人口流動(dòng)對省級(jí)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證檢驗(yàn)

蘇偉洲，申洪源

（西南科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，四川 綿陽 621010）

人口流動(dòng)對省級(jí)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證檢驗(yàn)

蘇偉洲，申洪源

（西南科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，四川 綿陽 621010）

在城市化進(jìn)程中，人口流動(dòng)的態(tài)勢正在發(fā)生變化。文章在道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)形式和盧卡斯的內(nèi)生增長模型的基礎(chǔ)上，引入跨省人口流入和省內(nèi)人口流入的主要變量，以中國31?。ㄊ校﹨^(qū)域?yàn)檠芯繉ο?，?shí)證研究人口流動(dòng)對我國省（市）域經(jīng)濟(jì)增長的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：跨省人口流入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響呈促進(jìn)作用，省內(nèi)勞動(dòng)力流入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響也呈正相關(guān)，但后者比前者的影響更大，資本存量、固定投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，而政府干預(yù)卻呈阻礙作用。

勞動(dòng)力流動(dòng)；區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長；空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)

0 引言

目前，從“五普”數(shù)據(jù)顯示，我國現(xiàn)有約為14735萬人的流動(dòng)人口，其中占流動(dòng)人口約為32.43%的是跨省區(qū)流動(dòng)人口。而“十二五”時(shí)期人口流動(dòng)在城鎮(zhèn)中較為突出，到2014年年末人口流動(dòng)已達(dá)2.53億人。如此龐大的人口流動(dòng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生多大影響，學(xué)者們存在著不同的看法。新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為勞動(dòng)力流動(dòng)的動(dòng)力驅(qū)動(dòng)源于邊際收入不等，一般是邊際收入低的區(qū)域勞動(dòng)力向邊際收入高的區(qū)域轉(zhuǎn)移，這樣有利于縮小區(qū)域間工資收入水平差距，但這一結(jié)論還有待于進(jìn)一步檢驗(yàn)。Shioji（2001）[1]將這個(gè)理論和經(jīng)驗(yàn)研究的矛盾稱為“遷移謎題”（Migation puzzle）。人口流動(dòng)趨勢是從農(nóng)村流向城市，這一流動(dòng)趨勢現(xiàn)在幾乎處于平衡階段，而目前呈現(xiàn)人口跨?。▍^(qū)域）回流現(xiàn)象，通過分析省域間跨區(qū)域人口流動(dòng)和省內(nèi)人口流動(dòng)情況，來了解勞動(dòng)力流動(dòng)對經(jīng)濟(jì)不平衡區(qū)域間產(chǎn)生的影響。關(guān)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的說法，目前主要有下面四種：一種是由地方的資源優(yōu)勢形成的資源稟賦說；二種是城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)導(dǎo)致的政府傾斜說；三種是結(jié)構(gòu)性差異形成的中心-外圍說；四種是由于初始發(fā)展優(yōu)勢形成的循環(huán)累積因果假說。這些闡釋多數(shù)是基于宏觀層面來探討影響地區(qū)差距的因素，而從人口流動(dòng)及回流的視角層面來探討其對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長差距影響的研究的文獻(xiàn)還不多。

本文運(yùn)用“六普”的跨省人口流入與省內(nèi)人口流入微觀數(shù)據(jù)來研究省域經(jīng)濟(jì)，其研究目標(biāo)界定在全國31個(gè)省、市、自治區(qū)范圍，同時(shí)考慮區(qū)域空間的異質(zhì)性，并運(yùn)用空間計(jì)量方法來分析，以上創(chuàng)新點(diǎn)在現(xiàn)有文獻(xiàn)的檢索中，還沒有查到與此類似的文章?；诖?，從這些視角入手，研究跨省人口流動(dòng)與省內(nèi)人口流動(dòng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，以此為省域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供有益的政策建議。

1 模型設(shè)定及變量數(shù)據(jù)說明

1．1 模型設(shè)定

按照空間計(jì)量分析方法，開始通過莫蘭(Moran)指數(shù)法判斷因變量(人均GDP)是否存在空間自相關(guān)性，如果存在，那么再分三個(gè)步驟一是建立模型，二是模型估計(jì)，三是檢驗(yàn)。本文結(jié)合Cob-Douglas函數(shù)形式和Lucas（1988）[2]建立的模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的基本函數(shù)實(shí)證模型，同時(shí)把勞動(dòng)力流入和勞動(dòng)力流出兩個(gè)主要變量納入模型中，即:

其中，Y表示地區(qū)經(jīng)濟(jì)的總產(chǎn)出，K是代表一個(gè)區(qū)域從開始到現(xiàn)在一共投資了多少，u通常作固定值看待，代表區(qū)域勞動(dòng)者的勞動(dòng)時(shí)間相對大小，放在隨機(jī)誤差項(xiàng)中，因此在下面的模型中省略掉，h代表教育水平，L表示勞動(dòng)力多少，uhl表示為人力資本，ha表示勞動(dòng)者的平均接受教育的時(shí)間（年），代表人力資本的溢出效應(yīng)；A是常數(shù)項(xiàng)，表示最開始的技術(shù)水平；flin表示在一年期內(nèi)的勞動(dòng)力流入數(shù)量；flout表示一年期的勞動(dòng)力流出數(shù)量。α為資本的產(chǎn)出彈性，β為人力資本的產(chǎn)出彈性，β1為人力資本的溢出產(chǎn)出彈性，β2為勞動(dòng)力流入產(chǎn)出彈性，β3為勞動(dòng)力流出產(chǎn)出彈性，于是將式（1）兩邊取對數(shù)，可得：

為了進(jìn)一步了解固定投資，市場化，城市化率等因素對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，模型（2）擴(kuò)展為以下形式：

其中CES代表一個(gè)區(qū)域每年的投資總量；sch用來表示一個(gè)區(qū)域在市場經(jīng)濟(jì)條件下的經(jīng)濟(jì)活躍程度；czh表示城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝冢òㄞr(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè)）的比重；GOVGDP表示區(qū)域政府公務(wù)開支成本比重，δ是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

1．2 變量與數(shù)據(jù)說明

Y表示人均GDP：考察省份的農(nóng)村和城市人口之和除該省當(dāng)年的國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值。K表示物質(zhì)資本存量；資本存量是分析中國經(jīng)濟(jì)增長、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和收入差距的宏觀經(jīng)濟(jì)變量之一，近年來，許多學(xué)者都在研究我國的資本存量如：葉裕民（2002）[3]和宋海巖等（2003）[4]；張軍等（2004）[5]，但他們提供的數(shù)據(jù)具有一定的局限性。鑒于此，本文沿用戈登史密斯(Goldsmith)1951年首次采用的永續(xù)盤存法核算資本存量方法，Kt=It+(1-at)Kt-1，其中Kt表示第t年的資本存量大小，Kt-1表示第t-1年的資本存量大小，It表示第t年的投資額度，at代表第t年的折舊率，本文按照張軍等（2004）[4]假定各省固定資本折舊率為9.6%，HL表示省域人力資本存量，它通常用從業(yè)人員多少與平均受教育時(shí)間多少的乘積來表示。而各階段的教育時(shí)間年限分為未上過學(xué)（1.5年），小學(xué)（6年），初中（3年），高中3年，大學(xué)含大專及以上（3.5年），ha表示人力資本溢出效應(yīng)，它是由HL除以每年勞動(dòng)者人員的多少，從而體現(xiàn)從業(yè)者接受教育程度的時(shí)間年限的大小。Flin（跨省人口流入）和flout（省內(nèi)人口流入）是主要考察跨省區(qū)域人口流動(dòng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響的重要變量。從勞動(dòng)力流動(dòng)的方向視角，可分為跨省流入和省內(nèi)流入變量，人口流動(dòng)數(shù)據(jù)根據(jù)“六普”結(jié)果而得，在數(shù)據(jù)的界定上主要是按照離開戶口登記地半年以上為常住人口標(biāo)準(zhǔn),2010年全國跨鄉(xiāng)、鎮(zhèn)、街道的“人戶分離”共有2.6億人，其中省內(nèi)“人戶分離”人口為1.75億，而跨省“人戶分離”人口為0.8587億人，幾乎占全部流動(dòng)人口的1/3。具體數(shù)據(jù)如表1所示。

CES表示固定投資：以各省全社會(huì)固定資產(chǎn)投資計(jì)算。sch用來代表市場化程度：以非國有經(jīng)濟(jì)在工業(yè)總產(chǎn)值中的比重代替：中國從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)向市場經(jīng)濟(jì)的改革，國有企業(yè)大面積轉(zhuǎn)制，非國有經(jīng)濟(jì)的發(fā)展扮演了特別重要的角色。根據(jù)經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)顯示表明還有很大的上升空間，預(yù)期到2020年可能增達(dá)到82%。czh代表城市化率：Lucas（1988）[2]認(rèn)為城市是人力資本，以及技術(shù)聚集的場所，體現(xiàn)了城市在市場化進(jìn)程中的載體功能，是反應(yīng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要形勢，而城市化率的大小又是集中表現(xiàn)這一方式，具有一定的合理性，而本文用林毅夫等（2003）[6]表示城市化率：用城鎮(zhèn)人口數(shù)占總?cè)丝诘亩嗌賮肀硎靖魇∮虻某鞘谢M(jìn)程的節(jié)奏。GOVGDP表示政府行政管理支出占GDP的比重：由于我國政治體制改革與經(jīng)濟(jì)體制改革不同步，又加上政府公共資源效率低，導(dǎo)致政府行政管理成本一再膨脹。在本文中僅以一般性的公共服務(wù)，不包括教育、國防、科技等支出，本文以GOVGDP作為政府干預(yù)變量。實(shí)證數(shù)據(jù)來源于2015年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及“六普”數(shù)據(jù)。

表1 分省(市)流動(dòng)人口狀況

2 空間計(jì)量理論及實(shí)證模型

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)主要描述經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在空間格局分布下的經(jīng)濟(jì)相互作用，其理論基礎(chǔ)來于空間經(jīng)濟(jì)理論和地理空間數(shù)據(jù)。

空間誤差(SEM)的表現(xiàn)形式為：

且滿足：u～N(0,Ω)，誤差協(xié)方差矩陣Ω的對角線元素為：

式中：β是外生（解釋）變量，X(n×k)相關(guān)的參數(shù)向量(k×1)，ρ是空間滯后W1y的系數(shù)，λ是干擾項(xiàng)ε的空間自回歸結(jié)構(gòu)W2ε的系數(shù)，W1(n×n)、W2(n×n)分別與因變量的空間自回歸過程和干擾項(xiàng)ε的空間自回歸過程相關(guān)，其實(shí)證模型如下：

空間滯后模型(SLM)的表現(xiàn)形式為：

式中：Y為因變量，ρ是空間自回歸系數(shù)，ε是誤差項(xiàng)向量。Wy為空間滯后因變量，用來估計(jì)模型中空間相關(guān)的大小。式（6）可變換成如下實(shí)證模型為：

目前判斷地區(qū)間的空間相關(guān)性存在與否有多種方法，在眾多的空間自相關(guān)的判斷中，一般都采用Moran（1950）[7]提出的Moran'I檢驗(yàn)方法，該方法僅作普通最小二乘估計(jì)或非線形優(yōu)化即可回歸。首先要運(yùn)用Moran’I作自相關(guān)系數(shù)判斷被解釋變量存在空間自相關(guān)與否；如果存在，然后建立相應(yīng)的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，下一步再進(jìn)行必要的估計(jì)和檢驗(yàn)。Moran’I檢驗(yàn)的定義為:

Yi代表被研究區(qū)域i的每個(gè)人分?jǐn)偟膰鴥?nèi)生產(chǎn)總值，Yj表示第j個(gè)區(qū)域的人均GDP的觀測值，n表示省域數(shù)量的多少，為區(qū)域分?jǐn)偟饺司鶉鴥?nèi)生產(chǎn)總值所考察值的均值，Wij為鄰接空間權(quán)值陣，通常以空間相鄰矩陣來表示空間權(quán)值矩陣的空間位置效應(yīng)，該矩陣建立在二進(jìn)位空間相鄰單位概念的基礎(chǔ)上，i,j一般取其自然數(shù)。

空間效應(yīng)的影響存在必然會(huì)對回歸系數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)產(chǎn)生顯著的影響，由于自變量存在內(nèi)生性，一般估計(jì)方法存在缺陷。但很多學(xué)者提出了解決該問題的方法如：Anselin提出工具變量法（IV）、廣義矩估計(jì)（GMM）在目前的相關(guān)學(xué)術(shù)研究中，得到了許多學(xué)者的廣泛關(guān)注，然而現(xiàn)在一般采用極大似然法來估計(jì)空間模型參數(shù)。估計(jì)模型后就選擇具體類型的空間模型，按照Anselin判斷模型的方法，首要前提條件是Moran’I檢驗(yàn)具有顯著性，其次比較LM-Lag和LM-Error兩個(gè)參數(shù)，哪個(gè)比較顯著，與此同時(shí)再比較R-LMLAG和R-LMERR哪個(gè)參數(shù)值顯著，最后選擇顯著性那個(gè)模型，并盡量選擇擬合優(yōu)度R2大的，以及（LogL）越大，AIC和SC值越小。

3 實(shí)證分析

3．1 省域人均GDP的空間相關(guān)性的局域莫蘭指數(shù)分析

分析空間相關(guān)性時(shí)，一般有兩種方式，一種是全局域莫蘭指數(shù)，另一種是局域莫蘭指數(shù)，本文用后面一種方法分析空間相關(guān)性，并需要建立空間權(quán)值矩陣，二進(jìn)制Rook鄰近矩陣最常見，本文選擇該Rook鄰近矩陣方法并在此基礎(chǔ)上展開研究生成權(quán)重文件。圖1是基于Rook鄰近的局域莫蘭圖。

圖1 基于Rook鄰近的局域莫蘭散點(diǎn)圖

在圖1中，在東北象限的省域有天津、北京、上海、河北、浙江、江蘇、遼寧、山東、吉林、福建；在西北象限的省域有、黑龍江、山西、河南、江西、安徽；在西南象限的省域有貴州、云南、西藏、甘肅、廣西、四川、青海、新疆、重慶、寧夏、湖北、陜西、湖南；在東南象限的只有內(nèi)蒙古、廣東其產(chǎn)出表現(xiàn)為高增長的省域被低增長的省域所包圍（High-Low，高-低集聚）。另外海南省域跨越了西北、西南象限。由此可見，我國各個(gè)省域人均GDP在地理分布格局區(qū)域呈現(xiàn)了相當(dāng)突出的異質(zhì)性特點(diǎn)，表現(xiàn)出來了正向局域相關(guān)和集聚（東北，西南象限）的明顯的不均衡性。

3．2 跨省域勞動(dòng)力流動(dòng)的空間估計(jì)和結(jié)論剖析

通過對我國人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的空間局域莫蘭散點(diǎn)圖的分析，結(jié)果表現(xiàn)出了地理空間的不均衡性和非負(fù)關(guān)聯(lián)特征。接下來建立空間計(jì)量模型，目的是探討我國省域每人分?jǐn)偟慕?jīng)濟(jì)總量（GDP）的空間影響情況，首先，對于包含人力資本、勞動(dòng)力流出、勞動(dòng)力流入等變量的模型3用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行誤差估計(jì)，其檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示：最小二乘法（OLS）回歸殘差存在著空間相關(guān)性。

表2 空間權(quán)值矩陣(Rook)的空間相關(guān)性O(shè)LS回歸檢驗(yàn)結(jié)果

表2中對模型三省域經(jīng)濟(jì)增長函數(shù)進(jìn)行了相應(yīng)的估計(jì)，其結(jié)果是顯示為：Lagrange Multiplier（誤差模型）的顯著性水平為5.962%，而Lagrange Multiplier（滯后模型）的顯著性水平為37.699%；同時(shí)，Robust LM（誤差模型）的顯著性水平為1.243%，而Robust LM（滯后模型）的顯著性水平為6.248%。由此可見，前者更為顯著，故選擇空間誤差模型（SEM）比較合適。最后，對模型5進(jìn)行空間誤差分析（SEM），并采用逐漸加變量的方法，以了解每個(gè)變量對省域經(jīng)濟(jì)增長的規(guī)模影響，其分析結(jié)果如下頁表3所示。

由圖1的局域莫蘭散點(diǎn)圖可知其值為0.573，表現(xiàn)出了較強(qiáng)的地理分布格局的關(guān)聯(lián)特質(zhì)，這種影響的具體大小可以通過以下的回歸分析來具體說明：表3利用了我國31個(gè)省、市、自治區(qū)的2015年截面數(shù)據(jù)，運(yùn)用ML法估計(jì)的結(jié)果，整體看來通過逐一把自變量納入到考察模型中，整個(gè)模型表現(xiàn)出了較好的回歸性能。R2從0.790上升到0.943，LogL從25.081也一路上升到46.745，AIC從-40.163下降到-73.490，SC也從-32.993下降到-59.150，下面具體來分析一下各個(gè)模型的回歸情況，模型一中只考慮了當(dāng)?shù)厝肆Y本存量（HL），人力資本溢出效應(yīng)（HA）勞動(dòng)力流出，勞動(dòng)力流入基本變量，回歸結(jié)果是只有Ln(flin)通過了1%的顯著檢驗(yàn)，四個(gè)變量系數(shù)顯正數(shù)的是人力資本溢出效應(yīng)（HA）（0.311），人口流入系數(shù)為（0.217），人力資本（0.156）。模型二中加入市場化（SCH）。結(jié)果HA通過了10%的顯著效應(yīng)，Ln(flin)（0.210），Ln(sch)（0.226）通過了 1%的顯著檢驗(yàn)。其他變量沒有通過顯著性檢驗(yàn)，R2可決數(shù)據(jù)上升到0.8373，模型三中繼續(xù)加入資本存量(zbcl)，可決系數(shù)上升到了0.873，通過1%的水平顯著檢驗(yàn)的有四個(gè)變量，他們是人力資本溢出效應(yīng)（HA）（2.146），省內(nèi)人口流入（flout）（-0.190），城鎮(zhèn)化水平（czh）（0.369），資本存量（zbcl）（0.289）。模型四繼續(xù)納入城鎮(zhèn)化變量，此時(shí)可決系數(shù)上升到了0.902，回歸模型指標(biāo)參數(shù)性能顯示更加顯著，顯著變量的數(shù)量達(dá)到了四個(gè)，他們是省內(nèi)人口流入（flout）（-0.190），市場化（sch）（0.240），資本存量（zbcl）（0.295），城鎮(zhèn)化(czh)（1.071），模型五再繼續(xù)加入政府干預(yù)變量（govgdp）擬合效果達(dá)到0.9125，呈顯著變量的有六個(gè)，新增加變量只通過了10%的水平顯著檢驗(yàn)。模型六中加入最后一個(gè)變量固定投資（gdtz），R2上升到了0.9438，模型效果大大改善，其中通過1%的水平顯著檢驗(yàn)的有省域人力資本（hl）（0.519），省內(nèi)人口流入出（flout）（0.155），資本存量（zbcl）（0.177），固定投資（gdtz）（0.513）。從這幾個(gè)模型來看模型六LogL最大，AIC、SC最小擬合程度最高，本文以此模型為實(shí)證研究模型。該模型的整體規(guī)模系數(shù)為0.870，呈規(guī)模報(bào)酬遞減效應(yīng)。人力資本溢出效應(yīng)（HA）為0.819，雖然顯示為正數(shù)，但沒有通過顯著性檢驗(yàn)。說明人力資本溢出效應(yīng)對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展影響不夠明顯。勞動(dòng)力流出變量（flout）（0.155）且通過了1%的水平顯著檢驗(yàn)，省內(nèi)人口流入為正的系數(shù)表明省內(nèi)人口流入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展起促進(jìn)作用,即勞動(dòng)力流出每增長1個(gè)百分點(diǎn),將提高當(dāng)?shù)貐^(qū)的人均GDP上升0.155個(gè)百分點(diǎn)。可見省內(nèi)大量勞動(dòng)力回流對地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起到了相當(dāng)大的推動(dòng)作用。但與此同時(shí),跨省人口流入（flin）（0.018）的系數(shù)也為正且顯著,說明跨省域人口流入對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的影響有促進(jìn)作用，但省內(nèi)人口流動(dòng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響要高于跨省人口經(jīng)濟(jì)對該區(qū)域的影響。近年來人口回流趨勢明顯，驗(yàn)證了地方省內(nèi)人口對地方經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。市場化彈性系數(shù)是0.100，城市化率（CZH）彈性系數(shù)是0.060，盡管它們系數(shù)為正，但沒有通過檢驗(yàn)，顯示該變量對地區(qū)經(jīng)濟(jì)影響不大。資本存量彈性系數(shù)是0.177表明區(qū)域資本存量增加1個(gè)百分點(diǎn)就會(huì)提高該地方經(jīng)濟(jì)0.177個(gè)百分點(diǎn)并呈顯著性。出乎意料的是，政府干預(yù)變量（-0.232）不顯著，這與柯善咨、郭素梅（2010）[8]運(yùn)用地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長聯(lián)立方程得到經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)10省市數(shù)據(jù)（-3.599）相一致。政府的支出對經(jīng)濟(jì)會(huì)起到一個(gè)阻礙作用不顯著的原因是數(shù)據(jù)可能不全（一般性的公共服務(wù)）。固定投資（gdtz）（0.513）且顯性說明對經(jīng)濟(jì)增長有一定的促進(jìn)作用。

表3 空間權(quán)值矩(ROOK一階)的不同變量的模型(SEM)計(jì)量結(jié)果

4 結(jié)論及政策建議

本文在道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的模型基礎(chǔ)上，通過對模型的優(yōu)化，從而建立了本文研究的空間實(shí)證模型，模型研究的重點(diǎn)是分析跨省人口流入、省內(nèi)人口流入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響程度，在此基本模型的基礎(chǔ)上加入人力資本、人力資本溢出、物質(zhì)資本存量、市場化、城鎮(zhèn)化、政府干預(yù)等變量來捕捉結(jié)構(gòu)變化，技術(shù)進(jìn)步，制度變遷對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響。在數(shù)據(jù)上利用中國31個(gè)省份的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用空間計(jì)量分析的方法對跨省人口流入和省內(nèi)人口流入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)證研究，結(jié)果表明：跨省人口的流入對該區(qū)域的經(jīng)濟(jì)起到了明顯的促進(jìn)作用，省內(nèi)人口流入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)起到了一定的促進(jìn)作用，且后者明顯大于前者約為10個(gè)百分點(diǎn)。人力資本對區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生促進(jìn)作用。資本存量、固定投資對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生正面促進(jìn)作用，政府干預(yù)呈阻礙作用?？v觀中國經(jīng)濟(jì)改革開放三十幾年來，由于地理?xiàng)l件和工資差異使得中西部大量的農(nóng)民工涌入到沿海城市，對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展起到了非常大的作用，促進(jìn)了該區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，但人口回流對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局出現(xiàn)了新的變化。由于資源的不可再生，人力成本，地租成本等不斷上升，導(dǎo)致了沿海很多產(chǎn)業(yè)進(jìn)行西部轉(zhuǎn)移，勞動(dòng)力要數(shù)的流動(dòng)在省域減少，進(jìn)而顯示出，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差距會(huì)顯示收斂。從政策層面來看：（1）要減少勞動(dòng)力向省外的流動(dòng)，需要加大本地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施，民生工程投入，改善投資環(huán)境，形成工業(yè)集聚力，改善交通狀況，又特別是一些人口大省，人力資本給地方經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來的經(jīng)濟(jì)效益是非常顯著的，故加大教育投入（培訓(xùn)），進(jìn)一步提高人口素質(zhì)，把人才輸送地轉(zhuǎn)為目的地。（2）省域政府引導(dǎo)人口流動(dòng)的合理流動(dòng)，人口在省內(nèi)外的流動(dòng)一定有它更深層次的原因，那就是市場經(jīng)濟(jì)條件下生產(chǎn)要素自由流動(dòng)快慢是付出和收益杠桿的經(jīng)濟(jì)動(dòng)力所驅(qū)使的。

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F061.5

A

1002-6487（2017）20-0106-04

蘇偉洲（1971—），男，云南石屏人，博士，副教授，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)。

申洪源（1976—），男，四川蓬溪人，博士，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

(責(zé)任編輯/浩 天)