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《》2019-9期“前瞻‘十四五’”栏目刊登华东师范大学孙斌栋教授等撰写的文章《中国城市群的空间结构与经济绩效——对城市群空间规划的政策启示》。作者任职于华东师范大学中国现代城市研究中心、城市与区域科学学院,以及未来城市实验室和崇明生态研究院,对城市及区域空间结构开展过大量科学研究。论文在以往学界研究基础上,鲜明地提出应当采用更加准确的调查数据,并采用多角度多层次分析手段和验证方法来开展分析,以此提高研究的可信程度和科技支撑水平。
具体而言,在研究对象选择上,论文以我国著名地理学家宁越敏教授对于我国城市群的界定为依据,将长三角、珠三角、京津唐、武汉、长株潭、成渝、哈大齐、长吉、辽中南、山东半岛、中原、闽东南和关中等13个城市群作为研究对象。在数据来源方面,论文以多年动态数据为基础衡量城市规模,采用美国能源部橡树岭国家实验室(ORNL)的全球人口数据库数据和欧洲航天局(简称“欧空局”)发布的土地利用数据,计算加工得到各城市群内人口及城市规模。相比于其他可得数据库数据,该人口数据可以动态反映城市人口数量的变化,在国际学术界已得到越来越多的应用,特别是,使用这些多年动态数据,可以规避以往研究中使用户籍人口和行政边界计算空间结构时可能产生的误差。
在研究方法上,论文使用规模位次法衡量城市群的空间结构,并借鉴国外学者做法,在计算中将位次减去最优位移量的1/2,以降低测量偏差。在表征经济绩效时,使用劳均GDP和劳均GDP增长率两项指标,从静态和动态两方面把握城市群经济绩效水平,更全面认识城市群经济绩效和空间结构的关系。在柯布-道格拉斯生产函数和巴罗的长期经济增长模型基础上,论文分别构建回归模型,包括7个劳均GDP回归模型和7个劳均GDP增长率回归模型。在劳均GDP回归模型计算中,使用面板固定效应法和工具变量法,而在劳均GDP增长率回归模型中,使用OLS固定效应回归和工具变量两阶段回归方式。工具变量回归方法的设定,是为排除OLS方法可能带来的反向因果问题,文章以此来回应目前同类研究中存在的“计量方法不能解释因果关系”的问题,排除可能存在的反向因果关系对研究结果带来的影响。在得到回归结果之后,文章对结果进行稳定性检验,在分位数回归中再建立6个模型开展检测。
文章实证结果显示,无论在空间结构一次项检测,还是在空间结构的一期滞后项和二期滞后项检测中,检测结果都为空间结构与劳均GDP负相关,即空间结构指数越小(越多中心),劳均GDP越高。并且,在加入空间结构二次项的检验中,从得到的结果看出,空间结构和经济绩效(劳均GDP)二者之间不呈现非线性关系。这一检测证明空间结构与经济绩效二者之间存在线性关系。经过以工具变量空间结构一期滞后项和二期滞后项等的检测,得到的结果确认了多中心空间结构会提高劳均GDP这一结果。而所有以劳均GDP增长率为因变量的实证结果都显示同样的结论,即多中心的空间结构对于劳均GDP增长率具有促进作用。
▲ 分位数回归结果
针对国家城市群政策制定,文章最后提出若干重要建议。首先,我国城市群在发挥首位城市辐射带动作用的基础上,要考虑引导经济要素在城市群空间范围内相对均衡地进行分布;其次,多中心空间结构通过城市间“规模互借”亦即专业化分工协作,在更大空间尺度取得了集聚经济,因而在城市群的空间规划中需要格外强调完善城际交通和通讯,实现基础设施一体化;最后,多中心城市群内部城市之间的联系在体制上是以突破行政区经济限制为前提的,只有建立跨区域的规划、发展和管理机制,才能为多中心空间规划顺利实施提供制度支撑。
(感谢《中国城市群的空间结构与经济绩效——对城市群空间规划的政策启示》文章作者在导读编写中提供的帮助。)
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