【研究】快速城镇化地区外来人口入户时空特征与影响因素分析——基于2010~2015年东莞积分入户全样本数据

李先锋　中山大学地理科学与规划学院、北方民族大学

李　郇　中山大学地理科学与规划学院教授、博导，中山大学中国区域协调发展与乡村建设研究院院长

杜志威　广州地理研究所、广东省地理空间信息技术与应用公共实验室

原文刊载：李先锋,李郇,杜志威. 快速城镇化地区外来人口入户时空特征与影响因素分析——基于2010～2015年东莞积分入户全样本数据[J]. 地理科学,2019,39(05):742-749.

版权说明：感谢作者授权发布，如有转载等事宜，请联系原作者。

摘要：

　　以快速城镇化代表地区东莞为案例，采用已经实现入户的全样本人口数据，分析外来人口入户的时空变化特征及其影响因素。

　　研究发现：外来人口的积分入户随时间变化具有明显的阶段特征，与外来人口总量的空间存在一定差异；外来人口入户随年龄增加呈现先增后减倒U 型的曲线，入户的外来人口结构趋向于男性化、高学历化；积分入户政策调整对入户人数变化非常显著，且具有明显的选择性和导向性；迁入地的社会经济水平与公共服务容量对积分入户有较强的影响，服务业经济对外来人口的吸引力高于制造业经济；连续居住和拥有住房是外来人口户籍转变的关键性标志，子女入学是现阶段外来人口实现入户的核心特征。

　　从推动优质教育资源均衡发展、优化与完善积分制政策作用、提升城镇经济水平和空间品质等方面提出相关政策启示。

关键词：人口流动；积分入户；户籍转变；东莞市

　　改革开放以来，中国的城镇化创造了世界范围内的“增长奇迹”，人口城镇化率实现了年均超过1%的增长，人口大规模从农村转移到城市成为中国快速城镇化重要动力[1,2]。随着中国经济步入新常态，人口刘易斯转折点出现引发劳动力供给减少和人口老龄化加剧的问题[3]，农村外出劳动力回流以及新生代劳动力成为中坚力量[4,5]，这些正在改变着城市外来人口的规模与结构。

　　同时，国家层面开始将农业转移人口的落户工作摆在重要位置，党的十九大报告将“加快农业转移人口市民化”作为推进区域协调发展重要内容，《国家新型城镇化规划》确立了1 亿左右农业转移人口和其他常住人口在城镇落户的发展目标。在此背景下，如何正确引导外来人口在城市长期居留并实现落户，是当前中国新型城镇化建设的重要研究课题。

　　外来人口入户研究主要是在人口迁移相关经典理论范式下展开的。在中国，户口状况作为外来人口是否永久性迁移的重要标准[6]，户籍身份转变、入户意愿及其影响因素一直以来是人口迁移研究及相关政策制定中关注的焦点[7~11]。

　　几乎所有的研究都强调年龄、性别、学历、婚姻等个人特征对于外来人口入户意愿的影响[8,9,12~17]。随着家庭迁移逐渐成为外来人口迁移和流动的主要趋势，家庭收入、住房条件、学龄子女等家庭特征直接影响外来人口的入户意愿[18~22]。

来源：新浪新闻网

　　地理学的“制度转向”，使得国家和地方政府角色的制度因素受到广泛的关注[23,24]，部分学者指出户口与社会保障等制度因素对农民工入户选择有显著影响，积分制是迁入地促进移民融入的有效方式[25~27]。但是，已有研究对于政策制度变迁是如何影响外来人口入户则研究甚少。

　　在现实中，外来人口的入户意愿在空间上并不是均质的，外来人口的户口迁移意愿还受制于空间因素的影响。林李月和朱宇指出，只有当流入城市地区性因素和人口自身因素同时被考虑时，流动人口的户籍迁移意愿才得以充分揭示[28]。迁入地良好的社会经济状况（收入水平、就业机会、公共服务保障、社会融合度等）[28~30]对人口入户意愿有显著的作用，同时外来人口在迁入地工作和居住的时间越长入户的倾向性越高[31~33]。

　　值得关注的是，现有研究对于外来人口入户需求与迁入地空间容量关系的探讨还比较欠缺，基本公共服务设施（如：学校、医院等）空间配置与长期居住需求对外来人口入户的影响需要进一步探讨。

　　此外，当前绝大多数研究是运用问卷抽样调查的方法，通过问卷访谈方式研究外来人口入户意愿，但由于问卷内容和调查对象的差异，往往导致某些研究结论存在较大分歧。

　　本研究通过获取东莞市新莞人服务管理局的外来人口积分入户数据库，对已经实现入户的外来人口样本进行深入分析，梳理东莞积分入户政策的演变，重点关注制度转变和空间因素对外来人口积分入户的影响，并以此作为本文的创新点。

１

研究区与数据来源

1.1   研究区介绍

　　东莞是中国快速城镇化地区的典型代表[34,35]，改革开放至今外来人口大规模流入为东莞城镇发展提供强大动力，外来人口规模从 1978 年的111.23 万人激增至 2016 年的 826.14 万人，外来人口占常住人口的比例高达75.68%。然而，受到外部环境和内在条件的双重影响，东莞的外来人口发生了规模收缩现象，出现男女性别失衡、人口年轻化与高学历化的特征[36,37]。

　　另一方面，作为国家新型城镇化综合试点，东莞在推动外来人口入户方面取得显著成效，先后出台了多项积分入户及管理相关政策，2010 年以来积分入户的外来人口累计达到22 051 人，同时东莞经验也被列入国家推进新型城镇化工作的典型案例。

1.2  数据来源

　　本文以东莞市积分入户全样本①作为数据来源，去除信息不完整的无效样本，有效人口样本数量总数为18 972 个，时间跨度从2010~2015 年，每个样本包含参与积分入户人口的年龄、民族、性别、籍贯、学历、所在镇街、个人投资情况、个人房产情况和连续居住时间年限等指标，具有很高的真实度和可信度。

　　此外，文中所涉及的东莞33 个镇街单元的外来人口数量、第二产业GDP、第三产业GDP、实际利用外资、地方可支配财政收入、人均卫生机构数量、人均中小学校数量，均来源于《东莞统计年鉴》[38]。

２

东莞外来人口入户的时空特征

2.1    时间特征

　　东莞外来人口的积分入户具有明显的阶段特征。如图1 所示，以2013 年为转折点，东莞积分入户人口数量变化从时间维度可以区分为2 个明显时段：2010 年“积分入户”政策推出以后，东莞参与积分入户人数先从 2010 年的 5 452 人持续下降至2013 年的1 829 人，但从2014 年开始，参与积分入户的外来人口数则持续增加，到 2015 年增加至 4 615 人。期间东莞外来人口数量与参与积分入户人数呈现显著的负相关，相关系数高达-0.806，外来人口数量在2013 年达到峰值开始出现负增长的同时，积分入户的人数却由减少变为增加。

　　由于2010年以来东莞的积分入户政策经历多次调整，可以初步判断，东莞外来人口积分入户不仅与政策变动相关，而且还受到外来人口规模增减变化的影响。

图1 2010~2015 年东莞积分入户和外来人口的数量变化

2.2    空间特征

　　从空间分布（图2）来看，东莞外来人口积分入户和外来人口规模具有一定的相似性，但在不同时间段积分入户人数分布有显著的空间差异。

　　2010 年积分入户政策刚出台时，外来人口积分入户与外来人口数量在空间分布上是趋同的，主要集中在东南部厚街镇、虎门镇和长安镇等全国影响力的制造业重镇以及中心城区的南城街道，而位于西北部的麻涌镇、中堂镇、望牛墩镇、洪梅镇、道滘镇与位于东北部的企石镇、桥头镇、谢岗镇是外来人口和积分入户均人数较少的城镇。

　　与此可见，外来人口入户与迁入地的经济水平具有相关性，城市中心和制造业重镇这些经济水平较高的城镇对外来人口入户具有强大的吸引力，人口集聚能力正在不断增强，呈现一定的人口中心化趋势。

图2  2010 年与2015 年东莞外来人口和积分入户人数的空间分布

　　然而，2015 年的外来人口和积分入户却表现出明显的空间分异，虽然厚街镇、虎门镇、长安镇依然是东莞外来人口最集中的城镇，但积分入户人数较多的城镇则出现在东城街道和塘厦镇，两者在空间分布上的差异，证实了空间因素对于外来人口入户的重要性。除了传统的社会经济状况，也可能与迁入地的基本公共服务设施（如：学校、医院等）的空间容量相关，需要进一步进行深入探讨。

３

东莞外来人口入户的影响因素

　　东莞外来人口入户不仅受到自身个体因素的影响，同时政策因素和区位因素的作用也是显著的。基于此，本文首先从个体因素出发，分析已经实现积分入户的外来人口样本的总体结构特征，以及前后2 个时段的个体结构特征变化。

　　然后，通过梳理2010~2015 年东莞市积分入户政策的评分内容和评分细则，探讨政策制度变迁是如何影响东莞外来人口的积分入户。在区位因素方面，通过构建多元回归模型，分析前后两个阶段镇街的社会经济状况与外来人口积分入户的关系，剖析迁入地空间的关键影响因素。

3.1   个体因素

1) 年龄

　　通过建立积分入户样本的年龄-人数分布曲线（图3），呈现出先增加后减少的倒“U”型变化轨迹，随着年龄的递增，积分入户人数也不断增加，当到达一定年龄节点后，则呈现反向的变化趋势。参与积分入户的外来人口主要分布在18~60 岁年龄段，曲线的峰值拐点分别出现在 32岁，当中积分入户样本中28~40 岁年龄段的入户人口占比达到71.39%，28~37 岁年龄段占比更接近六成（57.31%）。图3 的分析结果细化了外来人口入户行为的年龄特征，发现外来人口入户并不完全是随着年龄的增长而逐步减弱，而是呈现一种先增后减倒U 型的曲线，28~38 岁是外来人口入户发生的主要年龄段。

图3 东莞积分入户样本的年龄-人数分布曲线

2) 性别

　　积分入户样本中性别差异不显著，女性的比例（50.09%）略多于男性（49.91%），但男性的占比已经从2010 年的49.35%增加至2015 年的50.64%，表明在参与积分入户的外来人口中男性的比例正在不断增加，与胡陈冲[39]的研究结论是相反的。随着产业结构的转型升级，东莞主要产业类型正在从过去以女工群体为主的劳动密集型正在向以资金密集型和技术密集型转变，东莞已经不再是女工的天下。而且，女性在婚姻上往往具有回乡找配偶的倾向[17]，使得女性结婚以后再次来莞做工的现象急剧下滑，而男性会更多选择在本地结婚，选择就地入户也相对较高。

3) 学历

　　积分入户样本中，以高等学历或高级技能水平的为主，“本科以上或技师学院”和“大专或高级技工教育”的占比分别达到 24.56% 和38.99%，支持了学者们对高学历人口更倾向于入户的普遍共识。在积分入户政策的推动下，积分入户人口结构特征逐渐向高学历化和高技能化转变，对比2010 年和2015 年积分入户人口学历结构比例发现，本科以上或技师学院和大专或高级技工教育的比例分别增加了 18.15%和 6.05%，而高中或中技中职和初中及以下的比例分别减少了17.22%和6.98%。

4) 连续居住

　　城市工作和生活的稳定性对外来人口入户行为起到非常重要影响，连续居住也是积分入户政策的指标之一，积分入户样本中“连续居住超过3 a”的比例为60.14%，反映出外来人口进入东莞有较长的工作和居住时间，会对城市社会有较高的融入度和适应性，更有可能实现外来人口户籍转变。

5)拥有房产

　　在所有积分入户样本中，选择“拥有个人房产”的外来人口比例高达62.18%，选择在本地购房能也往往意味着家庭式的迁移，很好地说明购买个人房产是外来人口入户的关键性节点。王玉君也提出相似的观点，参与正式住房市场和与本地人更多的互动不仅直接对城市定居意愿产生正向影响，而且积极影响城市归属感从而间接提升其城市定居意愿[15]，以家庭为主要单元的迁移行为对中国城市化进程影响更为深远。

3.2    制度因素

　　由于东莞市的积分入户政策的评分内容和评分细则根据上一年的入户情况进行调整，制度因素的作用效果并不是固定的，但制度因素对外来人口入户的作用从积分入户的人数变化得到体现。东莞市从2010年开始实施积分入户办法，按照积分入户积分标准累计最低要求达到60 分，但从2011年开始东莞逐步调整了积分入户的办法，限定入户指标数额改为积分满130分即可入户，并且提高了中高级技能人才、技能竞赛、投资纳税等方面的分值。显然，调整后的积分入户政策实际上是提高了积分入户的门槛，更倾向于吸引高技能人才入户，也直接导致了2011~2013 年外来人口参与积分入户数量的大规模下降，从 2010年的7749 人下滑至2013 年的2564 人。

　　2014 年和2015 年，东莞市积分入户的人数却大幅度的回升，入户人数增加至 4414人和 4879人，其主要原因是从2014 年开始降低了积分入户的难度，入户累计积分从130 分降低到100分，并且简化了在提供计划生育、“两无证明”的审查环境；另一方面是增加了对技术工人取得国家认定的职业、技能等证书等指标的加分力度，并在2015年开始增加了企业自评人才入户的政策，将人才入户自主权下放给企业。由此，可以充分反映出东莞积分入户政策调整对外来人口入户影响是显著的。

3.3    区位因素

　　本文以2010~2015 年东莞33 个镇街单元城镇为对象，构建以积分入户人数为因变量，以第二产业 GDP、第三产业GDP、实际利用外资、地方可支配财政收入为自变量的回归模型，并将代表公共服务设施的人均中小学数量和人均卫生机构数量作为控制变量纳入模型中，以探讨区位因素对外来人口积分入户的影响。所建立的回归模型如下：

式中，i 表示镇街项，t 表示时间项。popit 作为核心解释变量表示镇街的积分入户人数。manit和serit分别代表第二产业和第三产业的国内生产总值（GDP），fdiit 代表实际利用外资，incit 代表地方可支配财政收入，schit 代表人均中小学数量，hosit 代表人均卫生机构数量，μit 为随机扰动项。

　　为更好突出制度变迁与时间变化，本研究通过区分2010~2013 年（时段Ⅰ）和2014~2015 年（时段Ⅱ）的积分入户人口样本，分别进行面板回归分析，Stata 得到的分析结果如表1 所示。模型（1）和（2）分别显示2 个时间段积分入户人数与产业经济结构的关系，2 个模型中积分入户人数和第三产业经济（ser）呈现显著的正相关（0.812），而与第二产业经济（man）相关性则不显著，反映出当前东莞外来人口入户更倾向于选择服务业经济较强的镇街，而传统加工制造业经济的城镇对于外来人口的吸引力却明显下降。由于从事自主经营和商业服务业人员工作性质较为稳定、收入水平相对更高，而制造加工业的务工人员对市场和企业的依赖性更强，工作的稳定性和经济基础较差。

　　模型（3）和模型（4）分别在模型（1）和模型（2）的基础上，加入了变量地方可支配财政收入（inc），结果显示2 个模型中第三产业GDP 变量和地方可支配财政收入变量均为显著，但地方可支配财政收入在模型（3）为负相关而在模型（4）为正相关，地方财政状况更好的城镇意味着能提供更优质的公共服务能力，在积分入户政策调整后对高素质的外来人口有更强的吸引力。另外，模型（5）和模型（6）加入了实际利用外资（fdi）作为变量，回归分析结果没有通过显著性检验，由此无法判断外资对于外来人口的入户的作用。

　　此外，在模型（7）和模型（8）分别在模型（5）和模型（6）的基础上，加入了城镇人均中小学数量（sch）和城镇人均卫生机构数量（hos）2 个控制变量，结果显示两组模型中城镇人均中小学数量分别通过了1%和5%的显著性检验，回归系数分别为1.422 和0.557，而城镇人均卫生机构数量则没有通过显著检验。由此，可以充分说明迁入地的受教育条件对于外来人口积分入户有显著的促进作用，而迁入地的医疗设施情况并非主要的考虑因素，支持外来人口子女能否接受本地入学是选择入户重要条件的判断。

４

结论与建议

　　通过分析2010~2015 年共18 972 个东莞外来人口积分入户样本，发现外来人口的积分入户随时间变化具有明显的阶段特征，且与外来人口的数量变化有相反的趋势。在空间上，外来人口总量与积分入户人数存在分布特征差异，以经营和商业服务为主服务业经济城镇比制造加工业经济城镇对外来人口有更强的吸引力，而在不同时间段积分入户人数分布存在空间差异特征，反映迁入地的空间因素对外来人口积分入户有显著影响。

　　通过对积分入户样本的个体因素分析，发现外来人口入户随年龄增加呈现先增后减的倒U 型的曲线，人口结构趋向于男性化、高学历化的特征，连续居住和拥有住房是外来人口实现入户的关键性标志。

　　在制度因素和区位因素中，外来人口积分入户政策调整对入户人数变化是明显的，而迁入地城镇的服务业经济水平和学校教育容量对外来人口入户有较强的影响。

　　区别于以往研究主要关注外来人口入户意愿，本研究运用已经实现积分入户的真实外来人口样本，得到两项重要发现：一是细化了外来人口入户的年龄段特征，明确28~38 岁是外来人口入户的主要年龄阶段；二是证实了子女入学是现阶段外来人口入户的核心特征，外来人口子女的本地入学是解决子女和父母在一起的有效途径，能够实现外来人口以家庭方式迁移到城市。但是，也需要意识到积分入户政策实际上是一项制度选择的过程，地方政府将有限的入户机会提供给技能型人才和有贡献者，筛选出城市发展所需要的人口留在本区域，因此积分入户政策具有明显的选择性和导向性。

图片来源：新浪新闻网

　　上述研究结果对推动新时期外来人口入户有着重要的政策启示：

　　1）推动优质教育资源均衡发展。随迁子女的本地教育是外来人口入户的关键因素，对于推进人口户籍转变和家庭化迁移有重要的作用。地方政府应通过公立学校挖潜、私立学校学位购买、逐年提高学位规模等方式保障外来人口随迁子女接受义务教育的权利；整合优质教育资源，借鉴国外公私学校管理经验，不断提高公立和私立学校办学水平和教育教学质量，以推进教育资源的优质化和均衡化发展。

　　2）优化与完善积分制政策作用。发挥制度因素对引导外来人口入户行为的作用，推进企业人才自评推荐、企业自主技能认定等政策的实施，避免学历不高但熟练掌握技能的产业工人难以入户和随迁子女入学的问题。同时，不断完善流动人口居住证制度，根据本地实际、积极创造条件为居住证持有人在居住地就业居住提供便利，建立以居住证为载体基本公共服务同城同待遇的共享机制。

　　3） 提升城镇经济水平和空间品质。经济增长作为城镇发展动因，迁入地良好经济发展水平和就业机会有利于吸引外来人口的入户和长期居留。实现城镇人口的可持续发展需要不断提升城镇的产业经济功能，同时重视对城市空间品质的追求，将提升城市品质作为促进城市的持续发展重要策略，推进社会保障、公共服务和科学技术领域服务功能的均等化，不断提升城镇的发展活力和综合竞争力。

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审核：刘晔

终审：邓孺孺

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