兰峰 等丨拥挤效应还是规模效应：人口流入对基本公共服务水平的影响研究

精准识别人口流入对地方基本公共服务水平的影响，是合理配置公共服务资源、有序引导劳动力空间转移以及促进新型城镇化优质协调发展的重要前提。改革开放以来，我国人口流动日趋活跃，流动人口规模从1982年的600万人增长到2017年的2.44亿人，大规模的跨地域人口流动对我国经济社会发展产生了重要影响。人口流动不仅是促进我国经济增长的重要引擎和关键支撑，同时也是劳动力改善自身生活水平、获取更加公平竞争机会的重要途径，流入地与流出地之间的地域差异成为其权衡流动优劣的重心。

国家发展和改革委员会印发的《2020年新型城镇化建设和城乡融合发展重点任务》中强调，要提高基本公共服务便利性，推动实现1亿非户籍人口在城市落户的目标也是实现以人为核心城镇化的重要举措。以往学者大多关注基本公共服务如何影响人口流动，即“如何吸引人”，而城镇化的核心问题不应只是城市人口数量的增加，更应该是伴随着人口的不断流入，人人尽责，人人共享，居民共建共享的水平不断提高。基本公共服务是公民应当普遍公平享有的权利，因此，提高城市基本公共服务水平已经成为当前社会发展进步的重中之重。但是，关于人口流入后对城市基本公共服务的影响，即“如何留住人”却尚未引起学界足够的关注，缺乏现阶段的经验性研究。

在经济高速发展与新型城镇化快速推进的过程中，人口流入对迁入地基本公共服务水平的影响是多方面的。一方面，人口的增加伴随着基本公共服务需求的增长，如果地方基本公共服务的供给和质量不能积极应对人口的变化，那么人口流入就会降低当地居民对基本公共服务的人均享有量，产生“拥挤效应”，降低迁入地基本公共服务水平。另一方面，人口的不断流入在城市内产生集聚，并通过影响城市经济和社会发展产生一系列的“规模效应”，促进地方政府投入更多的资源用于增加基本公共服务的供给，提高城市基本公共服务水平。因此，在理论层面，人口流入对城市基本公共服务水平的影响并不确定。如果在城镇化的进程中仅考虑人口流入带来的成本与“拥挤效应”，忽略人口流入所带来的效益与“规模效应”，将会在实践中制约中国城镇化的发展。

大道之行，天下为公。公平的发展环境不仅是实现社会公平正义的现实需要，也是城市吸聚人才、提升综合承载力的内在要求。在实施促进以人的城镇化为核心的新型城镇化建设道路上，人口流动的巨大洪流是否会对基本公共服务水平产生影响，这既是本文关注的焦点，也是保障和改善民生、促进社会融合与公平正义所亟待澄清的问题所在。

与人口流动有关问题的研究是空间政治经济学的一大主题，也是针对有关地区公共服务基础设施状况广泛讨论中的一部分。学界关于人口流动与基本公共服务的主要研究成果可分为三类：一是关于人口流动影响机制与流动人口社会处境问题的研究；二是关于基本公共服务现状与基本公共服务均等化实现路径的研究；三是关于人口流动与基本公共服务关系的研究。

在人口流动影响机制的研究中，比较有影响力的是Ravenstein（1885）等提出的“推拉力”理论。该理论在中国情境下得到了进一步的发展，有研究认为推拉力是导致中国农村人口向城市迁移流动的主要力量（赵忠，2006）。有学者提出劳动力的流动不仅为了更好的就业机会和工资水平，而且为了更高的基本公共服务水平（夏怡然等，2015）；Lan等（2020）也发现空气质量会对人们的流动意愿产生影响。有学者指出，人口流动不仅受到周边迁移流的影响（蒲英霞等，2016），还具有地区代际流动偏好（王伟同等，2019）。关于流动人口的社会处境问题，国外学者主要通过民意调查、社会调查及模型研究（Murphy，et al.，2019）的方法，探究当地居民对待移民的态度及其影响因素。国内学者一方面对流动人口社会融合的现状及影响因素进行了探究，通过构造评价移民社会融合状况的指标体系，发现城市新移民的总体融合水平偏低，生活幸福感不高（魏金鹏等，2018）；另一方面研究发现，政府、企业和个人间的交互也会影响流动人口的社会融合情况（宁越敏等，2019）。

关于基本公共服务现状及其均等化实现路径的研究，国外学者关注的焦点在于基本公共服务的有效公平利用。如Erkip（1997）提出公共服务均等化公平分布旨在实现分配正义，应以不同用户群体的满意度为目标而非基于地理的地域公平。近些年来，国内学者研究视野更加聚焦于基本公共服务均等化的实现路径及非均等化的原因分析。如杨晓军等（2020）测度了我国东中西部城乡基本公共服务均等化的区域差异和收敛特征，余佶等（2014）基于城乡供需视角，提出通过建立“城乡共需型”基本公共服务来实现“城—半城—乡”三元结构下的公共服务均等化。关于非均等化原因分析的研究总体可分为以下两种：一是公共财政体制原因（肖建华等，2017）；二是政府管理机制原因（高琳，2021）。关于公共服务均等化的测度，学者们多采用综合指标体系的方法。如曾红颖（2012）从货币标准视角建立了一整套基本公共服务均等化转移支付模型，并相应地测算了中央对全国31个省份的均等化转移支付。

我国流动人口规模庞大，其对流入地的影响也引起了国内外学术界广泛关注。相关研究主要集中在对地区经济（Borjas，1994；杜小敏等，2010）、劳动力市场（史桂芬等，2018）、住房市场（Ottaviano & Peri，2012；陆铭等，2014）、财政收入和城市化进程的影响等方面。国外关于人口流动与基本公共服务关系的研究主要集中在人口流动的公共服务成本以及流动人口对基本公共服务的需求方面。Levine等（2014）认为流动人口的公共服务需求不仅体现了外来人口作为劳动力和消费者的双重身份，还体现了一种基本的政治参与形式。国内学者的研究焦点集中在基本公共服务供给对劳动力自由流动与分布的影响，如刘金凤等（2019）研究发现人口流动显著受公共服务水平的影响，并且两者呈正相关。杨刚强等（2017）发现当流动人口规模增加时，地方在基本公共服务方面的人均支出会显著降低；同样，曾繁荣等（2019）通过分析2008—2017年四川省18个城市的数据，也发现人口城镇化的发展降低了基本公共服务水平。而张楠等（2021）发现，人们的跨方言区流动会阻碍他们主动获取公共服务。因此，研究人口流入与基本公共服务水平之间的关系对中国城镇化进程健康稳定发展也有重要意义。

综上所述，国内外学者关于人口流动和基本公共服务的相关研究主要集中在人口流动的影响机制、移民社会处境、基本公共服务现状及其测度等两者相对独立的领域，关于两者关系研究的文献也大多聚焦于基本公共服务对人口流动意愿或路径的影响，而就人口流动对地区基本公共服务水平影响的研究尚未引起足够的关注，缺乏相关经验性研究结论。此外，在方法层面，运用空间计量模型进行分析的相关文献也较少；在数据层面，过往相关文献大多采用省级面板数据，但由于具体的公共服务供给主要由市县完成，因此将人口流动的数据扩展到市级层面更符合现实。针对上述不足，同时，为避免财政数据统计口径前后不一致问题，本文立足于不断提高基本公共服务水平的政策指引，通过搜集2005—2018年相关指标数据构建基本公共服务水平综合评价指标体系，量化分析全国70个大中城市的基本公共服务水平状况，构建空间计量模型实证分析人口流入对基本公共服务水平的影响，系统剖析人口流入是否降低了当地居民基本公共服务水平。这不但能丰富基本公共服务的相关研究内容，也能为后续的研究提供理论上的支持和经验上的借鉴。

目前，大部分发达国家的城镇化发展已经趋向饱和，发展中国家和不发达国家成为未来全球城镇化进程的主要场所。因此，探究人口流入对城市基本公共服务水平影响的作用规律，对于中国这样一个处于发展中的人口大国具有一定的现实意义。根据2018年全国流动人口卫生计生动态监测数据，全国70个大中城市的流动人口占比已超过流动人口总数的七成，是人口流动的主要聚集地。同时，无论从基本公共服务的供给水平抑或从城市综合吸引力来看，这些城市都具有实证的代表性。在研究对象层面，先前学者多将研究对象确定在单一省域或某一地区，本文将研究对象扩展到具有较完备数据统计系统的全国70个大中城市，更加具有研究的代表性。本文的数据样本期限为2005—2018年；数据来源为国家和各地方统计局、各城市的统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报等。

要研究人口流入对基本公共服务水平的影响，首先需要对基本公共服务进行内涵界定与量化测度。在内涵的界定中，现阶段国内学者还未取得完全共识。因此，依据国家政策性文件，结合基本公共服务内涵，并借鉴先前学者的优秀研究成果，同时考虑评价体系的系统性与完整性，本文从“结果均等化”出发，使用常住人口口径的基本公共服务人均供给指标作为各领域基本公共服务水平的代理变量，为此，将设立1个一级指标，6个二级指标，每个二级指标下分设2—3个三级指标，共同构建成本文的综合评价指标体系，如表1所示，以力求全面准确地反映基本公共服务水平。

关于多指标综合测度评价的方法很多，为尽量避免主观因素的影响，本文利用熵值法测算全国70个大中城市2005—2018年的基本公共服务水平指数。这样不仅可以横向比较当年各城市的水平，也可以纵向动态分析十多年间各城市该水平的变化情况。其中，利用熵值法求得基本公共服务水平综合评价指标体系中各级指标权重，如表2所示。

首先，本文根据熵值法加权计算得到70个大中城市2005—2018年各年的基本公共服务水平指数，并选取其中的2005年、2012年、2018年基本公共服务水平指数绘制出这三年全国70个大中城市基本公共服务水平指数水平（EPS）变化情况，如图1所示。我们可以清晰地发现，各城市基本公共服务水平指数呈逐年整体上升趋势，说明随着中国经济社会的不断发展，城市人均基本公共服务水平不断提高，人民对城市基本公共服务的人均占有量不断提升，人民共建共享的社会保障局面正在不断形成。

图 1   70个大中城市基本公共服务水平指数变化情况

其次，利用变异系数（CV）指标对基本公共服务水平的地区差异进行考察与分析。变异系数是衡量数据分布差异程度的常用指标，其数值越大，表示地区间越不均衡。本文通过计算2005—2018年共14年的70个大中城市基本公共服务水平的变异系数，绘制出该系数的变化趋势图，如图2所示。

图 2   2005—2018年70个大中城市基本公共服务水平变异系数趋势图

由图2可见，十几年来中国城市基本公共服务水平变异系数指标虽有个别年份数值增大，但总体呈下降趋势，该系数由2005年的0.217 6下降至2018年的0.151 9，说明随着中国城镇化过程中人口不断向城市转移，城市基本公共服务水平也在不断提高，地区间不均衡性得到了改善，区域差异性不断缩小。

本文主要研究人口流入对基本公共服务水平产生影响的内在规律，基于前文分析，使用基本公共服务水平指数（EPS）衡量各城市基本公共服务水平。人口流入（FP）指标由当年人口净流入量衡量，计算方式为城市年末常住人口数减去年末户籍人口数。

影响基本公共服务水平的因素很多，参考陈刚（2017）等人的研究，本文控制变量选取了地区人均生产总值（PGDP）、常住人口密度（PD）、常住人口城镇化率（URB）、地方财政支出占比（PFE）、财政自主率（FSR）、经济增长率（EGR）以及居民消费价格指数（CPI）等7个指标，分别从经济水平、人口结构和财政体制等三方面控制其他可能影响城市基本公共服务水平的因素。在中国特有的行政等级制度下，行政级别更高的城市可能会促使更多的人口流入以及拥有更高的基本公共服务水平，所以本文将正副省级、计划单列市均定义为核心城市，并以虚拟变量（dummy_hx）的形式纳入回归模型中。

本文运用城市层面的数据进行实证分析，数据样本为全国70个大中城市2005—2018年的相关指标数据，数据来源包含以下几方面：第一，人口流入数据来源为各城市统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报；第二，基本公共服务水平指标数据来源为本文第三部分所测定的基本公共服务水平指数数据；第三，其他控制变量数据来源为各城市统计年鉴、国民经济和社会发展统计公报。另外，对部分缺失变量数据，根据《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》中的数据运用插值法予以补齐。各变量的描述性统计如表3所示。

1. 设定空间权重矩阵。空间计量分析的核心步骤之一是空间权重矩阵的构建。目前常用的有空间邻接0-1矩阵、地理距离矩阵以及经济距离矩阵，考虑到人口的流动很大程度受到空间距离的影响，因此，本文使用空间地理距离权重矩阵来估计人口流入对基本公共服务水平的影响。

2. 开展空间相关性检验。本文利用全局莫兰指数Moran′s I这一指标来考察研究单元间是否具有空间相关性。对2005—2018年全国70个大中城市的基本公共服务水平指数及解释变量数据进行Moran′s I检验的结果，如表4展示。核心解释变量FP各年的Moran′s I值均为正值且均在1%的显著性水平下通过了空间相关性检验；被解释变量EPS各年份的Moran′s I值也均为正，且多数年份在10%及以上的显著性水平下通过了空间相关性的检验，说明中国各地区基本公共服务水平存在显著的正向空间相关性，即表现出“高—高”“低—低”的分布态势，具有明显的空间集聚性。但整体上看，Moran′s I值波动下降，说明近些年中国城市基本公共服务水平空间集聚性呈现减弱的趋势，空间集中分布发生了改变。而且除极个别年份和指标外，其他解释变量的Moran′s I值也均显著，因此，本文使用空间计量模型进行实证。

3. 构建空间面板数据模型。人口流入和地区基本公共服务水平均具有显著的空间相关性，本文采用空间面板数据模型进行计量分析。依据Wald检验和LR检验的结果，本文同时建立空间误差面板模型（SEM）和空间杜宾面板模型（SDM）进行计量分析，并采用极大似然估计法进行估计。在分析我国人口流入对基本公共服务水平的影响时，将具体的被解释变量与解释变量引入空间计量一般模型中，可构建模型为：

（1）空间误差面板模型：

（2）空间杜宾面板模型：

根据模型识别结果，本文选择随机效应的空间误差面板模型（SEM）和固定效应的空间杜宾面板模型（SDM）进行估计。根据表5的估计结果，SDM模型的自然对数函数值（Log-likelihood）、R-sq及空间效应检验均较SEM模型更优，赤池信息准则检验同样显示SDM模型估计结果更优。因此，本文参考韩峰等（2020）的研究，进一步估算了SDM模型的直接效应与间接效应，估计结果如表6所示，以期更加准确地描述各解释变量变化对本城市和临近城市被解释变量影响的规律。

从表5的估计结果看，估计1和估计3的人口流入（FP）对基本公共服务水平的影响系数均显著为负，即流动人口的进入会显著降低本城市基本公共服务水平。考虑到人口流入对当地社会经济产生的一系列影响往往不能在当年就全部得到体现，具有一定的滞后性，因此，本文加入滞后一期和滞后二期的人口流入滞后变量（LagFP_1、LagFP_2）作为解释变量再次进行估计，结果如表5中的估计2、估计4。在加入滞后二期的人口流入变量后，估计2和估计4两个计量模型的人口流入对基本公共服务水平的影响系数转变为显著的正。以上说明，随着人口流入时间的推移，人口流入对基本公共服务水平的影响呈现出先降低、后提高的变化。这可能是因为，一方面，人口的流入伴随着基本公共服务需求的增长，但当前中国城市基本公共服务的供给水平和速度还跟不上人口城镇化的速度，基本公共服务的供给数量和质量不能很快积极应对人口的变化，人口的流入在当年会“挤占”当地部分基本公共服务，产生“拥挤效应”，从而降低迁入地基本公共服务水平；但另一方面，随着时间的推移，人口流入后会通过影响城市的经济和社会发展而产生一系列的“规模效应”，如增加地方税收、提高地方政府财政收入、促进经济增长等；而且在中央地方政府分权体制和官员晋升制度的激励下，为了不断集聚各类要素资源以及提升城市综合承载力和竞争力，地方政府会投入更多的财政资源用来增加当地基本公共服务的供给数量和质量。因此，长期来看，人口流入对基本公共服务水平影响的“规模效应”终将超过“拥挤效应”，从而显著提高了当地基本公共服务水平。

从表6所列计量模型估计5到估计8所展示的空间固定效应分解结果来看，当年人口流入对基本公共服务水平的直接影响和间接影响均显著为负，即不仅当年的人口流入对本城市的基本公共服务水平产生显著的负面影响，邻近城市的人口流入也会对本城市的基本公共服务水平产生显著负面效应。当加入人口流入的滞后变量后，人口流入对本城市基本公共服务水平的影响也显著转正，与表5的估计结果不谋而合，但邻近城市人口流入对本城市基本公共服务水平的影响仍为负，说明邻近城市的人口流入对本城市基本公共服务水平的影响始终为负效应。

表5估计中，SEM模型与SDM模型的空间效应系数lambda和rho均为正值，且SEM模型的lambda值在1%的水平下显著，说明邻近城市基本公共服务水平提高对本城市的基本公共水平提高有着正向溢出效应。由于空间杜宾（SDM）模型的拟合效果更好，因此，本文同时基于表5和表6中SDM模型的估计结果对其他解释变量展开分析。

地区人均生产总值（PGDP）的增加促进了本城市和邻近城市基本公共服务水平的提高。人均GDP作为衡量地区经济发展状况的重要指标，对地方政府基本公共服务的供给水平存在正向影响。随着人均GDP的提高，居民对基本公共服务的需求及偏好也可能发生变化，并对本地及邻近城市的基本公共服务水平产生正向溢出作用。较高的经济发展水平通常也意味着对人口、资源等各种经济要素具有更高的吸引力，且在我国经济协同发展的政策导向下，本地区经济发展水平的提高也会对周边城市经济发展水平的提高产生显著正向溢出作用。

常住人口城镇化率（URB）对本城市的基本公共服务水平产生正向影响但不显著，对邻近城市基本公共服务水平的影响在1%显著性水平下为正，说明中国基本公共服务水平提高与城镇化发展具有一致性，城镇化发展伴随着基本公共服务供给与需求的增长，既表现在公共服务的数量与种类方面，又表现在公共服务的结构与质量方面。提高地区城镇化水平，对本城市和邻近城市基本公共服务水平的提高都具有正向促进作用。

由表5中SDM模型的估计结果可见，无论人口流入的滞后变量加入与否，地方政府财政自主率（FSR）对本城市基本公共服务水平的影响均在1%的显著性水平下为正，但表6估计的间接效应显示，地方政府财政自主率对邻近城市基本公共服务水平的影响显著为负，说明地方财政自主性的增强，更有助于地方政府发挥财政优势，从而促进地区基本公共服务水平的提高，但可能会在一定程度上引发地方政府间的财政竞争机制，从而影响邻近城市基本公共服务水平的提高。

表6估计的直接效应显示，经济增长率（EGR）对本城市基本公共服务水平的影响在5%的显著性水平下为负，这可能是由于在中国现行的财政激励制度下，地方政府可能会偏好于投资那些刺激消费或城市建设等能够更加快速拉动城市经济增长的领域，从而可能会相应减少或“挤占”与民生息息相关的基本公共服务投入，由此降低了城市基本公共服务水平。经济增长率对邻近城市的影响为负但并不显著，这可能是政府间财政与效率竞争的结果。

由表6可见，虚拟变量即是否为核心城市（dummy_hx）对本城市和邻近城市基本公共服务水平的影响都很微弱且不显著，但在表5空间误差模型的估计结果中，无论是否加入人口流入的滞后变量，该虚拟变量对本城市基本公共服务水平的影响均在1%的显著性水平下为正。在中国特有的行政等级制度下，城市的行政级别左右着区域自然资源的开发利用以及经济活动的空间组织，行政级别越高的城市越有可能促使更多的人口流入，从而拥有更高的基本公共服务水平。不过，依据本文第三部分的分析可知，城市基本公共服务水平区域差异正在不断缩小。

通过上文分析，我们得知人口流入会对地区基本公共服务水平产生影响。而地区基本公共服务水平的差异又是刺激人口流动的一个重要原因，基本公共服务水平高的地区天然地对人口有着更大的吸引力，因此，以上研究可能存在着由于互为因果关系而导致的内生性问题。在表5空间面板模型计量估计中通过使用滞后的人口流入变量来共同解释当期基本公共服务水平，可以在一定程度上处理人口流入与城市基本公共服务水平之间的双向因果关系，但仍然可能存在其他无法观测的对模型效果产生影响的变量。针对内生性问题，本文使用来自西南财经大学经济与管理研究院公共经济与行为研究平台和中国家庭金融调查与研究中心联合公布的“中国城市落户门槛指数（threshold）”（张吉鹏等，2019）的数据，作为人口流入（FP）的工具变量。由于落户政策在2013年新一轮户籍制度改革之后有较多变化，城市落户门槛指数数据分为_peri1（2000—2013年）和_peri2（2014—2016年）两个时间阶段，因此，为更好地匹配城市数据及其特征变化，本文选取2010年和2015年的数据进行工具变量估计。豪斯曼检验（Hausman）和F检验的结果均表明，本文所选工具变量是合适的。

两阶段最小二乘法估计的结果如表7所示。表7同样显示，人口流入在当年会显著降低迁入地基本公共服务水平，其他解释变量的参数正负号也均与表5估计结果一致。

为进一步探讨人口流入对不同规模城市的基本公共服务水平的影响，本文将70个大中城市按照我国城市等级划分标准分为三类，分别是超大型城市（北京、上海、广州、深圳）、大型城市（天津、南京、杭州、武汉等11个城市）、其他城市（石家庄、太原、大连、合肥等55个城市），进而进行异质性分析，以考察人口流入对不同规模等级城市基本公共服务水平的影响，结果如表8所示。

从表8可以看出，人口流入对不同规模等级城市的影响存有差异，其中，人口流入对超大型城市基本公共服务水平的影响始终为负，即主要表现为“拥挤效应”，且除地方政府财政自主率（FSR）外，其他解释变量的系数也均为负，说明超大型城市提高自身政府的财政自主率可以有效提高本城市基本公共服务水平。对大型城市和其他城市来说，人口流入对基本公共服务水平的影响均经历了由负转正的过程，说明长远来看，大型城市和其他城市人口流入的“规模效应”更加突出；并且大型城市常住人口城镇化率（URB）的系数在1%的显著性水平下为正，说明随着大型城市城镇化进程的不断推进，本城市居民基本公共服务的享有水平也将得到显著提升。

为探讨人口流入对城市基本公共服务水平影响的稳健性，本文通过替换被解释变量——基本公共服务水平（EPS）和替换解释变量——人口流入（FP）的方法分别进行稳健性检验。

1. 替换基本公共服务水平指标的空间计量检验。本文使用熵值法计算基本公共服务水平指数，并以此衡量城市基本公共服务水平，而一些学者也使用公共服务支出衡量公共服务水平。本文根据刘金凤等（2019）的研究，利用人均财政支出（PZC）度量城市基本公共服务水平，对人口流入的影响效应进行稳健性检验。SDM模型的估计结果如表9中的估计9所示，当年人口流入（FP）对基本公共服务水平的影响为负，人口流入的滞后二期变量（LagFP_2）在1%的显著性水平下为正，说明随着人口流入时间的推移，人口流入对城市基本公共服务水平的影响也由负转正，这与表5的计量结果是一致的。

2. 替换人口流入指标的空间计量检验。目前已有文献使用移民占比即人口流入数量与当地常住总人口的比值作为人口流入指标的代理变量。借鉴该类文献，本文使用移民占比（SFP）作为人口流入的替代指标进行稳健性检验。SDM模型估计的结果如表9中的估计10所示，当年人口流入对基本公共服务水平的影响显著为负，与表5的计量结果一致，这进一步验证了本文结果的稳健性。

我国已经迈入第十四个五年规划时期，合理引导人口空间转移，推动城市基本公共服务水平提高，将为新时代经济健康可持续发展和维护社会公平正义提供有力支撑。本文的意义在于，可以依据实证分析的结果，精准识别人口流入对地方基本公共服务水平的影响，从而合理配置公共服务资源、有序引导劳动力空间转移以及促进新型城镇化优质协调发展。本文首先利用熵值法构造综合评价指标体系，测算全国70个大中城市2005—2018年的基本公共服务水平指数并进行地区差异分析，而后基于空间面板模型和工具变量法，实证检验了人口流入对基本公共服务水平的影响，并对不同规模等级的城市进行了异质性分析，最后对计量结果进行了稳健性检验。本文研究发现：

第一，随着中国城镇化进程中人口不断向城市转移，城市基本公共服务水平整体不断提高，虽然在此方面表现出一定的地区分异特征，但城市间基本公共服务水平差异逐渐得到改善，地区不均衡明显缩小。

第二，中国各城市基本公共服务水平存在显著的正向空间相关性，即表现出“高—高”“低—低”的分布态势，邻近城市基本公共服务水平的提高对本城市基本公共服务水平的提高有着明显的正向空间溢出效应，但邻近城市的人口流入对本城市基本公共服务水平的影响却始终为负。

第三，人口流入对当地基本公共服务水平的影响并未在当年就全部得到体现，具有一定的滞后性。当我们在模型中纳入人口流入的滞后变量，发现人口流入对基本公共服务水平的影响呈现出先降低、后提高的变化，即不仅存在短期负向的“拥挤效应”，也存在长期正向的“规模效应”。人口流入的当年对本地区基本公共服务水平的影响显著为负，即人口的流入在短期内会“挤占”当地人口的部分基本公共服务，产生“拥挤效应”。但长期来看，人口的流入会通过影响城市的经济和社会发展产生一系列的“规模效应”，而且最终“规模效应”将超过“拥挤效应”，对城市基本公共服务水平产生正向的促进作用。

第四，进一步的研究还发现，人口流入对不同规模等级的城市基本公共服务水平的影响存有差异，对于超大型城市来说，人口流入的影响始终为负，即主要表现出“拥挤效应”；而对于大型城市和其他城市来说，人口流入对基本公共服务水平的影响经历了由负转正的过程，长远来看，其“规模效应”则更加突出。

第五，依据空间杜宾模型直接效应和间接效应的分解结果，地区人均生产总值（PGDP）、常住人口城镇化率（URB）作为衡量地区经济发展状况的重要指标，均能显著提高邻近城市的基本公共服务水平；地方政府财政自主率（FSR）对本城市基本公共服务水平的影响系数显著为正，但对邻近城市的影响系数显著为负；经济增长率（EGR）对本城市基本公共服务水平的影响也显著为负，而虚拟变量即是否为核心城市（dummy_hx）对本城市和邻近城市基本公共服务水平的影响均较为微弱。

基于上述结论，至少可以得出以下启示：（1）理性认识人口流入的影响。各地政府应当客观看待人口流入对本城市所产生的一系列社会经济影响，正确认识流动人口的价值，结合人口规模和城市体量合理促进人的城镇化，不断提高人们共建共享的水平，全方位提升城市的综合承载能力。（2）合理引导人口空间转移。地方政府应从社会经济发展与地区空间联动性的角度出发，高度重视人口流入对本城市以及邻近城市基本公共服务水平的影响和溢出效应；应借助城市群、都市圈等区域联动政策，建立健全区域协调可持续发展战略，有效推动劳动力资源在空间上的合理优化配置，不断缩小区域不均衡性。（3）优化完善基本公共服务体系。地方政府应立足自身，通过与市场、政策的有机配合，构建与城市自身体量、发展水平相匹配的基本公共服务体系，着力解决好发展不平衡不充分的问题，协调人口流动与基本公共服务资源配置的空间合理性，促进城乡公共设施联动发展，逐步建立与实施区域协调优质发展新机制，加快推动提高地区基本公共服务水平，以更好地满足人民日益增长的需要，推动以人为本的基本公共服务高质量发展。

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