作为市场化的人口流动——第五次全国人口普查(5)
2017-08-18 06:46
导读：在回归方程的函数形式选择上，费尔茨（Fields，1979）认为，迁移决策本质上是在相互排斥的替代方案之间的一种选择，非对称模型比对称模型对人口迁移
在回归方程的函数形式选择上，费尔茨（Fields，1979）认为，迁移决策本质上是在相互排斥的替代方案之间的一种选择，非对称模型比对称模型对人口迁移具有更强的解释能力。此外，双对数线性回归方程还能够消除奇异值和异方差对估计效率的影响，满足上就业机会与工资之间的乘积要求，以及提高回归方程的拟合程度等。他选择了滞后解释变量办法来消除解释变量的内生性问题。我们也采用了所有解释变量数据均为1995年数据的办法来解决迁移模型的内生性问题。
本文数据来自2000年第五次全国人口普查长表资料（10%样本）和微观数据（长表1%样本），1995年全国1%人口抽样调查资料及国家统计局《中国统计年鉴（1996）》。在数据处理上，正式出版的第五次人口普查长表资料没有农村向城市跨省迁移劳动力数量及其失业率数据，我们利用第五次全国人口普查的微观数据了这些数据。用于回归分析变量的统计值见表3.
表3用于回归分析变量的统计值
注：*根据微观数据计算。
迁移率的计算，我们采用格林伍得（Greenwood ，1969）的定义，用1995年11月1日至2000年10月30日从省迁到省的人口数，除以1995年11月1日以前住在省的人口数。根据长表计算得到的迁移率，包括了所有年龄段跨省农村到城市、城市到城市、农村到农村、城市到农村的四种类型迁移人口；用微观数据计算15～64岁农村劳动力向城市的迁移率。按照这种计算得到的两个迁移率的平均值都不高（见表3）。
迁移距离为省会之间铁路公里数。中国地域辽阔，铁路是中国跨省迁移的主要方式。这点可以从每年春节农民工返乡造成的铁路拥挤状况中得到印证。迁移距离不仅反应了用于直接交通费用的高低，而且在一定程度上代表了迁移所带来的心理成本大小。随着迁移距离增加，迁移带来的不确定性和迁移风险也会上升，迁移成本随之增加（Schultz ，1982；Greenwood，1975）。这在劳动力市场不发达的情况下尤其如此。
（转载自http://zw.NSEAC.com科教作文网）
直接用城市工工资收入和农村人均纯收入来作为工资率的代理变量显然不合适。随着收入多元化，相当于实际收入的部分并没有反映到名义收入之中，城乡收入在可比性上也存在一定问题（Solinger，1995；Jefferson ，1992）。奥尼尔（O'Neill ，1970）建议采用消费指标来克服收入指标作为工资率变量上的不足。我们利用各省城乡人口作为权重，对城乡居民人均消费支出进行加权平均，作为各省的工资率代理变量，预期工资率对迁移流向存在两种不同的效应。其中，迁入地为正向效应，而迁出地为负向效应。
1995年全国1%抽样调查和第五次人口普查都对城乡劳动力的就业状况进行了统计。1995年调查问卷中有三项指标用来测度劳动力在调查前一周是否处于失业状态：第一项是从未工作正在找工作，第二项是失去工作正在找工作，第三项是停产等待安置的劳动力。2000年人口普查只包括前两项。据此可以计算得到1995年和2000年城乡劳动力的失业率，分别为2.2%和3.6%.由于城乡劳动力的失业率包括了农村劳动力，这低估了城市劳动力市场的就业状况。《中国2000年人口普查资料》公布了分城市、镇和农村的经济活动人口资料，据此计算的城市、镇和农村的失业率分别为9.4%、6.2%、1.2%.利用2000年微观数据计算的城市本地劳动力、城市向城市迁移劳动力、农村向城市迁移劳动力的失业率，分别为9.1%、7.9%和3.6%.如果在迁移模型中忽略了迁移存量，将导致高估其他解释变量对迁移的影响（Greenwood，1969）。按照格林伍得的方法，迁移存量应该是以1995年为时点，计算出生在省且居住在省的所有人口。由于中国人口普查资料只提供了出生后一直住在本地和1995年11月1日之前迁入本地等资料，因此，我们采用1995年11月1日之前迁入本地人口指标作为迁移存量的代理变量。本文中长表的迁移存量包括所有人口，微观数据的迁移存量只包括15～64岁的人口。我们预期迁移存量对人口迁移有正向效应。
