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人口流動(dòng)分析中的兩類偏差:基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與分析視角

發(fā)布時(shí)間:2021-03-30 16:39
  流動(dòng)人口分析因?yàn)榛A(chǔ)數(shù)據(jù)和分析視角的偏差,已導(dǎo)致在實(shí)際決策中出現(xiàn)諸多亂象。在基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取上,從傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)比分析中可發(fā)現(xiàn),兩者雖在總體方向上基本一致,但在個(gè)體和細(xì)節(jié)上存在較大偏離。而基于推拉模型,并從原住地、目的地、流動(dòng)人口自身三個(gè)視角對(duì)代表文獻(xiàn)涉及的流動(dòng)人口核心利益進(jìn)行對(duì)比分析后發(fā)現(xiàn),結(jié)論和對(duì)策普遍存在系統(tǒng)沖突。只有結(jié)合新技術(shù)獲得精準(zhǔn)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和基于整體優(yōu)化的視角才能把握當(dāng)前我國(guó)人口流動(dòng)的特征和趨勢(shì),才能提出不誤判形勢(shì)、不阻礙改革的建議和對(duì)策。 

【文章來(lái)源】:社會(huì)科學(xué)輯刊. 2019,(06)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】:8 頁(yè)

【部分圖文】:

人口流動(dòng)分析中的兩類偏差:基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與分析視角


百度大數(shù)據(jù)下的春運(yùn)遷徙圖與人口吸引力指數(shù)

流動(dòng)人口


不同的分析視角,尤其是“利為誰(shuí)謀”決定了對(duì)策建議的立場(chǎng)。在推拉理論中至少涉及原住地、目的地、流動(dòng)人口三方利益,如圖2所示。首先,對(duì)于原住地,青壯年勞動(dòng)力人口凈流出的省份會(huì)產(chǎn)生諸多不利,如人口負(fù)擔(dān)增加、婚姻家庭不穩(wěn)定、高端人才流失、產(chǎn)業(yè)難以培育、財(cái)稅收入下滑、教育投資的財(cái)政外溢、沒(méi)有足夠的財(cái)力改善民生、發(fā)展缺乏后勁等。當(dāng)然也存在一定的積極性,如緩解就業(yè)壓力、增加流動(dòng)人口家庭收入、增加對(duì)外交流聯(lián)系、提高家庭保障等。如果回流,還會(huì)有人力資本的積累,甚至回鄉(xiāng)帶動(dòng)投資創(chuàng)業(yè)。一般而言,持續(xù)人口流出對(duì)原住地存在較大傷害。基于原住地考慮的核心利益為穩(wěn)住本地人口,若流動(dòng),則希望成功后回流返鄉(xiāng)或在本地區(qū)流動(dòng)。其次,對(duì)于目的地,大量人口的流入,彌補(bǔ)了人才及勞動(dòng)力短缺,改善營(yíng)商環(huán)境,形成優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè),增加社會(huì)投資和消費(fèi),增加財(cái)稅收入,改善民生和福利,提升城市和都市圈影響力,等等。潛在的不利面主要是社會(huì)治安、城市管理及大城市病以及部分本地人的抱怨等。顯然,人口流入的有利面是主要的,但是要實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期留居尤其是戶籍轉(zhuǎn)換,是存在許多中間障礙因素的,特別是一、二線大城市。一個(gè)核心的掣肘因素是以教育、醫(yī)療和養(yǎng)老為主的社會(huì)公共福利的短缺;谀康牡乜紤]的核心利益為鼓勵(lì)人口流動(dòng),一般勞動(dòng)力長(zhǎng)期居住不必轉(zhuǎn)換戶籍和融合,而要盡可能去吸引優(yōu)秀人才融入本地。再次,對(duì)于流動(dòng)人員自身及家庭,遷移的根本目的是獲得好的就業(yè)收入、提升個(gè)人人力資本、過(guò)上舒適方便的生活、提高家庭及子女教育的保障等。而忍受的痛苦主要有家庭的暫時(shí)分離、社會(huì)融合的困難。諸多調(diào)查研究表明,當(dāng)前的流動(dòng)人口對(duì)于融入本地、實(shí)現(xiàn)二次遷移,尤其是戶籍轉(zhuǎn)換的能力和意愿都是嚴(yán)重不足的;诹鲃(dòng)人口考慮的核心利益為鼓勵(lì)人口流動(dòng),長(zhǎng)期居;基于個(gè)體差異和家庭理性選擇可擺動(dòng)流動(dòng),回鄉(xiāng)創(chuàng)業(yè),也可選擇遷徙融入。(二)分析視角所帶來(lái)的對(duì)策偏差

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3109807

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