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oemhzp.com |26. 02. 2021 |
「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)2019」都市ランキング
—36中心都市発展パフォーマンス大公開—
國(guó)際シンクタンクの雲(yún)河都市研究院が作成した「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)2019」がこのほど発表された。総合ランキングのトップ3は北京、上海、深圳。第4位から第9位は順に広州、天津、成都、杭州、重慶、南京となった。
2018年のトップ10都市と比べ2019年は第1位から第9位まで順位の変化は無(wú)かった。中心都市ではない蘇州が第10位に仲間入りしたことで武漢がトップ10から転落した。トップ10以外の都市では、寧波、鄭州、済南、福州、貴陽(yáng)、石家荘、南寧、銀川などの都市の順位が上がった
「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)」は中國(guó)國(guó)家発展改革委員會(huì)発展戦略和計(jì)畫司の依頼で開発された「中國(guó)中心都市指數(shù)」をベースにバージョンアップされ、同計(jì)畫司と雲(yún)河都市研究院が共同で開発した「中國(guó)都市総合発展指標(biāo)」の派生指數(shù)として、36の中心都市の評(píng)価に特化したものである。今回は、2017年以來(lái)の3度目の発表になる。
「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)2019」のランキングでは東北三省の転落が目立つ。前年度と比べ、同地域における瀋陽(yáng)、長(zhǎng)春、ハルビンの3省都はそれぞれ2つ、1つ、3つ順位を下げ、それぞれ第21位、第26位、第29位となった。新中國(guó)の重化學(xué)工業(yè)基地としての雄姿と今日の中心都市間競(jìng)爭(zhēng)における落ち込みぶりとが大きなギャップを感じさせる。
「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)」の大きな特徴は、中國(guó)の4大直轄市、22省都、5自治區(qū)首府、5計(jì)畫単列市の計(jì)36都市を「中心都市」とし、全國(guó)297の地級(jí)市以上の都市の中で評(píng)価した點(diǎn)にある。同指標(biāo)の分析によると、これら36の「中心都市」は全國(guó)GDP規(guī)模の40.5%、貨物輸出の51.3%、特許取得數(shù)の48.6%を占め、全國(guó)の常住人口の24%、DID人口の42%、メインボード上場(chǎng)企業(yè)の67.5%、全國(guó)の981&211高等教育機(jī)関(トップ大學(xué))の94.8%、5つ星ホテルの57.8%、三甲病院(最高等級(jí)病院)の48.1%を有している。
「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)2019」は「都市地位」、「都市圏実力」、「輻射能力」、「広域中樞機(jī)能」、「開放交流」、「ビジネス環(huán)境」、「イノベーション?起業(yè)」、「生態(tài)環(huán)境」、「生活品質(zhì)」、「文化教育」の10大項(xiàng)目と30の小項(xiàng)目、114組の指標(biāo)からなり、包括的かつ詳細(xì)に、中心都市の都市圏発展を指數(shù)で診斷し、中國(guó)中心都市の高品質(zhì)発展を促す総合評(píng)価システムである。
「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)」は「中國(guó)都市総合発展指標(biāo)」の878の基礎(chǔ)データから438の基礎(chǔ)データを精選し、中心都市の都市圏発展を評(píng)価するための指標(biāo)システムを構(gòu)築した。これら基礎(chǔ)データは、統(tǒng)計(jì)データだけではなく、衛(wèi)星リモートセンシングデータやインターネットのビッグデータも取り入れている。「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)」はある意味では五感で都市を感知するマルチモーダルインデックス(Multimodal Index)である。例えば衛(wèi)星リモートセンシングデータによるDID(Densely Inhabited District:人口集中地區(qū))分析は、都市圏人口の規(guī)模、分布、密度を正確に把握し、それらと経済発展、インフラ整備、ガバナンス、生態(tài)環(huán)境マネジメントとの関係を多面的に分析でき、都市圏研究レベルを一挙に引き上げた。これはまさしく斬新なスーパーインデックスである。
二酸化炭素排出量を中國(guó)の都市圏評(píng)価に取り入れたことは、「中國(guó)中心都市&都市圏発展指數(shù)2019」の一大進(jìn)化である。長(zhǎng)年の努力により雲(yún)河都市研究院は、衛(wèi)星リモートセンシングデータの解析とGISの分析を用いて各都市の二酸化炭素排出量を正確に算出した。これにより都市圏評(píng)価の精度と分析幅を格段に上げた。