中国城镇人口的发展变化的研究.docx
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中国城镇人口的发展变化的研究
中国城镇人口分析报告
学生姓名:
王晓华
学号:
20081222237
专业:
统计学
班级:
统计一班
目录
内容摘要1
前言1
1.基本情况介绍1
1.1中国城镇人口变化1
1.2中国城镇化的特征2
2数据分析3
2.1相关分析3
2.2回归分析3
3预测城镇人口的发展4
结语5
参考文献6
内容摘要:
随着中国经济的发展,中国人口的不断增加,中国城镇人口不但在数量上增加而且在比例上也不断上升。
基于城镇人口的增加,依据中国经济现象及总人口和农业人口对城镇人口的影响,建立模型,进行分析。
最后对城镇人口的增加影响因素进行分析。
关键词:
城镇化,城镇人口,总人口,农村人口,国内生产总值。
前言
城镇人口的多少是衡量城镇化的主要标志,经济越发达城镇人口所占比重就越大,中国这几年不但经济发展快,城镇人口也在迅猛增加。
为了了解中国城镇人口的变化及未来城镇人口的发展趋势,特收集数据进行分析预测,确定正确的发展观。
1.基本情况介绍
1.1中国城镇人口变化
虽然我国城镇化发展比较悠久,在很长一段历史上都处于鼎盛时期,但由于近代战争的破坏,我国的城镇发展几乎停步,直到新中国成立。
在新中国成立初期,我国总人口为54167万人,城镇人口只有5765万人,只占总人口的10.64%,随着遭受战争严重破坏的国民经济逐渐得到恢复(1949~1952年)以及其后“一五”计划的顺利完成(1953~1957年),我国经济建设取得了较大进展,城镇化水平得到稳步提高。
这一阶段我国城镇化发展较快,具体表现为:
新建了一批工矿业城市并且扩建和改造了一批重点城市,城市数量从1949年的136座增加到1957年176座,年均增加5座,城镇人口也增长较快,从5765万增加到9949万,城镇化水平由10.64%提高到15.39%,相当于年均提高0.59个百分点。
总体而言,这段时期的城镇发展及城镇人口增长与国民经济发展基本适应。
但此后由于对经济的发展前景过于乐观,我国经济开始追求盲目的高速发展,一大批项目开始运行,使许多农村人口涌入城市,三年内城镇人口净增2352万人,城镇化水平达到19.75%。
随后进入三年调整期间,政府动员城镇人口回到农村,到1965年城镇化比重下降为17.98%,出现了“逆”城市化现象。
之后随着文革的进行,一大批青年知识分子,干部下乡。
虽然城镇人口在数量上增加,但比重一直在17.20%前后徘徊,直到1978年中国改革开放之后,中国城镇化才慢慢恢复。
1.2中国城镇化的特征
✧地区城镇化差异比较大
改革开放30年,中国经济取得了巨大的成就。
但高速经济增长的同时也引起了收入差距的不断扩大,从东,中,西地区分布来看,他们的城镇数量有多到少。
东部地区由于较早实现改革开放,加上原有经济基础比较好,经济发展明显快于中西部,而经济发展快有加快了城镇化的进程,相对而言,西部发展就比较慢。
✧中国城镇化二元结构比较明显
城镇化是大中小城市统一发展过程,但由于现实和历史原因,我国城市发展和小城镇发展存在较大差距,在一定程度上是沿着城市化和小城镇化两条道路同时进行的。
由于中国城镇化发展是有自己的特色的,下面根据收集到的数据进行整理分析,找出中国城镇化的影响因素。
2数据分析
根据收集到的数据可以看出中国城镇人口的变化趋势如图1,中国城镇人口从总体来看一直在增长,可能与中国总人口的增加,农村人口的减少,和中国经济的发展,与就业人口有关。
2.1相关分析
图2表示城镇人口,总人口,国内生产总值,农村人口,就业人口的相关系数矩阵。
可图表中我们可以看出,城镇人口与总人口,国内生产总值,就业人数成高度正相关,而与农村人口存在一定程度的负相关。
这与经济现象相符合,当一个国家人口比较多时,经济比较发达,就业人员充分,就说明城镇人口比较多,相应的农村人数就减少了。
由于他们之间存在相关关系,下面我们分析他们之间是否存在回归关系。
2.2回归分析
采用逐步回归应用最小二乘法估计得:
1.Y=-131279.60+1.42*X1+1.82vt-1-0.85vt-2
2.Y=29480.85+0.086*X2+0.89vt-1+1.42Ɛt-1
3.Y=143865.96-1.01*X3+1.83vt-1-0.84vt-2
4.Y=-26930.33+0.89*X4
5.Y=3.87e-08+0.99*X1+1.93e-14*X2-1*X3+4.76e-13*X4
从上面的回归分析中我们可以看出城镇人口与各个变量的关系,当其他变量不变时,方程1说明总人口每增加一个,城市人口将增加1.42个,可以认为城市人口增长速度比总人口增长快。
方程2可以看出,在其他变量不变的情况下,国内生产总值每增加一个单位,城市人口就会增加0.086人。
方程3说明农村人口每增加一人,城镇人口减少1.01,方程4说明每增加一个就业人员,城镇人口会增加0.89人。
从逐步回归方程我们可以看出,总人口,就业人口,农村人口影响较大,而国内生产总值影响较小,这种情况是不合理的,这也许与国内生产总值采用的单位有关。
方程5为总回归方程。
用spss进行标准化处理后,得到他们之间的相关系数,如表12所示与没有标准化之前一样。
用标准化后的数据进行回归分析得到回归分析后的R,方差分析表。
有表可知,R=1拟合有度很高。
F其中k为变量的个数,因为残差非常小,几乎为零,所以得到的F
统计量非常大。
P值为0,拒绝原假设H0,即认为总体回归函数中各自变量与因变量的线性回归显著。
说明总人口,国内生产总值农村人口,就业人数的变化对城镇人口的变化是显著的。
3预测城镇人口的发展
有城镇人口的发展图形可以看出,城镇人口成直线发展,他的发展有受到总人口,gdp,农村人口,就业人数等因素的影响。
根据模型预测2009的城镇人口Y=7384.58688838+1693.1473336*T+1.56924716267vt-1-0.625751084745vt-2
为62061.7万人,与实际值62186相差不大,所占比重为46.52%,几乎占了一半。
从建国时的只有10.64%到现在,中国城镇化取得了巨大的进步,这种进步不会停止,她会随着中国经济的发展继续发展,赶上甚至超过农村人口。
实现城镇化。
结语
城镇人口数量不断增加,占总人口比重不断增加,到2008中国城镇人口为60667万,所占比重为45.68%,随着经济的发展中国城镇人口还会在增加,会超过农村人口,且城市规模会扩大,会向高层次的城市发展。
中国城镇化是一个艰难的过程,是在不断探索发展的。
在新中国成立后,经过了城镇化发展的起步阶段,刚有起色,又出现了逆城镇化,在文革期间处于停滞阶段,改革开放后经过恢复发展之后进入了快速发展阶段。
相信在中国经济快速发展下,中国的城镇化会发展的更快更有特色。
参考文献:
《中国统计年鉴》
其中Y表示城镇人口,x1表示总人口,x2表示国内生产总值,x3表示农村人口,x4表示就业人数。
。
表1中国城镇人口的发展
Y
X1
X2
X3
X4
Y
1.000000
0.961515
0.933157
-0.548761
0.914023
X1
0.961515
1.000000
0.829615
-0.297953
0.982737
X2
0.933157
0.829615
1.000000
-0.717851
0.758384
X3
-0.548761
-0.297953
-0.717851
1.000000
-0.185478
X4
0.914023
0.982737
0.758384
-0.185478
1.000000
表2相关图
表3城镇人口与总人口的关系图
表4城镇人口与gdp的关系图
表5城镇人口与农村人口关系图
表6城镇人口与就业人数关系
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/11Time:
10:
38
Sample(adjusted):
19802008
Includedobservations:
29afteradjustments
Convergenceachievedafter13iterations
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-131279.6
50503.14
-2.599435
0.0154
X1
1.427627
0.408717
3.492947
0.0018
AR
(1)
1.823940
0.106190
17.17612
0.0000
AR
(2)
-0.858960
0.111741
-7.687032
0.0000
R-squared
0.999341
Meandependentvar
37497.24
AdjustedR-squared
0.999262
S.D.dependentvar
12901.48
S.E.ofregression
350.4236
Akaikeinfocriterion
14.68360
Sumsquaredresid
3069918.
Schwarzcriterion
14.87220
Loglikelihood
-208.9123
Hannan-Quinncriter.
14.74267
F-statistic
12642.79
Durbin-Watsonstat
2.602600
Prob(F-statistic)
0.000000
表7城镇人口与总人口回归方程表
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/11Time:
10:
40
Sample(adjusted):
19792008
Includedobservations:
30afteradjustments
Convergenceachievedafter150iterations
MABackcast:
OFF(RootsofMAprocesstoolarge)
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
29480.85
4436.595
6.644927
0.0000
X2
0.086003
0.020073
4.284386
0.0002
AR
(1)
0.895241
0.045212
19.80111
0.0000
MA
(1)
1.420301
0.280672
5.060362
0.0000
R-squared
0.998128
Meandependentvar
36863.83
AdjustedR-squared
0.997912
S.D.dependentvar
13143.24
S.E.ofregression
600.5496
Akaikeinfocriterion
15.75713
Sumsquaredresid
9377154.
Schwarzcriterion
15.94396
Loglikelihood
-232.3570
Hannan-Quinncriter.
15.81690
F-statistic
4621.366
Durbin-Watsonstat
0.772701
Prob(F-statistic)
0.000000
表8城镇人口与gdp回归方程表
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/11Time:
10:
41
Sample(adjusted):
19802008
Includedobservations:
29afteradjustments
Convergenceachievedafter18iterations
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
143866.0
10439.92
13.78037
0.0000
X3
-1.011705
0.053678
-18.84783
0.0000
AR
(1)
1.835948
0.080133
22.91122
0.0000
AR
(2)
-0.842609
0.078396
-10.74812
0.0000
R-squared
0.999950
Meandependentvar
37497.24
AdjustedR-squared
0.999944
S.D.dependentvar
12901.48
S.E.ofregression
96.90544
Akaikeinfocriterion
12.11279
Sumsquaredresid
234766.6
Schwarzcriterion
12.30138
Loglikelihood
-171.6355
Hannan-Quinncriter.
12.17186
F-statistic
165423.7
Durbin-Watsonstat
1.673035
Prob(F-statistic)
0.000000
表9城镇人口与农村人口回归方程表
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/11Time:
10:
47
Sample:
19782008
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-26930.33
5299.250
-5.081914
0.0000
X4
1.004509
0.082787
12.13365
0.0000
R-squared
0.835438
Meandependentvar
36230.97
AdjustedR-squared
0.829764
S.D.dependentvar
13394.13
S.E.ofregression
5526.380
Akaikeinfocriterion
20.13479
Sumsquaredresid
8.86E+08
Schwarzcriterion
20.22731
Loglikelihood
-310.0893
Hannan-Quinncriter.
20.16495
F-statistic
147.2255
Durbin-Watsonstat
0.120180
Prob(F-statistic)
0.000000
表10城镇人口与就业人口回归方程表
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/14/11Time:
11:
00
Sample:
19782008
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
3.87E-08
1.12E-08
3.454560
0.0019
X1
1.000000
1.21E-13
8.27E+12
0.0000
X2
1.94E-14
8.62E-15
2.248459
0.0332
X3
-1.000000
1.14E-13
-8.76E+12
0.0000
X4
4.77E-13
1.05E-13
4.547295
0.0001
R-squared
1.000000
Meandependentvar
36230.97
AdjustedR-squared
1.000000
S.D.dependentvar
13394.13
S.E.ofregression
1.03E-09
Akaikeinfocriterion
-38.40835
Sumsquaredresid
2.74E-17
Schwarzcriterion
-38.17706
Loglikelihood
600.3294
Hannan-Quinncriter.
-38.33295
F-statistic
1.28E+27
Durbin-Watsonstat
0.670598
Prob(F-statistic)
0.000000
表11总的回归方程表
Correlations
城镇人口
总人口
gdp
农村人口
就业人数
城镇人口
PearsonCorrelation
1
.962**
.933**
-.549**
.914**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.001
.000
N
31
31
31
31
31
总人口
PearsonCorrelation
.962**
1
.830**
-.298
.983**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.104
.000
N
31
31
31
31
31
gdp
PearsonCorrelation
.933**
.830**
1
-.718**
.758**
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.000
N
31
31
31
31
31
农村人口
PearsonCorrelation
-.549**
-.298
-.718**
1
-.185
Sig.(2-tailed)
.001
.104
.000
.318
N
31
31
31
31
31
就业人数
PearsonCorrelation
.914**
.983**
.758**
-.185
1
Sig.(2-tailed)
.000
.000
.000
.318
N
31
31
31
31
31
**.Correlationissignificantatthe0.01level(2-tailed).
表12标准化后的相关图
ModelSummaryb
Model
R
RSquare
AdjustedRSquare
Std.ErroroftheEstimate
Durbin-Watson
1
1.000a
1.000
1.000
.000
.509
a.Predictors:
(Constant),就业人数,农村人口,gdp,总人口
b.DependentVariable:
城镇人口
表13
ANOVAb
Model
SumofSquares
df
MeanSquare
F
Sig.
1
Regression
5.382E9
4
1.346E9
.
.000a
Residual
.000
26
.000
Total
5.382E9
30
a.Predictors:
(Constant),就业人数,农村人口,gdp,总人口
b.DependentVariable:
城镇人口
表14方差分析表
表15估计方程的拟合图
城镇人口
总人口
gdp
农村人口
就业人数
1978
17245
96259
3605.6
79014
40152
1979
18495
97542
4092.6
79047
41258
1980
19140
98705
4592.9
79565
42361
1981
20171
100072
5008.8
79901
44187
1982
21480
101654
5590
80174
46285
1983
22274
103008
6216.2
80734
47563
1984
24017
104357
7362.7
80340
49125
1985
25094
105851
9076.7
80757
49873
1986
26366
107507
10508.5
81141
49937
1987
27674
109300
12277.4
81626
60029
1988
28661
111026
15388.6
82365
61596
1989
29540
112704
17311.3
83164
62147
1990
30195
114333
19347.8
84138
64749
1991
31203
115823
22577.4
84620
65491
1992
32175
1171
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