中国城乡人口流动趋势分析.doc

计量经济学课程论文 中国城乡人口流动趋势分析中国城乡人口流动趋势分析 【摘要】从1978年到2002年的二十多年时间里，中国农村剩余劳动力大量涌入城市，给城市就业、交通和环境造成了一系列问题城市失业率从八十年代后期开始逐年上升，然而，城市就业压力的增大但却未能阻止农村劳动力的外流目前，“三农”问题受到社会高度关注，本文以托达罗人口流动模型为理论基础，对中国城乡人口流动展开定量分析，预测未来人口流动趋势，为我们的城市化进程规划和城市流动人口政策制定提供数据支持关键词】城乡人口流动 托达罗人口流动模型　　趋势九十年代的中国，城市经济高速增长，而农民依旧靠天吃饭，收入增长非常缓慢1981年，城乡收入分别为479.9024和217.951，而2002年，城乡收入分别为7702.8和2475.6即使扣除物价上涨因素的影响，城乡收入的绝对差距也扩大了4.4倍，高于同期收入增长幅度城乡收入差距的拉大使农村剩余劳动力大量涌入城市，从1978年到2002年，从农村流向城市转移剩余劳动力总量超过2亿由于我国城市基础设施建设的落后以及流动人口相关政策的缺乏，城乡流动人口给城市带来了较大的冲击。

农村剩余劳动力向城市转移是农民增收的重要途径，“三农”问题是当前社会热点但是，现有研究大多注重定性分析，缺乏定量分析下面，我们将以托达罗人口流动模型为理论基础，建立计量经济模型，将定量分析与定性分析相结合，针对中国城乡人口流动趋势展开研究一、 托达罗人口流动模型简介前提假定：1、发展中国家农村部门不存在剩余劳动力2、城市工业部门工资水平是由政治因素决定的，因而是上升的托达罗认为农业劳动者迁入城市的动机主要取决于城市现代工业部门预期收入（即未来某年的预期收入与就业概率的乘积）与农业部门预期收入（即未来某年的实际收入）的差异，且人口流动是预期收入差异的增函数用公式表示：M=f(v(0)) 其中M表示人口从农村迁移到城市的数量，v(0)表示城乡预期收入差距，表示人口流动是预期收入差异的增函数同时城乡预期收入差距可以表示为：v(0)=p*Ya-Yr其中Ya是城市实际工资率，Yr是农村平均实际收入，p表示就业概率托达罗认为，在任一时期迁移者在城市现代部门找到工作的概率与现代部门新创造的就业机会成正比，与城市失业人数成反比他还进一步把人口流动模型建立在较长时间范围的基础上，得到一个迁移者在现代部门找到工作以前n期净收入贴现值的公式：其中Yu(t)表示t期城市实际工资率，Yr(t)表示t期农村实际工资率，n表示计划范围内的时期数，r表示贴现率，C(0)表示迁移成本，p(t)表示一个迁移者t期中在现代部门获得工作的概率（累加的就业概率）。

按照托达罗的观点，若V(0)>0，农村人口流入城市，城市净人口增加；若V(0)<0,城市净流入人口不会增加，甚至减少二、模型设定托达罗人口流动模型假定农村流入城市的人口无论找到工作与否都会留在城市，所以模型中采用的变量是新增流动人口和预期收入差距，是个人口流动的增量模型但是，结合中国实际情况，农民多在年初进入城市，年底回家过年农民将在年初决定是否进城或者是否再次进入城市即使部分农民年底不返乡，他们也会对自己是否继续留在城市作出选择中国城乡人口流动具有显著的周期性，所以，中国城乡人口流动更多地表现为一个总量的流动，而非在原有基础上的一个简单增量另外，由于人口流动是一个渐进的过程，所以，我们在借鉴托达罗人口流动理论的基础上，引入了上期流动人口总量这一滞后变量最终，我们将城乡流动人口总量模型设定为：其中，Mt表示t年城乡人口流动总量，Vt表示t年城乡收入差距 我们将1977年城乡人口流动总量设为 ，则模型可表示为：即：设，则模型表示为：三、模型估计tEJkJrk/元r/元Vt/元dMt/万/万19780.947100100　　　79079019790.946101.9101.9　　　1100189019800.951109.5109.5　　　480237019810.962112.2112.2479.9024217.951217.2149820319019820.968114.4114.4516.2745264.803205.37651070426019830.977116.7116.7552.9411303.725202.6551580484019840.981119.9119.9643.0798345.959237.61661530637019850.982134.2134.2660.5004369.516207.9697820719019860.98143.6142.3862840.7476399.434293.2407980817019870.98156.2151.2434921.1397435.593289.9158980915019880.98188.5177.6808978.7903463.744247.8687660981019890.974219.2211.90181182.889504.191287.67245701038019900.975222221.56421490.819656.746358.33823401072019910.977233.3226.66381618.078692.668372.0165501077019920.977253.4237.26561866.114748.806403.89415301230019930.974294.2269.7422219.982810.554434.47116801298019940.972367.8332.8162796.96989.465441.86319601394019950.971429.6391.05883666.9521342.72485.46499501489019960.97467.4421.92484447.5181785.07499.920212401613019970.969481.9432.52665005.142039.12534.98510401717019980.969479428.23225457.8472183.83594.139112321840219990.969472.8421.79065931.1042243.95683.56965601896220000.969476.6421.3886230.1582255.65731.39512332019520010.964479.9424.7436859.62366.4820.786513002149520020.96475.1422.99847702.82475.6971.1983150923004说明： E—— 城市就业率r——农村人均收入k——城市人均可支配收入Jr——农村物价指数Jk——城市物价指数dMt——t年城乡流动人口增长量——从1978年到t年城乡流动人口增长量之和Vt——预期收入差距() 代入数据回归得：Dependent Variable: MMethod: Least SquaresDate: 01/01/05 Time: 11:31Sample(adjusted): 1981 2002Included observations: 22 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C690.5335176.50753.9122050.0009V2.3903481.1615892.0578260.0536M(-1)0.9317360.04450120.937190.0000R-squared0.996548 Mean dependent var12469.00Adjusted R-squared0.996185 S.D. dependent var5760.929S.E. of regression355.8441 Akaike info criterion14.71299Sum squared resid2405876. Schwarz criterion14.86177Log likelihood-158.8429 F-statistic2742.540Durbin-Watson stat2.313839 Prob(F-statistic)0.000000所以，且F大于临界值，t检验显著，故模型拟合较好。

四、模型检验White Heteroskedasticity Test:F-statistic1.095513 Probability0.390358Obs*R-squared4.508695 Probability0.341518Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 01/03/05 Time: 21:44Sample: 1981 2002Included observations: 22VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-497143.9328957.0-1.5112730.1491V2963.2981863.7531.5899630.1303V^2-1.0318121.188923-0.8678540.3976M(-1)14.5224746.129280.3148210.7567M(-1)^2-0.0036980.002761-1.3397590.1980R-squared0.204941 Mean dependent var109358.0Adjusted R-squared0.017868 S.D. dependent var166414.6S.E. of regression164921.。