人口聚集、技术创新与区域经济增长——来自汾渭平原城市群的实证

祁蔚茹

(西安交通大学 城市学院 经济系，西安 710018)

一、研究背景及文献综述

城市历来是经济发展的中心地带，城市化水平越高的城市，其经济活跃程度越高、向周边地区辐射的能力也越强。早在2000年，城镇GDP 就已占到全球的90%。通过城市化、城市群发展带动整体经济发展，是目前我国现阶段经济发展基本战略[1]。党的十九大报告明确提出要贯彻新发展理念，构建新发展格局。但是我们目前无论是成渝、关中平原等内陆城市群，还是珠三角、长三角、京津冀等沿海城市群，他们之间和内部由于人口聚集程度、技术创新水平、开放水平、政府管理水平、高等教育水平等多种因素差异的存在发展很不均衡，这与新发展理念和经济高质量发展的要求相距甚远[2-3]。城市之所以在国家战略中举足轻重，是因为城市聚集了更多的人口和科技资源，而这两个要素的汇聚是经济增长最核心、最迫切的要求。

汾渭平原是黄河流域汾河平原、渭河平原及其周边台原阶地的总称。人口约5200万，包括陕西省西安、宝鸡、咸阳、渭南、铜川、杨凌示范区、西咸新区，山西省晋中、吕梁、临汾、运城以及河南省洛阳、三门峡等11城2区。该平原区域土地总面积7万平方千米，是中国第四大平原。当前，汾渭平原环境污染综合治理得到各界的普遍关注，而汾渭平原的人口聚集对经济增长，人口聚集通过技术创新中介促进经济增长等问题还没有受到足够重视，环境友好最终还是不能回避经济增长和技术创新的。基于此，笔者试图回答以下关键但尚未得到很好回答的问题：汾渭平原城市群人口聚集水平对经济增长产生了怎样的影响；是否存在明显的区域差异；人口聚集影响经济增长可能的传导机制是什么；人口不断聚集趋势下，促进经济增长还可供选择的方案有哪些。对上述问题的合理解释不仅可以丰富人口与经济研究的理论成果，同时还可以为新时期促进城市之间的协同、实现高质量发展提供决策支撑。

以往学者关注人口与经济增长时更多考虑人口老龄化和人口结构对经济增长的影响[4-5]，忽略人口通过中介传导影响经济增长的机制和路径。关于人口与技术创新的研究也大多停留在人口老龄化及人口结构转变对技术创新的影响[6-7]。事实上，技术创新对经济增长的研究视角比较广泛，比如创新异质性[8]、创新能力[9]、数字经济[10]和环境规制视角[11]。由于样本数量受限以及研究空间的局限，目前，焦距一个城市群视角的人口聚集对经济增长的中介效应研究还比较少。

鉴于此，笔者首先建立中介效应模型探寻汾渭平原城市群人口聚集对经济增长的影响和技术创新传导效应。其次，在指标选取上，尽可能考虑到实证结果的可靠性，因而预先设置多个替换解释变量和被解释变量，同时，考虑到变量之间可能存在的线性和非线性关系，设置变量的二次项和交互项。再次，运用工具变量2SLS模型消除变量的内生性问题，使研究结论更具可靠性。最后，对部分代表城市进行异质性检验。笔者力求在解释人口聚集影响经济增长的传导机制基础上，观测更可能多的影响经济增长的变量及其对经济增长的影响。

二、互动机理与研究假设

(一)人口聚集与技术创新

科学技术是第一生产力，而人口因素是技术产生、存在和发展的支配决定因素。广大城市和农村经济发展巨大差距的一个决定性因素在于城市汇聚了知识、能力和素质更具有竞争力的人口资源。美国硅谷是公认的全球科技高地，原因主要在于高素质人才的聚集，中国的深圳之所以引领中国的科技，也是由于人口聚集人才汇聚。之所以说人口聚集促进科技创新，另一个经验事实是人口老龄化。日本近30年来经济低迷的重要原因是人口老龄化带来的创业精神缺失，而老龄化与科技创新精神缺失存在一定的正相关性。目前中国和大多数发达国家同样面临老龄化问题，带来的结果就是农村老龄人口留守和年轻劳动力涌向城市加速城乡劳动力要素配比失衡。在社会制度处于落后封闭的时代，叠加自然因素和其他因素，人口聚集对技术创新的影响会出现不同的特征。在不同地区也会呈现不同的结果。

由此，笔者提出以下研究假设。

假设 1a：人口聚集与技术创新呈U型关系；

假设 1b：汾渭平原城市群处于U型关系的上升阶段。

(二)技术创新与经济增长

马克思主义政治经济学原理告诉我们生产力三要素中劳动者是首要因素，劳动资料和劳动对象统称为生产资料。在一个技术相对落后的生产力阶段，人们改造自然的能力主要靠劳动者自身的体力和简单脑力。而随着改造自然能力的提升，技术发挥越来越重要的作用，这时我们可以用这样的关系式表达生产力——Y=k(l,m),其中，Y表示生产力水平，k表示科技进步，l表示劳动力，m表示生产资料二要素。因此技术创新水平k决定了生产力的水平，技术创新水平与经济增长呈正向线性相关性。因此，推动经济快速发展的核心在于技术进步。而在自主创新水平较低的技术水平条件下，很多国家地区和地区沦为发达国家低端产品的倾销场所和原材料的主要供应场所，甚至出现经济低迷和倒退。但随着自主创新水平的提高，技术创新推动产业转型升级速度加快，国家和地区竞争力不断增强，技术创新水平开始强力支持国家经济进入高速度、高质量发展阶段。发达国家和地区的实践已经证实了这个发展过程，而中国目前已经进入创新驱动高质量发展阶段。依据柯布道格拉斯生产函数，技术水平、劳动力和资本的投入决定了产出水平，技术水平越高，产出水平也越高。由此，笔者提出以下研究假设。

假设 2：技术创新水平提升有利于经济增长，技术创新与经济增长呈正相关关系。

(三)人口聚集与经济增长

人口要素历来都是推动经济增长和经济发展的核心要素。城市之所以能够产出远高于农村和很多落后经济体的经济体量，最核心的原因在于城市能够聚集起数量和质量都更多更高的劳动者。在人口数量和质量较低的时期，人口对经济增长的约束性反而更强，甚至叠加外部因素，反而成为经济增长的包袱。比如很多非洲国家和地区，虽然人口数量在不断增加，但经济增长甚至出现停滞或倒退。随着人口素质的提升，人口数量的增加对经济增长的贡献不言而喻。这就能更好地解释二战以来美国经济的增长和中国经济40多年来高速增长的原因。另一个经验事实是世界上大多数大城市和国际化大都市经济体量都级数倍领先于落后的农村和其它地区，因为他们汇聚了更多的人口特别是高素质人才。随着老龄化时代的到来，人口峰值带来的劳动力供应减少和城市化对高素质人才的吸引双重因素加速驱动劳动力走向城市以及城市发展水平之间的巨大差异。事实上，城市经济虽然汇集了更多的劳动力资源，但并不仅仅是简单的劳动力相加，城市经济发展为技术创新和施展提供了广阔的土壤。人口要素通过技术传导作用于生产过程，这就能够很好地解释工业产品产出远高于农产品的产出水平。因此，很多城市都会经历从接纳承载劳动力能力不足到迫切需要劳动力深度介入城市活动这个过程。由此，笔者提出以下研究假设。

假设 3a：人口聚集水平与经济增长呈U型关系；

假设 3b：汾渭平原城市群处于U型关系的前期阶段；

假设 3c：技术创新在人口聚集与经济增长中发挥了部分中介作用。

三、研究设计

(一)模型构建

根据上文理论机制分析结论，参照中介效应模型原理，设置如下回归模型：

第一步：

lnpgdpit=φ0+φ1lnpopuit+φ2Xit+ui+γt+εit

(1)

第二步：

lnpatentsit=φ0+φ1lnpupuit+φ2Xit+ui+γt+εit

(2)

第三步：

lnpgdpit=φ0+φ1lnpopuit+φ2+lnpatentsit+φ3Xit+ui+γt+εit

(3)

其中，lnpgdpit为经济增长，表示i城市t年的经济增长质量；lnpopuit代表人口，表示i城市t年的人口聚集水平；lnpatentsit为中介变量，分别代表i城市t年的技术创新水平，用来表征人口聚集对经济经济增长的影响路径；Xit为一系列控制变量集合，代表着城市特征因素；μi为城市；γt为时间；εit为随机误差项。

(二)变量选取

选取市级面板数据，时间跨度为2002-2019年，所有数据主要来自CEIC数据库，CSMAR数据库和《中国城市统计年鉴》《陕西省统计年鉴》《河南省统计年鉴》，对个别缺失数据采用插值法和指数平滑法补齐。为保证数据平稳性，对非比率数据原始数据取自然对数，同时对除高铁开通虚拟变量和地形起伏度外，连续变量做上下1%的Winsorize处理，所有收入数据和增加值数据以2002年为基期，以各年通货膨胀水平依次平减，相关变量选取和数据处理作如下说明。

1.经济增长(lnpgdp)

经济增长为被解释变量。国内生产总值能反映一个国家或地区在一定时期内经济发展的总体情况，而人均国内生产总值更能反映人民的生活水平，本文选用国内生产总值取对数(lngdp)和人均国内生产总值对数(lnpgdp)表征经济增长质量和水平，并分别替换进行稳健性检验。

2.人口聚集(lnpopu)

人口聚集为核心解释变量。人口要素是经济长期增长的最核心的要素，往往人口数量越多、密度越大的城市，经济体量也处于更高的水平。本文选用城市常住人口数量(单位：千人)取对数(lnpopu)和其平方项表示人口聚集水平。同时选择人口强度指标pop(population÷area)及其平方项(area表示城市行政区域面积，单位：平方千米)表示单位面积人口聚集程度，并进行稳健性检验。借鉴以往的研究成果，本文选择地形起伏度(terrain_relief)作为人口数量的工具变量[12]。

3.中介变量(lnpotents)

参考以往文献的做法[13-14]，从创新产出视角运用各城市的发明专利授权数量(个)来衡量城市创新能力。同时，为便于研究结论的可靠性，同时选择专利授权率(innov)及其平方项(innov_innov)进行稳健性检验。考虑到技术创新的中介效应，还在模型中加入了专利授权数量对数和人口数量对数的交互项(lnpatents_lnpopu)。

4.控制变量(X)

影响经济增长的诸多因素作为控制变量，能提高模型的解释能力，也能尽量减弱遗漏变量产生的影响。选取政府财政预算支出占国内生产总值的比重代理政府规模(gov，单位：%)；第二产业产值占国内生产总值比重表示城市工业化水平(sec，单位：%)；进出口总额占GDP比重代理对外开放程度(open，单位：%)[15]；实际利用外资额占国内生产总值的比重代理外商投资水平(fdi, 单位：%)[16]；大专以上学历人数城市占常住人口比重代理高等教育水平(edu，单位：%)；用每10万人拥有医院和卫生院个数取对数代理基础设施保障水平(infra,单位；个)。

(三)变量描述性统计

原始数据的描述性统计见表1。可以看出，20个基础变量的各变量均值与标准差相差不大，除各城市行政区域面积这个自然因素外，不存在显著偏态分布。各城市外商直接投资水平(fdi)、对外开放度(open)以及人口数量、高铁开通虚拟变量(lnpopu_terrain_relief)这些特征存在一定的差异。各变量的平均值与标准差值相差越大，反映了不同城市相关变量特征差别越明显。

表1 变量描述性统计

四、实证结果分析

(一)全样本回归分析

对样本中非比率数据及地形起伏度和高铁开通虚拟变量外，全部数据取自然对数处理，运用方差膨胀因子(VIF)[17]对样本数据检验结果发现，结果均小于10。因此，模型基本上不存在严重的多重共线性问题。数据Hausman检验拒绝原假设，笔者选用固定效应面板回归模型。

从全样本基准回归结果来看，人口聚集对经济增长的直接效应和中介效应结果见表2。可以看出，人口聚集程度与技术创新水平处于U型上升阶段，说明汾渭平原人口数量特别是质量提升对技术创新的贡献，证明假设1成立；随着人口问题的日益突出，人口能否增长和劳动力市场供给对经济增长带来挑战。证明假设3成立。而技术创新水平在人口聚集影响经济增长的过程中产生了部分中介效应，证明假设2成立。

从列(1)来看，汾渭平原城市群城市人口数量对技术创新的影响系数为1.2582，通过了1%的显著性水平，说明在其他因素不变的情况下，人口聚集水平每提升一个百分点，将带动技术创新水平提升1.2582%，这证明假设1是成立的。也说明目前我们的城市化、城市群和都市圈战略的重要价值。列(2)进一步说明人口聚集水平对技术创新影响处于U行上升阶段，再次证明假设1是成立的，列(1)和列(2)还说明，关中平原城市群大力发展高等教育促进经济增长的效果非常显著，而产业升级是目前紧迫的任务，特别是产业结构高级化的紧迫性，提高政府投资强度和对外开放水平对技术创新水平也具有明显的促进作用，而实际利用外资由于环境规制与污染避难所效应[18]，中国全域已经进入高质量发展的历史新征程，高质量的fdi是今后的目标选择。列(3)-(5)说明目前汾渭平原城市群目前人口对经济增长的处于U型前期下降阶段，说明了该区域提高人才吸引力和鼓励生育人口的政策将有助于缓解和提供经济增长需要的人力资源。列(3)已经发现高铁开通对促进经济增长的明显带动作用。列(4)-(5)进一步证明人口聚集对经济增长未来将处于U型上升阶段，而且技术创新的中介效应非常显著。人口聚集通过技术创新每增加一个百分点，对经济增长的贡献将达到0.13%左右，即说明假设2-假设3证明是成立的。

表2 基准回归结果

(二)稳健性检验和内生性处理

本文采用替换解释变量、替换解释变量与被解释变量、加入交互项和工具变量法分别进行实证检验。表3中，列(1)仅变换解释变量为人口密度(pop)；列(2)是考虑到技术创新的交互效应，加入人口聚集与技术创新水平交互项(lnpopu_lninnov)，变换被解释变量为lngdp;列(3)更换被解释变量为lngdp，并用地形起伏度(terrain_relief)作为人口聚集的工具变量;列(4)用地形起伏度((terrain_relief))作为人口聚集的工具变量；列(5)是变换解释变量为人口密度平方项，专利授权率(innov)代替专利授权数量(lnpatents)，并用地形起伏度(terrain_relief)作为人口聚集的工具变量。所有回归结果可以发现与表2基准回归结果符号一致，系数仅存在细微差异，内生性处理的结果是可靠的，这证明人口聚集通过技术创新中介影响经济增长与原模型一致，实证结果是稳健的。

表3 稳健性检验与内生性处理结果

(三)异质性检验

由于汾渭平原城市群12个城市分别隶属陕西、山西、河南三个省，陕西省和山西省各5个城市，河南省两个城市，各城市自身的教育水平(edu)、政府规模(gov)、城市空间(area)等均存在一定的差异，表4分别提取了咸阳-列(1)，西安-列(2)，吕梁-列(3)，洛阳-列(4)，从各城市分组回归结果来看，人口对经济增长的贡献存在城市异质性，洛阳处于U行下降阶段，而其他三个城市已经处于U行上升阶段。而高等教育促进经济增长方面，各城市显示出高度的一致性，只是作用力有差别，但政府规模与经济增长同样存在城市异质性，吕梁市的系数是负向的。

表4 城市异质性检验

五、研究结论与政策建议

笔者通过对汾渭平原城市群2002-2019年的数据实证分析了人口聚集如何通过技术创新水平影响经济增长的作用机理。通过建立中介效应模型，纳入交互项和工具变量2SLS回归和分区域回归，实证计量了人口聚集和技术创新对经济增长的影响，同时还考察了其他变量对技术创新和经济增长的影响。

(一)研究结论

1. 人口聚集与技术创新和经济增长均存在U型关系。人口聚集对技术创新的影响处于U型上升阶段，人口聚集水平每提升一个百分点，将带动技术创新水平提升大约1.3%。而对经济增长处于U型下降阶段，但各城市存在异质性。

2. 技术创新对经济增长呈正相关关系。技术创新水平每增加一个百分点，将拉动本区域经济增长0.08%-0.11%。

3. 技术创新在人口聚集影响经济增长中存在部分中介效应。因而，在各城市人才争夺大战中，科技资源富足、领先的城市将具有更大的吸引力。

4. 高铁开通、高等教育水平、政府投资强度、工业化水平对经济增长具有显著促进作用，地形起伏度大的城市科技创新环境和能力受到较大影响，进而影响经济增长质量。

(二)政策建议

根据上述结论，笔者就如何有效推动汾渭平原城市群经济高质量发展提出如下政策建议。

1. 差异化、特色化发展并建立有效的区域联动机制。由于汾渭平原城市群以陕西关中五市占据最大体量，而样本城市山西五市和河南两市影响力不及关中五市。城区群内部各城市分别又处于其他城市群和都市圈中。因此城市群内部应该建立起高效衔接联动机制，在人才引进、技术合作、高等教育、政府引导投资方面实现有效区域内部合作。

2. 发挥中心城市辐射能力、加快区域要素流动。城市群核心城市的虹吸效应和溢出效应应满足地理学第一定律。因此要充分发挥西安国家中心城市和副省级城市的积极作用，以西安都市圈获批为契机，发挥更大的辐射和带动作用，加快城际高铁建设、降低技术、人才等资源在区域内的流动成本。

3. 加大财政转移支付力度，缩小区域差距。缩小区域差距还要关注农村地区，因为汾渭平原的自然地理属性，农业和粮食生产等还具有较大比重，而城市化吸引农村人才必然导致农村经济资源配置不足和加深区域内贫富差距问题。因此，要充分发挥财政杠杆调解作用，通过加大财政转移支付力度，缩小贫富差距，使得落后地区分享政策红利。

4. 积极应对老龄化背景下有效劳动力供给不足对经济增长的冲击。要重视有效劳动力供给不足会是将来长期需要面临的课题。要有效化解市场劳动力供给不足的问题，一是积极吸引外部人才落户就业和工作，对区域内外高素质、技术型人才提供更多的优惠政策待遇，对进入城市和农村劳动力提供更多技术学习平台和机遇；二是高等教育政策应具有吸引力，比如在高校科研经费投入、高校国家实验平台建设、国内外名校博士落户及配偶和子女工作学习问题、高考人才选拔制度、优秀毕业生留校落户政策等方面精准施策。