城市规模、特征分析与中国城市发展战略研究

2017-01-04蔡之兵张可云

公共治理研究 2016年6期

关键词：大城市规模变量

蔡之兵，张可云

(1.国家行政学院经济学教研部，北京 100089;2.中国人民大学区域与城市经济研究所，北京 100872)

城市规模、特征分析与中国城市发展战略研究

蔡之兵1，张可云2

(1.国家行政学院经济学教研部，北京 100089;2.中国人民大学区域与城市经济研究所，北京 100872)

为了缓解愈发严重的城市病，中国政府试图采取限制大城市和鼓励小城市发展的城市发展战略。利用中国地级市面板数据对城市规模与城市发展变量间的关系进行了实证研究，发现城市规模的提高对城市发展具有积极作用。在此研究结论上，进一步地利用齐普夫(ZIPF)法则和城市提供就业能力指数对中国城市规模体系的合理性进行检验，发现中国城市体系总体规模偏小且小城市提供就业能力较弱。最后，根据研究结果提出符合中国实际情况的城市发展战略。

城市规模；城市发展；面板数据；齐普夫；提供就业能力指数

一、引言与文献

自1978年改革开放以来中国城市化进程加快，城市规模迅速扩大，见表1。

表1.中国1980—2013年间的城市规模变化情况①

注：数据来源于历年《中国城市统计年鉴》。

表1表明过去三十余年除了小城市数量有所减少外，其他各种规模类型的城市数量在过去三十年都迅速增加。在这个过程中，由于整个城市管理水平难以跟上急速扩大的城市规模，部分城市尤其是特大城市逐渐出现了诸如上学难、看病难、交通堵、环境差等城市病问题。为了解决这一问题，中国将未来中国城市化战略确立为全面放开建制市和小城市落户限制，有序开放中等城市落户限制，合理确定大城市落户条件，严格控制特大城市人口规模。因此可以认为中国目前城市发展战略更偏向发展中小城市而非大城市。

然而，一方面学界对于以何种城市类型作为城市发展战略重点并没有达成一致意见。有学者认为大城市具有规模经济，发展效率更高，应该优先发展大城市。[1-4]但与之相对，部分学者认为小城市的发展对城镇化进程的推进具有更为明显的作用且成本更低，坚持发展小城市更符合中国国情。[5-8]实际上国外学者也发现一定的城市规模对于提高生产效率具有积极的正向溢出作用。[9-12]另一方面，学者在判断中国城市规模体系合理与否的研究上也存在分歧。Fujita等通过检验不同国家城市的规模体系指出中国当前城市规模体系偏小。[13]Au 和Henderson利用中国多个城巿数据估计了净城巿集聚经济，发现有超过一半的城巿规模偏小，而规模偏大的城巿数不超过6%。[14]赵明霞认为中国城市格局目前呈现严重的分化情况，其中大城市发展速度过快导致出现一系列的城市病问题，而小城市由于大量要素流失则又陷入萧条。[15]23-25刘冰利用中国城市数据，在城市规模收益和成本函数的基础上测算出发现中国城市最优规模应该在270万人左右。[16]88-96而张应武则利用中国285个地级市对中国的城市规模分布函数进行估计并认为中国最优城市规模应该在500万人左右。[17]武颜民等利用中国1999—2009年的省级面板数据对中国最优城市规模进行测算发现中国的大城市人口规模远低于其最优人口规模。[18]

因此虽然中国目前确定了以鼓励小城市优先发展和限制大城市尤其是特大城市发展为重点的城市发展战略，但是学界对此没有达成一致意见。针对这种情况，本文试图从如下三个视角探讨适合中国实际情况的城市发展战略。本文第二部分将利用中国地级市相关数据检验城市规模与城市发展间的关系，第三部分利用齐普夫(ZIPF)法则对中国现有城市规模体系的大小情况进行探讨，第四部分则以提供就业能力作为城市发展能力指标来考察中国不同规模城市的发展能力，最后根据上述研究提出相关对策建议。

二、城市规模对城市发展有积极作用吗？

为了验证城市规模与城市发展间的关系，本文利用中国280个地级市2001—2012年相关数据进行实证研究。

(一)模型构建。

生产函数是用来描述一个区域投入和产出特定关系的生产函数，本文利用柯布道格拉斯生产函数对城市投入产出关系进行描述，如式(1)。

(1)

其中Y表示产出指标，K表示资本存量，L表示劳动力，A表示技术因素，ε表示随机误差项，对1式取对数可得

lnYit=lnA+αlnKit+βlnLit+εit

(2)

而对本文而言，由于本文试图验证城市规模与城市发展间的关系，故可以将式(2)扩展为带有城市规模及其余控制变量的模型，如式(3)所示。

citydevelopment=β0+β1*human+β2*capital+β3*cityscaledummy+β4*controls+ui+ηt+εit

(3)

其中citydevelopment表示城市发展的相关变量，本文选取gdp、居民收入、生产率等指标，分别表示城市经济发展、居民生活以及生产效率等方面的发展情况。因此，(3)式可以扩展为(4)—(6)式。human表示劳动力指标，capital表示资本存量指标，cityscaledummy是表示城市规模的虚拟变量，人口规模在100万以上的城市，该变量为1，人口规模在100万以下的城市，该变量为0，controls是除了解释变量外的控制变量，ui为城市个体效应，ηt为时间效应，εit为随机误差项。

citygdp=β0+β1*human+β2*capital+β3*cityscaledummy +β4*controls+ui+ηt+εit

(4)

cityincome=β0+β1*human+β2*capital+β3*cityscaledummy +β4*controls+ui+ηt+εit

(5)

cityproductivity=β0+β1*human+β2*capital+β3*cityscaledummy +β4*controls+ui+ηt+εit

(6)

同时考虑到城市发展过程是一个不断变化的动态过程，以人口规模衡量的城市规模也随着城市的发展发生变化，本文还设计了动态面板模型对此进行检验。如(7)—(10)式所示。

cityd evelopment=β0+β1*citydevelopment(-1)+β2*human+β3*capital+

β4*cityscaledummy+β5*controls+ui+ηt+εit

(7)

citygdp=β0+β1*citygdp(-1)+β2*human+β3*capital+

β4*cityscaledummy+β5*controls+ui+ηt+εit

(8)

cityincome=β0+β1*cityincome(-1)+β2*human+β3*capital+

β4*cityscaledummy+β5*controls+ui+ηt+εit

(9)

cityproductivity=β0+β1*cityproductivity(-1)+β2*human+β3*capital+

β4*cityscaledummy+β5*controls+ui+ηt+εit

(10)

式(7)—式(10)是标准的动态面板模型，由于解释变量包括被解释变量的滞后项，在估计的过程中由于误差项序列相关的存在，用传统的POLS方法估计时会得到有偏的估计量，如果采取固定效应模型进行估计时出现会降低滞后项系数的误差。为了避免这两种情形的存在，本文采取广义矩(GMM)估计方法，GMM 估计分为Difference-GMM和System-GMM两种类型，其中D-GMM估计的思路是对原估计模型进行差分后，将变量的二阶或高阶滞后项作为工具变量进行回归，D-GMM方法对工具变量的要求较高，在弱工具变量(Weak instrument variable)出现的情形下无法得到无偏的估计结果。与之相比，S-GMM估计方法则能够避免这种情况的出现，S-GMM方法在A-B估计方法的基础上假定工具变量的差分与固定效应不相关，由此能够在估计过程中采取更多的工具变量，使得估计结果的有效性和可靠性大大提高，使得采用更多的工具变量成为可能。但是在截面个体较小的情况下，运用过多的工具变量会降低估计结果的有效性。为了便于比较，模型中同时列出D-GMM和SGMM的估计结果。

(二)变量含义与数据来源。

本文使用的是2001—2012年全国地级市面板数据，在剔除掉存在异常值、行政区划调整导致非平衡个体出现后选取了280个地级市作为研究样本。所选取变量的数据主要来源于2002—2013年《中国城市统计年鉴》。本文所关注的被解释变量是城市发展相关变量，本文分别用GDP、城市居民收入、生产率等指标表示，解释变量包括资本存量、劳动力、外资、财政支出、科学事业费用等，表2是计量模型涉及的变量的定义及描述性统计。

表2. 各变量的含义及描述性统计

(三)实证检验结果。

F检验表明应该采取个体效应模型，而Hausman检验的结果则表明应该采取个体固定效应模型。AR检验、Wald检验以及Sargan检验都表明动态面板的设定和工具变量是有效的。表3-表5分别是被解释变量为gdp、income和productivity即模型3与模型8、模型4与模型9、模型6与模型10的估计结果。

表3. 被解释变量为gdp静态和动态面板估计结果

注：***、**、*分别代表在1%、5%、10%的显著性水平，括号内为各变量的标准差，下同。

表4. 被解释变量为income静态和动态面板估计结果

表5. 被解释变量为productivity静态和动态面板估计结果

在各回归结果中，无论是静态面板还是动态面板，解释变量human和capital几乎都在1%的显著性水平下通过了检验，说明劳动力和资本存量要素对城市经济发展、生产效率和居民收入具有积极明显的正向溢出作用，这种估计结果符合经济增长理论的一般预期。另外，劳动力要素对于城市发展变量的作用效果低于资本要素的作用效果，以城市经济发展的个体固定面板估计为例，资本要素的产出弹性为0.227，要高于劳动力要素0.188的产出弹性，而在动态面板估计下，资本要素的产出弹性为0.127，也要高于劳动力要素的0.104产出弹性，这说明目前中国城市发展动力可能更多的来自于投资驱动。

实际利用外资、财政收入和科学事业费用支出等控制变量在不同的估计方法下出现了不同的估计结果。其中，实际利用外资变量对城市经济发展、生产效率和居民收入都具有一定的正向溢出作用，但是其产出弹性要低于劳动力和资本要素，同时在部分估计结果中没有得到显著性结果；财政收入变量对城市经济发展、生产效率和居民收入具有一定的正向溢出作用，但是产出弹性低于实际利用外资；科学事业费用支出变量对城市经济发展、生产效率和居民收入同样具有正向溢出效果，但是该变量产出弹性不仅是所有控制变量中最低的，同时在不同的估计结果中，其显著性也较差。

对于城市规模虚拟变量而言，在所有的估计结果中，该变量对城市经济发展、生产效率和居民收入都具有正向的溢出作用，且显著性较高。在以经济发展为被解释变量的模型估计结果中，城市规模虚拟变量的产出弹性最低为0.128，最高为0.213；在以居民收入为被解释变量的模型估计结果中，城市规模虚拟变量的产出弹性最低为0.081，最高为0.122；在以生产效率为被解释变量的模型估计结果中，城市规模虚拟变量的产出弹性最低为0.191，最高为0.202。这说明城市规模对城市的经济发展、生产率和居民收入具有重要影响，其中城市规模越大，其作用效果越明显。

(四)稳健性检验。

为了确保本文分析结论的可靠性，本文进行了如下稳健性检验：

1. 去掉直辖市样本。在本文选取的280个城市数据中，包括了北京、上海、天津以及重庆等四个直辖市。考虑到行政级别在中国城市发展过程中的重要作用，本文去掉这四个直辖市后重新进行了估计，发现重要变量都是显著的。

2. 改变虚拟变量界限。在上文的实证检验过程中，城市规模虚拟变量是以人口规模100万为界限的，考虑到中国城市规模的逐渐增大，100万人口规模的城市可能并不符合真正大城市的实际情况，针对这种现象，本文以400万人口规模为城市规模虚拟变量的界限重新进行了上述估计过程，发现结果同样是稳健的。

3. 改变样本区间。本文选取的样本是2001—2012年，考虑到2008年全球金融危机后，中国政府采取的以城市化战略刺激内需政策，2008年后中国城市规模增速较快，可能会对数据的平稳性带来影响，为了避免这种影响，本文将2001—2012年样本区间分为2001—2008和2009—2012年两个区间进行了估计，发现除了实际利用外资控制变量系数显著性降低外，其余变量都能够通过显著性检验。

因此，根据上述稳健性检验可以认为本文得到的估计结果是稳健的。

三、中国城市体系的分布和能力属性研究

本文主要从中国城市整体分布体系规律和单个城市发展能力两个视角对城市发展对象的选择进行比较。

(一)中国现有城市规模体系研究——来自zipf法则的检验。

在得出城市规模对城市发展具有显著性正向溢出作用的结论后，本文将对中国现有城市规模体系进行研究，以判断中国现有城市体系的规模现状。其原理为假设Si表示城市i的城市人口占该国家总城市人口的比例，那么对于任意一个城市，其比例大于一个给定S的概率为：

(11)

进一步地可以理解为各个城市人口排名的对数就应当与人口规模的对数成严格的负相关关系，即：

ln(ramk)=a-ln(size)

(12)

本文将利用中国第六次人口普查数据来验证中国城市人口分布的Zipf拟合情况，见图1。

图1. 中国城市人口规模的Zipf拟合情况

首先可以发现中国城市规模的Zipf曲线拟合度只有0.56，表明中国目前的城市体系分布情况并不成熟。从城市具体分布看，包括上海、北京、广州、深圳、天津等大城市的位置都远远低于Zipf曲线，而绝大部分小城市则位于拟合曲线的上端，这充分表明当前我国整体城市规模体系并不够大。

(二)城市就业能力的比较。

实施城市发展战略的目的在于保持城市的可持续发展，因此研究不同规模城市的发展能力至关重要。蔡之兵等从人口结构视角出发提出一种新的视角来观察城市提供就业的能力。[19]这种视角认为城市发展能力能够体现于其人口结构即可以将一个城市的常住人口和户籍人口的比值，其计算公式为：

(13)

其中RP代表城市的常住人口规模，HRP代表城市的户籍人口规模，IUPJ指数越大意味着城市提供就业能力越强。当城市提供就业能力指数大于1，说明该城市常住人口大于户籍人口，其提供就业能力较强，反之亦然。本文手动搜集整理了中国2014年300个城市的户籍人口和常住人口数据并测算出就业提供能力指数，测算结果见表6。

表6.2014年中国300个城市的IUPJ指数测算结果IUPJ城市个数IUPJ个数大于1.315个0.9—1.0109个1.15—1.317个0.8—0.959个1.0—1.1596个小于0.84个大于1128个(42.7%)小于1172(57.3%)

资料来源：根据各城市2014年统计公报数据整理而得。

本文测算结果有如下特征：第一，极值方面。提供就业能力指数最大值为东莞市，其值高达4.37，提供就业能力指数最低的是乌兰察布市，其值为0.79，东莞市的提供就业能力是乌兰察布市的3.8倍之多。第二，中国城市的提供就业能力指数均值为1.06，大于1的就业提供能力指数表明中国城市体系目前正处于吸纳人口的阶段，城镇化进程仍处于加速阶段。第三，进一步的观察就业提供能力指数的分布，发现IUPJ大于1的城市数量为128个，占全部城市的42.7%，IUPJ小于1的城市数量是172个，占全部300个城市的57.3%，这一现象表明就业提供能力弱的城市比提供就业能力强的城市数量多。第四，从城市规模看，IUPJ高的城市多为大城市，而IUPJ低的城市则多为小城市，以IUPJ值大于1.15的32个城市为例，市区常住人口在100万以上的大城市有30个，占比高达93.8%，这表明中国的小城市缺乏足够的就业提供能力，很难成为城镇化的主体，单一鼓励优先发展小城市和限制大城市发展的思路并不科学。

四、政策建议

由上文分析可知在城市规模对城市发展具有显著的正向溢出作用背景下实施的偏小城市发展的城市发展战略不符合城市规模变动的一般规律，同时中国的小城市也缺乏提供大量就业的能力。因此，按照这种思路推动城市发展战略的效果是很难保障的。根据本文的分析，本文认为合适的城市发展战略应该满足如下三点要求。

(一)赋予大城市和小城市平等地位，避免政府干预城市发展路径造成资源浪费。

本文研究证明了城市规模对于城市发展具有积极的正向溢出作用，但这并不意味着小城市的发展不重要。实际上，任何一个健康的城市规模体系都应该包括规模大小不等的若干城市。目前中国城市发展战略存在的问题是政府采取比较严格的行政手段干预城市自然发展路径，导致“大城市大的不够、小城市小的不精”，因此本文认为应该赋予不同规模城市平等发展地位，避免政府过多的干预。

(二)大城市和小城市应该齐头并进但是各有重点。

大城市和小城市互为支撑，相辅相成，应该作为一个整体系统在城市发展战略中予以考虑，充分发挥大城市和小城镇的各自优势。

对于大城市而言，继续保持经济发展是未来发展战略应该坚持的重点，大城市的优势在于经济规模大、经济发展水平高、效率高、产业结构多样性高，而这些优势的基础都是经济发展，因此未来仍然要保持经济发展；另外，由于目前国内部分大城市尤其是特大城市遭遇了城市病问题，未来应该以提高城市规划和管理水平为导向，对整个城市的空间发展和布局进行合理规。[20]对于采取限制人口增长的措施一定要慎重，已有研究已经表明与国际知名大都市相比，中国的大城市如京沪两市的人口密度远远低于香港、台北、东京等城市。[21]因此直接采取行政手段限制人口增长不一定符合大城市发展的个体利益和城市体系发展的整体利益。

对于小城市而言，IUPJ指数测算结果表明与大城市相比，中小城市的提供就业能力表现较差，因此中小城镇的未来发展战略应该坚持提高其自身的就业提供能力。[21]具体而言应该做到如下两点：第一，加强顶层设计，制定符合自身特征的发展战略。小城市的发展与大城市的发展是不一样的，大城市经济结构复杂，涉及领域较多，相关经济发展规划更多的是起一个锦上添花的作用，而小城市由于规模较小，一个成功的发展战略很容易带动整个城市的发展，因此小城镇的发展应该充分利用这一优势，走专业化而非多样化的发展道路；第二，与大城市相比，小城市的最大优势在于生活环境好，因此在发展经济的同时，小城市应该高度重视城市环境的保护和建设，提高自身对各种经济要素的吸引力。

(三)在大城市和小城市间构筑良好的交流渠道，发挥大城市和小城市的系统效应。

除了应该给与大城市和小城市平等发展机会和各有重点的发展思路外，大城市与小城市协同发展、系统发展、抱团发展也极为重要，应该积极在大城市与小城镇间构建各种要素流动、企业流动、产业流动的渠道。[22]当各种渠道建立后，小城市既可以通过发展与大城市主导产业互为上下游的产业来发展自身，同样大城市也可以通过交流渠道向小城市转移产业和相关要素来帮助其发展。

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：明加

2016—07—07

中央在京高校重大成果转化项目《京津冀协同发展研究》(编号：2015001107)。