基于主成分分析与灰色预测的新型城镇化综合水平测度——以湖南省为例

刘鹏飞 黄仕元 张鸿钦 丁志鹏 李赢杰

1 研究背景

改革开放40年以来，我国城镇化发展水平持续提高，对于城镇化的发展也越来越重视，党的十六大提出走中国特色城镇化发展道路，此后的十六届五中全会又提出了“新四化”，十七大提出“新五化”[1]。特别是党的十八大以来，党中央就新型城镇化建设作出重要指示。要求以五大发展理念为引领，把人作为城镇的核心，着重于提高户籍人口城镇化率，城乡基本公共服务均等化，努力让人民群众获得幸福感。而党的十九大报告则指出要把推进新型城镇化作为解决区域发展“不平衡不充分”的重要手段。跟随国家的脚步[2]，湖南省近几年也在积极推进省内新型城镇化的发展，颁布《湖南省新型城镇化规划（2015—2020年）》，开展湖南省新型城镇化工作会议，以城市群为主要形态，辐射带动全省城镇化发展，走出一条具有湖南特色的新型城镇化道路。

直到2018年，湖南省的城镇化率已达56.02%，相比于5年前的47.96%增加了8.06个百分点，城镇化发展迅速。通过比较湖南省及其各市的城镇化率可以看出湖南省总体城镇化发展水平一直都在稳步提升，其各市城镇化率发展的趋势同全省的综合发展趋势大致相同，尤其是其中的长沙市、湘潭市、株洲市、岳阳市的城镇化率在此时间段内始终高于全省的综合水平，这与近几年湖南省“3+5城市群”的发展政策密不可分。但从整体上看，湖南省的城镇化率与北京，天津这种大城市相比，其城镇化率并不高，还存在着巨大差距。从全国范围来看，湖南省的城镇化率从2010年到2018年间始终低于全国平均水平（图1），总体上城镇化水平较低；2018年二者城镇化率差值为3.56%，2017年为3.9%，2016年为4.6%，2015年为5.21%，2014年为5.49%，可以看到二者差距逐年缩小，说明近些年来湖南省的城镇化发展速度超过全国平均水平，但2018年仍低于全国水平3.56个百分点。湖南省在城镇化发展方面并没有走在全国前列，如何继续保持发展势头和发展质量已经成为当前湖南省新型城镇化发展不可忽视的问题。

图1 湖南省及全国城镇化率比较图

2 研究方法

评判城镇化发展的因素有很多，如何能在众多因素中找到其主要影响因素，是剖析湖南省新型城镇化发展模式的关键。本文采用降维方式排除其他相关因素的线性干扰，利用主成分分析法[3]，对湖南省13个地级市的面板数据进行解析。相比于往年对于新型城镇化的研究，本文在指标体系创建方面进行了改进，更加强调人的可获得性，其次本文利用灰色预测GM模型对湖南省未来5年的城镇化进行预测分析。

2.1 评价指标体系的创建

新型城镇化是一个多元的概念，不能仅仅依靠城镇人口占总人口的比重这一单一指标去进行评价。通过阅读文献发现前人对于新型城镇化评价指标体系的研究多是在新型城镇化概念内涵上，结合前人研究观点确定指标因子，再进行相关数据的搜集、处理和分析。窦银娣在已有概念的基础上，将城市人居环境和新型城镇化结合在一起，从资源、经济、社会、基础设施、人口等多个维度去构建指标体系[4]。沈彦等人根据人口城镇化与土地城镇化的内涵，在已有评价指标基础上构建了土地城镇化与人口城镇化协调程度的评价指标体系[5]。王富喜等人从经济发展、社会发展、人口发展、生态环境、城乡协调、城镇化效率等6个方面出发，构建了城镇化质量评价指标体系[6]。本文从经济、人口、产业结构、基础设施、教育文化、绿化环境、污染治理等方面出发，更加注重居民的人均可获得性，将指标体系划分为3个一级指标、7个二级指标、25个具体指标因子。考虑到2011年统计年鉴部分指标数据缺失及数据的时效性，主要数据来源为2019年—2012年湖南省统计年鉴，此外，根据现行全国教育水平及湖南本省的教育情况（除长株潭高等教育水平远超其他市外，其他市区该层面基本相差不大），本文教育指标选取的是更偏向基层的中等教育层面（表1）。

表1 湖南省新型城镇化水平综合评价指标体系

2.2 主成分分析

由于直接综合比较分析湖南省13个地级市不同维度的25项指标数据是一件比较困难的事情，数据多且复杂，而以往的权重计算或多或少会充满着主观性，为了让分析的结果更加科学、综合，更有说服力，我们需要采取降维处理的方式，用少数几个综合性变量来代替原来众多的指标数据，即将原来单一的原始因子中所包含的信息投影到新的综合性因子中。在不影响因子所含信息的前提下，以少数代替多数，将复杂问题简单化，可视化。

（1）数据处理和分析

本文利用SPPS19.0进行原始数据的标准化处理。首先进行KMO值检验，由表2可知，本案例KMO值为0.789，巴特利特球形卡方为4686.233，sig值=0.000＜0.05，变量之间相关性很强，适合进行因子分析。根据特征值大于1，累计贡献率85%以上的要求，本文选取了5个主成分（表3～4）。

表2 KMO和Bartlett检验

表3 总方差解释

通过表4，我们可以更加直观地看到各因子在主成分上的解释量。

表4 因子载荷矩阵

第一主成分在X8、X9、X1、X2、X12、X13、X3、X4、X14、X15、X16、X5、X6、X7等方面因子解释量大，综合反映了城市经济发展水平、城镇居民生活质量，因此将第一主成分定义为“城镇现代化因子”。

第二主成分在X19、X20、X21、X22等方面因子解释量大，综合反映了城镇教育文化发展水平，因此将第二主成分定义为“教育文化因子”。

第三主成分在X10、X11等方面的因子解释量大，综合反映了城镇的产业结构情况，因此将第三主成分定义为“产业结构因子”。

第四主成分在X24、X25方面因子解释量大，因此定义为“环境治理因子”。

第五主成分在X23方面因子解释量大，因此定义为“城镇绿化因子”。

根据数理统计知识，求得主成分载荷矩阵，从而可得5个主成分F1、F2、F3、F4、F5的得分。

根据主成分得分（表5），我们可以更直观地分析湖南省13个地级市的城市发展情况。以2018年为例，长沙市、株洲市、湘潭市、郴州市等城市在F1上的得分较高，而邵阳、怀化、娄底得分则靠后，说明在城市经济发展、居民生活质量方面，长沙、株洲、湘潭等市走在前列，而邵阳、怀化、娄底则需要加强这两方面的发展；衡阳、邵阳、怀化在F2上的得分较高、张家界、娄底、益阳得分较低，说明前者在中等教育层面发展不错，而后者则需要加大自身对教育领域的投入（长株潭三市作为最先起步的新型城市群，拥有得天独厚的发展条件，各方面基本上走在全省的前列，通过数据观察，三者的中等教育层面略低，但考虑到长沙作为新一线城市，株洲湘潭作为其左膀右臂，其教育服务的重点已经不只是面向基层，三者的高等教育水平远超其他市区，并且由于这三市综合得分排名高居前三位，对结果影响不大，所以该层面可忽略不计）；张家界、怀化在F3上的得分较高，说明其第三产业产值占比大，产业结构相对优化，而郴州则需要优化自己的产业结构布局；长沙、株洲、湘潭、岳阳等在F4上的得分较高，说明其城镇发展过程中对于环境污染治理方面比较重视，而邵阳、郴州、怀化在这方面则需要加强。长沙、株洲、湘潭在F5上的得分比较高，说明其城镇的发展注重绿化，注重人民的生活环境质量，怀化、益阳、邵阳要加强其城镇的绿化种植，提升城镇的舒适度。

表5 2018年湖南省13个地级市各主成分得分比较

通过观察这7年数据，发现湖南省13个地级市两级分化，得分高的一直很高，而得分低的始终在低分段徘徊，虽然整体都在提高，但整体得分排名浮动不大。将各年份的各主成分最高分与最低分差值△F汇总到一个表中（表6），发现：

表6 湖南省13个地级市各主成分得分差值比较

自2011年以来，F1的差值逐年增大，说明湖南省这13个城市在城市经济发展和居民生活质量方面越来越两极分化，差距在逐年拉大。

F2的差值从2011年—2014年持续降低，2014年后开始平稳，浮动不大。说明湖南省这13个城市在中端教育水平层面差距在缩小，并且逐渐达到了适应其自身发展水平的教育程度。

F3的差值自2011年—2017年逐年降低，说明湖南省在各市的产业结构调整方面付出了行动，且结果显著，利于全省经济格局向更高层次跃进。2018年数值拉大是由于张家界第三产业产值比重又创新高。

F4代表的是环境治理因子，其差值总体上降低说明湖南省这几年越来越注意城镇生态环境的可持续发展，加强无公害处理废弃物的能力，严格管控污水的排放和处理，营造更加舒适的人居环境。

F5代表的是城镇绿化因子，其差值由2011年和2012年的7.34、6.90突然降到2013年的4.11，究其原因，是张家界在2013年人均公园面积急剧缩小，城镇发展牺牲了公园绿化面积，公园绿地由360多hm2骤降到220多hm2。而其他市域变化较小，从而产生了这个结果。自2016年差距拉大，是由于株洲、湘潭等市越来越注重城市的绿化环境，发展迅速，分值逐渐拉开，2018年差距缩小是因为怀化在这一年开始注重人均公园面积的可得性。

最后计算各个地级市的综合得分，△F1表示某地区2011年到2018年综合得分的差值，△F2表示某年份综合得分最高的城市与综合得分最低的城市的差值（表7）。

表7 湖南省13个地级市新型城镇化发展水平动态综合测度（2011—2018）

（2）结果分析

根据表7的新型城镇化发展水平动态综合测度得分，我们可以看出：

从时间序列上看，湖南省13个地级市的综合发展得分维持在稳定增长阶段。从2011年—2018年，长沙增幅稳居第一，增长了5.5376个单位，其次是株洲、郴州、湘潭，说明这几个地区8年间在综合发展方面取得了很大的进步；而怀化、娄底的增幅不高，说明其发展势头不足，通过观察其八年间的各主成分得分，我们发现二者的城镇经济发展、居民生活水平都不高，尤其是怀化F1因子得分很低，而F1的权重高达44.903%，说明城镇现代化因子对于新型城镇化至关重要，因此经济发展动力不足是导致二者发展程度小的主要原因。

从空间序列上看，湖南省的新型城镇化发展不平衡，从每年的综合得分可以看到，长沙的综合得分远远高于其他地区，稳居全省第一，其次是株洲、湘潭等地，得分也较高，而得分较低的有娄底、张家界、怀化等地，总体上呈现出东北高，西南低的发展态势。虽然综合测评分逐年增加、但地域间的差异却在逐年拉大，从表7的△F2可以看到，每年最高得分和最低得分的差距越来越大，长株潭的快速发展对于位置偏西的地区辐射带动效果较弱。

2.3 基于GM模型的湖南省城镇化率预测

本文借助软件Python来对湖南省城镇化率进行灰色预测，精度测试如表8、图2所示，预测结果如表9所示。

表8 湖南省城镇化率灰色GM模型精度测试（2011—2018）

图2 湖南省城镇化率灰色GM模型精度测试及预测

表9 湖南省城镇化率预测（2019—2023）

本文数据来源来自湖南省统计年鉴、全国统计年鉴。由于在本文完成前2019年的统计数据统计局还未发布，所以将2019年作为预测值。通过预测结果可以看出湖南省未来5年的城镇化率持续稳步提升。湖南省自身对城镇化发展越来越重视，颁布《湖南省新型城镇化规划（2015—2020年）》，开展湖南省新型城镇化工作会议，制定“3+5”城市群快速发展政策，再加上东部发达地区产业转移的机遇，国家对中部地区的重视，未来几年湖南省的新型城镇化建设水平将会快速发展。

根据中共中央国务院印发的《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》提到的世界城镇化发展普遍规律，可知湖南省仍处于城镇化率30%～70%的快速发展阶段，如果继续以传统粗放的城镇化模式发展，可能会落入“中等收入陷阱”，造成产业升级缓慢、资源环境恶化、社会矛盾增多等诸多风险，进而影响城市现代化进程。随着内外部环境和条件的深刻变化，城镇化必须进入以提升质量为主的转型发展新阶段。在如此背景之下，我们更应该全方位宽领域多层次地做好新型城镇化的各项工作，让湖南省城镇化的发展更加稳定高效，最终带领全省走向共同富裕的现代化道路。

3 政策建议、结论与展望

综合上述研究，发现湖南省新型城镇化还存在一些弊端：城镇化发展水平不高、各市的新型城镇化发展在不同方面存在短板、整体产业结构得分不高、区域新型城镇化发展水平差异明显、城市群的快速发展对于位置偏西的地区辐射带动效果较弱。针对以上问题，本文提出些许建议，希望对湖南省新型城镇化的发展有参考意义。

（1）组建城市经济区，统筹总体发展

由于不同地区的地形、资源、区位、历史文化、政策等条件的不同，导致湖南省各区域的新型城镇化发展水平差距明显。东部实力远远强于西部，这也与我国的整体发展态势相似。改革开放以来，我国在区域布局上实行的是“梯度推进战略”，但在一定程度上形成了“马太效应”，加剧了中西部与东部沿海的差距[7]。根据综合得分，我们也发现了湖南省各市的差距在拉大，集中优势发展城市群辐射带动周边的效果并不突出。本文认为，之所以增长极的作用弱，是由于没把握好各级辐射范围导致的，为此我们可以借鉴许均的些许成果：通过中心职能计算出城市质量，根据城市之间综合交通距离得出交通可达性，引进改进的模型来分析出各城市之间的空间经济联系，根据辐射范围将全省划分为六大城市经济区[8]，我们只需要增强其核心城市，加大各经济区核心城市的空间联系，形成水滴效应，统筹全局发展。

（2）帮扶西部待开发区，促进共同发展

湖南省经济差异变大很大一部分原因在于东部尤其是长株潭的发展过快，西部区域发展缓慢造成的。从主成分得分中就可以看出西部地区经济基础薄弱，基础设施、产业结构普遍落后，在经济发展中处于劣势，要想整体提高全省的发展层次，必须要在资源、政策、产业上予以倾斜[9]。我国为了解决东西部差异问题，提出了西部大开发战略，湖南省也可借鉴国家对西的相应政策[10]，建设一个西部增长极，城市初期发展除了资源问题，更重要的是交通条件，与外界联系的能力。怀化市是西部规模最大的城市，是多条铁路的交汇中心，拥有上瑞和怀新两条高速以及芷江机场，是全国性综合交通枢纽。应该充分利用其便捷的交通优势，将其发展成西部的经济交汇中心。西部地区自然、人文旅游资源丰富，这种不可复制、垄断性的条件更应该整合起来，作为湖南省的独特之处走出去。同时，科技水平和人口素质是决定经济发展水平的一个重要因素[7]。通过各主成分得分，我们可以看到西部的教育水平普遍低于东部，加大教育投资，吸引和留住人才也是缩小差距的重要手段。

（3）优化产业结构，提高发展质量

新型城镇化需要升级传统产业结构模式，传统产业转型不是被取代，而是要通过创新去实现，延长产业链、提高产品附加值、提高技术含量。中西部要积极利用长三角、珠三角的溢出效应，主动承接其优秀的产业、人才和资本。东部其发展程度足以支撑其发展新型产业，只需继续加快高新技术等第三产业的发展，引领全省产业升级。其次，也要鼓励各地实施差异化的科技创新政策[11]，以提高科技创新水平，推动新型城镇化的健康发展。