王建國WANG Jian-guo
(北京信息科技大學經濟管理學院,北京 100192)
自上世紀90年代初以來,如何合理調控人口空間分布、實現人口有序增長和促進城市可持續發展就已成為北京市的重要課題。進入21世紀后,北京市進入人口快速增長期。2010年北京市常住人口達到1961萬人,明顯超出了1993年對2010年人口規模的控制目標,也突破了2004年對2020年的規劃目標。北京市人口規模過大不僅給北京的交通、環境和公共服務等造成了嚴峻壓力,還加劇了北京市與周邊省市的發展差距。由此,中共中央政治局在2015年4月審議通過《京津冀協同發展規劃綱要》,提出要有序疏解北京非首都功能,推進京津冀協同發展,調控北京市人口規模。2016年北京市常住人口規模達到頂峰,為2195萬人,但是此后北京市人口開始趨緩微降,到2020年常住人口為2189萬人,其中,流動人口840萬人,占38%。
雖然北京市的人口規模不能過大,但是疏解后的規模不能過度低于最優規模和城市規劃目標,且不能低于正常的保有規模。如果北京市人口規模進一步下降,那么將難以實現2017年新版城市規劃中“2020年后長期穩定在2300萬左右”的目標。目前,京津冀協同發展在產業轉移和交通一體化取得了更多的成果,但是基本公共服務均等化的進展相對較慢,未來預計會加快推進。為了使得北京市達到適宜的人口規模,需要對京津冀基本公共服務均等化在多大程度能夠影響中心城市人口規模進行進一步的模擬分析。不少研究討論了京津冀協同發展背景下去疏解北京市人口的潛在可行的政策,其中包括京津冀基本公共服務均等化(段成榮,2013;李國平和席強敏,2015;尹德挺,2015;李國平和羅燕,2016),但是到目前為止依然缺乏嚴謹的實證和預測等定量分析。
借鑒Xing和Zhang(2017)的模型,假設流動人口在城市工作,其間接效用函數是


記北京市為j=b,北京市的流動人口預期規模等于每個個體選擇北京市的概率之和,即。
對于區位選擇模型,采用兩階段估計方法。第一階段對式(2)的條件Logit模型進行MLE估計,估計出城市固定效應;第二階段用估計出的城市固定效應θ^j對包括城市基本公共服務在內的城市特征進行回歸,即

本文使用的微觀個體數據是國家衛健委發布的2015年流動人口動態監測調查數據。這個數據集覆蓋全國所有地級及以上城市,包含豐富的人口、就業和工資信息。流動人口定義為離開縣級戶口登記地半年及以上的、16到60周歲的、從事務工經商的個體,既包括農村戶籍流動人口,也包括城市戶籍流動人口。城市層面數據主要來自2014年的《中國城市統計年鑒》、《中國區域統計年鑒》。氣候數據來自國家氣象科學數據中心。
第二階段回歸中的核心解釋變量是城市基本公共服務。這個變量是一個綜合指標,由從不同側面反映城市基本公共服務水平的多個指標組成。本文首先構造公共文化、公共教育、公共衛生、公共環境和公共交通等5個基本公共服務一級指標,然后在各一級指標下分別構造共12個二級指標。關于基本公共文化服務,用人均公共圖書和影劇院數量來衡量。對于公共教育,使用小學和中學師生比來度量。就公共衛生而言,使用人均醫院、醫生和床位數來衡量。對于公共環境,使用工業二氧化硫排放強度、人均綠地面積來衡量。公共交通指標則采用人均道路面積、公共汽車和出租車數量。最終,構造成基本公共服務綜合指標I。此外,還使用2008年中國經濟普查中學校和醫院工作人員學歷比例推算教師隊伍中本科及以上學歷人數、醫生隊伍中碩士及以上人數,以此作為其服務質量的代理變量,進而形成基本公共服務綜合指標II。在二級指標合成一級指標的過程中,使用了主成分方法。
表1給出了分別使用兩種基本公共服務指標的估計的式(3)的結果。根據兩個指標所估計的模型的結果相近,我們主要討論基于基本公共服務指標II的結果。模型4只加入基本公共服務指標。與預期一致的是,基本公共服務對城市固定效應產生顯著的正向影響,影響程度是0.463。而且模型4的擬合優度達到0.426,說明基本公共服務對城市固定效應具有較強的解釋力。在模型5加入對數城市人口、失業率和一月份氣溫等城市特征。結果,基本公共服務的系數下降到0.301,比模型1基本公共服務系數下降了35%,但是模型的擬合優度升至0.781,上升了一倍。當在模型6基礎上進一步引入省份虛擬變量以控制未觀測到的省級特征后,模型的擬合優度上升到0.937,這足以滿足后面模擬的精度需要。同時,基本公共服務的系數進一步下降到0.157。也就是說,如果基本公共服務水平提高1個百分點,城市被選擇的平均概率將提高15.7%。

表1 城市固定效應的回歸分析
本節將基于表1模型6的估計結果,模擬京津冀公共服務均等化政策的效果。在模擬過程中,假設戶籍制度不變,以致戶籍人口不會因為京津冀基本公共服務均等化而發生流動。本文考慮兩大類政策模擬情景:①由中央支持基本公共服務建設,保證北京市基本公共服務水平不變,同時使得河北城市和天津市逐步提升至北京市同等水平。②由北京市支持天津和河北城市的基本公共服務建設,將天津和河北城市基本公共服務提升到相應的平均水平,同時北京市基本公共服務也降至平均水平。給定模擬出的樣本人口規模結果,在假設樣本人口變化和總量人口變化一致的條件下,來推測北京市流動人口及常住人口總體規模變化。
模擬結果見表2。(a)組是2015年北京市的常住人口、戶籍人口和流動人口數。(b)組是模擬人口數。按照情景(1)進行模擬,將河北城市或天津基本公共服務水平大幅提升至北京市后,北京市流動人口和常住人口也只下降42萬人和34萬人。而將河北和天津城市基本公共服務水平同時提升至北京市后,北京市流動人口將下降70萬人。按照情景(2)進行模擬,如果北京和天津實現基本公共服務均等化,北京市基本公共服務水平將下降到平均水平,而天津市提升至平均水平,那么北京市流動人口樣本量將減少18.3%,相應地推算出北京市常住人口和流動人口下降150萬人。如果北京和天津實現基本公共服務均等化,北京市常住人口和流動人口將下降248萬人。進一步,如果最終京津冀共同實現公共服務均等化,北京市常住人口和流動人口將減少266萬人,分別達到1905和557萬人。比較模擬(b1)和(b2)的結果可知,將北京市部分基本公共服務功能疏解到津冀城市比單純地提升津冀城市基本公共服務水平更能減少北京市人口規模。

表2 京津冀城市基本公共服務均等化對北京市人口規模和人力資本水平影響的模擬 單位:萬人,%
為了分析京津冀城市基本公共服務均等化對北京市人力資本水平的影響,我們允許高技能和低技能流動人口對基本公共服務的反應不相同。第一階段的回歸結果顯示,高技能人口比低技能人口更偏好基本公共服務,因而京津冀基本公共服務均等化對高技能人口流動的影響更大。對北京市人力資本水平影響的模擬結果見表2第4列。按照情景(1)進行模擬,提升河北和天津市的基本公共服務水平至北京市水平,那么北京市高技能人口占比只是略有下降,最大降幅是0.8個百分點。按照情景(2)進行模擬,北京市高技能人口占比進一步下降,最大降幅是2.3個百分點,降至37.6%,但依然在可控范圍內。總體而言,北京人力資本水平受到京津冀基本公共服務均等化的影響相對較小。
本文使用2015年流動人口動態監測調查數據估計了流動人口區位選擇模型,繼而模擬了京津冀公共服務均等化對北京市人口規模和人力資本水平的影響。本文發現,如果由中央通過轉移支付來支持京津冀基本公共服務均等化,將河北城市和天津市的基本公共服務水平都提升到北京市的水平,將對北京市人口規模和人力資本影響很小。如果通過北京市疏解非首都核心功能來實現京津冀基本公共服務均等化,使得三地城市基本公共服務達到相同的平均水平,將會較大幅度降低北京市人口規模,并小幅降低其人力資本水平。
基于以上結論,本文可以得到下列政策啟示。首先,為了促進京津冀基本公共服務的協同發展,也為了實現2017年版北京市城市規劃人口目標,在疏解北京市非首都核心功能的同時,需要加大中央對于河北城市基本公共服務建設的轉移支付。其次,北京市為了實現正常的保有規模,需要在疏解非首都核心功能的同時,加強首都核心功能建設,推進高精尖行業發展,放松戶籍門檻,以吸引高技能人口,抵消非首都功能疏解的影響。最后,河北城市加強自身的經濟發展,升級產業結構和完善財稅體制,增強提升基本公共服務供給水平的內生動力。