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城市化下人口密度对居民消费影响

城市化下人口密度对居民消费影响

内容摘要:提高居民消费,扩大有效需求,是经济可持续发展的基础。本文以成渝城市群为例,分析城市人口密度对居民消费的影响,发现城市人口密度对居民消费的影响是“U”型关系,城市人口密度取对数后阈值为5.1621,即城市人口密度只有超过阈值,才会显著促进居民消费,说明城市人口过多,不是影响我国居民消费不足的原因,而是城市人口密度仍然不够高。作用路径分析发现,城市人口密度上升,会提高居民人均可支配收入,同时促进产业结构升级,从而提高居民消费水平。

关键词:居民消费;成渝城市群;城市人口密度;产业结构;人均可支配收入

引言

成渝城市群是我国唯一一个位于西部地区的部级城市群,2010-2020年间,成渝城市群人口增长超过650万,仅次于长三角和珠三角,成渝城市群人口密度快速上升。2019年成渝城市群社会消费品零售总额达到2.7万亿,占全国6.6%,是我国城市群消费的第四级。近年来,成渝城市群随着城市人口密度的不断攀升,网红消费和夜间消费等新型消费模式不断发展,成渝城市群居民消费不断驱动成渝城市群经济发展。因此,本文将分析成渝城市群城市人口密度对居民消费的影响,以此厘清城市人口密度影响居民消费的机制,从而促进成渝城市群居民消费可持续发展。城市化发展是扩大内需的基本动力,提高城市人口密度借助规模经济作用,降低居民消费成本,从而提高居民消费水平。陈昌兵(2010)发现,我国城市化发展会提高居民消费率,城市化对居民消费的影响呈“U”型,即城市化发展必须达到一定水平,城市化才会提高居民消费。孙业亮等(2016)实证分析发现人口规模对居民消费率存在正向促进作用,即增加人口规模有利于提高居民消费率,这与只考虑人口增速和人口规模的马尔萨斯悲观人口论是吻合的。郑得坤和李凌(2020)基于地级市的数据,实证分析发现城市人口密度是影响居民消费率的主导性因素,而城市人口规模对居民消费的促进作用不显著,说明城市人口密度要比城市人口规模更有意义。李红平(2018)发现,城市人口占比上升可以显著改善城乡居民消费结构并促进居民消费升级,但这种促进作用具有滞后性,而改善城乡居民消费对提高城市人口占比没有显著促进作用。石贝贝和王金营(2014)得到的结论是:农村人口向城市转移后,受到消费习惯、消费观念的转变和影响,城市人口增长没有显著提高居民消费水平,城镇化滞后于居民消费增长。综上,现有文献分析城镇化和城市人口密度对居民消费和消费率的影响以及城镇化对居民消费影响的结论不一致,而城市人口密度会显著促进居民消费。接下来,需要确定城市人口密度影响居民消费是线性关系还是非线性关系?城市人口密度影响居民消费是否存在阈值?这是当前我国必须探讨的问题,只有厘清其内在逻辑,才能为人口流动政策提供依据,从而扩大成渝城市群有效需求,促进成渝城市群可持续发展。基于以上问题,本文尝试加入城市人口密度的二次项,分析城市人口密度对居民消费的非线性关系,同时,成渝城市群作为我国西部地区经济增长的核心,本文将以成渝城市群作为研究对象,分析成渝城市群人口分布,即城市人口密度对成渝城市群居民消费的影响,将城市人口密度影响居民消费的研究引入城市群,丰富相关的理论研究。

一、成渝城市群城市人口密度和居民消费发展状况

(一)成渝城市群城市人口密度演化发展状况

奇普夫指数是衡量城市人口密度演化的指标lnR=y-xln(size)+ε(1)其中,R表示成渝城市群中各个地级市和县区人口密度在城市群的排序,而size表示城市的人口密度,用城市的年末常住人口/城市面积测度。由于ols存在很严格的条件,在小样本条件下,回归会存在偏误,本文根据Gabaix和Ibragimov(2011)的方法,对式(1)试做改进,如式(2)所示:ln(R-1/2)=β-αln(size)+ε(2)对排序减去1/2之后,可以很好地消除奇普夫定律的偏误,使测度结果更准确。其中α表示奇普夫定律的幂指,即zipf指数,ε表示回归误差系数,其中α越大,表示中等规模人口密度的城市数目越多,城市人口密度规模体系表现出扁平化特征。表1列示了2014-2019年我国成渝城市群城市规模演化现状,回归结果中R2达到0.9的水平,说明方程回归显著度较高。2014-2015年zipfs指数下降,2016年zipfs指数出现短暂的上升后,又不断下降,但仍然未超过1这个最优点,并且离1越来越远,说明成渝城市群城市人口密度高的城市,集聚人口能力不断上升,中等规模人口密度的城市数量快速下降,高密度城市人口集聚明显。

(二)居民消费发展状况

本文用居民人均消费支出和居民消费率衡量成渝城市群居民消费水平,图1显示了其发展状况,发现2014-2019年间,成渝城市群居民消费水平不断上升,2019年人均消费达到22975元。但居民消费水平增长率呈现波动态势,2016年和2018年都是下降的,2019年之后又出现了上升的趋势。居民消费率用居民消费/地区生产总值的比值表示,发现居民消费率持续下降,近年来下降趋势有所减缓。综上所述,成渝城市群人口向城市人口密度高的地区流动,说明城市人口高密度地区的人口密度会继续上升。同时,成渝城市群人均居民消费不断上升,居民消费率却不断下降,近年来下降速率减缓。

二、成渝城市群城市人口密度影响居民消费的理论假说

(一)城市人口密度高会促进居民消费

城市是要素集聚发挥规模经济作用而在空间上形成的产物,城市内要素集聚会产生投入共享、劳动力池和知识溢出等外部性作用,早期城市的形成是农村剩余劳动力转移的结果,早期城市人口密度不高,大多分布在一些城乡结合部和交通便利的地区,居民消费以生活必需品为主。正如陆铭和陈钊(2008)所言:我国经济需要在集聚中走向平衡,城市人口密度低的地区人口不断向城市人口密度高的地区集聚,居民才会享受到城市规模经济的红利,提高城市人口密度,从而提高商品多样性,单位商品的运输成本下降,从而降低商品总成本,提高居民消费效用,提高居民消费的引致需求,最终提高城市居民消费水平。因此,本文提出如下假说:假说1:城市人口密度对居民消费呈“U”型关系。

(二)城市人口密度影响人均可支配收入,最终影响居民消费

根据凯恩斯消费理论,居民消费水平由居民可支配收入和边际消费倾向决定。提高城市人口密度,使得居民消费需求上升,扩大城市有效需求,提高商品价格和销售量,会直接提高企业利润。一方面,需求引致的商品价格上升提高企业收益,企业利润上升的同时,劳动者报酬也会上升,从而提高居民收入,使得居民可支配收入上升,最终提高居民消费水平。另一方面,企业利润上升会促使企业扩大规模,提高居民就业率,更多居民可以获得劳动报酬,从而提高居民可支配收入,改善城市消费状况。因此,本文提出如下假说:假说2:城市人口密度上升会提高居民人均可支配收入从而促进居民消费。

(三)城市人口密度会促进产业结构升级,从而提高居民消费水平

提高城市人口密度,城市第一、第二产业占比快速下降,城市服务业和旅游业等第三产业占比快速上升,城市会向服务型和消费型城市转变,从而提高居民消费水平。产业结构优化是形成市场化供给与需求进行有效转换的重要基础,各产业的构成及相互之间的关系和比例会影响居民消费,对居民消费起到基础性作用(刘汝浩,2021)。城市人口密度特别高的地区,居民对于消费性服务业需求较高,从而促进城市产业结构升级,然后,消费型服务业发展,会降低居民消费成本,提升居民消费效用,提高城市居民消费水平。因此,本文提出如下假说:假说3:城市人口密度上升促进城市产业结构升级,促进居民消费水平。基于此,本文得到机制分析图,如图2所示。

三、成渝城市群城市人口密度影响居民消费的实证模型构建

(一)实证模型构建

本文为消除时间和地区对回归的影响,首先用最小二乘法(ols)对模型进行估计,之后用时间和地区的双向固定效应模型再次进行估计。truit=α0+α1*hdit+α2*(hdit)2+α3*pciit+α4*icit+σi+μt+ε其中,truit代表i城市t年的居民消费水平,hdit代表人口密度,用hdit的平方来表示人口密度变化对居民消费的影响,pciit是人均可支配收入,icit表示产业结构,用城市第三产业增加值/地区生产总值测度,σi是时间固定效应,μt是个体固定效应。

(二)数据来源和描述性统计分析

本文数据来源于2015-2020年的《四川统计年鉴》和《重庆统计年鉴》。并对居民消费水平、人口密度、人均可支配收入取对数处理,以保持数据的稳定性。对于部分缺失数据,采用插值法将数据补全。表2为数据的描述性统计分析,发现人均居民消费支出的最大值为10.34474,是重庆市渝中区的居民消费水平,并且人口密度最大的地区也是渝中区。数据的标准差都小于1,说明数据平稳,不存在异常值。

四、城市人口密度影响居民消费水平的实证分析

(一)基准回归结果

表3为城市人口密度影响居民消费水平的基准回归结果。模型1中只考虑城市人口密度对居民消费的影响,发现城市人口密度在1%的显著性水平下提高居民消费,并且R2为0.1866。模型2加入了城市人口密度的平方项,发现城市人口密度仍然在1%的显著性水平下促进居民消费,但城市人口密度的平方项在5%的显著性水平下抑制居民消费,说明城市人口密度上升,在短期会提高居民消费,在城市人口密度达到一定限度后,人口密度的继续增长只会抑制居民消费,降低居民消费水平。即城市人口密度对居民消费的影响呈现倒“U”型关系。模型3在加入控制变量后,发现城市人口密度对居民消费的倒“U”型影响趋势仍然是显著的,这和假说1的观点相悖,原因是地区和时间效应会影响ols回归结果。接下来是固定效应分析,由于使用短面板数据,首先对变量进行ADF检验,结果显示变量之间不存在多重共线性。然后对模型进行豪斯曼检验,结果显示应使用固定效应模型。模型4为控制时间和地区效应后的回归结果,发现城市人口密度在5%的显著性水平下提高居民消费。模型5为加入城市人口密度平方项后的回归结果,发现人口密度在1%的水平下会抑制居民消费,但平方项在1%的水平下促进居民消费,说明城市人口密度对居民消费的影响呈现“U”,即城市人口密度必须不断扩大,才能提高居民消费水平,这和假说1的观点高度一致。并且,城市人口密度取对数后二次项的边际值为0.6882,而一次项的边际值为-7.1051,因此,可以得到城市人口密度的阈值为5.1621。根据这一结果,本文发现2019年只有雅安市低于这一水平,说明其他地区提高城市人口密度会促进居民消费。模型6为加入控制变量之后的回归结果,发现城市人口密度和其平方项对居民消费影响结果没有差异,并且根据模型6测算的城市人口密度阈值和模型5几乎一图2成渝城市群城市人口密度影响居民消费的作用机制表2变量的描述性统计分析致,说明回归结果稳健。模型6显示,控制变量中人均可支配收入在5%的水平下显著促进居民消费,即人均可支配收入越高,居民消费水平越高,证明人均可支配收入会提高居民消费水平。此外,产业结构在1%的显著性水平下促进居民消费,即产业结构升级会促进居民消费,证明产业结构升级会提高居民消费水平。

(二)稳健性检验

本文用城市商品零售贸易额代替居民消费支出衡量居民消费水平,以此检验回归结果的稳健性。表4列示了稳健性回归结果,模型7中,城市人口密度在5%的显著性水平下促进居民消费。模型8和模型9显示,城市人口密度对居民消费水平仍然是“U”型促进作用,说明假说1的结论稳健。

(三)作用路径分析

城市人口密度对居民消费是“U”型作用路径,同时,人均可支配收入和产业结构都会提高居民消费,那么,城市人口密度和人均可支配收入以及产业结构之间是什么关系?本文接下来分析城市人口密度促进居民消费的作用路径。表5为作用路径分析结果,模型10结果显示人均可支配收入产生显著的正向促进作用,即城市人口密度越高,越会提高人均可支配收入,从而提高居民消费水平,这和假说2的结论高度一致。模型10的结果显示,产业结构在1%的显著性水平下产生正向的促进作用,即城市人口密度会促进产业结构升级,从而提高居民消费,这和假说3的结论高度一致。

五、政策建议

第一,继续提高城市人口密度,促进居民消费。大城市和城市中央地区(CBD)地区继续提高人口密度,发挥人口密度的规模优势,提高居民消费水平。首先,CBD区域应优化城市布局,提高人口容纳数量,降低城市空间对人口集中的阻碍作用;同时,促进轨道交通发展,提高居民出行便利度,降低居民消费的皮鞋成本。其次,发挥品牌优势,CBD区域应建立更多的消费品牌,发挥品牌吸引能力,引导CBD地区和周边地区居民消费,改善区域消费状况。最后,合理管控CBD地区房价水平,降低房价对居民消费的挤出效应,提高CBD地区的人口密度,从而发挥人口集中的规模经济作用,提高居民消费水平。第二,提高居民可支配收入,促进居民消费。城市人口密度上升,会提高居民可支配收入,从而提高居民消费水平。城市人口密度上升,居民有效需求上升,会提高企业利润和劳动者收入。提高居民可支配收入,首先应继续降低个人所得税,改变税率结构,特别是降低最低档收入水平的税收,提高居民可支配收入。其次,发挥三次分配的作用,强化政府转移支付的调节作用,降低社会收入分配差距,提高底层人民收入,从而提高居民可支配收入,促进居民消费。第三,促进产业结构升级,提高居民消费。城市人口密度上升,促进产业结构升级,提高居民消费。促进产业结构升级,首先发挥互联网的作用,强化互联网对居民消费的赋能,提高服务性消费占比,促进居民消费。其次,借助大数据和云计算,提高服务经济占比,挖掘消费潜力,提高居民消费获得感,从而提高居民消费水平。

作者:罗正媛 赵世秀 单位:重庆开放大学 重庆工业职业技术学院