城市化、大城市化与中国地方政府规模的变化_城市化率论文

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      自1978年中国市场化改革以来，中国地方政府规模并未得到有效抑制，且1998年后其规模增长还呈加速趋势(范子英和张军，2010)。中国地方政府规模的增长可能引发的行政效率低下、挤出效应以及寻租腐败等负面影响也日益受到学界的关注(周黎安和陶婧，2009)。过去文献在探讨政府规模的影响因素时，主要是集中于经济增长(张勇和古明明，2014)、贸易开放(杨灿明和孙群力，2008)、财政分权(王文剑，2010)和转移支付(范子英和张军，2010)等视角。值得注意的是，在地方政府规模持续增长的同时，中国也经历着快速的城市化进程，城市化率从1978年的17.9%提高到了2013年的53.7%。城市化对中国地方政府规模有怎样的影响，过去文献较少涉及。

      一个国家内部不同类型居民对公共产品的需求是不一样的。一般而言，城市居民对公共产品的需求是远大于农村居民的，比如基础设施、教育、医疗、社会保障、司法系统等。Jetter & Parmeter(2013)认为，即使一个国家人口规模不变，农村人口逐渐转变为城市人口的城市化进程本身就可能引发地方政府规模的扩张。然而，城市化对地方政府规模的影响可能存在差异，因为城市化具有不同的类型和路径。长期以来，学术界对中国应该走大城市化还是小城市化道路存在着争议(田雪原，2006；Au & Henderson，2006；王小鲁，2010)。但这种争议基本都是以社会福利和规模经济为判断标准的。事实上，大城市化和小城市化同样可能对地方政府规模产生不同影响。中国城市化率提高的同时，也在经历着迅速的大城市化进程。中国大城市化率从1983年的8.33%大幅提高到了2013年的22.56%，已超过了西欧国家的水平。①大城市化是如何影响地方政府规模的？中国的大城市化率变动对地方政府规模的变动有多大贡献？过去的文献缺乏对这些问题的讨论。

      人口大城市化是由产业向大城市集聚所引起的。根据Henderson(1974)创立的新古典城市体系理论，随着产业在城市集聚，会出现规模经济，提高平均劳动生产率。规模经济会吸引产业和人口在城市进一步集聚，而人口增加伴随着种种拥挤成本，这又会阻碍城市规模进一步扩大。为了弥补拥挤成本带来的负效用，政府必然需要额外的公共支出。随着产业在城市中集聚，最初的规模经济大于拥挤成本，这会节约政府在公共服务和社会管理上的投入，缩小地方政府规模。而当产业集聚达到某一临界点，产业继续在大城市集聚，规模经济会小于拥挤成本，地方政府规模将会膨胀。对地方政府规模而言，存在最优的产出大城市化率。而单纯人口大城市化会增大地方政府规模。直观而言，大城市比小城市面临更为严重的住房紧张、交通拥堵、污染、资源供给困难等“城市病”，因而需要更高的人均公共服务和社会管理上的投入。进一步，城市密度的变动会影响地方政府规模，这意味着调整城市布局和形态也会影响地方政府的规模。本文的贡献在于对产出大城市化、人口大城市化与地方政府规模之间的关系给出了详细的理论论证，并以中国省级面板数据进行了实证。

      二、文献回顾

      过去已有大量文献对最优城市规模问题进行了探讨。Henderson(1974)认为，最优城市规模取决于边际社会收益和边际社会成本的对比，城市规模与代表性居民的效用呈倒U型关系。城市的边际社会收益来自集聚经济，即城市规模的扩大后通过运输成本节约、差异化产品和知识溢出等机制带来劳动生产率的提高；城市的边际社会成本来自城市规模扩大引发的高房价、交通拥堵、环境恶化和资源供给困难等负面影响(Black & Henderson，1999)。Helpman(1998)考虑了多个城市的规模均衡，享受大城市多样化产品的消费者将被迫承受高房价，而享受小城市低房价的消费者则只能接受小范围的差异化产品，最终不同规模城市的消费者效用水平将达到均衡。大量的实证文献对最优城市规模进行了实际测算。Capello(2000)利用1991年意大利数据，认为最大城市效益角度的最优城市规模为36万人，最小城市负担角度的最优城市规模为55万。王小鲁和夏小林(1999)认为中国100万—400万人口规模的城市为最优规模城市。Au & Henderson(2006)计算了不同制造业和服务业比值下的最优城市规模，并认为中国的最优城市规模应介于150万—380万人口之间。

      城市化与城市规模有着密切的联系，因为城市化过程本身包含着三个层面的变化：单个城市人口规模变化、城市规模的分布变化和城市数量的增长(Henderson & Wang，2007)。城市化具有不同的路径，不同的城市化路径可能会对一个国家经济和社会产生不同的影响效果(王小鲁，2010)。中国经济增长与宏观稳定课题组(2009)对38个主要国家1976-2007年的数据进行统计后发现，欧美国家和拉美国家在迈入中等收入门槛后，出现了明显不同的城市化路径。其中，欧美国家人均GDP增长的同时，城市化率的增长幅度较低；而拉美国家人均GDP停滞在6000美元以下，而城市化率则攀升到75%以上，远超过欧美国家的水平。Gugler(1982)认为拉美国家存在过度城市化(overurbanization)问题，即城市化率超出了经济发展和工业化所应有的水平，阻碍了经济发展。此外，拉美国家城市化表现出明显的大城市化特征，人口在少数大城市大规模聚集(田雪原，2006)。U.N.(1993)讨论了大城市化的危害，认为当一个国家的人口过度集中在大城市形成城市层级非均衡(unbalanced urban hierarchies)后，会引发严重的就业、住房、公共服务、环境等负面问题，甚至会严重损伤国家的经济增长。然而，对于中国的大城市化率是否过高，过去文献存在明显不同的判断(田雪原，2006；王小鲁，2010)。过去的文献对大城市化倾向的形成机制也进行过探讨。Ades & Glaeser(1995)认为在非民主社会，政治精英会产生对大城市的偏好。魏后凯(2014b)认为中国的大城市化与高行政级别城市能分配到更多的资本和获得专门的优惠政策有关。

      城市化、大城市化与政府规模之间的相关关系，过去的文献探讨并不多。Jetter & Parmeter(2013)开创性地阐述了城市化对政府规模的正向影响机制。然而，该文并未区分不同类型的城市化对政府规模可能产生的不同影响。如果按照Jetter & Parmeter(2013)的观点笼统地认为城市化会引发政府规模膨胀，也难以解释某些城市化率很高的西方国家，其政府规模反而比一些城市化率较低的发展中国家还小的事实。本文则对不同类型的城市化对地方政府规模的影响进行了系统的理论分析，特别考虑了人口大城市化、产出大城市化和城市密度变化对地方政府规模的影响。在实证方面，有一些文献在对地方政府规模的回归中，把城市化作为控制变量代入了回归(Alesina & Wacziarg，1998；范子英和张军，2010)。事实上，城市化和地方政府规模之间具有内生性。上述文献并未考虑这种内生性，这可能导致回归结果的偏误。而本文基于1998-2013年中国的省级面板数据进行的实证中，利用工具变量广义矩估计(IV-GMM)解决了城市化、大城市化和地方政府规模之间的内生性问题。这为研究城市化、大城市化和地方政府规模的关系研究提供了更为准确的实证证据。

      三、理论模型

      本文模型借鉴了Jetter & Parmeter(2013)的思路，在分析城市化对地方政府规模影响的基础上，扩展了不同类型城市化对地方政府规模的影响。

      

      

      由于α，β∈(0，1)，因而式(10)的符号恒为正。这样，式(9)的符号也恒为正。这意味着，随着农村人口转变为城市人口，城市公共支出占城市GDP比重的变化量大于农村公共支出占农村GDP比重的变化量，进而整个地区总的公共支出占GDP的比重上升。因而，我们有以下命题。

      命题1：在城市化过程中，农村人口逐渐转变为城市人口，地方政府的规模会扩大，即该地区政府的公共产品支出占GDP的比重会不断地提高。

      城市化进程会改变区域内人口的空间密度。城市密度变化会对生产率产生影响(Ciccone & Hall，1996)，但过去文献较少讨论城市密度改变对政府规模的影响。直观而言，在相同城市化率情况下，一个高密度的大城市和几个低密度的小城市，其对公共产品的需求是不同的。更高的城市密度，意味着更高的拥挤成本，居民对公共产品的需求也会更高。因而，密度不同的城市化过程，地方政府的公共产品支出会不同，进而地方政府规模也会产生差异。

      我们分别对(4)和(7)的

求偏导，可得：

      

      由于α，β∈(0，1)，因而式(11)的符号恒为正。这表明，在同样的城市化率情况下，随着城市密度的提高，地方政府的规模也会提高。因而我们可以得到以下命题。

      命题2：在同样的城市化率情况下，地方政府的规模随着城市密度的提高而提高。也就是说，在相同的城市化率情况下，更高密度的城市化比更低密度的城市化具有更大的地方政府规模。

      下面分析人口大城市化和小城市化对地方政府规模的不同影响。假设城市化进程中，农村人口主要进入大城市，而小城市人口规模基本不变。由于大城市的规模经济和拥挤效应都更明显，相应的大城市的单位时间人均交易量会(规模经济带来的交易量和应付拥挤效应的交易量)远高于小城市和农村。用下脚标l代表大城市。此时，大城市代表性居民的效用函数可以写为：

      

      

      于是，我们可以得到以下命题。

      命题3：在相同城市化率情况下，随着人口大城市化率的提高，地方政府规模将会扩大。

      很多情况下，人口大城市化和产业大城市化并不是同步的。在中国，产业集聚在某些城市，并非完全是企业自发选择的结果，很大程度上带有政府行政色彩。而中国人口的跨地区迁移，特别是往大城市迁移，存在客观的非理性现象，并不符合个人和集体幸福感的帕累托改进(孙三百等，2014)。这样，产业大城市化和人口大城市化对政府规模的影响可能并不相同。下面，我们再来探讨产业大城市化对政府规模的影响。②

      

      命题4：最初大城市化率较低时，随着产出大城市化率提高，地方政府的规模将会缩小；而当产出大城市化率超过一定阈值后，随着产出大城市化率的提高，地方政府规模将会扩大。产出大城市化率与地方政府规模之间有一个U型的关系。

      除了上述命题外，我们认为根据中国的具体情况，还能得到一些理论上的推测。

      中国政府的资源配置存在明显的行政中心偏向。高行政级别城市往往通过不公平竞争方式获得更多行政、财政和金融等资源，甚至通过行政手段吸收或截留低行政级别城市的资源。高行政级别的城市，城市规模较大且增长速度较快；相反，低行政级别城市，规模较小且增速较慢(魏后凯，2014b)。因此，我们推测，中国大城市化主要是依靠高行政级别城市规模膨胀实现的。于是有：

      推论1：中国的大城市化对地方政府规模的影响主要是通过高行政级别城市的扩张实现的。随着高行政级别城市人口规模占地区人口的比重提高，地方政府规模将会扩大。高行政级别城市的产出占地区总产出的比率与地方政府规模之间有一个U型的关系。

      命题1和命题3表明，人口城市化率和人口大城市化率提高，都会导致政府规模的膨胀。城市化率提高导致地方政府规模膨胀的机制主要来自农村居民变为城市居民后对公共服务需求的增加。而中国大城市化率提高导致地方政府规模膨胀的机制主要来自两方面。一方面，城市人口规模扩大，公共产品需求会门槛式递增，城市居民对城市扩张的负面成本的补偿要求也会迅速提高。另一方面，我国城市具有行政级别，每个行政级别城市都有相应的政府组织架构。人口迁出的小城市并不会因为人口减少而缩小政府机构规模，而人口迁入的大城市则可能通过升级城市行政级别或隐性设置更多行政辖区(设置城市新区、开发区等)更大规模的扩大地方政府机构。在上述机制下，人口大城市化对地方政府膨胀的作用远高于小城市化对地方政府膨胀的作用。因而有：

      推论2：人口大城市化率的提高对政府规模的推动作用大于单纯城市化对地方政府规模的推动作用。人口大城市化率的提高会强化城市化率的提高对地方政府规模膨胀的推动作用。

      在中国，因为户籍制度的存在，许多城市新移民往往无法享受和城市原来居民相同的公共产品。因为大量城市公共产品只针对户籍居民而非全体市民，比如升学、就业、医疗、社保、公共住房等。这样，中国城市政府提供的公共产品是小于按常住人口应提供的公共产品数量的。而且，城市规模越大，政府公共服务对城市新移民(没有户籍)的排斥会越明显，比如北上广等大城市。因而，随着人口大城市化率的提高，大城市每单位新增人口所享受的城市公共服务数量会逐渐降低，于是产出大城市化率提高对地方政府规模的推动作用会随人口大城市化率提高而减小。于是有：

      推论3：由于中国城市公共产品对新增人口的覆盖滞后于城市化进程，人口大城市化率的提高将使得产出大城市化率的提高对地方政府规模影响作用减小。

      四、模型构建和变量选取

      (一)计量模型

      按照第三部分理论模型考察城市化、城市密度、人口和产出大城市化对政府规模的影响，同时对第三部分的三个推论进行验证，可以设定如下省级面板计量模型：

      

      其中，下标i和t分别表示省区和年份。

为政府规模，

为城市化率，

为城市密度，

为人口大城市化率，

为产出大城市化率，

为控制变量向量，

为一些交叉验证项。

为个体效应项，

为时间效应项，

为假定服从独立同分布的误差项。

      (二)变量选取

      本文选取了中国大陆除西藏以外省级行政区1998-2013年的面板数据，数据来源为《新中国60年统计资料汇编》、相关年份的《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和《中国财政年鉴》。由于四个直辖市无法计算大城市化率，我们使用了两种处理方式。第一种是在样本中直接去除四个直辖市；另一种是将直辖市和周边省份合并，组成京津冀、江浙沪、川渝三个新个体，与其它省份一起进行面板回归。为消除异方差影响，回归中的各组数据，均取自然对数。具体变量定义见表1。

      

      五、实证结果分析

      (一)去掉直辖市样本的回归结果

      表2是去掉直辖市后26省样本的回归结果。我们首先给出了面板固定效应回归的基准结果。

      由于中国的城市化及大城市化可能在一定程度上是政府行为的结果，政府规模反过来会影响城市化及大城市化，因而方程会有一定的内生性。为降低内生性可能带来的偏误或非一致，我们采用了工具变量广义矩估计(IV-GMM)。工具变量的选取考虑了两个标准：一是该变量与内生解释变量高度相关；二是该变量与随机误差项不相关。为此，我们选取了地理因素和初始城市化条件两组工具变量。对于地理因素，我们参考黄玖立和李坤望(2006)的做法，选取各省区省会城市到海岸线距离的倒数作为工具变量。对于初始城市化条件，我们选取1978年的各省区城市化率、1984年的人口大城市化率和产出大城市化率作为工具变量。③对设定(4)、(5)和(6)分别进行的各项检验结果显示，工具变量的设定符合要求。

      

      由于政府规模有一定的自我强化机制，当期政府规模会影响下一期政府规模，因而我们还以政府规模的滞后一期

作为自变量，构建了动态面板模型。Hansen检验和Arellano-Bond检验表明系统广义矩估计(SYS-GMM)中工具变量的选取和滞后一期的选择是合适的。

      固定效应、IV-GMM和SYS-GMM的三组回归的符号和显著性大致相同，显示了回归结果的稳健性。城市化率(lnurban)系数全部显著为正，这表明地方政府规模随城市化水平的提高而扩大，命题1所述情况在中国是成立的。城市密度(lnurdensity)系数均显著为正，且系数值相差不大，在0.003—0.012之间。这表明相同城市化率情况下，提高城市密度会导致更大的政府规模，高密度城市化比低密度城市化的政府规模更大。因而，命题2所述情况在中国是成立的。在设定(2)、(5)和(9)中，加入了人口大城市化率(lnpopmega)，回归系数为正且显著。这表明命题3所述情况在我国是成立的，即相同城市化率情况下，地方政府规模随着大城市化率的提高而提高。同时，在固定效应、IV-GMM和SYS-GMM回归结果中，lnpopmega的系数绝对值均高于lnurban的系数绝对值。这显示，在其它条件不变情况下，人口大城市化率的提高比单纯的城市化率提高对政府规模的推动作用更大，这部分印证了推论2。城市化是发展趋势，但从控制政府规模角度，中国应避免把大城市化作为中国城市化的主要路径。在设定(3)、(6)和(9)中，产出大城市化率(lngdpmega)对地方政府规模有显著的U型影响，即该项系数显著为负，其平方项系数显著为正，U型拐点在3.250—3.389之间，对应的最优产出大城市化率的实际取值应该在25.79%—29.64%之间。④该结果与命题4相一致。图1分别给出了1998—2013年和2013年去掉直辖市的中国各省产出大城市化率的频率分布图。该图显示，中国各省的产出大城市化率平均值是高于最优产出大城市化率的，且随着时间推移，平均产出大城市化率是在提高的。这暗示，许多产出大城市化率已经超过最优产出大城市化率的省份，如果产业继续向大城市集聚，可能会显著推高政府规模；只有少量省份还有提高产出大城市化率的空间。

      

      图1 去掉直辖市样本的各省产出大城市化率的频率分布

      (二)合并直辖市和周边省份数据的回归结果

      表2的回归样本中剔除了四个直辖市数据，而直辖市人口增长是中国大城市化的重要表现。为此，我们将北京、天津和河北合并，将江苏、浙江和上海合并，将四川和重庆合并，其余省份不变，组成一个新的面板数据进行回归。表3给出了合并直辖市和周边省份数据后的回归结果，该结果也可被视为对表2结果的进一步的稳健性检验，以保证结论的可信度。

      表3结果显示，城市化率(lnurban)系数在所有设定中均显著为正，符合命题1。城市密度(lnurdensity)系数在所有设定中也均显著为正，符合命题2。在设定(2)、(5)和(8)中，人口大城市化率(lnpopmega)系数显著为正，且该系数绝对值大于相应的lnurban的系数绝对值，符合命题3。并且lnpopmega的系数绝对值在表3中是高于在表2中的，这暗示了人口向直辖市迁移比人口向一般大城市迁移对推动政府规模膨胀的作用更为明显。表3中的产业大城市化率(lngdpmega)及其二次方项的回归系数，其符号和表2完全相同，且仅有做参照的固定效应的设定(3)中的lngdpmega[2]系数不显著，其余均显著。表明产出大城市化率对地方政府规模具有U型影响，符合命题4。根据表3的结果，U型拐点在3.295—3.5之间，对应的最优产出大城市化率在26.98%—33.12%之间，这与表2的结果大致吻合。总体而言，表2和表3的结果是大致相同的，显示了结果的稳健性。

      

      表2和表3的回归结果显示，多数控制变量的回归系数符号和显著性符合理论预期。其中，控制“瓦格纳法则”的人均GDP系数显著为正，表明人均产出的提高推动了地方政府规模扩张；社会抚养比系数在多数设置下显著为正，表明老人和儿童比例增加会推动地方政府规模扩张；控制“粘蝇纸”效应的转移支付比重在多数设置下显著为正，表明地方政府获得更多转移支付后，其规模会更大。需要注意的是，财政分权变量在所有设置下，系数均显著为正，这表明“利维坦假说”在中国并不成立。该结论与王文剑(2010)的研究结果是一致的。中国地方政府在经济增长竞争模式下，会形成财政支出竞争，增加生产性基础设施的支出规模，从而导致地方政府规模扩大。

      (三)进一步回归分析

      之前我们已利用两组省级面板数据对第三部分四个命题进行了实证检验，这部分将继续对三个推论进行检验。具体结果见表4。⑤

      首先，表4的设定(1)—(4)用高行政级别城市人口占该省区人口比重(pophighadm)和高行政级别城市总产出占该省区总产出比重(gdphighadm)分别替换人口大城市化率(popmega)和产出大城市化率(gdpmega)重新进行了回归。四组回归系数的符号和显著性大致相同，显示了结果的稳健性。其中，lnpophighadm系数均显著为正，表明随着高行政级别城市人口比重提高，政府规模逐渐增大。lngdphighadm系数均显著为负，其平方项系数显著为正，表明高行政级别城市总产出占本地区总产出比重与地方政府规模呈U型影响关系。根据系数计算出的拐点介于2.392—3.076之间，对应的最优高行政级别城市总产出占本地区总产出比重介于10.94%—21.67%之间。该结果印证了第三部分的推论1，在中国，大城市化对政府规模的影响主要是通过高行政级别城市的扩张实现的。

      为验证第三部分的推论2和3，我们在回归引入了两个交叉项：城市化率和人口大城市化率的乘积(lnpopmega×lnurban)、产业大城市化率和人口大城市化率的乘积(lnpopmega×lngdpmega)。为保证结果的稳健性，我们同样使用了去掉直辖市以及合并直辖市和周边省份两组数据，并使用了IV-GMM和SYS-GMM两种回归方法。在设定(5)和(7)中，城市化率和人口大城市化率的交叉项均显著为正，且高于城市化率的回归系数绝对值。这表明，城市化率提高对地方政府规模的影响受人口大城市化率提高的影响，在相同城市化率情况下，更高的人口大城市化会引发地方政府规模以更快的速度膨胀。也即是，受城市化和人口大城市化的交互作用，地方政府规模会以更快的速度膨胀。这印证了推论2的结论。在设定(6)和(8)中，产业大城市化率和人口大城市化率的交互项显著为负。这表明，产出大城市化率的提高对地方政府规模的影响会受到人口大城市化率的影响，人口大城市化率的提高将使得产出大城市化率的提高对地方政府规模的影响减少。这印证了推论3的结论。

      

      六、结论和政策含义

      1.城市化率和人口大城市化率的提高对地方政府规模均有正向推动作用。在对地方政府规模进行的回归中，大城市化率的系数估计值高于人口城市化率，表明人口大城市化对地方政府规模的正向推动作用大于单纯的城市化；城市化率和人口大城市化率的交叉项系数显著为正，表明更高的人口大城市化会引发地方政府规模以更快的速度膨胀。从控制地方政府规模角度，合理优化城市布局，控制大城市规模，促进中小城市发展是应有的政策方向。

      2.在相同城市化率情况下，更高密度的城市化比更低密度的城市化具有更大的地方政府规模。中国过去城市化进程中，大城市往往只是采取简单环形扩张方式，缺乏卫星城和城市群疏散过分集中的人口和产业，形成了高密度的城市化。从控制地方政府规模角度，应改变城市化中的大城市高密度发展倾向。一方面，大城市应优化定位，依靠产业优化减轻人口集聚压力；另一方面，应通过引入产业和基础设施发展卫星城和城市群，疏散大城市中心区人口、产业和功能。

      3.产出大城市化率对地方政府规模有一个U型关系。对U型拐点估算显示，中国目前仅有少数省份的产出大城市化率位于U型的左侧，绝大多数省份的产出大城市化率都位于最优产出大城市化率的右侧。这暗示合理引导产业从大城市向中小城市转移，是控制政府规模的可行手段。

      4.中国的大城市化对地方政府规模的影响主要是通过高行政级别城市的扩张实现的。在对地方政府规模进行回归时，用高行政级别城市人口占地区总人口比重和高行政级别城市产出占地区总产出比重分别代替人口大城市化率和产出大城市化率，得到的回归结果基本一致。高行政级别城市的规模膨胀是中国的大城市化主要表现。从政策角度，上级政府应淡化按行政级别配置资源和公共产品的行政中心偏向，为大中小城市协调发展创造平等、公正的外部环境。

      感谢匿名审稿人的宝贵建议。文责自负。

      ①按世界银行的标准，大城市被定义为超过100万人的城市。2014年国务院公布的《关于调整城市规模划分标准的通知》，也是将常住人口超过100万的归为大城市。因而，本文也以超过100万人的城市作为大城市的标准。

      ②我们定义某地区的产出大城市化率为该地区超过100万人口的城市的总产出占该地区总产出的比例。

      ③由于两组工具变量都不随时间变化，为进一步动态反映出工具变量对内生因变量的影响，我们使用了1998-2013年的各省人均耕地面积与两组工具变量相乘，用分别得到的交互项作为最终的工具变量。之所以选取人均耕地面积作为调整变量，是由于我国有耕地保护政策，各省区的城市化会受制于当地的耕地情况，而人均耕地面积是外生于政府规模的。各省区人均耕地面积分别乘以各省区省会城市到海岸线距离的倒数、城市化率、人口大城市化率和产出大城市化率得到的交互项，我们分别记为IV-distance、IV-urban1978、IV-popmega1984、IV-gdpmega1984。

      ④在样本中，产业大城市化率和其它比值变量的数据范围为0—100，即百分率数据乘以100。

      ⑤合并直辖市周边省份数据和去掉直辖市数据回归系数的符号及显著性是基本一致的。由于篇幅限制，表4只给出了合并直辖市和周边省份数据的回归结果，想要去掉直辖市数据的回归结果的读者，可与笔者联系。

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