改革开放以来西部省(区)及城市GDP增长和城市化差异研究

摘要 从西部省（区）及城市的GDP和城市人口两个方面入手，对改革开放以来的中国西部省(区) 城 市发展状况研究过程中，选取GDP增量贡献度、人均GDP增量 贡献度和城市化水平、城市首位比、城市首位度等指标，分别表征经济和人口两方面的情况 。计算结果表明：①西部省（区）经济增长状况较差，且多数增长稳定性较差。②西部各省 （区）城市化相似度较低，在截集水平大于0.678 3的情况下，西部12省区各为一类。③在 对 城市化与人均GDP进行相关分析的结果中，内蒙古和新疆的b值均高于b值平均值加一个标准 差，城市化对人均GDP增长的反应较灵敏；而广西和的b值均低于b值平均值减一个标准 差，反应较迟钝。④西部多数省(区)城市人口较为集中，多数省(区)的城市首位比和首位度 均较大。在对中国西部城市研究过程中，选取市级建制较早的城市作为样本城市，且主要从 GDP和城市非农业人口两方面分析，得出如下结论：①西部城市GDP和人均GDP贡献度波动均 较大，如样本城市1990-2003年的GDP贡献度的标准差的平均值为0.001 657，而对其平均值 求取各城市的平均值为0.20%，两者接近。②在对城市化和人均GDP进行相关分析时，中等城 市和大城市的b值较大，而特大城市和小城市的较小，中等城市和大城市的城市化过程与特 大城市和小城市相比，对人均GDP增长的反应较为灵敏。③在对城市化水平增量进行分析时 ，西南城市中属于一类至六类的城市个数分别为6、4、5、12、1和0，西北城市中属于一类 至六类的城市个数分别为0、3、2、7、3和3，西南城市城市化水平增长总体上快于西北城市 ，且其总体上差距仍在继续扩大。

关键词 中国西部；省区；城市；经济；人口；模糊聚类分析；回归分析

中图分类号 F019;C924.24 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2008)05-0019-08

不论从自然因素或是社会经济因素出发，中国均可被分为东、中、西三大地 带［1 ］。西部地区包括重庆市、四川省、贵州省、云南省、自治区、陕西省、甘肃省、 宁夏回族自治区、青海省、新疆维吾尔族自治区、内蒙古自治区和广西壮族自治区等12个省 、自治区和直辖市［2］。自改革开放以来，全国各地均得到了突飞猛进的发展， 但各地区发展情况不同，特别是东、中、西三大地带之间的差距越来越大［3］。同 时西部地区内部的发展情况也有很大的差异， 区域发 展的差 异在一定程度上也影响着城市发展情况的多样化。关于这个方面的研究，顾朝林对改革开放 以来的中国城市化与经 济社会发展关系进行了研究，并对浙江、江苏的城市化进行了实证分析［3］。黄宇 慧从经济的角度，运用协整理论，通过选取城市化水平与人均GDP、城乡居民消费 支出和第三产业比重等指标进行计量经济模型分析［4］。刘盛和对中国各 省区1990年和2000年城市化水平与自然、人口、经济发展、工业化水平等四类12个指标的因 子进行了分析［5］。 王雷分析了东西部城市化的现实差距，并探讨了原 因［6］。荀怡等运用首府集中度的概念，对比中国与世界平均及中、俄之间的首府 度分布曲线，提出了西部城市化的模式［7］。陈宗兴、刘科伟从西部城市化发展的 途径和模式、基础设施和保障、制度和政策三个方面对西部城市化发展问题进行了研究 ［8］。 杨永春、吴文鑫以兰州市为例，研究了西部城市 发展与外来投资之间的关系［9］。 张志斌等对中国西部省会城市的中心性作了分析［10］。但 是，对于中国西部城市对全国GDP的贡献度以及城市化与人均GDP相关关系的详细计量分析却 几乎没有。本文拟根据文献资料中的数据，应用对比分析、模糊聚类分析、回归分析等方法 ，对改革开放以来的西部省（区）及城市进行研究。

1 中国西部省(区)GDP增长及城市化差异

1.1 指标计算说明

本次研究的数据均来源于：中国城市统计年鉴(2001-2004)，中国统计年鉴(1983，2001-2 004)，中国西部统计年鉴(2001)和新中国城市50年。

指标的选择：经济学家认为，城市化的原动力就是资本的积累和循环，整个城市化过程就是 资本扩大再生产过程在地域上的体现［11］，本文选择西部各省(区)对全国GDP和人 均 GDP的贡献度两个指标来反映城市化的经济基础。而城市化进程又离不开人口的迁移和分布 ，本研究则选取城市化水平和速度以及城市首位比和首位度两组指标从空间角度分析。

指标的计算：①从年鉴资料中查得全国和西部各省(区)的GDP和人均GDP，以及非农业人口比 重和各省第一大城市的人口数和各省（区）人口总数，再根据人口普查资料得出普查年的城 市化水平，把这些数据作为分析的基础数据资料。②根据全国和西部各省(区)GDP数据，求 出每年全国和西部各省(区)GDP增量，分别记为ΔGDP和ΔGDPi，然后求取西部各省(区)和全 国的GDP增量比值ΔGDPi/ΔGDP，作为西部各省(区)对全国的GDP增量贡献度。③利用相同的 方法，求出西部各省(区)对全国的人均GDP增量贡献度ΔPGDPi/ΔPGDP。④根据人口普查所 得的城市化水平数据，利用联合国法和系数修正法，得出较为接近实际的城市化水平［ 12］。⑤借用分别由周一星和Mark Jefferson提出的首位比和首位度概念，分析各省（区 ）城市人口的集中状况。

1.2 西部各省(区)GDP增长的差异分析

1.2.1 GDP增量差异分析

根据1978-2003年西部各省（区）对 全国的GDP增量贡献度数据点折线图(见表1)可知， 除了四川省对全国GDP增 量的贡献度较大，且波动较大外，其余西部各省(区)贡献度均较小 ，大多在2%以下，可知西部各省(区)GDP总量增长较为缓慢，且不稳定。根据该图以及对西 部各省(区)GDP增量贡献度的标准差的分析，可将西部各省分为波动较大型(四川、云南、广 西)、中等增长水平 稳定型(内蒙古、重庆、贵州、陕西、新疆、甘肃)和低级增长水平稳定型(、青海、宁 夏)。

1.2.2 人均GDP增量差异分析

根据1978-2000年西部各省(区)对全国 的人均GDP增量贡献度数据点折线图(见表2)可知，西部各省(区)人均GDP增量的贡献度大部分集中在0.4～0.8之间，属于较低贡献度的范畴。根据该图以及对西部各省人均GDP

增量贡献度标准差的分析，可将西部 各省(区 )分为波动较大型(、青海、新疆)、中等稳定型(甘肃、 内蒙古、云南、广西、陕西)、稳定型(重庆、四川、贵州、宁夏)。而根 据 该图以及对西部各省(区)人均GDP增量贡献度平均值的分析，可以将西部地区按发展水平分 为较高发展水平型(内蒙古、新疆)、中等发展水平型(重庆、四川、、陕西、青海、宁 夏、云南)、较低发展水平型(甘肃、广 西、贵州)三类。

1.3 城市化差异分析

在城市化过程中，城市人口增多不仅是城市化的重要特征，也是较为直接地表示城市化指标 的一个重要标志。本文从人口迁移和人口分布两个方面，选择城市化水平和城 市首位比与首位度两组指标，分别表征西部各省(区)城市化的总体特征和集中程度。

1.3.1 城市化水平差异分析

国家统计局在每次人口普查之后公布各省、自治区、直辖市的市镇人口比重,但却没有历年 的统计数据。可供利用的只有历年城镇非农人口数据，因此可以用历年城镇非农业人口数据 为参照，修正从理论上求得的城市化水平［13］。在本次分析中，以历年城镇非农业 人口为基础，根据“三普”和“五普”公布的城市化水平数据，利用联合国法求取历年的较 科学的西部各省（区）城市化水平，把所得数据转化为数据点折线图，如表3所示。对这些 省区的城市化水平增量进行模糊聚类分析，分析结果如图1所示。由图1可知，西部各省(区)城市化相似度较低，在截集水平大于0.678 3的情况下，西部12省区各自为一类。而若对其 内部进行比较，西南城市之间相似度相对较大；西北省区中，甘肃、宁夏与西南省区相似度较 大，而内蒙古和有一定的相似性，青海和新疆有一定的相似性；除此以外，陕西省与其 他西部省区差别较大。

1.3.2 城市化水平和人均GDP之间的相关分析

城市化水平和人均GDP之间存在着正相关关系［14，15］，公式为：y=blgx+a，其 中，x表示人均GDP，y表示城市化水平，a和b均为常数。根据各省（区）的历年数据，求得 各省的b和a的值如表4所示。根据表1中b值，可以得到如下结论：内蒙古和新疆的城市化水 平增量对人均GDP增长的反应较为灵敏，b值分别为0.108 90和0.101 46，均高于b值平 均值加 一个标准差；而广西和的城市化水平增加对人均GDP增长的反应较为迟钝，b值分别为0. 053 97和0.040 87，均低于b值平均值减一个标准差。根据表1中a值，可以得出如下结论： 广 西和重庆在初期城市化有较好的基础，其a值分别为0.018 49和0.011 86，均高于a值平 均值加 二分之一个标准差；而贵州和新疆基础较差，其a值分别为-0.008 02和-0.009 63，均低于b 值减1/2个标准差。

3.3 城市人口集中程度差异分析

用非农业人口比重代替城市人口比重，则城市首位比为第一大城市非农业人口占全省区非农 业人口的比重，城市首位度为第一大城市和第二大城市非农业人口的比值［16］。根 据2000年和2002年的数据，求出当年的各省区城市首位比和首位度如图2和图3所示。根据图 2，重庆、 云南、、青海等省区的城市首位比较大，均为0.4及以上；根据图4所示，重 庆、四川、云南、、陕西、甘肃、青海等省区首位度较大，均在4以上；且西部省区除 了内蒙古、广西、宁夏等以外，首位度均大于2。由此可知，西部多数省（区）城市人口较 为集中

2 中国西部城市GDP增长和城市化差异

因研究需要，本次研究把1992年以前有市级建制的西部城市作为样本城市(1992年的中共十 四大正式提出了我国经济体制改革的目标是建立社会主义市场经济体制；而北京大学光华管 理学院王建国教授在《新市场经济论》中提出：1992年可以作为中国新市场经济与有社会主 义特色的市场经济的分水岭。所以，笔者把1992年以前有市级建制的西部城市作为研究对象 )。从自然地理和经济地理角度，可将西部划分为西南地区和西北地区［17］；而按 照城市规模，城市则被分为特大城市、大城市、中等城市和小城市［18］。本文综合 这两种分类方法，将西部样本城市划分为西南地区和西北地区的特大城市、大城市、中等城 市和小城市等八种类型。

2.1 城市GDP增长差异分析

2.1.1 城市GDP总量增长差异分析

“城市是区域的核心”，“区域条件是城市发展的基础”［18］。选取西部样本城市 市辖区的GDP作为分子，而把全国的GDP总量作为分母 ，以此作为西部样本城市对全国GDP增量的贡献度 。把所求的样本城市的贡献度按上述八种类型整理，样本城市GDP增量贡 献度大多都波动较大，这些城市1990-2003年贡献度的标准差的平均值为0.001 657，而对 其平均值求取各城市的平均值为0.20%，两者接近，波动较大。若对样本城市进行对比，需 在同一规模级的城市之间比较，才具有可比性。在对比过程中，把样本城市的贡献度按年份 求取平均值，作为此次研究的样本，然后把样本城市按规模分组，求取各组样本的平均值， 并把样本与平均值作比较，若大于平均值，则认为较好，反之认为较差。计算结果为：①在 特大城市中，重庆、成都、西安较好，南宁、贵阳、昆明、包头、兰州、乌鲁木齐较差；② 在大城市中，柳州、绵阳、呼和浩特、宝鸡较好，桂林、南充、攀枝花、赤峰、天水、银川 较差；③在中等城市中，自贡、乐山、泸州、宜宾、德阳、遵义、曲靖、咸阳、白银、克拉 玛依较好，梧州、北海、贵港、玉林、内江、遂宁、广元、六盘水、乌海、铜川、汉中、渭 南、石嘴山较差；④在小城市中，钦州、防城港较好，延安较差。

2.1.2 城市人均GDP增长差异分析

根据1990-2003年样本城市人均GDP数据，计算出人均GDP增量。按照上述八类，对这些城 市进行比较分析，得出各类城市人均GDP增量平均值变化图，如表5所示。对各类城市人均GD P平均值求平均值进行分析，得出小城市和西南特大城市、大城市、中等城市以及西北特大 城市、大城市、中等城市等七类的值分别为580.769、1 311.612、1 050.114、6 54.553、1224.742、860.6287和1 006.435，由此可知，在西南地区，特大城市状况较好， 大城 市次之 ，中等城市较差；在西北地区，特大城市状况较好，中等城市次之，大城市较差；而这两个 地区的小城市与 其他类城市比较都较差。对各类城市人均GDP平均值求标准差，这几类城市 人均GDP增量波动均较大，而在这几类之间相比较，得出：在西南地区，特大城市波动较大 ，大城市次之，中等城市较小；在西北地区，特大城市波动较大，中等城市次之，大城市较 小；而这两个地区的小城市与

2.2 城市化差异分析

2.2.1 城市化水平与人均GDP增长水平的关系分析

采用公式y=blgx+a，其中y为某城市的城市化水平（本次分析中用城市非农业人口比重代替 ） ，而x为该城市的人均GDP。根据1990-2003的城市化水平和人均GDP数据，得出a值和b值如 表7所示。城市化水平与人均GDP之间存在着正相关的关系［14，15］，因而公式中 b值应为正值。而从表7中可以看出，重庆、包头、西安等若干个城市b值为负值。而细 究其原因，发现重庆等城市行政建制变化较大，各年份间城市化水平不具有可比性，b值为 负；另外，克拉玛依等城市在90年代城市非农业人口已开始减少，因而b值为负。而对于其 他的城市，由表7中b值大小比较可知，中等城市和大城市b值较大，而特大城市和小城市 的b值较小，可得出如下结论：在中国西部地区，中等城市和大城市的城市化过程与特大 城市和小城市相比，对人均GDP增长的反应较为灵敏。

对表7中a的值与2003年的城市非农业人口和总人口做相关分析，得出其相关系数分别为 0. 514 812 321和0.501 417 571。对其进行可信度检验：表7中a的值与按照各类城市的 规模相关性较弱，由此可知，城市初期的城市化水 平与其自身规模的关系并不很显著。对表2中的所有a值进行分析，求取其平均值和标准差， 分别把平均值加上一个标准差、加上0.5个标准差、减去0.5个标准差、减去一个标准差与平 均值作为分界点，将这些城市分为6类，分别为一类、二类、三类、四类、五类、六类，其 自身条件逐渐减弱。按该分类标准，西部城市分类如表8所示。

2.2.2 城市化水平增量差异分析

利用1990-2003年样本城市的非农业人口比重，求出1991-2003年每年的非农业人口比 重增量，作为城市化水平增量。对这一阶段的样本城市的城市化水平增量求取平均值，并把 这些平均值作为样本，则该样本可表示各城市在这一阶段城市化进程的速度。对其求取平均 值和标准差，分别为0.43%和0.003 9，根据平均值加上一个和0.5个标准差、减去 一个 和0.5个标准差与平均值等五个分界点，把这些样本分为6类，分别为一类至六类，表示城市 化进程由快到慢。按此分类标准，样本城市分类如表9所示。对表9中西北和西南城市的这六 类的个数进行分析发现， 西北城市的城 市化进程明显落后于西南城市，这不仅是因为西北城市的经济社会发展水平较差，也与西北 城市的区位劣势有关。而通常认为经济发展水平较高的城市，如乌鲁木齐，却被分到第六类 ，城市化进程最慢。仔细研究其城市化水平数据，发现这两个城市在90年代城市化水平 就已很高了，现在城市非农业人口已开始较少。

2.2.3 与以往研究成果的对比研究

周一星等（1998）的研究结果表明［20］：①从各规模级来看，各时期城市的人口增 长速度平均值与标准差和规模呈负相关关系。②中国特大城市与大城市规模增长的起伏比中 小城市大。③西部在1949-1957、1958-1978、1978-1995年的快速缓慢增长的城市由表5列出 。

把表9和表10进行对比，可得如下结论：①在1949-1957年间，中国西部大部分城市增长较快 ；在1958-1978年间，西部缓慢增长和快速增长城市的数量都增多；在1979-1995年间，西部 城市中除了成都、南宁、南充、天水等少数几个以外，增长均较缓慢。②作者与周一星的研 究结果较为相似，两者均可得出西南城市人口规模增长快于西北城市的结论。③两次对城市 化研究的差别在于，周一星研究的时间范围为1949-1995年，而作者研究的时间范围为19 90-2003年。④两次研究的结果虽然总体 上相似，但在单个城市的结果上有差别：在周一星的研究结果中，天水在1958-1978和1979- 1995两个阶段均为快速增长城市，而在作者的研 究结果中，天水在1990-2003阶段属于四类，为增长较为缓慢的城市，这从一定侧面反映西 北部分城市在整个西部中有城市人口规模增长相对缓慢的趋势；在周一星的研究成果中，六盘水在1979-1995阶段为缓慢增长城市，而在 作者的研究成果中，六盘水在1990-2003阶段属 于一类，为人口规模增长较快的城市，这从一定程度上反映西南部分城市在 西部城市中有规模增长 相对较快的趋势。这从某种程度上表明，西南城市人口规模增长状况总体上好于西 北城市，且其差距仍在继续扩大。

3 西部省（区）和城市研究结果的对比分析

3.1 西部省（区）和城市GDP贡献度研究结果的对比分析

本部分对比分析借用前面的波动较大型、中等增长水平型和低级增长水平型以及较好和较差等概念。

对这些省（区）进行对比，得出结论：四川、云南、重庆、

3.2 西部省（区）和城市的城市化与人均GDP增长关系研究结果的对比 分析在以上研究中，对各省（区）的a值进行了分析，并对

4 结 论

(1)在对西部省(区)研究过程中，计算结果表明：①西部各省(区)GDP总量增长较为缓慢，且 不 稳定。除了四川省对全国GDP增量的贡献率较大，且波动较大外，其余西部各省(区)贡献率 均较小。②西部各省(区)人均GDP增量的贡献度大部分集中在0.4至0.8之间 ，属于较低贡献度的范畴。③西部各省（区）城市化相似度较低，在截集水平大于0.6783的情况下，西部12省区各为一类。④内蒙古和新疆的城市化水平增量对人均GDP增长的反 应较为灵敏，而 广西和的城市化水平增加对人均GDP增长的反应较为迟钝，b值分别为0.053 97和 0.040 87，均低于b值平均值减一个标准差。⑤西部多数省区城市人口较为集中。

(2)对西部样本城市的研究表明：①西部城市GDP和人均GDP贡献度波动均较大，如样本城市1 99 0-2003年的GDP贡献度的标准差的平均值为0.001 657，而对其平均值求取各城市的平均 值为0.20%，两者接近。②在对城市化和人均GDP进行相关关系分析时，中等城市和大城市的 b值较大，而特大城市和小城市的b值较小，中等城市和大城市的城市化过程与特大城市和小 城市相比，对人均GDP增长的反应较为灵敏。③在对城市化水平增量进行分析时发现， 西南城市城市化水平增长总体上快于西北城市，且其总体 上差距仍在继续扩大。

(3)对西部省（区）和城市的研究结果进行对比分析，得出结论：①在GDP贡献度方面，四川 、 云南、重庆、陕西、新疆的城市中属于较好范畴的个数较多，而广西、内蒙古、贵州、甘肃 、宁夏的城市中属于较差范畴的个数较多。②在对城市化与GDP增长关系结果的对比方 面， 四川、广西、内蒙古、陕西的一至六类城市分布较均匀，而贵州、新疆、甘肃、宁夏的一至 六类城市分布则较为集中。

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