盐城市城市化水平预测（精选12篇）
盐城市城市化水平预测 第1篇
关键词：人口规模,城镇化水平,测算
0 引言
在国家提出的城乡建设用地集约节约利用的大背景下,新一轮的县级土地利用总体规划修编工作正在开展,如何对城乡建设用地需求进行预测,并使预测结果能够科学可行,成为指导修编工作的数据支撑和理论依据就显得尤为重要。由于城乡建设用地规模预测一般以当地社会发展水平的测算为基础和依据,因此本研究从凤城市社会发展水平出发,选取人口规模和城镇化水平,采用不同的预测模型进行了预测,并以此作为预测城乡建设用地规模的基础。研究结果将有利于城乡建设用地结构优化方案的选择,对凤城市新一轮的土地利用总体规划修编提供数据支撑和理论基础。
1 研究区概况
凤城市隶属于丹东市,位于辽东山区东部,东靠宽甸县,南接丹东市区、东港市,西邻岫岩县,北依本溪县,处于北纬40°02′00″-41°05′53″,东经123°32′03″-124°32′03″之间,土地总面积551315hm2,下辖3个经济管理区和18个乡镇,是丹东市对外开放的北大门,沈丹经济链条的关键环节。
2 研究方法
2.1 人口规模预测
2.1.1 人口自然增长预测模型
人口自然增长预测采用人口自然增长率和机械增长率预测,公式如下:
式中:Pt为规划期末总人口;P0为规划基期总人口;r为人口自然增长率;k为人口机械增长率;t为预测末期年份;t0为预测基期年份。
2.1.2 曲线拟合预测模型
从长期趋势来看,人口的总体增长仍然围绕一个线性方程的中心波动。根据一段时期的人口数据,做一元线性回归拟合预测,公式Y=AX+B:
式中,Y为预测人口;X为年份,基期年取1。
2.1.3 灰色系统预测模型
采用灰色GM(1,1)模型,公式:
式中,为人口数据生成数的变化率;x(1)为人口数据累加生成数;a,u为参数。
2.2 城镇化水平预测
2.2.1 时间趋势外推法预测模型
时间趋势外推法是选用数学模型拟合城镇化水平变化的历史过程然后按时序外推,这种方法可用来研究随时间按恒定增长率变化的事物。在以时间为横坐标的坐标图中,事物的变化接近一条直线,根据这条直线,可以推断事物未来的变化。
2.2.2 经济发展相关法预测模型
城镇化水平与经济发展之间具有密切的内在联系,而且这种关系包含了多因素的综合,人均GDP是反应经济发展的一项综合指标。根据周一星教授提出的城镇化水平与人均GDP间呈对数相关关系:
式中,U为预测目标年城镇化水平(%),x为预测目标年人均GDP。
2.2.3 联合国法预测模型
联合国法是是根据已知的两个年份的城镇人口和农村人口,求取城乡人口平均增长率差,在假定城乡人口平均增长率差在预测期内保持不变的情况下,外推求得预测期末的城镇人口比重。
参考联合国法建立凤城市城镇化水平模型:
其中:PU(i)为i年份的城镇人口占总人口比例;t为预测年数;a为常数;k为城乡人口增长率差;P1、P2为两个年份的城镇化水平;n为两个年份之间的年数
3 人口规模与城镇化水平预测及方案选择
3.1 人口规模预测结果
采用1997-2005年凤城市经济统计年鉴数据作为研究数据源,通过3种人口规模预测模型进行预测结果如下(表1),将上述三种人口预测结果进行比较,结合凤城市实际情况分析,最终确定2010年凤城市人口达到59.04万人,2020年人口达到59.71万人。
3.2 城镇化水平预测结果
城镇化水平即以城镇人口占总人口比例来衡量。通过3种城镇化水平预测模型进行预测结果如下(表2):
3.3 预测结果方案选择
为保障凤城市经济社会的又好又快发展,凤城市城镇发展应注重稳步推进,不宜过分追求数量,应将提高城镇化质量作为发展的重点。因此在选择方案时也应选择不宜发展过快,不容易拉大城乡差距的方案,考虑到凤城市城镇发展的速率应配合丹东市整体定位和发展,不宜过快,采用丹东市近期城镇化水平(2000年至2005年增加0.6%)的年均递增率进行预测,得出三个方案(表3)。
通过综合比较,判断凤城市城镇化发展进程,依据总体安排战略化发展,结合预测方案,倾向于选择中方案,即凤城市2010年、2020年城镇化水平分别拟定为57%、59%。
4 城乡建设用地需求预测
2005年凤城市建设用地面积19886.55公顷。通过建设用地规模变化与总人口、GDP的关系,运用SPSS软件进行数据拟合得到回归模型,即:
式中:Y为预测建设用地规模;X1为总人口;X2为GDP。
用此回归模型预测凤城市建设用地规模,得出目标年2010年和2020年分别为20293公顷和20931公顷。
5 小结
本研究采用不同预测模型,通过经济社会统计数据科学的预测了凤城市2010年和2020年人口规模与城镇化水平,经过对比确定了2010年凤城市人口规模和城镇化水平为59.04和57%,2020年时分别为59.71和59%。并以此为依据,确定城乡建设用地规模2010年和2020年总需求量分别为20293公顷和20931公顷。本研究系统的分析了城乡建设用地需求预测的过程,选取方法科学可靠,其计算结果对具有导向性,同时为进一步预测分析各类建设用地规模和新一轮凤城市土地利用总体规划提供理论依托及数据基础
参考文献
[1]陈伟华,毛德华,沈雅.建设用地集约与节约利用评价[A].节约集约用地及城乡统筹发展———2009年海峡两岸土地学术研讨会论文集[C].2009.
[2]李如海,黄贤金.江苏省土地利用战略研究.东南大学出版社,2008年8月:189-194.
[3]张敏,朱嘉伟,李晓伟,吴荣涛,贺鹏飞,翟剑明.城市土地集约利用评价研究———以郑州市为例[J].安徽农业科学,2008,(35).
[4]毛蒋兴,闫小培,王爱民,李响,钱紫华.20世纪90年代以来我国城市土地集约利用研究述评[J].地理与地理信息科学,2005,(02).
[5]欧名豪,李武艳,刘向南,谌明.区域城市化水平的综合测度研究———以江苏省为例[J].长江流域资源与环境,2004,(05).
[6]李振福.城市化水平综合测度模型研究[J].北方交通大学学报(社科版),2003,(01).
借鉴城市管理经验提升城市管理水平 第2篇
杭州市：理顺城市管理体制，实现城市管理新格局
一是理顺管理体制。素有“钱塘自古繁华”之称的杭州，建设、管理、执法是分开的，全市的建设全由市建委负责，城市管理的执法全由执法局进行。管理则由杭州市城市管理办公室。他们撤消了市容环卫局、市政公用局、园林局，其职能划归城市管理办公室。杭州市加大对城市管理的投入，从2004年起，从市本级和钱江新城区及杭州经济开发区、杭州高新技术产业开发区、杭州三江度假区土地出让金中提取0.5%（绝对值不低于2亿元）建立城市管理基金。二是坚持重心下移、属地管理。形成了“统一领导、分级负责，条块结合、以块为主”的两级政府、三级管理、四级服务的城市管理新格局。按照重心下移、职权一致和讲求实效的要求，进一步明确了城区政府在城市管理中的主导地位，理顺市、区、街道和社区的管理体制，明确各自在城市管理中的作用和职责，形式以市为核心，区为重点、街道为基础、社区为配合的分工科学、责权明确、务实高效、运行有序的管理体制。
三是实行了数学化城市管理。杭州市数字城管建设是按
照国家建设部要求，立足杭州市城市管理的实际，从整合管理资源，细化管理标准，优化管理流程，强化管理效能入手，形成城市管理信息中心和城市管理协同平台“两个轴心”，搭建起数字城市管理信息交换、处置、共享的平台，实现城市管理由粗放向精细、开放向闭合、静态向动态、分散向综合、被动向主动、单一向互动的转变，提升城市管理品位，合力打造责任型、服务型政府。通过杭州城管数字指挥中心，全市哪个地方的窨井盖破损丢失，那条路的树倒了，哪里有垃圾死角，哪里有摊点，哪里路破损，电视屏幕一目了然，可以在第一时间发问题，指令有关部门第一时间到现场处置问题。所以，可以说，杭州城市管理这么好，靠的数学化管理。
四是在经费管理上，实行“以奖代拨”。杭州在市政养护、环卫保洁、园林管护等方面，打破“大锅饭”，实行“以奖代拨”的办法。对城区政府的奖励，是凡考核综合得分75分以上的由市政府以“以奖代拨”的形式，按各区政府除城市专项整治工程以外的养护作业、市容市貌、市政设施改善等日常经费的增加额（以上年为基数），分别增加城市管理经费的40%、30%、20%的奖励额度。对市相关部门的奖励，凡考核在80分以上的由市政府奖励牵头部门35万元，并予以通报表彰。
五是十分注重城市管理立法和建章立制工作。先后制定
了《关于进一步加强城市管理的若干意见》、《关于进一步深化“清洁杭州”加强城市长效管理的意见》，《关于加强城市长效管理和提升综合服务功能的若干意见》等30多个文件。使在城市管理工作中做到有法可行，有章可循。
厦门：确立“两级政府，以区为主”新体制
厦门市确立了以市为核心，区为重点，街道为基础，专业部门为指导，社区为配合的原则。市政府在城市管理中放权后，可以腾出更多精力进行宏观决策，此举极大地激发了街道社区工作者的积极性。在厦门市湖里区的金山社区，这里的社区居委会改名居民之家，居民到这里求助都能得到帮助。社区工作者也把小区管理得井井有条，计划生育、再就业、保洁、治安等工作样样有人负责。同时，城市管理权限下放后，厦门还在全国率先运用考评机制加强市容管理。市容考评委定期将考评结果向社会公布，并进行点评，督促考评成绩差的单位及时整改。厦门市城市管理执法局还加强对“12319”城管服务热线的管理，使市民投诉件件有反馈。如今，无论是在道路绿地还是建设工地，都能感受到这座城市的整洁。
北京东城区：依托信息化技术，提高城市管理水平
北京市东城区从2004年4月份开始，研究利用信息化技术进行城市管理模式的创新，经过一年多的研究和实际运行，取得了很好的成效。东城区城市管理新模式的主要内容有两个方面，一是运用多项信息技术，在管理手段上实施“万米单元网格管理法”和“城市部件管理法”；二是对现行的城市管理体制进行改革，建立以“城市管理监督中心”和“城市综合管理委员会”为两个轴心的城市管理新体制。一是以现代信息技术为支撑，实现了城市精确管理；二是创新了管理体制，建立了监督和指挥两个中心，使几十个不同的城市专业管理机构形成了治理城市环境的合力；三是主要领导亲自研究、组织部署，有力地促进了该项工作的开展；四是进一步整合了现有管理资源，提高了管理效率；五是进一步发挥了市政服务热线电话与数字化管理系统的有机组合，达到了相互强化的目的，形成了完整的监督反馈体系。
常州市：建立城市管理长效机制
1、实施重心下移，落实属地管理。深化“两级政府、三级管理、四级网络”城管体制改革，按照重心下移、属地管理的要求，强化街道在城市管理、乡镇在农村环境管理中的基础地位，充分发挥了社区在城市管理中的积极作用。市
级有关部门负责研究拟定市容管理法规、规章和行业政策；编制市容管理专业规划，依据规划指导和监管等。将道路绿化、养护作业权下放到城区，实行属地化管理。城区负责辖区内市容管理和综合执法。将过去由三支队伍管一条道路，改为由一支队伍“捆绑式”管理。
2、强化高位监管。对各区、各部门的城市管理工作进行天天检查、月月点评、考核，通过新闻媒体定期公布考评结果。区、街道（镇）也建立相应的考评机制，形成三级考评体系。
3、建立城市管理指挥平台。组建常州市城市管理指挥中心，各区和涉及城市管理的部门建立二级平台，加强部门之间的相互配合和协调，保证城管运行中出现的问题和突发事件能够及时发现、及时处理、及时解决。
4、完善城市管理保障。一方面是经费投入保障。市、区两级财政共同承担落实城市长效管理机制所需要的经费，每年从市、区土地收益中划出专项资金，弥补目前城市维护费的不足，保证各项长效管理措施落实到位。另一方面是工作人员保障。适度调整、设置或明确相关机构，适度增加编制，充实人员。凡需增加或配置人员的工作，市相关部门和各区进行统筹兼顾，一并做好安排。
吉林：赋予管理新职能，实现管理最优配置
盐城市城市化水平预测 第3篇
摘要：城市化水平对经济的发展是至关重要的，因此，预测未来我国城市化水平的发展趋势是十分必要的。采用罗吉斯蒂增长模型来预测我国未来20年的城市化发展趋势，预测结果显示，未来20年内，我国城市化率将持续增长，并逐步趋于稳定。我国城市化进程不可发展得过快或过缓。
关键词：城市化；罗吉斯蒂增长模型；人口增长；城镇人口数量；城市化水平；预测
中图分类号：F291.1 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2014）06-0023-03城市化一词源于英文“urbanization”，其词头“urban”意为都市的、市镇的；其词尾“ization”由iz（e）+ation组成，表示行为过程，意为“化”。1867年，西班牙城市规划师塞德在《城市化基本理论》一书中，首先使用了“urbanization”一词。20世纪70年代，这一名词被翻译成中文，译为“城市化”或者“都市化”。
一、研究背景
城市化是一个自然的历史过程，是指由农业为主的传统乡村社会向以工业和服务业为主的现代城市社会逐渐转变的历史过程。中国的城市发展已有4 000多年的历史，在中国特定的文化背景和市场环境下，中国的城市化经过了一个漫长而曲折的路程，改革开放以后，我国从建国之初的86个城市、城市化水平仅为10.6%的水平基点开始发展到如今，可以说城市化得到了长足的进展。根据对我国人口增长情况和经济增长潜力的综合分析，可以预测我国城市化水平在未来的20年内，将提高至60%左右。国务院发展研究中心发展战略和区域经济研究部部长李善同曾在“中国城镇化”论坛上说，城市化是现代化的重要标志之一，提高城市化水平是中国现代化建设长期而艰巨的任务。
针对我国城市化理论的探讨，自20世纪80年代以来，国内学术界对这这一问题研究的日趋深入，并形成了诸多的分析方法和模型，其中用于对城市化未来发展趋势的预测主要有算术增长模型、几何增长模型、指数增长模型、罗吉斯蒂模型等。
二、罗吉斯蒂模型的构建
经Karmeshu研究发现，20世纪50年代以来，在发达国家随着经济发展水平的提高，城市人口增长速度较农村快一些，但是随着城市化水平的提高，速度会逐渐变得缓慢，城市化水平的增长曲线大致成一条被拉长的“S”型的罗吉斯蒂曲线。
假设在一个特定的范围内，在时间t的人口总数量为N=N（t），出生率与死亡率分别是B和M，在？驻t时间内出生的人数与死亡的人数分别为BN？驻t和MN？驻t，则引起的人口数量变量为：
四、结果分析及解释
由此，可以分析得出，在未来20年内，我国城市化率将继续攀升，并逐步趋于稳定发展的走势，城市化水平近于60%左右。笔者认为这种预测结果与中国经济发展的实际情况是基本相符的。首先，许多发达国家的城市化发展都是先由慢到快，再由快到慢，最后趋于平稳的“S”型曲线的发展路线。根据城市化的发展规律，目前我国的经济正处在高速发展阶段，大量的农业剩余劳动力的转移形成了“推动效应”。同时，第二、三产业的发展与城市经济的吸引提供了大量的就业岗位，从而形成了“拉动效应”，在这两种力量的共同作用下，城市化水平得以快速发展，但当城市化水平升至50%以后，将有所放缓，城市化进程将转向低速发展，将不会出现本世纪初期快速发展的现象。其次，城市化的发展进程应该与经济的发展相协调，过度的城市化会导致环境污染、交通堵塞等“城市病”的出现，而滞后的城市化又会阻碍经济的健康发展。目前我国城市化水平在一定程度上滞后于经济的发展水平，尚存在一定的上升空间，如果盲目加快城市化的发展进程，超过经济和环境的承载能力，就会产生一系列的“城市病”，对经济的发展起到负面的作用。最后，城市化水平的提高速度与程度均与人口的规模有着十分紧密的联系，例如，同样是使城市化水平提高一个百分点，那么日本需要有80万农村人口迁入城市，而对于我国，则需要有1 300万的人口从农村转移至城镇。这样对会对我国的经济造成不可估计的影响。综上，我国城市化水平的发展既要遵循普遍规律，也要顾及具体国情。因此，在未来20年内，我国城市化的发展水平将稳定于60%左右是比较客观、合理、科学的预测。
参考文献：
[1]黄小晶.城市化进程中的政府行为[M].北京：中国财政经济出版社，2006.
[2]宋丽敏.中国人口城市化水平预测分析[J].辽宁大学学报，2007，（3）.
[3]国家统计局.中国人口统计年鉴[M].北京：中国统计出版社，1996-2011.
[4]张魁伟.产业结构与城市化、区域经济的协调发展[J].经济学家，2004，（4）.
[5]冯晓英，魏书化，陈孟平.由城乡分治走向统筹共治[M].北京：中国农业出版社，2007.
[6]齐昕，王雅莉.城市化经济发展空间溢出效应的实证研究——基于“城”、“市”和“城市化”的视角[J].财经研究，2013，（6）.
[7]李超，王彬，万海远.中国城市化十年经验、问题与对策[J].贵州社会科学，2013，（1）：75-79.
[8]范宏杰，马苓.河北省城市化与房地产业发展的路径分析[J].河北经贸大学学报，2012，（2）.
[9]江笑云，汪冲.经济增长、城市化与环境污染排放的联立非线性关系[J].经济经纬，2013，（5）.
[10]刘洋.城市化包容性发展的路径设计及战略选择研究[J].经济与管理，2013，（1）.
责任编辑、校对：武玲玲
Abstract： The urbanization level is very crucial to the economic development， so， predicting the trend of the future urbanization level in our country is very necessary. Now， there are many methods and models to predict the urbanization level， these methods and models have its own character. This text uses logistic growth model to predict the trend of urbanization level of the next 20 years in our country. The predictions suggest that urbanization level will continue to increase in our country and is moving toward stability， by 2030， urbanization level will be close to about 60%. Combined with the development of Chinese economy and concrete national conditions， these forecasts are scientific and reasonable. Meanwhile the forecasts help urbanization level find accurate target， the urbanization can not be too fast or too slow.
Key word： urbanization， Logistics and growth model， population growth， urban population， The level of urbanization， prediction
摘要：城市化水平对经济的发展是至关重要的，因此，预测未来我国城市化水平的发展趋势是十分必要的。采用罗吉斯蒂增长模型来预测我国未来20年的城市化发展趋势，预测结果显示，未来20年内，我国城市化率将持续增长，并逐步趋于稳定。我国城市化进程不可发展得过快或过缓。
关键词：城市化；罗吉斯蒂增长模型；人口增长；城镇人口数量；城市化水平；预测
中图分类号：F291.1 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2014）06-0023-03城市化一词源于英文“urbanization”，其词头“urban”意为都市的、市镇的；其词尾“ization”由iz（e）+ation组成，表示行为过程，意为“化”。1867年，西班牙城市规划师塞德在《城市化基本理论》一书中，首先使用了“urbanization”一词。20世纪70年代，这一名词被翻译成中文，译为“城市化”或者“都市化”。
一、研究背景
城市化是一个自然的历史过程，是指由农业为主的传统乡村社会向以工业和服务业为主的现代城市社会逐渐转变的历史过程。中国的城市发展已有4 000多年的历史，在中国特定的文化背景和市场环境下，中国的城市化经过了一个漫长而曲折的路程，改革开放以后，我国从建国之初的86个城市、城市化水平仅为10.6%的水平基点开始发展到如今，可以说城市化得到了长足的进展。根据对我国人口增长情况和经济增长潜力的综合分析，可以预测我国城市化水平在未来的20年内，将提高至60%左右。国务院发展研究中心发展战略和区域经济研究部部长李善同曾在“中国城镇化”论坛上说，城市化是现代化的重要标志之一，提高城市化水平是中国现代化建设长期而艰巨的任务。
针对我国城市化理论的探讨，自20世纪80年代以来，国内学术界对这这一问题研究的日趋深入，并形成了诸多的分析方法和模型，其中用于对城市化未来发展趋势的预测主要有算术增长模型、几何增长模型、指数增长模型、罗吉斯蒂模型等。
二、罗吉斯蒂模型的构建
经Karmeshu研究发现，20世纪50年代以来，在发达国家随着经济发展水平的提高，城市人口增长速度较农村快一些，但是随着城市化水平的提高，速度会逐渐变得缓慢，城市化水平的增长曲线大致成一条被拉长的“S”型的罗吉斯蒂曲线。
假设在一个特定的范围内，在时间t的人口总数量为N=N（t），出生率与死亡率分别是B和M，在？驻t时间内出生的人数与死亡的人数分别为BN？驻t和MN？驻t，则引起的人口数量变量为：
四、结果分析及解释
由此，可以分析得出，在未来20年内，我国城市化率将继续攀升，并逐步趋于稳定发展的走势，城市化水平近于60%左右。笔者认为这种预测结果与中国经济发展的实际情况是基本相符的。首先，许多发达国家的城市化发展都是先由慢到快，再由快到慢，最后趋于平稳的“S”型曲线的发展路线。根据城市化的发展规律，目前我国的经济正处在高速发展阶段，大量的农业剩余劳动力的转移形成了“推动效应”。同时，第二、三产业的发展与城市经济的吸引提供了大量的就业岗位，从而形成了“拉动效应”，在这两种力量的共同作用下，城市化水平得以快速发展，但当城市化水平升至50%以后，将有所放缓，城市化进程将转向低速发展，将不会出现本世纪初期快速发展的现象。其次，城市化的发展进程应该与经济的发展相协调，过度的城市化会导致环境污染、交通堵塞等“城市病”的出现，而滞后的城市化又会阻碍经济的健康发展。目前我国城市化水平在一定程度上滞后于经济的发展水平，尚存在一定的上升空间，如果盲目加快城市化的发展进程，超过经济和环境的承载能力，就会产生一系列的“城市病”，对经济的发展起到负面的作用。最后，城市化水平的提高速度与程度均与人口的规模有着十分紧密的联系，例如，同样是使城市化水平提高一个百分点，那么日本需要有80万农村人口迁入城市，而对于我国，则需要有1 300万的人口从农村转移至城镇。这样对会对我国的经济造成不可估计的影响。综上，我国城市化水平的发展既要遵循普遍规律，也要顾及具体国情。因此，在未来20年内，我国城市化的发展水平将稳定于60%左右是比较客观、合理、科学的预测。
参考文献：
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[8]范宏杰，马苓.河北省城市化与房地产业发展的路径分析[J].河北经贸大学学报，2012，（2）.
[9]江笑云，汪冲.经济增长、城市化与环境污染排放的联立非线性关系[J].经济经纬，2013，（5）.
[10]刘洋.城市化包容性发展的路径设计及战略选择研究[J].经济与管理，2013，（1）.
责任编辑、校对：武玲玲
Abstract： The urbanization level is very crucial to the economic development， so， predicting the trend of the future urbanization level in our country is very necessary. Now， there are many methods and models to predict the urbanization level， these methods and models have its own character. This text uses logistic growth model to predict the trend of urbanization level of the next 20 years in our country. The predictions suggest that urbanization level will continue to increase in our country and is moving toward stability， by 2030， urbanization level will be close to about 60%. Combined with the development of Chinese economy and concrete national conditions， these forecasts are scientific and reasonable. Meanwhile the forecasts help urbanization level find accurate target， the urbanization can not be too fast or too slow.
Key word： urbanization， Logistics and growth model， population growth， urban population， The level of urbanization， prediction
摘要：城市化水平对经济的发展是至关重要的，因此，预测未来我国城市化水平的发展趋势是十分必要的。采用罗吉斯蒂增长模型来预测我国未来20年的城市化发展趋势，预测结果显示，未来20年内，我国城市化率将持续增长，并逐步趋于稳定。我国城市化进程不可发展得过快或过缓。
关键词：城市化；罗吉斯蒂增长模型；人口增长；城镇人口数量；城市化水平；预测
中图分类号：F291.1 文献标识码：A 文章编号：1007-2101（2014）06-0023-03城市化一词源于英文“urbanization”，其词头“urban”意为都市的、市镇的；其词尾“ization”由iz（e）+ation组成，表示行为过程，意为“化”。1867年，西班牙城市规划师塞德在《城市化基本理论》一书中，首先使用了“urbanization”一词。20世纪70年代，这一名词被翻译成中文，译为“城市化”或者“都市化”。
一、研究背景
城市化是一个自然的历史过程，是指由农业为主的传统乡村社会向以工业和服务业为主的现代城市社会逐渐转变的历史过程。中国的城市发展已有4 000多年的历史，在中国特定的文化背景和市场环境下，中国的城市化经过了一个漫长而曲折的路程，改革开放以后，我国从建国之初的86个城市、城市化水平仅为10.6%的水平基点开始发展到如今，可以说城市化得到了长足的进展。根据对我国人口增长情况和经济增长潜力的综合分析，可以预测我国城市化水平在未来的20年内，将提高至60%左右。国务院发展研究中心发展战略和区域经济研究部部长李善同曾在“中国城镇化”论坛上说，城市化是现代化的重要标志之一，提高城市化水平是中国现代化建设长期而艰巨的任务。
针对我国城市化理论的探讨，自20世纪80年代以来，国内学术界对这这一问题研究的日趋深入，并形成了诸多的分析方法和模型，其中用于对城市化未来发展趋势的预测主要有算术增长模型、几何增长模型、指数增长模型、罗吉斯蒂模型等。
二、罗吉斯蒂模型的构建
经Karmeshu研究发现，20世纪50年代以来，在发达国家随着经济发展水平的提高，城市人口增长速度较农村快一些，但是随着城市化水平的提高，速度会逐渐变得缓慢，城市化水平的增长曲线大致成一条被拉长的“S”型的罗吉斯蒂曲线。
假设在一个特定的范围内，在时间t的人口总数量为N=N（t），出生率与死亡率分别是B和M，在？驻t时间内出生的人数与死亡的人数分别为BN？驻t和MN？驻t，则引起的人口数量变量为：
四、结果分析及解释
由此，可以分析得出，在未来20年内，我国城市化率将继续攀升，并逐步趋于稳定发展的走势，城市化水平近于60%左右。笔者认为这种预测结果与中国经济发展的实际情况是基本相符的。首先，许多发达国家的城市化发展都是先由慢到快，再由快到慢，最后趋于平稳的“S”型曲线的发展路线。根据城市化的发展规律，目前我国的经济正处在高速发展阶段，大量的农业剩余劳动力的转移形成了“推动效应”。同时，第二、三产业的发展与城市经济的吸引提供了大量的就业岗位，从而形成了“拉动效应”，在这两种力量的共同作用下，城市化水平得以快速发展，但当城市化水平升至50%以后，将有所放缓，城市化进程将转向低速发展，将不会出现本世纪初期快速发展的现象。其次，城市化的发展进程应该与经济的发展相协调，过度的城市化会导致环境污染、交通堵塞等“城市病”的出现，而滞后的城市化又会阻碍经济的健康发展。目前我国城市化水平在一定程度上滞后于经济的发展水平，尚存在一定的上升空间，如果盲目加快城市化的发展进程，超过经济和环境的承载能力，就会产生一系列的“城市病”，对经济的发展起到负面的作用。最后，城市化水平的提高速度与程度均与人口的规模有着十分紧密的联系，例如，同样是使城市化水平提高一个百分点，那么日本需要有80万农村人口迁入城市，而对于我国，则需要有1 300万的人口从农村转移至城镇。这样对会对我国的经济造成不可估计的影响。综上，我国城市化水平的发展既要遵循普遍规律，也要顾及具体国情。因此，在未来20年内，我国城市化的发展水平将稳定于60%左右是比较客观、合理、科学的预测。
参考文献：
[1]黄小晶.城市化进程中的政府行为[M].北京：中国财政经济出版社，2006.
[2]宋丽敏.中国人口城市化水平预测分析[J].辽宁大学学报，2007，（3）.
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[10]刘洋.城市化包容性发展的路径设计及战略选择研究[J].经济与管理，2013，（1）.
责任编辑、校对：武玲玲
Abstract： The urbanization level is very crucial to the economic development， so， predicting the trend of the future urbanization level in our country is very necessary. Now， there are many methods and models to predict the urbanization level， these methods and models have its own character. This text uses logistic growth model to predict the trend of urbanization level of the next 20 years in our country. The predictions suggest that urbanization level will continue to increase in our country and is moving toward stability， by 2030， urbanization level will be close to about 60%. Combined with the development of Chinese economy and concrete national conditions， these forecasts are scientific and reasonable. Meanwhile the forecasts help urbanization level find accurate target， the urbanization can not be too fast or too slow.
盐城市城市化水平预测 第4篇
关键词：地铁建设,关联度分析,灰色模型,广州2024年GDP预测
1 引言
地铁作为一种快捷、准确的公益性交通工具, 已成为一个国家综合国力、城市经济实力、人民生活水平及现代化程度的重要标志。我国20世纪60年代从北京开始建设地铁, 如今上海、广州、天津、南京、杭州等大中城市相继建成地铁。不仅仅是改善交通拥堵问题, 也带动了城市整体经济的发展。那么地铁究竟对一座城市的经济的影响力有多大?在此, 我们以广州地铁建设为例, 分析地铁建设对城市GDP影响, 并以此判断城市地铁对城市经济的影响。
2 地铁对城市有哪些方面的影响
一是时间价值:地铁的快捷、便利、畅通、定点、定时, 可以方便出行, 缩短通行时间, 带动巨大的客流量。二是安全价值:降低交通事故损失。三是节能环保:节约能源、节省土地、减少环境污染、促进城市发展。四是城市运营与管理:围绕地铁规划、投资、建设、运营、管理和维护所形成的一个依托地铁建设发展的巨大市场。五是区域发展:通过借助地铁自身的核心枢纽功能及各种优势, 联合周边商业形成商业辐射区, 由点及面, 带动沿线商业发展。
3 广州地铁历年相关数据收集分析及关联度分析
3.1 数据搜集与整理
广州地铁于1997年6月28日起开始试运营, 考虑到近年人口数据变化过大, 所以我们选取2000年至今的广州地区GDP、人均GDP作为研究依据, 见表1。
资料来源:2000—2013年《广州统计年鉴》。
从表1可知, 2000—2013年, 广州地铁运营辆增加了15.12倍, 客运量增长了60.31倍, 地区生产总值增加了5.19倍, 而人均地区生产总值增长了3.67倍。
3.2 关联度分析
以运营辆作为参考数列xi, 以地区生产总值作为指标数列xj, 对各数据进行均值法无量纲化, 即令, i=1, 2, …, m;k=1, 2, …, n, 并计算每一个指标列与参考列对应元素的绝对差值,
(ρ在 (0, 1) 内取值, 随着ρ减小, 区分能力越强, 常取值为0.5)
计算所得的关联度如表2所示。
从表2的结果来看, 关联度最大的是客运量和人均地区生产总值之间的关联度, 达到了0.8464, 影响最为显著, 说明随着地铁客运量的增加, 对地区经济有明显促进作用。而且参考关联度数据发现:地铁运营辆与经济指标的相关度都很高, 表明地铁建设对经济有显著影响。
4 广州未来十年GDP预测灰色预测模型GM (1, 1)
通过前面数据显示, 人均地区生产总值与地铁客运量的关联度最高, 我们选择灰色预测模型GM (1, 1) , 为了方便预测对比, 选择关联度类似的地区生产总值2000—2013年人均地区生产总值作为样本数据, 建立原始地区生产总值数据列:
求其级比, 发现所有的级比并非都落在可容覆盖内, 所以作相应变换y (0) (k) =x (0) (k) +c, k=1, 2, …, n, 使得数列满足上述条件, 经计算得c=21501560
取α=0.5, 作x (1) 的紧邻均值生成数列z (1) , 即:z (1) = (z (1) (2) , z (1) (3) , …, z (1) (14) ) , 其中z (1) (k) = (z (1) (k) +z (1) (k-1) ) /2, k=2, 3, …, 14
u= (a, b) T= (BTB) -1BTY, 即:
建立GM (1, 1) 白化模型并求解:, 以2000年的人均地区生产总值作为白化模型的初始值, 即取
从而的还原值为
根据以上步骤得出的输出结果如图1所示。
从表3中可知, 预测值与实际值最大的相对误差为0.033849105, 多数在0.05以下, 说明本文预测结果具有较高的可信度, 可以运用模型进行预测。
预测数据如图2所示。
由表4的预测结果可知, 2024年广州市地区生产总值达到557435357.3万元, 年均增速约11.85%, 由此可见未来一段时间经济逐渐放暖, 但整体趋势是逐渐上行。
5 结论
通过对广州市地铁建设的相关因子与经济指标的灰色关联度分析, 表明客运量与地区人均生产总值的关联度较大, 说明地铁建设对经济发展有较大影响。目前广州市在建地铁线路共11条 (段) 、260公里, 计划于2016年、2017年左右陆续建成。目前在建的地铁线路也将很大程度上使广州的地下交通网络变得更加完善, 让人们出行更加方便, 并很大程度上节约其生活成本。
根据今年上半年经济数据显示, 广州今年GDP增速回到了2012年8.3%的水平。而地铁六号线, 七号线, 广佛线等十三条线路的建设, 对经济增长也会有一定促进。而广州今年的GDP目标是保证10%的增长速度, 通过我们上面数据显示, 地铁队乘的经济建设具有相当大的影响力。
参考文献
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我国区域城市化水平比较 第5篇
我国区域城市化水平比较
推进我国的城市化进程是新时期经济发展的客观要求.文章以新设计的`一套反映城市化水平的统计指标体系为基础,运用因子分析方法对我国各区域间城市化水平进行比较分析发现,我国区域城市化水平差距很大,且内部不平衡问题相当严重.所应采取的对策是:中西部地区应该抓住“西部大开发”的历史机遇,实施超常规发展战略;东部沿海地区应发挥其经济的龙头带动作用,加快中西部地区的城市化进程;各地区还必须切实抓好经济结构调整和制度创新工作.
作 者：杨冬梅 张宗坪 牟芳华 作者单位：山东经济学院,山东,济南,250014刊 名：山东财政学院学报英文刊名：JOURNAL OF SHANDONG FINANCE INSTITUTE年，卷(期)：“”(5)分类号：F061.5关键词：区域 城市化水平指标体系
盐城市城市化水平预测 第6篇
5月17日—23日，北京市市政市容管理委员会副主任柴文忠带队，就贯彻落实习近平总书记关于“健全城市管理体制，提高城市管理水平”的重要指示精神，深化北京城市管理体制改革，推进城市管理目标、方法、模式现代化到外省市学习考察，先后与上海市绿化和市容管理局（上海市城市管理行政执法局）副局长徐志虎、深圳市城市管理局（深圳市城市管理行政执法局）副局长叶果、南京市城市管理局（南京市城市管理行政执法局）副局长司徒幸福及相关部门负责同志交流城市管理体制机制改革创新经验，探讨“新常态”下城市管理发展特点规律，相互学习，受益匪浅。
这三个城市虽然功能定位、人口规模、管理基础各不相同，既有直辖市、又有副省级计划单列市、还有省会城市，但在深化城市管理体制改革、机制创新方面，却一直走在全国的前列，结合各自经济社会发展形势和要求，在“大部制”、“大城管”、精细化、标准化等方面做了许多有益探索，取得了比较显著的成效。一是突出城市管理的“首位意识”，党建统领，真重视、真重拳、真奖惩；政府领导归口，城市管理+综合执法，系统管理顺畅到位，减少了扯皮内耗，大大提高了管理效率。二是强化城市管理的“统筹意识”，上海市成立了市委派出机构“建交工委”，与市政府“建管委”合署办公，强调建管并重、顶层设计，统筹系统内思想政治工作和领导班子建设，协调重大行政业务管理；南京市成立了城市治理委员会，由市长任主任，研究决定城市管理重大决策，统筹协调城市管理重大事项。三是注重城市管理的“法规意识”，结合各自城市实际，编制了较为完善的各类城市管理标准规范，以网格化为支撑建立“大数据”系统，为精细化城市管理提供信息保障。南京市编制出台了我国第一部城市管理地方法规——《南京市城市治理条例》，为进一步完善城市管理机制，提升城市综合管理水平提供了法制保障。四是强调城市管理的“效率意识”，对条块推进和落实城市管理的质量效率进行定期考核评估，结果“四纳入”：纳入政府绩效管理，占一定比分权重；纳入“以奖代补”，重奖先进；纳入政府信息公开，在官方媒体公布，接受群众和舆论监督；纳入政纪处分，实行末位问责、诫勉谈话、党政“一把手”撤换，激发工作积极性和主动性，促进了城市管理效率和水平的提升。（通讯员 堵锡忠）
nlc202309051611
盐城市城市化水平预测 第7篇
关键词：城市林业,发展,绿化水平
在20世纪60年代, 城市林业概念的提出与迅速传播, 为各国实现现代林业特色化发展之路的开辟奠定了基础。在国内, 城市化进程的加速为促进社会经济的发展注入了动力, 但是不可忽略的问题是, 城市人口的增加, 使得绿化用地逐渐减少, 且环境污染加剧, 城市生态系统面临着极大挑战。借助林业的发展, 能够为当前进一步提升城市绿化水平开辟新途径, 但一系列问题的呈现, 阻碍了城市林业建设与发展步伐, 亟待解决。
1 城市林业内涵与发展问题
1.1 城市林业内涵
城市林业具有着生态效益、社会效益与经济效益, 其以城市森林为研究对象, 其核心思想是面向城市并服务城市, 在此基础上, 带动周边林业发展以实现协调共进。同时, 以城郊一体化绿化体系为指导, 融合了城市园林绿化的优化, 并打造了独属于城市林业自身特点的城市生态防护系统。
1.2 城市林业发展过程中所呈现出的问题
城市林业是以城市园林绿化为基础所产生的一种全新林业发展理论观念, 但目前由于现有城市园林绿化管理模式以及市政管理体制存在着一定的滞后性, 难以与城市林业发展之需实现有效对接, 进而阻碍了城市林业发展步伐。同时, 从目前国内城市林业建设与发展的现状来看, 很多城市本身所具备的林业基础相对薄弱, 森林质量偏低, 加上经营管理模式的落后, 使林业产业化程度不足, 进而也给城市林业的发展带来了极大阻碍。此外, 城市人口的增加促使城市土地资源日益紧张, 绿化与城市建设间矛盾凸显, 能够用于森林建设的土地资源严重不足, 加上政府与相关部门给予的重视程度不足, 使得投入有限、参与力量不足, 进而使得城市林业发展举步维艰。
2 发展城市林业, 提升城市绿化水平的对策
2.1 遵循城市林业发展原则
在实际建设与发展城市林业的过程中, 首先要明确所应遵循的基本原则, 进而为实现实践行为的科学且合理落实奠定基础。具体而言: (1) 坚持林业资源的优化配置原则, 结合城市生态建设之需, 实现对林业资源的合理配置, 并以跨越式发展格局的打造, 促使城市林业更好地服务于可持续发展战略目标的实现。 (2) 坚持生态功能优化原则, 更好地实现服务城市建设发展之目标。因城市林业建设需要多行业与部门给予全面支撑, 因此, 针对这一系统性工程的开展, 始终将生态摆在首位, 在此基础上, 围绕服务城市这一建设目标实现合理规划和部署。 (3) 坚持以人为本, 在发展城市林业的过程中, 坚持以人为本原则, 从提升城市绿化水平, 改善城市居住环境为出发点, 在融入城市园林优势的同时, 彰显人文理念。 (4) 始终坚持科学发展观, 为实现经济、社会与自然环境的和谐共生注入力量之源。
2.2 实现城市绿化的统一规划布局与绿化树种的合理选择搭配
一方面, 要针对城市绿化进行统一规划部署。具体而言, 基于可持续发展目标下, 将城市林业建设融入城市绿化中。对于市政部门而言, 在基于城市林业发展与城市绿化建设之需下, 从实际出发, 结合当地自然地理环境, 落实因地制宜原则, 确保城市林业具备可持续发展的基础。同时, 协调好城市林业与园林环保等部门间的关系, 确保城市绿化统一规划布局方案的顺利实施。另一方面, 要实现树种的合理选择与植物的科学配置。在发展城市林业的过程中, 为了提升城市绿化水平, 确保林业经济与城市绿化的可持续发展, 需要实现树种的合理选择, 以本土树种为主, 提升树种的成活率, 在充分发挥出林业生态效益的同时, 迎合当地人的情感选择倾向, 体现人性关怀理念。同时, 实现植物群落的优化配置, 遵循城市园林绿化要求, 在实现绿化效果的同时, 提升城市景观的美观度。
2.3 加大重视与投入力度并实现科学经营管理模式的搭建
在实际践行的过程中, 进一步加大对城市林业建设的投入力度, 拓展筹资渠道, 实现相应基金项目的打造, 为城市林业的发展提供扎实的经济基础。同时, 进一步加大宣传力度, 提升社会大众的环保绿化意识, 并借助绿化公益组织与自愿工程的打造, 进一步提升城市绿化效果。此外, 制定完善的经营管理机制, 做好协调沟通工作, 并落实标准化养护管理, 开辟集约化经营发展之路。
3 总结
综上, 借助城市林业的发展, 能够为提高城市绿化水平奠定基础, 同时, 也为城市搭建完善的生态安全体系提供了保障, 在实际践行的过程中, 结合城市林业建设发展中呈现出的问题, 落实科学且完善的解决对策, 充分发挥城市林业的综合效益, 并实现城市林业的可持续发展。
参考文献
西部城市化水平实证研究 第8篇
在西部大开发政策推动下西部地区取得了巨大经济成就, GDP增速连续四年高于全国平均值。城市是经济发展的核心动力, 城市化的进程、速度、水平标志着地区经济现代化发展水平。斯蒂格列茨认为, 新世纪中国有三大挑战, 城市化居于首位。西部地区占中国领土面积71%, 它的城市化水平严重影响全国经济现代化水平。因此本文研究目的就是测度新时期西部12省的城市化水平。
二、西水平指标选部地区城市化水平实证分析
(一) 指标筛选
本文拟采取质、量分述法来测量西部12省的城市化水平。数量测度上, 采用城市人口占比指标。质量测度上, 考虑到城市化是一个复杂系统, 质量测度应包括三个方面, 即推进城市化系统发展的“动力因子”、认识城市化系统差异的“公平因子”、度量城市化系统水平的“质量因子”。三个因子的综合评价结果, 将成为城市化的最终质量表征。动力因子包括指标人均国内生产总值、城市第三产业产值占比、专利授权数占比、人均耕地面积;公平因子包括指标基尼系数;质量因子包括指标城市用水普及率、城市燃气普及率、城市人均公共绿地面积、城市人均拥有铺装道路面积、城市万人拥有的医生数、师生比。城市化动力因素主要反映一个城市的“发展能力”、“竞争能力”、“创新能力”等, 所以我们从城市发展潜力 (人均耕地面积指标来反映) , 经济实力 (人均GDP及第三产业产值占比) , 研发水平 (专利授权数占比) 3个角度分析。城市化公平因子主要反映一个城市的“共同富裕”程度及其对于贫富差异和城乡差异的克服程度, 所以我们选用基尼系数来分析。城市化质量因子主要反映一个城市的“文明程度”和“生活质量水平”。
(二) 数据整理
为统一各指标量纲与缩小指标间的数量级差异, 需要对各项指标进行标准化。本文采用极差法对指标进行标准化处理。
1. 数量测度城市化
ρ1表示用城镇人口占比来衡量的城市化水平, Z (ρ1) 表示标准化后的城市化水平。表1按照指标值大小降序排列, 观察发现, 仅从城镇人口占比测算的城市化水平结果来看, 内蒙、重庆、宁夏3省的城市化水平最高, 最低的是甘肃、贵州、西藏3省。整体来看, 西部地区城市化水平 (数量测度) 的排序和经济发展水平大体上是相适应的。
2. 质量测度城市化水平
质量测度的指标有11个, 为了测定城市化质量水平, 必须找出各指标权重, 加权形成一个综合质量指标。本文采用熵值法赋权, 赋权结果如下:人均国内生产总值:0.087, 城市用水普及率:0.094, 城市第三产业产值占比:0.085, 城市燃气普及率:0.094, 专利授权数占比:0.083, 城市人均公共绿地面积:0.095, 人均耕地面积:0.082, 城市人均拥有铺装道路面积:0.102, 基尼系数:0.094, 城市万人拥有的医生数:0.089, 师生比:0.096。根据指标权数, 我们得出西部12省份质量测度的城市化水平, 并进行了标准化处理。
仅从质量测度角度分析, 上表排序结果显示, 城市化水平最高的是四川、重庆和内蒙三省, 城市化水平最低的是贵州、甘肃、西藏。
3. 数量测度和质量测度结果比较
数量测度的城市化水平与质量测度的城市化水平有很强的一致性。数量测度的城市化水平显示, 内蒙是城市化水平最高的地区, 而质量测度的城市化水平显示, 四川的城市化水平最高。除了新疆、陕西、重庆、广西、青海5省的差异较小外, 其他7省的城市化水平都表现出1.5单位以上的差异, 尤其是四川省, 其质量测度的城市化水平高于数量测度水平4.92个单位。
(三) 综合指标
通过上面质量分述法的统计分析, 我们得出了西部地区12个省份的数量测度城市化水平以及质量测度城市化水平, 为全面反应各省城市化水平, 我们对两种测度水平分别赋权50%, 加权平均求出城市化的综合测度水平。
注:数量测度指标Zρ1, 质量测度指标Zρ2, 综合测度指标Z (T) 。
观测发现, 西部地区城市化综合排名, 重庆、内蒙、四川居前三位, 城市化水平比较高, 而甘肃、西藏、贵州三省发展缓慢, 居后三位。观察发现, 西部地区虽然总体发展较为落后, 但经过十几年“西部大开发”, 其内部差距已经拉开, 重庆、内蒙的城市化水平是西藏、贵州的5倍之多。
三、结论
根据分析发现, 在“西部大开发”时期, 西部12省城市化年均增长速度10.8, 超过全国平均速速1%。其中重庆、云南、广西、西藏发展速度最快, 部分地区发展迟缓。从城市化水平来看, 2013年除了西藏、贵州两省的城市化水平没有超过30%外, 其他省份均达到30%以上。根据S线理论, 城市化路径分为三阶段: (1) 初级:城市人口占总人口30%以下, 生产力水平较低, 农村剩余劳动力释放缓慢。 (2) 中级:城市人口占总人口30%—70%, 工业基础较好, 能吸收大批农业人口, 城市化进入快速发展时期。 (3) 后期:城市人口占总人口70%以上, 城市化进入稳定阶段。根据该理论, 中国西部地区绝大部分省份都进入了城市化快速发展时期。从与经济发展速度对比的角度来看, “西部大开发”时期, 西部地区年均GDP增长率达11%, 城市化年均增长速度达到10.8%, 二者发展速度接近, 可见中国西部地区的经济和城市化是相互促进协调发展的。综上所述, “西部大开发”实施以来, 西部城市化水平迅速提高, 基本迈入了城市化快速发展时期。证明西部开发战略的社会经济效益已凸显, 未来西部应继续抓住机遇, 实现跨越发展。
摘要：综合选取指标, 采取熵值法赋权分析, 对西部地区的城市化水平进行测评排序, 通过数量测度、质量测度、综合测度三方面指标体系, 比较西部大开发前后西部各省的城市化水平, 以城市化角度客观评价西部大开发的成果。
关键词：西部地区,城市化,熵值法
参考文献
[1]高珮义.城市化发展学原理[M].北京:中国财经大学出版社, 2009:6.
中国城市地价状况分析与预测 第9篇
为及时准确地了解、掌握全国各城市的地价水平和地价变化动态, 中央政府在全国各城市设立若干监测点, 采集相应的地价资料, 实现对各城市地价的动态监测。全面、系统、准确地掌握土地价格的变化情况, 分析发展趋势, 不仅是国家控制土地政策, 深化土地使用制度改革的需要, 同时也能引导产业健康发展。影响地价的因素多而复杂, 其中城市社会因素、居民消费观念、地产投机程度、房地产购买者和出售者心态等诸多主观性和随机性因素, 它们也对地价产生着重要影响, 因而, 在分析2000年~2007年地价动态监测数据基础上, 可采用灰色预测法对未来的地价状态做出定量预测。
二、研究数据与方法
我国城市地价动态监测工作始于2000年国土资源大调查, 随着工作的深入开展, 到目前为止全国已设置7800多个监测点, 60多个重点城市定期向国土资源部报告地价更新情况, 已基本建立以监测点价格、平均地价水平、城市地价指数及相关经济数据为主要监测内容的城市地价动态监测体系。本文按照国土资源部关于全国地价监测范围的要求, 以省级行政区域为基础, 根据城市地价总体水平等具体情况, 将全国划分为东南、中南、西南、华北、东北、西北六个监测区域, 采用2000年~2007年六大区域中60个大中城市动态监测取得的综合、商业、居住、工业平均地价作为对2008年~2012年的地价预测的基础数据。
针对地价监测数据时间单序列性、随机波动性的特点, 以我国学者邓聚龙教授提出的灰色理论为指导、微分拟合法为核心, 采用适用面最广的GM (1, 1) 单序列一阶线性动态模型预测2008年~2012年地价水平。为检验模型预测结果的可行性, 首先测算2000年~2007年全国城市平均综合地价, 再采用关联度检验和后验差检验结合实际地价检验预测数据的准确性。
三、城市地价动态变化趋势分析
预测显示, 2008年~2012年全国主要城市平均地价呈平稳上涨趋势, 土地平均价格由2007年的1569元/m2上升为2012年的2416元/m2。居住用地价格增长幅度最大, 增长幅度为1903元/m2, 累计增长率为81.56%;商业用地价格增长幅度为1681元/m2, 累计增长率为54.27%;工业用地价格变化较为平稳, 价格增长幅度仅为31元/m2, 累计增长率为6.04%。
全国六个主要监测区2008~2012年综合地价、商业地价、居住地价增长幅度均以东南区最高, 分别为3887元/m2、4832元/m2、4932元/m2, 累计增长率分别为99.6%、85.07%、106.15%;以西北区最低, 增长幅度分别为174元/m2、305元/m2、282元/m2, 累计增长率分别为19.23%、22.85%、28.9%。工业地价以华北区的增长幅度最高, 为442元/m2, 累计增长率为55.78%, 最低为东南区, 增长幅度为8元/m2, 累计增长率为1.33% (见图) 。
四、未来城市地价增长原因分析
1. 宏观调控和制度变革
首先是宏观调控因素。自从2004年中央实施宏观调控以来, 紧缩地根和紧缩银根两大根本调控手段均导致地价上涨。紧缩地根, 尤其是在中央极力要求加强耕地保护的情况下, 意味着减少土地出让数量;紧缩银根意味着必须要提高地价, 通过涨价来抑制土地需求。其次是制度变革因素, 随着2006年《国务院关于加强土地调控有关问题的通知》的出台, 使我国土地“闸门”进一步收紧。一系列土地管理制度变革有利于纠正以往被过度低估的地价成本, 使得地价从过去的招商引资功能向宏观调控、市场定价、转变经济增长方式等功能转变, 如规范土地出让收支管理、建立工业用地出让最低价标准统一公布制度、强化对土地管理行为的监督检查等都将促进地价不同程度的上涨。
2. 经济因素
(1) 社会经济发展状况。社会经济发展水平不断提高、社会购买力不断增强、公共投资和购房比例不断增加, 是地价在未来几年内稳定上涨的主要动力。衡量经济发展状况的重要指标是国内生产总值以及社会总投资, 国内生产总值, 以及社会总投资的增加, 意味着财政、金融景气和经济繁荣, 促使土地的需求量不断扩大, 进而带动土地价格上涨。
(2) 流动性泛滥和人民币升值。流动性泛滥意味着国内资金非常充裕, 人民币升值意味着人民币资产对外资具有很强的投资吸引力, 从而导致流入的外资将越来越多, 而地价继续上涨则将进一步增加人民币升值趋势下房地产资产对外资的吸引力, 使得外资继续看好国内优势开发商的发展前景和房地产股票投资收益前景。外资以及由外资带动的内资看好国内房地产, 一方面将有利于房地产行业的景气延伸, 另一方面将直接或间接促进国内地价上涨。
3. 人口因素
(1) 城市人口数量增加。随着我国城市规模不断扩大, 城市住宅面积相应增加, 从而拉动房地产业的发展, 加大了土地的需求量, 在一定程度上导致土地价格上涨, 尤其是居住用地。目前, 以上海、南京等大城市为代表的中南区城市化水平最高, 以北京、天津为代表的华北区城市化水平次之, 西北部地区城市化水平最低, 这导致了全国城市地价尤其是居住用地价格呈东南高、西北低的趋势。
(2) 购买心理。随着城市化进程不断加快及城市居民购买力提高和物资资源的极大丰富, 人们越来越追求居住区生态环境、设施功能、小区文化氛围及周围人文、自然景观的完美, 安居概念逐渐变成以“美居”为核心, 以生态环境及社区融洽相协调的“居住”。为满足消费者这种心理需要, 开发商投入大量资金使其物化为土地价值, 相应居住区的土地价值处于高度发展中, 使地价上涨成为可能。
4. 区域因素
以上海、南京、杭州、广州、深圳等城市为代表的东南沿海地区和以北京、天津为中心的华北地区, 相对于我国其他地区城市繁华程度较高、交通便利、人口密集、基础设施和公用设施条件好, 导致商业用地价格和居住用地价格在全国内处于较高地位, 这些发达地区由于具有较高的土地利用集聚效应和竞争日趋激烈的房地产市场, 使得地区内城市的商业用地和居住用地价格在2008年~2012年期间增长幅度将会较大, 而以西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐等城市为代表的西北地区受区域、环境等因素的影响, 地价增长幅度会相对较低, 从而呈现出我国城市地价增长率以东高西低、南高北低缓步增长的趋势。
五、结论
未来城市地价在时间序列上保持上升势头, 且变化趋势平稳, 呈现与当地经济发展水平相适应的特征;空间分布上由于区域经济发展的不平衡性, 表现为东南高、西北低, 东、南方向的地价增长速度大于西、北方向。东南、中南区域由于需求强劲、竞争激烈, 地价在竞争中将不断上涨, 而位于西北区域基本保持现有地价水平。商业、居住用地将随着市场需求的不断增大呈现显著上升趋势, 且主要集中在基础设施完备、环境优越的东南、中南地区, 工业用地在经历了几年的走低趋势后将略有上升, 主要集中在华北等地形成的新的工业区。国家的宏观调控和土地管理制度变革、社会经济的发展、城市化加快等因素都促进了城市地价的上涨。与其他地价预测模型相比, 灰色预测模型在信息不完全、少量数据建模预测上有很大的优势, 应用灰色系统理论建立地价预测数学模型, 应用结果与实际情况吻合较好。
摘要：随着我国市场经济的发展, 土地价格对社会经济的调控作用的重要性凸现, 城市地价变化趋势的分析与预测是准确把握地价规律的重要手段, 是国家制定土地政策、规范城镇地产市场和引导房产业健康发展的重要依据。在分析2000年～2007年全国60个大中城市监测取得的各用途地价数据基础上, 采用灰色预测模型对2008年～2012年全国六大区域的各用途地价及其变化趋势进行了分析和预测, 并对比分析了我国各大区域地价的变化幅度及增长率, 最后探讨了影响我国地价未来变化趋势的主要因素。
关键词：城市地价,动态监测,灰色预测
参考文献
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城市电力负荷预测方法研究 第10篇
关键词：负荷预测,负荷小区密度法,配电网
城市电网是电力系统的主要负荷中心, 具有用电量大、负荷密度高、安全可靠和供电质量要求高等特点。因此, 对其进行科学的电力负荷预测, 对于保证电网规划质量、提高供电可靠性具有重要意义。
一、负荷预测方法
负荷预测顾名思义就是对未来时刻的电力需求量或用电量进行预测。电力系统负荷预测需要从历史的电力负荷、经济、社会、气象等一系列数据中, 探寻电力负荷发展变化规律, 探索电力负荷与各种相关因素之间的内在联系, 从而预计或判断其未来发展趋势, 作出科学合理的预测。负荷预测是电网规划的基础, 其重要性不仅体现在电网现状分析、电力需求预测等规划过程中, 而且对电力电量平衡、主变定容选址、网架规划等环节具有重要的理论支撑作用。可以说, 负荷预测贯穿于规划工作始终, 预测水平的高低将直接影响电网规划质量的优劣。
目前, 国内外较为成熟的预测方法主要有:趋势外推法、相关分析法、灰色模型法、人工智能技术以及小区负荷密度预测法等。其中, 趋势外推法通过寻找负荷历史数据中的负荷变化规律和特性外推到未来进行预测。该方法所需数据量少, 准确度不高;相关分析法通过寻找电力负荷与影响其变化的相关因素之间的关系或数学模型, 来达到预测的目的。该方法在搜集相关因素上比较困难;灰色模型方法将电力负荷中的不确定因素视为一灰色系统进行研究。灰色预测具有要求负荷数据少、不考虑分布规律、不考虑变化趋势、运算方便、预测精度较高等优点, 但也存在一定局限性, 数据离散程度影响其预测精度且不适合长期预测;人工智能技术包括模式识别、模糊预测法、专家经验法、神经网络法等, 这些方法发展还尚不成熟;小区负荷密度预测法将预测地区规划为若干功能区, 对每一功能区选择一个负荷密度指标, 计算该预测地区的电力负荷需求量。该方法能反映预测期的实际情况和用电水平, 预测精度较高。
本文采用小区负荷密度预测法进行城市电力负荷预测, 适应城市规划方案的变化和电网的建设, 并且满足规划电网对实际规划精度的要求。
二、小区负荷密度预测法
(一) 方法确定。
城市的负荷预测数据具有以下特点:一是规划部门提供了相对比较详细的用地规划, 从而使得负荷预测工作可以比较具体的进行, 规划地区的地块性质、建筑面积、建筑物构成等信息比较详细;二是需要进行高压公用变电站选址及定容, 对各地块的负荷分布预测有较高要求。
1. 小区负荷密度法。
因为具有基础数据易于获得、易于适应城市规划方案的变化和灵活性强等优点而被普遍认为是一种比较好的方法。该方法利用电力部门现有的基础数据和规划人员的知识, 结合城市规划部门的土地规划结果, 能够较好地预测规划年小区负荷的分布情况。
将预测地区规划为若干功能区, 对每一功能区选择一个负荷密度指标, 根据下式计算该预测地区的电力负荷需求量:
式中P———预测的负荷值;Pi———功能区的负荷密度;Qi———功能区的面积。
应用负荷密度法的关键有两点:一是功能区得划分要合理, 有代表性;二是各功能区负荷密度指标的选取要合理, 能反映预测期的实际情况和用电水平。
2. 专家预测法。
专家预测法的优点是可充分发挥专家的知识和才能、积极性和创造性。预测专家可以综合运用自身的经验和知识来进行预测工作, 而且专家能带来各自掌握的信息, 信息量大, 且能集思广益, 充分考虑多方面的因素。
综上所述, 最终确定规划区的负荷预测方法以小区负荷密度指标法为主, 并结合专家预测法进行修正。将这两种方法综合起来, 取长补短, 有利于降低预测风险和提高预测精度。
(二) 负荷预测步骤。
(1) 根据规划区规划用地类型进行负荷分类; (2) 通过调查与规划区发展相似地区的各种用地类型的负荷密度, 并结合规划区的实际以及专家意见, 确定规划区各种用地类型的负荷密度指标。利用小区负荷密度法进行负荷预测时, 首先必须确定每一类用地负荷密度参考指标。为了使负荷密度指标能够代表未来发展情况, 对已经经过了充分发展的相似地区的负荷密度情况进行调查, 并以这些负荷密度指标作为规划区负荷密度指标设置的主要依据; (3) 将规划区域根据用地类型、地理位置细分成若干个小区、大区。每个小区有且只有一种用地类型, 且只属于一个大区。小区负荷是负荷分布预测的基本计算单位, 在划分小区时通过边界的选取以及适当变化小区的面积可以做到使每个小区只包含相同性质的负荷; (4) 根据负荷密度指标的选取结果及小区面积进行负荷分布预测, 并按不同的原则, 进行分区负荷、分类负荷、分电压等级负荷的专家修正、统计与校验。
二、算例分析
(一) 负荷密度指标的选取。本算例为天津市某地区, 区域总面积为12.41平方公里。规划区用地类型包括物流加工用地、二类居住用地、一类工业用地、二类工业用地、商业金融用地、文化娱乐用地、教育科研用地、市政设施用地、公寓用地、体育用地、医疗卫生用地等。通过对已经经过了充分发展的相似地区的负荷密度情况进行调查, 并以这些负荷密度指标作为规划区负荷密度指标设置的主要依据, 结合专家意见, 确定了该规划区的负荷密度选取指标。
(二) 负荷预测结果。根据不同的规划范围和用地性质进行小区划分, 共101个小区。
1. 分类用地负荷预测结果。根据负荷预测指标选取结果, 通过小区负荷密度法得到该地区2020年分类用地负荷预测结果。主要负荷分布的用地类型包括:一类工业用地负荷为30.51MW;行政办公用地负荷为12.72MW;商业金融用地负荷为96.60MW;二类居住用地负荷为93.94MW。
2. 分电压等级负荷预测结果。经统计, 该地区考虑同时率后的预测总负荷为264.92MW, 考虑到供电的灵活性, 35kV负荷所占总负荷比例为10%, 10kV负荷所占比例为90%。根据城市规划用地类型的发展目标以及负荷预测的结果, 预测35kV直供负荷为26.49MW, 10kV直供负荷为238.43MW。
三、结语
本文归纳形成了城市电网电力负荷预测工作的基本步骤及流程, 分析了负荷预测的目的、特点及方法, 建立了负荷小区密度法为主、专家预测法校核与修正的模式。结合天津某地区的实际情况, 对配电网负荷预测方法进行了详细研究。结果表明, 负荷预测结果符合小区用地类型的需要以及整体电网未来的实际发展需求, 预测精确度较高, 满足工程需要。
参考文献
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朔州城市配电网负荷预测研究 第11篇
关键词：负荷预测 研究分析 发展 趋势
在进行负荷预测之前，首先搜集了朔州市城区范围内负荷、电量的历史资料，研究了其发展历程，特别是近年来的发展情况，对于用电结构进行了深入的分析，以求把握住电量及负荷发展的总体趋势，指导负荷预测工作。
1 负荷增长趋势分析
为了能真实反映朔城区辖区电量、负荷历史发展情况，这里对城区历史总电量、总负荷进行分析。表1给出了城区2005、2010及2011年3个时间节点的电量负荷数据。
由表1可看出，2005～2010年城区全社会用电量由0.99亿kWh增长到1.72亿kWh，年均增长率为11.68%；负荷由59MW增长到73MW，年均增长率为4.35%。2011年12月18日，城区出现最大负荷191MW，同比增长161.64%，其中第二产业对总体贡献最大，出现了明显的激增现象，同比增长845.74%，主要原因是金圆水泥投产、朔能硅铝的复产以及部分高耗能企业的复产，致使该产业电量陡增。
2011年城区分产业和分行业的百分比例情况如图1、2所示。
根据图1，2表呈现数据情况可知，在2011年，城区第二产业用电所占比例为86.92%，占据用电量走势的支配地位，其次是第三产业用电，占8.53%，第一产业和居民的用电量比重分别为0.02%、4.52%。在“十一五”期间，朔州市在加快城市化、工业化、现代化建设中，特别是产业结构的优化调整，工业园区的建设兴起，刺激着电力消费，引领负荷快速增长。
2 影响未来电力需求的主要因素分析
2.1 经济增长
朔州市国内生产总值在“九五”期间保持在6.90%的年均增速。1998年受国际金融危机的影响，在“十五”期间，朔州市国民经济年增长率为12.50%。2005年，全市地区生产总值达到181.65亿元，为“九五”末的2.1倍，年均增长11.60%。2010年，全市地区生产总值达到670.10亿元，比2005年扩大2.01倍，按可比价格计算，比2005年增长97.80%，年均递增14.60%，增速不仅远远超出“十一五”规划年均增长11%的预期目标，而且高出“十五”时期年均增速2.1个百分点。经济的大幅度增长必然会带动电力需求的增加。
2.2 产业结构调整
从三次产业结构历史发展角度来看，朔州市是工业型城市，工业自身的特点决定了其经济近期仍将保持高速的增长，朔州第一产业在全社会GDP总量中所占的比重逐年下降，从九五末的18.63%下降到2011年的4.64%。产业结构的调整会影响分产业的电力需求，随着二产、三产的快速增长，必然相应的二产、三产电力需求也将有所增长。
2.3 城市化率及家有电器拥有率的增长
随着城市化率的提高，城市服务行业将得到快速发展，第三产业增加值占地区生产总值的比重将增大。
由于朔州属于北温带大陆性季风气候，故夏季降温负荷比例较大，这部分空调负荷将会随着城市化率的提高而增加；预计未来城市随着收入水平的逐年提高，家用电器拥有率也将快速增长，未来生活用电量增长将保持较快速的增长。
综合以上因素，预计“十二五”期间，朔州市经济的快速发展和产业结构的调整必然会带动电力需求的增加，而且也将会影响分产业的电力需求。在未来的经济发展中，电力在用能源比例的逐年提高，以及城市化率及家用电器拥有率的增长都必将带动电力需求的增加。
3 朔州城市配电网2015、2017年负荷预测方案
3.1 大用户负荷预测
2007～2011年间，由于金圆水泥厂的投产和硅铝厂的复产导致负荷的激增，城区大用户负荷整体趋势走高，至2011年底城区大用户负荷达到153.05MW。
根据城区2011～2017年新增、扩建大用户投产进度及各用户用电需求容量，对各大用户负荷进行预测，如表2所示。
由于2012年山水水泥厂和2013年三元碳素厂的投产，大用户负荷有了一定程度的增长。至2017年城区大用户负荷约为244MW。
3.2 除大用户外负荷预测
根据城区历史负荷发展情况，运用多种模型对城区供电区域负荷进行预测，预测结果如表3所示。
本文拟用三种方案的预测结果作为负荷预测的高中低方案，如表4所示。
3.3 负荷预测结果
在预测得到市辖供电区大用户负荷和其他部分负荷后，可汇总得到城区2011～2017年总负荷预测结果，如表5所示。
本次规划采用中方案预测结果作为推荐方案，至2015年，市辖供电区总负荷将达到306MW左右，十二五期间年均增长率为12.46%；至2017年，市辖供电区总负荷将达到329MW左右，2013至2017年年均增长率为5.60%。
4 结论与展望
本文通过对负荷预测方法的研究，结合朔州城市配电网负荷的特性，选取了有效的方法对朔州城市配电网的负荷进行了预测，负荷预测是电网规划的前提，准确的负荷预测将为朔州城市配电网的发展起到非常重要的作用，必将支撑朔州城市配电网的网架完善。
参考文献：
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城市化发展水平的综合评价 第12篇
自1978年以来, 我国逐渐进入加速上升期。城市化的发展水平是衡量一个国家或地区最重要的指标。正确评价我国城市现有的发展水平多层次横向比较和纵向比较, 对我国的发展具有重大的意义。前人对这一问题也做出了许多的研究, 在具体的研究方法选取上, 华中、牛慧恩以深圳市特区外地区为例, 分别采用了“复合指标法”、“各态历经假说法”和“指标比较法”, 测度了特区外地区城市化的实际发展水平。吴永保构建了城市现代化的指标体系, 并将该指标体系用来对几个城市的对比分析。本文是通过主成分模型选取7个指标, 对36个省会和直辖市做城市化水平的综合评价排名, 同时给出研究结论和政策建议。
1 指标的选取
由于国内目前还没有比较系统权威的评价城市化水平的指标体系对于部分虽有价值但无法统计或难以取得数据资料的指标, 暂不纳入指标体系。本文选了36个城市和7个指标, 数据来源于2011年中国统计年鉴。x1:旅客运输量 (万人) ;x2:邮政局数 (所) ;x3:固定电话用户数 (万户) ;x4:普通高等学校在校生数 (万人) ;x5:执业医生数 (万人) ;x6:影剧院数 (个) ;x7:开发区新高技术企业数 (个) 。
2 主成分分析
先将原始数据进行标准化处理, 消除量纲的影响。调用SPSS统计软件对数据进行KMO和Bartlett的检验所选取的数据适合作主成分分析。然后, 用主成分分析的方法对样本数据进行分析计算, 在降低指标位数上, 计算可知前3个特征根累计方差贡献率已达到85%, 也就是说3个主成分已经基本可以代替所选择的7个指标的内容, 同时损失的信息又很少。因此, 本文选取前三个主成分作为降维以后模型评价的核心指标。其次, 使用旋转因子方法, 得出第一主成分在旅客运输量、邮政局数、固定电话用户和数执业医生数的指标上有较大的载荷, 主要是生活中的一些基本设施, 可以命名为基础设施因子;第二主成分在开发区高新技术企业数、影剧院数的指标上载荷较大, 科技是第一生产力, 对经济的发展起决定性作用, 命名为经济发展因子;第二主成分在普通高等学校在校生数的指标上载荷较大, 教育与素质密切相关, 命名为人文素质因子。
在得到3个主成分之后, 设第一主成分为Y1 (基础设施因子) , 第二主成分为Y2 (经济发展因子) , 第三主成分为Y3 (人文素质因子) , 根据因子得分系数矩阵得到主成分的表达式;然后, 分别计算36个城市公因子的得分, 从而可以构造综合得分函数Y=0.73527Y1+0.13770Y2+0.12703Y3。就可计算出样本在各个主成分上的得分情况和综合得分。
3 分析与结论
不同城市在基础设施因子、经济因子、人文素质因子及综合得分的表现各不相同, 投资者可以从不同的侧重点做出不同的决策。
基础设施因子比较靠前的是上海、重庆、深圳、北京。它们的基础设施非常完善, 为城市化的顺利推进奠定了硬件基础。排在后面的为兰州、南昌、呼和浩特、拉萨。这些西部地区, 由于区位优势欠缺, 经济基础薄弱以及政策支持不够等原因。造成电话用户数、邮政局数、执业医生数等指标排在后列, 导致总体发展水平落后, 基础设施因子得分很低。由于第一主成分权重较大, 在很大程度上影响到综合排名的结果, 所以这也是东部整体排名靠前, 中西部排名靠后的最重要的原因。
至于经济发展因子北京的得分为5.46把其他地区远远甩在后面, 由于它是我国的首都, 所以, 北京的高新技术企业非常多, 影剧院数也非常多。而武汉的得分是0.62309处在第二位, 这与这几年的中原崛起政策有关, 可见武汉是一个发展潜力很大的城市。而上海, 重庆得分分别为-0.96、-1.18, 排在最后。这个主要是因为第二主成分中邮政局数、固定电话用户数、普通高等学校在校生数的指标为负的系数, 而标准化后的数据中上海的邮政局数为4.51084, 固定电话用户数为3.15024, 普通高等学校在校生数为0.36673, 而旅客运输量为-0.58372, 这就造成了上海的经济发展因子排在倒数第二, 而重庆排在倒数第一是由于邮政局数为2.74514, 固定电话用户数为1.45561, 普通高等学校在校生数为0.73349, 而且影剧院数、开发区高新技术企业数的指标系数分别为0.467、0.745但是影剧院数为0.24363, 开发区高新技术企业数为-0.3174。这就造就了重庆排在最后一名。重庆的高新技术企业不是很多, 它以后的发展不会太迅速。
从人文素质因子上看, 武汉, 广州, 南京, 郑州排在前四, 虽然上述五个城市经济发展水平远远落后与北京, 上海, 但教育水平远远超过一线城市, 特别值得一提的是武汉、南京高校云集, 人才供给充足, 人们素质也能相对提高, 城市化发展潜力巨大。排在最后的是银川、西宁、拉萨和深圳。深圳虽然经济发展水平位于前列, 但由于高校数量较少, 教育水平落后, 以较为明显的劣势排在最后一名。其他大部分西部城市不仅经济发展水平落后。其教育水平和高校数量也远远落后于东部沿海城市。
最后, 从综合得分来看上海、重庆、北京位列城市化综合排名的前三甲, 深圳、成都、广州紧随其后。相对而言, 中西部城市排名靠后, 城市化发展水平非常滞后。
城市化水平是一个多层次多维度概念, 其表现形式丰富多样, 为此需结合多个视角制定一整套促进城市化快速发展的战略方案。对于传统大城市如北京、上海、广州等。其外延式增长潜力已经得到充分的挖掘, 进入规模报酬递减阶段, 后期应注意改善在第二、三主成分上的得分。对于这些比较有优势的城市。如成都、武汉、南京等, 不必走北京等城市发展的旧的道路, 可结合自身优势, 扬长避短。通过打造有特色的核心竞争力, 从而达到全方位的发展, 如杭州为旅游城市, 武汉、南京为高级人才中心, 成都可打造宜居城市吸引人才、投资的进入。对于大多数中西部城市, 基础设施薄弱, 经济发展水平落后。三个因子得分均排名靠后, 无任何优势可言。因此, 继续贯彻落实西部大开发战略和中部崛起战略, 缩小区域结构性发展不平衡, 提高整体城市人才培养等方面加大投入。在制度上通过户籍改革, 健全社保体系, 完善收入分配机制等, 以刺激城市化的推进, 缩小与发达地区城市化水平的差距, 最终达到相对平衡发展的战略目标。
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