中國“空巢村”:陜北農(nóng)村案例研究

歐璟華，姚樹潔，武 斌

(1.重慶大學 經(jīng)濟與工商管理學院，重慶400044;2.諾丁漢大學 當代中國學學院，英國 諾丁漢 NG8 1BB)

一、引 言

1979年以來，中國經(jīng)濟快速發(fā)展，城鎮(zhèn)化進程加劇，對農(nóng)村社會產(chǎn)生了深遠影響，導致全國范圍內(nèi)出現(xiàn)城鄉(xiāng)以及跨地區(qū)的大規(guī)模人口遷移。根據(jù)2006年的第二次全國農(nóng)業(yè)普查結果顯示，中國8.2億農(nóng)村戶籍人口中只有91%，即只有7.46億人真正居住在農(nóng)村。這兩個數(shù)字之間的差距表明有7600萬農(nóng)村戶籍人口一直定居在城市和小城鎮(zhèn)中，如果把地區(qū)間農(nóng)村向農(nóng)村的遷移也算在內(nèi)，農(nóng)村實際搬遷人口數(shù)將達到農(nóng)村總?cè)丝诘?0%。

在文獻資料中，人口遷移是農(nóng)村貧困人口非農(nóng)就業(yè)、脫離貧困的一種有效途徑[1-5]，農(nóng)村人口遷移也會對城鎮(zhèn)化和農(nóng)村發(fā)展產(chǎn)生重要且復雜的影響[6-8]。人們做出搬遷決定主要出于兩個原因:就業(yè)和工資收入差距。城市和城鎮(zhèn)非農(nóng)職業(yè)的工資收入比在農(nóng)村務農(nóng)高，尤其是在偏遠貧困地區(qū)務農(nóng)，非農(nóng)職業(yè)和務農(nóng)之間的工資收入差距是人口遷移的主要因素，但不是唯一的決定因素。

Harris和Todaro通過研究非洲城鄉(xiāng)人口遷移建立了人口遷移的基本模型，該模型的理論基礎為二元經(jīng)濟論。根據(jù)二元經(jīng)濟，人口遷移的核心在于平衡農(nóng)村和城市之間的預期收入[9]。城市的生產(chǎn)力更加發(fā)達，能夠為工作者支付較高水平的工資，而農(nóng)村地區(qū)則不然，從事農(nóng)業(yè)的人們整體收入水平偏低。然而，該模型也極具限制性，它忽視了非農(nóng)生產(chǎn)在農(nóng)村地區(qū)的重要性，中國農(nóng)村非農(nóng)生產(chǎn)的主力軍就是所謂的鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)。在中國大部分地區(qū)，鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)為農(nóng)村勞動力提供了大量就業(yè)機會，尤其是在沿海各省，這些企業(yè)是來自內(nèi)陸貧困省份的農(nóng)村務工者們的主要雇主。

改革后，中國經(jīng)濟發(fā)展戰(zhàn)略從改革前的資本密集型變?yōu)閯趧恿γ芗?，城市?jīng)濟發(fā)展創(chuàng)造了更多的就業(yè)機會，加上城鄉(xiāng)人口遷移管理的松懈，城市經(jīng)濟吸引了上千萬來自農(nóng)村的遷移勞動力。但同時，農(nóng)村非農(nóng)產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展也使得大批農(nóng)村務工人員不離開農(nóng)村就能從事非農(nóng)行業(yè)，因此，中國實際搬遷到城市的農(nóng)民數(shù)量相比用Harris-Todaro模型測算出來的理論值要少。

過去10年間，經(jīng)濟改革和地區(qū)間經(jīng)濟不均衡發(fā)展為農(nóng)村人口向城市大規(guī)模遷移創(chuàng)造了前所未有的環(huán)境條件[10-12]。Wu和 Li研究了關于中國農(nóng)村向城市勞動力遷移的文獻資料[13]。Wang和 Zuo指出，隨著社會主義工業(yè)化進程，重工業(yè)基地發(fā)展加快，但卻是以犧牲農(nóng)村人口為代價的，中國城鄉(xiāng)差距不斷擴大[14]。城鄉(xiāng)社會和經(jīng)濟福利的差距，加上農(nóng)村剩余勞動力的增加和生活消費品的嚴重短缺，導致中國人口遷移控制政策發(fā)生改變，也是造成國內(nèi)農(nóng)村向城市遷移人口數(shù)量急劇增長的主要原因[15-16]。

現(xiàn)有文獻資料為理解中國人口遷移的真實情況提供了深入的見解，但還沒有研究運用全國普查數(shù)據(jù)來分析各級農(nóng)村人口遷移的不同模型。本文將運用第二次全國農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)來分析陜西兩個市的人口、農(nóng)村和家庭收入狀況，旨在填補這一學術領域空缺。陜西的這兩個縣是全國最貧窮的地區(qū)之一，可作為徹底了解貧困或低收入家庭的遷移行為的代表性樣本，尤其是在西部地區(qū)。

樣本市位于黃土高原中部地區(qū)，這里環(huán)境惡劣，不利于農(nóng)業(yè)和工業(yè)發(fā)展。因此，大規(guī)模人口遷移為該地區(qū)上百萬農(nóng)村貧困家庭提供全新的機會，不僅能讓他們維持生計，還能緩解人口增長對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境造成的壓力。從這一角度看，農(nóng)村人口遷移的發(fā)展和影響可以引發(fā)許多重要話題，包括:人口遷移規(guī)模;大規(guī)模人口遷移對農(nóng)村人口結構的影響;不同村莊或人口群體之間可能存在的人口遷移;人口遷移對扶貧和生態(tài)建設的影響;人口遷移的主要決定因素;人口遷移對當?shù)睾腿珖芾淼恼咭饬x。

所有這些對中國解決人口遷移問題、幫助落后地區(qū)的人們戰(zhàn)勝貧困具有重要意義。通過對第二次全國農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)的詳細分析，可以徹底理解這些問題。在地理分布方面，這些數(shù)據(jù)涵蓋了陜北延安和榆林市(現(xiàn)為地級市)的全部8914個行政村，110萬個家庭以及490萬人口，家庭調(diào)查問卷的相關信息也整合添加到了這些農(nóng)村數(shù)據(jù)中。

本文的結構安排如下:下一節(jié)將提供樣本村莊的背景信息;第三節(jié)將討論人口遷移的模式;第四節(jié)將列出人口遷移模式的主要決定因素;第五節(jié)解釋人口遷移是否與農(nóng)業(yè)自然資源有關;第六節(jié)著重介紹主要研究發(fā)現(xiàn);最后一節(jié)總結一些政策方面的影響。

二、樣本村莊

黃土高原多以丘陵和山地為主，陜北地處黃土高原中心，四周山峰環(huán)嗣。本文研究數(shù)據(jù)包括了延安和榆林市的8914個村莊，這些村莊中，5600多個(63%)位于山區(qū)，3200多個(36%)位于丘陵地區(qū)，只有1%地處平原。這樣的地形結構說明大多數(shù)村莊生活環(huán)境惡劣。

黃土高原是全國最貧困的地區(qū)之一，陜北也不例外，中央政府正在努力通過扶貧援助及扶貧工程幫助貧困村走出貧困，占樣本總數(shù)30%的2600個村莊，被確定為省級或縣級貧困村。但是，貧困村在山地和丘陵地區(qū)的分布沒有顯著差異，而地處平原地區(qū)的村落被確認為貧困村的可能性則要小得多。總體來說，有30%的村莊被確認為貧困村，而在平原地區(qū)，僅有13.1%。在得到的樣本數(shù)據(jù)中，平均每個行政村中有2.8個自然村(或附屬村)，而在全省，平均每個行政村中有3.3個自然村，全國為5.3個。雖然村莊密度比全國其他地區(qū)小，近十年以來，陜北的交通運輸?shù)然A設施建設飛速發(fā)展，超過90%的自然村已經(jīng)通了電，可以收到電視信號，87%的自然村可以打電話，但仍有超過五分之一的自然村沒有通道路，機動車輛無法到達。

雖然機動車輛可以到達大部分附屬村，但是這些道路的質(zhì)量在各村之間差異巨大，影響交通運輸?shù)乃俣群唾|(zhì)量。根據(jù)路面材料，中國農(nóng)村地區(qū)的道路可分為四個等級:混凝土(一級)，瀝青(二級)，砂石(三級)，以及其他(四級)。質(zhì)量最好最可靠的是混凝土路面，其次是瀝青、砂石路，其他路面質(zhì)量相對比較差，通常指泥土自然形成的道路，在下雨和其他惡劣天氣中，很容易破壞。

圖1顯示了上述四類道路在陜北這些樣本村中的分布情況，包括其地理位置、村落自然資源及經(jīng)濟狀況。圖中數(shù)據(jù)顯示，8914個行政村中，只有2.5%的村落有水泥道路，60%有瀝青和砂石路，37.5%的村莊道路則是泥土的。道路的分布表明雖然大部分村落通了道路，但道路的整體質(zhì)量偏低，清楚地反應了這里落后的生存和生產(chǎn)條件。

圖1 通往8914個行政村的道路情況分布

全國各級政府確定的貧困村中有30%像這里一樣落后，這是個比較高的比例。貧困村與其他農(nóng)村地區(qū)不同，包括偏遠的地理位置、落后的基礎設施建設和經(jīng)濟表現(xiàn)以及較低的家庭收入水平等。中國從中央到各級政府都用“貧困縣”和“貧困村”來界定落后地區(qū)，雖然這種方式有一些不足之處，但幾十年來，全國各級政府都是通過這種方式來開展扶貧計劃。

有沒有公交車站和中小學校也是評價當?shù)厣姝h(huán)境的一個指標，每個樣本村到公交車站的平均距離為6.8公里，到小學的平均距離為3.6公里，到中學的平均距離為10.4公里。這些數(shù)據(jù)表明村民要出一趟遠門很不容易，小孩上學也困難重重，尤其是中學。

對于“貧困村”以及地處山區(qū)的所有村莊，這些數(shù)據(jù)遠遠超過平均距離。比如，貧困村到公車站、小學和中學的平均距離分別為7.5公里、3.9公里和11.6公里，各比平均距離遠 0.7公里、0.3公里和1.2公里。平原地區(qū)村落的條件則相對較好，到公車站的距離比山區(qū)近1.2公里，到小學的距離近1.1公里，到中學的距離近4.3公里。

實地觀察結果表明，近幾年農(nóng)村學校紛紛關閉，導致農(nóng)村父母搬遷到城鎮(zhèn)和城市里，方便小孩上學。在農(nóng)村里要步行很遠的距離上小學，這可能是遏制大多數(shù)落后地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的主要原因，也是農(nóng)村人口遷移的重要動機。下文對人口遷移的可能性與到公車站或?qū)W校的距離之間的關系進行分析，將更加清晰地說明這一點。

三、人口遷移結構

落后的生存環(huán)境以及堪憂的就業(yè)和收入前景是農(nóng)村人口遷移的主要決定因素，陜北黃土高原的樣本村為研究中國農(nóng)村地區(qū)人口遷移的動機提供了優(yōu)秀案例。前面幾節(jié)的分析表明，雖然已有顯著進步，但交通和教育對許多村民來說仍然是個難題。這些落后的生存環(huán)境到底是怎樣影響農(nóng)村人口遷移的呢?本節(jié)將集中分析樣本村的人口遷移結構，以確定農(nóng)村人口遷移的主導因素，尤其是建立一個框架結構來展示家庭/勞動力搬遷和遷移的程度和自然屬性，然后將其與數(shù)據(jù)相結合，對所有村莊進行分類，為下節(jié)探究相關因素打好基礎。

戶籍家庭和人口仍是官方文件和研究報告中常用的，每個村莊的人口遷移都極其不同，官方人口數(shù)據(jù)通常低估了農(nóng)村人口遷移所產(chǎn)生的影響，這些數(shù)字可能會產(chǎn)生誤導。在第二次全國農(nóng)業(yè)普查中，相當一部分農(nóng)村家庭其成員都無法確定，因為他們搬遷到了其它地方，大多數(shù)搬到了城鎮(zhèn)和城市里。平均有20%的農(nóng)村家庭以及19.1%的人口參與了遷移，值得注意的是，同一縣城平原村莊的人口流出率比丘陵或山區(qū)的人口流出率小一半以上。這表明人口遷移在資源貧乏的村莊尤為明顯，而資源相對比較富足的村莊則沒那么明顯，不過這需要更進一步的證明(見表1)。

表1 戶籍人口、總?cè)丝诤筒煌匦伍g的人口流出比率

基于遷移家庭的比例而非人口比例，根據(jù)人口流出率可將樣本村莊分為三類:低流出率，中等流出率以及高流出率。表2以家庭遷移率為基準，顯示了樣本村的分布情況，其中超過三分之一(35%)的村莊遷移率低于10%，另有三分之一的村莊遷移率介于10%到30%之間，一些村莊(8.6%)的遷移率甚至超過了50%。

根據(jù)我們的數(shù)據(jù)顯示，五戶農(nóng)村家庭中就有一戶全家搬遷到了城鎮(zhèn)和城市里，或搬到了更加繁華的村落里。

以前，最常用的人口遷移模型是一些家庭成員——通常是年輕男性成員和未婚女性工作者——離開村莊，留下其他年老的成員和孩子，在村子里照看土地，從事當?shù)剞r(nóng)業(yè)活動或一些瑣碎的農(nóng)村服務。因此，人口遷移結構也可以通過勞動力而非人口遷移來進行分析。為了通過第二次全國農(nóng)業(yè)普查結果來分析勞動力遷移，我們將遷出的勞動力定義為:2006年在原來居住地所在的城鎮(zhèn)之外的地方工作超過1個月的人們，用遷出的勞動力占全村全部勞動力總數(shù)的比例來表示遷移率。

表2 樣本村的外流人口分布

樣本村422萬戶籍居民中，有213萬(總?cè)丝跀?shù)的49.3%)處于工作年齡，每村平均有239人。不同類型的村莊中達到工作年齡的人口數(shù)差異顯著，山區(qū)為226人，平原地區(qū)為456人。平均勞動力遷移率為18%，遷移結構與以下因素有關。

首先，勞動力遷移率比人口遷移率稍低，表明農(nóng)村人口遷移從以勞動力搬遷為主導的結構轉(zhuǎn)變?yōu)橐约彝?人口)搬遷為主。其次，平原地區(qū)的勞動力和家庭遷移率比丘陵或山區(qū)的村莊低。再有，全國或全省家庭和勞動力遷移率平均為24.8% 和 25.2%[17]，相比之下，本文樣本村的家庭和勞動力遷移率較低。

在全國范圍內(nèi)，有84%的遷移工作者在其它地方工作了7個月或更久，16%的人在外地工作不超過6個月。陜西遷移工作者中有79%在他們居住的村子之外工作超過6個月[17]。由于數(shù)據(jù)有限，我們還無法得出樣本村勞動力遷出去了多長時間。

在所有雇傭進城務工人員的行業(yè)領域中，建筑行業(yè)是最主要的，占所有進城務工人員的近40%，其次是城市服務行業(yè)(19%)和交通運輸行業(yè)(15.7%)。樣本村的進城務工人員(總數(shù)53700人)中只有14%了解關于他們雇主的信息，所以解釋數(shù)據(jù)結果時要多加仔細。

根據(jù)勞動力遷移的目的地，中國勞動力遷移可分為五種不同類型:縣城內(nèi)、地區(qū)內(nèi)(或市內(nèi))、省內(nèi)、省外以及國際。全國范圍內(nèi)，49%的遷移勞動力遷向外省，31%遷出所在縣城，但仍在原省份內(nèi)(國家統(tǒng)計局，2008)，陜西省這兩類遷移勞動力各為38%，剩余24%只是離開了原來的村子，去所在縣城的其他地方工作，全國的縣城內(nèi)的遷移率為19%。

為了理解家庭遷移和勞動力遷移之間的關系，我們需要對家庭遷移和勞動力遷移的類型進行比較。家庭遷移根據(jù)流出率可分為三類——低流出率、中等流出率和高流出率，流出率表示遷出家庭數(shù)占所有戶籍(戶口)家庭的比例。勞動力根據(jù)勞動力遷移率可分為四種類型——非常低、較低、中等和高遷移率，遷移率表示遷移工作者占所有戶籍工作者的比例。勞動力和家庭遷移率在表3中均有顯示，表3清楚地展示了兩種不同種類的遷移之間的顯著相關性:家庭遷移率越高的村子，勞動者就更有可能外出尋找就業(yè)機會。換句話說，如果一個村子里搬出去的家庭越多，外出工作的人也就越多。

表3 勞動力和家庭遷移率的分布

將勞動力和家庭遷移率放在一起分析，對了解遷移結構更有幫助。比如，根據(jù)這兩個數(shù)據(jù)的不同組合，可將所有村莊分為五組，如表4所示。每組都可以看作是這些樣本村的一種特定的遷移結構，這些遷移結構又可以進一步幫助我們理解農(nóng)村人口遷移的多樣性和發(fā)展均勢，確定人口遷移行為背后的主要原因或動力。

根據(jù)表4所提供的信息，將不同類型的村莊特征進行總結，如表5所示。根據(jù)每村的戶籍家庭數(shù)，村莊平均大小從 I類的105戶增長到V類的133戶，村莊越小，家庭越可能遷出。同樣的，對于勞動力遷移來說也是如此。I類村莊的家庭和勞動力綜合遷移指數(shù)最高，為 49.6，V類最低，只有 2.1，不同類型的村莊各不相同。

表4 移民特征的村莊分布

表5 樣本村中不同移民方式的特點

四、農(nóng)村人口遷移的決定因素

前面一節(jié)將樣本村分為五種，本節(jié)試圖確定人口遷移結構的主要影響因素。第一個影響遷移的重要因素是貧困，我們無法得到樣本村農(nóng)民收入方面的信息，但可以知道某個具體村莊是否被當?shù)鼗驀覚C關確定為貧困村，如果是，則假設該村的貧困人數(shù)比其它非貧困村多。

為了確定貧困到底對人口遷移有沒有影響，我們需要知道遷移結構和村莊是否被指定為貧困村之間的關系。如圖2所示，貧困和遷移指數(shù)之間存在明顯關系。比如，I類村莊中有40%遷移指數(shù)最高，而這些村莊都是貧困村。I類村莊被確認為貧困村的可能性最大，依次降低，V類最小，而V類村莊中貧困村只占20%，遷移指數(shù)也最低。這表明當貧困村的家庭和勞動力比非貧困村更有可能遷移。

村莊基礎設施建設是影響人口遷移的另一大因素。如果村子里道路很差或距離公車站、學校很遠，人們更有可能從那里搬出來。比如，I類村莊遷移人口最多，這些村莊里只有1.6%的道路是混凝土的，而V類村莊有4.4%為混凝土，其遷移率也最低。I類村莊到公車站和學校的平均距離分別為7.4公里和4.2公里，而V類村莊的這兩個距離分別為5.8公里和3.2 公里。

圖2 貧困村中不同移民方式的分布

教育也會影響人口遷移?，F(xiàn)有的一些研究結果顯示，教育對人口遷移有積極影響，但是我們的分析結果卻剛好相反。I類村莊少年兒童的平均入學年限為5.7年，依次增長，V類為 7.4年，而人口遷移指數(shù)則從I類到V類村莊依次下降，說明教育水平和人口遷移為負相關。

工作適齡人口的平均年齡也與人口遷移顯著相關。農(nóng)村工作者的平均年齡從I類的44歲依次下降到V類的39歲，留在村子里的工作者的平均年齡增大，說明年輕的工作者都外出工作。圖3展示了中國“人口老齡化”導致的農(nóng)村人口遷移的結果，中國農(nóng)村地區(qū)人口老齡化現(xiàn)象普遍存在，尤其是在貧困村。

圖3 農(nóng)村務工者與遷移人口平均年齡

各村入學年限的區(qū)別可歸因于不同的教育教學設施捐贈情況，人口遷移可以更好地解釋村莊之間平均年齡的差異。將陜北的教育和入學年限與陜西省和全國平均水平進行比較，可以了解農(nóng)村人口遷移所產(chǎn)生的影響，如表6所示。

表6 年齡與教育年限在地區(qū)，省份和國家平均水平的對比情況

人口遷移也會對農(nóng)村勞動力的性別比例產(chǎn)生影響。全國和全省男女勞動力平均比例分別為1.046和1.006，陜北男女勞動力平均比例則為 1.086，比全國和全省平均水平都高。不同農(nóng)村人口遷移結構會導致不一樣的男女勞動力比例，一般而言，遷移率越高的村莊(如I類和II類村莊)，其中參與遷移的男性勞動力也越多，IV類和V類村莊則相反，遷移勞動力中女性更多或男性相對較少，導致留下勞動力中男女比例較高。 尤其是在V類村莊中，女性遷移者居多，男女比例比 I類的1.031高0.13，達到 1.161。

農(nóng)村人口遷移也與其擁有的農(nóng)業(yè)資源水平的不同有關，或?qū)ζ溆杏绊?。?中對幾種不同關鍵因素做了比較:耕地、林地、果園、灌溉、飼養(yǎng)大棚、臨時性溫室以及化學農(nóng)藥的使用。通過研究這些農(nóng)業(yè)資源的人均占有量，可以得到以下主要結論:

第一，盡管V類村莊耕地和林地分布比例略低于平均值，但總體上各個村莊不存在差別。第二，自從游牧行為被禁止以后，畜牧業(yè)主要依靠飼養(yǎng)大棚來進行養(yǎng)殖，屬于勞動力密集型產(chǎn)業(yè)，毫無疑問，I類飼養(yǎng)大棚較少，而 II類村子里，畜牧業(yè)是主要的家庭收入來源之一，有較多的飼養(yǎng)大棚。V類村莊的飼養(yǎng)大棚最少，因為與I類或IV類這樣以畜牧業(yè)為主要收入來源之一的村莊相比，V類村莊完全不同，畜牧業(yè)不是主要產(chǎn)業(yè)。第三，與其他村莊相比，V類村莊果園種植業(yè)發(fā)達，是該地區(qū)平均水平的兩倍，是I類村莊的五倍。這表明果園是V類村莊農(nóng)民的主要收入來源，使得更多的勞動力選擇留在家里，減少了勞動力和家庭遷移人數(shù)。第四，黃土高原和陜北存在嚴重缺水現(xiàn)象，干旱頻發(fā)，因此灌溉對于該地區(qū)的人們來說是維持生計的關鍵。如表7所示，VI類和V類村莊中人均灌溉農(nóng)田為半畝(1畝=1/15公頃)，是 I類村莊的兩倍。I類村莊中只有13.5%的農(nóng)田有水灌溉，II類村莊中只20.5%，而地區(qū)平均水平為27.8%。很明顯，落后的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)是導致I類和II類村莊中人口遷移的重要原因。

表7 根據(jù)移民方式不同的農(nóng)業(yè)資源比較

大規(guī)模人口遷移也與近幾年政府的許多干預措施有關，包括脫貧計劃、退耕還林、農(nóng)作物副產(chǎn)品、人口遷移信息支持和培訓指導，等等。聚集政府對農(nóng)村家庭的關懷救助，根據(jù)不同村莊遷移結構將政府脫貧及其它形式的救助計劃進行區(qū)分，發(fā)現(xiàn)各村的政府脫貧救助力度大致相同，每村約有3.5%的家庭因此而獲益，而其它救助計劃(主要為森林覆蓋工程)則有所不同，一般情況下，每村有88%的家庭受益，I、II和 III類村莊尤為明顯，其他村莊則影響甚微。顯然，脫貧計劃對人口遷移會產(chǎn)生直接或間接的積極影響。

人口遷移受媒體和通訊的影響也不容忽視。超過80%的農(nóng)村家庭可以觀看電視、使用移動電話，移動電話比固定電話更受歡迎。近幾年，電腦也開始進入該地區(qū)，不到1/4的村莊擁有一臺或多臺電腦。然而，除電話之外，每個村莊上述所有物品的滲透率極為不同:人口遷移率越高，滲透率越低。比如，最貧困的村莊(I類村莊)只有10%的家庭擁有這些物品，比較富裕的村莊(V類村莊)31%的家庭使用這些物品，比貧困村高出許多。

五、農(nóng)村人口遷移的多元回歸分析

前兩節(jié)的分析揭示了人口遷移和許多社會經(jīng)濟變量之間的關系，為了證實我們的分析和結論，本章節(jié)運用多元回歸分析法來確定農(nóng)村人口遷移的關鍵決定因素。

關鍵決定因素包括以下幾個方面:村莊地理位置:丘陵和山區(qū)(名義變量);基礎設施建設:到公交站點、小學及中學的距離;貧困程度:貧困村并受到國家援助;人口狀況:村子里勞動力的年齡分布及男女比例;資源:耕地、植樹造林、飼養(yǎng)大棚、村子內(nèi)部或之間的耕地轉(zhuǎn)讓及移動電話擁有量。

表8是在清理數(shù)據(jù)、排除遺漏值和極端值之后對上述變量的總結。

將家庭遷移率和勞動力遷移率的對數(shù)分別作為兩個選擇性因變量，兩組回歸分析結果如表9所示。

除村莊貧困程度之外，按照預期，其它所有家庭遷移公式中的解釋變量都會產(chǎn)生顯著影響。在勞動力遷移公式中，村莊地理位置，到公交站點、小學及中學的距離，教育水平，耕地面積以及土地轉(zhuǎn)讓都不會對結果產(chǎn)生重大影響，而其他的幾個變量起到了顯著作用。

回歸分析結果顯示，家庭遷移和勞動力遷移各不相同?，F(xiàn)有文獻資料中，這兩種行為之間的區(qū)別卻一直被忽略，但是它可能會對中國人口遷移政策有重要的實踐意義。

相比勞動力遷移，整個家庭的遷移受到更多因素的影響。根據(jù)我們的分析結果顯示，家庭搬遷的意愿顯然來源于一系列復雜的因素。處于落后地區(qū)(丘陵和多山地區(qū))、交通不便和教育資源匱乏，這些都是導致家庭遷移的主要因素，人們總是想為自己的家人找到更好的居住地，以便讓孩子有更多受教育的機會，擺脫目前的貧困狀態(tài)。

家庭遷移必然會對遷出的村莊造成許多重大影響，村民的平均年齡、男女勞動力比例、人均農(nóng)業(yè)資源(耕地，飼養(yǎng)大棚，森林覆蓋和土地轉(zhuǎn)讓)都會有所上升，留下的人有了更多的可利用的資源，這些改變可能會對當?shù)卮迩f產(chǎn)生積極影響。但同時，某些變化也可能對當?shù)氐纳a(chǎn)及生存環(huán)境產(chǎn)生極大的負面影響。例如，勞動力平均年齡增長，男女勞動力比例的增大，意味著留在村子里的年輕人和女人更少了，從事當?shù)亟?jīng)濟生產(chǎn)的勞動力人數(shù)減少 ，同時單身男性也會更難找到結婚對象。

對家庭遷移有顯著影響的因素可能不會影響勞動力遷移，如村莊地理位置、到公交站點及中學的距離，這些都不會影響勞動力遷移。勞動力遷移只受貧困程度(貧困村，或受到更多來自國家的援助)的影響。

勞動力遷移所造成的后果也與家庭遷移不同，比如，土地轉(zhuǎn)讓不受勞動力遷移的影響。與家庭遷移一樣，隨著更多勞動力的遷出，森林覆蓋面積增加，但是勞動力遷移往往會減少飼養(yǎng)大棚數(shù)量，這也意味著有更少的勞動力為當?shù)匦竽翗I(yè)的發(fā)展而服務。

教育對家庭遷移的影響與其對勞動力遷移的影響截然相反，如果村民平均受教育程度較高，家庭遷移率將會減少，村民更容易入學或享受捐贈資源，就能受到更好的教育，從而減少家庭遷移人數(shù)。相反，勞動力遷移與受教育程度呈正相關，受教育程度越高的勞動力越有可能遷出。

表9 對家庭和勞動力遷移率的多元回歸結果

六、結論和政策含義

本文的目的是為了揭示中國貧困地區(qū)農(nóng)村人口遷移的發(fā)展及其影響，通過對地處黃土高原的陜北地區(qū)進行案例研究并對第二次全國農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)結果進行分析，得出了以下重要發(fā)現(xiàn)和結論，填補了關于中國農(nóng)村人口遷移的學術研究的空白。

首先，人口遷移不再局限于個人或家庭為了實現(xiàn)生計多樣化而產(chǎn)生的行為或計劃，將近20%的農(nóng)村人口參與了短期或永久性人口遷移運動。如此大規(guī)模的農(nóng)村人口遷移對農(nóng)村生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟和社會體系有著深遠的影響，導致了許多復雜的結果和不確性。

第二，該地區(qū)主要有兩種類型的農(nóng)村人口遷移——勞動力遷移和家庭遷移。勞動力遷移是一種傳統(tǒng)的遷移模式，指一名或更多家庭成員短期內(nèi)或長期遷離原住地，但整個家庭還是居住在原地。而家庭遷移則指整個家庭的搬遷或離開原戶籍所在地(戶口)的行為，他們在原來的村莊是官方認可的戶籍居民，并享有土地權。

兩種類型的人口遷移占農(nóng)村人口和勞動力的比例相當，約為20%。同時，兩種類型也彼此相關。較高的家庭遷移率與高勞動力遷移率有關，表明農(nóng)村人口遷移正在步入新的發(fā)展階段，勞動力遷移正在逐漸為家庭或人口遷移所代替。

第三，各個村莊之間農(nóng)村人口遷移的絕對數(shù)量和相對比例各不相同。根據(jù)家庭和勞動力遷移的綜合水平，我們將這些村莊分為五類。本研究最重要的發(fā)現(xiàn)是，從自然資源、地理位置、基礎設施建設和教育條件來看，越落后的村子與條件好的村子相比，人們更有可能搬遷。

換而言之，大規(guī)模農(nóng)村人口遷移更可能發(fā)生在邊境、偏遠以及資源匱乏的地區(qū)，而中部、發(fā)達或資源富足的地區(qū)鮮少出現(xiàn)遷移現(xiàn)象，這一發(fā)現(xiàn)也佐證了第一個結論，農(nóng)村人口遷移不僅僅是一種個人或家庭偏好的結果，而是很多復雜因素和條件的綜合結果，其中一個因素就是近幾年來全球氣候的變化，導致氣候條件惡劣、水土流失，使得當?shù)鼐用窈茈y通過務農(nóng)來保證生活質(zhì)量。同時，農(nóng)業(yè)在國民經(jīng)濟中地位的下滑、農(nóng)作物價格的下跌也使人們對農(nóng)業(yè)失去了信心，轉(zhuǎn)而對工業(yè)和商業(yè)產(chǎn)生了興趣，而這些企業(yè)大都在其他地方。

第四，農(nóng)村人口遷移會產(chǎn)生積極和消極的影響。一方面，人口遷移使得讓人們有機會提高收入水平，也可以緩解農(nóng)村人口壓力，減少耕地的過度開墾。同時，也加速了土地在不同家庭和村莊之間的轉(zhuǎn)移，擴大了農(nóng)作物的經(jīng)濟規(guī)模。人口遷移還可以加速沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)以及內(nèi)陸城鎮(zhèn)的城市化進程。

而另一方面，人口遷移往往會加速當?shù)貏趧恿κ袌龅睦淆g化、加重耕地棄置現(xiàn)象、降低適齡兒童數(shù)量并導致小學紛紛關閉。更重要的是，會給當?shù)貛怼叭瞬磐饬鳌蔽C，許多農(nóng)村領導人都會問這樣一個問題:“如果這樣大規(guī)模的人口遷移持續(xù)下去，在可預見的未來，誰來管理農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，誰來管理新農(nóng)村運動?”

第五，本文展示了農(nóng)村人口遷移的空前規(guī)模和發(fā)展速度，引發(fā)了一系列理論問題，包括黃土高原上陜北以外地區(qū)及全國其它地區(qū)人口遷移模式的普遍化;脫貧與人口遷移之間的關系;人口遷移與城市化的關系;以及人口遷移與地區(qū)間/社會不均衡的關系;等等。

最后，我們很驚訝地發(fā)現(xiàn)，家庭遷移比勞動遷移受到更多因素的影響，主要的區(qū)別在于教育和交通狀況是舉家搬遷的兩個重要原因。擁有良好的教育和交通設施的村莊往往其家庭遷移率也較低，這表明當?shù)卣跍p少人口外流方面可以發(fā)揮重要作用，為村民提供良好的教育和交通設施。

本研究結果具有重要的政策意義，忽略農(nóng)村人口遷移現(xiàn)象的“消極措施”將農(nóng)村人口遷移視為一種個人和家庭的行為或偏好而與農(nóng)村環(huán)境、可持續(xù)發(fā)展和脫貧無關。一個典型的例子是，當?shù)氐墓俜浇y(tǒng)計、報告和發(fā)展計劃都以戶籍人口為準，導致農(nóng)村收入狀況、貧困發(fā)生率、農(nóng)村發(fā)展計劃的需求及成效等的失真。

由于缺少能準確反映農(nóng)村人口和勞動力真實狀況的信息，許多計劃無疑會無法達到預期目標，這方面的例子可能要數(shù)正在進行的“新農(nóng)村運動”，這項運動在一些貧困村展開，那里一大批農(nóng)村人口在城鎮(zhèn)里重新定居或搬到更遠的地方，根據(jù)城市專家們設計的標準藍圖，該項目選擇的所有村莊都需要修建統(tǒng)一的住宅樓、院落或需要統(tǒng)一村里的小學及村委會的建筑，但是這些專家們忽略了，這些村莊貧困家庭經(jīng)濟能力有限、適齡入學兒童人數(shù)少，導致項目資金無故浪費。

我們呼吁一種“積極措施”來代替“消極措施”，把農(nóng)村人口遷移看作一種短期內(nèi)脫離貧困和重建生態(tài)的機遇，一種長期內(nèi)農(nóng)村和城市可持續(xù)發(fā)展的機遇。在脫離貧困和重建生態(tài)方面，我們提出以下政策建議:

第一，通過提供戶口和居住信息，重新定義農(nóng)村人口。第二，根據(jù)本文提供的框架結構，重新審閱陜北兩市現(xiàn)有農(nóng)村政策和計劃。第三，頒布一系列救助政策，鼓勵、激勵農(nóng)村人口遷移到他們想去的城市和地區(qū)，包括信息服務、培訓課程、家庭貸款、城市學校、醫(yī)療系統(tǒng)準入權等。第四，鼓勵不同村民之間轉(zhuǎn)讓耕地。第五，鼓勵城市資金和人才流向農(nóng)村地區(qū)。

所有這些政策將幫助我們達到農(nóng)村長期發(fā)展目標，包括清晰的遷移激勵政策，鼓勵人們搬遷到居住環(huán)境優(yōu)良且長期穩(wěn)定的城鎮(zhèn)和城市地區(qū)，這些激勵政策包括為子女提供受教育機會。同時，這些政策也將幫助當?shù)卮迩f改善生產(chǎn)環(huán)境和就業(yè)前景，使更多留下來的村民有足夠的資源保證生活水平、可持續(xù)發(fā)展。本文的案例分析結果表明，農(nóng)村教育、農(nóng)業(yè)資源和生產(chǎn)多樣性(如果園種植和畜牧業(yè))是中國農(nóng)村貧困地區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要元素。

[1]Guang Lei，Zheng Lu.Migration as the second-best option:Local power and off-farm employment[J].China Quarterly，2005，181:22-45.

[2]Du Yang，Park A，Wang Sangui.Migration and rural poverty in China[J].Journal of Comparative Economics，2005，33(4):688-709.

[3]Ravallion M，Chen Shaohua.China's uneven progress against poverty[J].Journal of Development Economics，2007，82(1):1-42.

[4]Taylor J，Dyer G.Migration and the sending economy:A disaggregated rural economy-wide analysis[J].Journal of Development Studies，2009，45(6):966-989.

[5]Xing Li，F(xiàn)an Shenggen，Luo Xiaopeng，Zhang Xiaobo.Community poverty and inequality in western China:A tale of three villages in Guizhou Province[J].China Economic Review，2009，20(2):338-349.

[6]Zhu Yu.China's floating population and their settlement intention in the cities:Beyond the Hukou reform[J].Habitat International，2007，31(1):65-76.

[7]De Braun A，Rozelle S.Migration and household investment in rural China[J].China Economic Review，2008，19(2):320-335.

[8]Guo Man，Aranda M，Silverstein M.The impact of outmigration on the inter-generational support and psychological wellbeing of older adults in rural China[J].Ageing ＆ Society，2009，29:1085-1104.

[9]Harris J，Todaro M .Migration，unemployment and development[J].American Economic Review，1970，60:126-142.

[10]Fan C，Stark O.Rural-to-urban migration，human capital，and agglomeration[J].Journal of Economic Behavior ＆ Organization，2008，68(1):234-247.

[11]Liu Z Q.Human capital externalities and rural-urban migration:Evidence from rural China[J].China Economic Review，2008，19(3):521-535.

[12]Brosig S，Glauben T，Herzfeld T，Rozelle S，Wang Xiaobing.The dynamics of Chinese rural households'participation in labor markets[J].Agricultural Economics，2007，37(2-3):167-178.

[13]Wu H，Li Zhou.Rural-to-urban migration in China[J].Asian-Pacific Economic Literature，1996，11:54-67.

[14]Wang Feng，Zuo Xuejin.Inside China's cities:Institutional barriers and opportunities for urban migrants[J].American Economic Review，1999，89(2):276-280.

[15]Wu Zhongmin，Yao Shujie.Inter-migration and intramigration in China:A theoretical and empirical analysis[J].China Economic Review，2003，14(4):371-385.

[16]Yao Shujie，Zhang Zhongyi，Hanmer L.The implications of growing inequality on poverty reduction in China[J].China Economic Review，2004，15(2):145-163.

[17]國家統(tǒng)計局.第二次全國農(nóng)業(yè)普查資料匯編[M].北京:中國統(tǒng)計出版社，2010.