安徽新型城镇化水平评价及实证分析

赫真真，钱露露



安徽新型城镇化水平评价及实证分析

赫真真，钱露露

（安徽理工大学经济与管理学院，安徽淮南 232001）

应用层次分析法和灰色关联理论对安徽省合肥、芜湖、安庆等6个代表城市进行分析，从实证分析的角度选取城镇居民人均消费性支出、规模以上工业增加值、城市建成区绿化覆盖率等9个新型城镇化评价指标，建立灰色关联分析模型，可以看出这6个城市的新型城镇化建设在各个指标上的水平，这一分析可为安徽各城市在因地制宜进行新型城镇化发展时提供参考。

安徽；城镇化水平；层次分析法；灰色关联度分析法；评价指标

安徽是一个内陆省份，地理位置优越：西接河南、湖北，以东是江苏、浙江，北靠山东，南临江西。以平原为主，粮食地位较为突出，人口较多，具有广阔的市场潜力，在未来发展大局中占有重要的地位。因而，分析安徽省的城镇化水平对于该地区甚至全国的经济建设与发展都有着重要的实践意义。

一、文献综述

（一）影响城镇化评价指标的研究

关于构建城镇化评价指标体系的文献国内外已有很多，日本城市地理学家稻永幸男等提出一个“城市度”概念，用于研究分析东京郊区城镇化的发展情况，“城市度”是一个复合指标，主要由5类指标：经济活动、地域规模、静态人口结构、动态人口结构以及位置构成；[1]韩兆洲从经济水平与经济结构、科技进步与人口资源、生态环境与自然资源、城乡一体化与社会和谐等4个角度，建立了19个二级指标，全面评价广东省新型城镇化水平及其发展；唐晓东通过人文、社会、经济、生态四个方面的研究，选取21个指标来系统评价中国城市发展现状；牛文元认为要实现新型城镇化的可持续性发展，必须从人口、资源、环境与发展四个方面相结合着手。[2]

（二）评价方法的研究

对影响城镇化发展因素进行分析的方法有：Barney Cohen在对发展中国家的城市发展模式和趋势进行系统分析的基础上，得出城镇化进程与工业化进程密切相关；王振波、张蔷等借助GIS平台，运用因子评价法和综合敏感性评价法对城市生态系统、人口与用地规模、城市规划方案的合理性进行综合评价；沈蒙娅、周露运用面板模型对产业结构与城镇化发展的关系进行了实证研究；王小鲁利用计量模型，证实了各国大城市的发展是有规律的；[3]孙宝明采用AHP——信息熵——多指标综合评价模型对辽宁省各城市的发展与关联因素进行了详细论证。

综上所述，构建详细的评价新型城镇化指标体系有利于对城镇化水平做一个全面系统的评价，但是这些统计方法具有要求的数据量较大，计算过程较为繁琐、数据符合概率分布、数据的线性相关等共同特点。而且这些数据在采集时可能会缺失，从而导致分析的结果与定性分析不符合的现象。为了定量考察城镇化水平与各个影响因素之间的关系和影响程度，本文结合安徽城镇化发展的现状，运用层次分析和灰色关联理论相结合对影响因素进行分析，为安徽新型城镇化发展提供一些参考。

二、理论步骤

为了定量考察城镇化水平与各个影响因素之间的关系和影响程度，本文运用层次分析和灰色关联理论相结合的方法，通过安徽城镇化发展的现状，对影响因素进行了分析，得出的结论可为安徽新型城镇化发展提供一些参考。

（一）建立评价指标矩阵

本文首先利用灰色关联理论建立指标矩阵，如下所述：

1. 确定参考数列和比较数列

做关联分析先要确定参考数列，参考数列反映了系统的行为特征。本文将参考数列记为记第1个评价指标值为，第2个评价指标值为，第k个评价值为。因此，参考序列可表示为：。而比较数据列则会影响系统行为，也即为决策论域，可以表示为：，在文中是城市集合。

2. 规范化处理评价指标

评价指标包括四种：极大型（越大越好）；极小型（越小越好）；定指标型（愈接近某个确定的值愈好）；区间型（在某个区间为好）。由于不同类型指标和不同量纲会有影响，采用不同的规范方法，将规范化后的数值保持在[0,1]区间。由于本文选取的指标均为正向指标，且安徽地区的新型城镇化建设正处于上升状态，所以，本文进行评价指标的规范化处理使用极大型规范方法。[4]极大型指标的计算公式为：

3. 求差序列

求差序列即求出各规范化后的评价指标与规范化的最优城镇化水平评价指标之间的相宜程度。即：

由灰色关联理论可知，本文中各城市的指标向量与最优城镇化的指标向量的关联度是评价城镇化水平高低的标准。

2.1.4建立灰色关联矩阵

则评价指标向量与最优城镇化评价指标之间的灰色关联度为

（二）确定评价指标权重

利用层次分析法确定评价指标权重，具体步骤如下：

1. 确定特征值

本文通过构造判断矩阵求特征值，采用德尔菲法中比率标度技术对各指标相对重要性进行判断，构造判断矩阵。

比率标度法是通过比较两因素重要程度,分别赋予相应的标度。如：5/5=1表示两元素具有同等重要性；6/4=1.5 表示前者比后者稍重要；7/3=2.333表示前者比后者明显重要；8/2=4表示前者比后者非常重要；以及极端重要。若重要程度在上述各情况中间，如5.5/4.5= 1.222, 6.5/3.5= 1.857, 7.5/2.5= 3, 8.5/1.5= 5.667，可赋予相应的标度，从而得到判断矩阵。

本文利用和积法求判断矩阵特征值：

（1）A的元素按列进行归一化；

（2）归一化后各行相加；

（3）相加后的结果除以n，得到了最终的权重向量。

2. 进行一致性判断

具体步骤如下：

上式中，n是判断矩阵的阶数。判断矩阵必须具有一致性。当矩阵完全一致时，存在，不一致时，，因此这个差值检验一致性程度，一般用来表示，越小，判断矩阵一致性就越大。

（2）平均随机一致性指标R.I.

R.I.与判断矩阵阶数成正相关，阶数大，越容易出现一致性随机偏离的结果，一般规定的有如下数据。

维数12345678910 R.I.000.520.891.121.261.361.411.461.49

当C.R.<0.1时，一般认为判断矩阵的一致性是令人满意的。[7]

3. 确定指标组合的权值

各指标对于总目标的权值公式为：

（三）确定加权关联度矢量

各评价指标的灰色关联矩阵为：

对于总目标，评价指标权值向量为，各设计方案相对最优方案的加权关联度为：，关联度矢量与评价方案的高低成正相关，越大，评价方案就越接近于最优方案，从而得到评价方案高低的总排序。

三、实证分析

通过以上分析，根据安徽地区独有的特点，对其代表城市进行新型城镇化实证分析，进而分析其发展中存在的问题，因地制宜地进行城镇化建设。

（一）建立评价指标体系

考虑到新型城镇化的复杂性和全面性，及参考国内外关于城镇化水平影响因素的分析，指标的选取必须具有新型城镇化的代表性，还能够顺利进行研究分析。本文将评价指标体系分为2个层次，选取经济、居民生活、城市环境中有较强代表性的指标，构成城镇化评价指标体系，对其进行层次和灰色关联分析。依照城镇化建设量的要求和整体反映城镇化质的原则，第一层次为人民生活水平、城市发展水平、环境优美；下层为各类具体的评价指标总共9项。

图1 评价指标体系

本文选取安徽地区具有代表性的合肥、芜湖、淮南、安庆、铜陵、淮北等6个城市2010-2012年的数据见表2。

表2 原始数据汇总[8]

资料来源：安徽统计局、安徽统计年鉴

表3 差序列表

（二）构建城镇化关联矩阵

（三）确定城镇化评价指标权重

运用德尔菲法中的比率标度法，如认为人民生活水平比从城市发展水平稍重要，则可赋B1/ B2=3/2，依次类推。因此，最终指标相对重要性的判断矩阵表如下：

表4 判断矩阵表

B1B11B12B13B2B21B22B23B3B31B32B33 B1112/35.5/4.5B2115.5/4.53/2B3112/34.5/5.5 B123/216.5/3.5B224.5/5.516.5/3.5B323/213/5 B134.5/5.53.5/6.51B232/33.5/6.51B335.5/4.55/31

再利用和积法，对每列进行归一化处理后，各行相加，得到向量后除以向量个数n，从而得到B11、B12相对于B1的重要性W1，B21和B22相对于B2的重要性W2，B31和B32相对于B3的重要性W3。即：

利用德尔菲法得出，人民生活比城市发展稍微重要，城市发展比环境优美稍微重要，则B1，B2和B3相对应总目标的权值为0.4、0.35、0.25。

通过公式（6），得到最终的指标权重值。如：B11 的组合权重w(B11)=p(B1)*w(B11) =0.4*0.3=0.12。最终的向量为：

（四）最终加权关联度矢量

由灰色关联矩阵和总目标权重向量得到，6个城市在人民生活水平指标上的加权关联度矢量即合肥等城市在人民生活上的指标排序为1,3,4,6,2,5。在城市发展水平指标上的加权关联度矢量为：

而相应的指标排序为1,3,4,6,2,5。同理可得，在环境优美指标的加权关联度矢量为：

相应的指标上的排序为3,5,4,6,2,1。因此，各城市总的加权关联度矢量为：

由此得出：合肥城镇化水平最高，紧接着是铜陵、芜湖、淮北、淮南、安庆。

（五）结果分析

2010-2012年安徽省6个代表城市的城镇化水平以安徽省会合肥最高，但是环境优美指标较低，今后在发展新型城镇化中，要着重改善环境，提高空气质量，增加建成区绿化覆盖面积等；其次是铜陵，芜湖，这两个城市的6项指标均较高，在发展城镇化的进程中，要保持稳步快速地发展；淮北城镇化水平居中得益于其环境优美指标高，在新型城镇化发展的道路上要在保护环境基础上，着力发展经济，提高人民收入；淮南城镇化水平较低，在新型城镇化进程中要根据自身城市的不足，协调发展经济与环境，使新型城镇化水平朝着可持续的方向发展；安庆在城市发展和人民生活及环境优美等方面，水平都较低，从而导致了城镇化水平最低。各城市在以后的新型城镇化建设和发展中，要根据现存的问题，因地制宜地发展具有自身特色的城镇化，提升城镇总体水平和质量。

四、结语

由于新型城镇化的评价指标的多样性和复杂性，本文结合层次分析和灰色关联分析法对安徽省合肥、安庆等6个城市进行城镇化水平的测度分析，得出这6个城市的城镇化建设的高低排序，这一结果有利于城市制定科学的政策改进相应的工作，从而促进该地区城镇化向着和谐稳定的方向发展。新型城镇化的建设是一个大战略和大方针大政策，建立科学合理的城镇化评价指标体系，有利于新型城镇化的可持续性发展。在推进新型城镇化建设与发展中，城市发展、人民生活、居住环境是城市发展面临的三大主要问题。[9]安徽地区整体城镇化水平较低，可以通过发展第三产业增加就业人口，有计划有步骤地实施中小城市和小城镇落户的优惠政策，逐步地解决农民工在城镇面临的各种问题，从而促进人口、产业等生产要素的聚集，进一步深化安徽地区城镇化改革建设，提高城镇化整体发展水平。[10]

[1] 卫言. 四川省新型城镇化水平及指标体系构建研究[D]. 四川师范大学: 2011.

[2] 韩兆洲, 肖峰. 广东新型城镇化进程评价研究[J]. 产经评论, 2013 (3): 93-99.

[3] 朱兰. 中国城镇化理论研究简评——一个文献综述[J]. 湖南农机, 2013 (11): 229-230.

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[5] 邓聚龙. 灰色系统理论教程[M]. 武汉: 华中理工大学出版社, 1990:53.

[6] 常益飞.新型城镇化发展道路研究——以甘肃为例[D]. 兰州大学, 2010.

[7] 宋久鹏, 董大伟, 高国安. 基于层次分析法和灰色关联度的方案决策模型研究[J]. 西南交通大学学报2002(4): 463-466.

[8] 中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴: 2012年[M]. 北京: 中国统计出版社, 2012: 40.

[9] 胡际汉. 中国新型城镇化发展研究[D]. 西南农业大学, 2005.

[10] ZHANG S P. Evaluating the method of total factor productivity growth and analysis of its Influencing factors during Economic Transitional in China[J].Joural of Clear Production2014 (84):376-383.

Measurement and Influence Factors Analysis of the New Urbanization Level in Anhui

HE Zhen-zhen; QIAN Lu-lu

（School of Economy and Management, Anhui University of Science and Technology, Huainan, Anhui 232001, China）

The new urbanization is necessary to economic development and people's living standard improvement. Establishment of the evaluation index system of urbanization is of important practical significance to the urban development. In this paper, the theory of analytic hierarchy process (AHP) and grey correlation analysis are used to analyze the six representative cities in Anhui Region, six evaluation indexes are selected from the perspective of empirical analysis, and grey relation analysis model is set up. The six evaluation indexes influencing urbanization are selected from the angle of quantitative analysis , and the grey correlation analysis model is introduced, it is concluded that the six cities rank of the urbanization level. The analysis provides an important reference to the urbanization development in Anhui, depending on its local conditions.

Anhui area; analytic hierarchy process (AHP); grey correlation; the evaluation index

（责任编校：贺常颖）

F 291.1

A

10.3969/j. issn. 1672-1942.2015.02.009

1672–1942(2015)02–0048–06

2015-01-08

国家社科基金项目（13CJY036）；国家社科基金重大项目(13&ZD025)；安徽省哲学社会科学项目（AHSK11-12D105）

赫真真（1991-），女，安徽亳州人，硕士研究生，主要从事城市经济、环境经济研究；钱露露（1991-），女，安徽巢湖人，硕士研究生，主要从事物流管理研究。