許藍(lán)方,武繼磊,龐麗華

(北京大學(xué) 人口研究所,北京 100871)

1 引言

國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2022年我國城鎮(zhèn)化率達(dá)65.22%,中國的城鎮(zhèn)化水平已進(jìn)入中后階段。在城鎮(zhèn)化進(jìn)程持續(xù)推進(jìn)的新時(shí)期,黨的二十大強(qiáng)調(diào),要促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,推進(jìn)以人為核心的新型城鎮(zhèn)化;《國家人口發(fā)展規(guī)劃(2016-2030年)》也指出,要強(qiáng)化正向調(diào)節(jié),推動(dòng)人口流動(dòng)更加有序,持續(xù)增強(qiáng)人口資源稟賦。由此可見,人口是城鎮(zhèn)化建設(shè)與經(jīng)濟(jì)增長的核心要素,而人口遷移則是促進(jìn)人力資本合理流動(dòng)、區(qū)域資源有效開發(fā)的重要?jiǎng)釉础?/p>

根據(jù)第七次全國人口普查公報(bào),2020年我國人戶分離人口為49276萬人,市轄區(qū)內(nèi)人戶分離人口11694萬人,流動(dòng)人口37582萬人,分別較2010年增長88.52%、192.66%與69.73%。流動(dòng)人口規(guī)模的劇增既受七普調(diào)查技術(shù)革新的影響,也與十年地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、新型城鎮(zhèn)化持續(xù)推進(jìn)、戶籍制度改革等因素有關(guān)[1]。其數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出的人口流動(dòng)模式與五普、六普相比具有穩(wěn)定性與連貫性,具有極強(qiáng)的解釋力與研究價(jià)值。普查結(jié)果說明,當(dāng)前流動(dòng)人口規(guī)模大、增速快,已成為我國各省市常住人口構(gòu)成中的重要群體。同時(shí),我國不同區(qū)域由于自然資源稟賦與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異,已呈現(xiàn)出具有明顯空間差異的流動(dòng)人口特征。改革開放以來,我國流動(dòng)人口模式以近距離流動(dòng)為主,且省際流動(dòng)向東南沿海地區(qū)集聚[2]。省內(nèi)流動(dòng)人口的主要流入地是各省省會城市,并在空間上呈現(xiàn)“同心圓”特征[3],典型城市有成都市、武漢市等。省際流動(dòng)人口分布格局愈發(fā)受市場化機(jī)制的影響,空間分布差異與集聚特征日趨明顯[4],東部地區(qū)作為人口主要流入地吸引力不斷加強(qiáng),長三角、珠三角、京津冀為主要省際流動(dòng)人口流入地[5]。

省際流動(dòng)人口的空間分布之所以出現(xiàn)如此明顯的差異,根本原因在于我國不同區(qū)域的資源稟賦差異對流動(dòng)人口造成的吸引力不同。從推拉理論的角度來看,遷入地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與工資水平是吸引人口流入的決定因素;遷入地完善的醫(yī)療保障體系(醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)、享受醫(yī)療服務(wù)的平均等待時(shí)間[3]等)、充足的教育資源(受教育程度、高校數(shù)量[6]等)、豐富的自然資源與先進(jìn)的工業(yè)化水平[7]都會對流動(dòng)人口產(chǎn)生較大吸引力;而高房價(jià)[8]、嚴(yán)格的戶籍政策[9]等則會對人口流動(dòng)造成負(fù)向影響。對于遷出地,較低的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與較少的就業(yè)機(jī)會[10]將推排本地居民離開戶口所在地外出打工,人口與地區(qū)資源的供不應(yīng)求也會擠兌過剩人口,刺激人口遷出。比如我國東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型困難與經(jīng)濟(jì)下行壓力加劇造成了區(qū)域就業(yè)機(jī)會減少與勞動(dòng)力收入水平下降[11],人口凈遷出規(guī)模的大幅度增加[12]。除了遷入地與遷出地本身具有的社會經(jīng)濟(jì)特征之外,地理特征也會對人口流動(dòng)造成影響。許多研究依據(jù)重力模型已證明遷入地與遷出地距離越遠(yuǎn),人口流動(dòng)規(guī)模越小[3,10]。而隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與交通設(shè)備的不斷升級,交通運(yùn)輸條件的改善(如高鐵站或飛機(jī)場的開通、公路與鐵路密度等)在一定程度上會減少距離對人口流動(dòng)的阻礙;遷入地與遷出地的區(qū)域面積、土地面積[10]、綠地面積[5]、坡度差、高度差、降水量差[13]、溫差[14]等也會影響人口的遷移難易度與地區(qū)融入度,進(jìn)而影響流動(dòng)人口規(guī)模。再者,個(gè)人特征如飲食習(xí)慣、語言系統(tǒng)、風(fēng)俗習(xí)慣的異質(zhì)性[15],或遷移者的性別、年齡、婚姻狀態(tài)[16]、受教育程度、家庭財(cái)富等也會影響遷移行為發(fā)生的概率。一般來說,遷移者處于中青年階段且處于在婚階段[17],受教育程度越高[3]、家庭財(cái)富越多,發(fā)生人口流動(dòng)行為的概率就越高。此外,政策驅(qū)動(dòng)型的人口流動(dòng)也是我國一種重要的人口遷移模式。比如“援藏計(jì)劃”[18]、“脫貧攻堅(jiān)戰(zhàn)”[1]等。

隨著新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的不斷推進(jìn),流動(dòng)人口在新時(shí)期顯示出新的空間分布特征,我國流動(dòng)人口的時(shí)空變化及其影響因素有進(jìn)一步研究的空間。因此,本文計(jì)劃以我國336個(gè)地級以上城市作為研究單元,利用第六次、第七次人口普查的地級以上數(shù)據(jù),采用空間數(shù)據(jù)分析技術(shù)描述我國流動(dòng)人口的時(shí)空演變特征,并利用地理探測器深入分析當(dāng)前我國流動(dòng)人口空間分布的影響因素,以闡述我國2010和2020年省內(nèi)縣際、省際流動(dòng)人口的空間分布規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與處理

根據(jù)我國民政部公布的行政區(qū)劃代碼,2020年我國共有地級及以上行政區(qū)劃共336個(gè),分別包括4個(gè)直轄市、292個(gè)地級市、7個(gè)地區(qū)、30個(gè)自治州和3個(gè)盟(不包括港澳臺地區(qū)與三沙市)。2010、2020年各城市的常住人口、流動(dòng)人口、城鎮(zhèn)人口、分職業(yè)就業(yè)人口數(shù)等指標(biāo)來自《2010中國人口普查分縣級資料》、《2020中國人口普查分縣級資料》;經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會保障、公共交通等指標(biāo)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒2020》,以描述普查時(shí)點(diǎn)之前最新的城市社會經(jīng)濟(jì)特征。

流動(dòng)人口定義方面,根據(jù)第七次全國人口普查公報(bào)(第七號)、數(shù)據(jù)可得性及已有研究成果[19],本文將省際流動(dòng)人口定義為人戶分離半年以上,且戶口登記地在省外的人口;省內(nèi)縣際流動(dòng)人口定義為人戶分離半年以上,且戶口登記地在本省其他縣(市、區(qū))的人口;流動(dòng)人口為省際流動(dòng)人口與省內(nèi)縣際流動(dòng)人口之和。

在數(shù)據(jù)處理上,本文以中國民政部、國家統(tǒng)計(jì)局公布的十年內(nèi)行政區(qū)劃變動(dòng)信息,人工矯正兩個(gè)時(shí)期的地級以上城市人口數(shù)據(jù),并與2020年最新的區(qū)域行政代碼進(jìn)行匹配,以便進(jìn)行對比分析;對于城市統(tǒng)計(jì)年鑒中的缺失值,本文通過查閱各省、城市統(tǒng)計(jì)年鑒進(jìn)行補(bǔ)充;對于在分省、分市統(tǒng)計(jì)年鑒及統(tǒng)計(jì)公報(bào)中無法獲取的數(shù)據(jù),本文根據(jù)城市2019年地區(qū)生產(chǎn)總值進(jìn)行分組,并以對應(yīng)變量的組內(nèi)均值補(bǔ)充該城市變量的缺失值。采用組內(nèi)平均值替代方式進(jìn)行修補(bǔ)的數(shù)據(jù)比例不超過單個(gè)變量樣本數(shù)的2%。

2.2 研究方法

2.2.1 空間自相關(guān)

空間自相關(guān)包括全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)是用來分析研究對象在整體空間上的分布模式與集聚情況,一般情況下使用莫蘭指數(shù)(Moran′s I指數(shù))進(jìn)行描述。設(shè)定研究區(qū)域存在n個(gè)區(qū)域單元,第i個(gè)單元的觀測值為xi,第j個(gè)單元的觀測值為xj,則Moran′s I的計(jì)算公式為:

局部空間自相關(guān)可以描述每一觀測區(qū)域和相鄰區(qū)域之間的相關(guān)程度,在本文中則表現(xiàn)為某地級市與周圍相鄰地級市之間在流動(dòng)人口規(guī)模上的相關(guān)程度,本文通過計(jì)算局部莫蘭指數(shù)(Local Indicators of Spatial Association,簡稱LISA),通過正態(tài)標(biāo)準(zhǔn)化得分比較,得到顯著高低相鄰區(qū)域的分布特征(HH、LL、HL和LH)以及統(tǒng)計(jì)不顯著區(qū)域。LISA的計(jì)算公式為:

2.2.2 冷熱點(diǎn)分析(Getis-Ord G*i)

熱點(diǎn)分析是識別具有統(tǒng)計(jì)顯著性聚類區(qū)域的空間分析方法,通過建立常用的零假設(shè)檢驗(yàn),結(jié)合Z統(tǒng)計(jì)值、P統(tǒng)計(jì)值以判斷聚類的顯著性程度,常用的熱點(diǎn)分析統(tǒng)計(jì)量有Getis-Ord G*i統(tǒng)計(jì)量,其計(jì)算方法如下:

2.2.3 地理探測器

地理探測器作為一種空間統(tǒng)計(jì)方法,其因子探測與交互探測可測量因子效應(yīng)及交互作用,利用該方法計(jì)算各影響因素的q值與交互值,可以解釋我國流動(dòng)人口在空間上的變異性并對其分布模式進(jìn)行推斷統(tǒng)計(jì)。

因子探測:其原理在于自變量與因變量在空間上都具有各自的空間分布特征,如果這兩者具有相似性,則可說明自變量對該因變量有重要影響。利用地理探測器的因子探測模塊,可以檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)因子是否對某個(gè)被解釋變量的空間分布差異具有解釋力度,因此本文將利用因子探測檢驗(yàn)各因素對我國流動(dòng)人口空間分布格局形成的解釋效果,計(jì)算公式為:

交互探測:其原理在于不同因子進(jìn)行空間疊加可能會產(chǎn)生交互作用,從而影響對被解釋變量的解釋力度。比如分別將影響流動(dòng)人口空間分布的兩個(gè)因子記為X1和X2,X為X1和X2這兩個(gè)不同因子進(jìn)行空間疊加后所形成新的圖層。分別計(jì)算兩個(gè)因子單獨(dú)的解釋力度并與疊加后的因子解釋力度進(jìn)行比較,便可判斷兩個(gè)因子的交互作用(X)對流動(dòng)人口空間分布的解釋力度相對于單個(gè)因子是強(qiáng)化還是弱化(表1)。

表1 交互探測的表達(dá)式

3 我國地級以上城市流動(dòng)人口時(shí)空格局演變特征

3.1 2020年我國地級以上城市流動(dòng)人口空間分布格局

七普數(shù)據(jù)顯示,我國地級以上城市的流動(dòng)人口分布呈現(xiàn)出明顯的集中特征。總流動(dòng)人口數(shù)排名前10位的城市中,省際流動(dòng)人口量占全國省際流動(dòng)人口的比重達(dá)到了44.18%,前20位的城市省際流動(dòng)人口量占比達(dá)到58.54%;省內(nèi)縣際流動(dòng)人口的集中度低于省際流動(dòng)人口,但前50位城市的省內(nèi)縣際流動(dòng)人口占比也達(dá)到了71.84%。我國的流動(dòng)人口,尤其是省際流動(dòng)人口集中分布在了特大、超大城市之中。

為了描述流動(dòng)人口數(shù)與城市總?cè)藬?shù)的相對關(guān)系,本文采用城市人口流入率(流動(dòng)人口數(shù)/常住人口數(shù))指標(biāo),來描述我國各地級以上城市流動(dòng)人口的分布情況。根據(jù)圖1可看出,我國的流動(dòng)人口流入率空間分布可以主要分為三種類型。(1)省際-要素驅(qū)動(dòng)型:具有此類流入人口結(jié)構(gòu)的城市集中分布在京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)與珠三角地區(qū)。以北上廣深為例,這些城市憑借經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高、就業(yè)機(jī)會多、社會保障機(jī)制完善等優(yōu)勢吸引省外及省內(nèi)其他地區(qū)的勞動(dòng)力進(jìn)行人口流入,省際流動(dòng)人口與省內(nèi)縣際流動(dòng)人口的雙重疊加使得該區(qū)域的總?cè)丝诹魅肼瘦^高。(2)省際-政策導(dǎo)向型:具備此類流入人口結(jié)構(gòu)特征的城市主要是分布在西北地區(qū)、西南地區(qū)的經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū),又以少數(shù)民族自治區(qū)為主。比如新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū),西藏自治區(qū),和四川省、云南省西南部的少數(shù)民族自治州?！拔鞑看箝_發(fā)”、“脫貧攻堅(jiān)”、“一帶一路”等一系列政策的出臺,區(qū)域?qū)趲头雠c定向支援建設(shè)的不斷推進(jìn),使得許多來自東部、中部地區(qū)的技術(shù)、干部人員來到我國的西北地區(qū)成為省際流動(dòng)人口;又因?yàn)楫?dāng)?shù)氐膽艏丝谝?guī)模較小,由此造成了流動(dòng)人口占比較高的局面。(3)省內(nèi)-要素適宜型:具備此類流入人口結(jié)構(gòu)的城市主要是各省的省會城市,比如成都市、武漢市、長沙市等。對于省內(nèi)的其他城市而言,省會城市較其他發(fā)達(dá)地區(qū)距離近、生活成本低、社會環(huán)境融合度高,雖然可能在經(jīng)濟(jì)收入與就業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ确矫孑^超大城市有一定差距,但綜合多方面因素考慮,省會城市仍為省內(nèi)流動(dòng)人口可達(dá)且宜居的目的地。因此,省會城市會吸引較多的省內(nèi)縣際流動(dòng)人口,具有較高的流入率。

圖1 2020年我國地級以上城市省際(左圖)、省內(nèi)縣際(右圖)人口流入率空間分布 注:底圖來源于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng),審圖號為GS(2019)1822號,邊界無修改

圖2 2010-2020年我國地級以上城市總?cè)丝诹魅肼士臻g分布注:底圖來源于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng),審圖號為GS(2019)1822號,邊界無修改

3.2 2010-2020年我國地級以上城市流動(dòng)人口時(shí)空格局演變

相較于2010年,2020年我國地級以上城市中總流動(dòng)人口占常住人口比重10%以上的城市數(shù)量明顯增加,如東北地區(qū)的黑龍江省、吉林省;西南地區(qū)的四川省、重慶市;中部地區(qū)的湖北省、湖南省等。京津冀地區(qū)、長三角地區(qū)與珠三角地區(qū)持續(xù)發(fā)揮對流動(dòng)人口的吸納作用,且逐步顯現(xiàn)出擴(kuò)散趨勢;新疆維吾爾自治區(qū)、西藏自治區(qū)的人口遷移現(xiàn)象受政策影響加深,較多地區(qū)的總?cè)丝诹魅肼手饾u高于20%。

通過計(jì)算可知,2010年、2020年我國地級以上城市總?cè)丝诹魅肼实哪m指數(shù)(Moran′s I)分別為0.2840、0.2287,二者均為正值,且Z統(tǒng)計(jì)值均大于1.96,說明2010、2020年我國流動(dòng)人口流入率在空間上顯著集聚,但集聚程度有所下降。為了進(jìn)一步分析其在局部區(qū)域上的集聚差異,本文分別計(jì)算2010、2020年各地級以上城市總?cè)丝诹魅肼实腖ISA值以進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。從圖3可以看出,總流動(dòng)人口流入率的局部空間分布模式主要分為兩種類型:(1)“低-高”相連區(qū)域依附“高-高”相連區(qū)域:此類區(qū)域主要包括長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)以及新疆烏魯木齊市周邊地區(qū)。其如此分布的原因主要是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)或政策扶持核心區(qū)呈現(xiàn)流入率的區(qū)域高值,位于區(qū)域邊緣的城市由于本區(qū)流入率低、周邊流入率高,形成了“低-高”相連區(qū),并對核心區(qū)形成包圍之勢。相較于2010年,京津冀地區(qū)的“低-高”相連區(qū)域不再顯著,一定程度上表明了我國疏解北京非首都功能、京津冀地區(qū)協(xié)同發(fā)展的階段性成效;東北地區(qū)的“高-低”相連區(qū)域也不再顯著,流動(dòng)人口規(guī)模與人口流入率也有小幅提升,側(cè)面體現(xiàn)東北振興計(jì)劃取得階段性進(jìn)展;(2)“低-低”相連區(qū)域包圍“高-低”相連區(qū)域:此類區(qū)域主要分布在我國中部內(nèi)陸地區(qū)。其空間關(guān)系產(chǎn)生的原因主要是各省省會作為低值區(qū)的數(shù)值凸點(diǎn),具有“孤島式”的高流入率(多為省內(nèi)流入率),又因?yàn)橹車姆鞘鞘衅毡闉榈土魅肼?由此在省會城市形成了“高-低”相連區(qū),在周圍非省會城市形成片狀的“低-低”相連區(qū)。相較于2010年,2020年我國中部地區(qū)的“低-低”相連、“高-低”相連區(qū)域呈現(xiàn)出更大范圍的片狀分布,其中以重慶市、湖北省、湖南省、山東省等省份更為突出。這既可以說明這十年間我國中部地區(qū)流動(dòng)人口的短距離遷移傾向增強(qiáng),省會城市對省內(nèi)流動(dòng)人口的吸納能力提升,也可以體現(xiàn)我國二三線城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提升,對流動(dòng)人口的吸引力逐步加強(qiáng)。

圖3 2010-2020年我國地級以上城市總?cè)丝诹魅肼士臻g集聚分析注:底圖來源于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng),審圖號為GS(2019)1822號,邊界無修改

圖4的結(jié)果顯示,2020年我國流動(dòng)人口流入率集中分布的熱點(diǎn)區(qū)域主要在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的長三角地區(qū)、珠三角地區(qū),以及政策重點(diǎn)支持的內(nèi)蒙古自治區(qū)與新疆維吾爾自治區(qū)。代表城市有上海市,浙江省的寧波市、廣東省的深圳市、新疆維吾爾自治區(qū)的烏魯木齊市、與內(nèi)蒙古自治區(qū)的呼和浩特市。相較于2010年,我國東部沿海地區(qū)的熱點(diǎn)區(qū)域顯著性水平有所下降,而西北地區(qū)的新疆維吾爾自治區(qū)、內(nèi)蒙古自治區(qū)的熱點(diǎn)顯著性水平有所提升。冷點(diǎn)區(qū)域則主要分布在我國的內(nèi)陸地區(qū),主要包括河北省、山西省、陜西省等共10個(gè)省份。其中,山東省、四川省、湖北省和河南省位于流動(dòng)人口流入率冷點(diǎn)區(qū)域的城市最多,這是因?yàn)檫@些區(qū)域的勞動(dòng)力出于工資提升、工作前景、社會福利、子女教育等目的,向東部和南部流動(dòng),該區(qū)域成為了周圍發(fā)達(dá)地區(qū)的主要人口輸出地;本地常住人口以戶籍人口為主,從而造成此地區(qū)成為總流動(dòng)人口流入率的冷點(diǎn)區(qū)域。相較于2010年,內(nèi)陸地區(qū)的冷點(diǎn)區(qū)域有向南、向西擴(kuò)散的趨勢,且顯著性有所提升,中部地區(qū)城市的人口流動(dòng)空心化程度加深。

圖4 2010-2020年我國地級以上城市總?cè)丝诹魅肼世錈狳c(diǎn)空間分局注:底圖來源于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng),審圖號為GS(2019)1822號,邊界無修改

4 我國地級以上城市流動(dòng)人口空間分布的影響因素

4.1 因子選取

為了綜合性描述我國地級以上城市對流動(dòng)人口的吸引力,本文有針對性地從人口與城鎮(zhèn)、經(jīng)濟(jì)、就業(yè)、社會保障、教育、醫(yī)療、交通7個(gè)方面選取了共18個(gè)量化指標(biāo)。人口與城鎮(zhèn)方面選擇常住人口數(shù)衡量城市規(guī)模,城鎮(zhèn)化率衡量城鎮(zhèn)化水平;經(jīng)濟(jì)方面包括地區(qū)生產(chǎn)總值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、地方一般公共預(yù)算收入和社會消費(fèi)品零售總額;就業(yè)方面包括在崗職工工資總額、社會生產(chǎn)服務(wù)和生活服務(wù)人員數(shù)、生產(chǎn)制造及有關(guān)人員數(shù);社會保障方面包括城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)和城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù);教育方面包括普通高等學(xué)校、普通中學(xué)、普通小學(xué)的專任教師數(shù);醫(yī)療方面包括衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)及衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù);交通包括公路客運(yùn)量。利用自然斷裂法,本文將以上影響因素與2020年我國地級以上城市的省內(nèi)縣際、省際和總?cè)丝诹魅肓烤鶆澐譃?個(gè)等級,并分別進(jìn)行推斷分析。

4.2 地理探測器因子探測

根據(jù)因子探測結(jié)果,18個(gè)驅(qū)動(dòng)因子均在1%的水平上顯著,說明其對我國各地級以上城市流動(dòng)人口的空間分異性解釋力度較強(qiáng)。常住人口數(shù)(X1)和城鎮(zhèn)化率(X2)分別從人口規(guī)模與城鎮(zhèn)化進(jìn)程兩個(gè)角度描述了城市規(guī)模與現(xiàn)代化水平,并都對人口流動(dòng)具有較好的解釋力度。相對而言,城市的人口規(guī)模對省內(nèi)人口流入的解釋力度(q=0.5912)高于省際人口流入(q=0.5136)。常住人口數(shù)是衡量一個(gè)城市規(guī)模大小的重要評價(jià)指標(biāo),城市規(guī)模帶來的經(jīng)濟(jì)效益有利于增加勞動(dòng)者的就業(yè)概率[20],增進(jìn)同鄉(xiāng)集聚效應(yīng),提升流動(dòng)人口的居留意愿[21],促進(jìn)城市流動(dòng)人口規(guī)模的擴(kuò)大。根據(jù)第三章的描述性統(tǒng)計(jì)可以看出,省會城市在省內(nèi)縣際流動(dòng)中具有較強(qiáng)的吸引力,省會與周邊城市共同構(gòu)成的“高-低”相連區(qū)域在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著,說明省內(nèi)流動(dòng)人口會更多的在省內(nèi)中心城市集聚,側(cè)面解釋人口規(guī)模對省內(nèi)縣際人口流動(dòng)的解釋力度更強(qiáng)。

經(jīng)濟(jì)因素是影響流動(dòng)人口空間分布的主導(dǎo)因素,第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X5)比第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X4)對總?cè)丝诹魅肓康慕忉屃Χ雀鼜?qiáng)(0.7911>0.6719),并對省際人口流入量的解釋力度高于省內(nèi)縣際人口流入量(0.7330>0.6851)。這說明隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級,我國第二產(chǎn)業(yè)對流動(dòng)人口的吸納效應(yīng)有所減弱。在后人口紅利的時(shí)代背景下,包含諸多新興行業(yè)的第三產(chǎn)業(yè)對流動(dòng)人口的吸納能力不斷提升[22],且對省際流動(dòng)人口的吸引力更強(qiáng)。此外,地方一般公共預(yù)算收入(X6)對總流入量的q值為0.7792,對省際人口流動(dòng)的解釋力度高于省內(nèi)縣際(0.7723>0.6183),說明流入地政府財(cái)政收入越充裕、地方政府的綜合實(shí)力與人才引進(jìn)力度越強(qiáng),對流動(dòng)人口、尤其是遠(yuǎn)距離的流動(dòng)人口吸引力越強(qiáng);社會消費(fèi)品零售總額(X7)對省內(nèi)縣際流入量的解釋力度大于省際流入量(0.6792>0.6529),該指標(biāo)反映了地區(qū)零售市場的變動(dòng)情況與經(jīng)濟(jì)景氣程度,說明該指標(biāo)對距離的彈性更大,對短距離人口流動(dòng)的吸引力更強(qiáng)。

就業(yè)指標(biāo)也是解釋流動(dòng)人口空間分異的重要指標(biāo),其中在崗職工工資總額(X8)的解釋力度最強(qiáng),q值達(dá)0.7322,并對省際人口流入的解釋力度(q=0.7209)大于省內(nèi)縣際人口流入(q=0.5657)。根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)對人口遷移動(dòng)因的解釋,兩個(gè)勞動(dòng)市場之間的工資差異會引導(dǎo)勞動(dòng)力由低工資市場流入高工資市場,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差距的存在、我國勞動(dòng)年齡流動(dòng)人口追求更高經(jīng)濟(jì)收入的目的促使人口進(jìn)行跨區(qū)域流動(dòng)。分職業(yè)來看,從事社會生產(chǎn)服務(wù)與生活服務(wù)的人員數(shù)(X9)對流動(dòng)人口空間分異的解釋力度高于從事生產(chǎn)制造及有關(guān)人員(X10),這也在一定程度上呼應(yīng)了前文關(guān)于第三產(chǎn)業(yè)對流動(dòng)人口的吸引力高于第二產(chǎn)業(yè)的分析結(jié)果。分省際與省內(nèi)縣際兩類流動(dòng)來看,服務(wù)類從業(yè)者的解釋力度相差不大,但制造業(yè)從業(yè)者在省際流動(dòng)中表現(xiàn)更優(yōu)。

社會保障與公共服務(wù)能力也對流動(dòng)人口的空間分異性具有較高的解釋力度。城鎮(zhèn)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)參保人數(shù)(X11)和基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)(X12)分別描述了城市在養(yǎng)老保障與醫(yī)療服務(wù)兩方面的覆蓋力度,其對總流入量的解釋度最高(0.7600與0.7394),其次為省際人口流入量(0.7395與0.7679),最后為省內(nèi)縣際人口流入量(0.6459與0.5578)。舒適度理論認(rèn)為,隨著人們生活水平的提高,勞動(dòng)力在追求經(jīng)濟(jì)收入之外,還會對城市社會保障能力提出要求,以獲取更高的舒適度。一方面,主要人口流入地的政府購買水平高,公共服務(wù)支付能力強(qiáng),社會保障制度往往更為完善[23],從側(cè)面反應(yīng)了流入地的吸引力;另一方面,流動(dòng)人口的社會保障參保行為會增進(jìn)流動(dòng)人口對社會經(jīng)濟(jì)公平的感知[24],提升社會認(rèn)同感和居留意愿,由此擴(kuò)大城市流動(dòng)人口規(guī)模。綜合來看,長距離流動(dòng)人口更關(guān)注醫(yī)療保障水平,短距離流動(dòng)人口則更關(guān)注養(yǎng)老服務(wù)水平。

地區(qū)教育水平的高低與教育資源的豐富程度也會影響區(qū)域的流動(dòng)人口。從表3可以看出,普通小學(xué)(X15)、普通中學(xué)(X14)與普通高等(X13)學(xué)校三種不同層級的教育資源都可以在1%的水平上顯著解釋人口流入的空間分布差異,相較來說,對省內(nèi)人口流動(dòng)的解釋力度大于省際人口流動(dòng)。這一特征在普通高等學(xué)校教育上表現(xiàn)更為明顯(0.7051>0.4448)。教育資源可以從多方面引導(dǎo)區(qū)域人口流動(dòng)。一方面,高等教育資源會對流動(dòng)人口(尤其是大學(xué)生等群體)產(chǎn)生吸引力,促進(jìn)人力資本流入;另一方面,該類指標(biāo)說明城市在教育方面的財(cái)政支持力度大,區(qū)域教學(xué)科研能力強(qiáng),有利于持續(xù)推動(dòng)城市科技創(chuàng)新能力的提高,并對工業(yè)化、產(chǎn)業(yè)化發(fā)展起到促進(jìn)作用,城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得到提升,也會吸引更多流動(dòng)人口流入。

表3 我國地級以上流動(dòng)人口空間分布因子探測結(jié)果

此外,衛(wèi)生指標(biāo)與交通指標(biāo)也可以在一定程度上解釋流動(dòng)人口的空間差異。衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)(X16)、衛(wèi)生機(jī)構(gòu)床位數(shù)(X17)和公路客運(yùn)量(X18)對總流入量的解釋度分別為0.5776、0.4865和0.2446,并且都對省內(nèi)縣際人口流動(dòng)的解釋力度高于省際。其原因可能是隨著新醫(yī)改的逐步推進(jìn)與衛(wèi)生資源的空間優(yōu)化,衛(wèi)生資源的供給水平均衡程度有所提高[25],東部發(fā)達(dá)地區(qū)對欠發(fā)達(dá)地區(qū)衛(wèi)生資源的“虹吸效應(yīng)”減輕。而隨著鐵路、航空等客運(yùn)方式的不斷革新,交通運(yùn)輸條件對區(qū)域人口流動(dòng)的影響力降低,反映在其因子探測的q值較低;相對而言,公路運(yùn)輸方式對短距離人口流動(dòng)更有利,所以對省內(nèi)縣際人口流入量的解釋力度高于省際(0.2271>0.1807)。

4.3 地理探測器因子交互作用探測

為了探究兩個(gè)自變量共同作用時(shí)會如何影響對人口流入空間分異的解釋力度,本文又利用交互探測器,分別對三個(gè)被解釋變量測算了每兩個(gè)因子之間的交互值,共得到3×171組交互值。本文選取其中解釋力度最大的前10組交互項(xiàng),其交互值與作用效果如表4所示。可以看出該表所示的所有交互組都對人口流入量起到雙因子增強(qiáng)效果。對于總?cè)丝诹魅肓?城鎮(zhèn)化率(X2)與服務(wù)業(yè)從業(yè)人員數(shù)(X9)的交互解釋力度最大(0.8761),其次分別是城鎮(zhèn)化率與常住人口規(guī)模(X1)、城鎮(zhèn)化率與地區(qū)生產(chǎn)總值(X3)?？傮w來看,城鎮(zhèn)化率(X2)、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X5)、城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)(X12)三個(gè)變量與其他變量的交互效應(yīng)較強(qiáng),其前10組交互項(xiàng)中以經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、人口城鎮(zhèn)指標(biāo)居多,城市的規(guī)模效應(yīng)較強(qiáng)。

表4 我國地級以上流動(dòng)人口空間分布交互探測結(jié)果(前10組)

對于省際人口流入量,社會保障指標(biāo)與其他變量發(fā)揮雙因子增強(qiáng)效應(yīng)時(shí)交互值較高,在前10組交互項(xiàng)中,生產(chǎn)制造類職業(yè)人員數(shù)(X10)與城鎮(zhèn)化率(X2)的交互作用達(dá)到0.8538,為所有交互組中的最大值;此外,共有9組交互項(xiàng)與城鎮(zhèn)職工基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保人數(shù)(X12)有關(guān),其與生產(chǎn)制造業(yè)從業(yè)人員數(shù)(X10)的交互作用達(dá)0.8508,與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X5)的交互作用達(dá)0.8431。可見對于省際流動(dòng)人口而言,除了經(jīng)濟(jì)與就業(yè)指標(biāo)發(fā)揮著跨省流動(dòng)的決定作用外,社會保障水平(尤其是醫(yī)療服務(wù)保障水平)的提高會與其他因素產(chǎn)生加強(qiáng)作用,對省際流動(dòng)人口的空間分布差異解釋效應(yīng)更強(qiáng)。

對于省內(nèi)縣際流動(dòng)人口,高等教育資源與其他變量發(fā)生交互作用時(shí)解釋力度較高。比如普通高等學(xué)校專任教師數(shù)(X13)與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X4)進(jìn)行交互時(shí),對省內(nèi)縣際流動(dòng)人口的空間分布解釋力度達(dá)0.8015,;與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值(X5)進(jìn)行交互時(shí),其解釋力度達(dá)0.7944。解釋力度前10的交互項(xiàng)中,有9組交互項(xiàng)與高等教育資源有關(guān),說明高等教育資源在省內(nèi)縣際人口流動(dòng)的空間分異性解釋上起到重要的補(bǔ)充增強(qiáng)效果。

5 結(jié)論與討論

5.1 結(jié)論

本研究基于第七次人口普查地級以上城市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),結(jié)合空間數(shù)據(jù)分析技術(shù),探究了我國2010和2020年城市流動(dòng)人口的空間分布特點(diǎn)與時(shí)空演變。研究發(fā)現(xiàn):①我國地級以上城市的流動(dòng)人口呈現(xiàn)明顯的空間分布差異。受經(jīng)濟(jì)水平、就業(yè)市場、社會保障等因素影響的東部發(fā)達(dá)地區(qū)與受“西部大開發(fā)”政策影響的西北地區(qū)省際流動(dòng)人口較多;在我國中部地區(qū),成都市、武漢市等省會城市呈現(xiàn)出較高的城市首位度,省內(nèi)流動(dòng)人口占比較高。②相較于2010年,我國人口流動(dòng)規(guī)模明顯提升,地級以上城市流動(dòng)人口占比增加;雖然流動(dòng)人口仍在空間上呈現(xiàn)顯著集聚,但集聚程度有所下降;東部發(fā)達(dá)地區(qū)的人口集聚區(qū)逐步發(fā)揮溢出作用,流動(dòng)人口由核心區(qū)向周邊輻射;中部地區(qū)的空間分布不均范圍進(jìn)一步擴(kuò)大;西北地區(qū)的人口流入率顯著提高;更多省會城市、二三線城市與周圍區(qū)域呈現(xiàn)出“高-低”、“低-低”相連的流動(dòng)人口局部集聚特征;京津冀協(xié)同發(fā)展與東北地區(qū)振興計(jì)劃取得初步成效。

為了解釋我國流動(dòng)人口空間分布的差異,本文利用地理探測器對18個(gè)量化指標(biāo)進(jìn)行因子探測與交互探測。研究結(jié)果表明:①經(jīng)濟(jì)與就業(yè)因素是驅(qū)動(dòng)人口省內(nèi)、省際流動(dòng)的核心指標(biāo),包含較多服務(wù)崗位的第三產(chǎn)業(yè)對流動(dòng)人口的吸納能力更強(qiáng);社會保障水平對省際人口流動(dòng)的解釋力度更強(qiáng);城市教育資源能夠更好解釋省內(nèi)縣際流動(dòng)人口的分布差異,而在不同層級的教育資源中,高等教育資源的解釋力度最強(qiáng);醫(yī)療衛(wèi)生因素與交通因素對省內(nèi)流動(dòng)人口的解釋力度強(qiáng)于省際流動(dòng)人口,隨著交通運(yùn)輸條件的不斷改進(jìn),交通指標(biāo)較其余影響因素解釋力度減弱。②交互探測器的探測結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)與就業(yè)指標(biāo)的交互作用對總?cè)丝诹魅肓科鸬诫p因子增強(qiáng)效果;社會保障指標(biāo)與其他指標(biāo)的交互項(xiàng)對省際人口流入解釋力度較強(qiáng);高等教育資源指標(biāo)與其他指標(biāo)的交互項(xiàng)對省內(nèi)縣際流入量的解釋力度較強(qiáng)。

5.2 討論

從人口普查數(shù)據(jù)可以看出,十年來我國的流動(dòng)人口規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大、城市人口結(jié)構(gòu)比例進(jìn)一步提升、空間分布范圍進(jìn)一步擴(kuò)大,這些新人口特征均可說明需刻不容緩地加強(qiáng)對我國流動(dòng)人口的正向調(diào)節(jié)、有序引導(dǎo)。面對我國流動(dòng)人口的區(qū)域發(fā)展不平衡,要深入貫徹區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略與主體功能區(qū)戰(zhàn)略,堅(jiān)持推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化,推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展,堅(jiān)持西部大開發(fā)、東北全面振興與京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略,持續(xù)關(guān)注中部區(qū)域的人口流出問題,加快中部地區(qū)崛起。結(jié)合流動(dòng)人口區(qū)域發(fā)展的新特征,要及時(shí)調(diào)整戶籍制度改革思路,破除妨礙人口流動(dòng)的體制與政策弊端,逐步推動(dòng)流動(dòng)人口市民化進(jìn)程,提升流動(dòng)人口的居留意愿與社會融入感、城市認(rèn)同感。經(jīng)濟(jì)與就業(yè)發(fā)展方面,要關(guān)注后人口紅利時(shí)代下城市工業(yè)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級,大力發(fā)展服務(wù)業(yè)等第三產(chǎn)業(yè),充分吸納流動(dòng)人口就業(yè),加強(qiáng)對流動(dòng)人口的勞動(dòng)者權(quán)益保障。新興的二三線城市在吸納短距離流動(dòng)人口時(shí),應(yīng)更加關(guān)注教育資源的投入,持續(xù)完善教育體系建設(shè),充分發(fā)揮高等教育資源對流動(dòng)人口的吸納作用及對城市科技創(chuàng)新能力的推動(dòng)作用。發(fā)達(dá)城市在不斷吸引跨省人口流入的同時(shí),要關(guān)注城市公共服務(wù)體系的建立與完善,尤其是基本公共衛(wèi)生均等化與醫(yī)療衛(wèi)生資源的合理分配,深化改革養(yǎng)老保險(xiǎn)與醫(yī)療保險(xiǎn)制度。

本研究有幾個(gè)問題有待未來進(jìn)一步深化。首先,有必要建立各城市影響因素的面板數(shù)據(jù),以測算因子在十年間驅(qū)動(dòng)力的變化情況;其次,可以對不同動(dòng)因造成的相同人口流動(dòng)進(jìn)行分類討論,比如將要素驅(qū)動(dòng)型的省際流動(dòng)與政策導(dǎo)向型的省際流動(dòng)進(jìn)行對比分析;最后,本文主要采用城市數(shù)據(jù)進(jìn)行宏觀分析,在數(shù)據(jù)可得的基礎(chǔ)上,可將個(gè)人、家庭特征納入統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行微觀分析。