農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚格局與機(jī)制

梅建明，劉豐睿

(1.中南財經(jīng)政法大學(xué) 財政稅務(wù)學(xué)院，湖北 武漢 430073；2.湖北江城實驗室戰(zhàn)略(管理)研究院，湖北 武漢 430205)

一、公共服務(wù)與人口流動

黨的二十大報告指出：中國式現(xiàn)代化是人口規(guī)模巨大的現(xiàn)代化，要堅持推進(jìn)以人為核心的新型城鎮(zhèn)化。隨著新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的加速推進(jìn)，人口遷移成為影響經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要因素。據(jù)第七次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年我國流動人口規(guī)模達(dá)3.76億人次，較2010年增加1.54億，其中農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口2.86億，是流動人口的主要組成部分。大量微觀個體向特定區(qū)域持續(xù)遷入導(dǎo)致人口集聚現(xiàn)象，從全球發(fā)達(dá)城市經(jīng)驗來看，人口集聚是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的普遍狀態(tài)，能夠解釋一個國家在特定時期的發(fā)展水平變化，是促進(jìn)資源合理配置和推進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的基本前提。我國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的空間集聚過程與新型城鎮(zhèn)化的推進(jìn)相互交織，影響著新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的質(zhì)量和進(jìn)度。

實踐表明，公共服務(wù)在很大程度上會影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口集聚。理論上，公共服務(wù)普遍具有不可分割的外部效應(yīng)。這種外部效應(yīng)對鄰近地級市可能是積極的(擴(kuò)散效應(yīng)、競爭效應(yīng))，也可能是消極的(極化效應(yīng))。從積極的外部效應(yīng)來看，一方面，由于經(jīng)濟(jì)活動的空間連續(xù)性，鄰近地區(qū)會從中心城區(qū)公共服務(wù)的供給中受益[1]，如Akai &Suhara[2]通過對日本文化支出反應(yīng)函數(shù)的估計，發(fā)現(xiàn)在地方政府文化支出之間存在著正向的溢出效應(yīng)；基礎(chǔ)交通設(shè)施的完善會使鄰近地區(qū)在物資運(yùn)送、人才流動方面更加便利；受教育水平的提高也會通過技術(shù)溢出的形式提高周邊地區(qū)的生產(chǎn)效率等，表現(xiàn)為“以鄰為伴”現(xiàn)象。另一方面，Tiebout[3]提出的“用腳投票”理論決定了地方政府會進(jìn)行福利競爭，以提高本地區(qū)對人口要素的吸引力[4]。在中國特定的政治經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，由于以往地區(qū)發(fā)展與領(lǐng)導(dǎo)政績掛鉤，在晉升激勵的作用下“標(biāo)尺競爭”會更加激烈[5]，這種福利競爭雖不一定高效，但對吸引人才起到了作用。從消極的外部效應(yīng)來看，城市間的競爭策略會扭曲勞動力要素的自然集聚[6]，主要表現(xiàn)為極化現(xiàn)象：本地區(qū)公共服務(wù)水平的提高，會持續(xù)吸引其他地區(qū)人口要素和物質(zhì)要素向本地區(qū)集聚，本地在獲得生產(chǎn)要素的同時會進(jìn)一步增強(qiáng)其提供高水平公共服務(wù)的動力和能力，擠壓周邊地市的發(fā)展空間，表現(xiàn)為“以鄰為壑”現(xiàn)象。

由此可見，公共服務(wù)水平不僅直觀上對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的區(qū)位偏好產(chǎn)生影響，而且還存在空間溢出效應(yīng)，其溢出效應(yīng)的大小則取決于“非市場性”附加影響的強(qiáng)弱。當(dāng)前，我國地級市公共服務(wù)對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚的作用如何，人口要素競爭是“以鄰為壑”還是“以鄰為伴”，是否存在空間溢出效應(yīng)，空間溢出邊界在什么范圍，如何促進(jìn)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口有序流動合理分布，回答這些問題對于我國區(qū)域發(fā)展新格局的形成具有重要意義。

國內(nèi)外學(xué)者對公共服務(wù)與人口遷移的之間的關(guān)系展開了相關(guān)研究。Tiebout[3]首次將公共服務(wù)作為人口遷移的重要“拉引”因素進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)人口遷入是權(quán)衡稅負(fù)和公共服務(wù)后選擇的結(jié)果，進(jìn)一步提出“用腳投票理論”，該理論已經(jīng)得到了加拿大[7]、俄亥俄州哥倫布市[8]、瑞典[9]等地區(qū)微觀數(shù)據(jù)的印證。近年來，眾多國內(nèi)學(xué)者基于中國實際國情，對Tiebout理論在中國的適用性展開探討，但所得結(jié)果存在一定爭議。如部分學(xué)者基于當(dāng)時我國財政分權(quán)制度和戶籍制度的現(xiàn)實情形，認(rèn)為Tiebout理論在我國并不適用[10]。然而，在我國十六屆五中全會首次提出“基本公共服務(wù)均等化”概念后，部分學(xué)者從多個角度印證Tiebout理論在我國具備一定的適用性?？傮w來看，學(xué)者們基于人口普查、人口抽樣調(diào)查等經(jīng)驗數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地方政府財政支出差異對省際人口的遷移具有顯著為正的拉力[11]，但這種拉力作用存在時間差異。21世紀(jì)前，地方公共支出對人口遷移影響并不顯著，但2000年和2005年等多次人口普查數(shù)據(jù)均驗證了地方公共支出對人口遷移的顯著正向影響[12]。不過需要注意的是，盡管長期流動的人口更傾向于選擇流入高公共服務(wù)水平地區(qū)，但不能高估公共服務(wù)均等化緩解人口集聚的能力[13]。

中國特色社會主義進(jìn)入了新時代，滿足和實現(xiàn)人民對美好生活的需求和向往成為地方政府的主要目標(biāo)之一，地方公共服務(wù)供給影響人口流動的觀點逐漸成為學(xué)界的共識。學(xué)者們也開始在Tiebout理論的基礎(chǔ)上對公共服務(wù)與人口流動的關(guān)系展開多維度探究：有研究認(rèn)為公共品的供給對人口流入不僅存在顯著正向影響，更可能對跨省遷移人口產(chǎn)生門檻效應(yīng)[14]。并且這一影響可能存在勞動力異質(zhì)性，即公共服務(wù)支出水平對受過高教育水平的勞動力存在顯著正向吸引力，而對低教育水平的勞動力不存在顯著影響[15]。有些學(xué)者則關(guān)注公共服務(wù)可及性對流動人口流向的影響，認(rèn)為公共服務(wù)供給能力可以促進(jìn)區(qū)域間的人口再配置，考慮到公共服務(wù)可及性，發(fā)展提升型公共服務(wù)將會成為吸引人力資本的重要因素[16]，并且能顯著降低“流而不遷”現(xiàn)象的發(fā)生[17]。還有學(xué)者建立空間計量模型研究了跨區(qū)域人口流動的影響因素，主要討論了收入、經(jīng)濟(jì)飽和度等存在的門限效應(yīng)[18]。

通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，已有研究尚存以下不足：(1)對流動人口空間分布的自相關(guān)性和公共服務(wù)的空間溢出效應(yīng)關(guān)注不足；(2)研究重點關(guān)注了人口遷移的過程，而人口集聚作為人口遷移的結(jié)果，既包含動態(tài)流動過程，又包括靜態(tài)遷移結(jié)果，不應(yīng)被忽視；(3)僅從綜合指標(biāo)或總支出視角進(jìn)行衡量與估計，未將公共服務(wù)進(jìn)行細(xì)分，忽視了以戶籍或居住證為門檻的教育與醫(yī)療衛(wèi)生等權(quán)益—倫理型公共服務(wù)(1)由政府提供基礎(chǔ)教育、醫(yī)療服務(wù)等在滿足當(dāng)代社會對于公民權(quán)利的訴求的同時，還為全社會帶來了實實在在的利益，即學(xué)術(shù)界所公認(rèn)的效用不可分割的“外部性”或公益性[19]。由此，將這類新的公共服務(wù)稱為“權(quán)益—倫理型公共服務(wù)”。對人口空間集聚的影響；(4)低估了流動人口群體的異質(zhì)性，對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口關(guān)注不足(2)根據(jù)2020年農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告和第七次全國人口普查數(shù)據(jù)：2020年我國存在近1億的城—城流動人口。農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口與城—城流動人口從自我認(rèn)知、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)均存在較大的差異，流動人口的各項特征規(guī)律對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口是否具有普適性有待考證。。

鑒于此，本文嘗試構(gòu)建公共服務(wù)綜合指標(biāo)體系，同時關(guān)注以戶籍或居住證為門檻的教育與醫(yī)療衛(wèi)生等權(quán)益—倫理型公共服務(wù)對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口集聚的影響，利用最新發(fā)布的2018年流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和282個地級市統(tǒng)計數(shù)據(jù)，借助空間杜賓模型從空間溢出效應(yīng)視角探究當(dāng)前我國地級市間的人口要素競爭是“以鄰為壑”還是“以鄰為伴”。

二、研究設(shè)計

(一)變量選取與描述性統(tǒng)計

本文的被解釋變量為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模(OFW)。從農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口數(shù)據(jù)來源及測算方法上看，學(xué)術(shù)界對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模的測度存在較大差異(3)主要包括四種方法：一是以國家統(tǒng)計局自2008年開展的農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查為依據(jù)，該調(diào)查報告從輸出地農(nóng)村的角度反映農(nóng)民工的規(guī)模、流向和分布，但公布數(shù)據(jù)限于全國層面，且原始數(shù)據(jù)未公開。二是以城鎮(zhèn)從業(yè)人口減去城鎮(zhèn)在崗職工或鄉(xiāng)村從業(yè)人員減去鄉(xiāng)村第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員來衡量農(nóng)民工數(shù)量[20]。但城鎮(zhèn)在崗職工中不乏大量的農(nóng)村戶籍人口，直接將該部分人群刪除實為不妥；而鄉(xiāng)村從業(yè)人員減去鄉(xiāng)村第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員其口徑實為流出地農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移數(shù)量，且相關(guān)指標(biāo)僅在省級層面較為可靠。三是以流動人口數(shù)量乘以固定的比例，農(nóng)民工總?cè)藬?shù)=鄉(xiāng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)員工+外出農(nóng)民工人數(shù)×0.375或者本地農(nóng)民工+流動人口×0.8[21]。目前我國東西差異、南北差異較大，處于不同經(jīng)濟(jì)帶的地級市發(fā)展水平參差不齊，其流動人口結(jié)構(gòu)比例也存在較大區(qū)別，故該測算方法精確性不足。四是利用相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行測算：楊曦[22]使用2005年全國1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)計算城鄉(xiāng)勞動力就業(yè)數(shù)，但數(shù)據(jù)較為久遠(yuǎn)，時效性較差。，本文在前人研究基礎(chǔ)上，結(jié)合2018年流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)與《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》對我國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模進(jìn)行測算：首先，選取流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)中戶口類型為農(nóng)業(yè)戶口，流動原因為務(wù)工、工作或經(jīng)商的群體為研究對象，并刪除了各示范區(qū)、自治州、新區(qū)等地區(qū)的樣本，最終得到82534個有效樣本。在調(diào)查樣本中農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口比例能夠真實反映全國各地市流動人口結(jié)構(gòu)的假設(shè)前提下，分別統(tǒng)計出282個地級市的流動人口樣本量和農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口數(shù)量，計算出各地級市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口在流動人口中所占比例。其次，以地級市流動人口(4)《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》中統(tǒng)計了城區(qū)與市區(qū)的暫住人口數(shù)據(jù)，其中暫住人口指離開常住戶口地的市區(qū)或鄉(xiāng)、鎮(zhèn)，到本市居住半年以上的人員，一般按公安部門的暫住人口統(tǒng)計為準(zhǔn)。2014年國務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》中提到將城區(qū)常住人口作為衡量城市規(guī)模的依據(jù)，本文依據(jù)該口徑將暫住人口作為衡量城市流動人口規(guī)模的指標(biāo)。為基準(zhǔn)，利用調(diào)查樣本中農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口比例估算出各地級市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的規(guī)模，公式如下：

OFWi代表測算流入地區(qū)i中農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口個數(shù)，F(xiàn)Pi表示地區(qū)i中流動人口的個數(shù)，Sofwi表示地區(qū)i中農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的樣本個數(shù)，Sfpi表示地區(qū)i流動人口樣本總數(shù)。

本文的核心解釋變量為公共服務(wù)綜合水平(PUB)。參照李拓[18]、楊義武[14]、洪俊杰[12]等研究，綜合了包括：城市教育、醫(yī)療衛(wèi)生、公共交通、綠化環(huán)境和文化五個方面的一級指標(biāo)(5)其中，城市教育采用每萬人普通高等學(xué)校數(shù)(所)、每萬人普通高等學(xué)校專任教師數(shù)(人)、每萬人普通中學(xué)學(xué)校數(shù)(所)、每萬人普通中學(xué)專任教師數(shù)(人)、每萬人普通小學(xué)學(xué)校數(shù)(所)和每萬人普通小學(xué)專任教師數(shù)(人)六個指標(biāo)衡量。城市醫(yī)療衛(wèi)生采用每萬人醫(yī)療機(jī)構(gòu)床位數(shù)(個)、每萬人醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)(所)和每萬人醫(yī)療衛(wèi)生人員數(shù)(人)三個指標(biāo)衡量。城市公共交通采用每萬人公共汽電車運(yùn)營車輛數(shù)(輛)、每萬人出租汽車運(yùn)營車輛數(shù)(輛)和人均城市道路面積(平方米)三個指標(biāo)衡量。城市綠化環(huán)境采用人均公園面積(平方米)和建成區(qū)綠化覆蓋率(%)衡量。城市文化采用每百人公共圖書館藏書數(shù)(冊)衡量。。利用主成分分析法[23]獲得公共服務(wù)各維度基礎(chǔ)指標(biāo)對綜合指標(biāo)的貢獻(xiàn)。此外，本文選取各地級市教育投入(EDU)和醫(yī)療衛(wèi)生投入(HEA)作為另一組核心解釋變量。(6)教育和醫(yī)療衛(wèi)生是與個人最直接相關(guān)的公共服務(wù)[13]，2022年我國教育、醫(yī)療衛(wèi)生兩大類基本公共服務(wù)支出占一般公共預(yù)算支出比重分別為15.5%、7.8%，是公共服務(wù)的重中之重。在早年Tiebout經(jīng)驗研究中，Oates[23]利用每年人均教育支出作為受教育水平的度量，地方公共服務(wù)支出也被廣泛用于衡量各項公共服務(wù)投入水平[7，9]。

本文的控制變量包括：(1)收入水平(INC)用各地級市年平均工資的對數(shù)表示。(2)消費水平(CON)以全市商品房年均銷售價格的對數(shù)來衡量。(3)失業(yè)率(UNE)以城鎮(zhèn)登記失業(yè)人員率來度量。(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IND)選取第三產(chǎn)業(yè)占比來衡量。(5)人口密度(PD)選用年末市區(qū)總?cè)丝谂c行政區(qū)劃面積比值的對數(shù)來度量。(6)地區(qū)人均生產(chǎn)總值(PerGDP)選取地區(qū)人均GDP的對數(shù)來表示。

本文所采用的地級市層面農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口數(shù)據(jù)來源于2018年國家衛(wèi)計委發(fā)布的流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，其余變量均來源于CEIC數(shù)據(jù)庫，部分缺失值和異常值采用《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計年鑒》相關(guān)數(shù)據(jù)補(bǔ)齊。本文將測度出的282個地級市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間規(guī)模數(shù)據(jù)與文中提到的自變量(地級市統(tǒng)計數(shù)據(jù))進(jìn)行一對一匹配。為緩解農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間聚集與公共服務(wù)供給之間可能存在的互為因果關(guān)系造成估計時內(nèi)生性偏誤，本文根據(jù)已有研究[13]將自變量統(tǒng)一滯后一期處理。此外，為降低變量異方差，保持整體數(shù)據(jù)量綱基本一致，本文對個別變量取對數(shù)處理，主要變量描述性統(tǒng)計見表1。

表1 相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計 (N=282)

(二)模型設(shè)定

本文在設(shè)定模型前進(jìn)行拉格朗日乘子檢驗，Robust LM(lag)和Robust LM(error)統(tǒng)計量均在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，表明所研究樣本具備空間滯后與空間誤差雙重效應(yīng)；由于本文研究公共服務(wù)的空間溢出效應(yīng)，考慮了農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模是由本地區(qū)和鄰近地區(qū)共同決定的，且空間杜賓模型并未對潛在的自變量的空間交互效應(yīng)強(qiáng)加先驗的約束條件，且即便數(shù)據(jù)生成過程應(yīng)該選擇空間滯后或空間誤差模型，空間杜賓模型也不會產(chǎn)生有偏的估計系數(shù)[24]，因此，最終選擇空間杜賓模型(SDM)進(jìn)行回歸，具體公式如下：

lnOFWi=α+ρWlnOFWi+θWPUBi+γWZi+βPUBi+τZi+εi

(1)

lnOFWi=α+ρWlnOFWi+θ1WlnEDUi+θ2WlnHEAi+γWZi+β1lnEDUi+β2lnHEAi+τZi+εi

(2)

式(1)、(2)中，W為282個地級市構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣；WlnOFWi為因變量的空間滯后項，WPUBi、WlnEDUi、WlnHEAi為自變量的空間滯后項，Zi為控制變量；若ρ在統(tǒng)計上顯著，則表示農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚規(guī)模在空間上具有相關(guān)性，若θ在統(tǒng)計上顯著，則表示公共服務(wù)供給水平對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚具有溢出效應(yīng)。本文在主回歸中加入了空間誤差模型作為穩(wěn)健性檢驗，其中，εi=λWεi+μi，λ為空間誤差項的系數(shù)。

三、實證分析

(一)空間相關(guān)性分析

首先，運(yùn)用全局空間自相關(guān)法來測算空間單元農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模的相似性。全局Moran’sI指數(shù)具體公式如下：

其次，運(yùn)用局部空間自相關(guān)法來測算局部空間范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口可能存在的集聚差異。局部Moran’sI指數(shù)具體公式如下：

I取正值時表示某地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模與鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模特征相似，即“高—高”集聚或“低—低”集聚，I取負(fù)值時表示某地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模與鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模特征不相似，即“高—低”集聚或“低—高”集聚。

考慮到檢驗結(jié)構(gòu)的穩(wěn)健性，本文利用Matlab構(gòu)建5種不同的空間權(quán)重矩陣(最近鄰居數(shù)為5、6、7的K-nearest矩陣、Rook鄰接矩陣、Distance反距離矩陣)進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗，計算出的莫蘭指數(shù)分別為：0.254、0.254、0.252、0.233、0.070，且均高度顯著，表現(xiàn)為地級市間的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模具有空間依賴特征。結(jié)合數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，共有54個城市(7)高—高集聚包括北京市、天津市、上海市、南京市、無錫市、常州市、蘇州市、南通市、連云港市、淮安市、鹽城市、揚(yáng)州市、鎮(zhèn)江市、泰州市、杭州市、寧波市、溫州市、嘉興市、湖州市、紹興市、金華市、臺州市、麗水市、合肥市、蕪湖市、馬鞍山市、黃山市、滁州市、宣城市、福州市、廈門市、莆田市、泉州市、漳州市、景德鎮(zhèn)市、青島市、淄博市、煙臺市、濰坊市、泰安市、威海市、日照市、臨沂市、廣州市、深圳市、珠海市、佛山市、江門市、肇慶市、惠州市、清遠(yuǎn)市、東莞市、中山市、潮州市。呈現(xiàn)出“高—高”集聚態(tài)勢，占局部Moran’sI指數(shù)顯著性區(qū)域總數(shù)的43.54%，其中，100%的“高—高”集聚地區(qū)位于“胡煥庸線”以東，主要分布在珠三角、海峽西岸、長三角、山東半島和京津冀城市群，其農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚規(guī)模高，且鄰近城市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模也較高，形成了農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口高值核心區(qū)。上述區(qū)域具有經(jīng)濟(jì)發(fā)展好，就業(yè)創(chuàng)業(yè)機(jī)會充分，收入水平高、公共服務(wù)投入多等特征，符合已有研究關(guān)于人口遷移決策的判定依據(jù)。大部分東北地區(qū)城市及部分西部地區(qū)(8)低—低集聚包括通遼市、呼倫貝爾市、本溪市、鐵嶺市、吉林市、四平市、遼源市、通化市、白山市、松原市、白城市、齊齊哈爾市、雞西市、鶴崗市、雙鴨山市、伊春市、佳木斯市、七臺河市、牡丹江市、黑河市、綏化市、寶雞市、漢中市、嘉峪關(guān)市、金昌市、天水市、武威市、張掖市、平?jīng)鍪?、定西市、西寧市、固原市、中衛(wèi)市。城市處于“低—低”集聚態(tài)勢，其本地農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚規(guī)模低，且鄰近城市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模也較低，主要原因是：我國早年實行了“讓一部分地區(qū)先富起來”的非均衡發(fā)展戰(zhàn)略使得東南沿海地區(qū)具有區(qū)位發(fā)展和政策傾斜優(yōu)勢，隨著地區(qū)分割與戶籍制度對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口自由流動形成的桎梏被打破，“孔雀東南飛”現(xiàn)象持續(xù)至今，2021年《農(nóng)民工監(jiān)測調(diào)查報告》顯示，東北地區(qū)與西部地區(qū)的農(nóng)民工總數(shù)不及全國的三分之一。包括太原市、沈陽市、長春市等在內(nèi)的16個城市(9)高—低集聚包括太原市、沈陽市、長春市、哈爾濱市、大慶市、鄭州市、武漢市、十堰市、長沙市、重慶市、西安市、蘭州市、白銀市、酒泉市、慶陽市、銀川市。處于“高—低”集聚模式，這些地區(qū)多為省會城市，雖然近年來河南、湖北等省份實施構(gòu)建“一主兩副”、“一主兩翼”的區(qū)域發(fā)展新格局，但省會城市絕對的發(fā)展優(yōu)勢地位對鄰近地區(qū)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的吸引力是無法撼動的。還有21個地級市(10)低—高集聚包括張家口市、承德市、廊坊市、宿遷市、衢州市、舟山市、銅陵市、池州市、三明市、南平市、龍巖市、寧德市、鷹潭市、東營市、韶關(guān)市、梅州市、汕尾市、河源市、陽江市、揭陽市、云浮市。呈現(xiàn)“低—高”集聚態(tài)勢，該類地區(qū)與“高—高”集聚的城市相互交叉，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口流失較為嚴(yán)重。這種現(xiàn)象進(jìn)一步驗證了“中心—外圍”理論，距離港口較近的東部沿海城市，有著先天的國外市場交易優(yōu)勢，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展及公共設(shè)施水平也優(yōu)于內(nèi)陸地區(qū)，隨著城市到港口距離由近及遠(yuǎn)，對所在城市的發(fā)展有“促進(jìn)—抑制—促進(jìn)”的作用，該關(guān)系又進(jìn)一步在勞動力空間集聚上體現(xiàn)出來。

(二)回歸結(jié)果分析

在進(jìn)行主回歸前，本文首先運(yùn)用方差膨脹因子VIF對變量間可能存在的多重共線性進(jìn)行檢驗，結(jié)果顯示所有核心解釋變量及控制變量的VIF值均小于10，模型變量間不存在多重共線性。在綜合考慮5個空間權(quán)重矩陣的擬合優(yōu)度和對數(shù)似然估計值后，本文選擇5個最近鄰居的空間權(quán)重矩陣K5進(jìn)行主回歸，如表2所示。

表2 不同空間模型的回歸結(jié)果

表2中的模型1-8分別運(yùn)用普通最小二乘法、空間滯后模型、空間誤差模型、空間杜賓模型對公共服務(wù)與農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚進(jìn)行回歸的結(jié)果。模型1和模型5分別只考慮了公共服務(wù)綜合水平和教育投入與醫(yī)療衛(wèi)生投入對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚影響的直接效應(yīng)，可以發(fā)現(xiàn)，公共服務(wù)綜合水平、教育投入與醫(yī)療衛(wèi)生投入對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的空間集聚具有顯著的正向影響，這與已有研究相吻合。模型2、3、6、7分別加入了因變量空間滯后項和空間自相關(guān)誤差項，回歸結(jié)果中ρ和λ均顯著為正，表明農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的集聚存在空間依賴性，進(jìn)一步說明在研究公共服務(wù)對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚的影響時，一旦忽略人口集聚存在的空間自相關(guān)，就會導(dǎo)致回歸結(jié)果的偏誤。模型4、8分別考慮了公共服務(wù)綜合水平、教育投入與醫(yī)療衛(wèi)生投入以及控制變量的空間滯后項，結(jié)果顯示，公共服務(wù)綜合水平和教育投入的空間滯后項都顯著為負(fù)，醫(yī)療衛(wèi)生投入的空間滯后項不顯著，說明公共服務(wù)綜合水平和教育投入的存在負(fù)的外溢效應(yīng)，而醫(yī)療衛(wèi)生投入不具有空間溢出效應(yīng)。綜合模型1-8的結(jié)果來看，在其他條件不變的情況下，公共服務(wù)綜合水平、教育投入、醫(yī)療衛(wèi)生投入的四種回歸結(jié)果均至少在1%的顯著性水平下為正。公共服務(wù)綜合水平和教育投入的空間滯后項系數(shù)也分別通過了1%和5%的顯著性檢驗。各模型的回歸系數(shù)基本一致，進(jìn)一步驗證了空間杜賓模型結(jié)果的穩(wěn)健性。由于空間杜賓模型的估計結(jié)果并不能直接體現(xiàn)變量間的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，因此需要采用偏導(dǎo)的方式得出真實的空間交互效應(yīng)，其空間杜賓模型分解結(jié)果如表3所示。

表3 空間效應(yīng)分解

根據(jù)表3可以發(fā)現(xiàn)，公共服務(wù)對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚的影響具有以下特征：從數(shù)值正負(fù)看，公共服務(wù)綜合水平對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚的直接效應(yīng)回歸系數(shù)在1%的水平顯著為正，說明本地區(qū)公共服務(wù)水平越高，該地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的空間集聚規(guī)模就越大，這一結(jié)論印證了Tiebout理論[3]；間接效應(yīng)的回歸系數(shù)在5%的水平顯著為負(fù)，說明公共服務(wù)綜合水平存在負(fù)的空間溢出效應(yīng)，周邊地區(qū)高水平的公共服務(wù)不利于本地區(qū)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的空間集聚，人力資源要素會在城市間進(jìn)行再配置，“以鄰為壑”的現(xiàn)象在全國范圍內(nèi)普遍存在?？傂?yīng)的回歸系數(shù)顯著為正，說明在考慮了公共服務(wù)的空間溢出效應(yīng)的情況下，公共服務(wù)的綜合水平依舊能顯著影響農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的空間集聚?？赡艿脑蚴?，隨著人民生活水平日益提高，以教育、醫(yī)療、交通、環(huán)境、文化等為代表的公共服務(wù)逐漸成為地方政府吸引影響人口在本地集聚的重要因素，主要體現(xiàn)在推拉兩方面：公共服務(wù)低水平地區(qū)無法滿足當(dāng)?shù)厝丝趯γ篮蒙畹南蛲?，會推動農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口遷出，而擁有高水平公共服務(wù)的地市在滿足人民生活需要的同時，還會提升產(chǎn)業(yè)整體的生產(chǎn)效率，提高所在地的整體工資水平，激勵更多人口遷入，形成人口及產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)(規(guī)模效應(yīng))，對人口流動具有明顯的拉引作用。

教育投入的直接效應(yīng)回歸系數(shù)為正，間接效應(yīng)回歸系數(shù)為負(fù)，且均通過了顯著性檢驗，說明本地教育公共服務(wù)投入水平不僅對本地農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模的聚集有促進(jìn)作用，還會降低鄰近地市對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的吸引力。出現(xiàn)這種現(xiàn)象與我國各地級市中小學(xué)入學(xué)政策有著密切關(guān)系，可以從以下方面進(jìn)行解釋：(1)1986年通過的《中華人民共和國義務(wù)教育法》將“就近入學(xué)”政策提升至法律高度，就近入學(xué)的初衷是為了實現(xiàn)教育公平，然而各地市由于資源稟賦、發(fā)展政策的不同，教育水平和資源分配參差不齊，望子成龍、望女成鳳的家長出于趨利避害的本能會為了給子女創(chuàng)造好的教育環(huán)境而遷移。(2)我國教育資源相對于其他公共服務(wù)受到戶籍制度的限制最為明顯，近年來，雖然教育領(lǐng)域宣布了“兩為主”和“兩納入”(11)《國務(wù)院關(guān)于基礎(chǔ)教育改革與發(fā)展的決定》和《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014—2020年)》中分別提出“兩為主”和“兩納入”政策，即以流入地政府管理為主、以公辦學(xué)校為主，將隨遷子女義務(wù)教育納入城鎮(zhèn)發(fā)展規(guī)劃和財政保障范圍，建立以居住證為主要依據(jù)的隨遷子女入學(xué)政策，依法保障隨遷子女平等接受義務(wù)教育。政策，但相關(guān)政策“落地難”、中高考生學(xué)籍準(zhǔn)入資格受限等問題依然存在。外圍地區(qū)人口無法從中心城市獲取教育資源，從而抑制了外圍地區(qū)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的集聚。

醫(yī)療衛(wèi)生投入的直接效應(yīng)和總效應(yīng)回歸系數(shù)分別在1%和10%的顯著性水平下為正，說明醫(yī)療衛(wèi)生公共服務(wù)的投入對本地農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的集聚規(guī)模有促進(jìn)作用，此結(jié)果可以從以下方面進(jìn)行解釋：(1)醫(yī)療保險的投入為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口提供了后盾保障。新醫(yī)改政策的落實使農(nóng)業(yè)遷移人口享受到醫(yī)療保險，減輕了他們的醫(yī)療負(fù)擔(dān)，改善了相對不平等，極大增強(qiáng)對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口落戶城市的吸引力。(2)流入地健康權(quán)益的惠及可以有效增強(qiáng)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口身體素質(zhì)。健康的人力資本吸引更多的廠商進(jìn)行資金投資，形成良性循環(huán)，人口要素更為集聚。此外，醫(yī)療衛(wèi)生公共服務(wù)的空間溢出效應(yīng)為正，但不顯著，可能的原因是我國地區(qū)間醫(yī)療衛(wèi)生公共服務(wù)方面的財政投入相較于教育投入更為均質(zhì)有關(guān)，這一點可以從描述性統(tǒng)計中醫(yī)療衛(wèi)生投入的標(biāo)準(zhǔn)差明顯小于教育投入得以驗證。

從數(shù)值大小來看，公共服務(wù)綜合水平的直接效應(yīng)略高于間接效應(yīng)，而教育公共服務(wù)投入的間接效應(yīng)的系數(shù)絕對值與直接效應(yīng)基本持平，可見我國公共服務(wù)空間外部性不容忽視，尤其體現(xiàn)在教育公共服務(wù)上。新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的“中心—外圍”理論可以在一定程度上解釋該現(xiàn)象，距離大城市越近，公共服務(wù)集聚的向心力發(fā)揮主要吸納作用，外圍城區(qū)受到的負(fù)面影響可能越大，進(jìn)而影響周邊地市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的遷入決策。

(三)穩(wěn)健性檢驗

空間計量模型的核心是空間權(quán)重矩陣，其回歸結(jié)果很大程度上受到空間權(quán)重矩陣的影響，為確保研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文利用Rook鄰接矩陣、Distance反距離矩陣、最近鄰居數(shù)為6、7的K-nearest矩陣重新進(jìn)行空間杜賓模型回歸，結(jié)果如表4所示。

表4 不同空間權(quán)重矩陣的回歸結(jié)果

通過模型9-模型16的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，在不同空間權(quán)重矩陣下，核心變量系數(shù)出現(xiàn)了不規(guī)律的變化，這與已有研究結(jié)論一致。一些共性規(guī)律如下：公共服務(wù)綜合水平、教育投入以及醫(yī)療衛(wèi)生投入對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的空間集聚均顯著為正，公共服務(wù)綜合水平與教育投入空間滯后項的系數(shù)均為負(fù)，且大部分通過了顯著性檢驗，而醫(yī)療衛(wèi)生投入的系數(shù)為正，且均不顯著，相關(guān)控制變量對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚的影響效應(yīng)特征與主回歸結(jié)果基本一致，故而驗證主回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

其次，為了規(guī)避數(shù)據(jù)回歸結(jié)果的巧合性而產(chǎn)生偽回歸，本文還將所有數(shù)據(jù)滯后兩期，采用2016年流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和282個地級市統(tǒng)計數(shù)據(jù)再次進(jìn)行空間杜賓模型回歸，并將回歸結(jié)果的空間效應(yīng)分解如表5所示。

表5 空間效應(yīng)分解

綜合效應(yīng)分解結(jié)果發(fā)現(xiàn)，所有變量回歸系數(shù)的顯著性水平和正負(fù)方向均與2018年數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果吻合，進(jìn)一步驗證了主回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。從數(shù)值大小來看，部分回歸系數(shù)發(fā)生了輕微的變化，表現(xiàn)為公共服務(wù)綜合水平對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間規(guī)模的正向影響由0.468逐漸增強(qiáng)至0.677，負(fù)向間接效應(yīng)由0.406增至0.502，總效應(yīng)增加了0.113。這進(jìn)一步驗證了十九大報告中我國人民對美好生活需要日益增長的研判，隨著戶籍制度的改革和地理空間可達(dá)性與出行便利性的提升，人口的空間再配置進(jìn)程將進(jìn)一步加快。教育投入的直接效應(yīng)由2016年的0.285增至2018年的0.458，兩年間的間接效應(yīng)基本持平，均在5%的水平下顯著為負(fù)，而醫(yī)療衛(wèi)生投入的直接效應(yīng)從0.651降至0.44，間接效應(yīng)均不顯著，說明地級市間的教育投入始終存在負(fù)的外部溢出效應(yīng)(以鄰為壑現(xiàn)象)，是公共服務(wù)綜合水平在地級市間產(chǎn)生極化效應(yīng)的主要原因。醫(yī)療衛(wèi)生公共服務(wù)的投入對于農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口在本地集聚的影響存在縮小趨勢，教育投入對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口在本地的集聚的影響程度超過了醫(yī)療衛(wèi)生投入，可能的原因是近年來家庭隨遷模式逐漸成為主流，相較于醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，越來越多的家長關(guān)注隨遷子女教育問題，愿意為子女教育而遷移。

除上述穩(wěn)健性檢驗外，本文還從被解釋變量的衡量維度以及解釋變量的滯后期等方面考慮，以緩解可能存在的內(nèi)生性問題，首先，從動態(tài)流動過程進(jìn)行考察，由于大量微觀個體向特定區(qū)域持續(xù)遷入才會導(dǎo)致人口集聚現(xiàn)象，本文將被解釋變量更換為農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口地級市凈遷入量，利用新數(shù)據(jù)得到的結(jié)果與基準(zhǔn)回歸顯著性及符號基本一致。其次，本文使用更為久遠(yuǎn)的公共服務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，由于醫(yī)療衛(wèi)生投入的地級市首次觀測時間為2007年，2008年的數(shù)據(jù)涵蓋了本文研究的282個地級市，故利用相關(guān)解釋變量滯后十期進(jìn)行回歸，得出的結(jié)論與基準(zhǔn)回歸類似。(12)篇幅限制，本部分的回歸結(jié)果未在正文中展示，可向作者索取。

(四)空間外溢區(qū)域衰減邊界分析

地理學(xué)第一定律指出任何事物都是相關(guān)的，但隨著地理距離的增加，其相關(guān)性會降低。那么公共服務(wù)綜合水平和教育投入的空間溢出區(qū)域衰減邊界是多少呢？在我國，一方面，省、自治區(qū)等作為國家的行政單位，對下轄的地級市等多層行政單位具有高度管理權(quán)限，省域間一般存在語言、文化、習(xí)慣、地理環(huán)境等隔閡，可能使得公共服務(wù)的空間外溢效應(yīng)存在區(qū)域衰減邊界。另一方面，地方保護(hù)主義也會加劇這種區(qū)域邊界限制的形成，此外，隨著地理距離的拉大，心理和物質(zhì)上的遷移成本增加，公共服務(wù)也會表現(xiàn)出溢出效應(yīng)衰減的區(qū)域邊界。為了驗證這一想法，本文將地級市間的地理距離設(shè)為dij，不同閾值下的空間權(quán)重矩陣設(shè)定如下：

本文在設(shè)定閾值d時，考慮到地級市間相距50 km的樣本較少，故以50 km為起點，每隔10 km進(jìn)行一次回歸，并記錄下回歸的空間溢出系數(shù)及對應(yīng)的z統(tǒng)計量，根據(jù)經(jīng)驗做法，距離閾值超過500 km后，空間溢出效應(yīng)的回歸系數(shù)會受異常值影響會產(chǎn)生噪聲，因此，本文只匯報500 km以內(nèi)的情況。圖1、2分別給出了公共服務(wù)綜合水平和教育投入空間溢出效應(yīng)衰減曲線。

圖1 公共服務(wù)綜合水平空間溢出衰減曲線

圖2 教育投入空間溢出衰減曲線

根據(jù)圖1可知，從變化趨勢的角度劃分，公共服務(wù)綜合水平溢出效應(yīng)的空間衰減過程可以分為兩個階段，第一階段是50 km～200 km，該范圍為空間外溢密集區(qū)域，公共服務(wù)綜合水平的空間溢出效應(yīng)呈擴(kuò)大趨勢，并在180 km處達(dá)到最高，說明公共服務(wù)綜合水平對周邊地市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口具有顯著的吸納作用。第二階段是200 km～500 km，在該空間范圍內(nèi)，公共服務(wù)綜合水平對周邊地市農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的吸納作用呈波浪式下降趨勢，根據(jù)z統(tǒng)計量顯示，公共服務(wù)綜合水平的空間溢出邊界為380 km，這一結(jié)論符合地理學(xué)第一定律，驗證了本文的想法。根據(jù)圖2發(fā)現(xiàn)，教育投入溢出效應(yīng)的空間衰減過程也大致可以分為兩個階段，第一階段是50 km～120 km，隨著地理距離的增加，教育投入的空間溢出效應(yīng)呈擴(kuò)大趨勢，并在110 km處達(dá)到最高，說明教育投入在該范圍內(nèi)對鄰近地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口具有較強(qiáng)的向心力。第二階段包括120 km～500 km，在該階段，教育投入的空間溢出效應(yīng)呈波浪式下降趨勢，同樣符合地理學(xué)第一定律的表述。不同于公共服務(wù)綜合水平的空間溢出邊界，教育投入的空間溢出邊界為460 km，可能的原因是我國地級市間的教育投入水平的極差較大，隨著隨遷子女教育政策的改革落實，為了隨遷子女能夠得到更為優(yōu)質(zhì)的教育，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口甚至不惜以降低工資收入水平為代價，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的遷移距離也進(jìn)一步增加[25]。

(五)空間異質(zhì)性分析

我國幅員遼闊，根據(jù)空間相關(guān)性的檢驗可以發(fā)現(xiàn)以東中西經(jīng)濟(jì)帶為區(qū)位界線的地級市間農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口集聚特征和公共服務(wù)水平等資源稟賦存在較大差異，為了具體比較區(qū)域間公共服務(wù)水平對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間規(guī)模影響的異質(zhì)性特點，本文將樣本分為東中西三大區(qū)域，對其直接效應(yīng)和間接效應(yīng)進(jìn)行估計，結(jié)果見表6。

從模型17-模型22可以看出，各地區(qū)的回歸系數(shù)大小存在明顯差異，回歸系數(shù)方向則與全國估計結(jié)果基本一致。模型17和模型18中，東部地區(qū)公共服務(wù)綜合水平、教育投入、醫(yī)療衛(wèi)生投入直接效應(yīng)的回歸系數(shù)均在1%的顯著性水平下為正，總效應(yīng)也均通過了顯著性檢驗，說明東部地區(qū)高水平的公共服務(wù)是吸引農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口遷入的重要路徑，其間接效應(yīng)的回歸系數(shù)符號與全國基本一致但并不顯著，說明東部地區(qū)的空間溢出效應(yīng)并不強(qiáng)，同時結(jié)合空間聚類結(jié)果發(fā)現(xiàn)：東部地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口分布主要以“高—高”集聚為主，相比之下，中西部地區(qū)則更多的表現(xiàn)為“高—低”集聚的分布，模型19-22中公共服務(wù)供給的間接效應(yīng)大多顯著，且系數(shù)較大，也印證了中西部地區(qū)的空間外溢效應(yīng)更為明顯。這與東部地區(qū)城市間經(jīng)濟(jì)增長初始條件和結(jié)構(gòu)特征相似而中西部地區(qū)差異較大有關(guān)[26]：內(nèi)陸地區(qū)地級市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及相關(guān)區(qū)域發(fā)展政策差異較大使得公共服務(wù)供給水平的不均衡程度更大，導(dǎo)致了內(nèi)陸地區(qū)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口“高—低”集聚的特征。其次，根據(jù)模型19和模型20可以發(fā)現(xiàn)中部地區(qū)城市公共服務(wù)綜合水平以及教育投入直接效應(yīng)的估計結(jié)果為正，但基本不顯著，其原因可能是中部地區(qū)基礎(chǔ)公共設(shè)施建設(shè)普遍較為落后，部分公共服務(wù)水平較高的省會城市也因人口密度較大而產(chǎn)生了擁擠效應(yīng)，權(quán)衡之后，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口可能更偏向于流向更為發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)。

表6 東中西部地區(qū)公共服務(wù)對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚的影響

值得注意的是，由模型20和模型22可以看出，不同于全國及東部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生投入的回歸結(jié)果，中西部地區(qū)醫(yī)療衛(wèi)生投入的回歸系數(shù)顯著為正，可能的原因是，相比于東部地區(qū)，以鄭州、武漢、太原、成都、蘭州、昆明等為代表的中西部省會城市與其省內(nèi)周邊地市的醫(yī)療衛(wèi)生投入水平極差更為明顯，而醫(yī)療衛(wèi)生公共服務(wù)的享用門檻相對較低，看病就醫(yī)不受戶籍的限制，當(dāng)前流動成本日益降低，農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口可以在戶籍不遷移的情況下，在中心城市獲得優(yōu)質(zhì)醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)，因此地方政府醫(yī)療衛(wèi)生公共品的供給在服務(wù)于本地居民的同時也可服務(wù)一定范圍內(nèi)的非中心城市居民，存在“以鄰為伴”現(xiàn)象。

四、流動人口公共服務(wù)均等化

公共服務(wù)均等化和引導(dǎo)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口有序流動合理分布是區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略和新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略亟需解決的重大課題，本文將兩者有機(jī)結(jié)合，基于2016、2018年流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒，借助空間杜賓模型，從空間溢出效應(yīng)視角探究基本公共服務(wù)對農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚的影響，得出以下結(jié)論：我國農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間格局存在顯著的集聚特征，東部沿海發(fā)達(dá)城市的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模較大，具有“高—高”集聚特征，東北地區(qū)及西部非省會地區(qū)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口規(guī)模普遍較小，呈現(xiàn)“低—低”集聚特征，中西部地區(qū)多表現(xiàn)為以省會城市為中心的“高—低”集聚特征。本地公共服務(wù)綜合水平是吸引農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口在本地集聚的重要因素，本地的教育投入和醫(yī)療衛(wèi)生投入對本地農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口空間集聚規(guī)模具有顯著的促進(jìn)作用。本地公共服務(wù)綜合水平和教育投入對周邊地市存在顯著為負(fù)的外溢效應(yīng)，人口要素競爭存在“以鄰為壑”現(xiàn)象且內(nèi)陸城市的公共服務(wù)空間溢出效應(yīng)高于東部沿海及周邊城市；而醫(yī)療衛(wèi)生投入只在中西部地區(qū)對鄰近地市存在顯著為正的空間溢出效應(yīng)。公共服務(wù)的空間溢出效應(yīng)存在空間衰減特征的地理邊界限制，公共服務(wù)綜合水平空間外溢邊界為380 km，教育投入空間外溢邊界為460 km。針對上述結(jié)論，本文提出以下政策建議：

一是由于中部地市教育投入具有負(fù)向的空間外溢效應(yīng)，政府在貫徹落實“兩為主、兩納入”政策的同時應(yīng)考慮城市間的教育投入的空間互動，將基礎(chǔ)教育投入的優(yōu)先級上移，重視對教育經(jīng)費規(guī)模和質(zhì)量的評估考察，推進(jìn)基本教育服務(wù)均等化，防止“一家獨大”態(tài)勢蔓延；按照空間外溢程度的強(qiáng)弱，有針對性地改革隨遷子女教育經(jīng)費負(fù)擔(dān)模式；此外，東部地市應(yīng)發(fā)揮高值區(qū)的示范作用，通過援助規(guī)劃等區(qū)域合作加強(qiáng)對中西部教育公共服務(wù)的幫扶，使得農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口“學(xué)有優(yōu)教”。

二是考慮到中西部地市醫(yī)療衛(wèi)生投入具有顯著正向的空間外溢效應(yīng)，該類地區(qū)的省域副中心城市應(yīng)統(tǒng)籌引進(jìn)先進(jìn)醫(yī)療儀器和醫(yī)療衛(wèi)生人員，建設(shè)較高等級的綜合類醫(yī)療機(jī)構(gòu)，簡化異地就醫(yī)結(jié)算手續(xù)，統(tǒng)一醫(yī)保信息轉(zhuǎn)換平臺，提高農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口異地就醫(yī)的便捷度，放大醫(yī)療衛(wèi)生投入的區(qū)域擴(kuò)散效應(yīng)，做到“以點促面”，增強(qiáng)區(qū)域競爭力；非中心城市的地方政府也應(yīng)保證人均基本公共衛(wèi)生服務(wù)經(jīng)費補(bǔ)助標(biāo)準(zhǔn)穩(wěn)步增長，使得中心城市周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口“病有良醫(yī)”。

三是鑒于公共服務(wù)的空間溢出效應(yīng)存在空間衰減特征的地理邊界限制，城市群(省)內(nèi)地區(qū)應(yīng)充分考慮區(qū)域間吸引人口流入時存在的“溢出、競爭、共享、協(xié)同效應(yīng)”，疏解超大特大城市的非核心功能；其次，“低—低”、“低—高”集聚地區(qū)可參考中心城市的產(chǎn)業(yè)布局，打破“小而全”的發(fā)展模式，因地制宜發(fā)揮優(yōu)勢互補(bǔ)的特色產(chǎn)業(yè)，尋找符合城市定位的創(chuàng)新路徑，注重培養(yǎng)“造血能力”，提高公共服務(wù)整體水平，從而抑制“極化效應(yīng)”的產(chǎn)生；此外，在全國層面，中央政府應(yīng)從政策方面進(jìn)行引導(dǎo)，推進(jìn)區(qū)域一體化戰(zhàn)略，盡可能放大“以鄰為伴”效應(yīng)，規(guī)避“以鄰為壑”現(xiàn)象，做到優(yōu)勢互補(bǔ)，實現(xiàn)城市群1+1>2區(qū)域合作共贏。