成渝地區雙城經濟圈人口流動與經濟增長的空間關系研究

儲 偉

（重慶工商大學法學與社會學學院,重慶 400067）

1 研究背景

習近平總書記在黨的十九大、十九屆五中全會、十九屆六中全會等重大會議中多次作出關于發展區域經濟、加快區域經濟增長的重要部署。根據空間區域特點，我國已形成長三角、珠三角、京津冀三大經濟圈。中共中央、國務院在2021年印發了《成渝地區雙城經濟圈建設規劃綱要》，深刻表明成渝地區雙城經濟圈建設已經上升為國家戰略，成渝地區雙城經濟圈有望成為具有國際影響力的活躍增長級。

在成渝地區人口遷移成為常態的背景下，如何更好地促進成渝地區的經濟發展與經濟轉型，是值得深入研究的課題。從人口與經濟社會發展關系的視角考察人口遷移推動技術和產業結構升級，對區域經濟的協調發展具有重要意義。

2 研究現狀

目前，關于人口流動怎樣影響地區經濟增長，學術界并沒有得出明確一致的結論。主要有以下三種觀點：第一，縮小論的觀點。N.Gregory Mankiw等（1992）在索洛模型的基礎上提出了附加人力資本的增長模型，檢驗結果表明伴隨著人口遷移，區域間的經濟差距趨向縮小[1]。第二，擴大論的觀點。Shioji（2001）運用新古典經濟增長理論，發現勞動力流動能夠提升人口遷入地的人力資本水平，削弱人口遷出地的勞動力資源，因此會降低地區經濟的收斂性[2]。第三，不確定性的觀點。該觀點認為勞動力流動有擴大地區差距的效應，其最終結果是隨機多變的。

國內對人口遷移的研究起步較晚，改革開放后，隨著社會經濟的發展和限制人口遷移流動政策逐漸放開，人口遷移逐漸增多，對該社會現象的研究也隨之增多。

顧嵩楠等（2020）認為適度規模的人口遷移能夠通過勞動力傳導機制在很大程度上促進經濟增長，但是過度的人口遷移也會給社會發展帶來負向影響[3]。張彬等（2022）以青海省8個市州為對象，對其2002—2018年人口遷移與經濟發展的耦合關系進行了探討[4]。柳清瑞等（2022）認為人口遷移最終是利于區域均衡發展的，其中溢出效應發揮了重要作用[5]。

此外，隨著人口遷移對社會經濟影響日益加深，傳統的定性分析及描述性統計難以全面地分析二者的關聯性。研究方法也更注重通過構建計量模型進行更為深入的探討。史桂芬等（2022）將人口遷移引入內生經濟增長模型，以探討人口遷移對地區經濟增長的影響[6]。

3 數據來源及指標選取

3.1 數據來源

本文相關數據取自《重慶統計年鑒》《四川統計年鑒》等相關數據庫，由于2010—2013年重慶市部分指標數據缺失，故選取2013—2019年成渝地區雙城經濟圈16個城市的面板數據進行實證分析。同時，考慮到數據中的少量異常值對數據分析結果可能存在不利影響，因此在分析前對部分數據進行異常值處理。

根據《成渝地區雙城經濟圈建設規劃綱要》，成渝地區雙城經濟圈規劃范圍包括重慶市的中心城區及市轄27個區（縣）以及開州、云陽的部分地區，四川省的成都、自貢、瀘州等15個市。由于數據的整體性，在研究各市時無法將部分區縣數據詳細剔除，也將其納入本研究范圍。同時，考慮到研究對象的一致性，將重慶市視為一個整體進行研究。

3.2 指標選取

（1）因變量。本文的因變量為經濟增長，按照孫繼國等（2021）的方法[7]，選取人均GDP指標作為因變量，用來反映地區的經濟增長程度。

（2）核心自變量。參考杜小敏等（2010）[8]和孫繼國等（2021）[7]的研究，本文采用“（常住人口-戶籍人口）/戶籍人口”的方法來計算人口流動率（m），以反映市際間人口流動的變化。

（3）自變量。職工平均工資（lnw），實證分析時取對數；城鎮居民消費（lnexp），實證分析時取對數；國際開放程度（lntrade），采取進出口貿易總額來表示，實證分析時取對數。

（4）控制變量。參考徐清（2012）[9]、鄧敏等（2019）[10]的研究，采用以下控制變量：政府投入比（lngov），采用政府一般公共財政支出與GDP的比值表示，實證分析時取對數；城鎮化率（urban），用城鎮戶籍人口與總戶籍人口的比值表示；產業高級化指數（iu），用第三產業與第二產業的比值表示；人均住房面積（house）；居民消費價格指數（lncpi），實證分析時取對數。

變量含義和描述性統計結果分別如表1、表2所示。

表1 變量說明

表2 變量描述性統計

4 實證研究

4.1 空間計量模型構建

在構建空間計量模型時，要著重注意地理空間因素的兩種主要表現形式為空間滯后項和誤差干擾項。如果變量之間的空間自相關是由被解釋變量的空間滯后項來體現的話，那么用于證明人口流動、工資變化與經濟增長關系的模型應使用空間滯后模型（SAR），如式（1）。

式（1）中，β代表系數；λ代表空間自回歸系數；W代表空間權重矩陣的計算結果；Wlnyit代表空間滯后變量，也就是區域內鄰近市的經濟增長變量的加權求和值。Z為控制變量，εit為隨機干擾項。

如果上述變量之間存在這一關系：若變量之間的空間自相關關系經被模型解釋變量忽略的變量傳遞，空間自相關可能通過誤差項來體現，此時用于檢驗人口流動與經濟增長關系的模型應該使用空間誤差模型（SEM），如式（2）。

式（2）中，β代表系數；mit代表變量人口流動；lnwit代表變量職工工資水平；W代表空間權重矩陣的計算結果；Wlnyit代表空間滯后變量，也就是區域內鄰近市的經濟增長變量的加權求和值。Z為控制變量，εit為隨機干擾項。Wμit為空間滯后誤差項，ρ為空間誤差自相關的系數。

然而，檢驗某一經濟區域內人口流動、工資變化程度對周邊省域實體經濟增長的溢出效應就必須要構建空間杜賓模型（SDM），如式（3）。

式（3）中，Wθit代表此模型中經濟發展的空間滯后變量，λ則代表其系數。其他同上。

空間計量分析以空間距離的確定為前提，那么此時空間權重矩陣就可以代表城市間的空間距離，與此同時，空間權重矩陣也從側面體現了各城市間的相互依賴程度。本文使用與孫繼國等的研究相同的方法，構建二元鄰接空間權重矩陣，進而對人口流動與經濟增長之間關系進行對比分析。

二元鄰接矩陣如式（4）。

4.2 空間自相關檢驗

本文通過計算Moran's I（莫蘭指數）進行空間自相關檢驗，從而得出2013—2019年成渝地區雙城經濟圈16個城市的經濟增長空間依賴性，結果如表3所示。可知，2013—2019年其Moran's I均大于0，集中在0.1～0.2之間，表明成渝地區雙城經濟圈內16個城市的經濟增長在空間上不是隨機分布的，城市之間存在著較為明顯的正向空間自相關關系，并且呈現出明顯的空間集聚這一顯著特征。

表3 2013—2019年成渝地區雙城經濟圈城市經濟增長的Moran's I

由于篇幅的限制，此處只列出2013年和2019年經濟增長的Moran's I散點圖進行展示（見圖1），散點圖能更加直觀地呈現出各地區經濟增長的空間依賴性。由圖1可以看出，本研究區市的經濟增長存在明顯的高高低低集聚特征，16個城市基本集聚在第一、三象限，表明大部分城市間呈正的空間自相關性。2019年HH區（第一象限）縱軸Z得分有所增加，表明高經濟增長城市被高經濟增長城市包圍現象有所增加。位于HL區（第二象限）的城市數量從2013年的3個增加到2019年的4個，說明低經濟增長區域包圍高經濟增長區域的現象有所增加。位于LH區（第四象限）的城市數量在2013—2019年間增加了2個，表明低經濟增長區域對周邊的影響也在逐漸增強。

圖1 2013年（左）、2019年（右）成渝地區雙城經濟圈城市經濟增長Moran's I散點圖

由上述空間自相關檢驗可知，成渝地區雙城經濟圈16個城市的經濟增長存在著空間自相關性，故可以用空間計量的方法來分析成渝地區雙城經濟圈16個城市之間的經濟增長與人口流動、工資變化、城鎮居民人均支出等之間的關系。

4.3 回歸結果

基于本文使用的二元鄰接矩陣，并通過LM檢驗和hausman檢驗得知，選擇SEM固定效應模型更為適合。本文將三種模型分別進行分析后得出回歸結果如表4所示。由回歸結果可以看出，人口流動率（m）與經濟增長（lny）的回歸系數顯著為負，表明人口的空間流動并未明顯地促進地區經濟增長，反而起到了抑制作用。其原因可能是近年來成渝地區雙城經濟圈加快發展，以往依靠勞動力數量來發展經濟的傳統模式不再有效，而依靠產業升級和新型經濟發展模式才能促進經濟增長。加之區域經濟發展協調性明顯增強，區域經濟發展差距大幅縮小，導致人口流動也隨之減少，即人口流動所帶來的正向經濟效益正逐漸消失。職工工資水平（lnw）的回歸系數為正，表明職工工資水平的上漲能夠明顯地促進當地的經濟增長。城鎮居民消費支出（lnexp）與經濟增長呈正相關，表示城鎮居民消費支出的增長在一定程度上促進了地區的經濟增長。國際開放程度（lntrade）的系數為正，表示地區進出口貿易總額的增加會促進地區的經濟增長。政府投入比（lngov）系數為負，則表示政府財政投入越多，經濟增長越緩慢，其原因可能是政府財政支出多的地區屬于欠發達地區，經濟增長較慢，故而造成政府投入越多經濟增長越慢的現象。城鎮化率（urban）與經濟增長的系數為正，說明當地的城鎮化率與經濟增長呈正相關關系。產業高級化指數（iu）系數為負，出現與以往結論相違背的結果，是由于本文產業高級化指標選取的是第三產業和第二產業之比，且成渝地區雙城經濟圈以往的經濟發展水平不高，實際第三產業產值在一定程度上與真正意義上的第三產業產值有一定的差距，故而在此次數據分析中與傳統結果存在一定差距。人均住房面積（house）與經濟增長呈正相關。居民消費價格指數（lncpi）與經濟增長在SDM固定效應模型中空間回歸系數也顯著為負，而在SAR、SEM模型中回歸系數為正，但由于前文選擇SEM模式為最優模型，因而SEM模型下的系數最具說服力，表明居民消費價格指數的增加促進了地區的經濟增長。

表4 三種模型的回歸結果

4.4 穩健性檢驗

為了確保結果的可信度，要檢驗以上結果和模型的可靠性，所以本文將進行穩健性檢驗。若替換因變量后結果仍一致，則可說明穩健性檢驗通過。此處，將原因變量經濟增長（lnexp）替換成人均可支配收入（lninc），并重新對以上變量進行空間模型回歸，結果如表5所示。由表5可知，變量替換后因變量與自變量的系數與顯著性基本保持不變，故通過穩健性檢驗。

表5 穩健性檢驗回歸結果

5 結論與建議

5.1 結論

由2013—2019年成渝地區雙城經濟圈城市面板數據的研究結果可以看出，近年來成渝地區雙城經濟圈內人口流動與經濟增長呈負相關，表明人口流動并未推動當地經濟增長，人口流動率越大的城市經濟增長越緩慢；職工工資水平、城鎮居民消費支出、地區國際開放程度、政府投入比、城鎮化率、產業高級化指數、人均住房面積、居民消費價格指數等與地區經濟增長都是密切相關的。

5.2 建議

針對以上的研究結論，筆者提出以下建議：（1）成渝地區雙城經濟圈內各市人口的流動并不能有效地促進區域的經濟增長，說明經濟增長不能依靠勞動力數量來維持，而是要通過技術創新和產業升級，產業升級和技術創新是當前經濟高質量增長的助推器，建議政府制定適合各地區的人才戰略，加大人才培養力度，強化人才培養陣營，找準當地的產業發展定位，不斷努力使人才類型與產業結構相適應；（2）政府要不斷優化營商環境，建設良好的經濟環境，通過打造優質環境吸引新興產業投資，通過營造優質營商環境拉動經濟內需，同時做好物價等基本民生問題的管控；（3）政府要不斷建立健全工資收入制度，根據當地經濟發展水平制定合理的薪資制度；（4）加大城鎮化建設的力度，在公共設施和服務能力上不斷提升和改善，建設交通、水利等重大基礎設施工程，以民生為導向和指引；（5）不斷改善民生，加強民生工程建設，繪制城鄉居民住房等基本生活保障紅線，不斷提升人民生活質量。