摘要：随着国家城镇化发展的加快，三大产业的经济化发展对城镇化的影响逐渐凸现出来。本文运用SPSS数理统计方法对三大产业发展与城市化进程的相关关系进行数理分析，并时间序列方法对三大产业和城镇化率的发展趋进行预测。以得出三大产业的发展如何影响国家城市化进程。
关键词：三大产业；城镇化；相关性
1 引言
国家城镇化的发展和国家经济有着密不可分的关系，而国家经济的发展依托一、二、三产业的推动。而人口的增长也和我国经济增长，城镇话的变化有很大关系。作为国际城市化的评价标准，城镇化率体现一个国家的城市发展和经济实力和发展程度。三大产业从不同角度说明国家的经济发展状况。本报告目的是为了探讨，三大产业与城镇化之间的关系。保障国家经济增长和城镇化进程，和掌握国家经济发展情况。
2 研究目的
本文采自1995年以来近20年国家人口总数、第一、二、三产业的产值、及城镇化率等数据（来源国家统计局官方网站），基于Excel及SPSS软件，从经济的构成的增长等方面进行分析，并用回归模型和时间序列分析对我国城镇化发展做出预测。
3 统计数据分析
3.1 基于SPSS对城镇化及国家产业构成的相关分析
3.1.1 相关分析
自1995年-2015年的21年间，国家的产业结构发生了巨大的变化，产业与产业之间，产业产值与城镇化直接也有着一定的关联。我们依据软件分析其相关性。第一产业、第二产业和第三产业在城镇化发展中均呈上升趋势，由于变化趋势的一致性，所以我对各产业构成及城镇化比率进行简单的相关分析。并由相关分析结果可得城镇化比率与各产业之间确实有着明显的相关性，从分析结果可以得到城镇化比率与第一产业，第二产业，第三产业的相关系数分别为0.927、0.941、0.919，所有相关系数均大于0.8，成显著相关关系。所以各产业产值与城镇化比率间存在某种密切关系。我国的产业结构影响着我国城镇化比率。
3.1.2 回归分析
利用第一、二、三产业的产值、及城镇化率等数据，基于SPSS分析产业产量对城镇化比率的影响，运用回归分析的方法得到表1：
a.预测变量：（常量），x3,x2,x1
b.因变量：y
表1 模型摘要
从模型的拟合优度，可以看出R=0.953，说明95.3%的结果可以用这个模型预测。显著性α=0.000<0.005,说明模型非常显著，可信。并由各自变量的系数得出关于城镇化比率Y的多元回归方程Y=36.689-X1*9.891+X2*2.987-X3*0.140。由此得出，如果显著性水平α为0.05，三个变量的回归显著性t检验的概率值都大于显著性水平α，因此不应拒绝零假设，认为这些回归系数与0无显著差异，它们与被解释变量的线性关系不是显著的。通过对结果进行多重共线性检测。由方差比得出第4个特征根既能解释第一产业的98%，也可解释第二产业的88%，由此可以认为这些变量间存在多重共线性；再从条件指数看，第3、4个条件指数都大于10，说明变量直接确实存在多重共线性。 运用向后筛选策略让SPSS自动完成解释变量的选择，观测每一步检验的变化情况，并进行残差分析和强影响点探测。此次筛选去除的变量为x3，对剩下的x1、x2进行检验。去除x3后拟合优度有所上升，显著性水平α<0.005,所有x1和x2可以解释y。
由此得出的由x1、x2表示的y的方程为:
Y=37.364-X1*10.545+X2*2.954
曲线回归的分析与以上线性回归做对比。由于三大产业变量存在共线性，我们分别使用x1、x2、x3进行曲线回归分析。判别三个变量对城市化率的解释程度的高低。从以上三个判别中我们可以发现，在线性、对数、二次项、立方、指数、对数等函数模型中，二次项模型的拟合优度要明显高于其他模型，其次就是立方模型。说明二次项模型比较符合本问题的回归分析。于此同时在x1，x2，x3三个变量中，x3对y的解释程度最高，也就是说第三产业的发展在促进城镇化发展上起到很大的作用。由于变量之间存在很大的共线性，第一、第二产业的解释程度虽然也很高，但是不及第三产业。
总之，通过上述分析知道，上面的回归方程存在一些不容忽视的问题，即使建立了方程也不一定能够完全解释因变量，我们应建立不同的模型进行比对，寻找出最好的回归模型。
3.2 对城市化率进行分析预测
3.2.1 运用时间序列预测三大产业和城镇化率的的趋势
对于国家三大产业的发展，我们使用1995-2015年的21年数据，运用时间序列预测未来走势。按照专家预测法预测2016年城镇化比率为57.45%，最高为59.91%，最低为55%。而局国家统计局统计2016年城镇化比率为57.35%，与预测值吻合度很高。同理，预测了第一产业、第二产业、第三产业的2016年的产量预测值如表2所示：预测的第一产业、第二产业、第三产业的2016年的产量预测值分别为6.33（5.95-6.72）、28.65（26.54-30.76）、38.61（37.48-39.73）万亿，实际的2016年的产值情况为，第一产业6.37万亿元；第二产业29.62万亿元；第三产业38.42万亿元，同样在上限和下限之间。
表2 三大产业2016年产量预测值
4 分析总结
本研究分别对第一产业、第二产业、第三产业和城镇化率的关系进行了SPSS方法分析，对三大产业的增长趋势以及与城镇化率之间的关系进行了线性回归和曲线模型的分析。由结果可知，三大产业之间具有较高的共线性，通过去除共线变量和不同的变量计算，比较三大变量对城镇化率的解释程度。由多种模型拟合对比发现，运用二次项模型曲线方法对城镇化率的解释程度最高。也就是说，第三产业的发展在很大程度上推动了城镇化的发展。并通过对时间序列的预测得出三大产业本身的发展也在不断进行，并且预测结果与现实相差不大。一方面，三大产业的产值的增加意味着我国经济实力的不断提升，国家实力不断增强。国家城镇化率的上升说明我国的城镇化步伐越来愉快，城市化成为了一个可以表达经济增长的方面。另一方面，三大产业的发展和结构变化投影了了城镇化的进程，尤其是第三产业和第二产业，作为第一产业的农业在三大产业中所占比例的降低也能说明这一点。城市化是现代国际上对国家发展的一个衡量标准，当城镇化比率逐年趋于稳定，城镇化率达到合理标准的时候，也就是国家经济结构稳定的时候。
参考文献
[1]蔡炉明,张梦飞.产业发展对新型城镇化水平的影响——基于广西14个地市的面板数据分析[J].钦州学院学报,2017,32(01):40-46+63.
[2]刘博轩.三大产业对城镇化各阶段的影响研究[J].中国城市经济,2011(29):9-10+12.
论文作者:吴雯丽
论文发表刊物:《知识-力量》2019年5月上《知识-力量》2019年5月中
论文发表时间:2019/3/5
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