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user: 3. 我国工业化与城镇化关系的典型相关实证分析 3.1. 研究变量的确定 3.1.1. 工业化指标 本文选取以下6个指标来反映工业化水平和程度，原始数据见表1。 1) 人均GDP (X 1 )。人均GDP可以用来表示一个国家或地区的经济发展水平，也可以用于评价其工业化发展阶段的重要指标。 2) 二三产业增加值比重(X 2 )。二三产业增加值比重又叫产业非农化率或广义工业化率，是指第二和第三产业增加值占GDP的比率。在工业化进程中，农业增加值的绝对值会变大，但在GDP中所占的比重会逐步缩减，与此对应的是第二产业和第三产业增加值所占比率会逐步提高。因此二三产业增加值比重是度量工业化程度高低的核心指标 [ 2 ] 。 3) 第三产业增加值比重(X 3 )。即第三产业增加值在GDP中所占的比率。 4) 人均用电量(X 4 )。 5) 综合能耗GDP产出系数(X 5 )。综合能耗GDP产出系数是一定时期内的GDP与综合能源消费量的比值，即单位综合能耗创造的GDP，其倒数则为单位GDP的综合能耗。该指标可反映单位综合能耗的GDP产出水平的高低，综合能耗的GDP产出系数越高，能在一定程度上说明工业化的质量越高 [ 3 ] 。 6) 恩格尔系数(X 6 )。恩格尔系数越大，工业化程度越低。 3.1.2. 城镇化指标 为了反映城镇化水平和程度，本文也选取的6个指标分别为，原始数据见表2。 1) 人口城镇化率(Y 1 )。人口城镇化率表示城镇人口占总人口的比率，该指标是反映一个国家或地区的农村人口在空间上转换为城镇人口比率高低的重要指标，是度量城镇化程度高低的核心指标 [ 4 ] 。 2) 就业非农化率(Y 2 )。就业非农化率是指第二产业以及第三产业的就业人数占总就业人数的比率。一般而言，随着城镇化程度的逐步提高，就业非农化率亦具有逐步提高的趋势。 3) 人均城市道路面积(Y 3 )。人均城市道路面积指的是城市中每一居民平均占有的道路面积。 4) 人均公园绿地面积(Y 4 )。人均公园绿地面积能过很好的反映城市的整体环境以及居民生活质量的好坏。 Table 1 Raw data of various indicators of industrializatio 年份 人均GDP (美元) 二、三产业增加值比重(%) 第三产业增加增比重 (%) 人均用电量(kw/h) 综合能耗GDP产出系数 恩格尔系数(%) 1995 5045.73 80.04 32.86 83.50 0.46 54.12 1996 5845.89 80.31 32.77 87.70 0.53 52.35 1997 6420.18 81.71 34.17 98.60 0.58 50.54 1998 6796.03 82.44 36.23 104.20 0.62 48.54 1999 7158.50 83.53 37.77 108.60 0.64 46.43 2000 7857.68 84.94 39.02 115.00 0.68 43.18 2001 8621.71 85.61 40.46 126.50 0.70 41.65 2002 9398.05 86.26 41.47 138.30 0.71 40.52 2003 10，541.97 87.20 41.23 159.70 0.69 39.75 2004 12，335.58 86.61 40.38 184.00 0.69 40.58 2005 14，185.36 87.88 40.51 221.30 0.71 39.26 2006 16，499.70 88.89 40.94 255.60 0.76 37.79 2007 20，169.46 89.23 41.89 308.30 0.85 38.07 2008 23，707.71 89.27 41.82 331.90 0.98 39.36 2009 25，607.53 89.67 43.43 366.00 1.01 37.60 2010 30，015.05 89.90 43.24 383.10 1.11 36.98 2011 35，197.79 89.96 43.37 418.10 1.22 37.25 2012 38，459.47 89.92 44.65 460.40 1.29 36.93 2013 41，907.59 89.99 46.09 515.00 1.36 35.61 2014 47，203.00 90.90 47.80 526.00 1.51 31.00 2015 49，992.00 91.10 50.20 529.31 1.59 30.60 表1. 工业化各指标原始数据 数据来源：来自1995~2016年《国家统计年鉴》。 Table 2 Raw data of various indicators of urbanizatio 年份 人口城镇化率(%) 就业非农化率(%) 人均城市道路面积 (平方米) 人均公园绿地面积(平方米/人) 每万人拥有公共交通车辆(标台) 每万人汽车拥有量(辆) 1995 29.04 47.80 4.40 2.50 3.60 85.86 1996 30.48 49.50 4.96 2.76 3.80 89.88 1997 31.91 50.10 5.20 2.93 4.50 98.61 1998 33.35 50.20 5.51 3.22 4.60 105.75 1999 34.78 49.90 5.91 3.51 5.00 115.51 2000 36.22 50.00 6.10 3.69 5.30 126.94 2001 37.66 50.00 7.00 4.56 6.10 141.20 2002 39.09 50.00 7.87 5.36 6.70 159.84 2003 40.53 50.90 9.30 6.49 7.66 184.40 2004 41.76 53.10 10.34 7.39 8.41 207.23 2005 42.99 55.20 10.92 7.89 8.62 241.65 2006 44.34 57.40 11.04 8.30 9.05 281.28 2007 45.89 59.20 11.43 8.98 10.23 329.86 2008 46.99 60.40 12.21 9.71 11.13 384.00 2009 48.34 61.90 12.79 10.66 11.12 470.63 2010 49.95 63.30 13.21 11.18 11.20 581.83 2011 51.27 65.20 13.75 11.80 11.81 694.42 2012 52.57 66.40 14.39 12.26 12.15 807.44 2013 53.73 68.60 14.87 12.64 12.78 931.13 2014 54.77 70.50 15.34 13.08 12.99 1067.25 2015 56.10 71.70 15.60 13.35 13.29 1184.65 表2. 城镇化各指标原始数据 数据来源：来自1995~2016年《国家统计年鉴》。 5) 每万人拥有公共交通车辆(Y 5 )。每万人公共交通车辆是指每万人平均拥有公共交通车辆标台数，用于表示城市公共交通发展水平以及交通结构状况 [ 5 ] 。 6) 每万人汽车拥有量(Y 6 )。 3.2. 各变量之间的关系分析 3.2.1. 组内相关分析 由表3和表4可知，反映工业化和城镇化的指标和组内的指标都为中高度的相关关系，可见选取的工业化和城镇化的指标合适。由表5可知，我国工业化和城镇化的两组变量的相关程度较高，因此构建综合指标表示它们之间的相关性是切实可行的。也就是说，对于这两组变量，运用典型相关分析是具有科学性的。 3.2.2. 组间相关性检验 通过SAS软件分析两组变量之间相关性，如表6所示： H 0 : ∑ 12 = 0     H 1 : ∑ 12 = 0 检验两组变量之间是否存在相关性 [ 6 ] 。 从表6检验结果可以看出，上表中的四种检验方法的结果都显示为拒绝原假设，即认为 ∑ ≠ 0 ，两组变量之间存在相关性。 Table 3 Industrialization internal index correlation coefficient matri Correlations Among the工业化指标 X 1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X 1 1.0000 X 2 0.8192 1.0000 X 3 0.8545 0.9548 1.0000 X 4 0.9896 0.8673 0.8719 1.0000 X 5 0.9904 0.8278 0.8845 0.9738 1.0000 X 6 −0.7941 −0.9757 −0.9783 −0.8254 −0.8173 1.0000 表3. 工业化内部指标相关系数矩阵 Table 4 Urbanization internal indicator correlation coefficient matri Correlations Among the城镇化指标 Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Y 5 Y 6 Y 1 1.0000 Y 2 0.9529 1.0000 Y 3 0.9919 0.9488 1.0000 Y 4 0.9915 0.9666 0.9964 1.0000 Y 5 0.9930 0.9526 0.9953 0.9947 1.0000 Y 6 0.9040 0.9670 0.8900 0.9129 0.8877 1.0000 表4. 城镇化内部指标相关系数矩阵 Table 5 Matrix of correlation coefficient between industrialization and urbanization group Correlations Between the工业化and the城镇化指标 Y 1 Y 2 Y 3 Y 4 Y 5 Y 6 X 1 0.9386 0.9884 0.9275 0.9487 0.9298 0.9925 X 2 0.9634 0.8496 0.9522 0.9371 0.9561 0.7680 X 3 0.9503 0.8469 0.9200 0.9099 0.9230 0.8337 X 4 0.9643 0.9963 0.9596 0.9759 0.9643 0.9687 X 5 0.9370 0.9710 0.9115 0.9322 0.9185 0.9850 X 6 −0.9343 −0.8060 −0.9134 −0.8921 −0.9101 −0.7617 表5. 工业化和城镇化组间指标相关系数矩阵 Table 6 Correlation test between industrialization and urbanization variable Multivariate Statistics and F Approximations N S = 6 M = −0.5N = 3 Statistic Value F Value Num DF Den DF Pr > F Wilks’ Lambda 0.0000 61.40 36 37.891 <0.0001 Pillai’s Trace 4.2818 5.40 36 78 <0.0001 Hotelling-Lawley Trace 7333.7797 1441.10 36 13.172 <0.0001 Roy’s Greatest Root 7259.6169 15，729.20 6 13 <0.0001 表6. 工业化与城镇化变量相关性检验 再计算出我国工业化和城镇化指标的前三对典型相关变量系数呈高度相关关系，相关系数分别为0.999931、0.990550和0.973883。如表7所示。 为了判断我国工业化与城镇化这两组指标的典型变量相关性是否显著，于是对所有典型相关变量的系数进行显著性检验。如表8所示。 H 0 : λ 1 = 0     H 1 : λ 1 ≠ 0 检验第一对典型相关变量是否有相关关系。 H 0 : λ 2 = 0     H 1 : λ 2 ≠ 0 检验第二对典型相关变量是否有相关关系。 H 0 : λ 3 = 0     H 1 : λ 3 = 0 检验第三对典型相关变量是否有相关关系。 由检验结果可知在0.01的显著性水平下前三对典型相关变量系数都是显著的，所以我国工业化与城镇化两组相关性的研究可以用研究3对典型变量相关性来代表。 3.3. 对典型相关变量做出解释 为了消除变量的单位和量纲的不同，利用标准后的典型相关系数进行分析。 我们综合典型相关分析中我国工业化指标的标准化典型相关系数和城镇化指标的标准化典型相关系数以及典型结构中工业化指标和他们的典型变量之间的相关系数和城镇化指标和他们的典型变量之间的相关系数这几个表来给两对典型相关变量命名。如表9~12所示。 综合工业化指标标准化典型相关系数表和典型结构分析中的工业化指标和他们的典型变量表来看，人均GDP (X 1 )和人均用电量(X 4 )、综合能耗GDP产出系数(X 6 )与第一典型变量的标准化典型相关系数最高，第二典型变量与二三产业增加值比重(X 2 )、第三产业增加值比重(X 3 )和恩格尔系数(X 6 )标准化典型相 Table 7 Typical correlation variable coefficients of industrialization and urbanizatio Canonical Correlation Approximate Standard Error Squared Canonical Correlation Eigenvalues of Inv (E) *H = CanRsq/(1 − CanRsq) Eigenvalue Difference Proportion Cumulative 1 0.9999 0.0000 0.9998 7259.616 7207.455 0.9899 0.9899 2 0.9905 0.0043 0.9811 52.1617 33.7639 0.0071 0.9970 3 0.9739 0.0118 0.9484 18.3979 16.2646 0.0025 0.9995 4 0.8251 0.0732 0.6808 2.1333 0.7673 0.0003 0.9998 5 0.7598 0.0969 0.5773 1.3660 1.2622 0.0002 1.0000 6 0.3067 0.2078 0.0940 0.1038 0.0000 1.0000 表7. 工业化与城镇化的典型相关变量系数 Table 8 Typical correlation variable coefficient test of industrialization and urbanizatio Test of H 0 : The canonical correlations in the current row and all that follow are zero Likelihood Ratio Approximate F Value Num DF Den DF Pr > F 1 0.0000 61.40 36 37.891 <0.0001 2 0.0001 14.53 25 34.935 <0.0001 3 0.0062 8.29 16 31.188 <0.0001 4 0.1222 4.10 9 26.922 0.0021 5 0.3828 3.70 4 24 0.0176 6 0.9059 1.35 1 13 0.2662 表8. 工业化与城镇化的典型相关变量系数检验 Table 9 Typical correlation coefficient of industrialization index standardizatio Standardized Canonical Coefficients for the工业化指标 U 1 U 2 U 3 U 4 U 5 U 6 X 1 人均GDP 0.0001 −0.0002 0.0006 −0.0012 0.0006 −0.0008 X 2 二三产业增加值比重 −0.0207 0.7191 0.0425 −0.3951 1.7744 −1.6531 X 3 第三产业增加值比重 −0.0006 0.0749 1.0414 −0.6203 1.3081 0.8995 X 4 人均用电量 0.0027 −0.0010 −0.0442 0.0442 −0.0423 0.0783 X 5 综合能耗GDP产出系数 0.2337 3.4752 −10.212 38.4984 −12.012 −2.3337 X 6 恩格尔系数 −0.0153 0.1771 0.3563 −0.2319 1.5501 −0.1553 表9. 工业化指标标准化典型相关系数 Table 1 0 Typical correlation coefficient of urbanization index standardizatio Standardized Canonical Coefficients for the城镇化指标 V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 Y 1 人口城镇化率 0.0141 0.4615 0.3562 0.6809 −0.3556 −0.8278 Y 2 就业非农化率 0.0354 −0.0878 −0.7203 0.3757 −0.6419 −0.2015 Y 3 人均城市道路面积 −0.1046 −0.3952 −0.3848 −1.9812 −4.0682 1.2012 Y 4 人均公园绿地面积 0.0534 −0.0801 −0.0501 0.7629 4.3958 −3.2511 Y 5 每万人拥有公共交通车辆 0.1005 0.1691 0.1864 0.9035 1.6205 4.1073 Y 6 每万人汽车拥有量 0.0017 −0.0059 0.0116 −0.0038 0.0032 0.0093 表10. 城镇化指标标准化典型相关系数 Table 1 1 Correlation coefficients between industrialization indicators and their typical variable Correlations Between the工业化指标and Their Canonical Variables U 1 U 2 U 3 U 4 U 5 U 6 X 1 人均GDP 0.9983 −0.0510 0.0133 0.0041 0.0109 −0.0236 X 2 二三产业增加值比重 0.8478 0.5213 0.0136 −0.0698 −0.0658 −0.0110 X 3 第三产业增加值比重 0.8752 0.3952 0.2591 0.0049 −0.0879 0.0710 X 4 人均用电量 0.9954 0.0474 −0.0706 −0.0204 0.0210 0.0338 X 5 综合能耗GDP产出系数 0.9890 −0.0096 0.0961 0.1048 0.0007 −0.0384 X 6 恩格尔系数 −0.8211 −0.4969 −0.1793 0.0662 0.2059 −0.0053 表11. 工业化指标和他们的典型变量之间的相关系数 Table 1 2 Correlation coefficients between urbanization indicators and their typical variable Correlations Between the城镇化指标and Their Canonical Variables V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 Y 1 人口城镇化率 0.9951 0.2880 0.0050 −0.0630 −0.0257 −0.0114 Y 2 就业非农化率 0.9927 0.0169 −0.1171 0.0035 −0.0214 −0.0120 Y 3 人均城市道路面积 0.9447 0.2734 −0.0572 −0.1694 −0.0252 0.0154 Y 4 人均公园绿地面积 0.9628 0.2230 −0.0679 −0.1346 0.0229 −0.0091 Y 5 每万人拥有公共交通车辆 0.9476 0.2891 −0.0725 −0.0973 0.0189 0.0579 Y 6 每万人汽车拥有量 0.9863 −0.1366 0.0886 −0.0019 −0.0233 −0.0129 表12. 城镇化指标和他们的典型变量之间的相关系数 关系数较高。所以，U 1 命名为工业化质量，U 2 命名为工业化结构水平，U 3 命名为其余不能被解释的部分。 综合城镇化指标标准化典型相关系数表和典型结构分析中的城镇化指标和他们的典型变量表来看，人口城镇化率(Y 1 )和就业非农化率(Y 2 )、每万人汽车拥有量(Y 6 )与第一典型变量的标准化典型相关系数最高，第二典型变量与每万人拥有公共交通车辆(Y 5 )、人均城市道路面积(Y 3 )和人均公园绿地面积(Y 4 )标准化典型相关系数较高。。而典型结构分析中的城镇化指标和他们的典型变量之间的相关系数也验证了这一相关关系。所以，V 1 命名为城镇化率，V 2 命名为城市发展水平，V 3 命名为其余不能被解释的部分。 用表13和表14来验证上述三对典型相关变量的命名是否正确。 城镇化指标的第一对典型相关变量V 1 与工业化指标中的人均GDP (X 1 )和人均用电量(X 4 )、综合能耗GDP产出系数(X 6 )相关系数最高，而城镇化指标的第二对典型相关变量V 2 与工业化指标中的二三产业增加值比重(X 2 )、第三产业增加值比重(X 3 )和恩格尔系数(X 6 )相关性最高。 工业化指标的第一对典型相关变量U 1 与城镇化指标中的人口城镇化率(Y 1 )和就业非农化率(Y 2 )、每万人汽车拥有量(Y 6 )相关系数最高，而工业化指标的第二对典型相关变量U 2 与万人拥有公共交通车辆(Y 5 )、人均城市道路面积(Y 3 )和人均公园绿地面积(Y 4 )相关性最高。 说明我们在对典型相关变量的命名是正确的。命名结果如下： U 1 命名为工业化质量，U 2 命名为工业化结构水平，U 3 命名为其余不能被解释的部分。 V 1 命名为城镇化率，V 2 命名为城市发展水平，V 3 命名为其余不能被解释的部分。 3.4. 典型冗余分析 我们选择用标准后的工业化指标被自身典型变量以及对应典型变量解释的标准方差和城镇化指标被自身典型变量以及对应典型变量解释的标准方差来进行分析 [ 6 ] 。由表15、表16可知，两组变量的前三组典型变量被自身所解释的累计贡献率分别达到了98.60%和98.87%，而被对方典型变量所解释的累计贡献率分别达到了98.28%和98.73%，说明我国工业化和城镇化不仅能被自身的典型变量解释，而且能够被其对应的典型变量解释。 表17和表18表示原始两组指标中的每一项被对应组前M个典型变量的解释程度。分析得出我国工 Table 1 3 Correlation coefficient between typical variables of industrialization indicators and urbanization indicator Correlations Between the工业化指标and the Canonical Variables of the城市化指标 V 1 V 2 V 3 V 4 V 5 V 6 X 1 人均GDP 0.9982 −0.0505 0.0130 0.0033 0.0083 −0.0072 X 2 二三产业增加值比重 0.8477 0.5164 0.0132 −0.0576 −0.0500 −0.0034 X 3 第三产业增加值比重 0.8752 0.3888 0.2524 0.0040 −0.0668 0.0218 X 4 人均用电量 0.9953 0.0470 −0.0688 −0.0169 0.0160 0.0104 X 5 综合能耗GDP产出系数 0.9890 −0.0096 0.0936 0.0865 0.0005 −0.0118 X 6 恩格尔系数 −0.8210 −0.4922 −0.1746 0.0546 0.1564 −0.0016 表13. 工业化指标和城市化指标的典型变量之间的相关系数 Table 1 4 Correlation coefficient between typical variables of urbanization indicators and industrialization indicator Correlations Between the 城市化指标 and the Canonical Variables of the 工业化指标 U 1 U 2 U 3 U 4 U 5 U 6 Y 1 人口城镇化率 0.9551 0.2853 0.0049 −0.0520 −0.0195 −0.0035 Y 2 就业非农化率 0.9926 0.0168 −0.1140 0.0029 −0.0162 −0.0037 Y 3 人均城市道路面积 0.9446 0.2709 −0.0557 −0.1397 −0.0191 0.0047 Y 4 人均公园绿地面积 0.9627 0.2209 −0.0661 −0.1110 0.0174 −0.0028 Y 5 每万人拥有公共交通车辆 0.9475 0.2864 −0.0706 −0.0803 0.0144 0.0178 Y 6 每万人汽车拥有量 0.9862 −0.1353 0.0862 −0.0016 −0.0177 −0.0040 表14. 城市化指标和工业化指标的典型变量之间的相关系数 Table 1 5 Standard deviation of industrialization indicators interpreted by their typical variables and corresponding typical variable Standardized Variance of the工业化指标Explained by Canonical Variable Number Their Own Canonical Variables Canonical R-Square The Opposite Canonical Variables Proportion Cumulative Proportion Proportion Cumulative Proportion 1 0.8541 0.8541 0.9999 0.8540 0.8540 2 0.1129 0.9670 0.9812 0.1108 0.9648 3 0.0190 0.9860 0.9484 0.0180 0.9828 4 0.0034 0.9894 0.6808 0.0023 0.9851 5 0.0092 0.9986 0.5774 0.0053 0.9904 6 0.0014 1.0000 0.0941 0.0001 0.9905 表15. 工业化指标被自身典型变量和对应典型变量解释的标准方差 Table 1 6 Standard deviation of urbanization indicators interpreted by their typical variables and corresponding typical variable Standardized Variance of the城市化指标Explained by Canonical Variable Number Their Own Canonical Variables Canonical R-Square The Opposite Canonical Variables Proportion Cumulative Proportion Proportion Cumulative Proportion 1 0.9313 0.9313 0.9999 0.9312 0.9312 2 0.0517 0.9830 0.9812 0.0507 0.9819 3 0.0058 0.9887 0.9484 0.0055 0.9873 4 0.0100 0.9988 0.6808 0.0068 0.9942 5 0.0005 0.9993 0.5774 0.0003 0.9945 6 0.0007 1.0000 0.0941 0.0001 0.9946 表16. 城市化指标被自身典型变量和对应典型变量解释的标准方差 Table 1 7 Multiple correlation squared between the top M typical variables of industrialization indicators and urbanization indicator Squared Multiple Correlations Between the工业化指标and the First M Canonical Variables of the城镇化指标 M 1 2 3 4 5 6 X 1 人均GDP 0.9964 0.9989 0.9991 0.9991 0.9992 0.9992 X 2 二三产业增加值比重 0.7187 0.9853 0.9855 0.9888 0.9913 0.9913 X 3 第三产业增加值比重 0.7659 0.9171 0.9808 0.9808 0.9852 0.9857 X 4 人均用电量 0.9906 0.9928 0.9976 0.9978 0.9981 0.9982 X 5 综合能耗GDP产出系数 0.9781 0.9782 0.9869 0.9944 0.9944 0.9945 X 6 恩格尔系数 0.6741 0.9163 0.9468 0.9498 0.9743 0.9743 表17. 工业化指标和城镇化指标的前M个典型变量间的多重相关平方 Table 1 8 Multiple correlation squared between the top M typical variables of urbanization indicators and industrialization indicator Squared Multiple Correlations Between the城镇化指标and the First M Canonical Variables of the工业化指标 M 1 2 3 4 5 6 Y 1 人口城镇化率 0.9121 0.9935 0.9935 0.9963 0.9966 0.9966 Y 2 就业非农化率 0.9853 0.9855 0.9985 0.9985 0.9988 0.9988 Y 3 人均城市道路面积 0.8923 0.9657 0.9688 0.9883 0.9886 0.9887 Y 4 人均公园绿地面积 0.9268 0.9756 0.9800 0.9923 0.9926 0.9926 Y 5 每万人拥有公共交通车辆 0.8978 0.9799 0.9849 0.9913 0.9915 0.9918 Y 6 每万人汽车拥有量 0.9726 0.9910 0.9984 0.9984 0.9987 0.9987 表18. 城镇化指标和工业化指标的前M个典型变量间的多重相关平方 业化和城镇化指标中的每个变量被对应组前3个典型变量解释的程度均在90%以上，说明我国工业化和城镇化被其对应组的典型变量解释的程度非常高。