“早熟去工業化”對人口流動的影響
——基于西部12省份2000—2020年面板數據分析

龔勤林 章艷秋

一、引言

人口合理、公正、暢通、有序的社會性流動，是經濟高質量發展的重要標志。產業結構調整引致勞動力就業結構與空間分布持續變遷是人口流動的重要驅動力。改革開放后較長一段時期內，在工業化與城市化相互促進過程中，勞動力不斷向制造業發達的東部沿海地區集聚。蔡昉在分析我國經濟整體生產效率的主要貢獻因子時，指出勞動力從低效率部門（農業）和地區向高效率部門（制造業、服務業）和地區轉移對勞動生產率的貢獻超過44%。①蔡昉：《中國經濟改革效應分析——勞動力重新配置的視角》，《經濟研究》2017年第7期。隨著我國產業結構持續調整與人口加速轉變，產業結構“早熟去工業化”特征逐步顯現。所謂“早熟去工業化”是相對于經典產業結構變遷理論自然演進的“去工業化”而言的，是指“在人均收入水平低、沒有完成工業化并實現現代化的情形下出現的去工業化現象”。①楊成林、喬曉楠：《發達國家非工業化進程舉證：一個文獻述評》，《改革》2012年第9期；黃群慧、楊虎濤：《中國制造業比重“內外差”現象及其“去工業化”涵義》，《中國工業經濟》2022年第3期。其本質是發展中國家在自身勞動力成本優勢喪失之前未能在技術領域取得突破，導致產品成本居高不下，被迫停滯的工業化。②喬曉楠、楊成林：《去工業化的發生機制與經濟績效：一個分類比較研究》，《中國工業經濟》2013年第6期。其實，早在1994年，我國第三產業就業比重就已超過工業，2012年第三產業增加值占GDP比重首次超過第二產業，其中制造業增加值占GDP比重在2011年達到峰值32.1%，到2020年下降為26.2%。③黃群慧、楊虎濤：《中國制造業比重“內外差”現象及其“去工業化”涵義》。但與之對應的人均收入水平卻遠未達到發達國家去工業化時的平均水平，同時還伴隨著全要素生產率和經濟增速持續下降等問題，這引發了學術界對“中等收入陷阱”的擔憂。④蔡昉：《中國經濟改革效應分析——勞動力重新配置的視角》；蔡昉：《生產率、新動能與制造業——中國經濟如何提高資源重新配置效率》，《中國工業經濟》2021年第5期；魏后凱、王頌吉：《中國“過度去工業化”現象剖析與理論反思》，《中國工業經濟》2019年第1期。

伴隨著“早熟去工業化”，我國人口結構轉變也表現出驚人的“加速度”。改革開放短短40余年，社會總和生育率明顯下降，“未富先老”問題凸顯，勞動力總供給下降，加之信息化、網絡化對地理空間的壓縮重構，高流動性和不平衡性成為常態，導致不同區域、不同城市間人口要素競爭進一步加劇。第七次全國人口普查數據顯示：十年間全國人口年均增長率僅0.53%，比2010年下降了0.04個百分點；60歲及以上人口占比達到18.7%，比2010年上升5.44個百分點；流動人口總規模37582萬人，比2010年增長了69.7%，而省內流動人口幾乎比跨省流動人口多出一倍。⑤第七次全國人口普查公報，2021年5月11日，http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjgb/rkpcgb/qgrkpcgb/？ivk_sa=1024320u，2022年9月2日。從區域看，東部地區人口繼續保持較快增長，中部地區和東北地區出現下降，西部地區則有微弱上升。東北和中部地區人口之所以出現下降，本質原因可以歸結為傳統制造業式微。而西部地區人口出現“回流”，從數據關聯角度很容易認為與全國跨區域流動人口相對減少有關，同時也很自然會與東部地區勞動、資本密集型企業成鏈轉移產生直接聯想。

那么，是否在承接產業轉移作用下，西部地區工業化水平得以提升并帶動人口回流？通過分析2000—2020年西部地區工業增加值占比、工業從業人員占比以及工業增加值占全國份額等指標，可以發現西部地區“去工業化”發生時點雖晚于全國和東部地區，但下降速度與強度卻遠超東部地區和全國平均水平。如果說東部沿海地區目前所呈現出的去工業化具有“后工業社會”的合理特征，那么尚處于工業化中期的西部地區過早出現“去工業化”則有可能導致其在新一輪區域經濟競爭中，難以在產業價值鏈上實現進位突破，陷入低水平鎖定困局。因此，在承接產業轉移、結構性用工不足、去工業化、人口回流等一系列看似相悖又交織纏繞的現象背后，要準確回答西部地區“早熟去工業化”是否影響人口流動，必須厘清其典型特征以及兩者之間的影響路徑。

二、文獻綜述

目前，國內外沒有直接研究“早熟去工業化”對人口流動影響的文獻，主流研究是從宏觀維度分析去工業化以及“早熟去工業化”對經濟社會帶來的整體影響。因此，本文重點從“早熟去工業化”基本特征及其對經濟社會發展影響、產業結構調整對人口流動影響等兩個方面梳理相關文獻。

（一）“早熟去工業化”基本特征以及對經濟發展影響

丹尼·羅德里克指出，發展中國家的工業化模式已經與發達國家表現迥異，不僅工業化進程遲滯，而且去工業化發生的峰值也遠低于發達國家，這導致東亞、東南亞、拉美等地區很多發展中國家在較低的國民收入和城市化水平下，開始向服務經濟轉型。⑥丹尼·羅德里克：《過早開始“去工業化”的危險》，《南風窗》2013年第22期。關于我國是否存在“早熟去工業化”問題，首先需要回答的就是去工業化是否為經濟發展特定階段的必然產物？縱觀發達國家經驗，法國、德國進入工業化后期，其制造業占比并沒有出現大幅下降，而韓國在經歷成功轉型后制造業比重還出現小幅回升，這是否意味著經典產業結構理論在現實中失語？因此，不能簡單套用西方經典產業結構調整理論，對我國產業結構升級做過于樂觀的判斷。國內蔡昉、魏后凱、黃群慧等學者通過對比分析國內外產業結構相關數據，均認同我國存在“早熟去工業化”基本事實，并且指出其在全國、地區以及省級層面都表現得十分典型。①蔡昉：《生產率、新動能與制造業——中國經濟如何提高資源重新配置效率》；魏后凱、王頌吉：《中國“過度去工業化”現象剖析與理論反思》；黃群慧、楊虎濤：《中國制造業比重“內外差”現象及其“去工業化”涵義》。“早熟去工業化”對發展中國家影響是深遠的，最致命的則是阻斷社會創新源泉，使人均收入水平低位鎖定，導致勞動力從擁有高生產效率的制造業部門流向低生產率的傳統服務部門，出現效率損失、拉低經濟增長，即所謂“鮑莫爾病”；再者，工業化與城鎮化互為支撐、密不可分，過低的工業化水平必然制約城鎮化進程，并減緩農村剩余勞動力轉移，影響農業生產效率提升，難以實現城鄉二元結構轉變；②喬曉楠、楊成林：《去工業化的發生機制與經濟績效：一個分類比較研究》；魏后凱、王頌吉：《中國“過度去工業化”現象剖析與理論反思》；王展祥、王秋石、李國民：《去工業化的動因與影響研究——一個文獻綜述》，《經濟問題探索》2011年第1期；屈宏斌：《過早去工業化很危險》，《山東經濟戰略研究》2015年第6期；張輝、閆強明、黃昊：《國際視野下中國結構轉型的問題、影響與應對》，《中國工業經濟》2019年第6期。同時，去工業化還將導致諸多城市面臨收縮、衰落風險等。③鐘水映、李晶、劉孟芳：《產業結構與城市化：美國的“去工業化”和“再城市化”現象及其啟示》，《人口與經濟》2003年第2期。

（二）產業結構調整對人口流動的影響

產業結構轉換往往與人口就業結構轉化直接相關。根據威廉·配第（William Petty）、柯林·克拉克（Collin G.Clark）、西蒙·庫茲涅茨（Simon S.Kuznets）、霍利斯·錢納里（Hollis B.Chenery）等人提出的經典產業結構變遷理論，隨著經濟增長和國民人均收入增加，一國或地區的三次產業占國民收入的比重會呈現出從第一產業向第二產業再向第三產業轉移的趨勢；相應地，就業人口也將從農業持續流向第二、第三產業，特別是第三產業從業人員占比將一直保持增長。世界銀行也將各國人均GDP分組與人口轉變階段進行關聯匹配，并給出不同時期產業結構和人均收入水平參考數值。④蔡昉：《從中等收入陷阱到門檻效應》，《經濟學動態》2019年第11期。由此可見，產業結構變動以及與之相關的收入水平變化往往是推動區域人口流動的最重要影響因素。著名人口遷移理論，包括劉易斯二元結構理論、費景漢-拉尼斯模型、托達羅模型等，均把收入因素作為影響人口流動的重要動因。而決定收入水平差異的，則是城鄉之間不同的產業結構。由于城市以生產效率以及收入水平較高的非農產業為主，因此成為農村人口流動的主要方向。我國關于產業結構調整與人口流動關聯的研究，結論大多支持產業結構升級與人口流動有積極互動關系。⑤蔡昉：《中國勞動力市場發育與就業變化》，《經濟研究》2007年第7期。比較有啟發意義的是關于產業轉移粘性與人口流動剛性的研究成果。羅浩、吳安研究指出由于我國產業與人口在空間分布上的錯位，導致大量勞動密集型產業在東部區域形成推移粘性，對產業轉移形成了鎖定負效應。⑥羅浩：《中國勞動力無限供給與產業區域粘性》，《中國工業經濟》2003年第4期；吳安：《中國產業及勞動力逆向流動分析——以重慶與北京、廣東的比較為例》，《中國工業經濟》2004年第12期。樊士德等也發現“勞動力流動剛性”會影響產業轉移進而擴大區域差距，甚至勞動力跨區流動會對各地區產業結構升級形成“反向激勵機制”。⑦樊士德、姜德波：《勞動力流動、產業轉移與區域協調發展——基于文獻研究的視角》，《產業經濟研究》2014年第4期；樊士德、沈坤榮、朱克朋：《中國制造業勞動力轉移剛性與產業區際轉移——基于核心—邊緣模型拓展的數值模擬和經驗研究》，《中國工業經濟》2015年第11期；趙楠：《勞動力流動與產業結構調整的空間效應研究》，《統計研究》2016年第2期。這是否意味著理想的“大國雁陣模式”⑧蔡昉、王德文、曲玥：《中國產業升級的大國雁陣模型分析》，《經濟研究》2009年第9期。，受人口流動與產業轉移雙重“粘性”掣肘，還面臨著諸多挑戰？從中西部地方政府招商引資頻現“招工難”問題中似乎可以得到佐證。當然，也有學者認為我國的產業結構升級與人口流動關系并不明確。⑨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》，《財經理論與實踐》2017年第5期。

綜上，“早熟去工業化”本質上仍是產業結構調整問題，目前國內外文獻均從宏觀視角研究其相關負效應，并未從人口流動等具象切口深入分析其不同層面的影響機制。而關于產業結構調整對人口流動的影響研究，由于實證數據以及模型的差異，導致結論還有較大分歧。再者，現有文獻對地域異質性考慮不夠，單從全國整體層面很難準確把握不同發展階段、不同地區產業結構調整對人口流動的影響機制，特別是西部地區作為人口輸出重點區域，在產業轉移以及農村勞動力回流等諸多因素綜合影響下，其中的作用機制亟待厘清。

三、西部地區“早熟去工業化”的特征事實

對西部地區“早熟去工業化”特征事實的刻畫，首先必須依據相關理論及國際工業化階段劃分標志值，對西部地區總體工業化進程做出判斷；其次，工業化并非簡單的數值比例變化，而是量與質的統一過程，不僅需要考察比例調整，還需對“兩業融合”“兩化互動”以及生產效率等多維度進行分析；再者，全面認識西部地區“早熟去工業化”現象，不僅需要觀察其自身工業增加值占比、從業人員占比等變化，還需觀察其在全國工業增加值份額中的變化，以及與東部發達省份的對比差異。

（一）數據來源

本文研究區域為西部12省份。①按照國家統計局統計口徑，西部地區包括內蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆等12個省、自治區、直轄市。所需數據來源為2001—2021年度《中國統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》《新中國60年統計資料匯編》《中國城市農村建設統計年鑒》及各省歷年統計年鑒、中經網統計數據庫和EPS數據庫。

（二）西部地區工業化進程總體判斷

依據工業化不同階段的劃分標志（見表1），從人均國民收入看，2020年西部地區人均GDP為8164美元②2020年現價折2010年美元，如果折為2010年不變價為7500美元左右。，處于工業化后期階段。從產業結構看，2020年西部地區第二產業增加值占比36.8%，第三產業增加值占比51.2%，已然邁入后工業化社會，但第一產業占比為12.0%，仍處于工業化中期階段。從就業結構看，2020年西部地區第一產業從業人員占比34.1%，處于工業化中期水平。從空間結構看，2020年西部地區城鎮化率56.9%，處于工業化中期階段。從人口結構看，第七次全國人口普查數據顯示，西部各省人口出生率、人口死亡率、自然增長率總體呈下降態勢，其中人口死亡率下降幅度稍大，而人口自然增長率高于全國平均水平，對應處于晚期人口紅利區間。從勞動生產率來看，2020年西部地區第二產業勞動生產率178597元/人，第一產業勞動生產率36352元/人，相當于第二產業勞動生產率20.0 %；第三產業勞動生產率119553元/人，相當于第二產業勞動生產率66.9%，接近工業化中后期水平。綜上分析，西部地區當前正處于工業化中期向后期抬升階段。由于工業增加值占比下降過快，表現出四個明顯不協調：一是城鎮化滯后于工業化；二是就業結構滯后于產業結構；三是農業占比拖累產業高度；四是人均收入增長慢于經濟轉型。由此，可以判斷西部地區“早熟去工業化”問題客觀存在。

表1 工業化不同階段的劃分標志

（三）西部地區“早熟去工業化”特征區域比較

從工業增加值占GDP比重看，2000—2020年西部地區工業增加值占GDP比重走勢與全國、東部7省一致③選擇河北、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東等制造業體量較大的7省作為代表。，先攀升后逐步下降，峰值出現在2011年，為37.6%，比全國和東部7省達峰期晚5年，峰值水平比全國低4.4百分點、比東部7省低9.9個百分點；2020年西部地區工業增加值占比27.4%，比全國平均水平低3.5個百分點、比東部7省低6.8個百分點，呈現出“達峰晚、峰值低、降速快”的典型特征。從第二產業從業人員占比看，2000—2020年西部地區第二產業從業人員占比總體保持緩慢上升態勢，這與全國及東部7省“先升后降”曲線有明顯差異。2020年，出現峰值為21.4%，比全國、東部7省達峰期晚8年，峰值水平比全國和東部7省分別低9和17.6個百分點，比2020年全國和東部7省當年比重低7.3和14.8個百分點。從工業增加值占全國份額來看，與第二產業從業人員占比一致，總體也呈緩慢上升趨勢，但2014年后開始小幅回落，這與東部地區率先完成產業結構轉型升級有深刻關聯。2020年，西部地區工業增加值占全國份額為18.7%，比2000年提高了5.1個百分點；東部7省工業增加值占全國工業份額雖波動較大，但一直維持著50%以上的“半壁江山”地位。

綜上，當前西部地區“早熟去工業化”特征明顯，但從工業相關指標與全國及東部7省對比分析來看，也存在自身的特殊性。這主要表現為與全國、東部7省“工業增加值和從業人員占比雙降”不同，西部地區主要呈現“一降兩穩”趨勢，即工業增加值占GDP比重下降，但第二產業從業人員占比及工業增加值占全國份額保持相對平穩。這可能與西部地區工業化進程水平總體滯后于全國、東部地區，導致產業結構調整的量與質脫節，達峰未達標，工業化還有較大拓展空間有關；也與西部地區在承接東部產業轉移的推動下，一方面傳統產業加快出清，另一方面資本與技術密集型新興產業正在加速培育等因素有關。但具體原因，仍待進一步實證分析。

四、測度指標體系與模型建構

（一）測度指標體系與模型建構

據產業結構變遷理論，對“早熟去工業化”特征的測度至少包括地區收入水平、產業結構、就業結構、空間結構、人口結構、生產效率等6個維度。據此，本文構建了包括1個一級指標、6個二級指標、9個三級指標的“早熟去工業化”測度指標體系（見表2），重點考察“早熟去工業化”結構調整對人口流動的影響。為避免專家打分法等主觀賦權方式的隨意性，本文采取客觀的熵值法對各級指標進行賦權，結果過度偏重人均收入水平和生產效率，兩者權重之和大于80%，不盡合理，因此選擇平均賦權。

據此，具體模型設計如下：

其中，下標i和t分別表示省份和年份，Yit為被解釋變量人口流動規模(PM)。θit為核心解釋變量為“早熟去工業化”指數（ADDF）。Xit是控制變量，包括相對房價（RHP）、交通條件（LTC）、人居環境（LHS）和市政設施水平（LMFL）、醫療（AMR）和教育（AER）資源配置等。為控制西部各省份層面不隨時間變化的不可觀測因素，本文加入省份固定效應δi；δt為時間固定效應，控制各省份具有共同影響的宏觀經濟因素。εit為隨機擾動項。

圖1 2000—2020年西部地區工業結構性指標與全國和東部7省比較

（二）變量計算說明

人口流動規模（PM）。用西部各省2000—2020年常住人口（PPR）與戶籍人口（TRP）的差值再除以常住人口計算，表示人口流動規模變動。取值為正表示人口凈流入，取值為負表明人口凈流出。

“早熟去工業化”指數（ADDF）。將西部各省2000—2020年相對人均收入（RPGDP）、產業結構高級化指數（ISAC）、產業結構合理化指數（ISESDC）、相對城鎮化率（RUR）、人口老齡化程度（PAR）、服務業生產率占第二產業生產率比重（SSIP）等6項指標，進行逆指標調整和標準化處理后，每項指標絕對值乘以對應權數加總求和得到綜合指數。該指數取值［0，1］，取值越接近0，說明“早熟去工業化”問題越突出。

相對人均收入水平（RPCGDP）。用西部各省份2000—2020年人均GDP與全國人均GDP的比值表示，該指標大于1，說明人均收入超過全國平均發展水平。

產業結構高級化指數（ISAC）。由工業增加值占GDP的比重（PIGDP）、工業增加值占全國份額（PIN）、服務業增加值占DGP比重（PSGDP）等3項指標加權合成，考察產業結構高級化程度，取值范圍［0，1］，取值越接近1，說明產業結構層次越高。

產業結構合理化指數（ISESDC）。本文采用產業結構與就業結構偏離系數來衡量。INDij表示第j省第i產業的增加值，表示第j省三次產業增加值之和；GOBij表示第j省第i產業的從業人員數量表示第j省三次產業從業人員人數之和；產業結構與就業結構偏離系數等于產業結構與就業結構比值，再減去1。偏離系數為零，說明兩者完全匹配；取值為正，說明產業尚有就業容量，反之則說明就業飽和。

相對城鎮化率（RUR）。用西部各省份2000—2020年常住人口城鎮化率與全國常住人口城鎮化率比值表示。

人口老齡化程度（PAR）。用國家統計局抽樣調查數據計算西部各省份65歲以上人口占比，其中2000、2005、2010、2015、2020年為全國人口普查和1%抽樣調查數據。

生產效率（SSIP）。借鑒蔡昉的研究方法，用第二、三產業增加值分別除以第二、三產業從業人員，得到近似的第二、三產業勞動生產率數據，再用第三產業生產效率除以第二產業生產效率，表示產業結構升級中第二產業與第三產業生產效率的對比變化。

控制變量。相對房價（RHP）用西部各省住宅類商品平均銷售價與全國住宅類商品平均銷售價格的比值表示；交通條件（LNTC）用城市人均道路面積衡量；人居環境（LNHS）和市政設施水平（LNMFL）用城市人均綠地面積和每萬人擁有公共廁所數量衡量；醫療（AMR）和教育（AER）資源配置用城市每千人口擁有執業醫師數量、普通初中學校師生比衡量。

主要變量統計特征描述如下：

表3 變量的描述性統計結果

五、實證結果分析

（一）基準回歸結果

對設計模型進行動態面板和靜態面板模型結果比較，并分別進行固定效應和隨機效應回歸。為確定合理模型，利用STATA12.0對其進行Hausman檢驗。各模型P值均小于0.0001，接受固定效應更優的原假設。

1.“早熟去工業化”綜合指數對人口流動的影響。如表4第1列所示：當充分考慮控制變量后，西部地區“早熟去工業化”綜合指數作為核心解釋變量，與人口流動呈顯著負相關，也即產業結構失衡、質量效率低下等問題越突出，人口流出也越多。從2000—2020年西部12省份面板數據看，雖然常住人口從2012年開始出現恢復性增長，但各省區戶籍人口與常住人口的絕對差依然較大，人口凈流出態勢尚未得到根本改變。《全國農民工監測調查報告》顯示①本文引用2009—2020年《全國農民工監測調查報告》數據，均來自國家統計局網站：www.stats.gov.cn。，當前全國農民工總量增速雖持續回落，但規模仍舊保持增長，特別是從輸出地來看，西部地區輸出務工人員數量增加最多，2019年增量占到全國新增量一半以上。因此，由于西部地區工業增加值占GDP比重過早過快下降，占全國工業增加值份額在2016年以后也出現波動回落，導致工業技術進步和生產效率提升動力不足，并對服務業整體發展水平產生影響，人均收入提升緩慢，人口流入的產業支撐明顯乏力。

表4 基準回歸結果

2.產業結構高級化對人口流動的影響。如表4第3列所示：將西部地區產業結構調整指數作為核心解釋變量，回歸結果顯著為正，也即產業結構高級化對人口有“推出”效應。從細項指標看（表4第4、5、6列），工業增加值占GDP比重回歸結果顯著為正，即工業增加值占比越高、人口流出越多；工業增加值占全國份額回歸結果不顯著，但影響方向為正；服務業增加值占GDP比重回歸結果顯著為負，即服務業占比提升越快，人口流出越少。可能的原因有以下幾方面。一是受制于整體發展水平，西部地區三次產業結構數量變化與質量升級存在一定脫節，產業結構高級化并不意味著發展質量與發展階段的躍升；二是西部地區作為我國三線建設的重點區域，其工業基礎以國防科工等資本有機構成較高的國有集團為主，資源配置主要表現為行業內循環，與地方自然資源、人力資源天然聯接較弱，產業鏈植根延伸受阻，對當地勞動力吸納能力先天不足。近年來，在承接產業轉移的帶動下，西部地區工業從業人員占比和工業增加值占全國份額保持小幅增長，但由于引進企業的技術結構與當地勞動力技能結構存在錯配，難以發揮促進勞動力就近務工作用；三是在工業企業就業容量有限的情況下，服務業成為吸納就業的重要渠道，這為技能水平偏低的務工人員回流提供了就業機會。《全國農民工監測調查報告》顯示，2019年，全國從事第三產業的農民工比重已上升至51.0%，其中從事交通運輸、住宿餐飲、批發零售等傳統服務行業的占比達38.1%。

3.產業結構合理化對人口流動的影響。如表4第7列所示：將西部地區產業結構合理化指數作為核心解釋變量，回歸結果不顯著，但影響方向為負。產業結構與就業結構的偏離程度，主要反映產業發展是否能夠充分帶動就業。2000—2020年西部各省份產業結構與就業結構偏離程度逐步擴大，農業產值占比低于從業人員占比②2020年，西部地區農業從業人員平均占比仍高達34.1%，比全國高10.5個百分點。、非農產值占比大于從業人員占比，農村還有大量隱性失業人員，非農產業發展對帶動當地農村剩余勞動力就業力有不逮。當前，西部地區服務業成為吸納就業的主陣地，但其內部結構也令人深思。從交通運輸、餐飲娛樂及商貿流通等傳統服務業占第三產業的比重看，2020年西部地區為37.5%，比全國高21.8個百分點，但比東部7省低6.5個百分點，這與刻板印象有較大反差，作為最具有就業韌性的傳統服務業，西部地區并不占優勢。從房地產和金融業增加值占GDP比重看，2020年西部地區為13.3%，全國為15.6%，東部7省為17.2%，雖然絕對水平有一定差距，但這類行業就業容量較低，并且對制造業等實體經濟容易造成利潤擠壓。

4.城鎮化和人口老齡化對人口流動的影響。如表4第8列所示：將西部地區相對城鎮化率作為核心解釋變量，回歸結果顯著為負，即隨著西部地區相對城鎮化水平不斷提高，人口流出會逐步減少。在國家西部大開發、西部陸海新通道及成渝地區雙城經濟圈建設等重大區域發展戰略的帶動下，西部地區基礎設施及城市建設水平明顯提高，對人口的集聚作用也更為顯著，特別是西部省會城市是西部常住人口回升的重要引擎，成都、重慶等已經成為頗具國際影響力的國家中心城市。但伴隨著西部省會城市人口快速擴張，大部分地級市，特別是縣城、鄉鎮人口卻在加速流出，這客觀削弱了西部地區人口集聚的整體實力。表4第9列所示：將西部地區人口老齡化程度作為核心解釋變量，回歸結果顯著為負，即隨著西部地區人口老齡化程度不斷加深，人口流出強度會減弱。與全國及東部地區相比，西部地區老齡化問題更為突出，這不僅會深刻影響其社會儲蓄率、消費能力、投資水平等，更重要的是加速人口結構調整，新生代勞動力儲備與輸出將持續下降，全國勞動力跨區域供給格局可能出現重大調整。

5.人均收入與生產效率對人口流動的影響。如表4第2列所示：將西部地區相對人均收入作為核心解釋變量，回歸結果顯著為負，即隨著西部地區相對人均收入水平不斷提高，人口流出會逐步減少。2000—2020年西部各省份與全國人均GDP絕對差距在不斷縮小，2020年接近或達到全國平均水平的有3個省，達到全國平均水平70%以上的有6個省。但東部地區人均收入無論是絕對額還是增速目前仍然是全國最高的，因此人口跨區域流動仍將延續。表4第10列所示：將西部地區第三產業勞動生產率占第二產業勞動生產率比重作為核心解釋變量，回歸結果顯著為負，即西部地區第三產業勞動生產率越高，人口流出會持續減少。第三產業勞動生產率占第二產業勞動生產率比重在不同工業化階段有不同表現，在工業化快速抬升階段，相對比例會下降，進入后工業化階段則又會持續上升，直至接近工業勞動生產率90%以上，但不會超過工業勞動生產率。西部地區服務業勞動生產率變化趨勢總體符合上述“U”曲線，但相對生產率水平已然跨越了工業化中后期階段，部分省份甚至超過90%，可能因工業勞動生產率相對下降所致。通過計算2000—2017年西部地區資本邊際產出和全要素生產率發現①由于2017年后西部各省份用于計算固定資本存量數據未公布，因此僅估算了2000—2017年西部各省份的資本邊際產出和全要素生產率。西藏數據缺損大，故剔除。，西部地區資本邊際產出水平僅相當于東部地區40%左右②蔡翼飛、張車偉：《地區差距的新視角：人口與產業分布不匹配研究》，《中國工業經濟》2012年第5期。，全要素生產率則絕大多數年份均小于1，且兩項指標均呈下降趨勢。因此，受西部工業生產效率偏低、產業資本收益不足以及科技創新驅動能力較弱等影響，東西部區域間人口分層流動將加劇，高層次人力資本仍流向發達地區，而高齡、低技能農村剩余勞動力回流規模也將繼續擴大。

（二）內生性問題與穩健性檢驗

為驗證“早熟去工業化”指數是否與人口流動互為因果，導致存在內生性問題，本文選擇西部各省份2000—2010年交通事故發生起數作為工具變量（TA）。交通事故發生起數是一個外生性隨機變量，與一個地區經濟發展水平有正相關關系，但對人口流動無直接影響，因此是一個較為合理的工具變量。因為不存在多個工具變量，證明其外生性不能采用過度識別檢驗。根據工具變量僅通過內生變量影響被解釋變量的原理，本文采用兩階段最小二乘估計方法（2SLS），將內生變量“早熟去工業化”指數作為控制變量，而將工具變量作為核心解釋變量進行回歸，發現交通事故發生起數系數并不顯著，因此證明其只能通過內生變量間接影響被解釋變量，滿足外生性假設。回歸結果如表5第3列，工具變量的估計結果與基準回歸保持一致。

為進一步驗證回歸結果的穩健性，本文又將被解釋變量PM用西部各省份2000—2020年常住人口占戶籍人口比重PM（2）、常住人口-戶籍人口/戶籍人口PM（3）來替代。使用上述變量重新估計模型，結果見表5第1、2列。可以看到被解釋變量估計結果仍十分穩健，系數估計值和符號未發生任何改變。

表5 穩健性檢驗與工具變量回歸結果

六、主要結論與啟示

（一）主要結論

本文在借鑒已有研究成果的基礎上，依據經典產業結構調整理論和人口遷移理論，參照國際工業化階段主要判斷標準，從人均收入、產業結構、就業結構、空間結構、人口結構及生產效率等六個維度構建了“早熟去工業化”綜合指數，利用2000—2020年西部12省份的省級面板數據，對該指數影響人口流動的路徑進行實證分析，結果如下：

第一，“早熟去工業化”綜合指數與人口流動呈顯著負相關，也即產業結構失衡、質量效率低下等問題越突出，人口流出也越多。

第二，西部地區產業結構數量變化與質量升級存在脫節，產業結構高級化總體對人口有推出效應；產業結構合理化水平較低，農業產值占比低于從業人員占比①2020年，西部地區農業從業人員平均占比仍高達34.1%，比全國高10.5個百分點。、非農產值占比高于從業人員占比，非農產業對帶動當地勞動力就業力有不逮。

第三，西部地區相對人均收入和城鎮化率水平提高，對人口流入有正向影響，但由于東西部地區收入差距客觀存在以及西部地區大中小城市間發展不平衡，人口流出態勢還將持續。

第四，西部地區人口老齡化程度不斷加深，社會總和生育水平走低，將導致新生代勞動力儲備和輸出不足，全國勞動力跨區域供給格局或將出現重大調整。

第五，西部地區產業縱向升級動力不足，資本邊際產出和全要素生產率持續下降，人口區域流動將出現“順逆分層”現象，即高層次人力資本仍流向發達地區，而高齡、低技能農村剩余勞動力回流西部地區規模也將擴大。

（二）相關啟示

第一，將制造業提質增效作為西部地區工業化從中期向后期抬升階段主攻方向。工業是三次產業中勞動生產率最高的產業，是最具創新誘導力的產業，更是生產性服務業等其他業態、產業衍生的母體，是產業問題的根本所在。雖然隨著制造業效率提升必然會出現增加值占比和從業人員占比下降等現象，但通過熊彼特式的“創造性破壞”，在傳統產業退出與新興產業培育的再平衡過程中，可全面提升資源配置效率、創新驅動能力和產出規模，持續強化全要素生產率對經濟增長的貢獻拉動。

第二，穩定傳統服務業發展基礎，不斷提升跨區域消費需求。一般認為：經濟發展水平越高，服務業產出中用于最終消費的比例呈先升后降的倒“U”曲線，用于生產的中間投入則剛好相反。②閆冰倩、馮明：《服務業結構性擴張與去工業化問題再審視》，《數量經濟技術經濟研究》2021年第4期。然而，東部7省目前傳統服務業占第三產業增加值比重仍舊維持在40%以上水平，遠高于西部地區，這并不意味其產業內部結構不優，而是巨大人口規模對生活性服務業的剛需。因此，西部地區必須立足發展實際，穩定生活性服務業規模，著力培育生產性服務業，防止房地產、金融業過快擴張風險，并充分利用良好的自然環境資源，發展高端文旅康養產業，提升跨區域消費需求，持續擴大服務業就業吸納能力。

第三，提高工業化與城鎮化協同發展水平，產業賦能中小城市發展。針對西部地區省會城市一枝獨秀、中小城市普遍趨弱的實際，應以都市圈和重要交通軸帶為重點，強化中小城市與中心城市功能配套協作，探索地級市適度整合改革路徑，擴大地級市經濟空間，著力培育省域副中心城市，完善大中小協調發展城鎮體系。堅持以縣域為重點，持續實施縣域基礎設施補短板工程，切實強化縣城和中心鎮就業、居住承載能力，實現農村剩余勞動力就近轉移。

第四，順應人口轉變及流動大勢，深度挖掘本地人力資本潛力。當前，我國勞動力跨區域大規模轉移時代已然終結，取而代之的是省內勞動力頻繁流動以及高層次人才跨區域配置，資源再配置空間明顯被壓縮。西部地區要堅持完善生育、撫育配套政策，穩定社會生育水平，持續改善基礎教育特別是職業教育水平，構建技能評定和終身教育體系，有效解決結構性勞動力供給不足等問題。針對農村高齡、低技能人口回流實際，要結合鄉村振興和特色產業培育，開發就近務工崗位，構建農村適老化人力資源開發機制，探索“老有所用”的實現途徑。