鄧學龍 , 曹世武 , 王 慧

(南寧師范大學 旅游與文化學院，南寧 530001)

0 引言

人口與經濟發(fā)展的空間格局、空間相互作用和演進動態(tài)一直是區(qū)域經濟學和經濟地理學等學科研究的核心領域，受到國內外學者廣泛關注。國外研究主要集中于產業(yè)、企業(yè)和特定人口的空間分布。A.Watkins以澳大利亞墨爾本為例，通過構建產業(yè)分散和經濟活動依賴指數，指出墨爾本產業(yè)存在分散和集中兩種空間行為模式[1]。J.L.Eugenio-Martin等通過分析愛彼迎(Airbnb)的住房空間分布，發(fā)現(xiàn)其地理位置選擇與旅游目的地的類型密切相關[2]。K.J.Katherine等探討了美國貧困的空間集聚特征，提出工業(yè)是貧困空間集聚變化的基礎[3]。國內研究主要以特定地理區(qū)域為研究對象，聚焦于3個方面：一是構建人口與經濟地理集中度、人口與經濟不均衡指數、不一致指數等指標，研究探討研究區(qū)域人口和經濟的協(xié)調關系[4-5]。二是利用空間自相關系數探討人口與經濟的空間關聯(lián)性[6-8]。三是利用重心分析方法，探討研究區(qū)域人口和經濟重心遷移軌跡[9-13]。此外，還有涉及流動人口等特定人群的研究[14]。

綜上，現(xiàn)有研究涉及企業(yè)、產業(yè)、宏觀經濟、特定人群等多個領域，取得了一定的成果。但有關人口與經濟現(xiàn)狀的研究較多，剖析空間格局演變背后動因的研究較少。而且，關于中東部地區(qū)的研究較多，對西部地區(qū)，尤其是對西南邊疆民族地區(qū)的研究較為缺乏。而邊境民族地區(qū)由于經濟社會發(fā)展總體滯后，人口空間合理分布與區(qū)域協(xié)調發(fā)展更顯得尤為緊迫。鑒于此，本研究以廣西為研究對象，從城市內部、城市之間和全區(qū)整體3個維度，分析廣西人口和經濟空間格局和演變軌跡，對人口經濟空間格局演變的驅動因素進行探討，并就如何統(tǒng)籌推進區(qū)域人口和經濟高質量發(fā)展提出相應對策建議。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本研究以廣西14個地級市為研究對象，屬性數據來源于2004—2021年的《中國統(tǒng)計年鑒》《廣西統(tǒng)計年鑒》和各市歷年統(tǒng)計年鑒，空間數據來源于廣西標準地圖服務平臺。

1.2 研究方法

(1)

式中：Ci為第i個地級市人口或經濟地理集中度指數，其取值介于0～100，取值越高表示人口或經濟分布越集中，反之越分散；Pij，Aij分別表示第i個地級市下轄第j個縣級行政區(qū)域的常住人口或地區(qū)生產總值(GDP)與面積；Pi,Ai分別表示第i個地級市的常住人口或GDP與行政區(qū)域面積。

1.2.2全局自相關檢驗和局部自相關檢驗。綜合采用全局和局部莫蘭指數(Moran’sI)進行空間自相關檢驗。其中，全局莫蘭指數用于檢驗整個研究區(qū)域中相鄰地區(qū)是否相似或相異，局部莫蘭指數用來檢驗局部地區(qū)是否存在相似或相異的觀察值聚集在一起。

1.2.3人口與經濟重心及標準差橢圓。重心用于描述點分布的集中趨勢，是一組點的平均位置，人口和經濟重心描述人口和經濟的空間均值。標準差橢圓用于描述點分布的離散趨勢和方位，人口和經濟標準差橢圓用來描述人口和經濟分布的空間分散情況。

1.2.4雙重差分法(DID)。這是用來估計政策干預效應的常用方法，通過比較政策實施前后處理組和對照組結果變量的變化，識別政策實施所帶來的因果效應。

2 廣西人口與經濟空間格局及演變

2.1 人口與經濟地理集中度分析

2.1.1人口地理集中度。2010—2020年，廣西人口地理集中度有所提升，但是幅度不大。其中最低集中度指數由4.889提升到5.615，最高集中度指數由36.000提升到39.265。就各城市而言，除柳州在2010年、2015年和2020年3個年份、南寧在2020年集中度指數高于30之外，其余城市集中度指數均小于30?？梢哉J為，各市內部人口空間分布較為分散。2010—2020年，除南寧由近似分散轉變?yōu)榈投燃型?，其余城市人口地理集中類型均總體保持不變。這表明2010年以來廣西各市內部人口空間分布基本保持穩(wěn)定(表1)。

2.1.2經濟地理集中度。2010—2020年，廣西經濟地理集中度也有一定提升，最低集中度指數由9.208提升到11.215，最高集中度指數略有下降。在2010年、2015年和2020年3個年份，柳州和南寧分別一直是經濟高度集中和中度集中城市，這是由柳州作為廣西最大工業(yè)城市和南寧作為廣西首府的地位所決定的。防城港因其行政區(qū)域面積狹小也一直保持經濟中度集中城市地位，且集中度持續(xù)提升。2015年后，北海進入經濟中度集中城市行列，玉林和崇左的經濟集中度也得到較大提升，反映出隨著北部灣經濟區(qū)的開放開發(fā)，北部灣核心及周邊城市進入持續(xù)較快增長階段，經濟集聚程度逐步提升。而同期，賀州經濟集中度下降，表明賀州由于毗鄰廣東，可能受到廣東虹吸效應影響(表1)。

表1 2010年、2015年和2020年人口和經濟地理集中度

2.2 人口與經濟空間關聯(lián)分析

2.2.1單變量空間自相關檢驗。全局Moran’sI檢驗表明，在地級市尺度上，5%顯著水平下，2010年、2015年和2020年3個年份的常住人口和GDP空間自相關均不顯著(表2)。即在全局層面，不同城市人口與人口之間、經濟與經濟之間的空間分布均未表現(xiàn)出高-高(高-低)、低-低(低-高)相鄰的空間聚類模式，而是表現(xiàn)為隨機分布模式。這表明城市之間的經濟社會聯(lián)系還遠遠不夠緊密，一個城市人口和經濟發(fā)展受相鄰城市人口和經濟發(fā)展水平影響的程度較弱。

表2 2010年、2015年和2020年人口和經濟全局Moran’s ITab.2 Global Moran’s I of the population and GDP in 2010, 2015 and 2020

對常住人口和GDP分別進行單變量局部空間自相關檢驗的結果顯示：兩個變量的局部空間自相關(LISA)聚類地圖在2010年、2015年和2020年均保持相同的分布，即局部莫蘭指數(Moran’sI)顯著的城市在3個年份保持不變。以2020年為例，在5%水平下，就常住人口而言，只有來賓局部Moran’sI顯著，呈現(xiàn)低-高分布，表明來賓對人口吸引力明顯小于相鄰城市。就GDP而言，只有南寧和來賓局域Moran’sI顯著。其中，南寧呈現(xiàn)高-低分布，具有顯著的空間極化特征；來賓呈現(xiàn)低-高分布，受到周邊GDP較高城市的極化影響。由于LISA圖未出現(xiàn)高-高和低-低分布局部空間集聚現(xiàn)象，表明即使在局部層面，相鄰城市之間也缺乏空間集聚特征，以隨機分布特征為主(圖1)。

圖1 2020年單變量LISA聚類圖

2.2.2雙變量空間自相關檢驗。首先，選取常住人口和GDP的時間序列分別進行雙變量全局時空自相關分析，檢驗城市常住人口(GDP)與周圍鄰近城市加權平均常住人口(GDP)的時空關系，即內向溢出效應和外向溢出效應。以2019年和2020年的數據進行分析、檢驗發(fā)現(xiàn)，5%水平下，兩個年份常住人口(GDP)交互為第一、第二變量的兩種情形下，雙變量全局Moran’sI均顯著為負。表明從全局角度各市人口(經濟)之間不存在正向的溢出效應，既不對外產生正向溢出，也接受不到周圍城市的正向溢出，城市之間屬于明顯的競爭型空間關系。其次，選取2010年、2015年和2020年常住人口與GDP進行全局空間交互相關分析，檢驗結果顯示，在5%水平下，雙變量全局空間交互Moran’sI均顯著為負。表明常住人口與GDP的主要分布特征為：低GDP的城市被常住人口數量多的城市所包圍，高GDP的城市被常住人口數量少的城市所包圍。再次，對2019年和2020年常住人口和GDP分別進行雙變量局部時空相關LISA檢驗得到的聚類地圖，與對其分別進行單變量局部空間自相關檢驗得到的聚類地圖(圖1)分布形態(tài)相同，表明即使在局部層面，相鄰城市彼此之間也不存在正向溢出效應。最后，對常住人口與GDP進行雙變量局部空間交互相關分析，發(fā)現(xiàn)2010年、2015年和2020年3個年份人口和GDP交互為第一、第二變量情形下，LISA聚類地圖均呈現(xiàn)相同的分布形態(tài)。以2020年為例，可以發(fā)現(xiàn)，即使在局部層面，人口和經濟空間交互關系也以隨機分布特征為主，在一定范圍體現(xiàn)為低-高或高-低相鄰的空間負相關關系。這表明相鄰城市之間人口與經濟正向聯(lián)系較弱，未形成空間集聚特征(圖2)。

圖2 2020年雙變量交互LISA聚類圖

2.3 人口與經濟地理分布特征分析

2.3.1重心分析。2008—2020年，廣西經濟重心持續(xù)向南和西南方向移動，即由內陸向沿海遷移，總移動距離為13.79 km，表明西南方向城市經濟發(fā)展相對較快。目前經濟重心位于來賓市興賓區(qū)與南寧市賓陽縣交界處，也反映出經濟重心向首府遷移的趨勢。人口重心遷移軌跡與經濟重心大致相同，但遷移速度明顯小于經濟重心，總移動距離為6.33 km。這表明，一方面人口重心隨著經濟重心的遷移而遷移，但同時又具有一定的滯后性；另一方面也說明人口重心與經濟重心距離越來越遠，人口與經濟空間開始出現(xiàn)失衡現(xiàn)象(圖3)。

圖3 2008—2020年廣西人口重心和經濟重心及遷移軌跡

2.3.2標準差橢圓。人口標準差橢圓(圖4)顯示，廣西常住人口在沿東北—西南方向的空間離散分布，主要集中在柳州、來賓、南寧、貴港、玉林和欽州等傳統(tǒng)人口大市。2010年、2015年和2020年3個年份標準差橢圓的形狀和面積變化不明顯，但橢圓重心向西南有小幅移動，表明廣西人口空間格局呈西南擴張、東北收縮趨勢。

圖4 2010年、2015年和2020年廣西人口和經濟標準差橢圓

經濟標準差橢圓顯示，廣西經濟也是在沿東北—西南方向的空間離散分布，但相對于人口而言，經濟在空間上分布更為集中。同時，經濟標準差橢圓向西南方向發(fā)生一定程度的位移，向正南方發(fā)生一定角度的偏移，表明位于桂南方向的北部灣城市經濟區(qū)發(fā)展較快，經濟實力得到較大增強。

3 區(qū)位導向性政策影響分析

3.1 理論假設

2008年，國家批準實施《廣西北部灣經濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》。其后，廣西人口和經濟重心，尤其是經濟重心出現(xiàn)了明顯的南移跡象，北部灣經濟區(qū)核心城市和相鄰城市的經濟地理集中度也得到一定提升。表明北部灣經濟區(qū)具有高于非北部灣經濟區(qū)城市的經濟增速，GDP占比提升。由于經濟發(fā)展對人口分布具有決定性影響，北部灣經濟區(qū)對人口的吸引力逐年提升，常住人口的增長也高于非北部灣經濟區(qū)城市。除了區(qū)域經濟增長自我強化的原因外，國家針對廣西的區(qū)位導向性政策理應對人口和經濟的空間格局演變起到了至關重要的推動作用。

3.2 檢驗

3.2.1模型設定。選取2008年國家批準實施《廣西北部灣經濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》(以下簡稱《規(guī)劃》)作為政策沖擊的準自然實驗，基準模型設定為：

yit=α0+β(Di×T2008)+γXit+μi+λt+εit。

(2)

式中：yit是被解釋變量，表示城市的人均地區(qū)生產總值(人均GDP)；i，t分別表示城市和年份；α0為截距；Di是一個虛擬變量，用以識別受《規(guī)劃》影響的城市，本研究處理組包含南寧、北海、欽州和防城港4個北部灣城市；T2008用以識別沖擊時間，由于《規(guī)劃》于2008 年2月批準實施，考慮到政策貫徹落實存在時滯，將2009年及其后各年份賦值為1，將2009 年之前各年份賦值為0；β是核心變量的系數，反映了政策發(fā)生前后處理組相對于控制組經濟受政策影響的變化。同時，Xit表示其他因素對城市人均GDP的影響，選取固定資產投資、社會消費品零售總額、出口額和公共財政預算支出作為控制變量，用向量表示；γ表示控制變量的回歸系數；μi和λt分別為城市固定效應和年份固定效應；εit為隨機誤差項。

廣西現(xiàn)有14個地級市建制的形成始于2003年，因此，選擇2003—2020年的面板數據為樣本。所有變量均以2003年為基期進行平減，其中人均GDP、社會消費品零售總額、公共財政預算支出和出口額分別按照人均GDP平減指數、零售價格指數、居民消費價格指數和出口商品價格指數進行平減。并且，為克服數據波動造成的影響，對主要變量均進行取對數處理。

3.2.2模型擬合與檢驗。① 模型擬合結果。由于數據類型為長面板，本研究運用時間趨勢(用變量t表示)來控制時間效應。模型估計結果見表3。結果顯示，在5%顯著水平下，在控制固定資產投資、社會消費品零售總額、政府支出和出口、時間效應和個體固定效應后，北部灣經濟區(qū)人均GDP增幅在2009年后顯著高于非北部灣經濟區(qū)人均GDP增幅。即可認為《規(guī)劃》的批準實施顯著促進了北部灣經濟區(qū)經濟增長。

② 穩(wěn)健性檢驗和平行趨勢檢驗。采用增加控制變量即金融機構人民幣貸款余額的對數的方法進行穩(wěn)健性檢驗?；貧w結果顯示，5%顯著水平下，β系數仍然顯著為正(表3模型Ⅳ)，即所得結果與基準回歸結果一致，這均表明《規(guī)劃》的批準實施能顯著促進北部灣經濟區(qū)城市經濟增長。

此外，雙重差分法估計結果無偏的一個前提條件是實驗組和控制組之間滿足平行趨勢假設。為了檢驗該假設，本研究借助事件研究法(event-study)來進行檢驗。借鑒沈坤榮等[17]、馮烽等[18]的研究，本研究在包含時間趨勢的基準模型基礎上設定如下回歸模型：

(3)

式中：Tj替換式(2)中變量T2008，表示《規(guī)劃》批準實施前和實施后若干年的虛擬變量。j=0表示《規(guī)劃》批準實施的2008年，當j≤-6時，定義Tj=1，否則Tj=0；當j∈[-5,5]時，定義Tj=1，否則Tj=0；當j≥6時，定義Tj=1，否則Tj=0。同時，將《規(guī)劃》批準實施的前1年作為基準年，即式(3)中去除了含β-1的項。βj是需要關注的參數，反映了《規(guī)劃》批準實施前后對北部灣經濟區(qū)經濟增長的影響。2003—2020年，在《規(guī)劃》實施之前4個年份，北部灣經濟區(qū)和非北部灣經濟區(qū)的人均GDP增速并不存在顯著差異，滿足平行趨勢假設。但《規(guī)劃》實施的第3年之后，相對于非北部灣經濟區(qū)而言，北部灣經濟區(qū)有著更高的人均GDP增速，說明區(qū)位導向性政策對北部灣經濟區(qū)經濟增長具有顯著正向影響，但政策效果顯現(xiàn)具有一定的時滯效應。

4 結論、討論及建議

4.1 結論

第一，廣西各市人口和經濟總體呈現(xiàn)隨機分布特征，各市之間經濟社會聯(lián)系不緊密，城市之間屬于競爭型空間關系。第二，各市內部人口地理集中度較低，經濟地理集中度高于人口地理集中度且經濟中度集中城市范圍有所擴大。第三，廣西人口和經濟重心均持續(xù)向西南方向遷移，人口和經濟標準差橢圓也都呈現(xiàn)東北—西南方向，《廣西北部灣經濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》的批準實施對人口和經濟重心的南移以及北部灣經濟區(qū)經濟地理集中度的提高起到了重要促進作用。

4.2 討論

廣西仍屬于我國經濟最不發(fā)達的地區(qū)之一，區(qū)內大部分城市發(fā)展水平仍處于工業(yè)化、現(xiàn)代化的初級階段，都面臨吸引和集聚各種生產要素實現(xiàn)跨越發(fā)展的重任，因此，城市之間的關系主要表現(xiàn)為競爭關系，而城市分工合作帶來的空間依賴關系較弱。而且，由于各市經濟發(fā)展水平、資源、區(qū)位相近，產業(yè)同構現(xiàn)象比較突出，產業(yè)互補性不強，城市之間也難以形成緊密的產業(yè)聯(lián)系。此外，作為首府的南寧因為首位度較低，也難以對周邊城市產生輻射擴散效應。由于經濟欠發(fā)達，對人口的吸引力有限，因而各市人口地理集中度普遍偏低。

4.3 建議

(1)大力推動北部灣經濟區(qū)高質量發(fā)展。充分利用北部灣經濟區(qū)人口和經濟地理集中度較高的優(yōu)勢，加快推進北部灣經濟區(qū)產業(yè)融合與城市融合。繼續(xù)將北部灣經濟區(qū)作為新時代廣西開放發(fā)展的優(yōu)先方向，通過深化面向東盟的開放合作、積極參與西部陸海新通道建設、全面對接粵港澳大灣區(qū)，加強北部灣經濟區(qū)產業(yè)統(tǒng)籌布局和分工協(xié)作，深入推進北防欽港口、產業(yè)、交通、園區(qū)、生態(tài)等一體化和以人為核心的新型城鎮(zhèn)化，以改革創(chuàng)新開放、深度融合的新舉措促進北部灣經濟區(qū)升級發(fā)展。積極縮小城市間發(fā)展差距，著力破解欽州人均經濟綜合實力相對偏弱的問題，夯實北欽防一體化基礎。深入實施強首府戰(zhàn)略，加快構建具備比較優(yōu)勢的南寧現(xiàn)代產業(yè)體系，提升產業(yè)對城市的支撐作用，不斷增強首府南寧的首位度，提高南寧人口吸納和承載能力，發(fā)揮首府城市的輻射帶動作用，引領北部灣經濟區(qū)發(fā)展。

(2)大力加強城市之間合作聯(lián)動。大力加強城市之間交通基礎設施建設，提升區(qū)域交通互聯(lián)互通水平，為人力、資金、技術和可移動的自然資源等生產要素在城市之間的合理流動和有效配置提供有力支撐。加快構建布局合理、重點突出、特色鮮明、錯位發(fā)展的現(xiàn)代產業(yè)體系，推動形成主體功能明顯、優(yōu)勢互補、高質量發(fā)展的區(qū)域經濟布局。合理定位城市功能,通過優(yōu)勢互補、資源共享,實現(xiàn)城市之間的深度合作和聯(lián)動發(fā)展，加快形成具備一定競爭優(yōu)勢的城市群，增強廣西區(qū)內各城市之間的經濟社會聯(lián)系。

(3)探索推進南寧—柳州經濟軸建設。在東北—西南發(fā)展方向上，南寧和柳州是經濟實力最強的兩個城市，但南寧和柳州的發(fā)展并沒有推動形成發(fā)展軸，主要原因在于處于兩者中間的來賓經濟實力較弱。因此，一是需要繼續(xù)強化南寧和柳州的區(qū)域龍頭城市地位，增強其輻射帶動來賓發(fā)展的能力。二是加快工業(yè)轉型升級和培育發(fā)展新動能，促進來賓經濟社會發(fā)展。三是繼續(xù)推進“柳來河一體化”進程，打造新的增長極和增長帶。