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.