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包含的本质和内容也越来越丰富，如囊括人口、经济、社会、环境和文化等诸多方面。
因此，要评价各地城市化发展水平就必须有单一指标与复合指标的综合反映，但目前未有能在时空上可比的通用理想的、大家都能接受的复合指标，能被多数学科接受的衡量城市化水平的指标是人口统计学指标，比较简明、通俗、常用的指标是城镇人口占总人口的百分比，即城市化水平=U/P×100%，式中U为城镇人口；P为总人口。
本文为了方便研究和比较，除无特殊说明，城市化水平均以此统计计算。
21世纪素有“城市世纪”或“城市时新世纪以来中国城市化的时空演变及因素分析◎ 刘 高城市化（urbanization）也俗称城镇化，是一个比较笼统复杂的概念，在国内外不同领域的学者对城市化的概念从多角度予以了阐述。
如人口学界把城市化定义为农村人口转化为城镇人口的过程；地理学界指出城市化是一个地区的人口在城镇和城市相对集中的过程，也意味着城镇用地扩展，城市文化、生活方式和价值观在农村地域的扩散过程；社会学界认为城市化就是农村生活方式转化为城市生活方式的过程；经济学界从工业化的角度来定义城市化就是农村经济转化为城市化大生产的过程。
由此看出，城市化是一个过程是毫无疑问的，随着社会不断进程，城市化摘 要：城市化是当今世界各国社会经济发展的主要态势，城市化水平是一个国家或地区的社会经济发展和现代文明进程的主要刻度标尺。
新世纪之初，中国正处于社会经济转型与变革的时期，城市化作为这一时期的一种内生发展力量，在新的时代背景下有着新的时空演变规律及影响因素。
通过对新世纪以来中国城市化发展规律的研究分析，以期为中国城市化战略实施提供有益参考，为增强国家综合实力奠定理论基础。
关键词：城市化 时空演变 因素分析【中图分类号】C9 3代”之称，城市化已经成为现代化的主旋律，是社会经济发展和现代文明进程的主要刻度标尺。
新世纪以来，中国城市化整体已步入快速发展阶段，且正在成为中国区域经济增长的动力和源泉。
2000-2010年中国城镇化空间发展特征及其影响因素研究中期报告此次中期报告是对2000-2010年中国城镇化空间发展特征及其影响因素的研究进行的中间阶段的汇报。
本研究旨在探究2000-2010年中国城镇化空间的发展特征、变化趋势以及影响因素，深入分析城镇化的驱动力和阻碍因素，并在此基础上提出相关政策建议。
在研究方法上，本研究采用了实证分析方法，结合GIS技术和统计分析工具，综合利用各类数据资源进行分析。
首先，本研究对2000年、2005年和2010年全国各县域单位的城镇化水平和空间分布进行测算和绘制，得出城镇化水平和空间分布的变化趋势。
其次，本研究对城镇化驱动因素和阻碍因素进行了深入分析，包括政策因素、经济因素、土地资源因素、社会因素等。
最后，本研究在分析的基础上提出了相应的政策建议。
初步研究结果表明，2000-2010年中国城镇化水平稳步提高，城镇化发展取得了显著成效。
同时，城镇化空间分布呈现出东部地区高，中部地区中等，西部地区较低的特征。
在影响因素方面，政策因素在城镇化推动中的作用较为重要，经济因素和土地资源因素的影响也较为显著，而社会因素的影响相对较小。
据此，本研究提出以下政策建议：一是优化城镇化政策，疏通政策环境，加强城市规划和基础设施建设；二是加强城镇化集中度和自治区域建设，促进中西部地区城镇化进程；三是加快农业转移人口市民化，提高就业能力和住房保障；四是加强农村土地承包制度改革，增加农村土地利用效率；五是加强城镇化垃圾处理和环保工作，提高城市环境质量。
基于以上初步研究结果和政策建议，我们将继续深入研究城镇化的本质特征和阶段性规律，为城镇化实践提供更准确、更具有实践指导性的理论。
我国城镇化影响因素的计量分析【摘要】随着社会经济的不断发展，城乡差距及其所引起的一系列问题成了人们关注的焦点。
文章以城镇人口占全国总人口比重为研究对象，探讨在相对灵活的户籍政策下其与城乡居民的收入差、失业率以及城镇规模的大小等的相互关系，并就存在的问题提出相关的政策建议。
【关键词】城镇化；人口流动；计量分析一、引言改革开放以来，在社会发展进程中我国大力引入了市场机制，采取市场化的社会发展取向，以市场机制为主导优化各种资源的配置，矫正计划经济的不足。
作为生产要素之一的劳动力，也与之相适应地通过劳务市场进行配置，促进了社会、经济的发展。
根据库兹涅茨对现代经济增长的分析，其显著特点之一就是经济结构的转变。
英国经济学家威廉·佩第（William Petty）在其著作《政治算术》中指出：随着经济的发展，劳动力将由第一产业向第二、第三产业转移。
自20世纪80年代起，我国在经济制度转型时期逐步放松了户籍限制，开始允许农村的剩余劳动力进入城镇地区务工经商以来，随着我国经济的快速发展，经济结构的迅速转变，人口不断地涌入到工业和服务业相对发达的城镇中去，使得城镇人口比重不断增大。
1984年的中共中央“一号文件”实行农民自理口粮到集镇落户的政策，这就意味着人口的流动进入了一个相对自由的阶段。
鉴于这点，本文将1984年即该文件颁布当年起至2002年的城镇人口比重及相关变量作为分析对象进行探讨。
二、样本数据选取及描述性分析本文将城镇化程度的提高归咎于两个方面：（1）城镇范围的不断扩大，使部分农村人口“被动”地成为了城镇人口；（2）农村人口“主动”地流动城镇，提高了城镇化水平。
对于第一方面的因素，由于城镇面积等数据采集困难，本文选取“市辖区数”作为城镇扩大程度的量化指标，这样的选择虽不能完全体现城镇的扩张程度，但是也有其合理性。
因为随着城市范围的不断扩大，新的市辖区也不断的出现，所以市辖区数能在一定程度上反映了城镇范围的扩大。
中国人口城镇化的空间差异与影响因素一、本文概述《中国人口城镇化的空间差异与影响因素》这篇文章旨在深入探讨中国城镇化进程中的人口空间分布差异及其背后的影响因素。
随着中国经济社会的快速发展，城镇化进程不断加速，人口城镇化成为重要的社会现象。
然而，这一进程在空间上呈现出显著的差异，不同地区、不同城市之间的人口城镇化速度和程度存在明显的不同。
因此，本文试图揭示这些差异的内在逻辑和影响因素，为相关政策制定和实施提供理论支持和决策参考。
本文首先对人口城镇化及其空间差异的概念进行界定和阐释，明确研究范围和重点。
然后，通过收集和分析大量数据资料，对中国人口城镇化的空间差异进行量化描述和特征分析，揭示不同地区、不同城市之间人口城镇化的差异性。
接着，文章从多个维度探讨影响人口城镇化空间差异的因素，包括经济发展、政策推动、自然资源、社会文化等多个方面。
通过对这些因素进行深入剖析，文章试图揭示它们对人口城镇化空间差异的影响机制和路径。
文章在总结研究成果的基础上，提出相应的政策建议和发展策略，旨在促进中国人口城镇化的均衡发展，缩小地区间差异，推动经济社会全面协调发展。
本文的研究不仅有助于深化对中国人口城镇化进程的理解，也为相关政策的制定和实施提供了有益参考。
二、中国人口城镇化的空间差异中国的人口城镇化进程在空间上呈现出显著的差异。
这种差异不仅体现在东、中、西部地区的不同发展水平上，也体现在各大城市群和城乡之间的不平衡。
从东、中、西部地区的角度看，东部沿海地区由于地理位置优越，经济发达，吸引了大量的人口迁移，城镇化率较高。
中部地区作为过渡地带，城镇化水平虽有所提高，但仍落后于东部地区。
而西部地区由于地理环境相对恶劣，经济发展相对滞后，城镇化进程较慢。
各大城市群内部的城镇化差异也十分明显。
以长三角、珠三角和京津冀等城市群为例，这些地区的核心城市人口密集，城镇化水平高，而周边城市和小城镇则相对较低。
这种核心-边缘的城镇化空间格局在一定程度上加剧了区域内部的发展不平衡。
中国人口城镇化影响因素研究——基于31个省域的空间面板数据卢丽文;张毅;李永盛【摘要】中国的城镇化已进入加速发展期,但是,人口城镇化速度明显滞后于土地城镇化速度.为探究人口城镇化水平的驱动力机制,采用空间计量模型方法对提出的10个理论假设进行了验证,结果表明:人口城镇化水平存在显著的空间正相关性,具有明显的空间溢出效应,区位因素是影响人口城镇化水平的一个重要因素;经济的发展、第二三产业的发展对人口城镇化有正向促进作用,其中,第三产业的推动作用最明显;城乡收入差距的扩大不利于人口城镇化;城镇固定资产的投入在统计意义上具有负向影响;社会消费品零售总额、人均社会保障和就业及医疗卫生财政支出、区域创新对人口的城镇化水平有正向影响,但其统计系数比较小,目前对人口的城镇化的带动能力比较弱;15岁及以上文盲人口比重对人口城镇化有负向影响.最后,对促进中国人口城镇化水平提出了对策建议.【期刊名称】《地域研究与开发》【年(卷),期】2014(033)003【总页数】6页(P54-59)【关键词】人口城镇化;空间面板数据;空间计量模型【作者】卢丽文;张毅;李永盛【作者单位】中国地质大学经济管理学院,武汉430074;中国地质大学地球科学学院,武汉430074;华中师范大学城市与环境科学学院,武汉430079;中国地质大学经济管理学院,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】F061.50 引言改革开放以来，中国的城镇化进程明显加快，数据表明我国的人口城镇化水平由1978年的17.92%增长至2012年的52.57%，城镇已成为中国经济社会发展的主体形态。
同时，我国自2001年到2012年城市用地扩展增长了88.45%，但是，同期城镇人口却只增长了48.10%，人口城镇化率增长14.91%，人口的城镇化滞后于土地的城镇化。
慕海平提出真正的城镇化应是“产业、人口、土地、社会、农村”五位一体协调发展的城镇化，加快人口的城镇化是经济增长的稳定驱动力[1]。
285摘要随着中国城镇化步伐的加快，城市化进程中的空间格局以及影响因素变得越来越引人关注。
本文以中国地级市面板数据为基础，运用空间计量经济分析方法，探讨中国新型城镇化的空间格局演变及其影响因素。
研究发现，中国新型城镇化呈现的空间格局具有明显的地域差异和阶段性特征，并受到政策、经济周期、地理位置等因素的影响。
关键词：中国新型城镇化，空间格局，影响因素，面板数据，空间计量经济AbstractWith the acceleration of China's urbanization process, the spatial pattern and influencing factors in the process of urbanization have become increasingly significant. This paper takes the panel data of China's prefecture-level cities as the basis and uses spatial econometric analysis methods to explore the evolution of the spatial pattern of China's new urbanization process and its influencing factors. The results show that the spatial pattern of China's new urbanization process has obvious regional differences and stage characteristics, and is influenced by policy, economic cycle, geographic location, and other factors.Keywords：China's new urbanization process, spatial pattern, influencing factors, panel data, spatial econometrics引言城镇化是现代化进程中的一个重要组成部分，是国民经济和社会发展的重要动力之一。
Statistics and Application 统计学与应用, 2019, 8(1), 79-85Published Online February 2019 in Hans. /journal/sahttps:///10.12677/sa.2019.81009Study on Influencing Factors ofUrbanization in China Based onSpatial Varying-CoefficientsAutoregressive ModelGuoqing ZhangCollege of Mathematics and System Science, Xinjiang University, Urumqi XinjiangReceived: Jan. 7th, 2019; accepted: Jan. 21st, 2019; published: Jan. 28th, 2019AbstractUrbanization is a major problem that Chinese society stability will inevitably face and needs scien-tific guidance and management. Based on the spatial varying-coefficients autoregressive model, we adopt the population urbanization data of 31 provinces of China in 2015 to study the macro factors affecting the urbanization of China’s population, and visualize the related results. The re-sults showed that: 1) Output of the tertiary industry and foreign investment has significantly promoted the development of population urbanization. The urban-rural income gap has inhibited the development of population urbanization. Per capita GDP and secondary industry output have shown strong spatial heterogeneity. 2) In the western region (Gansu, Ningxia, etc.), the central re-gion (Shanxi, Henan, etc.) and the eastern region (Zhejiang, Liaoning, etc.), the promotion of the development of the tertiary industry for population urbanization is decreased successively; 3) In more economically developed areas, economic growth has obviously promoted the development of population urbanization. However, it has little or even negative correlation effect on population urbanization in economically especially developed regions and economically underdeveloped re-gions. Based on the above conclusions, we make a corresponding analysis and put forward rea-sonable opinions.KeywordsSpatial Varying-Coefficients, Autoregressive Model, Spatial Heterogeneity, Tertiary Industry,Urbanization基于空间变系数自回归模型研究中国城镇化影响因素张国卿张国卿新疆大学数学与系统科学学院，新疆乌鲁木齐收稿日期：2019年1月7日；录用日期：2019年1月21日；发布日期：2019年1月28日摘要城镇化是我国社会稳定发展必然面临并需要科学引导与管理的重大问题。
基于空间变系数自回归模型，通过采用2015年中国31个省份的人口城镇化数据，研究影响我国人口城镇化宏观因素并对相关结果进行可视化分析。
结果显示：1) 第三产业产出、外商投资明显促进人口城镇化的发展，城乡收入差距抑制了人口城镇化的发展，人均生产总值和第二产业产出则表现出强烈的空间异质性。
2) 西部地区(甘肃、宁夏等)、中部地区(山西、河南等)和东部地区(浙江、辽宁等)第三产业的发展对人口城镇化的促进作用依次减弱。
3) 在经济较发达地区经济增长明显推动着人口城镇化的发展，然而在经济特发达地区和经济欠发达地区对人口城镇化的促进作用较小，甚至是负相关关系，基于上述结论，作出相应的分析并提出合理意见。
关键词空间变系数，自回归，空间异质性，第三产业，城镇化Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/1. 引言城镇化是指第二、第三产业在城镇聚集，农村人口不断向非农产业和城市转移，使城市人口增加、规模扩大，城市生产方式和生活方式向农村扩散、城市物质文明和精神文明向农村普及的经济、社会发展过程[1]。
我国城镇化的发展势头十分凸显，在全球城市体系中占有重要的战略区位，对人类进步具有重大影响。
随着我国经济发展步入“新常态”，“调结构、稳增长”逐渐成为我国经济发展的新要求。
在此背景下，厘清影响城镇化主要因素及区域差异，对于我国经济转型升级、新型城镇化战略深入推进以及区域协调发展均具有重要的现实意义。
根据专家预测，到2020年我国城镇化人口可能达到60%，从全国14亿人计算，将有8.4亿人口居住在城市，农村人口仍有5.6亿[2]。
围绕中国城镇化空间布局、动力机制及影响因素等问题，从不同角度展开分析，学者们对于中国省域人口城镇化空间分布呈现东、中、西不均衡的格局，基本达成共识。
对于人口城镇化的动力要素，大多认为城镇化早期动力主要为工业化，而后期的动力则主要来自于第三产业[3][4]。
而且未来第三产业将进一步促进人口城镇化的发展[5][6]。
张利霞[7]指出我国城镇化水平与第三产业产值比重存在着长期均衡关系，第三产业产值比重对城镇化水平波动的贡献率较大。
而经济增长和城镇化可能是相互促进的关系。
朱孔来[8]建立了固定效应变系数模型分析中国城镇化进程与经济增长关系，从弹性角度分析，认为我国人口城镇化率每提高一个百分点，可以维持7.1%的经济增长。
叶阿忠等[9]和杨浩昌[10]都认为经济增长明显促进城镇化，且存在明显的区域差异，中部较发达地区经济增长对人口城镇化的影响较大。
从现有研究来看，大部分文献都在理论和经验上证实了第三产业、经济增长促进了人口城镇化，但张国卿是已有模型大都忽略了数据的空间位置属性，只表征了在平均意义下因变量和自变量的关系，不能有效反映回归关系的空间非平稳性特征，因此本文在前人研究的基础上将数据的空间属性纳入回归模型，利用空间变系数自回归模型，分析我国城镇化与各影响指标回归关系随位置而变化的特征，为制定政策提供理论依据。
2. 实证模型与数据说明2.1. 模型的估计自回归模型在经济和地理学科中应用非常广泛，具有良好的解释性。
空间变系数模型把数据的地理位置引入到回归系数中，基于回归系数函数的估计分析回归关系的空间非平稳性特征[11]，将空间地理位置引入自回归模型中得到空间变系数自回归模型，该模型允许自变量对因变量的影响随地理位置的变化而变化。
具体形式为：()()11,,n ki i i ij j ip p i i i j p Y u v w Y X u v ρβε===++∑∑其中i Y 是响应变量，(),i i u v ρ为(),i i u v 点的空间效应系数，权数ij w 是个体i 和个体j 之间的邻接关系，相邻取1不相邻取0。
()(),1,2,,p u v p k β= 是系数函数，i ε是扰动项。
估系数函数(),i i u v ρ，()(),1,2,,p u v p k β= 的估计采用基于工具变量的两阶段最小二乘估计[12] [13] [14]。
本文所有的系数函数估计和可视化都是基于R 软件实现的。
2.2. 数据来源及模型设定首先对学者们研究的影响人口城镇化率的因素做一个梳理，部分学者认为，我国人口城镇化之间存在显著空间相关性，城乡收入差距等指标对人口城镇化水平有显著影响，而且东、中、西部城镇化与城乡收入差距之间具有长期均衡关系[15] [16]。
曹飞[17]利用空间杜宾模型进行了实证分析，结果表明城镇固定资产投资比重、经济外向度、信息化水平、人均受教育程度对本省区的人口城镇化具有积极影响。
蒋伟[18]将各省的人均GDP 、第二产业产值占GDP 的比重、第三产业产值占GDP 的比重、文盲半文盲占15岁及以上人口的比重、进出口总额占GDP 的比重、城乡收入差距等因素对城镇化的影响进行了系统的研究。
秦佳和李建民[19]认为地区之间土地城镇化水平、第二三产业就业水平和产值水平，以及人均GDP 的差距是造成人口城镇化水平空间差异的主要原因。
基于上述文献，本文研究人均地区生产总值(GDP)、人均第三产业产出(SER)、人均第二产业产出(INR)、人均外商投资(FDI)、城乡收入差距(URR)对人口城镇化率的影响。
采用2015年的31个省、市和自治区的数据来分析大陆地区的城镇化水平的影响因素，所有数据均来源于2016年《中国统计年鉴》。
借鉴冒小栋等[15]和Zhang K H 等[20]的研究方法，将所有解释变量取对数，以消除异方差，利用Eviews 软件对城镇化水平进行空间相关性检验，结果表明城镇化呈现明显的空间正相关性。
