中国城镇化发展水平与其时序变化研究---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除------本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---摘要：本文通过建立中国城镇化发展指标体系，利用灰色关联度分析影响中国城镇化发展水平的因素，又利用聚类分析把2000-2016年分成四类，提出在今后的发展中必须坚持绿色发展理念、“科技兴国”、“人才强国”战略，提高国民文化素养水平;要着重解决与人们生活息息相关的诸如上学、就医、就业、环境等突出民生问题。关键词：城镇化发展水平;灰色关联分析;聚类分析：F291.1：A：1005-913X（2020）07-0033-02一、引言---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---我国作为一个地域辽阔、区域差异明显的发展中国家，城镇化是推进经济、政治、社会、文化和生态“五位一体”建设的重点工作。截至2017年底，我国城镇常住人口为81，347万人，占全国人口总数的58.52%，比2010年城镇常住人口占比49.68%增加8.84%，比2000年城镇常住人口占比36.09%增加22.34%，由此可见我国城镇常住人口数量占比不断增加，但城镇化水平是一个包含多方面因素的综合指标，仅从城镇常住人口占比不足以反映中国城镇化总体水平，故需要构建合理的评价指标体系，分析新世纪以来中国的城镇化水平。现有相关研究文献对城镇化水平状态的量化一般是通过一个综合的评价指标体系来实现的，主要采用的有层次分析法、专家赋值法、熵值法和主成分分析等测度方法。层次分析法根据研究者对各指标重要性程度的主观认识进行权重赋值，专家赋值法更是如此;而熵值法虽然属于一种客观赋权的方法，但却不能很好地反映相关指标之间的关系;因子分析法与主成分分析法都是根据数据自身的特征而非人的主观判断来确定权重结构，可以很好地避免指标之间的高度相关性和权重确定的主观性，但是对于包含五个维度的城镇化水平测度而言，因子分析法无法准确刻画出各个维度的具体变化情况，只能得到公共因子的变动态势。与上述方法相比，灰色关联分析法能对评判对象的优劣做出鉴别。二、城镇化发展水平评价指标体系的构建本文从人口、经济、社会、生态以及安全五个方面建立20项具体指标构建城镇化发展水平的综合评价指标体系，如表1所示。三、灰色关联度分析灰色关联度分析法是以各因素的样本数据为依据，采用灰色关联度的测算来描述因素间变化趋势的多因素统计方法。其基本思想是通过比较参考数据列和若干个比较数据列的几何形状相似程度来判断数据间的影响程度。目前常见的有邓氏关联度、B型关联度、广义关联度等。此方法能够最大限度地减少信息不对称带来的损失，对样本数据的要求低，处理过程简便，需要客观确定各项指---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---标的客观值。目前对于新型城镇化发展水平评价的方法多采用主成分分析法、层次分析法或熵权法。参考已有的数学方法和研究成果，比较各种方法的优劣性，灰色关联分析法可以去除人为主观因素的干扰，且确定各指标与新型城镇化发展水平的关联关系强弱，适用于新型城镇化的评价工作。对新型城镇化进行灰色关联分析，可按以下5个步骤进行。Step1确定分析序列根据新型城镇化的评价指标体系建立参考序列，若指标为正指标，x0（k）取该指标中的最大值;负指标时，x0（k）取该指标中的最小值，比较序列即为Step2变量的无量纲化即各指標与新型城镇化关联度的强弱。Step5关联度排序关联度越大，说明比较序列与参考序列的变化态势越一致，该指标对新型城镇化的影响越大。四、实证分析本文收集2000-2016年间的20个指标值，究数据来自《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《新中国60年统计资料汇编》和国家统计局网站等。某些省市个别年份缺失的数据采用回归分析法补齐并保留二位小数。研究首先对表格中的数据均值化处理，然后按照公式（2）和（3）计算各自的灰色关联系数，如表2所示。总体来说，我国的城镇化水平是不断提高的。由上表可知，所选取的二十个指标与我国的城镇化发展水平的关联度几乎全在0.5以上，其中，关联度大的为城镇人口...