摘 要：本文以阿拉尔市为例，针对本地区的土地城镇化与人口城镇化协调度进行判断，建立了土地城镇化与人口城镇化的协调度模型。首先采用土地城镇化与人口城镇化协调性算法，利用道路面积增长率 s和城区常住人口增长率p算出土地城镇化与人口城镇化协调度指数，由结果可知该市城镇化协调类型不协调。然后建立灰色关联度模型对十种指标进行关联度计算，最后依据关联度大小，对其影响指标进行重要性排序得出：二三产业产值的关联度最大（关联度为0.7551），其次是人均地区生产总值（关联度为0.7041），全社会固定资产投资总额（关联度为0.6423），城镇居民人均可支配收入（关联度为0.6230）等。
　　关键词：灰色关联度；协调度指数；影响指标；城镇化水平
　　目前，城镇化水平（也称城镇化率）单纯地被定义为城镇人口占一个国家或地区的总的人口的比重。这种做法是片面的，因为城市人口比重大有时候并不准确说明城市化水平。科学评价某一地区的城镇化程度时，必须全面考察该地区的经济建设、社会发展、生态指标和社会稳定指标等诸方面的因素，对城镇化水平进行综合评价。
　　1 建立土地城镇化与人口城镇化协调性模型
　　分析影响阿拉尔市城镇化发展水平的主要因素，本文先对这个城市的土地城镇化与人口城镇化的协调度进行判断，然后分析它的影响因素。
　　协调度是度量两个或者多个系统或变量在发展过程中彼此和谐一致的程度，体现了系统由无序走向有序的趋势，是协调状况好坏程度的定量指标。本次采用两个指标来分别衡量土地城镇化与人口城镇化，然后分析两者的协调度指数。
　　土地城镇化与人口城镇化的协调度指数[1]：
　　Csp=s+p2s2+2p2
　　其中：s指的是道路面积增长率；p指的是城区常住人口增长率。
　　本文查阅资料针对于城镇化与人口城镇化的协调度的判断，可以判断出该城镇的协调度特征，是人口城镇化超前发展型还是土地城镇化超前发展类型，进而进一步讨论影响因素及指标。
　　2 建立灰色关联度模型
　　灰色系统理论提出了对各因素进行灰色关联度分析的概念，通过一定的方法，去寻求各因素之间的数值关系。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系的紧密性，曲线越接近，则相应序列之间的关联度就越大，反之就越小。通过关联度的分析，我们可以看出那个因素对该市城镇化发展水平影响巨大，哪些因素影响较小，从中发现影响的主要因素和指标。灰色关联度分析具体步骤如下：
　　（1）确定比较对象（评价对象）和参考数列（评价标准）。设评价对象有m个，评价指标有n个。
　　参考数列为x0={ x0（k）|k= 1，2， … ，n}，
　　比较数列为xi= {xi（k）|k= 1，2，…，n}，i=1，2， …，m。
　　（2）计算灰色关联系数：
　　δi（k）=minsmintx0（t）-xs（t）+ρmaxsmaxtx0（t）-xs（t）x0（k）-xi（k）+ρmax[]smax[]tx0（t）-xs（t）
　　为比较数列xi对参考数列x0在k个指标上的关联系数，其中ρ ∈[0，1]为分辨系数。其中称mins mint|x0（t）-xs（t）|、maxs maxt|x0（t）-xs（t）|分别为两级最小差及最大差。
　　为提高关联系数之间的差异显著性，这里令ρ = 0.5 。
　　（3）计算灰色关联度。灰色关联度的计算公式为：
　　ri=1n∑n[]k=1δi（k）
　　其中：ri為第i个评价对象对理想对象的灰色关联度；n 为数列的长度，这里n=10。
　　3 模型求解
　　通过数据分析，从中提取出各年份道路面积和城区常住人口的数据如表 1。
　　由表1的数据可知，道路增长率 s=0。同比增长率=（本年的指标值去年同期的值）/ 去年同期的值*100%。通过matlab编程得到10年到11年城区常住人口增长率为1.07%，11 到 12 年的城区常住人口增长率为0.18%，12 年到 13 年城区常住人口增长率为 30.32%。
　　利用matlab计算出：
　　10年到11 年的Csp1= 1.619 × 10-4；
　　11年到12 年的Csp2= 4.5820 × 10-6；
　　12年到13 年的Csp3=0.1300。
　　4 结论
　　由计算结果可知，影响阿拉尔市城镇化水平的因素排在首位的是二三产业的产值，二三产业加快了城镇化的发展，大力发展第二三产业可以提高一个城市的城镇化水平。其中人均地区生产总值、全社会固定资产投资总额、城镇居民人均可支配收入对阿拉尔市的城镇化水平也有较大的影响。
　　参考文献：
　　[1]李光勤.土地城镇化与人口城镇化协调性及影响因素研究——基于省级面板数据的分析[J].地方财政研究，2014（06）：3944.
　　[2]范进，赵定涛.土地城镇化与人口城镇化协调性测定及其影响因素[J].经济学家，2012（05）：6167.