秦 蒙， 劉修巖，2

（1.東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 210096；2.南京信息工程大學(xué) 中國(guó)制造業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京 210044）

一、引言和文獻(xiàn)綜述

城市蔓延是國(guó)內(nèi)外城市化進(jìn)程中值得關(guān)注的現(xiàn)象和問(wèn)題。國(guó)內(nèi)外城市蔓延的典型和普遍特點(diǎn)是城市空間快速且低密度的過(guò)分?jǐn)U張，使原來(lái)主要集中在中心區(qū)的城市活動(dòng)擴(kuò)散到城市外圍，對(duì)汽車通勤的依賴增大，城市形態(tài)呈現(xiàn)出分散、低密度等特點(diǎn)。城市蔓延通常伴生經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境等方面的問(wèn)題，如土地資源浪費(fèi)、單位面積產(chǎn)出下降、農(nóng)業(yè)用地大幅減少和污染加劇等（王家庭和張俊韜，2010）。

20世紀(jì)中后期以來(lái)，城市蔓延在西方國(guó)家逐漸成為愈發(fā)普遍的現(xiàn)象，國(guó)外學(xué)者將蔓延歸結(jié)為市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)力量、政府規(guī)劃低效、交通設(shè)施進(jìn)步乃至社會(huì)文化等多方面因素的結(jié)果（Henderson和Yannis，1987；Burchfield等，2006）。改革開放后，我國(guó)的城市化進(jìn)程顯著加快，城鎮(zhèn)化水平從1978年的17.92%提高到2012年的52.57%。①此處的城鎮(zhèn)化水平用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎赜?jì)算。數(shù)據(jù)來(lái)源：趙春玲，《市場(chǎng)機(jī)制與綠色城鎮(zhèn)化》，光明日?qǐng)?bào)，2013年11月13日。同時(shí)，城市蔓延現(xiàn)象在我國(guó)開始大量出現(xiàn)，王家庭和張俊韜（2010）的研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)35個(gè)大中城市普遍具有明顯的蔓延趨勢(shì)。我國(guó)城市蔓延的動(dòng)因比西方國(guó)家更復(fù)雜，除了城市居民收入提高和交通設(shè)施改善等與國(guó)外類似的因素之外，我國(guó)現(xiàn)有的土地財(cái)政體系和城鄉(xiāng)二元戶籍制度，使得國(guó)內(nèi)城市蔓延在成因機(jī)理和外在表現(xiàn)上具有一定的特殊性（李永樂(lè)和吳群，2013；郭志勇和顧乃華，2013）。相比大多已基本完成城市化的發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)的城市化還在快速發(fā)展，高速的城市擴(kuò)張還將延續(xù)。因此，我國(guó)城市蔓延的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境以及社會(huì)影響將是一個(gè)重要的研究話題。

國(guó)內(nèi)現(xiàn)有文獻(xiàn)特別是相關(guān)的實(shí)證研究，大多集中于對(duì)蔓延“前因”和“現(xiàn)狀”的討論，少有研究涉及“后果”，也就是對(duì)城市蔓延所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效應(yīng)的考察。新型城鎮(zhèn)化是我國(guó)重要的國(guó)家戰(zhàn)略，提升城市經(jīng)濟(jì)效率、高效規(guī)劃利用土地資源、在城市空間擴(kuò)張和建設(shè)水平提高的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)“人的城鎮(zhèn)化”等都是新型城鎮(zhèn)化的關(guān)鍵。其中，城市生產(chǎn)效率能在一定程度上反映城鎮(zhèn)化的效果，鑒于此，本文將探究城鎮(zhèn)化進(jìn)程中城市蔓延對(duì)城市生產(chǎn)效率的影響。

隨著19世紀(jì)西方國(guó)家工業(yè)化和城市化的發(fā)展，區(qū)域因素特別是城市空間特征對(duì)生產(chǎn)率的影響也開始被關(guān)注。馬歇爾從勞動(dòng)力共享、中間產(chǎn)品投入和知識(shí)溢出三個(gè)方面闡述了集聚外部性對(duì)生產(chǎn)率的積極影響。新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)在不完全競(jìng)爭(zhēng)和規(guī)模報(bào)酬遞增的前提下，側(cè)重從市場(chǎng)潛力的視角來(lái)解釋集聚經(jīng)濟(jì)的正面作用。盡管要素集聚與城市蔓延這兩個(gè)概念的側(cè)重點(diǎn)有很大區(qū)別，很多學(xué)者的論點(diǎn)卻暗含了城市蔓延會(huì)降低集聚度從而不利于生產(chǎn)率提高的經(jīng)濟(jì)學(xué)機(jī)理（Ciccone和Hall，1996）。但是，也有人認(rèn)為之前對(duì)城市蔓延的批判過(guò)于理論化、簡(jiǎn)單化。Glaeser和Khan（2004）指出，運(yùn)輸成本的降低和通信技術(shù)的發(fā)展降低了廠商在空間上臨近和“面對(duì)面交流”的重要性，削弱了傳統(tǒng)理論中集聚經(jīng)濟(jì)的基本假設(shè)，對(duì)城市蔓延和生產(chǎn)率的負(fù)向關(guān)系提出了質(zhì)疑。此外，在密度較高的城市，容易因?yàn)榻煌〒頂D、高房?jī)r(jià)導(dǎo)致“集聚不經(jīng)濟(jì)”超過(guò)集聚對(duì)生產(chǎn)率的貢獻(xiàn)，城市蔓延可能利于生產(chǎn)效率的提高（Fallah等，2011）。然而，Porter（1998）的研究強(qiáng)調(diào)了信息技術(shù)的發(fā)展不能取代近距離交流，因?yàn)樾畔r(shí)代的知識(shí)溢出變得更復(fù)雜更重要，對(duì)信息精確度的要求也更高，因此經(jīng)濟(jì)集聚的動(dòng)力依然存在。由此看來(lái)，從集聚經(jīng)濟(jì)的視角出發(fā)，城市蔓延對(duì)生產(chǎn)效率究竟有何種影響在理論層面并未形成一致的結(jié)論。

實(shí)證研究方面，Alonso（1971）借用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)廠商理論中的成本收益曲線分析了城市規(guī)模擴(kuò)大的邊際效應(yīng)及最優(yōu)的城市規(guī)模，但生產(chǎn)率只是城市規(guī)模效應(yīng)的一個(gè)方面。在Alonso（1971）研究的基礎(chǔ)上，Sveikauskas（1975）用美國(guó)城市數(shù)據(jù)證實(shí)了城市規(guī)模的增加會(huì)帶來(lái)相應(yīng)城市生產(chǎn)率的上升，不過(guò)城市規(guī)模擴(kuò)張跟城市蔓延也不完全等同，兩者最大的區(qū)別就是城市規(guī)模并未考慮密度。Ciccone和Hall（1996）以美國(guó)各州為樣本，研究發(fā)現(xiàn)就業(yè)密度提高一倍，勞動(dòng)力生產(chǎn)率可提高6%。而Sbergami（2002）用Balassa指數(shù)、Krugman指數(shù)和熵指數(shù)來(lái)測(cè)度經(jīng)濟(jì)集聚，做出了與前者相反的論斷。Lee和Gordon（2007）基于美國(guó)1990－2000年大都市區(qū)的數(shù)據(jù)，考察了城市空間結(jié)構(gòu)對(duì)其就業(yè)增長(zhǎng)的影響。研究考慮了城市本身規(guī)模與空間結(jié)構(gòu)的交互作用，發(fā)現(xiàn)對(duì)小城市而言，密集的城市結(jié)構(gòu)才有利于就業(yè)增長(zhǎng)。雖然經(jīng)濟(jì)或人口密度的下降，通常意味著城市蔓延水平上升，但平均密度只是對(duì)蔓延狀況相當(dāng)粗略的一種描述，兩者未必存在嚴(yán)格的反向關(guān)系。相比之前僅考慮密度和城市規(guī)模的研究，Brulhart和Sbergami（2009）在描述城市空間結(jié)構(gòu)上又進(jìn)了一步，結(jié)果發(fā)現(xiàn)一個(gè)區(qū)域的城市化率和首位度對(duì)其生產(chǎn)率沒(méi)有實(shí)質(zhì)性影響。Fallah等（2011）構(gòu)造了蔓延指數(shù)來(lái)度量市區(qū)居住人口的密度分布情況，而非簡(jiǎn)單地使用規(guī)模或平均密度，從而更精確地量化了城市蔓延，得到的結(jié)論是城市蔓延和生產(chǎn)效率存在負(fù)向聯(lián)系，在小規(guī)模的城市，蔓延對(duì)生產(chǎn)率的負(fù)面影響更大。

國(guó)內(nèi)也有基于城市層面的諸多實(shí)證研究。范劍勇（2006）證實(shí)了經(jīng)濟(jì)密度的提高可以顯著提升地區(qū)生產(chǎn)率，不過(guò)其使用的是截面數(shù)據(jù)，難以度量集聚經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)效應(yīng)?？律谱珊鸵Φ慢垼?008）用非農(nóng)就業(yè)密度、第二產(chǎn)業(yè)占全國(guó)比重和第二產(chǎn)業(yè)占本地GDP份額來(lái)刻畫經(jīng)濟(jì)集聚，發(fā)現(xiàn)集聚有利于勞動(dòng)生產(chǎn)率的上升，而且周邊鄰近地區(qū)的集聚也有正面溢出效應(yīng)。郭騰云和董冠鵬（2009）利用GIS分析方法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和Malmquist模型探究了國(guó)內(nèi)特大城市緊湊度的提高對(duì)城市技術(shù)進(jìn)步及技術(shù)效率的影響。郭琪和賀燦飛（2012）應(yīng)用了包含“經(jīng)濟(jì)密度、距離和市場(chǎng)分割”三方面因素的3D分析框架，發(fā)現(xiàn)城市的經(jīng)濟(jì)密度提高對(duì)生產(chǎn)率存在正向影響。肖文和王平（2011）將城市規(guī)模和集聚經(jīng)濟(jì)同時(shí)納入模型，分別用城市非農(nóng)就業(yè)數(shù)量和城市企業(yè)數(shù)量來(lái)衡量。劉修巖（2009）闡述了馬歇爾地方化經(jīng)濟(jì)和Jacobs城市化經(jīng)濟(jì)這兩種集聚經(jīng)濟(jì)的機(jī)理，在此基礎(chǔ)上用地級(jí)市面板數(shù)據(jù)考察兩種集聚對(duì)城市生產(chǎn)率的影響，并規(guī)避了內(nèi)生性帶來(lái)的偏誤。孫曉華和郭玉嬌（2013）使用門限回歸分析法，同時(shí)將城市規(guī)模和集聚經(jīng)濟(jì)納入實(shí)證分析（集聚經(jīng)濟(jì)又包括專業(yè)化、多樣化集聚），發(fā)現(xiàn)從全要素生產(chǎn)率提升的角度看，國(guó)內(nèi)的小規(guī)模城市更適宜專業(yè)化集聚，大型城市則應(yīng)該發(fā)展多樣化經(jīng)濟(jì)。

綜上，從嚴(yán)格的意義上講，目前國(guó)內(nèi)幾乎沒(méi)有針對(duì)城市蔓延對(duì)生產(chǎn)率影響的實(shí)證研究，至少現(xiàn)有的相關(guān)研究對(duì)城市蔓延的定義不夠準(zhǔn)確：城市人口增加，城市用地?cái)U(kuò)張抑或是經(jīng)濟(jì)要素的集聚與否，都難以精確地描述城市的低密度蔓延現(xiàn)象。本文將借鑒Fallah等（2011）的思路，結(jié)合全球夜間燈光數(shù)據(jù)庫(kù)和中國(guó)行政區(qū)域矢量數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)中國(guó)的城市蔓延程度進(jìn)行度量，然后對(duì)我國(guó)城市蔓延的經(jīng)濟(jì)績(jī)效，特別是蔓延對(duì)城市生產(chǎn)率的影響展開實(shí)證分析，并運(yùn)用面板數(shù)據(jù)的工具變量法（IV）解決可能的內(nèi)生性問(wèn)題。

二、模型與變量

（一）研究模型設(shè)定

有關(guān)城市生產(chǎn)率的實(shí)證研究中，有文獻(xiàn)使用柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)（簡(jiǎn)稱C－D函數(shù)）作為分析的起點(diǎn)和框架（Fallah等，2011；楊青山等，2011）。

其中，Y是一個(gè)區(qū)域或城市的總產(chǎn)出，K和L分別代表資本和勞動(dòng)力的總投入，假定城市內(nèi)所有廠商都是完全競(jìng)爭(zhēng)的，α和β分別是資本和勞動(dòng)在收入中所占的份額。

在此基礎(chǔ)上，將人力資本H看作是和物質(zhì)資本類似的一種投入，進(jìn)入生產(chǎn)函數(shù)并對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出貢獻(xiàn)。并假定每一個(gè)廠商的生產(chǎn)均具有規(guī)模報(bào)酬不變的特點(diǎn)，不難證明，此時(shí)生產(chǎn)函數(shù)中三種要素的指數(shù)之和為1。于是上式被改寫成：

將式（2）兩邊除以勞動(dòng)力數(shù)量L，得到下式。等式左側(cè)是勞均收入y，右側(cè)分別為全要素生產(chǎn)率A、勞均物質(zhì)資本k和勞均人力資本存量h。

（3）式表明人均（勞均）產(chǎn)值取決于全要素生產(chǎn)率和人均擁有的物質(zhì)、人力資本水平。其中，A是全要素生產(chǎn)率（又稱為索洛剩余），其數(shù)值與資本存量（包括物質(zhì)資本K和人力資本H）和勞動(dòng)力投入數(shù)量L無(wú)關(guān)。全要素生產(chǎn)率A的變化會(huì)在資本存量和勞動(dòng)力投入不變的情況下引致生產(chǎn)函數(shù)曲線（或曲面）的平行移動(dòng)。全要素生產(chǎn)率取決于若干因素，可寫成：

sprawl代表城市蔓延度。在資本和勞動(dòng)力既定時(shí)，要素空間分布改變，進(jìn)而城市的低密度蔓延對(duì)產(chǎn)出的影響將是本研究關(guān)注的重點(diǎn)。城市化首先是一個(gè)空間集聚的過(guò)程，集聚可以通過(guò)知識(shí)技術(shù)外溢、勞動(dòng)力市場(chǎng)匯集和中間投入品共享等途徑，降低企業(yè)運(yùn)行成本，增大企業(yè)搜尋合適資源的成功率，從而帶來(lái)城市總體生產(chǎn)效率的提升。然而，當(dāng)人口或經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集聚度超過(guò)一個(gè)城市的承載能力后，進(jìn)一步集聚會(huì)導(dǎo)致空間擁擠，對(duì)生產(chǎn)率反而會(huì)有負(fù)面效果，即當(dāng)集聚產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效應(yīng)達(dá)到邊際效率遞減的臨界點(diǎn)時(shí)，城市空間結(jié)構(gòu)會(huì)趨于分散化。因此，理想狀態(tài)下的城市蔓延，應(yīng)該是城市集聚優(yōu)勢(shì)與集聚不經(jīng)濟(jì)之間自我平衡的結(jié)果（Burchfield等，2006）。但在現(xiàn)實(shí)世界中，由于外部性和行政干預(yù)的存在，城市空間擴(kuò)張的強(qiáng)度往往大于其合意水平（Brueckner和Fansler，1983），導(dǎo)致城市集聚活動(dòng)在其邊際效率的遞減臨界點(diǎn)之前就開始分散，而這種過(guò)度和過(guò)早的城市蔓延會(huì)增加城市內(nèi)部貨物運(yùn)輸?shù)慕煌ㄙM(fèi)用，增加 “面對(duì)面交流”（facetoface）的時(shí)間與貨幣成本，阻礙企業(yè)間信息的順暢溝通與準(zhǔn)確傳達(dá)，削弱城市內(nèi)部集聚經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，于是會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。

scale是城市規(guī)模，在物質(zhì)和人力資本的人均擁有量不變、經(jīng)濟(jì)開放度不變、城市蔓延度不變的前提下，城市規(guī)模本身的擴(kuò)大所帶來(lái)的收益就是城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)。Alonso（1971）將不同的城市規(guī)模與人均成本和收益曲線、邊際成本和收益曲線聯(lián)系起來(lái)，揭示了城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)的含義。考慮到城市規(guī)模達(dá)到一定程度后可能會(huì)繼續(xù)增大，人均收益和人均凈收益可能會(huì)下降，出現(xiàn)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，所以預(yù)期城市規(guī)模和人均收入或存在類似庫(kù)茲涅茨曲線的“倒U形”關(guān)系，借鑒范劍勇和石靈云（2009）的方法，引入規(guī)模變量及其二次項(xiàng)來(lái)刻畫這種關(guān)系。

fdi衡量了城市經(jīng)濟(jì)的對(duì)外開放度。經(jīng)濟(jì)開放水平提高，將提高區(qū)域內(nèi)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)度，也有助于當(dāng)?shù)氐膰?guó)內(nèi)企業(yè)學(xué)習(xí)來(lái)自發(fā)達(dá)國(guó)家的生產(chǎn)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，因此預(yù)期開放度提高會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。capital是省會(huì)虛擬變量。一個(gè)省區(qū)內(nèi)高水平的科研院所和高校大多集中于省會(huì)、直轄市或自治區(qū)首府。①以 國(guó)內(nèi)“985工程”院校為例，我國(guó)現(xiàn)有共計(jì)39所“985高校”，其中35所位于省會(huì)或直轄市，若考慮現(xiàn)有的120所“211高校”（包括985高校），有104所的主要校區(qū)位于省會(huì)、自治區(qū)首府或直轄市。新研發(fā)或者新引進(jìn)的技術(shù)知識(shí)在傳播中存在隨距離增加而衰減的趨勢(shì)，雖然當(dāng)今科技進(jìn)步使得距離對(duì)知識(shí)擴(kuò)散的負(fù)面影響減小了，但也未能消除（Porter，1998）。因而，集中了較多科研資源的省會(huì)城市可能比周邊城市更早、更好地享有新知識(shí)新科技帶來(lái)的好處。此外，即便高等教育的人力資本在不同的城市甚至省份之間存在溢出，擁有較多高校的城市在獲取高素質(zhì)勞動(dòng)力上依然擁有優(yōu)勢(shì)。因此，在其他條件相同時(shí)，預(yù)期省會(huì)城市會(huì)有更好的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)。μ為不能度量或被忽略的其他隨機(jī)干擾因素。根據(jù)前面的分析，為了檢驗(yàn)城市蔓延對(duì)生產(chǎn)效率的影響，我們建立如下的計(jì)量方程：

其中，被解釋變量是勞均實(shí)際收入y，C是常數(shù)項(xiàng)，vt、ui分別代表不隨截面（地級(jí)市）和時(shí)間（年份）變化的固定效應(yīng)，εit是隨機(jī)誤差項(xiàng)。依據(jù)勞動(dòng)生產(chǎn)率的定義和公式（3），本文使用實(shí)際勞均GDP作為被解釋變量，結(jié)合之前理論模型部分的討論，物質(zhì)資本投資量和人力資本投資水平會(huì)影響若干年后的實(shí)際勞均收入。②依據(jù)C－D函數(shù)，年份t的人均收入取決于t年度的人均物質(zhì)資本存量、人均人力資本存量及全要素生產(chǎn)率。物質(zhì)資本存量的估算較為復(fù)雜且容易帶來(lái)較大誤差，而人力資本較為抽象，估算其存量更加困難。但是，在折舊率不變，不發(fā)生極端情況（例如大地震）的前提下，物質(zhì)及人力資本存量會(huì)因之前年份相應(yīng)投資水平的增加而增加，也就是說(shuō)，存量和之前幾年的流量有正向關(guān)系（本文樣本期內(nèi)的“極端情況”極少，不會(huì)對(duì)結(jié)果造成干擾）。鑒于此，本文將用之前某一年的年度投資量來(lái)反映t年的資本存量。此外，自變量滯后于被解釋變量，也會(huì)在很大程度上幫助我們克服內(nèi)生性問(wèn)題。若物質(zhì)或人力資本的投資相對(duì)被解釋變量的滯后期太短，從物質(zhì)資本的角度看，新投資的廠房設(shè)備及公共基礎(chǔ)設(shè)施可能還未充分使用；對(duì)于人力資本投資，更是需要一段時(shí)間的就業(yè)實(shí)踐和“干中學(xué)”，才能充分發(fā)揮其作用，提高生產(chǎn)率（張曉青，2009）。若將滯后期定得太長(zhǎng)，又容易導(dǎo)致物質(zhì)及人力資本投資的解釋力偏弱。經(jīng)過(guò)綜合考慮，將滯后期定為4年。在式（4）中，影響全要素生產(chǎn)率A的因素同樣也應(yīng)是實(shí)際勞均收入的解釋變量，包括本文關(guān)注的核心——城市蔓延度以及對(duì)外開放度、城市規(guī)模等。為了更好地解釋經(jīng)濟(jì)含義，同時(shí)也考慮到城市蔓延和對(duì)外開放對(duì)生產(chǎn)率的影響很可能也需要一段時(shí)間，將所有的解釋變量相對(duì)被解釋變量都滯后4年。

（二）變量介紹

1.被解釋變量

本文使用我國(guó)地級(jí)市樣本展開研究，①本文的地級(jí)市樣本不包括直轄市、香港和澳門特別行政區(qū)，以及西藏自治區(qū)和臺(tái)灣省的地級(jí)城市。此外，考慮到某些城市樣本在考察時(shí)期內(nèi)缺乏數(shù)據(jù)連貫性（如地級(jí)市總面積發(fā)生了較大變化），因此剔除了行政區(qū)劃面積變化超過(guò)5%的城市樣本。以2004年、2008年和2012年度的地級(jí)市層面勞均實(shí)際收入作為被解釋變量。用地級(jí)市的二、三產(chǎn)業(yè)GDP除以同年份該市的非農(nóng)就業(yè)總量，可得到名義勞均收入。使用2004－2012年的GDP縮減指數(shù)可以構(gòu)造出固定基期的價(jià)格指數(shù)，進(jìn)而求出實(shí)際勞均收入。由于只有省級(jí)層面的GDP縮減指數(shù)可獲得，在數(shù)據(jù)處理中，某?。ㄗ灾螀^(qū)）的價(jià)格指數(shù)將適用于同時(shí)期的?。ㄗ灾螀^(qū)）內(nèi)所有地級(jí)市。

2.城市蔓延指數(shù)

早期的學(xué)者曾用城市人口或就業(yè)的平均密度來(lái)反映蔓延，但平均密度指標(biāo)的缺陷在于：它無(wú)法反映城市內(nèi)部人口分布的空間差異性，即無(wú)法區(qū)分城市人口究竟是集中分布，還是均勻分布，因此只能作為城市蔓延的粗略度量。有學(xué)者（如王家庭和張俊韜，2010）使用城市建成面積增速和城市人口增速的比值，即土地—人口增長(zhǎng)彈性來(lái)定量測(cè)度城市蔓延，但這一指標(biāo)難以適用于城市面積或市區(qū)人口出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的城市，且該指數(shù)的核心依然是城市人口密度，并不能從根本上克服平均密度指標(biāo)的固有缺陷。為此，本文借鑒Fallah等（2011）的方法，構(gòu)造反映城市空間形態(tài)的蔓延指數(shù)：

S代表城市蔓延度，L%為市區(qū)內(nèi)人口密度低于全國(guó)平均值的街區(qū)的常住人口占市區(qū)總?cè)丝诘谋戎?；H%為一個(gè)城市內(nèi)高于全國(guó)平均人口密度的街區(qū)人口比重。該指數(shù)的取值在0－1之間，越接近1，城市蔓延度越高。相比此前用密度衡量城市蔓延的方法，這一指數(shù)沒(méi)有將城市的人口當(dāng)作整體，而是考慮到了其細(xì)分單元，避免了城市某塊區(qū)域密度異常高（或異常低）導(dǎo)致的對(duì)總體密度的擾動(dòng)。用當(dāng)期全國(guó)城市人口密度平均數(shù)作為街區(qū)分類的依據(jù)，也避免了人為設(shè)定城市蔓延標(biāo)準(zhǔn)的主觀性，在測(cè)量蔓延程度時(shí)能顧及不同時(shí)期的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平。這一指標(biāo)對(duì)于中國(guó)這種正在經(jīng)歷快速城市化的發(fā)展中國(guó)家來(lái)說(shuō)頗有價(jià)值。本文借鑒Fallah等（2011）的思路和方法，鑒于中國(guó)城市內(nèi)部細(xì)分尺度人口數(shù)據(jù)的缺乏，我們基于夜間燈光數(shù)據(jù)，采用城市內(nèi)部燈光亮度低于（或高于）全國(guó)平均水平的柵格面積占比來(lái)反映城市低（或高）密度空間比重，即在公式（6）中采用低、高密度區(qū)域面積占整個(gè)城市面積的比重來(lái)計(jì)算L%和H%。②近年來(lái)利用夜間燈光數(shù)據(jù)來(lái)提取城市格局特征得到了廣泛的應(yīng)用。楊眉等（2011）發(fā)現(xiàn)采用燈光亮度6位閾值進(jìn)行城市空間格局提取，可以最大程度地避免燈光影像背景噪聲的影響。因此，本文也把城市燈光亮度的臨界值設(shè)定為6，也就是說(shuō)，只有亮度大于6的柵格才會(huì)被看作城市區(qū)域加以提取。Henderson等（2012）指出，夜間燈光在很大程度上反映了人類活動(dòng)，當(dāng)人口與GDP數(shù)據(jù)在某個(gè)區(qū)域或細(xì)分尺度上不可獲得或是可信度不太高時(shí)，燈光數(shù)據(jù)可作為GDP和人口密度等變量的良好替代指標(biāo)。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者已經(jīng)開始利用遙感技術(shù)提供的夜間燈光影像數(shù)據(jù)作為人類活動(dòng)的代理變量來(lái)研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和城市發(fā)展等問(wèn)題。

3.其他控制變量

pinvest是年度固定資產(chǎn)投資占城市總GDP的比值，用來(lái)反映當(dāng)年的物資資本投資水平。人均人力資本投資edu用高級(jí)中學(xué)在校生人數(shù)占城市總戶籍人口的比重來(lái)計(jì)算，①很多本科以上學(xué)歷的畢業(yè)生并不在高校所在城市就業(yè)定居，大學(xué)生和研究生的人力資本在地級(jí)市層面上存在較大溢出。鑒于此，僅考慮高中生對(duì)地區(qū)人力資本的影響（其實(shí)高中教育也存在一些溢出）。高等教育對(duì)生產(chǎn)率的部分效應(yīng)通過(guò)省會(huì)虛擬變量capital反映。在校高中生是地區(qū)內(nèi)潛在的人力資本，占人口的比例越高，若干年后的人力資本存量就越大。對(duì)外經(jīng)濟(jì)開放度pfdi用地級(jí)市當(dāng)年的外商直接投資占其GDP的比重來(lái)表示。capital是省會(huì)城市虛擬變量，如果該城市是省會(huì)或自治區(qū)首府，則賦值為1，否則為0。最后，城市規(guī)模用該地級(jí)市的非農(nóng)就業(yè)數(shù)量emp來(lái)度量，相比城市戶籍人口，在城市就業(yè)的勞動(dòng)者數(shù)量更接近于真實(shí)的城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模。

4.工具變量

為了盡可能克服城市蔓延變量的內(nèi)生性，我們選擇了一些外生性指標(biāo)作為城市蔓延指標(biāo)的工具變量，具體包括地表粗糙度和地表粗糙度的平方。地表粗糙度是反映區(qū)域地形特征的指標(biāo)，它反映了地表起伏變化與侵蝕程度。一方面，在正常情況下，地表粗糙度不受人為因素的影響，具有很強(qiáng)的外生屬性。另一方面，粗糙的地表會(huì)提高城市規(guī)劃建設(shè)、交通網(wǎng)絡(luò)建造與使用的成本（Ramcharan，2009），客觀上影響城市的格局和經(jīng)濟(jì)要素的分布。觀察本文的城市面板數(shù)據(jù)，我們發(fā)現(xiàn)城市蔓延和地表粗糙度之間的確存在著顯著的“倒U形”關(guān)系。在地表粗糙度的臨界值之前，粗糙度的增加將提高城市的蔓延程度，但對(duì)于地表粗糙度過(guò)高的地方，例如周圍被大型山脈包圍的地區(qū)（Burchfield等，2006），其城市蔓延程度將較低。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源介紹

1.全球燈光及行政區(qū)劃數(shù)據(jù)

全球夜間燈光數(shù)據(jù)由隸屬于美國(guó)國(guó)防氣象衛(wèi)星計(jì)劃（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）的氣象衛(wèi)星觀測(cè)所得，數(shù)據(jù)來(lái)自于美國(guó)國(guó)家宇航局（NOAA）網(wǎng)站，②夜間燈光數(shù)據(jù)的下載地址為http：／／ngdc.noaa.gov／eog／dmsp／downloadV4composites.html。報(bào)告了地球上每個(gè)30s×30s的柵格單元③在赤道附近，一個(gè)柵格面積約0.86平方公里，該數(shù)據(jù)采用的是球面坐標(biāo)系統(tǒng)，以度（°）為單位，30秒度約等于0.0083度。前文中數(shù)字高程數(shù)據(jù)采用的是平面投影坐標(biāo)系統(tǒng)，以米（M）為單位，柵格單元為90 M×90 M，二者之間存在著一定的換算關(guān)系。在此，單位不做統(tǒng)一。上取值范圍從0到63的燈光強(qiáng)度，該數(shù)據(jù)采集方法嚴(yán)謹(jǐn)，具有相當(dāng)高的可信度和客觀性。

城市蔓延指數(shù)的構(gòu)建需要城市柵格尺度上的燈光亮度數(shù)據(jù)，但在樣本期間內(nèi)，中國(guó)部分地級(jí)城市的行政區(qū)劃調(diào)整幅度較大，使得一些城市的面積和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)指標(biāo)缺乏一致性。為了消除上述影響，采用Arcgis軟件用基于固定年份（2000年）的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，對(duì)相應(yīng)年份各城市內(nèi)部的燈光數(shù)據(jù)進(jìn)行了提取。本文的地級(jí)城市行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，來(lái)自于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心提供的1∶400萬(wàn)矢量地形圖。

2.其他數(shù)據(jù)

計(jì)算pinvest、edu、emp和pfdi所需的數(shù)據(jù)來(lái)源于1996－2008年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》；計(jì)算實(shí)際收入需要名義人均收入和省級(jí)價(jià)格指數(shù)，都來(lái)自1996－2012年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。各地級(jí)城市的地表粗糙度需要借鑒Ramcharan（2009）的方法，采用各省份內(nèi)柵格高程的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)衡量，借助Arcgis軟件對(duì)空間分辨率為90M×90M的數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)處理得到。①數(shù)字高程模型（DEM）是用一組有序數(shù)值陣列形式表示地面高程的一種實(shí)體地面模型，它在測(cè)繪、水文、氣象、地貌、地質(zhì)、土壤、通訊、氣象、軍事等國(guó)民經(jīng)濟(jì)和國(guó)防建設(shè)以及人文和自然科學(xué)領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。地表粗糙度變量是地面高度標(biāo)準(zhǔn)差的自然對(duì)數(shù)值，地表粗糙度的二次項(xiàng)就是該對(duì)數(shù)值的平方。前文中，城市規(guī)模的二次項(xiàng)的含義與此類似。

三、實(shí)證分析

（一）回歸結(jié)果分析

本文以方程（5）為基礎(chǔ)，應(yīng)用計(jì)量軟件stata11，采用混合截面數(shù)據(jù)與面板數(shù)據(jù)結(jié)合的思路進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，對(duì)本文工具變量的選用效果也進(jìn)行了豪斯曼檢驗(yàn)。

1.混合截面回歸

表1的四列回歸結(jié)果具有相同的解釋變量，同樣控制了年份固定效應(yīng)。其中，第三、四列沒(méi)有城市固定效應(yīng)，第二、四列對(duì)城市蔓延指數(shù)sprawl使用了工具變量。二、三、四列的回歸結(jié)果支持了城市蔓延不利于區(qū)域生產(chǎn)率提高的假說(shuō)，第一列卻相反?？紤]到第一列回歸沒(méi)有使用工具變量，可能存在內(nèi)生性帶來(lái)的偏誤（豪斯曼檢驗(yàn)拒絕了IV工具變量回歸和OLS回歸沒(méi)有差異的假設(shè)，說(shuō)明有必要設(shè)置工具變量），使得系數(shù)顯著性也低于后三列，我們認(rèn)為國(guó)內(nèi)的城市蔓延和人均收入的負(fù)向關(guān)系可以成立。其他控制變量，包括人力資本投資edu、對(duì)外開放度f(wàn)di和城市規(guī)模變量的一次項(xiàng)和平方項(xiàng)，在幾個(gè)結(jié)果中基本都具有相同的符號(hào)，只是系數(shù)大小和顯著水平稍有差異。下面將基于表1第二列結(jié)果展開分析。

表1 混合截面回歸的結(jié)果

被解釋變量和城市蔓延變量均為自然對(duì)數(shù)形式，lnsprawlt－1的系數(shù)代表了城市蔓延對(duì)勞均收入的彈性，其他條件不變時(shí)，城市蔓延指數(shù)提高1%，此地區(qū)四年后的實(shí)際勞均收入會(huì)遭受0.34%的負(fù)面影響，該結(jié)論在0.1%的水平上顯著，這說(shuō)明當(dāng)前國(guó)內(nèi)的城市蔓延不利于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。lnedut－1和pfdit－1分別在5%和0.1%的顯著水平上與實(shí)際勞均收入正相關(guān)，高中教育的普及度上升和對(duì)外開放度提高都促進(jìn)了生產(chǎn)率增長(zhǎng)，與我們之前的預(yù)期相吻合。用就業(yè)量表示的城市規(guī)模及其平方項(xiàng)的系數(shù)都非常顯著，lnempt－1和lnemp2t－1的系數(shù)符號(hào)在0.1%水平上分別顯著為正和負(fù)，證明了我國(guó)勞均收入和城市規(guī)模之間存在“倒U形”曲線關(guān)系。省會(huì)虛擬變量capital的系數(shù)為正但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

2.面板數(shù)據(jù)的隨機(jī)效應(yīng)回歸

表2的四列回歸結(jié)果中，二、三、四列的lnsprawlt－1系數(shù)均顯著為負(fù)，只有第一列的該系數(shù)為正?？紤]到第一列沒(méi)有使用工具變量，或存在內(nèi)生性導(dǎo)致的偏誤，可認(rèn)為面板數(shù)據(jù)回歸依然驗(yàn)證了城市蔓延和城市生產(chǎn)率的負(fù)向關(guān)系。接下來(lái)將基于第四列回歸結(jié)果展開分析。城市蔓延指數(shù)sprawl在5%的顯著水平上與生產(chǎn)率負(fù)相關(guān)，城市蔓延增加1%，4年后的實(shí)際勞均收入將下降1.06%。這與之前基于混合截面回歸得到的結(jié)論一致，再次驗(yàn)證了城市蔓延對(duì)城市生產(chǎn)率的負(fù)面作用。lnedut－1和pfdit－1均在1%的顯著水平上與實(shí)際勞均收入正相關(guān)，這與混合截面回歸結(jié)果基本一致，增加人力資本投資和參加國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)都能促進(jìn)生產(chǎn)率的提高。lnempt－1和lnemp2t－1的系數(shù)符號(hào)分別為正和負(fù)，證明了勞動(dòng)生產(chǎn)率和城市規(guī)模之間的“倒U形”曲線關(guān)系。省會(huì)虛擬變量為正且顯著，說(shuō)明國(guó)內(nèi)的省會(huì)（或自治區(qū)首府）相比同省（區(qū)）其他地級(jí)市存在獨(dú)到的優(yōu)勢(shì)，譬如高水平的科研院所更加集中。綜上，不管是混合截面回歸還是隨機(jī)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)回歸，得到的結(jié)果具有較高的一致性。

表2 面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)回歸的結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證估計(jì)結(jié)果更加可靠，需要從多個(gè)角度進(jìn)行穩(wěn)健性分析。具體方法可以將樣本分成幾個(gè)部分分別估計(jì)，也可以對(duì)核心變量重新測(cè)度后再次考察。

1.分階段截面數(shù)據(jù)回歸

表3展示了將全部樣本分成三組不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)后，重新進(jìn)行橫截面回歸的結(jié)果。也就是說(shuō)，三組回歸分別以2004年、2008年和2012年度勞均收入的自然對(duì)數(shù)值為被解釋變量，對(duì)2000年、2004年和2008年的自變量進(jìn)行回歸。

每一組回歸又分別采用了OLS和IV兩種估計(jì)方法。對(duì)于每一組的估計(jì)，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示OLS和IV回歸結(jié)果存在明顯差別，傾向于選擇帶有工具變量的估計(jì)。2000－2004年和2004－2008年的子樣本顯示，城市蔓延對(duì)城市生產(chǎn)率的影響均為負(fù)且在5%水平上顯著；就2008－2012年的子樣本而言，城市蔓延對(duì)生產(chǎn)率的影響也為負(fù)，但顯著性不高。至此，不管是采用混合截面回歸、面板數(shù)據(jù)回歸還是截面數(shù)據(jù)分組回歸，城市蔓延對(duì)生產(chǎn)率的負(fù)面影響都得到了印證。在2000－2004年，城市蔓延指數(shù)增加1%會(huì)導(dǎo)致實(shí)際勞均收入下降2.66%，下一個(gè)4年里，城市蔓延的負(fù)面影響為1.95%，在2008－2012年，不管是采用OLS回歸系數(shù)－0.36或是IV回歸系數(shù)－1.46，都比之前系數(shù)的絕對(duì)值小，這從一個(gè)側(cè)面說(shuō)明了隨著時(shí)間的推移，城市蔓延對(duì)生產(chǎn)率的負(fù)面影響在逐漸變?nèi)酢?/p>

表3 分階段截面數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果

2.因變量重新調(diào)整后的面板數(shù)據(jù)回歸和混合截面回歸

在現(xiàn)有實(shí)證研究中，生產(chǎn)率可以用勞均GDP（楊青山等，2011）或人均GDP（柯善咨和姚德龍，2008；肖文和王平，2011）來(lái)表示。接下來(lái)，保持自變量都不改變，將人均實(shí)際GDP的對(duì)數(shù)值作為被解釋變量再次做出估計(jì)。表3中的四列估計(jì)結(jié)果均有工具變量，一、二列是混合截面回歸，三、四列是面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)回歸。四列結(jié)果中，蔓延指數(shù)sprawl對(duì)人均收入的影響均顯著為負(fù)。與勞均收入作為因變量時(shí)的結(jié)果相比，蔓延指數(shù)的符號(hào)沒(méi)有變化，顯著水平和絕對(duì)值也沒(méi)有明顯差異，其他解釋變量的符號(hào)和顯著性同樣沒(méi)有太大改變，可認(rèn)定本文的研究結(jié)果相當(dāng)穩(wěn)健。

表4 采用人均GDP作為被解釋變量的回歸結(jié)果

3.改變城市空間結(jié)構(gòu)變量后的面板數(shù)據(jù)回歸和混合截面回歸

用城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)（或人口）的密度來(lái)表征城市空間結(jié)構(gòu)雖然存在缺陷，但在早期很多實(shí)證研究中，不失為考察城市空間結(jié)構(gòu)的一個(gè)好辦法（Ciccone和Hall，1996；范劍勇，2006）。王家庭等（2010）和Fallah等（2011）的城市蔓延指數(shù)，都跟人口密度存在較大聯(lián)系。如果城市平均密度高，說(shuō)明城市區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)要素集聚的傾向大，城市蔓延的可能性較低。之前實(shí)證結(jié)論認(rèn)為城市蔓延不利于生產(chǎn)率的提高，因此預(yù)期密度指標(biāo)與生產(chǎn)率呈正向關(guān)系。在表4中回歸的基礎(chǔ)上，將城市蔓延指數(shù)sprawl置換為同期的城市區(qū)域平均燈光密度dens再次回歸。表5中的前兩列代表混合截面回歸的結(jié)果，后兩列代表隨機(jī)效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果。不難看出，無(wú)論采用哪種估計(jì)，城市燈光密度對(duì)實(shí)際勞均收入的影響均在1%水平上顯著，系數(shù)均為正，符合預(yù)期，呼應(yīng)了此前以蔓延指數(shù)作為自變量時(shí)所得的結(jié)論。

表5 用燈光密度代替蔓延指數(shù)后的回歸結(jié)果

續(xù)表5 用燈光密度代替蔓延指數(shù)后的回歸結(jié)果

通過(guò)以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)和分析，我們發(fā)現(xiàn)，不管是分成若干個(gè)樣本組重新回歸，還是對(duì)被解釋變量和核心自變量重新測(cè)度，結(jié)果都沒(méi)有發(fā)生明顯變化，指向了同一結(jié)論：城市蔓延不利于城市生產(chǎn)率的提高。這或許是源自以下兩方面機(jī)理：（1）經(jīng)濟(jì)要素在城市空間的集聚有利于信息的交流和知識(shí)的外溢。雖然當(dāng)今信息和通訊技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)減少了“面對(duì)面交流”的重要性，但很多廠商特別是中小企業(yè)，依然需要靠面對(duì)面的商務(wù)會(huì)談來(lái)獲取準(zhǔn)確的商業(yè)信息，很多生產(chǎn)技能的學(xué)習(xí)仍需要課堂式的培訓(xùn)才能更好地掌握，而城市空間的過(guò)度蔓延，會(huì)提高這些活動(dòng)的成本；（2）緊湊的城市內(nèi)部結(jié)構(gòu)能更充分地利用基礎(chǔ)設(shè)施（Glaeser和Khan，2004）。因此，城市蔓延會(huì)增加企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本，尤其是提高了貨物運(yùn)輸費(fèi)用，從宏觀角度看，也增加了區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本，并以稅收等形式轉(zhuǎn)化為當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的成本，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生不利影響。于是，整個(gè)城市表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)要素空間集聚的正效應(yīng)大于“集聚不經(jīng)濟(jì)”。這與Fallah等（2011）針對(duì)美國(guó)城市蔓延的實(shí)證結(jié)論接近，也與范劍勇（2006）、柯善咨等（2008）和劉修巖（2014）在國(guó)內(nèi)省級(jí)及地市級(jí)層面進(jìn)行的集聚效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果相互印證。

四、結(jié)論與政策建議

國(guó)內(nèi)外的城市經(jīng)濟(jì)學(xué)界針對(duì)城市低密度蔓延帶來(lái)的影響已做出了不少理論上的探討。不過(guò)，國(guó)內(nèi)目前罕有這方面的實(shí)證研究。本文基于2000－2012年的地市層面數(shù)據(jù)，用夜間燈光作為經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的替代，構(gòu)建了我國(guó)地級(jí)市的城市蔓延指數(shù)，并采用工具變量法應(yīng)對(duì)可能的內(nèi)生性偏誤，最終證明：在我國(guó)，城市蔓延對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率普遍有負(fù)向效應(yīng)。該結(jié)論也通過(guò)了多種方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

本文結(jié)論從另一個(gè)角度說(shuō)明，現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)大多數(shù)城市內(nèi)部依然存在明顯的集聚經(jīng)濟(jì)，經(jīng)濟(jì)要素的集中分布通常會(huì)比要素分散能獲得更高效的利用。也給當(dāng)今國(guó)內(nèi)各級(jí)別（特別是地級(jí)市）政府部門提供了一些政策方面的啟示。首先，實(shí)現(xiàn)我國(guó)城鎮(zhèn)化的健康發(fā)展，需要城鄉(xiāng)之間基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)的一體化，注重城鄉(xiāng)和諧共處，避免城市空間擴(kuò)張對(duì)鄉(xiāng)村空間和農(nóng)村生活質(zhì)量造成擠壓。新型城鎮(zhèn)化發(fā)展愈發(fā)強(qiáng)調(diào)“人的城市化”和“產(chǎn)業(yè)城市化”，而不是簡(jiǎn)單的“土地城市化”。所以，在城市發(fā)展和土地利用過(guò)程中，不能過(guò)多強(qiáng)調(diào)城市建成區(qū)面積的擴(kuò)大，需要注重單位面積內(nèi)的產(chǎn)出效率，注重土地利用績(jī)效。建議政府在規(guī)劃時(shí)，更多地發(fā)揮市場(chǎng)對(duì)要素集聚與分散的調(diào)節(jié)作用，盡量減少人為引導(dǎo)經(jīng)濟(jì)要素向外遷移的行政力量，最好使城市（鎮(zhèn)）化發(fā)展進(jìn)程隨著人口的集聚和產(chǎn)業(yè)水平的上升“瓜熟蒂落”，而不是對(duì)城市“拔苗助長(zhǎng)”。其次，我國(guó)一些大中城市出現(xiàn)了交通擁擠和房?jī)r(jià)過(guò)高等問(wèn)題。但從生產(chǎn)效率的角度看，未來(lái)我國(guó)城市化發(fā)展依然需要較為緊湊的內(nèi)部空間結(jié)構(gòu)，這對(duì)國(guó)內(nèi)政府部門的城市管理能力提出了更高的要求。在城市人口密度越來(lái)越高的普遍趨勢(shì)下，不能僅靠無(wú)限度的土地?cái)U(kuò)張來(lái)緩解人口壓力，提高基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量及交通管理能力、改善公共衛(wèi)生才能解決問(wèn)題。

此外，研究結(jié)果肯定了教育和對(duì)外開放的作用。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展，國(guó)內(nèi)投入的教育資源數(shù)量上和質(zhì)量上都在提高，而教育資源向經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)和農(nóng)村地區(qū)傾斜，有助于當(dāng)前基礎(chǔ)教育普及度的進(jìn)一步提高；經(jīng)濟(jì)對(duì)外開放度的決定因素復(fù)雜，很大程度上非地方政府可以決定，不過(guò)減少地區(qū)間要素流動(dòng)壁壘，促進(jìn)國(guó)內(nèi)、省內(nèi)的貿(mào)易和投資，也能促進(jìn)區(qū)內(nèi)資源的更好利用。最后需要注意的是，城市蔓延對(duì)生產(chǎn)率的影響是一個(gè)隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的結(jié)果，正如本文所發(fā)現(xiàn)的，我國(guó)城市蔓延的生產(chǎn)率負(fù)效應(yīng)在逐漸變小。因此，與城市空間結(jié)構(gòu)有關(guān)的政策和規(guī)劃，需要在區(qū)域發(fā)展過(guò)程中及時(shí)調(diào)整。

［1］范劍勇.產(chǎn)業(yè)集聚與地區(qū)間勞動(dòng)生產(chǎn)率差異［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2006，（11）：72—81.

［2］范劍勇，石靈云.產(chǎn)業(yè)外部性、企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境與勞動(dòng)生產(chǎn)率［J］.管理世界，2009，（8）：65—73，187.

［3］郭琪，賀燦飛.密度、距離、分割與城市勞動(dòng)生產(chǎn)率——基于中國(guó)2004－2009年城市面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)研究［J］.中國(guó)軟科學(xué)，2012，（11）：77—86.

［4］柯善咨，姚德龍.工業(yè)集聚與城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的因果關(guān)系和決定因素——中國(guó)城市的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)聯(lián)立方程分析［J］.數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008，（12）：3—14.

［5］李永樂(lè)，吳群.中國(guó)式分權(quán)與城市擴(kuò)張：基于公地悲劇的解釋［J］.南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013，（1）：73—79.

［6］劉修巖.空間效率與區(qū)域平衡：對(duì)中國(guó)省級(jí)層面集聚效應(yīng)的檢驗(yàn)［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2014，（1）：55—80.

［7］孫曉華，郭玉嬌.產(chǎn)業(yè)集聚提高了城市生產(chǎn)率嗎？——城市規(guī)模視角下的門限回歸分析［J］.財(cái)經(jīng)研究，2013，（2）：103—112.

［8］王家庭，張俊韜.我國(guó)城市蔓延測(cè)度：基于35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究［J］.經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2010，（10）：56—63.

［9］肖文，王平.外部性、城市規(guī)模與城市增長(zhǎng)——對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)16個(gè)城市的分析［J］.浙江學(xué)刊，2011，（4）：167—173.

［10］楊眉，王世新，周藝等.基于 DMSP／OLS影像的城市化水平遙感估算方法［J］.遙感信息，2011，（4）：100—106.

［11］楊青山，杜雪，張鵬等.東北地區(qū)市域城市人口空間結(jié)構(gòu)與勞動(dòng)生產(chǎn)率關(guān)系研究［J］.地理科學(xué)，2011，（11）：1301—1306.

［12］Alonso W.The economics of urban size［J］.Papers in Regional Science，1971，26（1）：67－83.

［13］Brueckner，J.K.and D.A.Fansler.The economics of urban sprawl：Theory and evidence on the spatial sizes of cities［J］.The Review of Economics and Statistics，1983，65（3）：479－482.

［14］Brulhart M，Sbergami F.Agglomeration and growth：Cross－country evidence［J］.Journal of Urban E－conomics，2009，65（1）：48－63.

［15］Burchfield M，Overman H，Puga D et al.Causes of sprawl：A portrait from space［J］.Quarterly Journal of Economics，2006，121（2）：587－633.

［16］Ciccone A，Hall R.Productivity and the density of economic activity［J］.American Economic Review，1996，86（1）：54－70.

［17］Fallah B N，Partridge M D，Olfert M R.Urban sprawl and productivity：Evidence from US metropolitan areas［J］.Papers in Regional Science，2011，90（3）：451－472.

［18］Glaser E，Khan M.Sprawl and urban growth［M］.Handbook of Regional and Urban Economics，2003.

［19］Henderson J V，Storeygard A，Weil D N.Measuring economic growth from outer space［J］.American E－conomic Review，2012，102（2）：994－1028.

［20］Lucas R，Hansberg R.On the internal structure of cities［J］.Econometrica，2002，70（4）：1445－1476.

［21］Porter M.Clusters and the new economics of competition［J］.Harvard Business Review，1998，76（6）：77－90.

［22］Ramcharan R.Why an economic core：domestic transport costs［J］.Journal of Economic Geography，2009，9（4）：559－582.

［23］Sveikauskas L.The productivity of cities［J］.The Quarterly Journal of Economics，1975，89（3）：393－413.