目錄摘要 1引言 2一、城市化內涵及其測度方法 3（一）城市化內涵 3（二）城市化水平的測度方法 41、單一指標法測度城市化水平 42、復合指標法測度城市化水平 53、推進城市化對經濟發展的意義 6二、城市化水平綜合測度 7（一）城市化水平評價指標體系的設計原則 7（二）城市化水平評價指標體系的構建 81、經濟實力指標 82、經濟結構指標 83、社會發展指標 84、基礎設施方面的指標 95、環境建設 9三、中國31個省市的城市化水平評價 9（一）因子分析方法概述 101、因子分析的基本原理及數學模型 102、因子分析的基本步驟 10（二）KMO檢驗 10（三）城市化水平的因子分析 111、原有變量的KMO檢驗 112、數據的標準化化處理 113、方差分析 124、因子變量命名 135、計算因子得分 156、城市化水平的綜合評價 16（四）聚類分析 191、因子分析結果的輔助聚類分析 192、評價結論 20四、推動我國城市化水平的對策和建議 19參考文獻 22我國城市化水平的評價分析摘要：為了客觀、科學地分析中國城市化的發展狀況，文章應用因子分析方法、聚類分析方法對城市化水平進行評價。首先闡述了城市化的內涵及推行城市化對經濟發展的重要意義；然后在評價指標體系設計原則的基礎上，構建了融經濟、社會發展、基礎設施建設和環境改善于一體的城市化水平評價指標體系;繼而選取我國31個省市作為樣本，應用因子分析方法對其城市化水平實施評價；最后依據樣本的城市化水平綜合得分排序進行比較分析，研究發現中國城市化水平呈不均衡態勢，在城市化水平的進程中應因地制宜，推進中國城市化均衡發展。關鍵詞：因子分析法聚類分析法城市化水平指標體系評價引言城市化是伴隨著工業化和經濟發展而出現的一種世界性的社會經濟現象，改革開放以來，我國城市化進程加速，城市數量不斷增加，城市人口比重迅速提高，城市綜合實力大大增強。我國的城市化發展呈現出歷史上前所未有的速度，各地大中城市的建設均取得了顯著成就，但是與發達國家相比，中國的城市化水平仍存在很大差距連玉明.2004中國城市報告[R].北京:中國時代經濟出版社,2004。。城市化有著極為豐富的內涵，也是一個極大的研究范疇。聯合國環境規劃署署長曾經指出:“城市的成功就是國家的成功”陳甬軍,陳愛民.中國城市化實證分析與對策研究[M],廈門:廈門大學出版社,2003。。中國作為世界上人口最多的發展中國家，未來20年中國城市化進程將對全球發展產生深刻的影響。因此，科學地進行城市化水平綜合評價，對城市化發展狀況、發展質和量的水平做出量化分析，能夠及時對城市化過程中出現的問題進行反饋和調控，基于城市在人類發展中的重要地位和作用，城市水平評價研究具有重要的意義。連玉明.2004中國城市報告[R].北京:中國時代經濟出版社,2004。陳甬軍,陳愛民.中國城市化實證分析與對策研究[M],廈門:廈門大學出版社,2003。本文的研究思路是通過建立反映城市化實質與內涵的復合指標體系，來衡量中國各省市的城市化水平，分析各個指標對城市化發展水平的影響，從而對中國的城市化發展水平有一個全面的認識。通過本研究，可以了解城市化更豐富的內涵，對城市化的本質有更全面地認識，城市化不僅僅是人口和非農業活動在規模不同的城市環境中的地域集中過程，而且包括城市文化、城市生活方式和價值觀在農村地域的擴散過程。關于中國城市化問題研究雖然不少，但是這些研究有很大一部分是基于城市人口占總人口比重這一單一指標下的結論，在準確性和政策的指導性上較差，中國的城市化發展正進入快速發展的時期，人口城市化進程迅速，但是反映城市化本質的城市化質量水平沒有跟上，如果中國城市化質量得不到充分的提高，將成為制約我國未來地區經濟社會發展的瓶頸。這就要求我們必須正確的認識各省市城市化發展水平現狀，正確認識城市化的內涵，建立有針對性的城市化水平綜合評價指標體系，對各省市的城市化發展水平進行評價分析，為各省市城市化發展提供對策和理論參考。為了客觀判斷我國城市化的發展程度，文章根據城市化內涵建立城市化水平測度的復合指標體系，然后，應用因子分析法對我國31個樣本省市2007年的城市化水平進行了測度，結果顯示：北京的城市化水平最高，上海居次，廣東處于第三位，浙江第四，甘肅的城市化水平最低。其次，采用聚類分析法把31個省市分成三類，結果顯示：第一類是北京、上海；第二類是天津、遼寧、福建、山東、江蘇、浙江、廣東；第三類是河北、陜西、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、新疆、安徽、江西、河南、湖南、湖北、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、甘肅、寧夏、青海，進一步對各類省市的城市化水平差異進行了比較分析，最后根據所得結果提出了推動我國城市化進程的政策建議。一、城市化內涵及其測度方法（一）城市化內涵關于城市化的確切概念和內涵,目前還沒有統一的說法。根據《中華人民共和國國際標準城市規劃術語標準》,城市化“是人類生產和生活方式由鄉村型向城市型轉化的歷史過程,表現為鄉村人口向城市人口轉化以及城市不斷發展和完善的過程”陳為邦.世紀之交對我國城市規劃的幾點思考[J].城市規劃,2001,25(1):7～陳為邦.世紀之交對我國城市規劃的幾點思考[J].城市規劃,2001,25(1):7～10。對于城市化的概念，不同學科有不同的理解。經濟學家認為，城市化是引起產業結構、就業結構、消費方式重大變化的鄉村經濟向城市經濟轉化的過程和機制；社會學家認為，城市化是人們的行為方式和生產方式由農村社區向城市社區轉化的過程，以及由此引起的各種社會后果；人口學家認為，城市化是鄉村人口轉化為城市人口的過程，等。上述界定都從某一側面試圖揭示城市化的本質。蔡孝箴認為城市化是一種世界性的社會經濟現象，是鄉村分散的人口、勞動力和非農業經濟活動不斷進行空間上的聚集而逐漸轉化為城市的經濟要素，城市相應地成長為經濟發展的主要動力的過程蔡孝箴.城市經濟學[M].天津:南開大學出版社,1998.50～53。。日本的上田正夫認為，城市化是一種狀態，即在某一地域內，隨著生產力的發展、資本的積累，產生了現代化的生產方式，然后在工業化的推動下，以一個與國家經濟發展相適應的形式，吸引人口相對集中于洪俊,寧越敏.城市地理概論[M].合肥:安徽科技出版社,1983.18～19。。綜合對城市化的各種認識，我們認為城市化是一種綜合的發展過程,至少應包括如下幾方面的內涵：①城市化是農村人口不斷向城市人口轉化和城市人口比重不斷提高的過程；②城市化是產業結構逐步升級和第一產業勞動力不斷向第二、三產業轉移的過程；③城市化是人的整體素質逐步提高蔡孝箴.城市經濟學[M].天津:南開大學出版社,1998.50～53。于洪俊,寧越敏.城市地理概論[M].合肥:安徽科技出版社,1983.18～19。（二）城市化水平的測度方法對城市化水平的測度，學術界提出了多種方法。歸結起來，目前在確定城市化水平指標及測度方法上主要有單一指標法和復合指標法。1、單一指標法測度城市化水平單一指標法也稱為主要指標法，是選擇對城市化表征意義最強的、又便于統計的個別指標，來描述城市化達到的水平。這種指標的要素主要有兩個：人口比例指標和土地利用狀況。其中，城市人口(或非農業人口)占總人口的比重是最常用的城市化測度指標。目前我國城市化水平一般是指居住在城市的人口占總人口的比例,它反映一個地區城市發展的水平，也反映了該地區國民經濟整體發展水平。由于總人口是確定的，因此如何統計城市人口就成為測算城市化水平的關鍵。還有采用非農業人口比重指標，即某一地區的非農業人口占總人口的比重作為城市化水平評價指標。這一指標體現了人口在經濟活動上的結構關系，較準確把握了城市化的經濟意義和內在動因。但由于存在大量在城市從事各種各樣工作的非農業人口，使該指標與實際有很大偏離。此外，還有采用城市用地指標等進行衡量，這一概念使得在諸如統計范圍的界定等度量上仍存在著諸多難題。單一指標法具有表征性強，便于統計、處理的優點，然而，這種度量方法存在著很大的局限性。我們知道，單一指標法只能反映城市化水平的某一方面，不能全面反映各地城市化水平的豐富內涵。例如以城市人口比重衡量城市化水平只是測度了農村人口向城市集中的數量過程，不能反映城市化的其他性質，如非城市型景觀向城市型景觀的轉化過程，更不能反映城市生活方式向農村地域的擴散過程。因而，在國際上它無法辨別真假城市化。以城市人口比重衡量不同國家和地區的城市化，可能水平相同，但現代化設施和生活質量相距甚遠。即使撇開利用單一指標來反映城市化發展水平這樣一個復雜多維問題的局限性，由于我國國情而造成的“城鄉二元分割結構”的特殊情況以及每年數以萬記的農民工流動等因素，從統計口徑上講單一指標數據也很難準確獲取，從而使指標的表征效能下降，從某種意義上使指標失去了進行國內外、地區間橫向比較及不同時期縱向對比的可比性。2、復合指標法測度城市化水平復合指標法，就是選用與城市化有關的多種指標予以綜合分析，以考察城市化的進展水平。有關城市發展指標的研究興起于20世紀80年代后期，王慧認為城市化是持續的、動態的、不斷深化的過程，是個非常復雜的多維問題，并從經濟、人口、空間以及生活方式等角度構建綜合評價指標體系并采用主成分分析法衡量城市化發展水平王慧.區域城市化發展水平的綜合分析——以陜西省為例[J].地理學與國土研究,1997,13(4):4～20。。都沁軍等認為城市化過程是一個經濟、社會、生態、文化諸方面全面轉變的動態的時空過程，是人類生產方式、生活方式和居住方式全面轉變的過程。提出從經濟、人口、地域景觀、生活方式以及環境狀態等五方面來考察城市化發展水平郁沁軍,于開寧.城市化水平評價的指標體系研究[J].統計與決策,2001(3):王慧.區域城市化發展水平的綜合分析——以陜西省為例[J].地理學與國土研究,1997,13(4):4～20。郁沁軍,于開寧.城市化水平評價的指標體系研究[J].統計與決策,2001(3):21。張耕田.關于建立城市化水平指標體系的探討[J].城市問題,1998,17(1):6～9。3、推進城市化對經濟發展的意義推進城市化對經濟發展具有重要的意義，主要表現在以下3個方面：（1）城市化具有聚焦效應，能夠實現各種資源的最佳配置，極大地提高勞動生產能力，有利于發展社會生產力。（2）城市化可以加速經濟結構的變化,而經濟結構的變化主要體現為產業結構的變化;（3）城市化對于改變生產方式,消滅城鄉差異、改造思想觀念也具有積極的意義。本文對城市化水平進行評價,目的就是正確認識和把握城市化發展的本質,科學測評城市化的發展程度,及時總結城市化建設的經驗,以進一步推進我國的城市化進程。 二、城市化水平綜合測度（一）城市化水平評價指標體系的設計原則城市化水平評價指標體系，是度量一個地區城市化發展程度的工具，為了使測評結果全面、準確、客觀，文章在選取評價指標時，遵循以下基本原則：1、系統性原則。城市化發展是一個綜合性系統，這要求評價指標體系遵循系統性原則。即要求所建立的評價指標體系具有足夠的涵蓋面，能夠反映充分的信息量，并且各評價指標之間相互獨立。2、有效性原則。有效性原則是指所構建的評價指標體系必須與城市化的內涵、結構相符合，能夠客觀反映城市化發展水平的真實狀況。3、可比性原則。即要求評價指標體系中各指標的含義、統計口徑、統計時間和范圍等必須明確，以確保評價結果能夠進行橫向與縱向比較。因此，評價指標應盡量采用相對指標，少用絕對指標。4、可操作性原則徐建中,畢琳.基于因子分析的城市化發展水平評價[Ｊ].哈爾濱工程大學學報,2006。。這一原則主要包括3方面的內容：①數據資料的可獲得性，數據資料盡可能地通過各種統計年鑒獲得，或是將現有資料進行簡單加工；②數據資料的可量化性，定性指標盡量少用，定量指標要保證其數據的真實、可靠、有效徐建中,畢琳.基于因子分析的城市化發展水平評價[Ｊ].哈爾濱工程大學學報,2006。5、動態性原則。城市化是一個動態系統，反映城市化水平的指標體系也必然是一個動態變化的指標體系。指標設置應具有時代特征，一方面要具有先進性，充分體現城鄉一體化進程的方向和目標；另一方面還要具有階段性。（二）城市化水平評價指標體系的構建綜合對城市化的各種認識，根據上述原則，應摒棄傳統的以城市人口比重或非農業人口比重作為衡量城市化水平標準的人口數量型評價思維，構建融經濟發展、社會發展、基礎設施建設和環境改善于一體的城市化水平評價指標體系。因此，從經濟實力、經濟結構、社會發展、基礎設施和環境建設5方面構建城市化水平評價的指標體系。1、經濟實力指標經濟實力指標，同經濟結構指標共同反映了一個地區的經濟發展。具體包括：人均GDP（元）X1、人均地方財政收入（元）X2、人均地方財政支出(元)X3、全社會固定資產投資總額（億元）X4、城鄉居民人均儲蓄年底余額（元）X5。人均GDP反映城市的經濟規模水平；人均地方財政收入和人均地方財政支出反映城市的經濟效益，體現城市經濟活動中的所耗與所得；全社會固定資產投資總額，反映城市的實力狀況；城鄉居民人均儲蓄年底余額，反映城市的融資能力。2、經濟結構指標經濟結構指標具體包括：第二產業占GDP比重（%）X6、第三產業占GDP比重（%）X7和第三產增加值占GDP比重（%）X8。其中，第二產業和第三產業占GDP比重反映城市的產業經濟結構；第三產業增加值占GDP比重反映城市的市場、商業發展狀況以及城市服務功能。3、社會發展指標社會發展指標體現了城市發展的最終目的。它主要通過非農業人口占總人口比重(%)X9、就業人員數(萬人)X10、在崗職工人數（萬人）X11、人均教育事業費支出（元）X12、電信業務總量（億元）X13和每萬人擁有醫生數（人）X14具體來反映。非農業人口占總人口比重，即城市化率，是反映地區城市化水平最直接的指標；就業人員數和在崗職工人數，反映勞動力的基本狀況；人均教育事業費支出反映政府對教育事業的重視程度；電信業務總量反映城市的信息建設情況；每萬人擁有醫生數反映城市醫療、衛生及保健程度。4、基礎設施方面的指標基礎設施方面的指標主要有：人均住宅建筑面積（m2）X15、人均日生活用水量（升）X16、人均生活用電量（千瓦小時）X17、人均城市道路面積（m2）X18和每萬人擁有公共交通車輛(標臺)X19。人均住房建筑面積反映城市居民的生活質量；人均日生活用水量、人均生活用電量反映城市消耗總體規模；人均城市道路面積和每萬人擁有公共交通車輛，反映城市的交通基礎設施和居民生活的方便程度。5、環境建設環境建設，是城市存在和發展的必要前提，環境建設方面的指標有：建成區綠化覆蓋率(%)X20、工業污染治理完成投資（萬元）X21、生活垃圾無害化處理率(%)X22、工業廢水排放達標率（%）X23。建成區綠化覆蓋率，反映城市綠化規模；工業污染治理完成投資反映政府和社會在治理環境方面總的投資；生活垃圾無害化處理率和工業廢水排放達標率，反映城市保護環境程度。三、我國31個省市的城市化水平評價文章采用因子分析方法對城市化水平進行評價，選取我國31個省市作為樣本，對其2007年城市化水平實施評價。根據因子綜合得分對31個省市進行聚類分析，進一步對各類省市的城市化水平差異進行了比較分析。（一）因子分析方法概述1、因子分析的基本原理及數學模型朱建平.應用多元統計分析.科學出版社,2006。朱建平.應用多元統計分析.科學出版社,2006。因子分析是處理多變量數據的一種統計分析方法，其基本思想是以最少的信息丟失把眾多的原始變量濃縮成為少數的幾個因子變量，用它們來概括和解釋具有錯綜復雜關系的大量的觀測事實，從而建立起最簡潔、最基本的概念系統，揭示出事物之間最本質的聯系。因子分析的內容非常豐富，常用的因子分析類型是R型因子分析和Q型因子分析。R型因子分析是對變量做因子分析，Q型因子分析是對樣品做因子分析。文章是對變量做因子分析，因此，此處采用R型因子分析。R型因子分析的數學模型如下:Xi=ai1F1+ai2F2+……+aimFm+，i=1，2，……，p（3-1）式(3-1)中：X1，X2，…，Xp表示p個均值為0，標準差為1的原有變量；F1，F2，…，Fm表示m個公共因子；aij為因子載荷；為特殊因子。該模型可用矩陣表示為:X=AF+（3-2）式(3-2)中：X為原有變量，F為公共因子，A為因子載荷矩陣，為特殊因子。2、因子分析的基本步驟因子分析常常有以下四個基本步驟：（1）確認待分析的原有若干變量是否適合做因子分析。（2）構造公共因子。（3）利用旋轉方法使公共因子更具有可解釋性。（4）計算各公共因子在各樣本上的得分。（二）KMO檢驗薛薇.統計分析與SPSS的應用[M].北京:中國人民大學出版社,2001。薛薇.統計分析與SPSS的應用[M].北京:中國人民大學出版社,2001。因子分析的目的，是從原有眾多變量中綜合出少量具有代表意義的因子變量，這必定有一個潛在的前提要求，即原有變量之間應具有較強的相關關系。不難理解，如果原有變量之間不存在較強的相關關系，那么根本無法從中綜合出能夠反映某些變量共同特性的幾個較少的公共因子變量來。因此，一般在因子分析時，需要對原有變量進行相關分析。SPSS統計軟件中提供了幾種幫助判斷變量是否適合作因子分析的統計檢驗方法，在文章中我們使用KMO（Kaiser—Meyer—Oklin）檢驗。KMO統計量是用于比較變量間簡單相關系數和偏相關系數的一個指標，計算公式如下：KMO=(3-3)式(3-3)中：rij是變量i和變量j之間的簡單相關系數，pij是它們之間的偏相關系數。可見，KMO統計量的取值在0和1之間，當所有變量之間的簡單相關系數平方和遠遠大于偏相關系數平方和時，KMO值接近1，KMO值越接近1，則越適合做因子分析，KMO值越小，則越不適合做因子分析。Kaiser給出了一個KMO的度量標準：0.9以上非常適合；0.8適合；0.7一般；0.6不太適合；0.5以下不適合。（三）城市化水平的因子分析1、原有變量的KMO檢驗對我國31個省市的指標數據進行統計，運用SPSS14.0統計分析軟件對我國31個省市的23個原有變量做KMO檢驗，檢驗結果如下：Kaiser-Meyer-OlkinMeasureofSamplingAdequacy.0.702Bartlett'sTestofSphericityApprox.Chi-Square1112.860df253Sig..000由上表知KMO=0.702，故可以進行因子分析。2、數據的標準化化處理對31個省市城市化水平進行因子分析，首先需要對評價指標的原始數據進行標準化化處理，以消除指標之間量綱的不一致和數量級的差異大等現象，依據式（3-4）應用SPSS14.0對原始數據進行標準化處理。Xib=（3-4）式(3-4)中：Xi為觀測值，E(X)為數據的均值，S為數據標準差，Xib為標準化后的觀測值。3、方差分析在標準化處理的基礎上，利用SPSS14.0軟件對31個省市城市化水平進行因子分析的綜合評價。首先就是進行方差分析，如表3-1所示。表3-1方差分析輸出結果ComponentInitialEigenvaluesExtractionSumsofSquaredLoadingsRotationSumsofSquaredLoadingsTotal%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%Total%ofVarianceCumulative%18.61537.45837.4588.61537.45837.4588.19535.62935.62925.62824.46861.9265.62824.46861.9264.44919.34554.97332.2579.81571.7412.2579.81571.7412.71011.78366.75641.7227.48779.2281.7227.48779.2282.1829.48876.24451.2095.25684.4831.2095.25684.4831.8958.23984.483結果表明：前5個因子變量的特征值均大于1，并且經方差極大值旋轉以后，它們的方差貢獻率分別為：37.458%、24.468%、9.815%、7.487%、5.256%，累積方差貢獻率達到了84.483%，說明前5個因子變量綜合蘊含了原始數據23個評價指標所能表達的足夠信息，因此選取了5個公共因子。4、因子變量命名經方差極大值旋轉法處理后得到的因子載荷分析矩陣，如表3-2所示。可以看出，具有較高載荷的因子變量很有規律地分布在若干關鍵評價指標上，說明它們之間存在著明確的結構關系，經濟意義清楚。據此，對因子變量進行命名和解釋。第一個因子變量包括：人均GDP(x1)、人均地方財政收入(x2)、人均地方財政支出(x3)、城鄉居民人均儲蓄年底余額(x5)、第三產業占GDP的比重(x7)、第三產業增加值占GDP的比重(x8)、非農業人口占總人口的比重(x9)、人均教育事業費支出(x12)、每萬人擁有醫生數(x14)、人均用電量(x17)、每萬人擁有公共交通車輛(x19)，反映了城市經濟實力和生活水平，命名為生活水平和經濟實力因子。第二個因子變量包括：全社會固定資產投資總額(x4)、就業人員(x10)、在崗職工(x11)、電信業務總量(x13)、工業污染治理完成投資(x21)，反映了就業水平與污染治理，命名為就業水平與污染治理因子。第三個因子變量包括：第二產業占GDP的比重(x6)、人均日生活用水量(x16)，反映了工業發展程度，命名為工業發展因子。第四個因子變量包括：建成區綠化覆蓋率(x20)、工業廢水排放達標率(x23)，反映了環境保護和環境治理，命名為環境建設因子。第五個因子變量包括：人均住宅建筑面積(x15)、人均城市道路面積(x18)、生活垃圾無害化處理率(x22)，反映了城市基礎建設，命名為基礎建設因子。表3-2旋轉后的因子載荷矩陣Component12345X1.921.211-.051.171.210X2.952.046.079.174.097X3.836-.228.172-.328.137X4.059.895-.196.161.246X5.966.145.083.158.017X6-.128.289-.866.159.122X7.723-.083.604-.219-.008X8.724-.084.603-.219-.008X9.902.105-.089.291.076X10-.314.874.057.192.052X11.070.970-.061.161.010X12.956-.003.155-.013.193X13.128.865.056.117.106X14.899-.070-.164-.039-.129X15.329.210X16-.112-.024.764.143.354X17.575-.115-.391-.367.427X18-.391.180-.216-.220.630X19.532-.096.271-.464.192X20.185.379.020.682.399X21.025.756-.384.047.051X22.375.086.204.054.627X23.151.343-.069.875-.0735、計算因子得分表3-3給出了因子得分系數矩陣，根據輸出的因子得分系數，得到因子得分函數如下：表3-3因子得分系數矩陣Component12345X1.115.004-.062.063.043X2.121-.025-.017.095-.013X3.098-.010-.001-.146.030X4.003.218-.021-.083.038X5.129.024-.006.060-.081X6.021-.024-.336.032.088X7.070.072.205-.113-.086X8.070.072.205-.113-.086X9.124-.041-.079.150-.018X10-.049.252.112-.065-.062X11.016.290.050-.111-.130X12.111-.010.004-.001.042X13.010.259.083-.109-.065X14.145-.005-.120-.024-.139X15-.011-.022.051.078.328X16-.087-.030.313.121.217X17.071-.053-.226-.181.239X18-.090-.004-.082-.135.403X19.047.063.064-.250.058X20-.010-.074.021.353.223X21.024.209-.103-.135-.063X22-.008-.057.048.050.353X23.026-.065.003.450-.057F1=0.115X1+0.121X2+…+0.026X23F2=0.004X1-0.025X2+…-0.065X23F3=-0.062X1–0.017X2+…+0.003X23F4=0.063X1+0.095X2+…+0.45X23F5=0.043X1–0.013X2+…-0.057X236、城市化水平的綜合評價由因子得分函數計算31個省市的因子得分，如表3-4。表3-4城市化水平綜合得分及排序F1F2F3地區得分排序得分排序得分排序北京3.4978710.3572591.892782天津1.429593-1.1401528-1.4719429河北-0.38892200.552188-0.7550325山西0.136628-0.0846914-1.5606230內蒙古0.215917-0.4345620-1.594431遼寧0.5415840.740347-1.2210727吉林0.091939-0.5055422-0.5036421黑龍江-0.0832711-0.1420815-0.623223上海2.987832-0.66287250.1594614江蘇-0.02112101.290884-0.388619浙江0.5262851.034185-0.2213516安徽-0.8247300.00112120.5501610福建-0.2322517-0.05682130.4236512江西-0.818529-0.66389260.0884615山東-0.28477182.312482-1.0284826河南-0.73298271.336923-0.5939422湖北-0.48339210.20276110.984886湖南-0.66373250.3369101.067615廣東0.361962.7761110.832767廣西-0.8791731-0.30391171.081374海南-0.6436424-1.49105311.620683重慶-0.212516-0.60032240.3927513四川-0.71031260.7688160.739369貴州-0.7626428-0.38951180.80578云南-0.5841123-0.23401160.4849111西藏-0.1551814-0.79137271.895561陜西-0.3632519-0.4119119-0.4204920甘肅-0.5401122-0.4732521-0.2730617青海-0.1061112-1.2764329-0.6634824寧夏-0.1339413-1.4782330-1.364528新疆-0.1649315-0.5693323-0.3362618F4F5F綜地區得分排序得分排序得分排序北京-0.5405825-1.21129281.3872781天津1.0323940.8549380.2837496河北0.135150.0100913-0.1070715山西0.0427718-0.9833826-0.2285522內蒙古-0.8567528-0.3734422-0.3070626遼寧0.0615317-0.91378250.1228499吉林0.1946114-1.5151629-0.2307623黑龍江-0.0129120-1.8726531-0.286125上海1.1534830.58967101.1131112江蘇0.29884122.2182310.4075245浙江-0.14573211.8855920.5030154安徽0.552029-0.2579320-0.1976717福建0.9644351.1497140.1424128江西1.353720.4638611-0.2429724山東-0.51231240.9322870.2529037河南0.0650116-0.6515524-0.1200316湖北0.4109710-0.11634160.01244910湖南0.3396411-0.1107315-0.0224112廣東-0.2369922-0.35777210.7121243廣西0.555358-0.0972414-0.1999318海南1.8058310.623349-0.104114重慶0.5686370.1382712-0.0802213四川0.2109213-0.1407117-0.0088211貴州-0.326123-1.0631427-0.3706728云南0.0360919-0.1670618-0.2065820西藏-3.50959311.086245-0.2285321陜西0.751956-0.2257219-0.205919甘肅-0.7037926-1.518330-0.5080331青海-1.92974300.968676-0.4661930寧夏-0.74288271.302033-0.4576629新疆-1.0157929-0.6467123-0.3581827在城市化水平因子分析的基礎上，對31個省市進行綜合評價。以選定的5個公共因子的方差貢獻率作為權數，得到以下公式：F綜=0.37458F1+0.24468F2+0.09815F3+0.07487F4+0.05256F5計算得到各省市城市化水平綜合得分，如表3-4。由于因子分析是在標準化處理的基礎上進行的，因此，在表3-4中綜合得分項為正的表明該省市的城市化水平在平均水平之上，反之，表明城市化水平在平均水平之下。由表3-4可知，我國各省市的城市化水平有明顯的差異：高于全國平均水平，評價值為正的有10個省市；低于全國平均水平，評價值為負的有21個省市。城市化水平最高的北京與城市化水平最低的甘肅，其評價值相差1.895。（四）聚類分析1、因子分析結果的輔助聚類分析為了使因子分析的結果進一步明晰化，本文采用聚類分析法對用因子分析求出的各省市的城市化水平綜合得分進行最優分割，把樣本按城市化水平的高低進行分類。再分析各類的共同點，找出各省市的優勢和差距，以便各省市針對性地制定提高其城市化水平的對策。在這里，聚類方法是選用聚類分析中的Q型系統聚類法（即樣品聚類分析），距離采用歐式距離。利用SPSS14.0統計軟件進行系統聚類，可將樣本分成三類。聚類分析的結果見表3-5。表3-5類別省市等級1北京上海優秀2天津遼寧福建山東江蘇浙江廣東良好3河北陜西山西內蒙古吉林黑龍江新疆安徽江西河南湖南湖北廣西海南重慶四川貴州云南西藏甘肅寧夏青海一般2、評價結論第一類為北京和上海，這兩個城市的城市化水平綜合得分最高。北京在第一因子上的得分遙遙領先，表明北京經濟實力和居民生活水平相對其他30個省市最高；第二個因子得分在31個省市中排名第九；第三個因子得分排名第二，表明北京的工業也相對比較發達；第四個因子得分排名第二十五，第五個因子得分排名第二十八，表明其環境建設和基礎建設水平相對較低。上海各因子得分排名除第二個因子外，其余均靠前，與北京不同之處在于其第二產業較發達。第二類為天津、遼寧、福建、山東、江蘇、浙江、廣東，這七個省市的綜合城市化水平較高。天津在第一個因子上的得分較高，排名第三；但在第二個和第三個因子上的得分不高，排名分別為第二十八、第二十九，表明其就業水平與污染治理、工業發展水平相對較低。廣東在第二個因子上的得分最高排在31個省市的第一位，表明其就業水平與污染治理水平最高。浙江在第五個因子上的得分較高，排名第二，在其他因子上的得分均屬于中等偏上水平，表明其基礎建設相對健全。第三類包括河北、陜西、山西、內蒙古、吉林、黑龍江、新疆、安徽、江西、河南、湖南、湖北、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、甘肅、寧夏、青海，這22個中西部省