基于Urbansim优化提升首都核心功能的动态模拟研究——以战略性新兴产业为例

张艳芳，刘治彦

（中国社会科学院城市发展与环境研究所，北京市100028）

一、引言

首都的核心功能是指北京作为首都承担的“四个中心”功能，即政治中心、文化中心、国际交往中心和科技创新中心，这一城市功能战略定位是习近平总书记2014年视察北京时对北京未来发展提出的基本要求。在四项核心功能中，政治中心、文化中心、国际交往中心一直是首都的核心功能，而科技创新中心的功能定位是首次提出的。这是国家转变首都经济发展方式新的战略部署，目的是将北京打造为创新引领型的示范中心，形成新的高端经济增长极以及世界创新的新引擎。由于产业是功能定位的投影，这一功能定位的调整迫使北京的产业结构必须进行新调整。因此，战略性新兴产业作为科技创新中心功能对应的支撑产业被国家列为首都的重点发展产业。近几年首都的战略性新兴产业快速发展，但其布局存在着集聚度不高、产业重构等较突出的问题，这对于首都构建科技创新中心的功能定位极为不利。这种现象已引起了国家层面的关注，国务院在《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中明确指出，“十三五”时期我国需加快战略性新兴产业的发展步伐，积极构建现代产业体系，全面营造战略性新兴产业的发展环境，为全面建设小康社会提供有力支撑。按照这一部署，北京也制定了发展新能源、信息技术等战略性新兴产业的专项规划。同时，学术界对战略性新兴产业的发展战略也展开了广泛研究，但是关于如何对战略性新兴产业进行空间布局调整才能有效发挥首都科技创新的优势并提升首都核心功能的研究还不多。基于此，本文以提升首都核心功能为目标，动态模拟战略性新兴产业的空间布局，旨在从优化战略性新兴产业的空间布局角度，分析提升首都核心功能尤其是科技创新核心功能的发展路径。

二、文献综述

近几年，国内外开始从产业增长极、产业集聚、产业扩散、产业结构及功能定位等角度展开对城市产业空间布局优化的研究。其中产业增长极与城市产业空间布局方面的研究认为，城市经济的增长并不是均匀分布的[1-2]，而是以不同强度的点的形式来动态呈现的[3]。因此，城市产业空间布局的优化不仅需要扶持具有主导性质的产业，还需不断培育新的产业增长极体系[4-5]。产业集聚与城市产业空间布局优化的研究是对产业增长极理论的进一步发展，强调产业集聚是产业空间布局优化的“助推器”[6-8]，认为产业集聚与产业空间布局优化之间存在很强的共生性，二者在大多数情况下呈正相关关系[9-11]。但也有研究指出产业集聚与经济增长存在着先促进后抑制的倒“U”型关系[12-13]，说明城市产业空间布局的优化不能仅强调集聚，还需考虑城市产业的扩散[14-15]。于是产业扩散与城市产业空间布局优化的研究应运而生，认为产业集聚和产业扩散是城市产业相互交织的整合发展过程[16]，这种整合发展过程是城市产业空间优化的重要动因[17]。为发挥城市的核心作用，一方面可对产业进行区域之间的转移和重配，另一方面可培育特色产业[18-19]。产业结构与城市产业空间布局优化的研究指出，城市产业布局优化是产业结构在地域空间上的投影[16-17]，产业结构调整对产业空间布局优化的影响主要通过物质动因和非物质动因体现出来[20-21]，二者之间呈动态互动关系。随着城市发展，在上述研究基础上的功能定位与城市产业空间布局优化的研究成果逐步得到推广，该方面的研究认为，城市的功能定位是促进城市产业空间布局优化的关键，可明确城市产业空间布局错位发生的产业维度[22-23]，减少核心功能区在经济方面的绝对优势[24]，尊重市场机制对人口的配置规律，缓解城市的过度集聚效应[25]。

国内外关于城市产业空间布局的研究从定性逐步过渡到定量方面，研究的重点从基本理论拓展到空间演化模型、城市空间预测等内容。这些研究为科学布局城市产业链、推动产业结构的空间调整、控制城市产业无序扩张有积极的意义，但目前的研究总体上偏宏观，缺少对城市产业空间布局的微观研究，同时也缺少对城市空间布局优化的动态研究。基于此，本文利用微观城市模拟模型Urbansim动态模拟城市的产业空间布局，该模型通过一系列子模型反映家庭、就业的区位布局，为解决大城市病问题、提升首都核心功能的产业空间布局提供具有前瞻性的决策支持。为突出本文的代表性意义，我们选取具备典型城市病特征的首都北京产业空间布局为研究对象，以战略性新兴产业为例展开分析。

三、数据处理方法

本文属于微观模拟的内容，研究数据主要来自于普查、抽样调查及统计年鉴数据。其中普查和抽样调查数据主要是人口和居民出行调查方面的数据，年鉴数据主要是我国工业企业数据及北京市统计年鉴数据，交通数据为第五次交通综合调查数据。为了更好地研究产业的空间布局，本次研究使用的是2006—2020年间的北京市土地规划数据。

利用这些数据资料以2010年为基期建立北京市基础地理数据库，该数据库主要由家庭、就业、建筑、交通四项数据集构成，各种数据集的数据方法参见表1。

四、情景与模型设计

（一）情景设计

Urbansim中的城市模拟模型是以情景分析形式展现出来的，这种分析方法打破传统的外推型预测模式，可有效帮助决策者比较不同的政策选择带来的可能结果，通过控制人口和就业总量，展示不同情景的模拟结果，进而使得分析结果具有较强的前瞻性。

表1 各种数据集的数据处理方法

本文设计了四种情景模拟，时间跨度均为2010—2030年，人口控制方面以2020年以后常住人口保持在2300万以内为标准。在就业控制方面是四种情景的变量，通过就业量的变动反映产业空间布局的变动，同时就业量的变动也是四种情景设计的分界点。以下是本次动态模拟分析的四种情景模拟基本过程：

第一种模拟情景：假定2015—2030年整体就业情况为充分就业，各细分行业按照2015年的就业比例保持充分就业时，动态模拟战略性新兴产业的空间布局。

第二种模拟情景：在动态模拟中，主要通过调整四种行业的就业比例来实现首都非核心功能的疏解。批发市场、一般制造和污染业、本科教育和职业教育、仓储物流业是本情景中重点疏解的行业，将这四个行业的就业比例减少65%②，同时在保持战略性新兴产业及其他产业就业总量不变的情况下，动态模拟战略性新兴产业的空间布局。

第三种模拟情景：假设提升首都的核心功能需要首先提升首都的核心产业。根据首都北京的城市发展目标和定位，将战略性新兴产业设为首都北京的核心产业，并同时将其他七类产业也划分为首都的核心产业。这七类产业为科学研究、技术服务、计算机服务业、国际组织、文化产业、信息运输、金融业。在这种情景模拟中，将这几类产业的就业人数比例增加35%，同时保持其他产业的就业比例不变，在此基础上模拟战略性新兴产业的空间布局。

第四种模拟情景：将核心产业的就业比例提升35%的同时将非核心产业的就业比例减少65%，模拟战略性新兴产业的产业布局。

（二）模型设计

Urbansim进行产业空间布局的情景模拟时，需要首先构建产业涉及的地价与区位选择模型。其中区位选择模型主要有三种，分别是开发项目、家庭、就业区位选择模型③。其次需要通过多元逻辑回归方程对这些模型的具体实现形式进行设计。限于研究主题的选定，这里仅展示战略性新兴产业的模型设计情况。

1.战略性新兴产业地价模型

在战略性新兴产业地价模型的设定过程中，考察与市中心距离、家庭收入、开发强度、提升类产业就业密度与地价的关系。模型形式如下：

2.战略性新兴产业开发项目区位选择模型

战略性新兴产业项目区位选择模型主要是研究战略性新兴产业的构成因素对战略性新兴产业项目区位选择的影响。其中战略性新兴产业的构成要素主要包括产业地价、产业居民数量、产业的开发潜能、产业的就业密度。模型的因变量是某地块对特定开发项目的效用，具体形式如下。

3.战略性新兴产业家庭区位选择模型

在家庭区位选择模型中，自变量为交通成本、地块价值与居民收入的比率、就业密度。控制变量为家庭规模、地块住房密度、地块基础教育人数。模型的表现形式如下：

4.战略性新兴产业就业区位选择模型

战略性新兴产业就业区位选择模型，是在控制战略性新兴产业虚拟建筑的条件下，考察运输成本、战略性新兴产业就业密度对其就业区位选择的影响。模型的因变量是某区位对特定产业就业岗位的效用，模型的形式为：

四、结果与分析

（一）模型的回归结果

四种模型的回归结果参见表2至表5。

（二）回归结果的分析

表2表明，与市中心的距离越近，战略性新兴产业的地价越高。家庭收入越高、土地开发强度越高、战略性新兴产业就业密度越大，战略性新兴产业的地价越高。表3表明，战略性新兴产业的开发项目不仅趋向于选择地价低的地块，而且倾向于选择人口就业密度小的地块。表4表明，战略性新兴产业的就业人员在居住地选择时主要受支付能力和交通成本的影响。也就是说，对于战略性新兴产业的就业人员而言，地价越高对住房选择者来说效用越低，居住地离战略性新兴产业的工作地越远的地块对居住者更有效用。受收入和地价的影响，居住者倾向于选择离战略性新兴产业距离远的地块，表明居住者的区位选择有郊区化倾向。表5表明，在控制虚拟建筑地块的情况下，运输成本高、就业密度大的地块更容易吸引战略性新兴产业的就业人员，进一步证实了表4的结果。

上述回归结果表明，目前首都北京的战略性新兴产业存在一定程度的职住分离现象，很大一部分集中在首都功能核心区的位置。为优化提升首都的核心功能，政府需要制定一定的政策来引导战略性新兴产业的空间布局，综合考虑家庭收入、土地开发强度、就业密度、地价、开发潜力、人口密度等指标，其中运输成本、支付能力、就业密度、人口密度应予以特别关注。为此，我们从这些角度出发动态模拟2015—2030年四种已设定情景模式下战略性新兴产业的空间布局。

（三）模拟结果的分析

从具体模拟情景来看，如果不对战略性新兴产业做调整，2030年战略性新兴产业的人口和就业主要分布在首都功能拓展区圈层的西北部、东北部及首都城市发展新区圈层的东南部。具体而言，战略性新兴产业主要集中在海淀区、昌平区、顺义区、通州区、大兴区周边，不利于发挥该产业与其他产业的联动效应。如果对首都的非核心功能产业进行疏解，一旦战略性新兴产业的空间稍有变化，生态涵养区圈层西北部的就业人员就会明显增多，首都城市发展新区圈层北部的就业密集度会略微降低，其他区位的就业密度基本不发生变化。如果对首都的核心功能产业进行提升，提高核心产业的就业比例，战略性新兴产业的空间布局将发生明显变化。如果生态涵养区圈层西北部的就业密度大幅度降低，一部分就业将向东南部转移。随着东南部就业密度的增加，首都城市发展新区圈层北部集聚的战略性新兴产业人口密度也随之降低，首都核心功能区战略性新兴产业的就业密度也会明显降低，表明优化首都核心功能产业可以明显推动战略性新兴产业的空间布局。如果将疏解首都非核心功能产业和提升核心功能产业的情景结合在一起，可以看到首都战略性新兴产业的空间布局将在第三种模拟情景的基础上得到进一步优化，原来东南部一直是战略性新兴产业人口和就业集聚的现象得到缓解，城市发展新区的人口和就业逐步呈现均衡分布的格局，生态涵养区圈层西北部的人口和就业密度又再度得到提升，其他区位的战略性新兴产业的人口和就业密度相对前三种模拟情景均有所降低，且人口总规模有所下降，符合首都发展规划的要求。

表2 战略性新兴产业地价模型的回归结果

表3 战略性新兴产业开发项目区位选择模型的回归结果

表4 战略性新兴产业家庭区位选择模型的回归结果

表5 战略性新兴产业就业区位选择模型的回归结果

从整体情景模拟的结果看，未来首都战略性新兴产业的空间布局离不开政府政策的适度引导，政府引导下不同的布局政策使战略性新兴产业的空间布局呈现出不同的发展模式，疏解和提升相结合的政策使得战略性新兴产业过于集中的现象得到缓解，并产生新的发展中心。首先，从首都战略性新兴产业未来发展方向看，政府需要进一步加大支持以能源、生物、信息、新材料等具备节能环保特点的战略性新兴产业，培育发展新的战略性新兴产业增长极，通过关键点的突破带动战略性新兴产业整体能力的提升。其次，政府需要进一步疏解首都的非核心功能产业，为战略性新兴产业提供更多的发展空间，打造具有世界竞争力的战略性新兴产业集聚区，依托现有的产业基础发展具有特色优势的战略性新兴产业，促进与京津冀产业的协同发展，实现首都战略性新兴产业的全面布局。

五、结论与对策建议

（一）结论

目前，首都北京的大城市病问题日益严重，交通、土地、人口、水资源的承载力严重不足，主要原因在于北京集聚了过多的非首都功能，没有统筹好空间、城市规模等问题，缺乏科学有效的产业空间布局顶层发展战略。科技创新中心是首都新增设的核心功能，战略性新兴产业是科技创新中心核心功能的支撑产业，调整其产业布局不仅可以有效缓解当前首都日益严重的城市病问题、引领首都北京朝低碳生态方向发展，而且有助于优化提升首都的核心功能。本次研究通过对首都北京战略性新兴产业的模型回归和情景模拟，发现首都战略性新兴产业的区位选择受地价、家庭收入、运输成本、支付能力、开发潜力等多因素影响，对其进行空间调整需要考虑产业园区集聚、结构分散的布局导向等因素，并进一步得出以下结论：

1.首都战略性新兴产业存在明显的职住分离现象

首都战略性新兴产业的空间布局主要分布在功能核心区周边，而家庭区位却有明显的郊区化倾向，从而使得首都战略性新兴产业的职住非均衡矛盾非常突出。优化首都战略性新兴产业的空间布局，需要考虑缓解这一矛盾的对策，构建新的集聚中心，适度缩短战略性新兴产业居住与就业的距离。

2.主城区西北部战略性新兴产业的空间集聚现象明显

从四种情景模拟结果可以看出，首都战略性新兴产业有明显的集聚中心，主城区西北部在四种模拟情景下一直是首都战略性新兴产业人口和就业的集聚中心。这些集聚中心承载了首都战略性新兴产业的发展空间，在价值链、知识链等因素的影响下，以智能化、动态化实现战略性新兴产业的平衡发展。目前该区域主要集中了生物制药、电子信息、数字化制造等产业，具有首都战略性新兴产业的特色，是进一步发展首都战略性新兴产业主导产业的重点领域。

3.战略性新兴产业在主城区东南部的集聚现象将会减轻

主城区东南部在模拟情景四的环境中集聚中心的区域明显变小，表明在疏解和提升并举的情况下，该区域的集聚作用将会减弱，被疏解的产业将会向其他区域转移，同时也说明该区域是首都战略性新兴产业进一步疏解的方向。该区域集聚的高端制造业可适度向津冀方向转移，以此促进京津冀战略性新兴产业的协同发展，体现京津冀产业的联动效应。

4.首都战略性新兴产业的空间布局优化离不开政策的引导

本文的模拟过程是假定市场有效配置资源和政府实施不同产业政策的情况下，首都战略性新兴产业空间布局发生的动态变化过程。四种不同的情景模拟使首都的人口和就业密度发生了不同程度的变化，表明政府的引导可以调整首都战略性新兴产业的空间布局。因此，解决首都日益严重的大城市病，需要政府充分发挥调节作用，对产业（不仅仅是战略性新兴产业）空间布局进行优化。但是目前政府对产业空间布局的政策过于宏观，战略性新兴产业空间的合理优化还需要政府出台更精细化的政策。

5.疏解和提升的政策可有效优化战略性新兴产业的空间布局

刘治彦[26]指出，首都当前的城市发展面临疏解非核心功能问题，因为目前的产业结构已经产生了诸多的负效应。本文研究的结果也表明，优化提升首都的核心功能，疏解非核心产业是关键。模拟情景二结果显示，疏解非核心产业可为战略性新兴产业提供更多的发展空间，但是仅疏解非核心功能并不能有效降低战略性新兴产业的人口和就业密度。而疏解和提升并用的复合模拟情景表明，这种政策一方面可明显降低战略性新兴产业的人口和就业密度，另一方面也可使战略性新兴产业的空间布局优化，使原本主城区过于集聚的产业布局局面得到缓解，还可形成新的战略性新兴产业集聚中心，带动其他产业的协同发展。

（二）对策建议

1.积极打造多核模式的战略性新兴产业发展格局

模型回归和情景模拟的结果均显示，战略性新兴产业的职住分离问题十分突出，解决该问题的有效对策是积极打造多核模式的战略性新兴产业，综合考虑地价、开发强度、交通成本和居住者的支付能力等因素，构建多个战略性新兴产业的集聚中心，形成战略性新兴产业发展的多核模式。

2.着力构建具有首都特色的战略性新兴产业群

虽然首都战略性新兴产业的集聚效应明显，但是产业布局的趋同性也比较突出。从优化提升首都核心功能的角度来看，完善首都战略性新兴产业的空间布局，需要将产业集群的理论应用其中，首先按照产业关联度构建不同类型的集聚区，其次构建具有区域特点的产业群，且按照各区域的核心优势发展具有区域特色高端、高效、高辐射作用的战略性新兴产业。例如在主城区的西北部，可考虑发展以新兴信息产业为特色的战略性新兴产业。因为该区域一方面有一定的发展基础，另一方面随着中关村大数据的兴起，在云计算、互联网金融、智慧交通、芯片研制方面具备优势。在主城区的东南部，可考虑建立高端智能制造、节能环保制造等相关的战略性新兴产业群。因为随着高新技术工业园区的兴起，该区域具备在生产方面的特定优势。

3.充分发挥市场和政府对战略性新兴产业的调节作用

政府对战略性新兴产业的政策调节对优化战略性新兴产业的空间布局有正向作用，可有效避免战略性新兴产业的有效竞争，促进战略性新兴产业的有序转移，但是战略性新兴产业的有序转移仍离不开市场的调节作用。市场的资源配置作用可以有效减少产业空间布局的趋同化，同时促进战略性新兴产业灵活、高效、合理地转移。二者结合起来调节战略性新兴产业的布局，不仅可以有效提高战略性新兴产业的产出率，而且有助于战略性新兴产业结构合理调整，进而推动战略性新兴产业的高效运转。

4.全面促进战略性新兴产业区域间的耦合发展

优化提升首都的核心功能，不仅强调单一产业的发展，还需借助产业的耦合作用协同发展与此相关的其他产业。具体而言，根据各空间的资源禀赋特征，结合京津冀协同发展规划和雄安新区规划，将首都战略性新兴产业适度疏解到首都各功能区的同时，考虑向津冀、雄安等区域扩散，发展各具特色、优势互补的产业群，增强各区域间产业耦合的协调度，构建产业耦合发展的机制。刘治彦[27]提出首都的发展需要通过京津冀一体化的模式解决当前的“城市病”问题，强调京津冀环首都经济圈不仅可有效缓解首都的人口压力，而且有助于承载首都的非核心功能。按照这一思路，在带动其他区域协同发展的同时，应大力提升首都战略性新兴产业的技术创新能力，增强核心技术的研发能力，加大政府对产业技术创新的扶持力度，构建产学研相结合的科技创新体制，共同推动首都核心功能的优化。

注释：

①行业划分标准参考国民经济行业分类及北京市产业实际发展情况，19个行业分别为批发市场，仓储物流业，一般制造业和污染企业，普通高等学校本科教育职业教育，社会保障和社会福利业，医疗卫生业，市属单位，金融业，信息运输、计算机和软件业，科学研究、技术服务业，战略性新兴产业，文化产业，国际组织，第一产业，第二产业，生产性服务业，生活性服务业，公共性服务业，基础教育。本文仅对战略性新兴产业进行模拟。

②该比例的计算方式为将基础情景下2030年这四种行业的就业量减少65%，然后逆向模拟四种行业2016—2030年的就业变动情况。后面提升情景下35%的比例确定原理与此相同。

③房地产价格模型采用Hedonic价格模型，其他三种模型采用离散选择模型。