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中国城市群空间功能分工的人口分布效应

2023-05-16张松林周立文肖维鸽

人文杂志 2023年4期

张松林 周立文 肖维鸽

关键词 城市群空间 功能分工 人口分布 中心化态势

〔中图分类号〕F29 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕0447-662X(2023)04-0129-12

一、引言

世界城市化史表明,进入深度城市化的发达国家的迁移人口持續向城市群集聚。这种情况在中国也正在发生。根据第七次全国人口普查数据,2020年城市化水平处于高位的京津冀、长三角、珠三角三大城市群的常住人口共占全国总人口的29.84%,2010—2020年三大城市群的常住人口增长率为1269%,明显大于同期全国的人口增长率5.38%。实际上,已有研究指出中国城市群的集聚人口作用在不断加强。①然而,随着城市群人口规模总量的不断提高,中国城市群的人口分布不均衡程度却在加剧。②面对这种情况,《国家人口发展规划(2016—2030年)》与《“十四五”新型城镇化实施方案》等顶层设计文件都强调要完善以城市群为主体形态的人口空间布局。那么,迁移人口随着城市化的推进而不断向城市群集聚的过程中,该如何优化城市群人口分布呢?对这一问题的回答,不仅可以有效强化城市群承载人口的能力,而且可以通过完善城市群人口空间布局促进大中小城市间人口规模的长期协调发展。

城市群由中心城市与外围城市在特定地域上集聚而成,中心城市与外围城市通过承担不同的功能而进行城市群空间功能分工,①迁移人口随着这种分工的演进在不同城市间进行流动,这种分工对城市群人口分布具有重要影响。关于城市群空间功能分工的定义,Duranton和Puga采用功能专业化进行描述,指出城市群空间功能分工的深化表现为中心城市以生产性服务功能为主、外围城市以生产制造功能为主的功能专业化不断加强。② 魏后凯认为城市群空间功能分工是依托产业链分工而产生,中心城市把重点放在生产性服务功能,外围城市主要发展生产制造功能。③ 借鉴已有研究,本文将城市群空间功能分工定义为:城市群内城市间基于不同功能定位进行专业化发展,进而形成中心城市主要承担生产性服务功能、外围城市主要承担生产制造功能的分工体系。魏后凯、④李靖⑤等指出,提高城市群空间功能分工程度有利于中心城市通过强化生产性服务功能发展成为管理控制中心。依据这一逻辑,在城市群空间功能分工体系中,随着分工程度的提高,中心城市生产性服务功能不断增强,对外围城市的管理控制作用得以强化。

随着城市群空间功能分工的演进,与之相关的研究成果大量出现。总体来看,现有文献可分为两类:第一类重点关注城市群空间功能分工对城市群内单个城市的影响。例如,Van等指出城市群空间功能分工会优化城市之间产业链分工体系,提高城市功能专业化水平。⑥ Meijers等强调中小城市可以通过深度融入城市群空间功能分工,实现城市生产率的提升。⑦ 杨继军等的研究进一步提出在城市群空间功能分工中,中小城市可以充分利用大城市的辐射作用,大城市也可以通过利用中小城市较为低廉的经济要素成本而提升管理控制功能地位。⑧第二类重点关注城市群空间功能分工对整个城市群的影响。例如,Burger和Meijers强调城市群空间功能分工对提升城市网络外部性的重要作用。⑨ Balland和Boschma研究发现城市群空间功能分工增强了城市群范围内的功能互补。⑩王金营和贾娜发现合理的城市群空间功能分工可规避集聚劣势,提高城市群集聚合力,从而为劳动力提供高附加值岗位。⑾

虽然围绕城市群空间功能分工的文献非常丰富,但以城市群空间功能分工为切入点对城市群人口分布进行系统研究的文献却非常鲜见。根据城市群空间功能分工的定义,中心城市与外围城市通过承担不同功能进行空间功能分工,由此形成的城市群空间分工体系会对城市群的产业空间结构与就业空间结构产生影响,从而影响城市群人口分布。实际上,有研究已认识到,城市群内部空间分工与关联程度越高,越具有吸引人口的优势。① 那么,城市群空间功能分工对城市群人口分布到底有何影响?其中的影响机制是什么?从城市群空间功能分工的角度如何优化城市群人口分布?对这些问题的回答有助于城市群内各城市统一调整人口存量、调控人口增量、引导人口流量,从而为推动城市群人口合理分布提供新的理论视角和现实政策思路。

与现有文献相比,本文可能的边际贡献主要有三方面:①丰富与拓展了现有关于城市群空间功能分工的研究。本文将城市群空间功能分工的研究拓展到城市群人口分布方面,以中国19个城市群为研究对象系统研究城市群空间功能分工影响城市群人口分布的逻辑机制。②本文研究发现,城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势。实际上,已有研究认识到中国城市化过程中出现的中心城市比外围城市人口规模扩张更快的问题。② 本文为其提供了一个新的解释思路。③迁移人口随着城市群空间功能分工的不断深化而不断向城市群迁移。本文为城市群人口分布在这过程中的优化提供政策导向,同时为城市群发展规划在优化人口分布方面的顶层设计提供重要参考。

二、理论分析与研究假说

由古典经济学可知,分工的一大作用就是提升生产率。从分工主体来看,城市群空间功能分工的形式主要表现为两种:一种把单个城市视为分工主体,强调单个城市与城市群内其他城市之间的分工;一种把整个城市群视为分工主体,强调城市群作为整体的网络化分工。由此,可从这两方面分析城市群空间功能分工对城市生产率的影响机制。从单个城市来看,城市群空间功能分工主要通过三方面提高城市生产率:其一,单个城市可通过功能专业化发展提高城市生产率。已有研究认为分工有利于促进专业化,而专业化有利于生产率的提高。③ 事实上,城市群空间功能分工已被证实对城市功能专业化发展存在重要推动作用。④ 其二,城市群空间功能分工的一个重要特征是将不同功能在城市群内不同城市间展开。依此,城市群内不同城市在定位相应功能上重点依据自身比较优势,通过充分发挥自身比较优势提高生产率。其三,中心城市生产性服务功能随着城市群空间功能分工程度的不断提高而不断增强,从而不断强化对外围城市的管理控制作用。随着管理控制作用的不断强化,中心城市为外围城市提供质量越来越优质的生产性服务,以此提高城市生产率。⑤

从整个城市群来看,城市群空间功能分工通过促进城市群网络化分工提高城市生产率,主要体现为:一方面,城市群空间功能分工能使中心城市与外围城市之间形成“生产性服务功能—生产制造功能”的分工模式,⑥从而有效缓解不同城市在功能分工上的重复建设和过度竞争,在城市群范围内形成功能互补、功能借用、功能错位发展的网络化分工格局,促进城市生产率的提高。例如,在城市群空间功能分工体系中,外围城市可借用中心城市的集聚效益,中心城市可借用外围城市的低成本生产要素,从而提高各自的城市生产率。另一方面,随着城市群空间功能分工水平的不断提高,中心城市作为管理控制中心的作用不断强化。这使得中心城市通过管理和控制方式不断提升各城市间联系强度,从而强化城市群范围内“以点带面”的网络化分工格局,通过带动整个城市群的发展提高城市生产率。

由此可知,城市群空间功能分工可从单个城市和整个城市群两方面提高城市生产率。在迁移人口不断向城市群迁移的过程中,一个城市生产率的提高对迁移人口产生重要的吸引效应,从而作用于城市群人口分布。实际上,Scott和Storper等研究已论证了城市生产率提升对吸引迁移人口发挥的重要作用。①

然而,由于中心城市与外围城市主要集聚的功能环节不同,两者在城市群空间功能分工的城市生产率增加效应上存在差异。由城市群空间功能分工的定义可知,中心城市主要集聚生产性服务功能环节,而外围城市主要集聚生产制造功能环节。由于前者集聚的功能环节以高端为主,所以中心城市更有利于吸引高技能劳动力。在高端环节和高技能劳动力不断集聚的情况下,相比外围城市,中心城市的生产率得到更大幅度的提高。对此,已有文献从“分类效应”与“选择效应”的相互作用下提出了相似的观点。② 而且,高技能劳动力选择进入中心城市,中心城市承担高端环节的企业能够支付更高的工资,而更高的工资待遇又会吸引更多的高技能劳动力进入。③ 这种循环机制对中心城市生产率的提高产生进一步的放大效应。由此,在城市群空间功能分工过程中,相比外围城市,中心城市的生产率得到更大幅度提高,从而对迁移人口具有更强的吸引效应。随着城市群空间功能分工水平的不断提高,中心城市与外围城市的人口规模差距不断扩大,从而使得城市群人口分布呈中心化态势。因此,本文提出:

假说1:城市群空间功能分工对中心城市与外围城市的人口规模存在不同影响,城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势。

假说2:城市群空间功能分工对中心城市与外围城市的城市生产率增加效应存在不同,中心城市效应更大,使得城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势。

城市群空间功能分工的人口分布效应还与数字经济发展对不同功能环节就业冲击的异质性影响有关。对于中心城市来说,其主要集聚的是生产性服务功能环节,而数字经济发展能够促进互联网金融、电子商务以及智慧物流等生产性服务功能环节的新增就业。④ 对于外围城市来说,其主要集聚的是生产制造功能环节,而数字经济发展对劳动力的替代作用主要发生在生产制造功能环节。⑤ 随着城市群空间功能分工的深化,中心城市集聚的生产性服务功能环节会越来越多,同时外围城市集聚的生产制造功能环节会越来越多。因此,在城市群空间功能分工不断深化的过程中,数字经济发展将强化中心城市对迁移人口的吸引效应,削弱外围城市对迁移人口的吸纳能力。由此,数字经济发展在两种环节上的不同影响进一步促进城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化而呈中心化态势。因而提出:

假说3:数字经济发展促进城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化而呈中心化态势。

由上述分析可知,在城市群空间功能分工过程中,生产性服务功能环节更多地集聚于中心城市,而生产制造功能环节则更多地集聚于外围城市,这种分工属性决定了中心城市比外围城市更能吸引高技能劳动力。而且,生产性服务包括研发、设计与管理等,本身就具有知识密集、技术密集、信息密集、人才密集等特点。⑥ 因此,在中心城市随着城市群空间功能分工不断深化而集聚越来越多生产性服务的情况下,中心城市将会吸引越来越多的高技能劳动力。当高技能劳动力选择进入那些机会更多、收入更高的中心城市工作时,可能会对外围城市吸引高技能劳动力形成一定挤压。高技能劳动力集聚区会增强对外围城市的虹吸效應,从而导致高技能劳动力持续不断地迁入高技能劳动力集聚区。① 由此,随着城市群空间功能分工的不断深化,相比外围城市,中心城市将会吸引越来越多的高技能劳动力,从而使得高技能劳动力在整个城市群空间范围内呈中心化态势。由此提出:

假说4:相比外围城市,城市群空间功能分工对高技能劳动力的吸引效应在中心城市更大,高技能劳动力分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势。

三、研究设计

1.样本选取与数据来源

借鉴已有研究,选择中国19个城市群为研究对象。② 为了保持数据的完整性和一致性,剔除了数据连续性较差的县、县级市,最终选取2010—2020年221个城市的面板数据。城市层面数据主要来源于《中国城市建设统计年鉴》与《中国城市统计年鉴》。针对缺失数据,通过查找各城市相关统计年鉴、年度统计公报和采用移动平均法补齐。本文以2008年为基期对所有以货币价值表示的数据进行价格调整。

2.计量模型设定

本文使用城市层面面板数据检验城市群空间功能分工对中心城市与外围城市人口规模的异质性影响,以此研究其人口分布效应。为此,首先构建回归模型(1),并根据中心城市与外围城市进行分样本回归检验。参考已有研究,③本文将直辖市、省会城市和副省级城市归为中心城市,其余地级市为外围城市。如果假说1成立,则与外围城市相比,城市群空间功能分工对中心城市人口规模的正效应更大。

其中,lpopsizeit表示城市i在t年的人口规模对数;fdit表示城市i在t年的城市群空间功能分工程度;Zit表示一系列控制变量;μ和λ分别表示地区和时间固定效应;εit表示随机误差项。

3.变量选取及说明

(1)被解释变量:城市人口规模的对数(lpopsize)。参考Deng等人的研究,④本文采用各城市城区人口(含暂住人口)衡量城市人口规模。

(2)核心解释变量:城市群空间功能分工程度(fd)。参照Duranton和Puga、杨继军等的思路与方法,⑤以中心城市与外围城市的生产性服务从业人员与生产制造从业人员的比值之比来衡量。fd的值越大,表明中心城市生产性服务功能越强,其对外围城市的管理控制作用越强。

(3)控制变量:为了尽量减少遗漏变量带来的偏差,借鉴韩峰和李玉双、魏守华等的研究,⑥本文选择以下变量作为控制变量。①地区经济增长水平(gdpr),以地区生产总值增长率表示。② 地区产业结构(ind),以第二产业与第三产业产值的比值衡量。③ 地区工资水平(lwage),以職工平均工资的对数衡量。人口流动的经验表明,更高的工资水平更能吸引人口集聚。④ 政府干预程度(lgov),反映地方政府对城市发展的干预作用,使用地方财政一般预算内支出与GDP比值的对数衡量。⑤ 每万人拥有中小学学校数(school),采用中小学学校数量除以年末总人口来衡量。⑥ 每万人拥有医院数(hospital),采用医院卫生院数量除以年末总人口衡量。⑦ 道路密度(road),以年末实有城市道路面积与建成区面积之比表示。

四、实证结果分析

1.基本回归结果

表1报告了对假说1的检验结果。其中,第(1)(2)列的结果显示,不管是否添加控制变量,fd的回归系数都显著为正,说明城市群空间功能分工程度的提高有助于增强中心城市对人口的集聚作用和吸纳能力。第(3)(4)列的结果显示,不管是否添加控制变量,城市群空间功能分工程度对外围城市人口规模并没有显著影响。这表明城市群空间功能分工程度对中心城市与外围城市人口规模的影响具有异质性。这种异质性使得城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势。因此,假说1得以验证。对此,可能的解释为:一方面,相比外围城市,城市群空间功能分工对中心城市生产率具有更大的正效应(下文的实证结果已证实这一点),从而对迁移人口具有更强的吸引效应;另一方面,从城市群空间功能分工定位看,中心城市以生产性服务业为主,外围城市以生产制造为主,而生产性服务业具有吸纳就业的“天然优势”,这种优势在城市群空间功能分工过程中对外围城市吸引迁移人口的作用形成一定的挤压。

表1 城市群空间功能分工程度对各等级城市人口规模的异质性影响

注:***,**,*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著;括号内为稳健标准误;所有回归均控制了地区和年份固定效应。以下各表同。

2.稳健性检验

本文从指标、样本和模型三方面考虑基本回归结果的稳健性问题。①在指标层面,为反映各城市相对于全国层面人口规模的差异,本文计算了城市人口规模占比(poprate),具体估计结果见表2第(1)(2)列。结果表明,在替换核心变量度量方法后,假说1仍成立。②在样本层面,为排除城市等级划分标准对估计结果可能产生的影响,参照冀云阳等的研究,①以国家统计局公布的70个大中城市为依据,将样本划分为大中城市和小城市。分样本的回归结果见表2第(3)(4)列。可以看出,城市群空间功能分工程度对大中城市人口规模具有正效应,但对小城市的人口规模没有显著影响。这再次验证了假说1。需要说明的是,随着城市样本由中心城市扩大为大中城市,虽然城市群空间功能分工程度对大中城市的人口规模具有正效应,但这种正效应小于中心城市[见表1第(2)列]。这表明在城市群空间功能分工过程中,中心城市对迁移人口具有更强的吸引效应。③在模型层面,通过在模型(1)基础上引入是否为中心城市虚拟变量(C)及其与城市群空间功能分工程度的交互项,进一步检验城市群空间功能分工程度对中心城市与外围城市人口规模的异质性影响。估计结果在表2第(5)(6)列给出。在未考虑城市等级的影响时,城市群空间功能分工程度对城市人口规模具有显著的正效应[见表3第(5)列]。在对城市等级的影响加以分析之后,重点考察变量fd×C的系数显著为正。这表明,随着城市群空间功能分工程度的提高,中心城市人口规模的增大幅度将超过外围城市。上述结果表明基本回归结果具有较强的稳健性。

表2 稳健性回归结果

3.内生性检验

为避免内生性问题的影响,本文借助工具变量进行再检验。参考韩峰和李玉双、杨继军等研究的做法,①选取自变量的滞后项和地理特征变量(平均地表坡度)作为城市群空间功能分工程度的工具变量。城市群空间功能分工程度的滞后一期变量与当期项密切相关,但由于前期变量所表征事务已发生、取值已固定,不会与当期的误差项相关。地表坡度大的城市群道路建造和维护成本较高,因而,各种生产要素流动的单位运输成本和单位时间成本较高,从而不利于城市群空间功能分工。故而,地理特征变量与城市群空间功能分工程度密切相关。同时,地理特征变量是城市固有的地理信息特征,具有天然的外生性。因此,两个变量均符合工具变量选择要求。由于地理特征变量是截面数据,难以直接用于面板数据计量分析,本文参考杨继军等的处理方法,②使用平均地表坡度的倒数乘以汇率的倒数作为工具变量。表3报告了引入工具变量后的回归结果。③ 工具变量识别不足、弱工具变量和过度识别的检验结果反映出选取的工具变量是合理的。在以工具变量缓解内生性问题后,城市群空间功能分工程度对中心城市人口规模的影响显著为正[见第(1)(3)列],对外围城市人口规模的影响不显著[见第(2)(4)列],说明上文关于城市群空间功能分工的人口分布效应的分析是稳健可信的。

4.基于城市群层面样本的再检验

参考肖挺的研究,④采用城市群内各城市人口密度的标准离差率衡量城市群人口分布中心化程度(centralit),计算公式为:

表3 工具变量法检验结果

注:第(1)(2)列只引入城市群空间功能分工程度的滞后一期变量作为工具变量,由于有且仅有一个工具变量,所以不需要进行过度识别检验;[]数值为p值,{}数值为Stock-Yogo弱识别检验10%水平上的临界值。

表4 城市群层面样本检验

注:在以城市群为基本空间单元的回归模型中,控制变量为地区经济增长水平比(rgdpr),地区产业结构比(rind),地区工资水平比(rwage),政府干預程度比(rgov),每万人拥有中小学学校数比(rschool),每万人拥有医院数比(rhospital),道路密度比(rroad)。地区经济增长水平比是由城市群内中心城市平均地区经济增长水平除以外围城市平均地区经济增长水平得到,其他指标都进行了这种比值处理。

由表4可知,第(1)列和第(3)列在未引入控制变量的情况下,城市群空间功能分工程度对城市群人口分布中心化程度的影响显著为正。在引入控制变量后,这一结论依旧成立[见第(2)(4)列]。由此表明,城市群人口分布会随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势,与前文的实证结果一致。需要说明的是,城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势并不意味着迁移人口只向中心城市迁入,而只是表现为迁移人口更多地向中心城市迁入。根据城市群空间功能分工的定义,城市群空间功能分工有助于城市群范围内形成功能互补、功能借用、功能错位发展的网络化分工格局,而且,中心城市作为管理控制中心在此过程中不断强化这种分工格局,以此通过带动整个城市群的发展提高城市生产率,从而吸引迁移人口。实际上,发达国家的城市化经验表明,由空间功能分工而形成紧密分工联系的城市群已表现出对迁移人口的吸引优势,并成为迁移人口的主要集聚地。① 由此可见,现实中不可一味地限制迁移人口向城市群(主要针对群内中心城市)迁入,而应通过促进城市群空间功能分工强化城市群(特别是群内中心城市)的人口承载能力。

五、进一步分析

1.基于城市生产率增加效应的进一步分析

借鉴王孝松等的方法,②本文通过以下两步来检验城市群空间功能分工程度影响城市群人口分布的作用机制:第一步,考察城市群空间功能分工程度对不同等级城市生产率的作用差异;第二步,考察城市生产率是否有利于促进城市人口规模增大。计量模型的形式如下:

其中,pgdp为机制变量城市生产率,借鉴Fallah等的研究,③采用人均实际GDP(pgdp)表示。其他变量具体含义同前文。对应估计结果见表5。

表5 城市生产率效应的检验结果

从表5第(1)(2)列的回归结果来看,不论是中心城市还是外围城市,城市群空间功能分工程度对城市生产率都具有显著的正向影响。不同在于,与中心城市相比,城市群空间功能分工程度对外围城市生产率的提高作用更小。这一结果同预期相符。同时,从第(3)列的回归结果来看,pgdp系数显著为正,说明城市生产率的确与城市人口规模具有正向关系。由此可见,对于中心城市与外围城市而言,由城市群空间功能分工提高的城市生产率虽然能显著促进城市人口规模增大,但由于城市群空间功能分工对外围城市生产率的提高作用相对较小,导致外围城市对迁移人口的吸引效应相对较小,从而使得迁移人口更多地向中心城市迁入而引起城市群人口分布呈中心化态势。由此,假说2得到证实。这表明由城市群空间功能分工提高的城市生产率对城市群人口分布的确存在作用。根据理论分析,城市群空间功能分工对城市生产率的影响主要有两方面:一是,城市群空间功能分工使得群内城市实现功能专业化发展、充分发挥自身禀赋优势,同时通过依靠中心城市的管理控制作用带动整个城市群的发展促进自身发展;二是,城市群空间功能分工有助于城市群范围内形成功能互补、功能借用、功能错位发展的网络化分工格局,而且,中心城市在城市群空间功能分工过程中作为管理控制中心不断强化这种分工格局。因此,在优化城市群人口分布过程中,需从这两方面促进群内中心城市与外围城市在城市生产率方面的协调提高,在不断强化城市群整体承载人口能力的同时,实现群内大中小城市间人口规模的长期协调发展。

2.基于数字经济发展影响的进一步分析

为了验证假说3,参考赵涛等的研究,①从互联网发展和数字金融两方面共选取互联网普及率、相关从业人员情况、相关产出情况、移动电话普及率和数字普惠金融指数5个指标,在此基础上采用主成分分析法综合成一个指标代理数字经济发展水平。若数字经济发展水平的具体值高于样本中位数,则虚拟变量H_digital取值为1,否则为0。在此基础上,本文将交互项fd×H_digital加入模型进行检验。表6第(1)列的结果显示,fd×H_digital在中心城市组的系数显著为正。这表明随着数字经济发展水平的提高,城市群空间功能分工程度对中心城市人口规模产生的正效应在增大。然而,fd×H_digital在外围城市组的系数却显著为负[见第(2)列]。这表明在数字经济发展水平较高的外围城市,部分生产制造的就业岗位已被工业智能化、制造业自动化与工业机器人等所替代,从而对城市人口规模产生抑制效应。因此,随着城市群空间功能分工的不断深化,数字经济发展有助于促进城市群人口分布呈中心化态势,从而证实了假说3。上文实证结果表明,对外围城市来说,城市群空间功能分工程度对城市人口规模没有显著影响,但对城市生产率具有显著的正向影响。对此,可能的解释为,数字经济发展对外围城市人口规模产生的抑制效应,抵消了因城市群空间功能分工而提高的城市生产率对城市人口规模产生的正效应。

表6 数字经济发展影响和区域异质性的检验结果

注:由于重点关注交互项系数的估计结果,所以仅汇报交互项的估计结果。

3.基于区域异质性的进一步分析

由于地理优势以及在城市群建设过程中的制度优势,东部沿海五大城市群②已成為中国社会经济发展的战略核心区,是迁移人口的主要集聚地,也是数字经济发展的先行者。为探究城市群空间功能分工的人口分布效应的区域异质性,本文按城市是否位于东部沿海五大城市群构建虚拟变量(area)及其与城市群空间功能分工程度的交互项(fd×area)进行回归分析。对应回归结果见表6第(3)(4)列。结果显示,fd×area在中心城市组的系数显著为正。这说明相较于其他城市群而言,东部沿海五大城市群中心城市受城市群空间功能分工影响而产生的城市生产率增加效应更大,进而使得更多迁移人口向东部沿海五大城市群的中心城市集聚。第(4)列的结果显示,fd×area在外围城市组的系数并不显著。出现这一结果的原因可能在于,虽然东部沿海五大城市群的空间功能分工程度提高能产生更大的城市生产率增加效应,使得外围城市人口规模增大,但是,东部沿海五大城市群的数字经济发展水平相对更高,进而对外围城市人口规模产生更大的抑制效应。由此可见,相较于其余地区的城市群而言,东部沿海五大城市群的人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势的特征更为明显。

4.基于高技能劳动力分布的进一步分析

为了验证假说4,本文利用2017年全国流动人口动态监测调查数据(CMDS)分析城市群空间功能分工对高技能劳动力分布的影响。本文借鉴李志远等的方法,①建立如下实证模型分析城市群空间功能分工程度与流动人口中的高技能劳动力之间的关系:

其中,被解释变量skillki表示k个体是否为高技能劳动力。参考李志远等的做法,② 将完成高中教育的劳动力定义为高技能劳动力。f为k个体所在城市i的城市群空间功能分工程度。Zki表示在个体层面的控制变量,具体包括:首次迁移子女是否随迁(children)、家庭月收入的对数(lfwage)、户口性质(registration)、劳动力年龄(age)、婚姻状况(marriage)。Z表示在城市层面的控制变量,同前文。

表7报告了分别使用OLS、Logit、Probit模型③的回归结果。第(1)—(3)列显示,城市群空间功能分工程度对中心城市高技能劳动力的影响显著为正,但第(4)—(6)列显示,城市群空间功能分工程度对外围城市高技能劳动力的影响显著为负。这表明城市群空间功能分工对高技能劳动力的影响在中心城市与外围城市中存在异质性,城市群高技能劳动力分布会随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势,验证了假说4。根据理论分析,导致这一结论的可能原因如下:一方面,在城市群空间功能分工过程中,由于外围城市缺乏足够多的高端环节支撑,所以其吸纳高技能劳动力的能力不足;另一方面,随着城市群空间功能分工的不断深化,中心城市集聚的高端环节不断增加,进而对高技能劳动力产生的吸引效应不断增大,最终对外围城市吸引高技能劳动力形成一定挤压。

表7 城市群空间功能分工对不同类型城市高技能劳动力的影响

六、结论与政策建议

在人口不断向城市群迁移的背景下,如何优化城市群人口分布成为每个城市群在发展过程中必须面对的一个重要议题。本文选择中国19个城市群为研究对象,研究城市群空间功能分工的人口分布效应。结论如下:①城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势,相较于其他城市群而言,这一特征在东部沿海五大城市群中表现得更为明显。②城市群空间功能分工的城市生产率增加效应在不同城市中并不相同,中心城市与外围城市均从城市群空间功能分工中得到益处,但中心城市的受益程度更高,从而导致城市群人口分布呈中心化态势。③数字经济发展有助于促进城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化而呈中心化态势。④从高技能劳动力分布看,随着城市群空间功能分工的不断深化,高技能劳动力在分布上也呈中心化态势。根据本文研究结论,可通过促进城市群空间功能分工优化城市群人口分布。具体政策建议如下:

(1)充分发挥城市群空间功能分工在优化人口分布方面的市场调节作用。本文研究得出,城市群人口分布随着城市群空间功能分工的不断深化呈中心化态势,迁移人口更多地迁入中心城市。世界城市化史也表明,进入深度城市化的发达国家的人口持续向城市群迁移,且主要迁入其中的中心城市。然而,现行户籍制度在中心城市仍然对迁移人口的迁入存在一定的抑制作用。这不利于有效发挥中心城市在城市群空间功能分工过程中对迁入人口的吸纳作用,从而对迁移人口在城市群中的自由迁移造成扭曲。因此,应进一步深化户籍制度改革以有利于人口的自由迁移,同时实施配套改革措施,弱化因户籍制度造成的资源和福利差异,提高公共资源配置效率,以充分发挥城市群空间功能分工对人口分布的市场调节作用。在此基础上,重点通过促进城市群空间功能分工强化中心城市的人口承载能力来优化城市群人口分布。

(2)利用城市群空间功能分工增强外围城市对迁移人口的吸引能力。根据城市群空间功能分工定义,高质量的城市群空间功能分工能够使得外围城市实现功能专业化发展、充分发挥自身禀赋优势,同时通过依靠中心城市的管理控制作用带动整个城市群的发展促进自身生产率的提高。然而,本文实证结果表明,相对中心城市,城市群空间功能分工对外围城市生产率的提高作用相对较小,从而导致外围城市对迁移人口的吸引能力较弱。因此,为了实现城市群人口分布的优化,把城市群打造成全国范围内重要的人口集聚地,需要提高城市群空间功能分工质量水平来增强外围城市对迁移人口的吸引能力。具体政策措施主要包括:一是根据城市群内各城市资源禀赋与区位条件优化城市群内产业结构,进一步提高城市群空间功能分工程度,促进外围城市深度融入城市群空间功能分工体系;二是在城市群空间功能分工不断深化过程中构建外围城市与中心城市间全方位、宽领域、多层次的对接共融格局,以充分借力中心城市的集聚经济效应与辐射带动作用;三是构建以城市群空间功能分工体系为基础的城市系统,使外围城市充分借助中心城市的管理控制作用融入整个城市群的空间功能分工体系中,以充分发挥城市群空间功能分工对外围城市生产率的提高作用。

(3)利用数字经济带来的虚拟空间弥补外围城市在人口分布方面的劣势。本文研究表明,数字经济发展对外围城市人口规模产生抑制效应。由于人口规模是实体空间集聚效益的重要来源,所以这一效应抑制了外围城市作为实体空间的集聚效益。为了弥补外围城市的这一劣势,需要加强数字经济带来的虚拟空间与城市群实体空间之间的融合,让外围城市充分享受整个城市群的虚拟空间集聚带来的集聚效益。为此,一要下大功夫发展关键的数字核心技术,在城市群空间功能分工过程中加快新型网络基础设施建设;二要构建依托城市群空间功能分工体系的数字经济网络,着力提高城市间的网络链接度,实现虚拟空间与实体空间之间的无缝对接;三要在城市群空间功能分工过程中加快推进产业数字化,使數字化应用渗透到城市群空间功能分工的各个功能环节。

作者单位:绍兴文理学院商学院

责任编辑:牛泽东