我们要把城市的发展放在两个重要的关键词之下来考察：全球化与大国。
人口是经济发展的结果
极少有国家像中国这样，把城市人口作为政府政策调控的指标，大部分国家基本上把人口作为一个经济发展的结果
无论在中国还是世界其他国家都存在着普遍的城市化忧虑。很多人都持有这样的观点：城市化的速度已经开始放缓。但根据近期亚洲开发银行的研究，比较人类历史上不同阶段的城市化进程可以发现，越晚进行城市化的国家，其城市化的速度越快。所以你不能把中国城市化的速度和100年前的西欧国家进行比较。另外一个误解是，当中国的城市化水平超过50%以后，中国的城市化速度应该会放缓。但是根据亚洲开发银行的研究，这一点也得不到任何支持。实际上，越晚开始城市化的地区，城市化放缓的时间节点也来得越晚。根据统计数据以及国外既往发展经验来看，一国的城市化水平在达到70%之前，其城市化的速度是不会有明显的放缓的迹象。
尽管如此，全世界各地都出现对于城市发展，尤其是特大城市发展的恐慌。在上世纪90年代的东京曾经做过首都功能的分散计划，日本国内认为东京人太多了，要把人口和产业往外搬。这一计划曾经一度使东京的人口规模有了微降。在今天的中国，对上海和北京人口膨胀的担忧非常普遍，与此同时，韩国的首尔，印度的孟买都存在着类似的对大城市发展的担忧。
在中国有两个非常重要的政策关系到大城市的发展：户籍与土地。在户籍政策方面，三中全会的公报里讲到要合理确定大城市的落户条件，要严格控制特大城市的人口规模。从建设用地指标的安排角度来看，国土资源部称除了生活用地及公共基础设施用地，原则上不再安排城市人口达到500万以上特大城市中心城区的新增建设用地。当然，这里面有很多的用词值得仔细琢磨，但是其主旨十分明确：中国的特大城市必须要控制规模。
那么，应不应该这样呢？城市人口的数量到底是应该成为一个政府政策调控的目标，还是一个在政策实施过程中的预测指标呢？放眼全球，极少有国家像中国这样，把城市人口作为政府政策调控的指标，大部分国家基本上把人口作为一个经济发展的结果，从而使人口成为一个城市未来制定公共政策的预测目标。比如纽约，纽约是全世界人口密度最高的地方，但根据纽约市政府的预测，未来纽约人口还要增加100万。再比如新加坡，新加坡也是全世界人口密度比较高的地方，但是根据新加坡政府的规划，未来人口可能要从现在的550万增长到700万。也就是说，即便对于新加坡这样的城市国家来讲，它也没有把人口的增长作为一个必须通过政府政策来进行缩减的指标，这是我们首先要澄清的问题。
如果城市人口是实施公共政策的人口预测指标的话，那么有没有办法预测城市的人口呢？这是我们在科学研究里有待于回答的一个重要问题。如果可以预测的话，我们在制定城市公共政策时就可以心中有数。但是，众所周知的是，北京、上海这样的城市总是提前很多年打破政府所设定的人口控制目标。出现这样的情况时，政府不去反思当时制定这个目标有什么样的错误，而是武断认为大城市的承载率已经被突破。对于这样的论断，我要问一个问题，假如人口承载力已经被突破，那现在超过承载力的人口是怎么被承载的？对这个基本问题，我们的政府并没有把它解释清楚。
我认为城市人口是可以被预测的。这里我介绍一个齐夫法则，英文把它翻译成叫做Zipf’s Law，根据这一法则，一国最大的城市的人口，是第二大城市人口的两倍，是第三大城市人口的三倍，依此类推，最大城市的人口是第N大城市的N倍。
尽管经济学家和城市学家到目前为止也不太清楚Zipf’s Law的原理是什么，但从经验数据来看，Zipf’s Law已经被世界上很多国家的数据所验证。这个经验性的规律实际上在各个国家都普遍存在。亚洲开发银行首席经济学家万广华老师最近的一个研究表明：由于中国原来是计划经济国家，在改革开放以前政府实施很多的政策把中国人口从大城市迁往小城市，从沿海迁往内地，导致中国的人口总体来讲是比较分散分布的。改革开放以后，随着市场在人口分布当中起到越来越重要的作用，中国城市和城市之间的人口分布越来越趋向于刚刚所讲的Zipf’s Law。
需要讨论的问题是，如果上海人口有规律可循，我们就可以去预测未来上海人口的规模。如果是Zipf’s Law越来越适用于中国人口发展的话，我们基本可以推测中国未来的城市人口。每一个城市，只要找到它的排序就可以基本上预测这个的城市人口。
发达国家的经济集中度都很高
中国的经济活动不是太集中而是太分散了
在谈我自己的研究之前，我想快速地介绍一下其他学者的研究来帮助我们了解一个国家的经济活动和人口的空间分布的情况。
首先我们看一下美国，图1用红色和蓝色区分了美国经济活动的分布，其中用红色表示的地方占据了美国GDP的50%。
图1 美国一半经济活动分布
接下来我们再来看另外一个指标——一个国家每平方公里土地上所创造的GDP，图2是耶鲁大学Wiliam D. Nordhaus教授的研究成果之一，图中柱子的高度代表GDP的发展程度。从中，我们可以看到美国的经济活动大部分集中于美国的东西两岸以及南部少数地区，绝大多数地方（蓝色标记）对于美国经济都是微不足道的。
图2 美国经济高度集聚在东部和西部
图3 日本、英国、法国经济的高度集聚
图3展示了英国、法国和日本这三个发达国家的情况。同样，日本经济也是高度集中在三大经济区，其中最重要的是东京；英国也同样如此，经济也是高度集中在伦敦附近；另外，法国要更加集中，形象地说法国经济就像埃菲尔铁塔，基本上是集中在巴黎的周围。
图4显示的是包括印度、南非、巴西等与中国经济发展程度比较相近的新兴市场经济国家的情况。也是一样的。我们在讨论人口集聚时比较容易想到一个问题，如果一个国家人口密度不高，地价就不会很高，人口也会相对分散，可是从澳大利亚的情况来看，即使其国土面积很大同时人口又非常少，但其人口和经济活动仍然高度集中在少数地方。这些例子说明，经济集聚其实是跟经济规律是紧密相连的。
图4 印度、南非、巴西、墨西哥、埃及、俄罗斯和澳大利亚的经济集聚情况
唯一略显不同的是德国（图5），德国的经济看起来相对比较分散，这跟德国的历史非常有关系，尤其在第二次世界大战以后，德国分裂成东德和西德。由于这样的历史背景，德国不应该成为我们思考中国问题的主要参照。
图5 德国略显不同
接下来再来看图6显示的中国，也是Nordhaus教授画的。粗看上去，中国也比较集聚。但请大家不要忘记，中国有一个非常著名的胡焕庸线（瑷珲—腾冲一线）。根据2000年中科院国情研究小组的研究，从胡焕庸线（瑷珲—腾冲线）的东部集聚了中国94%的人口和96%的GDP，这一比重从1920年代胡焕庸线发现到现在，没有发生很大的变化。这意味着，当我们讨论中国的人口集聚的时候，其实可以把中国胡焕庸线（瑷珲—腾冲线）左边的整个西部忽略掉，我们讨论的是胡焕庸线（瑷珲—腾冲线）的东部。在这一前提之下，如果把中国的情况和我们前面所提到的国家相比较的话，中国的经济活动恐怕就不是太集中而是太分散了。
图6 中国经济必将继续集聚
工业和服务业的发展会使城市人口的比重提高，带来城市化水平提高的时候，导致人口向大城市集聚
接下来我要陈述的是我们自己的研究。首先我们来讨论首位城市的人口（一个国家最大的城市叫首位城市）。
口占到美国总人口的2.7%，接近于3%。我这里所讲到的纽约只是在行政区划上的纽约市，并没有包括纽约已经连成片的、非纽约管辖区域的其他周边地区，其实它已经是纽约城市的一个部分。如果仅仅按这个非常狭义的纽约市就已经2.7%了，如果同样的集聚程度发生在中国，如果中国人口是15亿的话这意味着什么？
■英国伦敦占英国人口总数的13.1%。
■仅用小东京的概念，东京都的人口已经占全日本人口的10.3%。如果再用东京圈的概念，它的人口基本上是3600万，也就是说，每三个日本人里面有一个住在东京圈之中。然而，圈的面积仅相当于上海全境加上苏州的面积。也就是说，日本的人口，1/3集中在这么狭小的一个国土面积上。
■法国人口的比重，有相当一大部分是集中在巴黎的，达到了15.9%。
■相对来说，比较小的国家更是如此，由于人口的集聚发展，首位城市占国家城市人口的规模比重就更高了。比如韩国有20%左右的人口集中在首尔，奥地利有20%左右的人口集中在维也纳，秘鲁首都利马的人口占到整个秘鲁人口的25%。
给大家看图7，这张图主要看两个变量，横轴是2012年国家的总人口（取对数），纵轴是每个国家最大城市的城市人口（取对数）：
我们从中得到了以下重要信息：
第一，这张图的拟合度（R-squared）相当高。R-squared表示的是多大程度上我们能够拟合这两个变量之间的关系。85%的R-squared意味着什么？85%数据变动可以用这条线来解释。经济数据有两种，一种是截面数据，一种是时间序列数据，时间序列数据想得到80%的R-squared还是比较容易的，比如说把汇率和利率做一个相关性分析，比较容易得到80%的R-squared。但如果是截面数据R-squared，能够达到30%的对于解释变量和被解释变量已经是相当高了。我现在用的是截面数据居然可以解释85%的变动，这是极其罕见的事情。这意味着首位城市人口的解释力非常强大，可以说是一个经济规律。除了这个经济规律以外，还有其他什么规律可以使一个国家人口高度集中于首位城市，还有待于研究，但不管怎么样，这经验数据所呈现的事实是不容否认的。
第二个，有的听众可能会问，如果国家人口多，大量的人口都集中于首位城市，这个首位城市就会诞生很多社会问题。这种“城市病”的数量越多，难道不会导致人口的分散化吗？这样的话，为什么还要到城市的中心去呢？大家可以这样来看，一个城市人口有多少、你最后待不待在大城市由你自己去决定。假如人口比较多的国家，大量的人口都集中在首位城市的话可能更会导致“城市病”的发生和房价的上升。但是根据我做的这个研究，人口向首位城市集聚的过程是会慢于这个国家人口增长的过程。这模型里面的系数其实是小于1的，是0.76。这说明，如果一个国家的人口增长1%的话，这个国家的首位城市的人口只增长0.76%。也就是说，这个线的拟合里面，随着国家人口规模的扩大，人口向首位城市的集聚速度其实没有这个国家人口增长速度来得快。这是我必须要强调的一个非常重要的信息。
第三个，根据这张图我们得到的结论恐怕是上海太小了，而不是太大了。大家可以比较下图7中上海和孟买所在的位置，如果你相信这个经济规律，相信一个城市的人口是由国家的总人口来决定的话，这个城市不会离这个线太远。大家可以看到这个模型上有一个阴影带，学习统计的人都知道，这个叫做置信区间，而孟买和上海都落在这个阴影带之外，这说明两座城市有其他的因素使其偏离国际的规律。这就意味着大家通常认为北京和上海的人口太多时，更多是跟国内横向比较的结果，但是和未来世界第一人口大国的首位城市人口规模相比，上海还将长大。
刚才给大家看的全世界人口的横向比较，其中包括142个观察点，基本上覆盖了世界上主要国家和我们所有能够收集到的数据。接下来我们把亚洲单独拿出来，亚洲单独拿出来以后，我们对于上海问题的判断会稍微乐观一点。从全世界范围来讲，亚洲国家的平均人口密度相对来说比较高。当一个国家平均的人口密度比较高的时候，大量的人口往首位城市集中的时候，这会带来更加严重的首位城市“城市病”。
于是我们就把亚洲国家的样本单独进行分析（图8）。结果是第一个信息仍然是非常高度的正相关，两个变量的关系基本上是在拟合线上面，只不过R-squared降到了75%左右，但也仍然高度相关。另外一个很重要的变化是解释变量的系数降到了0.63。这是亚洲国家的特点，在这样人口密度相对比较高的国家，如果人口按照全世界的规律，往大城市集中的时候，大城市的地价、房价上升更快，或者是产生“城市病”的速度更加快，这会阻滞人口的流入。所以，亚洲样本的相关程度和系数会下降一点。在这些城市的发展过程当中，在市场的作用下，城市人口集聚所带来的负面影响已经体现在城市的人口数据的变化上。相对乐观点的是，如果我们把亚洲样本单独拎出来，上海就落到了阴影带里面，也就是刚刚讲的95%的置信区间里面了。我们就说，上海即便说它是太小了，也没有小得那么严重。
图9 国土面积是双刃剑
其次，大家可能会问人口集聚和国土面积有关系吗？如果一个国家的面积很大，它就有很多的地方可以布局国家的人口，有必要往这么大城市集中吗？其实，国家的人口分布跟这个国家的国土面积没有太大关系。我们可以看图9的计量结果，横轴换成了国家的总面积（取对数），纵轴还是国家首位城市的人口规模。你会发现它是正相关的，如果你相信这个国家的国土面积大会导致人口不向首位城市集中的话，这两者应该是负相关才对，但是实际上它是高度正相关。单变量的R-squared还是达到了66%。这意味着国土面积实际上是一个“双刃剑”。如果你只做单变量的分析，国土面积既代表了这个国家的地理上的国土面积，也代表了人口的规模，它会驱动这个国家的总人口的增长。凡是碰到这样的问题，做过统计的人就知道要借助于多变量的分析，这个稍后再说。
我们再来看另外一个规律，众所周知：一个国家如果要是以农业为主，其农业人口将占到大量的比重。当一个国家的农业占到大量比重的时候，其最主要的生产投入要素就是土地，而农业土地是不能在空间上移动的，这会导致一个国家的农业比重越来越高，人口分布就越分散。当工业和服务业比重提高的时候，人口就会更加集中，因为工业和服务业的发展就需要人口的集聚。这就意味着工业和服务业的发展会使城市人口的比重提高，带来城市化水平提高的时候，导致人口向大城市集聚。
接下来考虑的问题是，一个国家的城市化水平和这个国家的首位城市人口占总人口比重的关系。在图10里面，横轴是这个国家在2012年城市人口在总人口当中所占的比重，这是城市化率的度量标准，纵轴是一个国家的首位城市人口在国家总人口中所占的比重。你可以看到这条线也是向右上倾斜的，表示城市人口在总人口中所占的比重越高，这个国家首位城市的人口在总人口当中所占的比重也越高。就是城市化的进程会推进人口向首位城市所代表的大城市集中。这里圈圈的大小代表着所在国家的人口总规模，你会发现，对小国家来说，当国家的城市化水平提高时会大量出现人口向首位城市集中的趋势，大国的情况会稍好一些。但总的来讲，城市化是推进人口进一步集聚的正向推动因素。
同样的，这个假设在亚洲也是成立的（图11）：总体都是右上倾斜的关系。对于人口规模比较大的中国和印度，还有像印度尼西亚的雅加达基本上都在这条线下面，总的来讲也是城市化水平提高的时候，会提高这个国家首位城市人口所占的比重。
本文系陆铭于2014年3月12日在“鸿儒论道”2014年第9期的演讲“全球化时代的大国大城市”（上），题目为编者所加。“鸿儒论道”是上海金融与法律研究院与刘鸿儒金融教育基金会联合发起的双周论坛。
