中国人口流动迁移对城市化进程影响的实证分析

中国人口流动迁移对城市化进程影响的实证分析作者：颜咏华郭志仪来源：《中国人口·资源与环境》2015年第10期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。