住房供给弹性、城市行政等级与中国城市人口增长
刘春花
(滁州城市职业学院 管理系，安徽 滁州 239000)
摘 要： 在构建城市住房供给弹性与人口增长之间的理论机制的基础上，基于2005-2018年中国70个大中城市的面板数据样本，考察了住房供给弹性和城市行政等级对中国城市人口规模变动的影响。结果表明：在城市行政等级既定的条件下，在面临生产率和公共物品正向冲击时住房供给缺乏弹性的城市人口规模增长比例低于富于弹性的城市；在住房供给弹性既定的条件下，生产率和公共物品变动对省会城市和计划单列市人口规模增长的影响高于一般地级市；在面临生产率和公共物品冲击时住房供给缺乏弹性的城市的房价上涨比例和实际工资的下降幅度均高于同等级供给富于弹性的城市；省会城市的实际工资下降幅度低于相同住房供给弹性的一般地级市，房价上涨幅度则高于一般地级市。
关键词： 住房供给弹性；城市行政等级；城市人口增长；房价
在中国获取城市户籍与是否拥有城市住房之间存在紧密的联系，对于大多数城市的新移民而言，由于很难达到落户城市的积分条件，只能通过取得城市住房所有权，才能获得城市户籍或享受与城市户籍居民等同的公共福利，住房价格已成为人口城市化的主要成本。自实施住房货币化改革以来，我国城市住房价格一直呈持续上涨的态势，高房价对城市人口产生了巨大的挤出效应，主要城市房价上涨的速度远远高于劳动生产率和工资的涨幅[1]，这不仅使得农民工群体在城市的居住环境更加恶化，就连高学历、高技能人才也倍感压力，“逃离北上广”已然成为一种社会现象。城市人口增长与住房价格一直以来都是学界关注的热点，部分学者将人口与房价之间建立联系并进行了研究。Holland利用美国的出生率和人口规模数据对美国的房价做出了准确预测[2]。徐建炜等从人口结构角度解释中国住房价格高涨现象[3]。孙焱林、张攀红的研究表明，人口迁移与房价之间的关系是非对称的，并且人口迁移对房价的正向作用较小[4]。张超等基于高校扩张下人口迁移视角的研究，得出城市房价上涨的主要动力是迁移人口，特别是高校毕业生群体的新增住房需求[5]。张路等认为移民身份有限延缓了移民家庭的住房需求，城市户籍的可获得性则从根本上抑制了家庭的住房需求[6]。林海波利用2000-2010年房价数据的研究表明，蓝领或中小工商业者移民是城市房价上涨的主要原因[7]。
现有文献为本文的研究工作提供了宝贵的启发和借鉴，但存在一些不足：相关研究主要集中在人口迁移或人口结构对城市住房价格的影响方面，忽视了城市人口变动与房价之间的内生性问题；已有研究大多从需求侧出发分析城市住房的“量价”波动，缺少从供给侧视角的研究[8-9]；住房价格虽然是农村转移劳动力融入城市的主要成本，是影响城市人口规模增长的重要因素，但并不是城市人口规模增长的动因。因此，本文从住房供给角度着手，以城市住房的供给弹性和城市行政等级为切入点，探究不同等级城市住房供给弹性对城市人口增长的影响。
1 理论机制分析
本文借鉴了Glaeser的城市增长模型，并在此基础上进行了扩展和改进，在模型中加入了城市公共物品，并将住房供给弹性引入到城市房价模型中，构建了城市住房供给弹性与人口增长之间的理论机制。该模型主要由居民效用函数、城市人口规模函数、住房建造成本函数3个方程组成。
1.1 居民效用函数
假定经济活动空间由j 个不同城市区域构成，不同城市区域的居民具有的劳动力禀赋是同质的，居民保留效用(reservation utility)的大小取决于城市公共物品、工资水平以及住房成本：
U =C j +W j -R j
(1)
其中U 为居民保留效用；C j 表示第j 个城市的公共物品供给数量，假定本文中的公共物品为非生产性生活设施，如城市具有的教育、医疗数量与质量等，并且假定其与生产效率的提高无关；W j 表示第j 个城市居民接受的实际工资水平，R j 表示第j 个城市的住房成本。
(3) 该滑坡实测位移与计算位移不完全吻合的原因主要在于未考虑降雨等外界因素及应力场-渗流场全过程耦合作用。
1.2 城市人口规模函数
假定城市人口规模取决于城市能够提供的工作岗位数量，并且城市区域内的生产性工作任务数量分布取决于生产效率，并服从指数分布。当生产效率高于城市工资水平W j 时，城市能够提供的工作岗位数量，即城市人口规模为eα(A j -W j )，其中A j 表示第j 个城市的生产效率，给定工资水平。城市生产效率越高，提供的工作岗位越多，则劳动力需求越大，人口规模越高，因此第j 个城市的人口规模N j 表示如下：
InN j =α (A j -W j )
(2)
1.3 住房价格函数
城市住房价格主要取决于城市住房建造成本，假定住房建造成本主要由建筑安装成本、制度成本和自然环境约束成本三个方面构成。本文用F j 表示第j 个城市的住房建筑安装成本，将制度与自然环境约束导致的住房建筑成本设定为δ j log(N j /L j )。其中L j 表示城市行政区面积，δ j 为第j 个城市的住房供给弹性，给定城市人口密度增长率，δ 越大表明城市住房供给弹性越低，人口密度增长导致的住房建筑成本越高。综上，本文将城市住房价格函数设定如下：
H j =F j +δ j ln(N i /L j )
(3)
(3)式中H j 表示第j 个城市的住房价格。假定城市住房成本R j 为住房价格的一个固定资本化率p ，则：
R j =pH j
(4)
1.4 均衡分析
购物车里的宝贝，是韩莎挑了很多天才选出来的，眼睛都快累盲了，而杜飞就因为凑不够满减的优惠，竟然不让她买了！
异步协作模式类似图1维基百科的“引用—改进”模式：设计师公开发布方案供其他人引用，同时可以引用任何公开发布的方案进行修改和提交新方案。考虑到产品设计的实际情况，该模式允许用户引用任何一款设计方案，而不一定是最新一轮方案。
(5)
(6)
(7)
这样，可以通过(5)式得到如下命题：
不同行政级别城市人口规模与城市科技人员数量之间的关系存在明显的差异(见图2)。省会城市的人口规模随着科技人员数量的提高而增长，一般地级市的人口规模随科技人员数量的提高而降低。而且城市公共物品改进会显著提高一般地级市和省会城市人口规模。为此，提出如下两个等验证的命题：
命题1的经济含义：δ 越大表明城市住房供给弹性越小，住房供给曲线更加陡峭，反之，住房供给曲线相对平缓。发生在城市的生产效率冲击首先提高了城市的劳动生产率，使得城市非农产业的劳动力需求增加，从而吸引农村劳动力不断向城市转移，造成对城市住房需求的增加，表现为城市住房需求曲线的右移。当城市住房供给缺乏弹性时，需求增加引起的住房均衡量增加较少，进而影响城市人口数量的增长，与此相比，住房供给富于弹性时，住房均衡数量和城市人口增长较多。
其次，通过(5)式还可以得到如下命题：
命题2：若满足上述条件且城市人口规模与城市住房数量呈正向固定比例关系，在不同的城市住房供给弹性条件下(δ i >δ j )，城市公共物品变动对不同住房供给弹性的城市人口规模变动的边际影响为：
但是，即是被菊花这样地询问，主人公依旧没有在这里直接说明具体的入狱原因，只是说“因为又很多坏人，他们强行把我带到了这里。”“因为我做好事，坏人因此而感到困扰，所以把我抓来了。”之类的话，挑起读者的好奇心，给予了使其思考的余白。但是，唯一知道的是主人公并不是违反了基于国民总体利益的法律而被逮捕的。这次的入狱是由于日本政府基于《治安维持法》在对日本共产党等的左翼运动的搜查中被逮捕的，也就是说中野重治是为了人民大众而入狱的，绝不是犯了什么罪行。
再次，通过(6)、(7)式得到如下命题：
命题3：若满足上述假设条件且工资水平为经过房价调整后的实际工资，在不同的城市住房供给弹性条件下(δ i >δ j )，在均衡状态下，生产率和公共物品变动对不同住房供给的城市房价和工资的边际影响分别为：
命题3的经济含义：首先，生产效率与城市公共物品变动对房价的边际影响为正，并且城市住房供给越缺乏弹性，生产效率与城市公共物品变动对城市房价的边际影响越大。其次，提高生产效率对经过房价调整的城市实际工资水平有正向的边际影响，并且当城市住房供给缺乏弹性时，生产效率对实际工资的边际影响越高。最后，城市公共物品变动对城市实际工资的边际影响为负。
命题1：若满足上述条件且城市人口规模与城市住房数量呈正向固定比例关系，那么在不同的城市住房供给弹性条件下(δ i >δ j )，生产效率变动对不同住房供给弹性的城市人口规模变动的边际影响为：
命题4：技术创新导致的城市生产率变动对省会城市人口规模有正向的边际影响，生产率变动对一般地级市人口规模的边际影响为负。
要弄清精准扶贫在乡村振兴中的地位和作用及两者之间的关系，首先必须回顾精准扶贫思想提出和实践的历程，从马克思主义哲学的学理性上对其进行把握，从历史和实践的逻辑中把握理论存在的合理性，从政策的解构和实践的成效上把握精准扶贫在乡村振兴中的存在价值，这是社会存在决定社会意识基本原理的具体应用，也是马克思主义哲学的根本立场。
考虑到数据的可得性和连贯性。本文使用中国70个大中城市2005-2018年的面板数据样本进行实证分析，具体变量指标的选取如表1所示。
图1 2005-2018年70个大中城市公共物品与人口规模
图2 2005-2018年70个大中城市科技人员数量与人口规模
2 城市人口规模影响因素的计量模型、数据及实证检验
2.1 经济计量模型
假定其他条件不变，仅考虑城市生产率(A )和公共物品(C )的跨期变动对城市人口规模、实际工资水平和房价的动态影响，根据A 和C 的变化对(5)式、(6)式、(7)式进行动态调整得到方程：
将上述4个方程进行合并与变量代换，求得均衡状态下城市人口规模函数、工资函数、住房价格函数如下：
师父竟然带着刀！直到这时，青辰才注意到，天葬刀竟一直趴在天葬师的身前。它似乎感受到了主人的杀气，瞳中光华闪烁，像一条急切欲扑羊群的狼。这让青辰知道，师父深夜坐在这里绝非偶然，他早就料到了敌人的到来。
命题2的经济含义：在城乡二元结构消失前，“乡城”人口迁移除了受城乡生产率差距影响外，相较于农村落后的教育、医疗环境，城市所拥有的良好教育和医疗资源也是吸引农村人口不断向城市迁移的重要因素。城市教育、医疗等公共物品改善带来的城市人口增长提高了城市住房需求。在此背景下，住房供给富于弹性城市的公共物品变动对城市人口规模的边际影响高于住房供给缺乏弹性的城市(见图1)。
(8)
(9)
(10)
假定生产效率条件变化表现为
城市公共物品变化表现为
其中
表示在时期t 内能够引起第j 个城市生产效率或城市公共物品变动的第k 个城市特质因素；I N ，I W ，I H 表示不随时间变动的常数项
为白噪声。
本文通过对比以往的一些国家级试点绿色矿山建设情况和当前最新的广东省绿色矿山建设要求，认为以往的绿色矿山建设在地质灾害监测方面未充分利用现代化数字手段。本文讨论了遥感卫星、无人机、大数据、云计算和人工智能等数字化技术绿色矿山建设中的重要意义，提出一种符合广东绿色矿山建设实际情况的地质环境监测与预警系统，具体包括基础信息、监测、评估、预警4个模块。在基础信息模块使用遥感技术，在监测模块使用无人机技术，评估模块使用人工智能技术，预警模块使用大数据、云计算和手机APP技术。通过融合传统的地灾评估方法和最新的数字化技术，多个功能相互结合，可为监测和预测矿山地质灾害的发生提供一套可行的方法。
保持动车组速度等于45 km/h，电容C（单位：mF）分别取4、8、16和32，其余参数不变，对应的阻抗比的奈奎斯特曲线与输入、输出阻抗波特图及见图6。
选取城市内从事科学研究和技术服务的工作人员数量作为导致城市生产效率变迁的特质变量，同时构建以城市教育和医疗水平为核心内容的指标作为评价城市公共物品发展水平的城市特质因素。这样，本文的计量模型建立如下：
(11)
上式(11)中rdj，t 表示城市科研水平变量，pfej，t 表示城市公共物品发展指数，cv j，t 为模型的控制变量，D 为虚拟变量，ε N ，ε W ，ε H 为随机扰动项。从(11)式中可以看出城市科研水平和城市公共物品发展指数对城市人口规模变动的边际影响分别为：
和
EGR-1的阳性结果主要存在于细胞核，棕色颗粒显色位于细胞核才是阳性。根据细胞核染色的深浅以及染色的范围等情况来进行综合的判定。⑴按照阳性细胞百分数：阳性细胞≤25%计1分，25%-50%记2分，50%-75%计3分，＞75%则 4分。⑵按照染色染色强度评分标准：细胞不着色记1分；细胞着色稍稍高于背景色记2分；细胞着色强度高于背景色记3分；细胞核着色呈深褐色，明显高于背景色记4分。最终的染色指数为该标本染色阳性细胞百分与染色强度两者的乘积，以染色指数来判定免疫组化的结果：评分为1-2分属于低表达，评分3-16分是高表达。
边际效应强度与城市住房供给弹性δ 有关。
2.2 变量与数据说明
命题5：城市公共物品变动对省会城市和一般地级市人口规模变动均存在显著的正向影响。
一般来说政府工业用地主要以协议出让方式为主，住宅和商业用地以“招拍挂”形式出让。因此，能够以“招拍挂”出让土地的价格差作为识别地方政府对房地产市场管制程度的指标，二者之间的差距越大表明政府对住房供给的约束能力越强，城市住房供给越缺乏弹性。
显然，城市住房供给弹性与当地的土地供给、人口密度和经济发展水平密切相关，除此以外政府对房地产市场的管制对住房供给弹性也有重要影响。考虑到我国政府在土地供给、人口流动、信贷资金配给等方面具有绝对主导的控制力，政府对房地产市场的管制政策对我国城市住房供给弹性有明显的影响，因此，以政府对房地产市场的管制程度作为我国城市住房供给弹性的衡量准则有合理性。国外学者构建了不同指标来衡量政府对房地产市场的管制程度，如马尔佩齐(Malpezzi)利用房地产开发规划获得许可比例、开发许可获得时间等管制指标的平均值来反映政府对房地产市场的管制程度[10]，乔科(Gyourko)等利用因子分析将房地产开发规划许可指标、许可延时程度以及当地的政治、法律指标合并为一个反映政府管制程度的变量[11]。
考虑到直接引用该比值作为城市住房供给弹性的替代指标容易造成模型的自相关(同一城市相邻两期的土地出让方式和价格存在很强的依赖性)和异方差问题(不同城市截面土地出让价格差异显著)，同时也为了便于比较分析，本文将住房供给弹性的测度以虚拟变量的形式引入，当协议出让价格和“招拍挂”出让土地价格之比小于0.3时，城市住房供给缺乏弹性，虚变量取值为1，反之则富于弹性，取值为0。
上述变量指标的原始数据来源于《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》《中国国土资源统计年鉴》，部分城市数据来源于所在省份的统计年鉴，统计口径为市辖区数据。主要变量的描述性统计如表2所示。
综上所述，在市场营销的模式下，企业的经济管理虽然存在着多种多样的问题，但是也不可以忽视其在企业运行中的作用。企业一定要改进经济管理模式，不断的调整和进步。最后希望我国企业能在市场竞争的环境下，提高自身的综合实力，既能够高效合理的进行经济管理，又提高经济效益。
表1 变量与指标说明
表2 主要变量的描述性统计
2.3 实证结果及讨论
70个大中城市人口规模变动影响因素的固定效应模型回归结果如表3所示。模型一、二、三的被解释变量均为城市人口规模变动，模型四、模型五的被解释变量分别为城市居民实际工资指数变动和城市住房价格指数变动。在大样本情况下，模型的总体回归结果较好，模型一、二、三的回归结果R 2在0.62-0.71之间，模型四与模型五的回归结果R 2为0.72-0.63。此外，同时控制住房供给弹性和城市行政等级的模型三的回归系数的整体显著性水平优于分别仅控制供房供给弹性和城市行政等级的模型一和模型二。因此，下文仅讨论同时控制住房供给弹性和城市行政等级的模型三、四、五各变量的回归结果。
乐极生悲，就是这一分神，李双岱生死已断。谁能断其生死？当然是秦铁崖。秦铁崖发现李双岱居然将绳镖捆在自己身上，又怒又喜，怒的是这小子如此自负，喜的是这小子劫数难逃。秦铁崖不顾鞭索勒手，将丝绳在手上连绕数圈，猛力回拉，只一下，就将对手拖离地面，踉跄着扑面而来。等李双岱发现不妙，为时已晚。秦铁崖左手箕张，迎向他脖子，龙爪手使出，咔嚓一下！李双岱魂归西天。
研究期间，南丰县年平均气温随着全球气候变暖而升高，从南丰县温度变化特征来看，柑橘受冻害风险降低，而高温热害几率增加，这与何寿仁［7］得出的南丰蜜橘越冬期冻害风险降低，高温日灼天气日数呈直线上升趋势，即高温热害风险增加是一致的。
(1)rdj，t 为城市从事科学研究和技术服务的人员数量，为了降低异方差的影响，对其进行对数变换。从回归结果来看ln(rdj，t )对被解释变量△In(N )的影响稳健为负，在1%的水平上显著，系数回归结果与预期相反。从模型四和模型五的回归结果可以看出，In(rdj，t )对被解释变量的回归系数在10%的水平上显著，模型四的回归结果方向与预期不一致，模型五的回归系数符合预期。
(2)pfej，t 为城市公共物品发展指数。回归结果显示，城市公共物品改进对城市人口有正向作用，并且在1%的水平上显著，系数回归结果与理论预期相符合。模型四的回归结果显示，城市公共物品对经过房价调整后的城市实际工资变动稳健为负，模型五的结果表明，城市公共物品对住房价格在1%的水平上有显著的正向作用，模型四、五的回归结果与理论预期相一致。
(3)D 1和D 2分别为控制住房供给弹性与城市行政等级的虚拟变量。表明生产率和公共物品变动对城市人口规模的边际效应除了与不同城市住房供给弹性的异质性有关，还受城市行政等级的影响。究其原因可能在于省会城市和计划单列市政府所拥有的行政权力范围远大于一般地级市政府，不同行政等级城市在户籍管理权限，税收权限以及公共物品提供能力等影响城市人口规模变动的因素上存在较大差异。
(4)ln(polutej，t )为城市辖区人均“三废”变量的对数值，作为模型的控制变量，用以刻画环境污染对城市人口规模变动影响的弹性系数。从模型三的回归结果看，系数回归结果为正，且不显著，实证结果与经验预期相反。我们认为环境污染对城市人口规模的负向弹性系数与中国所处的产业发展阶段有关，加之现阶段，中国劳动力整体受教育水平不高，尤其是大量农民工群体需要第二产业解决就业问题，致使中国居民对污染的耐受性较高，出现污染对人口增长正向作用的局面符合中国工业发展阶段与居民收入水平的实际状况。
(5)ln(openj，t )和In(grenj，t )分别表示城市开放度和市辖区人均园林绿地面积。从回归结果看，城市对外开放度对人口规模变动有显著的正向影响，开放、包容、多元化的城市发展战略对促进城市技术创新、产业升级和经济可持续增长至关重要。模型三中人均园林绿地面积对城市人口规模有正向影响，虽然系数的t检验结果不显著，但在模型一、二、三中系数值稳健为正，与其他一些研究结论一致。
悬杯主要用来盛苗和栽苗，其运动直接影响了钵苗的运动，是决定移栽机工作性能的主要因素之一。因此，悬杯的运动轨迹反映了栽植机构参数设计是否满足栽植农艺要求，并直接影响移栽机的栽植质量。悬杯的运动受所在栽植器运动和凸轮——连杆机构运动的影响。
表3 城市人口规模、实际工资及房价变动的回归结果
续表
表3 城市人口规模、实际工资及房价变动的回归结果
注：系数下方括号数值为对应的t检验值；***、**、*表示在1%、5%、10%的水平上显著。
进一步将城市住房供给弹性和城市行政等级的模型三、模型四和模型五的核心解释变量的回归系数按照城市特质分类，见表4。
表4 住房供给弹性和城市行政等级对城市人口规模、房价和实际工资的影响
如表4中数据所示，首先，城市科研水平导致的生产率变动对一般地级市人口规模变动的边际影响为负，并且住房供给越富于弹性，生产率变动对人口规模的边际影响越大，实证结果与命题4和命题1的预期一致。其次，生产率变动对省会城市及计划单列市人口规模变动的边际影响为正，验证了命题4的假设，同时住房供给越缺乏弹性的省会城市和计划单列市，生产率变动对人口规模的边际影响越小，结论与命题1一致。众所周知，省会城市与计划单列市作为区域经济和行政中心，集聚了区域内最优质生产要素，产业多元化程度和产业结构发展阶段均较高，而区域内一般地级市受制于要素禀赋结构，产业多元化程度低，产业结构以劳动密集型的制造业为主。在此背景下，一般地级市若违背比较优势原则，在第三产业尚未发展成熟，就业结构还未多元化之前，盲目推进原有劳动力密集型产业的技术转型升级，势必会造成技术创新对就业的“替代效应”，造成一般地级市人口的流失。
从表4可以看出，公共物品改进对城市人口规模变动有正向的边际影响，城市教育、医疗环境的改善对吸引城市人口增长有极积的正向作用，命题5得证。控制城市行政等级特征，公共物品变动对住房供给富于弹性城市人口规模的边际影响强度高于相同行政等级供给缺乏弹性的城市，命题2得证。值得注意的是，公共物品变动对省会城市人口规模变动的边际效应强度明显高于相同住房供给弹性的一般地级市，公共物品无论数量和质量均在不同行政等级城市之间出现了严重的配置失衡，其结果必然导致拥有优质公共服务资源的省会和计划单列市对人口的吸引力以及对流入人口的辐射范围远超一般地级市。
表4也给出了不同城市特质条件下，生产率变动对城市房价和实际工资水平的边际影响系数。实证结果表明，生产率变动对城市房价的边际影响为正，并且住房供给越缺乏弹性，边际影响强度越高，与命题3预期一致；同时，生产率变动对城市实际工资的边际影响方向为负，与命题3的预期相反，我们认为生产率提高对主要城市名义工资水平的提升不足以弥补房价的上涨是造成实证结果与预期不一致的主要原因，但实证结果与中国的经验事实相符。
城市公共物品改进对实际工资水平和房价分别有负向和正向的边际影响，并且公共物品变动对住房供给缺乏弹性的城市的房价和实际工资的边际影响强度均高于富于弹性城市，与命题3预期相符。值得注意的是，在控制住房供给弹性不变的情况下，公共物品变动对省会城市房价的边际影响强度高于一般地级市，对实际工资的负向边际效应低于一般地级市。因此，可以预期省会城市劳动力平均拥有的知识、技能和资本存量高于一般地级市，加之省会城市处于区域内产业结构的高端，使得省会城市的劳动力在面临公共物品导致的房价冲击时能够获得比一般地级市更高的工资补偿，使得实际工资下降幅度低于一般地级市。
3 研究结论与政策启示
研究发现，生产效率和公共物品改进对城市人口规模变动的影响受制于城市住房供给弹性与城市行政等级。首先，控制城市行政等级，生产效率和公共物品变动对住房供给缺乏弹性城市人口规模的边际影响强度低于富于弹性的城市；其次，控制住房供给弹性，生产效率和公共物品变动对省会城市和计划单列市人口规模的边际影响高于一般地级市；最后，控制城市行政等级，生产率和公共物品变动对住房供给缺乏弹性城市的房价和实际工资边际影响强度均高于同等级供给富于弹性的城市；控制住房供给弹性，生产率和公共物品变动对省会城市的实际工资负向边际效应低于相同住房供给弹性的一般地级市，房价的正向边际效应高于一般地级市。总体而言，本文的理论与实证结果说明：在生产率和公共物品导致人口向城市流动的背景下，城市住房供给缺乏弹性提高了城市住房价格水平，降低了城市人均实际工资，阻碍了城市人口规模增长；在面临生产率和公共物品冲击时，省会城市和计划单列市作为区域的经济和行政中心，对人口的集聚效应高于一般地级市。基于以上研究结论，本文得出以下政策建议：
一是政府应当转变城市化发展模式，降低对房地产市场的管制。我国城市化发展模式应当走向以人口城市化取代土地城市化，人口城市化的核心在于流动人口融入城市生活，享受与城市居民同等的公共福利，其中最为关键的是满足流动人口的居住需求。本文认为地方政府应根据当地的人口结构特征，拨付适当的资源用于廉租房、经济适用房等准公共物品建设，通过市场和行政两条路径提高城市住房供给弹性，解决不同群体融入城市的住房需求，促进城市人口增长。
二是协调大城市与中小城市发展，形成良性的人口城市化发展格局。根据我国最新的城市行政等级划分，省会城市和计划单列市基本上构成了我国一线和二线城市的主体，三级和四线城市则以一般地级市为主。省会城市和计划单列市不仅是区域的经济中心，同时也是区域的行政和文化中心，拥有较高的经济自主权和行政特权。在政府没有完全退出配置资源的背景下，省会城市集聚了区域内最完备的产业体系、最先进的技术、最优质的人才；相反，一般地级市则面临产业结构单一，技术水平落后和人才流失严重的尴尬局面。在此背景下进行的人口城市化必然导致人口向大城市过度聚集，造成大城市人口膨胀，城市病蔓延；而中小城市则面临人口流失严重，老龄化、空心化加剧的不可持续现象。
因此认为：一方面在当前不同等级城市之间资源配置格局已定，短期内无法改变的情况下，大城市应当加大对流入人口的社会保障和公共物品投入，适当放宽流入人口的落户限制，降低大量流动人口在大城市就业、在中小城市和农村生活的“迁徙”成本。另一方面，从长期来看，应当通过行政和市场的双重干预，合理规划大城市与中小城市的功能定位，改变大城市产业结构“大而全”的局面，将大城市不具有比较优势的产业向中小城市转移，中小城市要根据自身的要素禀赋、比较优势承接大城市的产业转移，避免盲目的产业“冒进”行为，以提高中小城市的就业承载力；同时，推进教育、医疗等公共服务资源的数量和质量在不同等级城市间的均衡配置，避免中小城市人才流失，实现人口在大城市与中小城市间的合理分布。
参考文献:
[1]刘学良.中国城市的住房供给弹性、影响因素和房价表现[J].财贸经济,2014(4):125-137.
[2]HOLLAND A S.The baby boom and the housing market:Another look at the evidence[J].Regional Science and Urban Economics,1991(4):565-571.
[3]徐建炜.房价上涨背后的人口结构因素:国际经验与中国证据[J].世界经济,2012,35(1):24-42.
[4]孙焱林,张攀红.人口迁移、地方公共支出与房价相互间的影响[J].城市问题,2015(5):90-96.
[5]张超,李超.高校扩张、人口迁移与房价上涨[J].南方经济,2015(12):90-101.
[6]张路,龚刚.移民、户籍与城市家庭住房拥有率——基于CHFS2013微观数据的研究[J].南开经济研究,2016(4):115-135.
[7]林海波,梁艳.房价和知识移民吸引是两难吗?——基于大中城市面板数据的分位数实证研究[J].人口与经济,2016(1):10-18.
[8]MAYER C J,SOMERVILLE C T.Residential construction:Using the urban growth model to estimate housing supply[J].Journal of Urban Economics,2000(1):85-109.
[9]GLAESER E L,GYOURKO J,SAIZ A.Housing supply and housing bubbles[J].Journal of Urban Economics,2008(2):198-271.
[10]MALPEZZI S.Housing prices,externalities,and regulation in us metropolitan areas[J].Journal of Housing Research,1996(2):209-224.
[11]GYOURKO J,SAIZ A,SUMMERS A.A new measure of the local regulatory environmentfor housing markets:The wharton residential land use regulatory index[J].Urban Studies,2008(3):693-710.
Elasticity of Housing Supply ,Urban Administrative Rank and Urban Population Growth in China
LIU Chun-hua
(Department of Management,Chuzhou City Vocation College,Chuzhou,239000,Anhui)
Abstract ：On the basis of constructing the theoretical mechanism between urban housing supply elasticity and population growth,and based on the panel data samples of 70 large and medium-sized cities in China from 2005 to 2018,it investigated the influence of housing supply elasticity and urban administrative level on the change of urban population size in China in this paper.The empirical results showed that under the given urban administrative level,the population size growth ratio of the cities with inelastic housing supply is lower than that of the cities with flexible housing supply when facing the positive impact of productivity and public goods.Under the given condition of housing supply elasticity,the changes of productivity and public goods have higher impact on population size growth in provincial capitals and cities with separate planning than in general prefecture-level cities.Cities with inelastic housing supply in the face of productivity and public goods shocks have higher rates of price increases and lower real wages than cities with more flexible housing supply.Real wage declines in provincial capitals are lower than those in general prefecture-level cities with the same housing supply elasticity,while price rises are higher than those in general prefecture-level cities.
Key words ：elasticity of housing supply;urban administrative rank;urban population growth;housing price
收稿日期： 2019-05-16
基金项目： 滁州城市职业学院院级质量工程项目(2017TSZY01)。
作者简介： 刘春花(1981-)，女，安徽凤阳人，讲师。E-mail:56950592@qq.com
中图分类号: F299.23
文献标识码: A
文章编号: ( 2019) 04-0055-09
标签：住房供给弹性论文; 城市行政等级论文; 城市人口增长论文; 房价论文; 滁州城市职业学院管理系论文;