农村人口转移趋势及空间指向研究

颜姜慧 朱舜

摘要

农村人口转移及城市集群发展加速城镇化进程，把握农村人口转移趋势，导引农村人口有序转移是推动新型城镇化建设的关键。长株潭城市群一体化发展具有典型性和代表性，基于此，本文选择湖南省和长株潭城市群作为研究对象，探讨农村人口转移趋势及其空间指向。本文选择人口发展方程和回归分析两种常见的人口总量预测方法测算湖南省2016—2030年人口总量，比较测算结果发现人口发展方程虽然在年增长率的预设上具有一定的主观性，但在长期人口预测中表现出更好的适用性。在城镇化率预测上，Logistic增长模型具有广泛的适用性。因此本文选择人口发展方程和Logistic增长模型，预测湖南省和长株潭城市群2016—2030年的人口总量和城镇化率，在此基础上计算出人口城乡分布的大致状况，进而估算农村人口转移趋势。预测结果显示2016—2030年间，湖南省和长株潭城市群分别有大约980万和567万农村人口向城市转移，长株潭城市群城镇化率和农村人口转移进程均领先于湖南省平均水平，尤其是城市群中心城市。据此，可得出结论：城镇化进程中的城市群发展在推动农村人口转移中的作用突显，农村人口转移空间指向城市群集聚，即城市群是引领城镇化进程的空间经济主体形态，是农村人口转移的“牵引力”，是农村人口转移空间指向的“内聚力”。同时，农村人口加快向城市群聚集的趋势也呼吁城市治理理念和治理模式的创新，智慧城市或是这一变革的最优方案。

关键词农村人口转移；城镇化；智慧城市；城市群

中图分类号F061.5文献标识码A文章编号1002-2104（2017）05-0146-07DOI：10.12062/cpre.20170402

城镇化进程中的城市群发展与农村人口的有序转移密不可分。中国社会科学院农业发展研究中心提出了测算农业劳动力需求量的方法，即农业劳动力需求量=农业增加值/（国内生产总值/社会劳动者人数）[1]。据此，以湖南省为例，2015年其农业劳动力需求量为458.82万；而同年其第一产业从业人员分别为1 618.71万。粗略估计，湖南省农业过剩勞动力为1 159.89万。过剩农业劳动力向城镇转移是城镇化水平提升的重要推力，是城镇化发展的必由之路。转移到城市的农村人口需要享受“市民待遇”，感受城市建设带来的“便民”、“利民”、“惠民”政策，这需要城市基础设施和社会保障体系的支撑；需要学习从事非农产业的劳动技术，从第一产业转向二、三产业，这需要承接转移人口的城市具有相应的支撑产业[2]。因此，把握农村人口转移趋势，导引农村人口有序转移是推动新型城镇化建设的关键。通过梳理文献发现，关于农村人口转移的研究多是定性分析，定量预测少，且没有通用的预测模型，仅有的一些定量研究多以单一行政区域为研究对象[3-4]，测算农村人口转移规模。本文以长株潭城市群和湖南省为研究对象，首先构建预测模型测算出农村人口转移规模，再通过长株潭城市群和湖南省预测结果的比较研究发现农村人口转移空间指向的一般特征。

长株潭城市群位于湖南省中东部，由区域中心城市长沙、株洲、湘潭和湖南省东部的益阳、娄底、岳阳、常德、衡阳市的大部分城镇密集区组成。2007年12月，长株潭城市群与武汉都市圈同时获批全国“两型社会”综合改革试验区，彰显了长株潭城市群在国家发展战略层面的重要性。湖南省政府抓住这一千载难逢的发展契机，着力推进城市群一体化发展，区域中心城市长沙、株洲、湘潭于2009年实现长途区号的统一，并在“交通同环、电力同网、金融同城、信息同享、环境同治”的基础上形成了“交通同网、能源同体、信息同享、生态同建、环境同治”的空间协调发展格局[5]。2012年7月16日，《湖南省推进新型城镇化实施纲要（2012—2020）》（征求意见稿）颁布，纲要提出构建以长株潭城市群为核心的新型城镇体系，描绘了湖南省新型城镇化蓝图。2015年《长株潭城市群蓝皮书》中率先提出城市群智能转型建设，根据住建部公布的智慧城市试点名单，截至2015年，湖南省已有19个地区列为试点区域。长株潭城市群一体化发展具有典型性和代表性，基于此，本文选择湖南省和长株潭城市群作为研究对象，探讨农村人口转移趋势。

1预测模型

本文预测农村人口转移趋势的思路是：第一步，预测人口总量；第二步，预测城镇化率；第三步，根据预测所得的人口总量和城镇化率计算出城乡人口分布情况，进而推算每年农村人口转移的大致数量。

1.1人口总量预测模型选择

预测人口总量有很多方法，常用的有年龄移算法、人口发展方程、回归分析预测法、修正指数曲线、灰色模型法等[6]。本文尝试使用人口发展方程和回归分析预测法分别预测人口总量，并根据测算结果的合理性，选择合适的测算方法。

1.1.1人口发展方程预测法

首先，使用人口发展方程对湖南省2016年至2030年的人口总量进行预测。人口发展方程假设人口的增长率是常数，随着时间的增加，人口按指数规律无限增长。人口发展方程可表示为：

其中，Nn为初始年人口数，r为年增长率，n为预测年限。中国生育率持续走低，虽然生育政策一再调整，但中国进入低生育率时代已是不争的事实，人口总量进入低速增长时代。基于此，设湖南省2016—2020年人口年自然增长率为2001—2015年增长率的均值，2021—2030人口年增长率为2001—2015年人口年自然增长率的最小值。湖南省2001—2015年均人口自然增长率为5.26‰，最小值为4.07‰，根据人口发展方程可预测湖南省2016至2030年的总人口，结果如表1所示。

1.1.2回归分析预测法

利用湖南省2001—2015年人口总量数据进行不同函数曲线的拟合，以时间为解释变量，用SPSS软件完成模型的参数估计，根据回归模型整体显著性（F值）、回归系数显著性（t值）、拟合优度（R2）等，选择最优模型对湖南省2016—2030年人口总量进行预测。回归分析中分别采用一元线性曲线、二次曲线、三次曲线、复合曲线、增长曲线、对数曲线进行拟合，根据输出结果可知三次函数曲线拟合度最高。因此选用三次函数对湖南省人口总量进行预测，结果见表1。

1.1.3预测方法选定

人口发展方程预测法和回归分析预测法均是人口预测方面广泛使用的模型。人口发展方程预测法虽然在预设年增长率上存在一定的主观性，但在中长期预测中误差较小，具有较好的适用性。回归分析预测法虽然可以对已有数据进行较好的拟合，但应用于长期预测时偏差较大，更适合于针对既往数据的研究，故本文选择人口发展方程模型预测人口总量。

1.2城镇化率预测模型选择

用于预测城镇化率的方法主要有简单线性回归模型、直接预测法、时间序列模型和Logistic增长模型。简单线性回归模型是通过建立城镇化率与其他各种相关经济变量的一元或多元回归模型预测未来城镇化率，简单易行，但存在虚假回归与解释变量选择困难的问题。时间序列模型根据城镇化率自身运动规律建立动态模型，但其假设前提是未来和现在保持同样的发展趋势，这种预测方式较适合短期预测。直接预测法主要依靠研究者的主观分析，根据未来城镇人口以及总人口增长率与增长模式的假设预测未来的城镇化率，预测中容易出现偏差。Logistic增长模型中，城镇化率的增长曲线大致表现为一条拉伸的“S”型罗吉斯特曲线，城镇化率与时间变量表现出一种特定的关系，可用公式表达如下[7-9]：

其中Ut为城镇化率，K为饱和城镇化率，t为时间变量，λ、c为待估参数。

Logistic增长模型在描述城镇化发展进程和对城镇化率进行预测方面具有广泛的适用性，且这种方法所需基础数据较少，可以较方便地预测未来的城镇化率，故本文借助Logistic增长模型预测湖南省和长株潭城市群的城镇化率。

关于饱和城镇化率K的确定问题需进一步说明。从目前状况来看，在进行城镇化率的预测时，相当数量的学者将K值取1，即假设饱和城镇化率为100%。但就实际情况看，多数发达国家的城市化率稳定在75%—85%之间[10-11]，这一区间对于中国亦有借鉴意义，因此，将饱和城镇化率确定为1不符合客观实际，会影响预测结果的精准度。饱和城镇化率的测算需要时间跨度长、统计口径一

致的基础数据，已有的研究成果中，由于选取样本和估算方法的差异，对于中国城市化率饱和值的测算在65%—80%之间。其中，陈彦光教授通过深入细致的研究测算出K值为79.38%[12]，本文将借鉴之，取K值为0.793 8。

2实证分析

2.1人口总量预测

人口总量预测结果是预测农村人口转移的基础。据上文所述，选取2000—2015年人口总量及自然增长率数据，利用人口发展方程法对湖南省和长株潭城市群各城市2016—2030年人口总量进行预测，结果见表2。

2.2城镇化率预测

如前文所述，在Logistic增长模型中，假设饱和的城镇化率K为0.793 8，以y表示城镇化率，则Logistic增长模型可表示为：

首先，利用湖南省2001—2015年城镇化率数据计算出y′值，然后依次令时间变量2001年=0，2002年=1，2003年=2，……，2014年=13，2015年=14。最后，利用SPSS软件拟合出公式（3） 中的参数a=0.436 9，b=-0.072 7。回归分析中R2=0.992，说明回归方程模型拟合度极高。由lnλ=a=0.436 9，-c=b=-0.072 7，计算出λ=1.547 114，c=0.072 7，故湖南省城镇化率y与时间t之间的关系可表示为：

利用公式（4）预测湖南省2016—2030年各年城镇化率，并以相同的方法拟合出长株潭城市群各市的城镇化率水平预测模型，湖南省和长株潭城市群2016—2030年城镇化率预测结果见表3。

2.3城乡人口分布及农村人口转移趋势预测

根据预测所得2016—2030年人口总量和城镇化率数据，计算湖南省和长株潭城市群城乡人口分布情况，结果如表4所示。2016—2030年湖南省大约有980万农村人口转移到城市；长株潭城市群大约有547万农村人口转移到城市，占整个湖南省农村转移人口数量的55.82%，即湖南省和长株潭城市群农村人口转移空间指向城市群集聚。

由表4可见，2016—2030年间，湖南省和长株潭城市群各市城镇化率不断提高，城市人口数量增加，农村人口数量逐年递减；在不考虑人口自然增长的情况下，湖南省和长株潭城市群每年至少有表4“农村较上年减少人口”列中所示的农村人口向城市转移。据最新发布的《湖南省2016年国民经济和社会发展统计公报》显示，湖南省2016年城镇化率52.75%，本文预测数据52.23%与之基本一致；常住人口6 822万人（户籍人口数据暂未公布），据湖南省近年统计数据其户籍人口约比常住人口多400万，据此判断本文预测数据7 278.23万人与其实际值基本相当。推算农村人口转移数量的两个基本预测数据与其实际值基本一致，保证了预测结果的准确性。

3结论与启示

湖南省和长株潭城市群农村人口转移趋势预测建立在对未来人口总量和城镇化率两个值预测的基础上，这两个预测值的误差可引致最终预测结果的偏差，但其总体趋势及空间指向是可以确定的。通过上述预测分析可见农村人口转移空间指向城市群集聚。

3.1长株潭城市群城镇化水平高于湖南省水平的趋势，表明城市群是引领城镇化进程的空间经济主体形态

由表4中的数据可见，长株潭城市群2016—2030年城镇化率一直高于全省水平。这表明在城镇化进程中，湖南省域经济发展选择了城市群为空间经济主体形态。正如国家发改委国土开发与地区经济研究所所长肖金成指出的，大城市具有较强的集聚力，但缺乏承载力，中小城市和小城镇承载力很足，而集聚力不强，由若干规模不同、功能互补的城市组成的城市群可将集聚力和承载力进行很好的平衡。城市群是引領城镇化发展的重要载体和空间经济主体形态[13-14]。

3.2长株潭城市群人口转移进程领先于湖南省水平的趋势，表明城市群是农村人口转移的“牵引力”

从农村人口转移的数量来看，2016—2030年间，除2019年长株潭城市群农村人口转移数量占全省人口转移比重略低于其总人口占全省人口比重（如图1所示），其他14年长株潭城市群农村人口转移数量占全省人口转移比重均高于其总人口占全省人口比重，这表明长株潭城市群农村人口转移的步伐快于湖南省总体水平。此外，2016—2030年间，长株潭城市群转移农村人口数量一直占全省转移农村人口数量的半数以上，并成逐年递减趋势（如图2所示），亦可说明长株潭城市群农村人口转移进程领先于全省水平。证明城市群有力的“牵引”了农村人口向城镇的转移。

3.3区域中心城市城镇化率高的趋势，表明城市群具有农村人口转移的“空间内聚力”

由表3数据可见，长株潭城市群区域中心城市城镇化率高于全省和城市群整体水平，这表明城市群中的区域中心城市具有农村人口转移“空间内聚力”。长沙市既是区域中心城市，又是省会城市，其城镇化水平远远高于湖南省平均水平及长株潭城市群的其他城市。在承接农村转移人口的过程中，区域中心城市是城镇化的必然空间选择。据中国社会科学院研究报告，目前中国农村人口转移去向呈現出“三个三分之一”的空间特点，即农村转移人口中的三分之一进入省会、三分之一进入地级市、三分之一留在县城和中心镇。长株潭城市群三个核心城市建成区相距较近，早在2009年即统一区号，一体化程度很高，“三位一体”的长株潭城市群在接纳农村人口转移过程中具有极强的“空间内聚力”。

3.4农村人口加快向城市群集聚的趋势，呼吁城市治理理念与治理模式的创新

城市的地理空间、基础设施、自然资源有限，农村人口大量涌向城市群，尤其是城市群核心城市，将大大考验城市的承载能力。人口规模扩张，易引发环境污染、交通拥堵等问题，加之城市民众和农村转移到城市的“新市民”的固有需求不断提升，对城市治理能力提出了更高的要求。[15]避免城市病、减轻城市病、治愈城市病，保证民众安居乐业，必须转换城市治理理念、创新城市治理模式。智慧城市是在物联网、云计算、大数据等新一代信息技术创新应用的基础上，统筹城市发展的物质资源、信息资源和智力资源，对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应，提升城市竞争力和市民生活品质，实现城市可持续发展的新型城市治理理念和治理模式。用智慧的理念治理城市是治愈“城市病”的良丹妙药，也是转变原有粗放型城镇化为“智慧式城镇化”的有效手段。智慧城市是未来城市的发展方向。

（编辑：刘呈庆）

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作者简介：颜姜慧，博士生，讲师，主要研究方向为区域经济一体化、资源经济与管理。Email：yjh8165@163.com。

基金项目：江苏省社会科学基金项目“江苏省智慧城市治理绩效评价研究”（批准号：16GLC011）；江苏省教育厅高校哲学社会科学项目“资源型城市群城镇化问题研究”（批准号：2016SJB790032）；国家社会科学基金项目“长三角及其经济腹地城市化空间格局优化研究”（批准号：14BJL110）。