廣西城市流動(dòng)人口影響因素定量研究
——基于回歸分析與時(shí)間序列的實(shí)證檢驗(yàn)

吉建華，楊夢(mèng)玲，韋秋鳳

(廣西財(cái)經(jīng)學(xué)院 中國(guó)-東盟統(tǒng)計(jì)學(xué)院，廣西 南寧 530003)

1 引言

隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，廣西城市流動(dòng)人口出現(xiàn)了新常態(tài)。廣西第七次人口普查結(jié)果顯示，截至2020年，廣西流動(dòng)人口為985.11 萬人，較2010年增長(zhǎng)178.98萬人。其中跨省流入人口為135.94萬人。近年來，廣西流動(dòng)人口增長(zhǎng)趨勢(shì)特點(diǎn)主要表現(xiàn)為市轄區(qū)人戶分離人口增加較明顯，流動(dòng)人口的比重也明顯提高，廣西區(qū)內(nèi)流動(dòng)人口規(guī)模不斷擴(kuò)大、增長(zhǎng)速度加快。從人口流動(dòng)角度來看，流動(dòng)人口向省首府南寧市和北部灣地區(qū)聚集態(tài)勢(shì)明顯、聚集程度增加，從側(cè)面也體現(xiàn)出了這些地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的活力正在進(jìn)一步提升。

對(duì)于遷入地而言，人口流動(dòng)有利于改善綜合環(huán)境，增加人才和勞動(dòng)力，有利于人口的發(fā)展，但是也會(huì)引發(fā)自然生態(tài)等問題。對(duì)于遷出地而言，人口流動(dòng)有利于合理利用剩余勞動(dòng)力，提高經(jīng)濟(jì)收入等，但同時(shí)也會(huì)出現(xiàn)人才流失的問題。在如此大規(guī)模的流動(dòng)人口背景之下，對(duì)于廣西的人口政策的轉(zhuǎn)變，城市的建設(shè)以及公共設(shè)施的供給等因素都會(huì)受到一定的影響。

2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

城市流動(dòng)人口的研究是一個(gè)熱點(diǎn)問題，國(guó)內(nèi)學(xué)者大多數(shù)以全國(guó)范圍作為研究對(duì)象或選擇一線城市來進(jìn)行分析研究。謝桂華立足于“十二五”規(guī)劃，以及當(dāng)時(shí)的城鎮(zhèn)化率劇增的問題，盡管外來農(nóng)民工的人力資本及收入回報(bào)在移民之初是總體低于城市人口的，但是人們因?yàn)檫w移地市場(chǎng)成熟度以及城市學(xué)校的教育、環(huán)境、設(shè)施等方面選擇從農(nóng)村遷移到城市[1]。楊菊華通過對(duì)個(gè)人以及社區(qū)調(diào)查到的流動(dòng)人口社會(huì)融合數(shù)據(jù)的分析，認(rèn)為良好的制度環(huán)境和社區(qū)氛圍使得城市流動(dòng)人口增多[2]。劉傳江等從對(duì)邊緣性群體進(jìn)行研究入手，及我國(guó)改革開放之后社會(huì)結(jié)構(gòu)也從社會(huì)經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)、農(nóng)村向城鎮(zhèn)的轉(zhuǎn)變，由于農(nóng)民工群體工作性質(zhì)的不穩(wěn)定，農(nóng)村與城市的社會(huì)地位、社會(huì)心態(tài)以及子女及后代的繼承，使得他們選擇向城市遷移[3]。蘇群等指出，個(gè)體及家庭特征因素也是影響城市流動(dòng)的重要因素，隨著現(xiàn)代社會(huì)女性的地位提升，女性所受到的高等教育水平也在越來越升高，而女性們不但在當(dāng)下的勞動(dòng)力市場(chǎng)扮演著巨大作用，同時(shí)，在家庭里她們也扮演著越來越重要的決定性角色[4]。徐程媛研究還指出，如今更多的農(nóng)村婦女流入大都市并對(duì)長(zhǎng)久居住的愿望日益濃厚，特別對(duì)年紀(jì)較小、文化水平較高但尚未婚嫁的農(nóng)村婦女而言，大都市的繁榮、獨(dú)特的地理環(huán)境對(duì)她們停留和居住的影響較大[5]。張靜通過對(duì)北京流動(dòng)人口的變化過程和城市現(xiàn)狀特征的系統(tǒng)描述，并對(duì)流動(dòng)人口的流入原因及定居意愿的影響因素的實(shí)證檢驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上對(duì)未來城市流動(dòng)人口總量擬合AR自回歸模型進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)[6]。

對(duì)于流動(dòng)人口的影響因素。首先，對(duì)于社會(huì)福利的影響，Ennchautegui從制度的視角入手，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地方的社會(huì)福利項(xiàng)目改革效果進(jìn)行了調(diào)研，發(fā)現(xiàn)社會(huì)福利是影響流出人員居住環(huán)境的最主要條件，因此他們就更傾向于流入社會(huì)福利好的地方居住[1]。此外，Jerome Adda從流入人口在城市所停留的時(shí)間上進(jìn)行研究，流動(dòng)人口會(huì)隨著在流入地停留時(shí)間的延長(zhǎng)而改變計(jì)劃，流入時(shí)間越長(zhǎng)就會(huì)越適應(yīng)流入地環(huán)境及各方面條件，也就越愿意在流入地永續(xù)定居[2]。

目前流動(dòng)人口的研究大多是對(duì)一線城市進(jìn)行分析研究，對(duì)于西部地區(qū)的人口研究比較少。

文章從流動(dòng)人口的結(jié)構(gòu)特征及家庭化遷移比例等深入研究廣西流動(dòng)人口的現(xiàn)狀特點(diǎn)。通過國(guó)家統(tǒng)計(jì)局及衛(wèi)健委提供的流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用回歸分析與交叉分析對(duì)廣西流動(dòng)人口變動(dòng)近況及影響因素進(jìn)行了定量研究，并在此基礎(chǔ)上通過收集到的1949—2020年廣西流動(dòng)人口數(shù)據(jù)建立ARIMA(1，1，0)的一階差分自回歸模型，對(duì)2021年廣西流動(dòng)人口數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，并分析廣西近年流動(dòng)人口的分布及變動(dòng)趨勢(shì)。

3 廣西流動(dòng)人口的現(xiàn)狀分析

第七次人口普查調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，截至2020年廣西總?cè)丝跀?shù)達(dá)5718萬人，其中常住人口數(shù)占4732.89萬人，流動(dòng)人口數(shù)占985.11萬人，與第六次人口普查數(shù)據(jù)(2010)相比，廣西總?cè)丝跀?shù)增長(zhǎng)559萬人，平均每年增長(zhǎng)55.9萬人，年平均增長(zhǎng)率為1.03%。流動(dòng)人口數(shù)增長(zhǎng)380.03萬人，年均增長(zhǎng)38.0萬人，年均增長(zhǎng)率為0.84%。

3.1 流動(dòng)人口的規(guī)模逐年上升

根據(jù)廣西統(tǒng)計(jì)年鑒提供的人口數(shù)據(jù)，流動(dòng)人口占常住人口的比例逐年上升，從2000年的17.30%提高到2020年的20.81%，流動(dòng)人口數(shù)也在不斷上升，由2000年的700.69萬人增長(zhǎng)到2020年的985.11萬人，如圖1所示。

圖1 廣西近10年流動(dòng)人口現(xiàn)狀

3.2 流動(dòng)人口的受教育水平程度偏低

根據(jù)廣西人口流動(dòng)受教育情況，流動(dòng)人口中，初中、高中及中專學(xué)歷占比較大，分別為：46%、23%和13%，流動(dòng)人口中，較低學(xué)歷的人占比超過一半多。廣西有大量餐飲業(yè)，家政業(yè)，以及批發(fā)和零售等低端服務(wù)業(yè)和加工制造業(yè)，大量需求吸引了大批較低教育水平的流動(dòng)人口。本科?？普急葍H為7%和11%，缺乏高質(zhì)量技能型人才和高質(zhì)量創(chuàng)新型人才，難以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的自我升級(jí)。

3.3 流動(dòng)人口的婚姻狀況向健康和諧發(fā)展

根據(jù)《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》流動(dòng)人口數(shù)據(jù)，2022年初婚占比67%，未婚占比28%，離婚和其他都占比3%左右，與2015年和2010年相比，未婚者比重下降1.4個(gè)和2.8個(gè)百分點(diǎn)；有配偶者比重提高0.9個(gè)和2.4個(gè)百分點(diǎn)；離婚者比重上升1.7個(gè)和1.9個(gè)百分點(diǎn)，廣西人口婚姻狀況總體呈現(xiàn)有配偶者增多，未婚者減少，婚姻狀況向健康和諧發(fā)展變化。

綜合以上可知，廣西流動(dòng)人口以家庭為單位外來務(wù)工遷移的趨勢(shì)比較凸顯，夫妻一起在廣西流動(dòng)或者攜子女及其他家眷流入廣西已成為當(dāng)下廣西人口流動(dòng)的主要現(xiàn)象。而這種現(xiàn)象又必然會(huì)對(duì)衛(wèi)生、計(jì)劃生育、教育水平、產(chǎn)業(yè)升級(jí)和就業(yè)等帶來一系列問題，所以如何應(yīng)對(duì)這種趨勢(shì)，使流動(dòng)家庭更快更好地融入是現(xiàn)在迫切關(guān)注和解決的重要問題。

4 廣西城市流動(dòng)人口影響因素分析

4.1 數(shù)據(jù)來源

本次數(shù)據(jù)主要來自《國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒》和《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》中的人口類數(shù)據(jù)、全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)以及國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)收集到的最新廣西流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。對(duì)流動(dòng)人口影響因素主要有受教育程度、性別、婚姻狀況、戶口性質(zhì)等，本次調(diào)查通過對(duì)國(guó)家衛(wèi)生健康委提供的最新流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源：國(guó)家衛(wèi)生健康委流動(dòng)人口數(shù)據(jù)平臺(tái))，此次調(diào)查采用了分層、多階段、與規(guī)模呈比例的PPS 抽樣方法，調(diào)查范圍包括中國(guó)31個(gè)省(區(qū)、市)的152000人，其中提取廣西樣本4000份，并對(duì)此所提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行變量定義，如表1所示。

4.2 變量定義

表1 變量定義

4.3 回歸結(jié)果分析

運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行回歸分析，通過流動(dòng)人口影響因素回歸結(jié)果(見表2)可知，性別、民族、受教育程度、城鎮(zhèn)醫(yī)療保險(xiǎn)購買情況、戶口性質(zhì)的回歸系數(shù)均小于0.05，即拒絕原假設(shè)，認(rèn)為以上因素對(duì)廣西城市流動(dòng)人口具有顯著影響。但年齡、婚姻狀況的結(jié)果的回歸系數(shù)均大于0.05，即無理由拒絕原假設(shè)，在顯著性水平為0.05條件下無證據(jù)證明以上因素對(duì)廣西城市流動(dòng)人口具有顯著影響。

第一，受教育程度的回歸系數(shù)為-0.03，即所受教育程度越高，流入廣西的可能性越小。對(duì)于剛畢業(yè)的年輕人而言，更加向往充滿活力的大城市，廣西更受一些追求安穩(wěn)的青壯年向往。

第二，性別的回歸系數(shù)分別為0.065。通過對(duì)性別與流動(dòng)范圍進(jìn)行交叉分析可知，男性跨省流動(dòng)的人數(shù)大于女性，但整體而言，男女均偏向于省內(nèi)的流動(dòng)。

第三，民族及戶口性質(zhì)的回歸系數(shù)分別為0.046和0.045。其中對(duì)民族與流動(dòng)范圍進(jìn)行交叉分析可看出相對(duì)于其他民族，漢族流入廣西的意愿更強(qiáng)烈，這是意料之中的，即使廣西為壯族自治區(qū)，但是廣西民族中，漢族人口仍是占比最大的。

第四，城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險(xiǎn)購買的回歸系數(shù)為0.135。說明醫(yī)療保險(xiǎn)購買情況越好，越傾向于跨省的流動(dòng)。

綜上所述，受教育程度對(duì)廣西城市流動(dòng)呈反比，性別、民族及戶口性質(zhì)、城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險(xiǎn)購買對(duì)廣西城市流動(dòng)影響呈正比，其中城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險(xiǎn)購買情況影響最大。

表2 流動(dòng)人口影響因素回歸結(jié)果

5 1949—2020年廣西流動(dòng)人口時(shí)間序列數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

5.1 數(shù)據(jù)與方法

文章使用歷年廣西統(tǒng)計(jì)年鑒中提供的1949—2020年的流動(dòng)人口數(shù)據(jù)，進(jìn)行時(shí)間序列模型的構(gòu)建。

5.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)原始數(shù)據(jù)及一階差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)(見表3)，通過p值可知上述推斷成立，即一階差分后的時(shí)間序列為平穩(wěn)序列，可對(duì)一階差分后的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)間序列模型構(gòu)建。

表3 ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)

5.3 模型定階

根據(jù)AIC、SC和HQ值法來對(duì)模型階數(shù)進(jìn)行判斷。一般考慮低階模型，從低階0開始擬合模型，如 p =0，q =1，ARIMA(0，1，1)，類似進(jìn)行下去，對(duì)p，q分別取0，1，2，3，4，5，對(duì)所有可能的模型進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)后，然后在顯著性檢驗(yàn)通過的可行模型中挑選 AIC、SC和HQ值最小的模型為最佳模型。對(duì)所有可能情況進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，并對(duì)顯著的模型進(jìn)行定階，得到ARIMA(1，1，0)的模型擬合系數(shù)值較高，所以最終選擇ARIMA(1，1，0)模型。

5.4 模型擬合效果檢驗(yàn)

第一，通過EVIEWS建立的ARIMA(1，1，0)模型對(duì)1988—2020年廣西流動(dòng)人口數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)后的值與廣西實(shí)際流動(dòng)人口數(shù)進(jìn)行對(duì)比，如圖2所示。

圖2 真實(shí)值與預(yù)測(cè)值擬合

第二，Yt表示t年的預(yù)測(cè)值，DYt表示t年一階差分后的值，以1950年的真實(shí)數(shù)據(jù)為該年的預(yù)測(cè)值，即：

Y1950=116.88

Y1951=DY1951+Y1950

Y1952=DY1952+Y1951

…

Y2020=DY2020+Y2019

根據(jù)EVIEWS給出的2020年的一階差分后數(shù)據(jù)DY2020=12.091以及2019年的預(yù)測(cè)值 Y2019=962.12可得：

2020年的預(yù)測(cè)值Y2020=DY2020+Y2019=12.091+962.12 =974.211，2020年實(shí)際值為985.11，誤差為(985.11-974.211)/985.11×100%=1.11%，誤差較小。

第三，綜上驗(yàn)證，ARIMA(1，1，0)，模型擬合效果較好，可以用該模型對(duì)廣西流動(dòng)人口進(jìn)行預(yù)測(cè)。

6 實(shí)證結(jié)論

第一，流動(dòng)人口的影響因素主要有受教育程度、性別、婚姻狀況、戶口性質(zhì)等，通過SPSS軟件進(jìn)行回歸分析后，受教育程度對(duì)廣西城市流動(dòng)成反比，性別、民族及戶口性質(zhì)、城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險(xiǎn)購買對(duì)廣西城市流動(dòng)影響成正比，其中城鎮(zhèn)居民醫(yī)療保險(xiǎn)購買情況影響最大。

第二，通過對(duì)性別與流動(dòng)范圍進(jìn)行交叉分析發(fā)現(xiàn)，男性跨省流動(dòng)的人數(shù)大于女性，但整體而言，男女均偏向于省內(nèi)的流動(dòng)，漢族流入廣西的意愿更強(qiáng)烈。

第三，通過對(duì)廣西統(tǒng)計(jì)局及國(guó)家衛(wèi)健委提供的1949—2020年廣西流動(dòng)人口時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分后，建立了ARIMA(1，1，0)模型，與2020年的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)相比，誤差為1.1%，誤差較小，可用該模型來對(duì)未來廣西流動(dòng)人口數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于模型階數(shù)為1，所以只能預(yù)測(cè)2021年的流動(dòng)人口數(shù)據(jù)，2021—2025年的流動(dòng)人口數(shù)據(jù)通過建立的人口預(yù)測(cè)模型手動(dòng)計(jì)算。預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，2021年廣西流動(dòng)人口數(shù)為986.32萬人，相比于2020年，僅增長(zhǎng)1.21萬人，增長(zhǎng)幅度較少，這與當(dāng)下受疫情影響，人口流動(dòng)受限的實(shí)際相符。該結(jié)果對(duì)將來有關(guān)流動(dòng)人口的一些政策制定有較好的參考性。

7 結(jié)語

流動(dòng)人口涉及的因素較為復(fù)雜，且根據(jù)不同時(shí)期政策的發(fā)展，流動(dòng)人口影響的因素也會(huì)隨之改變，所以對(duì)流動(dòng)人口的研究結(jié)論也有一定的時(shí)效性。建立的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型通過對(duì)往年預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)擬合誤差較小，且對(duì)2021年流動(dòng)人口預(yù)測(cè)結(jié)果符合當(dāng)前社會(huì)狀況。但文章只對(duì)單一時(shí)間進(jìn)行了預(yù)測(cè)，若換了數(shù)據(jù)的時(shí)間起始點(diǎn)或預(yù)測(cè)段，結(jié)果是否會(huì)有較大差距，這些都需進(jìn)行進(jìn)一步研究。