內容摘要：本文圍繞城市活力發展新問題，從經濟、人才、創新、產業、民生、國際等6個維度，設計32個環節指標，運用綜合評價法測度城市活力。研究結果顯示：(1)從總指數看，深圳已成為全國的標兵;(2)從2014—2018年時間維度看，深圳、廣州和蘇州逐年進步最明顯;北京呈較緩上升態勢;上海2016年大幅度提升后，2017年又有所回落;天津歷年表現得較為平穩。本文繼而分析了廣州區域城市活力，并根據廣州城市活力發展現狀和問題，提出若干建議，為廣州進一步提高城市活力提供策略依據。

　　關鍵詞：城市活力;綜合評價;統計測度

　　一、文獻綜述

　　城市活力是國內近幾年才提出的新概念。“活力”從字面上看，是指具有旺盛的生命力。“城市活力”是指一個城市或區域的社會經濟、城市發展、生態環境、國際影響等因素的能力及潛力。

　　城市發展論文范例： 基于多源地理大數據的城市空間結構研究

　　關于城市活力統計測度問題，陸曉麗等(2007)從經濟、資本和生產要素、居民就業及生活質量、創新能力4個方面出發，采用27個指標構成指標體系[1]。呂名揚(2011)從人力、社會、經濟等幾個方面出發，構建了內蒙古自治區城市活力評價指標體系，并運用主成分分析法對內蒙古12個地級市城市活力進行評價并排名[2]。汪勝蘭等(2013)結合信息熵與模糊綜合評價等方法，以湖北省12個主要城市為例，對湖北省城市活力的最終評價結果進行客觀分析[3]。雷舒硯等(2017)利用熵值法從經濟、社會、生態、環境4個方面建立城市活力綜合評價指標體系，并對四川省各市的活力進行評價[4]。

　　在國外，少有文獻專門研究城市活力，大多從空間計量經濟學的角度，研究與城市活力相關的空間計量模型。如Paelincketal.(1979)首次提出了空間計量經濟學的概念[5]，Anselin(1988)發表了空間計量經濟學的里程碑之作，其中集中分析了兩個模型：空間滯后模型(SpatialLagModel)和空間誤差模型(SpatialErrorModel)[6]。Baltagietal.(2003)研究了隨機效應的空間誤差模型[7]，Leeetal.(2010)研究了固定效應的空間自回歸模型[8]。這些概念和模型均是城市活力空間統計研究的基礎。

　　二、城市活力指標體系的構建

　　(一)城市活力指標體系的構建思路城市作為具有明確地理邊界的空間，承載著各種經濟、社會活動。新時代背景下，一個經濟發展較好的城市必然是一個充滿活力的城市，因此城市的經濟發展活力是最重要的指標。人才和創新是驅動一個區域經濟社會發展的重要因素，因此本文認為在人才主導和參與下的創新對一個城市來說也很重要。在新時代，產業升級能夠使城市的經濟發展提質增效，因此本文還考慮了產業升級活力。城市要有活力，必須要保證城市居民的民生福祉，因此選取民生幸福活力指標。

　　一個有活力的城市有著較強的影響力和輻射力，會影響到一個國家甚至世界共同的發展，在這個方面本文考慮城市的國際活力。因此，本文從城市經濟、社會活力的各個方面，考慮了6種城市活力作為一級指標。然后根據6種活力的內涵和指標選取原則，選取相應的二級指標，由于本文研究的是城市活力，“活力”不僅體現在發展水平上，更重要的是呈現一種動態進步，因此除了一些水平指標外，也考慮選取發展速度指標，這也是城市活力指標設置上的一大特點。

　　(二)城市活力指標體系的基本框架

　　(三)城市活力統計測度方法本文城市活力統計測度運用改進的功效系數綜合評價法，合成運用加權算術平均法，其中權數采用層次分析法。

　　三、廣州與北京、上海、深圳、天津、蘇州城市活力綜合評價

　　(一)確立北、上、廣、深、津、蘇對比分析的依據

　　據統計，2018年我國國內生產總值(GDP)達919281億元，同比增長6.7%，實現預期目標。從GDP看，廣州與北京、上海、深圳、重慶、天津、蘇州的可比性較強，但從人均GDP看，重慶的人均GDP排名第10，而蘇州排名第2，因此結合GDP和人均GDP，本文選擇5個城市與廣州作比較：北京、上海、深圳、天津、蘇州。

　　(二)2014—2018年北、上、廣、深、津、蘇對比分析

　　本文選擇北、上、廣、深、津、蘇，從經濟活力、人才活力、創新活力、產業(升級)活力、(民生)幸福活力、國際活力這6個維度，從GDP增長速度、R&D經費投入強度、地方財政科技支出增長速度、每萬人口發明專利申請量增長速度、每萬名從業人員R&D活動人員全時當量、數字經濟增加值占第三產業增加值比重、城市居民人均可支配收入增長速度、參加城鎮基本養老保險人數增長率、出口總值增長速度、旅游業外匯總收入增長速度等32個環節指標來測度城市活力。

　　1.從城市活力總指數看，深圳已成為全國的標兵。根據本文計算結果，2014年北京(78.44分)排序第一，廣州(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，蘇州(75.91分)排序第五，天津(71.80分)排序第六。2015—2018年，深圳持續進步，活力不斷增強，排名躍上并保持第一，成為全國的標兵;北京次之，排序降為第二;廣州雖是一座充滿活力的城市，活力不斷加強，但是總體排名卻下降到第三;蘇州與廣州呈你追我趕態勢，在2014—2018年中，蘇州曾兩次超越廣州，2018年，蘇州在各城市中排名第四;上海在城市活力綜合得分中表現一般，保持第五名的水平;天津與其他5個城市相比，差距較大，始終排序第六。

　　2.從一級指標看：2014—2018年6個城市城市活力各個分類指數。(1)在經濟活力方面：深圳表現最優，廣州次之，深圳的人均GDP與GDP的增長速度都相對較高，廣州各項經濟指標表現得較好。(2)在創新活力方面：深圳和北京表現最優，其中深圳高新技術企業數量和每萬人口專利申請量表現突出，北京R&D經費投入力度和高新技術企業數量名列前茅。(3)蘇州人才活力表現最突出，蘇州規模以上工業企業R&D人數比重和普通高等學校在校生比重增長速度一直較高。(4)廣州產業升級活力排名總體靠前，其與北京和深圳總體上排名前三位;(5)在民生幸福活力方面，上海表現得最為穩定、優異，上海在民生幸福活力的各指標上都排名靠前。(6)受外部環境影響較大，各城市歷年國際活力排名最不穩定。僅少數各城市和指標相對穩定，如：廣州旅游外匯總收入指標始終排第一位，深圳和蘇州出口比重指標較穩定靠前，北京和上海實際利用外資指標較穩定靠前。

　　四、廣州市各城區城市活力綜合評價

　　1.天河區在歷年各項指標中總體表現最好。

　　從總體上看，第一梯隊為：天河區和黃埔區;第二梯隊為：南沙區、番禺區、海珠區、越秀區;第三梯隊為：白云區、花都區、荔灣區、增城區和從化區。可見，傳統老城區和新四區城市活力較為缺乏，老城區區位好、底子厚但不易改變，新城區一般區位較差，底子薄，建設和發展需要時間。

　　2.分二級指標看①：

　　(1)各區經濟活力差距相比綜合指數更大，尤其是2018年天河區和黃埔區遙遙領先，說明廣州市內部各區經濟還需要更加協調發展;(2)黃埔區和天河區的創新活力最強，主要體現在其高新技術企業數量和專利申請量方面非常突出，而進步最明顯的是南沙區;(3)天河區聚集了最多的人才，其次是海珠區、越秀區和黃埔區;(4)各年產業升級活力排名并不穩定，其中白云區在產業升級活力方面最穩定，黃埔區的產業結構在各區中表現得較差，還需繼續優化產業結構;(5)民生幸福活力方面，天河區排名第一，老城區越秀區和海珠區排名比較靠前;(6)國際活力方面易受外部環境影響導致增長速度波動大，但南沙區表現比較突出且穩定，南沙區作為自貿區，支撐和引領著廣州的對外開放，在出口和實際利用外資方面都排在全市第一，但增長速度方面在各區中并無優勢。

　　五、廣州市城市活力進一步提高的建議

　　通過與其他城市的對比以及廣州市各城區內部的對比分析，本文提出如下建議：

　　(1)廣州還需大力推進創新投入和產業升級。產業升級必然依賴于創新，創新產出具有時滯性，但沒有一定的創新投入，很難有經濟和社會發展上質的突破。創新投入一定要精準合理，避免盲目和壟斷。(2)廣州還需大力引進高層次人才。在廣州工作的人才大部分來自廣東周邊的省份應加強城市魅力的宣傳力度，大力吸引全國乃至世界各地人才。(3)廣州各區發展還需更加協調。廣州作為粵港澳大灣區發展的中心，廣州各區首先要在人、物、信息方面互聯互通。廣州各區有各自的特色，各區應利用自身的優勢招商引資，比如南沙區作為自貿區和粵港澳全面合作示范區，要緊緊把握發展機遇，做好廣州市對外開放門戶;荔灣區作為廣佛的中心地區，應起到聯通兩城的作用，并借此發展自身。

　　(4)廣州老城區需激發新活力。老城區老舊房屋和工廠較多，激發新活力可能需要付出更多的代價，要結合自身特點和區位優勢，特別是人才和創新活力。(5)廣州新城區需大力發展交通。新城區不僅要與城市中心城區互聯互通，也要與周邊其他城市和城區互聯互通，這樣才能充分利用自身區位優勢。(6)高速發展區要注重可持續發展。廣州黃埔區和南沙區城市活力進步較大，尤其是黃埔區，但要注意在經濟高速發展的同時注重可持續地穩定發展，要注意產業升級，更要保障民生幸福活力。南沙區是廣州市唯一的出海通道，地理位置因素導致其自然災害較多，要切實做好防災工作，注重可持續發展。

　　參考文獻

　　[1]陸曉麗,郭萬山.城市經濟活力的綜合評價指標體系[J].統計與決策,2007(11):77-78.

　　[2]呂名揚.城市活力指標體系的構建與評價[D].大連:東北財經大學,2011.

　　[3]汪勝蘭,李丁,冶小梅,等.城市活力的模糊綜合評價研究——以湖北主要城市為例[J].華中師范大學學報(自然科學版),2013,47(3):150-155,159.

　　[4]雷舒硯,徐鄧耀,李崢榮.四川省各市的城市活力綜合評價與分析[J].經濟論壇,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：黎中彥郭妍妍韓兆洲