陳蓉

(上海市衛(wèi)生和健康發(fā)展研究中心(上海市醫(yī)學(xué)科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所)，上海，200040)

一、引言

農(nóng)耕經(jīng)濟(jì)使得中國(guó)形成了農(nóng)業(yè)和家庭手工業(yè)相結(jié)合的自給自足的自然經(jīng)濟(jì)。農(nóng)耕社會(huì)還具有狹隘的地方性，以農(nóng)為本的地區(qū)之間的交往程度不高。由于信息的閉塞、交通的不便利、安土重遷的傳統(tǒng)觀念、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的意識(shí)等，勞動(dòng)力主要在本地就業(yè)，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。新中國(guó)成立以后實(shí)施的戶籍制度對(duì)城鄉(xiāng)人口遷移行為進(jìn)行嚴(yán)格的約束與規(guī)制，加固了城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，強(qiáng)化了勞動(dòng)力的這種本土化和農(nóng)業(yè)化的生產(chǎn)性投入模式。農(nóng)村的大量剩余勞動(dòng)力被束縛在低效率傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門，導(dǎo)致我國(guó)整體的勞動(dòng)生產(chǎn)效率偏低。同時(shí)，由于我國(guó)歷史悠久、土地疆域廣闊，不同區(qū)域之間的自然稟賦、地緣環(huán)境等差異巨大，加之歷史、文化等多方面因素的影響，地區(qū)間社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在巨大差異?？梢哉f，地區(qū)間發(fā)展不平衡，城鄉(xiāng)差距大是中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展在空間上最突出的事實(shí)。

改革開放以后，先天稟賦和政策設(shè)計(jì)的雙重優(yōu)勢(shì)有力地推動(dòng)了我國(guó)東部和東南部沿海區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，珠三角、長(zhǎng)三角、京津冀等城市群地區(qū)成為推動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的“發(fā)動(dòng)機(jī)”、引領(lǐng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重心。伴隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的建立和完善，生產(chǎn)要素自由流動(dòng)的動(dòng)力逐步被激活。在獲取規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益的驅(qū)動(dòng)下，勞動(dòng)力、資本等生產(chǎn)要素愈發(fā)由欠發(fā)達(dá)的中西部地區(qū)、農(nóng)村地區(qū)向發(fā)達(dá)的東部沿海地區(qū)、城市地區(qū)集聚。生產(chǎn)要素在空間上的優(yōu)化配置，對(duì)我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)產(chǎn)生了重要的推動(dòng)作用，也形成了強(qiáng)大的區(qū)域發(fā)展差異推力。

在諸多生產(chǎn)要素當(dāng)中，勞動(dòng)力的遷移集聚最具典型意義。從戶籍管理制度允許自由遷徙之后，我國(guó)大量人口不斷地從農(nóng)村遷入城市，從中西部向東部遷移集聚，已形成人類歷史上在和平時(shí)期前所未有的、規(guī)模最大的人口遷移浪潮[1]。在我國(guó)，人口遷移主要體現(xiàn)為就業(yè)型流動(dòng)，人口遷移的方向基本上能反映勞動(dòng)力的流向。經(jīng)濟(jì)活動(dòng)是以人為核心的多重循環(huán)過程，人(勞動(dòng)力)既是經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)中最重要的投入要素，也是終端消費(fèi)者。大規(guī)模、頻繁的人口遷移活動(dòng)對(duì)我國(guó)豐富的勞動(dòng)力資源在空間上進(jìn)行了重新配置，對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展、區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變遷等方方面面產(chǎn)生巨大的影響。在中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”的歷史時(shí)期和當(dāng)前快速城鎮(zhèn)化的進(jìn)程中，國(guó)內(nèi)各區(qū)域間的互動(dòng)與聯(lián)結(jié)將在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)越來越重要的地位。同時(shí)，在當(dāng)前中國(guó)人口整體上進(jìn)入快速老齡化階段，勞動(dòng)力資源將會(huì)愈發(fā)變得稀缺。因而，加強(qiáng)人口遷移對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響的研究尤為重要和必要。

二、文獻(xiàn)綜述與理論機(jī)制

新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，勞動(dòng)力從農(nóng)村遷往城鎮(zhèn)或城市，促使農(nóng)村剩余勞動(dòng)力從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門游離出來，為迅速增長(zhǎng)的現(xiàn)代工業(yè)部門提供廉價(jià)勞動(dòng)力，使得勞動(dòng)力資源從邊際生產(chǎn)率較低的地區(qū)或生產(chǎn)部門向邊際生產(chǎn)率較高的地區(qū)或生產(chǎn)部門轉(zhuǎn)移，提高了整個(gè)經(jīng)濟(jì)的資源配置效率，進(jìn)而可能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。對(duì)此，國(guó)外學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)同。Temple和 Wobmann[2]曾基于76個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行了跨國(guó)比較，并實(shí)證分析了勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移引起的結(jié)構(gòu)變化對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要影響。Vollrath[3]基于 48個(gè)發(fā)展中國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行的跨國(guó)研究也發(fā)現(xiàn)，發(fā)展中國(guó)家的全要素生產(chǎn)率由于資源配置效率不高而被大大地降低，他認(rèn)為將農(nóng)業(yè)部門的勞動(dòng)力向工業(yè)部門轉(zhuǎn)移，可以極大地促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。(中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的40年歷程也呈現(xiàn)出典型的二元經(jīng)濟(jì)特征，但也是頗具特色——限制勞動(dòng)力流動(dòng)的制度性障礙逐步被破除，滯留在農(nóng)業(yè)部門的剩余勞動(dòng)力不斷從低生產(chǎn)率的農(nóng)業(yè)和農(nóng)村轉(zhuǎn)移出來，跨城鄉(xiāng)、地域、產(chǎn)業(yè)和行業(yè)流動(dòng)，進(jìn)入城市和沿海地區(qū)高效率的工商業(yè)部門就業(yè)。)剩余勞動(dòng)力在產(chǎn)業(yè)、行業(yè)和地區(qū)之間的這種流動(dòng)帶來資源重新配置效率，據(jù)測(cè)算，1978—2015年間，我國(guó)整體勞動(dòng)生產(chǎn)率提高了16.7倍，其中，資源重新配置的貢獻(xiàn)占44%，進(jìn)而帶來全要素生產(chǎn)率的提高，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)做出貢獻(xiàn)[4]。

從某一經(jīng)濟(jì)體內(nèi)部經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間均衡性來講，空間經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中的規(guī)模報(bào)酬遞增、市場(chǎng)規(guī)模、范圍經(jīng)濟(jì)、外部經(jīng)濟(jì)等假說認(rèn)為，在獲取規(guī)模效益的驅(qū)動(dòng)下，經(jīng)濟(jì)要素會(huì)不斷地向經(jīng)濟(jì)核心區(qū)集中。這一過程總體上會(huì)促進(jìn)一國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但地區(qū)間的差距在一定階段可能會(huì)呈擴(kuò)大趨勢(shì)。世界銀行的《世界發(fā)展報(bào)告2009》指出，許多在經(jīng)濟(jì)發(fā)展上取得成功的國(guó)家和地區(qū)的經(jīng)驗(yàn)都顯示：經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)必定會(huì)集中到國(guó)內(nèi)的部分區(qū)域，從而形成經(jīng)濟(jì)密集區(qū)和非密集區(qū)；在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，經(jīng)濟(jì)密集區(qū)和非密集區(qū)居民的生活水平會(huì)經(jīng)歷一個(gè)分化過程；但隨著居民收入水平的不斷提高，各地區(qū)居民的生活水平差距并未呈持續(xù)擴(kuò)大趨勢(shì)，而是在逐步趨同；這一過程表現(xiàn)出一定的規(guī)律性和長(zhǎng)期性[5]。瑞典、日本、美國(guó)、英國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家的實(shí)證數(shù)據(jù)都顯示，在一國(guó)人均GDP達(dá)到5000美元左右之前，地區(qū)間差距確實(shí)會(huì)隨人口與經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)的空間集聚而擴(kuò)大；但之后隨著經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步地發(fā)展，地區(qū)差距卻呈現(xiàn)縮小態(tài)勢(shì)[5]。

學(xué)者們就人口(勞動(dòng)力)遷移對(duì)我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響開展了實(shí)證研究。王桂新等[6]的研究發(fā)現(xiàn)，1995—2000年間的跨省人口遷移對(duì)我國(guó)東部和中西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均有正向作用，甚至已成為推動(dòng)?xùn)|部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不可替代的重要因素；并且越是省際人口遷移吸引中心，外來勞動(dòng)力對(duì)推動(dòng)遷入地經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)越大[7]。許召元和李善同[8]通過構(gòu)建可計(jì)算一般均衡模型發(fā)現(xiàn)，區(qū)域間勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移可以有效改善配置效率，顯著提高遷出地的人均收入和消費(fèi)水平，但僅僅是勞動(dòng)力輸出并不能縮小地區(qū)間人均產(chǎn)出的差距。潘越和杜小敏[9]基于1997—2007年的勞動(dòng)力跨區(qū)域流入和流出數(shù)據(jù)，利用非參數(shù)可加模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)勞動(dòng)力流動(dòng)對(duì)不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響方向與強(qiáng)度存在著顯著差異——大量勞動(dòng)力流入顯著地促進(jìn)了東部地區(qū)的工業(yè)化進(jìn)程和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而中西部地區(qū)的勞動(dòng)力流出對(duì)其經(jīng)濟(jì)的影響表現(xiàn)為顯著的“倒U”形非線性關(guān)系。他們認(rèn)為勞動(dòng)力在區(qū)域間的不均衡流動(dòng)客觀上擴(kuò)大了區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡[9]。逯進(jìn)和周惠民[10]構(gòu)建了納入人口遷移因素的內(nèi)生增長(zhǎng)模型，并實(shí)證分析了我國(guó)省域 2000—2009年間人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)生影響特征與變動(dòng)趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)我國(guó)省域間的城鄉(xiāng)二元人口凈遷移具有明確的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)，且不同省份、四大區(qū)域總體上表現(xiàn)出增長(zhǎng)效應(yīng)遞減特征。此外，還有學(xué)者以產(chǎn)業(yè)為紐帶研究勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。他們發(fā)現(xiàn)，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移加劇了產(chǎn)業(yè)向東部地區(qū)的集聚[11]，使得東部地區(qū)就業(yè)機(jī)會(huì)增多，又進(jìn)一步增強(qiáng)了對(duì)中西部勞動(dòng)力的吸引[12]，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集聚和地區(qū)差距呈持續(xù)擴(kuò)大趨勢(shì)[13]。

總結(jié)來看，學(xué)者們普遍認(rèn)同，我國(guó)正在經(jīng)歷的人口(勞動(dòng)力)跨城鄉(xiāng)、地區(qū)、行業(yè)和產(chǎn)業(yè)的廣泛遷移流動(dòng)，促進(jìn)了勞動(dòng)力資源的優(yōu)化配置，提高了資源的配置效率，對(duì)我國(guó)整體宏觀經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)做出了貢獻(xiàn)，但對(duì)不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響方向和強(qiáng)度存在差異。對(duì)東部發(fā)達(dá)地區(qū)而言，實(shí)證結(jié)論比較一致，即大量人口向這些具有比較優(yōu)勢(shì)的地區(qū)的集聚，增強(qiáng)了勞動(dòng)力資源的供給能力，促進(jìn)了商業(yè)和服務(wù)業(yè)的迅速發(fā)展，對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向效應(yīng)。但是，對(duì)于人口凈流失區(qū)域的影響，由于不同研究的時(shí)間跨度、區(qū)域?qū)哟巍?shí)證方法等有所不同，得出的結(jié)果存在差異。這也是本文將重點(diǎn)探討的內(nèi)容之一。事實(shí)上，經(jīng)過幾十年的改革開放和發(fā)展，我國(guó)農(nóng)村勞動(dòng)力的剩余程度已大為下降，且勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移一般而言是按照人力資本水平由高到低的次序進(jìn)行的，即實(shí)現(xiàn)了轉(zhuǎn)移的勞動(dòng)力通常是人力資本較高且轉(zhuǎn)移能力強(qiáng)的，而尚未轉(zhuǎn)移出來的勞動(dòng)力大多是在轉(zhuǎn)移就業(yè)中易于遇到困難的群體，因而，仍然存在的剩余勞動(dòng)力與過去也有了明顯的差異，其中半數(shù)者已是 40歲以上的勞動(dòng)力[14]。因此，對(duì)于人口凈流失地區(qū)而言，在勞動(dòng)力流出的初始階段，隨著剩余勞動(dòng)力的外遷，農(nóng)業(yè)部門的生產(chǎn)效率逐步提高，外出務(wù)工勞動(dòng)力的個(gè)人收入明顯提升，并且依靠打工者收入回流對(duì)當(dāng)?shù)叵M(fèi)和投資的拉動(dòng)作用，一定程度上可以促進(jìn)流出地的人均收入和財(cái)富水平。但是，隨著勞動(dòng)力流出規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大，勞動(dòng)力的剩余程度進(jìn)一步降低、甚至已不存在剩余勞動(dòng)力，且剩余勞動(dòng)力的人力資本水平偏低，勞動(dòng)力繼續(xù)流出的負(fù)面作用開始顯現(xiàn)。如果其負(fù)面效應(yīng)逐漸大于打工經(jīng)濟(jì)帶來的正面效應(yīng)，那么勞動(dòng)力流出可能會(huì)制約其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

鑒于此，本文擬使用截至目前最新的、共計(jì) 18年長(zhǎng)時(shí)間跨度的人口與經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，探討在我國(guó)當(dāng)前所處的經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段以及人口遷移集聚過程持續(xù)了近40年的背景下，人口遷移對(duì)我國(guó)整體和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。已有實(shí)證研究多是從東部、中部、西部區(qū)域?qū)用嫔祥_展的，但區(qū)域內(nèi)部不同省份間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資源稟賦、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本積累等均存在巨大差異，人口遷入遷出的規(guī)模和強(qiáng)度亦有所不同，故本文將研究的區(qū)域?qū)哟未_定在省級(jí)層面。在研究方法上，本文選擇了面板模型進(jìn)行實(shí)證分析，可以擴(kuò)大分析樣本單位，使得分析結(jié)果更加可信，也具有一定的創(chuàng)新性。

三、研究方法與變量選擇

(一) 變量選擇及數(shù)據(jù)來源

文章依據(jù)傳統(tǒng)柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，在考慮物質(zhì)資本和人力資本投入的基礎(chǔ)上，引入人口遷移因素，基于2000—2017年全國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的數(shù)據(jù)，構(gòu)建省級(jí)面板數(shù)據(jù)模型。省級(jí)面板模型的因變量是各省歷年GDP，主要自變量是各省歷年凈遷入人口數(shù)。控制變量有兩個(gè)，一是物質(zhì)資本投入，選用各省全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額，二是人力資本投入，選用各省人均受教育年限。因變量—各省歷年GDP和控制變量—全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額的數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站上的“National data國(guó)家數(shù)據(jù)”中的地區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)，分別取自然對(duì)數(shù)，并記作lnGDPi,t和lnFAIi,t。

主要自變量—各省歷年凈遷入人口數(shù)的計(jì)算方法是，用歷年各省的常住人口數(shù)減去戶籍人口數(shù)①，再對(duì)數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)，將主要自變量記為lnNMPi,t。其中，各省歷年常住人口數(shù)來源于“National data國(guó)家數(shù)據(jù)”中的地區(qū)數(shù)據(jù)庫(kù)，各省歷年戶籍人口數(shù)來源于相應(yīng)年份的中國(guó)人口與就業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒。此外，在對(duì)國(guó)內(nèi)人口遷移態(tài)勢(shì)進(jìn)行描述性分析時(shí)，將同時(shí)使用第六次全國(guó)人口普查等來源的數(shù)據(jù)。另一個(gè)控制變量—各省歷年人均受教育年限基于相應(yīng)年份的中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中公布的各省 6歲以上人口的受教育程度數(shù)據(jù)，采用陳釗等[15]的研究中的測(cè)算方法計(jì)算加權(quán)平均數(shù)。具體步驟是：第一步，將各種受教育程度按一定的受教育年限進(jìn)行折算，其中，研究生按 19年計(jì)算，大學(xué)本科按16年計(jì)算，大學(xué)?？瓢?5年計(jì)算，高中按12年計(jì)算，初中按9年計(jì)算，小學(xué)按6年計(jì)算，未上過學(xué)按0年計(jì)算②；第二步，用折算后的受教育年限分別乘以相應(yīng)受教育程度的人數(shù)，加總之后再除以6歲及以上總?cè)丝跀?shù)，即得到人均受教育年限；最后，對(duì)數(shù)據(jù)取自然對(duì)數(shù)，并將變量記作lnEDUi,t。

(二) 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)及協(xié)整檢驗(yàn)

面板模型的構(gòu)建前提條件是進(jìn)入模型中各變量是平穩(wěn)序列，且變量之間存在協(xié)整關(guān)系，故在構(gòu)建模型之前需先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)。為了保證結(jié)果的可信度，本文選用了5種單位根檢驗(yàn)方法：LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)、IPS檢驗(yàn)、ADF-Fisher檢驗(yàn)以及PP-Fisher檢驗(yàn)。首先，對(duì)模型中4個(gè)變量的水平值進(jìn)行檢驗(yàn)，原假設(shè)H0是“存在單位根”。結(jié)果顯示，僅有變量lnEDUi,t的五種檢驗(yàn)均拒絕原假設(shè)，說明lnEDUi,t是一階單整I(1)序列；其余3個(gè)變量均有部分檢驗(yàn)未能拒絕原假設(shè)，故對(duì)變量進(jìn)行一階差分處理后再做檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，4個(gè)變量中僅有l(wèi)nRGDPi,t的LLC檢驗(yàn)在10%的水平上拒絕原假設(shè)，該變量的其余4種檢驗(yàn)以及另外3個(gè)變量的5種檢驗(yàn)均在1%的水平上拒絕原假設(shè)。因此，這4個(gè)變量均屬于I(0)平穩(wěn)序列，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

本文分別采用Fisher檢驗(yàn)、KAO檢驗(yàn)及Pedroni檢驗(yàn)三種方法來驗(yàn)證自變量與因變量之間是否存在長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系，原假設(shè)H0是“不存在協(xié)整關(guān)系”?；贘ohansen檢驗(yàn)的Fisher檢驗(yàn)和Kao的ADF檢驗(yàn)均在 1%的顯著性水平上拒絕“不存在協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)H0。Pedroni檢驗(yàn)中各統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果不一致，其中，Panel ADF和Group ADF的P值為0，Panel PP的P值均為0.000 3，Group PP的P值為0.000 1，表明能在1%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)；而Panel V、Panel rho、Group rho三個(gè)統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果則不能拒絕原假設(shè)H0。有研究指出，在Pedroni檢驗(yàn)的結(jié)果中，Panel ADF、Group ADF檢驗(yàn)效果最好，在檢驗(yàn)結(jié)果不一致時(shí)，以這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量為標(biāo)準(zhǔn)；Panel V、Group rho檢驗(yàn)效果最差；Panel rho、Panel PP、Group PP的效果處于中間水平[16]。因此，綜合這三種方法的檢驗(yàn)結(jié)果，可以判定本文擬構(gòu)建的省級(jí)面板模型中的因變量與自變量之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，可進(jìn)行面板數(shù)據(jù)模型估計(jì)。

(三) 面板模型構(gòu)建

構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型時(shí)還需識(shí)別應(yīng)選用哪一種模型，常見的有變系數(shù)模型、變截距模型以及截面?zhèn)€體截距、系數(shù)不變模型等[17]。面板模型的設(shè)定檢驗(yàn)采用的是約束回歸檢驗(yàn)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是F統(tǒng)計(jì)量。檢驗(yàn)的思路是，首先檢驗(yàn)是否是截面?zhèn)€體截距、系數(shù)不變模型，如不能拒絕原假設(shè)，則無須做下一步檢驗(yàn)，該模型為截面?zhèn)€體截距、系數(shù)不變模型；如果拒絕，則進(jìn)一步檢驗(yàn)是否是變截距模型；進(jìn)一步檢驗(yàn)如不能拒絕原假設(shè)，則屬于變截距模型；如果拒絕則屬于變系數(shù)模型。經(jīng)檢驗(yàn)，首先拒絕了截面?zhèn)€體截距、系數(shù)不變模型，其后拒絕了變截距模型，故選用變系數(shù)面板模型。進(jìn)一步地，變系數(shù)模型還有固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型之分。本文面板數(shù)據(jù)模型是對(duì)全國(guó)31個(gè)省市的估計(jì)，屬于對(duì)總體的估計(jì)，可選用固定效應(yīng)模型[17]。綜合以上模型識(shí)別的結(jié)果，本文最終選用了變系數(shù)固定效應(yīng)模型，并構(gòu)建如式(1)所示的面板方程?？紤]到樣本單位數(shù)量有限的情況下，若對(duì)每一個(gè)變量都采用變系數(shù)，可能會(huì)出現(xiàn)因估計(jì)的參數(shù)過多而導(dǎo)致模型不穩(wěn)健的情形，筆者將兩個(gè)控制變量前面的系數(shù)設(shè)定為省際之間是相同的③，主要自變量的系數(shù)不同。因而，模型(1)進(jìn)一步調(diào)整為模型(2)。

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一) 跨省人口遷移特征和規(guī)律描述性分析

隨著限制城鄉(xiāng)人口遷移的管理制度的松動(dòng)，我國(guó)人口與勞動(dòng)力的流動(dòng)性不斷增強(qiáng)，跨地區(qū)的人口遷移浪潮逐步掀起，至今方興未艾。1982年第三次全國(guó)人口普查(以下簡(jiǎn)稱“三普”)及此后的歷次全國(guó)人口普查(以下簡(jiǎn)稱“四普”“五普”“六普”)和全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查(以下簡(jiǎn)稱“小普查”)的結(jié)果充分反映了這一歷程。1982年“三普”時(shí)我國(guó)流動(dòng)人口數(shù)量?jī)H為657萬人，經(jīng)過20世紀(jì)80年代緩慢的增長(zhǎng)，1990年“四普”時(shí)突破2 000萬人，達(dá)到2 135萬人。20世紀(jì)90年代，流動(dòng)人口數(shù)量迅速攀升，至2000年“五普”時(shí)突破了1億人，達(dá)到1.21億人。21世紀(jì)以來，我國(guó)流動(dòng)人口規(guī)模擴(kuò)張勢(shì)頭依舊強(qiáng)勢(shì)，2005年“小普查”時(shí)接近1.5億人(1.47億人)，2010年“六普”時(shí)達(dá)到2.21億人(其中不包括0.4億市轄區(qū)內(nèi)人戶分離人口)，2015年“小普查”時(shí)增至2.47億人(其中不包括0.47億市轄區(qū)內(nèi)人戶分離人口)，占全國(guó)總?cè)丝诘?8%。《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒2018》顯示，2017年末全國(guó)流動(dòng)人口數(shù)2.44億人，相當(dāng)于每6個(gè)中國(guó)人中就有1個(gè)是流動(dòng)人口。大規(guī)模的人口遷移已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中最突出的人口現(xiàn)象，深刻地影響著我國(guó)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與區(qū)域間經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的方方面面。

人口遷移推-拉力理論認(rèn)為，遷移行為的發(fā)生是遷出地的推力與遷入地的拉力共同作用下的結(jié)果。地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的差異導(dǎo)致的資源配置失衡是引發(fā)人口大規(guī)模遷移的根本原因。國(guó)內(nèi)目前正在經(jīng)歷的大規(guī)模人口遷移是以經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)為主的、自愿性遷移。2010年“六普”數(shù)據(jù)顯示，45.1%的流動(dòng)人口發(fā)生遷移行為的主要目的是為了務(wù)工經(jīng)商，這是最主要的遷移原因。也正因?yàn)槿绱?，?guó)內(nèi)跨省人口遷移具有明顯的方向偏好性，主要是由中西部地區(qū)欠發(fā)達(dá)省份遷往東部地區(qū)發(fā)達(dá)省份。圖1—圖4分別展示了2000—2017年間東部、中部、西部和東北四大區(qū)域各個(gè)省級(jí)單位的凈遷入人口規(guī)模。

圖1 東部地區(qū)10省市凈遷入人口規(guī)模(萬人)：2000—2017年

圖2 中部地區(qū)6省凈遷入人口規(guī)模(萬人)：2000—2017年

圖3 西部地區(qū)12省、自治區(qū)、直轄市凈遷入人口規(guī)模(萬人)：2000—2017 年

圖4 東北三省凈遷入人口規(guī)模(萬人)：2000—2017年

東部地區(qū) 10個(gè)省市中只有河北是人口凈流失省份，海南和山東兩省基本屬于遷入遷出持平省份，廣東、浙江、江蘇、福建四個(gè)省以及北京、上海、天津三個(gè)直轄市都是人口凈遷入型省份。其中，廣東是凈流入人口最多的省，2012年時(shí)凈遷入人口達(dá)到 1 958萬人，以后幾年略有下降，2017年時(shí)仍高達(dá)1 852萬人。中部六省中，安徽、江西、河南、湖南和湖北五省均是持續(xù)的人口凈遷出省份，其中，河南和安徽是典型的人口凈遷出大省。安徽省2012年后凈遷出人口規(guī)模有所減少，2017年凈流失人口規(guī)模為804萬人；河南省凈流失人口規(guī)模持續(xù)增加，2017年達(dá)到 1817萬人。山西省在 2010年以前屬于遷入遷出基本平衡型，2010年以后有100多萬的人口凈遷入。西部地區(qū)的11個(gè)省市中，云南省在2003年之前約有200萬的凈遷入人口，此后凈遷入人口規(guī)模有所下降，2010年以后基本維持在60萬~70萬左右的凈遷入規(guī)模。四川、貴州、廣西、陜西、甘肅屬于持續(xù)的人口凈遷出型省份，其中，四川、貴州、廣西三省的凈流失人口規(guī)模比較大，2017年時(shí)分別達(dá)到811萬人、895萬人和715萬人。重慶市也屬于人口凈流失型，但其在2007年之后凈流失人口規(guī)模有所縮小。內(nèi)蒙古、西藏、青海、寧夏、新疆等均有少量的凈遷入或凈遷出人口。東北三省中，黑龍江省從2000—2007年凈遷入人口規(guī)模持續(xù)減少，2008—2011年間為人口凈遷出，2012年以后凈遷入人口規(guī)模有所增加，遼寧省的凈遷入人口規(guī)?？傮w上大于吉林省。

大規(guī)模和高強(qiáng)度的跨省人口遷移改變了各省人口規(guī)模，甚至重塑了省際人口空間分布格局。2010年“六普”數(shù)據(jù)顯示，如果以常住人口為統(tǒng)計(jì)口徑, 廣東是中國(guó)人口規(guī)模最大的省，人口總量為1.04億，排第二位的是山東，第三位是河南省。但如果按照戶籍人口口徑，人口第一大省是河南，戶籍人口總量為1.04億，第二大省為山東，第三大省為四川，廣東只能排第四，戶籍人口總量為0.85億。人是經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的最終消費(fèi)者，人口省際分布格局的重大改變勢(shì)必會(huì)影響各省的資源配置效率和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平。

同時(shí)，遷移行為的發(fā)生并非均衡地分布于人的整個(gè)生命周期，而是具有明顯的年齡選擇性，通常青壯年時(shí)期的遷移率較高。我國(guó)國(guó)內(nèi)人口遷移亦遵循這一規(guī)律性，勞動(dòng)力是流動(dòng)人口的主體。2010年“六普”時(shí)，全國(guó)20～29歲流動(dòng)人口占流動(dòng)人口總量的27.7%，其次是30～39歲的流動(dòng)人口，占比為21.3%，再次是40～49歲的流動(dòng)人口，占比為16.0%。20～49歲青壯年流動(dòng)人口占全部流動(dòng)人口的 65.0%。原國(guó)家衛(wèi)生計(jì)生委發(fā)布的《中國(guó)流動(dòng)人口發(fā)展報(bào)告2016》中指出，2015年我國(guó)流動(dòng)人口的平均年齡為29.3歲。因此，大規(guī)模人口遷移還會(huì)對(duì)地區(qū)間的勞動(dòng)力資源配置(包括規(guī)模和年齡構(gòu)成)產(chǎn)生兩種截然不同的效應(yīng)。

以典型的人口凈遷入?yún)^(qū)上海市為例，2010年“六普”數(shù)據(jù)顯示，上海的就業(yè)人口中外省市來滬就業(yè)的人員比重為 52.6%，外來就業(yè)人口規(guī)模已超過本市戶籍就業(yè)人口。并且，外來就業(yè)人口年齡構(gòu)成明顯比上海市戶籍就業(yè)人員年輕，戶籍就業(yè)人口中年齡在 40歲以上的人占 50.4%，而外來就業(yè)人口僅為 25.9%；外來就業(yè)人口中 20～39歲的人比重為 68%，而戶籍就業(yè)人口僅為 49.2%。因此，以青壯年勞動(dòng)力為主體的大規(guī)模外來勞動(dòng)力的遷入，不僅會(huì)補(bǔ)充類似上海這樣的凈遷入?yún)^(qū)的勞動(dòng)力需求，還會(huì)緩解其勞動(dòng)力市場(chǎng)上就業(yè)人員的年齡老化程度，而對(duì)人口凈流失區(qū)則是相反的效應(yīng)，特別是對(duì)人口流失嚴(yán)重的地區(qū)。

(二) 省級(jí)面板模型結(jié)果分析

表1匯總展示了計(jì)量軟件Eviews輸出的省級(jí)面板模型的計(jì)量結(jié)果。從中可以看出，方程的整體擬合效果非常好，擬合優(yōu)度達(dá)到0.99以上(R2=0.997 5，Adj.R2=0.997 2)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的值為3 129.553(P=0.0000)，模型通過顯著性檢驗(yàn)?？傮w來看，跨省人口遷移對(duì)多數(shù)省市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正向影響，且對(duì)東部地區(qū)的正向影響大于對(duì)中西部地區(qū)的負(fù)向影響。所以，從整體上來看，國(guó)內(nèi)以勞動(dòng)力為主的跨省人口遷移促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。以下分區(qū)域、分省市來對(duì)模型的計(jì)量結(jié)果進(jìn)行解釋。

第一，從東部地區(qū)來看，對(duì)7個(gè)典型的人口凈遷入型省市而言，跨省人口遷移對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著地正向促進(jìn)作用，且回歸系數(shù)均相對(duì)較大，說明大量的遷入人口對(duì)當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)繁榮做出了貢獻(xiàn)；對(duì)人口凈遷出型省份河北而言，人口凈流失對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)較弱的正向效應(yīng)，但統(tǒng)計(jì)上是不顯著的；對(duì)山東和海南兩個(gè)遷入遷出基本持平的省份而言，人口遷移對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不顯著。進(jìn)一步地，從回歸系數(shù)的具體值來看，上海、北京、廣東、天津、浙江、江蘇、福建等7個(gè)主要的人口凈遷入型省市的產(chǎn)生彈性存有差異：廣東和上海的產(chǎn)出彈性是最高的，分別為0.707 1和0.697 5；其次是北京，反應(yīng)彈性為0.594 2；再次是浙江，反應(yīng)彈性為0.299 4；然后是江蘇和天津，反應(yīng)彈性分別為0.153 0和0.138 3；最后是福建，其反應(yīng)彈性是這幾個(gè)省市中最低的，為0.091 8。人既是消費(fèi)者也是生產(chǎn)者。大量人口的遷入不僅擴(kuò)大了這些省市的市場(chǎng)規(guī)模和消費(fèi)需求，而且充實(shí)了當(dāng)?shù)氐膭趧?dòng)力市場(chǎng)，提高了資源配置效率，吸引了更多的投資，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步向這些省份集聚，產(chǎn)生更多的就業(yè)機(jī)會(huì)，有利于社會(huì)分工的不斷精細(xì)化，提高生產(chǎn)效率，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。盡管外來人口大量遷入給上海和北京這樣的特大型城市的城市管理、交通等方面帶來壓力，但單從經(jīng)濟(jì)效應(yīng)來說，這些主要的人口凈遷入省市收獲了人口集聚帶來的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。

第二，從中部地區(qū)來看，河南省既是傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省又是人口大省，勞務(wù)外遷很大程度上轉(zhuǎn)移了其農(nóng)村剩余勞動(dòng)力，但勞動(dòng)力長(zhǎng)期持續(xù)的外遷也對(duì)當(dāng)?shù)氐霓r(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生了一定的制約，從反映彈性系數(shù)來看，人口凈流失對(duì)河南省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)仍具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的正向影響，但影響比較微弱，反映彈性系數(shù)僅為0.030 0。江西省也是農(nóng)業(yè)大省，當(dāng)前江西省正在加快推動(dòng)由農(nóng)業(yè)大省向農(nóng)業(yè)強(qiáng)省轉(zhuǎn)變的過程中，人口凈遷出對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同樣呈現(xiàn)通過顯著性檢驗(yàn)的微弱的正向影響。持續(xù)的人口凈流出對(duì)安徽、湖南和湖北三省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已呈現(xiàn)負(fù)向影響，其中安徽和湖南的反映彈性系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)，湖北省已經(jīng)是統(tǒng)計(jì)上顯著的負(fù)向影響，反應(yīng)彈性為?0.113 7。

第三，從西部地區(qū)來看，僅有廣西、重慶和云南3個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的反應(yīng)彈性系數(shù)是正向、且統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)是顯著的，其中，廣西的系數(shù)為0.007 4，說明是非常微弱的正向影響。四川是人口大省也是西部地區(qū)典型的人口凈流失省份，人口凈遷出對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已呈現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的負(fù)向影響，反映彈性系數(shù)為?0.043 4。貴州也是典型的人口凈遷出大省，與四川類似，人口流失對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也已是通過顯著性檢驗(yàn)的負(fù)向影響，反應(yīng)彈性系數(shù)為?0.016 2。西藏、陜西、青海和寧夏4個(gè)省、自治區(qū)的反應(yīng)彈性系數(shù)也是通過統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性檢驗(yàn)的負(fù)數(shù)，說明人口遷移對(duì)這些省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已產(chǎn)生負(fù)向影響。內(nèi)蒙古、甘肅和新疆3個(gè)省、自治區(qū)的回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗(yàn)。

第四，東北三省中僅有吉林省的反應(yīng)彈性系數(shù)通過了顯著性檢驗(yàn)，為0.108 5；黑龍江省的反應(yīng)彈性系數(shù)為負(fù)，但未通過顯著性檢驗(yàn)。此外，模型中兩個(gè)控制變量—物質(zhì)資本投入和人力資本投入的反應(yīng)彈性系數(shù)分別為0.625 8和0.690 1，且均通過顯著性檢驗(yàn)，說明二者對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均呈顯著的正向影響。

總體來看，目前中西部地區(qū)靠勞務(wù)輸出帶回匯款和收入來拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間已比較有限。人口外遷一定程度上可以緩解遷出地的財(cái)政負(fù)擔(dān)，對(duì)于勞動(dòng)力相對(duì)剩余的地區(qū)而言，勞務(wù)輸出還可以適當(dāng)緩解其就業(yè)壓力。但是，近年來中西部許多地區(qū)人口大量外遷、勞動(dòng)力棄農(nóng)從工、人才流失等現(xiàn)象愈演愈烈，這勢(shì)必會(huì)降低當(dāng)?shù)氐南M(fèi)總需求，并導(dǎo)致投資缺乏規(guī)模效應(yīng)，加之高素質(zhì)、高技能勞動(dòng)力缺失導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)萎縮，進(jìn)而對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)向效應(yīng)。

五、結(jié)論與討論

本文在分析我國(guó)省際人口遷移的特征和規(guī)律的基礎(chǔ)上，基于2000—2017年省級(jí)數(shù)據(jù)構(gòu)建面板模型，探討了人口遷移對(duì)整體宏觀經(jīng)濟(jì)與各省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。國(guó)內(nèi)自20世紀(jì)80年代始掀起的大規(guī)模人口遷移浪潮至今方興未艾，正在重塑我國(guó)人口和勞動(dòng)力的空間分布格局?？缡∪丝谶w移具有明顯的方向偏好性和年齡選擇性，大量的以勞動(dòng)力為主體的人口從中西部欠發(fā)達(dá)省份向東部發(fā)達(dá)省份集聚。這既是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)勞動(dòng)力資源空間重新配置的必然選擇，也對(duì)遷入地和遷出地的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生不同的效應(yīng)。

表1 省級(jí)面板模型計(jì)量結(jié)果報(bào)告

省級(jí)面板模型結(jié)果顯示，遷移促進(jìn)了勞動(dòng)力等生產(chǎn)要素在空間上的優(yōu)化配置，對(duì)東部地區(qū)產(chǎn)生的正向效應(yīng)大于中西部地區(qū)的負(fù)向效應(yīng)，整體上提高了宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行效率，促進(jìn)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但是，人口遷移對(duì)不同省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是有差別的。對(duì)大部分人口凈遷入省份(如廣東、上海、北京、浙江、江蘇和天津等省市)而言，人口凈遷入對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正效應(yīng)。這些省份因社會(huì)資源的集中吸引人口的集聚，人口的集聚也創(chuàng)造出更多的社會(huì)資源，促進(jìn)社會(huì)分工的進(jìn)一步精細(xì)化，從而形成一個(gè)正向的反饋機(jī)制，促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。對(duì)于中西部地區(qū)幾個(gè)典型的人口凈流失省份而言，人口凈遷出對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或僅有微弱的正效應(yīng)(如江西和河南兩省)；或呈現(xiàn)不顯著的負(fù)效應(yīng)(如安徽和湖南兩省)；或已是顯著的負(fù)效應(yīng)(如四川、貴州和湖北幾省)。在國(guó)內(nèi)人口遷移浪潮興起早期，大量的勞動(dòng)力從農(nóng)村流向城鎮(zhèn)，補(bǔ)充了城鎮(zhèn)稀缺的勞動(dòng)力資源的同時(shí)，緩解了農(nóng)村富余勞動(dòng)力的就業(yè)壓力。尤其是對(duì)中西部地區(qū)典型的農(nóng)業(yè)大省，勞務(wù)輸出不僅緩解了當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)剩余勞動(dòng)力的就業(yè)壓力，還帶來了大量的匯款收入，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到了促進(jìn)作用。然而，隨著以勞動(dòng)力為主體的人口持續(xù)大量的流失，對(duì)遷出地的消費(fèi)需求和勞動(dòng)力市場(chǎng)的負(fù)面效應(yīng)也逐步顯現(xiàn)，對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)效應(yīng)也已開始顯現(xiàn)。

從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)規(guī)律來說，由于規(guī)模效應(yīng)的作用，人口與經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)集聚是大勢(shì)所趨。世界銀行《世界發(fā)展報(bào)告2009》中指出，隨著人均GDP的逐步升高，一國(guó)內(nèi)人口與經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)活動(dòng)將不斷集聚，當(dāng)人均收入達(dá)到10 000～15 000美元之間時(shí)，這種集中趨勢(shì)會(huì)逐漸放慢，但那時(shí)集中程度也已很高了[5]。故筆者判斷，在中國(guó)人均收入還未達(dá)到高等收入水平之前，國(guó)內(nèi)人口遷移集聚的態(tài)勢(shì)還將繼續(xù)。未來，對(duì)于因勞動(dòng)力大量流失對(duì)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)的現(xiàn)象應(yīng)予以足夠重視，相關(guān)省份應(yīng)盡快改變以往靠勞務(wù)輸出減輕財(cái)政支出和就業(yè)壓力，帶回匯款收入，來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的思路和途徑，而將重點(diǎn)放在吸引投資、支持創(chuàng)業(yè)、帶動(dòng)當(dāng)?shù)貏趧?dòng)力就業(yè)上來。因此，本研究只是一個(gè)初步的探索，分析架構(gòu)比較簡(jiǎn)單，尚未考慮進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、政策設(shè)計(jì)等因素的影響，未來還需繼續(xù)開展更為細(xì)致、全面的研究，為相關(guān)政策的制定實(shí)施提供切實(shí)有效的支撐。

注釋：

①采用該方法計(jì)算各省凈遷入人口數(shù)存在誤差是“戶籍待定人口”，相對(duì)于總?cè)丝诙赃@部分人數(shù)是極少的，本文認(rèn)為可以忽略不計(jì)，不影響分析結(jié)果。

②2016年之后的中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒中關(guān)于受教育程度數(shù)據(jù)，分類有未上過學(xué)、小學(xué)、初中、普通高中、中職、大學(xué)?？啤⒋髮W(xué)本科、研究生，以往年份的年鑒中則都公布的是未上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、大專及以上。文中折算2014年及以前的平均受教育年限時(shí)，將大專及以上按人均受教育16年計(jì)算。

③此假定暗含的前提是省際之間物質(zhì)資本與人力資本的產(chǎn)出彈性不會(huì)出現(xiàn)顯著差異。在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，資本是自由流動(dòng)的，勞動(dòng)力流動(dòng)的限制也在減少，故這樣的假定一定程度上是合理的。