中国流动人口年龄别迁移模式研究——基于2014年全国流动人口动态监测调查数据的分析

周　爽，黄匡时

（1.北京大学人口学所，北京100086；2.中国人口与发展研究中心，北京1000871）

中国流动人口年龄别迁移模式研究
——基于2014年全国流动人口动态监测调查数据的分析

周爽1，黄匡时2

（1.北京大学人口学所，北京100086；2.中国人口与发展研究中心，北京1000871）

本研究基于2014年全国流动人口动态监测调查数据，分别从性别、民族、受教育程度、婚姻状况、户籍地、流入地、区域、城市群等多角度来分析流动人口的年龄别迁移模式差异。研究结果发现，分性别、民族、户籍地、流入地、区域、城市群等的流动人口年龄别模式存在很强的相似性，而分婚姻状况和受教育程度以及迁移时长的流动人口年龄别模式存在明显的差异。后者存在差异的主要原因是这三个变量和时间以及年龄紧密相关。

流动人口；年龄别模式；迁移模式；移民

一、研究背景

改革开放以来，随着经济和社会的快速发展以及流动人口服务管理政策和理念的转变［1］，我国人口流动日益频繁。2010年“六普”数据显示，大陆31个省、自治区、直辖市的人口中，居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为2.61亿人，其中，不包括市辖区内人户分离的人口为2.21亿人。2014年国民经济和社会发展统计公报显示，2014年全国居住地与户口登记地所在的乡镇街道不一致且离开户口登记地半年以上的人口为2.98亿人，其中，流动人口①流动人口指的是人户分离人口中扣除市辖区内人户分离的人口，市辖区内人户分离的人口是指一个直辖市或地级市所辖区内和区与区之间，居住地和户口登记地不在同一乡镇街道的人口。为2.53亿人，比2010年增加了0.32亿。据预测，随着城镇化加速，“十三五”时期流动人口将以年增500-600万人的速度递增，预计2023年流动人口总量将突破3亿人口。规模如此庞大的人口流动不仅促进了流入地的经济和社会发展，而且带动了流出地（流动人口的户籍地）的经济和社会发展。

不过，现有文献更多关注流动人口的总量趋势、生育水平、区域分布以及流动人口对流入地、流出地经济、社会、资源和环境的影响，部分文献还涉及流动儿童、农民工和老年流动人口，而对流动人口的年龄别迁移模式缺少关注。Ravenstein（1985）较早关注人口迁移的年龄选择问题，认为在人口迁移法则中，年轻人有更强的迁移特征［2］。后来，Rogers（1984）根据西方国家的迁移数据，提出了经典的 “年龄—迁移率”模型，认为少儿时期迁移率较高，但呈现下降态势，后开始快速上升，到青壮年时期达到峰值，之后又开始下降到较低水平，大约在60-70岁老年期形成一个迁移小高峰［3］。20世纪90年代初，杨云彦（1992）对我国流动人口的年龄别模型进行了研究，并比对了经典的Rogers的“年龄—迁移”模型，发现我国人口迁移的年龄特征与经典的Rogers的 “年龄—迁移”模型基本一致［4］［5］。后来，刘敏（2000）、王泽强（2011）、王金营等（2007；2011）分别用最新的数据对流动人口的年龄别迁移模式进行了实证研究［6-9］，发现，总体上我国流动人口的年龄迁移率模式与发达国家相似，不过倾向于更为年轻化的特征。

此外，流动人口的年龄别迁移模式对人口预测至关重要。现有的人口预测大多是先对流动人口规模进行预测，然后将流动人口规模按照常住人口或户籍人口的年龄别模式分摊到具体的年龄组中。其实很多研究表明，流动人口的年龄结构不仅和户籍人口的年龄结构存在差异，而且和常住人口的年龄结构存在较大差异。如果清楚流动人口的年龄别模式，不仅可以用来做人口预测，而且还可以用来将普查数据中的常住人口数据转化为户籍人口数据。此外，流动人口的年龄别迁移模式还涉及到基本公共服务的需求结构和供给内容。

因此，本研究将基于2014年流动人口动态监测调查数据，对我国流动人口的年龄别迁移模式进行探讨，分别从性别、民族、受教育程度、婚姻状况、户籍地、流入地、区域、城市群等角度分析流动人口年龄别迁移模式。

二、数据和方法

1.数据来源

本研究使用国家卫生和计划生育委员会流动人口服务管理司2014年全国流动人口动态监测调查数据。监测调查在2014年5月举行，调查对象为“在本地居住一个月及以上，非本区（县、市）户口的男性和女性流动人口（2014年5月年龄为15-59周岁，即1954年6月至1999年5月间出生）”。调查采用分层多阶段PPS抽样方法，设计上对全国和各省都具有代表性。抽样框为全员流动人口年报数据，乡镇阶段和村居的抽样由国家统一设计和操作，村居内个人的抽样采用上下结合的方式。基层依据上级随机分配的调查组别，根据流动人口的性别、年龄、进入流动人口日常管理系统的时间等信息编制出100名备选调查者名单，再从中完成20个人的访问。数据公布方和许多数据使用者通过评估都认为，该调查在样本代表性上做了很多努力，不过，与其他流动人口数据相比，该调查数据仍然具有明显的自身系统性特征［10］。

本研究使用的是直接调查对象（即问卷中的本人，其年龄为15-59周岁流动人口）和与调查对象在一起的（现居住地为“本地”）的配偶、子女、媳婿、父母或公婆（岳父母）、兄弟姐妹及其配偶、孙辈、（外）祖父母等流动人口。考虑到我国流动人口的主体依然是劳动年龄人口，因此本研究重点关注15-59岁的劳动年龄人口，总共有402541个样本，占全部样本的78.8%，其中本人200807人 （占比为49.9%），配偶136857人 （占比为34.0%），子女35426人（占比8.8%），媳婿1717人（占比为0.4%），父母或公婆（岳父母）21989人（占比为5.5%），兄弟姐妹及其配偶4656人 （占比为1.2%），孙辈14人（占比为0.00%），（外）祖父母 10人（占比为0.00%），其他1065人（占比为0.3%）。从流动的家庭劳动力来看，平均流动的家庭劳动力规模为2.0人，即平均每个流动家庭有2名劳动力人口。

2.样本数据和“六普”数据比较

图1　“六普”流动人口数据和2014年流动人口监测调查数据对比

表1　2014年流动人口监测数据和2010年“六普”流动人口数据比对（单位：%）

对比2010年第六次人口普查数据和2014年流动人口动态监测调查数据，可以发现，2014年流动人口动态监测数据在24-51岁的比重要比 “六普”数据比重明显要高，而15-23岁和52-59岁的比重要比“六普”数据明显偏低。这说明，2014年流动人口动态监测调查数据重点是劳动年龄群体中的主体部分。李丁和郭志刚（2014）的研究也表明，2014年监测数据中更多集中在23-40岁人群。表1显示，2010年“六普”人户分离数据中省内跨市流动比重要比市内跨县和跨省流动的比重多，也就是说，从全国流动人口来看，跨省的流动人口比重并不到40%。而2014年监测调查数据的跨省流动比重要比省内跨市和市内跨县的比重多。这说明，2014年监测调查数据更能代表跨省的流动人口。从受教育程度来看，2014年监测调查数据的受教育程度要比2010年“六普”的低些。从迁移原因来看，2014年监测调查样本中务工经商和随迁家属的比重比2010年“六普”数据要高。可见，2014年监测调查的劳动力样本主要是跨省流动的劳动力主力人群。

三、研究结果

1.年龄别迁移模式类似于正偏态分布

图2显示，随着年龄的增加，劳动力流动人口逐渐增加，到27岁达到峰值，后开始逐渐下降。相对而言，年轻人快速增加并在27岁达到峰值，此后并非快速下降，而是经历一个小峰值之后快速下降。总体而言，流动人口的年龄别迁移模式特征明显。图2显示，流动人口中有两个明显的年龄群体：一是25-35岁的80后群体，这个群体每个年龄段占比介于2.5%到3.6%之间；二是36-46岁的70后群体，这个群体每个年龄段占比介于2%到2.4%之间。也就是说，当前流动人口群体处于“80后为主体，70后为重要补充”的阶段。

2.男性和女性有相似的年龄别迁移模式

图2　2014年流动人口动态监测数据分性别年龄别迁移模式

图2显示，除24-32岁阶段女性比重明显高于男性之外，其他年龄阶段男性和女性的分布一致性很高。这说明女性流动人口中24-32岁的年轻女性占比偏高，而男性流动人口中24-32岁虽然也偏高，但是与同年龄女性相比略微低些。这并不说明24-32岁阶段女性人口一定比男性人口多。图3显示，2014年流动人口动态监测数据中，24岁到28岁阶段，男性人口比女性人口略微多些。“六普”数据显示，只有19岁到21岁的男性人口规模比女性人口规模少。总体而言，除了少数年龄段外，大部分年龄段的男性人口比女性人口多。但是，女性的分布则更加集中在24岁到32岁年龄阶段。

图3　“六普”数据和2014年监测数据的年龄别性别比

3.非农业户籍和农业户籍流动人口年龄别迁移模式差异明显

图4显示，非农业户籍和农业户籍流动人口的年龄别迁移模型存在明显差异。农业户籍的流动人口的年龄峰值为27岁，非农业户籍女性流动人口的年龄峰值也是27岁，不过非农业户籍的男性流动人口的年龄峰值为32岁，而且非农业户籍的男性和女性的分布在峰值前后的分布迥然不同：女性直线上升到峰值年龄后下降到另一个小峰值，而男性是直线上升到峰值年龄前的一个小峰值，然后平稳上升到峰值年龄。总体来看，农业户籍和非农业户籍的年龄别分布差异明显，无论在不同年龄段都略有差异，尤其在24岁到37岁年龄段，两者的差异更加明显。不过，除少数年龄段外，农业户籍和非农业户籍的性别差异并非明显。

4.不同受教育程度的年龄迁移模式差异明显

图5显示，不同受教育程度的年龄别分布不同。受教育程度高的流动人口主要是年轻人，而未上过学的主要是中老年人，而小学和初中受教育程度的在24-36岁之间所占比重几乎一样。由此可见，不同受教育程度的流动人口，其年龄别迁移模式是的不同的。其中有历史的因素，因为很多中老年人的受教育程度不高，而年轻人有相对高的受教育程度。

5.不同民族的年龄别迁移模式基本相似

图6显示，不同民族之间的年龄别模式差异不大，大多与汉族的年龄别迁移模式相同。

图4　分户籍、性别的年龄别分布

6.不同婚姻状况的年龄别迁移模式存在明显差异

图7显示，不同婚姻状况的流动人口年龄别差异比较大。这主要是因为婚姻状况和年龄有很大关联。通常未婚群体大多在低年龄组，而离婚和再婚的流动人口大多在高年龄组。

7.不同流入时间的年龄别迁移模型存在差异

本研究将流入时间分为五类：一类是一个月及以上但不到半年，二类是半年及以上但不到3年，三类是3年及以上但不到5年，四类是5年及以上但不到10年，五类是10年及以上。前四类的分布大体相同，呈现正偏态分布，但是第五类的分布明显是负偏态分布，峰值在42岁左右。这与其流入的时间有关，流入时间越长，其峰值年龄越大。

8.不同流入地的年龄别迁移模式基本相似

图5　分受教育程度的年龄别分布

图6　分民族的年龄别分布

图7　不同婚姻状况的年龄别分布

图9显示，不同省份的年龄别流动模式差异不大，基本上都是随着年龄增加，流出人口比重增加，不过到达27岁左右，流动人口比重开始下降，大约在43岁前后形成一个小高峰，此后开始迅速下降。总体上，不同流入地的流动人口的年龄别迁移模式大体差不多。当然，如果细微来看，北京、山东和西藏等地的峰值有一些不同。

9.不同流出地的年龄别迁移模式也基本相似

图10显示，从流动人口的户籍地来看，流动人口的年龄别迁出模式也大体相似。也是快速上升到一个年龄峰值，然后下降到另一个年龄的小峰值，此后迅速下降，到59岁的比重已经低于15岁时的比重。当然，细微来看，山东、四川等省的峰值年龄略微有些不同。对比图9和图10，流出地和流入地的流动人口年龄别分布大体相同。为了进一步验证流出地和流入地的年龄别模式是否相同，我们选择广东作为个案。广东省既是人口流入大省，也是人口流出的大省。图11显示，广东省流入人口的年龄别分布和流出人口的年龄别分布也非常相似。

10.不同类型的流动人口的年龄别模式也大体相似

图12显示，跨省流动和省内跨市以及市内跨县的年龄别迁移分布也高度相似。不过，细微来看，15岁到19岁跨省流动的比重要小些，因为这个年龄段人口大多处于高考阶段，而目前我国禁止跨省高考，因此这部分人群所占比重自然就少。

11.不同区域、城市群的流动人口的年龄别模式也大体相似

图8　不同居住时间的年龄别分布

图9　分流入地省份的年龄别分布

图13表明，东部地区、中部地区、西部地区和东北地区流动人口的年龄别模式大致相似。当然，细微来看，前往东北地区的20岁到37岁的年轻流动人口比重比其他三个地区的明显偏低，而37岁及以上的高龄流动人口却比其他三个地区要高。

图14显示，流入到珠三角、长三角和环渤海以及其他经济区的流动人口年龄别模式大体一致。不过细微看来，长三角经济区的年轻人比重要高些。图15表明，京津冀等20个城市群流动人口年龄别迁移模式总体上比较相似。

四、主要结论和讨论

基于上述分析，本研究得出如下基本结论：

图10　分流出地省份的年龄别分布

图11　广东省流入人口和流出人口的年龄别分布

图12　分流动类型的年龄别分布

图13　东、中、西、东北四个地区流入人口年龄别分布

第一，流动人口年龄别迁移分布为正偏态分布。数据显示，15岁到59岁的流动人口年龄别分布不是标准的正态分布，而是正偏态分布，这意味着流动人口偏向于年轻人为主体。当然，研究也发现，未上过学的流动人口的年龄分布、再婚或离婚流动人口的年龄别分布、流出时间长达10年及以上的流动人口的年龄别分布均呈现负偏态分布。因为这些特殊人群的形成需要时间，因此，年轻的流动人口中未上过学、再婚或离婚流动人口、流入时间长达10年及以上的比重比较少，主要集中在年长流动人口人群。因此，当分析涉及受教育程度、婚姻状况和迁移时间的时候，需要特别注意其年龄别分布特征。

图14　主要经济区流入人口年龄别分布

图15　主要城市群流入人口的年龄别分布

第二，流动人口分性别、民族、流入地、流出地、经济区域、城市群等的年龄别模式存在相似性。年龄别模式的相似性表明，无论是男性还是女性，汉族还是少数民族，流入地还是流出地，不同省份还是不同区域或城市群，流动人口的年龄别模式差别不大，都是随着年龄的增加劳动力流动人口逐渐增加，到27岁左右达到峰值，后开始逐渐下降，但是并非快速下降，而是下降到一个小峰值之后才快速下降。

第三，分户籍性质流动人口年龄别模式存在差异。研究发现，非农业户籍和农业户籍流动人口的年龄别迁移模型存在明显差异。农业户籍的流动人口的年龄峰值为27岁，非农业户籍女性流动人口的年龄峰值也是27岁，不过非农业户籍的男性流动人口的年龄峰值为32岁，而且非农业户籍的男性和女性的分布在峰值前后的分布迥然不同：女性直线上升到峰值年龄后下降到另一个小峰值，而男性是直线上升到峰值年龄前的一个小峰值，然后平稳上升到峰值年龄。总体来看，农业户籍和非农业户籍的年龄别分布差异明显，无论在不同年龄段都略有差异，尤其在24岁到37岁年龄段，两者的差异更加明显。

第四，分婚姻状况和受教育程度以及迁移时长的流动人口年龄别模式存在明显的差异。这种差异的主要原因是这三个变量和时间以及年龄紧密相关。譬如，未婚的流动人口大多属于年轻人，而离婚和丧偶的流动人口大多属于老年人口。同样地，受教育程度高的流动人口大多是年轻的流动人口，而年老的流动人口大多未受过教育。因此，这些变量是影响流动人口年龄别模式的重要因素。

上述研究发现不仅有助于加深对人口流动的规律性认识，而且对流动人口估算和人口预测以及政策决策具有重要的现实意义。

首先，有助于流动人口年龄别结构估算。长期以来，全国层面和各个省市的流动人口数据缺乏年龄别结构特征，而只有一个总数。而本研究的发现，将有助于克服当前流动人口年龄别结构数据缺乏的困难，采取流动人口年龄别分布可以大致估算出一定总量下的年龄别分布情况。这将大大丰富流动人口结构数据。

其次，有助于提高和改善区域人口预测的准确水平。长期以来，迁移是人口预测中最为艰难的内容。一方面是迁移数据的缺乏，另一方面是长时间的迁移特征难以预测。不过，本研究的发现将有助于改善流动人口基础数据缺乏的状况，大大提高区域人口预测的准确水平。由于流动人口年龄别分布存在相似性，因此可以通过对流动人口年龄别分布的假定，推算出流动人口的年龄别分布，这样做区域、分省或城市的人口预测精确水平将大大改善。

第三，有助于实现省级层面的人口流动平衡。研究发现，流出地和流入地流动人口的年龄别迁移模式大体相同，这意味着可以通过净流入或净流出来推算跨区域（省份）的人口流动，得出该区域（省份）净流入或净流出人口的年龄别分布。更重要的是，通过这种区分，可以实现人口流动的省级层面的动态平衡，实现省级人口数和经过省级层面汇总后的全国人口数一致。

第四，有助于基本公共服务的需求评估和供给。年龄别测算结果可以提供不同年龄的流动人口，包括分性别、分城乡、分民族、分受教育程度、分流出地、分流入地、分区域或城市群的年龄别结构，这有助于政府部门根据年龄完善和改善基本公共服务的需求评估和供给。✿

［1］尹德挺，黄匡时.改革开放30年我国流动人口政策变迁与展望［J］.新疆社会科学，2008（5）：106-110.

［2］Ravenstein E.G.，1985.The Laws of Migration［J］.Journal of the Statistical Society of London，2：167-235.

［3］Rogers A.，1984，Migration，Urbanzation and Spatial Population Dynamics［M］.Westview Press.

［4］杨云彦.中国人口迁移年龄模式及其应用［J］.人口学刊.1992，18（4）：7-11.

［5］杨云彦.人口迁移年龄模式的分解与合成［J］.人口研究.1992，22（4）：15-22.

［6］刘敏.失业率、年龄结构与人口迁移率的相关性研究［J］.西北人口.2000，15（04）：40-43.

［7］王泽强.乡—城人口迁移对农村人口老龄化的影响基于“年龄—迁移率”的定量分析［J］.西部论坛. 2011，21（6）：27-33.

［8］王金营.中国1990-2000年乡-城人口转移年龄模式及其变迁［J］.人口研究.2004，21（5）：41-47.

［9］王金营，原新.分城乡人口预测中乡-城人口转移技术处理及人口转移预测［J］.河北大学学报（哲学社会科学版）.2007，26（3）：13-19.

［10］李丁，郭志刚.中国流动人口的生育水平［J］.中国人口科学，2014，29（3）：17-29.

Study on the Age-specific Migration Pattern of the Floating Population：Based on the Analysis of the 2014 National Dynamic Monitoring Data of Floating Population

ZHOU Shuang1，HUANG Kuang-shi2
（1.Population Studies Institute of Peking University，Beijing 1000871；2.China Population and Development Research Center，Beijing 1000871）

Based on the dynamic monitoring data of floating population in 2014，this research discusses the age pattern of migration of floating people.The focus of the research is the age pattern of different gender，race，education，marriage status，registration place of Hukou，inflow and outflow places，urban groups of floating people.Analytical results illustrate that there is a similarity on the age pattern of different gender，race，inflow places，outflow places，region，province，region and urban groups. However，there is a significant difference on the age pattern of different education level，marriage status and length of residence.The cause of the difference may be greatly associated with time and age.

the Floating Population；Age-specific Migration Pattern；Migration Pattern；Migration

C924.24

A

1007-0672（2015）06-0023-06

2015-07-09

国家社会科学基金青年项目（14CRK005）；北京市社会科学基金青年项目（15SHC041）。

周爽，女，河南郑州人，北京大学人口研究所博士研究生，研究方向：人口分析技术；黄匡时，男，江西兴国人，中国人口与发展研究中心助理研究员，研究方向：人口统计学。