時間：2023-09-22 09:45:40
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇城市發展規模，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
城市規模問題是一個長期爭論的命題。我國歷來強調控制大城市規模的政策(簡稱規模政策),但是實施的過程卻往往與之背道而馳,大上海已經夠大了,偏偏又劃出了浦東開發區。進入90年代以來,各大城市無不進行城市規劃的大調整,而其總用地規模、大體上與經濟規模一樣的翻一番。一些大城市的規劃目標要進入特大城市行列,據說有20多個城市的規劃目標是國際化大都會”。還有為數不少的中等城市規劃目標要進入大城市行列。因此,規模政策”變成了一句空話。其實,推動城市規模發展的動力是當地經濟發展的活力、區位優勢的顯現和投資環境改善的一種合力,是難以阻擋的客觀現象,對于即將邁步進入小康社會的、有12億人口的大國,盡管城市化的主渠道是走發展小城鎮的道路,但在一個省區范圍內有一、二個特大城市,有一批大城市和中等城市作為經濟支撐點是十分必要的。當然也不能不顧客觀條件,以不切實際的空想去代替科學的預測,更不能以大規劃之名而行大肆炒賣土地之實,或叫做吃祖宗老本,花子孫的錢”。科學的做法應該是彈性規劃,留足余地,階段明確,分期實施,集中建設,緊湊發展。
城市化過程有起點也就有終點,不可能無限止的發展。從總體而言,當一個地區的城市化水平達到70%左右,總的城市(城鎮)用地規模也就變化不大了。因此,城市規劃必須從區域著眼,分析各種規模級城鎮吸納人口的可能性,同時科學預測其相應實現的階段性。這種規劃還應該與基本農田保護規劃相互匹配,而不是二張皮。所以,若講控制規模實質必須付以明確的時空觀念。時間應界定在我國城鎮水平接近或達到70%左右,即將進入變化曲線的第二個拐點的時間,空間則應根據可持續發展的原則,既保證我國糧食的基本自給,又使城市可以彈性發展,進行平衡和布局,尋求可以拓展的備用空間范圍。最近江蘇省率先在全省范圍內開展了把村鎮建設規劃區與基本農田保護區結合起來加以劃定的工作,亦稱二區”劃定工作,很值得各地借鑒。
布局問題。城市的布局應該有二層內涵。一是指大的地域空間內的城鎮分布均衡性問題。隨著地區經濟發展條件優劣的變化,在全國范圍內必然出現城市分布疏密差異的不均勻性。我國東部沿海省區工農業經濟基礎條件較好,加之較早獲得改革開放的優惠政策,因此近年來城市化速度也較快,同時這些地區人口密度相對較高,因此城市分布密度和規模趨向高密也是必然的。現在在長江三角洲、珠江三角洲出現所謂都市綿延帶的新課題也是必然的。而大西北地區由于地廣人稀,經濟發展也受一定條件制約,即使今后城市化水平較高時,城市的分布密度也還會是偏低的。因此并不存在必須在全國范圍同步解決城市布局平衡的問題。如果實行大規模的移民政策和企業搬遷政策,強制調整人口分布密度,實踐證明收效甚微,甚至是得不償失的。隨著發達地區本身產業層次的升級,低層次產業必然發生梯度轉移,與這種轉移相伴隨的結果,或者可能在一定程度上緩解這種不均勻性。
就某一特定地區而言,確實存在一個城鎮體系的合理布局問題。因為不同規模級的城鎮發揮的能級作用是各不相同的。我們希望的是最大限度地綜合發揮各級城鎮的效益,因此,要尋求合理的分工,盡可能避免重復建設和效益的抵消。每個城市發展的規模,還受自然條件的制約,如水資源、土地資源——特別是基本農田保護政策的制約,環境容量的制約等。城鎮與區域內可能形成的基礎設施網絡關系密切。如陸路、水路、航路等交通條件,通訊條件、電力供應條件等。還有城鎮本身的特色產業、旅游資源、歷史文化等等是否有優勢條件等。所以,城鎮處于特定的空間,賦予特定的發展目標,造就一個有機的、高效的、可持續發展的城鎮體系,這就是加快城鎮體系規劃的意義所在。
城市的結構形態問題。如果講實行城市“規模政策”難度較大,是由于很大程度上取決于客觀經濟推動力的作用,那么,城市的空間結構形態卻是可以通過人的主觀能動來加以引導的。我國很多大城市實際是在中等城市的基礎上發展起來的,傳統的擴展模式是以原有城市核心區為中心向周邊不斷輻射擴散,每隔若干年調整一次城市規劃,不斷的吃掉周邊的郊區和農田,就像攤大餅一樣,愈攤愈大。這種模式造成的后果是,
一原有城市內部的基礎設施每隔若干年就要擴建或更新,馬路一擴再擴,房屋拆了建、建了拆,人行道挖挖填填、填填挖挖”,舊的管線拆不了,新的管線不斷擠進有限的地下空間,陷入一種低水平重復建設的循環之中。
二,由于是一張大餅,周圍開發度較高、效益較好的農田菜地必然不斷被蠶食,即使到遠郊去復墾地也難以收到原有的效益。
三,人們成天穿梭忙祿在混凝土森林之中,與大自然愈來愈疏遠。
四,城市的歷史文化在不斷的拆拆建建之中逐漸泯滅,依稀可辨的也只能是在重重高樓包圍之中煢煢孓立的個別古建筑或宅院,既不協調也毫無情趣可言了。
五,不間斷的舊城改造,容積率和密度不斷地提高,致使城市不堪重負。特別是作為城市市區中心的黃金地段,被折騰的強度往往也是最高的,環境污染,交通阻塞,使人有窒息之感。
[關鍵詞]異質性個體；最優城市規模；經濟效率損失；區域差異
一、引言
從世界范圍來看，在國家收入提高的過程中，勞動力會從低就業、低產出的農業活動轉向充分就業、高產出的城市制造活動。那么，中國在過去三十多年的快速經濟增長過程中，也同樣出現了勞動力就業的變化，即大量的農村剩余勞動力進入城市，進而逐漸導致中國城市化進程加速。2000年，中國的城市化率為36.22%。2010年年末進行的第六次人口普查數據顯示中國的城市化率為49.68%，2011年內地的城市化率已經突破50%，達到51.27%。根據Northam的S型曲線，目前中國的城鎮化水平處于中期高速增長階段，中國已經進入城市化發展的關鍵時期。
雖然城市化率增長很快，但在這個過程中各個城市的發展有所差異，于是形成城市層級，即不同的城市規模。近年來，對于集中在東部的大城市而言，“大城市病”給城市居民帶來了一系列的困擾，嚴重阻礙城市規模的擴張。而政府對城市發展的方針也發生了一定轉變，從1980年早期的控制大城市規模，合理發展中等城市，積極發展小城市；到1990年《城市規劃法》中嚴格控制大城市規模，積極發展中小城市；最后轉變為在2013年黨的十八屆三中全會的決定中提到的要推進以人為核心的城鎮化，推動大中小城市和小城鎮的協調發展，建立和完善跨區域城市發展機制，全面放開建制鎮和小城市落戶限制，有序放開中等城市落戶限制，合理確定大城市落戶條件，嚴格控制特大城市的人口規模。
關于城市發展政策的轉變，學術界對此也存在一定的爭議。城市在某種程度上而言是聚集的產物，它的基本規模是由聚集收益和城市成本之間的權衡決定的。那么目前中國城市規模究竟是過大還是過小？有些學者認為中國大城市規模過大，聚集了大量的要素稟賦，尤其是社會資源，大城市的吸附作用過強導致中小城市的聚集效應不能充分發揮，甚至會造成附近的中小城市衰落。但是有些學者通過位序-規模法則研究發現，中國的特大城市發展不到位，首位城市發展不足，中小城市過多，應該繼續鼓勵大城市的發展。與國際大城市相比，城市化發展不足對中國經濟增長的制約已經越來越突出，中國的大城市不是太多，而是太少。因此，本文要探討的就是中國的城市規模相對于最優規模而言是過大還是過小，以及這種差異給城市居民所帶來的經濟效率損失。通過比較這種經濟損失，進而得出中國是否應該鼓勵大城市的發展。
二、文獻綜述
城市規模一直以來都是城市經濟學研究的經典問題。截至目前，國內外學者的研究主要集中于以下三個方面。（1）城市最優規模是如何確定的。首先由Alonso（1964），Muth（1969）和Mills（1974）提出并由后人逐漸完善的單中心城市增長理論解釋了城市的空間結構及其對城市人口規模的影響。然后Alonso（1971）的城市城市成本一收益模型認為，城市的最優規模是由城市的邊際成本曲線和邊際收益曲線的交點決定的。這種分析思路得到了廣泛的應用，王小魯和夏小林（1999）通過城市規模收益和外部成本分析發現中國最佳城市規模大致在50萬一400萬人之間，凈收益的峰值在100萬～200萬人之間。但是在如何準確衡量城市成本和城市收益的問題上存在一定的爭議。有學者在計量模型中引入城市規模的二次項來探究城市的最優規模。孫浦陽和武立超（2010）通過宜居性的角度探究城市的最優發展規模，發現城鎮人口規模和宜居性之間存在顯著的倒“U”型關系，約在人口達到216萬人處達到最優規模。而張應武（2009）通過經濟發展的角度來探究城市最優規模，發現中國城市發展的最優規模為500萬人左右，其中最優規模效應主要集中在東部地區。（2）城市規模的分布問題。對于這個問題，應用最為廣泛的模型是由Auerbach（1913）提出的位序一規模法則。Anderson和Ge（2005）通過研究發現，中國與其他國家不同，城市規模分布更適合于對數正態分布，而不是帕累托分布。而張應武（2009）發現，中國的城市規模基本符合帕累托分布，但是與位序-規模法則理想狀態相比還存在高位城市缺失的問題。（3）重點研究城市規模與某一因素的關系。Anderson和Ce（2005）對中國城市的規模分布研究發現，改革開放和計劃生育政策對中國的城市規模分布產生了顯著的結構變化，在改革前城市規模分布保持穩定，在改革后卻出現了顯著的收斂增長模式。Au和Henderson（2006）使用中國的數據發現，城市規模和人均實際產出之間呈現倒“U”型的關系，因此在給定產業組成的條件下，人們從小城市遷移至大城市會得到很高的生產率收益，所以中國的限制性遷移的政策會造成巨大的經濟損失。席強敏（2012）發現，目前中國城市的綜合效率與城市規模呈正相關，城市規模效率隨城市規模的擴大呈現倒“U”型變化，即特大城市的規模效率偏低，大中型城市的規模效率接近于最優水平。陳旭和陶小馬（2013）以城市勞動力的實際工資率為衡量指標，建立城市最優規模的理論模型發現兩者也存在倒“U”型的穩健關系。
但是在以上研究最優城市規模時往往把城市人口視為同質的，難以反映人口結構變化對結論的影響。因此，有學者開始嘗試異質性個體的研究，主要考慮的是個體在能力方面的不同對城市規模的影響。Glaeser和Resseger（2010）發現，高能力城市的聚集效應更強，城市規模更大；一方面是因為城市中高才能的個體相互學習的能力更強，另一方面是因為城市中技術更新換代的速度更快。有學者又進一步探究高能力城市是如何形成的，Combes et al址（2012）在研究法國的分類、地方工資和技能分布時，發現就業密集區的工人比就業稀疏區的工人技能更高；在長期中工人在區域間的遷移只能解釋兩個區域技能差異的一小部分，而更多的是由職業群體間的差異決定的。這表明城市間能力異質性個體的分類對城市規模的重要性。Behrens et al（2010）充分考慮了異質性個體在城市層級中的空間分類問題，并構建相應的均衡框架解決了這個問題。
另外，城市均衡規模和最優規模存在一定的差異。Henderson（1974）在研究包括生產和消費在內的經濟體的一般均衡時，重點探討了均衡規模和最優規模之間的差異。其中，最優規模是使得經濟體中的參與者達到潛在福利最大化，而均衡規模是由勞動者的區位決策和資本所有者的投資決策決定的，兩者決策的依據是最大化自身已知的福利。
三、理論模型
本文借鑒Behrens et al.（2012）建立的城市內生性模型的均衡框架，主要整合了異質性個體的分類、選擇和聚集經濟三方面，重點研究異質性個體在城市層級中的空間分類問題。下面對模型的重點做一個簡要的回顧：
首先，模型假設在一個經濟體中存在大量連續性個體，每個個體都會選擇居住區位和自身的職位，個體的異質性表現在生產率方面，而生產率是由自身的能力t和城市賦予的機遇s的乘積決定的，在其他方面個體是同質的。此外，個體會根據自身的能力選擇相應的城市定居；為了收入最大化，個體在城市定居后會依據自身的生產率在企業家和工人之間選擇相應的職位。城市的數量、人口規模和組成部分都是內生的。假定每個城市的人口規模為L，支付θLγ作為居住在城市的成本，則城市成本的彈性為了。假定城市的總產出為Y，經過推導得到總產出和人口規模之間的關系為：
其中，入為個人選擇職位的生產率分界點，即此時個人作為企業家獲得的利潤和作為工人獲得的效率工資相同。φ甲為生產率，F（φ）生產率的分布函數。從該式中可以看出聚集經濟的彈性為C。
在個人得到城市賦予的機遇s之前，能力為t的個體居住在城市中所獲得的間接效用為：
至此，通過模型可以得到式（11）和式（13），對比兩式后可以發現未引入能力變量時，人口規模的系數為城市成本彈性；引入能力變量時，人口規模的系數為城市聚集彈性。這是本文實證模型最重要的理論基礎之一，第四部分將通過相應的數據得到γ和ε的估計值，即為城市成本彈性和城市聚集收益彈性的估計值，再將其代入式（8）和式（9）可以檢驗中國的城市規模與最優規模之間的差異，并衡量相應的經濟損失。
四、實證檢驗
（一）數據來源與變量說明
根據Bchren et al（2010）的模型，被解釋變量為城市的人均產出，本文選擇城市的人均GDP（gdpper）來表示，單位為元/人。最重要的解釋變量為人口規模，本文采用城市的年均人口數（avepop）和年末人口數（pop）兩種指標進行回歸分析，以保證結果的穩健性，單位為萬人。另外一個控制變量為能力，這種變量很難直接度量，一般研究采用的是不同等級學校的在校生的數量占人口的比重來表示。因此，本文采用的是普通高等學校在校生數占城市人口的比重來作為能力的標量。另外，為了探討中國四大板塊之間的差異，本文引入地區的虛擬變量（area）。經檢驗，各變量之間不存在多重共線性的問題，相關系數均在0.4以下，方差的膨脹因子VIF為1.02，遠遠小于10。
另外，對于城市數據的統計口徑有兩種，本文選擇的是市轄區的數據，這類數據相比于包括城市下屬轄區的大口徑統計數據更能反映城市自身的發展狀況。最后，本文采用的是中國273個城市的面板數據，限于能力替代指標數據的可獲得性，本文數據起始時期為2009年，截止于2012年，數據均來源于中經網統計數據庫中的城市年度庫。
（二）基準回歸
雖然本文采用的是面板數據的結構，但是由于本文采用的是結構模型，如果采用固定效應（隨機效應）估計會改變模型，進而導致估計的系數存在較大偏差，故本文主要采用OLS估計方法。為保證結果的穩健性，本文更換了人口規模的指標進行估計，結果如表1中的（Ⅰ）（Ⅱ）所示。首先，從更換指標前后對比發現系數的顯著性和大小變化均不大，這表明估計結果相對穩健。由于年平均人口規模相對而言更能反映城市的人口規模，故本文將主要分析年平均人口規模的系數。根據第三部分理論模型的結果，全國的城市成本彈性為0.198，城市聚集收益彈性為0.155，且城市成本彈性和城市聚集彈性之間的差異很小，這就使得理論推導中城市均衡規模存在的二階條件成立。
回歸結果表明，城市的聚集收益彈性小于聚集成本彈性。一方面，聚集經濟對城市的發展發揮促進作用。因為城市中聚集著大量的要素，要素的共享和匹配機制使企業更容易獲得相應資源，提升資源的利用率，進而降低城市企業的生產成本；并且知識溢出機制能夠促進城市中創新的形成，為企業的發展提供動力；最后，城市的文化氛圍和競爭環境也對于資金、勞動力和人力資本產生吸引作用。另一方面，要素的大量聚集對于交通、環境和就業等問題同時也產生巨大壓力，城市規模過大而管理不善會產生負外部性，降低城市的運行效率。由此產生的城市成本作為城市的分散力制約著城市規模的擴張。城市成本彈性大于城市聚集彈性保證了全國城市的規模不會得到無限制的擴張。
（三）穩健性檢驗
1.穩健性回歸
為檢驗上述回歸結果對計量方法的穩健性，本文分別采用了分位數回歸、FGLS和GMM三種回歸方式，并對比回歸結果，結果如表2所示。首先，考慮不同產出水平的城市可能具有不同的城市成本彈性與城市聚集收益彈性，由于之前的OLS回歸很難反映不同產出水平城市整體的性質，且容易受到極端值的影響。因此，本文采取分位數回歸的方法進行分析，結果發現城市成本彈性在[0.128，0.255]之間，城市聚集收益彈性處于[0.100，0.226]之間，顯著性較高，且位于中間分位的顯著性高于位于兩端分位的。其次，從城市產出與各系數的關系上看，城市規模過大或過小城市的成本彈性與聚集收益彈性均沒有產于位于中間水平的城市大。對比OLS和分位數回歸結果發現，OLS的回歸結果落在分位數回歸結果的區間之中，且差異性不大，這表明OLS的結果穩健性較好。
另外，由于城市管理效率問題可能會對于城市的產出具有重要影響，而且城市人口規模越大，其城市管理效率的差異可能會更大，所以需要考慮到模型中可能存在異方差問題。因為本文采用的面板較短，可以忽略時間序列的相關性，只考慮組內異方差問題進行FGLS回歸，并檢驗OLS回歸的穩健性。FGLS的回歸結果表明城市成本彈性為0.216，城市的聚集收益彈性為0.166，顯著性較高，且與OLS回歸結果差異不大。同樣地，由于在模型存在異方差時，GMM方法是穩健且有效的，因此，本文利用滯后一期的解釋變量為工具變量，利用迭代GMM方法進行回歸。結果表明，城市成本彈性為0.186，城市的聚集收益彈性為0.149，顯著性很好，且與OLS的回歸結果十分接近。
2.分區域回歸和大城市回歸
首先，中國城市發展規模存在顯著的區域差異。為了探究不同區域的城市成本和城市聚集收益，本文引入東部、中部和東北三個虛擬變量與城市人口規模的交互項，且以西部地區的城市作為基準，則area2表示中部地區，area3表示東北地區，area4表示東部地區。
估計結果如表3中的（1）所示。首先，從估計結果上來看西部地區城市成本彈性的估計值為0.081，城市聚集收益彈性的估計值為0.056。中部地區城市成本彈性的顯著估計值為0.104，城市聚集收益彈性的估計值為0.051，但聚集收益的彈性不顯著。其次，從中西部對比來看，中部地區的城市成本比西部地區高，雖然城市聚集彈性不顯著，但中部城市聚集收益相對要低。這表明與中部地區相比，西部地區的城市更具有擴張的潛力。東北地區城市成本彈性的估計值為0.151，城市聚集收益彈性的估計值為0.128。與西部地區相比，東北地區的城市成本彈性和聚集彈性都高，這表明東北地區的城市相對而言比西部地區的城市要發展得更好，這一點在東部地區和西部地區的對比中更加明顯。東部地區城市成本彈性的估計值為0.185，城市聚集收益彈性的估計值為0.142。這表明東部地區城市發展得更好。但是與西部地區相比，其城市成本彈性的增加幅度大于城市聚集彈性的增加幅度，這表明與西部地區相比，在東部地區增加相同比例的人口要付出更高的成本。
與全國城市樣本得到的結果相似的是：通過各個區域之間的比較，發現城市成本彈性和城市聚集收益彈性之間的差異很小，這就使得能力同質性城市均衡規模存在的二階條件得以滿足。另外，城市成本彈性比城市聚集收益彈性更高，這保證了各個地區城市的規模是有限的，城市不會進行無限制擴張。
另外，本文重點探討的一個問題是對于中國的大城市而言，其規模是否超過最優規模。故本文直接從城市人口規模的角度出發，采用人口規模大的城市作為大城市的樣本。在2010年的《中小城市綠皮書》中對界定大中小城市提出如下標準：市區常住人口50萬人以下的為小城市，50萬～100萬人的為中等城市，100萬～300萬人的為大城市，300萬～1000萬人的為特大城市，1000萬人以上的為巨大型城市。故本文選擇在2009―2012年市區常住人口規模在100萬以上的124個城市作為大城市的樣本進行分析。得到的結果如表4中的（Ⅱ）所示，從表中可以看出，人口大城市的城市成本彈性為0.255，城市聚集收益彈性為0.246。這表明在人口大城市增加人口所帶來的城市成本會大于人口增長所帶來的城市聚集收益。
（四）城市規模差異及經濟效率損失
通過上述回歸分別得到全國城市、東部城市、西部城市、東北地區城市、人口大城市等不同樣本的城市聚集收益彈性和城市成本彈性。通過式（8）和式（9）可以得到各類型城市的均衡規模和最優規模的差異以及相應的經濟損失的表達式：
通過式（14）得到如表4所示的各類型城市的最優規模和均衡規模的差異以及相應的經濟損失。首先，就整體而言，所有城市的均衡規模都超過了其最優規模，這背后可能的推動力是城市的聚集經濟，它使得城市擴張的邊際社會收益大于邊際社會成本。其次，就全國而言，全國城市均衡規模超過最優規模的比例較小，但是給城市居民帶來的經濟損失較大，達到1.502%。再次，從分區域對比的角度來看，西部地區城市均衡規模超過最優規模的比例最大，但是這給城市居民帶來的經濟損失很小，僅為0.207%；而東部地區城市的均衡規模超過最優規模的比例不大，但給城市居民帶來的經濟損失相對較大，為1.067%。最后，在大城市樣本中分析，發現人口城市規模差異給城市居民帶來的經濟損失最大。
綜上分析，對于全國城市、東部城市、西部城市、東部城市和人口城市而言，雖然其城市成本彈性大于聚集收益彈性，但這只表明就目前而言，城市發展是有限規模的，不能無限制擴張。并且實際上城市規模的擴大帶來的經濟損失很小，為了獲得聚集經濟收益，這些城市還是可以繼續擴張規模的。
五、主要結論
中國的城市發展政策從早期的“嚴格控制大城市規模”轉變為“推動大中小城市和小城鎮的協調發展”，這種政策轉變引發了學術界熱烈的討論。針對該問題，本文結合最新的包含異質性個體的城市內生[生理論，重點分析中國城市的規模能否繼續擴張，以及擴張所帶來的經濟損失。通過相應的實證分析得到如下主要結論：
首先，就全國城市而言，城市成本彈性大于城市聚集收益彈性，這意味著城市規模不能無限制擴張。從城市規模差異角度來看，我國城市的均衡規模超過了其最優規模，雖然均衡規模超過最優規模的比例很小，但是給城市居民帶來的經濟損失相對較大。同樣的，本文在人口城市中也得到了類似的結論。
關鍵詞：入境旅游；規模差異；位序規模分布；廣西
中圖分類號：F2
文獻標識碼：A
文章編號：1672―3198（2014）10―0007―03
1引言
近年來，廣西入境旅游快速穩步發展。從2003-2011年廣西接待入境旅游游客量角度來說，2003年廣西區接待入境旅游人數65.02萬人次，到了2011年，廣西入境旅游接待量達到了302.62萬人次。近10年間，廣西入境旅游游客年均增長21.19%。這足以看出廣西區入境旅游逐漸成為廣西旅游業中一個重要組成部分。但是，廣西14個城市由于資源稟賦、經濟發展、區位條件、基礎設施等方面的差異，導致廣西各個城市之間入境旅游發展不平衡。因此，廣西要走上旅游強省之路，就必須進一步縮小廣西各個城市入境旅游發展的差距，合理布局廣西旅游發展格局，協調區域旅游發展，提升廣西旅游整體競爭力。因而，研究廣西14個城市入境旅游規模的差異，對于進一步開拓廣西入境旅游供方市場、提升廣西旅游整體水平有著重要的意義。
目前國內學者對于入境旅游規模差異研究主要有：宣國富運用城市體系等級規模結構理論探討了中國入境旅游規模結果的差異及其影響因素；趙磊、王永剛等，周彩屏、戈冬梅，劉軍勝、馬耀峰，靳誠、徐菁等分別分析了江蘇省、浙江省、河南省、長三角城市的入境旅游規模及其位序。畢燕、徐洪瓊等從廣西國內游客量數據入手分析廣西14個城市的旅游規模差異。畢燕等人僅從國內旅游的角度探討了廣西各城市旅游規模差異，并沒有涉及入境旅游。而對于廣西入境旅游發展差異的研究代表性的人物有甘永萍、韋福巍等，但他們對廣西入境旅游發展差異的研究并沒有涉及以位序規模的視角進行研究。因而，基于上述文獻整理，文章從廣西入境旅游發展規模差異以及位序規模這樣的視角進行研究分析。
2數據來源與研究方法
2.1數據來源
考慮數據獲取的科學性、口徑一致性、可得性、連續性以及簡便性等特點，選取廣西各城市接待的入境旅游人次為基礎數據，以廣西14個城市，南寧、柳州、桂林、梧州、北海、防城港、欽州、貴港、玉林、百色、賀州、河池、來賓和崇左為研究對象。數據來源于2004-2012年的廣西統計年鑒。
2.2研究方法
在借鑒前人研究的基礎上，選取評估旅游規模差異的方法，標準差（VOC）、變異系數（CV）、基尼系數（G）、首位度（S）和赫芬達爾系數（Hn）五種評估指標；選取評估旅游規模分布的方法，位序規模模型。
2.2.1評估旅游規模差異方法
（1）標準差（VOC）：是反映地區絕對均衡度的指標。
VOC=1nni=1（Xi-）2，n為樣本數；Xi為樣本值；為樣本平均值。
（2）變異系數（CV）：CV=1X
1nni=1（Xi-）2
，反映地區相對均衡度。
（3）基尼系數（G）：反映地區相對均衡度指標。
G=1-1n（2ni=1Wi+1），n為樣本數，Wi表示第一組人數累計到第i組占總人數的比例。
（4）首位度（S）：反映旅游規模分布的集中程度。S=P1/P2，P1為規模最大的地區，P2為規模第二大的地區。
（5）赫芬達爾系數（Hn）：反映區域旅游規模指標的集中程度。Hn=ni=1Pi，Pi為前n位各自所占總數的比值。
2.2.2評估旅游規模分布的方法
德國學者奧爾巴克最早提出位序規模理論，此后有學者如羅特卡，辛格等對位序規模模型進行改進。本文選取羅特卡模型進行分析研究。P=K×R-q，其中P為城市入境旅游規模，R為其位序，K為理想首位城市規模數，q為集中指數常數。運用此理論理論，能反映區域城市分布問題，同時也能較好地說明區域旅游規模分布情況。
3廣西城市入境旅游規模差異分析
3.1廣西城市入境旅游規模均衡分析
根據前文標準差（VOC）、變異系數（CV）、基尼系數（G）、首位度（S）和赫芬達爾系數（Hn）5個指標的計算公式，得出廣西入境旅游規模發展差異情況，見表1，圖1和圖2。從標準差（VOC）這個指標來看（見表1和圖1），2003-2011年整體呈現上升趨勢，標準差從2003年的11.5820上升到了2011年的41.9095，9年間增長了262%，年均增長率1744%。其中2008年，廣西入境旅游標準差有下降的表現，這主要是由于受到冰雪冰凍災害和全球金融危機的影響。不考慮2008年的不可抗拒因素，廣西入境旅游規模絕對差異在不斷擴大。
從變異系數（CV）和基尼系數（G）來看（見表1和圖1），2003-2011年整體呈現穩步下降的趨勢，變異系數（CV）從2003年的2.4942降到2011年的1.9388，下降了28.65%；基尼系數（G）從2003年的0.7597降到2011年的0.6480，下降了17.24%；這說明廣西在近10年的時間里入境旅游相對差異逐步縮小，呈現均衡發展的趨勢。但是，在2003-2011年間，廣西入境旅游的變異系數值均大于1，且基尼系數值（取值0-1之間，值越小，區域發展區域平衡，值越大越區域不平衡）偏高，說明目前廣西入境旅游規模還處于相對不均衡的狀態，區域內差異還是比較明顯。桂林、崇左、南寧、賀州城市入境旅游人數占全區入境旅游總人數的78%以上。
3.2廣西城市入境旅游規模集中程度分析
首位度其數值，一般認為，小于2表明結構正常、集中適當；數值大于2，則表明結構失衡、過度集中。從首位度（S）這個指標來看見（表1和圖2），首先，2003-2011年9年間，廣西城市入境旅游首位度數值整體偏高，遠大于臨界值2，表明廣西入境旅游規模首位分布明顯，規模分布過度集中，結構嚴重不均衡。根據2004-2012年廣西統計年鑒上的數據表明，桂林作為絕對的首位城市，入境旅游人數遙遙領先于其他城市，至少說明目前桂林在廣西入境旅游的地位是不可捍衛的。其次，首位度曲線呈現交替性地變化。可能主要是由于崇左在2003、2006、2007、2008、2010、2011年入境旅游人數是第二位城市，賀州在2004、2005、2009年接待入境旅游人數上成為第二位城市。
赫芬達爾系數，反映區域規模指標的集中程度，其數值越接近1，說明區域集中程度越高，反之越低。從赫芬達爾系數（Hn）來看（見表1和圖2），2003-2011年廣西入境旅游赫芬達爾系數系數呈現穩定中有下降趨勢，最大值為2003年0.6977，2011年赫芬達爾系數下降到0.3208（2007年略有升高），說明赫芬達爾系數逐步降低，往零數值這個方向變動，但是目前，就其赫芬達爾系數值來說，還是較高，表明雖然目前廣西入境旅游規模集中程度仍偏高，但其集中程度呈現逐年下降的趨勢，這也從側面反映入境旅游市場有著擴散化的趨勢，說明城市與城市之間的入境份額競爭逐漸加強。
綜上所述，根據2003-2011年廣西接待入境旅游游客量的數據及反映廣西入境旅游規模的5個指標計算的數據表明，廣西每年接待的入境旅游者人數在不斷增加，從2003年的65.02萬人次增加到2011年的302.62萬人次。但標準差所反映的地區絕對均衡卻在逐年增大，表明廣西入境旅游絕對差異在不斷擴大，廣西入境旅游總體存在較大的差異。從變異系數（CV）和基尼系數（G）反映的地區相對均衡逐年下降，但截至2011年這兩個指標所反映的數值偏高，表明廣西入境旅游發展還處于相對不均衡的狀態，且在短時期內這種不均衡的格局仍難以改變，廣西入境旅游規模的相對差異將繼續存在，但從長期來看，廣西入境旅游相對差異逐年縮小，表明廣西入境旅游的發展朝著相對均衡的方向發展，只是這種發展周期較長。從首位度（S）和赫芬達爾系數（Hn）反映的區域規模集中程度來看，雖然這兩個指標的數值較高，但廣西入境旅游發展的集中度整體上呈現下降趨勢，表明目前廣西入境旅游發展過度集中，結構失衡，但是從長遠來看，其集中度逐年下降的趨勢表明廣西入境旅游逐漸由高度集中轉向擴散化的發展趨勢。
4廣西各城市入境旅游位序規模分析
4.1廣西入境旅游規模分布分析
為清楚反映廣西入境旅游規模時間變化，由于2008年年份特殊，因此選取2003、2005、2007、2009、2011年5年數據，描繪出廣西14個城市入境旅游位序規模時間變化圖（見圖3）。2003-2011年廣西入境旅游規模整體呈緩慢增長的趨勢，廣西城市入境旅游接待量首位城市增幅較為明顯，而第二位及其以后的城市的入境旅游增幅較弱。
為進一步反映廣西14個城市入境旅游規模發展的位序關系，描繪出廣西14個城市入境旅游規模位序變化圖（圖4）。從圖4中，我們可以看出，廣西入境旅游規模首位城市在2003-2011年間一直是桂林，桂林在廣西入境旅游接待量中處于絕對優勢的地位，說明桂林是廣西入境旅游發展的主要集中地。崇左、賀州、南寧在第二位、第三位和第四位間交替出現，特別是崇左和賀州在廣西入境旅游規模中交替出現在第二位，而南寧與崇左及賀州交替出現在第三位和第四位上；梧州、北海來賓入境旅游規模發展較為平穩，梧州和北海在廣西入境旅游發展排名靠前，而來賓入境旅游發展在整個廣西排名中排名靠后，基本上是出于倒數第一或者第二，這三個城市整體變動浮動不太；柳州、防城港、欽州、河池、玉林入境旅游發展變動相對較大，柳州入境旅游規模整體上來說排名上升，而防城港入境旅游發展整體上排名在下降，欽州入境旅游幾經發展，2011年的入境旅游發展規模與2003年一致，但其中間發展過程較為波動，河池入境旅游發展整體上排名逐漸靠前，但在整個廣西來說還是處于相對靠后的位置，玉林入境旅游發展波動較大，近9年間在廣西入境旅游規模排名中逐漸靠后；貴港入境旅游發展在廣西入境旅游發展中排名逐漸靠前，但總體還是處于中下水平；百色，相對于貴港來說，兩城市入境旅游發展差異越來大，整體上百色入境旅游發展排名靠后，而且有逐年靠后的趨勢。
4.2廣西入境旅游位序規模分析
運用位序規模理論，即羅特卡模型P=K×R-q，通過軟件Eviews6.0對廣西入境旅游規模和位序進行回歸分析。為便于最小二乘法估計，我們對該模型同時取對數，即模型轉化為lnP=lnk-qlnR+C。回歸結果見表2。
從表2中，我們可以得知，首先，2003-2011年廣西入境旅游規模（P）與位序（R）的擬合度（R2）在85%以上，且，模型整體及變量、常數等通過5%水平的顯著性檢驗，表明該模型解釋能力較能，且回歸結果比較理想。其次，根據位序規模理論，按照集中指數q的大小，把城市分為首位型（q≥1.2）、集中型（0.85
從理想首位城市規模數（K）來看，除了2003年實際首位城市規模數沒有達到理想首位城市規模數外，2004-2011年近8年時間里，實際首位城市規模數超過廣西理想首位城市規模數，表明廣西入境旅游首位城市發展規模過度集中，首位城市發展較為成熟，而如何轉移首位城市過多的入境游客量，使得廣西各個城市入境旅游規模分散均衡發展，也是一直值得探討的問題。
5結論
運用標準差（VOC）、變異系數（CV）、基尼系數（G）、首位度（S）、赫芬達爾系數（Hn）等5種指標方法發現目前廣西入境旅游規模呈現絕對差異在擴大，相對差異在縮小，入境旅游規模集中度仍然較高，結構失衡，但呈現的是一種集中度逐漸弱化的趨勢；此外，運用位序規模理論模型發現廣西入境旅游規模首位城市較為明顯，分布呈現首位型分布，而廣西入境旅游規模首位城市表現為桂林，其一直占據廣西入境旅游的大部分市場，且從理想首位城市入境規模來看，實際首位入境旅游規模已達到理想首位城市入境規模，即廣西入境旅游首位城市發展較為成熟，且集中度較高，如何把過多的入境游客量轉移到廣西其他城市，是一直值得探討的問題，也就是如何分散均衡廣西入境旅游規模，解決廣西內部入境旅游規模結構失衡問題。而造成這種廣西內部入境旅游規模結構失衡的原因，主要表現于各城市間經濟發展水平、資源稟賦、區位條件、基礎設施等等的不同。針對這些原因，如何改變廣西入境旅游規模失衡結構，主要應根據各個城市實際情況采取不同的發展策略，如：（1）深度挖掘旅游資源，把握好各地方的文脈和地脈，抓住各個地方核心競爭力，打造新旅游品牌，實現旅游產業轉型升級，尋找旅游新出路；（2）聯合各個城市共同打造旅游圈，走向區域旅游合作大戰略，比如泛漓江流域旅游圈，依托桂林良好的條件，帶動周邊城市入境旅游的發展；（3）加快經濟發展步伐，提高旅游基礎設施及配套設施等服務，全方位多角度適時開展旅游營銷。
參考文獻
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中原城市群是指以鄭州為中心，包括洛陽、開封、新鄉、焦作、許昌、平頂山、漯河、濟源九個省轄市在內的城市密集區。其中有特大城市2個、大城市4個、中等城市2個、小城市15個。全區土地面積為5．87萬平方公里，占全省土地面積的35．3％。2007年，中原城市群總人口達4159．10萬，占河南省的42.1％。該區域國內生產總值8610.18億元人民幣，也占河南省的57.2%。區位優勢顯著，區內旅游資源豐富，共擁有5個中國優秀旅游城市，3個中國歷史文化名城，12個國家4A級旅游景區等。
但是，與我國較成熟的城市群相比，中原城市群在發展中遇到一定的限制，主要體現在中心城市經濟吸引力不足，各城市之間經濟聯系較弱等方面。
2.經濟吸引力分析
據此，基于2002-2008年《河南省統計年鑒》的數據，由位序—規模分布及各城市經濟吸引力分析兩種種方法，對中原城市群中各主要城市進行分析。
2.1位序—規模分布
位序—規模法則：從城市的規模和城市規模位序的關系來考察一個城市體系的規模分布。
選用公式：lgPi=lgP1-qlgRi
其中：
Pi是一個省地級以上城市按人口規模從大到小排序后第i位城市的人口數；
P1是規模最大的城市人口數；
q是常數；
Ri是第i位城市的位序。
把每個城市按位序和規模落到雙對數坐標圖上時，就對這個省的規模分布有了初步的概念。通過散點圖，對城市的規模等級做客觀的劃分，然后進行y=a+bx形式的回歸分析。位序與規模之間有著必然的關系。
a值的大小在坐標圖上是回歸線的截距，代表的是回歸在誤差平方和最小條件下，最大城市的理論值。
b值是回歸線的斜率。
︱b︱值接近與1，說明規模分布接近Pi=P1/Ri（捷夫的理想模式）。︱b︱值大于1，說明規模分布比較集中，大城市很突出，而中小城市不夠發育，首位度較高；︱b︱值小于1，說明城市人口比較分散，分布在各等級城市里，高為次城市規模不很突出，中小城市比較發育。
2.2主要城市經濟吸引力比較分析
經濟聯系量，或稱作空間相互作用量，是用來衡量區域間經濟聯系強度大小的指標，其既能反映經濟中心城市對周圍地區的輻射能力，也能反映周圍地區對經濟中心輻射能力的接受程度。依據其概念，構建了一個模型來測算中原城市群城市之間的經濟聯系量：
（1）吸引力差異巨大。從中原城市群內各城市之間的平均聯系量來看，最大的為中心城市鄭州，洛陽、焦作為第二級城市，平頂山、新鄉、開封、漯河、許昌、濟源為第三級城市，其中濟源的吸引力數值最低，為8232萬元•萬人/km2，最大的鄭州為95371萬元•萬人/km2，是濟源的11.6倍，差異情況明顯。
（2）城市間的聯系不夠強大、就兩城市之間的經濟聯系量來看，最高點為鄭州——開封，遠遠低于上海、廣州對周邊城市的吸引強度。而最低的濟源——許昌只有960萬元•萬人/km2。
（3）核心作用不強。即中心城市鄭州和副中心城市洛陽對周邊城市的吸引強度不夠。核心城市作為整個城市群的經濟增長中心、資源配給中心和行政協調中心，對城市群的發展起著舉足輕重的作用。中原城市群核心城市鄭州經濟實力偏弱，經濟實力的不足使得鄭州對城市群缺乏輻射作用和帶動作用，中原城市群聚集規模不足，經濟總量偏弱。
3.未來發展
3.1強化鄭州中心城市地位
把強化鄭州中心城市地位作為中原城市群發展的首要任務。強力推進鄭東新區建設。加快鄭州經濟技術開發區、鄭州出口加工區和規劃的加州工業城建設發展步伐，在鄭東新區形成現代物流、金融商務、文教科研和高新技術產業集聚區。
優化鄭州城市發展形態，提升鄭州核心競爭力。充分發揮鄭州市的比較優勢，把提高產業競爭力作為提升城市核心競爭力的關鍵，鞏固提高第二產業，大力發展第三產業，以中原國際物流園區建設為重點，積極推進物流資源、物流設施、物流企業向園區集聚。以鄭州金融商務集聚區建設為重點，整合金融資源，推動金融機構集聚，壯大金融業整體規模，增強競爭力和輻射力。以信息產品制造業、汽車工業、裝備制造業、鋁精深加工業和食品工業為重點，通過發展總部經濟、優勢企業重組整合、重大項目招商、引進戰略投資者等途徑，調整優化工業結構。建立開放型的科技創新體系，強力推動科技資源整合，吸引科技人才集聚，把鄭州建成科技創新基地。
3.2加強東西經濟聯系
以鄭州、洛陽、開封為節點城市，將3個歷史文化名城連接發展，形成一條貫穿中原城市群東西的發展軸，以節點城市的旅游業及快速發展所提供的產業、技術、資金、人才資源來帶動沿線中牟、新密、滎陽、上街、鞏義、偃師、伊川、吉利、孟津、新安、義馬等12個城市的發展。以3個歷史文化名城為旅游主軸，帶動整個河南省旅游業的發展，形成經濟發展推力。
（1）推進鄭汴一體化。在保持鄭州開封良好的經濟聯系基礎上，進一步推薦鄭汴的一體化。強化開封的文化、教育、旅游、休閑、娛樂功能，促進兩個歷史文化名城的對接，形成共同發展的良好局面。以兩條高速公路、一條一級公路、一條城市道路以及隴海鐵路為基本骨架的便利快捷交通通道，統籌產業布局，推進產業對接。
（2）加快鄭洛互動發展。加強鄭州與洛陽之間的聯系，發揮核心城市的輻射作用，促進滎陽、上街、鞏義、偃師等4個重要節點城市（區）發育，全面展開鄭洛之間的產業布局，培育形成一批特色產業集群，結合歷史文化名城開展共同的旅游業，促進其經濟吸引力的增強，帶動地區發展。
3.3加強南北經濟聯系
以鄭州為核心，南北向往新鄉及漯河發展。以輕紡、高新技術、食品產業為主，依托重要交通通道，形成縱貫中原城市群南北、呼應京津冀和珠三角城市群及武漢都市圈、發揮聯南貫北作用的產業密集區，輻射鶴壁、安陽、濮陽等豫北地區和駐馬店、信陽等豫南地區。
3.4加強其他城市聯系，形成網狀發展
加強新鄉、焦作、濟源的經濟聯系，以其優勢能源、原材料工業和重化工業為主協同發展，聯接輻射晉城等晉東南地區，形成橫亙中原城市群北部區域，呼應京津冀和山東半島城市群，輻射西部地區的產業密集區；加強洛陽、平頂山、漯河共同發展，以其優勢原材料工業和重化工業為主，向西南聯接輻射南陽等豫西南地區，向東聯接輻射周口等豫東地區，與主要發展軸相聯系，形成空間網狀發展。
《中國統計雜志》2014年第二期
一、城市不同產業經濟與城市用地規模關系
不僅城市產業經濟總量與城市土地利用規模有關，城市產業結構調整也影響城市用地。不同產業的發展對城市土地利用規模擴張作用是不同的。通過研究我國70個大中城市在2006-2010年間建成區與三大類產業發展關系，對城市產業經濟數據進行回歸模擬研究，發現了如下線形規律其中S2代表城市建成區規模，單位為平方公里，X1、X2、X3分別代表第一產業值、第二產業值、第三產業值，單位為億元。利用SPSS系統進行線形模擬，結果如圖2所示:依據上述模型，可以發現產業與城市建成區規模有如下規律：第三產業對城市規模影響較大，且與建成區規模高度相關。第一產業和第二產業對城市規模的影響弱于第三產業。即城市的服務業產值越高，則城市建成區規模越大，從而城市規模越大。
二、城市產業變動與城市土地擴張速度關系
城市化的發展，主要是城市產業經濟的發展，前工業化城市主要是農業經濟為主，工業化城市的城市主導產業則是工業，而后工業化城市則是服務業為主的城市，城市化的不同階段，有不同的主導產業，則城市土地擴張規模速度是不一樣的。通過研究我國70個大中城市的發展過程可以看出，在城市轉型期間，城市由農業城市轉變為工業城市時，土地規模擴張速度最大。當工業城市轉變為服務業城市時，城市土地擴張速度減緩。在2006-2010年間，上述城市轉型的過程中，約60%的城市表現出上述規律。從我國大中城市發展規律來看，工業城市、服務業城市的土地規模擴張確實存在上述規律，此點可通過統計進行分析得出相應結論。假定城市建成區用地增幅為S,工業城市建成區用地增幅為S2,服務業城市建成區用地增幅為S3,工業城市GDP增幅為G2,服務業城市GDP增幅為G3。平均單位面積增幅產值=GDP增幅/用地增幅利用Excel計算70多個城市在2006—2010年的有關數據，計算結果如表所示。該數據表明,工業城市每年的土地擴張規模高于服務業城市，其建城區平均每年土地增幅大于服務業城市約2.26%；但是，服務業城市的平均單位面積產值增幅高于工業化城市約23.2%。所以，當工業化城市發展到服務業城市時，產業的調整導致城市土地擴張速度的減緩。而服務業城市的單位面積產值增加幅度高于工業化城市的單位面積產值增加幅度。產生上述原因，主要是在以工業為主的城市經濟中，工業廠房以土地平面使用為主，且工廠的區位因素直接影響著生產規模效益的發揮。而作為服務業為主的城市，土地利用表現為豎向綜合利用，且土地效能大大提高，導致土地規模擴張速度減慢，所以，服務業城市的土地集約化程度大于工業城市，土地規模擴張速度減緩。
三、總結
在城市化中，土地作為城市經濟的載體，其土地利用形態必然隨著城市主導產業的變動而變動，這種變動也是有規律的。城市化實際上是城市產業的發展歷程，城市產業對土地利用產生重大影響。城市產業總量影響城市土地利用總規模，二者呈正比關系。城市中各個產業對城市土地利用規模也有重大影響，其中，影響最大的是第三產業，其次是第二產業。從我國城市發展數據統計分析可以看出，城市主導產業的不同，其土地擴張速度也不同。主要分為三個階段，前工業時期，城市土地擴張速度較慢﹔工業化時期，土地擴張速度很快；服務業城市時期，土地擴張速度減緩，但土地利用效益大于工業城市，土地功能得到高效利用。
作者：蘇強單位：清華大學社會科學學院
城市體系規模結構指一個國家或地區內城市人口規模的組合特征，研究的目的是探討區域內城市從大到小的序列與其人口規模的關系，解釋區域人口在各級城市中的分布特征。城市體系規模結構研究是城市地理學、城市規劃學、城市經濟學、城市管理學等學科的核心課題，也是城市科學研究中成果最為豐富的研究領域之一。隨著中國城市化進程的飛速發展，如何積極穩妥地推進城市化進程，構建結構合理的城市體系，引導更大區域乃至全國范圍內城市的協調健康發展，是21世紀中國必須面對的一個重大課題。2013年于北京舉行的中央城鎮化工作會議認為解決好人的問題是推進新型城鎮化的關鍵，提出的第一個主要任務就是推進農業轉移人口市民化，要求全面放開建制鎮和小城市落戶限制，有序放開中等城市落戶限制，合理確定大城市落戶條件，嚴格控制特大城市人口規模。在此背景下，研究中國各省區城市體系的規模結構特征，對于引導城市化進程的有序化具有非常重要的意義。
國外對城市體系規模結構的研究始于20世紀40-50年代，隨著工業社會的生產組織方式在全球范圍內的日益普及在區域經濟開發中城市的地位和作用問題日益凸顯，人們越發認識到從城市體系的角度研究城市和區域的重要性。城市首位律、四城市指數、十一城市指數、城市金字塔等用于刻畫城市體系規模結構的指標與方法相繼被提出。特別是美國學者Zipf提出的位序—規模法則，為城市體系規模結構的研究帶來新的突破。隨后，帕累托定律與分形理論相繼被引入到城市體系規模結構的研究中來，由此帶來的各種城市規模—等級的動態模式研究極大地推動了城市地理學研究的進展。21世紀初期，英國著名城市地理學家Batty在城市形態、起源與復雜性研究中提出城市等級鐘的理論，在理論上揭示了城市等級規模的實質與時空演化規律。自20世紀80年代起，國內很多知名學者利用位序—規模法則、帕累托定律、分形理論在理論、方法和實證方面對中國及各省區的城市體系規模結構的表現形式、演化、機理進行了相關研究，并探索了城市體系規模結構的分形本質。空間計量經濟分析方法也被運用到城市體系規模結構的研究之中，拓寬了相關研究的視野。同時，在城市體系發生發展與演化模型的研究上也取得了較大突破。21世紀以來，學者對城市體系規模結構的研究已經轉向“什么因素影響到城市體系規模結構”的問題上來，遺憾的是所選的自然與社會經濟變量對截面數據的解釋能力普遍較弱。
上述研究成果在很大程度上推動了城市體系規模結構的相關研究，豐富了城市體系研究的理論與方法。但位序—規模法則、帕累托定律以及分形理論的分維值有著共同的表達形式，其研究結論也往往高度一致。對那些城市首位度明顯偏大或者存在雙中心甚至是多中心的國家或區域而言，這類模型對其規模結構特征的反映和擬合程度有所欠缺，能否使用這類模型來準確分析區域城市體系規模結構具有很多不確定性，所得出的研究結論也往往缺乏可比性。因此，本文將從逆向排序的城市累積規模與城市數目之間的關系出發，設計一個能夠反映城市體系規模結構特征的模型，并利用更為可靠的人口普查數據對中國各省區城市體系規模結構特征及其影響因素進行實證研究，以期能為相關研究提供新的研究思路與方法，同時為新型城鎮化背景下區域城市體系的合理布局以及農業轉移人口市民化政策的制定提供參考和借鑒。
1數據來源與研究方法
1.1數據來源中國出版的各種年鑒常用的城市人口統計指標是戶籍人口和非農人口。由于該指標具有較好的延續性并易于獲取，因此在城市研究中被廣泛采用。然而，隨著部分地區經濟的快速發展，導致城市外來人口大量增加，這兩個指標會出現偏小統計。對于人口流出較多的城市而言，這兩個指標是偏大統計，因此這兩個指標已經不能準確地反映城市的實際人口規模了。人口普查指標所反映的城市人口規模是市區常住人口的規模，包括了對流動人口的考慮，能夠較為準確地反映城市的實際人口規模。因此，本文使用2010年第六次人口普查取得的城市人口數據。考慮到市人口包含了市區范圍的鄉鎮和農村人口，對城市的人口規模有所夸大。對于設區的市，把市轄區范圍內的各街道人口之和作為其人口規模，對于不設區的縣級市，以市政府所在地的城鎮人口作為其人口規模。與此相對應，進行區域城市體系規模結構影響因素分析使用的自然與社會經濟指標來源于2011年《中國統計年鑒》。鑒于直轄市以及部分省區與其他省級行政區在地域范圍及地理環境等方面存在懸殊差別，北京、天津、上海、重慶、、青海以及由于統計數據缺失的港澳臺地區未列入研究范圍。研究對象為其余的25個省區，共計645個縣級及其以上城市。
1.2研究方法由于本文選取的研究區域包含25個省區，很難用同一張圖清晰表達。鑒于此，僅選取其中的江蘇、廣東、山西、河南、廣西與遼寧6個省區（涵蓋了中國東中西部及東北4大經濟板塊），繪制逆序的城市累積規模與城市數目關系的雙自然對數散點圖（圖1）。從圖1來看，隨著逆向排序的城市數目的增加，6個省區城市累積規模上升的速度有較大的差異，比如同樣為38個城市的江蘇和河南，江蘇省城市累積規模的變化特征明顯異于河南，這可能與各省區自然與社會經濟條件的不同密切相關。但各省區城市體系累積規模與城市數目之間的變化關系均明顯地表現出指數增長的特征，基于此，定義城市體系逆序累積規模模型（re-versecumulativesizemodel）。考慮到位序—規模法則、帕累托定律以及分形理論的分維值有著共同的表達公式，這里以位序—規模法則作為比較對象，以判斷本文提出的城市體系逆序累積規模模型的適用性。對于一個城市的規模和該城市在國家所有城市按人口規模排序中的位序的關系所存在的規律，稱之為位序規模—法則。
2省際城市體系規模分布特征研究
2.1逆序累積規模模型與位序—規模法則的比較為了便于對比，分別利用位序—規模法則和逆序累積規模模型對25個省區的城市體系規模結構進行回歸擬合，方程的F統計值與變量的t統計值均通過了5%的顯著性檢驗，位序—規模法則的Q值和逆序累積規模模型的β值的計算結果如表1所示。從表1可以看出，各省區逆序累積規模模型回歸擬合的測定系數R2普遍大于位序—規模法則的擬合精度，逆序累積規模模型回歸結果的AIC值也均小于位序—規模法則。整體來看，各省區逆序累積規模模型的擬合效果均高于位序—規模法則，特別是在使用位序—規模法則擬合不理想的情況下，逆序累積規模模型的普適性更強。對于首位城市規模遠高于第二大城市的湖北與陜西、存在雙中心城市的山東與廣東以及城市體系規模結構極為相似的海南與寧夏，其Q值均存在較大差異。這可能與樣本容量不充分大的情況下，位序—規模法則的擬合誤差偏大有關。在這種情況下，使用位序—規模法則對諸如武漢城市群的單核式結構、珠三角城市群與京津唐城市群的雙中心結構，長三角城市群的多中心結構進行研究時就存在很大的障礙，使得區域城市體系是否合理缺乏理論依據和相應的判斷標準，無法為區域城市體系優化提供科學依據。由于逆序累積規模模型的定義是累積式的，β值反映的前n位城市的人口累積規模的自然對數值與前n-1位城市人口累積規模自然對數值的比值，在某種程度上降低了位序—規模法則以單個城市進行擬合所帶來的誤差。對于湖北與陜西、山東與廣東、海南與寧夏，其β值均明顯比Q值更為接近，對區域城市體系規模結構特征的識別能力更強。為了說明逆序累積規模模型的普適性，選取江蘇、湖南、山東與海南4個省區繪制位序—規模法則與逆序累積規模模型的擬合效果圖（圖2）。4個省區分別代表了兩個模型中R2值均較高的省區、R2值相差較大的省區、城市數目較多且存在雙中心城市的省區以及城市數目較少的省區。對于4種不同類型的省區而言，逆序累積規模模型的擬合效果要明顯優于位序—規模法則。例如，福建與湖南，使用位序—規模法則進行擬合時，兩條擬合曲線的斜率極為接近，而使用逆序累積規模模型的擬合曲線則存在明顯的區別，因此，逆序累積規模模型能夠更加真實客觀地反映區域城市體系的規模結構特征。
2.2基于逆序累積規模模型的城市體系規模結構省際分布特征中國各省區城市體系的規模結構類型均存在較大的差異，即城市體系規模結構并非表現完全的隨機性，由自然地理條件、社會經濟發展水平等組成的區域經濟地理條件可能會影響區域城市體系的發展及其結構。為了分析中國城市體系規模結構的差異，繪制2010年各個省區的城市體系規模結構Q值和β值的空間分布（圖3）。從圖3可以看出，使用六普人口數據計算出的各省區的Q值介于0.80~0.95之間的有山東、浙江、安徽、河南、湖南與云南6個省區，介于0.96~1.05之間的有吉林、江蘇、江西、福建、四川與貴州6個省區，介于1.06~1.20之間的有內蒙古、遼寧、河北、山西、湖南、廣東、海南、廣西與內蒙古9個省區，大于1.20的有黑龍江、陜西、寧夏與新疆4個省區。表明使用位序—規模法則得到的Q值的省際分布的規律性并不明顯，比如經濟發達的地區的山東、江蘇與廣東3省區的分屬3種類型。而自然地理條件與經濟發展水平明顯存在差異的廣東、海南、廣西與湖南4省區卻高度接近，這進一步驗證了位序—規模法則在用于不同區域間城市體系結構比較研究中存在的局限性。而使用六普人口數據計算出各省區的β值的省際分布更具有規律性。β值位于1.20~1.35之間的有山東、江蘇、浙江、湖北與廣東5個省區。在這些省區中，除湖北存在明顯的首位城市外，其它省區各個規模等級的城市均發育完善，有多個大中型規模的區域中心城市帶動地方經濟發展，小城市也比較發育，屬于自然地理條件優越、社會經濟比較發達的地區。β值在1.36~1.45之間的有山西、河北、遼寧、吉林、河南、安徽、福建與甘肅8個省區。這些省區自然地理條件較為優越，城市一般有長期的發展史，形成了比較完善的城市體系，是中國城市化水平有待于進一步提高的區域。黑龍江、江西、湖南、廣西、云南、貴州與四川7個省區的β值在1.46~1.60之間。這些省區自然地理條件一般，受經濟發展水平的影響，大城市發育尚可，中小城市數量較多，但普遍存在發育不足的現象。海南、寧夏、甘肅、內蒙古與新疆5個省區的β值在1.61之上。海南和寧夏面積狹小，其城市數量僅分別為8個和7個。甘肅、內蒙古和新疆的自然地理條件相對較差，人口密度很低，使得其β值明顯高于其他省區。
3區域城市體系規模結構的影響因素分析
為了進一步分析Q值和β值與區域地理條件的關系，選取了可能影響會區域城市體系規模結構的一些自然與社會經濟條件的指標。分別是各省區的面積（X1）、經濟總量（X2）、人口總量（X3）、人均GDP（X4）、城鎮化率（X5）、人口密度（X6）、路網密度（X7）、人均耕地面積（X8）、復種指數（X9）、人均水資源擁有量（X10）共計10個指標。其中，面積、經濟總量和人口表示各省區規模的大小；人均GDP與城鎮化率反映各省區的經濟發展狀況；人口密度、人均耕地面積、復種指數與人均水資源擁有量表示各省區的自然地理條件；路網密度代表了各省區的基礎設施條件。為了消除不同量綱的影響以及各變量之間的異方差，以上指標均進行了自然對數化處理。在進行回歸分析之前，首先檢驗了Q值、β值和這10個指標之間的相關性，從而在這10個指標中找到影響各省區城市體系規模結構的因素，結果如表2所示。從表2可以發現，Q值和經濟總量（X2）、人口總量（X3）、人口密度（X6）及路網密度（X7）表現出較強的相關性，與人均耕地面積（X8）及復種指數（X9）表現出中等的相關性，其他因素的影響并不顯著。β值和經濟總量（X2）、人口總量（X3）、人口密度（X6）、路網密度（X7）與人均耕地面積（X8）表現出較強強的相關性，與人均GDP（X4）、城鎮化率（X5）及復種指數（X9）表現出中等的相關性。為了避免變量之間存在的共線性對回歸結果的影響，選擇中等相關性以上的指標進行逐步回歸，結果如表3所示。由表3可知，盡管采取了逐步回歸的方法，剔除了沒有通過t檢驗的變量，僅保留了區域人口（X3）這一個變量，但Q值的回歸結果依然不理想，模型的擬合優度R2僅為0.433，意味著使用位序—規模法則得到的城市體系結構特征值和區域自然與社會經濟條件的關系不大，很難真實反映區域城市體系規模結構特征。通過對β值的回歸結果可以發現，采取逐步回歸時，區域人口（X3）、城鎮化率（X5）人口密度（X6）以及復種指數（X9）4個變量通過了t檢驗，模型的擬合優度R2為0.856，AIC值與SC值也優于Q值回歸模型，表明采用逆序累積規模模型得到的區域城市體系規模結構特征值能更加真實地反映區域城市體系的規模結構特征。
考慮到回歸分析存在假定空間事物無關聯及均質性的局限，忽視了空間相關性的影響，得出的結果可能不夠準確，因此在回歸模型中引入地理空間變量并納入空間效應的影響。空間自回歸模型的計算公式。由于空間自回歸模型采用最大似然法估計參數，基于殘差平方和分解的擬合優度檢驗的意義不是很大。為此，通過對比表4與表3中的對數似然函數值lgL、AIC與SC值，發現使用空間自回歸模型對Q值與β值的回歸結果與使用一般回歸模型的回歸結果只是略有差異，且β值的空間自回歸模型中的ρ值并沒用通過顯著性檢驗。由此可見，區域城市體系的形成與演化在空間上聯系很弱，基本上處于孤立發展的狀態，其原因可能與中國嚴格的戶籍管理政策和地方保護主義有關。這里已經驗證了一般回歸模型與空間自回歸模型的結論基本一致，接下來選擇一般模型的回歸結果探討區域地理因素對β值影響的作用機制。經濟總量（X3）、城鎮化率（X5）與人口密度（X6）的系數為負，說明社會經濟相對較為發達的各省區有力量建設更多的城市，城市之間的規模差距將會變小，有利于城市人口規模分布的均勻化，區域城市之間協調發展的能力就越強。在經濟發展相對滯后的省區，有限的各種生產要素會向部分競爭力較強的城市進一步集中，容易產生城市間的惡性競爭，導致城市之間的人口規模差距變大，區域城市體系的極化現象較為突出。但隨著這些省區的進一步發展，中小城市對于吸收新增加的城市人口將會發揮重要作用，這種極化現象會有所緩解。因此，在城市化進程中，應該根據各個區域的特征及其發展態勢，引導城市化的合理布局，探索與區域發展相適應的城市體系化道路。復種指數（X9）的高低主要受熱量、土壤、水分、肥料、勞力和科學技術水平等條件的制約，其值大小反映了區域的自然地理條件和農業生產潛力的優劣。其系數為正，表明在其他影響因素不變的情況下，復種指數高的區域從事農業生產的人口會增加，導致區域中小城市發育不足，使得城市之間的規模差距進一步拉大。
4結論與討論
【關鍵詞】城市規劃；評價指標體系；層次分析法；標準化評分法
一、引言
上海世博會一句“城市讓生活更美好”，讓城市再次成為大家關注的熱點問題。城市是人口密集、工業發達的地方，居住、工作、游憩、交通構成了城市的四大基本功能。城市發展水平是一個國家或地區經濟和社會發展水平的重要標志，而城市規劃作為城市發展的靈魂，對城市的發展起著極其顯著的作用。所謂城市規劃，就是一定時期城市發展的計劃和各項建設的綜合部署，是城市建設和管理的依據。它不僅決定著城市的現狀，而且制約城市的長遠，是城市發展的方向、目標，是城市建設的規范和藍圖。我國城市規劃起步較晚，改革開放以來，隨著城市化進程加快，許多大中型城市都相繼出現了中心區人口過密、基礎設施特別是道路交通設施嚴重滯后等弊端，嚴重制約了城市的可持續發展。在這種背景下，城市規劃也變得越來越重要。研究符合現代城市可持續發展，以人為本規劃理念的指標體系，可以綜合評價城市規劃水平，對提高城市綜合能力，改善人居環境具有重要意義，同時各城市能通過城市間城市規劃指標的比較，找到自身的不足與優勢，為今后更好的發展提供理論與數據支持。
二、城市規劃評價指標的設計
根據城市規劃的基本內容，運用層次分析法，以城市規劃評價指標體系為目標層，選取五個方面作為評價城市規劃水平的準則層，即城市規模評價指標體系、城市基礎設施發展水平評價指標體系、城市綠地景觀評價指標體系、城市更新規劃評價指標體系、城市形象評價指標體系。
1．城市規模評價指標體系。城市的規模包括城市人口規模和城市用地規模，兩者是密切相關的，根據人口規模以及人均用地的指標就能推算出城市的用地規模。從城市規劃的角度來看，城市人口是指那些與城市的活動有密切關系的人，他們常年生活在城市的范圍內，構成了城市的社會主體，依賴與城市的同時，也主宰著城市。我們將城市規模評價指標體系分為人口規模和用地規模兩個子準則層。
2．城市基礎設施發展水平評價指標體系。城市生產、生活等各項經濟社會活動正常進行的有力保障，是保證城市生存、持續發展的支撐體系。因此，城市基礎設施工程規劃是保證城市基礎設施合理配置與科學布局、經濟有效地指導城市建設的必要手段。
這里本文依據城市基礎設施的狹義定義，將城市基礎設施發展水平評價指標體系劃分為七個子準則層，即交通系統指標、水源系統指標、能源系統指標、通信系統指標、環境系統指標、防災系統指標和比重指標。針對這七個子準則層又分別取若干指標，來反映各自的發展水平。城市基礎設施發展水平評價指標體系見表3。
3．城市綠地景觀評價指標體系。為了使城市綠地景觀的設計滿足城市使用者的要求。將城市綠地景觀評價指標體系分為生態質量指標和美感效果指標。
表4 城市綠地景觀評價指標體系
4．城市更新規劃評價指標體系。城市更新有別于舊城改造，城市更新規劃實施的結果不僅是物質環境的改善，是包含社會心理和文化環境要素在內的整體生活環境品質的提高，更重要的是通過城市更新規劃的實施，推動改造更新地區甚至整個城市的經濟社會持續發展。否則更新只不過是表面的“換新”或是沒有連續經濟效應的暫時局部，從這個意義上來說，城市更新規劃中指標體系的建立和確定應從環境、社會和經濟三大方面來研究。城市更新規劃指標體系如表5。
5．城市形象評價指標體系。城市形象是由企業形象概念移植到城市發展戰略進而推衍后提出來的，是指將城市的發展理念和精神文化，運用行為活動、視覺設計等整體識別系統，傳遞給與城市有關的各個團體、個人（即城市公眾），使其對城市產生一致性的認同感和價值觀。
城市形象評價體系從支持水平、推動能力和知名度三方面加以構筑。只有強有力的物質基礎支持，依靠高效率的政府和高素質的市民的具體行動來推動，才能最終塑造出優良的城市形象。城市形象指標體系見表6。
三、評價方法
為了更好的對評價指標體系的效果進行測評，選擇標準化評分法作為城市綜合環境的評價方法。步驟如下：（1）通過統計年鑒，收集評價指標的具體數據。（2）模糊性指標量化處理。主要針對評價指標體系中有些指標不易量化，以城市形象評價指標體系為主，應進行模糊性指標量化處理：建立模糊指標的評價模型Y=(Y1,Y2,Y3,Y4,Y5)'=（非常好，好，一般，差，非常差），所對應的分數集X=(X1,X2,X3,X4,X5)=（100，80，60，40，20）。計算模糊性指標的指標值D。Di=■XiPij其中，Pij第i個模糊性指標獲得j級評價的概率。（3）數據標準化。ZX=■，其中ZX――標準指標值，X――評價對象城市的原始指標值，■――同一類原始指標的平均值，SD――標準差（方差）。考慮公式可能出現負數（x
基于城市規劃在現代城市發展中的靈魂作用，本文依據現代城市規劃的基本內容，構建了以城市規模評價指標體系、城市基礎設施發展水平評價指標體系、城市綠地景觀評價指標體系、城市更新規劃評價指標體系和城市形象評價指標體系為核心的比較系統的城市規劃評價指標體系。并利用層次分析法對各項指標進行綜合評價。該指標系統的建立對城市的城市規劃建設可起到一定的指導性作用，直觀的顯示其存在的不足和優勢之處。同時，從指標的確立來看，也為今后政府信息建設方面提供了些許思路，政府應在今后工作中重視各項指標的積累，建立數據庫，適當融合市民的意見。
參 考 文 獻
[1]王慶海．城市規劃與管理[M]．北京：中國建筑工業出版社，2006：87～139
[2]何曉群．現代統計分析方法與應用（第二版）[M]．北京：中國人民大學出版社，2007：319～325
[3]汪應洛．系統工程[M]．北京：機械工業出版社，2007：99～100
關鍵詞：高鐵；城市圈；規模結構；職能結構；空間結構
Abstract:With rapid urbanization and economic integration, China has entered the era of the metropolitan area. Since the promulgation of the Long/Middle Term Plan of Railway Network in 2004, the high-speed railway construction of China has entered a large-scale development period, a brand new era of high-speed rail will come. It is important to study on city cluster how to deal with it. Based on domestic and international experience of high-speed rail and urban development, following the related conception of the urban system, this paper interpret the layout of the high-speed rail on the city circle space from the four aspects as large-scale structure, functional structure, spatial structure, management philosophy, and provide the theoretical support for the city circle’s sound development of the high-speed rail era.
Keywords:high-speed rail；metropolitan area；hierarchical structure；function structure；spatial structure
中圖分類號：TU984.11+4
文獻標識碼：A
文章編號：1008-0422（2012）05-0056-03
1 引言
自2004年1月國務院常務會議討論通過了《中長期鐵路網規劃》以來，我國高速鐵路建設進入了大規模發展建設時期。到2020年，中國200km及以上時速的高速鐵路建設里程預計將超過1.8萬km，將占世界高速鐵路總里程的一半以上。中國將迎來一個嶄新的高鐵時代，這必將對城市發展、區域發展等帶來新的挑戰。本文將從城市圈的角度研究高鐵帶來的變革。
2 高鐵對城市圈空間布局的影響分析
本文沿用城鎮體系相關概念，從城市圈的規模結構、職能結構、空間結構、管理理念四個方面來解讀高鐵帶來的影響。
2.1高鐵對城市圈規模結構的影響
不同城市不同的人口規模會形成有序的等級層次結構，而高速鐵路的通行加強了沿線城市的循環累積過程，使得一些城市更具有聚集吸引力，而另一些城市由于通達性不但沒有改善，資本還大量流失變得越來越沒有吸引力。這一個歷史的動態過程，反映到地域城鎮群的規模組合和區域地位上會改變等級規模分布的特征。
2.1.1高鐵對弱核型城市圈的影響
如果高速鐵路通過弱核型城市體系而不設站則對該城鎮發展體系影響不大，如果設站，周邊小城鎮大量資源會聚集到設站城鎮，將有利于促進該弱核體系向單核體系發展，城市圈規模結構由一級結構向二級結構轉變（如圖1）。
2.1.2高鐵對單核體系城市圈的影響
高速鐵路加強的是系統間中心城市的經濟聯系，人流量的增大帶動的物流、資金流、信息流的增大，為中心城市帶來更多的人口聚集、資本聚集優勢，較體系內小城鎮的發展趨勢將更為迅猛，即使離強核階段還有很大的距離，但至少體系內小城鎮和中心城市之間的差距會有在短時間內進一步增大的趨勢。城市圈規模結構由三級結構向二級結構轉變（如圖2）。
2.1.3高鐵對單心多核體系城市圈的影響
單心多核體系是小城市得到充分發展，但大城市仍占主導地位的體系，如果高速鐵路停站大城市則有可能促進部分緊靠中心城市的小城市加速向中等城市發展，雖然中心城市優勢明顯，但整個體系層次更為分明。城市圈規模結構由三級結構向四級結構轉變。城市圈規模結構由三級結構向四級結構轉變（如圖3）。
2.1.4高鐵對多核體系城市圈的影響
多核型體系如蘇錫常城市群，中等城市處于迅速增長階段，高鐵加速這些中等城市之間的經濟聯系，促進了職能分工，同時為它們帶來更多的投資，會提高它們的聚集能力，設站城市會得到快速的發展，形成副中心。城市圈規模結構由二級結構向三級結構轉變（如圖4）。
2.1.5高鐵:強核體系城市圈的影響
強核體系城市經濟由核心向外輻射，生產、技術、通勤和經濟的聯系密切，這樣的城市圈己經相對完整且穩定。
高速鐵路的新建和運行使得客運需求得到滿足，客貨分流緩解貨運壓力，人流帶動資金流、信息流，使得投資活動更為活躍。整個體系核心城市和高鐵設站的副中心聚集力增大。核心城市依然占最優勢地位的同時首位度會有所下降，副中心迅速發展。城市圈規模結構由二級結構向三級結構轉變（如圖5）。
2.2高鐵對城市圈職能結構的影響
高速鐵路的建成運行，不僅縮短了城際空間距離，更縮短了城市點對點的時間距離，節省了居民的出行時間成本，原來難以實現的大量跨城活動或要素流動將得到急劇增加，同城效應會日趨明顯。
從區域公共服務的視角來看，表現在以下幾方面：
1)城際公共交通服務一體化；
2)旅游活動同城化；
3)教育、醫療等公共服務的跨城共享。
因此高鐵對城市圈職能結構的影響表現為同城化，城市間的職能融合互補，居住、就業、服務一體化（如圖6）。
2.3高鐵對城市圈空間結構的影響
2.3.1高鐵對城市圈各類地區空間的影響
1)大都市地區
高速鐵路可提高大都市地區的可達性，使大都市地區的空間競爭力更具有優勢。但隨之而來的擁擠、污染、公共設施服務水平下降等規模不經濟的因素，也可能導致大都市地區的空間競爭力下降。
另一方面，由于高速鐵路大幅縮短交通出行時間，利用高鐵通勤于都市區和非都市區的旅次將大幅增加，人口呈現出向都市區分布的趨勢。
高鐵的影響強弱是由都市區規模的大小及其發展程度所決定，發展程度已趨于飽和的大都市地區，其推力可能就會較吸力大，空間增長不明顯；而尚有發展空間的都市區則吸力可能會較推力大，空間增長較快（如圖7、8）。
2)地區中心
高鐵的設站使得地區中心城市的人口大量增加，若再加上高速公路的相輔相成，人口和產業的發展將會受到正面的影響，使得該地區中心成為高鐵沿線的新興發展節點，對于疏解大都市區人口壓力具有正面的作用。地區中心城市空間增長明顯加快（如圖9）。
3)鄉村地區
鄉村地區由于公共服務設施與基礎設施基礎較薄弱，高速鐵路的經過不容易產生正面的影響，甚至有可能加速人口與產業的外流。根據Nakamura和Ueda(1989)的分析，除非鄉村地區擁有特色自然資源，如觀光旅游價值，否則難以因為高速鐵路的經過而受益。特色鄉村地區空間得到較快增長，無特色鄉村地區空間增長不明顯（如圖10）。
2.3.2高鐵對城市圈空間結構的影響
通過上述對城市圈各類地區的分別研究，高鐵對城市圈空間結構的影響可以總結為：空間結構從“非均衡單中心”向“非均衡化多中心”發展轉變，空間發展呈現串珠式趨勢。
高鐵的運行除了直接促進首尾兩座城市快速發展外，其較為明顯的外部溢出效應使得沿線城市也將不斷成為重要的副中心城市，大大延伸城市發展的深度和方向，降低產業的空間轉移成本，會引發新的區位優勢重組，這有利于區域次級中心城市或郊區新城的不斷崛起，但中心城市仍然占主導地位，必將在區域和市域兩個層面上逐步形成相對非均衡化的多中心空間結構。設站城市空間會得到快速的擴張，從而使整個城市圈呈現串珠式的發展（如圖11）。
2.4對城市圈管理理念的影響
未來的高鐵或磁懸浮，將大都市圈地區的主要成員城市鏈接起來，內部區域的開放度進一步增加，城市之間各種要素流動大大增強。不同城市的產業也會在地域上出現新的組合與調整，這使得每一座城市需要在新的發展環境中重新找準和定位自己的發展策略，需要站在更大的區域范圍、更高的區域層次上對各自進行戰略性的規劃和管理（如圖12）。
3 結語
高鐵對城市圈空間布局的影響主要有一下四個方面：
對空間結構的影響：空間結構從“非均衡單中心”向“非均衡多中心”轉變，呈現串珠式空間體系。
對規模結構的影響：城市圈規模結構不均衡化，各城市規模差異加大。
對職能結構的影響：表現為同城化，城市間的職能融合互補，居住、就業、服務一體化。
對管理理念的影響：管理模式從“行政區治理”向“跨界都市圈治理”轉變，區域政策從“政策孤島”向“政策網絡”轉變。
在城市圈的發展過程中，我們應科學對待高鐵帶來的上述變革，及時采取相關應對措施，減少和避免高速鐵路站點帶來的負面影響，使得城市圈良性發展。
參考文獻：
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[7] 張楠楠，徐逸倫.高速鐵路對沿線區域發展的影響研究.地域研究與開發，2005年6月.
關鍵詞：城市效率；DEA模型；超效率；Malmquist指數；沿海
中圖分類號：F061.5 文獻標識碼：A
作者簡介：李福柱（1968-），男，山東青島人，中國海洋大學經濟學院教授，經濟學博士，研究方向：區域經濟理論與政策；付洪凱（1989-），男，山東臨沂人，中國海洋大學經濟學院研究生，研究方向：區域經濟理論與政策。
目前，我國沿海開放城市發展面臨著生態環境威脅與污染治理壓力，經濟增長質量和效率亟待提升，城市效率①評價成為這些城市不同維度建設和發展的重要任務[1]。城市效率評價既是構建和優化城市內部空間網絡結構的科學依據，也是全面提升和優化城市發展效率和質量的核心驅動力。本文采用DEA方法與超效率DEA方法測算我國沿海開放城市靜態效率，并選取Malmquist指數法對沿海開放城市增長效率的動態變化趨勢及其分解效率進行分析，以期為我國沿海開放城市有效經營與科學管理提供理論支持。
一、研究方法及指標數據
（一）DEA模型
假設M個沿海開放城市的投入產出效率分別有K和L種投入指標和產出指標，且xmk和yml分別為第m個城市的第k種資源的投入量和第l種資源的產出量。對于第m（m=1，2，…，M）個城市，θ為要素資源投產綜合效率，ε為非阿基米德無窮小量；λm為權重變量，用以衡量城市的規模收益狀況。S-為松弛變量，相比于最優值相比可減少的投入，S+為剩余變量，相比于最優值可增加的產出。因此，城市效率的DEA測度模型為[2]：
上式是基于規模報酬不變（CRS）情況的DEA模型。當θm=1時，表明第m個城市處于最佳生產前沿面，該城市的產出相對于投入達到了綜合效率最優。θm
（二）超效率DEA模型
采用傳統DEA模型進行城市效率測算時會出現多個決策單元處于生產前沿面的情況，無法對這些決策單元做進一步的區別和比較。超效率DEA模型是Andersen和Petersen基于DEA模型提出的一種超效率評價模型，能夠對相對有效決策單元進行效率值的比較，它的基本思想是在對某個決策單元進行效率評價時，將其排除在決策單元集合之外，模型如下：
（三）Malmquist模型
Malmquist指數應用于衡量不同時期消費的變化[3]。Caves等（1982）在此基礎上引入距離函數，構造出可以衡量生產率的Malmquist生產率指數[4]。Fare等（1994）在固定規模報酬的假定下，將Malmquist指數定義為兩個時期的幾何平均數，并將該指數分解為技術效率變化指數（EFFCH）和技術水平變化指數（EFCHCH）[5]。在可變規模報酬假設下，Ray和Desli（1997）指出技術效率變化指數可分解為純技術效率變化與規模效率變化[6]，其測算公式如下[7]：
其中，Dt（Xt，Yt）和Dt+1（Xt+1，Yt+1）分別為觀測點與t期和t+1期生產前沿面的距離；Dt（Xt+1，Yt+1）、Dt+1（Xt，Yt）分別表示在t期和t+1期技術水平下，使得（Xt+1，Yt+1）與（Xt，Yt）在可行條件下投入量可減少的最大值。所以，Malmquist指數可以分解為技術效率（TEC）和技術變化（TP）。Mi大于1表明全要素生產率的提升，反之則為全要素生產率的下降，等于1表明全要素生產率未發生變化。TEC代表技術效率變化，反映在給定投入狀況下獲得最大產出的能力，即對生產前沿面的追趕程度，TEC大于1表明技術效率改善，反之則說明技術效率的下降。TP為技術變化，反映生產前沿面的變動對生產率的貢獻程度，TP大于1，表明技術進步，反之則為技術退步。
（四）指標及數據來源
城市效率即為一定時間內城市生產單元投產的比率關系，可將城市效率指標體系劃分為投入指標和產出指標。
投入指標方面：城市經濟學理論將城市產出視為資本、土地、勞動力、技術等要素的函數[8]。第一，資本投入狀況是衡量城市效率的關鍵變量之一，城市的基礎和服務設施的建設與改造、生態環境的改善均離不開“硬要素”資本投入。第二，城市土地面積對城市發展具有較強的約束作用，可作為城市發展的直接投入變量。第三，勞動力作為人力資本源泉的“軟要素”投入城市發展過程，成為衡量城市效率最直接的投入要素之一。第四，作為內生變量進入城市產出函數，技術要素影響著城市的產出效率。基于以上考慮及數據資料的可獲得性，本文選擇城市固定資產投資額以反映資本投入，選擇城市建成區面積以反映土地投入，選擇城市從業人員數（單位從業人員、私營和個體從業人員）以反映勞動力投入，選擇科技研發和教育投入費用以反映技術投入。
產出指標方面：作為城市生產過程的最終目標，城市產出收益包括多個層面的指標。本文參考張軍濤和劉建國、韓民春和朱森林的研究[8-9]，選取市區生產總值和財政收入作為產出指標。作為城市經濟最活躍的區域，由于市轄區與其下轄縣、鄉關系不大，故本文所選數據均為市轄區數據，具體指標體系構成見表1。
本文研究范圍所涵蓋的天津、秦皇島、大連、上海、南通、連云港、寧波、溫州、福州、廈門、青島、煙臺、威海、廣州、深圳、珠海、湛江和北海（汕頭由于部分年份數據缺失嚴重，故剔除），城市基礎設施與城市人力資源等與勞動投入在城市建設和發展中的技術優勢和規模效益持續變化，本文選取它們作為模型的決策單元，所有的基礎數據來源于相應年份的《中國城市統計年鑒》（2001-2013），派生數據均由基礎數據計算得到。此類數據較為全面、獲得性較高，所獲得的實證結論較為可靠，同時滿足了DEA模型的對決策單元個數大于投入指標和產出指標個數之和兩倍的要求，對于極少部分缺失的數據采用等差、均值等方法進行填補。
二、沿海開放城市靜態效率及動態分析
（一）基于DEA模型的我國沿海開放城市橫向靜態效率研究
1.總體分析
（1）基于CCR模型的沿海開放城市平均效率測度。基于DEA的CCR模型，本文運用DEAP2.1軟件就我國18個沿海開放城市2001-2013年的投入產出指標進行綜合性的平均城市效率測算，以便對這些城市效率具有初步的認識，結果如圖1所示。
由圖1所示，所測沿海18個城市的平均效率整體呈現緩和的上升趨勢，表明我國沿海開放城市效率提升緩慢。2001-2004年處于上升階段，這可能得益于國家對于沿海城市的優惠政策以及城市自身投產結構的不斷優化，拉動城市效率不斷提升。2004-2006年效率值呈下降趨勢，并在2006年達到歷史最低水平。2006-2013年處于波動上升趨勢，受國際金融危機的影響，2008和2010年效率值小幅下降。綜合來看，2001-2013年的城市效率提升較小，可能與城市轉型升級壓力以及城鎮化改革的各種體制弊病蔓延導致城市效率水平沒有得到顯著提升有關。
（2）基于BCC模型的沿海開放城市效率差異靜態分析。本文利用BCC模型計算18個沿海開放城市的靜態效率，并選擇2001年、2007年和2013年進行對比分析，以反映13年來沿海開放城市效率的變化及其規模收益狀況。
2.城市層面分析
（1）綜合效率水平狀況。表2顯示大部分的沿海開放城市綜合效率水平較高，資源利用效率和配置水平較高。2001年、2007年和2013年綜合效率在均值以上的城市個數分別為12個、11個和11個，達到綜合效率有效的城市數量分別為7個、7個和11個，總體趨勢上升。其中，寧波、廣州、深圳三年均有效，連云港、溫州和威海三年均無效，其他城市綜合效率則是介于有效與無效之間。
（2）技術效率和規模效率狀況。伴隨著綜合效率水平的變化，技術效率和規模效率的效度組合也處于變化之中。天津、南通、廈門、青島、煙臺和珠海的技術效率和規模效率變化為有效或無效，秦皇島、大連、上海和北海僅規模效率發生變化，福州和湛江技術效率和規模效率都存在變化。在綜合效率始終無效的城市中，技術效率和規模效率始終為無效狀態，技術效率和規模效率的變化程度也不同。與2001年相比，2007年技術效率提升與降低的城市個數分別為6個和4個，規模效率提升與降低的城市個數分別為7個和8個，技術效率和規模效率的變動均值分別為0.0066和0.0081。較之2007年，2013年技術效率提升與降低的個數分別為6個和2個，規模效率提升與降低的城市個數分別為8個和5個，技術效率和規模效率變動均值分別為0.0123和0.0068。可見，在中國沿海開放城市靜態效率演變過程中，技術效率的變化起著重要的作用，主要是因為沿海城市投入產出效率在良好的城市區位條件和發達經濟水平影響下城市生產規模報酬保持穩定增長，而技術創新驅動下的項目開發、技術創新性城市的建設與制度管理成為制約綜合效率的主要因素[1]。
（3）規模收益狀況。從規模收益的狀況來看，我國沿海開放城市總體處于規模報酬不變或遞增的狀態。2001年、2007年和2013年處于規模報酬不變的城市數量分別為7個、7個和11個，其中寧波、廣州和深圳始終為規模報酬不變。同期處于規模報酬遞增狀態的城市個數分別為6個、7個和7個，其中連云港、溫州和威海均是規模報酬遞增。同期屬于規模報酬遞減的城市數量分別為5個、4個和0個，不存在規模報酬始終為遞減的城市。將規模報酬與綜合效率狀況進行對比，發現規模報酬遞增或遞減狀態的城市綜合效率都是無效的，原因在于其產業分工、城市經營管理與市場競爭方面還存在不合理問題。
通過對BCC模型實證結果的分析可以得出沿海開放城市規模效應遞增、不變或遞減狀況和投入產出冗余情況，運用DEA模型和SDEA模型得到的DEA有效決策單元規模效應不變且不存在投入與產出的冗余，非DEA有效的決策單元可能存在規模收益與現有的生產規模不匹配或者投入與產出的冗余。若是規模收益與現有的生產規模不匹配，就需要依據規模效益狀況對城市的規模進行調整；若是存在投入與產出的冗余，就需要依據相應的松弛變量對決策單元進行改進[7]。
2013年非DEA有效城市規模收益狀況與投入產出松弛變量統計結果如表3。由表3可知2013年的非DEA有效城市均存在規模報酬遞增的情況，即城市發展規模未得到充分開發，進一步擴大市場規模有助于城市效率的提升。其中，南通、連云港、溫州、威海和珠海等城市的投入與產出存在冗余，即減少投入和增加產出均能促使效率的改善。由于這些城市普遍處于規模報酬遞增階段，應該充分利用其資源條件合理擴大城市發展規模，優化產業布局，強化產業融合，并對城市中存在投入與產出冗余的情況，優化其投入產出結構。
（4）基于SDEA（超效率）模型的城市效率測算。在運用DEA模型對決策單元進行效率評價時，容易出現多個評價單元同時處于效率前沿而相對有效的情況，在客觀上降低了測算精度，無法對有效單元的效率做細致的區分。為提高測算精度，清晰地判斷沿海開放城市效率的高低狀況，本文選取基于投入導向的超效率DEA模型進一步測算其城市效率，結果如表4所示。由表4可知年均超效率值位于前五位的城市依次為上海、深圳、湛江、廣州和寧波。其中，上海城市效率值遠大于其他17個城市，最大值為2.346，最小值為0.866，而其他城市所有年份的最大值為1.91。深圳13個城市效率值大于1，湛江10個，廣州12個，寧波8個。寧波2001-2013年超效率值較高的原因可能是不斷深化經濟體制改革，強化民營經濟，發展臨港產業體系和戰略性新興產業，發揮產業集群效應，充實人才要素，同時注重提高自身的管理水平與服務能力。大連、煙臺和青島的年均效率值均大于1，說明這些城市城市效率提升顯著，資源配置與整合能力較強，但城市發展仍處于成長期，代表了頗具潛力的新興沿海發展城市。廈門和天津的效率均值分別為0.976和0.877，其效率低下的原因可能基于同等的人力、物力與財力投入形成的地方財政收入不足與要素投入冗余，以及政策支持方面對城市效率造成不利影響，但近年效率值提升顯著。年均超效率值位于后五位的城市分別為北海、珠海、威海、連云港和溫州，這些城市中絕大多數年份效率值都沒有達到效率前沿，且普遍較低，未來需要在城市發展中進一步優化其投產結構和改革措施。
（二）基于Malmquist指數分解模型的我國沿海開放城市縱向動態效率研究
前文的DEA模型和SDEA模型僅從靜態角度考察了沿海開放城市效率值，本文利用Malmquist指數從動態角度分析沿海開放城市效率變化趨勢，為提高城市效率提供決策依據，彌補上述方法的不足。
1.總體分析
表5列出了基于Malmquist指數的2001-2013年中國沿海開放城市全要素生產率及其分解效率。2001-2013年中國沿海開放城市全要素生產率的年均增長率為-0.8%，主要原因是技術沒有進步。雖然技術效率呈現出年均0.2%的增長態勢，但是由于技術進步率下降達到年均1%，使得全要素生產率仍然呈現負增長態勢。在技術效率的分解方面，純技術效率呈現正增長，年均增長率達到0.2% ；而對于規模效率來說，雖然年均效率水平保持不變，但近年來其效率指數略微增加。從時間維度來看，技術進步率是限制城市全要素生產率提升的關鍵因素，促進技術持續創新和進步是今后沿海開放城市全要素生產率提升的關鍵所在。
中國沿海開放城市2001-2003年處于新世紀初的發展階段，城市產業發展不成熟，適應力不強，城市全要素生產率不斷下降。2003-2006年得益于沿海開放城市在技術改造與升級方面的優勢，全要素生產率出現增長。隨后的2006-2009年，受制于企業轉型升級和國際金融危機的影響，全要素生產率又一次出現了下降。2009年以后得益于技術效率的提高和逐漸顯現的技術進步，全要素生產率出現增長，除2012年有所下降，基本處于增長態勢。在技術效率變化的分解方面，純技術效率和規模效率的年均增長率分別為0.2%和0，中國沿海開放城市的純技術效率呈現總體上升的趨勢，其中規模效率最近幾年顯示出增長的跡象，說明中國沿海開放城市已經顯現出規模經濟的優勢。這與中國近幾年各城市積極進行產業轉型與升級、加大投資力度有關，也與城市合理優化其市場規模密切相關；同時，伴隨著城市發展的層次提升，傳統生產方式與消費方式的轉變都對城市的規模經濟產生了不小的影響。
2.城市層面分析
由表6可以看出2001-2013年有15個城市的全要素生產率都實現了負增長，其中秦皇島和威海的全要素生產率下降較高，分別達到4.5%和3.9%，秦皇島和威海的負增長均是由技術效率下降和技術退步共同推動。溫州、北海、大連、福州、廈門、青島和寧波全要素生產率指數低于均值（0.992），年均增長率分別為-3.3%、-3.1%、-2.3%、-2.3%、-1.5%、-1.3%和-0.9%，北海的低指數是由于技術效率下降和技術退步，溫州、大連和寧波則是由于技術退步導致，福州、廈門和青島則因技術退步的幅度大于技術效率改善的幅度。南通、深圳、廣州和湛江的年均增長率分別為-0.7%、-0.2%、-0.1%和-0.1%，其中南通是由于技術效率改善，技術進步指數卻下降，深圳、廣州和湛江則是技術效率不變、技術退步。
剩余城市中有2個城市的全要素生產率實現了正增長，分別為天津和上海，年均增長率分別為4.9%和6.2%。天津的技術效率指數和技術進步指數均大于1，為1.023和1.025，表明其增長依賴于技術效率改善和技術進步，且技術進步程度更為顯著。上海的全要素生產率指數為1.062，為18個城市中的最大值，其中技術進步貢獻了5個百分點，技術效率貢獻了1.2個百分點，效率提升主要依賴于技術進步，顯示出發達城市的技術發展特征。連云港的Malmquist指數為1，其技術效率和技術進步指數分別為1.028和0.972，表明技術進步是限制其效率提升的重要原因。
3.分時期對比分析
為了反映沿海開放城市動態效率的演變，本文以2008年為時期節點進一步測算2001-2008年和2008-2013年時期內沿海開放城市的效率及其分項指標。由表7可知兩段時期內沿海開放城市全要素生產率的年均增長率分別為-2.1%和1%，技術效率的年均增長率分別為-0.1%和0.6%，技術進步指數的年均增長率分別為-2%和0.4%，表明2001-2008年沿海開放城市全要素生產率總體處于下降趨勢，原因在于技術效率下降和技術退步。2008-2013年沿海開放城市全要素生產率處于提升階段，主要由技術效率改善推動。相較后階段，前階段技術效率下降和技術退步的程度較大，使得2001-2013年城市全要素生產率總體是下降的。
分城市考察兩個時期沿海開放城市全要素生產率的年均增長情況，2001-2008年全要素生產率呈現負增長的城市有14個，北海、秦皇島、威海、福州和大連下降幅度較大。這些城市中的絕大多數城市在2008-2013年轉為正增長，少數城市如秦皇島、南通、溫州、青島和威海依舊是負增長。此外，煙臺和廣州由正增長變為負增長，2008-2013年僅有7個城市的全要素生產率呈現下降態勢。呈現正增長的城市在2001-2008年為4個，分別為上海、天津、廣州和煙臺。2008-2013年城市全要素生產率出現年均正增長的城市數量為11個，珠海、湛江、上海、天津和北海的年均增長率均在2%以上，其他年均增長率較高的城市依次為廈門、福州和深圳。通過以上數據分析，發現沿海開放城市全要素生產率呈現出先抑后揚的變化趨勢。此外，對比兩個時期的技術效率和技術進步指數，發現大部分城市的全要素生產率在2008-2013年提升顯著，并且技術效率的提升幅度更大，有效論證了沿海開放城市全要素生產率得益于技術效率的改善而提升。
三、結論與建議
本文采用我國18個沿海開放城市2001-2013年的面板數據，運用DEA模型、超效率DEA模型和非參數Malmquist指數法，分析沿海開放城市的效率狀況與變化趨勢，主要得到以下結論：第一，總體來看，中國沿海開放城市綜合效率水平較高，技術效率和規模效率未達到效率最優，技術效率在綜合效率變化中起著重要的作用。第二，綜合效率的提升與規模收益匹配變化分析，這些城市總體處于規模收益不變或遞增的階段。第三，沿海開放城市年均超效率值呈現緩慢遞增趨勢，超效率DEA值大于1的城市個數呈現整體增加趨勢。第四，除技術效率指數和純技術效率指數有略微增加外，其他的如全要素生產率指數和技術進步指數下降趨勢明顯。這些城市動態效率指數的下降源于技術退步，全要素生產率總體呈現先抑后揚的演變趨勢，即2001-2008年總體處于下降趨勢，2008-2013年處于上升趨勢。
根據上述分析結果，本文提出以下政策建議：第一，注重要素的合理配置。各城市要依據自身特點，合理調整投入要素的比例關系，提升要素質量，實現城市效率的整體提升。第二，強化規模效率和純技術效率。依據城市自身發展規劃和市場需求，合理控制城市發展速度和規模，同時重視先進技術的應用，將知識和技術滲透到城市發展各種資源與要素之中。第三，重視規模收益狀況，強調城市產業間與產業內的有效分工與合作、規范競爭。第四，促進技術進步。技術進步率的提高表現在制度和技術兩方面的改進，可以運用完善規范的制度進行城市的管理，同時引進國際先進技術服務城市的發展。
注釋：
① 城市效率是指一定區域運用各種要素資源之后獲得的經濟產出效益，其反映了城市發展的投入與產出的內在比值關系。較高的城市效率不僅意味著其要素資源處于有效配置與合理利用狀態，還意味著其具有良好的技術水平、規模集聚水平和高效的經營管理水平。
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[9] 韓民春，朱森林.湖北省城市經濟效率的測評[J].統計與決策，2016（9）：68-71.
【關鍵詞】城市軌道；交通線網；合理規模
1 導言
城市軌道交通線網作為城市中重要的基礎設施網絡，有著不同于其他復雜網絡的顯著特點，一方面它的規模較小，這就要求在對它進行研究時不僅僅要關注那些宏觀的統計指標，更要注意其細部的結構差別對網絡功能以及對實際規劃工作的影響；另一方面，其結構和功能在演化過程中受到來自社會學、心理學和經濟學等多方面因素的影響，由此導致網絡拓撲結構與這些因素之間的互動，使得其遠比簡單的理論演化模型更加復雜。通過分析軌道交通線網的拓撲結構，可以從概念規劃的層次，對軌道交通系統的規劃、設計、建設、運營等一系列過程提供有益的建議，幫助我國城市軌道交通系統更好更快的發展。
2 城市軌道交通線網存在的問題
雖然這些年我國城市軌道交通快速發展，很多城市己經邁入網絡化發展階段，但是城市軌道交通線網規劃技術還不能很好的與軌道交通線網的高速發展相匹配，主要存在以下問題：
（1）城市軌道交通實際規劃過程主要以定性為主，定量化水平相對不足；
（2）簡化線網模型雖然能夠將軌道交通線網的主要特征抽象出來，但是線網簡化的過程中會忽略掉網絡的一些性質，適合描述小規模線網，但不能完全的描述大規模軌道交通線網的網絡特征：
（3）在實踐層面，對網絡合理規模進行了充分的研究，但是對于軌道交通線網發展過程中的本質規律挖掘不足，有必要借助圖論及復雜網絡理論對 軌道交通線網的拓撲結構進行研究；
3 城市軌道交通線網合理規模
線網合理規模的主要指標是線網長度或線網密度，這兩方面的指標可以通過對系統能力的要求來推算，傳統的規模匡算方法可以分為以下三類：
3.1 服務水平法
該方法先將規劃區分為幾類，如中心區、中心區及邊緣區，然后或類比其他城市軌道交通系統發展比較成熟的城市的線網密度，或通過線網形態、吸引范圍等確定線網密度，最終類比得到城市軌道交通線網合理規模。后一類方法亦可以劃歸至吸引范圍幾何分析法。這種從服務水平著手的分析方法往往體現了規劃工作者對網絡功能的取舍，這也就導致該方法在具有直觀性的同時缺乏足夠的說服力，不同的城市各具特點，簡單的宏觀指標對比往往會忽略城市的個性，因此在實際規劃中該方法往往作為其他定量化分析方法的輔助手段。
3.2 交通需求分析法
規模體現為實現交通供給，從供給滿足需求的角度自然產生了出行需求分析法。因此，客運需求預測不僅成為布置站場及布置路線的依據，也成為確定城市軌道交通發展規模的重要依據。
3.3 吸引范圍幾何分析法
吸引范圍分析法是根據城市軌道交通線路及車站的合理吸引范圍，在不考慮城市軌道交通運量的前提下，保證線網合理吸引范圍覆蓋整個城區用地。該方法利用幾何分析來確定城市軌道交通線網，在選擇合適的城市軌道線網結構形態及線間距的基礎上，將城市規劃區劃分為中心區與區，根據不同區域對軌道交通的需求特征，將軌道交通線網簡化為方格狀及放射狀圖形，進而得到整個軌道交通線網的規模。
【關鍵詞】城市發展；城市蔓延；城市經濟；經濟學
引言
改革開放后，我國經濟制度改革不斷深入，計劃經濟開始向市場經濟轉變，經濟發展速度不斷加快，我國進入城市化高速發展階段，許多城市建成區面積超過百分之五十以上。但城市化發展中卻存在著諸多問題，導致城市空間形態和空間結構出現急劇變化現象，造成城市發展并沒有表面上的發達程度，而是過度依賴城市增長的速度，導致可利用土地資源面積不斷減少，土地資源利用率低下，環境污染問題突出，城市經濟發展受到嚴重制約。從當前中國城市發展建設局面來看，很多城市都在面臨著城市蔓延問題。為促進經濟持續發展，構建和諧社會，城市發展建設規劃中，應針對城市蔓延問題采取相關治理措施。
一、城市經濟學與城市蔓延問題
（一）城市經濟學
城市經濟學（Urban Economics），是經濟學重要分支，研究的是城市生產、發展、建設、規劃過程中的經濟關系，以城市內外經濟活動的各種經濟關系為主要研究對象，分析、描述和預測城市現象和城市發展問題，探究城市經濟活動狀況。第二次世界大戰后，二十世紀末世界各國城市規模迅速擴大，城市經濟結構發生巨大變化。而這些變化有利有弊，給很多城市帶來了一系列社會經濟問題，制約了城市經濟持續發展，很多經濟學家希望通過對城市經濟的研究，探索問題根源，尋求解決方法，城市經濟學應運而生。八十年代，城市經濟學在中國興起和傳播，為我國城市經濟發展建設提供導向。但從總體上來看，我國城市經濟學理論發展還遠不能滿足改革開放后我國城市迅速發展的需求，對于很多城市發展問題的分析還不全面、不透徹、不深入，造成我國城市發展社會經濟問題越來越突出。
（二）城市蔓延
城市蔓延是城市經濟學研究重要內容之一，毫無疑問城市蔓延是現代城市經濟發展不得不面臨的問題，是城市無序發展的結果，其具體表示是：城市規模增長過快，發展規劃中以粗放式和外延式土地利用模式為主，造成城市人口密度下降，土地資源浪費問題提出，人均服務設施成本增加，同時導致了耕地和濕地減少，城市環境污染問題日益加劇。城市蔓延現象，最早出現于二十世紀七十年代的美國。在七十年代，隨著美國經濟的高速發展，出現郊遷現象，造成城市空間進一步擴張。二十年代后，甚至美國政府稅收都在外遷，城市化出現失控擴展與蔓延現象。由于城市形態密度低，呈現分散發展趨勢，城市發展對汽車交通依賴性較大，城市交通擁堵，過度開發問題日益突出，不僅制約了經濟發展，而且帶來了一系列環境問題。因此，城市發展中應提高對城市蔓延的重視，加強城市蔓延防治。
二、城市蔓延現象的經濟危害
造成城市蔓延現象的原因有很多，主要來自：經濟、政治、社會等三個方面。從經濟角度來看，城市蔓延都與市場經濟離不開可分，經濟發展需要更多的土地資源和自然資源。從政治角度來看，在經濟為先導的影響下，政府政策也追隨經濟，對城市蔓延推波助瀾。且相關規劃與開發政策的不合理、不科學，也是導致城市蔓延現象的主要原因。例如：交通外遷、遠郊開發等等。從社會原因來看，城市已逐漸成為人類、工業、交通、建筑的集中地，生活節奏不斷加快，生活與工作壓力越來越大，而且環境污染問題日益突出。據不完全統計，城市污染排放量是全球的百分之七十以上。在這種情況下，形成了一種渴望自然，向往郊區的社會文化氛圍。而經濟的高速發展中，人們生活水平不斷提高，擁有汽車已經不再遙不可及，使得中產階級追求市郊舒適的生活環境的想法變為可能，導致城市蔓延現象被再次加劇。這一系列原因造成城市密度低，對汽車依賴性強，嚴重破壞了生態系統，造成農田面積和綠化空間減少，水與空氣質量下降，環境惡化，當地特色人文風貌逐漸消失，郊區轉變為城市化生活，嚴重損害了環境、經濟、社會等各方面的利益。另一方面，由于城市面積過大，形態分散，導致公共服務設施利用率不斷下降，閑置率提高，而建設成本卻出現增加，基礎設施未能充分被利用，產生了大量社會資源浪費。顯然這加劇了城市中心區衰敗，造成了工作崗位和產業的擴散遷徙，中心區稅收出現降低，就業機會減少，出現人口分布與就業崗位分布不匹配，加劇了社會階層分化，擴大了貧富差距，公共活動空間減少，出現階層隔離性，社交機會減少。城市蔓延導致城市發展出現無序形態，城市發展政策與實際情況不配套，違反了城市發展規律，難以實現城市經濟持續發展。
三、城市蔓延的對策研究分析
通過前文分析不難看出，城市蔓延現象嚴重損害了環境、經濟、社會等各方面的利益，并不利于城市經濟持續發展。因此，我國城市發展建設中應提高對城市蔓延現象的重視，深入分析規劃設計中存在的問題，采取相應應對措施，治理城市蔓延問題。下面通過幾點來分析城市蔓延的對策：
（一）建立城市發展約束機制
想要治理城市蔓延，促進城市的可持續發展，確保城市經濟良性循環，應盡快建立城市發展約束機制。通過城市發展約束機制避免城市的無序擴大，防止過度開發造成的生態環境破壞。從土地利用角度來看，要完善土地產權制度，對城鄉土地資源進行有效對接管理。另外，應強化城市發展的環保條款，通過法律法規約束開發行為，明確綠色、環保、低碳、可持續的城市發展方向，考慮到城市擴張對生態環境的負面影響和自然資源利用問題，強調人與自然和諧，減少城市發展中對自然環境的破壞。只有保持生態的平衡，實現城市經濟與自然和諧，才能實現城市經濟的持續發展和良性循環。
（二）調整城市發展方針
通過前文分析不難看出，城市發展方針的不科學是造成城市蔓延的主要原因之一。實際上很多城市發展定位存在問題，發展方針缺乏科學性，導致城市規模盲目擴大。城市發展方針是城市發展建設的標桿，合理設計和挑戰城市發展方針，使城市能夠有序發展是治理城市蔓延現象的關鍵。在發展方針制定中，應基于城市經濟，采取有針對性的優化措施，使城市發展方針趨于合理。另外，為確保城市發展方針的落實，要加強城市發展建設監督和發展方針實施監控，從而規范和督促城市發展實，利用發展方針，促進城市有序發展。
（三）科學調整城市規模標準
就目前來看，我國城市規模標準尚不嚴謹，這也是造成城市無序擴大的原因之一。因此，我國應積極制定相關標準，根據城市發展實際情況進行城市規模標準調整，為城市發展提供導向，使城市發展建設更符合國情，符合城市經濟發展實際情況看。在城市規模標準調整中，應立足于資源環境承受范圍內，以城市公共設施和人口比重作為基本劃分條件，適當調整城市規模劃分標準，防止城市蔓延，對城市發展的速度和規模進行適當制約。另一方面，要控制城市蔓延框架，從而為城市規模標準和城市蔓延治理提供理論支持。具體手段是，從城市經濟發展的“需求”與“供給”層面入手，消除城市土地利用過程中的外部性問題，通過提高限定開發權限，收取開發費用的方式將外部問題內化。而從內部控制城市蔓延，難度則會大大降低，城市蔓延治理效果也會更好，更快。
四、結束語
目前中國正處在經濟高速發展階段，城市發展規模不斷擴大，城市發展對經濟與環境的影響越來越明顯。但我國在城市發展規劃中對城市蔓延現象考慮卻非常不充分，造成城市土地資源利用率低下，房屋建筑成本高，資源浪費問題突出，環境破壞嚴重，非常不利于我國城市經濟的持續發展。因此，我國應積極調整城市發展戰略，規范城市發展方針，促進城市有序發展，治理城市蔓延現象，保障城市經濟良性循環。
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基金項目：國家社科基金重大招標項目，項目編號：10ZD&051；國家自然科學基金項目，項目編號：41101044。
摘要：基于2005至2009年16個城市旅游業投入產出的數據，本文利用DEA-BCC模型分析了我國城市旅游產業效率的發展特征。研究結果表明：城市旅游業綜合技術效率整體偏低，但是隨時間呈現出不斷提升趨勢；城市旅游經濟規模與綜合效率的空間非均衡問題顯著，而且城市旅游業綜合技術效率呈現出一定的區域內部分化特征；城市旅游業內部三行業的綜合技術效率存在明顯差異，旅行社業效率均值最高，酒店業次之，景區行業最低，而且這三個行業效率的城市排名存在不同程度的相關性。
關鍵詞：城市旅游產業效率；時空特征；行業差異；DEA-BCC模型
中圖分類號：F59文獻標識碼：A
現階段我國旅游產業正在由粗放型向集約型方向轉變，由注重規模擴張向擴大規模和提升效益并重轉變，產業效率持續提升與否對于我國城市旅游業發展質量和轉型升級成敗都至關重要。城市作為最基礎的旅游目的地，對于促進更大空間的區域旅游經濟發展和更小空間的縣域旅游經濟發展具有示范帶動作用（杜一力，2012）。城市旅游研究具有重要的理論與現實價值，通過數據包絡分析（DEA）方法，本文將采用DEA-BCC模型，應用DEAP21軟件，分別研究中國16個城市旅游產業效率及其分解效率的時間變化趨勢，了解各城市旅游產業效率的空間特征，以及城市旅游產業效率的類型及推動因素；同時分析各城市旅游產業內部三個主要行業的效率差異及特征，擬從時間、空間和行業維角度對城市旅游產業效率進行探索性研究。
一、文獻綜述
自1957年英國經濟學家Farrell提出效率這一概念及測算標準[1]后，效率研究已滲透到眾多產業問題分析之中。20世紀90年代之后，旅游產業效率問題逐漸成為國外學者的關注焦點，國外學者側重從微觀角度評價旅游企業效率，旅游酒店、旅行社、旅游交通等的單體企業成為主要研究對象。早期的文獻主要是利用DEA、SFA等多種方法簡單測算旅游企業效率水平[2]，隨后旅游效率研究擴展到旅游企業效率的影響因素[3]、旅游企業效率的變化趨勢[4]、旅游企業效率的空間差異[5]、同一旅游行業內不同性質企業的效率差異[6]等。近年來，一些國外學者開始從宏觀角度研究綜合性目的地的效率，旅游目的地效率的國際比較[7]，特定國家的靜態和動態旅游效率評價[8]等正在成為國外旅游效率研究新的關注點。
隨著我國旅游業繁榮發展，國內在注重擴大旅游經濟規模的同時，旅游產業發展效率問題引起了政府、學術界的普遍關注。21世紀初期以后，國內旅游效率研究開始大量涌現，與國外側重微觀企業效率研究相比，國內側重于中觀和宏觀旅游效率分析，研究重點集中在特定地區旅游產業效率評價[9-10]、我國旅游效率的時空差異[11-12]、我國旅游效率提升對旅游經濟增長的貢獻[13-14]、城市旅游效率區域差異[15]、我國旅游效率影響因素的計量分析[16]。目前，國內一些學者開始研究微觀旅游企業效率，主要從中觀視角關注旅游上市企業效率分解和類型比較[17]、星級酒店效率差異[18]等領域。盡管中外研究旅游產業效率的文獻較多，但是旅游業效率問題還有一些領域未被探索或者已有研究存在一些不足。首先，國外學者從微觀角度研究個體旅游企業效率固然有利于理解特定企業效率的狀況，并提出相應的改進方式，但是微觀個體企業視角不利于較全面地掌握我國旅游產業效率的整體發展狀況，故本文從中觀視角分析旅游產業效率問題。其次，很多已有旅游效率研究采用分省數據，在我國城市等級結構、城鄉二元結構背景下分省數據，由于模糊了大小城市和城鄉旅游企業之間的差距，可能掩蓋旅游發展效率特征。本文擬以城市作為空間單位，分析旅游產業效率問題。第三，現有城市旅游效率研究傾向于采用時間、空間、行業某一個或兩個維度進行分析，這不能全面評價我國城市旅游效率的狀況。本文擬從時間、空間、行業三個維度多層面評價我國城市旅游產業的績效，特別是通過對比分析城市空間單元內旅行社、酒店、景區三個行業的效率狀況，以全面了解城市旅游內部行業的效率差異。
二、變量、數據和估算方法
（一）變量和數據
在中國城市旅游業效率估算的投入指標選擇上，本文選擇資本和勞動作為投入要素：一是選擇16個城市旅行社、星級飯店、景區三個行業和其他所有旅游企業的固定資產原值作為資本投入指標，將固定資產投資價格指數折算為2009年的價格；二是選擇16個城市旅行社、星級飯店、景區三個行業和其他所有旅游企業的旅游從業人數作為勞動力投入指標，在產出指標上選擇營業收入作為產出指標，并且將固定資產投資價格指數折算為2009年的價格，數據來源于2006至2010年的《中國旅游統計年鑒（副本）》、《中國統計年鑒》。根據數據的可得性和研究目的，本文選取沈陽、大連、長春、哈爾濱、南京、無錫、蘇州、杭州、寧波、廈門、武漢、廣州、深圳、桂林、海口、成都共16個城市作為研究對象。
（二）數據包絡分析（DEA）方法
數據包絡分析（Data Development Analysis，DEA）是由Charnes、Cooper和Rhodes（1978）等人最早提出的，利用求解線性規劃最優值來評價一組同質決策單元（DMU）相對效率的非參數系統分析方法[19]。相對于隨機前沿面（SFA）等需要設定參數的效率估算方法，DEA方法具有無須事先設定特定的生產函數就能進行效率估算的優勢。它的基本思路是將每一個評價對象作為決策單元（DMU），通過比較同一時點所有DMU的投入產出以決定它們共有的最佳生產前沿面，再比較每個DMU與最佳生產前沿面的差距確定這個DMU是否具有效率。如果這個DMU位于最佳生產前沿面上，則具有效率，否則不具有效率。Charnes、Cooper和Rhodes（1978）提出了基于規模報酬不變，假定的計算相對效率的DEA-CCR模型，然而該模型的假定往往不符合經濟現實，Banker、Charnes和Cooper（1984）擴展了DEA-CCR模型，提出了基于規模報酬可變的DEA-BCC模型，并且將效率分解為純技術效率和規模效率兩種，這對于分析現實經濟較契合。此外，DEA模型分為基于投入導向和基于產出導向兩種，基于投入導向是指在特定產出水平下使投入量最小化，基于產出導向是指在特定投入水平下使產出量最大化，兩種導向方法的原理是相近的。本文采用產出導向的DEA-BCC模型進行分析，所用軟件是DEAP2.1，DEA-BCC模型如下：
假定存在n個決策單元（DMU），則每個決策單元DMUj（j=1，2，…，n）有s種投入和t中產出，則xj=（x1j+x2j+…+xsj）T和yj=（y1j+y2j+…+ytj）T分別是第j個決策單元DMU的投入量和產出值，X、Y分別表示s*n維投入矩陣和s*t維產出矩陣，線性規劃方程[20]為：
其中λ是N*l維常數向量，N1Tλ=1是一個凸性假設，它滿足規模報酬可變的約束，1≤φ
下面用圖1說明綜合技術效率、純技術效率、規模效率的關系，用單投入要素X和單產出要素Y建立坐標軸，CCR前沿面為技術水平恒定時規模報酬不變情況下的最大產出，BCC前沿面為技術水平恒定時規模報酬不變情況下的最大產出。分布在CCR前沿面上點的綜合技術效率都是最高的，值為1；分布在BCC前沿面上點的純技術效率值為1，它是有效率的。CCR前沿面、BCC前沿面以下點分別是綜合技術無效率、純技術無效率的，比如點D，它的綜合技術效率等于AB/AD，純技術效率等于AC/AD，規模效率等AB/AC。因此，綜合技術效率等于純技術效率乘以規模效率，這也是效率分解的普遍公式，與D點相比，E點的綜合技術效率、純技術效率、規模效率均等于1，該點是有效率的。
三、中國城市旅游產業效率的特征分析
（一）城市旅游產業效率的時間變化特征
通過對我國杭州、大連等16個城市旅游業整體績效測算，可知2005至2009年我國城市旅游業的綜合效率平均值為060，而國外發達國家旅游效率測度的平均值為085左右[22]，可見我國旅游業綜合效率相對較低，未來還有較大提升空間。通過將旅游綜合效率分解為純技術效率和規模效率，并進行測算得出結果，2005-2009年我國城市旅游業的純技術效率平均值為075，規模效率平均值為069。我國城市旅游業規模效率較低促使其綜合技術效率偏低，未來我國主要旅游城市要根據自身旅游資源稟賦和旅游經濟水平，適時調整其旅游業發展的規模。
雖然2005至2009年我國整體的城市旅游業綜合技術效率平均值較低，處于不及格水平（60分以下），但是我國城市旅游業的綜合技術效率隨著時間呈現出不斷提升的態勢（見圖2），城市旅游綜合技術效率平均值由2005年的035提升到2009年的072，效率水平得到大幅提升。這是由城市旅游業的純技術效率和規模效率均穩定提升決定的，2005至2009年我國各城市通過積極提升旅游業的管理效率、運營效率、服務效率有效改善了自身的純技術效率，通過適時調控自身旅游業發展規模以適應市場競爭需要，客觀上使自身的規模效率不斷提升，各城市純技術效率和規模效率的穩步提升持續推動自身旅游業的綜合技術效率隨時間呈現強勁上升趨勢。
（二）城市旅游產業效率的空間特征
從總體情況看，2005至2009年我國16個城市的旅游產業效率估算結果見圖3，雖然我國16個城市中旅游業綜合技術效率超過060的有8個，它們是沈陽、南京、無錫、蘇州、杭州、廈門、廣州、成都，但是僅有南京一個城市的旅游綜合效率達到080以上，而綜合技術效率低于060的城市也達到8個，它們是大連、長春、哈爾濱、寧波、武漢、深圳、海口、桂林，這說明我國大部分城市的旅游業平均效率偏低。所以，在這些城市旅游經濟規模迅速擴大的背景下，我國城市旅游經濟規模與旅游發展效率的空間非均衡問題較顯著。
除了空間非均衡性問題，我國各城市旅游業的綜合技術效率還存在相當大的差距，南京市旅游綜合技術效率排名第一，它的旅游效率均值為084。長春市排名最后，它的旅游效率均值為032，與第一名的綜合效率均值相差051。未來我國需要加強旅游效率的區域平衡問題，促進區域旅游發展質量協調提升。此外，我國旅游業綜合效率呈現出一定的空間內部分化特征。以東北地區為例，大連、長春、哈爾濱三個城市的旅游綜合效率均低于060，在16個城市中排名最后三位，而沈陽效率值較高，達到079，排名第二。雖然沈陽與長春、大連、哈爾濱同屬于東北地區，但是旅游綜合效率卻相差懸殊，這可能與沈陽市在自身旅游資源稟賦和技術水平基礎上，積極創新管理效率和服務效率是密切聯系的，使旅游規模效益成報酬遞增態勢，而且沈陽積極利用故宮等壟斷性旅游資源，有效緩解了旅游收入的季節性波動。由于機制體制創新緩慢或者旅游投入較快，導致長春、大連、哈爾濱旅游經濟產出規模滯后效應顯著，再加上這三個城市的旅游產品季節性調整力度有限，促使自身旅游經濟出現較大周期波動，旅游人員與設備、資本等要素利用率較低，從而導致其綜合技術效率不高。
為了更好地對我國城市旅游效率進行空間比較，以16個城市旅游業的純技術效率均值（075）和規模效率均值（069）為標準，將構成旅游綜合技術效率的純技術效率和規模效率分為四個區間（見圖4），它們是A、B、C、D區間，位于不同區間代表了不同城市旅游效率的發展特征。其中，A區間內包含沈陽、南京、無錫、廈門四個城市，它們是均衡驅動型城市，這四個城市的純技術效率和規模效率水平均位于全國前列。雖然它們的綜合技術效率處于國內先進水平，但是與國外發達國家080以上的旅游效率相比，整體旅游效率水平還偏低，最高的南京只有084，四個城市旅游效率均值為078。因此，未來這四個均衡驅動型城市需要利用好現有的旅游效率發展優勢，盡快實現由國內旅游發展效率強市向世界旅游發展效率強市的轉變，通過不斷推動城市旅游發展質量提升自身城市競爭力。B區間內包含桂林、廣州、海口、長春四個城市，它們是純技術驅動型城市，這四個城市的純技術效率水平在國內領先，但是規模效率水平偏低，未來要提升自身的旅游綜合效率水平，需要在保持純技術效率領先的先發優勢的同時，發揮好旅游企業規模調整的后發優勢，通過企業兼并、重組整合國內外目標旅游市場，形成大型企業集團、中小型專業化旅游企業的合理分工模式。C區間內包含大連、武漢、深圳、成都、寧波、蘇州、杭州七個城市，它們是規模驅動型城市，這七個城市的規模效率水平較高，但是純技術效率水平較低，這種類型的城市在國內比例較高，占樣本城市的44%，未來我國需要集中力量提升該類型城市的旅游業純技術效率水平，使該類城市向均衡驅動型城市轉變。D區間內包含哈爾濱一個城市，它是動力缺乏型城市，旅游規模效率與純技術效率水平均較低，國家和地方旅游相關部門一方面應該對該類型城市加大政策方面的引導、支持，促進其盡快由注重旅游經濟規模提升向旅游發展質量轉變；另一方面，應在資金、土地等方面予以傾斜，使其盡快追趕上同區域內其他城市的旅游發展效率，避免出現旅游發展空間內部分異嚴重化傾向。
（三）城市旅游產業效率的行業特征
通過測算2005至2009年我國16個城市旅行社、酒店、景區三個行業的效率（表1），可知我國旅游業內部三個行業的效率水平存在明顯差異。從整體來看，2005至2009年的旅游綜合效率均值最高的是旅行社業068，其次是酒店業066，最低的是景區行業048；除了2006年，2005至2009年其余四年的旅行社行業綜合效率均高于酒店業，這可能是由于與酒店業相比，旅行社行業現有進入退出門檻更低。在現有市場競爭較充分格局下，旅行社能夠生存的效率水平相對較高，而酒店一旦運營則退出成本較高，促使效率較低的酒店會在市場勉強經營，從而拉低了酒店業的整體效率水平。此外，2005至2009年我國旅行社、酒店業的綜合效率均明顯高于景區行業的綜合效率，這可能是由于景區所有權以國有為主，競爭程度和開放程度較旅行社、酒店行業較低，這導致景區管理、經營創新和效率提升動力不足。另外，景區行業資產沉淀成本更高，導致其行業進入退出的壁壘更高，從而效率較低景區不能及時退出，這些因素導致景區行業綜合效率較低。
從效率分解角度看，2005至2009年我國旅行社業、酒店業的純技術效率均值較高，分別達到079、078，景區的純技術效率均值為061，我國酒店業、旅行社業的規模效率均值分別達到087、086，景區的規模效率均值為078。因此，我國旅行社業、酒店業整體的綜合技術效率較高是與它們純技術效率、規模效率均處于較高水平是密切相關的；我國景區的綜合效率水平較低是由于其純技術效率水平低下造成的，我國16個城市主要景區的服務效率、運營效率、管理效率的聯合效應沒有得到有效發揮，促進自身景區的純技術效率水平較低，未來需要在保持自身適宜發展規模的基礎上，通過提高員工的專業素質水平提升服務效率，提高景區投入產出的運營效率，改善景區的管理效率，從多層面促使景區綜合效率持續提升。
從空間角度來看（見表2），我國旅行社行業綜合技術效率排在前五名的城市分別是廣州、武漢、蘇州、杭州、無錫，這些城市是長江以南經濟較發達的城市，旅行社行業綜合技術效率排在后五名的城市分別是沈陽、寧波、哈爾濱、廈門、南京，這既包括東北地區的城市，又包括經濟較發達的東部城市。我國酒店業綜合技術效率排在前五名的城市分別是海口、哈爾濱、大連、南京、廈門，排在后五名的城市分別是寧波、武漢、桂林、無錫、廣州。我國景區行業綜合技術效率前五名的城市分別是哈爾濱、海口、深圳、無錫、大連、廣州，后五名的城市分別是杭州、南京、廈門、寧波、桂林。從三個行業綜合技術效率排名分析，旅行社業與酒店業綜合技術效率顯示出相當程度的不相關性，旅行社行業排前五名的城市，無一在酒店業排名前五名。酒店業與景區業綜合技術效率存在一定相關性，酒店業與景區行業排前五名的城市均包括海口、哈爾濱、大連三個城市，同時旅行社業與景區業綜合技術效率也存在一定相關性。排旅行社行業前五名的城市與景區業排前五名的城市包括廣州、無錫兩個城市，這說明我國城市旅游內部行業的綜合效率各自有相應的發展規律，影響各自旅游發展效率的因素存在差異。但是，由于它們均是旅游產業的重要組成部分，旅游發展效率又存在一定程度的聯系，各行業聯系的密切程度因地區、行業差異等也會有所不同。
四、結論與政策建議
從時間變化趨勢來看，雖然2005至2009年我國城市旅游業的綜合效率均值為060，與國外發達國家旅游效率水平存在較大差距，但是我國城市旅游業的綜合技術效率隨著時間呈現出不斷提升的趨勢。從空間特征來看，我國城市旅游經濟規模與旅游發展效率的空間非均衡問題較顯著，而且各城市旅游業綜合技術效率還存在較大差距。此外，城市旅游業綜合技術效率還呈現出一定的空間內部分化特征。總體來說，我國城市旅游綜合技術效率的空間差異是由于各城市屬于不同的均衡驅動型、純技術驅動型、規模驅動型、動力缺乏型城市決定的。從行業特征來看，我國城市旅游業三個行業的效率水平存在明顯差異，而且綜合技術效率之間存在不同程度的相關性。因此，需要從旅游產品供給、旅游需求構成、旅游協調發展機制構建等方面進行全方位調整，最終形成一個規模經濟與競爭格局并存的具有效率的旅游市場。
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