農業人口流出行為、意愿與新型城鎮化路徑研究

齊嘉楠，劉鴻雁，李伯華，于 典

(1.中國人口與發展中心，北京 100081；2.美國芝加哥大學 哈里斯公共政策學院，芝加哥 60637)

一、研究背景

聯合國人口司發布的《世界城市化展望2018》中，預計到2050年將有66.8億人口居住在城市，城市不可避免地成為經濟、社會、政治、科技以及文化聚集的中心。2014年中共中央、國務院印發了《新型城鎮化發展綱要(2014—2020)》，明確了城鎮化的發展方向，我國城鎮化進入快速發展時期。2017年國民經濟和社會發展統計公報顯示，我國的城鎮化率達到58.52%，2020年預計可順利實現60%左右的戰略目標。2020年后，我國城鎮化如何發展，亟需獲得相應的理論準備并進行深入分析研判。

根據推拉理論[1]，城鎮化進程的快速推進，離不開農村和城市兩個方向的作用。城鎮化的推動力在農村，對象是農民，農業勞動力轉移到城鎮，是過去一段時期以來我國城鎮化的最重要途徑。以城市群為代表的發達地區，為城鎮化提供了經濟引力，城市群中流動人口如何分布、產業如何布局，決定了未來新型城鎮化發展的深度與活力。未來我國新型城鎮化的推進，必須依托工業化，在實現路徑上合理統籌、城鄉兼顧，既尊重群眾意愿，又注意科學引導規劃，探索一條可持續發展的道路。

二、文獻回顧

第三世界新興國家城市化的快速進展，使Robinson、Roy等學者意識到城市化研究應涵蓋更多的“南方”國家[2-3]，“后殖民”城市理論擴展了城市化研究的地理范圍[4-6]。而很多“南方”城市的出現，在基于“北方”城市化的模式中出現了不適用現象。世界城市客觀上存在的多樣性，導致城市研究無法用一個邏輯進行解釋，而需要進行多維度思考，“集合”城市理論應運而生。“集合”城市理論鼓勵采用多測度的方法認識不同的城市，視城市化為一個動態的過程而不是一個結果，不認可城市的“本質”或“簡化特征”[7-8]。在最新的一些城市化研究中，Brenner、Angelo提出的想法更為激進，他們提出“全局城市化”，即將城市化放到一個更廣闊的框架里，研究目標不只包含城市，還要包含剩下的部分——農村。受經濟全球化、自然環境變化、互聯網經濟等因素的影響，農村與城市的聯系更加緊密，農村應作為未來的城市而與現有城市放入同樣的框架內[9-10]。

由于最近十年來有關城市化理論的爭鳴較多，Scott與Storper提出需要構建一套可供各方探討的基礎理論框架，城市是動態的人口聚集或極化的過程與結果，是關于位置、土地使用與人類交互活動的緊密聯結[11]，并對當前流行的城市理論進行了批判[12]。城市不僅繼承了歷史，保存了現在，同時聯結了未來。在人工智能、經濟增長、氣候變化等可持續發展問題與城市間的關系方面，也獲得了眾多研究者的關注[13-16]。

國內關于城市化道路的討論也有很多重要的研究成果。趙新平、王桂新梳理了改革開放以來我國當前城市化研究的脈絡、問題與對策，認為當前城市化研究中欠缺來自農民自身的視角，經濟規律在城市化建設中的主體作用仍待發揮[17-18]。2014年李克強總理在政府工作報告中提出“今后一個時期，著重解決好現有‘三個1億人’問題”，大大推動了有關城市化道路的研究與探索。之后一段時期，“異地城市化”“就近就地城鎮化”聚集了大多城市化研究的焦點，當前關于城鎮化路徑的爭論也與這兩大焦點密切相關。

張耀軍、王福定等以研究城市群為代表的“異地城市化”學者認為，從規模效應、資源稟賦等新自由主義經濟的角度出發，城市群既可以帶來人口的空間聚集，形成規模紅利，又有利于區位優勢不佳的地區的經濟、社會和環境可持續發展[19-20]。城市群的發展不是線性均勻的，各個城市群間發展水平存在著客觀差異，可以從經濟、社會、空間三個方面構建城市群城鎮化發展質量評價體系[21]。城市群內部各城市間的比較，可以為城市群的產業升級、創新和生態建設協調發展提出政策建議[22]。尹德挺等通過國際比較，發現城市群的發展具有顯著的階段性，區域的產業結構調整有利于城市群的空間協作[23]。人本主義是城市研究中的重要視角，“農民工”群體是當前城市化進程中最活躍的群體，他們對未來的居住偏好顯示，在大城市定居更受這一群體的支持[24]。城市群的發展也帶來了資源過度集中、環境承載壓力大等突出的問題，童玉芬認為政府有必要對特大城市人口進行調控[25]。

“就近就地城鎮化”是國內城市化研究中另一個重要的分支。選擇就近或就地城鎮化的背景存在差異，一些學者從成本收益的視角出發，認為大城市的效率已經鎖定，農村地區勞動力遷移到城市會對城鎮勞動工資造成負效應，為緩解大城市的壓力，未來中國城鎮化路徑將逐漸由以跨省的異地城鎮化路徑為主，過渡到以就近就地城鎮化為主[26-28]。從“農村—農民”本位視角出發，是解釋城鎮化的另一流派。通過對上海、寧夏、湖北三省(區、市)農民進城實踐的考察，孫敏總結出三種就近城鎮化的路徑：以本地工業為基礎的內生型城鎮化、以本地農業為基礎的內生型城鎮化和以外地工業為基礎的外輸型城鎮化[29]。就近城鎮化有利于解決農民工、“老人農業”“空心村”以及新農村建設中的各類問題[30]。曾鵬等通過直接詢問在城務工農民工的就近城鎮化意愿，發現存在顯著的地區性差異[31]。“就近就地城鎮化”與“全局城鎮化”有許多相近之處，即未將城鎮化局限在城市一隅，而是將城鎮化的目光擴展至廣大的農村或小城鎮區域，這為國內與國際交流構建了一個可溝通的切入點。

在“異地城市化”和“就近就地城鎮化”兩條路徑之外，還有一些其他視角的路徑研究。辜勝阻等認為應該堅持“兩條腿”走路，同時發展大城市與中小城市的可持續城鎮化；李強等認為政府應主導、規劃、推進靈活性城鎮化；羅知等認為需兼顧效率與收入分配公平的城鎮化；林國先認為城鎮化需從重視城鎮規模大小轉變為重視市場化取向；夏柱智等認為應該考慮充分尊重農民主體性的漸進城鎮化[32-36]。戶籍人口城鎮化是我國城鎮化的最終目標，當前，高常住人口城鎮化往往伴隨著高半城鎮化和低戶籍人口城鎮化[37]。戶口遷移是真正意義上的遷移，提高戶籍人口城鎮化率的關鍵環節在于對農業轉移人口的妥善安排[38]。

綜上所述，當前國內外眾多城市化研究大多圍繞城市展開，缺乏來自“農村—農民”的視角。少數以“農村—農民”為視角的研究，也多以定性或理念闡述為主，缺少定量數據的支撐，更無法回答中國農村與城鎮化之間聯系的程度。與發達國家相比，我國當前城鎮化水平仍處于較低水平，未來城鎮化的發展以及新增城市人口離不開農村地區的支持，工業化建設也離不開農業轉移人口的貢獻。對農村、農民的研究，結合城市群的空間、產業布局，對新型城鎮化路徑研究具有重要的意義。

三、研究框架

在“全局城市化”理論中，農村地區是城市的延伸，城市中的人口、資源與農村存在著緊密聯系。本文從兩個角度探討農村地區與城市地區的聯系程度，首先將農業人口家庭按與城市關系的密切程度劃分為整戶外出家庭、有部分成員外出家庭和無外出人員家庭三種類型，通過統計這三類家庭在農村地區的分布，獲得農村與城市地區聯系密切程度的直觀信息。其次，描述農業外出人口在城市群中的空間分布，通過計算城市群首位度揭示不同地區農村人口在就近城市群的聚集程度，探索個體特征、家庭規模與代際數量等微觀因素以及社區整體外出環境、區縣經濟發展等背景變量對農業人口外出的影響。

另外，為了探討農村人口城鎮化的影響因素，本文首先對仍留在農村的勞動力的外出意愿進行分析。在城鎮化的過程中保護農民利益，尊重農民的意愿是以人為本的城鎮化的重要內涵，是新型城鎮化建設的一項基本原則。其次，堅實的城鎮化離不開工業化的發展，工業化、信息化充實了城鎮化的內容，防止了城市空心化。因此，結合我國農業外出人口在當前19個城市群中的產業分布，探討不同城市群中傳統制造業、先進制造業、消費性服務業和生產性服務業的結構特征，預測未來一段時期在政策相對穩定的條件下我國城鎮化的潛力，探討個體特征、家庭規模、代際數量、是否有外出成員等微觀因素以及社區整體外出環境、區縣經濟發展等背景變量對農業人口外出意愿的影響。最后，通過對農業人口外遷行為、外出意愿以及外出人員在城市群的空間分布、產業分布的狀況進行梳理，提出相應的思考。

四、數據來源、變量與方法

1.數據來源

本文采用的數據來源于三項調查：2016年原國家衛計委在河北、遼寧、吉林、黑龍江、江蘇、浙江、安徽、河南、廣東、四川10個省份開展的流出地監測調查(以下簡稱2016流出地調查)，該調查采用分層PPS抽樣方法，范圍覆蓋230個區縣，1 380個村居，樣本量41 400戶，其中，農業戶籍人口120 342人；2016年、2017年全國流動人口衛生計生動態監測調查(以下分別簡稱2016流入地調查、2017流入地調查)，是一項在流入地開展的連續橫斷面調查中的兩次調查，均采用分層PPS抽樣方法。本文中，使用2016流出地調查數據分析10個省份(2016流入地調查的省份)的農業戶籍人口流向，涉及現住流入地的家庭成員157 683人；2017流入地調查對行業分類進行了細分(2016流入地調查數據無法提供行業細分資料)，用于分析我國農業流動人口在城市群各產業中的分布，涉及15歲及以上流動人口140 563人。

2.變量

在2016流出地調查中，本文采用的變量包括：家庭問卷中的戶籍地省份、現居住地、性別、年齡、戶口性質、受教育程度、婚姻狀況、家庭成員外出情況、離開本區縣時間、家庭規模、家庭代際數量，15～59周歲家庭成員問卷中是否打算離開本區縣、個人健康狀況，區縣問卷中的2014年本縣人均GDP水平，村居問卷中的戶籍人口總數、外出人口總數；2016流入地調查中，采用的變量包括：性別、年齡、戶口性質、戶籍地省份、是否本地戶籍人口、現居住地、現居住地所屬城市群；2017流入地調查中，采用的變量包括：戶口性質、現在哪個行業工作(1)本文將采礦、電煤水熱生產供應、建筑業合并為一類，將食品加工、紡織服裝、木材家具、印刷文體辦公娛樂用品、其他制造業歸為傳統制造業，將化學制品加工、醫藥制造、專業設備制造、交通運輸設備制造、電氣機械及制造、計算機及通訊電子設備制造、儀器儀表制造歸為先進制造業，將批發零售、住宿餐飲、房地產、居民服務、維修和其他服務業、文體和娛樂歸為消費性服務業，將交通運輸、倉儲和郵政、信息傳輸、軟件和信息技術服務、金融、租賃和商務服務、科研和技術服務、水利、環境和公共設施管理、教育、衛生、社會工作、公共管理、社會保障和社會組織、國際組織歸為生產性服務業。、現居住地所屬城市群。

3.方法

本文在分析外遷行為與城市群空間分布的過程中，采用雙來源數據耦合比較方法，對農業人口外出的住戶特征、總體水平以及在城市群的空間分布進行研究。在人口遷移流動研究中，既可以在流出地，也可以在流入地對流動人口的情況進行信息收集，單一數據來源中無法采集的信息，通過對同一群體兩個來源數據進行綜合應用，可以做到資源互補，有利于發揮數據源的最大效力。由于調查群體接受調查時的地點不同、終級抽樣單位不同等原因，在進行雙來源數據耦合比較前，需要對兩個來源的數據結構進行比對，以確保兩個來源的數據在主要結構上保持一致，本文對2016年流入地調查的性別、年齡結構進行了加權處理。

(1)城市首位度分析。城市首位度指首位城市與第二位城市的人口規模之比，反映了城市在一國發展中的集中程度[39]，本文借用這一概念構建了就近城市群首位度(Local Urban Agglomeration Primate，簡稱LUAP)指標，用于反映各省就近城市群吸引本地農業人口的程度，數值越大代表本地城市群的引力越大，吸引農民就近轉移的能力越強。

(1)

其中，LUAPi為i省就近城市群首位度，P1i為i省流入本區域的城市群農業人口數，P2i為i省流入除本區域城市群外最大的其他城市群(或中小城市)農業人口數。

(2)流出行為影響因素分析。在分析農業人口外出影響因素時，采用多水平二元回歸分析方法，對農業人口流出行為(二元變量，1代表離開本區縣，0代表未離開本區縣)的各影響因素進行探索，以下為分析農業人口流出行為時所采用的模型：

Logit(pijk)=β0+Xijkβ+v0k+u0jk+e0ijk

(2)

其中，β0為常系數，Xijk為控制和解釋變量，包括農業人口的人口統計學特征(性別、年齡)、家庭規模、家庭代際、社區戶籍人口流出比例、本區縣2014年人均GDP等。β為各解釋變量的系數，v0k代表省級水平的變截距項，u0jk代表區縣級水平的變截距項，e0ijk代表模型的殘差項。i代表個人水平，j代表區縣級水平，k代表省級水平。由于整戶外出對象可獲得的信息項較少，在整個模型中，未包括受教育程度、婚姻等解釋變量。

(3)流出意愿影響因素分析。是否打算離開本區縣的答案為三個選項：離開、不離開和沒想好，因此，本文選擇多水平多元邏輯斯蒂回歸分析方法，對仍留在農村的農業人口流出意愿的影響因素進行分析。以下為分析農業人口流出意愿時所采用的模型：

(3)

本文研究的主要數據(2016流出地調查、2016流入地調查)雖然只來源于10個省份，但這些省份既包含了傳統的人口流出大省，又包含了就近流入模式的省份，同時兼顧了地區的分布。原國家衛計委2016年全員流動人口統計年報顯示，這10個省份的流出人口占全國流出人口的50.6%，可視為對全國有典型意義的樣本，相關結果具有較高的參考價值。

五、結果與模型

1.流出行為特征與城市群空間分布

在2016流出地調查的10個省份全部家庭中，整戶外出家庭、有部分成員外出家庭和無外出人員家庭分別占9.2%、31.5%和59.3%，其中，在農村家庭中整戶外出家庭和有部分成員外出家庭的比例更高，分別為11.6%和36.1%，接近農村家庭的一半。農業流出人口中，流出本區縣的占28.0%，在縣內跨鄉鎮流動的占6.8%，在本鄉鎮內居住的占65.1%，仍以本鄉鎮區域內的流動為主。在流出本區縣的農業人口中，男性占58.8%，平均年齡為32.4歲，女性平均年齡則為32.2歲；留在本區縣的農業人口男性平均年齡為39.6歲，女性為41.3歲。相對來說，流出人口更年輕。在流動時間方面，流出本區縣時間不到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，在外居住時間相對較長。

分省來看，農村家庭與城市聯系的緊密程度上存在著較為明顯的地區性特點，表現為東北地區農業人口家庭以“無外出人員家庭”為主，其農業人口的流動性很弱；中、西部地區農業人口家庭以“有部分成員外出家庭”和“整戶外出家庭”為主，其農業人口的流動性較強；東部地區在這兩個地區之間，東部地區的河北省、浙江省更偏向東北地區，而廣東省更偏向于中、西部地區(見圖1)。各省農業外出人口流向城市群的空間分布也呈現出較為鮮明的特點，以反映本省農業人口流入區域內城市群的就近城市群首位度為例，東部地區的城市群首位度較高，中、西部地區的城市群首位度較低，東北地區城市群首位度略高于中、西部地區，而低于東部地區(見圖2、表1)。

圖1分省農村家庭不同家庭類型分布 圖2分省就近城市群首位度

表1 分省農業外出人口城市群流向

說明：數據來源于2016流入地調查

2.流出行為影響因素模型

將影響農業人口流出的因素按照個體特征、家庭特征、背景特征三個層面構建全模型，發現除家庭層面中家庭戶規模不顯著外，其他影響因素均顯著。個體層面上，年齡對外出的影響呈現“倒U”形態，15～24歲組流出的比值比最高，是0～14歲組的6.28倍，其他年齡組流出的比值比逐漸降低，55～64歲組以后，年齡組流出的比值比開始低于0～14歲組。男性流出的比值比高出女性52個百分點。家庭層面上，每增加一代人，外出的比值比降低5%。社區層面上，社區戶籍人口外出比例的對數值每增加1個單位，社區中的農業人口外出的比值比增加53%。區縣層面上，人均GDP的對數值每增加1個單位，區縣內的農業人口外出比值比下降31%。

在2016流出地調查的10個省份中，根據經濟發展水平、地區分布以及人口流動的模式等不同情況，將江蘇、浙江、廣東歸為就近城鎮化型，將河北(2)河北省農業流出人口主要流入京、津地區，與江蘇、浙江、廣東三省以省內流動為主的模式存在一定差異，因此本文將河北省歸入安徽、河南、四川等省為一組進行模型分析。、安徽、河南、四川歸為異地城鎮化型，將遼寧、吉林、黑龍江歸為東北城鎮化型。就近城鎮化模型與全模型的模式相近，只是各組影響因素的比值比存在一定的差異。異地城鎮化模型中，家庭層面的變量對是否流出的傾向影響發生了變化，家庭戶代際的影響不再顯著，而家庭戶規模每增加1人，流出的比值比下降3%。男性與女性相比，傾向流出的比值比高69%，在幾個類型中最高。東北城鎮化模型中家庭層面的兩個影響因素以及區縣層面的影響因素均不顯著，只有個體層面和社區層面的影響因素有顯著作用。從45～54歲組開始，傾向流出的比值比就與0～14歲組沒有顯著性差異。與其他三個模型相比，傾向外出的優勢比值比提前了10個年齡組。男性與女性相比，傾向流出的比值比高24%，在幾個類型中最低(見表2)。

在多水平分析時，無論是全模型還是三個子模型，都顯示農業人口是否流出在省級水平上沒有顯著性差異，在區縣水平上均存在顯著性差異。

表2 農業人口流出行為回歸全模型及區域子模型

續表2

說明：數據來源于2016流出地調查；***為p值<0.001, **為p值<0.01, *為p值<0.05,ns為不顯著

3. 流出意愿特征與城市群產業布局

2016流出地調查中，對仍在本區縣工作生活的勞動年齡人口進行了流出意愿問詢，在農業人口中，不打算離開本區縣外出務工或生活的占81.9%，打算外出的占5.2%，其他則回答沒想好。有流出意愿的人群特征表現為：從性別看，男性打算離開的比例為6.9%，比女性高3.1個百分點。從年齡看，15～29歲年齡組人群打算離開的比例最高，為11.6%，隨著年齡的增加，打算離開的比例迅速降低。30～44歲年齡組的比例為4.4%，45～59歲年齡組的比例進一步降低至2.2%。從受教育程度看，小學及以下人群中打算離開的比例最低，為2.9%，隨著受教育程度的提升，打算離開的比例逐步提升，初中組人群的相應比例為5.4%，高中及以上組上升為8.5%。從婚姻狀況看，未婚人群打算外出的比例顯著高于已婚人群，未婚人群打算離開的比例為13.8%，高出已婚人群10.1個百分點。從健康狀況看，健康狀況與打算外出間存在顯著關系，健康者打算外出的比例為6.0%，基本健康、不健康的相應比例分別為3.2%和1.2%。從家庭是否有外出成員看，家庭中有外出成員的打算外出的比例更高，為6.5%，高出家庭中沒有外出成員者2.1%。(3)“本人外出經歷”變量也同“流出意愿”變量相關，但該變量與“是否有家庭成員外出”變量存在較強的相關性，在納入回歸模型時易造成多重共線性，因此未納入本文分析。從打算離開的時間來看，打算最近兩年內離開的占71.5%。從打算去的地點來看，38.1%的人打算離開本省，想去直轄市的占10%，想去省會城市的占38.2%，想去地級城市的24.5%。

各省農業人口在打算離開本區縣外出工作與生活方面，存在著較為顯著的差異。長三角地區的浙江、江蘇兩省打算離開的比例最低，平均在2.4%左右；東北三省打算離開的比例也較低，平均在3%左右；京津冀地區的河北省與珠三角地區的廣東省打算離開的比例在平均線5.2%左右；中西部的河南、安徽和四川打算離開的比例較高，四川省比例最高，為9.5%。

城市群產業布局與就近城市群首位度存在較強的相關關系，城市群的制造業越發達，就近城市群首位度越高，吸引農業人口就近轉移的能力越強。2017流入地調查顯示，農業人口在城市地區從事第二產業的占47.1%，從事第三產業的占51.6%。然而各城市群之間的產業構成存在著較大的差異。東部地區的長三角、珠三角、海峽西岸三個城市群以及東部中小城市制造業發達，尤其是傳統制造業吸納了大量的農業轉移人口，消費性服務業與傳統制造業大致相當，產業發展相對均衡。東部地區的京津冀、山東半島城市群，中部地區的中原、江淮城市群，西部地區的成渝、烏昌石城市群，東北地區的遼中南城市群處于第二梯隊，消費性服務業發達，與之相比傳統制造業發展不均衡。西部地區的寧夏沿黃城市群和東北地區中小城市的農林牧漁業占有較大的比重。其他城市群或中小城市則普遍存在傳統制造業規模較小，而消費性服務業過大的現象(見圖3)。

圖3 分城市群農業外出人口產業構成

4.流出意愿影響因素模型

將影響農業人口流出意愿的因素按照個體特征、家庭特征、背景特征三個層面構建全模型，發現除家庭層面中家庭戶規模、家庭戶代際不顯著外，其他影響因素均顯著。個體層面上，年齡對外出意愿的影響呈現隨年齡增加外出意愿的比值比逐步遞減的關系。男性流出的意愿比值比高出女性94個百分點。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%。家庭層面上，家中有成員外出的對象外出意愿比值比是家中無人外出者的1.7倍。社區層面上，社區戶籍人口外出比例的調查對數值每增加1個單位，社區中的農業人口外出意愿的比值比增加28%。區縣層面上，人均GDP的對數值每增加1個單位，區縣內的農業人口外出意愿比值比下降30%。

與表2一致，將江蘇、浙江、廣東歸為就近城鎮化型，將河北、安徽、河南、四川歸為異地城鎮化型，將遼寧、吉林、黑龍江歸為東北城鎮化型。就近城鎮化模型與全模型的模式相近，只是各組影響因素的比值比存在一定的差異。異地城鎮化模型中，區縣背景變量的影響發生變化，區縣GDP的影響不再顯著；男性與女性相比，有意愿流出的比值比高116%，在幾個類型中最高。東北城鎮化模型中家庭層面的是否有成員外出以及區縣層面的影響因素均不顯著，只有個體層面和社區層面的影響因素有顯著作用。個人層面的健康狀況中，只有健康者有意愿流出的比值比顯著，基本健康者與不健康者相比，有意愿流出的比值比不再顯著(見表3)。

在多水平分析時，無論是全模型還是三個子模型，均顯示農業人口有外出打算的水平在省級水平上沒有顯著性差異，在區縣水平上均存在顯著性差異。

表3 農業人口流出意愿回歸全模型及區域子模型

續表2

說明：數據來源于2016流出地調查。因變量參照組為不打算離開本區縣人群，受篇幅所限，本表未展示回答沒想好的人群各影響因素的比值比情況。***為p值<0.001, **為p值<0.01, *為p值<0.05,ns為不顯著

六、結論與對策

1.結論

本文利用2016流出地、2016流入地和2017流入地三項調查數據，從流出和流入兩個視角對當前農業人口的流出行為、流向城市群分布、就近城市群首位度進行了描述，對未來農村地區人口轉移潛力以及城市群的產業布局情況進行了分析，并對影響農業人口流出行為和意愿的因素進行了探索。以下為主要結論：

第一，中國近半的農村家庭已經投入到城鎮化進程之中。11.6%的農村家庭已經常住在城市，36.1%的農村家庭有家庭成員常住在城市，這使得中國農村地區與城市間建立了一種緊密的聯系。這種緊密的關系一方面塑造了中國城鎮化的規模與質量，為中國的工業化提供了寶貴的勞動力資源，為中國的市場化打下了堅實的基礎，另一方面也為新農村建設提供了重要的資金、思想與技術支持。此外，還值得注意的是，各地的農村地區在城鎮化進程中融入的緊密程度存在差異，表現為中、西部地區以及東部的廣東省農村地區人口與城市間的聯系更為密切，東北農村地區人口與城市間的聯系較弱。這種緊密程度的差異可能源于不同的根源，比如本地經濟的強弱會導致農村拉力的變化，社區外出文化的影響力大小會對群落中家庭、個體的外出行為帶來影響，此外還有家庭、個體層面的差異均會影響農村地區與城市間聯系的緊密程度。無論從個體特征、家庭結構還是宏觀經濟背景看，東北地區農業人口流出的影響模式均與其他地區存在較為顯著的差異。

第二，未來農村地區勞動力流出意愿不足，異地城鎮化路徑存在阻滯風險。廣大中、西部地區農業人口轉移到東部發達地區務工、生活，是過去很多年以來的一條重要城鎮化路徑，為推動我國城鎮化的發展發揮過重要作用。而伴隨著大量年輕人口的遷入，在這些區域的農村地區留下的大多是老人、婦女和兒童，即使在勞動年齡人口中，不打算離開本區縣外出務工或生活的農業人口也占大多數，打算外出的僅占5.2%。雖然中、西部地區一些省份的農業勞動年齡人口外出意愿仍高于平均水平，但受到區縣經濟、社區外出文化、家庭及個體因素綜合影響，未來持續下降的趨勢不易逆轉。這意味著原有的異地城鎮化路徑有失效的可能，需要尋找新的突破口。

第三，各省間就近城市群首位度具有較強的梯度效應，廣大中、西部城市群內部產業結構不足以支撐農業勞動力就近城鎮化。東部地區城市群就近首位度最高，東北地區其次，中部、西部地區就近首位度較低。根據各地就近城市群首位度表現出的梯度差異，具體可以歸為四種類型：江蘇、浙江、廣東等發達省份以省內或市內的就近、就地城鎮化為主；東北地區以本區域內就近、就地城鎮化和臨近城市群異地城鎮化共同作用為特征；河北、安徽等臨近三大城市群(長三角、珠三角、京津冀)的省份以臨近省份的異地城鎮化為主；河南、四川等距離三大城市群較遠省份以遠距離異地城鎮化為主。根據不同城市群內部的產業結構差異，可分為四種類型：制造業發達的東南沿海城市群；消費性服務業發達、制造業基礎好的環渤海三個城市群以及中原、江淮、成渝、烏昌石城市群；農業發達的寧夏沿黃城市群以及東北地區中小城市；制造業欠發達的其他中、西部、東北城市群。城市群的良性發展離不開合理的產業布局，產業結構合理化有利于經濟增長，產業結構高級化則是經濟波動的重要來源[40]。我國眾多中、西部城市群的產業結構呈現出第二產業比重偏低，第三產業比重過大的特征，不利于經濟的可持續增長，也不利于農業人口就近、就地轉移。

2.對策

習近平總書記在黨的十九大上提出，到2035年要基本實現社會主義現代化，“城鄉區域發展差距和居民生活水平差距顯著縮小，基本公共服務均等化基本實現”。要實現這一偉大目標，離不開城鎮化的繼續推進，離不開城鄉共同發展，要攻堅克難，深化改革，轉變發展思路，探索出一條新型城鎮化的發展路徑。基于本文的主要發現，現提出如下思考：

第一，切實落實十九大精神，大力破除各級、各地在行政、政策、法規中存在的壁壘，逐步推動常住人口城鎮化轉換為戶籍人口城鎮化，重點是將異地城鎮化路徑的重心轉移到鼓勵家庭團聚型城鎮化的路徑上。當前的客觀現實是，有近一半的農村家庭與城市間存在緊密的聯系，其中，僅有一成左右的農村家庭以家庭團聚的形態常住在城市，剩下的農村家庭處于家庭分離甚至分裂的狀態。有家庭成員在城市工作生活的家庭最容易融入城市，成為新的城市居民，考慮到這個群體已經為城市的建設、發展做出了重大貢獻，鼓勵他們將留守在農村地區的家庭成員帶進城市具有道義上天然的正當性。此外，這些家庭成員本身的人力資本以及城市特有的規模效應，為鼓勵家庭團聚型城鎮化路徑提供了經濟上的可行性。

第二，優先解決中、西部地區城市群產業結構合理化問題。循序漸進推動產業轉移，將東南沿海地區的制造業逐步向周邊省份、其他中西部地區省份梯次轉移，重點加大傳統制造業為主的第二產業轉移力度，將農村勞動力就近城鎮化落到實處，鼓勵在東部發達地區學到傳統制造業技術并積累了一定資金的“農民工”返鄉創業，帶動當地未轉移或不愿轉移的農村勞動力就近、就地就業，夯實就近城鎮化的基礎。當前面臨的困境在于，農村地區可以轉移的勞動力人口已基本轉移，其他有轉移意愿的農村勞動力資源已不豐富，不愿意離開本地的農業人口家庭還占一半以上，這決定了未來一段時期我國城鎮化的關鍵仍在農村，而以制造業為基礎的工業化是城鎮化的最重要驅動力，我國要從制造業大國邁向制造業強國，其內涵不僅是先進制造業發達，還應包括傳統制造業布局的優化。從現有城市群產業布局來看，制造業尤其是傳統制造業在產業構成中占比不足，而且局限于東南一隅，這一布局限制了吸納人口就近遷移的能力，而以消費性服務業為主的產業構成不利于產業鏈的培育，不利于抵抗大的經濟波動，也不利于培養產業工人與文化。“不積跬步無以至千里”，在廣大新興城市群中培育傳統制造業，促進產業結構合理化，是實現就近城鎮化的必由之路。