基于因子分析的我國(guó)地級(jí)以上城市城鎮(zhèn)化發(fā)展水平評(píng)價(jià)

柯斌武

(國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì) 培訓(xùn)中心，北京 100038)

基于因子分析的我國(guó)地級(jí)以上城市城鎮(zhèn)化發(fā)展水平評(píng)價(jià)

柯斌武

(國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì) 培訓(xùn)中心，北京 100038)

城鎮(zhèn)化過(guò)程是人類(lèi)現(xiàn)代化過(guò)程的重要表現(xiàn)形式。改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)城鎮(zhèn)化得到快速發(fā)展，而當(dāng)下如何對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平進(jìn)行客觀、科學(xué)的分析已成為研究熱點(diǎn)。以我國(guó)地級(jí)及以上城市為研究對(duì)象，采用因子分析法對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。評(píng)價(jià)結(jié)果顯示東部地區(qū)城市城鎮(zhèn)化發(fā)展水平明顯高于中西部地區(qū)城市，城市群應(yīng)該是今后我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展的趨勢(shì)和方向。

城鎮(zhèn)化；因子分析；城市群；評(píng)價(jià)

一、問(wèn)題的提出

城鎮(zhèn)化是人類(lèi)生產(chǎn)和生活活動(dòng)在區(qū)域空間上的聚集，城鎮(zhèn)化過(guò)程是人類(lèi)現(xiàn)代化過(guò)程的重要表現(xiàn)形式。生產(chǎn)活動(dòng)向城市的聚集是深化分工與降低交易成本的內(nèi)在要求。[1]由要素聚集帶來(lái)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和范圍經(jīng)濟(jì)以及對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用，極大提高了生產(chǎn)率，使得城市成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的引擎和技術(shù)創(chuàng)新的源泉。[2]城鎮(zhèn)化帶來(lái)了生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變，同時(shí)又是生產(chǎn)方式變化的結(jié)果。城市為居住在其中的居民提供了公共基礎(chǔ)設(shè)施、文化教育設(shè)施，創(chuàng)造了新的社區(qū)環(huán)境和社會(huì)交往的氛圍，使人類(lèi)生活條件得到極大的改善，帶來(lái)了人類(lèi)生活方式的根本轉(zhuǎn)變。城鎮(zhèn)化的過(guò)程，就是勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素從生產(chǎn)率較低的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)向生產(chǎn)率較高的現(xiàn)代非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的過(guò)程，就是居民從農(nóng)村分散居住向城市集中居住、獲得更好的生活條件的過(guò)程，就是生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)變、人口素質(zhì)提高和人類(lèi)生活條件改善的過(guò)程。

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)城鎮(zhèn)化得到迅速發(fā)展，城鎮(zhèn)化速度明顯加快，水平明顯提高。1978年—2011年，我國(guó)城鎮(zhèn)化率由17.9%提高到51.3%，年均提高超過(guò)一個(gè)百分點(diǎn)。目前我國(guó)正處在工業(yè)化高速發(fā)展時(shí)期，經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)和結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型與效率提高，要求生產(chǎn)要素按照市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在要求在國(guó)內(nèi)更大范圍、以更快速度實(shí)現(xiàn)更有效率的集中，這客觀上要求城鎮(zhèn)化發(fā)展速度加快。另一方面，我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展中存在一些問(wèn)題，如有些地方把推進(jìn)城鎮(zhèn)化片面地理解為增加城鎮(zhèn)數(shù)量、擴(kuò)大城鎮(zhèn)空間和提高城鎮(zhèn)人口比重，相互攀比城鎮(zhèn)化率的高低，片面追求城區(qū)的擴(kuò)張等。因此，加快推進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展要求我們對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展水平進(jìn)行客觀、科學(xué)的分析，準(zhǔn)確把握城鎮(zhèn)化發(fā)展的現(xiàn)狀和趨勢(shì)，進(jìn)而為制定科學(xué)合理的城鎮(zhèn)化發(fā)展政策提供科學(xué)依據(jù)。

二、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2011》。年鑒第二部分是地級(jí)及以上城市統(tǒng)計(jì)資料，列有：(1)城市人口、就業(yè)、資源資料，包括城市人口、勞動(dòng)力資源和就業(yè)、土地資源；(2)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展主要指標(biāo)統(tǒng)計(jì)資料，包括綜合經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)、工業(yè)、固定資產(chǎn)投資、商業(yè)、對(duì)外貿(mào)易、利用外資、財(cái)政、金融、保險(xiǎn)等方面內(nèi)容；(3)城市社會(huì)發(fā)展主要統(tǒng)計(jì)資料，包括勞動(dòng)工資、教育、文化、醫(yī)療衛(wèi)生等方面內(nèi)容；(4)城市環(huán)境與基礎(chǔ)設(shè)施資料，包括交通運(yùn)輸、郵電、供水、供電、城市道路、交通狀況和城市環(huán)境狀況等方面內(nèi)容。第三部分是縣級(jí)城市資料。由于1997年開(kāi)始對(duì)地級(jí)及以上城市和縣級(jí)城市分別采用不同的指標(biāo)體系進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，有些指標(biāo)在兩類(lèi)城市之間不具有可比性，加之縣級(jí)城市數(shù)據(jù)有較多缺失值，本文排除了370個(gè)縣級(jí)市，僅包括4個(gè)直轄市、15個(gè)副省級(jí)市和除西藏自治區(qū)拉薩市外的267個(gè)地級(jí)市共286個(gè)城市。

因子分析的質(zhì)量和原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性息息相關(guān)，因此本文根據(jù)變量是否對(duì)研究課題意義重大，首先排除了一些不重要的變量；然后再根據(jù)Bartlett檢驗(yàn)、反映像相關(guān)矩陣檢驗(yàn)和Kaiser-Meyer-Olkin標(biāo)準(zhǔn)等統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)多余的變量進(jìn)行排除。這個(gè)過(guò)程導(dǎo)致總共25個(gè)變量必須從分析中提取。保留25個(gè)變量的檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示，具體的變量名稱(chēng)見(jiàn)表2。

表1 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

取樣足夠度的Kaiser-Meyer-Olkin度量0.958Bartlett的球形度檢驗(yàn)近似卡方20410.629df300Sig.0.000

(二)缺失值的處理

在《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2011》中，三種情況導(dǎo)致相應(yīng)欄目的空白：(1)該項(xiàng)數(shù)據(jù)較小，不夠規(guī)定單位；(2)該項(xiàng)指標(biāo)在當(dāng)年沒(méi)有統(tǒng)計(jì)任務(wù)，沒(méi)有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；(3)該項(xiàng)指標(biāo)未掌握確切數(shù)據(jù)等。地級(jí)以上城市不太可能由于情況(1)導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失，因此本文使用鄰近兩個(gè)樣本點(diǎn)的均值對(duì)缺失值進(jìn)行替換。

(三)原始數(shù)據(jù)矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化

為了消除量綱影響和變量自身變異大小的影響，將原始數(shù)據(jù)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化，可以簡(jiǎn)化相關(guān)性計(jì)算和在因子分析框架下的計(jì)算步驟，達(dá)到簡(jiǎn)化解釋的目的，使不同計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)下變量的比較成為可能。

通過(guò)每個(gè)變量觀察值和平均值的差，然后再除以標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)使數(shù)據(jù)矩陣標(biāo)準(zhǔn)化，以此可以確保新的變量平均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1。標(biāo)準(zhǔn)化的變量為：

(四)因子的提取

本文使用“主軸因子分解”法進(jìn)行因子分析，使用Kaiser標(biāo)準(zhǔn)①確定提取兩個(gè)因子，使用“最大方差法”進(jìn)行因子模型旋轉(zhuǎn)。[3]因子分析的結(jié)果由表2、表3和表4②給出。表2顯示了累積方差貢獻(xiàn)率的估計(jì)。公因子方差表示了變量中能夠被公因子所解釋的部分，公因子方差越大，變量能夠被因子解釋的程度越高。表2表明了每個(gè)變量方差的較大部分都能被找到的因子所解釋。

表2 公因子方差

變量初始提取變量初始提取年末單位從業(yè)人員數(shù)0.9980.941醫(yī)生數(shù)0.9610.928城鎮(zhèn)私營(yíng)和個(gè)體從業(yè)人員0.9580.926郵政業(yè)務(wù)總量0.8570.832城市建設(shè)用地面積0.9160.817電信業(yè)務(wù)總量0.9510.888地區(qū)生產(chǎn)總值0.9900.962本地電話(huà)年末用戶(hù)數(shù)0.9790.954社會(huì)消費(fèi)品零售總額0.9890.973移動(dòng)電話(huà)年末用戶(hù)數(shù)0.9630.873地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)收入0.9970.995供水總量0.9550.819地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出0.9960.990全社會(huì)用電量0.9400.837科學(xué)支出0.9890.967年末實(shí)有城市道路面積0.9160.856教育支出0.9910.953年末實(shí)有公共汽(電)車(chē)營(yíng)運(yùn)車(chē)輛數(shù)0.9680.862城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄年末余額0.9820.957全年公共汽(電)車(chē)客運(yùn)總量0.9740.907在崗職工平均人數(shù)0.9970.939年末實(shí)有出租汽車(chē)數(shù)0.9500.855普通中學(xué)教師數(shù)0.9230.837建成區(qū)綠化覆蓋面積0.9580.926公共圖書(shū)館圖書(shū)總藏量0.9790.953

提取方法：主軸因子分解。

表3顯示了提取的因子的特征值和方差解釋部分。在25個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化變量情況下，因?yàn)槊總€(gè)變量的方差值為1，總體方差為25。從表3可以看出，經(jīng)旋轉(zhuǎn)后的第一個(gè)因子的特征值(即表3中的“合計(jì)”)為11.686，與25相比，解釋的部分大約為總體方差的46.74%。提取的旋轉(zhuǎn)后的兩個(gè)因子特征值和為22.692，與25相比，這兩個(gè)因子總共解釋了原始變量總體方差的90.98%，保留了原始變量的大部分信息。表3中旋轉(zhuǎn)后的因子特征值和表4的因子得分是構(gòu)造綜合評(píng)價(jià)函數(shù)的基本要素。

表3 提取的因子的特征值和方差解釋部分

因子初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%合計(jì)方差的%累積%121.86887.47087.47021.78187.12487.12411.68646.74446.74421.0604.24191.7120.9643.85890.98211.06044.23890.98230.5702.28093.992………………………………240.0030.01099.995250.0010.005100.000

提取方法：主軸因子分解。

三、綜合評(píng)價(jià)與政策建議

以提取的兩因子F1和F2的特征值為權(quán)重，構(gòu)建如下綜合評(píng)價(jià)函數(shù)F：

用綜合評(píng)價(jià)函數(shù)F計(jì)算各城市的綜合得分，結(jié)果如表4所示。需要說(shuō)明的是：在對(duì)表4的因子得分和綜合得分進(jìn)行闡釋時(shí)應(yīng)該注意，根據(jù)原始數(shù)據(jù)矩陣的標(biāo)準(zhǔn)化，因子得分同樣也表示標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)值。這就是說(shuō)，因子得分和綜合得分的期望值均為0。對(duì)因子得分和綜合得分的闡釋也意味著：一個(gè)城市負(fù)的因子得分/綜合得分說(shuō)明，關(guān)于這個(gè)因子/綜合評(píng)價(jià)與所有城市相比被表達(dá)為低于平均水平；因子得分/綜合得分為0表明這個(gè)城市處在所有城市的平均水平上；一個(gè)城市正的因子得分/綜合得分說(shuō)明，關(guān)于這個(gè)因子/綜合評(píng)價(jià)與所有城市相比被表達(dá)為高于平均水平。也就是說(shuō)，由于原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理將所有城市的平均水平定為零點(diǎn)，正負(fù)號(hào)僅表示該城市相對(duì)于所有城市平均水平的位置。根據(jù)綜合得分就可以綜合評(píng)價(jià)各個(gè)城市的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平。綜合得分前十名依次是：北京市、上海市、深圳市、廣州市、天津市、重慶市、成都市、杭州市、南京市、武漢市。綜合得分為0左右的城市為排名在56～61名的淮安市、臺(tái)州市、鞍山市、湛江市、?？谑?、泉州市。從綜合得分可以看出高于平均水平的城市數(shù)量相對(duì)較少，但得分較高，如排名第一的北京市得分高達(dá)6.375，而低于平均水平的城市數(shù)量較多，但得分并不是很低，如排名最后的綏化市得分為-0.344。

綜合得分前十名的城市中，上海、杭州、南京，北京、天津，深圳、廣州分別是長(zhǎng)三角、京津冀、珠三角三大城市群的核心城市；重慶、成都，武漢分別是川渝城市群和長(zhǎng)江中游城市群的中心城市。城市群是國(guó)內(nèi)外城鎮(zhèn)化進(jìn)程中一個(gè)重要的發(fā)展趨勢(shì)和最顯著的地域形態(tài)特征[4]，因此我國(guó)應(yīng)實(shí)施積極的城市群發(fā)展戰(zhàn)略，在特定地域范圍內(nèi)以一個(gè)或多個(gè)大城市作為地區(qū)經(jīng)濟(jì)的核心，發(fā)揮大城市的聚集效應(yīng)、規(guī)模效應(yīng)和龍頭作用，帶動(dòng)中小城市發(fā)展，促進(jìn)大中小城市協(xié)調(diào)發(fā)展，推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化。

從綜合得分來(lái)看，東部地區(qū)城市城鎮(zhèn)化發(fā)展水平明顯高于中西部地區(qū)城市，如排名在11～20位的城市為沈陽(yáng)市、大連市、西安市、東莞市、佛山市、濟(jì)南市、寧波市、青島市、哈爾濱市、蘇州市，大多是東部地區(qū)城市。因此應(yīng)該針對(duì)不同的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平出臺(tái)相應(yīng)的政策。在東部地區(qū)，應(yīng)該鼓勵(lì)京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角這三大城市群發(fā)展成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的制高點(diǎn)和應(yīng)對(duì)全球競(jìng)爭(zhēng)的主力軍。中西部地區(qū)已經(jīng)發(fā)展出一批具有較強(qiáng)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的中心城市，應(yīng)該大力發(fā)展以這些城市為中心的城市群。為了促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，應(yīng)該對(duì)中西部地區(qū)城市群發(fā)展采取必要的傾斜政策，充分發(fā)揮中西部地區(qū)城市群后發(fā)優(yōu)勢(shì)的巨大潛力。

表4 因子得分與綜合得分

城市因子得分F1F2綜合得分排名城市因子得分F1F2綜合得分排名北京7.5625.1216.3751煙臺(tái)-0.1590.7330.27535上海13.777-2.0466.0832石家莊-0.4671.0330.26236深圳3.2243.6003.4063汕頭-0.5741.1420.26037廣州0.4645.7003.0104貴陽(yáng)0.1280.3760.24938天津2.2993.0262.6525大慶-0.5521.0670.23539重慶-1.9906.4592.1186南昌-0.4820.9650.22140成都-0.4293.7341.5967淄博-0.6721.1110.19541杭州0.5072.5631.5068珠海-0.2160.5930.17742南京-0.5993.7101.4979溫州-0.3160.6750.16643武漢-0.8723.7411.37110惠州-0.0800.3810.14444沈陽(yáng)0.6731.7941.21811包頭-0.6000.9260.14245大連0.7781.4651.11212中山-0.1940.4760.13246西安-0.4932.5170.97013南通0.386-0.1650.11847東莞0.2721.6380.93614臨沂-0.3910.6040.09248佛山0.2751.5400.89015蘭州-0.7690.9900.08749濟(jì)南-0.7942.5900.85116岳陽(yáng)0.745-0.6450.06950寧波0.9870.5370.76817吉林-0.0650.2050.06651青島-0.0091.5460.74718洛陽(yáng)-0.2870.4290.06152哈爾濱-0.8842.4370.73119呼和浩特-0.4770.6120.05353蘇州0.3901.0020.68820鄂爾多斯0.279-0.2410.02654長(zhǎng)沙0.1321.2580.67921濰坊-0.2590.3170.02155鄭州0.7840.5450.66822淮安0.080-0.0430.02056長(zhǎng)春-1.1582.4980.62023臺(tái)州-0.0950.1410.02057無(wú)錫0.0461.2100.61224鞍山0.248-0.2310.01558廈門(mén)0.2830.9180.59225湛江0.186-0.225-0.01459合肥0.2890.6400.46026海口-0.2550.229-0.02060福州-0.2281.1450.44027泉州-0.3090.286-0.02061太原-0.4651.3380.41228撫順-0.1530.112-0.02562昆明-0.9121.7960.40429揚(yáng)州0.124-0.182-0.02563常州0.1370.6090.36730……………烏魯木齊-0.1700.9100.35531……………唐山-0.5061.2030.32532……………南寧-0.3991.0620.31133金昌-0.217-0.459-0.334285徐州-0.1620.7610.28734綏化-0.386-0.299-0.344286

考慮到區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化和我國(guó)城鎮(zhèn)化發(fā)展的現(xiàn)狀及趨勢(shì)，我國(guó)應(yīng)積極促進(jìn)城市群健康發(fā)展。首先，要加強(qiáng)城市群的總體規(guī)劃，形成跨區(qū)域的協(xié)調(diào)機(jī)制。建立和完善城市群發(fā)展規(guī)劃與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展規(guī)劃、區(qū)域規(guī)劃、城市總體規(guī)劃、土地利用規(guī)劃等相關(guān)規(guī)劃的銜接和協(xié)調(diào)機(jī)制。其次，要大規(guī)模建設(shè)城市群內(nèi)部的城際鐵路和高速公路等交通設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，加快通信同城化步伐，為城市群高效運(yùn)行奠定基礎(chǔ)條件。高效、完善、統(tǒng)一的基礎(chǔ)設(shè)施體系是實(shí)現(xiàn)城市群內(nèi)部各種生產(chǎn)要素及產(chǎn)品在空間流動(dòng)的必要保障，也是降低整個(gè)區(qū)域內(nèi)交易成本，進(jìn)一步促進(jìn)區(qū)域間分工的重要途徑。

注 釋?zhuān)?/p>

① 根據(jù)Kaiser標(biāo)準(zhǔn)提取的因子數(shù)量是因子特征值大于1的因子的數(shù)量。特征值是一個(gè)因子關(guān)于所有變量的因子載荷平方和。使用Kaiser標(biāo)準(zhǔn)的依據(jù)在于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化變量的方差為1，如果一個(gè)因子關(guān)于所有變量的方差解釋部分小于1，那么和各個(gè)單獨(dú)的變量相比，它將解釋較少的方差。從表3“初始特征值”這一列的第二個(gè)因子的特征值1.06(>1)，可以確定提取兩個(gè)因子。

② 由于表格數(shù)量較多和表格數(shù)據(jù)量較大，在不影響文章完整性的前提下，本文只保留表3和表4的部分內(nèi)容。如需完整數(shù)據(jù)，請(qǐng)和作者聯(lián)系。

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(責(zé)任編輯 周吉光)

An Evaluation of China’s Urbanization Based on Factor Analysis

KE Bin-wu

(Training Center of National Development and Reform Commission, Beijing 100038)

The process of urbanization is an important manifestation of modernization. The level of China's urbanization has been significantly increased since 1978, and now how to objectively and scientifically analyze the level of China’s urbanization has become a hot topic. Based on factor analysis, a comprehensive evaluation of the levels of prefecture-level cities’ urbanization is conducted in this research. The results of the evaluation show that the levels of urbanization in eastern region are significantly higher than those in central and western regions, and the city cluster should be the trend and direction of the future development of China's urbanization.

urbanization; factor analysis; city cluster; evaluation

2013-10-28

柯斌武(1979—)，男，福建廈門(mén)人，碩士，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)培訓(xùn)中心經(jīng)濟(jì)師，主要研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)管理研究。

F291.1

A

1007-6875(2014)01-0022-05