我国城市群的空间经济结构及流通协同机制研究

李 娜

（衡水学院经济学与管理学系 河北衡水 053000）

引言及文献概述

全球经济一体化背景下，城市群逐渐成为了新的基本竞争单元，城市群是一个区域甚至国家参与国际竞争、融入世界经济的重要组成部分。城市群的空间经济结构分布决定了区域发展水平，也指明了该区域的投资等级，经济发展新常态下，我国城市空间经济结构中暴露出的资源、环境、资本及人口结构问题，不仅制约了区域的发展上限，也削弱了我国在国际市场中的竞争力。作为联动城市群发展的先导性产业，商贸流通业在发展城市群经济结构中发挥着至关重要的作用，一方面商贸流通产业能够连接城市群内部的产业结构，使得城市群产业产生更强的规模经济效应；另一方面商贸流通业能够掩盖城市群区位劣势，通过提高物质和信息流转速度，实现空间角度的均衡发展。那么，我国城市群的空间经济结构分布呈现出何种特征、区域内部的商贸流通业发展在实践上是否承担了对应的角色，将是本文所需要考察的重点。

图1 城市群空间经济结构的金字塔模型

关于城市群空间经济结构的研究，现有文献可以分为三个种类：一是从地理经济学范畴测度城市群空间结构的功能；二是从动态角度分析城市群空间结构的演变，并进行相关的趋势预测；三是通过量化数据建立城市群空间经济结构的静态数据，并分析其它宏观变量对城市群空间演变的影响。由于前两种研究对于商流和信息流的界定存在歧义，研究方法不够成熟，现有研究多从第三种角度展开。例如：黄妍妮等（2016）运用帕累托指数、mono指数和首位度三个指标对我国十大城市群空间结构演变特征进行考察，研究发现在考察期内，十大城市群的平均首位度由东向西逐渐增大，说明东部城市群较西部城市群相对均衡。陈明华等（2018）则是用了非期望产出-超效率SBM模型，对长江经济带三大城市群绿色全要素生产率增长进行了评价，该研究认为各城市群绿色TFP均呈总体上升趋势，但其增长具有显著的非均衡态势。张鑫等（2016）运用Theil指数和Mono指数对十大城市群的差异性及空间结构特征进行描述和实证研究，研究发现我国十大城市群与群内城市的发展和空间分布呈非均衡状况，东部沿海城市群存量规模优势明显，但增长速度开始放缓。 孙铁山（2016）探讨了我国三大城市群的经济集聚水平和空间结构特征演化，其研究发现三大城市群经济增长过程中集聚水平的变化趋势验证了威廉姆森的倒U假说。周伟和蔡培（2016）则采用区位商、梯度系数测度法等方法，分析了京津冀城市群结构对产业结构调整的影响。辛静静等（2016）在研究京津冀城市协同发展过程中，把北京市非首都功能疏解看作单中心经济体的再平衡过程，放宽了空间经济学中多国多产业模型的原有假设环境，认为天津的城市经济溢出发展得益于集聚效益的转移，而非首都功能疏解的传统观点。赵向阁（2016）采用实证模型分析了我国沿海5个城市群的发展演变，认为我国东部沿海城市群的空间结构总体上由“首位”向“位序-规模”分布特征演变。上述研究均从不同角度说明了我国城市群空间分布的特征，但尚未有研究从流通联动角度分析流通产业发展对城市群空间经济分布所产生的作用，本文将基于这一理论盲点展开研究。

表1 城市发展实力基础指标的权重

理论分析与指标构建

（一）城市群空间经济结构理论

城市群的空间结构是人类长期活动下，由人口流动所推动形成的。在城市经济学范畴内，城市群空间结构具备地理、人文及经济三方面的性质，是某一个区域内各个城市的互动和聚合关系所决定的；而城市群空间经济结构理论则是由城市群空间结构理论所衍生出的，聚焦于城市群经济发展的专业理论范畴。法国经济学家佩鲁（Perroux）所提出的“增长极”概念，是城市群经济结构理论的基础模型，由地理学家布德维尔（Boudeville）首次引入城镇经济研究之中。这一理论认为，区域经济不会均匀地分布在整个地理层面的区域内部，而是由某一经济“极点”向周边扩散，增长极也可以被视作某一区域的核心产业，通过信息、资本、人力的集聚发挥独特的经济增长作用。

但增长极的发展也会对区域造成负面的影响，增长极一般具备不同于周边地区的向心力，在提供大量就业和服务机会的同时，也会吸引人口的流动，导致周边地区发展速度下降，增长极的人口增长也会带来过度的环境压力。美国学者弗里德曼（Friedmann）认为，增长极也能够通过经济溢出效果，推动周边地区的发展，进而形成独特的空间经济结构，这一理论在1966年整理提出，即为经典的“C-P”（核心-边缘）空间模型。在C-P空间模型的基础上，越来越多的理论研究开始集中于城市群的研究，试图从城市群的空间经济结构中找出产业发展与国民经济发展的平衡点，并进一步发展出了多种分布模型。

在多种分布模型中，中心分布模型（金字塔模型）较好的说明了城市群空间的圈层结构，如图1所示。在圈层结构中，区域内的中心地区和外围地区根据可达性可以渐次分为四个部分“核心层、重点发展区、周边发展区和辐射带动区”，辐射区内部的城市发展水平的集合可以视作该城市群的综合发展力，圈层结构明晰了城市群的内部分布，又将一个个城市群所构成的总体集合作为中心分布，进而分析了城市群之间的“中心性质”。在这一过程中，不仅需要考虑城市发展的物质流变动，即资本、人力等资源的流向，也需要考虑城市潜在发展能力可能带来的变化，这也被称作非物质流，非物质流包含信息、环境等多种因素。本文基于这一模型的基础，构建“中心值”指标，以衡量我国城市群的空间分布特征。参考黄妍妮等（2016）研究中对我国主要城市群的分类，本文选取的研究区域包含我国十个主要城市群，包括长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、京津冀城市群、辽中南城市群、山东半岛城市群、中原城市群、关中城市群、长江中游城市群、成渝城市群、海峡西岸城市群，各个城市群所包含的城市可参考黄妍妮的研究设定，总计149个城市。样本时间为2010-2017年，所有原始数据均来自于《中国城市统计年鉴》，部分缺失数据来自相应城市统计局官网的公开报表。

（二）各城市群的发展实力评估

要了解我国城市群结构的空间辐射等级及范围，就需要对各个城市群的发展实力进行评估，通过对城市经济指标的量化确定次序，分析各个城市群所处金字塔模型的区域。由于评价指标的选取会影响到研究结果的最终呈现，对城市的各个评价指标进行赋权就非常重要，不同于已有研究中常用的德尔菲法（主观赋权法），本文采用熵值法进行客观赋权，通过将引入信息熵判断各个指标的离散程度，进而分析指标的作用力。

在对个体城市发展实力的评估过程中，选取了财政收入、固定资产投资总额、社会消费品零售总额、GDP总量、城乡人口比重、第三产业比重，上述六个指标是现有研究中所公认的对于城市发展实力评价具备良好性质的指标。在采取数据后，首先采用归一法（0-1标准化）将原始数据xij进行无量纲化处理，得到标准值x`ij，归一化过程如下：

进一步计算出各个指标的熵值ej，从而反映个体指标所包含的发展信息：

利用公式（2），将熵值转换为各个指标的偏差度dj：

从而求得各个指标在拟合为发展能力总指标的权重wj：

根据上述公式计算得出研究区149个城市中各评价指标的权重，如表1所示。

表2 中国十大城市群的空间经济结构演变趋势：基于中心值（2010-2017）

实证过程与分析

（一）基于中心指标的城市群空间经济结构特征及变动趋势

在计算各个基础指标的权重基础上，利用公式（5）进一步计算出各个城市群的综合实力值：

公式（5）中，Di表示第i个城市群的综合实力值，该值越大说明该城市群越处于我国的经济中心，采用Eviews 8.0计算得到2010-2017年我国十个主要城市群的中心指数，如表2所示。从表2中可以发现，我国十大城市群在测量期内的空间分布具备如下特征：第一、从各个区域来看，观察期内我国的经济发展中心依然在东部，同时部分发展成果在逐渐向西部迁移，而中部的发展情况则未能达到预期。第二、从具体城市群来看，除中原城市群和成渝城市群外，其他城市群均保持了一定的增长态势。第三、从经济中心值大小来看，我国经济中心结构依然呈现“东部-中部/东北-西部”的阶梯式分布。

表3 流通水平对城市群发展的实证结果

（二）城市群空间分布及流通协同机制分析

通过上述分析，已经能够有效得出我国城市群的空间经济结构，进一步引入空间Durbin模型，研究流通产业发展与空间经济结构分布的关系。Durbin模型表达公式为：

公式（6）中，Y是被解释变量的向量，上文的经济结构中心值即为本文所考察的被解释变量，X为解释变量的矩阵，这里采用对应城市的流通产业产值作为代理变量；W为空间权重矩阵，ρ是空间回归系数，β表示自变量与因变量间的相关系数，WX为因变量的滞后项，WY为距离对空间行为的影响，ε为随机扰动项。同时，为了避免一系列扰动项的影响，本文控制了产业结构（st）、市场化水平（op）、政府支出（go）及劳动力水平（wo）变量，更好观察流通产业对我国城市群中心值的实际影响。

由表3可以发现，我国十大城市群在测量期内，其流通产业发展对城市群中心值影响具备如下特征：第一、我国流通产业的协同发展能够有效推动城市群经济结构的中心值上升，四个区域的影响系数均为正值（2.214、3.264、3.234、4.305），且均在1%的显著性水平上显著。第二、流通产业发展对内陆城市群产生的推动效果更强，系数上呈现西部、东北、中部、东部的阶梯式分布。统筹内陆城市的流通产业发展，能够消除城市群的区位劣势，形成全国的城市群一体化协同发展。第三、不同于传统研究中的相关结论，本研究发现区域内对外开放程度对城市群中心水平的影响并不显著，这说明城市群的经济发展更多地依赖于内部产业动力推动，证明我国内陆城市群可以借助流通一体化发展增强产业凝聚力，推动城市群空间结构高度化。

研究结论

本文在引入C-P经典模型基础上的城市经济结构分布的三维模型，并通过圈层结构建立了对应的量化城市群空间中心值计算体系，通过客观赋权法计算了我国十大城市群的空间经济结构中心值，并采用空间Durbin计量模型对区域流通发展水平和城市群中心值之间的关系进行了拟合。研究表明：观察期内东部地区和西部地区城市群的平均中心均保持增长，中部地区的平均中心值小幅下降，我国经济空间结构依然呈现“东部-中部/东北-西部”的阶梯式分布。同时，四个区域的城市群流通产业发展对我国城市群的中心集聚均起到了较强的正向作用，而作用力则呈现西部、东北、中部、东部的反阶梯式下降。

我国城市群在走向均衡、全面发展的道路上，商贸流通业将起到至关重要的作用。其一，商贸流通业发展能够对城市群空间结构向沿海转移的趋势起到显著的抑制作用。商贸流通业作为沟通不同城市群之间的“桥梁”，能够实现不同城市间基础设施和基本公共服务的对接，有效实现大型中心城市向重点发展城市的人口分流，不仅解决了东部大型城市中产生的种种环境问题，也能够为中部、西部城市产业发展提供助力，有助于城市集聚过程中正外效应的实现。其二，商贸流通业的反阶梯式推动作用，有助于将我国内陆城市培育成新的“经济增长极”。流通能力的提高，促使经济资源在不同区域间自然流动，从供给侧培育内陆城市的空间集聚理论，消除我国城市群内部成员合作中的区位壁垒，便利内外部信息的自由转移，进而缩小我国城市群间差异，为总体国民经济的发展提供助力。其三，通过商贸流通业实现我国城市群空间经济结构的均匀分布，有助于提高空间利用效率，避免城市群间产业趋同带来的恶性竞争和资源浪费，实现我国城市群产业的可持续发展，构建我国全产业链经济结构，减少城市群同质化所带来的重复建设、过度投资及错位支付，实现新常态下跨区域、跨城市的经济突破。