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原文信息：

Harari, Mariaflavia. 2020. "Cities in Bad Shape: Urban Geometry in India." American Economic Review, 110 (8): 2377-2421. DOI: 10.1257/aer.20171673

联合国估计，到2050年，城市人口将增加25亿以上，其中近90%将发生在亚洲和非洲，这可能会引发城市土地的大规模扩张。预计到2030年，仅印度就需要1860万公顷的土地。面对城市扩张的挑战，决策者对城市规划和基础设施投资作出的决策将对城市内部和城市间经济活动的空间格局产生持续影响。因此，了解城市如何发展以及哪种城市形式最能促进生活质量和经济增长是至关重要的。

长期以来，城市规划者一直强调城市足迹的几何形状对交通可达性和公共服务提供的重要性。在其他条件相同的情况下，城市布局紧凑的特点是城市内部距离较短，这可能会影响交通可达性、公共服务提供（如电力）以及家庭和企业的选址选择。反过来，这可能会影响企业的生产率和家庭的生活质量（Cervero 2001, Bertaud 2004），特别是在公共服务水平较低的发展中国家。

目前，发展中国家的城市正在迅速而盲目地扩张（Suzuki et al. 2010, UN-Habitat 2016）。Yong Liu, Xiaolan Chen and Dayong Liu(2020)检验了中国城市形态与经济增长之间的关系，发现城市过于紧凑不利于经济增长，而城市扩张迅速，短期内促进了城市经济的增长，但新区域公共服务基础设施的缺乏、边界的紧凑和过度延伸会削弱城市经济增长的潜力。与之视角略有不同的，这篇文献基于印度城市发展的背景，关注城市扩张的形态如何影响城市内部和城市之间的家庭和企业，研究发现：城市的紧凑程度会促进人口更快增长，并为家庭提供了更高的生活质量。

作者构建了一个涵盖1950-2010年间印度351个城市的面板数据集，主要包括以下四个部分：

（1）城市足迹数据。作者追踪了印度城市在不同时间点的足迹，结合美国陆军地图服务提供的印度历史地图和DMSP/OLS夜间灯光数据集来检索城市足迹的边界。

（2）形状指标数据。文章采用分离指数（disconnect index）来量化城市足迹的紧凑度，即测量城市多边形内任何两点之间的平均长度，反映城市内部的通勤距离（Angel et al., 2009）。该指数越高，表示城市内距离越远，城市形状越不紧凑。

（3）经济结果数据。主要考虑城市人口、工资和租金，其中，人口数据来自印度1871年至2011年人口普查，工资数据来自工业年度调查(ASI)，租金数据来自全国样本调查。由于工资和租金的数据并不系统，采用地区级数据进行衡量。

（4）其他数据。包括地形和地质控制、当前道路长度、公共服务的可用性、贫民窟的人口、土地使用条例。

城市在特定时间点的空间结构是地理等外生因素和人口内生因素（城市增长速度和政策选择）相互作用的结果。影响城市形态的政策包括总体规划、土地使用条例（可促进紧凑模式）和道路基础设施投资（可沿交通走廊产生独特的城市增长模式）。这导致了城市形状和城市规模之间的相关性。

城市形态的一个内生决定因素是地方制度能力。在其他条件相同的情况下，国家能力较强的地区往往能更好地执行城市规划和总体规划，可能会更紧凑。与此同时，地方政府运转良好的城市也往往更成功，发展更快。这些可能导致快速增长的城市拥有更好的形状，而与城市的紧凑度无关。因此，这些影响倾向于在非紧凑形状和人口之间产生负相关。另一方面，随着城市的发展，它们的外形往往会恶化。此外，从城市规划的角度来看，一个人口增长更快的城市可能更难管理，导致更混乱的发展。最后，大城市可能有更分散的治理，因为它们延伸到多个行政单位（如德里的城市群，覆盖多个邦），这可能导致城市规划更难以执行。所有这些影响都倾向于在非紧凑形状和人口之间产生正相关。由于城市形态内生性决定因素诱导的选择效应在不同方向上运行，将使OLS回归结果产生偏差。

为了解决内生性问题，文章利用城市形状的时间和横截面变化，构建了一种工具变量，分离出由地形驱动的城市形状变化，并机械地预测城市增长。为了实施这一识别策略，作者将在给定时间点观测到的足迹的实际形状与城市可能拥有的潜在形状结合起来，考虑到城市在预期增长阶段所面临的地理限制。具体来说，考虑的是每个城市周围给定的预测半径内最大的一块连续的可开发土地，即没有水体或陡峭地形的土地，把这片连续的可开发土地称为城市的“潜在足迹”，并将其作为实际城市足迹形状的工具变量。

图5中C和D中的半径为的圆代表了如果城市继续像1871-1951年那样增长，密度不变，并且在各个方向上自由、对称地扩张，那么城市将占据的面积。该时变工具捕捉到的城市形态变化是由地理因素与机械预测的城市增长相互作用的结果。

作者利用工具变量，构建了以下估计方程：

其中，Y_c,t为感兴趣的结果，S_c,t为实际足迹形状，area_c,t为城市足迹面积，μ_c和ρ_t分别为城市固定效应和年份固定效应。

由于城市形状与面积两个因素具有内生性，所以文章先利用潜在足迹计算的城市形状与预测历史人口，进行第一阶段回归：

由于文章的许多结果不能以年度为基础得出，而且城市形状的年变化也有限，所以在整篇论文中，作者将大多数结果作为长期差异来呈现，得出以下估算公式：

文章主要考察了城市形态对人口、工资和租金的影响。假设家庭和企业选择最优的地点时考虑了城市形态，由于城市内所有地点彼此更接近，那么紧凑型城市可以提供更好的服务或更方便的交通。如果紧凑的结构使一个城市运行得更有效率，人口就会流向这个城市，抬高房租，压低工资，直到各处的公用事业均等化。这一论点表明，在均衡情况下，紧凑城市应该拥有更大的人口和更低的实际工资。

表3报告了城市形状对人口影响的估计，IV估计结果表明，随着城市变得不那么紧凑，以面积为条件，其人口增长将下降。这与家庭在跨城市选择时重视紧凑城市布局是一致的。在家庭重视紧凑城市形态的程度上，空间均衡力与全国人口增长将导致人口以更快的速度流入紧凑城市。相反，第二列的OLS估计结果表明城市形状和人口增长之间存在正相关关系。这证实了，在均衡状态下，增长更快的城市会发展成更不连贯的形状。

表4中报告了平均工资与城市形态之间的关系，提供了非紧凑城市与更高工资相关的暗示性证据。由于地区和城市之间的匹配不是一对一的，因此，文章提供了三个样本的结果：一个包含任何可以匹配的城市（列1和2）；一种是只包含与区域有一对一映射关系的城市（列3和4）；最后一个样本中只包含每个地区中排名靠前的城市（列5和6）。回归结果表明，城市形状对工资有积极的影响。

表5报告了住房租金与城市形态之间的关系。估计系数在第3列中只出现显著的边缘值，p值在0.10至0.15之间。结果不显著可以部分归因于数据限制：测量误差，城市和地区之间非一对一的匹配，和有限的时间变化数据。总的来看，出现的定性模式比较一致：不连通形状对租金的影响在IV中为负，在OLS中接近于零，提供了较不密集城市租金较低的暗示证据。

城市规划文献强调了城市布局紧凑可能影响家庭和企业的两个主要渠道：交通和公共服务。一方面，更短的城市内距离提高了交通可达性，降低家庭出行和通勤的成本，从而影响家庭和企业的选择。另一方面，更紧凑的布局可能促进基础设施的提供，以及通过空间网络降低提供水、电或污水处理等服务的成本（Cervero 200; Bertaud 2004），从而导致更高的接入水平。文章从这两个方面对其机制进行了进一步讨论，结果表明，城市形态对人口的负面影响在内部交通系统功能更好的城市得到了缓解（见表9），而关于家庭获得电力和自来水方面，并没有发现任何显著的影响。一种可能的原因是：印度城市的服务普及率一开始就相当高，且印度城市的电力和水的获取主要通过分散的方式获得，去中心化的方法解决了为城市中较不连通的部分提供服务的困难。

本文在一个经典的城市经济学模型中嵌入城市形态，将城市空间形态紧凑度的概念与城市间的空间均衡的概念联系起来，利用地形驱动的城市形态变化，研究了印度背景下城市形态带来的经济影响。研究表明，城市紧凑度影响城市化模式。紧凑的城市形态与更快的人口增长相关，并且家庭显示出愿意为更紧凑的城市布局付费的积极意愿。此外，在交通状况较好的城市，非紧凑形态对人口的负面影响会得到缓解。研究结果还表明，通过制定土地使用规定，城市将向更紧凑的状态发展，可以间接改善城市的连通性。因此，在评估土地利用法规的成本时，应该考虑对城市形态的任何扭曲效应。

Yong Liu, Xiaolan Chen and Dayong Liu 2020. How Does Urban Spatial Structure Affect Economic Growth? Evidence from Landsat Data in China, Journal of Economic Issues, 54(3): 798-812. https://doi.org/10.1080/00213624.2020.1787062

刘洁，公司金融、创新管理与大数据量化研究方向研究生。欢迎交流~~ 邮箱：lj_echo@163.com

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本期小编：路芳菲