空間視角下中國城市人口增長的同群效應

楊曉軍

(中南財經政法大學 經濟學院,湖北 武漢 430073)

1 引言

城市人口持續增長是城市化進程的顯著特征,它會通過集聚效應和規模效應促進城市經濟增長。20世紀90年代以后,隨著戶籍制度改革推進和東部沿海地區經濟快速發展,人口大規模向城市集聚,城鎮人口比值由1990年的26.41%上升至2019年的60.60%,30年間增加了2.3倍。伴隨著更為快速和便捷的交通工具如高速鐵路和公路的普及,人口空間流動性普遍增強,使得城市人口增長呈現明顯的空間關聯性特征。影響城市人口增長的因素既有來自于城市自身的就業機會、工資待遇、產業結構、公共服務等激勵,也有來自于相鄰城市的外溢,即相鄰城市間人口增長會互相影響,會為推動人口增長產生相似的決策行為,社會學中稱之為“同群效應”。城市人口增長的同群效應是指城市人口增長存在空間相互作用,會受到“同群”城市的影響,即某城市的人口增長不僅受到本城市自身特征的影響,還會受到相鄰城市的影響。在城市體系結構視角下,城市間存在共生與競爭的交互影響,政府間的行為會發生策略互動,呈現出趨同的特征。在地方政府競爭和策略互動作用下,當某城市政府采取積極措施增加人口規模時,其相鄰城市會采取對應的模仿策略,使得互相學習和競爭成為城市間人口增長策略互動的來源。從某種意義上來講,同群效應本質上屬于空間溢出效應,但它更強調行為主體間的策略互動,是空間溢出效應的進一步細化和闡釋。因此,科學認識城市人口增長的空間特征與規律,運用同群效應理論分析城市人口增長的空間關聯性及其作用機制,有利于促進城市人口合理有序分布與優化調整,對推動城鎮體系合理化和新型城鎮化高質量發展具有重要現實意義。

中國城市人口增長一直是學術界研究的熱點話題,現有文獻主要從其增長規律、增長趨勢和空間相關性等方面進行深入分析。一是Gibrat定律的檢驗。國外學者運用大量國家城市人口數據進行驗證,結果存在有差異:有部分證據支持Gibrat定律,認為城市人口增長率與其初始規模無關(Eeckhout,2004;Ioannides &Skouras,2013;González-Val,2014;Gray,2021);也有部分證據拒絕Gibrat定律,認為城市人口增長率取決于其初始規模(Black &Henderson,2003;Portnov et al.,2012;Vitanov &Ausloos,2015;Grudtner &Marques,2020)。國內學者對國內城市的經驗證據表明,中國實施的大城市優先戰略使得大城市人口更集中,導致整體不服從Gibrat定律(魏守華等,2018,2020;年猛,2021)。二是城市人口增長趨勢。中國城市平均人口規模不斷提高,特大城市數量和規?？焖僭鲩L,城市人口規模分布逐步上移(蘇紅鍵、魏后凱,2020),但大中小城市人口規模變化不協調(金浩然等,2017),尤其是2000年后大中城市的數量和人口規模增長迅速,中小城市數量多但人口規模增長動力相對不足(鄧智團、樊豪斌,2016)。從增長速度看,小城市增長率相對較高,可一旦跨入中等規模后增長率會相對停滯(李松林、劉修巖,2017),卻存在著一條由中小城市逐步發展為大城市的成長路徑(陳潔儀等,2022)。三是城市人口增長的空間相關性。中國城市人口增長與其周圍相鄰城市存在較高的空間自相關(吳雪萍、趙果慶,2018;尹德挺、袁尚,2019),總體上正空間集聚性不強,但局部空間集聚特征明顯(陳剛強等,2008),且空間距離在人口流動中具有重要作用(馬志飛等,2019;張偉麗等,2021)。

現有文獻主要關注城市人口增長的特征、規律和空間相關性,基于此,本文根據1990-2019年中國251個地級及以上城市面板數據,將同群效應假說引入城市人口增長的空間特征分析,采用空間計量模型檢驗中國城市人口增長的同群效應及其作用機制。對比前期研究成果,本文的貢獻在于:一是將同群效應假說引入城市人口增長問題研究,并首次運用空間計量模型揭示城市人口增長存在同群效應,為推動區域人口協同發展戰略提供有益參考;二是驗證城市間人口增長存在的互相模仿行為,并進一步研究不同規模城市間模仿行為的差異程度,為城市間制定人口增長政策提供經驗借鑒和參考依據;三是深入分析同群效應的作用機制,分別從學習性模仿和競爭性模仿兩方面分析其對同群效應的影響程度,為制定區域人口增長政策提供科學論據。

2 研究假說與模型設定

2.1 研究假說

中國城市人口規模呈現明顯的空間集聚特征,首先表現為地理空間集聚。1990年后中國大規模人口向城市集聚,地理分布呈現明顯的空間非均衡特征,區域層面表現為向東部沿海地區集聚(劉睿文等,2010;尹德挺、袁尚,2019;劉濤等,2022),城市群層面表現為向長三角、珠三角和京津冀等三大城市群集聚(張國俊等,2018;張耀軍、王小璽,2020;童玉芬等,2022),由此說明地理位置對中國城市人口規模分布具有顯著影響。由于地理位置較近的城市通常擁有相似的區位優勢、運輸成本和市場規模等,對外來人口具有相似的吸引力,從而使得地理相鄰城市間人口增長會存在正向同群效應。其次,城市人口規模與其經濟發展水平緊密相關(吳瑞君,2021)。從勞動力報酬看,勞動力進入城市的主要動機是獲得更高的勞動報酬,因而城市工資水平是吸納外來人口的重要因素。經濟發展水平相近的城市通常擁有相近的工資水平,進而對城市外來人口具有相似的吸引力,使其人口增長存在相同趨勢。從地方政府決策看,經濟發展水平相近的城市會存在較強的攀比和模仿行為,一方面城市經濟發展要與人口規模相適應,不同經濟發展階段對人口規模的需求量存在差異,經濟相鄰城市間會為吸納人口會采取相同的政策措施;另一方面城市產業結構需要配套相應的人口規模,由于產業結構對人口需求的差異性,使得擁有相同產業結構的城市必然會競爭擁有相同技能的勞動力,使得經濟相鄰城市間會通過競爭人口以滿足產業配套需求。最后,城市人口規模也與行政區劃具有密切關系(魏守華等,2020)。相同省份城市不僅在經濟發展中存在激烈競爭,而且還會在人口增長中存在競爭模仿行為。由于相同省份城市通常擁有相同的戶籍管制措施,其對外來人口進入具有相同阻力,進而在人口增長方面具有相似特征,同時,相同省份的城市政府官員是最直接的競爭對手,為了滿足城市產業發展對人才的需求,也會采取相同人才引進優惠政策,進而對人口增長產生相似影響?；谏鲜龇治龅贸鲆韵录僬f1:地理、經濟和行政相鄰城市間人口增長均存在顯著的正向同群效應。

城市人口增長并不是一成不變的,不同時期、區域和規模城市人口增長會存在差異(李松林、劉修巖,2017;劉濤等,2022)。不同時期內,由于城市工資水平、產業結構和公共服務等均存在較大差異,使其對人口吸納和需求存在差異,政府會采取不同的人口競爭策略以滿足城市發展需要,進而會對相鄰城市影響產生差異,最終造成城市人口增長同群效應的差異化特征;不同區域城市人口增長差異明顯,這與其自身經濟發展、產業結構、自然條件和優惠政策等因素相關,這些差異性會導致不同區域城市政府會采取不同策略來促進人口規模增長,進而對本區域內的相鄰城市產生不同的影響效應,最終使其人口增長同群效應存在差異;不同規模城市人口增長存在不同的初始優勢水平,其人口增長也會存在較大的差異,且不同規模城市的工資水平、產業結構和公共服務等也存在較大差異,不僅使其人口增長差異明顯,也會對相鄰城市的空間外溢存在差異,最終造成不同規模城市人口增長同群效應的差異?；谏鲜龇治龅贸鲆韵录僬f2:不同年份、區域和規模城市人口增長的同群效應存在差異。

城市人口增長過程中存在互相學習和借鑒經驗的模仿行為(楊孟禹等,2017),不僅相同規模城市會相互學習和借鑒人口增長經驗,不同規模城市間也會學習和模仿其他城市行為決策以擴大人口規模。相同規模城市通常擁有相似的經濟發展水平,會為外來人口提供相似的就業機會和工資待遇,也會為吸納外來人口采取相似策略,使得城市政府通常以相同規模城市的行為和做法作為決策依據,以避免在人口競爭中處于劣勢地位。此外,不同規模城市也存在互相模仿行為。由于小城市和中等城市人口規模相對較低,為促使城市人口快速增長,中小城市會主動向大城市學習和借鑒,這使得大城市自然成為中小城市人口增長的主要模仿對象。同時,大城市人口增長除了具有初始人口、經濟和制度優勢外,大多數城市都是從中等城市,甚至是小城市慢慢發展起來的,這就為中小城市人口增長提供了良好的經驗借鑒?；谏鲜龇治龅贸鲆韵录僬f3:城市間人口增長存在相互模仿行為,且人口規模較大的城市更容易成為模仿對象。

基于經濟競爭或政治晉升動機,地方政府間存在策略互動行為,學習性模仿和競爭性模仿成為促使同群效應形成的重要內在機制(鄧慧慧、趙家羚,2018;石磊等,2020),因而將城市人口增長的同群效應來源分為學習性模仿和競爭性模仿。前者是指城市間存在相互借鑒和交流的行為,會通過互相學習積累促進人口增長的經驗;后者是指城市間存在相互競爭行為,會為了競爭需要而采取相似的競爭策略以促進人口增長。從學習性模仿看,城市人口規模是一個不斷增長的過程,也是一個城市自身經驗積累和自我完善的過程,因此城市人口增長可以通過自我學習和經驗積累來不斷更新和強化自身行為決策實現;同時,相鄰城市人口增長通過空間溢出效應也會影響本城市,使得本城市人口增長過程中還會不斷學習借鑒相鄰城市經驗。從競爭性模仿看,城市人口規模也是城市間互相競爭的結果,城市會為了吸引人口進入而采取的各種競爭策略,如城市公共服務供給對人口規模增長具有顯著的促進作用(楊曉軍,2017),政府間會通過提高城市公共服務質量來吸引外來人口進入;戶籍管制是阻礙人口向城市遷移的重要制度障礙(伍薆霖、盧沖,2020),放松戶籍管制有利于促進人口向城市遷移。城市政府會通過采取相似的競爭性策略來促進城市人口增長,進而影響城市人口增長的同群效應?；谏鲜龇治龅贸鲆韵录僬f4:學習性模仿和競爭性模仿均對城市人口增長的同群效應具有促進作用。

2.2 模型設定

基于上述假說,本文構建包含空間外溢因素的面板模型對其進行實證檢驗,以考察中國城市人口人口增長的同群效應及其異質性,分析其內在的作用機制,從新的視角拓展研究城市人口增長的空間關聯及內在動力。

2.2.1 同群效應檢驗模型

吉布拉定律是城市經濟學中的典型事實之一,主要用來考察城市人口增長率與初始規模關系,且空間計量經濟學方法可以用來檢驗同群效應,因此構建包含空間外溢效應的城市人口增長模型來識別城市人口增長的同群效應,具體模型為:

git=βlnPit-1+ρWgit+θlnZit-1+μi+ηt+εit

(1)

其中,g代表城市人口增長率,采用González-Val(2019)的對數增長率,計算公式為:git=lnPit-lnPit-1,P為城市人口規模,W代表空間權重矩陣,Z為解釋變量,β和θ代表解釋變量的估計系數,i代表某個城市,t代表年份,μ代表城市效應,η代表年份效應,ε代表誤差項。Wg作為城市人口增長的空間滯后項,可以解釋為對本城市人口增長有影響的相鄰城市人口增長的加權平均,其系數ρ既是空間回歸系數,也是同群效應系數。若ρ在統計上顯著,則表明存在同群效應,反之則不存在同群效應;若ρ大于零,則表明存在正向同群效應,反之則存在負向同群效應。

實證分析中,為確?？臻g計量模型的有效性,首先使用全局莫蘭指數檢驗城市人口增長率是否存在空間相關性,結果顯示城市人口增長率的莫蘭指數值均大于零且在統計上顯著,即觀測期內城市人口增長率存在顯著的空間正相關,由此說明本文設定空間計量模型是有效的。同時,為克服計量模型存在的內生性問題,一是將城市人口規模等解釋變量滯后一年,以克服其與城市人口增長率之間可能存在的雙向因果關系;二是使用Lee &Yu(2010)的擬最大似然估計方法(Quasi-Maximum Likelihood Estimator)對模型進行有效估計。此外,考慮到解釋變量間的異方差問題,對所有解釋變量取自然對數。

2.2.2 補充檢驗模型

模型(1)只能檢驗城市人口增長是否存在同群效應,而由于城市人口規模差異的存在,使得不同人口規模城市之間可能存在相互學習和模仿行為。因此,本文構建不同城市規模間人口增長同群效應的檢驗模型,具體模型為:

gmit=c+ρWgmit+φlnXit+εit,m=S,M,B

(2)

其中,gm代表不同規模城市的人口增長率;Wgm代表不同規模城市人口增長率的同群效應;S、M和B分別代表小城市、中等城市和大城市;c代表常數項;X代表控制變量;φ代表控制變量的系數。

2.2.3 機制檢驗模型

城市人口增長中不僅存在互相學習借鑒行為,也存在互相競爭策略。學習性模仿和競爭性模仿是城市人口增長同群效應的內在機制,本文采用實證模型對其進行檢驗,具體模型為:

Wgit=c+δVit+γlnXit+εit

(3)

其中,Wgi代表城市i所屬類別中其他城市人口增長率的平均值;δ和γ分別代表相關變量的系數;V代表影響同群效應的模仿機制變量。具體來看,學習性模仿變量包括:內部學習效應(INE)采用虛擬變量衡量,若該城市當年的人口增長率大于上一年,則取值為1,否則為0。具體來說,如果城市當年人口增長率大于1,即表示當年的城市人口增長率大于去年,說明城市可以從自身的經驗中學習,而弱化盲目模仿的傾向。外部示范效應(EXE)采用該城市500公里范圍內與其所屬類別相同的城市數量衡量。競爭性模仿變量包括:城市公共服務供給(PS)采用城市教育(普通中學師生比和小學師生比)、醫療(醫療機構醫生數)和文化(公共圖書館圖書總藏量)等指標的主成分值衡量,其既盡可能保持原有指標的信息,又避免了原始指標的共線性問題;戶籍管制(HR)借鑒鄒一南和李愛民(2013)的方法,采用戶籍限制率(常住人口規模/戶籍人口規模)衡量,若指標值越大,則表明城市常住人口和戶籍人口的偏離程度越高,即戶籍管制程度越高。

2.3 變量與數據說明

本文所研究的城市為地級及以上城市,基于數據可獲得性,最終樣本選取1990-2019年251個城市。關于區域劃分標準,本文依據國家統計局2011年公布的《東中西和東北地區劃分方法》,將中國劃分為東部、中部、西部和東北四個區域,其原因在于按照傳統東中西三大區域劃分標準不能準確反映東北地區城市人口狀況,而東北三省很多城市人口收縮程度普遍較高(吳康、戚偉,2021)。關于城市規模劃分標準,本文以2019年各城市的城鎮人口規模為劃分標準,其中人口50萬及其以下的城市為小城市,人口50-100萬的城市為中等城市,人口大于100萬的城市為大城市。如無特別說明,本文所有涉及指標的原始數據均來源于歷年《中國城市統計年鑒》和該城市《統計年鑒》等。

3 實證檢驗與分析

3.1 基準回歸

表1分別給出了不考慮空間效應的OLS回歸結果和不同空間權重矩陣下計量模型的回歸結果。OLS模型結果顯示,城市人口增長率與其初始人口規模呈現顯著負相關,表明城市人口增長存在顯著的β收斂特征,即人口規模較少的城市擁有較快的增長率,而人口規模較大的城市擁有較慢的增長率,使得城市間人口規模差異逐漸縮小,最終收斂到各自的穩態水平;由于城市人口增長率與其初始人口規模存在明顯相關性,進而驗證了城市人口規模增長不服從吉布拉定律。城市人口增長的這兩種特征并未隨著使用空間計量模型而發生改變,這說明城市人口增長存在β收斂特征和不服從吉布拉定律的結論是穩健的。此外,城市工資水平提高能夠顯著促進其人口增長,其原因在于工資收入是勞動力價值的直接體現,是促進人口流動的重要動力因素,因此城市工資水平提升會促使越來越多的農村或城鎮人口向城市流動,增加城市常住人口規模(陳林、肖倩冰,2020);產業結構系數顯著為正也意味著第三產業相比第二產業對人口具有更強的吸納能力,有利于吸引更多的人口進入城市,促進城市就業增長(尹靖華、韓峰,2019);金融發展也顯著促進城市人口增長,這主要是因為金融發展可以更好地優化資源配置和促進實體經濟發展(劉海洋等,2012)。同樣的,這些解釋變量的促進作用也并未隨著空間計量模型的設定而發生變化,由此說明這些解釋變量的回歸結果也是穩健的。

表1 同群效應的基準回歸結果

空間計量模型結果顯示,同群效應系數ρ值在四種空間權重矩陣下均為正值且滿足1%的顯著性水平,表明中國城市人口增長不僅存在顯著的同群效應,而且是正向同群效應,即一個城市人口增長不僅會受到地理距離較近和經濟發展水平相近城市的影響,也會受到既地理相鄰又經濟相鄰城市的雙重影響,此外,同省其他城市也會對其具有一定的影響,表明城市人口增長的同群效應既來自于地理相鄰和經濟相鄰城市,也來自于同省份其他城市。這充分說明假說1是成立的。通過比較四個同群效應系數ρ值可以發現,地理距離權重矩陣下的ρ值最大,表明城市人口增長同群效應在地理相鄰城市間的表現最為明顯;經濟距離權重矩陣下的ρ值最小,表明經濟相鄰城市間人口增長的同群效應最小;行政相鄰權重矩陣下的ρ值也較小,同樣表明省內城市間人口增長的同群效應較小。綜合來看,地理相鄰城市間擁有最高的同群效應,這說明中國城市人口空間分布存在顯著的地理位置效應,且城市人口增長的競爭主要是來自于地理相鄰城市,而非經濟相鄰或行政相鄰城市。對此現象的解釋為,城市在空間結構中不是獨自存在的,地理相鄰的城市總會圍繞一些中心城市形成一個城市體系,具體表現形式為城市群或城市圈。城市群是由地理相鄰的若干城市組成的龐大城市化區域,通常會跨越行政區劃和經濟差異,且城市群內人口增長具有很強的空間相關性,形成典型的“中心—外圍”結構。具體來看,中心城市因具有較強的行政調動資源能力,對人口和要素聚集具有較強的吸引力,且人口承載力會隨著城市規模效益的提高而增加,會對外圍城市人口增長產生空間競爭效應;隨著人口和產業集聚的增強,中心城市會通過示范、輻射和共享效應促進外圍城市人口集聚和經濟發展,會對外圍城市人口增長產生空間溢出效應,使得相鄰城市間會互相激勵、采取相似策略促進人口增長。由此說明,地理力量是影響城市人口增長的重要因素,在城市人口體系的空間分布和動態發展中具有重要作用。

3.2 穩健性檢驗

表2 同群效應的穩健性檢驗結果

3.3 分樣本檢驗

3.3.1 分地理距離樣本

考慮到地理相鄰城市間擁有最高的同群效應,本文探討不同地理距離下城市人口增長同群效應的大小,以深入分析城市人口增長同群效應與地理距離的關系。在地理距離樣本選取過程中,設定地理距離每相隔100公里進行一次回歸,直至1000公里,其中,地理權重矩陣為0-1矩陣,若兩個城市在對應的地理距離內,矩陣元素取值為1,否則為0。由此得到不同地理距離下城市人口增長的同群效應,如表3所示。結果顯示,城市人口增長的同群效應系數ρ值在0-1000公里范圍均為正值且在1%水平上顯著,這表明不同距離樣本下城市人口增長均存在同群效應;同群效應系數ρ值會隨著地理距離增加呈現先上升后下降趨勢,其峰值出現在400-500公里,這表明400-500公里范圍內城市人口增長的同群效應影響最大。對此現象的解釋為地理距離較近的城市可能在吸引人口流入方面存在激烈競爭,或是中心城市對周邊城市人口增長存在虹吸效應,而400-500公里范圍內的城市均與中心城市保持一定的空間距離,不僅有效避免了相互間對人口的競爭,而且還會通過學習模仿中心城市的經驗做法而吸引外來人口進入。此外,城市人口增長的同群效應也存在于500公里以上的遠距離,其原因在于中國東西部城市間地理跨度較大,且很多城市與直轄市或東部沿海城市的地理距離均在500公里以上,甚至是1000公里,由此推斷這種遠距離影響主要來源于人口規模較大的直轄市和東部沿海城市,這皆是因其作為全國和區域經濟中心,屬于政府偏愛型城市,集中了較多的行政和經濟資源,隨著人口吸納能力最高的第三產業迅猛發展,能夠為外來人口提供更多的就業機會,最終形成人口高度集聚的現狀。

表3 分地理距離樣本的檢驗結果

3.3.2 分時間樣本

通過分析不同年份城市人口增長率可以發現,1990-1999年間城市人口增長率較快,從2000年開始呈現下降態勢,尤其是2010年后的下降態勢尤其明顯,因此為了考察不同時期內城市人口增長的同群效應差異,本文以2000年和2010年為分界時間點,將觀測期劃分為1990-1999年、2000-2009年和2010-2019年三個時間段。模型中被解釋變量為城市人口對數增長率,空間權重矩陣為地理距離權重矩陣,具體回歸結果參見表4。結果顯示,不同時間段內城市人口增長的同群效應系數ρ值均大于零且在1%水平上顯著,這表明不同時間段內城市人口增長均存在同群效應;三個時間段內同群效應系數ρ值分別為0.964、0.934和0.723,這表明城市人口增長的同群效應會隨著時間推移呈現逐漸下降態勢,尤其是2010年后的表現尤其明顯,這與假說2相符合。對此現象的解釋為,2000年前,隨著戶籍制度改革逐步推行和東部沿海經濟快速發展,城市對勞動力需求在短時間內大量增加,使得城市間對勞動力需求競爭加劇,使得城市人口增長存在較大的同群效應;而進入二十一世紀,人口向城市轉移逐漸有序化,城市對人口的競爭也日益理性,各城市會根據產業結構和經濟發展需要選擇性吸引人口,使得城市間人口競爭局面相對緩和,由此形成城市人口增長的同群效應逐漸下降的局面。

表4 分時間、區域和城市規模樣本的檢驗結果

3.3.3 分區域樣本

通過計算不同區域內城市人口增長率可以發現,東部、中部、西部和東北四大區域城市人口的總體增長率分別為5.22%、4.38%、4.55%和2.36%,由此說明不同區域城市人口增長存在明顯差異,東部城市人口增長最快,而東北城市人口增長最慢,因此考察不同區域城市人口增長的同群效應差異。模型中被解釋變量為城市人口對數增長率,空間權重矩陣為地理距離權重矩陣,具體回歸結果參見表4。結果顯示,不同區域內城市人口增長的同群效應系數ρ值均大于零且在1%水平上顯著,這表明不同區域城市人口增長均存在同群效應;四大區域的同群效應系數ρ值分別為0.758、0.649、0.629和0.323,這表明東部城市人口增長的同群效應最大;中西部城市的同群效應基本相同,且略低于東部城市;東北城市的同群效應最小,且遠低于東部城市,這與假說2相符合。對此現象的解釋為,東部城市是中國經濟最發達、舒適度和開放度最高的城市,對外來人口具有較強的吸納能力和吸引力,且相互之間對人口競爭不斷加劇,由初期的“人才大戰”逐漸演化為后期的“搶人大戰”,由此形成了東部城市間人口增長相互影響較大的局面;中西部城市主要直轄市和省會城市也依靠較多的工資收入、就業機會等吸引了大量外來人口,但與東部城市仍存在差距,城市相互間也存在激烈的人口競爭,進而造成其同群效應略低于東部城市的情況;而東北城市人口增長速度最慢,且很多城市人口呈現收縮態勢,成為收縮型城市,而隨著人口的不斷流出,城市間人口增長的相互影響效應較小,使其同群效應最小。

3.3.4 分城市規模樣本

通過計算不同城市規模樣本的城市人口增長率可以發現,小城市、中等城市和大城市人口增長率分別為3.29%、4.13%和4.67%,由此可見城市人口增長率會隨著城市人口規模增加而增加,因此考察不同城市規模樣本下城市人口增長的同群效應差異。模型中被解釋變量為城市人口對數增長率,空間權重矩陣為地理距離權重矩陣,具體回歸結果參見表4。結果顯示,不同城市規模樣本下城市人口增長的同群效應系數ρ值均大于零且在1%水平上顯著,這表明不同規模城市人口增長均存在同群效應;小城市、中等城市和大城市人口增長的同群效應系數ρ值分別為0.489、0.698和0.775,這表明城市人口增長的同群效應與城市規模呈現顯著正相關,大城市間人口增長擁有最大的同群效應,其略高于中等城市,遠高于小城市,這與假說2相符合。對此現象的解釋為,大城市往往都是行政等級較高、自然區位優勢較好、經濟發達的城市,其人口增長具有較強的規模效應,對各種資源要素均具有較強的吸引力,且城市間也會人口需求存在較強的競爭,因而其人口增長存在最大的同群效應;隨著城市規模逐漸縮小,城市對周邊城市的影響力會逐漸減弱,使其與相同規模城市的人口競爭力也逐漸削弱,由此形成城市人口增長同群效應逐漸下降的態勢。

4 同群效應的進一步檢驗

4.1 補充性檢驗

運用補充檢驗模型探究地理距離權重矩陣下不同規模間城市人口增長的同群效應,回歸結果如表5所示。結果顯示,所有模型中的同群效應系數ρ值均大于零且通過1%顯著性水平檢驗,表明所有規模樣本城市間人口增長均存在顯著的正向同群效應,即不同規模城市間人口增長存在互相學習借鑒和模仿行為。從小城市的同群效應來看,小城市對其他規模城市的同群效應從大到小依次為小城市、中等城市和大城市,且小城市間的同群效應尤為明顯,表明小城市人口增長的同群效應與城市規模呈現顯著負相關,其原因在于小城市人口增長主要是內部相互學習借鑒,而對中等城市和大城市的影響比較有限。從中等城市的同群效應來看,中等城市對其他規模城市的同群效應從大到小依次為小城市、中等城市和大城市,且對小城市的同群效應遠高于對其他規模城市,表明中等城市人口增長的同群效應與城市規模呈現顯著負相關,其原因在于中等城市人口增長對小城市而言具有很強的借鑒意義,更容易成為其模仿對象。從大城市的同群效應來看,大城市對其他規模城市的同群效應從大到小依次為小城市、大城市和中等城市,且對小城市的同群效應遠高于對其他規模城市,表明大城市人口增長為小城市提供了很好的經驗借鑒,也成為其重要模仿對象。綜合來看,不同規模城市人口增長的同群效應存在差異,中等城市和大城市對小城市的人口增長均產生了最大的正向同群效應;小城市對中等城市和大城市人口增長也產生了正向同群效應,但其影響效應較小;同等規模城市人口增長也存在顯著的正向同群效應,且小城市的表現尤為明顯。由此可見,城市人口增長的同群效應不僅表現為相同規模城市間人口增長存在互相模仿行為,而且更多表現為規模較小城市學習借鑒和模仿規模較大城市的行為決策,主要體現在小城市對中等城市和大城市人口增長的學習借鑒和模仿行為,從而有效驗證了假說3。

表5 同群效應的補充性檢驗結果

4.2 機制檢驗

運用機制檢驗模型來分析全國和城市規模層面城市人口增長同群效應中的學習性模仿和競爭性模仿,回歸結果如表6所示。從內部學習效應來看,全國和不同規模城市內部學習效應的估計系數均顯著為正,表明城市人口增長過程自我學習和經驗積累會顯著正向影響同群效應,即城市自身經驗積累會不斷強化同群效應。此外,城市人口增長的內部學習效應大小與城市規模呈現負相關,即規模越小的城市越能夠通過自我學習和經驗積累增加人口規模。從外部示范效應來看,全國和中等城市的估計系數均顯著為正,表明全國或中等城市周圍擁有相同規模城市的數量越多,其正向同群效應值越大,即外部示范效應會強化其同群效應,對城市人口增長具有顯著促進作用;小城市和大城市的回歸系數不顯著,表明小城市和大城市的外部示范效應不會影響同群效應。從城市公共服務供給來看,全國和不同規模城市公共服務供給的估計系數均顯著為正,表明城市公共服務供給對人口增長具有積極的促進作用,因此需要政府部門加強城市公共服務供給,以便在人口引進的競爭中處于優勢地位。此外,城市公共服務供給的競爭效應在中等城市中的表現最明顯,其原因在于小城市公共服務質量較低,對人口的吸引有限;大城市公共服務供給存在明顯的戶籍差異,使其難以真正滿足外來人口的有效需求,而中等城市公共服務供給能夠有效滿足外來人口的需求,對外來人口具有一定的吸引力,從而帶動城市人口規模增長。從戶籍管制來看,全國城市和大城市的估計系數顯著為正,而小城市和中等城市的估計系數不顯著,表明全國城市和大城市間的戶籍管制會強化城市間的正向同群效應,其原因在于規模越大的城市往往也是戶籍管制較高的城市,城市間為了爭奪人才會采取各種措施放寬戶籍管制,如各種人才新政和創新創業政策,這使得城市間會形成競爭效應;同時,戶籍管制較高的城市只是阻礙城市人口遷入,而未能限制流動人口進入,最后形成“戶籍管制越高的城市,人口規模擴張也就越大”的現象。綜合來看,全國和不同城市規模間人口增長的同群效應均來源于學習性模仿和競爭性模仿,即兩者均對城市人口增長的同群效應具有促進作用,從而有效驗證了假說4。

表6 同群效應的機制檢驗結果

5 結論與政策建議

本文根據1990-2019年中國251個城市面板數據,通過構建包含空間外溢效應的城市人口增長模型識別城市人口增長的同群效應及其時間、區域和規模差異,使用補充檢驗模型探討不同規模城市間人口增長的同群效應,采用機制檢驗模型分析城市人口增長同群效應中的學習性模仿和競爭性模仿,研究發現:地理、經濟和行政相鄰城市間人口增長均存在顯著的正向同群效應,且地理相鄰城市間擁有最高的同群效應,通過更換被解釋變量、空間權重矩陣和模型估計方法等進行檢驗的結果仍然是穩健的;不同地理距離下城市人口增長的同群效應會隨著地理距離增加呈現先上升后下降趨勢,且峰值在400-500公里距離;不同時期內城市人口增長的同群效應會隨著時間推移呈現逐漸下降態勢,尤其是2010年后的表現尤其明顯;不同區域內城市人口增長的同群效應差異明顯,從大到小依次為東部城市、中部城市、西部城市和東北城市;不同規模城市人口增長的同群效應與城市規模呈現顯著正相關,大城市人口增長擁有最大的同群效應,其略高于中等城市,遠高于小城市;城市人口增長的同群效應不僅表現為相同規模城市會相互學習和借鑒人口增長經驗,而且更多表現為規模較小城市學習借鑒和模仿規模較大城市的行為決策,主要體現在小城市對中等城市和大城市人口增長的學習借鑒和模仿行為;全國和不同城市規模間人口增長的同群效應均來源于學習性模仿和競爭性模仿,即兩者均對城市人口增長的同群效應具有促進作用,其中小城市的內部學習效應和中等城市的外部效應最大,中等城市的公共服務和大城市戶籍管制的促進作用尤為明顯。

基于上述研究結論,提出促進城市人口合理增長及優化布局的政策建議:一是科學認識城市人口增長的同群效應,促進國家城鎮體系合理化。由于城市人口增長存在正向同群效應,這就需要城市間加強交流合作,充分發揮人口增長的空間依賴性和外溢性,促進人口在城市間自由合理流動和有效集聚。政府相關部門在制定政策時,應該充分注重不同規模城市的空間關聯性,在充分利用城市自身比較優勢的基礎上使城市人口增長互相依存、共同發展,既要發揮大城市的集聚與輻射效應,也要注重中小城市的容納與吸收作用,形成多層次城市人口增長格局,促進城市人口空間集聚與協調發展相結合,最終構建城市人口規模合理布局的城鎮體系,從而有利于高效優化要素資源分配和充分發揮集聚或擴散效益優勢。二是充分重視不同規模城市人口增長的學習和模仿行為。對大城市而言,在市場力量作用下,外來人口向其集聚的趨勢在短期內難以發生改變,這就需要其繼續發揮人口集聚效應,如消除戶籍制度壁壘,進一步降低外來人口落戶門檻,保障人口自由流動和遷移的權利;出臺更多的人才吸引政策和產業優惠政策等,為外來人口進入提供保障。同時,也需要注重發揮其空間溢出效應,既可以一定程度上緩解其人口過度集聚產生的城市病問題,也可以強化對相鄰城市的輻射力,與相鄰城市構建良好的城市人口合理增長關系;對中小城市而言,應該充分利用國家實施的區域經濟協調發展政策,在發揮自身特色產業基礎上,有效承接大城市的產業轉移,優化升級產業結構和增強經濟集聚水平,以促進其人口增長;同時,還要持續推進戶籍制度改革,采取獎勵措施吸引人口落戶,如加大對吸引人才政策的優惠力度,在教育、醫療、社保和購房等方面出臺系列政策讓外來人口進城落戶,真正實現流動人口市民化。三是充分發揮外在因素對城市人口增長的影響效應。對所有城市而言,考慮到工資水平、產業結構和金融發展對城市人口增長的顯著促進作用,因而需要城市應該注重提高工資水平、促進產業升級和金融發展,以更好促進城市資源配置優化和經濟健康發展,為城市吸納人口提供有力保障。同時,城市公共服務供給也是吸納外來人口的重要優勢。公共服務水平是城市宜居競爭力的重要內容,它能夠顯著提升居民生活質量,因此也需要政府部門加大對城市公共服務供給的財政支持和傾斜力度,以更有效地發揮其在城市人口增長中的競爭效應。