非戶籍福利水平測度及對勞動力流動的影響

崔占峰++劉超++高小季

◆ 中圖分類號：F062 文獻標識碼：A

內(nèi)容摘要：一億左右流動人口的落戶問題一直是我國戶籍制度改革的重點和難點，十八屆三中全會總體部署提出了引導勞動力人口跨區(qū)合理流動的戶籍制度改革方向。與之相對應的現(xiàn)實卻是大量的人口聚集于大型和超大型城市，中小城市則無人問津。在中小城市戶籍限制不斷放開的情況下，人口依然聚集于大城市，不同城市間非戶籍福利的差異在其中發(fā)揮了巨大作用。對此，有必要對不同省份的非戶籍福利水平進行對比分析，并對勞動力流動和非戶籍福利水平之間的關(guān)系進行研究。本文先用因子分析對31個省份非戶籍福利水平進行比較，在因子分析的基礎(chǔ)上用回歸分析研究勞動力流動和非戶籍福利水平的關(guān)系，為政策制定者引導勞動力跨區(qū)合理流動提供對策建議。

關(guān)鍵詞：非戶籍福利 戶籍制度改革 流動人口

引言

改革開放以來，家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制的實施導致農(nóng)村出現(xiàn)了大量的剩余勞動力，越來越多農(nóng)民向城市流動。時至今日，大量的勞動力人口聚集于城市，如何安置一億左右的流動人口，已成為我國戶籍制度改革的難點。響應國家要求，我國各個城市進行了一定程度的戶籍改革?？傮w而言，規(guī)模不同的城市改革力度也不同，力度最大的是小城市，中等城市次之，大城市力度則非常?。ㄍ趺榔G等，2008）。與之相對應的現(xiàn)實卻是大量的人口聚集于大城市，中小城市則無人問津。不同城市的福利的差別在其中起了非常關(guān)鍵的作用。在中小城市放開戶籍福利的情況下，人口依然大量涌入大城市，對于這種現(xiàn)象，鄒一南（2015）看到了不同省市間非戶籍福利水平的差異，將只要來到城市便能享有的福利歸類為非戶籍福利，包括城市基礎(chǔ)設施、秩序、信息、文化氛圍等。非戶籍福利的概念是對福利概念的一種拆分，做這種拆分的原因在于戶籍在我國不僅起著登記人口的作用，還與個人享受的福利相關(guān)（陸益龍，2008）。由于戶籍制度的限制，外來人口通常只能享受到與戶籍無關(guān)的福利。因此，福利對人口流動的影響真正發(fā)揮作用的是非戶籍福利部分。流動人口傾向于涌入非戶籍福利好的省市，寧可在非戶籍福利好的省市做無戶籍的居民，也不愿到非戶籍福利差的城市做有戶籍的居民。實現(xiàn)流動人口的跨區(qū)合理流動，消除省際間非戶籍福利水平的差異是一條必經(jīng)之路。

與非戶籍福利這一概念接近的是基本公共服務?；竟卜帐墙⒃谏鐣沧R基礎(chǔ)上可以滿足一國居民的基本需求，只要具有一國國籍，無論地位、收入、種族都可以享有服務，包括社會保障和就業(yè)、公共教育、醫(yī)療衛(wèi)生、城鄉(xiāng)社區(qū)、公共管理、環(huán)境保護、交通運輸、文化傳媒、公共安全（曾紅穎，2012）?？梢钥闯龌竟卜盏母拍罘秶獜V于非戶籍福利，其中的社會保障和就業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生很大程度上是擁有戶籍的居民才享有的戶籍福利。

基本公共服務的概念提出較早，學者們的研究非常多，關(guān)于省際間基本公共服務實證研究的文獻也浩如煙海。楊光（2015）曾用泰爾指數(shù)從基礎(chǔ)教育服務、公共衛(wèi)生服務、基礎(chǔ)設施建設、公共就業(yè)服務和社會保障服務五個方面對各省2000-2012年的基本公共服務供給進行了分析。張鳴鳴、夏杰長（2009）則通過因子分析從就業(yè)、生活、基礎(chǔ)設施、教育、社會保障五個方面對省際間的基礎(chǔ)公共服務進行了分析。本文借鑒學者們對基礎(chǔ)公共服務的評價分析方法，用因子分析和聚類分析對31省市的非戶籍福利水平進行比較研究。在對不同省份非戶籍福利比較的基礎(chǔ)上，用回歸分析研究人口流動和非戶籍福利之間的關(guān)系，以此為政策制定者提供對策建議。

研究方法

本文采用因子分析，用少數(shù)幾個因子代替原來的變量做進一步的比較和分析。在因子分析的基礎(chǔ)上建立公共因子和人口流動的回歸模型，通過具體的模型來論證人口流動和非戶籍福利之間的關(guān)系。

（一）非戶籍福利水平測度指標體系構(gòu)建

本文構(gòu)建我國31個省份（港澳臺除外）非戶籍福利的指標體系，首先對非戶籍福利的概念作進一步的明確，非戶籍福利包括非正式就業(yè)機會、秩序、信息、環(huán)境、城市基礎(chǔ)設施和文化氛圍等因素，因非正式就業(yè)機會與正式就業(yè)機會難以合理區(qū)分，所以本文沒有把非正式就業(yè)機會放在分析的框架之中?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文主要在城市基礎(chǔ)設施、文化氛圍、信息、醫(yī)療、衛(wèi)生和綠化五個方面進行度量。本文選取的指標有A1：每萬人城區(qū)面積（平方公里）、A2：人均城市道路面積（平方米）、A3：公共交通客運總量（萬人次）、A4：城市用水普及率（%）、A5：社區(qū)服務覆蓋率（%）、A6：人均日生活用水量（升），B1：每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)（個）、B2：企業(yè)每百人使用計算機（臺），C1：平均每所高校正高級老師數(shù)（人）、C2：高校師生比、C3：每萬人公共圖書館擁有面積（平方米）、C4：人均擁有圖書館藏書量（冊），D1：每千人口注冊護士數(shù)（人）、D2：每千人口執(zhí)業(yè)醫(yī)師（人），E1：每千人口衛(wèi)生技術(shù)人員（人）、E2：建成區(qū)綠化覆蓋率（%）、E3：人均公園綠地面積（平方米）17個指標進行因子分析。運用SPSS軟件對2013年反映非戶籍福利的17個指標進行分析，得到少數(shù)幾個可以綜合反映17個指標的絕大部分信息的因子，并相應地根據(jù)因子載荷矩陣和因子的貢獻率，對31個省份的非戶籍福利水平進行綜合評價。數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計年鑒2013年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，并經(jīng)過了相應的計算分析。

（二）不同省市間非戶籍福利差距實證分析

本文將相應的17個指標數(shù)據(jù)進行無量綱化的標準化處理，用標準化后的數(shù)據(jù)進行分析，處理借助SPSS軟件。處理過程如下：

變量檢驗。因子分析是用有代表性的因子反映原來的大量統(tǒng)計變量的信息，前提是變量之間必須有較強的相關(guān)性關(guān)系，因此進行KMO檢驗和Bartletts球形檢驗。從檢驗結(jié)果看KMO=0.662>0.6，p值為0.000<0.01，表明數(shù)據(jù)可以進行因子分析。因子得分系數(shù)矩陣如表1所示。

計算特征值和累積貢獻率并提取因子。用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行因子分析，得到相關(guān)系數(shù)矩陣和矩陣的特征值和方差貢獻率。選取特征值大于1的因子，可以看到前5個因子的方差貢獻率已經(jīng)大于80%，反應了變量所有信息，可以用這5個因子來反映17個變量。觀察相應的成分矩陣，可以看到各個變量的系數(shù)差別不是非常明顯，因此用方差最大旋轉(zhuǎn)法將因子的各變量系數(shù)向最大和最小轉(zhuǎn)化，以此使得因子的解釋變得明顯。

因子得分及因子評價。用SPSS軟件可以得到因子的得分系數(shù)表，以各個因子的方差貢獻率為權(quán)數(shù)進行加權(quán)分析，得到31個省份的非戶籍福利水平的綜合得分，并進行評價。用F來表示各個城市的綜合因子得分，用F1、F2、F3、F4、F5來表示各個城市的主因子的因子得分。

評價與分析。對各個公因子進行分析。通過觀察旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，可以看到第一個主因子對幾乎所有指標都影響較大，它的排名也跟綜合因子的排名基本相同，可以把這一指標當成非戶籍福利水平的綜合反映，將這個因子稱為福利因子，它反映了變量34.302%的信息；第二個主因子對城市用水普及率、每萬人公共圖書館擁有面積、人均圖書館藏書影響較大，可以稱第二個因子為公用資源因子，它反映了變量17.137%的信息；第三個因子對人均城市道路面積、人均公園綠地面積影響較大，可以稱為公地因子，它反映了變量12.232%的信息；第四個因子對每百家企業(yè)擁有網(wǎng)站數(shù)、高校師生比、建成區(qū)綠化覆蓋率影響較大，可以稱該因子為文化和綠化因子，它反映了變量9.601%的信息；第五個因子對人均生活用水量影響較大，可以稱這一因子為生活用水因子，它反映了變量9.423%的信息。

表2為不同地區(qū)因子的得分表，北京、廣東、上海排名高居前三，現(xiàn)實中人口大量涌入的省市，恰恰是非戶籍福利水平高的省市。幾個人口大量流出的省份，如河南、貴州、甘肅等，它們的非戶籍福利水平都排在了最后，表明了人口的流動受到非戶籍福利水平影響。

（三）勞動力流動與非戶籍福利的關(guān)系測度

因子分析可以看到我國省際間非戶籍福利的差距，從非戶籍福利的排名大致可以看出人口大量聚集的省份恰恰是非戶籍福利很好的省份，初步得到非戶籍福利在影響勞動力流動方面的作用。為了更加精確地反映出勞動力流動和非戶籍福利之間的關(guān)系，在因子分析的基礎(chǔ)上進行進一步的回歸分析。本文運用Eviews軟件來進行回歸分析?？紤]到勞動力流動的數(shù)據(jù)難以獲得，參考部分學者的做法用人口流動來代替勞動力流動。本文分析2009-2013年的人口流動與非戶籍福利的關(guān)系。2009年到2013年各省的非戶籍福利都有不同程度的變化，但相對水平的變化很小，而因子分析表示的就是各個省非戶籍福利的相對水平。因此，利用2013年各省非戶籍福利因子分析的結(jié)果代表2009-2013年各省的非戶籍福利水平具有一定的合理性，但這只能是一種近似的估算。考慮到出生率和死亡率對人口流動的影響，用年末的總?cè)藬?shù)減去年初總?cè)藬?shù)，同時扣除自然增長的人數(shù)來表示人口的凈流入。為了消除不同地區(qū)初始人口規(guī)模的影響，本文用凈流入人口除以年末總?cè)丝诩慈丝趦袅魅肼蕘肀硎救丝诹鲃忧闆r。人口總數(shù)、出生率、死亡率等相關(guān)數(shù)據(jù)均來自2010-2014年的統(tǒng)計年鑒。表3為回歸分析的結(jié)果。

從回歸分析結(jié)果可以看到F1、F2、F3、F4、F5的t檢驗都通過，非戶籍福利水平在一定程度上影響了勞動力的流動，同時可以看出代表非戶籍福利整體水平的因子F1的P值非常小，表明非戶籍福利整體水平對人口流動有著顯著的影響?？蓻Q系數(shù)和調(diào)整的可決系數(shù)較小，回歸方程的有效性較低，但是F統(tǒng)計量檢測顯著通過。由于回歸分析是以因子分析的公因子為基礎(chǔ)進行的，因子分析的過程導致變量損失了部分信息。通過用原始數(shù)據(jù)進行分析可以發(fā)現(xiàn)可決系數(shù)得到了顯著改善，從而驗證了本文的猜想。

研究結(jié)論和對策建議

（一）研究結(jié)論

本文先用因子分析從城市基礎(chǔ)設施、文化氛圍、信息、醫(yī)療、衛(wèi)生和綠化五個方面對省際間的非戶籍福利水平進行了比較研究，隨后用回歸分析法分析了非戶籍福利水平與勞動力流動的關(guān)系。結(jié)果表明，非戶籍福利水平影響勞動力的流動且我國省際間非戶籍福利水平有如下特征：

第一，我國各地區(qū)非戶籍福利水平嚴重不均。具體體現(xiàn)在：東部地區(qū)明顯好于中西部地區(qū)，東部地區(qū)的綜合得分排名都很靠前，而中部和西部地區(qū)排名則非?？亢?；沿海省市相比于內(nèi)陸省市有明顯優(yōu)勢。沿海省市中最差的福建也排到了13名，優(yōu)于絕大多數(shù)非沿海省市，內(nèi)陸省份云南、河南、甘肅等則是排名的倒數(shù)幾位。

第二，國家政策對非戶籍福利的供給有顯著影響。首先，東部地區(qū)的非戶籍福利水平較高，就是國家當初優(yōu)先發(fā)展東部地區(qū)政策的結(jié)果。其次，寧夏、內(nèi)蒙古等地區(qū)非戶籍福利水平排名靠前，與政策的支持也是分不開的。

（二）對策建議

從省際間因子分析的結(jié)果來看，非戶籍福利水平各省市間差別較大，回歸分析的結(jié)果表明人口流動與非戶籍福利的這種差距有關(guān)，人口聚攏于大城市受到這種非戶籍福利水平差距的影響。如果按照主流經(jīng)濟學的觀點，將戶籍之上的社會保障、醫(yī)療、教育等諸多的公共服務剝離出去（彭希哲，2009），則如當年的鄭州一樣必然導致大量的人口涌入，給大城市帶來巨大的人口壓力。因而，戶籍福利的改革，在逐步放開戶籍限制的同時，均等化不同省市的非戶籍福利也是刻不容緩的。第一，在各省的評價方面，盛行的是唯經(jīng)濟論，這不利于政府對非戶籍福利的供給。以河南為例，它的經(jīng)濟排名全國第五，但它的非戶籍福利水平卻是全國倒數(shù)第二，顯然政府的非戶籍福利供給嚴重不足。因此，應當改變激勵機制，將非戶籍福利水平作為一項評價和考核的指標，為非戶籍福利的均等化提供政策保障。第二，非戶籍福利的差距刺激大量人口聚攏于大城市，造成所謂的異地城市化現(xiàn)象。在我國當前的分權(quán)制度下，經(jīng)濟落后的地區(qū)財力不足，無法依靠自身縮小與經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)非戶籍福利的差距，這就需要中央政府采取諸如建立相應的中小城市非戶籍福利建設的專項撥款等措施，扶持中小城市的非戶籍福利建設。通過提高中小城市的非戶籍福利水平將有助于緩解人口大量聚集于大城市造成的擁堵和環(huán)境惡化等畸形城市化現(xiàn)象。

參考文獻：

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3.陸益龍.戶口還起作用嗎——戶籍制度與社會分層和流動[J].中國社會科學，2008（1）

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