楊 巧，陳 誠(chéng)

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院，湖北 武漢 430073）

一、問(wèn)題的提出

隨著我國(guó)城市化進(jìn)程的加快，人口不斷向城市聚集。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，1996年城市化率達(dá)到30%這一納瑟姆拐點(diǎn)后不斷加速，截至2015年我國(guó)城鎮(zhèn)常住人口77 116萬(wàn)人，城鎮(zhèn)化率達(dá)到56.1%，年均增長(zhǎng)1.12%；流動(dòng)人口整體規(guī)模達(dá)到2.47億人，占總?cè)丝诘?8%。國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展背景下，人口向城市的遷移形成了住房市場(chǎng)的有效需求支撐。近年來(lái)國(guó)外學(xué)者重點(diǎn)研究了移民對(duì)房?jī)r(jià)的影響，Potepan通過(guò)分析1957—1980年美國(guó)52個(gè)大都市區(qū)的數(shù)據(jù)研究得出，移民流入引發(fā)房?jī)r(jià)上漲[1]；Saiza研究了美國(guó)移民和房?jī)r(jià)、租金的關(guān)系，指出移民規(guī)模增加1%，市場(chǎng)租金和房?jī)r(jià)增長(zhǎng)1%[2]；Akbari et al.利用人口普查面板數(shù)據(jù)研究了加拿大移民人口與住宅價(jià)格的關(guān)系[3]；Gonzalez et al.分析 2000—2010 年西班牙移民和房?jī)r(jià)的波動(dòng)，指出西班牙移民流入規(guī)模較好地解釋了房?jī)r(jià)每年2%的增長(zhǎng)率[4]。國(guó)內(nèi)學(xué)者中陸銘 等基于我國(guó)地級(jí)市截面數(shù)據(jù)的研究認(rèn)為，城市化背景下人口流動(dòng)帶來(lái)的城市住房需求增長(zhǎng)是推高住房?jī)r(jià)格的重要因素，移民占比越高的城市房?jī)r(jià)越高，移民占比增長(zhǎng)率更大的城市，房?jī)r(jià)和房?jī)r(jià)增長(zhǎng)率都更高[5]；張超 等估算了城市畢業(yè)大學(xué)生的遷入規(guī)模，利用35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)研究了高校擴(kuò)招背景下人口遷移與房?jī)r(jià)的關(guān)系，指出高校畢業(yè)生自身素質(zhì)和收入水平較高，遷移意愿較強(qiáng)，成為城市房?jī)r(jià)上漲最主要的動(dòng)力來(lái)源[6]；白極星 等針對(duì)35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)的研究顯示，人口流動(dòng)對(duì)房?jī)r(jià)具有顯著的正向影響，且影響程度呈倒U型[7]；楚爾鳴 等研究指出，不同類(lèi)型城市人口集聚對(duì)房?jī)r(jià)的影響存在差異，一類(lèi)城市人口集聚對(duì)房?jī)r(jià)具有典型的正效應(yīng)，二類(lèi)城市和三類(lèi)城市則分別是平效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)[8]。整體看來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)可人口遷移會(huì)使遷入地和遷出地的人口規(guī)模、人口結(jié)構(gòu)產(chǎn)生變化，通過(guò)影響住房需求端而使房?jī)r(jià)產(chǎn)生波動(dòng)。

從現(xiàn)實(shí)出發(fā)，1998年住房制度改革以來(lái)，隨著人口向城市的流動(dòng)，我國(guó)城市住房?jī)r(jià)格不斷上漲。2015年我國(guó)商品住宅平均銷(xiāo)售價(jià)格6 472.36元/m2，與1999年相比增長(zhǎng)了249%，平均每年增長(zhǎng)7.62%。人口流入大背景下住房需求增加推動(dòng)了房?jī)r(jià)上漲，但同時(shí)房?jī)r(jià)上漲也提高了居民城市生活成本。住房是人口在城市發(fā)展的基本生活資料，居民住房狀況也反映著人們的城市生活水平。已有研究認(rèn)為住房自有狀況、居住成本和住房條件對(duì)居民幸福感有顯著影響[9-10]。當(dāng)房?jī)r(jià)上漲帶來(lái)居住成本不斷上升，住房自有和住房條件改善難度增加，居民城市生活幸福感下降時(shí)，人口遷移決策會(huì)發(fā)生變化。Cameron et al.通過(guò)對(duì)英國(guó)9個(gè)區(qū)域1975—2003年的數(shù)據(jù)研究指出，高房?jī)r(jià)阻礙了城市間的人口遷移[11]；Andrew使用PUMS的微觀調(diào)查數(shù)據(jù)，分析美國(guó)受過(guò)高等教育的男性在291個(gè)大城市之間的遷移決策，發(fā)現(xiàn)較高的房?jī)r(jià)、房屋租金和城市土地租金均會(huì)降低人們遷入這一地區(qū)的機(jī)率[12]；李斌利用cgss微觀調(diào)查數(shù)據(jù)研究指出，不同城市、不同居住區(qū)住房?jī)r(jià)值差異的拉大，構(gòu)成了特定城市、特定區(qū)域篩選遷移人口的壁壘，住房對(duì)外來(lái)流動(dòng)人口的排斥影響已經(jīng)超過(guò)了戶(hù)籍排斥[13]；高波 等對(duì)我國(guó)2000—2008年35個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究指出，城市相對(duì)房?jī)r(jià)提高會(huì)造成勞動(dòng)力的流出，原因在于城市間房?jī)r(jià)差異會(huì)使得城市間勞動(dòng)力住房成本產(chǎn)生差別，從而改變勞動(dòng)力的預(yù)算約束，勞動(dòng)人口會(huì)做出有利于改進(jìn)自身效用的流動(dòng)選擇[14]。也有學(xué)者研究認(rèn)為，中國(guó)目前大中城市較高的住房?jī)r(jià)格并沒(méi)有影響人口遷移，董昕研究了住房支付能力對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的持久性遷移意愿的影響，指出對(duì)于當(dāng)前房?jī)r(jià)而言，農(nóng)民的購(gòu)房支付能力不足，但擁有一定的租房支付能力，雖然居住質(zhì)量并不高，但住房租賃價(jià)格在農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口的承受范圍之內(nèi)，因而高房?jī)r(jià)并沒(méi)有完全阻礙大城市人口流入[15]；李超 等利用人口普查數(shù)據(jù)研究指出，人口集聚帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益會(huì)更高，和這一正面效益相比較，高房?jī)r(jià)帶來(lái)的生活成本增加被抵消了，整體來(lái)看，高房?jī)r(jià)并不會(huì)形成人口遷移的阻礙[16]。

上述研究顯示：第一，與人口遷移對(duì)房?jī)r(jià)影響形成的統(tǒng)一認(rèn)識(shí)不同，目前我國(guó)房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移影響問(wèn)題的研究并未形成一致觀點(diǎn)，房?jī)r(jià)是否會(huì)阻礙人口遷移存在爭(zhēng)議。第二，國(guó)內(nèi)研究中，宏觀數(shù)據(jù)通常用當(dāng)年戶(hù)籍人口增加規(guī)模減去上年城市戶(hù)籍人口自然增長(zhǎng)數(shù)來(lái)代表人口遷移規(guī)模，難以對(duì)人口流動(dòng)背景下的整體人口遷移規(guī)模進(jìn)行有效測(cè)度，而采用人口普查微觀數(shù)據(jù)的研究未能全面體現(xiàn)人口遷移趨勢(shì)。第三，人口城鎮(zhèn)化一方面體現(xiàn)在人口由農(nóng)村向城市的遷移，另一方面還體現(xiàn)在人口在不同城市內(nèi)部的遷移，當(dāng)前房?jī)r(jià)與人口遷移問(wèn)題的研究大多從前者角度展開(kāi)。本文研究房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移的影響，嘗試從宏觀角度分析房?jī)r(jià)對(duì)人口在城市間遷移的作用。城市化推進(jìn)過(guò)程中，需要進(jìn)一步厘清房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移的影響機(jī)制，測(cè)度房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移的影響程度，并對(duì)不同類(lèi)型城市房?jī)r(jià)與人口遷移決策的差異進(jìn)行分析，為建立房地產(chǎn)市場(chǎng)長(zhǎng)效調(diào)控機(jī)制和完善城鎮(zhèn)化相關(guān)制度提供參考。本文選用30個(gè)大中城市2006—2014年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，采用動(dòng)態(tài)面板模型以解決內(nèi)生性問(wèn)題，同時(shí)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，使實(shí)證結(jié)果更為可靠。

二、作用機(jī)制與研究假設(shè)

美國(guó)學(xué)者Lee提出了人口遷移成因的推拉理論。該理論認(rèn)為人口遷出地存在各種消極因素形成“推力”將原居民推出，同時(shí)人口遷入地又有各種積極因素形成“拉力”吸引其他地區(qū)居民遷入該地區(qū)。一方面，房地產(chǎn)是居民城市生活的基本要素，居住條件會(huì)影響居民城市生活質(zhì)量，房?jī)r(jià)直接決定了居民城市生活成本。城市化進(jìn)程中，大量人口向經(jīng)濟(jì)集聚的特大、超大城市流動(dòng)，而大城市的房?jī)r(jià)較高，過(guò)高的房?jī)r(jià)使得居民城市購(gòu)房和租房的成本大幅提高，高昂的住房取得成本和較低的居住質(zhì)量形成了人口遷移的壁壘，形成人口遷移的阻力。另一方面，房?jī)r(jià)也是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)和人口集聚狀況的反映，房?jī)r(jià)較高的地區(qū)一般經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好，就業(yè)選擇多，收入提升空間大，公共服務(wù)水平較高，對(duì)遷移人口形成了吸引力，此外城市房?jī)r(jià)增長(zhǎng)帶來(lái)的財(cái)富效應(yīng)也吸引著人口與資本的持續(xù)流入。新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)Helpman-Krugman模型指出，偏好大城市就業(yè)生活差異化產(chǎn)品而甘愿忍受高房?jī)r(jià)的消費(fèi)者將流向房?jī)r(jià)高的城市，而不能忍受高昂居住成本的消費(fèi)者則向房?jī)r(jià)相對(duì)較低的城市遷移，最終使消費(fèi)者效用達(dá)到均衡狀態(tài)。即房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移的影響呈現(xiàn)出一種非線(xiàn)性的倒U型曲線(xiàn)關(guān)系，在曲線(xiàn)的拐點(diǎn)前后，房?jī)r(jià)與人口遷移分別表現(xiàn)出正向和負(fù)向的關(guān)系?；谏鲜龇治?，提出假設(shè)1：城鎮(zhèn)化進(jìn)程中房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移的影響并非單純線(xiàn)性關(guān)系，而是呈倒U型。

Harris Todaro模型指出農(nóng)村勞動(dòng)力流動(dòng)的決定原因是，由工業(yè)部門(mén)實(shí)際工資與剩余勞動(dòng)力在工業(yè)部門(mén)找到工作的概率相乘得到的預(yù)期收入。城鎮(zhèn)化進(jìn)程中人口在城市與城市之間遷移的重要拉力同樣來(lái)自遷入地城市能否提供足夠的收入上升空間。收入水平提升空間可由居民可支配收入的增長(zhǎng)率反映，而從長(zhǎng)期來(lái)看，城市經(jīng)濟(jì)基本面的健康均衡發(fā)展是居民收入可持續(xù)提升的關(guān)鍵。城市經(jīng)濟(jì)基本面由生產(chǎn)總值、居民儲(chǔ)蓄存款余額、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等指標(biāo)綜合反映。中國(guó)城市化背景下的人口遷移主要表現(xiàn)為人口由農(nóng)村遷入城市，由經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)遷往經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)。大城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，基礎(chǔ)設(shè)施完善，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為合理，城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)與集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的存在吸引人口不斷遷入。人口遷入又進(jìn)一步強(qiáng)化了大城市的經(jīng)濟(jì)聚集和規(guī)模效應(yīng)，使得城市對(duì)遷移人口產(chǎn)生更大的吸引力，隨著房?jī)r(jià)的提高，這種經(jīng)濟(jì)上的吸引力可能被減弱?；诖耍岢黾僭O(shè)2：城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和收入提升空間是人口遷移的重要拉力，但高房?jī)r(jià)可能抵消收入水平提升帶來(lái)的人口遷移動(dòng)力。

三、模型設(shè)定、變量選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）模型設(shè)定和變量選取

為考察房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移的影響，我們將全市人口凈遷移率作為被解釋變量，房?jī)r(jià)作為核心解釋變量。房?jī)r(jià)與人口遷移可能存在非線(xiàn)性關(guān)系，為此我們引入房?jī)r(jià)的平方項(xiàng)。不同城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同，對(duì)人口遷移形成的吸引力也存在差異。城市生活對(duì)人口遷移的引力主要在于收入的提升，人口在城市間遷移時(shí)會(huì)評(píng)估收入增長(zhǎng)的差異，因此引入收入增長(zhǎng)率指標(biāo)。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度更高，就業(yè)機(jī)會(huì)更多，帶來(lái)的收入提升更明顯，但如果房?jī)r(jià)上漲，是否會(huì)產(chǎn)生負(fù)向影響抵消經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)人口流入的正向效應(yīng)，因此進(jìn)一步引入房?jī)r(jià)與人均可支配收入增長(zhǎng)率的交叉項(xiàng)?？刂谱兞恐饕x擇城市經(jīng)濟(jì)基本面的考察指標(biāo)，居民儲(chǔ)蓄存款余額指標(biāo)反映城市居民財(cái)富積累狀況；城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本面和經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿哂谐掷m(xù)影響，通過(guò)計(jì)算泰爾指數(shù)來(lái)反映；考慮到人均GDP指標(biāo)是用GDP總量除以常住人口，和模型被解釋變量人口遷移指標(biāo)存在相關(guān)性，此處采用地均實(shí)際GDP指標(biāo)來(lái)衡量各地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。最終建立如下反映房?jī)r(jià)和人口遷移關(guān)系的計(jì)量模型，如式（1）所示：

其中，i，t分別表示城市和年份，被解釋變量pir表示常住人口凈遷移率，計(jì)算公式為：某年人口凈遷移規(guī)模=（當(dāng)年城市常住人口-上年城市常住人口）/上年城市常住人口。解釋變量中，pir（-1）表示滯后一期的人口凈遷移率，作為部分遺漏變量的代理變量；lgdp表示實(shí)際地均GDP；hp表示商品住房?jī)r(jià)格；grincome表示人均可支配收入增長(zhǎng)率；save表示城鎮(zhèn)居民儲(chǔ)蓄存款余額；tl表示泰爾指數(shù)，用于衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理狀態(tài)，與產(chǎn)業(yè)層次結(jié)構(gòu)系數(shù)等反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的計(jì)算方法比較，泰爾指數(shù)綜合考慮了各分類(lèi)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口，對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的反映更為全面。參考干春暉 等[17]對(duì)泰爾指數(shù)的計(jì)算方法：其中Y是各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，L代表各產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口，i表示產(chǎn)業(yè)類(lèi)型，n表示產(chǎn)業(yè)部門(mén)數(shù)。泰爾指數(shù)為0時(shí)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)處于均衡狀態(tài)；泰爾指數(shù)越大，表明就業(yè)結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級(jí)速度偏離均衡狀態(tài)越遠(yuǎn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越不合理。ηit表示不可觀測(cè)的各城市的區(qū)域效應(yīng)，用來(lái)控制各城市的固定效應(yīng)，μit為不可觀測(cè)的不同時(shí)間層面的影響，ξit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

同時(shí)，為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头€(wěn)健性，我們將全市人口凈遷移率替換為全市人口凈遷移規(guī)模，得到計(jì)量模型如式（2）所示：

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文選取30個(gè)大中城市2006—2014年的年度數(shù)據(jù)研究房?jī)r(jià)與人口遷移的關(guān)系。其中常住人口凈遷移率由全市常住人口總數(shù)、人口自然增長(zhǎng)率計(jì)算得出，常住人口數(shù)據(jù)來(lái)源于2007—2015年各城市統(tǒng)計(jì)年鑒。地均GDP由各城市市轄區(qū)土地面積和各城市GDP計(jì)算得出，各城市GDP和市轄區(qū)土地面積來(lái)源于《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒（2007—2014）》和各城市2015年統(tǒng)計(jì)年鑒；商品住房?jī)r(jià)格來(lái)源于《中國(guó)房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)年鑒（2007—2015）》；居民人均可支配收入和居民儲(chǔ)蓄存款余額來(lái)源于《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒（2007—2014）》和各城市2015年統(tǒng)計(jì)年鑒；用于測(cè)算泰爾指數(shù)的各城市一二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和就業(yè)人口的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒（2007—2015）》。為消除通貨膨脹的影響，我們利用各城市GDP指數(shù)將各城市名義GDP轉(zhuǎn)化為實(shí)際GDP，同時(shí)將城市居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI轉(zhuǎn)化為定基價(jià)格指數(shù)（2006年為基期）用于對(duì)各城市房?jī)r(jià)進(jìn)行平減，得到實(shí)際房?jī)r(jià)。各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）整體回歸

本文使用30個(gè)大中城市的面板數(shù)據(jù)，為避免出現(xiàn)偽回歸，首先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，此處使用費(fèi)雪式單位根檢驗(yàn)方法進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn)，費(fèi)雪式單位根檢驗(yàn)包括四種方法，分別是逆卡方變換、逆正態(tài)變換、逆邏輯變換和修正逆卡方變換，將這幾個(gè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的證據(jù)綜合為一個(gè)統(tǒng)計(jì)量。檢驗(yàn)結(jié)果表明，所有變量在1%的顯著性水平下平穩(wěn)，不存在單位根，可以直接建立回歸模型。

本文采用廣義矩估計(jì)法（GMM）進(jìn)行估計(jì)，GMM估計(jì)方法包括差分GMM和系統(tǒng)GMM兩種。系統(tǒng)GMM方法可以較好地克服差分GMM方法的弱工具變量缺點(diǎn)，解決模型內(nèi)生性問(wèn)題，使得估計(jì)效率得以提高。本文實(shí)證中采用逐步回歸法，分別使用系統(tǒng)GMM和差分GMM方法進(jìn)行估計(jì)，驗(yàn)證結(jié)果有效性?；貧w結(jié)果如表2所示，從AR（2）檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，所有模型擾動(dòng)項(xiàng)的差分均不存在二階自相關(guān)，故接受隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)的原假設(shè)；同時(shí)所有模型Sargan檢驗(yàn)結(jié)果都表明工具變量有效，不存在工具變量過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，因而系統(tǒng)GMM和差分GMM的估計(jì)都是有效的。計(jì)量中，首先，使用滯后一期的常住人口凈遷移率和房?jī)r(jià)對(duì)人口凈遷移率進(jìn)行回歸得到模型1和模型4的結(jié)果。其次，加入房?jī)r(jià)的平方項(xiàng)，得到模型2和模型5的結(jié)果。最后，加入人均可支配收入增長(zhǎng)率、人均可支配收入增長(zhǎng)率和房?jī)r(jià)的交互項(xiàng)、地均GDP、泰爾指數(shù)和居民儲(chǔ)蓄存款余額這些變量，得到模型3和模型6的結(jié)果。

從表2模型的參數(shù)估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，第一，模型（1）～（6）中房?jī)r(jià)和房?jī)r(jià)的平方項(xiàng)均在1%水平上顯著，房?jī)r(jià)系數(shù)均為正，房?jī)r(jià)的平方項(xiàng)系數(shù)統(tǒng)一為負(fù)，被解釋變量的滯后項(xiàng)除了模型（3）在10%水平上顯著，其余幾個(gè)模型也均在1%水平上顯著，系數(shù)均為負(fù)，說(shuō)明模型估計(jì)結(jié)果較為穩(wěn)健。第二，系統(tǒng)GMM和差分GMM模型中房?jī)r(jià)系數(shù)為正，房?jī)r(jià)的平方項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明房?jī)r(jià)與人口凈遷移率之間呈倒U型，驗(yàn)證了房?jī)r(jià)和人口遷移之間的非線(xiàn)性關(guān)系，房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移的影響存在一個(gè)拐點(diǎn)，在達(dá)到這個(gè)臨界值之前，房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移的影響為正，當(dāng)房?jī)r(jià)上漲超過(guò)臨界值后，會(huì)形成對(duì)人口遷移的負(fù)向抑制。第三，模型（3）和模型（6）中人均可支配收入增長(zhǎng)率以及房?jī)r(jià)和人均可支配收入增長(zhǎng)率的交互項(xiàng)均在1%的水平上顯著，城市人均可支配收入增長(zhǎng)幅度越大，人口遷移率越高。人均可支配收入增長(zhǎng)率與房?jī)r(jià)的交互項(xiàng)系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明收入增長(zhǎng)對(duì)人口遷移的促進(jìn)作用會(huì)隨著房?jī)r(jià)的上漲而弱化，房?jī)r(jià)一定程度上抵消了收入增長(zhǎng)對(duì)人口遷移的積極作用。第四，反映城市經(jīng)濟(jì)基本面的指標(biāo)中，地均GDP和居民儲(chǔ)蓄存款余額對(duì)人口遷移均存在顯著正向影響，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度和居民財(cái)富積累水平高的城市會(huì)吸引人口持續(xù)遷入。反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的泰爾指數(shù)回歸系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離均衡狀態(tài)的程度越大，對(duì)人口遷移的負(fù)向抑制就越明顯，原因在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與高級(jí)化是城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)動(dòng)力，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均衡是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長(zhǎng)、人口收入提升的源動(dòng)力。城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離均衡狀態(tài)的程度越大，長(zhǎng)期來(lái)看經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力越不足，對(duì)人口持續(xù)遷移難以產(chǎn)生足夠拉力。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)上述結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將被解釋變量人口凈遷移率和解釋變量滯后一期的人口凈遷移率替換為人口凈遷移規(guī)模和滯后一期的人口凈遷移規(guī)模，結(jié)果如表3所示。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭?，從工具變量的選擇看，Arellano-BondAR（2）接受了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)的原假設(shè)，Sargan統(tǒng)計(jì)量的值表明，所選工具變量有效，即模型內(nèi)生性得到了較好處理。從穩(wěn)健性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)系數(shù)來(lái)看，房?jī)r(jià)和房?jī)r(jià)的平方項(xiàng)與原模型估計(jì)結(jié)果一致，說(shuō)明房?jī)r(jià)與人口遷移之間存在倒U型關(guān)系，且均在1%水平上顯著；人均可支配收入增長(zhǎng)率、人均可支配收入增長(zhǎng)率和房?jī)r(jià)的交互項(xiàng)、地均GDP、居民儲(chǔ)蓄存款余額和泰爾指數(shù)與原模型符號(hào)一致且顯著性水平較高，結(jié)論具有一定穩(wěn)健性。

（三）分樣本回歸結(jié)果

本文采用系統(tǒng)聚類(lèi)法中的類(lèi)平均法，以Q型聚類(lèi)對(duì)城市樣本進(jìn)行分類(lèi)。為計(jì)算相似性測(cè)度，采用歐氏距離進(jìn)行計(jì)算，對(duì)30個(gè)城市按人均可支配收入增長(zhǎng)率指標(biāo)進(jìn)行聚類(lèi)分析，分為兩類(lèi)，聚類(lèi)結(jié)果顯示：石家莊、南京、廈門(mén)、廣州、深圳、天津、太原、合肥、武漢、?？?、福州為居民可支配收入增長(zhǎng)幅度相對(duì)較慢的一類(lèi)城市，北京、大連、上海、杭州、寧波、濟(jì)南、青島、呼和浩特、南昌、鄭州、長(zhǎng)沙、重慶、成都、貴陽(yáng)、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川為居民可支配收入增長(zhǎng)幅度較大的二類(lèi)城市。采用系統(tǒng)GMM和差分GMM方法進(jìn)行分樣本回歸，回歸結(jié)果如表4所示。系統(tǒng)GMM模型計(jì)量結(jié)果顯示，從Arellano-BondAR（2）檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，接受了隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)的原假設(shè)，sargan統(tǒng)計(jì)量表明所選工具變量有效。一類(lèi)城市和二類(lèi)城市房?jī)r(jià)、房?jī)r(jià)平方項(xiàng)、個(gè)人可支配收入增長(zhǎng)率、個(gè)人可支配收入增長(zhǎng)率和房?jī)r(jià)的交互項(xiàng)均顯著，各指標(biāo)系數(shù)符號(hào)也與全樣本回歸結(jié)果保持了一致。一類(lèi)城市滯后一期的人口遷移率、泰爾指數(shù)、地均GDP和居民儲(chǔ)蓄存款余額指標(biāo)沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但二類(lèi)城市以上指標(biāo)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，這一定程度上與一類(lèi)城市樣本量較少有關(guān)。

五、結(jié)論與建議

本文對(duì)30個(gè)大中城市的房?jī)r(jià)與人口遷移數(shù)據(jù)，采用動(dòng)態(tài)面板模型回歸的結(jié)果顯示：第一，房?jī)r(jià)和人口遷移之間并不是單純的線(xiàn)性關(guān)系，而是呈倒U型，房?jī)r(jià)低于拐點(diǎn)時(shí)房?jī)r(jià)上漲并不會(huì)阻礙人口遷移，當(dāng)房?jī)r(jià)高于拐點(diǎn)后，房?jī)r(jià)的上漲會(huì)對(duì)人口遷移形成負(fù)向抑制。第二，人口遷移的重要拉力來(lái)自收入增長(zhǎng)和城市經(jīng)濟(jì)基本面發(fā)展帶來(lái)的引力，城市收入增長(zhǎng)空間形成了對(duì)人口遷移的正向吸引，但從交互項(xiàng)回歸結(jié)果看，房?jī)r(jià)在一定程度上抵消收入增長(zhǎng)對(duì)人口遷移的拉動(dòng)作用。第三，地方經(jīng)濟(jì)基本面指標(biāo)中，地均GDP、居民儲(chǔ)蓄存款余額均對(duì)人口遷移呈正向影響，說(shuō)明地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較好的城市會(huì)形成對(duì)人口遷移的較強(qiáng)吸引。第四，作為反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均衡狀況的指標(biāo)，泰爾指數(shù)越大，表明城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離均衡狀態(tài)的程度越高，對(duì)人口遷移的負(fù)向抑制越大。

表4 聚類(lèi)后分區(qū)域房?jī)r(jià)對(duì)人口遷移影響的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型GMM估計(jì)結(jié)果

基于以上研究，本文提出如下政策建議。第一，促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展和居民收入水平提高是城鎮(zhèn)化質(zhì)量的關(guān)鍵，同時(shí)也需要對(duì)城市住房市場(chǎng)進(jìn)行有效調(diào)控，使住房?jī)r(jià)格控制在合理范圍內(nèi)。第二，通過(guò)完善住房租賃市場(chǎng)解決流動(dòng)人口住房問(wèn)題。高房?jī)r(jià)城市相對(duì)經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)，就業(yè)機(jī)會(huì)多，社會(huì)分工的細(xì)化程度高，吸引了各個(gè)收入階層的遷移人口，但城市高昂的房?jī)r(jià)讓城市生活人口住房購(gòu)置成本過(guò)高，完善住房租賃市場(chǎng)可使得遷移人口通過(guò)市場(chǎng)渠道較好地解決住房問(wèn)題，適當(dāng)降低其居住成本。第三，對(duì)于高房?jī)r(jià)城市，政府要適當(dāng)通過(guò)保障性住房建設(shè)促進(jìn)中低收入居民住房問(wèn)題的有效解決，保障中低收入者的基本居住權(quán)益。第四，對(duì)于房?jī)r(jià)相對(duì)較低的中西部城市，應(yīng)利用東部城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的機(jī)會(huì)，承接轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均衡化，使得經(jīng)濟(jì)進(jìn)入可持續(xù)發(fā)展軌道，進(jìn)一步吸引人口流入。