08紧凑型城市中国城市经济可持续发展的新视角.docx
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08紧凑型城市中国城市经济可持续发展的新视角
基于STATA面板数据分析
紧凑型城市:
中国城市经济可持续发展的新视角
基于STATA面板数据分析
摘要：
城市发展模式直接关系到经济的可持续发展。
紧凑型城市作为一种最新的城市发展模式被提出后，就其是否有利于经济可持续发展的讨论一直不断。
本文运用多元统计综合评价的方法，计算出2003至2007年间中国286个地级市的城市“紧凑度”以及经济可持续发展的综合得分。
将全部城市划分为8大经济区域后，针对不同区域选择不同的模型，进行面板数据分析，检验结果表明：
北部沿海地区、东部沿海地区、南部沿海地区适合发展紧凑型城市，这些地区城市“紧凑度”越高，将越有利于经济的可持续发展；而其他地区现阶段暂不适合发展紧凑型城市。
关键词：
紧凑型城市；经济可持续性；城市化；Hausman检验
Compactcity:
anewperspectiveonthesustainabledevelopmentofurbaneconomyofChina
――basedontheanalysisoftheSTATApaneldata
Abstract:
WithincreasingstepofChina'surbanization,themodeofcitydevelopmentdirectlyrelatetosustainabledevelopmentoftheeconomy,sincecompactcity－akindofmodeofcitydevelopmentisputforward,argumentsonitseffectonsustainabledevelopmentofeconomyhasneverstopped.ThispapercalculateChina’s286cities’scoreofcompactnessandeconomicalsustainabilityfrom2003to2007bymultivariatestatisticalevaluation.Allthecitieswillbedividedintoeighteconomicregions,wechoosedifferentmodeldependonregions’character,afterthepaneldataanalysis,wefindthat:
thenorthern、easternandsoutherncoastalareasaresuitableforcompactcity,withintheseareas,thehigherthedegreeofcompactnesswillproducemoresustainabledevelopmentoftheeconomy,However,inotherareascompactcityisnotsuitable.
Keywords:
compactcity;sustainability;urbanization;Hausmantest
一、引言
中国改革开放30年来，城市化迅猛发展，城市化水平从1978年的17.92％上升到了2007年的44.94％。
然而，城市化快速发展的同时伴随着大量的资源和能源消耗，使当前脆弱的生态环境承受巨大的压力，对可持续发展构成了严峻的挑战。
因此，选择科学合理的城市发展模式成为可持续发展的关键。
各国学者在反思并总结欧美国家青蛙式跳跃型发展模式和“精明增长”发展模式诸多弊端后，提出了“紧凑城市“的发展模式。
紧凑城市首先由Dantzig.G和Satty.T于1973年在其出版的专著《紧凑城市一一适于居住的城市环境计划》中提出。
欧共体委员会（CEC）1990年发布城市环境绿皮书，在文中再次提出“紧凑城市”这一概念，并将其作为“一种解决居住和环境问题的途径”，认为它是符合可持续发展要求的。
之后，探讨紧凑城市的专家学者逐步增多。
Breheny（1997）对紧凑城市的定义是：
促进城市的重新发展、中心区的再次兴旺、保护农地、限制农村地区的大量开发；更高的城市密度、功能混合的用地布局，优先发展公共交通，并在其节点处集中城市开发。
Newman和Kenworthy（1989）认为紧凑型城市既要高密度，更重要的是混合的土地使用功能，充分发挥中心区经济活动和高密度效益。
Burton（2000）认为在此基础上，紧凑城市的发展模式还应重点考虑公共交通的通达性，在越靠近公共交通枢纽位置，应配置可能产生大交通量出行的土地功能，包括公共设施和商业的发展相关的就业岗位。
Serageldin（2001）认为多样性是紧凑型城市发展模式所具备的特点，多样性能促进城市的重新发展，使得城市中心再次兴旺。
程开明和李金昌（2007）将紧凑城市的主要思想概括为：
高密度居住、对汽车的低依赖、城乡边界和景观明显、混合土地利用、生活多样化、身份明晰、社会公正等几个方面。
综合国内外学者的观点，可以将紧凑型城市概括为高密度、混合土地利用、多样性等特点。
紧凑城市理论主张采用高密度的城市土地利用开发模式，认为一方面可以很大程度上遏制城市蔓延，从而保护郊区的开敞空间如农村、绿地等；另一方面可以有效缩短交通距离，降低人们对小汽车的依赖，鼓励步行和自行车出行，从而降低能源消耗，减少废气排放乃至抑制全球变暖。
首先，高密度的城市开发可以在有限的城市范围内容纳更多的城市活动，提高公共服务设施的利用效率（祁磊，2008）。
其次，高密度的开发模式可以促进形成高聚集的就业形态，因为就业中心（空间上的高度集聚）是城市空间集聚效应的一种形式，城市增长的原动力是空间集聚效益（H.JamesBrown、丁成日，2005）；就业在空间上的高密度集聚有利于推动有效的劳动力市场，这是推动和促进城市增长的经济动力（林毅夫，2005）；就业的高度密集同时有利于面对面的交往，而面对面的交往是城市（知识和技术）创新和推广的必要前提。
国际经验证明，城市特别是规模较大的城市会产生明显的聚集效应，从而带来较高的规模收益、较多的就业机会、较强的科技进步动力和较大的外部扩散效应（spillovereffect）。
第三，城市的聚集效应使城市经济具有规模经济递增的特点（王小鲁、夏小林，1999），因为发展紧凑型城市需要在原有的基础上对城市基础设施进行再投入以及对公共交通系统进行整合，改善运输能力，在各个交通节点以及在一段交通走廊上配套各种设施功能，建立平衡并且混合的的模式。
为了适应良好基础设施条件的需要，必须要有相应的产业发展相匹配。
那些受城市化建设带动的产业，包括建筑、建材、房地产业将获得发展的良机。
同时城市公用事业、医疗、教育、金融、电讯、文化娱乐、旅游等发展速度都可能快于城市发展速度，并提供大量新就业岗位（王小鲁、夏小林，1999）。
建设用地的“紧凑度”和城市的多样性应该是城市可持续发展的核心理念。
可持续发展能力的大小，在很大程度上取决于城市文化、资源和产业的多样性。
多样性可以提升城市自身的活力，创造就业机会和增强城市的竞争力。
因此，从关联机制的理论分析看出，紧凑城市发展模式自身所具有的几个特点对城市经济的可持续发展具有非常重要的促进作用。
程开明和李金昌（2007）从定量实证分析的角度对紧凑型城市和可持续发展的关联性进行了相关回归分析，得出的结论为城市“紧凑度”和可持续发展密切相关。
但是，对于紧凑城市和经济的可持续发展还没有统一的测量标准，在已有的研究中大多数学者都只使用单一指标进行衡量，并且只笼统地从全国范围入手，未顾及明显存在的地区差异。
我们认为这是有欠缺的。
为此，我们将使用统计指标体系并结合多元统计的方法对“紧凑度”与“经济可持续性”进行测度，并在有关紧凑城市与经济可持续发展的关联性理论研究的基础上，对二者关系分地区差异进行定量的统计分析。
本文将全国的286个地级市划分为8大经济区域，对计算出来的“紧凑度”与“经济可持续性”的关联性进行面板数据分析，定量研究紧凑城市与经济可持续发展的关联性。
本文的第二部分将对我国地级以上城市的经济可持续性和紧凑度进行测量，第三部分将运用面板数据分析两者之间的关联性，第四部分给出结论和启示。
二、经济可持续性和紧凑度的测量
（一）指标体系和数据来源
经济可持续发展可以从多个不同角度进行考察，在广泛查阅、整理文献资料后，结合资料的可得性，本文选取以下10个指标作为测量经济可持续性的变量：
地区GDP、地区GDP增长率、第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重、人均地区GDP、限额以上工业企业利税总额、社会消费品零售总额、实际利用外资金额、年末金融机构各项存款余额和高等学校在校学生数。
关于城市紧凑度的测量，本文根据紧凑城市本身的特点，选取以下三个变量：
人口密度、地均房地产开发投资额和地均固定资产投资额。
本文分析的时间跨度为2003年-2007年，空间范围为中国286个地级以上城市，数据均来自于《中国城市年鉴》，并对所有数据都进行了标准化处理。
（二）经济可持续性因子分析
本文采用多元统计方法，通过对上述10个变量进行因子分析来综合归纳可持续经济发展的各个方面，再以各个方面的重要性为权数，计算出综合得分。
计算各个变量之间的相关系数发现，变量之间的多重共线性较为明显。
因子分析可以起到降维作用，有效消除变量间的相关性。
运用主成分法提取因子，结果见表1。
表1：
解释方差总和
因子
特征值
解释方差
累计方差（%）
1
5.276
52.764
52.764
2
2.039
20.389
73.152
3
1.024
10.242
83.394
从表1中可以看出，通过矩阵旋转后，基于主成份法的Factor过程提取了前三个因子，这三个因子的特征值均大于1，三个因子的特征值共占去方差83.394％。
被放弃的其他7个因子解释方差仅仅占约17％。
可见，运用因子分析法很好的消除了相关性，并且能将反映经济可持续性的少数因子提炼出来。
因子载荷矩阵旋转后的结果见表2。
表2：
旋转后因子负荷矩阵
变量
因子
1
2
3
X1
0.981*
0.009
0.009
X2
0.002
0.078
0.988***
X3
0.038
0.931**
0.091
X4
0.216
-0.878**
0.027
X5
0.58*
0.503
0.18
X6
0.839*
0.268
-0.05
X7
0.972*
-0.103
0.01
X8
0.916*
0.004
0.044
X9
0.931*
-0.11
-0.029
X10
0.758*
-0.219
0.04
注：
“*”表示变量在第一个因子上显著；“**”表示变量在第二个因子上显著；“***”表示变量在第三个因子上显著。
从表2可以看出，第一个因子中系数绝对值大的主要包括：
地区GDP、人均地区GDP、限额以上工业企业利税总额、社会消费品零售总额、实际利用外资金额、年末金融机构各项存款余额、高等学校在校学生数。
这7个变量的载荷系数在第一个因子上都是正数，表示这些变量是正向变动的，数值越大，越有利于经济可持续发展，他们主要概括反映了总体经济实力以及发展水平。
第二个因子中系数绝对值大的主要包括：
第二产业占GDP比重、第三产业占GDP比重。
这两个变量载荷系数符号变动方向相反，主要反映了经济系统内部的协调性以及经济结构的可持续性。
第三个因子中系数绝对值大的主要有地区GDP增长率，这个变量主要体现了经济的持续发展能力。
三个因子综合概括了经济可持续发展的三个方面，根据三个因子的重要性不同，分别赋予不同的权重，然后计算加权平均数作为经济可持续性的综合得分，计算公式如下：
（1）
（2）
其中
为经济可持续性的得分，
为第i个因子所占权重，即第i个主成份方差所占比重，
第i个因子的得分，
为第i个主成份的特征值。
由于变量经过标准化处理，所以计算的综合得分有负数，为了方便模型检验，将全部得分加上1再乘上100，使得全部综合得分都变为大于0的正向指标。
（三）城市紧凑度主成份分析
对城市紧凑度的测度，本文采用多元统计主成份分析的方法，提取包含最主要信息的第一主成份，根据因子载荷矩阵计算出主成份中的系数矩阵，以此系数作为各个变量的权数，计算城市紧凑度的综合得分。
计算相关系数矩阵后发现三个变量之间的相关系数较大，变量间相关系数显著，进行主成份分析可以有效减少变量个数并且提取主要信息。
通过主成份分析，第一个主成份的特征值为2.369，占总方差的78.962%，仅仅一个主成份就提取了反映城市紧凑性的大部分的信息，模型效果较好。
因子载荷与主成份的系数之间有如下计算关系：
（3）
其中
因子载荷，
为主成份系数。
再根据公式（4）可以计算城市紧凑度的综合得分，记为
。
（4）。
其中0.52、0.64和0.61是根据公式（3）计算的系数，
表示三个变量的标准化以后的值。
由于变量经过标准化处理，所以计算的综合得分有负数，为了方便模型检验，将全部得分加上2再乘上100，使得全部综合得分都变为大于0的正向指标。
计算结果见表3。
表3：
“经济可持续性”与“紧凑度”
年份
城市
2003
2004
2005
2006
2007
经济可持续性
城市紧凑度
经济可持续性
城市紧凑度
经济可持续性
城市紧凑度
经济可持续性
城市紧凑度
经济可持续性
城市紧凑度
北京市
334.42
261.73
380.16
299.32
482.08
317.18
548.86
347.73
629.40
386.08
天津市
228.83
193.41
272.12
208.41
329.32
227.28
386.51
245.99
435.44
284.76
沈阳市
183.55
236.53
203.38
321.07
201.13
370.52
246.10
439.46
317.41
536.87
大连市
179.53
243.71
193.67
290.78
197.28
348.40
204.62
410.43
251.13
469.36
长春市
162.62
165.52
166.06
175.52
153.53
195.27
185.92
241.18
224.47
227.89
哈尔滨市
115.31
292.36
137.71
178.27
138.80
189.84
147.32
210.56
170.71
168.84
上海市
559.48
505.05
582.71
595.14
621.17
528.31
689.36
677.60
804.41
713.52
南京市
211.31
220.74
244.00
260.10
243.53
273.46
269.51
296.84
319.94
331.42
杭州市
208.08
288.02
221.39
325.06
243.08
363.30
282.15
375.83
310.67
416.04
宁波市
181.96
223.50
200.64
265.38
200.88
296.05
218.08
337.11
248.51
357.84
厦门市
159.16
218.19
154.22
238.93
156.12
274.68
169.95
394.14
190.50
534.92
济南市
144.09
173.14
162.44
200.86
177.08
212.94
195.53
236.75
214.12
255.52
青岛市
149.39
311.78
182.93
348.40
206.95
428.39
217.65
476.75
246.78
517.68
武汉市
201.49
162.04
216.14
176.52
238.79
193.68
257.17
663.79
287.05
473.58
广州市
320.78
347.97
336.01
378.25
375.88
388.89
417.95
412.13
485.90
462.64
深圳市
322.97
481.34
328.51
517.26
360.23
530.56
411.09
568.94
466.64
583.02
重庆市
145.03
212.39
155.27
234.05
162.56
260.36
191.74
147.51
234.66
161.42
成都市
136.87
357.90
145.19
388.64
163.56
483.64
193.27
569.32
217.07
771.67
西安市
129.93
215.10
132.99
234.82
149.94
268.85
167.84
308.71
184.92
361.81
石家庄市
112.18
576.51
115.69
695.84
116.75
847.93
107.93
926.39
145.76
1124.17
唐山市
123.08
236.35
135.47
257.99
149.38
290.92
156.85
306.58
167.01
363.81
秦皇岛市
67.20
299.52
77.64
321.54
78.64
360.29
75.96
399.44
92.64
457.39
邯郸市
118.12
329.76
113.57
348.30
118.76
397.46
120.72
420.46
122.22
501.96
邢台市
90.01
460.59
103.42
489.75
107.35
558.02
107.35
605.07
103.04
617.04
保定市
78.50
351.50
90.65
407.62
78.15
409.90
81.75
464.08
90.36
577.88
张家口市
79.52
153.27
96.39
163.04
92.43
165.20
87.77
251.95
99.88
261.91
承德市
90.75
136.08
108.61
143.79
89.00
144.67
97.20
175.26
112.57
180.40
沧州市
76.01
314.58
77.71
354.40
98.83
432.70
87.87
476.45
79.99
565.20
廊坊市
68.43
321.10
67.77
359.89
75.55
398.60
84.82
425.81
89.92
544.83
衡水市
71.07
1034.39
77.12
1060.83
93.11
944.40
84.44
886.16
77.89
703.51
太原市
103.48
220.39
116.65
254.04
122.72
292.28
145.07
300.99
164.89
337.61
大同市
86.54
121.98
95.08
126.24
86.30
136.40
80.44
139.45
95.50
147.15
阳泉市
86.79
139.18
85.81
147.41
80.80
158.89
88.24
175.58
89.04
189.42
长治市
90.94
247.70
102.15
262.06
73.94
224.39
67.22
253.85
102.88
277.24
晋城市
81.19
297.03
88.96
312.44
109.19
365.51
56.85
400.81
65.39
261.99
朔州市
79.07
85.57
91.82
87.61
99.33
86.30
115.83
87.39
119.75
89.92
晋中市
63.99
102.56
62.40
106.11
50.26
109.67
55.41
114.93
62.85
119.04
运城市
67.65
110.81
44.27
111.80
23.60
118.49
27.06
121.90
24.42
131.94
忻州市
49.69
90.00
2.32
90.24
31.18
91.38
40.65
94.47
49.50
95.15
临汾市
67.32
110.14
75.19
110.58
59.73
112.48
67.63
115.45
67.03
121.04
吕梁市
80.63
89.60
90.16
88.33
91.71
89.19
75.34
90.45
87.41
92.83
呼和浩特市
88.39
135.07
95.50
144.44
101.81
160.41
95.23
197.69
112.23
227.61
包头市
133.69
131.06
152.95
140.90
156.90
149.92
154.72
168.61
175.68
189.81
乌海市
121.27
96.93
137.06
102.77
121.22
107.47
109.09
105.75
120.29
111.55
赤峰市
50.66
85.90
62.59
86.80
85.42
90.34
80.88
91.6
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