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論城鎮(zhèn)化因素對(duì)我國(guó)地區(qū)人口遷移選擇性的影響
精品源自地理科 唐家龍,南開大學(xué)人口與發(fā)展研究所,博士研究生
一、研究背景
遷移者的個(gè)體特征會(huì)對(duì)遷移的決策行為產(chǎn)生重大影響。然而,由于遷移涉及遷移者在至少兩個(gè)時(shí)點(diǎn)和兩個(gè)地點(diǎn)上的變動(dòng),使得遷移研究變得更為復(fù)雜。因?yàn)檠芯繉?duì)象的部分特征(年齡、婚姻狀態(tài)等)會(huì)隨著時(shí)間的變化而發(fā)生改變,忽略這種時(shí)變性因素容易在方法論上出現(xiàn)謬誤,從而影響研究結(jié)果的可靠性。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)此已有關(guān)注,一些文獻(xiàn)也指出應(yīng)當(dāng)注意時(shí)變性變量對(duì)研究結(jié)果的影響。例如,段成榮(2000)指出,在國(guó)內(nèi)研究遷移決定因素的文獻(xiàn)中,在方法論上有一個(gè)共同的特點(diǎn),就是用調(diào)查時(shí)點(diǎn)上的個(gè)人特征來研究人口遷移行為。他認(rèn)為,這種處理忽略了時(shí)變性變量帶來的“同時(shí)性偏差”,有時(shí)會(huì)導(dǎo)致變量之間的虛假關(guān)系。而正確處理同時(shí)性偏差,將有助于消除這種虛假關(guān)系,同時(shí)還能夠增強(qiáng)統(tǒng)計(jì)模型的解釋力度。
從國(guó)內(nèi)研究來說,忽略時(shí)變性因素的主要原因是中國(guó)研究資料多為截面數(shù)據(jù),較少有調(diào)查對(duì)遷移者進(jìn)行連續(xù)的長(zhǎng)期追蹤,從而忽略時(shí)變性因素是一種不得已的選擇。盡管如此,筆者認(rèn)為,在數(shù)據(jù)資料具備消除時(shí)變性特征影響的結(jié)構(gòu)時(shí),應(yīng)當(dāng)進(jìn)行有關(guān)的數(shù)據(jù)處理,以充分反映遷移發(fā)生時(shí)被調(diào)查對(duì)象的真實(shí)特性。目前來看,1987年全國(guó)人口調(diào)查、1988年全國(guó)生育節(jié)育抽樣調(diào)查和2000年全國(guó)人口普查(簡(jiǎn)稱“五普”數(shù)據(jù))中的遷移數(shù)據(jù)就具有這樣的結(jié)構(gòu),能夠反映出被調(diào)查者發(fā)生遷移的時(shí)點(diǎn)和時(shí)變性特征。
本文利用“五普”數(shù)據(jù),通過數(shù)據(jù)處理與模型分析結(jié)果的比較,希望明確遷移選擇性與時(shí)變性因素之間的關(guān)系,以及挖掘更深層次的信息。
二、資料來源
本文利用“五普”0.95‰的微觀數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析,其中蘊(yùn)涵了本研究所需要的必要信息。由于“五普”0.95‰的樣本量非常大,為此筆者對(duì)其進(jìn)行了10%的隨機(jī)抽樣,得到初步的樣本量為118 324個(gè)。為了討論的方便,在本研究中將主要對(duì)1998~2000年間15歲及以上人口發(fā)生的省際遷移行為進(jìn)行分析,對(duì)在1998年前發(fā)生的跨省遷移行為將不視為遷移。同時(shí),本文將只關(guān)注影響跨省遷移決策的4種個(gè)人因素,即年齡、性別、婚姻和教育水平,其中只有性別是非時(shí)變性變量,并在樣本中進(jìn)一步剔除了年齡在15歲以下的人口,最終用于分析的樣本量為90 686個(gè)。
三、遷移數(shù)據(jù)中時(shí)變性因素的處理方法
根據(jù)筆者所了解的情況,處理截面遷移數(shù)據(jù)的方法有多種,下面主要就3種方法進(jìn)行探討。第一種方法可以稱為調(diào)查時(shí)點(diǎn)法。這是國(guó)內(nèi)遷移研究文獻(xiàn)中使用較多的辦法,即按被調(diào)查者在調(diào)查時(shí)點(diǎn)的信息來確定變量的值。第二種方法可以稱為局部倒推法,僅僅將發(fā)生遷移行為的人還原到遷移發(fā)生時(shí)的狀態(tài),利用調(diào)查數(shù)據(jù)中的有關(guān)信息來倒推遷移者在遷移發(fā)生時(shí)的屬性。這樣能夠準(zhǔn)確地把握遷移者在做出遷移決策時(shí)的人口經(jīng)濟(jì)特征。段成榮(2000)采用了這種方法。第三種方法可以稱為全面倒推法。這是由Ma等(1997)提出來的人年分解方法①。這種方法與段成榮所用方法的主要區(qū)別是:(1)全面倒推法不僅將遷移者隨時(shí)間而改變的人口經(jīng)濟(jì)特征恢復(fù)到遷移時(shí)點(diǎn),還將未遷移者隨時(shí)間而改變的人口經(jīng)濟(jì)特征倒推到遷移發(fā)生年之初。(2)人年分解方法以年為分割界面,將每個(gè)人的信息分年倒推到每年初的狀態(tài),從而使每個(gè)觀測(cè)值在每個(gè)研究年份形成一套新的截面數(shù)據(jù)資料,樣本量以研究年數(shù)為基數(shù)增加,形成一套合成的人口數(shù)據(jù)。郭志剛(1999)在分析省際遷移的離散時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)模型實(shí)例中也提到了類似的人年數(shù)據(jù)組處理方法,但他的方法對(duì)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的要求與“五普”資料不完全相同。
下面以兩個(gè)具體的觀察值為例,更直觀地展示3種數(shù)據(jù)處理方法。
例1:調(diào)查對(duì)象A,在調(diào)查時(shí)點(diǎn)上的信息是:年齡為30歲,男性,1999年結(jié)婚,1998年時(shí)發(fā)生了省際遷移,教育水平為研究生畢業(yè),數(shù)據(jù)處理結(jié)果如表1所示。
例2:調(diào)查對(duì)象B,調(diào)查時(shí)點(diǎn)上的信息是:年齡為18歲,男性,未婚,1999年時(shí)發(fā)生了省際遷移,教育水平為高中畢業(yè),處理結(jié)果如表2所示。
從上述例子可以看出,調(diào)查時(shí)點(diǎn)法的不當(dāng)之處在于忽略了變量屬性隨時(shí)間的改變,局部倒推法對(duì)這一缺點(diǎn)進(jìn)行了局部的修正,同時(shí)作出一個(gè)隱含的假定,即研究的時(shí)間范圍不是以單獨(dú)一年界定的。該方法考察的是多年內(nèi)的遷移行為,但設(shè)定的參照群體卻是調(diào)查時(shí)點(diǎn)上未遷移的人群。全面倒推法進(jìn)一步將遷移考察的時(shí)間限定在單獨(dú)一年內(nèi),考察的是一年內(nèi)具有遷移風(fēng)險(xiǎn)的人群。當(dāng)把連續(xù)多年的數(shù)據(jù)放到一起時(shí),則是一個(gè)多年加權(quán)平均的遷移風(fēng)險(xiǎn)研究。因此,前兩種方法中樣本量不變,全面倒推法下樣本量會(huì)隨著研究年份的增加而倍增。
四、變量的描述性分析
(一)對(duì)分析變量的說明
因變量是省際遷移:在研究范圍內(nèi)發(fā)生省際遷移為1,未發(fā)生為0。年齡:分為15~19歲、20~24歲、25~29歲、30~34歲、35~39歲、40~44歲、45歲及以上。45歲及以上為參照組。性別:女性為1,男性為0。受教育年限:按連續(xù)變量處理,設(shè)定文盲為0年,半文盲為1年,小學(xué)畢業(yè)為6年,初中畢業(yè)為9年,高中畢業(yè)為12年,中專畢業(yè)為13年,大專畢業(yè)為15年,大學(xué)畢業(yè)為16年,研究生畢業(yè)為19年。當(dāng)然,各種受教育程度還存在著畢業(yè)與在校、輟學(xué)等狀態(tài)的區(qū)分,為了簡(jiǎn)化,本文不再細(xì)分�；橐鰻顟B(tài):未婚為1,曾婚為0。曾婚指有過婚姻經(jīng)歷的人,與未婚者對(duì)應(yīng)。
(二)描述性分析與方法比較
在前面設(shè)定的方法下,得到了所要研究對(duì)象在年齡、性別、受教育年限、婚姻狀態(tài)方面的描述性結(jié)果(見表3)。可以看到,樣本量方面調(diào)查時(shí)點(diǎn)法和局部倒推法相同,全面倒推法是前兩種方法的3倍,但3種方法下遷移者的數(shù)量沒有變化。
1.年齡②。年齡是影響遷移決策的重要時(shí)變性變量。調(diào)查時(shí)點(diǎn)法下,對(duì)包括遷移者和非遷移者的樣本全體而言,人口的平均年齡為39.67歲。而局部倒推法由于將遷移者的年齡倒推回到遷移發(fā)生年年初時(shí)的年齡,其平均年齡下降到39.65歲。對(duì)遷移者的平均年齡來說,這兩種方法得到的遷移者平均年齡也不一致,局部倒推法下平均年齡為26.77歲,略低于調(diào)查時(shí)點(diǎn)法的27.51歲,更是遠(yuǎn)低于整個(gè)分析樣本的平均年齡39.67歲,差值為12.9歲。這印證了遷移的年齡選擇性,而且局部倒推法處理后遷移人口的年齡進(jìn)一步下降了。在全面倒推法下,得到樣本的平均年齡為38.67歲。這與局部倒推法的結(jié)果一致,說明我們的數(shù)據(jù)處理是正確的。比較分析表明說明兩點(diǎn):(1)遷移人口具有明顯的年齡選擇性,年輕人更容易遷移,(2)但全面倒推法能更準(zhǔn)確地把握年齡與遷移行為之間的關(guān)系。
2.性別。性別是唯一不隨時(shí)間改變的變量,3種處理方法下結(jié)果一致。數(shù)據(jù)表明,樣本中男女比例基本一致,但遷移者中女性的比例要低近4個(gè)百分點(diǎn)�？梢�,女性的遷移風(fēng)險(xiǎn)總體上要略低于男性,即遷移的性別選擇偏向于男性。
3.受教育年限。3種方法下,樣本全體的平均受教育年限分別為7.829年、7.827年和7.794年,遷移者的平均受教育年限則分別為9.216年、9.146年和9.146年,數(shù)值依次降低或不變。局部倒推法使全體樣本、遷移者的受教育年限降低了,與遷移實(shí)際發(fā)生時(shí)的真實(shí)受教育水平更加貼近。全面倒推法樣本的平均受教育年限被“攤薄”,全體樣本的均值下降,遷移者的均值下降(這與局部倒推法相同)。
4.婚姻狀態(tài)。在3種方法下,樣本全體的未婚比例略有不同,分別為20.38%、20.43%、21.65%,遷移者的未婚比例也呈大幅上升的趨勢(shì),分別為46.78%、48.46%、48.46%。在局部倒推法下,未婚者的比例提高了,因?yàn)橐鸦檎弑坏雇七�原成了未婚。全面倒推法下,樣本中未遷移者的婚姻狀態(tài)也進(jìn)行了逐年的修正,因此,未婚比例要高出前兩種方法很多。數(shù)據(jù)同時(shí)也表明,未婚者更容易發(fā)生遷移行為。
比較分析表明,我們的處理方法識(shí)別了時(shí)變性的影響,年齡、教育、婚姻等時(shí)變性因素的均值和方差發(fā)生了明顯變化,忽略這些因素將帶來分析上的風(fēng)險(xiǎn)。
五、時(shí)變性影響的Logistic模型分析與比較
上述分析表明,時(shí)變性變量的均值及均方差隨著時(shí)間而變化。進(jìn)一步還需要確定不同處理方法下變量間關(guān)系是否穩(wěn)定,是否具有統(tǒng)計(jì)上的顯著意義。下面利用Logistic模型的結(jié)果來審視這些問題。Logistic模型是處理二分變量的標(biāo)準(zhǔn)方法,也是遷移研究中的常用工具,表4列出了3種處理方法下Logistic回歸分析的結(jié)果。通過模型設(shè)定選擇了參照組,年齡的參照組為45歲及以上組,性別的參照組為男性,婚姻的參照組為曾婚。
(一)模型擬合優(yōu)度
首先看一下模型的總體擬合效果。王濟(jì)川、郭志剛(2001)指出,Hosmer和Lemeshow的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)是估價(jià)Logistic回歸模型的擬合優(yōu)度最為廣泛應(yīng)用的指標(biāo),可以據(jù)此探討模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合情況。根據(jù)該檢驗(yàn),在自由度為8的情況下,調(diào)查時(shí)點(diǎn)法下的卡方值為13.10,P值為0.108,局部倒推法下的卡方值為6.93,P值為0.544,全面倒推法下的卡方值為10.90,P值為0.143,卡方統(tǒng)計(jì)結(jié)果均不顯著。因此,不能拒絕3個(gè)模型對(duì)數(shù)據(jù)都擬合得很好的假設(shè)。
如果利用類確定系數(shù)偽R進(jìn)行比較,3個(gè)模型中得到的偽R分別為0.0905、0.0944、0.0674。由此看來,前兩種方法具有更高的解釋力度,局部倒推法較之調(diào)查時(shí)點(diǎn)法提升了模型的解釋能力,而全面倒推法的解釋力度最低③。段成榮(2000)認(rèn)為,考慮了時(shí)變性因素后的模型對(duì)遷移風(fēng)險(xiǎn)的類解釋系數(shù)會(huì)上升。本研究證實(shí)了他的推斷。
筆者認(rèn)為,模型擬合優(yōu)度考察的是模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合能力,并不能對(duì)數(shù)據(jù)處理方法的優(yōu)劣進(jìn)行有效的判別。就本研究而言亦是如此,因?yàn)?個(gè)模型各自的樣本量不同;其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。在此情況下,從回歸系數(shù)大小的變化及變量影響的統(tǒng)計(jì)顯著性角度來考察分析方法差異對(duì)遷移選擇性的影響是可行的選擇。
(二)回歸系數(shù)的差異
總體來看,3種處理方法下各變量對(duì)遷移選擇性的影響基本一致,盡管變量的回歸系數(shù)beta值差異明顯,而且部分變量的作用在統(tǒng)計(jì)顯著性上發(fā)生了變化,但自變量作用的方向改變。為了分析時(shí)變性的影響,下面分別就回歸系數(shù)的變化和標(biāo)準(zhǔn)誤差的變化進(jìn)行說明(見表4)。
1.年齡。各個(gè)模型均顯示,與45歲及以上人口相比,其他年齡段人口的遷移風(fēng)險(xiǎn)都較高,其中20~24歲組遷移風(fēng)險(xiǎn)最高 [1] [2] 下一頁(yè) 精品源自地理科 精品源自地理科,25~29歲組(局部倒推法)、15~19歲組(調(diào)查時(shí)點(diǎn)法和全面倒推法)遷移風(fēng)險(xiǎn)次之,然后依次是30~34、35~39、40~44歲組人口。即隨著年齡增加遷移風(fēng)險(xiǎn)先上升,然后達(dá)到峰值,最后遷移風(fēng)險(xiǎn)隨年齡增加而下降。這基本反映了遷移的年齡選擇性模式,與眾多學(xué)者的研究一致。
然而,不同模型中相同年齡組的回歸系數(shù)beta盡管都在1‰的統(tǒng)計(jì)水平上顯著,但大小明顯不同。與調(diào)查時(shí)點(diǎn)法相比,局部倒推法下所有年齡組的beta偏高,全面倒推法下都偏低。這可能是由于局部倒推法下遷移者的參照組(未遷移者)年齡相對(duì)上升,而全面倒推法下遷移者的參照組的年齡平均值下降。
2.性別。性別不是隨時(shí)間而改變的變量,但不同處理方法下性別對(duì)遷移的影響有了一定的變化,而且3種情況下與描述性分析中的結(jié)果并不一致。在調(diào)查時(shí)點(diǎn)法下,beta等于-0.0556,Z值為-1.32。這說明女性比男性遷移風(fēng)險(xiǎn)略低,但這種差異在統(tǒng)計(jì)上并不顯著。在局部倒推法下,beta值下降為-0.0803,Z值為下降為-1.91,女性比男性遷移風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步下降,而且接近了5%的統(tǒng)計(jì)顯著水平。在全面倒推法下,beta值和Z值與調(diào)查時(shí)點(diǎn)法基本一致。
3.受教育年限。遷移具有較強(qiáng)的教育選擇性這一點(diǎn),在調(diào)查時(shí)點(diǎn)法下和全面倒推法下得到了證實(shí),而且全面倒推法下,隨著受教育年限增加,遷移風(fēng)險(xiǎn)也不斷增加,體現(xiàn)出人口遷移具有較強(qiáng)的教育選擇性。然而,局部倒推法下顯示,盡管受教育年限增加對(duì)遷移的影響有著正向的影響,但這種影響力(beta)并不如其他模型中大,并且在統(tǒng)計(jì)上只是接近于5%的顯著水平。
4.婚姻狀態(tài)。調(diào)查時(shí)點(diǎn)法、局部倒推法、全面倒推法一致表明,單身者的遷移風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)高于有過婚姻經(jīng)歷的人,而且這種差異在統(tǒng)計(jì)上顯著。但3種方法的beta值有差異,與調(diào)查時(shí)點(diǎn)法(0.3956)相比,局部倒推法(0.2081)大大低估了單身者的遷移風(fēng)險(xiǎn),全面倒推法(0.3515)估計(jì)值偏低。
可見,不同的處理方法對(duì)因變量與自變量間的關(guān)系產(chǎn)生了重大的影響。時(shí)變性因素不僅對(duì)時(shí)變性變量本身有影響,而且對(duì)非時(shí)變性變量(如性別)在回歸分析中的統(tǒng)計(jì)顯著性和回歸系數(shù)的大小產(chǎn)生影響。
六、結(jié)論與討論
從方法論角度看,遷移研究中的同時(shí)性偏差是值得關(guān)注的重要問題。正如艾爾·巴比(2005)指出,因果關(guān)系成立的基本原則之一就是原因必須先于結(jié)果發(fā)生,忽略變量隨時(shí)間而改變的屬性就不能構(gòu)建正確的因果關(guān)系。本研究對(duì)此進(jìn)行了數(shù)據(jù)處理方法和模型模擬的演繹,結(jié)果表明,不同數(shù)據(jù)處理方法使得時(shí)變性因素對(duì)遷移選擇性有明顯影響,甚至改變變量作用的方向。從而忽略遷移過程前后個(gè)體的人口經(jīng)濟(jì)特征的變化,將可能導(dǎo)致我們對(duì)遷移過程中的年齡、教育、婚姻等時(shí)變性因素的選擇性做出錯(cuò)誤的結(jié)論。因此,對(duì)于調(diào)查時(shí)點(diǎn)法,除非數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不許可,不應(yīng)當(dāng)選擇該方法。局部倒推法本質(zhì)上是將各年的遷移者假想為2000年時(shí)發(fā)生的遷移,假借2000年初時(shí)人群的年齡、婚姻、性別、教育水平等特征為參照對(duì)象,在方法上有一定的合理性,但忽略了不同遷移年份間決策背景的差異。全面倒推法將所有被調(diào)查者的人口經(jīng)濟(jì)特征按年倒推回到了每年初時(shí)的狀態(tài),從而使得以年為基準(zhǔn)的遷移者與參照群體及其特征之間具備了可比性,有著獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。
如果對(duì)全面倒推法下的分年數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析,這種優(yōu)點(diǎn)更加明朗。筆者的初步嘗試發(fā)現(xiàn),當(dāng)僅僅選取2000年為研究年份進(jìn)行分析時(shí),教育對(duì)遷移風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著,而以1999年和1998年為研究年份進(jìn)行分析時(shí),則不存在這種情況。事實(shí)上,這從數(shù)據(jù)構(gòu)成本身和中國(guó)遷移的特點(diǎn)可以得到解釋。“五普”統(tǒng)計(jì)時(shí)點(diǎn)截止到當(dāng)年11月1日零時(shí),距離中國(guó)傳統(tǒng)節(jié)日春節(jié)還比較遠(yuǎn)。當(dāng)以2000年為研究年份時(shí),大量的外出務(wù)工者還沒有返回老家。這些務(wù)工者大部分是農(nóng)村人,他們平均受教育程度較低是一個(gè)不爭(zhēng)的事實(shí),因此2000年的截面數(shù)據(jù)出現(xiàn)遷移的教育選擇性不顯著是可以理解的。而在普查數(shù)據(jù)中保留下來的1999和1998年中遷移人口,與未遷移人口比,很可能有著較高的平均受教育水平。因此,全面倒推法能夠發(fā)現(xiàn)教育選擇性的中國(guó)特色,厘清選擇性與時(shí)變性之間的辯證關(guān)系,有助于發(fā)現(xiàn)更有價(jià)值的信息。
但對(duì)于全面倒推法的應(yīng)用需要進(jìn)行更深入的思考。例如,能否將人年分解法下3年的數(shù)據(jù)合并用于描述性分析和回歸分析。因?yàn)檫@種合并處理需要警惕3個(gè)統(tǒng)計(jì)事實(shí):(1)合并之后觀察值在跨年間存在著序列相關(guān);(2)合并后的樣本存在著參照組混同的問題,這相當(dāng)于一個(gè)面板數(shù)據(jù);(3)合并后的數(shù)據(jù)使得樣本量成倍增加。這三點(diǎn)對(duì)統(tǒng)計(jì)方法應(yīng)用和統(tǒng)計(jì)結(jié)果的可信性提出了挑戰(zhàn)。究竟影響如何,有待于進(jìn)一步探討。
注釋:
①這一方法曾在筆者的碩士論文(Tang,2005)和唐家龍、馬忠東(2007)的文章中使用過,這里主要從方法論的角度進(jìn)行的闡釋與思考。
②在局部倒推和全面倒推中,沒有將年齡低于15歲的觀測(cè)值剔除,主要是為了便于說明數(shù)據(jù)處理方法的可靠性。同樣,后面的統(tǒng)計(jì)模型中也保留了那些年齡小于15歲的觀測(cè)值。
③DeMaris(1992)認(rèn)為,Logistic回歸中采用的是似然比方法,不應(yīng)該將偽R作為被解釋的比例R。上一頁(yè) [1] [2] 精品源自地理科
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