中国城市流动人口回流意愿的空间分异及影响因素

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古恒宇¹, 覃小玲², 沈体雁¹1. 北京大学政府管理学院,北京 100871
2. 华南师范大学地理科学学院,广州 510631

Spatial variation of migrant population's return intention and its determinants in China's prefecture and provincial level cities

GU Hengyu¹, QIN Xiaoling², SHEN Tiyan¹1. School of Government, Peking University, Beijing 100871, China
2. School of Geography, South China Normal University, Guangzhou 510631, China

收稿日期:2018-05-8修回日期:2019-03-11网络出版日期:2019-08-20

基金资助:

国家社会科学基金重大项目.17ZDA055
国家自然科学基金重大项目.71733001
中国科协创新战略研究院项目.CXY-ZKQN-2019-041

Received:2018-05-8Revised:2019-03-11Online:2019-08-20
作者简介 About authors
古恒宇（1994-）,男,广东河源人,博士研究生,研究方向为空间人口学、区域分析与规划E-mail:henry.gu@pku.edu.cn。

摘要
基于国家卫计委2016年流动人口动态监测数据（CMDS）,运用相关GIS空间统计工具探讨了中国279个地级及以上城市流动人口回流意愿空间分异问题,进而考察流动人口回流意愿的影响因素。研究发现：① 相比居留意愿及户籍迁移意愿,中国城市流动人口回流意愿偏低（6.17%）,其中,绝大多数流动人口（74.05%）的回流去向地是返回原居住地。城市规模、城市等级与流动人口回流意愿呈非对称“U型”格局。② 流动人口回流意愿总体上呈现出集聚分布模式,并具有显著的空间分异特征,长江三角洲、京津冀等城市群流动人口的回流意愿较高,成渝和哈长城市群流动人口回流意愿较低;东部地区流动人口回流意愿最高,东北地区的回流意愿最低;华南、中南和部分华东地区为回流意愿热点区,东北和华北地区为回流意愿的冷点区。③ 回流意愿受流动人口内部因素与流入地外部因素的共同影响,同时作为内部因素和外部因素的教育水平及经济发展变量对流动人口回流意愿的影响方向不同。④ 流动人口的家庭联系、社会网络、住房及经济因素是塑造流动人口空间格局的主要力量,流入地家庭规模及住房拥有率等对流动人口回流意愿产生抑制作用,非流入地家庭规模、流动次数、家庭收入支出比等对回流意愿产生促进作用。
关键词： 流动人口;回流意愿;空间分异;影响因素;城市

Abstract

In China, population migration has an influence on the level of economic and social development in various regions. In 2016, the scale of migrant population reached 245 million, which became an important factor affecting population changes. From the perspective of migrant populations' destinations, with the control of population scale in some big cities in China, and the sustained economic growth in the central and western regions, the problem of population reflux is attracting more and more attention from the society. The spatial differentiation and influencing factors of migrant populations' return intention are vital issues which are urgent to be investigated. Based on data from the 2016 China Migrant Population Dynamic Survey (CMDS), this paper discusses the phenomenon about spatial differentiation of migrant populations' return intention in 279 prefecture and provincial level cities in China, using GIS spatial analysis methods such as Moran's I coefficient, Getis-Ord G_i^*. Besides, we investigate the influencing factors of migrant populations' return intention. Study comes to the following conclusions: (1) Compared with the residence intention and hukou transfer intention, the return intention of migrant population in China is lower (6.17%), and the majority of migrants (74.05%) are eager to take their own home towns as refluxing destination. The scale of cities, the level of cities and the return intention of migrant population present an asymmetric "U"-shaped pattern. (2) The spatial distribution of return intention presents an aggregation pattern with marked spatial differentiation. The return intention of migrant population in Yangtze River Delta Urban Agglomeration, Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration and Zhongyuan Urban Agglomeration is higher than that in Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration and Harbin-Changchun Urban Agglomeration. Among the four main geographical divisions, the return intention of urban floating population in the eastern region is the highest while that of the northeast region is the lowest. South China, central-south China and part of East China are hot spots of return intention while Northeast and North China are in a weak corner. (3) The return intention is influenced by both internal factors of migrant population and external factors of in-flow area. Educational level and economic development are both internal and external factors that simultaneously play different roles in return intention. (4) Family connection, social networks, housing and economic factors of migrant population are main forces that shape the spatial pattern of return intention. Family scale in in-flow area and home-ownership rates inhibit return intention while variables such as family scale in non-in-flow area, migrant times and the family's income and expenditure proportion exert a positive influence on return intention. Based on the above conclusions, this paper proposes strategies for relevant departments on the management of migrant population.

Keywords：migrant population;return intention;spatial differentiation;influencing factor;cities

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本文引用格式
古恒宇, 覃小玲, 沈体雁. 中国城市流动人口回流意愿的空间分异及影响因素. 地理研究[J], 2019, 38(8): 1877-1890 doi:10.11821/dlyj020180473
GU Hengyu. Spatial variation of migrant population's return intention and its determinants in China's prefecture and provincial level cities. Geographical Research[J], 2019, 38(8): 1877-1890 doi:10.11821/dlyj020180473

1 引言

国际迁移是塑造全球人口格局的重要力量。根据《2017国际移民报告》,全球共有国际移民2.53亿人,比2000年增长了约49%,约占全球人口总量的3.4%^[1]。在中国,人口迁移同样深刻影响着各地区的经济和社会发展水平。2016年,中国流动人口规模达到2.45亿人,成为影响人口变动的重要因素^[2]。从流动人口的流向角度看,随着国内一些大城市对人口规模进行控制,以及中西部地区经济持续增长,人口回流问题日益引起社会的关注。2011—2016年,中国外出农民工增速呈逐年回落趋势,外出农民工占农民工总量的比例也由2011年的62.8%逐渐下降到2016年的60.1%^[3]。海南、湖北、安徽、四川等人口输出大省出现了明显的劳动力回流现象。例如,2017年湖北省流入人口为157万人,比上年增加8万人,流出人口为491万人,比上年减少6万人。流动人口的回流意愿是反映中国未来流动人口回流趋势的重要指标。在全国层面上,各地理区位或行政单元的经济发展和社会文化具有差异性,各地区流动人口回流意愿往往表征出异质性的特征。基于以上特征事实,中国流动人口回流意愿现状如何?其表现出怎样的空间差异特征?回流意愿的驱动因素是什么?回答上述问题,对于各地区新型城镇化的建设及户籍制度改革的推进具有重要的借鉴意义。

国外****较早开展关于流动人口及劳动力回流的理论研究,以Todaro模型为代表的新古典主义经济学微观理论认为回流是迁移者最大化预期收益和迁移成本之差后的决策行为^[4,5]。新迁移经济学派则主张回流是迁移者家庭福利最大化的行为,迁移者在外的经济目的实现后就会返回家乡,通过汇款,使得家庭收入多样化,以规避流出地信贷市场缺陷带来的风险^[6]。社会网络理论强调流出地的社会联系及社会网络是促使迁移者回流的主要动因^[5,7]。推拉理论认为劳动力的回流受到流出地的“拉力”（如就业的便利、熟悉的社会网络）和流入地的“推力”（如高失业风险）共同影响,其中Gmelch等认为来自家乡的“拉力”是更为重要的因素^[8]。

实证研究方面,国外文献对人口回流的实证研究主要始于20世纪80年代。人口回流是一个受经济、家庭、社会、环境等多方面因素影响的复杂问题^[7]。一般来说,在流入地获得的工资水平越低、社会融入程度越弱、与流出地的家庭联系越强、外出务工时间越短、教育水平越低的迁移者更趋向于回流^{[9,10,11,12,13,14]}。此外,移民回流后的就业选择也是研究热点之一。Piracha等发现,与没有迁移的人相比,返回阿尔巴尼亚的国际移民更有可能成为企业家,且对当地经济活动产生积极的影响^[15]。进入21世纪以来,部分西方****开始关注国际移民回流的主观意愿,尤其是回流意愿如何受到移民在流入地的融合及流出国家和流入国家间跨国联系的影响。De Haas等基于西班牙和意大利的非洲移民群体调查,发现对于两国的非洲移民而言,在流入地的社会文化融合对其回流意愿产生负面影响,而经济融合和跨国联系对其回流意愿产生的影响并不明确^[16]。而Anniste等则发现流入地融合并未对国际移民的回流意愿产生显著影响,即使迁移者已很好地融入新家园,也有可能具有更强烈的返乡意愿^[17]。随后,Carling等指出,融合和跨国联系的相对强度是决定国际移民回流意愿的关键因素^[18]。此外,部分****关注社会资本对回流意愿的影响。如Haug等发现流入地的社会资本对国际移民回流意愿产生显著的负向影响,而流出地的社会资本则产生正向作用^[19]。

相较于国外的研究,国内学界对流动人口回流的研究主要处于理论借鉴阶段^[7]。近年来,随着中国相关统计数据开放申请,关于流动人口的回流意愿的研究方兴未艾^{[20,21,22,23,24,25,26,27]}。尽管回流意愿并不能完全代表最终的回流结果,但该指标在一定程度上反映了流动人口未来的回流趋势,这对于制定户籍制度改革和流动人口管理政策具有一定的借鉴意义。梳理文献后发现,既有的关于流动人口回流意愿的研究主要分为以下三方面：① 流动人口回流意愿的总体影响因素分析。如殷江滨等基于2010—2011年广东省云浮市农户的调查数据,运用Logistic回归模型对广东云浮农村劳动力回流意愿及其影响因素进行分析,发现人力资本较低,年龄偏大,家庭儿童数量较多,老人数量较少和已婚的外出劳动力回流的可能性大^[27]。② 着眼于特定区域流动人口回流的影响因素。如王利伟等通过实地调研和问卷访谈等方法,以河南周口市为例对传统农区外出劳动力的回流意愿及其规划效应进行研究,结果表明,就业机会、教育和医疗水平是外出劳动力回流最重要的驱动因素^[28]。③ 关注特定因素对流动人口回流意愿的影响机制。如余运江等运用2010年上海农民工问卷调查数据重点关注社会保障对农民工回流意愿的影响,发现是否参与城镇养老保险、城镇医疗保险、城镇失业保险对于农民工的回流意愿产生显著影响^[24];又如张丽琼等对在宁波工作的非宁波籍农民工开展调查,关注家庭因素对其回流意愿的影响,研究发现,家庭因素能显著影响农民工的返乡意愿,流入地家庭的完整化是农民工作出留城决定的重要依据^[26]。

通过综述文献发现,以往研究中对流动人口回流意愿的空间分异问题的关注较少,而对于地域幅员辽阔的中国,各地理区位上流动人口回流意愿具有的差异特性并未受到足够重视。此外,以往研究主要关注已回流人口的回流影响因素以及回流结果,有关未回流人口的回流意愿研究较少。基于以上,在2016年流动人口动态监测数据（CMDS）的支持下,运用莫兰指数、热点分析等GIS空间统计工具对中国279个城市的流动人口回流意愿空间格局进行考察,进而探究各因素对流动人口回流意愿的作用机理。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况

研究区域主要为2016年中国地级及以上城市。无论对于流动人口回流意愿空间格局及影响机制的描述分析,还是制定相应的流动人口管理策略,城市都是较适合的研究单元。根据《中国城市统计年鉴2017》,截至2016年末,除香港特别行政区、澳门特别行政区、台湾地区外,全国共有地级及以上城市297个。其中,昌都市、儋州市、抚顺市、阜新市、哈密市、菏泽市、淮安市、林芝市、茂名市、牡丹江市、日喀则市、三沙市、山南市、商洛市、宿迁市、伊春市等16市并未纳入本文使用的CMDS数据库,而济源市并未纳入中国城市统计年鉴。此外,吐鲁番市和曲靖市缺失数据较多。因此,本文的研究单元为除以上城市外的279个城市。

2.2 研究数据

数据来源于国家卫计委2016年的CMDS数据库。数据获取时按照随机原则在中国大陆31个省（区、市）和新疆生产建设兵团流动人口较为集中的流入地抽取样本点,采用并采用分层、多阶段、与规模成比例的PPS方法进行抽样^[29]。最终筛选得到的有效样本数量为153320份。数据库的调查对象为在流入地居住一个月以上,非地户口的15周岁及以上流入人口,其中,在问卷调查中选择即将返乡的部分被定义为具有回流意愿的流动人口。本文研究的因变量为各城市具有回流意愿的流动人口占流动人口总数的比例。

2.3 研究方法

2.3.1 全局莫兰指数测度全国层面流动人口回流意愿的空间自相关性（spatial autocorrelation）^[30,31]是认识其空间格局的重要方面。莫兰指数（Moran's I Coefficient,MC）是运用最为广泛的探测数据中空间自相关的方法,其思路来源于Pearson相关系数公式。借助MC计算结果,可分析各城市流动人口回流意愿是否存在空间溢出效应。计算公式如下：

（1）

MC = \frac{n}{\sum_{i} \sum_{j} w_{ij}} \frac{\sum_{i} \sum_{j} w_{ij} (x_{i} - \overset{?}{x}) (x_{j} - \overset{?}{x})}{\sum_{i} (x_{i} {- \overset{?}{x})}^{2}}

式中：n为样本数量;

w_{ij}

为空间权重矩阵W的（i, j）元素,根据地理学第一定律,本文中W的构建采用反距离权重的原则;

x_{i}

和

x_{j}

分别是空间单元i和j的观测值;

\overset{?}{x}

是观测值的平均值;MC正值反映了空间正相关性,负值则反映空间负相关性。若对空间权重矩阵进行行标准化处理,MC可被表达为更简洁的公式：

（2）

MC = \frac{X' WX}{X' X}

式中：X代表观测值的列向量;W代表空间权重矩阵。本文中,MC可测度全国流动人口回流意愿的空间自相关性,并在一定程度上代表各市流动人口回流意愿在空间上是集聚分布、随机分布、还是离散分布^[32]。

2.3.2 热点分析采用热点分析（Getis-Ord G_i^*）统计度量各市流动人口回流意愿空间分布的热点区域及冷点区域。Getis-Ord G_i^*统计量主要通过计算某区位上地理属性及其相邻区位上地理属性的相互关系,探测出各地理要素在空间上是否属于高值聚集或低值聚集模式。热点分析计算公式如下：

（3）

G i^{*} = \frac{\overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{i, j} - \overset{?}{X} \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{i, j}}{S \sqrt[]{\frac{n \overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{i, j} - {(\overset{n}{\sum_{j = 1}} W_{i, j})}^{2}}{n - 1}}}, \overset{?}{X} = \frac{\overset{n}{\sum_{j = 1}} X_{j}}{n}, S = \sqrt[]{\frac{\overset{n}{\sum_{j = 1}} X_{j}^{2}}{n} - {(\overset{?}{X})}^{2}}

式中：

X_{j}

为空间要素j的属性值;

W_{i, j}

为要素i和j之间的空间权重;n为空间要素总数;

\overset{?}{X}

为空间要素的均值;S为空间要素标准差。

G i^{*}

统计为z得分,z得分越高,表示空间要素呈现高值聚类越紧密;z得分越低,表示空间要素呈现低值聚类越紧密^[32]。

3 流动人口回流意愿及其空间分异特征

3.1 描述性统计

3.1.1 中国流动人口回流意愿总体偏低,多数流动人口回流去向地是原居住地中国地级及以上城市内具有回流意愿的流动人口比例为6.17%,具有居留意愿的流动人口比例为61.23%,具有户籍迁移意愿的流动人口比例为37.86%。流动人口回流意愿如图1所示。相比居留意愿及户籍迁移意愿,城市流动人口回流意愿相对较低,分别是居留意愿和户籍迁移意愿的10.07%与16.30%。分析流动人口回流去向地可知,具有回流意愿的流动人口中,绝大多数（74.05%）的被调查者返乡去向地为原居住地（自家）,该流动人口群体主要为户籍地为农村的农民工。此外,10.92%的被调查者返乡去向地为区县政府所在地,6.52%的被调查者返乡去向地为乡镇政府所在地。其余被调查者虽具有回流意愿,但未确定自身返乡去向地。由此可见,家庭是吸引流动人口回流的重要因素：原居住地具备已建立的亲朋联系、熟悉的文化和生活环境等优势,成为多数流动人口的回流去向地。以区县政府为去向地的流动人口数量高于以乡镇政府为去向地的流动人口数量,说明更高等级的回流去向地更受回流人口的青睐。

图1

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图12016年中国城市流动人口回流意愿的空间分布

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务系统的标准底图（审图号：GS(2016)2885）制作,底图无修改。
Fig. 1Spatial distribution of migrant population's return intention of prefecture and provincial level cities in 2016

3.1.2 城市规模、城市等级与流动人口回流意愿呈非对称“U型”格局将279个样本城市划分为直辖市、副省级城市、计划单列市、省会城市和普通地级市,统计不同城市等级流动人口回流意愿（图2）。普通地级市和直辖市流动人口回流意愿最高,分别达到6.64%与5.92%,而计划单列市、副省级城市和省会城市流动人口回流意愿分别为5.07%、5.17%与5.62%。随着城市等级的下降,其流动人口回流意愿呈现先降后升的“U型”格局。对比而言,低等级城市的回流意愿较高等级城市更高,因此该格局是非对称的。从城市规模的角度,根据2014年国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》,将样本城市划分为“五类七档”,分别计算各规模城市的流动人口回流意愿。结果显示,超大城市回流意愿为5.92%,随着城市规模减小,回流意愿呈现轻微下降,随后呈现较快的上升趋势。因此,城市规模与流动人口回流意愿同样呈现出与城市等级相类似的非对称“U型”特征。究其原因,等级高规模大的城市由于人口和经济的集聚,通常具有更高的收入水平、更丰富的就业机会、更健全的社会保障和公共服务体系。因此,等级高规模大的城市成为流动人口居留的首选地,回流意愿下降。然而,这些城市同时会实行一定的阻碍流动人口落户的行政壁垒,从而给外来人口的居留造成障碍。另一方面,对于等级低规模小的城市而言,尽管其鼓励流动人口落户,然而相对落后的经济发展水平和不完善的就业市场阻碍了外来人口的进一步流入,提升流动人口的回流意愿。

图2

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图2不同规模及等级城市的流动人口回流意愿的分异特征

Fig. 2Differentiation characteristics of migrant population's return intention of cities in different scales and hierarchies in China

3.2 流动人口回流意愿的空间分异特征

3.2.1 长江三角洲城市群回流意愿最高,哈长城市群回流意愿最低根据国务院颁布的相关文件（《成渝城市群发展规划》《哈长城市群发展规划》《长江中游城市群发展规划》《中原城市群发展规划》）以及近年来各****对各大城市群的划定^[33,34],分别对比长江三角洲城市群、京津冀城市群、珠江三角洲城市群、中原城市群、长江中游城市群、哈长城市群、成渝城市群等七大城市群内流动人口回流意愿的差异。结果如图3a所示,长三角城市群流动人口回流意愿最高,达到8.39%。随着劳动力成本的日益升高,劳动力供给日益紧张。此外,长三角城市群近年来劳动密集型产业的转型提升,促进了大量外来人口的回流热潮。哈长城市群中流动人口回流意愿最低（3.42%）,这与该城市群外来人口主要来源于东北三省内部,与回流去向地具有相似的社会文化环境有关。

图3

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图3不同城市群及地理分区内流动人口回流意愿的差异

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务系统的标准底图（审图号：GS(2016)2885）制作,底图无修改
Fig. 3Spatial distribution of migrant population's return intention in different urban agglomerations and geographical divisions

3.2.2 东部地区流动人口回流意愿最高,东北地区流动人口回流意愿最低根据国家统计局发布的《东西中部和东北地区划分方法》,将样本城市划分为东部地区、中部地区、西部地区、东北地区四大分区,分别统计各分区流动人口的平均回流意愿。如图3b所示,东部地区回流意愿最高,达到7.40%,一定程度上说明中国流动人口回流方向总体上为发达地区流向欠发达地区。中部地区与西部地区流动人口回流意愿相当,分别为5.35%与5.34%。东北地区流动人口回流意愿最低,为4.17%,究其原因,在近年来东北经济下行、本地户籍人口外流的大背景下,东北地区的外来流动人口也许获得了更多的在流入城市就业机会,因此其回流比例相对较低。

3.2.3 流动人口回流意愿呈现出集聚分布模式,存在显著正且较弱的空间自相关性在Geoda平台下计算各市流动人口回流意愿的空间相关特征。计算出MC为0.03（显著性水平P=0.006,Z得分为2.73）,这说明中国流动人口回流意愿在空间上呈现集聚分布模式,存在显著的正向空间正相关性。然而,MC相对较低,这说明回流意愿的空间自相关性较弱。在城市尺度上,某市与邻近城市流动人口的回流意愿具备较弱的正相关关系,其原因可能来源于文化和经济往来等方面。

3.2.4 华南、中南等地为回流意愿热点区,东北和华北为回流意愿冷点区利用Getis-Ord G_i^*指数进一步识别流动人口回流意愿的高值聚集区和低值聚集区。如图4所示,蓝色部分为低值聚集区,即为回流意愿冷点地区;红色部分为高值聚集区,即为回流意愿热点地区;黄色部分表示不存在明显的冷点或热点聚集区的区域。回流意愿的热点和冷点在空间上都体现出集聚的特征。回流意愿热点区主要集中在中国华南、中南和部分华东地区,共包括62个城市,回流意愿均值为7.25%。在经济转型的背景下,对于流动人口规模较大的上述区域而言,产业及劳动力市场中的竞争也日益激烈。此外,近年来各级政府出台相关政策鼓励劳动力的回乡再就业,促进了回流的热潮。回流意愿的冷点区主要集中在中国东北和华北地区,共包括49个城市,回流意愿均值为4.94%。究其原因,东北三省主要承接东北地区内部的人口流动,对于该地区流动人口而言,其出行距离较短、文化社会融入也相对容易。

图4

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图4中国城市流动人口回流意愿的热点分析图

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务系统的标准底图（审图号：GS(2016)2885）制作,底图无修改
Fig. 4Hot spot analysis of migrant population's return intention of prefecture and provincial level cities

4 流动人口回流意愿的影响因素

4.1 变量选择与模型构建

梳理解释流动人口回流问题影响因素的经典理论,主要包括新古典经济学宏观以及微观理论、新迁移经济学、社会网络理论、社会融入理论、推拉理论、部门理论等^[5]。结合近年来国内外该领域的实证成果,本文借鉴林李月等的做法,从流动人口特征（内部因素）和流入地特征（外部因素）两个角度解释流动人口的回流意愿^[35]。内部因素方面,学历越低的流动人口在流入地寻找工作机会的成本较大难度较高,因此返乡的可能性较高^[36]。流动人口的回流决策是以家庭为单位做出的,同时受到流入地的社会网络因素、住房经济因素及就业因素的影响^[5,6,7]。一般而言,流入地家庭规模大、停留时间长、住房支出占比少、收入较高、就业地位较高的流动人口倾向于居留本地,因而返乡意愿较低。外部因素方面,流入城市的经济发展及教育水平与劳动力回流的关系密切。基于此,共选取14个解释变量,其中,流动人口特征因素包括教育水平因素（School：平均受教育年限）、家庭及社会网络因素（Familyelse：流入地外家庭规模;Liv：流入地同住人数;Times：流动次数;Stay：停留时间;Own：是否独自流动）、经济与住房因素（Houseown：是否在流入地拥有房产;Payments：家庭收支比;Housefund：是否拥有住房公积金）、就业因素（Insure：城镇职工参保率;Hirer：雇主比例）,流入地特征因素包括经济因素（GDP：人均GDP;Saving：人均年末储蓄余额）以及教育水平因素（Pschool：每万人拥有的小学数量）。变量名称、描述及预期效应如表1所示。

Tab. 1
表1
表1变量类型、名称、描述及预期效应
Tab. 1Types, descriptions and expected effects of variables

	变量类型	变量名称	变量描述	预期效应
流动人口特征	教育水平因素	School	流动人口的平均受教育年限（年）	-
	家庭及社会网络因素	Familyelse	非流入地的平均家庭规模（人）	+
		Liv	流入地平均家庭规模（人）	-
		Times	平均流动次数（次）	+
		Stay	平均停留时间（年）	-
		Own	独自迁移占比（%）	+
	住房和经济因素	Houseown	在流入地拥有房产的占比（%）	-
		Payments	家庭月平均收入与支出比（%）	-
		Housefund	拥有住房公积金的流动人口占比（%）	-
	就业因素	Insure	城镇职工保险参保率（%）	-
	就业因素	Hirer	平均雇主占比（%）	-
流入地特征	经济因素	GDP	流入地人均GDP（万元）	-
	经济因素	Saving	流入地人均城乡居民年末储蓄余额（万元）	未知
	教育水平因素	Pschool	流入地每万人拥有的小学数量（个/万人）	+

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构建传统OLS回归（模型1）对各解释变量与被解释变量间的关系进行估计,经过White检验和BP检验,模型中存在显著的异方差性,违背了OLS回归中“球型扰动项”假设,在此采用Stock等的做法,使用“OLS+Robust标准误”方法（模型2）^[37]。此外,在VIF检验中,模型2中所有变量的VIF值均小于4,平均VIF值为2.2,不存在多重共线性的问题。从模型的拟合优度来看,模型2中

R^{2}

有了一定程度的提高,对数据的拟合和解释能力增强。因此,下文的分析以模型2结果为基础展开。对人均GDP及人均年末储蓄余额等经济数据,进行了对数处理,最终构建的回归模型如下：

（4）

\begin{array}{l} Retur n_{i} = β_{0} + β_{1} Sc h oo l_{i} + β_{2} Time s_{i} + β_{3} Sta y_{i} + β_{4} Ow n_{i} + β_{5} Familyels e_{i} + β_{6} Li v_{i} + \\ β_{7} Houseow n_{i} + β_{8} Payment s_{i} + β_{9} Housefun d_{i} + β_{10} Insur e_{i} + β_{11} Hire r_{i} + β_{12} \ln {(GDP)}_{i} \\ + β_{13} \ln {(Saving)}_{i} + β_{14} Psc h oo l_{i} + ε_{i} \end{array}

式中：

i

代表不同的市域单元;

ε

为随机扰动项;

Return

为被解释变量;

β_{0}

为常数项;

β_{1} \dots β_{14}

为各解释变量回归系数。

4.2 模型结果及系数解释

根据式（4）,在Stata14平台的支持下构建模型进行分析,回归结果如表2所示。进一步分析教育水平、家庭及社会网络、经济与住房、就业与社会保障等因素对城市流动人口回流意愿的影响机制。

Tab. 2
表2
表2中国流动人口回流意愿驱动因素的OLS模型估计结果
Tab. 2Overall results of OLS models of floating population's return intention in China

变量名称	模型1				模型2
变量名称	系数	标准误	t值	P值	系数	Robust标准误	t值	P值
School	-0.0087^**	0.0041	-2.10	0.037	-0.0087^*	0.0045	-1.94	0.053
Familyelse	0.0331^***	0.0106	3.12	0.002	0.0331^***	0.0105	3.15	0.002
Liv	-0.0204^**	0.0115	-1.77	0.078	-0.0204^**	0.0082	-2.49	0.013
Times	0.0389^***	0.0105	3.70	0.000	0.0389^**	0.0157	2.48	0.014
Stay	0.0000	0.0017	0.03	0.977	0.0000	0.0018	0.03	0.979
Own	-0.0517	0.0345	-1.50	0.135	-0.0517	0.0313	-1.65	0.101
Houseown	-0.0408^**	0.0186	-2.19	0.029	-0.0408^**	0.0154	-2.65	0.008
Payments	0.0257^**	0.0116	2.22	0.027	0.0257^*	0.0134	1.92	0.056
Pindustry	0.0826	0.0568	1.45	0.147	0.0826	0.0552	1.50	0.136
Insure	-0.0532	0.0402	-1.32	0.186	-0.0532	0.0388	-1.37	0.172
Hirer	0.0179	0.0191	0.94	0.350	0.0179	0.0246	0.73	0.467
GDP	-0.0136	0.0085	-1.61	0.108	-0.0136^*	0.0079	-1.73	0.086
Saving	0.0191^**	0.0076	2.51	0.013	0.0191^***	0.0070	2.73	0.007
Pschool	0.0090^**	0.0040	2.29	0.023	0.0090^**	0.0044	2.05	0.041
const	0.0846	0.0664	1.27	0.204	0.0846	0.0696	1.21	0.226
样本数量	279				279
$(Adj) R^{2}$	0.3180				0.3523
F统计量	10.14				12.76
$Prob > F$	0.0000				0.0000

注：① ^*、^**、^***分别表示在10%、5%与1%的显著性水平上显著;② 模型1为传统OLS模型回归结果,模型2为“OLS+稳健标准误”回归结果。

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4.2.1 教育水平变量对城市流动人口回流意愿产生正负双向作用力作为内部因素,城市流动人口群体教育水平对其回流意愿产生负向影响;作为外部因素,流入地教育水平对当地流动人口回流产生促进作用。

首先考察作为内部因素的流动人口平均受教育年限对其回流的影响。城市流入人口的平均受教育年限越长,其回流意愿越弱。该结论与以往诸多研究结论相符^[11,26]。教育水平能显著提升流动人口的劳动技能,以增强其在流动人口市场上的竞争优势,从而转化为较高的经济回报。教育在一定程度上是社会各阶层间的壁垒,教育水平的提升有利于流动人口进入更高的社会阶层,获得更高的社会地位。受教育程度还可反映流动人口对城市文化的适应与认同,受教育水平越高的流动人口更容易融入城市生活。

其次考察作为外部因素的流入地教育水平对城市流动人口回流的影响。流入地每万人拥有小学数量越多,其流动人口回流意愿越强。这是由于人均小学数量这一变量在一定程度上能够反映一个城市的基础教育水平,该变量与外来流动人口子女是否能在流入城市受到优质教育的关系较大。然而,本文使用的数据中城市流动人口中携带子女者仅占总数的49.2%,近半数流动人口子女并未随迁。相对而言,这部分流动人口并不关注流入地是否具有良好的基础教育。另一方面,虽然城市提供了更优质的基础教育资源,但是流动人口受到户籍、经济能力等客观条件限制,难以享受优质的教育服务。与此相对的是,基础教育水平发达的城市往往对应着更高的受教育成本与生活成本。权衡之下,作为外部因素的流入地教育水平成为城市流动人口回流的“推力”,致使其回流意愿的上升。

4.2.2 家庭联系与社会网络是城市流动人口回流意愿的重要动因流入地家庭规模越小、非流入地家庭规模越大的流动人口具有更强烈的回流意愿,而流动次数越多的外来人口由于重构社会网络的成本较大等原因,更倾向于回流。

家庭联系是影响流动人口回流的重要因素。模型结果显示,流入地家庭规模对城市流动人口回流产生抑制作用,而非流入地家庭规模则产生促进作用。这是由于本地的家庭规模越大,则本地的家庭网络会进一步拓展,降低了外来人口融入与定居的成本。此外,流入地家庭规模的增加有利于外来人口规避生活和居住的风险,体现了家庭规模对流动人口居留的正向激励作用,与既有研究的结论相一致^[23,24]。另一方面,外地家庭规模越大,则会增加流动人口融入流入地的成本,从而促使其选择继续迁移或回流。

城市流动人口的平均流动次数越多,其回流意愿越强。流动次数的增加一方面带来迁移成本的增加,同时也带来流动人口在新的流入地融入和重构社会网络成本的增加,致使其选择回流。另一个原因是,流动所获得的经济、就业、社会地位等方面的边际效用随流动次数的增加而递减,而家乡“乡土情结”的影响则随流动次数的增加而上升,最终作用于流动人口的回流意愿。与预期不符的是,平均停留时间对流动人口回流意愿的影响不显著,具体原因有待进一步研究。此外,是否独自迁移同样与城市流动人口是否回流无显著关系。

4.2.3 住房与经济因素是影响流动人口回流决策的关键动因在流入地拥有住房的流动人口回流意愿较弱;回流可以看作是一种经济上“成功者”的体现,高收入的城市流动人口倾向于返乡,而流入地的经济发展水平作为外部因素对流动人口的回流意愿产生抑制作用。

研究发现,住房是影响流动人口回流的重要因素,城市流动人口中在流入地拥有住房的占比越高,其回流意愿越低。住房对于中国流动人口而言,是精神依托以及物质保障,安居乐业是流动人口追求的目标。因此,一旦在流入地拥有房产,流动人口便会“扎根”于此,在这个意义上,住房是流动人口回流的“拉力”,对其产生负向作用。此外,模型发现拥有住房公积金的流动人口占比并未显著作用于流动人口的回流意愿。

流动人口的回流在一定程度上是一种经济上的“成功者”体现,城市流动人口全家每月收支比越高,其回流意愿越强。该结论与新迁移经济学对流动人口返乡问题的解释相一致,即流动人口的流动是一种基于家庭发展的经济决策,一旦其在流入地实现了有利于家庭发展的经济目标,就会作为一个“成功者”返回家乡^[6]。外出务工的劳动力通过汇款和储蓄等手段,使家庭收入多样化,克服了家乡信贷市场缺陷带来的风险,积累了投资及消费的资本^[7]。另一方面,由于流动人口在家乡的消费和投资将得到更大的效用,因而其在流入地的收入的增加时将导致财富的边际效用减少^[7]。最后,流入地人均GDP对当地流动人口的回流意愿产生抑制作用,城市的经济发展水平对外来人口产生“拉力”作用。流入地人均储蓄越高,流动人口回流意愿也越强。一方面,人均储蓄在一定程度上能体现流动人口的收入水平,该指标对回流意愿的正向影响佐证了新迁移经济理论的论述。此外,人均储蓄更多反映的是本地户籍人口的经济和消费水平。更高的人均储蓄往往代表着更高的区域经济发展及收入水平,同时也代表着更加激烈的就业竞争,从而导致外来人口回流意愿的上升。

4.2.4 流动人口在流入地的就业身份、社会保障条件与其回流意愿未显示出显著关系与预期不符,就业身份方面,城市流动人口中雇主占比与其回流意愿无关。可能的解释是,相对受雇者而言,自雇者在经济融合、社会参与及心理融合方面更具优越性^[41]。同时,自雇者在就业市场中具有更高的就业地位,在就业市场中获得更高的价值认同,因而长期居留意愿较高,而回流意愿相对较低。然而,另一方面,自雇者的工作流动性往往较大,收入平较高,因而更容易达到其家庭收入预期,返回家乡。上述两种力量综合,导致就业身份对回流意愿的影响不明确。此外,模型结果并未显示出社会保障因素对流动人口回流意愿产生显著的影响,城市流动人口中城镇职工保险参保率与其回流意愿并无显著关系,该结论对政府制定流动人口管理政策具有一定的借鉴意义。

5 结论与讨论

（1）总体上看,相比居留意愿及户籍迁移意愿,中国城市流动人口回流意愿偏低,具有回流意愿的流动人口比例为6.17%,为城市流动人口居留意愿和户籍迁移意愿的10.07%与16.30%。具有回流意愿的城市流动人口中,绝大多数（74.05%）的回流去向地是返回原居住地。城市规模、城市等级与流动人口回流意愿呈非对称“U型”格局。不同规模与等级的城市流动人口回流意愿呈现出分异性,等级高规模大的城市多为低回流意愿城市,等级低规模小的城市多为高回流意愿城市。

（2）城市流动人口的回流意愿呈现出显著的空间分异特征。从城市群的角度看,长江三角洲城市群、京津冀城市群流动人口的回流意愿较高,成渝城市群和哈长城市群流动人口回流意愿较低;从地理分区的角度看,东部地区流动人口回流意愿最高,东北地区流动人口回流意愿最低。空间自相关分析的结果显示,中国流动人口回流意愿呈现出集聚分布模式,存在显著正向且较弱的空间自相关特征。Getis-Ord G_i^*指数揭示出中国流动人口回流意愿的热点与冷点区,华南、中南和部分华东地区为流动人口回流意愿热点区,东北和华北地区为流动人口回流意愿的冷点区。

（3）城市流动人口的回流受多方面力量的影响,其中,既包含作为流动人口内部因素的教育水平、家庭联系与社会网络、住房和经济、就业等变量,同时也包括来自流入地的经济发展及教育水平等外部因素的影响。从内部因素和外部因素两个角度进行分析时,教育水平、经济发展等变量对城市流动人口回流意愿影响的方向不同：流动人口自身的平均受教育年限对其回流意愿产生负向影响,而流入地人均小学数量对当地流动人口回流产生促进作用;家庭收入支出比较高的流动人口更倾向于返乡,而流入地人均GDP当地流动人口回流意愿产生抑制作用。

（4）流动人口的家庭联系、社会网络、住房及经济因素是塑造中国流动人口空间格局的主要变量。家庭联系方面,流入地家庭规模对城市流动人口回流产生抑制作用,而非流入地家庭规模则产生促进作用;社会网络方面,流动次数越多的外来人口由于重构社会网络的成本较大等原因,更倾向于回流;住房方面,在流入地拥有住房的流动人口回流意愿较弱;经济因素方面,回流可以看作是一种经济上“成功者”的体现,高收入的城市流动人口更倾向于返乡。此外,流动人口在流入地的就业身份、社会保障条件与其回流意愿无显著关系。

基于上述结论,可为相关部门制定流动人口管理策略提供以下建议：要认识到中国城市流动人口的回流意愿在城市规模、城市等级以及空间上存在差异性的客观事实,因地制宜制定流动人口管理策略。要落实国家建设新型城镇化的精神,促进流动人口在各城市之间的合理有序分布。对于等级低、规模小而回流意愿相对较强的城市,要特别关注其未来的发展走向,发挥其产业集聚和人口聚集方面的作用,通过完善公共服务设施,引导外来人口实现就地城镇化;对于等级高、规模大而回流意愿相对较弱的城市,要合理应对人口过度集聚而导致的环境恶化、交通拥堵等“城市病”,引导流动人口合理回流。对于回流热点地区而言,要牢牢把握影响城市流动人口回流的多方力量,要关注流动人口自身条件的改善,采取讲座等形式推广城市文化,促进外来人口更好融入本地;帮助有困难的外来人口子女解决转学、入学等教育措施,落实异地中高考等政策;通过廉租房、经济适用房及购房补贴等形式解决流动人口住房需求问题。同时,也要关注城市外部条件对流动人口回流的影响,通过实现城市经济增长促进更多流动人口“留下来”。对于作为回流冷点区的部分特大、超大城市而言,要通过产业转移实现流动人口的合理引流,通过补助等形式鼓励流动人口以家庭为单位返乡,设立流动人口社会保障基金,帮助返乡人口度过寻找工作的适应期。鼓励事业有成的流动人口回乡创业。

本文存在以下尚待改进之处,一是研究对象为流动人口整体,并未对其中具有代表性的部分（如农民工、老年流动人口）予以特别分析;二是当汇总至城市尺度时,部分数据库中的变量由于数据获取方法存在数据量不足的问题,导致遗漏变量的问题。基于此,未来的研究需对流动人口中的特殊群体予以特别关注,并通过补充调研,对更多可能影响流动人口回流意愿的变量进行模型实证。

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