城市群体系的规模分布结构及其经济增长效应

周晓波 倪鹏飞

一、问题的提出

在大国背景与现代技术条件下，城市群在城市体系中扮演着重要角色。中国城市群体系的优化不仅可以释放城市化的巨大潜力，培育经济增长的新动能，促进经济可持续增长，而且随着城市规模向外扩散和城市群结构的发展变化，城市群体系的人口分布差异性也带来了不同的经济增长效应。因此，对城市群体系的人口分布与经济增长效应的研究十分重要。

学界对城市群的研究包括对城市群概念、划定标准、形成机理、经济效应、发展阶段以及不同阶段的发展模式六个方面。关于城市群的识别标准的研究如麦肯锡公司利用Cluster Map方法将中国城市分为22个城市群〔1〕，依据此方法，每个城市群有1个或2个中心城市，城市群内其他城市离最近的中心城市都在300公里范围内，而且单个城市群的GDP占全国城市总GDP比重达到1%。黄征学(2014)通过定性和定量综合分析判断目前中国具有城市群特征的区域有10个，分别是京津冀、长三角、珠三角、辽中南、山东半岛、长江中游、川渝、关中、海西、中原城市群。〔2〕而2016年3月国务院颁布的《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》，指出中国有19 大城市群，其中，国际级城市群4 个、国家级城市群6 个、区域级城市群9 个。关于城市群概念的研究如姚士谋等(2006)认为城市群是指在一定地区空间内存在相当数量的不同等级和规模的城市，其中有一个或两个超大或特大城市扮演该地区的经济中心城市角色，并借助便捷发达的快速交通体系以及高度密集的信息网络与其他城市共同构成一个相对完整的城市“综合体”；同时认为城市群空间范围界定的标准必须满足城市群人口超过1500-3000万和城市群内至少有2座特大城市等条件。〔3〕关于城市群发展阶段的研究如顾朝林(1999)认为城市群的空间结构强化要经过“孤立体系阶段”“区域体系阶段”“区际体系阶段”和“大区体系阶段”，最终演变成“大都市连绵区”乃至“世界城市带”，并提出城市群界定的标准必须满足两个条件：一是中心地区和外围地区的人口密度分别达到500人每平方公里和250人每平方公里；二是城市群整体城市化水平应高于全国城市化率的平均水平。〔4〕倪鹏飞(2006)在《中国城市竞争力报告》一书中将城市群的发展过程分为萌芽阶段、快速发展阶段、稳定发展阶段和成熟发展阶段。〔5〕张学良(2013)认为以城市群为核心的空间格局在中国已经初步形成，区域经济发展正在从省域经济内部向城市群经济辐射，城市群的不断发展开始突破以省为单位的区域经济界限，23个城市群以占28.9%的国土面积承载了全国63.8%的人口、创造了85.7%的地区生产总值，并将全国城市群划分为以长三角、珠三角、京津冀城市群为代表的成熟型城市群，以海峡西岸、山东半岛、成渝等为代表的发展型城市群，以及以黔中城市群、北部湾城市群等为代表的形成型城市群。〔6〕关于城市群体系的研究如方创琳(2011)指出中国城市群呈现“15+8”的空间格局，即城市群体系是由15个发育成型的城市群和8个正在发育的城市群构成的，且未来中国城市群空间体系将由23个大城市群、6个大城市群集聚区和城市群连绵带组成〔7〕，而且倪鹏飞(2016)进一步提出多中心群网化的城市群体系是经济增长的新引擎。〔8〕

关于城市群的人口分布及其经济增长效应的研究目前还较少。与国外不同，中国城市发展过程受人为因素的影响较大，如行政规划和政治因素发挥了重要作用，特别是严格的户籍制度、城市等级规模以及计划生育政策等限制阻碍了劳动力的自由流动(Au & Henderson，2006a)〔9〕，从而导致如Henderson & Wang(2007)所描述的中国城市移民高度本地化和分散的特点。〔10〕另外相对于所谓最优城市规模，中国的城市规模相对过小(Au & Henderson，2006b)。〔11〕Song Shunfeng等(2017)认为中国的城市体系受到不同阶段城市发展战略的影响，他总结中国的城市发展政策先后经历了1949-1978年的反城镇化到1978-1999年的限制大城市、促进小城市发展，再到2000 - 2012年的城镇化协调发展阶段，并通过对1949-2012年中国城市齐普夫法则的验证发现：2000年以前中国的城市规模分布比较均衡，2000年以后这种均衡分布发生逆转。〔12〕进一步的，Song Shunfeng等(2017)利用Gibrat’s law方法对1985-2012年中国城市数据进行验证，发现中国城市增长在2000年之前呈规模化趋势，2000年之后则与规模无关；并且利用双重差分法分析还发现与中小城市相比，大城市的增长在国家限制政策放松之后呈现加快态势。〔13〕

基于以上的文献回顾，同时根据中国各城市群的不同发展阶段，本文共识别出33个城市群*各个城市群所处发展阶段如下：有3个城市群属于潜在城市群，分别是豫皖城市群、冀鲁豫城市群、鄂豫城市群，属于未来城市群发展区域；有14个城市群属于萌芽城市群，分别是呼包鄂城市群、兰州城市群、乌昌城市群、浙东城市群、黔中城市群、汕头城市群、琼海城市群、银川城市群、拉萨城市群、太原城市群、石家庄城市群、滇中城市群、环鄱阳湖城市群、南宁城市群；有10个城市群属于成长城市群，分别是中原城市群、武汉城市群、成渝城市群、关中城市群、新长株潭城市群、哈尔滨城市群、长春城市群、皖江淮城市群、海峡西岸城市群、徐州城市群；有6个城市群属于成熟城市群，分别是长三角城市群、珠三角城市群、京津唐城市群、海峡东岸城市群、山东半岛城市群、辽中南城市群。，在剔除少数民族自治区内的城市群、潜在城市群和海峡东岸城市群后，也剔除了粤港澳大湾区城市群，因为粤港澳大湾区目前还在规划层面，区域经济整合和重塑需要一段时间，所以本报告将集中考察剩下的25个城市群规模和结构特点，并着重从城市群体系规模分布结构视角进行研究。论文的边际贡献是首次测算和比较了反映中国25个城市群和城市群体系人口分布的齐普夫系数值，以及这25个城市群人口分布差异性带来的不同经济增长效应。

二、中国城市群的人口规模分布特征

1.中国城市群的基本特征

考察25个城市群的人口分布特点发现，从城区人口规模看，环渤海地区排前三位的城市群是京津唐城市群、山东半岛城市群以及石家庄城市群；中部地区前三位的城市群排序是中原城市群、长株潭城市群、皖江淮城市群；东南地区排前三位的城市群是长三角城市群、珠三角城市群、海峡西岸城市群；西南地区最大的城市群是成渝城市群；东北地区的城市群排序是辽中南城市群、哈尔滨城市群、长春城市群；西北地区最大的城市群是关中城市群。从城区面积看，全国有六个较大的城市群，其中，东南地区和环渤海地区有两个，西南地区和东北地区各有一个，总体排名依次是长三角城市群、京津唐城市群、珠三角城市群、辽中南城市群、成渝城市群、山东半岛城市群。

表1 2006-2015年城市群市辖区人口、城区人口占全国比重的变化情况

同时，中国城市群有以下特点：(1)长三角的市区人口、城区人口、市区面积、城区面积分别接近珠三角的2倍，其中城区人口和城区面积占全国比重分别高达15%和14%；此外长三角城区人口密度和市区人口密度也都高于珠三角。京津唐城市群的市区人口、城区人口、市区面积、城区面积均处于长三角和珠三角之间，但是城区人口密度和市区人口密度均低于长三角和珠三角。(2)从城市群市辖区、城区人口2006-2015年变化看：东北地区城市群规模萎缩比较严重，东北地区的三大城市群无论是市辖区人口、城区人口占全国比重的变化幅度都呈下降趋势，并且排序靠后，这也间接反映出东北地区城市群人口外流形势比较严峻。(3)从城区人口、市辖区人口占全国比重看，随着中国新型城镇化的逐步推进，成渝城市群的发展规模将有较大提升潜力。

2.中国城市群-城市首位度

本文将利用两种不同的方法计算中国城市群-城市首位度；其一是通过计算首位城市人口占该城市群比重衡量首位度，其二是用首位城市与第二位城市的人口规模之比测度首位度。两种计算方法都能反映城市群内部人口分布的集中程度。第一种方法强调第一大城市的人口占比，第二种方法侧重第一大城市与第二大城市的分布结构，两种方法结合可以更科学地测度城市群内部城市首位度的特点。第一种方法得出的结论是中国城市群内部首位城市分布呈现中间值多、两端极端值少的橄榄型结构，具体而言，首位城市城区人口比重高于0.6的城市群有京津唐城市群、太原城市群、武汉城市群、南宁城市群、黔中城市群、关中城市群，这部分城市群大多位于中西部地区，过高的城区人口首位度表明该城市群内的第一大城市过于庞大，中小城市发育不足。首位城市城区人口比重低于0.3的城市群有辽中南城市群、皖江淮城市群、山东半岛城市群、徐州城市群，表明城市群的城区人口首位度偏低，城市群内部第一大城市的发展规模及对城市群发展的带动作用明显不足，城市群的首位城市作用与贡献度偏低，中小城市发育相对较强。剩下的15个城市群的首位城市城区人口比重均处于0.3-0.6基本合理和比较合理范围，即城市群内的城市规模体系呈现相对稳定的梯度发展格局。同样，如表2所示，前两大城市城区人口比重低于1.5的有六个城市群，这些城市群往往是双中心结构，即城市群内部前两大城市规模比较接近，如呼和浩特和包头、厦门和福州、青岛和济南等；前两大城市城区人口比重高于3的也有六个城市群，这些城市群往往是单中心结构，第一大城市一城独大，如太原、武汉、南宁、西安、哈尔滨所在的城市群；剩下的13个城市群前两大城市城区人口比重居于1.5-3之间，城市群内部的城市规模体系呈现梯度发展结构。但无论用哪种方法测度，中国城市群内部的城区人口首位度均呈现中间值多、两端极端值较少的橄榄型结构。

表2 2015年城市群-城市首位度

三、中国城市群及城市群体系的分布结构测度

1.中国城市群体系的规模-位序分析

城市群体系是指在一定区域范围内多个城市群组成的一种空间结构，是由多个城市群组成的体系。之所以用体系一词，有两个含义，其一是为了对众多城市群进行比较，其二将众多城市群看成一个整体，观察这一整体的内部结构，并通过计算中国城市群及城市群体系的齐普夫系数值测度人口分布特征。*齐普夫于1949年提出了反映城市规模分布的齐普夫法则(Zipf’s Law)，计算齐普夫定律的幂律指数采用OLS回归方法，该方法用位序i的对数对规模Si的对数做普通最小二乘回归(OLS)得出幂律指数ni：lni=A-nilnSi；在小样本条件下，可采取一种简单的方法消除偏差，即将因变量位序i的对数改成i-0.5的对数: ln(i-0.5)=A-nilnSi。在汇总城市群各组成城市的市辖区人口数据基础上，我们对全国25个城市群2006年和2015年的城市群人口分布进行了测算，以考察中国城市群体系是否服从齐普夫法则。结果发现，城市群分布中的幂指数n估计值均大于1，表明中国城市群体系内的城市人口不是很均衡，高位次城市群人口占比重很突出，中小城市群发育较弱。与此同时，利用城市群的城市城区人口数据对全国25个城市群2006年和2015年的城市群分布重新进行测算，结果发现，利用城区人口计算城市群分布中的幂指数n估计值也大于1，但比利用市辖区数据算出的系数值小，相比之下更符合齐普夫定律下的城市群结构。

从城市群人口分布变化看，利用市辖区数据计算的幂指数n估计值由2006年的1.225下降到2015年的1.201；利用城区数据计算的幂指数n估计值由2006年的1.154下降到2015年的1.138，表明中国城市群规模体系中中小城市群规模相对有所扩大，尽管其程度还不是很明显，但两种数据计算的结果均表明2006-2015年中国城市群人口分布已变得越来越合理。

表3 中国城市群体系规模-位序关系的估计结果

注：***表示在1%显著水平下拒绝系数显著性的原假设

2.中国城市群内部城市之间的规模-位序分析

(1)城市群内部城市市辖区人口规模-位序关系

根据齐普夫法则，作为系数的幂指数估计值n大于1表明城市体系内部的城市人口分布较不均衡，大城市比齐普夫定律描述的更大，中小城市发育较弱；若n值小于1表明城市规模分布比齐普夫定律所描述的更均衡，即位次较低的中小城市人口规模也很大，位次较高的大城市不很突出。经过对中国各城市群市辖区人口的计算发现，n值接近1的是：海峡西岸城市群、成渝城市群、关中城市群、长春城市群、太原城市群、环鄱阳湖城市群、南宁城市群、黔中城市群以及武汉城市群，上述城市群基本符合齐普夫法则下的城市分布。n值偏大的是：长株潭城市群、皖江淮城市群、银川城市群、徐州城市群，上述城市群中大城市比齐普夫定律描述的更大，中小城市发育非常弱。n值比较大的是：长三角城市群、珠三角城市群、山东半岛城市群、辽中南城市群、中原城市群、哈尔滨城市群、琼海城市群、石家庄城市群、兰州城市群，上述城市群中大城市相比齐普夫定律描述的略微大一点，中小城市相比齐普夫定律描述的稍微小一点，介于1和偏大这两种城市结构体系之间。n值偏小的是：京津唐城市群、呼包鄂城市群、浙东城市群，这三个城市群中位次较低的中小城市规模也很大，位次较高的大城市相对不是很突出，且两个城市群内部有两个中心城市，即“双中心”的城市体系结构，第一大城市的人口规模相对于第二大城市的规模优势不是特别突出。总体来看，发展比较成熟的城市群其城市体系也比较符合齐普夫法则，但反过来不一定成立，即比较符合齐普夫法则的城市群不一定是比较成熟的城市群。此外，从2006年和2015年的对比看，绝大多数城市群都朝着齐普夫法则下的城市人口分布收敛。

(2)城市群内城市城区人口规模-位序关系

基于同样的方法和原理，我们对中国的城市群城区人口进行了计算。

表4 城市群内部的位序关系

注：***表示在1%显著水平下拒绝系数显著性的原假设

幂指数估计值n接近1的是：关中城市群、长三角城市群、海峡西岸城市群、兰州城市群、黔中城市群、长春城市群、环鄱阳湖城市群、银川城市群、武汉城市群，上述城市群基本符合齐普夫法则下的城市人口分布。n值偏大的是：山东半岛城市群、辽中南城市群、中原城市群、长株潭城市群、皖江淮城市群、徐州城市群、石家庄城市群、哈尔滨城市群、琼海城市群，上述城市群中大城市比齐普夫定律描述的更大，中小城市发育则非常弱。n值比较小的是：珠三角城市群、成渝城市群、太原城市群、南宁城市群，上述城市群中位次较低的中小城市人口规模较大，位次较高的大城市相对不是很突出。n值偏小的是：珠三角城市群、京津唐城市群、成渝城市群、浙东城市群、太原城市群、呼包鄂城市群、南宁城市群，这些城市群中位次较低的中小城市人口规模也很大，位次较高的大城市相对不是很突出，城市群内部有两个中心城市，即呈现“双中心”的城市分布特征，第一大城市的人口规模相对于第二大城市的规模优势不是特别突出。总体来看，与本文利用市区人口计算的结果相似，即发展比较成熟的城市群其城市分布也比较符合齐普夫法则，但反过来不一定成立。此外，从2006年和2015年的对比看，绝大多数城市群都朝着齐普夫法则下的城市分布演进。

四、中国城市群体系的经济增长效应

本文计量检验的命题是：以齐普夫规则下的城市群理想结构1为基准值，如果一个城市群的齐普夫系数值偏离1越大，则这个城市群作为一个整体的福利损失越大。其理论依据主要基于中国城市发展格局的历史遗留情况和现实发育情况两方面。总体来看，中国城市群发展格局是上述两种现象同时交织的结果，既有历史遗留的影响，同时也存在现实发育不足的问题。

其一，历史遗留情况。由于计划经济体制和严格的户籍管理制度所导致的城乡二元结构与城市化滞后工业化的现实存在以及在此基础上形成的政治经济制度共同决定了中国总体城市体系的结构雏形。随着20世纪八九十年代改革开放的深入，农村劳动力开始大规模跨区域流动，但由于一些大城市和省会城市依然存在较严格的户籍限制及其由此衍生的一系列公共服务歧视，同时由于高房价和政府的人为干预〔14〕，导致城市体系偏离齐普夫法则下的最优结构并出现扭曲的城市体系结构。一些城市本能够承载更多的劳动力，但由于种种原因并未能有效吸附或者实现快速城市化；相反一些城市存在剩余劳动力，却无法实现本地或异地城市化，从而不能将过剩的人口顺利转移出去。

其二，现实发育情况。如果城市群结构偏离最优规模-位序，可能是首位城市过于集中而中小城市发育不足；或者是首位城市过于弱小而中小城市过于发达。前者会出现首位城市过于拥挤，中小城市集聚不足，从而导致城市群整体规模效应和外部性不能充分发挥；后者则会出现首位城市发育不足，辐射能力较弱，同时中小城市过于拥挤，需要向外输出，但首位城市发育较弱，不能顺势吸纳中小城市拥挤的多余人口，带来城市群内部结构的低效率僵化，从而降低城市群整体的福利。即一个城市群的齐普夫幂律值偏离最优值1越大，越能说明这个城市群内部的政策对经济的干预扭曲越严重，从而带来一系列经济效率损失的结果。因此，我们认为，中国城市群人口分布中存在以下现象：基于不同城市群计算的齐普夫幂律值与其对应的经济增长率之间存在着一个“倒U形”关系，即一个城市群偏离最优幂律值1越大，意味着经济增长率越低。我们通过以下计量设定以检验中国城市群体系是否的确存在这样一个“倒U形”曲线。

git=β1gi,t-1+β2(ni,t-1-1)2+β3Xit+γi+μit

(1)

式(1)中ni,t-1是指各城市群上一年份的齐普夫幂律值，git和git-1是各城市群当年和上一年的人均GDP增长率，Xit是指一系列控制变量，包括各城市群二产占GDP比重(Industry)、城市道路面积增长率(Road)、实际使用外资金额占GDP比重(FDI)、政府公共财政支出占GDP比重(Government)。以上数据的整理来源于2002-2016年《中国城市统计年鉴》，并从中收集到25个城市群375组面板数据。①针对2002-2016年某些城市可能存在的行政区界调整情况，我们选择了归并处理，如江淮城市群内的巢湖市城区于2011年并入合肥，处理结果为将2011年前后的巢湖城区人口全部划归合肥市。从回归结果表5中可以发现，在固定效应和差分GMM估计方法下，无论是利用城区人口数据，还是市辖区人口数据，均得出中国城市群体系结构的齐普夫幂律值和其对应的人均GDP增长率之间存在着一个倒U形关系，即在其他条件相同情况下，对最优齐普夫幂律值偏离越大的城市群，人均GDP增长速度相应越慢。计量结果表明，当一个城市群的齐普夫幂律值1偏离最优幂律值(1-n-1)绝对值个单位，该城市群的人均GDP增长速度将下降大约0.14(1-n-1)2个单位。在不同人口数据样本(城区人口和市辖区人口)和不同估计方法下(固定效应、差分GMM)得到的结果均十分显著，系数方向上一致，说明我们表5的回归结果具有稳健性。这一实证结果也与谢小平、王贤彬(2012)利用省级辖区内城市体系的首位度指标和Ting Jiang 等(2008)利用省级辖区内城市体系齐普夫幂律值研究的结论比较吻合〔15〕，从而在一定程度上反映了中国城市群的发展空间更多还是停留涡旋在一个行政省域内，城市群体系仍以单个省份为主体，实现跨省经济辐射的城市群数量不太多。

表5 2001-2015年城市群体系的经济增长效应检验

注：***表示在1%显著水平下拒绝系数显著性的原假设，而**和*分别表示在5%、10%显著水平下拒绝系数显著性的原假设

五、结论与政策启示

本文从特征事实、定量测度与经济增长效应三个维度研究了中国城市群体系的规模分布结构，并得出一些非常有意义的结论。

对中国城市群体系进行定量测度发现：目前中国城市群体系基本服从齐普夫法则下的分布结构，从动态比较看，2006-2015年中国城市群规模体系中的中小城市群规模有所扩大；考察城市群内部城市市辖区和城区人口规模-位序关系则发现，发展比较成熟的城市群比较符合齐普夫法则，但反过来不一定成立，从动态比较看，2006-2015年绝大多数城市群都朝着齐普夫法则下的城市结构演进收敛。此外，通过计量分析还发现，在其他条件相同情况下，偏离最优齐普夫幂律值越大的城市群，其人均GDP增长速度也相应越慢。

具体而言，其一，中国存在一个城市群体系为中间环节的城市体系，城市群体系人口规模分布向着齐普夫法则分布收敛，中国城市群内部城市之间总体上也接近齐普夫法则分布，并向其收敛，但存在过于均衡或过于非均衡的形态。其二，中国城市群体系结构的齐普夫幂律值与其对应的人均GDP增长率之间存在着一个倒U形关系。其三，中国城市群体系的优化可以释放城市化的巨大潜力，培育中国经济增长的新动能，促进中国经济可持续增长。其四，利用齐普夫幂律值可以研究和发现城市群体系(包括城市群之间，以及每个城市群内部)失衡的程度和优化的潜力。上述发现对中国城市群的未来规划和发展带来重要启示，即通过顺应城市群发展规律的政府作为，可以优化、培育合理的城市体系，促进区域和全国的经济增长及其充分均衡的发展。

纵观世界发达地区城镇化演进历程，既不是个别城市群的“一城独大”，也不是多数城市群的“简单均衡”，而是通过多层次梯度演进的城市群规模体系格局推动发展，即借助众多城市群体系以及城市群内部城市之间的优势互补实现群际群内的资源配置收益目标。在未来区域经济发展过程中，国家和地区的综合竞争力将很大程度上取决于城市群规模体系的发展状况，基于城市群合作形成的城市群体系也将成为全球经济竞争的焦点，为此，发展并释放城市群体系的正外部性，深化城市群分工合作和专业化联系将成为全球区域经济竞争发展的重要趋势。中国已经初步形成了以长三角、珠三角、京津唐为代表的第一级城市群，以成渝、山东半岛、辽中南为代表的第二级城市群，以及众多的第三级城市群，当前亟待研究的课题包括如何优化提质第一级城市群、强化扩容第二级城市群、引导整合第三级城市群，加快形成多梯度集群化、多节点网络化的橄榄型城市群体系空间结构。多梯度集群化、多节点网络化的橄榄型城市群规模体系的发展是重塑中国区域经济版图由“带状”向“块状”、缩小东中西地区发展差距，推动区域经济发展方式转变的重要途径。

根据本文的研究，城市群内部的核心城市已基本包括了中国所有区域内最具竞争力的城市，同一地区未被纳入相应城市群的城市其城市竞争力普遍比较低，无法接受城市群中心城市的经济辐射。而城市群竞争力的强弱主要取决于城市群内部组成城市的竞争力，如长三角城市群以外的城市都处于发展较弱的苏北和浙西地区；珠三角城市群以外的很多城市也处于发展相对滞后的粤西地区；同样的情况在其他城市群也能得到一定体现。因此，如何处理和调和城市群作为未来区域经济竞争力的主要承载体与如何提高城市群以外的城市竞争力之间的矛盾，是中国城市群未来发展过程中不可忽视的一个问题。此外，尤其需要关注的是那些恰好处于两个城市群的经济边界均无法覆盖、而且自生能力又较差的城市。同时，在一些城市群内部，由于以高铁为代表的现代快速交通网络已经初具雏形，一方面降低了城市群内部城市间的人力资源、物流贸易、信息交换等要素的流动成本；另一方面也可能导致中小城市的资源过度流向大城市，引发“虹吸效应”，如高铁网的建成短期内也许并不能拉动城市群内部中小城市的经济增长，因此需要警惕高铁网络外部性对城市群内部不同规模的城市产生非对称性效应。最后，由于文中进行研究的城市群样本量没有完全覆盖全国，进一步扩大样本量，如将海峡东岸城市群和粤港澳大湾区等纳入样本中是未来研究深化和完善的方向。

〔1〕麦肯锡研究:中国的城市群分析〔EB/OL〕.http://www.360doc.com/content/16/0408/11/31639381_548820848.shtml.

〔2〕黄征学. 城市群:理论与实践〔M〕.北京：经济科学出版社,2014.

〔3〕姚士谋，等.中国城市群〔M〕.北京:中国科学技术大学出版社，2006.

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〔11〕Au,C., Henderson,J.V.,How Migration Restrictions Limit Agglomeration and Productivity in China〔J〕.JournalofDevelopmentEconomics,2006b，80(2).

〔12〕Li Fang，Peng L，Shunfeng Song，China’s Development Policies and Urban Dynamics: An Analysis based on the Zipf Law〔J〕.UrbanStudies,2017，54(12).

〔13〕Fang, L., Li, P., Song, S. ，China’s Urban Development Policies and City Growth Dynamics: An Analysis Based on the Gibrat’s Law〔J〕.InternationalReviewofEconomics&Finance, forthcoming，2017.

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