2017-09-13作者：
文献来源：Talita Greyling, Stephanie Rossouw. Non-Economic Quality of Life and Population Density in South Africa. Soc Indic ResDOI 10.1007/s11205-016-1468-1
摘要：本文目的是研究人口密度和非经济生活质量之间的关系。主流观点认为人口密度有益于经济增长，因为它带来了更高的生产力，更多的收入，进而转变成更高的生活水平。不过近年来，更多的证据引向相反的观点，即生产力和收入的提高并不能转变成更高的生活质量。由于经济和收入变量一直在这项研究中起着关键作用，因此关于人口密度和非经济生活质量之间的关系问题一直在讨论中。鉴于此，本文利用南非八大都市1996 - 2014年期间的面板数据集来确定南非人口密度与非经济生活质量之间的关系。使用面板估计技术来分析，这使我们能够比较这种关系随时间的变化，并为结果添加了空间维度。本文首先研究上述关系，然后在发展中国家进行次国家层面的分析。研究结果表明，人口密度与非经济生活质量之间存在显著的负相关关系。因此，如果最终是想提高非经济生活质量，就不应支持鼓励城市化的政策措施。
1.研究背景
本文的研究基础来自Paul Krugman（1998）的文章，他发现国家内部存在经济增长和发展的巨大区域性差异，而且通常伴随一个相关趋势，即人员集中于少数人口密集的地区。Buch等人（2014年）重述了克鲁格曼的理论，并指出一个地区的人口密度可能受到该地区特点的影响，这些特点可能吸引或驱逐国家移民。
表面上看，特定城市地区的人口集中似乎是实现更高经济增长的非常积极的一步，因为新开发的政治和经济结构将吸引更多的投资，导致更多的劳动力需求，同时也会提高这个人口日益密集的城市地区内居民的生活质量。然而，问题在于内外移民也会被这些城市地区较高的生活质量所吸引，可能导致失业率增长，贫困水平增长，环境衰退。在许多发展中国家的贫民窟地区，还会增加暴力和犯罪。由此导致该城市生活质量的下降（Bloom et al。2008）。
南非被划分为中等收入国家，2014年的国民总收入（GNI）为6800美元（当前美元）（IHS地区经济探索者2014）。该国的人类发展指数（HDI）为0.63，表明中等发展成就，基尼系数为0.64，表明收入不平等程度很大。其总人口（53,781.98亿）中，竟然有高达45.4％被认为低于贫困线。南非总人口的40％和贫困人口的31.3％集中于八个大都市地区。而这八个人口密度高的大都市只占南非总面积的2％。
在McGillivray和Shorrocks（2005）进行的一项研究中，他们提到社会科学研究正在走向一致的变化，越来越认识到生活质量是一个多维概念，非收入维度对生活质量的重要性已得到承认。当需要进行中期或长期评估时，非经济生活质量措施可以被视为比经济措施更有用，因为这类措施更直接地促进人类生活政策的制定。生活质量不仅仅包含经济领域，而且包括非经济领域（设施，环境，犯罪，人的价值观等）。
迄今为止关于生活质量与人口密度之间关系的大多数研究都将收入这个变量包括在内，且占主导地位。研究也主要集中在相对较小的样本上，而不是在更广泛的次国家层面上进行，这些研究主要在发达国家进行。
本文的主要目的是（1）制定一个衡量南非八大都市区非经济生活质量的综合指数，以及（2）估算这种非经济生活质量指标和人口密度。
2.研究方法
本文采纳McGillivray（2005）提出的一种方法，通过这种方法可以从客观的生活质量衡量标准中消除人均收入的影响。这意味着可以通过使用客观指标来衡量生活质量，然后通过消除收入效应，获得真正客观的非经济生活质量衡量标准。这可以用来查看国家，地区或城市是否能够将其收入水平转化为更好的健康，长寿，社交设施等，从而提高其人口的生活质量。
作者之后讨论建立客观测量的真实非经济生活质量（TNEQoL）指数的建议方法。将引入测试TNEQoL指数和人口密度之间关系的一般函数。然后讨论关于综合指数的验证以及用于结果目的的稳健性。一般函数如下：
其中，TNEQoLit是因变量（DV），i是实体（大都市），t是时间（1996-2014）。β1是每个大都市城市人口密度变量的估计系数，Xit是控制变量的向量，包括大都市城市层面的时变人口统计学和社会经济变量，βk是控制变量的估计系数，误差项。通过使用面板数据技术分析，大都市城市内的时间维度被利用，同时控制大都市城市中未观察到的时间不变的个体异质性，引入了一个变量来检验内生变量。由于人口密度有潜在的同时性（Rosen，1979）对非经济生活质量的影响，意味着更高水平的非经济生活质量可能导致人口密度的增加，使用IVR和两阶段最小二乘（2SLS）估计来解决这个问题。
3.结论
本文主要贡献是（1）为南非八个大都市城市建立一个客观衡量非经济生活质量的指数；（2）调查该地区非经济生活质量与人口密度之间的关系；（3）首次将面板数据建模技术用于该研究；（4）利用面板数据，可以通过测试从同时性扩展的内生性，以确定人口密度和非经济生活质量之间的因果关系；（5）对发展中国家进行研究，因为大多数研究发现都是在发达国家进行的。
研究发现：（1）以本文所述综合指数，和以人类发展指数和GDP指标作为参考，对八大都市的排名有所不同。表明经济生活质量不一定转化为非经济生活质量。比如约翰内斯堡和特瓦尼城市中，贫民窟大，贫困率高。（2）人口密度与客观非经济生活质量负相关。未来的政策制定者必须考虑到，作为政策变化的直接结果，人口密度的变化将对非经济生活质量产生影响。（3）基尼系数和艾滋病变量对南非的非经济生活质量影响最大。这两个变量与南非的情况非常不同，因为南非被列为收入不平等的第四大国家和艾滋病毒感染者人数最多的国家。（4）受教育程度与非经济生活质量之间存在负相关关系。这表明如果所有人的比例较高，非经济生活质量将会下降。我们用基础教育水平不足以确保人们就业的理由来解释这一点，因此他们很可能会在不太理想的环境中呆在家中，并且感受到较低的生活质量。
这些研究结果对政策制定有重大影响，因为南非宪法中规定，南非政府的目标是提高该国所有人的生活质量。应该共同努力解决导致国内移徙的推动因素，从而提升和发展非城市和农村地区。此外，对于生活在人口稠密地区的人们来说，重点应放在改善设施，如更好地获得教育，就业机会，健康，服务提供和住房。（孙智帅，周玉龙）
