经济管理前沿
Frontiers in Economics and Management
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-3696（P）
- ISSN:3079-9090（O）
- 期刊分类:经济管理
- 出版周期:月刊
- 投稿量:4
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人口流动与城乡融合的理论机制与实证检验研究
Population Mobility and Urban-Rural Integration: Theoretical Mechanism and Empirical Test
引言
乡村是华夏文明的基础，古代城乡虽功能互补、繁荣共生，但受严格户籍制度限制，人口流动受阻。现代化进程中，人口流动成为优化资源配置、促进区域协调发展的关键因素。
新时期以来，随着户籍制度改革深化、农村土地市场化推进及要素流通体系健全，城乡融合取得显著成效。然而，挑战依然存在。总书记在“十五五”规划座谈会上强调，需深入研究优化区域布局、巩固脱贫成果、推进乡村振兴与城乡融合等战略重点，以增加城乡居民收入、加快农业农村现代化为核心任务。
中国作为人口大国，庞大的人口基数既是资源也是挑战。由于区域发展不平衡，人口向发达地区流动成为必然趋势。这种流动不仅优化了区域要素配置 and 劳动力结构，还能通过提升创新水平、优化产业结构来缩小城乡差距，从而推动城乡深度融合与区域协调发展。
一、文献综述
（一）交际能力理论
城乡融合与人口流动是学界关注的重点。在城乡融合理论方面，研究多基于马克思主义城乡关系理论，从消除二元结构、要素配置与空间融合等维度阐释内涵，并构建了“基础—过程—绩效”框架及ISM动力机制模型。测度视角上，学者们探讨了农业产业韧性、生态产品价值实现和要素错配等因素对融合的影响；同时，数字经济与新质生产力也被证实是促进城乡融合的重要引擎。
在人口流动研究方面，现有成果聚焦于不同尺度：县域层面揭示了人口增速放缓、地域类型演变及集聚特征；区域层面则探讨了其对城镇化、经济增长及欠发达地区阶段性迁移的效应。
关于人口流动对城乡融合的影响，部分研究指出农村人口流动有助于促进均衡协调。然而，现有文献虽提供了丰富启示，但在人口流动促进城乡融合的量化测度、深层机理及传导路径方面仍存在不足，亟待进一步探讨。
二、理论分析与研究假说
人口作为区域经济发展的核心资源，其迁入通过优化要素配置与激发创新活力，成为推动城乡融合的关键动力。新经济增长理论认为，人口流动不仅是地理位移，更是知识、技能与资本的注入。据此提出：
H1：人口迁入对城乡融合发展具有显著正向影响。
人口迁入通过科技创新驱动城乡融合。高素质人才集聚产生知识溢出，加速人力资本积累；多样化需求为新技术与新模式提供市场。科技创新作为“催化剂”，既降低城乡要素流动成本，又通过农业技术及电商等应用推动农业现代化，实现深层次经济融合。据此提出：
H2：科技创新在人口迁入与城乡融合发展关系中起中介作用。
农业收益作为乡村内生动力，对城乡融合具有调节效应。高农业收益意味着雄厚经济基础与优质公共服务，既能支撑乡村建设，又能有效承接城市辐射，形成良性循环；反之则阻碍城乡交流。据此提出：
H3：农业收益正向调节人口迁入与城乡融合发展之间的关系。
三、模型构建
（一）基准回归模型
为了检验人口迁入对城乡融合发展的影响，借助史桂芬、黄永春等对人口流动与城乡融合发展的研究，设定以下模型：
\begin{array}{r} urd_{i,t} = \beta_{0} + \beta_{1}pi_{i,t} + \sum_{m}\beta_{m}{controls}_{i,t} + u_{i} + \lambda_{i} + \varepsilon_{i,t}\#(1) \end{array}
其中，{urd}_{i,t}表示城乡融合发展指数；{pi}_{i,t}表示人口迁入；{controls}_{i,t}表示控制变量集合；u_{i}为个体固定效应；\lambda_{i}为时间固定效应；\varepsilon_{i,t}表示随机误差项；i表示第i个地区；t表示t年；m表示个数；\beta_{0}表示常数项；\beta_{1}表示人口迁入的系数；\beta_{m}表示控制变量的系数。
（二）中介效应模型
本文中介效应采用以下模型：
\begin{array}{r} {techi}_{i,t} = \beta_{0} + \eta pi_{i,t} + \sum_{m}\beta_{m}{controls}_{i,t} + u_{i} + \lambda_{i} + \varepsilon_{i,t}\#(2) \end{array}
\begin{array}{r} urd_{i,t} = \beta_{0} + \alpha pi_{i,t} + \theta{techi}_{i,t} + \sum_{m}\beta_{m}{controls}_{i,t} + u_{i} + \lambda_{i} + \varepsilon_{i,t}\#(3) \end{array}
其中，{techi}_{i,t}表示中介变量；\eta表示人口迁入对中介变量的效应；\alpha表示在中介变量影响下人口迁入对城乡融合发展的效应；\theta表示中介变量对城乡融合发展的效应；其余变量如公式（1）所示。
（三）变量说明
被解释变量：城乡融合发展（urd）。借鉴周韩梅，苏春红等学者的研究，构建了包括17个二级指标的指标体系，并采用熵权topsis法测度。
机制变量：中介变量采用科技创新，用科技支持与财政支持之比表示。调节变量使用农业收益，用第一产业增加值占农业人口比重表示。
解释变量：人口迁入（pi）。采用常住人口与户籍人口的差与户籍人口的比值衡量。
控制变量：教育水平（高校人数）、金融发展水平（贷款/GDP）、政府支持（支出/GDP）、地区消费水平（零售/GDP）、产业结构（二、三产业人数）。
各变量描述性统计如表1所示。
| 变量名称 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 城乡融合发展 | 3757 | 24.024 | 31.540 | 3.988 | 656.041 |
| 人口迁入 | 3757 | 0.020 | 0.408 | -0.545 | 5.514 |
| 科技创新 | 3757 | 0.018 | 0.018 | -0.000 | 0.207 |
| 农业收益 | 3757 | 9696.148 | 14401.220 | 615.507 | 2.82e+05 |
| 教育水平 | 3757 | 206.563 | 254.937 | 0.268 | 1848.336 |
| 金融发展水平 | 3757 | 1.115 | 0.686 | 0.132 | 12.817 |
| 政府支持 | 3757 | 0.209 | 0.123 | 0.044 | 1.784 |
| 地区消费水平 | 3757 | 0.381 | 0.110 | 0.054 | 1.013 |
| 产业结构 | 3757 | 1.137 | 0.585 | 0.157 | 8.802 |
| N | 3757 |
注：表中报告了各变量的观测值、均值、标准差、最小值和最大值。
（四）数据来源
本文采用2011—2023年中国287个地级市的面板数据。数据源于《中国城市建设统计年鉴》、EPS数据库等。
四、实证结果分析
（一）基准回归
表2展示了基准回归结果。（1）列未加控制变量，（2）列加入控制变量。结果显示人口迁入对城乡融合发展呈现显著正向影响，验证了H1。
| 变量 | （1） | （2） |
|---|---|---|
| 城乡融合发展 | 城乡融合发展 | |
| 人口迁入 | 2.169*** | 1.544*** |
| (0.098) | (0.112) | |
| 教育水平 | 0.002*** | |
| 金融发展水平 | -0.096 | |
| 政府支持 | -0.570 | |
| 地区消费水平 | -0.124 | |
| 产业结构 | 0.017 | |
| 常数项 | 2.359*** | 2.188*** |
| 区域/年份固定 | 是 | 是 |
| N | 3757 | 3757 |
| r2 | 0.518 | 0.538 |
（二）内生性与稳健性检验
1. 内生性检验：采用滞后一期的人口迁入为工具变量，结果（表3）显示人口迁入依然在1%显著水平下正向影响城乡融合。
| 变量 | 城乡融合发展 |
|---|---|
| 人口迁入 L1 | 1.625*** |
| (0.118) | |
| 控制变量 | 是 |
| 常数项 | 2.310*** |
| 区域/年份固定 | 是 |
| N | 3468 |
| r2 | 0.531 |
2. 稳健性检验：通过替换解释变量（表4）和剔除异常值（表5），研究结论依然成立，证明H1稳健。
| 变量 | 城乡融合发展 | 城乡融合发展 |
|---|---|---|
| 人口迁入1 | 0.005*** | |
| 人口迁入2 | 1.544*** | |
| 控制变量 | 是 | 是 |
| N | 3757 | 3757 |
| 分类 | 剔除4个直辖市 | 剔除5个计划单列市 | 剔除15个副省级城市 |
|---|---|---|---|
| 人口迁入 | 1.509*** | 1.484*** | 1.549*** |
| N | 3705 | 3692 | 3562 |
（三）机制检验
1. 中介效应：如表6所示，人口迁入对科技创新、科技创新对城乡融合的系数均显著为正，验证了科技创新的中介路径（H2）。
| 变量 | 科技创新 | 城乡融合发展 |
|---|---|---|
| 人口迁入 | 0.012*** | 1.373*** |
| 科技创新 | 0.002*** | |
| N | 3757 | 3757 |
2. 调节效应：表7显示，人口迁入与农业收益的交互项显著为正，证明农业收益起到正向调节作用（H3）。
| 变量 | 城乡融合发展 | 城乡融合发展 |
|---|---|---|
| 人口迁入 | 1.5442*** | |
| 交互项 (PI×农业收益) | 0.00003*** | |
| N | 3757 | 3757 |
（四）异质性分析
基于胡焕庸线（表8），东南侧的促进系数显著高于西北侧。这归因于东南侧更强的创新活力与更雄厚的乡村经济基础。
| 变量 | 东南侧 | 西北侧 |
|---|---|---|
| 人口迁入 | 1.523*** | 1.137*** |
| N | 3380 | 377 |
| r2 | 0.531 | 0.926 |
五、结论与建议
本文研究发现：第一，人口迁入显著促进城乡融合；第二，科技创新具有显著中介作用；第三，农业收益具有正向调节效应；第四，东南侧融合效应更强。基于此，建议：
- [1] 深化户籍改革，完善公共服务衔接。进一步放宽落户限制，推动基本公共服务常住人口全覆盖。
- [2] 实施区域协调，推进差异化发展。加大对西部地区财政支持，补齐短板，构建多层次协调体系。
参考文献：
- [1] 许彩玲,李建建.城乡融合发展的科学内涵与实现路径——基于马克思主义城乡关系理论的思考[J].经济学家,2019(01):96-103.
- [2] 周慧,方城钧.城乡融合发展的科学内涵与内在逻辑[J].财贸研究,2023,34(09):17-23.
- [3] 张天帷,高帆.基于“基础—过程—绩效”框架的中国城乡融合发展测度研究[J].经济纵横,2024(08):82-93.
- [4] 段锴丰,施建刚,吴光东,等.城乡融合发展的动力因素及其驱动路径[J].中国人口·资源与环境,2024,34(01):150-161.
- [5] 李宏,唐新.城乡融合发展与农业产业韧性的多维测度与影响机制分析[J].农业经济问题,2025(06):66-81.
- [6] 崔建军,赵霞.生态产品价值实现与城乡融合发展:理论机制与实证检验[J].经济问题探索,2025(07):46-61.
- [7] 刘明辉,卢飞.城乡要素错配与城乡融合发展——基于中国省级面板数据的实证研究[J].农业技术经济,2019(02):33-46.
- [8] 黄永春,宫尚俊,邹晨,等.数字经济、要素配置效率与城乡融合发展[J].中国人口·资源与环境,2022,32(10):77-87.
- [9] 刘合光,齐心,陈珏颖.数字经济对城乡融合发展的影响及其作用机制——基于903个县域的实证研究[J].中国流通经济,2025,39(02):3-15.
- [10] 黄庆华,潘婷.新质生产力对城乡融合发展的影响及其内在机理[J].重庆大学学报(社会科学版),2025,31(01):1-16.
- [11] 刘涛,卓云霞.中国县级人口变动的空间格局及影响因素——基于第七次全国人口普查数据的新探索[J].人口研究,2022,46(06):72-87.
- [12] 武荣伟,邬林果.2000—2020年中国县市尺度流动人口地域类型演变及其影响因素[J].地理研究,2024,43(02):394-410.
- [13] 刘修岩,王彩艳.城乡人口流动如何促进乡村振兴？——基于中国县级面板数据的实证研究[J].浙江学刊,2023(01):160-170.
- [14] 史桂芬,李真.人口流动助推地区经济增长的机制研究——基于长三角城市群的面板数据[J].华东经济管理,2020,34(06):10-18.
- [15] 王绍博,罗小龙.欠发达地区人口流动及其城镇化效应——以甘肃省为例[J].城市问题,2022(07):4-11.
- [16] 杜启平.城乡融合发展中的农村人口流动[J].宏观经济管理,2020(04):64-70+77.
- [17] 周韩梅,刘新智,孔芳霞.数字经济何以推动城乡融合发展——基于287个地级市的实证分析[J].西南大学学报(社会科学版),2025,51(01):104-115+303.
- [18] 苏春红,李真.数字经济促进城乡融合发展了吗?——基于中国285个地级市的实证研究[J].经济社会体制比较,2023(03):27-39.
- [19] 孔凡斌,程文杰,徐彩瑶.数字经济发展能否提高森林生态产品价值转化效率——基于浙江省丽水市的实证分析[J].中国农村经济,2023(05):163-184.
- [20] 叶堂林,王雪莹.数字经济对协调性均衡发展的影响——兼论共同富裕的实现路径[J].经济学动态,2023(01):73-88.
- [21] 温忠麟,叶宝娟.中介效应分析:方法和模型发展[J].心理科学进展,2014,22(05):731-745.