社會資本對人口省際遷移的影響研究

汪 偉，徐 樂，蔡嘉雯，姜振茂

（1. 上海財經(jīng)大學(xué) 公共經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200433；2. 上海市金融信息技術(shù)研究重點實驗室，上海 200433；3. 交通銀行股份有限公司，上海 201203；4. 國泰君安證券股份有限公司博士后科研工作站，上海200120）

一、引 言

改革開放以來，中國經(jīng)歷了大規(guī)模的人口遷移活動，大量的人口為了追求更好的工作機(jī)會和生活條件，而遷往其他省份。根據(jù)國家衛(wèi)計委公布的《中國流動人口發(fā)展報告2017》，2017年我國流動人口已達(dá)2.45億人。人口的省際遷移，能夠改善不同省份人口分布不均的狀況，是實現(xiàn)人力資源優(yōu)化配置的重要途徑，研究人口的省際遷移問題具有重要意義。

人口遷移問題歷來受到眾多學(xué)者的重視。除了研究人口遷移率、遷移方向（鮑曙明等，2005；丁金宏等，2005；王桂新等，2012；田明，2013；劉昌平和花亞州，2016）、移民的空間集中（于文麗等，2012；徐姍等，2016；李榮彬和王國輝，2016）等人口遷移問題之外，也有眾多國內(nèi)外學(xué)者研究了人口遷移的影響因素。其中，在理論層面，F(xiàn)ei和Ranis（1964）通過對劉易斯的兩部門剩余勞動力模型進(jìn)行修正，指出農(nóng)業(yè)勞動生產(chǎn)率、人口增長率和工業(yè)資本存量增長率是影響人口遷移的重要因素。Harris和Todaro（1970）構(gòu)造了城鄉(xiāng)人口遷移模型，研究了預(yù)期的城鄉(xiāng)收入差異對遷移的影響，當(dāng)預(yù)期收入大于遷移成本時，人們就傾向于遷移，遷移所能獲取的利益是農(nóng)村勞動力遷移到城市的動力。而 Piore（1979）提出的勞動力市場分割理論認(rèn)為城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)及其勞動力需求是人口遷移的重要動因。Stark 和 Bloom（1985）將家庭作為遷移的主體，提出了“新經(jīng)濟(jì)遷移理論”，認(rèn)為遷移的預(yù)期收入和風(fēng)險都會影響家庭的遷移決策。而在實證研究層面，段成榮（2001）利用1990年人口普查資料，構(gòu)造人口遷移矩陣，研究發(fā)現(xiàn)遷入地和遷出地之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會發(fā)展差距、空間距離是影響遷移的重要因素。Henry 等（2003）利用西非國家30個省份的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人口、社會經(jīng)濟(jì)因素和環(huán)境條件是造成人口遷移的重要原因。Crozet（2004）利用德國、意大利、西班牙、荷蘭和英國的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)市場潛力和價格水平影響了這些國家的人口遷移。Fuchs-Schündeln和Schündeln（2009）利用德國1990-2006年間的微觀面板數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)除了收入前景和就業(yè)狀況、心理和社會因素對德國境內(nèi)東遷移民的遷移行為起著重要的作用。劉生龍（2014）利用中國第四次至第六次的人口普查數(shù)據(jù)和擴(kuò)展的引力模型，研究發(fā)現(xiàn)遷出省份的人均GDP和總?cè)丝凇⑦w入省份的人均GDP和遷移存量是影響中國人口省際遷移的重要因素。曾永明（2017）基于空間OD模型和人口普查數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)中國人口的省際遷移受遷出地的推力作用弱于遷入地的拉力作用，且性別稟賦在人口遷移的空間選擇上存在明顯差異。

在人口遷移的影響因素方面，學(xué)者們的研究除了聚焦人口總量和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距等方面，對一些社會性因素的考察也逐漸受到關(guān)注。社會資本，作為一種個人在組織中利用自己的社會屬性獲取利益的能力，是影響人口遷移的重要因素。表現(xiàn)為同鄉(xiāng)關(guān)系網(wǎng)等形式的社會資本由于能夠減少省際遷移中的不確定性并降低交易成本，在人口的省際遷移中發(fā)揮重要作用，從社會資本角度對人口的省際遷移進(jìn)行研究，有助于更好地認(rèn)識人口省際遷移的規(guī)律。

以往也有學(xué)者注意到了社會資本對我國人口省際遷移的作用。在理論研究層面，李培林（1996）分析了社會資本通過影響交易成本和信息成本進(jìn)而影響人口流動，蔡昉（2001）指出個人擁有的社會資本稟賦影響了遷移決策，周皓（2012）認(rèn)為社會資本中的社會交往和身份認(rèn)同是影響我國流動人口實現(xiàn)社會融合的關(guān)鍵；而在實證研究層面，Bayer 等（2008）使用人口普查數(shù)據(jù)實證檢驗了美國鄰居之間的社會互動對勞動力市場的影響，結(jié)果表明居住在同一街區(qū)附近的人一起工作的概率超過33%，鄰里之間的社會互動對包括就業(yè)和工資在內(nèi)的勞動力市場的各個層面具有顯著影響。白積洋（2009）認(rèn)為社會資本存量影響了遷移人口的集聚程度，并利用遷移者的決策模型，以及2000年的我國人口普查數(shù)據(jù)和2005年的1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，使用流動鏈表示社會資本，證實了社會資本存量對人口流動具有正向作用；姚先國和劉湘敏（2002）利用廣東省深圳市的外來勞動力問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，證實了當(dāng)存在遷移網(wǎng)絡(luò)時人們的遷移意愿增強(qiáng)；Chen 等（2010）認(rèn)為同鄉(xiāng)遷移可以幫助降低遷移成本和工作尋找成本，甚至對受教育程度起到替代性作用，并借助2006年中國農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)進(jìn)行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)同鄉(xiāng)遷移率每上升10%，導(dǎo)致居民的遷移概率上升7.27個百分點。Chen 等（2014）使用2007-2012年間收集的北京外來務(wù)工人員的移民數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)省際遷移、社會資本對個體選擇自我雇傭具有正向影響。王春超和馮大威（2018）通過構(gòu)建創(chuàng)業(yè)選擇模型并運用2009年中國農(nóng)村-城市移民調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)以創(chuàng)業(yè)資本和企業(yè)家能力度量的社會關(guān)系網(wǎng)對移民的創(chuàng)業(yè)決策存在明顯正向的影響，這意味著，城市社區(qū)和諧關(guān)系網(wǎng)絡(luò)和社會信用建設(shè)有助于幫助移民尋找創(chuàng)業(yè)資金并提高其識別潛在創(chuàng)業(yè)機(jī)會的能力。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文主要存在以下三方面的差異和貢獻(xiàn)：第一，學(xué)者們多以完備網(wǎng)絡(luò)和某一個年度的人口遷移數(shù)據(jù)研究人口省際遷移的現(xiàn)狀，無法觀測其動態(tài)變化規(guī)律。本文采用了三次人口普查數(shù)據(jù)和2012-2016年中國家庭追蹤調(diào)查（CFPS）微觀面板數(shù)據(jù)，在現(xiàn)象描述中利用“度”和“影響力”兩個人口遷移指標(biāo)綜合展現(xiàn)了遷移率大于5%的人口省際遷移的動態(tài)過程，并在實證研究中研究了不同類型社會資本對人口省際遷移的動態(tài)影響，這對發(fā)現(xiàn)我國流動人口跨省遷移的規(guī)律具有重要的現(xiàn)實意義；第二，在社會資本與人口遷移的研究中主要采用融資約束或社會關(guān)系網(wǎng)來反映個體的社會資本水平，本文從跨接型社會資本（制度效率信任和普遍信任）和緊密型社會資本兩個方面，更準(zhǔn)確地評價了居民實際的社會資本水平，并通過個體層面的差異檢驗了社會資本影響人口省際遷移的相關(guān)機(jī)制，是對現(xiàn)有研究文獻(xiàn)的補充和延伸；第三，在后續(xù)實證的進(jìn)一步討論中，依照個體省際遷移的軌跡，本文采用遷入省和遷出省社會資本平均值之比的方式構(gòu)造了個人社會資本的工具變量，由此反映出遷移地點之間社會資本水平差距對人口省際遷移的影響，較好地處理了現(xiàn)有研究中關(guān)于社會資本內(nèi)生性問題的缺陷。

本文研究發(fā)現(xiàn)，社會資本水平對人口的省際遷移具有重要影響。居民因為貧富差距、戶籍原因和在政府辦事時受到不公待遇以及與他人之間的信任程度高時，更容易做出跨省遷移的決定。在作用機(jī)制方面，年齡越大、婚姻狀況越好和職業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)屬性越高的個體，其制度信任層面的社會資本水平越低，越不容易發(fā)生省際遷移行為；年齡越大、受教育程度越高和職業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)屬性越高的個體，其制度信任層面的社會資本水平也普遍越低，將降低省際遷移行為發(fā)生的概率。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分梳理社會資本影響人口省際遷移的機(jī)制；第三部分在探討我國各省社會資本和人口省際遷移現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，利用實證模型檢驗社會資本與人口省際遷移的關(guān)系；第四部分在對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的基礎(chǔ)上，作進(jìn)一步討論；第五部分為研究結(jié)論。

二、社會資本影響人口省際遷移的機(jī)制探討

社會資本一般分為跨接型社會資本和緊密型社會資本兩種：跨接型社會資本來自弱關(guān)系假設(shè)，指的是社會經(jīng)濟(jì)特征不同的個人或組織之間的連接，既包括個人對群體組織的信任，也包括個人對政府、制度效率的信任；緊密型社會資本來自強(qiáng)關(guān)系假設(shè)，一般建立在固定的圈子內(nèi)，通常表現(xiàn)為黨群關(guān)系、同鄉(xiāng)關(guān)系、宗族關(guān)系等形式，描述了社會經(jīng)濟(jì)特征相似的個體之間的關(guān)系。社會資本對人口省際遷移的影響表現(xiàn)在以下幾個方面：

第一，居民對制度的信任程度影響居民的遷移行為。個體的遷移行為很大程度上是由于其對現(xiàn)在的工作或生活狀態(tài)的不滿所導(dǎo)致的，隨著市場化體系的建立，社會交往人數(shù)越來越多，社會交往行為也越來越復(fù)雜，建立信任所花費的時間和精力也會隨之增加。此時，人們利用制度效率信任來識別他人的可信度。某些地區(qū)制度建設(shè)較為健全、效率高，有助于取得人們的信任，吸引大量人口遷入（馮偉林和李樹茁，2016）；而某些地區(qū)制度建設(shè)較為缺乏、效率低，無法保障人們的合法權(quán)益，導(dǎo)致大量人口遷出（王春超和馮大威，2018）。由此，本文在跨接型社會資本變量中構(gòu)造了五個維度的制度效率信任指標(biāo)用來驗證這一渠道的有效性：包括制度效率信任指標(biāo)qn1 011、qn1 012、qn1 014、qn1 015 和 qn1 016，其中：qn1 011 表示“因貧富差距受到不公”、qn1 012表示“因戶籍受到不公”、qn1 014表示“受到政府干部不公”、qn10 15表示“與政府干部發(fā)生沖突”、qn1 016表示“到政府辦事受到拖延”，上述制度效率信任指標(biāo)衡量個體對制度的了解和對制度效力的判斷，其不滿程度越高，則其所在地區(qū)的制度建設(shè)較為匱乏、效率低，更容易導(dǎo)致個體發(fā)生遷移行為。

第二，居民對人際交往中信任風(fēng)險的識別影響居民的遷移行為。一個地區(qū)人際交往中所反映的社會信任度高，則意味著遷移者可以借助跨接型社會資本傳遞就業(yè)等信息，使得遷移者能夠獲取更多遷移信息和得到更多的遷移幫助，有助于遷移人口在遷移目的地找到工作（Fuchs-Schündeln 和 Schündeln，2009；李榮彬和王國輝，2016），而對跨接型社會資本較為稀缺的地區(qū)來講，社會交往中更容易出現(xiàn)信任風(fēng)險，從而增加了交易成本，不利于遷移人口在遷入省市的發(fā)展。由此，本文在跨接型社會資本變量中構(gòu)造了四個維度的普遍信任指標(biāo)用來驗證這一渠道的有效性：包括普遍信任指標(biāo) qn10 022、qn10 024、qn10 025 和 qn10 026，其中：qn10 022 表示“對鄰居的信任度”、qn1 0024 表示“對陌生人的信任度”、qn1 0025 表示“對干部的信任度”、qn1 0026 表示“對醫(yī)生的信任度”，上述普遍信任指標(biāo)衡量個體對組織外部的他人所持有的積極性預(yù)期，其信任程度越低，則其所在地區(qū)人際交往中存在明顯的信任風(fēng)險，更容易導(dǎo)致個體發(fā)生遷移。

第三，居民的社會關(guān)系網(wǎng)將影響居民的遷移行為。一方面，個體的社會關(guān)系網(wǎng)以發(fā)揮信息共享的方式來影響人們的遷移行為。社會關(guān)系網(wǎng)中個體間相似程度高，團(tuán)體成員較小，因而在傳播就業(yè)信息、提高雇主與遷移人員匹配度方面更有效（Zhang和 Li，2003；Beaman，2012）。遷移人口可以通過內(nèi)部推薦等方式來獲取工作機(jī)會（Bayer 等，2008），而內(nèi)部推薦作為勞動力市場上一種有效的人才甄別機(jī)制，可以提高遷移人口尋找工作的效率，節(jié)省尋找工作的時間。另一方面，社會關(guān)系網(wǎng)的建立有助于遷移人口在遷移行為中更好地融入遷入省。遷移人口可以通過遷移目的地的社會關(guān)系節(jié)約人口遷移成本，使遷移人口合理利用資金、人力和物力資源（Palloni 等，2001），也可以從同鄉(xiāng)那里獲得口口相傳的工作經(jīng)驗，進(jìn)一步提高自身的人力資本水平（Bourdieu，1986；Coleman，1988）。諸如黨群關(guān)系、同鄉(xiāng)聯(lián)系（Mitchell，2008；陳斌開和陳思宇，2018）等一系列社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)在某一地區(qū)的集聚能夠建立排他性的商務(wù)關(guān)系系統(tǒng)，成員充分享受社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)帶來的便利，提高自己在遷入省市的社會地位。由此，本文用代表黨群關(guān)系的party指標(biāo)構(gòu)造了緊密型社會資本變量來驗證這一渠道的有效性，這一指標(biāo)衡量個體社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的有效性，其社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)層次越高，則其自身在遷移行為中可能獲得的幫助越多，更容易導(dǎo)致個體發(fā)生遷移行為。

居民的社會資本水平受到以下渠道影響，從而最終影響個體的遷移行為。第一，年齡將顯著影響居民的社會資本水平，年齡越高的個體，其社會參與程度降低（李榮彬和王國輝，2016），不僅影響其對社會信任風(fēng)險的識別，也對其社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展造成負(fù)面影響，從而進(jìn)一步削弱其遷移行為。第二，性別對社會資本水平的影響存在明顯差異，受傳統(tǒng)觀念的影響，男性相較于女性擁有更高的社會資本水平（曾永明，2017），但由于女性的勞動參與率不斷提高，尤其是城市女性，其較高的社會資本水平將促進(jìn)其遷移行為的發(fā)生。第三，婚姻意味著居民將花更多的時間和精力投入到家庭生活中，交際活動的相對減少勢必對個體的社會資本水平產(chǎn)生負(fù)面影響，其遷移的可能性也會降低。第四，居民受教育程度的提高會使其人力資本水平獲得提升（Chen 等，2010），但更重要的是認(rèn)知能力的提高將使居民對信任風(fēng)險的認(rèn)識更為全面，這將阻礙居民社會信任水平的提升，從而直接影響其遷移行為。第五，居民從事的工作所屬的行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越低，將更多地依賴自身社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)所建立的社會信任獲得職業(yè)機(jī)會（Fuchs-Schündeln和Schündeln，2009），越容易發(fā)生遷移行為。第六，收入一方面為居民的遷移行為提供了經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)（劉昌平和花亞州，2016）；另一方面，居民收入越可能通過影響其社會資本水平而影響其獲得職業(yè)的機(jī)會，最終影響其遷移行為。

綜上所述，居民在個體層面的差異將顯著影響其社會資本水平，社會資本通過影響居民對制度的信任、對社會風(fēng)險的認(rèn)知以及自身社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的有效性，在傳遞就業(yè)信息、節(jié)省遷移成本、促進(jìn)遷移人員在遷入省的融合等方面為遷移人員提供便利條件，遷移人口如果能利用社會資本而獲得這些幫助，可能有助于遷移人口做出跨省遷移的決策。

三、實證模型和計量結(jié)果

（一）計量模型構(gòu)建。本文采用Logit模型開展研究，構(gòu)造如下計量模型：

其中：y為被解釋變量，當(dāng)受雇工作地點為境內(nèi)的其他省時，y=1，反之則為0。social代表社會資本，結(jié)合微觀數(shù)據(jù)中的相關(guān)變量，本文主要考慮這兩類社會資本，一類是跨接型社會資本，包括制度信任指標(biāo) qn1 011、qn1 012、qn1 014、qn1 015、qn1 016 和普遍信任指標(biāo) qn10 022、qn10 024、qn10 025、qn10 026。本文根據(jù)被調(diào)查者的回答對制度效率信任指標(biāo)進(jìn)行賦值：以qn1 011為例，當(dāng)被調(diào)查對象有過因貧富差距受到不公行為時，賦值為3；當(dāng)被調(diào)查對象碰到過類似情形時，賦值為2；當(dāng)被調(diào)查對象沒有碰到過類似情形時，賦值為1；當(dāng)被調(diào)查對象沒有聽懂時，賦值為0。其他制度信任指標(biāo)的處理方法與此類似。針對普遍信任指標(biāo)，本文按照信任程度由低到高依次賦值為0到10。另一類是緊密型社會資本，以黨群關(guān)系party代表，當(dāng)被調(diào)查對象為中國共產(chǎn)黨員時，賦值為2；當(dāng)被調(diào)查對象屬于民主黨派、區(qū)縣以上的人大代表、工會、共青團(tuán)、婦聯(lián)、工商聯(lián)、非正式的聯(lián)誼組織、宗教團(tuán)體、私營企業(yè)主協(xié)會和個體勞動者協(xié)會成員時，賦值為1；①數(shù)據(jù)中可能存在被調(diào)查對象既是黨員、又是私營業(yè)主（婦聯(lián)、工會成員）的交叉性，本文在數(shù)據(jù)的具體處理中，將這種交叉性樣本賦值為2，在此感謝審稿人的建議。如果被調(diào)查者不屬于以上所有身份，則賦值為0。

此外，本文還對同類型的社會資本指標(biāo)取平均值，分別形成綜合制度效率信任指標(biāo)it和綜合普遍信任指標(biāo)gt，其中：綜合制度信任指標(biāo)綜合普遍信任指標(biāo)

x表示控制變量，覆蓋可能影響省際遷移的個體層面因素，參考相關(guān)文獻(xiàn)研究設(shè)計（Bayer等，2008；Chen 等，2014；陳斌開和陳思宇，2018；王春超和馮大威，2018），主要選取包括年齡 age；性別gender，當(dāng)性別為男性時，取值為1，當(dāng)性別為女性時，取值為0；婚姻狀況w，當(dāng)被調(diào)查對象處于婚姻狀態(tài)時，取值為2，當(dāng)被調(diào)查對象處于同居狀態(tài)時，取值為1，當(dāng)被調(diào)查對象處于離婚、喪偶和未婚狀態(tài)時，取值為0；受教育程度edu，被調(diào)查對象的受教育程度越高，edu賦值越高。本文考慮的被調(diào)查對象的受教育程度包括沒有上過學(xué)、小學(xué)以下、小學(xué)、初中、高中、大專、本科和碩士及以上共8類，分別賦值為從0到7；職業(yè)career，按照從事的產(chǎn)業(yè)類別進(jìn)行賦值，例如，當(dāng)被調(diào)查對象從事第一產(chǎn)業(yè)時，賦值為1；個人收入income（萬元），衡量個人收入水平對遷移的影響。

（二）數(shù)據(jù)來源和變量的描述性統(tǒng)計。本文采用的數(shù)據(jù)來源于中國家庭追蹤調(diào)查（China Family Panel Studies，CFPS）2012-2016 年的成人庫數(shù)據(jù)，共有來自 25 個省市的 19 744 個持續(xù)三期的有效樣本，以進(jìn)行人口省際遷移的實證研究，各個變量的含義和描述性統(tǒng)計情況見表1所示。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

續(xù)表1 變量的描述性統(tǒng)計

從總體樣本的統(tǒng)計特征看，樣本的平均年齡為49.8歲，婚姻狀況都比較穩(wěn)定，已婚人士占85.25%。另外，受教育程度的樣本均值僅為2.2，這主要是數(shù)據(jù)中存在大量農(nóng)村樣本，而農(nóng)村流動人口普遍學(xué)歷較低，所以樣本的平均受教育程度不高。從被調(diào)查對象的職業(yè)狀況看，從事第三產(chǎn)業(yè)的個體占比超過一半。從個人收入狀況看，被調(diào)查對象的人均收入在1萬元左右。

此外，緊密型社會資本和兩類跨接型社會資本的描述性統(tǒng)計情況也列示在表1中，從數(shù)據(jù)的統(tǒng)計情況看，各個變量具有較大的個體差異，滿足計量和統(tǒng)計研究的要求。

（三）我國各省的社會資本水平和人口遷移現(xiàn)狀。在建立計量模型進(jìn)行實證檢驗之前，本文先通過數(shù)據(jù)對社會資本與人口省際遷移之間的關(guān)系進(jìn)行簡單分析。

在人口的省際遷移方面，本文利用“度”和“影響力”兩個指標(biāo)，以及1990年、2000年和2010年第四至第六次的全國人口普查數(shù)據(jù)，來衡量人口的省際遷移情況。首先定義“邊”的概念，對i省，如果與j省之間的人口遷移率大于5%，則把j省定義為i省的一條邊，在此基礎(chǔ)上利用公式來計算各個省市的“度”，其中ei表示省份i的邊數(shù)，即人口遷入和遷出省份i的比例在5%以上的省份數(shù)量。考慮人口遷移存在方向上的區(qū)別，使用出度分別衡量人口遷出和遷入i省的情況。而各個省份人口遷移“影響力”指標(biāo)的計算公式為：即某個省份的度與總度數(shù)的比值，本文使用該指標(biāo)衡量某個省份在全國遷移中的重要程度。與出度和入度相對應(yīng)，影響力指標(biāo)也可以分為在人口遷出方面的影響力和人口遷入方面的影響力，分別用vout和vin表示。在計算各個省份的人口遷移“影響力”指標(biāo)時，本文使用各個省份的人口總數(shù)作為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)，以衡量各個省份人口基數(shù)對“影響力”指標(biāo)的影響。

各個省份1990年、2000年和2010年三年的人口遷移“度”和“影響力”的計算結(jié)果見表2所示。在圖1至圖6中，本文分別展示了各省市在三個調(diào)查周期內(nèi)人口遷出影響力和人口遷入影響力的分布情況。根據(jù)“度”的計算結(jié)果，在京津冀、黑龍江、安徽、江西、山東、湖南、廣西、云南、甘肅、新疆等地區(qū)，遷入人口的來源地越來越集中。以湖南為例，1990年其流動人口來源省份有浙江、福建、江西、湖北和兩廣；而到了2010年，流動人口主要來源于江西、湖北、廣東、川渝和貴州，遷入人口的多樣性下降，遷移人口的流向有越來越單一的趨勢。而根據(jù)“影響力”的計算結(jié)果及其在圖上的分布情況，1990年對人口遷移“流入影響力”最大的省份是北京、江蘇和廣東，說明這三個省份吸引了大量人口的流入；1990年對人口遷移“流出影響力”最大的省份為安徽、河南和川渝地區(qū)，這三個人口大省由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，因此成為人口流出大省。從2000年開始，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，上海和浙江逐漸成為人口遷入大??；而到了2010年，上海、浙江與江蘇、廣東、北京一起，成為了人口遷入大省，而湖北、安徽、河南、川渝地區(qū)則成為人口了遷出中心。圖1至圖6直觀展示了第四至第六次人口普查數(shù)據(jù)中的人口省際遷入和遷出的動態(tài)變化。

表2 各省市的人口遷移情況

圖1 1990 年人口普查各省市人口遷出影響力

圖2 1990 年人口普查各省市人口遷入影響力

圖3 2000 年人口普查各省市人口遷出影響力

圖4 2000 年人口普查各省市人口遷入影響力

圖5 2010 年人口普查各省市人口遷出影響力

圖6 2010 年人口普查各省市人口遷入影響力

本文利用CFPS三期的調(diào)查數(shù)據(jù)，以qn1 011（因貧富差距受到不公）代表跨接型社會資本（制度效率信任）、以qn10 022（對鄰居的信任度）代表跨接型社會資本（普遍信任）、以party（黨群關(guān)系）代表緊密型社會資本，用來表示各個省份的社會資本的動態(tài)變化情況，見表3所示。①由于篇幅所限，各省市社會資本單個變量的動態(tài)變化情況見本文附錄表8、表9、表10。在制度效率信任方面，貴州省、廣西壯族自治區(qū)、湖南省和陜西省等地居民在考察期內(nèi)由于貧富差距等問題受到社會不公待遇的情形較多，其中貴州省居民最常遭遇不公行為，這說明上述地區(qū)居民在日常生活中更可能遭遇不公，這將直接影響到他們對居住地制度效率的信心，從而導(dǎo)致流動人口的遷出。而華東地區(qū)、京津地區(qū)居民則較少遭遇類似情況，這說明在這些地區(qū)，居民能夠獲得更大的公平，獲得更多的發(fā)展機(jī)會，更適宜流動人口的遷入。在普遍信任方面，河北省、山東省、河南省和安徽省等地居民在考察期內(nèi)反映出對鄰居的信任度相對較高，其中：河北省居民在三期中均呈現(xiàn)對鄰居的信任度最高，這說明這些地區(qū)居民越可能在遷移過程中獲得來自社會關(guān)系網(wǎng)的幫助，增加做出遷移決策的行為。相比較之下，福建省、京滬地區(qū)居民對其他人信任度較低，這將導(dǎo)致這些地區(qū)的居民難以傳遞“遷移信息”，從而減少居民的遷出行為。在緊密型社會資本上，北京市、上海市和天津市居民在考察期內(nèi)的黨群關(guān)系最為密切，這些省市由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平靠前，長期吸引了大量流動人口的遷入，而由社會團(tuán)體成員及同鄉(xiāng)聯(lián)系所建立的社會關(guān)系網(wǎng)將有助于遷移人口在遷移初期和遷移后期更好地融入遷入省，從而增加遷移行為的發(fā)生。而川渝地區(qū)、河北省的居民在考察期內(nèi)反映出的黨群關(guān)系較弱，這將不利于遷移人口減少對遷入城市的陌生感，妨礙當(dāng)?shù)匚鲃尤丝凇?/p>

表3 各省市的社會資本情況

本文利用CFPS2012-2016三期數(shù)據(jù)中個體的遷移軌跡反映了每一期各省市遷出人口與遷入人口的占比情況（圖略）。同期比較，在2012年，山東省、陜西省、四川省和湖南省遷出人口較多，而遷入人口則集中在京津、長三角和珠三角地區(qū)；2014年，大量人口從河南省、甘肅省、貴州省和四川省遷出，去向多為北京市、上海市和廣東省等地；到了2016年，遷出人口較多的省份為河南省、甘肅省、四川省和貴州省，而遷入人口多集中在環(huán)渤海、長三角和廣東省等地區(qū)。從三期數(shù)據(jù)看，河南省、貴州省、湖南省和川渝地區(qū)等地屬于遷出人口大省，而京津地區(qū)、沿海的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)如長三角各省份和廣東省則成為了吸引流動人口大量遷入的目的地。

（四）實證結(jié)果。1. 社會資本單個變量對人口省際遷移的影響。本文采用面板Logit模型對（1）式進(jìn)行估計，由于數(shù)據(jù)中控制變量gender為非時變變量，所以模型的估計采用隨機(jī)效應(yīng)方式（RE）進(jìn)行，為了估計結(jié)果的穩(wěn)健性，我們在附錄部分報告了模型采用人均方式（PA）進(jìn)行估計的結(jié)果。首先考察單個社會資本變量對人口省際遷移的影響，根據(jù)表4的估計結(jié)果，LR統(tǒng)計量對應(yīng)的P值均為0.00，顯示模型各個變量的聯(lián)合顯著性良好。

在跨接型社會資本中，qn1 011（因貧富差距受到不公）和qn1 012（因戶籍受到不公）估計系數(shù)為正，且在1%水平上顯著；qn1 014（受到政府干部不公）和qn1 016（因政府辦事受到拖延）分別在10%和5%水平上為正，即當(dāng)居民因為貧富差距、戶籍原因和在政府辦事時受到不公待遇時，容易遷出某個省份。反映普遍信任的跨接型社會資本變量的估計系數(shù)均顯著，其中：qn10 022（對鄰居的信任度）在1%水平上為正，qn10 024（對陌生人的信任度）和qn10 026（對醫(yī)生的信任度）在5%水平上為正，qn10 025（對干部的信任度）在10%水平上為正，這表明對他人的信任度越高，就越可能會利用外部提供的就業(yè)信息而遷出某省。而以party代表的緊密型社會資本對跨省遷移的影響在估計中并不顯著，可能的原因是在中國，黨群關(guān)系的鞏固更能加深個體在當(dāng)?shù)氐纳?/p>

會資本，從而阻礙其遷移行為，本文將在進(jìn)一步討論部分繼續(xù)探討緊密型社會資本對人口省際遷移的影響。

表4 社會資本單個變量對人口省際遷移的影響

此外，根據(jù)表4，年齡、性別、教育程度、職業(yè)和收入都對人口遷移具有顯著的影響，其中年齡age的影響顯著為負(fù)，居民的年紀(jì)越大，越不容易遷出或遷入某個省份。性別gender的估計系數(shù)顯著為正，說明與女性相比，男性更容易發(fā)生跨省的遷移?；橐鰻顩rw的估計系數(shù)不顯著，根據(jù)本文的估計，婚姻狀態(tài)并未直接對省際人口遷移產(chǎn)生顯著影響。而受教育程度edu的估計系數(shù)顯著為負(fù)，說明在本文選取的樣本中，低學(xué)歷者比高學(xué)歷者更容易遷出或遷入某個省份。職業(yè)career的估計系數(shù)顯著為負(fù)，說明從事第一產(chǎn)業(yè)的居民更容易發(fā)生省際遷移，與現(xiàn)實中農(nóng)民工跨省務(wù)工的情形相符。而個人收入income的估計系數(shù)顯著為正，說明一個人的收入水平越高，越能為發(fā)生跨省遷移提供經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。

2. 跨接型社會資本變量對人口省際遷移的機(jī)制分析。本文采用跨接型社會資本分類變量與其影響因素構(gòu)造交互項對社會資本與人口省際遷移之間的作用機(jī)制進(jìn)行估計，由于緊密型社會資本在基礎(chǔ)回歸中對人口省際遷移的影響并不顯著，所以本文不再討論其影響機(jī)制，只是將其作為控制變量加入模型中，估計結(jié)果見表5和表6。

表5 跨接型社會資本（制度效率信任）變量對人口省際遷移的機(jī)制分析

表6 跨接型社會資本（普遍信任）變量對人口省際遷移的機(jī)制分析

續(xù)表6 跨接型社會資本（普遍信任）變量對人口省際遷移的機(jī)制分析

由表5估計結(jié)果可見，制度效率信任綜合指標(biāo)將通過年齡、婚姻狀況和職業(yè)這三類作用機(jī)制影響個體的省際遷移。其中：高齡人群的社會參與度降低，將使其社會資本水平降低，從而導(dǎo)致遷移率的降低；個體的婚姻狀況良好，則意味著個體將對家庭生活投入更多的時間和精力，相應(yīng)地將減少其交際圈活動，降低其社會資本水平，最終影響到其省際遷移行為；從事服務(wù)業(yè)和高端制造業(yè)的個體其職業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)屬性較高，這類工作者由于人力資本水平的提升，其在工作中遭遇到的社會不公情況較少，其對社會資本的依賴也較少，從而使其遷移率下降。其他幾項作用機(jī)制在本文估計的樣本范圍內(nèi)影響并不顯著。

由表6估計結(jié)果可見，普遍信任綜合指標(biāo)通過年齡、受教育程度和職業(yè)這三條渠道影響個體的省際遷移。個體的年齡越大，其社會參與度越低，其社會關(guān)系網(wǎng)也更疏離，這將使其社會信任度下降，從而導(dǎo)致遷移率的降低；個體受教育程度越高，其對社會失信現(xiàn)象認(rèn)識更為深刻，信任風(fēng)險意識更強(qiáng)，這將阻礙其社會信任水平的提升，對社會資本水平產(chǎn)生負(fù)面作用，最終影響其遷移率；個體職業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)屬性越低，將越依賴其社會關(guān)系網(wǎng)，尤其是由同鄉(xiāng)關(guān)系獲得的職業(yè)機(jī)會，即在職業(yè)選擇的過程中形成“社會資本的質(zhì)量越低卻越倚賴社會資本”的悖論，而個體從事工作的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次越高，其對以社會關(guān)系建立的社會資本的信任度越低，從而使其遷移率下降。其他幾項作用機(jī)制在本文估計的樣本范圍內(nèi)影響并不顯著。

此外，從控制變量的估計結(jié)果看，年齡的估計系數(shù)顯著為負(fù)，居民年紀(jì)越大，越不容易發(fā)生跨省遷移行為，與現(xiàn)實狀況相符；性別的估計系數(shù)顯著為正，與女性相比，男性更容易發(fā)生遷移行為；受教育程度和職業(yè)的估計系數(shù)顯著為負(fù)，表明受教育程度較低和從事第一產(chǎn)業(yè)的居民更容易發(fā)生跨省遷移；而收入的估計系數(shù)為正，居民的收入狀況較好時，能為居民跨省遷移提供較好的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)；黨群關(guān)系對個體省際遷移的作用不明顯。

四、進(jìn)一步討論

這里使用CFPS面板數(shù)據(jù)，對上文的實證模型作進(jìn)一步討論。主要解決三個問題：第一，解決遷移概率與社會資本之間的聯(lián)立內(nèi)生問題；第二，上文使用黨群關(guān)系來作為緊密型社會資本的代理指標(biāo)，這里使用“同鄉(xiāng)聯(lián)系”作為代理變量，進(jìn)一步討論緊密型社會資本對人口省際遷移的影響；第三，比較遷出地和遷入地在社會資本水平方面的差距對人口省際遷移的影響。

首先，解決模型存在的聯(lián)立內(nèi)生問題：當(dāng)居民遷出一個地區(qū)時，往往對該地區(qū)制度效率的印象也會趨于惡化，從而影響對制度效率的信任水平，Alesina 和 La Ferrara（2002）以及 Miguel 等（2006）均證實了勞動力流動對信任的影響。因此，在模型（1）中，不僅社會資本水平影響居民遷移率，居民遷移率也會影響社會資本水平。文獻(xiàn)中多采用一個地區(qū)社會資本的平均值作為個人社會資本的工具變量，來解決被解釋變量與解釋變量之間存在的聯(lián)立內(nèi)生問題，Rozelle 等（1999）的研究也證實了該類工具變量的有效性：一方面，一個地區(qū)的社會資本由于其能夠降低交易成本，具有公共品的屬性（Collier，1998；Fukuyama，2000），因此能夠影響個人層面的社會資本水平，同時地區(qū)層面的社會資本水平又不會對個人的遷移產(chǎn)生影響。本文采用該方法，重新構(gòu)造了社會資本水平的工具變量，以解決遷移率與社會資本水平之間存在的聯(lián)立內(nèi)生問題。社會資本指標(biāo)定義如下：sqn=遷入省社會資本的平均值/遷出省社會資本的平均值。此外，采用遷入省和遷出省社會資本平均值之比的方式，也有助于檢驗遷移地點之間社會資本水平差距對人口省際遷移的影響。各個社會資本指標(biāo)的定義與表1相同。

此外，本文采用“同鄉(xiāng)聯(lián)系”來作為緊密型社會資本的代理變量，由于無法獲取遷移人口在遷入省份獲得的同鄉(xiāng)幫助信息，本文觀察當(dāng)期的人口遷移軌跡，以在前一期具有相似遷移軌跡的人口的遷移率，作為當(dāng)期“同鄉(xiāng)聯(lián)系”的代理指標(biāo)。例如，被調(diào)查者在2012年從A地區(qū)遷移到B地區(qū)，本文以在2010年同樣從A地區(qū)遷移到B地區(qū)的人口的遷移率，作為2012年該被調(diào)查者的“同鄉(xiāng)聯(lián)系”指標(biāo)。同鄉(xiāng)聯(lián)系用tx表示。

CFPS數(shù)據(jù)中包含遷移人口遷出省份和遷入省份的信息，本文利用該指標(biāo)，在上文計量模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對人口的跨省遷移問題進(jìn)行討論。被解釋變量為yijt，當(dāng)居民現(xiàn)在所在地的省與出生時的省不同時，認(rèn)為居民發(fā)生了跨省的遷移，yijt=1；當(dāng)居民現(xiàn)在所在省與出生時的省相同時，認(rèn)為居民沒有發(fā)生跨省遷移，yijt=0。

控制變量包括年齡、性別、婚姻狀況、受教育程度、職業(yè)和收入差異。其中：收入差異的定義方式與社會資本變量相似，采用遷入省的個人收入平均值與遷出省的個人收入平均值之比表示。其他控制變量的含義與第三部分相同。采用Logit模型進(jìn)行兩階段IV估計，估計結(jié)果見表7。各模型的Durbin-Wu-Hausman內(nèi)生性檢驗結(jié)果統(tǒng)計量P值均為0.00，即拒絕各社會資本指標(biāo)是外生變量的假設(shè)，即模型存在內(nèi)生性變量，需要用工具變量進(jìn)行估計。從第一階段弱工具變量檢驗結(jié)果可知，使用重新定義的遷移的社會資本變量作為工具變量，各模型弱工具變量檢驗Cragg-Donald統(tǒng)計量均遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于10%顯著水平下的臨界值16.38，即模型不存在弱工具變量的問題。根據(jù)表7的估計，在跨接型社會資本（制度信任）層面，表示因貧富差距受到不公的變量qn1 011的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，說明與被調(diào)查對象遷入地相比，遷出地因貧富差距受到不公的現(xiàn)象越嚴(yán)重，被調(diào)查對象越容易遷往其他省市。表示因戶籍受到不公的變量qn1 012在1%水平上顯著為負(fù)，說明與被調(diào)查對象遷入地相比，遷出地因戶籍原因受到不公的現(xiàn)象越嚴(yán)重，被調(diào)查對象同樣更容易遷往其他省市。此外，表示受到政府干部不公的變量qn1 014、與政府干部發(fā)生沖突的變量qn1 015、到政府辦事受到拖延的變量qn1 016的估計系數(shù)均在1%水平上顯著為負(fù)，說明與被調(diào)查對象遷入地相比，遷出地的社會不公現(xiàn)象越嚴(yán)重，越容易導(dǎo)致居民遷移到其他省市。

而在跨接型社會資本（普遍信任）層面，表示對鄰居信任度的變量qn10 022估計系數(shù)為-0.065，且在1%水平上顯著，說明被調(diào)查對象對遷出地鄰居的信任度越高，鄰里關(guān)系越好，越可能利用鄰居提供的信息、接受鄰居提供的就業(yè)機(jī)會而遷往其他省市。表示對陌生人信任度的變量qn10 024、對干部信任度的變量qn10 025和對醫(yī)生信任度的變量qn10 026的估計系數(shù)也在1%水平上顯著為負(fù)，說明當(dāng)被調(diào)查對象對遷出地的陌生人、干部和醫(yī)生的信任程度比較高時，越能利用從他們那里獲得的相應(yīng)信息，從而越容易發(fā)生遷移行為。

此外，根據(jù)表7對模型1至模型5和模型7的估計，緊密型社會資本變量-同鄉(xiāng)聯(lián)系tx的估計系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)個人在遷入地有較多的同鄉(xiāng)時，能夠獲得的同鄉(xiāng)幫助越多，越容易發(fā)生跨省遷移行為。

在上文的基礎(chǔ)上，表7增加了對收入差距指標(biāo)sincome的估計結(jié)果，顯示sincome的系數(shù)均顯著為正，說明與遷出地相比，遷入地收入越高，對遷移人口的吸引力越強(qiáng)，證明經(jīng)濟(jì)層面的吸引力是導(dǎo)致人口發(fā)生跨省遷移的重要原因。

表7 社會資本對人口省際遷移的影響——進(jìn)一步討論

五、結(jié)論與啟示

本文使用人口遷移的“度”和“影響力”兩個指標(biāo)，度量了我國各個省市的人口遷移情況，發(fā)現(xiàn)我國人口遷移有地區(qū)偏好的特征，在某些地區(qū)出現(xiàn)了同鄉(xiāng)集聚的現(xiàn)象，結(jié)合利用CFPS面板數(shù)據(jù)得到的社會資本指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)社會資本水平較高的地區(qū)，吸引了大量人口遷入；而社會資本水平較低的地區(qū)，則成為人口遷出的中心。本文認(rèn)為，社會資本水平對人口的省際遷移具有重要影響，進(jìn)而利用面板Logit模型開展實證檢驗，證實了居民因為貧富差距、戶籍原因和在政府辦事時受到不公待遇以及與他人之間的信任程度高時，更容易作出跨省遷移的決定。在作用機(jī)制方面，居民在年齡、婚姻狀況和職業(yè)選擇上的差異，將通過制度效率信任層面的社會資本水平對其省際遷移行為產(chǎn)生影響；居民在年齡、受教育程度和職業(yè)選擇上的差異，將通過普遍信任層面的社會資本水平對其省際遷移行為產(chǎn)生影響。

根據(jù)本文的研究結(jié)果，社會資本水平較低，容易導(dǎo)致人口遷出；而社會資本水平較高的地區(qū)，則可以吸引大量人口遷入。為此，政府在制定有關(guān)人才引進(jìn)的相關(guān)政策時，需要有側(cè)重地提高本地區(qū)的社會資本水平，通過完善社會資本以提高人口遷入意愿。政府可以采取以下措施：第一，通過大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，提高居民的收入水平，縮小貧富差距，并通過教育宣傳等手段提高居民素質(zhì)，進(jìn)一步消除貧富差距歧視，營造良好的社會環(huán)境。第二，進(jìn)一步改革戶籍制度，減少戶籍制度在居民就業(yè)上的限制，并進(jìn)一步消除地域歧視，提高社會的包容性。第三，深化簡政放權(quán)改革，利用“互聯(lián)網(wǎng)+”政務(wù)的新模式進(jìn)一步提高政府的辦事效率，提升人民群眾對政府工作的滿意程度，營造良好的黨群關(guān)系。第四，通過開展各種市民活動和社區(qū)活動，提高市民間、鄰里間的和睦程度，營造陌生人之間、鄰居間互信的社會環(huán)境。

表8 2012 年各省市的社會資本情況

說明：由于CFPS數(shù)據(jù)中青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾族自治區(qū)的調(diào)查樣本太少，本文在現(xiàn)狀描述中將其剔除。下表同。

制度效率信任指標(biāo) 普遍信任指標(biāo) 緊密型省份 qn1 011 qn1 012 qn1 014 qn1 015 qn1 016 qn10 022 qn10 024 qn10 025 qn10 026 party北京市 1.28 1.13 1.15 1.03 1.33 6.30 2.51 4.51 6.43 0.51天津市 1.22 1.09 1.11 1.02 1.19 6.83 2.72 4.86 7.03 0.36河北省 1.20 1.09 1.14 1.06 1.20 6.85 1.99 5.09 6.99 0.21山西省 1.22 1.10 1.13 1.05 1.17 6.52 1.86 4.86 6.85 0.21遼寧省 1.18 1.06 1.14 1.08 1.23 6.43 1.80 4.51 6.43 0.27吉林省 1.28 1.08 1.18 1.12 1.33 6.11 1.39 4.50 6.38 0.24黑龍江省 1.19 1.05 1.09 1.06 1.21 6.51 1.74 4.34 6.10 0.32上海市 1.18 1.14 1.15 1.08 1.23 6.23 2.56 4.61 6.38 0.33江蘇省 1.19 1.05 1.14 1.08 1.16 6.20 2.34 4.51 6.31 0.23浙江省 1.24 1.09 1.17 1.09 1.20 6.52 2.58 4.90 6.74 0.32安徽省 1.33 1.17 1.30 1.15 1.50 6.29 2.51 5.08 6.94 0.29福建省 1.40 1.11 1.25 1.09 1.31 5.65 1.76 4.43 6.03 0.18江西省 1.44 1.22 1.28 1.09 1.39 6.22 1.88 5.03 6.56 0.21山東省 1.11 1.04 1.07 1.03 1.13 6.78 1.78 5.06 6.67 0.22河南省 1.19 1.06 1.13 1.05 1.21 6.60 2.19 4.88 6.96 0.29湖北省 1.22 1.07 1.14 1.06 1.18 6.66 2.37 5.19 6.34 0.31湖南省 1.32 1.13 1.24 1.09 1.28 6.28 2.31 4.74 6.20 0.36廣東省 1.29 1.11 1.19 1.07 1.22 6.17 2.14 5.03 6.52 0.24廣西壯族自治區(qū) 1.43 1.14 1.26 1.07 1.29 6.25 2.60 5.11 7.06 0.22重慶市 1.38 1.13 1.27 1.11 1.26 6.26 2.52 5.21 6.16 0.25四川省 1.25 1.11 1.24 1.12 1.27 6.02 2.45 5.04 6.17 0.17貴州省 1.47 1.23 1.42 1.13 1.38 5.90 2.77 5.35 6.65 0.19云南省 1.30 1.09 1.22 1.08 1.21 6.16 2.13 5.49 6.98 0.21陜西省 1.35 1.12 1.17 1.09 1.24 6.30 2.00 4.85 6.75 0.28甘肅省 1.32 1.12 1.21 1.11 1.31 6.25 2.42 4.92 6.63 0.26

表9 2014 年各省市的社會資本情況

制度效率信任指標(biāo) 普遍信任指標(biāo) 緊密型省份 qn1 011 qn1 012 qn1 014 qn1 015 qn1 016 qn10 022 qn10 024 qn10 025 qn10 026 party北京市 1.32 1.19 1.21 1.10 1.32 6.28 2.28 4.08 6.25 0.58天津市 1.30 1.13 1.20 1.12 1.27 6.58 1.94 4.09 6.44 0.28河北省 1.35 1.17 1.24 1.13 1.35 7.19 1.56 5.18 7.30 0.23山西省 1.46 1.24 1.36 1.17 1.41 6.64 1.56 4.80 6.86 0.22遼寧省 1.28 1.09 1.20 1.11 1.32 6.50 1.45 4.42 6.32 0.24吉林省 1.44 1.20 1.32 1.20 1.43 6.62 1.58 4.64 6.54 0.23黑龍江省 1.33 1.10 1.22 1.12 1.38 6.55 1.46 4.48 6.11 0.25上海市 1.33 1.23 1.26 1.14 1.32 6.21 2.29 4.56 6.38 0.33江蘇省 1.29 1.11 1.23 1.10 1.21 6.60 2.15 4.68 6.28 0.22浙江省 1.35 1.16 1.34 1.19 1.36 6.93 2.60 4.98 6.83 0.25安徽省 1.27 1.11 1.25 1.16 1.35 6.82 2.16 5.40 7.36 0.23

續(xù)表9 2014 年各省市的社會資本情況

制度效率信任指標(biāo) 普遍信任指標(biāo) 緊密型省份 qn1 011 qn1 012 qn1 014 qn1 015 qn1 016 qn10 022 qn10 024 qn10 025 qn10 026 party福建省 1.47 1.21 1.34 1.25 1.42 6.36 1.83 4.74 6.45 0.15江西省 1.27 1.07 1.25 1.04 1.29 6.39 1.99 5.26 6.63 0.26山東省 1.23 1.10 1.20 1.12 1.25 7.19 2.02 5.46 7.15 0.20河南省 1.30 1.12 1.24 1.15 1.32 6.84 2.09 5.04 7.18 0.23湖北省 1.45 1.16 1.33 1.20 1.39 7.00 2.06 4.97 6.50 0.35湖南省 1.42 1.22 1.39 1.22 1.44 6.66 2.07 4.98 6.43 0.35廣東省 1.40 1.20 1.30 1.16 1.39 6.55 2.26 5.32 6.75 0.20廣西壯族自治區(qū) 1.47 1.18 1.34 1.18 1.39 6.36 2.08 5.21 7.13 0.23重慶市 1.41 1.17 1.43 1.15 1.37 6.53 2.18 5.37 6.12 0.21四川省 1.46 1.23 1.48 1.26 1.51 6.59 2.07 5.48 6.96 0.21貴州省 1.62 1.32 1.63 1.31 1.64 6.10 2.28 5.45 7.13 0.23云南省 1.58 1.28 1.47 1.20 1.42 6.70 1.75 5.59 7.50 0.23陜西省 1.48 1.21 1.38 1.20 1.46 6.49 2.07 4.76 6.60 0.32甘肅省 1.43 1.19 1.41 1.22 1.46 6.42 2.05 5.08 6.94 0.25

表10 2016 年各省市的社會資本情況

制度效率信任指標(biāo) 普遍信任指標(biāo) 緊密型省份 qn1 011 qn1 012 qn1 014 qn1 015 qn1 016 qn10 022 qn10 024 qn10 025 qn10 026 party北京市 1.32 1.23 1.14 1.03 1.30 6.40 2.50 4.52 6.59 0.59天津市 1.26 1.12 1.23 1.15 1.39 6.76 1.88 4.20 6.62 0.47河北省 1.18 1.07 1.15 1.06 1.25 7.08 1.72 5.01 7.02 0.31山西省 1.35 1.16 1.23 1.09 1.34 6.62 1.67 4.74 6.68 0.38遼寧省 1.17 1.05 1.16 1.07 1.29 6.50 1.74 4.70 6.50 0.36吉林省 1.26 1.08 1.19 1.07 1.36 6.42 1.71 5.03 6.53 0.39黑龍江省 1.20 1.06 1.15 1.07 1.31 6.57 1.66 4.47 6.38 0.41上海市 1.15 1.11 1.16 1.05 1.21 6.44 2.49 4.89 6.65 0.50江蘇省 1.17 1.05 1.14 1.04 1.16 6.13 2.28 4.68 6.43 0.40浙江省 1.21 1.11 1.20 1.06 1.29 6.55 2.56 4.88 6.82 0.41安徽省 1.34 1.16 1.28 1.12 1.37 6.99 2.46 5.33 7.00 0.42福建省 1.26 1.11 1.32 1.10 1.36 6.41 1.80 4.75 6.35 0.34江西省 1.28 1.08 1.27 1.09 1.33 6.53 1.95 4.84 6.61 0.33山東省 1.16 1.07 1.14 1.07 1.23 7.02 2.08 5.50 7.12 0.32河南省 1.22 1.08 1.17 1.06 1.24 6.83 2.09 4.97 6.91 0.36湖北省 1.37 1.13 1.29 1.09 1.32 6.64 2.10 4.94 6.28 0.50湖南省 1.34 1.16 1.31 1.09 1.31 6.63 2.27 4.90 6.41 0.48廣東省 1.31 1.16 1.20 1.05 1.25 6.39 2.20 4.98 6.65 0.36廣西壯族自治區(qū) 1.42 1.18 1.26 1.07 1.22 6.43 2.16 5.18 7.13 0.30重慶市 1.41 1.12 1.33 1.08 1.28 6.72 2.02 4.99 6.22 0.31四川省 1.26 1.09 1.25 1.09 1.28 6.72 2.05 5.34 6.68 0.34貴州省 1.41 1.19 1.48 1.14 1.48 6.39 2.05 5.28 6.96 0.38云南省 1.37 1.16 1.36 1.09 1.37 6.61 1.77 5.30 7.30 0.40陜西省 1.31 1.11 1.24 1.10 1.30 6.45 1.98 4.81 6.83 0.42甘肅省 1.25 1.09 1.26 1.09 1.31 6.57 2.16 4.90 6.92 0.32

表11 社會資本單個變量對人口省際遷移的影響

說明：*、**和***分別表示P值為10%、5%和1%水平上顯著，括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤。

變量 模型（1） 模型（2） 模型（3） 模型（4） 模型（5） 模型（6） 模型（7） 模型（8） 模型（9） 模型（10）qn1 011 0.177***（0.054）qn1 012 0.241***（0.070）qn1 014 0.149**（0.061）qn1 015 0.144*（0.083）0.138***（0.053）qn10 022 qn1 016 0.068***（0.019）qn10 024 0.046**（0.021）qn10 025 0.039**（0.017）qn10 026-0.023（0.083）age -0.046***-0.047***-0.046***-0.046***-0.046***-0.049***-0.046***-0.047***-0.048***-0.045***（0.004） （0.004） （0.004） （0.004） （0.004） （0.004） （0.004） （0.004） （0.004） （0.004）gender 0.520***0.520***0.521***0.529***0.514***0.496***0.540***0.536***0.519***0.550***（0.100） （0.100） （0.100） （0.100） （0.101） （0.101） （0.101） （0.100） （0.100） （0.100）w 0.114*0.111 0.117*0.120*0.114*0.104 0.130*0.123*0.106 0.129*（0.068） （0.068） （0.068） （0.068） （0.068） （0.067） （0.068） （0.068） （0.068） （0.068）edu -0.259***-0.261***-0.256***-0.258***-0.262***-0.276***-0.264***-0.259***-0.268***-0.249***（0.033） （0.033） （0.033） （0.033） （0.033） （0.034） （0.034） （0.033） （0.034） （0.035）career -0.511***-0.518***-0.497***-0.492***-0.492***-0.528***-0.477***-0.487***-0.523***-0.465***（0.069） （0.070） （0.069） （0.069） （0.069） （0.070） （0.068） （0.069） （0.070） （0.068）時間效應(yīng) 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制樣本量 59 232 59 232 59 232 59 232 59 232 59 232 59 232 59 232 59 232 59 232 LR統(tǒng)計量（p值）0.055***（0.017）party 4 101.36（0.00）4 049.99（0.00）4 083.03（0.00）4 074.39（0.00）4 081.88（0.00）4 057.60（0.00）4 008.79（0.00）4 072.87（0.00）4 057.70（0.00）3 986.57（0.00）