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推文人 | 钟粤俊
 
原文信息:Bosker, M., & Buringh, E., 2015, “City seeds: Geography and the origins of the European city system”. Journal of Urban Economics.
 
今天是个好日子,祝五四青年节快乐!
 
1 文章思路
 
中世纪初,欧洲只有少数几个城市,但在之后的1000多年,城市在欧洲大陆快速增长。Fig. A1给出公元800-1800年,欧洲大陆城市数量和城市化的变化趋势。
 
 
城市的重要性毋庸置疑。例如,城市对技术创新、制度进步、贸易、政治权利和文化都有重要的影响。再例如,城市通常更具生产力,积聚了大量的人口,允许更大程度的专业化,存在人力资源外部性,提供更有效率的公共服务设施等。然而,现实中并不是任何地方都能成为城市,有必要弄清楚的问题是:城市是怎么出现的?即为什么有些地方能成为城市,但在一些地方不能或是在较晚时期才能成为城市?
 
今天推送的Bosker et al.(2015)这篇文章就为上述问题提供了答案:这篇文章用随机选取的25万个地区以及欧洲地区公元800-1800年间所有城市的样本,为我们讲述了一个欧洲城市起源的故事(公元800年是可得到的数据的最早年份,不考虑1800年后是为了剔除工业革命因素的影响)。他们量化了自然地理因素,并发现这些因素对地区能否成为城市起决定性作用。
 
在这篇文章中,自然地理因素分为:1st和2nd自然地理因素。其中,1st自然地理因素包括地区的如下基本特征:发展农业的潜力(例如气候等是否适宜),自然资源是否富裕,运输能力以及防御优势等。2nd自然地理因素表示地理位置同既有城市体系的关系。一方面,远离既已存在的城市并不能从既有的城市市场中获益;另一方面,已经存在的城市可能会对周围地区的发展有限制作用,降低周围地区发展为城市的可能(这里我把自然地理因素归类为三大类:气候等为自然气候条件(天的影响),自然资源和运输等为地理环境(地的影响),既已存在城市为“人”的影响因素)。
 
2 识别设计
 
潜在城市地区样本:需要考虑哪些地区会成为潜在的城市地区。本文对欧洲大陆的所有地区(陆地上)都视为有发展成为城市的可能。欧洲大陆面积为350万平方公里,根据100m*100m的单元格的形式进行划分,可将欧洲大陆划分为3.5亿个单元格。从所有可能成为城市的地区随机抽取,最终选取有效样本259776个(实际随机抽取了40万个单元格)。Fig.2(a)将随机抽取的259776个样本在地图上标记出来(红点),Fig.2(b)是英吉利海峡周围地区的样本点(放大Fig.2(a))。在本文,各样本点到其他最临近样本点的距离的中位数(平均数)是1.67km(1.79km)。
 
城市的定义:在基准回归中,定义有5万以上居民集聚的地区为城市,稳健性检验给出了其他定义方法。本文的实际城市数据共有1588个,将这1588个城市所在的地区和前文随机选取的样本最近距离匹配(最近距离为2.5km范围以内,这是根据随机抽取的地区到已有城市的距离的中位数(均值)为1.79km(2.11km)所确定)。最后匹配成功的为1150个城市(占总样本的72.4%,部分缺失是因为存在部分样本距离已有城市大于2.5km)。
 
通过以上的2个变量就可以构造出不同世纪下一个地区是否成为城市,是城市为1,否则为0,即随机的样本中,哪些能成为城市、哪些不能成为城市。
 
第一核心变量:1st自然地理因素。首先,构建一系列虚拟变量刻画地区水运和陆运的运输方式。是否在靠近海边、可航行的河流或是前罗马时期道路网500m范围以内(是为1);其次,收集每个地区的农业条件信息变量;最后,NUTS2变量是120km*120km的地区-世纪固定效应(共有247个地区-世纪),反应可能随着时间变化的农业条件、区域的制度、政策、人口或是经济发展等对地区可能发展成为城市的因素。在稳健性检验中,使用55km*55km的NUTS3的固定效应(共1067个地区-世纪)。
 
第二核心变量:2nd自然地理因素。首先,例如Fig.3所示,在距离每个地区A的20km、50km和100km处圆,分别粗略的对应样本中的1天、2.5天和5天的来回时间;其次,构建3个虚拟变量来识别是否在对应的区域内有10万人以上的城市。例如Fig.3上的A地区,在20-50km和50-100km处均有10万以上的城市,但是在0-20km内没有。
 
其中,Cirt是虚拟变量,反应地区i在区域r(NUTS2或NUTS3)的t世纪是否城市,是为1;Xi是地区层面不随着时间变化的1st自然地理因素;Xit-1是2nd自然地理因素的虚拟变量(此处滞后1期);εirt为干扰项。βi (i=1,2)是本文主要关心的系数,揭示1st和2nd自然地理因素的系数符号、大小和显著性的影响效应。
                                    
3 回归结果
 
Table1展示了基准回归结果。其中,第(1)栏是基准回归结果,1st比2nd自然地理因素对地区能否发展成为城市都起到显著的影响效应。
 
 
第(2)-(9)栏是稳健性检验回归结果,即使考虑一些其他可能影响回归结果的因素,上述基准回归得出的主要结论并没有改变。其中,第(2)栏将第(1)栏的NUTS2改为NUTS3变量;第(3)栏是面板数据的FE回归结果,该结果反映了在考虑了那些无法观测且固定不变的1st自然地理因素后(被差分),2nd自然地理因素影响效应并没有太大的变化,将2nd自然地理因素和无法观测到的1st自然地理因素做区分;第(4)栏是把基准回归中实际的1588个城市所在的地区和随机选取的样本匹配的最近距离由2.5km改为1.5km;第(5)-(6)栏是控制更多变量的回归结果;第(7)栏是将北纬54度以上的高纬度地区的样本进行剔除(25%的样本);第(8)栏是将1800年的样本剔除(该世纪的城市增长很快);第(9)栏是检验回归结果的稳定性,各行回归系数在种回归结果下,在5%或10%的显著性水平所占比重。
 
文章还做了更多其他细致和有趣的工作。例如作者对2nd自然地理因素做了更多的考察,对不同城市定义下的稳健性检验,附录部分为本文的实证结果建立了简洁的Economic Geography Model。
 
从Table1和其他未罗列出来的证据来看,这篇的经验研究结论告诉我们:1st比2nd自然地理因素对地区能否发展成为城市都有起作用,但1st比2nd自然地理因素所起的作用更大。更具体地,地区的交通运输和地形(反应地利)对城市起源起到的作用比农业环境(反应天时)、其他城市的距离(反应人和)更大。
 
Abstract
 
Cities are the focal points of the world economy.
 
This paper aims to better understand their origins. Using a new dataset covering over 250,000 randomly selected potential city locations, and all actual actual cities during the period 800 – 1800, we disentangle the different roles of geography in shaping today’s European city system. We find that a location’s physical, first nature, geography characteristics are the dominant determinant of city location. A location's relative position to already-existing cities (its second nature geography) only becomes important during the later centuries. Interestingly, we show that it does so in a way corresponding closely to predictions from new economic geography theory.
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