鄒薇 李靜晶 雷浩

摘 要：基于Rosen-Roback一般均衡模型測算我國城市的生活質量和生產便利性，在統(tǒng)一框架下分析二者近年的演變和影響因素，為揭示城市發(fā)展進程中“宜居住”和“宜生產”的權衡建立理論基礎。結合微觀個體信息與宏觀城市特征，本文用工資和房價衡量城市特征的隱含價格和支付意愿，克服了既有文獻中生活質量與生產便利性的不可比性。研究發(fā)現我國城市生活質量近年有顯著提升，城市間的差距增大;城市生產便利性相對穩(wěn)定，但東高西低，發(fā)展不均。居民對生活質量的偏好主要體現在自然環(huán)境上，人們?yōu)闇嘏臍夂?、充足的陽光和較少的降雨支付更高的生活成本，同時對城市綠化環(huán)境、休閑娛樂以及文化教育水平有較高需求。企業(yè)則愿意在日照少降雨多、基礎設施完善、環(huán)境限制較少的地方進行生產，人力資本和教育程度能顯著提升城市的生產便利性。

關鍵詞：生活質量;生產便利性;工資收入;住房成本;城市特征

一、引言

隨著中國經濟從高速增長階段向高質量發(fā)展階段轉型，城市生活質量，作為城市綜合競爭力和核心價值的重要組成部分，受到廣泛關注。在我國城鎮(zhèn)化水平不斷提高的背景下，以人為本的發(fā)展理念對城市的舒適性、安全性，生活的便捷性、和諧性以及環(huán)境的生態(tài)化等都提出了更高的要求。因此，以廣大人民根本利益為中心，深入研究城市生活質量，提高民生福祉，不僅是經濟發(fā)展的客觀要求，也是我國完成“十四五”規(guī)劃目標，實現高質量發(fā)展和全面建設小康社會的迫切需要。那么，如何定義并量化城市生活質量，企業(yè)和居民對城市的偏好是否不同，城市異質性特征對提升城市生活質量和生產便利性有何影響等成為改善居民生活質量、實現城市統(tǒng)籌協調發(fā)展的主要問題?；诖?，本文從城市經濟學視角建立一般均衡對城市生活質量和生產便利性進行量化和測算，分析二者的影響因素，并針對處于不同發(fā)展階段和人口規(guī)模的城市給出相關發(fā)展建議。

城市生活質量，指城市特征帶給居民的生活舒適度和便利性，如優(yōu)美的生活環(huán)境、安全的社會保障、便利的交通設施、豐富的娛樂休閑服務等，體現在居民為居住在某一城市享受其特征而愿意支付的更多生活成本，該成本補償了城市特征帶來的便利性和舒適性。生產便利性，指城市特征帶給企業(yè)的生產優(yōu)勢和生產效率，生產便利性高的城市具有良好的營商環(huán)境、優(yōu)化的產業(yè)結構、寬松的貿易限制等優(yōu)勢，給企業(yè)生產創(chuàng)造條件，進而提高生產總量和效率。值得注意的是，生產便利性從不同的角度體現了企業(yè)的生產率水平，因此，Glaeser（2011），Albouy（2013，2016）等曾使用“企業(yè)生產率（firm productivity）”、“貿易生產率（trade productivity）”、“本地生產率（local productivity）”等概念代表城市的生產便利性。但是，與“全要素生產率（total factor productivity， TFP）”不同，生產便利性考察的是城市特征帶來的生產優(yōu)勢和增加的產出，而不是生產要素帶來的效率和產出，所以為區(qū)分二者的差異，本文使用“生產便利性”來描述城市特征帶給企業(yè)的生產條件和生產效率。

通常情況下，城市生活質量與生產便利性不在同一理論框架中，導致二者在模型中不可比較。生活質量作為一個多維度概念，對其的測算通常采用調查問卷建立指標體系的方法;生產便利性，作為城市特征帶來的生產效率和生產優(yōu)勢，

通常使用全要素生產率、經濟總產出等概念表示，但生產率從投入要素的角度進行測算，并未考慮城市特征的影響?；诖?，本文結合微觀個體的工資、房價信息與宏觀城市特征，使用Rosen-Roback一般均衡模型，在統(tǒng)一的理論框架下測算城市生活質量和生產便利性，衡量城市特征的隱含價格，從模型層面克服二者的不可比性。為后續(xù)討論城市在“宜居住”和“宜生產”的權衡關系上提供理論基礎，以便更好地把握我國經濟發(fā)展進程中城市的功能和作用，對研究城市的發(fā)展路徑具有實際意義。

目前國內外對城市生活質量的研究分為兩類：一類是對生活質量的量化和測算。大多數學者結合客觀城市環(huán)境與主觀個人感受建立多維度的指標體系測算生活質量，這種方法多用于社會學和心理學研究，如張連城等（2019）、張晶渝（2021）、Patil（2022）等。城市經濟學通常使用特征價格模型（Hedonic Model）量化，通過住房價格和工資水平推算生活質量的隱含價值。Rosen（1979）最早根據消費者效用最大化和生產者利潤最大化使用工資收入測算生活質量的隱含價格。Roback（1982）在其基礎上建立房價、工資和生活質量的空間均衡系統(tǒng)，用房價和工資反映生活質量的內在價值。Blomquist （1988）使用美國185個大都市截面數據研究家庭、企業(yè)與城市結構的關系，發(fā)現城市對生活質量低的家庭補償更高的工資或更低的地租。周京奎（2009）實證分析1999-2006年中國城市面板數據發(fā)現城市宜居性對工資、房價的影響效應在東部地區(qū)顯著高于西部。Albouy（2013）測算了加拿大大都市地區(qū)的生活質量和生產率差異，發(fā)現加拿大居民更關心城市氣候和文化氛圍。隨后，他將稅率和本地生產的非貿易商品加入到一般均衡模型中，發(fā)現美國最具生產率和價值的城市通常是沿海、陽光充足、溫暖以及教育資源豐富的大城市（Albouy，2016）。Barreira（2021）分析了葡萄牙城市的生活質量，發(fā)現城市地理位置、人口規(guī)模和密度以及對政府公共支出的依賴顯著影響城市生活質量。陳開洋（2019）、Shi（2021）分別使用中國城鎮(zhèn)住戶調查數據和2005年1%的人口普查數據，基于Rosen-Roback模型對中國城市生活質量進行量化和排名，與他們的研究不同，本文使用更新的2013年的數據進行量化分析，并將數據簡化擴展為2005-2018年的面板數據討論城市生活質量的演變，此外，本文在測算城市生活質量的同時計算城市的生產便利性，為研究城市宜居宜的權衡關系做理論基礎。

另一類研究討論生活質量對城市發(fā)展的影響，認為生活質量代表城市的宜居性影響人口遷移和企業(yè)選址的決策，良好的生活質量能吸引高技術產業(yè)和人才，帶來人力資本和科技創(chuàng)新，進而推動城市發(fā)展，提高城市競爭力（陸軍，2018）。Glaeser （2001）將房地產開發(fā)商、勞動力、城市宜居性納入Rosen-Roback模型并提出“補償性差異”，發(fā)現在開放經濟體中，城市宜居性與房價正相關而與實際工資負相關。諸多學者對這一理論進行實證分析，認為氣候、安全、娛樂設施以及學校對地區(qū)生活質量影響較大，大城市的高密度負效應可被其帶來的資源、機會等更高的宜居性彌補（Rappaport， 2007;Albouy， 2008）。鄭思齊等（2011）發(fā)現城市住房成本和土地價格的均衡程度影響城市生活質量和生產率，認為高技能勞動力愿意為教育資源、綠化環(huán)境和較少擁堵的城市便利性支付更高的生活成本。蹤家峰（2015）對中國35個特大城市分析城市便利性、房價和工資水平的關系，發(fā)現提高城市便利性能吸引勞動力流入擴大城市規(guī)模。項本武和楊曉北（2017）討論我國213個城市的便利特征對城市人口增長的影響，發(fā)現高工資收入是城市人口增長的主要原因，生活質量和生活成本是影響人口流動和區(qū)位選擇的重要因素。張亞麗和方齊云（2019）認為城市的人為舒適度和自然舒適度是吸引勞動力流入的重要因素，且在不同年齡和受教育程度的勞動力中存在較大異質性。Goerlich（2021）對西班牙城市生活質量進行排名，認為高質量的生活能吸引人力資本，增加經濟增長和民生福祉，且生活質量與城市人口規(guī)模的關系存在較大異質性。

生產便利性，體現企業(yè)的生產效率，反映一個城市的生產力水平。目前對企業(yè)生產率的量化研究頗多，通常測算全要素生產率（TFP），由于生產函數的估計方法存在較大差異，測算TFP的方法諸多，目前尚無統(tǒng)一的量化模型且用特征價格方法測算生產率的研究較少。此外，TFP并不能準確表示城市生產便利性或城市宜生產性的含義城市生產便利性為城市特征帶來的生產優(yōu)勢和生產效率，并不是由生產要素帶來的，而全要素生產率衡量的是要素投入帶來的產量增量，未考慮城市特征環(huán)境的影響，因此二者側重有所不同。，因此各方法測算出來的生產率與城市生活質量不在同一研究框架中，二者不可比較。由此，城市經濟學里關于城市宜居性和宜生產性關系的研究較少，大多使用社會學方法根據宜居性和經濟性的定義，選取指標建立體系進行綜合評估。本文旨在建立一般均衡模型，使用同一理論測算并分析城市生活質量和生產便利性，為深入討論二者的關系進行理論研究和量化測算。

綜上所述，已有文獻對生活質量的研究日趨成熟，但將城市生活質量與生產便利性結合于統(tǒng)一模型的相關研究不多，樣本量小，方法不夠客觀。本文可能的創(chuàng)新有：第一，研究方法上，已有文獻多通過主觀意愿建立指標體系或進行問卷調查等方法量化城市生活質量，本文從城市經濟學視角，使用經濟學理論模型和可觀測的價格變量進行量化計算，更客觀有效，具有更強的理論基礎;第二，模型方面，本文在一般均衡的基礎上將生活質量和生產便利性這兩個不同的系統(tǒng)結合在統(tǒng)一框架中，用住房價格和工資水平將變量貨幣化，通過衡量居民的支付意愿和變量的隱含價格同時測算城市的生活質量和生產便利性;第三，數據方面，已有文獻多選取主要城市數據進行測算，樣本小且忽略了對中小城市的研究，本文選取111個地級以上城市樣本，包含經濟規(guī)模、人口規(guī)模處于不同水平的各類城市，特別是中小城市，將微觀個體收入數據（戶籍、教育、工作等）、房屋信息（樓層、朝向、房齡等）與宏觀城市特征結合測算，樣本量大，數據更完備，模型更具解釋力。

二、模型、變量與數據

（一）模型設定

假定居民在城市j中消費貿易商品x（價格標準化為1）和不可貿易的本地商品y（價格為pj，由住房成本衡量）;企業(yè)在城市j中使用土地L、資本K和勞動力N三個要素生產商品，土地L價格為rj，不可移動且在城市內同質，資本K完全流動，以固定價格ι-供應，居民N在城市間自由流動，提供一單位勞動力并獲得工資收入ωj。此外，居民還擁有由土地和資本產生的非勞動收入R和I，與城市特征無關，因此居民總收入為mj=ωj+R+I，并一次性繳納個人所得稅τ（mj）;城市在生活質量Qj、生產貿易商品的生產便利性AjX和生產本地商品的生產便利性AjY上存在差異，這三個變量取決于城市特征向量Zj=（Zj1，…，ZjK）。通過一般均衡條件將價格變量（rj，ωj，pj）與城市屬性（Qj，AjX，AjY）建立關聯，這樣當三個價格可觀測時，就能準確地識別出城市的生活質量和生產便利性。

居民的偏好由效用函數U（x，y;Qj）表示，支出函數衡量居民為獲得效用u的消費成本：e（pj，u;Qj）≡minx，y{x+pjy：U（x，y;Qj）≥u}。居民對不同城市的偏好無差異，均衡時獲得相同效用ū*，因此在擁有較高生活成本或較低生活質量的城市，企業(yè)需補償工人更高的工資：e（pj，ū;Qj）=mj-τ（mj）。企業(yè)在完全競爭條件下生產商品x和y，生產函數分別為：X=AjXFX（LX，NX，KX），Y=AjYFY（LY，NY，KY）。生產貿易商品的單位成本為：cX（rj，ωj，ι-;AjX）≡minL，N，K{rjL+ωjN+ι-K：X=1}=cX（rj，ωj，ι-）/AjX，本地商品y有相同的單位成本cY。均衡時企業(yè)利潤為零，在產出價格一定的情況下，在生產便利性高的城市生產需要支付更高的生產成本，即租金和工資。將支出函數和成本函數對數線性化，把每個城市的價格差異與特征差異關聯起來并用對數形式表示，用′表示變量Zj相對于全國平均水平z-的百分比差異：z︿j=dlnZj=dZj/z-（Zj-z-）/z-。

均衡時，由居民自由流動即偏好無差異和企業(yè)生產零利潤條件得到一階條件方程：

Q︿j=-sω（1-τ′）ω︿ j+syp︿ j（1）

jX=θLr︿j+θNω︿ j（2）

jY=φLr︿j+φNω︿ j-p︿ j（3）

其中，sω為居民的勞動收入占比，sy為居民消費y的支出比例，θL、θN和φL、φN分別表示企業(yè)用于生產商品x和y的土地和勞動成本比，參數含義和賦值詳見后文。上述均衡條件表明城市生活質量和生產便利性的相對價值是由居民或企業(yè)的支付意愿間接衡量的：式（1）表明生活質量Q︿j體現在居民愿意支付的比名義收入sω（1-τ′）ω︿ j更高的生活成本syp︿ j;式（2）表明生產貿易商品的生產便利性jX體現在企業(yè)愿意投入的勞動成本θNω︿ j和土地成本θLr︿j;式（3）說明生產本地商品的生產便利性jY體現在企業(yè)愿意投入的比商品價格p︿ j更高的勞動成本φNω︿ j和土地成本φLr︿j。這樣通過ω︿ j、p︿ j和r︿j可以計算出城市變量Q︿j，jX和jY。

（二）參數賦值

在模型的建立過程中，本文定義了一些比例參數：對于居民，消費在貿易商品x和本地商品y的支出比例為sx≡x/mj，sy≡pjy/mj，從土地、勞動和資本獲得的收入比分別為sR≡R/mj，sω≡ωj/mj，sI≡I/mj;對于企業(yè)，用于生產x的土地、勞動和資本投入占比為λL≡LX/L，λN≡NX/N，λK≡KX/K，成本占比為θL≡rjLX/X，θN≡ωjNX/X，θK≡ι-KX/X，同樣的定義φL、φN、φK為生產y的要素成本比例。這樣參數之間滿足以下條件：sR+sω+sI=1; θL+θN+θK=1; φL+φN+φK=1; sω=sxθN+syφN; sR=sxθL+syφL; sI=sxθK+syφK; λL=sxθL/sR; λN=sxθN/sω。

首先，討論居民收入和支出比例參數s。工資收入比sω和資本收入比sI用工資性收入與經營性收入總和以及財產性收入在居民可支配收入中的占比計算，根據《中國統(tǒng)計年鑒》數據，選取近五年（2015-2019）比例系數的平均值進行賦值：sω=0.74，sI=0.08，這樣土地收入份額sR=1-sω-sI=0.18。對于支出比例系數，本文將本地商品y分為住房和非貿易商品：syp︿ j=shousep︿ jhous+sothp︿ joth，其中用于居住和其他非貿易商品的消費支出比分別為：shouse=居民人均居住支出居民可支配收入=0.16，soth=居民其他消費支出居民可支配收入=0.55，剩下的0.29用于儲蓄或稅收。由于p︿ joth無法觀測，本文參考Albouy（2016）的方法通過住房成本p︿ jhous來推斷預測非貿易商品的價格差異，得到sy=0.3，sx=0.7。

其次，考察企業(yè)的要素成本比例，參考Albouy（2016）選取生產x的土地成本份額為θL=2.5%，根據參數關系有φL=54.2%。對于資本的成本比例，由于無法區(qū)分生產x和y的資本投入，不妨令兩者相等，這樣θK=φK=sI=0.08。最后，有θN=1-θL-θK=0.895，φN=1-φL-φK=0.378。關于稅率τ′，我國對工資收入征收個人所得稅，由于不同收入水平的個稅稅率不同，且不同居民的起征稅費不同（根據個人情況有所減免），因此本文用個人所得稅的政府稅收占就業(yè)人員工資總額的比例計算τ′=9.2%。

綜上，具體的參數賦值見表1。本文賦值的參數與Albouy（2016）的美國參數相比，本地商品的消費比例sy略低，土地收入份額sR較高，這使得y的要素成本份額有較大出入。此外本文參數中的稅率與美國數據相比差距較大，可能由于我國農村人口比重較高，且低收入人群占比較大根據2020年中國統(tǒng)計年鑒，2019年末我國鄉(xiāng)村人口達到5.6億，占總人口的40%，農村居民人均工資性收入為6584元，僅為城鎮(zhèn)居民人均工資性收入的25%。，較多居民的工資水平未達到起征點，沒有計算到政府個稅稅收中，使得稅收比例較低（僅9.2%）。由于土地價值r︿j不可觀測，本文假定各城市用于生產本地商品的生產便利性相同，即jY=0。將參數代入模型有：

Q︿j=0.3p︿ j-0.67ω︿ j（4）

jX=0.05p︿ j+0.88ω︿ j（5）

（三）工資和住房成本差異的回歸

根據式（4）、式（5），為測算出城市生活質量和生產便利性水平，首先使用特征價格模型估計各城市間的工資和住房成本差異。

本文將影響工資差異的變量分為個人特征變量Xji，如受教育程度、工作經驗、行業(yè)、性別等微觀因素，和城市特征變量Zj，如自然環(huán)境、基礎建設、醫(yī)療教育等宏觀因素，參考Mincer收入方程，建立如下半對數特征價格模型：lnωji=β0+β1Zj+β2Xji+ε。因變量ωji為工資水平，自變量Zj、Xji分別為城市和個人特征變量，其系數表示在其他特征不變時，某一特征變動一單位，工資水平變動的百分比。在此，我們用城市特征變量的系數β1表示工資差異水平，代表城市特征帶來的工資增長率，即個體為了追求一單位城市特征而愿意放棄或接受的工資變動。跟工資差異一樣，本文把影響住房成本差異的變量分為房屋特征變量Yji，如房屋面積、房齡、樓層、房間數、朝向等微觀因素，和城市特征變量Zj，如自然環(huán)境、基礎建設、醫(yī)療教育等宏觀因素：lnpji=γ0+γ1Zj+γ2Yji+ε。因變量pji為房價水平，自變量Zj、Yji分別為城市和房屋特征變量，用系數γ1表示住房成本差異水平，表示城市特征帶來的房價增長率，即個體為了追求一單位城市特征而愿意放棄或接受的房價變動。

（四）變量和數據說明

本文使用時薪對數計算工資水平，即工資年收入除以一年內的工作小時數后取對數，選取性別、教育年限、工作經驗、工作行業(yè)、婚姻狀況、民族、戶籍性質和健康狀況8個變量為個人特征Xji。房價選取二手房掛牌總價，房屋特征Yji選取房齡、住房類型、房間數、客廳數、衛(wèi)生間數、房屋面積、朝向、樓層和裝修程度9個變量。本文將城市特征Zj分為自然、社會和人文宜居三個方面，考察城市地理條件、基建治安、生態(tài)環(huán)境和醫(yī)療教育等影響工資和房價的28個因素（見表2）。

人文特征：劇場影劇院數、每百人公共圖書館藏書、醫(yī)院衛(wèi)生院數、每萬人醫(yī)院衛(wèi)生院床位、每萬人醫(yī)生數、每萬人在校大學生數、每萬人普通高校教師數、第三產業(yè)從業(yè)人員比2013年中國城市統(tǒng)計年鑒、環(huán)境統(tǒng)計年鑒、城市建設統(tǒng)計年鑒、國家氣象局，達爾豪斯大學大氣成分分析組（Atmospheric Composition Analysis Group）? 注：① 就業(yè)率按年末從業(yè)人數（包含城鎮(zhèn)單位、私營和個體從業(yè)人員）占總人數的比值計算。

本文使用2013年中國家庭住戶收入調查數據（CHIP2013）測算工資差異，數據包含城市住戶、農村住戶和流動人口調查，不同性質的住戶均有樣本獲得工資性收入，我們將全部調查問卷納入考察對象，選取年齡在18～60周歲的全職工人（一年至少工作6個月，每個月至少工作15天），在剔除缺失值和異常值后，數據樣本包含北京、山西、遼寧、江蘇、安徽、山東、河南、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、云南、甘肅在內的14個省（市）111個地級市的20030個觀察樣本。我們使用網絡爬蟲軟件從安居客網站上搜集了上述14個?。ㄊ校?11個地級市的7400個二手房價格及特征來測算住房成本，考慮到新房樓盤在未開盤的情況下無法準確定價，而租房數據受到合租人群不固定、租期不穩(wěn)定以及數據不可得等因素影響，不作為考察對象。城市特征變量數據來源于2013年中國城市統(tǒng)計年鑒、環(huán)境統(tǒng)計年鑒、城市建設統(tǒng)計年鑒、國家氣象局和達爾豪斯大學大氣成分分析組（Atmospheric Composition Analysis Group）。

三、城市生活質量和生產便利性的測算和分析

在計算出各城市間的工資差異和住房成本差異后，代入式（4）、式（5）得到各城市的生活質量和生產便利性水平。

（一）生活質量差異的測算

圖1為工資和住房成本差異的散點圖，兩條均值線分別描述了生活質量Q︿j和生產便利性jX分別為0，即處于全國平均水平時的（ω︿ j，p︿ j）價格組合。圖中斜上的虛線為“等生活質量線”，線上城市的生活質量處于平均水平Q︿j=0。由均衡時居民偏好無差異（式（1））得到斜率為sω（1-τ′）/sy>0，表示當工資上漲時，居民為保持相同的實際消費水平和支付意愿而提高的本地生活（住房）成本。各城市到虛線的垂直距離表示生活質量的差異程度，左上方的城市生活質量高于均值，居民要支付比工資水平更高的消費溢價，說明他們享受正向生活質量的支付意愿，而右下方的城市生活質量低于均值，這些城市的居民對城市舒適性的支付意愿較低。根據定義本文的生活質量指居民愿意支付的比收入更多的生活成本，因此生活成本（房價）和收入差距大的地區(qū)生活質量高，而在生活質量較低的地區(qū)生活成本和收入相近。

結果顯示111個樣本城市中有72個高于均值，省會及直轄市的生活質量較好，其中北京、濟南、廣州位居前三位，高出均值20%以上。工資和房價均較高的江蘇省生活質量并不高，僅南京和徐州兩個城市排在前20位且靠后。值得注意的是，一線城市深圳的生活質量并未排在前列，可能深圳的收入水平高導致房價工資差較低，居民對城市的支付意愿較低。表3羅列了部分城市的測算結果，發(fā)現人口多、經濟總量高的城市生活質量高，其中特大城市擁有的經濟集聚、就業(yè)機會、醫(yī)療教育資源、人力資本等明顯優(yōu)勢使居民的生活質量有顯著提升，高出其他類型城市近一倍。

（二）穩(wěn)定性檢驗

（1）與美國參數計算結果的對比

本文使用Albouy（2016）的參數重新計算了各城市的生活質量差異，對比本文結果檢驗模型穩(wěn)健性。結果顯示，美國參數計算出的生活質量差異波動幅度更大，高于均值的城市減少到59個，但總體排名順序變化不大，省會和直轄市仍位居前列。圖2對比了兩種參數賦值下的生活質量測算結果，發(fā)現本文計算的生活質量在人口低于500萬的中小型城市中較高，而在人口大于500萬的大型、特大型城市中，兩種結果大致相同。

（2）與國內各類大眾排名的對比

目前國內有諸多機構對城市的生活質量、宜居性、綜合實力等類似方面進行分析和排名，本文選取部分國內主流的大眾排名對比分析本文計算的生活質量排名，進行穩(wěn)健性檢驗。表4為本文計算的Q︿j與大眾排名的相關性，相關性越高，本文計算的生活質量排名與大眾排名越趨于一致，結果越穩(wěn)健。

表4 （1）為本文參數計算的Q︿j與美國參數計算的Albouy Q︿j的相關性，0.96說明除個別城市外兩種計算結果基本一致。本文選取2005年《中國城市生活質量報告》中的47個城市樣本對比本文排名，相關性高達70%（表4 （2）），說明通過房價和工資差異計算出的生活質量排名與大眾排名較一致?？紤]到該排名樣本有限，本文對比了2006年287個城市的生活質量情況（表4 （3）），60%的相關性說明樣本量增加后排名有些許差異但仍保持較一致的順序。為匹配2013年的數據情況，本文再次對比了2013年中國城市競爭力藍皮書中宜居競爭力排名（表4 （4）），相關性仍保持在60%。最后，使用最新的2019年中國百強城市排行榜進行對比（表4 （5）），77%的相關性說明本文計算的生活質量與城市經濟指標有較大關聯，房價和工資水平對城市的綜合實力也有較大影響。

綜上所述，本文通過住房成本和工資收入差異計算的生活質量排名與大眾排名情況較為一致，相關性達到60%以上，測算結果穩(wěn)健。

（三）城市生產便利性差異的測算

生產便利性，作為城市帶給企業(yè)生產的優(yōu)勢和便利程度，反映企業(yè)的生產水平，體現在企業(yè)愿意支付的生產成本上。均衡時企業(yè)完全競爭利潤為零，因此較高的生產成本反映了較高的產出和生產效率。由式（5）計算得到各城市的生產便利性jX（表3），圖1中斜下的點虛線為具有平均生產便利性的城市jX=0，根據企業(yè)零利潤條件（式（3）），等生產便利線的斜率為φN-φLθN/θL<0，表示企業(yè)為了平衡工資水平而需要降低的土地或住房成本比例。在該線以上的城市生產成本高于平均值，表明這些城市的生產便利性較高。大部分中小型城市都在斜線下方，說明人口少的城市由于缺乏勞動力導致勞動成本低，生產便利性較差。

111個樣本城市中只有26個城市生產便利性高于均值，其中深圳、北京、蘇州、南京和無錫位居前5，高出均值20%以上，東部省份江蘇和廣東較其他省份能帶給企業(yè)更高的生產條件和生產效率，而西部省份山西、甘肅的生產便利性較低，這與我國東、西部發(fā)展不均衡相符。如表3所示，經濟發(fā)展較好的發(fā)達地區(qū)生產便利性大幅度高于其他地區(qū)，這些城市有利于企業(yè)進行生產活動，生產效率高。此外，生產便利性與人口規(guī)模也呈現正向關系，在人口大于800萬的特大城市中也顯著好于其他規(guī)模的城市，可能人口基數大帶來了較高的人力資本，勞動力投入多從而提高了企業(yè)的生產效率。

盡管城市生活質量Q︿j和生產便利性jX均由住房成本和工資水平推算得出，但生產便利性為兩者之和，體現為商品生產要素的投入成本，而生活質量則為兩者之差，體現為居民愿意多支付的生活成本。結合二者發(fā)現，生產便利性與生活質量不存在顯著的線性關系，兩者的相關性低，系數只有0.09。其次，大多數城市的生產便利性低于均值，只有少數大型城市和特大城市有高于均值的生產率，說明我國城市間的生產便利性不均衡。此外，二者都低于均值的城市多為中小型城市，這些城市房價工資均低，企業(yè)生產投入少，居民的支付意愿低。最后，生活質量高但生產便利性低的現象較為普遍，大多數城市擁有高房價和低工資，居民的支付意愿大但生產投入不足。

四、我國城市生活質量和生產便利性的特征化事實

為了更好地分析和刻畫我國城市生活質量和生產便利性的分布和演變，本文對數據進行簡化并擴充為2005-2018年281個地級城市的面板數據作進一步討論。

考慮到本文所使用的CHIP微觀數據庫無法獲取全國300多個地級市近十年的詳細收入數據和房屋信息，本文直接從城市層面選取“全市在崗職工平均工資（元）”作為各個城市的收入水平，“全市商品房平均銷售價格（元/m2）”為各城市的住房價格，將全國年度數據作為平均水平，計算出各地級市工資收入和住房成本相較平均值的差異百分比，分別代表各城市在不同年份的工資差異ω︿ j和房價差異p︿ j，進而得到城市生活質量和生產便利性水平。數據來源于城市統(tǒng)計年鑒和國家信息中心宏觀經濟與房地產數據庫，統(tǒng)計描述見表5。本文將全國281個地級市樣本劃分為華北、東北、華東、華中、華南、西南和西北七大地區(qū)。

Top 5伊春三亞周口菏澤忻州三亞深圳溫州珠海杭州深圳三亞定西廈門珠海深圳三亞珠海廈門東莞北京廣州深圳上海杭州上海北京深圳廣州天津北京上海深圳天津廣州北京上海深圳廣州南京? 注：① 2005年有個別城市的工資收入和房價數據缺失，樣本數減少為272個。

簡化后的面板數據顯示，我國城市生活質量差異和生產便利性差異的取值介于-0.8和1.3之間，在全國層面較為均衡，其中生活質量的均值為正而生產便利性為負，說明總體上我國居民愿意為居住的城市支付一定的生活成本，但企業(yè)對城市特征的支付意愿不大，城市特征帶來的生產效率相對不足。這里使用的面板數據測算結果與前文截面數據測算出的生活質量和生產便利性結果大體相同，全國的分布情況也相對一致，因此本文認為選取的簡化數據有效，可以替代數據質量較高的截面數據進行簡化全面的研究分析。本文選取2005年、2010年、2015年和2018四個年份進行詳細測算，分別代表我國“十一五”規(guī)劃、“十二五”規(guī)劃和“十三五”規(guī)劃的節(jié)點，研究我國城市生活質量和生產便利性發(fā)展的特征化事實。

（一）城市生活質量的特征化事實

近年來我國城市生活質量有明顯提高，且差距也在逐漸擴大。這主要體現在三個方面：一是樣本均值轉負為正且逐步遞增，二是高于均值的城市數目在變多，三是最大值顯著增加。在2005年的272個樣本城市中，均值僅為-0.022，總體質量不高差距不大。2010年均值轉負為正，到2018年已達到0.046且有70%的城市在均值以上，生活質量水平最高的深圳市高出平均值1.3倍，說明生活質量高的城市相比于其他城市要好很多，但最小值仍低于全國平均水平的30%，未出現明顯改善，表明盡管近年來生活質量有所提升，但城市間的差距仍在擴大，生活質量較高的城市發(fā)展快。

從分布上看，我國東部和南部的城市生活質量明顯高于西部和北部，其中，東南沿海地區(qū)的發(fā)展最顯著。圖3為四個年份我國城市生活質量的分布情況。2005年各城市的生活質量水平較為接近。從2010年起，沿海城市開始提升生地方品質，到2018年，城市間的差異初步顯現，位居前五的深圳、三亞、珠海、廈門和東莞市均為南部沿海城市，而內蒙甘肅等地的城市生活質量較低，說明城市生活質量與外部地理環(huán)境有一定關系。圖4顯示，全國生活質量水平從2005年到2018年整體有所提升，其中，華南地區(qū)的提升最顯著，從2005年的倒數第二位-0.04直線上升到2018年的第一位0.12以上。西北地區(qū)的生活質量則基本停留在-0.03至-0.02之間，且一直處于較落后的水平。由此，我國生活質量水平在地理分布上呈現出東高西低、南高北低的態(tài)勢，且華南地區(qū)的發(fā)展較好，而西北地區(qū)的生活質量較差。

（二）城市生產便利性的特征化事實

生產便利性的測算結果發(fā)現，近年來我國企業(yè)對城市的支付意愿相對穩(wěn)定，生產便利性變化較小，但分布不均衡，只有不到20%的城市高于全國平均水平，大部分城市的生產便利性仍處于較低的水平。盡管從2005年到2018年，變量的均值和最大值未出現較大波動，但最小值在逐步提升，且高生產便利性的城市數目在逐漸減小，這表明城市帶來的企業(yè)生產效率分布不均衡，但差距在縮小。此外，擁有高生產便利性的城市均為經濟發(fā)達的一線大城市，北京、上海、深圳、廣州市近年來持續(xù)位居前五位。

從分布上看（圖5），江蘇、浙江和珠三角城市群擁有較高的生產便利性，東北和內蒙個別城市如大連、大慶、沈陽、包頭等也有不錯的表現，相比而言，中部地區(qū)的企業(yè)支付意愿較低。2005年各城市間的生產便利性差異較大，兩極分化較為嚴重，到2018年，城市間的差距縮小，雖然東南部城市仍較多領先于其他城市，但大部分城市的生產便利性達到-0.2到-0.1之間，相較于2005年有小幅提升。

圖6的演變示意圖表明，除了西南地區(qū)，近年來我國企業(yè)對城市的支付意愿相對較為穩(wěn)定，生產效率有所停滯。有意思的是，華北和東北地區(qū)的生產便利性有所下降，但其生活質量水平卻有所提升。相反，生活質量提升最顯著的華南地區(qū)近年的生產便利性有所回落。同樣的，西南和西北地區(qū)的生產便利性有所提升但生活質量卻有略微下降。

綜上，近年來我國城市生活質量有顯著提升，城市間的差異逐漸擴大，整體上呈現東高西低、南高北低的態(tài)勢。我國城市的生產便利水平近年來較為穩(wěn)定，但發(fā)展不均衡，在江蘇、浙江和珠三角城市群中較高，而在華中地區(qū)較低，城市間差距在逐漸縮小。最后，本文發(fā)現生活質量有所改善的地區(qū)生產便利水平較低或停滯，而生產條件較好的城市生活質量有所下降，城市生活質量和生產便利性之間似乎存在一定程度的替代關系。

五、城市生活質量和生產便利性的影響因素

本文使用特征價格模型選取相同的城市特征向量Zj=（Zj1，…，ZjK）分析影響城市生活質量和生產便利性的公共特征，試圖在同一理論框架下找到有利于二者發(fā)展的城市特征和功能。在對自變量進行相關性檢驗后，刪除高度相關（相關系數對于0.8）的互聯網寬帶數、醫(yī)院衛(wèi)生院床位數和在校大學生數3個變量，保留25個城市特征進行分析。

（一）城市生活質量的影響因素

表6（1）列出了影響城市生活質量的部分城市特征回歸結果。首先，城市的自然環(huán)境對生活質量的影響顯著，溫暖的氣候、充足的日照和較少的雨水均能有效提高居民生活品質，其中日照時長的影響系數最大達到0.19。其次，居民對與日常生活相關的日常用水、人均綠地、文化教育和服務業(yè)的發(fā)展等社會有較高需求，其中用水普及率（0.149）、污水處理率（0.113）和第三產業(yè)人員占比（0.111）的影響最大，加強城市的文化發(fā)展和教育程度也有助于提高居民的生活質量。相反，居民對城市的基礎建設、環(huán)境污染等公共并無太多關注，如公交數、排水管密度、廢水排放量等。最后，本文還發(fā)現人口密度也有利于改善生活質量，盡管高密度人口會來帶擁擠、交通堵塞等問題，但可能中國長期處于人口數量過大的環(huán)境，居民習慣與人交往，喜歡有“人情味”的生活，因此一定程度的人口集聚會給居民帶來生活便捷和情感交流，從而提高生活品質。

本文按人口規(guī)模和經濟總量對城市分樣本進行異質性分析和穩(wěn)健性檢驗。發(fā)現在不同人口規(guī)模的城市中（表6（2）、表（3）），自然環(huán)境影響顯著，改善用水、增加綠化、提高教育水平能提升生活品質。此外，在人口大于500萬的大型城市中，就業(yè)率對生活質量影響最大，為0.165且在1%水平下顯著;而在人口小于（等于）500萬的中小城市中，提高生活用水的數量和質量則能更有效地提高居民的生活品質。最后，本文按照經濟總量對城市樣本也進行了分類討論（詳見附表A9），發(fā)現在處于不同經濟發(fā)展階段的城市中，居民對城市特征的偏好存在較大差異。在發(fā)達地區(qū)要增加人均綠地面積并提高服務業(yè)發(fā)展，而在發(fā)展中地區(qū)和欠發(fā)展地區(qū)，居民更看中生活用水的普及和質量。

（二）城市生產便利性的影響因素

城市生產便利性的影響因素（表6 （4））表明，對于自然特征，較少的日照時長（-0.181）和較多的降雨量（0.073）會顯著提高城市生產便利性和生產率水平。對此可能的解釋是，日照少降雨多的城市更趨于減少農業(yè)活動，發(fā)展不依賴自然氣候的制造業(yè)和服務業(yè)，因此貿易生產率和生產便利性均有提高。對于社會和人文特征，城市的公交電話數、排水管密度、綠化覆蓋率等基礎建設對生產便利性有促進作用。有意思的是，污水處理率越低、廢水排放越大，城市的生產便利性越高，這表明企業(yè)的生產會在一定程度上產生污染物，再處理需要較高的生產成本，因此企業(yè)更愿意在環(huán)境限制較低的城市從事生產活動，也說明改善環(huán)境對企業(yè)生產率的提升作用當期不明顯，可能有時滯。此外，城市的就業(yè)率、高校教師數、影院劇場數越高，生產便利性越高，其中，就業(yè)率能有效提高企業(yè)的生產水平，系數最大為0.172且在1%水平下顯著，說明人力資本和教育程度對企業(yè)的生產和城市的經濟環(huán)境有促進作用。

本文按人口規(guī)模和經濟總量對城市樣本進行分樣本討論，發(fā)現結果穩(wěn)?。ū?（5）、表6（6））。在人口少于500萬的中小城市中，影院劇場數、高校教師數等人文特征對生產便利性的影響減弱，但就業(yè)率、公交數、排水管密度等指標仍有顯著的正向作用。此外，在發(fā)達地區(qū)增加就業(yè)率和高校教師數有利于提高生產便利性。在發(fā)展中地區(qū)和欠發(fā)展地區(qū)，增加基礎設施建設、適當放寬對污水排放的限制有利于地區(qū)的企業(yè)生產和經濟發(fā)展。

綜上，居民和企業(yè)對城市特征的偏好存在較大差異，且在不同人口規(guī)模和經濟總量的城市中，影響城市生活質量和生產便利性的因素也存在一定異質性。對于城市生活質量，自然環(huán)境的影響顯著，居民追求溫暖的氣候、充足的日照和較少的雨水，對日常用水、人均綠地、文化教育和服務業(yè)的發(fā)展有較高需求，愿意生活在人口較為密集的地方。而企業(yè)則愿意在日照少降雨多、基礎設施完善、環(huán)境限制較少的地方進行生產，人力資本和教育程度能顯著提升城市的生產便利性。

六、結論

本文基于Rosen-Roback一般均衡模型，建立統(tǒng)一的理論框架測算我國城市生活質量和生產便利性，分析居民和企業(yè)對城市特征的不同偏好，為討論城市"宜居住"和"宜生產"的權衡關系提供理論基礎。本文結合微觀個體信息與宏觀城市特征，用可觀測的工資和房價衡量城市生活質量和生產便利性的隱含價格，在模型層面克服生活質量和生產便利性的不可比性，并將數據擴展為2005-2018年的面板數據，刻畫二者的演變和特征化事實。

生活質量是城市帶給居民的生活便利性，體現在居民為居住在某一城市的支付意愿，支付意愿越大生活質量越高。測算結果表明省會城市和直轄市的生活質量較高，人口規(guī)模大的城市比中小型城市生活質量好，經過穩(wěn)健性檢驗，測算結果仍然成立。近年來，我國城市生活質量有顯著提升，城市間的差異也在逐漸擴大。

生產便利性是城市帶給企業(yè)的生產便利條件和生產效率，體現在企業(yè)對城市特征的支付意愿，企業(yè)愿意支付的生產成本越大，城市生產便利性越好，企業(yè)生產率越高。測算結果表明我國城市生產便利性分布不均衡，東高西低，江蘇、浙江、珠三角等地區(qū)擁有較好的生產環(huán)境，省會城市的城市特征帶來的生產效率更高，近年來的發(fā)展相對穩(wěn)定，未出現較大波動。

結合二者相比較，我國目前較多城市都存在生活質量高而生產便利性低的情況，多數城市房價高工資低，居民的支付意愿高但企業(yè)生產投入不足。此外，二者的相關性低，似乎存在一定的替代關系。生活質量提升的地區(qū)生產便利性較差，而生產條件較好的地區(qū)城市生活質量有所下降。因此，二者的相互作用關系有待進一步研究，應該在城市發(fā)展中尋求兩者兼顧的發(fā)展路徑。

最后，本文通過特征價格理論，在同一理論框架下分析城市生活質量和生產便利性的影響因素，試圖找到有利于城市統(tǒng)籌發(fā)展的公共特征和功能。文章發(fā)現居民和企業(yè)對城市特征的偏好存在較大差異，且在不同人口規(guī)模和經濟總量的城市中，影響二者的特征因素也存在異質性。對于生活質量，自然環(huán)境的影響顯著，居民追求溫暖的氣候、充足的日照和較少的雨水，對日常用水、人均綠地、文化教育和服務業(yè)的發(fā)展有較高需求，愿意生活在人口較為密集的地方。而企業(yè)則愿意在日照少降雨多、基礎設施完善、環(huán)境限制較少的地方進行生產，人力資本和教育程度能顯著提升城市的生產便利性。

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The Measurement of Urban Quality of Life and Production Amenities

—An Empirical Analysis of Chinese Cities Based on General Equilibrium

Zou Wei，Li Jingjing and Lei Hao

（School of Economics and Management， Wuhan University;Institute for Advanced Study， Wuhan University）

Abstract：This paper builds a theoretical model to measure the urban quality of life and production amenities in Chinese cities based on Rosen-Roback general equilibrium framework， and analyzes the recent development and influencing factors.In this paper， the implicit prices and households’ willingness to pay for the city features are measured by individuals’ wages and housing costs in combination with urban characteristics， providing a practicable approach to overcome the incompatibility of urban quality of life and production amenities. Through the calculation， we find that urban quality of life has improved significantly in recent years， and the gap between cities has also increased. Although the production amenities are relatively stable， the distribution is uneven in that the index of production amenities is higher in the east compared to other areas. Cities with better natural environments are desirable and people are willing to pay high living costs for a warm climate， sufficient sunshine and less rainfall. Also， they prefer better conditions of leisure， entertainment， culture and education. Enterprises are willing to produce in places with less sunshine， more rainfall， better infrastructure and fewer environmental restrictions. Human capital investment can significantly increase production amenities.

Key Words：quality of life; production amenities; wage income; housing cost; urban characteristics

責任編輯 郝 偉