我国资源型城市城市化水平与综合发展比较研究

赵丹华

摘　要：本文是基于城市这个整体视角，通过利用SPSS软件的聚类分析方法，依据资源型城市的城市化水平对我国目前典型的资源型城市进行分类。利用SPSS主成分分析的办法对两种类别的资源型城市的综合发展的现状进行分析和评价，得出结论：传统的城市化水平高低与城市的综合发展实力并不存在正相关关系。资源型城市产业转型，要走新型城市化道路，从而促进城市的综合全面发展。

关键词：城市化　资源型城市　聚类分析方法

国内外许多专家学者对我国资源型城市进行了研究，大体都是探寻资源型城市产业转型的路径研究，很少有学者是立足于城市视角对我国资源型城市进行系统分析。然而，要想从根本上解决资源型城市的发展问题，就要立足于城市这个整体的发展现状，全面考虑资源型城市的综合发展实力。由于城市化水平不等于综合发展水平，资源型城市转型不能过分依赖城市化。现实生活中传统的城市化，出现了盲目追求房地产开发，造成许多空城现象，使城市化道路出现了扭曲。探索一条新的城市化道路对于我国资源型城市产业转型有着重要的理论和实践意义。本文将立足于城市这个视角，从城市化和城市的综合发展实力两个方面去比较研究资源型城市的发展现状，构建其评价指标体系，对我国典型的资源型城市进行系统分析和分类，从而为以后更加系统地研究我国资源型城市发展提供理论支撑。

1. 数据收集和处理

1.1　相关概念界定

城市化，又称为城镇化、都市化，是由农业为主的传统乡村社会向以工业和服务业为主的现代城市社会逐渐转变的历史过程，具体包括：人口职业的转变、产业结构的转变、土地及地域空间的变化。城市化率（也叫城镇化率）是城市化的度量指标，一般采用人口统计学指标，公式：

城市化率＝城镇人口／总人口（包括农业与非农业）

我们选取中国30个典型的资源型城市，依据相关学者对中国城市化水平的研究性成果，绘制表1：

1.2　数据分析和处理

首先对收集的数据进行简单的描述性统计分析，利用SPSS软件进行分析，分别对城市化数值和城市化质量指数进行统计分析，结果如表2所示：

然后，根据城市的城市化排序结果和城市化质量指数的排序结果，运用SPSS17.0我们将这30个资源型城市进行分类，采用简单的二阶段聚类分析方法，结果如表3所示：

由表4可知，我们将30个典型的资源型城市分为了两类。第一类城市的城市化数值的平均值是71.8545，高于第二类的53.7526，而且第一类的城市化质量指数均值是0.5593，明显高于第二类的0.02879。因此，分类的结果就是将资源型城市分为城市化水平高的一组和城市化水平相对较低的一组。

根据SPSS软件分析结果，城市化水平比较高的一组包括：唐山、抚顺、鄂尔多斯、乌海、克拉玛依、枣庄、本溪、东营、包头、铜川、马鞍山11座城市。城市化水平较低的一组包括：黑河、辽源、石嘴山、松原、鸡西、伊春、淮南、鹤岗、淮北、平顶山、焦作、六盘水、葫芦岛、赤峰、攀枝花、阜新、大同、萍乡、双鸭山19座城市。

1.3　研究对象的选取和研究方法

根据聚类分析法，依据城市化水平将资源型城市划分为两组。为了更好地对资源型城市的城市化水平与综合发展实力进行比较研究，我们选取两组里面的四座城市，其中一组是城市化水平较高且排名靠前的乌海市和克拉玛依市，另一组是城市化水平较低且排名靠后的六盘水市和黑河市。

本文主要利用数理统计法和逻辑分析法。①数理统计法：通过研究一些专家学者关于评价城市指标体系方面的文献，利用现有的城市评价指标体系并结合数据可得性，构建一套新的资源型城市综合发展实力的评价指标体系，并且结合使用EXCELL和SPSS17.0软件进行了相关数据分析。②逻辑分析法：在数理统计的基础上，利用比较分析、逻辑归纳等对影响资源型城市综合发展实力的因素进行了探讨，从而更加系统地研究资源型城市的发展。

2. 城市评价指标体系的选取

2.1　指标体系的选取思路

城市综合发展实力通常包含六个方面，即综合经济实力、综合服务功能、综合发展环境、综合创新能力、综合管理水平以及市民的综合素质水平。

本文基于城市视角研究资源型城市发展现状，根据相关资料研究，结合资源型城市自身特点（它是依托于资源开发成长起来的，又具有其独特的城市特征，即产业结构比较单一，环境破坏比较严重），借鉴王中亚的一篇《基于因子分析的资源型城市经济社会发展差异研究》里面的指标体系，并且根据数据的可得性，构建如下指标体系。

2.2　指标体系的基本构成

3. 主成分分析法的综合评价过程

3.1　原始数据收集

本文数据主要来自2013年各个城市的《国民经济和社会发展统计公报》，特别指出本文中：

医生数目＝职业医师数目＋职业助理医师数目

教师数目＝高级中学教师数目＋初级中学教师数目＋小学教师数目

运用SPSS17.0统计软件中的Factor功能，选取2013年四个资源型城市发展水平的各个指标，采用主成分分析办法。由表6可知，各个变量之间都具有一定的相关关系，而且有些相关关系还比较大，接近于1，所以本例适合使用主成分分析。为了更加清晰地显示数据表格，我们依次将变量人均地区生产总值、全社会固定资产投资总额、社会消费品零售总额、人均可支配收入、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重、每万人拥有医生数目、每万人拥有教师数目、地方财政收入设为x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7、x8、x9。

3.2　方差解释

通过对相关数据的进一步统计分析，我们得到方差贡献率以及方差累计贡献率结果。如表7所示：

按照特征值大于1，选择主成分分析办法，SPSS选择了前三个主成分，第一主成分的方差贡献率为46.983%，前两个主成分的方差贡献率占74.434%，然而前三个方差贡献率达到了100.000%，这说明前三个主成分已经足够替代原来的变量。所以我们选取三个主成分F1、F2、F3，根据SPSS软件进行成分组合，得到如表8所示的结果：

根据成分矩阵，可以得到各主成分的表达式，表达式中的各个变量已经不是原始变量而是标准化变量，设三个主成分为F1、F2、F3，建立这3个表达式如下：

F1=-0.757×x1+0.945×x2+0.983×x3-0.104×x4-0.323×x5+0.751×x6-0.595×x7-0.186×x8+0.853×x9

F2=0.623×x1+0.301×x2+0.075×x3-0.172×x4+0.819×x5-0.650×x6-0.783×x7-0.333×x8+0.375×x9

F3=0.197×x1+0.125×x2+0.170×x3+0.980×x4+0.474×x5+0.120×x6+0.182×x7+0.924×x8+0.362×x9

注：x_i为各统计指标标准化后的数据。

由于该三个主成分的方差累计贡献率恰好可以达到100%，所以再通过前面的方差贡献率，把这3个因子的方差贡献率作为权数来构造资源型城市的综合得分函数如下：

综合得分=0.46983×F1+0.27452×F2+0.25566×F3

本文所列举的四个典型资源型城市作为研究对象的综合得分见表9：

4. 结论

从城市整体的综合得分到城市的城市化水平，克拉玛依的城市化水平很高，但是城市综合实力并不强；六盘水的城市化水平较低，但是城市综合实力较强。所以我们在研究资源型城市产业转型时，不能够一味地追求城市化水平，而忽略城市的整体综合实力的建设。要全面考虑研究资源型城市的发展现状，从经济水平到产业结构水平，最重要的是与人们生活息息相关的社会保障水平，要依托城市这个整体视角，去系统地研究资源型城市发展。

此外，必须指出，我国目前许多资源型城市进行城市化建设更加注重房地产的开发投资，造成许多空城现象。所以，综合比较城市化与城市综合发展，探索出一条新型城市化道路，既可以提高城市化又可以真正地实现城市综合发展，对研究我国资源型城市产业转型具有重要意义。

参考文献

［1］王中亚．基于因子分析的资源型城市经济社会发展差异研究［J］．生态经济，2011（9）：67-70．

［2］中国社会科学院城镇化质量评估与提升路径研究创新项目组．中国城镇化质量综合评价报告［J］．经济研究参考，2013（31）：5-32．

［3］任若恩，王惠文．多元统计数据分析——理论、方法、实践［M］．北京：国防工业出版社，1997．

［4］杨维忠，张甜．SPSS统计分析与行业应用案例详解［M］．北京：清华大学出版社，2011．

［5］赵丹华，孙凤琴．基于因子分析方法研究国家高新技术开发区建设［J］．河北联合大学学报，2014（1）：40-41．

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(1)　赵丹华（1988—　），女，汉族，河北唐山人，硕士。研究方向：产业经济学。