人口流動范圍與穩定性的分類研究

顧寶昌，鄭 笑

(1.中國人民大學 人口與發展研究中心，北京 100872；2.南京大學 政府管理學院，南京 210023)

一、引言

改革開放以來，我國流動人口的規模呈現持續增長的趨勢，從1982年第三次人口普查的657萬到2010年第六次人口普查的2.21億，流動人口占總人口比例從0.65%增長到16.53%[1]。據國家統計局統計年鑒數據，2017年流動人口數為2.44億，占總人口的17.55%。省際流動方向主要是中、西部向東部地區的流動[2]。考慮到戶籍與流入地城鄉差別，流動方向則以鄉城流動為主，占全部流動人口的63.30%[3]。人口流動已經成為研究我國人口變動與分布問題中不可忽視的一環，并對經濟轉型、社會整合等問題產生重要影響，因此研究人口流動的特征與規律也就可以一窺當前社會經濟的發展情況。

與職業的流動性相區分，人口的流動性是指人口地理上變動居住地的頻率，變動頻率越高，流動性越強。有學者提出當前我國流動人口的家庭化流動趨勢在不斷增強[4]，這說明流動人口在戶籍地以外安居樂業的情況越來越普遍。然而，流動人口內部是存在差異性的，個體、家庭、所在地區等層面上的差異都有可能影響其流動狀態。那么“流動人口不流動”是流動人口的群體特征，還是其內部某一子群的特征呢？

本文試圖探索的問題是：在我國有大規模流動人口的背景下，流動人口內部是否在時空特征上存在差異？流動范圍不同的人群(省內流動和跨省流動)和流動頻率不同的人群(穩定型和流動型)有著什么樣的特征區別？通過對這兩個問題的研究，本文期望加深對人口流動規律性的認識，并對實行更有針對性的社會政策提供有益的啟示。

二、文獻回顧

在遷移或流動的研究中，區分不同的流動類型是非常必要的。對人口流動差異性的研究，一般有以下幾個切入點：流動范圍上，可以分為國內跨省流動、省內跨市流動、市內跨縣流動[2]；流動家庭規模上，可以分為獨自流動、家庭化流動以及兩者中的過渡形態[5-6]；流動方向上，可分為鄉—鄉流動、鄉—城流動、城—城流動以及城—鄉流動[7]；流動原因上，可分為經濟性流動與社會性流動，社會性流動主要指隨遷[8]。已有研究從上述方面展示了人口流動類型的差異，如探討跨省與省內流動人口的戶籍構成差別[9]，也有研究對各方面差異的影響因素做了深入的解釋。比如，流動范圍受到收入差距、遷移網絡[10]、家庭責任等影響；家庭化流動程度除了與個體婚姻狀況、區域經濟發展水平有關之外，還受到流動范圍、居留時間的影響，流動范圍越小、居留時間越長越容易實現家庭化流動[11]；流動方向不僅受到經濟因素的影響，還與流動的原因有很大關系。可見，人口流動的各方面特征是相互關聯、相互影響的。

將兩個或以上的流動特征聯系起來分析人口流動的差異往往能得到有趣的結果。有學者從地理學角度，總結人口流動在空間上具有由近及遠的梯次流動特征，城市間流動次數越多，平均在每個城市居留的時間就越短，但通過對流動人口在城市居留的時間進行生存分析，發現大多數城市間流動發生在流動生涯的前期，隨著流動時間的延長，流動狀態趨于穩定[8]。這項研究很好地從流動范圍與流動頻率兩方面考察了人口流動的動態變化。靜態研究中，也有學者將分省人口規模和省際空間距離納入重力模型，得到在控制經濟差距的情況下流動距離的增加對某流動方向上的人口流動具有阻力作用的結論[12]，展現了更加細致的人口流動地理圖景。

總的來說，目前對于人口流動的研究，要么將全國流動人口作為一個整體[1，13]，研究其一般性的規律；要么僅從單方面進行分類，或選取其中一類來研究，如僅研究鄉城流動[14-15]、省際流動，或將單方面的分類作為因變量，研究其影響因素。基本沒有文獻從兩個以上維度對人口流動的差異性進行研究，而當下人口流動的量如此之大，更細分地研究人口流動對公共管理、政策制定都格外有意義。

本文試圖通過數據分析，對人口流動在時間和空間上的特征做一個綜合的分類，并探究不同類型的流動在社會經濟特征上的差異。

三、理論背景與研究假設

人口的遷移流動往往具有三維性，即地理性、經濟性和社會性；而且人口遷移流動的地理性往往取決于人口遷移流動的經濟性和社會性。這成為我們考察人口遷移流動的地理差異性的切入點。雷文斯坦的人口遷移七原則體現了個體遷移動機往往與取得更高經濟收入相關，有學者認為遷移決策是個人對經濟上區域差異的回應[16]。宏觀上來看，流動的特征只是表象，是更內在的社會經濟規律在地理性上的表現。微觀上來看，無論是流動范圍是否跨省，還是流動頻率是否穩定，實際上都是流動人口個體出于最優化其處境的動機的一種策略組合。因此，在探究人口流動差異性的相關問題之前，弄清楚人口流動背后起決定性作用的社會性、經濟性因素很有必要。

研究人口流動決策的理論主要有三個：傳統推拉力理論，完全從個人動機出發，其代表托達羅模型強調收入差距與就業機會對于流動行為的決定性作用；人力資本理論，在傳統理論基礎上引入年齡、婚姻狀況、受教育程度、遷移網絡等人力資本變量，特別是遷移網絡，證明流動不僅僅是由經濟性決定的；新遷移經濟理論，進一步認為遷移決策是為了最大化家庭利益，而不是個體利益，提出家庭結構等變量對流動決策也有重要影響。由此看來，可以說人口流動雖然表現為地理性的變動，但內在卻是由經濟性因素與社會性因素共同決定的。

本文基于以上理論分析做出假設：人口流動的經濟性因素與社會性因素共同影響人口流動特征，因此，基于時空特征對人口流動進行的分類，在經濟性與社會性上也將會有顯著的差異。

四、數據來源與研究方法

(一)數據來源

本文使用2017年流動人口動態監測全國數據，該數據由2017年5月在全國31個省(區、市)和新疆生產建設兵團進行的抽樣調查得到，調查對象為在流入地居住1個月及以上、非本區(縣、市)戶口的15周歲及以上流入人口。抽樣方法為多階段PPS抽樣，調查共得到169 989個有效樣本。本文使用全部樣本進行后續分析。

(1)流動特征變量。空間維度上使用本次流動范圍來表示，時間維度上參考以往文獻使用本次流動居留時間和流動過的城市數目來衡量人口流動的頻率。

(2)人口學變量。本文選取了性別、戶口性質、婚姻狀況、受教育程度、健康狀況、民族、年齡以及流動家庭規模。這些變量都被以往研究證明對人口流動的時空特征有著顯著的影響。為了更好地展現文章主要內容，同時考慮到卡方檢驗要求，本文對一些分類變量的類別做了精簡：戶口性質變量中，將非農業、居民戶口合為非農業戶口；婚姻狀況變量中，將初婚、再婚、同居(事實婚姻)合為在婚，未婚、離婚、喪偶合為單身；健康狀況變量中，將基本健康、不健康但能自理、不健康且不能自理合為非完全健康。

(3)經濟性變量。代表流動人口經濟狀況的變量選為調查對象本人上個月月收入以及調查對象家庭在本地去年平均月支出。本文將調查時點沒有工作的流動人口的上個月收入賦為0，并對月收入和家庭平均月支出兩個變量進行了多重補漏和縮尾處理。

(4)社會性變量。代表流動人口社會交往狀況與社會地位的變量分別是在本地(流入地)交往最頻繁對象與職業地位。社會交往是衡量流動人口融入流入地程度的重要維度。在本地交往最頻繁對象包括4類，其中同鄉包括了已經外遷戶口的曾經與調查對象同戶籍地的人。職業地位參考石智雷的做法劃分為：管理精英、技術精英、私營企業主、個體工商戶、產業工人、商業服務業員工、無固定職業者，其中管理精英是國家機關、黨群組織、企事業單位負責人，技術精英是專業技術人員及公務員、辦事人員和有關人員[17]。由于數據中個體工商戶占比太小(2.22%)，本文將相似的私營企業主和個體工商戶兩類合并為一類。

(5)首次流動情況變量。本文選取了首次流動是否獨自流動、是否跨省流動、首次流動前父母流動情況、首次流動年齡、本次及首次流動原因來描述。流動原因中，本文將外出務工或經商定義為經濟性流動原因，家屬隨遷、婚姻嫁娶、投親靠友等定義為社會性流動原因。

(6)地區層面變量。本文分別使用流入地所在地區、流出地所屬行政級別來描述流入地、流出地的發展狀況。

人口動態監測數據概況詳見表1。

表1 2017年流動人口動態監測數據概況

續表1

變量名稱均值/百分比變量名稱均值/百分比 技術精英8.96 私營企業主/個體工商戶22.10 商業服務業員工27.17 產業工人19.24 無固定職業者22.01 在流入地社會交往最頻繁對象/% 同鄉33.57 其他本地人32.72 其他外地人10.83 很少與人交往22.88首次流動情況 首次流動為獨自流動/%42.42 首次流動前父母外出務工/經商情況/% 父母均有14.68 父母一方有6.25 父母均沒有79.07 首次流動年齡/歲25.00 首次流動為跨省流動/%53.60 本次流動原因/% 經濟性原因83.60 社會性原因16.40 首次流動原因/% 經濟性原因77.86 社會性原因22.14地區層面變量 流入地所在地區/% 東部地區40.59 中部地區17.06 西部地區34.71 東北地區7.65 流出地所屬級別/% 農村77.11 鄉鎮10.77 縣城7.02 地級市3.66 省會城市1.06 直轄市0.39

(二)研究方法

本文主要采用文獻研究和統計分析兩種研究方法。首先，在文獻研究中梳理其他研究者在人口流動時空規律方面的成果，了解人口流動領域的理論沿襲脈絡。其次，使用STATA 15 SE軟件，通過一系列統計分析方法對2017年流動人口動態監測全國數據進行分析，總結人口流動的時空特征及規律。統計分析方法主要運用聚類分析與Logit回歸以及描述性統計方法。

為了從流動范圍和流動時間兩個維度劃分流動人口群體，本文采用K-means聚類算法，依據本次流動范圍、本次流動居留時間、流動過的城市數目3個變量對樣本人口進行聚類，由于聚類變量同時存在名義變量與連續變量，在計算樣本間距離(亦可稱為相似性)時選取Gower距離。K-means聚類算法推薦將K設為3～6間的整數值，最優聚類數(K)由Calinski/Harabasz pseudo-F統計量最大值點決定，得K=4是該聚類算法與聚類變量組合下的最優聚類數，故最后樣本人口聚為4類。本文將4類樣本分別取名為：省內流動型、省內穩定型、跨省流動型、跨省穩定型。取名依據將在后文說明，并對4類流動人口做了描述統計。

為了研究人口學特征、經濟性特征、社會性特征等變量如何影響人口流動的時空類型，以及更準確地描述4類人口的差異，本文以人口流動類型為因變量，選取一系列自變量與控制變量，進行Logit回歸分析并對回歸結果進行討論。由于因變量是多分類且無序的，故本文采用多項式Logit回歸模型進行分析。

五、 統計分析

(一)聚類分析與描述統計

按照流動范圍是否跨省、流動狀態是否穩定來進行劃分，本文將4類聚類結果分別取名為省內流動型、省內穩定型、跨省流動型、跨省穩定型，這種分類體現了人口流動在空間上的跨越性以及在時間上的穩定性，可以說聚類結果很好地顯示了依據時空雙維度特征而劃分的人口流動4種類型。

根據表2，在此人口流動4種類型中，平均本次流動居留時間最長的是跨省穩定型，其次為省內穩定型，而跨省流動型、省內流動型的平均居留時間均在3年左右，與最長的跨省穩定型相差10.68年。對比穩定型和流動型的年齡發現，穩定型比流動型的年齡大2.9～6.6歲，說明居留時間會同時受到年齡和流動過的城市數影響，年齡越大，本次居留時間越長(相關系數為0.32)，年齡增長對居留時間有穩定效應；流動過的城市數越多，本次居留時間越短(相關系數為-0.14)，流動城市數對居留時間有壓縮效應。

表2 四類人口流動類型中聚類變量的情況

盡管在聚類時本次流動范圍的3個因子變量(跨省、省內跨市、市內跨縣)均被納入聚類變量中，但聚類結果很好地將流動到省內外的樣本區分開了，說明流動范圍為省內跨市與市內跨縣的樣本在流動時空特征上差異不大，因此后文中流動范圍統一以是否跨省作為區分。

將其他各變量分流動類型統計，詳見表3。

表3 四類人口流動類型中其他變量的情況

續表3

變量名稱省內穩定型省內流動型跨省穩定型跨省流動型卡方值首次流動情況 首次流動為獨自流動/%36.6757.4335.1443.894139.4 首次流動前父母外出務工/經商情況/%2651.8 父母均有10.8616.5012.4918.62 父母一方有4.629.374.826.96 父母均沒有84.5174.1382.6874.42 首次流動年齡/歲27.6420.9224.7624.62 首次流動為跨省流動/%4.5037.4795.6990.92109106.7 本次流動原因/%1978.4 經濟性原因78.1886.5083.9987.36 社會性原因21.8213.5016.0112.64 首次流動原因/%966.31 經濟性原因75.0274.3280.6981.18 社會性原因24.9825.6819.3118.82地區層面變量 流入地所在地區/%28323.1 東部地區21.8225.2557.9559.05 中部地區23.6232.507.017.26 西部地區42.2438.0727.9328.67 東北地區12.314.197.125.03 流出地所屬級別/%1204.9 農村76.2779.3575.7277.45 鄉鎮11.3411.669.3210.43 縣城8.046.237.246.31 地級市3.302.145.284.02 省會城市0.890.481.671.24 直轄市0.160.130.780.55

根據表3，得出如下結果：

(1)人口學特征上，跨省穩定型平均年齡最大，其次是省內穩定型。流動家庭規模跨省穩定型最大，接近三口之家，跨省流動型最小，但均值仍大于2，符合人口流動近年來的家庭化流動趨勢。省內穩定型女性占比最多，跨省流動型農業戶口占比最多，跨省穩定型在婚比例最高，跨省流動型完全健康比例最高，跨省穩定型漢族比例最高。文化程度方面，跨省穩定型受教育程度為小學及以下的比例最高，省內流動型的大專及以上比例最高。

(2)經濟性變量上，跨省穩定型月收入與家庭月支出均最高，省內穩定型月收入與家庭月支出均最低，兩者月收入均值相差1 280.09元，家庭月支出均值相差1 048.56元。

(3)社會性變量上，職業地位上省內流動型的管理精英與技術精英階層比例最高，跨省穩定型的私營企業主/個體工商戶階層比例最高，省內流動人口中商業服務業員工階層比例較跨省流動人口的高，跨省流動型的產業工人階層比例最高，省內穩定型的無固定職業者階層比例最高。在流入地的社會交往狀況上，與同鄉和其他外地人交往最多的是跨省流動型，最少的是省內穩定型，與其他本地人交往情況則相反。

(4)首次流動情況上，省內穩定型的首次流動年齡最大，省內流動型最小，兩者均值相差6.72歲，跨省流動型與跨省穩定型的首次流動年齡相差不大，平均在24～25歲之間。跨省流動型與跨省穩定型的首次流動范圍90%以上都是跨省流動，而省內穩定型首次流動僅有4.5%為跨省流動，說明首次流動范圍對本次流動范圍影響很大(其中包括本次即為首次流動的情況)。

(5)地區層面上，跨省流動型與跨省穩定型的流入地多為東部地區，這驗證了學者總結的目前我國省際人口流動方向主要是從中、西部流向東部地區[3]。四類人口流動的流出地多屬于農村。

總的來說，穩定型與流動型相比，年齡大、健康狀況差、技術精英階層占比少、首次流動為獨自流動的占比少、首次流動前父母有流動經歷的占比少、本次流動原因是社會性原因的占比多。跨省流動人口與省內流動人口相比，農業戶口比例高、漢族比例高、經濟狀況好、商業服務業員工階層占比少、產業工人階層占比多、首次流動原因是經濟性原因的占比多。

為了檢驗此四類人口流動在人口學特征、經濟性特征、社會性特征等變量上的差異是否真實存在，本文對上述所有分類變量與人口流動類型做了相關關系的卡方檢驗，結果顯示相關關系均高度顯著，適合做進一步的回歸分析，探討哪些因素獨立地對人口流動類型產生影響[18]。

(二)多項式Logit回歸分析

以人口流動的四種類型作為因變量，前述人口學特征、經濟性變量、社會性變量、首次流動情況為自變量，控制地區層面流入地與流出地的發展狀況，以省內穩定型為結果對照組，在STATA中使用mlogit命令對169 989個樣本數據進行回歸，并報告模型的概率風險比與顯著水平(見表4)。

表4 人口流動類型的多項式Logit回歸模型

續表4

省內穩定型(對照組)省內流動型跨省穩定型跨省流動型 父母均有1.34???1.39???1.53??? 父母一方有1.70???1.24???1.53??? 首次流動年齡0.92???0.91???1.00 首次流動為跨省流動13.90???713.57???309.57??? 本次流動原因是社會性原因0.53???0.60???0.46??? 首次流動原因是社會性原因1.53???2.36???2.65???地區層面控制變量 流入地所在地區(東北地區=0) 東部地區1.98???3.17???4.42??? 中部地區2.14???0.15???0.28??? 西部地區1.79???0.60???1.05 流出地所屬級別(直轄市=0) 農村1.330.22???0.26??? 鄉鎮1.340.27???0.34??? 縣城1.190.46??0.43??? 地級市0.990.750.71 省會城市0.690.45??0.45?? 常數項0.11???0.00???0.12???

對數似然值=-135 342.43 卡方統計量=181 835.49
Pseudo R2=0.401 8 似然比卡方檢驗P值=0.000 0
注：“*”“**”“***”分別表示系數在0.05、0.01、0.001的水平下顯著

模型的似然比卡方檢驗結果非常顯著，說明這是一個合適的模型。大部分自變量及控制變量對人口流動類型都有顯著影響。具體分析如下：

(1)人口學變量。在控制其他變量的情況下，女性相較于男性，流動類型為省內穩定型的概率更高；農業戶口相較于非農業戶口、在婚人口相較于單身人口，流動類型為省內穩定型的概率更低；受教育程度為大專及以上，相較于小學及以下的，流動類型為省內流動型的概率更高；健康狀況好的、漢族人口更傾向于跨省而不是省內流動。同時，年齡每增長1歲，相較于省內穩定型，省內流動型的概率提高3%，跨省流動型的概率降低2%，跨省穩定型的概率提高10%。流動家庭規模每增加1人，人口流動類型為省內流動型、跨省流動型的概率分別是省內穩定型的89%、82%，跨省穩定型的概率與對照組省內穩定型沒有顯著差異。可見，男性、農業戶口、在婚、健康狀況好有利于流動范圍擴大、流動頻率增加。受教育程度變量比較反常，不同于人力資本越強，流動人口在跨省流動中越有優勢的慣常想法，這里教育水平高的人群更傾向于省內穩定型或省內流動型，有學者對這種現象提供了兩種解釋：一是教育水平較高的農村勞動力，成為戶籍遷移人口的可能性更大，即戶籍遷至現住地，故不在流動調查的范圍內；二是較高的教育水平已經讓這部分流動人口在省內競爭中處于上流，他們不需要依靠遠距離流動來提高收入，而教育水平較低的人口就會遭到“就業擠壓”，只能跨省尋找工作機會。

(2)經濟性自變量。從收入來看，跨省穩定型的經濟狀況最好，省內流動型最差，跨省流動型與省內穩定型沒有顯著差別，收入對數每增加一個單位，相較于對照組，人口流動跨省穩定型的概率提升2%，省內流動型的概率降低1%。從家庭支出來看，支出對數每提高一個單位，跨省穩定型的概率提升22%，省內流動型的概率提升12%，跨省流動型的概率提升5%，說明跨省穩定型的家庭支出水平最高。結合流動家庭規模來看，跨省穩定型的家庭化流動程度高、經濟水平高，是真正實現了安居樂業的一類流動人口；跨省流動型多為獨自流動或夫妻流動，正處于年輕打拼階段，收入不高，跨省流動增加了生活成本，但成本不及省內流動型高，說明流動人口在外省的生活水平可能不及在省內流動的生活水平；省內穩定型家庭化流動程度高，所處人生階段與跨省穩定型相近，但收入和生活水平卻不如跨省穩定型高；省內流動型也處于拼搏階段，但收入既不如跨省流動型，也不如省內穩定型，反而由于頻繁流動提高了生活成本。

(3)社會性自變量。職業地位上，管理精英、技術精英明顯傾向于省內流動，其中技術精英階層在省內流動得更頻繁；私營企業主或個體工商戶明顯傾向于跨省流動，成為跨省穩定型的可能性在所有階層中也最高；商業服務業員工階層和產業工人階層明顯傾向于省內流動型。可以看出，盡管流動人口在省內地位呈現兩極化分布，相較于跨省流動，流動人口在省內更容易獲得較高的社會地位，在省外雖然可以依靠經商等獲得較高經濟收入，但很難進入當地精英階層。社會交往上，相較于很少與人交往，與同鄉或其他外地人交往的都更不可能是省內穩定型，與其他本地人交往的才更可能是省內穩定型。這是由于省內穩定型流動范圍小、流動頻率又低，能較好地適應流入地社會，而其余三種類型要么由于流動范圍過大面臨方言、生活習慣上的差異，要么由于剛來到新的城市還處在社會融入的經濟融合階段，尚未到社會融合階段[19]。

(4)首次流動情況。首次流動年齡每增長1歲，就分別降低省內流動型、跨省穩定型的概率8%和9%，跨省流動型不受影響。首次流動為獨立流動、跨省流動、社會性原因、本次原因是經濟性原因有利于流動范圍的擴大、流動頻率的加強。父母一方有流動經歷的，更可能成為省內流動型，父母均有流動經歷的，更可能成為跨省流動型或跨省穩定型。

(5)地區層面控制變量。省內流動人口分布比較平均，省際流動人口主要集中于東部地區。流出地對省內流動型的概率沒有影響，流出地所屬級別越高，就越可能發生跨省流動。

(三)人口流動類型的預測

回歸分析告訴我們各維度變量在4類人口流動類型中變異如何，卻不能直接展示某一人群成為特定流動類型的概率。為了更直觀地展示分析結果，將4種人口流動類型的預測概率與年齡、月收入、職業地位作關系圖，其中年齡、月收入按性別區分，職業地位按受教育程度區分。出于穩定變異的目的，將月收入按規模均分為100組，由低到高排列(見圖1、圖2、圖3)。

(1)流動人口中，年輕、男性人口在地理上流動性更強。由圖1可見，隨著個體年齡增長，其人口流動的類型為穩定型的概率逐步提升，而為流動型的概率逐步下降，兩者交匯點大概在40歲。考慮到使用的是截面數據，這一結果只能說明老一代流動人口比新生代流動人口在時間維度上更穩定，而新生代流動人口更有可能做頻繁的流動。相較于省內型，跨省型的預測概率在性別上差異不大，特別是跨省穩定型男性與女性的預測概率曲線幾乎重合，而在40歲以下的流動人口中，男性比女性更可能做跨省流動型的流動。在幾乎所有年齡的流動人口中，男性較女性更傾向于省內流動型，女性較男性更傾向于省內穩定型。綜合來說，男性的流動在時間維度上更不穩定，女性更可能在某個城市居留更長時間或減少流動的頻率。

圖1 人口流動類型預測結果(按性別、年齡劃分)

(2)流動人口中低收入人群最有可能是省內穩定型。由圖2可見，隨著收入增高，成為跨省穩定型與跨省流動型的概率在提升，而成為省內穩定型的概率在下降，說明跨省流動的人口高收入的概率高，省內穩定型低收入的概率高。省內流動型的預測概率曲線在低收入人群中有一個明顯的低谷，說明沒有收入的人群和中高收入人群更可能是省內流動型。性別差異方面，除了省內流動型在中高收入人群中男性比女性有更大的概率之外，其他3類人口流動類型都沒有在收入上表現出明顯的性別差異。

圖2 人口流動類型預測結果(按性別、收入劃分)

(3)流動人口中高學歷人群更可能在省內流動，低學歷人群更可能跨省流動。由圖3可見，跨省流動型中產業工人階層、技術精英階層的概率最高，省內穩定型中管理精英階層、無固定職業者的概率最高，省內流動型與跨省穩定型中各職業階層概率分布比較均勻。從教育水平差異上來看，跨省流動型與省內穩定型同一職業階層中各教育水平的概率差異不大。省內流動型中，同一職業階層中高教育水平比低教育水平概率更高。跨省穩定型中，同一職業階層中低教育水平比高教育水平概率更高，僅有管理精英階層反常，大專及以上學歷的概率比高中或中專學歷的概率要高。

圖3 人口流動類型預測結果(接受教育程度、職業劃分)

六、 結論與討論

(一)研究結論

本文通過實證分析，考察了人口遷移流動中的地理性、經濟性和社會性的相互關系，驗證了人口流動的地理性差異從根本上是由經濟性、社會性決定的假設，回答了“誰在流動？”和“怎樣的流動？”兩個問題。“誰在流動？”指的是流動人口的特征及其內部存在的差異性，“怎樣的流動？”指的是不同人群的流動在范圍和頻率上有不同表現。目前我國流動人口群體中既有老一代，也有新生代，既有“農民工”，也有高學歷人才，還有性別、婚姻狀況等方面的差異，不同特征組合的人群往往會做不同的流動。因此，對人口流動不同類型進行描述對于進一步了解人口流動的分異、制定差異化的政策有很大的參考價值。

省內穩定型本質是在省內換個城市定居、是“不流動”的，這類流動的人群中女性居多，大部分是1980年前出生的老一代流動人口，流動所需要承擔的經濟成本與社會成本是最低的，相應平均得到的經濟回報也最少，甚至很可能沒有收入。

省內流動型大多是在戶籍省份內做頻繁流動的較年輕人口，平均流動過大約3個城市，本次居留時間僅在3年左右，由于擁有平均最優勢的人力資本(學歷最高)，更容易獲得較高的社會地位，但不會獲得最佳的經濟回報。

跨省穩定型多數是老一代流動人口，平均在外流動時間大約有16年，屬于早年就更改了常住地但沒有遷移戶口，現已在流入地和家人安居樂業，不再會繼續流動，通常學歷較低，職業自由度較高，生活水平較好。

跨省流動型流動范圍廣、頻率強，目前流動的主要目的是獲取更高的經濟收入，而不是帶領家人在流入地定居。他們中很多人是產業工人，亦即通常意義上的“農民工”，估計占全國流動人口的1/3。

總的來說，本文有以下兩點結論：

(1)根據本文對人口流動類型的預測，高學歷、追求職業地位的人群更傾向于做省內流動，低學歷、健康狀況好、追求經濟回報的人群更傾向于做跨省流動。省內流動的人群更可能獲得較高職業地位，這可能是社會網絡起到重要作用。流動范圍相同的人群中，年輕、男性、農業戶口、在婚人口流動頻率更高。

(2)年輕的流動人口流動頻率更高。流動頻率低的、在地理上具有穩定性的人群通常是1980年前出生的老一代流動人口。流動頻率高的、在地理上不穩定的人群通常是新生代流動人口，他們家庭化流動程度不如穩定型的高，流動的經濟動機更強。在流動頻率相同的情況下，跨省流動人口獲得的經濟回報較高，省內流動人口獲得的經濟回報較低。

(二)政策建議

人口流動已經成為影響當今我國人口分布與變動的重要因素。城市人口管理的政策包含限權與賦權兩方面，具體政策對象與城市定位有密切關系。不同城市需要吸納的流動人口的類型是不同的，本文可以幫助了解不同流動類型人口的利益訴求。

(1)省內穩定型的人口更需要子女基礎教育保障。省內穩定型中有很大部分是隨遷家屬，尤其是女性隨遷到流入地負責照顧老人、小孩的情況比較多。這類流動沒有跨越省級行政區劃，流動人口適應流入地生活較快，不用過于擔心其融入問題。城市管理者應該鼓勵他們參加當地生產生活，加強其家庭發展能力。

(2)省內流動型的人口更需要住房保障。省內流動型由于年輕、學歷高，在省內勞動力市場上可能占據優勢，地理上流動比較頻繁。他們在流入地暫時沒有能力購買房產，是租房市場上的需求者。城市管理者應該規范當地租房市場和租房中介，保障流動人口健康生活的權利。

(3)跨省穩定型的人口更需要家庭福利的提高。該類型人口通常生活水平已經達到了較高水平，其中一部分人已經退休進入老年生活，由于沒有當地戶籍，他們在享受社會保障與福利方面會遇到困難。楊菊華認為我國戶籍制度不僅有城鄉之分，還有內外之別[20]。城市管理者應該保障這部分“隱形流動人口”的政策性權利，包括簡化醫保異地報銷流程等具體措施。

(4)跨省流動型的人口更需要勞動與收入權利的保障。跨省流動型人口是大城市的主要建設者與生產者，他們隨工作而流動，用青春為自己與家人換取更好的生活機會。城市管理者應該注意用工單位是否有壓榨員工、非法延長工時等行為，保障勞動者的合法權益。

(三)創新與不足

本文在理論與方法上都有一定的創新。理論層面上，本文提出了人口遷移流動中地理性、經濟性和社會性三者之間的相互關系問題，并驗證了人口遷移流動地理上的差異性從根本上取決于經濟性與社會性影響的命題。本研究將人口流動在時間、空間上的特征綜合起來分類，這種做法是目前比較少見的，且由于人口流動在時空特征上內部存在較大差異，這種綜合考慮是非常有意義的。方法上，本文依據文獻研究對數據進行了嚴謹的聚類分析，而不是主觀劃分類型，說明本文得出的4種人口流動類型與現實情況是比較相符的，并且聚類分析方法是人口學中比較少用的方法，因此本文在方法上有一定創新。

囿于客觀原因，本文在許多方面存在一定不足之處，未來還可以進一步完善。

(1)關于家庭特征的描述不足，特別是流出地的家庭情況。在新遷移經濟理論框架下，家庭情況對于流動決策有關鍵性的影響。由于2017年流動人口動態監測數據中，關于老家的問題僅限于土地、集體分紅，沒有涉及贍養責任等對流動決策有關鍵影響的變量，故本文對于流出地家庭情況沒有多加描述。

(2)關于社會網絡的描述不足。有研究發現當前流動人口與現居住地其他社會群體交流不多，社會交往仍局限在原有的親緣、同鄉等社會關系，參加當地社會活動的比例較低[4]。而社會網絡對職業流動有重要影響，職業流動又會影響地理流動。由于動態監測數據問卷沒有涉及類似獲得工作途徑等問題，本文沒有很好地展現社會網絡在流動行為中的作用。