城市体系与中国省域发展：结构主义视角的实证研究

毛丰付 王琦 潘加顺

摘 要：基于结构主义的视角，利用中国23个主要省域的地级市2005—2011年常住人口数据，从地区生产总值、地区劳动生产率与地区人均生产总值三个维度来界定区域经济发展。研究发现，首位度越大、集中度越大、人口分布越不平等，越能够促进区域经济发展。并且，在区域经济增长模型中，已经出现“要素投入规模报酬递减”的现象，“工业化”倾向的产业结构对于中国区域经济发展具有负的显著作用。说明在促进区域发展的作用动力中，工业化的影响在逐渐减弱，城市化的作用慢慢凸显。同时，以“户籍人口占常住人口比重”的城市人口融合度对于区域经济发展具有负向影响。这表明更开放包容的城市人口政策，不仅有助于实现社会稳定和社会公平，最终也会促进区域经济发展。

关键词：城市体系;区域发展;城市规模分布;结构主义

一、引言

中国城镇化发展质量对区域经济发展乃至整体经济的中长期增长至关重要已经成为共识。《“十三五”规划》提出“优化城镇化布局和形态”，推动“城镇化与产业支撑、人口集聚有机结合”，培育“壮大沿江沿线城市群和都市圈增长极”，建立“健全城市群发展协调机制，实现城市群一体化高效发展”。在过去的40年时间里，中国城市的数量、结构和形态发生了巨大的变化。从1978—2016年，中国城市数量由193个增加到657个，百万人以上大城市从29个增加到147个①  ①国家统计局网站http：//datastatsgovcn/easyqueryhtm？cn=C01 。可以说，城市的规模、形态和空间布局已然成为关注的焦点和影响经济发展的重要因素。

从现有的研究成果来看，国内关注区域经济发展的研究多数遵循新古典范式、发展经济学和区域经济学的视角，考察要素和制度等诸因素对区域发展的作用机理。同时，研究城市化进程的学者对以城市化率为主要表征变量的数量型城市化关注颇多，但是对城市化质量和结构关注度不够。此外，人文地理和城市规划领域的学者主要讨论城市空间结构、形态及其统计学规律，较少涉及结构与区域经济特征的关联。作为城市的空间体系结构与区域发展和经济增长中的关系还未引起国内研究者的足够重视。事实上，大中城市作为区域的核心和增长极，基于其自身发展对区域产生影响，区域内主要城市之间的此消彼长、竞争合作，跨区域的城市群之间的互动作用都会影响一个甚至多个区域的崛起与衰落。

中国是一个幅员广袤、特征多样的大国，不仅城市空间布局呈现多样性，而且区域政策和区域发展绩效也同时呈现多样性。在中国进入快速城镇化发展的后半阶段，不仅应当继续提高城镇化率，更应当对城镇化的规划布局进行统筹谋划，形成符合经济规律的城市体系结构。

二、城市规模分布与区域发展的简要评述

从城市规模分布规律研究的发展脉络来看，城市规模分布规律服从两个主要的定律：第一，齐夫定律（Zips Law），城市规模分布服从帕累托分布（Pareto Distribution）;第二，吉布拉定律（Gibrats Law），城市规模分布服从对数正态分布（Lognormal Distribution），或者双对数正态分布（Double Lognormal Distribution）。Beckmann有关城市人口规模分布的研究认为，城市规模与规模次序存在稳定的关系，服从帕累托分布。[1]Eeckhout对区域内所有城市的研究表明，城市规模分布服从对数正态分布，而不是传统意义上的帕累托分布。[2][3]Levy对Eeckhout的研究进行了分析，认为在高分位数上的城市规模分布，不符合对数正态分布，而是服从帕累托分布。 [4]Loannides & Skouras关于城市规模分布规律的研究，认为城市规模分布是服从稳健帕累托分布的，但是这只在城市规模高分位数上存在的现象。[5]Anderson & Ge对中国城市规模分布的研究发现，中国城市体系的帕累托分布并不是稳定的，通过分时段研究，改革开放和计划生育政策对于中国的城市体系结构具有非常大的显著影响。[6]在改革开放之前，城市规模分布服从的帕累托分布相当稳定，然而在改革开放之后却呈现出收敛增长型的模式。研究表明，中国城市规模分布更倾向于服从吉布拉定律（Gibrats Law，即对数正态分布），而不是服从齐夫定律（Zipfs law，即帕累托分布）。李松林和刘修岩利用校准后的夜间灯光数据，从行政区域、随机区域和空间俱乐部三个维度进一步表明了中国城市规模分布不符合齐夫定律，而呈现出扁平化特征。[7]魏守华等基于中国人口普查数据研究表明，在近似吉布拉定律下双帕累托正态分布能够较好地拟合中国城市规模分布。[8]关于城市规模分布规律的研究结论会随着选择的国家样本（发达国家与发展中国家）与选择的城市样本（大城市群与中小城市）变化而呈现出截然不同的结论。

大量的实证研究表明，在拥有成熟城市体系的发达国家中，城市规模分布要么服从帕累托分布规律，要么服从对数正态分布。然而，对于发展中国家城市规模分布的研究发现，在发展中国家，城市规模更可能服从首位度规律，即在区域内特大城市统治整个区域内的城市体系的规模分布。[8][9][10][11]这表明，城市规模分布可能会受到收入的影响，Willimson关于区域不平等与区域发展之间关系的假说，可能也适用于城市规模分布与区域经济发展之间的研究。[12]在经济收入水平不高，但是经济增长率更高的发展中国家，其人口规模分布更可能服从首位度规律。对城市规模分布的研究表明，随着经济的增长，城市人口集中呈现倒U型的变动趋势。[13][14][15][16][17]

从理论上来说，城市體系结构所代表的制度安排能够通过影响资源配置效率，进而影响区域经济发展。关于城市体系结构对于区域经济发展影响的研究最早可以追溯到Berry，对城市规模分布与经济发展之间关系的研究表明，发达国家与发展中国家的城市规模分布情况几乎相同，因此，城市规模分布对于经济发展的作用不显著。[9]然而Williamson提出在经济发展的早期阶段，一定程度的城市集中是必要的且有效的。[12]基于Friedmann空间二元结构的核心—边缘理论[18][19]，Elshakhs的研究则表明，大都市集中度与经济发展呈倒U型变化。在发展的最初阶段，资源和权力在核心开始集中，首位度从比较低的水平增加。[13]然而，在首位度比较高的水平，核心区域相对边缘区域开始丧失优势，中等城市开始发展。Wheaton & Shishido研究发现区域集中度与发展水平之间存在着倒U型的关系。[15]Rosen & Resnick的研究则表明，城市集中与发展水平存在负相关关系。[20]谢小平识别了城市规模分布演进影响整个城市体系的外部性进而影响经济增长的机制，研究发现首位城市的相对规模与经济增长存在倒U型的关系，更为均匀的城市规模分布有利于经济增长。[21]Hansen提出在经济发展的早期阶段，资本资源，特别是基础设施非常稀缺，很难有足够的公共基础设施来支持全区域范围内的集聚。[22]因此，在经济发展的早期阶段，公共基础设施大部分投向少数高行政级别的城市，如中国的直辖市、省会城市与副省级城市，基础设施投资向高行政层级城市集中会导致劳动力迁移与工业发展不平衡，即劳动力向大城市迁移，工业化在大城市发展得更为迅速，在整个过程中，以城市集中为显著特征，包括人口集中、投资集中与工业集中等。城市集中对于早期经济发展是必要而有效的。发展中国家城市集中的原因主要包括：基础设施投资集中与行政资源集中，后者主要包括政治集权与财政分权。[23]然而，随着经济的发展，城市集中机制下的大城市会面临着各种集聚成本，包括住房、交通与环境资源问题。城市集中的成本首先会影响城市进一步的集中;其次，通过资源配置机制，有可能会对区域经济发展起到一定作用。

Henderson的研究表明城市集中会显著地削弱经济增长率。[17]城市过度集中导致人力和物质资本投资的非效率，进而影响到区域经济发展。因此，城市体系结构事实上存在一个最优集中度。大城市再生产标准化产品会面临着比中小城市更高的工资水平、土地成本与基础设施成本，因此，大城市很难在标准化产品领域持续吸纳外商直接投资，进而会在国际竞争中丧失比较优势。城市集中的各种成本会减缓城市集中的速度，进而有可能发生城市分散的现象。[24][26]

三、城市体系与区域发展关系的机理分析

区域经济的发展包括区域经济增长、区域经济发展质量、区域收入差距。第一，区域经济增长，可以采用区域地区生产总值增长率或者地区生产总值来衡量区域经济增长，当地生产总值水平越高、地区生产总值增长率越高，则表明区域经济持续增长。第二，区域经济发展质量，通常采用区域的劳动生产率来衡量。区域经济发展质量的提高对于中国的区域经济发展具有十分重要的意义，在中国出现人口红利拐点之后，原来通过增加要素投入促进经济增长的方式将变得越来越困难，并且经济成本将持续上升，因此只有提高区域经济发展质量，才能保障区域经济可持续发展。第三，区域收入差距，通常采用区域的人均地区生产总值来衡量。区域收入差距亦决定了区域经济发展的可持续性与健康程度。此外，影响区域经济发展的因素还包括：要素投入增加、人力资本水平提高与全要素生产率提高。其中，全要素生产率的变动是区域经济发展理论研究的重点，总体上认为，调整产业结构（升级）、提高技术水平、提高资源配置效率等方式可以提高区域的全要素生产率，并最终促进区域经济发展。综上所述，本文预计城市体系结构集中化能够促进区域经济增长、提高区域劳动生产率，增加区域收入。在其他条件不变的情况下，通过科学合理的城市化布局，能够保障中国区域经济健康可持续发展。从另外一个角度来看，区域经济发展各主体之间又存在显著关系，即地区生产总值等于劳动生产率乘以劳动力数量，等于人均地区生产总值乘以地区常住人口，三者呈现出既独立又相互联系的关系，共同刻画了区域经济社会发展的总体概况。

从区域层面来看，产业与人口高度集中于核心城市的过程将直接作用于城市体系结构，促使城市体系结构发生变化，简单来说，这一过程将不断提高区域的城市集中度。从城市经济学中的规模经济和集聚经济角度出发，第一，城市集中允许人口、人力资本与物质资本更快的积累，有利于知识更加专门化和生产过程的专业化分工;第二，大城市内的各种运输成本一般比城市间的运输成本低，因此大城市的劳动生产率比较高;第三，大城市常常是交通运输网络中效益最好的地方，是革新的源地，比乡村地区更能吸引投资。城市体系结构作用于区域经济发展可以从以下两个方面展开：一方面，区域城市体系结构体现生产要素在空间层面分布的多寡（本文研究的对象是以人口为表征的城市体系结构），对于经济发展处于起步阶段的国家而言，区域内城市人口集中能够通过信息溢出与知识集聚来促进区域全要素生产率的提高，进而促进区域经济发展。另一方面，集中资源发展经济，合理的区域城市体系结构能够通过节约区域经济发展所需要的要素投入，特别是通过节约资本要素来促进区域经济发展。城市体系结构与区域经济发展之间的作用关系，城市体系结构主要通过“经济基础设施节约”和“信息溢出与知识集聚”这两条路径作用于区域经济发展。

总之，工业化与城市化过程中的人口空间集聚将节约经济发展基础设施，包括物质基础设施资本与行政管理资源。在经济处于信息匮乏的发展阶段，人口的空间集聚亦将增强信息溢出与知识集聚。这两条作用机制共同决定了城市体系结构与区域经济发展之间的关系。随着经济的高速发展，区域经济有足够的资源来连接边缘城市的经济基础设施与知识资源，同时，产业人口高度集中的城市面临经济活动的高成本，包括住房、交通与环境资源问题，将有可能出现城市分散的现象。

四、城市体系结构表征指标及典型事实

（一）城市体系结构指标选择

本文的研究单元是中国主要省份的城市体系结构，选择省域作为考察单元是因为中国主要的地域差异性和区域政策差异性多数是在省级层面展开的，本文所称的城市体系结构是指每个省域内部主要城市（副省级城市和地级市）之间的竞合关系问题。城市体系结构的研究指标主要包括，首位城市规模、首位度、4城市指数、变差系数、偏态系数与城市基尼系数等。[27]本文根据实际研究对象，选择和设计了四种主要的城市体系结构度量指标。

1.城市平均集中率指标

为研究不同省份之间城市体系结构的绝对量差异，本文结合相关研究，设计了城市平均集中率指标：

其中，Vij表示第i个省份第j个城市在所有城市中所占的份额，xij表示第i个省份第j个城市的总产出，n表示省份的总数量，ni表示第i個省份的城市总数量。

其中，Vi表示第i个省份的城市结构平均集中率，ni表示第i个省份的城市数量。

2.城市首位度指标

城市首位度是指区域内最大城市人口规模与第二大城市人口规模的比重。该指标数值越大，表示第一大城市人口在区域中所占的比重越大

其中，FIi表示第i个省份的城市首位度指数，Pi，max表示第i个省份中人口数量最大的城市人口数量，Pi，max-1表示第i个省份中人口数量第二大的城市人口数量。

3.城市集中度指标

城市集中度采用赫芬达尔-赫希曼指数（HHI），HHI通常被用于产业集中度的研究，指一个行业中各市场竞争主体所占行业总收入或总资产百分比的平方和，用来计量市场份额的变化，即市场中厂商规模的离散度。本文将其应用于城市体系结构的研究中，

其中，HHIi表示第i个省份城市体系结构的赫芬达尔-赫希曼指数，其中Sij表示第i个省份第j个城市的产出在第i个省份所占的比重。

4.城市不平等指标

不平等指标主要包括基尼系数与泰尔指数。基尼系数是20世纪初意大利经济学家基尼根据洛伦茨曲线所定义的判断收入分配公平程度的指标。泰尔指数是衡量个人之间或者地区间收入差距（或者称不平等度）的指标，本文将其用于衡量地区内部城市规模发展差距的指标。

其中，yij表示第i个省份第j个城市的人口规模，μi表示第i个省份的平均人口规模，ni表示第i个省份的城市数量。基尼系数与泰尔指数具有一定的互补性。其中，基尼系数对于中等城市人口规模的变化特别敏感，而泰尔指数则对于高分位城市人口规模的变化很敏感。

（二）城市体系结构研究数据说明

一般而言，研究城市经济学的数据主要来源于《中国城市统计年鉴》与《中国区域经济统计年鉴》。这两本年鉴可以满足大部分的经济数据需求，然而具体到城市体系结构的研究，这两本年鉴中人口数据的统计指标只有“城市年末人口数”，这显然与目前中国城市间存在着大量流动人口的现实不符。很大比例的城市常住人口与户籍人口之间存在非常显著的差异，如果采用户籍人口数据来反映城市体系结构，将存在相当大的偏差。因此，本文选取了城市常住人口数据来分析中国城市体系结构的变迁。①  ①从统计局的角度出发，明确要求各省份统计城市常住人口数据开始于2005年，同时根据本文数据的收集情况来看，除个别省份（如福建、湖南）之外，其他省份统计年鉴中，有关城市常住人口的数据同样最早可以追溯到2005年，2005—2007年，部分省份的城市常住人口数据出现缺失情况，因此，本文的研究区间为2005—2011年。

1.本文数据来源与调整

本文数据来源于2005—2011年各省份统计年鉴。具体的省份包括河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏共23个省份。本文没有将北京、上海、天津、重庆、海南、青海、新疆与西藏纳入研究范围，其原因在于，四大直辖市城市发展阶段太过于迅速，成为特大城市，无法研究其内部的城市体系结构，而海南、青海、新疆与西藏则是因为城市数量较少，城市发展阶段普遍落后，也无法研究其内部的城市体系结构。

数据相关问题主要包括：2005—2009山西省的数据是户籍人口数据;2005—2011辽宁的数据是户籍人口数据;2005—2011吉林省的数据是户籍人口数据;2005—2011黑龙江省的数据是户籍人口数据;2005—2011江西省的数据是户籍人口数据;2005年湖北省的数据是户籍人口数据;2005—2007广西壮族自治区的数据是户籍人口数据;2005—2007四川省的数据是户籍人口数据;2005—2011云南省的数据是户籍人口数据;2005—2011宁夏的数据是户籍人口数据。根据相关调整方法，本文通过获取这些省份2000与2010年的人口普查数据，根据时间序列调整法，校正了10个省份的城市常住人口数据。

2.城市常住人口的统计范围

本文选取的城市常住人口采用的是全市常住人口，而不是市区常住人口。全国范围内提供城市市辖区常住人口数据的省份主要包括山西、福建、河南、湖北、湖南、广东、广西、贵州、陕西共9个省份，其余省份的城市市辖区人口为户籍人口数据，鉴于城市户籍人口数据没有考虑流动人口的规模，因此如果仅仅研究这九个省份，显然不足以代表全国的情况。另外一方面，随着交通基础设施投资的推进，各城市内部空间趋于融合，市辖区与所辖县级市的市场分割情况已经有较大的改善，因此以地级市全市人口数量来研究城市体系结构具有一定的可行性。最后，由于本文衡量区域经济发展状况的数据是各省份的生产总值、劳动生产率与人均生产总值，而城市市辖区的人口数据只占区域总人口的50%左右，不足以反映区域内城市人口规模分布与城市体系结构变动，此外且各城市市辖区经常调整（扩张），城市市辖区常住人口这一统计指标有可能存在不可比的情况。本文研究区域城市体系结构变动的数据来源于城市全市常住人口数据。

五、城市体系结构与区域经济发展的计量分析

（一）计量模型与变量说明

国内外研究有关区域经济发展的研究大致可以分为以下三个发展方向：第一，区域经济增长，以区域的国内生产总值（GDP）表征区域的经济增长，研究影响经济总量的主要影响因素，通常从生产要素投入与全要素生产率两个方面展开。第二，区域劳动生产率，以区域的劳均生产总值（区域国内生产总值除以总劳动人数）来表征区域劳动生产率，来识别区域劳动生产率的主要影响因素，这类研究侧重于考察资本深化，即劳均资本的持续增长对于区域劳动生产率的作用，也常以此考察区域经济发展质量。第三，区域人均生产总值，从居民的角度出发，研究人均生产总值的主要影响因素，以此考察区域间居民收入差距。本文的计量经济模型从区域经济生产函数出发，通过对模型的转换，演化出三个主要的区域经济发展模型。

1.区域经济生产函数模型

本文首先假定区域经济生产函数的构成如下

其中，Yi表示第i个省份的产出，A·表示第i个省份的全要素生产率函数，fKi，Ei，Li表示第i个省份的要素投入产出函数，其中Ki表示第i个省份的资本投入，Ei表示第i个省份的人力资本水平，Li表示第i个省份的劳动力投入。

本文将城市体系结构作为影响区域全要素生产率的变量引入到区域经济生产函数，

其中，CSi表示第i个省份的城市体系结构变量，Xi表示其他影响第i个省份全要素生产率的因素。

为了便于对模型进行分析，需要对区域经济生产函数进行具体化，本文假定全要素生产率的函数式以指数形式引入，而要素投入部分则是以柯布-道格拉斯生产函数的形式引入。

其中Ai表示第i个省份的全要素生产率的固定值，a1表示城市体系结构的弹性，a2表示其他影响全要素生产率因素的弹性，α表示资本的产出弹性，β表示有效劳动力的产出弹性，需要指出的是，本文通过估算有效劳动力，即人均受教育水平乘以劳动力投入，以对人力资本与劳动力进行处理。此外，本文通過假定，以研究要素投入的规模报酬问题：，表示要素投入规模报酬递减;λ>1，则表示要素投入规模报酬递增。[28]