文献来源：Juan Pablo Chauvin, Edward Glaeser, Yueran Ma, Kristina Tobio. What is different about urbanization in rich and poor countries? Cities in Brazil, China, India and the United States[J]. Journal of Urban Economics 98 (2017) 17–49.

摘要： 美国城市化的事实同样适用于发展中国家吗?本文将美国大都市地区与巴西、中国和印度的类似地域单位进行比较。巴西的直布罗陀定律（Gibrat’s Law）和齐普夫定律（Zipf’s Law）似乎都适用于美国，但是却不适用于中国和印度。在巴西和中国，作为城市经济学中心思想的空间均衡假说得到了验证。然而，使用印度数据进行回归分析却一再拒绝了空间均衡假设检验。关于空间均衡假说，其中一种假设是：只有在经济发展、市场取代社会关系和人力资本更广泛传播的情况下，才会出现空间均衡。本文研究得出，这四个国家都有明显的经济集聚和人力资本外部性。在中国和印度，企业密度和收入之间的相关性都强于美国。在印度，城乡工资之间的差距是巨大的，但城市规模与收入之间的相关性则相对较小。

1.研究背景

世界上大部分城市人口生活在比美国和欧洲更贫困的地方。这造成了知识的不匹配，因为城市经济学家主要关注富裕的西方城市。本文的问题是关于美国城市的典型事实是否也适用于巴西、中国和印度。经济学家通常假设，不同的收入和教育水平虽然可能会产生边际差异，但是其研究模型在任何地方都适用。然而，美国与巴西、印度和中国等国之间巨大的社会和政治差异可能与这种假设不符。例如，城市经济学的中心组织模型是空间均衡假说，其基本假设是大都市地区之间要素的自由流动。

本文专注于三个主要的研究领域:以直布罗陀定律和齐普夫定律为依据的关于城市规模的核心事实；Rosen(1979)和Roback(1982)的空间均衡；以及城市成功的决定因素，包括集聚经济和人力资本对工资和城市增长的影响。齐普夫定律和直布罗陀定律的可转移性是研究的主要依据。如果没有证据表明发展中国家存在人力资本外部性和集聚经济，那么经济学家在支持人力资本和集聚方面可能要谨慎得多。发展中国家的集聚经济和人力资本外部性似乎很强劲。在中国和巴西，人口技能与城市增长之间的相关性非常强。因此，从美国的数据中得出的两个主要政策结论——人口技能对城市的成功至关重要，而集聚能提高生产率——似乎与发展中国家非常相关。

本文的结论是，虽然这四个国家之间有许多相似之处，但也有重要的不同之处。巴西的研究结果与美国最为相似，但是印度的结果则与美国截然不同。在美国广泛应用于实证分析的空间均衡模型在使用印度数据时则表现不佳。对于出现这种结果的一种解释是，标准的空间均衡框架在贫穷的传统经济体中几乎没有经验相关性，这些经济体存在很强的人力资本的异质性。另一种解释是，较贫穷国家的住房市场功能更为失调。

2.模型构建

（1）数据：

美国的城市体系较为分散，大都市区数量众多，规模、教育水平和收入水平各不相同。为了考察发达国家和发展中国家之间的异同，本文选择了巴西、中国和印度这三个同样人口众多、城市等级分散的大国。为了产生与美国城市研究相比较的结果，需要定义可比较的地理单位。通常情况下,美国研究使用了美国人口普查局定义的多个县聚集的大都市地区。由于人口普查的定义发生了变化，本文遵循的是使用2010年的定义，并使用合并的大都市统计区域。美国人口普查局认为，所有居住在大都市地区的美国人都是城市人，因为他们是一个庞大城市劳动力市场的一部分。为了使用个体水平数据，本文采用巴西、中国和印度的人口普查和包含大量个人信息的调查，这些数据源通常包含基于政治边界的地理标识符。

（2）模型方法：

空间均衡的出发点是假设对于居住在多个城市的同质工人群体，效用在空间上是均衡的。个体的异质性可以表现为地点无关的异质性，如人力资本的不同水平或对特定设施的偏好，或与地点有关的异质性，如对生活在特定场所的偏好。为了便于说明，本文将使用工人同质性这一简单的假设。在这种情况下,可以先定义一个关于工资、价格和便利设施的间接效用函数V((1−t)W,P,A),其中(1−t)W表示税后工资,P表示价格，A表示便利设施。

这种间接效用函数一般可以转化为对数可分函数或线性可分函数。对数可分函数可以使用由一般消费品和住房定义的柯布-道格拉斯效用函数表示，即,其中A代表一个反映舒适度的指数，该指数被假设为可以增加福利，α代表效用函数中住房所占的份额和家庭支出。线性可分函数假设每个人消费一个单位的住房，因此去掉住房后的收入是W−P，它假设舒适度指数只是增加了净收入，故总福利为(1−t)W−P+A,税收比例与工资和价格之间是不相关的。具体地，对数可分函数为:

线性可分函数为:

只有得知舒适指数和工资之间的相关性时，这两个模型才会得出较为准确的预测。不过本文的目的不是试图否定空间均衡预测，而是检验现实是否与四国的模型预测大致相符。

3.结论

集聚经济的核心思想是，随着经济活动的地理邻近，生产力会得到增加。城市群经济强度有助于确定城市的实际最优规模。如果巴西、中国和印度的集聚经济很强大，那么这有助于解释这些地区城市化如此迅速的原因。强大的集聚经济体似乎与限制城市增长规模的政策背道而驰。对于美国数据的回归结果表明，如果人口密度或人口规模增加一倍，工资就会上涨约5%。当这两种效应都包含在同一个回归中时，它们的系数都是0.03左右。巴西的回归结果表明，巴西城乡收入差距巨大，远远超过美国，但巴西城市居民收入与人口密度之间的关系略弱于美国。中国的回归结果表明，中国的集聚系数大约是西方标准系数的三倍。出现这一情况的原因一部分在于，中国的许多“城市”都相当大，其中可能包括不属于同一大都市圈的工人。这将导致因变量的测量误差，使估计系数偏向于零。

虽然标准的空间均衡框架在城市化程度较低的发展中国家中表现得差得多，但这些国家的城市生产率和增长关系却强得多。例如，在美国，个人收入对面积密度的回归系数约为0.05，巴西为0.03。中国的系数上升到0.02，印度上升到0.08。，这些地区的人口密度与繁荣之间的内在联系似乎非常紧密。在发展中国家，人力资本和区域成功之间的联系同样也更强。例如，在控制个人人力资本特征之后，对拥有大学或以上学历的成年人的收入进行对数回归时，美国的核心人力资本外部性系数约为1。在巴西、中国和印度，相同的系数范围大约在2到5之间。区域技能和区域收入之间的这种很强的联系可能是由忽略的人力资本驱动的，但它值得今后更多的研究。（李焕杰，周玉龙）