闵承鹏
贵州省城镇化发展中心
摘 要 城镇化质量评价指标体系的构建是城镇化质量监测评估的重要基础工作。根据贵州省历年经济社会发展的统计数据，综合利用频度统计法、德尔菲法和因子分析法构建了贵州省新型城镇化质量评价指标体系，使用熵值法对各指标进行赋权，在此基础上，建立城镇化质量评价的数学模型，并对贵州省2009-2018年和2018年九个市州的城镇化质量进行纵横向实证研究。结果表明，本文构建的贵州省新型城镇化质量评价指标体系能够很好地解释贵州历年及各市州的城镇化发展的实际情况。因此，该指标体系对动态监测全省及各市州的城镇化质量具有较高的可靠性和较好的参考价值。
关键词：新型城镇化；质量评价；指标体系；贵州省
1 引言
截至2019年底，贵州省常住人口城镇化率化达到49.02%，即将买过50%大关。但是，与全国和上海、北京、天津等发达地区相比，贵州省的城镇化水平还很低，依然有一半的常住人口生活在农村。传统城镇化注重城镇人口聚集，城镇规模不断扩大，在大力推进新型城镇化的过程中，虽然取得了一定的成绩，但也暴露出诸多问题，如农业转移人口市民化保障机制不健全、城市空间无序低效蔓延、城乡发展不协调、城镇综合承载力还比低、产业就业支撑不足、生态环境遭受破坏、中心城市带动辐射能力较弱等。
2 文献综述
经文献梳理分析，国内学者在城镇化质量指标体系的相关探索中已经取得了一定的成就，但在相关指标体系构建和权重系数的确定时，由于方法选择不当往往导致了研究结果不可靠。归纳起来，文献中指标体系的构建和权重的计算过程，运用主观赋值法包括专家打分法(Delphi)、直接给出法(DDM)、重要性排序法(IOM)等，往往是根据已有的研究结果或者个人的主观判断进行指标的选择和权重的确定，这种方法得到的结果当然是不可靠的；在上述的文献中也有专家学者运用定量分析的方法来选择指标和确定权重，却也存在很大的问题，如陈明和张云峰[2]选择的指标的方法是基于已有文献中指标出现频次的统计，其局限性主要表现在统计样本数量的有限性，由此构建的指标体系中的指标往往难以达到最优组合。
3 方法和技术路线
按照指标体系初拟——指标体系优化——指标赋权——质量指数模型构建——实证检验及结果分析——结论与建议的总体思路，基于制约城镇化质量提高的因素，利用频度统计法和德尔菲法初步构建出贵州省新型城镇化质量评价指标体系，在此基础上，运用因子分析法对47个指标进行优化，筛选出对指标体系贡献度较大的指标，构成优化后的指标体系；采用熵值赋权法测算出各指标权重值，并建立新型城镇化质量数学模型；对贵州省过去2009-2018年及2018年贵州省九个市州（贵安新区无统计数据）进行纵横向实证检验，分析结果，得出研究结论和建议。
4 指标体系构建
4.1指标体系初拟
根据系统性、代表性、实用性、便捷性和客观性的指导原则，运用频度统计法对联合国人居署[3]、建设部[4]、国家城调总队[5] 、中国社科院[6]、国家新型城镇化规划以及其他专家学者的研究结果总共158份样本进行统计，然而由于统计样本的数量和质量的局限性，本文在此基础上使用德尔菲法对初步入围的指标进行修改和增减，得到了初拟的新型城镇化质量评价指标体系如表1所示，初拟的新型城镇化质量评价指标体系包括47个具体指标和八个分类指标。
表1 初拟的新型城镇化质量评价指标体系
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4.2 指标体系优化
经过频度统计和专家修正，初拟的新型城镇化质量评价指标体系（如表1所示）已经比较全面系统了，但还不够科学，原因是初拟的指标体系还存在冗余指标。因此，上述指标体系尚需进一步优化。
首先对贵州省过去10年47个指标的实际值进行标准化处理。鉴于所有原始数据均为正数，标准化后的数据中不希望出现非正数（0意味着该项指标在指标体系中不发挥作用，负数会表示城镇化质量出现倒退，与经济和城镇化发展的客观实际不符），因此本文采用简单可靠的线性标准化方法，假设有i个评价对象，j个评价指标，每个指标的原始数据为xij，标准化后的数值为yij，则对于正向指标，即指标值越大越优，计算公式为：
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；对于逆向指标，即指标值越小越优，则采用：
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，n=10。
基于标准化后的数据，使用因子分析法对初拟的指标体系进行优化，结合统计软件SPSS19.0对数据进行处理，得到旋转后的因子载荷矩阵，剔除其中组合系数小于0.80的指标，保留39个指标，进行重新组合并对优化后的指标进行编号，从而得到优化后的新型城镇化评价指标体系如表2所示。
表2 优化后的新型城镇化评价指标体系
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5 指标赋权
熵是不确定性的度量，如果用Pj表示的j个信息不确定度（也即出现的概率）则整个信息（设有n个）的不确定度量也可用下式表示：
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其中K为正常数，当各个信息发生的概率相等时，即Pj=1/n，S取值最大，此时熵最大。可利用熵信息的概念确定权重，假设多属性决策矩阵如下：
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则用
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表示第j个属性下第i个方案Ai的贡献度。可以用Ej来表示所有方案对属性Xj的贡献总量：
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其中，常数K=1/ln(m)，这样，就能保证0≤Ej≤1，即Ej最大为1。由式中可以看出，当某个属性下各方案的贡献度趋于一致时，Ej趋于1；特别是当全相等时，也就可以不考虑该目标的属性在决策中的作用，也即此时属性的权重为零。这样，可看出属性值由所有方案差异大小来决定权系数的大小。为此可定义dj为第j属性下各方案贡献度的一致性程度：dj=1-ej。
则各属性权重Wj如下：
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当dj=0时，第j属性可以剔除，其权重等于0。熵值法最大的特点是直接利用决策矩阵所给出的信息计算权重，而没有引入决策者的主观判断[7]。根据上述熵值法求解指标权重的方法，利用前面贵州省2009-2018年的各指标实际值，通过MATLAB编程计算出各指标的权重。其中，n值为10，所以K值为1/ln10，由此得出各指标的权重如表3。
表3 指标权重统计表
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表3中E为所有方案对属性X的贡献度，d为对应属性性下各个方案贡献度的一致性程度，w即为各指标的权重值。
6 新型城镇化质量纵横向检验
6.1 城镇化质量的纵向检验
根据归一化后的数据和权重系数，使用简单的线性加权计算方法，即可计算出指标体系中各分类质量和综合质量指数如表4。
表4 贵州省2009-2018年城镇化分类质量及综合质量汇总表
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上表中，A1-A8分别表示经济发展质量指数、人口就业质量指数、社会发展质量指数、人民生活质量指数、教育科技质量指数、城市建设质量指数、城乡统筹质量指数和资源环境质量指数，Az是某年城镇综合质量指数。
根据表3中的数据，画出2009至2018年城镇化各分类质量指数和综合质量指数的折线图，如图1所示。
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图1 2009-2018年贵州省城镇化分类质量指数和综合质量指数走势图
通过对贵州省2009-2018年城镇化质量的纵向实证研究，发现了以下规律：（1）贵州省城镇化各分类发展质量和城镇化综合质量均在不断提高，当前正处于加速发展阶段；（2）贵州省的城镇化总体质量水平还不够高；（3）贵州省资源环境的承载力在不断增强；（4）城市建设质量有待提高；（5）教育科技质量和社会发展质量在快速提升；（5）城乡二元结构依然突出；（6）经济发展水平和人民生活质量稳步提升。
6.2城镇化质量的横向检验
采用贵州省九个市州2018年的城镇化质量相关指标数据，对优化后的城镇化质量指标体系进行实证研究，求得九个市州2018年的新型城镇化质量见表5。
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表5中，A1-A8 的含义与表4中相同，Az为某市州的新型城镇化综合质量指数，为了更加形象直观，作出2018年贵州省九个市州的的城镇化质量指标折线对比图如图5.4。
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图2 贵州省2018年九个市州城镇质量指数比较图
通过对贵州省2018年九个市州城镇化发展质量的横向统计分析，得出以下结论：（1）贵州省城镇化质量发展不均衡；（2）经济社会发展水平和教育科技发展质量对新型城镇化质量改善和提高具有重要的促进作用；（3）大部分市州的城镇化质量具有较大的提升空间；（4）综合质量指数小，城镇化分类或单项发展发展质量并不一定低；（5）城镇化水平与城镇化质量高低存在一定的相关性，但不是绝对的正相关。
7 结论
通过对贵州省过去10年和2018年九个市州的纵横向应用和检验，构建的贵州省新型城镇化质量评价指标体系能够很好地解释城镇化质量的发展情况，以上分析结果很好地印证了贵州省2009-2018年和九个市州的城镇化质量的客观情况，因此我们认为该指标体系具有较高的可靠性，在城镇化质量考评工作中有一定的参考应用价值。
参考文献
[1]周干峙，周德慈.中国特色新型城镇化发展战略研究 第一卷[M].北京:中国建筑工业出版社.2013：64-65.
[2]陈明，张云峰.城镇化发展质量的评价指标体系研究[J].中国名城，2013:16～23.
[3]United Nations Human Settlements Programme.Urban Indicators Guidelines[R].Kenya： United Nations Human Settlements Programme ,2004.
[4]建设部.宜居城市科学评价标准[S].北京：中华人民共和国建设部，2007.
[5]中国社会科学院《城镇化质量评估与提升路径研究》项目组.中国城镇化质量综合评价报告[J].经济研究参考，2013（31）：4。
[6]国家城调总队福建省城调队课题组.建立中国城市化质量评价体系及应用研究[J].统计研究，2005(7).
[7]朱方霞，陈华友.确定区间数决策矩阵属性权重的方法——熵值法[J].安徽大学学报（自然科学版），2015（30）:4～6.
作者简介：闵承鹏（1987—），男，硕士研究生，贵州省城镇化发展中心工程师。组织实施和参与贵州省10余项新型城镇化相关重大研究课题。2018年6月起借用到贵州省住房和城乡建设厅城市建设处工作，现主要承担城市黑臭水体治理、海绵城市建设、城市排水防涝等行业管理工作。