“中心開花”需時日：空間結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響

楊宏昌 戴宏偉

收稿日期：2023-02-21修回日期：2023-04-19

基金項目：北京市社會科學基金重大項目（20ZDA31）

作者簡介：楊宏昌（1992—），男，山東曹縣人，中央財經(jīng)大學經(jīng)濟學院博士研究生，研究方向為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與政策；戴宏偉（1967—），男，河北定州人，博士，中央財經(jīng)大學經(jīng)濟學院教授、博士生導師，研究方向為城市創(chuàng)新與區(qū)域發(fā)展。本文通訊作者：戴宏偉。

摘 要：利用中國19個城市群面板數(shù)據(jù)，基于多維指標測度城市綜合規(guī)模并估算城市群空間結(jié)構(gòu)，進一步識別空間結(jié)構(gòu)對城市群經(jīng)濟發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)，總體上單中心結(jié)構(gòu)顯著促進城市群經(jīng)濟發(fā)展水平提升；異質(zhì)性分析表明，在城市化率、經(jīng)濟發(fā)展水平或創(chuàng)新水平均較高的城市群中，單中心結(jié)構(gòu)對城市群經(jīng)濟發(fā)展具有顯著正向影響；分區(qū)域來看，在東部和東北地區(qū)，多中心結(jié)構(gòu)顯著促進城市群經(jīng)濟發(fā)展，而在中部和西部地區(qū)，單中心結(jié)構(gòu)則更有利于城市群經(jīng)濟發(fā)展。上述結(jié)果說明我國實現(xiàn)城市群的“中心開花”，即由單中心轉(zhuǎn)向多中心、多層級網(wǎng)絡型城市群尚需各方共同努力。

關(guān)鍵詞：城市群；空間結(jié)構(gòu)；單中心；多中心；區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展

DOI：10.6049/kjjbydc.2023020462

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

中圖分類號：F290

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2024）03-0064-10

0 引言

中共二十大報告指出，要深入實施區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略、區(qū)域重大戰(zhàn)略、主體功能區(qū)戰(zhàn)略和新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略，而城市群既是區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和區(qū)域重大戰(zhàn)略實施的著力點，也是我國主體功能區(qū)戰(zhàn)略、新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略的重要組成部分。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，截至2020年底我國19個城市群GDP總量約占全國GDP總量的88.97%。其中，京津冀、長三角和珠三角三大城市群GDP總量約占全國GDP總量的38.87%，意味著我國城鎮(zhèn)化已經(jīng)邁入一個新發(fā)展階段。我國“十四五”規(guī)劃也明確強調(diào)，要進一步“優(yōu)化城市群內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)……形成多中心、多層級、多節(jié)點的網(wǎng)絡型城市群”，說明合理確定城市規(guī)模，培育多中心空間結(jié)構(gòu)，帶動區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、高質(zhì)量發(fā)展，已經(jīng)成為我國未來城市群建設的主要方向。這一方面需要進一步明晰我國城市群空間結(jié)構(gòu)特征，另一方面也需要根據(jù)實際情況，分析空間結(jié)構(gòu)特征對城市群經(jīng)濟發(fā)展的影響。

根據(jù)城市規(guī)模和功能等特點，國內(nèi)外學者將城市群空間結(jié)構(gòu)劃分為單中心結(jié)構(gòu)（Monocentric Structure）和多中心結(jié)構(gòu)（Polycentric Structure），并指出城市群空間結(jié)構(gòu)隨著城市群規(guī)模擴張和城市經(jīng)濟發(fā)展不斷演變^[1-3]。這是因為在城市群發(fā)展的初期階段，勞動、資本以及其它生產(chǎn)要素會自發(fā)地聚集在中心城市，促使中心城市發(fā)揮集聚經(jīng)濟優(yōu)勢并帶領周邊地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展^[4-5]，此階段的城市群可能表現(xiàn)為單中心結(jié)構(gòu)。隨著城市發(fā)展，各種生產(chǎn)要素持續(xù)涌入，導致中心城市逐漸出現(xiàn)要素過度集聚，致使要素利用率降低并出現(xiàn)集聚不經(jīng)濟^[6-7]，此階段的城市群可能由單中心結(jié)構(gòu)向多中心結(jié)構(gòu)演化。由此便引發(fā)一個令人深思的問題：我國地域遼闊并存在較大地區(qū)差異，城市群是單中心城市集聚即單中心空間結(jié)構(gòu)更有效率？還是多中心城市分散—集聚即多中心結(jié)構(gòu)更有利于城市群經(jīng)濟發(fā)展水平提高？

目前，國內(nèi)外部分學者對城市群空間結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系進行了探索，但是尚未得出一致結(jié)論。此外，現(xiàn)有研究僅以城市人口或就業(yè)人數(shù)等單一指標衡量城市規(guī)模，并以此計算城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)^[3-6]，從而導致空間結(jié)構(gòu)計算結(jié)果偏誤。這是因為人口或就業(yè)人數(shù)并不能反映真實的城市規(guī)模^[7]，克里斯塔勒^[8]也曾指出，僅用人口規(guī)模難以反映一個城市的中心性。因此，需要構(gòu)建一個能夠反映城市規(guī)模的綜合指標，進而精確地評估城市群空間結(jié)構(gòu)狀態(tài)，這也是本文與其它研究的區(qū)別之處。因此，與已有研究相比，本文的邊際貢獻體現(xiàn)在：第一，通過測算城市綜合規(guī)模，拓展傳統(tǒng)的位序規(guī)模法，進而估算城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，考察不同城市群空間結(jié)構(gòu)演變規(guī)律。關(guān)于空間結(jié)構(gòu)測算，傳統(tǒng)方法是選用人口或者就業(yè)人數(shù)衡量城市規(guī)模并排序，然后基于位序規(guī)模法估算城市群空間結(jié)構(gòu)，而本文則是先使用多個指標測算城市綜合規(guī)模并排序，然后基于位序規(guī)模法估算城市群空間結(jié)構(gòu)，擴展了傳統(tǒng)位序規(guī)模法。第二，通過構(gòu)造綜合工具變量，識別空間結(jié)構(gòu)對城市群經(jīng)濟發(fā)展的影響效應，進一步從城市群發(fā)展程度和地區(qū)分布兩個方面分別探討空間結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響。

1 文獻綜述

1.1 中心城市影響區(qū)域發(fā)展的機理

城市群多中心空間結(jié)構(gòu)是指在一個城市群區(qū)域內(nèi)，依據(jù)城市規(guī)模和職能，存在多個物理上彼此分離的中心城市，各中心城市之間不具有從屬關(guān)系，但共同引領區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，如山東半島城市群、粵閩浙沿海城市群、珠三角城市群等。城市群單中心空間結(jié)構(gòu)是指在一定的城市群范圍內(nèi)，依據(jù)城市規(guī)模和職能，僅存在一個中心城市，該中心居于主導地位并引領區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，其它城市則處于從屬地位。在城市群內(nèi)部，中心城市的重要性在于其具有雄厚的要素積累、先進的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及完善的基礎設施，從而成為城市群增長極，進而通過經(jīng)濟集聚的外溢效應，如知識外溢、要素擴散以及服務共享等途徑帶動周邊其它城市經(jīng)濟發(fā)展^[9-10]。如靠近中心城市的中小城市可以獲得與中心城市相似的發(fā)展特征^[11]。盡管中心城市可以在外溢效應和擴散作用下帶動其它城市經(jīng)濟發(fā)展，但是這種集聚的外溢效應會隨距離增大而衰減^[12-13]，從而導致距離中心城市偏遠的其它城市很難享受中心城市溢出或擴散的紅利。根據(jù)中心地理論^[8]，最優(yōu)城市體系是由一系列非中心城市圍繞一個中心城市組成的群體，各城市是相互依存、共同發(fā)展的關(guān)系。在該城市體系下，非中心城市與中心城市之間存在一定距離要求。距離太近，非中心城市會因中心城市的強大吸引力而難以得到充分發(fā)展；距離太遠，非中心城市難以享受中心城市集聚效應外溢的紅利。在最優(yōu)空間均衡中，非中心城市與中心城市構(gòu)成以中心城市為核心的正六邊形，而處于六邊形范圍之外的其它城市很難享受到中心城市的帶動作用。此外，勞動、資本等生產(chǎn)要素持續(xù)向單中心集聚，也會引發(fā)集聚不經(jīng)濟問題，導致生產(chǎn)要素利用效率受損^[14-15]，此時就需要促進中心城市的要素、產(chǎn)業(yè)向其它城市擴散，引導城市群形成多中心結(jié)構(gòu)。因此，在城市群不同發(fā)展階段，合理確定城市規(guī)模，引導城市群形成不同的空間結(jié)構(gòu)如單中心結(jié)構(gòu)或多中心結(jié)構(gòu)，有利于提高中心城市對城市群經(jīng)濟發(fā)展的帶動效應。

1.2 單中心結(jié)構(gòu)與多中心結(jié)構(gòu)發(fā)展模式之爭

到目前為止，關(guān)于城市群多中心結(jié)構(gòu)與單中心結(jié)構(gòu)中哪種空間結(jié)構(gòu)更有利于帶動城市群經(jīng)濟增長的問題，學術(shù)界仍未得出一致結(jié)論。一方面，部分學者探討了多中心空間結(jié)構(gòu)的有效性。如Premus^[16]通過研究荷蘭中部城市群區(qū)域，指出該區(qū)域保持強勁的發(fā)展勢頭主要得益于四大中心城市的推動，即多中結(jié)構(gòu)促進城市群整體經(jīng)濟實力提升；Meijers & Burger^[17]使用位序規(guī)模法，測算美國大都市區(qū)空間結(jié)構(gòu)，指出多中心空間結(jié)構(gòu)產(chǎn)生更高的勞動生產(chǎn)率，這是因為與單中心結(jié)構(gòu)相比，多中心結(jié)構(gòu)既避免了集聚不經(jīng)濟，又享有集聚外部性益處——可以在本區(qū)域城市間共享；Veneri & Burgalassi^[2]利用人口規(guī)模數(shù)據(jù)和位序規(guī)模法，計算意大利城市群空間結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)多中心空間結(jié)構(gòu)能夠顯著提高城市群生產(chǎn)力；Brezzi&Veneri^[18]也進一步基于經(jīng)合組織（OCED）各國家人口數(shù)據(jù)測算各國空間結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)在國家層面，多中心結(jié)構(gòu)顯著促進人均GDP提高。國內(nèi)學者戴宏偉和宋曉東^[19]從城市功能角度，探討京津冀城市群各城市發(fā)展問題，指出，北京作為京津冀的經(jīng)濟中心，限制了首都其它職能的發(fā)揮，北京需向周圍疏解經(jīng)濟職能，打造區(qū)域多中心結(jié)構(gòu)，以使其更有利于經(jīng)濟發(fā)展；苗洪亮等^[20]、孫斌棟等^[21]以及其它學者分別基于中國部分城市群樣本，利用城市人口數(shù)據(jù)和位序規(guī)模法測算城市群空間結(jié)構(gòu)，發(fā)現(xiàn)城市群多中心結(jié)構(gòu)可以促進經(jīng)濟績效提升。

另一方面，也有學者對城市群多中心結(jié)構(gòu)提出質(zhì)疑，認為單中心結(jié)構(gòu)可能更有效。這是因為單中心結(jié)構(gòu)可以促使中心城市更易于獲得規(guī)模經(jīng)濟，有利于中心城市充分發(fā)揮集聚經(jīng)濟優(yōu)勢并帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，而多中心結(jié)構(gòu)會導致生產(chǎn)要素分散，削弱生產(chǎn)要素的規(guī)模經(jīng)濟效益。如Meijers^[22]發(fā)現(xiàn)，荷蘭的單中心結(jié)構(gòu)明顯促進娛樂和文化設施增多，提高了大城市基礎設施利用率，而多中心結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟效果有待進一步驗證。同時，Meijers & Sandberg^[6]的進一步研究指出，多中心結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長只有統(tǒng)計上的相關(guān)性而不具有因果關(guān)系，因此還有待進一步獲取支持多中心結(jié)構(gòu)更有效的經(jīng)驗證據(jù)。從國內(nèi)學術(shù)界來看，如袁志剛和邵挺^[23]、陸銘等^[24]均認為，當前我國大城市發(fā)展規(guī)模不足，不利于大城市生產(chǎn)效率提升，而中小城市過多，分散了區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)要素，導致城市的經(jīng)濟集聚能力不足，這意味著對于我國而言，城市群呈單中心結(jié)構(gòu)發(fā)展可能比較有效；王妤和孫斌棟^[25]從收入差距角度探討單中心結(jié)構(gòu)益處，認為單中心空間結(jié)構(gòu)可以縮小城市間收入差距，這得益于中心城市通過擴散效應、外溢效應等帶動周圍中小城經(jīng)濟發(fā)展；李銘等^[26]探討了空間結(jié)構(gòu)對省域經(jīng)濟的帶動作用，指出在單中心結(jié)構(gòu)省份，省會城市通過要素擴散、知識外溢等作用對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)揮強勁的帶動作用；張可云和張江^[27]研究發(fā)現(xiàn)，在我國中部與西部地區(qū)，單中心結(jié)構(gòu)有利于促進綠色生產(chǎn)率提升。也有學者認為，在不同的地理尺度上空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟績效的影響可能不同，如在市域尺度上單中心有利于促進經(jīng)濟增長，而在更大的省域尺度上可能多中心更能促進經(jīng)濟增長^[7]。

綜上所述，已有文獻從不同角度探討城市群空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟績效的影響，但究竟是單中心結(jié)構(gòu)還是多中心結(jié)構(gòu)更有利于城市群經(jīng)濟績效提升尚待進一步探討。同時，大多數(shù)文獻對城市群的選擇缺乏客觀標準，或是出于主觀意愿，或是偏重地方政策導向，并且僅使用人口規(guī)模、就業(yè)規(guī)模等單一指標測算城市群空間結(jié)構(gòu)，這都可能造成空間結(jié)構(gòu)測算不準確，進而導致研究結(jié)論可信度不高。因此，本文認為應該采用更精確的方法衡量城市規(guī)模并測算城市群空間結(jié)構(gòu)，進而考察究竟是單中心結(jié)構(gòu)還是多中心結(jié)構(gòu)更能促進城市群經(jīng)濟發(fā)展。本文以我國“十四五”規(guī)劃提及的19個城市群為研究對象，在一定程度上避免城市群樣本選擇的主觀性，并基于城市層面的多個指標數(shù)據(jù)，測算城市綜合規(guī)模以及19個城市群的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，進一步利用工具變量法識別城市群空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響。

2 研究設計

2.1 城市群空間結(jié)構(gòu)測度

參考Meijers＆Burger^[7]以及張浩然、衣保中^[3]等的方法，本文使用位序規(guī)模法測算我國19個城市群的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，具體算法如下：

lnscal_c=β－polylnR_c（1）

其中，scal_c為城市c的綜合規(guī)模，β為常數(shù)項，poly為城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，R_c為城市c在城市群中的綜合規(guī)模排序。參考文獻中的常用做法，若poly≥1，則認為城市群為單中心空間結(jié)構(gòu)；若poly<1，則認為城市群為多中心空間結(jié)構(gòu)。

對于城市綜合規(guī)模的測量，借鑒李國平等^[28]和姜海寧等^[29]的方法，選用城市群各城市人口規(guī)模（pop）、生產(chǎn)總值（gdp）、轄區(qū)面積（land）、全市科學技術(shù)支出（sciexp）和全市教育支出（edu）共5個指標，從5個維度計算城市綜合規(guī)模得分。具體計算方式如下：

這里，scal_c表示城市c在城市群中的綜合規(guī)模，反映城市c在城市群中的相對人口規(guī)模、相對經(jīng)濟規(guī)模、相對土地規(guī)模以及對科學技術(shù)和教育事業(yè)的相對重視程度等特征，因而綜合規(guī)模指標是對城市規(guī)模較為精確的測量。將測算的城市綜合規(guī)模數(shù)值代入方程（1），對19個城市群分別進行估計，就可以得到19個城市群的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)。各城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)及空間結(jié)構(gòu)特征見表1所示。需要指出的是，表1分別展示19個城市群2001年、2010年和2020年空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，其中，最后一列為依據(jù)2020年19個城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)以及各城市綜合規(guī)模篩選出的中心城市。

表1結(jié)果顯示， 2001—2020年隨著城市化推進，我國各城市群空間結(jié)構(gòu)均發(fā)生明顯改變。具體來說，大多數(shù)城市群空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出U型變化特征，如珠三角、遼中南、山東半島、關(guān)中平原、山西中部、長江中游、蘭州—西寧和寧夏沿黃等城市群。此外，一部分城市群從典型的單中心結(jié)構(gòu)演變?yōu)槎嘀行慕Y(jié)構(gòu)，如長三角、呼包鄂榆和黔中城市群，而另一部分城市群則是從典型的多中心結(jié)構(gòu)演變?yōu)閱沃行慕Y(jié)構(gòu)，如北部灣、中原和天山北坡等城市群。從2020年的測算結(jié)果來看，呈現(xiàn)多中心結(jié)構(gòu)的城市群大多位于我國較發(fā)達的東部沿海地區(qū)，而單中心結(jié)構(gòu)的城市群除京津冀外，幾乎都位于我國中部或西部欠發(fā)達地區(qū)，這意味著城市群空間結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展可能存在一定關(guān)系，為進一步的計量研究奠定了初步分析基礎。

2.2 計量模型與指標選擇

參考已有文獻做法，本文采用經(jīng)典OLS估計模型，估計城市群空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響效應。模型設定如下：

Inqz_gdp_it=δ₀+δ₁Inpoly_it+InControl_itλ'+ρ_i+ω_t+ε_it（3）

式中的i表示城市群，t表示年份。qz_gdp_it代表城市群經(jīng)濟發(fā)展水平；poly_it代表城市群空間結(jié)構(gòu)，是本文核心解釋變量；Control_it表示城市群層面的控制變量組；δ₁為估計參數(shù)，反映城市群空間結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響效應；ρ_i表示城市群固定效應；ω_t表示時間固定效應；ε_it表示隨機擾動項。相關(guān)指標具體說明如下：

（1）城市群經(jīng)濟發(fā)展水平（qz_gdp）。使用城市群各城市GDP加權(quán)平均值作為經(jīng)濟發(fā)展的衡量指標，其中，權(quán)重為各城市GDP與城市群各城市GDP總值的比例。計算方式為：

其中，gdp為城市經(jīng)濟規(guī)模，qz_gdp為城市群各城市GDP的加權(quán)平均值。

（2）城市群空間結(jié)構(gòu)（poly）。城市群空間結(jié)構(gòu)指標由上文測算得出。

（3）控制變量（Control）。計量使用的控制變量主要有：城市群各城市人口（pop）、平均城市化率（cityrate）、城市平均科學技術(shù)支出（sciexp）、城市平均從事科學綜合服務業(yè)人數(shù)（scipop）、城市平均大學老師人數(shù)（teach）、城市平均年末貸款余額（loan）和城市平均道路鋪裝面積（road）。需要指出的是，以上控制變量均基于《中國城市統(tǒng)計年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)計算得出，這是因為目前尚未發(fā)現(xiàn)城市群層面統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。因此，本文通過對各城市相關(guān)數(shù)據(jù)求取算數(shù)平均值得到城市群層面統(tǒng)計數(shù)據(jù)。計量估計時，對被解釋變量、解釋變量以及各控制變量分別取對數(shù)。本文相關(guān)變量描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。

3 計量結(jié)果

3.1 基礎估計與工具變量估計

3.1.1 基礎估計結(jié)果

表3中第（1）、（2）和（3）列分別展示基于不同固定效應的估計結(jié)果。結(jié)果顯示，無論城市群與時間固定效應控制與否，城市群空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響都顯著為正。第（3）列雙向固定效應的估計結(jié)果顯示，lnpoly的估計系數(shù)為0.07且在5%的水平下顯著，表明總體上城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)增大有利于經(jīng)濟發(fā)展水平提高，即單中心結(jié)構(gòu)可以顯著促進經(jīng)濟發(fā)展。這可能是因為，城市群單中心結(jié)構(gòu)意味著區(qū)域內(nèi)勞動力、資本等科技創(chuàng)新要素均集中在首位中心城市并形成規(guī)模優(yōu)勢，進而首位中心城市通過與非中心城市交流合作、知識外溢等形式帶動整體經(jīng)濟發(fā)展，比如首位中心城市向周圍非中心城市提供科技創(chuàng)新服務以及高素質(zhì)勞動力、金融資本等生產(chǎn)要素支持。

3.1.2 內(nèi)生性與工具變量估計

空間結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展之間可能存在一定內(nèi)生性問題，如空間結(jié)構(gòu)影響城市群經(jīng)濟發(fā)展，但是城市群經(jīng)濟發(fā)展也可能反作用于城市群空間結(jié)構(gòu)。因此，為降低模型的內(nèi)生性，本文構(gòu)造一個綜合指標（IV）作為空間結(jié)構(gòu)的工具變量，用于進一步識別空間結(jié)構(gòu)對城市群經(jīng)濟發(fā)展的影響。工具變量的構(gòu)造方式如下：

其中，area為城市群總面積，由各城市面積加總得出。城市面積由地理因素和政策因素共同決定，具有外生性。國外學者Harari^[30]、Batty^[31]等也曾指出，城市面積與城市規(guī)模、形態(tài)分布高度相關(guān)，而城市規(guī)模與形態(tài)分布是影響一個城市中心性的重要因素。因此，由各城市面積加總而來的城市群總面積是影響城市群空間結(jié)構(gòu)的重要因素。

car_time與high分別代表城市群中心城市與非中心城市的平均時間距離和城市群平均海拔。本文利用“高德地圖”軟件分別檢索19個城市群各中心城市與非中心城市之間的最短開車時間，并進一步求取算術(shù)均值作為城市群中心城市與非中心城市的平均時間距離。城市群平均海拔是基于“中國科學院資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心”發(fā)布的城市海拔數(shù)據(jù)測算得出，反映城市群內(nèi)地表粗糙程度，其影響城市間交通便利程度。因此，城市群平均時間距離與平均海拔的比值既反映城市間地理距離，又反映城市間交通便利度。由于其難以直接對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響，因而具有外生性。此外，該比值也是影響城市群空間結(jié)構(gòu)的重要因素，如克里斯塔勒曾經(jīng)強調(diào)，一個城市與其它城市的距離和交通便利度直接影響該城市中心度^[10]。

綜上所述，本文構(gòu)造的綜合指標（IV）作為空間結(jié)構(gòu)的工具變量較具外生性，可以在一定程度上解決模型的內(nèi)生性問題。表3中第（4）、（5）列為使用工具變量的一階段和二階段估計結(jié)果。一階段估計結(jié)果顯示，工具變量（IV）對空間結(jié)構(gòu)（lnpoly）的影響顯著為負，證明工具變量與核心解釋變量（lnpoly）相關(guān)。并且一階段估計的F值為10.23，拒絕弱工具變量的原假設，意味著本文工具變量選取合理。2SLS估計結(jié)果顯示，lnpoly對經(jīng)濟發(fā)展的影響系數(shù)為0.581，相比于基礎估計系數(shù)具有較大幅度提升，并且在1%的水平下顯著，說明在解決模型內(nèi)生性問題后，空間結(jié)構(gòu)對城市群經(jīng)濟發(fā)展的促進效應顯著增強，證明本文的基礎估計結(jié)果較為可靠，即整體上單中心結(jié)構(gòu)有利于促進經(jīng)濟發(fā)展水平提高。

3.2 穩(wěn)健性分析

分別選擇城市數(shù)目num_city>3以及樣本時間跨度為2006—2020年即year>2005的樣本進行穩(wěn)健性估計。需要說明的是，選擇城市數(shù)目大于3是因為我國各城市群的城市數(shù)目差距較大，可能會影響城市群空間結(jié)構(gòu)估算的準確性（如天山北坡、黔中等城市群包含的地級市在3個以內(nèi)），因而需要剔除城市數(shù)目過少的城市群以排除因城市數(shù)目過少帶來的估計偏誤；選擇樣本時間跨度為2006—2020年是因為2006年我國“十一五”規(guī)劃首次正式提出城市群發(fā)展戰(zhàn)略，指出“要把城市群作為推進城鎮(zhèn)化的主體形態(tài)”，因而本文選擇2006—2020年的樣本，有助于提高估計結(jié)果的精確度，從而排除因樣本時間選擇不當而導致的不穩(wěn)健問題。穩(wěn)健性估計結(jié)果見表4中第（1）（2）列，結(jié)果顯示，當精簡樣本后，lnpoly的估計系數(shù)與基礎估計基本一致，證明本文基礎估計結(jié)果是穩(wěn)健的。

考慮到空間結(jié)構(gòu)的穩(wěn)健性，使用城市GDP規(guī)模和城市人口規(guī)模分別再次計算城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)（poly_gdp和poly_pop），計算方式與方程（1）相同。該指數(shù)越大，意味著城市群越趨向于單中心結(jié)構(gòu)。

此外，基于城市綜合規(guī)模分別計算城市群各城市綜合規(guī)模變異系數(shù)（cv_scal）和綜合規(guī)模首位度（first_scal）并作為空間結(jié)構(gòu)的替代測量指標。計算公式分別如下：

這里，N表示城市群內(nèi)城市個數(shù)，scal_ict表示城市綜合規(guī)模，scal_it表示城市群各城市綜合規(guī)模平均值，cv_scal_it表示城市群各城市綜合規(guī)模變異系數(shù)，該指數(shù)越大，表明首位中心城市的綜合規(guī)模越大，城市群越趨向于單中心結(jié)構(gòu)。

其中，first_scal_it表示城市群綜合規(guī)模首位度。同理，該指數(shù)越大，說明城市群內(nèi)首位城市綜合規(guī)模占比越高，城市群就越趨向于單中心結(jié)構(gòu)。

使用空間結(jié)構(gòu)替代測量指標的估計結(jié)果見表4中第（3）～（6）列。結(jié)果顯示，當使用以上指標替代空間結(jié)構(gòu)進行衡量后，各變量估計系數(shù)符號與基礎估計一致，并且?guī)缀醵荚?%的水平下顯著，進一步說明本文基礎估計結(jié)果是穩(wěn)健的。值得注意的是，表4中第（5）（6）列的估計結(jié)果顯示，綜合規(guī)模變異系數(shù)（cv_scal）和綜合規(guī)模首位度（first_scal）估計系數(shù)明顯增大，意味著城市群內(nèi)首位中心城市對區(qū)域經(jīng)發(fā)展的帶動作用較大。

3.3 異質(zhì)性分析

3.3.1 不同發(fā)展水平的異質(zhì)性分析

本文設置4個虛擬變量，分別為poly_hi、cityra_hi、gdp_hi和paten_hi，以識別某城市群的空間結(jié)構(gòu)指數(shù)、城市化率、經(jīng)濟發(fā)展水平和科技創(chuàng)新水平是否較高，考察城市群空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響是否具有發(fā)展水平上的異質(zhì)性。其中，城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)反映區(qū)域內(nèi)中心城市的經(jīng)濟集聚水平，即若空間結(jié)構(gòu)指數(shù)較高，則表明城市群內(nèi)人口、資本等生產(chǎn)要素在中心城市具有較高的集聚水平，此時中心城市可能處于經(jīng)濟集聚的發(fā)展階段；而城市化率、經(jīng)濟發(fā)展水平和科技創(chuàng)新水平是經(jīng)濟學研究中常用于測量區(qū)域發(fā)展水平的關(guān)鍵指標，即若一個城市群的城市化率、經(jīng)濟發(fā)展水平或科技創(chuàng)新水平較高，則意味著該城市群具有較高的發(fā)展水平。以上虛擬變量的具體設定如下：

若poly≥1，則令poly_hi=1；反之，則令poly_hi=0。進一步地，計算2003-2020年19個城市群的平均城市化率、平均經(jīng)濟發(fā)展水平和平均科技創(chuàng)新水平，分別記為ave_cityrate、ave_gdp、ave_paten_gi，若cityrate≥ave_cityrate，則令cityra_hi=1；反之，則令cityra_hi=0。若gdp≥ave_gdp，則令gdp_hi=1；反之則令gdp_hi=0。若paten_gi≥ave_paten_gi，則令paten_hi=1；反之，則令paten_hi=0。然后將lnpoly分別與poly_hi、cityra_hi、gdp_hi及paten_hi交乘并引入估計模型（3）中重新估計，結(jié)果見表5所示。

結(jié)果顯示，交乘項lnpoly×poly_hi、lnpoly×cityra_hi、lnpoly×gdp_hi和lnpoly×paten_hi的估計系數(shù)均為正值，且?guī)缀醵荚?%的水平下顯著，表明在空間結(jié)構(gòu)指數(shù)、城市化率、經(jīng)濟發(fā)展水平或創(chuàng)新水平較高的城市群中，單中心空間結(jié)構(gòu)仍然可以帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。反之，則是多中心結(jié)構(gòu)比較有利于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。這可能是因為我國大部分城市群仍處于快速發(fā)展階段，城市群內(nèi)的勞動力、資本等生產(chǎn)要素仍需要進一步向首位城市集聚，并通過首位城市的外溢效應、擴散效應帶動周邊城市發(fā)展。

3.3.2 區(qū)域異質(zhì)性分析

為考察空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展影響的區(qū)域異質(zhì)性，設定4個地區(qū)虛擬變量，分別為東部（east）、中部（central）、西部（west）和東北（noreast）。其中，若城市群位于我國東部、中部、西部或東北地區(qū)，則對應的地區(qū)虛擬變量賦值為1，否則賦值為0。然后將空間結(jié)構(gòu)與地區(qū)虛擬變量的交乘項lnpoly×east、lnpoly×west、lnpoly×central和lnpoly×noreast分別引入基礎估計方程（3），進行異質(zhì)性估計，結(jié)果如表6所示。

表6中第（1）列顯示，交乘項lnpoly×east和lnpoly×noreast的估計系數(shù)均為負值，且統(tǒng)計上都比較顯著，說明東部和東北地區(qū)的單中心結(jié)構(gòu)可能不利于城市群經(jīng)濟發(fā)展，而多中心結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的帶動作用比較顯著。這可能是因為：一方面，我國東部地區(qū)城市化發(fā)展水平較高，此時生產(chǎn)要素在中心城市過度集聚固然可以帶動中心城市與其周邊城市發(fā)展，然而距離中心城市偏遠的非中心城市則很難在中心城市帶動下實現(xiàn)自身經(jīng)濟增長，如Anderssond等^[12]、Krugman^[13]等指出，中心城市的輻射帶動效應隨距離增加而衰減。另一方面，在城市群發(fā)展程度較高的東部地區(qū)，生產(chǎn)要素可能存在過度集中于首位中心城市的現(xiàn)象，要素過度集聚會導致集聚不經(jīng)濟，進而導致生產(chǎn)要素錯配和利用率受損^[6]。

與東部地區(qū)相比，東北地區(qū)的城市群經(jīng)濟發(fā)展還處于較低水平，公路基礎設施建設投資不足，導致城市間人口、經(jīng)濟發(fā)展和基礎設施建設缺乏均衡性^[32]，進而致使城市間難以形成有效的合作交流^[33]，因而展現(xiàn)出多中心空間結(jié)構(gòu)更能促進城市群經(jīng)濟發(fā)展的特征。

表6中第（1）顯示，交乘數(shù)項lnpoly×central的估計系數(shù)顯著為正，說明在中部地區(qū)，城市群單中心結(jié)構(gòu)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展具有顯著促進作用。這可能是因為，中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平還不高，城市群的首位中心城市仍處于生產(chǎn)要素集聚的發(fā)展階段，在此階段首位中心城市對非中心城市具有較大的經(jīng)濟帶動作用。

表6中第（3）列為西部地區(qū)估計結(jié)果，交乘項lnpoly×west的估計系數(shù)為正，卻不顯著，且估計的p值接近于0.1，說明在西部地區(qū)，城市群單中心結(jié)構(gòu)更能促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。可能的原因是，我國西部地區(qū)地處內(nèi)陸，經(jīng)濟發(fā)展水平不高，基礎設施建設不足，并且區(qū)域內(nèi)部多是山地高原、戈壁灘等自然地貌，導致城市間難以實現(xiàn)有效的溝通交流，以至于中心城市對城市群的經(jīng)濟帶動效應不足，從而導致空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展水平的影響沒有顯著體現(xiàn)出來。

表6中第（2）、（4）和（5）列分別是對東部、中部和東北地區(qū)的估計結(jié)果，結(jié)果顯示，lnpoly×east、lnpoly×central和lnpoly×noreast的估計系數(shù)與第（1）列的估計結(jié)果基本一致，說明城市群空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響存在穩(wěn)健的區(qū)域異質(zhì)性。

4 研究結(jié)論與政策啟示

4.1 研究結(jié)論

如何確定城市規(guī)模，構(gòu)筑和形成合理的城市群空間結(jié)構(gòu)，推動中小城市協(xié)同發(fā)展，已經(jīng)成為我國城市群空間戰(zhàn)略規(guī)劃中亟需解決的問題。然而對于究竟是城市群單中心結(jié)構(gòu)，還是多中心結(jié)構(gòu)更能促進城市群經(jīng)濟發(fā)展的問題，目前結(jié)論尚不一致。本文選取我國“十四五”規(guī)劃中提及的19個城市群為研究對象，基于2001-2020年數(shù)據(jù)實證分析空間結(jié)構(gòu)對城市群經(jīng)濟發(fā)展的影響。研究結(jié)果表明，總體來看，單中心空間結(jié)構(gòu)有利于城市群經(jīng)濟發(fā)展，并且初步的異質(zhì)性分析結(jié)果也表明，在城市化率、經(jīng)濟發(fā)展水平或科技創(chuàng)新水平較高的城市群中，單中心結(jié)構(gòu)依然可以顯著促進城市群經(jīng)濟發(fā)展，反映出我國大多數(shù)城市群發(fā)展水平還不高，城市群的首位城市仍需要快速集聚勞動力、資本等生產(chǎn)要素以形成規(guī)模優(yōu)勢，帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，此階段可能不適合推行城市群多中心發(fā)展戰(zhàn)略。

進一步的區(qū)域異質(zhì)性分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在我國東部和東北地區(qū)，多中心空間結(jié)構(gòu)有利于經(jīng)濟發(fā)展水平提高，而單中心空間結(jié)構(gòu)可能抑制城市群經(jīng)濟發(fā)展。這也從另一個角度支持了我國“十四五”規(guī)劃所提出的要進一步“優(yōu)化城市群內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)，構(gòu)筑生態(tài)和安全屏障，形成多中心、多層級、多節(jié)點的網(wǎng)絡型城市群”的區(qū)域發(fā)展目標。而在中部和西部地區(qū)，單中心空間結(jié)構(gòu)較有利于經(jīng)濟發(fā)展水平提升。因此，多中心發(fā)展戰(zhàn)略暫時還不能在全國“遍地開花”，在東部較發(fā)達的城市群，多中心發(fā)展戰(zhàn)略可以取得顯著成效；而在中部與西部城市群，多中心發(fā)展戰(zhàn)略可能會適得其反。

4.2 政策啟示

（1）在東部地區(qū)，如京津冀、長三角城市群內(nèi)，建議地方政府引導生產(chǎn)要素向次中心城市集聚，打造多個區(qū)域增長極，進一步促進多中心、多層級、多節(jié)點網(wǎng)絡型城市群形成，發(fā)揮多中心結(jié)構(gòu)優(yōu)勢，帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。

（2）我國中西部地區(qū)城市群發(fā)展水平與東部地區(qū)相比還有較大差距，地方政府可適當加大對首位中心城市的政策支持力度，實施“強省會戰(zhàn)略”等鼓勵扶持大城市發(fā)展的政策，引導和鼓勵勞動力、資本以及資源等生產(chǎn)要素向首位中心城市進一步集聚，以發(fā)揮區(qū)域經(jīng)濟增長極的作用，進而通過首位中心城市的輻射效應帶動城市群經(jīng)濟發(fā)展。

（3）其它已經(jīng)或正在形成雙核結(jié)構(gòu)的地區(qū)，可以發(fā)揮雙核心城市的帶動作用，鼓勵并引導生產(chǎn)要素向次中心城市集聚，并積極推動基礎設施建設，加強城市間溝通交流以擴展中心城市的經(jīng)濟輻射范圍，進而帶動周邊地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展。

5 研究不足及展望

（1）城市群空間結(jié)構(gòu)測算還可以嘗試其它方式。本文選用城市群各城市人口規(guī)模、生產(chǎn)總值、城市面積、城市科學技術(shù)支出以及教育支出測量城市綜合規(guī)模，并進一步測算城市群空間結(jié)構(gòu)指數(shù)。該方法相比以往文獻僅使用人口規(guī)模、就業(yè)規(guī)模以及產(chǎn)業(yè)規(guī)模等單一指標測量城市規(guī)模以及城市群空間結(jié)構(gòu)的做法更系統(tǒng)、科學，但該方法仍有待進一步完善，如可以考慮城市經(jīng)濟職能、政治職能以及交通職能等，以更準確、全面地測算城市群空間結(jié)構(gòu)。

（2）空間結(jié)構(gòu)影響城市群經(jīng)濟發(fā)展的機制有待深入探討。本文分析了空間結(jié)構(gòu)影響城市群經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)濟性機理，并使用2SLS方法評估了空間結(jié)構(gòu)對城市群經(jīng)濟發(fā)展的影響。考慮到文章篇幅以及數(shù)據(jù)可得性等問題，本文未能詳細分析空間結(jié)構(gòu)對城市群經(jīng)濟發(fā)展的影響機制，如城市群空間結(jié)構(gòu)通過什么途徑影響經(jīng)濟發(fā)展？其影響程度以及效果怎樣？這也是今后進一步探索的重點。

（3）使用微觀數(shù)據(jù)有助于進一步洞察城市群空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響。本文的研究數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國城市統(tǒng)計年鑒》，未能找到城市間人口流動、資本流動、企業(yè)遷移等方面的連續(xù)數(shù)據(jù)。未來可從微觀數(shù)據(jù)著手，更深入地探討城市群空間結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響。

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（責任編輯：胡俊健）

"Central Blossoming" Takes More Time： The Impact of Spatial Structure on Regional Economic Development with 19 City-clusters in China as Examples

Yang Hongchang，Dai Hongwei

（School of Economics， Central University of Finance and Economics， Beijing? 102206， China）

Abstract：The development of city-clusters is not only the focus of regionally coordinated development and a major regional strategy， but also an important part of China's new urbanization strategy. Spatial structure and regional economic development have become the key issues in formulating regional development policies for the Chinese government. On one hand， it is necessary to further differentiate and analyze the spatial structure characteristics of the 19 city-clusters in China; and on the other hand， it is also vital to explore the impact of spatial structure characteristics on the economic development of urban agglomerations based on actual situations. However， the published works on the impact of spatial structure on regional economic performance have not reached consistent conclusions， and there are few literatures that discuss the impact of spatial structure on regional economic development at the level of city-clusters.

Using the panel data of 19 city-clusters in China， this paper applies the rank-size rule to calculate the spatial structure of city-clusters based on multidimensional indicators， and explores the impact of spatial structure on the economic development of city-clusters by the classic OLS estimation model. The relevant indicators used for estimation include the weighted average GDP of each city in the city-clusters， the spatial structure of the urban agglomeration， and control variables like the average population of each city in the city-clusters， the urbanization rate ， science and technology expenditure， the number of people engaged in the scientific comprehensive service industry ， etc .

It is found that the monocentric structure significantly promotes the economic development level of city-clusters in general， and the heterogeneity analysis shows that in city-clusters with a high level of monocentric spatial structure， urbanization rate， economic development， and innovation， the monocentric structure has a positive impact on regional economic development. While the regional heterogeneity shows that in the eastern and northeast regions of China， the polycentric structure of city-clusters significantly promotes regional economic development， while in the central and western regions， the monocentric structure of city-clusters is more conducive to economic development， which means that it still requires the joint efforts of all parties to achieve the "center blossoming" of transformation from monocentric to polycentric and multi-level network city-clusters.

Specific suggestions are provided. In the eastern region of China with a high level of urbanization， the concentration of production factors in the first central city may improve the development of the central city itself， but the regional heterogeneity analysis shows that the monocentric structure has inhibited the economic development of city-clusters， while the polycentric structure is more favorable to the economic development of city-clusters. Hence， local governments should guide production factors to gather in sub-center cities， create multiple growth poles in the region， promote the formation of multi-center， multi-level， and multi-node network-type city clusters， and promote multiple central cities to jointly drive regional economic development. There is still a large gap between the development level of city-clusters in the central and western regions and the eastern regions， and the monocentric spatial structure can still play a greater role in driving the economic development of city-clusters. Therefore， the local government should increase policy support for the first central city， and appropriately implement the "strong provincial capital strategy" and other measures to encourage the development of large cities， promote the further concentration of labor， capital and resources and other factors of production in the first central city， and play the radiation effect to drive the economic development of urban clusters. In the northeast region of China， the polycentric structure of city-clusters has also significantly contributed to the improvement of regional economic development. Thus， local governments should encourage and guide production factors to concentrate in sub-centers， and appropriately create a dual-centric or polycentric structure of urban clusters， so that multiple central cities can lead regional economic development.

Key Words：City-cluster; Spatial Structure; Monocentric; Polycentric; Regional Economic Development