長三角區域人口流動與分布的影響機制：業緣還是鄉緣？
——以蘇浙皖來滬人員為例

羅翔 ,賴志勇

（1.復旦大學社會發展與公共政策學院，上海，200433；2.上海市浦東新區規劃設計研究院，上海，200127）

一、引言

2018年11月，長江三角洲區域一體化上升為國家戰略。2019年中共中央、國務院印發的《長江三角洲區域一體化發展綱要》指出：長江三角洲地區是我國經濟發展最活躍、開放程度最高、創新能力最強的區域之一，在國家現代化建設大局和全方位開放格局中具有舉足輕重的戰略地位。上海是長江三角洲（以下簡稱長三角）區域的龍頭城市，在一體化進程中發揮著龍頭帶動作用。作為上海建設“五個中心”和國際文化大都市的核心承載區，浦東處于一帶一路和長江經濟帶的交匯點，也是長三角城市群沿海發展帶的關鍵節點及推動長三角更高質量一體化發展的重要引擎。2021年《中共中央國務院關于支持浦東新區高水平改革開放打造社會主義現代化建設引領區的意見》提出：浦東要更好服務全國大局和帶動長三角一體化發展戰略實施，在長三角一體化發展中更好發揮龍頭輻射作用。

人口流動影響并塑造區域勞動力結構及其空間格局，可較為直觀地反映出區域一體化發展進程（張璞玉、許俊，2018）。2019年，江蘇、浙江、安徽三省流入浦東新區的人口分別為34.76萬、10.62萬、55.49萬，合計達100.87萬，占浦東外來人員總數的44.52%。蘇浙皖三省來滬人員的特征、需求、空間分布狀況將深刻影響浦東乃至上海的經濟發展、城市空間結構和設施供給等，探討其影響因素與發生機制，對于促進長三角區域一體化發展有理論價值和現實意義。

目前，對流動人口的研究主要集中在以下四個方面：第一，流動人口的遷移機制。推拉理論（Lee, E.S.,1966；Bogue, D.j., 1969）是人口流動的經典理論，該理論認為人口遷移的動力由遷出地的推力和遷入地的拉力共同構成，推力指原居住地的不利條件，拉力指吸引移民遷居異地的因素。國內諸多學者針對我國龐大的流動人口和持續的遷移過程開展了大量理論和實證研究：朱傳耿等（2001）從全國尺度分析發現，流動人口規模與經濟增長要素和投資要素顯著相關；彭希哲（2001）探討農村經濟改革、農村土地制度、戶籍制度等社會經濟宏觀環境對人口流動的影響；徐瑋和寧越敏（2005）認為，除了二元經濟結構產生的“推—拉”力，上海在全球化影響下的特殊區位吸引力，日益成為來滬流動人口的新型動力。

第二，流動人口的空間分布及影響因素。流動人口通常更易集聚在近郊區或遠郊區，耿慧志和沈丹鳳（2009）實證發現，上海外環線以外10公里左右范圍是流動人口分布最集中區域。隨著城市用地和產業向外拓展，廣州流動人口的空間集聚從內城逐漸向近遠郊區外推（袁媛、許學強、薛德升，2007）。北京都市區流動人口在近遠郊區過渡環帶形成明顯增長圈（劉祥、王茂軍、蔡嘉斌，等，2013）。從影響因素看，一方面，流動人口空間分布受城市產業結構調整、社會階層分異、流動人口管理制度等經濟、社會、體制和政策結構性因素影響（付磊、唐子來，2008）。另一方面，就業機會、租賃住房價格、郊區新城開發建設等具體因素也塑造流動人口分布格局（耿慧志、沈丹鳳，2009）。此外，就業者自身特征也會作用于在空間分布，例如，從事一般勞動崗位的流動人口常集聚于近遠郊等城鄉邊緣帶，而擁有較高學歷的流動人口則積聚在中心城區（付磊、唐子來，2008）。

第三，流動人口對城市發展的影響。人口結構及其變動會對城市居民消費和經濟增長產生影響（樂菡，2018；任慧玲，2018）。流動人口通常以青壯年勞動力為主，可有效改善流入地人口年齡結構，促進產業結構調整，為城市注入活力，加快城鎮化步伐（王燕，1997；王桂新、戴賢暉，2005；林文生，2013；崔光燦，2014）。此外，流動人口分布對城市空間結構產生影響。實證研究表明，流動人口推動上海郊區化發展和郊區新城建設（王桂新、戴賢暉，2005）；流動人口是塑造廣州次中心和多中心城市空間結構演化的主要動力（蔣麗，吳縛龍，2014）。

第四，流動人口的社會融合測度和影響因素。流動人口通常不能與本地居民享受同等的城市社會保障和社會服務，制度性和非制度性的障礙使其難以融入城市社會（寧越敏、楊傳開，2019）。汪明峰等（2014）以上海城中村流動人口為研究對象，認為流動人口社會融合由社會關系融合、經濟融合、心理融合和文化融合4個維度構成，整體融合水平不夠，究其原因，流入地因素大于流動人員個體因素。沈潔（2016）以上海為例，考察城市移民的居住區位與社會融合，發現移民在遷居城市時，大多數居住在相對落后的城市邊緣地帶，且建立群際間社會關系的機會也顯著降低，較難進一步遷居資源更為豐富的中心城區。

綜上所述，關于流動人口的定性研究與定量分析已相當豐富，流動人口空間分布的影響因素業已形成諸多認識，空間尺度涵蓋區域、城市群、城（鎮）、區（縣）等。本文以蘇浙皖三省來滬人員為研究對象，探討其在上海浦東的空間分布及其影響因素。較之既有研究，本文有以下深化：

一是研究尺度細化。來滬人員數據來自浦東新區實有人口數據，流出地尺度細分到蘇浙皖三省各區縣，流入地尺度細分到浦東新區各街鎮及村居委。較細尺度的研究可更精準地識別流動人口的主要集聚地，并明確其主要來源地，由此考察來自同一區縣的流動人口是否傾向于集中遷移至同一街鎮。

二是研究視角創新。構建多元回歸模型，探討影響流動人口空間分布的主要因素。首先，考慮產業類型與就業因素對流動人口分布的影響，本文稱之為“業緣”；其次，既有研究表明流動人口仍需依靠流出地的人脈和社會關系獲取就業信息，同鄉親朋提供的可靠就業機會能吸引潛在流動人口遷入（耿慧志、沈丹鳳，2004），本文稱之為“鄉緣”，并加以量化，實證其對空間分布的影響。再有，進一步探討居住、公共服務等因素，尤其關注教育、商業、醫療等公共服務設施是否對流動人口分布產生影響。

二、研究設計

（一）研究假設

基于文獻研究和研究設計，本文提出：因制造業較為集中分布在城市近郊區域和產業園區，且住房成本相對中心城較低，長三角來滬人員可能更傾向于集聚在近郊地帶和產業園區，由此形成假設I、II；因蘇浙皖三省來滬人員具有鄉緣性社會網絡特征，同一來源地的流動人口可能更傾向于集中在同一流入地，由此形成假設III。

假設I：來滬人員分布與本地就業崗位分布正向相關；

假設II：低成本的住房空間對來滬人員集聚產生正向影響；

假設III：鄉緣性社會網絡對來滬人員集聚產生正向影響。

（二）研究方法

第一步，分析蘇浙皖三省來滬人員在浦東的空間分布格局。利用村居委尺度的浦東新區實有人口數據，借助ArcGIS空間統計分析工具，刻畫長三角三省來滬人員在浦東的空間分布特征，并通過熱點分析識別外來人口集聚空間，進而比較江蘇、浙江和安徽來滬人員的空間分布差異。

第二步，構建多元線性回歸模型，探索并驗證影響來滬人口空間分布的主要因素。本文構建兩個回歸模型，模型1的因變量為來滬人員規模，即各村居委的三省來滬人員數；模型2的因變量為來滬人員集聚度，即三省來滬人員區位商。區位商計算方式為各村居委的三省來滬人員占本村居委實有人口的比重除以全區的三省來滬人員占全區總實有人口的比重。

（三）數據來源

蘇浙皖三省來滬人員數據來自2020年浦東新區實有人口數據庫，該數據可至村居委尺度，并精確到來源地的區縣尺度。回歸分析中運用的就業數據、住房租金數據等，分別來自浦東新區第三次經濟普查和第六次人口普查。回歸分析中的基本空間單元為村居委，因各變量的數據年份并不完全一致，期間村居委發生合并或析出，經比對整理及刪除部分空缺數據，村居委單元共計1064個，即回歸樣本數量。

（四）變量選擇

根據文獻梳理和研究假設，選取以下四類因子作為自變量，構建多元線性回歸模型。第一類是就業因素，用以驗證假設I。勞動年齡人口流動的首要原因是尋求更好的就業機會、獲取更高的工作報酬和發展機會。就業崗位集聚地區，獲取工作的機會更大，更易吸引外來人口。本文利用2013年浦東新區第三次經濟普查數據，以各村居委的二產單位數和三產單位數表征就業因素，并進一步細分二產和三產主要行業門類的影響。

第二類是住房因素，用以驗證假設II。外來人員一旦擇業留居，就需要尋找適宜的租賃住房，且住房支出越高，長期居留意愿越低（胡映潔、安頔，2019）。因職業收入水平不同，外來人員所能承受的租金水平差異較大。2020年數據顯示，來自蘇浙皖三省的在滬流動人口超過90%為初中及以下學歷，78%以務工為主，整體受教育程度較低，以從事勞動密集型制造業和生活性服務業為主。本文利用2010年浦東新區第六次人口普查數據，選取村居委尺度的住房月租金低于1500元所占比例作為變量。

第三類是鄉緣性社會網絡因素，用以驗證假設III。移民規模是移民社會網絡的顯性表征，居住在同一地區的移民數量越多，能夠吸引的潛在移民就越多，由此形成的社會網絡關系越強。基于鄉緣性的社會網絡有助于支持外出務工人員更容易獲取可靠的就業機會，從而吸引更多的人口流入（耿慧志、沈丹鳳，2009；Wu Weiping等，2021）。本文利用2016年浦東新區實有人口數據，選取村居委尺度的長三角三省來滬人員數表征既有的鄉緣性社會網絡。

第四類是公共服務設施因素。選取教育、醫療、商業和社區行政服務四類設施，分別用是否被小學500米半徑覆蓋、是否被醫院2公里半徑覆蓋、是否被大型超市1公里半徑覆蓋，至街鎮社區事務中心距離來衡量。前三個變量為二元定性變量，覆蓋取值為1，未覆蓋取值為0。設施名錄及位置來自于官方數據和百度地圖POI數據，小學、醫院和超市覆蓋率用ArcGIS緩沖區分析獲取，到街鎮社區事務中心距離用村居委幾何中心點到所在街鎮社區事務中心的直線距離衡量，利用ArcGIS的point distance工具批量獲取。

表1 連續變量的描述性統計

表2 類別變量的描述性統計

三、空間分布格局

（一）來滬人員以勞動年齡為主

長三角三省來滬人員規模近年呈下降趨勢，但仍是浦東流動人口的主要來源地。2013年蘇浙皖三省流入浦東人口總數125.68萬，占浦東總外來人口比重為47.41%；2019年三省流入浦東人口總數為100.87萬，占比仍達到44.52%。分省看，安徽流入浦東人口要遠大于江蘇和浙江，下降幅度也最大，由72.3萬下降為55.5萬。三省來滬人員總量下降，部分原因在于隨著長三角一體化逐漸推進，南京、杭州、合肥等中心城市發展壯大，對本省人口吸引力不斷增強。

從年齡結構看，來自蘇浙皖的流動人口，15～59歲人口占比為84.34%。第七次人口普查數據顯示，浦東15～59歲人群占常住人口比重僅為67.9%，遠低于外來人口的勞動年齡人口占比。大量年輕外來人口不僅提供充足勞動力，也有效優化流入地的人口結構，給城市生活帶來活力和創造力。

（二）聚居地以近郊為主

長三角三省來滬人員在浦東的集聚地，主要在外環以外區域，從外環至郊環間區域為主，中心城和遠郊區相對較少。其中，川沙、三林、北蔡和康橋等近郊鎮來自蘇浙皖的外來人口數均超過6萬人。細化到村居委尺度觀察，外環沿線、中部各鎮（航頭、新場、宣橋、惠南等）及南匯新城鎮部分村居委的外來人口數量較高。

考慮到中心城和郊區的村居委面積和人口規模差異較大，進一步計算來滬人員密度發現：外來人口分布呈現出明顯的由中心城向近郊區、遠郊區遞減的圈層式分布特征，且主城區高于郊區，中心城區更加密集。此外，位于郊區的產業園區或集鎮，如川沙東城區、祝橋空港工業區、周浦智慧產業園和惠南鎮區等，外來人口密度較高。

借助ArcGIS熱點分析，可識別外來人口分布集聚區域。分析發現，長三角三省外來人口主要集中在外環線沿線區域，包括高橋、金橋、張江、康橋及航頭等。分省比較，江蘇流動人口主要集聚區與總體集聚特征基本相似。安徽流動人口主要集中在浦東近郊，如川沙、曹路、康橋等鎮，在遠郊的惠南鎮和南匯工業園也表現出較明顯集聚趨勢；而來自浙江的外來人口集聚區與江蘇、安徽差異明顯，主要集中在中心城區及近郊街鎮，如花木、三林、康橋、張江等。

（三）均呈現鄉緣性集聚

從流出地地級市尺度、流入地街鎮尺度看，蘇浙皖分地級市人口流入浦東后主要集中在少數街鎮，呈現較為明顯的鄉緣性集聚。排前五位的地級市依次為安徽阜陽、安徽六安、江蘇南通、安徽合肥和江蘇鹽城。其中阜陽流入浦東前5位街鎮人口占其流入浦東全區人口比重為34.85%，六安為34.12%，南通為28.78%，合肥為31.64%，鹽城為31.72%。

從流出地區縣尺度、流入地街鎮尺度看，流入浦東人口規模最大的前5位全部來自安徽，依次為淮南壽縣、合肥巢湖、阜陽潁上、六安霍邱、安慶桐城。其中，壽縣流入浦東前5位街鎮人口占該縣流入浦東全區人口比重為36.77%，巢湖為31.64%，潁上為35.58%，霍邱為34.13%，桐城為35.69%。

此外，安徽分區縣流入浦東的第一目的地最多的為川沙（19個），其次為北蔡（13個）、張江（11個）等；江蘇分區縣流入浦東的第一目的地最多的為張江（29個），其次為花木（15個）；浙江分區縣流入浦東的第一目的地依次為花木（27個）、康橋（12個）、張江（10個）等。三省分區縣流入浦東街鎮人口規模最大的前3位均來自淮南壽縣，分別為壽縣至川沙（約5800人）、至曹路（約4500人）、至唐鎮（約4400人）。

四、影響機制分析

（一）回歸結果

運用前述兩個模型分別進行兩次回歸分析。就業因素在第一次回歸中選取二產和三產單位數量，在第二次回歸中選取二產和三產各主要行業單位數量；住房因素、公共服務設施因素和社會網絡因素在兩次回歸中均納入，總計得到4組回歸結果（表3）。在模型2中，考慮到因變量為數值較小的無量綱數據，自變量均通過極差標準化處理成0-1型無量綱數據，以消除數量級不同的影響。

表3 回歸結果

模型1的兩組回歸結果R2均超過0.68，模型2的R2約為0.43，整體擬合度較高，且F值顯著性水平均通過0.1%的檢驗。模型1的兩組回歸結果D-W值分別為1.829和1.821，模型2的兩組均為1.599，表明回歸模型不存在明顯自相關性；共線性診斷中VIF均小于5，表明變量間不存在多重共線性。整體而言，回歸結果較為準確可靠。

從就業因素看，各回歸模型均顯示出第三產業單位數量及三產分行業單位數量與外來人口分布不相關；而第二產業單位數量則表現出顯著正相關，具體到行業類型，制造業表現出顯著正相關（模型2-2），而建筑業不相關。回歸結果驗證了假設I，制造業提供大量就業崗位，是吸引外來人口集聚的重要因素之一。在上海中心城區“退二進三”背景下，大量勞動密集型制造業逐漸外遷至郊區產業園區，外來人口也隨之集聚至近遠郊（劉爽、王震、陳晨，2000）。以位于康橋鎮的昌碩科技為例，作為蘋果公司在上海規模最大的代工廠，員工最多達10萬人之眾，形成高度集聚的外來人口就業區。

從住房因素看，除模型1-1外，月租金1500元以下房屋占比在各模型中均表現出顯著正相關，受居住預算制約，租賃價格較低的房屋如城中村、廠中村等，更受外來人口青睞，并形成外來人口集聚空間，從而驗證假設II。

從鄉緣性社會網絡因素看，既有的外來人口數在各模型中均表現為顯著正相關，從而驗證假設III。外出務工人員需借助“鄉緣”快速找到工作崗位并順利“落腳”，以及在日常生活中獲取經濟和情感支持。基于“鄉緣”形成的社會網絡關系，可持續吸引更多外來人口進入，并在流入地形成同鄉集聚區，如北京的“浙江村”（王漢生、劉世定、孫立平，等，1997）、深圳的“平江村”（劉林平，2001）、廣州的“湖北村”（李志剛、劉曄、陳宏勝，2011）等；又如上海松江的九亭鎮，因一度有30萬安徽務工人員在此聚集，而被戲稱為“安徽省九亭市”，本文進一步證實了上述現象背后的鄉緣性因素。

從公共服務設施因素看，是否小學和超市覆蓋在4組回歸結果中均不顯著，表明對來滬人員分布不產生顯著影響。一方面，小學作為義務教育階段的基礎類公共設施，無論中心城還是郊區，居住人口達到一定規模后即需按照規范配置，在村居委尺度的覆蓋率高達80%，該變量在回歸樣本間不存在明顯差異。超市作為市場化程度較高的配套設施，1公里半徑覆蓋的村居委近90%，樣本間也不存在明顯差異。另一方面，外來務工人員子女就讀本地小學依然存在一定門檻（如需辦理居住證、且有固定住址等），導致在本地入學比例有限，更多成為“留守兒童”在戶籍地上學。因此，是否鄰近小學并非外來人口擇居的考慮因素。

是否醫院覆蓋則表現出較明顯的負相關，究其原因在于醫院分布以中心城區為主，近遠郊數量較少，而外來人口較多集聚在近遠郊，二者呈現出相反的分布趨勢。到社區事務中心距離在模型2中表現出顯著正相關，而在模型1中不相關。外來人口辦理居住證等事宜屬于低頻率事件，并不需要在空間上臨近社區事務中心。整體來看，公共服務設施對外來人口的空間分布影響不甚顯著。換言之，外來人口并沒有和本地居民一樣普遍享受到教育、醫療等公共服務設施，一定程度上可以反映并解釋其生活品質不高的現實困境。

（二）異質性分析

進一步分析蘇浙皖三省之間的異質性。回歸結果如表4所示。從就業因素看，來自江蘇和浙江的外來人口分布與制造業呈顯著負相關，與三省整體回歸結果截然相反；而安徽的回歸結果與整體回歸結果一致，與制造業表現出顯著正相關。從住房因素看，月租金1500元以下房屋占比在浙江各回歸模型中都表現出顯著負相關；在安徽各回歸模型中均表現為顯著正相關；在江蘇回歸模型3中表現為負相關但不顯著；在模型4中雖然正相關，但R2偏低。從鄉緣性社會網絡因素看，蘇浙皖各自的回歸結果與整體回歸結果一致。從公共服務設施因素看，各變量在江蘇和浙江各回歸模型中均未表現出顯著相關性，是否被醫院覆蓋在安徽各回歸模型中都表現為負相關。

表4 分省回歸結果

綜上可知，三省來滬人員存在一定差異性，尤其表現在就業因素和住房因素。安徽來滬人員分布與制造業緊密相關，且傾向于集聚在房屋租金價格較低區域；而江蘇和浙江來滬人員并不集聚于制造業密集區域，對房屋租金的承受能力明顯高于安徽。

五、結論與建議

（一）主要結論

本文利用來源地為區縣尺度、流入地為村居委尺度的實有人口數據，深入分析長三角三省來滬人員在浦東新區的空間分布格局，并構建回歸模型探討影響機制。主要結論如下：

第一，長三角三省來滬人員構成浦東外來人口的主體，占比超40%，且以青壯年勞動力為主，有效改善流入地人口結構。從空間分布看，三省來滬人員主要集聚在近郊地帶，并表現出明顯的鄉緣集聚性。

第二，業緣、鄉緣均是影響來滬人員空間分布的重要因素。尋求就業機會是人口流動的首要原因，制造業對外來人口空間集聚表現出顯著正相關，而服務業不顯著。信息化時代，外來人員獲取工作及尋求“落腳”的途徑逐漸增多，但源自流出地的信息、渠道和經驗依然發揮著重要作用，基于鄉緣的社會關系網絡有助于實現人口遷移，進而影響外來人口的空間分布。

第三，住房成本直接影響外來人口的擇居行為，住房價格低廉的區域如城中村、廠中村，容易成為外來人口的集聚空間。但各類公共配套設施影響并不顯著，外來人口并不關注其居住地是否接近教育、醫療、社區服務等設施，反映出外來人口并沒有融入城市，沒有與本地居民獲取同樣的優質公共服務，從而進一步佐證經濟因素是促使外來人口遷移的最主要因素，居住質量和生活品質等方面的考慮只是一個“附加項”。

（二）政策建議

人口流動是工業化和城市化的必然產物，也是經濟社會發展的動力機制之一。隨著長三角區域一體化不斷推進，上海與蘇浙皖三省在人口、信息、知識、資本等要素之間的聯系將越趨緊密，地區合作已從產業轉移升級到共建共享，向多領域的區域一體化邁進（洪銀興、王振、曾剛等，2018）。未來時期，有必要以人口遷移為切入點，進一步促進產業、基礎設施、公共服務在長三角區域有序流動、均衡布局，形成區域協調發展新格局。為此，本文提出政策建議如下：

經濟發展有積極作用。服務和管理好外來人口，既是城市基層治理創新的重要方向，也是推進以人為核心的城鎮化的關鍵領域。一是為外來人員提供適宜的居住保障。針對不同區位的外來人口集聚特征提供差異化的居住配套服務。如近郊區，可引導農村閑置住房改建為適合青年白領居住的鄉村人才公寓；又如遠郊區和新城的外來人口以務工人員居多，可集中建設面向個人或家庭的工人宿舍。二是滿足外來人員對教育、醫療等基本公共服務需求。以浦東新區為例，外來人員中有隨遷子女在本地借讀或培訓的僅占5.4%，城市只接納了外來務工人員，卻沒有提供同等的教育機會給其子女（羅翔、陳潔，2019）。公共服務設施配置不僅僅要覆蓋全部戶籍人口，還應面向包含外來人口在內的實有人口。此外，在外來人口密集地區，可設立集中服務點，配備符合務工人員消費需求和水平的購物、餐飲、娛樂等各類設施。三是強化外來人口信息收集和社區管理。尤其是外來人口集聚區域，人員結構復雜、流動性大，給社會治安帶來隱患及對周邊社區居民造成影響。要強化城市運行“一網統管”，探索與經濟社會發展相適應的人口管理機制，推動治理資源下沉，打通服務外來人口的“最后一公里”。

第二，強化流入地與流出地的互動和銜接。當前，長三角區域普遍產業用地指標緊張、招商政策呈現均質化，勞動力資源逐漸成為區域發展的核心競爭力之一。人口流入地如浦東新區，與主要流出地如阜陽、六安等及其人口輸出大縣如壽縣、潁上等，圍繞人口流、物業流、交通流、信息流、資金流等，良性互動，有效銜接。一是做好外來務工人員求職服務。流入地地方政府要主，在外來務工人員輸出地開展就業政策咨詢、就業信息發布、就業技能培訓等服務。二是引導長三角區域產業合理分工協作，促進制造業在長三角區域統籌布局，從而優化區域勞動力結構及其空間格局（羅翔、沈潔、賴志勇，2019）。以航空產業為例，在上海浦東范圍內，世博地區設置企業總部，陸家嘴地區布局科技金融，張江科學城承擔研發功能，在臨港新片區和浦東機場自貿區集聚航空發動機、航空制造設備等核心零部件制造和商用飛機總裝。周邊城市如浙江舟山、江蘇常州和鎮江等地，在航空配套制造等方面已有較好產業基礎，應共同構建長三角民用航空產業鏈，從而實現產業技能人才和制造業勞動力在區域內良性配置和有序流動。