中國戶籍人口城鎮(zhèn)化空間分異和機制研究

朱正天, 唐禮智(廈門大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院, 福建 廈門 361005)

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中國戶籍人口城鎮(zhèn)化空間分異和機制研究

朱正天, 唐禮智
(廈門大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院, 福建 廈門 361005)

依據(jù)1986—2015年相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)和第六次人口普查數(shù)據(jù),利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法和空間計量模型,分析了中國人口城鎮(zhèn)化水平的時空分異及影響機制。研究表明中國三大板塊、各省、直轄市、自治區(qū)戶籍人口城鎮(zhèn)化水平存在的較大差異、呈現(xiàn)東高西低的態(tài)勢,但總體上處于穩(wěn)定上升的趨勢。提出第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)機會、城市政府財政投入是促進戶籍人口城鎮(zhèn)化水平提升的積極因素,其中第二、第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)機會最為重要。

戶籍人口城鎮(zhèn)化; 探索性空間數(shù)據(jù)分析;β-絕對收斂;就業(yè)機會

城鎮(zhèn)化水平是工業(yè)化和城市文明傳播分享水平的融合,已經(jīng)成為衡量一國或地區(qū)經(jīng)濟和社會發(fā)展的重要標準[1-2]。改革開放30多年來,中國城鎮(zhèn)化水平持續(xù)提升,由改革之初的17.9%上升到56.1%,年均增長約1個百分點。然而,城鎮(zhèn)化是一項極為復(fù)雜的系統(tǒng)性工程,隨著新型工業(yè)化、信息化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程快速推進,中國城鎮(zhèn)化步伐不斷加快,但存在人口城鎮(zhèn)化低于土地城鎮(zhèn)化、戶籍人口城鎮(zhèn)化低于常住人口城鎮(zhèn)化等現(xiàn)象,嚴重影響中國經(jīng)濟社會持續(xù)健康發(fā)展[3],究其原因是產(chǎn)業(yè)發(fā)展和城鎮(zhèn)化制度等共同作用的結(jié)果[4]。

嚴格意義上說,戶籍人口城鎮(zhèn)化問題是中國城鄉(xiāng)分離、戶籍約束背景下特有的中國化問題。改革開放后,中國市場經(jīng)濟不斷完善,促進人口流動性加大,但由于戶籍制度改革嚴重滯后和農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口的素質(zhì)等原因,大量農(nóng)村勞動力進城之后,只能在城鎮(zhèn)體制之外而成為流動人口[5],戶籍人口與常住人口數(shù)據(jù)差異不斷增加[6]。目前,中國的城鎮(zhèn)化水平按照測算對象可以劃分為土地(城鎮(zhèn)建成區(qū)面積)、人口(含常住人口和戶籍人口)及城鎮(zhèn)經(jīng)濟(非農(nóng)經(jīng)濟產(chǎn)值)等,按照測算所使用的指標多少分為單一指標法和綜合指標法兩種方法[7-8]。但由于指標的單一性和不確定性,都難以科學(xué)地反映中國城鎮(zhèn)化水平。如常住人口城鎮(zhèn)化率,由于包括大量戶籍在農(nóng)村、居住在城鎮(zhèn)的農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口,使得城鎮(zhèn)化水平被隱性提高,城鎮(zhèn)化的質(zhì)量被忽略,而應(yīng)以“市民化程度”為標準的“一標多維”的城鎮(zhèn)化測算方法,真正做到客觀、真實反映中國各時期的城鎮(zhèn)化水平[9]。加快提高戶籍人口城鎮(zhèn)化率,就是農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口市民化過程,即以農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化進程推進新型城鎮(zhèn)化道路,進一步改革戶籍制度,放寬人口流動的各種限制,使勞動力轉(zhuǎn)移由收入和工作機會自動調(diào)節(jié)[10],分層次逐步落實各項權(quán)益,將城鎮(zhèn)的非戶籍人口納入基本公共服務(wù)范圍之內(nèi),實現(xiàn)基本公共服務(wù)均等化[11],分類型差別化推進[12]。當(dāng)戶籍隨著人口遷移而自由遷移的時候,戶籍人口城鎮(zhèn)化率就能真實的反映城鎮(zhèn)化水平。

本文在借鑒中外戶籍人口城鎮(zhèn)化相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,依據(jù)1986—2015年間統(tǒng)計數(shù)據(jù),利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法和空間計量模型,分析中國戶籍人口城鎮(zhèn)化的空間分異,揭示中國戶籍人口城鎮(zhèn)化演化機制,為中國制定實施農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口市民化戰(zhàn)略提供參考。

一、 研究對象與研究方法

1. 研究對象

中國始于1955年統(tǒng)一全國城鄉(xiāng)的戶口登記,并于1958年第一次明確將城鄉(xiāng)居民區(qū)分為“農(nóng)業(yè)戶口”和“非農(nóng)業(yè)戶口”兩種不同戶籍,開始對人口自由流動實行嚴格限制和政府管制。從1985年開始,在社會主義市場經(jīng)濟確立和促進下,戶籍制度做出了相應(yīng)的初步改革,農(nóng)村人口開始向城鎮(zhèn)和工業(yè)遷徙。中國的戶籍與許多權(quán)利和社會福利安排相連接,城鄉(xiāng)分割的戶籍制度使得大量城鎮(zhèn)外來人員處于城鎮(zhèn)“灰色地帶”,形成了顯著的“半城市化”現(xiàn)象[13]。從統(tǒng)計意義上說,由于農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口不能完全實現(xiàn)市民化,戶籍人口城鎮(zhèn)化率一直遠遠滯后于常住人口城鎮(zhèn)化率。如:2015年,中國城鎮(zhèn)化率達到56.1%,但是戶籍人口城鎮(zhèn)化率僅為39.9%。然而,城鎮(zhèn)化的實質(zhì)是人的城鎮(zhèn)化,是在社會公平公正與和諧發(fā)展的基礎(chǔ)上的新型城鎮(zhèn)化。未來幾年中國要實現(xiàn)1億多農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口市民化,戶籍人口城鎮(zhèn)化問題應(yīng)該成為社會各界關(guān)注的熱點。

2. 數(shù)據(jù)來源

中國官方城鎮(zhèn)化率計算都是以行政區(qū)劃為基礎(chǔ),分別以常住人口或戶籍人口的非農(nóng)人口占總?cè)丝诘谋壤齺肀硎尽Ａ硗?考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,省域尺度人口流動數(shù)據(jù)較容易獲得,而更能反映人口流動具體態(tài)勢的省、直轄市、自治區(qū)(以下簡稱省、市、區(qū))內(nèi)市鎮(zhèn)數(shù)據(jù)不僅取得工作量巨大,且不能反映人口省際總體情況,所以,本文在選擇人口數(shù)據(jù)時,非農(nóng)人口主要數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》《新中國60年統(tǒng)計資料匯編》及各省、市、區(qū)統(tǒng)計年鑒。本文沿用了周一星和田帥利用第五次人口普查數(shù)據(jù)對各省、市、區(qū)2005年前年份城鎮(zhèn)化數(shù)據(jù)進行的修正研究[14]。本文選取指標包括人均實際GDP、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、財政支出、全社會固定資產(chǎn)投資總額、社會消費品零售總額、非農(nóng)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)和城鄉(xiāng)居民收入等,指向農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口的影響因素,所用數(shù)據(jù)來源于EPS全球統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫和歷年《中國統(tǒng)計年鑒》,所有經(jīng)濟指標都采用價格指數(shù)進行抵減,保證了不同區(qū)域、不同時期指標口徑的一致性。

3. 研究方法

城鎮(zhèn)化發(fā)展的本質(zhì)實際是以人口流動為主的經(jīng)濟社會生態(tài)空間演化的具體表現(xiàn),是人口在空間上不斷集聚與擴散的結(jié)果。中國橫跨東、中、西三大地域板塊,其經(jīng)濟社會發(fā)展差異明顯,空間異質(zhì)性和空間依賴性依然存在,表現(xiàn)為局部的空間集聚和整體的空間關(guān)聯(lián)。本文利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法,考察城鎮(zhèn)化在地理上的空間依賴性和異質(zhì)性。探索性空間數(shù)據(jù)分析方法本質(zhì)上是由數(shù)據(jù)驅(qū)動的探索過程,包括全局和局部空間自相關(guān)兩種工具。全局空間自相關(guān)主要用來分析空間數(shù)據(jù)在整個系統(tǒng)內(nèi)的分布特征,一般采用Moran’sI指數(shù)、Geary’sC指數(shù)測度,其中Moran’sI指數(shù)用于檢驗整個研究區(qū)域中鄰接地區(qū)間的空間相關(guān)性;局部空間自相關(guān)(LISA)是從局部衡量每個區(qū)域與周邊地區(qū)的空間關(guān)聯(lián)度,用來檢驗局部地區(qū)是否存在相似或相異的觀察值聚集在一起,用來衡量區(qū)域和相鄰地區(qū)之間的關(guān)聯(lián)程度[15]。本文主要采用空間誤差模型和空間滯后模型度量周邊地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀察值的影響程度[16-17]。

二、 中國戶籍人口城鎮(zhèn)化空間分異

1. 全局空間自相關(guān)分析

本文以一階鄰接構(gòu)建空間權(quán)重矩陣,利用GeoDa軟件得到1986—2015年中國內(nèi)地31個省、市、區(qū)戶籍人口城鎮(zhèn)化率的全局自相關(guān)Moran’sI指數(shù)(表1)。由表1可知,1986—2015年的全局自相關(guān)Moran’sI指數(shù)都為正,且通過了5%的顯著性水平,說明中國內(nèi)地31個省、市、區(qū)戶籍人口城鎮(zhèn)化率水平在空間上存在顯著的集聚現(xiàn)象,表現(xiàn)為戶籍人口城鎮(zhèn)化率水平較高的城市,其相鄰地區(qū)戶籍人口城鎮(zhèn)化率水平也較高,從而形成了所謂的“中心—外圍”模式。1986—1994年中國內(nèi)地31個省、市、區(qū)戶籍人口城鎮(zhèn)化率的全局自相關(guān)系數(shù)呈下降趨勢,表明戶籍人口城鎮(zhèn)化率的空間集聚程度在不斷減弱。1995—2001年中國內(nèi)地31個省、市、區(qū)戶籍人口城鎮(zhèn)化率的全局自相關(guān)系數(shù)呈上升趨勢,表明戶籍人口城鎮(zhèn)化率的空間集聚程度在不斷增強。進入到21世紀以后,中國內(nèi)地31個省、市、區(qū)戶籍人口城鎮(zhèn)化率的全局自相關(guān)系數(shù)呈“W”型變化趨勢,表明戶籍人口城鎮(zhèn)化率的空間集聚程度一直處在不斷變化的狀態(tài)中。

2. 局部空間自相關(guān)分析

利用GeoDa軟件,對1986年和2015年中國內(nèi)地31個省、市、區(qū)的表明戶籍人口城鎮(zhèn)化率進行局域空間自相關(guān)性分析(圖1)。通過比較發(fā)現(xiàn)1986年和2015年呈現(xiàn)正相關(guān)(位于HH,LL象限)的省、市、區(qū)數(shù)目分別為25和19個,分別占總數(shù)的81%和61%。1986年屬于HH類型的共有北京、天津、黑龍江、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林等6個省、市、區(qū),其中,北京、天津、黑龍江、內(nèi)蒙古4個省、市、區(qū)到了2015年這些省、市、區(qū)的類型都沒有發(fā)生變化。這是由于在這些省、市、區(qū)與其周邊省份的戶籍人口城鎮(zhèn)化率水平都較高,空間因素給雙方城鎮(zhèn)化進程提供了有利的外部條件,從而保持這種高水平的空間集聚狀態(tài)。遼寧、吉林從HH象限進入到了LH象限,意味著這些省份的戶籍人口城鎮(zhèn)化進程開始滯后周圍地區(qū)。1986年屬于LL類型的區(qū)域有安徽、江西、湖南等19個省份,到了2015年有8個省份的類型沒有發(fā)生變化,這是由于在該象限內(nèi)的省份與周邊省、市、區(qū)的戶籍人口城鎮(zhèn)化率水平都較低,缺乏強有力的城鎮(zhèn)化增長極帶動,從而保持這種低水平的空間集聚狀態(tài)。部分省份分別從LL象限進入到了LH象限或HL象限,意味著這些省、市、區(qū)的戶籍人口城鎮(zhèn)化進程開始滯后或超越周圍地區(qū),象限類型的變化對戶籍人口城鎮(zhèn)化進程產(chǎn)生了深遠影響。

表1 中國戶籍人口城鎮(zhèn)化率全局自相關(guān)系數(shù)

數(shù)據(jù)來源: 利用GeoDa 9.5軟件計算整理。

圖1 中國戶籍人口城鎮(zhèn)化率Moran’s I計算結(jié)果

三、 戶籍人口城鎮(zhèn)化分異機制

1. 收斂性分析

(1)σ- 收斂。戶籍人口城鎮(zhèn)化發(fā)展的σ- 收斂是指不同地區(qū)間城鎮(zhèn)化率的標準差隨著時間的推移而逐漸趨于縮小。通常使用戶籍人口城鎮(zhèn)化率對數(shù)值的標準差來描述和刻畫σ- 收斂情況,即σ- 收斂指數(shù)。根據(jù)1986—2015年全國及東中西部地區(qū)的σ- 收斂指數(shù)的變化情況(圖2)來看,整體上中國內(nèi)地31個省、市、區(qū)以對數(shù)形式顯示的戶籍人口城鎮(zhèn)化率表現(xiàn)出一定程度的收斂趨勢。具體來看,1986—2004年東部地區(qū)省、市、區(qū)間的戶籍人口城鎮(zhèn)化率標準差呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,存在顯著的σ- 收斂現(xiàn)象;2005—2015年戶籍人口城鎮(zhèn)化率標準差波動范圍不大,σ- 收斂現(xiàn)象不明顯。1986—2004年中部地區(qū)省、市、區(qū)間的戶籍人口城鎮(zhèn)化率標準差也在不斷縮小,但相比東部地區(qū)有所緩和,即存在一定的σ- 收斂現(xiàn)象,但2005—2015年σ- 收斂現(xiàn)象不明顯。西部地區(qū)省、市、區(qū)間的戶籍人口城鎮(zhèn)化率標準差差異變化不大,沒能顯現(xiàn)出省、市、區(qū)間的這種縮小趨勢,即并不存在西部地區(qū)內(nèi)部的σ- 收斂現(xiàn)象。

圖2 中國戶籍人口城鎮(zhèn)化率對數(shù)的σ 收斂指數(shù)變動趨勢

但2005—2015年σ- 發(fā)散的趨勢表明內(nèi)部差距正在擴大,這是一個需要關(guān)注的現(xiàn)象。另外,東部地區(qū)的戶籍人口城鎮(zhèn)化率標準差顯著高于中部和西部地區(qū),這說明東部地區(qū)的內(nèi)部差距比中西部地區(qū)的內(nèi)部差距更大。其原因是因為東部地區(qū)有北京、天津、上海等經(jīng)濟發(fā)達的城市,中西部地區(qū)還有很多經(jīng)濟不發(fā)達的城市。

(2)β- 收斂。由于只有地區(qū)間存在β- 收斂才會有地區(qū)間的σ- 收斂,因此本文進一步研究了戶籍人口城鎮(zhèn)化率的β- 收斂性[18]。其初始模型為

式中,Yit為第i個地區(qū)在t時期的戶籍人口城鎮(zhèn)化率,Yi0為初始期的戶籍人口城鎮(zhèn)化率。如果估計參數(shù)β為負值,且在統(tǒng)計上是顯著的,則說明不同地區(qū)間戶籍人口城鎮(zhèn)化率的平均增長率在0～t時間內(nèi)與初始時期的戶籍人口城鎮(zhèn)化率水平呈負相關(guān)關(guān)系。即落后地區(qū)的戶籍人口城鎮(zhèn)化進程比發(fā)達地區(qū)要快,因而存在β- 收斂。在此基礎(chǔ)上,可以計算收斂所達到的穩(wěn)態(tài)值γ0、收斂速度θ以及收斂的半生命周期τ。

由于不同地區(qū)間在地理上存在著一定程度的空間依賴性,因此,本文首先通過Moran’ sI檢驗、極大似然LM-error檢驗及極大似然LM-lag檢驗判斷地區(qū)間的空間相關(guān)性是否存在(表2)。結(jié)果顯示經(jīng)典的β- 收斂模型中β估計值為負,且只通過了5%的顯著性檢驗。這表明從1986年以來的全周期看,全國范圍內(nèi)的戶籍人口城鎮(zhèn)化進程有收斂的跡象。但是從擬合優(yōu)度R2看,經(jīng)典的β- 收斂模型無法把握中國全域性的收斂特征,應(yīng)該采取其他模型進行估計。從經(jīng)典β- 收斂模型的空間依賴性檢驗可以看出,Moran’sI值為0.704 5,表明中國省、市、區(qū)間戶籍人口城鎮(zhèn)化率之間存在一定的空間自相關(guān)性,地理位置對地區(qū)間城鎮(zhèn)化進程的收斂性確有影響,在建立模型時不能忽視地區(qū)間的相互影響。另外,空間滯后模型未通過10%的穩(wěn)健性LM檢驗,因此空間誤差模型更適合用來考察中國內(nèi)地31個省、市、區(qū)的戶籍人口城鎮(zhèn)化進程的收斂性。為了將這種地理空間依賴信息考慮到模型中,并更好地反映在不同的空間計量模型中,本文分別建立了空間滯后模型和空間誤差模型(表2)。

表2 中國戶籍人口城鎮(zhèn)化β 收斂性及其檢驗

注: 括號中為參數(shù)估計值的伴隨概率(P-value)。

由表2可知,無論是經(jīng)典β- 收斂模型,還是空間滯后β- 收斂模型、空間誤差β- 收斂模型,都顯示出中國戶籍人口城鎮(zhèn)化水平存在著絕對β- 收斂趨勢。但空間誤差模型與空間滯后模型的估計結(jié)果均比經(jīng)典收斂模型較好,β的估計在兩個模型中分別通過了5%水平的顯著性檢驗,這表明地區(qū)間相互影響的存在性。相對經(jīng)典模型的極大似然值Log Likelihood而言,空間誤差模型與空間滯后模型提高很多,其中空間誤差模型的極大似然值最大。而衡量權(quán)矩陣觀測值之間的空間相互作用程度的空間自相關(guān)參數(shù)ρ、揭示回歸殘差之間空間相關(guān)強度的參數(shù)λ均通過5%顯著性水平的檢驗,進一步說明了空間誤差模型與空間滯后模型比經(jīng)典模型更為適用。另外,空間誤差模型與空間滯后模型中LR檢驗與LM檢驗也表明了空間誤差模型能更好地反映空間因素對區(qū)域戶籍人口城鎮(zhèn)化的影響。

總之,由于地理和空間因素在區(qū)域戶籍人口城鎮(zhèn)化進程中發(fā)揮著重要作用,本文將空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)納入模型后發(fā)現(xiàn),中國戶籍人口城鎮(zhèn)化存在著絕對收斂趨勢,只不過這種絕對收斂的速度十分緩慢,空間誤差模型測得的絕對收斂速度只有0.709%,半生命周期長達97.76年。

2. 戶籍人口城鎮(zhèn)化影響因素分析

由上文可知,中國地區(qū)間的戶籍人口城鎮(zhèn)化已經(jīng)具有條件收斂的特征,但影響地區(qū)間戶籍人口城鎮(zhèn)化差異的因素很多,包括產(chǎn)業(yè)發(fā)展、人口就業(yè)以及城鄉(xiāng)收入等因素。因此本文將建立回歸方程分析影響省際間戶籍人口城鎮(zhèn)化條件收斂的重要因素[19]?；貧w方程采取如下的形式:

式中:Yit表示第i個地區(qū)在t時期的戶籍人口城鎮(zhèn)化率;AGDPit表示人均GDP,經(jīng)濟發(fā)展水平越高,城鎮(zhèn)就業(yè)機會越多,帶動非農(nóng)人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移,吸引成為城鎮(zhèn)戶籍人口而非常住人口;CYBit表示第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重,已有大多數(shù)研究說明,工業(yè)快速發(fā)展,城鎮(zhèn)就業(yè)前景越好,更能促進戶籍人口城鎮(zhèn)化發(fā)展;JYBit表示第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口的比重,大量的農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移到城市,打破城鄉(xiāng)壁壘,極大地促進城市產(chǎn)業(yè)分工的發(fā)展;ACZit表示人均財政支出,科技支出比重、衛(wèi)生支出比重、社會保障支出比重在一定程度上影響著經(jīng)濟發(fā)展,對城鎮(zhèn)化發(fā)展水平的提高具有促進作用;AGTit表示人均固定資產(chǎn)投資,城鎮(zhèn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的增加和不斷完善,推動經(jīng)濟增長,經(jīng)濟增長又會吸引更多人移居城鎮(zhèn);ASLit表示人均社會零售商品總額,消費市場越活躍,越有利于經(jīng)濟增長,能夠吸引更多農(nóng)村居民進城,從而加快城鎮(zhèn)化進程;SRCit表示城鄉(xiāng)居民收入差額,城鄉(xiāng)收入差距誘使農(nóng)村人口向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移,但同時也影響農(nóng)村居民的購買力,從正反兩方面影響農(nóng)民工進城成為城鎮(zhèn)居民。

利用Matlab軟件得到最小二乘法OLS回歸的結(jié)果(表3),發(fā)現(xiàn)CYBit的系數(shù)α2為負數(shù),并且統(tǒng)計學(xué)檢驗不顯著。根據(jù)空間依賴性檢驗的Moran’sI等于0.230 8可以判斷出中國戶籍人口城鎮(zhèn)化的影響因素存在空間相關(guān)性,結(jié)合LM-lag、Robust-LM-lag、LM-error、Robust-LM-error四個指標,發(fā)現(xiàn)空間滯后模型和空間誤差模型都適合。在此基礎(chǔ)上,本文進一步構(gòu)建了空間計量模型(表3),空間誤差模型的Log Likelihood明顯大于空間滯后模型,LM-lag和LM-error也小于空間滯后模型,并且7個影響因素都通過了5%水平的顯著性檢驗。因此,空間誤差模型能夠更好地反映不同影響因素對戶籍人口城鎮(zhèn)化的影響。

由表3可知,人均GDP對戶籍人口城鎮(zhèn)化影響的彈性系數(shù)為0.289 4,并通過1%的顯著性檢驗,說明人均收入每增加1個單位,碳排放量就會增加0.289 4個單位,兩者呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。隨著農(nóng)民工工資的增加和農(nóng)民人均收入水平的提高,推進了農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口由農(nóng)村向城市的空間遷移,使農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口在經(jīng)濟、社會、文化、價值觀等各方面從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)社會向現(xiàn)代城市社會轉(zhuǎn)型。

第二增加值占GDP的比重對戶籍人口城鎮(zhèn)化影響的彈性系數(shù)為-0.152 4,并通過5%的顯著性檢驗。新型工業(yè)化的快速推進,帶動了城鄉(xiāng)一體化的發(fā)展,促進了城鎮(zhèn)化水平的進一步快速提升。隨著經(jīng)濟社會發(fā)展和城鎮(zhèn)化進程進入新的階段,服務(wù)業(yè)發(fā)展明顯滯后,已經(jīng)成為制約城鎮(zhèn)化進程的重要因素。但由于我國的產(chǎn)值結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)差距較大,傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的演進滯后,服務(wù)業(yè)發(fā)展滯后于工業(yè)等現(xiàn)象一直存在,產(chǎn)業(yè)化與城鎮(zhèn)化明顯脫節(jié),嚴重制約著城鎮(zhèn)化進程。

第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口占總就業(yè)人口的比重對戶籍人口城鎮(zhèn)化影響的彈性系數(shù)為0.535 3。隨著城鎮(zhèn)化率的提高,第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)比率以遞增的速度在增加,但第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)比率以遞減的速度在增加。由于城鎮(zhèn)住房制度、教育以及社會保障制度等基本公共服務(wù)范圍的不斷拓展,導(dǎo)致那些在城市有穩(wěn)定工作、居住條件和穩(wěn)定收入的農(nóng)民工群體,會選擇留在城鎮(zhèn),從而促進戶籍人口城鎮(zhèn)化發(fā)展。

表3 中國戶籍人口城鎮(zhèn)化影響因素擬合結(jié)果

注: 括號中為參數(shù)估計值的伴隨概率(P-value)。

人均財政支出對戶籍人口城鎮(zhèn)化影響的彈性系數(shù)為0.167 0,表明增加財政支出,可以提高戶籍人口城鎮(zhèn)化率。近年來,隨著財政支出規(guī)模和結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,農(nóng)民工社會保障制度逐步健全,農(nóng)民工城市住房保障制度不斷完善,農(nóng)民工子女逐步享受與城市居民子女同樣的義務(wù)教育,農(nóng)民工開始享有均等化的教育、醫(yī)療、養(yǎng)老、住房等基本公共服務(wù)的政策措施,就近吸納更多的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口,從而實現(xiàn)市民化和消費者城鎮(zhèn)化的進程。

人均固定資產(chǎn)投資對戶籍人口城鎮(zhèn)化影響的彈性系數(shù)為0.043 2,表明增加全社會固定資產(chǎn)投資,可以加快戶籍人口城鎮(zhèn)化進程。城鎮(zhèn)化的發(fā)展對擴大內(nèi)需尤其是投資規(guī)模的作用較大,城鎮(zhèn)的發(fā)展和規(guī)模的擴大,可以直接拉動固定資產(chǎn)投資,提高農(nóng)村居民人均純收入。隨著基礎(chǔ)設(shè)施、房地產(chǎn)和公共服務(wù)等領(lǐng)域投資的增加,城市承載功能不斷增強,不僅促進農(nóng)村人口的轉(zhuǎn)移和集聚,加快經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整與升級,還有效緩解鋼鐵、水泥等行業(yè)產(chǎn)能過剩的壓力,為新轉(zhuǎn)入的城鎮(zhèn)人口創(chuàng)造出大量就業(yè)機會。

人均社會零售商品總額對戶籍人口城鎮(zhèn)化影響的彈性系數(shù)為0.104 4。隨著農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展和農(nóng)民生活質(zhì)量提高,人們?yōu)樽非笊钯|(zhì)量、消費升級以及更好的發(fā)展前景,逐漸向城鎮(zhèn)尤其是縣城遷移。改革開放30多年來,人們的消費觀念不斷轉(zhuǎn)變,產(chǎn)品升級換代的速度不斷加快,市場處于常買常新、銷售處于不斷增加狀態(tài),推動著社會消費品零售總額不斷增長,從而加快人口城鎮(zhèn)化進程。

城鄉(xiāng)居民收入差額對戶籍人口城鎮(zhèn)化影響的彈性系數(shù)為-0.324 7。城鄉(xiāng)居民收入差距可以促進農(nóng)村居民向城市集聚,但在一定程度上也會對經(jīng)濟和社會發(fā)展產(chǎn)生一些負面效應(yīng)。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,居民收入水平大幅度提高,生活質(zhì)量得到顯著改善,城鄉(xiāng)居民收入差距也在擴大,導(dǎo)致農(nóng)民消費增長緩慢,延緩消費結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級,制約人口城鎮(zhèn)化進程。

四、 結(jié)論與討論

本文利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法和空間計量模型,對中國戶籍人口城鎮(zhèn)水平的時空分異及影響機制進行研究,得出以下研究結(jié)論:

(1) 中國三大板塊、各省、市、區(qū)戶籍人口城鎮(zhèn)化水平存在較大差異,總體上呈現(xiàn)東高西低的態(tài)勢,且戶籍人口城鎮(zhèn)化高水平省、市、區(qū)域有向東部集中的趨勢,大城市明顯高于小城市。中等水平以下地區(qū)呈現(xiàn)一定程度集聚態(tài)勢,主要分布在中部部分城市以及西部大多數(shù)城市,低水平的城市呈現(xiàn)從西部向中部逐漸擴展的趨勢。

(2) 在相鄰發(fā)達地區(qū)的帶動和影響下,中國戶籍人口城鎮(zhèn)水平表現(xiàn)為絕對的β- 收斂趨勢,只不過收斂的速度十分緩慢,只能達到0.709%,半生命周期長達97.76年。

(3) 第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)機會是促進戶籍人口城鎮(zhèn)化水平提升最為重要的因素,城市政府財政投入也是城鎮(zhèn)化的積極因素。特別指出的是,區(qū)域第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展、城鄉(xiāng)收入差距擴大制約了第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展和農(nóng)民收入增加,影響了中國新型城鎮(zhèn)化進程,拓展了國內(nèi)外關(guān)于城鎮(zhèn)化機制研究的結(jié)論[20]。

城市化初、中期,工業(yè)化的促進作用非常明顯,但城鎮(zhèn)化后期,第三產(chǎn)業(yè)促進作用更加突出,因為第三產(chǎn)業(yè)吸納農(nóng)村轉(zhuǎn)移人口就業(yè)能力更強。大力推進大眾創(chuàng)新、萬眾創(chuàng)業(yè),優(yōu)化城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),積極扶持小微企業(yè)發(fā)展,創(chuàng)造更多第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)機會,從而提高戶籍人口城鎮(zhèn)化水平和質(zhì)量。進一步加大城市政府財政投入,提升城市基礎(chǔ)設(shè)施水平、福利水平以及城市環(huán)境衛(wèi)生水平,提升大中城市的人口承載能力;深入推進中部崛起、西部開發(fā)、振興東北老工業(yè)基地等區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略,探索欠發(fā)達中西部、東北地區(qū)就近(地)城鎮(zhèn)化道路,扭轉(zhuǎn)人口過多過快向東部城市集聚的態(tài)勢,推動區(qū)域戶籍人口城鎮(zhèn)化水平均衡增長[21]。

[ 1 ] AU C C, HENDERSON J V. How migration restrictions limit agglomeration and productivity in China[J]. Journal of Development Economics, 2006,80(2):350-388.

[ 2 ] LUCAS R E J. Life earnings and rural-urban migration.[J]. Journal of Political Economy, 2004,112(S1):29-29.

[ 3 ] 簡新華,羅鉅鈞,黃錕. 中國城鎮(zhèn)化的質(zhì)量問題和健康發(fā)展[J]. 當(dāng)代財經(jīng), 2013(9):7-18.

[ 4 ] 孫紅玲,唐未兵,沈裕謀. 論人的城鎮(zhèn)化與人均公共服務(wù)均等化[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟, 2014(5):20-32.

[ 5 ] 辜勝阻,成德寧. 戶籍制度改革與人口城鎮(zhèn)化[J]. 經(jīng)濟經(jīng)緯, 1998(1):51-55.

[ 6 ] 高更和,羅慶. 中國農(nóng)村人口省際流動研究:基于第六次人口普查數(shù)據(jù)[J]. 地理科學(xué), 2015(12):20-26.

[ 7 ] 白先春,凌亢,郭存芝. 我國人口城市化水平的統(tǒng)計分析[J]. 統(tǒng)計研究, 2004(11):24-26.

[ 8 ] 李晉玲,劉人境. 城市化測度方法研究[J]. 西北大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版), 2007(3):176-178.

[ 9 ] 杜幗男,蔡繼明. 城市化測算方法的比較與選擇[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟研究, 2013(10):31-40.

[10] 周天勇. 托達羅模型的缺陷及其相反的政策含義:中國剩余勞動力轉(zhuǎn)移和就業(yè)容量擴張的思路[J]. 經(jīng)濟研究, 2001(3):75-82.

[11] 童光輝,趙海利. 新型城鎮(zhèn)化進程中的基本公共服務(wù)均等化:財政支出責(zé)任及其分擔(dān)機制:以城市非戶籍人口為中心[J]. 經(jīng)濟學(xué)家, 2014(11):34-38.

[12] 魏后凱,蘇紅鍵. 中國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化進程研究[J]. 中國人口科學(xué), 2013(5):21-29.

[13] 袁艷. 關(guān)于戶籍人口城鎮(zhèn)化水平的探討[J]. 科學(xué)經(jīng)濟社會, 2015(1):121-126.

[14] 周一星,田帥. 以“五普”數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對我國分省城市化水平數(shù)據(jù)修補[J]. 統(tǒng)計研究, 2006(1):62-65.

[15] ANSELIN L. Interactive techniques and exploratory spatial data analysis[M]∥Geographical Information Systems. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1999.

[16] ANSELIN L, BERA A K, FLORAX R, et al. Simple diagnostic tests for spatial dependence[J]. Regional Science & Urban Economics, 1996,26(1):77-104.

[17] ANSELIN L, GALLO L, JAYET J. Spatial panel econometrics. The econometrics of panel data: fundamentals and recent developments in theory and practice[M]. Berlin: Springer, 2008.

[18] 蔡昉,都陽. 中國地區(qū)經(jīng)濟增長的趨同與差異:對西部開發(fā)戰(zhàn)略的啟示[J]. 經(jīng)濟研究, 2000,10(325):30-37.

[19] 沈坤榮,馬俊. 中國經(jīng)濟增長的“俱樂部收斂”特征及其成因研究[J]. 經(jīng)濟研究, 2002(1):33-39.

[20] 顧朝林,吳莉婭. 中國城市化問題研究綜述(Ⅰ)[J]. 城市與區(qū)域規(guī)劃研究, 2008,1(2):112-155.

[21] 薛維然. 城鎮(zhèn)化進程中的社會保障政策[J]. 沈陽大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2015(4):502-504.

【責(zé)任編輯 曹一萍】

Mechanism and Spatial Variation of Household Population Urbanization in China

ZhuZhengtian,TangLizhi

(School of Economics, Xiamen University, Xiamen 361005, China)

Based on relevant statistical data of 1986-2015 and the sixth population census data, the spatial-temporal differentiation of Chinese population urbanization level and distribution mechanisms are studied by using exploratory spatial data analysis and space metering model. The results show that: from the timing point of view, there is a big difference of the population urbanization level between each province, city, and autonomous region showing a trend of east high and west low. However on the whole the level is in a steady upward trend. The state of employment of secondary and tertiary industry is the positive element to improve population urbanization level. It is essential to focus on raising secondary and tertiary industry job opportunities so that the town’s population-carrying capacity can be enhanced.

household population urbanization; exploratory spatial data analysis; absolute convergence; employment opportunities

2017-01-17

國家社會科學(xué)基金重大項目(13&ZD025); 國家級創(chuàng)新訓(xùn)練項目(201610384032)。

朱正天(1995-),男,安徽合肥人,廈門大學(xué)“經(jīng)濟學(xué)科拔尖學(xué)生培養(yǎng)試驗計劃”2014級首批入選者; 唐禮智(1970-),男,安徽和縣人,廈門大學(xué)教授,博士研究生導(dǎo)師。

2095-5464(2017)03-0275-07

F 299.2

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