中国省际城镇化的分布动态演进-论文.pdf

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1、首都师范大学学报(社会科学版)JournalofCapitalNormalUniversity2014年第4期(SocialSciencesEdition)(总第219期)医丽中国省际城镇化的分布动态演进黄智淋摘要：文章基于中国31个省市1978～2011年的城镇化数据，运用Kernel密度估计和马尔科夫链分析方法，考察了城镇化水平的分布动态演进。Kernel密度估计的结果表明，全国及东、中、西部地区各省市的城镇化水平总体上呈现不断上升的趋势，而省际间城镇化水平的差距在逐渐扩大。马尔科夫链分析的结果显示，城镇化水平的变动大部分发生在相邻

2、阶段中，发生跨阶段转换的概率较小，但城镇化具有上升的趋势，整体上会向着更高阶段的趋势发展。关键词：城镇化；核密度估计；马尔科夫链中图分类号：F224．0文献标识码：A文章编号：1004—9142(2014)04—0058—08年的6．9亿人，以城镇人口数占总人口数比重衡引言量的城镇化水平从1978年的17．92％逐年提升至2011年的51．27％。表面上看，中国的城镇继党的十六大提出“走中国特色的城镇化道化已基本上达到了世界平均水平，但从各地区城路”和十七大提出“促进大中小城市和小城镇协镇化发展的进程看，不同省市之间的城镇化水平调发展”

3、之后，十八大再次提出建设新型城镇化，存在一定的差异，而且这种差异有逐步扩大的趋提升了城镇化的高度。十八大报告也明确指出了势。由此提出的问题是：中国省际城镇化水平的当前中国“城镇化水平明显提高，城乡区域发展分布动态演进呈现出何种态势?当前中国正处于协调性增强”。确实，相关统计数据表明，中国城全面建设小康社会的关键时期，而城镇化是全面镇人口从1978年的1．72亿人逐年增加至2011建成小康社会的重要目标之一，也是加快建成小收稿日期：2014-O1-22作者简介：黄智淋，男，广东汕尾人，北京大学经济学院博士后流动站、深圳市政府投资项目评审中

4、心博士后创新实践基地博士后研究人员，经济学博士。(北京100871)基金项目：本文得到中国博士后科学基金面上项目(编号：2013M530448)的资助。①按户籍人口中非农业人口占总人口的比重衡量的城镇化水平由1978年的17．92％逐年提升至2011年的34．71％，其中，1978年数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》，2011年数据来源于《中国人口和就业统计年鉴2012)。58黄智淋中国省际城镇化的分布动态演进康社会的重要途径。因此，尝试回答这一问题，有动态演进特征④。因此，本文拟运用分布动态方助于我们深入了解中国城镇化水平的分布格

5、局和法中的Kernel密度估计和马尔科夫链分析方法演变规律，从而采取有针对性的战略推进城镇化考察城镇化水平的分布动态演进。Kernel密度估建设，这对提高城镇化的水平和质量，促进不同省计不仅可以精确地描述城镇化水平分布的整体形市的城镇化水平协调发展等都具有重要的意义。态，而且通过比较不同时期的分布，还可以刻画出关于中国城镇化水平地区差异的研究可以追城镇化分布动态变化的特征。然而，Kernel密度溯到周一星在1983年的研究，他通过计算中国估计提供关于城镇化水平分布内部动态性的信息29个省市城镇化的不平衡指数，得出城镇化的地比较有限，难以

6、反映出地区内部各省市城镇化水区差异非常悬殊。[1]自此之后，多位研究者通过平发生动态变化的情况及其相应的概率。而马尔采用不同的样本数据、衡量指标和研究方法，分析科夫链分析方法则主要关注城镇化水平分布中各中国省际城镇化的地区差异，如靳润成采用1954省市的状态转移情况，可较好地反映城镇化水平～1980年和1980～1990年的数据，通过计算各分布的内部动态性，一定程度上可弥补Kernel密省市城镇人口占全国城镇总人口比重及其变动指度估计的不足。数，考察中国城镇化在上述两个时期的地区差异。[2]同样，蒋未文和考斯顿采用靳润成衡量城镇化一、研

7、究方法与数据说明的指标，得出城镇化的地区差异因时期的不同而异：改革开放后的20年，东部地区城镇化速度快(一)研究方法的说明于中西部，区域间城镇化差异趋于扩大；而改革开本文主要采用分布动态方法考察中国31个放前的30年则相反。[3]张善余基于全国第五次省市城镇化水平在1978～2011年期间的分布动人口普查31个省市的数据，通过计算各省市城镇态演进。分布动态方法由Kernel密度估计和马人口比重的增长百分点，得出中国人口城镇化水尔科夫链分析方法组成，下面简要介绍这两种研平存在显著的地区差异。[4]王良健等利用极差究方法。系数、锡尔系数、标

8、准差系数、地理集中指数等方1．Kernel密度估计法测度城镇化的地区差异，得出1983～2003年期经普雷科特(Plaekett，1971)与希尔沃曼间，东、中、西部地区城镇化的地区差距呈缩小之(Silve