城鎮化水平精選(九篇)
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第1篇：城鎮化水平范文
2013年四川城鎮化率增幅位列全國第三
2013年四川各地繼續認真貫徹執行省委、省政府加快推進全省新型城鎮化的重大決策，城鎮化工作取得明顯成效，全省城鎮人口規模繼續擴大，城鎮化水平和質量穩步提高。2013年末四川常住人口8107萬人，其中，城鎮人口達3640萬人，城鎮化率為44.90%，較2012年提高1.37個百分點，增幅比全國的1.16%高0.21個百分點，列全國第3位，比2012年在全國的增幅上升1位，僅低于貴州（增1.42%）、甘肅（增1.38%）。城鎮化水平居全國第24位，比上年上升2位。在西部位次也由2012年第8位上升到第6位。作為人口大省的四川來講，在前兩年城鎮化率快速提高的基礎上，2013年城鎮化水平繼續穩步推進，取得明顯成效。
三大原因影響城鎮化增幅
2013年四川城鎮化水平提升速度雖超過全國，居各省前列，但與2012年增幅相比有所趨緩，與計劃完成目標相比也有一定差距，其主要原因有三：
“非農”人口增長減緩。2013年四川“非農”比例較2012年僅增長0.86個百分點。由此導致2013年城鎮化率增幅比2012年下降約0.11個百分點；
人口流動速度減緩。全省鄉村流入城鎮半年以上人口占調查人口總數的比例為13.66%，比2012年下降4.29個百分點，而全國僅下降2.04%，四川降幅比全國高2.25個百分點。流入城鎮人口減少，致使城鎮化率增幅減少約0.22個百分點；
“村”改“居”人口減少。2013年全省“村”改“居”人口66.90萬人，較2012年減少6.79萬人。
第2篇：城鎮化水平范文
關鍵詞：新型城鎮化水平；賦權方法；DEA交叉評價;河南省
中圖分類號：P291．1文獻標識碼：A文章編號：0439－8114（2014）08－1959-06
New Urbanization Level Based on DEA Cross Evaluation
――Taking Henan Province as an Example
QIN Qing
（School of Mathematics and Statistics， Henan University of Science and Technology， Luoyang 471023， Henan，China）
Abstract: An evaluation index system of new urbanization level was constructed based on deeper analyse of connotation of urbanization. Suitable weighting methods were selected. The DEA cross evaluation method was creatively used to solve weighting problem. 17 prefecture level cities of Henan province were chosen to evaluate their new urbanization level in 2011. Through correlation analysis， the quantity and quality of urbanization being in unsynchronized state was found. A negative correlation between economy success and resource excessive consumption and environment pollution was figured out.
Key words: new urbanization level; weighting method; DEA cross evaluation; Henan province
在中國當前經濟轉型和增長放緩的大背景下，投資和出口作為經濟增長的傳統引擎已逐漸失速，社會各界開始對城鎮化寄予厚望，將之視為推動未來經濟增長的持久動力與擴大內需的最大潛力。但經過多年趕超式發展，傳統的數量擴張型的城鎮化模式已暴露出諸多問題，重“量”不重“質”現象日益突出，城鎮化模式也亟待轉型。2012年12月中央經濟工作會議提出，“著力提高城鎮化質量，走集約、智能、綠色、低碳的新型城鎮化道路”。
新型城鎮化重在提高質量。中國的城鎮化自改革開放以來一直保持較快的速度擴張，城鎮人口占總人口比重以年均1%的速度增長，遠超0.2%的世界平均水平，但現階段6億城鎮人口中有近2億人未享受到市民待遇［1］，城鎮建設“攤大餅”、高消耗、高污染的現象也很嚴重，說明城鎮化的質量不高。為了促進城鎮化質量提升，將“新型”二字落到實處，現行的城鎮化水平測評體系應作出相應調整，應加大質量因素的考評力度，將量、質并舉作為新型城鎮化的基本訴求，在此基礎上方能客觀測定各地的新型城鎮化水平，使各地明確差距和改進方向，為制定新型城鎮化戰略決策提供參考依據。
1新型城鎮化水平評價指標體系
中國官方目前使用的城鎮化水平測評指標是人口城鎮化率，即城鎮常住人口占總人口比重，這也是國際通用指標，但因中國的人口統計機制尚不夠完善，該指標在中國的實際應用價值大打折扣。首先，城鎮人口的統計口徑變化頻繁，1982年以來的四次人口普查使用了四種不同的城鎮人口口徑［2］，由不同口徑得出的人口城鎮化率幾乎不具可比性；其次，10年一次的人口普查方能獲得準確的常住人口數據，其余年份需根據抽樣調查進行推算，從各省市公布的數據看，典型做法是以普查年的人口城鎮化率為初值，按線性或分段線性增長方式向后遞推［3］，這種做法是否科學顯然成疑，損害了非普查年數據的應用價值。
更重要的是，用單一的人口城鎮化率來反映城鎮化水平在理論上有失偏頗。城鎮化是人口向城鎮聚集以及城鎮不斷發展完善的過程，人口城鎮化率反映人口的聚集程度，是城鎮化最主要的數量特征；但人口聚集在城鎮后，城鎮滿足居民生產、生活、生態需求的優劣程度，是城鎮化的質量所在，人口城鎮化率無法涵蓋這方面的內容。當然，通常情況下人口向城鎮聚集的程度與城鎮滿足居民需求的程度高度正相關，此時用人口城鎮化率反映城鎮化水平尚屬合理；但在中國，長期存在的城鄉分割制度導致獨特的“半城鎮化”現象，近2億農民工長期在城鎮工作生活，屬于城鎮常住人口，但又沒有城鎮戶口，不能與戶籍居民享受均等化的公共福利；這說明中國城鎮化的“量”與“質”嚴重脫節，靠單一的人口城鎮化率指標已不足以反映城鎮化的真實水平。為了反映新型城鎮化的量、質并舉，必須構建指標體系，從數量和質量兩個維度全面考察新型城鎮化的水平高低。
對于新型城鎮化的數量水平，仍可用人口城鎮化率表示，測度人口向城鎮聚集的程度；伴隨著人口聚集，在城鎮的地域范圍內會發生一系列經濟社會的變化過程，可概括為土地城鎮化、經濟城鎮化、社會城鎮化［4］和綠色城鎮化，它們的水平和效率反映了城鎮化質量，因此新型城鎮化的質量水平可定義為上述四方面的綜合值。
其中，土地城鎮化是伴隨著人口聚集所發生的城鎮面積擴大、農用地或未利用地轉變為城鎮建設用地的過程，土地性質和利用方式改變使得單位面積土地能夠承載更多的人口和經濟總量；經濟城鎮化是經濟關系、經濟活動在地理上聚集的過程，經濟聚集能夠推動產出增長和經濟結構優化升級，提升經濟總量，促進第三產業的產值和就業比重上升；社會城鎮化是居民共享城市文明，在生活方式、行為習慣、社會組織關系乃至精神與價值觀念上發生相應改變的過程；綠色城鎮化是城鎮建設擺脫傳統的高消耗、高排放、低效率發展模式，走節約集約利用資源、保護生態環境的可持續發展之路的過程， 新型城鎮化之所以為“新”，一個重要特點就是追求綠色，強調“把生態文明理念和原則全面融入城鎮化全過程”。
進一步地，本研究構造出了如表1所示的新型城鎮化水平評價指標體系。
這是個多層次指標體系，新型城鎮化水平首先被分解為數量水平和質量水平，數量水平A直接對應人口城鎮化率這一末級指標，質量水平B則因內涵豐富被進一步分解為土地城鎮化等四個方面，各方面根據具體情況又有相應劃分，最終指標體系落實為37個末級指標。
其中，社會城鎮化B3的分解較為復雜，因其概念寬泛，本研究嘗試從社會的基本組成細胞――人的角度入手，新型城鎮化是以人為核心的城鎮化，強調以民生改善為根本目的，而現階段民生建設的主要內容是基本公共服務，因此本研究將社會城鎮化水平具體化為基本公共服務水平?？紤]到數據可得性，本研究僅分析市政基礎設施、社會保障、教育醫療、電信基礎設施這四類基本公共服務，共包含17個末級指標。
在擇定指標體系的末級指標時，考慮到不同地區城鎮規模不同，若直接用總量指標去對比和評價意義不大，故本研究一律使用了相對指標或平均指標，并規定人均指標應為常住人口的平均。其中人均GDP2005年起已由官方修正為常住人口口徑，但人均的基本公共服務指標通常仍按戶籍人口計算，如每千人衛生機構床位數等，這反映了地方政府按戶籍人口決定公共服務供給的傳統做法，但事實上戶籍人口與常住的非戶籍人口都需要并實際使用這些公共服務，因此按戶籍人口決定的供給與按常住人口決定的需求經常不匹配，易導致歧視性供給，不符合國家提出的基本公共服務均等化要求。為了適應基本公共服務由戶籍人口向常住人口全覆蓋的政策導向，計算人均指標時應以常住人口作為分母。
2基于DEA交叉評價的指標體系賦權方法
表1中的指標體系將新型城鎮化水平層層分解為可以計算的各級指標，每一級指標得分應為下一級指標的加權和或加權積。為了強調新型城鎮化的量質并舉，本研究將零級指標新型城鎮化水平定義為數量水平與質量水平的幾何平均，其他一至三級指標則仍用加權和的方式求取，選擇合適的賦權方法是關鍵。
目前常用的主觀和客觀賦權法中，主觀賦權法倚重評價者的知識、經驗和價值導向，對各指標的相對重要性做出主觀判斷，如層次分析法等；客觀賦權法關注實際數據，基于指標提供的信息量大小確定權重，由于信息量通常被理解為指標的波動性或方差，方差大的指標通常會得到較大權重，如主成分分析法等。由于兩類賦權方法各具特色，本研究將用它們解決指標體系中不同層次指標的賦權問題。二、三級指標的權重可用主觀方法判定，強調指標的政策含義，用權重大小反映政府的價值取向；對末級指標可用客觀賦權，但新穎之處在于將自評和他評兩種角度融合在一起，借助運籌學中的DEA交叉評價模型解決賦權問題。
2.1DEA交叉評價模型
DEA（Data Envelopment Analysis）即數據包絡分析法，是運籌學家Charnes、Cooper、Rhode 于1978年提出的效率評價方法，用于評價多投入、多產出的復雜系統的綜合效率。
設有個同類生產系統，均使用r種投入生產s種產出。記系統i（i=1，2，…n）的投入向量為Xi=（xi1，xi2，…，xir），產出向量為Yi=（yi1，yi2，…，yis）T，則系統i的效率Ei被定義為產出的加權和uTiYi除以投入的加權和vTiXi，其中權重向量ui=（ui1，ui2，…，uir）T和vi=（vi1，vi2，…，vis）T由以下模型內生決定，這就是著名的CCR模型：
■Ei=uTiYi/vTixi
s.t.uTiYj/vTixi /uTiXj≤1j=1，2，…，n （1）
ui≥0，vi≥0
CCR模型的特點是用最有利于系統的權重計算其效率（需滿足兩個一般性約束條件：權重非負；所有被評者用此權重計算出的效率值不超過1）：為使效率評價值達到最大，系統表現較好的指標會得到較大權重，表現不好的指標會得到較小的甚至是零權重。如此揚長避短，這樣的評價可稱為“自評”。
“自評”使每個被評者得以彰顯它在某些指標上的比較優勢，具有合理性。尤其是評價經濟、社會系統的效率時，被評者通常是不同的城市或省份，它們類型相似，但資源稟賦、內部結構、比較優勢會不盡相同；既然國家鼓勵差異化發展戰略，希望各地保持發展個性和獨特優勢，則評價標準也應體現出差異性，應允許被評者通過權重表達自己的比較優勢。當然，“自評”也有缺陷，那些表現不佳的指標被刻意忽略就有失公允，為了彌補這一缺陷， Sexton等［5］于1986年提出了DEA交叉評價，引入互評體系以減輕CCR模型單純依靠自評進行效率評價的弊端，將自評和他評融合在一起，評價結果更為客觀、全面。DEA交叉評價的做法如下：首先“自評”，每個被評者基于CCR模型求出最有利自己的權重，計算自身效率值；然后“他評”，每個被評者用最有利于自己的權重依次計算其他人的效率值；最后“平均”，將每個被評者所獲n-1個效率評價值的算術平均作為它最終的效率評分。效率評分必定在0～1之間，值越大說明效率越高。
2.2基于DEA交叉評價的末級指標賦權
末級指標是指標體系中位于最低層次的、擁有實際統計數據的指標。表1的37個末級指標除人口城鎮化率C1外，其他都是多對一關系，即多個末級指標屬于同一個上級指標，如經濟城鎮化B2分解為5個末級指標C6~C10。本研究將借助DEA交叉評價模型同時解決這類末級指標的賦權與上一級指標的賦值問題。
考慮模型（1）的一個特例：設n個同類生產系統均以一單位投入（可以是單種投入，也可以是一單位投入組合）生產多種產出，則模型（1）退化為：
■Ei=uTi■
s.t.uTi■j≤1j=1，2，…，n （2）
ui≥0
此時系統i的效率評價值Ei等于它的各項產出■i的加權和；由于投入項被標準化為常數1，這里的產出項應為相對指標或平均指標，如人口密度、人均GDP等；為符合DEA模型“產出項越大越好”的要求［6］，還必須是正指標，對逆指標應取倒數做正向化處理。
下面以經濟城鎮化B2及其下屬的5個末級指標為例說明模型（2）的用法：將“經濟城鎮化”視為一個生產系統，以一單位虛擬投入產出5個末級指標；用模型（2）對該系統進行DEA交叉評價，獲得5個末級指標權重，求出系統最終的效率評分；由于該評分本質上是5個末級指標的加權和，因此可作為上一級指標――經濟城鎮化B2的得分。如此一來，即可同時解決B2的賦值與下屬5個末級指標的賦權問題。按照同樣的方法，指標體系中B1、B31～B34、B41～B43的賦值問題也得以解決。
2.3二、三級指標主觀賦權
除末級指標外，表1中的二、三級指標都是人為構造的抽象指標，不屬于現行統計體系，沒有現成的數據可用，因此很難用客觀方法賦權。在主觀判定這些指標的相對重要性時，應考慮城鎮化背負的政策含義，用權重大小來反映政府的價值取向。
首先，對質量水平B下屬的4個二級指標土地城鎮化、經濟城鎮化、社會城鎮化和綠色城鎮化，它們都是城鎮化不可或缺的部分，但不同時期的側重點應有所不同?，F期應改變片面追求經濟增長的傳統模式，更加重視民生改善與社會發展，走集約、智能、綠色、低碳之路，故社會城鎮化和綠色城鎮化更顯重要，應給予較高權重。
其次，在綠色城鎮化B4下屬的三級指標消耗、排放和治理中，消耗和排放是污染之源，治理只是亡羊補牢，若不從源頭上預防環境污染和生態破壞，靠先污染再治理不但效果不佳，經濟代價也極其高昂。因此消耗和排放更值得關注，應給予較高權重。
第三，在社會城鎮化B3下屬的4個三級指標中，市政基礎設施B31主要反映城鎮居民的出行和生活環境，顯然流動人口數量對此類環境有顯著影響，但因數據缺失，測算B31的分值時未能將流動人口納入其中考慮，使指標反映現實的能力受損，應適當調低B31權重以避免現實與指標間的更大差距。類似地，電信基礎設施B34本應反映城鎮的電信基礎設施供給水平，但反映供給的指標如寬帶接入端口數、光纜線路長度等數據難以獲得，只能用互聯網用戶數等來反映實際消費的指標代替，降低了B34的應用價值，其權重也應適當降低。
綜上考慮，二、三級指標的權重分配如表1所示。
3新型城鎮化水平測度――以河南省為例
河南作為中國的人口大省和農業大省，城鎮化水平在全國一直處于較低層次。2012年河南人口城鎮化率僅為42.4%，不但是中部六省最低值，還低于全國平均10個百分點；城鎮內基礎設施、公共服務不完善的情況也較為突出，教育、衛生、文化等公共服務建設欠賬較多；城鎮化水平低已成為制約河南“三化”協調發展的最突出矛盾。為了促進城鎮化水平提升，有必要對河南省城鎮化現狀做更清晰的數量刻畫，為此本研究擇出河南省17個地級市，定量測度其2011年的新型城鎮化水平，并借助相關分析探求城鎮化水平的各種影響因素，以期為政府決策提供有益的參考。
3.1指標說明與數據來源
新型城鎮化的數量水平即人口城鎮化率，由《河南統計年鑒2012》可直接查得；質量水平是城鎮（城區和鎮區）的發展質量，但城區和鎮區并非行政區劃，通常只是市、鎮行政區劃的一部分，由于中國官方以行政區劃為基本單元收集數據，因此城區和鎮區的數據不可得。此時不妨借鑒典型調查思想，從城區和鎮區擇出有代表性的典型地域，用典型地域的發展質量作為整體質量的近似值。能夠代表城區的典型地域是市轄區，它與城區概念接近（市轄區與城區概念不同，市轄區有時還包括個別鄉、鎮，但鄉鎮不屬于城區；市轄區不包括縣級市，但縣級市的部分地域屬于城區。因此市轄區和城區沒有包含或被包含的關系，但一般情況下二者的地理重合度較高），但屬于行政區劃，有官方數據來源，至于鎮區因數據太少暫無法分析，但考慮到鎮區與城區相比體量較小，且地方政府更為重視城區的輻射引領作用，因此本研究籠統地用市轄區作為城區和鎮區的代表。市轄區數據由《中國城市統計年鑒2012》可直接查得或經簡單計算而得。
3.2計算結果
基于表1的指標體系與DEA交叉評價模型，河南省17個地級市2011年的新型城鎮化水平測度值如表2所示。排名最前的5個地級市是鄭州、三門峽、焦作、洛陽、許昌，它們也是河南省內的較發達地區；排名最后的5個地級市是南陽、信陽、周口、駐馬店、商丘，它們都是傳統的農業大市，經濟發展相對落后。由此可見，新型城鎮化水平與一個地區的綜合實力正相關，如果用全市人均GDP作為地區綜合實力的表征，則二者的Spearman等級相關系數達到0.973；但是，人均GDP與城鎮化質量水平的等級相關系數只有0.721，意味著城鎮化質量的提升會滯后于GDP增長，同時也從側面說明GDP指標確有局限性，它以反映經濟增長數量見長，而對質量因素的反映不足。
在新型城鎮化水平的構成要素中，數量水平和質量水平的不同步狀態比較明顯，二者的等級相關系數只有0.518；另外，17個地級市質量水平的變異系數是0.102，數量水平的變異系數則達到0.207，說明各市在城鎮化質量方面的差異較小，遠不及外在的數量差異明顯，考慮到河南城鎮化在全國所處的較低位次，這事實上意味著省內所有城市的城鎮化發展質量都不高，都面臨提升質量的艱巨任務。
對17個城市的城鎮化質量水平的進一步分析發現，綠色城鎮化與經濟城鎮化之間是負相關關系，等級相關系數為-0.222；而綠色城鎮化與社會城鎮化也是負相關，相關系數-0.113，這說明城鎮的經濟社會發展是以資源能源的過度消耗和環境污染為代價的。應打破這種病態的關聯，用綠色的生產、生活和消費方式實現經濟、社會和生態的共同繁榮。
4結論與建議
中國當前的城鎮化發展模式正面臨轉型，從傳統的數量擴張轉向新型城鎮化的量、質并舉，與之對應，城鎮化水平監測和評價體系也應有所調整，傳統的人口城鎮化率指標已不敷使用，必須構建新的指標體系，以全面反映新型城鎮化的數量和質量內涵。本研究在深入分析城鎮化內涵的基礎上，構建了新型城鎮化水平評價指標體系，并根據指標特點選擇了合適的賦權方法，創造性地把運籌學中的DEA交叉評價模型應用于解決賦權問題；繼而以河南省17個地級市為例展開實證研究，通過相關分析探尋新型城鎮化水平的各種影響因素，得到了一些有益的結論。
基于實證研究結果，本研究對河南的新型城鎮化提出如下建議：首先，在河南省整體經濟實力和財力較弱的情況下，全面提升城鎮化質量的難度較大，現階段仍應優先提升人口城鎮化率，考慮到市轄區的人口容量有限，以小城鎮振興方式帶動農村人口轉移是更為現實的選擇。其次，河南作為中原糧倉，其環境保護狀況涉及到整個國家的食品安全，但經濟和綠色之間的負相關會迫使地方政府有所取舍，中央政府可考慮以轉移支付方式鼓勵地方政府重視城鎮化的綠色程度，或以推動產業結構優化升級的方式打破經濟與環境的負相關，實現經濟、社會和生態的協調發展。
參考文獻：
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［2］ 王 放.市鎮設置標準及城鎮人口統計口徑對中國城市化發展的影響［J］.人口與發展，2011，17（2）:82-87.
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第3篇：城鎮化水平范文
關鍵詞：城鎮化 經濟增長 計量模型
改革開放以來，特別是國家實施西部大開發戰略以來，四川省經濟社會發展取得了巨大成就，城鄉面貌發生了顯著變化。但城鄉二元結構突出、初級階段特征更為明顯、 發展不足、發展水平不高仍然是四川最大的問題。四川要實現跨越式發展，工業化、城鎮化、信息化無疑是最重要的三項工作，而城鎮化又是這三項工作有機結合的綜合體現。
四川省城鎮化現狀分析
城鎮化是一個歷史范疇，決定了其內涵也處在不斷發展變化中，至今尚無統一的概念。城鎮化的核心是人口就業結構、經濟產業結構的轉化過程和城鄉空間社區結構的變遷過程。城鎮化的本質特征主要體現在三個方面：一是農村人口在空間上的轉換；二是非農產業向城鎮聚集；三是農業勞動力向非農業勞動力轉移。城鎮化不僅是社會和經濟發展的必然產物，也是工業化和現代化發展的必然結果，其發展水平是衡量一個國家或地區經濟社會發展水平的重要標志之一。
截止2009年底，四川省總人口達到8984.7萬，其中農業人口6698.4萬，非農業人口為2286.3萬，城鎮人口比重達到38.7%，同期的全國城鎮人口比重為46.59%，低于全國平均城鎮人口的比重近8個百分點。2000年城鎮人口比重為26.7%，十年間城鎮人口比重上升了12個百分點，平均每年增加1.2個百分點，同期的全國的城鎮人口比重僅增加了10個百分點，由36.22%增加到46.59%，可以看出四川省城鎮化水平的增幅快于全國的平均水平。
參考張耕田教授（1998）和趙苑達教授（2003）已有成果，構建區域城鎮化指標體系，進行區域城鎮化水平對比，用PU代表區域人口城鎮化指標，IU代表區域產業城鎮化指標，PUA代表區域城鎮化人口比重，PUC代表全國城鎮人口的比重，PNA代表區域非農產業產值比重，PNC為全國非農產業產值的比重，NPA代表區域人均非農產業產值，NPC為全國人均非農產值，區域城鎮化綜合指標的展開式為：
（1）
利用式（1）計算的地區城鎮化綜合指標的分值，高于100分的，表明其城鎮化綜合水平高于全國平均水平；低于100分的，表明其城鎮化綜合水平低于全國平均水平。地區城鎮化綜合指標分值的比較可以反映出地區城鎮化綜合水平的差異程度。根據區域城鎮化綜合指標的展開式得到四川省城鎮化綜合水平分值，見表1。四川省城鎮化的綜合水平為75分左右，低于全國平均水平的20多個點的分值，與全國的平均水平相比，低于20多個分值，人口城鎮化水平指標分值與人均非農產業產值指標分值，分別低于全國平均水平10個分值。
四川省城鎮化進程分析
（一） 趨勢分析
官方統計資料上的城鎮人口一般只有城鎮戶籍的城鎮人口和建制鎮的人口，而不包括非建制鎮中已經脫離農業的人口，以及已經流入城鎮并實現了職業長期轉換的，但戶籍仍在農村的非農業人口。為了獲得連續的、具有可比性的、能真實反映城鎮化水平的數據，陳涌軍、徐強等（2002）把城鎮人口分為非農業人口和農業人口兩類。因此本文將城鎮化率定義為非農業人口在全部人口中的比重。
為了反映四川省城鎮化水平的變化趨勢，運用eviews5.0計量軟件通過HP濾波方法對四川省的城鎮化率進行濾波分析，以反映四川省的城鎮化的發展進程，對四川省城鎮化率變化的長期趨勢進行分析。由圖1可以看出四川省城鎮化率的序列變化與趨勢線基本上保持一致性，圍繞趨勢線的波動比較小。趨勢線在城鎮化率的序列線之上時，城鎮化率的序列會發生向上的周期性波動，隨著二者的趨近吻合，波動的幅度下降。改革開放后，四川省城鎮化率的變化經歷了三個階段。
（二）實證檢驗
為了實證檢驗四川省城鎮化進程，本部分將城鎮化率為被解釋變量，以四川省的人均GDP（gdp）為解釋變量，建立計量經濟模型，以反映四川省經濟發展對城鎮化進程的影響程度。多數研究成果表明，城鎮化與經濟增長之間呈非線性關系，且各地區的散點圖也表明城鎮化與經濟增長之間并非都符合對數關系式，因此本文建立回歸方程：
（2）
URBt為第t年的城鎮化率（被解釋變量），gdpt為第t年的人均GDP（解釋變量），β0為常數項，β1為解釋變量的回歸系數，反映了人均產值對提高城鎮化率水平的影響程度，μt為殘差項。對變量取自然對數是為了消除異方差性，將非線性關系轉化為線性關系。
平穩性檢驗。為了避免偽回歸，在進行模型檢驗之前，首先對已經進行了對數處理的人均地區生產總值和城鎮化率的時間序列數據進行了平穩性檢驗。檢驗方法為ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗結果顯示Ln（URBt）與Ln（gdpt）均為非平穩系列；對兩個序列做一階差分，再進行ADF檢驗，均為一階單整序列即Ln（URBt）~I（1），Ln（gdpt）~I（1）。
協整模型。由于兩變量為一階單整序列，利用OLS方法對計量模型進行估計，以反映長期穩定關系。回歸結果如下：
（3）
檢驗殘差項是否平穩，ADF檢驗的t統計量為-1.8711，小于顯著性水平10%時的臨界值（-1.6100），估計殘差序et為平穩序列，即et~I（0），從而表明Ln（URBt）與Ln（gdpt）之間存在協整關系即CI（1，1）.經濟增長與城鎮化之間存在長期動態均衡關系。這種動態均衡關系說明改革開放以來四川省經濟增長和城鎮化之間呈現出一定的協調性。
由于DW=0.1483，殘差存在自相關性，根據殘差序列的自相關系數與偏自相關系數圖形，運用AR（2）模型來修正回歸方程的殘差序列的自相關性。估計結果如下：
（4）
殘差的序列相關性得以消除，從而保證模型估計的正確性。
誤差修正模型。協整關系只反映變量之間的長期均衡關系，為彌補長期靜態模型的不足，可通過短期動態模型反映短期偏離長期均衡的修正機制。建立城鎮化與經濟增長之間的誤差修正模型，得到：
（5）
估計結果如下：
（6）
估計結果表明，城鎮化率的變化不僅取決于經濟增長的變化，而且還取決于上一期經濟增長對均衡水平的偏離。誤差項et-1的估計系數為-0.0557，體現了對于偏離的修正。
脈沖分析。為反映城鎮化與經濟增長之間的動態關系，從而揭示作為內生變量的城鎮化率對于自身與經濟增長沖擊的反應，進行脈沖分析。
從圖2中可以看出：在左圖中，當在本期給城鎮化率一個正的沖擊后，城鎮化率開始上升，在第二期結束時達到最高點，城鎮化率對于平對自身的一個正沖擊開始有較強的反應 ，但從第3期后逐步下滑，效應不斷減弱，減弱效應不強，基本上保持穩定的態勢。這表明城鎮化率受到自身的沖擊后，帶來正向的效應，而且這一沖擊具有較強的持續效應。在右圖中，在本期給經濟增長的一個正沖擊后，城鎮化率在前3期的反應比較微弱，從第4期開始，沖擊的正效應開始顯現，且不斷增加。說明對于經濟增長的某一沖擊，城鎮化率水平開始反應較弱，但效應逐步增強，直到明顯超過對其自身的反應。
總體來看，經濟增長對城鎮化水平的提高帶來較大的正面沖擊效應，經濟快速增長會引起城鎮化水平的迅速上升，而城鎮化對自身的作用強度不大 ，其沖擊對于城鎮化水平的提高具有一定的正面作用，但效應不明顯。
結論
綜上所述，本文根據1978～2009年的時間序列數據，利用濾波分析、協整檢驗、脈沖響應分析來揭示四川省在城鎮化進程中，經濟增長的作用，結果發現，城鎮化率水平與經濟增長之間存在長期均衡關系， 城鎮化對經濟增長的正向沖擊的反應明顯強于其自身沖擊的反應，具體結論歸納如下：四川省城鎮化進程從改革開放以來，經歷了三個階段，呈現周期性的波動，但是不同時期波動的趨勢幅度有一定的差異性，但是總體上與時間趨勢保持一致性。
城鎮化水平與經濟增長之間存在長期的均衡關系，非平穩序列城鎮化率水平Ln（URBt）與人均GDP水平Ln（gdpt）經過一階差分后變得平穩，均為一階單整，兩者之間的線性組合為平穩序列，存在協整關系。這種均衡關系說明，不存在城鎮化水平明顯滯后于經濟增長的現象。
從誤差修正模型來看，人均GDP短期內每變動1%，城鎮化水平將會同方向變動0.0485個百分點，這一系數較長期回歸系數要小的多，說明經濟增長對城鎮化水平長期影響更為顯著。短期內經濟增長的正效應還未充分顯現，所以不會立即引起城鎮化化水平的提高；但長期來看，經濟增長效應的顯現，引起農村人口向城市轉移、產業集聚、產業結構發生變動，從而提高城鎮化水平。
城鎮化對于對自身的一個正沖擊開始有較強反應，但效應不斷減弱，保持相對穩定的態勢；城鎮化水平對人均GDP的沖擊開始反應較弱，但效應逐步增強，直到明顯超過對其自身的反應。從長期來看，經濟增長對促進城鎮化水平的提高正向拉動的影響時限更長，效率更高。
對于四川省而言，經濟增長對于城鎮化水平的提高的正沖擊作用還沒有充分顯現，隨著經濟增長的方式轉變以及輻射性的增強，其對于城鎮化水平提高的作用將會充分的凸顯。同時城鎮化作為經濟發展的重要內容，對經濟增長的作用也將增強。因此建立良性的經濟增長與城鎮化發展的機制對于加快四川省城鎮化水平的提高，縮小與全國平均水平的差距，將具有極其重要的作用。
參考文獻：
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4.高鐵梅.計量經濟學分析方法與建模-Eviews應用及實例[M].清華大學出版社，2006
第4篇：城鎮化水平范文
關鍵詞：GM（1，1）預測模型；長株潭城鎮化；精度檢驗
中圖分類號：F291.1 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2016）31-0049-03
一個地區的城鎮化水平往往代表著當地的經濟發展程度，代表著現代文明發展的總體趨勢，是社會現代化的重要標志。從本質上說，城鎮化是社會生產力變革所引起的人類生產、生活方式和居住方式轉變的過程，是傳統的鄉村社會向現代社會演變的自然歷史過程，其基本特征是隨著規模經濟和分工水平的演進，一定區域的農村人口不斷轉化為非農人口并不斷地向城市集中的過程。而且，長株潭地區是中國中部地區城鎮化水平比較有代表性的區域，2013年的城鎮化水平在全國處于中上層次，在中部六省中總體水平發展較快，研究及測度其相應的城鎮化發展水平，將有助于為區域城鎮化水平的提高與質量的提升提供科學依據，對于湖南乃至中部地區城鎮化相對滯后的省區具有重要的示范意義。
一、灰色GM（1，1）模型的基本思想及模型建立
（一）數據的來源及處理
由于各學者對城鎮化的研究方式不一，對于城鎮化這一計算方法沒有特別統一的方法。在很多文獻里，很多學者以非農人口比重或城鎮人口占總人口的比重作為衡量地區城鎮化發展的標準，并常用定性估計及類比的方法對數據進行處理。學者結合研究地區的實際情況，依據不同的方法計算城鎮化水平，如人口比重法，城鎮化和工業化關系法，比例換算法，綜合指標法以及多元計量模型法等。本文選取城鎮駐地人口（建成區）占總人口的比重作為測度長株潭地區城鎮化水平的一種方案，且用于計算城鎮化水平的指標數據均來源于中國知網及湖南統計年鑒（見下頁表），在此城鎮化水平的計算公式為：
其中，UL為城鎮化水平；C為城鎮非農業人口占市域非農業總人口的比重 ；K為城鎮駐地人口中自理口糧人口和農業人口比重；Y為非農業人口比重。
（二）GM（1，1）模型的基本思想及模型建立
1.GM（1，1）模型的基本思想。在灰色GM（1，1）模型中，“G”表示灰色，“M”表示模型，括號里的前一個“1”表示一階方程，后一個“1”表示一個變量，故GM（1，1）是一個一階一變量的微分方程模型，且主要通過鑒別系統因素之間發展趨勢的相異程度，建立相應的微分方程模型，來預測數據的未來發展趨勢。
2.GM（1，1）模型的建立。設時間序列x（0） 有n個觀察值，，X（0） ={X（0） （1），X（0） （2），…，X（0） （n）}，通過累加生成新序列X（1） ={X（1） （1），X（1） （2），…，X（1） （n）}，則GM（1，1）模型相應的微分方程為：
根據以上步驟，計算得出：a=-0.0590，μ=0.2713，從而預測模型及折線圖（見下圖）：
X（1） （k+1）=4.8644e0.059k -4.5977
二、灰色GM（1，1）模型的精度z驗
灰色GM（1，1）模型有三種方式精度檢驗的方法，分別是殘差檢驗、關聯度檢驗、后驗差檢驗。為保證建模的質量與系統分析的正確結果，選取GM（1，1）精度檢驗中的殘差檢驗作為本文的精度檢驗。在相關的文獻中，諸多學者對精度檢驗這一問題進行了深度的探討，普遍認為殘差檢驗是合適的檢驗方法。下面運用殘差檢驗對已經建立的預測模型進行檢驗：
步驟一，計算由預測模型得到的還原值，其中預測值為：
（1） =（0.2676 0.5634 … 3.6774）
由于灰色預測的數據是通過生成數據的GM（1，1）模型所得到的預測值的逆處理結果，所以將數據還原處理，則預測的還原數據為：
（0） =（0.2676 0.2958 … 0.4742）
步驟二，將長株潭地區原始數據進行一次累加，已知原始數據為：
X（0） =（0.2676 0.2917 … 0.4658）
那么同理可得累加后的原始數據為：
X（1） =（0.2676 0.5593 … 3.6779）
步驟三，計算殘差。已知相對誤差是按精度需求主觀設定的，通常認為相對誤差不超過0.1，令絕對誤差和相對誤差分別為q（k）和e（k），則殘差檢驗如下所示：
q（k）=（0，0.0041，0.0025，0.0027，0.0025，0.0064，0.0151，
0.0096，0.0031，0.0084）
e（k）=（0，0.0139，0.0081，0.008，0.0073，0.0174，0.0367，
0.0222，0.0069，0.0181）
由于maxe（k）=0.0367，未超過0.1，故認為模型的精度較高，建立的預測模型可用于長株潭地區未來年份城鎮化水平的預測，具有一定的可行度。
三、基于灰色GM（1，1）模型的城鎮化水平預測分析
GM（1，1）模型是一種預測精度較高的預測模型，在沒有大的市場波動及政策變化前提下，該預測值是可信的。本文通過介紹并建立灰色GM（1，1）模型，將長株潭地區城鎮化水平的指標數據代入，再對模型的精度進行檢驗，得到可信的預測結果。通過上述預測模型可知，未來五年長株潭地區城鎮化發展水平預測數據（見下表）。
下表說明，2014―2018年城鎮化水平有較大的提升，所得的數據呈單調遞增的趨勢。依照目前的發展狀況，可知2014―2018年城鎮化水平有較大的提升，預計2018年長株潭地區的就地城鎮化綜合水平將達到63.71%，與實際遞增的趨勢相符，有望進入高速發展階段。
四、小結
灰色GM（1，1）模型是灰色系統理論的重要部分，可對近期、短期、中長期的數據進行預測，其所需時間序列數據偏少、計算量小、預測精度較高、定量分析和定性分析的結果一致等優點，成為許多學者樂于選擇的預測模型。通過介紹灰色GM（1，1）模型，建立長株潭地區城鎮化水平預測模型，并對模型的精度進行檢驗，得到預測結果。
參考文獻：
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第5篇：城鎮化水平范文
關鍵詞：人口城鎮化水平；勞動生產率；生產總值
中圖分類號：F29文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2011）09-0147-03
一、提出問題
一般認為，工業發展的拉力和農業發展推力是城鎮化的主要動力，城鎮化是在二者的雙重作用下完成的。拉力來自工業發展，從比較利益驅動的作用機制來看，隨著工業的持續發展，城鎮經濟發展水平不斷提高，城市鎮居民收入及消費水平不斷增長，相對農村落后狀況，對農村勞動力就形成了巨大吸引力。推力來自農業發展，農村勞動力日益增長，農業生產率的提高及農業機械的使用，農業部門對農村勞動力的需求量大幅度減少，造成眾多勞動力失業,導致有一定經濟水平的農村勞動力開始向城市轉移。因此，工業與農業發展是城鎮化的主要動力。城鎮化一直是三農研究中的重要問題，研究工業與農業發展對城鎮化影響的文章很多。夏春萍在《工業化、城鎮化與農業現代化的互動關系研究》指出城鎮化是伴隨工業化發展而產生并加速發展起來的，工業化發展能夠推動城鎮化進程。姜太碧在博士論文《城鎮化與農業可持續發展研究》中提出農業可持續發展有利于推進城鎮化進程，農業不可持續發展則阻礙城鎮化進程。已有的研究基本都承認了工業與農業發展對城鎮化的重要影響，本文在前人的研究基礎上，通過選擇合適的經濟變量，把工業與農業發展對城鎮化的影響進行量化，定量分析工業與農業發展對城鎮化的影響。
二、實證研究
城鎮化的程度通常用人口城鎮化水平來表示，用城鎮人口占全國人口的百分比來表示，反映了人口向城市聚集的過程和聚集程度。因此，本文選擇人口城鎮化水平為因變量。工業與農業發展在經濟運行中最重要的表現為生產總值增長與勞動生產率提高，因此本文主要研究工業與農業的生產總值與勞動生產率對人口城鎮化水平的影響。本文通過實證研究主要回答以下兩個問題：第一，工業與農業生產總值增長對人口城鎮化水平的影響；第二，工業與農業勞動生產率提高對人口城鎮化水平的影響。
（一）樣本數據
本文使用的樣本數據為年度數據，樣本期間為1987―2008年，樣本容量為32。
（二）基本研究變量
（三）工業與農業發展對人口城鎮化水平的影響
1．工業與農業生產總值對人口城鎮化水平的影響。本文選用工業與農業生產總值代表工業與農業發展的總體情況。由于工業與農業生產總值的單位為億元，人口城鎮化水平為百分比。為了減小單位不統一的影響以及消除異方差，本文對因變量與自變量都取自然對數。根據雙對數模型的性質，自變量的系數為自變量對因變量的彈性系數。
lnulet = -1.1864lnagdpt + 1.0374lnigdpt（方程1）
（-22.0197） （19.9868）
R2=0.9095 R2=0.9050 DW=1.2156 AIC=-2.5944 SC=-2.4952
方程1的擬合優度為0.9095，說明方程的擬合程度良好。自變量都通過了系數的顯著性檢驗，為因變量的重要影響因素。根據估計系數的顯著性檢驗，農業生產總值的影響大于工業生產總值。由方程1可知，在其他解釋變量不變的條件下，如果工業生產總值單獨增加1個單位，那么人口城鎮化水平提高1.0374%；如果農業生產總值單獨增加1個單位，那么人口城鎮化水平降低1.1864 %。
2．工農業總產值之比對人口城鎮化水平的影響。城鎮化的主要動力來自工業的拉力與農業的推力，因此研究城鎮化的動力不能單獨地考慮工業總產值或者農業總產值，而是要考慮兩者的比例關系。因此，本文分析工農業生產總值之比對城鎮化水平的影響。
ulet = 0.1033 + 0.1594riat（方程2）
（9.6047）（22.8544）
R2=0.9631R2=0.9613DW=0.9788AIC=-5.6311SC=-5.5319
方程2的擬合優度為0.9631，說明自變量很好地解釋了因變量的變動。根據系數的顯著性檢驗，工農業總產值之比是人口城鎮化水平的重要影響因素。由方程2可知，在其他解釋變量不變的條件下，如果riat增加1%，那么ulet增加0.1594%。
（四）工業與農業勞動生產率對人口城鎮化水平的影響
勞動生產率直接反映了生產水平，決定了生產活動對勞動力的需求。如果工業勞動生產率提高，則工業生產對勞動力的需求就會減少，即城鎮就業機會減少，從而減小工業發展對城鎮化的拉力；如果農業勞動生產率提高，則農業生產對勞動力的需求就會減少，從而增大農業發展對城鎮化的推力。因此，工業與農業勞動生產率是人口城鎮化水平的重要影響因素。勞動生產率可以用單位勞動者在單位時間內生產產品的價值量來表示，單位時間內生產的價值量越多，勞動生產率就越高。本文取單位時間為一年。同時，本文假設農業與工業為兩個生產部門，城鎮人口從事工業生產，農村人口從事農業生產。因此，工業勞動生產率用城鎮人口平均工業產值代表；農業勞動生產率用農村人口平均農林牧漁產值代表。由于工業與農業勞動生產率的單位為元/人，人口城鎮化水平為百分比。為了減小單位不統一的影響以及消除異方差，本文對因變量與自變量都取自然對數。
lnulet = 2.1879lnpat - 2.0553lnpit （方程3）
（9.5221） （-10.1250）
R2=0.6270R2=0.6083DW=1.0188 AIC=-1.1776 SC=-1.0785
方程3的擬合優度為0.6270，說明自變量解釋了因變量變動的62.7%。自變量都通過了系數的顯著性檢驗，為因變量的重要影響因素。根據T檢驗值，工業勞動生產率的影響大于農業勞動生產率。由方程可知，在其他解釋變量不變的條件下，如果農業勞動生產率單獨增加1個單位，那么人口城鎮化水平提高2.1879%；如果工業勞動生產率單獨增加1個單位，那么人口城鎮化水平降低2.0553 %。
三、實證結果分析
（一）工業與農業發展對人口城鎮化水平的影響
1．工業與農業生產總值對人口城鎮化水平的影響。工業與農業生產總值的彈性系數符號符合理論預期。工業生產總值的彈性系數為正，是由于在其他條件不變的情況下，工業生產總值增加必然需要更多的勞動力，導致工業對城鎮化的拉力增大；農業生產總值的彈性系數為負，是由于在其他條件不變的情況下，農業生產總值增加必然需要更多的勞動力，導致農業對城鎮化的推力減小。農業生產總值的影響大于工業生產總值，說明農業發展的推力大于工業發展的拉力。
2．工農業總產值之比對人口城鎮化水平的影響。工農業總產值之比的彈性系數符號為正，符合理論預期。方程2與方程1的結論是一致的，在其他條件不變的情況下，工業生產總值增加，引起工農業總產值之比提高，導致人口城鎮化水平提高；農業生產總值增加，引起工農業總產值之比降低，導致人口城鎮化水平降低。但是，方程2沒有使用雙對數模型，更直接地反映人口城鎮化水平的變化情況。
（二）工業與農業勞動生產率對人口城鎮化水平的影響
1．方程3中的工業勞動生產率的彈性系數符號為負，正好與方程1中的工業生產總值的彈性系數相反。但是，兩者都是符合理論預期的。討論工業勞動生產率的彈性系數的時候是在工業生產總值不變的條件下，此時工業勞動生產率提高，必然會帶來工業對勞動力需求的減少，導致工業對城鎮化的拉力減小。因此，工業勞動生產率的彈性系數符號為負。
2．方程3中的農業勞動生產率的彈性系數符號為正，正好與方程1中的農業生產總值的彈性系數相反。但是，兩者都是符合理論預期的。討論農業勞動生產率的彈性系數的時候是在農業生產總值不變的條件下，此時農業勞動生產率提高，必然會帶來農業對勞動力需求的減少，導致農業對城鎮化的推力增大。因此，農業勞動生產率的彈性系數符號為正。
四、政策建議
1.把工農業總產值之比作為推進城鎮化的重要參考指標。城鎮化是一項復雜的、長期的系統工程，不僅對農業生產產生巨大影響，而且也影響著工業的發展。不論從理論分析來看，還是從實證研究來看，工農業總產值之比都是人口城鎮化水平的重要影響因素，反映了工業與農業經濟增長能夠承載的城鎮化水平。因此，在推進城鎮化時應該把工農業總產值之比作為重要參考指標，判斷城鎮化水平是否與工農業經濟增長相適應。
2.大力提高農業勞動生產率是推進城鎮化的有效途徑。從方程1可知，在勞動生產率不變的條件下，城鎮化由于減少農業勞動力，會阻礙農業的經濟增長。因此，既保障農業經濟增長，又能夠推進城鎮化的途徑就是提高農業勞動生產率。方程3也證明了此觀點，農業勞動生產率系數符號為正，農業勞動生產率與城鎮化水平呈正相關。3.促進工業經濟增長是推進城鎮化的有效途徑。從方程1可知，在勞動生產率不變的條件下，工業總產值增加需要更多的勞動力，即提高更多的城鎮就業崗位，推進城鎮化水平的提高。
4.發展勞動密集型行業是推進城鎮化的有效途徑。從方程3可知，在其他條件不變的情況下，工業勞動生產率與城鎮化水平成負相關。因此，工業發展中應該重視勞動密集型行業的發展，既提高生產總值，又增加就業機會，積極有效地推進城鎮化。
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The Effects of Industry and Agriculture’s Developments to Urbanization Level
――From the View of Gross Domestic Product and Labor Productivity
LI Li-sha
（School of Management of Yunnan University for Nationalities，Kunming 650500,China）
第6篇：城鎮化水平范文
關鍵詞：特色城鎮化；指標體系；因子分析；層次分析
中圖分類號：F29 文獻標識碼：A
收錄日期：2016年3月17日
吉林省作為東北老工業基地，城鎮化率高于全國平均水平。但在東北三省中，吉林省總體發展水平不及其他兩個省份，且吉林省各地級市、縣級市之間的特色城鎮化發展也存在較大的差異，總體上在全國范圍內競爭力較低，這到底是什么原因造成的呢？本文力圖從吉林省特色城鎮化的發展著手，通過縱向比較和橫向比較，判別吉林省特色城鎮化發展中存在的問題，找根源尋方法。
一、吉林省特色城鎮化發展現狀
“十二五”時期，吉林省特色城鎮化發展取得了新成就，城鎮人口逐年增加、城鎮基礎設施不斷完善、城鎮的聚集輻射帶動作用增強，隨著城鎮化的快速發展，吉林省特色城鎮化的發展也暴露出很多問題。
（一）城鎮化率先高后低，增速先減后增。2005年吉林省城鎮化水平高于全國，2005～2013年間吉林省的城鎮化率水平在50%～55%之間緩慢增加，而全國的城鎮化率水平則實現了跨越式增長，吉林省的城鎮化發展與全國平均水平相比，其優勢在逐漸削弱，2014年吉林省的城鎮化率為54.75%，低于全國平均水平0.02個百分點。2006年以來吉林省城鎮化率的增速變動趨勢近似呈U型，2006～2010年間，吉林省城鎮化率的增速呈直線下降的趨勢，且2010年增速最低，低于0.01個百分點，吉林省政府及時對形勢進行分析，轉變城鎮化發展模式和目標，在2011年城鎮化率的增速僅出現了少許回升，而2012年和2013年政策的效果凸顯，吉林省城鎮化率的增速呈直線上升趨勢。
（二）經濟規模緩慢擴張，增長潛力大。一個地區城鎮化發展的好壞，最明顯的跡象就是經濟規模的擴張和增速強勁，衡量經濟規模的最主要指標是地方生產總值及其增速。東北三省地區的經濟發展水平存在差異，2004～2014年11年間，吉林省的地區生產總值在總量上不及其他兩個省份，但增速大部分年份均超過其他兩省，這都說明吉林省的經濟增長潛力是巨大的。
（三）城鎮綜合承載能力偏低。衡量城鎮綜合承載能力的指標包括供水普及率、城市燃氣普及率、人均道路面積、人均居住面積、人均公共綠地面積、萬人擁有公交車輛、每十萬人口在校學生數等指標。吉林省的城市設施建設中城市用水普及率、城市燃氣普及率、每萬人擁有公交車輛、人均城市道路面積、人均公園綠地面積均低于全國平均水平，說明吉林省的城市綜合承載能力不足，在未來一段時間應著力提高城市設施建設，加大投入力度。
二、東北三省特色城鎮化發展水平對比分析
本文立足點為吉林省，以東北三省為范疇，對其特色城鎮化發展水平進行綜合評價。
（一）數據來源及樣本的選取。本節選取的數據來源于《遼寧省統計年鑒2013》、《吉林省統計年鑒2013》、《黑龍江省統計年鑒2013》，選取了27個指標進行對比分析。
（二）層次分析過程。應用層次分析法分析問題時，首先要把所研究的問題進行條理化和層次化，如本文所構建的評價指標體系總共有三層，最高層即系統層是特色城鎮化評價指標體系，中間層又分為六個子層，最底層是具體指標數據層。這樣遞進的層次關系將特色城鎮化的發展水平評價體系分為了若干小塊，更有利于數據的收集和目標的實現。本文借助yaaph層次分析法軟件來對特色城鎮化發展水平進行實證分析。
（三）分析結果。吉林省的特色城鎮化發展的各個模塊形勢并不樂觀，除經濟和產業因子位列第二位外，社會、文化、資源、環境的發展均排在最后。這說明吉林省特色城鎮化總體發展水平低于其他兩個省份，其矛盾和問題更為突出。
就經濟而言，吉林省的綜合得分為-0.08，低于遼寧省，高于黑龍江省。就社會而言，吉林省排在末位，而黑龍江省排在了第一位，說明黑龍江省人民生活較為舒適，社會發展水平較高。就環境而言，吉林省仍顯得很遜色，和東北三省相比，也只能望其項背，需要更多的投入。本文用建成區綠化覆蓋率和污水處理率兩個指標來衡量一個地區的環境因子。從原始數據來看，吉林省的建成區綠地覆蓋率僅為34%，低于遼寧省的綠化率40%，而吉林省的污水處理率僅為60%，比遼寧省和黑龍江省的污水處理率低了20%。就文化而言，遼寧省的文化水平要高于其他兩個省份，而吉林省的文化發展水平在東北三省中仍排最后。吉林省的文化娛樂產值僅為83.4億元，而黑龍江省的文化娛樂產值為135.7億元，遼寧省的文化娛樂產值為282.6億元，超過吉林省全省產值的2倍還多。就資源而言，黑龍江省得分最高，遼寧省的資源水平則排第二位。東北三省擁有其他省份所沒有的獨特自然資源優勢，最著名的莫過于東北三寶人參、鹿茸、貂皮，但其資源優勢吉林省并未得到充分的發揮，對全省的經濟的推動力還不足。就產業而言，吉林省的產業發展優于遼寧省的產業發展水平但落后于黑龍江省，其三大支柱產業汽車制造業、食品工業、石化工業在吉林省工業產值中所占的比重合計為67.9%，其中食品工業充分發揮了吉林省糧食大省的優勢。
綜上可知，吉林省的特色城鎮化的綜合發展水平與東北其他兩個省份相比，位列末位，說明吉林省的特色城鎮化發展水平落后于遼寧省和黑龍江省的發展水平。吉林省與遼寧省和黑龍江省的地理位置、自然資源、氣候條件、歷史背景、產業基礎、文化習俗等方面均類似，但其特色城鎮化發展水平遠落后于其他兩個省份，究其原因，最重要的是沒能很好地立足自身，充分發揮自身優勢，將特色轉變為優勢，進而獲得長遠的發展。
三、吉林省特色城鎮化發展建議
（一）增強大中城市輻射力，帶動周邊聯動發展。如果將吉林省的特色城鎮化發展比作一個整體，那么每一個城鎮的發展都是聯動的，一個地區發展良好會造福周邊地區，一個地區發展不好，那么它不僅會拉低吉林省在全國的比重，還會給周邊地區帶去負面影響，如環境污染。因此，我們要充分發揮吉林省各個城鎮的聯動作用，將各個城鎮之間相互推動、相互聯系的齒輪做好，將各個城鎮的自身基礎打牢，這樣才能形成良好的特色城鎮化發展形態。
（二）提高特色產業競爭力，促進經濟結構轉變。吉林省要立足地方實際，從自有產業基礎出發，將傳統產業與新興產業結合起來，逐步淘汰衰落產業和缺乏競爭力產業。但對于那些有著悠久歷史的特色產業，政府要給予一定的扶持和幫助，實現特色產業發展的絕對優勢。
（三）挖掘特色資源潛在力，提高投入產出比率。在特色城鎮化進程中，挖掘特色資源的潛力，將資源投入轉化為可觀的經濟產出，同時還要注意節約資源，實現人與資源的和諧相處。資源的再生力是打造特色城鎮化進程中必須關注的一個問題，不斷尋找資源和經濟發展的平衡點，促進資源的良性循環。
（四）弘揚城市文化，打造品質活力城市。文化是城市發展的靈魂，現在大多數城市不斷趨同最主要的因素就是沒有了靈魂。吉林省是一個少數民族聚集的地方，在少數民族聚居的地區，文化底蘊深厚，人們能歌善舞，其樂融融。大力弘揚城市文化，著力打造高品質、活力四射的城市是未來特色城鎮化發展的重點。
主要參考文獻：
[1]才春紅，王健.河北省城鎮化發展水平評價及對策研究[J].安徽農業科學，2009.37.34.
第7篇：城鎮化水平范文
關鍵詞：城鎮化 影響因素 空間面板模型 溢出效應
引言
隨著中國經濟快速增長，目前城鎮化已經是中國正在經歷的一個最重要的結構性變化。“十五”規劃中首次提出城鎮化這一詞，此后黨的十六大到十的政治報告中都有提及城鎮化，十明確提出要工業化、信息化、城鎮化、農業現代化良性互動、同步發展。在《國務院關于城鎮化建設工作情況的報告》中首次明確城鎮化路徑，小城市將全面放開落戶限制，可見，針對如何合理推進中國的城鎮化進程的研究已是相當緊迫。
近年來，已有大量文獻在對中國城鎮化方面進行了研究，包括城鎮化的歷史、現狀、特點以及影響因素等進行理論研究與實證分析，并取得了豐碩的成果。其中蔣偉（2009）利用2005 年的數據對中國省域城市化水平影響因素進行了實證分析，得出區域城市化之間存在相關，即城市化水平的提高將通過空間溢出促進周邊地區的城市化發展，第三產業的發展是影響地區城市化水平的主要因素。秦佳（2013）利用六普的數據實證了人口城鎮化水平空間差異的影響因素，并提出第三產業就業水平的提升對中西部地區人口城鎮化的促進作用大于其在東部的作用。上述文獻，是以截面數據為研究對象，分別分析各變量對城鎮化的影響。姜磊（2011）研究了城市化進程與城鄉收入差距的影響路徑識別，實證結果表明：城市化進程對縮減城鄉收入差距的作用是積極影響和消極影響并存，關鍵取決于城市化進程的政策路徑選擇；省際間存在空間溢出效應的城市化進程。該文主要是針對城市化進程與城鄉收入差距的影響研究，而較少考慮其他因素對城市化進程的影響。
本文主要是研究中國在城鎮化水平上是否存在顯著的空間相關性，及影響城鎮化水平的因素是什么？相鄰區域的城鎮化水平對本地區的擴散程度是多大？以及鄰近地區的影響因素對本地區的城鎮化水平是否存在溢出效應？溢出效應多大？本文的創新之處在于利用面板模型與空間面板模型進行對比，實證了空間面板模型的優勢以及確定影響城鎮化水平的因素，并計算出各自的溢出效應。
研究方法
（一）Moran's I指數
在空間統計學中常常使用空間自相關指數Moran's I指數來檢驗變量是否存在空間相關性，因此本文利用Moran's I指數研究人口城鎮化的全局空間相關性。Moran's I指數定義為：
（1）
當Moran’s I指數為正時，表明存在明顯的正空間自相關，也就是說相似的觀測值（高值或低值）趨于空間集聚，表明不同地區數據在空間上有相似的屬性；當Moran’s I指數為負時，表明存在負的空間自相關，相似的觀測值趨于分散分布，表明不同地區數據在空間上有不相似的屬性；當Moran’s I指數為零時，觀測值呈現獨立地隨機分布。Moran’s I指數絕對值反映了空間相關程度的大小，絕對值越大，空間相關程度越大，反之亦然。
（二）空間面板模型和模型選擇
近年來，隨著空間面板計量模型的設定和估計的方法逐漸完善，空間面板計量模型被越來越廣泛的用于分析空間和區域問題?？臻g面板模型可以依滯后項存在于因變量和誤差項中分為兩類：空間滯后模型和空間誤差模型，又依據樣本個體之間的差異存在是確定的和隨機性，有分為固定效應和隨機效應。
空間滯后模型固定效應的基本結構如下：
（2）
空間誤差面板固定效應模型 ：
（3）
（4）
ρ是度量相鄰地區綜合城鎮化水平對本地區城鎮化水平的影響程度。空間誤差系數 λ 則反映了鄰近地區城鎮化水平的誤差沖擊之和對本地區城鎮化水平的影響程度。空間滯后模型和空間誤差模型是空間依賴性的不同體現。
在模型包含空間滯后誤差項的情況下， 最小二乘法不適合用來估計空間計量經濟模型，因為OLS估計量不再有效。所以，一般使用極大似然法（ML）來估計空間計量經濟模型。Elhorst給出了Matlab軟件包，給出了一般空間面板模型的極大似然估計（MLE）函數。
（三）直接影響與溢出效應
LeSage和Pace（2009）提出采用求解偏微分的方法來解釋不同模型在設定情況下變量的變化所產生的沖擊，為檢驗空間溢出效應提供了有效的基礎。SLM模型可以被改寫為如下矩陣形式 ：
（5）
其中，Y關于第1至第N個區域的內生變量X中第k個變量的偏微分矩陣較為容易獲得：
（6）
其中， LeSage和Pace將上式最右端矩陣的對角線元素的均值定義直接影響，而每行或者列中非對角元素之和的均值定義為間接影響，也被稱為溢出效應。
實證分析及估計結果
（一）指標選擇和數據來源
段瑞君和安虎森（2009）運用向量自回歸模型實證了城市化與經濟增長的相互關系。郭軍華（2009）運用面板協整檢驗實證了我國東、中、西部城市化與城鄉收入差距之間具有長期均衡關系。江易華（2012）利用2009年統計年鑒數據對縣域人口城鎮化的影響因素進行分析，實證了生產總值、農林牧漁業人員、城鄉收入比和人口發展功能區劃是影響縣域人口城鎮化的主要因素。蔣偉（2009）將各省的人均 GDP、第二產業產值占 GDP 的比重、第三產業產值占 GDP 的比重、文盲半文盲占 15 歲及以上人口的比重、按美元與人民幣中間價折算的進出口總額占 GDP 的比重、城鄉收入差距等因素對城鎮化的影響進行研究。秦佳和李建民（2013）利用空間模型實證了地區之間土地城鎮化水平、第二三產業就業水平和產值水平，以及人均 GDP 的差距是造成人口城鎮化平空間差異的主要原因。
根據以往文獻對城鎮化影響因素的分析以及數據的可得性。本文研究文盲率、城鄉收入差距、第二產業產值比、第三產業產值比、人均財政預算支出、人均進出口額、人均地區生產總值對人口城鎮化率的影響。
本文對所有數據取對數，是為數據之間的可比性和減少異方差，其中Y表示城鎮化率，國內學者已基本達成對人口城鎮化率指標的共識，即采用各地區非農人口數比各地區總人口數， I表示文盲率，即文盲半文盲占15歲及以上人口比例，Ur表示城鄉收入差距，各地區城鎮居民平均每人可支配收入比各地區農村居民平均每人純收入，S表示第二產業產值比，即第二產業產值占生產總產值的比重，T表示第三產業產值比，即第三產業產值占生產總產值的比重，D人均財政預算支出，各地區一般財政預算支出比上各地區人口數， Exit人均進出口額，即各地區按經營單位所在地分商品進出口總額除以各地區人口數，Rgdp為人均地區生產總值。本文以中國31個省為研究對象，根據數據的可得性采用1998～2011年的年度數據，即進行實證分析的樣本數據為1998～2011年中國31個省份的面板數據。數據來源于1999 ～2012年中國統計年鑒和1999～2006年中國人口統計年鑒，2007～2012年中國人口和就業統計年鑒。
（二）實證分析
空間自相關性檢驗。本文采用Rook鄰接矩陣，首先利用Anselin編寫的geoda軟件計算城鎮化率的全局自相關Moran's I指數值如圖1所示。其中Moran's I值在0.26～0.4的正值區域內，且總體呈現遞增增長趨勢，各地區城鎮化率有顯著的正向空間依賴性。從總體變動趨勢來看，中國各地區城鎮化率Moran's I值呈現遞增趨勢則說明空間集聚現象越來越穩定，空間依賴性在不斷增強，溢出效應在逐漸增大。
全局空間 Moran's I指數描述我國區域城鎮化率的總體空間自相關模式，但不能確定各地區具體的空間依賴情況，局部Moran散點圖可以為分析具體各地區城鎮化率聚集情況提供信息。其中局部Moran's I指數如圖2。
在Moran's 散點圖中第一象限（HH）主要是東部沿海以及華北地區，包括上海、浙江、福建、江蘇、北京、天津及東北三省等地，表示這些省份及其周圍省份都有較高的城鎮化率，及其地區城鎮化率之間差異不大，存在較強的正空間自相關性。第二象限（LH）主要是河北、海南、安徽、江西四省，其中河北周邊有高城鎮化率的北京、天津等地，這些地區在高城鎮化率區域范圍內，如果充分利用周圍的高城鎮化率地區的擴散效應，這些地區也會在城鎮化率水平上得到較好的提高。因此，這一象限成為過渡區。第三象限（LL）主要是西部地區，以及部分中南省份，這些區域是連同周圍地區都是低城鎮化率城市，例如，四川、貴州等高原地區，另外，經濟的發展水平也是一個很重要的因素，這些區域普遍表現為不發達省份。第四象限（HL）是廣東、內蒙古和重慶，這些省份應該發揮典范作用，帶領周圍區域共同發展，從而形成相輔相成的良性發展模式。
模型估計結果。空間相關分析Moran's I指數定量證明了各地區城鎮化率之間存在顯著的空間相關性，因此有必要采用空間面板回歸模型來描述城鎮化率的影響因素及其影響因素之間的關系。本文根據理論分析選擇空間面板滯后模型固定效應模型，因為根據固定效應與隨機效應的選擇理論，隨機效應主要是以樣本為估計母體的。本文分別對面板數據的OLS估計以及空間面板滯后模型對無固定效應、地區固定效應、時間固定效應和地區與時間固定效應這四種情況分別進行估計進行對比。采用 Matlab2010B 軟件和Elhorst、LeSage等人編寫的Spatial econometric 模塊，計算結果如表1所示。表2為模型的LM檢驗結果。表3為各內生變量的直接影響和溢出效應檢驗。
從R2、σ2、LogL等統計量綜合來看，空間面板滯后模型比普通模型效果更好，其中地區固定效應模型R2比普通面板模型R2高出10%以上，故認為區域城鎮化率模型中存在空間效應。然而，在模型中從統計量來看地區和時間固定效應模型是具有最好的擬合度，但是從模型參數估計的結果看，該模型存在部分變量的不顯著性。綜合比較之后，筆者認為時間固定效應模型能更貼切地描述我國各地區城鎮化率的影響因素以及相互之間的關系，在時間固定效應模型中參數大多數都通過了1%顯著性水平檢驗，同時綜合統計量指標也相對較合理，故本文將選擇時間固定效應空間面板滯后模型進行分析。
在空間面板滯后地區固定效應模型中，空間相關系數ρ表示與該地區相連接的省份在城鎮化率水平對本地區的綜合影響為0.15，該值通過了 1%的顯著性水平檢驗，因此可以充分地證明各地區城鎮化率之間存在顯著的正向空間效應，即在某種程度上本地區的城鎮化率是依賴于相近地區的城鎮化率對其的影響，因此，在面板模型中將空間影響因素考慮進來研究中國地區城鎮化更為合理。
通過表1到表3的估計結果，本文可得到以下結論：
首先，城鎮化率與文盲率之間存在顯著的負相關關系，即各地區的文盲率越高，相對應的城鎮化水平則會越低。城鄉收入差距與城鎮化率是存在系數為-0.423的顯著性負相關的，城鄉收入差距對城鎮化的影響是最大的。即減少城鎮收入差距可以最有效促進我國城鎮化水平的提高。這與蔣偉（2009）研究結論是一致的。此外，人均進出口額與城鎮化水平之間也存在負的相關性的，但是影響程度不大，這與秦佳（2013）和蔣偉（2009）的研究結果均不一樣。筆者認為可能是樣本差異，蔣偉和秦佳都是以截面數據來做分析，沒有考慮時間因素的影響，本文使用空間面板模型來分析變量之間的關系。
其次，第三產業產值占總產值的比值對城鎮化率的影響是最大正向的。即在其他條件不變的情況下，第三產業產值占總產值的比值提高1%，則平均來說，城鎮化水平提高0.403%。與第二產業對城鎮化率的0.32%相比，第三產業對城鎮化率的促進作用遠遠高于第二產業的作用。加大服務業的發展是引領我國城鎮化水平進一步提升的關鍵因素。
最后，從各個變量的直接影響和溢出效應可以進一步了解不同變量對城鎮化影響因素的具體效應，結果發現，所有的解釋變量對城鎮化率都存在顯著的區域間的溢出效應，各個變量的溢出效應對城鎮化率的影響方向與直接影響是一致的。城鄉收入差距的溢出效應是最大的，也只是當相鄰地區的城鄉收入差距減少1%，本地的城鎮化率平均上升0.074%。即各變量對城鎮化率存在顯著的溢出效應。
結論及政策建議
本文得出結論：中國城鎮化率存在空間自相關性。同時各變量對城鎮化率均存在顯著的影響，同時實證也發現各變量對鄰近省域的城鎮化率存在具有顯著的溢出效應。由此本文提出以下建議：
第一，充分利用地理優勢。根據上文的分析，區域城鎮化率間存在空間相關性，空間相關系數為0.15以及各自變量對本地區城鎮化存在溢出效應。故應充分引導東部沿海發達地區的擴散效應，帶動周圍城市步入高城鎮化水平階段，同時也促進自己步入更好層次。
第二，降低文盲率縮小城鄉收入差距。教育水平的落后以及城鄉收入差距的擴大對城鎮化發展有著顯著的負面影響。增加各地區的受教育機會，特別應增加農村基礎教育的投入，降低文盲率，進而提高勞動力的文化素質?？s小城鄉收入差距是提高城鎮化水平最有效的途徑?？梢酝ㄟ^以下方式縮小城鄉收入差距：合理定價農產品價格，減少中間各種費用；暢通農產品銷售渠道，提供供銷平臺；引導農產品的合理耕種，多種渠道提高農村居民的純收入，進而可以擴大居民對工業產品和服務的消費，從而推動城市化的發展。
第三，加大第三產業的發展。在影響省域城鎮化水平的諸多因素中，其中第三產業是推動城鎮化率水平提高的主要力量，第三產業的發展和城鎮化率水平的提高關系最密切。因此，在遵循市場經濟規律的前提下，進一步優化產業結構，發展第三產業，合理預算財政支出，進而促進城市化進程的良性可持續漸進式發展。
參考文獻：
1.Anselin L.Spatial Econometrics：Methods and Models[M].Dordrecht：Kluwer Academic Publishers，1988
2.蔣偉.中國省域城市化水平影響因素的空間計量分析[J].經濟地理，2009，4
3.秦佳，李建民.中國人口城鎮化的空間差異與影響因素[J].人口研究，2013，3
第8篇：城鎮化水平范文
關鍵詞：傳統農區；城鎮化；農業現代化；協調發展
中圖分類號：F326.1 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2015）10-2542-05
DOI：10.14088/ki.issn0439-8114.2015.10.064
在我國工業化、城鎮化快速發展的關鍵時期，傳統農區作為維護國家糧食安全、保障農產品有效供給的特殊區域，其重要性越來越明顯[1]。但是隨著資金、土地、勞動力等各種資源的加速外流，制約傳統農區發展的不利因素越來越多，“誰來種地”、“誰來種糧”、“如何種地”等問題愈發突出[2]。在這樣的背景下，客觀評價傳統農區城鎮化與農業現代化協調發展的水平，找出制約二者協調發展的主要因素，進而縮短與全國整體發展水平的差距，實現區域經濟的健康持續發展，就具有現實必要性和緊迫性。基于此，本研究以黃淮平原的黃淮4市（河南省商丘、信陽、駐馬店、周口）為例，定量分析評價傳統農區的城鎮化與農業現代化協調發展水平，并提出針對性的政策建議。
1 城鎮化與農業現代化協調發展水平評價體系
1.1 城鎮化與農業現代化指標體系的框架
城鎮化與農業現代化協調發展是一個動態綜合的體系和過程[3]。通過對傳統農區城鎮化與農業現代化協調發展水平的量化評價，不僅可以有效把握二者協調發展的趨勢過程，而且也有利于發現影響協調發展的各個因素所起的作用，科學合理地選擇促進城鎮化與農業現代化協調發展的措施。因而，如何構建一套合理的評價指標體系對于二者協調發展的情況進行量化評價和分析，使傳統農區城鎮化與農業現代化向著實現協調發展的方向轉變就顯得極為重要。
按照科學性、系統性、代表性的原則，結合傳統農區自身的特點，參考國內外已有的研究成果[4-7]，建立傳統農區城鎮化與農業現代化協調發展的指標體系框架如圖1所示。
評價指標體系的目標層是城鎮化與農業現代化協調發展指標體系，系統層是城鎮化綜合評價指標體系和農業現代化評價指標體系，子系統層包括6個方面：經濟發展城鎮化、社會發展城鎮化、人口城鎮化、農業投入和裝備的現代化、農業產出的現代化、農村經濟的現代化。
城鎮化指標體系中[8，9]，經濟城鎮化反映的是經濟結構演變的非農化過程，用人均GDP和人均工業增加值表示；社會城鎮化反映的是城鎮居民實際生活水平的高低，是城鎮化發展的最終結果，用城鎮人均收入水平和人均消費品零售總額來表示；人口城鎮化表現為城鄉人口空間的分布結構，反映的是城鎮人口所占比重的上升，用城鎮常駐人口比率來表示。農業現代化指標體系中[10，11]，投入裝備的現代化反映的是農業生產手段和投入的水平，用單位耕地機械數量和有效灌溉面積比重來表示；農業產出的現代化反映的是農業投入產出的效率，考慮到傳統農區的實際特點，用單位耕地糧食產量和人均第一產業增加值來表示；農村經濟的現代化反映的是農村經濟發展水平逐步提升，城鄉發展差距逐步縮小，用農民人均純收入來表示。以上城鎮化指標體系和農業現代化指標體系均為正向指標。
1.2 指標權重的確定
首先對于原始數據進行標準化。所謂指標的標準化就是將所有的指標都轉換為無單位、取值范圍在0～1之間的方法，這樣就可以對不同的數據直接進行核算。由于城鎮化與農業現代化協調發展評價指標體系中各個指標的含義、核算方法、量綱不同，因而不能進行直接綜合計算，必須首先對指標進行標準化的處理，去除量綱的影響。由于所選指標均為正向指標，其數值越大越好。正向指標的數據標準化處理過程如下所示：
Rij=1，Vij>Vijmax（Vij-Vimin）/（Vijmax-Vijmin），Vijmax>Vij>Vijmin0，Vij
Rij是標準化指標，Vij是原始指標，Vijmax、Vijmin分別為原始指標的最大值和最小值。
其次是對于標準化之后的數據采用熵值法確定各個指標的權重。所謂熵值法就是通過指標信息熵對于指標的有效性和價值作出判斷，信息熵越小，指標的權重越大。其計算過程如下：
為了使計算的結果具有一定的層次性，城鎮化子系統與農業現代化子系統協調系數計算公式如下：
C為協調系數，P為調節系數，P≥2，取P=2。協調系數反映了在城鎮化子系統和農業現代化子系統綜合效益或者發展水平一定的條件下，即 l（x）和m（y）之和一定的時候，為了使城鎮化和農業現代化復合效益或者發展水平最大，也就是l（x）和m（y）最大，城鎮化與農業現代化效益或者發展水平進行組合的數量程度。C取值范圍在0到1之間，最大值1就是最佳協調狀態，最小值0就是最差協調狀態，也就是協調系數越大，系統之間越是協調。
盡管協調系數能夠反映出城鎮化與農業現代化彼此相互協調的程度，這對于約束二者的發展行為，促進二者健康、合理、有序發展有著重要的意義，但是協調系數卻不能反映出城鎮化與農業現代化綜合效益的高低、整體發展水平的高低。也就是說具有相同協調系數的不同地區和同一地區的不同時期，其城鎮化與農業現代化協調發展的水平會出現高低不平。按照協調發展的內涵，將衡量城鎮化與農業現代化協調發展水平高低的定量指標定義為協調度，公式為：
式中，D代表協調發展度，C為協調系數；T為城鎮化與農業現代化協調發展的綜合評價指數，？琢和？茁為待定權數，本研究認為二者的重要性相同，所以選擇？琢和？茁都是0.5。一般T的取值范圍是（0，1），這樣可以保證D的取值范圍也是（0，1），便于比較分析。
2 城鎮化與農業現代化協調發展水平的評價
本研究的數據來源主要是全國、河南省以及黃淮4市歷年的統計年鑒和統計公報，個別缺失數據采取線性差值方法進行彌補，數據的時間范圍為2003-2012年共10年的數據，通過城鎮化與農業現代化協調發展的相對水平變動趨勢，評價4個農業大市相對于河南省以及全國來說，其協調發展的水平。
2.1 指標權重的確定
對于指標體系中與價格有關的指標數據，比如人均生產總值、人均工業增加值、城鎮居民可支配收入、人均社會消費品零售總額，以1990年的價格指數為基數進行價格處理，這樣就可以消除物價因素帶來的影響。然后對于原始數據的每個指標進行標準化處理，這樣不同單位的指標就可以消除單位帶來的影響，然后計算各個指標的信息熵、冗余度、權重，結果如表1所示。
從表1可以看出，城鎮化子系統指標體系中，占比重較大的指標主要體現在經濟城鎮化，這說明經濟發展水平的高低是影響城鎮化發展的最重要因素，對于城鎮化的綜合水平影響較為顯著。單個指標中權重最大的是人均固定資產投資，其次是人均工業增加值以及人均GDP。農業現代化子系統指標體系中，占比重較大的體現在農業投入和農業裝備方面，這說明農業現代化的水平更多的受到投入和裝備的影響。單個指標中權重最大的指標都是鄉村人均用電量，其次是鄉村人均農業增加值和鄉村人均肉類產量、單位耕地農業機械總動力。
2.2 城鎮化、農業現代化、協調系數、協調度得分
在計算出相應指標的權重之后，根據相應的公式計算出全國、河南省和黃淮4市2003-2012年城鎮化、農業現代化、協調系數和協調度相對發展水平的得分，結果如表2～表5所示。
2.3 城鎮化與農業現代化協調發展相對水平的結果與評價
從上述評價結果可以看出，2003-2012年作為傳統農區的黃淮4市城鎮化和農業現代化自身的發展水平提升很快，協調狀況一直在好轉。但是相對于全國和河南省來看，該區域的4個農業大市的發展水平依然相對較低、發展依然相對較慢，尤其是城鎮化與農業現代化的協調發展水平方面，與河南省以及全國的差距不僅沒有縮小，反而有進一步拉大的趨勢。
1）從城鎮化相對水平發展走勢圖（圖2）可以看出，黃淮4市城鎮化發展水平始終處于上升的階段。但是與河南省、全國同期水平相比，黃淮4市城鎮化發展的相對速度卻越來越慢，導致差距越來越大。如2012年城鎮化綜合水平最高的商丘市為0.457 1，最低的周口市只有0.341 9，河南省的城鎮化水平為0.772 5，而全國城鎮化的水平為0.993 5，這說明黃淮4市城鎮化發展水平落后的狀況相當明顯。
2）從農業現代化相對水平發展走勢圖（圖3）可以看出，黃淮4市農業現代化水平相對較高，甚至在個別時期與全國水平非常接近。但是整體水平依然落后于河南省、全國的平均水平，尤其是2010年以后，發展差距有進一步拉大的趨勢。2012年發展水平最高的商丘市農業現代化綜合得分為0.674 4，略高于河南省0.661 8的水平，但是依然低于全國0.735 2的水平。
3）從協調度相對水平發展走勢圖（圖4）可以看出，相對于全國、河南省的發展水平，黃淮4市的協調度雖然在上升，但是差距越來越大。在2012年最高的商丘市才達到0.524 8，最低的周口市僅為0.393 2，這說明相對于河南省與全國的發展水平，黃淮4市的城鎮化與農業現代化之間很不協調，同時發展的水平也是處于非常低的階段。
3 傳統農區城鎮化與農業現代化協調發展的對策
由于傳統農區城鎮化總體水平較低，城市反哺農村的能力較弱，因而不能提供足夠多的就業崗位，帶動農村剩余勞動力向非農就業崗位轉移，結果使得農業勞動生產率提高較為緩慢，二者處于低水平協調、甚至不協調的狀態。由此可以看出，傳統農區城鎮化與農業現代化二者不協調或者協調性差的關鍵問題在于傳統農區的城鎮化水平發展滯后，不能發揮引領帶動作用，阻礙了農業發展水平的提升。因此，作為一類特殊的區域，傳統農區必須結合自身實際，按照國家的總體規劃和功能區定位，在確保糧食生產能力穩步提高、農產品有效供給、生態環境良好和農民主體地位的前提下，充分利用發展的機遇和有利條件，提升城鎮化與農業現代化的協調發展水平，堅決避免工業的發展造成農區環境的破壞和惡化[12]。
3.1 以農業產業化為主線，夯實農業現代化發展的基礎
這需要保護和提高糧食生產能力，健全財政支農惠農政策，加大糧食生產的財政補助[13]；建立糧食生產核心區，通過增加農民種糧收入的方式來提高農民種糧的積極性和自覺性；拓展拉長農業產業鏈條，進行產業鏈的縱向和橫向延伸，通過龍頭企業、專業合作組織等的發展，實現工農結合、農企結合、產銷結合、促進農業發展的商品化、市場化、產業化。通過土地的適度流轉，推動農業的規模化經營，提升農業的生產率和競爭力[14]。
3.2 以產業城鎮融化為基礎，推動城鎮化持續快速發展
產業是城鎮化發展的基礎，城鎮化健康發展的過程就是非農產業帶動的過程。對于傳統農區來說，城鎮化發展滯后主要是非農產業發展的滯后，因此只有產業興旺發達了，才能從根本上提升城鎮化的發展水平，提升農民的收入水平。以人為本，因地制宜，通過就地轉移和異地轉移，實現農業轉移人口的市民化。通過就地發展小城鎮，可以實現農民的就地轉移，提高農民的非農收入，這需要重點發展縣城和中心鎮，提升其公共服務能力，產業積聚能力、人口集中能力。由于傳統農區城鎮化和非農產業滯后，必須合理地引導部分農業勞動力異地城鎮化，尤其是引導轉移人口進入城市群來實現異地的城鎮化。這就要求通過制度的改革，真正地為外來人口解決就業、入學、就醫等問題，使其真正地享受市民化待遇。
3.3 破解城鄉二元結構，逐步縮小城鄉發展差距
實現城鎮化與農業現代化的協調發展，必須進行體制改革，實現城鄉統籌發展。根據城鄉人口流動加快的實際，逐步放開城鄉戶籍制度，為農民進城、人口的跨區域流動掃清障礙；以維護農民的利益為出發點，解決城鄉要素不平等交換的現實，尤其是通過農地制度的改革，實現城鄉土地市場的“同權同利”。通過資源配置的均等化，實現新農村和城鎮化的同步均衡發展，讓農村和城鎮都成為農民安居樂業之地。
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第9篇：城鎮化水平范文
關鍵詞：失地農民；養老保險；保障水平；調查研究
中圖分類號：F840.67 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2013）11-0030-05
一、引言
近年來，上海市城鎮化進程不斷加快，城鎮化率已經由1978年的58.7%提高到2011年的89.3%。城鎮化水平的提高，產生很多失地農民。農民失去了土地也就意味著失去了基本的生活來源，由于失地農民文化水平普遍偏低，自身掌握的技能又比較少，難以在就業市場上找到合適的工作，所以他們的養老金收入直接影響到征地后的基本生活。在構建上海市失地農民社會保障體系過程中，失地農民養老保險保障水平的高低是非常重要的，它不僅關系到失地農民征地后的基本生活，更關系到社會的和諧穩定。為此，本文通過對上海市松江區佘山鎮失地農民養老保險實施情況的調查，反映調研地區存在的問題，并提出解決問題的對策。
二、調研地區選擇依據
對失地農民養老保險的實施情況進行調查，就需要選擇失地農民數量較多的地區進行實地調研，才能夠獲取比較詳實的一手資料。近年來，佘山鎮為了促進經濟發展，大力實施“陽光動遷”政策，相繼完成了上海辰山植物園、天馬現代服務業集聚區、佘苑路1號地塊、橫山花園4隊、佘山天文臺、武警政治學院、鼎源路高壓走廊、翠鑫苑等地塊的居民動遷工作，征用了大面積的土地。五年來，已累計動遷農村居民2 600戶，產生很多失地農民。因此，本調查選擇佘山鎮作為調研地點比較具有典型性和代表性。
由于征地時間的不同和征地安置政策的調整，佘山鎮的失地農民可能會出現不同養老保險制度并存的情況，不同保障制度的保障水平還存在著差距，通過對參加不同保障制度的失地農民進行實地調研，能夠詳細地了解他們對現行政策的一些看法，以便為政府決策提供參考。本次調查共發放調查問卷600份，回收問卷580份，其中有效問卷556份，有效率達93%。
三、上海市松江區佘山鎮的調查結果分析
（一）失地農民的土地征用狀況分析
1. 失地農民的土地被征用情況。問卷數據顯示，在被調查的失地農民中，有81%的失地農民土地已經被完全征用了，10%的失地農民土地被部分征用，僅有9%的失地農民土地沒有被征用。
2. 征地補償標準調研情況。雖然上海市的征地補償標準從全國來看是比較高的，農用地的補償標準已經達到每畝4.5萬元。但從我們調查的結果來看，現行的補償標準仍然難以滿足失地農民的要求，有接近50%的失地農民認為目前的征地補償制度是不合理的。
3. 失地農民對征地補償制度的看法。為了能夠詳細地了解失地農民對征地補償制度的一些看法，我們對現行征地補償制度不滿意的失地農民也進行了調研。調查顯示，大部分的農民都認為補償標準低，占調查樣本總數的37%，還有占樣本總數27%的失地農民認為居住在同一區縣但補償標準卻不同，認為征地收益分配不合理的占樣本總數的19%，認為征地過程不透明的占樣本總數的17%。
4. 失地農民期望的征地補償標準。
（1）建設用地和未利用耕地的補償標準
針對建設用地和未利用耕地的補償標準，調查數據顯示，認為補償標準達到3.5萬元/畝的，占調查樣本總數的28%，補償標準在4萬～5萬元的，占調查樣本總數的39%，認為補償標準在5萬元以上的，占調查樣本總數的33%。
（2）農用地補償標準
失地農民對于農用地的補償標準，期望在4.5萬元/畝的占樣本總數的31%，期望4.5萬～5萬元的，占調查樣本總數的41%，期望農用地補償標準在5萬元以上的，占調查樣本總數的28%。
（3）糧棉地補償標準
在調查的樣本中，18%的失地農民認為糧棉地的補償標準應該達到1 600元/畝，49%的失地農民認為糧棉地的補償標準應該在1 600～2 000元，還有33%的失地農民認為補償標準應該達到2 000元以上。
（4）蔬菜地補償標準
30%的失地農民認為蔬菜地的補償標準應該達到3 000元，46%的失地農民認為蔬菜地補償標準應該在3 000～4 000元，另有24%的失地農民認為補償標準應該在4 000元以上。
5. 土地征用后擔心的問題。對于失地農民土地征用后最擔心的問題，我們也進行了調研，調查顯示，有307人選擇了養老問題，占調查樣本總數的55%；104人選擇了就業問題，占調查樣本總數的19%；96人選擇了教育培訓問題，占調查樣本總數的17%；41人選擇了生活水平下降，占調查樣本總數的8%；僅有1%的人選擇了其他。可以看出，失地農民最關心的還是他們的養老問題。
6. 失地農民期望的補償方式。在對失地農民期望的補償方式進行調研時發現，有236人選擇了期望解決養老問題，占調查樣本總數的42%；207人選擇了期望能夠解決就業問題，占調查樣本總數的37%；另外，還有51人選擇了一次性支付足夠的錢，占調查樣本總數的12%，其中大部分都是年輕人，他們主要是缺少創業啟動資金，希望用獲得的土地補償金去創業；還有62人選擇了提供教育培訓，占樣本總數的9%，這些人多處于中年，由于自身掌握的技能少，他們在就業市場上處于劣勢，期望政府提供教育培訓以提高自身文化素質水平。
（二）失地農民養老保險實施情況調查
1. 失地農民參加養老保險情況。在調查的失地農民中，大部分人參加的是“鎮保”，占調查樣本總數的78%，另有8%的失地農民參加的是城保，14%的失地農民參加征地養老，如圖1所示。
2. 失地農民每月領取的養老金待遇標準。在所調查的失地農民群體中，大部分人每月領取的養老金待遇標準在851～950元，占調查樣本總數的51%，領取750～850元的占調查樣本總數的34%，養老金水平在951～1 050元的占調查樣本總數的12%，領取1 050元以上的僅占調查樣本總數的3%。
（三）失地農民就業培訓調研情況
1. 失地農民就業狀況。從調查的情況看，他們在失去土地后，仍有51人從事務農，占調查樣本總數的9%；有118人從事保潔員，占調查樣本總數的21%；有97人從事保安，占調查樣本總數的17%；從事個體經營的有106人，占調查樣本總數的19%；成為工人的有117人，占調查樣本總數的21%；失業的有38人，占調查樣本總數的7%。
2. 失地農民再就業困難程度調研情況。在調查的失地農民中，47%的失地農民認為再就業是非常困難的，37%的失地農民認為再就業一般困難，只有16%的失地農民認為再就業是沒有困難的。
3. 失地農民未能就業原因的調查情況。針對失地農民未能就業的原因也進行了調查，問卷數據顯示，有39.75%的失地農民認為是自身的文化素質低不能夠順利就業，27.7%的失地農民認為自身掌握的技能少，難以找到工作，18.35%的失地農民認為自己的年齡大無法找到工作，也有14.21%的失地農民在失地后不想找工作。
四、上海市松江區佘山鎮失地農民養老保險的調查結論
通過實地調研發現松江區佘山鎮失地農民養老保險還存在以下需要解決的問題。
（一）失地農民養老保險保障水平低
通過實地調研我們了解到，上海市現行的失地農民養老保險保障水平仍然沒有達到失地農民要求的標準，51%的失地農民對目前的失地農民養老保險保障水平是不滿意的，22%的失地農民對保障水平非常不滿意，只有7%的失地農民對養老保險保障水平是非常滿意的，20%的失地農民基本滿意（見圖2），可見提高養老保險保障水平已經勢在必行。
通過對上海市已經頒布的失地農民養老保險相關政策進行梳理，也可以看出來，失地農民養老保險保障水平的歷年調整幅度并不大，從另一個角度證明了失地農民難以對目前養老保險保障水平滿意。
自2003年上海市頒布小城鎮社會保險暫行辦法至今，上海市每年都會根據本市職工平均工資增長幅度和居民消費價格指數的變化情況對失地農民養老保險待遇予以調整，如表1所示。
可以發現每年的養老金增長幅度差別較大，增長最多的是2008年每月增加100元，增長最少的是2005年每月只增加35元，不固定的增長金額難以從根本上保障失地農民的自身利益。
自2007年開始，上海市人保局每年都會下發一個補充通知，適當地提高失地農民養老金標準（見表2），但增加的金額并不多，2007年和2009年每月只增加了15元，增長幅度最多的是2011年，每月增加55元。在生活成本不斷增加的情況下，目前每年增加的養老金已經難以滿足失地農民的要求，有必要提高失地農民的養老金標準。
（二）失地農民受教育程度低
從調查情況來看，失地農民的受教育程度普遍偏低，大部分人只具有小學或初中學歷，分別占調查樣本總數的20%和38%，高中文化水平的占調查樣本總數的23%，大專以上學歷的占樣本總數的12%。另外，各個年齡段的失地農民文化水平差別較大，50周歲以上的失地農民基本屬于文盲和半文盲，占調查樣本總數的7%（圖3所示）。由于失地農民的文化水平低，而且掌握的技能少，增加了他們就業的難度。
（三）失地農民再就業難
目前針對失地農民實施的很多養老保險政策，都只是一種生活指向性的安排，而并不是一種就業指向性的安排[1]。建立失地農民養老保險制度能夠解決失地農民的養老保險問題，但并沒有解決失地農民生產方式轉變和職業轉換的問題。調研發現有大部分的失地農民都能夠解決自身的就業問題，但大部分從事的都是很低級的工作，保潔員、保安和建筑工人是失地農民的主要就業方向。這種勞動方式對從業人員要求低，競爭人數多也使他們再就業遇到了很多困難。另外，許多失地農民都沒有接受過正規的教育培訓，他們想自主創業也是比較困難的。大多數的失地農民都希望政府能夠對他們進行培訓，掌握一門技術受益終生。
五、上海市松江區佘山鎮失地農民養老保險問題的成因分析
1999年以來，我國針對失地農民采取的政策是一次性貨幣補償，但是這種方式沒有將失地農民的長遠生活考慮在內，而且在征地的過程中，容易發生侵犯失地農民利益的情況，這嚴重地影響了城鎮化的進程和失地農民養老保險制度的建設。
（一）征地補償制度不合理
目前我國采取的征地補償制度還存在很明顯的計劃經濟特征，在市場經濟逐步健全的情況下，如果土地補償標準仍然按照計劃經濟時代的思路進行，顯然是不合理的。根據《中國人民共和國土地管理法》的有關規定，計算土地征用補償標準也是根據土地前三年的平均產值。這種補償方式不僅違反市場經濟規律，也難以準確地反映土地市場的供求狀況，更不能保障失地農民的長遠生活。上海市的征地補償標準與全國其他地區相比是比較高的，各區縣糧棉地的征地補償標準是相同的為1 570元/畝，蔬菜地的補償標準各區縣是不同的，閔行區、徐匯區華涇鎮和長寧區新涇鎮補償標準較高為3 260元/畝，而崇明縣的蔬菜地補償標準在上海市各區縣中是最低的僅為2 750元/畝，其他各區縣補償標準是一致的為2 900元/畝。但我們還要看到目前上海市征地補償制度的不足之處，上海市在征地過程中實施的補償辦法是上海市物價局和財政局在2006年制定的，已經難以適應現在的經濟發展形勢。如果仍然按照現行辦法來補償失地農民，是很難滿足失地農民的愿望，更不能提高他們的養老保險保障水平。所以，應該結合近幾年上海市經濟發展的實際情況，盡快制定新的征地補償制度。
（二）政府保障措施不到位
通過調研發現，一半以上的失地農民很難找到滿意的工作，一方面，這與失地農民的文化水平低有關，另一方面也與政府的責任缺失有關。在受調查的失地農民群體中還有34%的人沒有參加過政府的培訓（圖4所示），這表明政府的培訓工作還不到位。失地農民由于長期從事務農，基本只會種植和養殖技術，很難接受到專業的技能培訓。即使那些有工作經驗的失地農民，他們在企業所做的也都是體力勞動，沒有學到真正的技術。他們也期望政府能夠提供培訓，在接受調查的失地農民群體中，27.88%的人選擇了計算機培訓，16.91%的人選擇了家政服務培訓，16.01%的人選擇了廚師培訓，13.85%的人選擇了家電維修培訓，13.13%的人選擇電焊工培訓，12.23%的人選擇了美容美發培訓，見圖5。
總之，失地農民面臨很多就業難和創業難的問題，他們很難依靠自身的能力去解決這些問題。因此，政府應該承擔解決失地農民就業難和創業難問題的責任，把解決失地農民的就業問題從制度上和政策上予以落實。
（三）失地農民養老保險保障水平調整體系不科學
上海市失地農民養老保險保障水平雖然在逐年地得到提高，但是這種調整幅度仍然難以確保失地農民養老保障權利的充分實現。上海市已經為失地農民養老保險保障水平的提高做出了很大的努力，每年都會根據上海市職工平均工資增長幅度和居民消費價格指數的變化情況予以調整，但這種調整幅度存在很大的不確定性，有的年份每人每月增加40元，有的年份每人每月增加100元，現行的養老金調整方式，一般是按照社會平均工資的浮動或者根據社會經濟發展狀況來進行的，具有很大的隨意性和盲目性，未能將養老保險保障水平的調整與經濟發展的各項指標結合起來，缺乏科學的精算，缺乏具體可行的操作化指標或標準體系，從而也無法保障調整后的養老保險待遇標準適應社會經濟發展水平。
因此，采取合理的失地農民養老保險待遇的動態調整機制，對保障失地農民的生存權和發展權，讓失地農民分享社會經濟發展成果，具有重要的現實意義[2]。
六、完善上海市失地農民養老保險制度的對策
隨著上海市城鎮化進程的加快，土地非農化現象仍會存在，還會產生很多失地農民。因此，如何完善失地農民養老保險制度，保障失地農民利益將顯得尤為重要。
（一）提高征地補償標準，完善征地補償制度
制定合理的征地補償標準，不能僅僅考慮到土地征用前的價值，更應該考慮到征用土地后由于土地所處的地理位置、土地市場的供求關系、社會經濟發展的狀況以及政府的政策等因素影響下的土地增值部分[3]。土地是農民重要的生產資料，它對農民而言不僅僅只具有簡單的生活保障功能，更具有就業保障功能，因此，征地補償標準的制定還要考慮到農民失去土地后產生的再就業成本及物價上漲增加的生活成本。當然，也要清醒地認識到上海市各區縣的不同經濟發展狀況，所以制定征地補償標準也要充分考慮到各區縣政府的財政收支情況，科學地制定征地補償標準。
與此同時，對現行的征用土地分配制度改革也是很有必要的，政府征用土地后將其賣給開發商，這中間產生的利潤是巨大的，但農民只獲得了很少的一部分，大部分都被政府和開發商獲取，這種不合理的分配制度不僅容易滋生腐敗，還會造成土地要素市場產生不合理的交易價格。失地農民的經濟利益也受到了極大的損害，使農民和政府之間的矛盾逐漸增大，影響社會的和諧穩定。因此，對征用土地分配制度改革，就要堅持維護失地農民切身經濟利益的原則，在對土地收益進行分配的過程中，要給予失地農民更多的土地收益，這不僅能夠保障失地農民的經濟利益，還能讓失地農民分享到城鎮化帶來的好處。
（二）加強教育培訓，促進失地農民就業
就業是民生之本，由于失地農民的自身文化素質偏低，掌握的勞動技能少，他們很難在城市中找到合適的工作崗位。解決失地農民就業問題的關鍵就在于提高失地農民的自身素質，鼓勵他們參加教育培訓，使他們能夠適應現代市場的要求。政府部門還應健全現有的就業培訓體系，根據失地農民的自身特點，有針對性的進行培訓，以便順利地促進失地農民就業。在此基礎上，政府部門還應該加強對失地農民的就業指導，結合本地區的實際情況，制定優惠政策促進失地農民順利就業?？紤]到失地農民的自身文化水平，政府要大力扶持第三產業，鼓勵其吸收失地農民，對于招用失地農民的企業給予一定的鼓勵和政策優惠，同時還要在政策上對自主創業的失地農民給予特殊的照顧，以實現失地農民的多渠道就業。
（三）促進征地養老制度與“鎮保”制度并軌，提高失地農民“鎮?！贝鰳藴?/p>
2011年《社會保險法》實施后，上海市已經由原來的五種社會保險制度轉變為三種社會保險制度，即“城?！?、“居保”和“新農?！?，不僅面臨著新老被征地人員之間社保待遇的比較，也將面臨著被征地人員與外來從業人員社保待遇的比較[4]。所以，政府可以從制度設計方面提高失地農民的社保待遇。
由于上海市征地養老制度是各區縣負責實施，它的預防風險能力并不高。同時各區縣的失地農民享受的養老保險待遇標準差距也各不相同，因此，要逐步將征地養老制度與“鎮?！敝贫炔④?，以保障上海市失地農民能夠適用統一的社會保障制度。目前，“鎮?！贝鰳藴氏鄬^低，有的甚至低于征地城保人員。隨著《社會保險法》的實施，“城?！薄ⅰ版偙！焙汀熬C?！钡牟④墸斐刹糠质У剞r民享受的養老待遇標準還沒有外來從業人員的待遇標準高，導致社會成員的不公平，影響了社會的和諧穩定。因此，政府要加大財政投入力度，拿出部分土地收益，進一步提高失地農民的“鎮?！贝鰳藴?。
（四）構建科學的失地農民養老保險保障水平調整機制
通過調研發現，上海市現行的失地農民養老保障水平待遇調整機制未能將養老保險保障水平的調整與經濟發展的各項指標結合起來，養老保險待遇調整只是根據本市職工平均工資增長幅度和居民消費價格指數的變化情況予以調整，這種待遇調整方法具有很大的隨意性，缺乏科學的精算，無法保障調整后的養老保險待遇能夠滿足失地農民的生活需要。因此，要結合上海市的實際情況構建科學的失地農民養老保險保障水平調整機制，養老保險待遇的調整要將社會經濟發展水平、物價水平、人口預期壽命和基金預算平衡等多方面的因素結合到一起[5]，才會提高失地農民養老保險保障水平。
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