中国城镇化可持续发展绩效评估研究

发布时间：2020-04-12 13:53

【摘要】：随着我国城镇化发展进程的加速,城镇居民的经济收入水平大幅度上升的同时,人们也开始逐步对全方位城镇化发展这一主题进行关注。过去的城镇化属于传统型,粗放型,并不满足如今社会的整体发展要求。因此,具有高效、包容、可持续特点的新型城镇化发展趋势已然成为如今社会发展的主流。在追求经济、社会、环境协调发展的新型城镇化大背景下,对全国各省份城镇化可持续发展绩效进行综合测度就显得很有必要了。本文系统地整理了一些关于新型城镇化可持续发展绩效评估的研究文献,总结并筛选出一些出现频次较多的指标并结合最新的城镇化发展趋势引入了一些新的指标,最后得出一套行之有效的指标。本文从经济发展、社会公共服务、环境保护三大层面筛选出18个原始指标,参考了全国31个省(市、自治区)2005年至2017年的原始数据,运用了较为客观的因子分析方法,比较每年各个省份的城镇可持续发展水平指标并进行评估,然后利用K-均值聚类分析法将我国各省(市、自治区)根据其城镇化可持续发展绩效分类,在完成对各省份的绩效评估打分后接下来文章利用方差分析法对影响城镇化可持续发展水平的因素进行了分析,挑选出了相对重要的影响因素,最后利用Tobit模型,将各个省份的可持续发展绩效的得分(百分制)作为因变量,将上述方差分析法挑选出的指标作为自变量,分别对其取自然对数之后再进行Tobit回归分析,度量各因素对城镇化可持续发展绩效的弹性大小,从而得出各影响因素之间的相对重要性。第一章为本文的绪论部分,主要是介绍研究的背景意义、内容思路以及文献。第二章是对概念的界定和相关理论的阐述。第三章是介绍如何构建新型城镇化可持续发展绩效评估的指标体系。第四章是通过因子分析确定出公因子并对全国各省(市、自治区)城镇化可持续发展绩效进行打分,然后依照各省份得分的不同采用聚类分析法对各个省份进行归类。第五章是先通过方差分析挑选出几个较为重要的影响因素指标,然后通过Tobit回归模型对这些指标的弹性予以研究,度量出其弹性的大小以及这些因素对城镇化可持续发展绩效的影响方向。第六章是对研究的总结和展望。研究结果表明:一方面,相同年份下,城镇化可持续发展水平较高的省份是上海、北京、广东、江苏等这些经济较为发达的省份,而水平相对较低的为西北部地区、例如甘肃、新疆、青海等地;另一方面,就2005-2017年全国城镇化可持发展整体绩效的变化而言,其整体水平与年增长,呈现出一个良好的递增态势。方差分析和Tobit回归分析得出第三产业对国民生产总值的贡献率、每万人拥有的公共车辆数、城镇居民基本养老保险的参保率、城镇生活垃圾无害化处理率均与城镇化可持续发展水平具有显著的正相关性,而城镇登记失业率、可吸入颗粒浓度与城镇化可持续发展水平呈显著的负相关。根据各因素弹性大小排序由大到小依次为第三产业对国民生产总值的贡献率、每万人拥有的公共车辆数、城镇登记失业率、可吸入颗粒浓度、城镇居民基本养老保险的参保率、城镇生活垃圾无害化处理率。最后基于研究结论提出相应建议,使得有助于今后我国城镇化可持续发展绩效的提高。
【图文】：

碎石,公因子

中国城镇化可持续发展绩效评估研究26图4.1 碎石图上图 4.1 是公因子碎石图，其横坐标表示的是公因子的序号数，纵坐标是各个公因子对应的特征根的大小，根据碎石题可知，，在第五个因子之前的特征根的值普遍较高，从而形成了较为陡峭的折线，而从第五个因子开始往后的特征根的值均普遍较低，连接成了平缓的折线。具体地说就是前五个公因子的特征值均大于 1，其余的特征值都小于 1，从而确定应当将前面第五个因子作为实证分析的公因子。本文在使用 SPSS17.0 软件，运用最小二乘法，得到初始的没有经过旋转的因子载荷矩阵如表 4.5 所示。因子分析通过降维度的思想用公因子替代料大量的原始变量从而达到简化工作的效果

柱形图,柱形图,聚类,省份

9 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017华北图 4.2 2005-2017 年我国各区域综合评价得分折线图4.3 聚类分析的实证过程利用 K 均值聚类分析将 31 个省市的新型城镇化可持续发展综合绩效得分进行分类，本文根据各个省份的城镇化可持续发展绩效的分，将省份划分为 3 类，得到聚类结果如下表 4.13，并根据表 4.12 的数据作出聚类结果三柱形图 4.3。可以清楚地看到，将 31 个省市按照因子得分进行聚类后，第一类只有北京，这说明北京的城镇化可持续发展水平要远远高于其他省（市、自治区），第二类集中在上海、江苏、浙江、广东这些较为发达的省份；第三类则大多数是例如甘肃、青海、新疆、宁夏这些欠发达的省份。从每一类中所含有的成员数量来看，大部分的省份出于聚类分析结果中的第三类，也就是说就全国整体的城镇化可持续发展水平仍然较低，有待提高。表 4.12 聚类成员分析表地区聚类距离地区聚类距离北京 1 0 湖北 3 4
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F299.21

【参考文献】