中国城市空间结构对经济均衡发展的影响

李金锴 钟昌标

内容提要：本文基于融合校正的夜间灯光数据，衡量2005—2017年市域、省域和省际城市空间结构，探究其对城市内部均衡发展的影响。研究结果表明：市域层面，单中心空间结构有利于实现城市均衡发展，但当城市人口规模高于519.93万人、人口密度高于238人/平方千米时，多中心空间结构更有利于实现城市均衡发展；省际层面，多中心空间结构能够缩小经济差距、实现均衡发展。通过替换空间结构衡量方法进行稳健性检验、使用城市地表坡度作为工具变量处理内生性问题，研究结论仍成立。机制分析发现，市域(省域)层面，单中心(多中心)空间结构通过缩小市辖区和外围地区(大城市和小城市)工资收入差距实现均衡发展。传导机制研究结果显示，市域层面，单中心空间结构通过提高知识溢出效应和加强公共交通基础设施的共享来实现区域均衡发展；省际层面，多中心空间结构通过优化产业结构来缩小区域发展差距。

一、问题提出

区域发展不平衡是发达国家和发展中国家共同面临且持续存在的发展难题[1]。伴随着人口向城市集聚、经济活动集中在城市周边地区，不同发展程度国家内的城市不平等现象也在加剧[2]。联合国经济和社会事务部人口司调查数据显示，截至2018年，55%的世界人口居住在城市，且人口向城市迁入的规模持续扩大，预计到2050年这一比例上升至68%。

因此，缓解区域发展差距、实现均衡发展成为当前世界各国的共识。欧盟和美国分别提出欧盟2020战略和2050区域发展战略，旨在借助区域政策的出台缓解区域不平衡发展程度。中国在改革开放之初基尼系数小于0.3，城市经济处于平衡发展态势[3]。改革开放之后，随着经济快速发展，城市规模得到了快速扩张，城乡差距逐渐扩大。2021年2月25日，习近平总书记在全国脱贫攻坚总结表彰大会上指出，要持续缩小城乡区域发展差距，让低收入人口和欠发达地区共享发展成果，在现代化进程中不掉队、赶上来。

新经济地理学认为由于冰山运输成本的存在，生产者倾向于向更大的消费市场靠拢，在中心区集聚。产业集聚中心区域繁荣发展的表象之下隐含着居民收入差距扩大，且伴随经济的快速发展与经济要素的空间流动，区域差距将持续扩大[4-5]。藤田等(Fujita et al.，1999)认为空间外部性对经济活动的影响不容忽视，人力资本向城市集聚改变了城市规模并影响着城市空间结构[6]。因此，探究城市空间结构对区域均衡发展的影响成为本文关注的命题。当前针对城市空间结构对区域均衡发展的研究文献中缺少相应的理论支撑[7]，且由于城市空间结构具有较强的尺度依赖性，对地理空间尺度敏感[8]，同一维度的城市空间结构在不同尺度下其绩效表现可能存在差异，使得当前研究结论不一。因此，何种城市空间结构能够实现区域均衡发展亟待多尺度检验。

本文利用融合校正的美国国防气象卫星计划/卫星运行的线性扫描系统(DMSP/OLS)和美国国家极地轨道运行环境卫星系统筹备项目/可见光红外成像辐射仪(NPP/VIIRS)夜间灯光数据衡量城市空间结构，通过构建2005—2017年中国市域、省域和省际面板数据，探究城市空间结构对内部经济均衡发展的影响。本文的边际贡献如下：第一，在研究内容上，本文的研究主旨是解决城市发展在集聚中逐步失衡还是在集聚中走向平衡的争议。当前研究针对何种空间结构能够实现内部均衡发展存在争议，原因在于，一是由于城市空间结构具有较强的尺度依赖性，研究尺度不同造成最终结论出现差异；二是缺少异质性分析，在城市规模/密度快速演变的背景下，空间结构对均衡发展的影响会出现变化。因此，旨在弥补当前研究缺少多尺度空间结构分析、城市规模/密度条件效应分析不深入的不足，本文首次选择市域、省域和省际样本，从单中心-多中心维度出发，探究在不同城市尺度下何种城市空间结构能够实现内部均衡发展，便于因城施政；并通过异质性分析得出市域层面单中心结构向多中心结构过渡的城市规模/密度的阈值。第二，在城市空间结构的指标构建上，本文主要使用融合校正的DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据。基于已有研究，通过改进二者融合校正方法，创新性地使用长序列且时效性更强的灯光数据集来构建空间结构指标，系统分析2005—2017年城市空间结构对区域均衡发展的影响。第三，在研究深度上，进一步探索空间结构是否有助于缩小中心区域和非中心区域工资水平，进而实现均衡发展。同时，使用中介机制分析法探究不同尺度的城市空间结构通过影响哪些中介因素来驱动城市均衡发展，多尺度机制分析为政策传导机制的解释奠定了基础。

二、文献评述

当前关于城市空间结构对区域均衡发展影响的研究结论由于城市尺度不同、城市空间结构表征方法不同，研究结论存在差异。已有文献多用收入差距表示城市发展平衡情况。地区层面，韦内里和比尔加拉斯(Veneri & Burgalassi，2012)以意大利第二分区(NUTS-2)地区为研究对象，发现区域多中心结构造成收入不平等现象加剧[9]；刘修岩等(2017)探究中国省级城市内部空间结构对地区收入差距影响时发现，多中心城市空间结构通过优化中小城市产业结构和加快商品流通进而能够有效缩小地区收入差距[10]；卢特菲等(Lotfi et al.,2015)以伊朗各省为研究样本，发现城市形态多中心与地区差异并不存在因果关系[11]。市域尺度上，李琬(2018)认为地级市呈单中心结构规划更能缩小区域差距[12]。国家尺度层面，梅杰斯和桑贝格(Meijers & Sandberg，2008)以欧洲国家为例，探究城市空间结构对地区发展差异的影响，结果发现相比于多中心空间结构，单中心城市对缩小地区差异的作用更显著[7]。鉴于城市空间结构具有较强的尺度依赖性，杜群阳和俞航东(2020)将城市空间分析维度划分为市域、省域和省际，探究空间结构对收入差距的影响，结果发现市域维度下集聚的城市空间结构有利于缩小收入差距，省域和省际维度下集聚的空间结构反而扩大了收入差距[13]。除此之外，刘修岩等(2019)采用城市内部距离指标表征城市空间结构，探究其对劳动收入的影响，结果发现劣质的城市空间形态，即较长的城市内部距离显著降低了劳动者工资收入，而适当降低城市密度及完善交通基础设施则能够缓解该抑制作用[14]。

通过梳理已有文献发现：其一，由于研究区域尺度不同，针对城市空间结构对区域平衡发展、收入差距影响的研究结论存在差异，缺少多维度分析，得出的政策启示缺乏针对性；且研究缺少机制检验，城市空间结构通过影响哪些因素进而能够实现均衡发展缺少系统分析。其二，常识上，高水平均衡的多中心空间结构优于单中心极核空间结构，多中心结构发展更能实现区域均衡发展。那么在城市规模、密度持续扩大，集聚成本逐渐升高的背景下，单中心结构是否仍是实现区域均衡发展的良方亟待实证检验。

三、理论分析与研究假设

在进行理论分析前，首先需要界定经济均衡发展的概念和表示方法，通过对均衡发展内涵的解读明晰本文的研究主旨。对于城市内部均衡发展与否，现有研究多采用经济发展差距表示，城市次级单元之间经济发展差距越大，说明内部失衡现象越明显。关于均衡发展的测度和判定，按照统计指标划分，主要分为三种：其一，总量指标，多使用地区生产总值表示；其二，人均指标，使用人均生产总值表示；其三，速度指标，在地区生产总值增速的基础上判断均衡发展程度。由于对总量指标和人均指标的混用，当前对城市均衡发展的理解存在错误解读，即混淆了规模的平衡和人均的平衡之间的关系，将城市内部均衡发展解读成经济和人口的均匀分布。人均意义上的收入差距缩小才是区域政策实施的根本目标，总量上的均衡难实现且无意义。因此，为避免对均衡发展的误读，本文将城市内部均衡发展特指为城市内部人均收入的差距。

单中心-多中心维度城市空间结构是城市内部的微观表现，单中心空间结构的特征是城市中心聚集大部分发展资源与经济要素，但易使周边中小规模城市缺少进一步发展的资源与机会，同时造成区域内部发展不平衡、人均收入差距扩大。由此，便先验性地认为多中心结构能够实现区域均衡发展。回溯理论，新经济地理学强调单中心空间结构由于要素集聚，将扩大收入差距，而新古典理论主张市场的有效性及经济要素的自由流动能够实现区域均衡发展，区域失衡发展仅是暂时现象。与新古典理论相近的倒U型理论认为经济发展早期阶段，由于经济的快速增长、城市集聚发展而导致区域发展不平等，但长期来看集聚不经济将驱动经济要素重新分配，从而缩小发展差距[15]。由上，伴随城市规模的动态变化，城市经济由失衡发展到均衡发展的过程反映集聚经济和集聚成本间的制衡，同时城市空间结构的变化也是由高度集聚向去中心化即多中心结构转变。

具体来看，对于城市人口规模较小的市域样本，在经济发展初期，要素过于分散不利于经济增长。因此，要素的空间集聚更适合城市快速发展，出现经济要素和人口向中心城市集聚的现象。在空间上体现为中心省会城市即核心大城市成为经济发展的引擎，于是便从经济总量上认为单中心城市空间结构扩大了中心和外围城市发展差距，内部处于失衡发展态势。但是就人均意义而言，单中心空间结构是否扩大了区域内部差距值得商榷。一方面，中心城市具有更多的就业机会和高工资收益，吸引大量劳动力流入，人均收入得到提高的同时，伴随中心城市生活成本的升高，降低了净收益；而外围城市工资收入及生活成本都相应地低于中心城市。因此，从人均收入来看，单中心结构城市内部收入差距并不如经济总量上表现的差距那么大，城市失衡发展并不会由于单中心空间结构的形成而加剧。另一方面，由于集聚阴影的存在，即新经济地理学认为中心城市在要素集聚的同时，在一定程度上抑制了周边地区的经济发展，距离中心越近，经济发展越缓慢，出现“灯下黑”现象[6]，进而驱使企业和劳动力向阴影外迁移，外围城市经济得到发展，缩小了中心城市和外围城市间的经济发展差距。那么，市域层面，单中心城市空间结构通过影响哪些因素实现区域均衡发展？

首先需要明确的是，本文所指的单中心/多中心，实质是要素在不同城市之间均衡分布的程度，因此可以从集聚经济理论视角来阐述空间结构对均衡发展的中介影响。单中心空间结构的集聚程度更高，集聚经济理论指出紧凑的城市空间结构能够缩短要素流动距离，进而能够促进知识外溢和信息交流，因此城市内部能够更好地完成“规模互借”。 而“规模互借”被视为多中心空间结构的组织原则[16]，但地理区位的邻近并不能保证多中心结构中不同城市间实现功能互借，即缺少完善的交通基础设施将会降低多中心发展潜力。如李婉(2018)以中国地级市为例，发现城市内部缺少有效的连接导致多中心结构的规模互借程度不高[12]。因此，基于当前城市建设现状，市域层面，单中心结构更有利于借助交通基础设施的共享和知识外溢效应的加强，来实现区域内人力资本等经济要素由中心城市向外围城市的高效输送，提升外围城市经济发展水平并缩小中心、外围城市间的发展差距，实现均衡发展。具体来看，其一，由于多中心结构是多层级分布的城市网络结构，要素在城市间流动需要完善的基础设施作为支撑，其对交通设施建设要求更高，会因城市交通发展滞后而难以实现要素高效流动，进而扩大中心和外围城市间的发展差距。相反，单中心结构能够提高土地和基础设施的使用效率，随着生产要素由外围城市流向中心城市并为中心城市带来规模经济的同时，也从需求侧提高了外围城市的市场潜能。借助城市高密度开发，单中心城市内部交通基础设施的有效连接能够加快要素流动，高效的跨区域流动有助于知识技术的传播，通过优化劳动力结构并提高要素配置效率来推动要素回报效率的提升，进而起到提高外围城市人均收入的作用，缩小城市内部收入差距。其二，单中心结构借助相对紧凑的空间布局，能够缩短城市内部交通通行时间与距离，通过加快信息传递和知识交流的频率来提高城市创新能力。城市创新发展具有较强的正外部性特征，能够产生辐射带动效应，通过促进经济发展、做大经济蛋糕使城市内劳动者享有更高的工资增长红利。同时劳动力资本水平借助知识溢出机制，技能更易得到提升，尤其对于从事低技术附加值行业的劳动力而言，更容易得到技能进步，得到更多的提高工资水平的机会。因此，城市知识溢出、创新发展通过改善收入格局达到缩小城乡收入差距、实现内部均衡发展的目的。基于此，本文提出如下假设：

假设1:市域层面，单中心城市空间结构能够缩小内部收入差距，实现城市均衡发展。

假设2:市域层面，单中心城市空间结构通过城市公共交通基础设施的共享、加快知识溢出效应来实现城市均衡发展。

理论上每个城市都存在最佳人口规模，低于最佳值说明未能完全发挥城市集聚经济，而高于最佳值则证明城市过大，集聚不经济将抑制经济发展[17]。同样，动态的集聚经济理论认为，当集聚规模超过阈值时，集聚不经济将占主导。伴随城市规模的持续扩大，单中心结构将造成经济过度集聚，要素过度集中在中心城市造成周边城市发展缓慢。要素膨胀带来交通拥堵、资源紧张等问题，削弱了中心城市集聚效应外溢能力，最终造成了经济效率和均衡发展两失的局面。因此，地级城市发展后期，伴随城市规模的扩大，通过多中心结构规划来疏解城市拥挤效应、优化要素配置，分工明确的多层级布局是实现内部均衡发展的有效路径，而对于人口规模更高的省域、省际样本，多中心结构同样能够缩小区域内部差距。那么其背后可能的机制是什么？多中心结构的最大特点是疏解拥挤效应，实现经济要素的合理配置，因此，机制之一是多中心空间结构通过实现产业结构优化进而缩小区域内部发展差距。区域内部经济要素的合理配置是解决资源过度集中而导致经济效率低下的有效举措。在省域或城市群内部，资源过度集中于中心城市更多是受到“为增长而竞争”的激励机制的驱动。经济要素过度集中于中心城市虽然带动经济快速发展，但忽略了由于要素向外围城市转移不足而导致投资下降以及资源错配的问题，外围城市得不到充分发展，势必会扩大中心与外围城市间的发展差距，整体呈失衡态势发展[10]。区域内合理分工能够充分发挥各区域的比较优势。由于服务业需要面对面进行生产和消费，人口集聚有利于服务业发展，因此多中心结构布局背景下，服务业向中心城市集聚；而工业企业是市场导向型产业，随人口流动而移动，故多中心城市空间结构通过驱动工业企业分散式分布，逐渐形成中心城市服务业比重升高、而工业占比降低的产业结构，中心城市第二产业比重下降在一定程度上能够缓解城市过度拥挤，同时能够缩小区域内部收入差距，实现均衡发展[18-19]。基于此，本文提出如下假设：

假设3:市域层面，随着城市规模扩大，多中心城市空间结构更有利于实现区域均衡发展；省域、省际层面，多中心城市空间结构能够实现区域均衡发展。

假设4:省域、省际层面，多中心城市空间结构通过优化产业结构来实现城市均衡发展。

四、数据、方法和实证模型

(一)DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据融合校正

为了避免统计数据的衡量偏差和内生性等影响，本文使用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据构建本文核心变量即城市空间结构指标。DMSP/OLS和NPP/VIIRS灯光数据均由美国国家地球物理数据中心(National Geophysical Data Center，NGDC)发布，前者为年度数据，由6个不同卫星获取的34期影像组成，起止时间为1992—2013年；后者为月度数据(起止时间2013年—至今)。本文研究时段为2005—2017年，需要对二者进行融合校正。校正步骤简要概括如下：首先，借鉴曹子阳等(2015)[20]对2005—2013年DMSP/OLS灯光影像的处理步骤，包括灯光影像数据的重投影、重采样和裁剪，进行影像提取(使用F162006年黑龙江鹤岗市作为目标不变区域)并通过构建幂函数方程求得回归系数后，对每期影像数据进行饱和校正。其后将数据逐年合并得到2005—2013年DMSP/OLS夜间灯光数据。其次，对NPP/VIIRS灯光影像预处理同DMSP/VIIRS一致，得到月度数据后加总求均值得到2014—2017年灯光影像数据；旨在剔除灯光异常值，使用2013年DMSP/OLS灯光影像提取2014—2017年灯光影像，并以每年上海市东方明珠亮度值为亮度上限，0值定为下限对其进行极值设定。最后，由于二者灯光数据存在单位不一致情况，故使用提取法进行融合校正(2017年NPP/VIIRS灯光影像掩膜提取2005—2013年DMSP/OLS灯光影像)，并进行连续性校正，最终得到连续性较好的2005—2017年夜间灯光数据。

(二)指标构建

1.被解释变量：地区收入差距

本文使用地区人均收入差距来衡量区域发展均衡程度。具体地，使用变异系数法对区域收入差距进行测算，数值越大则说明发展差距越大，其计算公式为：

(1)

2.解释变量：城市空间结构

本文核心变量为城市空间结构，基于对城市空间结构内涵与外延的理解，现有对空间结构指标的构建多从形态学、功能学和城市治理范畴展开[21]，本文从形态学视角出发，使用赫芬达尔指数(HHI)表示城市空间结构。公式如下：

(2)

式(2)中，lit、n分别表示城市次级单元i第t年的灯光亮度均值和单元数量，l为城市次级单元灯光亮度加总值。HHI取值范围是(0，1]，值越趋于1表示城市越趋于单中心发展，反之则呈多中心结构发展。

3.其他控制变量

通过控制其他不同尺度样本的城市共有特征变量包括政府行为、产业特征及城市发展水平来减少外生影响。本文选择城市规模指标(pop)，用城市常住人口表示，借鉴刘欢和席鹏辉(2019)[22]的计算方法，使用地区生产总值(万元)与人均生产总值(元)之比表示；地区生产总值(gdp，单位：元)表示城市经济发展水平；使用人均道路面积(road，单位：平方米)表示城市交通基础设施水平；选择政府财政支出(gov，单位：万元)表示政府干预水平，选用第二、三产业份额占地区生产总值之比(str2、str3，单位：%)来控制产业结构对结果的影响；对外开放程度(fdi，单位：万美元)，采用外商直接投资额进行衡量。控制变量还包括不随时间变化的城市特征变量，如地理纬度(latitude)、市域层面的是否为省会城市虚拟变量(capital，“是”为1、“否”为0)、省域层面的地理区位变量(location，东、中、西部依次取值1、2、3)。

(三)估计模型设置

本文旨在探究城市空间结构对城市经济均衡发展的影响，构建固定效应模型如下：

unbalanceit=α0+β1lnHHIit+β2lnXit+β3Di+μi+εit

(3)

式(3)中，unbalance表示城市内部经济发展不平等水平，用变异系数(CV)表示；HHI表示本文的核心变量城市空间结构，X、D分别为本文其他随时间变化及不随时间变化的控制变量。i、t分别表示城市单位和年份，μt分别表示时间虚拟变量，εit是随机扰动项。本文研究时段为2005—2017年，研究对象是中国266个地级市、27个省份(不含直辖市和港澳台地区)和包括京津冀城市群、长三角城市群、珠三角城市群和成渝城市群在内的省际城市群样本。具体来看，城市空间结构指标测度涉及市辖区及直辖市特殊性，因此市域、省域样本不包括直辖市(即北京市、天津市、重庆市和上海市)，同时市域样本中不包括没有市辖区和数据缺失的城市，如“直筒子市”东莞市、中山市和嘉峪关市等和数据缺失的巢湖市等，最终得到266个地级市和27个省份样本；省际层面，当前中国区域上形成以京津冀协同发展、长三角一体化发展、粤港澳大湾区建设及成渝地区双城经济圈建设、黄河流域生态保护和高质量发展等国家战略为引领的区域协调发展新格局，其中长三角城市群成为中国最具经济活力、层级结构合理的城市群；珠三角城市群与港澳组成粤港澳大湾区，2018年珠三角人均GDP达12.9万元，居城市群之首；此外，京津冀城市群创新水平处于全国领先地位，成渝城市群逐渐成为中国经济增长“第四极”。因此，本文选择这四个国家级城市群作为省际样本更具代表性。

本文控制变量数据来源于《中国城市统计年鉴》，其中缺失值由《中国区域统计年鉴》予以补充；城市空间结构指标数据使用DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据衡量，夜光数据来源于美国国家地球物理数据中心。

五、实证分析

(一)基准回归

实证回归前，本文进行豪斯曼(Hausman)检验，证实固定效应模型更可行。考虑到本文核心变量为城市空间结构指标，由于近年来城市结构与形态随时间推移而产生的变化较为缓慢[23]，城市空间结构指标描述性统计结果显示见表1。不同城市尺度样本中，城市空间结构指标的组间标准误与总体标准误较为接近。因此，单个城市其空间结构随时间变化小，变动主要来自城市间的差异。由上，若回归中控制城市固定效应，空间结构指标变异来源被限定在城市内部的不同年份之间，借鉴已有实证研究方法[24-25]，在基准回归中加入不随时间变化的城市特征变量来替代城市固定效应。

表1 城市空间结构指标描述性分析

首先，使用普通最小二乘法(OLS)模型作为回归分析的起点，结果如表2模型(1)、模型(3)和模型(5)所示，初步证实市域层面，单中心城市空间结构能够实现城市内部均衡发展，而省域和省际层面，多中心空间结构能够有效缩小城市经济差距，实现发展均衡。进一步通过加入控制变量来控制内生性问题，并使用时间固定效应模型进行分析，表明上述结论稳健。

控制变量对区域均衡发展的影响方面，市域、省域层面，城市人口规模增加不利于实现均衡发展，而经济进步则能够缩短内部发展差距。原因可能在于：省域层面，流动人口多向省会城市以及经济发展更快、收入更高的中心城市涌入，使得省内外围城市要素短缺、发展动能不足，进而造成了发展差距扩大；市域层面，城市规模扩大会造成集聚成本升高，中心城市集聚经济的外溢效应减弱，外围城市“规模互借”能力降低，因而对均衡发展的改善作用并未得到缓解。同时，这也暗示了伴随城市规模扩大，在要素能够充分流动的前提下，要素在市域内重新分配最终形成的多中心结构更有利于缩小收入差距。而省际城市与之相反，城市人口系数为负、经济系数为正，说明当前城市群人力资本分布分散、但经济发展集中。此外，市域层面，第二产业GDP占比缩小了城市内部发展差距，而第三产业GDP占比则扩大了发展差距，验证了杜群阳和俞航东(2020)[13]的结论，即第二产业空间分布分散、第三产业空间分布更加集聚，说明工业主导的城市空间结构集聚度低，而服务业主导的城市空间集聚程度高。外商投资对区域均衡发展影响为负，说明城市引进外资以工业为主。

表2 基准回归结果

表2(续)

(二)稳健性检验

1.改变城市空间结构的衡量指标

为了进一步保证结果稳健，本文使用基尼(GINI)指数和首位度指数表征城市空间结构，替换基准回归中赫芬达尔指数表征的空间结构指标。二者计算公式如下：

(4)

(5)

表3 稳健性检验

2.内生性检验

考虑到模型存在遗漏变量、反向因果等潜在的内生性问题，本文采用工具变量法进行处理。借鉴已有文献[26]工具变量选取思路，使用城市地表坡度(GD)作为空间结构的工具变量，原因在于城市高坡度区域居住成本更高，城市生产生活多选择平坦区域进行。因此，平均坡度更高的城市其人口分布较为集中，即赫芬达尔指数值越高，二者满足相关性条件。同时，城市坡度特征属于地理变量，满足外生性条件，因此，城市地表坡度可作城市空间结构变量的工具变量。加入工具变量进行两阶段最小二乘法(2SLS)估计，结果如表4所示，市域、省域和省际样本中弱工具变量检验(Kleibergen-Paap rk WaldF)值分别为53.013、16.380和17.216，高于经验值10，说明地表坡度与赫芬达尔指数高度正相关，排除弱工具变量问题，同时，不同样本第二阶段回归系数的绝对值显著高于基准回归中得到的系数，证实基准回归中的影响效应被低估。综上，工具变量法的回归结果进一步支持了本文结论。

表4 2SLS回归结果

表4(续)

六、异质性分析

由上述研究结论发现，市域层面，单中心城市空间结构能够有效实现区域均衡发展。但有研究认为由单中心城市空间结构向更分散化的多中心结构转变，是降低集聚不经济的有效途径[27-28]。于是便产生疑问，即当城市规模扩大、人口密度增加，出现了由交通拥堵、环境污染等集聚不经济现象造成集聚的负外部性超过集聚规模经济时，单中心空间结构是否仍旧能够有效缩小区域发展差距？因此，本文以市域城市为研究对象，进一步探究城市规模/密度的条件效应。

本文分别在基准回归中加入城市规模、人口密度与空间结构交互项，探究城市规模扩张时人口密度的变化，单中心城市空间结构向多中心空间结构转变是否是平衡经济发展的有效举措。回归结果如表5模型(13)所示，单中心城市空间结构能够显著实现区域均衡发展，但随城市规模的升高，单中心空间结构将扩大经济发展差距，取而代之的是多中心空间结构能够实现均衡发展。具体来看，城市空间结构对均衡发展影响的边际效应为-0.419+0.067lnpop，即当城市人口高于519.93万人时(e0.419/0.067)，多中心城市空间结构更有利于实现区域均衡发展。城市空间结构与人口密度的交叉项对区域均衡发展影响为负，证明随城市密度的升高，单中心空间结构对区域均衡发展的促进作用依旧有效，此时阈值为3.736(-0.538/-0.144)，即当城市人口密度高于238人/平方千米时，多中心空间结构对区域均衡发展的驱动作用更显著。

表5 异质性分析

表5(续)

七、机制分析

(一)作用机制初步探索

由上述结论发现，市域层面，单中心城市空间结构有利于实现均衡发展；而省域、省际层面，多中心结构能够缩小地区收入差距，这意味着在市域(省域和省际)样本中，单中心(多中心)结构会导致小城市的居民收入增长快于大城市。为此，本文进行机制检验，思路如下：省域、省际层面，多中心结构能够缩小区域内部地级市间的收入差距，即其对小城市工资水平的促进作用强于大城市；市域层面，单中心结构对城市市辖区外围地区工资水平的提升作用同样强于市辖区。表6展示了不同样本中空间结构对大城市和小城市工资水平的影响，其中，工资水平数据来源于《中国城市统计年鉴》。在省域、省际样本中，对于城市界定，本文将不同区域尺度包括的所有地级市按城市规模从大到小排列，前50分位数的城市视为大城市，后50分位数的城市则被定义为小城市。结果显示，市域层面，单中心结构能够提高城市工资收入水平，但其对城市内市辖区以外地区收入水平的促进作用明显强于对市辖区的工资推动作用；省域层面，单中心结构能够显著提高大城市工资收入，而对小城市工资上涨存在抑制作用。因此，省域层面实行多中心结构规划是缩小城市间工资收入差距的有效路径，能够实现区域均衡发展。

表6 机制检验

(二)中介机制探索

通过上述理论分析发现，市域层面，单中心城市空间结构通过提高城市内部公共交通基础设施的共享、加快知识溢出效应来实现城市均衡发展；省域、省际层面，多中心城市空间结构通过优化产业结构来缩小城市发展差距。为了检验城市空间结构对城市均衡发展的中介机制猜想，借鉴温忠麟和叶宝娟(2014)[29]的中介效应分析法，构建模型如下：

unbalanceit=λ0+λ1lnHHIit+λ2lnXit+λ3Di+μt+εit

(6)

lnMit=η0+η1lnHHIit+η2lnXit+η3Di+μt+εit

(7)

unbalanceit=θ0+θ1lnHHIit+θ2lnMit+θ3lnXit+θ4Di+μt+εit

(8)

式(6)同基准回归方程一致，λ1表示城市空间结构对区域均衡发展影响的总效应，系数显著则进行第二阶段检验；第二阶段式(7)中M表示中介变量，若系数η1显著则进行第三阶段检验；将中介变量加入式(6)中得到式(8)，即为第三阶段检验，系数θ1是控制中介效应后，城市空间结构对区域均衡发展的直接效应，若系数λ1显著，且η1、θ2都显著，则中介效应显著。

机制分析主要探究不同尺度空间结构通过影响哪些因素进而影响区域均衡发展。基于理论分析，本文中介变量主要包括：市域层面，分别使用公路客运量(tra，单位：万人)和城市创新指数(inno)表征城市交通基础设施共享水平和知识溢出程度；省域、省际层面，使用第二产业与第三产业比值(ind)表示产业结构水平。其中，城市创新指数数据来源于复旦大学和第一财经研究院联合发布的《中国城市和产业创新力报告》，该报告包括340个地级市2001—2016年城市创新指数。报告基于中国专利数据和新注册企业数据并通过计量和统计等分析方法，反映中国不同城市、行业的创新力，该指标注重创新专利的质量维度，更具科学性。本文其余中介变量数据均来源于《中国城市统计年鉴》。

第一阶段在基准回归中已得到证实，即市域层面，单中心城市空间结构有利于实现城市均衡发展；省域、省际层面，多中心空间结构能够缩小区域发展差距。第二阶段机制检验结果如表7所示，市域层面，单中心城市空间结构显著提高了城市创新水平，且能够提高城市内部交通基础设施的共享水平，同时进一步从人流维度显现，相对规模较小的市级城市，单中心城市能够实现比多中心城市更频繁的规模互借。省际、省域层面，城市空间结构对产业结构的影响系数为负，说明多中心结构降低城市第二产业比重、实现产业结构优化。

表7 中介机制分析(第二阶段)

第三阶段回归分析如表8所示，市域层面，城市创新发展、公共交通基础设施水平的提高能够显著缩小区域发展差距；省际层面，产业结构的优化能够实现区域均衡发展，而省域层面产业结构优化对区域均衡发展影响为负且不显著。原因可能在于，随着城市经济发展，不同的产业向不同层级城市集聚，其中第三产业更倾向于向中心城市集聚，而第二产业则向外围城市集聚，且服务业发展需要一定的城市人口规模作为支撑。因此，城市尺度及规模更小的省域层面，其经济发展需要更高集聚度的第三产业和分散式分布的第二产业布局，而多中心结构驱动工业企业分散式分布，同时降低第三产业集聚程度，第二产业比重升高致使经济效率损失。上述证实了单中心空间结构通过促进市级城市知识溢出、公共交通基础设施共享来实现区域均衡发展；省际层面，多中心空间结构通过实现产业结构优化来缩小区域发展差距。

表8 中介机制分析(第三阶段)

八、结论与讨论

中国经济中高速增长使得生产要素向城市集聚，形成中心城市，随之带来了城市发展不均衡的问题，如何通过规划城市空间结构进而实现相对均衡发展是当前政策研究的重要课题。本文利用融合校正的DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜间灯光数据衡量城市空间结构，使用地区收入差距衡量区域发展均衡程度，构建2005—2017年中国市域、省域和省际面板数据，探究城市空间结构对城市内部均衡发展的影响。结果显示：(1)市域层面，单中心空间结构能够实现城市均衡发展，而省域、省际层面，多中心城市空间结构对均衡发展的促进作用更显著。进一步通过改变城市空间结构的衡量方法进行稳健性检验、使用城市地表坡度作为工具变量进行内生性检验，上述结论仍成立。(2)对市域样本进行异质性分析发现，伴随市级城市规模扩大，即当人口规模高于519.93万人时，多中心空间结构将更有利于缩小城市发展差距；随着城市密度的升高，单中心空间结构对区域均衡发展的促进作用依旧有效，但当城市人口密度高于238人/平方千米时，多中心空间结构对区域均衡发展的驱动作用更显著。(3)机制探索初步发现，市域层面，单中心结构能同时促进城市内市辖区和外围地区收入水平的提高，但对外围地区促进作用更强；省域层面，多中心结构同样能够缩小大、小城市间收入差距。中介机制分析显示，市域层面，单中心空间结构通过城市知识溢出效应、公共交通基础设施共享来实现区域均衡发展；省际层面，多中心城市空间结构通过实现产业结构优化来缩小区域发展差距。

基于研究结论，提出政策建议如下：其一，城市尺度不同，城市空间结构对经济均衡发展的影响不同，需要因城施政。具体来看，市级城市在推进城市化建设进程中，需要注重城市紧凑性布局，鼓励生产要素向城市市辖区集聚，持续发挥集聚优势，避免城市无效蔓延。同时，伴随城市规模扩大、人口密度升高，要适度向多中心结构规划。一方面，当城市规模逐渐向中国特大、超大城市标准跨越时，整体上要推动建立均衡的空间结构，而非单一发展中心城市；另一方面，当城市人口密度高于238人/平方千米时，实现多中心结构规划能够实现区域均衡发展。而省域、省际尺度上，多中心结构规划更有利于缩小区域发展差距。其二，市域层面，提高城市人力资本水平和人才引进力度，通过人力资本外部性提高城市创新水平，提高劳动生产率并实现经济的均衡发展；同时，加强城市公共交通基础设施建设，市级层面单中心结构更有利于缩小内部经济发展差距的原因在于城市交通基础设施更有利于实现规模互借，当城市规模扩张、人口密度升高，对交通可达性的要求将提高。因此，加快城市公共交通基础设施建设符合城市化发展的需要。此外，当前城市群产业的发展，可通过有效实现分工合理化和产业结构优化来实现区域均衡发展，适当提升服务业就业比重和发展质量。