城镇化水平预测（共7篇）
城镇化水平预测 篇1
城镇化又称城市化, 最早由西班牙工程师艾·塞埃达 (A.Serda) 在其著作《城镇化基本理论》中提出, 最先是辜胜阻于1991年将这一译法引入我国[1]。谢文蕙等在《城市经济学》中提出城镇化不仅是物质文明进步的体现, 也是精神文明前进的动力。它反映为城镇性状的改变、城镇数量的增加、城镇质量的提高三大方面[2]。2014年3月国家出台的《国家新型城镇化规划 (2014—2020年) 》中提出城镇化是人类社会发展的客观趋势, 是国家现代化的重要标志。中共十八大报告中将城镇化与新型工业化、信息化、农业现代化四化并举, 各地方政府将城镇化发展作为工作重心开展。合理推动城镇化是我国转变经济增长方式、拉动内需、缓解不断上升的不均等现象和解决“三农”问题等的重要途径[3]。因此, 准确预测城镇化水平显得尤为重要。
1南充市城镇化水平预测
国内有许多城镇化水平预测的方法。王建林等运用双非农平方根修正法、线性回归分析、GM (1, 1) 灰色预测方法和趋势外推法对紫金县城镇化水平进行预测分析[4]。李雁华运用PDL模型对甘肃城市水平进行预测[5]。冯维波等运用主成分分析法, 建立回归模型, 对重庆市城市化率进行预测[6]。张明莉等运用Logistic增长模型对我国未来城市化水平进行预测[7]等。目前, 学术界对城镇化水平进行预测还没有一个统一的标准。本文根据南充市的实际情况, 以常住人口为统计口径, 采用趋势外推法、相关分析法和联合国预测法对南充市城镇化水平进行预测, 并综合比较3种预测方法的结果, 以对南充市城镇化水平做一个合理的估计。
1.1趋势外推法
趋势外推法是一种预测事物发展渐进过程的方法, 是以时间为自变量, 根据一系列之前数据来模拟要素分布情况并对之后要素进行预测的方法[8]。根据诺塞姆城市化发展的“S”型曲线, 城镇化率在30%~70%区间为城镇化快速推进时期。2014年南充市城镇化率为42.43%, 正处于城镇化快速推进阶段。1993年南充市正式撤地建市, 因此将1993年作为基准年进行预测更具科学性。通过趋势外推法计算, 结果见图1, 判定系数R2达到0.973 73, 说明拟合效果较好。根据线性表达式y=1.684 2x-3 349.6, 推出2020年南充市城镇化水平将达到52.48%。
为验证趋势外推法的可行性, 分别选取2010年和2014年为对象, 根据公式y=1.684 2x-3 349.6计算, 对比已知的城镇化率和计算的城镇化率。根据二者之间的差值来判定预测方法的准确率。2010年计算值为35.6%, 与实际值35.9%仅相差0.3个百分点。2014年计算值为42.38%, 与实际值42.43%只相差0.05个百分点。说明运用线性函数进行预测, 较符合南充市的实际情况。
1.2相关分析法
城镇化是经济发展的结果与体现, 经济发展水平与城镇化水平的对数关系可以很好地解释城镇化的阶段性特征, 即经济水平的增长对城镇化水平的作用在不同阶段呈现不同的数量关系[9]。本文选用1993—2014年人均GDP与城镇化水平的数据进行相关分析。首先, 对南充市人均GDP进行预测, 由南充市历年人均GDP分布情况可知, 南充市人均GDP散点图呈现指数分布趋势 (图2) 。
注:数据来源为南充市统计年鉴1992—2014年。
根据图2, 人均GDP指数表达式为y=2×10-122e0.144 2x, 运用此表达式进行检验。2010年人均GDP计算值为15 060元, 比实际值13 212元高出了1 848元。2014年计算值为26 811元, 比实际值22 639高出4 172元。各年人均GDP计算值都比实际值高。目前国家经济处于新常态, 经济增长速度不会太快, 因此人均GDP也不会大幅增加。在进行城镇化水平与人均GDP相关分析时, 预测结果总体上应该要比计算结果低才符合南充市实际情况。通过相关分析 (图3) , 可以得出南充市2020年城镇化水平为54.4%, 而合理的预测值应该低于54.4%。
1.3联合国预测法
联合国预测法是用来测定城镇化水平的常用方法, 该方法主要是根据已知2个时间点城镇人口与乡村人口的数据, 求城乡人口增长差, 假设城乡人口增长差在预测期内保持不变, 对城镇化水平进行预测。具体计算公式如下:
式 (1) 中, r为城乡人口增长率差, P1为第1个时间点城镇化水平, P2为第2个时间点城镇化水平, n为2个时间点相差年数。式 (2) 中, Pt表示为预测期城镇化水平, t表示为预测期与第1个时间点相差年数。
为了更准确地检测预测结果是否合理, 将1993年和2003年的城市化水平分别作为P1和P2, 将2004年和2014年的城市化水平作为P1′和P2′, 通过计算, 得出2次的城乡人口增长率差分别为0.082和0.076。对2次联合国预测结果 (表1) 进行分析可知, 用1993年作为P1时, 预测2015年城镇化水平为42.1%, 但南充市城镇化水平在2014年就已经达到了42.43%, 这与实际情况不符合, 因此预测2015—2020年南充市城镇化水平应该比此计算值高。将2004年作为P1时, 2015年南充市城镇化水平为44.3%, 与2014年相差1.87个百分点, 此值较符合南充市在快速推进阶段中城镇化水平年均增长率。因此, 选择2004年为P1, 预测2015—2020年南充市城镇化水平较符合南充市实际情况。
1.4 3种方法预测城镇化水平对比分析
趋势外推法、联合国预测法得出的结果误差相对较小, 且二者计算结果相对较为接近。相关分析法预测的城镇化率因人均GDP预测结果偏高, 导致城镇化水平预测结果偏高。最终, 根据南充市的实际情况, 均衡趋势外推法和联合国预测法的结果, 作为南充市城镇水平的最终预测值 (表2) 。
2结语
通过运用多种预测方法, 到2020年南充市城镇化水平将达到53%, 年均增长将接近1.8个百分点, 城镇化仍处于进程中的加速发展阶段。增长速度比较适宜。南充市城镇化水平的稳步增长, 南充市应该调动多种积极因素, 全方位、多层次地筹集和加大基础设施的投资力度, 要注意防止城镇化进程过快引发的一系列“城市病”与“农村病”。在未来一段时间内, 南充市城镇化水平与国省平均水平仍将存在一定的差距, 南充市在推进城镇化建设方面仍有很大的空间。
参考文献
[1]蔡佳岑.南充地区城镇化进程中的政府职能转变研究[D].重庆:重庆大学, 2012.
[2]谢文惠, 邓卫.城市经济学[M].北京:清华大学出版社, 1996:37.
[3]兰海强, 孟彦菊, 张炯.2030年城镇化率的预测:基于四种方法的比较[J].统计与决策, 2014 (16) :66-70.
[4]王建林, 张俊平, 胡月明, 等.紫金县城镇化水平预测分析[J].生态经济 (学术版) , 2009 (2) :21-23.
[5]李雁华.基于PDL模型的甘肃省城市化水平预测[J].发展, 2011 (10) :131-132.
[6]冯维波, 梁振民, 刘新智.重庆市城市化趋势预测分析[J].重庆师范大学学报 (自然科学版) , 2008 (4) :91-95.
[7]张明莉, 李冉.基于罗吉斯蒂增长模型对我国未来城市化水平的预测[J].河北经贸大学学报, 2014 (6) :23-25.
[8]聂飒.城市化水平预测模型分析[J].统计与咨询, 2007 (2) :22-23.
[9]段玉珊, 王娜.西藏人口城镇化进程及发展趋势预测[J].西藏研究, 2015 (4) :67-74.
城镇化水平预测 篇2
关键词：城镇化；房地产业；发展趋势；分析；预测
2011年以来，不少学界和业界人士认为我国房地产发黄金期已经结束。其实不然，房地产规模、房价和利润的超常规增长可能渐告尾声，并不是房地产业进入了衰退期，其仍然有着很高的利润空间和长远的发展前景。尤其，我国步入新型城镇化后，给房地产业发展带来新的机遇，房地产发展最大“刚需”有望被唤醒。在这种环境下，有必要基于新型城镇化科学分析与预测房地产业未来发展方向和趋势。
新型城镇化是以城乡统筹、城乡一体、产城互动、节约集约、生态宜居、和谐发展为基本特征的城镇化，是大中小城市、小城镇、新型农村社区协调发展、互促共进的城镇化。其核心在于不以牺牲农业和粮食、生态和环境为代价，着眼农民，涵盖农村，实现城乡基础设施一体化和公共服务均等化，促进经济社会发展，实现共同富裕。自2003年提出新型城镇化概念以来，我国就进入了新型城镇化全面建设时期。一方面以人为本，重质量轻速度，促进粗放型扩张想集约型增长转变，另一方面坚持城乡统筹，把推进城镇化和工业化、农业现代化紧密结合，以工促农、以城带乡，实现城乡经济一体化发展，消除旧城镇化“不均衡”诟病。同时提出了“把城市群作为推进城市化的主体形态”政策方针，倡导的是“以大城市为依托，以中小城市为重点，逐步形成辐射作用大的城市群，促进大中小城市和小城镇协调发展。”由此不难看出，新型城镇化旨在促进大中小城市和小城镇协调发展，打破行政区域限制，使各类生产要素自由流动、优化配置。这一发展路线为房地产行业发展带来了新的机遇。
1.新型城镇化建设“以人文本”，将“人”放在了一切建设工作的首位。随着建设工作逐步推进，我国逐渐进入了“人”的城市化阶段，农村剩余劳动力“市民化”，说白了就是农村人口能够在城市长久居住下来。一方面，政府为农村剩余劳动力提供了教育、医疗、救济、养老等公共服务保障，释放了农民在城市购房的需求；另一方面，“人”的城市化保证了农村剩余劳动力在公平交易下的土地权益，为了创造了购房能力。农村剩余劳动力购房需求的释放及其足够的购房能力将转化为最大住房“刚需”，为房地产业发展带来第二次高潮。
2.新型城镇化下，大中心城市合理布局，一定程度上缓解了人口、资源向大城市集中的趋势，有力分流了大城市多年来较高的购房需求。在这样的形势下，大城市房价上涨压力将会得到缓解，解决了长期高房价对大城市集聚和辐射能力的桎梏，优化了大城市产业结构，驱动房地产市场进入高级化发展阶段。与此同时，在大中小城市协调发展下，中小城市产业分区与区域中心城市相得益彰，在大城市辐射和扩散效应作用下，中小城市人口逐年递增，必然衍生出大量购房需求。
3.目前，城市中心与周边实现了现代信息技术、职能技术、建筑艺术等所构建的公共服务设施共享，一定程度上缓解了公共设施服务跟不上城市扩张速度的窘状，使城市中心区域房价上涨压力得到缓解，为房地产建筑建设腾出了更多空间。同时，由于城市周边经济的发展和公共服务设施的完善，降低了政府对土地财政的依赖，由此消弱了地方政府推高地价的内生激励作用，房价上涨压力也会得到一定遏制，这样一来中低收入群体的购房能力将会大大提升。
4.城镇化与工业化、农业现代化的紧密结合，协同发展，将彻底解决旧城镇化与工业发展“两张皮”的问题，有效解决二三线、三四线城市房地产脱离城市工商业而过度发展的问题，遏制房地产泡沫经济现象。
5.新型城镇化倡导节约资源、保护环境，环保、节能的绿色建筑必然成为今后房地产建筑建设的主流方向，过去千篇一律的建筑风格有可能被改变，人们对多样化、智能化和信息化建筑区的需求将会更加高涨，为房地产业带来革命性变化。
在新型城市化背景下，对我国未来十年新增住房需求进行了科学预测：第一，新增住房需求规模可能达120亿平方米；第二，保障住房和商品住房套数结构为1∶4；第三，保障住房预计需求为3000万套，按套均65平方米算，约20亿平方米；第四，商品住房预计需求为8500万套，约为100亿平方米。总而言之，新型城镇化为房地产业带来了新的发展机遇，同时也带来了风险。为此，要对此進行深入分析以抓住机遇并规避风险，这就要求房地产开发商有较高的洞察观察力和战略执行力，准确识别外界环境和政策及其变化对房地产业带来的影响，制定科学、可行的房地产发展战略并有效贯彻执行，有效规避各种风险，为自己创造更多的利润空间。
参考文献：
[1]武康平 胡 谍：房地产市场价格在宏观经济中的加速器作用研究[J].中国管理科学，2011，（1）.
[2]张占录 张远索：中国房地产市场现状与可持续发展研究[J].经济问题探索，2011，（8）.
城镇化水平预测 篇3
1.1 研究背景
城镇化是18世纪产业革命以后的世界性现象,是乡村变成城市的一种复杂过程。人口城镇化是我国现代化过程中面临的一个重要的结构转换,随着社会主义市场经济体系的建立与完善,我国人口城镇化发展的高速时期已经来临。城市人口规模预测和重要性体现在以下方面:1)城市人口规模决定了城市用地规模和各项基础设施建设的规模。2)城市人口规模与经济效益关系很大。3)城市人口规模关系到人类可持续发展问题,只有合理的人口规模,才能使城镇处于最佳效应,使各方面协调发展。
1.2 城镇化作用的正确认识
1)城镇化水平与经济发展水平之间关系密切。
首先经济发展推动了城镇化的进程,同时城镇化过程又会促进经济发展, 城镇化使人口和资本由分散无序状态变为高度集中的有序状态,使生产要素得以合理组织,先进技术、劳动生产率得以大幅度提高,这样城市中创造和积累的财富就远远超过农村。
2)城镇化进程的本身是社会发展的过程。
人类社会发展的历史充分证明,现代化社会与人类有史以来所追求的目的是吻合的,而要达到这一目的,最为有效的综合性手段就是城镇化。
2 蒙城县城镇化发展水平预测
2.1 现状概况
蒙城县2007年末县域总人口1 288 283人,其中男性669 373人,女性618 910人。全年出生人口17 503人,其中男性9 771人,女性7 732人。死亡人口6 353人。人口出生率13.88‰,死亡率5.0‰,人口自然增长率为8.88‰。
2.2 蒙城县城镇化现状特征及存在的主要问题
2.2.1 现状特征
1)蒙城县城镇化水平稳步提高,自2000年以来每年均以1个多百分点加以提高。2)首位中心城镇核心作用不突出,难以成为区域经济发展的核心。3)人口外出现象普遍。
2.2.2 城镇化存在的主要问题和制约因素
1)城镇化水平低,城镇规模小。2)区域经济发展水平低,城镇建设投入严重不足。3)小城镇建设特色不鲜明。4)产业结构层次低。
2.3 城镇化动力机制分析
2.3.1 政策因素
1)计划生育这个基本国策控制了人口的延期增长率,从1990年开始,蒙城县人口自然增长率也稳定下降。近年随着户籍管理制度的变革,乡村人口加快城镇化迁移,城镇化人口规模将随之进一步扩大发展。
2)安徽省关于加快全省城镇发展进程确定的“落实科学发展观,实现城乡统筹发展;以内涵发展为主,外延发展为辅,实现城镇集约发展;以大、中城市特别是城市群作为提升城镇化质量的战略重点,以中心镇作为推动城镇化发展的战略基地,走大中小城市与小城镇协调发展的有安徽特色的城镇化道路”,给城市发展带来新的发展机遇,必然加快城镇化进程,促进城市规模扩大。
2.3.2 区域环境
在经济全球化和长三角经济一体化的背景下,安徽省委、省政府确立的东向发展战略和建设沿淮城镇群战略将为蒙城县经济发展提供良好的机遇和平台。
2.3.3 经济发展和工业化
从经济角度看,经济增长必然带来城镇化水平的提高,而城镇化水平的提高无疑又加速经济增长。工业化是蒙城县城镇化的“发动机”,是城镇化的根本动力。蒙城有一定的工业基础,汽车、农副产品加工、木材加工已经形成了一定的产业优势。
2.3.4 政府角色的转变
发展政策的控制、引导,即对符合城市发展要求的开发、通过制定优惠政策吸引外来资金和社会零散资金,集中财力开展建设。
基础设施引导,即政府加强对城市基础设施的建设投入,改善城市投资环境,吸引外来资金、技术、人才。
公共服务设施建设,即通过建设城市公益设施,改善人居环境塑造城市特色,提升城市品质、提高城市凝聚力和竞争力,完善城市生活条件,提高城市服务水平,增强城市吸引力。
2.4 县域人口和城镇化水平预测
2.4.1 县域总人口预测
方案一:综合增长法。
以国民经济为依据,对人口增长采用自然增长率和机械增长率进行综合分析。其计算公式为:
规划期县域人口=县域现状人口×(1+年自然增长率+机械增长率)规划期限。
则蒙城县县域人口规模:
2015年:113.13×(1+0.4%+1.5%)7=135.06万人。
2030年:135.06×(1+0.3%+1.2%)15=168.86万人。
方案二:时间序列相关回归预测法。
1)根据1998年～2007年的县域总人口资料进行一元线性回归预测,拟合曲线:
Pt=0.159 9t-281.49(其中,Pt为县域总人口数;t为时间)。
预测得到2015年、2030年县域总人口分别为138.76万人,169.42万人。
2)根据1998年～2007年的县域总人口资料进行对数回归预测,拟合曲线:
Pt=318.88ln(t)-2 385.5(其中,Pt为县域总人口数;t为时间)。
预测得到2015年、2030 年县域总人口分别为139.54万人,162.72万人。
3)根据1998年～2007年的县域总人口资料进行指数回归预测,拟合曲线:
Pt=0.006 5e0.004 3t(其中,Pt为县域总人口数;t为时间)。
预测得到2015年、2030年县域总人口分别为142.68万人,174.49万人。
综合以上预测结果,规划期末蒙城县域总人口应该在170万人左右,规划期内,县域总人口的年均增长率为1.27%,近期2015年140万人,中期2020年149万人,远期2030年170万人。
2.4.2 城镇化水平的预测
方案一:城镇化率平均增长法。
我国城镇化水平1998年～2007年年均增长1.6个百分点,安徽省2004年～2020年城镇化水平年均增长1.4个百分点。近年来蒙城县经济发展情况和趋势都较好,在加快城镇化发展的政策导向下,城镇化增长速度将维持一个较高的速度。因此,近期蒙城城镇化发展递增速度按TA=1.6个百分点预测,蒙城2007年城镇化水平约为23.2%,则2015年城镇化水平为34.4%。远期按1.5个百分点预测,则2020年、2030年城镇化水平分别为41.9%,64.5%。
方案二:城镇人口平均增长率法。
蒙城县人口统计资料显示,1998年～2007年10年来城镇人口年平均增长率约为6%。随着蒙城县经济的发展,乡村劳动人口向城镇集中,城镇人口数量的增长将持续很长的一段时期。2008年～2015年按年平均增长率10%预测,2015年～2030年按5%预测:2007年城镇人口数为26.2万人。这样得到:城镇人口2015年为56.16万人,2030年为116.75万人。因此:城镇化水平2015年为40.1%,2030年为68.7%。
方案三:联合国法。
联合国法是根据已知的两个时间点城镇人口和乡村人口,求得城乡人口增长率差在预测期保持不变,外推求得预测期末的城县化水平,其关键在于确定规划期的城乡人口增长率差(URGD)。
城乡人口增长率差的计算公式如下:
其中,URGD为城乡人口增长率差;PU2为二期城县化水平;PU1为一期城县化水平;n为二期距离一期的年数。
采用上式计算蒙城县1998年～2007年间的URGD的平均值约为5.8%,预测2008年～2015年内城乡人口增长率差为6%左右,中远期至2030年为6.5%左右。根据下式预测各期城镇化水平PU1,如表1所示。
PUt/(1-PUt)=[PU1/(1-PU1)]×e(URGD×t)。
其中,t为距离一期的年数。
根据以上分析,预测蒙城县域近期2015年城镇化水平为37.0%,中期为45.0%,远期为65.0%,规划期内,城镇化水平年均提高1.5个百分点。
摘要：阐述了城市人口规模预测的重要性,概括了对城镇化作用的正确认识,以蒙城县为研究对象,对其县域人口和城镇化水平进行了详细预测,通过分析得出了该县的近期城镇化水平预测结果。
关键词：城镇化,动力机制,城镇化水平预测
参考文献
[1]王格芳,王成新.科学发展观视角下的城镇化研究[M].济南:山东大学出版社,2007.
[2]辜胜阻.城镇化与经济发展热点问题探索[M].北京:科学出版社,2008.
[3]马春辉.中国城市化问题论纲[M].北京:社会科学文献出版社,2009.
城镇化水平预测 篇4
城镇化水平，又称城镇化度、城镇化率等，通常是指市或城镇驻地聚集区人口占全部人口的百分比（其中，人口数据均用常住人口而非户籍人口），用于反映人口向城市聚集的过程和聚集程度，是衡量一个国家或地区经济发展的重要指标之一。为全面认识我国的城镇化水平，本文对我国31个省（自治区、直辖市）以及中高等收入国家、中等收入国家、金砖国家、G7 （世界七大工业国）的城镇化率及相关数据，从多个角度进行比较分析。
一、我国城镇化水平及分区域统计
按照国家统计局的标准划分我国包含东部（含北京、天津、河北、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东和海南）、中部（含河南、江西、山西、湖南、湖北和安徽）、东北（含黑龙江、吉林和辽宁）和西部（陕西、宁夏、青海、甘肃、新疆、四川、重庆、贵州、云南、西藏、广西和内蒙古）四大经济区域。
（一）全国及四大经济区域城镇化率总体统计
全国及各区域2005-2012年城镇化率及其增长率结果如表1所示。
为更直观体现全国及四大经济区域城镇化率的变化，将表1的结果体现为图1和图2。
由表1和图1可知，2005-2012年，（1）我国的城镇化率在逐年提高。其中，全国城镇化率从42.99%增长到52.57%，东部区域从59.31%增长到66.11%，中部区域从37.58%增长到47.98%，东北区域从54.77%增长到58.75%，西部区域从35.18%增长到44.26%。（2）东中西部地区的城镇化发展水平不均衡。从城镇化率的平均值看，东部区域最高（62.52%），以下依次是东北区域（56.47%）、中部区域（42.53%）和西部区域（39.42%）。而且，东部和东北区域的城镇化率高于全国平均水平（47.78%），而中部和西部区域城镇化率则低于全国平均水平。
由表1和图2可知，从2006年到2012年，（1）我国的城镇化率保持正向增长。其中，全国的城镇化率增长率从3.14%变化为2.54%，东部区域从1.42%到1.42%，中部区域从3.69%变化为3.66%，东北区域从0.69%增长到1.32%，西部区域从2.75%增长到3.38%。（2）东中西部地区的城镇化平均发展速度快慢不一。从城镇化率增长率的平均值看，由高到低依次是中部区域（3.55%）、西部区域（3.34%）、东部区域（1.56%）和东北区域（1.01%）。其中，中部和西部区域的城镇化率增长率高于全国平均值（3.14%）。
（二）我国四大经济区域内部城镇化率差异程度的统计分析
离散系数，也称变异系数，是一组数据的标准差与其相应的平均数之比，常用于比较不同样本数据的差异程度。把每年各经济区域内部各省（自治区、直辖市）的城镇化率当作一组数据，根据该组数据的标准差与该组数据的平均数之比，计算四大经济区域2005-2012年城镇化率的离散系数，结果如表2和图3所示。
从表2和图3可知，2005-2012年，（1）东部和西部区域城镇化率的内部差异总体上逐年缩小，而东北和中部区域则呈现两段式变化。其中，东部的离散系数分别从0.30下降到0.23；西部的离散系数保持0.22不变；以2009年为分界年，东北的离散系数经历先保持不变后上升的过程，中部的离散系数大致经历了先下降后上升的过程。（2）区域内部的城镇化率平均差异程度不一。从离散系数的平均值看，东部区域的差异程度最大（0.26），其后依次是西部区域（0.22）、中部区域（0.09）和东北区域（0.07）。
二、城镇化水平的国际比较
按照世界银行2011年的标准，中国分别可归属于“中高等收入国家”和 “中等收入国家”；同时，中国又是代表新兴市场力量的“金砖国家”（含中国、俄罗斯、巴西、印度和南非等五国）之一。因此，将中国与“中高等收入国家”、“中等收入国家”、金砖国家及世界传统的七大工业国即G7国家（含美国、日本、德国、法国、英国、意大利和加拿大等七国）的城镇化率进行比较，有助于全面认识我国的城镇化发展水平。我国与上述各类国家的城镇化率及其增长率统计结果见表3、图4和图5。
从表3和图4可知，2005-2012年，（1）中国和其他4类国家的城镇化率均逐年提高。其中，中国的城镇化率从42.99%增长到52.57%，中高等收入国家从53.92%增长到60.86%，中等收入国家从44.77%增长到49.34%，金砖国家从57.52%增长到61.10%， G7国家从77.74%增长到79.74%。（2）与其他4类国家相比，中国的平均城镇化率处于中下水平。从城镇化率平均值看，G7国家最高（78.77%），其后依次是金砖国家（59.31%）、中高等收入国家（57.41%）、中国（47.78%）和中等收入国家（47.06%）。
从表3和图5可知，在2006-2012年，（1）中国与其他4类国家的城镇化率均呈正向增长态势，其中中国的城镇化率增长率起伏变化较大（最高值为2007年的3.5%，最小值为2008年的2.4%），而其他4类国家的增长率则基本保持平稳。（2）中国的城镇化水平提高速度最快。从城镇化率增长率的平均值看，中国的城镇化率增长率（2.92%）远高于中高等收入国家（1.80%）、中等收入国家（1.40%）、金砖国家（0.87%）和G7国家（0.36%）。
城镇化水平预测 篇5
关键词：土地利用规划,城镇化水平,预测
未来人口状况是土地利用总体规划中调整土地利用结构、确定各类用地控制性指标的重要依据, 土地利用总体规划中城镇化水平是一个十分重要的指标, 用地指标分解中六大约束性指标之一的人均城镇工矿用地标准的确定就必须基于城镇化水平的科学预测, 研究城镇化水平具有十分重要的意义。
1 总人口预测
城镇化水平预测的基础是总人口的预测, 因此首先必须预测总人口。从习水县统计局、公安局提供的1996年~2005年的人口资料见表1。
人口预测的方法很多, 在此选择政府指标控制法、综合增长法以及一元线性回归方程法三种预测方法。其中, 政府指标控制法是根据政府部门在一定的认识和经验的基础上确定的人口增长率来计算的。一元线性回归方程法主要根据历年的总人口与时间的相关关系, 做出趋势性外推, 是一种总体的、外在的粗略预测。综合增长法是通过预测自然增长率、考虑流动人口所做的趋势外推, 简单实用, 可控性强。综合应用上述方法预测, 可以较为准确的预测未来人口发展趋势。
1.1 政府指标控制法
政府控制人口增长率为2010年6.1‰, 2020年5.1‰, 利用基本公式P=P0 (1+k) n (P为规划目标年总人口, P0表示规划基期年总人口, k表示人口增长率, n表示规划年限) , 计算预测全县总人口2010 69.37万人, 2020年72.99万人。
1.2 综合增长法
综合增长法预测人口的计算公式为:Pn=P0 (1+r) n+△P, 式中:Pn为规划目标年总人口;P0为规划基期年总人口;r为人口自然增长率;n为规划年限;△P为流动人口。由表1数据, 求得平均增长率为11.52‰, 根据历年人口情况以及未来发展趋势, 预测全县总人口2010年71.26万人, 2020年77.73万人。
1.3 线性回归法
以1996年~2005年的全县总人口数据为基础数据, 建立总人口与年份之间的一元线性回归方程, 预测规划期间的总人口。建立的一元回归模型为:Y=621492.5+5407.642*T, 式中:y——规划目标年的总人口, T——年份。人口回归表如下:
对模型进行F检验:F的观察值为:372.2712, 远大于F临界值, 因此该回归方程可用来对习水县的总人口进行预测。R-squared=0978962, Adjusted R-squared=Adjusted R-squared, 表明年份与总人口变化呈高度相关。全县总人口预测结果为2010年70.26万人, 2020年75.67万人。
资料来源:习水县统计年鉴 (1996-2005)
1.4 总人口预测结果
将上述各种预测结果进行比较, 可以看出近期人口规模几种方法预测结果基本接近;远期中综合增长法和线性回归方程法预测结果高于政府指标控制法。
从预测结果看, 综合增长法和线性回归方程法所得出的结果比较相近。前面提及, 线性回归方程法是基于历年人口数字进行外推的, 但人口增长, 特别是机械人口增长, 显然与经济走势密切相关;政府指标控制法充分体现国家强有力的计划生育政策, 所以预测总人口偏低一些;综合增长法在确定流动人口时充分考虑了经济增长因素。由于三种预测方法各有优点和不足, 因此采用它们的等权算术平均数作为规划目标年人口总数比较合理和科学, 即习水县总人口2010年70.30万人, 2020年75.46万人。
2 城镇化水平预测
由于土地利用本身的特点及规律和中国城镇化阶段的特点, 本专题中城镇化率采用大口径, 即采用比户籍人口的城镇人口更大的口径, 采用经济因素相关分析法并结合“习水县‘十一五’国民经济发展总体规划”进行预测。
城镇化水平预测国际上较通用的是经济学家钱纳里·赛尔奎因的城市化率与人均GDP模型, 国内学者根据我国大多数地区城镇化水平的实际情况, 对城城镇化水平的数据进行修正, 常用如下两个修正模型进行预测:
张颖、赵明分析模型:Y=a+b*ln (X) (X-人均GDP (美元) , Y-城市化率) 。
周一星分析模型:Y=a*ln (X) -b (X-人均GDP (美元) , Y-城市化率) 。
城镇化水平预测 篇6
甘肃省高台县新一轮土地利用总体规划 (2010~2020) 结合全县的社会经济发展计划, 深入开展土地利用现状、农用地保护、建设用地布局、统筹区域土地利用研究、规划管理保障措施等方面的工作。土地利用总体规划中城镇化水平是一个十分重要的指标, 用地指标分解中六大约束性指标之一的人均城镇工矿用地标准的确定就必须基于城镇化水平的科学预测, 研究城镇化水平具有十分重要的意义[3]。
一、研究区概况
高台县位于甘肃省河西走廊中部、黑河中游下段。位于北纬39°03′~39°59′、东经98°57′~100°06′。东西长99.00公里, 南北宽103.72公里, 区域面积434661.60公顷。高台县辖六乡三镇 (罗城乡、黑泉乡、合黎乡、巷道乡、骆驼城乡、新坝乡、城关镇、宣化镇、南华镇) , 136个行政村。2009年全县总人口15.87万人, 其中非农业人口2.66万人, 占总人口数的16.76%;农业人口13.21万, 占总人口数的83.24%。从图1可以看出, 高台县城镇化水平从2000年~2009年呈明显的逐年增长, 城镇化水平从11.73%增长到16.76%。按照城镇化发展的“S”型曲线规律, 2000年~2009年高台县的城镇化正处于发展时期。但通过具体分析不难发现, 2001年~2003年高台县城镇化进程呈现出跳跃式发展的特征, 和2001年相比, 2002年跃升了1.51个百分点, 2003年又在此基础上跃升了0.8个百分点。这是由于自2002年以来高台县乡改镇工作得到了大力推进, 政府的强力推进使得城镇化发展的政策环境发生了显著改变, 亦使得城镇化进程呈现出跳跃式发展的特征。
注:上图以非农业人口占总人口比重作为城镇化测度指标。资料来源:《高台县统计年鉴》 (2000年~2009年) 。
二、高台县城镇化存在的主要问题和制约因素
㈠水资源缺乏限制城镇化发展
高台县处于半干旱地区, 降雨稀少, 蒸发量大, 除山水自流灌区主要利用黑河过境水量。按照水利部批准的《黑河水量分配方案》, 在保证正义峡下泄量的前提下, 高台县可利用的水资源量人均1250立方米, 平均水量7665立方米/公顷, 分别占全国平均水平的75%和29%, 依据国际标准衡量, 属中度缺水地区, 按现有人口增长速度推算, 到2015年, 人均可利用水资源量将下降到1000立方米以下, 属严重缺水地区。随着人口的增加, 城镇规模的扩大和工农业生产的发展, 水资源不足的矛盾将越来越尖锐, 可利用的水资源量的多少将成为高台县城镇确定发展规模大小的决定性因素之一。
㈡城镇化水平低, 城镇规模小, 基础设施落后
基础设施落后是高台县城镇发展中普遍存在的问题。从城镇质量上看, 许多小城镇以路当街, 以路为市, 交通、通讯、电力等基础设施落后, 极大地制约着小城镇的规模扩张和人口、产业集聚。一些城镇邮电通讯、科教文卫等设施简陋, 建筑形态单调、环境卫生、镇容镇貌较差, 出现“镇镇像农村”的聚落形态, 由于农村建制镇的生活氛围与农民居民点无太大差别, 城镇的生活环境对其周围农村居民普遍缺乏吸引力[3]。
㈢产业结构不合理
2009年高台县全县生产总值三次产业比重为39.71∶36.43∶23.86, 属于“一二三”型产业结构, 与张掖22.90∶37.80∶34.30的三次产业结构、甘肃省14.71∶44.61∶40.60的三次产业结构和全国10.58∶46.80∶42.62的三次产业结构相比十分不合理。与发达地区较为合理的“三二一”型产业发展结构对比, 高台县第一产业占主导地位, 绝大多数城镇仍然是以农业为主, 提供一般生活服务的人口聚集形式[4]。同时从高台县三次产业就业人员比重结构对比来看, 第一产业就业人口比重明显高于全国平均水平, 第二产业就业人口比重低于全国平均水平, 进一步说明了高台县三次产业结构不合理, 不仅影响了经济的发展, 同时也影响了城镇化的进程。
三、高台县城镇化水平预测
考虑到数据的可取性和统计口径的一致性, 采用《高台县统计年鉴 (2000年~2009年) 》为本研究的基础数据, 以非农业人口占总人口比重作为城镇化测度指标, 采用定量计算的方法, 运用考虑经济因素的回归分析法、劳动结构转化法和灰色预测法预测高台县规划目标年2015年和2020年全县城镇化水平。
㈠考虑经济因素的回归分析法
区域经济发展的水平影响到区域城镇化的发展状况, 而国内生产总值 (GDP) 反映了区域生产活动的最终成果, 代表着区域经济发展水平。因此, 可根据GDP与城镇化的关系来预测城镇化的水平[5]。如汤茂林等在对1985年~1997年间江苏省城镇非农业人口比重与人均GDP间相关关系进行回归分析的基础上, 得出江苏省2020年的城市化水平可能会达到51.6%[6];吕宾等亦根据城市化率与经济发展水平间的相关关系预测2005年新疆的城市化水平将达到35.9%[7]。研究表明, 在城市化发展水平处于较低发展阶段时, 其与当期经济发展水平间往往存在线性关系。故采用考虑经济发展水平 (人均GDP) 的回归预测模型。应用spss16.0对高台县城镇化水平与人均GDP的时序数据的回归分析表明, 二者之间亦存在下述线性关系:
式中, Ut代表高台县第t年的城市化水平, 用城镇人口比重这一指标表征;PGDPt代表第t年的经济发展水平, 用人均GDP这一指标表征, 括号内为t值。对回归方程进行相关系数检验, 当显著性水平取α=0.05, 剩余自由度为df=8时, 相关系数的临界值为R0.05, 8=0.632, 显然R=0.947>0.632=R0.05, 8检验通过;对回归方程进行F检验, 检验通过。
根据以上回归方程的相关系数检验和F检验说明, 由城市化水平与人均GDP数据之间建立的城市化水平回归预测模型符合预测要求。在此采用经济预测中规划目标年份GDP的预测结果, 以及人口预测中总人口的预测结果, 得出规划目标年份人均GDP, 并通过上式求得高台县规划目标年份城镇化水平。预测结果表明, 2015年高台县的城镇化水平为21.14%, 2020年高台县的城镇化水平为23.81%。
㈡劳动结构转化法
城市化的主要标志是城市人口规模的逐渐增大, 其本质是农村人口向城市人口转变的过程[8]。2009年高台县农业人口129423人, 占全县总人口的81.56%。因此可以看出, 高台县城镇化水平提高的主要源泉是农村人口向城镇人口的转化。故采用 (黄福祥, 2000) [9]的劳动结构转化法预测模型, 从农村剩余劳动力向城镇转移的角度出发, 加上城镇人口的自然增长, 用劳动结构转化法推算高台县的城镇化水平。模型如下:
式中Pu为预测期基年非农业人口数, r为预测期非农业人口自然增长率, t为预测年限, C为非农业人口驻城比, 为预测期内年均净迁入并在城镇入户的非农业人口数, L为农村剩余劳动力, k为农业劳动力负担系数, a为农村剩余劳动力转化率, 即农村剩余劳动力转为城镇户口、从事第二、三产业的转化率, 它不包含未转为城镇户口但从事第二、三产业的那部分转化率。预测结果表明, 2015年高台县的城镇化水平为35.39%, 2020年高台县的城镇化水平为42.38%。
㈢灰色预测法
由于灰色系统预测理论对于短少的原始数据预测要求不严格, 并且预测的值较为准确、可靠, 在此采用2000年~2009年的城镇化率数据作为样本原始数据, 利用灰色模型计算可以得到:从而, 模型的时间响应方程为:
由上式可得, 2015年高台县的城镇化水平为24.73%, 2020年高台县的城镇化水平为32.77%。
㈣高台县城镇化水平的确定
处半干旱区的高台县, 不论是经济发展还是人类的生存发展, 都离不开水资源, 水资源在一定程度上制约着经济的发展, 故而在地区资源和环境容量的方面主要考虑的是水资源。在此, 我们假定水的总量保持不变, 不考虑再生水的利用, 其他方面包括供水结构、用水结构和用水效益等均保持现状不变[10]。这样在既不突破水资源承载力的条件下, 又考虑到经济发展所需劳动力, 结合以上3种模型的城镇化水平预测值, 确定出在2010年~2020年高台县土地利用总体规中, 2015年的城镇化率为27.05%, 2020年的城镇化率为32.94%。
四、高台县城镇化的对策措施
㈠加强高台县城镇化基础设施建设, 促进城镇建设投资多元化
一个地区城镇化水平的高低, 不仅体现在该地区城镇数量的多少, 城镇区域面积的大小和城镇人口比重的高低, 更突出体现在该地区基础设施水平、现代化水平的高低, 以及集聚辐射功能的强弱。城镇基础设施是一个地区城镇生产和居民生活的先决条件, 是该地区城镇化发展的基础[4]。
目前, 高台县城镇基础设施落后, 建设步伐缓慢的主要原因是因投资渠道单一而造成的建设资金匮乏。因此, 必须对城镇建设投资体制进行改革, 建立一个由政府、企业和个人共同投资的多元化投资体制, 把城镇基础设施建设引向市场, 鼓励企业、个人投资或参与投资建设城镇公用设施, 允许其以一定的方式获益并收回投资。同时, 要对政府在城镇建设投资中应该发挥的作用进行正确定位, 明确投资方向, 确保将财力集中于一些纯公益性的、民间资金不好介入的建设项目上, 以加快城镇建设步伐, 促进城镇化发展[5]。
㈡实现城镇化发展与自然环境保护相协调
城镇化建设是一个长期而持久的工程, 而高强度的工业化和大规模的城镇化会进一步恶化高台县原本脆弱的自然生态环境, 因此, 如何在大力推进高台县城镇化发展的同时, 统筹做好生态环境保护, 在高台县城镇化进程中实现可持续发展显得尤为重要。首先, 对高台县城镇建设的规模用地、空间布局和开发强度应做出科学的规划和安排, 注意保护城镇周边的山林水体等环境要素。其次, 完善地方环境政策, 建立合理的环境监督管理体制[4]。
㈢改善产业结构, 加快第三产业发展, 有效增加城镇的就业容量
在产业结构调整过程中, 应该在提高就业弹性方面做文章, 城镇化与农村所能提供的剩余农产品相适应, 人口增长与经济发展创造的就业岗位相协调。大力发展就业型经济, 不断拓展就业空间, 增加就业容量[11]。第三产业是城镇化水平和人口集聚程度的重要标志, 更是今后城市增加就业岗位、促进人口集聚的主要手段。我国第三产业增加值每增加一个百分点平均增加就业岗位就达85万个, 目前, 第三产业是我国吸纳劳动者就业的主体行业, 占总需求的73%[1]。高台县第三产业应以贸易和旅游业为主, 完善城镇整体服务功能, 增强城镇发展的活力, 有效增加城镇的就业容量。
参考文献
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城镇化水平预测 篇7
一、不同区域间城镇化水平差异的原因分析
（一）国家政策因素
我国是一个经济落后的国家，工业基础薄弱，城镇化水平低。新中国成立以来，为促进经济发展、改变落后的城市面貌，国家根据我国区域发展的不同特点和国民经济发展规划，在不同时期出台了一系列支持城镇化发展的重大战略举措，对不同区域间的城镇化进程产生了重要影响。总的来说，我国区域政策变化相对较大的有以下几次：第一次变化发生在改革开放以前，针对解放前我国工业底子薄、工业集中于东南沿海一带，而广大的内陆地区工业基础薄弱的特点，同时为满足国防安全建设的需要，国家长期以来把经济建设和城镇发展的重点放在内地和“三线”地区。通过国家的直接投资以及重点项目建设，中西部地区出现了一大批工业城市，缩短了城镇化区域之间的差异。第二次变化始于改革开放，出于沿海地区优越的地理位置以及承接发达国家产业转移的需要，自上世纪80年代起，国家政策注重向“沿海倾斜”，为此设立了“经济特区”（1979年），提出“沿海港口城市开放”策略（1984年），逐步扩大开放的范围和幅度，并于1990年设立上海浦东开发新区，为长三角地区的经济腾飞提供了战略支持。但是，东部及沿海地区的快速发展使得区域间的差异进一步扩大，于是政策自上世纪90年代开始了第三次转变，由“沿海倾斜”转变为区域间的协调发展，特别是上世纪末以来，西部大开发战略、振兴东北老工业基地以及中部崛起战略的实施，有效提升了内陆地区的经济发展水平，加快了当地城镇化发展的进程。现阶段，政策强调城市群发展的积极意义，注重不同区域城市群的协调发展，因为城市群的发展可以在不降低大城市规模经济和聚集经济的同时，能够防止单个城市过度扩张所带来的“城市病”，而且相对集中的城镇化布局，还可以有效避免城镇过于分散所带来的土地浪费现象，有利于土地的集约利用和生态保护。
（二）经济因素的影响
如果说政府因素是推动城镇化发展的外在因素，那么经济因素则被称为城镇化发展的内在动力。因为城镇化就是一种社会经济现象，在这一过程中，农村分散的人口、劳动力和非农经济活动不断进行空间上的聚集而转化为城镇的经济要素。
1.经济发展与城镇化发展相互促进。经济发展推动了城镇化的步伐，城镇化过程反过来又能加速经济的发展。伴随着经济的增长，居民的收入水平得到相应的提高，随之居民的需求层次、消费结构也会发生相应的变化，具体表现为一般消费品的消费占比下降，而需求收入弹性高的商品消费占比上升，这一变化的结果必然带动各种要素向二、三产业转移，从而出现产业结构的演进。表现出同样规律的还有三次产业中就业人口的变化，即在经济发展过程中，从事第一产业的劳动力在总就业人口中的比重不断降低，而从事非农产业的二、三产业的人数比例不断上升。与此同时，产业结构的演进又要求生产要素的流动和集中，这一过程在空间上的表现形式就是城镇化的逐渐形成。另一方面，大、中、小城市的不断发展，又促进了城市经济的繁荣，提升了城镇居民的购买力和消费水平，同时对周边农村地区发挥辐射和带动作用，进而促进了农业现代化的发展，增加农民的收入。
2.工业化是城镇化的主要动力。世界城镇化的过往经验表明，城镇化是随着生产力的发展以及工业化的出现而逐步发展的。首先，工业化水平的不断提高推进城镇化发展。以发达国家为例，工业化、城镇化早期阶段，英国、法国等国工业化与城镇化的关联度均超过了95%，只有高度发达的工业化国家才能真正进入成熟的现代城镇化社会。就工业化水平较低的国家而言，推进工业化进程就是推进城镇化进程的重要举措。其次，工业化以增加收入的方式提升了城镇化水平。工业化进程的加快大幅提高了劳动生产率，劳动生产率的提高带来生产规模的扩张，从而为社会提供大量质优价廉的工业产品，同时也提高了城镇居民的收入水平，从而不断满足城镇化进程中大量非农业人口的生活需求。再次，在规模经济效应和聚集效应的作用下，企业和厂商也获得了扩大生产规模和改善生产条件的便利场所，为自身在商品销售过程中获得利润提供了保障，使得政府可以运用企业利润缴纳的财政税收资金完善和改进城镇的基础设施，从而为城镇提供更好的生产性服务和生活居住环境。
3.资金投入是城镇化的保障。在城镇化进程中，资金的持续流入有利于新城镇的形成、老城镇的不断发展，资金的充裕度在某种程度上决定了城镇化进程的快慢。自工业革命以来，资金作为工业支撑城镇发展的源泉，对城镇规模的扩张作用明显，充足的资金投入能够有效保证城镇基础设施和公共设施的完善，有效改善当地居民的生活条件，同时能够扩大城镇的边界，吸纳更多的农村人口到城镇工作。从城镇发展的历史来看，由资金拉动而形成的现代都市比比皆是，例如我国解放前的上海、天津以及现代不同区域城市群的崛起就是例证。城镇化建设的资金来源多种多样，既有国家财政资金的支持，又有社会资金的投入，前者的投入多在公共服务设施领域，后者多在房地产领域。此外，随着世界经济联系的日益紧密，跨境投资亦成为全球化条件下城镇发展过程中又一条资金来源渠道。对发展中国家而言，外资正在逐步成为其经济建设和城市发展的重要资金来源，城镇化日益国际化。外资对城镇化的直接推动作用表现为当地制造业的快速发展以及由此所创造的大量就业机会，从而促进当地的经济结构由农业经济为主转为工业经济为主；间接推动方面则表现为本地企业通过外资大规模的技术转移、先进管理经验的引入而大大提升企业的运营效率，进而创造大量的利润并有效促进本地经济的持续繁荣，本地经济的持续繁荣又能带动大量的金融、娱乐等服务型行业的发展，从而进一步带动就业的增加，促进经济繁荣的持续循环。
二、经济影响因素的区域差异及对策
通过对影响我国城镇化水平差异的内、外因素的具体分析，我们了解到政策因素、经济因素对城镇化水平提升的积极影响，特别是经济因素对不同区域间城镇化水平差异的显著影响。正是不同区域之间人均GDP，工业生产总值，二、三产业比重，全社会固定投资额以及外商直接投资额这些经济因素在不同时点变化的异同，形成了区域间城镇化水平的差异。具体而言，由于自然条件和历史的原因，区域间经济发展水平差异巨大，而经济发展的不平衡又造就地区之间人均GDP、工业总产值的差异，随着时间的变化，经济条件较好的地区能够积累和吸引更多的资金进行城镇化建设，通过承接技术转移来不断提升工业化水平，从而促进经济的持续的增长和长期繁荣，为更多企业的发展创造有利的条件，而企业规模的不断扩大、盈利的提升又能吸纳更多的非农人口就业，非农人口的减少又进一步提升城镇化水平。最终，这些因素的叠加造成了现今不同区域间城镇化的差异。因此，除了在政策层面继续出台一系列有利于区域平衡发展的举措之外，还应提升城镇化水平落后地区的经济发展水平，防止城乡之间、城市内部之间二元差距的不断扩大，从而实现区域间城镇化的协调发展。
为了促进我国城镇化的协调发展，消除土地城镇化快于人口城镇化的不合理现象，除了在政策层面继续给予中、西部关照之外，更要注重影响城镇化的经济因素，不断提升落后地区的经济发展水平以及工业化水平，尤其是优化三次产业结构的布局，发挥优势产业和特色产业的支撑作用；适度有序吸引资金不断推进城镇化建设和旧城改造，大力提升与之相配套的基础设施建设，不断提升城镇居民在二、三产业的就业比重，扩大新转移到城镇人口的就业比例。同时，还要注重不同区域之间大中小城市的协调发展，进一步提升城镇对周边农村的带动能力；注重产业发展与城镇化的协同演进；注重城市群的培育和建设，不断提升城镇的综合承载能力和可持续发展能力；不断提高土地集约化利用水平，避免资源浪费和生态破坏。此外，通过解决弱势群体在城镇所面临的医疗、社保、福利、住房以及子女教育等诸方面的困难，切实提升城镇化的质量和内涵。这样一来，不但众多低收入群体的消费水平能够得到提升，而且能够有效扩大内需，从而实现城镇化与经济发展的良性互动。