夜間經(jīng)濟發(fā)展的南北差異
——來自氣溫的解釋

李玖靈 謝寶劍

一、引言

伴隨著城市工業(yè)化進程的加快，企業(yè)逐漸成為容納就業(yè)的主要場所，城市居民原先較為自由的工作時間也被規(guī)律的“朝九晚五”所替代，對于絕大多數(shù)上班族來說，一天的閑暇時間主要集中在晚上(Brabazon and Mallinder，2007)。受制于上班時間的約束，加之新自由主義(Neoliberalism)的興起，城市居民開始更多地在晚上進行休閑娛樂活動，極大刺激了城市的夜間消費。夜間消費作為居民消費的重要構成部分，仍有較大的增長潛力。發(fā)展夜間經(jīng)濟、刺激夜間消費有助于進一步釋放國內(nèi)市場的需求潛力，促進“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的形成。作為刺激內(nèi)需的重要舉措，各地政府紛紛出臺相應政策以支持當?shù)氐囊归g經(jīng)濟發(fā)展。2019年4月，上海市頒布了《關于本市推動夜間經(jīng)濟發(fā)展的指導意見》，要求打造具有“國際范”和“上海味”的夜生活集聚區(qū)，推動上海市夜間經(jīng)濟發(fā)展。2019年7月，北京市頒布了《北京市關于進一步繁榮夜間經(jīng)濟促進消費增長的措施》，明確提出要在全市形成一批管理規(guī)范、各具特色的“夜京城”地標。2019年8月，廣州市印發(fā)了《廣州市推動夜間經(jīng)濟發(fā)展實施方案》，提出打造“廣州之夜”品牌，并計劃打造30個夜間經(jīng)濟集聚區(qū)。2021年10月,商務部發(fā)布的《培育國際消費中心城市總體方案》中進一步提出“培育壯大新型消費，積極發(fā)展夜間經(jīng)濟，規(guī)劃建設商旅文體融合的夜間消費集聚區(qū)”。

在各類政策的支持下，各地的夜間經(jīng)濟發(fā)展如火如荼，但值得注意的是，我國夜間經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異較大，整體呈現(xiàn)南強北弱的空間發(fā)展格局。與南方城市火熱的夜間經(jīng)濟相比，北方城市的夜晚則稍顯冷清(1)資料來源：《2019年Q3中國主要城市交通分析報告》。。據(jù)阿里研究院發(fā)布的《數(shù)字點亮夜經(jīng)濟(2019)》顯示：夜間經(jīng)濟活躍度最高的十座城市分別是深圳、廣州、長沙、成都、西安、重慶、武漢、杭州、上海和北京，前十里面僅有西安、北京兩座北方城市，南方城市的夜間經(jīng)濟活躍度明顯高于北方城市(2)資料來源：《數(shù)字點亮夜經(jīng)濟(2019)》。。與當下經(jīng)濟發(fā)展南強北弱的現(xiàn)狀相吻合，夜間經(jīng)濟的發(fā)展也呈現(xiàn)南強北弱的空間特征。由于夜間經(jīng)濟與當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平有著較高的關聯(lián)性，因此從直覺上看，夜間經(jīng)濟南強北弱的空間格局是由南北經(jīng)濟固有差距所導致的。但從現(xiàn)實情況來看，北京、天津2019年GDP總量雖位列全國前十，但其夜間經(jīng)濟發(fā)展卻滯后于南方城市，與其龐大的經(jīng)濟體量并不匹配。而長沙、武漢等南方城市雖然經(jīng)濟體量不如北京、天津，但夜間經(jīng)濟活躍度卻位居前十，這說明經(jīng)濟發(fā)展水平并非決定夜間經(jīng)濟發(fā)展的唯一因素。目前學者多從體制機制改革、市場化水平、文化差異、管制逃避等方面討論南北差距的形成(盛來運等，2018；杜宇、吳傳清，2020；趙子樂、林建浩，2017；叢勝美等，2022;宋盛楠，2021)，卻忽略了最直觀的自然條件差異。除了經(jīng)濟因素以外，自然因素是否也是導致南北夜間經(jīng)濟發(fā)展差距的客觀原因？經(jīng)濟因素和自然因素對夜間經(jīng)濟發(fā)展的影響到底有多大？這是本文感興趣并試圖研究的問題。考慮到氣溫對夜間經(jīng)濟活動可能存在影響，同時也是南北在自然條件方面差異的主要體現(xiàn)，因此本文嘗試從南北氣溫差異的視角切入，分析氣溫對夜間經(jīng)濟發(fā)展的影響機制，并以此對南北夜間經(jīng)濟發(fā)展失衡的現(xiàn)象進行解釋。

目前關于夜間經(jīng)濟的實證研究較少，實證的主要難點在于如何度量夜間經(jīng)濟。在阿里研究院發(fā)布的《數(shù)字點亮夜經(jīng)濟(2019)》以及中國社科院發(fā)布的《2019年Q3中國主要城市交通分析報告》中，均使用網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)(如POI數(shù)據(jù)、外賣數(shù)據(jù)等)對中國主要城市的夜間經(jīng)濟進行測度。而現(xiàn)有文獻也主要以各平臺發(fā)布的夜間經(jīng)濟場所數(shù)據(jù)，對夜間經(jīng)濟進行測度，即一個地區(qū)的夜間經(jīng)濟場所越多，則表明該地區(qū)的夜間經(jīng)濟越繁榮(柳富滿等，2022；唐潔等，2022)。考慮到POI數(shù)據(jù)能夠精確獲取夜間經(jīng)濟場所的數(shù)量與詳細信息，同時也具備較強的時效性，因此本文借助數(shù)據(jù)爬蟲技術，從高德地圖獲得與夜間經(jīng)濟場所相關的POI數(shù)據(jù)，用以測算夜間經(jīng)濟的發(fā)展程度，同時借助OLS、2SLS等方法，對氣溫如何影響夜間經(jīng)濟發(fā)展進行實證檢驗。文章可能的創(chuàng)新與邊際貢獻體現(xiàn)在以下兩點：(1)結合經(jīng)濟地理與地理學的常用技術方法，利用爬蟲技術篩選與夜間經(jīng)濟相關的興趣點(POI)數(shù)據(jù)，構造相應變量來衡量城市的夜間經(jīng)濟發(fā)展水平，分析夜間經(jīng)濟的南北差距。(2)以南北氣溫差異為切入點，分析氣溫影響夜間經(jīng)濟的作用渠道，并實證檢驗氣溫與夜間經(jīng)濟發(fā)展的關系，為分析夜間經(jīng)濟的南北差異提供新的視角。

二、氣溫與夜間經(jīng)濟發(fā)展

(一)夜間經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)形態(tài)及影響因素

1.夜間經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)形態(tài)

夜間經(jīng)濟指的是從下午6點到次日凌晨6點的相關經(jīng)濟活動，以餐飲、休閑娛樂等服務業(yè)為主(Beer，2011)。夜間經(jīng)濟一詞最早來自20世紀70年代的歐洲，當時歐洲各國為提振市區(qū)商業(yè)活力，紛紛出臺相應政策鼓勵城市夜晚經(jīng)濟活動的開展(毛中根等，2020)。雖然夜間經(jīng)濟一詞屬于“舶來品”，但夜間的經(jīng)濟活動在我國古已有之，早在唐朝，廣州、揚州等大城市就已出現(xiàn)夜市的雛形，而宋朝則是夜市發(fā)展最為興盛的時代，“夜市直至三更盡，才五更又復開張，如耍鬧去處，通宵不絕”等詩詞足以體現(xiàn)當時夜市的繁華(趙迎芳，2022)。

經(jīng)濟屬性是夜間經(jīng)濟的根本屬性。作為一種經(jīng)濟活動，夜間經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)形態(tài)深受學界關注。早期學者比較關注酒精、娛樂等與夜間經(jīng)濟相關的產(chǎn)業(yè)(Hobbs et al.，2005；Measham and Moore，2009)，隨著夜間經(jīng)濟的發(fā)展，學者開始重新審視夜間經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)形態(tài)。Rowe and Lynch(2012)根據(jù)夜間經(jīng)濟的內(nèi)涵，將夜間發(fā)生的購物、表演、餐飲、展覽等活動通通納入夜間經(jīng)濟范疇。唐潔等(2022)以及柳富滿等(2022)國內(nèi)學者則認為夜間經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)形態(tài)主要包括餐飲、購物、娛樂休閑、文藝表演等。事實上，筆者認為一切與夜間經(jīng)濟活動相關的產(chǎn)業(yè)，都應納入夜間經(jīng)濟的討論范疇。根據(jù)我國夜間經(jīng)濟的主要產(chǎn)業(yè)形態(tài)，我們將夜間經(jīng)濟涉及的幾類產(chǎn)業(yè)劃分為餐飲、休閑娛樂、表演、生活配套四大類(如表1所示)。

表1 夜間經(jīng)濟的主要產(chǎn)業(yè)形態(tài)

2.夜間經(jīng)濟發(fā)展的影響因素

影響夜間經(jīng)濟發(fā)展的因素有很多，根據(jù)目前研究，我們認為夜間經(jīng)濟發(fā)展的影響因素大致可分為三類。

一是經(jīng)濟因素。首先，經(jīng)濟發(fā)展水平越高的城市，其居民消費水平也越高，夜間消費能力越強(Roberts，2006)。其次，城市經(jīng)濟發(fā)展水平越高，越有利于業(yè)態(tài)發(fā)展的多樣性，多元化的業(yè)態(tài)能夠吸引更多消費者，提振夜間經(jīng)濟活力(Roberts and Eldridge，2007)。最后，經(jīng)濟發(fā)展水平越高的地區(qū)，其第三產(chǎn)業(yè)越為發(fā)達，根據(jù)配第—克拉克定理，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，勞動力會逐漸從第二產(chǎn)業(yè)流向第三產(chǎn)業(yè)(王俊豪，2016)，這能為夜間經(jīng)濟發(fā)展提供充足的勞動力。

二是城市軟硬件環(huán)境。城市軟硬件環(huán)境對夜間經(jīng)濟發(fā)展的影響體現(xiàn)在以下幾個方面：(1)基礎設施建設。完備的基礎設施如交通、照明等可為居民夜間出行提供便利(Eldridge and Roberts，2008)，豐富的文化基礎設施以及公園綠地等能為夜間經(jīng)濟的發(fā)展提供空間載體。(2)政策環(huán)境。良好的營商環(huán)境能為夜間經(jīng)濟發(fā)展提供土壤，刺激相關企業(yè)的生產(chǎn)與供給。(3)治安環(huán)境。夜晚是違法犯罪事件的高發(fā)期，城市居民夜間出行的意愿很大程度上受當?shù)刂伟箔h(huán)境的影響，發(fā)展夜間經(jīng)濟需要維持良好的治安環(huán)境(Sheard，2011)。

三是自然因素。目前關于自然因素能否影響夜間經(jīng)濟發(fā)展的研究并不多，但關于自然因素影響個體消費行為的文獻已有不少。高維和、張婕瓊(2020)提出天氣因素(如氣溫、日照、降水等)可以改變消費者的心理及生理狀態(tài)，影響消費者的情緒及認知，進而直接或間接地影響個體消費行為；Stulec(2013)的研究發(fā)現(xiàn)天氣因素對個體的消費方式以及消費渠道有顯著影響；Steele(1951)的研究證明，氣溫與日照時長對百貨公司的銷售額有一定影響；Agnew and Thornes(2010)的研究發(fā)現(xiàn)惡劣天氣會改變消費者的消費選擇和偏好；Conlin et al.(2007)發(fā)現(xiàn)天氣因素對消費者的購買及退貨決策存在顯著影響。

雖然目前關于自然因素如何影響夜間經(jīng)濟發(fā)展的文獻并不多，但種種證據(jù)顯示，自然因素對消費者的消費行為存在影響，而以休閑娛樂、餐飲為代表的消費正是夜間經(jīng)濟的主要產(chǎn)業(yè)形態(tài)，因此有必要對自然因素如何影響夜間經(jīng)濟發(fā)展做進一步討論。考慮到南北夜間經(jīng)濟發(fā)展存在巨大差距，而氣溫又是南北差異最大的自然因素之一，因此文章以此為切入點，嘗試分析氣溫在夜間經(jīng)濟發(fā)展中的作用，為夜間經(jīng)濟南強北弱的現(xiàn)象提供解釋。

(二)氣溫影響夜間經(jīng)濟發(fā)展的機制分析

目前關于氣溫如何影響夜間經(jīng)濟發(fā)展的觀點多屬于經(jīng)驗之談，未對其中機制進行系統(tǒng)探討。在此，我們充分參考經(jīng)濟學、生物學、地理學、心理學的相關研究成果，嘗試從以下四個角度剖析氣溫影響夜間經(jīng)濟發(fā)展的作用機制。

1.氣溫影響戶外經(jīng)濟活動

氣溫通過影響戶外的夜間經(jīng)濟活動，對夜間經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響。戶外的經(jīng)濟活動離不開溫暖的氣候，過于寒冷的地區(qū)并不適合過多的戶外經(jīng)濟活動。按照室內(nèi)與室外對夜間經(jīng)濟場所進行分類，室內(nèi)包括餐廳、KTV、酒吧、商場等，由于室內(nèi)場所有暖氣，其正常運營受氣溫影響較小。而以室外為載體的夜間經(jīng)濟包括路邊燒烤、夜間市集、夜間旅游、傳統(tǒng)慶典等，此類形態(tài)的夜間經(jīng)濟受氣溫影響較大。以我國的東北地區(qū)為例，冬季氣溫動輒零下50攝氏度，以室外場景為依托的夜間經(jīng)濟難以開展，而南方城市氣候溫暖，更適合室外夜間經(jīng)濟的發(fā)展，這也是南方城市夜間經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)形態(tài)更為豐富的原因。

2.氣溫影響睡眠

氣溫通過影響城市居民的夜間睡眠，間接影響城市居民的夜間活動習慣，進而對夜間消費和夜間經(jīng)濟產(chǎn)生影響。Okamoto-Mizuno et al.(1999)與Tsuzuki et al.(2015)的研究發(fā)現(xiàn)，個體在夏季的睡眠質量最差，具體表現(xiàn)為睡眠時間縮短、驚醒次數(shù)增加，這種現(xiàn)象與較高的室內(nèi)溫度密切相關。Haskell et al.(1981)認為在高溫環(huán)境下，人們通過調(diào)整被子與衣物來調(diào)節(jié)體感溫度的余地較小，導致睡眠質量較差。Xiong et al.(2020)通過對悉尼48個家庭進行追蹤調(diào)查，發(fā)現(xiàn)家庭成員的睡眠質量與臥室溫度負相關，估算結果顯示臥室溫度每升高1開氏度，研究對象的睡眠時間將減少1.036%，其中積極睡眠(REM)時間將減少1.647%。

種種證據(jù)表明，氣溫與個體的睡眠質量密切相關，氣溫越低，個體的睡眠質量越好，越容易入睡，而氣溫越高越不利于睡眠。而夜晚的氣溫會隨著時間的推移不斷降低，直至凌晨達到最低，因此越靠近后半夜，相對較低的氣溫更有利于睡眠。我們推斷：相對于北方城市，生活在高溫區(qū)域的南方城市居民，晚上會選擇氣溫更低、更為舒適的后半夜入睡；而在氣溫較高、難以入眠的前半夜更傾向于外出活動與消費，進而形成了一種異于北方城市的夜間活動習慣，對城市的夜間消費和夜間經(jīng)濟產(chǎn)生影響。根據(jù)《2020年中國睡眠指數(shù)報告》，居民晚上入睡時間最早的城市是伊春與哈爾濱，除黃岡和寧波外，早睡前十名均為年均氣溫較低的北方城市(見表2)。在晚睡城市前十名中，新疆的喀什與烏魯木齊晚睡是受時區(qū)影響，沒有太多參考價值，但其他八個晚睡城市均為年均氣溫較高的南方城市。

表2 早睡與晚睡城市前十名

資料來源：作者根據(jù)《2020年中國睡眠指數(shù)報告》整理得來。

3.氣溫影響居民外出意愿

氣溫通過影響居民外出意愿，從而對夜間經(jīng)濟產(chǎn)生影響。在氣溫適宜的春季、夏季，城市居民會在晚飯過后外出納涼、散步，而在氣溫寒冷的冬季，居民的夜間外出意愿則會大大降低。韓西麗、羅陽(2020)分析了氣溫對北京地鐵客流量的影響，結果發(fā)現(xiàn)：當氣溫大于30攝氏度時，北京地鐵客流量顯著增加；而在氣溫低于0攝氏度時，北京地鐵客流量明顯減少。這說明在低溫條件下，城市居民的外出活動頻次顯著減少。此外，已有研究證明氣溫會對個人情緒產(chǎn)生影響，間接影響居民的夜間外出意愿。Howarth and Hoffman(1984)發(fā)現(xiàn)隨著氣溫的升高，個體的焦慮情緒會得到釋放；Murray et al.(2010)認為較高的氣溫能顯著改善個體情緒、刺激消費；Jasper et al.(2017)通過對選民投票行為進行研究，發(fā)現(xiàn)氣溫上升與積極的集體行動之間存在聯(lián)系。

4.氣溫影響空氣質量

氣溫通過影響空氣質量，從而對夜間經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響。現(xiàn)有研究表明，以氣溫為代表的氣象因素對空氣質量存在顯著影響，氣溫高的地區(qū)或者氣溫高的季節(jié)，空氣污染會顯著減少(李小飛等，2012；趙敬國等，2013)。當?shù)乇須鉁剌^高時，地表附近空氣密度小，大氣的穩(wěn)定程度低，在熱力對流的作用下污染物會隨著氣流向外擴散、稀釋，污染物濃度得以降低。而當?shù)乇須鉁剌^低時，更容易出現(xiàn)逆溫天氣，即氣溫會隨著高度的上升而上升，此時的大氣較為穩(wěn)定，不利于污染物的擴散。因此寒冷的北方城市更容易出現(xiàn)霧霾天氣，而溫暖的南方城市空氣質量則相對更好。夜間經(jīng)濟的發(fā)展，尤其是以室外環(huán)境為載體的夜間活動，受空氣質量的影響較大，相對于霧霾漫天的日子，月朗星稀的好天氣更能激發(fā)消費者的夜間活動熱情。

綜上，我們認為：氣溫通過影響戶外經(jīng)濟活動、居民睡眠、居民外出意愿以及空氣質量，從而對夜間經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響，氣溫越高越有利于夜間經(jīng)濟發(fā)展，而南方城市溫暖的氣侯條件無疑比北方更適合發(fā)展夜間經(jīng)濟，這也是當前夜間經(jīng)濟發(fā)展南強北弱的客觀原因。

三、實證設計

(一)模型設定

目前關于夜間經(jīng)濟的實證文章較少，可供參考的模型并不多，為檢驗氣溫對夜間經(jīng)濟發(fā)展的影響，我們構建以下基準回歸模型：

lnyi=α+βlntemperaturei+γxi+εi

(1)

在公式(1)中，下標i代表不同的城市，y代表城市的夜間經(jīng)濟發(fā)展水平，temperature表示城市的年均氣溫，x是一組控制變量，以控制其他因素對夜間經(jīng)濟的影響。由于年均氣溫并不會隨時間發(fā)生大的變化，同時考慮到一系列控制變量如政府干預程度、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平等對夜間經(jīng)濟的影響要在一段時間后才能顯現(xiàn)，所以文章選擇滯后兩期的解釋變量進行回歸。同時，氣溫是一個相對外生的解釋變量，受人類活動的影響較小，在控制了其他變量之后，內(nèi)生性問題也能得到較大程度的緩解。

(二)變量選取

1.夜間經(jīng)濟發(fā)展水平(y)

研究夜間經(jīng)濟的一大難點在于如何度量夜間經(jīng)濟，該用何種指標作為夜間經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量。提起夜間經(jīng)濟，多數(shù)人會聯(lián)想到夜間燈光、夜間照明設施是夜間經(jīng)濟發(fā)展的基礎，同時夜間經(jīng)濟的發(fā)展也會影響一個地區(qū)的夜間燈光亮度，因此夜間燈光與夜間經(jīng)濟發(fā)展水平有一定聯(lián)系。但夜間燈光亮度并不能完全衡量一個地區(qū)的夜間經(jīng)濟發(fā)展水平，夜間經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)形態(tài)以第三產(chǎn)業(yè)為主，而一個地區(qū)的夜間燈光亮度則主要反映該地區(qū)的整體經(jīng)濟發(fā)展水平(劉華軍、杜廣杰，2017；張浩然，2017；秦蒙等，2019)，夜間燈光除受第三產(chǎn)業(yè)影響外，還受其他經(jīng)濟活動的影響，如第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展和市政照明設備投入都會影響城市的夜間燈光亮度。此外，夜間燈光還受到一些非經(jīng)濟因素的影響，比如植被、建筑格局以及氣候環(huán)境都會影響城市的燈光亮度(Levin and Zhang，2017)，因此我們認為以夜間燈光亮度作為夜間經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量存在較大缺陷。

考慮到夜間燈光數(shù)據(jù)中包含的一些非夜間經(jīng)濟要素無法有效剝離，本文使用與夜間經(jīng)濟相關的興趣點(POI)數(shù)據(jù)構造夜間經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量。POI(Point of Interesting)指的是電子地圖上任何可以代表真實地理實體的點狀地理空間數(shù)據(jù)，包含了名稱、地址和經(jīng)緯度等信息(薛冰等，2019)。一個酒吧、一個夜總會乃至一棟大廈顯示在電子地圖上就是一個POI點，如果在電子地圖上搜索某個城市的酒吧，最后彈出100個POI點，那就說明該城市有100個酒吧。利用POI數(shù)據(jù)研究城市的產(chǎn)業(yè)空間格局、公共設施分布以及城市整體演化方向是經(jīng)濟地理和地理學科常用的技術方法，本文希望借助這種典型的經(jīng)濟地理和地理學科做法，以POI數(shù)據(jù)為基礎，構造夜間經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量。由于選取的POI數(shù)據(jù)均和城市的夜間經(jīng)濟活動高度相關，所以此類數(shù)據(jù)比夜間燈光更能代表城市的夜間經(jīng)濟水平。考慮到與夜間經(jīng)濟相關的地點與場所主要涉及休閑、娛樂和餐飲行業(yè)，因此文章提取了酒吧、迪廳、夜總會、KTV、洗浴推拿場所、音樂廳、劇場、體育賽事、文藝演出、肯德基、麥當勞、7-11便利店共計12種類型的POI數(shù)據(jù)。

酒吧、迪廳、夜總會、KTV、洗浴推拿場所主要在夜間營業(yè)，是城市居民夜間娛樂消遣的主要場所，與城市夜間經(jīng)濟發(fā)展水平高度契合。而考慮到文藝演出(如演唱會、歌劇表演等)、體育賽事(如職業(yè)籃球、足球比賽)一般在晚上進行，所以此類數(shù)據(jù)在一定程度上也能代表城市的夜間經(jīng)濟發(fā)展水平(3)體育賽事的相關POI點是指舉辦專業(yè)體育賽事的相關場所，如舉辦專業(yè)籃球、足球賽事的體育館。文藝演出的相關POI點是指舉辦演出、演唱會的相關場所，如劇院、音樂廳等。。餐飲與購物也是夜間經(jīng)濟的重要組成部分，但國內(nèi)各大電子地圖服務提供商提供的POI數(shù)據(jù)并不包含餐廳與商場的營業(yè)時間，無法判斷此類設施是否在夜間營業(yè)，所以文章選取24小時營業(yè)的麥當勞、肯德基與7-11便利店作為替代。利用爬蟲技術獲取相應的POI數(shù)據(jù)后，我們以城市為單位，對該城市中所有與夜間經(jīng)濟相關的POI點進行加總，除以城市總人口計算該城市夜間經(jīng)濟場所的POI密度(個/萬人)，以此作為該城市夜間經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量。此外，我們還計算了POI數(shù)量與城市行政區(qū)面積的比值(個/平方公里)，以人口計算的POI密度表示城市每萬人中擁有的夜間經(jīng)濟場所，而以行政區(qū)面積計算的POI密度則代表城市每平方公里上的夜間經(jīng)濟場所數(shù)量。

2.核心解釋變量及控制變量

城市氣溫(Temperature)：氣溫是本文的核心解釋變量，以樣本城市2018年的年平均氣溫進行衡量。氣溫是一個相對外生的變量，文章以氣溫作為核心解釋變量也在較大程度上緩解了內(nèi)生性問題。

城市經(jīng)度(Longitude)：我國的經(jīng)濟發(fā)展東強西弱，東南沿海地區(qū)的經(jīng)濟更為發(fā)達，西部則稍為滯后。同時我國的西部地區(qū)多為少數(shù)民族聚集區(qū)，文化上存在一定差異，為控制東部、西部經(jīng)濟和文化差異對夜間經(jīng)濟發(fā)展的影響，文章選取樣本城市的地理經(jīng)度(Longitude)作為控制變量。

城市日照時長(Sunshine)：Czeisler et al.(1986)指出長時間的強光照射會改變個體睡眠的晝夜節(jié)律，增加夜晚的入睡難度，造成個體晝夜節(jié)律周期(Circadian Pacemaker)的延遲。Lambert et al.(2003)以及 Nilsson(2009)指出陽光照射會改變?nèi)梭w的血清素和褪黑素水平，對個體的情緒和睡眠產(chǎn)生影響。考慮到日照對睡眠以及情緒的影響可能改變個體的夜間活動習慣，進一步影響夜間經(jīng)濟發(fā)展，模型加入樣本城市2018年的全年日照時長作為控制變量。

城市降雨量(Rain)：以樣本城市2018年均降水量衡量該城市的降水情況。Parsons(2001)以及Agnew and Thornes(2010)發(fā)現(xiàn)在雨量增加的季節(jié)，購物中心的銷售額會出現(xiàn)明顯的下降。Gebhart and Noland(2014)以及曹小曙等(2019)的研究發(fā)現(xiàn)降雨量與城市公共交通工具的使用頻次之間存在顯著的負向關系。種種證據(jù)表明降水對城市居民的夜間出行有較大影響，城市居民在雨天會盡可能地減少外出，所以降雨量與城市的夜間經(jīng)濟發(fā)展可能存在負向聯(lián)系。

人均GDP(GDP)：文章以樣本城市的人均GDP衡量城市的經(jīng)濟發(fā)展水平。夜間經(jīng)濟的南北差距可能是由固有經(jīng)濟發(fā)展水平差異導致的，忽略經(jīng)濟發(fā)展水平可能會導致嚴重的內(nèi)生性問題，因此要對人均GDP進行控制。

政府干預程度(Government)：政府干預對城市夜間經(jīng)濟發(fā)展的具體效應并不明確。一方面政府可以通過改善與夜間經(jīng)濟相關的基礎設施供給，為夜間經(jīng)濟發(fā)展提供更好的外部環(huán)境。另一方面，政府過多的干預與管制也有可能帶來一系列的資源錯配問題，對夜間經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生不利影響。本文參照宋文月、任保平(2020)的做法，以地方一般公共預算支出與GDP總量之比作為地方政府干預程度的代理變量。

產(chǎn)業(yè)結構(Structure)：產(chǎn)業(yè)結構以樣本城市的第三產(chǎn)業(yè)占比表示。夜間經(jīng)濟主要指的是與夜間娛樂、休閑有關的一系列活動，涉及的行業(yè)以服務業(yè)為主，因此夜間經(jīng)濟發(fā)展與當?shù)氐牡谌a(chǎn)業(yè)密切相關。

濱海城市(Coastal)：相對于內(nèi)陸城市，濱海城市在發(fā)展夜間經(jīng)濟方面可能具有一定的自然環(huán)境優(yōu)勢。如果城市是濱海城市則定義虛擬變量Coastal=1，如果是內(nèi)陸城市則取Coastal=0。

省會城市(Provincial)：省會城市具有較強的地域代表性，具備其他地級市所不具備的一些服務功能。同時，作為省政府所在地，受相關政策及管制的影響也較大，因此在夜間經(jīng)濟發(fā)展方面可能表現(xiàn)出一些異于其他城市的特征。如果該城市為省會城市，取Provincial=1，否則取Provincial=0。

人均公園綠地面積(Park)：人均公園綠地面積用公園綠地面積與人口之比表示。公園作為夜間活動發(fā)生的主要或輔助場所，為城市居民的夜間休閑、娛樂提供了空間，會直接或間接地影響夜間經(jīng)濟發(fā)展。

每萬人擁有的公交車數(shù)量(Bus)：交通基礎設施是城市居民夜間外出活動的基礎(Sibirskaya et al.，2015)，在交通基礎設施相對匱乏的地區(qū)，居民的夜間出行受限，活動多局限于住宅附近，不利于夜間經(jīng)濟發(fā)展。由于公交車是大多數(shù)城市居民外出的首選交通工具，因此文章以每萬人擁有的公交車數(shù)量衡量城市交通基礎設施的便利程度。

城市建設用地占比(Building)：城市建設用地占比以城市建設用地與城市面積之比表示。城市的土地分為建設用地與非建設用地，其中建設用地包括了居民用地、商業(yè)服務業(yè)設施用地、公共管理與公共服務用地等，而城市的夜間商業(yè)活動主要以城市的建設用地為載體，因此建設用地占比與夜間經(jīng)濟發(fā)展可能存在聯(lián)系。

(三)數(shù)據(jù)說明

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，文章以中國的地級市和直轄市作為研究對象，剔除港澳臺以及數(shù)據(jù)不全的城市(4)如果年平均氣溫低于0攝氏度，則無法對數(shù)據(jù)進行取對數(shù)處理，考慮到年平均氣溫低于0攝氏度的城市較少，因此刪除這部分樣本。，最終剩下269個城市樣本。POI數(shù)據(jù)來自高德開放平臺，數(shù)據(jù)爬取時間為2020年。在高德地圖的數(shù)據(jù)分類體系中，城市POI數(shù)據(jù)分為三個級別，其中第一級包含了汽車維修、餐飲服務、購物服務、生活服務等20個大類，第二級、第三級是這二十大類下面的子類，每種子類都有相應的編碼。為避免數(shù)據(jù)獲取過程中可能出現(xiàn)的交叉重復問題，本文直接選擇第三級子類中的酒吧、迪廳、夜總會、KTV、洗浴推拿場所、音樂廳、劇場、體育賽事、文藝演出、肯德基、麥當勞、7-11便利店進行數(shù)據(jù)爬取。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性以及解釋變量對夜間經(jīng)濟發(fā)展的作用可能存在滯后，因此選取滯后兩期的解釋變量。城市的地理經(jīng)度及緯度數(shù)據(jù)來自高德地圖，2018年的氣溫、日照、降水數(shù)據(jù)來自國家氣象科學數(shù)據(jù)中心與各地級市的統(tǒng)計年鑒。2018年的人均GDP、地方一般公共預算支出、第三產(chǎn)業(yè)占比、公園綠地面積、公交車數(shù)量以及建成區(qū)面積數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國城市建設統(tǒng)計年鑒》。除了濱海城市(Coastal)和省會城市(Provincial)兩個虛擬變量以外，其余變量均取對數(shù)處理。

四、實證結果分析

(一)夜間經(jīng)濟的南北差異

分別以人口和行政區(qū)面積計算不同城市的POI密度，排名前三十的城市如表3所示。不管以哪種方式計算POI密度，排名第一的城市都是深圳，此外前三十名中南方城市居多，北方城市較少，大部分城市來自長三角和珠三角。具體而言，在以人口計算的POI密度中，前三十名只有威海、青島、沈陽、北京、大連、湖州、鄭州七個北方城市，且排名較后；在以行政區(qū)面積計算的POI密度中，前三十名只有鄭州、天津、北京、青島、濟南、廊坊、泰州、沈陽八個北方城市。

表3 POI密度排名前三十的城市

按照傳統(tǒng)的南北劃分方法，將樣本城市按照省份歸類為南方或北方，并計算該省份的平均POI密度(5)南方包括包括上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏；北方包括北京、天津、河北、山東、河南、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。，圖1、圖2展示了剔除四個直轄市后的省份平均POI密度。在以人口計算的POI密度中，海南、浙江、江蘇、廣東、福建分列南方省份前五，遼寧、內(nèi)蒙古、山東、河北、吉林分列北方省份前五。根據(jù)圖1展示的結果來看，南方省份尤其是排名靠前的省份，其POI密度明顯高于北方省份，但南方省份的內(nèi)部差距較大，安徽、湖北、湖南等省份的POI密度并未明顯高于北方省份。在以行政區(qū)面積計算的POI密度中，南方排名前五的省份變?yōu)閺V東、江蘇、浙江、海南、福建，北方排名前五的省份變?yōu)樯綎|、河南、河北、遼寧、山西(如圖2所示)。由于部分北方省份地廣人稀，因此在以行政區(qū)面積計算的POI密度中，南方省份的優(yōu)勢更加明顯，POI密度整體高于北方省份不少。

為進一步驗證夜間經(jīng)濟發(fā)展的南北差距，文章以POI密度作為因變量，利用OLS實證檢驗夜間經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異。構建虛擬變量South與East，如果樣本城市位于南方省份，則South=1，否則South=0，如果樣本城市位于東部省份，則East=1，否則East=0(6)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、山東、遼寧、江蘇、浙江、上海、廣東、福建、海南；中西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。。此外，加入城市的日照強度、人均GDP、政府規(guī)模、城市建設用地占比、第三產(chǎn)業(yè)比重、省會城市、人均公園綠地面積、每萬人擁有的公交車數(shù)量作為控制變量(除虛擬變量外，所有變量均取對數(shù)處理)。

圖1 不同省份的平均POI密度(POI數(shù)量/人口) 單位：個/萬人

圖2 不同省份的平均POI密度(POI數(shù)量/行政區(qū)面積) 單位：個/平方公里

實證結果如表4所示。其中，模型(1)(3)中的因變量是以人口計算的POI密度，(2)(4)中的因變量是以行政區(qū)面積計算的POI密度。模型(1)(2)展示的結果表明，南方城市的POI密度顯著高于北方城市，而模型(3)(4)展示的結果顯示東部城市的POI密度要顯著高于中西部城市。

表4 夜間經(jīng)濟的區(qū)域差異

綜上，我國的夜間經(jīng)濟發(fā)展整體呈現(xiàn)南高北低、東強西弱的空間發(fā)展格局，夜間經(jīng)濟最發(fā)達的城市多集中在長三角與珠三角地區(qū)，這與我國當下的經(jīng)濟發(fā)展格局相吻合。為進一步分析夜間經(jīng)濟的南北差異到底是地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差異帶來的，還是自然因素導致的，我們以氣溫作為自變量，通過OLS、分位數(shù)回歸、2SLS等方法對于氣溫如何影響夜間經(jīng)濟發(fā)展這一問題進行系統(tǒng)研究。

(二)氣溫影響夜間經(jīng)濟的基準回歸結果

根據(jù)基準回歸模型，實證檢驗氣溫對夜間經(jīng)濟的影響，基準回歸中使用的因變量均為以人口計算的POI密度，以行政區(qū)面積計算的POI密度留作后文穩(wěn)健性檢驗使用。同時，為緩解潛在的異方差問題，文章使用穩(wěn)健的標準誤對基準回歸模型進行參數(shù)估計，回歸結果如表5所示。

表5 OLS回歸結果

模型(1)只加入了部分控制變量，氣溫的估計系數(shù)在5%的水平上顯著為正，表明年平均氣溫越高的城市，其夜間經(jīng)濟發(fā)展水平越高，與我們的猜想保持一致。與模型(1)相比，模型(2)(3)(4)在剔除部分數(shù)據(jù)不全的樣本后，逐步加入了人均公園綠地面積(Park)、每萬人擁有的公交車數(shù)量(Bus)以及城市建設用地占比(Building)作為控制變量，回歸結果與模型(1)基本一致，各變量的顯著性及符號并未發(fā)生明顯改變。根據(jù)模型(4)的估計結果，年平均氣溫每升高1%，城市的夜間經(jīng)濟發(fā)展水平大約提高0.382%，表明氣溫是決定夜間經(jīng)濟發(fā)展的重要因素，氣溫偏高的南方城市在夜間經(jīng)濟發(fā)展方面存在一定的自然條件優(yōu)勢，這與目前夜間經(jīng)濟發(fā)展南強北弱的空間格局也較為契合。人均GDP的估計系數(shù)在四個模型中均顯著為正，說明經(jīng)濟發(fā)展水平和夜間經(jīng)濟之間的確存在正向關聯(lián)，以模型(4)為例，人均GDP每提高1%，夜間經(jīng)濟發(fā)展水平提高0.447%。

控制變量方面，模型(1)—(4)中城市的地理經(jīng)度(Longitude)對夜間經(jīng)濟的影響均在1%的水平上顯著為正，城市的地理經(jīng)度越高說明該城市越靠近東部，表明東部城市的夜間經(jīng)濟發(fā)展水平要高于西部城市。日照時長(Sunshine)的估計系數(shù)均顯著為正，說明日照能顯著促進夜間經(jīng)濟的發(fā)展，可能的解釋是：(1)強光照射會改變?nèi)梭w的褪黑素分泌水平，從而影響城市居民的夜間睡眠節(jié)律，進而對夜間經(jīng)濟產(chǎn)生影響；(2)日照時間越長，城市入夜的時間越晚，居民結束一天勞作并開始休息的時間相對更晚，從而對夜間經(jīng)濟產(chǎn)生影響。第三產(chǎn)業(yè)占比(Structure)與夜間經(jīng)濟發(fā)展水平高度相關，與我們的猜想也保持一致。人均公園綠地面積(Park)與每萬人公交車數(shù)量(Bus)對夜間經(jīng)濟的影響均在1%的水平上顯著為正，說明相關的城市基礎設施建設有助于夜間經(jīng)濟發(fā)展。

(三)異質性分析

基準回歸結果證明氣溫對城市夜間經(jīng)濟發(fā)展存在顯著的正向影響，至少對于全樣本來說的確如此。但對于不同樣本，氣溫對夜間經(jīng)濟的影響可能存在異質性，為檢驗氣溫對夜間經(jīng)濟影響的異質性，我們在模型(1)(2)中加入了氣溫與南方(South)、東部(East)地區(qū)的交乘項，其中South與East為虛擬變量，具體取值與區(qū)域劃分見本章第一節(jié)內(nèi)容。此外，我們還在模型(3)中加入了市政公用設施建設投資與氣溫的交乘項，以分析市政公用設施建設投資對氣溫的調(diào)節(jié)效應。

表6 異質性分析(7)此處以及下文所有表格中的Controls均代表模型已經(jīng)加入第三章提到的所有控制變量。

模型(1)的結果表明，氣溫的升高能顯著促進夜間經(jīng)濟的發(fā)展，但氣溫對夜間經(jīng)濟的影響在南方、北方并不存在顯著差異。模型(2)的結果顯示，氣溫與東部地區(qū)交乘項的估計系數(shù)顯著為負，意味著氣溫對東部發(fā)達地區(qū)夜間經(jīng)濟的影響要小于中西部欠發(fā)達地區(qū)。此外，模型(3)的結果表明：市政公用設施建設投資與氣溫交乘項的系數(shù)顯著為正，說明在市政公用設施建設投資更高的地區(qū)，氣溫對夜間經(jīng)濟的影響更大，或者說相對于氣溫較低的北方城市，南方城市通過加大市政公用設施建設投入推動夜間經(jīng)濟發(fā)展的效果會更好。

為進一步揭示氣溫對夜間經(jīng)濟的異質性邊際影響，我們選取常用的五個分位點，利用分位數(shù)回歸分析氣溫對夜間經(jīng)濟的影響。估計結果顯示(見表7)，隨著分位數(shù)的增加，氣溫的分位數(shù)回歸系數(shù)整體呈現(xiàn)下降的趨勢，表明氣溫對夜間經(jīng)濟水平較低的區(qū)域影響更大，隨著夜間經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，氣溫對夜間經(jīng)濟的影響越來越小。這也從側面說明，在夜間經(jīng)濟欠發(fā)達的中西部地區(qū)，固有的自然條件差異對夜間經(jīng)濟的影響更大。

表7 氣溫影響夜間經(jīng)濟的分位數(shù)回歸

(四)內(nèi)生性問題

方程(1)可能存在內(nèi)生性問題，導致參數(shù)估計有偏。一方面，雖然氣溫是一個相對外生的變量，但各種研究已證明人類經(jīng)濟活動與氣溫變化密切相關，溫室氣體的排放以及城市化進程加快帶來的熱島效應正是當下全球變暖的主要誘因。另一方面，盡管我們控制了地理經(jīng)度、日照時長、降雨量等諸多與夜間經(jīng)濟相關的變量，但可能存在的遺漏變量問題依舊會導致氣溫的估計系數(shù)有偏。對此，本文考慮使用城市的地理緯度(Latitude)作為氣溫的工具變量，進一步緩解可能存在的內(nèi)生性問題。城市的地理緯度是決定城市氣溫的重要因素，一般來說，城市的地理緯度越低，越靠近赤道，氣溫就越高；相反，城市的地理緯度越高，越遠離赤道，氣溫就越低。因此以地理緯度作為工具變量符合相關性要求。此外，地理緯度是一個外生變量，僅僅反映城市的位置，而不受人類活動的影響。雖然有相關的研究顯示：熱帶地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率相對較低，經(jīng)濟發(fā)展受傳染病的影響也更大(Bloom and Sachs，2008)。但在歷史上的印加與阿茲特克文明均分布于熱帶地區(qū)，比同時期的溫帶地區(qū)要富裕的多，近些年來部分熱帶國家(如馬來西亞、新加坡等)的經(jīng)濟增長速度也很快，因此無法證明低緯度熱帶地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平就滯后于高緯度的溫帶地區(qū)。在我國歷史上，南方與北方的經(jīng)濟發(fā)展水平也發(fā)生過多次逆轉，說明地理緯度并不是影響經(jīng)濟發(fā)展水平的決定性因素(張浩然，2017)，因此我們認為地理緯度作為工具變量滿足外生性要求。

2SLS回歸結果如表8所示。模型(1)和模型(3)展示了第一階段的回歸結果，地理緯度(Latitude)估計系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，第一階段回歸的F值分別為110.009、137.614，Cragg-Donald Wald F檢驗值分別為145.218、172.599，因此我認為不存在弱工具變量問題。模型(2)與模型(4)展示的是第二階段的回歸結果，除估計系數(shù)大小發(fā)生改變外，各變量估計系數(shù)的方向與顯著性和OLS基本一致。特別地，在模型(4)中氣溫的估計系數(shù)為0.484，說明氣溫每升高1%，夜間經(jīng)濟發(fā)展水平提高0.484%，高于OLS回歸中的0.382%。人均GDP每提高1%，夜間經(jīng)濟發(fā)展水平提高0.436%，略低于OLS中的0.447%。

表8 2SLS回歸結果

(五)穩(wěn)健性檢驗

1.替換變量

在上文的實證分析中，我們使用以人口計算的POI密度作為因變量，為進一步驗證回歸結果的穩(wěn)健性，我們將因變量替換為以行政區(qū)面積計算的POI密度，其他變量均保持不變，結果見表9的(1)(2)列。在替換變量后，氣溫的估計系數(shù)依舊顯著為正，但估計系數(shù)明顯增大，可能的原因是：西藏、新疆、內(nèi)蒙古等低溫地區(qū)地廣人稀，城市面積過大而人口較少，以行政區(qū)面積替代人口計算的POI密度數(shù)值相對較小，在估計中放大了氣溫對夜間經(jīng)濟的影響。

2.剔除部分樣本

長三角與珠三角作為中國經(jīng)濟最具活力的兩大城市群，均坐落于秦嶺—淮河以南。陸銘曾指出：“中國的南北發(fā)展差距被夸大了，如果不考慮長三角與珠三角，那么中國的南北經(jīng)濟發(fā)展差距并沒有想象中的那么大”。為進一步排除南北經(jīng)濟整體水平差距對夜間經(jīng)濟發(fā)展的影響，文章將長三角、珠三角以及北京市、天津市從樣本中剔除，重新對系數(shù)進行估計，結果見表9的(3)(4)列。

表9 穩(wěn)健性檢驗

結果顯示，氣溫估計系數(shù)的顯著性與方向并未發(fā)生明顯變化。在排除長三角、珠三角以及京津的影響后，其他地區(qū)的夜間經(jīng)濟發(fā)展水平依舊會隨著氣溫的升高而提高，說明氣溫的確是影響夜間經(jīng)濟發(fā)展的客觀因素。考慮到其他控制變量的系數(shù)符號與顯著性均未發(fā)生明顯改變，因此我們認為該估計結果是較為穩(wěn)健的。

五、結論與啟示

夜間經(jīng)濟的空間發(fā)展格局與目前南強北弱的經(jīng)濟發(fā)展特征相吻合，夜間經(jīng)濟發(fā)展南強北弱到底是受整體經(jīng)濟發(fā)展水平影響還是另有原因，南北固有的自然條件差異是否是導致夜間經(jīng)濟發(fā)展存在差距的客觀因素？考慮到南北在自然條件上的差異主要體現(xiàn)在氣溫方面，文章以此為切入點，討論了氣溫影響夜間經(jīng)濟的理論機制，并結合酒吧、迪廳、夜總會、KTV、洗浴推拿場所等與夜間經(jīng)濟相關的POI數(shù)據(jù)，構造夜間經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量進行實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，我國的夜間經(jīng)濟整體呈現(xiàn)南強北弱、東高西低的空間發(fā)展格局。基準回歸結果顯示氣溫每升高1%，夜間經(jīng)濟發(fā)展水平提高0.382%。考慮到可能存在的內(nèi)生性問題，文章選取地理緯度作為氣溫的工具變量，2SLS的估計結果顯示：氣溫每升高1%，城市的夜間經(jīng)濟發(fā)展水平提高0.484%。控制變量的估計結果顯示，日照強度、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占比、公園綠地以及交通對夜間經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的促進作用。此外，異質性分析的結果還表明，氣溫對中西部欠發(fā)達地區(qū)的影響要大于東部發(fā)達地區(qū)，對高市政公用設施建設投資地區(qū)的影響要大于低投資地區(qū)，進一步的分位數(shù)回歸結果表明氣溫對夜間經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的影響要大于發(fā)達地區(qū)。

氣溫屬于一種較為外生的影響因素，在氣溫的影響下，南方城市在發(fā)展夜間經(jīng)濟方面可能存在一定的優(yōu)勢，在當前的政策支持下，這種優(yōu)勢可能會被放大，進一步拉大南北在夜間經(jīng)濟發(fā)展層面的差距，從而進一步加劇南北經(jīng)濟發(fā)展的失衡。因此我們要警惕夜間經(jīng)濟發(fā)展背后所隱藏的南北差距問題，尤其對于中西部欠發(fā)達地區(qū)以及夜間經(jīng)濟自身比較薄弱的地區(qū)，氣溫對夜間經(jīng)濟的影響相對更大，引起南北發(fā)展失衡的可能性也更大。對于北方城市來說，氣溫是無法改變的，但夜間經(jīng)濟的產(chǎn)業(yè)形態(tài)卻可以改變。一方面，北方城市可進一步豐富以室內(nèi)為載體的夜間經(jīng)濟業(yè)態(tài)，探索室內(nèi)夜間經(jīng)濟發(fā)展的新模式；另一方面，也可根據(jù)季節(jié)的不同制定差異化的夜間經(jīng)濟扶持政策，打造可隨季節(jié)變化的夜間經(jīng)濟模式。此外，公園綠地面積以及交通便利程度對夜間經(jīng)濟發(fā)展存在顯著促進作用，建議北方城市進一步加強此類公共基礎設施的建設投入，以彌補氣候條件方面的劣勢。