人口流动与流通产业的互动效应——基于空间动态视域的实证

田德刚 张 莉 博士

（1、绵阳职业技术学院人文科学系 四川绵阳 621000；2、西南科技大学经济管理学院四川绵阳 621010）

引言及文献综述

随着中国城市化和工业化的快速推进，区域间的经济发展的异质性也愈加凸显。高速经济增长形成的格局导致地区发展不平衡，如沿海与内陆区域之间巨大的经济差异，导致我国人口流动呈现“孔雀东南飞”的现象。然而，近年来沿海城市由于严重的资源和环境约束，导致资源和劳动密集型产业发展难以为继，并且使它们逐步丧失了比较优势，而中西部地区广袤的国土空间、丰富的资源及日益完善的流通基础设施使其具备了承接这些产业转移的各项优势。同时，跨区域的产业结构调整导致区域间人口流动也在发生变化。由于城市的产业集聚优势，人口大多集聚在超大城市，导致中小城镇人口流失等现象十分突出，呈现出大城市的超负荷发展而中小城镇发展乏力的失衡局面（梁向东等，2017）。因此，深入分析人口流动与产业转移的相互关联效应，尤其是厘清当前劳动密集型的流通产业的转移是否对人口迁移产生影响以及人口流动的变化对流通产业内迁又产生什么影响，从而对流通产业健康发展提供政策见解。

然而，为了清晰地表明人口流动对流通产业转移的交互响应及动态空间轨迹，因此厘清人口流动与流通产业转移的关键因素就显得更为重要。这里主要有三组因素。首先是制度变迁和国家干预的因素，这些因素极大影响了中国人口的流动性和分布（许清清等，2019）。如户籍制度和居留证制度。虽然在2014年《关于进一步完善户口的指导意见》发布以来，中央和地方政府都在逐步淘汰旧的户籍制度，然而制度约束仍然影响着人口流动性。其次就是区域经济发展不平衡和人口结构的变化。自2000年来，由于投资环境的改善和中央政府的支持，中国中西部地区的经济发展和城市化步伐加快。尽管生产率高和工资高的主要城市仍然吸引人口向其流动，但许多中西部城市已经加快了工业化的步伐，并采取了新的政策来吸引劳动力（孙丽萍等，2018）。从2004年开始，“民工荒”现象在东部沿海区域就已率先出现，这表明该区域的劳动力供给短缺趋势已经不可逆转。同时，人口老龄化的问题也更加突出。根据世界银行的数据，截止2018年中国老龄化的比率为17.9%，居于世界前列，人口老龄化的加剧直接威胁着劳动密集型流通产业的可持续发展。最后一组因素是与市场的力量不断增强和人口流动偏好的变化有关。由于近些年中国陆续出台了一系列相关政策，如乡村振兴、中部崛起战略，人口的迁徙也越来越倾向于中西部地区或在乡村自主创业。2008年金融危机爆发后，低附加值劳动密集型及外向型流通产业从沿海地区呈现加速、大规模地向中西部地区转移的趋势。2009年，在东部地区务工的外出农民工比2008年下降8.9%，在中部地区务工的外出农民工则比2008年增加618万人，增长33.2%。因此，劳动密集型的流通产业更应关注人口流向，省际人口流动对流通产业转移的交互响应是否存在相互带动效应，也成为学术界及实务界关注的焦点（丁天明等，2019）。此外，流通产业不仅受运输成本、经济规模、技术差异等多个市场因素的影响，而且对生产要素的报酬也具有波动作用。当流通产业逐渐从沿海区域转移到内陆，随着产业集聚效应，从事流通产业的劳动力报酬会随着产业部门价格的上升而增加。

因此，为了探究人口流动是否影响流通产业的转移以及劳动密集型的流通产业转移是否会进一步刺激人口流动，本文使用2006-2017年我国30个省份（除港澳台及西藏）的面板数据，采用空间联立方程探讨省际间人口流动和流通产业转移的交互响应，并使用重心引力法分析其动态空间轨迹。

研究方法及数据说明

（一）空间联立方程计量模型

考虑到空间滞后模型和空间误差模型并没有对人口流动和流通产业的交互响应关系进行刻画，因此本文并未采用空间滞后模型和空间误差模型，而是构建了空间联立方程。

式（1）中，i表示研究区域；popflowi和cirindi分别表示因变量人口流动和流通产业转移，其当量采用各省域占全国的比重来表示；mij表示各省域的空间关系，本文采用最为常见的二值空间权重矩阵，即如果两地区相邻则mij=1，反之mij=0。Xi和Zi分别表示影响人口流动和流通产业发展的一组控制变量，分别为社会零售品总额比重（scocom）、城市与农村之间的人口流动（urruflow）及区域间的人口流动（regflow），包括沿海与内陆、超大城市与中小城市等；经济水平（GDP）；公共基础设施（infra），比如人均道路里程和路网密度；区域创新能力（innov）；老龄化（aging）及产业结构（struc），体现为非农产业的占比。εi和ηi为无法观测的因素。α1和β1表示人口流动和邻近区域间流通产业的空间溢出效应的大小和方向；α2和β2用来检验二者的空间交互影响；α3和β3用来刻画人口流动和邻近区域间流通产业的内生关系，若该系数大于0，表示随着研究区域的人口流动的提升对提升本地流通产业的发展有促进作用，反之则表明流通产业的转移并未带动研究区域的人口流动。

（二）空间重心引力模型

运用空间重心分析方法研究中国城镇化和工业化与碳排放的重心演变的具体思路是：结合ARCGIS技术，采用空间重心统计模型测算中国各省域的空间重心坐标，分析人口流动和流通产业的移动方向与移动距离，并绘制重心移动轨迹。计算公式为（张聪颖等，2018）：

其中i是中国30个省域的重心坐标为（xi，yi），Wit为该子区域t时期某人口和流通产业产值的总量。D是年际间区域重心空间移动方向。β表示属性值重心年际移动的角度，正东方向为0°，逆时针旋转为正，顺时针旋转为负。当β在0°和90°之间，重心向东北方向转移；当β在90°和180°之间，重心向西北方向转移；当β在-90°和0°之间，重心向东南方向转移；当β在-180°和-90°之间，重心向西南方向转移；（xit，yit）、（xit-1，yit-1）分别表示t年与t-1年的重心经纬度地理坐标。Dt-t-1表示某区域的属性值从t-1年到第t年重心移动的距离（km），R为常数，表示地理经纬度坐标单位（度）转换为平面距离（km）的系数，取值111.13km。

（三）数据说明

本文核心变量和控制变量的数据主要来源于2007-2018年《中国统计年鉴》、中经网统计数据库、各省市相应统计年鉴以及第5、6次《全国人口普查》和《全国1%人口抽样调查》。

结果分析

（一）交互响应分析

空间联立方程使用之前需要判断所研究的核心变量是否存在空间自相关，文章基于中国30个省域的面板数据测算了2006-2017年本研究核心变量的样本Moran指数，结果各个变量的Moran指数都通过了显著性检验且为正，在5%的水平下其平均值为0.1663，表现出较强的自相关性。其次，由于联立方程存在的内生性问题会使得在用普通最小二乘法估计时失去一致性，通过采用Stata软件分析后，发现本研究采用的空间联立方程模型属于过度识别，因此采用广义空间三阶段最小二乘法对联立方程组进行整体估计（梁伟等，2017）。该方法的优点兼顾了内生变量的潜在空间相关性以及各方程的随机扰动项可能存在的相关性，这有利于提升结果的有效性。

基于空间联立方程模型一的估计结果显示（见表1），流通产业的集聚和发展对省际间人口影响系数为1.364且通过1%显著水平检验，在其它条件不变的情况下，区域流通产业发展水平每提升1%，以区位熵刻画的省际人口流动影响上升1.364%。模型二的估计结果则显示（见表1），区域人口流动率每提升1%，区域流通产业发展水平则提升1.676%。因此，流通产业的转移同省际间人口流动存在明显的双向互促关系。这可能是因为在某些区域城市化和工业化的快速推进，使得资源跨区域流动变得更加频繁，流通产业聚集较高以及基础设施比较完善的区域吸引着更多农村人口流向城市，这进一步推动流通产业空间集聚。此外，在区域流通产业转移的其它影响因素中，模型一的aging的系数显著为负。这说明流通产业的转移导致的人口流动的过程中，并没有有效缓解老龄化，反而老龄化的边际负效应趋于增强。而且，产业结构的系数的正向影响也意味着随着流通产业内部结构的不断优化与改进，其对老龄化的排斥作用会愈加明确。这主要是由于流通产业结构优化要求更优质的劳动力投入，劳动力越是倾向于年轻化，其人力资本的品质也相对越好。因此，尽管人口流动与流通产业间虽存在明确的相互影响关系，但是随着老龄化程度的加深以及流通产业结构改善，流通产业结构并未得到劳动力年龄结构（劳动力老龄化）的有力支撑，反而造成流通产业优化的负效应。基础设施对促进人口流动和流通产业发展的交互响应也不可小觑，基础设施的影响方向为正且通过1%是的显著水平检验，完善的公共基础设施有利于在区域更好地吸纳和整合资源。但是进一步分析，发现以路网密度刻画的交通基础设施影响却并不显著，尤其是西部的高铁和高速公路相较于东南沿海的密度仍偏低，区域基础设施对流通产业发展的空间聚合效应仍有待强化。中西部在承接沿海区域流通产业时还需扩大招商引资的力度，并且引导外资强化基础设施建设的连接效率。

同时值得注意的是，模型二中创新能力（innov）的估计结果表明区域间人口流动对流通产业的影响仅次于人口流动和区域经济发展。创新作为产业培育发展的动能和促进区域高质量增长的重要引擎，并且创新也不断促进隐性知识的高效传递，这增强了流通产业的市场潜能。它的正向显著影响意味着资源在空间上的高效利用和整合，但是区域间的创新能力仍有很大的差异，最为显著的是东部部分省份在产业转型升级的进程中出会出现创新投入资源的拥挤现象，然而中西部部分地区的创新资源投入的增长速度却表现的相对疲软。中西部产业结构升级多通过承接产业转移带动且集中在传统的流通产业环节。产业转移尽管推动中西部区域创新人力资源和创新经费的增长，但是并未导致流通产业内部的专利申请表现出更大增幅。这说明政府和企业在流通产业的政策上并未有效支撑创新的发展，科研经费的低效率使用抑制了研发效率的提升。因此，需进一步优化我国创新资源空间布局并且出台创新扶持相关政策，提升中西部地区流通产业的自主创新能力。

（二）动态空间轨迹分析

表2是根据ArcGIS10.3确定中国各省域行政区重心坐标，测算出人口流动和流通产业的重心坐标、移动方向与距离（见表2）。2006年和2017年的人口和流通产业总值重心均偏离中国的几何中心（103°50′E，36°N），位于中国几何中心的东南方向。2006-2017年，流通产业中心地理坐标介于113°26’E-113°81’E，33°82’N-34°09’N，位于河南省境内。从移动方向看，流通产业重心变动轨迹为“西南-西北-西南”；人口流动的重心移动轨迹为“西南-西北-东南-西南”。从重心移动距离上看，2009-2010年流通产业的重心移动距离最长，达到10.73km；同年人口的重心移动距离也达到最长，为31.26km。这再次验证了中国区域间流通产业的转移将带动省际间人口流动，并且产业的移动方向偏向为西北和西南方向。

表1 空间联立方程回归结果

表2 2006-2017年城镇化和工业化与碳排放重心坐标、移动方向与距离

图1 2006-2017年中国人口和流通产业重心分布及其动态空间变化轨迹

由人口和流通产业重心的对比可知（见图1），中国人口流动重心波动较大，流通产业重心较为稳定，但是两者的重心演变趋势一致，呈现出逐步向西南方向转移的态势。这表明流通产业的转移与人口流动协同进行，劳动密集型流通产业的转移促进省际间人口流动是提高该产业发展质量的关键因素之一。可以看出，流通产业的移动距离相比人口流动在各年份之间的距离都不大。造成这一现象的主要原因，首先，产业转移要考虑各种成本，诸如交通、地理位置以及技术发展。这就局限了产业的转移不能像人口流动波动相对比较剧烈。其次，重心位置的移动是由30个质点共同决定，只有当其中一个或者同一区域出现多个质点密度发生大的变动时，才会导致重心出现较大的位移。

结论及政策建议

本研究探讨了人口流动和流通产业交互响应关系及其动态空间轨迹。研究表明，尽管两者之间存在明显的双向交互响应关系，但是人口流动对流通产业空间转移的交互响应程度较流通产业转移对人口迁移的格局变化的响应程度高。重心引力表示的空间动态轨迹进一步佐证，两者在总体转移的趋势呈现出“偏离-趋同”的关系，但流通产业转移速度存在滞后性。这些是由于产业转移受到更多客观经济因素的局限，比如投资成本、基建建设等。基础设施的影响方向为正，但是西部较东部仍然需要全面改善基础设施建设和与之相关的公共服务及社会保障，从而为区域经济发展注入新的活力，推动流通本区域产业的集聚和创新发展。老龄化的系数显著为负，这说明人口老龄化对流通产业发展具有抑制作用。创新能力仅次于人口流动和区域GDP的正向刺激因素。

首先，由于中国各区域之间存在经济发展的显著差异，中西部地区在承接沿海区域流通产业的转移时应该做好基础设施建设，保障产业发展的外部环境。同时，政府应当重视区域产业转移的创新溢出效应，有效整合本区域传统优势流通企业。由于产业转移带来的技术流动的竞争，协调这两者关系有助于形成技术创新与本地产业同承接产业的融合，从而形成产业集聚效应。其次，由于人口流动与流通产业转移存在“偏离-趋同”的倾向且两者之间存在明显的交互响应机制，因此，建议各级政府应发挥在公共基础设施、社会保障、从业人员培训、环境法规制度等方面对产业承接的宏观调控作用，如完善对流动人口的社会保障制度以及欠发达地区基础设施和公共服务的供给。此外，合理引导人口与产业的空间匹配不仅要遵循产业转移的经济规律，还应注重人口素质的建设，出台一系列政策吸引高素质人才回流到中西部地区，强化区域创新能力。