自然条件、行政等级与中国城市发展，本文主要内容关键词为：中国论文,等级论文,条件论文,自然论文,行政论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
经济活动空间分布的不均衡在当今世界经济中是一种普遍现象。一方面，全球生产大部分都集中在大城市，其中，占全球土地面积仅为1.5%的区域囊括了世界一半的生产活动(Scott，2009)。在中国，2012年长三角、珠三角和京津冀三大城市群以占2.8%的国土面积集聚了18%的人口和36%的国内生产总值①。另一方面，很多国家和地区的主要城市都分布在沿海或内陆港口地区。如中国的三大城市——北京、上海和广州也是分布在沿海或近海地区。 传统的区位论和城市经济学理论分别解释了自然条件在经济集聚和城市形成过程中的作用(金煜、陈钊、陆铭，2006；范剑勇，2006；路江涌等，2006；陆铭等，2011)，认为自然条件是经济活动分布不均的主要原因(Ohlin，1933；Goldstein and Moses，1975；Kim，1999；Gabaix，1999)。优越的自然条件能够吸引更多的资金投入，扩大当地的市场规模，形成规模经济，提高生产效率，从而工资水平上升，吸引人力资本流入，聚集程度也不断提高(Cullen and Levitt，1999；Kahn，2000；Deller et al.，2001；Rappaport and Sachs，2003；Florida et al.，2008)，促进了城市规模不断扩大。例如，在国际贸易的影响下，港口的交通便利性使得经济活动向港口地区集聚，形成港口城市(Mills，1972；Goldstein and Moses，1975；Schweizer and Varaiya，1976，1977)。 根据城市经济学理论，城市是经济活动聚集的空间载体，城市的发展还受到规模经济的影响。其中最具代表性的就是马歇尔外部性(Marshall，1920)，他认为规模经济来源于投入共享、劳动力池、知识溢出。新经济地理的学者将垄断竞争模型中引入空间因素，强调初始优势、运输成本、本地市场规模对城市形成与发展的重要作用(Henderson，1974；Helsley et al.，1990；Black and Henderson，1999；Fujita et al.，1999；Duranton and Puga et al.，2001；安虎森，2009)。 此外，在城市发展的进程中，政治因素的作用也受到学者的关注(Ades and Glaeser，1995)。比如，首都不仅是一个国家行政等级最高的城市，同时也是很多国家规模最大的城市。根据World Urbanization Prospects(2011)统计，全球约有6.94%的人口居住在首都，其中26个国家的首都人口占其全国总人口的50%以上。Davis和Henderson(2003)将中央政府权利和优惠政策分配的不均等称作“偏爱”(favoritism)，主要表现在：资金补贴，外商直接投资的引进，进出口市场的开放程度等(Jefferson et al.，2000；Henderson and Kuncoro，1996)。政府对少数城市采取优惠政策，破坏城市之间的公平竞争，导致经济活动向拥有优惠政策的城市集聚(Ades and Glaeser，1995；Henderson，2003；Davis and Henderson，2003)。 与其他国家相比，中国城市受到优惠政策的程度与其行政等级密不可分。蔡昉、都阳(2003)认为，一个城市的行政等级越高，其所获得的再分配资源就越多。Henderson等(2009)认为，中国政府对某个城市的“偏爱”主要表现在行政等级的高低上。才国伟等(2011)对“中央—省—地级市—县—乡镇”5级政府层级结构进行研究发现，对于不同行政等级的城市，中央政府的支持力度是不同的，直辖市、省会城市享有更多的资金投入和更多的权利。除此之外，城市间行政地位的不平等、上下级城市存在着资源分配和公共资源管理的关系，使得城市资源向行政等级较高的城市集中(王垚、年猛，2014)。行政等级高的城市往往是各级政府的驻地，享有各种资源的优先支配权力，占有更多的公共资源，包括教育、医疗、卫生、交通和基础设施等方面，从而吸引人口集中，促进该城市发展(Black and Henderson，2003；Henderson，Quigley and Lim，2009)。 从当前中国所处的国际环境以及发展阶段来看，通过发挥城市的集聚效应来带动经济的发展越来越重要(陆铭等，2011)。然而改革开放以来，处于转型时期中国城市的形成与发展，既区别于发达国家成熟的市场经济模式，也不同于传统的计划经济模式，市场与政府共同推动着中国城市的发展(蔡昉、都阳，2003)。李强等(2012)认为，与市场作用相比，政府在中国城镇化过程中是起主导作用的。政府通过调节资源再分配来影响城市的发展(蔡昉、都阳，2003)。才国伟和张学志(2012)从中国行政层级改革的角度进行研究，认为科学地设置政府层级可以提高地方政府的行政效率，从而更能发挥政府对经济发展的作用。 基于以上背景，本文的主要目的是分析自然条件和行政等级在中国城镇化进程中的重要作用，以助于理解改革开放以来中国城镇化的“政府主导+市场推动”模式和城市之间存在巨大发展差异的原因。本文创新之处有两个方面：首先，通过构建一个涵盖自然条件、行政等级和规模经济3个要素对城市形成与发展的理论框架，分析自然条件和行政等级的综合水平对城市形成和发展的作用；其次，实证检验行政等级对城市发展的影响，以往的研究中对行政力量的研究主要集中在定性分析，而中国城市层次分明的行政等级为我们的研究提供良好的样本。 本文余下部分安排如下：第二部分是基本理论模型的分析；第三部分是对理论模型的主要结论进行实证检验；最后是对本文研究的总结。 二、理论模型 本文模型以两个方面的理论作为建立基础。一方面来自于城市经济理论，主要是结合城市经济增长理论模型(Black and Henderson，1999；Bertinelli and Black，2004；Wang and Wu，2011)来分析自然条件、行政级别等优势的不同对城市形成的影响。另一方面来自于内生经济增长理论(Romer，1986；Lucas，1988)，将规模经济和知识溢出作为经济增长的动力纳入到本文的模型中。 (一)模型基本假设 假设一个国家经济活动分布在不同的K个地区(每个地区是城市地区或者乡村地区)，每个地区的初始优势水平不同。这种初始优势水平一方面来自于地区自然条件方面的差异，比如温度、湿度及地理区位等；另一方面来自于地区行政等级的区别。用
表示i地区的初始优势水平向量，其中i=1，2，…，K。本文的分析中，将行政等级假设是模型的外生条件②。 这些地区中，城市的个数及每个城市的人口数在模型中是内生的，随着经济发展阶段的不同而变化。假设经济体中只存在两个部门(农业和工业部门)和两种类型的劳动者(工人和农民)，工人在工厂工作、生产工业品并生活在城市地区，而农民生活在乡村地区并生产农产品。 (二)工业部门 1.生产函数 假设每个厂商雇用一个工人并且工人使用其人力资本来生产同质化的产品，根据Black和Henderson(1999)，代表性厂商的生产函数为：
其中，i表示地区，t代表时期；
表示每个厂商(也可以表示每个工人)的产出；
表示该地区工人(或者企业)总量；
表示每个工人拥有的人力资本水平；δ表示企业相对于本地区企业数量的产出弹性，代表着由于本地企业之间交流与信息交换所带来的规模经济。为了保证有内部均衡解，我们假设0＜δ＜1和0＜ψ＜1。 2.人力资本函数 工人的收入水平取决于自身的产出
。工人将自己的收入一部分用于人力资本投资，另一部分用于消费其他产品，即个人可支配收入，用
为工人在人力资本上的投资。人力资本函数为：
其中，
表示表示该经济体在t时期所有工人在学习时可利用的知识存量，并且β＞0。由(2)式，随着知识存量的增加，为获取相同人力资本而付出的投资就越少。 3.效用函数 假设工人可以自由流动，并以当期的效用最大化为原则选择居住地。其效用函数为：
其中，χ＞0，
表示地区拥堵程度。(3)式表明随着城市人口数量的上升，地区拥堵程度就越高，工人的效用水平就会下降。由于无法影响城市总体人口数量，工人只能通过调整自己对人力资本的投资进而影响收入水平来实现效用最大化，根据(1)式和(2)式得到：
这表明，工人的可支配收入取决于其居住地区的初始优势水平、规模经济程度和知识存量。 将(4)式代入(3)式中可以得到：
根据上式，求解出工人效用最大化时的人力资本为：
由此可知，人力资本水平
与地区的初始优势水平
和工人数量
呈正相关。由于初始优势、知识溢出与规模经济可以增加人力资本投资的边际产出，因此，初始优势水平越高和工人数量越多的地区，工人对人力资本的投入就越多。 将(6)式代入(4)式得到代表性工人在i地区t时期的可支配收入，再将工人的可支配收入代入(3)中，得到代表性工人效用水平为：
上面的(7)式表明，工人的效用随着地区初始优势水平的提高而增加，而人口的增加对工人效用的影响取决于拥堵程度χ、规模经济强度δ和人力资本产出弹性ψ的大小。 (三)农业部门 与Bertinelli等(2004)相同，本文假设农民在乡村地区采用传统方式进行生产，没有向人力资本投资的动力，其效用水平不随时间发生变化。同时，假定农民在地区之间可自由迁移，因此每个地区农民的效用相等且保持不变，记为γ。 (四)均衡分析 由于工人在地区之间自由流动，那么在均衡时，所有地区工业部门的工人效用水平都相等，我们将每期均衡时工人的效用水平记为
。 同时，本文假定劳动力在工业部门与农业部门之间可以自由转换，因此如果工人的效用水平大于农民，即
，那么农民就会进入城市的工业部门工作变成工人；如果工人的效用水平低于农民，即
，那么工人会进入乡村地区的农业部门工作变成农民；只有工人与农民效用相等，即
，劳动力不流动，部门之间达到均衡。 因此，当
=
=γ(i=1，2…K)时，所有地区之间、部门之间都达到均衡。将这一条件代入(7)式中，得到均衡时i地区t时期的城市人口数量：
结合(7)式我们可以得出：当η＜0，即χ(1-ψ)＜δ时，此时城市人口增加带来的规模效应大于拥堵效应，城市人口会源源不断增加，这样整个经济体最终会形成一个城镇化区域和一个城市；而当η＞0，即χ(1-ψ)＞δ时，此时衡量城市的规模效应系数δ和反映城市拥挤效应系数χ的大小可以保证经济体内会形成多个城镇化地区。联系实际，除新加坡、香港等少数经济体仅存在一个城镇化地区外(即仅存一个城市的经济体)，大部分经济体都存在多个城镇化地区。因此，结合本文的研究与现实世界，我们假定η＞0。 将
=γ代入(8)中，得到均衡时i地区t时期的城市人口数量为：
由于η＞0且
η/
δ＞0，上式表明：规模经济效应越强，地区城市人口就越多，从而整个经济体城市人口的规模就越大，城镇化水平就越高。同时，(9)式也表明：城市人口的增长率取决于知识存量的增长率和规模经济。由于存在知识溢出和规模经济效应，导致人力资本获得成本的降低和工人生产效率的提升，进而吸引人口不断向城市地区集聚，带动城市人口规模增加。 除影响城市的规模，规模经济也影响新城市的形成。假设一个地区工人的数量达到一定门槛值时城市才会出现，门槛值记为
。根据方程(9)，i地区t时期城市形成的条件为：
方程(10)表明：城市的形成取决于一个地区的初始优势水平、知识存量和规模经济强度。在其他条件不变的情况下，地区的初始优势水平越高(即区位等自然条件优势越明显和行政等级越高)其所需知识存量水平就会越低，该地区就会越早进入城镇化、城市的形成也就越早。这可以用来解释我国早期城市的发展：在我国城市发展的早期阶段，由于整体知识存量水平较低，城市最先形成于初始优势水平较高的地区，如东部沿海港口地区、行政级别较高的地区以及一些气候宜人、水资源丰沛适宜居住的地区。随着经济体内人力资本的积累，知识存量的增加，初始优势水平的影响减弱，规模经济对城市的形成和发展开始占据主导地位。在规模经济的影响下，一个地区经济总量的扩大可以弥补初始优势条件的不足，从而促进新城市的形成。 三、实证检验 本文第二部分的理论分析表明：自然条件、行政等级等初始优势对城市的形成与发展产生重要影响。由于规模经济的存在会进一步强化这种初始优势，因此，初始优势水平越高(即地理区位便利、自然气候适宜以及行政等级高)的地区，城市人口规模越大、工资水平和人力资本水平就越高。同时，本文的理论模型也指出，初始优势水平越高的城市发展越快，比其他城市更早达到高水平的人口规模。这里，我们定义某一水平的人口规模为城市人口门槛值，也就是说，初始优势水平越高的城市能够越早达到人口门槛值。为检验这一假设，本文使用中国地级市及以上城市的数据进行实证检验。 (一)计量模型设定 根据前文的模型分析，城市规模受到自然条件和行政等级的影响。这里，我们建立计量模型，着重考察的各类城市发展的相对速度。参照Wang和Wu(2011)，本文构建进入城市门槛的有序响应模型(Ordered Logit Model，Ologit)来分析行政等级对城市达到人口规模门槛值早晚的影响。方程如下：
其中：Y表示进入城市门槛值的先后顺序，以100万城市人口门槛值为例，如果某城市1985年之前就已经达到人口门槛值，则Y记为1；如果某城市在1986-1990年期间首次达到100万人，则Y记为2；如果某城市在1991-1995年期间首次达到100万人，则Y记为3；以此类推，如果某城市在2006-2010年期间首次达到100万人，则Y记为6，如果直到2010年末都没有达到100万人口，那么我们将Y记为7；
表示行政等级虚拟变量(取值为1时，表示该城市为高等级市，即直辖市和省会城市；取值为0表示低等级市，即其他城市)；
表示i城市自然条件变量；考虑到我国东部、中部和西部地区③在自然条件、经济与人口规模等存在较大的差异，本文也构建区域虚拟变量
来控制城市发展的区域差别。
表示影响城市达到门槛值的其他因素，具体说明稍后进行解释。需要注意的是，只有适宜的降水与温度才能给带来舒适的生活环境，形成城市吸引人口迁入的优势，因此分析中我们加入降水和温度的二次项。 (二)数据描述与主要变量说明 本文数据主要来源于1986-2011年的《中国城市统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及相关气象统计资料，以全部地级及以上城市为样本。 1.城市人口与门槛值的设定 本文使用1985-2010年的中国全部地级及以上城市为样本，以“六五”到“十一五”每个5年计划(或规划)最后1年为时间分析节点。其中，我们选取市辖区人口④作为城市人口的界定。根据“国家新型城镇化规划”和《中国中小城市绿皮书》的划分标准，将市区常住人口50万人以下的为小城市，50万～100万人的为中等城市，100万～300万人的为大城市，300万～1000万人的为特大城市，1000万人以上的为巨大型城市⑤。Wang和Wu(2011)对美国城市的研究时使用的门槛值为50万、100万、200万和500万。根据上述资料，本文分别使用50万、100万、200万、300万以及500万城市人口作为门槛值进行分别回归，以检验回归结果的稳健性。 2.行政等级 改革开放以来，我国大部分地区实施的是“中央—省—地级市—县—乡镇”5级政府层级结构。基于数据的可得性，本文将中国地级及以上城市划分为两个等级来反映城市存在的行政等级水平的差异，直辖市与省会城市视为行政等级高的城市，其余城市则视为行政等级低的城市。从历史上看，城市的行政地位可以提升，新中国成立以来的前20年，我国城市的行政地位发生了变化，主要表现在直辖市的设立、撤除以及省会的迁移。通过查阅相关资料，1988年海南省的省会确定为海口；1997年重庆再次被设立为直辖市是我国最近时期的行政地位变动⑥。考虑其特殊性，我们剔除重庆、海口进行分析，这也使得我们的样本在观察期之内没有发生行政等级的变化，满足其在计量模型中外生的假定。 3.自然条件 优越的自然条件能够形成宜居的环境，促进人口流入，扩大城市规模。根据Beeson等(2001)、Black和Henderson(2003)、Rappaport和Sachs(2003)、Wang和Wu(2011)的研究，本文使用城市的气候和是否沿海来代表该城市的自然优势水平。其中，气候因素以城市的年平均降水量、年平均温度表示，以是否拥有海岸线来判断该城市是否沿海⑦。 4.其他因素 如前所述，规模经济是促进城市发展的重要因素，Au和Henderson(2006)从新经济地理学角度出发建立城市增长模型，并使用市场潜力指数来反映规模经济的程度。许政等(2010)也使用市场潜力指数反映集聚效应发挥程度。此外，道路建设也是影响城市发展的重要因素。基于上述考虑，我们将这些因素也纳入模型中进行考虑。 市场潜力指数采用Au和Henderson(2006)的方法计算。公式为：
(三)实证结果分析 根据本文第三部分的计量模型设定，我们对理论模型进行实证检验。 1.自然条件、行政等级与中国城市的发展 我们首先考虑自然条件和行政等级对中国城市发展的影响，回归结果如表2所示，其中回归结果[1]、[4]、[7]、[10]、[13]只考虑自然因素的影响，结果显示，降水量和温度系数符号为负，二次方项为正，表明城市人口规模与降水量、温度之间存在倒“U”型的非线性关系，说明适宜的气候条件能够促进城市较早进入城市门槛值；从系数的显著程度来看，适宜居住的气候环境在200万人口以下的城市的形成过程中更加重要。沿海城市的系数为负，说明沿海城市能够比其他城市更早达到城市门槛值。回归结果[2]、[5]、[8]、[11]、[14]只考虑行政因素的影响，从结果中可以看到，高行政等级城市的虚拟变量符号为负且显著，也就是说，行政等级高的城市与其他城市相比，能够更早达到人口的门槛值。回归方程[3]、[6]、[9]、[12]、[15]综合考虑了行政因素与自然因素的影响，得到之前类似的结果。 Long(1997)介绍了对于有序响应模型的解释，认为理解回归方程中隐性变量的实质意义需要对变量进行标准化，如同线性回归方程中的处理方法类似⑧。依据其所介绍的方法，我们对回归结果进行标准化处理，其中，虚拟变量的标准化系数由其回归系数与被解释变量的标准差之比得到，连续变量的标准化回归系数由其回归系数与解释变量与解释变量标准差之比的乘积得到。经过标准化的回归系数之间可以进行比较，为了便于回归结果的理解，我们对标准化的系数进行比值比转换(见表3)。以300万人口门槛值为例，沿海城市达到人口门槛值的概率比非沿海城市高1.30倍；高行政等级城市达到人口门槛值的概率是其他城市的5.37倍。东部城市达到人口门槛值的概率是中部城市的2.37倍，是西部城市的2.82倍⑨。 2.自然条件、行政等级、规模经济与中国城市的发展
我们在第一部分的回归结果基础上考虑规模经济和道路因素来控制城市初期发展水平之间的差距，结果如表4的所示。回归结果显示，即使考虑到影响城市初始差异的因素，良好的自然条件和高行政等级仍然对城市提早踏入门槛值有正向的促进作用。自然因素的符号与显著性情形与之前的回归类似，行政等级的符号与显著性也没有发生太大的变化⑩。市场潜力系数为负且显著，说明一个城市的潜在市场规模越大，越提早进入城市门槛值。人均道路面积系数为负，说明交通基础设施建设水平高的城市能够更早踏入门槛值。以300万人口为例对回归结果进行解释，市场潜力指数上升1%，城市提早进入门槛值的概率提高1.76倍；道路面积上升1%，城市提早进入门槛值的概率提高1.35倍(见表5)。同时，我们将行政等级分别与市场潜力、人均道路面积相结合，得到的结果(见附图1和图2)显示，在市场潜力与人均道路面积相同的状况下，高行政等级的城市比其他城市更早达到门槛值。 3.实证分析的基本结论 综合实证分析的结果，我们可以得到以下几个方面的结论。
首先，自然条件对城市的发展产生重要的影响。这一点，中国也不例外，在降水量和温度适宜以及沿海的区域，城市发展进程更快，能够更早地达到人口门槛值，这一点与经济地理的观点一致。 其次，市场规模与通达性影响城市的发展。市场潜力指数和人均道路面积能够反映了一个城市的本地市场状况以及该城市与其他城市的通达性，从结果中可以看出，在中国，良好的本地市场和接近其他市场能够促进一个城市的发展。 最后，政府是中国城市发展的重要推动力。我们通过对系数进行标准化，对同一回归方程的系数进行比较发现，中国城市发展进程中，政治力量与市场力量同等重要，尤其在形成大规模城市过程中，政府的作用更为明显，行政等级较高的城市发展速度较快。Davis和Henderson(2003)认为，城市发展进程中，其中有两种关键的力量值得关注，一个是城市自身发展的推动，另一个来自政府将资源集中于某些城市从而促进了该城市的集中，我们的结果验证了这一观点。 本文通过构建一个理论模型来帮助我们更好地理解改革开放以来中国的城镇化模式。模型纳入了自然条件、行政等级与规模经济因素。结论表明：自然条件和行政等级是决定城市初始形成和发展的重要因素；一个地区的自然条件越便利、行政等级越高，其城市形成就越早、人口规模越大、平均人力资本水平就越高；由于存在知识溢出等正向外部性导致的报酬递增，规模经济会进一步强化由于自然条件和行政等级所带来的初始优势，使得本来就具有自然条件便利和行政级别优势的地区城市发展速度加快。 本文的实证结果也支持了理论模型中的主要结论。实证结果表明，环境越优越、区位越便利、行政等级越高的地区，城市的形成与发展就越快。其他学者的实证研究也进一步支持了本文的主要结论。如，Beeson等(2001)、Rappaport和Sachs(2003)对美国的实证研究表明，拥有宜人的气候和沿海的地理区位的城市，其人口规模也就越大。 与其他学者的研究相比，本文的主要贡献在于：我们把行政等级与自然条件、规模经济因素相结合，来阐释城市的形成和发展，分析了规模经济对地区初始优势水平(行政等级和自然条件的综合水平)的强化作用，并在实证上支持了本文理论模型的主要结论。从历史上看，中国城市的行政地位曾经发生过变化，尤其是新中国成立的前20年，中国很多城市的行政地位发生了变化，这对于城市的发展进程产生了影响，然而我们的观察期在1985年之后的有关情况，在这段期间，行政等级基本稳定，所以本文的研究没有涉及城市经济发展对提升行政地位的影响，有待未来资料更为丰富时再做深入研究。 本文的研究对于政府相关政策的制定，也具有一定的启示意义。首先，应鼓励经济规模较大的产业向自然条件便利的地区布局。因为环境舒适、区位便利的地区会吸引更多的人口聚集，为企业提供更大规模的劳动力池(labor pooling)，易于形成规模经济效应。同时，自然优势水平较高的地区，其达到一定生产规模所需的人力资本就越少、工人生产效率和可支配收入水平就越高，则进一步吸引人口聚集。其次，本文理论模型表明，便利的自然条件可以转换为地区经济发展的优势。随着自然环境的改善，地区对工人和企业的吸引力会逐步增加，工人对人力资本的投入也会增加，为该地区会产生更大规模经济奠定增长的基础。因此，自然环境保护政策的制订本身也有助于地区经济增长和城市发展。最后，由于行政等级对城市发展具有重要的作用。因此，政府可以运用行政力量作为市场化手段的一种补充，通过资源调配来优化城市发展空间格局。 这些政策启示，对我国未来的新型城镇化亦具有重要的指导意义，尤其是在我国劳动力人口流动性不断增加和城镇化速度不断加快的背景下。一方面，综合地区自然环境承载力，合理调节各类城市人口规模，构建科学合理的城镇化格局。另一方面，随着行政力量对我国城市人口规模增长的作用越来越明显，政府在保障各区域发展权相对公平的情况下，可以利用行政手段及相关政策鼓励自然条件较好的地区加快城镇化进程。
附图1市场潜力、行政等级与进入门槛值概率(200万) 注：纵坐标代表城市人口达到200万门槛值的概率，横坐标代表市场潜力；计算概率值时其他解释变量使用样本均值。
附图2人均道路面积、行政等级与进入门槛值概率(200万) 注：纵坐标代表城市人口达到200万门槛值的概率，横坐标代表人均道路面积；计算概率值时其他解释变量使用样本均值。 作者感谢中国人民大学张清勇博士、胡安俊博士对本文提出的建议，文责自负。 ①数据来源于2013年6月26日第十二届全国人民代表大会常务委员会第三次会议《国务院关于城镇化建设工作情况的报告》：http://www.npc.gov.cn/npc/xinwen/jdgz/bgjy/2013-06/27/content_1798658.htm。 ②本文将是否是省会城市作为区分我国地级市以上城市行政等级高低的标准，而我国各省份的省会自1968年河北省确定将石家庄作为省会以来，基本没有变化(唯一的另外情况是，1988年海南建省，省会确定为海口，本文将对此做出说明和解释)，且本文的主要数据对应的年份是1985年及以后。因此，将行政等级作为模型里的外生变量，是合适的。当然，如果数据能支持研究更长的历史阶段，需要对模型及估计方法作相应的修正。 ③东部包括：北京、天津、河北、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部包括：山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部包括：内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆。 ④选取市辖区人口而不是非农业人口的原因在于：首先，非农人口是指户籍上的非农人口，但是一些农业户口的个体已经加入到了城市当中；其次，从2009年出版的《中国城市年鉴》开始就不再显示非农人口数量；最后，本文采用了1985-2005年非农人口进行分析的结果，与采用市辖区人口的结果没有本质上的区别。因此，我们有理由认为该设定是合理的。 ⑤由于我国超过500万人口的城市数量过少，不能进行Ologit回归，因此，我们最大门槛值设置为500万。 ⑥1968年，河北省省会由保定迁往石家庄是最后一次省会迁移。重庆在1949-1954年曾经被设立为直辖市。 ⑦由于数据的可获得性，年平均降水量以月平均降水量为基础计算而得；年平均温度的计算以月平均气温为基础，而月平均气温是以月平均最低气温和月平均最低气温的平均计算而得。为了真实反映地理区位条件的作用，本文的沿海城市(coastal cities)严格按照地理学的定义，即拥有海岸线的城市。 ⑧更为详细过程参见该文中的154～155页。 ⑨根据Odd Ratio的倒数计算得到。 ⑩50万的门槛值的系数变为正号，可能是由于在1985年大部分城市都已经踏入50万门槛值有关。虽然300万和500万门槛值的回归中，行政等级变量的系数不显著，T值分别为1.619和1.129，都比较高。
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