山西省城鎮(zhèn)化進程的度量

王晨曦+宋兆椿

摘要：城鎮(zhèn)化是生產(chǎn)力發(fā)展的結(jié)果，是市場經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。本文以山西省為研究樣本，從人口城鎮(zhèn)化、地理城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟城鎮(zhèn)化、生活方式城鎮(zhèn)化四個維度出發(fā)，建立復(fù)合指標(biāo)體系對山西省的城鎮(zhèn)化水平進行評估。研究顯示，主成分分析法是分析山西省城鎮(zhèn)化水平的有效方法，城鎮(zhèn)化進程指標(biāo)與兩個主成分指標(biāo)密切相關(guān)。

關(guān)鍵詞：山西省，城鎮(zhèn)化，主成分分析。

1引言

城鎮(zhèn)化是生產(chǎn)力發(fā)展的結(jié)果，是市場經(jīng)濟發(fā)展的必然要求。1998年，中共十五屆三中全會對“城鎮(zhèn)化”做出明確指示，提出“發(fā)展小城鎮(zhèn)，是帶動農(nóng)村經(jīng)濟和社會發(fā)展的一個大戰(zhàn)略。”2013年，黨的十八大會議又對“城鎮(zhèn)化”做了進一步的拓展，從原本的“城市面積擴張和農(nóng)村人口遷移”深化為集“人口遷移、地理變遷、經(jīng)濟發(fā)展、生活方式改善、社會保障”為一體的復(fù)合概念。

本文以山西省為研究樣本，從人口城鎮(zhèn)化、地理城鎮(zhèn)化、經(jīng)濟城鎮(zhèn)化、生活方式城鎮(zhèn)化四個方面出發(fā)建立復(fù)合指標(biāo)體系對山西省的城鎮(zhèn)化水平加以評估。

2山西省城鎮(zhèn)化進程的復(fù)合指標(biāo)體系

本文以山西省1997年至2015年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過插值法得到了山西省1998年第3季度到2015年第4季度的相關(guān)數(shù)據(jù)，并將之確定為本文的樣本數(shù)據(jù)。然后，為消除原始數(shù)據(jù)量綱的影響，本文又對X1-X17進行標(biāo)準(zhǔn)化處理從而得到了ZX1-ZX17。其中，相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自于《山西省統(tǒng)計年鑒》和《山西省國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。

在城鎮(zhèn)化的四個維度中，人口城鎮(zhèn)化指標(biāo)包括城鎮(zhèn)流動人口占比（X1）與第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人口占比（X2）；經(jīng)濟城鎮(zhèn)化指標(biāo)包括人均GDP（X3）、人均財政收入（X4）、人均可支配收入（X5）、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比（X6）、人均固定資產(chǎn)投資額（X7）、人均消費支出（X8）與人均社會消費品零售額（X9）；地理城鎮(zhèn)化指標(biāo)包括城鎮(zhèn)建成區(qū)面積（X10）；生活方式城鎮(zhèn)化指標(biāo)包括千人擁有衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量（X11）、千人擁有床位數(shù)（X12）、萬人擁有公共汽車數(shù)（X13）、千人擁有公共圖書館藏書（X14）、萬人擁有在校大學(xué)生數(shù)（X15）、萬人擁有公共通車?yán)锍蹋╔16）與人均生活用電量（X17）。

3 KMO檢驗和Bartlett球體檢驗

主成分分析法的目的是通過降維技術(shù)來以少數(shù)幾個集中原始變量大部分信息的綜合變量代替原始變量。因此，主成分分析法下的原始變量應(yīng)具有較高的相關(guān)性。KMO檢驗和Bartlett球體檢驗是分析變量相關(guān)性的有效方法。KMO系數(shù)主要是通過比較兩個變量間的相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)確定的。KMO值越高，則變量間的相關(guān)關(guān)性越強。一般而言，適用于主成分分析的變量KMO值至少應(yīng)大于0.5。Bartlett球體檢驗則是根據(jù)相關(guān)系數(shù)矩陣的行列式進行確定，若Bartlett球檢驗的伴隨概率值小于顯著性水平，即可拒絕零假設(shè)，認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣不可能是單位陣，原始變量之間存在相關(guān)性。

對山西省城鎮(zhèn)化進程的各原始變量加以KMO檢驗和Bartlett球檢驗，結(jié)果顯示，山西省城鎮(zhèn)化指標(biāo)的KMO值為0.717（大于0.5）且Bartlett檢驗的伴隨概率小于0.05。因此，原始變量間具有較強的相關(guān)性，適用于主成分分析。

4主成分分析

SPSS統(tǒng)計軟件是主成分分析的有效計量工具，通過它可以計算出相關(guān)矩陣的特征值和方差貢獻率。如果特征值大于1，方差貢獻率大于5%，累計貢獻率大于或等于85%，那么，就可提取主成分來代替原有變量。

檢驗顯示，山西省城鎮(zhèn)化進程的第一個主成分解釋了原有變量88.123%的信息，第二個主成分解釋了原有變量7.406%的信息。兩個主成分的累積貢獻率達到了95.528%，幾乎反映了原有變量的全部信息。在此，分別提取兩個主成分并將之命名為F1、F2。

F1=0.25ZX1+0.25ZX2+0.26ZX3+0.26ZX4+0.26ZX5+0.16ZX6+0.25ZX7+0.26ZX8+0.26ZX9+0.26ZX10+0.24ZX11+0.18ZX12+0.26ZX13+0.24ZX14+ 0.24ZX15+0.23ZX16+0.25ZX17

F2=-0.18ZX1-0.22ZX2-0.08ZX3+0.00ZX4+0.04ZX5+0.61ZX6+0.12ZX7+0.02ZX8+0.04ZX9+0.01ZX10+0.12ZX11+0.49ZX12+0.07ZX13+0.12ZX14-0.31ZX15-0.30ZX16-0.25ZX17

最后，以主成分貢獻率占累計貢獻率的比重為權(quán)重，以F1和F2為主成分即可得到山西城城鎮(zhèn)化進程的復(fù)合指標(biāo)CZH。

CZH=92.25%F1+7.75%F2

作者簡介：

王晨曦（1992-），男，山西平遙人，山西財經(jīng)大學(xué)2015（金融類）學(xué)術(shù)碩士研究，研究方向：金融理論與政策。

宋兆椿（1993-），男，山西太原人，山西財經(jīng)大學(xué)2015（金融類）學(xué)術(shù)碩士研究，研究方向：金融投資與風(fēng)險管理.endprint