服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)影響了城市規(guī)模分布嗎——基于跨國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究

王向　劉洪銀

(1.國網(wǎng)能源研究院，北京102209；2.天津農(nóng)學(xué)院 人文社會(huì)科學(xué)系，天津300384)

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服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)影響了城市規(guī)模分布嗎
——基于跨國數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究

王向1劉洪銀2

(1.國網(wǎng)能源研究院，北京102209；2.天津農(nóng)學(xué)院 人文社會(huì)科學(xué)系，天津300384)

合理的城市規(guī)模布局是城市化進(jìn)程中最重要的組成部分，城市規(guī)模分布過于集中或過于分散都對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不利。本文首次使用跨國面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了服務(wù)貿(mào)易與城市規(guī)模分布的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)全樣本下服務(wù)貿(mào)易使城市規(guī)模分布更加集中，但是OECD國家和非OECD國家存在差異；與全樣本回歸結(jié)果不同，服務(wù)貿(mào)易卻促使OECD國家城市規(guī)模分布更加分散，這與兩類國家所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、在全球價(jià)值鏈中的地位有關(guān)。本文研究結(jié)論對(duì)中國目前發(fā)展服務(wù)貿(mào)易和優(yōu)化城市體系具有警示意義。

服務(wù)貿(mào)易；城市規(guī)模分布；跨國數(shù)據(jù)；OECD

一、引言

2011年，中國城鎮(zhèn)人口數(shù)首次超過農(nóng)村人口，城鎮(zhèn)化率超過了50%。而且近年來，城鎮(zhèn)化越來越被看作是拉動(dòng)內(nèi)需的主要?jiǎng)恿?，繼而被視為轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的重要平臺(tái)。對(duì)于中國的城市化，優(yōu)化城市規(guī)模布局意義重大，因?yàn)樵谝粐?jīng)濟(jì)中大、中、小城市各自承擔(dān)的功能不同，大城市主要承擔(dān)所輻射區(qū)域甚至全國的綜合服務(wù)功能，中小城市更多承擔(dān)生產(chǎn)功能，不同的城市功能使得與之匹配的城市規(guī)模也不同，所以，城市規(guī)模分布過于集中或者過于分散對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有損害[1,2]。

不僅城市化是世界各國發(fā)展的普遍趨勢(shì)，服務(wù)貿(mào)易和服務(wù)業(yè)國際投資快速增長(zhǎng)也成為世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的突出特征。后者得益于上世紀(jì)中后期世界范圍內(nèi)服務(wù)業(yè)尤其是生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值的增長(zhǎng)。Duranton和Puga(2005)從功能角度分析了不同規(guī)模城市的經(jīng)濟(jì)特征，首次將服務(wù)業(yè)納入到城市體系的分析中來[2]，Atsumi(2010)基于城市與農(nóng)村地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的差別分析了貿(mào)易自由化可能導(dǎo)致城市規(guī)模越來越大[3]。然而，服務(wù)貿(mào)易對(duì)城市規(guī)模分布的影響是什么，它也像貿(mào)易自由化那樣會(huì)促進(jìn)城市規(guī)模分布更加分散嗎?[4,5]服務(wù)貿(mào)易與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展密切相關(guān)，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)往往在大城市集聚，通過帶動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，服務(wù)貿(mào)易的快速增長(zhǎng)是否使大城市受益

更多？已有文獻(xiàn)關(guān)于貿(mào)易對(duì)城市規(guī)模分布的研究較多，但還沒有對(duì)上述問題做出回答。

本文首次利用跨國面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了服務(wù)貿(mào)易(以商務(wù)服務(wù)貿(mào)易占比表示，TradeinBusinessServices)與城市規(guī)模分布的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，總體上服務(wù)貿(mào)易發(fā)展促進(jìn)了全球各國首位城市人口占比提高，即城市規(guī)模分布更加集中；但是，OECD國家和非OECD國家的子樣本回歸顯示，服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展促使OECD國家城市規(guī)模分布更分散，而非OECD國家則更加集中。文章在分類回歸中，除了傳統(tǒng)旅游貿(mào)易，以金融保險(xiǎn)和電腦通信為代表的現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易對(duì)OECD國家的“均勻”城市分布更顯著，而這三類服務(wù)貿(mào)易對(duì)非OECD國家的“集中”城市分布更顯著。

下文內(nèi)容安排如下：第二節(jié)回顧相關(guān)文獻(xiàn)，并梳理出待檢驗(yàn)的假說；第三節(jié)為模型的選擇和數(shù)據(jù)說明；第四節(jié)分析計(jì)量結(jié)果；第五節(jié)通過分服務(wù)貿(mào)易回歸進(jìn)一步分析；最后結(jié)論和政策含義。

二、文獻(xiàn)回顧及理論假說

城市規(guī)模分布是城市體系最重要的組成部分，它主要指城市數(shù)量和城市規(guī)模之間的關(guān)系。在理論上，新城市經(jīng)濟(jì)學(xué)更注重城市體系的研究，而城市規(guī)模分布是城市體系的核心內(nèi)容[6]。

城市規(guī)模分布真的很重要嗎，為什么倍受研究者青睞？最初對(duì)城市規(guī)模分布的研究主要是調(diào)查研究其是否與帕累托(Pareto)分布相一致[7]，隨著研究深入，經(jīng)濟(jì)學(xué)家發(fā)現(xiàn)城市規(guī)模分布本身對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有重要影響。這種影響主要是以集聚經(jīng)濟(jì)和擁堵成本的途徑發(fā)揮作用：在城市化率一定的條件下，如果經(jīng)濟(jì)資源均勻的分布在不同城市，那么，城市就不能充分發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益，一些高端生產(chǎn)要素只有在生產(chǎn)多樣化、人力資本密集化的大城市才能發(fā)展，而一些小城鎮(zhèn)只須單一產(chǎn)業(yè)就足夠了[1,2]；相反，當(dāng)生產(chǎn)過于集中于一兩個(gè)特大城市，持續(xù)升高的交通和生活成本超過了城市集聚經(jīng)濟(jì)的好處，同時(shí)其他城市規(guī)模過小，也限制了城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)的作用[8]。因此，理論上存在最優(yōu)的城市規(guī)模分布，城市規(guī)模過于集中或者過于均勻都不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而且最優(yōu)的城市規(guī)模與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有關(guān)[9]。

因此，城市規(guī)模分布測(cè)度和優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)吸引了大量文獻(xiàn)的關(guān)注。最常用的測(cè)算方法是基于規(guī)模-位序規(guī)律的Pareto指數(shù)(又稱Zipf指數(shù))，這個(gè)規(guī)律指出城市的規(guī)模分布遵循Pareto指數(shù)為1的帕累托分布，即不同城市按照人口規(guī)模所排的位序與其人口規(guī)模的乘積為常數(shù)1。如果經(jīng)過數(shù)據(jù)測(cè)算得到的Pareto指數(shù)大于1，意味著城市規(guī)模分布更均勻，如果小于1，說明有幾個(gè)特大城市存在，城市規(guī)模更集中[10,11]。理論和經(jīng)驗(yàn)研究證明，標(biāo)準(zhǔn)的分權(quán)國家其城市規(guī)模分布將在Pareto指數(shù)接近1時(shí)達(dá)到穩(wěn)態(tài)[12]。

此外，城市分布的Herfindahl指數(shù)、基尼系數(shù)、城市首位度、大城市集中度等都是常用的城市規(guī)模分布的測(cè)量指標(biāo)。受篇幅有限這里不對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行介紹，通常這些指標(biāo)具有高度的相關(guān)性[13]。

自上世紀(jì)八十年代以后，該領(lǐng)域的研究興趣轉(zhuǎn)移到塑造城市規(guī)模分布的決定因素上來[11]。Williamson(1965)提出了城市規(guī)模分布與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間的U型假說：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，城市規(guī)模分布的集中度不斷提高，當(dāng)達(dá)到更高發(fā)展水平時(shí)，集中度出現(xiàn)下降[9]。經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)從農(nóng)業(yè)向工業(yè)和服務(wù)業(yè)轉(zhuǎn)變的過程，而后兩者在城市集中最有效率，尤其在發(fā)展初期，工業(yè)部門往往集中在幾個(gè)核心城市，能夠充分享受中間投入品的規(guī)模效益、共享勞動(dòng)市場(chǎng)和知識(shí)外溢的集聚經(jīng)濟(jì)，從而城市人口集中度較高[1,2]。隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模和人口規(guī)模增加，核心城市因?yàn)樽饨?、居住和交通成本的上升，以及非核心城市聚集?jīng)濟(jì)出現(xiàn)，人口開始分散到非核心城市，城市集聚度下降。然而，早期的跨國數(shù)據(jù)研究并沒有證實(shí)這一假說，而單個(gè)國家的時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究較多證實(shí)了這一假說[7,11-12,14-15]。

另外，政府和政治制度被看作是導(dǎo)致城市規(guī)模集中分布的更重要因素[16]。一方面，集權(quán)政府更可能偏袒其政權(quán)所在的核心城市，而從其他內(nèi)陸地區(qū)榨取資源和財(cái)富，不公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境導(dǎo)致更多企業(yè)和勞動(dòng)者遷移到被政權(quán)偏袒的城市，以獲取由生產(chǎn)集聚創(chuàng)造的巨大需求、更多的政府轉(zhuǎn)移支付和享有更安全的生活環(huán)境與影響政府的機(jī)會(huì)，最后導(dǎo)致巨型城市出現(xiàn)。另一方面，政府規(guī)模本身對(duì)城市集中分布產(chǎn)生影響，一種觀點(diǎn)認(rèn)為，更強(qiáng)大的政府，意味著政府對(duì)經(jīng)濟(jì)更多的干預(yù)和更多的尋租，而這些活動(dòng)更容易出現(xiàn)在大城市；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為政府掌控的資源越多，政府就越有能力為中小城市提供基礎(chǔ)設(shè)施和其他公共服務(wù)，以減小地區(qū)不平等，促進(jìn)平等的城市規(guī)模分布[12]。實(shí)證研究證實(shí)了政府集權(quán)對(duì)城市規(guī)模集中分布的正向影響，而政府干預(yù)程度的影響則沒有一致的結(jié)論[11,16-18]。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化加速和貿(mào)易自由化推進(jìn)，貿(mào)易在城市規(guī)模分布中的作用日益受到關(guān)注。Krugman(1996a，b)使用新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)方法最早在理論上分析了貿(mào)易開放對(duì)特大城市(城市規(guī)模集中)形成的作用[4,5]。在封閉經(jīng)濟(jì)條件下，大城市和小城市中的企業(yè)都面向國內(nèi)市場(chǎng)生產(chǎn)，而大城市擁有高收入的明顯優(yōu)勢(shì)，并通過更強(qiáng)的“前向”和“后向”關(guān)聯(lián)(ForwardandBackwardLinkages)的循環(huán)累積作用，促進(jìn)越來越多企業(yè)和勞動(dòng)者向大城市聚集。但是，貿(mào)易開放弱化了國內(nèi)市場(chǎng)的影響，打破了大城市前后向關(guān)聯(lián)的優(yōu)勢(shì)，使大城市吸引力下降。Krugman的分析主要是針對(duì)發(fā)展中國家的巨型城市(如墨西哥城)，而Atsumi(2010)針對(duì)發(fā)達(dá)國家大城市經(jīng)濟(jì)以商務(wù)服務(wù)業(yè)為主的特征，分析指出貿(mào)易自由化使大城市規(guī)模越來越大[3]。Krugman的假說沒有得到更多實(shí)證研究的支持，尤其受到由貿(mào)易與城市規(guī)模反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題的挑戰(zhàn)，而對(duì)Atsumi的假說還較少實(shí)證研究[16,18,19]。

與此同時(shí)，服務(wù)貿(mào)易成為全球經(jīng)濟(jì)化中的突出現(xiàn)象，不僅全球服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)率快于全球服務(wù)業(yè)增加值增長(zhǎng)率，而且服務(wù)貿(mào)易和服務(wù)業(yè)國際投資增長(zhǎng)速度都快于全球貿(mào)易和投資總額增長(zhǎng)[20,21]。這得益于具有較強(qiáng)可貿(mào)易性的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展，而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)則受惠于貿(mào)易自由化和信息技術(shù)的發(fā)展[21,22]。因此，對(duì)于城市體系而言，大城市向國內(nèi)外生產(chǎn)企業(yè)提供商務(wù)服務(wù)的功能更加突出[1,2,19]，同時(shí)，可貿(mào)易性服務(wù)的發(fā)展也使企業(yè)可快捷地獲得本地之外的服務(wù)。那么，服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展更多地促進(jìn)了城市規(guī)模集中還是分散？

其中，ωλs/2指的是城市中個(gè)人負(fù)擔(dān)的凈成本。由該均衡公式所畫的圖示如下圖。

圖1　貿(mào)易與城市規(guī)模資料來源：Atsumi(2010)

遵循相似的邏輯，服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展，可能弱化了大城市在提供生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)方面的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)榉?wù)的可貿(mào)易性增強(qiáng)，使得非大城市地區(qū)也能以更低的成本獲得某些生產(chǎn)性服務(wù)，而不必將部分職能部門設(shè)在大城市。雖然大城市仍然是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)最密集的地方，而且可能是現(xiàn)代服務(wù)貿(mào)易的主要來源地，但是服務(wù)的可貿(mào)易性，意味著服務(wù)既可以出口到國外，也可以直接提供給國內(nèi)其他地區(qū)，這就可能弱化了距離上接近大城市的重要性，從而使一些企業(yè)將總部設(shè)在小城市就可以，同時(shí)也可以享有更低的租金、更少的交通擁堵和良好的工作環(huán)境。例如，美孚石油公司的總部就從紐約轉(zhuǎn)設(shè)到小城歐文，而康涅狄格州的紐黑文也擁有許多500強(qiáng)企業(yè)的總部。同時(shí)，根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市規(guī)模集中度的U型關(guān)系，欠發(fā)達(dá)國家優(yōu)勢(shì)資源聚集在首位城市，除了旅游外，多數(shù)以信息流為媒介的服務(wù)貿(mào)易依賴于高級(jí)生產(chǎn)要素的匯集，從而至少在一定時(shí)期內(nèi)發(fā)展中國家城市首位度與服務(wù)貿(mào)易之間存在正反饋關(guān)系，如中國70%以上的服務(wù)貿(mào)易進(jìn)出口額分布在東部的北京、天津、上海、江蘇和廣東等五省市。根據(jù)Krugman(1996a，b)和Atsumi(2010)的研究[1-3]，以及當(dāng)前經(jīng)濟(jì)全球化和全球價(jià)值鏈的情況，我們提出假說：服務(wù)貿(mào)易尤其是現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易的發(fā)展使城市規(guī)模分布更加集中，但這種影響在發(fā)達(dá)國家和欠發(fā)達(dá)國家有不同表現(xiàn)。由于Atsumi(2010)的分析只針對(duì)發(fā)達(dá)國家[3]，因此，下文分析中筆者必須謹(jǐn)慎處理欠發(fā)達(dá)國家的情況，因?yàn)檫@些國家不僅城市體系不成熟，大城市突出、中小城市落后，而且其在全球價(jià)值鏈中處在低端環(huán)節(jié)，本身服務(wù)業(yè)和服務(wù)貿(mào)易發(fā)展也不發(fā)達(dá)。

三、模型選擇和數(shù)據(jù)

根據(jù)已有研究，以及跨國面板數(shù)據(jù)可得性，建立下面基準(zhǔn)模型

lnPrimacyit=α+α1lncommerceit+γXit+ξit

式中l(wèi)nPrimacyit為被解釋變量，表示i國在t年城市規(guī)模分布，用i國最大城市人口占全國城市人口的比率表示。盡管Zipf指數(shù)、Herfindahl指數(shù)和城市首位度經(jīng)常用來衡量城市規(guī)模分布，然而，是考慮到數(shù)據(jù)易得性，以及本文所用數(shù)據(jù)與上述幾個(gè)指標(biāo)存在很高的相關(guān)性，且它在研究中也很常見[13]。

本文主要關(guān)注的解釋變量是服務(wù)貿(mào)易，而近年來服務(wù)貿(mào)易發(fā)展主要得益于現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易的快速增長(zhǎng)。正是經(jīng)濟(jì)全球化深化、交通發(fā)展尤其是現(xiàn)代通信技術(shù)的發(fā)展，使服務(wù)業(yè)跨國、跨地區(qū)交易規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，這里用商務(wù)服務(wù)貿(mào)易(主要含旅游、金融保險(xiǎn)、電腦通信等貿(mào)易)出口占商品和服務(wù)貿(mào)易出口的比率表示(lncommerceit)。

為更準(zhǔn)確顯示商務(wù)貿(mào)易對(duì)城市規(guī)模分布的影響，模型還加入了其他解釋變量，即方程中Xit所代表的變量組。這些變量有：(1)人均實(shí)際GDP，用以2000年為基期以美元為單位的實(shí)際人均GDP，以lnpergdpit表示，用于檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城市規(guī)模分布的關(guān)系，而且在下文回歸中將加入人均GDP的平方項(xiàng)lnpergdp2it，以檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與城市規(guī)模分布的U型關(guān)系；(2)可耕地面積，以lnLandit來表示，可用耕地面積越大，越有可能出現(xiàn)多個(gè)特大城市；(3)人口密度，以lnpdensityit來表示，一方面高人口密度鼓勵(lì)人們?cè)诖蟪鞘屑?，獲得集聚效益，另一方面高人口密度意味著城市之間更低的交通成本會(huì)弱化人口向大城市集中；(4)道路建設(shè)，以lnRoadit表示，用于控制道路發(fā)展對(duì)不同城市的影響，一個(gè)國家的道路建設(shè)越好，可能越會(huì)減少城市規(guī)模擴(kuò)大，但對(duì)于欠發(fā)達(dá)國家，道路建設(shè)會(huì)促進(jìn)更多人口向大城市集中；(5)政府干預(yù)(lnGovit)，用于顯示政府控制資源的多少對(duì)大城市發(fā)展的影響，一方面政府越強(qiáng)大就越有能力通過再分配政策、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和提供公共服務(wù)，實(shí)現(xiàn)地區(qū)間的平等發(fā)展，另一方面更大的城市規(guī)模往往與尋租活動(dòng)相關(guān)，而后者更容易發(fā)生在大城市；(6)固定資產(chǎn)投資(lnInvestit)作為總的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的代理變量，控制基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)城市規(guī)模分布的影響；(7)城市化水平(lnUrbanit)，作為規(guī)模經(jīng)濟(jì)和集聚經(jīng)濟(jì)的替代變量，城市化促進(jìn)了人口在大城市集中；(8)人口數(shù)量(lnpopit)，控制人口規(guī)模對(duì)城市集中的影響，人口規(guī)模與城市規(guī)模分布的關(guān)系依賴于移民的居住偏好，如果大部分人偏好大城市，就會(huì)促進(jìn)城市規(guī)模更加集中。(9)貿(mào)易自由化(lntradeit)，用來顯示貿(mào)易開放對(duì)城市規(guī)模分布的影響，以實(shí)物貿(mào)易占GDP的比重表示。最后，計(jì)量分析中使用這些變量的對(duì)數(shù)形式，以減少變量的異方差性，以及便于解釋其經(jīng)濟(jì)含義。

表1是對(duì)上述變量的說明，大部分?jǐn)?shù)據(jù)來自于世界發(fā)展指數(shù)數(shù)據(jù)庫(WDI)，這個(gè)數(shù)據(jù)庫本身的數(shù)據(jù)來源就是各種數(shù)據(jù)庫的大集成。經(jīng)過剔除城市國家、國土面積小于2萬平方公里國家以及數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的國家，最后我們使用1990-2009年間106個(gè)國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。由于國家眾多、時(shí)間跨度大，中間數(shù)據(jù)多有缺失，因此，所使用的是非平衡面板數(shù)據(jù)。

表1　相關(guān)變量及其說明

表2是主要變量統(tǒng)計(jì)的匯總。從中可以看出，非OECD國家最大城市人口占比平均值高于OECD國家，表明非OECD國家有更高的城市集中度。在商務(wù)貿(mào)易變量上，除了旅游貿(mào)易變量，OECD國家的平均比率都高于非OECD國家，說明OECD國家現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易更發(fā)達(dá)。

表2　主要變量的統(tǒng)計(jì)性描述

四、估計(jì)結(jié)果分析：服務(wù)貿(mào)易與城市結(jié)構(gòu)

1. 基準(zhǔn)回歸結(jié)果及分析

根據(jù)面板數(shù)據(jù)模型的一般方法，文章對(duì)不同模型回歸的優(yōu)劣進(jìn)行了檢驗(yàn)，其中F檢驗(yàn)(Prob>F=0.00)和BP檢驗(yàn)(BreuschandPagantest，Prob>X2=0.00)表明固定效應(yīng)回歸(FE)和隨機(jī)效應(yīng)回歸(RE)都優(yōu)于混合效應(yīng)回歸(OLS)；接著，Hausman檢驗(yàn)(Prob>X2=0.001)拒絕了個(gè)體效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)的假設(shè)，固定效應(yīng)回歸參數(shù)更具有無偏和一致性。

為進(jìn)行比較和體現(xiàn)模型回歸的穩(wěn)健性，表3中分別列出了三種模型各兩組回歸結(jié)果，考慮到可能存在著異方差性，這些回歸都使用了穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差。6個(gè)回歸結(jié)果顯示，主要解釋變量lncommerce都通過了顯著性檢驗(yàn)，其中，混合回歸可能高估了商務(wù)服務(wù)貿(mào)易對(duì)城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響，而固定效應(yīng)回歸顯示(以方程(6)為例)，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易占比每提高1個(gè)百分點(diǎn)，將使城市規(guī)模集中度提高0.011個(gè)百分點(diǎn)，初步得到，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)對(duì)一國城市規(guī)模分布有正向影響。

表3　模型基本估計(jì)結(jié)果

注：(1)***，**，*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著；(2)括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差下的t統(tǒng)計(jì)量和z統(tǒng)計(jì)量；

(2)上述計(jì)量結(jié)果通過stata12.0軟件得到，下文皆同。

為了檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與城市規(guī)模分布的U型假說，在回歸中加入了人均實(shí)際GDP的平方項(xiàng)(pergdp2)，但OLS、RE和FE回歸結(jié)果都不顯著，而且估計(jì)參數(shù)趨近于零值，即U型假說在這里沒有得到驗(yàn)證，這與早期使用跨國數(shù)據(jù)的研究結(jié)論一致[11]。因此，下面各種回歸中不再加入該平方項(xiàng)，實(shí)際在分類回歸測(cè)試時(shí)也確實(shí)不顯著。

在其他控制變量方面，在方程(2)混合效應(yīng)回歸中，除道路變量(lnRoad)外都具有較高的顯著性，但是隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)的回歸結(jié)果控制變量的顯著性極大弱化。這說明模型可能存在著影響回歸有效性的因素沒有得到處理。

2. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)、異方差和序列相關(guān)的處理

表4　穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注：(1)***，**，*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著；

(2) 括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差下的t統(tǒng)計(jì)量和z統(tǒng)計(jì)量；

(3)“異方差檢驗(yàn)”和“序列相關(guān)檢驗(yàn)”所在行對(duì)應(yīng)的數(shù)字為組間異方差的Wald檢驗(yàn)的P值和一階序列相關(guān)的Wooldridge檢驗(yàn)的P值；

(4)最后兩行是對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型回歸合宜性的檢驗(yàn)。

表4中方程(1)(2)是分項(xiàng)的固定效應(yīng)回歸(受篇幅所限，只列出了兩個(gè)逐項(xiàng)回歸結(jié)果)，對(duì)比表1方程(6)回歸結(jié)果，隨著其他控制變量的加入，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易對(duì)城市規(guī)模分布的影響變小，但是都至少在1%水平上是顯著的。

方程(5)是所有變量以五年為區(qū)間取其平均值，然后再做固定效應(yīng)回歸得到的。用平均值回歸的好處在于能夠熨平變量的波動(dòng)、控制周期性的影響。盡管經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量仍然不顯著，但是，其他所有變量都非常顯著，這時(shí)商務(wù)服務(wù)貿(mào)易與城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的彈性系數(shù)是0.015。

由于回歸使用的是跨期20年的跨國數(shù)據(jù)，因此，回歸中可能存在較大的異方差和序列相關(guān)問題。經(jīng)過檢驗(yàn)這兩種問題都存在，因此筆者使用基于Driscoll和Kraay(1998)、Hoeckle(2007)的方法綜合處理這兩種問題[23,24]。方程(4)是僅處理異方差后的回歸結(jié)果，方程(5)是同時(shí)處理異方差和序列相關(guān)后的結(jié)果(見表4中的相關(guān)檢驗(yàn)的P值)。對(duì)比發(fā)現(xiàn)，這兩種回歸結(jié)果幾乎沒有差別，說明序列相關(guān)問題對(duì)回歸結(jié)果的影響較小。這時(shí)候，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易對(duì)城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響與表1中方程的結(jié)果相同，估計(jì)參數(shù)為0.011，但是，控制變量要顯著得多，而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(lnpergdp)與城市規(guī)模分布的關(guān)系為正，更符合WheatonandShishido(1981)的理論預(yù)期，人均收入與規(guī)模經(jīng)濟(jì)聯(lián)系更密切[25]。盡管大部分變量都通過顯著性水平檢驗(yàn)，但是可利用耕地(lnLand)、政府干預(yù)(lnGov)、固定資產(chǎn)投資(lnInvest)和人口規(guī)模(lnpop)既不符合理論預(yù)期，也與已有的研究差別較大[12,13]，說明這里考慮異方差和序列相關(guān)性的回歸結(jié)果總體有效性較低，下文分析中主要以GMM方法估計(jì)的結(jié)果為參考。

對(duì)于跨國數(shù)據(jù)問題研究，存在的影響因素可能很多，有些因素可以通過數(shù)據(jù)收集進(jìn)行控制，正如上述回歸中所做。但是，諸如歷史文化、民主法治程度、與周邊國家間的關(guān)系等變量在模型中無法很好的控制，這些遺漏變量可能對(duì)一國的城市規(guī)模結(jié)構(gòu)造成很大的影響，比如，國內(nèi)動(dòng)亂可能會(huì)先從大城市發(fā)生，新政府上臺(tái)可能先使首都或者其他大城市收益，等等。針對(duì)這種情況，遵照Wooldridge(2006)的處理方法，將被解釋變量的滯后項(xiàng)放入計(jì)量模型中，作為這些遺漏變量的代理變量[26]。

方程(5)和(6)所在列分別為差分GMM和系統(tǒng)GMM的估計(jì)結(jié)果。這兩種估計(jì)方法都要求對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn)和序列相關(guān)檢驗(yàn)，即檢驗(yàn)工具變量的有效性和殘差序列的二階相關(guān)性，如果兩種檢驗(yàn)都沒有被拒絕，說明模型回歸是有效的(見表4中下方對(duì)應(yīng)的P值)。另外，由于系統(tǒng)GMM較差分GMM更有利于克服弱工具變量的影響和有限樣本偏誤，所以，我們以系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果為主要分析對(duì)象。

滯后被解釋變量的估計(jì)參數(shù)顯著為正，而且參數(shù)值超過了0.9，表明城市規(guī)模結(jié)構(gòu)有很強(qiáng)的慣性，這完全符合預(yù)期，盡管城市規(guī)模布局在長(zhǎng)期內(nèi)有波動(dòng)，但是短期內(nèi)城市規(guī)模結(jié)構(gòu)必然受其歷史因素影響。除了道路變量(lnRoad)，兩種估計(jì)結(jié)果顯著性和估計(jì)參數(shù)的符號(hào)相同。商務(wù)服務(wù)貿(mào)易的估計(jì)參數(shù)明顯變小，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易占比每增加1%使城市規(guī)模集中度提高0.003個(gè)百分點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城市規(guī)模結(jié)構(gòu)的影響顯著為正，人均實(shí)際GDP每提高1個(gè)百分點(diǎn)，使城市規(guī)模結(jié)構(gòu)集中度提高0.05個(gè)百分點(diǎn)?？捎酶卦蕉?，城市規(guī)模的集中度越高，這是因?yàn)榭捎酶卦蕉?，就越能供養(yǎng)更多的人口，進(jìn)而能支撐起更大規(guī)模城市的發(fā)展。在人口因素方面，更大的人口規(guī)模與城市規(guī)模結(jié)構(gòu)呈顯著負(fù)相關(guān)，而人口密度與城市規(guī)模結(jié)構(gòu)呈顯著正相關(guān)。與王小魯(2010)的研究不同，我們得到道路發(fā)展促進(jìn)了城市集中度的提高，說明道路建設(shè)因素更有利人們?cè)诔鞘芯幼?，而不是替代城市?guī)模的擴(kuò)大，交通成本下降促進(jìn)了城市間貿(mào)易，大城市集聚力增加，大城市人口增加更快[27,28]。在政府干預(yù)上，與大部分研究類似，更大的政府規(guī)模促進(jìn)了城市規(guī)模分布更加集中。最后，固定資產(chǎn)投資和城市化進(jìn)程都抑制了城市規(guī)模過度集中，而貿(mào)易自由化對(duì)城市規(guī)模分布的影響不顯著。

表5中(1)—(4)是處理異方差和序列相關(guān)問題的回歸，(5)、(6)是系統(tǒng)GMM回歸。GMM回歸顯示，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)對(duì)OECD國家的城市規(guī)模分布有負(fù)作用，即使得城市規(guī)模分布更分散，但是不夠顯著；而對(duì)非OECD國家城市規(guī)模分布的影響為正，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易比率每增加1%，首位城市人口比率將增加0.005%。如此不同的結(jié)果，可能與兩類國家所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段、在國際經(jīng)濟(jì)關(guān)系中的地位有關(guān)，非OECD國家還處在較低的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段，城市體系還很不成熟，大城市擁有不成比例的、過多的經(jīng)濟(jì)資源，高知識(shí)密集的服務(wù)業(yè)更多集中在這些城市，而且，大城市更有能力開發(fā)旅游資源，從而商務(wù)服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展進(jìn)一步促進(jìn)這些城市規(guī)模的擴(kuò)大。相反，OECD國家則較少存在這個(gè)問題，反而是不同規(guī)模城市之間的功能完備、分工明確，服務(wù)貿(mào)易的發(fā)展方便了不能在大城市布局的企業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而一定程度上弱化了大城市在提供生產(chǎn)服務(wù)上的優(yōu)勢(shì)，這是與本文的假說相一致的。

表5　OECD國家和非OECD國家分別估計(jì)的結(jié)果

注：(1)***，**，*分別表示在1%，5%和10%水平上顯著；

(2)括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健性標(biāo)準(zhǔn)差；

(3)“異方差檢驗(yàn)”和“序列相關(guān)檢驗(yàn)”所在行對(duì)應(yīng)的數(shù)字為組間異方差的Wald檢驗(yàn)的P值和一階序列相關(guān)的Wooldridge檢驗(yàn)的P值；

(4)最后兩行是對(duì)動(dòng)態(tài)面板模型回歸合宜性的經(jīng)驗(yàn)。

五、結(jié)論及政策含義

近年來，服務(wù)貿(mào)易和服務(wù)業(yè)國際投資快速發(fā)展，一些國際型大都市，如紐約、倫敦和東京，是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)最密集的城市，相應(yīng)的服務(wù)貿(mào)易也更發(fā)達(dá)，同時(shí)也存在一些大型企業(yè)總部從國際大都市遷出的現(xiàn)象。針對(duì)服務(wù)貿(mào)易是否導(dǎo)致一國城市規(guī)模分布更加集中的問題，本文提出了如下假說：服務(wù)貿(mào)易尤其是現(xiàn)代商務(wù)貿(mào)易的發(fā)展使城市規(guī)模分布更加集中，但這種影響在發(fā)達(dá)國家和欠發(fā)達(dá)國家有不同表現(xiàn)。本文使用1990-2009年間106個(gè)國家的跨國面板數(shù)據(jù)對(duì)該假說進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，得到的主要結(jié)論有：

(1)商務(wù)服務(wù)貿(mào)易(主要含旅游、金融保險(xiǎn)、電腦通信等貿(mào)易)增長(zhǎng)對(duì)城市規(guī)模分布有顯著正向影響，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易出口占商品和服務(wù)總出口的比率增加1%，將使城市規(guī)模集中程度提高0.03個(gè)百分點(diǎn)。

(2)服務(wù)貿(mào)易發(fā)展對(duì)城市規(guī)模分布的影響在OECD國家和非OECD國家中確實(shí)存在差異。在OECD國家，服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)導(dǎo)致城市規(guī)模分布更分散化，實(shí)證分析結(jié)論與本文假說相一致。該結(jié)論成立可能是因?yàn)殡S著現(xiàn)代服務(wù)的可貿(mào)易性增強(qiáng)，使企業(yè)在中小城市也能較快捷地獲得主要的中間服務(wù)投入，從而弱化了在大都市落戶的動(dòng)力。

(3)在非OECD國家，服務(wù)貿(mào)易與城市規(guī)模分布呈正相關(guān)，商務(wù)服務(wù)貿(mào)易占比每增加1%，首位城市人口占比將提高0.005%，與假設(shè)一致。這與非OECD國家所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段有關(guān)，這些國家一方面經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，經(jīng)濟(jì)資源都集中在少數(shù)較發(fā)達(dá)的城市，這些城市不僅擁有國家最有實(shí)力的企業(yè)，而且科技和人力資本最密集；另一方面，在當(dāng)前全球產(chǎn)業(yè)鏈競(jìng)爭(zhēng)背景中，欠發(fā)達(dá)國家的生產(chǎn)多處在產(chǎn)業(yè)鏈的低端，高附加值環(huán)節(jié)多被發(fā)達(dá)國家占據(jù)，相對(duì)較少的商務(wù)服務(wù)也更多集中于非OECD國家最發(fā)達(dá)的城市，從而造成城市規(guī)模更加集中。

(4)對(duì)于非OECD國家，道路建設(shè)降低了人們遷往大城市的交通成本，大城市的集聚優(yōu)勢(shì)得以充分發(fā)揮，但總體的基礎(chǔ)設(shè)施推進(jìn)弱化了大城市的吸引力，與城市規(guī)模分布的集中度負(fù)相關(guān)。同時(shí)，欠發(fā)達(dá)國家的城市化為中小城市發(fā)展提供了機(jī)遇。

盡管服務(wù)貿(mào)易增長(zhǎng)對(duì)城市規(guī)模分布有一定影響，但這種影響對(duì)OECD國家的經(jīng)濟(jì)負(fù)面影響較小，因?yàn)檫@些國家城市間分工成熟、城市體系比較穩(wěn)定，而且發(fā)達(dá)國家本身占據(jù)著產(chǎn)業(yè)鏈的制高點(diǎn)。然而，服務(wù)貿(mào)易可能通過城市體系變化對(duì)非OCED國家的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重要影響，這些國家工業(yè)體系不完整、特大城市與中小城市畸形發(fā)展，服務(wù)貿(mào)易過快增長(zhǎng)且集中于特大城市，將阻礙至少短期內(nèi)不利于合理的城市體系的形成，進(jìn)而降低了經(jīng)濟(jì)效率。

因此，本文的分析結(jié)論對(duì)于仍是發(fā)展中大國的中國具有明確的政策指向。目前，中國城市體系的典型特征是“中等規(guī)模”城市較少，同時(shí)存在大城市病問題(陸旸，2015)。要在2020年之前完善城市規(guī)模結(jié)構(gòu)、加快城市群發(fā)展，中國政府須合理引導(dǎo)服務(wù)貿(mào)易在國內(nèi)的空間分布，有針對(duì)性地推動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化的跨國服務(wù)(呼叫中心、網(wǎng)站維護(hù)、數(shù)據(jù)處理等外包業(yè)務(wù))在核心城市附近的中小城市落戶。加快中等城市除道路外其他基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快這些城市聚集優(yōu)勢(shì)的形成，同時(shí)，通過放開戶籍限制、城鄉(xiāng)公共服務(wù)一體化，加快城鎮(zhèn)化進(jìn)程，促進(jìn)中心城鎮(zhèn)發(fā)展。

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責(zé)任編輯應(yīng)育松

DoesTradeinServicesAffecttheDistributionofCitySize：AnEmpiricalAnalysisBasedonCross-countryData

WANGXiang1,LIUHong-yin2

(1.StateGridEnergyResearchInstitute,Beijing102209,China; 2.DepartmentofHumanitiesandSocialSciences,TianjinAgriculturalUniversity,Tianjin300384,China)

Effectivecitysizedistributionisthemostcomponentofurbanization,andtooconcentratedortoodispersedcitysizedistributionsaredetrimentaltoeconomicdevelopment.Firstly,theauthorestimatedtherelationshipoftradeinservicesandcitysizedistributionusingcross-countrydata,findingthatthedevelopmentoftradeinservicesmakescitysizedistributionmoreconcentratedunderthefullsample.However,theregressionofNon-OECDcountriesisdifferentfromOECDcountries,andtradeinservicespromotesmoredispersedcitysizedistributioninOECDcountries,whichisrelatedwiththestageofthetwocountrygroupsandtheirpositionsintheglobalvaluechain.Finally,theconclusionproposessomewarningsforChineseurbansystemandtradeinservicesdevelopment.

tradeinservices;citysizedistribution;cross-countrydata;OECD

2015-12-21

國家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目(13AJY008)

王向，男，國網(wǎng)能源研究院研究員，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，主要從事貿(mào)易理論研究；劉洪銀，男，天津農(nóng)學(xué)院人文社會(huì)社會(huì)科學(xué)系副教授，南開大學(xué)濱海開發(fā)研究院特約研究員，主要從事貿(mào)易理論研究。

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