张松林 樊士德 郑好青

(1.绍兴文理学院，浙江 绍兴 312000；2.南京审计大学，江苏 南京 211815；3.浙江工商大学，浙江 杭州 310018)

一、引言

党的十九大报告明确指出，中国社会的主要矛盾已转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾，其中城市化进程中土地城市化与人口城市化之间的失衡是不平衡发展的重要体现。据国家统计局数据，2008—2017年全国城市建成区面积增长率为54.91%，而同期城镇人口的增长率仅为30.36%，城市建成区面积增长率远远高于城镇人口增长率，从而使得土地城市化明显快于人口城市化(1)蔡继明等(2011)、周光霞等(2017)也发现了这一失衡现象，并指出中国城市土地增长率与城市人口增长率比值长期高于合理水平。。实际上，张耀宇等(2016)、王亚华等(2017)、刘琼等(2018)的研究都得出土地城市化与人口城市化不对等发展、失衡发展的结论。伴随着这种失衡现象的出现，土地利用无序扩张、经济发展粗放等经济社会问题也不断衍生出来(李小敏 等，2014；吕添贵 等，2016)。因此，促进土地城市化与人口城市化的协调发展，是新时代中国经济社会实现全面协调发展的必要条件，也是解决中国社会主要矛盾的重要方面。

关于引起土地城市化与人口城市化失衡的影响因素，大部分文献从地方政府行为与制度层面的角度进行分析。具体来看，造成土地城市化与人口城市化失衡的重要因素主要包括户籍制度、土地制度、财政制度、政绩考核机制以及地方政府的征地激励等(陶然 等，2008；姚震宇，2011；蔡继明 等，2013；李子联，2013)。此外，也有研究指出，造成两者失衡的重要因素还包括商品房价格上涨以及城乡间土地、劳动、资本等要素的不平等交换等(李小敏 等，2014；许芬，2016)。

与农村相比，城市拥有医疗、教育、休闲和交通等诸多便利性。已有研究指出，城市便利性属于城市特有且无法被市场化，因此能够吸引人口到城市居住或工作(Gottlieb，1994)。根据发达国家经验，人口迁移呈现两个阶段：第一阶段为人口从农村向城市迁移，第二阶段为人口从农村和中、小城市向大城市迁移(任泽平，2017)(2)http://m.jrj.com.cn/madapter/finance/2017/10/05110023200170.shtml.。现有观点认为，第一阶段的人口迁移是为了获得更高的收入水平(温婷 等，2014)，而第二阶段的人口迁移则是为了获得更多的城市便利性。对此，早在20世纪中叶，Ullman(1954)就指出，城市便利性替代经济因素(包括收入水平等)已成为美国人口迁移的主导因素。Partridge(2010)甚至指出，便利性引起的人口迁移使美国的经济地理发生了根本性转变。目前，中国的人口迁移已进入第二阶段(任泽平，2017)，不断增多的大城市便利性将成为未来推进人口城市化的主要动力(3)鉴于中国的人口城市化主要由大城市来推动，本文将研究样本定为中国大城市。文中提到的城市都特指大城市。。

为了获得农地非农化的增值收益，中国城市政府具有推动土地城市化的强大动力(蔡继明 等，2011)，而快速的土地城市化又提高了城市的便利性程度。那么，城市便利性程度的提高是否推动了人口城市化呢？综合来看，虽然现有研究已认识到城市便利性是影响中国人口迁移的重要因素(项本武 等，2017；张松林 等，2018)，但国内尚少有研究将城市便利性引入土地城市化与人口城市化的分析框架，进而对中国土地城市化与人口城市化失衡之谜进行深入解析。为此，本文将从城市便利性的视角对中国土地城市化与人口城市化失衡之谜进行理论解释，并提出对应理论假说，在此基础上通过构建面板数据模型进行实证检验。

与现有文献相比，本文的主要贡献在于，将城市便利性引入土地城市化与人口城市化的分析框架，进而对中国土地城市化与人口城市化失衡之谜进行新的理论解释，同时对这种理论解释进行系统的实证检验。

二、理论分析

(一)土地城市化对城市便利性程度的影响

根据现有研究(吕萍 等，2008；李英东，2016)对土地城市化的定义，本文认为由农地非农化带来的城市空间扩张就意味着土地城市化。在土地城市化过程中，地方政府通过征地方式低价获得土地，再通过“招拍挂”方式高价卖出(蔡继明 等，2011)。这种高额的价格差使地方政府具有推动土地城市化的强大动力。地方政府征地主要用于商住和工业用地。在商住用地方面，地方政府采用拍卖、招标、挂牌等方式以获得最大化的土地出让收入(陶然 等，2008)。已有研究得出，临近公园、交通站点、商服中心、中小学、优质医疗设施的地段具有相对更高的地价(王爱 等，2016，2017)。因此，为了获得最大化的商住用地土地出让收入，地方政府往往采取提高城市便利性程度的方式。例如，在许多大城市中，地方政府往往围绕新开发的居民楼规划公园、地铁口与名校分校区等。

在工业用地方面，地方政府出让土地的目的是促进招商引资，从而推动经济发展(蔡继明 等，2013)。对企业来说，为了能够吸引并留住人才，需要地方政府提供完善的基础设施与公共服务等城市便利性。现实中，许多城市一直以来都在通过改革户籍制度，提高教育便利性、医疗便利性等来吸引各类人才。同时，企业的生产与销售等经济活动也需要各种配套的便利性设施。

此外，土地城市化的典型特征就是城市空间的扩张，其提供了提高城市便利性程度的载体和基础。随着城市空间的扩张，大量农用地被转为建设用地，在此过程中能够促进城市便利性程度提升的基础设施不断涌现(蔡继明 等，2011)。而且，土地城市化的过程也是地方政府城市规划的过程(姚震宇，2011)，其具体的推进形式就是城市基础设施建设的大力推进和房地产的快速发展，而这正是显著改善城市居民居住条件和环境的重要支撑(李英东，2016)。

由上述分析可得，土地城市化对城市便利性程度具有正效应。

(二)城市便利性程度对人口城市化的影响

城市便利性是吸引人口向城市迁移的重要动力(踪家峰 等，2015)。那么，中国土地城市化进程中不断提高的城市便利性程度是否成为推动人口城市化的重要动力呢？这取决于城市便利性程度的提高是否同步提高了农村迁移人口到城市后所获得的便利性程度。由于农村迁移人口到城市后所获得的便利性程度是城市便利性程度与农村迁移人口对城市便利性获得程度之间的乘积，所以，城市便利性程度的提高能够提高农村迁移人口到城市后所获得的便利性程度，从而对人口城市化具有正效应(4)这里将这种效应称为城市便利性程度提高对人口城市化产生的“直接效应”。。然而，城市便利性程度的提高又能通过影响农村迁移人口对城市便利性的获得程度对人口城市化产生“间接效应”。

在中国大城市中，就业、医疗、子女教育等便利性几乎都依附于户籍制度，无本市户籍的农村迁移人口难以获得这些便利性(张松林 等，2018)。因此，大城市便利性程度的提高并不意味着农村迁移人口在大城市所获得的便利性程度得到提高。而且，大城市便利性程度的提高可通过影响户籍制度的松紧程度来降低农村迁移人口对城市便利性的获得程度。这主要是因为：大城市便利性程度的提高使得农村人口向大城市迁入的动力增强，进而导致政府部门进行户籍制度改革的难度加大，甚至倒逼其在户籍制度的某些方面进行收紧，从而使得农村迁移人口对城市便利性的获得程度降低。例如，为了限制因外地人口对本市住房的过度需求而导致的房价大涨，中国许多大城市近些年出现了利用收紧户籍制度的政策对住房进行限购，进而使得没有本市户籍的外来人口更加难以买到本市住房，而是否购买住房是迁移人口在本市获得子女教育便利性的重要因素。

同时，在政府主导的土地城市化过程中，地方政府对推动人口城市化的动力不足(蔡继明 等，2013)，迅速扩张的城市空间并未给农村迁移人口提供足够的生活用地(陶然 等，2008)，致使不断攀升的房价成为他们在城市买房的障碍，范超等(2016)的研究已表明中国一线城市的房价-持久收入比全部超过合理上限。然而，现实中许多大城市的一些便利性的获得都需要通过农村迁移人口在城市买房来实现。以子女教育便利性为例，中国义务教育普遍实行就近入学政策(武中哲，2012)。根据该政策，农村迁移人口的子女虽然能够通过某些方式获得就近入学的便利，但还是难以获得与当地户籍学生一样的教育便利性，而买房是农村迁移人口在许多大城市充分获得子女教育便利性的有效条件(冯皓 等，2010)。随着大城市便利性程度的提高，农村迁移人口向大城市迁入的动力加强。为了更为充分地获得城市便利性，他们将不得不在房地产市场展开更为激烈的竞争，从而推动房价的快速上升。因此，大城市便利性程度的提高使得房价快速上升，增加了农村迁移人口在大城市的购房压力，降低了农村迁移人口对城市便利性的获得程度。

由上述分析可知，随着城市便利性程度的提高，户籍制度和快速上升的房价却降低了农村迁移人口对城市便利性的获得程度，进而降低农村迁移人口到城市后所获得的便利性程度，从而使城市便利性程度的提高对人口城市化产生的“间接效应”为负。因此，城市便利性程度的提高对人口城市化所产生的总效应为“直接效应”与“间接效应”之和，但由于“直接效应”为正，而“间接效应”为负，所以总效应的正负是不确定的。

三、计量模型与变量选取

(一)静态面板数据模型

根据理论分析与数据可获得性，本文采用大城市的面板数据进行对应的实证检验。首先构建静态面板数据模型：

Yi,t=C+αXi,t+βZi,t+μi+εi,t

(1)

其中，Yi,t、Xi,t、Zi,t分别表示由被解释变量、解释变量、控制变量构成的向量，C、μi与εi,t分别表示个体之间相同的截距项、个体异质性的截距项与随机扰动项，α、β表示待估系数。式(1)中存在三种形式的静态面板数据模型：不存在μi的混合效应模型、μi与解释变量和控制变量均无关的随机效应模型、μi与某个解释变量或控制变量相关的固定效应模型。

为了提高模型设定的准确性和参数估计的有效性，本文通过F检验和Hausman检验来选择最优的静态面板数据模型。根据F统计量的检验结果，若接受原假设，则混合回归可接受，反之则不可接受。对μi存在形式的判断采用Hausman检验，若接受原假设，则采用随机效应模型，反之则采用固定效应模型。

(二)动态面板数据模型

由于城市便利性和城市化(包括土地城市化和人口城市化)是一个长期积累演化的过程，且当期城市便利性和城市化都因惯性受到过去的影响，同时考虑到模型由于部分遗漏变量所造成的内生性问题，本文进一步构建动态面板数据模型：

Yi,t=γYi,t-1+C+αXi,t+βZi,t+μi+εi,t

(2)

模型(2)因加入被解释变量的滞后项(Yi,t-1)作为解释变量而使滞后项和个体异质性效应产生相关性。为了克服这一问题，本文采用GMM回归估计方法(孙永强 等，2012)。该方法成立的前提条件是工具变量有效且扰动项不存在自相关。对此，本文将分别通过Sargan检验和AR(2)统计量进行判断。根据Sargan检验结果，若无法拒绝原假设，说明所有工具变量有效，反之则无效。对AR(2)统计量检验，若无法拒绝“扰动项不存在二阶自相关”的原假设，说明扰动项不存在自相关，反之则存在自相关。在回归过程中，先采用差分GMM回归估计方法。这种方法在差分方程中使用滞后变量作为工具变量，但这种处理存在弱工具变量的问题。为了解决这一问题，进一步采用系统GMM回归估计方法。虽然通常来说系统GMM估计比差分GMM估计更有效，但是为了保证检验结果的稳健性，文中同时采用这两种估计方法进行回归。

(三)数据来源

本文的研究对象是直辖市、省会城市和副省级城市等大城市。各城市2008—2017年的年度CPI数据来自Wind数据库，年末常住人口收集于各城市地方年鉴及统计公报，其余数据都来自2009—2018年《中国城市统计年鉴》的市辖区数据。由于部分城市的行政区划全部属于市辖区，所以出现了市辖区年末总人口等于全市年末总人口的情况。因此，本文剔除出现这种情况的厦门、深圳、海口。此外，考虑到数据的完整性，本文剔除数据缺失较多的拉萨。最终，本文选取32个大城市(5)依次是北京、天津、石家庄、太原、呼和浩特、沈阳、大连、长春、哈尔滨、上海、南京、杭州、宁波、合肥、福州、南昌、济南、青岛、郑州、武汉、长沙、广州、南宁、重庆、成都、贵阳、昆明、西安、兰州、西宁、银川、乌鲁木齐。作为样本。对于少部分年份数据的缺失，本文取缺失数据年份前后两年的平均值近似替代。

(四)变量选取及说明

为了验证土地城市化对城市便利性程度具有的正效应，本文选取的变量如下：

1.被解释变量：便利性程度(ame)

关于城市便利性的指标体系，踪家峰等(2015)指出应包含医疗资源、教育资源、人均道路数、人均公共交通车辆、人均绿地面积与污染情况等，项本武等(2017)将城市便利性的指标体系进一步分为交通、教育、医疗、城市生态环境、就业等。根据上述文献与数据获得性，本文将城市便利性分为工作便利性、医疗便利性、教育便利性、休闲便利性、交通便利性5个方面。这些方面涵盖多个指标，其中每个指标都含有城市便利性的信息，而这些指标间可能存在多重共线性。因此，为了最大限度保留城市便利性的信息，同时避免出现多重共线性问题，本文借鉴踪家峰等(2015)的处理方法，采用主成分分析法测算便利性程度。具体测算步骤如下：

第一，数据的获取和处理。本文分别从工作便利性、医疗便利性、教育便利性、休闲便利性、交通便利性等方面选取以下指标：人均地区生产总值(元)；城镇登记失业人员数(人)；医院、卫生院数(个)；医院、卫生院床位数(张)；医生数(执业医师+执业助理医师)(人)；普通中学学校数(所)；普通小学学校数(所)；普通中学专任教师数(人)；普通小学专任教师数(人)；公共图书馆图书总藏量(千册)；绿地面积(hm2)；工业二氧化硫排放量(t)(无市辖区数据采用全市数据代替)；社会消费品零售总额(万元)；年末实有公共汽(电)车营运车辆数(辆)；年末实有出租汽车数(辆)。对上述有关指标以2007年为基期进行消胀处理。为了保证数据的可比性，本文将城镇登记失业人员数(人)除以年末总人口(万人)得到每万人登记失业人数(人)。其它指标都进行了这种平均化处理。

第二，测算城市便利性程度综合得分。首先，参考已有研究(林海明 等，2013)将逆向指标与正向指标进行标准化处理。其次，根据特征值大于1和累积方差贡献率大于80%的原则确定主成分个数。最后，根据方差贡献率占比构造的综合得分函数计算城市便利性程度综合得分(林海明 等，2013)。

第三，对城市便利性程度综合得分进行处理。考虑到便利性程度综合得分存在负数的情况，本文以便利性程度综合得分加上评价范围内的3倍标准差来衡量便利性程度。

2.核心解释变量：土地城市化(lurb)

土地城市化可利用某一区域内的城市建设用地面积占区域总面积的比值或建成区面积占区域总面积的比值来衡量(Lin et al.，2015；Lin et al.，2018)。城市建设用地面积强调的是人为规划的建设用地，建成区面积强调的是城市已建成区，故建成区面积更接近于城市的空间实体区域。因此，本文参考王镝等(2019)的研究，选择城市的市辖区建成区面积与全市行政区域土地面积的比值来表示土地城市化。

3.控制变量

为了尽量减少遗漏变量对回归模型造成的回归误差，本文进一步选取一些控制变量。具体为政府干预程度(gov)，采用公共财政支出与地区生产总值的比值表示；产业结构(sec，thi)，分别采用第二产业产值占GDP的比重、第三产业产值占GDP的比重表示；科教支出占比(sciedu)，采用科学支出与教育支出的总和除以公共财政支出的数值表示 。

此外，理论分析显示，城市便利性程度的提高对人口城市化产生的总效应是否为负还不确定。接下来通过实证分析来对之进行确定。为此，本文选取：

(1)被解释变量：人口城市化(purb)。与户籍人口相比，常住人口数据更能直接反映人口流动。因此，本文采用市辖区常住人口(6)《中国城市统计年鉴》从2006年开始公布的人均地区生产总值是按常住人口计算的，限于市辖区常住人口数据的可得性，本文以市辖区的地区生产总值除以人均地区生产总值得到城市市辖区的常住人口(陆万军 等，2016)。与全市常住人口之比表示人口城市化。

(2)核心解释变量：便利性程度(ame)。

(3)控制变量：工资水平(inc)、产业结构(sec，thi)、对外开放度(fdi)。其中，工资水平(inc)采用职工平均工资表示。对外开放度(fdi)采用经人民币对美元汇率换算的实际使用外资金额与地区生产总值的比重衡量。产业结构(sec，thi)的衡量同上文。

各变量取对数后的具体统计描述如表1所示。

表1 变量描述性统计

四、实证结果及分析

(一)土地城市化对便利性程度影响的实证分析

分别采用静态和动态面板回归方法分析土地城市化对便利性程度的影响。具体回归结果见表2列(1)～(3)。

表2 基本回归结果

由表2可知，当便利性程度为因变量时，F检验中对应P值等于0.00，故拒绝“混合回归是可以接受”的原假设，同时Hausman检验中对应的P值等于0.00，故拒绝“个体效应与所有解释变量均不相关”的原假设。因此，静态面板数据模型应采用固定效应形式(7)本文其余几个回归分析中都是这样选择静态面板数据模型的。。在固定效应回归结果中，土地城市化的系数在1%的显著性水平下为正，说明土地城市化对便利性程度的确具有正效应。由GMM回归结果可知，差分GMM和系统GMM中AR(2)统计量都无法拒绝原假设，同时Sargan检验相应的P值均大于0.1，意味着在10%的显著性水平上无法拒绝原假设，说明模型设定合理。由差分GMM和系统GMM的估计结果可知，土地城市化的估计系数都显著为正。这进一步验证了土地城市化对便利性程度具有正效应。

(二)便利性程度对人口城市化影响的实证分析

同样分别采用静态和动态面板回归方法分析便利性程度对人口城市化的影响。表2列(4)～(6)汇报了便利性程度对人口城市化影响的实证结果。由表2列(4)固定效应模型的回归结果可知，便利性程度的系数显著为负，说明大城市便利性程度的提高对人口城市化具有负的总效应。由表2列(5)～(6)GMM回归结果可知，差分GMM和系统GMM的AR(2)统计量和Sargan检验都无法拒绝原假设。这意味着GMM估计满足“扰动不存在自相关”与“所有工具变量均有效”的前提条件。因此，模型设定合理。由差分GMM和系统GMM的回归结果显示，便利性程度的估计系数显著为负。这再次说明大城市便利性程度的提高对人口城市化具有负的总效应。根据理论分析，导致这一结论的可能原因如下：对于农村迁移人口来说，大城市政府要求他们获得本市户籍或购买本市住房才能获得某些便利性，所以，大城市便利性程度的提高并不意味着他们能在大城市获得更高的便利性程度，从而使城市便利性程度的提高对人口城市化产生的“间接效应”为负。由于这种“间接效应”大于城市便利性程度的提高对人口城市化所产生的“直接效应”，所以，其总效应为负。

(三)稳健性检验

为了提高实证结果的稳健性，本文从以下两个角度进行稳健性讨论。第一，在土地城市化指标选取上，使用市辖区的建成区面积作为城市用地数据的度量指标，用来表征土地城市化，重新检验土地城市化与城市便利性程度之间的关系(见表3列(1)～(3))。第二，在人口城市化指标选取上，借鉴韩峰等(2017)的方法采用市辖区年末总人口与全市年末总人口之比作为衡量人口城市化的代替变量，以检验城市便利性程度对人口城市化的影响(见表3列(4)～(6。

表3 稳健性检验结果

由表3列(1)～(3)土地城市化对城市便利性程度影响的回归结果来看，土地城市化系数均显著为正。由表3列(4)～(6)城市便利性程度对人口城市化影响的回归结果来看，城市便利性程度系数均显著为负。稳健性回归结果与上文基本回归结果基本一致，说明上文的实证结果是稳健的。

(四)异质性分析

长期以来，由于地理优势以及在改革开放过程中政策方面的先行优势，东部地区在产业资本、要素集聚等方面比中西部地区更具优势。与此同时，随着城市经济的快速推进，城市群作为城市化高级阶段的空间组织形式已成为新型城镇化的主体空间形态。其中，以长三角、珠三角、京津冀、长江中游及成渝城市群为代表的五大城市群成为外来人口的主要集聚地(黎宁，2020)。因此，有必要分析便利性程度对人口城市化影响的地区异质性特征。为此，本文将样本划分为五大城市群与其他城市、东部与中西部城市进行回归分析，具体回归结果见表4和表5。

表4 异质性分析：五大城市群城市与其他城市

通过表4分样本回归结果来看，五大城市群城市的便利性程度对人口城市化的负效应显著大于其他城市。根据理论分析，造成这一结果的可能原因在于，随着城市便利性程度的提高，作为外来人口的主要集聚地，大量人口向五大城市群中的大城市迁入，这一方面逼迫这些城市的户籍制度在某些方面进行收紧，另一方面住房的需求的增加推高了房价，由此导致农村迁移人口对城市便利性的获得程度降低，从而抑制人口城市化的顺利推进。

表5 异质性分析：东部城市与中西部城市

从表5的回归结果来看，东部城市的便利性程度对人口城市化的负效应显著大于中西部城市。造成这一结果的可能原因在于，中国实施差别化落户政策，人口规模等级越高的城市往往执行更严格的户籍制度，在东部城市人口规模大于中西部的情况下(冀云阳 等，2019)，面对因城市便利性程度提高而迁入的大量人口，东部大城市的户籍制度在某些方面可能更为收紧，由此更不利于农村迁移人口对城市便利性的获得，从而对人口城市化的抑制作用更大。

五、土地城市化与人口城市化失衡的解释及其内在机制讨论

(一)土地城市化与人口城市化失衡的解释

根据理论与实证分析可得，中国土地城市化与人口城市化失衡的形成机制如图1所示。在中国城市化过程中，地方政府有动力推进土地城市化，且土地城市化的推进对城市便利性程度具有正效应，但由于户籍制度和快速上升的房价限制了农村迁移人口对城市便利性的获得，土地城市化进程中不断提高的城市便利性程度对人口城市化虽能产生正的“直接效应”，但这种“直接效应”却小于由其产生的“间接效应”，进而使其产生的总效应为负，导致土地城市化与人口城市化之间的失衡。

图1 中国土地城市化与人口城市化失衡的形成机制

(二)内在机制讨论

由前文理论分析可知，导致中国土地城市化与人口城市化之间失衡的关键在于，随着大城市便利性程度的提高，户籍制度和快速上升的房价降低了农村迁移人口对城市便利性的获得程度。因此，本文将重点检验城市便利性程度的提高是否会收紧户籍制度以及推动房价上升这一内在机制。限于数据的可得性，以上两个维度的代理变量选取如下：(1)户籍松紧程度(hr)。参照张坤领等(2019)的处理方法，本文以户籍人口与常住人口的比值来刻画户籍松紧程度，该比值越大说明户籍制度越宽松。(2)房价收入比(rhp)。房价收入比反映的是一个城市的房价水平相对于居民收入的可负担性(周颖刚 等，2019)。与绝对房价相比，房价收入比更能刻画农村迁移人口对房价的承受能力。本文以商品房平均销售价格与在岗职工平均工资之比衡量房价收入比。

内在机制的具体回归结果如表6所示。由表6可知，大城市便利性程度对户籍松紧程度的影响显著为负，对房价收入比的影响显著为正，说明大城市便利性程度的提高的确会收紧户籍制度以及推动房价上升。这验证了户籍制度和快速上升的房价是导致中国土地城市化与人口城市化之间失衡的两个关键因素。

表6 内在机制检验结果

六、结论与政策启示

本文从城市便利性这一全新视角解释中国土地城市化与人口城市化失衡之谜。研究表明：在中国城市化过程中，地方政府有动力推进土地城市化，且土地城市化对城市便利性程度具有正效应，但由于户籍制度和快速上升的房价限制了农村迁移人口对城市便利性的获得，土地城市化进程中不断提高的城市便利性程度对人口城市化却具有负的总效应，从而导致土地城市化与人口城市化之间的失衡。此外，五大城市群城市的便利性程度对人口城市化的负效应大于其他城市；东部城市的便利性程度对人口城市化的负效应大于中西部城市。针对土地城市化与人口城市化失衡的情况，本文认为应提高农村迁移人口对大城市便利性的获得程度，让大城市便利性在土地城市化与人口城市化过程中充分发挥自身应有的市场调节作用。为此，本文提出如下政策措施：

第一，协调提高农村迁移人口对大城市便利性的获得程度。大城市的便利性程度随着土地城市化的不断推进而不断提高，但在这一过程中却不断出现一些新的政策来限制农村迁移人口对大城市某些便利性的获得。如近年一些大城市限制无该市户籍的农村迁移人口购买本地住房，而购房是他们获得大城市某些便利性的必要条件。当然，由于政策的路径依赖和利益主体之间的各种冲突等，这些政策可能是暂时的。但不管怎样，出台相应政策协调提高农村迁移人口对大城市便利性的获得程度，是中国社会主要矛盾转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾下的必然选择。其中，协调提高要做到：农村迁移人口在大城市获得的便利性程度至少要随着大城市便利性程度的提高而提高。只有这样，大城市不断提高的便利性程度才会惠及农村迁移人口，并顺利推进人口城市化。

第二，尽量减少农村迁移人口在获得大城市便利性方面对户籍制度与购房的依赖。研究表明，随着大城市便利性程度的提高，户籍制度和快速上升的房价降低了农村迁移人口对城市便利性的获得程度。因此，在户籍制度改革的过程中，需要尽量逐步取消附加在户籍制度之上的各种便利性，并建立起与居住证相挂钩的“居住证制度”，即拥有本市居住证的居民就可充分获得本市的各种便利性。针对快速上升的房价带来的抑制作用，需从住房供求两方面来出台相应政策。供给方面，在适当增加土地供给基础上考虑为特定农村迁移人口提供诸如经济适用房或廉租房等优惠政策。需求方面，在继续实施“房住不炒”相关政策基础上考虑逐步以租房替代买房来获得目前仍需买房才可获得的城市便利性，以减少购房需求。

第三，充分发挥大城市便利性在推动人口城市化过程中的市场调节作用。随着中国人口迁移进入第二阶段，大城市便利性将成为推动人口城市化的主导因素。然而，由于户籍制度的存在，农村迁移人口对大城市便利性的获得总是受到一定程度的限制，从而扭曲了大城市便利性在推动人口城市化过程中的市场调节作用。本文认为，当人口迁移处于第一阶段时，户籍制度的这种扭曲所导致的问题可能不是迫切需要解决的，但当人口迁移过渡到第二阶段时，这种扭曲就需要引起足够的重视(8)需要指出的是，政府部门已意识到这一问题，户籍制度方面的改革也已深入到大城市中。例如，国家发展改革委关于印发《2020年新型城镇化建设和城乡融合发展重点任务》的通知指出，鼓励有条件的Ⅰ型大城市全面取消落户限制、超大特大城市取消郊区新区落户限制。。同时，大城市需要改变利用城市便利性的获得来吸引高技术劳动力的传统做法，让城市便利性成为现阶段吸引高、低技术劳动力的重要动力。一直以来，大城市都重视对高技术劳动力的引入，而对低技术劳动力(这部分劳动力更多的是农村迁移人口)总是加以排斥，近年来各大城市愈演愈烈的“抢人大战”就是这种政策的集中反映(张松林 等，2019)。这种人才政策扭曲了大城市便利性在推动人口城市化过程中的市场调节作用。人口城市化绝不仅仅是高技术劳动力的城市化，而是高、低技术劳动力在市场作用下自由迁移而形成的城市化。