城市经营的绩效评价体系研究，本文主要内容关键词为：绩效论文,评价体系论文,城市论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F290 文献标识码：A 文章编号：1672—2817（2006）01—0036—06
在我国，城市经营概念由谁提出、何时提出，目前仍存在一定争议。一种观点认为是由上海前市长汪道涵提出的，他在1998年中国城市经济学会一次研讨会上提出城市现代化要走“城市经营”之路；一种观点认为城市经营是由大连市前市长薄熙来提出并付诸实施，等等[1]。伴随着城市竞争加剧和城市政府职能转变， 城市经营成为诸多学科参与研究的对象，其中以城市规划学、经济学的研究为最。同时，各地城市政府纷纷祭出城市经营的大旗，如火如荼地开展着城市经营的实践。尽管针对城市经营的研究在近几年成为一个热点问题，研究文章不断见诸学术期刊，但存在一个明显的不足是针对城市经营的理论分析也好，实践研究也罢，大多是定性分析，很少有定量化的研究。本文构建了城市经营绩效评价体系，以期弥补这方面的不足和缺憾。
一、城市经营绩效评价指标体系设想
目前关于城市经营的基本涵义、主体、客体的讨论较多，而且尚存不少争议[2]。由于本文主旨和篇幅的原因，对此不作述评。我们认为[3]，所谓“城市经营”，是指以城市政府为主导，私营部门、第三部门和社会公众共同参与的多元主体对城市公共资源的配置方式和行为；是各城市经营主体的相互关系和定位而形成的新的城市治理模式及格局；其目标是城市经济效益、社会效益和环境效益达到协调一致的整体最优，并带来城市经济竞争力和综合实力的提高，使城市达到可持续发展的最终目标。显然，城市经营与企业经营的目标取向是不同的，企业经营的最大特点是完全追求利润最大化，城市经营与企业经营最大的不同在于前者不仅仅要考虑经济效益，在很大程度上还要关心社会效益和生态效益，满足整个社会的共同需要，兼顾经济、社会以及环境等多重目标。正是因为这一点，我们根据城市经营目标取向的3个方面内容，构建由经济、社会、环境三大目标下的15 项具体指标来评价城市经营绩效。具体设想如下：
城市经营绩效可以分为三个层次（见图1）：总绩效——由经济、社会、 环境合成的综合效益；子绩效——经济绩效、社会绩效、环境绩效分别作为子绩效；指标层——由各个子绩效的可直接度量的因素组成，如人均GDP、 地方财政一般预算内收入、人均住房面积、居民可支配收入、建成区绿地覆盖率、工业废水排放达标率等。
图1 城市经营绩效示意图
进一步讲，本文选用了GDP、人均GDP、地方财政一般预算内收入、城镇居民储蓄年末余额和第三产业增加值占GDP比重等5项指标来衡量城市经营经济绩效的实现情况；用居民可支配收入、人均住房面积、人均生活用电量、年末公共汽（电）车营运车辆数以及年末实有道路面积等5项指标来衡量城市经营社会绩效的实现情况；用人均绿地面积、建成区绿地覆盖率、生活污水处理率、生活垃圾无害化处理率以及工业废水排放达标率等5项指标来衡量城市经营环境绩效的实现情况。最后根据上述15项指标实现情况的排名来评价某一个城市的经营水平和绩效（见表1）。
表1 城市经营绩效评价指标体系
类别 内容指标单位
经济绩效 经济规模、经济结构 X[,1]GDP万元
X[,2]人均GDP元
X[,3]地方财政一般预算内收入 万元
X[,4]城镇居民储蓄年末余额
万元
X[,5]第三产业增加值占GDP比重%
社会绩效 人民生活、基础设施 X[,6]居民人均可支配收入 元
X[,7]人均住房面积
m[2]/人
X[,8]人均生活用电量 千瓦时/人
X[,9]年末公共汽(电)车营运车数(辆)
辆
X[,10]人均道路面积 m[2]/人
环境绩效 环境治理、生态保护 X[,11]人均绿地面积 m[2]/人
X[,12]建成区绿地覆盖率 ％
X[,13]生活污水处理率％
X[,14]生活垃圾无害化处理率 ％
X[,15]工业废水排放达标率％
二、城市经营绩效评价实证研究
（一）城市选择及数据来源
在上述城市经营绩效评价指标体系设想的基础上，我们选择了10座城市来做实证研究。它们是：西安、成都、北京、天津、大连、上海、杭州、青岛、广州和深圳。选择这些城市的主要考虑是：西安和成都是西部较有代表性的城市，广州、深圳是东部沿海较为发达的城市，北京、天津、上海是具有特殊地位的直辖市，大连、青岛和杭州则是在城市经营方面形成鲜明特色的城市①。通过计量研究和评价分析，以使我们对所选择的10座城市的城市经营绩效有一个整体的把握和对比，同时对国内其他城市的城市经营决策提供借鉴。
关于10座城市的各自15项指标数据来源，我们主要取自《中国城市年鉴2004》和《中国城市统计年鉴2004》，数据均为2003年末数据。各个城市15项指标的原始数据（见表2）。
表2 城市经营绩效评价原始数据
城市西安 成都 北京 天津 大连 上海 杭州 青岛 广州 深圳
X[,1]
8585200
11442948 35572637 21720400 12546587 61807382 16177737 9100580 31876465 28954070
X[,2]
17040 26564631892 28265 45230 48506 41471 3463354391 54545
X[,3]
6169116994045815478
1996169
9617078986227
1290778
908798
2628875
2908370
X[,4]
11283283 11298877 52045282 18253200 10767112 54705700 12648900 5837400 35123240 21994500
X[,5]
51.78 50.69 62.19 46.55 49.39 48.54 45.38 38.4156.41 39.90
X[,6]
7748 8823 13883 10313 9101 14867 12898 1007515003 25936
X[,7]
1517151814191715
1721
X[,8]
340.06489.99651.3 418.17558.92648.32602.07488.81
860.992673.67
X[,9]
3736 4052 18667 6066 3788 18625 3512 3648 7508 17344
X[,10] 2284 4602 9240 5489 1715 16510 2556 2816 6563 7138
X[,11] 8.82 25.59 44.94 17.45 40.21 19.11 23.19 35.78178.76655.97
X[,12] 32.14 26.88 40.90 31.04 41.94 47.26 36.57 37.4834.19 43.20
X[,13] 3851504463217253
3062
X[,14] 98877461881288100 7569
X[,15] 80.44 95.31 99.30 99.84 96.62 94.94 98.26 99.9282.12 95.23
（二）计量方法
为有效地对城市经营绩效进行测度，必然要对反映城市经营本身的多个指标变量收集大量的有关数据，从而带来了两个不可避免的问题：如何客观地对众多的彼此间存在较大相关性的绩效指标赋予权重？如何运用这些绩效指标权重对城市的经营绩效进行分类解释与评价？
由于经济活动本身的复杂性，对其进行有效的绩效测度需要对反映城市经营活动特征的多个指标变量进行大量的数据分析，多变量大样本为科学研究提供了丰富的信息，但一定程度上也增加了数据采集的工作量；更重要的是，在多数情况下，许多变量之间存在的相关性而增加问题分析的复杂性。但多个变量间一定的相关关系又使其可以用较少的综合指标分别整合存在于各变量中的各类信息，且综合指标之间彼此不相关，即各综合指标代表的信息不重叠。本文力求避免Delphi法、层次分析法、加权平均法等传统方法所带来的主观片面性，运用主成分分析法，构建一套全新的评价体系对城市经营绩效进行分析。
主成分分析法是将众多的、彼此间存在较大相关性的变量转换为少数几个互不相关的综合变量的多元统计方法。运用主成分分析法主要达到两个目的：在第一阶段，通过因子得分系数矩阵（Component score coefficient matrix）客观地对城市经营绩效的变量赋予权重，然后加权求和以获得少数彼此间相互独立的绩效综合变量；在第二阶段，以各绩效综合指标的方差贡献率作为权重，对其加权求和以求得经营绩效的总评得分；运用绩效评价的总评得分将经营绩效排序，然后运用各经营绩效指标及其权重给予客观的解释与评价。从理论上讲，有多少个指标变量就有多少个综合变量，但由于综合变量在总方差中所占比重依次递减，前面几个综合变量集中了大部分的方差，因此所取的综合变量数目远远小于指标变量的数目，而且信息损失很小。
运用SPSS软件[4] 计算表2中的数据，我们可以得到城市经营主成分的特征值及比重（见表3）。
表3 城市经营主成分的特征值及比重
成分 总方差解释
总值
方差%
积累%
1 6.883 45.888 45.888
2 3.593 23.954 69.824
3 1.744 11.628 81.47
4 1.058 7.055
88.525
从表3中我们可以看出：第一主成分的特征值为6.883，方差在总方差中的比重为45.888％；第二主成分的特征值为3.593，方差在总方差中的比重为23.954％；第三主成分的特征值为1.744，方差在总方差中的比重为11.628％；第四主成分的特征值为1.058，方差在总方差中的比重为7.055％。这4项主成分方差在总方差的比重为88.525％，达到了85％的要求，因此我们可以利用这4项主成分来代替原来的15项指标来计量和评价城市经营绩效，并相互对比。
从SPSS软件的计算结果中我们可以得出主成分的构成指标及其荷载（见表4）。
表4 城市经营绩效主成分转置载荷矩阵
指标主成分
1
2
3
4
X[,1]
0.935
0.272
0.102
0.145
X[,2]
0.273
0.698
0.197
4.780E-02
X[,3]
0.623
-7.533E-02 0.565
-9.294E-02
X[,4]
0.857
0.160
6.007E-02
0.461
X[,5]
0.247
-0.256 -0.338 0.834
X[,6]
0.253
0.950
8.995E-02
-3.209E-02
X[,7]
0.422
0.681
-0.141 -0.501
X[,8]
-4.501E-03 0.979
2.605E-02
-0.111
X[,9]
0.707
0.521
0.223
0.274
X[,10] 0.964
0.190
9.627E-02
5.671E-02
X[,11] -6.365E-02 0.966
-6.917E-02 -0.118
X[,12] 0.453
0.435
0.594
0.209
X[,13] -0.787 0.262
0.464
-1.823E-03
X[,14] -0.921 -0.170 -7.948E-02 0.132
X[,15] -2.721E-02 -2.565E-02 0.854
-0.209
从表4中我们可以看出：
第一主成分是由X[,1]、X[,4]、X[,9]和X[,10]四项指标构成，即GDP、城镇居民储蓄年末余额、年末公共汽（电）车营运车辆数（辆）和人均道路面积构成，它们在第一主成分上的荷载为0.935、0.857、0.707和0.964，反映了城市经济实力和基础设施水平，我们将其记为因子1。
第二主成分是由X[,6]、X[,8]和X[,11]三项指标构成，即居民可支配收入、人均生活用电量和人均绿地面积，它们在第二主成分上的荷载为0.950、0.979和0.966，反映了城市居民生活水平，我们将其记为因子2。
第三主成分是由X[,15]构成，即工业废水排放达标率，它在第三主成分上的荷载分别为0.854，反映了城市环境保护能力，我们将其记为因子3。
第四主成分是由X[,5]构成，即第三产业增加值占GDP比重，它在第四主成分上的荷载为0.834，反映了城市产业结构状况，我们将其记为因子4。
根据4个主成分，计算样本得分及排序情况，见表5。
表5 样本主成分得分及排序表
因子1因子2 因子3 因子4
分值 名次
分值 名次 分值 名次 分值 名次
西安 2753965
10 162669
4 362826
103254454
9
成都 3280571
9 160899
3 380960
9 3307307
7
北京 12574841 2 378047
2 2520588 3 14569415 2
天津 5957457
5 160243
5 854196
6 5292790
5
大连 3440076
7 125120
8 444958
8 3147730
8
上海 17699887 1 106397
9 3417470 1 15413982 1
杭州 4304420
6 129188
7 564680
7 3703426
6
青岛 3379543
8 -941745 102664802 2 66625410
广州 9636277
3 431305
1 1318883 4 10149056 3
深圳 7712043
4 146834
6 1168305 5 6371560
4
由于城市经营绩效受到4个因子的共同影响，为了能够对各个城市的经营绩效进行比较，我们采用各主成分的方差贡献率为权重，计算各个城市的综合因子得分，并进行城市排名，最终结果见表6。
表6 综合因子得分及排序表
城市 综合因子得分
排序
西安 157449610
成都 18215598
北京 71818672
天津 32448755
大连 18823667
上海 96324511
杭州 23330966
青岛 16820869
广州 53945853
深圳 41594394
三、城市经营绩效评价与分析
从上述计量结果来看，这10个样本城市经营绩效按由高到低的排序为：上海、北京、广州、深圳、天津、杭州、大连、成都、青岛和西安。从此排序上我们可以看出东部城市的经营绩效普遍好于西部城市，这与我国经济和社会发展的实际情况是相符的。
上海综合排名第一，4项因子排名分别为第一、第九、第一和第一。说明上海市在城市经营的各个方面均衡发展，整体实力很强。但因子2（涵盖居民可支配收入、人均生活用电量和人均绿地面积三项指标）排名第九，处于所选城市的倒数第二位。这并不意味着上海市的居民生活水平落后于其他样本城市，只是说明上海在这个因子所反映的指标方面还存在薄弱环节。从表2来看，上海的人均绿地面积指标数值为19.11／人，排在样本城市的倒数第三位。以上海定位国际大都市的战略发展目标来看，在城市绿化等环境建设方面的工作还需加强。
北京综合排名第二，说明这座城市整体经营水平很高，当然其作为中国首都的特殊地位，在国家财政投入和政策上得到了相当倾斜和优惠是一个不可忽视的因素。在该市经济规模较大和城市面积日益摊开的情况下，今后的城市经营如何保持经济、社会和环境的协调发展，特别是在环境治理保护和避免“大城市病”等方面，依然是一个严峻的考验。
广州综合排名第三，各因子排名分别第三、第一、第四和第三。其中反映城市居民生活水平的因子2排名样本城市第一，也验证了广州作为我国最早进行市场经济改革的城市之一所带来的经济繁荣，从而使得城市居民可支配收入、人均生活用电量、人均绿地面积在全国居于前列，也一度成为“孔雀东南飞”的主要城市之一。
深圳、天津和杭州的综合排名分别为第四、第五和第六，各因子排名比较均衡，深圳为第四、第六、第五和第四；天津为第五、第五、第六和第五；杭州为第六、第七、第七和第六。由于城市经营各因子发展较为均衡，因此今后的任务是整体推进城市经营绩效，不可偏废。大连和青岛作为城市经营的两座“明星”城市，前者因为环境建设闻名，后者因为产品影响力著称，综合排名分别为第七和第九。从各因子排名来看，大连为第七、第八、第八和第八；青岛为第八、第十、第二和第十，说明大连的城市经营水平比较均衡，而青岛则参差不齐，如青岛的因子3（工业废水排放达标率）高居第二，说明青岛虽以产业立市，但在产业发展的同时注重了环境保护，这对于城市经营达到经济、社会和环境综合协调发展的目标无疑具有十分深远的影响。但这两座城市各项因子整体排名较为靠后，应该在保持优势的基础上，改进劣势，提高整体经营水平。
成都和西安作为西部地区的代表性城市，虽在该地区具有显赫的地位，但与东部及沿海发达城市相比，差距又十分明显，综合排名分别为第八和第十。虽然两座城市之间的对比和竞争从来都没有间断过（尤其是实施西部大开发战略后更为明显，当然这种竞争无可厚非），但是这两座城市更应该面向东部，放眼世界，充分发挥各自的潜能和优势，促进城市经济、社会和环境的协调发展和经营水平的整体提升。
收稿日期：2005—11—15
注释：
① 大连以“环境经营”著称，青岛以“产业经营”闻名，杭州则在“土地经营”方面颇有建树。
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