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GEOGRAPHICAL RESEARCH >

2017 , Vol. 36 >Issue 10: 1936 - 1946

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201710010

Perspectives and Contention

Does "agglomeration shadow" exist in Beijing-Tianjin-Hebei region? Large cities' impact on regional economic growth

  • CHEN Yu , 1, 2 ,
  • SUN Bindong , 1, 2
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  • 1. Center for Modern Chinese City Studies, East China Normal University, Shanghai 200062, China
  • 2. School of Urban and Regional Science, East China Normal University, Shanghai 200241, China

Received date: 2017-04-12

  Request revised date: 2017-07-04

  Online published: 2017-10-20

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《地理研究》编辑部
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Abstract

In the context of the integrated development of Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) region as a national strategy and the construction of Xiongan New Area, it is necessary to analyze the relationship of economic growth between large cities and small cities in this region. This paper examines the existence of "agglomeration shadow" and the "poverty belt around Beijing and Tianjin" suggested by the Asian Development Bank in 2005. The previous research of the "poverty belt around Beijing and Tianjin" did not conduct systematic analyses and empirical tests from the perspective of spatial interactions. The literature on spatial interactions has not reached an agreement on whether large cities are conducive to the economic growth of small cities. This paper aims to provide academic evidence for the coordinated development of the BTH region. The results reveal that the core cities in this region did curb the economic growth of small cities around them, supporting the "agglomeration shadow" proposed by new economic geography and the phenomenon "poverty belt around Beijing and Tianjin". Negative spillovers of economic growth exist among small cities as well, which could be attributed to the cut-throat competitions among small cities owing to the urgent desire for economic development of local governments. Compared with the Yangtze River Delta region where core cities benefit the economic growth of their adjacent cities, the radiating function and the trickle-down effect of core cities within the BTH region are obviously weak, and the development gap between large and small cities is greater. These conclusions indicate that to a great degree, the harmonious development of the BTH region is related to the radiation effects of the large cities, and the "agglomeration shadow" should be transformed into a sunshine zone of economic growth. In other words, a polycentric and reasonable urban hierarchy is crucial. From this point of view, the construction of the Xiongan New Area, as an anti-magnetic center just meets the need. This strategy will not only ease the pressure on Beijing, but also provide a new growth pole which helps to benefit the balance of regional economic growth and improve the "poverty belt around Beijing and Tianjin". The policy implications include: using the opportunity of constructing the Xiongan New Area to build a multi-centered spatial pattern with the government's active guidance and the function of the market mechanism; understanding the importance to form a rational and orderly spatial structure of urban system; breaking the obstacles owing to administrative boundaries among cities to promote the regional integration.

Key words： agglomeration shadow; Beijing-Tianjin-Hebei region; spatial interaction; large cities; small cities; poverty belt around Beijing and Tianjin

Cite this article

CHEN Yu , SUN Bindong . Does "agglomeration shadow" exist in Beijing-Tianjin-Hebei region? Large cities' impact on regional economic growth[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2017 , 36(10) : 1936 -1946 . DOI: 10.11821/dlyj201710010

主旨聚焦：京津冀城市群被证实存在新经济地理学提出的“集聚阴影”现象,为了落实京津冀协同发展这一国家战略,必须采取多中心战略,解决大城市虹吸效应,消除所谓的“环京津贫困带”。

1 引言

伴随着经济全球化和区域经济一体化的进程,城市群已逐渐成为地域体系组织形式演进的新趋向[1],中国政府更是把城市群确定为未来城镇化的主要空间支撑形态。城市群的竞争力在于不同城市之间分工协作,形成竞争合力[2]。但现实中城市群内城市间不协调的现象并不罕见,如2005年亚行提出的“环京津贫困带”[3],反映出大城市对小城市的虹吸效应,导致小城市增长乏力,出现“集聚阴影（agglomeration shadow）”。京津冀城市群的核心大城市对周边小城市的极化效应真的大于扩散效应吗?中央最近提出了雄安新区发展战略,这与“环京津贫困带”是什么关系?如何正确理解雄安新区战略?通过实证检验京津冀城市群大城市对小城市经济增长的影响,有助于回答这些问题,对于促进京津冀协同发展和建设世界级城市群具有重要政策参考价值。
在开始实证研究之前,有必要对以往相关文献进行梳理和评述。首先是关于“环京津贫困带”的研究。包括：① 对现状的描述。马玉芳等分析显示,京津冀地区20个贫困县的城镇居民人均可支配收入为北京的41.81%,农村居民人均纯收入为北京的30.39%[4]。②对成因的探讨。张佰瑞认为生态型贫困是“环京津贫困带”经济增长缓慢的基本原因[5];王冀平从“循环积累因果理论”出发,认为发展中心对周边地区的回波效应远大于扩散效应是主要机制[6];罗俊等则从自然地理、历史、区位、行政和人文五个方面来解读“环京津贫困带”形成的原因[3]。三是对脱贫对策的思考。赵玉认为应当针对京津与“环京津贫困带”所处的不同发展阶段建立科学合理的扶持补偿机制[7];张祖群提出可以通过扶贫旅游来改善“环京津贫困带”现状[8];刘浩等指出,破解“环京津贫困带”的重点在于消除城乡隔离效应和弱化各自为政的行政制约[9]。
其次是大城市影响小城市经济增长的文献,这是本文所要探索的学术问题。孙斌栋等对相关理论文献进行了梳理[10],即经济发展阶段的高低和大小城市距离的远近共同决定了大小城市间的相互作用。前者的代表性理论包括缪尔达尔、赫希曼、弗里德曼等学者提出的“回波—扩散”、“极化—涓滴”、“核心—边缘”等理论,它们都承认大城市对周边小城市的影响会随着经济发展阶段的演进从初期的虹吸效应逐渐转化为后期的溢出效应。后者的代表性理论主要是新经济地理学提出的“集聚阴影”理论,即从大小城市空间距离着眼,认为小城市越靠近大城市越容易受到其抑制,从而不利于自身的经济发展。实证文献可以根据其结论分为以下几类：① 大城市对小城市的发展以正向溢出作用为主。如孙斌栋等对长三角城市群严谨的计量检验[10]、梅志雄等对珠三角城市群的研究[11]都显示临近大城市有助于促进小城市的经济增长。② 大城市对小城市产生负向抑制作用。Au等发现中国少数过大规模的城市阻碍了多数规模偏小城市劳均收入的提高,由此产生了城市间收入的不平衡[12];关于中原城市群、江苏省、武汉地区、京津冀地区的部分研究也发现中心城市对周边地区具有极化效应和经济增长抑制作用[13-17]。③ 大城市与小城市经济发展的关系并不是简单的线性关系,而是正负溢出效应并存。如Zhao等对全国范围内城市空间相互作用进行的研究表明核心城市对周边其他城市经济发展的影响表现出先扩散后极化再扩散的非线性关系[18];柯善咨等对2000-2007年中国中西部10省的空间溢出效应检验表明,地级市的非农业GDP增长对县级市有扩散效应,但其就业增长对县级市有抑制作用[19]。④ 大城市对小城市的经济发展没有显著影响。如Chen等从城市等级分析中国城市间的相互作用,结果表明特大城市并未对县和县级市产生显著的影响[2]。⑤ 行政界线在大城市影响小城市发展过程中可能产生作用,即跨越城市或省份行政边界时城市之间的空间相互作用会减弱。如Ho等发现1984-2003年间中国城市平均产出并不存在明显的收敛,且城市的要素流动更趋向于在本省内进行[20];Hering等研究结果表明商品、劳动力等要素在省内相近城市间的流动会对收入产生更大的促进作用[21];Zhao则直接提出省际“分割效应”阻碍了中国城市间的相互作用[18]。王成龙等以京津冀城市群为例来检验行政边界对城市用地扩张的边界效应,指出其在城市群城市用地扩张过程中起到了重要作用,城市群内部两个城市间的行政级别跨度越大,边界效应越强[22]。
综上所述,关于“环京津贫困带”的研究尚缺乏从城市间相互作用角度展开系统分析;已有相关研究,对于大城市是否有利于小城市经济增长这一问题也存在不一致的结论。基于此,通过分析北京、天津等核心城市对京津冀地区小城市的经济增长影响,来检验京津“集聚阴影”或“灯下黑”现象的存在,一方面为经济增长文献提供新的证据,另一方面为探讨雄安新区建设与京津冀区域经济一体化发展提供决策依据。

2 研究方法与数据来源

本文使用描述分析和计量分析相结合的形式来探讨京津冀城市群大城市对小城市经济增长的影响。描述部分主要对京津冀和长三角城市群的经济指标空间分布进行可视化和比较;计量分析部分借鉴孙斌栋和丁嵩的做法[11],采取小城市到大城市的最近地理距离作为核心解释变量,检验大城市对小城市经济增长的影响。京津冀城市群内部的城市,依据行政等级分为四类：直辖市（北京和天津）、省会城市（石家庄）、一般地级市（11个）以及县和县级市（147个）。县和县级市被本文定义为小城市,其他城市为大城市。
本文在Barro提出的长期经济增长模型[23]基础上加入地理距离解释变量,用以检验大城市对于小城市经济增长率的影响：
GDP rate = α + β 1 dis + β 2 gdp 2000 + β 3 density + β 4 inv + β 5 lab + β 6 urban + β 7 fdi + β 8 gov + β 9 edu + β 10 ame + ε （1）
式中：因变量GDP rate代表2000-2010年各小城市的人均GDP增长率,dis、gdp2000、density、inv、lab、urban、fdi、gov、edu和ame分别表示小城市到其他城市的地理距离以及其他经济增长影响因素,包括小城市的初期经济发展水平、人口密度、资本、劳动力、城市化水平、对外开放度、政府干预、人力资本和基础设施条件等。
Tab. 2 The spatial econometric results of per capita GDP growth model

表2 人均GDP增长率模型空间计量检验结果

变量名称 模型7 模型8 模型9 模型10 模型11 模型12
小城市间距离 0.00313*** 0.00311*** 0.00303** 0.00288** 0.00325*** 0.00314***
(0.00118) (0.00118) (0.00119) (0.00119) (0.00120) (0.00117)
到地级市距离 -9.26e-05 -0.000109 -5.62e-05 -2.84e-05 -9.26e-05 -0.000137
(0.000397) (0.000404) (0.000404) (0.000399) (0.000397) (0.000394)
到省会距离 0.000142*** 0.000142*** 0.000140*** 0.000135*** 0.000140*** 0.000133***
(4.53e-05) (4.56e-05) (4.54e-05) (4.51e-05) (4.54e-05) (4.50e-05)
到天津距离 -0.000371* -0.000375* -0.000410* -0.000434* -0.000375* -0.000400*
(0.000223) (0.000225) (0.000235) (0.000225) (0.000222) (0.000218)
为更清楚地理解京津冀城市群各城市间相互关系,检验不同等级城市对小城市的影响,对小城市到不同等级城市的距离进行如下划分：到最近小城市距离;到最近一般地级市距离;到省会城市距离（即到石家庄距离）;到天津市距离;到北京市距离;到最近的地级市或省会城市距离;到最近直辖市距离;到最近的省会城市或直辖市距离;到最近地级及以上城市距离。其他自变量包括：各小城市2000年常住人口人均GDP、常住人口密度、固定资产投资占GDP比例、劳动力总量占总人口比例、城市化率、外商直接投资占GDP比率、政府支出（剔除科教文卫等公共支出）占GDP比率、常住人口平均受教育年限和每万人医院卫生床位数。
出于数据准确性和可得性的考虑,本文使用的地理距离数据基于1 ∶ 400万国家基础地理底图获取,人口数据来源于第五次和第六次全国人口普查,经济数据主要来源于2000年和2010年北京、天津、河北、上海、浙江和江苏六省市的统计年鉴,此外也参考了《中国城市统计年鉴》《中国县域经济统计年鉴》,其中2000年数据中剔除的政府科教文卫支出来源于2000年中国地市县财政统计资料。

3 结果分析

3.1 描述性分析：京津冀与长三角经济发展水平的空间差异

图1显示出两大城市群之间的差异。从2010年人均GDP水平的空间分布来看,京津冀城市群中北京、天津两个核心大城市市区的2010年人均GDP明显高于周边小城市,而长三角城市群的上海、南京、杭州的人均GDP与周边城市并未显现出明显不同,不少周边城市的人均GDP甚至高于三大城市;从2000-2010年的人均GDP增长率来看,北京、天津与周围城市的差别要小于人均GDP水平的差别,但北京和天津的增长率仍然高于周边很多城市,而上海和南京的经济增长速度低于周边,显现出收敛迹象,杭州的增长速度比周边高出不多。总体来看,京津冀城市群中大城市与周边小城市的经济发展水平存在明显落差,从表象上看符合集聚阴影假设。这种经济发展水平落差可能源于大城市的虹吸作用,即距离大城市越近的小城市经济增长受抑制强度越高,因此下文将对此推断进行计量实证检验。
Fig. 1 Per capita GDP 2010 and per capita GDP growth rate 2000-2010 of Beijing-Tianjin-Hebei region and Yangtze River Delta region

图1 京津冀城市群和长三角城市群2010年人均GDP和2000-2010年人均GDP增长率
注：各大城市市区范围为2000年行政区划下的市辖区范围。

3.2 基准回归结果

表1中,模型1的核心解释变量是小城市到最近的地级及以上所有高等级城市的距离,结果呈负显著,说明从总体来看,京津冀城市群内的大城市对小城市长期的经济增长起到了溢出作用,越靠近大城市,小城市的增长速度越快。模型2将距离分为小城市到最近一般地级市距离和小城市到最近省会或直辖市距离,其中到省会或直辖市距离为正显著,显示石家庄、天津和北京三大主要城市共同对城市群内其他小城市经济起到抑制作用,离三大城市越近,小城市的经济增速就越慢。模型3进一步把到省会城市和到直辖市距离分开检验,结果发现到石家庄距离为正显著,反映出石家庄对其他小城市经济增长的极化效应,而直辖市距离不显著则说明将北京和天津结合起来看并不能发现明显的对小城市的抑制作用。模型4将到最近一般地级市距离与到省会城市距离合并检验其共同影响,结果为负显著,说明它们在长期的经济发展中对周边小城市产生了明显的溢出效应。如果在模型2到4中增加距离的二次项,二次项本身并不显著,也不影响其他变量显著性。模型5将小城市到各个大城市的最近距离分开考虑,发现除到省会距离显著外,其余距离均不显著,这再次证明了石家庄对小城市存在虹吸效应。在模型5基础上加入各距离的二次项,因到石家庄距离二次项与一次结果共线而都不显著,故去掉该二次项,结果如模型6所示,到北京距离二次项显著为负,到天津距离二次项显著为正,说明小城市到北京、天津距离与其经济增长分别为倒U型、正U型关系,即在一定距离内,北京对附近小城市以极化效应为主,天津则以溢出效应为主。
Tab. 1 Results of per capita GDP growth model

表1 人均GDP增长率模型结果

变量名称 模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6
小城市间距离 0.00155*** 0.00105** 0.000497 0.00157*** 0.000473 0.00424***
(0.000420) (0.000441) (0.000484) (0.000419) (0.000520) (0.00129)
到地级市距离 -0.000159 -7.42e-05 -0.0000836 5.88e-05
(0.000131) (0.000136) (0.000136) (0.000423)
到省会距离 0.000157*** 0.000158*** 0.000155***
(3.88e-05) (0.0000418) (4.20e-05)
到天津距离 0.0000442 -0.000500**
(0.0000602) (0.000207)
到北京距离 0.0000322 0.000454***
(0.0000558) (0.000167)
到地级或省会距离 -0.000417**
(0.000171)
到直辖市距离 6.45e-05 2.76e-05
(3.97e-05) (4.08e-05)
地级以上距离 -0.000373**
(0.000173)
小城市距离二次 -5.01e-05***
(-3.23)
地级距离二次 -9.75e-07
(3.23e-06)
天津距离二次 1.43e-06***
(4.75e-07)
北京距离二次 -1.17e-06***
(4.09e-07)
到省会或直辖距离 0.000257***
(8.08e-05)
县级虚拟变量 0.0180 0.0188 0.0202 0.0164 0.0202 0.0136
(0.0143) (0.0139) (0.0138) (0.0144) (0.0137) (0.0133)
初期经济水平 -1.34e-06 -6.26e-07 -2.85e-06* -1.33e-06 -2.96e-06* -4.18e-06**
(1.57e-06) (1.55e-06) (1.60e-06) (1.57e-06) (1.60e-06) (1.62e-06)
人口密度 -2.25e-05 -2.86e-05 -2.06e-05 -2.60e-05 -1.85e-05 1.06e-05
(1.92e-05) (1.87e-05) (1.88e-05) (1.97e-05) (1.86e-05) (1.91e-05)
固定资产投资 0.0106 -0.0146 -0.0150 0.00416 -0.0126 0.0363
(0.0331) (0.0328) (0.0331) (0.0348) (0.0325) (0.0334)
劳动力数量 -2.340*** -3.709*** -3.290*** -2.347*** -3.364*** -2.784***
(0.795) (0.831) (0.758) (0.794) (0.763) (0.761)
城市化水平 -0.116 -0.117* -0.0937 -0.101 -0.0911 -0.0556
(0.0704) (0.0684) (0.0686) (0.0720) (0.0687) (0.0660)
外商直接投资 -0.0806 -0.0737 -0.0939 -0.0601 -0.0863 -0.107*
(0.0659) (0.0643) (0.0634) (0.0671) (0.0644) (0.0630)
政府支出 0.148 0.114 0.0459 0.172 0.0355 0.0218
(0.174) (0.167) (0.164) (0.175) (0.171) (0.163)
人均受教育年限 0.0112 0.273* 0.0269* 0.0122 0.0285** 0.0336**
(0.0147) (0.0142) (0.0139) (0.0148) (0.0140) (0.0140)
基础设施水平 0.00152** 0.000758 0.000706 0.00144* 0.000680 0.000703
(0.000742) (0.000729) (0.000714) (0.000747) (0.000715) (0.000683)
常数项 0.139 0.0928 0.0793 0.131 0.0673 -0.0795
(0.113) (0.108) (0.107) (0.114) (0.108) (0.111)
样本量 147 147 147 147 147 147
R-squared 0.376 0.416 0.445 0.384 0.448 0.523
变量名称 模型7 模型8 模型9 模型10 模型11 模型12
到北京距离 0.000374** 0.000387 0.000409** 0.000414** 0.000382** 0.000414**
(0.000186) (0.000191) (0.000197) (0.000185) (0.000186) (0.000182)
小城市距离二次 -3.83e-05*** -3.80e-05** -3.60e-05** -3.58e-05*** -3.94e-05*** -3.94e-05***
(1.48e-05) (1.48e-05) (1.55e-05) (1.49e-05) (1.50e-05) (1.47e-05)
地级距离二次 6.33e-08 1.34e-07 -2.62e-07 -6.44e-07 3.47e-08 8.21e-08
(3.10e-06) (3.03e-06) (3.07e-06) (3.06e-06) (3.01e-06) (2.99e-06)
天津距离二次 1.08e-06** 1.10e-06** 1.19e-06** 1.17e-06** 1.08e-06** 1.13e-06**
(5.01e-07) (5.07e-07) (5.39e-07) (4.98e-07) (4.99e-07) (4.90e-07)
北京距离二次 -9.85e-07** -1.01e-06** -1.07e-06** -1.03e-06** -9.90e-07** -1.03e-06**
(4.52e-07) (4.63e-07) (4.86e-07) (4.45e-07) (4.50e-07) (4.40e-07)
县级虚拟变量 0.0141 0.0138 0.0139 0.0119 0.0133 0.0102
(0.0124) (0.0123) (0.0123) (0.0124) (0.0124) (0.0126)
行政虚拟变量 -0.00266
(0.00727)
初期经济水平 -3.64e-06** -3.59e-06** -3.66e-06** -3.50e-06** -3.53e-06** -3.35e-06**
(1.54e-06) (1.55e-06) (1.54e-06) (1.53e-06) (1.55e-06) (1.54e-06)
人口密度 8.70e-07 2.20e-07 1.41e-06 2.85e-05 -2.21e-07 -2.82e-07
(1.91e-05) (1.92e-05) (1.91e-05) (3.00e-05) (1.92e-05) (1.90e-05)
固定资产投资 0.0361 0.0371 0.0330 0.0349 0.0359 0.0402
(0.0311) (0.0311) (0.0316) (0.0310) (0.0311) (0.0310)
劳动力数量 -3.544*** -3.523*** -3.332*** -2.983*** -3.598*** -3.517***
(0.711) (0.715) (0.818) (0.848) (0.718) (0.700)
城市化水平 -0.0504 -0.0488 -0.0481 -0.0435 -0.0433 -0.0296
(0.0619) (0.0619) (0.0619) (0.0620) (0.0636) (0.0636)
外商直接投资 -0.0832 -0.0837 -0.0857 -0.0891 -0.0830 -0.0808
(0.0606) (0.0608) (0.0608) (0.0604) (0.0606) (0.0603)
政府支出 0.0469 0.0475 0.0770 0.103 0.0320 0.0186
(0.154) (0.154) (0.165) (0.161) (0.157) (0.154)
人均受教育年限 0.00825 0.00847 0.00710 0.00554 0.01005 0.00971
(0.00834) (0.00836) (0.00862) (0.00857) (0.00912) (0.00833)
基础设施水平 0.00109* 0.00105* 0.00108* 0.00101* 0.00105* 0.00105*
(0.000600) (0.000607) (0.000599) (0.000603) (0.000606) (0.000599)
人均耕地面积 -0.0330
(0.0632)
耕地面积占比 -0.0392
(0.0331)
二三产业占比 -0.0173
(0.0354)
二三产业比率 -0.00911
(0.00646)
常数项 0.170*** 0.169*** 0.170*** 0.170*** 0.171*** 0.171***
(0.0309) (0.0309) (0.0309) (0.0309) (0.0309) (0.0307)
样本量 147 147 147 147 147 147
R-squared 0.525 0.526 0.526 0.528 0.525 0.529

注：***、**、*分别表示可在1%、5%和10%的水平下通过显著性检验;括号内数值为稳健标准误。

其他的距离变量中,到最近小城市距离表现为正显著,说明距离邻近小城市间的互相竞争对其长期的经济增长会产生不利的影响;到一般地级市距离的结果不显著,可见一般地级市对小城市的经济增长作用并不明显。除距离外,表1还衡量了其他因素对小城市经济增长的影响,其中初期经济发展水平在多数模型中结果不显著,反映了京津冀城市群各小城市的经济发展并未呈现收敛的态势;劳动力数量的结果为负显著,说明初期当地劳动力越多越不利于经济增长;人均受教育年限和基础设施水平在部分模型中呈现出正显著,说明区域平均受教育程度越高和基础设施条件越好越有利于区域经济发展;固定资产投资水平、政府支出、外商直接投资和城市化水平则均未表现出显著的结果。

3.3 稳健性检验

城市之间的空间相互作用可能会因存在空间自相关而导致OLS回归结果出现偏差,而利用空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）可以解决这一问题。在对表1的因变量进行Moran's I值检验后发现确实存在显著的空间自相关。因此,针对表1各模型进行稳健检验,比较后发现SEM模型结果更优,故这里采纳SEM模型结果。相比较表1,空间计量分析结果基本不变,无论是系数的显著性还是方向性上都未发生太大的变化,说明即使考虑城市之间的空间相互依赖,到大城市距离在小城市的长期经济增长过程中所起的作用仍是相对稳定的。这里主要报告在模型6基础上的空间计量结果,如表2模型7所示。
鉴于有文献提及生态环境的抑制、行政边界的束缚和产业结构的不协调也是“环京津贫困带”产生和京津冀区域协同发展面临困境的原因[5,7,24]。为了甄别小城市的长期增长态势是生态环境、行政边界或产业结构变化导致的还是距离本身导致的,本文在模型7基础上增加小城市到最近的地级及以上城市是否属于同一行政范围的虚拟变量衡量行政边界效应,增加人均耕地面积和耕地占行政面积比例衡量生态环境影响,增加第二、第三产业产值占GDP比例和第二、第三产业产值比率来衡量产业结构影响。相应结果如表2的模型8~12所示,所加竞争性变量均不显著,加入之后其余变量结果也未发生明显变化,尤其是小城市到北京地理距离仍然与因变量呈现倒U关系。这就排除了竞争性假设的影响,说明已有结论是稳健的。

4 结论与讨论

4.1 结论

通过描述分析和计量分析相结合的方法对京津冀城市群内大城市是否对其周边小城市产生集聚阴影效应进行检验,主要结论包括：① 京津冀城市群的大小城市间经济差距大,北京与周边小城市的经济落差明显,从表象上看符合集聚阴影和虹吸现象的假设。而在长三角城市群,上海与周边城市经济发展水平接近,在增长上存在收敛迹象。② 从长期的经济增长来看,核心城市尤其是北京对周边小城市的经济增长以极化效应为主,新经济地理提出的“集聚阴影”以及亚行的“环京津贫困带”在这里得到发现和验证,这与长三角城市群的小城市因靠近大城市而获利截然不同[10]。③ 小城市之间的经济增长溢出也是负向的。在自身经济发展要求、财政分权体制和政绩考核等因素的共同作用下,地方政府有促进当地经济发展的迫切愿望,常常通过公共支出对本地经济进行“排他性支持”[25],也会经常导致小城市间相对严重的产业同构,激发彼此之间的不当竞争。

4.2 讨论:促进京津冀协同发展的地理学思考

（1）实施多中心空间战略,变“集聚阴影”为经济增长的阳光地带。要更好地落实京津冀协同发展战略就必须解决大城市对小城市产生的虹吸效应,发挥区域核心城市的溢出、辐射、带动功能以突破“灯下黑”的发展趋势,最终形成大中小城市和小城镇在经济上协调发展、职能上各具特色、分工上明确合理的城镇规模体系。多中心空间战略是实现这一目的的有力手段。多中心思想的发源地欧洲,其早期的多中心战略是为了疏解大城市功能,近期的“欧洲空间发展远景（ESDP）”、“欧洲多中心巨型城市区域可持续发展管理项目”（POLYNET）和“欧洲空间规划观察网络”（ESPON）,则越来越重视实现区域的平衡发展,缩小区域差距[26]。中央关于雄安新区的战略决策恰逢其实,不仅是缓解北京压力的重要举措,而且通过构造新的增长极,有助于带动区域增长,改善环京津贫困带状况。
（2）京津冀地区协同发展需要科学定位大中小城市的功能。雄安新区作为反磁力中心,其劳动生产率应不低于甚至高于北京才会为人才提供具有吸引力的就业岗位,还要做到职住均衡和多功能融合,摆脱对北京的依赖,成为一个独立的中心城市,其中,高质量的基础教育设施和医疗设施不可或缺。众多的中小城市,则必须抓住这次机会借助“规模互借”得到正向溢出。借鉴长三角尤其是浙江特色城镇、珠三角专业化城镇以及西欧巨型城市区域中的专业化分工经验,京津冀的中小城市和城镇应该深入挖掘自身比较优势和竞争优势,走块状产业集群、特色产业发展的专业化分工之路,以增强自身竞争力,这也是避免本文所发现的相互恶性竞争的需要。定位上可以服务新区,专业化配套,打造“阿里镇”“淘宝村”,甚至成为宜居的创新创业小镇,美国硅谷其实是若干创新小镇构成的一个区域。招商政策上可以考虑向浙江和珠三角的民营企业倾斜,使其成为京津冀跨越发展中的引擎企业。
（3）从经济地理和区域经济政策的视角来看,实施多中心战略或建设雄安新区来打破贫困带的恶性循环是典型的以地为主（place-based）的政策,需要政府积极引导,也要尊重市场规律。多数经济学家所倡导的以人为主（people-based）的政策,即通过吸引人向发达地区流动来提高普遍收入,只有在要素流动无障碍的自由市场经济体制下可以实现,在当前京津冀背景下只会导致地区收入分化愈演愈烈。因而政府主动出击,采取以地为主的多中心战略是可取的。个人行为主导的市场力量只会使城市规模过大,而达不到最佳规模。只有政府引领才能扭转集体非理性结果,这是多中心战略的本质。在中国特殊国情下,尤其需要政府发挥作用。因为今天的过度集聚并不是纯粹市场经济使然,行政等级力量导致的优质资源过度集中不可脱卸责任,解铃还须系铃人,需要政府出面疏解功能。但与此同时,城市发展最终成功与否取决于市场力量,取决于企业和个人用脚投票。因此,要尊重城市发展客观规律,政府在前期完成历史使命后要适时退出,让市场发挥后续主导力量。在多中心战略和雄安建设中科学界定政府和市场分工是一个亟需深入研究的问题。

The authors have declared that no competing interests exist.

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