基于集聚经济理论确定最优城市规模

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1、基于集聚经济理论确定最优城市规模  引言  城市规模由三个互相关联的有机组成部分:城市人口规模、经济规模、土地利用规模组成。2016年国务院印发《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》,将城市规模划分标准调整为:以城区常住人口为统计口径,将城市划分为五类七档。故本文采用的是以城区常住人口作为城市规模的测量标准。根据《中国城市统计年鉴》,2016年我国大中城市占全国地级市的比重已经达到了74%,从城市规模的区域分布看,东部地区特大城市和大城市的发展水平要明显高于中西部地区,特大城市在东部地区的比重为%,中部地区为%,西部地区为

2、%;大城市在东部地区的比重为47%,中部地区为%,西部地区为%。  随着我国城市化进程的推进,城市数量和规模不断扩大,尤其是大城市、特大城市规模的迅速扩大,引发了诸多“城市病”。城市交通拥挤、基础设施与城市人口数量不匹配、资源压力、环境污染等,这些‘城市病”对城市发展的负面效应愈演愈烈。另外,城市的盲目扩张不仅不利于拓展其功能,甚至还会造成其正常功能的退化和丧失。因此,我国城市必须合理规划其城市发展路径,必须走可持续发展的道路。  1文献综述  最优城市规模如何确定?国外早期学者主要从集聚经济的角度研究城市规模,其理论基础主

3、要是最小成本理论与成本收益理论。Monso提出城市的总成本——收益模型,随着城市规模的扩大,城市的边际收益联盟和边际成本会不断增加,但边际收益呈递减趋势,边际成本则呈递增趋势,两条边际曲线的交点即为最优城市规模点。Richardson基于集聚经济和不经济理论提出了城市最优规模理论,随着人口的聚集,集聚经济使居民的边际收益呈倒“U”形曲线变化,而聚集不经济使居民的边际费用呈“U”形曲线变化,边际收益与边际费用相等时的人口规模为城市最优规模。国内学者基于内生增长模型对最优城市规模进行了深入分析。张应武从城市经济增长的角度估计了中

4、国城市的最优规模,认为城市规模与经济增长之间是非线性关系,存在一个促进经济增长的最优城市规模。以上研究表明,确定城市最优规模的方法不尽相同,随着理论发展和方法改进,城市最优规模是可以确定的。  最优城市规模是多少?大多数学者认为城市存在一个最优规模,但对最优规模具体范围尚未形成统一结论,很多学者对最优城市规模进行了定量研究。孙浦阳和武力超从城市宜居水平出发,利用省级面板数据进行实证分析,结果表明最优城市规模为万人。张臻汉从资源集约的角度,利用人均资源消耗数据,估测出最优城市规模区间在100万人到280万人之间。张自然基于成本

5、一收益法来研究中国城市的最大与最优适度规模问题,发现最优城市规模在556-614万人之间,外部相对成本最低时的城市规模为578万人,最优规模大约在600万人。不同的角度和方法所确定的最优城市规模不尽相同,因此城市的最优规模不是一个确定的数,而是在一个适宜的区间内。  针对城市最优规模,国内外学者做了大量的研究工作,给本文提供了大量的借鉴。本文通过面板数据模型分析了29个省会城市及直辖市等大城市的最优城市规模及其影响因素,为现有研究成果做一些补充,给城市制定发展策略提供借鉴理论基础。  变量和数据  城市产出水平,用人均GDP

6、表示为以2001年为基期计算所得的各市市辖区实际GDP。城市规模,用常住人口表示。人力资本:用人均专任中小学教师数表示,为专任中小学教师数与常住人口之比。政府财政支出:用人均财政支出表示,为财政支出与常住人口之比。城乡收入差距:城乡收入差距为城市在岗职工平均工资与本省农村平均纯收入之差,在岗职工平均工资与本省农村平均纯收入均用居民消费指数平减所得。:市辖区的二、三产业占GDP比重之和。  以上数据样本期间为2001-2016年,选取全国29个省会城市及直辖市,样本总量为377个,所有数据均来自历年《中国城市统计年鉴》、《中国

7、城市建设统计年鉴》以及《中国统计年鉴》。主要变量描述性统计分析见表1。  实证结果分析  面板数据建模的一项重要任务就是判别模型中是否存在个体固定效应。首先,通过F检验固定效应是否显著,即比较固定效应模型与混合模型,检验结果显示,F=,Prob>F=,固定效应模型比混合模型更好,选择固定效应模型。然后,通过BP-LM检验随机效应是否显著,即比较随机效应模型与混合模型,检验结果显示,chibar2=,Prob>F=,随机效应比混合效应更好,选择随机效应模型。最后,运用豪斯曼检验在固定效应模型和随机效应模型之间做选择,在10%的

8、显著性水平下,p值为,拒绝模型设定为随机效应的原假设,故应该使用固定效应模型而非随机效应模型。  在设定变截距个体固定效应模型后,利用最小二乘虚拟变量法估计各个变量,结果如表2所示。模型1将城市规模对城市产出水平单独进行回归,结果显示,城市规模扩大对城市产出水平的提高具有显著的正效应。在模

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