流动人口跨区域迁移与居留意愿

高雅　董志勇

[摘要]（中）摘要为探讨流动人口跨区域迁移与居留决策问题，本文以2015年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据为基础，将个人、家庭与区域因素纳入选择Logit模型分析考量。研究发现，年龄对跨区域选择成正“U”型特性，且男性、农村户籍、较高学历及较低学历拥有者更倾向于跨区域流转；家中未成年子女数越多，超过60岁以上老人数目越少，越倾向于选择跨区域迁移。此外，宏观经济、教育与环境等因素均对流动人口跨区域迁移有着显著影响。值得注意的是，大部分个人、家庭变量在长期定居意愿模型中呈现与跨区域模型中相反影响，政府及研究者应把握“出”“入”与“留”的平衡点。

[关键词]（中）关键词流动人口；跨区域迁移；居留意愿

[中图分类号]C924.24（中）中图分类号[文献标志码]A[文章编号]16724917（2018）01010713

正文一级标题一、 引言

20世纪70年代末，农村家庭联产承包责任制的实行与推广、乡镇企业的大力发展，极大地提高了农村劳动生产率，并解放了大量农村剩余劳动力。与此同时，中国实行经济体制改革，逐步放松限制人口流动的户籍制度，并在外贸体制与“经济特区”中实行行政放权，使得外资企业与合资企业大量涌现，极大地促进了中国经济的增长。“让一部分人、一部分地区先富起来”的区域发展政策，一定程度上加速了区域发展间的不平衡性，使得大规模的乡—城、城—城间的劳动力流动涌现。2010年第六次全国人口普查数据显示，我国流动人口数目约为261亿人，占全国总人口比重近20%，与2000年第五次全国人口普查数据的134亿流动人口、108%的占比相比，流动人口数量在10年间增长近一倍。

巨大的社会人口基数、庞大的迁移人口数量、不同地区城市之间的差异性、社会经济二元结构等等，使得中国劳动力转移进程有别于其他发展中国家与发达国家，具有自身鲜明的特色。然而现存的研究中，大部分研究调查仅停留在定性分析的层面上， 较少有文献从经济现象与人口现象之间的关系入手，建立理论或模型来探讨中国跨区域人口迁移问题。本文以区域流转方式考虑流动人口迁移决策，在建立二元选择模型的基础上，将变量分为个人、家庭及区域三层次进行多层次考量。并运用似不相关双变量模型，对长久居留决策与区域迁移决策同时发生时的因素影响进行考察。

一级标题二、劳动力流动的理论基础

不同于地理学者以重力模型为基础强调距离、迁出地与迁入地人口规模等空间分布参数，人口学家更为关注迁移个体的差别因素，即职业、家庭、社会关系等因素对迁移行为的影响。经济学家对劳动力迁移的理论研究大体分为三大类别：首先是以刘易斯-拉尼斯-费景汉（LewisRanisFei）、乔根森（Jorgenson）、托达罗（Todaro）为代表的发展经济学流派：刘易斯-拉尼斯-费景汉与乔根森模型主要从宏观角度来探讨经济发展、人口增长与迁移与经济结构变化之间的关系。刘易斯的二元经济理论[1]强调城乡之间的实际收入差距是农村剩余劳动力转移的基本动力，在此基础上，拉尼斯与费景汉[2]强调农业剩余、技术进步对经济持续增长的重要性。乔根森更是细化了经济增长的逻辑，即技术进步促进经济增长，当人口增长达到上限时出现农业剩余，劳动力发生转移。托达罗模型[3]则从微观视角，提出三部门经济（传统农业部门、城市正规部门、城市非正规部门），其认为迁移决策取决于潜在迁移者对迁入城市预期收入的估计，而预期收入取决于当前城市工资水平和在城市现代部门就业的概率，且城市非正规部门为大部分迁移者流入城市中的暂时性过渡部门。

20世纪80年代，斯塔克[4]（Stark）、卢卡斯[5]（Lucas）、泰勒[6]（Taylor）等人提出的新劳动力迁移经济学（The New Economics of Labor Migration）初露锋芒，不同于托达罗模型，新劳动力迁移经济学将迁移视为家庭或家族的群体性决策，其认为：由于信贷市场不完善，家庭劳动力在不同迁移地或不同性质的劳动力市场上再分配，可有效规避家庭经营风险，实现家庭自我保障；与此同时他们提出“相对贫困”（Relative Deprivation）概念，认为迁移行为是迁移者对“相对贫困”作出的一种回应。

除上述两大类经济理论外，以李（Lee）的“推-拉”理论[7]、肖斯塔（Sjaastad）的人力资本理论[8]为代表的其他相关模型也为劳动力流动研究奠定了理论基础。“推-拉”理论认为迁移行为是促使迁移者离开居住地的推动因素与迁移者前往迁移地的吸引因素共同作用的结果——居住地因素、迁移地因素、中间障碍因素与个人因素共同影响迁移决策。人力资本模型则从人力资本视角对迁移决策进行衡量，认为劳动力迁移是改善资源配置与进行人力资本投资的一种手段。此外，國际经济学与地理经济学中的一些模型亦可被拿来解释在一国中、甚至国家、地区间的劳动力流动问题。

目前国内关于劳动力迁移的理论研究大多是在国外学者理论模型基础上，依据中国特定的历史背景、宏观经济状况及经济制度、文化理念等得出。张彩江等[9]（2004年）在评价刘易斯-拉尼斯-费景汉模型不足之上，指出剩余劳动与劳动剩余的区别，建立劳动力状态静态模型与劳动力流动的动力方程，探讨农村劳动力转移阻力因素。赖小琼等[10]（2004年）则是在托达罗模型的基础上进行加深与拓展，认为农村劳动力为理性经济人，依据迁移的成本与收益进行迁移决策，并建立新的农村劳动力迁移模型。李实[11]（1997年）根据我国特有的制度因素，假设市场中存在政府控制部门与市场主导部门，建立转轨时期的劳动力流动模型，其认为在现行收入政策不变的情况下，劳动力转轨会加速城镇职工工资差距的扩大。纪月清等[12]（2009年）建立新古典式劳动力供求模型，试图说明在经济增长过程中，城乡间劳动力资源的重新配置情况与农民工工资变化情况。

在进行理论研究的同时，国内学者也对劳动力流动决策中的各种主要因素进行了大量实证研究。

在城乡收入差距、工资影响等方面：朱农[13]利用1992年湖北省调查问卷，在解决样本性偏差的基础上，发现城乡收入差距在迁移决策中起着重要作用，城乡收入差距越大，农村劳动力向城市迁移的倾向越强。丁守海[14]以1987—2004年为样本期，比较剩余劳动在转移与不转移两种情况下中国农村居民年收入水平，最终发现剩余劳动转移可抑制城乡收入差距。林毅夫等[15]也通过对中国内陆与沿海城市、农村与城市地区之间收入差距与劳动力流动研究得到相似的结论。进一步地，蔡昉[16]、朱农[13]、姚先国等[17]，分别从不同角度，探讨相对收入差距对迁移决策的重要影响，其劳动迁移率与相对贫困度之间倒“U”型关系结论也得到广泛支持。

在人口学特征及人力资本方面，候红娅等[18]运用劳动力转移因素Logit模型发现人口特征因素对劳动力转移决策有重要影响。何军等[19]在研究苏北地区流动人口迁移因素时也发现相同的结论，流动劳动力性别、年龄、婚姻状况、教育经历等均是外出打工决策的重要影响因素。兰巧珍[20]基于中国城乡劳动力调查数据，探讨“留乡—外出—返乡”动态迁移决策差异。其发现，年龄对迁移决策呈倒“U”型影响，男性与子女数量少的劳动力个体倾向于迁移。王智强[21]在已有研究基础上，将身体健康及娱乐偏好等变量加入决策因素模型进行考量，发现已婚、身体健康、偏好体育休闲等娱乐活动的人更有可能进行迁移。但张世偉[22]在就健康因素对劳动力流动的影响的研究中却得到相反的结论。此外，尽管人力资本对流动决策的重要影响已获得学者认可，但其对不同劳动力的影响方向与影响程度至今仍是学界争论的分歧之一。

不少学者研究了家庭因素对劳动力外出的影响。盛来运[23]认为，对于中国农民家庭，家庭相对剥夺感与市场流动性相对薄弱增强了农民外出务工的可能性，因此新经济迁移理论在中国是可行的。庞丽华[24]将家庭作为迁移决策单位，运用多层次分析技术，从家庭、村级及省级三个层次研究影响我国省级农村劳动力迁移的影响因素，发现家庭劳动力数量越大、经营主业为农业、处于高收入阶层的拥有更高的省级迁移概率，而家庭劳动力素质却对省级迁移拥有反向影响。王新军[25]在新劳动迁移理论的基础上，加入农村信贷市场、农业生产性固定资产、农业受灾比例等省级变量，发现农村信贷市场越不完善、农业生产性固定资产原值越高、老年人抚养比越高地区，农村劳动力外迁比例越大，因此农村劳动力迁移是农民分散农业风险和稳定家庭收入的一种有效方式。此外，朱农[13]发现家庭土地面积并不影响家庭劳动力在农业与本地非农产业之间的分配，但土地资源的匮乏是导致农民工外出打工的一个重要因素。当然，也有学者发现家庭耕地与农民外出关系的倒“U”型影响（姚洋[26]）模式，对此学者们仍保留着不同的意见。

近年来，随着学科之间交叉发展与对劳动力流动问题的深入探讨，社会网络及社会关系对劳动力流动的重要影响逐步被大量学者加以证实。胡必亮[27]通过案例分析说明中国农民在社会变迁与转型过程中如何利用“关系”这种非正式制度来影响自身与他人的劳动力流动与迁移的。Zhao[28]（2003年）用早期移民人数考察移民网络，发现有经验的移民对随后的移民有显著的积极影响，但返回的移民没有。这意味着移民网络对劳动力流动有显著影响，其影响是通过迁移过程中的实际援助来实现的。

在考量影响迁移决策因素时，宏观因素同样受到学者们的重视。户籍制度（和丕禅[29]、孙文凯[30]、李强[31]）、经济发展（刘生龙[32]）、社会公共资源（张耀军[33]）、土地流转制度（姚洋[26]、林毅夫[15]）乃至环境因素（陈秋红[34]、张苏北等[35]）等都分别从不同角度影响劳动力的迁移决策。

目前国内多数流动人口研究以跨省、跨区（市）为界限加以研究，但目前中国经济活动区域化愈发明显，省市间经济交流、建设合作、人才引进、贸易往来等愈发频繁与深入。双城通勤、异地购房、入学、就业等行为使省（市）之间界限模糊，当购房地、户籍地、工作地三地不统一时，我们很难再按传统以省（市）为地理界限划分人口流动行为，因此本文拟以经济区域为界，研究影响中国人口区域流动因素。

2016年国务院发展研究中心报告指出，我国传统的东、中、西三区域划分省份方法已不适宜当前政治经济发展状态，提出可将传统经济板块扩展为八大经济综合区域。这些区域内部的省份、直辖市有着相似的自然条件和经济结构禀赋，且历史联系紧密、交通便利、经济往来频繁。具体来说：将黑龙江、吉林、辽宁规划为东北综合经济区；将北京、天津、河北、山东归为北部沿海经济区；将上海、江苏、浙江归为东部沿海经济区；将福建、广东、海南归为南部沿海经济区；将山西、陕西、河南、内蒙归为黄河中游经济区；将湖北、湖南、江西、安徽归为长江中游经济区；将云南、贵州、四川、重庆、广西归为西南经济区；将甘肃、青海、宁夏、西藏、新疆归为大西北经济区。本文在讨论区域人口流动时，将沿用上述经济区划分标准，并将流动人口调查数据中新疆生产建设兵团归入大西北经济区中加以研究，除去香港、澳门特别行政区及台湾省，共计32个省、市、自治区、兵团。

一级标题三、数据分析与模型构建

二级标题（一）数据描述

2015年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据采取分层、多阶段、与规模成比例的PPS抽样方法。总体来看，在2015年流动人口调查数据中，约40%的流动人口实行了跨区域流动，60%的人口在区域内流动。本文选取在流入地居住一个月以上，非本区（县、市）户口的15周岁至60周岁流动劳动力人口（按照劳动法），并剔除核心数据缺失的无效问卷及户籍所在地为台湾、香港、澳门及海外流动人口，剩余200163人。

由图1、图2我们可以看出：在区域内流入人口方面，东部沿海经济区为第一大人口流入经济区，南部沿海经济区紧随其后，大西北与北部沿海经济区位列人口流入的第三梯队。在区域流出人口方面，长江中游经济区以超过35%的比例名列第一，西南、黄河中游经济区紧随其后，分别占有26%、18%，剩余五大区域流出人口占比差别不大。在区域内人口流转方面，西南经济区位列第一，长江中游、黄河中游经济区紧随其后，北部与大西北经济区位列四、五位，而东北、南部与东部经济区排位队列末端。在净人口流出方面，东部、南部、大西北与北部经济区为净人口流入区域，剩余区域为净人口流出区域，详情参见图1-图4。

具体来看（参见表1），在区域人口流动偏向方面我们可以看到，近73%的东北综合经济区户籍人口选择在本区域内流转，而近18%的人口选择流入北部沿海经济区。而剩余区域的流动选择人数占比极低。由此猜测，文化背景、交通便利程度及迁移成本等成为东北综合经济区人口流动选择的重要因素。

在北部沿海经济区，约80%的流动人口选择在本区域内流转，65%的人口倾向于选择东部沿海经济区，黄河中游经济区与大西北经济区紧随其后，约占45%、34%。

近年来随着北京、天津、河北协同一体化发展政策的出台，北部经济区内部经济、贸易、政治、人才等沟通合作随之加深，不难解释高占比的区域内人口流转。与此同时，东部沿海城市高度发展的经济社会建设，也是吸引北部沿海地区劳动力流入此区域的一项重要因素。而西部大开发戰略的推广，更让高校资源聚集的北部地区成为对西部人才输送的一个重要基站。相同的情况可以在东部沿海经济区发现。与东部沿海类似，南部沿海经济区对北部、东部、长江中游与西南经济区有着相似的流转选择比例。

同样类比，黄河中游与西南经济区有着相似的区域内人口流转占比，且分别向北部、东部沿海经济区域或东部、南部沿海经济区输送相似占比的流动人口。孰近孰优，孰富孰优选择机制得以印证。

大西北经济区有八大经济区中最高的区域内人口流转比例，高达90%的流动人口选择在大西北经济区域内流转。西北经济区流动人口对北部、东部与黄河中游经济区的流动选择均约为2%。可见，西北经济区流动人口更加“安土重迁”，传统文化理念、政府对西部经济建设的支持等影响西北经济区流动人口的迁移选择。相反，长江中游经济区有着最低的区域内人口流转比例42%，向东部沿海、南部沿海输送着大量流动人口。在考虑迁移成本情况下，东部、南部沿海经济区发达的经济条件与更多的市场机遇是吸引长江中游经济区流动人口的重要因素。

总结来看，传统的人口大省集中区长江中游经济区有着绝对的人口区域流出领先优势，西南经济区紧随其后，黄河中游经济区位列第三。东北、北部及东部沿海经济区区域流出人口量相似，而南部沿海区区域人口流出量排名垫底。与此同时，西南经济区有着最多的区域内人口流转量，北部、黄河中游、长江中游以及大西北经济区区域内人口流转规模相似，东部沿海及南部沿海相对区域内人口转移数量较少。

下面我们从重点描述性变量方面，看流转区域人口的人口学及人力资本等特征。

在人口代际方面（参见表2、表3），我们发现，80年代与70年代出生的人群是流动人口主力，与以往认知不同的是，90年代与60年代出生人口仅位列流动人口代际三、四位。总体来看，各个区域代际人口占比差异不大，30～50岁人群为迁移主力，在经济发达区域，90后迁移人口数量占比较低，年轻人更偏向于留在本地发展或继续学业。而在经济较为落后的西南与西北经济区，90后迁移人口数量相对较高。

在各户籍省份的教育变量方面，我们可以看到，未上过学与接受过研究生以上教育程度的人群均占最少数量，接受初中与小学教育程度人群占据最大比重（50%～60%），高中及大学专科位列二、三位。值得注意的是，大西北经济区拥有占比最高的未接受教育人群，且与西南经济区相似，整体流动人口教育水平偏低。相反，北部、东部及南部沿海地区流动人口整体教育程度较高。

总体而言，男性流动人口略高于女性流动人口，且超过2/3流动人口拥有农业户籍。在婚姻方面，整体而言已婚人口占约80%左右，个别区域略有出入但总体差别不大。在流动原因方面，务工经商是80%以上流动人口首要的流动原因；其次原因是包括婚丧嫁娶、投靠亲友等随迁性质的迁移。统计发现，在大西北经济区，家属随迁因素影响比其

对其他经济区影响略高。在民族方面，迁移人口中，汉族在除大西北经济区外的7大经济区中占绝对主要数量，而在大西北经济区中，少数民族数量占到半数以上。

在家庭福利方面，我们发现各区域平均医疗社保拥有情况十分不乐观，绝大部分流动人口并不拥有任何医疗福利。在60周岁以上老年人生活来源方面，我们可以看到，绝大多数老年人依靠家庭成员的资助进行养老，退休金养老人群相对占比仅为1/5左右。此外，约10%～20%流动老年人口依靠自身劳动收入作为生活来源，总体来看，流动人口家庭面临相对沉重的养老负担。

本文按照统计局国民经济行业分类，将农林牧渔归为一类，将采矿、制造、电煤水热生产供应及建筑分为制造业，将住宿餐饮、批发零售及居民服务维修等分为服务业，将交通运输、仓储邮政、信息传输、软件、水利、环境及公共设施管理等分为运输及公共管理类，将金融、房地产、租赁和商务服务及科研与技术服务分为金融及高科技类，将教育、卫生和社会工作、公共管理及社会、国际组织等分为科教文卫类。在各区域原籍流动人口从事的行业调查中，我们发现，服务业为八大经济区流动人口的首选行业，其次为制造业，交通运输业位列第三。农业、金融业与科教文卫行业均为选择占比的后三位。总体来看，各区域流动人口行业选择整体变化不大，集中在服务业、制造业等需要大量廉价劳动力的行业，而相对需要高人力资本的行业占比并不多，这也与流动人口总体教育水平相对较低成正比。在就业身份方面，雇员比例占50%以上，自营业紧随其后，而自我充当雇主人员占比最低。

二级标题（二）分析流动人口跨区域选择问题

通过以上描述，我们想进一步用经济学方法，来探讨具备何种个人特征及家庭特征的流动人口，更倾向于选择跨区域流动。我们选取迁移者年龄、年龄的平方、性别、教育层次、户籍、婚姻状态作为个人特征变量，以医疗社保、家庭中未成年子女数与超过60岁老人作为家庭特征变量，用二值相应模型进行计量分析，以是否跨区域流动为因变量。具体指标选取如下：

下面我们来看个人及家庭因素对跨区域流动选择的Logit回归结果，见表4。我们发现，除婚姻变量外，所有变量均在1%水平上有效显著。年龄变量系数为负，且年龄平方项系数为正，年龄每增加一岁，选择跨区域流转的几率比就会下降32%，换言之，本区域内流动的几率比就会上升32%。跨区域流动的选择性随着年龄的增高而减少，但增长率呈现递增趋势，与兰巧珍[20]等学者发现的年龄倒“U”型特性相反，呈现正“U”型特征，与戚晶晶[36]等发现的相似。对此可能的解释是，年轻人、中年人有着更新潮的思想和为事业打拼的冲劲，选择跨区域流转，年轻人可以得到更多的工作机会和更广阔的发展前景。而一部分老年人选择跨区域流转，跟随子女举家迁移或是一种可解释的原因，或这部分人群是80年代末期打工潮中的较早迁移者，已较早在所迁移的城市扎根、立足。在性别方面，男性流动人口比女性更倾向于选择跨区域流转，这与男性为主的劳动力市场及女性承担更多家庭分工的中国传统认知相一致，也与大部分学者结论相似[37]。同样的，农村户籍人口相较于城市户籍人口更偏向选择跨区域流动。可能的解释是，随着农村土地流转改革及大量农村剩余劳动力的产生，农村户籍人口为了追求更高的收入回报，更易选择跨地区流动。在教育变量方面，我们发现，接受最低或最高教育的人群相较接受中间层次教育的人群，更倾向于选择跨区域流转，且随着教育水平的提升，教育变量系数的绝对值增大，且最高学历变量拥有所有变量中最大绝对值。即大专/大本与高中/中专人群倾向于选择在区域内流转，初中以下与研究生及以上人群倾向于选择跨区域流转，且倾向程度与学历均成正比增长。这与大多数学者得到的结论相似[18][21]。可能的解释是，低学历人群选择职业范围较低，大多从事技能要求较低的服务业与建筑等行业，此类行业大多在经济发达且人口众多区域需求量旺盛，因此低学历流动人群易选择随职业而迁移的跨区域决策。而高学历者往往是在异地就学，毕业后大多数选择留在就学地寻找工作机会，且高学历者对自身的预期工作收益较高，发达经济区高要求、高回报的“白领”型工作成为其首选，因此也易选择跨区域流转。在家庭因素方面，我们意外地发现，拥有更多未成年子女的家庭更倾向于选择跨区域流转，且每增加一个未成年子女，跨区域流转几率比增加约8%。我们详细统计数据后发现，在这些未成年儿童中，约75%以上的儿童是与父母一同居住在流入地。由此来看，异地学籍及举家迁移成本等问题并没有成为跨地区迁移的阻碍因素。而拥有更多的医疗社保人群亦更倾向于选择跨区域流转，且每多拥有一份医疗社

保，跨区域流转几率比就增加约33%。对此不难理解，正如斯塔克新劳动力迁移经济学实证中不断证实的一样，迁移不仅是收益最大化的决策，也是风险最小化的决策；医疗社保为家庭迁移的风险保障变量，拥有更多的医疗社保，家庭成员即拥有更多的风险保障，因此医保变量对流动人口跨区域选择有着重要的影响。而相反的，家中有60岁以上老人对流动人口跨区域选择起着反向作用。这与中国传统孝道中“父母在，不远游”不相违背。在赡养老人等重压下，流动人口更倾向于在本区域内流转。在对流出区域变量观察中发现，不同区域的流动人口在跨区域选择上差异性较大。与东北部经济区相比，北部、南部沿海及大西北经济区为负，且大西北经济区系数最小。东部沿海、黄河中游、长江中游与西南经济区为正，且长江中游经济区系数最大。说明流出区域经济发达与否并不是流动人口跨区域决策的唯一衡量因素，政府政策导向、区域内劳动力剩余数量、传统观念等亦成为人们流转决策时要衡量的重要因素。

为更全面研究流出区域因素对迁移决策的影响，我们加入了区域级变量，并加入交互项，用多层次分析方法探讨流出地因素对迁移决策的影响。我们从《中国统计年鉴2016》中选取省级人均可支配收入、平均全社会固定资产投资、第一产业比重、进出口总额（按经营单位所在地划分）及普通高等学校在校学生人数5项指标，并从中国国家气象局获取2015年各省份PM25年平均浓度，以各省2015年常住人口为权重，加权得到各地区上述6项省级变量加权平均值。

再次对变量做Logit回归，得到方程2、方程3：

在方程2多层次分析中，与方程1相似，除婚姻变量外，所有变量均在5%水平以上统计显著。与王新军[25]等研究结果相似，区域人均可支配收入与普通高等在校生数目对跨区域决策呈現正向影响，但影响力稍显微弱。可以理解，在跨区域迁移时，迁移成本、流动性因素及抵抗失业等风险因素是人们衡量的重要因素，拥有较高的可支配收入，意味着拥有更强的能力抵抗风险，并且拥有较高的迁移成本阈值，这些均可支持劳动力作出跨区域迁移决定。区域内普通高校在校生意味着未来市场的潜在劳动力，高校在校生数目越大，意味着区域内劳动力产生剩余的可能性越高，而剩余劳动力选择跨区域流转去寻找新的工作机会的几率越高。与庞丽华研究相似[24]，区域内平均全社会固定资产投资、第一产业比重、净出口额及PM25指数均呈现对跨区域决策的负向影响。对此不难解释，固定资产投资多、第一产业比重大的区域对劳动力需求量大，第一产业比重大会分散一大部分农村劳动力，因而农村剩余劳动力相对减少，且固定投资增加伴随的建筑业、能源供应业、水利环境等发展亦为农村及城市劳动力提供了较多的职业选择机会，因此选择跨区域流转劳动力减少。但PM25指数与跨区域流转的逆向关系却让人难以理解，合理的解释是，当前中国社会还处于发展阶段，工业、基建业的发展，在繁荣所在区域经济的同时，必然伴随着环境的恶化。目前在我国劳动人口流转决策时，迁入地区的环境指标并未成为具有决策意义的因素。在方程3加入交互项后，我们发现变量与方程2相差几乎无异。

在分析了个人、家庭因素及流出地区域因素对跨区域流转选择的影响后，我们更想知道，居民完成流转选择后，是否在流入地长期居留？流动人口长期居留的选择问题是否与跨区域流转选择相关？因为上述两项决策往往存在相关性，分别对上述两种决策进行Porbit建模可能会损失效率，为此我们考虑选用似不相关双变量Probit模型进行衡量。考虑长期居留决策与跨区域流转决策中解释变量不完全相同情形，在研究长期居留决策中，我们新加入以下被解释变量与解释变量：

是否打算在本地长期居住（5年以上）：虚拟变量，1为是，2为否。

就业变量：设置就业虚拟变量，“五一”前一周拥有工作者为1，否为0。

房租/房贷占收入比：家庭在迁入地每月住房支出（仅房租/房贷）与家庭平均每月总收入（税后）比值。

在对原假设“H0：ρ=0”的沃尔德检验显示，ρ值为0，故可认为RHO不为0，有必要使用双变量Logit模型。

回归结果显示，跨区域决策模型与前述讨论几乎无差异，在居留决策模型中，年龄对长期居留呈现倒“U”型影响，即随着年龄的增长，人们倾向于在流入地长期居留，但当年龄到达一定区域后，人们长期居留迁入地的意愿随着年龄的增长而逐步降低。在家庭人口因素方面，我们发现，已婚、女性、非农业户籍人口更偏向于在流入地进行长期居住。在人力资本方面，教育水平越高的流动人口，越倾向于在居住地长期居留。对此不难解释，已婚人口在家庭稳定条件下，更愿意选择相对稳定的生活，减少流转行为。而非农业户籍与高学历人群，更易在流转地寻找到相对稳定的工作与获得更高的收入回报，因此他们更偏向于长期居留。虽然传统观点认为，工作的稳定程度直接影响流动人口收入、社保等因素，未拥有工作人群因此可能选择在流入地短期流转而非长期居留，但回归结果并不支持这一论断。工作变量对长期居留决策并不显著。此外我们发现，家中的低于16岁以下儿童与超过60岁以上老人的数目与长期居留意愿正向挂钩，于此可能的解释是，流入地丰富的医疗、教育资源可以给予流转家庭儿童更好的教育并给予老人更好的医疗条件。而与跨区域流转相同的，社保的正向风险保障作用，也鼓励流动人口在迁入地长期居住。有趣的是，房租、房贷占收入比越高，流动人口反而越倾向于在流入地长期居住。对此可能的解释是，房租、房贷收入占比中，占比数较高的部分是流动人口清偿的房贷部分，而占比数较低的部分是流动人口支付房租部分。拥有房贷者已经在流入地购买住房，而偿还房租者还未拥有住房，因此是否购买住房成为流动人口是否选择在流入地长期居留的一大影响因素。

长期居留决策方程与跨区域迁移决策方程中呈现的大部分系数相反现象给予我们启示：迁移与定居影响因素与影响方向并不相同，政府及学者在制定经济政策及相关法律法规时，应全面衡量不同因素对流动人口带来的决策影响，在“出”“入”与“留”中寻找平衡点，才可更为有效把握人口、经济、社会走向与发展。

一级标题四、结论与讨论

借助2015年全国流动人口卫生统计数据，对全国31个省（区、市）及新疆生产建设兵团共8大地区流动人口个人、家庭、人力资源等特征进行归纳总结，并建立关于跨区域流动二元选择模型、跨区域与长期居留似不相关双变量模型，得出如下结论：

1.总体而言，约有60%流动人口在各区域内流转，40%实行了跨区域流动。传统东部、南部发达经济区为人口流入大区，长江中游、西南、黄河中游人口大区为人口流出大区。各区域中，本区域内流转成为绝大多数流动人口的首要选择，但不同区域流动人口流转区域偏好并不相同。不同区域内的文化背景、政策导向、经济发展规模、区域间的交通便捷程度、迁移成本等对流动人口流转决策均起到重要影响作用。此外我们发现，已婚、男性人口、拥有初中与小学教育水平的70、80后为流动人口主力，大部分流动原因为务工经商，约有70%以上流动人口集中在服务业、制造业及运输业，少数民族人口占比较少，只有少数家庭拥有医疗社保等福利，且大部分家庭养老负担沉重。

2.个人、家庭及区域因素对流动人口跨区域选择影响各不相同。个人因素方面，年龄对跨区域选择成正“U”型特性，且男性、农村户籍流动人口更倾向于跨区域流转，较高学历及较低学历拥有者更加倾向于跨区域流转。家庭因素方面，家庭中未成年子女数量正向影响家庭跨区域迁移决策，相同的情况也出现在家庭社保变量上。而家中60岁以上老人数量则对流动人口跨区域选择起着反向作用。在区域因素方面，区域人均可支配收入与普通高等在校生数目对跨区域决策呈正向影响，区域内平均全社会固定资产投资、第一产业比重、净出口额及PM25指数均呈现对跨区域决策的负向影响。

3.在长期居留决策模型中，我们发现，不仅年龄对长期居留呈現倒“U”型影响，性别、婚姻、户籍均对长期居留决策呈现与跨区域决策相反影响。且与跨区域决策不同的是，家中60岁老人数目越多、接受教育水平越高、房贷占比越大的流动人口家庭，越倾向于在居住地长期居留。

本文初步揭示了8大经济区流动人口迁移的总体特征，并对区域间流动人口迁移的影响因素进行了初步探索。但需要指出的是，由于本文使用数据特征所限，笔者无法得到同一迁移者2次、多次或返乡迁移时的特征数据，因此只能对单一迁移行为作出研究，缺乏对多次迁移过程及其影响因素的考察与研究。此外，影响人口迁移的因素错综复杂，因此如何筛选更为合适的变量、建立解释能力更强的迁移决策模型是未来研究中着力深化的内容。

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（英）标题Cross-regional Migration and Residing Preference

（英）作者姓名GAO Ya， DONG Zhiyong

（英）作者单位（College of Economics， Peking University， Beijing 100871， China）

Abstract： （英）摘要In order to explore the problem of cross-regional migration and residing preference， this study includes personal， family and regional factors into Logit model analysis based on the data of “2015 National migrant Health and Ffamily Pplanning Ddynamic Mmonitoring Ssurvey” data.“The study founds that a Age has a u-shaped curve growth pattern for regional migration； besides， male and rural migrants with highest or lowest education level prefer to migrate to another region. In family characteristics， the household that has more juvenile children and less people who is over 60 tends to choose the cross-regional migration. In addition， the macroeconomic， educational and environmental factors also have significant impact on regional migration. It is noteworthy that， most of the individual and family varieties in residing preference model have an inverse influence to those in regional migration model. The government and researchers should grasp the balance between “in”， “out” and “stay”.

Key words：（英）关键词migration； cross-regional migration； residing preference

（责任编辑刘永俊责任编辑）