產業結構升級對中國人口流動的影響

梁向東　魏逸玭

摘要：基于2000-2014年間中國255個城市有關數據，考量產業結構升級對中國人口空間分布的影響。結果顯示，產業結構升級對中國城市人口流動整體呈負向影響，加劇了人口不合理分布。結果表明：服務業對人口流動的帶動作用沒有發揮出來；勞動者收入低，難以承擔整個家庭的流動成本；戶籍制度等政策性限制提高了遷移成本。鑒此，應加速發展現代服務業，促進大城市多樣化、中小型城市（鎮）專業化，優化區域產業分工，提高勞動收入，減少對人口流動的隱性政策性限制等，以促進人口有序有效流動，改善我國人口空間分布。

關鍵詞：產業結構升級；人口流動；人口分布

中圖分類號：F304文獻標識碼：A文章編號：10037217（2017）05009306

一、引言

2014年以來，中國進入經濟發展的新常態：從高速增長的狀態轉向中高速增長；從規模速度型的粗放增長，轉向質量效益型的集約增長。我國產業結構亟待調整升級，為此，中央提出了一系列針對結構性問題的改革舉措，其中包括推進產業轉型升級的對策。同時，我國面臨的另一個重大問題是人口空間分布不合理，尤其是超大城市人口過度集聚、中小城鎮人口流失等現象十分突出，呈現出大城市超負荷發展而中小城鎮發展乏力的失衡局面，這阻礙了我國城鎮化進程和經濟的可持續發展[1]。探討結構性改革下，尤其是產業結構深度調整帶來的結構性失業背景下，如何引導人口有序流動、促進人口合理分布是一個急迫的現實問題。

長久以來，關于人口流動的研究在國內外得到了不斷的豐富與發展。從微觀個體層面看，Ravenstein（1885）指出大部分的人群遷移是為了滿足他們追求物質方面更好生活的欲望[2]。Everett（1966）在其基礎之上歸納出人口遷移的四類因素，包括遷出地因素、遷入地因素、中間障礙因素以及個人因素[3]，遷出地和遷入地因素取決于地區間的差異，障礙因素則主要體現在地區之間的自然因素和政治因素，而由于個體差異所呈現出的對前三種影響因素不同程度的反應就是個人因素。從宏觀層面來看，Lewis（1954）通過二元經濟模型得出，城鄉收入差距是剩余勞動力轉移的主要動力[4]，Todaro（1969）在其基礎上提出預期城鄉收入差距才是引導勞動力轉移的主要原因[5]，Stark（1991）等則認為，人們可以為了一個微小的獲取高收入的可能性從農村遷移至城市，即使當下預期的城市收入低于農村收入[6]。我國學者所研究的人口流動理論既從微觀層面予以豐富，也從宏觀層面進行了補充。改革開放前的相當長時間里，戶籍制度是影響我國農村勞動力轉移最主要的中間障礙因素。改革開放之后，勞動力在城鄉之間的流動變得相對自由，就業可達性持續引導全國人口從中西部指向東部沿海地區以及從中部指向南北增長中心[7]。人口流動也與產業結構演進有著極大的聯系[8]，進入21世紀以來，我國就業人口在三次產業間的分布發生了明顯的轉變，呈現出勞動力從第一產業流向第二、第三產業的基本特點[9]。第三產業的發展和較高的職工工資成為城市吸引省內和省外流動人口的重要因素[10]。然而，農民市民化成本過高阻礙了人口流動，其中，城市房價快速上漲成為抑制人口流動的重要因素[11，12]。

在影響人口流動的眾多因素中，產業結構升級是一個不可忽視的因素。根據國內外學者們的研究，產業結構優化升級能引導人口在空間的分布，應能幫助改善我國人口分布的非均衡局面。然而現狀是，我國產業結構在不斷變化，人口空間分布的非均衡沒有得到緩解。當前供給側結構性改革提供了產業結構升級的新契機，我國產業結構在未來將發生新的變動，由此帶來的人口分布是更為合理還是加劇當前趨勢，并不明朗，這需要我們深入研究。

二、當前我國產業結構和人口流動面臨的問題

根據Lewis的二元經濟理論，生產率高的部門，其邊際產出高，部門勞動者能獲得更高的工資。部門之間的工資差吸引勞動力從低生產率部門流向高生產率部門，隨著高生產率部門的擴大再生產，加之高生產率部門有剩余資本進行技術研發，進而促進邊際產出持續增長，這樣能形成產業結構升級——勞動力流動過程的不斷強化。勞動力流向高生產率部門時，主要勞動力的流動會帶動家庭跟隨性遷移，繼而發生由勞動力流動帶動的人口流動，形成產業結構升級——勞動力流動——人口流動的傳導路徑，從而引導人口在經濟區域內合理分布。但我國產業結構變動、勞動力流動及人口分布之間沒有出現良性發展，尤其是經濟新常態下，面臨的結構性失業，對我們調整人口分布會形成新的挑戰，主要表現如下。

財經理論與實踐（雙月刊）2017年第5期

2017年第5期（總第209期）梁向東，魏逸玭：產業結構升級對中國人口流動的影響——基于255個城市的面板數據分析

（一）產業結構升級下結構性失業壓力加大

由圖1和圖2可知，2015年全國第三產業產值對GDP占比達到50%，就業人員占比為42%；第二產業產值占比為41%，就業人員占比29%；第一產業產值占比為9%，就業人數占比達28%。這說明盡管我國三次產業就業人數占比的變化趨勢與其產值占比的變化趨勢保持一致，但我國第一產業產出仍然是低效率的，仍存在相當數量的待轉移勞動力，而第二、三產業則具備較大的勞動力吸納空間。同時，第一產業與第二、三產業之間維持著很長時間的生產率差距，說明勞動力流出的速度不如產業發展的速度，在產業間的流動較為困難，因此我國在產業結構調整過程中面臨較大的結構性失業壓力。

（二）人口非均衡分布與地區間過度競爭并存

圖3所示為我國31個省、直轄市及自治區的人口密度分布圖。圖中曲線波動較大，說明我國人口分布不均衡，傾向于往少數區域集聚，這與我國區域之間的非均衡發展密切相關。越早發展產業并產生經濟集聚現象的區域相比于后期發展起來的地區越能吸引更多人口，正因此，我國率先發展起來的區域源源不斷地吸引著外來人口，而發展相對落后的區域普遍人口流失現象較為嚴重，不利于人口流出地的產業發展。雙重作用下，區域間的經濟差距越來越大。圖4為我國31個省、直轄市及自治區單位面積上的人均產出，反映總體產出在全國人力和土地資源上的分布情況。曲線的波動表明我國的總體產出在全國范圍內的土地和人口上分布不均，原因是人口和產業在少數區域過度集中，導致資源配置的低效率，特征之一就是在高單位產出的區域產生過度競爭。endprint

由于我國產業結構和人口流動面臨著結構性失業壓力加大、區域經濟差距導致人口非均衡分布、資本高度集聚導致過度競爭等問題，因此需要對我國產業結構升級影響人口流動進行實證檢驗，研究人口不合理分布的原因。需要注意的是，盡管此前根據Lewis的二元經濟模型所推導出的產業結構升級——勞動力流動——人口流動這一機制能比較好地解釋產業結構變動對人口流動的影響，但模型抽象了這一傳導機制運行中的許多影響因素，例如產業結構升級——勞動力流動過程中的勞動力異質性、勞動力流動——人口流動過程中的群體效應、兩個流動階段所面臨的成本差異，以及流入地本身的特性，因此本文在接下來的研究中將這些因素也考慮在內。

三、我國人口流動影響因素實證分析

考慮到我國人口流動的現實情況，并基于相關理論，本文選擇了產業結構、收入水平差異、地區消費成本、就業崗位、生活環境、教育、醫療等影響人口流動的主要因素作為模型中的自變量，產業結構是主變量，其他變量是控制變量。具體變量選取、數據及模型如下。

（一）變量說明、數據選取及模型構建

1.人口凈流入占比（FLOW）。人口凈流入表明當前時點下人口流入或流出的最終結果。人口凈流入值為正，說明該地區的人口流入大于人口流出；人口凈流入值為負，說明該地區的人口流入小于人口流出。由于不同地區的人口基數不同，因此用人口凈流入/總人口這一相對值來衡量該地區的人口流動情況，計算公式如下：

人口凈流入占比=[當年年末總人口-去年年末總人口×（1+當年人口自然增長率）]

/當年年末總人口

2.產業結構（TPRO、TSPRO）。產業結構升級包含本地產業構成比例優化和空間上的產業轉移，本文將用比值TPRO=本地第三產業增加值/全國第三產業增加值的波動來反應當地產業結構升級中產業轉移的部分（也可用本地第二產業增加值/全國第二產業增加值，對計量結果沒有根本影響），該比值越高，說明產業向當地轉移得越多，也就越能吸引人口流入；用比值TSPRO=本地第三產業增加值/第二產業增加值來刻畫當地產業構成比例[13]，當該比值越高時，說明當地產業構成越高級，也就越能吸引人口流入。這兩個變量共同衡量產業結構升級，且對人口流入產生正向影響。

3.地區收入水平（WW）。本文用WW=地區在崗職工平均工資/全國在崗職工平均工資這一比值來衡量某地區在全國范圍內的整體收入水平。當地區收入相較于全國收入越高時，越能吸引人口的流入，對人口流入產生正向影響。

4.人均消費成本（CPI）。經濟發展引起物價自然上漲，居民消費支出隨之增加。當考慮某個地區的生活成本時，首先考慮當地的物質消費水平。本文選用人均物質消費總額來估計當地的生活成本，并推測當地區的物質消費水平越高時，人們在當地生活的成本越高，就越會抑制人口流入。

5.供房壓力（HW）。國民的傳統觀念表示，對平穩和安定的追求會促使人們做出購房決定。在經濟發展和部分地區人口過度集聚的雙重作用下，房價持續上漲，逐漸成為人們考慮是否在當地定居的重要參考因素。對大部分勞動者來說，購房的主要經濟保障是工資收入。因此，本文用HW=當地房產完成總額/當地在崗職工工資總額大致估計以工資收入購置住房的壓力。當比值上漲時，說明房價相對于收入上漲更快，所以供房能力下降，從而對人口流入產生負向影響。

6.失業率（UNEMP）。根據Todaro的人口流動模型理論，流入地的失業率是影響勞動力流動的關鍵因素之一。如果一個地區伴隨有頻繁的失業或者較高的失業率，都將加大勞動力在當地的就業競爭，也就會在一定程度上抑制該地區的人口流入，最終對人口流入產生負向影響。

7.教育水平（EDU）。我國深刻的傳承觀念以及父母和子女的紐帶關系導致成年人在選擇流入地時會特別考慮預備流入地對子女是否合意，其中一個重要的衡量指標就是當地的教育水平。一些父母即使在短期內沒有能力舉家遷移，也會就近將子女送到教育口碑更好的城市讀書。例如許多省會城市的在校學生是非當地戶籍人口。因此我們有理由推測：當地的教育水平越高，越能吸引人口流入。本文將用人均中學教師數衡量教育水平。

8.醫療便捷（MED）。醫療是人們日常生活中不可忽視的部分。在醫療供需不匹配的大環境下，一個地區的就醫可達性越高，越有益于提高人們的生活滿意度，也就能正向影響外來人口的流入。綜合對比各項指標對醫療便捷度的估計，本文選用人均醫療機構床位數來大致衡量當地的醫療便捷度，人均床位數越高，說明人們可獲取的醫療資源越充裕，在一定程度上也能表明就醫越方便。

9.綠化水平（GRE）。經濟越向好發展，人們越考慮物質以外的生活條件。各機構定期發布的“最適宜人居的城市排行榜”“城市污染指數排行榜”等信息，說明從國家到公民都關注所處環境的好壞，重視環境對生產和生活的影響。因此我們可以推測一個地區的生態環境越好，越能吸引外來人口長久定居。因空氣質量、水土環境等數據在獲取年份上受限，本文將人均綠地面積大小作為當地環境好壞的衡量指標，并推想人均綠地面積越大，越能吸引人口流入。

10.交通便捷（TRA）。公交系統和電車系統越發達，線路規劃越完善，人均擁有公共交通資源就越多，也就越能為居民生活提供便利，從而對人口流入產生正向影響。本文將用人均擁有公交、電車數來衡量地區的公共交通便捷程度。

本文采用面板計量模型檢驗產業結構升級對人口流動的影響。根據所選變量和相關數據的可得性，本文從中國統計年鑒和城市統計年鑒中選取了2000-2014年間的全國第二、三產業增加值、全國城鎮在崗職工平均工資，以及同時段255個地級市（283個地級市中28個地級市因數據可得性受限，予以剔除）的地區生產總值、第二產業增加值、第三產業增加值、年末總人口、年均人口、年均人口自然增長率、就業總人口、失業總人口、社會零售商品消費總額、房產完成總額、城鎮在崗職工工資總額、城鎮在崗職工平均工資、電車及公交車總數、中學教師數、衛生機構醫療床位數、以及城市綠地面積等數據。由于衡量不同變量的數值之間大小差異懸殊，因此對數值普遍較大的變量取對數。此外還對同時涉及有正值、負值，且數值波動范圍較大的變量開根號，為進行面板數據回歸分析做準備。endprint

模型設立如下：

GFLOW=α+βTPRO+πTSPRO+γWW+δLNCPI+θHW+τUNEMP+LNEDU+φLNMED+

σLNGRE+εLNTRA+μ（1）

其中，α為常數項，與每一個變量之前的參數β、π、γ、δ、θ、τ、、φ、σ、ε，都包含有時間和截面效應，μ為隨機擾動項。產業結構（TPRO和TSPRO）為核心解釋變量，地區收入水平（WW）、人均零售商品消費總額（LNCPI）、供房能力（HW）、失業率（UNEMP）、教育水平（LNEDU）、醫療便捷（LNMED）、綠化水平（LNGRE）、交通便捷（LNTRA）為控制變量，人口凈流入（GFLOW）為被解釋變量。

（二）實證結果

由于數據在年份上跨度較長，在實證研究前首先對解釋變量和被解釋變量進行ImPesaranShin檢驗，平穩性檢驗結果見表1，原始數據不平穩的數據已做一階差分處理，且一階差分后的數據均平穩。

根據模型的設定以及面板數據的特性，本文分別進行了固定效應回歸和隨機效應回歸，并在模型中構建了聚類變量用以消除異方差帶來的影響。最后對模型進行了Hausman檢驗。檢驗結果拒絕了隨機效應模型更優的原假設，因此我們認為固定效應模型更為合理。這一結果說明模型包含有個體效應，個體差異所造成的影響比較明顯。本文將根據固定效應回歸結果來描述變量之間的回歸關系。

固定效應回歸的結果表明，模型整體的顯著性較強。解釋變量中TPRO、TSPRO、LNCPI的系數以及截距項通過了顯著性檢驗，而WW、HW、UNEMP、LNEDU、LNMED、LNGRE、LNTRA的系數并不顯著。

從產業結構升級對人口流動的影響來看，TPRO所代表的產業轉移對人口流入有著非常明顯的正向影響。而TSPRO所代表的本地產業構成比例優化對人口流入的影響顯著，但卻是負向的。就結果來看，第三產業增加值對第二產業增加值的相對變大反而抑制了城市的人口流入，這與我們的

原始假設不符。這一結果同時也表明第二產業增

注：括號內為t統計量，*表示10%的水平顯著，**表示5%的水平顯著，***表示1%的水平顯著。

加值對第三產業增加值的相對變大能夠吸引人口流入。原因之一是，產業比例的優化是產業結構升級的必要而非充分條件。加之我國第二產業的發展在區域上區別大，相比上海等發達地區，許多地方的第二產業發展水平總體比較低。我國第二產業對勞動力仍然具有相對較強的吸納能力說明第二產業發展更能吸引人口流入；原因之二是第二產業規模化生產更為普遍，對勞動力流動的帶動作用要高于個體性較強的第三產業；原因之三是我國產業結構升級過程中在產業間流動的勞動力大部分是從第一產業流向第二產業或第三產業中技術含量較低的行業，即Todaro所描述的過渡階段，之后勞動力從低級行業轉向高級行業的過程相對困難，而第三產業增加值/第二產業增加值更多地反映出后者。

如表2所示，WW的系數不顯著，說明在模型中相對收入的高低對勞動力流動并無明顯的作用。其可能原因是相對收入差距所吸引的是勞動力在城市之間的流動，但我國目前的人口流動仍然以勞動力的鄉——城流動為主，城市之間的勞動力流動在全部人口流動中占比較小，所以相對收入并未產生預期的效果。表中LNCPI的系數顯著且為負，說明人均消費越高，流動成本也就越高，從而人口流入越少，總體上符合之前的假設。同作為流動成本的還有房價，然而HW所表示的供房壓力在模型中的系數不顯著，也就是說供房壓力并未對人口流動的最終結果產生影響。我們推測這是因為具有強烈供房壓力的城市數量在全部城市總數中仍為少數，因此在以地級市為樣本的人口流動影響模型中并未體現出來。失業率的系數在模型中不顯著。盡管經濟發展帶動了高技術產業的發展，但目前為止我國大部分企業仍然使用勞動密集型生產技術，因此即使存在失業，這些勞動密集型企業對勞動力仍然具有較大需求。因此我們推測失業率在第一階段勞動力流動中所產生的負向影響遠不如勞動力需求所產生的正向影響。

此外模型中教育水平、醫療便捷度、交通便捷度、綠化程度的系數并不顯著，也就是說從模型中看來這四個正向影響因素均未對人口流入發揮帶動作用。根據我們的合理假設，重視子女教育的家庭偏好于教育水平較高的地區，重視就醫環境的家庭傾向于選擇就醫更為方便的地區，交通便捷度和綠化程度則對流動家庭普遍具有吸引力。然而模型的結果表明這四個因素沒有在第二階段體現出促進作用，這說明傳導機制在第二階段運行并不順暢。我們推測，原因之一在于我國流動人口中大部分是從農村流出的勞動力，他們所從事的工作大部分屬于勞動密集型行業，這些工種所獲得的勞動報酬有限，即使能夠支付個人在流入地的日常生活開支，也難以負擔整個家庭遷至流入地的各項支出，因此傳導機制運行的第二階段受阻，而其他正向因素的作用也就受到限制；原因之二是大部分流入人口由于身份限制，不能享受到該地區的社會福利，或者說為了享受到同等條件的社會資源他們需要耗費比當前居民更大的成本。

四、啟示

上述分析顯示，我國產業結構升級對勞動力的帶動作用沒有得到充分發揮。在傳導機制運行過程中，第三產業增值相對第二產業增加值的占比提高并沒有對人口流動帶來預期影響。這說明，我國的產業結構有待進一步優化升級，應當充分挖掘第三產業尤其是現代服務業對流動人口的帶動作用，從而帶動家庭流動；實現產業高級化過程中，一方面，促進第二產業發展的成熟化、高級化，充分發揮第二產業對勞動力的吸納作用，加快剩余勞動的轉移，另一方面，采取有效措施對勞動力進行技術培訓，減少勞動力在產業間流動的障礙，防止結構性失業加劇人口非均衡分布。

由于產業轉移對勞動力的帶動作用非常顯著，應當利用產業轉移對勞動力的帶動作用引導產業在全國范圍內經濟有效地分布，進而帶動勞動力在空間內有序流動。同時，加快對落后地區的建設，根據地區特色挖掘并培育優勢產業[14]，并通過加強現代金融、現代物流等新型服務業的發展促進大城市多樣化、中小型城市（鎮）專業化發展，推進更有效率的區域分工[15]。在此過程中減少城市對流動人口的限制，降低人口流動成本；提高勞動收入，加強人口流入動力，從而推動勞動力流動——人口流動這一階段的順利運行，最終達到人口在空間內合理、有序地流動。endprint

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（責任編輯：鐘瑤）endprint