新型城镇化建设水平综合评价研究——以安徽省为例

2022-09-11

一、前言

虽然安徽省新型城镇化建设水平现阶段速度加快, 但仍存在个别地区水平仍较低。安徽省新型城镇化率从2010年的43.20%增加到2016的51.99%, 年平均增长率为1.25%, 大于全国平均增长率。合肥市和亳州市2016年新型城镇化率分别为72.05%, 38.28%, 二者相差33.77个百分点。可以看出, 新型城镇化在各个地区发展不协调, 所以通过科学的方法挖掘阻碍其城镇化进程的短板是迫在眉睫的。

二、文献综述

中国学者对新型城镇化的评价研究颇多。阿荣[1]等采用熵值法和层次分析法, 基于此基础, 选用灰色关联度分析法对内蒙古自治区新型城镇化水平进行测度;余艳昕[2]创新地将传统的因子分析与聚类分析相结合来进行研究, 科学的测算出重庆市各区新型城镇化综合水平, 并给出了具体建议;钱力[3]等在测算甘肃省新型城镇化进程水平的问题上, 采用常用的主成分分析法, 根据综合得分对甘肃省进行了级别划分。张巧玲[4]运用因子分析法对评价指标体系进行了优化, 权重的确定采用CRITIC方法, 并分析了山西城市化发展水平, 从总体和时间轴方向, 确定了影响其新型城镇化水平的重要因素。

总之, 中国学者对中国或地区城镇化发展水平评价的研究方法比较单一, 本文基于安徽省新型城镇化建设水平指标体系, 采用主成分分析法对安徽省2007—2016年以及安徽省2016年16个市的新型城镇化建设水平进行评价分析。

三、安徽省新型城镇化建设水平评价指标体系构建

(一) 数据的来源

立足于数据的真实性和研究的要求, 本文的数据主要来自《安徽发展年鉴》、《安徽统计年鉴》。

(二) 数据的标准化

当各个指标的评价有很大的不同时, 若是利用原有的数据值进行研究, 由于量纲的不同会产生较大的差异。所以, 采用对原始数据进行标准化处理以确保研究结论的可靠性。数据归一化是众多数据处理中最具代表性的, 它通过一定的算法限制一定范围内的数据进行处理。通常做法是将数据设置在[0, 1]之间以简化后期的数据处理过程。

本文运用的数据归一化处理方法为线性函数转换 (最大最小值转换法) :

x是新型城镇化建设水平的评价指标, y表示经标准化处理后的指标值, max和min分别表示数据中的最大值和最小值。

(三) 指标权重的确定

在新型城镇化建设中各个评价指标不同, 权重也有所不同。本文运用MATLB建模编程确定评价体系中社会进步, 经济增长、人口素质与生活水平、环境质量四个角度共16个指标权重值, 每一指标的权重值最终限定在0~100%之间, 权重值和为1。 (见表1)

由表1可知, 在安徽省新型城镇化建设水平评价体系中, 一级指标环境质量所占的权重最大, 也就是说环境质量最能影响安徽省新型城镇化建设水平, 而经济增长指标所占的权重最小, 也就是说经济增长对安徽省新型城镇化建设水平的影响较小。

四、安徽省新型城镇化建设水平实证分析

(一) 安徽省新型城镇化建设水平总体评价

运用MATLAB软件, 采用主成分分析法测算安徽省2007-2016年新型城镇化建设水平, 并得到安徽省各年新型城镇化建设水平的综合得分情况, 各年份安徽省新型城镇化建设水平综合得分及排序 (见表2) 。

值得一提的是, 如果某一年的综合评分是负数, 是因为将指标的平均值作为零处理的结果。所以表中正值表示该指标值大于平均值, 负值表示该指标值小于平均值。由表2可得到, 2007-2016年安徽省新型城镇化建设进程逐渐加快, 各项指标数据逐年增长, 表明安徽省新型城镇化建设得到显著效果。

(二) 安徽省各地区新型城镇化建设水平评价

根据2016年安徽省16个市的相关数据, 应用本文所建立的评价体系对各市新型城镇化建设进程进行测度, 结果如下。

由表3可以看出, 新型城镇化建设水平高居第一的是合肥市, 亳州市倒数第一, 其与合肥市得分相差3.1351, 合肥市与排名第二的芜湖市相差1.4138, 由此可见安徽省16个市之间的新型城镇化建设水平不符合协调发展的战略, 只有合肥市、芜湖市、马鞍山市、蚌埠市、宣城市和安庆市处于平均水平之上, 其他各市的新型城镇化水平相对落后。

在安徽省市新型城镇化建设水平的综合得分基础上, 按照不同的分类进行区域划分。

第一类, 新型城镇化建设水平发达区 (综合得分0.25以上) , 只有合肥市。合肥市是安徽省省会中心, 各项指标都高居榜首。2016年合肥市人均GDP为80138元, 财政收入6148493万元, 第三产业产值占GDP生产总值的45%, 城镇居民家庭支配收入34852元, 都远高于其他几类区域。

第二类, 新型城镇化建设水平较高区 (综合得分0.05-0.25) , 分别为安庆市、宣城市、芜湖市、马鞍山市、蚌埠市共五个地区。这些地区的财政收入分别为1279945万元、1393237万元、2987167万元、1403192万元、1338791万元, 都高于除合肥以外的其他城市, 且基本建设投资完善, 可作为投资的首选。

第三类, 新型城镇化建设水平一般区 (综合得分-0.15-0.05) , 共有三个城市分别为黄山市、滁州市与铜陵市, 这些区域受资源要素限制, 各方面要素的供给不能满足需求。

第四类, 新型城镇化水平较差区 (综合得分-0.35—-0.15) , 分别为六安市与池州市共两个地区。这两座城市和其他城市相比正于向工业化过度的新阶段。

第五类, 新型城镇化建设水平落后区 (综合得分-0.35以下) , 共有四个城市分别为阜阳市、亳州市、淮北市、宿州市, 这些区域位于北部, 人口众多, 尤其阜阳市2016年在籍人口1061.55万人, 高居全省第一, 这些区域城乡居民家庭支配收入较低, 农村贫困范围大。

五、总结

本文从主要影响安徽省新型城镇化进程的四个方面出发, 建立论文多指标体系, 并对安徽省新型城镇化建设水平进行综合评价, 主要得出以下结论:

(一) 安徽省各市新型城镇化水平失调

从2016年安徽省各市排名情况看出, 合肥市综合得分最高, 亳州市得分最低, 仅有合肥市、芜湖市、马鞍山市、蚌埠市、宣城市和安庆市6座城市处于平均水平之上, 其他均低于平均水平。总体呈现出“南强北弱”、“东快西慢”的失衡状态。

对于这种现象, 应在加强综合实力的基础上注重协调发展, 各区域间应进行积极的经济交流合作, 而且不同地区的资源也各不相同, 根据地区相对资源优势发展对应地产业, 然后各区域进行交流和补充, 相互弥补加强合作, 相对落后的地区积极地从其他经济实力较强的城市引进先进的科技和人才。作为安徽省发展较快的合肥市、芜湖市、蚌埠市应在高科技, 人工智能, 新能源和新材料等方面进行选择和创新。皖北由于其地区资源相对充足, 所以可以在药材、食品加工、纺织等方面进行选择。

(二) 新型城镇化发展水平与人口规模不协调

通过本文研究得到某些城市新型城镇化发展水平与人口规模极不协调。以阜阳市与宣城市为例, 阜阳市2016年在籍人口数高达1061万人, 位居安徽省各市在籍人口数第一, 而其新型城镇化发展水平综合得分在各市中倒数第二, 是新型城镇化落后区;宣城市2016年在籍人口数280万人, 城镇人口规模较小, 而宣城市是新型城镇化建设水平较高区。

对于这种现象, 城市在大力发展经济水平的同时, 也应注重人口素质的提升。对于人口基数大而经济较落后对的城市要解决好当前的困难, 必须加大在教育、创新和科技进步等方面的投资, 优化人口受教育程度结构, 推行鼓励积极就业的政策, 提高劳动力水平, 更要提高生产力水平, 从而促进人口规模与经济水平协调发展。

摘要:安徽省进入了新型城镇化快速开展的新阶段, 实时抓住这一重要战略机遇是非常必要的。基于新型城镇化的实质, 从社会进步、人口素质与生活水平、经济增长、环境质量四个方面展开, 选取16个指标建立新型城镇化建设水平评价体系, 对2007-2016年安徽省以及2016年安徽省16个地市的新型城镇化水平运用主成分分析法进行综合测度, 最后由综合得分情况对安徽省各市进行模块划分。

关键词:新型城镇化,发展水平,综合评价,安徽省,MATLAB

参考文献

[1] 阿荣, 陈才, 董振华.新型城镇化视角下的内蒙古城镇化发展水平综合评价研究[J].干旱区资源与环境, 2016, 30 (10) :26-32.

[2] 余艳昕.重庆市新型城镇化发展水平综合评价[D].四川:西南财经大学, 2014.

[3] 钱力, 杜金娥.甘肃省新型城镇化发展水平综合评价[J].北方经贸, 2014 (07) :78-80.

[4] 张巧玲.山西省新型城镇化发展水平研究[D].山西:山西财经大学, 2016.

[5] 刘珊.新型城镇化的评价标准和指标体系研究[D].合肥:合肥工业大学, 2014.

[6] 屠西伟, 廖信林.安徽省新型城镇化对经济增长影响的研究[J].山西师范大学学报 (自然科学版) , 2017, 31 (04) :101-105.

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