我国人口迁移模式的时空演进
2018-04-25陈阳
[摘 要]基于人口迁移的“推-拉”理论,系统梳理人口迁移规模、人口迁移结构与经济增长的变动规律。采用耦合模型测算1992—2012年我国大陆31省相关变量的耦合度,实证检验人口迁移与经济增长的内在耦合机制,考察人口迁移模式的演进态势。研究结果表明:我国区域发展战略的相继实施推动了区域发展格局的转变,人口跨区域流动从过去大规模向东部地区迁移转为向多个增长极迁移;同时,受到人口承载压力的影响,东部地区偏向迁至省内的趋势有所逆转,人口向省外迁移的迹象加强,但东北、中部、西部地区对东部迁出人口的吸引力仍相对不足。中西部地区劳动力的“回流”与东部人口偏好区域内迁移的现象并存,表面上反映了劳动力市场的区域分割,实质则体现了在各区域产业升级转型及区域间产业转移背景下劳动力的合理分工和有序迁移。
[关键词]人口迁移;经济增长;耦合
[中图分类号]F061.5 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372(2018)01-0085-07
一、引言
回顾改革开放40年的发展历程,我国经济增长不但从庞大的人口基数中获得了劳动力供给保障,而且从人口迁移引致的劳动力优化配置中汲取了充足动力。改革开放之初,东部沿海地区一直保持着对中、西部劳动力流入的强吸引状态[1],这一状态延续至20世纪90年代末,随后逐渐出现中、西部外出劳动力回流现象[2]。即便如此,东、中、西三大区域间的人口迁移规模依旧非常庞大。2000年以来,随着我国区域发展战略的深入实施,中、西部经济发展水平得以快速提升,劳动力迁出的动力逐步降低,尤其2008年全球金融危机以后,东部沿海地区“民工荒”集中显现,这表明我国的人口迁移模式开始逆转。“十二五”以来,由于地区间收入差距已回归大多数劳动力的承受边界,“大多数人希望在物质方面得到改善”[3]的初始迁移动力明显下降。迁移态势的转变不仅伴随我国经济增长态势的演化,且将会对我国的经济发展产生深远影响。为此,从人口迁移与经济增长关系的视角,深入考察我国人口迁移模式具有重要意义。
国内有关人口迁移与经济增长关系的研究较为活跃,研究内容主要涉及三方面:第一,经济增长对人口迁移的影响,即将经济变量作为众多人口迁移影响因素的一种,考察其影响程度。杨云彦等分析了中国人口迁移的决定因子,结果表明经济变量起主要作用[4]。王桂新等则认为,迁入地经济增长水平是影响省际人口迁移流向分布的首要因素[5]。刘生龙基于扩展的引力模型实证检验了中国跨省人口迁移的影响因素,结果表明经济增长是决定因素[6]。第二,人口迁移对经济增长的影响,核心内容是人口迁移对经济发展贡献率的测算。杜小敏、陈建宝将人口迁移变量引入生产函数,研究表明人口迁移有助于经济增长效率的提升[7]。段平忠、刘传江扩展了新古典增长模型,剥离出了人口迁移对经济增长的影响,认为人口迁移扩大了中国的地区差距[8]。第三,经济增长与人口迁移的互动关系,这一领域的研究相对较少。姚枝仲、周素芳探讨了经济增长与人口迁移的双向影响,研究思路大致是对前述两方面研究的叠加[9]。于潇等采用灰色关联模型证明了迁入人口、就业人口数与经济总量之间关联密切[10]。逯进、郭志仪引入“耦合”模型,从动态演化视角创新地考察了人口迁移与经济增长的交互关系,认为我国各省人口迁移与经济增长存在正向协调演进机制[11]。
上述研究从不同角度证实了人口迁移与经济增长的密切关系,但尚有可拓展之处。其一,现有研究通常是对二者关系做出单向分析,较少考虑二者的交互作用。其二,經济增长对人口迁移影响方面的研究因研究目的需要,多采用特定年份的人口普查数据,缺乏较长时序内的人口迁移特征描述;而人口迁移对经济增长影响方面的研究虽涉及较长时序,但因研究方法所限,通常只得出一个静态而非时变的研究结论。其三,逯进、郭志仪的研究所采用的方法虽然克服了上述两类研究的不足,但其并未对省内人口迁移进行系统化论述。
因此,本文拟借鉴逯进、郭志仪研究的模型构建思路,细致考察人口迁移模式的分阶段演化特征。首先从“推-拉”理论出发,探讨人口迁移规模、人口迁移结构与经济增长的耦合机制;然后采用耦合模型实证测算1992—2012年我国大陆31省份人口迁移与经济增长的耦合程度,判断各地区人口迁移规模当前所处阶段及未来发展趋势,并进一步考察人口迁移的省际和省内偏好,以阐明人口迁移结构与经济增长的互动关系。通过研究希望能够阐明中西部地区劳动力回流和东部地区“民工荒”现象产生的理论基础与现实内涵,从而为“新常态”下各地区人口迁移政策的制定和实施提供参考。
二、人口迁移与经济增长的耦合机制
(一)人口迁移规模与经济增长的耦合机制
由经典“推-拉”理论可知,人口迁移受到迁出地的推力和迁入地的拉力的共同作用。已有理论和实证研究表明,在诸多推力和拉力因素中,经济增长是关键因素。相对经济增长水平较高的地区一般呈人口净迁入态势,而相对经济增长水平较低的地区一般呈人口净迁出态势。然而,当人口净迁入规模达到一定程度后,人口承载压力过大将逐步打破这种正相关性,人口迁移模式可能发生逆转[12]。地区人口迁移伴随相对经济增长水平提升而分阶段波动的基本规律见图1。
图1 人口迁移规模与相对经济增长水平变动规律
如图1所示,随着相对经济增长水平的提升,在“推力”和“拉力”的综合影响下,人口迁出持续下降,人口迁入持续上升,净迁移水平则从负转为正(A到B阶段);当人口净迁移水平到达顶峰后,人口承载压力因素导致的推力发挥重要作用,导致人口迁移模式发生逆转(C到D阶段)。从理论上来说,净迁入地区以B阶段为起点,向C和D阶段推移;净迁出地区以A阶段为起点,向B和C阶段推移。由此可知,相对经济增长水平的提升一般伴随着人口净迁入规模的上升或净迁出规模的下降,我们将之定义为“正向耦合”。然而,在人口承载压力等因素的影响下,经济增长水平的提升也可能伴随着人口净迁入规模的下降或净迁出规模的上升,我们将之定义为“逆向耦合”。根据耦合模型内涵,耦合度提升对应于“正向耦合”,耦合度下降则对应于“逆向耦合”。因此,各地区依据其人口迁移规模所处阶段,分别对应着不同的耦合度趋势。
(二)人口迁移结构与经济增长的耦合机制
人口迁移的“推-拉”理论同样适用于人口在省际和省内的迁移结构转换(见图2)。
图2 人口迁移结构变动规律
如图2所示,假设相对经济增长水平随着象限IV、III、II、I依次提升。相对经济增长水平较低,拉力较低推力较高,则人口倾向于迁出到经济增长水平较高的外省,同时人口迁入也主要来自省内(P1点)。随着相对经济增长水平的提升,拉力提升而推力下降,人口迁入仍然主要来自省内,但逐渐加速(P2点)。当经济增长水平提升到较高程度时,拉力较高推力较低,开始吸引省外人口(P3点)。经济增长水平提升到更高程度后,从省外迁入人口仍在继续上升,同时由人口承载压力导致的推力大幅提高,人口也逐渐迁往省外(P4点)。人口承载压力继续提升时,不仅人口迁出结构转为偏于省外,人口迁入结构偏于省外的情况也发生逆转(P5点)。因此,经济增长水平较高的地区通常处于象限II,并向象限I变动;经济增长水平较低的地区则通常处于象限IV,并向象限III变迁。
人口迁移结构与经济增长也可视为交互耦合的两个系统。从理论上来说,随着经济增长水平的提升,人口迁出结构从偏于省外转为偏于省内,人口迁入结构则从偏于省内转为偏于省外,本文视这两种情形为“正向耦合”,反之,则为“逆向耦合”。
三、实证方法与数据说明
(一)耦合模型
人口迁移与经济增长的耦合机制研究表明,随着经济增长水平的提升,人口迁移规模及人口迁移结构会发生相应的阶段性变动,从而与经济增长形成交互作用的耦合关系。因此,本文采用“系统耦合”模型测算经济增长与人口迁移相变量的耦合度,以期对上述耦合机制做出实证检验。
本文借鉴廖重斌的计算模型[13]:
(1)
式(1)中,X、Y为两个交互系统的发展水平,X为人口迁移规模和结构的相应变量,Y为经济增长变量。本文所讨论的经济增长为相对经济增长水平,因此经济增长变量采用各省的相对人均GDP数据来表征,即各省历年名义GDP经过CPI平减,再减去当年全国平均水平。C、T分别为X和Y的协调度和综合发展度,D为耦合度[14]。
在计算过程中,首先对X、Y进行无量纲化处理,D取值0~1,D越接近1,耦合度越高。
(二)人口迁移规模变量的构建
本文采用王桂新基于人口迁移选择指数所构建的综合迁入选择指数和综合迁出选择指数来表征人口迁移规模[15]:
(2)
(3)
式(2)、(3)中,为迁出地的人口数,为迁入地的人口数,为全国总人口数。为常数,一般设为100。、分别表示地迁出总人口数以及地迁入总人口数。因此,表示地的综合迁出选择指数,表示地的综合迁入选择指数。当或指数高于100时,表明迁出或迁入水平超过了全国平均水平。人口净迁移水平由综合迁入选择指数与迁出选择指数相减而得。
(三)人口迁移结构变量的构建
本文将人口迁移结构定义为人口迁移的省际和省内相对偏好强度,即
(4)
(5)
式(4)、(5)中,和分别表示综合迁出、迁入选择指数的省外、省内比例,记为“人口迁出比”和“人口迁入比”;、分别为采用省际、省内人口迁出数据计算的两类综合迁出选择指数;、含义类同。、大于1表明人口迁移的省际偏好强度更高。
和的大小与图2四个象限相互对应,中心点设为(1,1),横轴为,纵轴为。越往右上方推移,省际迁移特征越明显,越往左下方推移,省内迁移特征越明显。象限IV表明省内迁入和迁至省外的组合(),其余类同。
(四)数据说明
人口迁移与经济增长耦合特征的分析分两个步骤:第一,测算人口迁移规模与经济增长的耦合度。第二,测算人口迁移结构与经济增长的耦合度。其中,人口迁移规模由净迁移变量表示,人口迁移结构由人口迁出比和人口迁入比表示:
我国大陆31省份的人口迁移数据源自历年的《全国分县市人口统计资料》,鉴于人口迁移的省际和省内数据从1992年开始公布,且该统计资料自2013年后未更新,为保证数据的可比性,本文采用1992—2012年的相应数据展开研究。人均GDP和CPI数据源自历年的《中国统计年鉴》。
四、人口迁移与经济增长的耦合实证检验
(一)人口迁移规模与经济增长的耦合实证检验
应用式(2)和式(3)计算1992—2012年我国大陆31省份各省的综合迁出选择指数和综合迁入选择指数。计算结果表明,综合迁入选择指数的两极分化较为明显,仅有北京、天津、上海、广东、宁夏、新疆6个省份高于全国平均水平,表明迁入目的地较为集中。基于上述计算结果,对各省人口综合迁入和迁出选择指数的均值进行相减,求出各省人口迁移的净迁移水平。图3对各省按照净迁移水平进行了排序,横轴上方表明人口净迁入,横轴下方则表明人口净迁出。由图3可知,东部的迁入水平普遍较高,而中部和西部相对较低①。相对而言,综合迁出选择指数的区域差异较小,四大区域都有高于全国平均水平的省份。此结论与王桂新等、于潇等的计算结果相符。
按式(1)计算各省1992—2012年人口净迁移与经济增长的耦合度D1(因篇幅所限,计算结果不再列出)。由计算结果可知:
第一,净迁入地区的经济增长水平普遍高于净迁出地区。以均值来看,净迁入组的经济增长水平为0.26,超過净迁出组的两倍。其中,北京、上海、天津、广东等东部沿海省市的经济增长水平较高,且这些地区也是一贯的核心人口迁入中心。这意味着东部地区的经济增长除区位优势和政策倾斜外,很大程度上得益于人口流入所致的充足劳动力供给。此外,净迁入地区的新疆、宁夏、河南虽然经济增长水平较低,但在西部和中部区域相对较高,从而成为区域内净迁入较高或净迁出较低的省份。
第二,人口迁入中心集中在东部沿海地区,长三角后劲十足。北京和上海历年净迁入水平都较高,天津人口净迁入强度近年来有所增强。广东、浙江、江苏的人口净迁入水平大致相同,但浙江、江苏的人口净迁入强度在1999年后得到提升,广东则下降,体现了人口迁入中心的北移。此外,新疆、宁夏人口净迁入强度较高。综合而言,未来人口迁入中心更可能集中于东部沿海的长三角地区。交通基础设施条件的迅速改善有力地推动了长三角迈向同城时代,而各城市的经济增长差距也相对较低,区域经济一体化水平优于珠三角、京津冀、环渤海地区。因此,长三角地区一方面吸引中西部省份人口的迁入,另一方面也应是北京、上海因承载压力迁出人口的优先选择。
第三,净迁入地区的人口迁移模式开始出现逆转,而净迁出地区的人口迁移模式尚未发生本质性转变。净迁入地区的耦合度逐渐上升,但近年的增速有所下降。尤其是近年北京、上海两地的耦合度在2001年左右达到峰值后回落到1993年左右的水平。这表明净迁入地区的人口迁移从B向C阶段转变,耦合度开始下降。这一方面源自相对经济增长差距下调对外省人口“拉力”的下降,另一方面源自人口承载压力带来的“推力”提升。而近20年来安徽、江西、四川、云南等地人口净迁移波动较小,经济增长水平的提升并没有导致人口迁移从A阶段过渡到B阶段。
以上结果的出现与我国经济发展现实具有紧密的联系。改革开放初期,东部地区“珠江模式”“苏南模式”“温州模式”的兴起拉开了以制造业扩张与产业集聚推动经济率先发展的大幕,对普通劳动力的需求也相应地大幅增加。在这种因巨大经济增长差距导致的拉力和推力双重影响下,人口纷纷迁移至东部地区。但近年来,北京、上海、广东等高速经济增长省区生活成本的快速攀升,形成了对迁移人口的“推力”;而其他地区,特别是东部其他省份的快速发展对迁移人口产生较强的“拉力”,从而弱化了北京、上海、广东等地的人口净迁入趋势。但由于中西部地区的经济增长水平尚不足以与东部地区匹敌,且东部地区的人口承载力仍处于可控范围,中西部地区经济增长水平的提升并未带动人口迁入中心的形成。
(二)人口迁移结构与经济增长的耦合实证检验
根据式(2)—(5),计算得到各省1992—2012年的和值。图4标注了各省1992、1997、2002、2007、2012年以及历年均值的计算结果,可大致展现省域人口迁移结构的演变过程。
从均值结果看,经济增长水平较高的东部省份通常分布在象限I和II,经济增长水平较低的中、西部省份大多分布在象限III和IV,这一结果符合前文的理论分析判断。
从动态变化特征看,东部省份人口从省外迁入的趋势逐渐增强(向纵轴上方移动),北京、天津、上海始终是吸引省外人口迁入的聚集地,同时人口迁出由偏于省内转为偏于省外,体现了经济增长水平提升和人口承载压力提升的双重影响;东北各省中辽宁省际人口迁移强度相对较高,但整体对省外人口的吸引力逐渐下降(向纵轴下方移动),人口迁出则持续迁至省外,表明该区域相对经济增长水平提升不足,导致人口迁移模式的退化;中部省份人口迁至省内的趋势较强,湖北等个别省份对省外人口的吸引力略有提升;西部地区部分省份长期处于省内人口迁移的状态,部分省份则开始吸引省外人口的迁入,人口迁至省外的强度也有所下降。
随后,按照式(1)计算各省1992—2012年人口迁出比、人口迁入比与经济增长的耦合度D2、D3。将各省划分到四大区域,计算历年各区域的均值(见表1)。由表1可知:
第一,经济增长水平越高,人口迁移结构与经济增长的耦合程度也越高。人口迁移活力的提升有赖于交通基础设施建设和区域经济一体化进程的加速,而这些通常首先发生在经济增长水平较高的地区。D2和D3都遵循从东部、东北、中部、西部依次递减的态势,体现了经济增长水平最高的东部地区其人口迁移结构与经济增长的耦合程度也最高。计算D2、D3和EG的相关系数,各区域该值均为0.85以上,即经济增长水平越高,人口迁出比、迁入比与经济增长的耦合度也越高。
第二,经济增长水平的提升推动了迁移人口回流,但仍不足以增强中西部地区对省外人口的吸引力。从均值看,四大区域的D2均高于D3,即人口迁出与经济增长的耦合度更高。这意味着伴随相对经济增长水平的提升,人口迁出从偏于省外转向偏于省内。从D2来看,东北、中部、西部呈持续上升趋势,即各区域人口由迁至省外逐渐转向迁至省内,这与近年来这些地区劳动力的“回流”现象相符。从D3来看,东北、中部、西部呈明显下降趋势,即这些区域经济增长水平的提升并未有效带动人口迁入比的提升,迁入人口依然更多来自省内,对省外人口的吸引力仍不足。
第三,东部省份的人口迁移模式出现逆转迹象。东部地区的耦合度D3与其他区域不同,呈持续上升态势,表明东部省份对外省的人口吸引力不断上升。然而,东部地区的耦合度D2在近两年明显下降,表明虽然相对经济增长水平较高,但人口承载压力的扩大导致人口逐渐倾向于迁至省外。其中,北京、天津、上海三个地区的D2显著下降,东部其他地区的D2虽然绝对值并未下降,但增长速度明显回落。换言之,东部地区人口迁移处于象限II至象限I的过渡阶段,人口迁移结构与经济增长的耦合度将会因为人口承载压力过大而回落。
综上,劳动力回流和民工荒现象的出现主要源自各区域经济增长水平及人口迁移结构的转变,更深层次的原因在于区域统筹协调发展战略的实施和产业转移带来的劳动力分工。2000年以后,随着一系列区域发展战略的实施,中西部地区基础设施、市场条件、制度环境逐步得到改善,劳动力和资源成本又相对较低,引致制造业开始向这些地区转移,工业发展中心移動的拉力和东部地区高昂生活成本的推力自然地带动了中西部地区的劳动力“回流”。同时,东部地区大力推行产业升级政策,集中发展高新技术产业和高端制造业,对普通劳动力的需求随之下降。而承接产业转移的中西部地区仍然以劳动、资源密集型产业为主,对普通劳动力需求量较大。因此,伴随对劳动力需求的变动,普通劳动力势必会迁往中西部地区,而高素质人力资本更加倾向于集中在东部地区。
五、结语
本文从人口迁移的“推-拉”理论出发,阐述了我国省域改革开放后人口迁移模式的演化态势,即人口迁移规模、人口迁移结构与经济增长关系的变动规律。理论分析发现,人口迁移与经济增长二者存在内在的耦合机制,即人口迁移模式伴随经济增长分阶段演化,而区域经济增长差距也随之变动。基于此,文章采用耦合模型测算了1992—2012年我国大陆31省份的人口净迁移规模、人口迁出比、人口迁入比与相对经济增长水平的三种耦合度,实证检验了人口迁移与经济增长的耦合机制,并由此展现了我国人口迁移模式的演进态势。
研究表明,我国人口迁入中心集中在东部地区,东北、中部、西部地区人口迁出的强度较高。由人口承载压力所致,北京、上海等净迁入地区的人口净迁入规模有所下降,而净迁出地区经济增长水平的提升并未有效带动人口迁移模式的演进。此外,人口迁移结构与经济增长的耦合度呈现从东部、东北、中部、西部逐次递减的态势。近20多年来,东部省份对省外人口的吸引力持续上升,但受到人口承载压力的影响,原本偏向迁至省内的趋势有所逆转,人口向省外迁移的迹象加强。然而,东北、中部和西部地区的人口迁入结构并未有较大改变,对省外人口的吸引力仍相对较弱。此外,这些地区人口迁出结构从偏于省外向偏于省内转化,与近年来我国中西部地区劳动力的“回流”现象相符。
综合来看,东部地区人口开始迁至省外,而其他地区对省外人口的吸引力又不足,这意味着东部地区人口迁出仍然局限于本区域。可能导致的结果是:一方面,东部地区的发展受制于其他地区劳动力回流的限制;另一方面,其他地区也难以获得东部地区人力资本优势的支持。从劳动力分工层面进一步分析,上述现象有一定的合理性和必要性。我国各区域人口迁移模式和人口迁移格局的转变与经济增长息息相关,实质则反映了各区域产业结构转型和区域间产业转移对劳动力需求的不断变动。近期“一带一路”的发展掀起了新一轮区域经济协调发展的浪潮,借各区域产业升级转型及区域间产业转移之机,我国人口迁移模式将从“量”的被动变化向“质”的主动分工转变,从而在更深层次上发挥人力资本区域分工对经济增长的有利影响,最终实现各区域经济差距的缩小和区域间的“共同富裕”。
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