魏守华 吴海峰 钱非非

内容提要：针对中国城市人口增长率和城市规模明显分化的现象,本文从向心力的集聚效应和离心力的通勤成本视角进行研究。理论模型和1990—2020年全国人口普查数据的回归结果显示,地铁等交通设施改善和基于市场潜力的消费集聚效应会增大均衡时城市规模,区位基础等本地特征因素也会影响均衡城市规模。稳健性和异质性检验表明,交通设施的改善驱动高等级大城市人口的持续增长,来自市场潜力的集聚效应是中小城市人口增长的关键因素。进一步分解关键解释变量的计量结果表明,城市群,特别是都市圈的中小城市的人口快速增长得益于圈层结构中市场潜力带来的集聚效应,而内陆和东北的孤立中小城市因市场潜力弱而人口增长缓慢。机制分析结果显示,市场潜力通过增加产品需求和提升工资水平、交通设施改善通过提高有效劳动力数量和提升公共服务水平,吸引人口流入并推动人口增长,且房价调节关键解释变量与人口增长的关系。为促进城镇体系协调发展,国家应构建“中心城市-都市圈-城市群+外围中小城市”多层次空间格局,优化区域空间功能分工体系。

一、问题提出

第四次和第七次全国人口普查数据显示,中国城镇化率从1990年的26.41%上升到2020年的63.89%,年均增长率约1.25%,年均新增城镇人口约2 000万,堪称全球城镇化的奇迹,但也出现了发展的不平衡。如果城市数量固定(没有新增城市)且人口以等比例增长,那么这三十年每个城市人口数约增长2.4倍。事实上,城市间的人口增长率差异显著、人口规模分化明显,主要表现在:

一是高等级城市(直辖市、副省级城市和省会城市等)人口增长迅速,而低等级城市,特别是内陆低等级城市人口增长缓慢。全国人口普查数据显示:1990年36个高等级城市的城镇人口为9 188万人,占全国城镇人口比重为30.7%;2020年为30 038万人,对应的比重为33.3%。魏后凯(2014)称这种现象为特大城市规模迅速膨胀而中小城市相对萎缩的两极化[1]。二是城市群,特别是都市圈的城市人口快速增长,而非城市群、孤立的中小城市人口增长缓慢,甚至衰退。全国人口普查数据显示,1990—2020年,19个城市群的城镇人口占全国城镇人口比重由75.8%上升到79.2%,而22个都市圈的相应比重由49.1%上升到52.7%。三是全国人口流向呈“孔雀东南飞”之势。全国人口普查数据显示,1990年东、中、西部及东北城镇人口占全国城镇人口的比重分别为39.2%、22.2%、22.7%和16.0%,2020年这些地区的人口比重依次为44.3%、23.9%、24.4%和7.4%。一些东北和中西部的中小城市人口净流出,而东部城市群是主要集聚地。从国家层面看,城市规模及其增长的失衡,使人口在空间分布不均衡,会在资源配置效率、经济增长和劳动收入等方面产生诸多经济社会问题[2]。

针对中国城市人口增长率及城市规模分化的现象,现有文献认为:一是政策偏向使高等级城市人口规模过度扩张。无论在国家层面还是在省域层面,中国城镇化进程中存在明显的行政中心偏向,较多的资源(土地、财税和优惠政策)被配置在行政中心城市,促成一批特大城市,甚至是超大城市,而小城市因缺乏区位优势和政策优势而发展缓慢[1,3-4]。二是特殊区位优势和市场机制使城市群(都市圈)的中小城市人口快速增长。魏守华等(2013)认为城市群地区拥有双重集聚外部性,较非城市群地区具有更高的劳动生产率,引起人口和经济活动的集聚,而在城市群内部,核心城市会逐步疏解落后产业、吸纳高端产业尤其是第三产业,而中小城市则吸纳核心城市的产业转移,加强本地优势产业并进行专业化生产[5]。李松林和刘修岩(2017)用借用规模这一概念来解释为何大城市周边中小城市具有较高的人口增长率——既可以享受大城市集聚经济的益处又可以避免大城市的交通拥挤、环境污染及高房价等负外部性[6]。史梦昱和沈坤荣(2023)指出,交通基础设施建设对长三角和珠三角城市群及其关联地区均有正向的资源配置改善效应,能够通过中心城市带动区域的经济发展[7]。这些研究侧重于解释某一特定类型城市人口增长的特征,如为何高等级城市或城市群快速增长而孤立的中小城市缓慢增长,但缺乏一个基于城市经济学的理论框架来解释全域性的城市人口增长差异。

在一个城市体系中,不同城市人口规模固然千差万别,但会趋于各自的均衡规模,实际规模与均衡规模之间的偏差决定着人口增长率。奥沙利文(O’Sullivan,2012)认为均衡的城市规模取决于集聚效应与拥挤效应的权衡(trade-off)[8]。因此,本文试图从交通设施改善与市场集聚效应两方面阐释中国城市人口增长差异的成因。首先,从早期的人力畜力时代到蒸汽机和汽车的出现,通勤成本下降,城市规模得以扩张,但最优城市规模的阈值不高,如王小鲁(2010)认为中国最优城市规模在100万～400万人[9]。当前,地铁、轻轨、私人汽车、环城高速、立体交通枢纽等城市内交通技术进步突飞猛进、交通基础设施日趋完善,大幅度降低了城市,特别是大城市的通勤成本。那么,与通勤成本密切相关的交通设施如何影响中国城市规模,特别是交通设施的改善如何使大城市规模持续增长成为可能?其次,改革开放以来,中国借助经济全球化的浪潮,使人口和经济活动越来越向沿海和少数内陆的城市群(都市圈)集聚,显著增强了这些地区的市场集聚效应。当前,高铁、重载铁路、高等级公路、深港航运等基础设施建设大幅度降低了城市间商品的运输成本,使城市之间,特别是都市圈和城市群的运输成本大幅降低,有效增强了城市的市场潜力。然而,对于外围孤立的中小城市来说,市场的集聚效应却难以提升。那么,集聚效应是如何影响中国城市规模增长,尤其是城市群(都市圈)和外围孤立城市人口增长的差异?

为此,本文将阿隆索-米尔斯-穆斯(Alonso-Mills-Muth,简称AMM)的城市内部一般均衡理论[10-12]和新经济地理学的城市之间一般均衡理论[13-15]相结合,从城市内部通勤产生的拥挤效应和城市间贸易产生的集聚效应两方面来解释中国城市间人口增长的差异。本文的边际贡献体现在三个方面。一是通过综合城市内部一般均衡和城市间一般均衡模型,构建一个城市内交通设施改善和市场的集聚效应共同影响均衡时城市规模的理论模型,从向心力和离心力两方面揭示城市规模增长的机制,有助于系统地解释不同城市人口增长差异的成因。二是采用更科学的方法测算市场聚集效应。市场聚集效应通常用市场潜力来测度[13],而市场潜力在很大程度上取决于贸易的运输成本。既往文献大多简单地以城市间地理距离或通行时间的倒数作为运输成本的加权数[16-18],本文综合考虑运输距离和运输时间的影响,采用标准化处理的两地最短运输时间与地理距离的乘积作为潜在消费需求的权重,更科学地测算市场潜力。同时,市场潜力通常被定义为所有市场的潜在总需求[19],只有极少数文献分解其内部构成[20-21],本文借助泰勒展开式将市场潜力进一步分解为都市圈、城市群、外围地区和国际四个层面,深入解析市场潜力的主体构成及其对城市规模增长的影响。三是实证检验时,本文不仅检验交通设施改善和集聚效应对全域性城市影响的一般性特征,还揭示它们对不同类型城市影响的差异以及影响机制,包括:对交通设施改善和市场潜力进行分解,检验两者对大城市、都市圈和城市群地区人口持续增长的决定作用;验证市场潜力的增强通过提升工资水平、交通设施改善通过增加有效劳动力数量等机制影响人口增长。

二、理论模型

针对现有研究的缺陷,本文将AMM的城市内部一般均衡理论和新经济地理学的城市之间一般均衡理论相结合,从城市内部通勤产生的拥挤效应和城市间贸易产生的集聚效应两方面来阐释。AMM理论假设城市内收入不变且等于房价和通勤成本之和,故而交通技术进步下的通勤成本改善不仅决定着城市的地理边界——城市地租对农业地租的侵蚀而扩大城市面积,并且决定着城市内部空间结构的变化——增大住宅部门的地理范围,相应地影响城市的劳动力供给,并由此促进产业专业化和多样化集聚,提高产业竞争力而增加城市人口规模。藤田等(Fujita et al.,1999)基于新经济地理学,在假设城市间贸易遵循收益递增、冰山运输成本和垄断竞争的基础上,认为制造业企业为了接近市场和降低运输成本而集中生产,消费者也会因为价格竞争效应带来生活成本降低而集中居住,所以那些市场接近性(market access)良好的城市,在城市间贸易中具有更高的市场份额,进而影响着城市最终品的生产量和劳动力的需求,并在自我循环累积效应下集聚不断强化[14]。因此,在交通设施改善和市场集聚效应及其相互作用的机制下,城市人口增长率表现出差异性。接下来,本文利用数理模型来推导交通设施改善和市场潜力影响均衡时城市规模和城市人口增长的机制,并提出相应的研究命题。

(一)交通设施改善与有效劳动力

(1)

(2)

Ln=DnNn

(3)

(二)居民效用与最终品需求

假设经济体中共有I个城市,每一个城市i生产si种最终品,生产价格为pi,并向所有城市销售。假设产品运输服从冰山贸易成本,为了将1单位i地生产的产品运送至n地,必须有数量为τni>1的产品进行运输,则τni-1衡量了贸易成本,且τni=τin。那么,城市i生产的最终品在城市n的价格为pni=piτni。城市n的居民效用函数采用柯布-道格拉斯形式,居民效用取决于最终品消费Cn、住房消费Hn与城市舒适度an,具体形式为:

(4)

cni=pni-σPnσCn

(5)

城市n只有部分劳动力Ln从事生产,城市居民将全部收入DnNnwn用于最终品和住房消费,其中最终品作为计价品消费。城市n的居民对最终品和住房的消费量分别为:

(6)

(7)

(三)最终品生产与劳动力市场出清

假设城市i的生产厂商面临以产量衡量的固定成本F,以及包括劳动力投入li的可变成本,则其生产yi单位最终品所需劳动力为:

li=yi/Ai+F

(8)

其中,Ai代表最终品厂商的生产技术。

由于效用函数为CES形式,根据厂商利润最大化原则,可得出产品定价为:

(9)

(10)

(四)均衡城市人口规模

城市有效劳动力DnNn都用于生产最终品,结合式(7)、式(9)和式(10),可得均衡工资表达式为:

(11)

(12)

(13)

命题1:市场潜力的扩大会提高城市集聚效应,进而促进城市人口增长。

命题2:城市内部交通设施的改善会降低通勤成本和拥挤效应,有助于城市人口规模增长。

三、计量模型与变量界定

(一)计量模型

为研究市场潜力与交通设施改善对城市人口增长的影响,对式(13)两边取对数后求解微分方程,得到市场潜力、交通设施改善以及区位基础与城市人口增长率之间的关系(1)限于篇幅,省略具体推导过程,备索。。计量模型如下:

(14)

其中,Sizeit表示i城市t时人口规模,等式左边是城市人口增长率,右边是关键解释变量——市场潜力(lnMP)和交通设施改善(lnD),控制变量(X)包括期初城市规模、生产技术、住房供给、环境舒适度等变量;ξi、δt和υit分别表示个体固定效应、时间固定效应和随机误差项。

盛夏的早晨，沿着蜿蜒的山路一直向上，一片片翠柏苍松，一垄垄整齐的茶园，随时夺走目光的是闪烁着大红大紫的花树，空气清新，心旷神怡。在最顶峰，极目远眺，蜿蜒起伏的绿意，犹如一条静静盘卧的巨龙，在曙光的照耀下，它抬头顿足，咬住了山脚下的一处明晃晃的金潭，真是“游龙戏珠”的奇特景观啊，“龙山”不虚此名！而开创这龙山盛景的当家人韩金来更是让我们由衷的钦佩！

(二)变量界定与测度

1.被解释变量

在测度被解释变量——城市人口增长率时,选择精确的人口数据是关键。本文使用1990—2020年(第四次—第七次)全国人口普查提供的城市市辖区城镇常住人口数。该普查数据能提供1990年、2000年、2010年和2020年四个时点的城市人口数,相应地可以得到城市人口增长率的三期面板数据(1990—2000年、2000—2010年和2010—2020年)。

全国人口普查数据与《中国城市统计年鉴》等数据相比,有两方面的优点。一是统计常住人口数。鉴于城市间人口流动较普遍,常住人口较户籍人口更能反映城市的真实规模。二是统计城镇常住人口。鉴于部分城市的城镇化率较低及市辖区范围过大,选取城镇常住人口而非全部常住人口会有效地避免城市规模的高估。因此,本文选择全国人口普查提供的城镇常住人口数,可以真实地反映城市的人口规模。

需要指出的是,近三十年来中国在快速城镇化过程中,行政区划调整频繁,特别是特大城市、大城市的撤县设区,导致城市的市辖区个数、范围出现较大变化,统计口径也相应出现较大调整,影响不同年份城市人口规模的可比性。为控制市辖区变动对城市统计口径的影响,本文以2020年底全国城市行政区划为基准并根据历年县级以上行政区划变动文件,按现行市辖区范围追溯和调整城市的历史人口数据,排除行政区划变动对城市规模的影响。这样,本文筛选出267个地级以上城市和153个县级市,共420个城市。

2.核心解释变量

(1)城市内交通设施改善(lnD)。理论模型表明交通技术进步会降低通勤成本,相应地促进城市规模增长。限于通勤成本数据的可获得性,本文采用城市内交通设施状况来衡量城市拥挤效应。近几十年来,中国城市内的交通设施改善表现在三个方面。一是(特)大城市地铁(轻轨)的修建,北京、上海、广州等城市的地铁已经成为居民通勤的首选方式。本文用轨道交通路网密度,即轨道交通运营里程与市辖区面积之比(denSubway)来表示。二是城市快速公路交通和私人汽车的发展,在没有地铁的大中型城市尤为重要。格莱泽和卡恩(Glaeser &Kahn,2004)认为这是美国城市空间扩张的主要原因[23]。迪朗东和特纳(Duranton &Turner,2012)认为城市内高速公路存量的增加会促进就业和人口规模的提升[24]。由于缺乏城市年度私人汽车数据,本文使用城市路网密度——道路里程与市辖区面积之比(denRoad)来表示城市公路交通和私人汽车发展对通勤成本的影响。三是与常规公路交通相比,城市轨道交通在专用车道运行,不受其他交通工具干扰、不产生线路堵塞且不受气候影响,运输能力远远超过公共汽车等传统交通工具。以2019年全国中心城市交通数据为例,全国中心城市道路长度合计为15.438万公里,公共汽车与出租车年累计客运总量为439.361亿人次;轨道交通运营线路长度合计为5 531.51公里,年累计客运量达到233.103亿人次。对比两者可发现,每公里轨道交通的客运量约为每公里公路交通客运量的14.8倍。因此,本文采用denRoad与αdenSubway之和的对数值(lnD)衡量降低通勤成本的城市交通设施的改善。

(2)市场潜力(lnNew-MP)。现有文献在测度市场潜力时多采用欧和亨德森(Au &Henderson,2006)[20]的做法,但存在两点不足。一是没有科学地测算贸易中的运输成本。大多数研究直接将两地间地理距离设定为贸易的“阻力”——运输成本[20],这意味着市场潜力仅依赖分子——市场规模权重的变化,因为作为分母的地理距离不随时间变化。针对该缺陷,一些研究考虑了地区间地形差异及交通设施状况对市场潜力的影响,采用高速公路网或高铁网的两地通行时间作为地理距离的替代变量[17-18]。但总体上,无论是简单地考虑地理距离还是改进地考虑通行时间的测算方法都有片面性,因为贸易中的运输成本既受地理距离、又受通行时间的影响。二是市场区(market area)范围的界定不够科学。市场区是城市生产最终品的销售范围,直接影响市场需求的规模,但鉴于数据的可获得性,许多研究在测算市场潜力时仅考虑国内市场而忽略国际市场[16],导致估算的市场潜力与真实的市场潜力之间存在偏误。对应地,本文作两点改进。一是在测算运输成本及市场潜力时兼顾地理距离和通行时间两方面因素,即基于公路与铁路的综合交通网,计算城市间的最短运输时间并将其标准化,再将标准化的运输时间与地理距离的乘积作为市场需求的权重。二是补充测算国际市场区的市场潜力(2)限于篇幅,省略具体的测算过程介绍,备索。。本文的国际市场区为2020年中国对外出口额前40个国家或地区,对这些国家或地区的出口额占中国出口总额的80%以上,具有代表性。此外,本文还考虑某城市到出海口的国内运输成本,即用该城市到最邻近的沿海港口城市的运输成本来测算。

3.控制变量

(1)初始城市规模(lnSizeit-1),参考埃克豪特(Eeckhout,2004)[25]、肖万等(Chauvin et al.,2017)[26]的做法,引入该变量以反映城市规模分布是否收敛。(2)生产技术水平(lnA),参考德斯梅特和罗西-汉斯贝格(Desmet &Rossi-Hansberg,2013)[27]的做法,采用产出法求解生产率。(3)城市住房价格(lnH),以商品房平均销售价格(商品房销售额除以商品房销售面积)为指标,反映住房供给对城市规模增长的影响。(4)对外贸易度(lnTrade),囿于数据可获得性,根据产出数据将省级层面进出口总额匹配至城市层面,近似衡量城市对外贸易度。(5)财政支出占国内生产总值(GDP)比重(Fiscal-Ratio),借鉴年猛(2021)[28]的做法,使用财政支出占GDP比重反映政府干预对城市规模增长的影响。(6)自然条件和环境舒适度(Amenity),选取城市一月平均气温、七月平均气温、平均年降水量、年日照时数和建成区绿化覆盖率共5个反映自然条件和环境舒适度的指标,采用主成分分析法,构造表征城市生态环境的舒适度指标。

(三)样本说明和数据来源

在测算市场潜力时,GDP、市辖区面积(Si)数据来自《中国城市统计年鉴》(1991—2021年),城市间距离dij采用谷歌(Google)地图的经纬度计算得出。城市的道路里程、建成区人口密度、人均居住面积数据来自《中国城市统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》。商品房平均销售价格数据主要来源于《中国区域经济统计年鉴》和司尔亚司数据信息有限公司CEIC数据库,县级市数据根据聚汇数据(Gotohui)、58同城等网站手动整理。省份层面贸易数据主要来源于《中国区域经济统计年鉴》《中国统计年鉴》,2014年后省份层面数据由北京福卡斯特信息技术有限公司EPS数据库收集整理而成。职业人口来源于全国人口普查数据。自然条件中的气温、降雨等数据来自各省份气象部门上报的《地面气象记录月报表》。

四、回归结果及解释

(一)基准回归结果

基于1990—2020年420个城市的面板数据,本文利用式(14)对命题进行验证。表1呈现基准回归结果。鉴于普通最小二乘(OLS)模型可能会引起内生性偏误,面板数据回归结果相对准确,且豪斯曼(Hausman)检验表明固定效应优于随机效应,故回归结果以固定效应模型(6)为准。可发现:改进后的市场潜力(lnNew_MP)的系数在所有回归结果中均显著为正,说明市场潜力所表征的市场集聚效应能有效促进城市人口增长,验证了命题1,且回归系数接近年猛(2021)[28]的研究结果。这也与唐纳森和霍恩贝克(Donaldson &Hornbeck,2016)[30]基于美国经验的研究结果类似。此外,交通设施改善(lnD)的系数在1%的置信水平上显著为正,说明城市内部交通设施改善会降低通勤成本、缓解拥挤效应,有助于城市人口规模增长,验证了命题2。这与鲍姆-斯诺等(Baum-Snow et al.,2017)[31]关于城市内部公路、冈萨雷斯-纳瓦罗和特纳(Gonzalez-Navarro &Turner,2018)[32]关于地铁等市内交通设施建设会缓解拥挤效应、促进城市人口增长的研究结论类似。

表1 城市人口增长的影响因素检验

(二)稳健性检验

1.替换核心解释变量

(1)用传统的市场潜力(lnMP)替换改进后的市场潜力(lnNew-MP)。借鉴欧和亨德森(2006)[20]、梁婧等(2015)[16]的做法,计算传统的市场潜力。表2列(1)是替换为传统的市场潜力(lnMP)后的回归结果。结果显示,市场潜力的系数显著为正,但系数值相对基准回归有所增加。这可能是因为改进后的运输成本同时考虑了地理距离和交通技术进步的影响,并纳入内生性较弱的国际市场潜力,在一定程度上缓解了内生性问题。交通设施改善的系数相对基准回归没有明显变化,回归结果稳健。

表2 稳健性检验

(2)用交通设施改善滞后项(L.lnD)替换当期的交通设施改善(lnD)。近些年来,地铁等轨道交通建设呈加速之势,居民会根据轨道交通规划预判通勤路线和新的(次)中心,由此影响区位选择及降低通勤成本。表2列(2)的回归结果显示,滞后一期的交通设施改善的系数显著为正,尽管有所降低。这表明轨道交通的规划会使居民形成预期,进而吸引人口流入。市场潜力的系数仍显著为正。

2.内生性检验

本文的被解释变量与核心解释变量之间可能存在双向因果关系:首先,市场潜力在促进城市人口增长的同时,扩大的城市规模反过来也会增强市场潜力;其次,交通设施的改善有助于增大城市规模,但当城市规模引致的通勤成本等拥挤效应上升时,政府会加大交通基础投资,努力降低通勤成本。这种联立内生性关系可能导致固定效应模型估计的偏误。对此,本文采用工具变量法进行处理。

对于市场潜力的工具变量的选取方法如下:首先,利用地理区位来测算城市的地理中心性,即对城市到最近港口城市的距离取对数后再取倒数。其次,引入间接标价法的汇率指标。最后,用汇率与对数化港口距离倒数的乘积作为lnNew-MP工具变量。这是基于如下考虑:地理区位属于自然地理因素,通常被认为具有较好的外生性,适合作为市场潜力的工具变量[33];汇率的变动会影响进出口贸易,尤其是影响市场潜力的国际市场部分,同时汇率的变动由国家层面决定,对单个城市来说是外生的。对于交通设施改善的工具变量的选取方法如下:首先,选取具有历史属性的指标——1990年的城市路网密度。截至1990年,国内城市几乎没有地铁运行,路网密度反映了城市交通技术的初始条件,与后期的通勤成本改善有较强的关联性。其次,为赋予该历史变量的时变属性,使用全国用于城市道路桥梁及轨道交通建设的投资额占全社会固定资产投资的比重作为时变变量。该指标能较好地反映城市交通设施投资的力度,进而影响通勤成本。最终,本文使用1990年路网密度与该指标的乘积作为lnD工具变量。

表2列(3)—列(7)为使用工具变量法进行两阶段最小二乘(2SLS)的估计结果。结果显示:首先,工具变量均与内生变量高度正向相关,符合理论预期。CDWF值的检验结果表明不存在弱工具变量问题,进一步验证了工具变量选取的合理性。其次,所有核心解释变量的系数均显著为正,考虑变量内生性后的回归结果依然稳健,再次证实了理论模型的两个命题。

(三)异质性检验

1.不同等级和不同规模城市的异质性检验

前文关于人口分化的现状表明,省会等高等级城市人口增长迅速,而许多低等级城市人口增长缓慢,前者多为大城市、特大城市,甚至超大城市,而后者多为中小城市。为什么不同等级和不同规模城市人口增长呈分化的趋势?为此,本文进行分组回归以检验城市的异质性。

(1)不同等级城市的异质性。本文将直辖市、省会城市、副省级城市及沿海开放城市归类为高等级城市,其余城市归类为中低等级城市,回归结果见表3。结果显示:一是市场潜力促进中低等级城市人口增长但对高等级城市的作用不明显。这可能是因为不同等级城市的城镇化驱动力存在差异:低等级城市的城镇化以工业化为主导,高等级城市的城镇化以服务业为主导,而市场潜力代表的是最终品(制造业)的潜在总需求,由此对不同等级城市的影响存在差异。二是交通设施改善的系数在不同等级城市中均显著为正。对于高等级城市来说,制约城市规模的关键因素是拥挤效应,而地铁等交通设施建设会降低通勤成本、缓解拥挤效应,由此促进城市规模增长;对于中低等级城市来说,城市规模的决定因素是集聚效应而不是拥挤效应,环城快速公路等建设尽管有一定的效果,但相对较小。

表3 不同等级和不同规模城市的异质性检验

(2)不同规模城市的异质性。参考年猛(2021)[28]的做法,本文根据市辖区城镇常住人口数量对城市规模分类:超过300万的城市为特大城市(或Ⅰ类大城市)、100万～300万的城市为大城市(或Ⅱ类大城市)、100万以下的城市为中小城市,以此来检验不同规模城市的异质性。回归结果如表3所示:对于I类大城市和Ⅱ类大城市,交通设施改善能促进人口增长;对于中小城市,核心解释变量均有效推动城市人口的增长,尤其是市场潜力作用明显。

简言之,不同等级和不同规模城市的异质性检验表明,交通设施改善会降低通勤成本、缓解拥挤效应,是高等级大城市人口规模持续增长的重要因素,而市场潜力则是中小城市人口增长的关键成因。

2.不同区域的异质性检验

本文按经济政策区分东部、中部、西部以及东北地区,还按中国经济和人口的空间分布线分胡焕庸线东南和西北对样本分类,计量检验不同地理区位的城市异质性,结果汇报于表4。

表4 分区域的异质性检验

表4显示,市场潜力的系数除东部地区外都不显著,说明东部地区的市场集聚力量较强,更能吸引人口集聚;交通设施改善的系数在东部、中部和西部地区都显著为正,说明三十年来城市内部交通基础设施的改善能降低通勤成本,而东北地区的回归系数不显著,这可能是该地区多为平原地形,交通设施对通勤成本改善的作用不够明显。在表4中,关键解释变量的系数在胡焕庸线两侧的差异较大。胡焕庸线东南呈现与东部地区类似的特征,核心解释变量的系数都显著为正,说明胡焕庸线东南的市场集聚力量和交通设施改善能促进人口增长。而胡焕庸线西北除交通设施改善外的核心解释变量对人口增长的作用不显著,这可能是因为人口密度较低,生产和消费的集聚经济相对弱小,不能有效促进城市人口增长。

简言之,东部地区的经济发展水平高、基础设施建设完善,沿海的区位优势有助于提高国际市场潜力,并形成都市圈和城市群发展的格局,成为全国人口流动的主要集聚地。相比之下,中西部地区以及东北地区由于经济欠发达,只有少数中心城市和城市群带动,市场潜力较低,人口总体上呈净流出之势。

3.都市圈、城市群和外围的城市异质性检验

前文表明都市圈、城市群和外围的城市人口增长情况存在差异:都市圈人口增长最快、城市群人口大幅增长,而外围城市人口增长缓慢,甚至负增长。随着工业化和城市化的持续推进,都市圈和城市群越来越成为经济社会发展的重要载体。本文参考《中国城市群地图集》[34]等资料,将总体分类为都市圈、城市群和外围城市三个子样本,回归结果如表5所示。

表5 都市圈、城市群和外围城市的异质性检验

结果显示,都市圈和城市群的核心解释变量系数都显著为正,而外围地区的系数除交通设施改善外都不显著。分析其原因:城市群相对于外围地区,内部经济社会联系较为紧密,交通设施较完善、市场一体化程度高,较高的市场潜力能促进人口增长。如长三角城市经济协调会的成立有利于打破市场分割、促进城市群经济绩效提升[35],又如高铁网络有助于城市群的高质量发展[36]。相比之下,都市圈以核心大城市为纽带,城市之间交通网络、产业一体化和专业化分工更加紧密,使集聚效应更明显而具有更高的人口增长率。交通设施改善的系数都显著为正,且数值变动不大。该指标的系数在外围城市的回归结果显著为正,主要是由于西部城市在外围城市样本中的占比较高,类似于西部城市的回归结果。

简言之,相对于外围地区,都市圈和城市群内部市场一体化程度高,交通基础设施完善,城市内部和城市之间产业联系和分工协作效应较强,成为全国人口主要集聚区。

五、关键解释变量影响的进一步检验

下文分解市场潜力和交通设施改善指标并进行机制分析,进一步检验两者对城市人口增长的影响。

(一)市场潜力的分解

前文在估算市场潜力时使用了两种方法,但上述方法都没有深入地分解市场潜力的内部构成。市场潜力被定义为所有市场的潜在总需求,但哪些市场区相对重要或市场潜力的主体来源是什么?现有研究界定粗略而极少深入解析,如欧和亨德森(2006)认为国内部分是主体[20]、赵永亮等(2011)认为省域层面是主体[21],并没有检验市场潜力内部构成的差异性影响。

因此,本文采用第三种方法,即对市场潜力进行结构分解,挖掘出市场潜力的主体来源。海德和梅耶(Head &Mayer,2004)[19]认为市场可达性主要取决于距离、是否共有边界和语言等条件。市场潜力的空间溢出效应随距离增加会先缓慢下降后加速下降[37],而都市圈或城市群内的城市之间地理距离邻近、具有相似的历史人文环境、交通网络发达、经济联系紧密和市场一体化程度高。因此,来自城市群或都市圈的市场潜力是整个市场潜力的主体。这样,本文借鉴欧和亨德森(2006)[20]的方法,依据市场范围将市场潜力分为城市群或都市圈内Fr、国内其他区域Fd以及国际区域Ff三部分,并运用泰勒展开式进行分解,如下:

(15)

等式左边表示城市的市场潜力,右边三项分别为市场潜力中的城市群(都市圈)部分、国内其他区域部分和国际市场部分。其中,

基于此,本文将核心解释变量的市场潜力(lnNew-MP)分别替换为城市群的市场潜力(lnCluster-MP)或都市圈的市场潜力(lnMetro-MP)、国内其他地区的市场潜力(Inside-MP)和国际市场潜力(Outside-MP)。鉴于外围城市远离城市群与都市圈且与周边城市经济联系较小,本文用本地市场潜力近似替代lnMetrol-MP或lnCluster-MP。回归结果如表6所示。

表6 分解市场潜力对城市人口增长的影响

表6全样本城市的回归结果中,lnMetro-MP和lnCluster-MP的系数显著为正,与稳健性检验的市场潜力(lnNew-MP)系数值接近;国内其他地区的市场潜力(Inside-MP)和国际市场潜力(Outside-MP)的系数都不显著。这表明仅用都市圈或城市群的市场潜力就可以近似地替代市场潜力(lnNew-MP),同样有效地促进城市规模的增长。这还表明都市圈或城市群的市场潜力是市场潜力(lnNew-MP)的主体,因为都市圈或城市群内的城市之间经济联系紧密,基础设施一体化、市场一体化程度较高,产业分工协作密切。此外,本文将样本范围筛选为都市圈和城市群的城市,表6都市圈和城市群城市样本的回归结果表明,市场潜力的系数均显著为正,验证了在都市圈或城市群地区结论仍具稳健性。

简言之,城市市场潜力的主体是来自城市群或都市圈的部分,能够有效地促进了该地区的人口增长,尤其是在都市圈和城市群地区,市场潜力的人口增长效应更明显。

(二)交通设施改善的分解

本文的理论模型沿袭欧和亨德森(2006)[20]的经典假设——单中心城市下通勤成本以居民到市中心就业的加权距离及其折损时间来估算。在这种假设下,城市规模扩大会增加通勤成本,相应的拥挤效应会制约城市人口增长,但当前地铁等轨道交通技术进步极大地提高了城市内部的通勤效率,会促进工作地和居住地的分离,甚至突破传统道路运输能力和通达性的瓶颈,降低通勤成本。为进一步验证地铁对城市人口增长的作用,本文将交通设施改善指标进行分解,回归结果见表7。

表7 地铁建设对城市人口增长的影响

结果显示:首先,不考虑地铁建设而仅将通常的公路路网密度(lnDensity-Road)作为交通技术进步指标代入模型,结果如表7列(1)所示。路网密度的回归系数显著为正,与基准回归结果相似。这说明城市快速道路建设对城市人口增长有明显的促进作用。事实上,许多尚未修建地铁的大中型城市正是通过建设多条环城快速公路和提高路网密度来改善居民通勤成本的。其次,为检验地铁修建对城市人口增长的影响,本文将是否开通地铁(Railway)这一虚拟变量加入模型,结果如表7列(2)所示。Railway的回归系数显著为正,这表明开通地铁对人口增长有明显的促进作用。最后,检验地铁网络发育程度对人口增长的影响。鉴于地铁建设在城市之间存在较大的差异,如北京、上海等城市的轨道交通趋于成熟而许多城市轨道交通刚起步,本文将Railway分别替换为轨道交通建成线路长度(Length-Railway)和建成车站数(Stations),以便精确地检验轨道交通对人口增长的影响。Length-Railway、Stations的系数都显著为正,表明轨道交通线路长度与站点数的增加与开通地铁的效果一致。这可以解释为,完善的轨道交通网络使城市的空间形态由单中心向多中心演进,有助于降低居民的通勤距离和通勤成本。对于土地供应弹性较低的城市,地铁、轻轨和快速干道等交通技术进步会提高交通通达性,既有助于吸引外来劳动力流入又能减轻住房等城市便利设施的供给压力。这对城市人口增长,尤其是对高等级特大(超大)城市人口增长具有重要的意义。

简言之,环城高速、地铁等交通技术进步能有效地提高居民的通勤效率,缓解城市规模过大的拥挤效应,使一批省会等大城市、特大城市,乃至超大城市人口持续增长。

(三)影响机制分析

1.关键解释变量的影响机制检验

正如理论命题中所提及的,市场潜力和交通设施改善会通过提升工资水平、增加有效劳动力数量等影响城市人口增长,本文将相关变量加入基准方程并引入关键解释变量与这些变量的交互项,回归结果如表8所示。首先,考察市场潜力对城市人口增长的影响渠道。市场潜力的增强会提升地区产品需求和工资水平,提高均衡城市人口规模。工资水平直接影响需求,引入城市城镇职工平均工资(lnw)及其与市场潜力的交互项,结果见表8列(1),交互项系数显著为正,表明地区工资水平越高,市场潜力对城市人口增长率的促进效应越强;工业制造品产值的提高能够扩大市场区,引入产业结构(城市二产、三产增加值之比,简称ms)及其与市场潜力的交互项,结果见表8列(2),交互项系数仍显著为正,表明中间投入品效应越强,市场潜力越高的城市往往人口增长速度越快。其次,考察交通设施改善对城市人口增长的影响渠道。交通设施改善会提升城市有效劳动力数量和公共服务水平,加快城市人口增长。城市有效劳动力数量影响交通设施改善作用的发挥,引入城市有效劳动力占比(ratio)及其与交通设施改善的交互项,结果见表8列(3),交互项系数显著为正,表明有效劳动力数占比越高,交通设施改善的城市人口增长效应也越强;较为完善的公共服务能提升城市通勤和交通设施的需求,引入城市公共服务水平(城市教育和科学支出的加总与地方政府一般预算支出之比,简称Pubser)及其与交通设施改善的交互项,结果见表8列(4),交互项系数仍显著为正,表明公共服务业水平越高,交通设施改善的城市人口增长效应也越强。

表8 市场潜力和交通设施改善的影响机制检验

城市的市场潜力提升和交通设施改善会吸引外来人口流入,进而提高人口增长率和增加城市人口规模。借鉴年猛(2021)[28]的做法,本文利用2000—2020年城市常住人口与户籍人口之差来计算城市外来人口并取对数(lnPopgap),以此作为中介变量,考察市场潜力和交通设施改善是否通过吸引外来人口影响城市人口增长。具体计量模型如下:

lnPopgapit=α0+α1lnMPit+α2lnDit+γXit+ξi+δt+υit

(16)

(17)

回归结果如表8所示。可以发现,以lnPopgap为被解释变量进行回归的结果显示,市场潜力和交通设施改善的系数均显著为正,说明市场潜力和交通设施改善均能促进城市外来人口增长;将中介变量lnPopgap加入基准回归方程后,关键解释变量的系数均不再显著,而lnPopgap的系数显著为正。这表明,城市外来人口流入是市场潜力和交通设施改善作用于城市人口增长率的中介变量,且是主要作用渠道。

简言之,市场潜力增强会提升工资水平和增加产品需求,而交通设施改善会提高有效劳动力占比和提升公共服务水平,两者均会通过吸引外来人口流入来加快城市人口增长。

2.房价的调节效应检验

城市房价是影响人口流动的重要因素,高房价地区通常拥有良好的公共服务设施和较高的工资水平[40]。为此,本文分别将房价与市场潜力和交通设施改善的交互项引入基准方程,且对不同规模城市类型进行异质性分析,回归结果如表9所示。结果显示:首先,在同时引入两个交互项时,市场潜力与房价的交互项系数显著为正,交通设施改善与房价的交互项系数显著为负。这表明在高房价地区,市场潜力的人口增长效应会加强,而交通设施改善的人口增长效应会减弱。这可能是因为,城市的高房价可以通过较强的市场潜力得以支撑,加快人口增长,而高房价却无法通过改善交通设施得到缓解,造成人口增速下滑。其次,在引入市场潜力与房价交互项时,全样本、I型大城市子样本的交互项系数为正且不显著,II型大城市子样本系数为负且不显著,仅中小城市子样本的系数显著为负。这可能是因为,高房价通常伴随着更多的发展机会和潜在收益,尤其是体现在公共服务设施较为完善的大城市。而公共服务设施有待加强的中小城市难以支持高房价,过高的房价只会挤出这些城市的潜在购买力、影响人口增长。最后,在引入交通设施改善与房价交互项时,仅有中小城市子样本的交互项系数显著且为负。这可能是因为,中小城市的过高房价,会削弱交通设施改善带来的人口增长效应,无法吸引外来人口流入,甚至导致自身人口被大城市虹吸。

表9 房价的调节效应检验

简言之,城市房价会调节市场潜力和交通设施改善对城市人口增长的影响,表现为高房价可以通过增强的市场潜力促进人口流入,但也会通过改善的交通设施挤出人口。特别地,在中小城市,过高房价会同时削弱市场潜力和交通设施改善的人口增长效应。

六、研究结论与政策含义

(一)研究结论

本文从向心力的集聚效应和离心力的通勤成本视角解释城市规模增长差异的成因,并基于第四次—第七次全国人口普查数据进行实证检验。研究结论如下:首先,地铁等交通设施的改善和基于市场潜力的消费集聚效应都会增加均衡时城市规模,区位基础如生态环境、住房等城市特征因素也会影响均衡城市规模。其次,异质性检验结果表明,高等级大城市的人口规模之所以持续增长,主要是因为交通技术进步下的通勤改善,中小城市的人口增长主要取决于集聚效应;东部地区、胡焕庸线东南侧以及都市圈和城市群地区的人口增长能够获益于市场潜力提升,而交通设施改善几乎能够促进所有类型城市的人口增长。再次,对关键解释变量的分解结果显示,城市群或都市圈的中小城市人口快速增长得益于圈层结构下的市场潜力带来的集聚效应;环城高速、地铁等交通技术进步能有效地提高居民的通勤效率,促进城市人口持续增长。最后,机制分析结果显示,市场潜力增强会通过增加产品需求和提升工资水平、交通设施改善会通过提高有效劳动力数量和公共服务水平,吸引外来人口流入,推动人口增长;此外,房价会正向调节市场潜力的人口增长效应,而负向调节交通设施改善的人口增长效应。

(二)政策含义

本文的政策含义为:第一,推动大城市规模的高质量增长。对于核心大城市,应鼓励地铁等交通技术的应用,降低特大城市的通勤成本而提高效率,同时鼓励高技能劳动力的流入,促进产业结构优化升级。大城市是区域人口经济活动的中心,也是公共服务设施的重要集聚地。应推动基本公共服务的均等化,保障外来移民享有基本公共服务的权利。第二,稳定并提高中小城市的经济水平和人口承载力。积极鼓励外围中小城市,特别是发展基础良好的县级城市融入都市圈和城市群,加强与都市圈和城市群内其他城市的国内经济大循环,增强市场潜力和产业专业化水平;避免房价过高导致的劳动力流入成本上升,以优质高效的公共服务和宜居宜业的设施环境留住人口。第三,培育并巩固以中心城市为依托的都市圈和城市群,构建大中小城市协调发展的格局。一方面,遵循人口流动的趋势和规律,构建“中心城市-都市圈-城市群+外围中小城市”多层次空间格局,使之成为人口与经济集聚的主战场;另一方面,优化空间功能分工体系,形成大城市以生产性服务、高端制造与创新等集聚为主,而外围中小城市以加工制造集聚为主的功能分工格局,增强整体的核心竞争力。