人口膨脹給大城市帶來的 “城市病”已經成為中國很多城市的首要問題。為了疏解中心城區人口壓力，各城市都采取了一系列措施，如通過戶籍制度和準入門檻控制人口規模，通過規劃郊區衛星城引導城市空間格局由單中心向多中心轉變，等等。但事實上城市蔓延的趨勢依然沒有得到有效遏制。應該采取哪些手段以及如何實施才能有效調控人口分布是大城市健康發展的核心任務。

一、文獻述評

城市公共服務被認為是影響人口遷移的主要因素之一，目前的研究主要討論人口分布與公共服務空間配置的關系。一方面，學者們通過人口與城市空間要素分布的一致性得出影響人口分布的因素。

如王金營在研究北京市城市 － 近郊人口密度梯度及其變動時發現，經濟水平、城市公共交通、人均居住面積、綠地面積等因素與人口密度有比較強的相關性。馬清裕和張文嘗通過比較北京居住區的交通網絡，發現居住區空間以沿各環路圈層擴展、沿向外輻射主干道帶狀延伸及在現代產業集聚區周邊擴展為基本特征?？镂幕酆投艊髟谘芯勘本┏鞘腥丝诳臻g分布模式時發現交通環路對人口分布有顯著影響。在城市空間擴張過程中，交通和土地利用隨著人口規模的擴大而擴張，事實上往往是人口密度的增加引起交通和土地利用發生改變。因此，單純比較兩者的空間分布說服力不強，對于吸引人口遷移的原因還需進一步從各種因素與人口分布的相互影響關系和聚集特征上進行分析。

另一方面的研究則通過比較中心與外圍地區的公共服務差異，得出外圍地區公共服務不足是影響人口遷移的主要原因。如賴玉紅等在分析了廣州市衛生資源與人口分布的空間格局后發現，醫療機構與人口分布不相適應。謝守紅基于 1982、1990 和 2000 年廣州市中心區、近郊區和遠郊區的人口數量、增長率和密度對廣州市人口空間分布變化的影響進行研究后指出，近郊生活服務設施和軌道交通發展的滯后是造成廣州人口郊區化較北京、上海緩慢的原因之一。高軍波等刻畫了廣州市公共服務的空間分異，并通過對廣州市公共服務綜合公平指數進行空間自相關分析后指出，老城區公共服務供給規模大、密度高而外圍開發區供給缺乏，與人口分布不協調。楊勝利和高向東主要利用因子分析法分析了上海市公共服務資源配置狀況，并基于上海近郊區的公共服務資源綜合得分低于中心區與遠郊區的現象，得出近郊區擴建中存在公共服務不配套的結論。孟兆敏和吳瑞君基于上海市第六次人口普查的數據研究了人口規模、結構和空間分布變動對上海市公共資源現有配置的沖擊，建議促進公共服務均等化。盡管這些結論無可爭議，但是研究顯然暗含了公用設施在空間上達到均衡布局才是最優目標，如果不能為城市多中心提供支持，則必然導致 “攤大餅”式的城市蔓延。

城市空間效率的本質在于空間布局的非均質性，正是非均質的空間結構使得各要素在特定地段聚集，從而在不同地區形成城市的各種功能區。通過公共服務引導人口分布的機制也在于通過在目標地配置公共資源引導市場資源聚集，從而實現城市人口在空間上形成多中心結構。因此，如何選擇公共資源分布的地點是合理布局城市空間要素的關鍵，而非簡單地均等化。同時，在利用城市空間非均質特征時，不同質量的公共服務資源對人口居住選擇的作用是不同的，優質資源比普通服務對人口更有吸引力，其對人口的作用更能體現聚集的城市空間特征; 加之我國的公共服務能力差異較大，優質公共服務資源稀缺，居民對優質公共服務的追求更是趨之若鶩，而目前的研究都忽略了這一點。盡管趙秀池對北京市優質公共資源配置和人口聚集中心進行比較后認為，教育、醫療衛生、文化、體育、公共交通等優質公共資源在中心城區高度聚集是導致人口在中心城區聚集的重要原因; 但該研究僅對不同質量的公共服務資源進行了空間分布的比較，不能解釋設施與人口分布的互動關系; 而且作者采用的是中心城區和新城地區的對比，空間范圍過于抽象，對于城市空間異質性特征描述則過于粗略。

另外，在討論影響城市人口遷移的經濟因素方面，學者們經過多種途徑研究發現，職居分離是中國很多大城市的突出問題，說明中國特大城市人口在向外遷移過程中與產業存在嚴重的不匹配性。實踐證明，“產業造就城市”，而上述研究忽略了產業因素對人口的影響，或者將產業和公共服務分開考慮，削弱了結論的可靠性。

為了準確解釋在經濟條件下公共服務對人口遷移的作用，本文利用空間計量方法，對公共服務變量與人口密度關系進行分析。采用 2010 年第六次全國人口普查中的北京市各街道鄉鎮 \\(簡稱 “街鄉”\\) 數據，較之以往基于區縣級數據的結論更能準確反映城市空間的異質性特征; 公共服務包括教育、醫療和公共交通，并增加了就業崗位和工資水平兩個控制變量，可以綜合考慮公共服務和經濟要素的共同影響。加入空間權重因素的空間計量主要是基于城市聚集效益的存在，因為 “不考慮空間作用的模型將會略微高估城市公共服務的價值”; 而聚集效應是城市空間形成的根本動力，也是形成多中心格局的基礎。

二、北京市公共服務與人口分布

自 21 世紀以來，北京市的人口出現了明顯的擴散現象，即中心城區人口增速減緩，郊區人口迅速增加。但是，密度變化最快的在近郊區，中心城區次之，人口并沒有通過隔離帶向真正的郊區遷移。由于近郊區與中心城區相連，在形態上仍然表現為 “攤大餅”式的空間擴張。全國第六次人口普查數據顯示，北京市的321 個 “街鄉”中，常住人口密度大于3 萬人/平方公里的街道有10 個，占總量的 3. 12%，分布在原東城、原西城、海淀和朝陽。常住人口密度在 1 萬人 ～3 萬人/平方公里的有84 個，占總數的26. 17%，也主要分布在中心和近郊區。常住人口不到1 萬人的街鄉有163 個，占總數的 42. 37%，主要分布在遠郊區?？傮w上仍然表現為人口在中心城區高度聚集的特征。

公共服務中，教育和醫療是人生的兩個重要端點，尤其是優質教育和醫療資源是居民追求生活品質的重要內容，由于接送小學生上下學和重病老人就醫是最耗費勞動力成本的兩項任務，故這里選擇品牌小學和三級甲等 \\(簡稱 “三甲”\\) 醫院分別代表優質教育和醫療服務; 交通則是聯系一切城市活動的空間紐帶，鑒于北京市實行的是 “公交優先”戰略，這里用公共交通表示。從教育來看，北京市的品牌小學幾乎全部集中在東城、西城、海淀、朝陽和豐臺的中心城區，而遠郊的八個區縣沒有一所品牌小學。 “三甲”醫院是醫療水平和醫療設施最好的醫院，大部分集中在城六區，八個郊區縣沒有一所?？蛇_性是公共交通效率的具體體現，鑒于北京市仍是單中心的空間格局，從以到達城市中心 \\(天安門\\) 的時間來衡量各地的交通可達性 \\(時間越長可達性越差\\) 來看，1 小時的可達性只包括了城市中心和一部分有直達車的地區，一半以上地區乘坐公共交通工具需要至少 3 個小時才能到達市中心。由此可見，無論是人口還是公共服務都表現出了在城市地區高度集中的分布特征 \\(見圖 1\\) 。

圖 1 顯示，北京市的人口和城市公共服務主要分布在中心城區，在空間分布中都具有高度集中的特點。教育和醫療機構配置與人口密度分布的變化趨勢相同，交通花費時間與人口密度分布變化趨勢相反。這說明優質教育、醫療和公共交通可達性都與人口分布密切相關，且具有相同的空間變化趨勢。

三、研究方法

本文將各項公共服務設定為自變量，與產業相關的因素設定為控制變量，通過采用加入空間權值矩陣的空間計量模型，分析城市公共服務對人口密度分布所產生的影響。

1． 模型構建

在采用空間計量模型分析時，一般要用空間權重矩陣來表達空間相互作用。鄰近空間權重矩陣因其對稱與計算簡單而最為常用，但由于僅考慮了鄰接效應而忽視空間距離等因素，會丟失大量距離信息?；诰嚯x的空間權重矩陣則假定空間相互作用的大小是取決于地區間的質心距離，是一種在實踐應用中常用的空間權重矩陣。故本文采用基于實際距離的空間權重矩陣，以各 “街鄉”所在地為中心點，其經緯度坐標數據來自 Google Earth 衛星地圖，并經 Stata 計算得到空間距離權重矩陣值。在進行空間計量分析前，需要對人口密度分布進行空間相關性檢驗，通常用 Moran’s I 指數，定義為:

公式 \\(1\\) 中 Yi表示第 i 個地區的觀測值，S2表示 Yi的方差，n 表示觀測點個數，Wij為二進制的空間權重矩陣。Moran’s I 指數的取值范圍為 ［－ 1，1］，大于零表示空間集聚特征，即存在空間正相關性，值越大集聚特征越明顯; 小于零表示空間發散特征，即存在空間負相關性，值越小發散特征越明顯; 等于 0 則表示空間上的隨機分布特征，即不存在空間相關性。通過對各 “街鄉”常住人口密度的全局空間相關性計算，得到 Moran’s I =0. 535，對應的 p 值為 0. 000，即常住人口密度的分布存在全局空間自相關性，具有顯著的空間集聚特征，在計量分析中需要加入空間權重矩陣。

空間計量模型有空間誤差模型 \\(spatial error model，SEM\\) 和空間滯后模型 \\(spatial lag model，SLM\\) 兩種?？臻g誤差模型基于因變量的空間自相關性，表達為:y = Xβ + ε，ε = λWε + μ \\(2\\)公式 \\(2\\) 中 ε 為隨機誤差項向量，為 n * 1 階的截面因變量向量的空間誤差系數，W 為空間權值矩陣，μ 為正態分布的隨機誤差向量。參數 β 反映了自變量 X 對因變量 y 的影響。參數 λ 衡量了樣本觀察值中的空間相關性，即相鄰地區的觀察值 y 對本地區觀察值 y 的影響方向和程度。

空間滯后模型主要是探討各變量在某地區是否有擴散現象 \\(溢出效應\\) 。其模型表達式為:y = ρWy + Xβ + ε \\(3\\)公式 \\(3\\) 中參數 β 反映了自變量對因變量的影響，空間滯后因變量 Wy 是內生變量，反映了空間距離對區域現象的作用，ρ 值體現這種作用的方向和程度，大于 0 表示空間單元之間相互強化，即空間聚集作用; 小于 0 表示空間單元之間相互抵消，即空間分散作用。

2． 指標與數據

公共服務包括教育、醫療和交通三項內容，作為三個影響人口分布的自變量，分別用各 “街鄉”的品牌小學數量、“三甲”醫院數量和交通可達性來表示。采用單位從業人員數和在崗職工平均工資作為兩個控制變量。

人口密度采用第六次全國人口普查中北京市 308 個街道和鄉鎮的常住人口與面積之比，用萬人/平方公里表示; 品牌小學數量 \\(所\\) 來自 《北京日報》、《北京晚報》、《北京晨報》和新浪教育頻道在原有重點小學基礎上，在 1164 所小學中聯合推選出的百所特色小學，通過地圖搜索工具，按照其地理位置所在 “街鄉”計算所得; “三甲”醫院來源于國家衛生部門公布的各地 “三甲”醫院名單，按上述同樣方法計算各 “街鄉”“三甲”醫院數量 \\(所\\) ; 交通可達性用各 “街鄉”辦事處或鎮政府所在地到天安門乘坐公共交通工具 \\(公交或地鐵\\) 所花費的最短時間 \\(分鐘\\)來表示; 法人單位從業人員數量 \\(人\\) 和在崗職工平均工資 \\(元/年\\) 來自北京市第二次經濟普查數據 \\(截止到 2008年底\\) 中各 “街鄉”的法人單位統計。各變量的統計描述見表 1。

四、實證分析

在空間滯后模型和空間誤差模型中進行選擇時，一般通過拉格朗日乘數和穩健的拉格朗日乘數形式來檢驗，結果見表 2。

表 2 顯示空間誤差和空間滯后模型的拉格朗日乘數值均在 1% 的水平下顯著，于是需要再觀察穩健的拉格朗日乘數檢驗值，空間誤差模型的穩健拉格朗日乘數檢驗 p 值為 0. 501，而空間滯后模型的穩健拉格朗日乘數檢驗的 P 值為 0. 000，故采用空間滯后模型。將各變量加入上述的空間滯后分析模型中，形成下列表達式:density = β0+ ρW + β1sch + β2hos + β3trans + Z1empl + Z2salary + ε \\(4\\)為了便于比較，分別采用 OLS、SEM 和 SLM 方法對上述模型進行回歸，各種結果見表 3。

表 3 顯示，品牌小學數量對人口密度分布的影響系數最大，為 0. 3515，且在 1% 的水平下顯著，表明優質教育資源是吸引人口居住的重要因素，具體表現為，街鄉品牌小學每增加一所，人口密度增加 0. 3515 萬人/平方公里。三甲醫院數量的影響系數次之，為 0. 2512，也通過了 1% 水平的顯著性檢驗，表明三甲醫院每增加一所，該街鄉的常住人口密度增加 0. 2512 萬人/平方公里。公共交通耗時的影響系數為負并通過了 5%水平的顯著性檢驗，說明隨著到達市中心花費時間的增加，公共交通可達性降低，常住人口密度也隨之降低?？刂谱兞恐械姆ㄈ藛挝辉趰徛毠つ昶骄べY的影響系數為0. 00003，在 1% 的顯著性水平下顯著，表明 “街鄉” 的在崗職工年平均工資越高，對應地區的常住人口密度越高，年平均工資每增加 10000 元，該街道或鄉鎮的常住人口密度增加 0. 3 萬人/平方公里，這一方面反映了地區收入對居民居住選址的作用明顯; 另一方面，也反映了高密度人口與高端產業空間分布的一致性特征。而從業人員數量對人口分布影響不顯著，表明就業崗位對人口分布沒有影響，這與產業造就城市的觀點不甚相符; 但與北京市嚴重的職居分離結果一致。兩者結合可以看出，職居分離主要發生在低端產業中。反映空間效應的系數 ρ 在 1% 顯著性水平上為 0. 962，顯著性強、系數大，說明一個街道或鄉鎮人口密度增加會引起周邊街道或鄉鎮的人口增加，人口密度分布有明顯的聚集效應，這正是形成城市中心的基礎。

上述結果顯示，優質教育、醫療以及交通作為城市基礎的公共服務確實對人口分布有顯著影響，其中學校比醫院的影響系數大，表明居民在選擇居住地時，優質小學的作用比醫院更重要。而以環形結構為主要構架的交通規劃體系被認為是影響人口向外分散分布的主要原因之一，在這里也得到了一定程度的體現。同時，在郊區化過程中，雖然很多學者主張產業與人口同時遷移，但 “臥城”的出現加劇了職居分離，也成為低端產業與人口分布不一致的主要原因。明顯的空間效應參數說明，北京市街鄉空間尺度表現出了很強的空間效應，在規劃公共服務設施時，這個尺度應非常適宜，過大 \\(如區縣\\) 尺度不足以產生空間聚集效應，過小 \\(如社區\\) 尺度則會使人口分布的影響因素繁瑣、影響關系復雜而難以區分主要因素。

五、結論

上述結果表明，公共服務對城市人口的空間分布有顯著作用; 尤其是優質公共服務是引導人口遷移的重要因素。在兩個與經濟相關的控制變量中，從業人員與人口分布無顯著影響，說明產業與人口遷移不一致 \\(錯位\\) 。從企業角度來說，并不希望為了勞動者而將企業選址在人口密集地區; 從勞動者角度來看，是否能找到工作與居住地無關，居民對于居住地的選址更多地受就業以外的因素影響，這正是北京市職居分離的原因。因此，在職居分離嚴重的條件下，通過普通產業轉移對促進人口向郊區遷移沒有明顯效果。雖然北京市政府從 10 年前就采取了依業選人、以居凈人的措施來減少低端人口，但人口分布的空間格局一直未有明顯改觀。事實上，除了中心城區的現代服務業外，北京在郊區化過程中形成了兩個比較大的產業集中區，即順義制造業基地和大興的亦莊開發區，而人口并沒有在這兩個地區集中，而是以城市蔓延的方式向四周擴散，其中很大部分原因是這里的公共服務與產業發展不匹配。工資水平對人口分布的顯著性說明，高端行業對居住選擇具有吸引力。兩個控制變量的作用相結合反映出低端產業難以吸引人口遷移，從 “產業造就城市”來看，即使在郊區也需要發展高端產業，如此才能從根本上改變人口的空間分布結構。目前，北京郊區具有競爭優勢的產業主要是文化創意產業、現代服務業和現代制造業，這些行業都屬于高工資行業; 被城區淘汰的低端服務和制造業在郊區也難以生存。因此，通過產業發展引導人口外遷仍需要高端產業支撐。

中心城區的人口是否能夠外遷，是城市中心地區與外圍地區相互博弈的過程，外圍地區的公共服務和產業如果沒有優勢來吸引人口，則很難在外圍地區形成居住中心; 而在大范圍的外圍地區均勻布局優質公共服務和高端產業亦非現實之舉。本文所得出的高端行業和優質公共服務對人口布局的顯著影響與事實一致。佛羅里達 \\(Florida\\) 證明創新能力和創意活動發生在城市人口密集地區。因此，高端產業需要高密度人口，高密度人口有利于高端產業成長，世界高端商務中心同時也是創意中心和人口密集的城市繁華地段就說明了這一點。另外，人口分布還表現為空間聚集。這就說明在引導人口向外遷移的過程中，應該充分利用城市空間非均質性特點，在適當的地方增設和完善優質公共服務以吸引人口，并為高端產業提供發展環境，使優質公共服務和高端產業發展相配套，從而在該地形成人口聚集中心，最終形成多中心格局。

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