任成好

(1.辽宁大学，辽宁 沈阳　110036；2.辽宁科技大学，辽宁 鞍山　114051)



中国城市病测度研究
——基于288个地级市的统计数据分析

任成好1,2

(1.辽宁大学，辽宁 沈阳110036；2.辽宁科技大学，辽宁 鞍山114051)

摘要：本研究通过自构城市病测度指标体系，采用主成分分析法，对我国288个地级市的城市病予以了实证分析，并在此基础上探讨了城市病与城市规模、经济发展水平和城市空间分布的关系。研究结果显示：从全局来看，城市病已经成为我国一个较普遍的问题，且体现出较为明显的城市规模和城市空间分布差异，但与城市经济发展水平的关系并不密切。此外，北京等个别大城市的城市病其实并非全市域的问题，而是更突出地表现在中心城区。

关键词：城市病；测度；主成分分析

我国城市化起步晚、但发展速度很快，1996年我国城镇化率为30.48%，2011年超越50%，2015年增至56.10%。从国际上发达国家的城市化规律来看，当城市化水平达到30%以后，城市病将开始显现，一旦城市化水平达到50%以后，城市病则会集中爆发。当前，随着城市化进程的加速推进，我国城市病已进入集中爆发期。由于大量非农人口在短时间内涌入城市，城市资源配置严重失衡，造成“淤塞”，导致人口拥挤、交通拥堵、资源短缺、环境污染、城中村等一系列问题。 “大城市病”已广为人们诟病，中小城市病亦初见端倪。在国家大力推进新型城镇化建设的现实背景下，科学诊断并测度我国城市病的“病情”，无疑显得颇为必要。

一、文献综述

目前，国内相关的研究要集中于城市病的表现、原因及防治措施三个方面，且普遍聚焦于大城市。在研究方法上，以定性研究为主，对城市病进行量化测度的并不多见。在为数不多的此类著作中，较有代表性的如林家彬等的《城市病：中国城市病的制度性根源与对策研究》，该研究围绕人口拥挤、交通拥堵、环境污染和住房困难等四类城市病，从现势性和趋势性两个维度选取了13个评价指标，并试图通过国际化大都市与我国部分大城市的比较分析，以推断我国大城市的城市病状况[1]。其不足之处在于：一是仅提出了指标体系的框架结构，没有对具体城市展开实证分析；二是只能用于大城市的城市病的评价，缺少中小城市城市病评价的标准值；三是所选指标偏少，一些表征城市病的重要指标被遗漏。

此外，通过中国知网检索，有关城市病定量测度的文章曲指可数。其中，李天健首次对我国九座主要城市的城市病进行了量化评价，从自然资源短缺、社会资源短缺、环境恶化、交通拥堵等四个方面，选择八个评价指标，确定不同等级的标志值，采用九座城市统计年鉴中的数据测算各城市相应的城市病情况[2]。后来，李天健又从自然资源短缺、生态环境污染、城市交通拥堵、居民生活困难、公共资源紧张及公共安全弱化等六个方面进一步完善了其所建构的城市病评价指标体系，并运用主成分分析法，对2006年至2010年北京市城市病的演变进行分类评价和综合评价[4]。石忆邵在对城市病研究现状评述的基础上，也初步构建了自己的城市病测度指标体系，并以北京、上海、广州三个城市为例进行了实证分析[3]。鲍嘉运用模糊综合评级法建立指标体系，以合肥2007-2012年数据为例，对合肥城市病进行了测度[5]。郁亚娟、郭怀成等则构建了城市病诊断和城市生态系统健康评价体系和模型算法，以北京市为案例进行了实证分析[6]。

综合来看，有关城市病定量测度的成果不仅数量偏少，而且仅仅聚焦于大城市，针对所有城市的、具有普适性的城市病综合评价测度研究尚付阙如，因而，现有研究成果对我国城市病“病情”的反映尚是零散、不系统的。事实上，随着我国城镇化的快速发展，城市病已不再为大城市所独有，很多二线甚至三线城市也相继出现了人口拥挤、交通拥堵、资源短缺和环境恶化等城市病主要病症，且呈现出越来越严重的趋势。可见，全面诊断并测度我国所有城市的城市病“病情”，尚是一个有待开拓的学术领域。

二、测度指标、数据来源与方法

(一)指标体系选取的原则

在构建指标体系时，本研究遵循以下原则。

1.科学性和可操作性原则。指标的设计尽量遵循客观规律，能基本包含城市病的主要表现，与城市问题有本质的联系。同时也充分考虑评价指标的可操作性和易获得性，尽可能选择有数据支撑和容易分析的量化指标，舍弃那些难以获取数据资料的指标。

2.综合性和代表性原则。不同类型、不同区域、处于城镇化进程不同阶段的城市往往会呈现出不同的城市病，可选择的指标固然很多，但不能全部选取，也不宜选取过少。须将城市病的共性症状提炼出来，在城市病的每一个共性症状中选择具有代表性的指标体系，使所选取的指标体系充分反映城市问题的全貌。

3.对比性原则。充分考虑所选取的评价指标是否具有横向可比性，即便在不同的统计口径下，也可以对数据进行标准化处理，以便进行不同城市间的比较。

(二)指标体系的设计

充分考虑当前我国城市病的总体表现和社会反映的热点问题，在借鉴前人研究成果(除借鉴已有的关于城市病测度的指标外，还参考了国内城镇化质量评价的权威指标体系[7])、遵循评价指标选取原则的基础上，对指标进行了初选，后经征询相关专家意见，最终确定了城市拥堵、资源短缺和环境污染等三个一级指标，下设27个二级定量指标，据此构建了我国城市病二级评价指标体系(见表1)。

表1　城市病评价指标体系

注：X1- X18采用市辖区统计指标，X19- X27采用全市统计指标，主要基于两点考虑：一是水、大气、固体废弃物等对环境的污染具有扩散性，不宜选用市辖区数据；二是参考了权威城镇化水平评价的指标体系设计。

1.一级指标的选取

我国城市病的表现日益多元化，如人口拥挤、交通拥堵、环境污染、住房困难、房价高企、资源供应紧张、城市就业难、贫富差距大、城中村及棚户区问题、城市边缘人口问题、城市安全问题以及城市缺乏文化特征等诸多方面。在众多的城市病中，有些问题并非城市所独有，有些问题则各个城市之间差异较大，不具有普遍性，加之有些数据很难获取，因此，在一级指标的选取上，最终只选取了人口、交通、环境和资源等四个方面。考虑到二级指标数量的均衡，将人口和交通两个方面合并为一个一级指标，最终选定城市拥堵、资源短缺和环境污染等三个一级指标。

2.二级指标的选取

在城市拥堵一级指标中，重点考虑了人口拥挤和交通拥堵两个方面。据此设计了5个二级指标。其中：X1和X2反映了城市的人口拥挤状况以及居住拥挤状况；X3、X4和X5等三个指标体现了城市的交通拥堵状况。

在资源短缺一级指标中，城市公共资源种类繁多，行业间的标准不尽相同，结合已有权威统计数据，本文选取了教育、文化、卫生、基础设施等四个方面12个二级指标。其中：X6、X7、X8、X9和X10等5个指标在一定程度上反映了城市的教育状况；X11和X12在一定程度上反映了城市的文化设施状况；X13和X14在一定程度上反映了城市的医疗卫生状况；X15反映了城市维护建设方面的投入；X16和X17则反映了城市水电等基础设施状况。

在环境污染一级指标中，重点考虑了绿化、水污染、大气污染、固体废弃物污染等四个方面。据此设计了10个二级指标。其中：X18反映了城市的绿化情况；X19和X25分别从污染和治理两个方面反映了水污染状况；X20、X21、X23和X22等4个指标分别从污染和治理两个方面反映了空气中主要污染物二氧化硫和工业烟(粉)尘的排放和治理情况，联合X27，综合反映出城市的基本空气状况；X24和X26基本反映了城市固体废弃物的排放和治理的状况。

3.指标正向性和负向性的确定

每个二级指标与城市病的关系不尽相同。有的与城市病的严重程度同向变化，如常住人口密度(X1)越大，代表拥堵越严重进而城市病越严重，这样的指标定义为正向指标；反之，定义为负向指标。

(三)数据来源

本文涉及到288个城市，27个指标，共生成7776个直接原始数据，加之计算产生的数据，涉及到的数据总数超过2万个，数据数量较多，而且有些数据难以获得，各统计源有时统计口径不同，故数据搜集成为一个难点。

文中数据主要来源于第六次人口普查县级资料和《2014年中国城市统计年鉴》。部分来源于《2014年中国统计年鉴》、《中华人民共和国2013年国民经济和社会发展统计公报》、各省《2013年统计年鉴》、各省《2013年国民经济和社会发展统计公报》，并经比对核准。对部分缺失的数据采用均值法等常用统计法补齐。空气达标率主要来自各地级市《2014年环境质量简报(公报)》、各地级市《2014年国民经济和社会发展统计公报》，个别缺失数据取与其相毗邻的市的平均值补齐。拉萨市、三沙市因统计资料严重不全，予以剔除。

(四)测度方法

本研究选取了主成分分析法。主成分分析是多元分析中处理降维的一种统计方法，它将具有错综复杂关系的变量(或样品)综合为数量较少的几个因子，以再现原始变量与因子之间的相互关系，同时根据不同因子还可以对变量进行分类。

首先对原始数据进行标准化处理。如前所述，原始数据分为两种：正向和负向指标，本研究采用min-max标准化方法对原始数据进行处理。借助SPSS18.0统计软件对城市拥堵指数(Y1)、资源短缺指数(Y2)、环境污染指数(Y3)分别进行KMO和Bartlett球形度检验、因子共同度分析、提取公因子、获取旋转因子载荷矩阵，对每个指数构建综合评价模型，得出每个一级评价指标的得分。在此基础上，重复上述过程，最终得出城市病综合指数(Y)。

三、结果分析

根据以上测度过程，得出我国288个地级市的城市拥堵指数(Y1)、城市资源短缺指数(Y2)、城市环境污染指数(Y3)和城市病综合指数(Y)的得分及排序，由于篇幅所限，此处略去结果总表。

(一)测度结果的一般分析

将288个地级市的城市病指数按照从高到低的顺序表示在图1中，可以清晰地看出我国多数城市的城市病的严重程度均为一般，极重和极轻的情况均在少数。由此可知，从全国范围来看，城市病已经成为一个较为普遍的问题，在一些城市中表现得极为严重，而绝大多数城市还处于发展期，虽然“病情”尚未引起广泛关注，但如果我们对之不闻不问，则很可能进一步恶化。现在，像北京、上海等超大城市的城市病已引起了政府、民众和学界的充分关注和重视，我们需要以此为契机，对一些中小城市和城市病尚不严重的大城市做到防患于未然。

图1　我国地级市城市病指数排序

(二)城市病与城市规模的关系

一直以来，人们对城市病的关注更多地集中于大城市，从评价结果来看，城市病指数与城市规模有很强的相关性，但并无确定的线性关系。一般来说，规模较大的城市城市病普遍相对突出，但也有些规模不大的城市城市病也较为严重。通过计算，我国288个地级市的城市病指数(X)的中位数为-0.01，市辖区常住人口(Y)的中位数为98.13万人。以 X为横轴，Y为纵轴，取(-0.01,98.13)为原点建立直角坐标系，如图2所示。

图2　城市病指数与城市市辖区常住人口的关系

由图2可以看出第三象限的数值最为密集，说明我国地级市中仍以中小城市数量居多，且中小规模的城市的城市病相对来说较轻；100万-300万人口的城市在第一象限靠近原点处较为密集，这说明Ⅱ型大城市①*①2014年我国《关于调整城市规模划分标准的通知》中以城区常住人口为统计口径，将城市划分为五类七档。其中100万以上300万以下为Ⅱ型大城市；300万以上500万以下为Ⅰ型大城市。的城市病普遍较为严重；第四象限的数值在靠近X轴处较为集中，说明中小城市有部分城市城市病也较为严重；第二象限的数值最为稀疏，明显比第一象限稀疏，远稀疏于第三、四象限，说明大城市、特大和超大城市数量少但城市病相对较重。

此外，通过分析城市病指数排名前50和后50的城市及其人口数可以得出：城市病排序前

50的城市中有35个属于大城市及以上，排序后50的城市中只有10个属于大城市及以上，22个属于中等城市，18个属于小城市。由此可以看出，城市病与城市规模有较强的相关关系。一般来说，规模较大的城市城市病相对突出。当然，这并不是绝对的，如北京的城市病并没有象事先预想的那样会排在首位。北京市作为我国首都，其人口更多地集中于中心城区，2011年北京“城六区”人口密度为每平方公里7837人[8]，而本文选取的市辖区人口密度仅为1021.74人/平方公里。这应作为一个特例分析。

(三)城市病与经济发展水平的关系

经计算城市病指数排名前50和后50的城市人均GDP可以得出：排名前50的城市的人均GDP为65020.88元，高于所有城市人均GDP平均值59139元9.95%；排名后50的城市的人均GDP为59349.97元，高于所有城市人均GDP平均值59139元0.36%，二者均高于全国所有地级市的平均值。

此外，已知我国288个地级市的城市病指数(X)的中位数为-0.01，通过计算，各市人均GDP(Y)的中位数为53511元。以 X为横轴，Y为纵轴，取(-0.01,53511)为原点建立直角坐标系，如图3所示。由图3可以看出，第一象限与第四象限相比较，第四象限的城市更为密集且靠近X轴和Y轴，这说明人均GDP在较低水平上的聚集度更高一些，而在较高水平上表现得更为离散些，当城市病较严重时，人均GDP水平更倾向于偏低。而第一和第二象限、第二和第三象限、第三和第四象限数值的疏密程度相差不大，这充分说明了城市病的严重与否与城市经济发展水平关系并不密切。大众惯常认为的城市病的产生和恶化是由城市经济发展所引起的观点不能得到支持。

图3　城市病指数与人均GDP的关系

(四)城市病与城市空间分布的关系

根据计算结果，可以看出城市病的严重程度与城市所处的不同区域有密切关系。国务院发展研究中心在“十一五”期间将我国内地划分为东部、中部、西部、东北四大板块、八大综合经济区的具体构想。通过整理计算，可以看出中部地区和大西南经济区地级市的数量最多，大西北和东部沿海最少。各经济分区及其平均城市病指数如表2所示，其分布柱状图如图4所示。

表2　我国的经济分区及其城市病指数平均值

图4　城市病指数的区域分布图

由表2和图4可知，从城市病指数(Y)来看，沿海地区城市病普遍比较严重(尤以东部沿海地区最为严重)，黄河中游地区城市病指数位居第二，其次是大西南地区，长江中游地区较轻，大西北和东北地区最轻；从城市拥堵指数(Y1)来看，南部沿海地区最高，其次为东部沿海地区和大西南地区，再次是中部地区，北部沿海地区较轻，东北区和大西北区最轻；从资源短缺指数(Y2)来看，最严重的是大西南区，其次是南部沿海区和黄河中游区，大西北区、东北沿海和北部沿海较轻，长江中游和东北区最轻；从环境污染指数(Y3)来看，北部沿海地区最严重，其次是黄河中游和东部沿海区，大西南、大西北和东北区较轻，长江中游区和南部沿海区情况最好。由此可以看出我国地级市的城市病总体上呈现出东部、西南部比较严重，东北和大西北比较轻微的趋势。

四、简短的结论

通过对我国288个地级市的城市病所进行的系统测度和分析，可以得出以下结论：

1.我国多数城市的城市病的严重程度均为一般，极重和极轻的情况均在少数，由此可知，从全国范围来看，城市病已经成为一个较普遍的问题。

2.城市病与城市规模密切相关,虽然没有形成线性相关,但大城市、特大和超大城市之城市病相对较重。

3.城市病的严重与否与城市经济发展水平关系并不密切。大众惯常认为的城市病的产生和恶化是由城市经济发展所引起的，这个观点未得到支持。

4.我国地级市的城市病总体上呈现出东部、西南部比较严重，东北和大西北相对轻微的趋势。

5.北京等个别大城市的交通拥堵、资源短缺和环境污染等广为大众诟病的城市问题其实并非是全市域的问题，而是更突出地表现在中心城区。

参考文献：

[1]林家斌，王大伟.城市病——中国城市病的制度性根源与对策研究[M].北京：中国发展出版社，2012.

[2]李天健.我国主要城市的城市病综合评价和特征分析[J].北京社会科学，2012(5):48-54.

[3]石忆邵.中国“城市病”的测度指标体系及其实证分析[J].经济地理，2014(10):1-6.

[4]李天健.城市病评价指标体系构建与应用——以北京市为例[J].城市规划，2014(8):41-47.

[5]鲍嘉. 合肥2007-2012城市病测度——基于模糊评价法[J]. 重庆科技学院学报(社会科学版)，2013(6):84-87.

[6]郁亚娟等.城市病诊断与城市生态系统健康评价[J].生态学报，2008(4):1736-1747.

[7]魏后凯.走中国特色的新型城镇化道路[M].北京：社会科学文献出版社，2014.

[8]北京城区人口密度每平方千米7837人超东京[EB/OL]. (2011-07-18)[2016-03-16]. http://news.sina.com.cn/c/2011-07-18/135422833521.shtml.

责任编辑彭国胜英文审校孟俊一

收稿日期：2016-04-28

基金项目：国家社科基金重大项目“制度变迁视角下的我国二元经济转型研究”(11&ZD146)、辽宁省教育厅哲学社会科学重大基础理论项目“二元经济转型中收入分配的动态演变”(ZW2013002)的阶段性成果。

作者简介：任成好(1973-)，女，辽宁营口人，辽宁大学经济学院博士研究生，辽宁科技大学工商管理学院副教授。研究方向：政治经济学、经济社会学。

中图分类号：C916

文献标识码：A

文章编号：1001-733X(2016)03-0032-07

Measurement of Urban Disease in China:Based on the Statistical Data Analysis of 288 Prefecture-level Cities

REN Chen-hao1，2

(1.Liaoning University, Shengyang110036, China;2.Liaoning University of Science and Technology, Anshan114051, China)

Abstract:Based on the measure index system of urban disease, this study tries to conduct an empirical analysis on 288 prefecture-level cities of China by employing the principal component analysis method. It also discussed the relationship between urban disease and city scale, and the level of economic development, and urban spatial distribution. The results showed that urban disease has become a more common problem in China, and reflected more obvious differences between city scale and urban spatial distribution, but its relationship with the city’s economic development level is not close. In addition, urban disease in such a big city as Beijing is not the whole-city problem, but the city-center problem.

Key words:city disease; measure; principal component analysis