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數(shù)據(jù)帝|認識城市發(fā)展規(guī)律,諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者做了啥貢獻
【編者按】
每個學科都可以為城市做更多。這里的頭一篇,說的是諾貝爾經(jīng)濟學獲獎者對城市研究的貢獻,看經(jīng)濟學的研究方法如何解釋城市運行規(guī)律。

保羅·克魯格曼:新經(jīng)濟地理學
保羅·克魯格曼,因其對貿易和經(jīng)濟地理學的貢獻,獲得了2008年諾貝爾經(jīng)濟學獎。克魯格曼的新經(jīng)濟地理學,對區(qū)域經(jīng)濟研究產(chǎn)生了深遠影響。
在克魯格曼之前,經(jīng)濟學家們在解釋不同地理位置的城市增長時,缺少一套自洽的理論工具。一般來說,經(jīng)濟學中假定邊際產(chǎn)出必須是遞減的。但為了解釋城市的集聚和增長,邊際產(chǎn)出遞增又成了一種比較吸引人的假設。但這種假設有一些“套套邏輯”的意味在其中——城市出現(xiàn)了集聚,其原因是集聚是經(jīng)濟的,但為何有些城市獲得了集聚的正外部性,而有些城市沒有呢?傳統(tǒng)經(jīng)濟地理學在這方面并沒有很好的解釋手段。
但在克魯格曼的新經(jīng)濟地理學中,一個簡單的模型便可解釋企業(yè)生產(chǎn)時的集聚行為。假設一個廠商面臨兩個不同地點的市場,此時他有兩種選擇:可以在同一個地點生產(chǎn),將一部分產(chǎn)品賣到另一個市場,并支付一定運費;也可以在兩個地點都生產(chǎn),不支付運費,但支付新建工廠的固定成本。那么,如果規(guī)模經(jīng)濟效應很大(有利于原有地點擴大生產(chǎn))、運費較低、且可貿易商品的比例較高時,在新地點建廠便顯得不太劃算,廠商便會選擇集聚。這稱作所謂“中心-外圍”模型,對美國19世紀中葉的大規(guī)模城市集聚和工業(yè)集聚有著非常好的解釋力。由于在該時期大規(guī)模生產(chǎn)成為可能,鐵路運輸也逐漸普及,工業(yè)化則使得可貿易品的比例增加,美國的城市便出現(xiàn)了集聚。
新經(jīng)濟地理學有著很好的延展性,由此產(chǎn)生了一系列關于城市集聚的新命題,一些經(jīng)典命題也因此得到了解釋。例如,19世紀的經(jīng)濟學家馬歇爾,曾提出產(chǎn)業(yè)集聚的三大原因,即勞動力市場共享、知識外溢以及專業(yè)產(chǎn)品和服務提供者,三者并稱為馬歇爾外部性。在傳統(tǒng)經(jīng)濟地理學中,只有專業(yè)提供者能夠得到解釋,而新經(jīng)濟地理學能夠解釋前兩者。
新經(jīng)濟地理學至今仍然有著很強的生命力,其規(guī)模經(jīng)濟的思想被廣泛用于解釋和預測城市的生長。
埃莉諾·奧斯特羅姆:多中心治理
埃莉諾·奧斯特羅姆因其在公共資源的經(jīng)濟治理上的研究,被授予2009年諾貝爾經(jīng)濟學獎。奧斯特羅姆在1960年到1970年寫下了有關多中心治理的一系列研究。當時,流行的政治學觀點認為,單中心的政府治理更有效率,而多中心的政府治理則存在低效、碎片化等特點。也就是說,人們認為,在同樣資源投入下,對一個城市的單中心服務比多中心服務更加有效率。
但奧斯特羅姆發(fā)現(xiàn),實證結果并不支持這種流行的看法。她首先分析了加州的供水系統(tǒng),對其表現(xiàn)進行了多方面分析,結果發(fā)現(xiàn):1.比起大城市,中小型城市在監(jiān)管與控制成本上更有效率;2.不滿的市民更容易用腳投票,移動到其他轄區(qū)內;3.小城市的本地社區(qū)更有可能與大型生產(chǎn)商進行討價還價,但大城市的社區(qū)沒有這種功能,相對來說無法發(fā)出自己的聲音。
在公共安全服務上,多中心的結果也同樣有更好的表現(xiàn)。如印第安納波利斯市毗鄰的三個社區(qū),被三個獨立的小型警察局服務,而印第安納波利斯市被印第安納波利斯市警察局所服務,這兩個地區(qū)的經(jīng)濟文化情況大致相同。研究發(fā)現(xiàn),由較小的警察局提供服務的這三個地區(qū)的居民,擁有較低的犯罪率;當他們遭遇犯罪時,更愿意給警察打電話;更能獲得較高水平的服務跟進;對警察局績效的評價更為積極。
奧斯特羅姆的研究集中在公共產(chǎn)品、公共服務的提供上,概括來說,研究的是公共池塘資源的提供。所謂公共池塘資源,可以理解成一種有限的“公共品”,例如灌溉系統(tǒng)。多中心的政府治理結構將更有效地使用公共池塘資源,這一假說在大量案例研究中得到了驗證。例如,Tang(1994)研究了47個灌溉系統(tǒng),其中22個由政府運作的灌溉系統(tǒng)中,只有7個表現(xiàn)良好;而在25個由農民自行管理的灌溉系統(tǒng)中,18個表現(xiàn)良好。在內蒙古的草場保護、近海漁場的運作、森林保護等多個公共資源中,多中心治理都找到了類似的證據(jù)。
奧斯特羅姆的多中心結構的政府治理,為大型都市的公共服務提供困境和可持續(xù)發(fā)展的未來提供了一種可能的解法。
丹尼爾·麥克法登:離散選擇模型
丹尼爾·麥克法登因其在分析離散選擇的理論和方法上的貢獻,被授予2000年諾貝爾經(jīng)濟學獎。
麥克法登的離散選擇模型,可以估計針對一些不連續(xù)的選擇的概率。其基本思想是,如果某一選擇帶來的效用以一定概率大于其他所有選擇,那么它就等于這一選擇被真正付諸實踐的概率。該模型在計量經(jīng)濟學上有著廣泛應用,比如職業(yè)選擇、消費選擇等,經(jīng)濟學家可以根據(jù)人們的特征和不同選擇帶來的回報,對最終的選擇分布進行預測。
不過,它最初卻被應用在對交通工具的分析上。1972年,麥克法登教授在美國加州的伯克利進行了大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集,分析不同通勤方式對人們的影響,并試圖預測在1975年地鐵建成后,有多少人會選擇地鐵出行。麥克法登最后預測,會有6.3%的通勤者選擇地鐵出行。三年后,數(shù)據(jù)顯示,6.2%的通勤者選擇了地鐵出行,這與麥克法登教授的預測非常接近。
值得注意的是,麥克法登的離散選擇模型并不是湊巧獲得了勝利,在建造地鐵時,政府也曾使用當時非常流行的引力模型對選擇地鐵的乘客進行預測,結果為15%,比實際值高出兩倍半。
麥克法登的貢獻,使城市規(guī)劃者在對交通線路進行規(guī)劃時,得以提前預判特定的城市通勤需求,也可以解釋價格變化、獲得方式、人口構成的變動將如何影響使用不同交通方式所占比例。離散選擇模型在其他城市經(jīng)濟學領域也有應用意義,比如說研究居住方式、居住地以及教育選擇等。
羅伯特·席勒:“凱斯-席勒”房價指數(shù)
羅伯特·席勒因其在資產(chǎn)定價方面的經(jīng)驗研究和泡沫問題的研究被授予2013年諾貝爾經(jīng)濟學獎。但在業(yè)界,席勒最為人們熟知的大概是他的“凱斯-席勒”房價指數(shù)和對2008年金融危機的準確預測。
在通常的價格指數(shù)計算方式中,房價反映的信息可能會產(chǎn)生誤導。如當新房交易比例上升、高檔住宅交易比例上升、中心區(qū)交易比例上升時,即便所有房產(chǎn)價格都沒有出現(xiàn)變化,房價指數(shù)也可能上升。為了避免普通房價指數(shù)的缺陷,席勒和凱斯在1980年構造了一種“重復銷售定價指數(shù)”,即計算同一間房屋在不同時間的價格,并使用大樣本和加權的方式構造總房價指數(shù)。
席勒從1890年開始,計算了美國的凱斯-席勒房價指數(shù),并發(fā)現(xiàn)一個驚人的事實:排除通貨膨脹后,美國房價在上個世紀上半葉幾乎沒有任何上漲,而是經(jīng)歷了幾十年的下跌。從戰(zhàn)后到1997年,美國房價指數(shù)在100到120之間波動。并且,數(shù)據(jù)顯示,房價的變動與建房成本、人口和利率等因素并無直接關系。
凱斯-席勒指數(shù)在1997年之后出現(xiàn)了火箭發(fā)射般的上漲,最高達到了2006年的195.7。席勒在他的著作《非理性繁榮》中,表達了對這樣遠遠超出長期均衡房價的憂慮。不出所料,隨后幾年房價的下降,成為2008年全球金融危機的一根導火索,房價指數(shù)自身也下降到了2012年的125,下降超過36%。
凱斯-席勒指數(shù)已被標準普爾收購,成為表達房價波動的權威指數(shù)之一。但中國并沒有自己的重復銷售定價指數(shù)。如果采取凱斯-席勒的方法,中國的房價上漲了多少?與美國2006年的情況相比,中國的房價過高了嗎?這是擺在我們面前的一道重要思考題。
華西里·里昂惕夫:投入產(chǎn)出分析法
華西里·里昂惕夫因投入產(chǎn)出分析法被授予1973年諾貝爾經(jīng)濟學獎。投入產(chǎn)出分析法系統(tǒng)描述了社會各生產(chǎn)部門之間的相互依存關系。如今,投入產(chǎn)出分析法不僅被用來分析各產(chǎn)業(yè)、各部門之間的相互依存關系,也能分析各城市、各區(qū)域間的相互依存關系。
為了分析各城市之間的依存關系,首先需要建立投入產(chǎn)出表。區(qū)域間的投入產(chǎn)出表可以由多種有彈性的形式構成,如和產(chǎn)業(yè)相關的投入-產(chǎn)出,和人口相關的收入-消費等。目前,我國已經(jīng)繪制了區(qū)域間的投入產(chǎn)出表、省級投入產(chǎn)出表,可用于分析不同區(qū)域、不同行業(yè)間生產(chǎn)和消費的相互依存關系。在國際上,國家層面的投入產(chǎn)出表也可用于分析出口、進口的結構、不同部門的資本/勞動比例變化等重要經(jīng)濟變量。





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