郑州国家中心城市建设绩效动态评价与障碍因素诊断

吴旭晓，田 丽



郑州国家中心城市建设绩效动态评价与障碍因素诊断

吴旭晓1，田 丽2

（1.河南省社会科学院，河南 郑州 450002；2.河南机电高等专科学校，河南 新乡453003）

通过构建国家中心城市建设绩效评价指标体系，采用CRITIC法，基于与北京、上海、广州、重庆的比较，对郑州国家中心城市建设绩效水平进行评价，并利用障碍度模型对障碍因素进行分析。研究结果表明：虽然2010—2014年郑州国家中心城市建设绩效呈逐渐上升的演化态势，但绩效一直处于初级水平，未能实现绩效等级跨越；2010、2013、2014年障碍度最大的准则层分别为绿色发展、交通枢纽和开放发展，2011—2012年商贸中心的障碍度最大；从指标层障碍度来看，各年份主要障碍因素不尽相同，最大障碍因子历经了从公共图书馆藏书、星级酒店数量再到客运总量的演变。

郑州；国家中心城市；CRITIC模型；障碍度

0 引言

当今世界，城镇化和全球化快速推进，区域内特大城市的发展水平，决定着区域发展质量及其在全国的地位。处于国家城镇体系顶端位置的国家中心城市是区域经济的聚宝盆，早在2000年，国家中心级别城市的经济发展就贡献了全球45%以上的GDP。目前，国家中心城市的地位更为显著。

国家中心城市的发展越来越引起我国政府决策者和专家学者的关注，对国家中心城市的研究成果也越来越丰富。刘志雄运用区位熵研究方法，从物流业、金融业、旅游业、零售业和教育服务业等方面，分析和比较了北京、天津、上海、广州和重庆五个国家级中心城市发展现代服务业的区位优势，进而提出针对性的发展建议[1]。彭丽敏从城市功能与国家战略动态耦合的视角，探索了武汉建设国家中心城市的思路与措施[2]。许治、焦秀焕、朱桂龙采用空间误差模型和地理加权回归模型测算了国家中心城市北京和上海两地的技术扩散及其对全国各区域经济增长的影响，研究结果表明，北京、上海的技术扩散对区域经济增长起到促进作用，但来自北京技术扩散的总体影响高于上海[3]。廖丽平、姚丽霞采用因子分析法对2005—2009年北京、上海、天津、广州、重庆五大国家中心城市的科技竞争力进行了对比分析，进而提出提高广州科技竞争力的建议[4]。鲍林杰、王耀刚、穆得超、李林采用比较的分析方法对我国北京、上海、天津、重庆四个国家中心城市的科技资源配置状况进行了分析，结果表明四个国家中心城市在科技人力和财力资源配置等方面均存在不足，并提出相应的政策建议[5]。杨姝琴基于层次分析法，把广州与国内中心城市的辐射力进行了比较分析，总结出广州辐射功能不足、辐射功能弱等方面的劣势，进而提出增强国家中心城市广州辐射能力的对策建议[6]。田美玲、方世明认为国家中心城市是全球化的产物，是在全国城镇体系中具有核心控制作用、在全球城市网络体系中具有重要的功能节点作用的特大中心城市，并从经济集聚、空间辐射、对外开放、文化创新、管理服务和生态保护等方面，构建了国家中心城市多元判别指标体系[7]。

显然，目前关于国家中心城市的研究主要集中在产业发展、城市功能、资源配置、辐射能力、状态评价等方面，国家中心城市建设绩效动态评价研究相对不足，国家中心城市建设绩效障碍因素的诊断研究就更为少见。河南省城镇化水平长期滞后于全国平均水平10个百分点左右，其主要原因之一就是中心城市建设绩效不高，导致其辐射带动的能力较低。把郑州建设成国家中心城市，是河南省多年来的战略目标，也是提升河南省新型城镇化质量的主要路径之一。鉴于此,本研究以2010—2014年北京、上海、广州、重庆和郑州的面板数据为依托，探讨国家中心城市建设绩效的动态评价方法，并运用障碍度模型诊断影响郑州国家中心城市建设绩效水平的主要制约因子，以期为郑州城市跨越式崛起战略的制定提供有益的理论和数据支撑。

1 评价指标体系构建

国家中心城市建设的有序开展是一项复杂的系统工程，在国家中心城市建设绩效评价指标体系构建的过程中，按照整体性、针对性、典型性和可操作性原则进行指标选取，遵循目标层、准则层、指标层的指标体系分层建立的思路，从经济实力、创新发展、绿色发展、开放发展、人文发展、商贸中心、交通枢纽和信息中心等8个方面出发，构建了包含26个具体指标的国家中心城市建设绩效的评价指标体系，如表1所示。

表1 国家中心城市建设绩效评价指标体系及其权重

2 研究模型

2.1 指标数据标准化

为了实现选取指标的可比性，需要统一各评价指标的单位与量纲，因此按照以下方法对各指标进行标准化处理。

效益指标（正向指标）：

成本指标（负向指标）：

式中，u为第准则层第项指标标准化后的数值,该值最小为0，最大为1；=1,2,…,n；x为样本的第个指标的原始数值；min(x)为所有样本第个指标的最小值；max(x)为所有样本第个指标的最大值。

2.2 指标权重的确定

为了提升评价结果的合理性和准确性，在进行国家中心城市建设绩效评价前要先确定评价指标的权重。目前，常用的确定权重的方法主要有层次分析法、德尔菲法等主观赋权法和熵权法、标准离差法、CRITIC法等客观赋权法。本文认为准则层的各指标具有相同的重要性，因此，对8个二级指标各分配0.125的权重。指标层的指标权重主要采用CRITIC法来确定。CRITIC（CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation）法[8]由Diakoulaki提出，其基本原理是利用数据之间的对比强度及相关性来反映指标的权重，计算方法如下：

式中，W为评价指标的权重系数。σ（=1,2,…,n）是评价指标的标准差，反映了评价指标值的变异程度。r是评价指标与评价指标之间的相关系数，描述两个指标间的冲突性；如果两个指标具有较强的正相关，表明两个指标之间冲突性较低；如果两个指标具有较强的负相关，表明两个指标之间冲突性较高。

2.3 绩效指数的计算

单项指标只能从某一侧面描述国家中心城市建设绩效水平，基于指标相应的权重，通过对各评价指标标准化值的逐层合成，最终获得综合指数，反映国家中心城市建设绩效的整体水平。本文采用加权函数法测算国家中心城市建设绩效综合指数：

式中，为国家中心城市建设绩效综合指数，R为第准则层权重，u为第准则层第项指标标准化后的数值，w为第准则层第项指标权重。越接近1，表示国家中心城市建设绩效水平越高。在借鉴国内外相关研究成果的基础上，将国家中心城市建设绩效级别划分为4个等级：低级∈[0.00—0.29]、中级∈[0.30—0.59]、良好∈[0.60—0.79]和优秀∈[0.80—1.00]。

2.4 障碍度模型

为了有效提高国家中心城市建设绩效，有必要对不同指标的障碍程度进行评估，诊断制约国家中心城市建设绩效的主要障碍因素。障碍度od，OD，分别为单项指标和分类指标对国家中心城市建设绩效的影响程度[9]。第个指标对国家中心城市建设的障碍度为：

式中，od为第项指标的障碍度，u为第项指标标准化后的数值,（1-u）反映了单项指标与国家中心城市建设绩效目标之间的差距；R为第准则层权重,W为对应准则层下第项指标权重。

在诊断单项评价指标限制程度的基础上，进一步诊断准则层各指标对国家中心城市建设绩效的障碍度，计算式子为：

式中，od为各单项指标的障碍度。

3 结果分析

3.1 评价结果分析

本文所使用的数据主要直接或间接来源于2011—2015年的《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《郑州统计年鉴》《河南统计年鉴》《重庆统计年鉴》《上海统计年鉴》《北京统计年鉴》和《广州统计年鉴》等。根据上文的研究方法，得到2010—2014年国家中心城市北京、上海、广州、重庆和郑州发展绩效准则层的评价结果与综合评价结果，分别见表2和图1。

从图1可以看出，2010—2014年我国北京、上海、广州、重庆和郑州的国家中心城市建设绩效的综合指数总体处于改善上升的演化发展趋势, 可以预言，未来国家中心城市建设绩效将会获得进一步的提升。国家中心城市北京的建设绩效最好，绩效指数由2010年的0.5653上升到2014年的0.6538，上升了8.85个百分点，上升的速度较慢；根据国家中心城市建设绩效分级标准，北京的建设绩效等级由2010—2011年的“中级”水平转变为2012—2014年的“良好”水平。国家中心城市上海的建设绩效整体上位居第二，绩效指数由2010年的0.5285缓慢上升到2014年的0.6066，5年间只上升了7.81个百分点，上升的幅度最小；2010—2013年上海的建设绩效等级为“中级”水平，2014年则上升到“良好”水平。广州的建设绩效整体上落后于北京和上海，绩效指数由2010年的0.3787上升到2014年的0.5188，5年间增长了36.98%，增长的幅度较大；2010—2014年广州的建设绩效等级均为“中级”水平，没有取得等级上的突破。重庆的建设绩效落后于广州，但领先于郑州，绩效指数波动式上升，由2010年的0.2690上升到2014年的0.3891，5年间提升了12个百分点，提升幅度达到了44.65%，增长的幅度极大；重庆的建设绩效等级由2010的“初级”水平上升到2011—2014年的“中级”水平，实现了建设绩效等级上的突破。郑州的建设绩效五市中最差，绩效指数由2010年的0.1415上升到2014年的0.2289，5年间虽然只上升了8.74个百分点，但提升幅度高达61.72%，增长的幅度最大，表明其发展潜力最大；2010—2014年郑州的建设绩效等级一直处于“初级”水平，尚未实现建设绩效评估的等级突破。

表2 北京、上海、广州、重庆和郑州准则层的评价结果（2010—2014）

受地理区位的影响，郑州作为内陆地区的中心城市联通世界的陆空交通网络尚待完善；同时，郑州与北京、上海、广州等中心城市相比，创新创业型人才比较匮乏，先进产业链尚未达到网络化发展程度，产业集聚效应较弱，现代服务业不管是在总量上还是在质量上与北京、上海、广州相比都存在明显差距；由表2可以看出，郑州除在信息中心和人文发展方面略领先于重庆外，其余在经济实力、创新发展、绿色发展、开放发展、商贸中心和交通枢纽等方面均排在末位，表明郑州与国家中心城市的建设要求和发展水平还有较大的差距。

3.2 障碍因素诊断

根据国家中心城市建设绩效障碍因素诊断模型，计算出2010—2014年郑州国家中心城市建设绩效评价指标体系中指标层单项指标的障碍度，结果见表3。为了便于找出影响郑州国家中心城市建设发展的主要障碍因素，确定障碍度大于0.05的为主要障碍因素。为此，表3中仅列出障碍度在0.05以上的指标。

表3 郑州国家中心城市建设绩效指标层单项指标的障碍度（2010—2014）

由表3可以看出，郑州国家中心城市建设发展的主要障碍因素虽然在不同年份有所差异，但公共图书馆藏书、人均绿地面积、星级酒店数量、客运总量、实际利用外资总额等在所有年份都是主要的障碍因素。

基于单项指标障碍度的计算结果，进一步算出郑州国家中心城市建设绩效准则层的障碍度，如图2所示。整体上看，经济实力、创新发展、开放发展、交通枢纽和商贸中心的障碍度均呈上升趋势，而绿色发展、人文发展和信息中心的障碍度在呈现波动式下降态势。从8个指标障碍度的数值来看，2010年绿色发展的障碍度最大，2011—2012年障碍度最大的是商贸中心，2013年交通枢纽的障碍度最大，而2014年障碍度最大的则是开放发展。由此可见，提升郑州国家中心城市建设绩效必须从提升开放发展水平着手，同时加快提高交通枢纽和商贸中心建设的绩效水平。从准则层各指标障碍度演化发展速度来看，2010—2014年经济实力和创新发展的障碍度分别以年均0.74%和0.46%的速度增加，而绿色发展和信息中心的障碍度则分别以年均0.89%和0.74%的速度下降。从长远来看,经济实力将成为影响郑州国家中心城市建设绩效的首要因素。因此，需要进一步加快经济发展方式转型步伐，提升经济发展的总量和质量，推动郑州国家中心城市建设有序健康可持续发展。

图2 2010—2014年郑州国家中心城市建设绩效准则层障碍度动态演化

4 结论与建议

4.1 结论

运用基于CRITIC模型的绩效指数及障碍因素诊断模型，对郑州2010—2014年国家中心城市建设绩效及其障碍度进行评价，结果表明：

（1）总体而言，虽然2010—2014年郑州国家中心城市建设绩效的综合指数呈逐渐上升的演化态势，提升幅度高达61.72%，提升幅度领先于北京、上海、广州和重庆，但郑州国家中心城市建设绩效等级一直处于“初级”水平，未能实现建设绩效评估等级跨越，即便是最高值2014年的0.2289，与“中级”水平的差距依然较大，郑州建设国家中心城市仍然任重道远。

（2）从准则层障碍度来看，2010—2014年间郑州国家中心城市建设绩效主要障碍因素的变动不是很大，信息中心、人文发展和绿色发展的障碍度下降比较明显，经济实力、创新发展、开放发展、交通枢纽和商贸中心的障碍度则是越来越大。

（3）从指标层障碍度来看，各年份主要障碍因素不尽相同，最大障碍因子历经了从公共图书馆藏书、人均绿地面积再到客运总量的演变。2014年主要障碍因素为客运总量、公共图书馆藏书、星级酒店数量、人均绿地面积、实际利用外资总额、科学技术支出占地方财政支出比例和技术市场交易金额。

4.2 建议

基于以上结论，要进一步提高郑州国家中心城市建设绩效，实现中原经济区快速崛起，应从以下几个方面着力：

首先，加快开放发展步伐，把郑州建设成国际商都。郑州要适应经济全球化进程，全面对接国家“一带一路”战略，建设郑州自贸区。要利用信息技术，大力发展电子商务，全面执行“买全球、卖全球”发展战略，深度嵌入国际商贸体系，提升郑州在全球资源配置中的话语权，把郑州培育成拥有一定全球经济地位的国际商贸中心。

其次，突破传统路径依赖，构建与国家中心城市建设相适应的现代产业体系。创新产业体系规划和产业发展理念，突破传统产业发展观念束缚，郑州要大力发展先进制造业和现代服务业，加快产业转型、升级步伐，扩张产业发展版图，加快形成产业网络化、高附加值环节比重高的现代产业体系，夯实郑州国家中心城市建设的经济基础。

再次，完善自主创新体系，推进创新发展。应以企业为主体，推动重点领域及先导产业的技术战略联盟发展；培育技术服务市场，加速科技创新成果产业化步伐；以经济技术开发区、高新技术园区、大学科技园区、创新技术孵化园等为依托，建设创新创业孵化基地，提升郑州自主创新能力，提升经济增长的创新驱动力度。

此外，要完善郑州国家中心城市建设的体制机制保障，强化对郑州国家中心城市建设障碍因素的动态监测与管理，有效保障郑州国家中心城市建设的全面推进和健康快速发展。

（责任编辑杨文忠）

[1] 刘志雄.国家中心城市发展现代服务业的区位优势比较研究[J].科学经济社会,2011(3).

[2] 彭丽敏.武汉建设国家中心城市的思考—以城市功能和国家战略的动态耦合为线索[J].城市发展研究,2013(1).

[3] 许治,焦秀焕,朱桂龙.国家中心城市技术扩散与区域经济增长——以北京、上海为例[J].科研管理,2013(4).

[4] 廖丽平,姚丽霞.国家中心城市科技竞争力对比及广州的对策研究[J].华南理工大学学报(社会科学版),2013(3).

[5] 鲍林杰,王耀刚,穆得超,李林.我国四个直辖市科技资源优化配置研究[J].科技管理研究,2013(23).

[6] 杨姝琴.广州增强国家中心城市辐射力研究[J].城市观察,2014(6).

[7] 田美玲,方世明.国家中心城市的内涵与判别[J].热带地理,2015(3).

[8] D Diakoulaki，G Mavrotas，L Papayannakis．Determining Objective Weights in Multiple Criteria Problems: The CRITIC Method［J］．Computer and Operations Research，1995(22)．

[9] 李彩惠,霍海鹰,李雅洁,侯玮.基于突变级数模型的城市低碳竞争力评价及障碍因子诊断分析[J].资源科学,2015(7).

Construction Performance Dynamic Evaluation and Obstacle Factors Diagnosis of National Center City in Zhengzhou

WU Xu-xiao，et al

(Henan Academy of Social Sciences, Zhengzhou 450002, China)

Through the construction of the National Center city construction performance evaluation index system, the paper uses the method of CRITIC to evaluate Zhengzhou National Center City performance level, compared with Beijing, Shanghai, Guangzhou and Chongqing, and built obstacle degree model to diagnose its obstacle indicators affecting National Center city construction performance. The results show that: Although Zhengzhou National Center City construction performance shows the evolution of gradually increased during 2010—2014, but the performance has been at the primary level, failed to achieve the level of performance across. In 2010, 2013, 2014, the biggest obstacle degree criterion layer is respectively green development, transportation hub and open development, and business center is the largest obstacle during 2011—2012. From the index obstacle degree of view, the main obstacle factors of each year is not the same, the biggest obstacle factor has experienced from the public library, the number of Stars Hotel to the evolution of total passenger traffic.

zhengzhou; national central city; critic model; obstacle degree

F291.1

A

1008–2093(2016)02–0026–07

2016-02-26

2015年度河南省政府决策研究招标课题（2015B197）

吴旭晓(1976—)，男，广西平南人，副研究员，博士，主要从事城市发展、区域经济和复杂系统研究。