重新檢驗推拉理論：來自夜間燈光數據的證據

劉林平 蔣和超 李瀟曉 趙麗芬

[摘要]推拉理論認為勞動力遷移是遷出地與遷入地之間推拉力作用的結果。本文利用美國國防氣象衛星計劃（DMPS）收集的夜間燈光數據和農民工問卷調查數據對推拉理論進行檢驗，研究發現，在控制人力資本、土地、住房、遷移距離和家庭等因素的條件下，經濟目的是農民工外出務工的重要驅動力，農村老家的普遍貧困是農民工外出的推力，農民工遷移的方向是從經濟發展水平較差的地區遷往經濟發展程度較高的地區。此外，農民工1年內和3年內的返鄉意愿受到家鄉經濟發展狀況的顯著影響。

[關 鍵 詞]推拉理論 燈光數據 事件史分析

[基金項目]本文是教育部2013年度哲學社會科學重大課題攻關項目“戶籍限制放開背景下促進農民工中小城市社會融合的社會管理和服務研究”（批準號：13JZD018）階段性成果之一。

[作者簡介]劉林平，南京大學社會學院教授，博士生導師；蔣和超，南京大學社會學院社會學博士研究生；李瀟曉，南京大學社會學院社會學博士研究生；趙麗芬，南京大學社會學院社會工作碩士研究生。

[中圖分類號]C8 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-7672（2016）01-0010-09

一、 引言

截止2014年年底，中國農民工總量已達到 27 395萬人，①農民的跨地域流動成為了中國社會司空見慣的現象。有關農民工遷移的研究基本達成共識，認為常年外出務工是農民工遷移的主要模式，②③④但農民工“候鳥式”遷移、“鐘擺式”流動的解釋卻一直存在著理論爭議，更有待經驗研究的證實。

根據Chiswick與Jessica等學者的歸納，⑤⑥有關農民工流動的研究一直存在多種競爭性理論視角：一是以劉易斯二元經濟理論和托達羅模型為代表的新古典經濟學的個體決策范式，它們強調勞動力的供需不平衡、遷移成本、工資差異是勞動力遷移的決定性因素，視遷移為個體實現收益最大化的理性決策；二是以新勞動力遷移理論為代表的家庭決策范式，強調遷移并非單純的個體行為，而是家庭的集體決策，不只是為了實現預期收益的最大化，更是為了降低家庭風險；三是以勞動力市場分割理論和世界體系理論為代表的歷史-結構主義方法的遷移范式，它們強調遷移決策的宏觀結構，前者強調現代工業制度的結構性需要，后者強調資本主義的全球擴張和市場的跨國界滲透。

上述理論從遷移決策的個人、家庭、國家和國際四個層面揭示了勞動力遷移的個體動機和結構性因素，但是人們的遷移行為并非個體動機與結構決定非此即彼的結果，勞動力的遷移完全可以是個體或家庭基于遷移成本和預期收益的理性決策，同時又受到經濟發展和制度安排的限制，忽視勞動力遷移的內生性因素或者外生性因素都不能全面理解人們的遷移行為。

由Lee發展和完善的推拉理論將勞動力遷移的動力歸納為四種：遷出地因素、遷入地因素、中間阻礙因素和個人因素，①將結構性和個人因素同時納入了分析框架，從更寬泛的角度解釋了勞動力遷移的動因，是對中國農民工研究影響最大的一個理論框架。但Lee的推拉理論幾乎只是一個理論，它闡述了影響遷移的一系列因素，卻并未檢驗實際的因果機制。②本研究借助美國國防氣象衛星計劃收集的夜間燈光數據和農民工問卷調查數據來驗證推拉理論，回答推拉理論在農民工研究中的適用性問題。

二、 文獻回顧與研究假設

本文沿用Lee對遷移的定義，③將農民工流動視為遷移行為，因為就農民工流動這一行為而言，它與西方國家的勞動力遷移并無實質差異。根據筆者的研究，農民工遷移會經歷外出務工、地區流動（或職業流動）、永久遷移（或返回農村老家）等三個階段。

（一） 農民工的首次遷移

推拉理論認為，人口遷移是遷出地和遷入地之間的推力和拉力共同作用的結果，每個地方都存在引發人口遷移的推力和拉力，當遷出地的推力和遷入地的拉力大于遷移的阻力時，遷移就會發生，④諸如氣候、經濟等是導致遷移的常見推拉力。中國農民工的跨區域流動就是城鄉經濟發展不平衡引起的遷移浪潮。李強指出，無論是來自城市的拉力——“城市收入高”，還是來自農村的推力——“農村收入水平太低”，經濟目的是農民工外出的首要驅動力。⑤但有學者注意到，雖然經濟目的是農民工外出的首要驅動力，但是農民工外出的推拉力作用程度是不一致的。⑥孫立平認為中國農村勞動力向工業和城市的流動，從微觀過程的角度說，并不是對“大量農村勞動力處于剩余狀態”這種狀況的反應，而是“由于勞動力大量剩余而造成的普遍貧困化”這種狀況的反應，來自農村的推力是農民工外出的首要驅動力；⑦而程名望等人在福建、河南、山東、四川和湖北等地進行的兩次問卷調查卻發現，2000年至2004年間，中國農民工進城的主要動因已經發生了根本性的轉變，農民工進城的第一動因由農村推力變成了城鎮的拉力。⑧筆者據此提出如下假設：

假設1：經濟目的是農民工遷移的首要驅動力，家鄉與外出務工地經濟發展程度的差距越大，農民工就越可能離開家鄉外出務工；

假設2：較早外出農民工的驅動力主要來自農村老家的推力；

假設3：較晚外出農民工的驅動力主要來自城鎮地區的拉力。

（二） 農民工二次遷移與返鄉意愿

王子成等人指出，農民工流動與國外移民的最大不同點是西方國家的移民是永久性的遷徙，而農民工流動是循環遷移或重復遷移。①國內學者對農民工高流動性的解釋強調人力資本、②工資收入和制度條件③以及城鄉身份分割，④認為由于缺乏人力資本和戶籍限制，農民工只能進入以高流動性為特征的次級勞動力市場，而次級勞動力市場低廉的工資收入會進一步導致農民工的高流動，因此，農民工二次流動實際上還是受經濟目的驅動。如果我們把農民工的地區流動或職業流動放入推拉理論的分析框架，農民工頻繁變換工作，一定是首次遷移不能給農民工提供穩定的就業預期和就業現實所致，二次遷移是為了獲取更好的就業機會。我們據此提出如下假設：

假設4：農民工二次遷移受經濟目的驅動，首次遷移遷入地經濟發展狀況影響農民工的就業預期，首次遷移遷入地的經濟發展越好，農民工就越容易停留，反之則遷移；

假設5：農民工二次遷移的遷移方向是從經濟發展程度較低的地區遷往經濟發展水平較高的地區；

永久遷移或返鄉是農民工流動的第三個階段，在城鎮化的背景下，國內學者尤其關注農民工的永久遷移、農民工的城市融合與市民化，⑤⑥⑦而對農民工返鄉關注較少。Lee認為，每個主要的遷移浪潮都伴隨著一個反向的遷移流，促使遷移者反向遷移的原因很多，其中有兩個最重要的原因：一是遷出地與遷入地推拉力得到消失或者消減；二是遷移者受生命周期影響而回流。筆者認為，農民工的返鄉意愿同樣會受到生命周期的影響，老年農民工更趨向于返回農村老家，而家鄉與打工地之間推拉力的消減則會在更大范圍內影響農民工的遷移決策。據此，筆者提出如下假設：

假設6：農民工的返鄉意愿受家鄉經濟發展狀況影響，家鄉與打工地的經濟水平差距越小，農民工的返鄉意愿越強。

三、 數據、變量與模型

（一） 數據來源

本文使用的數據主要是微觀的農民工問卷調查數據和美國國防氣象衛星計劃（DMPS）收集的夜間燈光數據。

農民工問卷調查數據來自筆者于2014年6-8月在山東泰安、肥城，陜西咸陽、興平，江蘇常州、武進，浙江金華、義烏，湖南岳陽、汨羅，貴州遵義、凱里和廣東廣州等7個省13個市（區）進行的較大規模的問卷調查。調查問卷包含被訪者詳細的工作史信息，為探討農民工的工作流動提供了依據。

夜間燈光數據來源于美國國家環境信息中 心，⑧它是DMSP衛星搭載線性掃描系統（Operational Linescan System，OLS）收集的世界各地夜間——當地時間20：00—21：30之間——室外燈光、火光、油氣光線和漁船燈光的圖像，分為三種類型：平均可見燈光數據、穩定燈光數據和云層覆蓋數據。本文使用穩定燈光數據作為社會經濟參數，⑨參照Doll、①②Chen③與Michalopoulos④等學者的方法提取燈光數據。

（二） 變量設置

1. 因變量

本文的因變量是農民工在特定年份的遷移行為與返鄉意愿。對應農民工遷移的三個階段：首次遷移的因變量是農民工在1992年至2014年間是否有外出務工；二次遷移的因變量是農民工在1992年至2014年間是否有跨地區的工作流動或職業流動；而返鄉意愿則根據農民工對回流意向的回答處理為：根本不會、回流意愿較弱、回流意愿較高和肯定會四個次序，在問卷中該變量的設置是：“在以下時間（1年內、3年內、5年內和最終），您會回流家鄉，并留在家鄉的可能性是多大？”采用0-9的數值來代表回流可能性的大小，0表示根本不會，9表示肯定會。因此，農民工回流的四個次序取值為：0=根本不會、1-4=回流意愿較弱、5-8=回流意愿較高、9=肯定會。

2. 自變量

本文的關鍵解釋變量是遷出地與遷入地的夜間燈光密度，并派生出燈光密度差值、燈光密度均值和燈光密度的預測值。⑤

燈光密度：燈光密度是指當地當年的平均燈光強度，用來表示農民工遷移時家鄉和打工地的經濟發展狀況。

燈光密度差值：燈光密度差值是指農民工遷移時遷出地與遷入地燈光密度的差值，用來表示農民工遷移兩地間的經濟差異程度。

燈光密度均值：燈光密度均值是指農民工遷移前遷出地與遷入地各年燈光密度的平均值，用來表示農民工遷移時遷出地與遷入地歷年經濟的發展狀況，因為燈光密度差值只是單一時點遷入地與遷出地的社會經濟參數，不能很好地代表遷入地與遷出地的經濟發展狀況，所以使用遷出地和遷入地的燈光密度均值作為兩地歷年經濟發展狀況。

燈光密度預測值：為了探討農民工回流意愿，還預測了農民工家鄉與現打工地2014年、2017年、2019年和2020年的燈光密度，并計算了農民工返鄉時家鄉的燈光密度與現打工地的燈光密度差值、返鄉時家鄉的燈光密度與首次外出時家鄉的燈光密度差值、返鄉時現打工地的燈光密度與遷入時的燈光密度差值。

3. 控制變量

在建立模型時，本文還考慮了一些控制變量，包括性別、年齡、教育程度、婚姻、健康狀況、人均土地面積、務農經歷、住房、65歲以上老人數量、16歲以下孩子數量、父母的遷移經歷、遷移前后收入差、打工年限、目的地和遷移距離等。

（三） 模型

本文使用Cox比例風險模型來分析農民工首次遷移和二次遷移的概率，因為農民工遷移可以視為是在一定時間內對原生活狀態的一次改變，滿足事件史分析的基本要求，其基本模型是：⑥

h（tij）=ho（tj）exp（xi′β）

它可以轉化為常見的對數形式：

logh（tij）=logho（tj）+xi′β

logh（tij）是個體農民工i在時間t遷移的風險概率的對數，logho（tj）是基準風險函數的對數，它代表對時間的依賴。xi′β是一系列預測變量，預測農民工遷移的概率，它包括農民工的人力資本變量、經濟社會參數變量和其他控制變量。在中國，年滿16周歲才是適齡勞動力，因而在農民工遷移的比例風險模型中，個體只有年滿16周歲才進入分析樣本，并將農民工遷移的最高年限設定為70周歲，如果個體年滿70周歲則被排除在分析樣本之外。

事件史分析的另一個優勢是它可以比較不同時期農民工遷移影響因素的變遷，為此，筆者將農民工從1992—2014年間的遷移劃分為兩個時期：1992—2002年和2003—2014年。1992年—2002年間是鄧小平南方談話之后的頭十年，是深化改革的歷史階段；2003年—2014年間的十余年作為第二個時期，用來比較兩個時期農民工遷移因素的變遷。

農民工的返鄉意愿使用次序probit模型，模型除了人力資本變量、經濟社會參數變量，還增加了其他可能影響農民工返鄉意愿的因素，包括家鄉的住房狀況、人均土地面積、配偶所在地以及農民工務工的權益保障情況等。

四、 數據分析結果

（一） 首次遷移

表1中的Cox比例風險模型是對農民工首次遷移的檢驗，表中給出的回歸系數是指數模型的系數，取自然指數e即是風險比率，若回歸系數為正，表示生存時間越短，即農民工遷移的可能性就越高，反之遷移可能性就越低?？紤]到農民工遷移不只是個人決策，本文控制了家庭的人均土地面積、65歲以上老人數量、16歲以下孩子數量和父母的遷移經歷等家庭層面的因素。

模型1的回歸結果表明，農民工家鄉與首次遷移遷入地的經濟發展狀況會顯著影響農民工的遷移決策。具體而言，農民工首次遷移時，家鄉與遷入地的燈光密度差值越大，農民工外出務工的可能性就越大，而且這種影響是持續的，模型2和模型3的回歸系數表明，家鄉與遷入地間的經濟差距在1992—2002年、2003—2014年兩個時期對農民工遷移決策都有顯著的正向影響，假設1得到數據支持。

為了檢驗推力和拉力的作用程度，筆者將農民工外出前家鄉的燈光密度均值作為農村老家的推力，將外出前遷入地的燈光密度均值作為城市地區的拉力。由模型1可知，農村老家的經濟發展程度越高，農民工外出務工的可能性就越低；而首次遷移遷入地的經濟發展程度越高，農民工外出務工的可能性就越高，農村老家的推力和城市地區的拉力對農民工遷移都有顯著的影響。在模型2中，由于家鄉燈光密度均值系數的絕對值顯著大于遷入地的燈光密度均值系數的絕對值，所以來自農村老家的推力顯著大于城市地區的拉力，這表明農民工外出務工的驅動力主要來自農村老家的推力。在模型3中，城市地區的拉力對農民工遷移的作用消失，這表明1992年至2014年間農民工外出的動力并未發生根本性改變，來自農村老家的推力仍然是農民工外出的首要驅動力，假設2得到數據支持，假設3沒有得到支持。

（二） 二次遷移

在二次遷移的Cox比例風險模型中，排除了來自農村老家的影響因素，在控制個人因素和家庭因素的情況下，集中探討遷出地與遷入地的經濟社會參數對農民工二次遷移的影響。

假設4、假設5關注的是農民工二次遷移的經濟驅動力：首先，首次遷移遷入地經濟發展狀況對再次流動的影響。在模型4中，使用首次遷移遷入地遷出時與遷入時燈光密度差值和首次遷移遷入地燈光密度均值來表示二次遷移遷出地的經濟社會參數，回歸結果顯示，首次遷移遷入地的經濟發展狀況越好，農民工二次遷移的可能性就越小。其次，二次遷移遷入地經濟發展狀況對再次流動的影響，在模型4中，使用二次遷移時遷入地與遷出地的燈光密度差值來表示再次遷移時遷移兩地間的經濟發展水平差異，使用二次遷移遷入地燈光密度均值來表示二次遷移遷入地的經濟發展水平。回歸結果顯示，二次遷移遷入地經濟發展狀況越好，農民工二次遷移的可能性就越大。由模型5、模型6可知，二次遷移遷出地與遷入地經濟發展程度對農民工再次遷移的作用在兩個時期具有持續影響，無論是1992—2002年間還是2003—2014年間，首次遷移遷入地經濟發展狀況對農民工再次流動都具有負向影響，二次遷移遷入地經濟發展程度對農民工再次流動都具有正向作用，假設4、假設5都得到支持。

（三） 返鄉意愿

在農民工返鄉意愿的次序probit模型中，筆者把人力資本、土地、住房、家庭因素和權益保障等社會性因素作為控制變量，考察農民工返鄉意愿的影響因素。使用農民工返鄉時家鄉與打工地的燈光密度差值來衡量家鄉與打工地經濟發展水平的差距，使用外出時與返鄉時家鄉燈光密度的差值和遷入時與返鄉時打工地燈光密度的差值來衡量家鄉和打工地在農民工遷移期間的經濟發展狀況。表3的回歸結果顯示，家鄉與打工地經濟發展水平上的差距僅對農民工1年內的返鄉意愿具有顯著影響，家鄉與打工地經濟發展水平差距越大，農民工1年內返鄉的可能性就越小。

但值得注意的是，農民工返鄉與否不僅會橫向比較打工地與家鄉的經濟發展程度，還會縱向比較外出務工期間家鄉的經濟發展狀況和打工地的經濟發展狀況，表3的回歸結果表明，這種縱向比較會顯著影響到農民工的返鄉意愿。在模型7中，農民工1年內返鄉的可能性會受到家鄉的經濟發展狀況的顯著影響，外出打工期間，家鄉的經濟發展程度越好，農民工的返鄉意愿就越高；在模型8中，農民工3年內返鄉的可能性同樣會受到家鄉經濟發展程度的正向影響，家鄉經濟的持續發展對農民工返鄉具有拉力作用。而在模型9中，家鄉經濟發展狀況對農民工返鄉意愿的作用消失，農民工5年內返鄉的可能性受到打工地經濟發展狀況的顯著影響，遷移期間，打工地經濟發展程度越好，農民工返鄉的可能性就越小。在模型10中，打工地的經濟狀況、家鄉的經濟狀況以及家鄉與打工地的經濟發展差距對農民工的返鄉意愿均沒有顯著影響。這表明，在控制其他因素的情況下，農民工在1年內、3年內返鄉與否會考慮經濟因素，尤其是家鄉的經濟發展狀況，但打工地和家鄉的經濟發展狀況對農民工最終返鄉意愿無顯著影響，假設6得到部分支持。

五、 結論

本文運用美國國防氣象衛星收集的夜間燈光數據和農民工問卷調查數據重新檢驗了推拉理論。在推拉理論的分析框架內，本文著重關注的是遷出地與遷入地間的經濟社會參數對農民工流動的影響。研究發現，經濟目的是農民工遷移的重要驅動力，農民工遷移的方向是從經濟發展狀況較差的地區遷往經濟發展程度較高的地區。因此，在很大程度上，過去三十幾年蔚為壯觀的民工潮其實是城鄉發展不平衡、地區發展不平衡的反映，如果城鄉間、地區間經濟發展差距長期得不到平衡，農民工候鳥式遷移將會是中國社會長期存在的現象。

雖然農民工流動是遷出地與遷入地的推力和拉力共同作用的結果，但是來自農村老家的推力和來自城市地區的拉力的作用程度是不一樣的。根據筆者的研究，1992年至2014年間，農民工外出務工的首要驅動力是來自農村老家的推力，即農村勞動力大量外流主要是因為農村老家的普遍貧困。此外，農村老家經濟發展狀況的改善會在很大程度上影響農民工的返鄉意愿，外出務工期間，農民工家鄉的經濟發展狀況改善越大，其在1年內、3年內返鄉的可能性就越高。但農民工研究仍然有待深化，尤其是在新型城鎮化建設的背景下必須拓展研究主題，值得期待的是，根據筆者對夜間燈光數據的分析，發現了部分區縣經濟社會快速的發展的痕跡，這些城市擴張現象有助于推進城市化進程中農民生活際遇的研究。

（責任編輯：徐澍）