張啟春 梅 瑩

(1.華中師范大學(xué) 公共管理學(xué)院、湖北地方政府治理與地方發(fā)展研究中心， 湖北 武漢 430079；2.華中師范大學(xué) 公共管理學(xué)院， 湖北 武漢 430079)

一、引言

在城市現(xiàn)代化發(fā)展過(guò)程中，“城市病”及鄉(xiāng)村凋敝成為普遍的世界性問(wèn)題，并為城、鄉(xiāng)的現(xiàn)代化，可持續(xù)發(fā)展帶來(lái)挑戰(zhàn)①。我國(guó)一向重視并致力于打破城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)，推動(dòng)城鄉(xiāng)要素雙向自由流動(dòng)，重塑新型城鄉(xiāng)關(guān)系。為此，先后提出了城鄉(xiāng)統(tǒng)籌發(fā)展、城鄉(xiāng)一體化發(fā)展及城鄉(xiāng)融合發(fā)展等戰(zhàn)略。特別是黨的十九大以來(lái)，做出了建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機(jī)制和政策體系的重大戰(zhàn)略部署，發(fā)布了《中共中央 國(guó)務(wù)院關(guān)于建立健全城鄉(xiāng)融合發(fā)展體制機(jī)制和政策體系的意見(jiàn)》，并提出了“堅(jiān)決破除體制機(jī)制弊端，促進(jìn)城鄉(xiāng)要素自由流動(dòng)，加快形成工農(nóng)互促、城鄉(xiāng)互補(bǔ)、全面融合、共同繁榮的新型工農(nóng)城鄉(xiāng)關(guān)系，加快推進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化”的重要戰(zhàn)略決策。城鄉(xiāng)融合發(fā)展需要對(duì)城鄉(xiāng)空間布局結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施、公共服務(wù)、資源能源、生態(tài)環(huán)境等進(jìn)行統(tǒng)籌謀劃，也需要推動(dòng)人才、土地、資本等要素的雙向流動(dòng)。而“逆城市化”作為城市發(fā)展的一個(gè)階段，具體表現(xiàn)為人口空間分布格局的轉(zhuǎn)變，即人口由向中心城區(qū)集聚轉(zhuǎn)變?yōu)橄虺墙己袜l(xiāng)村集聚②。這種變化可以在一定程度上解決中心城區(qū)的“城市病”，同時(shí)為村鎮(zhèn)發(fā)展帶來(lái)資本與人才等要素，為城鄉(xiāng)融合發(fā)展及鄉(xiāng)村振興提供良好契機(jī)。因此，研究“逆城市化”問(wèn)題，對(duì)于精準(zhǔn)判定人口流動(dòng)的新特點(diǎn)與新傾向，妥善處理“逆城市化”、城市化及鄉(xiāng)村振興之間的關(guān)系，助力推動(dòng)城鄉(xiāng)融合發(fā)展及鄉(xiāng)村振興具有重要的基礎(chǔ)性作用。

我國(guó)自20世紀(jì)90年代開始，便零星出現(xiàn)了以“非轉(zhuǎn)農(nóng)”、“民工荒”、“逃離北上廣”、“離城返鄉(xiāng)”等為代表的“逆城市化”現(xiàn)象，學(xué)界也展開了對(duì)該現(xiàn)象的研究。然而，多數(shù)學(xué)者將研究視角集中于“辨析我國(guó)逆城市化真?zhèn)巍薄ⅰ皩?duì)比發(fā)達(dá)國(guó)家與我國(guó)逆城市化的發(fā)展歷程”、“總結(jié)與歸納逆城市化的概念與表征”等問(wèn)題上。對(duì)于我國(guó)的“逆城市化”趨勢(shì)及人口出現(xiàn)“逆城市化”意愿的影響因素的量化研究較少，且具有一定的區(qū)域局限性及時(shí)間滯后性。僅有毛新雅、王紅霞對(duì)長(zhǎng)三角及京津冀1982-2010年間的人口空間分布狀態(tài)進(jìn)行了研究，并得出長(zhǎng)三角城市群處于人口加速集中的城市化階段，京津冀城市群處于由城市化向郊區(qū)化的過(guò)渡階段③；唐任伍、肖彥博對(duì)北京、上海及天津三市2010-2014年的城市發(fā)展階段進(jìn)行了測(cè)度，并分析得出三市均出現(xiàn)了不同程度的“逆城市化”趨勢(shì)④。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為橫跨東、中、西三大階梯的“帶狀”經(jīng)濟(jì)域，具有重要的生態(tài)及經(jīng)濟(jì)地位，也是主要的人口流動(dòng)聚集區(qū)。從全國(guó)層面看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)地位突出，人口流動(dòng)量巨大。2018年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市的生產(chǎn)總值為402985.24億元⑤，占全國(guó)生產(chǎn)總值的約45%；從人口流動(dòng)量來(lái)看，根據(jù)《中國(guó)人口年鑒(2015)》，跨省流入人口占比較多的為浙江省(16.97%)、上海市(14.01%)和江蘇省(7.70%)；跨省流出人口最多的為四川省，占全部跨省流出人口的16.42%，其次為安徽省(10.12%)、湖北省(7.22%)、貴州省(6.97%)、重慶市(6.78%)、湖南省(5.97%)和江西省(5.16%)，共占流出人口的58.64%。從區(qū)域?qū)用婵?，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)含“三極”，即長(zhǎng)江三角洲城市群、長(zhǎng)江中游城市群及成渝城市群，覆蓋面積大，輻射帶動(dòng)范圍廣。因此，研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶近期人口空間分布的“逆城市化”以及人口產(chǎn)生“逆城市化”傾向的原因具有重要的全局性、階段性、戰(zhàn)略性意義。鑒于此，本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶及其主要城市為研究對(duì)象，從“逆城市化”定義、城市發(fā)展階段理論出發(fā)，運(yùn)用ROXY指數(shù)模型對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶是否出現(xiàn)了人口空間分布的“逆城市化”進(jìn)行考察，并在此基礎(chǔ)上，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型，對(duì)人口出現(xiàn)“逆城市化”傾向的原因進(jìn)行分析，以期為精準(zhǔn)判定城市化發(fā)展方向、促進(jìn)人口雙向自由流動(dòng)、制定城鄉(xiāng)融合及鄉(xiāng)村振興發(fā)展戰(zhàn)略提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述與理論分析

“逆城市化”概念最早由學(xué)者Berry提出⑥，用以描述美國(guó)在20世紀(jì)70年代開始出現(xiàn)的與以往完全割裂的人口“逆向”遷移變化現(xiàn)象。此后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者密切關(guān)注，并將其發(fā)展成為一個(gè)交叉學(xué)科議題。從現(xiàn)有研究成果看，對(duì)逆城市化的研究主要涉及經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、人口學(xué)、地理學(xué)及城市發(fā)展學(xué)等。由于學(xué)科側(cè)重有所不同，學(xué)界對(duì)逆城市化的定義尚未達(dá)成一致，學(xué)者普遍從城市化與逆城市化關(guān)系、地理空間演變、人口遷移流向、城市發(fā)展階段等角度對(duì)逆城市化進(jìn)行釋義。Berry指出“逆城市化”是由“城市化”概念逆向推導(dǎo)而得，指人口的分散過(guò)程，其本質(zhì)是城市人口規(guī)模的縮小、密度的下降及局部人口同質(zhì)性的增加⑦。Fielding從地理空間演變視角將逆城市化定義為當(dāng)?shù)貐^(qū)的大小與人口變化率(凈遷移率)之間成反比時(shí)出現(xiàn)的一種情況⑧。Champion在此基礎(chǔ)上對(duì)“逆城市化”進(jìn)行了更為通俗的解釋，認(rèn)為“逆城市化”是人口由大都市向非都市、鎮(zhèn)或鄉(xiāng)村流動(dòng)的一種人口重新分配過(guò)程⑨。由于中國(guó)一直處于城市化發(fā)展的加速期，對(duì)“逆城市化”現(xiàn)象關(guān)注甚少，且其定義大多沿用西方概念并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改良。孟祥林等將“逆城市化”定義為城市發(fā)展演進(jìn)過(guò)程中，由于城市中心區(qū)生存空間狹小、交通擁堵、地價(jià)上漲而導(dǎo)致的中心城區(qū)居民不斷向城市邊緣郊區(qū)、鄉(xiāng)村地帶遷移的現(xiàn)象⑩。蔣長(zhǎng)流、唐任伍等也基本認(rèn)同這一定義，認(rèn)為逆城市化是城市發(fā)展到一定階段出現(xiàn)的城市居住人群由中心城區(qū)向外圍城鎮(zhèn)以及鄉(xiāng)村遷移的現(xiàn)象，同時(shí)也會(huì)伴隨勞動(dòng)力、資源、產(chǎn)業(yè)等要素由中心城區(qū)向城郊、鄉(xiāng)鎮(zhèn)的轉(zhuǎn)移。綜上所述，本文認(rèn)為逆城市化體現(xiàn)了人口空間分布的動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，應(yīng)將其定義為人口由中心城市向外圍城市、由城市中心區(qū)向城市外圍腹地、城鎮(zhèn)及鄉(xiāng)村遷徙的一種變化過(guò)程。

(一)城市發(fā)展階段論及應(yīng)用

從城市演進(jìn)歷程來(lái)看，“逆城市化”并非意味著城市化進(jìn)程的倒退，而是城市發(fā)展到成熟階段的產(chǎn)物。城市化發(fā)展的一般“S型曲線”指出，城市化可分為三個(gè)階段：初期階段，即工業(yè)化初期，由農(nóng)耕經(jīng)濟(jì)向工業(yè)經(jīng)濟(jì)過(guò)渡時(shí)期，城市發(fā)展緩慢，城市化率一般低于30%；加速階段，即工業(yè)化中期或擴(kuò)張期，這一時(shí)期城市數(shù)量明顯增多，規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，城市化率一般高于30%，并迅速向70%逼近，同時(shí)，這一時(shí)期也是交通擁堵、住房緊張、環(huán)境惡化等“城市病”的高發(fā)期；后期階段，城市化總體水平較高，城市化率超過(guò)70%，且增速緩慢，并常伴隨“逆城市化”現(xiàn)象。從人口空間分布來(lái)看，Klaassen等提出了“空間循環(huán)假說(shuō)”(圖1)，認(rèn)為從城市中心與周圍人口的相互關(guān)系出發(fā)，城市化會(huì)沿著“城市化——郊區(qū)化——逆城市化——再城市化”的路徑發(fā)展。根據(jù)空間的集聚與分散程度，當(dāng)城市中心的人口減少量超過(guò)外圍區(qū)域的人口增加量時(shí)，城市就進(jìn)入了逆城市化階段。根據(jù)這一理論，日本經(jīng)濟(jì)學(xué)家川島辰彥運(yùn)用ROXY指數(shù)模型并計(jì)算其取值范圍(表1)對(duì)日本大都市圈及大都市圈內(nèi)部人口的“逆城市化”傾向進(jìn)行了分析。分析結(jié)果表明，20世紀(jì)80年代末日本大都市圈人口處于減速分散狀態(tài)。中國(guó)學(xué)界對(duì)于“逆城市化”的測(cè)度開展較晚，毛新雅等根據(jù)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)計(jì)算了1982-2010年長(zhǎng)三角城市群及京津冀城市群中核心城市的ROXY指數(shù)值及其邊際值ΔROXY/ΔT的變化情況，結(jié)果表明：長(zhǎng)三角城市群處于人口加速集聚的城市化階段，而京津冀城市群的城市化則處于由城市化向郊區(qū)化的過(guò)渡階段。魯繼通通過(guò)計(jì)算人口集中指數(shù)和ROXY指數(shù)對(duì)京津冀都市圈1990-2013年的城市演進(jìn)狀態(tài)進(jìn)行了分析，結(jié)果表明，京津冀都市圈經(jīng)歷了人口減速集聚——加速分散——加速集聚——加速分散——減速分散的變動(dòng)過(guò)程，城市發(fā)展處于郊區(qū)化向逆城市化的過(guò)渡階段。唐任伍、肖彥博分別對(duì)北京、上海、天津三個(gè)城市2010—2014年常住人口的ROXY指數(shù)進(jìn)行了測(cè)算，結(jié)果均為負(fù)，說(shuō)明這三個(gè)城市均出現(xiàn)了程度不等的“逆城市化”現(xiàn)象。

圖1 Klaassen城市發(fā)展“空間循環(huán)”假設(shè)

表1 ROXY和ΔROXY指數(shù)的取值范圍及評(píng)價(jià)意義表

資料來(lái)源：唐任伍、肖彥博：《基于ROXY指數(shù)的中國(guó)“逆城市化”》，《經(jīng)濟(jì)與管理研究》2017年第3期;中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局：2018年分省年度數(shù)據(jù)地區(qū)生產(chǎn)總值，http:/data.stats.gov.cn/easyqyery.htm？cn=E0103，2019年9月16日。

(二)“逆城市化”的影響因素研究

根據(jù)托達(dá)羅(Todaro)的預(yù)期收入理論，勞動(dòng)力的遷移決策是在遷入地(城市)能夠獲得的預(yù)期收入、遷移的實(shí)際與機(jī)會(huì)成本、獲得工作機(jī)會(huì)的概率、遷移后收入等共同影響下做出的。吳玥弢運(yùn)用托達(dá)羅模型實(shí)證分析了省際人口回流的經(jīng)濟(jì)原因，分析得出流入省份與流出省份的城鎮(zhèn)人均收入比越高，越易發(fā)生人口回流現(xiàn)象。以斯塔克和布魯姆(Stark & Bloom)為代表的新遷移經(jīng)濟(jì)學(xué)理論學(xué)派擴(kuò)大了遷移決策做出時(shí)應(yīng)考慮的因素范圍，認(rèn)為遷移決策不僅僅受工資差異、個(gè)人預(yù)期收入水平的影響，還受家庭預(yù)期收入和預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)的影響，強(qiáng)調(diào)了家庭作為決策主體的重要性。蔡瑞林等運(yùn)用扎根理論方法，證明了家庭責(zé)任例如贍養(yǎng)留守老人、留守兒童等是農(nóng)民工做出逆城市化遷移決策的重要影響因素。李超等從準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)視角驗(yàn)證了農(nóng)民工愿意犧牲部分工資收入換取隨遷子女公辦學(xué)校的入學(xué)資格，從而降低了農(nóng)民工家庭的流動(dòng)性，說(shuō)明了子女教育在農(nóng)民工遷移決策中的重要作用。此外，個(gè)體福利因素也是影響人口遷移的重要原因。齊紅倩等證明了個(gè)體年均收入、職業(yè)培訓(xùn)、子女上學(xué)情況、政治參與狀況等個(gè)體福利指標(biāo)對(duì)農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口“逆城市化”意愿的顯著影響。結(jié)合我國(guó)具體國(guó)情、戶籍制度以及附著于戶籍上的土地優(yōu)惠政策等也一定程度上對(duì)人口的遷移決策產(chǎn)生影響。綜上所述，人口的逆城市化選擇與政策因素、家庭因素、個(gè)體福利因素存在一定聯(lián)系，是在綜合考量這些因素之后做出的決定。

三、模型選取、數(shù)據(jù)說(shuō)明與實(shí)證分析

(一)城市內(nèi)部人口空間分布的“逆城市化”測(cè)度

1.模型解釋

ROXY指數(shù)模型通過(guò)計(jì)算區(qū)域人口增長(zhǎng)的加權(quán)平均與算術(shù)平均的比值，來(lái)描述城市發(fā)展過(guò)程中空間循環(huán)運(yùn)動(dòng)的特征以及區(qū)域中心及腹地的人口流動(dòng)傾向，從而達(dá)到測(cè)度城市化發(fā)展階段及空間集聚與擴(kuò)散水平的目的。該模型是很好的量化人口與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)時(shí)空分布特性的定量研究方法，具體模型表達(dá)式如下：

Rt=[WAGRt/SAGRt-1.0]×Sc

(1)

(2)

(3)

(4)

2.樣本選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

根據(jù)ROXY指數(shù)的定義和表達(dá)式，剔除了城市化率未達(dá)到70%的貴陽(yáng)和重慶兩市，將其余9市作為研究區(qū)域，運(yùn)用ROXY指數(shù)測(cè)量城市中心區(qū)及外圍區(qū)人口的變化情況。其中，中心區(qū)和外圍區(qū)的劃定分別根據(jù)各市的城市規(guī)劃方案、區(qū)域功能、環(huán)線劃分等，具體劃分見(jiàn)表2。人口數(shù)據(jù)來(lái)自2015-2018年各市的統(tǒng)計(jì)年鑒及《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，統(tǒng)計(jì)口徑均為常住人口。但是由于長(zhǎng)沙和昆明市的數(shù)據(jù)不完善，后續(xù)分析中僅計(jì)算了可獲取的部分。同時(shí)，根據(jù)表1，在解讀ROXY指數(shù)取值方面：當(dāng)Rt>0時(shí)，人口測(cè)度指標(biāo)的加權(quán)平均增長(zhǎng)率大于算數(shù)平均增長(zhǎng)率，說(shuō)明人口向權(quán)重大的區(qū)域集聚，即向城市中心區(qū)集聚，該區(qū)域的人口呈現(xiàn)不斷集聚分布的特征；當(dāng)Rt=0時(shí)，區(qū)域發(fā)展較為恒定，無(wú)明顯人口集散變化特征；當(dāng)Rt<0時(shí)，人口測(cè)度指標(biāo)的加權(quán)平均增長(zhǎng)率小于算術(shù)平均增長(zhǎng)率，說(shuō)明權(quán)重較大區(qū)域的人口增長(zhǎng)率小于權(quán)重較小的地區(qū)，人口向權(quán)重較小的外圍區(qū)分散。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶9市中心區(qū)和外圍區(qū)分部情況表

3.測(cè)量結(jié)果

從測(cè)量結(jié)果看(表3)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶9市的人口空間分布基本表現(xiàn)出以下特征：(1)上海市和武漢市2014-2017年的ROXY指數(shù)值呈現(xiàn)由正向負(fù)轉(zhuǎn)變的傾向，臨界點(diǎn)為2015年，說(shuō)明兩市已出現(xiàn)“逆城市化”傾向。2014-2015年上海市ROXY值為正，說(shuō)明該時(shí)間段人口加權(quán)平均增長(zhǎng)率大于算數(shù)平均值，權(quán)重較大的城市中心人口年均增長(zhǎng)率大于城市外圍，人口呈現(xiàn)由外圍向中心流動(dòng)的傾向。但是，同時(shí)期△ROXY為負(fù)，說(shuō)明人口集聚速度減緩。武漢市在2014-2015年人口空間分布也呈現(xiàn)出相同特征，出現(xiàn)人口由外圍向中心流動(dòng)的集聚態(tài)勢(shì)，但集聚速度緩慢。而2015-2016年、2016-2017年兩個(gè)時(shí)間段，上海及武漢市的ROXY指數(shù)值均為負(fù)，說(shuō)明該時(shí)期兩市的人口呈現(xiàn)出由中心區(qū)向外圍區(qū)擴(kuò)散的現(xiàn)象，即“逆城市化”現(xiàn)象。但有所不同的是，上海市2015-2016年間的△ROXY值為正，說(shuō)明該時(shí)期人口處于由中心向外圍的低速擴(kuò)散階段；而武漢市的△ROXY值為負(fù)，說(shuō)明人口處于由中心向外圍的較快擴(kuò)散階段。(2)南京市、成都市、合肥市及南昌市自2014年起便出現(xiàn)了“逆城市化”現(xiàn)象，但人口流動(dòng)速度呈現(xiàn)出不同特征。2014-2017年間，4市的ROXY指數(shù)值均為負(fù)，說(shuō)明該時(shí)期內(nèi)人口的加權(quán)平均增長(zhǎng)率值小于算數(shù)平均值，權(quán)重較大的中心區(qū)人口年均增長(zhǎng)率小于外圍地區(qū)，人口呈現(xiàn)由中心區(qū)向外圍區(qū)流動(dòng)的傾向，即“逆城市化”傾向。但從△ROXY值來(lái)看：南京市2014-2015年、2015-2016年兩階段的值均為負(fù)，說(shuō)明人口一直處于由中心區(qū)向外圍區(qū)的加速擴(kuò)散狀態(tài)。成都市及合肥市的△ROXY值則經(jīng)歷了由正向負(fù)轉(zhuǎn)變的過(guò)程，說(shuō)明人口由中心區(qū)向外圍區(qū)的空間擴(kuò)散速度經(jīng)歷了由高速向低速的轉(zhuǎn)變，人口擴(kuò)散至外圍區(qū)的速度在逐步減緩。南昌市的△ROXY值一直為正，但有向0發(fā)展的傾向。說(shuō)明南昌市人口在勻速擴(kuò)散至外圍區(qū)。(3)長(zhǎng)沙市和昆明市也出現(xiàn)了不同程度的“逆城市化”傾向，但由于數(shù)據(jù)無(wú)法獲取，只計(jì)算了長(zhǎng)沙市2014-2015年、2015-2016年兩個(gè)時(shí)間段的ROXY指數(shù)值，且結(jié)果均為負(fù)，說(shuō)明長(zhǎng)沙市已經(jīng)出現(xiàn)了人口由中心向外圍流動(dòng)的“逆城市化”現(xiàn)象。且2014-2015年間的△ROXY值為正，說(shuō)明人口呈現(xiàn)加速擴(kuò)散傾向。昆明市2014-2015年間的ROXY指數(shù)為負(fù)，說(shuō)明該階段昆明市人口外流現(xiàn)象已顯現(xiàn)。(4)杭州市是唯一未出現(xiàn)明顯“逆城市化”現(xiàn)象的城市，人口仍處于集聚分布狀態(tài)。2014-2015年，杭州市的ROXY指數(shù)值為負(fù)，△ROXY值也為負(fù)，說(shuō)明杭州市該時(shí)段人口呈現(xiàn)減速擴(kuò)散態(tài)勢(shì)；但2015-2016年，杭州市ROXY指數(shù)值轉(zhuǎn)變?yōu)檎鱎OXY值為負(fù)，說(shuō)明該時(shí)期人口處于增速較低的集聚狀態(tài)；2016-2017年該市ROXY指數(shù)值仍為正，說(shuō)明人口仍呈集中分布于中心區(qū)的狀態(tài)。

表3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶超大及特大城市ROXY指數(shù)和△ROXY的測(cè)量結(jié)果

續(xù)表

(二)城市群人口空間分布測(cè)度

根據(jù)《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》所提出的“三極”：下游長(zhǎng)江三角洲城市群、中游城市群和上游成渝城市群，以及“發(fā)揮上海、武漢、重慶的核心作用”，將上海、武漢、重慶分別作為“三極”的核心區(qū)，南京、杭州、合肥作為下游腹地，長(zhǎng)沙、南昌作為中游腹地，成都、昆明、貴陽(yáng)作為上游經(jīng)濟(jì)區(qū)腹地，從而以區(qū)塊考察長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體的城市化發(fā)展進(jìn)程。仍沿用上述ROXY指數(shù)模型，對(duì)權(quán)重(di)進(jìn)行重置，將中心權(quán)重設(shè)置為1；腹地權(quán)重設(shè)置為0。分析結(jié)果表明(表4)，除上游城市群未出現(xiàn)人口由中心重慶市向周邊成都、昆明、貴陽(yáng)擴(kuò)散的現(xiàn)象外，長(zhǎng)江中游城市群、下游長(zhǎng)江三角洲城市群均出現(xiàn)了不同程度的人口由核心區(qū)向外圍腹地?cái)U(kuò)散的現(xiàn)象。2014-2015年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中、下游城市群的△ROXY指數(shù)值均為負(fù)，說(shuō)明兩城市群的人口均呈現(xiàn)出由中心向外圍擴(kuò)散的現(xiàn)象。但這一時(shí)期，下游城市群的ROXY<0，說(shuō)明人口處于由中心市上海向外圍區(qū)南京、杭州及合肥加速擴(kuò)散的階段。而中游城市群的△ROXY>0，說(shuō)明處于人口由中心武漢向外圍長(zhǎng)沙及南昌緩慢擴(kuò)散的時(shí)期。2015-2016年，長(zhǎng)江中、下游兩城市群的人口空間分布均呈現(xiàn)出由核心區(qū)向周邊腹地的加速擴(kuò)散階段；2016-2017年，兩城市群的人口分布仍延續(xù)了這一擴(kuò)散狀態(tài)。

(三)影響因素分析

1.數(shù)據(jù)來(lái)源與變量解釋

本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源于2017年流動(dòng)人口衛(wèi)生計(jì)生動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。根據(jù)前文的人口空間分布“逆城市化”分析結(jié)果，已有7個(gè)城市初步顯現(xiàn)出“逆城市化”端倪。因此，本文選取這7個(gè)城市2017年的流動(dòng)人口數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行分析，通過(guò)剔除漏選較多的無(wú)效問(wèn)卷以及人員在流入地居留小于6個(gè)月的樣本問(wèn)卷，最終得到有效樣本量4887個(gè)。其中，上海市有效數(shù)據(jù)為1493個(gè)，南京市為543個(gè)，合肥市為580個(gè)，南昌市為385個(gè)，武漢市為629個(gè)，長(zhǎng)沙市為665個(gè)，成都市為592個(gè)。表5給出了相關(guān)變量的含義、賦值及描述性統(tǒng)計(jì)。

表4 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上中下游城市群ROXY指數(shù)及△ROXY的測(cè)量結(jié)果

表5 變量含義、賦值及描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表

2.模型選擇與模型評(píng)價(jià)

本文運(yùn)用Partial Least Squares-Structural Equation Modeling(PLS-SEM:偏最小二乘—結(jié)構(gòu)方程模型)方法，來(lái)分析政策因素、家庭因素、個(gè)體福利因素對(duì)人口“逆城市化”意愿的影響。PLS-SEM模型多用于組織行為學(xué)、市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)、管理信息系統(tǒng)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，其優(yōu)點(diǎn)主要集中于：沒(méi)有對(duì)變量正太分布的嚴(yán)格要求；可以同時(shí)處理反映型(Reflective)及形成型(Formative)指標(biāo)測(cè)量模式；在方法上，PLS-SEM模型要優(yōu)于協(xié)方差結(jié)構(gòu)方程模型，因?yàn)閰f(xié)方差結(jié)構(gòu)方程模型在假定不滿足的情況下會(huì)出現(xiàn)Heywood現(xiàn)象，即會(huì)出現(xiàn)不適當(dāng)解或不收斂現(xiàn)象，而PLS-SEM模型通常能夠避免這類現(xiàn)象的產(chǎn)生；此外，其在處理多重共線性問(wèn)題上的表現(xiàn)也優(yōu)于其他方法。在運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程時(shí)通常需要考慮兩類測(cè)量設(shè)定：反映性(RM)與形成性(FM)指標(biāo)測(cè)量模式。但多數(shù)學(xué)者在分析過(guò)程中并沒(méi)有對(duì)兩種模式進(jìn)行嚴(yán)格區(qū)分，以至于會(huì)導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)偏誤和模型設(shè)置錯(cuò)誤。因此，本文根據(jù)Jarvis等總結(jié)提出的形成型與反映型指標(biāo)測(cè)量模式的四項(xiàng)判定準(zhǔn)則：考察潛變量與顯變量的因果關(guān)系方向、判斷顯變量是否具有可替代性、顯變量之間彼此能否共變、是否所有的顯變量都要求具有相同的前提和結(jié)果，對(duì)本研究適用的指標(biāo)測(cè)量模式進(jìn)行了劃分。其中，形成型指標(biāo)測(cè)量模式適用于土地權(quán)益、家庭責(zé)任；反映型指標(biāo)測(cè)量模式適用于社會(huì)融入、“逆城市化”意愿。由于AMOS、LISREL等結(jié)構(gòu)方程模型分析軟件均是基于反映型指標(biāo)模型進(jìn)行分析的，而形成型指標(biāo)模型需要使用偏最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，因此，本研究選用WarpPLS 5.0軟件，對(duì)流動(dòng)人口的“逆城市化”意愿進(jìn)行分析。

本研究首先對(duì)反映型指標(biāo)測(cè)量模式的內(nèi)部一致性信度、聚合效度(Convergent Validity)及區(qū)別效度(Discriminant Validity)進(jìn)行考察。由于Cronbach’sα在PLS通徑模型中存在低估顯變量信度的可能，采取合成信度(Composite Reliabilityρ)指標(biāo)的效果更好。因此，本研究也采用合成信度對(duì)社會(huì)融入和“逆城市化”意愿的信度進(jìn)行測(cè)量，結(jié)果見(jiàn)表6，均大于0.7。聚合效應(yīng)(Convergent Validity)主要是對(duì)潛變量的組內(nèi)一致性、聚攏性進(jìn)行測(cè)量，通過(guò)分析因子載荷(表7)可得出，依據(jù)分析結(jié)果，所有結(jié)果都超過(guò)了Hair等建議的0.5。區(qū)別效度(Discriminant Validity)表示在構(gòu)念上不同的潛變量應(yīng)表現(xiàn)出差異。為了使區(qū)別效度存在，F(xiàn)ornell和Larcker提出每一構(gòu)念的AVE平方根必須大于構(gòu)念的其他相關(guān)值，由表8可看出，所得結(jié)果均滿足這一標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于形成型指標(biāo)測(cè)量模式，Bagozzi指出信度、聚合效度及區(qū)別效度在評(píng)價(jià)形成型測(cè)量模式中并沒(méi)有意義。因此，對(duì)于形成型測(cè)量模式，首先應(yīng)對(duì)效度進(jìn)行檢驗(yàn)，具體通過(guò)測(cè)量變量對(duì)潛變量的權(quán)重顯著性實(shí)現(xiàn)(表9)，結(jié)果顯示所有測(cè)量變量對(duì)潛變量的權(quán)重均顯著。其次，運(yùn)用方差膨脹系數(shù)(VIF)對(duì)測(cè)量變量之間是否存在多重共線性進(jìn)行檢驗(yàn)。測(cè)量結(jié)果(表10)顯示，所有測(cè)量變量的VIF值均小于Petter等建議的低于3.3的要求，說(shuō)明測(cè)量變量之間不存在多重共線性。最后，需要對(duì)模型整體的擬合優(yōu)度進(jìn)行測(cè)量，本文使用兩個(gè)指標(biāo)：結(jié)構(gòu)模型內(nèi)生潛變量的測(cè)定系數(shù)R2及預(yù)測(cè)相關(guān)性的重要衡量指標(biāo)Q2進(jìn)行檢驗(yàn)。但是，Chin提出在包含F(xiàn)M測(cè)量模式的結(jié)構(gòu)方程模型中，具有良好擬合優(yōu)度的模型并不一定具有較高的R。因此，我們進(jìn)一步考察預(yù)測(cè)相關(guān)性Q2，結(jié)果顯示Q2=0.074，大于0，模型具有測(cè)相關(guān)性，說(shuō)明模型具有一定的解釋力。

表6 反映型指標(biāo)內(nèi)部一致性信度

表7 反映型測(cè)量模型因子載荷

表8 相關(guān)矩陣及區(qū)別效度檢驗(yàn)

注：***、**、*分別表示顯著性水平為0.1%、1%、5%；AVE值在對(duì)角線上。

表9 形成型測(cè)量模型中測(cè)量變量對(duì)潛變量的權(quán)重顯著性檢驗(yàn)

表10 測(cè)量變量的多重共線性檢驗(yàn)(VIF值)

3.實(shí)證結(jié)果分析

表11報(bào)告了政策、家庭及個(gè)體福利因素對(duì)“逆城市化”意愿的路徑系數(shù)，通過(guò)結(jié)果分析可以得出以下結(jié)論：首先，戶籍對(duì)“逆城市化”意愿的路徑系數(shù)顯著，方向?yàn)樨?fù)，表明非農(nóng)業(yè)戶籍人口的“逆城市化”意愿低于農(nóng)業(yè)戶籍人口。而附著于戶籍制度的土地權(quán)益與“逆城市化”意愿正相關(guān)，且路徑系數(shù)顯著，說(shuō)明土地已經(jīng)成為吸引、拉動(dòng)流動(dòng)人口“逆城市化”的重要因素。其次，家庭責(zé)任與“逆城市化”意愿顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明家庭責(zé)任越大，流動(dòng)人口逆向遷移的意愿越小，這可能是由于較大的家庭責(zé)任致使其外出打工以補(bǔ)貼家用。遷入地的子女教育困境與“逆城市化”意愿正相關(guān)且顯著，在遷入地子女上學(xué)越困難，其返鄉(xiāng)的意愿越強(qiáng)。子女教育作為一項(xiàng)重要的人口遷移考量標(biāo)準(zhǔn)，很多流動(dòng)人口由于子女教育問(wèn)題，迫于無(wú)奈，選擇“離城返鄉(xiāng)”。再次，凈收入與“逆城市化”意愿負(fù)相關(guān)，在遷入地凈收入越高，遷入者越愿意選擇永久居留于遷入地。最后，社會(huì)融入與“逆城市化”意愿負(fù)相關(guān)，且路徑系數(shù)顯著，表明社會(huì)融入狀況好的人更能夠適應(yīng)遷入地生活，更可能居留于遷入地，“逆城市化”意愿較弱；反之，則由于社會(huì)融入狀況差，隔閡感的產(chǎn)生而選擇逆向遷回流出地。值得注意的是，醫(yī)療保障條件與“逆城市化”意愿呈負(fù)相關(guān)，但結(jié)果并不顯著。這可能是因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)中年齡在40歲以下的人口占55.9%，人口年輕化致使醫(yī)療保險(xiǎn)需求隱形化。

表11 政策、家庭及個(gè)體福利因素對(duì)“逆城市化”意愿的直接效應(yīng)

注：***、**、*分別表示顯著性水平為0.1%、1%、5%。

四、結(jié)論與啟示

本文首先基于城市發(fā)展階段理論，利用ROXY指數(shù)模型，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11市內(nèi)部的“逆城市化”及上、中、下游城市群的人口空間分布進(jìn)行了測(cè)度。其次，通過(guò)利用2017年流動(dòng)人口衛(wèi)生計(jì)生動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，分析了政策因素、家庭因素及部分個(gè)體福利因素對(duì)流動(dòng)人口“逆城市化”意愿的影響。研究結(jié)果表明：(1)人口遷移表現(xiàn)出流向及目的地選擇的雙重變化，“逆城市化”傾向明顯。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下游城市群來(lái)看，人口不再傾向于向城市群中心的超大城市聚集，而是選擇向大城市及中等城市遷移；從城市內(nèi)部看，人口的空間分布趨勢(shì)發(fā)生了改變，由向中心區(qū)集聚轉(zhuǎn)變?yōu)橄蛲鈬鷧^(qū)分散，城市周邊的鄉(xiāng)、鎮(zhèn)人口將逐步增多，這樣有助于疏解中心城區(qū)公共資源、住宅、交通等方面的壓力，提升空間利用效率，加速城市提質(zhì)升級(jí)。(2)城市群內(nèi)部的“逆城市化”現(xiàn)象契合中心城市引領(lǐng)，大中小城市協(xié)同發(fā)展的共贏理念。從長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶內(nèi)部上、中、下游城市群人口空間分布的狀況來(lái)看，除上游城市群未出現(xiàn)人口空間分布由重慶向成都、昆明、貴陽(yáng)擴(kuò)散的現(xiàn)象外，其余中、下游城市群均出現(xiàn)了人口由中心市——上海市及武漢市，向周邊長(zhǎng)沙市、南昌市、南京市、杭州市、合肥市擴(kuò)散的趨勢(shì)。人力資本向周邊城市擴(kuò)散有助于撬動(dòng)物質(zhì)資本、財(cái)力、技術(shù)下沉至非中心城市，激發(fā)這些地區(qū)的發(fā)展?jié)摿Α?3)戶籍制度以及附著于戶籍制度的相對(duì)價(jià)值仍為人口自由流動(dòng)帶來(lái)阻滯，使“城里人難入鄉(xiāng)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)人難落戶”。從“逆城市化”意愿影響因素來(lái)看，戶籍仍是影響人口空間分布“逆城市化”的重要因素，其根源并不是戶籍制度本身，而是附著于戶籍上的相對(duì)價(jià)值。對(duì)于非農(nóng)戶籍人口來(lái)說(shuō)，其在城市能夠享受較為完備的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及基本公共服務(wù)，同時(shí)，非農(nóng)戶籍人口無(wú)法在鄉(xiāng)村購(gòu)置房屋，實(shí)現(xiàn)久居，從而使其遷移意愿的相對(duì)“固化”，造成由城到鄉(xiāng)的反向流動(dòng)困難。而對(duì)于農(nóng)業(yè)戶籍人口來(lái)說(shuō)，城市生活難融入，子女教育難實(shí)現(xiàn)，醫(yī)療保障難解決使其難以實(shí)現(xiàn)身份的轉(zhuǎn)變，被迫離城返鄉(xiāng)，進(jìn)行“逆城市化”遷移。(4)土地權(quán)益對(duì)“逆城市化”意愿具有拉動(dòng)作用，為鄉(xiāng)村振興帶來(lái)新機(jī)遇。依附于戶籍制度的承包地、宅基地可以帶來(lái)一定的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，特別是《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)農(nóng)村宅基地管理的通知》中提出的“要鼓勵(lì)村集體和農(nóng)民盤活利用宅基地，可通過(guò)自主經(jīng)營(yíng)、合作經(jīng)營(yíng)、委托經(jīng)營(yíng)等方式，依法依規(guī)發(fā)展農(nóng)家樂(lè)、民宿、鄉(xiāng)村旅游等”，成為拉動(dòng)農(nóng)業(yè)戶籍人口返鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè)的重要契機(jī)，為鄉(xiāng)村的發(fā)展帶來(lái)多種可能。(5)個(gè)體福利因素成為人口是否做出“逆城市化”遷移決策的重要考量，為基本公共服務(wù)的均等化供給提出新期待。凈收入、醫(yī)療保障、社會(huì)融入等個(gè)體福利因素也納入人口遷移決策的考量范圍，成為影響人口“逆城市化”意愿的重要因素。這說(shuō)明，收入只是人口做出遷移決策的部分原因，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，主要矛盾的轉(zhuǎn)化，綜合的個(gè)體福利水平成為引導(dǎo)人口遷移決策的重要因素。這就意味著，“逆城市化”趨勢(shì)及人口的自由流動(dòng)都急切需要基本公共服務(wù)供給實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)之間、區(qū)域之間、城市之間的大體均衡，使人們能夠享受大體無(wú)差別的基本公共服務(wù)。(6)除考慮自身因素外，家庭責(zé)任及遷入地子女的教育問(wèn)題也成為影響人口“逆城市化”決策的重要因素。家庭責(zé)任較大的流動(dòng)人口被迫選擇“背井離鄉(xiāng)”、外出打工，以減輕家庭的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)，因此，其“逆城市化”意愿較小。但這一選擇較易造成中小城鎮(zhèn)，特別是鄉(xiāng)村出現(xiàn)空巢老人和留守兒童等社會(huì)問(wèn)題。下一代子女的教育問(wèn)題同樣是人口遷移的重要因素，在遷入地上學(xué)難，上學(xué)貴的問(wèn)題依然是制約外地人口定居遷入地的重要障礙。

基于上述結(jié)論，本文認(rèn)為以下問(wèn)題值得進(jìn)一步思考：第一，應(yīng)正確認(rèn)識(shí)并合理利用“逆城市化”趨勢(shì)，使其成為城市群深入發(fā)展、大中小城市協(xié)調(diào)發(fā)展、鄉(xiāng)鎮(zhèn)有序發(fā)展的重要助推器。對(duì)于城市群而言，中心城市人群有序分散至外圍城市，在一定程度上為這些地區(qū)引入了人力、物力、財(cái)力、智力、技術(shù)等資源，有助于新的城市增長(zhǎng)極的顯現(xiàn)，為城市群的深入發(fā)展及高質(zhì)量發(fā)展助力；對(duì)于城市而言，“逆城市化”有助于分散超大城市、特大城市的人口壓力、公共服務(wù)壓力，疏解中心城區(qū)的非核心功能，防止大城市無(wú)序蔓延，為其更精準(zhǔn)地定位城市功能，更精細(xì)地管理城市活動(dòng)，更有針對(duì)性地提升科技創(chuàng)新及高端服務(wù)能力助力。中小城市作為人口的接收方，可利用人力資源的杠桿作用，引導(dǎo)物質(zhì)資源向其中心城區(qū)進(jìn)駐，盤活存量，尋找新的發(fā)展契機(jī)；對(duì)于鄉(xiāng)鎮(zhèn)來(lái)說(shuō)，“逆城市化”能夠帶動(dòng)一部分城市人口及農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口到鄉(xiāng)鎮(zhèn)發(fā)展農(nóng)家樂(lè)、民宿、特色小鎮(zhèn)旅游等產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)新產(chǎn)業(yè)新業(yè)態(tài)的培育，形成新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極，促使鄉(xiāng)鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)向多元化發(fā)展。第二，應(yīng)淡化戶籍制度，進(jìn)一步推進(jìn)居住證制度，實(shí)現(xiàn)人口的雙向自由流動(dòng)。根據(jù)影響因素分析，附著于戶籍制度的相對(duì)價(jià)值是影響人口“逆城市化”意愿的重要因素，為體現(xiàn)以人為本的發(fā)展理念，實(shí)現(xiàn)人口的雙向自由流動(dòng)，應(yīng)剝離與戶籍綁定的相對(duì)價(jià)值，使流動(dòng)人口在遷入地能夠享受應(yīng)有的福利、待遇及保障，并最終實(shí)現(xiàn)人口的自由流動(dòng)。第三，應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)基本公共服務(wù)均等化策略，實(shí)現(xiàn)城鄉(xiāng)之間、區(qū)域之間、大中小城市之間基本公共服務(wù)的大體均衡供給。隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的深度調(diào)整，社會(huì)結(jié)構(gòu)的深刻變化，人口遷移的根本動(dòng)因已不僅僅局限于凈收入，而是更多地考慮與自身和家庭相關(guān)聯(lián)的綜合福利待遇。因此，要進(jìn)一步縮小基本公共服務(wù)差距，從需求側(cè)出發(fā)，以公眾需求為核心，以公眾滿意為目標(biāo)，針對(duì)急切的福利需求及特殊群體的具體要求制定相應(yīng)的傾斜政策，率先促進(jìn)教育、醫(yī)療保障、養(yǎng)老等領(lǐng)域的服務(wù)均等化。同時(shí)，要著力提升中小城市及鄉(xiāng)鎮(zhèn)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，吸引各類城市人才及農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口自發(fā)“逆城市化”，到中小城市及鄉(xiāng)鎮(zhèn)兼職或創(chuàng)業(yè)，引導(dǎo)要素在城市之間及城鄉(xiāng)之間的合理配置。

注釋

①王亞華、蘇毅清：《鄉(xiāng)村振興——中國(guó)農(nóng)村發(fā)展新戰(zhàn)略》，《中央社會(huì)主義學(xué)院學(xué)報(bào)》2017年第6期。

②楊傳開、朱建江：《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略下的中小城市和小城鎮(zhèn)發(fā)展困境與路徑研究》，《城市發(fā)展研究》2018年第11期。

⑤參見(jiàn)中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局：2018年分省年度數(shù)據(jù)地區(qū)生產(chǎn)總值，http:/data.stats.gov.cn/easyqyery.htm？cn=E0103，2019年9月16日。

⑥⑦B. J. L. Berry， “Urbanization and Counterurbanization in the United States，”TheANNALSoftheAmericanAcademyofPoliticalandSocialScience，vol.451，no.1,1980,pp.13-20．

⑧A. J. Fielding, “Counterurbanisation in Western Europe,”ProgressinPlanning,vol.17， no.82,1982,pp.1-52．

⑨A. G. Champion, “Counterurbanization in Britain，”TheGeographicalJournal,vol.155， no.1,1989,pp,52-59．