中國土地城市化與人口城市化失衡之謎
——基于城市便利性視角的分析

張松林 樊士德 鄭好青

(1.紹興文理學院，浙江 紹興 312000；2.南京審計大學，江蘇 南京 211815；3.浙江工商大學，浙江 杭州 310018)

一、引言

黨的十九大報告明確指出，中國社會的主要矛盾已轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾，其中城市化進程中土地城市化與人口城市化之間的失衡是不平衡發展的重要體現。據國家統計局數據，2008—2017年全國城市建成區面積增長率為54.91%，而同期城鎮人口的增長率僅為30.36%，城市建成區面積增長率遠遠高于城鎮人口增長率，從而使得土地城市化明顯快于人口城市化(1)蔡繼明等(2011)、周光霞等(2017)也發現了這一失衡現象，并指出中國城市土地增長率與城市人口增長率比值長期高于合理水平。。實際上，張耀宇等(2016)、王亞華等(2017)、劉瓊等(2018)的研究都得出土地城市化與人口城市化不對等發展、失衡發展的結論。伴隨著這種失衡現象的出現，土地利用無序擴張、經濟發展粗放等經濟社會問題也不斷衍生出來(李小敏 等，2014；呂添貴 等，2016)。因此，促進土地城市化與人口城市化的協調發展，是新時代中國經濟社會實現全面協調發展的必要條件，也是解決中國社會主要矛盾的重要方面。

關于引起土地城市化與人口城市化失衡的影響因素，大部分文獻從地方政府行為與制度層面的角度進行分析。具體來看，造成土地城市化與人口城市化失衡的重要因素主要包括戶籍制度、土地制度、財政制度、政績考核機制以及地方政府的征地激勵等(陶然 等，2008；姚震宇，2011；蔡繼明 等，2013；李子聯，2013)。此外，也有研究指出，造成兩者失衡的重要因素還包括商品房價格上漲以及城鄉間土地、勞動、資本等要素的不平等交換等(李小敏 等，2014；許芬，2016)。

與農村相比，城市擁有醫療、教育、休閑和交通等諸多便利性。已有研究指出，城市便利性屬于城市特有且無法被市場化，因此能夠吸引人口到城市居住或工作(Gottlieb，1994)。根據發達國家經驗，人口遷移呈現兩個階段：第一階段為人口從農村向城市遷移，第二階段為人口從農村和中、小城市向大城市遷移(任澤平，2017)(2)http://m.jrj.com.cn/madapter/finance/2017/10/05110023200170.shtml.。現有觀點認為，第一階段的人口遷移是為了獲得更高的收入水平(溫婷 等，2014)，而第二階段的人口遷移則是為了獲得更多的城市便利性。對此，早在20世紀中葉，Ullman(1954)就指出，城市便利性替代經濟因素(包括收入水平等)已成為美國人口遷移的主導因素。Partridge(2010)甚至指出，便利性引起的人口遷移使美國的經濟地理發生了根本性轉變。目前，中國的人口遷移已進入第二階段(任澤平，2017)，不斷增多的大城市便利性將成為未來推進人口城市化的主要動力(3)鑒于中國的人口城市化主要由大城市來推動，本文將研究樣本定為中國大城市。文中提到的城市都特指大城市。。

為了獲得農地非農化的增值收益，中國城市政府具有推動土地城市化的強大動力(蔡繼明 等，2011)，而快速的土地城市化又提高了城市的便利性程度。那么，城市便利性程度的提高是否推動了人口城市化呢？綜合來看，雖然現有研究已認識到城市便利性是影響中國人口遷移的重要因素(項本武 等，2017；張松林 等，2018)，但國內尚少有研究將城市便利性引入土地城市化與人口城市化的分析框架，進而對中國土地城市化與人口城市化失衡之謎進行深入解析。為此，本文將從城市便利性的視角對中國土地城市化與人口城市化失衡之謎進行理論解釋，并提出對應理論假說，在此基礎上通過構建面板數據模型進行實證檢驗。

與現有文獻相比，本文的主要貢獻在于，將城市便利性引入土地城市化與人口城市化的分析框架，進而對中國土地城市化與人口城市化失衡之謎進行新的理論解釋，同時對這種理論解釋進行系統的實證檢驗。

二、理論分析

(一)土地城市化對城市便利性程度的影響

根據現有研究(呂萍 等，2008；李英東，2016)對土地城市化的定義，本文認為由農地非農化帶來的城市空間擴張就意味著土地城市化。在土地城市化過程中，地方政府通過征地方式低價獲得土地，再通過“招拍掛”方式高價賣出(蔡繼明 等，2011)。這種高額的價格差使地方政府具有推動土地城市化的強大動力。地方政府征地主要用于商住和工業用地。在商住用地方面，地方政府采用拍賣、招標、掛牌等方式以獲得最大化的土地出讓收入(陶然 等，2008)。已有研究得出，臨近公園、交通站點、商服中心、中小學、優質醫療設施的地段具有相對更高的地價(王愛 等，2016，2017)。因此，為了獲得最大化的商住用地土地出讓收入，地方政府往往采取提高城市便利性程度的方式。例如，在許多大城市中，地方政府往往圍繞新開發的居民樓規劃公園、地鐵口與名校分校區等。

在工業用地方面，地方政府出讓土地的目的是促進招商引資，從而推動經濟發展(蔡繼明 等，2013)。對企業來說，為了能夠吸引并留住人才，需要地方政府提供完善的基礎設施與公共服務等城市便利性。現實中，許多城市一直以來都在通過改革戶籍制度，提高教育便利性、醫療便利性等來吸引各類人才。同時，企業的生產與銷售等經濟活動也需要各種配套的便利性設施。

此外，土地城市化的典型特征就是城市空間的擴張，其提供了提高城市便利性程度的載體和基礎。隨著城市空間的擴張，大量農用地被轉為建設用地，在此過程中能夠促進城市便利性程度提升的基礎設施不斷涌現(蔡繼明 等，2011)。而且，土地城市化的過程也是地方政府城市規劃的過程(姚震宇，2011)，其具體的推進形式就是城市基礎設施建設的大力推進和房地產的快速發展，而這正是顯著改善城市居民居住條件和環境的重要支撐(李英東，2016)。

由上述分析可得，土地城市化對城市便利性程度具有正效應。

(二)城市便利性程度對人口城市化的影響

城市便利性是吸引人口向城市遷移的重要動力(蹤家峰 等，2015)。那么，中國土地城市化進程中不斷提高的城市便利性程度是否成為推動人口城市化的重要動力呢？這取決于城市便利性程度的提高是否同步提高了農村遷移人口到城市后所獲得的便利性程度。由于農村遷移人口到城市后所獲得的便利性程度是城市便利性程度與農村遷移人口對城市便利性獲得程度之間的乘積，所以，城市便利性程度的提高能夠提高農村遷移人口到城市后所獲得的便利性程度，從而對人口城市化具有正效應(4)這里將這種效應稱為城市便利性程度提高對人口城市化產生的“直接效應”。。然而，城市便利性程度的提高又能通過影響農村遷移人口對城市便利性的獲得程度對人口城市化產生“間接效應”。

在中國大城市中，就業、醫療、子女教育等便利性幾乎都依附于戶籍制度，無本市戶籍的農村遷移人口難以獲得這些便利性(張松林 等，2018)。因此，大城市便利性程度的提高并不意味著農村遷移人口在大城市所獲得的便利性程度得到提高。而且，大城市便利性程度的提高可通過影響戶籍制度的松緊程度來降低農村遷移人口對城市便利性的獲得程度。這主要是因為：大城市便利性程度的提高使得農村人口向大城市遷入的動力增強，進而導致政府部門進行戶籍制度改革的難度加大，甚至倒逼其在戶籍制度的某些方面進行收緊，從而使得農村遷移人口對城市便利性的獲得程度降低。例如，為了限制因外地人口對本市住房的過度需求而導致的房價大漲，中國許多大城市近些年出現了利用收緊戶籍制度的政策對住房進行限購，進而使得沒有本市戶籍的外來人口更加難以買到本市住房，而是否購買住房是遷移人口在本市獲得子女教育便利性的重要因素。

同時，在政府主導的土地城市化過程中，地方政府對推動人口城市化的動力不足(蔡繼明 等，2013)，迅速擴張的城市空間并未給農村遷移人口提供足夠的生活用地(陶然 等，2008)，致使不斷攀升的房價成為他們在城市買房的障礙，范超等(2016)的研究已表明中國一線城市的房價-持久收入比全部超過合理上限。然而，現實中許多大城市的一些便利性的獲得都需要通過農村遷移人口在城市買房來實現。以子女教育便利性為例，中國義務教育普遍實行就近入學政策(武中哲，2012)。根據該政策，農村遷移人口的子女雖然能夠通過某些方式獲得就近入學的便利，但還是難以獲得與當地戶籍學生一樣的教育便利性，而買房是農村遷移人口在許多大城市充分獲得子女教育便利性的有效條件(馮皓 等，2010)。隨著大城市便利性程度的提高，農村遷移人口向大城市遷入的動力加強。為了更為充分地獲得城市便利性，他們將不得不在房地產市場展開更為激烈的競爭，從而推動房價的快速上升。因此，大城市便利性程度的提高使得房價快速上升，增加了農村遷移人口在大城市的購房壓力，降低了農村遷移人口對城市便利性的獲得程度。

由上述分析可知，隨著城市便利性程度的提高，戶籍制度和快速上升的房價卻降低了農村遷移人口對城市便利性的獲得程度，進而降低農村遷移人口到城市后所獲得的便利性程度，從而使城市便利性程度的提高對人口城市化產生的“間接效應”為負。因此，城市便利性程度的提高對人口城市化所產生的總效應為“直接效應”與“間接效應”之和，但由于“直接效應”為正，而“間接效應”為負，所以總效應的正負是不確定的。

三、計量模型與變量選取

(一)靜態面板數據模型

根據理論分析與數據可獲得性，本文采用大城市的面板數據進行對應的實證檢驗。首先構建靜態面板數據模型：

Yi,t=C+αXi,t+βZi,t+μi+εi,t

(1)

其中，Yi,t、Xi,t、Zi,t分別表示由被解釋變量、解釋變量、控制變量構成的向量，C、μi與εi,t分別表示個體之間相同的截距項、個體異質性的截距項與隨機擾動項，α、β表示待估系數。式(1)中存在三種形式的靜態面板數據模型：不存在μi的混合效應模型、μi與解釋變量和控制變量均無關的隨機效應模型、μi與某個解釋變量或控制變量相關的固定效應模型。

為了提高模型設定的準確性和參數估計的有效性，本文通過F檢驗和Hausman檢驗來選擇最優的靜態面板數據模型。根據F統計量的檢驗結果，若接受原假設，則混合回歸可接受，反之則不可接受。對μi存在形式的判斷采用Hausman檢驗，若接受原假設，則采用隨機效應模型，反之則采用固定效應模型。

(二)動態面板數據模型

由于城市便利性和城市化(包括土地城市化和人口城市化)是一個長期積累演化的過程，且當期城市便利性和城市化都因慣性受到過去的影響，同時考慮到模型由于部分遺漏變量所造成的內生性問題，本文進一步構建動態面板數據模型：

Yi,t=γYi,t-1+C+αXi,t+βZi,t+μi+εi,t

(2)

模型(2)因加入被解釋變量的滯后項(Yi,t-1)作為解釋變量而使滯后項和個體異質性效應產生相關性。為了克服這一問題，本文采用GMM回歸估計方法(孫永強 等，2012)。該方法成立的前提條件是工具變量有效且擾動項不存在自相關。對此，本文將分別通過Sargan檢驗和AR(2)統計量進行判斷。根據Sargan檢驗結果，若無法拒絕原假設，說明所有工具變量有效，反之則無效。對AR(2)統計量檢驗，若無法拒絕“擾動項不存在二階自相關”的原假設，說明擾動項不存在自相關，反之則存在自相關。在回歸過程中，先采用差分GMM回歸估計方法。這種方法在差分方程中使用滯后變量作為工具變量，但這種處理存在弱工具變量的問題。為了解決這一問題，進一步采用系統GMM回歸估計方法。雖然通常來說系統GMM估計比差分GMM估計更有效，但是為了保證檢驗結果的穩健性，文中同時采用這兩種估計方法進行回歸。

(三)數據來源

本文的研究對象是直轄市、省會城市和副省級城市等大城市。各城市2008—2017年的年度CPI數據來自Wind數據庫，年末常住人口收集于各城市地方年鑒及統計公報，其余數據都來自2009—2018年《中國城市統計年鑒》的市轄區數據。由于部分城市的行政區劃全部屬于市轄區，所以出現了市轄區年末總人口等于全市年末總人口的情況。因此，本文剔除出現這種情況的廈門、深圳、海口。此外，考慮到數據的完整性，本文剔除數據缺失較多的拉薩。最終，本文選取32個大城市(5)依次是北京、天津、石家莊、太原、呼和浩特、沈陽、大連、長春、哈爾濱、上海、南京、杭州、寧波、合肥、福州、南昌、濟南、青島、鄭州、武漢、長沙、廣州、南寧、重慶、成都、貴陽、昆明、西安、蘭州、西寧、銀川、烏魯木齊。作為樣本。對于少部分年份數據的缺失，本文取缺失數據年份前后兩年的平均值近似替代。

(四)變量選取及說明

為了驗證土地城市化對城市便利性程度具有的正效應，本文選取的變量如下：

1.被解釋變量：便利性程度(ame)

關于城市便利性的指標體系，蹤家峰等(2015)指出應包含醫療資源、教育資源、人均道路數、人均公共交通車輛、人均綠地面積與污染情況等，項本武等(2017)將城市便利性的指標體系進一步分為交通、教育、醫療、城市生態環境、就業等。根據上述文獻與數據獲得性，本文將城市便利性分為工作便利性、醫療便利性、教育便利性、休閑便利性、交通便利性5個方面。這些方面涵蓋多個指標，其中每個指標都含有城市便利性的信息，而這些指標間可能存在多重共線性。因此，為了最大限度保留城市便利性的信息，同時避免出現多重共線性問題，本文借鑒蹤家峰等(2015)的處理方法，采用主成分分析法測算便利性程度。具體測算步驟如下：

第一，數據的獲取和處理。本文分別從工作便利性、醫療便利性、教育便利性、休閑便利性、交通便利性等方面選取以下指標：人均地區生產總值(元)；城鎮登記失業人員數(人)；醫院、衛生院數(個)；醫院、衛生院床位數(張)；醫生數(執業醫師+執業助理醫師)(人)；普通中學學校數(所)；普通小學學校數(所)；普通中學專任教師數(人)；普通小學專任教師數(人)；公共圖書館圖書總藏量(千冊)；綠地面積(hm2)；工業二氧化硫排放量(t)(無市轄區數據采用全市數據代替)；社會消費品零售總額(萬元)；年末實有公共汽(電)車營運車輛數(輛)；年末實有出租汽車數(輛)。對上述有關指標以2007年為基期進行消脹處理。為了保證數據的可比性，本文將城鎮登記失業人員數(人)除以年末總人口(萬人)得到每萬人登記失業人數(人)。其它指標都進行了這種平均化處理。

第二，測算城市便利性程度綜合得分。首先，參考已有研究(林海明 等，2013)將逆向指標與正向指標進行標準化處理。其次，根據特征值大于1和累積方差貢獻率大于80%的原則確定主成分個數。最后，根據方差貢獻率占比構造的綜合得分函數計算城市便利性程度綜合得分(林海明 等，2013)。

第三，對城市便利性程度綜合得分進行處理。考慮到便利性程度綜合得分存在負數的情況，本文以便利性程度綜合得分加上評價范圍內的3倍標準差來衡量便利性程度。

2.核心解釋變量：土地城市化(lurb)

土地城市化可利用某一區域內的城市建設用地面積占區域總面積的比值或建成區面積占區域總面積的比值來衡量(Lin et al.，2015；Lin et al.，2018)。城市建設用地面積強調的是人為規劃的建設用地，建成區面積強調的是城市已建成區，故建成區面積更接近于城市的空間實體區域。因此，本文參考王鏑等(2019)的研究，選擇城市的市轄區建成區面積與全市行政區域土地面積的比值來表示土地城市化。

3.控制變量

為了盡量減少遺漏變量對回歸模型造成的回歸誤差，本文進一步選取一些控制變量。具體為政府干預程度(gov)，采用公共財政支出與地區生產總值的比值表示；產業結構(sec，thi)，分別采用第二產業產值占GDP的比重、第三產業產值占GDP的比重表示；科教支出占比(sciedu)，采用科學支出與教育支出的總和除以公共財政支出的數值表示 。

此外，理論分析顯示，城市便利性程度的提高對人口城市化產生的總效應是否為負還不確定。接下來通過實證分析來對之進行確定。為此，本文選取：

(1)被解釋變量：人口城市化(purb)。與戶籍人口相比，常住人口數據更能直接反映人口流動。因此，本文采用市轄區常住人口(6)《中國城市統計年鑒》從2006年開始公布的人均地區生產總值是按常住人口計算的，限于市轄區常住人口數據的可得性，本文以市轄區的地區生產總值除以人均地區生產總值得到城市市轄區的常住人口(陸萬軍 等，2016)。與全市常住人口之比表示人口城市化。

(2)核心解釋變量：便利性程度(ame)。

(3)控制變量：工資水平(inc)、產業結構(sec，thi)、對外開放度(fdi)。其中，工資水平(inc)采用職工平均工資表示。對外開放度(fdi)采用經人民幣對美元匯率換算的實際使用外資金額與地區生產總值的比重衡量。產業結構(sec，thi)的衡量同上文。

各變量取對數后的具體統計描述如表1所示。

表1 變量描述性統計

四、實證結果及分析

(一)土地城市化對便利性程度影響的實證分析

分別采用靜態和動態面板回歸方法分析土地城市化對便利性程度的影響。具體回歸結果見表2列(1)～(3)。

表2 基本回歸結果

由表2可知，當便利性程度為因變量時，F檢驗中對應P值等于0.00，故拒絕“混合回歸是可以接受”的原假設，同時Hausman檢驗中對應的P值等于0.00，故拒絕“個體效應與所有解釋變量均不相關”的原假設。因此，靜態面板數據模型應采用固定效應形式(7)本文其余幾個回歸分析中都是這樣選擇靜態面板數據模型的。。在固定效應回歸結果中，土地城市化的系數在1%的顯著性水平下為正，說明土地城市化對便利性程度的確具有正效應。由GMM回歸結果可知，差分GMM和系統GMM中AR(2)統計量都無法拒絕原假設，同時Sargan檢驗相應的P值均大于0.1，意味著在10%的顯著性水平上無法拒絕原假設，說明模型設定合理。由差分GMM和系統GMM的估計結果可知，土地城市化的估計系數都顯著為正。這進一步驗證了土地城市化對便利性程度具有正效應。

(二)便利性程度對人口城市化影響的實證分析

同樣分別采用靜態和動態面板回歸方法分析便利性程度對人口城市化的影響。表2列(4)～(6)匯報了便利性程度對人口城市化影響的實證結果。由表2列(4)固定效應模型的回歸結果可知，便利性程度的系數顯著為負，說明大城市便利性程度的提高對人口城市化具有負的總效應。由表2列(5)～(6)GMM回歸結果可知，差分GMM和系統GMM的AR(2)統計量和Sargan檢驗都無法拒絕原假設。這意味著GMM估計滿足“擾動不存在自相關”與“所有工具變量均有效”的前提條件。因此，模型設定合理。由差分GMM和系統GMM的回歸結果顯示，便利性程度的估計系數顯著為負。這再次說明大城市便利性程度的提高對人口城市化具有負的總效應。根據理論分析，導致這一結論的可能原因如下：對于農村遷移人口來說，大城市政府要求他們獲得本市戶籍或購買本市住房才能獲得某些便利性，所以，大城市便利性程度的提高并不意味著他們能在大城市獲得更高的便利性程度，從而使城市便利性程度的提高對人口城市化產生的“間接效應”為負。由于這種“間接效應”大于城市便利性程度的提高對人口城市化所產生的“直接效應”，所以，其總效應為負。

(三)穩健性檢驗

為了提高實證結果的穩健性，本文從以下兩個角度進行穩健性討論。第一，在土地城市化指標選取上，使用市轄區的建成區面積作為城市用地數據的度量指標，用來表征土地城市化，重新檢驗土地城市化與城市便利性程度之間的關系(見表3列(1)～(3))。第二，在人口城市化指標選取上，借鑒韓峰等(2017)的方法采用市轄區年末總人口與全市年末總人口之比作為衡量人口城市化的代替變量，以檢驗城市便利性程度對人口城市化的影響(見表3列(4)～(6。

表3 穩健性檢驗結果

由表3列(1)～(3)土地城市化對城市便利性程度影響的回歸結果來看，土地城市化系數均顯著為正。由表3列(4)～(6)城市便利性程度對人口城市化影響的回歸結果來看，城市便利性程度系數均顯著為負。穩健性回歸結果與上文基本回歸結果基本一致，說明上文的實證結果是穩健的。

(四)異質性分析

長期以來，由于地理優勢以及在改革開放過程中政策方面的先行優勢，東部地區在產業資本、要素集聚等方面比中西部地區更具優勢。與此同時，隨著城市經濟的快速推進，城市群作為城市化高級階段的空間組織形式已成為新型城鎮化的主體空間形態。其中，以長三角、珠三角、京津冀、長江中游及成渝城市群為代表的五大城市群成為外來人口的主要集聚地(黎寧，2020)。因此，有必要分析便利性程度對人口城市化影響的地區異質性特征。為此，本文將樣本劃分為五大城市群與其他城市、東部與中西部城市進行回歸分析，具體回歸結果見表4和表5。

表4 異質性分析：五大城市群城市與其他城市

通過表4分樣本回歸結果來看，五大城市群城市的便利性程度對人口城市化的負效應顯著大于其他城市。根據理論分析，造成這一結果的可能原因在于，隨著城市便利性程度的提高，作為外來人口的主要集聚地，大量人口向五大城市群中的大城市遷入，這一方面逼迫這些城市的戶籍制度在某些方面進行收緊，另一方面住房的需求的增加推高了房價，由此導致農村遷移人口對城市便利性的獲得程度降低，從而抑制人口城市化的順利推進。

表5 異質性分析：東部城市與中西部城市

從表5的回歸結果來看，東部城市的便利性程度對人口城市化的負效應顯著大于中西部城市。造成這一結果的可能原因在于，中國實施差別化落戶政策，人口規模等級越高的城市往往執行更嚴格的戶籍制度，在東部城市人口規模大于中西部的情況下(冀云陽 等，2019)，面對因城市便利性程度提高而遷入的大量人口，東部大城市的戶籍制度在某些方面可能更為收緊，由此更不利于農村遷移人口對城市便利性的獲得，從而對人口城市化的抑制作用更大。

五、土地城市化與人口城市化失衡的解釋及其內在機制討論

(一)土地城市化與人口城市化失衡的解釋

根據理論與實證分析可得，中國土地城市化與人口城市化失衡的形成機制如圖1所示。在中國城市化過程中，地方政府有動力推進土地城市化，且土地城市化的推進對城市便利性程度具有正效應，但由于戶籍制度和快速上升的房價限制了農村遷移人口對城市便利性的獲得，土地城市化進程中不斷提高的城市便利性程度對人口城市化雖能產生正的“直接效應”，但這種“直接效應”卻小于由其產生的“間接效應”，進而使其產生的總效應為負，導致土地城市化與人口城市化之間的失衡。

圖1 中國土地城市化與人口城市化失衡的形成機制

(二)內在機制討論

由前文理論分析可知，導致中國土地城市化與人口城市化之間失衡的關鍵在于，隨著大城市便利性程度的提高，戶籍制度和快速上升的房價降低了農村遷移人口對城市便利性的獲得程度。因此，本文將重點檢驗城市便利性程度的提高是否會收緊戶籍制度以及推動房價上升這一內在機制。限于數據的可得性，以上兩個維度的代理變量選取如下：(1)戶籍松緊程度(hr)。參照張坤領等(2019)的處理方法，本文以戶籍人口與常住人口的比值來刻畫戶籍松緊程度，該比值越大說明戶籍制度越寬松。(2)房價收入比(rhp)。房價收入比反映的是一個城市的房價水平相對于居民收入的可負擔性(周穎剛 等，2019)。與絕對房價相比，房價收入比更能刻畫農村遷移人口對房價的承受能力。本文以商品房平均銷售價格與在崗職工平均工資之比衡量房價收入比。

內在機制的具體回歸結果如表6所示。由表6可知，大城市便利性程度對戶籍松緊程度的影響顯著為負，對房價收入比的影響顯著為正，說明大城市便利性程度的提高的確會收緊戶籍制度以及推動房價上升。這驗證了戶籍制度和快速上升的房價是導致中國土地城市化與人口城市化之間失衡的兩個關鍵因素。

表6 內在機制檢驗結果

六、結論與政策啟示

本文從城市便利性這一全新視角解釋中國土地城市化與人口城市化失衡之謎。研究表明：在中國城市化過程中，地方政府有動力推進土地城市化，且土地城市化對城市便利性程度具有正效應，但由于戶籍制度和快速上升的房價限制了農村遷移人口對城市便利性的獲得，土地城市化進程中不斷提高的城市便利性程度對人口城市化卻具有負的總效應，從而導致土地城市化與人口城市化之間的失衡。此外，五大城市群城市的便利性程度對人口城市化的負效應大于其他城市；東部城市的便利性程度對人口城市化的負效應大于中西部城市。針對土地城市化與人口城市化失衡的情況，本文認為應提高農村遷移人口對大城市便利性的獲得程度，讓大城市便利性在土地城市化與人口城市化過程中充分發揮自身應有的市場調節作用。為此，本文提出如下政策措施：

第一，協調提高農村遷移人口對大城市便利性的獲得程度。大城市的便利性程度隨著土地城市化的不斷推進而不斷提高，但在這一過程中卻不斷出現一些新的政策來限制農村遷移人口對大城市某些便利性的獲得。如近年一些大城市限制無該市戶籍的農村遷移人口購買本地住房，而購房是他們獲得大城市某些便利性的必要條件。當然，由于政策的路徑依賴和利益主體之間的各種沖突等，這些政策可能是暫時的。但不管怎樣，出臺相應政策協調提高農村遷移人口對大城市便利性的獲得程度，是中國社會主要矛盾轉化為人民日益增長的美好生活需要和不平衡不充分的發展之間的矛盾下的必然選擇。其中，協調提高要做到：農村遷移人口在大城市獲得的便利性程度至少要隨著大城市便利性程度的提高而提高。只有這樣，大城市不斷提高的便利性程度才會惠及農村遷移人口，并順利推進人口城市化。

第二，盡量減少農村遷移人口在獲得大城市便利性方面對戶籍制度與購房的依賴。研究表明，隨著大城市便利性程度的提高，戶籍制度和快速上升的房價降低了農村遷移人口對城市便利性的獲得程度。因此，在戶籍制度改革的過程中，需要盡量逐步取消附加在戶籍制度之上的各種便利性，并建立起與居住證相掛鉤的“居住證制度”，即擁有本市居住證的居民就可充分獲得本市的各種便利性。針對快速上升的房價帶來的抑制作用，需從住房供求兩方面來出臺相應政策。供給方面，在適當增加土地供給基礎上考慮為特定農村遷移人口提供諸如經濟適用房或廉租房等優惠政策。需求方面，在繼續實施“房住不炒”相關政策基礎上考慮逐步以租房替代買房來獲得目前仍需買房才可獲得的城市便利性，以減少購房需求。

第三，充分發揮大城市便利性在推動人口城市化過程中的市場調節作用。隨著中國人口遷移進入第二階段，大城市便利性將成為推動人口城市化的主導因素。然而，由于戶籍制度的存在，農村遷移人口對大城市便利性的獲得總是受到一定程度的限制，從而扭曲了大城市便利性在推動人口城市化過程中的市場調節作用。本文認為，當人口遷移處于第一階段時，戶籍制度的這種扭曲所導致的問題可能不是迫切需要解決的，但當人口遷移過渡到第二階段時，這種扭曲就需要引起足夠的重視(8)需要指出的是，政府部門已意識到這一問題，戶籍制度方面的改革也已深入到大城市中。例如，國家發展改革委關于印發《2020年新型城鎮化建設和城鄉融合發展重點任務》的通知指出，鼓勵有條件的Ⅰ型大城市全面取消落戶限制、超大特大城市取消郊區新區落戶限制。。同時，大城市需要改變利用城市便利性的獲得來吸引高技術勞動力的傳統做法，讓城市便利性成為現階段吸引高、低技術勞動力的重要動力。一直以來，大城市都重視對高技術勞動力的引入，而對低技術勞動力(這部分勞動力更多的是農村遷移人口)總是加以排斥，近年來各大城市愈演愈烈的“搶人大戰”就是這種政策的集中反映(張松林 等，2019)。這種人才政策扭曲了大城市便利性在推動人口城市化過程中的市場調節作用。人口城市化絕不僅僅是高技術勞動力的城市化，而是高、低技術勞動力在市場作用下自由遷移而形成的城市化。