許學强

　　城鎮是一定區域範圍内的經濟活動的産物，是區域的中心，是區域經濟聯繫的焦點。無論過去、現在或將來，城鎮基本影響區（也稱腹地）都是支持城鎮存在和發展的基本地區，是决定城鎮規模的主要基礎（1）。因此，城鎮規劃必須從區域經濟聯繫着眼，從生産合理布局入手，深入研究區域内工農業合理布局，各種生産條件及其合理利用，才能科學地確定城鎮規模（1）。近年來，城鎮規劃工作的有關領導機構，也反復强調區域規劃、區域調查對確定城鎮規模的重要性（2）。

　　爲了從區域角度預測城鎮人口發展規模，必須在大量調查資料的基礎上，去僞存真，由表及裏，抓住影響城鎮發展的主要區域性因素加以分析。在定性分析的指導下，運用區域性資料，按照一定的數學模式，對城鎮人口發展規模加以預測，以補充、驗证根據城鎮本身資料，采用勞動平衡等方法的預測結果，提高準確程度。

　　爲了達到這個理想的目標，需要弄清楚，到底有哪些區域經濟發展因素影響城鎮人口發展?哪些是主要的?哪些是次要的?這些因素之間又有什麽關系?與城鎮人口規模有相關關系的因素能否組成合適的數學表達式?能否按照這些數學表達式，預測城鎮人口規模?這種預測能達到什麽樣的精度?本文試圖以廣東省94個縣城（廣東省現行行政區劃97個縣，其中南海、惠陽、高要三縣没有縣城，其縣革委會分别位於佛山、惠州、肇慶三市，不屬此研究範圍。本文研究的基本資料是國家建委提供的1973年94個縣城的人口數。）爲例，對上述問題進行初步研究。之所以以縣城爲例，是因爲縣城具有“地方中心”的性質，其基本影響區常與行政管轄範圍一致，比較穩定，不用花費大量時間確定基本影響區的界綫。同時，比較容易獲得資料。

　　一、因子選擇和主要計算公式

　　（一）因子選擇

　　爲了具體揭示一個縣經濟發展對縣城人口規模的影響，首先必須確定影響因素，選定各種數量指標。每一個數量指標稱爲影響縣城人口規模的一個因子。因子的選擇主要根據前人研究成果，作者的專業知識和資料搜集及其數量化的可能性。由於主客觀的原因，選中的因子有的並不一定十分理想，而有些理想的因子又無法得到。前者將由電子計算機加以淘汰，後者將以文字説明加以彌補。

　　1.人口因素

　　地方中心與其基本影響區之間的人口數量關系，在國外已引起地理工作者的廣泛興趣，有人曾假設兩者之間有一個不變的比例關系，（3）根據這一假設提出下列數學模式推算地方中心的人口。

　　這裏P爲地方中心的人口，r爲基本影響區的人口，K爲系數。在此基礎上，又提出一系列數學模式推算不同類型的地方中心的人口規模（3）。許多研究還證明，人口密度對農業强度影響很大，農業强度隨人口密度的提高而提高（4）。

　　我國的縣城是全縣範圍的中心，是領導全縣人民進行三大革命鬥争的基地。爲了履行職能，縣城人口與全縣人口數量之間，一般有一個什麽樣的關系?爲了揭示這種關系，我們選用了全縣總人口、人口密度、平均每農業人口佔有耕地等三項指標。它們是發展生産的最基本、最重要的條件。全縣總人口是衡量一個縣規模大小的重要指標。人口密度和每農業人口平均佔有耕地反映了人口聚集的程度和在一定生産力條件下，勞動力資源的情况。

　　2.糧食因素

　　超越於農業勞動者個人需要的農業勞動生産率是城鎮發展的基礎。城鎮人口必須有足够商品糧供應，才能進行正常的生産和生活。這是一個很普通的道理。過去許多研究指出：“糧食生産水平實質上是農業影響城市規模的焦點”。“剩餘糧食多少，城市人口也只能增加多少，超過這個界綫，就根本談不上城市的發展（5）（6）。這些論點一般來説是正確的。但就一個具體城市來説，城市人口規模與其周圍地區糧食生産的關系如何，就需要具體分析。爲了具體分析糧食生産與縣城人口規模的關系，我們采用了全縣糧食總産，稻穀平均畝産，每農業人口平均生産糧食等三項指標，表示各縣糧食生産的規模，水平及提供商品糧的可能性。

　　3.多種經營因素

　　我們知道，在“以糧爲綱”的前提下，擴大經濟作物種植面積，積極開展多種經營，將直接影響到工業發展的規模和速度，影響到城市生活所必需的大量副食品的供應。同時，由於積極開展多種經營，增加農民收入，擴大集體資金積累，提高農村購買力水平，活躍農村經濟，促進城鎮工商業發展。因此，多種經營的程度是影響縣城人口規模的重要因素。

　　本文最初設想以農副産品收購總值（包括商品糧、經濟作物産品、水産家禽、果蔬山貨等收購總值）和每農業人口平均收入來表示一個縣的多種經營和經濟收入的水平，但資料搜集困難。現只好采用經濟作物播種面積占作物總播種面積的百分比、經濟作物播種面積（包括水果、茶葉等種植面積）以及水産總量等三項指標，大體上表示一個縣的多種經營的水平。

　　4.工業因素

　　工業是城市形成和發展的基本因素。全縣工業發展對縣城人口規模的影響主要在於工業生産的規模，部門結構和地區布局等。生産規模可用工業産值、工業職工人數來表示。如果從對縣城人口規模的影響角度出發，後者更有意義。因爲前者不能説明，同樣的産值，由於各工業門類的生産性質，勞動生産率的不同，對職工人數的要求，進而對城鎮人口規模的影響的差异。但是，由於資料的局限，本文只好采用工業産值指標。

　　縣城工業的部門結構一般較類似，主要兩大類。一類是以農機修造爲主的機械工業，一類是以農副産品爲原料的農副産品加工工業。兩者的産值和職工人數常占全縣總數的70％左右。此外，還有少量電力、建材及一些傳統手工業。有些縣城，由於其礦藏資源豐富，或者位置重要，交通方便，建設非縣屬工業，改變了部門結構的一般特徵。使工業産值與縣城人口規模的關系也不同一般。這種情况需具體分析，難以用統一指標表示。

　　（二）主要計算公式及含義

　　表一的十一個因子爲自變量，縣城人口規模爲因變量。我們采用相關分析技術，計算自變量與自變量之間（即因子之間），自變量與因變量之間的相關系數。用一元回歸、多元回歸和逐步回歸技術，分别確立一元和多元回歸方程，即預報方程。主要計算公式如下（12）  （13）  （14）：

　　1.計算各因子和因變量的平均值。

　　M——因子的總個數，這裏爲11 ；

　　N——樣本容量，這裏爲94。

　　2.計算各因子間及各因子與因變量之間的單相關系數。

　　（4）式當i=1，2，…,M,j>1時成立

　　（5）式當i=1,2……,M時成立。

　　式中：

　　rij——第i個因子與第j個因子間的相關系數；

　　riy——第i個因子與因變量（即縣城人口規模）之間的相關系數；

　　Xik（或Xjk）——第i個（或第j）因子的第k個實際資料值；

　　σi（或σj）——各因子的標準差；

　　σy——因變量的標準差。

　　根據前述，相關系數r1j和r1y是表示各因子之間和各因子與因變量之間綫性相關的密切程度，相關系數的絶對值越大，綫性相關越緊密，越好；反之，綫性相關越差。當相關系數爲正時，表示兩者爲正相關，當相關系數爲負時，表示兩者爲負相關或反相關。

　　相關系數達到多大，兩者之間的綫性相關才有意義呢?這可用統計假設檢驗原理對相關系數顯著性檢驗來確定。如我們取信度a=0.05，根據單個因子的樣本容量爲94，查《a=0.05時單相關系數顯著性檢驗臨界值a表》得ra=0.20。因此，凡rij（或r′ij）≥0.20時，表明兩者的綫性相關是有意義的。

　　3.單個因子和多個因子對縣城人口規模的回歸分析。

　　二、計算結果分析

　　（一）因子間相互關系

　　1.全縣總人口，人口密度分别與平均每農業人口佔有耕地，全縣糧食總産，經濟作物播種面積，工業産值等都有較顯著的單相關。其相互關系是：隨人口密度提高，總人口的增加，平均每農業人口佔有耕地相應减少（相關系數r分别爲-0.39，-0.45），水稻單産水平相應提高（r分别爲0.59，0.51），糧食總産相應增加（r分别爲0.42，0.89），工業産值隨之擴大（r分别爲0.43，0.59）。可見，人口因素是全縣經濟發展的重要條件，它不僅直接影響縣城人口規模，而且還通過影響全縣經濟發展，間接影響縣城人口規模。

　　2.過去在“以糧爲綱，全面發展”的方針指引下，全縣糧食總産量與全縣總人口有一個很相適應的關系，相關系數高達0.89。同時，全縣糧食總産量與經濟作物播種面積、工業産值的綫性相關密切（r分别爲0.74，0.75）。糧食總産量的增加，爲擴大經濟作物播種面積，開展多種經營，發展工業創造條件，進而影響縣城人口規模。

　　3.水稻單産水平與人口密度是正相關（r爲0.59），與每農業人口平均佔有耕地是負相關（r爲-0.61）。這就揭示了，在其他條件不變的情况下，人口密度越高，每農業人口佔有耕地越少，農業生産水平就越高的關系。同時，水稻單産越高的縣，常常每農業人口平均佔有耕地越少，勞動力較充裕，爲城市提供勞動力的可能性就越大，進而影響縣城人口規模。

　　4.經濟作物的生産主要與全縣總人口、糧食總産和工業産值有單相關（r分别是0.69，0.72，0.42）。這就説明在農業生産機械化水平不高，專門化生産很不明顯的條件下，經濟作物的生産規模要受到全縣總人口（當然，具體指的是勞動力）和糧食生産的制約。同時，經濟作物生産規模又影響工業發展，進而影響縣城人口規模。

　　5.從上述各點可以得出結論，工業的發展要受到全縣總人口，勞動力和農業各因素的制約，而全縣總人口，勞動力和農業各因素對縣城人口規模的影響，在很大程度上，要通過工業的發展來實現。

　　（二）各因子與縣城人口規模的相關分析

　　1.在11個因子中，全縣工業總産值，總人口，糧食總産三個因子與縣城人口規模的單相關最顯著。前兩者相關系數均爲0.69，在諸因子中爲最高，糧食總産的相關系數爲0.66，居第三位。可見，縣城人口規模隨全縣工業發展，總人口增加，糧食總産的提高而擴大。其中工業産值與縣城人口規模的關系不僅顯著，而且穩定，在各個類型區中，兩者關系都很顯著。而總人口，糧食總産與縣城人口規模的單相關，在丘陵區、山區，由於其内部各縣差异大，發展不平衡，而被打亂了。

　　2.縣城人口規模與全縣人口密度、水稻平均畝産的單相關較顯著，系數均爲0.46，而與平均每農業人口佔有耕地有一定的負相關，相關系數爲-0.27。説明縣城人口規模隨全縣人口密度，水稻平均畝産的提高而擴大，隨平均每農業人口佔有耕地的增加而减少。

　　3.每農業人口平均生産糧食的數量，是一個相對指標，在其他條件不變的情况下，這一指標越高，縣城人口規模可以大一些，反之應小一些。這是一般的道理。但是，計算結果表明，兩者之間没有這種單相關。産生這種情况的原因是多方面的，從因子間相互關系表（表二）可以發現，平均每農業人口生産糧食與佔有耕地是正相關，并且顯著（r爲0.63），説明平均每農業人口生産糧食較多的縣，同時，每人佔有耕地也多，在生産主要靠人力的情况下，勞力就越緊張，勞力由農村轉向城市的可能性就越小，從而抑制了縣城人口規模隨每農業人口生産糧食的增加而增加的趨勢。此外從表二還可發現，該因子除與每人平均佔有耕地的因子有單相關外，與其他任何因子都没有單相關。也就是説，並没有因爲每人生産糧食的增多，而帶來經濟作物面積的擴大，工業的發展，進而間接影響縣城人口規模。實際上，一個縣平均每農業人口生産糧食越多，爲國家提供商品糧就越多。在人力、耕地、機械化程度一定的情况下，發展多種經營就受到限制。并且這些縣，一般水田比重大，旱作少，生産類型較單一。因此，經濟欠活躍，交换不發達，縣城人口規模不可能隨每農業人口生産糧食的增加而擴大。

　　4.經濟作物播種面積與縣城人口規模是正相關，後者隨前者的擴大而擴大，相關系數爲0.39，其顯著性比預料的要小。而經濟作物播種面積占作物總播種面積的比重與縣城人口規模幾乎没有單相關。産生這種情况的原因，主要是經濟作物種類復雜，生産地域差异明顯所致。如三角洲及其邊緣臺地丘陵類型，經濟作物以甘蔗爲主，發展歷史早，雖面積比重不是太大，但單産水平高，經濟收入大，并且，甘蔗需就近加工，爲工業提供大量原料，促進工業發展。因此，對縣城人口規模影響較大，相關系數達0.43。臺地區旱地多，經作面積大，比重高，是新的糖、油料生産基地，但目前産量低，不穩定，對縣城人口規模的影響還没有三角洲及其他邊緣臺地丘陵區明顯，相關系數爲0.39。而丘陵、山區，特别是山區，多數縣的經濟作物，以自給爲主，爲工業生産提供原料不多，因此，對縣城發展没有多大影響。

　　5.水産總量與縣城人口規模有一定單相關，相關系數爲0.36，不太顯著。其主要原因是廣東漁業生産地區差异十分明顯。以海洋捕撈爲主的縣，地處沿海，有的專門化程度高，爲我省重要漁業基地。在漁民集聚的漁港，形成以漁業生産、魚類加工和漁業機械修造爲主的城鎮，如陸豐的甲子、碣石、海豐的汕尾，陽江的閘坡等。有的漁港人口規模甚至超過縣城。無疑漁業生産成爲影響經濟發展，進而影響縣城人口規模的重要因素。以淡水養殖爲主的縣，一般生産規模小，在縣内自産自銷，對縣城人口規模没有影響。但梅縣、韶關、惠陽地區，水産總量與縣城人口規模的單相關却十分顯著，相關系數分别爲0.85，0.64，0.63。這種相關，不是水産總量影響縣城人口規模，而是爲滿足縣城人口需要，有一個相適應的水産規模。

　　6.城鎮規模等級系數與縣城人口規模没有綫性相關。其原因主要是城鎮規模等級系數對縣城人口規模的影響是通過對其他因子的作用而實現的。如果排除其他因素的影響，或者説，在其他因素不變的情况下，規模等級系數與縣城人口規模有負相關。規模等級系數越大，説明縣城各種職能擴散程度越强，因而縣城人口規模越小。例如，計算結果表明，規模等級系數與縣城人口占全縣總人口的比例有負相關，規模等級系數越大，縣城人口占全縣總人口的比例越小。可見，由於規模等級系數不同，影響到全縣總人口與縣城人口規模之間的關系。再則，按八個地區計算，多數地區的規模等級系數與縣城人口規模是負相關，縣城人口規模隨規模等級系數增大而减少。有的地區如肇慶地區，相關系數高達-0.90。

　　三、計算結果的運用

　　上述分析説明，無論哪一個公式的預測結果與實際情况都有一定的誤差。産生誤差的原因是多方面的，除了資料準確與否和計算中産生的誤差外，主要是這些方程式没能包括所有的區域性因子，没有考慮城鎮本身的建設條件。在實際運用中，必須以定性分析檢查、補充、修正數學計算的結果，盡可能减少謬誤。所謂定性分析，就是要對縣城的發展特點及其與全縣經濟發展的關系進行歷史的、綜合的、具體的分析。在分析中着重考慮數學模式所没有包含，但對縣城發展有較大影響的因素。如交通運輸、行政區劃的變化，城鎮建設條件及其他特殊因素等。同時，也要考慮有些因素，數學模式雖然包含了，但仍然不能完全反應其影響縣城人口規模的程度。如有的縣工業特别發達，工業部門結構特殊，擴散程度大大超過平均水平等。

　　下面以廣東94個縣城爲例，從縣城職能發展特點出發，分析運用上述數學模式産生誤差的可能性。

　　（一）承擔了超縣級職能的縣城

　　1.超縣級行政職能：有的縣城歷史上長期爲州、府治，管轄兩個以上的縣，如潮州、連州、南雄、梅城等。這類縣城一般位於經濟重心或交通要道，在農業基礎上興起，行政職能加速其發展，歷史悠久，發展速度比較穩定。1963~1973年城鎮人口約增長30%—40％。由於長期發展結果，縣城規模較大，縣城人口占全縣總人口的10％左右。用上述數學模式預測這類縣城的人口發展規模，其預報值大大小於實際值。如這類縣城目前仍是地區所在地，興辦較多的非縣屬工業，用包含工業産值因素的數學模式（1 2）和（19）推算，預報值較接近實際值，如梅城等。

　　2.超縣級的物資集散、轉運職能，即交通運輸職能：縣城一般是全縣範圍的物資集散中心，但有的位於一條河流的下游，交通要道，或不同的兩大農業生産類型的交接處，在歷史上就承擔了跨縣的物資集散和轉運的職能，加速了縣城的發展。如陽江、吴川、揭陽等。有的則完全是在近代交通基礎上發展起來的縣城，如東方等。海南島東方縣縣城八所，解放初只有三百餘人，1959年才成爲縣城。八所是一良港，能泊萬噸巨輪，有現代化裝卸設備，有鐵路直通石碌鐵礦，並有連接環島和内地的公路網。八所完全是在跨縣的物資轉運的基礎上發展起來的，目前仍處於大發展之中。用上述數學模式預測這類縣城的人口規模，其預報值大大小於實際值。只有當工業較發展，用包含工業産值因素的數學模式（12）和（19）預測，預報值才較接近實際值。

　　3.超縣級的工業職能：縣城工業一般面向全縣。但有的縣城，由於其地理位置優越，交通方便（如樂昌），或者有豐富礦産資源（如昌江）或附近興建大型水電站（如乳源、河源），工業迅速發展，城鎮人口猛增。這類縣城的主導工業主要爲外地服務，與本縣没有直接關系，勞動力多來自外縣、外地區。因此，這類縣城的人口規模不是由該縣縣屬經濟發展所决定，而是由非縣屬的主導工業的發展規模所决定的，這類縣城中以昌江爲突出。1961年設立昌江縣，以東方縣的部分行政區域爲其管轄範圍，縣城就設在礦區石碌鎮。由於採礦業的發展，石碌鎮人口1963—73年增長136％，遠遠超過全省平均水平，縣城人口占全縣總人口的41.7％，爲全省之冠。這類縣城用工業産值的一元回歸式（即公式12）預測，準確率高，如用其他公式預測（特别是公式13和14），預報值大大小於實際值，工業越發達，預報值小得越厲害。

　　4.超縣級的其他職能：有些縣城由於有某種特殊條件，而發展成爲漁港和具有其他特殊職能，如香州、那大三亞等。珠海縣城香州，100多年前還是一片淺灘草坦，由於地形寬闊，倚山傍水，有一半月形灣口，是良好的漁船避風港，離萬山漁場甚近，是漁業生産的良好基地。加上香州地處我省中部沿海，是漁船“上東落西”的中間站。因此，香州的發展是與漁業生産息息相關的。1890年開始有人在此搭寮定居，1900年左右開始建設蛇壙、商店，招來過往漁船和外商，逐步開設魚欄、小船廠，漁港雛形逐漸形成。解放後，香州迅速發展成爲我省重要漁港，同時又是通往澳門的門户，外貿出口的近港。這樣，縣城的職能在香州只處於從屬地位，其他這類縣城的發展過程與香州大同小异。用上述數學模式預測其人口發展規模，預報值無疑會大大小於實際值。

　　（二）没有充分履行縣級職能的縣城

　　1.新建縣城：由於對外交通方式、方向的改變，（如花縣縣城於1955年由平山遷往新華），行政區劃的變更（如文革中設置斗門縣，縣城井岸，從揭陽縣分出揭西縣，縣城河婆），相鄰城鎮發展的影響，自然灾害的危害（如大埔縣城因易受洪水威脅，由茶陽遷往湖寮），原有縣城位置不適中（如樂東縣城由黄流遷往抱由）等需新建縣城。新選中的縣址，如果原來城鎮建設基礎差，縣級機關遷入後，人口增長很快，但畢竟時間短，目前規模還小，不能充分履行縣級職能。有的新縣城發展受限制，人口增長速度並不快。如普寧解放前的縣城是洪陽，位於廣州至當時粤東行政中心——潮州的要道上。解放後，汕頭地區的行政中心南移至汕頭市，普寧的縣城遷往流沙，位於廣州——汕頭市的公路上。由於其周圍是高産農田，人多地少，限制城鎮發展。無論從人口、生産規模均屬一類縣的普寧，其縣城流沙經過二十多年的建設，1973年城鎮人口只有10440人，占全縣總人口的1.5％，爲全省最低，1963~1973年人口增長32％，爲新建縣城中發展最慢的一個。用上述公式預測這類縣城人口規模，預報值大大超過實際值。

　　2.城鎮建設條件差：有些縣城由於水源不足，或受洪水、臺風等自然灾害的威脅（如遂溪、化州）；有的因交通條件不如縣内其他城鎮（如廉江）；有的因城址周圍爲高産農田，用地緊張（如番禺）等都會限制城鎮發展。但這類縣城没有遷建，因此城鎮發展速度慢，與全縣經濟發展不相適應。如廉江縣城廉州，其交通條件，早期不如安鋪，現在不如河唇。安鋪鎮近九洲江出海口，對外有方便的海運，對内有九洲江及其支流聯繫主要經濟區，成爲該縣的工業基地，最大的城鎮。1955年黎湛鐵路通車，改善了廉州鎮的運輸條件，但與縣内聯繫仍然主要靠公路。在廉州北20公里的河唇，由於兩條鐵路交匯，發展成新型的交通運輸小城鎮：在一定程度上制約了縣城的發展。因此，縣城人口規模一直不大，占全縣總人口的1.8％，略高於大埔、五華和普寧。1963—1973年人口增長速度也不快，僅32.1％。用上述公式預測其人口發展，預報值大大超過實際值。

　　3.擴散程度强：有的縣，工農業都很發達，物資交流頻繁，本應有一個規模較大的縣城，但城鎮規模等級系數大，縣城職能的擴散性强。在一般的情况下，由縣城履行的職能，在這些縣，由另外一些城鎮所分擔。因此，縣城規模比預料的要小。如順德縣工業産值與中山縣相當，但城鎮規模等級系數順德爲2.76，中山爲1.5（全省平均水平爲1.7），經國務院批準設鎮的城鎮順德有七個，中山只有三個，縣城工業産值占全縣總數的百分比，順德爲12.6％，中山爲40％。這些數據説明，順德縣工業擴散程度大大超過全省平均水平，因此用公式（12）推算縣城人口規模時，預報值大大超過實際值，誤差近140％，而中山僅0.6％，基本準確。

　　應該指出，實際上，影響一個城鎮發展的因素是多方面的，相互交錯作用的，分成上述幾點，只是爲了説明問題。

　　小 結

　　綜上所述，可得出如下幾點結論：

　　1.本文所選擇的11個因子，除個别外，與縣城人口規模都有一定的相關關系。其中以全縣總人口、工業産值、糧食總産量的單相關最顯著，相關系數分别爲0.69，0.69，0.66。縣城人口規模隨全縣總人口、工業産值、糧食總産量的增加而擴大。在因子間相互關系中，這三個又是最活躍的因子。全縣總人口、糧食總産量影響其他因子，幾乎所有的因子又直接或間接地影響工業産值。因此，可以説這三個因子是縣城發展的主要條件，主導因素，主要基礎。它們不僅直接影響縣城人口規模，而且還通過因子間相互作用間接影響縣城人口規模。

　　2.經過逐步回歸，篩選因子，確立的三元回歸方程。

　　這個回歸方程合乎邏輯地挑選上了全縣總人口、工業産值，但淘汰了糧食總産量。後者被淘汰，是因爲它與前兩者的相關太密切、相關系數分别爲0.89，0.65。城鎮規模等級系數雖與縣城人口規模相關不密切，但被選中，説明它在回歸方程中方差貢獻較大，F水平較高。因此，因子篩選的結果是合理的。

　　3.全縣總人口、工業産值、城鎮規模等級系數對縣城人口規模的三元回歸方程與其他回歸方程相比，復相關系數最高，估計標準差最小，預報準確率達60％以上。因此，可用來預測縣城人口發展規模，以校核根據城鎮本身資料的預測結果。

　　4.使用上述三元回歸方程預測人口時，無疑會産生誤差。凡承擔了超縣級職能的縣城，預報值往往偏小。當超縣級職能起着主導地位時，不能用這個回歸式預測人口。凡未能充分履行縣級職能的縣城，預報值可能偏大。當這種狀况十分顯著時，不能用這個回歸式預測人口。

　　5.城鎮人口發展規模是一個社會經濟現象，影響因素是多種多樣，錯綜復雜的，難以用一個簡單的數學模式準確預測。因此，在運用上述數學模式時，必須在定性分析指導下，進行數學計算，用定性分析檢驗、修改數學計算的結果。本文因資料來源，筆者水平的限制，確立的回歸式有着一定的局限性，有待進一步驗证，有的問題還有待深入探討。

　　地理系“氣象統計預報”教師陳創買同志協助編制計算程序和上機運算,並修改本文第一部分的第二節：“主要計算公式及含義”。特此致謝。