论文基础设施投资对城镇化影响实证是关于本文可作为城镇化方面的大学硕士与本科毕业论文中国城镇化2020年完成论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
[摘 要]基于安徽省1998-2013年关于基础设施投资和城镇化率的时间序列数据,采用主成分分析方法研究基础设施投资的六个主要相关因素对城镇化的影响.结果表明水利环境因素对城镇化的影响最大,其次是教育,交通因素的影响最小.这反映出安徽省基础设施投资和城镇化的发展存在不协调现象,有必要采取积极措施来协调两者之间的关系.
[关键词]基础设施投资；城镇化；主成分分析
[中图分类号]F294 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2015）04-0014-04
伴随经济的高速增长和城镇的不断扩张,社会对于基础设施的需求日益增加.当前,基础设施投资虽是我国政府进行宏观调控的重要手段之一,但其难以适应快速发展的城市化进程.面对这一问题,结合安徽省实际,2014年6月,安徽省人民政府提出关于加强城市基础设施建设的实施意见,明确提出全面放开城镇基础设施投资、建设、运营市场.这反映了城镇化的发展需要一个全面的基础设施,基础设施是经济发展的基石.想要建立一套比较完善的基础设施以满足城镇生活的需求,往往需要较大的资金投入.面对城镇化的发展,如何协调基础设施投资和城镇化发展之间的关系,一直是一个重要课题.
一、文献回顾
大部分学者认为基础设施投资和城镇化是相互促进的关系.如蒋时杰（2005）探讨了基础设施和城市化之间的关系,设定了两者的测度指标,分析了基础设施投资和城市化在短期和长期的相互关系,结果表明基础设施对城市化的影响是长期的.谢长青等（008）利用一定年份的面板数据,从全国总体水平和每个城镇的平均水平两个层次,分别测算不同的地区基础设施投资对于城镇化率的投资利率弹性.结果显示,相对于其他两个地区,中部地区的公共投资对城镇化的贡献率要更大一些.赵晶晶等（2010）通过建立面板数据模型对交通基础设施建设和城市化进行实证检验,结果显示,交通基础设施建设和城市化之间存在长期稳定的促进关系,同时得出城市化率增速和交通基础设施增速呈现“U”型,而交通基础设施增速和城市化率增速呈“倒U”型特征的结论.李谦（2012）选取交通、水利、科技、教育文化、体育等和基础设施相关的方面进行研究,发现交通和科技和城市化率水平的关系大,并以此提出了促进南充市城市化发展的相关建议.张丽琴等（2013）以河北省为例,从经济发展、产业结构、基础设施建设等方面研究城镇化的影响因素,并给出相关的政策建议.周君等（2014）在新型城镇化的背景下,通过定量分析研究农村基础设施投资对农村经济的影响,结论表明农村基础设施投资在交通方面的投资收益率最大,效果最好.
已有文献显示,大多数学者对于基础设施投资和城镇化的促进作用予以认可,然而基础设施投资对城镇化的影响程度的研究相对缺乏.因此,为弥补不足并且突出地域特点,本文以1998-2013年安徽省基础设施投资和城镇化的统计数据为基础,运用sPss软件分析基础设施投资的主要因素对城镇化的影响.
二、实证检验
(一)数据来源和指标说明
基于向量自回归模型,结合世界银行在《1994年世界发展报告》中对基础设施定义的界定,把基础设施分为两类：一是经济基础设施,另一类是社会基础设施.同时借鉴蒋时杰对基础设施的定义,选取交通运输、能源、水利环境作为经济基础设施的指标；选取教育、卫生及社会保障、文化体育作为社会基础设施的指标.即选择交通运输、能源、水利环境、教育、卫生及社会保障和文化体育的投资作为基础设施投资.
本文所有数据均来自安徽统计年鉴1998-2013年,Y表示城镇化率（这里指人口城镇化率指数）.由于2004年前后全社会分行业固定资产投资的统计标准不同,为了得到较为完整的数据以及数据的可比性,我们将基础设施统计数据进行了归并（见表1）,设交通投资为X1,能源投资为X2,水利环境投资为X3,教育投资为X4,卫生及社保投资为X5,文化教育投资为X6.由于2004年之后“交通运输、仓储及邮电通信业”中的通信业转移至“电信和其他信息传输服务业”,本文为统一口径,将2004年之后的“交通运输、仓储及邮政业”和“电信和其他信息传输服务业”加总合并为“交通运输、仓储和邮政通信业”.此外,对部分固定资产投资缺失年份的数据采用比例估算及移动平均法计算求得.为使数据更加具有可比性,本文对数据进行了消除价格因素并取对数处理.
(二)安徽省基础设施投资和城镇化现状
1998-2013年,安徽省固定资产投资总值从252亿元增加到18251.12亿元,增长了72倍,年均增长速度达到24.5%.和此同时,城镇化率从22.33%达到47.86%,年均增长速度达到5.4%,低于固定资产投资的增长速度.在固定资产投资内部,交通运输、能源、水利环境、教育、卫生及社保和文化体育的年均增长率分别为22.17%、28.46%、33.54%、29.02%、30.75%和42.37%,都保持较高的增速.其中,能源、水利环境、教育、卫生及社保和文化体育的增速都超过了固定资产投资的整体增速.可以看出,这十多年间安徽省的基础设施获得较大改善,城镇化率得到显著提高.
(三)实证分析
依据主成分分析法建立模型,利用SPSS软件进行主成分分析.首先通过因子适合度的检验,利用sPss得到KMO检验和Bartlett检验结果（见表2）.KMO值为0.833,Bartlett的球度检验约为240.687,在自由度为15的情况下显著性水平为0.000,达到显著水平,说明指标变量能够进行因子分析.
从表3可以看出,六个自变量对城镇化的影响是一个严格的线性关系.所以对它们进行主成分分析是合理的.
2.解释的总方差（见表4）
根据特征值大于1,总方差累积贡献率大于等于85%的原则,取第一个公共因子,因为第一个因子的累积方差达到了96.911%,可以较好地反映所选指标的大部分信息.
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参考文献：
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