人口流动范围与稳定性的分类研究

顾宝昌，郑 笑

(1.中国人民大学 人口与发展研究中心，北京 100872；2.南京大学 政府管理学院，南京 210023)

一、引言

改革开放以来，我国流动人口的规模呈现持续增长的趋势，从1982年第三次人口普查的657万到2010年第六次人口普查的2.21亿，流动人口占总人口比例从0.65%增长到16.53%[1]。据国家统计局统计年鉴数据，2017年流动人口数为2.44亿，占总人口的17.55%。省际流动方向主要是中、西部向东部地区的流动[2]。考虑到户籍与流入地城乡差别，流动方向则以乡城流动为主，占全部流动人口的63.30%[3]。人口流动已经成为研究我国人口变动与分布问题中不可忽视的一环，并对经济转型、社会整合等问题产生重要影响，因此研究人口流动的特征与规律也就可以一窥当前社会经济的发展情况。

与职业的流动性相区分，人口的流动性是指人口地理上变动居住地的频率，变动频率越高，流动性越强。有学者提出当前我国流动人口的家庭化流动趋势在不断增强[4]，这说明流动人口在户籍地以外安居乐业的情况越来越普遍。然而，流动人口内部是存在差异性的，个体、家庭、所在地区等层面上的差异都有可能影响其流动状态。那么“流动人口不流动”是流动人口的群体特征，还是其内部某一子群的特征呢？

本文试图探索的问题是：在我国有大规模流动人口的背景下，流动人口内部是否在时空特征上存在差异？流动范围不同的人群(省内流动和跨省流动)和流动频率不同的人群(稳定型和流动型)有着什么样的特征区别？通过对这两个问题的研究，本文期望加深对人口流动规律性的认识，并对实行更有针对性的社会政策提供有益的启示。

二、文献回顾

在迁移或流动的研究中，区分不同的流动类型是非常必要的。对人口流动差异性的研究，一般有以下几个切入点：流动范围上，可以分为国内跨省流动、省内跨市流动、市内跨县流动[2]；流动家庭规模上，可以分为独自流动、家庭化流动以及两者中的过渡形态[5-6]；流动方向上，可分为乡—乡流动、乡—城流动、城—城流动以及城—乡流动[7]；流动原因上，可分为经济性流动与社会性流动，社会性流动主要指随迁[8]。已有研究从上述方面展示了人口流动类型的差异，如探讨跨省与省内流动人口的户籍构成差别[9]，也有研究对各方面差异的影响因素做了深入的解释。比如，流动范围受到收入差距、迁移网络[10]、家庭责任等影响；家庭化流动程度除了与个体婚姻状况、区域经济发展水平有关之外，还受到流动范围、居留时间的影响，流动范围越小、居留时间越长越容易实现家庭化流动[11]；流动方向不仅受到经济因素的影响，还与流动的原因有很大关系。可见，人口流动的各方面特征是相互关联、相互影响的。

将两个或以上的流动特征联系起来分析人口流动的差异往往能得到有趣的结果。有学者从地理学角度，总结人口流动在空间上具有由近及远的梯次流动特征，城市间流动次数越多，平均在每个城市居留的时间就越短，但通过对流动人口在城市居留的时间进行生存分析，发现大多数城市间流动发生在流动生涯的前期，随着流动时间的延长，流动状态趋于稳定[8]。这项研究很好地从流动范围与流动频率两方面考察了人口流动的动态变化。静态研究中，也有学者将分省人口规模和省际空间距离纳入重力模型，得到在控制经济差距的情况下流动距离的增加对某流动方向上的人口流动具有阻力作用的结论[12]，展现了更加细致的人口流动地理图景。

总的来说，目前对于人口流动的研究，要么将全国流动人口作为一个整体[1，13]，研究其一般性的规律；要么仅从单方面进行分类，或选取其中一类来研究，如仅研究乡城流动[14-15]、省际流动，或将单方面的分类作为因变量，研究其影响因素。基本没有文献从两个以上维度对人口流动的差异性进行研究，而当下人口流动的量如此之大，更细分地研究人口流动对公共管理、政策制定都格外有意义。

本文试图通过数据分析，对人口流动在时间和空间上的特征做一个综合的分类，并探究不同类型的流动在社会经济特征上的差异。

三、理论背景与研究假设

人口的迁移流动往往具有三维性，即地理性、经济性和社会性；而且人口迁移流动的地理性往往取决于人口迁移流动的经济性和社会性。这成为我们考察人口迁移流动的地理差异性的切入点。雷文斯坦的人口迁移七原则体现了个体迁移动机往往与取得更高经济收入相关，有学者认为迁移决策是个人对经济上区域差异的回应[16]。宏观上来看，流动的特征只是表象，是更内在的社会经济规律在地理性上的表现。微观上来看，无论是流动范围是否跨省，还是流动频率是否稳定，实际上都是流动人口个体出于最优化其处境的动机的一种策略组合。因此，在探究人口流动差异性的相关问题之前，弄清楚人口流动背后起决定性作用的社会性、经济性因素很有必要。

研究人口流动决策的理论主要有三个：传统推拉力理论，完全从个人动机出发，其代表托达罗模型强调收入差距与就业机会对于流动行为的决定性作用；人力资本理论，在传统理论基础上引入年龄、婚姻状况、受教育程度、迁移网络等人力资本变量，特别是迁移网络，证明流动不仅仅是由经济性决定的；新迁移经济理论，进一步认为迁移决策是为了最大化家庭利益，而不是个体利益，提出家庭结构等变量对流动决策也有重要影响。由此看来，可以说人口流动虽然表现为地理性的变动，但内在却是由经济性因素与社会性因素共同决定的。

本文基于以上理论分析做出假设：人口流动的经济性因素与社会性因素共同影响人口流动特征，因此，基于时空特征对人口流动进行的分类，在经济性与社会性上也将会有显著的差异。

四、数据来源与研究方法

(一)数据来源

本文使用2017年流动人口动态监测全国数据，该数据由2017年5月在全国31个省(区、市)和新疆生产建设兵团进行的抽样调查得到，调查对象为在流入地居住1个月及以上、非本区(县、市)户口的15周岁及以上流入人口。抽样方法为多阶段PPS抽样，调查共得到169 989个有效样本。本文使用全部样本进行后续分析。

(1)流动特征变量。空间维度上使用本次流动范围来表示，时间维度上参考以往文献使用本次流动居留时间和流动过的城市数目来衡量人口流动的频率。

(2)人口学变量。本文选取了性别、户口性质、婚姻状况、受教育程度、健康状况、民族、年龄以及流动家庭规模。这些变量都被以往研究证明对人口流动的时空特征有着显著的影响。为了更好地展现文章主要内容，同时考虑到卡方检验要求，本文对一些分类变量的类别做了精简：户口性质变量中，将非农业、居民户口合为非农业户口；婚姻状况变量中，将初婚、再婚、同居(事实婚姻)合为在婚，未婚、离婚、丧偶合为单身；健康状况变量中，将基本健康、不健康但能自理、不健康且不能自理合为非完全健康。

(3)经济性变量。代表流动人口经济状况的变量选为调查对象本人上个月月收入以及调查对象家庭在本地去年平均月支出。本文将调查时点没有工作的流动人口的上个月收入赋为0，并对月收入和家庭平均月支出两个变量进行了多重补漏和缩尾处理。

(4)社会性变量。代表流动人口社会交往状况与社会地位的变量分别是在本地(流入地)交往最频繁对象与职业地位。社会交往是衡量流动人口融入流入地程度的重要维度。在本地交往最频繁对象包括4类，其中同乡包括了已经外迁户口的曾经与调查对象同户籍地的人。职业地位参考石智雷的做法划分为：管理精英、技术精英、私营企业主、个体工商户、产业工人、商业服务业员工、无固定职业者，其中管理精英是国家机关、党群组织、企事业单位负责人，技术精英是专业技术人员及公务员、办事人员和有关人员[17]。由于数据中个体工商户占比太小(2.22%)，本文将相似的私营企业主和个体工商户两类合并为一类。

(5)首次流动情况变量。本文选取了首次流动是否独自流动、是否跨省流动、首次流动前父母流动情况、首次流动年龄、本次及首次流动原因来描述。流动原因中，本文将外出务工或经商定义为经济性流动原因，家属随迁、婚姻嫁娶、投亲靠友等定义为社会性流动原因。

(6)地区层面变量。本文分别使用流入地所在地区、流出地所属行政级别来描述流入地、流出地的发展状况。

人口动态监测数据概况详见表1。

表1 2017年流动人口动态监测数据概况

续表1

变量名称均值/百分比变量名称均值/百分比 技术精英8.96 私营企业主/个体工商户22.10 商业服务业员工27.17 产业工人19.24 无固定职业者22.01 在流入地社会交往最频繁对象/% 同乡33.57 其他本地人32.72 其他外地人10.83 很少与人交往22.88首次流动情况 首次流动为独自流动/%42.42 首次流动前父母外出务工/经商情况/% 父母均有14.68 父母一方有6.25 父母均没有79.07 首次流动年龄/岁25.00 首次流动为跨省流动/%53.60 本次流动原因/% 经济性原因83.60 社会性原因16.40 首次流动原因/% 经济性原因77.86 社会性原因22.14地区层面变量 流入地所在地区/% 东部地区40.59 中部地区17.06 西部地区34.71 东北地区7.65 流出地所属级别/% 农村77.11 乡镇10.77 县城7.02 地级市3.66 省会城市1.06 直辖市0.39

(二)研究方法

本文主要采用文献研究和统计分析两种研究方法。首先，在文献研究中梳理其他研究者在人口流动时空规律方面的成果，了解人口流动领域的理论沿袭脉络。其次，使用STATA 15 SE软件，通过一系列统计分析方法对2017年流动人口动态监测全国数据进行分析，总结人口流动的时空特征及规律。统计分析方法主要运用聚类分析与Logit回归以及描述性统计方法。

为了从流动范围和流动时间两个维度划分流动人口群体，本文采用K-means聚类算法，依据本次流动范围、本次流动居留时间、流动过的城市数目3个变量对样本人口进行聚类，由于聚类变量同时存在名义变量与连续变量，在计算样本间距离(亦可称为相似性)时选取Gower距离。K-means聚类算法推荐将K设为3～6间的整数值，最优聚类数(K)由Calinski/Harabasz pseudo-F统计量最大值点决定，得K=4是该聚类算法与聚类变量组合下的最优聚类数，故最后样本人口聚为4类。本文将4类样本分别取名为：省内流动型、省内稳定型、跨省流动型、跨省稳定型。取名依据将在后文说明，并对4类流动人口做了描述统计。

为了研究人口学特征、经济性特征、社会性特征等变量如何影响人口流动的时空类型，以及更准确地描述4类人口的差异，本文以人口流动类型为因变量，选取一系列自变量与控制变量，进行Logit回归分析并对回归结果进行讨论。由于因变量是多分类且无序的，故本文采用多项式Logit回归模型进行分析。

五、 统计分析

(一)聚类分析与描述统计

按照流动范围是否跨省、流动状态是否稳定来进行划分，本文将4类聚类结果分别取名为省内流动型、省内稳定型、跨省流动型、跨省稳定型，这种分类体现了人口流动在空间上的跨越性以及在时间上的稳定性，可以说聚类结果很好地显示了依据时空双维度特征而划分的人口流动4种类型。

根据表2，在此人口流动4种类型中，平均本次流动居留时间最长的是跨省稳定型，其次为省内稳定型，而跨省流动型、省内流动型的平均居留时间均在3年左右，与最长的跨省稳定型相差10.68年。对比稳定型和流动型的年龄发现，稳定型比流动型的年龄大2.9～6.6岁，说明居留时间会同时受到年龄和流动过的城市数影响，年龄越大，本次居留时间越长(相关系数为0.32)，年龄增长对居留时间有稳定效应；流动过的城市数越多，本次居留时间越短(相关系数为-0.14)，流动城市数对居留时间有压缩效应。

表2 四类人口流动类型中聚类变量的情况

尽管在聚类时本次流动范围的3个因子变量(跨省、省内跨市、市内跨县)均被纳入聚类变量中，但聚类结果很好地将流动到省内外的样本区分开了，说明流动范围为省内跨市与市内跨县的样本在流动时空特征上差异不大，因此后文中流动范围统一以是否跨省作为区分。

将其他各变量分流动类型统计，详见表3。

表3 四类人口流动类型中其他变量的情况

续表3

变量名称省内稳定型省内流动型跨省稳定型跨省流动型卡方值首次流动情况 首次流动为独自流动/%36.6757.4335.1443.894139.4 首次流动前父母外出务工/经商情况/%2651.8 父母均有10.8616.5012.4918.62 父母一方有4.629.374.826.96 父母均没有84.5174.1382.6874.42 首次流动年龄/岁27.6420.9224.7624.62 首次流动为跨省流动/%4.5037.4795.6990.92109106.7 本次流动原因/%1978.4 经济性原因78.1886.5083.9987.36 社会性原因21.8213.5016.0112.64 首次流动原因/%966.31 经济性原因75.0274.3280.6981.18 社会性原因24.9825.6819.3118.82地区层面变量 流入地所在地区/%28323.1 东部地区21.8225.2557.9559.05 中部地区23.6232.507.017.26 西部地区42.2438.0727.9328.67 东北地区12.314.197.125.03 流出地所属级别/%1204.9 农村76.2779.3575.7277.45 乡镇11.3411.669.3210.43 县城8.046.237.246.31 地级市3.302.145.284.02 省会城市0.890.481.671.24 直辖市0.160.130.780.55

根据表3，得出如下结果：

(1)人口学特征上，跨省稳定型平均年龄最大，其次是省内稳定型。流动家庭规模跨省稳定型最大，接近三口之家，跨省流动型最小，但均值仍大于2，符合人口流动近年来的家庭化流动趋势。省内稳定型女性占比最多，跨省流动型农业户口占比最多，跨省稳定型在婚比例最高，跨省流动型完全健康比例最高，跨省稳定型汉族比例最高。文化程度方面，跨省稳定型受教育程度为小学及以下的比例最高，省内流动型的大专及以上比例最高。

(2)经济性变量上，跨省稳定型月收入与家庭月支出均最高，省内稳定型月收入与家庭月支出均最低，两者月收入均值相差1 280.09元，家庭月支出均值相差1 048.56元。

(3)社会性变量上，职业地位上省内流动型的管理精英与技术精英阶层比例最高，跨省稳定型的私营企业主/个体工商户阶层比例最高，省内流动人口中商业服务业员工阶层比例较跨省流动人口的高，跨省流动型的产业工人阶层比例最高，省内稳定型的无固定职业者阶层比例最高。在流入地的社会交往状况上，与同乡和其他外地人交往最多的是跨省流动型，最少的是省内稳定型，与其他本地人交往情况则相反。

(4)首次流动情况上，省内稳定型的首次流动年龄最大，省内流动型最小，两者均值相差6.72岁，跨省流动型与跨省稳定型的首次流动年龄相差不大，平均在24～25岁之间。跨省流动型与跨省稳定型的首次流动范围90%以上都是跨省流动，而省内稳定型首次流动仅有4.5%为跨省流动，说明首次流动范围对本次流动范围影响很大(其中包括本次即为首次流动的情况)。

(5)地区层面上，跨省流动型与跨省稳定型的流入地多为东部地区，这验证了学者总结的目前我国省际人口流动方向主要是从中、西部流向东部地区[3]。四类人口流动的流出地多属于农村。

总的来说，稳定型与流动型相比，年龄大、健康状况差、技术精英阶层占比少、首次流动为独自流动的占比少、首次流动前父母有流动经历的占比少、本次流动原因是社会性原因的占比多。跨省流动人口与省内流动人口相比，农业户口比例高、汉族比例高、经济状况好、商业服务业员工阶层占比少、产业工人阶层占比多、首次流动原因是经济性原因的占比多。

为了检验此四类人口流动在人口学特征、经济性特征、社会性特征等变量上的差异是否真实存在，本文对上述所有分类变量与人口流动类型做了相关关系的卡方检验，结果显示相关关系均高度显著，适合做进一步的回归分析，探讨哪些因素独立地对人口流动类型产生影响[18]。

(二)多项式Logit回归分析

以人口流动的四种类型作为因变量，前述人口学特征、经济性变量、社会性变量、首次流动情况为自变量，控制地区层面流入地与流出地的发展状况，以省内稳定型为结果对照组，在STATA中使用mlogit命令对169 989个样本数据进行回归，并报告模型的概率风险比与显著水平(见表4)。

表4 人口流动类型的多项式Logit回归模型

续表4

省内稳定型(对照组)省内流动型跨省稳定型跨省流动型 父母均有1.34∗∗∗1.39∗∗∗1.53∗∗∗ 父母一方有1.70∗∗∗1.24∗∗∗1.53∗∗∗ 首次流动年龄0.92∗∗∗0.91∗∗∗1.00 首次流动为跨省流动13.90∗∗∗713.57∗∗∗309.57∗∗∗ 本次流动原因是社会性原因0.53∗∗∗0.60∗∗∗0.46∗∗∗ 首次流动原因是社会性原因1.53∗∗∗2.36∗∗∗2.65∗∗∗地区层面控制变量 流入地所在地区(东北地区=0) 东部地区1.98∗∗∗3.17∗∗∗4.42∗∗∗ 中部地区2.14∗∗∗0.15∗∗∗0.28∗∗∗ 西部地区1.79∗∗∗0.60∗∗∗1.05 流出地所属级别(直辖市=0) 农村1.330.22∗∗∗0.26∗∗∗ 乡镇1.340.27∗∗∗0.34∗∗∗ 县城1.190.46∗∗0.43∗∗∗ 地级市0.990.750.71 省会城市0.690.45∗∗0.45∗∗ 常数项0.11∗∗∗0.00∗∗∗0.12∗∗∗

对数似然值=-135 342.43 卡方统计量=181 835.49
Pseudo R2=0.401 8 似然比卡方检验P值=0.000 0
注：“*”“**”“***”分别表示系数在0.05、0.01、0.001的水平下显著

模型的似然比卡方检验结果非常显著，说明这是一个合适的模型。大部分自变量及控制变量对人口流动类型都有显著影响。具体分析如下：

(1)人口学变量。在控制其他变量的情况下，女性相较于男性，流动类型为省内稳定型的概率更高；农业户口相较于非农业户口、在婚人口相较于单身人口，流动类型为省内稳定型的概率更低；受教育程度为大专及以上，相较于小学及以下的，流动类型为省内流动型的概率更高；健康状况好的、汉族人口更倾向于跨省而不是省内流动。同时，年龄每增长1岁，相较于省内稳定型，省内流动型的概率提高3%，跨省流动型的概率降低2%，跨省稳定型的概率提高10%。流动家庭规模每增加1人，人口流动类型为省内流动型、跨省流动型的概率分别是省内稳定型的89%、82%，跨省稳定型的概率与对照组省内稳定型没有显著差异。可见，男性、农业户口、在婚、健康状况好有利于流动范围扩大、流动频率增加。受教育程度变量比较反常，不同于人力资本越强，流动人口在跨省流动中越有优势的惯常想法，这里教育水平高的人群更倾向于省内稳定型或省内流动型，有学者对这种现象提供了两种解释：一是教育水平较高的农村劳动力，成为户籍迁移人口的可能性更大，即户籍迁至现住地，故不在流动调查的范围内；二是较高的教育水平已经让这部分流动人口在省内竞争中处于上流，他们不需要依靠远距离流动来提高收入，而教育水平较低的人口就会遭到“就业挤压”，只能跨省寻找工作机会。

(2)经济性自变量。从收入来看，跨省稳定型的经济状况最好，省内流动型最差，跨省流动型与省内稳定型没有显著差别，收入对数每增加一个单位，相较于对照组，人口流动跨省稳定型的概率提升2%，省内流动型的概率降低1%。从家庭支出来看，支出对数每提高一个单位，跨省稳定型的概率提升22%，省内流动型的概率提升12%，跨省流动型的概率提升5%，说明跨省稳定型的家庭支出水平最高。结合流动家庭规模来看，跨省稳定型的家庭化流动程度高、经济水平高，是真正实现了安居乐业的一类流动人口；跨省流动型多为独自流动或夫妻流动，正处于年轻打拼阶段，收入不高，跨省流动增加了生活成本，但成本不及省内流动型高，说明流动人口在外省的生活水平可能不及在省内流动的生活水平；省内稳定型家庭化流动程度高，所处人生阶段与跨省稳定型相近，但收入和生活水平却不如跨省稳定型高；省内流动型也处于拼搏阶段，但收入既不如跨省流动型，也不如省内稳定型，反而由于频繁流动提高了生活成本。

(3)社会性自变量。职业地位上，管理精英、技术精英明显倾向于省内流动，其中技术精英阶层在省内流动得更频繁；私营企业主或个体工商户明显倾向于跨省流动，成为跨省稳定型的可能性在所有阶层中也最高；商业服务业员工阶层和产业工人阶层明显倾向于省内流动型。可以看出，尽管流动人口在省内地位呈现两极化分布，相较于跨省流动，流动人口在省内更容易获得较高的社会地位，在省外虽然可以依靠经商等获得较高经济收入，但很难进入当地精英阶层。社会交往上，相较于很少与人交往，与同乡或其他外地人交往的都更不可能是省内稳定型，与其他本地人交往的才更可能是省内稳定型。这是由于省内稳定型流动范围小、流动频率又低，能较好地适应流入地社会，而其余三种类型要么由于流动范围过大面临方言、生活习惯上的差异，要么由于刚来到新的城市还处在社会融入的经济融合阶段，尚未到社会融合阶段[19]。

(4)首次流动情况。首次流动年龄每增长1岁，就分别降低省内流动型、跨省稳定型的概率8%和9%，跨省流动型不受影响。首次流动为独立流动、跨省流动、社会性原因、本次原因是经济性原因有利于流动范围的扩大、流动频率的加强。父母一方有流动经历的，更可能成为省内流动型，父母均有流动经历的，更可能成为跨省流动型或跨省稳定型。

(5)地区层面控制变量。省内流动人口分布比较平均，省际流动人口主要集中于东部地区。流出地对省内流动型的概率没有影响，流出地所属级别越高，就越可能发生跨省流动。

(三)人口流动类型的预测

回归分析告诉我们各维度变量在4类人口流动类型中变异如何，却不能直接展示某一人群成为特定流动类型的概率。为了更直观地展示分析结果，将4种人口流动类型的预测概率与年龄、月收入、职业地位作关系图，其中年龄、月收入按性别区分，职业地位按受教育程度区分。出于稳定变异的目的，将月收入按规模均分为100组，由低到高排列(见图1、图2、图3)。

(1)流动人口中，年轻、男性人口在地理上流动性更强。由图1可见，随着个体年龄增长，其人口流动的类型为稳定型的概率逐步提升，而为流动型的概率逐步下降，两者交汇点大概在40岁。考虑到使用的是截面数据，这一结果只能说明老一代流动人口比新生代流动人口在时间维度上更稳定，而新生代流动人口更有可能做频繁的流动。相较于省内型，跨省型的预测概率在性别上差异不大，特别是跨省稳定型男性与女性的预测概率曲线几乎重合，而在40岁以下的流动人口中，男性比女性更可能做跨省流动型的流动。在几乎所有年龄的流动人口中，男性较女性更倾向于省内流动型，女性较男性更倾向于省内稳定型。综合来说，男性的流动在时间维度上更不稳定，女性更可能在某个城市居留更长时间或减少流动的频率。

图1 人口流动类型预测结果(按性别、年龄划分)

(2)流动人口中低收入人群最有可能是省内稳定型。由图2可见，随着收入增高，成为跨省稳定型与跨省流动型的概率在提升，而成为省内稳定型的概率在下降，说明跨省流动的人口高收入的概率高，省内稳定型低收入的概率高。省内流动型的预测概率曲线在低收入人群中有一个明显的低谷，说明没有收入的人群和中高收入人群更可能是省内流动型。性别差异方面，除了省内流动型在中高收入人群中男性比女性有更大的概率之外，其他3类人口流动类型都没有在收入上表现出明显的性别差异。

图2 人口流动类型预测结果(按性别、收入划分)

(3)流动人口中高学历人群更可能在省内流动，低学历人群更可能跨省流动。由图3可见，跨省流动型中产业工人阶层、技术精英阶层的概率最高，省内稳定型中管理精英阶层、无固定职业者的概率最高，省内流动型与跨省稳定型中各职业阶层概率分布比较均匀。从教育水平差异上来看，跨省流动型与省内稳定型同一职业阶层中各教育水平的概率差异不大。省内流动型中，同一职业阶层中高教育水平比低教育水平概率更高。跨省稳定型中，同一职业阶层中低教育水平比高教育水平概率更高，仅有管理精英阶层反常，大专及以上学历的概率比高中或中专学历的概率要高。

图3 人口流动类型预测结果(接受教育程度、职业划分)

六、 结论与讨论

(一)研究结论

本文通过实证分析，考察了人口迁移流动中的地理性、经济性和社会性的相互关系，验证了人口流动的地理性差异从根本上是由经济性、社会性决定的假设，回答了“谁在流动？”和“怎样的流动？”两个问题。“谁在流动？”指的是流动人口的特征及其内部存在的差异性，“怎样的流动？”指的是不同人群的流动在范围和频率上有不同表现。目前我国流动人口群体中既有老一代，也有新生代，既有“农民工”，也有高学历人才，还有性别、婚姻状况等方面的差异，不同特征组合的人群往往会做不同的流动。因此，对人口流动不同类型进行描述对于进一步了解人口流动的分异、制定差异化的政策有很大的参考价值。

省内稳定型本质是在省内换个城市定居、是“不流动”的，这类流动的人群中女性居多，大部分是1980年前出生的老一代流动人口，流动所需要承担的经济成本与社会成本是最低的，相应平均得到的经济回报也最少，甚至很可能没有收入。

省内流动型大多是在户籍省份内做频繁流动的较年轻人口，平均流动过大约3个城市，本次居留时间仅在3年左右，由于拥有平均最优势的人力资本(学历最高)，更容易获得较高的社会地位，但不会获得最佳的经济回报。

跨省稳定型多数是老一代流动人口，平均在外流动时间大约有16年，属于早年就更改了常住地但没有迁移户口，现已在流入地和家人安居乐业，不再会继续流动，通常学历较低，职业自由度较高，生活水平较好。

跨省流动型流动范围广、频率强，目前流动的主要目的是获取更高的经济收入，而不是带领家人在流入地定居。他们中很多人是产业工人，亦即通常意义上的“农民工”，估计占全国流动人口的1/3。

总的来说，本文有以下两点结论：

(1)根据本文对人口流动类型的预测，高学历、追求职业地位的人群更倾向于做省内流动，低学历、健康状况好、追求经济回报的人群更倾向于做跨省流动。省内流动的人群更可能获得较高职业地位，这可能是社会网络起到重要作用。流动范围相同的人群中，年轻、男性、农业户口、在婚人口流动频率更高。

(2)年轻的流动人口流动频率更高。流动频率低的、在地理上具有稳定性的人群通常是1980年前出生的老一代流动人口。流动频率高的、在地理上不稳定的人群通常是新生代流动人口，他们家庭化流动程度不如稳定型的高，流动的经济动机更强。在流动频率相同的情况下，跨省流动人口获得的经济回报较高，省内流动人口获得的经济回报较低。

(二)政策建议

人口流动已经成为影响当今我国人口分布与变动的重要因素。城市人口管理的政策包含限权与赋权两方面，具体政策对象与城市定位有密切关系。不同城市需要吸纳的流动人口的类型是不同的，本文可以帮助了解不同流动类型人口的利益诉求。

(1)省内稳定型的人口更需要子女基础教育保障。省内稳定型中有很大部分是随迁家属，尤其是女性随迁到流入地负责照顾老人、小孩的情况比较多。这类流动没有跨越省级行政区划，流动人口适应流入地生活较快，不用过于担心其融入问题。城市管理者应该鼓励他们参加当地生产生活，加强其家庭发展能力。

(2)省内流动型的人口更需要住房保障。省内流动型由于年轻、学历高，在省内劳动力市场上可能占据优势，地理上流动比较频繁。他们在流入地暂时没有能力购买房产，是租房市场上的需求者。城市管理者应该规范当地租房市场和租房中介，保障流动人口健康生活的权利。

(3)跨省稳定型的人口更需要家庭福利的提高。该类型人口通常生活水平已经达到了较高水平，其中一部分人已经退休进入老年生活，由于没有当地户籍，他们在享受社会保障与福利方面会遇到困难。杨菊华认为我国户籍制度不仅有城乡之分，还有内外之别[20]。城市管理者应该保障这部分“隐形流动人口”的政策性权利，包括简化医保异地报销流程等具体措施。

(4)跨省流动型的人口更需要劳动与收入权利的保障。跨省流动型人口是大城市的主要建设者与生产者，他们随工作而流动，用青春为自己与家人换取更好的生活机会。城市管理者应该注意用工单位是否有压榨员工、非法延长工时等行为，保障劳动者的合法权益。

(三)创新与不足

本文在理论与方法上都有一定的创新。理论层面上，本文提出了人口迁移流动中地理性、经济性和社会性三者之间的相互关系问题，并验证了人口迁移流动地理上的差异性从根本上取决于经济性与社会性影响的命题。本研究将人口流动在时间、空间上的特征综合起来分类，这种做法是目前比较少见的，且由于人口流动在时空特征上内部存在较大差异，这种综合考虑是非常有意义的。方法上，本文依据文献研究对数据进行了严谨的聚类分析，而不是主观划分类型，说明本文得出的4种人口流动类型与现实情况是比较相符的，并且聚类分析方法是人口学中比较少用的方法，因此本文在方法上有一定创新。

囿于客观原因，本文在许多方面存在一定不足之处，未来还可以进一步完善。

(1)关于家庭特征的描述不足，特别是流出地的家庭情况。在新迁移经济理论框架下，家庭情况对于流动决策有关键性的影响。由于2017年流动人口动态监测数据中，关于老家的问题仅限于土地、集体分红，没有涉及赡养责任等对流动决策有关键影响的变量，故本文对于流出地家庭情况没有多加描述。

(2)关于社会网络的描述不足。有研究发现当前流动人口与现居住地其他社会群体交流不多，社会交往仍局限在原有的亲缘、同乡等社会关系，参加当地社会活动的比例较低[4]。而社会网络对职业流动有重要影响，职业流动又会影响地理流动。由于动态监测数据问卷没有涉及类似获得工作途径等问题，本文没有很好地展现社会网络在流动行为中的作用。