【香樟推文2211】对小县城来说，靠近超级大城是一种怎样的体验－－基于美国170年数据的统计分析

图片来源：推文作者摄于青岛

原文信息：David Cuberes, Klaus Desmet, Jordan Rappaport, Urban growth shadows, Journal of Urban Economics, Volume 123, 2021, 103334,

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摘要

是什么决定了超级大城是好邻居还是坏邻居？在地理上临近经济活跃的中心城市，对一个县城的人口增长是有利还是不利呢？利用1840-2017年美国县城和都市的数据，文章对历史记载的“虹吸效应”和“溢出效应”等现象做了识别和分析。在1840-1920年之间，靠近大城市中心的县城人口增长跟与大城市的距离呈负相关，虹吸效应明显，大城市不是好邻居；在1920年之后，县城人口跟与大城市的距离呈正相关，溢出效应显著，大城市变成了好邻居。利用双城模型，论文发现城市间交通成本和城市内通勤成本的演化可以解释这一现象。也就是说，相对于市内通勤成本（持续上升）而言，城市间交通成本从长期来看有明显的下降，这与我们观察到的城市间虹吸效应减退、协同发展增强是一致的。

背景

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　　城市具有吸引力。随着距离的拉近，引力也会相应变强。于是有这样一种流行的观点认为，靠近大城市的小县城会受到“大邻居”带来的超强吸引力，从而产生“环城灯下黑（urban shadows/人口虹吸）”，表现为大城市会凭借在资源竞争中的优势地位来抑制小县城的增长。一种相反的观点则认为，有一个经济活动集聚的好邻居，可以改善本地进入市场的机会，带来溢出效应、实现协同发展，有利于本地的经济增长。

靠近经济中心，究竟对一个地区的增长是有利还是有害呢？文章对这一问题进行了数据分析和理论探讨。

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主要观点

关注美国近200年来的人口增长，我们识别出县城人口增长经历了两个时期，第一阶段是1840年至1920年，城市“虹吸效应”占主导地位；而从1920起到今天，“城市协同”占主导地位。推动两种模式（“城市虹吸”模式和“城市协同”模式）相对强度变化的一个关键力量可能城市间交通成本和城市内通勤成本的相对变化。在分析了两类成本在200年间的变化之后，文章提出了一个双城模型。研究表明，长期来看，人员交通成本可以解释我们观察到的虹吸效应和协同效应，另一方面，货物运输成本同样也是解释两种模式力量变化的重要变量。

除了识别出1920年是模式转变的重要节点之外，数据分析工作还帮助我们发现了另外三个重要的事实。第一，我们发现美国进入21世纪以来，经济中心带动周边发展的能力在减弱（表现为“靠近经济中心”和“本地经济增长”的正向关系在减弱）。考虑到城市间经济协同带动作用跟城市间交通有紧密的关系，因此这种作用的减弱，可能是由于近20年间城市间交通的改进所带来的影响在减弱（或者是交通领域的改进在减弱）。第二，我们发现大城市的地理范围在扩大，在1920-1940期间，大城市可达性的提升明显带动了周边区域的经济增长，城市进而扩大了城市自身的地理范围，影响长远；第三，规模越大的经济中心，其与腹地增长的相关性越强，这意味着早期完成了强大虹吸积累的城市，后期可以为周边提供更好的协同效应。

交通运输成本的变化对人口流动和资源流动产生过重要的影响，有几个重要的事实如下。19世纪中期，人们发明了有轨电车，然后随着有轨电车的推广，这一发明开始支撑城市内的长距离通勤。通勤设施的改善，加剧了“环城灯下黑”。在世界大战之后，伴随着汽车的普及和高速公路的发展，城市间的交通成本显著下降，让人们可以接受居住在远离工作单位的地方。人们可以不必搬家，就能参与到大城市里高效的经济活动当中。又有迹象表明，在最近的20年间，城市间交通成本的下降在减缓。还有一个相关的观察显示，运输成本在过去一个世纪当中发生了显著的下降，这种下降较城际通勤成本的下降更为显著。

论文建立了一个简单的双城模型，关注小县城的两种命运走向。小县城面临两种命运，一种是“在对资源竞争上输给高效的大城市，因此在大城市的阴影下难以成长”，另一种则是“有机会用好大城市的资源，让自己逐步获得更高的生产力”。城市内通勤成本、城市间通勤成本及城市间货运成本，决定了“虹吸效应”和“协同效应”两种模式当中哪一种占据了主导的力量。

模型假定了一个没有城际贸易的特殊情况。小县城的居民有三种选择，要么在县城居住和工作，要么搬家去大城市，要么继续住在县城而去大城市工作。我们发现，通勤成本的下降（例如地铁的开通），首先让大城市更加有吸引力（为此人们愿意支付一次性的搬迁成本），这会加剧“环城灯下黑”，损害小县城的增长。而随着通勤成本的进一步下降，小县城会逐渐实现与大城市的协同。得益于与大城市临近，小县城的增长状况会得到相应的改善。分析通勤成本，似乎就可以把握“城市虹吸作用”产生又淡化的演变原因。

另一种解释是，城际贸易扭转了城市虹吸的力量。市内交通拥堵因市内通勤设施的改进而得到缓解，环城灯下黑由此产生。但随着运输成本的下降，小城市居民逐渐没有理由搬到大城市。运输成本的下降速度是要比城际通勤成本下降更显著的，这也可以作为城市虹吸效应逐渐减弱的一种解释。

实证研究

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模型筛选出人口在0.95分位点以上的位置作为大邻居，人口在0.99分位点以上的位置作为超大邻居，筛选了具有不太远的大邻居的小县城样本（以相隔距离50km的样本为主要观察样本，样本采集标准为距离最远不超过300KM）。

模型的被解释变量为县城人口的增长率，解释变量为与临近的经济中心城市的距离（采用了虚拟变量法，约定距离内若有大邻居，则变量取值为1，没有则变量取值为0），控制便客包括经纬度、气候、与航运河道的距离、与海港海岸的距离等。因为在如此常的时间里，“高增长的大邻居”的数量是在变化的，因此各县城距离“大邻居”的距离也会随之变化。

为了保持数据口径的一致性，在数据处理上，考察了各20年间地理边界没有变动的县。当两个县被合并入同一个都市，将两个县的数据也一起合并为一个地理位置。在美国西进运动期间，通过我们的数据可以看出，地理位置数量在增多；随着越来越多的县被并入大都市区，地理位置数量又在减少。

当解释变量（距离变量）的系数为负且显著，可以推断这一时期对这一部分样本存在明显的“环城灯下黑”现象，即距离越近，小县城人口增速越受压抑。1900年之前，该系数普遍为负值，“大邻居们”呈现出显著的虹吸效应。随后，协同效应开始发力。

图1显示，1920前后，大邻居对经济增长的影响由负转正。

图2显示，2000以来，大邻居对经济增长的正向影响明细减弱。

图3显示，观察超大邻居的影响，结论与大邻居的影响基本一致。

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其他研究

作者还对交通运输成本的变动做了研究，讨论涉及到了有轨电车、汽车及高速公路、高层建筑及电梯以及时间的机会成本等。不难看出，交通运输成本相关的技术突破、成果推广，与城市间虹吸、协同模式相对力量的演化方向是一致的。作者定义了县城居民各类选择的效用函数表达式，考察了不同成本变动时，居民最优选择的情况。

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译者评论

大城会吸引资源，也会产生溢出效应，有“中心地”等理论做支撑。原作者的主要贡献为，通过观察不同时期的数据，发现两种模式（虹吸模式和协同模式）的相对强度在不同时期有不同表现，进而推断是技术因素的变革导致了居民选择的变迁。数据分析与理论推断一致。

拓展1：

论文所讲的协同效应，指的是居民在县城居住，在大城工作。这种协同模式可以抽象成，在县城满足30%的工作生活需要、在大城市满足70%的工作生活需要。相关结论是可以拓展的。城市间的协调效益，可以指居民的一部分生活需要在A城市得到满足，另一部分生活需要在B城市得到满足。举个例子，居民完全可以在二线城市满足80%的工作生活需要，在一线城市完成20%的工作生活需要。随着城际交通成本的降低、远程交流方式的增加（即信息技术投入的增加），城市间的协同模式将变得更丰富、更复杂。

拓展2：

论文重点讨论了有轨电车降低了市内通勤的成本，让城市更加具有吸引力。相关结论也是可以拓展的。因为交通拥堵只是城市病中的一种，而人的聚集所产生的问题是多种多样的。例如教育资源不均和教育领域的过度竞争、房价高涨、环境污染等。对城市运行功能和城市居住品质的改进，可以提升城市的吸引力，这种吸引力能直接反应到人口虹吸能力上。当然，这种改进会进一步吸引人口、造成问题、冲抵人们对城市品质提升做的一部分努力。

大城市对人口的承载能力必然受到技术水平的限制。在区域规划建设上，究竟应该把钱投入到大城市当中、改进大城市品质，还是投入到城际交通及小城市当中、优化城间协同、让城市病随着人口疏解而自然解决，需要根据实际情况做更深入的讨论。

推文作者简介

葛通 经济学博士，海信集团智慧城市研发部人工智能专家。研究方向为数据分析应用，城市知识图谱，关注城市研究。电子邮箱： [e-mail]

 Abstract 

Does a location’s growth benefit or suffer from being geographically close to large economic centers? Spatial proximity may lead to competition and hurt growth, but it may also improve market access and enhance growth. Using data on U.S. counties and metro areas for the period 1840–2017, we document this tradeoff between urban shadows and urban access. Proximity to large urban centers was negatively associated with growth between 1840 and 1920, and positively associated with growth after 1920. Using a two-city spatial model, we show that the secular evolution of inter-city and intra-city commuting costs can account for this. Alternatively, the long-run decline in inter-city shipping costs relative to intra-city commuting costs is also consistent with these observed patterns.

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本期小编：王璐