城镇化发展中后期我国农村劳动力迁移年龄模式研究

王亚楠 谢晶鑫

摘要：随着我国城镇化发展进入中后期，农村劳动力迁移呈现增速放缓以及回流趋势，在当前农村人口总量依然庞大、农业与非农部门劳动生产率仍存在较大差距的背景下，上述变化趋势显然有悖于刘易斯二元经济理论框架下的劳动力迁移规律。

基于迁移次序和队列差异视角，利用中国劳动力动态调查（CLDS）数据，采用二元选择模型和多层次APC—交叉分类随机效应模型，理论探讨并实证检验我国农村劳动力初次迁移与回流再迁移、不同出生队列劳动力初次迁移的年龄模式差异，以期深入理解劳动力迁移规律并准确研判未来发展趋势。研究发现：第一，回流劳动力的再迁移意愿显著大于从未迁移劳动力的初次迁移意愿，在20—45岁的中青年劳动力群体中体现得最为明显；第二，我国农村劳动力初次迁移行为具有典型的年龄特征且存在明显的队列差异，越晚出生队列初次迁移率与年龄倒“U”型关系越显著，尖峰态势越明显。为推动我国城镇化水平持续提升、促进城乡统一劳动力大市场形成，建议应重点围绕提升农村人口自然增长水平、加强中青年劳动力迁移稳定性以及挖掘农村中老年劳动力迁移潜力制定适应性政策。

关键词：劳动力迁移；年龄模式；迁移次序；队列差异

中图分类号：C922文献标识码：A文章编号：1000-4149（2024）03-0057-13

DOI：10-3969/j-issn-1000-4149-2024-00-022

一、问题的提出

由工业化带动的农村劳动力大规模迁移成就了我国城镇化跨越式发展的黄金30年，2022年常住人口城镇化率首次突破65%，标志着“十四五”规划目标超前完成。随着我国城镇化发展进入中后期，建立“城乡统一的劳动力大市场”成为打破城乡二元发展状态、促进城乡产业协调融合发展进而实现城乡居民共同富裕的重要基础和保障［1］。长久以来，农村劳动力向城镇地区单向流动是我国城乡劳动力市场互动的主要形式，近年来我国农村劳动力迁移增速有所下滑，根据全国农民工监测调查数据，2011—2016年农民工总量以年均1-8%的速度增长，而2017—2022年年平均增速仅为0-5%。背后的原因可能源于农村劳动力迁移势能开始疲软，也可能源于迁移劳动力回流根据CLDS数据库对“迁移”概念的界定，以“是否离县（超过半年）”为判断依据，这里将曾离县农村劳动力返回农村的行为定义为“回流”。程度逐渐加深，而在当前我国农村人口总量依然庞大、农业与非农部门劳动生产率仍存在较大差距的背景下，上述变化趋势显然有悖于刘易斯二元经济理论框架下的劳动力迁移规律。因此，正确理解我国农村劳动力迁移基本特征并准确研判其未来发展方向，对于推动我国城镇化水平持续提升以及促进城乡劳动力双向流动大市场形成具有重要意义。

从生命周期角度来看，我国农村劳动力迁移率与年龄之间具有倒“U”型关系，呈现出以中青年劳动力迁移为主的特征［2-3］。值得注意的是，这种典型特征正在悄然发生转变：根据对流量流动人口年龄别流动率的测算，峰值年龄（20岁左右）人口流动率在2000—2020年期间大幅度提高，并且中老年（45—70岁）人口流动率也明显提升［4］。虽然农村人口老龄化程度加深导致低风险迁移人口权重增大［5-7］，以及乡村振兴和产业承接吸引农民工“凤鸟还巢”，能够为农村劳动力迁移增速减慢提供一定解释，但并不充分，迁移年龄模式变化也是一个重要的影响因素，而已有研究缺乏深入讨论，不利于认清劳动力迁移基本规律进而难以准确预测未来发展趋势。

考虑到我国农村劳动力迁移具有较强异质性，有必要进一步挖掘其与迁移年龄模式之间的关系。一方面，基于农村劳动力在城乡间“循环流动”特点，现实中观察到的农村剩余劳动力释放过程既包含劳动力初次迁移也包含回流劳动力再迁移，二者的迁移意愿、行为等具有显著差异［8-11］，并由此可能表现出不同的年龄特征，需要进行合理区分；另一方面，对于我国这样一个经历了社会经济文化持续变化的国家而言，不同出生队列在同一年龄上表现的迁移意愿和行为也会存在显著差异，譬如，20世纪50年代出生人口在其20岁时迁移机会很少，而20世纪90年代出生人口在其20岁时迁移甚至在孩童时期随父母迁移的概率却非常大，同样需要分队列刻画农村劳动力迁移年龄模式。

由于对劳动力迁移次序监测难度较大且复杂，本文仅对从未发生过迁移的劳动力与有过迁移经历的回流劳动力进行简单区分，重点比较初次迁移与回流再迁移意愿的年龄模式差异；劳动力的初次迁移行为可被看作一次性不可重复事件，可根据人口迁移史信息进行推算［12］，本文将利用中国劳动力动态调查（CLDS）数据中“第一次迁移年份”变量，测算各年龄风险人口历年的初次迁移率，分出生队列解析劳动力初次迁移的年龄模式差异。最终的研究结论将有助于明晰在城镇化发展进入中后期阶段我国农村劳动力迁移基本特征及变化趋势，并针对人口老龄化持续深化的现实背景，提出有序引导农村劳动力双向流动的相关政策建议。

二、理论基础与研究假说

本文试图理解劳动力初次迁移与回流劳动力再迁移不同队列间劳动力初次迁移的年龄模式差异。经典理论与大量文献对农村劳动力迁移机制的阐释为本文提供了重要的理论支撑。刘易斯的二元经济模型［13］、拉尼斯—费景汉的工资驱动模型［14］以及托达罗的预期收入模型［15］等从宏观层面对劳动力由传统农业部门向现代工业部门转移过程构建了理论框架；博格（Bague）、李（Lee）基于微观视角提出了考虑迁移因素分类的推拉理论，认为人们依据“推力”（迁出地的不利条件）与“拉力”（迁入地的有利条件）的共同作用效果进行迁移选择［16-17］；20世纪末期，斯塔克（Stark）指出迁移决策不仅要考虑个人预期收入最大化，更应满足家庭预期收入最大化和风险最小化［18］，由此逐步发展为新劳动力迁移经济理论。本文将主要基于推拉理论对劳动力迁移年龄模式异质性的产生过程进行探讨。

自改革开放以来，我国经历了以农村劳动力就业转移为主要特征的历史上最大规模的一次人口迁移，相关研究浩如烟海。虽然西方经典理论可以为研究我国农村劳动力迁移过程提供基本分析框架，但仍需紧密结合实际国情进行具体分析。随着人口年龄结构变化的凸显，由此可能产生的影响也引起了一定关注：有研究指出，我国农村劳动力迁移具有明显的年龄特征，迁移率与年龄之间呈倒“U”型关系，15—30岁是最易发生迁移的年龄段［2，4］，这种典型的选择性迁移又会加剧农村人口年龄结构老化，进一步抑制下一阶段的整体迁移率［19-20］。然而，已有研究仅强调不同年龄层次劳动力迁移率的差异，并假设这种差异保持不变，显然在社会经济文化持续变化的现实条件下无法成立，也忽视了我国农村劳动力迁移“候鸟式”特征的干扰，需要进一步深入理解。

1.劳动力初次迁移与回流再迁移意愿的年龄模式差异

非农业与农业收入差距是农村劳动力选择迁移的主要动机，但对于初次迁移与回流再迁移的行为决策而言，推拉力条件有所不同。农村劳动力在选择初次迁移时面临的城镇拉力因素是不确定的预期非农收入，取决于其非农就业概率及工资水平，同时也会受到不确定的迁移成本的推力作用，更重要的是，这种预期层面的成本收益比较会受到来自家庭长期计划安排的影响，即20世纪90年代以来（甚至早在80年代）非农收入相对优势促使农村家庭逐渐把农业排除在子代就业计划之外，注重对子代非农人力资本投资而不再让其通过“干中学”和“耳濡目染”积累农业经营所需劳动技能和生产管理知识。

而回流劳动力再迁移决策则相对复杂，来自城镇的拉力转变为确定的非农收入，并有可能在就业不稳定的情况下与确定的迁移成本一起成为引起劳动力回流的推力因素，前期迁移经验会对劳动力再迁移决策产生重要影响［21-22］，并且既可能为正也可能为负［23-24］。基于我国农村劳动力迁移具有典型年龄特征的事实，劳动力初次迁移与回流再迁移意愿差异在不同的年龄阶段可能具有不同表现：对于刚进入劳动年龄的农村年轻人口而言，因为家庭对其非农人力资本积累的长期影响，以及迁移机会成本相对较低，即便是初次迁移也可能表现出较高的迁移意愿而削弱迁移经验带来的影响。尽管在迁移峰值之后随着劳动力年龄增加，无论是初次迁移还是回流再迁移可能性均会下降，但前者受到的影响更大［25］。一方面，回流劳动力相对于从未发生过迁移的劳动力在迁移过程中遇到了更多客观阻碍，既然曾经迁移过就意味着其具有更强的主观意愿和能力，一旦约束限制减少便会激励回流劳动力再迁移；另一方面，丰富的迁移经历也是促进迁移的一个有利因素。然而，当劳动力进入老年阶段时，这些抑制因素很难被改变，譬如市场不会给老年劳动力提供更多的就业机会，劳动力回流表现为“永久性”回流则上述差异将不再显著。由此，提出研究假说1：回流劳动力再迁移意愿明显高于从未发生过迁移的劳动力的初次迁移意愿，且二者之间的差异随着年龄增长先升后降。

2.不同队列间劳动力初次迁移的年龄模式差异

不同于劳动力回流再迁移行为，初次迁移是一次性不可重复事件，通过追踪其历史变迁轨迹并刻画年龄模式能够进一步深刻认识我国农村劳动力迁移规律。劳动力迁移的年龄模式需要分两个层次来理解：一是同一时期内不同年龄个体之间的迁移率差异；二是同一出生队列生命周期不同年龄阶段的迁移率差异。一般意义上的理解多为第一层次。假若同一时期内各年龄段的不同出生队列具有相同的迁移年龄模式，那么两个层次之间并无本质区别，但对于我国这样一个经历了社会经济文化持续变化的国家而言，不同年代出生人口必然具有差异化的迁移年龄模式：较早年代出生的老年劳动力在其中年及后期才开始卷入大规模迁移的浪潮；而“80后”、“90后”们则在其刚进入劳动年龄甚至孩童时期便处于自由迁移的环境。由此可知，越晚年代出生的劳动力越可能在其年轻时发生迁移。已有研究从生命周期角度考察并证明了劳动力迁移率与年龄之间具有倒“U”型关系［2-3］，意味着拐点处的最适宜迁移年龄将随着出生队列的更迭而提前。在年轻劳动力整体迁移率提高以及平均迁移年龄提前的双重效应下，当他们进入生命周期中后期阶段时发生初次迁移的可能性将大幅度下降，如果仍以当前老年劳动力在其五六十岁时的迁移率来估计年轻劳动力未来到达同样年龄时的迁移率，则会产生较大偏差。基于以上分析，提出研究假说2：剔除回流劳动力干扰后的农村劳动力初次迁移过程具有典型的倒“U”型年龄特征，并且呈现显著的队列差异，即越年轻队列迁移率随年龄迅速增加也迅速下降，拐点处的适宜迁移年龄更小。

三、模型设定与变量选择

1.劳动力初次与回流再迁移年龄模式差异实证模型

根据前面关于农村劳动力初次与回流再迁移意愿的理论探讨，本文将构建一个二元选择模型对研究假说1进行验证，具体实证模型设定为如下公式：

P（Yji=1）=β0i+β1iX1i+β2iX2i+…+βniXni+εi（1）

其中，被解释变量为迁移意愿（1=愿意迁移；0=不愿意迁移）；关键解释变量为迁移经历（1=具有迁移经历；0=从未发生过迁移）以及年龄变量；控制变量综合考虑个体、家庭、村居以及地区四个层面的因素，选取性别、受教育年限、婚姻状况和健康状况来衡量劳动力个体特征，选取家庭劳动力占比和家庭总收入来衡量家庭禀赋，选取村庄地势、与县政府的距离衡量村居特征，设置东、中、西部虚拟变量衡量地区差异。

2.劳动力初次迁移年龄模式队列差异实证模型

为了清晰捕捉不同出生队列农村劳动力初次迁移年龄模式差异，本文首先采用多层次APC—交叉分类随机效应模型（HierarchicalAPCCrossClassifiedRandomEffectsModels，简称APC模型）来检验队列效应，再构建二元选择模型进一步验证研究假说2。由于年龄、队列和时期存在先天的线性关系，即年龄=时期-出生年份，使用传统回归模型无法区分三者单独作用，存在识别问题，APC模型则可以弥补这一缺陷［26］。该模型本质是将年龄、时期和队列三个时间维度变量置于不同层面的分层模型中，其中，年龄归于个体层面变量，为固定效应；时期和队列从某种意义上变成了环境变量，归于更高阶的时期和队列层面，为随机效应。具体如下：

第一层模型（个体层面模型）：

Yijk=β0jk+β1AGEijk+β2AGE2ijk+β3Zijk+εijk（2）

第二层模型（队列和时期层面模型）：

β0jk=γ0+μ0j+ν0k（3）

将式（3）带入式（2），得综合模型：

Yijk=γ0+β1AGEijk+β2AGE2ijk+β3Zijk+μ0j+ν0k+εijk（4）

其中，i表示第i位个体，j表示第j个出生队列，k表示第k个初次迁移时期。β0jk表示个体层面的截距项。Yijk表示属于时期k和队列j的农村人口i的迁移选择，在相应年份发生迁移时取值为1，反之则为0。AGEijk表示该个体在观测年份的年龄，同时加入年龄的平方项AGE2ijk，以验证倒“U”型关系。Zijk表示个体层面的控制变量，包括性别、受教育年限、家庭劳动力占比、村居距离县政府距离和村居地势等。μ0j和ν0k分别表示队列效应和时期效应，均服从正态分布，即μ0j～N（0，τμ），ν0k～N（0，τν），对应的总方差分别为τμ和τν。εijk表示个体层面的随机误差，服从正态分布，即εijk～N（0，σ2），γ0表示截距。

四、数据来源与描述分析

1.数据来源

本文数据来自中山大学社会科学调查中心开展的中国劳动力动态调查数据库。该数据库采用多阶段、多层次、与劳动力规模成比例的概率抽样方法和轮换样本的追踪方式，从个体、家庭和社区三个层次调查中国劳动力的教育、工作、迁移、社会参与等情况。数据样本覆盖全国29个省份（除港澳台、西藏、海南外），具有较好的代表性。本文利用CLDS2018数据，在劳动力初次迁移与回流再迁移意愿年龄模式差异的分析中，根据个体问卷“村委会农村户籍者”样本的“外出务工经历”和“流动意愿”设置相应关键解释变量与被解释变量，剔除缺失样本后得到有效样本7090个，其中没有迁移经历的农村劳动力样本5597个，回流劳动力样本1493个，分别占79%和21%；在劳动力初次迁移年龄模式队列差异的分析中，除了要考察调查时点居住在农村的劳动力样本“第一次迁移年份”的迁移史信息，还应包含调查时点在外流动的劳动力样本情况，经整合得到的样本量为21539个。

由于构建APC模型要求利用重复测量的横截面数据构造出“队列组数×时期数”的数据矩阵［27］，CLDS2018数据虽仅为一期截面数据，但根据本文拟探究劳动力初次迁移年龄模式及其队列差异的研究意图，可利用“第一次迁移年份”的迁移史信息进行构造，即设置观测期限（1990—2018年），当样本个体的迁移年份与观测年份相同时，则表示该样本在观测期当年发生迁移，反之则反是，并记录相应的年龄与出生队列，由此便可形成满足APC模型适用条件的数据结构。

2.劳动力迁移年龄特征的描述分析

首先，从未发生过迁移的与回流的劳动力迁移意愿及其年龄特征存在明显差异。通过对各年龄劳动力样本迁移意愿进行统计，可以整理得到意愿迁移率的年龄分布情况。如图1所示，在从未发生过迁移的与回流的劳动力样本中，迁移峰值年龄均出现在15—20岁之间，随后便呈现下降趋势，整体而言，回流劳动力的再迁移意愿更高，在20—45岁的中青年群体中体现得最为明显，相比之下，45岁之后二者的变化趋势差异不大。这基本可以解释已有研究根据人口普查数据描述的流动人口年龄特征的变化［4］，20—45岁中青年劳动力群体中从未发生过迁移的劳动力的初次迁移意愿大幅度下降，会显著拉低该年龄段平均流动水平，从而表现出中青年流动人口增长速度低于中老年的态势。

其次，劳动力初次迁移年龄模式的队列差异明显。利用样本个体“第一次迁移年份”信息可以计算相应的初次迁移年龄，进而可以追踪不同出生队列的劳动力初次迁移年龄模式。在图2（a）中，初次迁移率与年龄整体呈倒“U”型关系，且越晚出生队列越表现出峰值迁移率更高、峰值年龄更小、尖峰态势更显著的特征；从（b）图中各出生队列累计迁移率的变化趋势可以看出，越晚出生队列累计迁移水平越高，如1990—2000年出生队列（调查时18—28岁）的累计迁移率已达到80%，相比之下1960—1969年出生队列（调查时49—58岁）的累计迁移率不足40%。值得注意的是，几乎所有队列的初次迁移率均已进入下降阶段，特别是年轻队列也已降到较低水平，这与图1中从未发生过迁移的劳动力初次迁移意愿年龄特征基本可以吻合。

3.变量统计性描述

在劳动力初次迁移和回流再迁移意愿年龄模式差异的分析中，本文根据“是否有外出务工经历”来区分从未迁移劳动力样本和回流劳动力样本。从表1的描述可以得知，当前阶段农村劳动力的平均迁移意愿已处于较低水平，仅为10%，且其中不仅包括从未迁移劳动力的初次迁移意愿也包括回流劳动力的再迁移意愿。

在劳动力初次迁移年龄模式队列差异的分析中，被解释变量为农村人口是否曾迁移过，当调查样本的第一次迁移年份与构造的观测期（1990—2018年）年份相同时，则表示该样本在当年发生迁移，赋值为1，反之赋值为0；年龄为样本个体在观测年份时的年龄，时期和队列变量分别由观测年份和出生年份（1921—2018年）按五年一组的方式进行分组。具体变量的统计性描述见表2。

五、实证分析结果

1.劳动力初次与回流再迁移意愿年龄模式差异的实证结果如表3所示，回流劳动力再迁移意愿明显高于从未发生过迁移劳动力的初次迁移意愿，且二者之间的差异随着年龄增长先升后降，即研究假说1得到验证。模型1为基础回归，其中关键解释变量年龄的平方项显著为负，说明劳动力迁移意愿与年龄呈倒“U”型关系；虚拟变量迁移经历显著为正，说明曾经外出过但当前已回流劳动力的再迁移意愿显著大于从未迁移劳动力的初次迁移意愿；将年龄分组后的回归结果（模型2—模型5）显示，在20岁及以下与65岁以上的组别中上述差异并不显著，而在20—45岁的中青年劳动力群体中差异最大也最为显著，这为描述分析部分阐述的特征提供了统计支持。结合对于上述特征形成机理的理解，由于劳动力初次迁移是一次性不可重复行为，随着刚进入劳动年龄人口的初次迁移水平逐渐提高，当其到达中青年时的初次迁移率则会下降，从而在20—45岁年龄阶段表现出与回流劳动力的再迁移意愿的明显差异，而这种差异又会随着回流劳动力进入中老年后再迁移意愿的降低逐渐缩小。

在控制变量的影响中，从个人禀赋来看，男性相较于女性更倾向于迁移，在家庭分工制度下女性可能需要承担更多赡养老人、抚养子女等责任而被安排留在农村，女性劳动力的迁移意愿明显偏低。但在65岁以上年龄组中，性别因素的影响方向转变为负（但不显著），说明老年劳动力迁移意愿不存在明显的性别差异。可能的原因在于：一方面，无论男性还是女性劳动力在进入老年后人力资本水平均会下降，但相对而言，女性劳动力人力资本水平下降对其非农就业机会损失的影响较小；另一方面，在城镇化快速发展背景下，“城乡两栖”的家庭结构特征也促进了老年女性劳动力为照顾子代家庭的迁移行为。受教育程度变量对劳动力迁移意愿的影响为负但不显著，尤其体现在45岁以下年龄组中，揭示出受教育程度对于中青年农村劳动力迁移意愿的促进作用有所减弱，可能是由于随着义务教育的普及和职业教育的发展，年轻人口受教育程度差距在缩小，并且农业规模经营发展也可能吸引越来越多受教育程度较高的“新农人”将农业作为一个理性的职业选择。从家庭禀赋来看，劳动力所在家庭的劳动力占比越高、家庭总收入越低则劳动力越倾向于迁移；从村居层面来看，丘陵和山区农村劳动力的迁移意愿更高；从地区层面来看，相对于东部地区，中西部地区农村劳动力更愿意迁移。

2.劳动力初次迁移年龄模式队列差异的实证结果

表4报告了APC模型的估计结果。其中，模型6是基准模型，仅放入年龄、时期和队列变量，重点检验年龄和队列变量的影响。模型7在模型6的基础上进一步加入一些控制变量以提高模型的拟合程度（由于分析中所使用的数据是根据CLDS2018一期数据向前推算而形成的“队列组数×时期数”的数据矩阵，无法获取更多易随时间变化的控制变量信息）。结果表明，我国农村劳动力初次迁移率存在显著的年龄和队列差异，根据年龄平方项的估计结果可以判断，控制队列等因素影响后的劳动力初次迁移率与年龄之间仍主要呈现典型的倒“U”型关系，并且出生年代越晚的队列总体迁移水平越高。

我国农村劳动力迁移水平在过去表现出的长期增长趋势实际上是年龄、时期和队列三个时间维度下的综合结果，即农村劳动力供给存在年龄结构优势、改革开放等经济利好政策以及社会发展对不同出生年代人口的长期影响（如越年轻的农村人口队列越注重非农人力资本积累）。虽然表4估计结果表明，平均意义上无论是队列还是时期因素均显著促进了农村劳动力初次迁移行为，但通过进一步考察其作用程度的变化趋势可知（见图3），在控制个体层面年龄因素影响后，农村劳动力初次迁移率在1990—2009年这段时期内，以及在1921—1960年出生人口队列中均呈现出小幅下降，而后便迅速上升。说明在早期阶段，尽管经济快速发展创造了大量的非农就业岗位需求，但农村剩余劳动力规模庞大、中青年劳动力占比较高的供给条件优势对于农村劳动力迁移发挥了更加重要的促进作用，这也与当时农村劳动力基于保留工资水平源源不断涌向城镇的二元经济结构特征相吻合；随着2010年之后农村人口老龄化程度逐渐加深［28］，队列和时期效应明显加强，意味着在农村劳动力年龄结构优势日益减弱的背景下，促进迁移的动力主要源于经济发展等因素带来的时期变化，以及1960年代之后出生的人口队列非农迁移意愿的增强。

尽管APC模型可以有效分离农村劳动力初次迁移的年龄与队列效应，但无法检验二者之间的交互作用，从而无法验证研究假说2提出的不同出生队列可能表现出显著的迁移年龄模式差异。若仅考虑年龄与队列差异而不引入时期变量则可以避免多重共线性问题，因此，通过构建一个二元选择模型并引入出生年代虚拟变量及其与年龄平方的交互项来进一步检验年龄与队列的交互效应。实证结果如表5所示，首先，以1940—1949年出生队列组为参照，除1950—1959年出生队列组之外，其余各组均具有更高的迁移率，并且随着出生年代的更迭而增加，这一结果与APC模型分析结果中队列效应相一致。其次，出生年代虚拟变量与年龄平方的交互项系数显示，在1960年之后出生的各队列组内，劳动力初次迁移率与年龄的倒“U”型关系更为显著，而出生年代最晚的1990—2000队列组系数仍为负但显著性降低可能是由于大部分样本仍处于初次迁移水平上升的年龄阶段（倒“U”型曲线左侧），由此研究假说2得到验证。通过需求层面的考察，相较于其他年龄段，制造业发展对于促进16—30岁的青年劳动力、建筑业发展对于促进31—45岁的中青年劳动力、居民服务业发展对于促进46—60岁的中老年劳动力迁移可以起到显著的正向作用。

六、结论及政策建议

以往探讨我国农村劳动力迁移特征及变化规律的相关研究并未充分考虑到迁移次序和队列差异造成的迁移年龄模式变化问题，故可能影响对未来发展趋势的科学预判。基于此，本文利用中国劳动力动态调查数据，比较分析劳动力初次迁移与回流再迁移意愿不同出生队列间劳动力初次迁移率的年龄模式差异，并通过构建二元选择模型和多层次APC—交叉分类随机效应模型进行实证检验，主要得到以下研究结论和政策建议。

第一，中青年劳动力迁移潜力已近枯竭，农村新增劳动年龄人口将是未来迁移的主要增长源泉。我国农村劳动力迁移具有典型“候鸟式”特征，劳动力在城乡之间频繁往返流动导致难以监测到新增迁移人口的动态变化，而这恰好是劳动力迁移潜力的最直接体现。本文根据“第一次迁移年份”变量提供的人口迁移史信息，刻画并实证检验了劳动力初次迁移年龄模式的队列差异，研究结论表明，中青年劳动力在更年轻阶段便发生大规模迁移是造成其迁移势能明显下降的重要原因，即那些在最适宜迁移年龄（20岁左右）没有发生迁移的劳动力在后期发生初次迁移的可能性将极大地降低。随着我国城乡劳动力市场逐渐统一融合，适宜迁移年龄不断提前意味着迁移势能耗竭的年龄也愈发年轻化，虽然农村中青年劳动力迁移数量仍在增加，但其中很少一部分是由初次迁移劳动力数量增加所致，由于劳动力初次迁移决定迁移的真实增量，不难判断，未来我国农村劳动力迁移的增长源泉将主要是农村新增劳动年龄人口。因此，为持续推动我国城镇化发展，应重点加强农村人口自然增长水平提升方面的政策干预，比如，深入推进农村地区生育鼓励政策，营造良好的“生”和“育”环境氛围，协调婚嫁、生育、养育、医疗、教育等多环节相关社会服务支持政策配套衔接等。

第二，中青年回流劳动力的迁移动态较为活跃，是发展城乡统一劳动力大市场的关键要素。农村中青年劳动力迁移稳定性仍不强，回流劳动力中该部分群体的再迁移意愿明显更高，说明在我国城镇化发展的中后期阶段，如何消除中青年劳动力迁移意愿与行为之间的客观阻碍是构建城乡统一劳动力大市场的关键，除了要让想出去的能真正在城市扎根，也要让有志于投身农业事业发展的能安心留下。需要继续优化市民化政策，实现迁移劳动力“愿落尽落”；也需要因地制宜促进农村新业态建设，为回流劳动力提供良好的就业和创业环境。

第三，中老年劳动力迁移潜力尚待挖掘，对于这部分人群的开发有利于再次激发人口红利。通过前面对分队列劳动力迁移年龄模式的描述分析与实证检验可知，与年轻队列快速进入低水平阶段相比，中老年队列因其年轻时没有更多的非农就业选择机会而积蓄了较强的迁移势能，但随着年龄的增加这部分迁移势能将迅速消散甚至无法释放，因此，充分挖掘农村中老年劳动力的迁移潜力可能是新的人口红利的一个重要增长点。应加快推进县域和小城镇产业发展，将农村中老年劳动力纳入养老服务体系，如推行“时间银行”互助养老模式，将老有所为与老有所养相结合，不仅能够创造更多非农就业机会促进中老年劳动力迁移，还可以作为养老保障制度的有益补充降低社会养老负担。

参考文献：

［1］马晓河，杨祥雪.城乡二元结构转换过程中的农业劳动力转移——基于刘易斯第二转折点的验证［J］.农业经济问题，2023（1）：4-17.

［2］马忠东.改革开放40年中国人口迁移变动趋势——基于人口普查和1%抽样调查数据的分析［J］.中国人口科学，2019（3）：16-28，126.

［3］胡雪萍，史倩倩，向华丽.中国农村劳动力人口变动趋势研究［J］.人口与经济，2023（2）：27-44.

［4］周皓.我国流动人口年龄别流动率模式及其演变［J］.华东师范大学学报（哲学社会科学版），2023（1）：185-201，206.

［5］李庆.转移率差异、农村人口结构变化与“民工荒”问题研究［J］.商业经济研究，2016（9）：134-136.

［6］孟向京，姜凯迪.城镇化和乡城转移对未来中国城乡人口年龄结构的影响［J］.人口研究，2018（2）：39-53.

［7］解安，林进龙.中国农村人口发展态势研究：2020—2050年——基于城镇化水平的不同情景模拟分析［J］.中国农村观察，2023（3）：61-86.

［8］王子成，赵忠.农民工迁移模式的动态选择：外出、回流还是再迁移［J］.管理世界，2013（1）：78-88.

［9］常进雄，赵海涛.农民工二次跨区流动的特征分析［J］.中国人口科学，2015（2）：84-92，127-128.

［10］吴方卫，康姣姣.中国农村外出劳动力回流与再外出研究［J］.中国人口科学，2020（3）：47-60，127.

［11］卓云霞，刘涛.迁移者的居留、返乡与再迁移决策——基于事件史的分析［J］.地理研究，2022

（5）：1262-1278.

［12］刘金菊，陈卫.中国人口的迁移转变——基于迁移率的考察［J］.人口与经济，2021（1）：37-49.

［13］LEWISWA.Economicdevelopmentwithunlimitedsuppliesoflabor［J］.TheManchesterSchoolofEconomicandSocialStudies，1954（2）：139-191.

［14］RANISG，FEIJCH.Atheoryofeconomicdevelopment［J］.TheAmericanEconomicReview，1961，51（4）：533-565.

［15］TODAROMP.Amodeloflabormigrationandurbanunemploymentinlessdevelopedcountries［J］.TheAmericanEconomicReview，1969，59（1）：138-148.

［16］BOGUEDJ.Internalmigration［M］.Chicago：UniversityofChicagoPress，1955：162-165.

［17］LEEES.Atheoryofmigration［J］.Demography，1966，3（1）：47-57.

［18］STARKO，TAYLORJE.Migrationincentives，migrationtypes：theroleofrelativedeprivation［J］.TheEconomicJournal，1991，101（408）：1163-1178.

［19］邹湘江，吴丹.人口流动对农村人口老龄化的影响研究——基于“五普”和“六普”数据分析［J］.人口学刊，2013（4）：70-79.

［20］王泽强.乡—城人口迁移与农村老龄化——基于农村迁移人口生育率变动的分析［J］.云南民族大学学报（哲学社会科学版），2018（2）：72-76.

［21］MASSEYDS.UnderstandingMexicanmigrationtotheUnitedStates［J］.AmericanJournalofSociology，1987，92（6）：1372-1403.

［22］卓云霞，刘涛.迁移者的居留、返乡与再迁移决策——基于事件史的分析［J］.地理研究，

2022（5）：1262-1278.

［23］任正委，任远.返乡劳动力的再迁移意愿和再迁移方向选择［J］.西北人口，2022（1）：25-37.

［24］张梁梁，李世强.外出务工经历、邻里关系与返乡农民工创业［J］.人口与经济，2022（2）：140-154.

［25］LEESL.Racialandethniccomparisonofmigrationselectivity：primaryandrepeatmigration［D］.UtahStateUniversity，2008：201.

［26］YANGY，LANDKC.Ageperiodcohortanalysis：newmodels，methods，andempiricalapplications［M］.BocaRaton：CRCPress，2013：1-2.

［27］李婷.哪一代人更幸福？——年龄、时期和队列分析视角下中国居民主观幸福感的变迁［J］.人口与经济，2018（1）：90-102.

［28］蔡昉.人口转变、人口红利与刘易斯转折点［J］.经济研究，2010（4）：4-13.

TheAgePatternsofChinasRuralLaborMigrationattheMiddleand

LateStagesofUrbanizationDevelopment：BasedonaPerspectiveof

MigrationOrderandCohortDifferences

WANGYanan，XIEJingxin

（SchoolofEconomicsandFinance，HohaiUniversity，Changzhou213200，China）

Abstract：

AsChinahasenteredthemiddleandlatestageofurbanization，thegrowthrateofrurallabormigrationhassloweddownandreturnmigrationhasincreased.Underthebackgroundofhugescaleoftotalruralpopulationandbiggapbetweenagriculturalandnonagriculturallaborproductivity，thetrendmentionedabovecontradictstheprinciplesoflabormigrationasperLewisdualeconomytheory.Basedontheperspectiveofmigrationorderandcohortdifferences，usingdatafromtheChinaLaborDynamicsSurvey（CLDS）database，thispaperadoptsthebinaryselectionmodelaswellastheHierarchicalAPCCrossClassificationRandomEffectsModeltotheoreticallyexploreandempiricallytestthedifferencesintheagepatternsoftheinitialmigrationandremigrationofrurallaboraswellastheinitialmigrationoflaborindifferentbirthcohortsinChina，inordertodeeplyunderstandthelawoflabormigrationandaccuratelyevaluatethefuturedevelopmenttrend.Theresultsareasfollows：First，theremigrationintentionofreturneeworkersisgreaterthanthatofthenevermigrated，wheresuchdifferenceismainlyconcentratedinthe20-45yearsoldyoungandmiddleagedpopulation.Second，theinitialmigrationbehaviorofrurallaborinChinahastypicalagecharacteristicsandobviouscohortdifferences.Thelaterthebirthcohort，themoresignificanttheinvertedUshapedrelationshipbetweentheinitialmigrationrateandageis，andthemorepronouncedthespikingpatternis.InordertopromotethecontinuousimprovementofChinasurbanizationlevelandtheconstructionofaunifiedurbanandrurallabormarket，itisproposedthatweshouldmakeadaptivepoliciesfocusingonimprovingthenaturalgrowthlevelofruralpopulation，strengtheningthestabilityofthemigrationofyoungandmiddleagedreturneelabor，andtappingthemigrationpotentialofruralmiddleagedandelderlylabor.

Keywords：

labormigration;agepatterns;migrationorder;cohortdifferences

［责任编辑刘爱华］