土地-人口城镇化失衡度

字段字典

• Province [省份名称] — 省份的中文名称.
• ProvinceCode [省份代码] — 省份的相关统计部门代码 (6 位字符串).
• Year [年份] — 统计年份.
• BuiltUpArea [建成区面积(平方公里)] — 建成区指城市行政区内实际已成片开发建设、市政公用设施和公共设施基本具备的区域。对核心城市，它包括集中连片的部分以及分散的若干个已经成片建设起来，市政公用设施和公共设施基本具备的地区；对一城多镇来说，它包括由几个连片开发建设起来的，市政公用设施和公共设施基本具备的地区组成。因此建成区范围，一般是指建成区外轮廓线所能包括的地区，也就是这个城市实际建设用地所达到的范围。
• UrbPop [城镇人口(万人)] — 城镇人口是指居住在城镇范围内的全部常住人口。
• LandPopulationMismatch [土地-人口城镇化失衡度] — 土地-人口城镇化失衡度。计算公式：(BuiltUpArea_t/BuiltUpArea_{t-3})^(1/3) / (UrbPop_t/UrbPop_{t-3})^(1/3)。

常见问题

「土地-人口城镇化失衡度」是什么数据集？

土地-人口城镇化失衡度，隶属人口与就业。衡量各省土地城镇化与人口城镇化相对速度的失衡程度。

该数据集的时间范围是？

覆盖 2004-2023 年。

包含哪些变量/指标？

共 6 个变量。核心指标包括：建成区面积(平方公里)、城镇人口(万人)、土地-人口城镇化失衡度。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。

数据频率和层级是怎样的？

频率为年度，省级层级。

样本量有多大？

约 617 条观测。

数据是如何测算/获取的？

指标定义与计算方法 土地-人口城镇化失衡度衡量的是城市建设用地扩张与城镇人口集聚之间的相对速度差异，是诊断城镇化质量与空间效率的核心指标。当该比值大于1时，表明建成区面积增长快于城镇人口增长，即“土地城镇化”超前于“人口城镇化”，表现为城市低密度蔓延（“摊大饼”）；反之则表明人口集聚相对更快，可能面临公共服务与基础设施供给压力。该指标被《国家新型城镇化规划》列为关键监测变量，引入动机在于识别城镇化进程中土地与人口要素配置的错配程度。数据来源为相关统计部门年度公开数据中的“建成区面积”（BuiltUpArea）与“城镇常住人口”（UrbPop）。完整计算公式如下： $$ \text{LandPopulationMismatch}{i,t} = \frac{\left( \frac{BuiltUpArea{i,t}}{BuiltUpArea{i,t-3}} \right)^{1/3}}{\left( \frac{UrbPop{i,t}}{UrbPop{i,t-3}} \right)^{1/3}} $$ 其中，下标 \(i\) 表示省份，\(t\) 表示年份。关键步骤包括：首先，分别计算第 \(t\) 年与第 \(t-3\) 年建成区面积和城镇人口的比值；其次，对两个比值分别开三次方，得到三年几何平均增长率；最后，将土地增长率除以人口增长率，得到失衡度。该指标为无量纲比值，取值范围通常介于0.5至2.0之间，典型量级为1.0附近，偏离1.0越远表示失衡越严重。 补充说明 本指标基于简化假设：建成区面积与城镇人口在三年窗口期内呈指数增长，几何平均增长率可近似反映年均变化趋势。边界条件方面，数据覆盖年份需满足连续三年可得的观测值，缺失年份的省份不参与计算；若某省份在起始年份或终止年份数据缺失，则对应三年窗口期不纳入分析。计算粒度为省级（Province），主键为省份代码（ProvinceCode）与年份（Year）。已知限制包括：三年窗口期可能平滑短期波动，无法捕捉年度突变；建成区面积统计口径可能存在跨省差异，且未考虑城市内部土地利用强度差异；城镇人口统计受户籍与常住人口定义影响，可能低估实际城镇化水平。 参考文献 [1] 陆铭 (2016). 大国大城: 当代中国的统一、发展与平衡. 上海人民出版社. [2] 范剑勇, 莫家伟 (2014). 地方债务、土地市场与地区工业增长. 经济研究, 49(1): 41-55.

如何获取该数据集？

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