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标题 基于新资源的我国省会城市竞争力研究
范文


摘要：本文以新经济条件下新资源成为城市发展的新引擎为切入点，以城市可持续发展为主线，以新要素优势理论、可持续发展理论、竞争优势理论和资源基础理论为指导，重新构建资源框架，界定城市竞争中的新资源，分析新资源条件下城市竞争方式的变化，构建新资源条件下的城市竞争力理论模型，据此理论模型选择城市竞争力的DEA评价模型，设置城市竞争力的解释性指标和显示性指标，以我国省会城市为样本，运用主成分分析法构建符合DEA评价要求的指标体系，同时进行聚类分析，将定量研究与定性研究结合分析出各类城市的竞争力来源与表现，据此提出各城市提升竞争力的建议。
关键词：城市竞争力 新资源 主成分分析法 数据包络分析法
Research on the competitiveness of the capital city of China based on new resources
Han Wenyan（Beijing Youth Politics College， Beijing 100090）
Abstract：Under the condition of new economy， new resources become the new engine of urban development， which is the breakthrough point of this paper， and urban sustainable development is the main line. Based on new elements advantage theory， sustainable development theory， competitive advantage theory and ResourceBased View， This study rebuilds the resource framework， redefines new resources of the urban competition， and analyzes the mode change of the urban competition under the condition of the new resources， and builds the urban competitiveness theory model under the condition of new resources， on the basis of theoretical model to choose DEA evaluation model of urban competitiveness， and sets up the explanatory indicators and evincive indicators of urban competitiveness. This paper chooses the provincial capital cities in China as samples， using principal component analysis （pca） to build the index system of DEA evaluation.At the same time， this paper， using clustering analysis， points out some suggestion to enhance all kinds of urban competitiveness according to the quantitative and qualitative analysis and the performance of all kinds of urban competitiveness.
Key words： urban competitiveness； new resources； principal components analysis； data envelopment analysis
一、研究的背景和意义
（一）研究背景
20世纪90年代以来，经济全球化对城市发展带来三个显著影响。第一，经济全球化淡化了国家之间的界限，甚至使得国家之间的界限趋于模糊，而城市在全球经济联系中的作用越来越重要，其经济主体地位日益明显。第二，经济全球化引发的新资源在全球范围内自由流动，并不断重组，从而替代传统自然资源成为城市经济发展的新引擎。第三，新资源本身的趋利性以及由新资源产生的“马太效应”加剧了城市间的竞争。鉴于这些影响，20世纪90年代描述城市竞争与发展的城市竞争力成为热门词汇受到经济学界、管理学界、社会学界、建筑学界等以及政府部门的广泛重视。尤其在面对自然资源消耗引发的资源枯竭、全球气候与生态环境恶化等现实问题中，理论界开始思考和研究城市经济发展动力的变革问题，从对城市经济发展的研究转变为城市可持续发展的关注，从对城市综合实力的考察转变为城市可持续竞争力的研究。与此同时，地方政府也将城市竞争力作为其制定城市发展道路的重要目标（OECD，2006）。本文以此为背景，以新资源为切入点，选择我国23个省会城市以及北京、上海、天津、重庆4个直辖市和5个自治区的首府为研究对象（由于西藏拉萨、台湾台北的数据资料不全，并且两个城市的数据统计口径不一致，因此本文的研究不包括这两个省会城市），考察这些城市的可持续竞争力问题，主要出于以下考虑：第一，新资源在解释“资源诅咒”悖论的同时，丰富、完善了“资源福音说”，为城市可持续发展提供新的资源支持。这也引发了人们对资源的重新思考，理论界提出了新资源、大资源和泛资源的概念，试图解释资源与经济增长（或发展）的关系以及资源与可持续发展的关系。第二，新资源对城市发展来说，既是新的机遇也带来不可回避的挑战。尽管城市竞争的原动力在于全球化背景下城市发展的需要，但城市竞争更多地表现为对新资源的竞争，并由于新资源的种种特性使得城市间的竞争变得更为激烈。第三，全球化背景下的新资源改变了城市的竞争模式。对城市而言，依靠传统自然资源、能源以及低廉劳动力为竞争优势的城市发展道路不能应对全球化的冲击，不能实现城市的可持续繁荣与发展，城市需要探索新的竞争力动力和来源，探索新的竞争优势（Ewers ， Malecki，2010；Kati，osi，An eli， Raleti，2012；Metaxas，2013）。第四，从现有城市竞争力的理论模型、评价模型、评价指标体系以及实证研究等文献资料看，存在缺陷。
（二）研究意义
通过本文的研究，一则有针对性地提出这些城市竞争中的现实问题，并依据这些问题提出提升竞争力的建议；二则总结经验为其他城市的发展与竞争提供参考。具体来说，本文的研究有如下意义：
从理论上讲，本文一方面通过对新资源框架的构建、城市新资源的界定，进一步丰富和完善了新资源理论；另一方面，本文通过对新经济环境下城市竞争力、城市竞争对象、城市竞争方式、城市竞争目标的审视与分析，构建基于新资源的城市竞争力理论模型与评价模型，设计城市竞争力评价指标体系，进而形成较为系统的城市竞争力研究体系，丰富和发展了城市竞争力研究。
从实践上讲，本文对于我国省会城市在全球重要战略机遇期内实现持续、快速、健康发展，迅速提升这些城市的国际地位，又好又快建设国际上有竞争力的城市提供了决策参考，同时为其他城市的快速崛起提供了参考依据。
此外，本文的研究还有助于丰富和完善城市可持续发展的相关理论，为我国更多城市参与全球化竞争在理论与实践的融通上提供有价值的参考。
二、城市竞争中的新资源
本文承继韩文琰（2010）对新资源的界定，进一步结合研究主题对城市竞争中的新资源进行如下厘定：
（1）思想观念是否为新资源的问题。思想观点尽管在社会进步中也起到一定的作用，但其大致可以分为两类，一类是较为固定的随人类社会进步而积淀、传承的部分，比如传统习俗等，可以纳入制度因素；另一类则是不很固定，难以被人们认知和开发并传承的部分，不便于作为资源开发。此外，由于思想观点是以人为载体的，因此其本身不纳入资源范畴，可以与人力资源一并考虑。
（2）对知识、智力是否能够成为新资源的问题。美国的企业管理大师彼得·德鲁克在20世纪70年代曾经指出，“知识生产力已成为生产力、竞争力和经济成就的关键因素。知识已成为最主要的产业，这个产业向经济提供生产所需要的主要中心资源”。美国著名未来学家阿尔文·托夫勒（2006）也在其《权力的转移》一书中提出将来“知识本身不仅成为质量最高的力量的来源，而且成为武力和财富的重要因素。”从两位学者的论述中可以看出，知识对于知识经济时代是一种非常宝贵而且重要的资源。美国经济学家沃伦·布鲁克斯在《头脑中的经济》一书则探讨了智力资源的重要性，他指出，“真正的财富资源是主意，不是物质，人的头脑和人的想象力可以把无用的资源变成有价值的资源。例如，人们可以通过对废料资源进行各种技术处理，形成各种新能源、新物质，以缓解有形物质资源的缺乏状况，实现资源的可持续利用。”同样将智力纳入资源的有美国经济学家朱利安·西蒙，他曾经说过：“资源更多地产生于人们的头脑，而不是大地或空气。”在人类历史的大部分时间里石油毫无实用价值，是人类的才智使石油能为人类所用。可见，知识和智力已经被一些学者判定为资源，但由于知识和智力成为资源的载体是人，即知识、智力是以人力资源为依托的，因此本文将其纳入人力资源的研究中，而不单独考察。正如王春燕、毛学兵（2002）所言，“在新资源观下，社会发展是以知识、智力、信息为重要资源的，但人才掌握着知识和信息，是知识的载体。如果说传统资源观时代属于‘财富源于物质资源的时期，那么，新资源观时代就是‘财富源于人力资源的新时期。”暂且不论其对新资源认识的正确与否，但其对知识资源和智力资源的看法值得借鉴。
（3）制度是否为新资源的问题。陈祥明（1998）认为制度资源是与物质资源和文化资源相并列的一种重要社会资源。汪全胜（2004）认为制度资源是与社会物质资源和社会精神资源并列存在的一种社会资源，是在一定的历史条件下形成的社会关系和与此相联系的人类活动的规范体系，有时也包括执行这些规范的社会组织和结构。尽管还有许多学者承认制度资源的存在，但什么是制度资源，并没有一致的认识，较为一致的是从制度是一种资源的简单描述出发探讨制度资源的配置（陈祥明，1998；谭希培、李有贵，2002；汪全胜，2004）。谭希培、李有贵（2002）将制度资源划分为制度理念、制度规则、制度组织和制度设施4个基本要素。盖翊中（2005）则从制度是资源的角度，以政府政策为正式制度的替代变量，语言、文化、社会习俗等为非正式制度的替代变量分别研究了正式制度资源与非正式制度资源与聚集经济对产业空间集聚的正向影响关系，得出企业在某地获取的制度资源越丰厚，聚集经济越明显，在某地的空间集聚也越稳固。仔细甄别这些研究：其一，简单地认为制度就是制度资源；其二，混淆资源和资源配置功能，将制度的资源配置功能泛化为资源。而实际上制度不完全等同于制度资源，比如一些阻碍社会进步的规则、社会习俗等就不是制度资源，而且从资源的本质来看，制度并非资源，制度是在资源配置中创造财富和调节财富流动的手段，因此制度在社会生活中发挥资源配置功能，即制度是资源配置的功能，但其并不属于资源本身，因此没有列入本文的研究范围。
（4）新资源是否是新型资源的问题。比如逐渐被人们认识并加以开发、利用的风能、太阳能、生物质能等新型资源，由于这些资源多数与其区位有关，有悖于本文的研究初衷，因此这些新型资源也不列入本文的研究和探讨中。鉴于以上对新资源的认识，同时根据本文研究的是城市竞争力问题，因此以城市这个特殊的中观组织将新资源具体划分为：人力资源、科学技术资源、文化资源、教育资源、金融资源和信息资源，本文将重点考察这些资源对城市竞争力的影响。
三、基于新资源的城市竞争力理论模型及评价模型
从理论上看可持续发展理论客观上要求新资源成为城市可持续竞争力的来源；新要素优势理论、产品优势理论、产业优势理论等可以解释新资源成为城市竞争力来源的必然选择。同时，这些理论也勾勒出了不同层次
竞争优势的形成情况，如图1所示。
（一）新资源与传统自然资源在城市竞争中的作用机理比较
（1）新资源与传统自然资源的特点比较
新资源与自然资源都是创造财富的源泉，都具有资源的属性和特征，比如资源的稀缺性、资源的价值性等。但新资源又具有其特殊性，正是这些特征导致了城市争夺新资源与传统自然资源的方式不同。
首先，自然资源有实物形态，而新资源既包含无形的资源内核（即新资源本身，或者称狭义的新资源）也包含有形的载体资源或设施资源。形态上的差别增加了新资源的挖掘、利用难度：①对自然资源的挖掘、利用重在勘探，相对简单；而新资源的挖掘、利用重在创新。比如数据本身只是对客观存在的描述，只有对其加工整理成能够被人们用来创造财富的信息才能成为资源，可是信息的生产、传播、甄别使用是一个相对复杂的过程，一方面需要人类的创造性劳动，另一方面生产的信息产品要求使用者有一定的知识基础，并且不同的场合使用信息资源创造的价值不同。即自然资源属于人类普适性需要的资源，而新资源属于适境性需要的资源，自然资源直接参与生产产生经济效益，而新资源需要依赖基础资源，在与基础资源相互作用与整合过程中产生经济效益。②由于自然资源与新资源的形态不同，使得二者的价值转移方式不同。自然资源随着实物形态的消耗而发生价值转移，其产品价格容易确定，因此由自然资源生产的产品一般需要先付费再消费。而新资源价值的转移并不因载体性资源的消耗而完全转移，其资源内容本身如教育理念、文化内容、信息内容等既可以被复制，又能被不断创新出新的内容，同时具备准公共物品的特性，其产品属于一种体验性商品，只有被体验后才确定其价值如何，因此新资源的价值不容易被确定。相应地，新资源的挖掘成本却比较大，这可能导致城市不愿意自己挖掘，更愿意通过竞争来吸引这些新资源。
其次，自然资源相对固定，在城市发展中容易发挥区位优势作用，而新资源本身容易流动，极易产生“马太效应”（Matthew Effect），即容易产生强者愈强、弱者愈弱的现象。同时，相对固定和有实物形态的自然资源其挖掘成本和收益比较容易预测、计量和控制，相应的挖掘风险较小；而无形的新资源由于其本身复杂，挖掘成本、收益难以预测、计量和控制，再加之开发时间长、开发结果容易被复制，这些增加了新资源的挖掘风险，因此城市更愿意通过其自身基础吸引新资源。
第三，新资源具有准公共物品特性，极易产生外部性。与自然资源不同的是自然资源产生的外部性可以通过产权界定解决，而新资源的产权不容易被界定，这就决定了新资源挖掘、利用中的“搭便车”行为是不可避免的，因此城市更愿意“搭便车”，从而加剧了城市对现有新资源的争夺。
第四，自然资源比较独立，新资源之间联系紧密，甚至环环相扣，科技资源、金融资源、文化资源、信息资源的挖掘和利用均离不开人力资源的创造性劳动，而人力资源的挖掘、利用又离不开教育资源，教育资源的挖掘、利用又需要科技资源、金融资源、文化资源、信息资源、人力资源的支持，这种复杂关系模糊了城市竞争力与新资源之间的关系，从而增加了对城市竞争力的研究难度。
结合对城市竞争实际情况的考察，本文认为城市竞争加剧的原因在于：新资源能够创造财富、改变资源柔性、优化传统自然资源配置等特点使得新资源具有竞争价值；新资源在全球范围易流动的特性使得城市竞争新资源成为可能；新资源与传统自然资源的相比较，挖掘难度大、成本高、风险不确定、外部性难以界定等特性，使得城市不愿意自己挖掘新资源，更愿意竞争获取新资源；新资源在产品成本中的比重加大，使得新资源成为产品竞争优势的主要来源；可持续发展中的资源永续利用、生态可持续等客观上要求新资源成为城市竞争优势的主要来源；自然资源有限的现实以及自然资源消耗带来的环境恶化、生态破坏等问题也使得新资源竞争优势的研究提上日程。鉴于这些原因，新资源成为新经济条件下城市竞争的主要对象。
（2）新资源与传统自然资源对城市竞争的作用方式比较
由于新资源有别于传统自然资源，因此城市在竞争新资源的方式也应有所区别。根据资源基础理论，传统自然资源由区位决定，而且具有非完全流动性特点，形成了城市的基础优势，而具有流动性特点的新资源，是在城市基础资源前提下，通过企业组织与城市的基础资源作用、整合从而形成城市的竞争优势，并且这种优势在产业集聚中固化成比较持续的竞争优势。那么这些新资源会流向什么样的城市以及在什么样的城市中集聚由资源的趋利性决定，即新资源在市场经济条件下会流向并集聚在其使用效率高、价值增值快的城市，如人力资源会寻找工资高的城市就业。有鉴于此，本文构建了城市竞争力研究框架，如图2所示。
由上图和新资源在城市集聚的机理以及形成城市竞争优势的条件看：新经济条件下，城市竞争力的关键在于提高新资源在城市竞争中的效率，因此城市可持续竞争力问题实际上是新资源在城市竞争中的竞争效率问题。而城市竞争力研究的根本意义在于指导城市利用新资源改善现有基础条件形成可持续竞争优势，从而改善城市人民生活水平与生活质量，同时实现城市可持续发展目标。因此本文将城市竞争力归纳为：城市竞争力是指城市在现有基础条件下，通过新资源与现有基础条件的相互作用、整合不断改善现有基础条件，促成新资源与现有基础条件在城市高效运行中形成良性互动循环，从而提高居民生活水平和生活质量，改善城市人民生活环境，实现城市可持续发展的能力。
（二）新资源条件下的城市竞争力理论模型
在新经济条件下，新资源既是城市竞争的对象，也是城市竞争优势的来源。而且城市竞争新资源与传统自然资源的机理不同。按照资源基础优势理论，城市的竞争优势来源于其基础条件，城市新资源在与城市基础条件相互作用和整合中强化了城市的竞争优势。因此，可以自由流动的新资源在全球范围内的某些城市产生强“马太效应”，从而形成可持续竞争优势的前提条件是：新资源能够与城市的基础条件相互作用、整合，并通过产业集聚或通过城市环境相对固化，最终在新资源与城市之间形成良性的互动循环。而新资源的趋利性决定了这种良性互动循环在城市高效运行中形成。据此，本文从城市竞争的横向和纵向两个方面构建了城市竞争力理论模型。
（1）城市竞争力横向模型
从某一时间点或者短时间范围内看，城市竞争力较为简单，众多的城市竞争依靠其基础资源条件竞争新资源，新资源流向资源效率高的城市，并在那里与其基础条件相互作用与整合形成集聚优势，从而形成城市的综合竞争力。本文将其概括为城市竞争力横向模型，即城市竞争力截面图，如图3所示。
（2）城市竞争力纵向模型
城市竞争力纵向模型即城市的可持续竞争力模型。从长期来看，城市的可持续竞争力表现为螺旋式上升的演进，即城市在其现有的地理环境、传统自然资源状况以及基础设施等基础条件下，由企业通过资源的高效利用吸引新资源流向这些城市，并通过产业集聚于这些城市，从而提升城市竞争力。在这个过程中城市竞争力与新资源相互促进，一方面，城市的高效运行吸引新资源流向并集聚在这些城市中；另一方面，新资源的集聚又会提升城市的竞争力，有利于城市进一步吸引新资源，纵观这个过程，呈现出螺旋式上升的态势（如图4所示），这种态势如果持续不断发展下去，即形成城市的可持续竞争力。
（三）基于DEA的城市竞争力评价模型
数据包络分析（DEA）是一种以多输入、多输出作为相对绩效来评价若干个决策单元（DMU）相对有效性的非参数分析方法（韩文琰、唐任伍，2010）。该方法有输入主导型和输出主导型两类模型。鉴于本文侧重研究新资源对城市竞争力的影响，因此以输入主导型为例解释和构建模型。
本文首先运用DEA的BC2模型对我国30个省会城市①的竞争力进行评价，对非有效单元进行原因分析并指出需要改进的方向；其次运用DEA的超效率模型进行进一步的排序分析。因此，本文构建的城市竞争力DEA模型有：
四、城市竞争力评价指标体系的设计及分析
（一）城市竞争力评价指标体系的设计
在指标体系设计上遵循科学性原则、相关性原则、客观性原则、易度量性原则、精简性原则、国际性原则和前瞻性原则。
（1）城市竞争力解释性指标体系的设计
①人力资源相关指标的设计。广义上讲，城市的人力资源是指该城市处于劳动年龄或未到劳动年龄以及超过劳动年龄但具有劳动能力的人口之和。按照这种解释，表面上看是对人力资源数量的解释，实际上人力资源还有质量特征，即一个城市的人力资源不仅有数量多寡之分，而且人力资源有质量之分。同时需要进一步考虑人力资源的现有质量和潜在质量，即将就业人员的质量，本文用每万人在校大学生数量表示。对于各城市人力资源数量本文选择该城市的就业人员和失业人员的合计数来衡量。由于失业人员的数据难以获得，本文仅以16周岁至退休年龄，有劳动能力，无业而要求就业，并在当地就业服务机构进行求职登记人员的数量替代。对于各城市现有人力资源的质量本文选择该城市科学研究、技术服务和地质勘查业从业人员数量、信息传输、计算机服务业及软件业从业人员数量以及文化、体育和娱乐业从业人员数量和金融业从业人员数量、高校专任教师数量、普通中学专任教师数量以及小学专任教师数量等指标反映，同时这些指标还能够分别反映科技资源、信息资源、文化资源、金融资源和教育资源。
②科技资源相关指标的设计。尽管科技资源已经被普遍认可，但现有研究中对科技资源的界定并不一致，代表性观点有：狭义的科技资源，主要包括科技人力资源和科技财力资源；广义的科技资源，包括科技人力资源、科技财力资源、科技物力资源、科技制度或政策资源以及科技信息资源等。本文借鉴现有研究比较一致的观点，选择广义科技资源，即应该从科技人力资源、科技机构资源、科技经费资源、科技成果资源等方面考察科技资源，但一方面由于各城市的科技机构与科技成果统计口径不一致，难以获得衡量标准一致的数据，另一方面科技论文、科技著作等科技成果一经发表或出版即可公开、免费使用，因此在各城市的财富创造中作用相当。综合考虑这些原因，本文选择科学研究、技术服务和地质勘查业从业人员数量、财政科技支出以及专利申请指数分别作为科技资源数量和科技资源质量的替代变量。
③文化资源相关指标的设计。早在1988年夏马就认识到文化资源的存在，他认为现有研究和生产发展普遍“对所谓的自然资源重视而对人的资源和文化资源忽略。”现有研究成果表明文化资源在城市发展中起到重要作用，而且这种作用越来越重要。借鉴这些研究，本文认为文化资源是指人类在开发和完善自己生存环境的过程中，能够创造物质财富和精神财富的文化因素。对文化资源的理解需要把握四个方面：第一，文化资源不同于文化，文化是文化资源的本源，没有文化就没有文化资源，但并非所有文化都能够成为文化资源，只有能够创造财富的文化才能成为文化资源，这也正是研究文化资源的意义。第二，文化资源是伴随着人类活动积淀形成的，因此文化资源是可以开发的。第三，如同煤炭资源不同于煤炭产业一样，文化资源也不同于文化产业。文化资源被认为是文化产业发展的基础，而文化产业则是文化资源以生产要素的形式进入市场后所表现出来的一种产业形态。即文化产业是文化资源开发、利用、产生效益的组织，但文化产业与煤炭等自然资源产业的区别在于其有凝聚文化资源的功能，这一点可以从美国文化产业的发展看出。与文明古国相比，美国的文化资源相对缺乏，而其文化产业并不落后，相反却比较发达的事实说明美国文化产业快速发展所依托的正是文化产业对文化资源集聚的功能。第四，文化资源既可以是有形的，如文化设施；也可以是无形的，如非物质文化遗产。有鉴于此，本文认为广义的文化资源包括文化内容在内的内容性文化资源（比如非物质文化遗产等），也包括发挥文化功能的载体即载体性文化资源（比如文化设施），对载体性文化资源的研究，应该研究载体性文化资源的数量、种类以及这些设施的影响。据此界定，并结合指标设计的原则，本文选择剧场、影剧院数量、公共图书馆图书藏量、旅客总量、世界文化遗产个数和国家5A级旅游景区数量以及文化、体育和娱乐业从业人员来衡量文化资源。需要说明的是，除世界文化遗产和国家5A级旅游景区以外的各类公园、名胜古迹等旅游景点设施也属于广义的文化资源，但由于各旅游景点的规模和级别不同，难以统一计量口径，因此这些旅游景点未列入考查范围，只是通过旅客总量、世界文化遗产个数和国家5A级旅游景区数量作为替代指标。
④信息资源相关指标的设计。美国微软公司总裁比尔·盖茨曾指出知识经济主要是一种“信息产业”，它完全依赖于软件的创新、技术研究。美国未来学家托夫勒认为，谁掌握了信息，控制了网络，谁就将拥有整个世界。可见，信息在信息经济时代将成为一种关键资源参与到国际竞争中。我国学者马费成、杨列勋（1993）依据申农的信息论观点将信息资源定义为“信息和它的生产者及信息技术的集合”，即信息资源包括信息、信息生产者和信息技术；其中信息、信息生产者和信息技术分别是信息资源的本资源、元资源和表资源。杨文祥（2007）认为，“信息资源本质就是人类社会系统信息机制和信息过程的产物和成果，这一成果是人类文明成果和人类文明的表现形态，也是人类文明不断进步的智力资源和人类自身的人的价值的价值形态。”即信息资源是信息过程、信息内容、信息机制三者统一的结果，是信息过程的生成物。俞立平（2007）研究了信息资源对自然资源的节约机制，并在区别数据资料和信息的基础上，指出信息资源不包括信息基础设施、信息人员等，用邮电业务额作为信息资源的替代变量考察了我国信息资源的地区差距，得出信息资源丰裕地区的经济发展水平普遍超过信息资源欠发达地区的经济发展水平。梳理相关文献，普遍认为从狭义上讲信息资源即指人类可以用来创造财富（含物质财富和精神财富）的各类信息；广义上讲则包含信息、信息技术、信息人力、信息设备、设施或载体等一切与信息活动有关的要素总称。本文认为信息资源也应该区分信息资源本身与开发信息资源的投入，但由于信息不能离开其载体，因此本文所说的信息资源是指比较广义的信息资源，既包括信息本身，也包括信息设备、设施或载体等，同时也考虑了信息人力和信息技术，二者又分别与人力资源和科技资源有联系。据此将信息资源划分为内容性信息资源（即信息资源本身）、载体性信息资源（如信息设备、设施或载体）以及信息人力资源。结合指标设计的原则，并参考信息资源的相关研究，本文选择固定电话用户数、移动电话用户数、和国际互联网用户数来衡量载体性信息资源，选择信息传输、计算机服务业及软件业从业人员数量来衡量信息人力资源。由于内容性信息资源本身是无形的，对其难以直接度量，因此本文选择邮局业务收入和电信业务收入作为内容性信息资源的替代变量。
⑤金融资源相关指标的设计。金融资源的概念最早由美国著名经济学家、金融发展理论之父戈德史密斯（GoldSmith，1969）提出，他认为金融资源包括金融机构、金融市场、金融工具和金融运行规律和制度。但由于受当时世界各国经济、金融发展和人们对金融本质认识的局限，戈德史密斯教授没有系统地论证和阐述金融资源的概念，在计算分析中将金融资源狭义理解为金融资产的数量，并用金融相关比率（FIR）衡量金融深化程度。在国内，我国著名金融学家白钦先教授于1998年提出了金融资源概念及金金融资源理论，他指出金融“已经远远超越原本意义上作为金融工具的内涵，而且越来越成为最具有价值的、稀缺的、战略性的资源。”并将金融资源分为三个紧密的层次，分别为基础性的核心金融资源、实体性中间金融资源和整体功能性高层金融资源。胡彬彬（2011）将所研究的金融资源界定为狭义的金融资源，即为货币资本或资金包括债权资金、保费收入、股票筹资金额、外商直接投资等。这些观点模糊了金融资源和其组织基础的边界，将金融机构或金融产业列入金融资源，与自然资源相比较，自然资源的开发和利用，也需要相应的组织机构，金融资源开发、利用也会形成相应的产业。有鉴于此，本文比较赞同刘闽浙与张娇妮（2010）的观点，他们认为“金融资源是一种客观存在的，能够被人类所明确阐释、科学合理开发和利用的社会信用。”这种社会信用的载体为货币等金融资产。但金融资源区别于金融资产，金融资产是个静态的存量概念，而金融资源除金融资产的多寡外，还含有源源不断开发金融资产的意思，即金融资源是存量和流量的结合体。根据这种界定，本文将金融资源定义为：人类由于开发和利用金融资产而创造财富的一种源泉。由此出发，对金融资源的研究实际上是对金融资产的存量和金融资产开发、利用中形成的社会信用流量及其结构的研究，此处金融资产的存量相当于矿产等自然资源的储量，金融资产开发、利用中形成的社会信用流量及其结构则能很好地表示金融资源的开发、利用及其配置情况。据此界定，本文选用金融资产及其结构来反映金融资源，即本文用各城市年末金融机构的存款余额和贷款余额，直接利用外资余额以及金融业从业人员数量来衡量金融资源。
⑥教育资源相关指标的设计。苏联经济学家斯特鲁米林在1924年发表的《国民教育的经济意义》中首次对苏联的教育投资对国民收入的贡献和收益率进行了计量分析，他认为教育同提高劳动生产率有直接关系，劳动者的劳动能力与其所受教育程度成正相关关系，即学历与提高劳动生产率成正比。此后，美国经济学家丹尼森在《美国经济增长的因素和我们的选择》（1962）、《为什么增长率不同》（1967）和《1929—1969年美国经济增长的核算》（1974）等著作中，对教育在美国经济增长中的作用进行了计量分析，并估算出1929—1957年间美国教育对经济增长率的贡献为23%。从这些研究中发现教育对一国经济增长做出较大的贡献，无疑对城市的发展也有所助益，因此教育是一个城市发展的重要资源。现有研究中绝大多数是教育资源的配置研究，对教育资源的理解和范围厘定可谓仁者见仁、智者见智，归纳起来主要有两类：一是从教育活动的条件上界定教育资源（陈太平，1996；王惠清，2000；康宁，2005；吴培乐，2010）。二是教育资源除教育条件外，还包括教育理念、教育知识等教育长期积累的教育产出（徐建中、李有彬，2006）。从这些研究可见教育是一种资源已经达成共识，但由于教育资源这个概念所涉范围广泛，因此难以清晰界定，本文借鉴这些研究，从资源的本质上尝试对教育资源加以界定。从教育资源的形成机理上看，教育资源与自然资源有所不同，教育资源的形成必须依靠人类有目的投入并且与教育活动有关，其目的是提高人类的知识水平或技能素养，从而服务于社会的整体发展，在这个服务过程中不仅会形成各类教育设施和教育设备，同时也会形成各种教育理念、教育知识等，因此教育资源可以分为广义教育资源和狭义教育资源。广义的教育资源是指人类在不断投入资金的基础上创造并积累的教育知识、教育经验、教育技能、教育资产、教育品牌、教育理念、教育设施以及教育领域内外人际关系的总和，而狭义的教育资源主要指教育设施和师资队伍。
尽管本文将教育资源分为广义教育资源和狭义教育资源，并且以狭义的教育资源为主要考察对象。但本文以城市竞争力为主题，结合对城市竞争力的影响以及指标设计原则，选择小学、普通中学和高等教育机构的数量以及小学专任教师数、普通中学专任教师数和高校专任教师数来分别代替教育设施资源和师资队伍资源以及这些教育资源的结构，选择财政教育支出衡量教育经费资源。
（2）城市竞争力显示性指标体系的设计
尽管不同学者对城市竞争力的认识标准并不一致，但主要有四种判断标准：吸引、争夺、拥有、控制和转化资源的能力；居民生活水平及居民的生活环境标准；创造财富的能力及潜力标准；城市的可持续发展能力标准。李娜、于涛方、陈爽（2005）分析了这四方面的辩证关系，指出城市可持续发展和城市居民生活提高可谓城市竞争力所追求的终极目标；财富创造是达到这个目标的一个途径或过程；而资源的吸引、争夺、拥有、控制和转化能力则是城市竞争力最根本的因素和基础。一定环境中，一个城市在发展过程中所具有的吸引、争夺、拥有、控制和转化资源，以创造价值、财富提高居民生活水平和城市可持续发展的能力。Huggins 和 Thompson（2012）对英国以往年度数据的研究发现城市竞争力与该市市民的福利紧密相关，指出促进城市可持续发展的有效途径是将城市经济竞争力、市民福利与城市环境相结合。人均收入反映了城市为城市居民提供福利的能力，经济规模代表城市为社会创造财富的能力，而经济增长则反映出城市的发展后劲，这三个指标是反映城市综合竞争力较好的观测指标。借鉴这些研究以及本文对城市竞争力的解释和界定，本文从城市创造财富及财富增长能力、城市居民生活水平及其提高能力、城市可持续发展能力和城市与外界的联系能力四个方面，选择21项指标反映城市竞争力的表现，如表2所示：
（二）基于主成分分析法的城市竞争力指标分析
本部分指标所需数据来源于《中国城市统计年鉴（2012年）》、各城市网站、各城市的统计年鉴、各城市所在省的统计年鉴以及各城市的2011年国民经济和社会发展统计公报。
（1）城市竞争力显示性指标的主成分分析
运用spss17.0软件对城市竞争力解释性指标（即城市竞争效率的输入指标）进行KMO检验和巴特莱特球形检验，其中KMO=0.592，巴特莱特球形检验的Sig.取值为0.000，表示拒绝该假设，说明这些指标适合做主成分分析。进一步计算的共同度表明除高校专任教师数的信息损失较大以外，其余指标的信息都能得到很好利用。并且前4个主成分的特征值均大于1，累计方差贡献率为88.394%，超过85%，表示有88.394%的原始信息被利用。这四个主要因素分别与新资源的投入情况、城市的基础教育资源状况、城市信息资源的全球交换度以及高等教育资源及潜在人力资源情况有关。计算出的主要成分的得分决策阵表明北京、重庆、上海、广州和天津具有新资源优势，位居30个样本城市的前五位；乌鲁木齐、呼和浩特、海口、银川和西宁则表现为新资源劣势城市，位居30个样本城市的后5位。②
（2）城市竞争力显示性指标的主成分分析
同样对城市竞争力显示性指标，进行KMO检验和巴特莱特检验，其中KMO=0.646，Sig=0，表明这些指标适合做主成分分析。其共同度计算结果表明各个指标信息的利用率均大于70%，前6个主成分的特征值均大于1，而且累计方差贡献率为81.988%，说明城市竞争力显示性指标的信息利用率高达81.988%，能够反映大部分指标的信息，6个主成分分别与城市持续创造财富的能力及居民生活保障情况、居民医疗保障情况、城市生态状况、居民就业状况、每亿元工业产值工业二氧化硫排放状况和空气质量情况。进一步计算出的城市竞争力显示性指标主成分得分及综合得分表明北京、上海、广州、长沙和沈阳5个城市的城市竞争力表现比较好，位居30个样本城市的前5名；相反城市竞争力表现比较差的后5位的城市分别是重庆、贵阳、乌鲁木齐、西宁和兰州。
综合城市竞争力解释性指标和显示性指标主成分分析计算的结果，可以得出：城市竞争力解释性指标和显示性指标的排序变异不大，如上海、北京、广州、乌鲁木齐、南京、合肥、杭州、南宁、西宁、昆明、济南、石家庄、南昌、贵阳和兰州等城市的输入指标与输出指标的排序基本一致，说明新资源可以解释新经济条件下的城市竞争力，即新资源是新经济条件下的城市竞争力来源，但其他城市的输入指标和输出指标排序并不一致，说明新资源并不能完全解释城市竞争力，除此之外还应该有其他因素影响城市竞争力，应该进一步分析。
五、基于新资源的我国省会城市竞争力实证研究
（一）我国省会城市竞争力评价的实证结果及总体情况分析
分别运用DEAP2.1软件和EMS软件，对30个样本城市的相对竞争力和超效率竞争模型计算结果如表3所示。
综合以上计算和实证研究结果可以得出如下初步结论：
（1）从相对竞争效率上看，30个样本城市的综合竞争效率、纯技术竞争效率与规模竞争效率的平均值分别为0.938、0.95和0.986，说明我国省会城市的竞争比较有效。其中17个城市竞争相对有效，18个城市纯技术效率值为1，仅有12个城市由于纯技术效率和规模效率共同导致了竞争弱有效或竞争相对无效；而对于13个竞争弱有效或竞争相对无效的城市中也只有南昌1个城市是规模报酬递减的，即随着新资源投入规模的扩大城市竞争力降低，其余12个城市随着新资源投入规模的扩大城市竞争力将上升，因此这些城市应该注重新资源的开发、研究和使用。
（2）从超效率模型计算的结果看，30个城市的竞争力差距比较大，只有上海、北京和海口3个城市的竞争力在平均水平以上，其余27个城市的竞争力得分均处于平均水平以下，表明这些城市在城市竞争力提升上还有很大的空间，可以借鉴上海和北京等先进城市的经验，尤其是天津、重庆这些直辖市应该注重竞争效率的提升以期改善其城市竞争力。
（3）尽管得出的结论表明新资源可以部分解释城市竞争力，但并不能完全解释。进一步加入城市竞争效率因素，对城市竞争力的解释性指标、城市竞争力的显示性指标和城市竞争效率进行实证研究的结果为：①当城市竞争效率较高时，城市竞争力的显示指标（即输出指标）的排名比其解释性指标（即输入指标）的排名靠前（如海口、呼和浩特、长沙、福州、太原、银川、沈阳、合肥和长春），说明这些城市凭借其较高的竞争效率，能够以较低的投入赢得较高的产出，即较好的城市竞争力表现；②当城市竞争效率较低时，城市竞争力的显示指标（即输出指标）的排名比其解释性指标（即输入指标）的排名靠后（如石家庄、南昌、重庆、贵阳、兰州、哈尔滨、成都、郑州、武汉和西安），说明这些城市尽管投入较高，但其竞争效率低下，导致其产出较低，即较差的城市竞争力表现。这一规律说明城市竞争效率在城市竞争中起了比较明显的作用，是新资源优势发挥的保证。由此可见，城市竞争力理论研究中应该注重城市竞争效率的考察和研究，在实践中应该注重城市竞争效率的提升和竞争效果的考察和考核。
（4）进一步考察城市分布、城市规模以及新资源条件，北京和上海两个城市的竞争力解释性指标、显示性指标和城市竞争效率都有很强的竞争优势；相反，贵阳、和兰州等城市则处于劣势地位，说明新经济条件下，新资源和城市竞争效率不仅是城市竞争优势的来源，而且表现出较强的“马太效应”。
（二）我国省会城市竞争力的聚类分析
运用spss17.0软件对城市竞争力的解释性指标和显示性指标进行系统聚类，按照组间连接的聚类方法，采用平方Euclidean距离的聚类结果表明：
（1）我国30个省会城市的竞争力结构明显，同区域内城市之间有一定相似性（如第四梯队城市主要是中西部城市），同级别城市之间具有一定的相似性（如北京、上海和广州）。第一梯队北京、上海、广州呈现出少数领先且独特性强的特征，这3个城市是我国的特大型城市，一线城市，而且各自特色鲜明，国内外知名度很高，能够与纽约、伦敦和东京相媲美，因此将这3个城市称为我国城市竞争力的标杆城市。第二梯队的重庆、南京、济南和沈阳属于我国的直辖市或国家副省级城市、新一线城市，从地理位置上有很好的区位优势，国内外知名度比较高，有较强的新资源优势和政策优势。第三梯队的福州、哈尔滨、郑州、杭州、成都、长春、乌鲁木齐、合肥、武汉、西安、长沙和天津，主要由直辖市、副省级城市和新一线城市或者区域中心城市构成，这一梯队城市与第一二梯队城市有差距，但综合实力强，而且有比较高的国内外知名度，有很好的发展和竞争潜力。第四梯队的南昌、太原、石家庄、贵阳、昆明、银川、兰州、海口、呼和浩特、南宁和西宁，属于中西部城市，部分城市自然资源丰裕，但缺乏新资源优势，与外界其他城市联系较少，国内外知名度低，城市竞争的综合实力不高，发展和竞争的潜力不大。同时聚类分析结论中得出的相同级别、相同区域城市竞争力呈现的相似性，也说明我国省会城市竞争力具有比较明显的“马太效应”。
（2）城市综合竞争力排名与聚类分析结果存在不一致性。第二梯队、第三梯队和第四梯队的城市虽然总体上属于一类，但依据前面计算的城市竞争超效率排序，差异比较大。比如第三梯队的福州、哈尔滨、郑州、杭州、成都、长春、乌鲁木齐、合肥、武汉、西安、长沙和天津，尽管归为一类，但福州（6）、哈尔滨（26）、郑州（28）、杭州（16）、成都（27）、长春（15）、乌鲁木齐（8）、合肥（13）、武汉（29）、西安（30）、长沙（5）和天津（10）的竞争效率差异非常大，这种城市综合竞争力排名与聚类结果的不一致性，说明系统聚类分析对于序化评价有一定的补充意义。
为进一步详细研究各类城市的城市竞争力，本文根据聚类分析的树状图将30各样本城市分为四类。
第一梯队城市包括北京、上海、广州。这3个城市为我国的一线城市、国家中心城市和国际大都市，发展比较平衡，具有较高的国际知名度。结合本文前面的研究，北京、上海和广州不仅有很强的城市新资源优势（分别位居全国30各样本城市的第1、3、4位），很好的城市竞争力表现（分别位居全国30个样本城市的第1、2、3位），而且竞争效率也比较高。具体来看，作为我国首都的北京是我国的政治、文化、科教和国际交往中心，经济、金融的决策和管理中心，也是中华人民共和国中央人民政府和全国人民代表大会的办公所在地。上海是我国最著名的工商业城市和国际都会，是全国最大的综合性工业城市，同时也是我国的经济、交通、科技、工业、金融、贸易、会展和航运中心，该市的GDP总量居我国城市之首。而且上海地处长江入海口，东向东海，隔海与日本九州岛相望，是一个良好的滨江滨海国际性港口。广州地理位置优越，地处华南，广东省的东南部，珠江三角洲北缘，西江、北江、东江三江汇合处，濒临南中国海，隔海与香港、澳门特别行政区相望，被称为中国的“南大门”。由这些城市的基础条件和竞争情况看，北京、上海和广州可以成为我国建设世界城市和国际性大都市，参与国际竞争的领导城市。但是从具体指标看，这3个城市的城市竞争力仍有提升空间。首先，生态环境有待进一步改善。北京每亿元工业总产值废水排放量分别为1.68118万吨远高于平均数0.99928万吨；北京、上海和广州的每亿元工业总产值的二氧化硫排放量分别为0.23677吨、0.15443吨和0.23843吨，远高于平均水平0.17274吨；北京的空气质量不高，一年的空气质量达标天数仅有286天；北京和上海每万人的人均公共绿地面积仅为50.4822公顷和90.5398公顷，远低于平均水平107.9907公顷。其次，3个城市的全球联系度不高，北京、上海和广州的全球联系指数仅为0.457、0.449和0.204。
第二梯队城市包括重庆、南京、济南和沈阳。这4个城市除重庆在1997年恢复直辖市后不包括在副省级市以外的3个城市均为我国的副省级市，也是我国的新一线城市，同时这些城市不仅交通便利，而且拥有比较雄厚的经济基础、教育资源、庞大的中产阶层人群以及较为优越的制度、政策优势，对周边多个省份具有较强的辐射能力，因此这些城市理论上应该具有较强的竞争力，但是实证结果表明这些城市的竞争力与北京、上海和广州有比较明显的差距。沈阳和南京这两个城市相对竞争有效，而且有效的竞争和基础环境优势使得南京和沈阳2个城市的竞争力表现均好于其新资源优势，说明这2个城市的新资源与城市基础能够较好地融合，从而提高了城市的竞争效率。具体来看，沈阳作为东北第一大城市，中国十大城市之一，国家门户城市和国家区域中心城市，沈阳经济区的核心城市，东北地区的经济、文化、金融、科教、军事、交通、信息、商贸中心，中国最重要的以装备制造业为主的重工业基地、国家交通枢纽和国家通信枢纽，长三角、珠三角、京津冀地区通往关东地区的综合枢纽城市。尽管沈阳凭借其较好的区位优势、自然资源优势，赢得了较好的城市竞争力表现和城市竞争效率，分别位居全国30个样本城市的第5位和第12位，但该城市的新资源处于劣势地位（位居全国30个样本城市的第15位），结合沈阳的实际情况不难发现，沈阳依然依靠其传统的工业和传统的自然资源获得竞争优势，其第三产业仅占地区生产总值的44.12%，低于全国30个样本城市的50.25%，因此对沈阳而言加大新资源的开发、利用力度，研判产业优化和升级的方向和可行性显得尤为重要。南京，华东第二大城市，我国科教第三城，国家历史文化名城，我国国家区域中心城市，国家重要的政治、军事、科教、文化、工业和金融商业中心，国家综合交通枢纽、通信枢纽城市、国家重要创新基地和科技创新中心。南京的信息资源全球交换度、高等教育资源及潜在的人力资源、城市持续创造财富的能力以及居民生活保障情况和居民医疗保障情况均好于全国30个样本城市的平均水平，四项指标的得分分别为0.67775、0.74009、0.7693和0.0603，但该城市的生态状况、居民就业状况、空气质量以及新资源投入总况、城市基础教育资源状况还比较差，因此南京在注重新资源投入的基础上，还应该加强生态环境的保护，提高基础教育资源的投入，加大人力资源的培训，从而提高居民的就业率。济南和重庆均属于城市竞争效率不高影响二者的城市竞争力。具体来看，济南，我国第三大经济强省——山东省省会，全国重要的交通枢纽和物流中心，中国环渤海地区和黄河中下游地区中心城市，国家重要的政治、经济、军事、文化和科教中心，其高新技术、信息产业发达，拥有200多个科研机构。其中10个国家级实验室、53个省级科研院所、25个省级重点实验室，拥有占地20公顷、亚洲最大的环形建筑——国家级软件基地“齐鲁软件园”，2006年“国家信息通信国际创新园（CIIIC）”、“国家软件出口（创新）基地”、“国家服务外包基地城市”示范区等三个“国字号”招牌也先后落户齐鲁软件园，并且拥有“国家超级计算济南中心”、“济南量子技术研究院”等一批电子信息研发机构，有1200余家国内外IT研发企业入园发展，被国家批准成为“中国软件名城”，因此济南在信息资源以及信息资源的全球转换度上有很强的优势（得分为1.84715），并且济南高等教育资源和潜在人力资源情况很好，得分为2.79657，这两项是该城市的竞争力提升的基点，但是济南的竞争效率不高，相对竞争效率为0.922，纯技术竞争效率为0.93，规模竞争效率为0.992，交叉竞争效率为0.9224，远低于平均交叉效率1.5539。而重庆是我国直辖市之一，五大国家中心城市，国家历史文化名城，世界温泉之都；国务院定位的四大国际大都市，长江上游地区经济中心、金融中心和创新中心，及政治、航运、文化、科技、教育、通信等中心，全国综合交通枢纽，西部地区的大型水、陆、空交通枢纽。与济南相似，尽管有很好的竞争新资源优势，但其竞争效率十分低下，相对竞争效率为0.89，纯技术竞争效率为0.893，规模竞争效率为0.996，交叉竞争效率为0.89，导致重庆的竞争力表现比较差（综合得分为-0.4396，位居全国30个样本城市的第26位），这与重庆的土地面积广阔、人口众多有一定的关系。因此，对这两个城市而言，重点应该加强城市发展的顶层设计，提高城市管理水平，从而提高城市的运行效率和竞争效率。
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第三梯队城市包括福州、哈尔滨、郑州、杭州、成都、长春、乌鲁木齐、合肥、武汉、西安、长沙和天津。该梯队主要由直辖市（天津，同时也是国家中心城市）、副省级城市（武汉、成都、西安、长春、哈尔滨、杭州）、新一线城市（成都、杭州、武汉、天津、长沙、西安、福州）构成。其中天津是我国的直辖市之一，国家中心城市，是环渤海地区经济中心、国际港口城市和北方经济中心、北方国际航运中心、北方国际物流中心、国际航运融资中心、我国中医药研发中心，目前已经形成了我国唯一“双城双港”的城市形态。其中天津滨海新区被誉为“中国经济第三增长极”。而且天津工业发达、门类齐全，是我国近代工业的发祥地，也是我国重要的老工业基地和我国传统与当前重要的工业城市。西安、成都、杭州和武汉是国家发展中心省会城市，是国家地理大区范围中心省会城市和中央重点支持的省会城市，而且西安是西北最大的工商业城市，西北地区的门户，该城市历史悠久，科研、教育发达；成都是西南最大的工商业城市，西南地区的门户，有中国第四城和天府之国核心等美誉；杭州与南京共同构成长三角和华东地区的两大支柱，是华东地区的门户，该城市的经济文化等领域都很发达；武汉是我国华中最大的工商业城市，华中地区的门户，工业、交通、科技等都比较发达。哈尔滨、乌鲁木齐、郑州、长沙和合肥是地区小范围中心省会城市，哈尔滨是我国著名的冰城，该城市工业、教育、旅游业比较发达，在边境省会城市中有重要的战略位置；新疆乌鲁木齐连接中亚，是欧洲的桥头堡，有重要的战略位置，是异域文化的典型代表和全国著名的旅游城市；郑州和长沙是中原及地区性中心，这两个城市的商业、工业、经济、文化比较发达，是我国铁路交通的枢纽，在全国有较高的知名度；合肥是泛长三角中心城市，其经济发展潜力巨大。长春属于我国副省级城市，是我国重要的工业基础城市，我国最大汽车工业城市，是我国汽车、电影、光学、生物制药、轨道客车等行业的发源地，我国四大园林城市之一，而且有闻名中外的汽车城、电影城、森林城、雕塑城、大学城、科学文化名城、绿色食品城。同时长春也是近海沿边开放城市，享受长吉图国家战略和国家沿海开放城市相关优惠政策。此外，长春还是中国科技文化名城，科研实力在全国大中城市中名列前茅，在光学、精密仪器、生物制品、汽车等方面的研究开发居于国内国际领先地位，是新中国汽车工业、光电子技术、生物技术、应用化学的摇篮。拥有著名的中国科学院长春分院、中国科学院长春光机与物理研究所、长春应用化学研究所、长春地理研究所、卫生部长春生物制品研究所，以及吉林大学、东北师范大学等46所高等学府，100多个科研院所，19个国家重点科研开放实验室，35名（2008年）中国科学院和工程院院士，4位第三世界科学院院士，5位俄罗斯自然科学院士，院100多万名各类专业技术人员。与此同时，长春初等教育在全国处于领先水平，初等教育信息化程度全国第一。2010年长春共有普通中学337所，小学1474所，基本普及九年义务教育和基本扫除青壮年文盲两项历史性任务在全国率先完成。福州是我国东南沿海的重要都市，海峡西岸经济区文化、政治、科研中心以及现代金融服务业中心，近代我国最早开放的五个通商口岸之一，福州马尾是我国近代海军的摇篮，海上丝绸之路的门户，首批14个对外开放的沿海港口城市之一，全国综合实力50强城市、国家级历史文化名城、全国文明城市、全国宜居城市和福布斯中国大陆最佳商业城市百强城市。总体上讲这些城市的经济、科技、教育、文化等都比较发达，国内外知名度比较高，尽管目前相对于第一梯队和第二梯队城市有不小的差距，但这些城市有比较大的发展潜力和较大的城市竞争力提升空间。从城市竞争效率上看长沙、福州、乌鲁木齐、天津居全国30个样本城市的前10位，分别为第5、第6、第8和第10位；从竞争新资源优势上看天津、杭州、成都、武汉和西安居全国30个样本城市的前10位，分别为第5、第7、第6、第8和第9位；从城市竞争力表现上看长沙、福州、天津、长春和杭州较好，居全国30个样本城市的前10位，分别为第4、第8、第7、第9和第6位。这些城市与第二梯队城市差距不大，甚至可以持平，但是综合考虑除天津、合肥以外的其他10个城市的竞争交叉效率、城市竞争力解释性指标和显示性指标排序波动幅度比较大：
（1）长沙和福州有较高的城市竞争交叉效率和较好的城市竞争力表现，但其新资源优势明显不足，分别位居全国30个样本城市的第17位和第19位，进一步分析长沙的主要原因是该城市新资源投入不足，尤其是基础教育资源较少；而福州主要原因是新资源投入不足、信息资源的全球交换度不高和高等教育资源较少和潜在人力资源状况不佳。
（2）乌鲁木齐尽管有较高的城市竞争效率，但其新资源处于劣势地位，导致其城市竞争力表现不佳。
（3）尽管长春和杭州的城市竞争综合效率为1，相对有效，但其交叉效率不高，得分分别为1.0453好1.0422，远低于平均得分1.5539。
（4）哈尔滨、成都、郑州、武汉和西安不仅城市竞争的相对效率低下，分别为0.822、0.779、0.769、0.736和0.727；而且城市竞争的交叉效率也十分低，交叉效率值分别为0.822、0.7793、0.769、0.7364和0.7274，远低于平均得分1.5539。进一步分析哈尔滨、成都、郑州、武汉和西安的规模竞争效率（效率值分别为0.96、0.962、0.934、0.94和0.941）和纯技术效率（效率值0.857、0.81、0.824、0.738和0.773）都比较低，而且纯技术效率比规模效率更低，这说明提高城市竞争效率是提升这些城市竞争力的关键，而提高城市竞争效率的关键是改善这些城市的管理，由此可见这些城市发展和竞争的顶层设计至关重要。
第四梯队城市包括南昌、太原、石家庄、贵阳、昆明、银川、兰州、海口、呼和浩特、南宁和西宁。这一梯队的11个城市主要是中西部城市，与前面三个梯队的城市相比，都属于一般省会城市，尽管从本省情况看其经济、科技、文化、教育、金融等相对比较发达，是各省的政治、经济、文化、科技、交通中心，有比较优越的自然资源，但这些城市知名度不高，而且城市的整体辐射能力和综合实力都比较一般，因此与其他省会城市相比属于比较落后的城市。进一步分析这些城市：
（1）普遍不具有新资源优势。首先，这些城市的城市竞争力解释性指标的主成分得分均为负值，在全国30个样本城市中这些城市的新资源优势即城市竞争力解释性指标排序为：石家庄居16位、昆明居20位、南宁居21位、南昌居22位、太原居23位、贵阳居24位、兰州居25位、呼和浩特居27位、海口居28位、银川居29位、西宁居30位。其次，这些城市的城市竞争力解释性指标除个别城市的个别指标略好于平均水平外，全部为负值，即比平均水平要差。石家庄、南宁的基础教育资源状况略好于全国30个样本城市的平均水平，得分分别为 0.61881好0.49225；南昌和太原的信息资源全球转换度略高于平均水平，得分分别为0.29285和0.17357；南昌和太原的高等教育资源及潜在人力资源情况略好于平均水平，得分分别为0.25108和0.15194。
（2）这一梯队城市的城市竞争效率低于第一梯队和第二梯队城市，但好于第三梯队城市中哈尔滨、成都、郑州、武汉和西安的竞争效率。
（3）这一梯队城市除海口为我国最大的经济特区，政策比较优越外，兰州、西宁、银川、昆明、贵阳、南宁和呼和浩特属于西部大开发战略城市也可以享受到国家的优惠政策，但太原、南昌和石家庄没有政策优势。
（4）这一梯队的城市与其他城市的联系能力比较弱。南昌、太原、石家庄、贵阳、昆明、银川、兰州、海口、呼和浩特、南宁和西宁的全球城市联系指数分别为0.211、0.218、0.229、0.205、0.202、0.188、0.153、0.244、0.209、0.234和0.143。
（四）提升我国省会城市竞争力的建议
总体上说，我国城市竞争力并不平衡，差异比较大，而且各城市的实际情况不同，但通过聚类分析发现相同级别城市和相同区域城市的竞争力有一定的相似性，因此结合聚类分析的结果给出如下建议：
第一类城市要着眼全球，借鉴国际经验，加强全球联系，重点提升这些城市的国际知名度和国际公认度。尽管北京、上海和广州在国内有很强的城市竞争优势、很好的城市竞争表现和极高的城市竞争效率，但这些城市作为我国城市发展和参与国际竞争的领导城市，应该着眼于世界城市和国际性大都市的打造，因此借鉴纽约、伦敦和东京这些公认世界城市的建设经验，继续利用其城市特点、在全国的政治和经济地位以及其区位优势，进一步加强与全球其他城市的联系，提升城市的全球参与度，提高城市在全球网络节点中的作用，提升国际知名度，从而提升这些城市的国际竞争力。
第二类城市，利用副省级城市和新一线城市的政策优势，加大新资源的开发利用力度，同时注重新资源与城市基础产业、基础环境的融合，提高城市竞争效率，提高城市资源的转化能力。具体来说：
（1）沈阳和南京应该加大新资源的开发和利用力度，凭借它们较高城市竞争效率提高资源的转化能力，从而提高城市的竞争能力。此外，南京还应重点考虑城市生态环境的保护。
（2）对重庆和济南来说，重点应该依靠其新资源优势，注重城市运行效率的提高，尤其应该从新资源优势出发探讨新资源与现有产业、城市基础的融合，积极探索产业结构优化升级的方向性和可行性，从而在产业结构优化、升级中提高资源向财富的转化能力，提高城市竞争力和可持续发展能力。
（3）以北京、上海和广州为例，积极发挥新资源在产业结构优化、升级中的关键作用，继续加大产业结构优化、升级的力度。
（4）继续发挥这些城市的中心地位，积极加强与其他城市的交流与合作，尽可能地参与国际竞争，进一步提高这些城市的国内外知名度。
第三类城市继续利用其副省级城市、新一线城市、沿海开放城市等政策优势，加大新资源的开发、利用力度，加强城市管理的顶层设计，提高城市运行效率；加强与其他城市的交流与合作，提高城市的国内外知名度。具体而言：
（1）长沙重点是加大新资源的开发、利用和投入力度，尤其要加大基础教育资源的开发力度。
（2）福州除了加大新资源的开发、利用和投入力度外，要注重与其他城市的交流与合作，加强信息资源开发，加大信息基础设施建设力度，提高信息资源的全球交换度；加大城市高等教育基础设施资源的建设力度，加大高等教育人力资源的培养、引进力度，加大潜在人力资源的开发力度，从而培育和强化城市的新资源优势。
（3）乌鲁木齐凭借其较高的城市竞争效率，进一步加大新资源的开发、利用力度，积极发挥新资源优势。
（4）长春和杭州重点以新资源与产业结构、现有城市基础的融合为抓手，以提高城市的竞争效率为目标来提高城市竞争力。
（5）哈尔滨、成都、郑州、武汉和西安应积极研究城市的发展定位和发展目标，加强城市建设的顶层设计，提高城市的管理水平和管理质量，从而提高城市的纯技术竞争效率和提高城市的交叉竞争效率。
第四类城市首要任务是研究自身的资源基础、产业特点以及能够利用的政策优势，借鉴其他城市的建设经验，研究自身在新资源开发、利用中的不足，尽快结合现有优势开发、利用新资源，以期发挥新资源在城市竞争中的积极作用。其次是加强城市发展定位的思考，凝练城市特色，加大宣传力度，广泛与其他城市联系，提高自己的国内外知名度。具体来讲：对于西部大开发战略城市重点以政策优势为依托，积极探讨城市发展的具体目标和战略计划，在进一步提高城市竞争效率的基础上，研究城市发展所需要的新资源，从而充分发挥新资源优势；对于非西部大开发战略城市应该积极与其他城市交流和合作，尽快组建城市发展战略伙伴或联盟，争取依托其他城市的政策优势发展自己。
六、主要结论
作为城市竞争主体的城市，是一个在由企业组织和政府部门组成的运行环境下，对多种资源加以开发、利用、配置中形成相互联系的系统，因此，城市竞争的起因在于资源能够促进城市的发展，但由于传统自然资源是相对固定的，不易流动，而且传统自然资源的开发利用一方面会破坏城市环境，不利于城市的可持续发展；另一方面自然资源是有限的、多数是不可再生的。可见城市争夺自然资源比较困难，而新资源一方面可以提高自然资源的开发、利用及配置效率，从而提升这些资源的社会价值，另一方面新资源本身可以促进城市的发展，同时新资源的易流动性、可再生性等特点使得城市对这些资源的竞争成为可能。因此， Markusen （1996）以及众多学者在2001年亚特兰大召开的城市竞争力会议上一致认为的观点：城市竞争的主要对象是人才、知识、技术、信息、投资等生产要素，即新资源是新经济条件下城市竞争的对象。
本文以新经济时代为背景，以新资源为切入点，探讨城市竞争中的新资源，通过梳理和总结现有城市竞争力与新资源的研究成果，重新构建了资源框架，界定了城市竞争中的新资源，依据新要素优势理论、竞争优势理论、资源基础理论和城市可持续发展理论以及城市竞争与发展的趋势，分析了新经济条件下新资源特点对城市竞争模式的影响，构建了城市竞争力的横向截面模型和纵向螺旋模型两个理论模型；运用主成分分析法和SPSS17.0软件构建并实证研究了城市竞争力的解释性指标体系和显示性指标体系；运用数据包络分析法构建城市竞争力相对效率和超效率模型，并运用DEAP2.1软件和EMS 软件实证研究了我国30个省会城市的城市竞争力相对效率和超效率，前者旨在分析样本城市的相对竞争效率和城市竞争效率的改进方向，后者旨在分析样本城市的竞争效率总体排序；运用系统聚类方法和SPSS17.0软件对我国省会城市进行聚类分析，一方面聚类分析是数据包络分析排序的有益补充，另一方面根据聚类分析结果对30各样本城市的竞争力进行分类研究，提出提升各类城市竞争力的指导性建议。通过这些研究，除了为30个样本城市提出提升城市竞争力的方向和建议外，同时也得到如下主要结论：
（1）全球化加剧城市竞争的根本原因在于：一方面，新资源在推动城市发展中起到关键作用，也正是新资源在全球范围内的广泛、自由流动，使得一些自然资源匮乏城市能够迅速崛起；另一方面，城市环境恶化、生态破坏的现实使得城市在实现可持续发展的竞争目标中表现出对新资源追逐的强大动力。这些也是新资源成为城市竞争对象的主要原因。
（2）新经济条件下，新资源之所以能够成为新的经济引擎主要是由于新资源作为生产要素不仅直接导致经济增长，同时新资源也可以节约自然资源的消耗，以及通过其资源配置功能优化自然资源的配置，增强资源柔性③，从而提高劳动生产率。
（3）新资源的特点决定了城市竞争优势来源和城市竞争方式的改变。即从理论上讲，城市竞争优势由传统经济条件下的自然资源区位优势转变为新经济条件下的城市新资源与其基础条件的融合程度，而这种融合程度的度量由城市竞争效率表示，因此无论从纵向上看还是横向上看城市竞争力表现为城市竞争力解释性指标（城市竞争的投入）到城市竞争力显示性指标（城市竞争产出）的效率。一般而言，当城市竞争效率一样时，较高的投入产生较好的产出、较低的投入产生较差的产出；当竞争效率不一样时，城市竞争效率较高会导致较低的投入产生较高的产出，城市竞争效率较低时会导致较高的投入产生较低的产出。
（4）城市竞争效率一方面可以改变城市集聚新资源的能力，另一方面可以改变城市新资源与其基础条件的融合能力，因此城市竞争效率是城市新资源发挥竞争优势的保证。
（5）城市竞争效率和新资源的易流动等特点共同导致了新资源、城市竞争效率和城市竞争力之间的强“马太效应”。
（6）我国同级别城市和同区域城市的竞争力表现出比较明显的相似性，尤其是这些城市竞争新资源优势的相似性不利于城市合作竞争模式的形成。
注释：
① 30个城市的选定范围为：北京、上海、天津和重庆4个直辖市加上23个省会城市和5个自治区的首府城市，共32个城市。但由于数据资料搜集整理中发现西藏拉萨和台湾台北的数据不全，而且拉萨和台北的数据资料统计和计算口径与其他城市不一致，因此排除拉萨和台北后剩余30个城市.
② 限于篇幅，计算结果略.
③ 资源柔性是指有形或无形的资源以各种方式被使用或作为别的不丰富资源的替代物而被加以使用的程度。（参见：向希尧，朱伟民.基于资源基础理论的产业集群竞争优势分析.经济与管理.2005，19（11）：17）.
参考文献：
[1] OECD OECD Territorial Reviews： Competitive Cities in the Global Economy.French，2006，33-47.
[2] Ewers，M.C.， Malecki E J. Leapfrogging Into The Knowledge Economy： Assessing the Economic Development Strategies of the Arab Gulf States Tijdschrift voor economicsche en sociale geogrifi e，2010，101，（5）：494-508.
[3] Kati？ A，？osi？ I， An？eli？ G，Raleti？ S. Review of Competitiveness Indices that Use Knowledge as a Criterion. Acta Polytechnica Hungarica， 2012，9（5）：25-45.
[4] Metaxas T. Regional Investments in Southern European Cities. SPOUDAI-Journal of Economics and Business，2013，（61）：1-2.
[5] 韩文琰.资源本质属性的回归及资源框架结构的重建.中国集体经济.2010，（10）： 97-98.
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