图片链接：https://www.bl.uk/georgian-britain/articles/the-rise-of-cities-in-the-18th-century
文章来源：Heblich S, Nagy D K, Trew A, et al. The death and life of great British cities[J]. 2023.https://crei.cat/wp-content/uploads/2023/07/Death_and_Life_070323.pdf
01
引言
近现代以来，许多曾经在工业上取得辉煌成就的城市最终走向了没落。威尔士南部曾经繁荣的矿业城镇、美国东北部的铁锈地带或德国的鲁尔河谷曾经雇用了一代又一代的工人，但现在却很难找到新的工作岗位。已有的大量研究表明，城市繁荣与衰落的原因很可能与其内部的产业结构变化强相关，产业多样化与专业化的动态调整对城市生产率的影响同样随时间而变化。针对这一问题，本文首先基于英格兰和威尔士城市的历史数据，结合机器学习算法估计了城市人口和产业专业化对于它们后期变化的影响。为了解释机制，作者建立了一个具有各种异质性维度（贸易成本、部门生产率、便利设施和土地供应弹性）的多部门动态模型，该模型不仅可以用来捕捉同期与跨期的便利设施、土地、当地生产力和贸易在解释经济活动跨行业和城市分布方面的作用，还可以将总体产业动态的作用与城市特定的外部性分开。
背景、数据和实证
02
19世纪英国经历了大规模的工业革命，城市化率和贸易开放程度都急剧提高。图3表明，除少数例外，就业增长的地理分布与初始就业的地理分布密切相关，而在其他地区，新就业的增加则更不均匀。图4展示了就业集中度和产业专业化在1817和1881年的变化。本文的数据来源于电子化的1790-1820之间的英格兰与威尔士的郡县地图。作者运用机器学习算法识别了城市内的用地类型和建筑，结合1813-1820间的普查数据，交通、地理和土地产权信息，最终得到图6中所示的建成区域分布(b)，其后，他们遵循 De Bellefon （2021）等人的程序确定高密度核心和建筑密度过高的邻近区域。假设全国范围内的城镇都以相同比例且在任何方向上均匀增长，他们构建了这些城市在 19 世纪末的预测边界（图 d）。
另一方面，土地所有权的集中在迅速工业化时期对于城市人口的控制有至关重要的作用。因此，作者利用细粒度地形特征（包括海拔、崎岖度、时不变土壤属性和水体）确定了划分农业地块的自然断层线，并构建了构建了一种外生性测量土地碎片化的指标ζc。本文将土地破碎化的预测测量值与 1851 年英格兰和威尔士所有教区的微观普查记录中收集的实际农场密度进行比较来验证（见图 7，a 部分），还提供了基于农场所有权的实际和预测集中度的检验（图 b）。此外，通过比较十九世纪初（1817年）计算的“外部地壳”中土地碎片化程度不同的城市住区，作者进一步验证了该衡量标准的准确性。
工业化和专业化的偏移份额预测
为了预测城市c的产业专业化，作者以 1817 年 2 位数部门i∈ {1,…, I} 的特定城市就业份额Sic为权重，结合各部门的总就业增长gi > 0构建了城市就业增长预测因子gc=∑igiSic，随后构建了一个基于总体的预测就业份额的赫芬达尔指数，以作为产业专业化的预测：
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实证分析
基于先前构建的指标，本文首先展示了1790-1820 年左右的 500 多个潜在城市、它们的初始边界以及到 19 世纪末的预测边界，它们的就业增长以及就业增长与产业专业化之间的正相关性。图9将1881年的实际就业增长与产业专业化和预测值进行了对比，表明初始产业结构对城市未来发展以及产业专业化有强正相关性。本文还对 1881 年的就业增长和专业化进行了简单OLS回归，依次添加了对初始条件（就业水平和专业化）、转移份额预测变量（根据初始工业组合构建）以及一组地理分布的控制变量。图1 的回归结果表明这些变量都与后续城市的发展正相关。
为识别城市早期工业化与长期发展之间的因果关系，本文使用外生代理来衡量城市住区紧邻边缘的土地所有权碎片化程度ζc。根据2SLS估计法，作者首先进行第一步回归：即在始终控制增长预测指标gc的情况下，将1881年城市发展的指标（HHI，人口增长）作为因变量，对预测出的HHI和土地碎片化程度ζ进行回归（式（1）），表2中的结果表明，预测的专业化指数促进了1881年的产业专业化程度，且预测的土地碎片化会影响工业化时代城市的发展能力，从而影响十九世纪末的人口。具体来说，土地碎片化的增加一个标准差（约 0.32）使 1881 年的城市人口减少了约 20%（0.32 × 0.63）。第二步，作者将预测的1881年城市发展指标对1971年低技能劳动力占比进行回归，此时内生变量yc为根据第一步方法回归得到的预测值。表3的结果证实了早年产业专业化程度对城市长期发展具有负面作用。在第 (1) 列中，作者控制了一系列混杂因素，发现1881 年赫芬达尔指数值高出 1 个标准差的城市，1971 年的非技术工人比例高出 1.415 个标准差。从长远来看，1881 年较大的城市的经济成果也往往稍差。然而，人口系数仅具有边际显着性，标准化系数的大小仅为专业化效应（0.918）的60%左右。专业化对城市长期绩效的影响可能反映了两种不同的力量:首先，全国范围内的工业衰退可能会损害专门从事衰退产业的城市。其次，专业化可能对未来城市的发展产生直接影响(Jacobs,1969)。
多部门动态空间模型
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环境：有J个产业，C个城市，离散时间，总工人数量为L。每个工人决定生活地点和行业以及消费，满足个人效用最大化。效用函数与预算约束如下：
这里a代表工人在城市c享受的便利设施水平，而工人的其余效用来自她对行业品种的消费。更准确地说，qjdt表示工人对城市工业d品种的消费，pjdt表示该品种的价格，wict是城市工业中普遍存在的工资，Rct是工人的土地租金份额。而当地便利施舍水平由c的基础便利程度、总人口以及工人对地点的偏好组成：
一、当期均衡
集聚外部性可能不仅取决于城市c当前的人口（如文献中的标准）以及过去的人口（如Allen和Donaldson，2020），还取决于城市过去的部门构成。这一过程将城市工业的生产力与前一时期就业的空间和部门分布联系起来，考虑到动态的行业内（Marshall-Romer）和跨行业（Jacobs）外部性，该式比Allen and Donaldson (2020)的更为灵活。作者提出了一个具有3IC式的均衡系统，通过迭代法得出第一期TFP。
二、线性状态下经济体的说明
本节在一个简单的地理上模拟模型，以说明它如何合理化：1.（不同）城市的崛起受贸易和地方比较优势的影响；2.（某些）城市的长期动态和消亡。本文模拟一个有 200 个城市排列成一条线的国家，模型有2个产业。在第 0 期初期，国家质心以西的 100 个城市中，工业 1 的 TFP 较高，为 1.05，而工业 1 的 TFP 较低，为 0.95。基于文献中的参数值，作者分别模拟了在有贸易和无贸易下的均衡，并模拟了两期经济动态。
他们首先看了不同城市在第0期的专业化程度和人口分布，图10展现了结果：右上的图显示中心附近的城市专业化程度最高，因为它们到其他城市交通最方便。如图 10 下方所示，人口也向这些中心城市重新分配，因为它们通过专业化程度的提高从贸易中受益。这与自给自足的情况形成鲜明对比——由于城市的基本面对称，专业化和人口均匀分布在各个城市。因此，贸易带来的短期繁荣有利于中心城市，这些城市能够从专业化中获益，从而吸引更多人口。本文在两种不同的情况下研究长期（第一期）经济活动的分布。在第一种情况下，假设由于外生原因（模型之外），各行业的总生产率动态有所不同: 行业 1 的 TFP 在各个城市统一下降 0.05，而行业 2 的 TFP 与第 0 期保持不变（图 11 左图）,且f()=1。图 11 右图显示，由于产业趋势差异，人口从西部向东部重新分配。西方城市是专门从事第一产业的城市，从而沦为该部门全要素生产率下降的受害者。因此，该模型的案例可以合理解释中西部城市的繁荣和随后的萧条。在第二种情况下，假定所有产业趋势一致但f函数为：
这一公式意味着第 0 期专业化程度较低的城市在第 1 期看到 TFP 增长更快。由此产生的 TFP 分布如图 12 的左图所示。如图 12 右图所示，最初较为专业化的城市的长期劣势有能力扭转第 0 期的驼峰形人口分布。
模型校准包括两个步骤。第一步，本文使用模型的结构来恢复未观察到的城市特定基本面，使观察到的二十世纪末（1971）有关城市工业就业和城市工资的数据合理化。第二步，使用恢复的 TFP 水平以及IV来估计TFP 动态演化的方程。
05
结论
凭借 200 年来英国城市的数据以及这些城市发展和专业化能力的外生变化，本文首先提供了证据，表明这些城市早期成功也付出了长期成本。另外，使用定量模型，他们提出了一种机制：虽然许多地区确实可以从应对结构转型的增长和专业化中获益，但这种专业化是以未来为代价的——因为这些地区无法获得而可以维持更加多样化的环境的动态雅各布斯外部性。未来的工作中，作者会进行全面的估计与反事实分析。
Abstract
This paper studies how cities’ industrial structure shapes their life and death. Our analysis exploits the large heterogeneity in the early composition of English and Welsh cities. We extract built-up clusters from early historical maps, identify settlements at the onset of the nineteenth century, and isolate exogenous variation in the nature of their rise during the transformation of the economy by the end of the nineteenth century. We then estimate the causal impact of cities’ population and industrial specialization on their later dynamics. We find that cities specializing in a small number of industries decline in the long run. We develop a dynamic spatial model of cities to isolate the forces which govern their life and death. Intratemporally, the model captures the role of amenities, land, local productivity and trade in explaining the distribution of economic activity across industries and cities. Intertemporally, the model can disentangle the role of aggregate industry dynamics from city-specific externalities. We find that the long-run dynamics of English and Welsh cities is explained to a large extent by such dynamic externalities `a la Jacobs.
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