为什么半城镇化率越来越高？ ——基于房价上涨的分析视角
2023-05-10 14:56:27近三十年来，中国常住人口城镇化率以年均1个百分点以上的速度增长，至2015年底常住人口城镇化率已经达到 56.1%，城镇常住人口达7.7亿，但是，中国的农业转移人口市民化进程却十分缓慢，户籍人口城镇化率仅在36%左右，大量农业转移人口仍处于“半城镇化”状态。据国家统计局公布，2015年多达2.7亿多的农业转移人口在乡村和城市之间呈“候鸟式迁移”。学术界通常用半城镇化率即常住人口城镇化率与户籍人口城镇化率之差来衡量半城镇化水平。值得注意的是，自2004年以来中国房价开始上涨，而中国人口半城镇化率与房价一同上升，如图1所示。
图1 房价与人口半城镇化率变化趋势
注：1数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》、2000-2015年《中国人口和就业统计年鉴》、2000-2015年《中国统计年鉴》；2利用CPI对房价进行了消涨处理。
半城镇化的实质是一种不彻底的城镇化，具体表现为大量的农业转移人口实现了职业和地域空间的转变，但是难以获得城镇户口，没有从农民转化为市民，实现身份的转换，享受与城镇居民同等的社会福利。本文拟在现有研究基础上，基于房价上涨的分析视角，首先从理论上进一步分析人口半城镇化的成因，然后使用1999年-2014年中国31个省市的面板数据，运用空间探索性数据分析法（ESDA）分析人口半城镇化的时空特征，最后运用空间计量模型就房价对人口城镇化的影响进行实证检验。
一、 制度背景与理论分析
（一）制度背景
户籍管理制度是中国的一项基础性社会管理制度。1984年10月，，开始允许办理农民集镇常住户口。1997年6月，，明确规定：从农村到小城镇务工或者兴办第二、三产业的人员，小城镇的机关、团体、企业和事业单位聘用的管理人员、专业技术人员，在小城镇购买了商品房或者有合法自建房的居民，以及其共同居住的直系亲属，可以办理城镇常住户口，与此同时，大中城市特别是北京、天津、上海等特大城市对人口增长实行严格的控制政策。，对办理小城镇常住户口的人员，不再实行计划指标管理，凡拥有合法固定的住所、稳定的职业或生活来源的人员均可申请在居住地落户。2011年2月，，进一步要求落实放宽中小城市和小城镇落户条件的政策，但是仍然要求有合法稳定职业并有合法稳定住所（含租赁）才可在城镇落户，并要求继续合理控制直辖市、副省级市和其他大城市人口规模，进一步完善并落实好现行城市落户政策，提出尽可能对常住人口也提供教育、医疗等基本公共服务。从地方实践来看，北京、天津、广州、上海等特大城市对人口增长实行严格的控制政策，构建了包括购房情况指标在内的积分入户评价体系；另外一些大城市则主要通过购房落户等方式获得城镇户籍，包括武汉、成都、重庆、南京、大连等。
总之，从落户制度来看，不论是在大中城市还是在小城市，拥有固定居所（含租赁）、稳定的就业或生活来源是农业转移人口在城市落户的基本条件。
（二）理论分析
从制度背景以及现实需要来看，人口城镇化的关键是要解决住房和就业两大难题。如果没有固定的居所和稳定的生活来源，农业转移人口就无法在城镇落户，无以实现市民化。本文认为房价快速上涨影响人口半城镇化水平的主要机制在于影响农业转移人口的住房消费与就业机会。
首先，从住房的角度来看，房价上涨对人口城镇化产生阻碍作用的最显著机制是通过成本效应和财富效应提高了农业转移人口进城落户的门槛。房价上涨产生两种效用，一是成本效应，二是财富效应。从成本来看，城镇商品房价格过高、上涨过快，不仅会直接提高居民租房或购房成本，也会导致商店租金进而商品销售价格上涨而间接地提高城镇生活成本。而从财富视角来看，房价上涨使得拥有一套或多套商品房的居民财产增值，但是，对于没有房产的居民来说，不得不节省开支以支付更高的房屋租金，或者为“买房而储蓄”，这部分居民生活可能恶化。换言之，房价上涨的财富效用使得拥有房产的居民更加富有而使得没有房产的居民财产相对缩水，拉大社会贫富差距。
在中国，由于保障房和廉租房对象主要为拥有城市户籍的中低收入阶层，农业转移人口的住房问题难以在保障房体系中解决。尽管有一些大城市也为农业转移人口提供了廉租房，但是由于地理位置、租金收入比、配套设施等方面的原因，只有少数农业转移人口愿意居住。农业转移人口在城镇主要从事制造业、建筑业和低端服务业，工资水平低，工资增长速度相对也较低。而房价上涨的成本效应提高了农业转移人口城镇生活成本，财富效应又使得农业转移人口的财产相对减少。因此，农业转移人口无力购买或租住正规的商品房，最终不得不选择居住在城中村、厂商提供的集体宿舍或群租型的普通商品房。“居无定所”使得农业转移人口往往难以在城镇真正安家落户，于是城镇化进程就受到阻碍，表现为人口半城镇化水平的上升。
其次，从就业的角度来看，房价上涨提高了企业的用工和用房成本，导致企业生产成本增加，居民就业机会可能减少。由于房价是居民生活成本的一个重要部分，当城市的房价上涨，住房成本提高，企业必须提高工资，否则劳动力可能流向愿意支付更高工资的其它企业或选择移居到房价更低的地区。随着房价上涨，不仅企业工资成本上涨，企业生产用房或租地成本也将上升。从理论上讲，如果企业用工和用房成本的增加超过了企业生产率的提高，企业利润就会减少，甚至亏损，从而一些企业会加速资本替代劳动力，迫使产业升级，一些企业可能退出生产，还有一些企业可能选择其他成本更低的地区或国家进行生产。也就是说，房价上涨将对劳动力和中低端产业产生挤出效应，导致产业转移和升级。房价是经济活动的重要驱散力。因此，从就业角度来看，房价上涨可能导致城市就业机会减少。另外，农业转移人口由于缺乏城镇户口以及劳动技能和人力资本普遍较低，房价上涨时，往往首当其冲，更难以获得工作岗位。
综合来看，房价上涨通过影响农业转移人口的住房消费与就业机会，进而导致人口半城镇化水平上升。
二、人口半城镇化的空间相关性与异质性
（一）半城镇化的空间相关性
全局空间自相关是对属性值在整个区域空间特征的描述，可以衡量区域之间整体上的空间关联性。本文利用中国31个省市的半城镇化率，计算出中国历年的全局moran’I，发现中国半城镇化水平呈现出空间正自相关性，也就是说半城镇化水平高的地区和半城镇化水平低的地区在空间上分别呈现集中分布。另外，Moran's I 值从1999年的0.045增长到 2014年的0.213，整体呈现明显的波动上升趋势，表明半城镇化率的空间集聚度不断上升，也就说，区域半城镇化的空间分布格局趋向集中。图2和图3更清晰地反映了中国半城镇化率的空间分布情况，东南沿海地区是半城镇化率的高值区，而东北和西部地区是低值区域，并且从1999年到2014年存在由西向东逐渐集中的趋势。这可能是近十多年来东部沿海地区比中西部发展速度更快，工资水平更高，创造了更多的工作机会，吸引了农业转移人口的进入，同时越来越高的房价也抑制了农业转移人口的市民化。
图2 1999年中国半城镇化率分布
数据来源：《新中国六十年统计资料汇编》、2000年《中国人口与就业统计年鉴》。
图3 2014年中国半城镇化率分布
数据来源：2015年《中国人口与就业统计年鉴》、2015年《中国统计年鉴》。
（二）半城镇化的空间异质性
全局Moran’I 指数只能从总体上衡量区域间的空间关联性，无法准确观测各省市在区域分布上的异质性，为此，引用新经济地理学中的样本G*i值来划分中心、外围区域。从各省市Gi*值计算结果来看，中国半城镇化率存在明显的空间异质性。广东、浙江、上海、江苏、福建、北京、天津与山东处于中心区域；而辽宁、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、湖北、湖南、河南、重庆、西藏与新疆处于次中心区域；广西、贵州、云南、青海、宁夏、海南、河北、江西、四川、陕西与甘肃属于外围区域。
三、实证模型、变量与数据来源
（一）计量模型与变量选取
不同省市之间人口半城镇化水平存在显著的空间正自相关性与空间异质性，因而有必要利用空间计量模型。SDM模型是SAR模型和SEM模型更广义的形式，优点在于同时考虑了自变量和因变量的空间相关性，其形式为：
（1）
其中，i,j表示省份，且i≠j; t表示年份；δ为空间自相关系数，β、θ为模型待估参数，Wij为N × N 维空间权重矩阵W的元素，估计模型时需对矩阵W进行行标准化。purban为因变量人口半城镇化率；X是自变量，其中核心变量为房价，即商品房销售价格，控制变量主要从经济因素、社会因素、城市特征和制度四个方面加入的；μi控制不随时间变化的个体效应，如区位、气候、制度等因素，以及T表示时间趋势项，用于控制时间效应；φit和 εt均为随机扰动项，且εt 满足独立同分布假设。
本文数据样本为1999-2014中国31个省市的面板数据，不含港、澳、台。数据来源于《新中国六十年统计资料汇编》、《中国人口与就业统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》，少数缺失值通过查找各省统计年鉴补齐。
（二）空间权重矩阵设定
空间权重矩阵反映样本观察值之间的空间依赖关系，是进行空间计量分析的关键。为确保模型估计结果的稳健性，笔者设定了多种空间权重矩阵，包括二阶邻接矩阵、地理距离矩阵、经济距离矩阵。
四、实证结果与分析
（一）基本估计结果
为了克服传统的OLS方法的不足，采用极大似然估计法进行估计，再根据wald检验和对数似然（LR）检验，以空间德宾模型（SDM）作为标准模型。另外，Hausman检验结果表明固定效应模型要优于随机效应模型。考虑到中国幅员辽阔，各地区在区位、政策等方面的差异性较大，因此不仅控制了模型的省份固定效应，而且进行了异方差校正。本文表5报告了二阶邻接矩阵、地理距离矩阵以及经济距离矩阵的空间德宾模型（SDM）估计结果，并为了便于比较，还报告了普通OLS回归结果。从文中表5回归结果可知，使用不同权重矩阵得到的估计结果的系数比较一致，说明模型具有良好的稳健性。
注：（1）括号内为稳健标准误， 上标*、**、***依次表示10%、5%、1%的显著性水平。（2）限于篇幅，本文重点关注房价和工资的空间溢出效应，未报告其它控制变量的空间溢出项，下表类同。
（二）实证结果分析
综合比较表5回归结果中的R2和LogL值，并考虑到收入水平是影响人口迁移的关键因素，以第（4）个回归为基准进行分析。笔者得到如下基本结论：
1.空间自回归系数（δ）显著为正，说明采用空间计量分析是必要的，同时也说明本省人口半城镇化率上升导致周边地区半城镇化率也上升。这可能是农业转移人口在城市集聚产生空间扩散效应，带动周边地区经济发展，从而促进了周边地区人口集聚。
2.本省房价上涨导致人口半城镇化率上升，并且没有显著抑制其他地区人口的流入。房价(lnhp)的系数在1%的显著性水平高度显著，而房价的空间溢出项（W*lnhp）并不显著。需要注意的是，由于存在显著的空间自相关，不能把空间德宾模型的直接项系数和空间项系数分别直接理解为直接效应和间接效应，为此，利用空间效应的分解公式进一步估计，其中直接效应高度显著为正的7.6616，间接效应为0.8895，但不显著。这说明在其他条件不变的情况下，本地区房价如果上涨1个百分点，则本地区人口半城镇化率显著增加0.077个百分点，本省市房价上涨是影响本地半城镇化水平的重要因素；而周边地区人口半城镇化率仅仅上升0.009个百分点，且不显著，这符合中国城市房价高涨而没有抑制外来人口持续流入城市的事实，主要是因为房价上涨时，农业转移人口可以选择居住于成本较低的城中村或厂商提供的集体宿舍，这也是房价的直接影响（7.6616）与OLS回归的房价系数（7.1539）比较接近的原因，但是，房价上涨会导致农业转移人口的住房购买能力下降，甚至居住条件恶化，因此，房价越高，人口半城镇化率就会越高。
五、进一步的分析
（一）机制检验
1.检验不同用途商品房价格的影响。商品房按用途可分为住宅、工业用房、商业营业用房、办公楼。不同功能的商品房价格对人口半城镇化的影响可能是不一样的。回归结果表明，对人口半城镇化影响最大的是住宅价格，其次是工业用房，而商业用房和办公楼价格影响不显著。说明住宅价格和工业用房价格是推动人口半城镇化率上升的主要途径。
2.检验教育成本与城市生活成本的影响。大量农业转移人口进入城市工作，一方面是为了供子女读书，让子女接受更好的教育；另一方面是为了改善家庭生活。如果教育费用迅速增加，或者在城市生活的除住房成本以外的其它成本快速上升，那么农业转移人口同样难在城市买房落户，从而也可能推高人口半城镇化率。为了排除这种可能假说对前文结论的干扰，笔者在回归中分别加入城市居民的教育支出与城市生活成本。回归结果显示，商品房价（lnhp）的系数有所下降但仍然是高度显著的，而教育成本和生产成本对人口半城镇化有正向影响但并不显著。这说明教育成本上升和城市生活成本上涨在一定程度上能够抑制农业转移人口市民化，但都不是致使人口半城镇化率上升的主要途径。
（二）房价对半城镇化影响的时空差异
为了说明房价对半城镇化的影响，进一步分时空进行讨论。
首先，从时间维度来看，在1999-2003年房价上涨较为平缓，房价（lnhp）的系数均不显著；而在2004-2014年房价快速上升，全国房价系数显著为正，说明房价上涨显著推高了全国的半城镇化率水平。
其次，从区域角度来看，2004年后，东部房价每上涨1%，半城镇化水平上升约0.070个百分点，但是对中西部地区影响不显著，这可能是因为东部地区房价上涨迅猛，而中西部房价上涨较慢。
六、结论
近十多年来，中国人口半城镇化率持续上升，针对这一现象，本文基于房价上涨的视角，从理论上分析了人口半城镇化率上升的原因，并使用1999 -2014年中国31个省市的面板数据，运用空间探索性数据分析法（ESDA）和空间计量模型进行了实证检验。笔者得到如下几点发现：第一，中国人口半城镇化具有显著的空间异质性和空间正自相关性，并且存在自西向东的空间集聚特征，说明运用空间计量进行分析具有必要性，同时利用不同的权重矩阵估计的结果表明计量模型具有稳健性。第二，房价上涨显著推升本省人口半城镇化率，而对周边省市影响不显著。其中，推升人口半城镇化率的主要是住宅价格，其次是工业用房价格。而从时空维度来看，在1999-2003年房价上涨较为平缓，没有对人口半城镇化产生显著影响；而在2004-2014年，房价快速上升显著推高了半城镇化率水平，而这一效应在东部地区尤其明显。第三，工资也是影响人口半城镇化的重要因素，本省工资增加导致人口半城镇化率上升，并且存在显著负的空间外溢效应。
（原文刊于《华中师范大学学报（人文社会科学版）》2017年第2期，微信版有删节，文音 摘选）
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