原标题：中国大城强城指数排行榜2022新鲜出炉！南通排名...
中国大城强城指数排行榜2022
新鲜出炉！
南通排名第十九名！！
中国大城强城指数（China Major Power City Index，CMPCI）是对城市GDP排行榜的一个补充和完善。在人们普遍关注城市经济总量的同时，中国大城强城指数聚焦城市经济的效率、实力和潜力，为政界、业界和学界提供另一个观察城市经济发展质量的窗口。
一．定位与价值
城市是区域经济的节点和枢纽，城市间竞争与合作是推动经济增长的重要源泉。为了评价城市经济发展水平、潜力及其动态变化，各种关于城市的排行榜应运而生。从最简版的按城市生产总值（下简为GDP）排名，到有数十个指标构成的竞争力排名，还有各种专项排名，不一而足。
以GDP论英雄，显然有其局限性。但GDP及其增长，无论如何是现阶段观察一个国家或城市的核心指标。评价城市经济发展水平和潜力是绕不开GDP这个指标的。为此，构建一个以GDP指标为基础，以均值指标为主的中国大城强城指数，多维度评价城市经济，聚焦高质量发展，并与GDP排行榜做一个比对，有着显而易见的意义。中国大城强城指数是对城市GDP排行榜的一个补充和完善，一如联合国人类发展指数是对各国GDP排名的补充和完善一样。
中国大城强城指数的价值是，在人们普遍关注城市经济总量的同时，聚焦城市经济的效率、实力和潜力，为政界、业界和学界提供另一个观察城市经济发展质量的窗口。
二．指标与排名
中国大城强城指数主要从生产要素效率，技术创新能力，人才存量和人均GDP等维度评价城市经济发展水平、质量和潜力。根据数据的客观性、可比性和可获得性，大城强城指数共设6个指标，详见表1。
表1 中国大城强城指数指标体系
劳动、土地和资本是经济活动的三个基本生产要素。这里的劳动即人力资源，包括劳动和人力资本；土地生产率是反映土地生产能力的指标，原多用于表示单位土地面积生产的农产品产量或产值，现常用于表示每平方公里土地面积创造的GDP；资本生产率内生着技术的作用，资本生产率的高低与技术的贡献有关；每万人授权专利数量，反映城市的技术创新能力；百万人口中大学文化程度以上人口衡量城市的人才（人力资本）存量，反映城市发展的潜力；人均GDP是经济活动的结果，是一国一城经济实力的集中体现。
受主客观因素影响，一个指数中的个别指标难免存在缺憾。在大城强城指数的指标体系中，土地生产率和人才比例就存在这种情况。土地生产率的分母是城市行政区划面积。因为历史的、行政的或区位的因素，少数城市的行政区划面积存在过大或过小的问题，影响其土地生产率的正常表现。例如，重庆市行政区划面积8.24万平方公里，比海南省、宁夏回族自治区的行政区划面积还要大。如果按照重庆市的行政区划面积计算其土地生产率，显然是不合理的。因此，报告采用重庆市主城都市区面积2.87万平方公里，计算其土地生产率。曾考虑用城市建成区面积计算土地生产率，但我国目前并没有标准和口径一致的城市建成区面积。又如，人才比例即大学文化程度（指大专即以上）人口与全部常住人口之比。这是人口普查中的一个指标。因为中国超大和特大城市的户籍制度及积分落户制度对于低教育水平的劳动者有一定的排斥作用，该比例在一些超大和特大城市可能存在高估。但这一因素很难在数据上有所体现，有待数据和分析手段更加完备时，再对此做深入评估。
根据目前我国城市经济发展的总体状况，GDP5000亿元可视为大城的门槛，强城的起点。因此，选取参与排名的城市，为当年GDP总量在5000亿元以上的城市。2021年为54个城市。大城强城指数为这些城市发展的效率、质量和潜力排座次。
中国大城强城指数的计算方法是，各城市在各指标上的排位相加即为指数值。指数值从低到高排序，得到《中国大城强城指数排行榜2022》。（见表2和附表1）指数值相等的城市并列某位次。中国大城强城指数指标简洁，算法简单，信息量大。
三．比较与分析
对比城市GDP排行榜与大城强城指数排行榜（见表3）可见，有17个城市，二者排位基本相同；有19个城市，GDP排名高于大城强城指数排名；有18个城市，经济指数排名高于GDP排名。对比显示，大多数城市的大城强城指数排名与其GDP排名保持较高的相关性，也符合大众对城市经济发展水平的判断。例如，北、上、广、深4个一线城市，及武汉、南京、杭州、苏州等经济强市仍处于排行榜前列，是我国名副其实的强城。由于除了总量指标，大城强城指数考虑了反映效率和质量的均值指标，一些城市的排名与其GDP排名出现明显的差异。例如，重庆GDP排名位列第5，在大城强城指数排行榜上仅位列第41。相反，GDP排名第14的无锡，大城强城指数排名第6；GDP排名第25的常州，在指数排行榜上进入了前10。（参见图1）
图1 中国城市GDP排行榜与大城强城指数排行榜对比
经过比较与分析，我们认为：
1、中国大城强城指数综合体现城市的发展状态。大城强城指数加入均值指标，综合考量城市发展的主要因素。在前10名城市中，上海、北京、南京、广州四个城市各个分项指标也都在15名以内，说明这些城市不仅综合实力强，发展也相对均衡。部分城市因不同的原因，某项均值指标影响了它们的排名。例如，地域面积较大的城市，土地生产率排名往往靠后，拖累其在指数的排位。又如，有些城市因行政区划调整，常住人口和地域面积增加，但创造产出相对滞后，故人均GDP、劳动生产率和土地生产率都受到影响。大城强城指数排名显著低于GDP排名的城市，在一定程度上反映其经济发展存在短板，但也说明这些城市有着较大的发展空间。
2、中国大城强城指数突出体现城市的发展质量。大城强城指数排名与GDP排名的比较与分析表明，大城强城指数可以反映城市经济发展的不同质量。上海、北京、深圳、南京和苏州等城市不仅综合实力强，发展也相对均衡，多个指标排名都位居前列。无锡、常州及佛山等城市因为它们在劳动生产率、人均产出、土地利用效率和技术创新等一个或是多个指标上的突出表现，指数排名相对GDP排名有较大提升，如无锡人均GDP排名第1，常州技术创新能力排名第4，使得它们双双进入大城强城指数排行榜的前10位。重庆、成都等城市由于土地生产率等指标排名靠后，拉低了指数排名。效率、土地资源利用和创新能力等是经济发展质量的重要体现。
3、中国大城强城指数充分体现城市的发展潜力。大城强城指数排名前20的城市，大多发展均衡，优势比较明显，有着较强的竞争力和发展潜力。可以预期，这些城市未来的排位将保持相对稳定。在排名靠后的城市，由于它们各自的发展特征不同，或在效率指标，或在创新能力，抑或在人才存量上有明显的短板，致使出现不尽如人意的排位。如果它们能够在补短板上取得成效，亦将形成各自的发展潜力。
4、中国大城强城指数可以体现城市的集群发展。在空间上，东中西、南北区域差距较大，且集群特征明显。从榜单中可以看到，GDP排名的空间分布相对均衡，各大都市圈基本都有经济大市。在大城强城指数榜单上，只有珠三角和长三角两个地区的城市表现相对突出。GDP排行前20位城市中，北方城市有5个，在大城强城指数中，北方只有3个，即北京、青岛和济南；GDP排行前20位中，中西部城市有5个，在大城强城指数中，仅有中部的武汉和长沙。列西部首位的成都，排位在第26。由此说明，这些年来，我国城市发展在规模扩张上都有明显进步，但在发展质量上，南方与北方，东部与中西部，还有较大的差距。大城强城指数排名显著高于GDP排名的城市主要集中在长三角地区，有着更明显的集群特征。例如，南京、扬州、苏州、无锡、常州、南通、嘉兴和绍兴等长三角核心区的城市，大城强城指数排名均高于或显著高于GDP排名，它们分别处于各自比较成熟的都市圈。（参见图2）
图2 长三角核心区部分城市GDP与大城强城指数排名对比
上述比较与分析还表明，人口、劳动力、土地和创新能力是城市发展的基本要素和动力，它们的有效利用事关城市的高质量发展。GDP排名靠前，但均值指标排名靠后，表明城市发展存在大而不强的矛盾，表明应该注重发展效率和质量的提升。这一对比还表明，一味追求行政区划人口规模和土地面积的扩大，不如借助都市圈一体化和同城化发展契机，探索经济区与行政区适度分离改革，破解中心城市发展的资源约束，促进城市间协同发展，提升城市发展质量和区域整体发展水平。
附录
数据来源与说明：
本报告中使用的城市GDP 、人均GDP、万人专利授权量均为2021年数据，就业人员、每百万人大学文化程度人口为2020年数据。有关数据来源说明如下：
（1）各城市2021年GDP数据来源于各城市国民经济和社会发展统计公报、统计局网站。
（2）劳动生产率通过各城市GDP/就业人员数据得到，各城市就业人员数据采用2020年数据，来源于各城市2021年统计年鉴。其中，部分城市就业人员数据仅公布到2019年，相关城市2020年就业数据根据2019年数据进行推算。同时，存在部分城市就业人员数据仅公布到2013-2015年，之后统计公布的是城镇非私营单位就业人员数据，相关城市2020年就业数据采用2020年的城市常住人口和有就业人员数据公布的年份常住人口数据进行按比例计算得到。
（3）土地生产率通过各城市GDP/行政区域土地面积得到，各城市行政区域土地面积主要来源于《中国城市统计年鉴2020》，并和各城市统计年鉴、政府网站以及网页搜索的最新数据核对。其中，考虑到重庆市的实际情况，未采用全域面积，采用主城都市区面积2.87万平方公里，计算其土地生产率。
（4）资本产出率通过产出/资本存量计算，产出为2021年城市GDP，资本存量为以2000年为基期计算得到的2020年资本存量。①采用张军（2004）以2000年当年价格衡量的各省（直辖市）2000年的固定资本存量作为基期资本存量。城市层面的数据并不像省级层面数据那么完善，因此，本报告中各地级市全市的基期固定资本存量主要采用各省份当年( 2000年) 固定资本存量，以当年各地级市固定资产投资占所在省份全社会固定投资额的比重作为权重折算到各地级市。②固定资产投资价格指数以2000年为基期，2000 年之后折算成 2000 年为基年的不变价数据。由于2020年开始，国家统计局取消固定资产投资价格调查制度，以2020年各省CPI 数据替代2020年固定资产投资价格指数。数据来源于国家统计局。③折旧率。参照张少辉等（2021）将2000年后建筑和设备的使用期限分别设为 38年 年和 16年，即折旧率分别为8. 12% 和 17. 08% ，其他费用均统一采用 12. 1%的折旧率。由于各城市建筑安装工程，设备、工器具购置和其他费用三项比例不统一，且数据不全，本报告各城市的折旧率通过全国建筑安装工程，设备、工器具购置和其他费用三项在2001-2017年的平均比例进行计算，得到折旧率为10.439%。④当年固定资产投资数据来源于各城市统计局和国民经济和社会发展统计公报。其中少量异常值和缺失数据采用平滑法处理和补齐。
（5）每百万人大学文化程度人口通过拥有大学（指大专及以上）文化程度的人口/常住人口计算得到，拥有大学（指大专及以上）文化程度的人口和常住人口数据均来源于各个城市第七次全国人口普查公报。
（6）万人专利授权量通过专利授权量/常住人口计算得到，专利授权量和常住人口数据主要来源于各个城市2021年国民经济和社会发展统计公报以及相关网站。青岛、济南、昆明、长春存在专利授权量或常住人口数据缺失问题，万人专利授权量使用2020年数据计算，相关数据主要来源于各城市2020年国民经济和社会发展统计公报、《山东省统计年鉴2021》和各城市第七次全国人口普查公报。
（7）人均GDP数据主要来源于各城市2021年国民经济和社会发展统计公报，部分根据各城市GDP/常住人口计算得到。其中，城市2021年GDP和常住人口数据主要来源于各城市国民经济和社会发展统计公报；昆明和长春2021年常住人口数据缺失，采用2020年数据，数据来源于各城市第七次全国人口普查公报。
《中国大城强城指数报告2022》课题组（学术顾问：陆 铭，上海交通大学安泰经济与管理学院特聘教授，中国发展研究院执行院长；首席专家：陈 宪，上海交通大学安泰经济与管理学院教授；课题组成员：王赟赟，上海全球城市研究院助理研究员；伏开宝，上海交通大学安泰经济与管理学院博士后研究人员；崔婷婷，上海商学院助理教授；何雨霖，上海科技大学助理研究员）
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