中国城市化过程中的人口迁移研究

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1、中国城市化过程中的人口迁移研究AResearchontheMigrationduringtheUrbanizationofChina--------------李培一、问题的提出及文献回顾1.12000年第五次全国人口普查资料显示,中国有迁移人口占全国总人口的11.6%,这预示着中国已经走进了移民时期。那么中国人口迁移在国家转轨时期的特点如何?城乡人口迁移又受到那些主要因素的影响呢?1.2Williamson,JeffreyG.‘MigrationandUrbanization’,HandbookofDevelopmentEconomics,Vol.1,eds.H

2、ollisCheneryandT.N.Srinivasan,Elsevier,1988.1.3赵忠.中国的城乡移民——我们知道什么,我们应该知道什么?[J].经济学季刊,2004(4):517-536.二、学界共识2.1中国城乡人口的迁移更多的表现出自上而下的特征2.2劳动力的流动没有明显消除城乡工资的差异3.3户籍制度决定农村人口去留的作用逐渐减弱3.4迁移人口自身的特征、迁移距离、迁移网络、土地制度改革等因素影响较大三、研究的不足3.1许多研究缺乏分析的理论基础3.2研究数据多数为微观层面的抽样调查数据3.3计量方法3.3.1二元选择模型和多元选择模型(微观数

3、据)3.3.2截面数据或时间序列分析(全国范围的样本)图1中国各省、区省际迁入人口的第一来源地分布小于20%20%-30%30%-40%40%以上四、人口迁移特征描述图21990年全国各省C值示意图图32000年全国各省C值示意图四、人口迁移特征描述五、计量模型及其检验5.1理论依据Todaro模型(Todaro,1969)以及其扩展形式——Harris-Todaro两部门模型(TodaroandHarris,1970)5.2变量描述城乡实际收入差距、城市失业规模以及城市部门创造新就业5.3数据来源《1977-1985中华人民共和国人口统计资料汇编》、《中国劳动统

4、计年鉴》、《新中国五十五年统计资料汇编》、《中华人民共和国分县市人口统计资料》5.4计量方法PanelData回归表1中国城乡人口迁移回归结果解释变量方程(1)方程(2)方程(3)截距8.9907*(6.061)4.7553*(2.4)9.7921*(6.8623)实际收入差距-0.838(-1.2827)恩格尔系数比3.9416***(1.828)消费水平差异-1.3565**(-2.2956)新增就业岗位0.2074*(4.0335)0.1946*(3.9196)0.198*(3.988)失业率-0.3581***(-1.6549)-0.505**(-2.36

5、52)-0.2863(-1.3161)调整R20.63330.63460.6396Hausman检验值0.972.250.98D.W值1.20261.20661.2022Ward检验值6.0621.9323.97样本空间377377377注:(1)括号内的值为t值。(2)*、**、***分别表示以1%、5%、10%的显著水平拒绝原假设。(3)FE估计的Hausman检验的零假说是FE和RE估计系数无系统性差异,Hausman的检验结果支持随机效应模型。六、计量结果分析6.1城乡实际消费水平差异的扩大已经成为阻碍中国人口城乡迁移的重要因素可能的原因:市场化改革、人口

6、迁移的特征、启动成本、土地市场改革6.2新增就业岗位与失业率(统计上不显著)对人口迁移的影响与Todaro模型分析一致可能的原因:非正规部门就业、期望七、政策建议7.1政府必须要建立城乡一体化的要素市场7.2完善土地流转制度7.3逐步规范非正规就业部门八、后续研究8.1考虑到人口迁移的地域相互影响(空间计量经济学)8.2迁移人口对迁入地区满意度分析(问卷调查)表6京津冀地区人口迁移的影响因素解释变量1990年迁移方程2000年迁移方程2000年-2005年迁移方程市场化水平-0.263*(0.013)-0.067(0.101)-0.014(-0.218)基础设施-

7、0.176**(0.068)-0.043(0.087)-0.005(-0.118)产业结构0.054(0.076)0.186**(0.089)0.075***(1.949)城乡收入差距0.120(0.088)0.274*(0.072)0.139*(2.411)新增工作岗位0.274*(0.082)0.203*(0.077)迁移距离-0.308*(0.068)-0.156(0.102)人均耕地面积0.029(0.824)D.W.值1.8641.4961.956White检验P值0.1010.489Moran检验P值0.076调整R20.3590.18642.832观

8、测值162

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