城市网络理论与中国城市体系中的网络效应

○王莎

（西北大学现代学院 陕西 西安 710130）

一、城市网络现象与城市网络研究

长期以来，世界各国的城市体系都有明确的等级结构，除了行政管理功能以外，每个城市长期形成的经济功能与其所处的行政等级基本相符，上级城市影响甚至控制着下级城市，同等级城市功能相似，本城市自身无法提供的产品或服务只能从规模更大的上级城市获得。但是，随着全球专业化分工的深入、要素及产品市场的扩大、交通通讯等各项区域基础设施的完善，城市体系结构已然发生深刻变化，以专业化分工为基础的产业地域分布打破了传统的城市等级结构，同等级或非等级城市间横向经济联系日趋密切。以相似经济或互补经济联系为标志的城市网络在一些发达国家已经形成。在我国，各地政府也普遍认为城市间合作具有重要意义，并积极签订双方或多方协议确定战略合作伙伴关系。近年来各地还积极推进区域经济一体化，力图加强大都市圈内各城市间横向联系，构建区域城市网络。

城市网络理论是近二十年来出现的解释城市间非等级关系的理论。Camagni and Salone（1993）针对城市体系中出现的横向联系，提出了城市网络的研究范式，城市网络由专业分工的城市通过横向非等级联系所构成，网络中各城市间的互补分工与合作能够产生外部经济。Camagni等（1994）采用通信流量数据对意大利北部地区进行了经验分析，发现城市网络存在于两种空间背景中，在具有多中心结构的米兰大都市区中，以企业总部和高级生产性服务业为主要功能的若干相似中心城市形成了协同网络，而在次级地区的产业区中出现了小城市构成的互补网络。Batten（1995）提出了网络型城市的概念，这种网络型城市实质上是大都市圈内若干邻近的、联系紧密的多个城市组成的局部城市网络（我国各地正在打造的城市群与此相似）。网络型城市可以通过内部相互合作、知识交流等方式实现网络内各城市互惠的发展。Capello（2000）总结了城市网络的特征，认为城市网络包含三要素：网络关系要素（城市网络是超越本地区的远距离关系网络）、网络外部性要素（城市网络效应属于外部经济，且仅由网络内城市共享）、合作要素（网络内相互合作）。网络的外部经济促进了城市经济效率，参与者越多外部经济越大。

为了分析城市网络效应，一些学者从交通通讯基础设施的角度测度城市间的联系。Derudder and Witlox（2005）采用城市间的航空客流量数据构造市场信息传播数据库；Townsend（2001）从互联网域名注册和基础结构两方面研究互联网发展与城市网络的关系等。这些研究者都发现了城市网络效应存在的统计证据，并认为传统的城市等级体系结构已经发生了深刻的变革。也有研究者从企业空间组织的角度分析城市间的联系。如英国学者Taylor领导的全球化与世界城市研究组（GaWC）认为世界城市体系是个连锁网络，该网络分三个层面：网络层面（城市间联系）、节点层面（城市）和次节点层面（商业服务企业）。全球服务性企业各办公点之间的信息、知识、资金以及技术管理人员流动构成了主要的“城市流”（Taylor et al，2002；Taylor et al，2008；Taylor，2011）。这些研究为衡量城市之间的相互作用与城市网络效应提供了一些新思路。

近年来，城市网络的理论和研究方法开始被引入中国。黄璜（2010）通过梳理文献总结了世界城市网络的发展历程，认为城市间联系数据的缺乏制约了城市网络研究。近十几年来，虽然学者们在Castells“流的空间”理论框架内提出了三个层面的方法研究世界城市网络取得了一些进展，但在城市网络研究中应挖掘更有效的联系数据。张闯（2009）从企业组织和基础设施两个角度回顾了国际文献中使用的数据与测量方法，认为基于企业组织的城市网络研究具有较强的适用性，可在不同的空间尺度上展开。杨永春等（2011）总结了世界城市网络的研究理论与方法，指出我国城市体系研究中主要关注城市间的等级与竞争关系，对城市间相互作用缺乏研究。柯善咨（2009）利用全国省、地、县级数据检验了全国城市体系中不同等级城市间的相互作用，但是并未解释非等级的横向联系，而这种联系正是传统城市等级体系理论难以解释的。显然，研究我国城市体系中的网络效应有助于为我国城市体系发展和城市产业结构调整提供政策依据。然而此类研究却远远落后于我国城市的发展，迄今未有对城市网络效应的统一测度和大样本研究。

本文根据城市网络的外部性机制构建竞争网络效应和互补网络效应的测度和计量模型，利用2003—2012年全国地级及以上城市数据检验我国城市网络效应对劳动生产率的影响，以试图弥补城市体系文献中缺少的城市间非等级相互作用的研究。

二、城市网络效应的测度

现实的城市网络大体可分为三种形式：一是因各地城市实行共同政策或建立各种协作关系而形成的比较正式的网络；二是通过各种非政府组织如行业协会联系起来的半正式网络；三是通过各地企业在产品、原料、技术等方面的联系自发形成的非正式网络。其中，后两种形式比较普遍，并且企业间联系所形成的非正式网络具有深层的经济基础。本文将城市主要产业构成作为区分城市网络类型的标志，如制造业城市网络、生产性服务业城市网络等，它们反映的是上述后两种形式的网络。首先，在相同产业构成的城市网络内，所有同行业城市都依赖于相似的技术、要素和产品市场，都可能从本产业城市网络中获得外部经济，缺少优势的城市也可能在同行竞争中失败。但是，如果地方保护主义盛行，落后企业则会阻挡其他城市先进企业的扩展。其次，每个城市的经济发展还依赖于其他城市上下游产业提供的上游产品和下游市场。与同类产业构成的竞争性网络不同，上下游产业通过产品市场需求效应和中间投入成本效应产生金钱外部性和产业间技术溢出，因而互补网络中的城市具有协同作用。由于各地厂商和产业在参与本行业或关联行业竞争或合作中获得并产生网络效应，因此本文从产业层面分析城市节点间的联系。

基于理论，一个城市获得网络效应的大小由三方面因素共同决定：一是城市自身的产业结构。城市在某一产业的专业化程度越强，越容易在该产业产生技术创新，形成技术外溢，同时也更容易接受其他城市同行或相关行业的技术溢出，获得更大的网络效应。由于我国绝大多数城市具有综合性经济，同时参与多类型网络的经济活动，因此本文用某一产业在城市经济中的主导程度衡量每个城市在该产业网络中的参与度；二是城市在网络中的相对区位。在高密度网络地区，劳动力流动和产品交易的成本较低，因而更容易获得面对面交往形成的技术外溢。而处于网络边缘的城市与其他城市的交往成本较高，即使具有较高的专业化结构，也难获得较高的网络效应；三是城市与网络中其他城市间联系的便利程度，联系越方便，越容易与网络中其他城市相互作用，而联系的便利程度由各种通讯和交通系统的发达程度所决定。

制造业在国民经济中占主导地位，本文分析我国城市从制造业网络和生产性服务业网络中获得的网络效应。我们采用制造业在城市经济中的比重Mi表示城市i属于制造业城市网络的程度，Mneti和Sneti分别表示城市i在制造业网络和生产性服务业网络中的相对区位，采用城市的每万人互联网户数Ci来衡量城市i与其他城市节点间联系的便利程度。城市网络效应的三个影响因素相互协同，缺少任何一个要素，城市都无法获得较高的网络效应。本文构建交叉项 Ci×Mi×Mneti和 Ci×Mi×Sneti，前者表示城市i通过本市通讯条件和制造业活动从制造业城市网络中获得的竞争网络效应，后者表示城市从生产性服务业城市网络中获得的互补网络效应。研究表明，劳动力的共享、技术外溢以及上下游产业间的协同作用一般发生在半径一百公里左右的城市群范围内。因此，为了测度城市的空间区位，本文将距城市i的半径一百公里内的所有城市的同行业总量占全国同行业的比重累加，不计距离衰减；再将半径一百公里以外所有城市同行业总量占全国比重按距离衰减相加；上述两部分相加得到各城市在城市网络中的相对区位：

其中，ShareM，i和 ShareS，i分别是城市 i半径一百公里内的所有城市（包括城市i自身）的制造业和生产性服务业就业占全国同行业就业的份额。ShareM，j和ShareS，j分别是城市i半径一百公里以外的城市j的制造业和生产性服务业在全国同行业就业的份额，dij的单位是百公里，距离衰减参数σ分别取1和2，在计量估计中检验。

为了识别对制造业有较大影响的服务业，本文利用《中国2007年投入产出表》数据计算制造业对14个服务业部门的消耗系数，根据系数大小选取了交通运输仓储及邮政、批发和零售、金融、租赁和商务服务、住宿和餐饮、科学研究技术服务和地质勘查、信息传输计算机服务和软件七个行业作为生产性服务业。

城市间距离利用公式d=R×arcoos（αi-αj）cosβicosβj+sinβisinβj）进行计算，其中R为地球半径，αi、αj为i和j两城市中心的经度，βi、βj为i和j两中心的纬度。把距离d代入（1）可得 Mnet和 Snet。

三、城市网络效应的计量检验

1、数据说明

本文采用各年《中国城市统计年鉴》公布的2003—2012年285个地级及以上城市的市辖区数据。资本存量用永续盘存法估算，Ki，t=（1-δ）Ki，t-1+It/di，t，式中 δ 是年折旧率，设为5%，It是实际投资；FDI存量估算方法同此。为消除价格波动的影响，所有含货币单位的数据均以2003年不变价计。

2、城市生产率与网络效应的计量检验

用一般性C-D生产函数表示城市产出是劳动与资本投入的函数，且全要素生产率受网络效应和其他城市变量影响。将其转化为人均要素投入和产出形式：

式中y是人均产出，fdi和k分别为人均FDI存量和国内资本存量。CMMnet和CMSnet是制造业网络效应和生产性服务业网络效应变量，由于网络效应是外部经济，所以不取人均值。人力资本H和城市基础设施I是控制变量。下标i和t分别代表城市和时期。

面板数据随机效应模型的Hausman检验拒绝了方程（2）的解释变量与随机误差无关的原假设，因此本文选用固定效应模型控制城市和时间固定效应，获得一致性参数估计。计量估计还发现，距离衰减参数σ取1或2，结果非常相似，但σ=2时参数更显著。表1报告了这组计量估计结果。

物质资本、人力资本和基础设施都是控制变量，非本文重点。其中，k、fdi和I的弹性系数都通过了显著性检验，劳均国内资本存量、劳均FDI存量、城市基础设施每增加一个百分点，城市劳动生产率分别增长0.52%、0.06%和0.09%。人力资本水平H未通过显著性检验。

表1 2003—2012年网络效应对生产率影响的固定效应模型

下面重点检验城市网络效应。CMMnet在城市生产率系数分别为-0.5549，通过了P=0.01水平的显著性检验，表明城市的竞争网络效应指标每提高一个百分点，城市生产率将降低约0.55个百分点，意味着我国城市制造业同行间竞争多于合作，低效落后的企业并未被先进高效的同行企业所取代，甚至前者排挤了后者。互补网络效应指标CMSnet系数为0.6053，也通过了P=0.01的统计检验，表明本市的制造业可从生产性服务业网络中获得多样化和低成本的投入，城市通过互补行业的技术外部性和金钱外部性获得正网络效应。

四、结论

本文基于新近发展的城市网络理论构建了城市网络效应的测度指标，采用固定效应模型2003—2012年全国285个地级及以上城市市辖区数据估计了城市劳动生产率方程。结果表明，我国城市体系中存在竞争性的制造业网络效应和互补性的生产性服务业网络效应，这些正是传统的中心地和增长极城市等级体系理论无法解释的城市网络效应。其中，制造业城市竞争网络对我国城市的劳动生产率有不利影响，而生产性服务业互补网络对城市制造业和城市总体生产率有显著的促进作用。研究结果为我们全面认识中国城市体系结构和城市间相互作用提供了经验证据，也为我国各地区调整城市和区域经济结构，促进区域经济协调发展提供了启示。一是城市通过制造业行业获得的竞争网络效应为负，对城市经济增长有不利影响。国家和各地区的政策取向应继续推进市场一体化，减少地方保护，鼓励以先进替代落后，特别注意避免低效重复建设，鼓励同行业的合作。二是我国制造业和生产性服务业之间存在明显的互补网络效应，对经济增长有正向促进作用，各地应充分利用互补产业间的外部经济，强化产业间合作。近年来兴起的各种城市圈建设在促进产业间合作上发挥了作用，应在更大的区域范围推行类似的经济协作政策。

[1]Camagni，Roberto P.and Carlo Salone.1993，Network Urban Structures in Northern Italy：Elements for a Theoretical Framework[J].Urban Studies，30（6）.

[2]Camagni，Roberto P.，Lidia Diappi and Stefano Stabilini.1994，City networks in the Lombardy region：an analysis in terms of communication flows[J].Flux，（15）.

[3]Batten，David F..Network Cities：Creative Urban Agglomerations for the 21st Century[J].Urban Studies，1995，32（2）.

[4]Capello，R.2000，The city-network paradigm：measuring urban network externalities[J].Urban Studies，37（11）.

[5]Derudder，B.and F.Witlox.2005，An Appraisal of the Use of Airline Data in Assessing the World City Network：A Research Note on Data[J].Urban Studies，42（13）.

[6]Townsend，Anthony M.2001，The Internet and the new network cities，1969—1999[J].Environment and Planning B：Planning and Design，（28）.

[7]Taylor，P.J.G.Catalano and D.R.F.Walker.2002，Measurement of the World City Network[J].Urban Studies，39（13）.

[8]Taylor，P.J.，Rolee Aranya.2008，A G lo‘bal Urban Roller Coaster’?Connectivity Changes in the World City Network，2000—2004[J].Regional Studies，42（1）.

[9]Taylor，P.J.2011，Specification of the world city network[J].Geographical analysis，（33）.

[10]黄璜：全球化视角下的世界城市网络理论[J].人文地理，2010（4）.

[11]张闯：城市网络研究中的数据与测量[J].当代经济科学，2009（5）.

[12]杨永春、冷炳荣、谭洺：世界城市网络理论与方法及其对城市体系研究的启示[J].地理研究，2011（6）.

[13]柯善咨：中国城市与区域经济增长的扩散回流与市场区效应[J].经济研究，2009（8）.