周先波，沈秀亨

(中山大學(xué) 嶺南學(xué)院，廣東 廣州 510275)

一、問題提出

隨著區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展進入新階段，國家對中心城市集聚、輻射帶動能力的重視程度日益增強。地方政府也越來越重視中心城市發(fā)展，尤其是做大做強省會城市。目前已有湖南、貴州、廣西、黑龍江、山東、福建、河北等省份明確提出實施“強省會”戰(zhàn)略，旨在通過加大對省會城市的支持力度，強化省會城市對省份整體經(jīng)濟和其他非省會城市經(jīng)濟的帶動和輻射作用。在此背景下，眾多學(xué)者探討了“強省會”戰(zhàn)略對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、增長、創(chuàng)新水平等多方面的影響效應(yīng)，較全面地評估了“強省會”戰(zhàn)略的經(jīng)濟效果[1-4]。

消費是全面反映個體福利的直接度量，是人民日益增長的美好生活需要得到更好滿足的重要體現(xiàn)。消費對經(jīng)濟增長具有日益強勁的支撐促進作用，可為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、構(gòu)建新發(fā)展格局提供有力支撐。省會城市通過優(yōu)惠政策的實施和資源要素的集中固然能使自身達到釋放消費潛力、促進消費提檔升級的目的，但是對于非省會城市來說，要素流失導(dǎo)致經(jīng)濟預(yù)期的下降可能使本地區(qū)消費潛力難以釋放。從消費層面看，“強省會”戰(zhàn)略的實施是以抑制非省會城市消費為代價的“一枝獨秀”，還是以省會城市為中心帶動非省會城市協(xié)同發(fā)展、提振消費的“萬花齊放”？“強省會”戰(zhàn)略與非省會城市消費之間是否存在更為復(fù)雜的非線性關(guān)系？

基于此，本文擬以“強省會”戰(zhàn)略與非省會城市消費之間的關(guān)系為著眼點，探索“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市的消費率和人均消費的影響方式，在明確省會城市的功能定位、探索城市間網(wǎng)絡(luò)的形成模式、擴展“強省會”戰(zhàn)略政策效應(yīng)的研究范圍等方面，具有鮮明的理論意義和實踐價值。

二、文獻綜述

學(xué)者們從城市空間結(jié)構(gòu)出發(fā)，對城市協(xié)調(diào)發(fā)展，特別是單中心和多中心空間發(fā)展模式的選擇問題進行了廣泛的討論。貝利和圖羅克(Bailey &Turok，2001)以蘇格蘭城市群為研究對象，發(fā)現(xiàn)單中心空間結(jié)構(gòu)相比多中心空間結(jié)構(gòu)具有更強的集聚效應(yīng)[5]。塞韋羅(Cervero，2001)的研究也表明，城市群的單中心結(jié)構(gòu)有利于經(jīng)濟效率的提高[6]。張浩然和衣保中(2012)以中國十大城市群為樣本考察空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟績效的影響，發(fā)現(xiàn)單中心結(jié)構(gòu)有利于全要素生產(chǎn)率的提高，且對于規(guī)模較小的城市群，這種效應(yīng)更為顯著[7]。也有學(xué)者支持多中心的空間結(jié)構(gòu)，認(rèn)為這可以緩解單中心結(jié)構(gòu)存在的擁擠效應(yīng)，并借助借用規(guī)模(borrowed size)協(xié)調(diào)整個城市體系中各城市的發(fā)展[8]。諸多實證研究均表明，多中心空間結(jié)構(gòu)的城市群可以有效提高經(jīng)濟效率[9-11]。

區(qū)域戰(zhàn)略及相關(guān)政策的調(diào)整也彰顯了中國對省域空間發(fā)展邏輯的轉(zhuǎn)換[12]。從理論邏輯上來看，主張優(yōu)先發(fā)展省會城市以帶動非省會城市發(fā)展的“強省會”戰(zhàn)略，正是省會首位度變化帶來省域內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)變化的體現(xiàn)，呈現(xiàn)由單中心空間結(jié)構(gòu)過渡到多中心空間結(jié)構(gòu)的特征。國內(nèi)學(xué)者對于實施“強省會”戰(zhàn)略的經(jīng)濟和創(chuàng)新效應(yīng)已經(jīng)有了充分的探討。王猛和王琴梅(2020)基于2006—2016年25個省份的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)省會城市的發(fā)展促進了以多種指標(biāo)衡量的省域經(jīng)濟增長[13]。趙奎等(2021)使用1998—2012年城市-行業(yè)面板數(shù)據(jù)實證發(fā)現(xiàn)省會城市對地方城市發(fā)展起到顯著的帶動作用，并驗證了學(xué)習(xí)機制在溢出效應(yīng)中的主導(dǎo)作用[14]。李銘等(2021)從人口、經(jīng)濟和土地利用三個方面歸納了省會城市發(fā)展的規(guī)律和模式，并提出了關(guān)于不同省會增長極發(fā)展的建議[15]。楊博旭等(2023)的研究結(jié)果表明，“強省會”戰(zhàn)略不僅對區(qū)域創(chuàng)新績效有促進作用，同時也能促進非省會城市的創(chuàng)新能力[3]。

由于空間阻力、擁擠效應(yīng)的存在以及虹吸與擴散效應(yīng)在不同發(fā)展階段的強弱變化，省會城市的發(fā)展規(guī)模并非越大越好，可能具有非線性的影響。學(xué)者們對省會城市發(fā)展規(guī)模的非線性效應(yīng)進行了一系列探討。吳萬運和趙雅瓊(2017)利用17個省份2005—2014年經(jīng)濟指標(biāo)數(shù)據(jù)實證研究發(fā)現(xiàn)，省會城市首位度與該省份經(jīng)濟發(fā)展水平之間呈現(xiàn)倒U型的關(guān)系，其內(nèi)在機制是核心城市的極化效應(yīng)和擴散效應(yīng)在不同階段呈現(xiàn)不同的強弱關(guān)系[2]。丁任重和張航(2020)使用2006—2017年全國281個地級市的面板數(shù)據(jù)，運用聚類分析方法和空間杜賓模型，發(fā)現(xiàn)位于不同區(qū)間的城市首位度對經(jīng)濟增長的影響具有非線性特征，低、中首位度地區(qū)適當(dāng)提高(而較高、高首位度地區(qū)適當(dāng)降低)省會城市的首位度將更有利于省域經(jīng)濟增長[1]。莊羽和楊水利(2021)選取2007—2019年26個省份的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)省會首位度對本省份創(chuàng)新發(fā)展水平存在倒U型影響[4]。上述文獻大多側(cè)重于“強省會”戰(zhàn)略對所在省份的經(jīng)濟效應(yīng)和創(chuàng)新效應(yīng)的研究，沒有著重探討對非省會城市經(jīng)濟的跨區(qū)域影響，尤其是缺乏對“強省會”戰(zhàn)略影響非省會城市消費的研究。

消費是國內(nèi)大循環(huán)的基礎(chǔ)，與民生福祉息息相關(guān)，城市消費也是學(xué)術(shù)文獻的重要研究對象。在近期的文獻中，易行健和周利(2018)、何宗樾和宋旭光(2020)、張勛等(2020)探討了地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展和居民消費的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展促進了居民消費，且支付便利性的提升和流動性約束的緩解是其主要機制[16-18]。朱詩娥和顧欣(2021)實證研究了城市房價對居民消費的影響，發(fā)現(xiàn)城市的房價收入比越高，城鎮(zhèn)居民的平均消費傾向就越低[19]。劉靖和陳斌開(2021)的研究也表明，房價上漲擴大了消費不平等[20]。杜鵬程和劉藝銘(2023)利用2018年中國家庭追蹤調(diào)查(CFPS)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，社會信任對居民消費有促進作用，居民社交網(wǎng)絡(luò)、生活信念和社會安全感是其中的重要途徑[21]。同時，城鎮(zhèn)化水平對城市消費的影響也是學(xué)者關(guān)注的一個方向。雷瀟雨和龔六堂(2014)的研究表明，城鎮(zhèn)化水平的提高可以促進城市消費率的增長，但是城鎮(zhèn)化速度過快則會有阻礙作用[22]。鄭得坤和李凌(2020)的研究結(jié)果顯示，城市人口密度的增大可以提升居民消費率，而單純擴大人口規(guī)模并不能提升消費率[23]。另外，政府行為也會影響居民消費。靳濤和陶新宇(2017)研究發(fā)現(xiàn)，地方政府支出和對外開放均有利于居民消費水平的提升，且兩者在促進消費的過程中具有互補性[24]。曲一申等(2023)應(yīng)用雙重差分法研究發(fā)現(xiàn)，個人所得稅改革有利于刺激居民消費[25]。通過梳理關(guān)于城市消費的文獻可以發(fā)現(xiàn)，大多數(shù)是探究城市因素(如房價、數(shù)字金融發(fā)展水平等)對居民消費的影響，忽略了城市間的交互作用對消費可能產(chǎn)生的影響。例如，與前述省會首位度影響省域經(jīng)濟的研究相比，探討“強省會”戰(zhàn)略影響非省會城市消費的研究十分缺乏。

本文立足于省會城市對非省會城市可能產(chǎn)生的虹吸或擴散效應(yīng)，探究“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的影響。與已有文獻相比，本文可能的邊際貢獻是：(1)將“強省會”戰(zhàn)略和非省會城市的消費水平納入同一研究框架，拓展評估實施“強省會”戰(zhàn)略效果的視野；(2)系統(tǒng)分析“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費率和人均消費的非線性影響，同時考慮參數(shù)模型設(shè)定和非參數(shù)模型設(shè)定；(3)加強對參數(shù)模型中“強省會”戰(zhàn)略變量內(nèi)生性的控制，以城市地形起伏度為基礎(chǔ)構(gòu)造“強省會”戰(zhàn)略的工具變量；(4)探索不同空間發(fā)展格局的省份實施“強省會”戰(zhàn)略在影響非省會城市消費上的異質(zhì)性。

三、理論分析與假設(shè)提出

實施“強省會”戰(zhàn)略的理論基礎(chǔ)可以在諸多學(xué)者對經(jīng)濟中心帶動作用的探討中找到答案。增長極理論指出，增長極是指經(jīng)濟活動和勞動力、資金、技術(shù)等經(jīng)濟要素在區(qū)域內(nèi)集聚而成的經(jīng)濟樞紐，集聚產(chǎn)生的規(guī)模效應(yīng)使增長極具有較強的增長能力，在自身發(fā)展到一定階段后又能通過擴散效應(yīng)帶動周圍地區(qū)的發(fā)展[26]。可見，以非均衡發(fā)展為基礎(chǔ)的增長極理論強調(diào)的是，在城市網(wǎng)絡(luò)內(nèi)由增長極產(chǎn)生的由點到面的輻射影響[4]。弗里德曼(Friedmann，1966)基于增長極理論提出類似看法：作為處于一定聯(lián)系范圍內(nèi)潛在相互作用力最大的核心區(qū)，增長極會吸引各生產(chǎn)要素的集聚，并以輻射形式帶動區(qū)域整體空間經(jīng)濟的發(fā)展，即核心-邊緣模型[27]。克魯格曼(Krugman，1991)提出的中心-外圍理論認(rèn)為，一方面，中心區(qū)吸納并積累從周圍地區(qū)而來的生產(chǎn)要素，產(chǎn)生大量創(chuàng)新；另一方面，這種創(chuàng)新不斷向外圍擴展，帶動周邊區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展及轉(zhuǎn)型，進而促進整個空間體系的發(fā)展[28]。

中國省會城市在很大程度上就是省域經(jīng)濟發(fā)展的中心城市，扮演著增長極或核心區(qū)的關(guān)鍵角色，同時也是貫徹執(zhí)行區(qū)域戰(zhàn)略的重要依托[12]。本文從虹吸效應(yīng)和擴散效應(yīng)兩個視角，對“強省會”戰(zhàn)略如何影響非省會城市的消費水平展開系統(tǒng)闡述。

虹吸效應(yīng)是指資源從邊緣區(qū)向核心區(qū)的單向輸出和規(guī)模集聚。對應(yīng)至省會城市與非省會城市的關(guān)系上，則是在虹吸效應(yīng)作用下“強省會”戰(zhàn)略可能會抑制非省會城市的消費水平。具體來說，“強省會”戰(zhàn)略通過采取一系列有利于省會城市發(fā)展的優(yōu)惠政策，對周邊非省會城市的土地、資本、勞動力等傳統(tǒng)生產(chǎn)要素以及人才、信息、研發(fā)機構(gòu)等創(chuàng)新要素產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，形成集聚優(yōu)勢和規(guī)模經(jīng)濟以加快自身發(fā)展，有可能造成非省會城市各種軟硬生產(chǎn)要素的流失。軟硬生產(chǎn)要素的流失會從供給和需求兩個方面影響非省會城市的消費水平。從供給端來看，資本和創(chuàng)新要素的流失阻礙了非省會城市有關(guān)發(fā)展資料和享受資料消費的產(chǎn)業(yè)發(fā)展，限制了其消費供給質(zhì)量的提升，從而減弱了對居民消費的刺激作用。從需求端來看，各種要素的流失釋放了關(guān)于非省會城市后續(xù)發(fā)展的悲觀信號，導(dǎo)致居民對本市經(jīng)濟的預(yù)期轉(zhuǎn)弱，為抵御未來收入的不確定性，他們更多地選擇儲蓄而不是消費。另外，非省會城市相比省會城市本就不具備競爭優(yōu)勢，很可能在要素流失的發(fā)展桎梏下陷入“要素流出—預(yù)期轉(zhuǎn)弱—消費潛力難以釋放—要素流出”的惡性循環(huán)。最終的結(jié)果便是非省會城市的消費水平在“強省會”戰(zhàn)略下逐步降低。

擴散效應(yīng)則是指借助城市間的聯(lián)動機制，省會城市通過技術(shù)、知識、管理、制度等要素的空間溢出，對周邊城市經(jīng)濟發(fā)展起到牽引帶動的作用。從消費層面看，在擴散效應(yīng)作用下，“強省會”戰(zhàn)略的實施可能會帶動非省會城市消費水平的提高，形成以省會城市為中心、非省會城市為發(fā)展點的城市消費空間包絡(luò)圈。具體來說，擴散效應(yīng)可能從以下方面提高非省會城市的消費水平。一方面，省會城市通過生產(chǎn)設(shè)備、中間品的貿(mào)易以及研究機構(gòu)、企業(yè)之間的交流學(xué)習(xí)等，向非省會城市擴散技術(shù)和知識，帶動非省會城市發(fā)展相關(guān)的教育、文化、娛樂產(chǎn)業(yè)，提高消費供給的質(zhì)量，進而激發(fā)居民的消費欲望。另一方面，省會城市相關(guān)產(chǎn)業(yè)向周邊城市的轉(zhuǎn)移不僅可以形成省會城市與非省會城市的消費網(wǎng)絡(luò)，更重要的是可以為非省會城市的經(jīng)濟發(fā)展注入新活力，緩解居民對于未來收入不確定性的擔(dān)憂，使其敢于消費。此外，省會城市的擴散效應(yīng)還可以體現(xiàn)在政策上的溢出。在省域發(fā)展中占據(jù)主導(dǎo)地位的省會城市往往能以“引路人”的身份，通過實施促消費政策來引導(dǎo)省份內(nèi)其他城市在刺激消費領(lǐng)域的聚焦，引導(dǎo)非省會城市出臺相關(guān)政策以促進消費、釋放更多的消費潛力。

綜上所述，當(dāng)虹吸效應(yīng)大于擴散效應(yīng)時，“強省會”戰(zhàn)略會抑制非省會城市的消費水平；當(dāng)虹吸效應(yīng)小于擴散效應(yīng)時，“強省會”戰(zhàn)略會促進非省會城市的消費水平。但是，省會城市對非省會城市的影響作用具有時空非對稱性，使省會城市發(fā)展規(guī)模對經(jīng)濟發(fā)展具有非線性的影響[1-2，4]。相應(yīng)地，反映省會城市發(fā)展規(guī)模的“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的影響也具有非線性特征。從時間維度上看，在省會城市的不同發(fā)展階段，虹吸效應(yīng)和擴散效應(yīng)的相對強弱會發(fā)生變化，因而“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的影響效應(yīng)會隨省會城市發(fā)展階段的變化而不同；從空間維度上看，不同空間發(fā)展格局的省會城市對非省會城市的虹吸或擴散效應(yīng)具有異質(zhì)性，導(dǎo)致“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的影響隨省會城市發(fā)展規(guī)模的變化而變化?；诖耍疚奶岢鲆韵聝蓚€假設(shè)：

H1：“強省會”戰(zhàn)略與非省會城市的消費水平之間存在非線性關(guān)系，“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的邊際影響與城市發(fā)展規(guī)模有關(guān)，這取決于省會城市不同發(fā)展階段中虹吸效應(yīng)和擴散效應(yīng)的相對強弱變化。

H2：不同空間發(fā)展格局的省份實施“強省會”戰(zhàn)略，對非省會城市消費水平的影響存在異質(zhì)性。

四、數(shù)據(jù)、變量與基準(zhǔn)模型

(一)數(shù)據(jù)來源

本文以全國非省會城市的面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，根據(jù)研究對象和目標(biāo)，剔除直轄市、特別行政區(qū)等不含省會城市的省級行政單位和數(shù)據(jù)缺失較為嚴(yán)重的城市，最終樣本包含了25個省份的246個非省會城市，時間跨度為2006—2020年。數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局與《中國城市統(tǒng)計年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)采用鄰近點平均法、插值法進行補充。

(二)變量說明

1.被解釋變量：消費水平

為全面衡量非省會城市的消費水平，本文采用消費率和人均消費作為代理指標(biāo)，這兩個指標(biāo)廣泛出現(xiàn)在研究消費的實證文獻中[22，24，29]。消費率以社會消費品零售總額與實際國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的比值來衡量，而人均消費以社會消費品零售總額除以總?cè)丝趤砗饬俊?/p>

2.核心解釋變量：省會城市首位度(PCP)

杰弗遜(Jefferson，1939)首次明確定義以人口規(guī)模最大的首位城市人口數(shù)量與第二位城市人口規(guī)模的比值來表示城市首位度[30]。隨后，有學(xué)者使用城市集中度來表示首位城市的人口或經(jīng)濟水平在省份內(nèi)的集中程度[31]。還有學(xué)者拓展首位度的維度，提出了經(jīng)濟首位度、土地首位度、人才首位度等概念?？紤]到省份內(nèi)第二位城市的變動性以及與本文研究目標(biāo)的契合性，本文借鑒莊羽和楊水利(2021)[4]的研究，采用省會城市的經(jīng)濟總量占省份GDP的比重，即省會經(jīng)濟首位度，來衡量“強省會”戰(zhàn)略的程度。

3.控制變量

遺漏重要變量會對模型估計產(chǎn)生偏誤，即遺漏變量偏差。本文參考奧弗哈默爾等(Auffhammer et al.，2016)[32]、陳詩一和陳登科(2018)[33]的研究，在模型中加入了城市層面的相關(guān)經(jīng)濟變量作為控制變量，如經(jīng)濟發(fā)展水平、人口密度、金融發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和公共服務(wù)水平。其中，經(jīng)濟發(fā)展水平以人均GDP衡量；人口密度以城市每平方公里人口數(shù)衡量；金融發(fā)展水平以年末人均金融機構(gòu)貸款余額衡量；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以城市第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的百分比衡量；公共服務(wù)水平以人均財政支出衡量。本文還納入了省會城市的人均消費以控制省會城市對非省會城市消費的示范效應(yīng)，并控制了城市和年份虛擬變量。

(三)描述性統(tǒng)計

表1列出了上述各項指標(biāo)的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表1可知，核心解釋變量省會首位度的均值為0.262，即樣本期的省會城市生產(chǎn)總值占省份GDP的比重平均達到了26.2%。其中，2018年吉林省的省會首位度最高，達到0.638；2015年山東省的省會首位度最低，僅有0.110(1)限于篇幅，省略具體測算結(jié)果，備索。。

表1 描述性統(tǒng)計

(四)基準(zhǔn)模型設(shè)定與U型關(guān)系檢驗

根據(jù)前文的理論分析，本文以非省會城市的消費水平為被解釋變量、省會城市首位度為核心解釋變量，檢驗兩者間可能存在的非線性關(guān)系。假設(shè)非省會城市消費是“強省會”變量的二次函數(shù)形式，則有如下基準(zhǔn)回歸面板數(shù)據(jù)模型：

(1)

為同時探究“強省會”戰(zhàn)略的平均邊際影響，本文將省會首位度的二次項關(guān)于樣本均值進行了中心化處理。這樣處理除了可以研究PCP對非省會城市消費的二次非線性效應(yīng)外，還有一個便利之處：系數(shù)β1為“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的平均邊際影響，其顯著性可直接由回歸估計報告。如果β1顯著為負(fù)，則平均來說“強省會”戰(zhàn)略負(fù)向擠出非省會城市的消費(即虹吸效應(yīng)大于擴散效應(yīng))；如果β1顯著為正，則平均來說“強省會”戰(zhàn)略正向帶動非省會城市的消費(擴散效應(yīng)大于虹吸效應(yīng))。

要證實非省會城市消費水平與“強省會”戰(zhàn)略之間的U型關(guān)系，僅僅依據(jù)省會首位度一次項系數(shù)顯著為負(fù)和二次項系數(shù)顯著為正的結(jié)論是不夠的。林德和梅勒姆(Lind &Mehlum，2010)指出，二次項系數(shù)顯著為正只是判斷U型關(guān)系的第一步，進一步地，二次函數(shù)的極值點應(yīng)位于核心解釋變量的數(shù)值范圍內(nèi)，并且斜率在數(shù)據(jù)范圍的兩端還必須足夠陡峭[34](2)另外，林德和梅勒姆(2010)給出關(guān)于U型關(guān)系的總體檢驗統(tǒng)計量，見二次函數(shù)模型估計后檢驗U型關(guān)系的Stata外部命令utest，其原假設(shè)是H0：單調(diào)函數(shù)或倒U型，備擇假設(shè)是H1：U型。。由后者，本文作以下兩種單側(cè)檢驗：

(五)PCP的內(nèi)生性

基于上述線性參數(shù)模型設(shè)定，要正確檢驗非省會城市消費與“強省會”戰(zhàn)略之間的這種設(shè)定關(guān)系，不能忽視PCP在模型中可能存在的內(nèi)生性問題。一方面，非省會城市的消費水平與省會首位度之間可能存在反向因果關(guān)系，非省會城市可能通過消費水平的提升來影響省會城市生產(chǎn)總值在省份GDP中的比重(即省會首位度)；另一方面，盡管模型中對可能影響非省會城市消費的變量進行了控制，但也無法完全排除遺漏變量偏差。為此，本文采用工具變量方法解決內(nèi)生性問題。

本文選擇PCP的工具變量為省會城市高程極差與省份地級市高程極差均值之比(3)限于篇幅，省略具體測算結(jié)果，備索。。這一地理指標(biāo)與非省會城市的消費水平之間沒有直接關(guān)系，符合外生性假設(shè)。地理環(huán)境稟賦是決定城市經(jīng)濟社會發(fā)展的重要因素之一，高程極差越小，城市經(jīng)濟發(fā)展條件越便利。另外，地形起伏度對人口分布也有較強的影響[35]，當(dāng)省會城市高程極差相比于省份平均水平越低，越有利于人口、資本等要素集中，進而越有利于提升省會城市首位度，從而符合相關(guān)性假設(shè)。

五、基準(zhǔn)回歸結(jié)果

(一)2SLS估計

因模型(1)是含有內(nèi)生解釋變量和個體固定效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)模型，本文采用組內(nèi)離差+2SLS方法估計，即先對模型進行組內(nèi)離差變換消除固定效應(yīng)，再用2SLS估計，結(jié)果見表2。其中，第一階段Cragg-Donald WaldF值均顯著，說明各模型估計不存在弱工具變量問題。省會首位度PCP的一次項估計系數(shù)都顯著為負(fù)，這說明從平均意義上講，“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費率和人均消費均具有負(fù)向影響，即“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的虹吸效應(yīng)大于其擴散效應(yīng)；二次項估計系數(shù)均顯著為正，為非省會城市消費水平與“強省會”戰(zhàn)略之間存在U型非線性關(guān)系提供了初步證據(jù)。

表2 2SLS估計：省會首位度對非省會城市消費的影響

為驗證非省會城市消費水平與“強省會”戰(zhàn)略之間的U型關(guān)系，本文使用前述的Test1和Test2進行檢驗。由表2可知，上述兩種檢驗的P值均很小，說明U型關(guān)系具有統(tǒng)計顯著性，即滿足U型關(guān)系的兩個統(tǒng)計條件是成立的；另外，U型關(guān)系總體檢驗也是顯著的。綜上，對于PCP二次函數(shù)的參數(shù)設(shè)定，在給定控制變量并控制城市和時間固定效應(yīng)的條件下，非省會城市消費率和人均消費與“強省會”戰(zhàn)略之間確實均存在非線性的U型關(guān)系，即假設(shè)H1中的非線性關(guān)系得到驗證。

圖1展示了非省會城市消費率和人均消費與省會首位度之間的U型關(guān)系，其中虛豎線是U型關(guān)系的轉(zhuǎn)折點直線，陰影部分是95%置信區(qū)間?？梢姡D(zhuǎn)折點及95%的置信區(qū)間均處于省會首位度PCP的樣本數(shù)據(jù)范圍[0.110，0.638](見表1)內(nèi)。這進一步說明，在PCP二次函數(shù)的參數(shù)設(shè)定之下，非省會城市消費率和人均消費與“強省會”戰(zhàn)略之間均呈現(xiàn)U型非線性關(guān)系。這印證了假設(shè)H1的結(jié)論。

圖1 非省會城市消費與省會首位度的U型關(guān)系

進一步分析系數(shù)的經(jīng)濟含義可以發(fā)現(xiàn)，省會首位度的樣本均值(0.262)均位于兩個U型曲線轉(zhuǎn)折點的左側(cè)；表2結(jié)果顯示，省會首位度在0.262處對非省會城市消費率和人均消費的邊際影響(即β1的估計)分別為-1.127和-1.453，并分別在1%和10%的顯著性水平下顯著。這意味著，省會首位度在其樣本均值處提升1百分點，本省份非省會城市的消費率約降低1.13百分點、人均消費約降低1.45百分點；而在轉(zhuǎn)折點的右側(cè)，省會首位度的提升有利于提高非省會城市的消費率和人均消費。產(chǎn)生這些結(jié)果的原因可能是，當(dāng)省會首位度較小時，省會城市對非省會城市消費的虹吸效應(yīng)帶來的負(fù)向影響大于擴散效應(yīng)所能提供的正向影響，因此“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的凈影響效應(yīng)為負(fù)；而當(dāng)省會首位度較大時，擴散效應(yīng)大于虹吸效應(yīng)，因而“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的凈效應(yīng)為正。

在控制變量方面，省會城市消費水平的估計系數(shù)在1%的水平下顯著，表明省會城市的消費對于非省會城市的消費具有正向示范效應(yīng)。其他控制變量的影響效應(yīng)與文獻中的結(jié)果一致，不再贅述。

(二)穩(wěn)健性檢驗

從以下五個方面討論上述回歸結(jié)果的穩(wěn)健性(4)限于篇幅，這里僅報告第一個穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果，其他檢驗結(jié)果備索。。

第一，更換面板模型設(shè)定與估計方法：一是采用廣義矩估計(GMM)法重新進行估計，因為在擾動項存在異方差或自相關(guān)時，廣義距估計更為有效；二是引入消費水平的滯后項，控制城市消費可能存在的棘輪效應(yīng)，即滯后消費對當(dāng)期消費的影響，采用差分廣義矩估計和系統(tǒng)廣義矩估計(SYS-GMM)方法進行檢驗。表3結(jié)果顯示，“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費率和人均消費的平均邊際影響均為負(fù)(雖然有的模型因方法不同顯著性不高)，且二次項系數(shù)均顯著為正，說明具有非線性U型關(guān)系，這與表2結(jié)論是一致的。

表3 穩(wěn)健性檢驗：更換面板模型的設(shè)定與估計方法

第二，替換核心解釋變量的衡量方法，采用人口首位度而非經(jīng)濟首位度來衡量省會首位度。參考丁任重和張航(2020)[1]的研究，用省會城市與所在省份的城區(qū)人口之比(省會人口首位度)作為核心解釋變量重新估計模型(1)，結(jié)果顯示，U型非線性結(jié)論不變。

第三，將樣本期內(nèi)平均省會首位度最高(吉林省)和最低(山東省)的省份樣本剔除，以避免省會首位度中可能存在的極端值對回歸結(jié)果的影響，結(jié)果顯示，基準(zhǔn)結(jié)論仍穩(wěn)健。

第四，從樣本中隨機剔除一年(如2015年)數(shù)據(jù)進行估計，結(jié)果顯示，U型非線性結(jié)論不變。

第五，引入非省會城市樣本初期(即2006年)消費的線性時間變量，以控制時間趨勢。估計結(jié)果顯示基準(zhǔn)回歸結(jié)論不變。

綜上，總體上看，“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費率和人均消費的平均邊際影響為負(fù)，且非省會城市消費與“強省會”戰(zhàn)略之間具有非線性U型關(guān)系的結(jié)論是穩(wěn)健的。

六、不同空間發(fā)展格局下“強省會”戰(zhàn)略的非線性異質(zhì)性

由于自然稟賦、歷史沿革等因素，中國經(jīng)濟發(fā)展存在著明顯的地區(qū)差距，且不同省份的內(nèi)外部發(fā)展格局也存在差異。李銘等(2021)根據(jù)省域增長極數(shù)量和社會經(jīng)濟發(fā)展情況，劃分出了三種省域空間發(fā)展格局：單強核省份、多強核省份以及無強核省份[15]。單強核省份是指省會城市首位度較高的省份，如陜西、吉林、四川等；多強核省份指省域經(jīng)濟較發(fā)達，但各城市發(fā)展相對均衡的省份，如山東省濟南、青島等前五位城市經(jīng)濟總量超過省域GDP的一半，江蘇省南京、蘇州、無錫、常州這四個城市加在一起超過省域GDP的一半；無強核省份指省域經(jīng)濟體量不算很大，且省會和其他城市均不強的省份，如山西、江西、廣西的前三位甚至前四位城市生產(chǎn)總值之和還不能達到所在省份的一半。省域空間發(fā)展格局不同，“強省會”戰(zhàn)略的實施強度就不同，對非省會城市消費的影響可能具有差異性。對這種非線性影響進行異質(zhì)性分析有益于進一步考察不同地區(qū)發(fā)展模式的特點，進而更好地因地施策。

本部分參照李銘等(2021)對省域空間發(fā)展格局的劃分[15]，按無強核省份、單強核省份和多強核省份，在表2的基礎(chǔ)上進行分組回歸。由表4可知，無論被解釋變量為消費率還是人均消費，在無強核省份和單強核省份的子樣本中，省會首位度的一次項系數(shù)均為正。在無強核省份，省會首位度在其樣本均值處(0.208)對非省會城市消費率和人均消費的邊際影響分別為0.607和1.443，并分別在5%和1%的水平下顯著。這意味著，對于無強核省份來說，省會首位度在均值處提升1百分點，本省份非省會城市的消費率提升0.607百分點，人均消費提高1.443%；而在多強核省份，省會首位度的平均邊際影響則為負(fù)。

表4 不同空間發(fā)展格局下“強省會”戰(zhàn)略的非線性效應(yīng)分析

究其原因，多強核省份擁有相對完善的省域空間發(fā)展格局，呈多中心發(fā)展態(tài)勢，伴隨“強省會”戰(zhàn)略而來的資源重新整合可能會打破原有生態(tài)，降低其他非省會城市的消費水平；而在無強核以及單強核省份，省會首位度在均值處的提升將提高非省會城市的消費水平。這可能是由于這些省份目前的發(fā)展階段仍然缺乏經(jīng)濟發(fā)力點，強省會可以起到龍頭牽引的作用，進而帶動非省會城市的消費水平。

可以看到，在不同空間發(fā)展格局下，“強省會”戰(zhàn)略對于非省會城市的消費水平存在差異化的影響，這也從側(cè)面印證了兩者之間的非線性關(guān)系。圖2展示了三種空間發(fā)展格局(無強核省份、單強核省份和多強核省份)下，省會首位度與非省會城市消費水平的非線性關(guān)系。其中，長虛線表示轉(zhuǎn)折點；短虛線表示省會首位度的樣本均值，用以明晰其平均邊際影響；陰影部分表示各個子樣本省會首位度所處的區(qū)間范圍。雖然省會首位度與非省會城市消費水平之間的非線性關(guān)系在不同子樣本中異質(zhì)性較大，但是從省會首位度的平均邊際影響來看，圖2給出了直觀的結(jié)論：對于無強核和單強核省份，省會首位度的平均邊際影響為正；而對于多強核省份，省會首位度的平均邊際影響為負(fù)。

圖2 不同空間格局下“強省會”戰(zhàn)略與非省會城市消費的非線性關(guān)系

另外，從各個子樣本省會首位度所處的區(qū)間范圍來看(即圖2陰影部分)，無強核省份的PCP為0.16～0.25，多強核省份的PCP為0.11～0.37；單強核省份的PCP跨度最大，為0.16～0.63。這在數(shù)值上也基本符合李銘等(2021)[15]的分類定義。從全樣本的基準(zhǔn)回歸結(jié)果可知(見圖1)，省會首位度與非省會城市消費水平U型關(guān)系的拐點在0.4附近，將其放置于圖2中可以發(fā)現(xiàn)，拐點左側(cè)的負(fù)相關(guān)關(guān)系主要是由多強核省會驅(qū)動的，拐點右側(cè)的正相關(guān)關(guān)系則主要由單強核省份驅(qū)動。這些結(jié)果驗證了假設(shè)H2。

七、“強省會”戰(zhàn)略非線性效應(yīng)的非參數(shù)估計

面板數(shù)據(jù)模型的估計結(jié)果及其解讀往往以研究者對模型的設(shè)定作為條件。本文基于二次函數(shù)參數(shù)模型(1)的設(shè)定，應(yīng)用不同估計方法均得到了較為穩(wěn)健的估計結(jié)果。但由上文的異質(zhì)性分析結(jié)果看，非省會城市消費與“強省會”戰(zhàn)略之間的非線性關(guān)系可能遠(yuǎn)比U型關(guān)系復(fù)雜，因此還需要在不事先設(shè)定兩者間二次函數(shù)關(guān)系的前提下，估計其中更為穩(wěn)健的非線性函數(shù)關(guān)系。

yit=αi+m(PCPit)+X′itγ+uit

(2)

其中，uit滿足E[uit|PCPit，Xit]=0。非參數(shù)函數(shù)m(PCPit)反映“強省會”戰(zhàn)略影響非省會城市消費率或人均消費總的非線性關(guān)系，可看成是PCP對非省會城市消費的總貢獻，其偏導(dǎo)數(shù)m′(PCP)是PCP影響非省會城市消費的總邊際效應(yīng)(5)這是統(tǒng)計上的影響效應(yīng)，是模型(1)中由二次函數(shù)設(shè)定而剝離出的邊際效應(yīng)與包含于不可觀察擾動項中沒有被剝離出的邊際效應(yīng)的加總。本質(zhì)上，模型(2)研究的是PCP影響非省會城市消費的總效應(yīng)，其優(yōu)點是不限定函數(shù)形式，且不必找工具變量。。X′itγ是關(guān)于控制變量的線性參數(shù)部分；αi是城市固定效應(yīng)。

模型(2)符合亨德森等(Henderson et al.，2008)[37]的非參數(shù)部分線性回歸模型設(shè)定，可由核方法進行估計。表5給出非參數(shù)部分線性回歸模型(2)的估計結(jié)果，其中非參數(shù)部分給出函數(shù)m(·)及其導(dǎo)函數(shù)m′(·)在PCP的樣本均值及其3個四分位數(shù)處的非參數(shù)估計，參數(shù)部分給出控制變量系數(shù)的估計。在兩種消費模型中，m(PCP)在不同點處的估計均顯著大于0，說明m(PCP)作為消費率函數(shù)或人均消費函數(shù)的重要部分是不可忽視的；m′(PCP)在省會首位度樣本均值和四分位點處的估計值基本為負(fù)，大小和顯著性因分位點不同存在較大差異。這表明，省會首位度對消費率和人均消費的邊際影響關(guān)于PCP不是常數(shù)，省會首位度與兩種消費變量之間的關(guān)系是非線性的。參數(shù)部分控制變量系數(shù)估計的大小與表2估計結(jié)果基本一致，但顯著性更高。

表5 部分線性回歸模型的非參數(shù)估計

圖3 消費率關(guān)于PCP的非參數(shù)函數(shù)的估計

圖4 人均消費關(guān)于PCP的非參數(shù)函數(shù)的估計

首先，由圖3可見，消費率關(guān)于PCP的變化看起來呈現(xiàn)較為復(fù)雜的非線性關(guān)系，大約在直線PCP=0.53左邊部分，曲線總體呈U型；而在其右邊，消費率關(guān)于PCP是單調(diào)下降的，說明過高的省會首位度不利于非省會城市消費率的提升。結(jié)合所估計的樣本，滿足PCP>0.53和PCP<0.53的樣本觀察數(shù)分別為77和3 613，前者在樣本中占比僅為2.1%?？梢姡瑢τ诖蠖鄶?shù)非省會城市，其消費率關(guān)于PCP的變化呈U型非線性特征，這與二次函數(shù)參數(shù)模型(1)基準(zhǔn)回歸估計所得的圖1(a)是一致的。不過，基于PCP二次函數(shù)的參數(shù)設(shè)定，圖1僅能體現(xiàn)U型特征，比如在PCP高于0.53之后，U型二次曲線并未隨PCP增加而向下。非參數(shù)估計的優(yōu)點在于，它衡量出當(dāng)省會首位度已在高位(如PCP>0.55)時，繼續(xù)增加省會首位度將不會提升消費率，而是降低消費率?？梢?，非參數(shù)估計為參數(shù)估計補充了重要的結(jié)論。

其次，由圖4可知，非省會城市人均消費關(guān)于PCP的非參數(shù)函數(shù)m(PCP)的估計曲線總體上呈U型非線性特征，與二次函數(shù)參數(shù)模型估計所得的圖1(a)是一致的。其最低點約在0.34處，與圖1(b)的轉(zhuǎn)折點0.39也相近。

最后，考察偏導(dǎo)數(shù)m′(PCP)的估計。圖5分別給出非省會城市消費率和人均消費關(guān)于PCP非參數(shù)函數(shù)的導(dǎo)函數(shù)m′(PCP)的估計曲線(實線)。其中，兩條虛線分別為兩者95%置信區(qū)間估計，其標(biāo)準(zhǔn)誤由自抽樣(bootstrap)計算所得，重復(fù)次數(shù)為500?？梢姡瑑煞N情形下的偏導(dǎo)數(shù)在不同的PCP處的估計值在0上下呈波動態(tài)勢，均不是常數(shù)，且不是PCP的線性函數(shù)。這進一步確定非省會城市消費率和人均消費關(guān)于PCP具有較復(fù)雜的非線性特征。圖5(a)顯示，在直線PCP=0.53右邊附近，PCP對消費率的邊際影響由正變負(fù)，且隨PCP增大，負(fù)向效應(yīng)增加，這與圖3是一致的，即當(dāng)省會首位度太高時，虹吸效應(yīng)又會占據(jù)主導(dǎo)地位，省會首位度將抑制非省會城市的消費率。圖5(b)顯示，PCP對非省會城市人均消費的邊際影響在0上下也呈波動態(tài)勢，當(dāng)省會首位度較高(如高于0.5)時，此邊際影響總為正，即當(dāng)省會首位度較高時，省會首位度促進非省會城市人均消費，這與參數(shù)估計得到的結(jié)論是一致的。

圖5 邊際影響關(guān)于PCP的函數(shù)m′(PCP)的非參數(shù)估計

另外，圖5還顯示，省會首位度邊際影響的置信區(qū)間估計在一些點處包括0，在其他點處不包括0，說明省會首位度對兩種消費變量的邊際影響的顯著性也隨省會首位度高低而變化。

八、研究結(jié)論及政策建議

本文從“強省會”成為各地“十四五”期間戰(zhàn)略性安排的現(xiàn)實背景出發(fā)，利用2006—2020年25個省份的246個非省會城市的面板數(shù)據(jù)，實證分析了省會首位度提升對本省份非省會城市消費率和人均消費的影響。

在二次函數(shù)參數(shù)回歸模型設(shè)定下，應(yīng)用固定效應(yīng)模型2SLS估計發(fā)現(xiàn)：第一，平均來看，“強省會”戰(zhàn)略可以促進非省會城市的消費率和人均消費。第二，非省會城市的消費率和人均消費與“強省會”戰(zhàn)略均存在U型非線性關(guān)系，隨著省會首位度的提升，非省會城市的消費率和人均消費先下降后上升。第三，不同省域空間發(fā)展格局下“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費率和人均消費的影響具有較大差異性。對于無強核和單強核省份，省會首位度的平均邊際影響為正，而在多強核省份，省會首位度的平均邊際影響為負(fù)；不同省域空間發(fā)展格局下“強省會”戰(zhàn)略與非省會城市消費率和人均消費的非線性關(guān)系沒有統(tǒng)一的形式。

在部分線性非參數(shù)面板數(shù)據(jù)回歸模型設(shè)定下，應(yīng)用非參數(shù)估計發(fā)現(xiàn)：第一，消費率關(guān)于PCP的變化在PCP較小(如PCP<0.53)時總體呈U型非線性關(guān)系，但具有波動性，而在PCP較大(如PCP>0.53)時，消費率關(guān)于PCP是逐漸下降的；省會首位度對非省會城市消費率的邊際影響在0附近呈波動式變化，但當(dāng)PCP超過0.53后持續(xù)為負(fù)，過高省會首位度不利于非省會城市消費率的提升，這補充了參數(shù)估計的結(jié)果。第二，人均消費關(guān)于PCP的非參數(shù)函數(shù)m(PCP)曲線總體上呈U型非線性特征，其值在0.4上下波動。省會首位度對非省會城市人均消費的邊際影響在0附近呈波動式變化，但當(dāng)PCP超過0.5時持續(xù)為正，即省會首位度會促進非省會城市的人均消費，這與參數(shù)估計結(jié)果一致。

雖然本文參數(shù)與半?yún)?shù)模型設(shè)定得出的結(jié)論不完全相同，但因為前者用工具變量估計，后者用非參數(shù)差分核估計，故在數(shù)值上沒有可比性，但消費關(guān)于PCP的非線性函數(shù)關(guān)系、PCP對消費的影響方向等可以比較。兩者一致的實證結(jié)論是，“強省會”戰(zhàn)略對非省會城市消費的影響呈現(xiàn)較為復(fù)雜的非線性關(guān)系，對消費率的影響方向在PCP極高時不同，但對人均消費的影響總體上都呈U型關(guān)系。

本文的實證結(jié)論對“強省會”戰(zhàn)略的實施具有政策上的啟示。第一，把握“強省會”戰(zhàn)略內(nèi)核，切忌單純追求省會城市的發(fā)展而忽略非省會城市的發(fā)展，顧此失彼。既要意識到省會虹吸效應(yīng)在區(qū)域?qū)用娈a(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性破壞，也要注重省會城市的引領(lǐng)帶動作用，增強溢出效應(yīng)，激發(fā)非省會城市的消費潛力。第二，因地制宜實施“強省會”戰(zhàn)略，避免“一刀切”。對于多強核省份，得益于多中心發(fā)展的模式，“強省會”戰(zhàn)略的實施可能會破壞省域原有的生態(tài)，不利于非省會城市消費潛力的釋放。但對于無強核和單強核省份來說，大部分省份資源缺乏整合，經(jīng)濟發(fā)展缺乏著力點，因此實施“強省會”戰(zhàn)略可以趁勢發(fā)揮省會城市的龍頭帶動作用，促進非省會城市經(jīng)濟發(fā)展和消費水平提升。