流動人口跨區(qū)域遷移與居留意愿

高雅　董志勇

[摘要]（中）摘要為探討流動人口跨區(qū)域遷移與居留決策問題，本文以2015年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎，將個人、家庭與區(qū)域因素納入選擇Logit模型分析考量。研究發(fā)現(xiàn)，年齡對跨區(qū)域選擇成正“U”型特性，且男性、農(nóng)村戶籍、較高學歷及較低學歷擁有者更傾向于跨區(qū)域流轉(zhuǎn)；家中未成年子女數(shù)越多，超過60歲以上老人數(shù)目越少，越傾向于選擇跨區(qū)域遷移。此外，宏觀經(jīng)濟、教育與環(huán)境等因素均對流動人口跨區(qū)域遷移有著顯著影響。值得注意的是，大部分個人、家庭變量在長期定居意愿模型中呈現(xiàn)與跨區(qū)域模型中相反影響，政府及研究者應把握“出”“入”與“留”的平衡點。

[關(guān)鍵詞]（中）關(guān)鍵詞流動人口；跨區(qū)域遷移；居留意愿

[中圖分類號]C924.24（中）中圖分類號[文獻標志碼]A[文章編號]16724917（2018）01010713

正文一級標題一、 引言

20世紀70年代末，農(nóng)村家庭聯(lián)產(chǎn)承包責任制的實行與推廣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的大力發(fā)展，極大地提高了農(nóng)村勞動生產(chǎn)率，并解放了大量農(nóng)村剩余勞動力。與此同時，中國實行經(jīng)濟體制改革，逐步放松限制人口流動的戶籍制度，并在外貿(mào)體制與“經(jīng)濟特區(qū)”中實行行政放權(quán)，使得外資企業(yè)與合資企業(yè)大量涌現(xiàn)，極大地促進了中國經(jīng)濟的增長?！白屢徊糠秩?、一部分地區(qū)先富起來”的區(qū)域發(fā)展政策，一定程度上加速了區(qū)域發(fā)展間的不平衡性，使得大規(guī)模的鄉(xiāng)—城、城—城間的勞動力流動涌現(xiàn)。2010年第六次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示，我國流動人口數(shù)目約為261億人，占全國總?cè)丝诒戎亟?0%，與2000年第五次全國人口普查數(shù)據(jù)的134億流動人口、108%的占比相比，流動人口數(shù)量在10年間增長近一倍。

巨大的社會人口基數(shù)、龐大的遷移人口數(shù)量、不同地區(qū)城市之間的差異性、社會經(jīng)濟二元結(jié)構(gòu)等等，使得中國勞動力轉(zhuǎn)移進程有別于其他發(fā)展中國家與發(fā)達國家，具有自身鮮明的特色。然而現(xiàn)存的研究中，大部分研究調(diào)查僅停留在定性分析的層面上， 較少有文獻從經(jīng)濟現(xiàn)象與人口現(xiàn)象之間的關(guān)系入手，建立理論或模型來探討中國跨區(qū)域人口遷移問題。本文以區(qū)域流轉(zhuǎn)方式考慮流動人口遷移決策，在建立二元選擇模型的基礎上，將變量分為個人、家庭及區(qū)域三層次進行多層次考量。并運用似不相關(guān)雙變量模型，對長久居留決策與區(qū)域遷移決策同時發(fā)生時的因素影響進行考察。

一級標題二、勞動力流動的理論基礎

不同于地理學者以重力模型為基礎強調(diào)距離、遷出地與遷入地人口規(guī)模等空間分布參數(shù)，人口學家更為關(guān)注遷移個體的差別因素，即職業(yè)、家庭、社會關(guān)系等因素對遷移行為的影響。經(jīng)濟學家對勞動力遷移的理論研究大體分為三大類別：首先是以劉易斯-拉尼斯-費景漢（LewisRanisFei）、喬根森（Jorgenson）、托達羅（Todaro）為代表的發(fā)展經(jīng)濟學流派：劉易斯-拉尼斯-費景漢與喬根森模型主要從宏觀角度來探討經(jīng)濟發(fā)展、人口增長與遷移與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化之間的關(guān)系。劉易斯的二元經(jīng)濟理論[1]強調(diào)城鄉(xiāng)之間的實際收入差距是農(nóng)村剩余勞動力轉(zhuǎn)移的基本動力，在此基礎上，拉尼斯與費景漢[2]強調(diào)農(nóng)業(yè)剩余、技術(shù)進步對經(jīng)濟持續(xù)增長的重要性。喬根森更是細化了經(jīng)濟增長的邏輯，即技術(shù)進步促進經(jīng)濟增長，當人口增長達到上限時出現(xiàn)農(nóng)業(yè)剩余，勞動力發(fā)生轉(zhuǎn)移。托達羅模型[3]則從微觀視角，提出三部門經(jīng)濟（傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門、城市正規(guī)部門、城市非正規(guī)部門），其認為遷移決策取決于潛在遷移者對遷入城市預期收入的估計，而預期收入取決于當前城市工資水平和在城市現(xiàn)代部門就業(yè)的概率，且城市非正規(guī)部門為大部分遷移者流入城市中的暫時性過渡部門。

20世紀80年代，斯塔克[4]（Stark）、盧卡斯[5]（Lucas）、泰勒[6]（Taylor）等人提出的新勞動力遷移經(jīng)濟學（The New Economics of Labor Migration）初露鋒芒，不同于托達羅模型，新勞動力遷移經(jīng)濟學將遷移視為家庭或家族的群體性決策，其認為：由于信貸市場不完善，家庭勞動力在不同遷移地或不同性質(zhì)的勞動力市場上再分配，可有效規(guī)避家庭經(jīng)營風險，實現(xiàn)家庭自我保障；與此同時他們提出“相對貧困”（Relative Deprivation）概念，認為遷移行為是遷移者對“相對貧困”作出的一種回應。

除上述兩大類經(jīng)濟理論外，以李（Lee）的“推-拉”理論[7]、肖斯塔（Sjaastad）的人力資本理論[8]為代表的其他相關(guān)模型也為勞動力流動研究奠定了理論基礎?！巴?拉”理論認為遷移行為是促使遷移者離開居住地的推動因素與遷移者前往遷移地的吸引因素共同作用的結(jié)果——居住地因素、遷移地因素、中間障礙因素與個人因素共同影響遷移決策。人力資本模型則從人力資本視角對遷移決策進行衡量，認為勞動力遷移是改善資源配置與進行人力資本投資的一種手段。此外，國際經(jīng)濟學與地理經(jīng)濟學中的一些模型亦可被拿來解釋在一國中、甚至國家、地區(qū)間的勞動力流動問題。

目前國內(nèi)關(guān)于勞動力遷移的理論研究大多是在國外學者理論模型基礎上，依據(jù)中國特定的歷史背景、宏觀經(jīng)濟狀況及經(jīng)濟制度、文化理念等得出。張彩江等[9]（2004年）在評價劉易斯-拉尼斯-費景漢模型不足之上，指出剩余勞動與勞動剩余的區(qū)別，建立勞動力狀態(tài)靜態(tài)模型與勞動力流動的動力方程，探討農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移阻力因素。賴小瓊等[10]（2004年）則是在托達羅模型的基礎上進行加深與拓展，認為農(nóng)村勞動力為理性經(jīng)濟人，依據(jù)遷移的成本與收益進行遷移決策，并建立新的農(nóng)村勞動力遷移模型。李實[11]（1997年）根據(jù)我國特有的制度因素，假設市場中存在政府控制部門與市場主導部門，建立轉(zhuǎn)軌時期的勞動力流動模型，其認為在現(xiàn)行收入政策不變的情況下，勞動力轉(zhuǎn)軌會加速城鎮(zhèn)職工工資差距的擴大。紀月清等[12]（2009年）建立新古典式勞動力供求模型，試圖說明在經(jīng)濟增長過程中，城鄉(xiāng)間勞動力資源的重新配置情況與農(nóng)民工工資變化情況。

在進行理論研究的同時，國內(nèi)學者也對勞動力流動決策中的各種主要因素進行了大量實證研究。

在城鄉(xiāng)收入差距、工資影響等方面：朱農(nóng)[13]利用1992年湖北省調(diào)查問卷，在解決樣本性偏差的基礎上，發(fā)現(xiàn)城鄉(xiāng)收入差距在遷移決策中起著重要作用，城鄉(xiāng)收入差距越大，農(nóng)村勞動力向城市遷移的傾向越強。丁守海[14]以1987—2004年為樣本期，比較剩余勞動在轉(zhuǎn)移與不轉(zhuǎn)移兩種情況下中國農(nóng)村居民年收入水平，最終發(fā)現(xiàn)剩余勞動轉(zhuǎn)移可抑制城鄉(xiāng)收入差距。林毅夫等[15]也通過對中國內(nèi)陸與沿海城市、農(nóng)村與城市地區(qū)之間收入差距與勞動力流動研究得到相似的結(jié)論。進一步地，蔡昉[16]、朱農(nóng)[13]、姚先國等[17]，分別從不同角度，探討相對收入差距對遷移決策的重要影響，其勞動遷移率與相對貧困度之間倒“U”型關(guān)系結(jié)論也得到廣泛支持。

在人口學特征及人力資本方面，候紅婭等[18]運用勞動力轉(zhuǎn)移因素Logit模型發(fā)現(xiàn)人口特征因素對勞動力轉(zhuǎn)移決策有重要影響。何軍等[19]在研究蘇北地區(qū)流動人口遷移因素時也發(fā)現(xiàn)相同的結(jié)論，流動勞動力性別、年齡、婚姻狀況、教育經(jīng)歷等均是外出打工決策的重要影響因素。蘭巧珍[20]基于中國城鄉(xiāng)勞動力調(diào)查數(shù)據(jù)，探討“留鄉(xiāng)—外出—返鄉(xiāng)”動態(tài)遷移決策差異。其發(fā)現(xiàn)，年齡對遷移決策呈倒“U”型影響，男性與子女數(shù)量少的勞動力個體傾向于遷移。王智強[21]在已有研究基礎上，將身體健康及娛樂偏好等變量加入決策因素模型進行考量，發(fā)現(xiàn)已婚、身體健康、偏好體育休閑等娛樂活動的人更有可能進行遷移。但張世偉[22]在就健康因素對勞動力流動的影響的研究中卻得到相反的結(jié)論。此外，盡管人力資本對流動決策的重要影響已獲得學者認可，但其對不同勞動力的影響方向與影響程度至今仍是學界爭論的分歧之一。

不少學者研究了家庭因素對勞動力外出的影響。盛來運[23]認為，對于中國農(nóng)民家庭，家庭相對剝奪感與市場流動性相對薄弱增強了農(nóng)民外出務工的可能性，因此新經(jīng)濟遷移理論在中國是可行的。龐麗華[24]將家庭作為遷移決策單位，運用多層次分析技術(shù)，從家庭、村級及省級三個層次研究影響我國省級農(nóng)村勞動力遷移的影響因素，發(fā)現(xiàn)家庭勞動力數(shù)量越大、經(jīng)營主業(yè)為農(nóng)業(yè)、處于高收入階層的擁有更高的省級遷移概率，而家庭勞動力素質(zhì)卻對省級遷移擁有反向影響。王新軍[25]在新勞動遷移理論的基礎上，加入農(nóng)村信貸市場、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)、農(nóng)業(yè)受災比例等省級變量，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村信貸市場越不完善、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)性固定資產(chǎn)原值越高、老年人撫養(yǎng)比越高地區(qū)，農(nóng)村勞動力外遷比例越大，因此農(nóng)村勞動力遷移是農(nóng)民分散農(nóng)業(yè)風險和穩(wěn)定家庭收入的一種有效方式。此外，朱農(nóng)[13]發(fā)現(xiàn)家庭土地面積并不影響家庭勞動力在農(nóng)業(yè)與本地非農(nóng)產(chǎn)業(yè)之間的分配，但土地資源的匱乏是導致農(nóng)民工外出打工的一個重要因素。當然，也有學者發(fā)現(xiàn)家庭耕地與農(nóng)民外出關(guān)系的倒“U”型影響（姚洋[26]）模式，對此學者們?nèi)员Ａ糁煌囊庖姟?/p>

近年來，隨著學科之間交叉發(fā)展與對勞動力流動問題的深入探討，社會網(wǎng)絡及社會關(guān)系對勞動力流動的重要影響逐步被大量學者加以證實。胡必亮[27]通過案例分析說明中國農(nóng)民在社會變遷與轉(zhuǎn)型過程中如何利用“關(guān)系”這種非正式制度來影響自身與他人的勞動力流動與遷移的。Zhao[28]（2003年）用早期移民人數(shù)考察移民網(wǎng)絡，發(fā)現(xiàn)有經(jīng)驗的移民對隨后的移民有顯著的積極影響，但返回的移民沒有。這意味著移民網(wǎng)絡對勞動力流動有顯著影響，其影響是通過遷移過程中的實際援助來實現(xiàn)的。

在考量影響遷移決策因素時，宏觀因素同樣受到學者們的重視。戶籍制度（和丕禪[29]、孫文凱[30]、李強[31]）、經(jīng)濟發(fā)展（劉生龍[32]）、社會公共資源（張耀軍[33]）、土地流轉(zhuǎn)制度（姚洋[26]、林毅夫[15]）乃至環(huán)境因素（陳秋紅[34]、張?zhí)K北等[35]）等都分別從不同角度影響勞動力的遷移決策。

目前國內(nèi)多數(shù)流動人口研究以跨省、跨區(qū)（市）為界限加以研究，但目前中國經(jīng)濟活動區(qū)域化愈發(fā)明顯，省市間經(jīng)濟交流、建設合作、人才引進、貿(mào)易往來等愈發(fā)頻繁與深入。雙城通勤、異地購房、入學、就業(yè)等行為使?。ㄊ校┲g界限模糊，當購房地、戶籍地、工作地三地不統(tǒng)一時，我們很難再按傳統(tǒng)以?。ㄊ校榈乩斫缦迍澐秩丝诹鲃有袨?，因此本文擬以經(jīng)濟區(qū)域為界，研究影響中國人口區(qū)域流動因素。

2016年國務院發(fā)展研究中心報告指出，我國傳統(tǒng)的東、中、西三區(qū)域劃分省份方法已不適宜當前政治經(jīng)濟發(fā)展狀態(tài)，提出可將傳統(tǒng)經(jīng)濟板塊擴展為八大經(jīng)濟綜合區(qū)域。這些區(qū)域內(nèi)部的省份、直轄市有著相似的自然條件和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)稟賦，且歷史聯(lián)系緊密、交通便利、經(jīng)濟往來頻繁。具體來說：將黑龍江、吉林、遼寧規(guī)劃為東北綜合經(jīng)濟區(qū)；將北京、天津、河北、山東歸為北部沿海經(jīng)濟區(qū)；將上海、江蘇、浙江歸為東部沿海經(jīng)濟區(qū)；將福建、廣東、海南歸為南部沿海經(jīng)濟區(qū)；將山西、陜西、河南、內(nèi)蒙歸為黃河中游經(jīng)濟區(qū)；將湖北、湖南、江西、安徽歸為長江中游經(jīng)濟區(qū)；將云南、貴州、四川、重慶、廣西歸為西南經(jīng)濟區(qū)；將甘肅、青海、寧夏、西藏、新疆歸為大西北經(jīng)濟區(qū)。本文在討論區(qū)域人口流動時，將沿用上述經(jīng)濟區(qū)劃分標準，并將流動人口調(diào)查數(shù)據(jù)中新疆生產(chǎn)建設兵團歸入大西北經(jīng)濟區(qū)中加以研究，除去香港、澳門特別行政區(qū)及臺灣省，共計32個省、市、自治區(qū)、兵團。

一級標題三、數(shù)據(jù)分析與模型構(gòu)建

二級標題（一）數(shù)據(jù)描述

2015年全國流動人口衛(wèi)生計生動態(tài)監(jiān)測調(diào)查數(shù)據(jù)采取分層、多階段、與規(guī)模成比例的PPS抽樣方法。總體來看，在2015年流動人口調(diào)查數(shù)據(jù)中，約40%的流動人口實行了跨區(qū)域流動，60%的人口在區(qū)域內(nèi)流動。本文選取在流入地居住一個月以上，非本區(qū)（縣、市）戶口的15周歲至60周歲流動勞動力人口（按照勞動法），并剔除核心數(shù)據(jù)缺失的無效問卷及戶籍所在地為臺灣、香港、澳門及海外流動人口，剩余200163人。

由圖1、圖2我們可以看出：在區(qū)域內(nèi)流入人口方面，東部沿海經(jīng)濟區(qū)為第一大人口流入經(jīng)濟區(qū)，南部沿海經(jīng)濟區(qū)緊隨其后，大西北與北部沿海經(jīng)濟區(qū)位列人口流入的第三梯隊。在區(qū)域流出人口方面，長江中游經(jīng)濟區(qū)以超過35%的比例名列第一，西南、黃河中游經(jīng)濟區(qū)緊隨其后，分別占有26%、18%，剩余五大區(qū)域流出人口占比差別不大。在區(qū)域內(nèi)人口流轉(zhuǎn)方面，西南經(jīng)濟區(qū)位列第一，長江中游、黃河中游經(jīng)濟區(qū)緊隨其后，北部與大西北經(jīng)濟區(qū)位列四、五位，而東北、南部與東部經(jīng)濟區(qū)排位隊列末端。在凈人口流出方面，東部、南部、大西北與北部經(jīng)濟區(qū)為凈人口流入?yún)^(qū)域，剩余區(qū)域為凈人口流出區(qū)域，詳情參見圖1-圖4。

具體來看（參見表1），在區(qū)域人口流動偏向方面我們可以看到，近73%的東北綜合經(jīng)濟區(qū)戶籍人口選擇在本區(qū)域內(nèi)流轉(zhuǎn)，而近18%的人口選擇流入北部沿海經(jīng)濟區(qū)。而剩余區(qū)域的流動選擇人數(shù)占比極低。由此猜測，文化背景、交通便利程度及遷移成本等成為東北綜合經(jīng)濟區(qū)人口流動選擇的重要因素。

在北部沿海經(jīng)濟區(qū)，約80%的流動人口選擇在本區(qū)域內(nèi)流轉(zhuǎn)，65%的人口傾向于選擇東部沿海經(jīng)濟區(qū)，黃河中游經(jīng)濟區(qū)與大西北經(jīng)濟區(qū)緊隨其后，約占45%、34%。

近年來隨著北京、天津、河北協(xié)同一體化發(fā)展政策的出臺，北部經(jīng)濟區(qū)內(nèi)部經(jīng)濟、貿(mào)易、政治、人才等溝通合作隨之加深，不難解釋高占比的區(qū)域內(nèi)人口流轉(zhuǎn)。與此同時，東部沿海城市高度發(fā)展的經(jīng)濟社會建設，也是吸引北部沿海地區(qū)勞動力流入此區(qū)域的一項重要因素。而西部大開發(fā)戰(zhàn)略的推廣，更讓高校資源聚集的北部地區(qū)成為對西部人才輸送的一個重要基站。相同的情況可以在東部沿海經(jīng)濟區(qū)發(fā)現(xiàn)。與東部沿海類似，南部沿海經(jīng)濟區(qū)對北部、東部、長江中游與西南經(jīng)濟區(qū)有著相似的流轉(zhuǎn)選擇比例。

同樣類比，黃河中游與西南經(jīng)濟區(qū)有著相似的區(qū)域內(nèi)人口流轉(zhuǎn)占比，且分別向北部、東部沿海經(jīng)濟區(qū)域或東部、南部沿海經(jīng)濟區(qū)輸送相似占比的流動人口。孰近孰優(yōu)，孰富孰優(yōu)選擇機制得以印證。

大西北經(jīng)濟區(qū)有八大經(jīng)濟區(qū)中最高的區(qū)域內(nèi)人口流轉(zhuǎn)比例，高達90%的流動人口選擇在大西北經(jīng)濟區(qū)域內(nèi)流轉(zhuǎn)。西北經(jīng)濟區(qū)流動人口對北部、東部與黃河中游經(jīng)濟區(qū)的流動選擇均約為2%?？梢姡鞅苯?jīng)濟區(qū)流動人口更加“安土重遷”，傳統(tǒng)文化理念、政府對西部經(jīng)濟建設的支持等影響西北經(jīng)濟區(qū)流動人口的遷移選擇。相反，長江中游經(jīng)濟區(qū)有著最低的區(qū)域內(nèi)人口流轉(zhuǎn)比例42%，向東部沿海、南部沿海輸送著大量流動人口。在考慮遷移成本情況下，東部、南部沿海經(jīng)濟區(qū)發(fā)達的經(jīng)濟條件與更多的市場機遇是吸引長江中游經(jīng)濟區(qū)流動人口的重要因素。

總結(jié)來看，傳統(tǒng)的人口大省集中區(qū)長江中游經(jīng)濟區(qū)有著絕對的人口區(qū)域流出領(lǐng)先優(yōu)勢，西南經(jīng)濟區(qū)緊隨其后，黃河中游經(jīng)濟區(qū)位列第三。東北、北部及東部沿海經(jīng)濟區(qū)區(qū)域流出人口量相似，而南部沿海區(qū)區(qū)域人口流出量排名墊底。與此同時，西南經(jīng)濟區(qū)有著最多的區(qū)域內(nèi)人口流轉(zhuǎn)量，北部、黃河中游、長江中游以及大西北經(jīng)濟區(qū)區(qū)域內(nèi)人口流轉(zhuǎn)規(guī)模相似，東部沿海及南部沿海相對區(qū)域內(nèi)人口轉(zhuǎn)移數(shù)量較少。

下面我們從重點描述性變量方面，看流轉(zhuǎn)區(qū)域人口的人口學及人力資本等特征。

在人口代際方面（參見表2、表3），我們發(fā)現(xiàn)，80年代與70年代出生的人群是流動人口主力，與以往認知不同的是，90年代與60年代出生人口僅位列流動人口代際三、四位?？傮w來看，各個區(qū)域代際人口占比差異不大，30～50歲人群為遷移主力，在經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域，90后遷移人口數(shù)量占比較低，年輕人更偏向于留在本地發(fā)展或繼續(xù)學業(yè)。而在經(jīng)濟較為落后的西南與西北經(jīng)濟區(qū)，90后遷移人口數(shù)量相對較高。

在各戶籍省份的教育變量方面，我們可以看到，未上過學與接受過研究生以上教育程度的人群均占最少數(shù)量，接受初中與小學教育程度人群占據(jù)最大比重（50%～60%），高中及大學?？莆涣卸?、三位。值得注意的是，大西北經(jīng)濟區(qū)擁有占比最高的未接受教育人群，且與西南經(jīng)濟區(qū)相似，整體流動人口教育水平偏低。相反，北部、東部及南部沿海地區(qū)流動人口整體教育程度較高。

總體而言，男性流動人口略高于女性流動人口，且超過2/3流動人口擁有農(nóng)業(yè)戶籍。在婚姻方面，整體而言已婚人口占約80%左右，個別區(qū)域略有出入但總體差別不大。在流動原因方面，務工經(jīng)商是80%以上流動人口首要的流動原因；其次原因是包括婚喪嫁娶、投靠親友等隨遷性質(zhì)的遷移。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，在大西北經(jīng)濟區(qū)，家屬隨遷因素影響比其

對其他經(jīng)濟區(qū)影響略高。在民族方面，遷移人口中，漢族在除大西北經(jīng)濟區(qū)外的7大經(jīng)濟區(qū)中占絕對主要數(shù)量，而在大西北經(jīng)濟區(qū)中，少數(shù)民族數(shù)量占到半數(shù)以上。

在家庭福利方面，我們發(fā)現(xiàn)各區(qū)域平均醫(yī)療社保擁有情況十分不樂觀，絕大部分流動人口并不擁有任何醫(yī)療福利。在60周歲以上老年人生活來源方面，我們可以看到，絕大多數(shù)老年人依靠家庭成員的資助進行養(yǎng)老，退休金養(yǎng)老人群相對占比僅為1/5左右。此外，約10%～20%流動老年人口依靠自身勞動收入作為生活來源，總體來看，流動人口家庭面臨相對沉重的養(yǎng)老負擔。

本文按照統(tǒng)計局國民經(jīng)濟行業(yè)分類，將農(nóng)林牧漁歸為一類，將采礦、制造、電煤水熱生產(chǎn)供應及建筑分為制造業(yè)，將住宿餐飲、批發(fā)零售及居民服務維修等分為服務業(yè)，將交通運輸、倉儲郵政、信息傳輸、軟件、水利、環(huán)境及公共設施管理等分為運輸及公共管理類，將金融、房地產(chǎn)、租賃和商務服務及科研與技術(shù)服務分為金融及高科技類，將教育、衛(wèi)生和社會工作、公共管理及社會、國際組織等分為科教文衛(wèi)類。在各區(qū)域原籍流動人口從事的行業(yè)調(diào)查中，我們發(fā)現(xiàn)，服務業(yè)為八大經(jīng)濟區(qū)流動人口的首選行業(yè)，其次為制造業(yè)，交通運輸業(yè)位列第三。農(nóng)業(yè)、金融業(yè)與科教文衛(wèi)行業(yè)均為選擇占比的后三位?？傮w來看，各區(qū)域流動人口行業(yè)選擇整體變化不大，集中在服務業(yè)、制造業(yè)等需要大量廉價勞動力的行業(yè)，而相對需要高人力資本的行業(yè)占比并不多，這也與流動人口總體教育水平相對較低成正比。在就業(yè)身份方面，雇員比例占50%以上，自營業(yè)緊隨其后，而自我充當雇主人員占比最低。

二級標題（二）分析流動人口跨區(qū)域選擇問題

通過以上描述，我們想進一步用經(jīng)濟學方法，來探討具備何種個人特征及家庭特征的流動人口，更傾向于選擇跨區(qū)域流動。我們選取遷移者年齡、年齡的平方、性別、教育層次、戶籍、婚姻狀態(tài)作為個人特征變量，以醫(yī)療社保、家庭中未成年子女數(shù)與超過60歲老人作為家庭特征變量，用二值相應模型進行計量分析，以是否跨區(qū)域流動為因變量。具體指標選取如下：

下面我們來看個人及家庭因素對跨區(qū)域流動選擇的Logit回歸結(jié)果，見表4。我們發(fā)現(xiàn)，除婚姻變量外，所有變量均在1%水平上有效顯著。年齡變量系數(shù)為負，且年齡平方項系數(shù)為正，年齡每增加一歲，選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)的幾率比就會下降32%，換言之，本區(qū)域內(nèi)流動的幾率比就會上升32%?？鐓^(qū)域流動的選擇性隨著年齡的增高而減少，但增長率呈現(xiàn)遞增趨勢，與蘭巧珍[20]等學者發(fā)現(xiàn)的年齡倒“U”型特性相反，呈現(xiàn)正“U”型特征，與戚晶晶[36]等發(fā)現(xiàn)的相似。對此可能的解釋是，年輕人、中年人有著更新潮的思想和為事業(yè)打拼的沖勁，選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)，年輕人可以得到更多的工作機會和更廣闊的發(fā)展前景。而一部分老年人選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)，跟隨子女舉家遷移或是一種可解釋的原因，或這部分人群是80年代末期打工潮中的較早遷移者，已較早在所遷移的城市扎根、立足。在性別方面，男性流動人口比女性更傾向于選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)，這與男性為主的勞動力市場及女性承擔更多家庭分工的中國傳統(tǒng)認知相一致，也與大部分學者結(jié)論相似[37]。同樣的，農(nóng)村戶籍人口相較于城市戶籍人口更偏向選擇跨區(qū)域流動?？赡艿慕忉屖?，隨著農(nóng)村土地流轉(zhuǎn)改革及大量農(nóng)村剩余勞動力的產(chǎn)生，農(nóng)村戶籍人口為了追求更高的收入回報，更易選擇跨地區(qū)流動。在教育變量方面，我們發(fā)現(xiàn)，接受最低或最高教育的人群相較接受中間層次教育的人群，更傾向于選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)，且隨著教育水平的提升，教育變量系數(shù)的絕對值增大，且最高學歷變量擁有所有變量中最大絕對值。即大專/大本與高中/中專人群傾向于選擇在區(qū)域內(nèi)流轉(zhuǎn)，初中以下與研究生及以上人群傾向于選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)，且傾向程度與學歷均成正比增長。這與大多數(shù)學者得到的結(jié)論相似[18][21]?？赡艿慕忉屖?，低學歷人群選擇職業(yè)范圍較低，大多從事技能要求較低的服務業(yè)與建筑等行業(yè)，此類行業(yè)大多在經(jīng)濟發(fā)達且人口眾多區(qū)域需求量旺盛，因此低學歷流動人群易選擇隨職業(yè)而遷移的跨區(qū)域決策。而高學歷者往往是在異地就學，畢業(yè)后大多數(shù)選擇留在就學地尋找工作機會，且高學歷者對自身的預期工作收益較高，發(fā)達經(jīng)濟區(qū)高要求、高回報的“白領(lǐng)”型工作成為其首選，因此也易選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)。在家庭因素方面，我們意外地發(fā)現(xiàn)，擁有更多未成年子女的家庭更傾向于選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)，且每增加一個未成年子女，跨區(qū)域流轉(zhuǎn)幾率比增加約8%。我們詳細統(tǒng)計數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，在這些未成年兒童中，約75%以上的兒童是與父母一同居住在流入地。由此來看，異地學籍及舉家遷移成本等問題并沒有成為跨地區(qū)遷移的阻礙因素。而擁有更多的醫(yī)療社保人群亦更傾向于選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)，且每多擁有一份醫(yī)療社

保，跨區(qū)域流轉(zhuǎn)幾率比就增加約33%。對此不難理解，正如斯塔克新勞動力遷移經(jīng)濟學實證中不斷證實的一樣，遷移不僅是收益最大化的決策，也是風險最小化的決策；醫(yī)療社保為家庭遷移的風險保障變量，擁有更多的醫(yī)療社保，家庭成員即擁有更多的風險保障，因此醫(yī)保變量對流動人口跨區(qū)域選擇有著重要的影響。而相反的，家中有60歲以上老人對流動人口跨區(qū)域選擇起著反向作用。這與中國傳統(tǒng)孝道中“父母在，不遠游”不相違背。在贍養(yǎng)老人等重壓下，流動人口更傾向于在本區(qū)域內(nèi)流轉(zhuǎn)。在對流出區(qū)域變量觀察中發(fā)現(xiàn)，不同區(qū)域的流動人口在跨區(qū)域選擇上差異性較大。與東北部經(jīng)濟區(qū)相比，北部、南部沿海及大西北經(jīng)濟區(qū)為負，且大西北經(jīng)濟區(qū)系數(shù)最小。東部沿海、黃河中游、長江中游與西南經(jīng)濟區(qū)為正，且長江中游經(jīng)濟區(qū)系數(shù)最大。說明流出區(qū)域經(jīng)濟發(fā)達與否并不是流動人口跨區(qū)域決策的唯一衡量因素，政府政策導向、區(qū)域內(nèi)勞動力剩余數(shù)量、傳統(tǒng)觀念等亦成為人們流轉(zhuǎn)決策時要衡量的重要因素。

為更全面研究流出區(qū)域因素對遷移決策的影響，我們加入了區(qū)域級變量，并加入交互項，用多層次分析方法探討流出地因素對遷移決策的影響。我們從《中國統(tǒng)計年鑒2016》中選取省級人均可支配收入、平均全社會固定資產(chǎn)投資、第一產(chǎn)業(yè)比重、進出口總額（按經(jīng)營單位所在地劃分）及普通高等學校在校學生人數(shù)5項指標，并從中國國家氣象局獲取2015年各省份PM25年平均濃度，以各省2015年常住人口為權(quán)重，加權(quán)得到各地區(qū)上述6項省級變量加權(quán)平均值。

再次對變量做Logit回歸，得到方程2、方程3：

在方程2多層次分析中，與方程1相似，除婚姻變量外，所有變量均在5%水平以上統(tǒng)計顯著。與王新軍[25]等研究結(jié)果相似，區(qū)域人均可支配收入與普通高等在校生數(shù)目對跨區(qū)域決策呈現(xiàn)正向影響，但影響力稍顯微弱?？梢岳斫?，在跨區(qū)域遷移時，遷移成本、流動性因素及抵抗失業(yè)等風險因素是人們衡量的重要因素，擁有較高的可支配收入，意味著擁有更強的能力抵抗風險，并且擁有較高的遷移成本閾值，這些均可支持勞動力作出跨區(qū)域遷移決定。區(qū)域內(nèi)普通高校在校生意味著未來市場的潛在勞動力，高校在校生數(shù)目越大，意味著區(qū)域內(nèi)勞動力產(chǎn)生剩余的可能性越高，而剩余勞動力選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)去尋找新的工作機會的幾率越高。與龐麗華研究相似[24]，區(qū)域內(nèi)平均全社會固定資產(chǎn)投資、第一產(chǎn)業(yè)比重、凈出口額及PM25指數(shù)均呈現(xiàn)對跨區(qū)域決策的負向影響。對此不難解釋，固定資產(chǎn)投資多、第一產(chǎn)業(yè)比重大的區(qū)域?qū)趧恿π枨罅看?，第一產(chǎn)業(yè)比重大會分散一大部分農(nóng)村勞動力，因而農(nóng)村剩余勞動力相對減少，且固定投資增加伴隨的建筑業(yè)、能源供應業(yè)、水利環(huán)境等發(fā)展亦為農(nóng)村及城市勞動力提供了較多的職業(yè)選擇機會，因此選擇跨區(qū)域流轉(zhuǎn)勞動力減少。但PM25指數(shù)與跨區(qū)域流轉(zhuǎn)的逆向關(guān)系卻讓人難以理解，合理的解釋是，當前中國社會還處于發(fā)展階段，工業(yè)、基建業(yè)的發(fā)展，在繁榮所在區(qū)域經(jīng)濟的同時，必然伴隨著環(huán)境的惡化。目前在我國勞動人口流轉(zhuǎn)決策時，遷入地區(qū)的環(huán)境指標并未成為具有決策意義的因素。在方程3加入交互項后，我們發(fā)現(xiàn)變量與方程2相差幾乎無異。

在分析了個人、家庭因素及流出地區(qū)域因素對跨區(qū)域流轉(zhuǎn)選擇的影響后，我們更想知道，居民完成流轉(zhuǎn)選擇后，是否在流入地長期居留？流動人口長期居留的選擇問題是否與跨區(qū)域流轉(zhuǎn)選擇相關(guān)？因為上述兩項決策往往存在相關(guān)性，分別對上述兩種決策進行Porbit建模可能會損失效率，為此我們考慮選用似不相關(guān)雙變量Probit模型進行衡量?？紤]長期居留決策與跨區(qū)域流轉(zhuǎn)決策中解釋變量不完全相同情形，在研究長期居留決策中，我們新加入以下被解釋變量與解釋變量：

是否打算在本地長期居住（5年以上）：虛擬變量，1為是，2為否。

就業(yè)變量：設置就業(yè)虛擬變量，“五一”前一周擁有工作者為1，否為0。

房租/房貸占收入比：家庭在遷入地每月住房支出（僅房租/房貸）與家庭平均每月總收入（稅后）比值。

在對原假設“H0：ρ=0”的沃爾德檢驗顯示，ρ值為0，故可認為RHO不為0，有必要使用雙變量Logit模型。

回歸結(jié)果顯示，跨區(qū)域決策模型與前述討論幾乎無差異，在居留決策模型中，年齡對長期居留呈現(xiàn)倒“U”型影響，即隨著年齡的增長，人們傾向于在流入地長期居留，但當年齡到達一定區(qū)域后，人們長期居留遷入地的意愿隨著年齡的增長而逐步降低。在家庭人口因素方面，我們發(fā)現(xiàn)，已婚、女性、非農(nóng)業(yè)戶籍人口更偏向于在流入地進行長期居住。在人力資本方面，教育水平越高的流動人口，越傾向于在居住地長期居留。對此不難解釋，已婚人口在家庭穩(wěn)定條件下，更愿意選擇相對穩(wěn)定的生活，減少流轉(zhuǎn)行為。而非農(nóng)業(yè)戶籍與高學歷人群，更易在流轉(zhuǎn)地尋找到相對穩(wěn)定的工作與獲得更高的收入回報，因此他們更偏向于長期居留。雖然傳統(tǒng)觀點認為，工作的穩(wěn)定程度直接影響流動人口收入、社保等因素，未擁有工作人群因此可能選擇在流入地短期流轉(zhuǎn)而非長期居留，但回歸結(jié)果并不支持這一論斷。工作變量對長期居留決策并不顯著。此外我們發(fā)現(xiàn)，家中的低于16歲以下兒童與超過60歲以上老人的數(shù)目與長期居留意愿正向掛鉤，于此可能的解釋是，流入地豐富的醫(yī)療、教育資源可以給予流轉(zhuǎn)家庭兒童更好的教育并給予老人更好的醫(yī)療條件。而與跨區(qū)域流轉(zhuǎn)相同的，社保的正向風險保障作用，也鼓勵流動人口在遷入地長期居住。有趣的是，房租、房貸占收入比越高，流動人口反而越傾向于在流入地長期居住。對此可能的解釋是，房租、房貸收入占比中，占比數(shù)較高的部分是流動人口清償?shù)姆抠J部分，而占比數(shù)較低的部分是流動人口支付房租部分。擁有房貸者已經(jīng)在流入地購買住房，而償還房租者還未擁有住房，因此是否購買住房成為流動人口是否選擇在流入地長期居留的一大影響因素。

長期居留決策方程與跨區(qū)域遷移決策方程中呈現(xiàn)的大部分系數(shù)相反現(xiàn)象給予我們啟示：遷移與定居影響因素與影響方向并不相同，政府及學者在制定經(jīng)濟政策及相關(guān)法律法規(guī)時，應全面衡量不同因素對流動人口帶來的決策影響，在“出”“入”與“留”中尋找平衡點，才可更為有效把握人口、經(jīng)濟、社會走向與發(fā)展。

一級標題四、結(jié)論與討論

借助2015年全國流動人口衛(wèi)生統(tǒng)計數(shù)據(jù)，對全國31個?。▍^(qū)、市）及新疆生產(chǎn)建設兵團共8大地區(qū)流動人口個人、家庭、人力資源等特征進行歸納總結(jié)，并建立關(guān)于跨區(qū)域流動二元選擇模型、跨區(qū)域與長期居留似不相關(guān)雙變量模型，得出如下結(jié)論：

1.總體而言，約有60%流動人口在各區(qū)域內(nèi)流轉(zhuǎn)，40%實行了跨區(qū)域流動。傳統(tǒng)東部、南部發(fā)達經(jīng)濟區(qū)為人口流入大區(qū)，長江中游、西南、黃河中游人口大區(qū)為人口流出大區(qū)。各區(qū)域中，本區(qū)域內(nèi)流轉(zhuǎn)成為絕大多數(shù)流動人口的首要選擇，但不同區(qū)域流動人口流轉(zhuǎn)區(qū)域偏好并不相同。不同區(qū)域內(nèi)的文化背景、政策導向、經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模、區(qū)域間的交通便捷程度、遷移成本等對流動人口流轉(zhuǎn)決策均起到重要影響作用。此外我們發(fā)現(xiàn)，已婚、男性人口、擁有初中與小學教育水平的70、80后為流動人口主力，大部分流動原因為務工經(jīng)商，約有70%以上流動人口集中在服務業(yè)、制造業(yè)及運輸業(yè)，少數(shù)民族人口占比較少，只有少數(shù)家庭擁有醫(yī)療社保等福利，且大部分家庭養(yǎng)老負擔沉重。

2.個人、家庭及區(qū)域因素對流動人口跨區(qū)域選擇影響各不相同。個人因素方面，年齡對跨區(qū)域選擇成正“U”型特性，且男性、農(nóng)村戶籍流動人口更傾向于跨區(qū)域流轉(zhuǎn)，較高學歷及較低學歷擁有者更加傾向于跨區(qū)域流轉(zhuǎn)。家庭因素方面，家庭中未成年子女數(shù)量正向影響家庭跨區(qū)域遷移決策，相同的情況也出現(xiàn)在家庭社保變量上。而家中60歲以上老人數(shù)量則對流動人口跨區(qū)域選擇起著反向作用。在區(qū)域因素方面，區(qū)域人均可支配收入與普通高等在校生數(shù)目對跨區(qū)域決策呈正向影響，區(qū)域內(nèi)平均全社會固定資產(chǎn)投資、第一產(chǎn)業(yè)比重、凈出口額及PM25指數(shù)均呈現(xiàn)對跨區(qū)域決策的負向影響。

3.在長期居留決策模型中，我們發(fā)現(xiàn)，不僅年齡對長期居留呈現(xiàn)倒“U”型影響，性別、婚姻、戶籍均對長期居留決策呈現(xiàn)與跨區(qū)域決策相反影響。且與跨區(qū)域決策不同的是，家中60歲老人數(shù)目越多、接受教育水平越高、房貸占比越大的流動人口家庭，越傾向于在居住地長期居留。

本文初步揭示了8大經(jīng)濟區(qū)流動人口遷移的總體特征，并對區(qū)域間流動人口遷移的影響因素進行了初步探索。但需要指出的是，由于本文使用數(shù)據(jù)特征所限，筆者無法得到同一遷移者2次、多次或返鄉(xiāng)遷移時的特征數(shù)據(jù)，因此只能對單一遷移行為作出研究，缺乏對多次遷移過程及其影響因素的考察與研究。此外，影響人口遷移的因素錯綜復雜，因此如何篩選更為合適的變量、建立解釋能力更強的遷移決策模型是未來研究中著力深化的內(nèi)容。

[參考文獻]

參考文獻內(nèi)容

[1]WA Lewis：“Economic Development with Unlimited Supplies of Labour”， Manchester School，22（2），1954，pp.139-191.

[2]JCH Fei， G Ranis：“Unlimited Supply of Labour and the Concept of Balanced Growth”， Pakistan Deceloment Review，1（3），1961，pp.29-58.

[3]MP Todaro：“A Model of Labor Migration and Urban Unemployment in Less Developed Countries”， American Economic Review， 59（1），1969，pp.138-148.

[4]O Galor， O Stark：“The Probability of Return Migration， Migrants' Work Effort， and Migants' Performance”，Journal of Development Economics，35（2），1991，pp.399-405.

[5]Robert Lucas：“Emigration to South Africas Mines”，American Economic Review，77（3），1987，pp.313-330.

[6]J. Edward Taylor， T.J. Wyatt：“The Shadow Value of Migratn Remittances， Income and Inequality in a Household-Frad Economy”，Journal of Decelopment Studies，32（6），1996，pp.899-912.

[7]ES Lee：“A Thwory of Migration”，Demography，3（1），1966，pp.47-57.

[8]LA Sjaastad：“The Costs and Returns of Human Migration”，Journal of Political Economy，70（5），1962，pp.80-93.

[9]張彩江、馬慶國：《“剩余勞動”與“勞動剩余”：對結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換中勞動力轉(zhuǎn)移的一種新解釋》，《學術(shù)研究》2004年第11期。

[10]賴小瓊、余玉平：《成本收益視線下的農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移——托達羅模型的反思與拓展》，《當代經(jīng)濟研究》2004年第2期。

[11]李實：《中國經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌中勞動力流動模型》，《經(jīng)濟研究》1997年第1期。

[12]紀月清、劉迎霞、鐘甫寧：《中國農(nóng)村勞動力遷移：一個分析框架——從遷移成本角度解釋2003—2007年農(nóng)民工市場的變化》，《農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟》2009年第5期。

[13]朱農(nóng)：《中國勞動力流動與“三農(nóng)”問題》，武漢大學出版社2004年版，第190-250頁。

[14]丁守海：《農(nóng)民工工資與農(nóng)村勞動力轉(zhuǎn)移：一項實證分析》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2006年第4期。

[15]Lin Justin，Wang Gewei，Zhao Yaohui：“Regional inequality and labor transfers in China”， Economic Development and Cultural Change，2004，52（3），pp. 587-603.

[16]蔡昉、都陽：《遷移的雙重動因及其政策含義——檢驗相對貧困假說》，《中國人口科學》2002年第4期。

[17]姚先國、劉湘敏：《勞動力流遷決策中的遷移網(wǎng)絡》，《浙江大學學報（人文社會科學版）》2002年第7期。

[18]侯紅婭、楊晶、李子奈：《中國農(nóng)村勞動力遷移意愿實證分析》，《經(jīng)濟問題》2004年第7期。

[19]何軍、洪秋妹：《個人、家庭與制度：蘇北農(nóng)民外出務工的影響因素分析》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟》2007年第10期。

[20]蘭巧珍：《中國農(nóng)村勞動力的遷移決策及其對工資的影響——基于RUMIC農(nóng)村住戶追蹤調(diào)查數(shù)據(jù)的實證分析》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟與管理》2016年第1期。

[21]王智強、劉超：《中國農(nóng)村勞動力遷移影響因素研究——基于Probit模型的實證分析》，《當代經(jīng)濟科學》2011年第1期。

[22]張世偉、趙亮：《農(nóng)村勞動力流動的影響因素分析——基于生存分析的視角》，《中國人口》2009年第4期。

[23]盛來運：《中國農(nóng)村勞動力外出的影響因素分析》，《中國農(nóng)村觀察》2007年第3期。

[24]龐麗華：《多層次分析方法在人口遷移研究中的應用——省際勞動力遷移的多層次分析》，《中國農(nóng)村觀察》2001年第2期。

[25]王新軍、劉瑋瑋：《影響中國農(nóng)村勞動力省際遷移動因的實證分析——基于新勞動力遷移理論》，《統(tǒng)計與信息論壇》2010年第7期。

[26]姚洋：《中國農(nóng)地制度：一個分析框架》，《中國社會科學》2000年第2期。

[27]胡必亮：《“關(guān)系”與農(nóng)村人口流動》，《農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題》2004年第11期。

[28]Zhao， Yaohui：“The Role of Migrant Networks in Labor Migration： The case of China”， Contemporary Economic Policy， 2003， 21（4）， pp. 500-511.

[29]和丕禪、郭金豐：《制度約束下的農(nóng)民工移民傾向探討》，《中國農(nóng)村經(jīng)濟》2004年第10期。

[30]孫文凱、白重恩、謝沛初：《戶籍制度改革對中國農(nóng)村勞動力流動的影響》，《經(jīng)濟研究》2001年第1期。

[31]李強：《影響中國城鄉(xiāng)流動人口的推力與拉力因素分析》，《中國社會科學》2003年第1期。

[32]劉生龍：《中國跨省人口遷移的影響因素分析》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2014年第4期。

[33]張耀軍、岑俏：《中國人口空間流動格局與省際流動影響因素研究》，《人口研究》2014年第5期。

[34]陳秋紅：《環(huán)境因素對人口遷移的作用機制分析》，《中國農(nóng)村觀察》2015年第3期。

[35]張?zhí)K北、朱宇、晉秀龍、田盼盼：《安徽省內(nèi)人口遷移的空間特征及其影響因素》，《經(jīng)濟地理》2013年第5期。

[36]戚晶晶、許琪：《農(nóng)村勞動力跨省流動與流入省吸引力的分析——基于傳統(tǒng)勞動力遷移、人力資本、新勞動力遷移與制度變遷理論》，《人口與經(jīng)濟》2013年第3期。

[37]楊雪、馬肖曼：《延邊朝鮮族地區(qū)人口遷移家庭化及影響因素研究》，《人口學刊》2015年第5期。

（英）標題Cross-regional Migration and Residing Preference

（英）作者姓名GAO Ya， DONG Zhiyong

（英）作者單位（College of Economics， Peking University， Beijing 100871， China）

Abstract： （英）摘要In order to explore the problem of cross-regional migration and residing preference， this study includes personal， family and regional factors into Logit model analysis based on the data of “2015 National migrant Health and Ffamily Pplanning Ddynamic Mmonitoring Ssurvey” data.“The study founds that a Age has a u-shaped curve growth pattern for regional migration； besides， male and rural migrants with highest or lowest education level prefer to migrate to another region. In family characteristics， the household that has more juvenile children and less people who is over 60 tends to choose the cross-regional migration. In addition， the macroeconomic， educational and environmental factors also have significant impact on regional migration. It is noteworthy that， most of the individual and family varieties in residing preference model have an inverse influence to those in regional migration model. The government and researchers should grasp the balance between “in”， “out” and “stay”.

Key words：（英）關(guān)鍵詞migration； cross-regional migration； residing preference

（責任編輯劉永俊責任編輯）