基于全局主成分分析的我国省级行政区城市化水平综合评价

Key words：urbanization; comprehensive evaluation; principal component
提 要 ： 根 据 城 市 化 的 内 涵 ， 选 取 13 个 指 标 ， 以
基础设施建设方面的信息。 分析结果表明， 我国城市 化发展质量和速度的区域差异明显； 在分析期内， 城 市化发展的总体质量有所提高； 城市内部主要指标之 间的协调性较好 。
基金项目 ：美国能源基金会 2007 年中国可持续城市项目 （CSCI） （G-0707-09313） 作者简介 ：耿海清 （1974—）， 男， 内蒙古乌兰察布盟人， 高级工程师， 博士， 主要研究方向为城市地理和规划环境影响评价。E-mail:
davisghq@ genghq@ ，
1995 年 、 2000 年和 2005 年 3 个年份全国 31 个省 级 行 政 区
为评价对象， 构成城市化综合评价立体时序数据表； 采用全局主成分分析方法， 对其城市化发展水平进行 综合定量评价。 共提取三个主成分， 分别反映人口结 构及城市景观变化、 城镇居民收入及消费水平、 城市
关键词 ： 城市化 ； 综合评价 ； 主成分 中图分类号 ： F291.1 文献标识码 ： A
T
别为，则为 t 时刻的样本群点，N=胰N 为全局样本群点,以
t
N为样本群点的主成分分析即为全局主成分分析[9,10]。
2 指标体系的构建
在方法确定之后，指标体系的构建就成为评价结果科学 与否的决定因素。按照指标的代表性、多样性、权威性、系 统性和可获得性原则，分别从相应年份的 《中国统计年鉴 》 选取 13 个与城市化发展密切相关的指标，构成城市化发展 水平综合评价指标体系。为了减少信息的重叠，尽量用一两 个指标来代表城市化发展的某一方面内容 。为了便于比较， 对部分指标进行了计算，转化为百分比指标、人均指标及单 位面积指标，以消除量纲的影响。根据城市化的内涵，选取 二三产业就业人口比例和城市化率来代表城市化过程中的人 口就业结构和人口城乡结构变化；用人均国内生产总值和城 镇居民人均可支配收入来代表区域和城镇收入水平的变化； 用第二产业和第三产业增加值占 GDP 的比重来反映由城市 化水平提高带来的区域产业结构变化；用城镇居民人均教育 文化娱乐支出和城镇居民人均住宅建筑面积反映由城市化水 平提高带来的城镇消费水平和生活方式变化；用每十万人拥 有的大学生数量来反映由城市化水平提高带来的区域人口素 质的提高；用城市用气普及率、城镇居民人均拥有铺装道路 面积以及城镇居民人均公共绿地面积来代表区域城市基础设 施建设水平；用城市建成区面积占区域总面积的百分比和每 万平方公里的县级区划数来反映由城市化发展带来的区域景 观变化。所有指标均为极大型指标，便于分析。可以说，在 数据来源极为有限的情况下，以上 13 个指标基本上较为全 面的反映了城市化的内涵。对上述指标进行综合分析，可以 较为客观的反映我国不同区域的城市化综合发展水平。
析。这种加入时间序列的主成分分析即为全局主成分分析 。 其数学表达如下： 设 K 是一组按时序排列的平面数据表 X 序列,所有的数 据表具有完全同名的样本点和完全同名的变量指标,即有
K= Xt∈Rn×m ,t=1,2,…T ， , 其中 Xt(t=1,2, … T) 均以 e1,e2,...,en
为样本点，以 x1,x2,...,xm 为变量指标 。 若以 x1,x2,...,xp 为变 量指标，在 t 时刻数据表 Xt 中，样本点 e1,e2,...,en 的取值分
收稿日期 ： 2007-12-24 ； 修订日期 ：2008-04-29
HUMAN GEOGRAPHY Vol.24.No.5 2009/10
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2009 年第 5 期 总第 109 期
人文地理
所谓城市化，就是指人口向城市地区集中以及农村地区 转变为城市地区的过程[1,2]。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 [3]，因此，对城市化发展水平进行客观评价殊非易事 。 目前城市化发展水平的测度方法有主要指标法和复合指标法 两种，主要指标法通过选取对城市化发展有较强表征意义， 而又便于统计的单一指标来描述城市化发展水平，运用最为 广泛的就是城市化率，即一个地区城市人口占总人口的百分 比。显然，主要指标法具有很大的局限性，并不能完全反映 城市化的内涵[4,5]。另一种为综合指标法，即通过对反映城市 化发展不同内容的多个指标进行综合分析，以此来判断某个 区域的城市化发展水平。综合指标法的使用，受到指标的可 获得性和统计标准等方面的制约，必须针对特定的区域设计 才能取得较好效果。从目前来看，对区域城市化发展水平进 行综合定量评价的分析还比较少。本文旨在通过构建指标体 系，采用全局主成分分析方法，对全国除台湾、香港和澳门 外的 31 个省级行政区城市化发展水平进行动态综合评价， 以此来揭示城市化发展的质量和速度差异，探寻其中的原 因，并据此提出对策建议。
人文地理
文章编号 ：1003-2398 （2009 ）05-0047-05
2009 年第 5 期 总第 109 期
基于全清 ， 陈 帆 ， 詹存卫 ， 仇昕昕 ， 刘 磊
（ 环境保护部 环境工程评估中心 ， 北京 100012 ）
COMPREHENSIVE EVALUATION OF URBANIZATION LEVEL ON THE PROVINCE-LEVEL REGIONS IN CHINA BASED ON GENERALIZED PRINCIPLE COMPONENT ANALYSIS GENG Hai-qing, CHEN Fan, ZHAN Cun-wei, QIU Xin-xin, LIU Lei
have close relationship with urbanization for 31 province-level regions(Taiwan, Hongkong and Macao are not included) were chosen to compose the data sheet. Then the generalized component analysis was used to evaluate the comprehensive urbanization level in different regions. According to the analysis in factor process in SPSS software, three principal components can be extracted which reflect three main aspects of the urbanization: (1) Population structure and urban landscape; (2) Income and consumption level of urban residents; (3) Urban infrastructure construction. Then the three principle components were combined into one comprehensive index to reflect the whole urbanization level. The result shows: (1) Both the urbanization level in 3 years and its increase in eastern region are much higher than that in central and western regions. The gap of development quality and speed among regions are outstanding; (2) The overall quality of urbanization has a big improvement during the analyzing period. To some provinces, especially those in eastern regions, the improvement of living conditions and income has become the main aspects of urbanization. But in central and western regions, migration from rural area to urban places is still the main form of urbanization; harmony between different indexes is good. (3) The The main social and economic index is consistent with the
PK×1=Lk×mXm×1
其中 P 为主成分矩阵，L 为系数矩阵 主成分的确定原则是： （1） pi 是 X 的线性函数，即要求 pi=LiX， Li 是 m 维常 数向量，i=1, ...k； （2） 要求 Variance(pi) 尽可能大，即 pi 能够充分反映 X 的变化情况，i=1, ...k； （3） 要求 p1,p2, ...,pk 互不相关，即 Cov(pi,pj)=0， i ≠j， 或者说 p1,p2, ...,pk 之间尽量不含重复信息。 由于仅用少量几个主成分就能解释原始变量的绝大部分 信息，而且主成分之间相互正交，可以有效减少信息的重 叠，因此，主成分分析可大大简化分析过程。 1.2 全局主成分分析 经典主成分分析只针对由样本和指标构成的平面数据 表，并未加入时间序列。如果对每张平面数据表进行经典的 主成分分析,由于不同的数据表具有不同的主平面 , 无法对同 一样本不同时点的评价结果进行对比。为了保证系统分析的 统一性、整体性与可比性，需要将不同时点的平面数据表整 合成统一的立体时序数据表，然后用经典主成分方法进行分