中國省際勞動力流動的特征演變及經濟合理性研究：1995—2010

紀韶 朱志勝

摘要：通過比較1995—2010年三次人口調查數據，考察我國省際勞動力流動的特征演變及經濟合理性。結果表明，1995—2010年我國省際勞動力流動數量上呈現出規模趨大，流入流出分布均呈空間極化和時間慣性，典型流入省區的流出增幅趨大，流動重心北移等特征。結構演變則表現為省際流動勞動力年齡分布趨于集中，縱比中年化與橫比年輕化并存、受教育水平趨高但增幅趨小、經濟型流動為主且日趨明顯、中西部短期化流動傾向增強，東部和東北部則漸趨長期化、就業集中于二三次產業，且東部更趨向集中等。計量結果顯示，1995—2010年的省際勞動力流動有助于促進地區經濟發展和縮小省區間經濟增長差距，具備經濟合理性。

關鍵詞：省際勞動力流動；特征演變；經濟合理性

中圖分類號：F061.3 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2013）08-0020-07

一、引論

在我國快速工業化和城市化的進程中，大規模的勞動力流動已成為地區間資源配置的重要方式，為我國經濟發展創造了比較優勢和人口紅利。勞動力的省際流動是我國勞動力流動的重要形式。最新人口普查數據顯示，2010年我國省際流動勞動力總數達8 587.63萬人，占總流動人口的38.78%，較2000年的4 241.86萬人增長了102.45%。①而經過30多年的流動變遷，我國省際勞動力流動又呈現出一些新的流動特征，對這些新流動特征的考察和把握是全面研究省際勞動力流動的重要基礎。文獻梳理發現，已有研究對我國勞動力省際流動給予較少關注，缺乏對省際勞動力流動特征及影響等的全面梳理與歸納。已有研究主要集中在依據歷次人口普查數據探討省際勞動力流動規模[1]、區域模式[2]、影響因素[2]等的特征描述，以及應用計量方法分析省際勞動力流動經濟社會效應[3-4]。上述研究為后續研究提供了思路，但這些研究大都所用數據時點較早，缺乏從時空角度系統的特征對比。具體到勞動力流動與地區經濟增長關系的實證研究，其計量方法大都采取時間序列和面板數據，忽略了傳統橫截面回歸也是重要的計量方法。

由此引出一些新的思考。過去幾十年我國省際勞動力流動在時間和空間維度究竟表現出哪些特征？這些特征又如何演變？如此大規模的省際勞動力流動，特別是數量和結構特征演化是否具有經濟合理性？運用橫截面回歸方法能否檢驗省際勞動力流動與地區經濟增長的關系？有必要對這些問題進行研究和探討。本文通過綜合1995—2010年三次人口調查數據，全面分析我國省際勞動力流動的特征演變規律，并在拓展索洛新經濟增長模型基礎上構建計量方程，利用1995—2010年的橫截面數據實證分析省際勞動力流動對地區經濟增長的影響。②

二、1995—2010年我國省際勞動力流動的特征演變考察

（一）數量特征分析

1. 流動規模日趨擴大，流入流出分布均呈集中化趨勢，流入分布尤為明顯。比較三次人口調查數據發現，1995—2010年我國省際勞動力流動規模不斷擴大，流動人數由2000年“五普”時的4 241.86萬人增至2010年“六普”時的8 587.63萬人，增長4 345.77萬人，增幅達102.45%（見表1）。省際流動勞動力占當期總人戶分離人口比重由2000年的29.38%升至2010年的32.86%。從表1可知，2000年流入和流出規模在500萬及以上的省區分別有2000年的1個和3個增至2010年的5個和6個。不難發現，31個省區中除西藏出現波動外，其他省區的流動規模在過去15年間均持續擴大。表1中所反映的凈流動率值及其變化也表明1995—2010年我國省際勞動力流動日趨活躍。

觀察表1可知，1995—2010年我國省際勞動力流入和流出分布的均值和標準差均不斷變大，且1995—2000年、2000—2005年、2005—2010年的省際勞動力流入分布的標準差均顯著大于流出分布，表明過去15年我國省際勞動力流入和流出分布均呈顯著集中化趨勢，相比而言，流入分布的集中程度更為明顯。

2. 流入流出分布呈空間極化和時間慣性特征，典型流入省區的流出增幅趨大。從省際勞動力流入分布來看，由表1可知，廣東（1 506.48萬，2 159.95萬，2 149.78萬）、浙江（368.89萬，819.87萬，1 182.40萬）、上海（313.49萬，612.99萬，897.70萬）、江蘇（253.69萬，559.72萬，737.93萬）、北京（246.32萬，449.03萬，704.45萬）④等省區是主要的省際勞動力流入地，以上5省區的省際勞動力流入規模分別占到當期省際勞動力流動總數的63.39%，69.53%和66.05%。與之相對應的，中西部地區的四川、安徽、湖南、江西、河南等則是主要的省際勞動力流出地，其中2010年安徽已超出四川成為省際勞動力流出最多的省區。上述省區的省際勞動力流出規模分別占到當期省際勞動力流動總數的59.23%，56.03%，53.64%。由此可見，我國省際勞動力流入和流出分布均表現出明顯的極化特征和時間慣性，且流出分布較之流入分布相對分散。這種特征在省際勞動力凈流入率指標上也得以體現。北京（18.77%，29.75%，34.87%）、上海（20.33%，35.31%，43.89%）、廣東（20.22%，25.78%，21.05%）等13個省區1995—2010年的勞動力凈流入率均為正值，且呈不斷增大趨勢。

進一步比較發現，四川（11.49%，15.13%）、安徽（75.79%，26.54%）、湖南（43.11%，17.28%）、江西（33.29%，17.98%）、河南（94.43%，44.52%）、湖北（67.60%，25.28%）⑤等傳統勞動力流出省區的流出增長率不斷縮小，而廣東（29.30%，58.24%）、上海（29.85%，35.08%）、浙江（9.75%，13.94%）等典型勞動力凈流入省區的流出增長率卻趨于增大，北京和江蘇的流出總數增長率雖有所減小，但都處于30%～40%的比例高位。

3. 地理經度上東西部高而中部塌陷格局更趨強化，緯度上呈重心北移趨勢。從地理角度分析，1995—2010年我國省際勞動力流動在經度上呈現出“東西部高，中部塌陷，且以向東部發達省區流動為主”的空間分布格局。1995—2010年省際勞動力遷入率較高且明顯高出當期全國遷入率均值的有上海、廣東、北京、天津、福建、海南、浙江、江蘇、新疆等省區。東部地區成為主要的省際勞動力流入地，分別占到當期省際流動勞動力總數的75.71%，82.40%，79.34%。進一步觀察表1，不難發現，1995—2010年長三角（1 506.48萬，2 159.95萬，2 149.78萬）、珠三角（936.07萬，1 992.58萬，28 18.03萬）、京津冀（412.87萬，720.04萬，1 144.07萬）地區的省際勞動力流入總數均快速增長，但相比之下的長三角地區在流動總數和凈流入率指標上均已超出珠三角地區，成為省際勞動力流入最密集的地區，流動空間重心已經北移。

（二）結構演化分析

1. 年齡結構分布：年齡分布集中趨勢明顯，縱比“中年化”，橫比“年輕化”。1995—2010年我國省際勞動力流動的年齡段主要集中在15～49歲，分別占當期省際流動總數的80.85%，84.39%，84.51%，呈不斷增大趨勢（見圖1）。特別是20～24歲年齡段勞動力在三次人口調查中均占比最高，達19.53%，18.16%，19.43%。細分比較后發現，年齡段為35～39歲（7.70%，12.31%，12.82%）、40～44歲（4.63，7.07，

10.71）、45～49歲（3.88，2.99，6.30）的人數占比不斷增大，15～19歲（15.74%，11.25%，7.65%）、25～29歲（18.01%，16.14%，15.04%）、30～34歲（11.37%，16.47%，12.56%）等年齡段勞動力占比均呈不同程度的下降。可見，青壯年勞動力仍是省際流動的主體，但呈現相對“中年化”趨勢。橫向比較表明省際流動勞動力年齡分布仍相對“年輕化”，2010年數據顯示我國省際流動勞動力的平均年齡為30.6歲，低于全國流動勞動力的31.8歲和省內流動勞動力的32.4歲。

2. 受教育程度：總體受教育水平不斷提高，但增幅趨小，低于省內流動水平。1995—2010年我國省際流動勞動力的受教育水平不斷提高，2005—2010年初中及以上學歷的省際流動勞動力占比為81.18%，高于1995—2000年的74.76%。初中、高中和大學專科學歷的省際流動勞動力比重逐漸擴大，其中的高中和大學專科學歷占比增長幅度均超過2%，而其他學歷比重出現不同程度的下降，小學學歷占比降幅最大，達5.05%（見表2）。2005—2010年我國31個省區的省際流動勞動力中初中及以上學歷的人數占比也全部高于1995—2005年。

進一步分析發現，1995—2000年省際流動勞動力受教育年限為9年，分別高出全國和省內流動勞動力1.4年和3.3年。2005—2010年延長為9.6年，高出全國平均受教育年限0.8年，但低于省內流動勞動力0.6年。可以看到，1995—2010年省際流動勞動力受教育年限僅增加了0.6年，小于全國和省內流動的增幅。引起變化的根源在于當前我國以戶籍制度為核心的各類歧視性政策的存在迫使原打算省際流動的勞動力選擇就近流動和就業，而這部分勞動力往往具有較高的受教育水平。

3. 流動動機：經濟型流動為主且日趨明顯，社會型流動從屬于前者。借鑒段成榮，等（2008）的方法將省際勞動力流動依據流動動機劃分為經濟型和社會型流動（見表3）[5]。2000—2005年、2005—2010年我國經濟型流動勞動力占省際流動總數的比重分別為76.54%和81.55%，其中男性占比達82.80%和85.61%，遠高于女性的69.71%和76.32%。與此相對應的，社會型流動占比由2000—2005年的23.46%下降至2005—2010年的18.45%，且男性和女性的這一比重均在減小，女性降幅更大，意味著女性參與經濟活動的比重在增加。2005—2010年女性務工經商和學習培訓的占比明顯擴大。

圖2對比了2000—2005年、2005—2010年我國31個省區經濟型和社會型流動占該類流動總數的比重，可以看出，經濟型流動對社會型流動具有明顯的帶動作用，社會型流動從屬于經濟型流動。一個事實是，經濟型流動占比較高省區的社會型流動占比也較高，如廣東、上海、北京等，而經濟型流動占比較低省區的社會型流動占比也較低，如安徽、江西等。

4. 流動期限：短期流動為主，中西部短期化傾向增強，東部和東北部漸趨長期化。從表4可知，2000—2005年、2005—2010年我國省際流動勞動力離開戶口登記地期限均以半年至一年占比最高，三年以內占比分別為56.54%和59.04%。具體而言，2000—2005年四大經濟區中省際勞動力流動期限在三年以內的比重分別為58.13%、55.29%、48.21%、44.33%。除東部地區外，其他地區均低于全國均值56.53%。2005—2010年演變為58.56%、66.49%、59.15%、57.77%，中西部地區流動期限在三年以內的比重已高于全國均值59.03%，而東部和東北部地區卻低于該值。同時，2000—2005年、2005—2010年流動期限在六年以上的省際流動勞動力占比分別達21.46%和20.70%，形成“不流動的流動人口”。然而，除東部地區這一比重略有增長外，其他地區該期限段的省際流動勞動力占比均不斷縮小，尤以中部地區降幅最大，達35.17%。這表明我國省際勞動力流動仍以短期流動為主，且中西部地區的短期化傾向更趨顯著，東部和東北部則漸趨長期化。

5. 職業構成：主要集中在二三次產業，東部就業趨向集中，中西部和東北部相對分散。就全國而言，1995—2010年我國省際流動勞動力就業主要集中在以“生產、運輸設備操作”為主的第二產業和以“商業、服務業”為主的傳統第三產業。七大職業類型中，除“農、林、牧、漁、水利業”就業比例降低外，其他職業占比均出現不同程度的增長，“商業、服務業”增幅尤為明顯。四大經濟區中，東部地區最接近于全國情況，呈現明顯的就業集中，超過50%的省際流動勞動力從事“生產、運輸設備操作”職業。相比之下，中西部和東北部地區的省際流動勞動力就業相對分散，基本分布于“生產、運輸設備操作”、“商業、服務業”、“農、林、牧、漁、水利業”三類職業（見表5）。

三、1995—2010年省際勞動力流動經濟合理性的實證研究

（一）基礎模型其及計量方程

本文從省際勞動力流動對地區經濟增長和縮小地區間差距的影響角度考量其經濟合理性。所用基礎模型是基于新古典經濟增長理論和引入了人力資本存量的新經濟增長改進模型，改進后的總量生產函數為：

（1）式中，Yi，t、Ki，t、Hi，t、Li，t、Ai，t分別表示i地區t時期的總產出、物質資本存量、人力資存量、勞動力投入量和勞動增進型技術，α、β分別是物質資本和人力資本對總產出的貢獻份額。

同時，依據本文研究目的，在Mankiw（1992）[6]和Islam（1995）[7]依據上述總量生產函數提出的可依據橫截面數據分析經濟增長的實證計量方程的基礎上，將省際勞動力流動變量納入生產函數，由此得到本文拓展后可用橫截面數據分析的計量方程：

（2）式中，Si，t、ni，t、hi，t、mi，t分別表示i地區t時期的投資水平、人口增長水平、人力資本存量、省際勞動力流動水平，yi，t、yi，t-T表示i地區t時期終期和初期的實際人均GDP水平。是區域虛擬變量。借鑒Mankiw（1992）的假設，取g+？啄=0.05[6]。

（二）數據來源及處理

上述計量方程所涉及變量的基礎數據均來源于2010年第六次人口普查數據、2005年全國1%人口抽樣調查數據、2000年第五次人口普查數據、1996—2011年《中國統計年鑒》。模型中的因變量為各省區t時期的實際人均GDP年均增長率，各省區t時期的終期和初期實際人均GDP水平通過以1995年不變價格計算得到。自變量中的人口增長水平、投資水平和人力資本存量分別用當期各省區年均人口自然增長率、各省區年均固定資本投資在GDP中的占比和各省區歷年完成小學和初高中教育人數占總人數的比重來表示。勞動力流動水平選取省際勞動力凈流入率指標加以度量。考慮到各省區的勞動力凈流入率有正有負，本文采用逆向推問方法進行處理，對負值的凈流入率絕對值處理后代入計量方程。同時，依據凈遷入率正負設定區域控制變量，對凈流入率為正值的省區賦值為1，其余賦值為0。

（三）計量結果分析

1. 模型1利用1995—2010年數據對計量方程進行穩健性檢驗。結果顯示，除了人口增長水平外，初期人均GDP水平、投資水平、人力資本存量等均在5%水平上顯著，區域控制變量在10%水平上顯著，且模型1調整后的R2值為0.369 354，計量模型是穩健和有效的。

2. 納入省際勞動力流動水平后的模型2調整后的R2值提高至0.491 232，模型的解釋能力得到顯著提高。同時，初期人均GDP水平和人力資本存量在1%水平上顯著，投資水平、省際勞動力流動水平、區域控制變量均在5%水平上顯著，人口增長水平則在10%水平上顯著。比較模型1和模型2，在納入省際勞動力流動水平變量后，初期人均GDP水平系數由-0.023 903變為-0.043 840，表明在控制了模型中其他變量后，省際勞動力流動對縮小省區間經濟增長差距有顯著影響。模型1和模型2中的區域虛擬變量均是顯著的，且為正值，這意味著省際勞動力凈流入率為正值的省區的人均GDP增速顯著快于省際勞動力凈流入率為負值的省區。進一步的，模型2中省際勞動力流動變量在5%的水平上顯著且回歸系數為正值，表明省際勞動力流動對地區經濟增長具有積極促進作用，省際勞動力流動水平每變動1%會帶來地區經濟增長0.097 979%。

3. 考慮到省際勞動力流動與地區經濟增長之間并不是相互獨立的，當期地區經濟增長對省際勞動力流動的反作用會造成計量偏差，借鑒嚴超（2011）[8]等學者在利用橫截面回歸時消除內生性問題的方法，通過計算2010—2011年各省區實際人均GDP年均增長率作為因變量，回歸結果如模型3所示。比較模型3和模型2，可以看到，所有變量的估計結果均比較相似，特別是省際勞動力流動水平變量在10%的水平上仍然顯著，說明模型2回歸結果是可信的，見表6。

四、研究結論和政策啟示

通過上述研究得到如下結論：（1）1995—2010年我國省際勞動力流動的數量特征表現為流動規模日趨擴大，省際勞動力流入和流出分布均呈集中化趨勢，流入分布集中程度更為明顯，且均表現出明顯的空間極化和時間慣性。廣東、浙江、上海、江蘇、北京等省區是主要的省際勞動力流入地，四川、安徽、湖南、江西、河南等是主要我國的省際勞動力流出地，流出分布較之流入分布相對分散，同時，廣東、浙江等典型勞動力凈流入省區的流出增幅趨大。地理角度分析，1995—2010年我國省際勞動力流動在經度上呈現出“東西部高，中部塌陷，且以向東部發達省區流動為主”的空間分布格局。但長三角地區已經取代珠三角地區，成為省際勞動力流入最密集的地區，流動空間重心已經北移。（2）流動結構上，省際流動勞動力的年齡分布集中趨勢明顯，15～49歲的青壯年勞動力是省際流動的主體，但呈現縱向的相對“中年化”和橫向的相對“年輕化”并存態勢；省際流動勞動力總體受教育水平不斷提高但增幅趨小，且低于省內流動水平；經濟型流動動機顯著且日趨明顯，社會型流動從屬于經濟型流動，女性經濟型流動的占比不斷擴大；省際勞動力流動期限在三年以內的短期流動比重趨大，中西部短期化傾向增強，東部和東北部漸趨長期化；省際流動勞動力就業主要集中在二三次產業，東部就業趨向集中，中西部和東北部相對分散。（3）利用1995—2010年省際宏觀數據，從省際勞動力流動對地區經濟增長和縮小地區間差距的影響角度考察其經濟合理性。實證結果表明，1995—2010年的省際勞動力流動對縮小省區間經濟增長差距有顯著影響；省際勞動力凈流入率為正值的省區的人均GDP增速顯著快于省際勞動力凈流入率為負值的省區；省際勞動力流動水平每變動1%會帶來地區經濟增長0.097 979%，省際勞動力流動在當前階段仍具有經濟合理性。

當前及今后一段時期內的政策中心仍應在大力促進省際間勞動力的合理流動，同時兼顧省際勞動力流動的新特征，政策重點應放在如下兩個方面：其一，繼續深化改革戶籍制度，實現勞動力的自由流動。在國家或地方財力范圍內，逐步實現基本公共服務均等化，同時科學而漸進地調整城市外來常住人口落戶標準。其二，健全勞動力市場體系，實現勞動力的公平流動，打破各項就業限制和歧視，同時注重加強對遷入勞動力的職業素質培訓。

注釋：

①文中所用省際流動數據全部來源于2000年人口普查資料、2005年人口1%抽樣調查資料、2010年人口普查資料，歷年各省總人口數取自于歷年《中國統計年鑒》。

②選取1995—2010年作為研究時間跨度，一是出于數據可得性考慮，二是因為我國大規模的省際勞動力流動出現在1992年鄧小平同志“南巡”講話及1993年召開的中共十四屆三中全會之后，對這一階段勞動力流動特征更具現實分析意義。

③計算各省區流動率時，為反映當期人口變動的影響，采用首末折半法測算當期平均人口，以此作為分母計算而得。四大經濟區的劃分依據的是國家統計局2011年公布的劃分辦法。

④（，，）內的數字依次表示我國1995—2000年、2000—2005年、2005—2010年勞動力流動數據。下同。

⑤（，）內數值分別為2000—2005年與1995—2000年、2005—2010年與2000—2005年的差值。下同。

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責任編輯、校對：高鐘庭