高速铁路发展与中国人口空间分布：基于城市面板数据的空间计量分析

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一、问题提出

人口是经济社会发展的核心要素，人口分布是中国人口研究的重要议题。“胡焕庸线”最先揭示了中国人口东南、西北分割的空间分布格局，并且多年来“胡焕庸线”两侧人口比重变化幅度并不显著。[1]但是改革开放尤其是新世纪以来，中国人口跨省市、跨区域流动的速度加快，人口重心出现向东南移动的迹象。[2]一方面，人口由经济落后的内陆地区向沿海经济发达地区流动，另一方面，人口由中小城市向大城市尤其是部分特大城市流动，而伴随着城镇化、土地制度改革以及户籍制度改革，农村人口向城市流动的趋势也不断加强，人口的自然增长以及人口的空间迁移正在并且必将持续重塑中国人口空间分布格局。[3-5]根据2010年中国人口普查数据，中国流动人口已达2.61亿人，其中跨省流动达到8587.63万人。

中国人口分布格局形成是多重因素影响下的综合结果。一方面，地区自然地理条件是人口空间格局形成的基础，直接决定地区能够容纳的人口数量。[6,7]另一方面，经济与社会发展因素是促进人口迁移流动的主要原因，对人口空间分布再塑的力量逐渐增强。特别是改革开放后经济社会发展的地区不平衡成为激发人口流动的主要原因，经济发展水平高、就业机会多以及预期收入高的地区成为人口流入的主要地区，而生态环境、公共服务与基础设施等对人口迁移流动的影响也逐渐增强。[3,8-11]

理论上，地理距离造成人口流动与人口空间分布变动受阻，是人口空间分布格局形成的基础。[12]但是，地理距离对人口流动的影响本质是时间距离的影响，时间距离和时间成本逐渐替代传统的空间距离被广泛应用于地理学研究。[13]交通是城市的纽带，交通发展能够促使人口流动突破地理障碍，减少城市间人口流动的时间成本，导致城市相对区位的变化，重塑人口分布格局。[3,14]尤其是高速铁路建设使中国人口流动步入“快车轨”，高铁建设大大缩短城市间的旅行时间，产生“时空收敛”效应，提高了城市的可达性水平，人口向特定城市、特定地区集中的趋势增强，影响中国人口空间分布格局；同时，高铁改变了原有城市间人流在不同交通方式之间的重新配置，重构区域经济联系模式。[15]但是，交通对人口分布的影响并不是作为影响人口分布的直接因素，而是作为人口分布变动的载体，通过改变地区间的相对距离，影响地区自然、经济以及社会发展因素对人口分布变动作用机制的发挥，进而影响人口分布。

中国人口空间分布不断呈现新的特征，特别是2008年后中国经济社会进入调整变革期，高速铁路开通对中国经济社会发展产生重要影响。本文研究近年来中国人口空间分布变动问题，基于面板数据分析中国人口分布变动情况与动力机制，重点探索交通以及高速铁路开通对人口分布变动的影响。本文研究对于解读中国人口空间分布变化以及深层次原因、破解人口分布不合理引发的一系列社会问题、实施相关人口政策等，提供一定的理论参考；研究交通与高铁影响下人口流动与分布问题，对于探索交通与高铁发展背景下中国经济空间重构具有理论借鉴意义。

图1 中国人口分布形成的理论逻辑

二、研究方法与数据基础

（一）研究方法

首先，文章利用统计数据获取2001—2015年中国人口空间分布的变动情况。其次，利用Moran’s I指数衡量中国人口分布的空间集聚水平，体现人口分布的空间相关性。同时，文章采用空间自回归模型（Spatial Autoregression，SAR）和空间误差模型（Spatial Errors Model，SEM）进行空间计量分析，探索中国人口空间分布变动的动力机制。空间计量模型设定为以下形式：其中，第一个式子是空间自回归模型公式，后两式为空间误差模型公式。popit表示各年份各城市的人口密度，衡量中国人口空间分布状况；natit表示各城市各年份影响人口分布的自然条件指标，ecoit表示各城市各年份影响人口分布的经济指标，socit表示各城市各年份影响人口分布的社会发展指标，wij是空间权重矩阵；ρ代表空间自回归系数，度量空间滞后项对人口分布的影响；λ代表空间误差系数，度量随机扰动项中的空间相关性。

（二）空间计量模型的空间权重矩阵

空间计量模型的空间权重矩阵采用王雨飞等（2016）提出的处理方式，设计三种空间权重矩阵。第一种：基于地理距离的空间权重矩阵。空间权重矩阵w中的元素满足：当i=j时，wij=0；当i≠j时，wij=1/dij。其中，dij为城市之间的地理距离，地理距离的倒数反映城市间相关性与地理距离的衰减关系。地理距离是根据国家基础地理信息系统1∶4000000地形数据库获得的经纬度数据计算得到的城市之间的直线距离。第二种与第三种：基于时间距离的空间权重矩阵，包括基于交通运营时间的时间距离（不含高铁）、含有高铁的交通时间距离。文章基于城市之间的交通运行时间引入“时间距离”概念并建立时间距离权重，用时间距离衡量城市之间相对距离，并通过不同空间矩阵下结果的差异比较交通以及高铁对人口分布的影响。此时的dij不再表示城市i与城市j之间的地理距离，而是交通运行时间距离，指地级及以上城市两两之间交通衔接的最短时间距离（时间距离测算规则参考王雨飞、倪鹏飞于2016年发表的相关研究）。交通的时间距离以及含有高铁的交通时间距离是利用2013年全国交通的运营时间数据。

（三）变量选择

人口密度是最为常用的衡量中国人口分布的指标，本文以城市人口密度作为研究的被解释变量。同时，基于中国人口分布变动的动力机制，从自然条件、经济因素、社会发展因素选取12个指标作为人口分布变动的解释变量。自然条件包括地形条件、区位条件以及自然资源条件，其中由于没有地区资源储量数据，采矿业从业人员数可以较为准确地反映城市自然资源禀赋状况；经济因素包括经济规模、投资规模、产业结构与工资水平；社会发展因素包括城市环境、教育水平、医疗卫生条件、基础设施以及城市文化。其中，经济规模、投资规模以及工资水平均剔除价格因素；人口密度、区位条件、经济规模、投资规模、工资水平、教育水平由于数值较大均采取取对数处理。

（四）数据来源

城市采矿业从业人员数、地区生产总值（GDP）、固定资产投资总额、非农产值占比、职工平均工资、地区生产总值增长率、二氧化硫排放量、行政区域土地面积、普通高等学校专任教师数、医疗机构床位数以及当年实际使用外资额来自《中国城市统计年鉴》；固定资产投资价格指数以及居民消费价格指数（CPI）来自《中国统计年鉴》；全市公路里程来自《中国区域经济统计年鉴》，并且由于缺少2014、2015年的数据，利用插值法补充完整各城市2014与2015年的数据；城市平均地形坡度以及城市地理中心与最近的海港的直线距离，均利用arcgis获取。由于部分城市数据缺失严重，将全国地级市样本删减至284个；对于个别城市的个别缺失数据、明显的统计错误数据，采用插值法将数据补充完整。最终利用2001—2015年全国284个地级及以上城市的面板数据作为数据基础，数据能够满足分析要求。

三、2001—2015年中国人口分布变动特征

文章利用284个地级及以上城市人口密度数据分析中国人口空间分布。2001—2015年中国人口分布整体格局未发生改变，人口密度较大的城市均主要集中在东中部地区。但是相较于2001年，2015年河南省、长三角、珠三角以及四川盆地等人口集聚趋势更加明显；并且2015年人口密度增加规模相对较大的城市主要集中在河南省以及东部沿海部分地区，而人口密度提高比例较高的城市则主要集中在河南、河北、江西、广东以及西南部分地区。根据城市地区分布、城市等级分析中国人口分布变动。其中，东部地区城市数目为87个，中部地区80个，西部地区83个，东北地区34个；城市等级划分并定义为“大城市”与“中小城市”，其中大城市包括直辖市、计划单列市、省会城市以及部分重点城市，其余城市为中小城市，具体大城市44个，中小城市240个。

表1 影响中国人口分布的指标的解释与基本描述统计

一方面，城市人口密度变化在不同地区具有差异，东中部地区人口密度增加规模较大，西部与东北地区人口密度增加规模较小。2001—2015年人口密度大于每平方公里600人的城市主要集中在东部与中部地区，新增城市主要集中在东部地区。同时，2015年相对于2001年人口密度增加大于每平方公里50人的城市主要集中在东部与中部地区；人口密度增加小于每平方公里10人的城市主要集中在西部与东北地区，尤其东北地区人口密度增加普遍缓慢。而2015年相较于2001年人口密度增加幅度大于15%的城市较为均衡地分布在东、中、西部地区，但东北地区没有任何城市的人口密度增幅在15%以上。整体来说，东部地区人口密度增加更加迅速，东北地区人口密度增加最为缓慢，中国人口呈现由东北与西部地区向东部与中部地区转移的趋势。

表2 各区域城市在不同条件下的城市数目统计

另一方面，不同等级城市人口密度变化也存在差异，大城市人口密度增加规模与幅度普遍高于中小城市。在前文同样标准，2001与2015年人口密度较大的城市中，大城市与中小城市数目分别为21个、45个以及24个、56个，不同年份大城市数目相较于大城市整体样本数目的比重均远高于中小城市的比重。同时，2015年相较于2001年人口密度增加规模较大的城市以及人口密度增加幅度较高的城市中，大城市数目占大城市整体样本的比例也高于中小城市的比重，人口密度增加较小的城市几乎均为中小城市。整体来说，大城市人口密度增加规模与幅度高于中小城市，近年来中国人口有向大城市转移的趋势。

四、人口分布变动机制的实证检验

（一）空间相关分析与计量模型选择

基于地理距离矩阵获得的城市人口密度Moran’s I 指数均呈正值，并且均达到显著水平，表明城市人口密度具有空间相关性，可以进行空间计量分析。同时，空间计量模型最终选用固定时间的空间误差模型进行估计，原因如下：首先，通过对空间自回归模型以及空间误差模型分别进行固定时间、固定地点以及时间与地点均固定的固定效应分析，固定时间的空间误差模型估计结果最理想；其次，自然条件是影响城市人口密度的重要因素，城市地形条件、区位条件等自然条件状况基本是恒定不变的，用固定时间的固定效应模型更加合理。研究具体设计8个计量模型，其中模型1是关于面板数据的OLS估计，模型2到模型7分别是利用地理距离、不含高铁的时间距离作为空间矩阵在2001—2015、2001—2008以及2009—2015年间的空间计量估计，模型8是以含有高铁的时间距离作为空间矩阵在2009—2015年间的空间计量模型估计。

（二）中国人口分布变动的动力机制分析

1.整体各因素对中国人口分布的影响

比较模型1与其他模型估计结果，影响城市人口密度的大部分因素在考虑空间因素下的影响降低，说明空间计量分析是有必要的。基于模型2与模型3估计结果，2001—2015年整体各因素对中国人口分布的影响与理论设想并不完全一致。城市资源条件对人口密度的影响不显著，可能由于生产方式的改变与技术进步，人类对自然资源的支配利用能力提高，资源对人口分布的约束降低。城市投资规模、产业结构及工资水平对人口密度的影响不显著，或者有负向影响。数据表明，存在较大比重的中国高人口密度城市的经济发展水平不具优势，但农业人口稠密，成为我国重要的人口高密度地区。城市教育水平与城市开放度对人口密度的影响不显著；而城市污染物排放与城市人口密度呈正相关关系，可能由于城市污染物排放随着人口密度的提高而增大，人口密度低的城市生态环境往往更好。

表3 各等级城市在不同条件下的城市数目统计

表4 基于地理距离的中国城市人口密度的Moran’s I指数

比较模型4、5与模型6、7、8的估计结果，2008年前后中国人口分布部分因素的影响具有一定变化。2008年后，整体上自然条件、经济因素以及环境因素对城市人口密度的影响降低，而教育、医疗卫生等公共服务水平对城市人口密度的影响显著提高。自然条件对人口分布的制约伴随着技术进步而不断降低；同时，由于近年来大量资源型、投资拉动型城市遭遇发展困境，使得工资水平、投资等对人口密度的影响降低。但是伴随着居民对公共服务等社会发展因素的重视，城市教育水平、医疗卫生服务水平等成为影响人口迁移与人口分布的突出因素。

表5 不同空间矩阵与时间跨度下计量模型的估计结果

2.交通以及高速铁路发展对人口分布的影响

基于城市间交通的时间距离与基于地理距离的模型估计结果差异能够反映交通对城市人口分布的影响。交通影响下的自然条件、经济因素的影响普遍降低，而城市基础设施的影响显著提高。自然条件影响降低说明交通改善便于实现人口地区间转移，人口分布对地形、区位条件的依赖降低。经济因素的影响普遍降低，但是2008年后经济规模的影响提高而工资水平的负向影响降低，说明交通影响下的经济因素对城市人口密度的影响近年来显著提高。城市基础设施的影响有较大提高，说明城市间交通发展与城市基础设施更容易形成联动机制，促进人口集聚。

中国的人口集聚现象是否与高速铁路发展有关？高速铁路发展是否强化了交通影响下的中国人口分布格局？理论上，高速铁路发展促使城市间人口流动的时间缩短，人口流动的速度与规模提高，交通对人口集聚的影响在高铁发展条件下将得到强化。纳入高铁时间距离的模型估计结果表明，高铁时间距离模型估计结果与不含高铁的时间距离模型估计结果存在一定差异，但是高铁并没有强化交通影响下人口分布结果。分析可能由如下原因造成：

首先，高速铁路建设的规模比较有限，对人口分布再塑的影响不足。中国高铁线路建设有限，大部分城市与高铁城市之间存在过多的“断头路”，未开通高铁城市人口流动的规模与力度大打折扣。其次，高速铁路建设具有显著的地带特征。高速铁路主要集中于少数大城市中间地带，城市之间基于高铁的地带性和“廊道效应”强化联系。[13]再次，高速铁路在促进人口集聚的同时也可能引起人口扩散。人口流动是双向的，高铁开通使地区中心城市与周边城市的联系增强，容易造成中心城市人口向周边腹地扩散。[16]当然，高速铁路对中国人口集聚与分散的影响需要后续研究，特别是探索交通设施与高速铁路建设对中国人口流动与劳动力流动的影响机制。

（三）结果的稳定性检验

通过替换部分指标对模型进行重新估计，以检验结果的稳定性。首先利用城市人口规模代替城市人口密度对模型进行重新估计，由于多年份城市常住人口数据不完整，由GDP除以人均GDP获得的值进行代替；其次选取部分指标代替原有的影响因素指标对模型进行重新估计，用工业占比与服务业占比两个指标代替非农产值占比，用单位GDP的二氧化硫排放量代替地均二氧化硫排放，用基础教育代替高等教育，基础教育为小学教育的教师学生比。所有数据均来自《中国城市统计年鉴》。基于地理距离对模型进行估计，结果表明原有模型与人口规模模型估计结果的大部分指标差异不大，原有模型与部分影响因素指标被替换后的模型估计结果差异很小，原有模型估计结果的稳定性可以接受。

五、结论

新世纪以来，中国人口流动的规模与速度明显加快，中国人口分布呈现新的特征；特别是2008年后，伴随着中国经济社会的调整变革以及高速铁路的开通，人口作为最重要的经济社会发展要素，其流动与分布的动力机制也不断调整。

探索2001—2015年间中国人口分布变动，能够获得以下结论：第一，2001—2015年间中国人口分布格局具有一定调整，不同区域、不同等级城市人口密度增加规模与幅度并不相同。东中部地区人口密度增加规模较大，西部与东北地区人口密度增加规模较小，大城市人口密度增加规模与幅度普遍高于中小城市。第二，2001—2015年间各因素对人口分布的影响与理论并不一致。自然资源条件、产业结构、教育水平与城市开放度对城市人口密度的影响不显著，城市投资规模及工资水平对城市人口密度有负向影响，而城市污染与城市人口密度呈正相关关系。第三，2008年后中国人口分布的影响机制具有一定变化。自然条件、经济因素以及环境因素对城市人口密度的影响降低，而教育、医疗卫生等公共服务水平对城市人口密度的影响显著提高，社会发展因素逐渐成为促进人口流动的重要原因。第四，交通发展条件下的自然因素、经济因素对人口分布的影响普遍降低，而城市基础设施的影响显著提高；但是，高速铁路发展对人口分布的作用并没有强化一般交通条件下各因素对城市人口密度的影响。