王向　劉洪銀

(1.國網(wǎng)能源研究院，北京102209；2.天津農(nóng)學(xué)院 人文社會科學(xué)系，天津300384)

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服務(wù)貿(mào)易增長影響了城市規(guī)模分布嗎
——基于跨國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗研究

王向1劉洪銀2

(1.國網(wǎng)能源研究院，北京102209；2.天津農(nóng)學(xué)院 人文社會科學(xué)系，天津300384)

合理的城市規(guī)模布局是城市化進程中最重要的組成部分，城市規(guī)模分布過于集中或過于分散都對經(jīng)濟發(fā)展不利。本文首次使用跨國面板數(shù)據(jù)檢驗了服務(wù)貿(mào)易與城市規(guī)模分布的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)全樣本下服務(wù)貿(mào)易使城市規(guī)模分布更加集中，但是OECD國家和非OECD國家存在差異；與全樣本回歸結(jié)果不同，服務(wù)貿(mào)易卻促使OECD國家城市規(guī)模分布更加分散，這與兩類國家所處的經(jīng)濟發(fā)展階段、在全球價值鏈中的地位有關(guān)。本文研究結(jié)論對中國目前發(fā)展服務(wù)貿(mào)易和優(yōu)化城市體系具有警示意義。

服務(wù)貿(mào)易；城市規(guī)模分布；跨國數(shù)據(jù)；OECD

一、引言

2011年，中國城鎮(zhèn)人口數(shù)首次超過農(nóng)村人口，城鎮(zhèn)化率超過了50%。而且近年來，城鎮(zhèn)化越來越被看作是拉動內(nèi)需的主要動力，繼而被視為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式的重要平臺。對于中國的城市化，優(yōu)化城市規(guī)模布局意義重大，因為在一國經(jīng)濟中大、中、小城市各自承擔(dān)的功能不同，大城市主要承擔(dān)所輻射區(qū)域甚至全國的綜合服務(wù)功能，中小城市更多承擔(dān)生產(chǎn)功能，不同的城市功能使得與之匹配的城市規(guī)模也不同，所以，城市規(guī)模分布過于集中或者過于分散對經(jīng)濟發(fā)展都有損害[1,2]。

不僅城市化是世界各國發(fā)展的普遍趨勢，服務(wù)貿(mào)易和服務(wù)業(yè)國際投資快速增長也成為世界經(jīng)濟發(fā)展中的突出特征。后者得益于上世紀(jì)中后期世界范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)尤其是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值的增長。Duranton和Puga(2005)從功能角度分析了不同規(guī)模城市的經(jīng)濟特征，首次將服務(wù)業(yè)納入到城市體系的分析中來[2]，Atsumi(2010)基于城市與農(nóng)村地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的差別分析了貿(mào)易自由化可能導(dǎo)致城市規(guī)模越來越大[3]。然而，服務(wù)貿(mào)易對城市規(guī)模分布的影響是什么，它也像貿(mào)易自由化那樣會促進城市規(guī)模分布更加分散嗎?[4,5]服務(wù)貿(mào)易與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展密切相關(guān)，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)往往在大城市集聚，通過帶動生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，服務(wù)貿(mào)易的快速增長是否使大城市受益

更多？已有文獻關(guān)于貿(mào)易對城市規(guī)模分布的研究較多，但還沒有對上述問題做出回答。

本文首次利用跨國面板數(shù)據(jù)檢驗了服務(wù)貿(mào)易(以商務(wù)服務(wù)貿(mào)易占比表示，TradeinBusinessServices)與城市規(guī)模分布的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，總體上服務(wù)貿(mào)易發(fā)展促進了全球各國首位城市人口占比提高，即城市規(guī)模分布更加集中；但是，OECD國家和非OECD國家的子樣本回歸顯示，服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展促使OECD國家城市規(guī)模分布更分散，而非OECD國家則更加集中。文章在分類回歸中，除了傳統(tǒng)旅游貿(mào)易，以金融保險和電腦通信為代表的現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易對OECD國家的“均勻”城市分布更顯著，而這三類服務(wù)貿(mào)易對非OECD國家的“集中”城市分布更顯著。

下文內(nèi)容安排如下：第二節(jié)回顧相關(guān)文獻，并梳理出待檢驗的假說；第三節(jié)為模型的選擇和數(shù)據(jù)說明；第四節(jié)分析計量結(jié)果；第五節(jié)通過分服務(wù)貿(mào)易回歸進一步分析；最后結(jié)論和政策含義。

二、文獻回顧及理論假說

城市規(guī)模分布是城市體系最重要的組成部分，它主要指城市數(shù)量和城市規(guī)模之間的關(guān)系。在理論上，新城市經(jīng)濟學(xué)更注重城市體系的研究，而城市規(guī)模分布是城市體系的核心內(nèi)容[6]。

城市規(guī)模分布真的很重要嗎，為什么倍受研究者青睞？最初對城市規(guī)模分布的研究主要是調(diào)查研究其是否與帕累托(Pareto)分布相一致[7]，隨著研究深入，經(jīng)濟學(xué)家發(fā)現(xiàn)城市規(guī)模分布本身對經(jīng)濟增長有重要影響。這種影響主要是以集聚經(jīng)濟和擁堵成本的途徑發(fā)揮作用：在城市化率一定的條件下，如果經(jīng)濟資源均勻的分布在不同城市，那么，城市就不能充分發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟效益，一些高端生產(chǎn)要素只有在生產(chǎn)多樣化、人力資本密集化的大城市才能發(fā)展，而一些小城鎮(zhèn)只須單一產(chǎn)業(yè)就足夠了[1,2]；相反，當(dāng)生產(chǎn)過于集中于一兩個特大城市，持續(xù)升高的交通和生活成本超過了城市集聚經(jīng)濟的好處，同時其他城市規(guī)模過小，也限制了城市規(guī)模經(jīng)濟的作用[8]。因此，理論上存在最優(yōu)的城市規(guī)模分布，城市規(guī)模過于集中或者過于均勻都不利于經(jīng)濟增長，而且最優(yōu)的城市規(guī)模與經(jīng)濟發(fā)展水平有關(guān)[9]。

因此，城市規(guī)模分布測度和優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)吸引了大量文獻的關(guān)注。最常用的測算方法是基于規(guī)模-位序規(guī)律的Pareto指數(shù)(又稱Zipf指數(shù))，這個規(guī)律指出城市的規(guī)模分布遵循Pareto指數(shù)為1的帕累托分布，即不同城市按照人口規(guī)模所排的位序與其人口規(guī)模的乘積為常數(shù)1。如果經(jīng)過數(shù)據(jù)測算得到的Pareto指數(shù)大于1，意味著城市規(guī)模分布更均勻，如果小于1，說明有幾個特大城市存在，城市規(guī)模更集中[10,11]。理論和經(jīng)驗研究證明，標(biāo)準(zhǔn)的分權(quán)國家其城市規(guī)模分布將在Pareto指數(shù)接近1時達到穩(wěn)態(tài)[12]。

此外，城市分布的Herfindahl指數(shù)、基尼系數(shù)、城市首位度、大城市集中度等都是常用的城市規(guī)模分布的測量指標(biāo)。受篇幅有限這里不對這些指標(biāo)進行介紹，通常這些指標(biāo)具有高度的相關(guān)性[13]。

自上世紀(jì)八十年代以后，該領(lǐng)域的研究興趣轉(zhuǎn)移到塑造城市規(guī)模分布的決定因素上來[11]。Williamson(1965)提出了城市規(guī)模分布與經(jīng)濟發(fā)展水平之間的U型假說：在經(jīng)濟發(fā)展初期，城市規(guī)模分布的集中度不斷提高，當(dāng)達到更高發(fā)展水平時，集中度出現(xiàn)下降[9]。經(jīng)濟發(fā)展過程是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從農(nóng)業(yè)向工業(yè)和服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)變的過程，而后兩者在城市集中最有效率，尤其在發(fā)展初期，工業(yè)部門往往集中在幾個核心城市，能夠充分享受中間投入品的規(guī)模效益、共享勞動市場和知識外溢的集聚經(jīng)濟，從而城市人口集中度較高[1,2]。隨著經(jīng)濟規(guī)模和人口規(guī)模增加，核心城市因為租金、居住和交通成本的上升，以及非核心城市聚集經(jīng)濟出現(xiàn)，人口開始分散到非核心城市，城市集聚度下降。然而，早期的跨國數(shù)據(jù)研究并沒有證實這一假說，而單個國家的時間序列數(shù)據(jù)研究較多證實了這一假說[7,11-12,14-15]。

另外，政府和政治制度被看作是導(dǎo)致城市規(guī)模集中分布的更重要因素[16]。一方面，集權(quán)政府更可能偏袒其政權(quán)所在的核心城市，而從其他內(nèi)陸地區(qū)榨取資源和財富，不公平的競爭環(huán)境導(dǎo)致更多企業(yè)和勞動者遷移到被政權(quán)偏袒的城市，以獲取由生產(chǎn)集聚創(chuàng)造的巨大需求、更多的政府轉(zhuǎn)移支付和享有更安全的生活環(huán)境與影響政府的機會，最后導(dǎo)致巨型城市出現(xiàn)。另一方面，政府規(guī)模本身對城市集中分布產(chǎn)生影響，一種觀點認(rèn)為，更強大的政府，意味著政府對經(jīng)濟更多的干預(yù)和更多的尋租，而這些活動更容易出現(xiàn)在大城市；另一種觀點則認(rèn)為政府掌控的資源越多，政府就越有能力為中小城市提供基礎(chǔ)設(shè)施和其他公共服務(wù)，以減小地區(qū)不平等，促進平等的城市規(guī)模分布[12]。實證研究證實了政府集權(quán)對城市規(guī)模集中分布的正向影響，而政府干預(yù)程度的影響則沒有一致的結(jié)論[11,16-18]。

隨著經(jīng)濟全球化加速和貿(mào)易自由化推進，貿(mào)易在城市規(guī)模分布中的作用日益受到關(guān)注。Krugman(1996a，b)使用新經(jīng)濟地理學(xué)方法最早在理論上分析了貿(mào)易開放對特大城市(城市規(guī)模集中)形成的作用[4,5]。在封閉經(jīng)濟條件下，大城市和小城市中的企業(yè)都面向國內(nèi)市場生產(chǎn)，而大城市擁有高收入的明顯優(yōu)勢，并通過更強的“前向”和“后向”關(guān)聯(lián)(ForwardandBackwardLinkages)的循環(huán)累積作用，促進越來越多企業(yè)和勞動者向大城市聚集。但是，貿(mào)易開放弱化了國內(nèi)市場的影響，打破了大城市前后向關(guān)聯(lián)的優(yōu)勢，使大城市吸引力下降。Krugman的分析主要是針對發(fā)展中國家的巨型城市(如墨西哥城)，而Atsumi(2010)針對發(fā)達國家大城市經(jīng)濟以商務(wù)服務(wù)業(yè)為主的特征，分析指出貿(mào)易自由化使大城市規(guī)模越來越大[3]。Krugman的假說沒有得到更多實證研究的支持，尤其受到由貿(mào)易與城市規(guī)模反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題的挑戰(zhàn)，而對Atsumi的假說還較少實證研究[16,18,19]。

與此同時，服務(wù)貿(mào)易成為全球經(jīng)濟化中的突出現(xiàn)象，不僅全球服務(wù)貿(mào)易增長率快于全球服務(wù)業(yè)增加值增長率，而且服務(wù)貿(mào)易和服務(wù)業(yè)國際投資增長速度都快于全球貿(mào)易和投資總額增長[20,21]。這得益于具有較強可貿(mào)易性的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)則受惠于貿(mào)易自由化和信息技術(shù)的發(fā)展[21,22]。因此，對于城市體系而言，大城市向國內(nèi)外生產(chǎn)企業(yè)提供商務(wù)服務(wù)的功能更加突出[1,2,19]，同時，可貿(mào)易性服務(wù)的發(fā)展也使企業(yè)可快捷地獲得本地之外的服務(wù)。那么，服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展更多地促進了城市規(guī)模集中還是分散？

其中，ωλs/2指的是城市中個人負擔(dān)的凈成本。由該均衡公式所畫的圖示如下圖。

圖1　貿(mào)易與城市規(guī)模資料來源：Atsumi(2010)

遵循相似的邏輯，服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展，可能弱化了大城市在提供生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)方面的優(yōu)勢，因為服務(wù)的可貿(mào)易性增強，使得非大城市地區(qū)也能以更低的成本獲得某些生產(chǎn)性服務(wù)，而不必將部分職能部門設(shè)在大城市。雖然大城市仍然是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)最密集的地方，而且可能是現(xiàn)代服務(wù)貿(mào)易的主要來源地，但是服務(wù)的可貿(mào)易性，意味著服務(wù)既可以出口到國外，也可以直接提供給國內(nèi)其他地區(qū)，這就可能弱化了距離上接近大城市的重要性，從而使一些企業(yè)將總部設(shè)在小城市就可以，同時也可以享有更低的租金、更少的交通擁堵和良好的工作環(huán)境。例如，美孚石油公司的總部就從紐約轉(zhuǎn)設(shè)到小城歐文，而康涅狄格州的紐黑文也擁有許多500強企業(yè)的總部。同時，根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展與城市規(guī)模集中度的U型關(guān)系，欠發(fā)達國家優(yōu)勢資源聚集在首位城市，除了旅游外，多數(shù)以信息流為媒介的服務(wù)貿(mào)易依賴于高級生產(chǎn)要素的匯集，從而至少在一定時期內(nèi)發(fā)展中國家城市首位度與服務(wù)貿(mào)易之間存在正反饋關(guān)系，如中國70%以上的服務(wù)貿(mào)易進出口額分布在東部的北京、天津、上海、江蘇和廣東等五省市。根據(jù)Krugman(1996a，b)和Atsumi(2010)的研究[1-3]，以及當(dāng)前經(jīng)濟全球化和全球價值鏈的情況，我們提出假說：服務(wù)貿(mào)易尤其是現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易的發(fā)展使城市規(guī)模分布更加集中，但這種影響在發(fā)達國家和欠發(fā)達國家有不同表現(xiàn)。由于Atsumi(2010)的分析只針對發(fā)達國家[3]，因此，下文分析中筆者必須謹(jǐn)慎處理欠發(fā)達國家的情況，因為這些國家不僅城市體系不成熟，大城市突出、中小城市落后，而且其在全球價值鏈中處在低端環(huán)節(jié)，本身服務(wù)業(yè)和服務(wù)貿(mào)易發(fā)展也不發(fā)達。

三、模型選擇和數(shù)據(jù)

根據(jù)已有研究，以及跨國面板數(shù)據(jù)可得性，建立下面基準(zhǔn)模型

lnPrimacyit=α+α1lncommerceit+γXit+ξit

式中l(wèi)nPrimacyit為被解釋變量，表示i國在t年城市規(guī)模分布，用i國最大城市人口占全國城市人口的比率表示。盡管Zipf指數(shù)、Herfindahl指數(shù)和城市首位度經(jīng)常用來衡量城市規(guī)模分布，然而，是考慮到數(shù)據(jù)易得性，以及本文所用數(shù)據(jù)與上述幾個指標(biāo)存在很高的相關(guān)性，且它在研究中也很常見[13]。

本文主要關(guān)注的解釋變量是服務(wù)貿(mào)易，而近年來服務(wù)貿(mào)易發(fā)展主要得益于現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易的快速增長。正是經(jīng)濟全球化深化、交通發(fā)展尤其是現(xiàn)代通信技術(shù)的發(fā)展，使服務(wù)業(yè)跨國、跨地區(qū)交易規(guī)模持續(xù)擴大，這里用商務(wù)服務(wù)貿(mào)易(主要含旅游、金融保險、電腦通信等貿(mào)易)出口占商品和服務(wù)貿(mào)易出口的比率表示(lncommerceit)。

為更準(zhǔn)確顯示商務(wù)貿(mào)易對城市規(guī)模分布的影響，模型還加入了其他解釋變量，即方程中Xit所代表的變量組。這些變量有：(1)人均實際GDP，用以2000年為基期以美元為單位的實際人均GDP，以lnpergdpit表示，用于檢驗經(jīng)濟發(fā)展水平與城市規(guī)模分布的關(guān)系，而且在下文回歸中將加入人均GDP的平方項lnpergdp2it，以檢驗經(jīng)濟發(fā)展與城市規(guī)模分布的U型關(guān)系；(2)可耕地面積，以lnLandit來表示，可用耕地面積越大，越有可能出現(xiàn)多個特大城市；(3)人口密度，以lnpdensityit來表示，一方面高人口密度鼓勵人們在大城市集中，獲得集聚效益，另一方面高人口密度意味著城市之間更低的交通成本會弱化人口向大城市集中；(4)道路建設(shè)，以lnRoadit表示，用于控制道路發(fā)展對不同城市的影響，一個國家的道路建設(shè)越好，可能越會減少城市規(guī)模擴大，但對于欠發(fā)達國家，道路建設(shè)會促進更多人口向大城市集中；(5)政府干預(yù)(lnGovit)，用于顯示政府控制資源的多少對大城市發(fā)展的影響，一方面政府越強大就越有能力通過再分配政策、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和提供公共服務(wù)，實現(xiàn)地區(qū)間的平等發(fā)展，另一方面更大的城市規(guī)模往往與尋租活動相關(guān)，而后者更容易發(fā)生在大城市；(6)固定資產(chǎn)投資(lnInvestit)作為總的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的代理變量，控制基礎(chǔ)設(shè)施對城市規(guī)模分布的影響；(7)城市化水平(lnUrbanit)，作為規(guī)模經(jīng)濟和集聚經(jīng)濟的替代變量，城市化促進了人口在大城市集中；(8)人口數(shù)量(lnpopit)，控制人口規(guī)模對城市集中的影響，人口規(guī)模與城市規(guī)模分布的關(guān)系依賴于移民的居住偏好，如果大部分人偏好大城市，就會促進城市規(guī)模更加集中。(9)貿(mào)易自由化(lntradeit)，用來顯示貿(mào)易開放對城市規(guī)模分布的影響，以實物貿(mào)易占GDP的比重表示。最后，計量分析中使用這些變量的對數(shù)形式，以減少變量的異方差性，以及便于解釋其經(jīng)濟含義。

表1是對上述變量的說明，大部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于世界發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)庫(WDI)，這個數(shù)據(jù)庫本身的數(shù)據(jù)來源就是各種數(shù)據(jù)庫的大集成。經(jīng)過剔除城市國家、國土面積小于2萬平方公里國家以及數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的國家，最后我們使用1990-2009年間106個國家的數(shù)據(jù)進行回歸。由于國家眾多、時間跨度大，中間數(shù)據(jù)多有缺失，因此，所使用的是非平衡面板數(shù)據(jù)。

表1　相關(guān)變量及其說明

表2是主要變量統(tǒng)計的匯總。從中可以看出，非OECD國家最大城市人口占比平均值高于OECD國家，表明非OECD國家有更高的城市集中度。在商務(wù)貿(mào)易變量上，除了旅游貿(mào)易變量，OECD國家的平均比率都高于非OECD國家，說明OECD國家現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易更發(fā)達。

表2　主要變量的統(tǒng)計性描述

四、估計結(jié)果分析：服務(wù)貿(mào)易與城市結(jié)構(gòu)

1. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果及分析

根據(jù)面板數(shù)據(jù)模型的一般方法，文章對不同模型回歸的優(yōu)劣進行了檢驗，其中F檢驗(Prob>F=0.00)和BP檢驗(BreuschandPagantest，Prob>X2=0.00)表明固定效應(yīng)回歸(FE)和隨機效應(yīng)回歸(RE)都優(yōu)于混合效應(yīng)回歸(OLS)；接著，Hausman檢驗(Prob>X2=0.001)拒絕了個體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)的假設(shè)，固定效應(yīng)回歸參數(shù)更具有無偏和一致性。

為進行比較和體現(xiàn)模型回歸的穩(wěn)健性，表3中分別列出了三種模型各兩組回歸結(jié)果，考慮到可能存在著異方差性，這些回歸都使用了穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差。6個回歸結(jié)果顯示，主要解釋變量lncommerce都通過了顯著性檢驗，其中，混合回歸可能高估了商務(wù)服務(wù)貿(mào)易對城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響，而固定效應(yīng)回歸顯示(以方程(6)為例)，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易占比每提高1個百分點，將使城市規(guī)模集中度提高0.011個百分點，初步得到，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易增長對一國城市規(guī)模分布有正向影響。

表3　模型基本估計結(jié)果

注：(1)***，**，*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著；(2)括號內(nèi)為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差下的t統(tǒng)計量和z統(tǒng)計量；

(2)上述計量結(jié)果通過stata12.0軟件得到，下文皆同。

為了檢驗經(jīng)濟發(fā)展水平與城市規(guī)模分布的U型假說，在回歸中加入了人均實際GDP的平方項(pergdp2)，但OLS、RE和FE回歸結(jié)果都不顯著，而且估計參數(shù)趨近于零值，即U型假說在這里沒有得到驗證，這與早期使用跨國數(shù)據(jù)的研究結(jié)論一致[11]。因此，下面各種回歸中不再加入該平方項，實際在分類回歸測試時也確實不顯著。

在其他控制變量方面，在方程(2)混合效應(yīng)回歸中，除道路變量(lnRoad)外都具有較高的顯著性，但是隨機效應(yīng)和固定效應(yīng)的回歸結(jié)果控制變量的顯著性極大弱化。這說明模型可能存在著影響回歸有效性的因素沒有得到處理。

2. 穩(wěn)健性檢驗、異方差和序列相關(guān)的處理

表4　穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注：(1)***，**，*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著；

(2) 括號內(nèi)為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差下的t統(tǒng)計量和z統(tǒng)計量；

(3)“異方差檢驗”和“序列相關(guān)檢驗”所在行對應(yīng)的數(shù)字為組間異方差的Wald檢驗的P值和一階序列相關(guān)的Wooldridge檢驗的P值；

(4)最后兩行是對動態(tài)面板模型回歸合宜性的檢驗。

表4中方程(1)(2)是分項的固定效應(yīng)回歸(受篇幅所限，只列出了兩個逐項回歸結(jié)果)，對比表1方程(6)回歸結(jié)果，隨著其他控制變量的加入，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易對城市規(guī)模分布的影響變小，但是都至少在1%水平上是顯著的。

方程(5)是所有變量以五年為區(qū)間取其平均值，然后再做固定效應(yīng)回歸得到的。用平均值回歸的好處在于能夠熨平變量的波動、控制周期性的影響。盡管經(jīng)濟發(fā)展水平變量仍然不顯著，但是，其他所有變量都非常顯著，這時商務(wù)服務(wù)貿(mào)易與城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的彈性系數(shù)是0.015。

由于回歸使用的是跨期20年的跨國數(shù)據(jù)，因此，回歸中可能存在較大的異方差和序列相關(guān)問題。經(jīng)過檢驗這兩種問題都存在，因此筆者使用基于Driscoll和Kraay(1998)、Hoeckle(2007)的方法綜合處理這兩種問題[23,24]。方程(4)是僅處理異方差后的回歸結(jié)果，方程(5)是同時處理異方差和序列相關(guān)后的結(jié)果(見表4中的相關(guān)檢驗的P值)。對比發(fā)現(xiàn)，這兩種回歸結(jié)果幾乎沒有差別，說明序列相關(guān)問題對回歸結(jié)果的影響較小。這時候，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易對城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響與表1中方程的結(jié)果相同，估計參數(shù)為0.011，但是，控制變量要顯著得多，而且經(jīng)濟發(fā)展水平(lnpergdp)與城市規(guī)模分布的關(guān)系為正，更符合WheatonandShishido(1981)的理論預(yù)期，人均收入與規(guī)模經(jīng)濟聯(lián)系更密切[25]。盡管大部分變量都通過顯著性水平檢驗，但是可利用耕地(lnLand)、政府干預(yù)(lnGov)、固定資產(chǎn)投資(lnInvest)和人口規(guī)模(lnpop)既不符合理論預(yù)期，也與已有的研究差別較大[12,13]，說明這里考慮異方差和序列相關(guān)性的回歸結(jié)果總體有效性較低，下文分析中主要以GMM方法估計的結(jié)果為參考。

對于跨國數(shù)據(jù)問題研究，存在的影響因素可能很多，有些因素可以通過數(shù)據(jù)收集進行控制，正如上述回歸中所做。但是，諸如歷史文化、民主法治程度、與周邊國家間的關(guān)系等變量在模型中無法很好的控制，這些遺漏變量可能對一國的城市規(guī)模結(jié)構(gòu)造成很大的影響，比如，國內(nèi)動亂可能會先從大城市發(fā)生，新政府上臺可能先使首都或者其他大城市收益，等等。針對這種情況，遵照Wooldridge(2006)的處理方法，將被解釋變量的滯后項放入計量模型中，作為這些遺漏變量的代理變量[26]。

方程(5)和(6)所在列分別為差分GMM和系統(tǒng)GMM的估計結(jié)果。這兩種估計方法都要求對估計結(jié)果進行過度識別檢驗和序列相關(guān)檢驗，即檢驗工具變量的有效性和殘差序列的二階相關(guān)性，如果兩種檢驗都沒有被拒絕，說明模型回歸是有效的(見表4中下方對應(yīng)的P值)。另外，由于系統(tǒng)GMM較差分GMM更有利于克服弱工具變量的影響和有限樣本偏誤，所以，我們以系統(tǒng)GMM估計結(jié)果為主要分析對象。

滯后被解釋變量的估計參數(shù)顯著為正，而且參數(shù)值超過了0.9，表明城市規(guī)模結(jié)構(gòu)有很強的慣性，這完全符合預(yù)期，盡管城市規(guī)模布局在長期內(nèi)有波動，但是短期內(nèi)城市規(guī)模結(jié)構(gòu)必然受其歷史因素影響。除了道路變量(lnRoad)，兩種估計結(jié)果顯著性和估計參數(shù)的符號相同。商務(wù)服務(wù)貿(mào)易的估計參數(shù)明顯變小，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易占比每增加1%使城市規(guī)模集中度提高0.003個百分點。經(jīng)濟發(fā)展水平對城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響顯著為正，人均實際GDP每提高1個百分點，使城市規(guī)模結(jié)構(gòu)集中度提高0.05個百分點。可用耕地越多，城市規(guī)模的集中度越高，這是因為可用耕地越多，就越能供養(yǎng)更多的人口，進而能支撐起更大規(guī)模城市的發(fā)展。在人口因素方面，更大的人口規(guī)模與城市規(guī)模結(jié)構(gòu)呈顯著負相關(guān)，而人口密度與城市規(guī)模結(jié)構(gòu)呈顯著正相關(guān)。與王小魯(2010)的研究不同，我們得到道路發(fā)展促進了城市集中度的提高，說明道路建設(shè)因素更有利人們在城市居住，而不是替代城市規(guī)模的擴大，交通成本下降促進了城市間貿(mào)易，大城市集聚力增加，大城市人口增加更快[27,28]。在政府干預(yù)上，與大部分研究類似，更大的政府規(guī)模促進了城市規(guī)模分布更加集中。最后，固定資產(chǎn)投資和城市化進程都抑制了城市規(guī)模過度集中，而貿(mào)易自由化對城市規(guī)模分布的影響不顯著。

表5中(1)—(4)是處理異方差和序列相關(guān)問題的回歸，(5)、(6)是系統(tǒng)GMM回歸。GMM回歸顯示，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易增長對OECD國家的城市規(guī)模分布有負作用，即使得城市規(guī)模分布更分散，但是不夠顯著；而對非OECD國家城市規(guī)模分布的影響為正，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易比率每增加1%，首位城市人口比率將增加0.005%。如此不同的結(jié)果，可能與兩類國家所處的經(jīng)濟發(fā)展階段、在國際經(jīng)濟關(guān)系中的地位有關(guān)，非OECD國家還處在較低的經(jīng)濟發(fā)展階段，城市體系還很不成熟，大城市擁有不成比例的、過多的經(jīng)濟資源，高知識密集的服務(wù)業(yè)更多集中在這些城市，而且，大城市更有能力開發(fā)旅游資源，從而商務(wù)服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展進一步促進這些城市規(guī)模的擴大。相反，OECD國家則較少存在這個問題，反而是不同規(guī)模城市之間的功能完備、分工明確，服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展方便了不能在大城市布局的企業(yè)的發(fā)展，進而一定程度上弱化了大城市在提供生產(chǎn)服務(wù)上的優(yōu)勢，這是與本文的假說相一致的。

表5　OECD國家和非OECD國家分別估計的結(jié)果

注：(1)***，**，*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著；

(2)括號內(nèi)為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差；

(3)“異方差檢驗”和“序列相關(guān)檢驗”所在行對應(yīng)的數(shù)字為組間異方差的Wald檢驗的P值和一階序列相關(guān)的Wooldridge檢驗的P值；

(4)最后兩行是對動態(tài)面板模型回歸合宜性的經(jīng)驗。

五、結(jié)論及政策含義

近年來，服務(wù)貿(mào)易和服務(wù)業(yè)國際投資快速發(fā)展，一些國際型大都市，如紐約、倫敦和東京，是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)最密集的城市，相應(yīng)的服務(wù)貿(mào)易也更發(fā)達，同時也存在一些大型企業(yè)總部從國際大都市遷出的現(xiàn)象。針對服務(wù)貿(mào)易是否導(dǎo)致一國城市規(guī)模分布更加集中的問題，本文提出了如下假說：服務(wù)貿(mào)易尤其是現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易的發(fā)展使城市規(guī)模分布更加集中，但這種影響在發(fā)達國家和欠發(fā)達國家有不同表現(xiàn)。本文使用1990-2009年間106個國家的跨國面板數(shù)據(jù)對該假說進行了實證檢驗，得到的主要結(jié)論有：

(1)商務(wù)服務(wù)貿(mào)易(主要含旅游、金融保險、電腦通信等貿(mào)易)增長對城市規(guī)模分布有顯著正向影響，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易出口占商品和服務(wù)總出口的比率增加1%，將使城市規(guī)模集中程度提高0.03個百分點。

(2)服務(wù)貿(mào)易發(fā)展對城市規(guī)模分布的影響在OECD國家和非OECD國家中確實存在差異。在OECD國家，服務(wù)貿(mào)易增長導(dǎo)致城市規(guī)模分布更分散化，實證分析結(jié)論與本文假說相一致。該結(jié)論成立可能是因為隨著現(xiàn)代服務(wù)的可貿(mào)易性增強，使企業(yè)在中小城市也能較快捷地獲得主要的中間服務(wù)投入，從而弱化了在大都市落戶的動力。

(3)在非OECD國家，服務(wù)貿(mào)易與城市規(guī)模分布呈正相關(guān)，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易占比每增加1%，首位城市人口占比將提高0.005%，與假設(shè)一致。這與非OECD國家所處的經(jīng)濟發(fā)展階段有關(guān)，這些國家一方面經(jīng)濟發(fā)展水平較低，經(jīng)濟資源都集中在少數(shù)較發(fā)達的城市，這些城市不僅擁有國家最有實力的企業(yè)，而且科技和人力資本最密集；另一方面，在當(dāng)前全球產(chǎn)業(yè)鏈競爭背景中，欠發(fā)達國家的生產(chǎn)多處在產(chǎn)業(yè)鏈的低端，高附加值環(huán)節(jié)多被發(fā)達國家占據(jù)，相對較少的商務(wù)服務(wù)也更多集中于非OECD國家最發(fā)達的城市，從而造成城市規(guī)模更加集中。

(4)對于非OECD國家，道路建設(shè)降低了人們遷往大城市的交通成本，大城市的集聚優(yōu)勢得以充分發(fā)揮，但總體的基礎(chǔ)設(shè)施推進弱化了大城市的吸引力，與城市規(guī)模分布的集中度負相關(guān)。同時，欠發(fā)達國家的城市化為中小城市發(fā)展提供了機遇。

盡管服務(wù)貿(mào)易增長對城市規(guī)模分布有一定影響，但這種影響對OECD國家的經(jīng)濟負面影響較小，因為這些國家城市間分工成熟、城市體系比較穩(wěn)定，而且發(fā)達國家本身占據(jù)著產(chǎn)業(yè)鏈的制高點。然而，服務(wù)貿(mào)易可能通過城市體系變化對非OCED國家的經(jīng)濟產(chǎn)生重要影響，這些國家工業(yè)體系不完整、特大城市與中小城市畸形發(fā)展，服務(wù)貿(mào)易過快增長且集中于特大城市，將阻礙至少短期內(nèi)不利于合理的城市體系的形成，進而降低了經(jīng)濟效率。

因此，本文的分析結(jié)論對于仍是發(fā)展中大國的中國具有明確的政策指向。目前，中國城市體系的典型特征是“中等規(guī)?！背鞘休^少，同時存在大城市病問題(陸旸，2015)。要在2020年之前完善城市規(guī)模結(jié)構(gòu)、加快城市群發(fā)展，中國政府須合理引導(dǎo)服務(wù)貿(mào)易在國內(nèi)的空間分布，有針對性地推動標(biāo)準(zhǔn)化的跨國服務(wù)(呼叫中心、網(wǎng)站維護、數(shù)據(jù)處理等外包業(yè)務(wù))在核心城市附近的中小城市落戶。加快中等城市除道路外其他基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快這些城市聚集優(yōu)勢的形成，同時，通過放開戶籍限制、城鄉(xiāng)公共服務(wù)一體化，加快城鎮(zhèn)化進程，促進中心城鎮(zhèn)發(fā)展。

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責(zé)任編輯應(yīng)育松

DoesTradeinServicesAffecttheDistributionofCitySize：AnEmpiricalAnalysisBasedonCross-countryData

WANGXiang1,LIUHong-yin2

(1.StateGridEnergyResearchInstitute,Beijing102209,China; 2.DepartmentofHumanitiesandSocialSciences,TianjinAgriculturalUniversity,Tianjin300384,China)

Effectivecitysizedistributionisthemostcomponentofurbanization,andtooconcentratedortoodispersedcitysizedistributionsaredetrimentaltoeconomicdevelopment.Firstly,theauthorestimatedtherelationshipoftradeinservicesandcitysizedistributionusingcross-countrydata,findingthatthedevelopmentoftradeinservicesmakescitysizedistributionmoreconcentratedunderthefullsample.However,theregressionofNon-OECDcountriesisdifferentfromOECDcountries,andtradeinservicespromotesmoredispersedcitysizedistributioninOECDcountries,whichisrelatedwiththestageofthetwocountrygroupsandtheirpositionsintheglobalvaluechain.Finally,theconclusionproposessomewarningsforChineseurbansystemandtradeinservicesdevelopment.

tradeinservices;citysizedistribution;cross-countrydata;OECD

2015-12-21

國家社科基金重點項目(13AJY008)

王向，男，國網(wǎng)能源研究院研究員，經(jīng)濟學(xué)博士，主要從事貿(mào)易理論研究；劉洪銀，男，天津農(nóng)學(xué)院人文社會社會科學(xué)系副教授，南開大學(xué)濱海開發(fā)研究院特約研究員，主要從事貿(mào)易理論研究。

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