閆鵬君　郭松亮　韋澤鑫

摘要：基于1980～2016年的時間數(shù)據(jù)，通過建立計量模型考察了人口流動與北京市經(jīng)濟(jì)增長之間的相互影響關(guān)系。運用格蘭杰因果關(guān)系檢驗論證了人口流動與北京市經(jīng)濟(jì)增長之間存在著雙向格蘭杰因果關(guān)系。同時協(xié)整檢驗和誤差修正模型的結(jié)果表明了二者之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。最后針對性的提出了應(yīng)建立健全人口流入地規(guī)章制度，減輕人口流動的各方面成本，從而協(xié)調(diào)好外來人口流入與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系的政策建議和措施。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長；人口流動；協(xié)整模型；誤差修正模型

一、引言

20世紀(jì)70年代以來，改革開放的重大舉措為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了強大的活力。伴隨著經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展，城鄉(xiāng)差距逐漸拉大。為了謀求更高的勞動報酬、接觸更好的教育資源和醫(yī)療資源，越來越多的農(nóng)村人口選擇離開家鄉(xiāng)前往城市生活。新世紀(jì)以來，人口流動在全國范圍內(nèi)掀起了一股巨大的浪潮，這股熱潮的持續(xù)時間之長、影響范圍之廣、形式內(nèi)容之多樣都是前所未有的。

毫無疑問，人口的大量流入將會對流入地產(chǎn)生巨大的影響。這種影響是全方位的，涉及經(jīng)濟(jì)、社會、環(huán)境、醫(yī)療、教育等各個方面。北京是中華人民共和國的首都，基礎(chǔ)設(shè)施完備，經(jīng)濟(jì)高度發(fā)達(dá)，是全國政治中心、文化中心。2016年北京市常住人口2172.9萬人，流動人口總數(shù)807.5萬人，流動人口在北京總?cè)丝谡急雀哌_(dá)37%，流動人口在北京經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展過程中扮演了重要的角色。近些年來，人口流動對城市發(fā)展的影響引起了各領(lǐng)域?qū)W者的重視，越來越多的學(xué)者展開了對該現(xiàn)象的學(xué)術(shù)研究，也形成了大量的學(xué)術(shù)研究成果。

二、文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)學(xué)者對人口流動與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的研究起步較晚?；诓煌睦碚摶A(chǔ)和計量模型，不同的學(xué)者取得了不同的研究成果。李燕輝（2002）以上海市為例建立多元回歸模型進(jìn)行實證分析，結(jié)果表明流動人口對經(jīng)濟(jì)的增長起到了很好的促進(jìn)作用。段平忠和劉傳江（2005）通過建立人口流動與經(jīng)濟(jì)增長之間的計量模型指出流動人口確實對各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的貢獻(xiàn)作用，且這種作用呈遞減趨勢。周文麗（2012）利用面板模型探討了甘肅省人口流動對其經(jīng)濟(jì)增長收斂性的影響，研究結(jié)果表明人口流動加快了經(jīng)濟(jì)增長的收斂速度。易瑩瑩和凌迎兵（2015）利用柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的拓展模型分析了勞動流入對重慶市經(jīng)濟(jì)增長的影響，研究表明勞動力的流入對重慶經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了顯著的負(fù)面作用。甘行瓊和李玉嬌（2017）通過研究我國101個地級市的面板數(shù)據(jù)結(jié)果表明人口流入城市存在明顯的門檻效應(yīng)，當(dāng)城市人口密度低于812（人/平方公里）時，人口流入對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的促進(jìn)作用；當(dāng)人口密度高于812（人/平方公里）時，人口流入對地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用就會受阻。李曉陽等（2018）基于中國西部十省面板數(shù)據(jù)的實證研究認(rèn)為勞動力流入對于對西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用變得不顯著，且勞動力流出對經(jīng)濟(jì)增長的抑制作用也被削弱?？梢?，現(xiàn)有文獻(xiàn)對北京市經(jīng)濟(jì)增長與人口流動的相關(guān)研究大都停留在定性分析上，對二者之間究竟如何影響的研究深度還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。因此，本文將構(gòu)造VAR模型（向量自回歸模型）將人口流動與經(jīng)濟(jì)增長納入統(tǒng)一的邏輯框架，對二者之間的關(guān)系進(jìn)行定量分析。

三、數(shù)據(jù)的來源及描述

根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性和準(zhǔn)確性，通過反復(fù)篩選和比較，最終選擇北京市1978～2016年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究。選擇FPR（Floating Population Rate）作為人口流動的情況的衡量指標(biāo)。為了防止價格因素對實際GDP產(chǎn)生的影響，以1978年的GDP為基期，采用以固定價格折算的指標(biāo)GDPI用以衡量經(jīng)濟(jì)的實際發(fā)展水平。所有數(shù)據(jù)均來自北京市統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的《北京市統(tǒng)計年鑒》。

四、模型及實證結(jié)果分析

（一）平穩(wěn)性檢驗與協(xié)整檢驗

傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)對時間序列數(shù)據(jù)有嚴(yán)格的要求，即用于構(gòu)建計量模型的時間序列是一組白噪聲序列。這是因為不平穩(wěn)的序列將會導(dǎo)致虛假回歸，從而影響模型的可決系數(shù)和假設(shè)檢驗，最終導(dǎo)致模型設(shè)定偏誤。但現(xiàn)實生活中大多數(shù)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)都是非平穩(wěn)的，可以通過差分的方法將不平穩(wěn)的序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)的序列。一般地，時間序列中經(jīng)常用于檢驗序列平穩(wěn)性的方法是ADF單位根檢驗法，本文將借助ADF單位根檢驗法用于數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性分析。同時，為盡量消除模型存在的異方差性，提高模型的精確度，分別對相關(guān)變量取對數(shù)得到lnGDPI、lnFPR，取對數(shù)不會影響模型的因果關(guān)系。

由ADF檢驗結(jié)果可知，lnGDPI與lnFPR的一階差分在1%的顯著性水平下均通過了單位根檢驗，所以lnGDPI與lnFPR均為一階單整序列。由于二者之間屬于同階單整，因此可以對其進(jìn)行協(xié)整檢驗，進(jìn)而判斷二者之間是否存在協(xié)整關(guān)系。所謂協(xié)整是指，采用某種方法組合方程中的非平穩(wěn)變量，使方程的殘差項變得平穩(wěn)，并消除謬誤回歸，即一組變量之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。用于兩變量間的協(xié)整關(guān)系檢驗最常用的方法是Johansen（1991）和Juselius（2006）的極大似然法，其思想是通過構(gòu)造兩個殘差的積矩陣，進(jìn)而根據(jù)矩陣的本征值判斷是否存在協(xié)整關(guān)系。首先運用Eviews 8.0 軟件通過最小二乘法原理對模型的表達(dá)式進(jìn)行估計，估計得到的回歸方程為：

lnGDPI=8.85406+1.0588lnFPR（1）

t值 （79.9777） （23.9580）

其中，R2=0.9394，F(xiàn)=573.6427

對回歸得到的殘差序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，本文采用的方法是ADF單位根檢驗法。檢驗結(jié)果如下表所示：

由檢驗結(jié)果可知，在1%的顯著性水平下殘差序列拒絕了存在單位根的假定，即殘差序列是平穩(wěn)的。這表明GDPI和FPR之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。由回歸方程可知：在其他條件不變的情況下，人口流動率每增加1%會導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長變動1.0558%。這表明流動人口大量的流入對北京經(jīng)濟(jì)增長起到了顯著的促進(jìn)作用。

（二）格蘭杰因果關(guān)系檢驗

協(xié)整檢驗主要用于分析經(jīng)濟(jì)增長與人口流動之間是否存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，它們之間是否存在著因果關(guān)系則必須借助于格蘭杰因果關(guān)系檢驗才能予以確定。需要說明的是，格蘭杰因果關(guān)系并不是真正意義上的因果關(guān)系，而是變量之間在數(shù)據(jù)上的動態(tài)相關(guān)關(guān)系，但是它可以表明一個變量是否對另一個變量有“預(yù)測能力”。檢驗結(jié)果見下表。

由檢驗結(jié)果可知，在滯后期為一期的情況下，可以拒絕人口流動不是經(jīng)濟(jì)增長的格蘭杰原因，但不能拒絕經(jīng)濟(jì)增長不是人口流動的格蘭杰原因，即人口流動是經(jīng)濟(jì)增長的單向格蘭杰原因。在滯后期為兩期的情況下，在10%的顯著性水平下我們可以拒絕原假設(shè)，接受備擇假設(shè)，認(rèn)為人口流動與經(jīng)濟(jì)增長之間存在著雙向的格蘭杰原因。人口流動帶動了經(jīng)濟(jì)增長，同時經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展又促進(jìn)了人口流動，二者之間相輔相成。

（三）誤差修正模型

基于VAR模型的協(xié)整關(guān)系只能說明各個變量之間的長期關(guān)系與趨勢，要分析變量之間的短期動態(tài)關(guān)系，可以通過引入誤差修正模型來將變量的短期波動和長期均衡有機地結(jié)合起來，實現(xiàn)短期內(nèi)變量間由非均衡向均衡調(diào)整的過程。因為經(jīng)濟(jì)增長與人口流動是協(xié)整的，則它們間的短期非均衡關(guān)系總能由一個誤差修正模型表述。即：

ΔYt=lagged（ΔY，ΔX）-λ*ecmt-1（2）

其中，0<λ<1，ecmt是非均衡誤差，λ是短期調(diào)整參數(shù)。

通過向回歸方程中引入非均衡誤差的滯后項將長期靜態(tài)模型轉(zhuǎn)換為短期動態(tài)模型，進(jìn)而彌補長期均衡模型存在的不足，估計得到的回歸方程為：

ΔlnGDPI=0.1682ΔlnFPR-0.0734ecm（-1）（3）

修正項ecm（-1）的系數(shù)代表了模型內(nèi)部對短期非均衡情況發(fā)生時的調(diào)節(jié)能力，由修正項系數(shù)所代表的經(jīng)濟(jì)含義可以得出當(dāng)且僅當(dāng)系數(shù)值為非負(fù)數(shù)時修正項才能對某一時點發(fā)生的短期偏離起到調(diào)節(jié)作用。回歸方程得到的修正項系數(shù)為-0.0734，因此具有經(jīng)濟(jì)意義。這表明當(dāng)某一時點經(jīng)濟(jì)增長關(guān)于人口流動發(fā)生短期偏離時，模型將以0.0734的力度對非均衡狀態(tài)進(jìn)行修正，以保證長期均衡狀態(tài)的實現(xiàn)。

五、結(jié)論與政策建議

本文利用1978～2016年北京市人口流動與經(jīng)濟(jì)增長的相關(guān)數(shù)據(jù)，通過建立向量自回歸模型對二者之間的關(guān)系進(jìn)行實證分析，經(jīng)過研究得出了以下結(jié)論：第一，人口流動與北京市經(jīng)濟(jì)增長通過了協(xié)整檢驗，這表明二這之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。二者之間的協(xié)整方程表明：在其他因素不變的前提下，人口流動率每增加1%會導(dǎo)致北京市經(jīng)濟(jì)增長1.0558%?？梢娏鲃尤丝诖罅康牧魅雽Ρ本┙?jīng)濟(jì)增長起到了顯著的促進(jìn)作用；第二，格蘭杰因果關(guān)系檢驗的結(jié)果表明，在滯后階數(shù)為2階的情況下人口流動與經(jīng)濟(jì)增長之間存在著雙向的格蘭杰因果關(guān)系。外來人口的流入促進(jìn)了北京市經(jīng)濟(jì)的持續(xù)增長，同時北京市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展又對外來人口的流入也起到了一定的帶動作用：第三，通過建立短期修正模型對人口流動與經(jīng)濟(jì)增長的長期趨勢進(jìn)行修正，分析了當(dāng)某一時點發(fā)生短期非均衡情況時模型內(nèi)部對模型的調(diào)節(jié)能力。結(jié)果表明：當(dāng)上一期經(jīng)濟(jì)增長關(guān)于人口流動發(fā)生偏離時，模型內(nèi)部將以0.0734的力度在下一期對上一期的偏離進(jìn)行修正，從而達(dá)到長期均衡的趨勢。

1. 從模型來看，流動人口對流入地的經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用相對有限。這很大程度上是由于流入地對流動人口的管理機制存在漏洞，沒能最大化人口流動帶來的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。因此應(yīng)該建立健全有關(guān)流動人口的管理機制和各項規(guī)章制度，逐漸形成規(guī)范的流動人口管理體系。同時地方政府應(yīng)該出臺針對性的政策積極引導(dǎo)流動人口充分就業(yè)，重視流動人口的住房問題和子女上學(xué)問題，營造和諧穩(wěn)定的社會秩序。同時充分調(diào)動流動人口的工作積極性，發(fā)揮其巨大的經(jīng)濟(jì)潛力。

2. 人口流動與經(jīng)濟(jì)增長之間可以相互影響相互促進(jìn)。因此，地方政府應(yīng)該減少人口流入的成本，消除影響人口流入的各種障礙。在人口流入與經(jīng)濟(jì)增長之間形成一個良性循環(huán)，為人口流入地經(jīng)的濟(jì)增長注入強大的活力，并最終創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)價值。

參考文獻(xiàn)：

[1]李燕輝.流動人口對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究[D].江西財經(jīng)大學(xué)，2002.

[2]段平忠，劉傳江.人口流動對經(jīng)濟(jì)增長地區(qū)差距的影響[J].中國軟科學(xué)，2005（12）.

[3]周文麗.人口流動的經(jīng)濟(jì)增長收斂效應(yīng)實證研究——以甘肅省為例[J].南京人口管理干部學(xué)院學(xué)報，2012（02）.

[4]易瑩瑩，凌迎兵.勞動力流動對西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)的影響——以重慶市為例[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2015（08）.

[5]甘行瓊，李玉姣.人口流動、城市擁擠與經(jīng)濟(jì)增長的非線性關(guān)系——基于地級市面板平滑轉(zhuǎn)移模型的實證研究[J].貴州社會科學(xué)，2017（07）.

[6]李曉陽，趙宏磊，張琦.人口老齡化、勞動力流動與經(jīng)濟(jì)增長——基于中國西部十省面板數(shù)據(jù)模型的實證[J].西南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2018（04）.

[7]高端君，彭佳林，李孜.基于VAR的人口流動與地區(qū)經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究——以重慶市為例[J].西北人口，2015（01）.

[8]許學(xué)珍.北京市流動人口對經(jīng)濟(jì)增長影響的實證研究[D].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2013.

[9]（美）A.H.施圖德蒙德（A.H.Studenmund）.Using Econometrics：A Practical Guide，7th Edition[M].杜江，等，譯.機械工業(yè)出版社，2017.

[10]Johansen S.Estimation and hypothe

sis testing of cointegrationn vectors in ganssian vector autoregressive models[J].Econometrica，19911，59（06）.

[11]JuseliusK. The eointegraated VAR model methodology and applications[M].New York：Oxford University Press， 2006.

[12]紀(jì)杰.地方財政科技投入與經(jīng)濟(jì)增長動態(tài)均衡研究-以重慶市為例[J].科技與經(jīng)濟(jì)，2013（02）.

[13]李春生，張連城.我國經(jīng)濟(jì)增長與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的互動關(guān)系研究——基于VAR模型的實證分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2015（06）.

[14]趙明，張蓉.江蘇省對外直接投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整關(guān)系研究——基于VAR模型的實證分析[J].科技管理研究，2013（04）.

[15]李子奈.計量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].高等教育出版社，2010.

（作者單位：北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院）