高质量发展中城市便利性影响城市生产率的实证研究

姚震宇，张松林

（1.南京审计大学经济学院，江苏南京 211815；2.绍兴文理学院商学院，浙江绍兴 312000）

从速度和水平来看，我国改革开放以来的城镇化进展经历了“S”形曲线路径，已进入快速阶段后期的拐点。从质量变化来看，经历了农村城镇化、城镇城市化、城市集群化和都市圈化的嬗变过程。至今仍存在的一系列复杂因素产生的人口与土地城市化不匹配、产城脱节等问题制约了城市化质量的提升。

党的十九大报告指出，我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段。作为中国发展重要过程的城市化，面临着提质增效的内在需要，城市化也必须实现高质量发展。着力提升生产率是实现高质量发展的关键[1]。因而，提升城市生产率是实现城市化高质量发展重要环节。

近年来，许多学者对如何提升城市生产率进行了研究。他们的研究集中在三个方面：一是探讨城市规模与生产率之间的关系[2-6]。二是分析产业发展对生产率的影响[7-8]。考虑到城市规模与产业发展的相互作用，也有部分文献分析了两者对生产率的协同影响[9-12]。三是研究互联网发展、信息化等技术因素对城市生产率的影响[13]。此外，也有部分文献关注基础设施建设、环境污染以及社保投入等要素对生产率的作用[14-17]。这些研究集中涉及了城市公共基础设施建设、公共服务、环境污染情况等变量，而这些变量正是Smith[18]、Gottlieb[19]、Glaeser 等[20]的给出的“城市便利性（urban amenity）”范畴的核心内容。根据他们不尽相同的定义，对于现代城市来说，城市便利性是指城市需要有发达的商业和便捷的交通及基础设施，需要有让市民充分可达的各种公共空间。对中国城市化过程的反思表明，实践中人们一度认为对中国城市化起主导作用的地方政府只把为城市外来人口提供均等的公共服务看成对自己无益的城市化“成本”项目。一个延伸的问题是：吸引人们进入城市的“便利性”是否对城市产出具有特殊意义？

党的十八大以来，随着城市化进程的纠偏和以人的城市化为核心的目标确立，越来越多的学者关注城市便利性的积极意义和经济效应，一些研究聚集了城市便利性与城市规模[21-22]、城市便利性与产业发展以及创新活动的内在联系[23-24]。然而，目前尚少有研究直接探讨城市便利性对城市生产率的影响，故本文将重点关注高城市便利性是否有利于提升城市生产率这一主题，并采用2008—2017 年中国34 个大城市的面板数据，通过面板回归方法简要分析了城市便利性对城市生产率的效应。基于此，采用中介效应模型对高城市便利性影响城市生产率提升的作用机制进行实证检验和深入探讨，这有助于弥补城市便利性这一领域的研究，也可以为进一步提升城市生产率提供重要的政策启示。

一、理论机制分析

我国当前城市化的高质量发展需要解决若干棘手的现实问题，例如由城市公共服务缺位导致的农民工市民化困难。学界多认为这些问题根源于户籍管理、土地产权管理等现存体制以及城市化过程地方竞争导致的扭曲，并认为随着管理体制的逐步改革到位，会得到缓释并解决。本文认可目前学界和实践层的基本共识与改革路径，但认为需要在高质量城市化题下对于若干问题进行全新解析。

1.城市便利性通过扩大城市规模影响城市生产率

按照Smith[18]3、Gottlieb[19]的传统定义，城市便利性是指由城市提供的让人感到舒适性的一系列设施和服务，是不可移动的“地方性产品”和福利，获取这种“地方性产品”和福利是人口流入城市的基本动因之一。近年来，国内陆续有50 个城市相继加入城市的“抢人大战”，这是党的十八大以来党中央纠偏城镇化过程、确立以人的城市化为中心的新型城镇化的必然结果。随着抢人大战的展开，城市便利性建设逐渐成为国内城市竞争点。城市便利性影响城市生产率的一个中介机制是城市便利性的提高促进城市规模的扩张、产生“集聚经济效应”，进而提高城市生产率。

广义上城市规模包括人口规模、土地规模以及产业规模，按古典经济学和新古典经济学揭示的道理，其中的人口规模最重要。人口规模往往意味着产品和要素市场规模，市场规模会引导制造业与生活服务业、生产服务业的集聚与区位选择。因而，人口规模往往代表了城市规模。随着城市人口增长，我国先后于1980 年、1989 年和2014 年基于城市人口数量界定了超大城市、特大城市、大城市和小城市。观察表明，我国人口迁移正在不断地由经济性人口迁移（以追求收入作为动力的人口迁移）转变为便利性人口迁移（以获得城市便利性作为动力的人口迁移）。有关便利性人口迁移方面的研究认为高城市便利性可以吸引外来人口的迁入，促进城市规模的增长[25-27]。城市规模越大，市场规模就越大，吸引力就越强。各种公用基础设施带来的便利以及集聚带来企业交易成本的下降，会吸引很多企业入驻，形成集聚作用。由于集聚具有一定的外部性，外部性又分为正的外部性和负的外部性，当正的外部性大于负的外部性时，规模效益的作用就会显现，经济中的参与者大部分都是受益的，城市的生产效率会得到改善。但是随着企业的逐步饱和，集聚区的承载能力达到上限，会出现“拥挤效应”，当负的外部性大于正的外部性时，城市规模会对城市生产率产生不利的影响，一般认为，城市规模对城市生产率的影响呈U 型特征。

国内外相关研究认为在人口向城市流入所带来的空间聚集经济效应没有完全发挥出来之前，城市规模越大，城市的生产率就越高[3，11，27]。目前我国多数城市尚未达到最优城市规模[10，12]，城市规模的扩大仍有利于城市生产率的提升。此外，北京、上海等特大城市更高的城市便利性会吸引更多高技能劳动力向其迁入，而高技能劳动力的集聚存在很强的集聚效应[5]。因此，北京、上海特等大城市的高城市便利性也能够实现城市生产率的提升。

2.城市便利性通过升级产业结构影响城市生产率

高城市便利性往往会推动产业结构的升级，主要表现在：第一，高城市便利性吸引的高技能劳动者为信息技术类、金融平台类、科技服务类等高端服务业的发展提供了必要的高人力资源要素。而高端服务业由于自身高市场价值、高科技含量、低消耗、少污染等优势，是城市转型升级中欲大力发展的主导产业[28]。第二，交通便利性的提高可以通过降低运输成本，削减由运输成本形成的个别区域技术落后行业的天然保护性关税[14]，从而加强产业间的竞争，淘汰技术落后行业的厂商，推动产业结构升级。第三，城市便利性吸引的外来人口将为服务业的发展提供充足的市场空间，从而扩大城市教育、养老、医疗等配套服务业的发展。正如任喜萍等[29]所指出的，人口的集聚是服务业发展的内生动力。

城市便利性有助于产业结构朝着服务化方向发展，驱动产业结构升级，那么产业结构的升级是否对城市的生产率提升产生影响？诸多学者探讨了产业结构与城市生产率之间的关系[7，11，12]，柯善咨等[10]指出，产业结构升级对城市生产率的作用受到城市规模的影响，城市规模越大，产业结构向服务业转型对城市生产率的促进作用也越大。李学兰等[8]利用2006—2013 年我国286 个地级市的面板数据，构建空间面板计量模型，实证分析了产业结构升级对城市生产率的影响，结果显示产业结构升级能显著提升城市生产率。产业结构的升级，可以通过将要素资源从低效率产业向高效率产业转移，进而促使城市生产率的提高[30]。

3.城市便利性通过深化创新活动影响城市生产率

截至2019 年年底，全国已有上百个城市出台了人才政策，有超过30 个城市陆续出台了新的落户政策。Romer[31]认为，知识的来源一般可分为三种：在教育中即从知识的复制与传播中所获；从“干中学”中得到经验积累；从人际交流中得到知识。人力资本向大城市集聚作用于城市生产率的微观机制在于，其一表现在通过经验和技术交流提升个人生产率；其二通过社会交互学习促进知识的积累与扩散；其三正如Duranton[32]、Henderson 等[33]指出的，人力资本在城市的高度集聚有利于促进专业化分工深化；其四人力资本在城市的集聚可以提高城市劳动力市场的匹配质量。总之，人力资本集聚增强了通过知识和配置效率提升城市生产率的路径。

城市便利性对创新活动的影响路径主要有以下两条。其一，从创新基础设施来看，工作、交通等便利性的完善有利于促进企业间的交流和学习。而区域内企业间的交流能有效实现知识溢出效应[34]，从而带动技术创新外溢。其二，从科研人才存量来看，高城市便利性吸引的科研人才为创新活动提供了必要的人才条件。城市对科研人才的吸引能力是城市能持续创新的本质[35]，创意阶层的集聚能有效提升城市创新[36]。科研人才的流动在很大程度取决于城市间便利性的差异，He等[37]利用中国南京市的数据研究，发现城市便利性对创意阶层具有吸引作用。Zandiatashbar 等[38]指出，创新阶层更倾向于聚集在公共交通服务发达的地区。王丽艳等[39]对创意人才的居住选址进行了研究，发现他们更加偏好交通设施便捷、基础教育完善、医疗设施优质以及文化设施和生态环境良好的居所。

创新活动是技术进步的重要来源，而技术进步是城市生产率提升的要因。由此，城市便利性可以通过深化城市的创新活动，有效地提升城市的生产率。

综上，分析城市便利性影响城市生产率的作用机制见图1。

二、研究设计

1.模型设定

本文计量模型研究的重点在于检验城市便利性对城市生产率的影响，为此，本文设定如下基本检验模型：

图1 城市便利性影响城市生产率的作用机制

式（1）中，i 表示城市，t 表示年份；基于研究对象和前述理论机制，本文借鉴了许多学者研究城市生产率的做法，采用lnlgdp 代表城市生产率；lnua 代表城市便利性。X 表示对外开放度、人力资本水平、财政科教支出占比以及政府支出规模控制变量的集合，μi表示个体效应，εit为随机误差项。对于μi存在形式的判断本文采用Hausman 检验，若接受原假设，则采用随机效应模型，反之则采用固定效应模型。

2.变量选取及说明

因变量：城市生产率（lgdp）。理论上，可以用各种方法测算的TFP（全要素生产率）代表由规模经济、创新和技术变化所带来的生产率变化，但是，就本文的研究对象（即城市便利性对城市生产率的影响）来说，基于TFP 的涵义和本文前述理论机制，一方面，如果用TFP 代表城市生产率，并不能涵盖由提高城市便利性促进城市基础设施、固定资产投资和消费升级的常规意义上的城市经济规模扩张；另一方面，前述的理论机制强调城市便利性得到提高的同时促进了城市规模变化和产业结构升级，但是由产业结构升级所产生的城市生产率水平变化却受制于同步的城市规模变化的不确定影响，因此，用以C-D 生产函数为基础的TFP 指标分析城市生产率不仅可能不适当，而且难以回避一些复杂问题的讨论，也许正是基于这个原因，许多学者研究城市生产率采用人均GDP代表城市生产率。本文借鉴秦蒙等[40]、魏守华等[41]的研究采用劳均GDP（lgdp）对34 个大城市的生产率进行度量。具体采用以2007 年为基期扣除价格因素后的第二产业、第三产业地区生产总值除以第二产业、第三产业的从业人员总数。本文认为这一指标即劳均GDP 能够更精准反映由城市便利性提高所形成的人的生产效率的变化，而这是城市生产率的基核。

自变量：城市便利性（ua）。关于城市便利性的指标体系Glaeser 等[20]指出主要包含服务与消费品（如人均影院、制成品）、美学与物理环境（如气候、城市美丽的建筑）、公共服务（如学校）、速度（如出行交通、距离商服中心距离）四个方面；踪家峰等[42]指出应包含医疗资源、教育资源、人均道路数、人均公共交通车辆、人均绿地面积与污染情况等；项本武等[21]将城市便利性的指标体系进一步分为交通、教育、医疗、城市生态环境、就业等。在现有研究基础上，考虑到数据的可得性，本文从工作、医疗、教育、休闲、交通5 个方面对城市便利性进行测度。根据这5 个方面的便利性，本文选择以下15 个指标进行刻画：人均地区生产总值（元），城镇登记失业人员数（人），医院、卫生院数（个），医院、卫生院床位数（张），医生数（执业医师+执业助理医师）（人），普通中学学校数（所），普通小学学校数（所），普通中学专任教师数（人），普通小学专任教师数（人），公共图书馆图书总藏量（千册），绿地面积（hm2），工业二氧化硫排放量（t）（无市辖区数据，采用全市数据代替），社会消费品零售总额（万元），年末实有公共汽（电）车营运车辆数（辆），年末实有出租汽车数（辆）。以货币为单位的指标都以2007 年为基期进行消胀处理。为保证数据的可比性，将城镇登记失业人员数（人）除以年末总人口（万人）得到每万人登记失业人数（人）。其他指标都进行了这种处理。

考虑到这些指标之间可能存在的多重共线性，本文借鉴踪家峰等[42]的方法，采用主成分分析法测算城市便利性。在具体计算过程中，首先将逆向指标与正向指标进行标准化处理，然后，采用主成分分析方法得到城市便利性综合得分。以城市便利性综合得分加上评价范围内的3 倍标准差来代理城市便利性变量①由于测算得到的便利性综合得分存在负值，所以，本文将便利性综合得分调整为正数。。

除上述变量外，为尽量减少因遗漏变量而产生的内生性问题，根据已有文献[19，30，38]，本文在回归模型中加入一些控制变量。其具体为对外开放度（fdi），采用经人民币对美元汇率换算的实际使用外资金额与地区生产总值的比重衡量①对外开放度可以反映在进出口贸易水平和外商投资水平上，外商投资能够增加地区资本存量，且能够通过技术关联与知识溢出来影响城市生产率。同时，考虑到《中国城市统计年鉴》没有公布货物进口额和货物出口额的市辖区数据，为了保证研究数据的口径一致，本文用实际使用外资金额与地区生产总值的比重作为对外开放度的代理变量。；人力资本水平（cstu），采用普通高等学校在校学生数占城市年末总人口的比重来计算；财政科教支出占比（sciedu），采用科学技术支出与教育支出的总和除以公共财政支出的数值表示；政府支出规模（gov），以地方财政一般预算内支出与地区生产总值的比值来表示。

3.数据来源

本文实证部分采用中国直辖市、省会城市和副省级市等34 个大城市②选取的大城市依次是北京、天津、石家庄、太原、呼和浩特、沈阳、大连、长春、哈尔滨、上海、南京、杭州、宁波、合肥、福州、厦门、南昌、济南、青岛、郑州、武汉、长沙、广州、南宁、海口、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐。2008—2017 年的面板数据进行研究。其中，各城市的年度CPI 来源于Wind 数据库，人民币对美元汇率数据来源于国家数据库，其他数据都来源于《中国城市统计年鉴》的市辖区数据。对于少数年份数据的缺失，本文取缺失数据年份前后两年的平均值近似替代。为减弱数据的异方差性，这里对各个变量均取对数。各变量的统计性描述见表1。

三、回归结果与分析

1.面板回归结果

为了验证城市便利性与城市生产率的关系，接下来本文采用了混合回归（OLS）③为了得出更准确的结论，在具体的回归分析中，本文增加了不存在μi的混合回归。在判断μi存在形式前，本文首先根据F 检验的结果判断μi是否存在。若F 检验接受“all μi=0”的原假设，则认为混合回归是可以接受的，反之，则认为FE 优于混合回归。在OLS 与RE 之间的选择，采用LM 检验。若LM 检验接受原假设，则认为应该选择OLS，反之，则认为应该选择RE。、固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）三种回归方法对变量间的数量关系进行分析。具体回归结果见表2第1—3 列。

由表2 可知，使用劳均GDP（lnlgdp）为因变量，F 检验的伴随概率为0.00（小于0.01），故在1%的显著性水平上强烈拒绝原假设，认为FE 优于OLS。LM 检验对应的p 值为0.00（小于0.01），说明在1%的显著性水平上强烈拒绝原假设，认为RE 优于OLS。由Hausman 检验可知，对应的p 值为0.07（小于0.1），说明在10%的显著性水平上拒绝原假设，意味着FE 优于RE。综上，此时应采用固定效应模型（FE）进行分析①使用代替变量第二产业劳均GDP（lnslgdp）以及第三产业劳均GDP（lntlgdp）为因变量，依此推出同样应采用固定效应模型进行回归分析。。以表2 第3 列固定效应模型的回归结果来看，城市便利性的系数为0.23，且通过了1%的显著性检验。这说明，提高城市便利性对城市生产率有正向影响。这一结论与已有研究相吻合，王永培等[15]、郝伟伟等[43]指出，城市交通的改进、基础设施的完善对城市生产率具有积极作用。根据以上分析，本文推断通过提供优质的教育医疗资源、完善的服务设施、发达的交通系统等方式来影响城市便利性，可以作用于城市生产率。

表1 变量描述性统计

表2 城市便利性影响城市生产率的回归结果

2.稳健性检验

为了提高实证分析结果的稳健性，本文从两个角度进行了稳健性讨论。

其一，在指标选取上，采用第二产业劳均GDP（slgdp）、第三产业劳均GDP（tlgdp）替代原来的劳均GDP 来衡量城市生产率，以揭示城市便利性对城市生产率的正效应是否在不同产业间表现出一定的差异。参考魏守华等[41]的研究，本文分别采用进行消胀处理后的第二产业产值、第三产业产值除以对应产业的从业人员数来刻画第二产业劳均GDP 与第三产业劳均GDP。表2 第4—9 列给出了采用替代变量（第二产业劳均GDP 与第三产业劳均GDP）作为因变量的回归结果。替代变量的回归结果与劳均GDP 的回归结果基本一致，即较高的城市便利性有利于城市生产率的提高，表现为城市便利性变量系数均在1%的显著性水平下为正。回归结果的差异体现在城市便利性对第三产业生产率的正效应要大于其对第二产业生产率的作用。这表现为当因变量为lnslgdp 时，城市便利性的系数值只有0.17（见表2第6 列），而当因变量为lntlgdp 时，城市便利性的系数值为0.27（见表2 的第9 列）。由此表明，城市便利性变化对城市生产率的影响与产业特质有关，相比之下，城市便利性更有利于提高第三产业生产率。

其二，在方法上采用系统GMM 回归估计法对城市便利性与城市生产率之间的关系再次进行验证。表3 中第1—3 列汇报了换用系统GMM 估计法的回归结果。无论因变量是劳均GDP、第二产业劳均GDP 还是第三产业劳均GDP 指标，实证结果均显示城市便利性对我国城市生产率具有正效应。这表现为城市便利性变量系数在1%的显著性水平为正。GMM 估计法的实证结果再次证明城市便利性对第三产业生产率的正效应要大于第二产业。这说明城市便利性提高对第三产业生产率的贡献要超过第二产业，补充了前文提出的城市便利性能推动产业结构升级。

3.内生性问题探讨

城市便利性与城市生产率之间可能存在内生性问题。一方面，生产率较高的城市经济发展水平可能更高，使得地方政府更有经济基础支撑城市便利性的提高，即存在反向的因果关系；另一方面，影响城市生产率的因素较多，难以防止遗漏变量的偏误。因此，本研究采用学术界的通用做法，选取城市便利性的滞后一期作为城市便利性的工具变量，并进行二阶段最小二乘法（2SLS）回归，再次检验城市便利性对城市生产率的影响。处理内生性后的实证结果（见表3 第4—6 列）显示，城市便利性变量系数均显著为正。这再次证明本文的研究结论成立，即城市便利性的完善有利于我国城市生产率的提升。

表3 系统GMM 与工具变量法的回归结果

4.中间机制检验

由上述实证结果可知，城市便利性对城市生产率产生了较为明显的正效应。基于上文理论机制分析，本文将重点从城市规模扩大、产业结构升级和创新活动深化这3 个层面进行中间机制检验。为此，本文参考温忠麟等[44]的研究，设定如下中介效应模型：

式（2）、式（3）、式（4）中，mit代表中介变量。限于数据的可得性，以上3 个层面中间机制检验的代理变量测度如下：

（1）城市规模（ppeo）。虽然城市规模是一个涉及人口数量、经济总量与空间面积三个层面的概念，但经济规模与空间规模在一定程度上是由人口规模决定的，因此，通常可采用人口规模量化城市规模[45-47]。城市的市辖区是该市政治、经济与文化等各方面的中心，与整个城市相比，市辖区的人口数据更能直接反映人口分布。市辖区内拥有农业户口的外来人口大多数从事的是非农生产活动，故常住人口能更加准确地反映城市规模。限于市辖区常住人口的可得性，本文采用《中国城市统计年鉴》中城市市辖区的地区生产总值除以人均地区生产总值的数值，作为各个城市市辖区的常住人口，以此来度量城市规模。

（2）产业结构（ind）。目前，对产业结构升级的研究主要集中在产业整体素质上的提升[48]，即三次产业在国民经济中比重的变化。根据配第一克拉克关于产业结构演变规律，产业结构升级的主要特征是第一产业比重相对降低，第三产业的地位越来越突出[49]。同时，在信息化推动下“经济结构服务化”是产业结构升级的典型特征，这个过程中第三产业的增长率要快于第二产业的增长率[50]。因此，本文从以下两个角度测算产业结构升级。

一是产业结构整体升级（ind1），旨在反映产业结构整体素质上的提升，参照蔡海亚等[48]、王敏等[51]的做法，首先对第一、第二、第三产业依次赋予一定的权重，然后加权求得产业结构整体升级指数。具体计算公式为：

式（5）中，ind1表示产业结构整体升级，Y 表示产值，i 表示第i 产业。

二是产业结构高级化（ind2），旨在反映产业结构的服务化倾向，借鉴干春晖等[52]、李虹等[50]的处理方法，本文采用第三产业产值与第二产业产值之比来衡量城市的产业结构。该比值越大，说明产业结构在向第三产业推进，产业结构在升级。

（3）创新活动（patper）。由于城市层面R&D 投入数据的缺失严重，本文参考余泳泽等[30]的做法，采用创新活动产出端的专利申请量来度量创新活动。城市的专利申请量来源于中国专利数据库（知网版）。为减少城市人口规模的影响，将历年的专利申请量除以年末常住人口，得到每万人专利申请量。

以上三个层面的中间机制检验结果见表4。

表4 中间机制检验实证结果

从表4 城市便利性对城市生产率影响的中间机制检验结果来看，城市便利性可以在一定程度上扩大城市规模、升级产业结构以及深化创新活动。这表现为表4 第2 列、第4 列、第6 列、第8 列中lnua 的系数均为正且通过了1%的显著性检验。同时，城市规模扩大、产业结构升级以及创新活动深化可以在一定程度上提升城市的生产率。这表现为lnppeo、lnind1、lnind2、lnpatper 变量系数显著为正（见表4 的第3 列、第5 列、第7 列、第9列）。这验证了本文理论机制分析部分所提出的影响路径，说明城市便利性可以通过扩大城市规模、升级产业结构以及深化创新活动进而有利于城市生产率的提升。

四、结论与启示

在当前以人的城市化为核心的新型城镇化转向中，出现了城市之间以吸收新增人口为中心的新的竞争态势，但是，国家对超大城市、特大城市与中小城市的吸纳人口政策和入户政策出台了截然不同的指导意见，因而，一些超大和特大城市对于新增人口及其相应的均等化公共服务保留了原有的消极态度，一些超大城市对于所谓“低端人口”的排斥大体反映了城市发展决策者们对于“大国大城”的意义认识不足。与以往地方政府在城市竞争中把为新增人口提供均等的城市公共品作为城市发展的“成本”项目的流行观点不同，本文在城市化高质量发展议题下强调了城市便利性与城市生产率之间的投入产出关系，认为促进城市便利性建设是实现城市化高质量发展乃至经济高质量发展的重要议题之一。

本文将城市便利性建设与城市生产率提升联系起来，以我国34 个大城市2008—2017 年的面板数据为样本，重点考察了城市便利性对城市生产率的影响。研究主要得出以下结论：（1）从整体上的城市生产率来看，城市便利性对城市生产率具有显著的正向影响，即高城市便利性提升了城市的生产率。因此，城市优质的教育医疗资源、完善的服务设施、发达的交通系统以及舒适的休闲环境等可以作用于生产率的提升。（2）从第二、第三产业生产率来看，城市便利性对城市生产率的正效应在不同产业间具有一定的异质性。由于第三产业生产率的提升更依赖于高技能劳动力，加之城市便利性对高技能劳动力的吸引作用要强于低技能劳动力，因此，城市便利性提高对第三产业生产率的贡献要超过第二产业。（3）从中间机制的检验结果来看，城市便利性的增强可以扩大城市规模、升级产业结构、深化创新活动，进而有利于城市生产率的提升。以上实证结果在考虑稳健性问题和内生性问题的基础上仍成立。

根据上述研究结论，本文提出以下建议：（1）重视城市便利性对于城市化高质量发展的意义，主张把推进城市便利性建设作为城市竞争点，发挥城市便利性对提升城市生产率的经济效应。对于地方政府来说，要根据各城市的实际情况适当地增加教育、医疗、交通、休闲等基础设施建设的投入。（2）加强城市便利性对外来人口的吸引作用。各大城市在提升生产率的过程中都表现出对高技能劳动力的偏好，而往往忽视了低技能劳动力的重要作用，进而导致高、低技能劳动力在获得城市便利性方面存在差异。因此，政府部门需要有序推进基本公共服务均等化，让城市便利性引导高、低技能劳动力共同向城市迁入。