城市观察|城市经济学巨匠:藤田昌久(Masahisa Fujita)

作者:沪港所&城经所 发布时间:2025-11-26 11:21:15 来源:沪港发展联合研究所+收藏本文

「选题人」

岁末临近,编辑团队推出“城市经济学大师系列”,旨在回顾与致敬那些塑造了现代城市经济学领域的卓越经济学家。


本期,我们聚焦藤田昌久(Masahisa Fujita)


如果你今天研究城市为何形成、产业为何集聚、人们为何在某些地方扎堆,这背后几乎都能看到一个经济学家的工作——藤田昌久(Masahisa Fujita)


最近,《日本经济评论》(The Japanese Economic Review)推出了一期特刊向Masa致敬,总结了其对空间经济学的巨大贡献。


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理解空间经济学的根本力量


要理解Masa的研究,首先要理解空间经济学中两股基础对立力量:


  · 土地(Land):代表着分散。土地是稀缺的,不可移动的,导致收益递减 。


  ·可达性(Access):代表着集聚。地理位置决定了你接触工作、商品和思想的难易程度,通常是收益递增的源泉 。


Masa的学术生涯,就是不断探索这两股力量如何在空间上相互作用。


开创“新城市经济学”


Masa之前,经典城市经济学(Alonso–Muth–Mills 模型)都把城市中心当作给定的。但Masa提出了一个根本性的问题:为什么会形成CBD?


Masa与Ogawa早期合作的两篇论文,堪称城市经济学的“里程碑”。


· Ogawa-Fujita 模型 (1980):两位经济学家引入了“集聚溢出效应”的概念——企业的生产力取决于与其他企业的距离。这个模型成功地“内生”出了CBD。但也留下了一个遗憾:由于假设溢出效应是线性衰减的,模型只能预测出一个单一的商业中心,无法解释多中心城市。


· Fujita-Ogawa 模型 (1982):他们将溢出效应的衰减函数从线性改为指数形式。模型突然能够预测多中心城市结构!当通勤成本相对于集聚收益过高时,企业和居民会搬离CBD,形成次级商业中心(SBD)。这不仅解释了城市的内部结构,还展示了较低的运输成本如何将分散的小城市整合为一个大城市。


引领“新经济地理学”(NEG)


80年代末90年代初,Masa的视野超越了单个城市,开始思考城市与城市之间的关系以及它们的形成机制 。这促成了他与Paul Krugman、Anthony Venables等人的开创性合作 。


· 微观基础的重构:在1988年的论文中,Masa用垄断竞争模型(产品多样性)取代了之前“黑箱”式的技术外部性,为集聚提供了微观经济学基础 。


· “集聚阴影” (Agglomeration Shadow):Masa和Krugman提出了一个经典概念:集聚阴影。在现有城市附近,由于竞争激烈(市场拥挤),新企业很难生存;只有在距离足够远的地方,市场潜力才会再次上升,从而诞生新城市。这就解释了城市在空间上是如何分布和间隔的      。


· 层级体系的形成:为什么有的城市大,有的城市小?在 Fujita, Krugman & Venables (1999b) 中,他们展示了不同行业(如服务范围小的“面包店”和服务范围大的“剧院”)如何通过空间协调,形成了大城市包围小城市的等级体系(即中心地理论的现代版本) 。


对“城市体系”理论的贡献


在另一条支线——Henderson 的“城市体系模型”中,藤田与 Abdel-Rahman 的合作。他们在1990和1993发表的论文证明:


· 不同类型的马歇尔外部性可能带来相同的最优城市规模。


· 城市有时会倾向于多元化,有时又会走向专业化。


这些成果让“为什么有的城市像纽约五花八门,有的城市像底特律一业独大?”这种问题有了理论基础。


从 NEG 到 QSM(定量空间模型)


今天流行的定量空间模型(Quantitative Spatial Models, QSMs)虽然在数据应用上非常强大,但在理论内核上依然受到Masa思想的启发。


 ·离心力的区别传统的NEG模型(Masa这派)通常包含“全球性”的分散力量(如市场拥挤),这意味着降低运输成本可能导致进一步的集聚。而现代许多QSM模型主要依赖“本地”分散力量(如住房供给刚性),导致降低运输成本往往带来分散 。


· 被“围栏”的城市:为了数学上的可解性,现代模型往往限制收益递增的作用,给城市加上了隐形的“围栏”,以防止其无限扩张或坍缩成黑洞 。


Masa的愿景:“空间经济学大一统模型”


现在的模型分成几派:


· 研究 城市内部(但城市外部是给定的)

· 研究 城市之间(但城市内部是黑箱)

· 或研究 全国空间分布(但把城市当成点)


藤田的愿望是——把这些拆开的碎片再次拼成一个整体。


这是空间经济学下一代研究者面前最大的挑战,也是他留给学界最重要的启示。