固定收益专题报告：人口流动趋缓债务是否“戒断”

固定收益专题报告：人口流动趋缓，债务是否“戒断”？核心分歧：长期怀疑好区域融资可持续，短期担忧弱区域刚兑能力永煤事件及政策催化下，城投市场倾向于传统意义上好区域的弱资质主体。从去年

11

月永煤事件以来，市场对经济欠发达地区城投债较为回避，而以国务院

5

号文、银保监

会

15

号文为代表的新一轮财政纪律收紧下，市场进一步拥挤在经济发达地区下沉区县

上，在利差与净融资上得到了突出体现。截至

11

月

1

日，江浙两省城投净融资额合计

8817.86

亿元，在城投净融资额中占比超过

50%，利差分位数位于

2015

年以来

10%

左右的低点。而天津、云南、贵州等地区利差明显上升，位于历史分位高点，净融资额

也出现不同程度额下滑，债务呈现缩减趋势。市场偏好由差区域的强资质融资平台转向好区域的弱资质城投。在城投融资大环境收紧

后，市场更倾向于到好区域“避险”，而在“区域一刀切”投资思路下，强资质区域下沉

明显：对比江苏和天津不同资质融资平台净融资额，截至

11

月

1

日，天津市

AAA城投

净融资额-840.76

亿，远低于江苏省

AA城投净融资额的

1200.68

亿元。城投偏好的变化，本质上是在过去人口净流入、经济高增长趋势外推预期的助推，投资

端下沉的表现。江浙地区下辖地级市的债务水平已经处于较高水平，2020

年两省

80%

以上的城市负债率都超过

60%警戒线，而同期全国平均水平仅

30%。在江浙地区过去

人口净流入、经济高速增长“光环”下，这一高负债水平有其合理性：持续、大规模的

人口流入带来经济增长，进而可以消化高速增长的债务。如果类比

PE的概念，对于

GDP增速高的地区，市场愿意给一个更高的“负债估值”。当前市场的核心分歧：长期怀疑好区域融资可持续，短期担忧弱区域刚兑能力。与

PE不同的是，当

GDP增速下降，债务的刚性却使得高负债率无法在短时间内快速调整。

这也正是市场的分歧所在，按照目前的债务增速看，“好区域”在未来几年很可能迎来一

次债务调整的外部冲击，是相当一部分人的隐忧。但对于正在进行债务收缩的地区，天

津、兰州、潍坊等地的特殊事件，虽有地方政府恳谈会表态，但缺乏经济财政基本面的

支撑，还是会让投资人担忧其直接的短期刚兑问题，那么展望未来如何呢？人口流入：过去的“蜜糖”可能是未来的“苦果”区位优势、制度先行等因素让诸多经济率先发展的区域吸引人口流入，而人口的流入进

一步支撑了城市规模扩张与债务扩张。在本章我们首先量化人口流入对地方经济、财政

的贡献，分析

2020

年各地人口流动情况，并对比中、美、日的人口与债务模式。债务扩张与城市扩张背后的动力：人口流入人口的流入是地区债务扩张与城市扩张背后的动力。经济增长和地方政府财力是衡量地

方政府偿债能力的核心因素：经济增长反映了地区的经济发展水平和增长潜力，地方财

政实力是判断地方政府信用水平和偿债能力的基础。在发达地区人口自然增长缓慢甚至

停滞的背景下，大规模的人口流入是城投模式得以蓬勃发展的前提条件。人口在空间上的流动直接改变了地区劳动力总量和年龄结构。人口的流入改变地区劳动

力结构，进而带动经济发展。据中国流动人口调查，2010

和

2015

年流动人口的平均年

龄为

30.8

岁和

31

岁，16-60

岁人口在流动人口中的占比分别为

83.6%和

84.1%，大量

劳动力人口的迁移显著改变了地区间的年龄结构。人口普查数据来看，四川、河南、辽

宁等地区人口流出影响下，年龄结构较老，而江浙等地区的人口流入很大程度上延缓了

老龄化程度。劳动力总量与结构的变化又直接作用于地区经济增长。在上篇报告中我们用常住人口变

化来衡量其对经济的影响，而常住人口中很大一部分构成来源于流动人口。进一步分离

出流动人口对经济增长的效应，我们将各地级市流动人口占比与人均

GDP回归，解释

力度达到了

46.29%，系数为

0.11，意味着城市流动人口占比每上升

1%，带来人均

GDP的增加约

1100

元。每单位净流入人口为地方贡献约

1.65

万元税收收入。对于财政收入这一城投直接偿债

来源，流动人口扮演了更为重要的角色。净流入入口作为就业者、消费者为地方贡献税

收收入：作为就业者主要贡献个人所得税，全部归地方所有，作为消费者则主要贡献增

值税，其中

25%划归地方财政。将

251

个地级市

2020

年的流动人口数量与地方政府税

收收入回归，系数为

1.65，解释力度为

62.91%。以这个系数衡量流动人口的“税收贡

献”，每个流动人口每年可以为地方政府带来

1.65

万税收收入。一般均衡效应下，流动人口对财政收入具有“规模递增”贡献。非流动人口更迭较为稳

定，对于购置房产的需求较弱；而流动人口以劳动力年龄人口为主，这部分人口对于房

屋购置有较大的需求。大规模人口流入带来的一般均衡效应是房产供需的失衡，进而推

动房价、地价上涨，也即是流动人口对地区财政有“规模递增”效应：人口流入较少时，

并不会显著影响地区土地市场；当人口流入到达一定规模，则会引发住房市场失衡，显

著提高地方政府土地出让收入。土地财政收入增长集中于流动人口占比超过

10%的城市中。在

254

个城市的全样本中，

将净流入人口数量与政府性基金收入回归，系数为

1.57，解释力度

43.74%。进一步分

解来看，共有

85

个样本的人口净迁移占总人口的比重低于

10%，在这个子样本中，回

归方程解释力度仅有

7.46%，说明当流动人口规模较小的时候，对地方土地出让市场的

影响较小。而在剩余的

169

个样本中，回归方程解释力度进一步上升至

47.04%，系数

为

1.55，进一步印证了流动人口的“规模递增”效应。同时考虑税收和土地出让收入，经测算，一单位流动人口可以为地方政府贡献

3.06

万

元左右的财政收入。2020

年，全国国有土地使用权出让收入

84142

亿元，同比增长

15.9%，在政府性基金收入中的占比为

90%。按这一比例来推算，平均每个流动人口可以为地方政府增加

1.41

万元的土地出让收入。土地价格的上涨一方面直接给地方政府

带来财政收入，另一方面通过“土地金融”提高地方政府加杠杆的能力，开展大规模的

基建投资，拉动地方经济增长，实现“卖地+拉人”模式的循环。过去的“蜜糖”可能是未来的“苦果”，当人口净流入无法维持高速增长，对财政收入的

影响也是规模递增的。人口净流入带来规模递增的财政收入效应，这一趋势停滞带来的

损失也是成规模的。当人口的增长低于某个阈值时，前期对土地出让依赖较高的地区也

会收到更大的冲击。按照前期人口高速流入新建的房屋、基础设施与人口不可逆趋势的

背离下，这一缺口会越来越大。而在“土地金融”这一加速器效应下，这一效应被再次

放大：地方城投依靠土地预期收益进行的债务扩张会面临较大考验。人口流动呈现从内陆到沿海的单向趋势过往非普查年份统计结果一定程度上低估了流动人口的规模。单从非普查年份来看，我

国流动人口规模呈现趋减的态势，2014

年达到

2.53

亿峰值后缓速下滑。但

2020

年普

查数据显示我国流动人口达

3.76

亿人，较

2019

年统计数据涨幅达

1.4

亿，较

2010

年

六普统计结果上涨

1.55

亿人。与普查数据对比来看，非普查数据存在较大误差，可能

在较大程度上低估了过去的流动人口规模。各省平均流动人口占比达

27.20%，处于“流动时代”。

普查数据中的流动人口以省内

流动为主，跨省流动人口

1.25

亿人，省内流动人口为

2.51

亿人。空间分布上来看，广

东是流动人口最多的省份，达

5206.62

万人，浙江、江苏、河南、山东、四川五省的流

动人口也超过

2000

万人。从流动人口占比来看，上海、广东占比均高于

40%，浙江、

北京等

7

个省份占比高于

30%。重庆、广西、山东、河北等省份流动人口占比较低，但

均位于

20%左右。与

2010

年六普相比较，河南、吉林、安徽、贵州等省份流动人口涨

幅较高。地区流动人口结构性分化明显，经济发达区域跨省流入较多，欠发达区域则以省内流动

为主。拆解跨省流入和省内流动两部分来看，广东是跨省流入人口最多的省份，达

2962.21

万人，紧随其后的是浙江、上海、江苏，均超过千万。西藏、宁夏、甘肃等地

跨省流入人口较少。广东的省内流动人口同样位于全国第一位，河南、四川、山东等地

区人口以省内流动为主，规模都在

1500

万人以上。迁移强度数据来看，发达地区、省会城市是主要人口迁入地，西南、中部地区城市人口

流出明显。我们以百度迁徙

2020

年春节前一周迁徙强度数据进行分析，春节前较高的

迁出强度反映了地区流入人口较多。深圳、北京、上海、广州、成都市人口流入最多的

五个城市，省份分布上，人口流入前

50

的城市中，广东、江苏、浙江各有

8、6、6

个

城市。重庆、成都、广州、北京、周口是人口流出前五的城市，省份分布上，人口流出

前

50

的城市中，广东、河南、安徽各占

10、6、6

个城市。不论是省份还是城市层面，都呈现内陆-沿海的迁移模式。与我们上文中论述的相一致，

区位因素、制度先行等优势，让发达地区都吸引了大量内陆人口流入，进而支撑了地区

的城市建设与债务扩张。这也是今年以来市场持续拥挤在发达区域的原因：从人口流动

的角度来看，好区域人口净流入、经济高增长，房价、地价也持续上涨。今年以来强、弱资质区域的持续分化，既有合理之处，也为不合理埋下了种子。今年以

来地产行业形势愈发严峻，房企现金流大不如前，前期对人口流入、土地出让依赖度较

高的“好区域”受地产行业影响反而更大，从今年

1-11

月份各省土地成交价款来看，浙

江、广东都同比出现了下滑。对部分中部和弱资质区域城市来说，土地成交价款规模本

就较为有限，因而地产行业传导过来的风险相对较小，区域性价比反转的种子或已埋下。中国人口与债务的模式接近于日本，差于美国中国内陆-沿海的人口迁徙节奏，类似于移民迁入美国的模式，但作为一个整体非移民国

家，我国人口的趋势与日本更为接近。本节我们从人口和债务角度对比美国、日本、中

国的发展模式。人口因素是美、日在房地产泡沫破裂后走上不同发展道路的重要原因。日本在

1990

年

房地产泡沫后陷入了“失去的

30

年”，经济增长逐步进入下行阶段；而几乎在同一时期，

日本的人口增长进入停滞，总人口增长率维持在

0.3%左右，并在

2009

年首次出现人口

净减少。美国同样经历了房地产泡沫的破裂，但持续流入的劳动力为其走出危机提供了支持：2005

年以来，美国每年合法永久移民数一直在

100

万人以上的水平，2019

年美

国移民在总人口比例已达

13.7%。早于

1970

年，日本年龄中位数就超过了美国，而到

2020

年，日本年龄中位数已达

48

岁，65

岁以上抚养比

51.97%。中国人口与债务的模式接近于日本，弱于美国：1）人口形势上，深圳、杭州等城市每年净流入人口约

40

万人，这一节奏类似于美国的

移民模式；但我国整体人口总量和年龄结构与日本更为类似。总量上，我们测算我国将

在

2024~2025

年出现人口净减少；年龄结构上，2020

年，美国年龄中位数为

38

岁，

较日本年轻了

10

岁，而这一年，也是中国年龄中位数刚刚超过美国的年份，预计到

2035

年，中国平均年龄会与美国扩大到

4.8

岁。2）政府债务负担上，人口老龄化给政府财政带来巨大压力，近三年社会保障支出在日

本政府财政支出平均占比为

30.25%，日本政府负债率也从

1997

年的

82.7%，一直上

升到

2021

年中的

224.2%。我国

2015-2020

年保险费收入复合增速

6.45%，而财政补

贴收入复合增速高达

12.72%，2020

年社保基金预算收入中的

27.7%来自财政补贴。在

我国老龄化逐步加深背景下，可以预见我国的社保支出压力将会逐步抬升，政府债务面

临较重负担。人口净流入对好区域城投债务扩张的支撑正在成为过去时发达地区债务扩张模式的前提是人口的持续流入。那么，持续的人口净流入还能否维持？

本章我们首先从总人口形势、城镇化进程、产业迁移角度分析人口流动趋势，在此基础

上对地区流动人口进行详细拟合测算。几个趋势：总人口减少、城镇化趋稳、产业向内陆迁移区域发展的不平衡、城镇化推动

1994

年之后人口大规模迁移。改革开放之前，人口迁

移的规模和方向主要由政治动员和户籍制度决定，总体的迁移水平较低。改革开放后，

限制人口流动的户籍制度逐步放松，区域发展差距的逐步扩大，人口迁移规模也随之逐

步提升。我国真正的大规模人口迁移开始于

1994

年之后，主要有两个原因：1）1994

年之后的城镇化浪潮推动“乡-城”流动人口快速增长。上世纪八十年代，财政

包干制下乡镇企业快速崛起，城市化速度偏慢。1994

年分税制改革后，开始了大规模

的国有企业和乡镇企业改制，也开启了农民工进城大潮，城镇化进程迅速拉升，带来了

大量“乡-城”流动人口。但土地的城镇化速度远快于人的城市化速度：“土地财政”和

“土地金融”撬动了大额资金并支撑着城市化建设，但由于户籍制度限制，很多居民并

不能获得相应的公共服务。2020

年，我国常住人口城镇化率已达

63.89%，但户籍人口

城镇化率仅

45.40%，差额达

18.49PCT。2）区域发展的不均衡是人口跨地区流动的根源所在。人口作为一种生产要素，当自由

流动不受限制时，会通过在区域间的流动实现区域经济的收敛。区域间发展的不平衡在

当下的人口流动选择起到了更为关键的作用。对比中美来看，美国人口流动所受限制较

少，各州

GDP占比和人口占比相对均衡，各州之间在人均意义上较为均衡。我国各省

GDP占比与人口占比则有较大出入，广东、江苏省份

GDP占比较高，而人口占比较低，

所以这些地区有持续的人口净流入；河南、安徽等省份

GDP占比较低，而人口占比却

很高，这种人均角度上的不均衡推动了人口在地域间的流动。前期城镇化的快速推进下大量人口从农村向城市流动，而地区间发展的不平衡让发达地

区省份、城市得以持续吸引人口净流入，进而支撑了这些地区的债务扩张。但人口净流

入对好区域城投债务扩张的支撑正在成为过去时。趋势之一：总人口或将迎来减少当人口这块“蛋糕”不再扩张，前期人口在空间的重新分配也难以维持。在过去我国家

人口一直在增长，有持续的劳动力“供给”到发达地区。但这一增长趋势即将迎来反转：

我们测算，1.3

的超低总和生育率下，我国人口在

2024～2025

年开始净减少，同时

65

岁以上人口快速增长，2030

年总抚养比将突破

50%的窗口期。更进一步来讲，即使生

育率在短时间内恢复到

2.1

的人口更迭水平，这部分人群也需要在

15-20

年后才能进入

劳动力市场。2010

年刘易斯拐点后，我国的劳动力已经呈现净减少趋势，人口的减少、

劳动力的短缺在一段时期内会是一个确定的趋势。可以说人口形势正在发生着短期内不

可逆的变化，前期依靠人口在空间分配的发展模式也需要转变。趋势之二：城镇化推进速度边际递减我国大部分城市已处于转型社会时期，人口迁移强度将逐步推进下降。人口移动转变假

说（thehypothesisofthemobilitytransition），将人口增长、迁移划分为四个阶段，当

区域处于不同发展阶段的时候，就会出现城市间的人口流动：Ⅰ）前现代传统社会，主

要依靠人口自然增长带动人口增长，人口以迁出为主，如广西；Ⅱ）早期转型社会时期，

人口自然增长速度快，同时迁出规模趋缓、迁入规模开始上升，如贵州、安徽；Ⅲ）晚

期转型社会，人口自然增长下降，人口迁入、迁出规模都较大；Ⅳ）现代社会阶段，人

口自然增长缓慢，甚至出现负增长，流动人口也以迁入为主，迁出较少。对比美国，当城镇化进入稳定水平后，人口流动强度也将逐步下降。美国城市化水平在

1960

年就已经达到

70%左右，此后一直维持较稳定状态，在此后

60

年内也只上涨了

10%。随着城镇化水平的推进，美国人口的迁移强度也在逐渐下降，从

1990

年间最高

的

46%下降至

2010

年的

35%左右。我国

2020

年城镇化率已达

63.89%，已超过世界

平均水平，从这一视角来看，随着城镇化进程的推进，我国人口迁移流动的整体强度会

逐步趋缓。在人口总量减少的背景下，乡-城流动人口逐步减少，人口流动将以城市间流

动为主，成为城市间的零和博弈。趋势之三：部分产业向内陆城市转移地区产业的发展决定了地区人口的流入。而产业从沿海向内陆迁移的过程中，人口从内

陆向沿海的单向流动也逐步放缓：1）劳动力成本上涨驱使劳动力密集型产业向内陆迁移。资本和劳动的相对丰裕程度，

决定了地区产业结构变迁。在发展初期，我国具有劳动力成本优势，而资本相对匮乏，

发展劳动力密集型产业有较大优势，东部沿海省份依靠区位优势、交通、外资支持吸引

了大量劳动力迁入，经济快速发展的同时也支撑着城市的建设更新。但我国劳动力成本

呈现高速上升趋势，2011

年后增速有所下滑，但也持续高于

GDP增速。成本的上升驱

使部分劳动力密集型产业向成本相对较低的地区转移。以纺织业为例，2012

年后浙江

省纺织业总产值进入稳定状态，2017

年后快速下降，而

2015

年开始新疆纺织业保持高

速增长。2）中高端制造业向内陆地区纵深发展。一方面，劳动力的大量涌入带动沿海省份经济

快速发展，但随之推高的房价也形成了对高端制造业的挤出；另一方面，中西部地区特

定的工业基础，逐步完善的交通等基础设施，吸引中高端制造业产业迁入，2010-2020

年河南、贵州电子设备制造业资产总额复合增速分别为

23%、26%。中西部地区出现了

武汉光谷系、合肥中科系、贵州电子元件等产业，而发达地区产业结构向高附加值的中

高端服务业聚集。中高端制造业的发展给内陆省份经济带来增长的同时也带动了人口的

回流。发达地区持续、大规模的人口流入呈边际递减趋势流动人口的两种衡量方法：人户分离人口与人口平衡方程式。非普查年份的流动人口数

量并不直接公布，常用的衡量方法有两种：1）据第七次人口普查统计口径，流动人口是

指人户分离人口中扣除市辖区内人户分离的人口。1常住人口、户籍人口二者之差即衡量

了人口净流动情况；2）地区人口变动来源于人口自然增长与人口迁移，常住人口数量

变化与人口自然增长变化之差即是人口净流入的数量。人户分离人口可以较好的衡量地区流动人口：1）与统计数据公布口径保持一致；2）户

籍人口数据由公安部提供，较为准确。出生率数据误差较大，实际使用中需进行数据修

正，整体流动人口的衡量精确度受影响。但以人户分离来衡量流动人口同样存在一定的

局限性：户籍无法反映近期的常住地的变化，如一个人从农村迁移到城市定居多年，只

因户籍未发生变化而仍被统计为流动人口，可能高估了流动人口规模；如果只是进行户

籍的调整，则可能低估了流动人口的规模。人口的变动在短期内是一个较为稳定的趋势，基于这一假设，在本节余下部分，我们首

先测算各地级市过去的流动人口数量，在此基础上进行未来数据的拟合外推。我们的测

算过程具体分为三步：STEP1：常住人口数据修正各省、市的常住人口时间序列数据存在明显偏差。我国每

10

年进行一次人口普查，每

5

年进行一次

1%抽查，其余年份为千分之一抽查。非普查年份的常住人口、流动人口

数据皆由抽样数据推算，存在一定的偏差。人口变动是一个相对平稳的过程，但人口普

查数据显示，相较于

2019

年，262

个地级市的人口普查数据中，76

个市的常住人口变

化幅度超过

10%，占比达

28.90%。基于两个假设，我们在最大程度上利用现有信息，对过去常住人口数据进行拟合修正：

2010-2019

年公布的常住人口数据反映了人口变动的趋势；人口普查数据反映了准确的

绝对值数据。我们分两步对常住人口时间序列数据进行修正：

1）将各个城市

2010-2019

年常住人口数据进行二次曲线拟合，保留拟合曲线的二阶导

数不变，即保留人口变动的趋势不变；

2）将

2010

年、2020

年常住人口数据以及上一步得到的二阶导数进行求解，可以得到

一条新的二次曲线，这条曲线上的值即为修正后的常住人口数量。STEP2：计算各城市流动人口时间序列第二步，在得到较为准确的常住人口数据后，我们用常住人口与户籍人口之差来衡量各

城市的人户分离人口数量，以此来衡量各城市流动人口。从城市分布来看，长三角、珠三角城市维持人口净流入状态，西南、东北等欠发达地区

维持净流出状态。从

2018-2020

年各地级市平均流动人口占比的空间分布来看，长三

角、珠三角地级市是人口净流入占比最高的地区，如上海、东莞等地，“苏锡常”三市平

均流动人口占比达到了

30.67%。东北地区、西南地区是人口净流出较为严重的地区。

西南地区的资阳、毕节等地的流出人口要更甚于东北地区，河南、四川等省份人口流出

也较为明显。2020

年有

87

个城市的流动人口在减少，5

年前这一数字为

40。以对比

2015

年和

2020

年各地级市流动人口数量，流动人口呈递减趋势的城市正在增加：2020

年，287个城市中有

87

个城市流动人口出现边际减少，占比

30.31%，较

2015

年的

40

个城市

大幅上升。STEP3：人口趋势性稳定假设下的流动人口外推第三步，基于人口变动趋势在短期内是稳定的这一假设，我们将前两步得到的各城市流

动人口数据进行

5

年的拟合外推。整体来看，截至

2025

年，107

个城市的人口流动趋势呈现边际递减趋势。根据我们的

测算，铁岭、白山、泰州等城市人口净流出的趋势在逐步放缓，而无锡、合肥等城市的

人口净流入趋势也在放缓。部分城市流动人口也位于高速增长的时期，如贵阳等。但整

体来看，大部分城市流动人口增速趋向于平缓，截至

2025

年，有

107

个城市的流动趋

势在边际递减。与我们前文论证的城镇化逐步推进、2010

年后中国劳动力净减少、部

分产业转移的逻辑相一致。空间上看，长三角、珠三角地区城市大规模、持续的人口流入呈边际递减趋势。人口的

流入支撑了江浙、广东等地区的城市扩张，2020

年，“苏锡常”平均流入人口占比达

30.67%。但这一人口流入的趋势正在放缓：2020

年共有

83

个城市人口净流入，根据

我们的拟合测算结果，22

个城市流动人口已经出现减少，主要位于山东、上海、北京等

地。52

个城市的流动人口增速在

2025

年出现递减，主要集中在前期人口大量净流入的

江、浙、粤三省，分别有

5、6、8

个城市出现增速放缓。结论：没必要与市场“对抗”，但要做好长期权衡短期内的市场趋势是合理的，但这种合理与精明会蒙蔽长期的趋势。投资者结构、市场

机制、短期内对发达地区的乐观估计，欠发达地区金融资源有限与市场沟通的种种障碍，

毫无疑问会强化市场目前的短期趋势，这种趋势会进一步培育债务的“成瘾性”，进一步

推高各个地方对自身负债能力的自信，但人口这一地方

GDP与土地财政收入的起点却

在恶化。遗憾的是，在长期趋势与短期利益矛盾的时候，市场与个人都倾向于选择后者。我们对各个地级市的人口、经济增长进行了可能弱化的测算，并考虑到债务的“成瘾性”，

虽然我们并不认为经济强弱区域的风险会形成反转，而是其中被市场定价的超大性价比，

会存在一个中心收敛的趋势。强、弱资质区域的超大性价比将向中心收敛我们在债务“成瘾性”和人口强趋势下对

205

个地级市未来的债务负担进行判断。首先，

我们用上文拟合测算得到的未来流动人口增速、人口自然增长速度计算各个城市未来常

住人口增速。具体计算公式如下：

常住人口增速

=

流动人口占比×流动人口增速+非流动人口占比×人口自然增速2025

年，超

50%城市常住人口增速出现下滑。从测算结果来看，104

个城市

2020-2025

年间的常住人口复合增速出现下降，占比

50.73%。从空间分布来看，广东、山东、河南分别有

14、13、8

个城市常住人口增速出现下降，江苏省南京、常州、苏州等五个城

市人口增速有所下滑，浙江省杭州、金华等地也有所放缓。四川省多个城市流出人口明

显下降，绵阳、达州、宜宾等多个城市常住人口增速有所回升。新疆大量人口流入带动

常住人口快速增长，我们测算乌鲁木齐、克拉玛依常住人口增速分别为

3.37%、1.62%。人口增速对经济增速的影响约为

1.56PCT。我们将

82

个样本的人口增速与经济增速进

行回归，回归结果为

Y=1.56X+8.05，解释力度为

28%，回归系数

P值<0.001。我们用

这一系数来衡量人口增速对经济增长的边际影响。各城市未来

GDP增速的计算公式如

下：

T+1