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        城市人口空間分散與經(jīng)濟(jì)增長——基于特大城市的實(shí)證分析

        2013-01-03 10:54:22蔡寅寅孫斌棟
        城市觀察 2013年5期
        關(guān)鍵詞:規(guī)模人口顯著性

        ◎ 蔡寅寅 孫斌棟

        一、文獻(xiàn)綜述

        集聚對經(jīng)濟(jì)增長的重要作用已得到無數(shù)學(xué)者的證明:Masahisa Fujita and Paul Krugman(1995)[1],Ciccone, A. and Hall R(1996)[2],Baldwin ,Martin and Ottaviano(2001)[3],Henderson(2003)[4]等分別從機(jī)制和實(shí)證分析上給出了肯定的答案。但還有一部分實(shí)證研究得出了截然相反的研究結(jié)果,Carlino(1979)通過研究發(fā)現(xiàn),人口規(guī)模與生產(chǎn)率存在負(fù)相關(guān),這就意味著存在聚集不經(jīng)濟(jì)[5];Futagami和Ohkusa(2003)的研究以人口規(guī)模作為集聚的代理變量,發(fā)現(xiàn)它與經(jīng)濟(jì)增長率之間是存在著倒U型關(guān)系[6]。

        可見集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響不僅僅是線性如此簡單,更確切的說它對經(jīng)濟(jì)的影響更傾向于倒U型,即在一定城市規(guī)模內(nèi),集聚對經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用,而超出了一定的門檻值,就會(huì)出現(xiàn)集聚不經(jīng)濟(jì)。

        因此又有學(xué)者針對這個(gè)門檻值研究了城市最優(yōu)規(guī)模問題,Anas (2002)將城市內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)納入新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)模型的框架,考察了最優(yōu)城市規(guī)模,最后得出,隨著城市總?cè)丝谝?guī)模的增加,最優(yōu)的城市規(guī)模不斷縮小,即經(jīng)濟(jì)的集聚程度不斷降低,最終可能導(dǎo)致所有經(jīng)濟(jì)活動(dòng)趨向完全分散[7]。有學(xué)者試圖計(jì)算出集聚不經(jīng)濟(jì)的分界點(diǎn),如Yoshitsugu Kanemoto(1996)通過分析得出東京的規(guī)模過大,一旦城市人口超過40萬人,規(guī)模效益將遞減[8];Marius Bruelhart(2008)調(diào)查了國家層面的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間集聚的影響,用各個(gè)國家超過75萬的城市人口占總?cè)丝诘谋戎睾统鞘谢揭约疤栔笖?shù)作為代理變量,通過對105個(gè)國家自1960-2000年的面板數(shù)據(jù)分析,發(fā)現(xiàn)集聚促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長是在一定經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上的,大約在人均生產(chǎn)總值1萬美元左右[9]。此外,ZhengXiao Ping(1998)[10],Capello and Camagni(2000)[11]等通過實(shí)證分析也得到了最優(yōu)規(guī)模的分界點(diǎn),但得到的分界點(diǎn)卻各不相同。目前無論是從成本效益理論出發(fā),還是實(shí)證研究出發(fā),都未能得到一個(gè)相對穩(wěn)定的分界點(diǎn),但是可以肯定的一點(diǎn)是隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大,規(guī)模效益不會(huì)永遠(yuǎn)隨之增長。

        國內(nèi)學(xué)者如王小魯和夏小林(1999)[12],馬樹才和宋麗敏(2003)[13],周國富、黃敏毓(2007)[14],張應(yīng)武(2009)[15],肖文和王平(2010)[16]等以我國城市或省為樣本進(jìn)行了集聚經(jīng)濟(jì)的實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)集聚經(jīng)濟(jì)在一定的規(guī)模范圍內(nèi)確實(shí)對我國經(jīng)濟(jì)增長起到了重要促進(jìn)作用,但是超出一定規(guī)模范圍,其經(jīng)濟(jì)效益有待考證。

        到目前為止實(shí)證研究的結(jié)果存在一定分歧,一方面是因?yàn)檫M(jìn)行實(shí)證分析的樣本范圍存在較大差異,有些實(shí)證以國家為對象,而有些則以省、州或市為研究對象,這必然會(huì)引起結(jié)果的差異,雖然不能否認(rèn)無論是國家還是區(qū)域都存在著集聚經(jīng)濟(jì),但是城市可能會(huì)是更合適的研究單位;另一方面,選擇的代理指標(biāo)不一致,集聚的代理變量主要集中在人口和就業(yè)規(guī)模、密度[17,18],也有學(xué)者用經(jīng)濟(jì)密度和中心化指標(biāo)[19]來衡量,其中韋亞平和趙民(2006)提出了空間結(jié)構(gòu)的績效測度方法,建立了績效密度、績效舒展度、績效人口梯度及績效OD比等指標(biāo)[20],但只是停留在理論階段。從某種程度上來講這些指標(biāo)都存在一定的缺陷:人口規(guī)模大的城市不一定集聚程度就高,人口密度大的城市不一定能形成規(guī)模經(jīng)濟(jì),而經(jīng)濟(jì)密度與經(jīng)濟(jì)增長則存在太強(qiáng)的互為因果聯(lián)系。

        此外,以往研究都著重從集聚的角度來討論問題,而忽視了從分散角度來分析經(jīng)濟(jì)績效。因此針對城市是否存在集聚不經(jīng)濟(jì),分散是否更有利于經(jīng)濟(jì)增長這個(gè)困惑,本文特別從人口空間分散的角度進(jìn)行了實(shí)證研究。擇取了34個(gè)特大城市及以上的城市市區(qū)作為研究對象,著重探討城市內(nèi)部人口空間分散對經(jīng)濟(jì)績效的影響。選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自《2011年中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各城市的《第六次人口普查公報(bào)》。主要使用stata統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)分析。本文假設(shè)特大及巨大城市已開始出現(xiàn)集聚不經(jīng)濟(jì),而人口的適度分散則有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,但是過度分散并不利于經(jīng)濟(jì)增長。

        二、模型的構(gòu)建

        (一)樣本選擇

        本文假設(shè)規(guī)模越大的城市越可能傾向分散化發(fā)展,基于以下3點(diǎn)原因:1.城市環(huán)境壓力、交通壓力、生活成本隨著規(guī)模的擴(kuò)大而不斷增加,使得城市的人口逐漸向成本低的地區(qū)轉(zhuǎn)移;2.隨著城市軌道交通的不斷發(fā)展,增加了城市內(nèi)部的交通通達(dá)性,提高了出行便捷度,降低了人們的出行成本;3.現(xiàn)代科技的發(fā)展,尤其是通訊技術(shù)的發(fā)展,減少了物理接近的重要性,實(shí)現(xiàn)了人們可以不必出行在家進(jìn)行工作的可能性。

        因此考慮到城市規(guī)模越大,分散的作用越有可能體現(xiàn)出來,本文擇取了特大城市及以上的城市作為研究對象。依據(jù)《中小城市綠皮書》提出的劃分標(biāo)準(zhǔn):市區(qū)常住人口50萬以下的為小城市,50萬~100萬的為中等城市,100萬~300萬的為大城市,300萬~1000萬的為特大城市,1000萬以上的為巨大型城市,選取了市區(qū)常住人口300萬以上的城市作為研究樣本。此外,城市集聚一般首先從城市內(nèi)部開始,而出現(xiàn)集聚不經(jīng)濟(jì)也非常有可能從內(nèi)部開始,因此本次研究的范圍是界定在城市內(nèi)部,即市區(qū)范圍內(nèi),不包括下面的市縣。

        (二)人口分散指標(biāo)的測度

        不同于以往的代理變量,本文對人口的空間分散進(jìn)行了深入測度。其測度公式為:

        x1-xn表示各個(gè)區(qū)的人口標(biāo)準(zhǔn)化數(shù),通過計(jì)算出每個(gè)城市人口密度最高的區(qū),選擇這些區(qū)作為人口中心區(qū),將其人口賦值為1,其他區(qū)則以人口中心區(qū)為標(biāo)準(zhǔn),得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù);d1-dn為距離,即人口中心區(qū)到各個(gè)區(qū)之間的距離,由于無法獲取各個(gè)區(qū)具體的人口分布狀況,因而無法確定各個(gè)區(qū)的人口重心,因此選擇以各個(gè)區(qū)的區(qū)政府所在地為基本點(diǎn)(一般而言區(qū)政府所在地區(qū)往往是人口較為密集的地方),通過Google地圖測量得到各個(gè)區(qū)政府到人口中心區(qū)政府的距離;最后將人口標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)與距離的對數(shù)相乘,得到一個(gè)平均平方數(shù)M。M代表的是城市內(nèi)部人口的分散程度,若M越大,則表明城市內(nèi)部的人口越分散,M越小則表明城市內(nèi)部人口越集聚。

        之所以構(gòu)建這樣一個(gè)指標(biāo)來作為人口分散的代理變量,理由如下:

        以人口中心區(qū)為1,實(shí)際上表現(xiàn)出了“位序關(guān)系”,相當(dāng)于所有的分區(qū)人口都除以最高區(qū)人口,得到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)。這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)是各個(gè)區(qū)相對于人口中心區(qū)的比較結(jié)果,數(shù)值越高意味著人口越接近中心區(qū),而高數(shù)值區(qū)的數(shù)量會(huì)影響人口空間分布狀況。假設(shè)人口第二大區(qū)與人口中心區(qū)的人口規(guī)模相差不大,那么就表示城市可能越趨向雙中心分布;若人口第二大區(qū)、第三大區(qū)與人口中心區(qū)的人口數(shù)量非常接近,這就意味著城市可能有三個(gè)人口中心;反之若人口第二大區(qū)與人口中心區(qū)的人口規(guī)模差距非常大,城市就可能越傾向高度集聚。如果式1中x1-xn的值都比較大的話,M的值也會(huì)相應(yīng)變得較大,也就意味著人口越趨向分散分布,反之若X1-X2的值都較小,M值也會(huì)變小,人口就越趨向集中分布。

        除此之外,式1中還加入了距離的對數(shù)變量,因?yàn)槿羝渌麉^(qū)與人口中心區(qū)間的距離過近,很容易形成連片發(fā)展,很難形成真正意義的分散。距離不僅可以表現(xiàn)出各市轄區(qū)中心與城市人口中心區(qū)的遠(yuǎn)近關(guān)系,同時(shí)還充當(dāng)著權(quán)重的角色,傳達(dá)出來的意思是人口分布在距離越遠(yuǎn)的地方,越趨向于分散。但是這可能存在一定問題,由于這里的距離為城市各區(qū)政府之間的距離,而不是人口重心間的距離,就可能導(dǎo)致一些偏差。不能否認(rèn)可能存在個(gè)別區(qū)的區(qū)政府與中心區(qū)政府的距離雖然非常遠(yuǎn),但比之其他區(qū)在實(shí)質(zhì)上并未表現(xiàn)出更加分散。為了相對減少這種計(jì)算誤差,對距離進(jìn)行了對數(shù)處理,相對縮小了距離之間的差距,減小權(quán)重的影響作用,但同時(shí)又不妨礙反映遠(yuǎn)近關(guān)系。

        (三)模型的建立

        根據(jù)以往的實(shí)證研究,結(jié)合本文的研究對象,選取了6個(gè)解釋變量,分別為:資本、勞動(dòng)力、人力資本、制度、人口空間分散和交通。所有的指標(biāo)均為人均化后的指標(biāo)。

        通常而言反映經(jīng)濟(jì)績效的指標(biāo)為GDP或人均GDP,這里選取人均GDP作為經(jīng)濟(jì)績效的代理變量,為模型的被解釋變量G,等于市區(qū)GDP/市區(qū)常住人口;資本(K)是柯布道格拉斯模型中最基本的要素之一,一般會(huì)選擇資本存量來反映資本對經(jīng)濟(jì)增長影響,本文用永續(xù)盤存法進(jìn)行計(jì)算,以5%作為折舊率,計(jì)算了2001年-2010年的資本存量,并進(jìn)行人均化;勞動(dòng)力(L)用人均勞動(dòng)力來表示,即勞動(dòng)力占總?cè)丝诘谋戎?,更能反映我國城市的人口結(jié)構(gòu);人力資本(H)選取了六普公報(bào)中提供的每十萬人擁有大學(xué)生數(shù)來表示;自改革開放以來,我國的經(jīng)濟(jì)得到快速發(fā)展,不可否認(rèn)制度改革的重要性,本文選擇政府作用(I)來表示制度的影響,由政府支出減去科教支出/GDP的比值計(jì)算得到,表現(xiàn)了政府的控制;交通(T)用人均擁有道路面積表示。

        根據(jù)所選取的被解釋變量和解釋變量,建立了廣義柯布道格拉斯模型:

        將模型進(jìn)行對數(shù)化得到:

        三、實(shí)證分析

        (一) OLS回歸模型的前提檢驗(yàn)

        在進(jìn)行OLS回歸模型前,先進(jìn)行模型的正態(tài)性、異方差性及殘差獨(dú)立性檢驗(yàn),以確定模型是否滿足假設(shè)條件,確定用OLS進(jìn)行回歸分析的可行性。

        表中Shapiro -wilk w test未通過顯著性檢驗(yàn),說明模型接受原假設(shè),為正態(tài)模型;DW檢驗(yàn)值為1.93,接近于2,說明模型的殘差與變量互為獨(dú)立;White檢驗(yàn)未通過顯著性檢驗(yàn),接受原假設(shè),模型為同方差,無異方差;VIF小于5,表明模型不存在著嚴(yán)重共線性;Ramsey reset檢驗(yàn)了模型遺漏變量或函數(shù)誤設(shè)問題,其值為0.44,未通過顯著性檢驗(yàn),接受原假設(shè):模型不存在遺漏變量問題。通過以上檢驗(yàn)表明可以用OLS進(jìn)行回歸分析。

        表1 模型假設(shè)條件檢驗(yàn)

        (二)回歸分析結(jié)果

        OLS1 和OLS2的回歸分析結(jié)果顯示,擬合R2由0.6046上升到0.6782,說明人口分散在這個(gè)模型中具有重要的作用。OLS2回歸結(jié)果顯示資本、人口分散和交通都通過了顯著性檢驗(yàn)。資本通過了0.01的顯著性檢驗(yàn),人口分散和交通均通過了0.05的顯著性檢驗(yàn),與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出正相關(guān)。人力資本、勞動(dòng)力和制度均未通過顯著性檢驗(yàn)。

        回歸結(jié)果反映出目前中國仍然處于投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的階段,投資對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率達(dá)到0.43。交通基礎(chǔ)設(shè)施作為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要保障,對城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展、規(guī)模布局產(chǎn)生了重要作用,對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生了積極影響。

        人口分散對經(jīng)濟(jì)增長起到了積極的作用,每增加一個(gè)單位的分散,人均生產(chǎn)總值就會(huì)增加0.167個(gè)百分點(diǎn),驗(yàn)證了本文開始的假設(shè)。隨著城市規(guī)模的不斷擴(kuò)大,城市內(nèi)部的交通壓力、人口壓力、住房和環(huán)境等壓力也會(huì)隨之變大,如果再繼續(xù)無限制集聚下去,必定會(huì)引起更多的問題。因此城市發(fā)展不應(yīng)盲目追求集聚經(jīng)濟(jì),而是要適度分散發(fā)展。

        新經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代人力資本對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有更為重要的意義,但是人力資本在中國特大城市中卻沒有顯示出價(jià)值,究其原因主要是中國的產(chǎn)業(yè)大多處于較低端的位置,人力資本的作用尚未發(fā)揮出來。勞動(dòng)力是道格拉斯函數(shù)最基本的要素之一,也是被廣泛認(rèn)可的一個(gè)要素,一直以來中國憑借其人口紅利使經(jīng)濟(jì)得到了快速發(fā)展,但是對特大城市來說,傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)增長方式已不能適應(yīng)城市的發(fā)展,依靠人口紅利來拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的時(shí)代即將過去。

        (三)過度分散問題的探討

        回歸分析的結(jié)果表明,人口的空間分散有利于城市經(jīng)濟(jì)增長,但是通過spline函數(shù)模擬曲線后,發(fā)現(xiàn)人口分散與經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)出倒U型曲線,也就意味著過度的分散可能會(huì)導(dǎo)致對經(jīng)濟(jì)增長的消極影響。這一點(diǎn)從理論來講是合乎一定邏輯性的,過度的分散可能會(huì)引起效率的降低,因此考慮到有可能出現(xiàn)的問題,需要對過度分散進(jìn)行驗(yàn)證。

        表3 OLS回歸 和2SLS回歸結(jié)果

        既然人口分散與經(jīng)濟(jì)增長呈現(xiàn)出非線性,那么需要在模型中加入人口分散的二次項(xiàng),從而形成多項(xiàng)式回歸。多項(xiàng)式回歸1中,只加入兩個(gè)解釋變量,即人口分散和人口分散的平方;多項(xiàng)式回歸2中剔除了OLS回歸中不顯著的變量,只選擇通過顯著性檢驗(yàn)的變量進(jìn)入模型(減少其他因素的影響)?;貧w結(jié)果顯示,模型1中人口分散和人口分散的平方均通過了0.05的顯著性檢驗(yàn),且相關(guān)系數(shù)為一正一負(fù),表明人口分散可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長,而人口的過度分散則不利于經(jīng)濟(jì)增長;模型2中人口分散通過了0.01的顯著度檢驗(yàn),回歸系數(shù)為正,再次驗(yàn)證了人口分散對經(jīng)濟(jì)增長的積極影響;人口分散的平方雖然通過了0.1的顯著度,但相比較資本、交通等因素而言,過度分散的影響并沒有那么顯著,或者說資本、交通等因素可能在一定程度上削弱了過度分散帶來的負(fù)面效應(yīng),但目前并沒有強(qiáng)有力的實(shí)證分析可以證明這一點(diǎn),這是未來需要繼續(xù)深入研究的內(nèi)容。

        圖1 樣條曲線

        四、結(jié)論與啟示

        本研究采普通最小二乘法、spline函數(shù)及多項(xiàng)式回歸等統(tǒng)計(jì)方法,得到了以下結(jié)論:

        1.特大城市內(nèi)部人口空間分散的經(jīng)濟(jì)績效已體現(xiàn)出來,人口分散對經(jīng)濟(jì)增長具有積極作用。因此對于這些城市而言,要考慮的可能不是繼續(xù)擴(kuò)大規(guī)模,一味追求集聚經(jīng)濟(jì),而應(yīng)當(dāng)適當(dāng)?shù)姆稚⑷丝?,緩解城市的發(fā)展壓力。

        表4 多項(xiàng)式回歸結(jié)果

        2.實(shí)證研究還表明,過度分散并不利于城市經(jīng)濟(jì)增長,但是資本和交通可能會(huì)降低過度分散的影響,也就意味著對于過度分散的地區(qū)而言,可以通過加強(qiáng)地區(qū)的交通建設(shè),完善交通通達(dá)性,加強(qiáng)資本的投入來彌補(bǔ)這個(gè)問題。

        3.資本對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然起到了非常重要的作用,驗(yàn)證了中國主要靠投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)狀。但是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長的是三駕馬車,而不應(yīng)該是資本獨(dú)大,因此不能一味依賴于資本的拉動(dòng)作用。

        4.目前勞動(dòng)力和人力資本對特大城市的作用并不顯著。因此未來城市發(fā)展應(yīng)加快發(fā)展方式轉(zhuǎn)型、產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級,充分發(fā)揮出人力資本的作用。

        5.交通水平對經(jīng)濟(jì)增長的影響是顯著的,因?yàn)榻煌ㄍ〞撑c否會(huì)影響資本、勞動(dòng)力的流動(dòng),資源的組合方式。因而城市發(fā)展應(yīng)充分認(rèn)識(shí)到交通的作用,進(jìn)一步完善交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高城市道路的運(yùn)行效率,這不僅可以緩解交通擁堵,而且對城市分散具有推動(dòng)作用,對城市經(jīng)濟(jì)增長至關(guān)重要。

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