机遇之城 2018

文|普华永道

发展实体经济是各地经济社会发展的重中之重，而招商引资则是其中一个重要抓手。在全国各地大招商的激烈竞争中，招商难，招大商、好商难上加难。打破同质化竞争、形成差异化招商引资、进而实现实体经济高质量发展，有很多办法。但最根本的办法之一，是着力培育本地区的产业生态。栽好梧桐树、引来金凤凰。本刊上期刊发了成都市委书记范锐平同志的有关文章，从一个省会城市和区域中心城市的角度，详细介绍了成都市培育产业生态、发展产业经济的“顶层设计”。本期中，本刊则特别选择了“机遇之城2018”一文，意在通过专业机构对全国30个重点样本城市产业生态环境的综合性分析，进一步推动读者对于产业生态的认识与重视，加深对于食品产业及其他实体经济招商引资创新转型的深层次思考。

本报告由中国发展研究基金会和普华永道联合发布。中国发展研究基金会成立二十一年来，紧紧瞄准国家和社会发展需求，致力于推动国家经济和社会发展等重大社会责任，通过举办具有世界影响力的“中国发展高层论坛”、开展经济社会政策研究等多个项目平台，开展了卓有成效的公益性社会活动。普华永道是世界知名的咨询机构，该机构以解决重要问题及建立社会信任为使命，在为世界各地企业和组织提供各类专业咨询服务之中，与中国发展研究基金会共同开展有关中国城市发展的深度研究。《机遇之城2018》是年度连续发布的最新一版。为此，本刊特就转载该报告向中国发展研究基金会和普华永道机构表示感谢。

城市：创造美好生活新机遇

在现代社会，城市是人们追求美好生活最重要的空间载体。我国拥有世界上最大规模的城市人口，2017年有超过58%的人口居住在城市，规模超过8亿人，而且人口的城镇化率还在以每年超过1个百分点的速度增长。城市化的推进，促进了资源的集约和高效利用，促进了创新，带动了经济的繁荣，提供更优质的基本公共服务，这些为人民的美好生活奠定了基础。

大城市和以之为中心的城市群，为人们提供改变命运际遇发挥了更大的作用，可谓名副其实的“机遇之城”。中国发展研究基金会最近完成的一项研究表明，长三角、珠三角、京津冀、海西、山东半岛、中原、武汉、长株潭、关中、成渝、辽中南、哈长等12个城市群，2006年的GDP占全国的71.34%，到2015年该比例增长到82.03%，显示出经济机会在大城市和大城市群集聚的趋势。人总随着经济机会走，随着优质公共服务走，提高以大城市为核心的城市群地区发展的包容性、平衡性和可持续性，对解决党的十九大提出的“人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”至关重要。

中国发展研究基金会与普华永道连续五年联合发布的《机遇之城》报告，关注的正是我国重点城市的产业发展、创新潜力、区域协调发展、人民生活与生态保护的协同发展等内容，此报告是普华永道研究全球城市发展的《机遇之都》报告的中国版。《机遇之城》借鉴了《机遇之都》的视角和分析框架，同时又结合我国的实际情况，构建了符合我国特色的发展现状指标体系，对城市发展的竞争力、影响力和潜力进行综合评估，为城市的全面发展提供对标，近年来在国内已经产生了广泛的影响。在2017《机遇之城》工作的基础上，今年观察样本城市扩展到了30个，还对粤港澳湾区、雄安等国家战略区域的发展给予特别关注。这30个城市，绝大部分都是前述12大城市群的中心城市。我们力求通过发掘城市的特色和优势，促进城市创新化社会治理模式的建立，建设和谐美丽中国。

中国发展研究基金会的团队参与报告各个阶段的探讨，在力争有所贡献和助益的同时，更将之视为重要的学习机会。借此机会，我想对普华永道积极承担社会责任、为中国发展奉献智慧表示赞赏和钦佩，对普华永道和基金会团队所付出的努力表示感谢。期待双方在未来能够继续深入合作，共同为社会奉献有价值的知识产品。

卢迈中国发展研究基金会副理事长兼秘书长

中国的创新发展将对世界经济做出贡献

《机遇之城》是普华永道发布的研究报告之一。我们在持续关注全球城市发展的同时，也注重对中国城市发展的研究。《机遇之城》2018是本系列连续发布的最新一期报告。

过去的一年，中国召开的十九大引起国际社会的广泛关注，它不只决定了中国未来的发展蓝图，更影响着世界的经济政治格局。会议确立的一系列新方略，将为解决人类共同面临的问题贡献中国智慧，为各国共同发展提供启示，当然也对中国的城市发展赋予了新的使命。

城市是一个国家的窗口，我们在对中国城市发展的观察中，深刻领会到中国改革开放的成就。城市发展正在经历着制度创新、产业创新和更加深入的市场发展进程。特别值得关注的是，2017年雄安新区在中国的建立，是创新驱动下城市区域协调发展机制的新探索，肩负着带动整体区域绿色发展的使命，这体现了中国在城市发展理念和发展路径方面正在做出开创性的尝试。十九大报告提出建设“智慧社会”，毫无疑问，加快智慧城市的建设、推进新型城镇化发展都是统筹发展“智慧社会”的关键。《机遇之城》报告作为普华永道对全球城市调研的重要组成部分，旨在发现城市更大的发展潜力，为推进中国“智慧社会”建设提供借鉴。

感谢中国发展研究基金会过去5年对普华永道的信任和支持，使得《机遇之城》这个有关中国城市发展的研究越来越深入。普华永道将继续不断地学习和探索，为中国新型城镇化的发展做出贡献。

罗浩智普华永道全球主席

概述

城市是经济发展和社会进步的集中反映。城市发展的机遇存在于改革发展的大环境中，也孕育于城市本身的历史传统、自然环境、产业特点、人文资源等众多要素。普华永道持续多年站在多角度、宽视野的立场观察全球重点城市的同时，从2014年开始，与中国发展研究基金会合作在中国内地选取样本城市进行综合比较研究，今年是第五期。

城市选择

过往四期城市选择范围均有所不同。2014年观察的城市是15座，2015年20座，2016年24座，2017年28座，是一个逐年增加观察范围的趋势。其中有一个共同点，是都不包括北京市和上海市。原因是，普华永道在观察全球城市时将中国的北京、上海、香港纳入了全球观察范围，由于全球观察的角度与我们从中国实际情况出发观察的角度有所不同，为避免两个角度观察的结果有可能不一致，我们未对北京、上海从中国的角度进行观察，而仅将全球对北京和上海的观察结果作为主要附件连续4期列在我们的报告附件中。

今年我们考虑做些改变。

《机遇之城2018》的观察范围全部保留了2017年调研的城市，同时增加了北京和上海，使今年的城市样本增加到30座。考虑到北京、上海的超大体量，纳入我们以往的城市序列比较的意义不大，同时，考虑到广州、深圳的特大城市的现实和实际影响力，我们本期将北京、上海、广州、深圳单独分列，其他城市仍依序排队。这样，《机遇之城2018》的城市观察将出现两个结果：一是超大城市的比较，即北上广深的对比；二是其他26座城市的对比。26座城市分别是：哈尔滨、沈阳、大连、乌鲁木齐、兰州、西安、太原、天津、石家庄、济南、青岛、郑州、南京、武汉、无锡、苏州、杭州、宁波、福州、厦门、长沙、珠海、成都、重庆、昆明、贵阳。

普华永道评估工具

《机遇之城》采用的是普华永道城市调研评估工具。这个评估工具与通常的城市比较研究采用的方法大体一样，都是设计几个层级的变量，然后广泛采集数据进行评估。所不同的是，我们设计了较多的维度，共10个，从更加细微的角度来观察城市。在每个维度中还设计了4-7个不等、总数为57个的变量。维度不设权重，只表明观察角度；变量之间是平行的，是对观察角度的进一步细分。维度中变量的数量，反映了统计数据采集的难易程度，同时，也在一定程度上表达了我们对观察维度关注的程度。

由于数据来源的局限，《机遇之城2018》的变量设计角度与上一期相比较在基本原则不变的前提下略有区别，所有变量设计角度及数据来源均在本报告的“变量说明”中可以查询到。

现实社会生活是极其丰富多彩的，城市之间由于地形地貌、历史变迁、文化传统、产业布局的不同，使人们能够观察到的现象呈现出复杂多变的局面。普华永道评估工具由于对观察角度作了尽可能的细分，因此将丰富多彩的现实生活概括为一个综合的数据库。通过数十个侧面的数据归纳，城市之间的比较可以尽可能地接近我们的直观印象。

计分方法

普华永道评估工具的数据取值采用位序计分的方法。在每一个维度的统计中，不同城市在同一变量上取得的数值按大小顺序排列，以位序计分，不计北上广深的26座城市，排第一位的计26分，排第二位的计25分，即分值与位序相反，余类推；位序相同，计分相同；但成本、资源消耗等变量，位序与分值相反，即取值最低的排第一位，且得最高分，余类推。按位序计分，使得城市之间复杂的差别简化为等距为1的分值。同一维度不同变量的计分之和构成不同城市在维度中的积分。

10个维度总计，城市在所有变量中的积分之和构成总排序中的位次。

北上广深四城市的计分方法与26座城市同。

数据来源

普华永道的评估工具在选取数据来源时，注重数据来源的客观性、可比性、对评估对象的适宜性。全部数据来源于公开渠道。主要包括：国家统计局数据、政府部门统计数据、各城市的统计年鉴和统计公报、权威智库或大学、研究机构的调研数据。梳理数据时，不对数据进行任何修匀，不附加任何权重。

在确定观察变量时，我们选取最能客观表达观察角度的数据，以统计数据为主，避免采用问卷数据；有时单一数据不能满足表达要求时，我们会选取同质的参数，构成复合数据，以使数据的表达尽可能接近观察角度的描述。

数据选取的时点为2016年底，个别数据在来源可靠时选取2017年的。个别城市数据在披露不足时，采用省级数据进行测算。凡有这种情况在报告附件中会予以说明。

观察结果

对北上广深四城市的观察结果为，北京居首，随后为上海、深圳，广州居末席。这个排序结果基本符合人们的日常观察。需要指出的是，深圳在《机遇之城》前四期的报告中，第一第二期位列广州前，第三第四期位列广州后，本期又超过广州。具体维度积分的情况详见分析部分。

除北上广深四城市以外，26座城市的综合数据梳理结果，杭州位居第一，随后是武汉、南京、成都、厦门、西安、天津，至此排序与上年相同。接下来是长沙、苏州、郑州、珠海、青岛、济南、昆明、重庆、宁波，其中长沙的位序与上年相比较上升了两位，青岛排在了济南的前面，但重庆却下降了三个位次。后十位序的城市依次是无锡、福州、贵阳、大连、太原、沈阳、乌鲁木齐、石家庄、哈尔滨、兰州。与上年不同的是，无锡的位次有所上升，沈阳的位次有所下降。总体观察，26座城市中前后两端的城市在位序上没有明显变化，居中的则略有变化。在每个维度的变量中，各城市的位序还有更细微的变化，进一步的观察将在随后的每个维度分析中陆续展开。

由于篇幅有限，我们无法对每个城市的所有方面详细分析，但数据所展示的信息是丰富的，有兴趣的方面可以依据本报告梳理的十个维度、57个变量为线索，结合具体城市的自然资源、发展战略、产业布局、历史传统，以及管理实践中的得失进一步展开更深入的分析，以期探寻更符合本城市发展规律的机遇。

北上广深四城市比较分析

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北京、上海、广州、深圳四城市简称北上广深，通常被归类称为一线城市。就经济积聚能力、人口规模和对国际市场的影响来说，这四个城市都是国际级的。综观全球，大城市都是国家的象征，大国尤其如此。从中国现阶段的实际情况来看，北上广深在一定程度上是中国的窗口，代表中国的形象。

我们的数据显示，四座城市中，北京上海分列第一第二位，深圳紧随上海居第三，广州排在第四位。从维度积分来看，北京在“智力资本和创新”、“技术成熟度”、“健康、安全与治安”、“交通和城市规划”、“经济影响力”五个维度居前；上海在“区域重要城市”、“宜商环境”积分高居在第二；深圳在“交通和城市规划”与北京并列、并在“可持续发展与自然环境”和“宜商环境”领先居第三；广州在“区域重要城市”和“经济影响力”维度均超越深圳，但因在其他维度居后总积分低而屈居第四。

在普华永道2016年对国际30座大城市的观察中，北京综合排名居第19位，“门户城市”维度在伦敦、巴黎之后、“经济影响力”维度在伦敦、纽约之后均高居第三；上海综合排名位列第21，“门户城市”和“经济影响力”维度均居第七。这两座城市在国际上综合排名不是很靠前，很大程度上是受“成本”维度的影响，北京、上海在“成本”维度的国际比较中分别排在倒数第一和第二位。

广州和深圳两城市在我们以往对中国城市的观察中始终不相伯仲。2014年和2015年深圳位列榜首，2016年和2017年广州则为第一。但在“成本”维度，同样，两城居于末席。

成本高企，成为北上广深在城市综合比较中的共同特征，引人思考。

就城市本质特征来说，北上广深的个性是极其鲜明的。北京是政治、文化、国际交往、科技创新中心，上海是中国最大的商业、金融中心，广州则是改革开放的试验田，北上广三城均有着悠久的建城史，绵长的历史孕育了厚重璀璨的文化传统。深圳却是仅有40年历史的新城。40年飞越千年以上，成为与北上广并列、展示中国予世界的窗口。这是中国改革开放的成就，也是中国特色社会主义市场经济的生动诠释。

观察北上广深，其实是要超越这些城市的范围梳理的。北京是京津冀区域的核心，上海居于长江经济带之首，广州深圳则是粤港澳大湾区的重心城市。京津冀区域、长江经济带、粤港澳大湾区的规划均是国务院的规划，已上升到国家级发展战略，对中国经济成长和社会进步具有战略意义。

特别是雄安新区，由中共中央领衔发布，意义深远。“国家大事”几个字质朴简单，但对于华北平原的农业区域而言，对比深圳40年前的渔村，足以引发无尽的想象。

三大区域发展战略打开了城市各自发展的格局，十九大报告提出的“以城市群为主体构建大中小城市和小城镇协调发展的城镇格局”，展现了城市群、城乡一体化发展的新局面。

十大维度的排名比较与分析

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一、智力资本和创新

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“智力资本和创新”维度包括六个变量，分别是“专任教师变动率”、“中等职业教育规模”、“科技支出比重”、“研究与开发水平”、“创业环境”、“创新应用”。受数据来源限制，变量与往年相比较有所减少。也因此，维度积分受到一定影响，使城市的排序不适于与往年对比。但从城市排序的总体分布看，大的格局没有特别变化。

数据显示，排在前八位的是南京、杭州、成都、武汉、长沙、天津、苏州、厦门，排在后八位的是大连、重庆、太原、乌鲁木齐、石家庄、福州、哈尔滨、兰州，其他10个城市西安、青岛、珠海、宁波、郑州、贵阳、无锡、昆明、济南、沈阳居中。

其中，厦门、苏州、珠海在“专任教师变动率”变量上分列前三，表明人口增长对中小学教师的刚性需求，这一趋势在“流动人口变动率”变量上也得到印证。

“中等职业教育规模”变量与专任教师都是观察青少年教育，但角度有所不同。专任教师的变化侧重的是流动人口的变化，这一变量的位序居前，往往是沿海的新兴城市；对中等职业教育的观察是考虑本城市的技术从业人口的供给，中专毕业生一般是留在本城市就业的，有些中专技校往往就是本城市所在企业的教育机构，与实体经济相关度高，因此相较于观察大学生的规模，这个变量更有助于反映智力资本的长期影响。在这个变量居前的城市是武汉、太原、贵阳、南京、郑州，多为工业重镇。

“科技支出比重”排在前几位的是珠海、苏州、武汉、杭州、南京，这反映了这些城市在科技支出上的需求，同时，这些城市的财政实力相对稳定，对科技支出提供了必要的保证。

“研究与开发水平”是复合变量，由三个要素构成，受数据来源的限制，我们没有得到新近的数据，但横向比较仍是适用的。其中，排在前列的是南京、武汉、西安、杭州、天津。最后两个变量反映的是“双创”，创新和创业，排在前三位的都是杭州、成都、南京。这两个维度与“研究与开发水平”一起在某种程度上反映了大学以上教育的成果，它们既反映科技创新的局面，也构成了智力资本的重要因素。综合看，由于南京、杭州、成都、武汉在六个变量的前几位中出现的频率最高，因此位居维度的前四名。

实务中，由于国家高度重视科技兴国战略，我国各城市均把科技进步和科技应用列入政府工作的重点，浏览各城市的市长工作报告，可以明确感受到这一点。不同的城市有不同的产业基础和科技资源，发展方向和发展速度也会各有特色。我们仅仅粗略地描述了概括的情况，更为生动的智力资本培育和科技创新还要结合具体城市作更深入的观察。

二、技术成熟度

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自习主席2015年11月提出加强供给侧改革以来，创新驱动战略就上升为国家战略，十九大更明确提出“创新驱动”是引领发展第一动力，鼓励大力发展资源利用合理、附加值高的新兴产业。“技术成熟度”这个维度旨在衡量城市的尖端技术产业发展情况，包含五个变量：“互联网＋”、“数字经济”、“软件与多媒体设计”、“技术市场规模”和“科技企业孵化器数量”。

与上年不同的是，今年加入了“科技企业孵化器数量”这一变量，以国家级科技企业孵化器数量为评价标准。“科技企业孵化器”是落实自主创新战略、培育高端、前瞻的和具有带动作用的战略性新兴早期企业的摇篮，加入这个变量后，有助于衡量我国高端科技行业的应用状况，使“技术成熟度”这个维度的观察跟上城市发展的变化。

本维度排在前五位的城市分别是：杭州和武汉（并列）、南京、苏州以及成都，它们也分别包揽了五个变量的第一名。“数字经济”变量用“电子商务发展指数”衡量，杭州在“数字经济”变量位居第一。阿里集团是中国发展最早、规模最大的互联网企业，总部位于杭州，使得这个城市成为中国乃至全球的电子商务中心。2017年“双11”当天天猫成交额1682亿人民币，刷新了全球在线销售记录。阿里巴巴巨大的经济体量带动了杭州乃至整个中国数字经济的发展。

“技术市场规模”变量由“输出技术成交额”和“吸纳技术成交额”两个分变量组成。武汉和南京在该变量位列前二，这两个城市都是我国著名高校所在地。武汉现有高校80余所，拥有在校大学生超过百万人，是中部人才高地；而南京则是东部的重要科研教育基地，高质量的人才储备和丰富的教育资源，为产业高速发展注入了源源不断的动力。南京也同样因为高校科技技术发展使得南京软件业水平在国内仅次于北京与深圳，在“软件与多媒体设计”变量中排名第一。西安和天津在“技术市场规模”变量上与南京并列第二，显示它们是与我国著名高校和科研机构集中的特征有正相关的关系。

今年新加入的变量“科技企业孵化器数量”旨在衡量高新技术和新兴产业所体现出的技术成熟水平，苏州在26个城市中总分排名第一。苏州作为国家高新技术产业基地，苏州工业园区更是我国首个开展开放创新综合试验的区域。除工业园区外，苏州纳米城被誉为全球最大纳米技术应用产业综合社区，累计签约落户260多个纳米技术相关企业和机构。2017年苏州又新添了七个国家级科技企业孵化器，依靠这些培育和扶植高新技术中小企业的服务机构，苏州将会带动长江三角洲区域高新技术企业的发展。

“互联网＋”使用了“互联网＋数字经济指数”作为衡量依据，直观反映互联网、云计算、大数据和物联网等与农业、工业、餐饮、旅游、交通运输、零售电商、金融等各个行业的结合情况。成都排在该变量的首位，成都被称为“游戏第四城”、“手游之城”，数字游戏产业蓬勃发展。据相关统计数据显示，2016年，仅成都高新区就聚集了数字游戏相关企业300余家。人才是“互联网＋”发展的核心智力资源。成都高素质人才聚集度位居西部之首，是“互联网＋”发展的人才供给高地。

“互联网＋”的发展能够提高经济发展效率，有效激活发展潜能，拉动成都实体经济更好更快发展。

三、区域重要城市

我国“十三五”规划中提出，顺应新型城镇化发展，应以城市群概念替代点对点的城市发展，通过增强中心城市带动功能，建设19个城市群。其中，由特大城市作为城市群中心，辐射并带动周边中小城市发展继而带动区域经济发展是城市群建设的核心。“区域重要城市”这个维度反映了所观察的城市在区域内的地位，并反映该城市对区域整体发展的带动作用。本维度包括六个变量：“星级酒店”、“国际游客”、“飞机起降航班”、“客运总量”、“货运总量”和“会展经济发展指数”。我们观察的对象既包含省会城市，也考虑了区域内经济发达的城市，同时也选择了与国际交往关系深厚的门户城市。

统计表明，重庆、成都、杭州和南京（并列）、厦门排名位列前五。其中重庆在“国际旅客”、“客运总量”和“货运总量”变量都位列前三名，成都在“客运总量”和“会展经济发展指数”变量排名第一；体现了这两座城市在中西部地区城市群中举足轻重的作用。杭州凭借近年来经济迅猛发展，对外交往越来越频繁，在“星级酒店”变量排名第一。南京和厦门发展整体比较平衡，分别作为东部地区重要中心城市和东南沿海重要城市在区域发展中起着重要作用。

重庆在“货运总量”变量蝉联第一的同时在“客运总量”变量排名第三，作为长江上游唯一汇集水陆空交通资源的特大城市，在西南地区承担交通枢纽战略地位。重庆通过近年发展，建成了“二环十射”高速公路网和“一枢纽八干线”铁路网，港口年吞吐量1.6亿吨；同时，“渝新欧”国际集装箱班列实现常态化、一卡通运行，全程开行时间缩短至13天，成为中欧陆上贸易主通道。成都作为中国第四大航空枢纽、全国第五大铁路枢纽，同时国际化步伐在显著加快，成都始发到达波兰罗兹的“蓉欧+”国际班列已常态化，成都开通的欧洲、北美航线数量居于中西部地区第一位，成都在“客运总量”变量第一，可谓是实至名归。此外，成都作为国际门户枢纽城市，会展经济发展迅速。昆明在“飞机起降航班”变量排名第一，一方面源于中国面向南亚、东南亚开放的门户城市和区域性交通枢纽，另一方面是基于中国以及亚洲区最大的鲜切花供应地。

厦门在本维度六个变量中有三个都位列前三，尤其在“国际旅客”和“会展经济发展指数”变量排名第二。厦门在2017年成功主办了“金砖国家峰会”后，带动了其会展经济发展，同时其优美的港口城市环境和经济特区地位都会在未来继续助力厦门的城市发展。

相信通过区域重要城市的内在提升带动城市群发展，进而提升区域协调发展势必将成为我国城镇化发展的新方向。

四、健康、安全与治安

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十九大报告提出“人民健康”是民族昌盛和国家富强的重要标志，并明确指出下阶段实施健康中国战略。“健康、安全与治安”维度的设计是为了考察城市管理中居民健康医护资源、城市安全与治安水平，进而为城市管理者提出行之有效的建议。在本维度中我们设计了五个变量，分别是“医护资源”、“医疗设施”、“养老服务”、“城市交通安全指数”和“灾害损失”。以上变量仅仅是城市医疗、养老、综合安全的部分代表，在城市间观察比较是可取的，但具体到某一座城市，还需要结合更细致的要素来考察。

本维度排名前五位的城市分别为杭州和成都（并列）、西安、太原和贵阳，随后是武汉、珠海、长沙和郑州（并列）以及济南。在本维度排序中，城市分布没有明显的地域差别，但可以看出排名靠前的城市主要为省会城市。这是因为我国医疗资源主要集中在省会城市，城市管理资源相对充裕。

杭州作为本维度排名第一的城市，在“养老服务”变量排名蝉联第一，主要得益于对养老服务的重视和多年的积累发展。早在20世纪80年代，杭州就进入了老龄化社会。因此杭州市一直高度重视养老工作，提前形成“9064”的养老服务格局（即老年人口中，以社区为依托、社会化服务为协助的自主居家养老占90%；享受政府购买服务的居家养老占6%；入住养老机构集中养老的占4%）。同时，杭州在养老方面政策的创新也很值得其他城市借鉴；近年来，杭州连续出台养老服务综合性指导文件11个、配套政策30余个、六个地方标准。同时，成立市领导担任组长的养老服务体系建设工作领导小组及养老服务业综合改革试点领导小组，统筹推进养老服务工作开展。此外，贵阳在本维度排名有所提升，这与贵阳近年来经济发展也呈同向趋势；过去五年贵阳市经济增速连续四年位居全国省会城市第一，同时贵阳着力发展新兴科技，获批建设国家级大数据产业发展集聚区、大数据产业技术创新试验区，成为国家大数据（贵州）综合试验区核心区。经济的发展可以进一步带动城市管理水平的提升，为居民提供更丰富的生活便利和健康治安保障。

本维度中有四个在具体变量上居末席的非省会城市，即珠海、苏州、无锡、厦门，还有一个非省会城市宁波在某些变量上的排位也偏后，尽管它们中大部分城市的维度排名并不太靠后，但它们在具体变量上普遍靠后的现象反映出，这些经济快速增长的沿海开放城市在“健康、安全与治安”维度关注的方面还有待进一步的改善。

五、交通和城市规划

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本维度重点关注以下七个变量：“人均道路面积”、“公共交通系统”、“轨道交通覆盖面”、“城市扩展速度”、“城市流动人口状况”、“绿化面积”和“居民住房保障”，前三个反映城市交通状况，后四个描述城市规划情况，在此基础上对各个城市的交通和城市规划现状进行分析。其中，“城市流动人口状况”观察的是城市五年间流动人口的变动。

在这个维度中，珠海和南京在多数变量中排位靠前，因此总排名连续两年位列前茅。排名紧随其后的是杭州、厦门、武汉和西安。珠海虽然城市面积较小，但由于常住人口相对较少，因此在“人均道路面积”、“城市扩展速度”和“居民住房保障”这三个使用人均和土地面积的变量上排名第一。

近年来，轨道交通在解决城市拥堵，提升居民出行效率方面起着举足轻重的作用，作为一种新型、便捷、环保的出行方式，轨道交通越来越被政府重视，几乎每个城市的“十三五规划”都提到要完善并优化轨道交通的建设，这也是我们连续四年选择该变量的原因。从排名上看，南京在“轨道交通覆盖面”变量中表现突出，已连续三年位居第一，主要得益于南京多年的轨道交通建设。目前南京地铁里程数位居全国第四，在未来五年间，南京本地及辐射周边一小时都市圈将要新建17条轨道交通线路。值得关注的是，在常住人口数量不占优势的条件下，南京的人均绿地面积仍保持了排名第一的位置，体现了政府在绿地建设和市政规划方面持续做出的努力。

“公共交通系统”变量由两个参数计算得出，分别是公共交通客运周转率和每万人拥有公共汽车量。由于乌鲁木齐常住人口相对较少，同时也是区域重要的综合交通枢纽，因此在该变量中排名第一，表明乌鲁木齐人均拥有的公共交通资源是相对充足的。

同时我们还注意到，武汉和西安的排名较去年都有所提高。这两个城市排名的上升同样得益于城市交通的高速发展。武汉作为全国高铁网络的轴心，城市发展依靠快速通达的交通优势，目前，以武汉为中心，“1234小时”交通圈正在逐步建立，“铁、水、公、空”一体化的综合交通体系也在逐渐完善。西安与武汉类似，是中国八大铁路枢纽之一，正在打造“国际运输走廊”和“国际航空枢纽”重要城市，“米”字形高铁预计2020年建成通车。除此之外，西安也在加紧建设城市轨道交通，自2017年起，西安在建线路总里程达203.2公里，形成史无前例的九线同时建设局面。

六、可持续发展与自然环境

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“可持续发展与自然环境”维度主要是从资源、环境和劳动力供给的角度观察对城市未来发展的影响。有五个变量：“居民人均水资源”、“污水集中处理率和生活垃圾无害化处理率”、“劳动力供给”、“流动人口变动率”、“碳排放”。其中，“流动人口变动率”是从常住人口与户籍人口的比率来观察就业人口中外来人员的比重，与上一维度中“城市流动人口状况”比较五年间流动人口变化的角度有所不同。

数据梳理结果，长沙与杭州并列第一。长沙在维度中居首得益于在“碳排放”变量上排第一，在“污水集中处理率和生活垃圾无害化处理率”变量上排第二，在“居民人均水资源”位列第四，使得累计积分最高。变量统计是枯燥的，并且有些抽象，但这一结果与现实生活却十分贴切。长沙是历史名城，在近代对中国历史的发展贡献更加丰厚。由于自然资源和计划经济时代产业布局的原因，长沙在现代化城市发展上的包袱不轻。长沙人在改革开放的几十年里从实际出发，充分发挥位居长江中游核心地带的区位优势，探索出了适合长沙自身客观条件的发展路向，成为国家确定的资源节约型、环境友好型“两型”社会的首批试验区之一，显示了“可持续发展与自然环境”的优势，以长沙为中心构成长株潭城市群发展的局面。目前，长沙正在与武汉、南昌、合肥共建长江中游城市群，探求区域发展新的增长极。

另一座国家确定的“两型”社会试验区的城市是武汉。武汉同时也是九座国家中心城市之一，在我国中部地区处于举足轻重的地位。在26座城市的总排名中，位列南京之前、杭州之后居第二位，超越南京主要受五个维度的影响，而本维度是其中之一。

在这个维度中居后的都是中西部和东北地区城市，其中哈尔滨、沈阳、大连引人关注。这三座城市是东北地区的三个重要城市，在产业结构调整和地缘环境变化的影响下，近年的发展一直处在弱势。对于这种局面，政府和学界都给予了很多关注，也曾经制定过相应的“振兴战略”，公众的媒体议论也很多，舆论较集中的是政风、社风、民风相对传统。尽管我们的评估工具尚无法梳理这些深层次的因素，但仅从资源、环境和劳动力供给等数据观察得到的结果却与实际的总体面貌比较接近。东北老工业基地如何走出困境，还需要城市管理者、企业家、专家学者多方面深入研究。

七、文化与居民生活

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本维度是反映城市生活的一个重要方面，同时也是统计数据与直观感受容易产生差异的一个方面。本维度只设计了一个变量反映城市的文化生活，但这个变量包含了多重要素，一是从财政支出中的文体与传媒支出的比重来衡量，二是从文化、体育、娱乐等专业人员占就业人口的比重来衡量，是一个复合变量。另外通过“交通拥堵状况”、“空气质量”、“生活质量”三个变量来观察居民生活。

数据计算结果显示，珠海位列第一，随后是厦门。反而南京、长沙、福州、武汉、杭州等大城市没有占据优势。珠海位列第一显然是城市发展战略的结果，从改革开放伊始，珠海作为首批对外开放的沿海城市之一，在发展战略上便把科研开发和教育产业作为长期发展目标，使产业布局和生活布局均衡配置。生活布局考虑到了邻近澳门发展旅游产业的需要，道路、住宅、公园配套规划有序，绿色水产养殖和蔬菜科研基地提高了城市的生活质量；产业布局则可见众多大企业的后台研发基地和知名大学的分校，沿海建设的情侣大道更成为城市驰名中外的名片。经过长期坚持，珠海这座小城已成为各种宜居城市排名中不可或缺的角色。厦门也是最早对外开放的城市之一，文化传统悠久，居民视野开阔，民风民情祥和。厦门在这个维度领先也是城市管理者坚持绿水青山就是金山银山的理念的结果，长期在经济快速发展的同时注重保护环境、注重社会文化建设，使厦门一直保存着独有的特色。厦门在这个维度居前也对厦门在“区域中心城市”维度领先作了补充：厦门是一个经济发展和社会生活均衡发展的城市。

在“文化活力”变量上，居前三位的是成都、长沙和西安，加上排在第五位的太原、第七位的贵阳，以及并列第九位石家庄、兰州，大多是中西部城市。这其中有一个因素是我们的统计方式还不能够分辨文化产业的活跃程度。从现实生活中观察，经济发达的沿海城市的文化产业是多姿多彩的，电影、戏剧、文化周、多媒体拓展了文化领域，多种娱乐休闲方式丰富了城市生活。这是统计方式的局限性。

排在“交通拥堵状况”变量前几位的是几座相对小的城市：无锡、苏州、宁波、厦门，这很有启示性。原因可能是多重的，既有城市基础好的因素，也可能是城市文化传统深厚促使城市的发展规划遵循了城市的发展规律，或许还有外来投资中华侨比重较高的因素。总之，这些城市经济体量增长快速，流动人口多，居民生活水平高，也会有交通拥堵的城市病，但它们却相对不那么拥堵。这对于这些城市进一步的发展而言，是值得珍惜的。

八、经济影响力

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城市是经济成长的产物，同时经济成长也塑造了城市。城市的规模在一定程度上反映了城市对周边区域和中小城市的影响力，我们从“知名企业数量”、“金融从业人员”、“吸引外商投资”、“城市服务业比重”、“地区生产总值名义增长率”、“农业机械总动力”六个角度来观察。其中，反映企业聚集程度、外商投资、服务业和GDP增长速度的变量比较直观，比较特别的是“金融从业人员”和“农业机械总动力”。

一般观察与人员数量有关的变量时，我们会采用占总就业人口的相对数来观察，但金融从业人员不同，因为金融业的业务覆盖面虽然与属地相关但不受地域限制，所以我们在衡量城市影响力时直接采用了各城市金融从业人员的绝对数。“农业机械总动力”反映的是工业在农业生产方面的应用程度。由于我国城市基本都是市带县的架构，每一座城市都有广大的农村作为农副产品供应基地和城市部分服务业劳动力的来源，缺少对农村和农业生产的观察，就城市论城市是片面的。

数据梳理的结果，在“经济影响力”维度排在前两位的是杭州、天津。杭州得益于在“知名企业数量”变量中积分最高，天津则是因为在两个变量中排在第一位。作为直辖市的天津，在26座城市的排名中仅列第七位，这既有传统经济结构的因素，也有我们评估方法的原因。普华永道城市评估工具较多地采用比率数据、即相对数据来对大小规模不一的城市进行比较，这使得农村面积大的城市并不占优，天津在这个维度能够凸现出来，一定程度上是因为“金融从业人员”采用的是按绝对数取值。另一座直辖市重庆也有类似状况，尽管重庆在现实生活中的经济影响力很大，但在我们的评估工具梳理下并不突出，很大程度缘于市带县的面积大。本维度“农业机械总动力”这个变量上尤其明显。该变量重庆排在末位，一是因为重庆的农村地域广大，使得计算公式的分母数额大，二是因为重庆多山，可耕地多为小面积地块，不适于机械化作业，使得计算公式的分子数额小，计算结果只能排在末位。这是客观因素使然。

在“农业机械总动力”这个特别的变量上，排在前列的有长沙、厦门、宁波、珠海。长沙是机械工业重镇，特别是民营工业企业发达，它们紧随市场开发产品，工业机械产品就近普及应用，促使农业机械化程度相对较高。厦门、宁波、珠海是东南沿海城市，原本农业耕地资源并不充裕，但由于水产资源丰富、滩涂广阔，而水产作业的机械化程度高，因此使得这三个不是省会城市的沿海城市在这个变量上排在前面。

城市在经济影响力方面更重要的因素是与大城市或国际城市的连接，我们的评估工具没有特意做这方面的描述。对于具体城市来说，评估经济影响力还要考虑具体城市的地理环境、产业特点以及与其他方面的特定关联，从而发掘符合城市自身的发展机遇和前景。

九、成本

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成本维度包括六个变量：“职工平均工资”、“公共交通成本”、“商业用地成本”、“住宅价格”、“食品价格”、“生活服务价格”。观察角度是站在投资人的立场，分别从人工成本和不同方面的支出成本来观察。在这个维度上，各城市的数据梳理结果差异很小，但由于我国的平均工资较低，因此生活支出上的微小差异也会对消费倾向带来影响。

本维度的数据来源主要是来自中国价格信息网，这是一家商业性的权威机构，价格数据来自政府部门，尽管是网站，但所披露的信息准确可靠。

数据梳理的结果显示，排在前列的、即生活成本相对低的大多为中西部城市，排在后面的、即生活成本相对高的大多为东南部城市，如果将北京、上海、广州、深圳排列在内，这一趋势会更为明显。在本维度中排在第一二位的是太原和石家庄，太原因“公共交通成本”、“生活服务价格”相对低而居前，石家庄则因在“职工平均工资”、“商业用地成本”、“食品价格”变量上积分高而排在前列。

在26座城市的总排序中居后位的乌鲁木齐，在“住宅价格”变量上位居第一，不仅显示了实际生活成本的某一方面，而且使该城市的总积分有所提高。乌鲁木齐在总排序中超越了石家庄、哈尔滨、兰州，在这个变量上积分高是因素之一（乌鲁木齐在维度八的“城市服务业比重”变量上也有突出表现）。

26座城市中，投资及生活成本最高的城市是杭州，特别是在公共交通和住宅价格变量上排位明显。珠海在维度排名中跟在杭州后面，成为26座城市中成本第二高的城市，缘于在“食品价格”和“生活服务价格”两个变量上位置突出。从人们在实际生活的感受上，也能体会到这两座城市的消费水平偏高。随着城市经济增长和生活水平的提高，相应地社会生活成本上升是一个普遍性的规律，对于城市管理者来说，如何在发展中提升管理效率、从而减少社会交易成本是一个需要在实践中不断探索的问题。

十、宜商环境

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与宜居城市相区别，宜商环境更注重从投资者的角度考察城市是否具有吸引国内外企业来此发展的软实力。为了综合考察宜商环境水平，本维度考察变量也较多，包含：“创业便利性”、“人均劳动纠纷数”、“物流效率”、“资本市场参与度”、“商业运营风险”、“财政收支平衡度”和“外贸依存度”七个变量，反映城市的市场经济环境和综合治理状况。在对26个城市的各项变量进行梳理后，综合积分排名前三位的城市分别为：苏州、南京和杭州。

苏州在“财政收支平衡度”变量排名第一，这意味着苏州的财政分配可以保证市场持续、稳定、协调的发展。同时，稳定的地方财政也营造出安全的投资氛围，吸引更多的资本流入。杭州在“创业便利性”变量排名第一，得益于杭州近年来大力支持创新创业。作为阿里集团的发源地与总部所在地，杭州已成为中国最重要的电子商务中心、国家高新技术产业基地和创新中心。

此外，位列总排名第五的厦门在“外贸依存度”和“物流效率”变量中分列第一和第二。“外贸依存度”变量用进出口总额占GDP的比重衡量，厦门位居第一得益于其近年加大了创新创业力度，以生物技术、计算机高集成制造技术、材料技术、光电技术等产业为主的高新产品成为出口领域的重要支撑，拉动出口回温转正。2017年在厦门举行的“第九届金砖国家领导人会晤”又为厦门带来了新的发展机遇，2017年上半年厦门与金砖国家的进出口额上涨60%。同时，我国的国际贸易已逐渐由外部拉动向内部驱动转型，这有利于解决外贸依存度较大的城市所面临的问题，实现对外贸易的可持续发展。“物流效率”变量由“人均货运总量”和“人均快递业务量”组成，该变量厦门紧随宁波位列第二，这两个城市都是东部沿海重要的中心城市，宁波拥有全球吞吐量第一的大港宁波舟山港，优势得天独厚。厦门除了港口的地理优势外，电子商务的快速发展也促进了物流效率的提升，2017年“双11”前三天厦门的收派件总量就创下历史新高，三天达到700万件，厦航进出港全部航班货舱满仓，体现出厦门强大的物流吞吐能力。

位列第六名的武汉，与上年报告相比位次明显上升。武汉在本维度排名的上升得益于综合实力的提升，其中上升幅度最大的变量是“创业便利性”，这得益于近年来武汉在鼓励企业创新创业方面做出的努力。2017年武汉发布了《武汉东湖新技术开发区支持创新创业发展新经济的政策清单》，被称为“新黄金十条”，该政策借鉴了国内外支持创新创业和新经济发展的经验做法，促进了武汉在加强企业创新创业方面的发展，奠定了武汉作为中部崛起重要城市的地位。

此外，值得关注的是，兰州的总排名虽然位次居后，但是在“人均劳动纠纷数”变量中表现出众，连续四年位居第一，这体现了兰州企业对员工可能带来的经营风险的重视程度，另一方面也可能有市场环境的因素。综合看，这个变量积分高反映企业在组织生产秩序方面的便利。

变量说明

一、智力资本和创新

专任教师变动率通过计算2016和2011中小学专任教师数量的比值，来衡量每个城市的教育资源投入状况。数据计算依据为《中国城市统计年鉴2017》和《中国城市统计年鉴2012》。

中等职业教育规模技术工人是城市发展必不可少的一支生力军。此变量通过计算中等职业学生数所占中等教育在校学生总数的比重，以反映各城市中等职业教育规模及未来技术工人的供应量。数值梳理自《中国城市统计年鉴2017》。

科技支出比重此变量采用公共财政支出中科学技术支出的比重，以衡量每个城市科技资源投入的力度。数据来源于《中国城市统计年鉴2017》。

研究与开发水平该变量主要考察城市创新技术储备及科研潜力。参考了国家重点实验室数量（包括企业实验室）及重点大学科学研究水平。数据采自科技部发布的《国家重点实验室2015年度报告》、《企业国家重点实验室2015年度报告》和《武书连2017中国大学排行榜》。

创业环境该变量采用北京中关村科技园区管理委员会发布的中国创业创新指数，以衡量各城市的创业环境。变量取值为各城市2017年12个月的双创指数的平均值。

创新应用创新应用能力体现在创新产业在推动城市发展过程中所取得的经济效益及对城市经济增长的贡献度。鉴于创业板市场是支持自主创新、培育和推动中小型高科技企业做大做强的重要资本平台，故本报告选取各城市拥有的创业板上市公司数量及收入规模来衡量各城市的创新应用水平。数据取自万得数据库。

二、技术成熟度

互联网+此变量数据采自腾讯研究院《中国“互联网+”数字经济指数（2017）》报告，衡量各城市互联网的应用和数字经济发展规模以及程度。

数字经济此变量采用阿里研究院发布的《2016年中国城市电子商务发展指数报告》中的城市电商发展指数排名来衡量各城市电子商务的应用和发展状况，从而反映城市的产业结构升级进程。

软件与多媒体设计该变量以各城市软件业收入来衡量城市软件服务业的发展规模及产业结构升级成效。数据来源于中国工业和信息化部发布的2016年1-11月副省级城市软件和信息技术服务业主要经济指标完成情况表（一）及2016年1-11月软件和信息技术服务业主要经济指标完成情况表（一）。对于个别未披露软件业收入的城市，据其所属省级行政区数据测算。

技术市场规模此变量采用输出技术成交额和吸纳技术成交额两个指标衡量城市高新技术成果转化和高新产业孵化服务能力。数据来自科学技术部发布的《全国技术市场统计年度报告2017》，对于该报告中未披露相应数据的个别城市，据其所属省级行政区数据测算。

科技企业孵化器数量此变量以科学技术部认定的国家级科技企业孵化器数量来衡量各城市营造自主创新环境，发展高新技术产业，培育创业者和科技型中小企业，和促进区域科技创新和经济增长的资源投入规模和积极程度。数据取值截止到2017年12月。

三、区域重要城市

星级酒店选取各城市拥有的三星级及以上酒店数量及这些酒店的平均出租率，衡量星级酒店的供需水平与饱和度。数据来源于国家旅游局发布的2016年全国星级饭店统计公报附表。

国际旅客该变量采用《中国旅游统计年鉴2017》披露的国际游客入境过夜人次数及每次抵达后的平均停留天数，来衡量各城市对国际游客的吸引力。

飞机起降航班该变量用以反映各城市的航空客货运输需求情况。基于城市各主要机场空中交通工具的起降航班数进行排名，包括民用国际及国内航班、运输货物的飞机航班及非营收航班，但不包括军用机。由于苏州没有机场因此参考临近城市宁波的排名。数据来源于中国民用航空局《2016年民航机场吞吐量排名》。

客运总量客运总量包括铁路、民航、公路、水运客运量，用以反映城市客运业规模和承载力。数值梳理自各城市2017年统计年鉴及公报。

货运总量货运总量是反映运输生产成果的指标，包括铁路、公路、航空物流运输的货物总量，反映各城市运输业在区域经济中的枢纽作用。数据来自各城市2017年统计年鉴及公报。

会展经济发展指数该变量采用中国会展经济研究会发布的《2016年中国展览数据统计报告2.0》中披露的城市展览业发展综合指数，从各城市拥有的专业展览场馆数量、展馆室内面积、年度举办的展览数量和展览面积等方面，综合评价各城市会展业的发展状况。

四、健康、安全与治安

医护资源医护资源以每万人拥有执业（助理）医师数来衡量各城市医疗服务的供给能力。数据来自国家统计局。

医疗设施此变量基于三级甲等医院数量观察各城市的医疗体系服务水平及设施资源。数据来自国家卫生和计划生育委员会网站。

养老服务该变量以城市基本养老保险覆盖率来衡量各城市社会养老服务体系的发展水平。数据来自《中国城市统计年鉴2017》。

城市交通安全指数该指数通过考察道路交通万车死亡率，来反映城市交通安全状况。数据来自《中国大城市道路交通发展研究报告—之三》，此数据迄今只披露到2015年底。

灾害损失该变量通过计算财产保险赔付支出和财产保险保费收入的比值，来衡量灾害造成的经济损失。数据来自《中国保险统计年鉴2017》。

五、交通和城市规划

人均道路面积此变量数据取自《中国城市建设统计年鉴2016》，用以评价各城市道路设施水平。

公共交通系统该变量以每万人拥有公共汽车数量和公共交通客运周转率来衡量各城市公交网络的客运能力和运营效率。数值梳理自《中国城市统计年鉴2017》。

轨道交通覆盖面该变量以每万人轨道交通运营路线长度来衡量各城市轨道交通发展的现状，从而折射出城市规划方面的思路和前瞻性。数值梳理自中国城市轨道交通协会发布的《城市轨道交通2016年度统计和分析报告》。

城市扩展速度此变量以当年征用土地面积和建城区面积的比值衡量城市扩展速度。数值依据《中国城市建设统计年鉴2016》计算。

城市流动人口状况此变量以2016和2011常住人口的比值来说明各城市劳动力来源的变动情况，以及人口迁移的速度。数据来源于各城市2017年和2012年的统计年鉴和公报。

绿化面积此变量选用人均绿地面积和建成区绿化覆盖率作为各城市绿化面积的衡量指标。数值梳理自《中国城市建设统计年鉴2016》。

居民住房保障该变量以人均房地产开发住宅投资额来考察各城市在改善居民住房条件方面的资金投入和市场监管。数值计算依据为国家统计局及各城市统计年鉴。

六、可持续发展与自然环境

居民人均水资源此变量用水资源总量和常住人口的比值来衡量各城市水资源的储备状况。数据来自《中国城市统计年鉴2017》。

污水集中处理率和生活垃圾无害化处理率此变量从污水处理和生活垃圾无害化处理两方面综合衡量各城市的资源利用效率，进而反映出各城市循环经济发展水平的差异。数据来自《中国城市建设统计年鉴2016》。

劳动力供给通过比较当年和上年全市从业人员的数量，衡量各城市处于工作年龄的人口变动情况。数据来自《中国城市统计年鉴》及各城市统计年鉴。

流动人口变动率此变量以常住人口和户籍人口的比值，反映各城市外来劳动力供给状况。数据来自各城市2017年统计年鉴、公报和国家统计局。

碳排放此变量以各城市消耗的煤炭、原油、柴油、汽油、煤油、燃料油、天然气和焦炭所产生的单位GDP碳排放为衡量标准，从而反映各城市温室效应的程度。数值梳理自各城市2017年统计年鉴及公报。

七、文化与居民生活

文化活力此变量从各城市文化体育与传媒产业的财政支出及文化、体育、娱乐从业人员占比两方面来衡量各城市文化产业规模。数值计算依据为各城市2017年统计年鉴和公报及《中国城市统计年鉴2017》。

交通拥堵状况该变量以高德地图发布的《2017年度中国主要城市交通分析报告》中的全天拥堵延时指数为衡量标准。按由低到高排序。

空气质量该变量采用年平均空气质量综合指数来描述各城市空气质量综合状况。该指数对细颗粒物（P M 2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）、臭氧（O3）、一氧化碳（CO）等六项污染物的污染情况进行综合评估，指数越大表明综合污染程度越高。数据来源于中国环境监测总站发布的2017年74个城市空气质量状况月度报告。

生活质量此变量从两个角度进行考察，首先以人均社会消费品零售总额来衡量居民消费能力；然后引入城乡居民人均生活用电量作为反映居民对日常生活便利性和舒适性的需求程度。数值计算自《中国城市统计年鉴2017》。

八、经济影响力

知名企业数量此变量以各城市中国500强企业总部注册数量和沪深A股上市公司数量来反映城市在区域经济格局中的地位及对周边区域的经济辐射能力。数据取自《财富》中文网发布的2017“中国财富500强排行榜”及万得数据库。

金融从业人员数该变量以年末城镇单位金融从业人员数量反映该城市金融业的发展规模。数据来自《中国城市统计年鉴2017》。

吸引外商直接投资该变量通过外商直接投资合同项目数、当年实际利用外资额两个指标来衡量各城市外向型经济发展水平。数据来自《中国城市统计年鉴2017》。

城市服务业比重此变量以第三产业增加值占地区生产总值的比重来表明城市经济结构的变化，以及由工业主导向服务业主导过度的状况。数据来自国家统计局。

地区生产总值名义增长率此变量是以现行价格核算的期末GDP与基期GDP之间的比较，它是反映一个经济体是否具有活力的动态指标。数据来源于国家统计局。

农业机械总动力农业机械化是现代农业发展的物质基础，是新农村可持续发展的重要内容，对经济有着重大影响。此变量以每万公顷耕地面积农业机械总动力作为衡量各城市农业机械化发展的水平。数据来自各城市2017年统计年鉴和公报。

九、成本

职工平均工资此变量用在岗职工平均工资比较各城市企业支出的薪资成本。数据来自于国家统计局。

公共交通成本此变量主要以城市公交车和出租车两种交通工具的计价费用作为衡量城市出行成本的标准。数据来源于中国价格信息网。

商业用地成本该变量以写字楼租赁价格和商业用房租赁价格作为考量标准，比较各城市商业用地成本。由于苏州、无锡、珠海未有相关数据披露，因此采用二手住房报价中位数作为参考依据。数据来源于中国价格信息网。

住宅价格此变量以2017年中国城市二手住房报价中位数来衡量各城市居住成本。数据来源于住房大数据联合实验室和中国社科院财经战略研究院住房大数据项目组。

食品价格此变量主要以大米、大豆油、猪肉、鸡蛋、苹果、大白菜、油菜等细分产品类别作为样本对各城市进行观察。数值计算依据为中国价格信息网。

生活服务价格此变量重点考察各城市普通住宅物业服务费、居民用电、管道天然气、有线（数字）电视基本月租费4项日常生活服务费用。数值计算依据为中国价格信息网。

十、宜商环境

创业便利性该变量采用非国有企业增长幅度即非国有上市公司数量增长幅度，衡量各城市创业环境。数据来自万得数据库。

人均劳动纠纷数该变量以每万名就业人员劳动争议案件受理数作为衡量标准。数据来自《中国劳动统计年鉴2016》。因年鉴数据只披露到省级行政区域（包括自治区、直辖市），故基于城市所属省级行政区域数据来对各城市进行评价。

物流效率该变量以人均货运总量和人均快递业务量来考察各城市商品流通过程中的物流效率，进而反映各城市的物流产业发展水平并映射出各城市在交通运输、信息通讯、仓储设备等方面的基础条件和综合营运水平。数值梳理自各城市2017年统计年鉴和公报及国家邮政局。

资本市场参与度该变量根据《中国金融中心指数（CDICFCI）报告（第九期）》数据，从金融产业绩效、金融机构实力、金融市场规模等方面综合评价各城市的金融竞争力。

商业运营风险以商业银行不良贷款率作为衡量城市商业营运风险的指标。数据来自《中国银行业监督管理委员会2016年报》，由于该报告数据只披露到省级行政区域（包括自治区、直辖市），故基于城市所属省级行政区域数据对各城市进行评价。

财政收支平衡度以地方一般公共预算收入和地方一般公共预算支出的比率作为财政收支平衡的衡量标准。数据来自国家统计局。

外贸依存度采用货物进出口总额与地区生产总值之比作为外贸依存度的衡量标准，从而反映城市对外贸易活动对其经济发展的影响。数据来自国家统计局。

鸣谢

本报告由普华永道中国高级顾问蔡晓峰先生主持并执笔。

普华永道和中国发展研究基金会的以下人员，为本报告的出版作出了贡献：

专家委员会

肖庆文

中国发展研究基金会副秘书长

俞建拖

中国发展研究基金会秘书长助理，研究一部主任

林怡仲

普华永道中国内地及香港市场主管合伙人

梁伟坚

普华永道中国内地及香港市场副主管合伙人

李丹

普华永道中国审计主管合伙人

周星

普华永道中国北京主管合伙人

黄佳

普华永道中国上海主管合伙人

金军

普华永道中国战略咨询部合伙人

陈静

普华永道中国国企业务主管合伙人

项目研究团队

卢可心（普华永道）

纪洁（普华永道）

蓝澜（普华永道）

梁杉（普华永道）

陈春春（中国发展研究基金会）

项目顾问

管洁琦【澳门旅游学院，

澳门城市发展研究学会（筹）】

数据调研支持

尤加幸（普华永道）

项目管理团队

陈南燕（普华永道）

冀菲（普华永道）

李清瑶（普华永道）

王雪（中国发展研究基金会）

设计团队

张翔（普华永道）

张然（普华永道）