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user: 2. 我国外商直接投资状况与新型城镇化发展的综合衡量 2.1. 我国外商直接投资的状况 因为要从人口、经济、社会和环境的角度考察外商直接投资与我国新型城镇化发展的互动关系，本文首先从我国利用外资的总体状况、行业分布、就业效应和环境影响四方面来分析我国外商直接投资的状况。 1979~1991年为我国利用外商直接投资的萌芽阶段，投资规模较小，呈现渐进型低速增长。1992~1997年为我国利用外商直接投资的高速发展阶段。尤其是1992~1993年期间，1992年实际利用外商直接投资金额为110.07亿美元，增幅152%，1993年为275.15亿美元，增幅149%。这两年年实际利用外商直接投资金额为1979年~1991年实际利用外商直接投资金额的1.62倍。1997~2000年为我国利用外商直接投资的盘整阶段。这期间我国实际利用外商直接投资额稍有回落，变化幅度较小。2001年至今为我国利用外商直接投资的新一轮发展期。这期间我国实际利用外商直接投资额在波动中逐步上升。尽管受2008年金融危机的影响，2009年我国实际利用外商直接投资金额有所下降，但在2010~2013年很快恢复上升态势。 外商直接投资在我国分布呈现出“东高西低”的基本格局。20世纪90年代初，流入我国的外商直接投资的分布表现出的东西部差距极为突出，东部地区吸收FDI的比例高达94%，而中西部分别只占据我国FDI流入的4%和2%。而90年代中期，随着我国经济的发展以及国家制定的一系列政策的鼓励，我国FDI开始有由东部向西部转移的趋势。2010年，东部FDI进一步下滑到71.83%，中部FDI所占比例明显提升，由2000年的9%，上升到19%，而西部所占比例略微上升，由5%上升到9%。 从行业分布来看，外商直接投资比重由第二产业向第三产业转移。2000年，我国外商直接投资流入第二产业的比重为80.01%，流入第三产业的比重为18.16%；2011年，第三产业吸收外商直接投资比重为50.2%，超越第二产业，成为吸收FDI的主要产业。2000年，我国外商直接投资分布在10个行业之中，主要流入行业为传统的工业产业部门，如水电供应业和制造业，而2013年，我国外商直接投资分布在19个行业之中，主要流入行业不仅包括传统的制造业，也包括第三产业中的房地产行业，交通运输业，批发零售业，租赁和商务服务业，形成了以制造业为主体，房地产，交通，商贸为辅的外商直接投资局面。 从外商直接投资的就业效应来看，2000年，外资企业吸纳就业人数为642万人，占总就业人数比例的2.77%，而到2012年，外资企业吸纳就业人数为2215万人，占总就业人数比例的5.97%，有了大幅度的提升。整体来看，2000~2012年，城乡就业人口平均增长率为4%，而外资企业就业人口平均增长率为11%，远高于城乡整体水平，这表明外商直接投资的流入，为解决我国劳动力就业问题做出了贡献。 2.2. 新型城镇化综合衡量指标体系的构建与衡量 根据《国家新型城镇化规划(2014~2020年)》，我国的新型城镇化是以“以人为本、四化同步、优化布局、生态文明、文化传承”为基本原则。因此，本文在对城镇化的综合衡量方面，将“以人的城镇化为核心，合理引导人口流动”、“促进城镇发展与产业支撑、就业转移和人口集聚相统一”和“把生态文明理念全面融入城镇化进程”等理念融入指标的设计和考量；指标设计主要包括了人口发展、经济发展、社会建设、公共设施和服务建设、人民居住环境建设和资源利用等方面。不同于通常的非农业人口比例等单一指标对城镇化的衡量，本文将从人口、经济、社会和环境四个维度来综合衡量我国新型城镇化的发展水平，具体的指标体系如表1所示。 通常多指标综合评价的方法分为主观赋权评价法和客观赋权评价法两大类，为了避免权重确定过程中的主观因素的局限，本文采用熵值法对各指标进行客观赋权。熵反映系统的混乱程度，最初源于物理学中的热力学概念。信息系统中，在由m个样本、n个评价指标所构成的指标数据矩阵 中，数据的离散程度越大，信息熵越小，其提供的信息量越大，该指标对综合评价的影响越大，其权重也越大；反之，亦然。熵值法所依据的赋权原始信息来源于客观指标，本文利用熵值法对各指标赋予权重，可有效地对30个省(市，区)的新型城镇化程度进行综合的衡量。 Table 1 Integrated index system of assessment of new-type urbanizatio 目标层 准则层 指标层 指向性 新型化城镇水平 人口发展 城镇人口比率(%) 正向 城市人口密度(人/平方公里) 正向 第二产业从业人口比值(%) 正向 第三产业从业人口比值(%) 正向 经济发展 人均GDP (元/人) 正向 第二产业占GDP比重(%) 正向 第三产业占GDP比重(%) 正向 竣工房屋价值(万元) 正向 人均财政支出(万元) 正向 城镇固定资产投资额(万元) 正向 城镇居民家庭人均年可支配收入(万元) 正向 社会发展 城镇与农村居民收入比(农村 = 1) 逆向 人均受教育年限(年) 正向 互联网上网使用人数(人) 正向 交通密度(辆/km/车道) 正向 人均医疗卫生机构床位数(床/人) 正向 环境发展 工业废水排放量(万吨) 逆向 工业废气排放总量(万吨) 逆向 工业固体废物排放量(万吨) 逆向 环境污染治理投资总额(万元) 正向 表1. 新型城镇化水平综合测度指标体系 假设有m个样本，n个评价指标，则a ij 表示第i个样本的第j项指标值，具体测算步骤如下：首先对原始数据进行标准化处理。正向指标表示指标对系统有着正向的效应，标准化处理方法如(1)式；逆向指标表示指标对系统有着负面的作用，标准化处理方法如(2)式。其次，计算第i个指标值在第j项指标下所占的比重p ij ，见(3)式；第三，计算第j个指标值的熵值e j ，见(4)式；第四，计算第j个指标的差异性系数g j ，见(5)式；第五，计算第j个指标的权重w j ，见(6)式；第六，计算各综合侧度指标得分H i ，见(7)式。 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) 其中，w j 是通过组合赋权法确定的指标权重，a ij 为各项指标的原始数据值，为了消除逆向的指标对新型城镇化水平测度的负面影响，在计算各项指标的综合得分的时候，对逆向指标的原始数据取倒数。本文中m = 30，n = 20，i代表各个指标，j代表相应地区。 本文利用熵值法对2000年到2010年我国30个省(市，区)的20个指标进行赋权，数据来源为1999~2011年《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》，《中国环境统计年鉴》，各省统计局网站以及高校财经数据库。本文中所使用的生产总值指数，城镇固定资产投资额等数据已经排除了通货膨胀因素的影响。计算得出新型城镇化的综合得分，并以此作为后面实证研究的基础数据(因篇幅所限未列出)。 赋权结果表明，在人口，经济，社会，环境四个指标当中，人口指标的平均权重约为17%，经济指标的平均权重约为31%，社会指标的平均权重约为34%，环境指标的平均权重约为18%，从中可以看出经济指标和社会指标对我国新型城镇化水平的影响较为重要。从整体来看(见图1)，2000~2010年我国各地区新型城镇化水平一直在上升。从地区城镇化的综合得分来看，我国东部区域城镇化得分明显高于中部和西部，而我国中部城镇化程度要高于西部，其中东部沿海地区城市的新型城镇化综合得分最高。 从城镇化水平增长速度来看，2001年至2006年我国城镇化总体增长速度处于波动状态，2007年开始，我国东部，中部，西部的城镇化增长率在波动中略有上升，并趋于稳定。西部城镇化增长率高于东部和中部，并从08年开始有了明显的提高。