這一部分將借助計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法來考察城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與地理區(qū)位之間的關(guān)系。城市數(shù)據(jù)來自基于1991—2008年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》建立起來的1990—2007年期間的城市級(jí)市轄區(qū)的面板數(shù)據(jù)^[5]，覆蓋了30個(gè)省級(jí)行政區(qū)、286個(gè)地級(jí)城市的數(shù)據(jù)。^[6]距離數(shù)據(jù)則基于中國(guó)電子地圖2008，兩個(gè)城市的距離是目標(biāo)城市市政府位置在地圖上的直線距離。^[7]

本章的理論基礎(chǔ)是城市體系的“中心—外圍”模型，根據(jù)這一理論，核心大城市是城市體系中最重要的市場(chǎng)，而港口城市更是連接了國(guó)際市場(chǎng)和國(guó)內(nèi)城市體系。地理與一個(gè)城市的市場(chǎng)潛力之間的關(guān)系是集聚力與離散力之間相互作用的結(jié)果。集聚的力量是指，由于大城市的市場(chǎng)潛力大，在存在著運(yùn)輸成本的條件下，廠商更愿意選擇靠近大城市的地方進(jìn)行生產(chǎn)（home market effect）。離散的力量來自兩方面：一是大城市存在著擁擠效應(yīng)，將抵消一部分由集聚所帶來的正面效應(yīng)；二是經(jīng)濟(jì)中存在的一些不可流動(dòng)的勞動(dòng)力（通常是低技能勞動(dòng)者），他們生活在遠(yuǎn)離大城市的地方，從事著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)等依賴于當(dāng)?shù)刭Y源的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，他們的需求也需要被當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)來滿足。當(dāng)距離中心城市越來越遠(yuǎn)時(shí)，集聚的力量逐漸減弱而離散的力量逐漸增強(qiáng)，均衡結(jié)果是，到中心城市距離與一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間存在著“∽”形曲線關(guān)系?！啊住毙吻€是否會(huì)出現(xiàn)第二個(gè)波峰，取決于離散力和集聚力的相對(duì)大小。離散力的最重要的決定因素就是運(yùn)輸成本，如果距離大港口足夠遠(yuǎn)，離散力足夠大，那么，“∽”形曲線就可能出現(xiàn)第二個(gè)波峰（Fujita and Krugman，1995；Fujita et al.，1999a，1999b），具體參見圖2.1。^[8]

根據(jù)“中心—外圍”理論模型，我們所建立的基礎(chǔ)計(jì)量模型形式如下：

模型的被解釋變量為i城市t年的二三產(chǎn)業(yè)實(shí)際人均GDP（萬元）取對(duì)數(shù)值^[9]，均以各省城市部門的通脹指數(shù)進(jìn)行消脹。在本書的研究中，我們采用城市的人均GDP作為“市場(chǎng)潛力”的度量指標(biāo)。在“中心—外圍”理論中，市場(chǎng)潛力的定義很具體，是指離中心城市的某一距離上，整個(gè)經(jīng)濟(jì)體對(duì)企業(yè)產(chǎn)品的需求與企業(yè)生產(chǎn)能力之間的比例。^[10]因此市場(chǎng)潛力大最直接的結(jié)果是對(duì)企業(yè)產(chǎn)品的需求更大，企業(yè)更有可能實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)，從而具有較低的平均成本和較高的勞動(dòng)生產(chǎn)率。因此，在實(shí)證研究中，地理與市場(chǎng)潛力之間的關(guān)系通常是用地理與勞動(dòng)生產(chǎn)率的關(guān)系來反映的。由于存在著規(guī)模報(bào)酬遞增，市場(chǎng)潛力大的企業(yè)能獲得更大的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，從而有著更高的勞動(dòng)生產(chǎn)率。實(shí)證文獻(xiàn)往往采用勞動(dòng)生產(chǎn)率作為分析集聚經(jīng)濟(jì)的對(duì)象，或者在該數(shù)據(jù)不可得的情況下用工資替代。^[11]

在解釋變量方面，根據(jù)“中心—外圍”理論，我們主要關(guān)注的地理因素是到大港口（上海、香港、天津）的距離中最近的一個(gè)，定義為“港口距離”（單位為公里）。我們對(duì)距離的度量采用的是直線距離，這一方面是由于數(shù)據(jù)可得性的限制，另一方面城市之間的直線距離是外生的，而其他距離度量（比如交通距離或開車時(shí)間）則是內(nèi)生的。為了反映“港口距離”對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的非線性影響，我們?cè)谀Ｐ椭屑恿恕案劭诰嚯x”的二次項(xiàng)和三次項(xiàng)。為了反映不同城市群里地理對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的差異，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓顺鞘腥簡(jiǎn)∽兞颗c城市到港口距離的一、二、三次項(xiàng)的交互項(xiàng)。我們分別選取天津、上海和香港作為環(huán)渤海城市群、長(zhǎng)三角城市群以及珠三角城市群的核心港口城市。^[12]我們預(yù)期：三大城市群的城市人均GDP和地理之間的關(guān)系會(huì)呈現(xiàn)出一些差異，其中關(guān)鍵的因素還是來自于每個(gè)城市群的集聚力與離散力之間的對(duì)比，而這又可能是由一系列的因素造成的：

（1）集聚力主要取決于大港口城市的市場(chǎng)潛力規(guī)模以及國(guó)際市場(chǎng)的需求。作為城市群中心的大港口，上海、香港、天津由于其特定的歷史、地理、政策、發(fā)展模式等綜合原因成為城市群中的核心大港口。核心港口城市的市場(chǎng)潛力越大，其集聚力量越強(qiáng)，從而使經(jīng)濟(jì)活動(dòng)越向大港口集中。更重要的是，在經(jīng)濟(jì)全球化的進(jìn)程中，在海運(yùn)是國(guó)際貿(mào)易的主流方式的前提下，距離大港口近，也意味著距離國(guó)際市場(chǎng)越近。

（2）離散力主要取決于交通成本和制度成本。中國(guó)正處在經(jīng)濟(jì)集聚的大趨勢(shì)中，從交通成本來看，如果區(qū)域內(nèi)的自然條件（如山川、河流等）增加了交通成本，那么這將降低城市群的經(jīng)濟(jì)集聚程度。但像長(zhǎng)江這樣的黃金水道卻可能通行大噸位的輪船，甚至實(shí)現(xiàn)江海聯(lián)運(yùn)，減少運(yùn)輸成本，有利于特定區(qū)域的經(jīng)濟(jì)集聚。另一方面，人為的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（如高速公路、鐵路、航空等）也將通過降低交通成本來促進(jìn)城市群的經(jīng)濟(jì)集聚。在中國(guó)，阻礙經(jīng)濟(jì)集聚的制度成本主要來自于經(jīng)濟(jì)的省際分割，從總體上來說，中國(guó)的省際市場(chǎng)分割程度在趨于緩和（桂琦寒等，2006），因此，城市群內(nèi)的離散力也相對(duì)減弱，不同城市群內(nèi)的市場(chǎng)整合進(jìn)程也將影響離散力的減弱趨勢(shì)。

與到大港口距離相類似，為了反映區(qū)域性的大城市在區(qū)域性的城市群中的作用，我們控制兩個(gè)相關(guān)的變量：

大城市距離（大城市距離平方）。表示到最近大城市^[13]的距離（單位為公里）及其二次項(xiàng)?？刂圃撟兞康哪康脑谟诓蹲綐颖境鞘惺艿絹碜耘R近大城市的非線性影響。當(dāng)一個(gè)城市到大城市的距離不斷增大時(shí)，由規(guī)模報(bào)酬遞增導(dǎo)致的集聚力與由交通成本導(dǎo)致的離散力之間的此消彼長(zhǎng)，表現(xiàn)為人均GDP與到大城市距離的關(guān)系呈現(xiàn)先下降再上升的“U”形曲線。^[14]

大城市同省。這是一個(gè)城市與最近的大城市是否同省的啞變量。在一定距離范圍內(nèi)，大城市的集聚效應(yīng)會(huì)吸納周邊中小城市的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，從而不利于中小城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。如果存在省際的市場(chǎng)分割，那么，與那些和臨近大城市同省的中小城市相比，與臨近大城市非同省會(huì)讓中小城市更少地受到這種吸納作用的負(fù)面影響。

在其他解釋變量中，我們還依次放入了以下這些會(huì)影響一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的控制變量：^[15]

教育。在我們的數(shù)據(jù)中，唯一可以利用的指標(biāo)是“教師數(shù)/學(xué)生數(shù)”之比，實(shí)際上一個(gè)教育投資變量，只能作為教育水平的代理變量。

健康。在我們的數(shù)據(jù)中，我們只能找到“每萬人擁有病床數(shù)”這一衛(wèi)生投資變量來代理健康水平，這顯然不能直接度量健康，僅作為健康水平的代理而在模型中加以控制。

投資。用固定資產(chǎn)投資額占GDP的比重來度量，反映的是一個(gè)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于投資的依賴程度。

政府支出。用政府支出占GDP的比重度量。直觀來講，這個(gè)指標(biāo)是度量城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展在多大程度上依賴政府的投入，而在過往的實(shí)證研究中常用來表征政府對(duì)經(jīng)濟(jì)干預(yù)的程度。

外商投資。用以人民幣為單位的人均FDI投資額度量。首先這是一個(gè)用來度量城市經(jīng)濟(jì)的開放程度的變量，我們也可以將人均FDI投資額理解為人均外來資本積累。以人民幣為單位可以盡可能消除因匯率波動(dòng)（特別是2005年以后人民幣對(duì)美元升值）造成的偏誤。

供水。人均供水量可以用于控制一個(gè)城市的水資源豐裕程度?？色@得的淡水資源對(duì)一個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤其是工業(yè)發(fā)展影響重大，另外，供水量還將一定程度上影響居民的生活質(zhì)量、健康水平等。

就業(yè)結(jié)構(gòu)。用第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的比例來度量。由于在我們的研究中已經(jīng)剔除農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)，則第三產(chǎn)業(yè)的相對(duì)占比就體現(xiàn)了城市的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和發(fā)展模式，作為城市的人均產(chǎn)出決定模型的控制變量。

海港、河港的啞變量。^[16]根據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的理論，由于存在交易成本（其中主要是產(chǎn)品的運(yùn)輸成本），在要素可以自由流動(dòng)的條件下，港口城市具有非港口城市所不具備的先發(fā)優(yōu)勢(shì)，而在城市發(fā)展的過程中，這種優(yōu)勢(shì)又被所謂的“鎖定效應(yīng)（lock-in effect）”不斷鞏固和加強(qiáng)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)集聚的形成，從而更有利于城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

省會(huì)。這是是否省會(huì)或直轄市的啞變量。

是否屬于中部、西部的啞變量。東部是參照組，東部包括了除廣西以外的沿海地區(qū)和北京，廣西和內(nèi)蒙作為西部省份，從而與國(guó)家的“西部大開發(fā)”政策保持一致。

年份。這是一組控制年份固定效應(yīng)的啞變量。

在估計(jì)方法方面，我們用了面板數(shù)據(jù)的GLS估計(jì)方法，來控制可能存在的異方差問題，同時(shí)，GLS方法也可以得到不隨時(shí)間變化的變量的系數(shù)估計(jì)。回歸結(jié)果顯示，模型并不存在顯著的異方差問題。

基礎(chǔ)模型的回歸結(jié)果見表6.1：

在基礎(chǔ)的回歸結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，地理因素中的核心變量“港口距離”的一、二、三次項(xiàng)，及其分別與長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群?jiǎn)∽兞康慕换ロ?xiàng)均顯著。經(jīng)計(jì)算可知，長(zhǎng)三角城市群、珠三角城市群正如“中心—外圍”模式所述，城市到大港口距離對(duì)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響可能存在“∽狀”的三次型效應(yīng)，而作為參照組的環(huán)渤海灣城市群地理因素的系數(shù)符號(hào)則剛好相反，對(duì)環(huán)渤海灣地區(qū)的情況我們將在后面詳細(xì)討論，暫且先集中分析長(zhǎng)三角和珠三角城市群。

表6.1　到大港口的距離和城市發(fā)展水平（人均第二、第三產(chǎn)業(yè)GDP）的關(guān)系

基于上述實(shí)證結(jié)果，我們可以模擬出到大港口距離與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間的關(guān)系。圖6.1中，橫軸表示城市到所屬城市群大港口的直線地理距離，而縱軸則表示城市人均GDP取對(duì)數(shù)。其中，在大港口處，人均GDP設(shè)為0，作為參照基準(zhǔn)。圖6.1的含義是，在長(zhǎng)三角或珠三角城市體系的內(nèi)部，城市的人均GDP如何隨著到大港口距離而變化。

圖6.1　到大港口距離與城市群城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（長(zhǎng)三角與珠三角）

注：長(zhǎng)三角城市群中到大港口的距離定義域?yàn)椋?，1 020.3公里），其中距離上海最遠(yuǎn)的城市為湖北省十堰市。珠三角城市群中到大港口的距離定義域?yàn)椋?，1 557.5公里），其中距離香港最遠(yuǎn)的城市為云南省保山市。

從圖6.1中可以清晰地看到，在區(qū)分了城市群之后，隨著到香港距離的增大，珠三角城市群城市的人均GDP經(jīng)歷了先下降、再上升、再下降的過程，這說明到大港口距離對(duì)人均GDP起到了先抑制再促進(jìn)再抑制的作用，這與新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的市場(chǎng)潛力曲線（Fujita et al.，1996，1999b）的形狀基本一致。然而地理上城市群的劃分卻使得長(zhǎng)三角城市群范圍較小，其區(qū)域內(nèi)距離上海最遠(yuǎn)的為湖北省十堰市，距上海1 020.3公里，于是，回歸結(jié)果中長(zhǎng)三角城市群中距離的三次項(xiàng)是顯著的，但在圖形上沒有三次曲線第三部分的下降階段。

進(jìn)一步觀察圖6.1中珠三角城市群與長(zhǎng)三角城市群的曲線形態(tài)不難發(fā)現(xiàn)，在曲線下降的階段（對(duì)于珠三角城市群有兩次下降），其斜率的絕對(duì)值要遠(yuǎn)大于上升過程斜率的絕對(duì)值。此外，珠三角城市群的第一個(gè)低點(diǎn)出現(xiàn)在距香港500公里一線，第二高點(diǎn)（即經(jīng)濟(jì)地理意義上的“次中心”）出現(xiàn)在距離香港1 250公里一帶；而長(zhǎng)三角城市群的低點(diǎn)出現(xiàn)在距上海600公里左右。這樣，我們就將地理區(qū)位與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系按不同城市群區(qū)分開了。

考察兩大城市群地理與勞動(dòng)生產(chǎn)率之間關(guān)系的低點(diǎn)和高點(diǎn)可以發(fā)現(xiàn)，香港距離廣東省與廣西、湖南、江西和福建四省省界的距離幾乎都在300—350公里左右，其中廣西與廣東的省界離香港稍遠(yuǎn)，有400公里左右。而在圖6.1中珠三角曲線下降的過程中，有一個(gè)斜率絕對(duì)值逐漸變小的過程，而斜率變小較為明顯的區(qū)域就集中在橫軸300—350公里左右，換句話說，到了省界附近時(shí)，再遠(yuǎn)離港口每一公里的人均GDP的減少是放慢的。這個(gè)結(jié)果從一定程度上反映了省際分割的存在，而這個(gè)省際分割也可能受到了地理因素（如南嶺）的影響。低點(diǎn)處即距香港500公里處主要是桂東、湘南、贛南和閔西南地區(qū)中的欠發(fā)達(dá)地區(qū)。而第二高點(diǎn)處即距離香港1 250公里的位置恰好是昆明為代表的滇東地區(qū)，以及成都與重慶中間區(qū)域?yàn)榇淼拇|地區(qū)。

長(zhǎng)三角城市群只能畫出一個(gè)代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展“相對(duì)劣勢(shì)”地區(qū)的位置，這個(gè)位置處在距上海600公里的魯南、皖西、鄂東、贛東北、閔北地區(qū)。那以內(nèi)的區(qū)域即上海在長(zhǎng)三角城市群中的“輻射范圍”。從圖6.1中可以看到，長(zhǎng)三角城市群的曲線下降過程中斜率絕對(duì)值要小于珠三角城市群的斜率絕對(duì)值，即周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度更高；并且長(zhǎng)三角城市群的經(jīng)濟(jì)相對(duì)劣勢(shì)區(qū)域出現(xiàn)得比珠三角城市群更遠(yuǎn)，即輻射范圍更大。以上都說明長(zhǎng)三角的輻射范圍要大于珠三角的輻射范圍，這無疑顛覆了一種猜測(cè)，即珠三角城市群同屬?gòu)V東一省，于是其輻射效應(yīng)比長(zhǎng)三角城市群更具優(yōu)勢(shì)。另外我們可以看到，珠三角城市群在向周圍擴(kuò)散的過程中遇到南嶺和廣東與其他省的邊界的雙重阻隔，這種地理上的劣勢(shì)無疑增加了區(qū)域間的運(yùn)輸成本，從而阻礙了輻射和集聚力量的作用。而上海坐擁長(zhǎng)江水道的運(yùn)輸便利，長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)又是廣袤的平原，沒有山嶺阻隔，這是在地理地形意義上長(zhǎng)三角的優(yōu)勢(shì)所在。其次，長(zhǎng)三角地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展較好，一體化進(jìn)程也較早地得到了制度層面的推進(jìn)^[17]，這也有利于長(zhǎng)三角集聚力的發(fā)揮。圖6.1所顯示的另一個(gè)信息是，將安徽省包括在“泛長(zhǎng)三角”區(qū)域范圍之內(nèi)，是有其合理依據(jù)的。

到大城市距離及其二次項(xiàng)分別顯著為負(fù)和顯著為正（如圖6.2所示）。當(dāng)距離大城市較近時(shí)，由于集聚可以帶來規(guī)模效應(yīng)和外部經(jīng)濟(jì)，促使中心城市吸收周邊城市的經(jīng)濟(jì)資源，同時(shí)周邊城市也能較多地分享中心城市集聚效應(yīng)帶來的好處，集聚的向心力發(fā)揮主要作用，距離中心大城市越近，人均GDP越高；但隨著到大城市距離的增加，到達(dá)區(qū)域中心市場(chǎng)的交通成本上升，此時(shí)離心力將發(fā)揮主要作用，距離大城市越遠(yuǎn)，人均GDP越高。同時(shí)，我們還發(fā)現(xiàn)，與最近的大城市同省會(huì)顯著降低當(dāng)?shù)氐娜司鵊DP。由于省際分割的存在，如果與鄰近大城市非同省可以在一定程度上阻隔大城市對(duì)其的“吸納作用”，從而相對(duì)于與鄰近大城市同省的中小城市來說，更有利于本地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。如果由市場(chǎng)分割帶來的在個(gè)體層面的“好處”體現(xiàn)在當(dāng)?shù)馗斓慕?jīng)濟(jì)發(fā)展速度上的話，那么，在阻礙生產(chǎn)要素自由流動(dòng)的意義上，受損失的將是宏觀上整個(gè)經(jīng)濟(jì)體的資源配置效率。^[18]

圖6.2　到大城市的距離與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展^[19]

其他解釋變量方面，教育并不顯著，這很可能與教育的度量不夠準(zhǔn)確有關(guān)，師生比本質(zhì)上是個(gè)教育投資變量，只有對(duì)長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)發(fā)展才是一個(gè)顯著的影響因素（許政等，2010；請(qǐng)參見本書第8章）。固定資產(chǎn)投資占GDP比重的系數(shù)顯著為負(fù)，而且如將其去掉，幾乎不影響其他變量的系數(shù)及其顯著性。投資變量符號(hào)為負(fù)意味著較高的固定資產(chǎn)投資占比會(huì)顯著降低該地區(qū)的人均GDP，這說明中國(guó)的投資過度現(xiàn)象已經(jīng)顯現(xiàn)出來了。本書的第9章將進(jìn)一步提供證據(jù)，說明中國(guó)已經(jīng)出現(xiàn)了資本過度深化的現(xiàn)象。政府支出顯著為負(fù)，表明過多的政府干預(yù)將扭曲市場(chǎng)的資源配置作用，不利于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。健康、供水和外商投資的系數(shù)均顯著為正，這表明更好的生活質(zhì)量、自然條件和更開放的市場(chǎng)都將有利于本地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

此外，海港啞變量與河港啞變量均顯著為正，且海港啞變量的系數(shù)要遠(yuǎn)大于河港啞變量，說明海港城市具有更優(yōu)越的地理運(yùn)輸條件，并由此在開放的經(jīng)濟(jì)中具備更強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。以東部為參照組，中部啞變量與西部啞變量顯著為負(fù)，需要注意的是，西部啞變量的系數(shù)要稍大于中部啞變量的系數(shù)，即在控制其他變量以后，西部城市的人均GDP要比中部城市略高。也就是說，即使控制了其他變量，特別是控制了到大港口距離之后，“中部塌陷”現(xiàn)象也還是存在的。

環(huán)渤海灣城市群在上述估計(jì)結(jié)果中顯得“異?！保瑥牡乩斫嵌染科湓?，其與長(zhǎng)三角、珠三角城市群的差異體現(xiàn)在該區(qū)域擁有眾多環(huán)繞渤海的海港，而本章在環(huán)渤海灣城市群中定義的“大港口”是天津，它并不是一個(gè)如上海、香港般在本區(qū)域內(nèi)有絕對(duì)貿(mào)易優(yōu)勢(shì)的港口。因此，我們借鑒了2006年11月中國(guó)國(guó)際海運(yùn)網(wǎng)和大連海事大學(xué)世界經(jīng)濟(jì)研究所發(fā)布的中國(guó)港口綜合競(jìng)爭(zhēng)力指數(shù)排行榜報(bào)告來比較環(huán)渤海灣城市群諸港口的綜合實(shí)力。^[20]該報(bào)告指出：通過對(duì)中國(guó)港口的投資趨勢(shì)、吞吐量、作業(yè)能力、財(cái)務(wù)狀況和自然條件等5個(gè)方面進(jìn)行綜合分析，評(píng)出中國(guó)“最具效益競(jìng)爭(zhēng)力港口”排名前10位的港口^[21]，分別是上海港、深圳港、青島港、寧波港、廣州港、天津港、廈門港、大連港、連云港港和營(yíng)口港。這其中屬于環(huán)渤海灣城市群的港口有青島港、天津港、大連港、營(yíng)口港，而青島港的排名甚至在天津港之前，因此將天津作為影響該城市群所有城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“核心港口城市”，其合理性值得推敲。基于對(duì)以上事實(shí)的理解，我們嘗試修改環(huán)渤海灣城市群內(nèi)城市的距離變量，取2005年上述四大港口（青島、天津、大連和營(yíng)口）的集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)^[22]，對(duì)環(huán)渤海灣城市群內(nèi)城市到此四個(gè)港口的距離進(jìn)行加權(quán)平均，得到一個(gè)加權(quán)的到大港口距離，以對(duì)2005年截面數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果見表6.2中第一個(gè)方程?？梢钥闯?，在用加權(quán)平均距離替代了之前的到天津的距離之后，港口距離的一、二、三次項(xiàng)系數(shù)分別為負(fù)、正和負(fù)，此前環(huán)渤海灣城市群三次曲線系數(shù)符號(hào)的異常得到了修正，該結(jié)果符合“中心—外圍”理論中市場(chǎng)潛力與地理區(qū)位間“∽”形曲線的形態(tài)。

為了檢驗(yàn)上述方法的穩(wěn)健性，我們又利用2006年及2007年^[23]四大港口（即青島、天津、大連和營(yíng)口）的全年集裝箱吞吐量數(shù)據(jù)對(duì)環(huán)渤海灣城市群的城市到這些港口的距離進(jìn)行加權(quán)平均，得到了新的到港口距離變量，再分別對(duì)2006年和2007年的截面數(shù)據(jù)回歸，得到的結(jié)果見表6.2的后兩個(gè)結(jié)果。我們發(fā)現(xiàn)，盡管回歸結(jié)果中加權(quán)平均距離的一、二、三次項(xiàng)符號(hào)依舊是負(fù)、正和負(fù)的，但其系數(shù)的顯著性卻下降至不顯著。由此我們推測(cè)，環(huán)渤海灣城市群并不存在一個(gè)穩(wěn)定的單中心城市群結(jié)構(gòu)，沒有一個(gè)城市可以充當(dāng)穩(wěn)定的該城市群的核心港口城市。^[24]

表6.2　環(huán)渤海灣城市群加權(quán)的到港口距離與城市發(fā)展水平（人均第二、第三產(chǎn)業(yè)GDP）的關(guān)系

圖6.3采用環(huán)渤海灣城市群2005年截面數(shù)據(jù)，模擬了城市人均GDP與到大港口距離的三次函數(shù)關(guān)系。與圖6.1中長(zhǎng)三角、珠三角城市群的曲線相比，環(huán)渤海灣城市群的曲線形態(tài)要平緩得多，呈現(xiàn)的是一種“先快速下降，再緩慢下降，再快速下降”的趨勢(shì)。從表面上看，環(huán)渤海灣城市群內(nèi)由于并沒有出現(xiàn)次中心，于是顯示出更強(qiáng)大的集聚能力，只不過，這個(gè)更強(qiáng)大的集聚能力是由幾個(gè)港口共同產(chǎn)生的。^[25]我們猜測(cè)，更強(qiáng)大的集聚能力可能是因?yàn)榄h(huán)渤海灣地區(qū)在離港口不遠(yuǎn)處即進(jìn)入了山區(qū)和高原地區(qū)，于是，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓顺鞘衅骄０蔚膯∽兞浚ǚ譃?級(jí)）來控制地形因素，但結(jié)果沒有明顯改變。如果依據(jù)圖中曲線下降速度快慢的轉(zhuǎn)折點(diǎn)大致將定義域分為三部分的話，那么將是0—600公里，600—1 300公里以及1 300公里以上，如果再回到數(shù)據(jù)中將這些距離變量的城市分類可以發(fā)現(xiàn)，這樣的加權(quán)平均距離大致分別是城市群中東、中、西部城市所在的區(qū)間。因此，可以說環(huán)渤海灣城市群這條曲線的走勢(shì)大致上反映了其區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)從東部向中、西部延伸時(shí)經(jīng)濟(jì)的“階梯式形態(tài)”。需要指出的是，在上面回歸中重新構(gòu)造的到港口距離是一個(gè)比較抽象的概念，它雖然反映了區(qū)域內(nèi)部各大重要港口對(duì)城市的綜合影響，也可以繪出如圖6.3的函數(shù)曲線，但卻無法在地圖中準(zhǔn)確描繪出“相對(duì)優(yōu)勢(shì)及劣勢(shì)”地帶。

圖6.3　2005年環(huán)渤海灣城市群加權(quán)的到港口距離與城市發(fā)展水平^[26]