城市活力统计测度比较研究

　　内容摘要：本文围绕城市活力发展新问题，从经济、人才、创新、产业、民生、国际等6个维度，设计32个环节指标，运用综合评价法测度城市活力。研究结果显示：(1)从总指数看，深圳已成为全国的标兵;(2)从2014—2018年时间维度看，深圳、广州和苏州逐年进步最明显;北京呈较缓上升态势;上海2016年大幅度提升后，2017年又有所回落;天津历年表现得较为平稳。本文继而分析了广州区域城市活力，并根据广州城市活力发展现状和问题，提出若干建议，为广州进一步提高城市活力提供策略依据。

　　关键词：城市活力;综合评价;统计测度

　　一、文献综述

　　城市活力是国内近几年才提出的新概念。“活力”从字面上看，是指具有旺盛的生命力。“城市活力”是指一个城市或区域的社会经济、城市发展、生态环境、国际影响等因素的能力及潜力。

　　城市发展论文范例： 基于多源地理大数据的城市空间结构研究

　　关于城市活力统计测度问题，陆晓丽等(2007)从经济、资本和生产要素、居民就业及生活质量、创新能力4个方面出发，采用27个指标构成指标体系[1]。吕名扬(2011)从人力、社会、经济等几个方面出发，构建了内蒙古自治区城市活力评价指标体系，并运用主成分分析法对内蒙古12个地级市城市活力进行评价并排名[2]。汪胜兰等(2013)结合信息熵与模糊综合评价等方法，以湖北省12个主要城市为例，对湖北省城市活力的最终评价结果进行客观分析[3]。雷舒砚等(2017)利用熵值法从经济、社会、生态、环境4个方面建立城市活力综合评价指标体系，并对四川省各市的活力进行评价[4]。

　　在国外，少有文献专门研究城市活力，大多从空间计量经济学的角度，研究与城市活力相关的空间计量模型。如Paelincketal.(1979)首次提出了空间计量经济学的概念[5]，Anselin(1988)发表了空间计量经济学的里程碑之作，其中集中分析了两个模型：空间滞后模型(SpatialLagModel)和空间误差模型(SpatialErrorModel)[6]。Baltagietal.(2003)研究了随机效应的空间误差模型[7]，Leeetal.(2010)研究了固定效应的空间自回归模型[8]。这些概念和模型均是城市活力空间统计研究的基础。

　　二、城市活力指标体系的构建

　　(一)城市活力指标体系的构建思路城市作为具有明确地理边界的空间，承载着各种经济、社会活动。新时代背景下，一个经济发展较好的城市必然是一个充满活力的城市，因此城市的经济发展活力是最重要的指标。人才和创新是驱动一个区域经济社会发展的重要因素，因此本文认为在人才主导和参与下的创新对一个城市来说也很重要。在新时代，产业升级能够使城市的经济发展提质增效，因此本文还考虑了产业升级活力。城市要有活力，必须要保证城市居民的民生福祉，因此选取民生幸福活力指标。

　　一个有活力的城市有着较强的影响力和辐射力，会影响到一个国家甚至世界共同的发展，在这个方面本文考虑城市的国际活力。因此，本文从城市经济、社会活力的各个方面，考虑了6种城市活力作为一级指标。然后根据6种活力的内涵和指标选取原则，选取相应的二级指标，由于本文研究的是城市活力，“活力”不仅体现在发展水平上，更重要的是呈现一种动态进步，因此除了一些水平指标外，也考虑选取发展速度指标，这也是城市活力指标设置上的一大特点。

　　(二)城市活力指标体系的基本框架

　　(三)城市活力统计测度方法本文城市活力统计测度运用改进的功效系数综合评价法，合成运用加权算术平均法，其中权数采用层次分析法。

　　三、广州与北京、上海、深圳、天津、苏州城市活力综合评价

　　(一)确立北、上、广、深、津、苏对比分析的依据

　　据统计，2018年我国国内生产总值(GDP)达919281亿元，同比增长6.7%，实现预期目标。从GDP看，广州与北京、上海、深圳、重庆、天津、苏州的可比性较强，但从人均GDP看，重庆的人均GDP排名第10，而苏州排名第2，因此结合GDP和人均GDP，本文选择5个城市与广州作比较：北京、上海、深圳、天津、苏州。

　　(二)2014—2018年北、上、广、深、津、苏对比分析

　　本文选择北、上、广、深、津、苏，从经济活力、人才活力、创新活力、产业(升级)活力、(民生)幸福活力、国际活力这6个维度，从GDP增长速度、R&D经费投入强度、地方财政科技支出增长速度、每万人口发明专利申请量增长速度、每万名从业人员R&D活动人员全时当量、数字经济增加值占第三产业增加值比重、城市居民人均可支配收入增长速度、参加城镇基本养老保险人数增长率、出口总值增长速度、旅游业外汇总收入增长速度等32个环节指标来测度城市活力。

　　1.从城市活力总指数看，深圳已成为全国的标兵。根据本文计算结果，2014年北京(78.44分)排序第一，广州(76.52分)排序第二，深圳(76.18分)排序第三，上海(76.11分)排序第四，苏州(75.91分)排序第五，天津(71.80分)排序第六。2015—2018年，深圳持续进步，活力不断增强，排名跃上并保持第一，成为全国的标兵;北京次之，排序降为第二;广州虽是一座充满活力的城市，活力不断加强，但是总体排名却下降到第三;苏州与广州呈你追我赶态势，在2014—2018年中，苏州曾两次超越广州，2018年，苏州在各城市中排名第四;上海在城市活力综合得分中表现一般，保持第五名的水平;天津与其他5个城市相比，差距较大，始终排序第六。

　　2.从一级指标看：2014—2018年6个城市城市活力各个分类指数。(1)在经济活力方面：深圳表现最优，广州次之，深圳的人均GDP与GDP的增长速度都相对较高，广州各项经济指标表现得较好。(2)在创新活力方面：深圳和北京表现最优，其中深圳高新技术企业数量和每万人口专利申请量表现突出，北京R&D经费投入力度和高新技术企业数量名列前茅。(3)苏州人才活力表现最突出，苏州规模以上工业企业R&D人数比重和普通高等学校在校生比重增长速度一直较高。(4)广州产业升级活力排名总体靠前，其与北京和深圳总体上排名前三位;(5)在民生幸福活力方面，上海表现得最为稳定、优异，上海在民生幸福活力的各指标上都排名靠前。(6)受外部环境影响较大，各城市历年国际活力排名最不稳定。仅少数各城市和指标相对稳定，如：广州旅游外汇总收入指标始终排第一位，深圳和苏州出口比重指标较稳定靠前，北京和上海实际利用外资指标较稳定靠前。

　　四、广州市各城区城市活力综合评价

　　1.天河区在历年各项指标中总体表现最好。

　　从总体上看，第一梯队为：天河区和黄埔区;第二梯队为：南沙区、番禺区、海珠区、越秀区;第三梯队为：白云区、花都区、荔湾区、增城区和从化区。可见，传统老城区和新四区城市活力较为缺乏，老城区区位好、底子厚但不易改变，新城区一般区位较差，底子薄，建设和发展需要时间。

　　2.分二级指标看①：

　　(1)各区经济活力差距相比综合指数更大，尤其是2018年天河区和黄埔区遥遥领先，说明广州市内部各区经济还需要更加协调发展;(2)黄埔区和天河区的创新活力最强，主要体现在其高新技术企业数量和专利申请量方面非常突出，而进步最明显的是南沙区;(3)天河区聚集了最多的人才，其次是海珠区、越秀区和黄埔区;(4)各年产业升级活力排名并不稳定，其中白云区在产业升级活力方面最稳定，黄埔区的产业结构在各区中表现得较差，还需继续优化产业结构;(5)民生幸福活力方面，天河区排名第一，老城区越秀区和海珠区排名比较靠前;(6)国际活力方面易受外部环境影响导致增长速度波动大，但南沙区表现比较突出且稳定，南沙区作为自贸区，支撑和引领着广州的对外开放，在出口和实际利用外资方面都排在全市第一，但增长速度方面在各区中并无优势。

　　五、广州市城市活力进一步提高的建议

　　通过与其他城市的对比以及广州市各城区内部的对比分析，本文提出如下建议：

　　(1)广州还需大力推进创新投入和产业升级。产业升级必然依赖于创新，创新产出具有时滞性，但没有一定的创新投入，很难有经济和社会发展上质的突破。创新投入一定要精准合理，避免盲目和垄断。(2)广州还需大力引进高层次人才。在广州工作的人才大部分来自广东周边的省份应加强城市魅力的宣传力度，大力吸引全国乃至世界各地人才。(3)广州各区发展还需更加协调。广州作为粤港澳大湾区发展的中心，广州各区首先要在人、物、信息方面互联互通。广州各区有各自的特色，各区应利用自身的优势招商引资，比如南沙区作为自贸区和粤港澳全面合作示范区，要紧紧把握发展机遇，做好广州市对外开放门户;荔湾区作为广佛的中心地区，应起到联通两城的作用，并借此发展自身。

　　(4)广州老城区需激发新活力。老城区老旧房屋和工厂较多，激发新活力可能需要付出更多的代价，要结合自身特点和区位优势，特别是人才和创新活力。(5)广州新城区需大力发展交通。新城区不仅要与城市中心城区互联互通，也要与周边其他城市和城区互联互通，这样才能充分利用自身区位优势。(6)高速发展区要注重可持续发展。广州黄埔区和南沙区城市活力进步较大，尤其是黄埔区，但要注意在经济高速发展的同时注重可持续地稳定发展，要注意产业升级，更要保障民生幸福活力。南沙区是广州市唯一的出海通道，地理位置因素导致其自然灾害较多，要切实做好防灾工作，注重可持续发展。

　　参考文献

　　[1]陆晓丽,郭万山.城市经济活力的综合评价指标体系[J].统计与决策,2007(11):77-78.

　　[2]吕名扬.城市活力指标体系的构建与评价[D].大连:东北财经大学,2011.

　　[3]汪胜兰,李丁,冶小梅,等.城市活力的模糊综合评价研究——以湖北主要城市为例[J].华中师范大学学报(自然科学版),2013,47(3):150-155,159.

　　[4]雷舒砚,徐邓耀,李峥荣.四川省各市的城市活力综合评价与分析[J].经济论坛,2017(9):26-29.

　　[5]PaelinckJ,KlassenL.SpatialEconometrics[M].Farnborough:SaxonHouse,1979.

　　[6]AnselinL.SpatialEconometrics:MethodsandModels[M].Dordrecht:KluwerAcademic,1988.

　　[7]BaltagiBH,SHSong,KohW.TestingPanelDataRegressionModelsWithSpatialErrorCorrelation[J].JournalofEconometrics,2003,117(1):123-150.

　　[8]LeeL,YuJ.EstimationofSpatialAutoregressivePanelDataModelswithFixedEffects[J].JournalofEconometrics,2010,154(2):165-185.

　　作者：黎中彦郭妍妍韩兆洲