城市化发展水平的影响因素分析

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　　【摘要】我国多年来一直推进城市化进程，努力缩小城乡发展的差距。文章选取1978—2018年北京市城市人口占总人口的比重、产业结构、人均GDP等数据进行分析，结果表明：第二产业产值比重与就业人口比重对城市化具有显著影响。
　　【关键词】城市化水平;北京市;回归分析
　　一、文献综述
　　刘孝成和魏曼选取人均GDP、非农产业的产出构成和就业情况的角度进行了实证分析;张怀志等人构建了以人均GDP、城乡收入差距、工业化率等八个解释变量与城市化率构建了计量模型，考察了影响云南城市化的因素;杨晓娇和王效科运用主成分分析法得出了资源因子和地理因子对城市化速度具有重大影响的结论;冯文文等人搭建线性方程组分析了水资源与城市化的耦合关系。
　　二、实证分析
　　（一）指标选取
　　选取1978—2018年北京市城市人口占总人口的比重Yt，第一、第二、第三产业占GDP比重X1t、X2t、X3t，人均GDP X4t、三大产业就业人口比重X5t、X6t、X7t，全社会固定资产投资X8t。由于数据缺失，固定资产投资选取1978—2017的数据。
　　（二）模型构建
　　1.模型1
　　利用EViews8软件进行最小二乘回归分析，得到：
　　从回归结果来看，R2=0.306633，说明模型拟合较差。
　　t检验：给定α=0.05，仅有X2通过了检验。
　　现采用逐步回归分析的方法，修正后的回归结果为：
　　此时R2=0.228419，F=5.624768，DW=1.980637.由于第三产业就业人口所占比重和第二产业占GDP比重只能解释23%左右的城市化水平，可以认为修正后的模型拟合程度依然较差。
　　white检验：在α=0.05，nR2=20.03535，P值小，故修正后的模型存在异方差。
　　进行偏相关系数检验，发现样本点都落在了区间内，证明模型不存在高阶自相关。
　　2.模型2
　　t检验：给定α=0.05的条件下，上述解释变量均未通过t检验。
　　进行逐步回归分析，得到：
　　可知加入固定资产投资作为新的解释变量后，对城市化水平的解释程度依然较小，进行逐步回归分析后得到的结果，最优的解释变量也是第二产业所占GDP比重、第二产业就业人口所占比重。
　　三、结论及建议
　　（一）结论
　　原模型的拟合程度都一般，但是经过逐步回归分析，第二产业产值在GDP中所占比重和第二产业的就业人口占总就业人口的比重都是最优的解释变量，可以认为，第二产业的产值和在第二产业中就业的人数对北京市的城市化水平有著显著影响。
　　（二）建议
　　1.缩小收入差距，提升经济发展的质量
　　2.优化产业结构，合理吸收就业人口
　　参考文献：
　　[1]刘孝成，魏曼.改革开放后城市化影响因素实证分析[J].商业时代，2012，（17）：21-23.
　　[2]张怀志，陈长瑶，聂玉梅.云南城市化影响因素的计量分析[J].商业时代，2013，（20）：131-133.
　　[3]杨晓娇，王效科.中国城市化速度区域差异及其主要影响因素分析[J].生态科学，2019，38（3）：36-44.
　　[4]冯文文，郭梦，钱会，等.西安市城市化与水资源环境耦合关系研究及预测[J].水资源与水工程学报，2019，30（4）：113-118，123.
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