中国流动人口分布的空间格局和影响因素——基于人口普查分县数据的研究

王洁晶，张沐华，王霓霓

（中国人民大学 公共管理学院，北京 100872）

一、引言

我国自改革开放以来经历了由安土重迁的“乡土中国”向高迁移率的“迁徙中国”的转变。［1］人口持续、大规模地迁移流动成为快速城镇化的主要推动力。人口迁移流动不仅推动了我国的经济发展和社会变迁，也深刻改变了人口分布的空间格局。人口流动迁移的空间特征也因此成为国内外学者关注的重要问题。研究流动人口分布的空间格局特征可以更好地认识我国人口迁移流动的规律，有助于预见流动人口未来的发展趋势，对城镇化和市民化政策的制定具有重要意义。

经典的人口迁移理论认为区域发展不均衡是人口迁移的主要动因。无论是Ravenstein 在19 世纪末提出的“迁移法则”，［2］还是经典的推拉理论，［3］以及Zelinsky的人口迁移流动转变假说，［4］都强调区域经济发展差异是迁移的主要动因。古典和新古典经济学的人口迁移理论同样强调区域不均衡，从“刘易斯-托达罗”模型到“费景汉-拉尼斯”模型都认为二元经济结构中农业和现代部门的巨大劳动生产率差促使农村劳动力向城市转移，成为解释人口迁移的主流理论。［5-7］后来的学者开始批评上述区域不均衡理论中单一强调经济因素的局限性，他们认为社会网络、文化、气候、公共设施和服务、房价等因素的影响越来越重要，出现了新迁移经济学流派、［8-9］行为学流派［10］等。越来越多的学者认为应该将经济因素和非经济因素放在理性决策和效用最大化的统一框架下解读其对城市人口迁移流动的相对吸引力。此外，有学者关注迁移者个人及家庭属性特征对迁移决策的影响，将个体层面与区域层面因素关联起来解读人口迁移的行为和规律。［11-13］

我国人口迁移流动的空间特征和影响因素在很多方面遵循人口迁移的普遍规律。已有研究发现我国流动人口分布有极强的空间不均衡性。［14-16］20世纪80年代以来流动人口的空间分布经历了明显的集中化过程，由中西部流向东部沿海城市，特别是向长三角、珠三角和京津冀等沿海城市群的大城市集中。［17-19］这些流动人口集聚的区域处于改革开放的前沿，经济发展水平明显高于内陆区域。人口流入这些区域能提升经济收入，获得更多的个人发展机会。区域发展差距和个体与家庭的预期收益相结合而形成的推力和拉力共同促进了大规模的人口流动。［20-26］在区域层面上，经济发展不平衡导致的就业机会和收入水平的差距是我国人口流动的主要动因，也是人口流出地主要为中西部人口大省、流入地主要集中在东部沿海发达地区的原因，符合推拉理论和城乡二元结构的解释。［16］［19］［27-31］个人和家庭属性因素，包括性别、受教育水平、家庭结构等对迁移方向、范围、距离等的影响也得到了验证；［32-34］社会网络、社会资源、文化、空气质量等非经济的影响也被广泛研究。［20］［35-36］

上述研究丰富了人们对流动人口空间格局和影响因素的认识，但也存在局限性。分析全国流动人口空间格局最可靠的数据是人口普查，人口普查每10年开展一次，因此现有研究多聚焦2010年及以前。一些较新的研究主要基于问卷调查数据探讨迁移流动个人决策及其影响因素和机制，但难以考察全国宏观空间格局。自2010 年以来我国区域发展战略发生了重大调整，流动人口的空间格局也因此呈现出新特征。新型城镇化战略提出引导约1亿人在中西部地区就近城镇化。扶贫攻坚、乡村振兴、丝绸之路经济带、长江经济带等国家战略的实施引导区域经济格局趋向均衡发展。［37］重庆、成都、武汉、郑州、西安等内地城市被确定为国家中心城市，内陆省份实施的强省会战略大幅提高了内陆大城市和城市群对流动人口的吸引力。［38］在区域发展新格局下，已有学者发现人口迁移流动特征越来越多元化，迁移的方向正在从单一模式向多种模式并存转变，城-城流动、回流和再流动、往复流动、候鸟式流动日趋普遍。［1］［29］在此背景下，流动人口空间分布的集聚特征是否依然持续，抑或出现了分散化趋势？省际流动是否依然是主导模式，省内流动人口的增长速度如何？流动人口空间分布的影响因素是什么，不同时期影响因素是否存在差异？回答上述问题对于合理引导人口迁移流动、实现以人为本的新型城镇化具有重要意义。

七普数据公布以后，已有一些研究分析了流动人口空间格局的最新动态。学者们发现人口迁移流动更趋活跃，规模不断扩大，流动形式、群体、流向等呈现多元化趋势，并确认了高度流动性迁徙的社会形态。［39-42］人口迁移流向及区域分布模式基本稳定，仍主要表现为由西向东特别是向三大城市群集中，但是省内近距离流动的比例增大，省际流动人口规模差异趋向减小。［39］［43］但是这些研究的空间单元主要是省级或地级行政区，不能刻画县级单元流动人口的特征。县级单元是界定人口迁移流动的基本单元，县级单元研究有助于更精细地识别流动人口空间格局的变动态势，并为差异化的城镇化和市民化政策的制定提供参考。

本文将采用第五次至第七次全国人口普查的分县数据分析全国流动人口空间格局的最新态势，以期刻画过去20年流动人口空间格局的演变趋势。在此基础上，对比2000-2010年和2010-2020年两个时期流动人口增长的影响因素，进而总结我国流动人口的时空特征及其变化规律。

二、数据来源与研究方法

1.研究数据

本文主要数据来自2000 年第五次、2010 年第六次和2020 年第七次全国人口普查分县资料。为保证数据可比性，将三个普查年份的数据按照2020 年的行政区划进行整合。由于市辖区内人户分离的人口不算作县际流动人口，本文将同一个设区市的市辖区合并作为市区。共得到2 151 个基本地理单元（后文简称“单元”），包括296个地级及以上城市的市区和不设区的地级市，370个县级市和1 485 个县、自治县和旗。本文将流动人口界定为跨县流动人口，即居住在本地、户口登记在本县（市、区）以外并离开户口登记地半年以上的人口。由于数据限制，本文主要从流入地的角度分析流动人口，即流入人口。在研究人口流动的空间模式时，从是否跨省级行政区的角度将人口流动分为省内县际和省际流动两类模式。

2.研究方法

本研究使用空间自相关分析流动人口的空间集聚特征。全局空间自相关的莫兰指数（Global Moran’s I，GMI）可以识别全国流动人口分布的空间集聚特征，［44］计算公式如下：

xi和xj是单元i和j的规模，xˉ是规模的平均值，n是单元总数，wij表征空间权重矩阵中i和j之间的关系。莫兰指数介于-1 和1 之间，正值表示空间正相关，负值表示数据呈现空间负相关，0 则显示空间呈随机性。莫兰指数的显著性可以通过标准化值z-score进行统计检验。

局部空间自相关指数（Anselin Local Moran’s I）可以进一步分析集聚的空间格局。［45］某个单元i的指数计算如下：

本研究还使用位序规模法则分析流动人口的分布特征。位序规模法则发现城市的规模和位序之间存在幂律关系。在实证中一般使用如下的公式来刻画这一关系：

Ri为i城市的位序，按照人口规模从大到小排序，Pi为i城市的人口规模，α通常被称之为帕累托指数，K为常数。α越大意味着城市规模分布越分散，即城市间人口规模差距越小；α越小意味着城市规模分布更加集聚，即城市间人口规模差距越大。当α接近1 时则意味着规模位序分布符合Zipf 定律。换言之，Zipf 定律是指数α为1 的幂律分布。大量实证研究发现一个国家或者区域内的城市常住人口的位序规模分布符合Zipf定律。［46］但是也有研究发现很多城市要素的规模位序分布虽然符合公式（3）所示的幂律，但是并不符合Zipf定律，即系数α并不总是等于1。［47］对比分析不同城市元素的幂律指数，可以考察其聚集特征。本文以此来研究流动人口的规模位序分布，以识别其集聚特征的演变。此外，本研究使用多元回归模型分析人口流动变动的影响因素。

三、流动人口的空间格局及其演变

1.整体格局与演变

2000-2020 年中国流动人口规模和范围持续快速增长，证实了我国人口从“乡土中国”向“迁徙中国”的转变仍在继续。［1］［28］2000年全国跨县流动人口规模为7 871.7万人，2010年增长至17 052.7万人，增长了116.6%，年均增长约918.1万人。2020年流动人口的总规模为30 357.5万人，相比2010年增长了11 313.6 万人，增长了78%，年均增长约1 330.5 万人。近10 年来流动人口增长速率有所降低，但年均增长人数却有所提升。在所有单元中，2000-2010 年流动人口减少的单元为375 个，占比17.4%，而2010-2020 年仅有81 个单元流动人口减少，占比3.8%。在近10 年全国人口增速放缓的背景下，流动人口增长不仅没有放缓，反而保持了每年新增超过1 000 万人的快速增长，流动人口的规模和范围仍在不断扩大。人口迁移已经成为影响中国人口空间格局的最主要因素。

东部沿海地区的城市群是吸引流动人口的主要目的地（见表1）。2000年全国有9个城市的流动人口规模超过100 万，仅有深圳市超过500 万。2010 年流动人口规模超过100 万的城市增加到37个，其中5 个城市超过500 万。2020 年全国有46 个城市的流动人口规模超过100 万，10 个城市超过500 万，其中7 个位于长三角（上海）、珠三角（深圳、广州、东莞、佛山）和京津冀（北京、天津）城市群。除了上海之外，长三角城市群的另外2 个中心城市杭州和南京分别以491.2 万和342.4 万的流动人口规模列于第11位和第14位。苏州、宁波、无锡、常州、温州和昆山6个城市的流动人口均超过100 万。

表1 三个年份流动人口规模排名前15位的城市

三大城市群的流动人口分布的空间格局具有不同特征。长三角的流动人口格局形成了以上海为中心、多个次级中心并存的分布格局。珠三角城市群除了以上4个城市，还有中山、珠海、惠州3个城市的流动人口规模超过100万。7个城市构成了流动人口分布的多极格局。京津冀城市群则一直呈现北京和天津2个中心城市的双极化格局。虽然石家庄2020年流动人口已经超过200万，但还不足以形成和北京、天津相当的中心。成都和重庆从2000 年以来都是西部地区对流动人口吸引力最强的城市，形成了中国流动人口集聚的“第四极”。武汉、西安、郑州、昆明、长沙等内地省份省会城市的流动人口规模都超过200万，显示以省会为代表的内地中心城市对流动人口吸引力的增强。昆山是全国流动人口规模最大的县级市，另外2个流动人口超过百万的县级市是义乌和晋江，位列第2位和第3位。

虽然中国流动人口空间分布的宏观格局总体呈现集聚特征，但2010 年以来的人口流动规模和范围明显增大，呈现出了分散化的趋势。对比2000-2010 年和2010-2020 年，流动人口增长超过50万人的城市变化不大，从38个增至41个。主要包括长三角和珠三角2个城市群的中心城市、东北的4个副省级城市、京津冀城市群的北京和天津、山东省的青岛和济南、“成-渝”城市群的2个中心城市成都和重庆、福建沿海的厦门和福州以及内陆的少数省会城市。然而，流动人口增长10-50 万的城市差别较大。2010-2020年间流动人口增长介于10-50万的城市有183个，而2000-2010年间只有97个。这些城市大部分是位于内陆省份的地级市，还有部分县级市和县，如义乌市、新郑市和长沙县等。此外，2010-2020 年流动人口增长5-10 万的城市有144 个，相比于2000-2010 年的98 个也有显著增长。正是这些中等规模城市的流动人口在近10 年较大幅度的增长，使全国流动人口分布呈现出分散化的趋势。

2.区域格局分化

对比分析2000 年、2010 年和2020 年流动人口的区域格局及其演变（见表2），可以发现以下特征：首先，流动人口从高度集聚在东部逐步向中西部分散。2000年和2010年流动人口在东、中、西三大地区的分布比例基本保持稳定，大约为65∶15∶20。2000-2010 年三大地区的增长率差异较小，介于110%～120%之间。但是从2010 年到2020 年东部地区的流动人口增长率降低至53.5%，明显低于全国平均水平，而中部的增长率升高到141.5%，西部则为107.7%，均高于全国平均水平。2020 年东部地区的流动人口占比降低为55.5%，而中、西部地区的流动人口占比提升至20%以上。从流动人口占常住人口比重来看，东部地区的比例从2000 年的9.2%快速提升至2010 年的22.7%，而2010-2020年该比例仅增长了5.1个百分点。与此相反，2010-2020年中、西部地区流动人口占常住人口比重的增长速度快于2000-2010年。流动人口的分布呈现由集聚在东部地区逐步向中、西部扩散的趋势，尤其是中部地区成为2010-2020年流动人口增长最快速的区域。区域格局的分化一方面是源于东部沿海地区流动人口已经达到较高的规模，增长空间有限；另一方面也与中、西部城市的经济发展水平和就业机会不断提升有关，因此吸纳了更多流动人口留在中、西部城市务工和生活。

表2 中国流动人口的区域分化

第二，流动人口分布依然呈现“南强北弱”的格局，但是近年来北方流动人口增长快于南方。2000-2010年北方的流动人口增长率为140.8%，快于南方的108.1%。北方的流动人口占全国的比重从2000 年的26%逐步上升至2020 年的30.8%，而南方的流动人口的占比逐步下降。2020 年北方和南方的流动人口规模比接近3∶7，南方仍然是流动人口集聚的区域。北方的流动人口占常住人口比重的增长也快于南方。流动人口集聚的“长三角”和“珠三角”区域都位于南方，而北方只有北京、天津和一些省会城市集聚了较大规模的流动人口。虽然近年来北方流动人口增长趋势快于南方，但是仍然难以改变“南强北弱”的空间分布格局。

第三，对流动人口最有吸引力的城市依然是直辖市、副省级城市和省会等中心城市，在3个年份中占全国的比重都超过40%。2000-2010 年中心城市的流动人口增长较快，增长率达到150%。2010-2020年则是地级市和县级单元增长略快。2000-2020年中心城市的流动人口占比先提升后略有降低，而地级市和县级单元流动人口的占比先降低后提升。2020年中心城市的流动人口占常住人口的比例达到45.7%，而地级市和县级单元则分别为28%和8.7%。流动人口在不同等级城市之间的分布格局相对稳定，仍然集聚在各级行政中心，但地级市和县级单元的流动人口呈现出相对较快的增长趋势，再一次显示流动人口空间分布呈现出相对分散化趋势。

3.空间分布的集聚特征

流动人口的空间集聚特征可以从地理空间分布和规模等级分布两个角度分析。地理空间分布的集聚特征通过空间自相关指数等进行识别。考虑不同行政等级城市在规模上存在较大差异，直接使用流动人口规模进行空间自相关分析不能反映流动人口分布的集聚特征。本文使用流动人口占常住人口比例进行空间自相关分析。全局空间自相关的结果显示3 个年份的流动人口占常住人口比例均在整体上呈现出正的空间自相关的关系。莫兰指数分别为0.141、0.188 和0.162 并均在0.01的水平上显著，说明流动人口空间分布从2000年到2020年先变得集聚后逐步呈现分散趋势。

进一步使用局部空间自相关指数分析流动人口空间分布的集聚特征①局部空间自相关分析结果将所有分析单位分为五类，其中“高-高”集聚区指该单元自身和周边单元的流动人口规模都高而且z检验显示在95%的水平上显著。相应地，“高-低”“低-高”和“低-低”集聚区表示单元自身高而周边单元低、单元自身低而周边单元高、单元自身和周边单元都低。第五类区域是不显著区域，表示单元自身和周边单元的流动人口规模不存在显著的空间自相关关系。。2000 年流动人口的“高-高”集聚区主要是长三角和珠三角两大城市群。福建沿海的厦门和福州等城市呈现小范围的集聚区。中西部少数省会城市呈现出“高-低”集聚，说明流动人口在这些区域主要集中在省会城市，周边城市规模较小。2010 年长三角的“高-高”集聚区范围明显扩大，而珠三角的集聚区基本保持不变。“高-低”集聚的内地省会等中心城市的数量增多，在河南东部区域出现了“低-低”集聚区，形成人口流出的低洼地区。2020年的空间格局特征延续了2010年的趋势，长三角“高-高”集聚区进一步扩大，珠三角集聚区仍然保持相同，内地“高-低”集聚区扩大。另一个显著的特征是“低-低”集聚区的扩大，河南东部、河北南部、山东西部区域形成了连绵化的“低-低”集聚区。对比3 年的流动人口分布特征可以发现流动人口高度集聚的区域基本稳定在长三角和珠三角，2010-2020 年以来内陆中心城市和周边区域的“高-低”集聚模式日益凸显，“低-低”集聚区呈现明显的连绵化趋势。

流动人口高度集中在大城市的总体趋势自2000 年以来并未发生根本性转变，但是显现出逐年向中小城市分散的趋势。具体而言，这一特征可以通过检验3个年份的流动人口规模位序分布来识别。2000年、2010年和2020年流动人口位序规模分布总体符合幂律分布，帕累托指数分别为0.626、0.616 和0.682（见图1），远小于1。流动人口的位序规模分布曲线也不是Zipf 定律预期的直线，而是从流动人口规模较小的城市到较大城市逐渐由平坦直线转向倾斜的曲线。上述特征说明流动人口的位序规模分布不符合Zipf 定律，意味着流动人口的位序规模分布更加集聚，即流动人口显著地集中在大城市。从2000 年到2020年，帕累托指数先减小后增大，这表明流动人口从2000 年到2010 年向规模较大的城市集聚，而2010-2020 年规模较小的城市流动人口增长较快，说明城市间流动人口规模差距逐渐缩小。

图1 2000年、2010年和2020年中国流动人口的人口位序规模分布

进一步分析不同等级城市的流动人口规模占比（见表3）。2000年前10 位的城市吸纳了34.9%的流动人口，这个比例逐年降低，2010 年和2020 年分别为33.2%和28%，2010-2020 年的降幅达到了5.2 个百分点。流动人口规模位于11-100 位的城市的占比从2000 年 的34.9% 升高到2010 年的39.8%，而2020 年则基本保持稳定。变化比较明显的是101-500位的城市，2000年和2010年都大约为19.5%，而2020 年增长至22.8%，增长了3.3个百分点。中小城市的占比都呈现先升高后降低的趋势，但变化幅度较小。以上分析说明流动人口从2000 年到2010 年呈现出向规模较大城市集聚的趋势，而2010-2020 年流动人口分布相对分散和均衡化的趋势逐步显现，尤其是排序101-500 位的城市的流动人口规模增长较快。

表3 中国流动人口的规模等级分布（万人、%）

表4 变量的描述性统计

4.人口流动的空间模式

省内县际流动和省际流动是我国人口流动的两种主要空间模式，二者存在不同的演变趋势。2000 年省内县际和省际流动的人口规模分别为3 620.8 万和4 240.9 万，二者比例约为46∶54。2010年省内县际和省际流动的人口规模分别为8 466.1 万和8 586.5 万，增长了133.2%和102.5%，比例变为大约1∶1。可见从2000 年到2010 年的10 年间省内县际流动人口的增长较快，与省际流动的规模几乎相当。2020 年省内县际和省际流动的人口规模分别为17 906.6 万和12 450.9 万，增长率为111.5%和45%，二者比例变为6∶4。自2000 年以来省内县际流动人口的增长势头更强，占比从低于变为大幅超过省际流动。改革开放以来省际流动一直是我国人口流动的主导模式。由于区域发展水平的巨大差异，大量内地省份的剩余劳动力跨省流向东部沿海地区。20 世纪90 年代广东作为改革开放前沿省份已经吸引了近千万规模的跨省流动人口，主要来自湖南、广西、四川、江西、湖北等省份；长三角的上海、江苏和浙江吸引了数百万来自安徽、江西等省的流动人口，而三省市之间的跨省人口流动规模也很大。［22］2010 年以后随着区域差异的逐步缩小，内陆省份的省会等中心城市对流动人口的吸引力大幅增强。跨省流动人口在城镇化过程中面临着远离家乡、文化差异、制度障碍等问题。因此，随着内陆城市的快速发展，越来越多的流动人口在省内选择迁移目的地，省内县际流动逐步演变为人口流动的主导空间模式。

人口流动的空间模式存在显著的区域差异。2000 年的省际流动人口主要分布在珠三角、长三角、京津冀三大沿海城市群，山东半岛和福建沿海地区也吸引了较多的跨省流入人口。新疆、西藏和内蒙古等沿边省区的本省内部流动性相对较低，以来自内地省份的跨省流入人口为主。处于省际边缘的城市跨省流动人口的比重较高。2010 年基本延续了2000 年的特征，一个最明显的变化就是长三角地区省际流动人口的比重大幅度提升。此外，福建沿海地区的省际流动人口比重也有所增大，珠三角的省际流动人口占比反而呈现下降趋势，意味着广东省内流动性提高。2000年省际流动人口比重较高的山西、陕西和山东半岛等地区2010 年的比重明显降低。2020 年全国省际流动人口比重相比之前2个年份大幅降低。除了长三角、珠三角、京津和新疆、西藏、内蒙古等沿边省份，其他地区的省际流动人口比重都降低到50%以下，形成了以省内县际为主导的模式。东北地区、河南、四川和广西等省份的比重几乎都低于25%。总体来说我国的人口流动逐步从跨省流动为主导转向以省内流动为主导。省际流动人口主要集中在少数沿海城市群和沿边省区，内地省份的省内流动人口越来越占据主导地位。省内流动人口在流入地实现市民化的意愿和可能性都高于跨省流动人口。［16］全国范围内省内流动人口比重的普遍提高实际上有助于就近城镇化和市民化的推进。

四、流动人口变动的影响因素

1.变量选择与模型设定

在宏观层面，流动人口的空间格局是微观个体选择流入地的结果。分析流动人口目的地选择的影响因素将有助于解释流动人口的空间格局。本节将建立多元线性回归模型检验流动人口变动的影响因素。分别以2000-2010年和2010-2020年流动人口变化为因变量建立2个截面数据的回归模型。进一步，分别以两期的省内县际流动人口和省际流动人口的变化为因变量建立4个截面数据的回归模型，对比分析各因素影响力在不同时期、对不同流动模式的变化特征，模型设定如下：

MigGit表示在t时段i城市流动人口的变化量，Eit、Sit和Nit分别表示流动人口目的地选择的经济因素、社会因素、自然环境因素。

本文使用人均GDP 测量经济因素，对于社会因素，以万人医疗机构床位数测量公共服务的可得性。经济社会数据来源于相应年份的《中国城市统计年鉴》和《中国县域统计年鉴》。自然环境因素包括了坡度、气温、降水和PM2.5。其中坡度、气温和降水数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心，气温和降水采用多年平均数据。PM2.5数据基于哥伦比亚大学国际地球科学信息网络中心（CIESIN）公开发布的全球栅格数据计算。在模型中控制了常住人口规模（Pop）和人口密度（Density）。除了不随时间变化的变量，其余变量均采用研究时段基期的水平以减少内生性的影响。为确保参数估计的准确性，对回归模型进行共线性诊断和异方差性检验。结果发现所有模型的方差膨胀因子（VIF）均小于5，说明不存在严重的多重共线性问题。但是检验发现模型存在异方差性（White 检验），因此，在回归中均采用稳健标准误以弱化异方差性的影响。由于少数县级单元的关键变量缺失，实际纳入回归分析的两期的样本量分别为2 090和2 117。

2.回归结果分析

表5 汇报了两个时期全部流动人口的回归结果，为了对比不同时期影响因素的差异，本文同时给出了标准化回归系数。人均GDP在两期模型中都显著为正，说明区域经济发展不平衡是人口流动的主要原因。对比两期模型的标准化回归系数可以发现人均GDP 的影响强度有所降低。经济因素对流动人口的变动发挥着决定性作用，经济水平较发达的城市意味着更多的就业机会、更高的收入，因而成为流动人口的聚集地。表5 中社会因素的变量万人医疗机构床位数由2000-2010 年的不显著变为2010-2020 年的正向显著，说明公共服务对流动人口吸引力增强。自然环境因素的影响也呈现强化的趋势。气温的负向影响相对增强实际上体现了近年来北方流动人口增长快于南方的特征。主要是由于珠三角、福建沿海等南方地区较早经历了快速的人口迁入，近年来流动人口规模相对稳定，而中部和北方流动人口增长相对较快。坡度较大的地区流动人口增长反而较快，同样也说明流动人口集聚从地势平坦的区域向坡度较大的区域转移，反映了流动人口分布格局的相对扩散。自然环境因素中影响强度变化最大的是PM2.5，反映了环境污染对流动人口的排斥作用明显增大，一些环境污染严重的工业城市、矿区不仅难以吸引流动人口还面临更严重的人口外流。在控制变量中，常住人口是影响流动人口变动的最重要因素，在两个时期都是吸引流动人口的最重要因素，虽然标准化系数有所降低。这说明流动人口倾向于向规模较大的城市集聚，这也验证了前文发现的人口空间集聚特征。人口密度对2000-2010 年流动人口变动影响不显著，但是在2010-2020年成为了显著的影响因素。

表5 全部流动人口的回归模型估计结果

总体来说经济因素在两个时期都是吸引流动人口的重要因素，医疗机会等社会性因素开始在流动人口增长中发挥积极作用，自然环境因素的影响不断增强。我国流动人口在选择流入地时，除了考虑就业、收入等经济因素，越来越看重公共服务、环境质量等非经济因素。我国的人口流动逐渐由受经济发展水平、就业机会、工资收入等经济因素单一驱动向受社会和自然环境因素共同驱动转变。

表6汇报了不同空间模式流动人口变化的回归模型结果。2000-2010年省内县际和省际流动人口变化的影响因素大体相似。经济因素发挥着重要的影响作用，自然环境因素的影响总体相似，PM2.5 发挥着重要的负向影响。无论省内还是省际流动，城市人口规模都呈现显著的正向影响，说明流动人口向规模较大城市集聚的趋势并不因流动的空间模式而异。差异主要体现在社会因素，万人医疗机构床位数对省内县际流动人口变化的影响为正，而对省际流动人口的影响则为负。这反映省内县际流动人口选择省内目的地可能会考虑长久定居，因而对公共服务有更高的要求。跨省流动人口定居意愿相对较弱，从而对公共服务获得性的要求相对较低。2010-2020 年不同点主要体现在经济因素对省内县际流动人口的影响减弱，人均GDP的系数不显著。可能的解释是流动人口在选择省内流动时，更注重目的地的宜居因素，因而公共服务和自然因素发挥了更重要的作用。另一方面，随着经济的发展，很多省内城市之间的经济差异逐步降低，省内流动主要推动因素变成了社会因素和自然环境因素。

表6 分迁移空间模式的回归模型估计结果

五、结论与讨论

本文利用第五次至第七次全国人口普查的分县数据分析了2000年以来中国流动人口分布的空间格局及其演变特征，考察了流动人口变动的影响因素。研究发现：

第一，近10 年流动人口规模和范围持续快速增长，在全国人口增速放缓的背景下，流动人口的规模和范围仍在不断扩大，依然保持了每年新增超过1 000 万人的快速增长。人口迁移已经成为影响中国人口空间格局的最主要因素。

第二，流动人口分布的空间格局总体保持稳定，大体上延续了2010 年以前的演化趋势。［16］但近10 年来流动人口分布的空间格局呈现出了分散化的趋势。内陆省份的省会城市和部分地级市市区的流动人口增长较快，全国流动人口分布的高度集聚从东部逐步向中西部分散；流动人口分布依然呈现“南强北弱”的格局，但是近年来北方流动人口增长快于南方；流动人口从2000年到2010年呈现出向规模较大城市集聚的趋势，而2010-2020年流动人口分布相对分散和均衡化的趋势逐步显现。

第三，我国的人口流动逐步从跨省流动为主导转向以省内流动为主导。省际流动人口规模占比在2010-2020 年开始持续下降，省内县际流动人口占比从低于变为大幅超过省际流动。随着内陆省份的省会等中心城市对流动人口的吸引力大幅增强，越来越多的流动人口在省内选择迁移目的地，省际流动人口主要集中在少数沿海城市群和沿边省区，省内县际流动逐步演变为主导的空间模式。

第四，我国人口流动的影响因素呈现出随时间而变化的趋势。人口流动的驱动力逐渐由受经济因素单一驱动向受社会和自然环境因素共同驱动转变。省内和省际流动人口目的地选择的影响因素存在差异。省内流动人口在选择目的地时越来越看重公共服务机会和环境宜居等因素。

区域经济发展不均衡是人口迁移流动的根本原因，流动人口的分布也因此呈现出高度的不均衡。随着内陆城市、中小城市就业机会的增加，宜居水平的提升，户籍的进一步松绑以及公共服务均等化程度的提升，流动人口分布的空间格局呈现出趋向分散化的特征，省内流动逐步成为人口迁移流动的主导模式。这些新趋势和新特征显示近年来新型城镇化建设、户籍制度改革和一系列地区均衡发展战略取得了阶段性的成果。［48］但是，流动人口的主导特征依然是高度空间集聚和不均衡分布，而且空间集聚符合人口迁移的一般性规律。促进流动人口分布的空间格局优化并非追求绝对的均衡分布，而应该是实现流动人口空间分布与社会经济发展格局的协调。流动人口为流入地的经济发展提供了劳动力和人力资本，有力支持了当地的经济发展和社会进步。流动人口政策应该着眼于消除限制人口迁移流动的障碍，让市场的力量在人口迁移流动中起到主导作用。当然，流动人口空间分布格局的不均衡也会带来一些负面影响，比如人口过度集聚的大城市面临着公共服务和基础设施承载力不足的问题，而人口大量流失的地区面临着经济发展乏力、公共服务和基础设施不足等问题。需要因势利导地平衡不同城市的人口流动、经济发展和公共服务设施之间的关系。

本文对城镇化和市民化政策的制定具有启示作用。第一，从未来发展趋势来看，推动流动人口市民化对城镇化高质量发展和构建新发展格局起着关键作用。继续推进流动人口市民化是我国未来城镇化的核心任务。第二，推动流动人口市民化需要关注流动人口的迁移特征，分群体分析其市民化意愿、城市选择和路径的影响机理，首先需要回答“谁要市民化”和“谁要在哪里实现市民化”的问题。第三，未来市民化政策需要着力解决落户“供给方”（城市）和落户“需求方”（流动人口）的空间错配问题。一方面，大城市户籍吸引力强，居住在大城市的流动人口大部分具有较强的市民化意愿，但是由于其落户门槛过高，流动人口虽然意愿较强，但是很多人落户能力不足；另一方面，中小城市和小城镇的户籍对流动人口的吸引力不足，导致中小城市和小城镇已经基本取消了落户限制，仍然不能吸引流动人口落户。尝试解决这一问题需要分析市民化需求的结构特征及其演进和国家相关战略、城市市民化政策的匹配程度。第四，流动人口的显著特征是临时性、流动性和往复性，流动人口的多元化特征越来越突出，迁移流动特征更为复杂、分布更为分散化，导致市民化的群体更难识别、政策工具的选择更为困难、市民化治理策略要求更精准。面对着新目标、新任务和新矛盾，亟须精确识别流动人口的不同群体，制定差异化的治理策略。

本研究仍然存在一些不足之处。第一，受到数据限制，只关注了流入地而缺乏对流出地空间特征的研究。因此，本文的发现和结论都是基于流入地得出的。需要强调的是人口迁移流动是流出地的推力和流入地的拉力共同作用的结果，本研究只从流入地分布分析了空间格局，只关注拉力的因素。未来研究可以使用迁移流的数据将流出地和流入地纳入同一分析框架，分析人口净流动的格局。第二，本研究未研究不同群体流动人口的差异化空间特征。未来研究可以从性别、年龄、代际、学历等角度针对不同群体开展更为详细的分析，系统展现人口迁移流动的空间格局特征。