龚志冬，黄健元

（河海大学 人口研究所，南京210098）

0 引言

市场经济体系的建立与完善，客观上要求劳动力等生产要素的自由流动。从这一意义来看，人口的迁移流动与社会经济发展相伴而生，相互适应与影响。我国正进入由人口迁移和流动主导人口态势的时期。目前，研究者们多采用推拉理论[1-3]、引力模型[4]、托达罗人口流动预期模型等解释人口的迁移流动现象。其中由于托达罗模型能够正确反映经济利益比较优势下人口向收入较高地区或部门迁移流动的经济行为，揭示大多数人口迁移流动的本质内涵而被普遍使用。然而现有的大量经验事实证明，托达罗模型与我国实际并不完全相符，因而基于我国国情的托达罗模型修正对于正确认识和破解我国人口迁移流动难题具有重要的理论和现实意义。

在此背景下，国内很多学者都已对托达罗模型进行了拓展与修正，主要集中于模型适用范围[5]、城乡收入差距构成以及城乡预期收入影响因素[6-9]两方面。本文在界定模型适用范围的基础上，适当增加了托达罗模型中预期收入差距构成，并从微观个人预期角度出发拓展与修正了模型；并在此基础上以南京市为研究对象，对修正的模型进行了验证。

1 托达罗模型的基础理论分析及拓展与修正

1.1 基础理论

托达罗模型是托达罗于1971年提出的乡城人口迁移流动的动态均衡模型。该模型主要用于研究乡城人口迁移流动的影响因素，模型指出农村人口向城市迁移流动主要取决于对在城市里获得较高收入的机会与面临失业风险的权衡[10]。模型为：

式中，M代表从农村向城市迁移流动人口的数量，d代表城乡预期收入差距，p代表农村人口进入城市后获得就业机会的概率，w代表城市各工业部门的实际工资水平，y代表农村农业部门的实际收入，r代表工业现代部门的工作创造率，N代表城市工业部门总就业人数，S代表城市总劳动力规模。式（1）表示农村人口向城市迁移流动的总量是城乡预期收入差异的函数且此函数为增函数，即发生迁移流动行为的人口数随城乡间预期收入差距的增大而增大；式（2）表示城乡预期收入差距由城乡实际收入和农村人口进入城市后在现代工业部门获得就业机会的概率共同决定；式（3）则说明在一定时期内城市就业概率与城市现代工业部门的工作创造率正相关，而与城市失业水平负相关。

1.2 模型修正

1.2.1 适用范围延伸

传统托达罗模型认为由农村向城市转移的劳动力多为能在农村正常就业的非剩余劳动力，但在我国城乡二元体制下伴随农业生产率的迅速提高，越来越多农村剩余劳动力为追求更高的收入和福利水平向城市迁移流动。同时由于我国不同地区资源条件、制度环境的巨大差异以及资本、劳动、技术、土地等生产要素的配置失衡导致的城镇间发展不平衡，使得预期收入差距对经济欠发达地区的城镇人口也具有较大吸引力。基于此，本文对托达罗基础模型的适用范围给予了拓展，认为地区间预期收入差距不仅是乡城人口（包括农村剩余劳动力和部分非剩余劳动力）迁移流动的主要原因，而且是镇城或城城间人口迁移流动的重要因素。

1.2.2 人口迁移流动中存在其他成本

第一，日常消费成本。日常消费成本指迁移流动人口在流入地维持生存与生活的开支情况，包括衣食住行支出、休闲娱乐支出、医疗支出、以及获得知识技能等的教育培训支出等。日常消费成本通过缩小迁移流动人口在流入地预期收益与流出地收入间的差距，阻碍人口的迁移流动。本文认为迁移流动人口日常消费支出主要受流入地客观消费水平的影响。在个体性别、家庭情况、受教育程度，以及在流入地的收入、职业身份等因素的共同作用下，迁移流动人口通常表现出短期性、最小化的消费特征[12]。虽然这部分人的生活通常是极其简朴的，但与流出地相比，流入地的高消费水平必然使其具有更高的消费成本。

第二，空间距离成本。本文中的空间距离成本包括迁移流动发生前的流入地信息获取成本、发生时的人口交通成本、以及发生后的迁入地文化适应成本。通常流出地与流入地空间距离相距越远，意味着人口在两地间的迁移流动要花费更高的交通费用；同时，受空间距离增大的影响，一方面迁入地就业、居住等信息的获取难度会提升，另一方面地区间的社会文化差异也会相应增大，继而提高流入地信息的获取成本和文化适应成本。空间距离成本同日常消费成本类似，通过降低流入地预期收益和流出地实际收入间的差距，对人口的迁移流动产生影响。

1.2.3 迁移流动人口的个人预期是理性的

托达罗认为人口在流入地获得就业机会的概率与流入地的工作创造率和失业水平直接相关，这与我国实际并不完全相符。事实上，迁移流动人口为获取净收入相对较高的就业机会的迁移决策与行为，虽然是趋利性的但绝非是投机性的，是一种理性经济行为，而非“盲目的”非理性行为。这种理性表现为人们通常会在做出流迁决策前提前了解流入地的工资水平和工作获取难易程度；而若在流入地未找到工作或工作报酬未满足自身预期，则又会充分考虑就业等待成本和在流入地日常生活的消费成本，继而可能发生回迁或继续流动。因此，人口流迁与否与流入地的工作创造率和失业水平等客观因素相关性并不显著，而主要取决于自身对流入地工作获取概率和实际工资水平的主观判断。

工作获取概率与流入地原有常住人口数相关。在有限的基础设施和就业机会等因素下，迁移流动人口的增长必然受到流入地原有人口一定程度的限制，不能无限地增长，因而城市常住人口是人口增长的限制机制[13]。当流入地原有常住人口超过流动人口预期，便会使其产生获得满意工作概率降低的认知，继而影响其流迁决策。反之，则会吸引人口的迁移与流动。

流入地实际工资水平与地区人口平均受教育年限及经济发展水平有关。受教育年限有助于人力资本的形成，是影响人口在流入地工资水平的重要因素。受教育年限越长，代表了人口具有更多的文化知识积累，从而掌握工作岗位新要求的能力就越强，越有可能通过岗位工作技能的增进和工作岗位的变化和调整获得更高的工资水平[14]。与此同时，流入地实际工资水平还受到地区经济发展程度的影响。人均GDP越高的地区意味着实际工资水平也越高，从而人均GDP也成为人口迁移流动与否的判断依据之一。

综上，本文认为利用托达罗模型分析我国人口迁移流动行为时，需要注意以下几点：第一，地区间预期收入差距是乡城、镇城及城城人口转移的主要影响因素；第二，人们做出迁移流动决策时，不仅会考虑在流入地工作的预期收益，还会考虑迁移流动产生的成本，包括两地间的距离成本以及在流入地的生活消费成本；第三，人们对流入地工作获取概率和实际工资水平的主观判断是迁移流动行为发生的主要动机，其中工作获取概率是流入地原有常住人口的函数，实际工资水平受流入地人口平均受教育程度和地区经济发展水平（表现为人均GDP）的共同作用影响。据此，本文将托达罗模型进一步修正为：

式中，dt是流入地与流出地间在t时期的预期收入差距；p是迁移流动人口预期在流入地获得工作的概率，与流入地原有常住人口数有关；Wt是t时期流入地的实际工资水平，是流入地人口平均受教育年限（E）和经济发展水平（G）的函数；yt是t时期流出地的实际收入，c是迁移流动成本（包括迁移距离成本cD和迁移后的生活成本cl）。

2 人口迁移流动影响因素的实证

2.1 模型构建与数据来源

由以上分析可知，迁移流动人口的规模与流入地的经济发展水平、原有常住人口、人口平均受教育年限、消费水平以及地区间的空间距离有关。相对于流出地而言，流入地的原有常住人口越少、人均GDP越高、平均受教育年限越长、消费水平越低、两地间的空间距离越短，人们发生迁移流动的可能性越大。据此，本文以2000年、2010年和2015年除江苏省以外的其他各省份向南京市迁移流动的人口为研究对象，构建了南京市人口迁移流动影响因素的计量模型：

式中i代表人口流出省份，j代表南京市，Mij为向南京市迁移流动人口规模，Pi/j为地区间基期常住人口数之比，AGi/j为地区间人均GDP之比，Ei/j为地区间人口平均受教育年限之比，Ci/j为地区间消费水平之比，Dij为两地间的空间距离，ε为随机误差项。各项指标具体数据来源如下：

迁移流动人口规模Mij：表征i省人口向南京市迁移流动强度，数据分别来自2000年、2010年南京市人口普查和2015年南京市1%人口抽样调查资料。地区间基期常住人口数之比Pi/j：从经验角度来看，人们对在流入地能否获得满意工作的判断，通常是与在流出省份较发达地区获取工作概率间进行比较的结果，因此，本文以研究年份上一年度期末常住人口数表示基期常住人口数，通过比较各流出省份省会城市及各直辖市与南京市基期常住人口数，反映人们对流迁进入南京获取工作机会的预期，这一数据来源于1999年、2009年和2014年《中国城市统计年鉴》。地区间人均GDP之比AGi/j：表示地区间经济发展水平的相对差异，模型中指标数据来源于2000年、2010年和2015年流出省份与南京市的《国民经济和社会发展统计公报》。地区间人口平均受教育年限之比Ei/j：反映了地区间教育发展程度的相对差异，本文利用加权平均法计算流入、流出地人口的平均受教育程度：其中y1、y2、y3、y4和y分别代表小学、初中、高中、大专及以上毕业人数以及六岁以上总人口数，这一数据来源于2000年、2010年和2015年《中国统计年鉴》和《南京市统计年鉴》。地区间消费水平之比Ci/j：代表了地区间生活消费成本的相对差异，数据来源于各研究年份的《中国统计年鉴》和《南京市统计年鉴》。人口流出地与南京市的空间距离Dij：是人口迁移流动距离成本的反映，体现为流入地相关信息获取成本、流迁行为产生的交通运输成本以及流入地文化适应成本，考虑到数据的可获得性，本文选取各省份省会城市为出发点，南京市为终点，以两点间的铁路距离为测量指标，地区间铁路距离数据来源于国家铁路总局。

2.2 实证结果与分析

基于上述南京市人口迁移流动模型的构建，本文利用2000年、2010年和2015年的年度数据对南京市人口迁移流动的驱动因素进行了实证分析。如表1至表3所示，模型1表示初始估计结果，模型2表示剔除不显著影响因素之后的修正模型结果。修正后的回归分析结果显示，2000年、2010年和2015年模型的拟合度均在0.8以上，拟合度较好，且各个模型的解释变量均通过显著性水平为0.05下的t检验，回归方程具有显著性。根据回归方程结果可以看出：

表1 2000年南京市人口迁移流动影响因素实证结果

表2 2010年南京市人口迁移流动影响因素实证结果

表3 2015年南京市人口迁移流动影响因素实证结果

对于流出地而言，流入地的基期常住人口数、经济发展水平（表现为人均GDP）以及两地间的空间距离在2000年、2010年和2015年都是影响迁移流动人口规模的因素：（1）模型中基期常住人口数的系数为正，并都在1%水平上显著。说明对于流出地而言，流入地基期常住人口数相对越少，两地间迁移流动人口的规模越大。这在一定程度上印证了上文修正后的托达罗模型的分析，即在假设地区人口环境承载量一定的前提下，人口数量相对越少人均社会资源占有量越高，个人在该地区发展的预期也相应越高，继而促使人口向该地区迁移以获得更多社会资源来满足自身职业发展需要和个人价值的实现。（2）模型中人均GDP的系数为负，2000年在5%水平上显著，2010年和2015年在1%水平上显著。由此推断，人均GDP也是影响人口迁移流动强度的重要因素，且相比于流出地而言，迁移流动人口的规模随着流入地人均GDP的相对增大而提高。（3）两地间空间距离的系数为负，并都在1%水平上显著。从结果来看，空间距离是影响人口迁移流动的显著因素，且随着空间距离的增大，阻碍人口迁移流动的作用越强。虽然随着社会经济的发展，人口远距离迁移成本在地区间高速铁路网、交通基础设施等完备程度均得到提升的前提下得以大幅降低，但由于空间距离所引致的地区间文化差异、就业信息获取难度等依旧是影响人口迁移流动决策的重要因素。

流入地的消费成本和人口平均受教育年限对于人口迁移流动规模的影响具有阶段性和不确定性特征：（1）从南京市迁移流动人口规模的影响因素分析结果来看，消费成本在2000年是影响人口迁移流动的显著因素，且对于流出地而言，人口迁移流动强度随着流入地消费水平的相对提高而降低，但在2010年和2015年，消费成本对人口迁移流动的作用不再显著。形成这一变化的原因是多元的，宏观上南京市经济发展模式、产业结构转型升级以及居住证等制度的推广实施使得迁移流动人口能以更小的代价获得更高的收入和服务水平；同时在微观上，随着年轻的新生代迁移流动人口占比增多，其人力资本积累和消费观念转变也催生了这一变化。（2）平均受教育年限对迁移流动人口规模的影响则在2000年和2015年较为显著，且人口迁移流动的强度随着流入地人口平均受教育年限的相对增加而提高。地区教育比较优势对于人们获得较高收入以及个人需求的满足和自我实现具有积极促进作用，而文化素质较为落后的地区获得优质教育资源的可能路径就是迁移流动，从这一角度看，流入地人口的平均受教育年限对人口迁移流动强度具有显著的正效应，这也验证了上文修正后的托达罗模型的相关分析。但2010年流入地人口的平均受教育年限对人口的迁移流动影响并不显著，主要原因在于2010年之前各流出地对基础教育和高等教育的软硬件建设为人们提供的综合文化素质教育足以满足南京市传统产业经济对人力资本的要求，2010年之后南京产业结构调整升级以及提供优质的职业教育培训等人才吸引政策的落实又为迁移流动人口获得更高的教育水平以实现经济收入增长提供了良好契机。

从以上分析可知，地区基期常住人口数、经济发展水平、平均受教育年限、消费成本以及地区间空间距离对人口的迁移流动均产生一定影响，但受地区政策环境调整、资源条件改变、社会经济发展以及人口自身观念转变等影响，有些因素在时间维上表现出明显的阶段性特征。

3 结论

本文在分析托达罗模型的基础上，结合我国人口迁移流动的现实实际，从“模型适用范围”“人口迁移流动中存在的其他成本”以及“理性的个人预期”三个维度，对现有托达罗模型进行了拓展与修正，并认为我国人口迁移流动强度与地区基期常住人口数、经济发展水平、人口平均受教育程度、消费成本及地区间空间距离这五个因素有关。为验证修正后的托达罗模型，本文以南京市的迁移流动人口为例构建了多元回归方程，并根据回归分析结果得出以上五个因素均对人口的迁移流动产生较为显著的影响，但在政策、资源等宏观环境调整以及微观个体观念改变等作用下，有些因素对人口迁移流动的影响在时间序列上表现出阶段性和不确定性特征。