主题报告
2016中国大都市发展指数报告
自2015年以来，我国城市领域的热点主要表现在四个方面：“一带一路”、京津冀协同发展、长江经济带三大战略和特色小镇。而长期以来备受关注的大都市，反而呈现出了波澜不惊的新常态。但这只是表面现象，无论是国家三大区域发展战略，还是异军突起的特色小镇，实际上都是无法脱离大都市的存在而独立发展的。大都市不仅是区域和城市发展的核心和磁极，其中最突出的是区域中心城市纷纷角逐“国家中心城市”，同时也是特色小镇建设最强有力的支撑和依靠，所以特色小镇在功能上不仅直接模仿都市也主要是为都市人服务的。这是我们在当下关注和研究中国都市化进程的基本语境和历史处境。
一、研究背景
关于大都市在我国城市化进程中的核心地位和引擎功能，可以从理论、政策和现实三方面加以了解和讨论。
在西方城市科学研究中，如中心地理论、增长极理论、点轴理论和网络开发模式理论等，其共同点都在于一致强调中心城市的重要作用：在区域经济起步阶段，资源和经济设施通过交通线等向“点”集聚形成了中心城市；在区域经济发展阶段，中心城市的溢出效应造就了更多的“点”（各级城市）和轴线，促使中心城市升级为大都市并成为区域发展的“龙头”；在发展到城市群阶段，作为首位城市的大都市成为区域的服务中心和资源控制、分配中心，承担着区域协调、组织、控制和指挥等核心职能，其中心性和控制力决定了城市群的发育程度和水平。
由此可知，无论是城镇化发展的任何一个阶段，大都市或作为其前身的中心城市都扮演着无可替代的重要角色，相关的理论研究也已相当丰富和完备，也是大家普遍的共识。但就理论研究而言，定量研究多数集中在单体大都市发展状况的探讨，或是就某一方面如产业结构、空间结构等的专题研究，对我国大都市群体的综合定量研究，在总体上仍比较欠缺。
“十八大”以来，国家层面相继出台了“一带一路”、京津冀协同发展、长江经济带三大区域发展战略。2016年住房和城乡建设部、国家发展和改革委员会、财政部联合下发文件，开展我国特色小镇的试点和培育工作，显示出我国新型城镇化要从两极（最高级城市群和最低级小城镇）来提升我国城镇建设质量和发展水平的新思路和新路径。
但无论是最高级别的城市群还是最低级的小城镇，其发展实际上都离不开都市化语境。如2016年9月份印发的《长江经济带发展规划纲要》提出要打造长三角城市群、长江中游城市群和成渝城市群三大增长极，同时指出要“发挥上海、武汉、重庆等超大城市和南京、杭州、成都等特大城市引领作用，发挥合肥、南昌、长沙、贵阳、昆明等大城市对地区发展的核心带动作用，加快发展中小城市和特色小城镇，培育一批基础条件好、发展潜力大的小城镇”。其中提到的三个超大城市、三个特大城市和五个大城市等，都属于本报告研究中的“大都市”成员，它们的引领作用和核心带动作用是相关城市群发展的关键因素，也是其辐射范围内中小城市和小城镇发展的重要保障。
从我国城镇化的发展现状看，大都市已当仁不让地成为影响区域乃至全国的“主力军”。在经济上看，2015年全年国内生产总值（GDP）为67.67万亿元，而我国36个大都市的国内生产总值就达到277824.94亿元，占全国国内生产总值的41.06%。在人口上看，目前我国总人口近13.7亿，而36个大都市2015年的常住人口高达30913.08万人，占到全国总人口的22.56%。在城市建成区面积上看，目前全国城市建成区面积共计为39478平方公里，而36个大都市的建成区面积高达19060平方公里，占到全国城市建成区面积的48.28%。
事实上，由于本次研究对象的选择标准是副省级以上城市，像苏州、无锡等学界和民众认可的大都市尚未列入统计范围，如果将这些城市列入统计研究之中，我们大都市的影响和在各个领域的占比将会更高。因此大都市的建设质量和发展水平关乎我国新型城镇化的成败，必须要认真梳理和深入研究。
综上，上海交通大学城市科学研究院在《中国大都市发展指数报告2015》的基础上，对《中国大都市发展指数框架》进行优化和提升，进一步扩大了大都市的研究范围，研制和完成了《2016中国大都市发展指数报告》。
二、研究对象
根据我国城市发展的具体情况，国家将其划分为直辖市、副省级市、地级市、县级市等，同时结合上海交通大学城市科学研究院关于大都市的理论研究，本报告中的“大都市”主要包括直辖市、副省级市和省会城市三类，具体研究对象包括北京、上海、天津、重庆4个直辖市和哈尔滨、长春、沈阳、大连、济南、青岛、南京、杭州、宁波、福州、厦门、广州、深圳、呼和浩特、石家庄、郑州、合肥、南昌、南宁、武汉、长沙、贵阳、西安、兰州、银川、西宁、乌鲁木齐、拉萨、昆明、成都、太原、海口32个省会城市或副省级城市，共计36个城市。
表1 中国大都市发展的基本情况（2015年）[1]
图1 中国大都市2015年GDP和增长率示意图
图2 中国大都市2015年人均GDP和增长率示意图
图3 中国大都市2015年常住人口和增长率示意图
据表1、图1、图2和图3，可以得出中国大都市2015年的基本态势：
1.在经济总量方面，上海、北京和广州占据前三甲，但经济增长速度明显放缓，尤其是上海和北京的数值，与我国2015年GDP（6.9%）增速基本持平，相反却是贵阳、拉萨、乌鲁木齐和合肥的经济增速占据了前三名（乌鲁木齐和合肥并列第三）。同时，值得注意的是东北地区的大连、沈阳、长春三座城市经济增速不仅在大都市群体中排名垫底，还远低于全国的GDP增速，意味着东北经济振兴依然任重道远。
2.在人均GDP方面，深圳、广州、南京领跑36个中国大都市，依次为157985元、134066元和118171元；排在最后的三个城市分别是海口、兰州和哈尔滨，分别是52501元、56972元和59027元。北京和上海分列第八和第十，分别为106284元和103100元，这也是很值得关注和反思的。在人均GDP增速方面，贵阳、重庆、西宁和南京（西宁和南京并列第三）表现最佳，而大连、天津和沈阳则排在了最后的位置。
3.在人口总量方面，重庆、上海和北京毫无悬念地位列前三，其2015年底常住人口依次为3015.55万人、2415.17万人和2170.5万人。拉萨、银川和海口的人口总量最少，分别为53.03万人、216.41万人和222.3万人。在人口增速方面，济南、深圳、广州增长最快，大连、哈尔滨和上海排名最后并均出现了负增长。
三、指数框架和数据来源
在指数框架上，我们在对《中国大都市发展指数框架（2015版）》修订和精简的基础上，形成了《中国大都市发展指数框架（2016版）》，以期指标体系更加科学和更符合我国大都市的发展进程。具体修订如下：
（1）一级指数从5个缩减为4个，分别是都市人口指数、都市经济指数、都市生活质量指数和都市文化指数，去除了2015版报告中的都市智慧指数，主要是因为数据缺失和统计口径不统一。
（2）二级指数由15个缩减为12个，主要是删除了一级指数都市智慧指数之下的网络设施、智慧产业和智慧民生3个二级指数。
（3）三级指数由47个精简为31个，除了删除一级指数都市智慧指数之下的8个三级指数外，还删除了文盲率、人均预期寿命、每十亿元产出耗电量、CPI、恩格尔系数、婴儿死亡率、文化产业收入、卫视收视率排名等8个三级指数。
原因在于：第一，有些指数的数据变动很小，如文盲率，随着我国义务教育的普及，文盲率呈现稳定状态，尤其是文盲率对大都市发展的影响更小，而高等教育学历人数更具有显示度；第二，有些指数没有官方统计数字，如卫视收视率排名，目前没有统一和权威的统计数据可以采信；第三，有些指数的数据相对滞后，如人均预期寿命，每个城市没有年度统计数字，而只有人口普查的数据，这些数据不能很好地说明当下的情况。
基于以上原因，《2016中国大都市发展指数报告》对指数框架进行了部分修改，我们想说的是，该指数框架本身就是一种开放式框架，在今后依然会根据实际情况进行增删和调整。
表2 中国大都市发展指数框架（2016版）
《2016中国大都市发展指数报告》所采用的各项数据，均来源于上海交通大学城市科学研究院自主建设的《中国大都市数据库（2016版）》，该数据库以“都市化进程理论”和“中国大都市发展模式”为理论指引，以2009年至2015年的《中国城市统计年鉴》《中国城市年鉴》及36个中国大都市的城市统计年鉴（如《上海年鉴》《天津年鉴》等）及相关城市的政府统计公报为“原始素材”，适当吸收了城市科学研究院及相关战略合作伙伴的第一手调研数据资源，并在充分考虑“大数据技术”和“互联网+”时代城市研究和决策咨询的需求需要的基础上，自主研发建设了标准统一、规模庞大、技术先进、安全高效、服务便捷的数据库，为开展中国大都市理论研究和战略规划提供精准和全面的信息服务。
四、研究方法
本研究报告采用的是TOPSIS（Technique for order preference by similarity to i-deal solution）研究方法，这是由Hwang和Yoon在1981年提出的一种多目标决策分析方法。它通过计算各指标值与正理想值和负理想值的距离，实现对方案的优劣排序，从而找出最优方案和最劣方案。TOPSIS是一种基于理想解的排序方法，其基本原理可以表述为，如果评价对象在距离上最接近正理想解，但同时又最远离负理想解，那么该评价对象即为最优。由于TOPSIS方法简单易行，因而成为实施综合评价的一种最常用的方法。
TOPSIS方法的基本步骤是：
1.对数据规范化处理。数据类型上有效益型、成本型、中间型的区别，效益型数据表示越大越好，而成本型数据则相反。因为量纲不同，需要对数据进行归一化处理，对于中间型数据，可以通过减去标准中值后进行相应转换。
得到标准化矩阵Z：
2.计算各指标的权重。计算权重的方法多种多样，本研究主要是采用熵值赋权法来确定指标权重，作为一种成熟的客观赋权方法，可以避免主观赋权中人为的不利影响。在信息系统中，信息熵用于测量信息的无序程度，熵值越小，信息无序程度就越低，信息的效用值也就越大。反之，熵值越大，信息无序程度就越高，信息的效用值也就越小。当熵值等于1时，信息完全无序，信息效用则为0。用熵值计算权重，实际上就是以信息效用值来计算权重，反映的是信息差异越大，信息效用值越高，权重也就越大。
为避免求对数时无意义，对数据进行平移，得到矩阵A：
第j项指标下第i个样本占该项指标的比重为：
第j项指标的熵值为H j，表示所有评估对象对指标X j的贡献总量，当H j趋于1时，表示各评估对象的贡献度趋于相同，则权重趋近于零。当所有评估对象在某指标上完全一致时，权重则为0，也就完全不需要考虑该指标的影响。
其中K=1/ln（m），0≤Hj≤1。
定义gj=1-Hj，表示gj越大，指标越重要。
3.构建加权的规范化矩阵V：
4.确定正理想值和负理想值分别为：
5.计算各指标值到理想值的欧式距离，分别为：
6.计算TOPSIS评价值Yi：
利用Yi对评价对象进行综合评定，Yi越大，表明排名越高。
五、2016中国大都市得分及排名情况
利用TOPSIS研究方法，得到《中国大都市发展指数框架（2016版）》的“评价指标权重”（见表3），同时对相关城市数据进行处理，最终得出了《中国都市化进程报告2016》的“TOPSIS评价值”（见表4）。[2]
表3 中国大都市发展指数评价指标的权重
通过TOPSIS方法，综合都市人口指数、都市经济指数、都市生活质量指数和都市文化指数4个一级指数和2012—2014中国大都市的三年数据，得出中国36个大都市的综合评价和指数排名（见表4和图4）。
2012年的前十名依次是北京、广州、深圳、上海、武汉、南京、济南、西安、海口和贵阳，后十名是大连、宁波、郑州、福州、石家庄、青岛、长春、银川、哈尔滨和南宁。
2013年的前十名依次为北京、广州、深圳、上海、南京、武汉、海口、济南、兰州和西安，后十名分别为大连、宁波、石家庄、福州、西宁、长春、银川、青岛、南宁和合肥。
2014年的前十名依次是北京、广州、上海、深圳、南京、武汉、海口、西安、杭州和济南，后十名分别是大连、石家庄、宁波、福州、西宁、青岛、长春、哈尔滨、沈阳和银川。
表4 中国大都市发展水平综合评价表
图4 中国大都市综合评价指数排名图
通过TOPSIS方法，以都市人口指数为一级指数，结合2012—2014中国大都市的三年人口数据，得出中国36个大都市的都市人口评价和指数排名（见表5和图5）。
2012年前十名依次为广州、北京、武汉、济南、呼和浩特、南京、贵阳、南昌、西安和兰州，后十名为宁波、青岛、福州、西宁、大连、重庆、天津、银川、哈尔滨和南宁。
2013年前十名依次为广州、南京、北京、武汉、兰州、济南、呼和浩特、海口、西安和太原，后十名是宁波、青岛、大连、西宁、福州、长春、重庆、合肥、天津和拉萨。
2014年前十名依次是广州、南京、武汉、北京、海口、济南、太原、兰州、呼和浩特和西安，后十名是宁波、青岛、福州、西宁、大连、长春、重庆、南宁、沈阳和石家庄。
表5 中国大都市人口指数评价表
图5 中国大都市人口指数评价图
通过TOPSIS方法，以都市经济指数为一级指数，结合2012—2014中国大都市的三年经济数据，得出中国36个大都市的都市经济评价和指数排名（见表5和图5）。
2012年前十名依次是北京、广州、深圳、上海、天津、海口、成都、乌鲁木齐、青岛和济南，后十名是石家庄、郑州、银川、大连、厦门、南昌、杭州、宁波、南宁和西宁。
2013年前十名依次是北京、广州、深圳、上海、天津、海口、成都、青岛、乌鲁木齐和济南，后十名是石家庄、厦门、银川、郑州、大连、南昌、宁波、杭州、长春和西宁。
2014年前十名依次是北京、广州、上海、深圳、天津、海口、成都、南京、西安和乌鲁木齐，后十名是大连、郑州、石家庄、银川、南昌、厦门、宁波、长春、合肥和拉萨。
表6 中国大都市经济指数评价表
图6 中国大都市经济指数评价图
通过TOPSIS方法，以都市生活质量指数为一级指数，结合2012—2014中国大都市的三年大都市生活质量数据，得出中国36个大都市的都市生活质量评价和指数排名（见表7和图7）。
2012年前十名依次为深圳、北京、拉萨、西宁、昆明、广州、上海、厦门、太原和南京，后十名为哈尔滨、郑州、长春、福州、大连、成都、济南、南昌、重庆和石家庄。
2013年前十名依次为深圳、北京、广州、上海、拉萨、海口、太原、厦门、杭州和乌鲁木齐，后十名为石家庄、长春、郑州、南昌、哈尔滨、西宁、福州、大连、重庆和呼和浩特。
2014年前十名依次为深圳、北京、广州、拉萨、上海、南京、厦门、太原、杭州和天津，后十名为石家庄、哈尔滨、大连、郑州、西安、重庆、西宁、呼和浩特、南昌和长春。
表7 中国大都市生活质量指数评价表
图7 中国大都市生活质量指数评价图
通过TOPSIS方法，以都市文化指数为一级指数，结合2012—2014中国大都市的三年文化数据，得出中国36个大都市的都市文化评价和指数排名（见表8和图8）。
2012年前十名依次为北京、上海、重庆、深圳、宁波、成都、杭州、天津、武汉和南京，后十名是呼和浩特、兰州、南昌、太原、福州、石家庄、南宁、银川、西宁和拉萨。
2013年前十名依次为北京、上海、重庆、深圳、成都、宁波、武汉、天津、杭州和南京，后十名是呼和浩特、海口、兰州、南昌、太原、福州、石家庄、西宁、银川和拉萨。
2014年前十名依次为北京、重庆、杭州、上海、深圳、西安、成都、武汉、天津和长沙，后十名为呼和浩特、海口、兰州、南昌、银川、太原、西宁、拉萨、福州和石家庄。
表8 中国大都市文化指数评价表
图8 中国大都市文化指数评价图
六、2016中国大都市得分及排名分析
综合36个大都市在2012至2014三年间的得分及排名，可发现中国大都市发展的总体态势及在人口、经济、生活和文化四个维度的发展趋势，具体表现在以下五个方面：
（1）从横向比较上看，我国36个大都市的差距很大。从综合得分和排名情况看，2012、2013和2014年三年的第一名是北京而最后一名都是大连，其三年得分的差距分别为0.316、0.332和0.354，不仅差距悬殊且逐年拉大，说明中国大都市内部的两极分化情况依旧相当严重。
（2）从纵向比较上看，我国36个大都市的发展多数呈稳步上扬态势，除了个别城市，多数大都市的得分逐年提升。从2012年到2014年，北京的综合得分分别为0.593、0.609、0.627，武汉的综合得分分别为0.405、0.421、0.431，青岛的综合得分分别为0.306、0.316、0.320等。
（3）从发展趋势上看，我国36个大都市的综合得分和排名情况出现了相对固化的特点。从2012年到2014年，这三年间的前六名均为北京、广州、深圳、上海、南京和武汉，且北京、广州连续三年居第一、第二名。与此同时，处在垫底位置的城市也基本固定，主要包括大连、宁波、福州、石家庄等。
（4）从主要影响因素看，现行的城市行政级别对我国36个大都市发展的影响依然十分明显。如青岛、宁波、大连等副省级城市尽管与国内一般城市比，因拥有较多的资源和较高的级别而发展优势明显，但与拥有更多资源的省会城市、直辖市相比仍明显处于弱势，因此其综合排名都相对靠后。
（1）在人口发展指数上，广州、北京、南京和武汉的得分和排名比较突出，在2012到2014年的三年间，基本上牢牢占据了前四名。
（2）一些综合实力很强的大都市在人口方面不容乐观，综合排名名列前茅的上海，其三年人口指数排名均未进入前十，而综合排名与上海处于伯仲之间的深圳，在人口指数方面的排名更是滑落至二十名左右，综合排名处于二十名左右的天津，在人口指数项的最差排名则跌至三十名。
（3）人口发展指数拖累了一些大都市的整体发展。其中最明显的是青岛、宁波、大连这三座副省级城市。在四个一级指数中，它们其他三个二级指数得分和排名处于中上游水平，如宁波的都市文化指数排名在2012年进入前五名，都市生活指数2014年排在十二位，都市经济指数也在三十名左右，但由于人口指数得分和排名较差，其综合排名滑落至处于垫底位置的最后三名。
（1）在经济发展指数上，从2012到2014年的三年间，前七名被北京、广州、深圳、上海、天津、海口和成都包揽。且深圳2012年和2013年两年的得分均优于上海，只是在2014年，上海的得分和排名优于深圳并位列第三。
（2）从2012到2014年的三年间，海口和成都两个经济总量并不突出的城市，在经济发展得分和排名上优于多个经济强市而位列第六、第七，原因在于其二级指数可持续增长指数的得分较高。
（3）石家庄的经济发展指数处于垫底为准，是因其在经济总量、增长速度、产业结构和可持续增长等方面的综合影响而导致的。这种情况在我国有一定的代表性，应引起大家共同的关注和思考。
（1）关于西宁和拉萨的排名需要说明的是，由于这两座城市的部分数据缺失，只能以其所在的西部地区城市的中位数替代，所以其都市生活质量排名可能存在有误差。2013年和2014年西宁的数据比较完整，其排名是比较客观和真实的，但基本是在三十名左右。
（2）关于厦门、乌鲁木齐等城市，在都市生活指数方面的得分和排名明显优于其综合得分和排名，原因在于，其在此项指数中有多个指标表现突出，如人均道路面积、人均绿地面积和每千人拥有医生数等。由于这些数据的优异表现和明显优势，它们甚至可以超过北京、上海、天津等直辖市。
（1）都市文化指数是中国大都市得分差距最大的指数项，在文化排名上，2014年排名第一的北京与排名最后一名的呼和浩特得分差为0.704，而在同一年的综合排名与人口、经济、生活单项排名上，第一名与最后一名的得分差分别为0.386、0.427、0.497，这说明我国36个大都市发展差距最大的是文化指标。
（2）在都市文化指数上，首都北京以其巨大优势蝉联三年冠军，从2012到2014年的三年间，北京的都市文化得分分别比第二名高出0.242、0.266、0.314，且这种差距呈现出逐年拉大的趋势。这说明了北京在文化资源与文化产业方面的集聚程度非常高，同时也不是其他大都市在短期内可以赶超的。
（3）从2012到2014年的三年间，我国大都市在都市文化上的得分呈现为金字塔式的分布格局，2014年，我国36个大都市文化得分在0.1以下的为16个，在0.1—0.2之间的为11个，在0.2—0.3之间的为3个、在0.3—0.4之间的为3个、在0.4—0.5之间的为2个、在0.5以上的为1个。这充分揭示出我国大都市在文化资源分布和均衡协调发展方面的现状和问题，也是未来国家文化政策和战略制定应重点应对和加以解决的。
七、中国大都市发展趋势预测及研判
在我国新型城镇化的战略实施中，尽管城市群是既定的“主体形态”，而小城镇日益成为投资和建设的“热点”，但在都市化进程的大背景下，它们的建设水平和发展质量，实际上都是不可能脱离大都市的。这是因为，任何一个城市群都需要有强大的中心城市支撑，而任何一个小城镇也都需要借助大都市的“余温”和“余热”。在中国城市进入了“全域管理”时代，大都市自身的发展态势和建设质量仍具有举足轻重的决定性意义。
依据2012、2013、2014年对我国36个大都市主要数据及数理统计分析，结合世界大都市的发展历程和我国当代城市化的主要经验，对我国大都市的发展可得出一些基本的预测和研判。
由于人口基数过大、生态环境承载力面临饱和等，北京、上海等超大城市的发展将从高速转向中高速发展阶段，其近期的主要任务是补短板和调整消化高速增长阶段累积的矛盾与问题，并在全球城市网络体系中努力争得一席之地。
截止到2015年，深圳、宁波等城市的经济增速、人均GDP和每万人专利授权量等多项指标已超越北京、上海，且因其人口基数较小、行政成本较低和城市本身处于快速上升期等有利因素，可以预见在今后一段时期内，深圳、宁波等“新贵”城市将在局部乃至更多方面赶超北京、上海等一线城市。
近年来，东北地区的发展进入寒冬期，与此同时，大连、哈尔滨、长春等城市也进入了低谷期，在我国36个大都市中排名较差，其中沈阳排名相对较好，但也仅处于二十名左右。由此可以判断，未来都市发展与区域总体地位的联系将会更加紧密，而通过建设城市群提升区域竞争力则是必由之路。
在都市文化发展方面，除了北京因为天时地利的因素得分较高，其他城市的得分均差强人意。这说明改革开放三十年来，中国大都市的主要人力、物力和心力都投放在经济增长和城市硬件建设上，并一致忽略了城市软件和城市文化建设，导致了“文化短板”在各大都市中的普遍存在。因此，未来要提升大都市的发展水平和质量，首先应该从城市文化的“短板”做起。
根据我们的大都市评价指数框架，尽管海口、成都等城市的经济总量和增速并不特别突出，但由于可持续增长指数的优势较为突出，因而使其总体排名和经济排名均跻身到中国大都市的前十名。在以往唯“GDP”论英雄的背景下，这些城市不会受到过多关注和褒奖，但随着绿色发展理念和生态文明建设的持续推进，一些城市特有的“青山绿水”资源，将切实转化为城市发展的不竭动力和能量，并对城市发展的方向和方式产生越来越重要的影响力。
从中国大都市的综合指数和专项指数看，可以清晰地发现，有的城市已处于生命周期的稳定阶段，有的正处于城市快速成长阶段，而有的才处于城市发展起步阶段。面对这种比较复杂的发展现状和多元的发展阶段，我们应认真研究并充分尊重城市发展规律，对我国的大都市既不能拔苗助长，也不能削足适履，而是要充分结合不同城市在不同阶段的发展需要，制定出具有“分类发展”性质的政策、战略和规划，引领中国大都市走向更加美好的未来。
附篇：中国大都市综合评价及分项评价热力图
中国36个大都市综合评价及分项评价热力图，主要根据颜色来判断其得分，在颜色上越趋于红黄色，表明其分值越高；而颜色比较淡或很淡的区域，则说明其分值也很低。通过热力图，可以很直观地展示中国36个大都市在综合发展水平指数、都市人口指数、都市经济指数、都市生活质量指数和都市文化指数的发展情况。
