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北京市新型城镇化水平测度与综合评价

发布时间:2017-05-12 01:10

  本文关键词:北京市新型城镇化水平测度与综合评价,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:新型城镇化已经逐渐成为我国经济增长的主要动力,建立一个评价指标体系,从而对某一地区的新型城镇化水平进行测度与综合评价,对该地区促进城镇化质量的提高具有重大意义。同时,可以为我国其它地区新型城镇化的发展及农村发展政策的制定提供理论参考和决策依据。本文通过分析北京市的特殊性,建立符合北京市定位的新型城镇化评价指标体系,对北京市14区2县的新型城镇化水平进行测算。构建的指标体系包括经济、社会、人口、生活以及环境等多方面,共选取了16项指标。与单指标测度相比,用该指标体系进行测度更能全面反映城镇化水平的各个主要方面,从而真实地反映北京市各区县的新型城镇化水平。在实证分析上,本文主要采用因子分析法、灰色关联度法和多元回归分析方法,并得出,东城区等四个区的新型城镇化水平处于一级水平,丰台区等三个区处于二级水平,大兴区等五个区处于三级水平,房山区等四个区县处于四级水平。此外,北京市总体处于新型城镇化的二级水平。从研究结果来看,本文所构建的新型城镇化综合评价指标体系具有合理性与现实意义。最后具体探讨影响北京市各区县新型城镇化发展的原因,并提出有利于北京市各区县的新型城镇化平稳健康发展的对策。
【关键词】:指标体系 新型城镇化 因子分析 灰色关联度 回归分析 北京市
【学位授予单位】:首都经济贸易大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F299.27
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 1 绪论8-16
  • 1.1 研究背景及意义8-10
  • 1.1.1 研究背景8-9
  • 1.1.2 研究目的和意义9-10
  • 1.2 研究综述10-13
  • 1.2.1 国外研究现状10-11
  • 1.2.2 国内研究现状11-13
  • 1.3 研究方法及创新13-16
  • 1.3.1 研究方法13-14
  • 1.3.2 技术路线14
  • 1.3.3 可行性分析14-15
  • 1.3.4 拟解决的关键问题15
  • 1.3.5 创新点15-16
  • 2 传统城镇化与新型城镇化的区别16-19
  • 2.1 传统城镇化定义与内涵研究16
  • 2.2 新型城镇化定义与内涵研究16-17
  • 2.2.1 新型城镇化提出的背景16-17
  • 2.2.2 新型城镇化内涵17
  • 2.3 新型城镇化和传统城镇化的区别17-19
  • 3 新型城镇化指标体系构建与水平测度19-35
  • 3.1 传统城镇化指标体系局限性19
  • 3.2 新型城镇化指标体系的构建19-28
  • 3.2.1 新型城镇化指标体系构建原则19-20
  • 3.2.2 新型城镇化指标体系的构成20-28
  • 3.3 新型城镇化水平测度28-35
  • 3.3.1 因子分析原理及模型的构建28
  • 3.3.2 因子分析过程及结果28-33
  • 3.3.3 因子分析结果解析33-35
  • 4 基于核心指标的新型城镇化水平测度35-42
  • 4.1 灰色关联度分析35-37
  • 4.1.1 灰色关联度分析原理35-36
  • 4.1.2 灰色关联度分析过程和结果36-37
  • 4.1.3 灰色关联度分析结果解析37
  • 4.2 回归分析37-42
  • 4.2.1 回归分析过程及结果37-41
  • 4.2.2 回归分析结果解析41-42
  • 5 新型城镇化水平结果分析42-47
  • 5.1 新型城镇化水平测度结果分析42-43
  • 5.2 差异分析43-44
  • 5.2.1 自然环境差异43
  • 5.2.2 经济发展水平差异43-44
  • 5.2.3 社会条件差异44
  • 5.3 新型城镇化的影响因素44-47
  • 5.3.1 资源约束44-45
  • 5.3.2 国家制度因素45-47
  • 6 北京市新型城镇化发展的对策47-52
  • 6.1 北京市总体新型城镇化发展的对策47-49
  • 6.1.1 合理布局空间结构47-48
  • 6.1.2 维护农民权益48
  • 6.1.3 善待外来人48-49
  • 6.1.4 创建友好生态环境49
  • 6.2 北京市各区县新型城镇化发展的对策49-52
  • 7 结论与讨论52-55
  • 7.1 结论52-53
  • 7.2 讨论53-55
  • 7.2.1 不足53
  • 7.2.2 研究展望53-55
  • 参考文献55-58
  • 在学期间发表的学术论文及研究成果58-59
  • 致谢59-60

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号:358461

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