史高维
武汉东湖学院管理学院人力资源管理
1课题探究的目的和意义
研究我省城镇化和人口流动的目的在于深入分析我省的城镇化趋势和人口流动的主要方向及其影响因素，使用预测模型能更加准确的检验影响因素与城镇化和人口流动的相关程度。在一定的时间区间内，掌握城镇化和人口流动的趋势，对于政策变动具有指导作用。能对于未来经济结构比重有一定的预测能力，也是对未来可能产生的问题进行预防或是提出解决方案。构建与区域经济发展和产业布局紧密衔接的城市布局，因地制宜，协调发展；提升城镇化质量，优化城市管理，协调不同产业人员比重，对于城市发展具有深远影响；调整产业结构加快经济发展、加快区域协调发展，引导人口合理流动。
2研究方法
灰色系统（greysystem）
灰色系统是邓聚龙先生在20世纪80年代初提出的数学理论：一个系统，如果其内部信息部分已知，部分未知，则称为灰色系统。灰色系统理论认为：一切随机量都是在一定范围内、一定时段上变化的灰色量及灰色过程。对于灰色量的处理，不是去寻求它的统计规律和概率分布，而是将无规律的原始数据通过一定方式处理后，使其成为较有规律的时间序列再建立模型。灰色预测就是将原始数列进行累加生成，使其成为具有近似指数增长的曲线，使随机性被弱化，从而建立起微分方程，对程进行求解后所做出的预测。流动人口的预测，由于影响因素繁多而复杂，且各因素之间相互影响、相互作用，通过影响因素的变动分析来进行流动人口预测具有较大的难度，所以预测的科学性较难达到。如果把城市流动人口的变动看作一个系统的话，那么影响其变动的因素中，部分是已知的，部分是未知的，这正符合灰色系统的特征。基于灰色系统原理，我们可以把城市人口迁入、迁出的变动过程看成是一个灰色系统，应用灰色动态模型对流动人口未来发展态势进行预测。
由于我国流动人口规模的迅速扩大主要是在1990年以后，这就使得我们掌握的流动人口数据的统计年限不长，而如果利用灰色系统中常用的灰色动态模型ＧＭ（1，1）直接预测未来流动人口的状况，会因为数据变化较大，模型所得预测灰区间过大，难以得到较为满意的结果，而失去意义，因此，采用修正了的“等维灰数递补动态预测”模型，其数学原理是：用已知数列建立的ＧＭ（1，1）模型预测得到第一个预测值（灰数），将其补充在已知数列之后，同时去掉其第一个已知数据，保持数据序列的等维，然后再建立ＧＭ（1，1）模型预测下一个值，如此新陈代谢，逐个预测，依次递补，直至完成预测目的或达到一定的精度要求为止。
（1）GM（1，1）的建模过程如下：
（2）GM（1，1）预测模型有如下精确度检验方法：
残差检验，残差等于实际值减去模型值，相对残差为残差与实际值的比值；关联度检验以及后验差检验，后验差检验是根据概率统计原理而进行的检验方法。由于 GM（1，1）预测模型的小样本数据的特征，其统计性质不明显，运用残差检验方法比较适合可靠，而当数据较多时采用后验差检验比较适合。相对误差小于5%的，该模型建立的比较好。
3我省城镇化水平以及预测分析
城镇化定义
城镇化指农村人口不断向城镇转移，第二、三产业不断向城镇聚集，从而使城镇数量增加，城镇规模扩大的一种历史过程，它主要表现为随着一个国家或地区社会生产力的发展、科学技术的进步以及产业结构的调整，其农村人口居住地点向城镇的迁移和农村劳动力从事职业向城镇二、三产业的转移。城镇化的过程也是各个国家在实现工业化、现代化过程中所经历社会变迁的一种反映。
在2010年湖北省第六次人口普查结果的基础上，从数量规模、年龄结构、流动时间、流动原因等方面对湖北省流动人口的特征和变动趋势进行了分析。研究发现：湖北省流动人口规模在不断地增加：流动人口以劳动适龄人口特别是青壮年劳动力为主；超过百分之八十的流动人口接受过初中以上学校教育：流动人口的流动时间不一致，以常年在外为主；务工经商是人口流动的主要原因；流动人口主要分布在第三产业：省内各个城市流动人口数量存在较大的不均衡性，其中“一主两副”中心城市的流动人口占整个湖北省流动人口的一半以上。
根据六普数据，湖北省2010年常住人口为57237727人，在2000～2010年10年间，湖北省流动人口总数达到了9250228人，其中省内流动人口为8236616人，占总流动人口的89．04％，省际流动人口为1013612人，占10．96％，人口流动以省内流动为主。流动规模在不断增加。同五普比较，六普中湖北总流动人口增加了3545608人。省内流动人口增加了3174148人，省际流动人口增加了403860人。在男性人口流动中，省内男性为4174973人，占88．02％，省外男性为568505人，占11．98％，省内男性占主导。同样，流动女性也是以省内女性流动为主。
我省城镇化预测分析——以2011~2014年为例
运用GM（1，1）建模，观测数值如下：
论文作者:史高维
论文发表刊物:《基层建设》2016年2期
论文发表时间:2016/5/30
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