城市化發展水平的影響因素分析

吳欣怡

【摘要】我國多年來一直推進城市化進程，努力縮小城鄉發展的差距。文章選取1978—2018年北京市城市人口占總人口的比重、產業結構、人均GDP等數據進行分析，結果表明：第二產業產值比重與就業人口比重對城市化具有顯著影響。

【關鍵詞】城市化水平;北京市;回歸分析

一、文獻綜述

劉孝成和魏曼選取人均GDP、非農產業的產出構成和就業情況的角度進行了實證分析;張懷志等人構建了以人均GDP、城鄉收入差距、工業化率等八個解釋變量與城市化率構建了計量模型，考察了影響云南城市化的因素;楊曉嬌和王效科運用主成分分析法得出了資源因子和地理因子對城市化速度具有重大影響的結論;馮文文等人搭建線性方程組分析了水資源與城市化的耦合關系。

二、實證分析

（一）指標選取

選取1978—2018年北京市城市人口占總人口的比重Yt，第一、第二、第三產業占GDP比重X1t、X2t、X3t，人均GDP X4t、三大產業就業人口比重X5t、X6t、X7t，全社會固定資產投資X8t。由于數據缺失，固定資產投資選取1978—2017的數據。

（二）模型構建

1.模型1

利用EViews8軟件進行最小二乘回歸分析，得到：

從回歸結果來看，R2=0.306633，說明模型擬合較差。

t檢驗：給定α=0.05，僅有X2通過了檢驗。

現采用逐步回歸分析的方法，修正后的回歸結果為：

此時R2=0.228419，F=5.624768，DW=1.980637.由于第三產業就業人口所占比重和第二產業占GDP比重只能解釋23%左右的城市化水平，可以認為修正后的模型擬合程度依然較差。

white檢驗：在α=0.05，nR2=20.03535，P值小，故修正后的模型存在異方差。

進行偏相關系數檢驗，發現樣本點都落在了區間內，證明模型不存在高階自相關。

2.模型2

t檢驗：給定α=0.05的條件下，上述解釋變量均未通過t檢驗。

進行逐步回歸分析，得到：

可知加入固定資產投資作為新的解釋變量后，對城市化水平的解釋程度依然較小，進行逐步回歸分析后得到的結果，最優的解釋變量也是第二產業所占GDP比重、第二產業就業人口所占比重。

三、結論及建議

（一）結論

原模型的擬合程度都一般，但是經過逐步回歸分析，第二產業產值在GDP中所占比重和第二產業的就業人口占總就業人口的比重都是最優的解釋變量，可以認為，第二產業的產值和在第二產業中就業的人數對北京市的城市化水平有著顯著影響。

（二）建議

1.縮小收入差距，提升經濟發展的質量

2.優化產業結構，合理吸收就業人口

參考文獻：

[1]劉孝成，魏曼.改革開放后城市化影響因素實證分析[J].商業時代，2012，（17）：21-23.

[2]張懷志，陳長瑤，聶玉梅.云南城市化影響因素的計量分析[J].商業時代，2013，（20）：131-133.

[3]楊曉嬌，王效科.中國城市化速度區域差異及其主要影響因素分析[J].生態科學，2019，38（3）：36-44.

[4]馮文文，郭夢，錢會，等.西安市城市化與水資源環境耦合關系研究及預測[J].水資源與水工程學報，2019，30（4）：113-118，123.