概要总结：
这篇文章研究了中国长江经济带内108个城市在2004年至2019年期间，城市规模对区域经济一体化的时间和空间影响。文章提出了一个理论框架来解释城市规模如何影响区域经济一体化的机制，并使用修正重力模型来衡量区域经济一体化。研究发现，城市规模对区域经济一体化有倒U型的影响，即城市规模的增加会促进区域经济一体化的发展，但当城市规模过大时，会对区域经济一体化产生负面影响。此外，研究还发现不同城市群体之间存在显著差异，需要制定相应的政策建议。
模型构建：
修正重力模型、空间计量模型
变量选择：
（1）被解释变量：区域经济一体化（REI）。构建修正重力模型求得城市间总经济互动。
（2）解释变量：城市规模。城市建设用地（UCL）来测量。
（3）控制变量：经济发展水平、人口状况、资金压力、职工工资、产业结构、路网密度。
实证结果：
（1）基准回归结果：研究结果表明，随着城市规模的扩大，REI的时间效应呈倒u型曲线，呈先上升后下降的趋势。
（2）分解的空间效应：
①直接效应是积极的，随着城市规模的扩大逐渐增加，且在10%的水平上显著。
②间接效应表现为UCL系数和(UCL)2系数分别为正、负的u型分布。这表明，随着城市规模的扩大，周边城市的REI在初期会得到支持，随后会受到抑制。
（3）内生性分析：
①使用清城墙内面积的面积最为工具变量来衡量城市规模，回归结果表明，UCL和(UCL)2的系数符号相反，但在1%水平上均具有统计学显著性。
②为了验证结果稳健性，将外国和互联网作为SDM中的附加控制变量，回归结果表明，UCL和(UCL)2的系数具有相反的符号，并且在1%的水平上具有统计学显著性。
③为解决城市规模变量的复杂性导致的偏差，引入RUCL来衡量城市规模。
（4）城市群间差异分析
城市规模对REI的直接影响在YRD、MRYR和非城市群中显著呈倒u型变化。然而，溢出效应仅在MRYR和非城市群显著。
局限性：
①城市规模的数据来源于中国的统计年鉴，这可能会导致变量的测量存在特定的滞后性。未来的研究可能会利用遥感数据来测量城市规模，并捕捉城市的时空动态，从而克服这一限制。
②没有考虑到与REI相关的所有因素，这表明未来的研究可以获得多源数据来研究其决定因素。
③仅从经济视角关注区域一体化。城市是一个复杂的系统，涉及经济、社会、生态和其他方面的权衡。未来的研究可以从多个角度考虑系统的结果。
#文献阅读 #实证研究 #SCI #读研
这篇文章研究了中国长江经济带内108个城市在2004年至2019年期间，城市规模对区域经济一体化的时间和空间影响。文章提出了一个理论框架来解释城市规模如何影响区域经济一体化的机制，并使用修正重力模型来衡量区域经济一体化。研究发现，城市规模对区域经济一体化有倒U型的影响，即城市规模的增加会促进区域经济一体化的发展，但当城市规模过大时，会对区域经济一体化产生负面影响。此外，研究还发现不同城市群体之间存在显著差异，需要制定相应的政策建议。
模型构建：
修正重力模型、空间计量模型
变量选择：
（1）被解释变量：区域经济一体化（REI）。构建修正重力模型求得城市间总经济互动。
（2）解释变量：城市规模。城市建设用地（UCL）来测量。
（3）控制变量：经济发展水平、人口状况、资金压力、职工工资、产业结构、路网密度。
实证结果：
（1）基准回归结果：研究结果表明，随着城市规模的扩大，REI的时间效应呈倒u型曲线，呈先上升后下降的趋势。
（2）分解的空间效应：
①直接效应是积极的，随着城市规模的扩大逐渐增加，且在10%的水平上显著。
②间接效应表现为UCL系数和(UCL)2系数分别为正、负的u型分布。这表明，随着城市规模的扩大，周边城市的REI在初期会得到支持，随后会受到抑制。
（3）内生性分析：
①使用清城墙内面积的面积最为工具变量来衡量城市规模，回归结果表明，UCL和(UCL)2的系数符号相反，但在1%水平上均具有统计学显著性。
②为了验证结果稳健性，将外国和互联网作为SDM中的附加控制变量，回归结果表明，UCL和(UCL)2的系数具有相反的符号，并且在1%的水平上具有统计学显著性。
③为解决城市规模变量的复杂性导致的偏差，引入RUCL来衡量城市规模。
（4）城市群间差异分析
城市规模对REI的直接影响在YRD、MRYR和非城市群中显著呈倒u型变化。然而，溢出效应仅在MRYR和非城市群显著。
局限性：
①城市规模的数据来源于中国的统计年鉴，这可能会导致变量的测量存在特定的滞后性。未来的研究可能会利用遥感数据来测量城市规模，并捕捉城市的时空动态，从而克服这一限制。
②没有考虑到与REI相关的所有因素，这表明未来的研究可以获得多源数据来研究其决定因素。
③仅从经济视角关注区域一体化。城市是一个复杂的系统，涉及经济、社会、生态和其他方面的权衡。未来的研究可以从多个角度考虑系统的结果。
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