福建省城市化水平综合评价动态研究_基于全局主成分分析_罗瑞雪

摘要：文章根据城市化的内涵，选取13个指标构建城市化水平综合评价指标体系，运用全局主成分分析法对福建九地级市的2002年、2007年和2012年的相关指标数据进行分析。分析揭示了2002年至2012年间城市化发展的动态变化，论述了各地级市城市化发展的不平衡性，提出了各城市促进城市化发展应采取的对策和措施，为促进城市化的进一步发展提供了参考依据。

关键词：城市化；综合评价；全局主成分分析中图分类号：F127

文献标识码：A

文章编号：1671－8402(2013)12－0135－05

城市化是由于工业化和科技进步所引起的人类生产方式和生活方式由乡村型向城市型转变的过程，以农业人口转化为非农业人口并趋向集中为其主要标志。城市化是一个自然历史进程，会引起区域人口结构、社会结构、产业结构、空间结构等诸多变化［1］。因此，对城市化水平进行综合评价较为合理，利于充分体现城市化的内涵。目前对城市化水平的研究主要侧重于对城市化水平的静态测量和评价，而动态研究［2］-［3］偏少。目前已有的对福建省城市化水平的综合评价研究

［4］-［6］

主要是利用经典主成分分析进行静态研

究。城市化是个动态发展的过程，动态评价研究能够清晰地反映城市化推进的变化过程，有利于揭示城市化发展质量和速度差异，找寻其中的原因。本文旨在通过构建城市化水平指标体系，运用全局主成分分析，对福建省九个地级市近十年

的城市化水平进行动态综合评价，并据此提出促进城市化发展的对策和建议。

一、研究对象与研究方法

本文研究对象是福建省九个地级市，研究时间跨度为2002年至2012年，选取均间隔五年的

2002年、2007年和2012年的数据作为分析对象。2002年后福建省的行政区划相对稳定，个别县域

区划的调整并不影响本文数据的统一性。文章数据的主要来源是2003年、2008年和2013年的《福建统计年鉴》、《福建经济和社会发展统计年鉴》及各地级市的《国民经济和社会发展统计公报》。

文章选用的研究方法是全局主成分分析法（GPCA ）。全局主成分分析法是在建立时序立体数据表的基础上施以经典主成分分析。其中时序立体数据表是一组按时间过程排放的平面数据

基金项目：本文是福建省社会科学规划重点课题（项目编号2013A030）《福建省农村城镇化发展差异与路径选择》的阶段性成果。

作者简介：罗瑞雪，福州大学管理学院硕士研究生；蔡雪雄，福建社会科学院研究员。

福建省城市化水平综合评价动态研究

———基于全局主成分分析

罗瑞雪蔡雪雄

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表序列，所有的数据表有完全相同的样本点和完全相同的数据指标［7］。全局主成分分析法对指标、空间和时间三维时序立体数据表进行分析，能有效保证时序立体数据表在降维过程中的统一性、整体性和可比性［8］，从而可以完整地审视福建省九地市城市化的动态历程。

二、全局主成分分析

（一）指标体系构建

城市化过程是个多维的变化过程，其发展的动态过程中伴随着地域空间的蔓延、职业身份的转变、经济水平的提高和社会状况的改善，因此，本文在参考其他城市化水平研究［9］-［12］的基础上，将城市化水平的测量和评价分为空间城市化、人口城市化、经济城市化和社会城市化四个方面。根据科学性、可代表性、可比性原则，从这四个方面共选取了13个指标，如表1所示。

表1%福建省城市化水平测度指标体系

（二）数据有效性检验

由于本文中各年的数据具有相同的重要性，因此赋予各年数据相同的时间权重1。将福建省九个地级市的2002年、2007年和2012年相关指标数据按年份纵向排列建立时序全局数据表。利用SPSS18.0进行KMO取样适当性度量和Bartlett检验来检验数据有效性。KMO取样适当性度量检验变量间的偏相关系数是否过小，一般情况下，当KMO值小于0.5时不适宜用GPCA方法。Bartlett球形检验的原假设是相关系数矩阵是单位矩阵，即各变量是相互独立的，因此拒绝原假设则表明能进行GPCA研究。数据结果显示KMO检验值为0.764（见表2），偏相关系数较大；Bartlett球形检验显著性为0.000，从而拒绝原假设。因此，本文数据适宜做时序全局主成分分析。

表2%KMO取样适当性度量和Bartlett球形检验结果表

（三）提取主成分

在确定能进行全局主成分分析之后，利用SPSS进行数据标准化，计算全局协方差矩阵，计算特征值和特征向量，进而得出累计方差贡献率和因子载荷矩阵等。根据累计方差贡献率至少大于80%，特征根大于1的选取原则，选取三个主成分F1、F2、F3（见表3）。三个主成分的累计方差贡献率达到85.240%，说明这三个主成分保留了原始数据的大部分信息，可以用来代替13个数据指标。

表3%全局特征根与累计方差贡献率表

经过方差最大化因子旋转，得出如表4的因子载荷矩阵。由表中数据可知，F1中非农就业人口比重（X3）、城镇人口占总人口比重（X4）、人均GDP （X5）和人均地方财政收入（X6）载荷值较大，都在0.87以上。这些指标主要反映了人口结构和经济水平，因而将F1命名为人口结构—经济水平因子。F2中人均社会消费品零售额（X7）、第二产业增加值占GDP的比重（X8）主要体现经济城市化中的消费水平和工业化情况，因而命名为工业化-消费因子。F3与建成区绿化覆盖率（X11）、基本医疗保险参保率（X12）和每十万人拥有的高等教育学生数（X13）相关性比较大，主要反映了社会公共服务和生活质量等的社会城市化状况，于是命名为

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社会城市化因子。三个主成分的方差贡献率中F1的方差贡献率最大，达到55.465%，说明生产方式非农化和经济水平对城市化水平有最重要的影响。

表4%全局主成分的因子载荷矩阵

（四）计算综合得分及排名

为了全面地反映城市化水平，以三个主成分方差贡献率在总方差贡献率中的比重作为权重，利用如下公式得出城市化水平综合得分Z：Z=0.6507F1+0.2133F2+0.1360F3

经计算，福建省九地级市城市化水平综合得分及其排名情况详见表5。

表5%福建省九地级市城市化水平综合得分及排名

三、数据结果分析

（一）整体城市化水平

1、城市化水平出现明显三个梯度类型

由表5数据可知，九地市的城市化发展较不平衡，城市化水平存在较大差异，根据系统聚类分析结果，可分为以下三个梯度类型。

第一梯度是高城市化水平地区。只有城市化水平综合得分遥遥领先的厦门位于第一梯度。厦门的城市化水平高，近十年保持排名第一的位置。第二梯度是较高城市化水平地区，包括福州和泉州，近十年间的排名也十分稳定，分别为第二和第三。第三梯度是较低城市化水平地区，包括三明、漳州、龙岩、莆田、南平和宁德6个城市。三明排名第四，龙岩保持第六。漳州和莆田排名略有上升，南平和宁德则总处于排名靠后的位置。厦门、福州和泉州是福建沿海三大中心城市，是福建经济发展的增长极，而南平和宁德经济发展最为滞后，因此城市化水平的高低分布态势与地区经济的区域差异基本一致。

总体来看，整体排名情况变化较小。但是，在近十年期间，第一梯度厦门的综合得分增幅最大，其次是第二梯度的福州和泉州，第三梯度的城市增幅都小于前三个城市。因而，高城市化水平梯度和较低水平梯度间的差距在不断拉大，整体城市化水平差距也在拉大。

2、整体城市化水平有较大提高

由表6列出的数据可知，三个主成分平均得分和综合得分均呈现不断上升趋势，且增幅均较大，说明城市化水平及质量在不断提高，而且提升较为显著。平均得分增幅最大的是人口结构-经济水平因子，其次是工业化-消费因子和社会城市化因子。由此可知人口非农化和市民化程度、经济水平的提升较为明显。分阶段来看，2007年至2012年间三个主成分的平均得分和综合得分增幅均大于2002年至2007年的增幅，可见福建省整体城市化水平提升速度在近五年实现了加快提升。

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表6%不同年份主成分的平均得分情况

（二）各城市的城市化水平变化

厦门三年综合得分排名保持第一，在三个年份的F1、F2排名也均保持第一（如表7所示），仅在2012年F3的排名中下降一位，究其原因是厦门第二产业比重出现下降，让位于第三产业比重的提高。但厦门总体非农业产业比重已经达到99.1%，处于很高的水平，第三产业特别是现代服务业的发展将是其未来主要增长源泉。

福州在三个年份的F1、F3排名均保持第二，F2排名落后于泉州。福州非农产业比重平均低于厦门8.2个百分点，低于泉州5个百分点，非农产业比重特别是第二产业比重还存在较大上升空间。因而省会城市福州应着力打造软环境优势，吸引优秀企业和人才，促进工业服务业的发展。

泉州民营经济规模大，发展迅速，劳动密集型产业的发展吸引了大量外来劳工。泉州相对于厦门和福州，在人均社会消费、建成区绿化率、基本医疗保险参保率和高校建设上仍存在不足。提高社会保障和公共服务水平是扩大居民消费的重要前提，因而泉州要加大力度推进社会城市化建设，加大公共服务支出，扩大公共服务涵盖范围，避免经济强社会弱。

三明的综合得分虽排名第四，但2012年排名下降至第五位。在漳州和龙岩的赶超下，三明城市化水平表现出进步相对缓慢，特别是在F2排名中，十年间差距不断缩小，龙岩甚至在2012年超过三明。差异较为明显的在于第二产业比重的增长，三明2012年第二产业比重低于龙岩4.6个百分点。因此工业老区三明应促进老工业改造升级，同时以先进工业带动农业的发展，突出地方优势，推动农业现代化。

漳州的综合得分排名第五，在2012年排名上升至第四，原因在于F1和F2排名上升，说明近五年漳州经济发展势头较好，经济水平有较大提高。但F2排名相较于F1和F3显得不协调。漳州的农业比重较高，2012年达到16%，农业就业人口比重也较高，为41.77%。农业比重大和农业人口多是城市化进程中仍然突出的问题。因此，要提高农业生产率和经营效率，加快农村剩余劳动力转移，提高服务业吸收劳动力的能力。

龙岩综合得分排名保持第六。近十年在F2的得分提高较为明显，其中第二产业比重上有较大提高，近十年的增幅达到14.5个百分点，高于三明和漳州的10.8和10.3个百分点。近年人均社会消费额增长也较快，五年增长了1.77倍，高于三明和漳州的1.39和1.11倍。作为福建西南一隅的内陆城市，龙岩应加快提升经济水平，提高资源型工业效益，促进职业非农化转变。

莆田城市化水平排名略有上升，居于第七。莆田原本人多地少，经济基础薄弱，但随着工业和民营经济发展，加上外出经商和就业的大量增加，一定程度上缓解了人地矛盾，因而莆田有了一定发展。但从目前来看，人均经济量仍偏小，经济水平仍较落后，地方民营企业规模小竞争力较弱，所以要进一步加快经济发展，整合民营经济优势，提高规模效益和经济效益。

南平和宁德在三个综合得分排名中均靠后，与两个城市的经济发展相对落后有密切联系，而经济落后又与工业化滞后密切相关。南平作为福表7%各城市不同年份因子得分排名

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建西北内陆城市，地理区位因素和历史因素一定程度上制约了城市的进步，但主要还在于工业化的滞后。以原材料工业占重要比重的南平，应推进产业高科技化，提高产品附加值，增强产业竞争力。而宁德工业基础薄弱，民营工业企业多但规模小，因而要促进产业集群，打造优势产业，培育大企业。

四、结束语

总体来看，福建省九个地级市在2002至2012年间城市化水平总体有较大提高，特别是近五年发展较快。但城市间城市化发展很不平衡，可分为三个水平梯度类型，厦门城市化水平遥遥领先，其次是福州和泉州，其他城市则较为落后。梯度间城市化水平差距和整体城市化水平差距呈现不断拉大的趋势。厦门、福州和泉州已经进入城市化内涵式的协调发展阶段，而其他城市还依赖于工业化进程的大力推进和经济水平的大幅提高。加快农业现代化和工业产业升级，提高资源型工业经济效益，促进剩余劳动力的转移是位于内陆的三明、南平和龙岩共同的重要任务，而位于沿海城市化水平较低的莆田和宁德，应重点推进民营工业企业规模经营，促进产业集群，打造优势产业。

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（作者单位：福州大学管理学院，福建%福州%350108；福

建社会科学院，福建福州350001）

(责任编辑：蔡侬)

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