2.4　中国“新四化”融合发展评价指标体系与模型

在2.1、2.2、2.3部分，我们阐述了“新四化”的概念内涵、理论基础以及相互融合作用机制。人们往往仅从人口城镇化率、工业产业增加值等单一指标定性认识我国的城镇化、工业化发展水平，而且常常忽视我国信息化与农业现代化的发展水平以及四者间的融合发展状况。鉴于此，本部分将依据所探讨的“新四化”概念内涵，构建相关指标体系，利用主成分分析法，并建立基于离差系数的融合度模型，从而有助于我们正确认识我国当前各地区新型城镇化、工业化、信息化和农业现代化发展水平以及它们的融合发展状况。

2.4.1　“新四化”融合发展指标体系的构建

本部分在前人研究的基础上，围绕新型城镇化、工业化、信息化、农业现代化的内涵和特征，按照上文指标体系的设计原则，建立了新型城镇化、工业化、信息化以及农业现代化四个子系统指标，38个二级指标，如表2-1所示。

根据上述指标评价体系，一般文献通常采用层次分析法（AHP）或者等比例法来确定各个小指标权重，显然主观性很强。本书采取主成分分析法（PCA）来确定四个子系统小指标的权重系数，该方法具有客观性，能够反映指标的绝大部分信息量，避免主观因素影响，从而能有效建立新型城镇化发展指数C（c）、工业化发展指数G（g）、农业现代化发展指数N（n）以及信息化发展指数X（x）。

主成分分析（PCA）的主要思想是将研究对象的多个相关变量简化为少数几个不相关的变量，在确保数据丢失最小的原则下，以少数新的综合变量取代原有的多维变量，从而能够更简便、有效地对各个系统进行分析。其主要步骤如下：

（1）对原始数据进行标准化处理，从而消除不同指标计量单位不同所带来的误差。

（2）根据计算出来的特征值以及方差贡献率来选取主成分因子，使得主成分因子累积方差贡献率不低于85%。

（3）计算各主成分因子得分F_i。

（4）计算各主成分因子的权重ω_i，计算公式为（i=1，2，3，…，n），其中λ_i为第i主成分特征值。

（5）最后计算每个研究对象在该子系统的最终得分F，其公式为

F=ω₁F₁+ω₂F₂+…+ω_nF_n（其中，ω_i为第i主成分因子的权重，F_i第i主成分因子得分）。

根据上述步骤，我们可以计算出所研究的中国31个省份新型工业化、城镇化、农业现代化以及信息化水平。采用主成分分析法（PCA）对原始指标数据进行标准化处理，这就使得有些省份在某个子系统综合得分为负数，为了便于后续分析研究，在不改变它们相对发展水平的前提下，我们对各省份子系统进行归一化和指数化处理，计算公式为：

其中，F_m为中国m省份在某系统的得分，F_max为该系统得分最高省份的数值，F_min为该系统得分最低省份的得分。根据式（2-6），我们可以得到中国各个省份新型城镇化发展指数C（c）、工业化指数G（g）、农业现代化指数N（n）、信息化指数X（x）。

2.4.2　“新四化”综合发展指数

根据上文所述步骤，我们容易计算出各省份四个子系统的发展指数，在“新四化”同步发展理念下，可以认为新型城镇化发展指数C（c）、工业化指数G（g）、农业现代化指数N（n）、信息化指数X（x）同等重要。因此，我们将“新四化”综合发展指数T定义为这四个子系统的均值，即：

2.4.3　基于离差系数最小化的融合度模型

关于衡量若干个系统的融合度，学术界通常引用物理学中各要素的耦合度模型，本书采用数理统计中的离差系数来推导基于离差系数最小化的融合度模型。离差系数被定义为一组数据的标准差与其相应的均值之比，它能够很好地衡量随机变量对其均值的离散程度，离差系数越小意味着该组数据越集中；反之，则越离散。设有两个子系统分别为f（x）、f（y）且数值为正，μ、σ分别为两个子系统的均值和标准差，其离散系数为C_v，则根据定义有：

我们希望离差系数C_v越小越好，那么对应式（2-8）可知C_v越小越好的充要条件是：

C越大越好，将两个子系统推广到n种子系统f₁（x），f₂（x），…，f_n（x），则可以得到基于离差系数最小化的融合度模型：

式（2-10）中f₁（x），f₂（x），…，f_n（x）分别为n种子系统的综合评价函数，我们称n为调节系数，C为融合度（0≤C≤1），它是度量系统或者要素之间融合状况好坏的定量指标，其值越大表明系统或者要素之间越融合。

2.4.4　“新四化”融合度模型

在2.4.3中我们推导出了基于离差系数最小化的融合度模型，并给出了测算n种子系统融合度计算公式，考虑到本研究的“新四化”融合发展问题，我们根据式（2-10），取n=4构建“新四化”融合度模型：

其中，C（c）、G（g）、N（n）、X（x）分别为新型城镇化发展指数、工业化指数、农业现代化指数以及信息化指数。C为新型城镇化、工业化、农业现代化以及信息化之间的融合度。

2.4.5　“新四化”融合发展度测算模型

我们在实际问题分析中会发现，如果某个研究对象各个子系统发展水平都很落后，那么它们之间的融合度也会很高，显然仅用融合度并不能同时刻画系统融合和发展两方面的信息。为了弥补融合度的不足，我们同时考虑系统的综合发展指数T（上文已给出测算方法）以及子系统的融合度C，这样我们便提出系统融合发展度的概念，它综合考虑研究对象各子系统发展水平以及它们之间的融合水平，该值越高，说明该系统融合发展水平越高，其测算公式如下

其中，D为研究对象的融合发展度，它是衡量一个系统融合发展水平的定量指标；C为研究对象四个子系统的融合度；T为研究对象四个子系统的综合发展指数。

2.4.6　“新四化”融合发展水平等级划分

科学、有效地判断一个系统是否融合发展，不能仅以“融合发展”或者“排斥发展”来下结论。事实上，绝大多数系统的融合发展水平处于二者之间，这就需要我们对一个系统融合发展水平作一个等级划分。根据本模型的测算，“新四化”融合度C的取值范围在［0，1］区间，融合发展度D的取值范围在［0，10］区间，在参考前人研究的基础上，我们可以将“新四化”融合度和融合发展水平划为10个等级（见表2-2、表2-3、表2-4）。

上文我们依据“新四化”各子系统的内涵概念，分别构建了新型城镇化、工业化、农业现代化以及信息化发展水平评价指标体系，并建立了基于离差系数的融合发展度模型。接下来我们将利用主成分分析法（PCA），通过式（2-6）计算2005—2015年我国31个省份、三大区域以及全国各子系统发展指数，并对它们的“新四化”融合发展度进行评测。其中，我们依据《中国卫生统计年鉴》，对东、中、西部三大区域的划分如表2-5所示。