长江经济带中部人口与土地城镇化协调发展研究.doc

长江经济带中部人口与土地城镇化协调发展研究.doc长江经济带中部人口与土地城镇化协调发展研究摘要:通过时间序列数据的演算,采用因子分析法,从人口城镇化和土地城镇化切入,定量衡量长江经济带中部整体及空间格局上安徽、江西、湖北、湖南四省的城镇化发展水平及协调发展度。在分析其演变规律及特征的基础上, 运用 Arcgis 软件对人口- 土地城镇化失调等级进行可视化表达。在二者发展不协调的影响因素中, 直接原因是四省发展协调度之间的差异;根本原因是户籍二元结构、土地二元结构和投资驱动模型作用。为解决长江经济带中部存在土地城镇化滞后、土地城镇化速度远高于人口城镇化速度、人口城镇化与土地城镇化发展不协调且空间差异大等问题,提出了缩小四省内部差异、进行户籍制度和土地制度改革、处理好城镇发展与解决三农问题的一致性等建议。关键词:人口城镇化;土地城镇化;协调发展度;空间格局长江经济带是长江流域最发达的主干地区, 也是我国除沿海地区以外经济密度最大的经济拓展带和增长轴, 而中部地区经济发展状况也是现阶段国家高度关注的问题之一。因此以安徽省、江西省、湖北省、湖南省所组成的长江经济带中部为例, 对其城镇化发展进程中的人口城镇化与土地城镇化协调性的研究是十分必要的。本文以长江经济带中部为例, 从人口城镇化、土地城镇化两个维度出发, 采用定量与定性相结合的方法, 运用文献检索、经验总结、要素归纳、模型建立等研究方法,研究二者的时间演变规律及空间格局演变特征,并对其不协调发展的影响因素进行了探析。一、人口与土地城镇化协调发展水平综合评价体系二、模型构建人口城镇化与土地城镇化综合评价协调发展指标中, 除了恩格尔系数为负向指标外,其他全部为正向指标。通过对两个目标层评价指标进行因子分析之后,得到人口城镇化和土地城镇化的 KMO 和近似卡方值。 KMO 值是用于检验因子分析是否适用的指标值, 若它在 - 之间表示适合进行因子分析; 小于 表示不适合。 Bartlett 的球体检验是通过检验来完成对变量之间是否独立进行检验。若该统计量的取值较大, 因子分析是适用的。相应的显著性概率( Sig )小于 为高度显著,适用于因子分析。人口城镇化和土地城镇化的 KMO 值分别为 、 ; 近似卡方值分别为 、 ;显著性概率( Sig )都为 ,因此两个目标层均适合进行因子分析。分别提取特征值大于 1 的主因子,其特征值和方差贡献率分别如表 -1 所示。同时得到各评价指标的因子载荷矩阵(表 -2 )。人口城镇化指数评价指标通过因子分析之后得到两个主因子, 土地城镇化评价指标体系得到一个主因子,其累计方差贡献率分别为 % 和 % ,可以较好地概况各指标所涵盖的信息。(二)协调发展度整体演变特征及规律自 2005-2011 年, 长江经济带中部土地城镇化指数的增长率一直远远高于人口城镇化指数的增长率。在 2008 年二者指数差距还呈现出不断缩小的趋势, 2011 年土地城镇化指数还出现了赶超人口城镇化指数的现象。 2013 年两会期间, 经济学家辜胜阻教授指出, 在过去十年, 土地城镇化的速度是人口城镇化的速度的两到三倍,而新型城镇化更强调的是“人”的城镇化, 特别是农民工的市民化。这与本文所得到的人口城镇化和土地城镇化