北京人口和產業政策的經濟影響分析
——利用擴展的投入產出模型

◎ 丁成日 石曉冬 李 智 牛 毅

北京人口和產業政策的經濟影響分析
——利用擴展的投入產出模型

◎ 丁成日 石曉冬 李 智 牛 毅

本文分析北京控制人口增長和產業政策引發的經濟影響，通過延伸的北京投入產出模型計算最終需求（產出、收入、稅收和GDP）乘數和產出驅動（產出、收入、稅收和GDP）乘數，測算北京人口控制和產業疏解引發的經濟影響和土地開發限制引發的經濟影響。分析結果顯示，無論是人口控制、產業疏解，還是土地開發限制，對北京的經濟影響都是相當顯著的，計算的主要經濟指標（分行業的產出、收入、稅收和GDP）的絕對值和增長率都表明了這個結論。因此，北京在控制人口和疏解產業的同時，需要采取相應的措施來消除控制城市增長的人口和產業政策帶來的稅收、收入等負面影響。

投入產出模型 最終需求乘數 產出驅動乘數 影響評價

一、研究背景和問題的提出

根據《國家新型城鎮化規劃（2014－2020年）》，城區人口500萬以上的特大城市需要嚴格控制人口規模。北京城市人口已經遠遠超過500萬，因而在2014-2020年總體規劃修改中，北京面臨的控制人口增長的政治壓力是非常巨大的。北京人口控制的政治壓力一方面來自北京自身面臨的城市問題和挑戰（諸如環境污染、水資源供給、城市交通擁堵、住房擁擠和高房價、棚戶區的發展等），另一方面還來自需要起到給其他特大城市的總體規劃編制和實施并響應國家號召的示范作用。

為了控制北京人口，北京已經開始將批發市場轉移到周邊地區。比如，有報道稱，北京動物園服裝市場將搬遷（具體搬遷地點未定）；同時，大紅門、新發地等批發市場可能也將搬遷，北京首個外遷企業成功遷到河北邯鄲①。北京相關部門正在研究北京產業疏解對策，期待有具體的產業政策來推動北京產業向周邊地區（津冀）的轉移。

本文擴展了北京投入產出模型，通過模擬分析評價北京人口控制、產業增長控制和產業疏解等城市發展政策可能帶來的經濟影響。經濟影響評價不僅有總量，同時還提供了分行業的影響分析。分析方法是解析式的，方法和思路可以用于其他地區。

二、投入產出模型及其擴展

（一）投入產出表和模型

投入產出模型是研究產業之間關聯強度非常有效的工具。投入產出模型能幫助分析城市或區域的經濟結構、掌握行業之間的經濟關系和聯系、度量產值乘數、進行影響評價、預測經濟發展等。投入產出模型基于投入產出表，而投入產出表反映產業之間的經濟聯系。每個產業的產出一方面成為其他產業的投入，另一方面也滿足最終需求。

表1顯示投入產出表構造。中間需求和中間投入反映產業之間的投入產出關系。在中間矩陣中（表1中的分工業行業的內部消費），行反映的是某個產業給其他產業（包括自己產業）的產出，列反映的是從其他產業的投入。表中，Xij代表i行業生產出來的產品或服務被j行業購買的量。最終需求（Fi）有三個組分：消費（Ci）、資本形成（Ki）和凈出口（Ei）。價值增值(Value Added，或GDP）有四個組分：固定資產折舊（Vj）、勞動者報酬或收入（Wj）、生產稅凈額（Tj）和營業盈余（Pj）。Xi代表i產業的總產出，Xj代表j產業的總投入②。n為工業行業個數。

投入產出模型基本關系為：

其中，A稱為技術系數矩陣或直接消耗矩陣；I為單位矩陣；F為最終需求矩陣；被稱為里昂惕夫逆矩陣或完全消耗系數矩陣。

投入產出模型分為開放模型（The Open Model）和封閉模型（The Closed Model），前者將居民消費納入最終消費；而后者將居民消費作為一個經濟產業部門納入中間矩陣，將居民消費反饋給其他經濟產業部門。由于將居民消費反饋給經濟部門，故封閉模型計算的投入產出乘數都比開放模型計算的參數大。

里昂惕夫逆矩陣是投入產出模型的核心。根據里昂惕夫逆矩陣，可以確定分行業的后向關聯（backward linkage）與前向關聯（forward linkage）。后向聯系指一個企業與其生產所需投入或原材料的供應商之間的關系。該企業產出的增加意味著投入需求的增加，也就是說生產投入的企業需要增加產出。前向聯系指一個企業的產出為其他企業的投入，該企業與其他企業的關系為前向聯系，后向聯系和前向聯系都可以從里昂惕夫逆矩陣直接求得。后向聯系強度由里昂惕夫逆矩陣（完全消耗系數矩陣）的列和來度量；前向聯系強度由里昂惕夫逆矩陣的行和來度量。此外，根據里昂惕夫逆矩陣，可以計算出收入乘數和就業乘數，與后向聯系和前向聯系，都是投入產出模型應用的重要內容，廣泛地應用于評價政策和經濟活動變化影響。

經典的投入產出模型是基于市場需求來分析和評價政策和影響（比如軍事基地的關閉、國防開支的變化、大型體育設施的建設和運營、大型企業的遷入或遷出等）。投入產出模型邏輯框架分析的起點是需求，這也是市場經濟規律和價格杠桿機制的核心。根據投入產出模型，需求變化決定產出的變化。

（二）投入產出模型擴展

北京控制人口的產業政策的經濟影響即通過需求（同無相應政策相比人口減少），或者通過產出減少（企業遷出）。由于經濟活動的相互關聯性，人口減少或產出減少的經濟總影響遠遠大于直接影響。故本文從需求和產出兩個方面探討人口控制和產業疏解等城市政策的經濟影響分析。

· 從需求的角度：人口增長與否、增長速度快慢是最終產品需求變化的重要影響因子之一，特別是消費性行業，比如餐飲；

· 從產出的角度：產業遷出必然影響該行業總產出，進而影響北京市的收入（勞動者報酬、生產性稅收、GDP等）。

為此，我們延伸了投入產出模型，計算和應用最終需求乘數和產業驅動乘數，并根據這些乘數評估北京產業政策的經濟影響。投入產出乘數是投入產出模型中最重要的計算參數，為分析人口控制和產業政策的經濟影響，我們擴展的投入產出模型主要計算兩大類乘數，它們是：

1.最終需求乘數（Final Demand Multiplier）。最終需求乘數度量一個行業的最終需求變化對分行業的產出、收入、增加值（GDP）和稅收等的影響。分行業影響加總即是總的經濟影響。具體分為：最終需求產出乘數（Final Demand Output Multiplier），度量一個行業部門最終需求變化一個單位帶來的各行業總產出的變化；最終需求收入乘數（Final Demand Earnings Multiplier），度量一個行業部門最終需求變化一個單位帶來的各行業收入的變化；最終需求稅收乘數（Final Demand Tax Multiplier），度量一個行業部門最終需求變化一個單位帶來的各行業稅收的變化；最終需求GDP乘數（Final Demand GDP Multiplier），度量一個行業部門最終需求變化一個單位帶來的各行業GDP的變化。

2.產出驅動乘數（Output Driven Multiplier）。產出驅動乘數度量一行業總產出的變化對各行業產出的產出、收入、增加值（GDP）和稅收等的影響。分行業影響加總即是總的經濟影響。具體分為：產出驅動產出乘數（Output Driven Output Multiplier），度量一個行業總產出變化1個單位（1元）而帶來的各行業總產出影響；產出驅動收入乘數（Output Driven Income Multiplier），度量一個行業總產出變化1個單位（1元）而帶來的行業收入影響；產出驅動稅收乘數（Output Driven Tax Multiplier），度量一個行業總產出變化1個單位（1元）而帶來的行業稅收影響；產出驅動GDP乘數（Output Driven GDP Multiplier），度量一個行業總產出變化1個單位（1元）而帶來的行業GDP影響。

最終需求產出乘數從里昂惕夫逆矩陣或完全消耗系數矩陣直接讀出，其表達式為：

其他投入產出乘數都需要利用到最終需求收入乘數。最終需求收入乘數計算如下：

其中，cij為最終需求收入乘數，Wi為勞動者報酬或收入，Xi為i產業的總收入。

最終需求稅收乘數計算如下：

其中，ei,j為最終需求就業乘數，Ti為生產稅凈額。

最終需求GDP乘數計算如下：

其中，gij為最終需求就業乘數，Vi為固定資產折舊，Pi為營業盈余。

產出驅動產出乘數（Output Driven Output Multipliers）計算如下：

產出驅動乘數（收入、稅收或GDP）的計算與產出驅動產出乘數類似，都是最終需求（收入、稅收或GDP）乘數除以bjj。故為節省篇幅省略。

三、北京投入產出表和模型應用

（一）投入產出表和乘數

北京2010年的投入產出表是可以利用的最新數據（2012年的表還沒有統計公布）。北京投入產出表有42個行業，其中制造業（第二產業）25個、服務業（第三產業）16個（表2）③。北京投入產出表中的最初投入部分包括：勞動者報酬（工資、保險和保障、福利等）、生產稅凈額、固定資產折舊和營業盈余；北京投入產出表中的最終需求部分包括：居民消費支出、政府消費支出、資本形成、出口（出口和調出外省市）和進口（進口和從外省市調入）。

表2顯示北京42個行業的最終需求（產出、勞動者報酬、生產稅凈額、和GDP）乘數和產出驅動（產出、勞動者報酬、生產稅凈額、和GDP）乘數。

第二產業的重要性主要通過最終需求稅收乘數表現出來，說明第二產業對北京的生產性稅收還是非常重要的。第三產業無論是從最終需求乘數還是產出驅動乘數對北京的經濟活動的影響都是非常巨大的，這也與北京產業結構有關，第三產業就業和產值比重都遠遠大于第二產業。

（二） 應用I——模擬年度分行業經濟活動總量

根據計算的產出乘數，結合已知北京2013年的GDP（19500.6億元），可以模擬2013年北京經濟活動（分行業產出、稅收、勞動者報酬和GDP）。模擬的方法包括簡單的比例法和模型求解法。本文利用簡單的比例法推算2013年北京分行業經濟活動主要指標（產出、稅收、勞動者報酬和GDP）。

表3顯示2013年分行業的估計值，GDP總量是控制的，其他總量（產出、收入和稅收）沒有控制。根據模擬，195000億元總量的GDP需要總產出為67160億元、勞動者報酬為9178億元、稅收為3281億元。同比2010年，GDP增長38.17%、總產出增長47.21%、勞動者報酬增長32.64%、稅收增長49.34%。

表3的價值和意義是在沒有這些主要的經濟指標的情況下，可以根據我們的模型和歷年GDP總量，模擬歷年分行業的產出、收入和稅收，進而可以按照行業對產出、收入、稅收和GDP來分別進行外推，預測目標年份或規劃年份的經濟活動規模。比如，假設北京發展速度延續、在沒有人口增長限制和控制的情況下，預測和估計2020年北京經濟活動（表3）。根據模擬，2020年北京經濟總量的增量概括為：同比2010年，增長率分別為：總產出為116.50%、GDP為102.24%、勞動者報酬為95.78%、稅收為112、62%。這個推算從GDP增長速度來看還是比較接近過去的發展速度。當然，這個推算沒有考慮到當下北京推行的產出和人口增長控制政策。

（三）應用II——通過需求分析人口增長限制的經濟影響評價

圖1是從消費者的角度分析人口增長和控制引發的經濟影響的邏輯和框架。

針對北京可能的人口規模（不控制人口情景下），首先估計人口控制帶來的分行業需求影響，進而根據最終需求乘數計算人口控制的經濟和稅收影響。然后，假設人口規模控制在目標值左右，這樣通過建立的人口規模與分行業居民消費的關系，就可以估計人口控制通過最終消費產生的經濟影響（利用最終需求乘數）。

根據圖1，從消費者角度分析人口增長的經濟影響的關鍵是建立人口增長與分行業居民消費之間的關系。一般地，分行業的居民消費受很多因素影響，如：收入、人口結構和特征（年齡、性別、文化背景、教育程度等）的影響，需要大量的數據采樣。這都是獨立的研究課題。通常的方法是統計回歸。統計回歸分析的關鍵之一是數據。充分的數據樣本是提高統計回歸分析可靠性的關鍵。

圖1 從消費者角度分析人口增長的經濟影響

（四）應用Ⅲ——通過就業分析人口增長限制的經濟影響評價

人口除了與就業有很強的邏輯關聯之外，同時還和經濟發展有著密切的關系。圖2顯示從生產者角度分析人口增長對經濟影響的邏輯框架。根據圖2，從生產者角度分析人口增長影響的邏輯框架的關鍵環節有兩個：（1）就業增長分解為分行業就業增長；（2）分行業就業轉換為分行業產出。前者主要是通過情景模擬方法，后者是需要知道分行業的就業人均產出。

圖2 從生產者角度分析人口增長的經濟影響

由于外來人口的年輕性，新增人口中人口與就業的比重可能會偏低，未來模擬，假設新增人口短期內人口-就業比例為1.2-1.6（張燕華，2014）。假設人口不控制情形下2020年北京人口規模（常住）為2800萬（丁成日，2014），而如果實施嚴格的人口控制措施2020年常住人口規模為2300萬，這就意味著人口少增長500萬。根據1.2-1.6的人口-就業比，就業凈增量將減少310萬～415萬。

根據圖2，需要將這310萬～415萬就業增量減少分配到42個行業。我們設計了三種情景模擬來進行行業分配：（I）按2010年分行業比重分配；（II）假設第一、第二產業行業就業不增長，只有第三產業行業就業增長，根據2010年的行業比重，分配分行業的就業增量；（III）假設第一、第二產業行業就業不增長，只有第三產業行業就業增長，根據2010-2011年行業增長率通過加權平均的方法，分配分行業的就業增量（負增長的行業不參與分配）。三種不同分配模擬和兩個就業增量減少（310萬和415萬）產生6個情景模擬，然后根據分行業單位就業產出，計算得到分行業的產出減少值，最后應用產出驅動乘數計算就業增量減少帶來的經濟影響。模擬結果見表4。從表4可知，總產出增量損失為6.85萬億元、GDP增長損失為2.08萬億元、稅收損失為0.33萬億元、收入損失為0.99萬億元（都是6個模擬結果的均值）。

（五）應用IV——產業疏解的經濟影響評價

根據報道，北京批發市場開始向周邊地區搬遷④。根據北京控制人口的宏觀政策背景，除了批發行業外，其他行業（特別是制造業）的發展會受到限制，甚至可能會有政策性的傾斜使它們萎縮。無論是發展限制還是規模萎縮，影響都會從行業總產出的增減和就業增減反映出來。

在控制北京人口增長的政治壓力下，北京的產出政策也會做出相應的調整，如批發市場的搬遷。為評估北京產業政策，現模擬幾種相當極端的產業發展情景。具體地：

· 情景1：所有的制造業行業（除了燃氣和水生產和供應業外，它們的發展速度等同與第三產業行業發展速度）產出規模停留在2013年的規模（也是模擬的）；所有第三產業行業2020年產出規模為2013年的1.25倍；

· 情景2：所有的制造業行業（除了燃氣和水生產和供應業外，它們的發展速度等同與第三產業行業發展速度）產出規模停留在2013年的規模，所有第三產業行業2020年產出規模為2013年的1.5倍；

· 情景3：所有的制造業行業（除了燃氣和水生產和供應業外，它們的發展速度等同與第三產業行業發展速度）產出規模都減少25%；所有第三產業行業2020年產出規模為2013年的1.5倍；

· 情景4：所有的制造業行業（除了燃氣和水生產和供應業外，它們的發展速度等同與第三產業行業發展速度）產出規模都減少25%；所有第三產業行業2020年產出規模為2013年的1.75倍；

同比第二產業，第三產業行業控制的可行性幾乎是零。主要原因是第三產業行業的特點是規模小、分散性高、靈活性大、服務性行業的固定資產低、場所選址也是高度的無導向（foot-loose）。其中的許多行業勞動技術含量抵（比如零售、餐飲、家政服務等），故自我雇傭的比例高，如家庭作坊式。此外，零時工、小時工在第三產業的比重也不可小覷。

表5顯示四種情景模擬下北京2020年經濟發展。情景1非常保守，2010-2020年GDP增長61%；情景2，GDP增長85.5%；情景3，GDP增長不到75%；情景4，GDP增長近100%。

（六）應用V——土地開發限制的經濟影響評價

城市土地出讓和開發是中國許多城市發展的支撐點，北京也不例外。比如，2010年，北京市土地出讓金收入高達1636.72億元，而同期地方財政收入完成2353.9億元，相當于北京市一般預算收入的70%⑤。

城市土地開發對城市經濟、人口增長的影響分為短期影響和長期影響。短期影響主要表現在住宅開發建設產生的GDP和就業人數（建筑從業人員的收入）、土地出讓金收入通過政府開支帶來的經濟影響。長期影響主要是通過經營性土地開發上的經濟活動帶來的GDP、稅收等。

城市土地開發的不同影響需要不同的方法來分析和估計。分析和估計土地的長期影響的方法是通過計算經營性土地開發上的從業人數來估計GDP和稅收影響。住宅建筑短期影響的方法是通過房地產投資、銷售來分析和估計GDP、稅收、收入等的影響。土地出讓金收入的經濟影響是通過政府支出分析和估計。

1.經營性土地開發。圖3顯示分析經營性土地開發經濟影響的框架（部分）。即根據經營性城市土地開發面積估計新增就業人數，然后可以根據圖2分析框架分析經濟影響。根據圖3分析框架，經營性土地開發的經濟影響分析的關鍵是土地開發上的（就業）人均土地消費。

表6顯示北京2008-2012年經營性土地開發⑥。北京用于經營性土地開發的比例是很高的。以2011年為例，經營性土地開發占全部出讓面積的72.9%。

這里利用丁成日（2012）推測的北京分土地利用類型的就業土地利用強度。根據丁成日的估算，工業用地的（就業）人均土地面積為100平方米/人；商業用地為11平方米/人；其他用地為50平方米/人⑦。

假設工況倉儲用地對應工業用地，商服用地對應商業用地，我們可以計算出2008-2012年這5年通過供地所帶來的就業凈增長（土地供應/人均土地面積）。如表7所示，2008年供應的這三種土地上的就業為12.19萬人，2009年為22.48萬人，2010年為32.23萬人，2011年為24.35萬人，2012年為14.31萬人。2008-2012五年經營性城市土地開發上的平均就業為21.12萬人。

北京2013-2020年為了控制人口增長，決策不再允許城市土地開發（特別是經營性土地開發），假設這意味著城市經營性土地上的就業將不再增長20萬人（為便于計算，取整）。利用3.4節介紹的方法，模擬土地開發限制導致的20萬就業增量導致的經濟影響，結果是：產出凈減少3784億元、GDP凈減少1149億元、稅收凈減少184億元、勞動者報酬凈減少544億元（表8）。由于就業是每年都有的，這個損失是長期的，且隨著時間的推移而增長（價格指數上升）。

圖3 經營性土地開發的長期影響分析框架

2.房地產開發與銷售。城市房地產開發（住宅、辦公和商業等）通過建設和銷售對北京經濟活動產生短期影響。由于沒有北京新開發房地產項目銷售人員數據，分析僅限于房地產投資。

2010年北京房地產投資總額為2901.1億元。北京不再出讓土地，這意味著每年不僅沒有了這2901.1億元房地產投資，同時也意味著失去這2901.1億元投資引發的經濟發展。

根據前面計算的產出乘數，得到由于沒有房地產投資而導致經濟損失。它們是：總產出為21300.7億元、GDP為5533.5億元、收入為2637.4億元、稅收為1026.4億元。

北京2010年從事房地產的從業人員為46.67萬。假設其中的50%是從事新房銷售，那么如果沒有土地開發，意味著房地產從業人員將減少23.34萬人。根據房地產就業人均總產出和前面計算的產出驅動乘數，我們得到由于沒有土地出讓導致房地產從業人員的減少，進而導致的經濟影響為：總產出為3977億元、GDP為1378億元、收入為542億元、稅收為270億元。

兩者影響之和為（房地產投資和房地產從業人員）：總產出為25277.7億元、GDP為6911.5億元、收入為3197.4億元、稅收為1296.4億元。

此外，北京2013年土地出讓金收入為1800億元。隨著經濟的發展，同樣土地面積出讓的收入將持續增長。假設北京不再出讓經營性土地（公共利益除外），這意味著北京每年至少失去1800億元的土地財政收入。土地財政收入主要用于基礎設施建設、城市環境改善等，進而降低北京經濟活動的成本。沒有數據可以說明土地財政收入的支出去處。但是，土地出讓金財政支出的經濟影響不可低估。

四、結論和評價

經濟學家口頭禪之一是“世上沒有免費的午餐”。因而，北京城市增長控制的人口和產業政策都會產生（負面）經濟影響。分析和評估人口和產業政策的經濟影響不僅是 科學地制定政策和規劃的前提和依據，同時也是決策者能夠準備預案應付不希望的發展情形、最大限度地弱化負面影響的前提和依據。本文通過延伸的北京投入產出模型計算最終需求（產出、收入、稅收和GDP）乘數和產出驅動（產出、收入、稅收和GDP）乘數，測算北京人口控制和產業疏解引發的經濟影響和土地開發限制引發的經濟影響。分析結果顯示，無論是人口控制、產業疏解，還是土地開發限制，對北京的經濟影響都是相當顯著的，計算的主要經濟指標（分行業的產出、收入、稅收和GDP）的絕對值和增長率都表明了這個結論。因而，北京在控制人口和疏解產業的同時，需要采取相應的措施，來消除控制城市增長的人口和產業政策帶來的稅收、收入等負面影響。

最后，本文的研究思路、分析框架和方法可以應用到其他地區，為城市規劃、政策和戰略研究提供決策支持和依據。

注釋：

①這個首家外遷企業叫凌云公司，是央企下屬企業，是國內生產原料藥碳酸氫鈉的龍頭企業，而生產碳酸氫鈉所需的主要原料之一為二氧化碳氣體，原來的主要來源是首鋼建材化工廠生產石灰所排放的二氧化碳（http://finance.ifeng.com/a/20140516/12344885_0.shtml）。

②在本文中，稅收與生產稅凈額可互用；勞動者報酬與工資收入或收入互用。

③2007年北京投入產出表的行業重新劃分，除個別行業外，大多行業劃分基本保持不變，因而2000年以來的比較分析還是可行的（2000年以來的投入產出表有2000，2002，2005，2007和2010共5個年份）。

④http://news.xinhuanet.com/video/2014-05/09/c_126479231.htm。

⑤來源：http://www.caijing.com.cn/2011-01-07/110613172.html。

⑥數據來源：北京市城市規劃設計研究院。

⑦丁成日（2012）計算的是（就業）人均土地消費是基于研究區位北京六環以內，不是整個北京市區。故這里估計的就業人數可能偏大。

[1]丁成日.“三規合一”的城市實施模式研究——北京城市人口發展、土地、GDP和公共財政[R].北京市城市規劃設計研究院咨詢報告.2014.

[2]丁成日.基于城市經濟發展的用地需求分析與預測模型[R].北京市城市規劃和設計研究院咨詢項目報告.2014.

[3]張艷華.北京市第三產業的發展與流動人口就業研究[J].現代經濟信息,2010(1),186 - 188.

[4]George I T, Rickman D S, Shao G.The REMI Economic-Demographic Forecasting and Simulation Model [J].International Regional Science Review, 1991(14): 221 - 253.

（責任編輯：李鈞）

附：

Applying an Extended Input-Output Model to Investigate Impacts of Growth Control Policies of Population and Industries in Beijing

Ding Chengri, Shi Xiaodong, Li Zhi , Niu Yi

In order to evaluate population and industrial policies of growth control in Beijing, this paper first extends Input-Output Model by calculating Final Demand Multipliers (output, income, tax, and GDP) and Output Driven Multipliers (output, income, tax, and GDP).It then applies these multipliers in (1) estimating annual major economic indicators (output, income, tax, and GDP) of industrial sectors; (2) analyzing economic impacts of population control; (3) analyzing economic impacts of industrial policies for population growth control; and (4) analyzing economic impacts of land development restriction for population growth control.The results have significant planning and policy implications.

I-O Model; Final Demand Multipliers; Output Driven Multipliers; impact evaluation

表1 北京投入產出表基本框架

表2 最終需求乘數和產出驅動乘數

（續表2）

表3 分行業經濟活動模擬及其預測

（續表3）

表4 2300-2800萬人口增長的經濟影響

表5 北京產業政策模擬及其影響

表6 北京經營性土地開發量（單位：公頃）

表7 經營性城市土地開發上的就業增長（萬人）

表8 經營性土地開發20萬就業增長的經濟影響

F124

10.3969/j.issn.1674-7178.2016.06.005

丁成日，通訊作者，博士，鄭州大學特聘教授，馬里蘭大學城市理性增長國家研究中心教授（終身），研究方向為城市經濟學、城市政策、土地政策、城市規劃、城市管理、政策和規劃分析等。石曉東，北京市城市規劃設計研究院教授級高工，研究領域為城市規劃。李智，馬里蘭大學城市研究與規劃系博士候選人，研究方向為城市經濟和城市規劃。牛毅，博士，首都經貿大學國際經濟管理學院助理教授，碩士生導師，主要研究方向為城市經濟學、住房、公共財政、城市規劃。