1. 引言

自改革开放以来，我国经济整体上迎来了高速的发展，然而伴随而来的是区域之间经济发展不均衡的现状，各省份之间的经济发展水平存在较大的差异，2012~2021年，我国各地区的人均GDP变异系数变现为上升态势，即各地区人均GDP绝对值差距在扩大，此背后既有地貌，区位，城市经济发展水平等客观因素，也有政府政策，人口素质等主观因素。面对这一现象，党的十九大报告指出：“我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。”

在人口分布方面，全国各地也呈现出不均衡的现象，人口向经济聚集地区迁移的趋势明显。2021年，在有关东西部区域的人口密度来看，全国表现为东密西疏，东部地区的人口密度表现为413人/平方公里，而西部却只有53人/平方公里。在有关各省市的人口增速来看，根据第七次全国人口普查数据，在2010~2020年间，北京，重庆，广东等经济发展向好的地区人口增长超10%，然而，如内蒙古，甘肃，吉林等经济发展速度滞缓的地区却呈现出人口净流出的现象。

然而，在由经济分布主导的人口分布中，有一项不可忽略的干扰因素，那就是房价问题。在人口朝着经济聚集地区流入的过程中，其基本逻辑是人们希望在经济高度聚集的地区享受经济发展带来的成果，如更高的平均工资，更便利的交通，更专业的医疗服务，更优质的教育资源，更完善的公共设施等等，然而这些都是有代价的，即人们要在这座经济聚集度高的城市中长期居住下来需要住房。所以，高昂商品住宅价格的背后其实是经济聚集带来的资源与福利的价格。但是，由于近几年特别是一线城市居高不下的房价，使得人民的居住成本抬升，“逃离北上广深”的社会现象频出，高房价的城市也在一定程度上造成了人口流出和抑制了人口的流入。那么，房价在其中到底扮演了一个什么角色，起到什么作用呢？本文针对这个问题，主要探讨“城市经济密度–城市房价–城市人口密度”之间呈现怎样的关系。

2. 文献综述与研究假设

2.1. 文献综述

2.1.1. 城市经济密度对人口密度的影响

城市经济密度是城市发展与经济发展相互作用的结果，它与经济聚集息息相关 [1] 。经济集聚是形成城市的推动力，驱动着城市的扩张。人口密度与人口集聚一直是经济学、地理学研究的热门话题。人口集聚既是一个过程，也是一个结果。人口集聚形成原因多样且复杂，而人口迁移亦是由多种力量交互影响的结果。在众多影响因素中，城市经济密度是人口向特定地区迁移，即人口集聚的最重要原因。

目前就经济密度对于人口分布影响上的研究，结论表明两者之间的关系并不是单纯的正效应或负效应。吴瑞君发现我国不同省份中，区域经济与人口分布两者之间的变化关系，既存在正向耦合关系，也存在负向耦合关系 [2] 。

针对城市经济密度对人口密度的影响结果存在空间角度上的差异，许多学者有着不同的看法。肖周燕 [3] 认为人口分布与经济分布的不一致存在明显的地区差异，聚集速度也存在不同的空间机制。张耀军，张振 [4] 以京津冀地区为研究对象，发现经济因子对该区域大部分地区呈现出正效应，少部分存在负效应，同时影响程度呈现明显的圈层式空间分布结构，即存在区域异质性，从西北到东南逐步递减。闫东升，何甜等 [5] 以区域人口与经济不一致指标“BYZ”来研究长江三角洲地区中人口地理集中度与经济地理集中度的差异，发现了人口集中度与经济集中度存在空间布局的不协调。

2.1.2. 房价对人口密度的影响

城市房价是影响劳动力流动的重要因素。房价对各城市人口分布构成，是否具有吸引或迁出效应也备受关注，形成了两派观点。

部分学者认为，房价的上升会促进人口的迁出，产生挤出效应。Krugman [6] ，Helpmam [7] 引入了被其忽视的住房市场因素，指出某地区的住房价格会影响劳动者的相对效用，从而抑制劳动力在该地区的集聚。任元明 [8] 基于我国194个城市数据，得出结论：住宅价格的上涨会抬升居住成本，抑制人口迁入，造成“挤出效应”。赵锋和樊正德 [9] 以北上广深四大一线城市2005~2016年的面板数据研究得出商品住宅价格会对人口流入存在显著的抑制作用，住房价格每提高一个百分点，人口净流入量会下降约0.42%。而另一部分学者认为房价并不会形成对人口聚集产生抑制作用，尤其是在大型城市中，抑制效应更弱。Meen & Nygaard [10] 指出尽管房价相对较高的地区会抑制劳动力流入，但是套利的预期会促使劳动力流入。徐腾和姚洋 [11] 并未发现房价对人口的抑制作用，认为高房价不会对人口迁入呈现出负效应。何一峰，付海京 [12] 认为，在房价相对较高的地区，人口的迁入率与迁出率都相对较低，但由于净迁入率较高，使得人口相对更加集中。这说明，房价与劳动力流动的关系是动态且复杂的。

基于上述两种截然相反的观点，有学者在此基础上作出了更进一步的探讨，认为针对房价对人口迁移此问题，需要根据不同城市，不同人群进行针对性判断。Chien-Wen Peng & I-Chun Tsai [13] 认为房价在短期内对人口迁移的影响不对称，不同分位数下房价对人口迁移的影响各不同。兰宗敏等 [14] 认为，在不同规模城市，不同的经济发展阶段，房价对劳动力迁入与迁出存在城市异质性，在五大城市群中，高房价并未产生强的“驱赶效应”，在一些人口规模较小，经济发展水平较不成熟的中西部地区“吸引效应”和“驱赶效应”均较强。邓国营和冯倩 [15] 认为不同收入水平的人群面对房价上涨的居留意愿表现为“U”型，高房价对收入较低与收入较高人群的反向抑制作用较弱。

我们不难发现，当下一线城市房价的暴涨引发了公众热烈的讨论，使得近年来许多学者开始研究房价给人口流动等现象带来的种种影响。但是，研究房价作为中介变量作用于城市经济密度对人口密度的影响的理论和实证研究都不多。

2.2. 研究假设

2.2.1. 房价对人口密度影响的研究假设

基于前人的研究结果，前人曾以我国各省份，京津冀地区，长江三角洲地区等为研究对象，得出在不同的空间维度上，经济与人口之间的一致性情况存在差异。其背后逻辑是，对人口分布起作用的因素，如经济，自然，社会因素在各区域的影响中本身存在着空间异质性。本文以我国35个大中城市为研究对象，同样本身存在空间分布上的差异，因而上述因素的区域异质性也会在我国35个大中城市中也发挥作用。

基于以上分析，提出研究假设1：在我国35个大中城市中，人口经济一致性存在空间异质性。

2.2.2. 房价对人口密度影响的研究假设

从主观角度上，经济密度的聚集会带来正向的人口密度的聚集，但根据前人学者的研究结果，经济密度对人口密度的影响存在空间区域异质性和时间，如何解释在有些东部地区效应更弱，在有些西部地区效应更强呢？显然，答案不仅仅是地区的因素。但现有学者只找到结果，却未能从背后根源探寻导致经济密度与人口密度之间呈现区域异质性的扰动因素。

因此，我们不能轻易断定经济密度是对人口密度呈正向或反向影响，还需要进一步判断导致区域差异性的根源。李超和张超 [16] 提到，当人们向大城市迁移的时候，是看重其城市所拥有的教育、医疗、公共服务等资源，但资源是有价格的，房价则是资源背后的价格，即人们享受在高资源城市安定的代价。所以，在探究经济密度与人口密度之间存在区域异质性的背后原因时，我们认为是由于房价在其中对人口密度总体呈现“倒U”型与存在城市异质性的特点，房价在其中产生了间接影响。即经济密度的增长初期对人口迁入产生“吸引效应”，供需关系的变化使得房价上涨，但房价初期的上涨带来对人口密度的正向影响，后期随着经济密度再一步提高，房价逐渐超出人民承受范围，对人口密度起到负面作用。

基于以上分析，提出研究假设2：在我国35个大中城市中，房价在经济密度与人口密度之间起中介作用。

3. 数据与模型

3.1. 数据与样本

本文为了检验经济密度，人口密度与房价之间的关系，选取了经济较发达，人口数量较多，房价上涨较迅猛的我国35个大中城市作为本文的研究对象，数据区间为近10年，即2012~2021年的年度数据，数据来源于《我国统计年鉴》《我国房地产统计年鉴》以及各城市的统计年鉴。

3.2. 变量选取与处理

根据数据可得性与数据相关性的变量选取原则，本文选取城市经济密度为自变量X，城市人口密度为因变量Y。城市经济密度以该城市该年度GDP/建设用地土地面积进行度量，单位为“万元/平方公里” [17] [18] 。城市人口密度以该城市年末常住人口/建设用地土地面积进行度量，单位为“人/平方公里”。同时，本文选取城市房价作为中介变量M，以《我国房地产统计年鉴》中的住宅商品房平均销售价格进行度量，单位为“元/平方米”。

以上是研究模型所涉及的主要变量，但由于在研究对城市人口密度的影响因素时，除城市房价外，还有其他地区差异性的因素形成干扰，因此加入控制变量C。鉴于已有研究表明，医疗资源水平高的城市，人们的迁入意愿会更强，迁出意愿会更低，从而使人口聚集，因此借鉴杜本峰和张耀军 [19] ，选用医院床位数进行衡量；产业结构的优化有利于人口的正向分布，第三产业占比高的城市对人才的居留意愿更高，同时返乡意愿更强，因此借鉴刘西涛和王盼 [20] ，选用第三产业占GDP的比重进行衡量；城市社会消费情况好的城市一定程度上可以反映出地区的经济景气程度，也反映了更高的生活资源，吸引人口的流入，因此借鉴方冰轲等人 [21] ，选用社会消费品零售总额进行衡量。综上，分别采用医院床位数，第三产业占GDP的比重，社会消费品零售总额作为控制变量C₁，C₂，C₃，以此分别控制城市医疗水平，城市产业结构，城市消费情况对城市人口密度的区域性影响。变量相关具体信息见表1。

3.3. 模型构建

为了验证假设1，说明在我国35个大中城市中，人口经济一致性情况存在区域差异性。本文以我国35个大中城市为研究对象，选取城市人口数量，城市的国民生产总值等相关数据进行验证。

现有学者对于人口与经济不一致的度量指标有不均衡指数、地理集中度、人口经济一致性指标。人口经济一致性指标相比其他指标而言，将经济地理集中度与人口地理集中度进行对比考虑，综合反映了该城市人口集中度与经济集中度在空间分布上的协调程度，能够客观反映我国35个大中城市的人口经济一致性情况。因此，本文借鉴封志明和刘晓娜 [22] ，选用人口经济一致性指标(CPE)来评价经济密度与人口密度的区域差异性。

人口经济一致性指标(CPE)能够反映出某一地区或城市经济发展与人口分布的一致性程度，指一国内某地区的人口占比与国内生产总值占比的比值，具体公式如下：

${\text{CPE}}_i=\frac{p_i}{g_i}=\frac{\frac{P_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{{\displaystyle \sum }}}{P}_i}}{\frac{G_i}{\underset{i=1}{\overset{n}{{\displaystyle \sum }}}{G}_i}}.$(1)

其中：n为城市数； $p_i$为城市i的人口聚集水平； $g_i$为城市i的经济聚集水平； $P_i$为城市i的人口数量； $G_i$为城市i的国内生产总值。

根据不同的指标值分为5大类，具体为人口聚集远低于经济聚集，人口聚集远低于经济聚集，人口经济基本一致，人口聚集略高于经济聚集，人口聚集远高于经济聚集。当CPE指标值 > 1时，说明该城市的人口聚集程度高于经济聚集程度，其中再具体分为人口聚集略高于经济聚集和人口聚集远高于经济聚集；当CPE指标值 < 1时，说明该城市的经济聚集程度高于人口聚集程度，其中再具体分为人口聚集远低于经济聚集和人口聚集略低于经济聚集。当CPE指标值 = 1时，说明该城市的人口经济基本一致。当CPE指标越远离1，说明该城市的经济密度与人口密度一致性越差，反之说明二者一致性更好，人口与经济水平匹配程度更高，详见表2。

为了验证假设2，研究房价是否在经济密度与人口密度之间起中介作用，此处借鉴温忠麟 [23] 构建中介效应模型，如图1所示，以城市人口密度为因变量Y，城市经济密度为自变量X，以城市房价作为中介变量M，以医院床位数，第三产业占GDP的比重，社会消费品零售总额分别作为控制变量C₁，C₂，C₃。

构建模型(2)，以检验城市经济通过城市房价影响城市人口密度的中介效应。

$Y_{i,t}=c+{\lambda }_1{X}_{i,t}+{\lambda }_2{M}_{i,t}+{\xi }_{i,t}.$(2)

其中， $Y_{it}$指第i个城市第t年的城市经济密度， $X_{it}$指第i个城市第t年的城市人口密度， $M_{it}$指第i个城市第t年的城市房价，c为常数项，λ为回归数，ξ为随机干扰项。

4. 实证分析

由于本文中所用到的城市房价，医院床位数，社会消费品零售总额为绝对值，而城市经济密度，城市人口密度，第三产业占GDP为相对值，为了降低异方差带来的影响，对变量取对数进行预处理 [24] 。

4.1. 我国35个大中城市人口经济一致性情况

基于所获得的数据和公式(1)，并根据表2的划分标准，依次按照城市，土地，人口，经济进行分类，以2021年为例对我国35个大中城市人口经济一致性情况进行分析，如表3所示。

根据表3，2021年在我国35个大中城市中，人口经济情况基本一致，以城市数量来划分共有11个，占到总城市数量的31.4%；以土地面积来划分共有10.63*10⁴km²，占到总城市土地面积的21.02%；以人口数量来划分共有10,660万人，占到总城市人口数量的28.32%；以经济水平来划分国内生产总值共有129,189亿元，占到总城市GDP的29.14%。相反，在我国35个大中城市中呈现出人口经济不一致的共有24个城市，城市数量占到总城市数量的68.6%，其中又有48.6%的城市表现为人口聚集高于经济聚集。在人口聚集高于经济聚集的城市中，人口聚集略高于经济聚集的城市占到大多数，以城市数量来划分共有14个，占到全样本40%，接近半数；以土地面积来划分共有24.44*10⁴km²，占到全样本48.32%，接半数；以人口数量来划分共有12,549万人，占到全样本33.31%，接近1/3；以经济水平来划分国内生产总值共有105,820亿元，占到全样本23.86%，还不到1/4。在人口聚集远高于经济聚集的城市中，以城市数量来划分有3个，占到全样本8.6%；以土地面积来划分有8.97*10⁴km²，仅占到全样本17.72%；以人口数量来划分仅有3005人，仅占到全样本8.0%；以经济水平来划分国内生产总值仅有16,963亿元，仅占到全样本3.83%。由此可得，2021年在我国35个大中城市中，城市以人口聚集高于经济聚集为主导，人口分布呈现出较强的经济导向性，此时人口聚集远高于经济聚集的城市占比较小。

综上，以上结果表明在空间维度上，我国35个大中城市的人口分布与经济聚集上存在区域上的明显差异，人口与经济一致性情况存在空间异质性。因此，假设1得以验证。

4.2. 房价在经济密度与人口密度中的中介效应

参照温忠麟对中介效应的检验方法，我们研究城市房价在城市经济密度对城市人口密度的关系中所起到的中介作用。详见表4、表5和表6。

注：^***代表在1%水平上显著。

根据表6结果，经过依次检验，前三步的t检验都在1%水平上显著，因此房价的中介效应显著。另外，由于第4个t系数也通过了显著性检验，即表明城市房价是部分中介角色，起到部分中介效应，其中中介效应占总效应的比例 = 0.261*0.356/0.760 = 12.23%，即房价在经济密度作用于人口密度的影响中贡献率达到12.23%，剩下的87.77%是城市经济密度直接作用于城市人口密度的。

同时，从模型中可以得知：一方面，城市经济密度对城市人口密度与房价都有直接的正向效应，即城市经济聚集程度的提高对带来人口的聚集和房价的上涨。另一方面，城市经济密度会通过城市房价对城市人口密度带来间接的正向效应，但其中房价对城市人口密度有一定的抑制作用，即城市经济的聚集往往会带来房价的上涨，而城市房价的上涨又一定程度上削弱了人口聚集，即城市经济密度会部分通过房价间接影响城市人口密度。因此假设2得以验证。

5. 结论与启示

5.1. 结论

不同于已有的研究，本文将城市房价视作为干扰城市经济密度对人口密度的影响因素，以我国35个大中城市为研究对象，探讨这些城市的人口经济一致性情况以及城市房价在城市经济密度与人口密度之间的起到的中介作用。得出以下研究结论：

在我国35个大中城市中，经济与人口一致性情况存在空间异质性和时间差异性。

城市房价在城市经济密度与人口密度之间起部分中介作用，即城市经济密度的提升会抬升房价，进而间接影响城市人口密度，其中房价的中介效应占总效应的比例为12.23%。

5.2. 启示

据上文的分析与得出的结论，我们可以得出以下几点启示：

第一，目前我国地区人口经济不一致情况突出，且地区间经济发展水平差异较大，人口迁移存在显著的经济导向性。因而造成了我国东密西疏的巨大差异，也导致了不同城市之间房价的巨大差异。为了缓解这一“不平衡”的现象，政府应积极以政策为导向地推进区域间的协调发展，大力发展经济较落后的城市，以“先富”带动“后富”，鼓励率先发展的城市带动周边城市的发展，实现城市间的协同效应，以此进一步解决人口分布不均衡的现状，减少“空城”现象。

第二，房价作为一项间接影响城市经济密度与人口密度之间的中介，对人口流入，尤其是青年群体的迁入起到了较大的抑制作用。在一线城市，外来青年群体往往要举一家之力来完成购房安家，不可避免地会产生人才的流失。目前，困扰青年群体在一线城市生活的主要问题之一便是居住成本。为此，各地政府应采用积极的人才引进政策，如给予专项公租房、住房补贴、落户政策等。杭州市作为人口流入型的新一线城市推出了大学生在杭创业补贴政策，不同类别的人才引进政策等政策，吸引了大批优质人才的流入。

第三，由于租户和住户所享受的城市资源有较大差距以及中国家庭的传统观念的影响之下，高经济密度城市的流动人口对住房形成了迫切需求，导致了一线城市房价的急剧攀升。在住房价格居高不下的现实背景之下，政府应大力发展住房租赁市场，并保证“租售同权”，即租户与住户拥有同等权力，将住房的需求转为租房需求，缓解高经济密度地区房价的快速攀升。

参考文献