京津冀基础设施建设城镇层级体系与高技术产业(3) - 产业创新研究杂志社投稿

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京津冀基础设施建设城镇层级体系与高技术产业(3)

作者:

关键词:

摘要：

Chen（2011）认为，现实中城市体系的发展总是两种矛盾并存但本质上可以兼容的过程。其一，城市数量不断增加，这是宏观层面的外部复杂过程，称为帕累托效率；而另一种是每个城市规模不断膨胀，这来自微观层面内部的复杂性，称为齐普夫效应。理论上，在自相似的层次结构中，数量与规模之间的竞争关系遵循逆幂律法则：

其中r 是城市层级的顺序（r=1,2,3,...），Nr代表处于第r 个层级上的城市数量，Pr是城市Nr的平均人口规模，D为自相似层级的分析维数（fractal dimension）。

用Hausdorff维数法确定一个分维：

为了体现城镇体系的非线性特征，参照郭彦卿和杨峥（2015）的做法将估计方程变为：

（二）京津冀城镇体系空间效率事实观察

如果一个城市体系可以足够容纳多个城市，城市的人口规模分布通常遵循齐普夫定律。齐普夫定律（Zipf's law，1949）是城市人口规模分布幂率的位序-规模（rank-size rule）经验公式，只是并不能完全解释层级、规模和标度指数之间的比例关系。帕累托定律（Pareto's law）在数学上可与齐普夫定律互相转化，但本质含义不同。因而，城镇层级分布效率不应仅停留在人口规模（梁琦等，2013）。受户籍制度限制、技能匹配甚至生活习惯等因素影响，资本流动相对于人口迁移所面临的行政边界阻碍更低。本文沿用传统人口规模的分形方法，以固定资产投资额来计算京津冀城镇体系的分形维数。

在考察京津冀城镇层级体系时不能将研究视角着眼于省市一级的宏观层次，为了避免实证结果可能造成的偏误，获得更加稳健、精确的现实证据，我们分别给出2008年与2013年将北京、天津扩展至区县级以及河北省地级市全域口径的检验结果见表1。

表1　京津冀城镇体系流动资本位序-规模分形维数传统模型ln(r)非线性常数项线性生产总值D R2常数项D d→0 R年全域　8.637　0.955　0.88　7.989　0.452　0.644　0.91 (54.836)***　(-18.055)***　(37.381)***　(-1.182)　(-3.928)*** 2008年全域　7.694　0.942　0.95　7.3　0.998　0.391　0.96 (80.184)***　(-29.237)***　(56.024)***　(-4.281)***　(-3.917)***

注：***p＜0.001，**p＜0.01，*p＜0.05；全域=北京17个区+天津16个区+河北省11个地级市共44个样本。修正有偏模型ln(r-0.5)非线性常数项线性生产总值D R2常数项D d→0 R年全域　8.314　0.856　0.87　7.966　0.587　0.559　0.91 (55.323)***　(-16.866)***　(54.441)***　(-2.262)*　(-4.595)*** 2008年全域　7.376　0.847　0.94　7.1　0.825　0.43　0.96 (74.224)***　(-25.166)***　(81.23)***　(-5.314)***　(-5.909)***

由于部分行政区划发生了变化，比如北京的新东城区、新西城区和天津滨海新区，但这并不影响在整个城镇体系中的位序。为消除小样本情形下OLS线性估计的偏误，参照梁琦等人（2013）的处理方法对模型改进为ln(r-0.5)做进一步估计。

从时间上比较，无论是传统分形维数模型或是修正有偏模型，线性模型与非线性模型得到的2013年与2008年结论却截然相反。非线性模型的R2较线性模型有了显著改善，只是d→0的假设条件并未成立。尽管采用了ln(r-0.5)的方法，但掣肘于过小的样本量，京津冀城镇层级体系的非线性分布特征依然没有显现。与郭彦卿和杨峥（2015）研究得到的京津冀人口与GDP（存量）分形维数相比，虽然京津冀城镇体系目前依然呈现出扁平化结构，但是我们要肯定各界为推动三地合作付出的诸多努力，协同发展程度有所改善，这从流动资本（固定资产投资额流量）分维系数可窥一斑。

四、京津冀产业集聚创新

城镇化的集聚现象赋予了都市全新的竞争活力，不仅与区域经济增长相伴而生，更是产业分工、资源配置效率提高的过程。劳动力按照技能差异集聚于不同生产率和生活成本的城市（Venalbes，2011）。人力资本市场与当地的空间地理分布紧密相连，本部分将通过分析京津冀高技术产业的地理格局，为寻找地区间的差异的根源找到答案，这有助于理解集聚经济的形成与各要素之间的内在联系。

（一）模型设定与数据说明

除了传统的OLS方法，本文还列示了静态面板、动态GMM模型的估计结果。为测定京津冀交通基础设施对高技术产业集聚的影响程度，设定计量模型为：

变量包括：

1.核心被解释变量：高技术产业区位熵

一个地区的产业创新、空间集聚程度与初始禀赋或历史原因存在着紧密联系，那么仅以绝对市场份额（主营业务收入）不能反映出交通基础设施这种地方性公共服务的实际效果。因而，借鉴区位熵的思路来说明高技术产业的地方化经济。三地高技术产业集中度对比结果如图2所示高技术产业集聚经济计算公式：

文章来源：《产业创新研究》网址: http://www.cycxyj.cn/qikandaodu/2021/0717/1794.html