中国人口流动迁移对城市化进程影响的实证分析

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　　摘要
　　人口流动迁移是改革开放以来中国经济社会发展变迁和城市化中出现的一个重要现象。基于我国30个省域2002-2012年的空间面板数据，通过构建空间静态与动态模型实证分析了人口流动迁移对城市化进程的影响。研究表明：我国城市化水平存在显著的空间正相关性，整体上有着明显的空间扩散效应；流入人口和流入人口人力资本对我国城市化的影响都很突出，流入人口带来人力资本集聚对城市化水平的影响要大于简单人口数据的集聚；净迁移人口和净迁移人口人力资本对我国城市化水平的影响不是很显著，与我国的户籍制度存在着一定关系，当前的户籍制度限制了居民的迁徙，对城市化发展起着阻碍作用；经济力量仍是我国城市化水平提高的重要驱动力。因此，在推动城市化进程中，除继续发挥经济力量的核心驱动力作用外，更需重视流动迁移人口对城市化的作用。
　　关键词流入人口；净迁移人口；城市化；空间效应
　　中图分类号F061.5
　　文献标识码A文章编号1002-2104（2015）10-0103-08doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2015.10.014
　　进入21世纪以来，我国人口流动表现出巨大的规模和不断增加的趋势。2000年我国流动人口为1.21亿，到2013年流动人口总量达到2.45亿。伴随着人口流动数量的增加，我国城市化进程也快速提高，城市化水平从2000年的36.2%快速提高到当前的53.7%（2013年），人口流动构成了我国城市化水平提高的重要力量。人口流动迁移实现人口集聚的同时，也是人力资本总量集聚的过程，简单的人口集聚效应已不能完全反应我国人口流动迁移对城市化的影响。近年来，流动迁移人口的人力资本集聚效应也正在凸显。流动人口受教育水平有所提高，2009年劳动年龄流动人口平均受教育年限为9.9年，其中大学生流动人口比例高达10.4%，年轻流动人口中（20-29岁）这一比例高达16.1%，高学历流动人口已成为整个流动人口中不容忽视的一部分[1]。流动迁移人口的人力资本对城市化的重要作用已逐步凸显出来，因此厘清人口流动迁移与城市化之间的关系，探讨不同地区人口迁移流动、人力资本集聚对城市化发展的影响也变得很有必要。
　　1文献综述
　　对于人口流动迁移与城市化关系的研究，主要分为两种：一种是区域经济理论；另一种是人口城市化理论。区域经济理论认为，城市化过程是一个资源和要素在城乡间重新配置和组合的过程[2]，劳动力的迁移流动和重新分布是其中的一个重要部分。区位理论模型指出，城市扩张和人口增长取决于其所处区位。人口迁移与分布受到工业区位选择的影响，而城市化来源于劳动力和厂商的区位选择及集聚，当边际成本超过边际收益时，人口城市化发展将出现停滞，反之则持续发展[3]。在集聚理论中，中心地理模型指出，城市集聚着大多数的商业功能，并发挥着核心辐射作用，进而带动了城市增长和人口集聚，而人口集聚和迁移也往往伴随了资本等生产要素的集中，又进一步带动城市经济的发展[4]。
　　西方人口城市化理论深入探讨了人口和城市化过程的关系。人口城市化理论指出，城市化通常即人口的城市化，包括城市人口集聚与增长所形成的城市人口比重上升的过程[3]。伴随着城市化水平加速发展，有不少研究指出提高城市化水平有助于降低生育率[5]，来源于人口自然增长这一城市化发展源泉的影响在逐步下降甚至可能变为负，迁移也就成为人口城市化的最重要来源[6]。按照W.Zelinsky[7]提出的人口迁移转变假说，经济发展过程中人口流动迁移包含四个阶段：第一阶段人口很少发生迁移，处于高出生、高死亡、低增长模式；第二阶段是工业革命早期，人口死亡率下降、自然增长率提高，此时出现大规模的人口乡城迁移；第三阶段是工业革命晚期，人口再生产类型处于低出生、低死亡、低自然增长模式，此时人口自然增长受到抑制，各种类型的人口迁移包括乡城迁移减缓；第四阶段是发达社会阶段，人口自然增长进一步下降，乡城迁移和国际人口迁移重要性下降，人口迁移以城市间和城市内部迁移为主。因此，按照该理论，人口迁移流动和城市化发展伴随着社会进程的演变从关系较小到密切作用，之后随着人口乡城迁移达到动态均衡，城市化水平也就发展到较高程度而趋于稳定。
　　国内关于流动人口与城市化关系的研究，主要是基于区域经济理论和人口城市化理论进行的一般性分析，而对于人口流动迁移以及伴随的人力资本集聚对城市化发展的影响鲜有涉及。白南生等[8]认为农村劳动力流动主要从三个方面促进了城市化的发展：第一，是对GDP的贡献，流入城镇的农村劳动力与城市的各种资本相结合，促进了生产力发展，推动了经济的快速增长；第二，是工业发展的重要力量，农民工已是中国产业工人的重要组成部分；第三，促进了城市劳动力的市场发育，农村劳动力流入城市补充了城市劳动力的“不足”，降低了城市劳动力成本，提高了城市劳动生产率，增加了城市职工的流动性。陈甬军等[9]从数理统计的角度分析，认为城市化依赖于两个因素：一是人口流动，即农村人口向城市人口迁移；二是农村人口自然增长率与城市人口自然增长率的差异。王桂新等[6]对中国城市人口增长来源构成进行了分析，发现20世纪90年代初期，在城市人口增长中区划变动增长规模最大，迁移增长最小，自然增长居中，但总体上规模不大，差异较小；经济改革的不断深化及其带来的城市快速发展，使城市三大来源的人口增长规模均呈现增大趋势，特别是迁移增长规模迅速增大，1996年一跃成为城市人口增长的第一来源和提升城市化率的第一因素。
　　综观已有研究，显然还存在一些不足或问题：①既有文献大多属于理论性的一般分析，关于人口流动对城市化影响的实证研究较少，更缺乏人口流动迁移过程中人力资本集聚对城市化作用的考察。②关于伴随着户籍变动的人口迁移和户籍没有随之改变的人口流动没有进行严格的区分，大都是将其作为人口流动来处理。③现有对中国城市化进程影响因素的研究，往往忽视了地域间相互作用对城市化水平的影响，对空间效应的忽略显然会导致研究模型设定的误差。鉴于此，在已有研究的基础上，本文尝试利用2002-2012年30个省域面板数据系统探讨人口流动迁移及伴随的人力资本集聚对城市化发展的影响。 　　2人口流动迁移状况与城市化的区域差异
　　人口迁移和人口流动不仅是一个人口概念，也是一个制度性概念。一般情况下，我们将发生户籍变动的人口常住地改变叫做迁移，将非户籍的变动视为流动，把发生了迁移行为和流动行为的人分别称为迁移人口和流动人口[10]。本文主要是从人口学意义上的人口流动迁移来分析人口对城市化的影响，因此包含人口流动和人口迁移两个方面的内容。本文研究的人口流动
　　数据来源于《全国暂住人口统计资料汇编2003-2013》，人口迁移数据来源于《全国分县市人口统计资料2002-2012》。《全国暂住人口统计资料汇编》里面有各个省份暂住人口的详细统计资料，能全面反映户籍没有发生变动的流动人口状况。该资料在暂住时间上主要有3种统计口径：1个月以下，1-12个月，1年以上。为了说明流动人口的劳动属性，我们假定1-12个月的暂住人口在暂住时间上是均匀的，将这些人数除以2换算为平均居住1年的有效劳动人口加上暂住时间在1年以上的暂住人口作为各个省份的流入人口。 1个月以下的由于居住时间较短，对于劳动贡献和消费贡献都相对较小，我们不予考虑。目前没有户籍变动的流出人口没有权威时序统计资料，再考虑到净迁移人口也能较好地反映人口净流入的地区差异，因此本文中研究的流动人口主要指流入人口，包含省内流入人口和省外流入人口。
　　2.1流入人口状况与城市化水平
　　人口流动与地区城市化发展有着积极的影响，两者呈现出一定的正向线性关系。图1显示，上海、北京、天津、浙江、广东、福建、重庆和江苏这些流入人口占当地常住人口比例较高的地区，其城市化水平也往往比较高。东北地区作为我国的老工业区，城市化水平已处于较高水平，农村劳动力向城市实现了一定程度的转移，使得流入人口占比并不是很高。部分中西部地区，尤其对省际净迁移为负的地区，城市流入人口以省内城乡转移人口为主，农村人口转移到城市或流出省外均有利于该地区城市化水平的提高。上海、北京、天津和江苏等省域位于图中回归线的上方，说明这些地区人口流入所带动的城市化水平要比平均水平更高。
　　2.2各省净迁移人口状况与城市化水平
　　从2012年基本状况看，人口流动迁移是城市化发展的活性剂和重要动力之一，对我国整体城市化水平有着积极的影响。图2所示，坐标原点（0，52.6%）将31个省域的数据点分到四个象限中，其中52.6%为2012年全国城市化率。北京、上海、天津、浙江、广东、江苏等省域位于第一象限，处于人口净迁入的高城市化状态；福建、黑龙江、吉林、湖北等省域位于第二象限，这些地区城市化率略高于全国水平，处于人口净迁出状态，这些地区位于线性回归线的上方，说明省级人口净迁出所撬动的城市化率要高于平均水平；广西、贵州、甘肃、湖南、江西、河南、安徽、河北、四川、云南等省域位于第三象限，处于人口净迁出的低城市化水平状态，这些地区普遍是中西部偏远省份或者位于第一象限的“强人口吸引区”附近，可以推测这些地区户籍人口的迁移更多是城镇人口或者高素质的人力资本流向第一象限的沿海地区。宁夏、青海和西藏等省域位于第四象限，处于人口净迁入的低城市化水平状态，这些地区城市化水平低主要与其较低的经济发展水平有关。
　　3研究设计与数据来源
　　3.1空间面板计量模型简述
　　许多经济数据都涉及一定的空间位置，各省经济有着广泛的联系，而且越近的省域联系越密切。按照地理学第一定律，所有事物都与其他事物相关联，且较近的事物比较远的事物更关联[11]。因此在研究区域经济学问题时需适当考虑地理空间效应，而空间统计与空间计量经济学方法的产生和发展也为空间数据的分析提供了很好的工具。空间计量经济方法将地理空间相互作用纳入模型，对经典回归模型通过一个空间权重矩阵进行修正。空间面板模型的一般形式为：
　　表示被解释变量的空间滞后，w′i为相应空间权重矩阵W的第i行；
　　x′itβ
　　表示来自解释变量的影响；d′iXtδ表示解释变量的空间滞后，d′i为相应空间权重矩阵D的第i行；μ、γt分别为个体效应和时间效应；m′i为扰动项空间权重矩阵M的第i行。
　　上述模型太一般，故通常考虑以下特殊情形：①若λ=0，则为“空间杜宾模型”（Spatial Durbin Model，简记SDM）；②若λ=0且δ=0，则为“空间自回归模型”（Spatial Autoregression Model，简记SAR）；③若τ=λ=0且δ=0，则为“空间误差模型”（Spatial Error Model，简记SEM）。在对空间模型进行选择时，可以通过系数τ、λ、δ是否为0的假设性检验来判断，即利用瓦尔德（Wald）和似然比率（LR）检验SDM是否退化成SAR或者SEM。个体效应或时间效应可以利用Hausman检验方法来判定。
　　如果ρ≠0，则说明存在空间依赖，被解释变量不仅受本地区因素的影响，同时还受相邻地区相关因素的影响。任何一个解释变量的变动对所有地区被解释变量的影响都是不同的，为了找到对这些变动进行综合衡量的指标，Lesage和Pace[12]提出对这些变动进行平均的衡量方式。把某地区解释变量的变动对本地区解释变量的影响称为直接效应（Direct effect），把某地区解释变量的变动对其他地区解释变量的影响称为间接效应（Indirect effect），总效应（Total effect）等于直接效应加间接效应。
　　3.2模型与数据来源
　　城市化是一个有阶段性和复杂特征的过程，受到多种因素的影响。考虑到21世纪以来我国人口流动迁移体现出来的一些新特征，如人口流动迁移规模进一步扩大，人口流动就近转移明显，受教育程度有较大提高等。再鉴于数据的可得性，本文利用全国30个省域（不包括香港、澳门、台湾和西藏）2002-2012年的面板数据进行实证分析，以考察人口流动迁移及其伴随的人力资本集聚对城市化发展的影响。考虑到城市化过程会受到自身历史状态的影响，为了使回归分析更加的客观全面，本文采用动态和静态两种形式的空间面板计量模型。借鉴上述空间面板模型的一般形式，引入因变量滞后的空间计量模型形式如下： 　　为了完整体现各省域间城市化进程的空间交互效应，空间权重矩阵未采用常用的空间邻接权重矩阵，而采用空间反距离权重矩阵，其形式为：
　　Wij=1/d2ij，i≠j；
　　0，i=j（3）
　　其中，dij为各省域间距离，以省会城市（直辖市）间经纬度确定的空间距离来测定，省域间空间距离越大，权重越小，代表省域间的城市化影响程度随着空间距离的拉大而不断衰减，取平方使得空间效应随距离增加衰减速度更快。
　　因变量U为各省域的城市化水平，遵循一般的做法，采用地区年末城镇人口占比，即年末地区城镇人口占总人口比例来衡量，所需数据来自历年《中国统计年鉴》。
　　因各省域的流入人口、流入人口人力资本总量、省际净迁移人口和净迁入人口人力资本总量存在较强的共线性，故将四个变量分别置于模型中进行回归。所以关键解释变量ML包含各省的流入人口（FI）、流入人口人力资本总量（HF）、省际净迁移人口（MIG）和净迁入人口人力资本总量（HM）。流入人口人力资本总量（HF）为流入人口总量和流入人口人均教育年限的乘积，净迁入人口人力资本总量（HM）为户籍净迁移人口和户籍净迁移人口人均教育年限的乘积。其中，人均教育年限是根据历次普查中常住人口与流动迁移人口人均教育年限的对比得到省内流入人口和省外流入人口平均受教育年限，分别乘以省内与省外流迁人口占比计算而得。流入人口数据来自历年《全国暂住人口统计资料汇编》，里面有各省域暂住人口的详细统计资料，能全面反映户籍没有发生变动的流动人口状况。该资料在暂住时间上主要有3种统计口径：1个月以下，1-12个月，1年以上。为了说明流动人口的劳动属性，我们假定1-12个月的暂住人口在暂住时间上是均匀的，将这些人数除以2换算为平均居住1年的有效劳动人口加上暂住时间在1年以上的暂住人口作为各个省域的流入人口。1个月以下的由于居住时间较短，对于劳动贡献和消费贡献都相对较小，我们不予考虑。省际人口迁移数据来自历年的《全国分县市人口统计资料》。人口人均受教育年限依据历年普查中的常住人口和五普、六普流动人口人均教育年限的对比推算而来，通过对比推算可得到地区不同属性流动人口的受教育年限，如省内流入人口、省外流入人口受教育年限，此外，流出人口受教育年限用流出地常住人口受教育年限反映。数据来自历年《中国人口统计年鉴》、《中国2000年人口普查资料》和《中国2010年人口普查资料》。
　　X表示影响城市化水平的一系列控制变量，包括人均国内生产总值（PG）、产业结构转变（IS）和户籍制度门槛变量（CEN）。经济发展是城市化的重要影响力量，研究中以地区人均国民生产总值代表地区的经济发展水平，使用2000年衡量的人均真实GDP。一般认为，工业化初期产生的集聚效应，对城市化具有直接的带动作用，到了工业后期，这种集聚效应逐渐弱化，而第三产业则逐步成为城市化发展的后续力量，研究中以二、三产业产值占GDP比重反映产业结构状况。户籍制度门槛变量（CEN）反映地区流动人口实现户籍迁移的难易程度，用地区年末流入人口数与户籍迁入人口数之比表示。控制变量的原始数据主要来源于历年的《中国统计年鉴》和国研数据库。
　　4实证结果及分析
　　4.1空间自相关检验
　　测度省域人口流动迁移与城市化进程在地理空间上的集聚程度，可以运用空间自相关Moran指数及其散点图进行分析。
　　表1显示，2002-2012年省域城市化水平、流入人口与净迁移人口的Moran’s I指数均为正，且在5%的水平上显著，这表明我国30个省域人口流动迁移与城市化水平在空间分布上具有显著的正相关性，即各省域城市化水平、流入人口与净迁移人口的空间分布并非是完全随机的状态，而是表现出相似值之间的空间集聚形态和相类似的空间联系结构。此外，2002-2010年城市化水平的Moran’s I指数不断上升，说明城市化水平的空间集聚性不断加强，2011年城市化水平的Moran’s I指数开始下降。整体上看，我国30个省域城市化水平、流入人口与净迁移人口的空间相关性是客观存在的，即有明显的空间集聚现象。
　　4.2实证结果及分析
　　利用2002-2012年30个省域面板数据进行静态与动态分析，Hausman检验结果显示所有方程的固定效应与随机效应回归识别中均支持固定效应，因而选用空间和时间双向固定效应SDM模型进行分析。对空间杜宾模型（SDM）是否能退化为空间自回归模型（SAR）或空间误差模型（SEM）的Wald检验结果均在5%的显著下拒绝原假设，说明空间杜宾模型（SDM）是合适的。本文采用极大似然法来估计SDM的参数（结果见表2），这种估计方法一方面能够克服传统OLS估计中变量的内生性问题，能有效克服内生性问题而产生的估计偏误[13]；另一方面又能科学地反映研究变量之间的空间依赖性。在SDM模型估计的基础上，通过偏微分的方式就各影响因素对城市化水平的影响进行了效应分解（结果见表3）。从表2回归的结果可以看出，在静态和动态SDM模型下，ρ的系数为正值，且在1%水平下显著，说明我国各省域城市化水平整体上存在着显著的空间扩散效应，区域其他省域城市化水平平均提高1%，样本省域城市化水平的提高将超过0.169%。与静态模型相比，加入被解释变量滞后期的动态模型回归系数发生了一定的变化，同时动态模型中的组内拟合优度也均高于静态模型，可能是静态模型忽略了某些不可观察的因素而使得估计结果产生了一定的偏差，故这里依据动态模型估计的结果进行解读。
　　人口流入和流入人口人力资本对我国城市化的影响很突出，流入人口带来人力资本集聚对城市化水平的影响要大于简单人口数据的集聚。流入人口总量（LNFI）及其与空间权重交乘项（W×LNFI）回归的系数在10%水平下显著为正，且直接效应与间接效应同样显著为正，说明人口流入及其带来的人力资本集聚均对城市化水平有着正向的推动作用。直接效应显著为正，说明人口流入及其带来的人力资本集聚直接参与了流入省域的城市化建设，推动了该地区城市化水平的提高。间接效应为正且显著，说明邻近省域人口的流入也促进了样本省域城市化水平的提高。这一结论主要与我国流动人口的基本特征有关，人口流动仍以农业户籍人口为主，跨省流动呈增加趋势[14]。人口流动一方面推动了流入地区城市化的建设，另一方面也使得流出地区农业户籍人口数量减少，进而有利于人口流出地区城市化水平的提升。从回归的结果看，在控制相同变量的情况下，相比流入人口变量（LNFI），流入人口带来人力资本集聚（LNHF）回归的系数更大更显著，说明流入人口带来人力资本集聚对城市化水平的影响要大于简单人口数据的集聚。 　　净迁移人口和净迁移人口人力资本对我国城市化水平的影响不是很显著，这与我国的户籍制度存在着一定关系。净迁移人口（MIG）和净迁移人力资本（HM）回归的系数及其对城市化水平的直接与间接效应均为正，但不显著，说明人口净迁移与流入人口一样，也能促进地区城市化水平的提高，但由于户籍制度对人口迁移进行了限制，致使人口迁移对城市化的促进作用不够显著。反映户籍制度门槛变量（LNCEN）的直接效应和间接效应均为负值，说明当前的户籍制度对城市化发展起着阻碍的作用，同时也佐证了户籍制度对人口迁移的限制作用。
　　经济力量仍是我国城市化水平提高的重要驱动力。经济增长（LNPG）与产业结构演变（LNISJ）对城市化水平的直接效应为正且显著，说明省域自身经济的增长和产业结构的转变有效地促进了城市化水平的提高。省域自身经济增长吸引着城乡人口的转移以及其他省域人口的流入，进而带动着城市化水平的提高。同样，二、三产业的发展创造了更多的就业机会，致使人口向城市集聚，带动着城市化水平的提高。
　　作为稳健性检验，对上述模型回归过程中逐个加入控制变量，并对控制变量取滞后项以尽可能校正内生性问题，最后得到的结果没有性质上的改变，再以空间邻近权重矩阵代替空间反距离权重矩阵放入模型中进行回归，估计结果也是一致的。
　　5结论与启示
　　本文利用静态和动态空间计量模型实证检验了流入人口、流入人口人力资本总量、省际净迁移人口和净迁移人口人力资本总量对城市化水平的影响，研究表明：①我国城市化水平存在显著的空间正相关性，整体上有着空间扩散效应，区域其他省域城市化水平平均提高1%，样本省域的城市化水平的提高将超过0.169%，我国当前大规模的人口乡城迁移可能是形成这种扩散效应的主要原因，人口乡城迁移不仅能推动本省域城市化水平的提高，还积极参与者流入地区城市化的建设。②人口流入和流入人口人力资本对我国城市化的影响都很突出，流入人口带来人力资本集聚对城市化水平的影响要大于简单人口数据的集聚；净迁移人口和净迁移人口人力资本对我国城市化水平的影响不是很显著，这与我国的户籍制度存在着一定关系，当前的户籍制度限制了居民的迁徙，对城市化发展起着阻碍的作用。人口的城市集聚能直接带来城市人口数量的增加，而人口流动迁移下人力资本集聚的意义更多体现在城市的经济效应上，促进城市就业并为城市化提供源源不断的作用。当前我国城市化的发展不再是简单的人口集聚，城市化水平的提高也对人均人力资本水平提出了更高要求。人口针对自身人力资本水平的流动迁移选择，以及城市以一定门槛对迁移人口的选择，均说明今后城市化水平的提高更依赖于人力资本的集聚。③经济力量仍是我国城市化水平提高的重要驱动力。省域自身经济增长吸引着城乡人口的转移以及其他省域人口的流入，进而带动着城市化水平的提高。同样，二、三产业的发展创造了更多的就业机会，致使人口向城市集聚，带动着城市化水平的提高。
　　根据上述研究结论，本文提出以下三点建议：第一，发挥经济力量的核心驱动力，通过提高经济发展水平，推动产业结构的有效演变为城市化发展创造持续的、有生机的动力机制。乡城迁移仍然为人口流动的主要特征，城市化发展应基于各地区经济发展的真实逻辑，充分考虑地区的特点和区域差异，通过经济结构的转型、产业的有效规划来引导人口的有效流动迁移，为城市化的发展提供动力源泉。第二，创新户籍管理制度，实现人口自由、有效迁移。人口流动迁移对户籍制度的冲击，使得人户分离现象特别普遍，只有创新户籍管理制度，推行与公共基本服务挂钩的居住证等政策，使流动人口享有与城市人口同等的基本公共服务和权利，才能有效促进人口的自由流动与迁移，推动城市的健康发展。第三，加大流动迁移人口的人力资本投资，实现人口集聚与人力资本集聚效应的双重协调。忽略人力资本集聚效应，而简单延续人口数量驱动的城市化，容易出现“过度城市化”和“假城市化”的困局。人力资本投资能增加劳动力的知识和信息，满足城市产业结构升级对知识技能的需求，更能驱动流动人口实现市民化的有效转变，解决城市化不协调和质量不高等问题。
　　（编辑：徐天祥）
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　　AbstractMigration with and without Hukou change is an important phenomenon in the process of economic development and urbanization since the beginning of the openingup policy. In order to understand the specific impact of migration to urbanization， impacts of migration with and without Hukou change on urbanization are analyzed by building spatial static and dynamic model by using the spatial panel data of 30 provinces in China from 2002 to 2012. The research shows： There is a spatial correlation in urbanization of China， and there is a spatial diffusion effect. Impacts of inflowing population and human capital of inflowing population to the level of urbanization are outstanding， and human capital is more prominent. The positive effect indicates that， the same as inflow population， net population migration can promote the regional urbanization level. However， because of China’s household registration system， impacts of net migration with Hukou change and human capital of the net migration to the level of urbanization are positive but not significant. The current household registration system limits the migration of people and is not conducive to the development of urbanization. Economic power is still an important driving force of urbanization’s development. Economic growth and the upgrading of the industrial structure can effectively improve the level of urbanization. Therefore， in the urbanization process， in addition to economic driving force， the role of migration with and without Hukou change should be paid more attention.
　　Key wordsinflowing population； net migration of population； urbanization； spatial effects
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