人口流失影響了東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)嗎？
——基于東北地區(qū)戶籍人口流失測(cè)算數(shù)據(jù)

陸豐剛

(山東工商學(xué)院 公共管理學(xué)院，山東 煙臺(tái) 264026)

1 引言

近年來(lái)，東北地區(qū)人口流失問(wèn)題嚴(yán)重，但目前尚缺乏準(zhǔn)確的人口流失數(shù)據(jù)，對(duì)“人口流動(dòng)”的不同界定方法和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑使得很難獲得準(zhǔn)確一致的東北地區(qū)人口流失數(shù)據(jù)。第六次人口普查數(shù)據(jù)公布后，媒體報(bào)道“2000年到2010年?yáng)|北人口凈流出180萬(wàn)人”，年均流失人口18萬(wàn)人。戚偉等(2017)基于5年間遷移口徑研究發(fā)現(xiàn)2010年到2015年間東北地區(qū)凈流出人口137萬(wàn)人，年均流失27.38萬(wàn)人，人口流失速度超過(guò)了之前媒體公布數(shù)據(jù)。陸豐剛和陳寅平(2019)在研究市場(chǎng)化與人口流動(dòng)關(guān)系時(shí)計(jì)算常住人口與戶籍人口差額卻發(fā)現(xiàn)，2000年到2017年，東北地區(qū)只有黑龍江省在2008到2012年間處于人口凈流出狀態(tài)，年均凈流出人口16萬(wàn)人，其他省份和其它年份東北地區(qū)均處于人口凈流入狀態(tài)。

在我國(guó)現(xiàn)行戶籍制度下，戶籍人口變動(dòng)屬于人口遷移的概念，對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)有著長(zhǎng)遠(yuǎn)趨勢(shì)性影響。能進(jìn)行戶籍遷移的人口普遍學(xué)歷較高、行事果斷、生產(chǎn)能力較強(qiáng)，戶籍人口流失除了帶走人口的“兩次紅利”(1)蔡昉(2010)提出人口兩次紅利的觀點(diǎn)：把勞動(dòng)年齡人口增長(zhǎng)快 、比重高，有利于勞動(dòng)力供給和形成高儲(chǔ)蓄率的人口結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)稱作第一次人口紅利；把未來(lái)伴隨著老年人口比重提高可能產(chǎn)生新的儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)和新的人力資本供給稱作第二次人口紅利。之外，還會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。人口流失對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模效應(yīng)是指人口流失降低了地區(qū)人口基數(shù)，從而使得總產(chǎn)出下降、人均產(chǎn)出上升的傾向；結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指由于流失人口學(xué)歷、技能和生產(chǎn)效率普遍較高，從而使得總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出同時(shí)下降的傾向。

本文通過(guò)公式“本年末人口數(shù)-上年末人口數(shù)(1+人口自然增長(zhǎng)率)”(溫勇和尹勤，2005；李拓和李斌，2015；白極星等，2016；楊曉軍，2017)測(cè)算1999-2018年間東北地區(qū)36個(gè)地級(jí)市戶籍人口遷移數(shù)據(jù)，得到期間人口流失地區(qū)人口流失數(shù)據(jù)；通過(guò)把人口遷移率引入“干中學(xué)”模型，將遷移人口變量從影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的其他變量中分離出來(lái)，并以此測(cè)度人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模效應(yīng)；運(yùn)用系統(tǒng)GMM等實(shí)證方法研究人口流失對(duì)東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，實(shí)證結(jié)果在一定程度上識(shí)別了人口流失對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。統(tǒng)計(jì)研究發(fā)現(xiàn)：東北地區(qū)人口遷移整體呈現(xiàn)凈流出趨勢(shì)，黑龍江省人口遷移狀態(tài)在2008年后由凈流入變?yōu)閮袅鞒觯?1年間凈流失人口238.5萬(wàn)人，年均凈流失22萬(wàn)人；吉林省在2009年后呈現(xiàn)人口凈流失狀態(tài)，10年間凈流出人口130萬(wàn)人，年均凈流出13萬(wàn)人；遼寧省在2012年后由人口凈流入變?yōu)槿丝趦袅鞒觯?年間凈流出人口28萬(wàn)人，年均流出人口4萬(wàn)人。對(duì)東北地區(qū)人口遷移的整體研究主要發(fā)現(xiàn)了人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模效應(yīng)：人口遷移對(duì)地區(qū)總產(chǎn)出具有正向影響，對(duì)地區(qū)人均產(chǎn)出具有負(fù)向影響，人口凈遷移率每提高1個(gè)千分點(diǎn)會(huì)使得總產(chǎn)出同向變化1.7%，使得人均產(chǎn)出反向變化0.1%。針對(duì)東北地區(qū)人口流失的回歸研究則識(shí)別出了流失人口和自然增長(zhǎng)人口的結(jié)構(gòu)性差別：人口流失對(duì)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出都呈現(xiàn)出顯著的抑制作用，人口流失率每提高1個(gè)千分點(diǎn)會(huì)使得總產(chǎn)出降低1.8%，使得人均產(chǎn)出降低0.4%；自然增長(zhǎng)人口只體現(xiàn)出了對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模效應(yīng)：人口自然增長(zhǎng)率每提高1個(gè)千分點(diǎn)，會(huì)使得總產(chǎn)出提高0.8%，使得人均產(chǎn)出降低0.5%。

本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，提出了遷移人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有規(guī)模效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)的觀點(diǎn)。規(guī)模效應(yīng)是指人口遷移改變了地區(qū)人口基數(shù)，從而使得總產(chǎn)出同向變化，人均產(chǎn)出反向變化的傾向；結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指由于遷移人口在學(xué)歷、技能和生產(chǎn)效率方面與地區(qū)自然增長(zhǎng)人口有所差別，從而使得地區(qū)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出都發(fā)生同向變化的傾向；第二，利用“干中學(xué)”模型將遷移人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響從其他因素中分離出來(lái)；第三，通過(guò)回歸研究將遷移人口與自然增長(zhǎng)人口的結(jié)構(gòu)性差別區(qū)分出來(lái)，基本識(shí)別了遷移人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

本文第二部分進(jìn)行了文獻(xiàn)回顧；第三部分就人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)理進(jìn)行了理論推演；第四部分對(duì)東北地區(qū)戶籍人口流失數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)算和分析；第五部分用GMM等方法實(shí)證研究人口流失對(duì)東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響；最后一部分給出了結(jié)論和對(duì)策建議。

2 文獻(xiàn)回顧

2.1 人口流動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的關(guān)系

人口流動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和社會(huì)發(fā)展階段有密切關(guān)系。Zelinsky(1971)的“流動(dòng)性變遷假說(shuō)”認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)起飛階段會(huì)出現(xiàn)人口遷移和流動(dòng)高峰，社會(huì)轉(zhuǎn)變到成熟階段后人口遷移和流動(dòng)會(huì)回落。人口在空間上的移動(dòng)和勞動(dòng)力在產(chǎn)業(yè)間的流動(dòng)是社會(huì)活躍度的重要指標(biāo)(楊云彥，2003)。二元經(jīng)濟(jì)下，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向城市部門的遷移為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提供了動(dòng)力，促進(jìn)了城市部門經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并最終拉平兩部門生產(chǎn)效率(Lewis，1954；Fei & Ranis，1964，1969)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后的國(guó)家面對(duì)的主要問(wèn)題是人口外流以及由此帶來(lái)的勞動(dòng)力外流和智力外流(Mishra，2007；Harnoss，2011)。對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)國(guó)家來(lái)說(shuō)，人口遷移在很大程度上解釋了不同國(guó)家在生產(chǎn)效率和真實(shí)工資方面的趨同(Taylor & Williamson，1997)。

2.2 人口外流對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

人口外流會(huì)通過(guò)人力資本變化影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，主要體現(xiàn)為智力外流和智力激勵(lì)。智力外流是指高技能人口外流會(huì)降低流出地人力資本形成能力，從而不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(Bhagwati & Hamada 1974；Galor，1986)。智力激勵(lì)是指流出人口所獲得的高回報(bào)會(huì)激勵(lì)流出地重視教育，這會(huì)促進(jìn)人力資本形成(Fan & Stark，2007；Beine等，2001)。Tina & Philip(2015)研究蘇里南共和國(guó)向荷蘭移民數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，智力外流占據(jù)主導(dǎo)地位，智力激勵(lì)跡象并不明顯。Tansel & Nil(2003)對(duì)土耳其外出留學(xué)人員的研究也證實(shí)了人口流出的智力外流效應(yīng)。Gibson & McKenzie(2012)對(duì)加納、新西蘭人口外流的研究則認(rèn)為高技能人才流出對(duì)流出地有諸多好處，除了流出個(gè)體的家庭收入和人力資本提高以外，回歸個(gè)體會(huì)帶來(lái)更高階知識(shí)內(nèi)流。Fan & Yakita(2011)則認(rèn)為人口外流會(huì)導(dǎo)致智力外流還是智力激勵(lì)取決于流出地高技能勞動(dòng)力與低技能勞動(dòng)力的關(guān)系，如果二者是互補(bǔ)關(guān)系則會(huì)產(chǎn)生智力激勵(lì)作用，二者是替代關(guān)系則主要體現(xiàn)為智力外流效應(yīng)。

人口外流還會(huì)通過(guò)影響傳統(tǒng)生產(chǎn)要素及其組合影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。由于人口能產(chǎn)生“兩次紅利”(蔡昉，2010)，人口外流會(huì)直接減少流出地人口數(shù)量，總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出會(huì)受此影響(趙進(jìn)文，2004；胡鞍鋼，2012)。生產(chǎn)年齡人口的減少會(huì)帶來(lái)技術(shù)創(chuàng)新能力的下降從而會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(孟令國(guó)，2013)。郭凱明(2016)對(duì)人口轉(zhuǎn)變、企業(yè)家精神與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究支持了這一結(jié)論，認(rèn)為人口減少不利于個(gè)人承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、提高創(chuàng)新能力和保持警覺(jué)，不利于形成創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)的企業(yè)家精神。除此之外，由人口遷移帶來(lái)的人口變化還會(huì)通過(guò)影響儲(chǔ)蓄率進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(石陽(yáng)，2017；湯向俊,任保平，2010)；農(nóng)村人口流出會(huì)使農(nóng)村出現(xiàn)耕地撂荒現(xiàn)象，在土地流轉(zhuǎn)率不高的情況下致使農(nóng)村耕地資源利用率降低，不利于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展(余躍飛等，2015)。當(dāng)然，也不是所有研究都認(rèn)為人口流出對(duì)流出地不利，李東(2009)研究人口流動(dòng)與重慶經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系認(rèn)為，人口流出對(duì)重慶經(jīng)濟(jì)發(fā)展有很高貢獻(xiàn)，人口流入對(duì)重慶經(jīng)濟(jì)發(fā)展則貢獻(xiàn)較低。

國(guó)內(nèi)實(shí)證研究普遍認(rèn)為人口流失加大了經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)差距。省際人口遷移同時(shí)擴(kuò)大了東部地區(qū)的內(nèi)部差距、中部地區(qū)的內(nèi)部差距、三大地區(qū)間差距以及中國(guó)整體的地區(qū)差距，只有西部地區(qū)的內(nèi)部差距因?yàn)槭艿饺丝谶w移的影響縮小了(段平忠，劉傳江，2012)。楊雪和龔凱林(2017)對(duì)中部地區(qū)省際人口流出經(jīng)濟(jì)影響的研究基本印證了這一觀點(diǎn)，他們發(fā)現(xiàn)中部省際人口流出對(duì)中部地區(qū)總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有負(fù)向影響，中部省際人口流出不利于縮小中部與東部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距。人口流出擴(kuò)大我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距的根源在于東部地區(qū)由于其經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)主要引入的是高技術(shù)型工作崗位，當(dāng)前深化戶籍改革等放松勞動(dòng)力流動(dòng)限制的做法會(huì)使中西部勞動(dòng)力進(jìn)一步向東部流動(dòng)，進(jìn)一步拉大地區(qū)差距(彭國(guó)華，2015；朱江麗，李子聯(lián)，2016)。

2.3 東北地區(qū)人口流動(dòng)

東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展在歷史上就與人口遷移聯(lián)系密切，近年來(lái)東北地區(qū)高學(xué)歷、高技能特征人口的流出使得東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)形勢(shì)愈發(fā)嚴(yán)峻。東北地區(qū)人口遷移趨勢(shì)與東北地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有高度一致性，大量外來(lái)人口的遷入使得東北地區(qū)人口增長(zhǎng)速度自建國(guó)以來(lái)一直高于全國(guó)平均水平，經(jīng)濟(jì)增速也在全國(guó)領(lǐng)先。近年來(lái)，伴隨著東北老工業(yè)基地的衰落，大量人口遷出加劇了東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)不振形勢(shì)(于瀟，2006)。宋慈等(2016)對(duì)東北地區(qū)人口遷移與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究顯示，人口流入使得東北地區(qū)人均產(chǎn)出增加，增加幅度與流入量大小呈正相關(guān)；人口流出使得東北地區(qū)人均產(chǎn)出減少，減少幅度與流出量大小呈正相關(guān)。盡管東北地區(qū)存在的人口增長(zhǎng)趨于停滯、人口凈流出和人口結(jié)構(gòu)老化等問(wèn)題使得人口因素對(duì)東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)度在下降(王曉峰等，2016)，但是相較于一般性的人口流動(dòng)，戶籍人口的凈遷出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不利影響更顯著(楊玲，張新平，2016)。陸銘(2017)認(rèn)為東北地區(qū)人口外流的最大問(wèn)題在于東北地區(qū)流出人口結(jié)構(gòu)特殊，有別于其他省份流出人口中農(nóng)民工占多數(shù)的情況，東北地區(qū)流出的更多是來(lái)自城市、制造業(yè)以及擁有高學(xué)歷的人口。東北外出移民中具有大專及以上學(xué)歷的人口占比為34.4%，有2 /3 以上的外出移民擁有非農(nóng)業(yè)戶口(邢春冰，2017)。

上述研究從理論與實(shí)證角度都對(duì)本文有極大啟發(fā)，不過(guò)，既往研究存在如下兩方面缺失：第一，缺乏遷移人口與自然增長(zhǎng)人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響結(jié)構(gòu)性差別的量化研究。如陸銘(2017)、邢春冰(2017)以及史桂芬和黎涵(2018)所言，東北地區(qū)流失的大多是高學(xué)歷、高技能人口，這部分生產(chǎn)效率較高人口的流出會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性影響。第二，缺乏通過(guò)理論模型將遷移人口從其他影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量中完全分離出來(lái)的研究，只有做到這一點(diǎn)，才能通過(guò)實(shí)證模型研究遷移人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。本文將在如上兩個(gè)方面做出嘗試性研究。

3 理論模型

3.1 模型假設(shè)

考慮東北地區(qū)資本密集型工業(yè)發(fā)達(dá)與科技創(chuàng)新相對(duì)缺乏的實(shí)際(林毅夫，劉培林，2004)，本文依據(jù)Arrow(1962)“干中學(xué)”模型進(jìn)行擴(kuò)展，將人口遷移變量引入模型，研究人口流出對(duì)東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。

假設(shè)一：生產(chǎn)函數(shù)為規(guī)模報(bào)酬不變哈羅德中性生產(chǎn)函數(shù)：

Y(t)=K(t)α[A(t)L(t)]1-α,0<α<1

(1)

這里，Y代表產(chǎn)出，K代表資本，A代表知識(shí)，AL代表有效勞動(dòng)，表示知識(shí)提高了勞動(dòng)的效率，t代表時(shí)間。

假設(shè)二：知識(shí)內(nèi)生，且規(guī)模報(bào)酬遞減：

A(t)=λK(t)φ,λ>0,0<φ<1

(2)

這里，λ為轉(zhuǎn)換參數(shù)，代表資本增加對(duì)知識(shí)的影響，φ代表了知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報(bào)酬性質(zhì)，φ<1意味著知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報(bào)酬遞減，因?yàn)殡S著知識(shí)的不斷累積，從新增加資本中產(chǎn)生新知識(shí)會(huì)越來(lái)越困難。

假設(shè)三：儲(chǔ)蓄率s外生，折舊率為0，則：

(3)

假設(shè)四：人口增長(zhǎng)率等于人口自然增長(zhǎng)率(nr)與人口遷移率(mr)之和，其中，人口遷移率等于凈遷移人數(shù)與年初總?cè)丝谥取?/p>

(4)

這里，L(0)代表初始人口。

3.2 短期中人口遷移與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系

結(jié)合(1)式、(2)式得到總產(chǎn)出Y(t)和人均產(chǎn)出y(t)：

Y(t)=K(t)α[λK(t)φL(t)]1-α=K(t)αλ1-αK(t)φ(1-α)L(t)1-α

(5)

y(t)=Y(t)/L(t)=K(t)αλ1-αK(t)φ(1-α)L(t)-α

(6)

將(4)式代入(5)式和(6)式并兩邊取對(duì)數(shù)得到：

lnY(t)=lnλ1-α+(1-α)mr+(1-α)nr+[α+φ(1-α)]lnK(t)+(1-α)lnL(0)

(7)

lny(t)=lnλ1-α-αnr-αmr+[α+φ(1-α)]lnK(t)-αlnL(0)

(8)

(7)式說(shuō)明人口遷移會(huì)正向影響總產(chǎn)出，人口凈遷入會(huì)增加總產(chǎn)出，人口凈遷出會(huì)減少總產(chǎn)出；(8)式說(shuō)明人口遷移會(huì)反向影響人均產(chǎn)出，人口凈遷入因?yàn)樵黾恿丝側(cè)丝跁?huì)降低人均產(chǎn)出，人口凈遷出因減少了總?cè)丝跁?huì)提高人均產(chǎn)出。

考察模型設(shè)定和推理過(guò)程可知，理論模型只是把人口遷移看作人口總量變化的原因，并沒(méi)有考慮遷移人口有別于自然增長(zhǎng)人口的教育、技能等個(gè)體特征。就研究時(shí)段我國(guó)戶籍制度來(lái)看，能進(jìn)行戶籍遷移的人群都是有決斷、學(xué)歷和技能較高、生產(chǎn)能力較強(qiáng)的人群(史桂芬，黎涵，2018)，如果這部分人口對(duì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)超過(guò)了其對(duì)人口規(guī)模的拉動(dòng)速度，則(8)式人口遷移率mr的系數(shù)有可能是正的，而這也體現(xiàn)了遷移人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不同于自然增長(zhǎng)人口的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。我們?cè)趯?shí)證模型中對(duì)這一點(diǎn)進(jìn)行具體界定和驗(yàn)證。

設(shè)總產(chǎn)出增長(zhǎng)率為gY，人均產(chǎn)出增長(zhǎng)率為gy，資本增長(zhǎng)率為gK，則：

(9)

(10)

(9)式和(10)式表明，人口遷移率會(huì)影響總產(chǎn)出增長(zhǎng)率和人均產(chǎn)出增長(zhǎng)率。此外，總產(chǎn)出增長(zhǎng)率和人均產(chǎn)出增長(zhǎng)率還取決于資本增長(zhǎng)率gK。

由(3)式和(5)式得到資本增長(zhǎng)率gK：

(11)

將(11)式代入(9)式和(10)式得到：

gY=[α+φ(1-α)]·[sK(t)α-1λ1-αK(t)φ(1-α)L(t)1-α]+(1-α)(nr+mr)

(12)

gy=[α+φ(1-α)]·[sK(t)α-1λ1-αK(t)φ(1-α)L(t)1-α]-α(nr+mr)

(13)

(12)式和(13)式說(shuō)明，人口遷移率和總產(chǎn)出增長(zhǎng)率成正向關(guān)系，和人均產(chǎn)出增長(zhǎng)率成反向關(guān)系。原因在于，就總產(chǎn)出而言，人口遷入增加了勞動(dòng)力和人力資本，從而增加了總產(chǎn)出；就人均產(chǎn)出而言，人口遷入在增加產(chǎn)出的同時(shí)也增加了人口基數(shù)從而在一定程度上抑制了人均產(chǎn)出增加速度。當(dāng)然，與上文一樣，這里也沒(méi)有考慮遷移人口在個(gè)體特征方面的結(jié)構(gòu)性差別。

3.3 長(zhǎng)期中人口遷移與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系

由(11)式得到：

(14)

gK=(nr+mr)/(1-φ)

(15)

將(15)式代入(12)式和(13)式得到：

gY=[α+φ(1-α)]gK+(1-α)(nr+mr)=(nr+mr)/(1-φ)

(16)

(17)

16式和17式則表明，從長(zhǎng)期來(lái)看，在知識(shí)規(guī)模報(bào)酬遞減情況下，總產(chǎn)出增率和人均產(chǎn)出增率均由人口變動(dòng)狀況決定，人口遷移會(huì)正向影響總產(chǎn)出增率和人均產(chǎn)出增率。

4 東北地區(qū)人口流失數(shù)據(jù)測(cè)算

4.1 測(cè)算說(shuō)明

由于只能獲得極少數(shù)地市戶籍人口遷移數(shù)據(jù)，本文通過(guò)公式對(duì)黑龍江、吉林和遼寧三省共計(jì)36個(gè)地級(jí)市1999-2018年戶籍人口遷移數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算。測(cè)算公式為：人口凈遷移數(shù)量=本年末人口數(shù)-上年末人口數(shù)(1+人口自然增長(zhǎng)率)。數(shù)值為正意味著人口凈流入，數(shù)值為負(fù)意味著人口凈流出。戶籍人口數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2019)和各地市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒與國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

4.2 測(cè)算結(jié)果及分析

測(cè)算結(jié)果見表1。東北地區(qū)整體處于人口凈流出狀態(tài)，2009-2018年10年間凈流出人口378萬(wàn)人，年均流出37.8萬(wàn)人。東北三省人口流失呈現(xiàn)出由北往南漸次趨緩特點(diǎn)，黑龍江省人口流失最為嚴(yán)重，其次是吉林省，遼寧省人口流失尚不嚴(yán)重。人口流動(dòng)狀態(tài)與地區(qū)資源稟賦特點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r密切相關(guān)，資源型城市在轉(zhuǎn)型過(guò)程中普遍面臨人口流失問(wèn)題，沈陽(yáng)、大連、大慶等人均GDP較高的地區(qū)則保持人口凈流入狀態(tài)。

表1 1999-2018年?yáng)|北地區(qū)人口凈遷移數(shù)量測(cè)算結(jié)果 (單位： 萬(wàn)人)

黑龍江省人口遷移狀態(tài)在2008年后由凈流入變?yōu)閮袅鞒觯?1年間凈流失人口238.5萬(wàn)人，年均凈流失22萬(wàn)人。從人口遷移趨勢(shì)來(lái)看，大多數(shù)地市在1999-2018年間整體呈現(xiàn)人口凈流出趨勢(shì)，其中，大興安嶺、伊春、鶴崗和雞西尤為明顯。大興安嶺在20年中所有年份都是人口凈流出，伊春和鶴崗有18年處于人口凈流出狀態(tài)，雞西有17年處于人口凈流出狀態(tài)；從人口遷移總規(guī)模來(lái)看，除了大慶在1999-2018年間整體呈現(xiàn)人口凈流入狀態(tài)以外，黑龍江省其他所有地市在1999-2018年間人口遷移總和均為負(fù)數(shù)。流出人口規(guī)模排在前三位的是綏化、齊齊哈爾和伊春，20年間凈流出人口數(shù)量分別是42.2萬(wàn)人，38.2萬(wàn)人和16.2萬(wàn)人，只有大慶是人口凈流入，數(shù)量為14萬(wàn)人。分析黑龍江省各地市人口遷移狀況和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況發(fā)現(xiàn)，除了人口規(guī)模以外，城市資源稟賦特征和經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況是影響人口流動(dòng)方向的重要因素。伊春、雞西、鶴崗和大興安嶺作為典型資源型城市在轉(zhuǎn)型過(guò)程中面臨著巨大人口流失壓力，同為資源型城市但保持人口凈流入狀態(tài)的大慶市在1999-2018年的人均GDP為72518.3元，高居黑龍江省第一位，遠(yuǎn)高于黑龍江省平均水平的21078元，而伊春、鶴崗和雞西則分別以12299元、15339元、15640元和16130元排在黑龍江省倒數(shù)第2、3、4、5位。

吉林省在2009年后轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝趦袅鞒鰻顟B(tài)，10年間凈流出人口130萬(wàn)人，年均凈流出13萬(wàn)人。從人口流動(dòng)趨勢(shì)來(lái)看，除了長(zhǎng)春外，其他所有地市在1999到2018年間都整體呈現(xiàn)人口凈流出狀態(tài)，其中，遼源、延邊、白城和通化最為明顯。遼源20年間每年都是人口凈流出狀態(tài)，延邊、白城和通化有18年是人口凈流出狀態(tài)，白山有17年處于人口凈流出狀態(tài)。長(zhǎng)春市在2008年以后也由人口凈流入轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝趦袅鞒鰻顟B(tài)。從人口遷移總規(guī)模來(lái)看，除了長(zhǎng)春在1999-2018年20年間人口凈流入17.2萬(wàn)人以外，吉林省所有地市人口遷移總量均為負(fù)數(shù)。1999-2018年間流出人口規(guī)模排在前三位的是四平、松原和吉林，凈流出人口數(shù)量分別是41.5萬(wàn)人，40.2萬(wàn)人和29.5萬(wàn)人。從地市特征和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平來(lái)看，松原是典型資源型城市，四平在1999-2018年人均GDP為16624元，處于吉林省倒數(shù)第2位，人均GDP排在倒數(shù)第1位的是白城，為14733元，其人口凈流出規(guī)模為21萬(wàn)人，排在人口凈流出第5位。與此相對(duì)比，總體保持人口凈流入狀態(tài)的長(zhǎng)春市以人均GDP 32612元排名吉林省第一位。

遼寧省在2012年后由人口凈流入轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝趦袅鞒鰻顟B(tài)，7年間凈流出人口28萬(wàn)人，年均流出人口4萬(wàn)人。從人口流動(dòng)趨勢(shì)來(lái)看，1999到2018年間，遼寧省整體呈現(xiàn)人口凈流出狀態(tài)的地市相比黑龍江和吉林要少，只有撫順、本溪、阜新和朝陽(yáng)在20年中有16年以上處于人口凈流出狀態(tài)。從人口流失總規(guī)模來(lái)看，1999-2018年間流出人口規(guī)模排在前三位的是朝陽(yáng)、撫順和本溪，凈流出人口數(shù)量分別是16.3萬(wàn)人，10.3萬(wàn)人和6.4萬(wàn)人；錦州、阜新、鐵嶺、遼陽(yáng)和葫蘆島也處于人口流失狀態(tài)，但流失人口數(shù)量不大，20年流失人口平均為2.5萬(wàn)人左右。沈陽(yáng)和大連在1999-2018年間無(wú)論是趨勢(shì)還是人口流動(dòng)總規(guī)模都是人口凈流入狀態(tài)，20年間沈陽(yáng)凈流入人口68.2萬(wàn)人，大連凈流入人口44.1萬(wàn)人。在人口流失地市中，撫順、本溪、阜新和葫蘆島都是資源型城市。流失人口居于第一位的朝陽(yáng)市1999-2018年人均GDP為11702元，排在遼寧省倒數(shù)第一位，遠(yuǎn)低于遼寧省平均水平26392萬(wàn)元，而流入人口最多的大連和沈陽(yáng)則以41800元和35969元排在遼寧省第一位和第二位。

4.3 測(cè)算數(shù)據(jù)驗(yàn)證

為了驗(yàn)證測(cè)算數(shù)據(jù)是否符合各地市人口遷移實(shí)際，本文選取公布人口遷移數(shù)據(jù)的沈陽(yáng)、哈爾濱和長(zhǎng)春進(jìn)行驗(yàn)證。由于測(cè)算數(shù)據(jù)和公布數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)時(shí)點(diǎn)可能有差異，這里對(duì)2009-2018年10年人口凈遷移總量進(jìn)行比較。對(duì)比結(jié)果見表2。

表2 2009-2018年人口凈遷移數(shù)量公布數(shù)據(jù)

對(duì)比測(cè)度數(shù)據(jù)和公布數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，測(cè)度數(shù)據(jù)與公布數(shù)據(jù)整體上基本一致，出現(xiàn)異常差額時(shí)測(cè)度數(shù)據(jù)更可靠。表2顯示，沈陽(yáng)市公布的9年人口凈遷移總量為251673人，測(cè)算數(shù)據(jù)為242292人，年均差額1042人；哈爾濱市公布的10年人口凈遷移總量為-426252人，測(cè)算數(shù)據(jù)為-432208人，年均差額1781人；長(zhǎng)春市2009-2012年測(cè)算數(shù)據(jù)與公布數(shù)據(jù)基本一致，長(zhǎng)春市公布的4年人口凈遷移總量為-39304人，測(cè)算數(shù)據(jù)為-40496人，年均差額298人。但是2013-2016年數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常性差額，公布數(shù)據(jù)顯示2013到2016年長(zhǎng)春市人口凈遷移數(shù)量分別為-5006、-7520、-2389和-4307人，而我們的測(cè)度數(shù)據(jù)則顯示2013到2016年長(zhǎng)春市人口凈遷移數(shù)量為-80931、-17590、-23359和-36843人，最高年差額達(dá)75925人。為了確定兩種數(shù)據(jù)的可靠性問(wèn)題，我們進(jìn)一步研究了長(zhǎng)春市戶籍人口自然增減數(shù)據(jù)。2012年末長(zhǎng)春市戶籍人口為7569037人，2013年出生人口69230人，死亡數(shù)量30727人，自然增長(zhǎng)38503人，在不考慮遷移人口變動(dòng)情況下2013年末長(zhǎng)春市人口應(yīng)為7607540人。但是官方數(shù)據(jù)顯示2013年末戶籍人口為7526708人，這80832人的差額理應(yīng)就是凈遷出的人口數(shù)量。對(duì)比官方數(shù)據(jù)凈流出5006人和測(cè)度數(shù)據(jù)凈流出80931人會(huì)發(fā)現(xiàn)，測(cè)度數(shù)據(jù)更可靠。

5 人口流失影響東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析

5.1 計(jì)量模型與變量說(shuō)明

根據(jù)前述理論推導(dǎo)過(guò)程，尤其是(7)、(8)、(12)和(13)式，建立計(jì)量分析模型(18)-(19)式，主要采用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)GMM方法(20)-(21)式進(jìn)行估計(jì)。

lnYit=β0+β1mrit+β2nrit+β3lnKit+β4lnLi97+β5lnDit+δi+τt+uit

(18)

lnyit=γ0+γ1mrit+γ2nrit+γ3lnKit+γ4lnLi97+γ5lnDit+δi+τt+uit

(19)

(18)-(19)式中，Y為地區(qū)GDP，單位為億元，y為人均GDP，單位為元(2)文中以貨幣表示的變量均調(diào)整為以1999年為基期的實(shí)際值。；mr為地區(qū)人口遷移率，等于地區(qū)凈遷移人數(shù)與年初總?cè)丝谥?，nr為地區(qū)人口自然增長(zhǎng)率；K為地區(qū)資本，采用永續(xù)盤存法估算的地區(qū)生產(chǎn)性資本存量作為代理變量，單位為億元，Li97為地區(qū)初始人口，選取1999年地區(qū)戶籍人口作為初始人口，D為地區(qū)土地面積，單位為平方公里，i代表截面，t代表時(shí)間，δi代表截面非觀測(cè)效應(yīng)，τt代表時(shí)間虛擬變量，uit為誤差項(xiàng)。

考慮到遺漏變量所帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的慣性作用，將一階滯后被解釋變量引入解釋變量，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型(20)-(21)式，采用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)，系統(tǒng)GMM方法將差分GMM與水平GMM結(jié)合，估計(jì)效率更高。借鑒Arellano & Bond(1991)和Blundell & Bond(1998)做法，選取二階滯后被解釋變量、二階滯后解釋變量和二階差分解釋變量作為工具變量。不過(guò)，系統(tǒng)GMM方法要求擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)和工具變量有效，需要進(jìn)行AB檢驗(yàn)和Sargan 檢驗(yàn)。

lnYit=β0+ρlnYit-1+β1mrit+β2nrit+β3lnKit+β4lnLi97+β5lnDit+δi+τt+uit

(20)

lnyit=γ0+ρlnyit-1+γ1mrit+γ2nrit+γ3lnKit+γ4lnLi97+γ5lnDit+δi+τt+uit

(21)

前述理論模型把遷移人口和自然增長(zhǎng)人口從總量上同等看待，沒(méi)有考慮遷移人口在個(gè)性、學(xué)歷和技能以及生產(chǎn)效率方面的結(jié)構(gòu)性差異。實(shí)證模型通過(guò)對(duì)遷移人口和自然增長(zhǎng)人口變量分別加以研究以識(shí)別和驗(yàn)證遷移人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模效應(yīng)和結(jié)構(gòu)效應(yīng)。其中，(18)和(20)式中人口遷移率參數(shù)β1為正體現(xiàn)了人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模效應(yīng)；(19)和(21)式中人口遷移率參數(shù)γ1為正說(shuō)明識(shí)別出了人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。以人口凈流入為例，β1>0意味著人口遷入使得地區(qū)總產(chǎn)出增加這是由于人口流入增加了地區(qū)人口規(guī)模所致，即規(guī)模效應(yīng)；γ1>0意味著人口遷入使得人均產(chǎn)出增加，遷入人口在增加人口基數(shù)的情況下提高了人均產(chǎn)出是由于遷移人口生產(chǎn)效率較高所致，即結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

5.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明與變量描述性統(tǒng)計(jì)

本文對(duì)1999-2018年?yáng)|北地區(qū)36個(gè)地級(jí)市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。人口遷移率等于凈遷移人數(shù)與年初總?cè)丝谥龋瑑暨w移人數(shù)根據(jù)4.1中的測(cè)算公式計(jì)算所得。人口自然增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)主要來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2000-2019)和各地市歷年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。其他數(shù)據(jù)來(lái)自東北三省2000-2019年統(tǒng)計(jì)年鑒和各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒。

表3描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明了兩個(gè)事實(shí)。第一，東北地區(qū)各地級(jí)市在經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長(zhǎng)以及人口遷移方面表現(xiàn)出明顯不均衡特征。考慮到面板數(shù)據(jù)同時(shí)跨時(shí)間和跨截面的問(wèn)題，這里以2016年為例對(duì)此進(jìn)行說(shuō)明。2016年人均GDP最低的是黑龍江省伊春市的21043元，最高的是遼寧省大連市的97470元，相差76427元，差額高達(dá)4倍；人口自然增長(zhǎng)率最低的是遼寧本溪市的-4.2‰，最高的是吉林松原市的4.98‰，相差9個(gè)千分點(diǎn)；在人口遷移方面，人口流失最多的是黑龍江省綏化市的6.21萬(wàn)人，而沈陽(yáng)市在東北地區(qū)整體呈現(xiàn)人口流失的情況下凈流入3.13萬(wàn)人。這種不均衡特征在各省內(nèi)部表現(xiàn)也同樣明顯，2016年黑龍江省GDP增速最快的是哈爾濱市的7.3%，增速最慢的是鶴崗市的-1.2%；吉林省GDP增速最快的是長(zhǎng)春市的7.8%，增速最慢的是四平市的-0.8%；遼寧省的大連市GDP以6.5%的速度在增長(zhǎng)，阜新市則以-12.3%的速度在下滑。在人口遷移方面，黑龍江省的佳木斯市人口流失率為較低的-0.82‰，而七臺(tái)河市人口則以-37.7‰的速度快速流出；吉林省松原市人口流失率為-3.9‰，白山市則高達(dá)-32.1‰；遼寧省沈陽(yáng)市以4.26‰的速度流入人口，而撫順市則以-4.14‰的速度流失人口。第二，東北地區(qū)人口總體呈現(xiàn)凈流出狀態(tài)。自然增長(zhǎng)率和人口遷移率均值數(shù)值相近，方向相反，相差0.2個(gè)千分點(diǎn)，說(shuō)明東北地區(qū)人口增長(zhǎng)緩慢問(wèn)題并不僅僅是人口自然增長(zhǎng)緩慢導(dǎo)致的，人口外流也是主要原因。

表4 面板單位根IPS檢驗(yàn)結(jié)果

5.3 回歸結(jié)果

5.3.1 人口遷移對(duì)東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

表5分別給出了混合回歸方法、隨機(jī)效應(yīng)方法和系統(tǒng)GMM方法的回歸結(jié)果。其中，混合回歸結(jié)果作為參照給出。

運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)時(shí)，進(jìn)行了擾動(dòng)項(xiàng)自相關(guān)檢驗(yàn)和工具變量有效性檢驗(yàn)。表5中AR(2)P值均大于0.1意味著擾動(dòng)項(xiàng)差分不存在二階自相關(guān)，所以可以接受“擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)”的原假設(shè)；Sargan檢驗(yàn) P值均等于1意味著在任何顯著性水平上都無(wú)法拒絕“所有工具變量均有效” 的假設(shè)，即工具變量有效，這滿足了系統(tǒng)GMM方法“擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)”和“工具變量有效”的要求。

(1)人口遷移對(duì)總產(chǎn)出的影響

結(jié)果(1)、(2)、(3)都表明人口遷移對(duì)總產(chǎn)出的作用是正向的，且都在1%的顯著性水平上通過(guò)檢驗(yàn)。這與前邊理論模型推導(dǎo)結(jié)果一致，即：人口凈遷入會(huì)提高總產(chǎn)出，人口凈遷出會(huì)減少總產(chǎn)出。從3種方法回歸結(jié)果來(lái)看，人口凈遷移率每增加1個(gè)千分點(diǎn)對(duì)總產(chǎn)出的影響分別為0.9%、0.8%和1.7%。以系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果為例，東北地區(qū)人口遷移率每提高1個(gè)千分點(diǎn)會(huì)使得地區(qū)GDP同向變化1.7%。

(2)人口遷移對(duì)人均產(chǎn)出的影響

結(jié)果(4)、(5)、(6)人口遷移對(duì)人均產(chǎn)出的影響都通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，基本驗(yàn)證了前期理論模型結(jié)果，即：人口遷移對(duì)人均產(chǎn)出具有負(fù)向作用，人口凈遷入會(huì)降低人均產(chǎn)出，人口凈遷出會(huì)增加人均產(chǎn)出?；貧w結(jié)果顯示，人口凈遷移率每增加1個(gè)千分點(diǎn)對(duì)人均產(chǎn)出的影響分別為-0.5%、-0.3%和-0.1%。以系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果為例，東北地區(qū)人口凈遷移率每提高1個(gè)千分點(diǎn)會(huì)使得人均GDP反向變化0.1%。

表5 人口遷移對(duì)產(chǎn)出影響回歸結(jié)果

在人口遷移對(duì)人均產(chǎn)出影響方面，雖然實(shí)證結(jié)果并沒(méi)有像前文預(yù)期的那樣將遷移人口的結(jié)構(gòu)化差別完全區(qū)分出來(lái)，但比較人口遷移率和人口自然增長(zhǎng)率回歸結(jié)果可知，遷移人口的生產(chǎn)效率要明顯高于自然增長(zhǎng)人口。三種方法的回歸結(jié)果都顯示，人口遷移率對(duì)人均產(chǎn)出的減少作用要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于人口自然增長(zhǎng)率的作用。人口自然增長(zhǎng)率每增加1個(gè)千分點(diǎn)對(duì)人均產(chǎn)出的影響分別為-1.2%、-1%和-2.3%。而人口遷移率每增加1個(gè)千分點(diǎn)對(duì)人均產(chǎn)出的影響分別為-0.5%、-0.3%和-0.1%。同樣以系統(tǒng)GMM回歸結(jié)果為例，東北地區(qū)人口遷移率每提高1個(gè)千分點(diǎn)會(huì)使得人均GDP下降0.1%，這遠(yuǎn)低于人口自然增長(zhǎng)率使得人均GDP下降2.3%的影響。這說(shuō)明凈遷入人口雖然增加了東北地區(qū)人口總量，但是由于遷移人口生產(chǎn)效率較高，使得遷移人口對(duì)GDP的攤平作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于自然增長(zhǎng)人口。

(3)其他變量情況

第一，自然增長(zhǎng)人口對(duì)總產(chǎn)出的影響為正，對(duì)人均產(chǎn)出的影響為負(fù)，且均通過(guò)5%水平的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明自然增長(zhǎng)人口對(duì)產(chǎn)出的影響與理論模型完全一致，自然增長(zhǎng)人口在增加總產(chǎn)出的同時(shí)，由于增加了人口基數(shù)，使得人均產(chǎn)出下降。以系統(tǒng)GMM結(jié)果為例，人口自然增長(zhǎng)率每提高1個(gè)千分點(diǎn)使得總產(chǎn)出提高0.3%，使得人均產(chǎn)出降低2.3%。

第二，資本對(duì)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響與理論模型方向一致，系數(shù)為正，且均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，這意味著資本增加會(huì)同時(shí)提高總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出。以系統(tǒng)GMM結(jié)果為例，資本每增加1%，會(huì)引起GDP增加1.12%，使得人均GDP增加0.38%，對(duì)比變量回歸系數(shù)可知，在所有變量中資本對(duì)產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響最大。

第三，基期人口數(shù)量對(duì)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響也與理論模型一致，同樣通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)?？偖a(chǎn)出系數(shù)為正，意味著地區(qū)基期人口數(shù)量越多，GDP增加越快；人均產(chǎn)出系數(shù)為負(fù)，意味著地區(qū)基期人口數(shù)量越多則對(duì)人均GDP攤平作用越大。

第四，滯后期總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響系數(shù)都為正值，且均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)。這意味著上一期總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出越高，本期總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出也越高，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的慣性作用是顯著的。這意味著相比較經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)來(lái)說(shuō)，落后地區(qū)發(fā)展經(jīng)濟(jì)有著先天劣勢(shì)。

第五，行政區(qū)土地面積對(duì)總產(chǎn)出的影響系數(shù)為正，通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn)，但是土地面積對(duì)人均產(chǎn)出的影響均沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明，地區(qū)土地面積越大，則地區(qū)GDP越高，但是人均GDP和行政區(qū)土地面積沒(méi)有關(guān)系。

5.3.2 人口流失對(duì)東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響

表5結(jié)果沒(méi)有將遷移人口生產(chǎn)效率的結(jié)構(gòu)性差異完全識(shí)別出來(lái)可能有兩個(gè)原因。第一，研究時(shí)間段內(nèi)東北地區(qū)不同地市人口遷移狀態(tài)不同，有的處于凈遷入狀態(tài)，有的處于凈遷出狀態(tài)，沒(méi)有對(duì)人口凈流入和凈流出地區(qū)加以區(qū)分使得遷移人口的結(jié)構(gòu)效應(yīng)無(wú)法體現(xiàn)；第二，研究時(shí)限較短，遷移人口的效率差異在短期內(nèi)無(wú)法體現(xiàn)。

為進(jìn)一步研究遷移人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，本文篩選出符合人口凈流失特征的446個(gè)觀測(cè)值構(gòu)造非平衡面板數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)GMM方法就人口流失對(duì)人均產(chǎn)出影響進(jìn)行研究。表6中AR(2)P值均大于0.1意味著擾動(dòng)項(xiàng)差分不存在二階自相關(guān)，所以可以接受“擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)”的原假設(shè)； Sargan 檢驗(yàn) P值均等于1意味著在任何顯著性水平上都無(wú)法拒絕“所有工具變量均有效” 的假設(shè)，即工具變量有效。

表6 人口流失對(duì)產(chǎn)出影響回歸結(jié)果

(1)流失人口對(duì)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響

與表5回歸結(jié)果不同，對(duì)于東北地區(qū)人口流失地市來(lái)說(shuō)，人口流失對(duì)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響方向是相同的，人口流失同時(shí)降低了總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出。人口流失率每增加1個(gè)千分點(diǎn)會(huì)使得總產(chǎn)出降低1.8%，使得人均產(chǎn)出降低0.4%。根據(jù)5.1計(jì)量模型設(shè)定可知，為正的人口遷移率參數(shù)說(shuō)明回歸結(jié)果識(shí)別出了人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)構(gòu)效應(yīng)。

(2)自然增長(zhǎng)人口對(duì)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響

自然增長(zhǎng)人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響仍然與理論模型一致，人口自然增長(zhǎng)會(huì)增加地區(qū)總產(chǎn)出，但減少地區(qū)人均產(chǎn)出。人口自然增長(zhǎng)率每提高1個(gè)千分點(diǎn)，會(huì)使得總產(chǎn)出提高0.8%，使得人均產(chǎn)出降低0.5%。

比較流失人口和自然增長(zhǎng)人口對(duì)人均產(chǎn)出的影響可以發(fā)現(xiàn)，將具備人口流失特征的觀測(cè)值單獨(dú)分離出來(lái)后流失人口和自然增長(zhǎng)人口的結(jié)構(gòu)性差異被完全識(shí)別了。人口流失對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要呈現(xiàn)出抑制作用，人口流失并沒(méi)有因?yàn)闇p少地區(qū)人口基數(shù)使得人均產(chǎn)出上升，生產(chǎn)效率較高的結(jié)構(gòu)性差異使得這部分人口流出對(duì)地區(qū)人均產(chǎn)出產(chǎn)生抑制作用。

(3)其他變量情況

第一，資本對(duì)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響都是正向的，資本增加會(huì)同時(shí)提高總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出。資本每增長(zhǎng)1%會(huì)使得總產(chǎn)出增加1.16%，使得人均產(chǎn)出增加0.6%；第二，基期人口數(shù)量對(duì)總產(chǎn)出的影響為正，對(duì)人均產(chǎn)出的影響為負(fù)，地區(qū)人口越多，總產(chǎn)出越多，但是人均產(chǎn)出越低；第三，滯后期總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出的影響系數(shù)都為正值，這意味著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)慣性作用明顯，上一期總產(chǎn)出提高1%會(huì)使得本期總產(chǎn)出提高0.5%，上期人均產(chǎn)出提高1%會(huì)使得本期人均產(chǎn)出提高0.7%；第四，行政區(qū)土地面積對(duì)總產(chǎn)出有著顯著性微弱的影響，但是對(duì)人均產(chǎn)出不存在顯著影響。

6 結(jié)論與建議

東北地區(qū)人口流失有多嚴(yán)重？人口流失影響了東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)嗎？遷移人口和自然增長(zhǎng)人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響有差異嗎？人口流失對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有長(zhǎng)期影響嗎？本文在測(cè)算1999-2018年?yáng)|北地區(qū)36個(gè)地級(jí)市戶籍人口流失數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)理模型推導(dǎo)和系統(tǒng)GMM方法研究東北地區(qū)人口流失對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，得到以下主要結(jié)論：

(1)東北地區(qū)整體呈現(xiàn)人口凈流出狀態(tài)，且已形成慣性趨勢(shì)。黑龍江省人口流失問(wèn)題最為嚴(yán)重，從2008年起每年凈流失人口22萬(wàn)人；其次是吉林省，從2009年起每年凈流失人口13萬(wàn)人；遼寧省人口流失問(wèn)題尚不嚴(yán)重，2012年開始才出現(xiàn)人口凈流失問(wèn)題，年均流失人口4萬(wàn)人。

(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征是影響人口流動(dòng)方向的主要因素。人口流失最為嚴(yán)重的地區(qū)普遍為傳統(tǒng)資源型城市，如雞西、鶴崗、松原、遼源、撫順和本溪等地市；為數(shù)不多的人口凈流入地市均為各省人均GDP排名最高的城市，如黑龍江省的大慶、吉林的長(zhǎng)春以及遼寧省的沈陽(yáng)和大連。

(3)人口流失對(duì)總產(chǎn)出和人均產(chǎn)出都呈現(xiàn)抑制作用，人口凈流失率每增加1個(gè)千分點(diǎn)會(huì)使得總產(chǎn)出降低1.8%，使得人均產(chǎn)出降低0.4%。

(4)自然增長(zhǎng)人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響主要表現(xiàn)出規(guī)模效應(yīng)，即：自然增長(zhǎng)人口由于增加了人口規(guī)模在增加總產(chǎn)出的同時(shí)降低了人均產(chǎn)出；遷移人口對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響則既表現(xiàn)出規(guī)模效應(yīng)也表現(xiàn)出結(jié)構(gòu)效應(yīng)，即：遷移人口由于改變了人口規(guī)模使得總產(chǎn)出同向變化，同時(shí)由于遷移人口較高的素質(zhì)和生產(chǎn)效率使得人均產(chǎn)出也呈同向變化趨勢(shì)。

鑒于上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

(1)東北地區(qū)應(yīng)把扭轉(zhuǎn)人口外流趨勢(shì)作為解決當(dāng)前經(jīng)濟(jì)困境的突破口。相比較人口自然增長(zhǎng)而言，人口遷移是可以通過(guò)政策短期內(nèi)改變趨勢(shì)的變量。根據(jù)人口遷移推、拉因素，結(jié)合東北地區(qū)實(shí)際，東北地區(qū)政府可在如下方面做出努力：發(fā)展區(qū)域優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)；回吸高考輸送人才；人口、人才政策突破；幼兒養(yǎng)育扶持；良好自然、人文環(huán)境、政府形象塑造。

(2)升級(jí)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，增加工作機(jī)會(huì)，提高薪酬水平則是東北地區(qū)促進(jìn)人口自然增長(zhǎng)、吸引高素質(zhì)人口的治本之策。