陜西省人口城鎮化質量綜合評價

楊 翌 劉曉寧

（作者單位：1.西安鐵路局；2.西安財經大學）

一、研究背景

城鎮化是伴隨著工業化、后工業化發展在城鎮聚集、農村人口向城鎮轉移和集中的歷史發展過程，是人類進化、社會發展的客觀發展趨勢，也是一個國家實現現代化和科技強國的重要標志。城鎮化是一個綜合的過程，包括經濟城鎮化、人口城鎮化、社會城鎮化、空間城鎮化、數字城市等。人口城鎮化是城鎮化的重要標志，其表現形式為大量的農村勞動力和農村人口向城市轉移，城市人口不斷密集的過程。新中國成立后，我國的人口城鎮化發展經歷了兩個階段：第一階段，1950——1978 年為緩慢增長期，1950 年人口城鎮化率為11%，1978 年為17.92%；第二階段，1979 至今為高速增長期，截至2012年，我國人口城鎮化率為52%，取得了顯著成效，基本達到世界平均水平。與此同時，我國的人口城鎮化發展帶有明顯的中國特色：人口城鎮化滯后于工業化、人口城鎮化滯后于土地城鎮化、戶籍人口城鎮化滯后于常住人口城鎮化。2014 年3 月我國正式公布《國家新型城鎮化規劃（2014——2020 年）》，其最大亮點是將以人為本作為新型城鎮化的出發點和落腳點，推進城鎮化的核心是人的城鎮化。

陜西省作為西部大省以及新絲綢經濟帶的重要省份，近年來人口城鎮化水平有了飛速提升。然而，規模大、速度快的人口城鎮化發展同時伴隨著結構失衡和質量不高的不完全人口城鎮化模式，以及地區之間的人口城鎮化發展狀況不盡相同，城鎮化的地域差異較大等問題。在新型城鎮化建設的要求下，為順利實現陜西省人口城鎮化由規模擴張到質量提升，區域失衡到區域均衡的整體轉型的平穩過渡，對全省人口城鎮化質量進行研究具有重要現實意義。

學者們對人口城鎮化的研究取得了一定成果，但研究多集中在人口城鎮化與經濟增長、產業結構變化、土地城鎮化、空間城鎮化的相互關系上，對人口城鎮化質量研究也散見于對城鎮化質量的研究中。而專門針對人口城鎮化質量研究為數不多，其研究對象也是宏觀性的針對整個國家，研究方法也是靜態，只針對某個時點的研究。因此，本研究從構建人口城鎮化質量評價指標體系出發，采用2013——2021 陜西各地市數據構成的多指標面板數據，運用多指標面板數據因子分析法對陜西省人口城鎮化質量進行評價分析。

二、研究方法與數據

（一）多指標面板數據

面板數據是截面數據和時間序列數據的組合，具有空間和時間維度的特征，它分為單指標面板數據和多指標面板數據。單指標面板數據可用二維表或矩陣表示，采用轉換方法，將單指標面板數據的時間維度轉換為截面數據的指標維度表示，兩種數據的統計描述特征相似。多指標面板數據的結構要復雜一些，應該用三維表來表示，設一個樣本X包括q個樣品，用p個指標來描述每個樣品的特征，時間長度為T，實際上多指標數據含有空間（樣品）、指標和時間三個維度。

（二）多指標面板數據的因子分析

經典的因子分析只針對由樣本和指標構成的平面數據表，并未加入時間序列。如果對每張平面數據表進行經典的因子分析，由于不同數據表具有不同的主平面，無法對同一樣本不同時間點的評價結果進行對比。多指標面板數據因子分析法是在建立時序立體數據表的基礎上施以經典因子分析，其中時序立體數據表是一組按時間過程排放的平面數據表序列，所有數據表有完全同名的樣本點和完全同名的變量指標，從而克服了系統分析的統一性、整體性和可比性的難題。在陜西省人口城鎮化質量發展的研究中，如果能夠從動態角度獲得所有年份的連續數據，從而更為完整地審視陜西省人口城鎮化質量演變的整個歷程，且有效規避了因時間節點選取不科學所導致的各種問題，具有較好的研究效果。具體研究方法如下：

1.建立統一的全局空間

設一個樣本X包括q個樣品，用p個指標來表示每個樣品的特征，時間長度為T。樣本X在指標維度上可表示為一組指標，也就是將三維表按指標順序展開為二維表，即X=[X1…X j…X p]。樣本X的一個指標X j的矩陣可表示為：

其中1≤i≤q，1≤j≤p，1≤t≤T，表示第i個樣品的第j個指標在t時間的數值，通過變換，把樣品數擴展為qT，形成全局空間，在統一坐標系下，針對二維表只進行一次因子分析，得到統一的公共因子，進而得到各樣品的得分。

2.多指標面板數據的標準化處理

為了消除指標之間量綱的影響，需要對原始數據進行標準化處理，即第j個指標的均值：j個 指 標 的 方 差：經過變換之后，變量的均值為0，標準差為1，且消除了量綱的影響。

3.數據檢驗

為了考察收集到的原始數據是否適合進行因子分析，利用KMO 檢驗和Bartlett 球體的檢驗結果進行判斷。

4.因子提取

因子提取是根據我們所采集的原始變量確定出少數幾個因子，使他們能夠較為準確地反映原始變量所表述的絕大部分信息，以達到降低線性回歸方程維度的目的。常用的主要方法是主成分提取法。首先假設相關矩陣的特征值為λi，若λ1≥λ2≥…≥λm，則根據方差累積貢獻率（一般在80%以上）來確定因子的個數P。

5.因子命名和解釋

因子命名可以通過因子載荷矩陣并結合所要研究的實際命題來完成，當因子含義難以精確表述或模糊不清時，就需要進行因子旋轉，通常采用的方法是Varimax（方差最大正交法）。

6.計算因子得分和綜合因子得分

為了計算各主因子得分，對各指標變量進行線性回歸，主因子得分的計算公式:

式中：F1,F2,…,Fn為主因子，an1,an2,an3,…,anm表示各指標在第n個主因子上的得分。樣本的綜合得分值可由各因子特征值的方差貢獻率和該因子得分乘積的加權和與累計方差貢獻率之比確定，表示如下：

（三）指標體系與數據來源

人口城鎮化主要表現在城鎮人口比重的變化上，其核心內容是農村人口向城鎮的集聚，即地域轉移。而人口城鎮化質量不僅體現城鎮人口比例的變化，更體現在城鎮人口生活水平的改善、生活方式的變更、教育文化水平的提高，其表現了新遷入城市的居民和原居民在三觀的價值取向和生活方式不斷轉換、生活質量不斷提高的過程。對人口城鎮化發展質量進行評價，需要構建人口城鎮化質量綜合評價指標體系。按照指標的代表性、多樣性、可獲得性等原則，圍繞人口城鎮化質量內涵，同時兼顧可比性和數據的可獲取性，本文選取12 個指標，在進行區域經濟的綜合評價時，由于各地區人口數量是不同的，若用絕對數進行評價不能反映出綜合實力，因此采用了相對數，比如：人均地區生產總值、每萬人在校大學生數，指標分別為：X1：人口城鎮化率（%）；X2：人均地區生產總值（元）；X3：建成區綠化覆蓋率（%）；X4：每百人公共圖書館藏書（冊、件）；X5：人均居民用水量（噸）；X6：城鄉居民人均生活用電量（千瓦時）；X7：每萬人擁有公共汽車（輛）；X8：每百萬人擁有醫生數（位）；X9：每萬人在校大學生人數（個）；X10：城鎮居民可支配收入（元）；X11：教育支出占財政支出比重（億元）；X12：職工平均工資（元），它們構成了陜西省人口城鎮化質量評價指標體系。數據來源為2013——2021 年的《陜西統計年鑒》《中國城市統計年鑒》，所有涉及價格的數據均換算為1980 年不變價。城市位置、行政邊界等取自國家基礎地理信息中心1 ∶400 萬數據庫。

三、實證分析過程

（一）建立全局空間、數據標準化處理及數據有效性檢驗

按照研究方法第1 步將三維數據轉化成二維形式，構建2013——2021 年陜西省10 個地級市12 個指標的全局數據表，進而按照步驟2 將數據進行標準化處理。再利用SPSS 軟件進行數據有效性檢驗，本文采用KMO 取樣適當性度量和Bartlett 球形檢驗，結果KMO 檢驗值為0.751，指標之間偏相關系數較大，Bartlett 球度檢驗統計量為845.313，檢驗的P值接近0，表明拒絕單位相關原假設。由此可知，本文數據適合因子分析。

（二）提取公因子

通過SPSS 對數據進行因子分析，顯示結果共有3 個因子的特征根大于1（表1），分別為5.617、1.908、1.244，其中3 個公因子總共解釋了原始變量方差的82.537%，表明這3 個因子包含了12 個變量的絕大部分信息，因子分析的效果比較理想。3 個因子所解釋的原始變量的方差發生了變化，旋轉后因子的含義更加清楚。

表1 解釋的總方差

（三）因子旋轉及解釋

由表2 中數據可知：F1的權重最大，約占52.86%，是最主要的影響因子，其在X1、X2、X10、X12各指標上的載荷大，表明F1與這些指標有較高的相關性，這些指標從各方面分，反映居民在城鎮生存的難易程度，可稱之為生存質量；F2的權重為17.96%，是次要影響因子，其在X4、X8、X9、X11各指標上的載荷大，這些指標主要反應居民未來發展的情況，可以稱之為發展質量；F3的權重為11.71%，其在X3、X5、X6、X7各指標上的載荷大，這些指標主要涵蓋了居民的衣食住行等情況，可以稱之為生活質量。

表2 旋轉成分矩陣

（四）計算因子得分和綜合因子得分

根據因子得分系數矩陣（表3）和原始數據標準化后的數據得到各指標的得分F1、F2、F3，根據F1、F2、F3得分可以計算出陜西各地市人口城鎮化質量的各年綜合得分（表4）。

表3 因子得分系數矩陣

表4 陜西省10 個地級市人口城鎮化質量綜合得分

四、陜西人口城鎮化質量空間演變

本文在基于前述多指標面板數據因子分析所得到的綜合得分數據，分別從序空間、相空間、實空間3 個角度研究陜西省人口城鎮化質量空間結構的演變歷程。

（一）序空間的演變特征：人口城鎮化質量差距不斷擴大

分別計算上文求得每年10 個城市的綜合得分以及生存質量、發展質量和生活質量三個主要成分的標準差。分析綜合得分可以看出：2013 年10 個城市綜合得分的標準差為1.737，2021 年上升至2.241，9 年間差距擴大了2.08 倍；選取2013 年、2018 年、2021 年3 個主要時間節點采用ARCVIEW 分層設色圖示法，3 個年份采用3 種數據分級分別進行分層設色，即3 個年份的圖形在空間格局上可比、在顏色上不可比，將10 個城市的綜合得分標準值按顏色深淺標繪在地圖上（圖1）。從圖1 可以發現，2013——2021 年陜西省人口城鎮化質量空間格局由低水平的均衡向不均衡演變，發展差異逐年增大；仔細分析各城市發現，西安的人口城鎮化質量水平綜合得分遙遙領先，近9 年來一直保持排名第一的位置，榆林、銅川、延安三座城市發展速度較快，排名第二、三、四位，寶雞市排名第五位，咸陽排名第六位，漢中、渭南第六、七位，安康、商洛處于后列，排名沒有太大的變化。

圖1 不同數據分級方法下的陜西人口城鎮化質量演變

（二）相空間的演變特征

從人口城鎮化質量發展水平的動態變化來看，從2013 年到2021 年，綜合得分增幅大于1.0 的共有8 個地區，西安的綜合得分上升了一倍，增長至兩位數。榆林、銅川、延安三個地市增幅最快，綜合得分上升了將近兩倍。寶雞、咸陽緊隨其后。漢中在陜南增幅最大，但相對關中差距仍較為明顯。渭南綜合得分增幅大于1.0，但相對其他關中平原地市，差距不小。增幅最小的是地處陜南山區的安康和商洛，綜合得分增幅小于1.0。總的來說，2013——2021 年，陜西所有城市的人口城鎮化質量有了飛速增長，但參差不齊。10 個城市的SPSS 聚類譜系如圖2所示。

圖2 10 個城市的SPSS 聚類譜系圖

（三）實空間的演變特征

人口城鎮化質量不斷提高選取2013 年、2018 年、2021 年3 個主要時間節點，采用ARCVIEW 分層設色圖示法3 個年份采用同一種數據分級進行分層設色，即3個年份的圖形在空間結構和顏色上均為可比，可以發現，2013——2021 年陜西人口城鎮化質量不斷提高（見圖3）。具體分析可見，2013 年，除西安這一城市外，其他城市的人口城鎮化質量發展水平較低；2018 年以后，西安人口城鎮化質量持續走高，發展速度之快。咸陽、銅川、延安、榆林緊隨其后，陜北和關中相繼攀升。2021 年西安己達到新的發展高度，延安、榆林也進入較高水平，同時全省大部分城市也整體起步。因此，可以看出，從2013 年到2021 年，陜西省人口城鎮化質量由低水平逐步走高，其發展過程呈現出由西安到陜北到關中其他城市，再到全省范圍的梯度擴散。進一步將三個主成分不同年份各城市平均得分進行比較發現，第一主成分（生存質量）呈現出逐年上升的局面，由2013 年得分的1.720 上升到2.504，上升速度最快；其次為第二主成分（生活質量）由2013 的0.192 年得分上升到2021 年的0.831；而第三主成分（發展質量）則由2013 年得分0.285，上升到2021 年的0.460，位列第三，可見陜西省人口城鎮化質量的提高很大一部分來自于生存質量提高所做的貢獻。

圖3 相同數據分級方法下的陜西省人口城鎮化質量的演變

五、結論及討論

本文運用多指標面板數據因子分析法，測算陜西省人口城鎮化質量并對其進行了分析，得出如下結論：（1）人口城鎮化質量發展是一個復雜的人類社會變遷過程，涉及經濟、教育、文化等各方面，對人口城鎮化質量的發展進行測度和評價，應采用多指標綜合評價方法。本文應用多指標面板數據因子分析法，不僅能克服主觀賦權法無法避免的隨機性、臆斷性問題，避免多指標變量間信息的重疊，而且能有效規避因時間節點選取不科學導致的研究不一致，具有較強的實用性。（2）陜西省10 地市人口城鎮化發展質量整體有了很大的提高，從2013 年起，陜西人口城鎮化質量有了較快的發展，但同時可以看出，陜西人口城鎮化質量發展很不平衡，空間差異十分顯著。（3）從以上研究可以發現，關于人口城鎮化質量的研究，目前尚不成熟，有關人口城鎮化質量的內涵及其評價指標各學者各抒己見，表述不一。本文以陜西省10 個城市為例，設立了3 個因子、12 個指標的人口城鎮化質量評價指標體系。由于目前研究者所站的角度不同，對人口城鎮化質量的內涵理解不同。加之研究方法的差異，統計資料的采集困難，相關指標數據的缺失，導致我們的指標體系存在一定缺陷，有待在以后的研究中進一步充實和完善。