农业人口流出行为、意愿与新型城镇化路径研究

齐嘉楠，刘鸿雁，李伯华，于 典

(1.中国人口与发展中心，北京 100081；2.美国芝加哥大学 哈里斯公共政策学院，芝加哥 60637)

一、研究背景

联合国人口司发布的《世界城市化展望2018》中，预计到2050年将有66.8亿人口居住在城市，城市不可避免地成为经济、社会、政治、科技以及文化聚集的中心。2014年中共中央、国务院印发了《新型城镇化发展纲要(2014—2020)》，明确了城镇化的发展方向，我国城镇化进入快速发展时期。2017年国民经济和社会发展统计公报显示，我国的城镇化率达到58.52%，2020年预计可顺利实现60%左右的战略目标。2020年后，我国城镇化如何发展，亟需获得相应的理论准备并进行深入分析研判。

根据推拉理论[1]，城镇化进程的快速推进，离不开农村和城市两个方向的作用。城镇化的推动力在农村，对象是农民，农业劳动力转移到城镇，是过去一段时期以来我国城镇化的最重要途径。以城市群为代表的发达地区，为城镇化提供了经济引力，城市群中流动人口如何分布、产业如何布局，决定了未来新型城镇化发展的深度与活力。未来我国新型城镇化的推进，必须依托工业化，在实现路径上合理统筹、城乡兼顾，既尊重群众意愿，又注意科学引导规划，探索一条可持续发展的道路。

二、文献回顾

第三世界新兴国家城市化的快速进展，使Robinson、Roy等学者意识到城市化研究应涵盖更多的“南方”国家[2-3]，“后殖民”城市理论扩展了城市化研究的地理范围[4-6]。而很多“南方”城市的出现，在基于“北方”城市化的模式中出现了不适用现象。世界城市客观上存在的多样性，导致城市研究无法用一个逻辑进行解释，而需要进行多维度思考，“集合”城市理论应运而生。“集合”城市理论鼓励采用多测度的方法认识不同的城市，视城市化为一个动态的过程而不是一个结果，不认可城市的“本质”或“简化特征”[7-8]。在最新的一些城市化研究中，Brenner、Angelo提出的想法更为激进，他们提出“全局城市化”，即将城市化放到一个更广阔的框架里，研究目标不只包含城市，还要包含剩下的部分——农村。受经济全球化、自然环境变化、互联网经济等因素的影响，农村与城市的联系更加紧密，农村应作为未来的城市而与现有城市放入同样的框架内[9-10]。

由于最近十年来有关城市化理论的争鸣较多，Scott与Storper提出需要构建一套可供各方探讨的基础理论框架，城市是动态的人口聚集或极化的过程与结果，是关于位置、土地使用与人类交互活动的紧密联结[11]，并对当前流行的城市理论进行了批判[12]。城市不仅继承了历史，保存了现在，同时联结了未来。在人工智能、经济增长、气候变化等可持续发展问题与城市间的关系方面，也获得了众多研究者的关注[13-16]。

国内关于城市化道路的讨论也有很多重要的研究成果。赵新平、王桂新梳理了改革开放以来我国当前城市化研究的脉络、问题与对策，认为当前城市化研究中欠缺来自农民自身的视角，经济规律在城市化建设中的主体作用仍待发挥[17-18]。2014年李克强总理在政府工作报告中提出“今后一个时期，着重解决好现有‘三个1亿人’问题”，大大推动了有关城市化道路的研究与探索。之后一段时期，“异地城市化”“就近就地城镇化”聚集了大多城市化研究的焦点，当前关于城镇化路径的争论也与这两大焦点密切相关。

张耀军、王福定等以研究城市群为代表的“异地城市化”学者认为，从规模效应、资源禀赋等新自由主义经济的角度出发，城市群既可以带来人口的空间聚集，形成规模红利，又有利于区位优势不佳的地区的经济、社会和环境可持续发展[19-20]。城市群的发展不是线性均匀的，各个城市群间发展水平存在着客观差异，可以从经济、社会、空间三个方面构建城市群城镇化发展质量评价体系[21]。城市群内部各城市间的比较，可以为城市群的产业升级、创新和生态建设协调发展提出政策建议[22]。尹德挺等通过国际比较，发现城市群的发展具有显著的阶段性，区域的产业结构调整有利于城市群的空间协作[23]。人本主义是城市研究中的重要视角，“农民工”群体是当前城市化进程中最活跃的群体，他们对未来的居住偏好显示，在大城市定居更受这一群体的支持[24]。城市群的发展也带来了资源过度集中、环境承载压力大等突出的问题，童玉芬认为政府有必要对特大城市人口进行调控[25]。

“就近就地城镇化”是国内城市化研究中另一个重要的分支。选择就近或就地城镇化的背景存在差异，一些学者从成本收益的视角出发，认为大城市的效率已经锁定，农村地区劳动力迁移到城市会对城镇劳动工资造成负效应，为缓解大城市的压力，未来中国城镇化路径将逐渐由以跨省的异地城镇化路径为主，过渡到以就近就地城镇化为主[26-28]。从“农村—农民”本位视角出发，是解释城镇化的另一流派。通过对上海、宁夏、湖北三省(区、市)农民进城实践的考察，孙敏总结出三种就近城镇化的路径：以本地工业为基础的内生型城镇化、以本地农业为基础的内生型城镇化和以外地工业为基础的外输型城镇化[29]。就近城镇化有利于解决农民工、“老人农业”“空心村”以及新农村建设中的各类问题[30]。曾鹏等通过直接询问在城务工农民工的就近城镇化意愿，发现存在显著的地区性差异[31]。“就近就地城镇化”与“全局城镇化”有许多相近之处，即未将城镇化局限在城市一隅，而是将城镇化的目光扩展至广大的农村或小城镇区域，这为国内与国际交流构建了一个可沟通的切入点。

在“异地城市化”和“就近就地城镇化”两条路径之外，还有一些其他视角的路径研究。辜胜阻等认为应该坚持“两条腿”走路，同时发展大城市与中小城市的可持续城镇化；李强等认为政府应主导、规划、推进灵活性城镇化；罗知等认为需兼顾效率与收入分配公平的城镇化；林国先认为城镇化需从重视城镇规模大小转变为重视市场化取向；夏柱智等认为应该考虑充分尊重农民主体性的渐进城镇化[32-36]。户籍人口城镇化是我国城镇化的最终目标，当前，高常住人口城镇化往往伴随着高半城镇化和低户籍人口城镇化[37]。户口迁移是真正意义上的迁移，提高户籍人口城镇化率的关键环节在于对农业转移人口的妥善安排[38]。

综上所述，当前国内外众多城市化研究大多围绕城市展开，缺乏来自“农村—农民”的视角。少数以“农村—农民”为视角的研究，也多以定性或理念阐述为主，缺少定量数据的支撑，更无法回答中国农村与城镇化之间联系的程度。与发达国家相比，我国当前城镇化水平仍处于较低水平，未来城镇化的发展以及新增城市人口离不开农村地区的支持，工业化建设也离不开农业转移人口的贡献。对农村、农民的研究，结合城市群的空间、产业布局，对新型城镇化路径研究具有重要的意义。

三、研究框架

在“全局城市化”理论中，农村地区是城市的延伸，城市中的人口、资源与农村存在着紧密联系。本文从两个角度探讨农村地区与城市地区的联系程度，首先将农业人口家庭按与城市关系的密切程度划分为整户外出家庭、有部分成员外出家庭和无外出人员家庭三种类型，通过统计这三类家庭在农村地区的分布，获得农村与城市地区联系密切程度的直观信息。其次，描述农业外出人口在城市群中的空间分布，通过计算城市群首位度揭示不同地区农村人口在就近城市群的聚集程度，探索个体特征、家庭规模与代际数量等微观因素以及社区整体外出环境、区县经济发展等背景变量对农业人口外出的影响。

另外，为了探讨农村人口城镇化的影响因素，本文首先对仍留在农村的劳动力的外出意愿进行分析。在城镇化的过程中保护农民利益，尊重农民的意愿是以人为本的城镇化的重要内涵，是新型城镇化建设的一项基本原则。其次，坚实的城镇化离不开工业化的发展，工业化、信息化充实了城镇化的内容，防止了城市空心化。因此，结合我国农业外出人口在当前19个城市群中的产业分布，探讨不同城市群中传统制造业、先进制造业、消费性服务业和生产性服务业的结构特征，预测未来一段时期在政策相对稳定的条件下我国城镇化的潜力，探讨个体特征、家庭规模、代际数量、是否有外出成员等微观因素以及社区整体外出环境、区县经济发展等背景变量对农业人口外出意愿的影响。最后，通过对农业人口外迁行为、外出意愿以及外出人员在城市群的空间分布、产业分布的状况进行梳理，提出相应的思考。

四、数据来源、变量与方法

1.数据来源

本文采用的数据来源于三项调查：2016年原国家卫计委在河北、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、安徽、河南、广东、四川10个省份开展的流出地监测调查(以下简称2016流出地调查)，该调查采用分层PPS抽样方法，范围覆盖230个区县，1 380个村居，样本量41 400户，其中，农业户籍人口120 342人；2016年、2017年全国流动人口卫生计生动态监测调查(以下分别简称2016流入地调查、2017流入地调查)，是一项在流入地开展的连续横断面调查中的两次调查，均采用分层PPS抽样方法。本文中，使用2016流出地调查数据分析10个省份(2016流入地调查的省份)的农业户籍人口流向，涉及现住流入地的家庭成员157 683人；2017流入地调查对行业分类进行了细分(2016流入地调查数据无法提供行业细分资料)，用于分析我国农业流动人口在城市群各产业中的分布，涉及15岁及以上流动人口140 563人。

2.变量

在2016流出地调查中，本文采用的变量包括：家庭问卷中的户籍地省份、现居住地、性别、年龄、户口性质、受教育程度、婚姻状况、家庭成员外出情况、离开本区县时间、家庭规模、家庭代际数量，15～59周岁家庭成员问卷中是否打算离开本区县、个人健康状况，区县问卷中的2014年本县人均GDP水平，村居问卷中的户籍人口总数、外出人口总数；2016流入地调查中，采用的变量包括：性别、年龄、户口性质、户籍地省份、是否本地户籍人口、现居住地、现居住地所属城市群；2017流入地调查中，采用的变量包括：户口性质、现在哪个行业工作(1)本文将采矿、电煤水热生产供应、建筑业合并为一类，将食品加工、纺织服装、木材家具、印刷文体办公娱乐用品、其他制造业归为传统制造业，将化学制品加工、医药制造、专业设备制造、交通运输设备制造、电气机械及制造、计算机及通讯电子设备制造、仪器仪表制造归为先进制造业，将批发零售、住宿餐饮、房地产、居民服务、维修和其他服务业、文体和娱乐归为消费性服务业，将交通运输、仓储和邮政、信息传输、软件和信息技术服务、金融、租赁和商务服务、科研和技术服务、水利、环境和公共设施管理、教育、卫生、社会工作、公共管理、社会保障和社会组织、国际组织归为生产性服务业。、现居住地所属城市群。

3.方法

本文在分析外迁行为与城市群空间分布的过程中，采用双来源数据耦合比较方法，对农业人口外出的住户特征、总体水平以及在城市群的空间分布进行研究。在人口迁移流动研究中，既可以在流出地，也可以在流入地对流动人口的情况进行信息收集，单一数据来源中无法采集的信息，通过对同一群体两个来源数据进行综合应用，可以做到资源互补，有利于发挥数据源的最大效力。由于调查群体接受调查时的地点不同、终级抽样单位不同等原因，在进行双来源数据耦合比较前，需要对两个来源的数据结构进行比对，以确保两个来源的数据在主要结构上保持一致，本文对2016年流入地调查的性别、年龄结构进行了加权处理。

(1)城市首位度分析。城市首位度指首位城市与第二位城市的人口规模之比，反映了城市在一国发展中的集中程度[39]，本文借用这一概念构建了就近城市群首位度(Local Urban Agglomeration Primate，简称LUAP)指标，用于反映各省就近城市群吸引本地农业人口的程度，数值越大代表本地城市群的引力越大，吸引农民就近转移的能力越强。

(1)

其中，LUAPi为i省就近城市群首位度，P1i为i省流入本区域的城市群农业人口数，P2i为i省流入除本区域城市群外最大的其他城市群(或中小城市)农业人口数。

(2)流出行为影响因素分析。在分析农业人口外出影响因素时，采用多水平二元回归分析方法，对农业人口流出行为(二元变量，1代表离开本区县，0代表未离开本区县)的各影响因素进行探索，以下为分析农业人口流出行为时所采用的模型：

Logit(pijk)=β0+Xijkβ+v0k+u0jk+e0ijk

(2)

其中，β0为常系数，Xijk为控制和解释变量，包括农业人口的人口统计学特征(性别、年龄)、家庭规模、家庭代际、社区户籍人口流出比例、本区县2014年人均GDP等。β为各解释变量的系数，v0k代表省级水平的变截距项，u0jk代表区县级水平的变截距项，e0ijk代表模型的残差项。i代表个人水平，j代表区县级水平，k代表省级水平。由于整户外出对象可获得的信息项较少，在整个模型中，未包括受教育程度、婚姻等解释变量。

(3)流出意愿影响因素分析。是否打算离开本区县的答案为三个选项：离开、不离开和没想好，因此，本文选择多水平多元逻辑斯蒂回归分析方法，对仍留在农村的农业人口流出意愿的影响因素进行分析。以下为分析农业人口流出意愿时所采用的模型：

(3)

本文研究的主要数据(2016流出地调查、2016流入地调查)虽然只来源于10个省份，但这些省份既包含了传统的人口流出大省，又包含了就近流入模式的省份，同时兼顾了地区的分布。原国家卫计委2016年全员流动人口统计年报显示，这10个省份的流出人口占全国流出人口的50.6%，可视为对全国有典型意义的样本，相关结果具有较高的参考价值。

五、结果与模型

1.流出行为特征与城市群空间分布

在2016流出地调查的10个省份全部家庭中，整户外出家庭、有部分成员外出家庭和无外出人员家庭分别占9.2%、31.5%和59.3%，其中，在农村家庭中整户外出家庭和有部分成员外出家庭的比例更高，分别为11.6%和36.1%，接近农村家庭的一半。农业流出人口中，流出本区县的占28.0%，在县内跨乡镇流动的占6.8%，在本乡镇内居住的占65.1%，仍以本乡镇区域内的流动为主。在流出本区县的农业人口中，男性占58.8%，平均年龄为32.4岁，女性平均年龄则为32.2岁；留在本区县的农业人口男性平均年龄为39.6岁，女性为41.3岁。相对来说，流出人口更年轻。在流动时间方面，流出本区县时间不到1年的占21.2%，1～4年的占40.1%，5～9年的占19.5%，10年及以上的占17.9%，1.3%不清楚。一旦流出，在外居住时间相对较长。

分省来看，农村家庭与城市联系的紧密程度上存在着较为明显的地区性特点，表现为东北地区农业人口家庭以“无外出人员家庭”为主，其农业人口的流动性很弱；中、西部地区农业人口家庭以“有部分成员外出家庭”和“整户外出家庭”为主，其农业人口的流动性较强；东部地区在这两个地区之间，东部地区的河北省、浙江省更偏向东北地区，而广东省更偏向于中、西部地区(见图1)。各省农业外出人口流向城市群的空间分布也呈现出较为鲜明的特点，以反映本省农业人口流入区域内城市群的就近城市群首位度为例，东部地区的城市群首位度较高，中、西部地区的城市群首位度较低，东北地区城市群首位度略高于中、西部地区，而低于东部地区(见图2、表1)。

图1分省农村家庭不同家庭类型分布 图2分省就近城市群首位度

表1 分省农业外出人口城市群流向

说明：数据来源于2016流入地调查

2.流出行为影响因素模型

将影响农业人口流出的因素按照个体特征、家庭特征、背景特征三个层面构建全模型，发现除家庭层面中家庭户规模不显著外，其他影响因素均显著。个体层面上，年龄对外出的影响呈现“倒U”形态，15～24岁组流出的比值比最高，是0～14岁组的6.28倍，其他年龄组流出的比值比逐渐降低，55～64岁组以后，年龄组流出的比值比开始低于0～14岁组。男性流出的比值比高出女性52个百分点。家庭层面上，每增加一代人，外出的比值比降低5%。社区层面上，社区户籍人口外出比例的对数值每增加1个单位，社区中的农业人口外出的比值比增加53%。区县层面上，人均GDP的对数值每增加1个单位，区县内的农业人口外出比值比下降31%。

在2016流出地调查的10个省份中，根据经济发展水平、地区分布以及人口流动的模式等不同情况，将江苏、浙江、广东归为就近城镇化型，将河北(2)河北省农业流出人口主要流入京、津地区，与江苏、浙江、广东三省以省内流动为主的模式存在一定差异，因此本文将河北省归入安徽、河南、四川等省为一组进行模型分析。、安徽、河南、四川归为异地城镇化型，将辽宁、吉林、黑龙江归为东北城镇化型。就近城镇化模型与全模型的模式相近，只是各组影响因素的比值比存在一定的差异。异地城镇化模型中，家庭层面的变量对是否流出的倾向影响发生了变化，家庭户代际的影响不再显著，而家庭户规模每增加1人，流出的比值比下降3%。男性与女性相比，倾向流出的比值比高69%，在几个类型中最高。东北城镇化模型中家庭层面的两个影响因素以及区县层面的影响因素均不显著，只有个体层面和社区层面的影响因素有显著作用。从45～54岁组开始，倾向流出的比值比就与0～14岁组没有显著性差异。与其他三个模型相比，倾向外出的优势比值比提前了10个年龄组。男性与女性相比，倾向流出的比值比高24%，在几个类型中最低(见表2)。

在多水平分析时，无论是全模型还是三个子模型，都显示农业人口是否流出在省级水平上没有显著性差异，在区县水平上均存在显著性差异。

表2 农业人口流出行为回归全模型及区域子模型

续表2

说明：数据来源于2016流出地调查；***为p值<0.001, **为p值<0.01, *为p值<0.05,ns为不显著

3. 流出意愿特征与城市群产业布局

2016流出地调查中，对仍在本区县工作生活的劳动年龄人口进行了流出意愿问询，在农业人口中，不打算离开本区县外出务工或生活的占81.9%，打算外出的占5.2%，其他则回答没想好。有流出意愿的人群特征表现为：从性别看，男性打算离开的比例为6.9%，比女性高3.1个百分点。从年龄看，15～29岁年龄组人群打算离开的比例最高，为11.6%，随着年龄的增加，打算离开的比例迅速降低。30～44岁年龄组的比例为4.4%，45～59岁年龄组的比例进一步降低至2.2%。从受教育程度看，小学及以下人群中打算离开的比例最低，为2.9%，随着受教育程度的提升，打算离开的比例逐步提升，初中组人群的相应比例为5.4%，高中及以上组上升为8.5%。从婚姻状况看，未婚人群打算外出的比例显著高于已婚人群，未婚人群打算离开的比例为13.8%，高出已婚人群10.1个百分点。从健康状况看，健康状况与打算外出间存在显著关系，健康者打算外出的比例为6.0%，基本健康、不健康的相应比例分别为3.2%和1.2%。从家庭是否有外出成员看，家庭中有外出成员的打算外出的比例更高，为6.5%，高出家庭中没有外出成员者2.1%。(3)“本人外出经历”变量也同“流出意愿”变量相关，但该变量与“是否有家庭成员外出”变量存在较强的相关性，在纳入回归模型时易造成多重共线性，因此未纳入本文分析。从打算离开的时间来看，打算最近两年内离开的占71.5%。从打算去的地点来看，38.1%的人打算离开本省，想去直辖市的占10%，想去省会城市的占38.2%，想去地级城市的24.5%。

各省农业人口在打算离开本区县外出工作与生活方面，存在着较为显著的差异。长三角地区的浙江、江苏两省打算离开的比例最低，平均在2.4%左右；东北三省打算离开的比例也较低，平均在3%左右；京津冀地区的河北省与珠三角地区的广东省打算离开的比例在平均线5.2%左右；中西部的河南、安徽和四川打算离开的比例较高，四川省比例最高，为9.5%。

城市群产业布局与就近城市群首位度存在较强的相关关系，城市群的制造业越发达，就近城市群首位度越高，吸引农业人口就近转移的能力越强。2017流入地调查显示，农业人口在城市地区从事第二产业的占47.1%，从事第三产业的占51.6%。然而各城市群之间的产业构成存在着较大的差异。东部地区的长三角、珠三角、海峡西岸三个城市群以及东部中小城市制造业发达，尤其是传统制造业吸纳了大量的农业转移人口，消费性服务业与传统制造业大致相当，产业发展相对均衡。东部地区的京津冀、山东半岛城市群，中部地区的中原、江淮城市群，西部地区的成渝、乌昌石城市群，东北地区的辽中南城市群处于第二梯队，消费性服务业发达，与之相比传统制造业发展不均衡。西部地区的宁夏沿黄城市群和东北地区中小城市的农林牧渔业占有较大的比重。其他城市群或中小城市则普遍存在传统制造业规模较小，而消费性服务业过大的现象(见图3)。

图3 分城市群农业外出人口产业构成

4.流出意愿影响因素模型

将影响农业人口流出意愿的因素按照个体特征、家庭特征、背景特征三个层面构建全模型，发现除家庭层面中家庭户规模、家庭户代际不显著外，其他影响因素均显著。个体层面上，年龄对外出意愿的影响呈现随年龄增加外出意愿的比值比逐步递减的关系。男性流出的意愿比值比高出女性94个百分点。受教育程度越高，外出意愿的比值比越高。已婚者外出意愿的比值比只有未婚者的41%。家庭层面上，家中有成员外出的对象外出意愿比值比是家中无人外出者的1.7倍。社区层面上，社区户籍人口外出比例的调查对数值每增加1个单位，社区中的农业人口外出意愿的比值比增加28%。区县层面上，人均GDP的对数值每增加1个单位，区县内的农业人口外出意愿比值比下降30%。

与表2一致，将江苏、浙江、广东归为就近城镇化型，将河北、安徽、河南、四川归为异地城镇化型，将辽宁、吉林、黑龙江归为东北城镇化型。就近城镇化模型与全模型的模式相近，只是各组影响因素的比值比存在一定的差异。异地城镇化模型中，区县背景变量的影响发生变化，区县GDP的影响不再显著；男性与女性相比，有意愿流出的比值比高116%，在几个类型中最高。东北城镇化模型中家庭层面的是否有成员外出以及区县层面的影响因素均不显著，只有个体层面和社区层面的影响因素有显著作用。个人层面的健康状况中，只有健康者有意愿流出的比值比显著，基本健康者与不健康者相比，有意愿流出的比值比不再显著(见表3)。

在多水平分析时，无论是全模型还是三个子模型，均显示农业人口有外出打算的水平在省级水平上没有显著性差异，在区县水平上均存在显著性差异。

表3 农业人口流出意愿回归全模型及区域子模型

续表2

说明：数据来源于2016流出地调查。因变量参照组为不打算离开本区县人群，受篇幅所限，本表未展示回答没想好的人群各影响因素的比值比情况。***为p值<0.001, **为p值<0.01, *为p值<0.05,ns为不显著

六、结论与对策

1.结论

本文利用2016流出地、2016流入地和2017流入地三项调查数据，从流出和流入两个视角对当前农业人口的流出行为、流向城市群分布、就近城市群首位度进行了描述，对未来农村地区人口转移潜力以及城市群的产业布局情况进行了分析，并对影响农业人口流出行为和意愿的因素进行了探索。以下为主要结论：

第一，中国近半的农村家庭已经投入到城镇化进程之中。11.6%的农村家庭已经常住在城市，36.1%的农村家庭有家庭成员常住在城市，这使得中国农村地区与城市间建立了一种紧密的联系。这种紧密的关系一方面塑造了中国城镇化的规模与质量，为中国的工业化提供了宝贵的劳动力资源，为中国的市场化打下了坚实的基础，另一方面也为新农村建设提供了重要的资金、思想与技术支持。此外，还值得注意的是，各地的农村地区在城镇化进程中融入的紧密程度存在差异，表现为中、西部地区以及东部的广东省农村地区人口与城市间的联系更为密切，东北农村地区人口与城市间的联系较弱。这种紧密程度的差异可能源于不同的根源，比如本地经济的强弱会导致农村拉力的变化，社区外出文化的影响力大小会对群落中家庭、个体的外出行为带来影响，此外还有家庭、个体层面的差异均会影响农村地区与城市间联系的紧密程度。无论从个体特征、家庭结构还是宏观经济背景看，东北地区农业人口流出的影响模式均与其他地区存在较为显著的差异。

第二，未来农村地区劳动力流出意愿不足，异地城镇化路径存在阻滞风险。广大中、西部地区农业人口转移到东部发达地区务工、生活，是过去很多年以来的一条重要城镇化路径，为推动我国城镇化的发展发挥过重要作用。而伴随着大量年轻人口的迁入，在这些区域的农村地区留下的大多是老人、妇女和儿童，即使在劳动年龄人口中，不打算离开本区县外出务工或生活的农业人口也占大多数，打算外出的仅占5.2%。虽然中、西部地区一些省份的农业劳动年龄人口外出意愿仍高于平均水平，但受到区县经济、社区外出文化、家庭及个体因素综合影响，未来持续下降的趋势不易逆转。这意味着原有的异地城镇化路径有失效的可能，需要寻找新的突破口。

第三，各省间就近城市群首位度具有较强的梯度效应，广大中、西部城市群内部产业结构不足以支撑农业劳动力就近城镇化。东部地区城市群就近首位度最高，东北地区其次，中部、西部地区就近首位度较低。根据各地就近城市群首位度表现出的梯度差异，具体可以归为四种类型：江苏、浙江、广东等发达省份以省内或市内的就近、就地城镇化为主；东北地区以本区域内就近、就地城镇化和临近城市群异地城镇化共同作用为特征；河北、安徽等临近三大城市群(长三角、珠三角、京津冀)的省份以临近省份的异地城镇化为主；河南、四川等距离三大城市群较远省份以远距离异地城镇化为主。根据不同城市群内部的产业结构差异，可分为四种类型：制造业发达的东南沿海城市群；消费性服务业发达、制造业基础好的环渤海三个城市群以及中原、江淮、成渝、乌昌石城市群；农业发达的宁夏沿黄城市群以及东北地区中小城市；制造业欠发达的其他中、西部、东北城市群。城市群的良性发展离不开合理的产业布局，产业结构合理化有利于经济增长，产业结构高级化则是经济波动的重要来源[40]。我国众多中、西部城市群的产业结构呈现出第二产业比重偏低，第三产业比重过大的特征，不利于经济的可持续增长，也不利于农业人口就近、就地转移。

2.对策

习近平总书记在党的十九大上提出，到2035年要基本实现社会主义现代化，“城乡区域发展差距和居民生活水平差距显著缩小，基本公共服务均等化基本实现”。要实现这一伟大目标，离不开城镇化的继续推进，离不开城乡共同发展，要攻坚克难，深化改革，转变发展思路，探索出一条新型城镇化的发展路径。基于本文的主要发现，现提出如下思考：

第一，切实落实十九大精神，大力破除各级、各地在行政、政策、法规中存在的壁垒，逐步推动常住人口城镇化转换为户籍人口城镇化，重点是将异地城镇化路径的重心转移到鼓励家庭团聚型城镇化的路径上。当前的客观现实是，有近一半的农村家庭与城市间存在紧密的联系，其中，仅有一成左右的农村家庭以家庭团聚的形态常住在城市，剩下的农村家庭处于家庭分离甚至分裂的状态。有家庭成员在城市工作生活的家庭最容易融入城市，成为新的城市居民，考虑到这个群体已经为城市的建设、发展做出了重大贡献，鼓励他们将留守在农村地区的家庭成员带进城市具有道义上天然的正当性。此外，这些家庭成员本身的人力资本以及城市特有的规模效应，为鼓励家庭团聚型城镇化路径提供了经济上的可行性。

第二，优先解决中、西部地区城市群产业结构合理化问题。循序渐进推动产业转移，将东南沿海地区的制造业逐步向周边省份、其他中西部地区省份梯次转移，重点加大传统制造业为主的第二产业转移力度，将农村劳动力就近城镇化落到实处，鼓励在东部发达地区学到传统制造业技术并积累了一定资金的“农民工”返乡创业，带动当地未转移或不愿转移的农村劳动力就近、就地就业，夯实就近城镇化的基础。当前面临的困境在于，农村地区可以转移的劳动力人口已基本转移，其他有转移意愿的农村劳动力资源已不丰富，不愿意离开本地的农业人口家庭还占一半以上，这决定了未来一段时期我国城镇化的关键仍在农村，而以制造业为基础的工业化是城镇化的最重要驱动力，我国要从制造业大国迈向制造业强国，其内涵不仅是先进制造业发达，还应包括传统制造业布局的优化。从现有城市群产业布局来看，制造业尤其是传统制造业在产业构成中占比不足，而且局限于东南一隅，这一布局限制了吸纳人口就近迁移的能力，而以消费性服务业为主的产业构成不利于产业链的培育，不利于抵抗大的经济波动，也不利于培养产业工人与文化。“不积跬步无以至千里”，在广大新兴城市群中培育传统制造业，促进产业结构合理化，是实现就近城镇化的必由之路。