房價水平、差異化產(chǎn)品區(qū)位分布與城市體系

房價水平、差異化產(chǎn)品區(qū)位分布與城市體系

一、引言本文旨在探討我國地級及以上城市體系扁平化趨勢的內(nèi)在機(jī)制①，基本思路是從房價水平過快上漲（特別是大型城市）入手，闡述其與以“大型城市集聚相對不足、中小型城市發(fā)展過多”為主要特征的扁平化趨勢之間的內(nèi)在機(jī)制。那么，如何描述地級及以上城市體系的扁平化趨勢呢？我們認(rèn)為，房價水平顯著地影響差異化產(chǎn)品的區(qū)位分布，而差異化產(chǎn)品較為平均的區(qū)位分布可以間接反映城市體系的扁平化趨勢。因此，本處首先交待本文差異化產(chǎn)品的涵義及其分布。差異化產(chǎn)品是相對于同質(zhì)產(chǎn)品而言的，指具有類似功能的產(chǎn)品大類中包括了可以滿足消費(fèi)者多樣化偏好的各種差異化產(chǎn)品小類（Dixit-Stiglitz,1977）。差異化產(chǎn)品一般是指在廠商水平上規(guī)模報酬遞增的制成品，但在本文中它不僅包括一般意義上的制成品，也包括在大中型城市中存在的、具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)的某些服務(wù)業(yè)產(chǎn)品，如金融服務(wù)業(yè)、技術(shù)咨詢服務(wù)業(yè)、高檔的奢侈品、大型零售業(yè)或文化服務(wù)業(yè)產(chǎn)品等。本處先以制造業(yè)為例說明近十年差異化產(chǎn)品的區(qū)位分布特征，然后簡要說明房價水平對差異化產(chǎn)品的區(qū)位分布影響。本文以1998—2007年規(guī)模以上微觀工業(yè)企業(yè)的工業(yè)增加值作為分析對象、以泰爾指數(shù)為指標(biāo)媒介、以地級及以上城市為基本區(qū)域單元，考察全國總體的、省內(nèi)與省際的地級城市之間制造業(yè)集聚程度差異（見表1）②，發(fā)現(xiàn)以下特征：1）泰爾指數(shù)（T）總體上處于較低的水平，1998—2007年期間的均值為0.43，作為對比，法國城市間制造業(yè)分布的泰爾指數(shù)在其工業(yè)化中期的1930年為0.93，在工業(yè)化后期2000年為0.50（Combes,LafourcadeandToutain,2008）。2）將地級城市之間的泰爾指數(shù)分解為省際間與省內(nèi)的各地級城市間不平等分布，一個有趣的現(xiàn)象是，省內(nèi)泰爾指數(shù)均低于省際間泰爾指數(shù)，其均值僅為0.20，占對全國總體上泰爾指數(shù)的份額為47％；作為對比，法國省內(nèi)的泰爾指數(shù)在1930年與2000年分別為0.62、0.33，其對總泰爾指數(shù)的貢獻(xiàn)份額達(dá)到67.7％與66％。3）將非沿海地區(qū)地級及以上城市單獨(dú)列出來，盡管其泰爾指數(shù)的均值只有0.37，但與全國層面的泰爾指數(shù)形成一個鮮明的對比是，非沿海地區(qū)省內(nèi)泰爾指數(shù)（Tw）無論從絕對值還是從貢獻(xiàn)份額來講，都大于全國層面的省內(nèi)泰爾指數(shù)，其均值分別達(dá)到0.22和59％，這就預(yù)示著在非沿海地區(qū)內(nèi)部各城市體系的大小分布相對合理一些，而在沿海地區(qū)內(nèi)部，城市體系的扁平化趨勢更加明顯。因此，我國制造業(yè)相對于法國的同期發(fā)展階段來講，分布較為平均、集聚水平較低，尤其是以沿海地區(qū)省內(nèi)各地級城市之間的分布為甚。而本文研究目標(biāo)恰恰是地級及以上城市體系扁平化趨勢的內(nèi)在機(jī)制是什么？我們再來觀察綜合地價水平在全國各地區(qū)間的差異③（圖1），長三角、珠三角與京津地區(qū)的綜合地價水平在2001—2008年期間遙遙領(lǐng)先于其他地區(qū)。這就預(yù)示著，沿海地區(qū)的高房價有可能推動著制造業(yè)從沿海地區(qū)向內(nèi)地轉(zhuǎn)移，或者從沿海地區(qū)的大型城市向本地區(qū)中小型城市轉(zhuǎn)移。而王非暗等（2010）發(fā)現(xiàn)，以2004年為轉(zhuǎn)折點(diǎn)，2004年以前制造業(yè)一直是向沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移與集中，2004年以后因河南省等少數(shù)中部省份的崛起，沿海地區(qū)的集聚水平出現(xiàn)了下降的趨勢，而這與圖1所示的沿海地區(qū)房價水平高企可能存在某種程度的聯(lián)系或契合關(guān)系。也就是說，沿海地區(qū)或大型城市房價水平的上升，使部分制造業(yè)難于在本地區(qū)扎根，進(jìn)而擴(kuò)散到周邊地區(qū)或中小城市。為此，我們以散點(diǎn)圖為例（圖2），縱軸為各省會城市和直轄市2004—2007年期間綜合地價變化率，橫軸為相應(yīng)省份或直轄市在2004—2007年的產(chǎn)業(yè)集中變化率。從圖中可以看出，兩者呈現(xiàn)出明顯的反向關(guān)系，城市綜合地價上升得越快，則該省份制造業(yè)的平均產(chǎn)業(yè)集中度下降幅度越大，制造業(yè)的擴(kuò)散趨勢越明顯。圖22004—2007年制造業(yè)集中度變化率與綜合地價變化率之間的散點(diǎn)圖注：產(chǎn)業(yè)集中度變化率＝（2007年產(chǎn)業(yè)平均集中率－2004年產(chǎn)業(yè)平均集中率）/2004年產(chǎn)業(yè)平均集中率；綜合地價變化率＝（2007年綜合地價水平－2004綜合地價水平）/2004年綜合地價水平。圖中沒有包括西藏自治區(qū)。資料來源：制造業(yè)集中度變化率來自王非暗、王玨、唐韻、范劍勇（2010），綜合地價變化率來自國土資源部（2009）。二、差異化產(chǎn)品分布與房價水平：Thünen模型我們?nèi)绾蝸砜坍嫴町惢a(chǎn)品區(qū)位分布與房價水平之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系？新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論中的中心－外圍模型僅僅解釋了大地理范圍之間的產(chǎn)業(yè)區(qū)位分布（范劍勇、李方文，2010）④，它沒有解釋、也無法解釋空間范圍更狹小的差異化產(chǎn)品的區(qū)位分布，諸如中國地級及以上城市之間的產(chǎn)業(yè)分布?，F(xiàn)實情況是，考慮到大型城市中土地等不可流動的要素，經(jīng)濟(jì)集聚會加劇對這類稀缺資源的競爭，提高本地區(qū)不可貿(mào)易的要素或服務(wù)的價格，“倒逼”某些有選擇性的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移到同類要素價格相對低下的外圍區(qū)域。同時，各城市的大小分布遵循著一條帶有普遍性的Zipf's經(jīng)驗法則（GabaixandIoannides,2004）⑤，體現(xiàn)為一國內(nèi)部各城市呈現(xiàn)出錯落有致、協(xié)調(diào)發(fā)展的結(jié)構(gòu)關(guān)系。那么，我們需要闡述的是，是什么因素或機(jī)制決定著大中小城市之間的有序分布？這種城市結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)的空間分布有什么樣的直接關(guān)系？屠能模型認(rèn)為（Thünen,1826），在一個城市內(nèi)部的廠商區(qū)位決策中，產(chǎn)品的自身運(yùn)輸成本大小往往決定了該制成品的區(qū)位選擇，產(chǎn)品運(yùn)輸成本高的某些高端制成品或服務(wù)業(yè)，其生產(chǎn)的區(qū)位往往可以選擇在靠近市中心的、地價水平高的區(qū)位，因為其節(jié)省下來的運(yùn)輸成本恰好能被高房價所填充，而運(yùn)輸成本低的制成品，其理性的區(qū)位選擇是遠(yuǎn)離市中心、房價水平低的區(qū)位。本文將這一假說應(yīng)用于城市體系中的產(chǎn)業(yè)分布，大城市中占據(jù)主導(dǎo)地位的產(chǎn)品往往是一些廣義運(yùn)輸成本高的服務(wù)業(yè)產(chǎn)品，而中小型城市的產(chǎn)品往往是一些標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，其生產(chǎn)過程中的廣義運(yùn)輸成本較低。因此，城市體系中產(chǎn)業(yè)合理的分布是大型城市以服務(wù)業(yè)為主、中小型城市以標(biāo)準(zhǔn)化制成品生產(chǎn)為主。需要指出的是，諸如金融產(chǎn)品、貿(mào)易服務(wù)產(chǎn)品、制造業(yè)中的研發(fā)與管理部門等服務(wù)業(yè)產(chǎn)品等，其廣義的運(yùn)輸成本較高，每一種產(chǎn)品從其思想的誕生到產(chǎn)品的完工，都需要相關(guān)當(dāng)事人進(jìn)行多種形式的交流與溝通后才有可能成功。如果這一類產(chǎn)品能夠在空間上集中生產(chǎn)的話，則可以節(jié)省大量的運(yùn)輸成本。而這一空間位置恰恰是信息最為充分、外部性最強(qiáng)的城市中心區(qū)域或者大型城市。另一方面，大型城市在生產(chǎn)運(yùn)輸成本高的差異化服務(wù)業(yè)產(chǎn)品的同時，也從外地輸入各類標(biāo)準(zhǔn)化的制成品。一般來講，差異化的標(biāo)準(zhǔn)制成品往往是運(yùn)輸成本低，一旦設(shè)計出來，按照生產(chǎn)流水線進(jìn)行生產(chǎn)與加工就可以完成。因此，在大型城市，消費(fèi)者面臨的是既有標(biāo)準(zhǔn)化的制成品，也有種類眾多、規(guī)模效應(yīng)強(qiáng)的差異化服務(wù)業(yè)產(chǎn)品，產(chǎn)品間的替代彈性較低，同時其地價水平也較高。在中小型城市，生產(chǎn)的是運(yùn)輸成本低的標(biāo)準(zhǔn)化制成品，消費(fèi)者選擇產(chǎn)品的范圍與大型城市相比，差異化服務(wù)業(yè)產(chǎn)品選擇范圍明顯小于大型城市。概括地說，假如城市之間存在一定的運(yùn)輸成本（既不太低，也不太高），各差異化產(chǎn)品的運(yùn)輸成本差異決定了其在城市間的分布，生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)或技術(shù)含量高的制成品生產(chǎn)定位于大型城市，而一般性制成品則定位于中小型城市。對于消費(fèi)者而言，當(dāng)其偏好較強(qiáng)差異化的產(chǎn)品、并有能力忍受大城市的高房價時，則其向大城市遷移，并在一定程度上進(jìn)一步抬高了大型城市的房價水平，而這反過來又推動了大城市中運(yùn)輸成本不高的制成品行業(yè)向周邊的中小型城市擴(kuò)散。同時，也存在反方向流動，如果消費(fèi)者不堪忍受大城市的房價水平，則其被迫放棄大城市中多樣性的消費(fèi)選擇，此時，這部分消費(fèi)者遷移到中小城市，其消費(fèi)選擇的范圍變得狹窄了。⑥通過上述雙向流動，多數(shù)消費(fèi)者的效用水平最終停留在一個均衡水平上，刨去房價等因素后的真實工資或效用水平是相等的。如果將上述理想化條件下的均衡置于以下外界力量的沖擊，那么將會出現(xiàn)怎樣的變化：1）沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)經(jīng)過前一階段經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，土地已經(jīng)成為一種稀缺要素，而中央政府又實施了嚴(yán)格的耕地保護(hù)政策，且不允許非農(nóng)建設(shè)用地指標(biāo)的跨省份交易，使沿海地區(qū)或大型城市發(fā)展經(jīng)濟(jì)所需的非農(nóng)土地供給受到很大的限制；2）沿海地區(qū)或大型城市政府在勞動力市場上實施歧視性的地方保護(hù)，如在醫(yī)療、養(yǎng)老與保障性住房等方面對外來務(wù)工人員實行歧視性政策。上述第一個沖擊推動了沿海地區(qū)或大型城市的房價水平過快上漲，此時大型城市內(nèi)部的某些制造業(yè)將向周邊地區(qū)擴(kuò)散。第二個沖擊將使大型城市發(fā)展經(jīng)濟(jì)所需的勞動力要素供給不足，“民工荒”現(xiàn)象可能出現(xiàn)；根據(jù)壟斷競爭的模型，大型城市差異化產(chǎn)品供給不足，產(chǎn)品多樣性選擇下降、產(chǎn)品間的替代彈性上升。因此，在上述外界因素沖擊下，城市體系將不可避免地向扁平化方向發(fā)展，以致出現(xiàn)“大型城市發(fā)展相對不足、中小型城市過多”的狀態(tài)。三、房價水平與城市體系：Krugman-Helpman模型（一）Krugman-Helpman模型的基本含義如何將上一部分屠能模型中房價水平與差異化產(chǎn)品區(qū)位分布之間的內(nèi)在聯(lián)系嵌入到以Krugman（1991）為代表的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論中？在已有的文獻(xiàn)中，Helpman（1998）做了最接近于屠能模型本意的嘗試。該模型的最大特征與貢獻(xiàn)是在新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的框架中引入土地要素，并證明在運(yùn)輸成本的一定范圍內(nèi)，因偏好于大型城市的差異化產(chǎn)品并甘愿忍受高房價的消費(fèi)者將流向大型城市，而不能忍受高房價并只能接受較小選擇范圍的差異化產(chǎn)品的消費(fèi)者將遷移到中小城市，最終消費(fèi)者的效用水平將達(dá)到一個均衡值。下面我們敘述Helpman（1998）的主要內(nèi)容。Helpman模型的基本思路是，除了消費(fèi)者的多樣性偏好與制成品生產(chǎn)在廠商水平上的規(guī)模報酬遞增等假定均與Krugman（1991）相同以外，它假設(shè)城市消費(fèi)者的收入來源有自身的勞動收入和提供住房服務(wù)收入兩種，并將這一收入與消費(fèi)者支出相等的關(guān)系植入到Krugman（1991）原有的模型中，得出城市人口規(guī)模與住房支出、產(chǎn)品間替代彈性之間的關(guān)系。故事內(nèi)容是，初始條件下兩城市的住房存量、人口均假定相同，當(dāng)勞動力流入到某一城市后，實際上起了兩個作用：一是該城市的房價水平上升，二是該城市的市場容量擴(kuò)大和差異化產(chǎn)品數(shù)量增多，產(chǎn)品間的替代彈性系數(shù)下降。此時居住在大城市的消費(fèi)者面臨的選擇是，要么留在房價水平高、消費(fèi)選擇余地大的大城市，要么不堪忍受高房價而流向小城市直到兩城市的人口規(guī)模與房價水平恢復(fù)到初始水平。Helpman模型對上述感性認(rèn)識的解決方法是，建立兩城市居民的相對效用水平與兩城市間相對人口比例之間的函數(shù)關(guān)系，通過數(shù)值模擬可以發(fā)現(xiàn)城市人口規(guī)模與住房支出水平（代表房價水平高低）、產(chǎn)品間替代彈性之間的關(guān)系：1.均衡時消費(fèi)者面臨的產(chǎn)品間替代彈性系數(shù)與住房支出份額之乘積ε（1－δ）＞1，即差異化產(chǎn)品不是足夠豐富、住房支出份額卻已經(jīng)處于較高的水平，此時消費(fèi)者認(rèn)為不值得為消費(fèi)不豐富的差異化產(chǎn)品而忍受高房價，其行為是遷移出較大的城市，直到重新恢復(fù)到兩個城市人口相等的初始狀況。這一條件被稱為“非黑洞”條件。2.均衡時消費(fèi)者的替代彈性系數(shù)與住房支出份額之乘積ε（1－δ）＜1時，即差異化產(chǎn)品種類數(shù)已經(jīng)足夠多，而住房支出份額又不是太高，此時消費(fèi)者認(rèn)為，為了消費(fèi)多樣化的差異化產(chǎn)品而忍受一定程度的高房價是值得的，此時其中一個城市將逐漸增大。這一條件被稱為“黑洞”條件。需要指出的是，屠能模型與Helpman模型關(guān)于房價的決定機(jī)制僅是存在表面上的差別。在屠能模型中，大型城市的房價水平不是由勞動力流入到大型城市后所產(chǎn)生的，而是差異化產(chǎn)品本身的特征所決定的。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定階段后，大型城市的主要產(chǎn)業(yè)很可能已經(jīng)上升到生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)和高端制造業(yè)，其產(chǎn)業(yè)的集聚程度遠(yuǎn)高于中小型城市，對稀缺資源——土地的競爭也必然強(qiáng)于小城市。在Helpman模型中，勞動力流入到某一城市后，不僅抬升了該城市的房價水平，而且增加了該城市的市場規(guī)模與差異化產(chǎn)品的種類數(shù)量，其經(jīng)濟(jì)集聚程度提升。因此，不管是屠能模型還是Helpman模型，大型城市的集聚與房價水平都較高，兩者在本質(zhì)上是一致的。目前利用Helpman理論模型的實證研究都不是將目標(biāo)著眼于差異化產(chǎn)品的區(qū)位分布，而是定位于工資水平，如。Hanson（2005）、Mion（2004）、Brakmanetal（2004）等。本文的思路是利用工資方程作為手段，來估計出工資方程中的關(guān)鍵性結(jié)構(gòu)參數(shù)，并通過計算ε（1－δ）值來判斷我國地級及以上城市體系是否存在扁平化發(fā)展傾向。在Helpman模型中，如果ε（1－δ）＞1條件成立，勞動力向低房價的中小城市的遷移就成了一種理性的選擇，此時城市體系將呈現(xiàn)出“大型城市集聚相對不足、中小型城市過多”的狀態(tài)，而這正是本文有待求證的目標(biāo)。（二）實證模型我們將新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)中的運(yùn)輸成本定義為T=我們先介紹Helpman-Hanson理論模型的實證檢驗結(jié)果，以便與后面我們的實證結(jié)果作比較。Hanson（2005）用美國3075個縣1970—1990年的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)差異化產(chǎn)品之間的替代彈性是2.07，居民用于差異化產(chǎn)品支出的比重是0.76，滿足Helpman模型的ε（1－δ）＜1黑洞條件。Mion（2004）用意大利103個省1991—1998年的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)差異化產(chǎn)品之間的替代彈性是3.43，居民用于差異化產(chǎn)品的支出占收入比重是0.77，也滿足了Helpman模型的黑洞條件。Brakemanetal（2004）用德國151個大區(qū)1994年和1995年的截面數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用于差異化產(chǎn)品的支出份額為0.536，替代彈性系數(shù)為4.213，與美國、意大利不同，德國在東西德統(tǒng)一后的情況滿足了Helpman模型的非黑洞條件，從而證實了在1994年和1995年東西德之間地價水平的巨大差異使得大量差異化產(chǎn)品區(qū)位分布從西德向原東德地區(qū)擴(kuò)散。四、數(shù)據(jù)來源、實證結(jié)果與討論本文利用Hanson（2005）、Mion（2004）等人已經(jīng)采用的Krugman-Helpman模型，以新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)工資方程為媒介，求測關(guān)鍵性參數(shù)替代彈性系數(shù)（ε）和消費(fèi)者的住房支出比重（1－δ）。（一）數(shù)據(jù)來源與指標(biāo)說明根據(jù)式（7），本文使用的核心指標(biāo)有地級城市層面的工資、收入水平、房價水平、城市之間的距離等，其中收入水平是各城市的GDP（單位：億元），房價水平是各城市單位建成區(qū)面積（單位：平方公里）上的房地產(chǎn)投資額（單位：萬元）。為了增加計量的穩(wěn)健性，我們添加控制變量來控制其對工資產(chǎn)生的潛在影響。例如，用各城市吸收的FDI總額占GDP的比重來表示本地區(qū)FDI吸收情況，用每萬人中等及其以上學(xué)校在校生數(shù)量占本地區(qū)總?cè)丝诘谋戎兀╯tudent）表示勞動力技能水平，用第二、三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重（industry）來表示本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)狀況；其它還包括一些公共基礎(chǔ)設(shè)施變量（localamenity），如人均醫(yī)院病床數(shù)量（張）、人均公共圖書館藏書（冊、件）（book）、人均鋪裝道路面積（平方米）（road）以及建設(shè)區(qū)綠化率比重（green）。我們還用省會城市（capital）、港口城市（port）⑦等虛擬變量來表示政治和地理因素（Baoetal,2002）。本文指標(biāo)所使用的數(shù)據(jù)均來自1998—2007年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》。在剔除了樣本期間行政區(qū)劃發(fā)生變動的地級城市后，共選取了211個地級城市。我們對地級城市之間及內(nèi)部的距離計算說明如下。各地級市內(nèi)部距離的公式依據(jù)的是國際通行的，單位是公里，式中area代表該城市的土地面積。根據(jù)《中國區(qū)域間投入產(chǎn)出表》（國家信息中心，2005），全國可分為八大地區(qū)⑧，在八大地區(qū)內(nèi)部的地級城市之間距離，我們根據(jù)國家測繪局公布的國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)中的1∶400萬地形數(shù)據(jù)庫，通過Arcview3.0軟件整理而成。八大地區(qū)中的某一地級市到其它地區(qū)的距離用該地級城市到這一地區(qū)的中心城市距離來衡量，方法是通過GoogleEarth軟件測得。通過對所有變量的分析，變量的主要描述性統(tǒng)計特征如下：211個地級市的平均工資水平、收入水平和地價水平從1998年開始都逐年增加；FDI占GDP的比重逐年下降，這主要是由于近年來各城市的GDP增長速度快于FDI的流入速度；二、三產(chǎn)業(yè)占GDP的平均比重一直維持在92％左右，表明我國的工業(yè)化、城市化已經(jīng)達(dá)到了相當(dāng)?shù)囊?guī)模。另外四個公共基礎(chǔ)設(shè)施變量總體上顯現(xiàn)逐年改善的趨勢，特別是人均鋪裝道路面積從1998年的5.12平方米快速增加到2006年9.59平方米，表明各地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在過去十年取得了很大的進(jìn)展。（二）計量檢驗1.計量方法GMM估計的一致性還取決于誤差項沒有自相關(guān)之假設(shè)的有效性和工具變量的可靠性，為此，我們采用Arellano&Bond（1991）、Arellano&Bover（1995）、Blundell&Bond（1998）的兩類檢驗工具。一是為檢驗過度識別限制的Sargan檢驗，通過對估計過程中使用的矩條件相似樣本的分析來檢驗工具變量的有效性。Sargan檢驗的原假設(shè)是模型估計選用的工具變量是合適的，本處Sargan統(tǒng)計量的p值大于0.05，表示在5％的顯著性水平上，工具變量的選擇是合理的。二是誤差項不是序列相關(guān)的假設(shè)有效性，比如對誤差項是否存在一階相關(guān)、二階不相關(guān)等進(jìn)行判斷。Arellano-BondAR（1）檢驗或Arellano-BondAR（2）檢驗檢驗的原假設(shè)分別是模型的殘差序列不存在一階序列相關(guān)或二階序列相關(guān)，因此，如果相應(yīng)統(tǒng)計量的p值小于0.05，表示在5％的顯著性水平上殘差序列不存在一階序列相關(guān)或二階序列相關(guān)。我們的檢驗結(jié)果顯示，二階序列相關(guān)（AR（2））檢驗的結(jié)果表明不能拒絕動態(tài)一階自回歸模型的隨機(jī)誤差項不存在序列相關(guān)的原假設(shè)，表明我們的回歸模型是合理的。2.計量結(jié)果接下來，我們通過式（7）中的表達(dá)式的求解，得到本文需要的參數(shù)值（θ、ε、δ）（見表3）。用GMM檢驗方法得到的參數(shù)結(jié)果是：θ＝149.6291，ε＝4.1392，δ＝0.4072，居民用于住房支出的比重在0到1之間，差異化產(chǎn)品的替代彈性為4.1，這些結(jié)果都符合Krugman-Helpman模型的理論預(yù)測與國外類似實證結(jié)果。同時，1998—2007年間我國居民的住房支出占收入的比重為0.59，而在許多國家這一比重都維持在0.1—0.3之間（Hanson,2005;Mion,2004;Brakemanetal,2004），因此，我國居民的住房支出要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其它國家。從國際經(jīng)驗看，美國與意大利的乘積均小于1，不滿足產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散的“非黑洞條件”。德國在估計的時間段正好是東西德統(tǒng)一之后，滿足產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散的“非黑洞條件”；按照Helpman模型（1998）本義，這一條件意味著大型城市的房價水平偏高或者地區(qū)間房價差異太大，進(jìn)而導(dǎo)致差異化產(chǎn)品區(qū)位分布向周邊地區(qū)擴(kuò)散。同時，從ε（1－δ）＞1的計算結(jié)果看，我國這一乘積值達(dá)到2.45左右。由此推測，我國大型城市的居民可能出于以下原因向周邊中小城市遷移：大型城市中的差異化產(chǎn)品還不夠豐富，或者大型城市中的住房價格已經(jīng)太高，或者上述兩個因素兼而有之。除了在全國211個地級城市層面上檢測產(chǎn)業(yè)分布的“非黑洞”條件是否存在外，我們出于以下考慮進(jìn)行了分時期與分地區(qū)的計量檢驗：1）對于沿海地區(qū)與非沿海地區(qū)來講，沿海地區(qū)內(nèi)部各大中小城市間的產(chǎn)業(yè)擴(kuò)散比非沿海地區(qū)明顯（見表1），這預(yù)示著，沿海地區(qū)的非黑洞條件可能要強(qiáng)于非沿海地區(qū)（ε（1－δ）乘積值），為此我們需要做出進(jìn)一步的檢驗；2）在土地本身已經(jīng)稀缺的情況下，“十一五”規(guī)劃（2006—2010）強(qiáng)調(diào)2010年年底我國耕地面積不得低于18億畝，這對大型城市或東部沿海地區(qū)的非農(nóng)用地需求相對于其他區(qū)域來講產(chǎn)生了更大的壓力，推動這些區(qū)域的房價水平過快上漲和部分非農(nóng)產(chǎn)業(yè)向周邊地區(qū)擴(kuò)散。我們將全國的樣本劃為沿海地區(qū)與非沿海地區(qū)以及1998—2005年和2006—2007年兩個時間段分別進(jìn)行檢驗。計量方程的結(jié)果顯示，各主要解釋變量的符號都沒有變化，且均為顯著。在這些系數(shù)估計的基礎(chǔ)上，我們到三個參數(shù)值（θ、ε、δ）（表4）。表4具有以下特征：1）不管分時間還是地區(qū)，ε（1－δ）的乘積值都是大于1，說明在各個區(qū)域的地級城市層面上，扁平化趨勢始終存在。2）分地區(qū)來看，沿海地區(qū)的ε（1－δ）乘積值在兩個時間段均大于非沿海地區(qū)，這預(yù)示著沿海地區(qū)的城市體系扁平化趨勢甚于非沿海地區(qū)，這與我們在前面觀察的制造業(yè)分布現(xiàn)象相符（見表1）。如在1998—2005年期間沿海地區(qū)的乘積值為2.95，同時期非沿海地區(qū)該值為1.95，在2006—2007年期間沿海地區(qū)的乘積值為3.37，而同時期非沿海地區(qū)該值為2.29。3）分時間趨勢來看，每個地區(qū)ε（1－δ）乘積值均有14％—18％的提升。那么，是什么因素導(dǎo)致了兩地區(qū)乘積值上升？我們發(fā)現(xiàn)，沿海地區(qū)的居民住房支出占收入的比重從1998—2005年間的0.63提高到2006—2007年的0.78，上升了約15個百分點(diǎn)，相應(yīng)地非東部地區(qū)則從0.53上升到0.58，只上升了5個百分點(diǎn)。這就提示我們，2006年以來沿海地區(qū)住房價格水平的過快上漲，是沿海地區(qū)ε（1－δ）乘積值上升的重要原因。沿海地區(qū)內(nèi)部城市體系的扁平化趨勢比非沿海地區(qū)明顯，而表1的數(shù)據(jù)也印證了這一判斷。需要說明的是，東部地區(qū)的差異化產(chǎn)品替代彈性系數(shù)反而高于非東部地區(qū)（見表4），這主要與Helpman模型的設(shè)定有關(guān)。在原模型中，差異化產(chǎn)品的生產(chǎn)是規(guī)模報酬遞增的，房地產(chǎn)部門替代Krugman（1991）模型中的農(nóng)業(yè)部門，呈現(xiàn)規(guī)模報酬不變特征，所以當(dāng)東部地區(qū)居民的支出更少地花在差異化產(chǎn)品時，替代彈性系數(shù)反而高于中西部地區(qū)。⑩總結(jié)起來，無論是從全國層面上還是從地區(qū)層面上看，差異化產(chǎn)品的區(qū)位分布均符合“非黑洞”條件，其直接的經(jīng)濟(jì)學(xué)含義是大型城市的房價水平上漲過快，特別是“十一五”期間中的2006—2007年，大型城市或沿海地區(qū)的房價水平上漲尤其突出。其他的原因可能是大型城市中的差異化產(chǎn)品還不夠豐富，特別是運(yùn)輸成本高的生產(chǎn)者服務(wù)業(yè)發(fā)展沒有取得實質(zhì)性突破，這可能與勞動力等要素市場的歧視有關(guān)，但這一方向的內(nèi)容不是本文考察重點(diǎn)。（三）計量結(jié)果的討論相對于以往應(yīng)用Helpman模型的實證研究（Hanson,2005;Mion,2004;Brakmanetal,2004），本文的貢獻(xiàn)與特征在于以下幾點(diǎn)：1）最大程度地將屠能模型的本義有機(jī)地植入了Krugman-Helpman模型中去，用新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)語言表述了制造業(yè)擴(kuò)散的內(nèi)在決定機(jī)制。2）本文沒有側(cè)重于工資的空間決定機(jī)制，而是以工資方程為媒介，從房價水平角度重點(diǎn)闡述了差異化產(chǎn)品擴(kuò)散與城市體系扁平化趨勢的內(nèi)在機(jī)制。3）區(qū)別于以往研究通常使用的截面或差分等計量方法，本文使用了系統(tǒng)GMM方法，可以更好地控制變量的內(nèi)生性問題。如何從本文的結(jié)論出發(fā)去理解中國城市體系扁平化趨勢背后所隱藏著的經(jīng)濟(jì)學(xué)故事呢？我們將上述問題分解為以下兩個子問題：一是房價本身為什么高企，特別是對沿海地區(qū)或大型城市的房價而言？(11)二是怎樣看待城市體系的扁平化趨勢是現(xiàn)階段經(jīng)濟(jì)增長方式粗放、產(chǎn)能過剩與環(huán)境代價過大的體現(xiàn)？對于第一個子問題的回答，我們認(rèn)為，在中國平原面積只占國土面積12％弱的情況下，在改革開放以來中小城市群體式、爆發(fā)式的發(fā)展模式下，土地使用的不節(jié)約傾向較為明顯。同時，經(jīng)濟(jì)發(fā)展取得了巨大的成功，這種經(jīng)濟(jì)規(guī)模的擴(kuò)大最終體現(xiàn)在不可流動要素的價格提高，尤其體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)規(guī)模最大的區(qū)域的土地價格上。范劍勇等（2010）證實，用真實市場潛能衡量的經(jīng)濟(jì)規(guī)模大小在1997年區(qū)域間的差異非常顯著，其中長江三角洲與珠江三角洲的經(jīng)濟(jì)規(guī)模在各區(qū)域中處于第一層次，其次是環(huán)渤海灣與京津地區(qū)，中部地區(qū)為第三層次，其余地區(qū)位居各區(qū)域的末位。因此，即使沒有18億耕地保護(hù)政策的外生沖擊，區(qū)域間或大中小城市間的房價水平差異也是非常明顯的。同時