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。