现代经济增长的重要来源是城市经济发展中的人力资本、创新和企业家精神。在一个大国内部，能够以少数都市圈为带动，而强化现代经济增长中的人力资本、创新和企业家精神的作用。在这种经济增长的模式之下，地区之间进行分工和贸易，可以在一个大国内部获得巨大的规模经济红利。而当一个国家（或如欧元区这样的统一货币区）的经济规模大到世界前几位时，这个国家的货币还将通过获得国际储备货币的地位而获得巨大的红利。
现实中，因为一些导致市场分割的“政治经济学”因素，大国发展可能享受到的“规模红利”并不一定能够实现。空间政治经济学的目标就是研究规模红利与市场分割两大问题，为此，需要结合空间经济学和政治经济学两个经济学子学科。这样的“空间政治经济学”有三个基石：第一，城市发展的理论基础与实证依据；第二，区域发展中的政治经济学及其影响；第三，规模经济与市场分割相互作用，及其对于国家发展的影响。
截止到目前，经济学研究对于上述三个方面的问题形成了以下几个观点：
首先，关于城市发展，人力资本外部性和技能互补性是城市发展的基础，也是现代经济增长的核心。城市人口增长带来的交通和环境成本等规模不经济与城市规模经济相伴生，但规模不经济可以通过技术和管理的方式加以改善，甚至城市病治理的技术和管理手段本身就具有规模经济性。中国大城市的规模不经济在多个维度上是基础设施和公共服务供给不足和管理低效的结果。
第二，关于区域发展，经济地理和集聚效应仍然是区域经济发展格局的决定性因素。但是在中国，由于存在行政力量对于经济资源配置的干预，导致经济发展的零散分割，以及地区之间分工水平的下降。事实上，人口的自由流动可以实现区域经济“在集聚中走向平衡”，即经济集聚程度提高的同时，人均GDP（或人均收入）在地区间趋同。
第三，关于国家发展，由于政治经济学的因素，导致中国经济在2003年之后出现地区之间“均匀发展”的政策倾向，资源配置效率恶化，全要素生产率增长率放缓，对于中国经济增长的逐步下滑具有持续的影响。因此，中国经济增长的下滑不只是国际经济周期的问题，而是自身的经济结构出现了严重的政策扭曲。
上述三个问题分别涉及到城市、区域和国家的发展，是相互交织在一起的。简而言之，城市存在的规模经济效应是现代经济增长的源泉，而在一个国家内部，需要通过城市（地区）间的资源再配置来充分利用大城市对于经济增长的带动作用，从而提高国家竞争力。然而，遗憾的是，一国内部的政治经济学因素导致的往往是市场分割，不利于地区间资源配置效率和国家竞争力的提高。
本文将总结“空间政治经济学”的一些主要相关研究，这些研究比通常的“政治经济学”更强调城市发展和经济集聚对于现代经济增长的重要意义，同时，又比通常的“空间经济学”更强调政治经济学因素所导致的资源误配置和空间无效率。从“空间政治经济学”的视角来看城市、区域和国家发展，所涉及的文献是极其庞杂的。本文的意图主要针对中文读者，因此，在做文献总结的时候，相对侧重与中国相关问题的研究文献，同时对中国的一些政策及其对于中国经济所产生的影响进行评论。本文主体内容分为三部分，分别涉及到城市、区域和国家发展，对应于上述三个问题。最后是本文的总结。
城市发展：有管制的微观决策与城市规模
城市存在的人力资本外部性和技能互补性是城市规模经济最为重要的来源，也显示出城市发展与现代经济增长之间的关系。同时，城市规模扩张似乎也伴随着拥堵和污染等规模不经济。理论上来说，城市的规模经济与规模不经济之间的权衡决定了城市的最优规模，但实际上，产业结构、技术与管理这些因素同时作用于城市规模的决定。具体到中国的现实，一些城市拥堵和污染的问题与不适当的规划和管制有关，却被错误地认为是城市人口过多的证据。
（一）城市与现代经济增长的基础：人力资本外部性和技能互补性
在经济增长里，劳动投入和资本投入的增长是看得见的部分，其余都被归为全要素生产率。传统的经济增长理论因为是在总量上考虑问题，因此，全要素生产率的提高被理解为教育水平的不断提高以及制度改善所致。在新增长理论里，1990年代之前曾经有段时间将规模收益递增作为模型的假设，但在实证研究中，因为没有发现国家人口规模具有推动创新的作用，规模收益递增的假设逐步被放弃了(Jones, 1999)。也有文献发现，如果有国际贸易作为替代，国家的人口规模对于经济增长的作用将下降，国家的大小是内生于贸易的（Alesina, Spolaore,and Wacziarg, 2005）。
随着空间经济分析的引入，经济学家认为，不同规模的城市对于经济发展的影响是不一样的。城市规模之所以能够促进经济增长，是通过分享（私人投资和公共投资在生产规模扩大中被分摊）、匹配（不同偏好和技能的消费者和生产者的相互匹配）和学习（人际之间知识外溢和干中学）这三个机制实现的（Duranton and Puga,2004）。其中，最为重要的机制是学习机制，它与现代经济增长理论（Lucas, 1988）完好地对接在一起，城市规模成为影响人力资本积累及人力资本回报的重要因素。在我看来，1990年代之前的新增长理论试图在国家层面寻找规模收益递增的证据，在国家总人口和创新之间建立联系，这个方向意义不大。现代经济增长的源泉，其实只是在一个国家人口规模既定的情况下，改变人口的空间分布，通过人口向大城市的集聚，借助于城市层面的规模经济，产生了对整个国家经济增长的带动作用。在这个意义上，新经济地理学和新增长理论是可以打通的。只是增长理论追求在时间维度上将模型动态化，而新经济地理学的工作是处理空间问题，两者如何在理论上融合，仍然需要进一步的研究。
城市发展对于人力资本回报的影响在经验研究中得到了证实。关于中国的人力资本回报的几项研究显示，改革开放30多年来教育回报不断上升（李实和丁赛，2003; Cai et al.，2008; Fleisher and Wang，2005; Zhang et al.; 2005；Gao and Smyth，2015）。私人教育回报的持续上升体现出教育的确在创造价值。一种直观的理解是，教育回报上升的原因是计划经济时期对教育回报的压制在市场经济下得到纠正。另一种容易想到的解释是，随着时间的推移，教育质量得到了改善。但这两种解释都还不够，都没有揭示教育回报不断提高背后隐藏的现代经济增长的核心秘密。尤其值得一提的是，虽然经历了上世纪末以来大学的大规模扩招，大学教育的回报总体仍然呈现出上升趋势（Liang and Lu, 2017），更提醒我们需要找到那些可能“放大”教育回报的因素。这时，城市化和城市规模的扩张就起到了至关重要的作用，邢春冰(Xing, 2015)利用2005年1%的人口小普查数据估计出了所有城市层面的教育回报，估计结果从5%到15%，展现出很大的城市间差异。他发现，总体来说，每年教育回报和城市人口呈现出正相关关系，城市越大教育回报越高。同时，每年教育回报和城市的大学毕业生占比正相关，大学生占比越高，教育回报越高。如果城市规模可以提高教育回报率，又由于改革开放之后，中国的大学生在向大学生比较多的大城市集中，教育回报率不断提升就容易得到解释了，而这在宏观上就可以成为中国经济快速增长的重要解释。
那么，为什么城市（特别是大城市）能够提高人力资本回报呢？其中的重要原因就在于“人力资本外部性”（human capital externalities）。“人力资本外部性”的含义是，一个人的教育水平提高不仅提高了自己的私人收入，还在与其他人的社会互动中产生知识的外溢性，从而在加总的意义上产生社会回报，即一个人能够从其他人的教育水平提高中获得收益，包括收入提高、犯罪率下降和人民生活质量改善。如果人力资本外部性很大的话，那么，劳动力从农村流动到城市，或者从教育水平低的城市流动到教育水平高的城市，就可以获得收入的提高，而在加总意义上，这就是资源配置效率改进和经济增长。
人力资本外部性在实证研究中仍然是一个前沿课题。美国的实证研究发现，工资和地租在平均人力资本水平更高的城市更高（Rauch, 1993）。类似地，Moretti (2004b) 发现，城市的大学毕业生比例每增加一个百分点，企业的劳动生产率会上升0.6%-0.7%。Moretti (2004c)同样说明了知识溢出效应的存在，他发现，城市的大学毕业生比例每增加一个百分点，工资水平平均上升0.6%-1.2%。运用中国数据开展的研究也发现，城市的人力资本存在外部性。Liu（2007）采用1988和1995两年的CHIPS数据估计了中国城市的教育外部性，结果发现，城市教育水平增加1年，个人的工资水平提高4.9-6.7%。李小瑛、陈广汉、张应武（2010）发现，截止2006年，城镇地区接受高等教育的人口比例提高一个百分点，工人的工资将提高1%。
但是，在人力资本外部性的实证研究中，比较有挑战性的问题是这一估计面临着严重的内生性问题，例如，城市的教育水平可能与很多城市级的遗漏变量有关，也有可能大学生有某种不可观察的偏好导致他们聚集在一起，从而可能导致估计偏误，这也是在既有的研究中有待改进之处。我和Glaeser使用1952年院系调整运动中跨市搬迁的系的数量作为城市人均受教育水平的工具变量，通过使用CHIPS2002和2007的数据，研究发现，一个城市的平均受教育年限增加一年，这个城市的居民平均收入将提高大约21.9%（Glaeser and Lu, 2014）。如果换用2005年1%的人口小普查数据，一个城市的平均受教育年限增加一年，这个城市的居民平均收入将提升大约19.6%到22.7%（梁文泉、陆铭，2015; Liang and Lu, 2017）。不同的数据估计出来的结果非常接近。
由于高、低技能者之间存在着技能互补性（skill complementarities），城市在聚集了大量高技能劳动者之后，还相应产生对于低技能劳动力的需求，大城市的大学生数量更多，也带来更多的低技能劳动者需求（Eeckhout et al., 2014; 梁文泉、陆铭，2015; Liang and Lu, 2017）。那为什么大城市会促进技能互补？原因可能是以下三点：
一是劳动力分工。当市场容量增加的时候，会促进劳动力的分工更为细化，劳动力彼此之间的联系更为紧密，不同技能的人在生产过程中位于不同的岗位，相互分工，从而产生互补性。其实，这在本质上就是市场规模促进分工的“斯密定理”。
二是人力资本外部性。人力资本外部性的存在会提升高技能者周围劳动力的生产率。存在劳动力分工时，不同技能的人会从事符合各自比较优势的职业，在城市中高技能者的增加会提高其自身劳动生产率，同时也会促进低技能者劳动生产率的提高。我们的研究发现，高、低技能劳动力之间的互补性会出现在大企业内部，虽然大城市的促进效应并未明显强于中小城市（Liang and Lu, 2015a），但大城市更可能通过促进服务业企业间和行业间的外部性来促进高、低技能互补（梁文泉、陆铭，2016）。
三是消费外部性。就业工资的上涨会增加人们从事家务的机会成本。对于高技能劳动力而言，从事家务的高机会成本会促使其将家务活动外包给从事家政、餐饮等消费型服务的低技能劳动力。同时，收入水平的提高还会增加其他诸如医疗、艺术、法律等的服务需求，而它们的从业人员主要是高技能劳动力。大城市会通过外部性、分享和匹配等机制提升高技能劳动力的工资，促进高技能劳动力将更多的家务活动外包，同时增加对消费型服务业的需求，进而会增加消费型服务业的就业量。据估计，美国城市中每增加1个高技能岗位，就会增加5个消费型服务业的岗位，其中2个是医疗、艺术、法律等高技能劳动力从事的岗位，3个是餐饮、收银员等低技能劳动力从事的岗位（Moretti, 2012）。
上述技能互补性的存在都使得城市受教育水平的提高带动低技能劳动力的工资上涨。我们用2005年1%的人口小普查微观数据考察城市高技能比例对不同技能劳动力工资的影响，结果显示，当城市高技能者（大学本科以上学历）比例增加1个百分点时，高技能者的小时工资会增加6.11个百分点，而低技能者（大学以下学历）的工资会增加7.17个百分点，增幅略大于对高技能者的影响（梁文泉、陆铭，2015b）。
在高技能者向大城市集聚的过程中，也将带来大量低技能劳动力的需求，从而表现为城市规模对于就业和收入水平的正效应。通过使用CHIPS 2002和2007年的个人层面数据，我们发现，人们在大城市更有机会找到工作。高技能者和低技能者都在人口规模效应中获益，而且低技能劳动力在大城市中获得的就业机会增加得更多。相比之下，中等技能人群的就业情况不会受到显著的影响。因此，限制城市人口增长，特别是低技能劳动力的流入，对效率与公平均不利（陆铭、高虹、佐藤宏，2012；陆铭，2013，2017）。此外研究也发现，城市规模对劳动力收入具有正效应：在对收入进行了消胀后，每提高一个百分点的城市人口会增加个人实际收入大约0.082%到0.143%（高虹，2014）。
事实上，除了对于收入和就业的提升作用之外，大城市还因为规模经济效应而拥有较好的基础设施、公共服务和生活质量，为此，在移民群体中，人们宁愿牺牲一部分收入（Xing and Zhang,2017）。但从劳动力流动的目的地选择来看，人们对于收入和就业的追求比对于公共服务的追求更重要（夏怡然、陆铭，2015）。
（二）城市的规模经济、规模不经济与城市规模决定
人力资本外部性和技能互补性既是导致城市存在规模经济的重要机制，同时也是现代经济的推动力。通常认为，人口的增加会给城市带来一些规模不经济，从而表现出城市病，特别是拥堵、污染与犯罪这三大问题。
在理论上，似乎一个合理的假定是城市存在规模不经济，随着人口的增加，城市运行的成本越来越高，且边际递增。但在经验研究当中，城市运行成本随人口规模而边际递增这一点并不一定成立。因为城市病的治理本身在很多维度上就可以利用人口数量的增加而实现规模经济。公共服务和基础设施的供给都存在这样的规模经济。例如，王伟同、魏胜广（2016）的研究发现，城市人口增长带来的公共支出增长弹性远小于1，即人口增长并不等比例带来公共支出的增长，说明城市公共支出具有较强的规模效应。研究还发现，在人口增长过程中大城市的公共支出弹性平均仅为小城市的1/2，表明大城市公共支出的规模效应远远强于小城市。进一步分析发现，人口集聚程度和外来人口因素降低城市公共支出的人口规模弹性，并且这种效应在大城市中表现得更为明显。
拥堵、污染这些城市病与人口规模、人口密度这些因素的关系需要做具体的分析。在交通运输方面，虽然城市的人口会增加通勤时间，但是在控制了人口数量之后，人口密度越高，城市的通勤时间越短（Sun, He, Zhang and Wang, 2016）。环境污染和人口数量之间也并非具有严格的正相关关系。其中特别重要的是三个机制：第一，通常人口多的城市，服务业的比重会比较高，而服务业的污染排放较低。第二，排污本身就是有规模效应的，如果规模效应足够强，那么人口数量和排污量之间就并不一定有显著的关系。在实证研究中，城市人口规模和各类污染排放指标几乎没有什么关系（郑怡林、陆铭，2017）。第三，大城市往往具有更密集的地铁网络，这也使得汽车的使用量可以得到控制，从而表现出人口数量多和人口密度高的城市，反而人均的碳排放也更低（Zheng, Wang, Glaeser and Kahn, 2010）。恰恰因为这样的道理，如果考虑两种人口的空间分布，一种是比较均匀的人口分布，另外一种是把人口相对集中在比较大的城市，后一种人口分布方式反而有助于减少总量的碳排放（陆铭、冯皓，2014）。
自然资源短缺往往被作为城市拥挤效应的一个例子，而事实上，恰恰因为规模经济效应，城市的资源消耗量的增长远远慢于人口的增长。例如，2001年北京的水资源消耗量为38.9亿立方，对应于1385万人。2014年，37.5亿立方水消耗量对应于2152万人，水的消耗量反而是下降的。其中，2014年的农业用水和工业用水分别是2001年数量的47%和55%，同时期，按常住人口计算的人均生活用水量从87立方下降到79立方。
保守地说，就算城市运行的成本不存在边际成本递增的现象，那么，只要城市人口增加带来的边际正效应递减速度足够快，那么在理论上仍然会达到由边际正效应等于边际负效应决定的最优的城市规模。问题在于，在宏观上的城市最优规模无非是微观决策的结果，如果企业和个人的微观决策导致城市过大了，通常一定是因为微观主体的行为存在负外部性，使个体决策的最优结果超过社会最优的城市规模。这里需要强调的是，如果微观主体的行为存在正外部性（如人力资本外部性），那么，个体最优决策下的城市规模也可能偏小。
在出现外部性问题和城市偏离最优规模时，需要将市场价格机制与行政手段进行最佳的配合，来使城市规模接近最优。对于负的和正的外部性，分别可以通过征税或者补贴这样的价格机制来调节个体的行为。对于征税或者补贴的幅度，可以通过测算人们对于外部性的支付意愿来科学决策。在有些领域，涉及到跨代的长远目标，比如一块地的用途如果涉及到用途变更成本极大的情况，而未来需求又充满不确定性，这时，由行政手段规划城市用地的用途仍然是价格机制有益的补充。但是，无论如何，直接地确定并管制一个城市的人口规模是缺乏理论基础和国际经验的。现实中在中国出现的直接管制城市人口规模的做法只能从两个角度予以解释：第一，相关知识和理论准备不足，决策者仅根据经验行事，例如，不了解城市规模带来的收益，或者将城市病与人口规模简单地对应，而且后者更为可见；第二是政治经济学的因素，政策制定者并未从社会最优（或全体或常住人口）的角度考虑问题，一部分成员（如非本地户籍人口）的收益和成本未作为决策变量，或者在决策中所占权重较低。对于这些城市管制政策的形成机制及影响，非常值得进行深入理论研究。近来，有一篇论文讨论了美国城市的原住民如何从减少拥挤的目标出发，通过分区（zoning）政策限制土地和住房供应，试图以此来减少外来人口，这样的政策造成了效率和福利损失（Bunten, 2015）。模型虽然以美国为背景，对理解中国的问题也非常适用，只是中国城市的管制程度与美国乃天壤之别。
需要特别指出的是，这里上下文所说的外部性均指城市内部的外部性。但如果考虑跨地区的外部性时，如果人口流动对人口流出地产生了负外部性，例如，人口减少不利于发挥公共服务和基础设施建设的规模经济效应，这时，如果通过财政转移支付去补贴人口流出地，则可能减少人口流动，并相应减少人口流入地的城市规模。但这样的政策是中央政策，不是地方政策。即使是在中央层面，如果给人口流入地的补贴用于发展当地缺乏比较优势的产业，那么，则可能产生扭曲和低效率。如果人口流出地并未因中央补贴获得持续的竞争力，最终并不能减少人口流动的动力。
（三）城市的最优规模：实证研究的批评
在理论上可能存在的城市最优规模吸引了一些经济学家对其进行测算，其基本的做法是将城市的人口（或就业）规模作为解释变量，作为被解释变量的包括劳动生产率或人均GDP（王小鲁、夏小林，1999；Au and Henderson, 2006；柯善咨、赵曜，2014；陈杰、周倩，2016；王垚、年猛、王春华，2017）、幸福感（孙三百等，2014）等。上述运用中国数据进行的经验研究中，以劳动生产率或人均GDP为被解释变量的，均得到了城市规模的倒Ｕ型曲线，倒Ｕ型的顶点对应的人口（就业）规模被认为是最优的。唯一与众不同的是，孙三百等（2014）得到的城市规模与幸福感之间的关系是Ｕ型的，意味着中等城市的平均幸福感是最低的。与孙三百等（2014）形成呼应的是，在我们自己的研究中，如果将城市规模区分为两组，相对于小城市，大城市具有更高的幸福感（Jiang, Lu and Sato, 2012）。
在经验研究当中，城市规模与劳动生产率之间的倒Ｕ型关系经常被作为部分中国城市已经太大的依据，这种理解需要谨慎对待。Au and Henderson （2006）、柯善咨和赵曜（2014）、王垚、年猛、王春华（2017）的研究均指出，城市最优规模本身取决于城市的产业结构，服务业比重高的城市，最优城市规模就比较高。其中的道理不难理解，服务业比重高的城市更加依赖于城市的人口规模和人口密度来产生知识的外溢性，并且服务产品的消费和供给本身需要借助于面对面来完成。与此同时，在成本方面，服务业比工业的环境污染小很多，而以服务业为主的城市，往往也正是规模比较大的城市。大城市通过地铁网络的建设，也可以有效地缓解拥堵和污染的问题。这样，随着城市产业结构从制造业转向服务业，城市的最优规模也不断变大，或者说，城市最优规模并不是一成不变的。
更为重要的是，即使在实证中真的发现在人口规模最大的城市组别中劳动生产率与人口规模是负相关的，也难以得出是因为人口规模带来的规模不经济压倒了规模经济。在展开具体的讨论之前，从一般的意义上来说，我要提醒读者，对于来自特定国家数据和实证结果，必须要放在这个国家特定的制度背景之下去解读，对于来自一个存在大量扭曲和管制的国家的经验研究，尤其要小心其制度背景。基于中国数据展开的有关城市最优规模的研究，看到的并不是在标准理论的“倒Ｕ型曲线”，而是一条在规划滞后、供给不足和政策不当背景之下的曲线。相应的，大城市当中存在的规模不经济必须要从供给端和政策端去找原因，否则就很容易认为城市的规模不经济仅仅是因为人多导致的。这里，我结合既有的研究来解读中国大城市存在规模不经济的成因。
首先，必须注意到中国的特（超）大城市目前的基础设施和公共服务是按照1990年代末所规划的今天的城市规模来建设的，而无一例外的，这些城市若干年前所规划的人口规模远远小于今天事实上已经达到的人口规模。由此而带来的基础设施和公共服务的短缺和相应的规模不经济，不能归罪于人口的增长，而只是因为特（超）大城市当年的规划没有科学地预测到今天的人口规模，相应的政策含义应该是增加基础设施和公共服务供给，而不是限制需求（陆铭，2016）。
第二，今天在特（超）大城市存在严格的户籍制度，特别是对于低技能劳动者的歧视性制度也会削弱城市的规模经济。我们的研究发现，如果不考虑户籍制度的影响，则在中国的大城市似乎企业内的高、低技能劳动力的技能互补性没有显得更大，这是一个与理论直觉相违背的结果。于是我们在模型中考虑了特（超）大城市也具有更高的落户门槛，结果发现，落户门槛高的城市的确制约了低技能劳动的供给，从而不利于提升企业内的技能互补性。但是，一旦当我们在模型中控制落户门槛的影响，就发现，更大的城市的确可以促进技能互补性（Liang and Lu, 2015a）。换句话来说，如果在目前的数据估计当中，看到特（超）大城市规模不经济，应该反思是不是在模型当中忽略了在特（超）大城市存在的不利于提升生产率的制度，从而导致了严重的遗漏变量偏误。
户籍制度的另外一个影响是严重地制约了移民的消费，也会使得在实证研究当中体现出似乎特（超）大城市出现了规模不经济。我们的研究发现，在其他变量都得以控制的时候，相比于一个本地户籍的城镇人口，非本地户籍的城镇人口的消费平均要低17%到21%（Chen, Lu and Zhong, 2015）。由于受到这样的消费制约，城市的外来人口会削减服务消费，而这影响的恰恰是服务（不可贸易品）在本城市的需求，进一步的影响到在本地从事服务业工作的本地居民的工资水平（Liang and Lu, 2017）。由于外来人口和本地户籍人口的平均消费水平差距在大城市更大（Chen, Lu and Zhong, 2015），不难推断，户籍对于消费的制约也会呈现出似乎是特（超）大城市不利于提高人的收入和劳动生产率。
第三，当前在中国特（超）大城市存在的规划和管理方面的问题也会加剧城市的规模不经济，而这些问题在中小城市相对来说影响不大。这里仅举几个例子。我们研究了公共服务与居住的空间不匹配对于通勤和污染的影响。在以北京为代表的特（超）大城市，优质的中小学比较集中于中心城区，而与此同时，城市的人口已经出现了向郊区的疏散，这样就导致了优质教育与居住之间的分离，以及大量家长开车送孩子上学的现象。根据我们的研究，由这一行为所导致的通勤使得北京假期内工作日的交通指数（反映交通流量及拥堵程度）比非假期工作日低20%至30%，这能够使日均可吸入颗粒物PM10浓度下降约20μg/m3（相当于PM10均值的16%）（Lu, Sun, and Zheng, 2017）。
我们的另一项研究考察了城市地块更新对于通勤距离的影响。在中国的特（超）大城市，地方政府往往具有最大化税收的目标。于是区一级的政府在地块更新的过程中通常不愿意提供住宅用地，而愿意将更多的地用来提供商业和办公楼，因为后者可以带来持续的税收增长，而前者只能一次性收取住宅用地的土地转让费。从北京案例里可以看到，在我们所分析的地块更新样本当中，更新之后仍然用作住宅用地的大约就只有一半。我们发现，中心城区住宅供应的下降是导致居民向外搬迁的原因之一。根据我们的研究，相对于不受到地块更新冲击的居民而言，地块更新会使周边受到影响的居民更换通勤起点的概率平均提高3.15%，通勤距离平均增加565米，约为平均通勤距离的7.3%（Chen, Long, Lu and Qian,2017）。
上面这样一些研究都是运用中国数据的实际例子，说明的道理是，如果不考虑到这些在细节上存在的中国特（超）大城市已经出现的政策、制度和实践，那么就会把由此而导致的城市规模不经济全部归罪于人口增加。而事实上，这些问题如果通过增加基础设施和公共服务的供给，并且改善规划、管理和技术，特（超）大城市的规模不经济就可以治理。这样，改善供给、增加人口和促进增长几个目标就可以同时实现。在学术研究当中，在多大程度上城市的规模不经济是人口增长带来的，在多大程度上是因为规划技术和管理存在缺陷，仍然是一个在学术研究中值得持续关注的研究方向，也具有很强的政策含义。同时，在理论上，城市的产业、居住、公共服务的空间布局是如何决定的？一些政治经济学因素在其中产生怎样的影响，这是一个值得注意的研究方向，不妨称之为“城市内部的空间政治经济学”。
除了忽视中国城市发展的制度背景之外，仅仅基于城市人口带来的规模经济与规模不经济来测算城市最优规模，忽略了城市规模的决定在本质上取决于人们在不同城市之间进行选址的“空间均衡”，这就难以解释为什么数据上看起来一些城市“太大了”，但仍然是人口流入地。如果在包含中国的人口流动制度背景之后，再考虑人口流动的空间均衡模型，潘士远、朱丹丹、徐恺（2017）的研究证实，中国一线城市的规模过小，其他各线城市的规模过大。因为一项具体的研究很难全面地把影响空间均衡的因素全部纳入讨论，因此，我们在下一节中将目前所涉及到的文献做个全面的梳理。
区域发展：扭曲市场的政策与空间均衡
由于上面所说到的城市发展的微观基础，中国的区域经济发展也出现了一些符合经济规律的现象，比如说经济和人口在向少数地区集中，尤其是东部沿海地区和内地的一些大都市圈。因此，有一些文献用中国的数据尝试验证经济地理对于区域经济发展的作用，由于这一支文献已经相对成熟，而且基本上是在用中国的数据复制在国际文献当中已经有的结果。有兴趣的读者，请参考我与合作者们的总结，特别是接近大港口和到区域大城市对于城市经济增长的积极影响的经验研究（陆铭等，2011；陆铭，2013，2017）。
本节试图说明，中国的区域发展不是一个自由市场经济下的空间均衡。经济的地区间平衡发展被广泛地误解为经济和人口的空间均匀分布，同时，现有体制鼓励地方政府追求本地经济规模、投资和税收的最大化。于是，一些政治经济学因素使得地区之间的重复建设和市场分割成为一个始终未能解决的问题，全国范围内的资源跨地区配置效率被损害。未来，理想的话，可能制度性的市场分割终将得到解决，但一些非正式制度性的因素仍然可能长期存在，危害中国的国内市场一体化。
（一）空间均衡的政治经济学
我想借本文强调的是，国际上发展成熟的空间均衡模型中基本上不存在劳动力流动的障碍，也不存在政府力量对于像土地这样重要的资源进行行政配置。这些模型只能被作为市场经济的基准(benchmark)来对待，如果不在空间均衡模型当中加入中国背景下的政治经济学因素和生产要素流动障碍，那就使得我们对于空间均衡模型在中国的应用产生一些错误的判断和政策含义。
国际上的空间经济学研究和已经存在的跨国经验均表明，经济发展过程中区域间的发展差距会逐渐从扩大转为缩小，呈现出一条倒Ｕ型的曲线（World Bank, 2008）。在中国，劳动力流动既起到了促进本地经济增长的目的，也可以缩小地区之间由于市场潜能差异而导致的地区经济增长差距，有利于实现空间效率与区域平衡的双赢，即“在集聚中走向平衡”（丁嵩、孙斌栋，2016）。如果看中国的区域经济发展，可以看到大约是在2004年之后，省和省之间的经济发展速度有所趋同，人均GDP的差距也开始收敛（徐现祥、王贤彬、高元骅，2011）。借助于主流的经济增长理论，刘树成、张晓晶（2007）也研究了中国地区间经济发展收敛的现象。请特别注意，经济增长理论中的“收敛(convergence)”是基于较发达国家（或地区）的资本边际回报递减，而在中国东部地区企业的全要素生产率始终高于中西部（向宽虎、陆铭，2015），因此中国地区间经济发展的收敛与区域发展政策的调整有关，在本质上不同于经济增长理论的含义，不是生产要素在地区间寻求最优配置的结果。
伴随着区域经济的收敛，中国的城乡发展几乎在同时也出现了一些拐点现象。刘易斯二元经济模型预测，经济发展会伴随一个劳动力过剩逐渐向劳动力短缺的过渡过程。当农业剩余劳动力逐渐被城市化和工业化过程吸纳结束之后经济就会出现“刘易斯拐点”，此时劳动力短缺时代将来临，工资上涨趋势将非常明显（Lewis, 1954）。如果简单套用这个理论，中国似乎在2004年之后也出现了比较明显的工资上涨过程，城市地区（尤其是东部沿海地区）似乎也同时出现了劳动力短缺的现象。
很少人注意到在中国区域经济发展和城乡经济发展中出现的“拐点”伴随着政策上的重大转变，那就是2003-04年开始中央开始对欠发达地区——具体来说就是农村地区、中西部以及东北老工业基地——进行大规模的财政转移支付。同时，在建设用地指标的分配上，开始倾向于欠发达地区，同时收紧人口流入地（特别是东部和大城市）的土地供应。中央的政策导向显然是为了平衡地区间的发展，但是，由于将地区间平衡发展等同于经济和人口的均匀分布，欠发达地区也有做大本地GDP的激励，因此，就采取了将资源大量引入到相对欠发达地区的政策，并相对压缩东部的资源投入。其直接效果就是相对拉低了沿海地区的经济增长速度，通过投资等方式拉高了中西部的经济增长速度（陆铭、向宽虎，2014）。在中西部地区和农村地区，人口流出打工的趋势有所放缓，而在人口流入地呈现出了招工难的问题。在沿海地区，由于土地供应相对收紧，导致房价上升。房价作为人口流入地最重要的生活成本，又溢出到工资水平之上，导致工资快于劳动生产率的上升，进一步抑制了东部地区的经济竞争力（陆铭、张航、梁文泉，2015; Liang, Lu and Zhang, 2016）。
这些现象均说明，考虑中国的地区和城乡经济发展必须在模型当中加入政治经济学的因素，把行政干预和资源配置的制度性障碍加入到模型当中去。之所以要这样去做，就是因为在刻画基于市场经济体制的区域发展模型和城乡二元经济模型当中，资源的配置效率是被生产要素的自由流动所保证的，地区之间和城乡之间经济发展水平和人均收入的收敛是以发达地区资本边际回报下降为前提的，效率与平等是同时兼顾的。但是，在存在大量行政干预资源配置和劳动力流动的制度性障碍的中国，地区之间和城乡之间经济发展水平和人均收入的收敛却是以牺牲效率为代价的。从长期来看，如果在欠发达地区进行的投资偏离当地发展的比较优势，那么它所带来的虽然是短期的经济增长，但在长期却有可能是无效率、供给过剩以及债务增长。在宏观上，这种行政干预的结果，就是使得从2003－04年开始，中国经济出现全要素生产率增长速度放缓和资源配置效率恶化的现象（陆铭、向宽虎，2014）。虽然从整体经济来讲，2003-2008期间，中国因为有强劲的外需使得经济处于两位数的高速增长，从而掩盖了经济增长当中的低效率问题，但是在之后的若干年以来，由于外需的增长逐渐放缓，就导致中国经济自身的结构性问题、行政干预的低效率和债务增长逐渐体现了出来。因此，在接下来的文献回顾中，我将重点总结有关中国政策干预和生产要素市场扭曲所导致的对于区域和城乡经济发展产生的影响。
已经有一些研究将政治经济学的因素纳入到区域和城乡经济发展的模型中去，讨论资源配置的低效率问题。在城乡发展方面，由于存在户籍制度这样的劳动力流动障碍，城乡间收入差距将扩大，同时，城市将出现劳动力供给不足，而且需要花成本来治理由城乡收入差距导致的社会不满，经济增长将由此而受损（陈钊、陆铭，2008；刘晓峰､陈钊、陆铭，2010）。在区域经济方面，由于存在着学习效应和规模收益递增，地方政策将策略性地选择进入一些并没有比较优势的产业，以获得未来更高的收益，在这种动机下，重复建设和市场分割将成为地方政府获得更快经济增长的占优策略，但事后成功的可能性很小（陆铭、陈钊、严冀，2004；陆铭、陈钊、杨真真，2007）。周黎安（2004）认为，地方官员通过最大化本地经济增长而获得晋升，这使得同时处于政治和经济双重竞争的地方官员之间的合作空间非常狭小，这能够解释中国长期存在的地方保护主义、“大而全”的地区发展战略和地区间形形色色的产业“大战”和恶性竞争。在城市体系方面，有研究将劳动力流动障碍加入到劳动力区位选择模型中，结果发现，户籍制度阻碍了劳动力自由流动，使城市规模分布偏离了帕累托最优（梁琦、陈强远、王如玉，2013）。由于户籍制度对于劳动力流动的阻碍，中国经济增长遭受了巨大的损失(Tombe and Zhu, 2015)。杨曦（2017）在一个包括对于外来人口公共服务歧视的模型中考察了农民工市民化带来的增长效应，结果发现，从提升经济规模和城乡劳动力工资及福利的效应差异来看，中国城市发展政策需要重点考虑的方向是，在人口规模300万以上的城市推进城镇化和农民工市民化，并提高这些城市的宜居度。遗憾的是，现实中的政策恰恰是在限制大城市的发展。