区域城镇化进程测度指标体系及评估模型研究

第22卷　第3期2006年8月农业系统科学与综合研究

SY STE M SCIE NCES AND C OMPREHE NSI VE ST UDIES I N AG RIC U LT URE V ol 122, N o 13Aug 1, 2006

区域城镇化进程测度指标体系及评估模型研究

李　晔, 张　荣, 刘　斌

(河南农业大学信息与管理科学学院, 河南郑州　450002)

摘　要:为了更好地把握河南省城镇化所处的阶段和水平, 在对河南省城镇化建设现状进行分析的基础上, 建立区域城镇化评估指标体系, 给出了基于同异反的灰色聚类评估模型, 对河南省及相关典型省市的城镇化进程进行测度比较, 得出一些有益结论。表2, 参17。

关键词:城镇化; 测度; 指标体系; 灰色聚类模型; 集对分析

中图分类号:S11+4　　　　文献标识码:A 　　　　文章编号:1001-0068(2006) 03-0161-04

The measure research of evaluation index system and

model on regional tow nship process

LI Y e ,ZH ANG R ong , LI U Bin

(College o f Information and Management Science , He ’nan Agricultural Univer sity , Zhengzhou 450002, China )

Abstract :In order to fully understand the stage and the level of urbanization in He ’nan provience , the system for the regional urbanization is established based on the analysis of the present situation of in ’nan , an integrated cluster m odel combined with the G rey Cluster M odel and the Set pair analysis is res olve difference in evaluation 1Lastly , s ome interested conclusions are presented of several typical provinces and He ’nan province 1

K ey w ords ; ; m odel ; set pair analysis

　　建设和发展小城镇, 是十五届三中全会提出的带

动农村经济社会发展的重大举措。继中央提出“小城镇, 大战略”的发展方针以来, 全国各地小城镇呈现出蓬勃发展的趋势, 建成了一大批规划比较合理、设施比较齐全、辐射带动广大农村经济社会发展作用比较强的小城镇。加快小城镇发展、推进城镇化进程, 推动经济社会持续协调发展成为河南省经济发展的一项艰巨任务。作者充分考虑河南省小城镇发展的现实问题, 建立区域城镇化进程评价指标体系和基于同异反的灰色聚类评估模型, 评估了河南省小城镇发展所处的阶段, 并测算了河南省城镇化水平, 以便为各级政府决策部门提供决策依据。

1　河南省城镇化建设现状及问题分析

近年来, 河南省大力加快城镇化进程已取得了明显的成效。2002年底, 全省城镇人口为2478万人, 城镇化水平为2518%。在过去5年中, 全省新增城镇人口668万人, 城镇化率提高了612个百分点, 也是改革开放以来河南省城镇化速度最快的时期。但同全国及周边省份相比, 河南省的城镇化水平仍明显偏低, 比全国低12个百分点。从河南省

收稿日期:2005-10-09; 修回日期:2006-03-201

国内生产总值中第一、二、三产业增加值占的比重来看, 城镇人口占的比重也偏低。这都说明河南省提高城镇化水平的潜力很大。在全省城镇化加快发展的过程中, 小城镇也得到迅猛发展。全省县城以下的小城镇2130个, 其中建制镇683个; 小城镇

22

建成区总规模161318km , 平均规模为0178km ; 人口由105万人增长到692万人, 占城镇总人口的比重上升到3316%。尽管小城镇的迅速发展, 对全省城镇化进程起到了巨大的推动作用, 但全省小城镇在发展中同样存在许多不容忽视的问题。主要表现在:①城镇人口少、环境差。全省建制镇平均人口规模仅11000人左右, 且基础设施极为缺乏, 有的小城镇供排水设施都没有, 更无法论及环境的绿化与美化; ②产业基础薄弱, 服务意识差。小城镇大都为依乡建镇, 支撑小城镇发展的产业基础薄弱, 小城镇经济发展缺乏内在的推动力, 且为企业服务的第三产业设施落后, 门类不全, 包括政府部门也没能充分发挥为企业服务的功能; ③政府引导少, 管理水平有待提高。尤其是小城镇的发展机制有待进一步理顺, 如农民进镇的“门槛”过高; 土地政策尚不能适应小城镇快速发展的需要; 户籍管

基金项目:国家自然科学基金(70473037) ; 河南省教育厅自然科学基金([1**********]9) 1第一作者简介:李晔(1972-) , 女, 河南南阳人, 讲师, 硕士, 从事灰色系统、区域经济研究1

　　　162

农业系统科学与综合研究第22卷

理有待进一步放开; 小城镇的产业发展与大中城市的产业关系需进一步理顺等等。在中央明确提出把小城镇作为带动农村社会经济发展大战略的背景下, 我们应充分考虑河南省小城镇发展所处的阶段, 明确小城镇在全省城镇化整体框架中的位置, 加快小城镇的发展步伐。

　　基于对国家城镇化战略内涵的理解, 借鉴相关

[2-9]

的研究成果, 最初设计的城镇化水平评价指标体系由人口城镇化水平、经济发展城镇化水平、生活水平城镇化水平、地域环境城镇化水平四大类26个二级指标构成, 经过多次筛选, 最终确定由x 1, ……, x 16共16个指标构成评价指标体系。同时, 采用德尔菲法和层次分析法, 确定相关指标的权重, 如表1所示。

2　区域城镇化评估指标体系

表1　河南省城镇化进程测度评价指标体系及灰类

反映内容

变量

x 1x 2

变量释义

非农劳力占劳力比重　%城镇人口比例　%人口自然增长率　‰婴儿死亡率　‰受高中教育人口比例　%人均G DP 　万元

非农产业增加值占G DP 　%　m 2平均每个医生服务人口人均年生活用电量　kW ・h 城市用水普及率　%

百人拥有电话(含移动) 数　部家庭互联网开户比例　%人均绿地面积　m 2

标准值(S )

≥70≥50≤6≤10≥50%≥313≥72≥30≤300≥600≥95≥80≥50≥10

权重

[**************]

较弱类

[10, 40][20, 40][5, 10][10, 20][20, 30]51]

一般类

[40, 70][40, 60][0, 5][5, 10]40]1, 4][80, 90]

较强类

[70, 100][60, 80][-5, 0][0, 5][40, 50][4, 10][90, 100][012, 0135][75, 80][35, 45][100, 200][300, 600][90, 100][80, 100][60, 100][8, 12]

人口城镇化

(30分)

x 3x 4x 5

经济发展城镇化(30分)

x 6x 7x 8x 9

[015, 017][0135, 015][65, 70][20, 25]

[70, 75][25, 35]

生活水平城镇化(23分)

x 11x 12x 13

[300, 400][200, 300][100, 150][150, 300][50, 75][20, 50][10, 20][3, 5]

[75, 90][50, 80][20, 60][5, 8]

地域环境城镇化(17分)

x 14x 15x 16

　　人口城镇化是区域城镇化的核心, 也是经济城镇化的直接结果。人口向工业区聚集、农业人口转化为非农业人口, 涉及人口在产业间分布的合理性。城市人口增长对城市功能的影响等方面, 可在人口结构、人口数量等因素设置指标。经济城镇化的核心内涵是经济结构的非农化, 其中工业化是直接推动因素。第三产业的兴起与兴旺则是城镇化向纵深拓进的表现, 非农化生产所具有的高度聚集特性, 提高了单位空间内经济活动的强度和总量规模, 要在经济实力、产业结构、经济效益、收入水平等方面设置指标。居民的生活环境、生活质量和消费水平能在一定程度上反映生活方式的城镇化水平, 可在生活环境、生活质量、水电气供应等方面设置指标。城市是现代工业文明的产物之一。工业化过程必然伴随着“三废”的产生, 随着城镇化水平提高, 人们也越来越重视环境保护和治理, 环境

状态好坏也从一个方面反映了城镇化水平的高低, 可在地域景观、环境质量、环境建设等方面设置指标。

3　基于同异反的灰色聚类评估模型

鉴于评估决策中存在有不确定特性, 提出了一种新的评估方法———基于同异反的灰色聚类评估模型(G C M BSP :G rey Cluster M odel Based on Set Pair ) 。该方法有机融合了集对分析和灰色定权聚类方[11]

法两种不确定决策方法, 有效地避免了评估结果过于模糊和差异性不显著的缺陷; 既可以让决策参考者了解评估对象所处的水平, 又可使决策参考者了解评估对象实际水平距离理论水平的差距, 以便制定相应的改进对策。

G C M BSP 模型的决策步骤如下:

k

) 第1步:给出j 指标k 子类白化权函数f j (・

[10]

第3期李　晔等:区域城镇化进程测度指标体系及评估模型研究

　16　3

(j =1, 2, ……, m ; k =1, 2, ……s ) 。

(j =1, 2, 第2步:确定各指标的聚类权ηj

4　河南省城镇化进程测算及分析

411　城镇化进程灰类划分

……, m ) 。

第3步:从第1步和第2步得出的白化权函数k

) (j =1, 2, ……, m ; k =1, 2, ……s ) , f j (・

聚类权ηj (j =1, 2, ……, m ) 以及对象i 关于j 指标的观测值x ij (i =1, 2, ……, n ; j =1, 2, ……, m ) , 计算出灰色定权聚类系数σf j i =∑

j =1

k

m

k

依据灰色聚类评估灰类的划分方法及先进省市

的相关指标, 采用专家函询方法确定了城镇化进行测度的3个灰类:较弱类、一般类和较强类, 分别表示区域城镇化的起步阶段、基本阶段和高级阶段。其具体的灰类划分如表1所示。412　河南省城镇化进程测算及横向比较

为了清晰地了解河南省城镇化进程在全国的地位, 特选取几个典型的省市来对河南省的城镇化进程进行横向比较, 以便找出与先进省市的差距。典型的省市有:上海、广东、江苏、山东和甘肃。其

[12-17]

2003年的相关数据如表2所示, 均来源于国家和相关省市的统计年鉴。

广东

[***********][***********][***********][**************]

(x ij ) ・ηs 。j , i =1, 2, ……, n , k =1, 2, ……

第4步:若1≤k ≤s {σ=σi , 则断定对象j }

3

i 属于灰类k 。

k

第5步:对σi 进行归一化, 得出“同异反”

k

max

k 3

的结论评价结果。

变量

x 1x 2x 3x 4x 5x 6x 7x 8x 9x 10x 11x 12x 13x 14x 15x 16

表2　典型省(市) 城镇化指标数值

变量释义

非农劳力占劳力比重　%城镇人口比例　%%人均G DP 　万元

非农产业增加值占G DP 　%农村居民的恩格尔系数平均预期寿命　岁人均住宅建筑面积　m

2

上海

[***********][***********][***********][***********]887135

[***********][***********][***********][***********]95

[***********][***********][***********][***********]1686119

河南

[***********][***********][***********][***********][1**********]

甘肃

[***********][***********][***********][***********]444135

平均每个医生服务人口人均生活用电量　kW ・h 城市用水普及率　%百人拥有电话数

家庭互联网开户比例　%人均绿地面积　m 2

　　依据灰色定权聚类的具体算法, 可以得到6个聚类对象的聚类矩阵为

:

[***********][***********]06

A =

东均属于较强灰类, 均处于城镇化的较高阶段, 但其差异如何在聚类结果中并未体现。为此, 我们借助集对分析中的“同异反”思想, 可以将上述的聚类结果表示如下:

上海:A 1=01660106+01129966i +01209928j 广东:A 2=01397573+01308169i +01294258j 江苏:A 3=01282255+01371517i +01346229j 山东:A 4=01217864+01413886i +0136825j 河南:A 5=01210901+01178976i +01610123j 甘肃:A 6=01206837+0115329i +01639873j 以河南省为例, 上式的经济含义为:河南省城镇化水平属于弱灰类, 即处于城镇化的低级阶段,

[***********]0117

[***********][1**********]9

[***********][**************]

可知, 2003年上海、广东、江苏、山东、河南及甘肃分别处于城镇化的较强灰类、较强灰类、一般灰类、一般灰类、较弱灰类及较弱灰类。很明显, 这种聚类的方法可以使决策者了解决策类别。但同一类别也掩盖了一些必要的信息, 如上海和广

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农业系统科学与综合研究第22卷

其中约21%处于高级阶段, 18%处于一般水平, 61%处于低级阶段, 但总体应归属于城镇化的低级阶段。借鉴“同异反”理论, 我们亦可得出:河南省的城镇化水平为:21%+015×18%=30%。

从上述表达式可以看出, 尽管上海和广东已经处于城镇化的高级阶段, 但广东与上海仍有不少的差距; 同时, 亦可看出, 尽管上海是6个对象中城镇化水平最高的省市, 但仍然有一部分指标处于一般水平和起步阶段。而江苏和山东相比, 虽均处于城镇化水平的一般阶段, 但江苏的城镇化水平略高于山东, 但这两个省的部分指标已经进入到城镇化的高级阶段; 河南和甘肃相比, 虽均属于城镇化的较低水平, 但部分指标已经进入到城镇化的一般阶段和高级阶段, 但这类指标所占的比重仍然较轻。同时, 上海、广东、江苏、山东和甘肃的城镇化水平分别为:7215%、5510%、4715%、4210%和2715%。

参考文献:

[1]　胡智勇, 赵书茂, 赵丽娟1河南省小城镇发展的若干问题研

究[J]1地域研究与开发, 2000, 19(2) :59-611

[2]　赵喜仓, 吴继英1江苏省区域城市化水平评价与分析[J]1

江苏大学学报(社会科学版) , 2002, 4(4) :92-961

[3]　王　炜, 李宏伟, 刘忠宽, 等1农村城市化综合评价的量化

指标研究[J]1河北农业大学学报, 2000, 23(2) :86-891

[4]　于战平1农村城镇化评价分析指标体系探讨[J]1天津农学

院学报, 1999, 6(3) :42-451

[5]　陈鸿彬1农村城镇化质量评价指标体系的构建[J]1经济经

纬, 2003, (5) :90-921

[6]　王文博, 袁　海, 曹培慎1陕西省城市化进程的实证分析

[J]1统计与信息论坛, 2003, 18(4) :25-271

[7]　李克强1小城镇监测统计指标体系及其评价[J]1北京统

计, 2001, (5) :40-411

[8]　李　宇1小城镇可持续发展评价指标体系研究[J]1河北农

业大学学报, 2001, 24(1) :73-751

[9]　, 马万华1[J]1现

5　结论

, , ; 进一步地, 为解决一般评估模型导致的评估结果过于模糊和差异性不显著的问题, 融合了集对分析方法和灰色定权聚类方法两种不确定评估方法, 设计了基于同异反的灰色聚类评估模型。用此种方法, 对河南省及相关典型省市的城镇化进程进行了测度比较, 得出了一些有益的结论。同时, 通过对河南省城镇化进程的测度, 我们将结合河南省城镇化发展实际, 提出一系列的政策建议供相关决策部门参考, 以大力发展小城镇, 早日实现河南省的全面小康社会的建设目标。

, , 2:-1

][M]1杭州:浙江科学技

20001

[11]　刘思峰, 党耀国, 方志耕1灰色系统理论及其应用(第三

版) [M]1北京:科学出版社, 20041

[12]　2003年中国统计年鉴[M]1北京:中国统计出版社, 20041[13]　2003年河南统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

[14]　2003年上海统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

[15]　2003年广东统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

[16]　2003年山东统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

[17]　2003年甘肃统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

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　　《农业系统科学与综合研究》是由中国科学院东北地理与农业生态研究所与中国系统工程学会农业系

统工程委员会共同主办的学术类刊物, 主要刊登系统科学、系统工程的理论和方法在农业上的应用、农业系统科学相关的基础科学与应用科学等方面的学术论文及研究简报。

《农业系统科学与综合研究》已被列入全国中文核心期刊, 并编入《中国学术期刊(光盘版) 》和万方数据———数字化期刊群、重庆维普、中国科学引文数据库、《中国学术期刊文摘》等。

《农业系统科学与综合研究》为季刊, 季中月1日出版, A4开版本128页。国内外公开发行, 国内邮发代号14-151, 每册15元, 全年60元。国外由中国出版对外贸易总公司负责发行(北京782信箱) 。　　《农业系统科学与综合研究》编辑部　　电话:0451-86623742

地址:黑龙江省哈尔滨市哈平路138号　　E -mail :nxkyzy @sohu. com

第22卷　第3期2006年8月农业系统科学与综合研究

SY STE M SCIE NCES AND C OMPREHE NSI VE ST UDIES I N AG RIC U LT URE V ol 122, N o 13Aug 1, 2006

区域城镇化进程测度指标体系及评估模型研究

李　晔, 张　荣, 刘　斌

(河南农业大学信息与管理科学学院, 河南郑州　450002)

摘　要:为了更好地把握河南省城镇化所处的阶段和水平, 在对河南省城镇化建设现状进行分析的基础上, 建立区域城镇化评估指标体系, 给出了基于同异反的灰色聚类评估模型, 对河南省及相关典型省市的城镇化进程进行测度比较, 得出一些有益结论。表2, 参17。

关键词:城镇化; 测度; 指标体系; 灰色聚类模型; 集对分析

中图分类号:S11+4　　　　文献标识码:A 　　　　文章编号:1001-0068(2006) 03-0161-04

The measure research of evaluation index system and

model on regional tow nship process

LI Y e ,ZH ANG R ong , LI U Bin

(College o f Information and Management Science , He ’nan Agricultural Univer sity , Zhengzhou 450002, China )

Abstract :In order to fully understand the stage and the level of urbanization in He ’nan provience , the system for the regional urbanization is established based on the analysis of the present situation of in ’nan , an integrated cluster m odel combined with the G rey Cluster M odel and the Set pair analysis is res olve difference in evaluation 1Lastly , s ome interested conclusions are presented of several typical provinces and He ’nan province 1

K ey w ords ; ; m odel ; set pair analysis

　　建设和发展小城镇, 是十五届三中全会提出的带

动农村经济社会发展的重大举措。继中央提出“小城镇, 大战略”的发展方针以来, 全国各地小城镇呈现出蓬勃发展的趋势, 建成了一大批规划比较合理、设施比较齐全、辐射带动广大农村经济社会发展作用比较强的小城镇。加快小城镇发展、推进城镇化进程, 推动经济社会持续协调发展成为河南省经济发展的一项艰巨任务。作者充分考虑河南省小城镇发展的现实问题, 建立区域城镇化进程评价指标体系和基于同异反的灰色聚类评估模型, 评估了河南省小城镇发展所处的阶段, 并测算了河南省城镇化水平, 以便为各级政府决策部门提供决策依据。

1　河南省城镇化建设现状及问题分析

近年来, 河南省大力加快城镇化进程已取得了明显的成效。2002年底, 全省城镇人口为2478万人, 城镇化水平为2518%。在过去5年中, 全省新增城镇人口668万人, 城镇化率提高了612个百分点, 也是改革开放以来河南省城镇化速度最快的时期。但同全国及周边省份相比, 河南省的城镇化水平仍明显偏低, 比全国低12个百分点。从河南省

收稿日期:2005-10-09; 修回日期:2006-03-201

国内生产总值中第一、二、三产业增加值占的比重来看, 城镇人口占的比重也偏低。这都说明河南省提高城镇化水平的潜力很大。在全省城镇化加快发展的过程中, 小城镇也得到迅猛发展。全省县城以下的小城镇2130个, 其中建制镇683个; 小城镇

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建成区总规模161318km , 平均规模为0178km ; 人口由105万人增长到692万人, 占城镇总人口的比重上升到3316%。尽管小城镇的迅速发展, 对全省城镇化进程起到了巨大的推动作用, 但全省小城镇在发展中同样存在许多不容忽视的问题。主要表现在:①城镇人口少、环境差。全省建制镇平均人口规模仅11000人左右, 且基础设施极为缺乏, 有的小城镇供排水设施都没有, 更无法论及环境的绿化与美化; ②产业基础薄弱, 服务意识差。小城镇大都为依乡建镇, 支撑小城镇发展的产业基础薄弱, 小城镇经济发展缺乏内在的推动力, 且为企业服务的第三产业设施落后, 门类不全, 包括政府部门也没能充分发挥为企业服务的功能; ③政府引导少, 管理水平有待提高。尤其是小城镇的发展机制有待进一步理顺, 如农民进镇的“门槛”过高; 土地政策尚不能适应小城镇快速发展的需要; 户籍管

基金项目:国家自然科学基金(70473037) ; 河南省教育厅自然科学基金([1**********]9) 1第一作者简介:李晔(1972-) , 女, 河南南阳人, 讲师, 硕士, 从事灰色系统、区域经济研究1

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农业系统科学与综合研究第22卷

理有待进一步放开; 小城镇的产业发展与大中城市的产业关系需进一步理顺等等。在中央明确提出把小城镇作为带动农村社会经济发展大战略的背景下, 我们应充分考虑河南省小城镇发展所处的阶段, 明确小城镇在全省城镇化整体框架中的位置, 加快小城镇的发展步伐。

　　基于对国家城镇化战略内涵的理解, 借鉴相关

[2-9]

的研究成果, 最初设计的城镇化水平评价指标体系由人口城镇化水平、经济发展城镇化水平、生活水平城镇化水平、地域环境城镇化水平四大类26个二级指标构成, 经过多次筛选, 最终确定由x 1, ……, x 16共16个指标构成评价指标体系。同时, 采用德尔菲法和层次分析法, 确定相关指标的权重, 如表1所示。

2　区域城镇化评估指标体系

表1　河南省城镇化进程测度评价指标体系及灰类

反映内容

变量

x 1x 2

变量释义

非农劳力占劳力比重　%城镇人口比例　%人口自然增长率　‰婴儿死亡率　‰受高中教育人口比例　%人均G DP 　万元

非农产业增加值占G DP 　%　m 2平均每个医生服务人口人均年生活用电量　kW ・h 城市用水普及率　%

百人拥有电话(含移动) 数　部家庭互联网开户比例　%人均绿地面积　m 2

标准值(S )

≥70≥50≤6≤10≥50%≥313≥72≥30≤300≥600≥95≥80≥50≥10

权重

[**************]

较弱类

[10, 40][20, 40][5, 10][10, 20][20, 30]51]

一般类

[40, 70][40, 60][0, 5][5, 10]40]1, 4][80, 90]

较强类

[70, 100][60, 80][-5, 0][0, 5][40, 50][4, 10][90, 100][012, 0135][75, 80][35, 45][100, 200][300, 600][90, 100][80, 100][60, 100][8, 12]

人口城镇化

(30分)

x 3x 4x 5

经济发展城镇化(30分)

x 6x 7x 8x 9

[015, 017][0135, 015][65, 70][20, 25]

[70, 75][25, 35]

生活水平城镇化(23分)

x 11x 12x 13

[300, 400][200, 300][100, 150][150, 300][50, 75][20, 50][10, 20][3, 5]

[75, 90][50, 80][20, 60][5, 8]

地域环境城镇化(17分)

x 14x 15x 16

　　人口城镇化是区域城镇化的核心, 也是经济城镇化的直接结果。人口向工业区聚集、农业人口转化为非农业人口, 涉及人口在产业间分布的合理性。城市人口增长对城市功能的影响等方面, 可在人口结构、人口数量等因素设置指标。经济城镇化的核心内涵是经济结构的非农化, 其中工业化是直接推动因素。第三产业的兴起与兴旺则是城镇化向纵深拓进的表现, 非农化生产所具有的高度聚集特性, 提高了单位空间内经济活动的强度和总量规模, 要在经济实力、产业结构、经济效益、收入水平等方面设置指标。居民的生活环境、生活质量和消费水平能在一定程度上反映生活方式的城镇化水平, 可在生活环境、生活质量、水电气供应等方面设置指标。城市是现代工业文明的产物之一。工业化过程必然伴随着“三废”的产生, 随着城镇化水平提高, 人们也越来越重视环境保护和治理, 环境

状态好坏也从一个方面反映了城镇化水平的高低, 可在地域景观、环境质量、环境建设等方面设置指标。

3　基于同异反的灰色聚类评估模型

鉴于评估决策中存在有不确定特性, 提出了一种新的评估方法———基于同异反的灰色聚类评估模型(G C M BSP :G rey Cluster M odel Based on Set Pair ) 。该方法有机融合了集对分析和灰色定权聚类方[11]

法两种不确定决策方法, 有效地避免了评估结果过于模糊和差异性不显著的缺陷; 既可以让决策参考者了解评估对象所处的水平, 又可使决策参考者了解评估对象实际水平距离理论水平的差距, 以便制定相应的改进对策。

G C M BSP 模型的决策步骤如下:

k

) 第1步:给出j 指标k 子类白化权函数f j (・

[10]

第3期李　晔等:区域城镇化进程测度指标体系及评估模型研究

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(j =1, 2, ……, m ; k =1, 2, ……s ) 。

(j =1, 2, 第2步:确定各指标的聚类权ηj

4　河南省城镇化进程测算及分析

411　城镇化进程灰类划分

……, m ) 。

第3步:从第1步和第2步得出的白化权函数k

) (j =1, 2, ……, m ; k =1, 2, ……s ) , f j (・

聚类权ηj (j =1, 2, ……, m ) 以及对象i 关于j 指标的观测值x ij (i =1, 2, ……, n ; j =1, 2, ……, m ) , 计算出灰色定权聚类系数σf j i =∑

j =1

k

m

k

依据灰色聚类评估灰类的划分方法及先进省市

的相关指标, 采用专家函询方法确定了城镇化进行测度的3个灰类:较弱类、一般类和较强类, 分别表示区域城镇化的起步阶段、基本阶段和高级阶段。其具体的灰类划分如表1所示。412　河南省城镇化进程测算及横向比较

为了清晰地了解河南省城镇化进程在全国的地位, 特选取几个典型的省市来对河南省的城镇化进程进行横向比较, 以便找出与先进省市的差距。典型的省市有:上海、广东、江苏、山东和甘肃。其

[12-17]

2003年的相关数据如表2所示, 均来源于国家和相关省市的统计年鉴。

广东

[***********][***********][***********][**************]

(x ij ) ・ηs 。j , i =1, 2, ……, n , k =1, 2, ……

第4步:若1≤k ≤s {σ=σi , 则断定对象j }

3

i 属于灰类k 。

k

第5步:对σi 进行归一化, 得出“同异反”

k

max

k 3

的结论评价结果。

变量

x 1x 2x 3x 4x 5x 6x 7x 8x 9x 10x 11x 12x 13x 14x 15x 16

表2　典型省(市) 城镇化指标数值

变量释义

非农劳力占劳力比重　%城镇人口比例　%%人均G DP 　万元

非农产业增加值占G DP 　%农村居民的恩格尔系数平均预期寿命　岁人均住宅建筑面积　m

2

上海

[***********][***********][***********][***********]887135

[***********][***********][***********][***********]95

[***********][***********][***********][***********]1686119

河南

[***********][***********][***********][***********][1**********]

甘肃

[***********][***********][***********][***********]444135

平均每个医生服务人口人均生活用电量　kW ・h 城市用水普及率　%百人拥有电话数

家庭互联网开户比例　%人均绿地面积　m 2

　　依据灰色定权聚类的具体算法, 可以得到6个聚类对象的聚类矩阵为

:

[***********][***********]06

A =

东均属于较强灰类, 均处于城镇化的较高阶段, 但其差异如何在聚类结果中并未体现。为此, 我们借助集对分析中的“同异反”思想, 可以将上述的聚类结果表示如下:

上海:A 1=01660106+01129966i +01209928j 广东:A 2=01397573+01308169i +01294258j 江苏:A 3=01282255+01371517i +01346229j 山东:A 4=01217864+01413886i +0136825j 河南:A 5=01210901+01178976i +01610123j 甘肃:A 6=01206837+0115329i +01639873j 以河南省为例, 上式的经济含义为:河南省城镇化水平属于弱灰类, 即处于城镇化的低级阶段,

[***********]0117

[***********][1**********]9

[***********][**************]

可知, 2003年上海、广东、江苏、山东、河南及甘肃分别处于城镇化的较强灰类、较强灰类、一般灰类、一般灰类、较弱灰类及较弱灰类。很明显, 这种聚类的方法可以使决策者了解决策类别。但同一类别也掩盖了一些必要的信息, 如上海和广

　　　164

农业系统科学与综合研究第22卷

其中约21%处于高级阶段, 18%处于一般水平, 61%处于低级阶段, 但总体应归属于城镇化的低级阶段。借鉴“同异反”理论, 我们亦可得出:河南省的城镇化水平为:21%+015×18%=30%。

从上述表达式可以看出, 尽管上海和广东已经处于城镇化的高级阶段, 但广东与上海仍有不少的差距; 同时, 亦可看出, 尽管上海是6个对象中城镇化水平最高的省市, 但仍然有一部分指标处于一般水平和起步阶段。而江苏和山东相比, 虽均处于城镇化水平的一般阶段, 但江苏的城镇化水平略高于山东, 但这两个省的部分指标已经进入到城镇化的高级阶段; 河南和甘肃相比, 虽均属于城镇化的较低水平, 但部分指标已经进入到城镇化的一般阶段和高级阶段, 但这类指标所占的比重仍然较轻。同时, 上海、广东、江苏、山东和甘肃的城镇化水平分别为:7215%、5510%、4715%、4210%和2715%。

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5　结论

, , ; 进一步地, 为解决一般评估模型导致的评估结果过于模糊和差异性不显著的问题, 融合了集对分析方法和灰色定权聚类方法两种不确定评估方法, 设计了基于同异反的灰色聚类评估模型。用此种方法, 对河南省及相关典型省市的城镇化进程进行了测度比较, 得出了一些有益的结论。同时, 通过对河南省城镇化进程的测度, 我们将结合河南省城镇化发展实际, 提出一系列的政策建议供相关决策部门参考, 以大力发展小城镇, 早日实现河南省的全面小康社会的建设目标。

, , 2:-1

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20001

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[14]　2003年上海统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

[15]　2003年广东统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

[16]　2003年山东统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

[17]　2003年甘肃统计年鉴[M ]1北京:中国统计出版社,

20041

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