李薇宇，賀 曉，李文皓，孫名揚(yáng)，范宇瓊

（蘇州科技大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，江蘇 蘇州 215009）

改革開放以來，中國的各個城市基本上得到了快速的發(fā)展，城市經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)上升趨勢[1]。然而，隨著城市化的快速發(fā)展，中國的城市內(nèi)部也出現(xiàn)了一些問題，如人口數(shù)量激增、就業(yè)壓力大、資源短缺、生態(tài)環(huán)境惡化等。區(qū)域之間也出現(xiàn)了發(fā)展不平衡狀況，呈現(xiàn)特大城市群持續(xù)擴(kuò)張，中小城市發(fā)展緩慢，城市之間與城鄉(xiāng)之間貧富差距擴(kuò)大趨勢[2]。傳統(tǒng)研究城市發(fā)展的理論并不能很好地適應(yīng)當(dāng)下的中國城市發(fā)展的狀況[3-4]，因此，需要更好的模型來研究較為復(fù)雜的城市系統(tǒng)。標(biāo)度律（Scaling Law）便是研究城市系統(tǒng)復(fù)雜性的理論之一，它是指某種指標(biāo)在不同情況下所滿足的統(tǒng)一規(guī)律[5]，如常見的冪律就是標(biāo)度律的一種形式。大量研究表明，標(biāo)度律是物理學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)等復(fù)雜系統(tǒng)中存在的普遍規(guī)律。例如，在生物學(xué)上，生物的新陳代謝頻率與個體尺寸的異速增長關(guān)系與標(biāo)度律有關(guān)[6]，研究者發(fā)現(xiàn)，將不同物種的新陳代謝頻率與生物體的體積畫到對數(shù)坐標(biāo)上，所有哺乳動物基本上落在一條斜率為0.75 的直線上，這個關(guān)系式揭示了生物能量消耗的規(guī)模效應(yīng)，即質(zhì)量越大的組織，單位質(zhì)量單位時間的能耗更低[7]。而后研究者將標(biāo)度律引入到城市科學(xué)[8]、空間科學(xué)領(lǐng)域[9]，在不斷完善和改進(jìn)過程中，建立了城市標(biāo)度律的整體框架。

城市標(biāo)度律的冪函數(shù)形式為Y（t）=Y0N（t）β[10]，其中，Y（t）為t 時刻城市的指標(biāo)，可以指物質(zhì)方面的資源（例如基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)量、建成區(qū)面積），或者為社會活動的度量（例如GDP、煙塵排放量等）；Y0是一個標(biāo)準(zhǔn)化的常量；N（t）代表t 時刻的城市人口規(guī)模；β 為標(biāo)度因子。在城市體系內(nèi)，城市標(biāo)度律可以系統(tǒng)化展示某種城市指標(biāo)與人口規(guī)模的冪律關(guān)系，在選取了不同的指標(biāo)后，可以發(fā)現(xiàn)和分析整個城市體系的狀態(tài)和特征。

目前國內(nèi)學(xué)者對于城市標(biāo)度律的研究處于初始階段[11-14]，應(yīng)用層面較少，對城市標(biāo)度律的理論研究不夠深入，并存在一些誤解。因此，文中立足于我國目前的城市經(jīng)濟(jì)背景與城市可持續(xù)發(fā)展的政策要求，綜合考慮我國目前不同規(guī)模城市發(fā)展的情況，圍繞影響城市發(fā)展的因素，主要針對以下兩方面進(jìn)行實證研究：（1）借助城市標(biāo)度律探討不同城市規(guī)模下中國城市綜合發(fā)展?fàn)顩r，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行城市發(fā)展指標(biāo)和影響因素分析，試圖為城市可持續(xù)發(fā)展提供思路；（2）用數(shù)據(jù)來驗證城市標(biāo)度律的適用性，尋找城市標(biāo)度律的內(nèi)在邏輯，并借助修正模型來提高城市標(biāo)度律的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

該論文創(chuàng)新點(diǎn)有三：第一，用較為新穎的城市標(biāo)度律模型代替?zhèn)鹘y(tǒng)的城市發(fā)展理論來量化城市發(fā)展水平指標(biāo)；第二，利用分形理論，依據(jù)人口規(guī)模將城市分為三個類別進(jìn)行研究；第三，利用折線擬合代替直線擬合來提高擬合優(yōu)度，處理存在異質(zhì)性的數(shù)據(jù)。

通過筆者的研究，借助城市標(biāo)度律量化模型，構(gòu)建衡量城市發(fā)展水平的指標(biāo)，不僅可以有效評估我國當(dāng)前城市的發(fā)展水平，還在此基礎(chǔ)上分析不同城市規(guī)模下城市發(fā)展的差異性，結(jié)合城市發(fā)展模式，從多維度發(fā)掘城市發(fā)展的內(nèi)核動力。因此，一方面，論文的研究有利于政府選擇合適的指標(biāo)來衡量城市發(fā)展?fàn)顩r；另一方面，論文的研究有利于合理規(guī)劃不同城市規(guī)模的發(fā)展方向。

1 數(shù)據(jù)與區(qū)域劃分

文中以中國各城市為研究對象，收集整理了2018 年294 個地級市的城區(qū)常住人口、工業(yè)廢水排放量（Industrial Wastewater Discharge，簡稱IWD，單位：t）、市轄區(qū)建成區(qū)面積（Area of Built-up Areas under Municipal Jurisdiction，簡稱BUA，單位：km2）、第一產(chǎn)業(yè)GDP（簡稱1GDP，單位：元）、第二產(chǎn)業(yè)GDP（簡稱2GDP，單位：元）、第三產(chǎn)業(yè)GDP（簡稱3GDP，單位：元）數(shù)據(jù)[15]，其中常住人口為城區(qū)的戶籍人口和暫住人口之和，數(shù)據(jù)均來自于2018《中國城市統(tǒng)計年鑒》。依據(jù)《中國城市規(guī)模劃分新標(biāo)準(zhǔn)的適用性研究》，采用第六次人口普查數(shù)據(jù)將中國城市劃分為三類：城區(qū)常住人口100 萬以下的城市為小中城市；城區(qū)常住人口100 萬以上500 萬以下的城市為大城市；城區(qū)常住人口500 萬以上的城市為特大及以上城市。

2 模型的建立、求解與檢驗

2.1 建立模型

城市標(biāo)度律通常為冪函數(shù)形式Y(jié)=Y0Nβ來表示[10]。文中將城市標(biāo)度律模型優(yōu)化為

其中，Y 為城市指標(biāo)，可以表示資源水平（例如學(xué)校數(shù)量、醫(yī)院數(shù)量、市轄區(qū)建成區(qū)面積）或者對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、工業(yè)發(fā)展的度量（例如GDP、硫化物排放量等）；k 為城市劃分標(biāo)準(zhǔn)中的第k 類城市，k=1，2，3；Y0k是一個標(biāo)準(zhǔn)化常量；N 代表t 時刻的城市的人口水平，用來衡量城市的規(guī)模；β 為標(biāo)度因子，βk與1 的大小關(guān)系可以反映Y 與城市人口規(guī)模N 之間的關(guān)系，可將展現(xiàn)城市屬性的變量分為3 種類型[10]：

（1）超線性指標(biāo)（βk＞1）：與社會交互相關(guān)的城市指標(biāo)（如疾病、GDP、知識產(chǎn)出、違法犯罪等）的標(biāo)度因子大于1（一般在1.15 左右），該類城市指標(biāo)隨城市人口規(guī)模呈超線性增長，這是因為社會交互隨人口增加呈超線性增長，從小城市到大城市，要素增加率大于人口增長率，體現(xiàn)了規(guī)模報酬遞增效應(yīng)（集聚效應(yīng)）；

（2）次線性指標(biāo)（βk＜1）：與城市基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的城市指標(biāo)（如學(xué)校數(shù)量、醫(yī)院數(shù)量等）的標(biāo)度因子小于1（一般在0.85 左右），該類城市指標(biāo)隨人口規(guī)模呈次線性增長，表明從小規(guī)模城市到大規(guī)模城市，要素增加率小于人口增加率，這是因為大城市有更多居民共享城市基礎(chǔ)設(shè)施，反映了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，例如盡管上海有4倍于南通的人口，但上海并不需要南通4 倍數(shù)量的加油站（加油站與人口的冪律指數(shù)為0.77）；

（3）線性指標(biāo)（βk=1）：與城市居民個人需求相關(guān)的城市指標(biāo)（如工作崗位數(shù)量、住房數(shù)量、家庭用水量等個體需求相關(guān)）的標(biāo)度因子等于1，該類城市指標(biāo)隨城市人口規(guī)模呈線性變化。

對城市標(biāo)度律方程兩邊同時取對數(shù)后，采用最小二乘法（OLS）得到回歸檢驗方程[10，16]

式中：對于Y，文中分別統(tǒng)計和計算了代表城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的GDP、工業(yè)廢水排放量、第一產(chǎn)業(yè)GDP、第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP，代表城市用地指標(biāo)的市轄區(qū)建成區(qū)面積；N 是城市人口；logY0k是常數(shù)；βk作為回歸系數(shù)參數(shù)反映了城市系統(tǒng)中各指標(biāo)的標(biāo)度律。

考慮到統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量可能會一定程度地影響實證結(jié)果，進(jìn)行回歸分析時采用殘差平均值正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差剔除異常值。首先對人口及城市要素取對數(shù)進(jìn)行線性回歸擬合，得到斜率βk及截距l(xiāng)ogY0k，并用實際值減去預(yù)期值得到殘差ξ

若logY 在殘差平均值正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍外，則視其為異常值，予以剔除。剔除異常值后再根據(jù)保留的數(shù)據(jù)重新擬合，得到標(biāo)度因子β 及擬合優(yōu)度R2。

2.2 模型評價

該模型適用于國內(nèi)大部分綜合發(fā)展型城市，但不適用于資源型城市。因為資源型城市的GDP 數(shù)據(jù)深受當(dāng)?shù)氐V產(chǎn)資源的影響，不能作為城市發(fā)展水平的量化指標(biāo)，但對于非資源型城市而言，GDP 可以體現(xiàn)當(dāng)?shù)氐某鞘邪l(fā)展水平。

這里采用擬合優(yōu)度（R2）和均方誤差根（RMSE）作為模型性能的評價指標(biāo)，RMSE 和R2定義如下

其中，yi代表某一城市指標(biāo)的真實值，代表擬合值，n 代表樣本個數(shù)。

2.3 規(guī)模修正指標(biāo)

城市標(biāo)度律是全球城市系統(tǒng)普遍表現(xiàn)出的規(guī)律[16-18]，探究其在城市研究中的具體應(yīng)用是目前國內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者重點(diǎn)研究的問題。傳統(tǒng)做法上多采用人均指標(biāo)衡量城市表現(xiàn)，但這忽略了城市指標(biāo)與人口規(guī)模的非線性標(biāo)度關(guān)系。為消除城市人口規(guī)模的影響，Bettencourt 等提出了規(guī)模修正指標(biāo)SAMI[10]，其定義式如下

式中：SAMIi為消除規(guī)模影響的城市i 的某一指標(biāo)，實質(zhì)為城市指標(biāo)關(guān)于人口規(guī)模擬合方程的殘差，表示偏離其預(yù)期值的程度；Yi為城市i 的某個指標(biāo)的真實值；Y0Niβ為城市i 的某個指標(biāo)的估計值；Ni為城市i 的常住人口規(guī)模；Y0和β 為擬合參數(shù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 直線擬合

不同指標(biāo)直線擬合圖，如圖1 所示。對各個指標(biāo)進(jìn)行對比分析發(fā)現(xiàn)，工業(yè)廢水排放量、第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP 和GDP 的β 估值均大于1，說明以上四個指標(biāo)為超線性指標(biāo)，體現(xiàn)了規(guī)模報酬遞增效應(yīng)；而市轄區(qū)建成區(qū)面積和第一產(chǎn)業(yè)GDP 的β 估值均小于1，說明以上兩個指標(biāo)為次線性指標(biāo)，體現(xiàn)了分散效應(yīng)。對于截距l(xiāng)ogY 的估值：第一產(chǎn)業(yè)GDP、第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP 和GDP 的logY 估值均為正值，說明以上四個指標(biāo)中Y＞1，具有擴(kuò)大作用；對而工業(yè)廢水排放量和市轄區(qū)建成區(qū)面積的logY 估值均為負(fù)值，說明以上兩個指標(biāo)中0＜Y＜1，具有收縮作用。對于P 值：六個指標(biāo)的P 值均小于2.2×10-16，即均小于0.001，故均在P=0.001 水平上通過了顯著性檢驗。在擬合優(yōu)度R2方面：工業(yè)廢水排放量、市轄區(qū)建成區(qū)面積和第一產(chǎn)業(yè)GDP的R2均約等于0.4，說明以上三個指標(biāo)擬合優(yōu)度較差；而第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP 和GDP 的R2均大于6，說明以上三個指標(biāo)擬合優(yōu)度較好。

3.2 折線擬合

不同指標(biāo)折線擬合結(jié)果，如圖2 所示。

對所選不同指標(biāo)進(jìn)行折線擬合后所得結(jié)果進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，以特大城市、大城市、小中城市的第一產(chǎn)業(yè)GDP 為例。對于小中城市的第一產(chǎn)業(yè)GDP 指標(biāo)，截距（logY01）的估值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、T 值、P 值分別為-1.420 8、3.397 3、-0.418、0.682 62；β 的估值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、T 值、P 值分別為1.828 1、0.585 8、3.121、0.008 12，其中P=0.008 12＜0.01，通過顯著性檢驗；擬合優(yōu)度為0.428 3，修正擬合優(yōu)度為0.384 3，方程的擬合程度較好；對于F檢驗，其P 值為0.008 118，顯然小于0.01，該方程在P=0.01 水平上通過顯著性檢驗。對于大城市的第一產(chǎn)業(yè)GDP 指標(biāo)，截距（logY02）的估值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、T 值、P 值分別為3.873 7、0.994 9、3.893、0.000 139，其中P=0.000 139＜0.001，通過顯著性檢驗；β 的估值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、T 值、P 值分別為0.916 8、0.154 6、5.929、1.54×10-8，其中P=1.54×10-8＜0.001，通過顯著性檢驗；擬合優(yōu)度為0.164 1，修正擬合優(yōu)度為0.159 5，方程的擬合程度一般；對于F 檢驗，其P 值為1.538×10-8，顯然小于0.001，該方程在P=0.001 水平上通過了顯著性檢驗。對于特大及以上城市的第一產(chǎn)業(yè)GDP 指標(biāo)，截距（logY03）的估值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、T 值、P 值分別為9.144 2、1.727 0、5.295、9.37×10-7，其中P=9.37×10-7＜0.001，通過顯著性檢驗；β 的估值、標(biāo)準(zhǔn)誤差、T 值、P 值分別為0.146 2、0.251 1、0.582、0.562；擬合優(yōu)度為0.004 016，修正擬合優(yōu)度為-0.007 841；對于F 檢驗，其P 值為0.562 1。對于其他五個指標(biāo)折線擬合的結(jié)果解讀同上。

3.3 不同城市規(guī)模下各個指標(biāo)的分析

下面分別對三種城市規(guī)模的各個指標(biāo)進(jìn)行分析（見表1）。以大城市為例，第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP、GDP、工業(yè)廢水排放量的β 估值均大于1，說明該指標(biāo)為超線性指標(biāo)，體現(xiàn)了規(guī)模報酬遞增效應(yīng)；第一產(chǎn)業(yè)GDP、市轄區(qū)建成區(qū)面積的β 估值均小于1，說明以上指標(biāo)為次線性指標(biāo)，體現(xiàn)了分散效應(yīng)。對于截距l(xiāng)ogY0的估值，工業(yè)廢水排放量和市轄區(qū)建成區(qū)面積的logY0估值均為負(fù)值，說明以上兩個指標(biāo)中0＜Y＜1，具有收縮作用；第一產(chǎn)業(yè)GDP、第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP、GDP 的logY0估值均為正值，說明以上四個指標(biāo)中Y＞1，具有擴(kuò)大作用。第一產(chǎn)業(yè)GDP、第二產(chǎn)業(yè)GDP、第三產(chǎn)業(yè)GDP、GDP、工業(yè)廢水排放量、市轄區(qū)建成區(qū)面積的P 值均小于0.001，故均在P=0.001 水平上通過了顯著性檢驗。對于其他兩種城市規(guī)模的結(jié)果解讀同上。

表1 不同規(guī)模城市下各指標(biāo)擬合結(jié)果

3.4 不同城市指標(biāo)下各個城市規(guī)模的分析

下面對不同城市指標(biāo)的各個城市規(guī)模進(jìn)行討論。以GDP 為例，小中城市β 估值均小于1，說明以上指標(biāo)在該城市規(guī)模為次線性指標(biāo)，體現(xiàn)了分散效應(yīng)；大城市、特大及以上城市β 估值均大于1，說明該指標(biāo)為超線性指標(biāo)，體現(xiàn)了規(guī)模報酬遞增效應(yīng)。對于截距l(xiāng)ogY0的估值，特大及以上城市l(wèi)ogY0估值均為負(fù)值，說明該指標(biāo)中0＜Y＜1，具有收縮作用；小中城市、大城市l(wèi)ogY0估值均為正值，說明該指標(biāo)中Y＞1，具有擴(kuò)大作用。大城市、特大及以上城市的P 值小于0.001，該方程在P=0.001 水平上通過了顯著性檢驗。R2約等于0.74，擬合優(yōu)度較好。對于其他五種城市指標(biāo)的結(jié)果解讀同上。

4 結(jié)果與討論

4.1 結(jié)果

從擬合優(yōu)度R2來看，折線圖的模型在對異質(zhì)性數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時更精確，回歸效果更顯著，將城市按規(guī)模進(jìn)行區(qū)分并分段回歸的效果要高于將所有城市視為總體進(jìn)行線性回歸的結(jié)果。

在模型參數(shù)解讀方面，異速標(biāo)度指數(shù)β 本質(zhì)上是分維之比，是同一個系統(tǒng)的兩種測度相對增長率之比[19-21]。針對異速標(biāo)度指數(shù)與1 的大小關(guān)系，可以將其分成正異速生長（β＞1）、同速生長（β=1）和負(fù)異速生長（β＜1）。就建成區(qū)面積—人口規(guī)模異速標(biāo)度指數(shù)而言，該指數(shù)可作為城市化過程中城市土地利用合理程度的一個定量判別依據(jù)。當(dāng)β＞1，城市常住人口擴(kuò)張的速度小于城市建成區(qū)面積擴(kuò)張的速度，城市用地浪費(fèi)；當(dāng)β＜1，城市人口擴(kuò)張的速度大于城市建成區(qū)面積擴(kuò)張的速度，城市用地節(jié)約；當(dāng)β=1，城市人口擴(kuò)張的速度等于城市建成區(qū)面積擴(kuò)張的速度，城市用地恒定。針對擬合結(jié)果，發(fā)現(xiàn)特大及以上城市用地浪費(fèi)，小、中城市及大城市用地節(jié)約。針對GDP—常住人口規(guī)模異速標(biāo)度指數(shù)，當(dāng)β＞1，城市人口增長率大于經(jīng)濟(jì)增長率，存在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出集聚效應(yīng)；當(dāng)β＜1，城市人口增長率小于經(jīng)濟(jì)增長率，存在分散效應(yīng)；當(dāng)β=1，城市人口增長率等于經(jīng)濟(jì)增長率，經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定。針對擬合結(jié)果，發(fā)現(xiàn)大、特大及以上城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在集聚效應(yīng)，小、中城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在分散效應(yīng)。

4.2 討論

文中將2018 年中國294 個地級市的數(shù)據(jù)代入得出大、特大及以上城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在集聚效應(yīng)，小、中城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在分散效應(yīng)的結(jié)論，符合實際城市發(fā)展的經(jīng)濟(jì)規(guī)律。通過文中的研究可以給予城市發(fā)展模式的思考，究竟選擇城市集聚發(fā)展還是城市分散發(fā)展的經(jīng)濟(jì)模式，不僅取決于城市規(guī)模，還取決于城市人口的擴(kuò)張速度。

在以往的城市標(biāo)度律研究中，擬合的方式一般采用直線擬合，但這往往會忽視數(shù)據(jù)可能存在的異質(zhì)性，從而導(dǎo)致擬合結(jié)果較差或參數(shù)不符合實際情況，而分段折線擬合更適用于處理存在異質(zhì)性的數(shù)據(jù)，可以較好地處理了上述情況。在一定的誤差范圍內(nèi)，利用分段折線擬合的方式，用折線來代替一整條直線，并將擬合的結(jié)果呈現(xiàn)在同一張圖中，這樣可以直觀地展現(xiàn)出不同城市規(guī)模下某種指標(biāo)的擬合結(jié)果，方便進(jìn)行對比。此外，折線擬合得到的擬合優(yōu)度，相比較直線圖而言，折線圖的模型在對異質(zhì)性數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時更精確，回歸效果更顯著，回歸擬合效果更好，提高了數(shù)據(jù)分析的嚴(yán)肅性、有效性和準(zhǔn)確性。

然而文中的研究模型也有一定的局限性。第一，對于資源型城市，該模型并不適用，需要尋找更加合理的標(biāo)度律去度量城市的發(fā)展水平；第二，城市標(biāo)度律模型需要建立在“互動”的社會經(jīng)濟(jì)活動基礎(chǔ)上，即需要人口流動、知識交流、經(jīng)濟(jì)流通等條件；第三，城市標(biāo)度律系數(shù)會隨著空間尺度的變化而變化，以市轄區(qū)為劃分尺度是最理想的，但事實上，我國部分城市依然存在這大量的非城市化地區(qū)，這對于城市標(biāo)度律模型的應(yīng)用是一種挑戰(zhàn)[13]。

研究不同城市規(guī)模下中國城市發(fā)展指標(biāo)、中國城市發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律和影響因素對中國城市的可持續(xù)發(fā)展尤為重要。因此，以下問題將是未來的研究方向：（1）在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、文化發(fā)展、科技水平等方面，是否存在更好地衡量城市、區(qū)域發(fā)展?fàn)顩r的城市指標(biāo)；（2）對于其他的城市規(guī)模劃分（如長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)、京津冀地區(qū)），城市標(biāo)度律的適用性如何，哪些數(shù)據(jù)和空間尺度更能反映城市標(biāo)度律；（3）在規(guī)模修正、減小誤差等方面，城市標(biāo)度律模型是否可以繼續(xù)完善。

5 結(jié)語

由文中建模結(jié)果分析，結(jié)合我國實際情況，針對我國城市的發(fā)展提出如下建議：（1）對于特大及以上城市，適當(dāng)降低建成區(qū)面積擴(kuò)張的速度，實現(xiàn)有效且高效擴(kuò)張，以避免出現(xiàn)城市用地浪費(fèi)的現(xiàn)象。（2）對于小中城市，在繼續(xù)保持第一產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步鼓勵第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，國家提供技術(shù)支持和資金保障，拉動小中城市穩(wěn)健發(fā)展，從而提高城市經(jīng)濟(jì)水平；相反，對于特大及以上城市，在發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的同時，更要保障其第一產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?jié)M足第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的需求，以實現(xiàn)各產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展，從而進(jìn)一步提升特大及以上城市的經(jīng)濟(jì)實力。（3）對于小中城市，要促進(jìn)各產(chǎn)業(yè)的綜合發(fā)展，積極響應(yīng)國家相關(guān)扶持政策，完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，進(jìn)而實現(xiàn)中國城市經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)步發(fā)展。