原创《安徽省新型城镇化影响因素实证分析》：本论文主要论述了实证分析论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
摘 要：新型城镇化建设是“十三五”期间的重点任务,也是影响区域可持续发展的关键性因素.基于安徽省2000年-2014年的相关数据,采取主成分分析和回归分析法对安徽省新型城镇化的动力机制进行研究.结果表明经济发展水平和国家政策制度是关键推手,二三产业对城镇化的影响小于预期水平,社会创新能力是原始动力,基础设施建设推动作用显著,而人口转移因素的带动能力不足,并针对实证结果提出了针对性的对策建议.
关键词：新型城镇化；可持续发展；动力机制
中图分类号：F2 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.34.009
1 引言
城镇化是实现现代化的必由之路,代表了一个国家的综合实力,也是扩大内需、拉动中国经济增长的关键动力.随着中国社会经济的发展,中国的城镇化水平有着很大的提高,人们得益于城镇化带来的诸多好处.但传统的粗放型城镇化发展模式也带来了诸多问题,如城乡收入差距增加、产能过剩、环境污染、社会保障不足、产业动力缺乏.而新型城镇化正是要改变以往城镇化发展的不足,强调以人为核心、可持续发展和坚持市场的主导地位.不仅仅是城镇化率得到提升,更重要的是城镇化综合效率的提升.社会的就业、医疗、教育、基础设施、生态环境等问题能得到有效解决.
安徽省作为中部大省之一,近年来正在积极推进新型城镇化进程,城乡统筹协调发展的理念和相应的配套措施使城镇化发展进入了新的阶段.但也遇到了城镇化进程中遭遇瓶颈、发展动力不足等问题.本文针对安徽省城镇化发展的现状,研究城镇化发展的动力机制,通过实证分析为城镇化进程中的政策制定提供理论支持和数据支撑,对于实施有导向型的城镇化发展战略、进一步提升城镇化水平具有重要参考价值.
2 理论分析
过去的几十年里,我们的城镇化建设一直在走粗放型城镇化发展之路,城镇化规模扩大的同时也带来许多社会问题.而新型城镇化注重走“以人为本、城乡一体、生态环保、协调发展”的建设道路,实施创新驱动发展,提升整个社会的文化素养和创造力.如何进一步提升新型城镇化效率水平,就需要找寻城镇化发展的内在动力机制,本文在查阅相关文献典籍的基础上选取了以下影响因素对城镇化发展的内在机制进行分析.
第一,经济发展水平.经济发展水平和城镇化效率成正相关,经济的发展带来了更多的就业机会,使得众多劳动者向城镇转移,在这个过程中使得其他生产要素也向城镇集聚,进一步提升了经济发展效率,为新型城镇化的发展提供了初始动力.
第二,产业结构.二三产业的飞速发展为城镇化建设提供支撑,新型工业化建设是城镇化进程中的重要推动力,工业企业通过集聚发展,共享基础设施,降低了生产成本,积累了大量的物质财富,吸引了人口的集中,促进了第三产业的繁荣,为城市化发展提供了重要的物质基础.二三产业的发展提供了大量的就业机会,农业从业人口比重变小,城镇人口逐渐增多.
第三,基础设施建设.基础设施建设为新型城镇化提供物质基础,代表着城市的现代化程度,能够吸引人才和资本的流入,进一步提升经济水平,带给市民良好的城市功能体验,提升城镇化的质量和水平.
第四,社会的科技创新能力.科学技术是新型城镇化建设中的重要动力,而教育是提升科学技术水平的重要基础,教育可以提升社会的创造活力,为新型城镇化建设提供技术和人才支撑,同时增加对科技创新活动的经费支持.
第五,人口转移动力.一定的城乡收入差距和城市较低的失业率能够吸引农民进城务工,经过一些年的打拼积累了一定的物质财富之后,由于习惯了城镇的生活或者为了给和子女更好的受教育条件,农民可能会选择留在城市,完成市民化的转变.
第六,国家政策制度.新型城镇化的建设无疑需要国家层面的支持,需要国家实施一系列惠民政策来提升城镇化的质量,国家通过增加社会保障支出和环境污染治理投资,能使人民切实感受到新型城镇化带来的社会福利状况和生态环境的改善,新型城镇化的效率得到提升.
3 实证分析
3.1 指标的选取和数据的来源
（1）在对新型城镇化影响因素进行理论分析之后,本文选取了以下各个指标来综合反映各个因素对新型城镇化建设的影响程度,指标的选取如表1所示.
（2）数据来源.
本文选取了安徽省2000年-2014年的城镇化相关数据,数据主要来自于安徽省统计年鉴和中国统计年鉴,经直接引用或间接计算整理得出.
3.2 模型的估计和检验
3.2.1 模型设定的一般形式
鉴于本文所选取的影响因素指标众多、单位不一和类型差异化较大,决定选用双对数模型来消除可能存在的异方差性,模型设定的一般形式如下所示：
3.2.2 模型的估计和检验
（1）主成分分析.
首先进行相关系数检验,结果表明各指标之间具有较为严重的多重共線性,需要进行主成分分析,求出主要因子.接着进行因子适合度检验,经检测KMO值为0.668,Bartlett球形度检验的Sig值为0,因此该模型适合做因子分析.下面我们需要提取出主要因子,经spss分析,提取出了两个主要因子.第一主因子的初始特征值为7.688,第二主因子的初始特征值为1.997,两个主要因子共解释了数据88%的总信息.最后对主要因子进行旋转,并求出提取的两个主要因子和各个变量之间的线性关系.
通过因子载荷矩阵可以看出F1在变量X1、X2、X4、X5、X6、X7、X10、X11上有较大负载,F2在变量X3、X8、X9上具有较大负载.F1解释了总体数据信息的69.89%,F2解释了总体数据信息的18.15%.再由成分得分系数矩阵求出F1、F2和各个变量之间的关系,如下所示：
经过上述一系列的回归和检验,方程的拟合优度较高,且回归系数较为显著,因此可以证明该回归模型具有一定的现实价值.并对回归模型进行分析,可以看出：城市固定资产投资和社会保障支出的回归系数最大,因此加强基础设施建设、加大政策扶持力度对于新型城镇化建设具有重要推动作用；经济发展水平和新型城镇化效率成正相关关系,和预期相符；科技创新所包含的两个指标在回归系数弹性值中排名靠前,表明科技创新对提升城镇化效率具有重要意义；第三产业的弹性估计值为负,和预期不符,人口转移动力所包含的两个指标排名靠后,表明人口转移动力对城镇化的影响力较小.
实证分析论文参考资料：
结论：安徽省新型城镇化影响因素实证分析为关于实证分析方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关规范分析论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
