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    成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈人口流動與經(jīng)濟增長的空間關(guān)系研究

    2023-01-29 07:25:34
    中阿科技論壇(中英文) 2023年1期
    關(guān)鍵詞:人口遷移雙城經(jīng)濟圈

    儲 偉

    (重慶工商大學(xué)法學(xué)與社會學(xué)學(xué)院,重慶 400067)

    1 研究背景

    習(xí)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(guān)于發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟、加快區(qū)域經(jīng)濟增長的重要部署。根據(jù)空間區(qū)域特點,我國已形成長三角、珠三角、京津冀三大經(jīng)濟圈。中共中央、國務(wù)院在2021年印發(fā)了《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)規(guī)劃綱要》,深刻表明成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)已經(jīng)上升為國家戰(zhàn)略,成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈有望成為具有國際影響力的活躍增長級。

    在成渝地區(qū)人口遷移成為常態(tài)的背景下,如何更好地促進成渝地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展與經(jīng)濟轉(zhuǎn)型,是值得深入研究的課題。從人口與經(jīng)濟社會發(fā)展關(guān)系的視角考察人口遷移推動技術(shù)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,對區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

    2 研究現(xiàn)狀

    目前,關(guān)于人口流動怎樣影響地區(qū)經(jīng)濟增長,學(xué)術(shù)界并沒有得出明確一致的結(jié)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(chǔ)上提出了附加人力資本的增長模型,檢驗結(jié)果表明伴隨著人口遷移,區(qū)域間的經(jīng)濟差距趨向縮小[1]。第二,擴大論的觀點。Shioji(2001)運用新古典經(jīng)濟增長理論,發(fā)現(xiàn)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(qū)經(jīng)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(qū)差距的效應(yīng),其最終結(jié)果是隨機多變的。

    國內(nèi)對人口遷移的研究起步較晚,改革開放后,隨著社會經(jīng)濟的發(fā)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(xiàn)象的研究也隨之增多。

    顧嵩楠等(2020)認為適度規(guī)模的人口遷移能夠通過勞動力傳導(dǎo)機制在很大程度上促進經(jīng)濟增長,但是過度的人口遷移也會給社會發(fā)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(jīng)濟發(fā)展的耦合關(guān)系進行了探討[4]。柳清瑞等(2022)認為人口遷移最終是利于區(qū)域均衡發(fā)展的,其中溢出效應(yīng)發(fā)揮了重要作用[5]。

    此外,隨著人口遷移對社會經(jīng)濟影響日益加深,傳統(tǒng)的定性分析及描述性統(tǒng)計難以全面地分析二者的關(guān)聯(lián)性。研究方法也更注重通過構(gòu)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(nèi)生經(jīng)濟增長模型,以探討人口遷移對地區(qū)經(jīng)濟增長的影響[6]。

    3 數(shù)據(jù)來源及指標選取

    3.1 數(shù)據(jù)來源

    本文相關(guān)數(shù)據(jù)取自《重慶統(tǒng)計年鑒》《四川統(tǒng)計年鑒》等相關(guān)數(shù)據(jù)庫,由于2010—2013年重慶市部分指標數(shù)據(jù)缺失,故選取2013—2019年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈16個城市的面板數(shù)據(jù)進行實證分析。同時,考慮到數(shù)據(jù)中的少量異常值對數(shù)據(jù)分析結(jié)果可能存在不利影響,因此在分析前對部分數(shù)據(jù)進行異常值處理。

    根據(jù)《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈建設(shè)規(guī)劃綱要》,成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈規(guī)劃范圍包括重慶市的中心城區(qū)及市轄27個區(qū)(縣)以及開州、云陽的部分地區(qū),四川省的成都、自貢、瀘州等15個市。由于數(shù)據(jù)的整體性,在研究各市時無法將部分區(qū)縣數(shù)據(jù)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(jīng)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(qū)的經(jīng)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(shù);城鎮(zhèn)居民消費(lnexp),實證分析時取對數(shù);國際開放程度(lntrade),采取進出口貿(mào)易總額來表示,實證分析時取對數(shù)。

    (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(shù);城鎮(zhèn)化率(urban),用城鎮(zhèn)戶籍人口與總戶籍人口的比值表示;產(chǎn)業(yè)高級化指數(shù)(iu),用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)的比值表示;人均住房面積(house);居民消費價格指數(shù)(lncpi),實證分析時取對數(shù)。

    變量含義和描述性統(tǒng)計結(jié)果分別如表1、表2所示。

    表1 變量說明

    表2 變量描述性統(tǒng)計

    4 實證研究

    4.1 空間計量模型構(gòu)建

    在構(gòu)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(xiàn)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(guān)是由被解釋變量的空間滯后項來體現(xiàn)的話,那么用于證明人口流動、工資變化與經(jīng)濟增長關(guān)系的模型應(yīng)使用空間滯后模型(SAR),如式(1)。

    式(1)中,β代表系數(shù);λ代表空間自回歸系數(shù);W代表空間權(quán)重矩陣的計算結(jié)果;Wlnyit代表空間滯后變量,也就是區(qū)域內(nèi)鄰近市的經(jīng)濟增長變量的加權(quán)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(guān)系:若變量之間的空間自相關(guān)關(guān)系經(jīng)被模型解釋變量忽略的變量傳遞,空間自相關(guān)可能通過誤差項來體現(xiàn),此時用于檢驗人口流動與經(jīng)濟增長關(guān)系的模型應(yīng)該使用空間誤差模型(SEM),如式(2)。

    式(2)中,β代表系數(shù);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(quán)重矩陣的計算結(jié)果;Wlnyit代表空間滯后變量,也就是區(qū)域內(nèi)鄰近市的經(jīng)濟增長變量的加權(quán)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(guān)的系數(shù)。

    然而,檢驗?zāi)骋唤?jīng)濟區(qū)域內(nèi)人口流動、工資變化程度對周邊省域?qū)嶓w經(jīng)濟增長的溢出效應(yīng)就必須要構(gòu)建空間杜賓模型(SDM),如式(3)。

    式(3)中,Wθit代表此模型中經(jīng)濟發(fā)展的空間滯后變量,λ則代表其系數(shù)。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(quán)重矩陣就可以代表城市間的空間距離,與此同時,空間權(quán)重矩陣也從側(cè)面體現(xiàn)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(gòu)建二元鄰接空間權(quán)重矩陣,進而對人口流動與經(jīng)濟增長之間關(guān)系進行對比分析。

    二元鄰接矩陣如式(4)。

    4.2 空間自相關(guān)檢驗

    本文通過計算Moran's I(莫蘭指數(shù))進行空間自相關(guān)檢驗,從而得出2013—2019年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈16個城市的經(jīng)濟增長空間依賴性,結(jié)果如表3所示??芍?,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(qū)雙城經(jīng)濟圈內(nèi)16個城市的經(jīng)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(guān)關(guān)系,并且呈現(xiàn)出明顯的空間集聚這一顯著特征。

    表3 2013—2019年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈城市經(jīng)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(jīng)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(xiàn)出各地區(qū)經(jīng)濟增長的空間依賴性。由圖1可以看出,本研究區(qū)市的經(jīng)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(guān)性。2019年HH區(qū)(第一象限)縱軸Z得分有所增加,表明高經(jīng)濟增長城市被高經(jīng)濟增長城市包圍現(xiàn)象有所增加。位于HL區(qū)(第二象限)的城市數(shù)量從2013年的3個增加到2019年的4個,說明低經(jīng)濟增長區(qū)域包圍高經(jīng)濟增長區(qū)域的現(xiàn)象有所增加。位于LH區(qū)(第四象限)的城市數(shù)量在2013—2019年間增加了2個,表明低經(jīng)濟增長區(qū)域?qū)χ苓叺挠绊懸苍谥饾u增強。

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

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

    4.3 回歸結(jié)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(yīng)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(jié)果如表4所示。由回歸結(jié)果可以看出,人口流動率(m)與經(jīng)濟增長(lny)的回歸系數(shù)顯著為負,表明人口的空間流動并未明顯地促進地區(qū)經(jīng)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(qū)雙城經(jīng)濟圈加快發(fā)展,以往依靠勞動力數(shù)量來發(fā)展經(jīng)濟的傳統(tǒng)模式不再有效,而依靠產(chǎn)業(yè)升級和新型經(jīng)濟發(fā)展模式才能促進經(jīng)濟增長。加之區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)性明顯增強,區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距大幅縮小,導(dǎo)致人口流動也隨之減少,即人口流動所帶來的正向經(jīng)濟效益正逐漸消失。職工工資水平(lnw)的回歸系數(shù)為正,表明職工工資水平的上漲能夠明顯地促進當?shù)氐慕?jīng)濟增長。城鎮(zhèn)居民消費支出(lnexp)與經(jīng)濟增長呈正相關(guān),表示城鎮(zhèn)居民消費支出的增長在一定程度上促進了地區(qū)的經(jīng)濟增長。國際開放程度(lntrade)的系數(shù)為正,表示地區(qū)進出口貿(mào)易總額的增加會促進地區(qū)的經(jīng)濟增長。政府投入比(lngov)系數(shù)為負,則表示政府財政投入越多,經(jīng)濟增長越緩慢,其原因可能是政府財政支出多的地區(qū)屬于欠發(fā)達地區(qū),經(jīng)濟增長較慢,故而造成政府投入越多經(jīng)濟增長越慢的現(xiàn)象。城鎮(zhèn)化率(urban)與經(jīng)濟增長的系數(shù)為正,說明當?shù)氐某擎?zhèn)化率與經(jīng)濟增長呈正相關(guān)關(guān)系。產(chǎn)業(yè)高級化指數(shù)(iu)系數(shù)為負,出現(xiàn)與以往結(jié)論相違背的結(jié)果,是由于本文產(chǎn)業(yè)高級化指標選取的是第三產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)之比,且成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈以往的經(jīng)濟發(fā)展水平不高,實際第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值在一定程度上與真正意義上的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值有一定的差距,故而在此次數(shù)據(jù)分析中與傳統(tǒng)結(jié)果存在一定差距。人均住房面積(house)與經(jīng)濟增長呈正相關(guān)。居民消費價格指數(shù)(lncpi)與經(jīng)濟增長在SDM固定效應(yīng)模型中空間回歸系數(shù)也顯著為負,而在SAR、SEM模型中回歸系數(shù)為正,但由于前文選擇SEM模式為最優(yōu)模型,因而SEM模型下的系數(shù)最具說服力,表明居民消費價格指數(shù)的增加促進了地區(qū)的經(jīng)濟增長。

    表4 三種模型的回歸結(jié)果

    4.4 穩(wěn)健性檢驗

    為了確保結(jié)果的可信度,要檢驗以上結(jié)果和模型的可靠性,所以本文將進行穩(wěn)健性檢驗。若替換因變量后結(jié)果仍一致,則可說明穩(wěn)健性檢驗通過。此處,將原因變量經(jīng)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(jié)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(shù)與顯著性基本保持不變,故通過穩(wěn)健性檢驗。

    表5 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

    5 結(jié)論與建議

    5.1 結(jié)論

    由2013—2019年成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈城市面板數(shù)據(jù)的研究結(jié)果可以看出,近年來成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈內(nèi)人口流動與經(jīng)濟增長呈負相關(guān),表明人口流動并未推動當?shù)亟?jīng)濟增長,人口流動率越大的城市經(jīng)濟增長越緩慢;職工工資水平、城鎮(zhèn)居民消費支出、地區(qū)國際開放程度、政府投入比、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)高級化指數(shù)、人均住房面積、居民消費價格指數(shù)等與地區(qū)經(jīng)濟增長都是密切相關(guān)的。

    5.2 建議

    針對以上的研究結(jié)論,筆者提出以下建議:(1)成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈內(nèi)各市人口的流動并不能有效地促進區(qū)域的經(jīng)濟增長,說明經(jīng)濟增長不能依靠勞動力數(shù)量來維持,而是要通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)升級,產(chǎn)業(yè)升級和技術(shù)創(chuàng)新是當前經(jīng)濟高質(zhì)量增長的助推器,建議政府制定適合各地區(qū)的人才戰(zhàn)略,加大人才培養(yǎng)力度,強化人才培養(yǎng)陣營,找準當?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)發(fā)展定位,不斷努力使人才類型與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相適應(yīng);(2)政府要不斷優(yōu)化營商環(huán)境,建設(shè)良好的經(jīng)濟環(huán)境,通過打造優(yōu)質(zhì)環(huán)境吸引新興產(chǎn)業(yè)投資,通過營造優(yōu)質(zhì)營商環(huán)境拉動經(jīng)濟內(nèi)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(jù)當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展水平制定合理的薪資制度;(4)加大城鎮(zhèn)化建設(shè)的力度,在公共設(shè)施和服務(wù)能力上不斷提升和改善,建設(shè)交通、水利等重大基礎(chǔ)設(shè)施工程,以民生為導(dǎo)向和指引;(5)不斷改善民生,加強民生工程建設(shè),繪制城鄉(xiāng)居民住房等基本生活保障紅線,不斷提升人民生活質(zhì)量。

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