代宇杰，熊云飚

(云南民族大學 經濟學院，云南 昆明 650500)

0 引 言

近年來，我國經濟發(fā)展水平逐漸提高，已成為世界第二大經濟體.伴隨著經濟發(fā)展，城鎮(zhèn)化水平也處在不斷提高的過程中，根據國家統計局的資料，截至2021年，我國的城鎮(zhèn)化率已達到64.72%.在城市化的進程中，區(qū)域內人口向城鎮(zhèn)聚集，技術進步顯著，產業(yè)結構升級加快，支撐經濟實現高質量增長，城市實現繁榮[1].區(qū)域內人口向城鎮(zhèn)地區(qū)集聚能夠顯著提高該地區(qū)的常住人口數量，抵消人口紅利降低帶來的不利影響.然而，人口在某個地區(qū)過度集聚會對該地區(qū)的基礎交通設施、社會秩序、資源保護利用、住房保障等方面產生影響[2].

在西部大開發(fā)的背景下，國家明確云南省要主動服務和融入國家發(fā)展戰(zhàn)略，遵循城市群發(fā)展規(guī)律，明確功能定位于發(fā)展目標，發(fā)揮優(yōu)勢、補齊短板、強化協同，建設中國面向南亞東南亞開放的門戶城市群.在云南省關于“滇中城市群”的發(fā)展規(guī)劃中，明確指出要引導人口加快向重點開發(fā)區(qū)域聚集，在積極推進新型城鎮(zhèn)化的過程中提升基礎設施和公共服務設施水平，壯大城市綜合實力，提高人口集聚能力.本文以云南省作為實證研究對象，從人口集聚、產業(yè)結構升級和經濟增長的視角探討在新時代下，如何統籌推進“五位一體”總體布局、協調推進“四個全面”戰(zhàn)略布局，有效銜接脫貧攻堅與共同富裕，豐富西部地區(qū)城市群發(fā)展理論.

國外大部分關于人口集聚與經濟增長的研究均認為人口集聚帶來的收益與成本是共存的[3].Ciccone[4-5]實證研究發(fā)現當人口密度提高一倍時，勞動生產率會提升6%，經濟增長會提高4.5%.Faberman和Freedman[6]認為人口密度對勞動力收入的影響系數為3%.由于中國的大多數城市人口密度偏大，因此國外的研究結果并不一定適用于我國的國情.我國學者對人口集聚與經濟增長關系的研究結論主要有兩種：(1)人口集聚對促進經濟增長有顯著的正向作用.陳樂等[7]在研究中創(chuàng)造性地使用DMSP/OLS夜間燈光數據用以提取城市建設用地數據，分析了人口集聚對中國35個大城市經濟增長的影響，發(fā)現人口集聚會顯著促進經濟增長，在地理上沿東、中、西部，影響程度依次遞減.宋寶琳等[8]利用京津冀地區(qū)數據，分析了人口集聚程度對區(qū)域經濟增長的影響，認為人口集聚程度在短期和長期內，對經濟增長均有正向的促進作用.(2)人口集聚對經濟增長的影響呈現為倒U型.王智勇[9]采用地級市面板數據，運用系統GMM方法研究了人口集聚與區(qū)域經濟增長之間的關系，研究發(fā)現二者之間呈現出倒U型關系.李曉陽等[10]采用2009—2017年長三角地區(qū)地級市的面板數據考察了人口集聚與經濟發(fā)展之間的關系，研究發(fā)現二者之間呈現出倒U型關系.

關于人口集聚與產業(yè)結構升級的研究，歐陽金瓊等[11]采用新疆南疆地區(qū)縣級區(qū)域統計數據，分析了城鎮(zhèn)化、產業(yè)升級對南疆地區(qū)人口集聚的影響，認為產業(yè)升級對人口集聚并未產生積極影響.許慶明等[12]通過比較日本與韓國城市人口集聚與產業(yè)結構之間的聯系，研究了中國長三角地區(qū)城市群人口集聚與區(qū)域產業(yè)結構升級之間的問題，認為應進一步提高長三角地區(qū)核心城市的人口集聚程度，促進該地區(qū)產業(yè)結構優(yōu)化升級.王玥[13]采用中國285個地級市面板數據，實證檢驗了人口集聚對產業(yè)結構升級的作用方向及內部機制，認為總體上人口集聚會顯著促進產業(yè)結構升級，但在城市人口規(guī)模擴張的過程中，人口集聚促進產業(yè)結構升級的作用會呈現出先強后弱的變化趨勢.李曉陽等[14]采用2000—2017年長三角城市面板數據，將人口集聚及產業(yè)結構高級化等在內的諸多指標聯立方程模型，實證檢驗了人口集聚與產業(yè)結構高級化的互動關系，發(fā)現人口集聚可以促進產業(yè)結構高級化，而產業(yè)結構高級化對人口集聚的促進作用表現為倒U型.

關于產業(yè)結構升級與經濟增長的研究，付凌暉[15]使用我國1978—2008年的相關數據研究發(fā)現我國經濟總量增長顯著促進了產業(yè)結構升級，而產業(yè)結構高級化對經濟增長并無顯著促進作用.但各學者并不僅僅單獨分析產業(yè)結構升級與經濟增長的關系，更傾向于在研究中引入其他的影響因素，使得研究結論更具有多樣性和普適性.如，蘇建軍和徐璋勇[16]利用1993—2010年中國省級面板數據，分析了金融發(fā)展、產業(yè)結構升級與經濟增長之間的關系，研究發(fā)現經濟增長依賴于產業(yè)結構升級，金融產業(yè)的快速發(fā)展可以推動產業(yè)結構升級.鄭萬吉和葉阿忠[17]在對城鄉(xiāng)收入差距、產業(yè)結構升級與經濟增長之間的研究中發(fā)現，城鄉(xiāng)收入差距擴大會抑制本地區(qū)及其周邊地區(qū)的產業(yè)結構升級，在短期內經濟增長會顯著提高，但長期內整體區(qū)域的經濟增長均會受到抑制.丁攀等[18]利用30個省市的面板數據實證分析了綠色金融政策與產業(yè)結構升級、經濟可持續(xù)增長之間的關系，研究發(fā)現綠色金融政策能夠給經濟可持續(xù)增長施加積極的正向影響，在這一過程中又能夠推動產業(yè)結構優(yōu)化升級.

綜上所述，人口集聚、產業(yè)結構升級與經濟增長之間可能存在一定的互動關系，但現有文獻少有將三者納入統計的分析框架中進行實證研究.基于此，本文基于1999—2019年云南省各地級市面板數據，通過構建PVAR模型動態(tài)分析人口集聚、產業(yè)結構升級及經濟增長之間的關系.該研究對云南省調整人口集聚程度、優(yōu)化產業(yè)結構、實現經濟高質量增長具有重要的現實意義.

1 模型設定及變量說明

面板自回歸模型(PVAR)由Holtz于1988年首次提出，該模型綜合了VAR模型、面板模型的優(yōu)點，將模型中所有的變量均當做內生變量，能夠系統地分析模型中人口集聚、產業(yè)結構升級、經濟增長三者之間的互動關系.

借鑒過往的研究，本文構建的PVAR模型如下：

Yi,t=ω0+ρnYi,t-1+αi+βt+εi,t

(1)

其中，i表示云南省內各州市，t表示年份，Yi,t包含了三個列變量，分別是人口集聚(pop)、產業(yè)結構升級(ins)、經濟增長(gdp)，ω0表示截距項，ρn表示待估系數矩陣，αi表示個體固定效應向量，βt表示時間固定效應向量，εi,t表示隨機擾動項.

本文涉及到的變量主要有三個，分別是人口集聚(pop)、產業(yè)結構升級(ins)、經濟增長(gdp).經濟增長采用當年的GDP總量表示，為消除異方差可能對結果產生的影響，對經濟增長取自然對數，用ln gdp表示.

人口集聚指標為pop，能夠反映一個州市的人口相對于全省總人口的集聚程度，借鑒劉睿文等[19]在研究中的做法，采用地區(qū)人口總數占地區(qū)土地面積與全國人口總數占全國土地面積的比值衡量，具體的計算公式如下：

(2)

其中，Pm表示云南省內不同州市年末總人口數，Am表示該州市土地面積，popi表示該州市的人口集聚程度，Pn和An分別表示云南省全省年末人口數及全省土地面積.

產業(yè)結構升級指標為ins，本文借鑒車維漢和王茜[20]在研究中使用的計算方法，采用第一、二、三產業(yè)占GDP總量比值的加權重表示，具體的計算公式如下：

(3)

其中，Yk表示三大產業(yè)分別占GDP總量的比重，ins越大，表明該地區(qū)產業(yè)結構高級化水平越高.

本文采用1999—2019年云南省16個州市的面板數據，實證分析人口集聚、產業(yè)結構升級及經濟增長三者之間的互動關系.數據來源于《中國統計年鑒》《云南省統計年鑒》及《中國人口和就業(yè)統計年鑒》.各個變量的描述性統計結果如表1所示.

表1 描述性統計結果

2 實證分析

2.1 面板單位根檢驗

在進行實證分析前，為避免各個變量在檢驗過程中可能“偽回歸”現象，因此對本文使用的所有數據進行單位根檢驗，以保證數據的穩(wěn)定性.本文采取了同質面板單位根檢驗中的LLC檢驗及異質面板單位根檢驗中的IPS檢驗，以保證檢驗結果的可靠性，具體的檢驗結果如表2所示.在1%的顯著性水平下，變量pop均通過了LLC檢驗及IPS檢驗，變量ins未能通過LLC檢驗及IPS檢驗，在5%的顯著性水平下，變量ln gdp均通過了LLC檢驗及IPS檢驗.對三個變量均做一階差分處理后，變量d pop、d ins在1%的顯著性水平下均通過了LLC檢驗及IPS檢驗，變量d ln gdp在5%的顯著性水平下均通過了LLC檢驗及IPS檢驗.基于此，經過一階差分處理后的三個變量滿足平穩(wěn)性要求，本文選擇d pop、d ins、d ln gdp構建PVAR模型.

表2 變量單位根檢驗

2.2 最佳滯后期選擇

在進行PVAR分析之前，需要確定模型的滯后階數，根據AIC、BIC、HQIC最小值原則，采取少數服從多數的標準，確定PVAR模型的最佳滯后階數為1階.滯后階數的檢驗結果如表3所示.

表3 滯后階數檢驗結果

2.3 PVAR模型估計

PVAR模型將內生變量的滯后項作為估計過程中的工具變量，采用系統GMM方法降低模型內生性對結果的影響，通過均值差分法(Helmert)消除模型中變量的時間效應及個體效應，最優(yōu)滯后階數為1階.h_dpop、h_dins、h_dgdp分別為經過Helmert轉換后的變量，L.h_dpop、L.h_dpop、L.h_dgdp分別為各個變量的一階滯后.b_GMM與t_GMM分別表示估計系數，t統計量.估計結果如表4所示.

結果顯示，以人口集聚為被解釋變量時，其本身一階滯后有顯著負面影響，顯著性水平為1%，產業(yè)結構升級滯后一階與經濟增長滯后一階對人口集聚的影響均不顯著，但影響系數均為正.以產業(yè)結構升級為被解釋變量時，其本身一階滯后項、人口集聚一階滯后均無顯著影響，但影響系數均為負，經濟增長一階滯后對其有顯著負面影響，顯著性水平為10%.以經濟增長為被解釋變量時，其本身一階滯后及人口集聚一階滯后對其均無顯著影響，影響系數為正，產業(yè)結構升級一階滯后對其無顯著影響，但影響系數為負.

表4 PVAR模型估計結果

2.4 脈沖響應函數分析

脈沖響應函數圖(圖1)充分顯示了當某個變量面對某種沖擊，所造成的影響程度.每個小圖中間的實線為脈沖響應函數的估計曲線，實線上下的兩條虛線分別表示95%、5%的置信區(qū)間，橫軸表示這一沖擊的滯后期數，縱軸表示這一沖擊產生的影響程度大小.本文通過蒙特卡洛(Monte-Carlo)模擬500次，滯后期數30期來檢驗三者之間的動態(tài)關系，各個變量在經過6期的脈沖響應沖擊后均表現出收斂趨勢，表明本文所構建的PVAR模型穩(wěn)健性較好.

圖1中第一行從左到右依次為d pop、d ins、d ln gdp對d pop沖擊的響應程度.人口集聚在面對自身沖擊時，在第1期會產生一個較大的負面響應，在第2期會轉變?yōu)檎娴捻憫?，?期中轉變?yōu)樨撁骓憫?，隨后逐漸趨向于0，累計的效應為負，表明人口集聚會抑制后續(xù)的人口集聚.可能的原因在于在基礎建設及配套措施不發(fā)達的地區(qū)推進人口集聚可能會適得其反，城鄉(xiāng)居民在選擇居住地時，例如交通、醫(yī)療及教育等資源的配置情況會是大部分人考慮較多的相關因素，若相關設施建設及資源配置不到位，且無法支撐一定數量的人口在該地區(qū)日常的生活，會對該地區(qū)持續(xù)推進人口集聚產生抑制作用.人口集聚面對產業(yè)結構升級沖擊的響應程度較為平穩(wěn)，表明產業(yè)結構升級對人口集聚的影響程度較低.人口集聚面對經濟增長沖擊的響應在第1期表現為正，隨后在第2期轉為負，在第3期又轉為正，累計的效應為正，表明經濟增長有利于人口集聚.

圖1第二行從左到右依次為d pop、d ins、d ln gdp對d ins沖擊的響應程度.產業(yè)結構升級面對人口集聚沖擊時，在第1期接近于0，在第2期轉為負面響應，在第3期中表現為接近于0，隨后逐漸趨近于0，表明人口集聚對產業(yè)結構升級的影響程度較低，累計總效應為負.產業(yè)結構升級在面對自身沖擊時，第1期表現為負面響應，在第2期中表現為正面響應，第3期及之后逐漸趨近于0，累計的效應為負.產業(yè)結構升級面對經濟增長的沖擊在第1期表現為負面響應，第2期中接近于0，第3期中表現為略小于0的負面響應，累計的效應為負，表明經濟增長會抑制產業(yè)結構升級.

圖1第三行從左到右依次為d pop、d ins、d ln gdp對d ln gdp沖擊的響應程度.經濟增長面對人口集聚沖擊時，第1期表現為正面的響應，第2期表現為略低于0的負面響應，隨后逐漸趨向于0，累計的總效應為正，表明人口集聚會促進該地區(qū)經濟增長.經濟增長面對產業(yè)結構升級沖擊時，第1期表現為略低于0的負面響應，隨后逐漸趨近于0，表明產業(yè)結構升級對經濟增長表現為抑制作用.經濟增長在面對自身沖擊時，在第1期表現為正面響應，隨后逐漸降低并趨近于0，但始終保持在0之上，表明經濟增長對自身的影響具有持續(xù)性.

圖1 脈沖響應函數圖

2.5 方差分解

通過對各變量對其他變量貢獻程度的大小可以判斷這一變量的重要程度.在進行脈沖響應分析的同時，還得出了方差分解的結果，本文設置的分析期數為30期.具體結果如表5所示：

表5中第10期、20期和30期的方差分解結果基本一致，d pop、d ins、d ln gdp對自身的影響程度相較于其余變量具有明顯的差距，表明各個變量對自身發(fā)展具有強有力的推動作用.其中，人口集聚對自身的影響程度最深，達到98.7%，產業(yè)結構升級、經濟增長對人口集聚的影響程度分別只有0.4%、0.9%.經濟增長對自身的影響程度略低于人口集聚，達到93.4%，產業(yè)結構升級對經濟增長的影響程度為6.2%，人口集聚對經濟增長的影響程度極低，僅有0.4%.產業(yè)結構升級對自身的影響程度在三者之間最低，為75.1%，經濟增長對產業(yè)結構的影響程度為24.4%，人口集聚對產業(yè)結構的影響程度極低，僅為0.5%.經濟增長是影響產業(yè)結構升級的重要因素，對產業(yè)結構升級的影響程度小于其自身的沖擊.

從方差分解結果來看，影響人口集聚的主要因素來源于自身的沖擊，表明人口集聚是不可阻擋的趨勢，其他因素對其影響程度極低，如何科學推進地區(qū)人口集聚、優(yōu)化人口流動趨勢是亟需解決的問題.

表5 方差分解結果

3 結論及建議

本文采用云南省州市1999—2019年的面板數據，利用PVAR模型對人口集聚、產業(yè)結構升級與經濟增長的動態(tài)關系進行了實證檢驗分析，得出以下主要結論：

第一，人口集聚與經濟增長之間存在相互促進的影響關系，且影響程度相當.經濟增長對人口集聚的作用呈現出先促進后抑制的狀態(tài)，總體上表現為促進作用.人口集聚對經濟增長的促進作用在前期較為顯著，經過一段時間后促進作用逐漸變弱.

第二，產業(yè)結構升級與經濟增長之間存在相互抑制的關系，但經濟增長對產業(yè)結構升級的抑制效應大于自身受到產業(yè)結構升級的抑制效應.經濟增長對產業(yè)結構升級的抑制作用呈“倒U型”，前期的作用相對顯著.

第三，人口集聚與產業(yè)結構升級之間存在單向的互動關系.人口集聚對產業(yè)結構升級具有較低的負面影響，經過一段時間后，人口集聚對產業(yè)結構升級沖擊產生的抑制作用會漸漸消失.

根據上述結論，提出以下建議：

第一，積極推動人口集聚，迎合城市群發(fā)展規(guī)劃.以城市群為主體，大中小城市和小城鎮(zhèn)協調發(fā)展，積極帶動邊疆地區(qū)、少數民族地區(qū)及高原山地地區(qū)跨越式發(fā)展.在保障人口區(qū)域均衡發(fā)展的基礎上，優(yōu)化各州市人口布局，引導超載區(qū)域人口有序轉移，一方面要加快人口向重點開發(fā)區(qū)域聚集，積極推動新型城鎮(zhèn)化，另一方面要防止人口在生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域過度集聚.提升城市基礎設施與公共服務設施水平，壯大城市綜合實力，提高人口集聚能力.

第二，以經濟增長為主要出發(fā)點，優(yōu)化產業(yè)結構.發(fā)揮好中心城市及區(qū)域副中心城市在提高經濟水平與產業(yè)發(fā)展中的重要作用.以“兩型三化”為核心，以產業(yè)集群化、產城一體化發(fā)展促進產業(yè)轉型升級，著重提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力，優(yōu)化產業(yè)結構，以促進經濟總量的快速提升，推進產業(yè)綠色化、信息化、高端化轉型發(fā)展.加強統籌協調和政策引導，共建產業(yè)協同合作平臺，構建有重點、分層次的可持續(xù)發(fā)展產業(yè)分工體系，促進各級城鎮(zhèn)產業(yè)適度協同發(fā)展，建設綠色可持續(xù)發(fā)展的城市群.優(yōu)化產業(yè)布局，推動人才、技術、資本等有效集聚和供給，培育產業(yè)發(fā)展新動能，成為引領經濟轉型升級的重要引擎.