基于因子分析的主要移民接收國移民環(huán)境評價

張志新,張秀麗，黃海蓉

(山東理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 淄博 255000)

一、引言

人們對于環(huán)境因素與人口移遷的關(guān)系有著不同的理解和認(rèn)識，而且逐漸意識到環(huán)境因素對移民的影響越來越大。二戰(zhàn)后部分發(fā)展中國家采取過度資源開發(fā)的方式來面對人口快速增長，同時環(huán)境日益惡化又使得大量人口發(fā)生國內(nèi)外遷移，例如中國作為發(fā)展中國家，在過去50多年中進(jìn)行了大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)建設(shè)，工業(yè)企業(yè)迅速崛起造成的環(huán)境問題導(dǎo)致了4000多萬人口進(jìn)行國內(nèi)移民。全球每年有大量居民因自然災(zāi)害而被迫遷徙，另外可預(yù)期到因環(huán)境變化而導(dǎo)致的國際移民數(shù)量會持續(xù)上升。實際上，自然環(huán)境因素只是導(dǎo)致人口遷移的驅(qū)動力之一，在全球不同地區(qū)的不同案例中，引發(fā)人口遷移的原因千差萬別，有些情況下，經(jīng)濟(jì)收入、社會文化、政策等因素往往對人口遷移決策起到更加決定性的作用。在經(jīng)濟(jì)全球化快速發(fā)展的今天，文化多元日益被大家認(rèn)同、移民政策越來越國際化，因而移民環(huán)境更多的與接收國的居民生活質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等要素密切相關(guān)。因此，本研究通過對主要的移民接收國進(jìn)行分類匯總，綜合考慮各種因素，從移民接收國的居民生活質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等多個方面，分析移民接收國的移民環(huán)境對移民決策的影響。

二、文獻(xiàn)回顧

當(dāng)代國際移民理論形態(tài)各異，分別從不同的視角解釋了移民現(xiàn)象及動因。當(dāng)代中西方國際移民學(xué)主要從收入差距、勞動力市場、經(jīng)濟(jì)全球化等角度對移民動因進(jìn)行研究。近年來有關(guān)移民動因的國內(nèi)外研究簡要歸納如下。

(一)收入差距促使移民跨國流動

以拉里·薩斯塔(Larry Sjaastad)、邁克爾·托達(dá)洛(Michael To-daro) 等為主要代表的新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)家，以移出國與移入國之間的工資差距為基礎(chǔ)，通過將預(yù)期收入定義為就業(yè)的概率乘以所有職業(yè)的平均收入，將預(yù)期收入差異定義為遷移者預(yù)期收入減去預(yù)期成本得到的預(yù)期收益進(jìn)行分析得出，工資差距是移民由移出國流向移入國的根本動力，且將流向收入最高的國家。同時，移出國與移入國之間的收入差距也會因為移民行為而逐漸縮小。事實上，遷移的付出與回報是不能夠準(zhǔn)確被計算的，收入差距只是引發(fā)移民的原因之一，但決不是唯一的最重要的原因。斯塔克(Oded Stark)以自己在墨西哥的經(jīng)驗研究得出，兩國間收入的“相對差距”而不是“絕對差距”，是引起移民進(jìn)行遷移的主要動力。即使位于同一收入水平時，兩國之間生活質(zhì)量存在差異也會使人們產(chǎn)生失落感，這才是真正促使人們發(fā)生移民行為的內(nèi)在驅(qū)動力[1]108-114。

(二)勞動力市場分割吸引移民流入

國際移民的影響因素主要受制于勞動力市場分割。有學(xué)者將發(fā)達(dá)國家分成雙重勞動力需求市場，上層勞動力市場(技術(shù)含量較高的第三產(chǎn)業(yè))提供的是高收益、高保障、環(huán)境舒適的工作，而下層勞動力市場(技術(shù)含量較低的第二產(chǎn)業(yè)為主)則相反[2]76-87。由于當(dāng)?shù)貏趧恿邆湟欢ǖ募夹g(shù)，優(yōu)先進(jìn)入當(dāng)?shù)氐纳蠈觿趧恿κ袌?，故而需要外國移民進(jìn)入下層勞動力市場，填補(bǔ)其空缺，因此大量外國移民從事低技術(shù)工作，這種勞動力市場分割導(dǎo)致了國家對于外來低技術(shù)移民的需求，這種需求不可避免地會產(chǎn)生勞動力市場之間的供需結(jié)構(gòu)性問題。例如，楊幼林研究得出中國勞動力供給與國際勞動力市場需求之間存在結(jié)構(gòu)性問題，國際勞動力市場需求向兩極化發(fā)展，即高端化和低端化，而中國的勞動力供給逐步脫離低端化未達(dá)到高端化，所以中國輸出勞動力的實際收入出現(xiàn)了明顯下降的趨勢[3]58-59。而“三重市場需求理論”認(rèn)為，在移民進(jìn)入一段時間后，當(dāng)?shù)赜稚梢粋€“族群聚集區(qū)”。這一在移民族群自身發(fā)展基礎(chǔ)上形成的經(jīng)濟(jì)圈會吸引更多的原籍國居民遷移到該國，同時這一移民族群會在該國高技術(shù)勞動力身上學(xué)習(xí)先進(jìn)技術(shù)，從而汲取移民的動力。

(三)經(jīng)濟(jì)全球化推動國際人口遷移

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和信息化的深入發(fā)展，國際移民流動日趨頻繁，移民人數(shù)不斷增加，越來越多的學(xué)者把“移民”與“全球化”態(tài)勢結(jié)合起來，他們認(rèn)為商品、資本、信息的國際流動必然推動國際人口遷移，故而國際移民潮是市場經(jīng)濟(jì)全球化的直接結(jié)果。首先，在資本方面，Stobaugh和Robert B通過對美國9個案例的實證研究表明，對外直接投資會增加本國的就業(yè)[4]36-50。還有很多學(xué)者對對外直接投資與勞動力跨國流動之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)發(fā)展中國家對外直接投資和勞動力跨國流動之間從經(jīng)驗主義角度看存在替代關(guān)系，但是也有研究認(rèn)為是互補(bǔ)關(guān)系。黃曉芯和高佩娟通過對中國勞動力市場的研究發(fā)現(xiàn)，中國跨國公司在海外設(shè)立分公司增加了中國勞動力參與國際勞動力市場的機(jī)會[5]23-28。楊云母研究發(fā)現(xiàn)尤其是在短期內(nèi)，對外直接投資和國際勞動力流動在中國可以形成良性互動[6]186-187。其次，在商品方面，有些“替代論”學(xué)者認(rèn)為未來勞動力的國際流動會替代商品流動。Connell和Conway研究發(fā)現(xiàn)勞動力跨國流動增加輸出國的外匯收入，收入的提高會增加投資和出口貿(mào)易，而出口貿(mào)易的增加促進(jìn)勞動力的外流，所以勞動力跨國流動與國際貿(mào)易之間呈現(xiàn)出互補(bǔ)關(guān)系[7]52-78。但是國際貿(mào)易與勞動力跨國流動的關(guān)系是變化的，Russell等研究發(fā)現(xiàn)，從短期來看，勞動力跨國流動與國際貿(mào)易之間存在互補(bǔ)關(guān)系;而從長期來看，兩者具有相互替代的關(guān)系[8]28-35。中國在勞動力跨國流動中為輸出國，中國對外勞務(wù)輸出與出口貿(mào)易之間存在密切的聯(lián)系，許多學(xué)者采用不同的研究方法對此進(jìn)行了大量研究。例如李禮、郝臣通過對中國1983—2003年的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整和因果關(guān)系檢驗，勞務(wù)輸出與出口貿(mào)易之間具有穩(wěn)定的協(xié)同關(guān)系，出口貿(mào)易的高速發(fā)展促進(jìn)了勞務(wù)輸出的增加，但運用Chow異方差檢驗發(fā)現(xiàn)，勞務(wù)輸出增加同樣推動出口貿(mào)易增長[9]23-28。吳幼華將自然人流動引入修正的引力模型進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)中國自然人流動增加10%，對中國自然人輸入國的出口貿(mào)易額將增加1.6%[10]42-44。最后，Valentina的研究發(fā)現(xiàn)羅馬尼亞加入歐盟后，歐盟成員國之間勞動力流動限制較少，西歐國家GDP和收入水平較高，羅馬尼亞勞動力因此發(fā)生了大規(guī)模的跨國流出[11]638-705。

目前，國內(nèi)外學(xué)者從收入差距、勞動力市場、經(jīng)濟(jì)全球化的角度對促進(jìn)移民的因素進(jìn)行分析，為我們研究國際移民問題打下了較好的基礎(chǔ)。隨著全球化進(jìn)程加快，國際移民日趨理性，移民決策不再只考慮經(jīng)濟(jì)因素，而是更多關(guān)注移民接受國的對外開放度、居民生活質(zhì)量、公共服務(wù)供給以及生活安全保障等內(nèi)容。因此，本研究以美國、加拿大、澳大利亞等58個傳統(tǒng)移民接受國作為研究對象，通過選取在移民決策中最有影響的居民生活質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、公共部門供給5個一級指標(biāo)，以及在此之下23個具體影響因素二級指標(biāo)，運用因子分析方法實證主要移民接受國的移民環(huán)境狀況。

三、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

在實證研究的過程中，首先要確定指標(biāo)的選擇和數(shù)據(jù)的來源，要盡可能地保證指標(biāo)和數(shù)據(jù)的科學(xué)性和可靠性；然后在選定指標(biāo)和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對樣本進(jìn)行因子分析，在這個過程中要不斷地分析指標(biāo)的含義和重要程度，得出各國接收移民的綜合環(huán)境的綜合實力。

(一)因子分析的數(shù)學(xué)模型

設(shè)n個可能存在相關(guān)關(guān)系的測試變量Z1，Z2，Z3，…，Zn含有p個相互獨立的公共因子F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，…，F(xiàn)p(p≤n)，測試變量Zi中含有獨特因子Ui(i=1，…，n)，各Ui之間相互無關(guān)，且與Fj(j=1,…,p)也互不相關(guān)，每一個Z可由p個公共因子和自身對應(yīng)的獨特因子Ui線性表示：

(1)

用矩陣表示簡寫為Z(n×1)=A(n×p)F(p×i)+C(n×n)U(n×1) 且滿足p≤n。 式中A稱為因子載荷矩陣，A=(aij)，aij為因子載荷。數(shù)學(xué)上可以證明，因子載荷aij就是第i變量與第j因子的相關(guān)系數(shù)，表示第i個變量(Zi)在第j個公共因子Fj上的載荷，也可將aij看作第i個變量在第j公共因子上的權(quán)，反映了第i變量在第j因子上的重要性。因子分析的目的就是通過上述模型，以F代替Z，由于p

(二)移民接收國的選擇

本研究在選擇移民接收國的同時，按照凈移民流入量的大小，排列出了凈移民流入量大于流出量的65個國家。但由于新喀里多尼亞、庫拉索等7個國家數(shù)據(jù)不完全，所以在綜合考慮移民接收國的數(shù)據(jù)可得性的基礎(chǔ)上，最后選定58個國家作為研究對象，具體見表1。

表1 世界主要的58個移民接受國

序號國家序號國家序號國家序號國家1美國16瑞士31乍得46中非2黎巴嫩17卡塔爾32丹麥47巴哈馬3德國18日本33盧森堡48伯利茲4阿曼19法國34布隆迪49新西蘭5加拿大20韓國35塞浦路斯50馬耳他6俄羅斯21瑞典36捷克51加蓬7澳大利亞22比利時37匈牙利52斯洛文尼亞8英國23挪威38巴林53巴巴多斯9沙特阿拉伯24約旦39巴拿馬54文萊達(dá)魯薩蘭10南非25智利40博茨瓦納55阿魯巴11意大利26奧地利41赤道幾內(nèi)亞56斯洛伐克12科威特27白俄羅斯42哥斯達(dá)黎加57瓦努阿圖13馬來西亞28荷蘭43以色列58圣盧西亞14阿聯(lián)酋29芬蘭44巴西15新加坡30安哥拉45不丹

(三)移民接收國的移民環(huán)境評價指標(biāo)體系

一個國家能否成為移民接收國取決于兩個主要因素：是否具備接收移民的能力，以及是否愿意接收外來移民。而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平造成的相對工資差異、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)形成的雙重勞動力市場、居民生活水平造成的居民對生活滿意度、對外開放導(dǎo)致的與其他國家的信息交流程度都會影響一個國家對移民的吸引力度。此外，政府公共部門提供的公共服務(wù)建設(shè)，一定程度上間接為居民基本生活提供了保障。因此，從整體來看，移民環(huán)境包括5個方面：居民生活質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、公共部門供給。在這5個指標(biāo)基礎(chǔ)上，又將指標(biāo)具體細(xì)分成23個解釋變量指標(biāo)，具體指標(biāo)見表2。

表2 移民接受國移民環(huán)境評價指標(biāo)體系

一級指標(biāo)二級指標(biāo)符號表示居民生活質(zhì)量城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒壤齒1高等院校入學(xué)率X2每100人擁有的電話線路數(shù)X3每100人中互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)X4法律權(quán)利力度指數(shù)X5出生時預(yù)期壽命X6物流績效指數(shù)X7經(jīng)濟(jì)水平人均GDPX8就業(yè)人口的人均GDPX9人均GNIX10總失業(yè)率X11產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)等附加值占GDP比重X12工業(yè)增加值占GDP比重X13農(nóng)業(yè)增加值占GDP比重X14國際旅游收入占GDP比重X15對外開放高科技出口X16貨物和服務(wù)出口X17商品貿(mào)易量X18國際遷徙者X19公共服務(wù)公共教育支出總數(shù)占政府支出比重X20教育公共開支總額占GDP比重X21公共部門總支出X22公共醫(yī)療衛(wèi)生支出占比醫(yī)療衛(wèi)生總支出比重X23

1.居民生活質(zhì)量指標(biāo)體系

居民生活質(zhì)量表現(xiàn)在生活便利程度、受教育程度、受法律保護(hù)程度以及居民壽命等幾個方面。本研究選取了7個代表性的指標(biāo)，其中，城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋壤砹嗽搰业某擎?zhèn)化發(fā)展水平，城鎮(zhèn)化水平與居民生活質(zhì)量是正相關(guān)的。高等院校入學(xué)率，代表了居民受教育程度，高等院校入學(xué)率越高,那么居民受高等教育的程度越高；每100人所擁有的電話線路數(shù)量、互聯(lián)網(wǎng)用戶(每100人)、物流績效指數(shù)也分別從三個方面代表了居民生活便利程度。法律權(quán)利力度指數(shù)代表了法律的有效性。法律權(quán)利指數(shù)越高，表明居民受法律保護(hù)程度越高，個人權(quán)利越能得到保障。

2.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)體系

這一體系中包括了4個指標(biāo)，其中人均GDP、人均GNI分別從兩個角度代表了國家總體的經(jīng)濟(jì)狀況，避免了只選取某一個指標(biāo)帶來的可能的偶然性。選取就業(yè)人口的人均GDP，是由于它除去了老人、兒童等非就業(yè)人口各因素的影響之后，就業(yè)人口的實際人均國內(nèi)生產(chǎn)總值與移民遷移之后的工資水平直接相關(guān)?？偸I(yè)率可以一定程度上體現(xiàn)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。若某國失業(yè)率越高，該國就越不可能接納外來移民，從而可以間接地通過經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響該國的移民環(huán)境。

3.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系

這一體系中包括了4個指標(biāo)。其中，服務(wù)等附加值占GDP比重、工業(yè)增加值占GDP比重和農(nóng)業(yè)增加值占GDP比重代表了該國三大產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)構(gòu)成。另外，國際旅游收入占GDP比重，代表了除了三大產(chǎn)業(yè)之外的收入構(gòu)成。

4.對外開放程度指標(biāo)體系

這一體系中包括了4個指標(biāo)。其中高科技出口、貨物和服務(wù)出口從一國最主要的服務(wù)、貨物全球化的角度來體現(xiàn)該國與他國的貿(mào)易程度。商品貿(mào)易量代表了該國與他國之間總體貿(mào)易程度。國際遷徙者是從人(文化的包容性)的角度體現(xiàn)出該國對世界他國文化的容納程度。

5.公共部門指標(biāo)體系

這一體系中包括了4個指標(biāo)。公共教育支出總數(shù)占政府支出比重、教育公共開支總額占GDP的比重兩個指標(biāo)，分別從政府支出、GDP總額兩個角度出發(fā)，一方面體現(xiàn)政府對公共教育事業(yè)的重視和保障程度，保障居民最基本的受教育權(quán)益的程度；另一方面體現(xiàn)國家教育事業(yè)的重要程度，間接地表現(xiàn)出該國的平均受教育水平高低。公共部門總支出代表了政府對國家公共服務(wù)部門的支出多少。公共部門總支出越大，代表了政府對社會的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越完善。公共醫(yī)療衛(wèi)生支出占醫(yī)療衛(wèi)生總支出比重，從居民最基本的醫(yī)療保障方面著手，體現(xiàn)出政府對公民最基本的社會保障制度的健全程度。

上述數(shù)據(jù)來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫，各指標(biāo)均為2015年數(shù)據(jù)。

(四)移民環(huán)境評價方法選擇

移民接收國移民環(huán)境評價，實質(zhì)上是一個多變量的問題，本研究擬采用因子分析方法進(jìn)行分析。由于指標(biāo)較多，我們希望從統(tǒng)計分析的角度來進(jìn)行，把大量原始指標(biāo)簡化成較少的綜合指標(biāo)。同時，利用較少的深層次指標(biāo)分別表達(dá)存在于眾多變量中的各類信息，并要求這些指標(biāo)之間彼此不相關(guān)。此外，選定的移民接受國的58個國家中，不同國家具有不同的移民接受環(huán)境，我們對其分組。針對上述問題，本研究擬采用因子分析這種多元統(tǒng)計分析方法，對移民接收國的移民環(huán)境進(jìn)行評價。

四、實證分析

本研究擬采用58個移民接收國為樣本，采用因子分析方法對移民接收國的國際環(huán)境進(jìn)行評價，由于各個指標(biāo)量綱不同，本研究在實證分析前對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化處理，將原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和各評價指標(biāo)作無量綱化處理(由SPSS自動生成)，這樣可以消除異方差對實證結(jié)果的影響，避免結(jié)果誤差。

(一)檢驗變量是否適合因子分析

對經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO樣本測度和 BareLett 球形檢驗。檢驗結(jié)果顯示KMO=0.716>0.7，基本符合通用的0.7標(biāo)準(zhǔn)；BareLett的球形檢驗值的“近似卡方”為1145.861，檢驗概率Sig.值為0.00。由于卡方值較大，且Sig.值遠(yuǎn)小于0.05。所以，該樣本中觀測變量的相關(guān)系數(shù)矩陣不可能是單位矩陣，適合做因子分析。

(二)計算特征根和方差貢獻(xiàn)率

根據(jù)因子分析結(jié)果可知，變量相關(guān)陣的最大特征值為7.831，也就是說第一個公因子的方差為7.831，第一公因子方差占總方差的比率為0.34，即第一公因子的貢獻(xiàn)率為34%。同理，第二公因子、第三公因子、第四公因子和第五公因子各自的方差分別為3.172、1.975、1.513、1.431。前五個公因子累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到66.228%，基本上代表了大部分變量的信息，為此，我們選擇5個公因子就足夠了，各公因子分析結(jié)果具體見表3。

表3 各公因子方差貢獻(xiàn)率

公因子A1A2A3A4A5A6A7特征值7.8313.1721.9751.5131.4311.1791.082比率0.3400.1380.0860.0660.0620.0510.047累積0.3400.4780.5640.6300.6920.7440.791

(三)公因子解釋

將因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大正交旋轉(zhuǎn)，表4顯示了旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。移民接受國移民環(huán)境因子分析結(jié)果表明，第一個公因子的載荷向量為：0.664, 0.860, 0.855, 0.861, 0.487, 0.821, 0.866, 0.577, 0.409, 0.538, -0.228, 0.543, -0.053, 0.304, -0.185, 0.274, 0.111, 0.163, 0.369, 0.020, 0.424, 0.510, 0.228。從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷圖可以看出，X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7所占比例較大，表明第一公因子為居民生活質(zhì)量狀況，包括城鎮(zhèn)人口、高等院校入學(xué)率、電話線路數(shù)、互聯(lián)網(wǎng)用戶、法律權(quán)利力度指數(shù)、出生時預(yù)期壽命、物流績效指數(shù)七個變量。同理，我們可以定義第二公因子為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，包括人均GDP、就業(yè)人口的人均GDP、人均GNI以及總失業(yè)人數(shù)四個變量；第三公因子為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，包括服務(wù)附加值、工業(yè)增加值、農(nóng)業(yè)增加值、國際旅游四個變量；第四公因子為國家對外開放程度，包括高科技出口、貨物和服務(wù)出口、商品貿(mào)易、國際遷徙者四個變量；第五公因子為公共部門基礎(chǔ)建設(shè)，包括公共教育支出、教育公共開支總額、公共部門支出、公共醫(yī)療衛(wèi)生支出占比四個變量。

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

成分12345城鎮(zhèn)人口0.6640.236-0.4220.123-0.127高等院校入學(xué)率0.860-0.213-0.069-0.1220.002每100人所擁有的電話線路數(shù)量0.8550.0360.146-.038-0.004互聯(lián)網(wǎng)用戶0.8610.279-0.0580.0570.022法律權(quán)利力度指數(shù)0.487-0.1120.349-0.2980.083出生時預(yù)期壽命0.8210.231-0.0250.0770.095物流績效指數(shù)0.8660.2610.018-0.0270.050人均GDP0.5770.756-0.0180.0020.122就業(yè)人口的人均GDP0.4090.747-0.2680.2060.013人均GNI0.5380.687-0.054-0.0700.113總失業(yè)人數(shù)-0.228-0.5270.065-0.0440.329服務(wù)附加值0.543-0.1750.6520.0560.086工業(yè)增加值-0.0530.201-0.8700.0930.075農(nóng)業(yè)增加值0.304-0.092-0.671-0.182-0.213國際旅游-0.1850.0410.588-0.0410.080高科技出口0.274-0.0220.1830.606-0.116貨物和服務(wù)出口0.1110.2440.0600.895-0.096商品貿(mào)易0.163-0.107-0.1790.845-0.081國際移徙者0.3690.0320.036-0.482-0.303公共教育支出0.0200.0420.4320.2000.578教育公共開支總額0.424-0.1280.082-0.1190.753公共部門支出0.510-0.256-0.009-0.2090.444公共醫(yī)療衛(wèi)生支出占比0.2280.409-0.213-0.1470.523

注：應(yīng)用主成分提取方法；旋轉(zhuǎn)在 14 次迭代后收斂。

(四)綜合評價

通過因子旋轉(zhuǎn)，可以得到各因子得分系數(shù)矩陣，從而計算各公因子得分和因子綜合得分。

首先計算各公因子得分，根據(jù)表5中的數(shù)據(jù)，可以寫出各公因子得分的計算公式，公因子A1的計算如下所示。以此類推，可以得出公因子A2、A3、A4、A5的計算公式，公式中的Xi是標(biāo)準(zhǔn)化的變量。

A1= 0.112X1+ 0.187X2+ 0.148X3+ 0.121X4+ 0.087X5+ 0.113X6+ 0.119X7- 0.004X8- 0.017X9- 0.018X10+ 0.097X12- 0.018X13-0.102X14- 0.062X15+ 0.118X16- 0.004X17+ 0.057X18+ 0.085X19- 0.059X20+ 0.032X21+0.092X22- 0.048X23

然后根據(jù)上述5個公因子表達(dá)式計算各指標(biāo)的權(quán)重，用第i公因子Ai中每個指標(biāo)所對應(yīng)的系數(shù)乘上其對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率再除以所提取五個因子的方差貢獻(xiàn)率之和(69.2%)，即可得到各評價指標(biāo)的權(quán)重。結(jié)果如表6所示。

最后計算因子綜合得分，在上述結(jié)果基礎(chǔ)上，根據(jù)每個公因子的得分計算每個國家的因子綜合得分。根據(jù)因子得分矩陣中的系數(shù)，可以將公因子表示為各初始指標(biāo)的線性組合。具體見公式(2)、(3)。

綜合因子得分的計算公式：

(2)

αi的計算公式：

(3)

其中，αi為Fi的方差貢獻(xiàn)率。

綜合因子得分： A=0.491A1+0.199A2+0.124A3+0.095A4+0.091A5

公式(3)的權(quán)重是用旋轉(zhuǎn)后每個公因子的方差貢獻(xiàn)率比上累計方差貢獻(xiàn)率(69.2%)得到的。根據(jù)綜合因子得分公式(2)，可以計算出移民接受國移民環(huán)境的綜合得分和排名，結(jié)果如表7所示。

表5 公因子得分系數(shù)矩陣

公因子A1A2A3A4A5X1城鎮(zhèn)人口0.112-0.040-0.1760.025-0.099 X2高等院校入學(xué)率0.187-0.229-0.095-0.046-0.073 X3電話線路數(shù)0.148-0.0680.052-0.014-0.079 X4互聯(lián)網(wǎng)用戶0.1210.022-0.0080.010-0.042 X5法律權(quán)利力度指數(shù)0.087-0.0480.124-0.119-0.022 X6出生時預(yù)期壽命0.1130.008-0.0010.0280.005 X7物流績效指數(shù)0.1190.0300.022-0.025-0.033 X8人均GDP-0.0040.3250.088-0.0420.049 X9就業(yè)人口的人均GDP-0.0170.287-0.0180.0430.016 X10人均GNI0.0180.2790.056-0.0730.035 X11總失業(yè)人數(shù)0.000-0.229-0.0630.0300.207 X12服務(wù)附加值0.097-0.0640.2720.066-0.024 X13工業(yè)增加值-0.018-0.027-0.3920.0050.106 X14農(nóng)業(yè)增加值-0.1020.0940.157-0.083-0.107 X15國際旅游-0.0620.1430.2920.0010.033 X16高科技出口0.118-0.0830.0850.135-0.117 X17貨物和服務(wù)出口-0.0040.0640.1000.413-0.023 X18商品貿(mào)易0.057-0.163-0.0750.404-0.016 X19國際遷徙者0.085-0.0020.012-0.247-0.243 X20公共教育支出-0.0590.0870.1930.1370.349 X21教育公共開支總額0.032-0.087-0.036-0.0090.426 X22公共部門支出0.092-0.181-0.089-0.0620.223 X23公共醫(yī)療衛(wèi)生支出占比-0.0480.174-0.079-0.0790.323

表6 各評價指標(biāo)的權(quán)重

指標(biāo)X1X2X3X4X5X6X7X8X9X10X11X12權(quán)重0.0190.0230.0570.0600.0350.0600.0620.0740.0520.068-0.0320.073指標(biāo)X13X14X15X16X17X18X19X20X21X22X23權(quán)重-0.053-0.0300.0370.0540.0610.023-0.0030.0570.0320.0120.023

通過上述計算結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同國家在同一公因子上的得分和排名情況相差很大，根據(jù)公因子表達(dá)式，可以計算樣本在各個公因子上的得分，并據(jù)此判斷樣本在某一公因子下的位置，可以作進(jìn)一步分析如下。

從綜合因子得分公式中各因子得分權(quán)重來看，一方面，公因子也具有相對重要性(A1>A2>A3>A4>A5)，因為A1、A2的權(quán)重大約是0.7，對總得分作用最大；并且A1(0.491)的權(quán)重遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于A2(0.199)的權(quán)重，A1的重要性幾乎等同于其他所有因子重要性的總和。所以在吸引外來移民移入的時候，要首先從公因子A1下手，同時也應(yīng)該注意到公因子A2的重要程度；公因子A3、A4和A5所占權(quán)重分別為0.124、0.095和0.091,所占權(quán)重雖然不大，也具有非常重要的作用。

從各因子得分、因子綜合得分以及綜合排名來看，綜合5個因子綜合得分，計算出盧森堡(2.177641388)、瑞士(2.146823287)、挪威(2.143161935)、荷蘭(1.918286655)、瑞典(1.886001875)、新加坡(1.865247994)、英國(1.851296976)、美國(1.769043232)等國家移民環(huán)境綜合得分最高，移民環(huán)境較為優(yōu)越。中非共和國(-3.853380543)、乍得(-3.207018642)、布隆迪(-2.922823010)、加蓬(-2.325120954)、安哥拉(-2.216997644)等綜合得分較低，這些國家的移民環(huán)境也相對惡劣。更詳細(xì)地分析，一方面正向來看，排名第一的盧森堡雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分(-2.18609)相對不高，但是由于其居民生活質(zhì)量(3.72759)得分比較高，同時產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度以及公共部門公共服務(wù)得分都相對較高，三者總得分達(dá)到7.5115，雖然在總得分中占比較低，但大大提高了該國的綜合得分。排名第二的瑞士，同樣，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分(-0.05521)也較低，但是由于該國居民生活質(zhì)量較高(4.03476)，甚至高于盧森堡，導(dǎo)致其總得分較高。另外由于該國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度以及公共服務(wù)總得分(1.04618)低于第一名的盧森堡，造成該國總得分要低于盧森堡。第三名的挪威與瑞士相比，其他各因素得分大致相同，主要是由于挪威的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)得分為-1.58519，低于瑞士的0.11336，因此導(dǎo)致挪威排名稍微靠后。另一方面反向來看，排名較靠后的中非共和國、乍得、布隆迪等國中，只有中非共和國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分(-0.15482)稍微落后，乍得(0.00366)、布隆迪(0.60936)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分都在平均水平左右，卻由于其居民生活質(zhì)量嚴(yán)重低于平均水平，分別為-7.24526、-6.31439、-6.25292，因此這些國家的因子綜合得分較低。

表7 國家的各因子得分及排序

國家名稱A1A2A3A4A5A排序美國3.624342.85062-2.72143-3.305780.783251.7690432328黎巴嫩-1.351910.284190.23191-2.00844-0.00916-0.77121577243德國2.743630.47908-1.02058-0.924230.100411.23942663216阿曼-1.14215-3.28791-0.660990.70849-1.19647-1.33891884750加拿大2.920821.30594-1.28376-0.47013-0.026661.49037587913俄羅斯聯(lián)邦-0.730160.447571.23675-1.61279-0.87503-0.65529234939澳大利亞3.133361.49386-1.52142-0.591240.746181.66079463011英國3.248902.09080-1.039430.01605-0.397261.8512969767沙特阿拉伯-0.90912-3.51387-1.85802-0.40558-0.19793-1.43397459051南非-3.331861.353180.332531.08879-0.79666-1.29602501048意大利1.359181.33748-1.44556-0.29207-0.401140.69178277220科威特0.84552-4.59879-1.910761.084120.47594-0.59152871636馬來西亞0.743530.325721.67671-0.41960-1.071850.50241439122阿拉伯聯(lián)合酋長國0.05658-1.788211.54290-1.028391.59802-0.09110677931新加坡3.60528-2.281626.04929-2.08673-0.062831.8652479946瑞士4.03476-0.055210.113360.199731.561772.1468232872卡塔爾1.97203-5.31538-1.964141.230491.85011-0.04945051930日本2.22427-0.11792-1.38202-1.069620.552050.84698349519法國3.039621.96687-0.92772-0.27373-0.446431.7555867909大韓民國1.94171-0.227930.39628-1.89908 -1.285170.66280339021瑞典3.275850.98691-0.711341.652440.105081.8860018755比利時3.11772-0.064831.074650.98742-1.188781.64082936712挪威4.28159-0.62485-1.585192.242521.617642.1431619353約旦-2.12492-0.45618-0.24218-0.26800-1.45905-1.32260907849智利-0.375160.29213-0.19372-0.13760-0.93556-0.24750224432奧地利2.481120.50153-0.477310.41142-0.158261.28587039815白俄羅斯-0.75967-0.69150-0.009550.60890-2.15636-0.64847720238荷蘭3.632200.381840.611500.39296-0.639141.9182866554芬蘭2.382680.94971-1.048510.99184-0.185551.30857499114安哥拉-4.39514-0.388620.37994-0.18466-0.08329-2.21699764454乍得-6.314390.00366-0.40934-1.278670.78111-3.20701864257丹麥2.48607-0.025150.00986-1.278660.744031.23881947017

表7 (續(xù))

國家名稱A1A2A3A4A5A排序盧森堡3.72759-2.186092.920060.948183.643252.1776413881布隆迪-6.252920.60936-0.890660.699560.83704-2.92282301056塞浦路斯-0.461241.226801.04303-0.932241.114180.15846463427捷克共和國0.40201-0.922840.82755-0.23892-1.14284-0.00884369529匈牙利0.103110.179831.52335-0.33443-1.756340.08592683228巴林-0.53279-2.63360-0.08775-0.87338-0.53784-0.92889376747巴拿馬-1.57413-0.060850.72681-0.204540.16663-0.70062764941博茨瓦納-2.588961.783060.094483.60807-1.52107-0.70022583240赤道幾內(nèi)亞-3.36616-1.020291.11967-0.373860.93374-1.67155567952哥斯達(dá)黎加-1.151500.304840.24186-0.78418-0.45295-0.59083545735以色列0.502711.23231-0.39133-0.307830.310780.44285708523巴西-1.166431.00521-0.57243-0.46378-0.77924-0.55856188134不丹-3.82982-0.72457-0.825430.695800.06654-2.05828707653中非共和國-7.24526-0.15482-1.42070-2.494321.716385-3.85338054358巴哈馬-1.461400.737730.50222-1.586310.25775-0.63708282737伯利茲-3.031611.652991.266022.277790.18560-0.77155751044新西蘭2.291412.75348-0.797581.472860.389861.75155697610馬耳他1.585000.078572.209120.26943-1.341420.97435037218加蓬-3.40733-1.95664-1.247930.66353-1.86653-2.32512095455斯洛文尼亞0.360010.3056370.803320.86215-1.172060.31422735425巴巴多斯-0.589162.641890.241990.17609-0.579010.23124614426文萊達(dá)魯薩蘭國-0.01426-4.16449-0.909780.46345-0.08047-0.91267510446阿魯巴-0.639951.455371.281271.647830.570260.34197110724斯洛伐克共和國-0.47021-0.495921.260790.28072-1.68572-0.29843952733瓦努阿圖-3.938782.708050.962091.754213.54723-0.79294713845圣盧西亞-2.966232.031891.35075-0.090271.83322-0.73039100942

五、結(jié)論與建議

本研究用因子分析的方法評價主要移民接收國的移民環(huán)境，在一定程度上降低了評價移民影響因素的難度，并保證了一定的合理性。通過構(gòu)建主要移民接收國的國家移民環(huán)境評價指標(biāo)體系，對影響各國家吸引外來移民的公因子進(jìn)行實證研究，得出以下結(jié)論并給出相應(yīng)的政策建議。

(一)結(jié)論

居民生活質(zhì)量超過經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，成為影響該國移民環(huán)境最主要的因素。根據(jù)指標(biāo)權(quán)重結(jié)果發(fā)現(xiàn)，居民生活質(zhì)量指標(biāo)體系所占的權(quán)重最高，甚至于超過經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在移民環(huán)境中的重要性。在吸引外來移民的眾多影響因素中，居民生活質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平都是較為重要的因素。若兩國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展在同一水平，那么移民會選擇居民生活質(zhì)量較高的國家進(jìn)行遷移；但是如果某國的居民生活質(zhì)量較高，但是該國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，也會影響該國移民總體環(huán)境，影響到該國移民的數(shù)量。例如卡塔爾，該國居民生活質(zhì)量得分在平均得分之上，而由于該國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，導(dǎo)致該國在58個國家中排名30名。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度以及國家提供的公共服務(wù)也是影響該國移民環(huán)境中的重要因素。在居民生活質(zhì)量和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平得分都非常高的情況下，要提高移民接受國的總體環(huán)境總得分，就要從國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度和公共部門提供的公共服務(wù)三方面著手。促進(jìn)國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，擴(kuò)大國家的對外開放程度，加強(qiáng)公共部門對居民生活的公共服務(wù)，在一定程度上保障和優(yōu)化移民的生活環(huán)境，從而吸引更多外來移民的移入。例如瑞士和盧森堡，由于盧森堡產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度、公共服務(wù)總得分大大高于瑞士，導(dǎo)致盧森堡移民環(huán)境超過瑞士，位居第一。因此，提高它們的得分，不僅僅可以提高總得分，還可以實現(xiàn)均衡發(fā)展，統(tǒng)籌兼顧。

(二)建議

新時代經(jīng)濟(jì)增長的主要源泉和動力來自于該國科技進(jìn)步和知識創(chuàng)新，而科技進(jìn)步和知識創(chuàng)新主要依靠于該國的高技術(shù)人力資本的積累。中國是一個發(fā)展中國家，經(jīng)濟(jì)技術(shù)、社會發(fā)展相對落后，想要積累高技術(shù)人力資本，一方面，要避免高技術(shù)人才的流失；另一方面，要引進(jìn)國外的技術(shù)移民。目前無論是從居民生活質(zhì)量，還是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、對外開放程度上，中國同傳統(tǒng)的移民接受國還存在一定的差距。因此，必須從以下兩個方面改善我國的移民環(huán)境，從而吸引更多的高質(zhì)量人才特別是高技術(shù)移民的移入。

第一，在關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時要切實提高居民生活質(zhì)量。改革開放以來，中國的國民經(jīng)濟(jì)取得了舉世矚目的巨大成就，然而，中國勞動力的生活質(zhì)量改善程度卻大大落后于中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。一般認(rèn)為，居民的國內(nèi)外相對生活失落感是造成勞動力外流的主要原因，也是社會勞動力資源配置的必然結(jié)果。在市場經(jīng)濟(jì)條件下，如果居民在國內(nèi)通過自己的努力無法達(dá)到自己期待的生活水平，獲得預(yù)期的生活質(zhì)量，那么他必然選擇到國外去尋求發(fā)展。為此，中國在提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的同時，更應(yīng)該在教育、生活等最貼近居民生活質(zhì)量的方面投入更多的財力，優(yōu)化我國接受移民的國內(nèi)環(huán)境，控制國內(nèi)人才的外流，吸引國外人才流入。

第二，在切實優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)背景下，努力提高對外開放水平和公共服務(wù)水平。首先，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是衡量一國是否具有接受外來移民能力的重要指標(biāo)之一。人才是實現(xiàn)未來中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型的核心力量，中國需要大量的高技術(shù)人才以發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，因此，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是吸引外來技術(shù)移民的重要因素之一。其次，對外開放程度是一國愿意融入世界、接納外國資源的重要指標(biāo)。一方面，中國需要進(jìn)一步加強(qiáng)與國外的經(jīng)貿(mào)交流與合作，擴(kuò)大對外人才交流，以滿足我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于人才的需要。另一方面，中國應(yīng)該進(jìn)一步推動華人華僑利用“移民網(wǎng)絡(luò)”的優(yōu)勢，利用各種博覽會、洽談會等促進(jìn)中國對外開放程度邁上一個新的臺階。最后，公共部門對居民提供的公共服務(wù)水平也是影響東道國接受移民的重要因素之一。公共部門對教育、醫(yī)療衛(wèi)生的保障程度越高，居民的生活越容易得到保障，居民對生活的滿意程度會大大增強(qiáng)，該國的移民環(huán)境也會相應(yīng)的提高。要充分發(fā)揮人才國際化對中國經(jīng)濟(jì)全球化的帶動作用，就要著重控制國內(nèi)高技術(shù)移民的外流，吸引國外高技術(shù)移民流入；就要從各個方面完善中國接受移民的移民環(huán)境，就要著重提高公共部門對居民生活提供的教育、醫(yī)療公共服務(wù)質(zhì)量，使居民生活得到最基本的保障，提高居民對政府部門的滿意度。