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2024 , Vol. 79 >Issue 8: 1883 - 1897

DOI: https://doi.org/10.11821/dlxb202408001

人口与城市研究

人口流动分析范式及中国人口省际迁移流动分量辨识

  • 丁金宏 ,
  • 常亮 ,
  • 陈益豪 ,
  • 黄小丽
展开
  • 华东师范大学人口研究所，上海 200241

丁金宏(1963-), 男, 江苏涟水人, 博士, 教授, 博士生导师, 研究方向为人口地理。E-mail:

收稿日期: 2023-04-28

  修回日期: 2023-09-24

  网络出版日期: 2024-08-06

基金资助

国家社会科学基金重大项目(18ZDA132)

中央高校基本科研业务费专项资金(YBNLTS2023-038)

收起

A new paradigm of the floating population analysis and the estimation of inter-provincial migration sub-flows in China

  • DING Jinhong ,
  • CHANG Liang ,
  • CHEN Yihao ,
  • HUANG Xiaoli
Expand
  • Institute of Population Research, East China Normal University, Shanghai 200241, China

Received date: 2023-04-28

  Revised date: 2023-09-24

  Online published: 2024-08-06

Supported by

The Major Program of National Social Science Foundation of China(18ZDA132)

Fundamental Research Funds for the Central Universities(YBNLTS2023-038)

Fold

摘要

中国人口迁移流动的统计口径独特且多次变化，既困扰人口迁移研究，又削弱了国际可比性。通过对比分析联合国推荐的迁移口径，界定出内涵更为复杂的中国人口普查口径下的5类流动人口，由此建构中国人口流动分析新范式，指出流入与流出并不是直接的反流关系，而是各有自己的反流即流入—返出、流出—返入。借助普查间人口迁移队列，以留存率为基础构建辨识省际人口迁移流动分量模型，2010—2020年中国省际流动人口的年均留存率为88.7%，按此逐步模拟计算出中国分省份人口增长的全要素平衡表，分层分析人口增长的要素组合类型及其区域分布特征。人口总增长分为5种类型，其中流入主增型主要分布在直辖市和东部沿海，生育主增型和生育超增型主要是西部省份和中部农业大省，流出超减型和流出主减型分布在晋蒙甘和东北三省；人口机械增长分为快增、平衡、迁出超减和迁流双减等4种类型，以平衡型条带为对称轴全国自西北向东南形成“W”型剖面；人口流动分为流入、流出和平衡3种类型，流入和流出都存在高相关性的反向流，且流入率与流出率显著负相关。人口流动分析范式和模型可进一步推广至包括国际迁移在内的“求籍迁移”及包括升学、就业、结婚等身份变化在内的身份迁移的研究，以实现中外人口迁移话语体系的有效对接。

关键词： 人口流动; 分析范式; 迁移队列; 分量辨识; 人口增长结构类型; 中国

本文引用格式

丁金宏 , 常亮 , 陈益豪 , 黄小丽 . 人口流动分析范式及中国人口省际迁移流动分量辨识[J]. 地理学报, 2024 , 79(8) : 1883 -1897 . DOI: 10.11821/dlxb202408001

Abstract

The statistical definition of migration in China is attached with its unique household registration (hukou) system, the migrants so defined are also called the floating population. A new analytical paradigm is needed to deal with the complexity of sub-flows in the floating population. The paper classifies five types of the floating population in census context by referring the UN migration criteria, and constructs a new paradigm for analyzing the floating population in China. As a particular provincial-level region (hereafter province) is concerned, the inflow and outflow people belong to different hukou groups balanced by their own counter-flow, namely, inflow vs back-inflow (both have no hukou of the province), outflow vs back-outflow (both have hukou of the province). With the clue of inter-census migration cohort, a sub-flows model is constructed to identify the inter-provincial migration based on the retention rate. The annual retention rate of the inter-provincial migration cohort from 2010 to 2020 is 88.7%. Based on the provincial retention rates, an all-increment table of population change by province in China is made by modelling simulation. The paper surfaces new characteristics of population growth and inter-provincial migration: (1) Provincial population changes are divided into five types, among which the inflow-leading increase type is mainly found in municipalities and the eastern coastal areas, while the fertility-leading increase type and the fertility-overriding increase type are mainly in the western provinces and the agricultural provinces in the middle, and the outflow-overriding decrease type and the outflow-leading decrease type in Shanxi, Inner Mongolia, Gansu and the northeastern provinces. (2) The mechanical growth of population can be divided into four types: rapid increase, equilibrium, outflow-overriding decrease and dual decrease (both hukou and non-hukou migration are negative). A "W"-shaped mechanical growth rate profile from northwest to southeast is found with the equilibrium belt standing in its middle. (3) Population floating is divided into three types. The counter-flows are highly-correlated: inflow rate and outflow rate are negatively correlated while the inflow-back-inflow and outflow-back-outflow are significant positively correlated. The analytical paradigm and model of floating population in China can be further extended to the study of "citizenship seeking migration" including international migration, and even further to identity migration including migrations with status changing such as enrollment, employment and marriage.

Key words： floating population; analytical paradigm; migration cohort; sub-flows estimation; increment structure types; China

1 引言

人口迁移是指居民常住地的永久变更，是人们社会经济生活中的重要事件，也是人口变动的主要方式之一。虽然许多国家对公民的国内迁移有申报登记制度，但通常并不能及时有效地执行，因此各国普遍依靠人口普查中的居住地址变更信息对人口迁移进行回顾性调查。联合国推荐的甄别迁移的地址信息包括：当前常住地、出生地、上一个常住地或5年前常住地[1]，其中当前常住地是基准地址，比对当前常住地与其他地址信息可以判断居民是否迁移、何时迁移、从何处迁向何处，辅以迁移者的个人属性及迁移原因等指标，可以再现人口迁移的经济社会特征。
中国自1987年全国1%人口抽样调查起，历次人口普查（含人口抽样调查，下同）所采用的地址信息与联合国推荐指标同中有异，其中最有中国特色的是“户口登记地”信息的运用，2000年之前的普查通常将“上一个常住地”与“户口登记地”并列使用，2005年起不再设置“上一个常住地”，意在以“户口登记地”代替“上一个常住地”，居民离开户口登记地到当前地址常住——或者说居民的常住地与户口登记地不一致，即被视为迁移（表1）。
表1 1953—2020年中国历次人口普查地理信息

Tab. 1 The geographical information in China's censuses

普查年份 现住地 上一个
常住地		 户口
登记地		 出生地 5年前
常住地
1953 √
1964 √
1982 √ √
1987 √ √ √
1990 √ √ √
1995 √ √ √ √
2000 √ √ √ √ √
2005 √ √ √
2010 √ √ √ √
2015 √ √ √
2020 √ √ √ √

注：1987年、1995年、2005年、2015年为全国1%人口抽样调查。

《中华人民共和国户口登记条例》第六条规定，“公民应当在经常居住的地方登记为常住人口”，如果严格执行这一条例，那么迁移者的常住地与户口登记地“应当”始终是一致的，人口普查就查不到迁移人口，这显然是人口普查迁移口径的一个制度悖论。
然而，中国的户口制度实际上也是一套身份制度，户口关联着许多社会资源的占有和使用权，户口登记地的变更意味着这些权利的跨地区转移，迁移者未必愿意、目的地更未必接受这种转移。因此为数众多的迁移者不会按户口登记条例在新住址落户，人口迁移从而分化为“迁移并落户”的户籍迁移和“迁移不落户”的非户籍迁移两种类型。2005年以来的人口普查基本上放弃了户籍迁移而只调查非户籍迁移；为了与国际常用迁移口径相区别，中国将非户籍迁移人口称为流动人口，其中城市内部的流动人口称为市辖区内人户分离人口。
虽然流动人口通常在迁移人口中占优势，但毕竟不是迁移人口的全部，户籍迁移的缺失往往使区域人口变动不能达成核算平衡。例如根据2020年人口普查数据①(① 除特别注明之外，本文所用的2020年人口普查数据均来自《中国人口普查年鉴2020》。)[2]，黑龙江省常住人口为3185.01万人，比2010年减少646.39万人，是中国人口净减少规模最大、速度最快的省。但是根据常规统计这10年间黑龙江省人口的平均自然增长率接近于零，意味着同期机械负增长超过600万人，但是2020年人口普查数据显示黑龙江省跨省流入和流出人口的总存量分别为82.92万人和393.24万人，多年累计净流出人口310余万人，考虑该省长期人口外流的历史，10年间的净流出量应该不到300万人，仅能解释机械负增长的一半，可见数据缺口之大。再如河南省10年常住人口净增533.56万人，基本相当于常规统计的同期自然增长数，意味着机械增长接近于零，但是2020年人口普查数据显示河南省跨省流入和流出人口的总存量分别为127.36万人和1610.09万人，多年累计净流出近1500万人，是突出的人口流出大省，显然与机械零增长的结论格格不入。
中国人口迁移、流动口径的特殊性和多样性，给人口迁移研究带来了许多困扰，国内学者对此也展开一系列的分析与探讨。段成荣等梳理了1982—2005年历次全国人口普查与1%人口抽样调查中流动人口的统计口径，提出了识别短期流动人口的需要和方法[3]；马忠东等按照户口状况界定了2005年1%人口抽样调查中的现住人口、广义和狭义常住人口3种口径，用以辅助人口流动分析[4]；戚伟等运用可塑性面积单元概念，辨析1982—2010年4次人口普查中县市尺度流动人口的时空特征[5]；周皓指出户口标准和5年常住地标准都无法解决长期流动人口、短期返迁人口的辨识问题[6]；朱宇等强调5年前常住地口径对人口迁移流动国际可比性的意义[7]；王婧雯等通过改进口径辨识乡—城流动之后的城—城流动人口[8]；周皓等[9]、李贞等[10]分别基于2000年人口普查和2015年1%人口抽样调查数据，以现住地、5年前居住地和1年前常住地等信息交叉判别和估算返迁人口规模。同时，吕利丹等关注流动人口中的返乡人口及其再流动概率，建模估算流动人口动态增量[11]；刘嘉杰等用户籍人口总量变动与自然变动之差估算和分析地市级的户籍迁移，及其与非户籍迁移的相关性[12]。如此密集的关于人口迁移流动口径的讨论，反映了国内学者深受户籍口径定义人口迁移流动的困扰，探索了一些实用的模型与方法，然而客观地说，迄今尚未形成针对中国户籍制度口径下人口流动的科学、系统的研究范式。
能否以现行人口普查数据为基础，发展适用于户籍口径的人口迁移分析范式，实现普查间人口变动的全要素解译?这是摆在中国人口学家面前的重要问题。本文旨在解析人口流动及其分量的性质，借助普查间数据联系建立流动人口队列，以模型方法模拟估算囊括自然变动、户籍与非户籍迁移的人口增长全要素平衡关系，彰显中国户口登记制度用于人口普查的优越性，并探讨与国际通用迁移口径的对话衔接问题。

2 人口迁移的统计口径及其意义

除了迁移者的个人属性，迁移事件至少包括时间和空间两个基本要素，记为Pij(t)。其中t是迁移发生的时间，i、j分别是迁移的起点和终点，Pij(t)可以表示单次迁移事件，也可以表示迁移量或迁移率。在连续模型中，t可以是没有长度的瞬间，i、j可以是没有面积的几何点，但在迁移调查统计和离散模型中，t通常以年度为单位，i、j通常以社区及各级行政区域为尺度。
在联合国推荐统计口径下，按照出生地、5年前常住地、上一个常住地与现住地的关系，可以界定以下几类迁移与非迁移人口（图1a）：① 上一个常住地在本区，为没有任何迁移经历的恒住人口，即非迁移人口；② 上一个常住地、出生地、5年前常住地均在区外，为短期迁入人口；③ 上一个常住地、出生地在区外，5年前常住地在区内，为长期迁入人口；④ 上一个常住地在区外，出生地、5年前常住地在区内，为短期循环人口；⑤ 上一个常住地、5年前常住地在区外，出生地在区内，为长期循环人口。这5种迁移口径也基本适合于中国的户籍迁移，其中的上一个常住地也是上一个户口登记地。
图1 人口迁移口径时空关系示意图

Fig. 1 The spatio-temporal relationships of migration criteria

在中国人口普查口径下，按照出生地、5年前常住地、户口登记地与现住地的关系，可以界定以下5类流动人口（图1b）：① 户口登记地、出生地、5年前常住地均在区外，为短期流入人口；② 户口登记地、出生地在区外，5年前常住地在区内，为长期流入人口；③ 户口登记地在区外且离开户口登记地时间在5年以内，出生地、5年前常住地在区内，为短期循环人口；④ 户口登记地、5年前常住地在区外，出生地在区内，为长期循环人口；⑤ 户口登记地在区外，出生地、5年前常住地在区内，为恒住流动人口，流动人口在目的地出生、常住的子女是这类流动人口的典型，他们没有参与地理意义上的流动，但却具有流动人口的身份。当然，如果户口登记地也在本区，那就是纯粹的恒住人口，即非流动人口。

3 流动人口的分析范式

对于单纯的常住地变更口径的人口迁移，只需要面对迁入与迁出一对范畴，迁入率与迁出率之差是净迁移率也就是机械增长率，与自然增长率共同构成人口增长平衡关系。相比之下，户口登记地变更口径的人口流动的内涵要复杂得多，本文以省际流动为例，尝试建立人口流动的分析范式。
对于一个人口大国，其跨国迁移人口占总人口的份额几乎可以忽略，因此可以视为封闭人口，设其中某个省（自治区、直辖市）（简称本省）的常住人口为P，P由常住户籍人口R和流动人口M两部分组成，即：
P = R + M
该省的户籍人口Q也由两部分组成，一部分是常住本省的户籍人口R，另一部分是居住在外省的该省户籍人口L，他们的落脚地相当于该省在外省的“户籍飞地”：
Q = R + L
上述的户籍人口、流动人口、常住人口都是存量的概念，它们随时间的变动过程由自然增长和机械增长所决定，机械增长又可以分解成流动和户籍迁移。

3.1 流动

在一个特定的地区，虽然等量的流入与流出对人口总量的影响是方向相反、强度相等的，但是他们直接影响的人群不同，流入只影响流动人口而无关户籍人口，流出只影响户籍人口而无关流动人口，只要不发生户籍身份转变，流入与流出便是井河无犯、各行其道的两股人流，换句话说，流入与流出并不构成反流关系，而是各有自己的反流。

3.1.1 流入与返出

（1）流入Fc，是指一定时期 ( t ,   t + Δ t )外省户籍来本省居住且未获得本省户籍的人口， Δ t为1年时，Fc为年度流入量，它与总人口的比可以定义为流入率f c。
（2）返出Fx，是流入的减量因子，有两种流量形态，一是返回户籍所在省，二是辗转他省；返出人口与总人口的比可以定义为返出率f x。
流入率与返出率的差为净流入率f，当f ≥ 0时，流动人口存量增加；当f < 0时，流动人口存量减少。

3.1.2 流出与返入

（1）流出Gx，是指一定时期 ( t ,   t + Δ t )出省居住但保持本省户籍的人口， Δ t为1年时，Gx为年度流出量，它与总人口的比可以定义为流出率gx。
（2）返入Gc，即流出人口返回本省；返入人口与总人口的比可以定义为返入率gc。
流出率与返入率的差为净流出率g，当g ≥ 0时，流出人口存量增加；当g < 0时，流出人口存量减少。
为方便构建模型，上述的流入率、返出率及净流入率还可以用流入人口为分母，分别标记为 f   ' c、 f   ' x和 f   '；流出率、返入率及净流出率也可以用流出人口为分母，分别标记为 g ' x、 g ' c和 g '。

3.2 户籍迁移

户籍迁入Hc是指一定时期 ( t ,   t + Δ t )外省户籍来本省居住且落户的人口，户籍迁出Hx是指本省户籍出省居住且不保持本省户籍的人口，迁入迁出的差为户籍净迁移H， Δ t为1年时H为年度户籍净迁移量，它与总人口的比可以定义为户籍净迁移率h。
值得注意的是，户籍人口的机械增长不仅包括上述的户籍迁移，还包括户籍人口的流出与返入。当h+g ≥ 0时，常住户籍人口存量增加；当h+g < 0时，常住户籍人口存量减少（图2）。
图2 人口流动分量示意图

Fig. 2 The sub-flows of population floating

4 省际迁移流动分量辨识的普查间数据分析方法与模型

4.1 普查间流动人口队列与留存率

2020年人口普查中设置的“离开户口登记地时间”是反映流动人口的关键调查项之一，备选项是“没有离开户口登记地”及具体离开时段，其中的最后一个选项是“10年以上”，如果不考虑流动人口的辗转流动，或假设各省辗转迁移进出相对平衡，那么回答这一选项的流动人口应该是10年前就已经流到本区，这意味着2010年人口普查时就应该记录到他的流动人口身份。
2020年中国省际流动人口总存量为12483.72万人，其中离开户口登记地10年以上的为2600.74万人。2010年中国省际流动人口总存量为8587.63万人[13]，与2020年2600.74万人的长期流动人口属于同一个队列，是经历了死亡、返出等消减因素后的留存人口，10年累计留存率为30.3%，年均留存率为88.7%。利用这一队列数据线索，可以建立人口普查间省际流动人口时序变动的分量模拟模型，并推出包括自然增长和迁移流动在内的分省份人口增长全要素平衡表。

4.2 流入人口分量模型

4.2.1 返出率的计算

设两次人口普查的时点分别为0和t，两个年度某省的常住户籍人口分别为R0和Rt，常住流动人口分别为M0和Mt，t年流动人口存量中t年前流入的人口为St，它相当于M0的留存人口。假设t年内人口变动率保持稳定，那么第1年年末该流入人口队列的留存人数S1可表示为：
S 1 = M 0 1 - d m - f   ' x
式中：dm为流入人口的平均死亡率；t年后该队列留存人数为：
S t = M 0 1 - d m - f   ' x t
令流入人口的平均留存率为 η m = S t / M 0 t，由此可以求出平均返出率：
f   ' x = 1 - d m - η m
人口普查数据并不包含流入人口的死亡率信息，可以用全国流动人口的年龄结构对各省份常住人口年龄别死亡率进行标准化，以此估算各省份流入人口的死亡率：
d m = ∑ i = 1 ∞ d ( i ) m ( i )
式中： m ( i )为全国流动人口中i周岁人口的占比； d ( i )为该省i岁常住人口的死亡率，以两次普查死亡率的均值作为10年平均死亡率。
通过类似的标准化方法，可以估算各省份流入人口的平均出生率：
b m = α ∑ i = 15 49 m f ( i ) w ( i )
式中：bm为该省流入人口出生率； w ( i )为该省i岁育龄妇女的生育率；α为该省流动人口总数中的女性占比； m f ( i )为全国女性流动人口中i周岁人口的占比，以两次普查出生率的均值作为10年平均出生率；最后由出生率、死亡率计算各省份流入人口的平均自然增长率nm，供核算后续的人口迁移流动等指标时使用。

4.2.2 流入率与净流入率的计算

流入人口的净流入率实际上就是流动人口的机械增长率，它是流动人口的总增长率与自然增长率之差：
f   ' = ρ m - n m
式中： ρ m是流动人口的平均增长率，即 ρ m = M t / M 0 t - 1。结合前述的流入人口返出率，便可求出流入人口的平均流入率 f   ' c：
f   ' c = f   ' + f   ' x

4.3 流出人口分量模型

4.3.1 返入率的计算

仿照上述流入人口建模方案，可以建立流出人口的流出率、返入率和净流出率计算模型。设两次人口普查时点该省的流出人口分别为L0和Lt， t年流出人口存量中 t年前流出的人口为Vt，它相当于L0的留存人口。设流出人口的出生率、死亡率及自然增长率与该省流入人口一致，则第1年年末该流出人口队列的留存人数为：
V 1 = L 0 1 - d m - g ' c
t年后该队列留存人数为：
V t = L 0 1 - d m - g ' c t
令流出人口的平均留存率 η g = V t / L 0 t，则平均返入率 g ' c为：
g ' c = 1 - d m - η g
需要说明的是，各省份流出人口中离开户口登记地10年以上的长期流出人口数（Vt）在人口普查中实际存在但并未公布，在国家统计局微观数据实验室帮助下，本文获取了千分之一样本的全国及各省份长期流出人口比重。经与长期流入人口比重校核平差后，结合各省份流出人口总量估算出各省份长期流出人口数，并用于模型的参数计算。

4.3.2 流出率与净流出率的计算

流出人口的净流出率是流出人口的总增长率与自然增长率之差：
g ' = ρ g - n m
式中： ρ g是流出人口的平均增长率，即 ρ g = L t / L 0 t - 1。结合前述的流出人口返入率，便可求出流出人口的平均流出率 g ' x：
g ' x = g ' + g ' c

4.4 户籍净迁移率的计算

户籍净迁移率h为总人口的机械增长率与净流动率之差，而机械增长率是总人口增长率ρ与自然增长率n之差，净流动率又是净流入率f与净流出率g之差，故有：
h = ρ - n - f + g
式中：总人口增长率 ρ = P t / P 0 t - 1。
考虑到人口普查存在较明显的出生和死亡漏报，本文从《中国人口和就业统计年鉴》[14]中提取2011—2020年的出生率、死亡率和自然增长率统计，计算10年均值用于上述模型。同时根据前面核算的流动人口出生率、死亡率和自然增长率，以流动人口比重为权重推算了户籍人口的出生率、死亡率和自然增长率。虽然户籍净迁移率在理论模型上是正确的，但是从实际核算过程来看，它是从总增长率中逐步排除自然增长率、净流动率等参数的结果，因此可能夹带前置参数的估算误差，甚至包括人口普查的调查登记误差。

5 中国分省份人口增长的要素结构及其空间格局

通过上述建模和参数辨识，首次创建了囊括中国各省（自治区、直辖市）流动人口和户籍人口的自然变动、机械变动及其进出分量的人口增长全要素平衡表（表2）（港澳台地区数据暂缺）。下文根据人口增长要素的关联结构，分层分析人口增长的要素组合类型及其区域分布特征。
表2 2010—2020年中国分省份人口增长全要素平衡表(‰)

Tab. 2 The all-increment equilibrium table of population growth by province in China, 2010-2020 (‰)

省份 增长率 自然增长率 机械增长率
合计 户籍
人口		 流动
人口		 合计 流动率 户籍净
迁移率
净流
动率		 流入 流出
净流
入率		 流入率 返出率 净流
出率		 流出率 返入率
(1) (2) (3) (4) (5) (6)=
(2)-(3)		 (7)=
(8)-(11)		 (8)=
(9)-(10)		 (9) (10) (11)=
(12)-(13)		 (12) (13) (14)=
(6)-(7)
合计 5.6 5.6 5.3 12.9 0.0 0.0 1.9 10.5 8.5 1.9 10.5 8.5 0.0
北京 11.1 4.2 1.7 8.4 6.9 2.7 3.6 46.6 43.0 0.8 3.2 2.4 4.1
天津 6.9 1.9 -0.2 8.4 5.0 -2.1 2.1 35.1 33.0 4.2 8.4 4.2 7.2
河北 3.8 6.4 6.2 13.7 -2.7 0.2 2.2 4.8 2.6 2.0 9.1 7.1 -2.9
山西 -2.3 5.1 4.9 10.1 -7.4 -0.6 1.7 5.3 3.6 2.3 8.6 6.3 -6.8
内蒙古 -2.7 3.3 2.8 9.7 -6.0 -2.1 0.4 7.4 7.0 2.5 8.9 6.4 -3.9
辽宁 -2.7 -1.0 -1.5 8.3 -1.7 0.3 2.1 6.5 4.4 1.8 6.0 4.1 -2.0
吉林 -13.1 -0.2 -0.5 8.8 -12.8 -1.6 2.1 4.1 2.0 3.6 12.0 8.4 -11.3
黑龙江 -18.3 -0.6 -0.7 7.3 -17.7 -2.6 0.8 2.8 1.9 3.4 12.9 9.5 -15.1
上海 7.8 2.8 -0.9 8.1 5.0 2.6 3.1 44.9 41.8 0.5 1.8 1.4 2.4
江苏 7.5 2.5 1.4 11.3 5.0 1.3 2.5 15.2 12.8 1.1 5.2 4.1 3.7
浙江 17.2 5.4 3.8 10.8 11.8 4.5 5.0 31.7 26.7 0.5 3.9 3.5 7.3
安徽 2.5 7.4 7.3 15.9 -4.9 0.8 1.2 3.4 2.2 0.4 16.6 16.2 -5.7
福建 11.9 8.1 7.5 12.6 3.8 -1.8 0.0 14.4 14.4 1.8 7.9 6.1 5.7
江西 1.4 8.0 7.8 14.6 -6.6 2.1 1.3 4.6 3.2 -0.7 13.8 14.5 -8.6
山东 5.8 7.2 7.0 13.4 -1.3 1.1 1.8 4.7 2.9 0.7 5.0 4.3 -2.4
河南 5.5 5.9 5.8 13.7 -0.4 -5.8 0.6 1.8 1.2 6.5 21.6 15.1 5.5
湖北 0.9 5.1 4.9 13.6 -4.2 3.2 2.0 4.9 2.9 -1.2 10.8 12.0 -7.4
湖南 1.1 6.4 6.2 15.0 -5.3 1.6 1.1 3.2 2.0 -0.5 12.9 13.4 -6.9
广东 19.1 8.4 7.3 12.0 10.7 3.9 4.6 30.0 25.4 0.6 2.2 1.6 6.8
广西 8.6 9.0 8.8 18.9 -0.4 -5.6 0.7 3.6 3.0 6.3 22.6 16.3 5.2
海南 15.2 9.6 9.0 15.7 5.6 3.2 4.3 12.9 8.7 1.0 6.1 5.1 2.4
重庆 10.6 3.8 3.3 13.0 6.8 3.3 3.9 9.7 5.9 0.6 12.7 12.2 3.5
四川 4.0 3.4 3.2 12.0 0.5 1.3 1.7 3.8 2.1 0.4 11.5 11.1 -0.8
贵州 10.5 7.5 7.2 18.9 2.9 -9.2 0.6 4.3 3.7 9.8 33.3 23.5 12.2
云南 2.7 7.2 7.0 13.2 -4.5 -1.0 1.8 4.9 3.1 2.8 10.5 7.7 -3.5
西藏 19.7 12.3 12.5 9.9 7.4 4.8 7.3 17.4 10.1 2.5 5.7 3.2 2.6
陕西 5.7 4.5 4.3 10.5 1.2 0.2 2.3 6.6 4.3 2.1 9.6 7.5 1.0
甘肃 -2.2 6.3 6.1 13.9 -8.5 -5.6 1.1 3.4 2.4 6.6 21.9 15.3 -2.9
青海 5.2 9.3 9.2 11.6 -4.2 -1.8 1.0 9.1 8.1 2.8 8.5 5.7 -2.4
宁夏 13.5 9.8 9.4 14.5 3.7 2.2 3.7 10.2 6.5 1.5 7.3 5.8 1.5
新疆 17.1 10.5 10.3 12.7 6.6 4.6 5.8 16.9 11.2 1.1 4.0 2.8 1.9

注：根据《中国2010年人口普查资料》《中国人口普查年鉴2020》、国家统计局微观实验室2020年人口普查数据及《中国人口和就业统计年鉴》，运用本文设计的模型计算所得；暂未含港澳台地区数据。

5.1 人口总增长的构成类型及其区域分布

2010—2020年间中国人口累积增长了5.77%，年均增长5.6‰，延续了低增长趋势，从地理分布来看，相对高增长的省份分布在东部地区和西部地区，负增长的省份在北部地区特别是东北地区。人口增长可以分解为自然增长和机械增长两个要素，以两种增长率作为独立变量构建坐标系，则可以通过零增长线与对等增长线（自然增长率等于机械增长率）划分人口增长的组合类型。
（1）流入主增型：机械增长率>自然增长率≥ 0，属于这一类型的省份为四大直辖市、长三角的江浙两省及珠三角所在的广东省，是经济增长引力导致的人口流入集聚为主导的人口高增长地区，其中浙江、广东两省的人口机械增长率超过10‰，总增长率超过17‰。
（2）生育主增型：自然增长率>机械增长率≥ 0，这一类型的省份主要集中在西部，也包括东部的福建和海南，这类省份保持相对较高的人口出生率和自然增长率，其中西藏、新疆两个自治区的自然增长率超过10‰，总增长率超过17‰，西藏以19.7‰的总增长率居全国之首。
（3）生育超增型：自然增长率>|机械负增长率|> 0，这一类型的省份主要包括中东部农业大省及向西南延伸的滇桂少数民族地区，还有西部的青海省，它们的共性是生育率较高但人口净流出，自然增长抵消机械负增长达成人口总量超额正增长。其中青海、广西两省区的自然增长率超过9‰，广西的总增长率超过8‰；江西省的机械增长率低至-6.6‰，仍维持1.4‰的总增长率。
（4）流出超减型：|机械负增长率|>自然增长率≥ 0，这一类型包括山西、甘肃和内蒙古3个省区，是连片的北方高原区，具有较多的流出人口，机械负增长抵消了自然正增长导致超额的总人口负增长。其中甘肃省人口机械增长率低于-8‰，总增长率为-2.2‰。
（5）流出主减型：机械增长率<自然增长率< 0，东北三省均属于这一类型，共性特征是人口自然增长率和机械增长率均为负数，大量人口流出导致的机械负增长成为人口总量负增长的主导因子。黑龙江省是中国人口负增长的典型，年均人口净减18.3‰，其中人口机械负增长达到-17.7‰，对总增长的贡献超过9成（图3）。
图3 2010—2020年中国分省份人口增长类型及其分布

注：图b基于自然资源部标准地图服务网站GS(2020)4632号标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 3 Types and distribution of population growth by province in China, 2010-2020

5.2 人口机械增长的构成类型及其区域分布

丁金宏提出将迁入率、迁出率坐标旋转π/4，转化为净迁移率和迁移强度的组合[15]；刘盛和等[16]、戚伟等[5]以类似方法界定了净流动系数与总流动系数，并界定迁移活跃区阈值。事实上，不作坐标变换，只需在原坐标系中沿-π/4方向的零净迁线上下划出平衡迁移区，就可以作机械增长的类型分析。
（1）机械快增型：机械增长率≥ 3‰，这一类型的省份包括东南沿海地区、四大直辖市，以及西部地区的新疆、西藏和宁夏。浙江、广东两省的人口机械增长率最高且流动与迁移齐头并进，人口机械增长率超过10‰；新疆、西藏两区的净流动率显著领先于净迁移率；天津、福建两省市的净迁移率也处于领先水平，抵消轻度的净流出后仍表现出较快的机械增长。
（2）机械平衡型：-3‰ ≤机械增长率< 3‰，属于这一类型的省份呈条带状分布，从辽宁向西南延伸到四川近乎平行于“胡焕庸线”，再向南转折至广西。其中四川、广西和河南3个省份的人口机械增长率在±0.5‰以内，进出几乎绝对平衡，而贵州省的人口机械增长平衡则表现为高迁入率与高流出率的对冲。
这一平衡型条带将中国分隔为两个源流互补的机械变动平衡区，如果从新疆到福建画一条剖面线，那么人口机械增长率分布大致以平衡条带为对称轴，形成一个“W”型构造，两个机械负增长“凹槽”分属于以下两个不同的迁移、流动组合类型。
（3）迁出超减型：机械增长率< -3‰且净流动率≥ 0，这一类型的省份为中部偏南的湖北、湖南、安徽和江西4省，这些省份受长三角和珠三角两个引力中心共同吸引，曾经是人口流出大省，近10年来反向回流增强，净流动率转为正数，但户籍迁出势头强盛，抵消净流动率仍维持较强的机械负增长，“中部塌陷”格局未有改观[17]，特别是与长三角和珠三角双重比邻的江西省人口机械增长率低至-6.6‰。户籍迁出增强意味着这一地区的流出人口在沿海大城市成功落户的占比在增加，也进一步意味着人才向东南沿海流失的程度更高了。
（4）迁流双减型：机械增长率< -3‰且净流动率< 0，该类型的省份主要分布在北方地区，从黑龙江向西北延伸至青海，也包括南方的云南，基本都是经济发展较为滞后的省份，共性特征是净流动率和机械净迁移率均为负数，即户籍与非户籍人口都在显著流失；其中黑龙江、吉林两省户籍净迁移率低于-11‰，甘肃省净流动率接近-6‰（图4）。
图4 2010—2020年中国分省份人口机械增长类型及其分布

注：图b基于自然资源部标准地图服务网站GS(2020)4632号标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 4 Types and distribution of mechanical growth by province in China, 2010-2020

5.3 人口流动的构成类型及其区域分布

按照净流入与净流出的组合，可以将中国各省划分为3种流动组合类型。
（1）流入型：净流动率≥ 1‰。流入型省份的主体是沿海、沿江的“T”型地带[18]，并向西延伸到西部边疆的西藏、新疆，有所意外的是，沿海的福建和天津属于流出型省市，而游离于连续地带之外的宁夏回族自治区也属于流入型。流入型省份的共性特征是具有较高的人口净流入率和较低的净流出率，其中西藏、新疆和浙江3省区的净流入率均高于5‰。值得注意的是，中部地区的湖南、湖北和江西3省的净流出率为负数，与净流入率构成了叠加关系，比如湖北省的净流入率为2‰，净流出率为-1.2‰，叠加的净流动率达到3.2‰。
（2）平衡型：-1‰ ≤净流动率< 1‰。平衡型省份大致平行于“胡焕庸线”，华东的安徽省也属于平衡型，其净流动率仅为0.8‰，初步扭转了长期净流出的历史。
（3）流出型：净流动率< -1‰。流出型省份的主体是东北、朔北连续地带，“胡焕庸线”东南方向的天津、河南、福建、贵州和广西属于不连贯的人口流出“孔洞”，其中贵州净流出率接近10‰，为各省份之最（图5）。
图5 2010—2020年中国分省份人口流动类型及其分布

注：图b基于自然资源部标准地图服务网站GS(2020)4632号标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 5 Types and distribution of population floating by province in China, 2010-2020

5.4 人口对流的双向高相关性

1885年Ravenstein总结“迁移定律”时便发现了反向回流的普遍存在，认为“每个主要迁移流都会产生一个反向的回流补偿”[19]；1966年Lee提出的“迁移理论”再次确认反向回流的存在[20]。然而其他学者的迁移研究却很少涉及反向迁移的数据和问题，导致对人口迁移的单向思维惯性，尤其是快速城市化时代，乡村向城市的人口流动被认为是不可逆转的。从人口普查和调查的操作方式来看，被查到的都是普查时点上实际存在的人口迁移流动的结果，当单向流动占主流时，反向流动所走掉的人口在目的地是无法反映的。返回乡村的流动人口还原为当地户籍人口，在乡村的调查中也无法查出返流人口的真实数量，所以很容易得出单向迁移的结论。
本文的普查间人口队列分析方法揭示了流入和流出人口反向流动的存在，他们与正向流动的流动率处于相近的数量级上，而且相关程度非常高。流入率与返出率的拟合优度 R 2高达0.9843，呈现极显著的正相关。
流入率与返出率的线性回归系数为0.9306（ p < 0.001），意味着每1000个流入人口会产生930多个返出人口，积淀近70个净流入人口，可见回流补偿强度之大。如果把流入、返出比作潮汐之涨落，那么流动人口的积淀就犹如潮滩之消长，虽然每次潮汐只能带来微量的泥沙沉淀，但随着时间的延长潮滩会不断淤长，这就是流动人口存量在流入人口的往返中积累增长的原理。东部的北京、上海、天津3大直辖市及浙江、广东两省属于高流入率、高返出率地区，流入率超过30‰，返出率超过25‰，因而也成为流动人口聚居地区（图6a）。
图6 2010—2020年中国分省份人口对流关系

Fig. 6 Correlations between population counter-flows by province in China, 2010-2020

流出率与返入率的线性相关程度也非常高，回归方程拟合优度 R 2高达0.9069，回归系数为0.743（ p < 0.001 )，意味着户籍人口流出量中约有3/4返入本省、1/4在外省积淀，造成一些省份常住户籍人口的“潮汐冲刷”。流出率与返入率的高值区主要是东北的黑龙江、吉林以及中西部的农业大省，贵州的人口流出率、返入率分别高达33.3‰和23.5‰，为全国各省份之最，广西、甘肃、河南和安徽等省份的流出率、返入率也都在15‰以上（图6b）。
上述高流入与高流出省份的差异性意味着流入率与流出率存在着负相关关系，图7反映的是中国分省份人口流入率与流出率取对数后的散点坐标，两者存在显著的线性负相关（ p < 0.001）。
图7 2010—2020年中国分省份人口流入率与流出率的对数相关关系

注：fc、gx分别为流入率、流出率的千分值。

Fig. 7 Logarithmic correlations between inflow rate and outflow rate by province in China, 2010-2020

6 结论与讨论

（1）中国人口迁移流动的统计口径独特且多次变化，给人口迁移研究带来很大困扰，也削弱了人口迁移指标的区际、国际可比性。本文针对户籍口径下的人口流动，以普查间人口迁移队列线索系统辨识人口省际迁移流动分量，求解人口增长的全要素平衡关系，建构了中国特色人口流动分析新范式。
（2）流入与流出并不构成直接的反流关系，而是各有自己的反流，即返出与返入，这是对传统人口迁移分析范式的一种修正与发展。普查间数据提供了人口迁移队列线索，2010—2020年中国省际流动人口迁移队列的年均留存率为88.7%。
（3）人口总增长可以划分为流入主增型、生育主增型、生育超增型、流出超减型和流出主减型5种类型。人口机械增长分成4个亚型，机械平衡型省份形成连续条带对称分隔其他亚型。人口流动分成流入、流出和平衡3种亚型，平衡流动带大致平行于“胡焕庸线”；流入型省份呈东西贯通的“T”型结构；流出型集中在东北、朔北连续地带，东南地区也存在流出“孔洞”。
（4）流入流出都存在高相关且当量相近的反向流，印证了Ravenstein[19]和Lee[20]提出而被学界长期忽略的人口回流定律。
（5）人口流动分析范式和模型具有一定的可推广性。人口流动是以户口为判别口径的人口迁移，每一位流动者都面临入籍与不入籍两种结果，入籍是流动身份的自我否定，但却往往是流动者追求的目标。从这个意义上说，人口流动可以称之为“求籍迁移”，与国际迁移有相似的性质，大多数国际移民入境后不能直接获得国籍，是跨国“流动人口”，即侨民。当侨民与所在国公民同时发生出入境迁移时，他们对所在国总人口变动的影响是等效的，但是对其国籍人口、外籍人口的影响是相互独立的。因此源自中国户籍制度的人口流动分析范式和模型完全可以应用于国际迁移研究。如果进一步将“籍”的内涵向广义的社会身份扩充，比如迁移过程中可能发生的升学、就业、结婚等状态变动，那么本文的分析范式与模型还可以推广到更一般意义上的身份迁移研究，由此实现中外人口迁移话语体系的有效对接。

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