曾永明

（江西財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，南昌 330013）

一、引 言

2021年5月11日，第七次全國人口普查主要數(shù)據(jù)發(fā)布，引燃全國廣泛關(guān)注?！捌咂铡惫珗?bào)顯示，中國流動人口規(guī)模達(dá)到3.76億，與2010年的2.21億相比，流動人口大幅增長69.73%。其中，跨省流動人口為1.25億人。國家統(tǒng)計(jì)局局長寧吉喆（2021）[1]在第七次全國人口普查發(fā)布會上表示，我國經(jīng)濟(jì)社會持續(xù)發(fā)展，為人口的遷移流動創(chuàng)造了條件，人口流動趨勢更加明顯，流動人口規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大。事實(shí)上，改革開放以來，經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展帶來了人口的大規(guī)模流動，人口跨區(qū)域流動頻率增加使得流動人口已成為促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素之一。中國經(jīng)濟(jì)取得的成就表明，人口紅利是中國高速發(fā)展的主因之一，其中勞動力遷移與流動人口發(fā)揮了重要作用（蔡昉，2013）[2]。回顧中國對人口遷徙流動的認(rèn)知和治理歷程，是從限制到自由的變遷過程，盡管當(dāng)前人口流動在空間上是自由的，但身份并沒有實(shí)現(xiàn)“自由轉(zhuǎn)換”，戶籍制度仍然是制約流動人口完全自由遷徙的要件。目前中國戶籍制度改革權(quán)仍在地方政府，在地區(qū)經(jīng)濟(jì)差距日益擴(kuò)大與經(jīng)濟(jì)分權(quán)、錦標(biāo)賽競爭機(jī)制下，地方政府對人口自由遷徙普遍持抵制的態(tài)度，使得中央政府放權(quán)給各地方政府來實(shí)現(xiàn)“徹底放開戶籍管制、實(shí)現(xiàn)人口自由遷徙”的想法并不切實(shí)際（張煥明、陳年紅，2012）[3]，因此，帶有身份和福利意義的流動人口群體將在一定時期內(nèi)持續(xù)存在。盡管如此，不可否認(rèn)的是，人口流動有利于經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展事實(shí)得到普遍的理論和實(shí)證認(rèn)可，在地方政府競爭的實(shí)踐中也有所表現(xiàn)。對于流入地或發(fā)達(dá)地區(qū)來說，沒有本地戶籍的流動人口是流入地維持較低勞動成本、減少社保支出的基本保證，因而有利于保持發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的競爭優(yōu)勢和增長；對于流出地或欠發(fā)達(dá)地區(qū)來說，外流人員的戶籍保留在當(dāng)?shù)?，有利于繼續(xù)享受財(cái)政轉(zhuǎn)移支付，同時外出人口的務(wù)工收入增長后，因?yàn)椤昂蝤B式”遷徙回流有利于促進(jìn)當(dāng)?shù)叵M(fèi)，從而有利于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長。

因此，從地方政府競爭角度來說，在戶籍制度背景下身份與福利切割的人口流動對流入地和流出地都是有利的。不過這就衍生出另一個問題，人口流動與區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂的關(guān)系如何。當(dāng)前關(guān)于人口流動究竟是縮小還是擴(kuò)大區(qū)域發(fā)展差距尚且存在爭議，有許多關(guān)于人口流動與區(qū)域經(jīng)濟(jì)收斂關(guān)系的實(shí)證檢驗(yàn)給出了相反的結(jié)論。Barro&Sala-i-Martin（1990）[4]比較系統(tǒng)地檢驗(yàn)了美國1840～1988年間經(jīng)濟(jì)收斂的存在性，當(dāng)他們進(jìn)一步將人口遷移（移民）引入日本和美國的經(jīng)濟(jì)收斂時發(fā)現(xiàn)，人口遷移并不能對經(jīng)濟(jì)收斂發(fā)揮重要的解釋作用（Barro&Sala-i-Martin，1992）[5]，同樣在幾個歐洲國家，包括西班牙、德國、意大利等都是如此。Taylor（1997）[6]對經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織中17個有大量移民的國家研究，卻認(rèn)為人口流動是勞動率和工資率收斂的主要因素。對于中國，張車偉和蔡翼飛（2013）[7]認(rèn)為隨著人口流動壁壘的降低，其縮小區(qū)域差距的作用在不斷加大。具體到經(jīng)濟(jì)收斂研究時，侯燕飛和陳仲常（2016）[8]認(rèn)為人口流動能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)收斂、縮小中國地區(qū)間發(fā)展差距，但段平忠（2011）[9]、毛新亞和翟振武（2013）[10]認(rèn)為人口流動并未對中國經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生收斂作用，甚至有發(fā)散擴(kuò)大的趨勢，尤其對中部人口流出地具有不利影響。彭國華（2015）[11]指出，隨著對勞動力區(qū)域間流動限制的放松，中西部技能型勞動力向東部地區(qū)流動進(jìn)一步拉大了地區(qū)發(fā)展差距。

以上研究都是基于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)收斂的分析，但經(jīng)濟(jì)收斂檢驗(yàn)顯然涉及不同區(qū)域，這是經(jīng)濟(jì)增長中典型的空間問題，許多文獻(xiàn)指出了經(jīng)濟(jì)活動和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)增長也不例外（鐘水映、李魁，2010[12]；朱國忠、喬坤元、虞吉海，2014[13]），而空間溢出可能會進(jìn)一步影響經(jīng)濟(jì)收斂（孫向偉、陳斐，2017）[14]。當(dāng)納入空間溢出效應(yīng)來研究人口流動對經(jīng)濟(jì)收斂的影響則問題相對復(fù)雜，因此該議題的研究還不多見，需要更多的不同時期不同區(qū)域的實(shí)證。李紅和歐曉靜（2017）[15]基于空間計(jì)量模型發(fā)現(xiàn)粵桂黔滇的城市中，就經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段而言，人口流遷、生產(chǎn)率提升對收斂性的影響有所不同；就城市規(guī)模而言，人口流遷、生產(chǎn)率提升對不同城市群經(jīng)濟(jì)收斂性的影響也各異。周少甫和陳哲（2020）[16]以Barro&Sala-i-Martin建立的人口遷移模型為基礎(chǔ)發(fā)現(xiàn)中國省際人口流動對東中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長均呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)，并指出東部地區(qū)因勞動力過剩和技術(shù)溢出趨于飽和影響經(jīng)濟(jì)增長，而中西部地區(qū)又因人才嚴(yán)重流失導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長受阻。

僅有幾篇文獻(xiàn)為人口流動、空間溢出與經(jīng)濟(jì)收斂的聯(lián)合研究做了有價值的探索，不過這一復(fù)雜的議題還需不斷深入，空間效應(yīng)是多樣的，影響也是多元的，包括本地區(qū)人口流動對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響（直接效應(yīng)）、本地區(qū)人口流動對周邊經(jīng)濟(jì)增長的影響（間接效應(yīng)）以及兩者的總效應(yīng)，還包括鄰接區(qū)域人口流動對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響和鄰接區(qū)域人口流動對鄰接區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響等等。另外，盡管經(jīng)濟(jì)收斂的研究對區(qū)域的選擇并沒有特定的要求，但對中國這樣具有典型梯度差異空間經(jīng)濟(jì)分布的地區(qū)而言，考察中國經(jīng)濟(jì)收斂問題應(yīng)該注重區(qū)域的代表性。鑒于以上分析，本文將在既有研究基礎(chǔ)上進(jìn)一步討論人口流動疊加空間溢出效應(yīng)后對經(jīng)濟(jì)收斂的影響，研究以長江經(jīng)濟(jì)帶城市群為分析樣本，考察新世紀(jì)后中國區(qū)域均衡發(fā)展重大戰(zhàn)略西部大開發(fā)以來的城市經(jīng)濟(jì)增長收斂特征。因此，本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于證實(shí)具有典型空間屬性特征的人口流動與經(jīng)濟(jì)增長之間存在非常復(fù)雜的影響關(guān)系，傳統(tǒng)研究中有且僅有的直接作用并不能完全反應(yīng)兩者之間的全部因果響應(yīng)關(guān)系，納入空間相互作用后，復(fù)雜性增加，評判人口流動對經(jīng)濟(jì)增長（包括經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展、縮小差距還是擴(kuò)大差距等）需要更加全面客觀的深化分解和綜合研判，需要納入?yún)^(qū)域整體分析并考慮區(qū)域協(xié)同作用，而非空間獨(dú)立假設(shè)所得到的結(jié)論。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究區(qū)域選擇

2016年9月《長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》正式印發(fā)，其中明確提出“健全有利于人口合理流動的體制機(jī)制”“創(chuàng)新區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展體制機(jī)制”，人口流動與區(qū)域均衡發(fā)展均為長江經(jīng)濟(jì)帶的戰(zhàn)略目標(biāo)，人口流動與經(jīng)濟(jì)收斂是否有內(nèi)在關(guān)聯(lián)是值得探索的新議題。就長江經(jīng)濟(jì)帶的特征而言，一方面流動人口數(shù)量龐大，既在總?cè)丝谥姓加兄匾壤?，又是極為活躍的勞動資本，對經(jīng)濟(jì)增長影響較大；另一方面，長江經(jīng)濟(jì)帶橫跨東、中、西三個地區(qū)，是中國流動人口變遷和區(qū)域發(fā)展過程的縮影。長江經(jīng)濟(jì)帶覆蓋上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州等11省市，國土面積占全國的21%，人口和經(jīng)濟(jì)總量約占全國的40%。第六次人口普查顯示，長江經(jīng)濟(jì)帶流動人口總規(guī)模1.08億，約占全國總流動人口的42%，其中跨省流動規(guī)模7 291萬，省內(nèi)流動規(guī)模3 531萬。因此，研究長江經(jīng)濟(jì)帶人口流動與經(jīng)濟(jì)收斂關(guān)系是認(rèn)識中國人口變動與經(jīng)濟(jì)變遷區(qū)域范本。

（二）方法與策略

經(jīng)濟(jì)收斂檢驗(yàn)主要包括σ和β收斂，其中后者是更為常用的方式，包括絕對β收斂和條件β收斂。不考慮其他因素的影響，當(dāng)落后區(qū)域增長率高于發(fā)達(dá)區(qū)域時，隨著時間的推移所有區(qū)域的增長速度和增長水平會趨于相同，即表現(xiàn)為絕對β收斂；通過增加一些其他的影響變量后表現(xiàn)出的趨同特征則為條件β收斂。根據(jù)Barro&Sala-i-Martin（1992）[15]關(guān)于經(jīng)濟(jì)收斂的基礎(chǔ)模型：

其中W為空間權(quán)重矩陣，ρ為空間滯后系數(shù)，λ為空間誤差系數(shù)，當(dāng)λ為0且解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)為0時則退化成空間滯后模型SLM，當(dāng)ρ為0且解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)為0時則退化成空間誤差模型SEM，當(dāng)不考慮解釋變量的空間滯后項(xiàng)時則退化為SAC模型。因此，本文在實(shí)證時分別以SLM、SEM、SAC和GNSM模型分析，暫不考慮其他模型形式。

為了進(jìn)一步分析流動人口對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)（空間溢出效應(yīng)），根據(jù)LeSage&Pace（2009）[17]和Elhorst（2012）[18]，可進(jìn)一步將各因素對經(jīng)濟(jì)增長的影響分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)：某因素變動本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的總體影響為直接效應(yīng)，其包括反饋效應(yīng)，即對鄰近地區(qū)的影響又會反過來影響該地區(qū)；某因素變動對其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的影響為間接效應(yīng)。

（三）變量與數(shù)據(jù)

依據(jù)本文研究目的，經(jīng)濟(jì)收斂檢驗(yàn)的主要變量為人均GDP及其增長率，本文為城市人均GDP及其增長率。本文的核心解釋變量人口流動m是指城市流動人口增量，其算法參照李拓和李斌（2015）[19]的計(jì)算公式，不過本文以流動數(shù)量形式而不是流動速度來表現(xiàn)：

流動人口增量m=年末人口數(shù)-上年末人口數(shù)-上年末人口數(shù)×人口自然增長率。

其他控制變量方面，依據(jù)新古典增長模型，資本、勞動和技術(shù)或創(chuàng)新等都是主要的增長因素，在此基礎(chǔ)上參考其他相關(guān)經(jīng)濟(jì)增長的文獻(xiàn)選擇部分指標(biāo)。本文具體選擇的控制變量包括：資本存量K，選取當(dāng)年資本存量占當(dāng)年GDP的比例表示，其中城市資本存量借鑒張軍等（2004）[20]的算法得到；勞動力數(shù)量L，本文欲以勞動人口占總?cè)丝诘谋壤硎?，但是由于沒有單獨(dú)統(tǒng)計(jì)勞動人口，僅有單位從業(yè)人口數(shù)，所以就以單位從業(yè)人口數(shù)占總?cè)丝诘谋壤硎?；?chuàng)新能力Innovation，科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力，科技創(chuàng)新早已成為推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要動力，本文以城市發(fā)明專利數(shù)量來表示區(qū)域創(chuàng)新能力。外商直接投資FDI，以外商直接投資占GDP總額的比例表示；工資水平wage以職工平均工資水平表示（萬元）。

以上變量中，專利數(shù)據(jù)來源于中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，其余指標(biāo)來源于中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒。需要指出的是，由于部分城市、自治州等數(shù)據(jù)缺失而不能完整收集到長江經(jīng)濟(jì)帶全部城市數(shù)據(jù)，比如中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒未能統(tǒng)計(jì)諸如四川省涼山州、阿壩州、甘孜州等自治州數(shù)據(jù)。同時，因時間跨度較長，行政區(qū)劃變遷導(dǎo)致部分城市不能有長期連續(xù)數(shù)據(jù)，比如貴州的畢節(jié)市、銅仁市在撤地設(shè)市時變動較大，以致中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒一直未做統(tǒng)計(jì)，安徽省巢湖市在區(qū)、地級市與縣級市之間的變遷，使得數(shù)據(jù)也不完整。因此，最終本文收集的數(shù)據(jù)范圍為2001～2017年長江經(jīng)濟(jì)帶104個城市，即便如此，也還有少部分城市個別年份數(shù)據(jù)存在缺失，本文通過缺失數(shù)據(jù)的前后年份進(jìn)行補(bǔ)缺處理。數(shù)據(jù)顯示長江經(jīng)濟(jì)帶城市的平均經(jīng)濟(jì)增長率為14.4%，其中下游東部地區(qū)均值為12.7%，中上游約14.8%，初步判斷長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)有收斂的趨勢。流動人口增量方面，最高流入增量為208萬，最高流出增量149萬，平均增量0.75萬。

三、實(shí)證分析

（一）長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)增長的空間格局分析

經(jīng)濟(jì)收斂的基本含義是落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度高于發(fā)達(dá)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長，這其實(shí)是經(jīng)濟(jì)增長在空間上的異質(zhì)性表現(xiàn)，因此這里先從長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)增長的空間格局來直觀地分析經(jīng)濟(jì)收斂的可能性。本文測算出2001～2017年的各城市的年均經(jīng)濟(jì)增長率，圖1a顯示，經(jīng)濟(jì)高速增長區(qū)主要集中在中西部欠發(fā)達(dá)區(qū)域，而經(jīng)濟(jì)低速增長區(qū)主要集中在長三角發(fā)達(dá)區(qū)域，并且都有比較明顯的聚集特征，這初步表明長江經(jīng)濟(jì)帶存在經(jīng)濟(jì)收斂的可能性。為了進(jìn)一步分析經(jīng)濟(jì)增長集聚特征，應(yīng)用空間自相關(guān)方法檢驗(yàn)長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)增長率是否有空間依賴性和空間異質(zhì)性。全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)顯示全局Moran’I為0.4397，Z統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)量為6.61，大于5%顯著性水平統(tǒng)計(jì)值1.96，不存在空間自相關(guān)的概率為0，表明長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的空間依賴性，即經(jīng)濟(jì)增長率的空間分布并不是隨機(jī)分布，而是有一定的空間規(guī)律，主要是表現(xiàn)出空間集群性和異質(zhì)性，也表明對后續(xù)對經(jīng)濟(jì)收斂進(jìn)行檢驗(yàn)和分析需要考慮空間效應(yīng)。接著看局域空間自相關(guān)分析，它是考察差異性的經(jīng)濟(jì)增長在空間上的集群性和連片性分布，通常采用局域Moran’s I，并通過做集聚圖進(jìn)行分析。圖1b顯示，經(jīng)濟(jì)增長率的顯著高高集聚區(qū)（H-H區(qū)）集中在湘贛鄂交界區(qū)和川貴交界區(qū)，是中國比較典型的貧困連片區(qū)；低低集聚區(qū)（L-L區(qū)）則集中于長三角城市群，是中國最發(fā)達(dá)的區(qū)域之一；高低集聚區(qū)（H-L區(qū)）則圍繞L-L區(qū)分布形成環(huán)狀，低高集聚區(qū)（L-H區(qū)）則圍繞H-H區(qū)零散分布。從局域空間自相關(guān)集聚圖，尤其是H-H區(qū)和L-L區(qū)分布來看，可以明顯看出長江經(jīng)濟(jì)帶有經(jīng)濟(jì)收斂的特征表現(xiàn)。

（二）絕對β收斂檢驗(yàn)

本文首先通過普通最小二乘估計(jì)考察長江經(jīng)濟(jì)帶各城市及下游城市群（東部城市）、中游城市群（中部城市）和下游城市群（西部城市）的絕對β收斂值，并測算其收斂速度ν，結(jié)果報(bào)告于表1。表1中第（1）～（4）列為基本估計(jì)結(jié)果。結(jié)果顯示，所有β估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)，表明不論是整個長江經(jīng)濟(jì)帶還是其上游、中游和下游城市群都是絕對收斂。將估計(jì)系數(shù)轉(zhuǎn)換成收斂速度，其中全樣本顯示收斂速度為2.7%，依據(jù)半程收斂時間的簡便算法（彭國華，2005）[21]，估計(jì)大約需要26年。分區(qū)域看，長江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域的收斂速度不一致，存在非均衡收斂關(guān)系，收斂速度從大到小依次為東部、中部和西部，分別為5.6%、1.2%和2.6%，半程收斂時間分別為12.5年、58年和27年。表明長三角城市群收斂速度最快，會在最短時間內(nèi)趨于“均衡”增長，而中部城市群收斂速度最小，需要足夠的時間才能達(dá)到穩(wěn)態(tài)增長水平，西部的收斂速度與整個長江經(jīng)濟(jì)帶的總體水平基本保持一致。

表1 長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)增長的絕對β收斂檢驗(yàn)

然后納入人口流動變量再檢驗(yàn)長江經(jīng)濟(jì)帶城市經(jīng)濟(jì)增長的收斂性。需要指出的是，嚴(yán)格意義上講，當(dāng)加入任何其他變量時即轉(zhuǎn)化為條件β收斂，鑒于本文重點(diǎn)要關(guān)注人口流動對城市經(jīng)濟(jì)增長收斂性的影響，當(dāng)且僅當(dāng)加入人口流動變量時暫且歸為絕對β收斂，再加入其他變量時則為條件β收斂，以區(qū)別于后文。最小二乘估計(jì)結(jié)果如表2，顯示長江經(jīng)濟(jì)帶及其上中下游城市群依然保持絕對β收斂的穩(wěn)健性。對比前文，當(dāng)納入人口流動時發(fā)現(xiàn)，（1）全樣本估計(jì)顯示流動人口增量顯著為負(fù)，即總體來講，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)內(nèi)城市的流動人口增量在研究區(qū)內(nèi)帶來區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的負(fù)效應(yīng)，可能的原因是，依據(jù)新古典增長理論，在人口或勞動力方面，流動人口的數(shù)量本身并不是經(jīng)濟(jì)增長的直接因素，而是流動人口帶來的勞動力和人力資本附加到區(qū)域生產(chǎn)和創(chuàng)新過程中帶來經(jīng)濟(jì)增長，所以從數(shù)量和增量來估算人口流動對經(jīng)濟(jì)增長的影響會得到負(fù)向影響。誠然，人口流動給城市發(fā)展帶來了活力，特別是勞動密集型的制造業(yè)和服務(wù)業(yè)歷來是流動人口的主要業(yè)態(tài)，從這一點(diǎn)來說，人口流動帶來的“人口紅利”不可忽視，流動人口的貢獻(xiàn)也應(yīng)大加贊賞。不過，從估計(jì)結(jié)果來看，流動人口數(shù)量對經(jīng)濟(jì)增長本身的貢獻(xiàn)呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng)，說明籠統(tǒng)定論流動人口與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系需要謹(jǐn)慎，事實(shí)上，人口流動與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系在學(xué)界的大量實(shí)證中依然存在爭論，本文的結(jié)論僅是支持了爭論的一方而已，只是長江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)增長如此。當(dāng)然，該結(jié)論是否穩(wěn)健后續(xù)將進(jìn)一步進(jìn)行條件收斂檢驗(yàn)。同時，考慮空間效應(yīng)后，最終結(jié)論還有待進(jìn)一步分析。（2）從收斂性角度來講，流動人口增長量系數(shù)為負(fù)的另一層含義是其可能會縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異，盡管判斷經(jīng)濟(jì)收斂的核心指標(biāo)是β，即初始人均產(chǎn)出水平的系數(shù)，但流動人口規(guī)模大的地區(qū)一般也是產(chǎn)出水平高的發(fā)達(dá)地區(qū)，反之亦然，因此有理由相信流動人口增長量能在一定程度上反映經(jīng)濟(jì)收斂現(xiàn)象，本文估計(jì)結(jié)果表明人口流動有利于縮小長江經(jīng)濟(jì)帶城市之間經(jīng)濟(jì)差異。（3）流動人口增量對東部城市影響為正，但不顯著，對中西部的影響顯著為負(fù)，且系數(shù)大小一致。說明流動人口增長沒有影響長江經(jīng)濟(jì)帶下游城市群的經(jīng)濟(jì)增長，而對中西部城市有顯著的阻尼效應(yīng)，原因可能在于長江經(jīng)濟(jì)帶中西部主要是外流地，勞動人口特別是農(nóng)業(yè)勞動人口總體上本身過剩，使得流動人口增量帶來更大的負(fù)效用，不利于經(jīng)濟(jì)增長。（4）除了長江經(jīng)濟(jì)帶東部城市不變之外，全樣本及中西部城市估計(jì)的絕對收斂系數(shù)β收斂和收斂速度ν都有微弱減少趨勢，約降低0.1%～0.2%，表明流動人口可能會延遲區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的收斂進(jìn)程。

表2 納入人口流動的長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)增長絕對β收斂檢驗(yàn)

（三）條件β收斂檢驗(yàn)：普通面板數(shù)據(jù)模型

條件β收斂估計(jì)需要增加相關(guān)控制變量，普通面板估計(jì)結(jié)果如表3，其中第（1）列是不考慮任何控制變量，第（2）、（3）列分別是不加入和加入人口流動變量，以顯示人口流動對條件收斂的影響。第（4）～（6）列分別是長江經(jīng)濟(jì)帶東部、中部和西部城市群的估計(jì)結(jié)果。需要說明的是，本文面板數(shù)據(jù)估計(jì)采用固定效應(yīng)方法，因?yàn)殡S機(jī)效應(yīng)的假定要求未觀測效應(yīng)與解釋變量不相關(guān)，固定效應(yīng)則不需要這種嚴(yán)格假定，它允許未觀測效應(yīng)與解釋變量可以存在相關(guān)關(guān)系（Miller&Upadhyay，2002）[22]。隨機(jī)效應(yīng)的這種假定被認(rèn)為不太合適（彭國華，2005）[21]，Islam（1995）[23]、周少甫和陳哲（2020）[16]等都直接運(yùn)用固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。因此，從先驗(yàn)理論出發(fā)，也直接使用固定效應(yīng)方法。

表3 普通面板模型下條件β收斂檢驗(yàn)

估計(jì)顯示：第一，加入相關(guān)變量后，長江經(jīng)濟(jì)帶及東、中、西部經(jīng)濟(jì)增長率同樣與初始經(jīng)濟(jì)水平在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，這表明以上地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長存在著條件收斂，各地區(qū)都在向自身的穩(wěn)態(tài)水平收斂。第二，長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)內(nèi)各區(qū)域的收斂速度不一致，依次為西部＞東部＞中部，這與絕對收斂的結(jié)果排序上有所差異；西部城市群收斂最快的可能解釋是西部除了少數(shù)城市外，多數(shù)城市整體發(fā)展水平較低，有類似于“經(jīng)濟(jì)塌陷集聚”的特征，使得相對落后區(qū)域追趕內(nèi)部相對發(fā)達(dá)地區(qū)的難度較小，收斂速度相對最高；東部則整體相對發(fā)達(dá)，有“經(jīng)濟(jì)高地聚集”的特征，使得經(jīng)濟(jì)收斂速度也較快，而中部收斂速度明顯低于前兩者，可能在于中部城市間的發(fā)展差距最大，落后地區(qū)難以追趕相對發(fā)達(dá)地區(qū)，使得收斂速度最慢。第三，流動人口增量對長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)增長的影響對于全樣本和中部城市具有顯著負(fù)向影響，但對于東部和西部城市群盡管表現(xiàn)出負(fù)向系數(shù)，但并不顯著。綜合前文結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)估計(jì)結(jié)果中，僅中部城市都顯示流動人口增長對其經(jīng)濟(jì)增長具有負(fù)向影響，有理由相信長江經(jīng)濟(jì)帶中部城市人口流動可能因結(jié)構(gòu)等因素不利于本地經(jīng)濟(jì)增長，這值得中部城市反思。另外，還有其他控制變量，從全樣本來看，變量均顯著，但分區(qū)域估計(jì)是有所差異，限于篇幅，這里先不急于分析，后續(xù)在空間面板數(shù)據(jù)模型中統(tǒng)一進(jìn)行解釋。

（四）條件β收斂檢驗(yàn)：空間面板數(shù)據(jù)模型

依次對長江經(jīng)濟(jì)帶城市群進(jìn)行空間滯后建模SLM、空間誤差建模SEM、空間自相關(guān)建模SAC和廣義嵌套空間建模GNSM，為了比較觀察人口流動變量對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響，每個模型分別考慮不加入和加入流動人口增量變量進(jìn)行估計(jì)，得到八個模型，結(jié)果報(bào)告于表4。結(jié)果顯示：第一，條件收斂的β系數(shù)依然在1%水平下顯著，表明長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)增長條件收斂的結(jié)論比較穩(wěn)健，總體上空間面板模型的β收斂系數(shù)要略高于普通面板模型，即空間因素可能在一定程度上促進(jìn)了區(qū)域收斂，小幅度加快了區(qū)域均衡發(fā)展。第二，流動人口增量一致顯著為負(fù)，依然表明從數(shù)量上來計(jì)量流動人口對經(jīng)濟(jì)增長率的影響并不利于區(qū)域增長，反而對經(jīng)濟(jì)增長有阻尼效應(yīng)，每萬人流動人口增量將使得經(jīng)濟(jì)增長下降約0.1%；一般來說，流動人口增量多的地方為發(fā)達(dá)地區(qū)，增量少甚至負(fù)增量的地區(qū)為欠發(fā)達(dá)地區(qū)，總體則是抑制前者而促進(jìn)后者經(jīng)濟(jì)增長。同時，基于區(qū)域流動人口規(guī)模與人均產(chǎn)出水平高度相關(guān)的合理性假設(shè)，流動人口增長量系數(shù)為負(fù)的結(jié)論表明人口流動能顯著縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距。因此，人口流動的最終是利于區(qū)域均衡發(fā)展。第三，對比每類空間模型下的兩個子模型，發(fā)現(xiàn)加入流動人口增量后β系數(shù)值略有增加，即收斂速度略加快，表明人口流動將促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展的加快。第四，流動人口增量的空間滯后項(xiàng)W*m顯著為正（GNSM模型中），表明目標(biāo)城市的周邊流動人口增量有利于本地經(jīng)濟(jì)增長，這與m形成對比，一正一負(fù)的結(jié)果表明地區(qū)之間是競合關(guān)系。綜合兩者的效應(yīng)，如果簡單化計(jì)算，系數(shù)之和為正，人口流動對經(jīng)濟(jì)增長的總增長效應(yīng)則為正，盡管這種簡化測度值得商榷，但能在一定程度上說明，評估流動人口在城市經(jīng)濟(jì)增長中的效果時，應(yīng)該考慮區(qū)域整體性和空間協(xié)同作用。第五，其他控制變量方面，除了少數(shù)不顯著的情況，總體上資本存量K、創(chuàng)新能力Innovation、外商直接投資FDI和工資率wage對經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用，這與同類研究結(jié)論果一致，無須過多解釋。但是勞動力比例L的估計(jì)結(jié)果顯示：在前兩類模型中對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生負(fù)影響，且SLM中系數(shù)顯著，與一般的人口紅利研究成果不一致；而在后兩類模型中顯著為正。產(chǎn)生不一致的原因可能一方面是模型設(shè)定本身導(dǎo)致的；另一方面可能是該指標(biāo)的含義是單位從業(yè)人員（主要是“國家工作人員”，而不是一般意義層面的15～64歲勞動人口）占總?cè)丝诘谋壤?，該比例高說明這個地區(qū)重要，經(jīng)濟(jì)規(guī)模較大、發(fā)展較好，需要的人員多；但政府工作人員多、規(guī)模龐大，有時候效率也較低（唐天偉，唐任伍，2011）[24]；因此限于數(shù)據(jù)原因本文選擇該指標(biāo)后導(dǎo)致在部分模型出現(xiàn)正向結(jié)果而部分為負(fù)向結(jié)果，不過均能合理解釋。

表4 空間面板模型下條件β收斂檢驗(yàn)

（五）空間效應(yīng)分解：直接效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)的估計(jì)

當(dāng)存在空間溢出效應(yīng)時，某個影響因素的變化不僅會影響本地經(jīng)濟(jì)增長及收斂性，可能還會影響其周邊經(jīng)濟(jì)增長和收斂性，并通過循環(huán)反饋引起一系列變化調(diào)整。將各因素對經(jīng)濟(jì)增長的影響分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)：某變量變動對本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的總體影響稱為直接效應(yīng)，其包含了空間反饋效應(yīng)，即目標(biāo)城市某因素變動通過影響鄰近城市經(jīng)濟(jì)增長，鄰近城市經(jīng)濟(jì)增長反過來影響目標(biāo)城市經(jīng)濟(jì)增長這一循環(huán)往復(fù)的過程；某變量變動對目標(biāo)城市周邊區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響為間接效應(yīng)，即空間溢出效應(yīng)。這里以SAC空間效應(yīng)分解結(jié)果為例，結(jié)果報(bào)告于表5。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，核心解釋變量人均GDP對數(shù)lngdppc和流動人口增量m都顯著，即表明兩者都存在直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，并形成總效應(yīng)。具體來說，lngdppc的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，說明目標(biāo)城市經(jīng)濟(jì)增長是收斂的，但其空間溢出效應(yīng)為正，表明目標(biāo)城市的lngdppc對其周邊城市經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生促進(jìn)作用，提升周邊城市經(jīng)濟(jì)增長，從收斂性角度則其有發(fā)散作用，最后的綜合作用即總效應(yīng)依然顯示是收斂的。m的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，表明流動人口增量對本地經(jīng)濟(jì)增長有消極作用，但其間接效應(yīng)為正，表明目標(biāo)城市的m對周邊城市經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用，提升周邊城市經(jīng)濟(jì)增長率。因此，從空間效應(yīng)分解角度說明人口流動對經(jīng)濟(jì)增長的影響評價需要全面分析，并充分考慮整個區(qū)域的空間相互作用，強(qiáng)調(diào)目標(biāo)區(qū)域、城市與周邊區(qū)域、城市的空間關(guān)聯(lián)及空間溢出效應(yīng)。第二，其他變量方面，資本存量系數(shù)都不顯著，與前文SAC回歸結(jié)果一致；而勞動投入、創(chuàng)新能力、外商直接投資和工資率的直接效應(yīng)均為正，促進(jìn)目標(biāo)城市經(jīng)濟(jì)增長，而間接效應(yīng)均為負(fù)，減緩周邊城市經(jīng)濟(jì)增長，總效應(yīng)均為正。

表5 空間效應(yīng)分解結(jié)果

（六）人口流動與經(jīng)濟(jì)收斂關(guān)系的復(fù)雜性：多維空間效應(yīng)分析

當(dāng)納入空間相互作用或空間依賴性時，人口流動與經(jīng)濟(jì)增長及其收斂性的關(guān)系變得更加復(fù)雜，多種效應(yīng)并存。為了更加清晰地將前文空間計(jì)量分析中所反映的各種空間效應(yīng)的作用機(jī)制表達(dá)明了，這里用簡化的圖示進(jìn)行直觀分析，如圖2所示。其中m表示目標(biāo)城市人口流動變量（計(jì)量模型中表示流動人口增量），W*m則表示鄰近城市人口流動變量；g表示目標(biāo)城市經(jīng)濟(jì)增長率，W*g表示鄰近城市經(jīng)濟(jì)增長率；箭頭表示幾種空間效應(yīng)的作用方向：是來自目標(biāo)城市還是來自周邊城市的作用，是對目標(biāo)城市還是對鄰近城市的作用（為了表達(dá)方便，雖不完全科學(xué)，本文將W*m對g的影響暫稱為鄰近效應(yīng)）。首先，負(fù)向的直接效應(yīng)表明目標(biāo)城市流動人口增量在研究期內(nèi)減緩了目標(biāo)城市的經(jīng)濟(jì)增長（類似于傳統(tǒng)研究的單維度分析所得到結(jié)論），正向的溢出效應(yīng)表明目標(biāo)城市流動人口增量促進(jìn)了周邊城市經(jīng)濟(jì)增長，正向的鄰近效應(yīng)表明周邊城市流動人口增量促進(jìn)了目標(biāo)城市經(jīng)濟(jì)增長。

基于圖示分析及前文的空間計(jì)量分析結(jié)果，充分說明具有典型空間屬性特征的人口流動與經(jīng)濟(jì)增長之間存在非常復(fù)雜的影響關(guān)系，傳統(tǒng)研究中有且僅有的直接作用并不能完全反應(yīng)兩者之間的全部因果響應(yīng)關(guān)系。從本研究中可以看出，至少有三種效應(yīng)發(fā)生作用。當(dāng)然，本文絕不是要否認(rèn)既有研究結(jié)論，而只是前人研究基礎(chǔ)的拓展，是更加全面、深化人口流動對經(jīng)濟(jì)增長的研究。不過圖中還可以看出，有條虛線指向的是周邊城市人口流動對周邊城市經(jīng)濟(jì)增長的影響，囿于方法限制本文未作討論。不過這至少說明考慮空間相互作用后，復(fù)雜性增加，評判人口流動對經(jīng)濟(jì)增長（包括經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展、縮小差距還是擴(kuò)大差距等）需要更加全面客觀的深化分解和綜合研判，需要納入?yún)^(qū)域整體分析而非個體定論。從本文已有三種空間效應(yīng)分解結(jié)果，將系數(shù)匯總相加得到綜合效應(yīng)為正，具體數(shù)據(jù)表明，每萬人流動人口增長最終會促進(jìn)全域城市平均經(jīng)濟(jì)增長0.06%，這說明人口流動最終是提升經(jīng)濟(jì)增長的而非單維直接效應(yīng)地阻礙經(jīng)濟(jì)增長，加之前文的分析人口流動也會小幅度加速經(jīng)濟(jì)收斂，因此綜合來看，人口流動對經(jīng)濟(jì)增長和經(jīng)濟(jì)均衡發(fā)展都是有利的，至少在長江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)的城市證實(shí)了該結(jié)論。

四、結(jié)論與討論

本文主要證明兩個問題：一是城市經(jīng)濟(jì)增長率具有典型的空間自相關(guān)或空間依賴性，經(jīng)濟(jì)收斂關(guān)聯(lián)經(jīng)濟(jì)增長，因此需要考慮空間效應(yīng)產(chǎn)生的復(fù)雜影響；二是人口流動對經(jīng)濟(jì)收斂和經(jīng)濟(jì)增長空間分布具有顯著影響和解釋作用。對于前者，本文認(rèn)為城市經(jīng)濟(jì)增長差異及分布是一個典型的空間現(xiàn)象，內(nèi)含有空間關(guān)系和空間規(guī)律，因此缺乏空間視角或者說是空間均質(zhì)化假設(shè)下的研究結(jié)論值得商榷。經(jīng)濟(jì)增長差異的普遍規(guī)律可能因?yàn)榭臻g尺度（省域或市域等）不同產(chǎn)生所謂“悖論”現(xiàn)象，所以摒棄空間相互獨(dú)立的假設(shè)、考慮空間效應(yīng)成為研究經(jīng)濟(jì)增長分布特征新的選擇，空間計(jì)量模型便是有效方式。對于后者，人口流動是當(dāng)前社會運(yùn)行的基本過程，類似于長江經(jīng)濟(jì)帶的大城市在一定時期內(nèi)將持續(xù)保持高比例的流入人口，而中小城市或落后城市則可能繼續(xù)保持一定比例的輸出人口。

單純從直接效應(yīng)估計(jì)結(jié)果來看，人口流動對長江經(jīng)濟(jì)帶特別是長江經(jīng)濟(jì)帶中游城市經(jīng)濟(jì)增長帶來阻尼效應(yīng)，但不能因此而否定和阻止人口流動。首先，人口流動并未給東部和西部的經(jīng)濟(jì)增長，而恰恰這兩個區(qū)域是我國經(jīng)濟(jì)差異的兩端，西部有人口過剩的輸出壓力，東部有勞動力需要的動力。其次，流動人口自身有“用腳投票”的理性，“流”還是“留”自有分寸，外部需要做的是社會融合等服務(wù)性工作。第三，本文最終得到的人口流動的綜合效應(yīng)為正，即促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，該結(jié)果考慮到空間相互作用和空間效應(yīng)，更加符合區(qū)域協(xié)同發(fā)展的事實(shí)。因此，本文的研究意義就在于對經(jīng)濟(jì)增長分布空間屬性的深化認(rèn)知，特別是對傳統(tǒng)研究中有關(guān)區(qū)域增長研究建模過程中忽視空間自相關(guān)的不足做出了梳理。具體來說主要有以下研究突破：一是放松傳統(tǒng)要素分布研究中隱含的空間相互獨(dú)立假設(shè)條件的約束，應(yīng)用空間模型在更大范疇內(nèi)解釋經(jīng)濟(jì)增長及空間溢出特征；二是應(yīng)用了多種方法驗(yàn)證了基本研究結(jié)論，但本文并非要否定前人的研究成果，也并非要否定其研究方法，而是在具有共識的基礎(chǔ)上考慮空間因素進(jìn)一步深化人口流動對經(jīng)濟(jì)收斂影響的復(fù)雜性。

對于人口流動對長江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)增長具有負(fù)效應(yīng)的結(jié)論，如果僅從直接效應(yīng)來講，流動并不有利增長，這與既有相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)于全國或其他局部區(qū)域的結(jié)論大體一致。但從本文綜合估計(jì)效應(yīng)來講，人口流動顯然是有利的，因此從地方政府競爭角度來講，不論是流入地還是流出地，地方政府都樂于人口流動，但僅限于“流動”而已，并不是徹底福利化的改革。原因在于對發(fā)達(dá)的流入地來講，可以使用外來廉價勞動力且不用承擔(dān)其福利成本，以低成本保持地方競爭優(yōu)勢；而對于欠發(fā)達(dá)的流出地來講，外出人口戶籍保留在當(dāng)?shù)?，從而能繼續(xù)享受財(cái)政轉(zhuǎn)移支付；同時流出人口收入增長在其回流后能拉動當(dāng)?shù)叵M(fèi)水平，有利于推動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。鑒于此，理性的發(fā)達(dá)地區(qū)政府與欠發(fā)達(dá)發(fā)達(dá)地區(qū)政府，均以維持現(xiàn)有流動人口管理制度來獲取人口紅利，維持現(xiàn)狀是有利可圖的（張煥明，陳年紅，2012）。從全國來講，這種流動人口與城市福利剝離的管理制度的弊端是流動人口的社會福利、合法權(quán)益不能得到保障，他們長期處于一種相對弱勢甚至相對貧困狀態(tài)。因此，以戶籍制度為背景的改革或以福利覆蓋為基礎(chǔ)的政策在當(dāng)前的流動人口治理中推進(jìn)緩慢，也導(dǎo)致以人為本的城鎮(zhèn)化工作還有很多的阻力要破除。

鑒于研究結(jié)論及對當(dāng)前流動人口治理困境的現(xiàn)實(shí)，本文認(rèn)為人口流動總體是有利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的，同時，基于流動人口規(guī)模與人均產(chǎn)出水平的高度相關(guān)性，直接效應(yīng)估計(jì)中流動人口增長量系數(shù)為負(fù)的結(jié)論表明人口流動能顯著縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，進(jìn)一步說明人口流動對于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和縮小區(qū)域差異的雙重作用，因此需要正視人口流動的重大歷史作用與現(xiàn)實(shí)意義。誠然，流動人口較多的特大城市對其治理存在一定的挑戰(zhàn)，除了常規(guī)性城市病等問題，最近的新冠肺炎疫情也表明人口流動和疾病傳播的風(fēng)險有著正相關(guān)性，人口規(guī)模和密度大的城市，傳染病的蔓延速度與規(guī)模一般都比人口規(guī)模小而稀疏的農(nóng)村更為嚴(yán)重，因此大城市面臨的風(fēng)險更大。但是大城市人口規(guī)模的聚集過程所產(chǎn)生的財(cái)富效應(yīng)、溢出效應(yīng)和技術(shù)集中優(yōu)勢支持了其抵御風(fēng)險的能力，不能將人口規(guī)模與風(fēng)險簡單相關(guān)（任遠(yuǎn)，2020）[25]。要進(jìn)一步了解人口流動的地理過程、時空演變規(guī)律，不僅不必過度擔(dān)心我國大規(guī)模的流動人口，反而要應(yīng)用其規(guī)律來助力疫情防控甚至是助力特大城市治理體系構(gòu)建。因此，對于特大城市流動人口治理不能一刀切地“趕人”，而且應(yīng)該加大戶籍制度改革力度，特別注重流動人口福利權(quán)益的保障。近年密集的改革舉措確實(shí)都是有利于流動人口福祉的，也是以人為本的，只是希冀政策能真正“落地”。