許慶紅，王英琦

(云南大學 人口研究所，云南 昆明 650091)

改革開放以來，我國各民族人口進入跨區域流動的大時期，從西部沿邊省份逐步向東部地區及內地地區流動。從1982年到2015年，我國少數民族流動人口由31萬增加到1936萬，少數民族從很少流動向占全國流動人口7.9%的漸進式流動轉變(段成榮等，2019)。這表明少數民族流動人口已同漢族流動人口一樣參與和融入到社會主義現代化建設的浪潮中。習近平總書記在十九大報告中明確提出要“促進全國各民族交往、交流、交融，構建新型社會主義民族關系。”在2019年全國民族團結進步表彰大會上，習近平總書記指出要“以鑄牢中國民族共同體意識為主線做好各項工作”。2021年8月習近平總書記在中央民族工作會上進一步指出“要推動各民族共同走向社會主義現代化”。已有關于少數民族人口的研究主要集中在少數民族人口分布上，較少聚焦少數民族流動人口這個特定群體的空間格局。事實上，少數民族人口自身所具有的民族特性在現有戶籍制度和城鎮化建設的背景下表現出來的流動特征、原因、發展趨勢和空間上可能存在的集聚效應值得進一步研究。本文基于2010年全國人口普查地級市數據，對少數民族人口流動的空間格局和影響因素進行分析和總結，有助于深入把握我國少數民族人口流動的空間格局與動態演化趨勢。

1 文獻回顧

伴隨20世紀90年代以來少數民族人口流動規模日益擴大，國內研究者對少數民族人口的分布與變動、流動趨勢、群體特征和流動原因進行了多角度的研究。

1.1 少數民族人口的分布與變動

已有研究主要從三個方面展開。一是早期研究者多采用全國性人口普查數據，利用離散度、集中率等人口統計指標進行分析。原華榮等基于全國第四次人口普查數據，利用離散度得出少數民族人口的空間分布狀況。認為少數民族人口具有較強的地域特征，西南地區空間分布為低離散、高集中，而以東北地區為低集中、高離散(原華榮等，1994)。張善余、曾明星(2005)基于第五次全國人口普查數據，利用人口重心、離散度分析了中國少數民族人口分布特點及其變動情況。認為少數民族人口主要仍集中在西部地區這一傳統少數民族分布區域。從離散度分析，少數民族人口分布集中趨勢已經減小，人口分布相對凝固化。從人口重心變動趨勢來看，人口分布重心仍向西移動。駱為祥(2008)基于2005年全國1%的人口普查數據，利用離散度、集中率分析得出少數民族人口以西部內陸地區為主，地理分布相對集中，但向東部沿海地區的經濟發達地區發展。晏月平、李新宇(2018)基于2010年全國人口普查數據，利用離散度、集中率分析少數民族人口重心仍由西向東逐年偏移，少數民族人口集中度明顯高于漢族，而離散度低于漢族。

二是將空間統計分析運用于研究少數民族人口分布研究。焦開山(2014)基于第五和第六次全國人口普查數據分析得出少數民族分布及其變動有著明顯的空間關聯性，且一個地區少數民族人口分布及變動趨勢與鄰近地區關聯十分密切。東部少數民族人口比重增加，大部分西部地區少數民族人口占比逐漸增加，而東北和中部地區少數民族人口呈負增長，少數民族占比下降。高向東等(2016)基于2000年和2010年全國人口普查數據分析發現少數民族在空間分布上表現出不均衡性，傳統分布區具有明顯且穩定的集聚特征。但近兩年少數民族人口向全國呈擴散趨勢，其重要集聚地以大中城市和東部沿海地區為主(高向東、王新賢，2018)。

三是以地帶或者省域為研究尺度，對局部地區的少數民族人口分布及其變動進行分析。童玉芬和李建新(2001)運用地理學中羅倫斯曲線定量方法分析發現，20世紀90年的以來新疆大多數少數民族的空間分布呈分散的一般趨勢。張凌云等(2014)運用ArcGIS和空間自相關分析分析了新疆主要民族空間分布，發現從1982年以來主要民族的人口分布格局變化不明顯，但回族人口分布格局明顯變化。劉聰粉等(2010)運用空間自相關分析，對云南省各區縣1990-2005年的少數民族人口分布狀況進行分析，得出云南省少數民族人口分布具有很強的空間正相關性以及高度的穩定性。田愿靜激等(2013)運用數理統計和ESDA對上海少數民族常住人口的數量和分布狀況進行研究。李家旭等(2019)運用數理統計和GIS的空間數據可視化方法，對廣西少數民族人口分布特征和空間格局進行全面分析得出廣西省少數民族人口在縣級行政區域層面分布不均衡，在空間上具有集聚特征。

1.2 少數民族流動人口的流動特征

少數民族人口流動遵循了中國農村人口流向城市的一般規律，即少數民族流動人口同樣流向大中城市和東部沿海城市，并在城市中形成少數民族“大分散、小聚居”的分布特點(華彥龍，2003)。首先，從流動規模上看，肖銳(2016)認為少數民族人口流動并沒有改變我國少數民族人口分布格局，且少數民族人口流動的規模比例與少數民族人口總規模的比例基本一致。其次，從流動距離看，何立華、成艾華(2016)結合2010年第六次人口普查數據得出，少數民族的流動范圍多以省內流動為主，跨省少數民族流動人口多來自廣西、貴州以及湖南。最后，從流動人口的民族分布上看，何立華、成艾華(2016)總結發現壯族、回族、苗族、滿族、蒙古族流動人口數量最多。

1.3 少數民族流動人口的群體特征

段成榮和遲松劍(2011)利用2005年全國1%的人口抽樣調查數據對我國少數民族流動人口的總體特征進行了概括。研究發現少數民族流動人口性別比偏低，女性流動人口明顯多于男性，且年齡集中在勞動年齡之間。何立華、成艾華利用2000年和2010年全國人口普查數據得出性別比由開始的男少女多逐漸演變為男女基本持平，且少數民族流動人口受教育程度低。同時，少數民族流動人口多從事商業和餐飲服務業，等低端行業(周競紅，2001)。蘇麗鋒(2015)認為，少數民族流動人口就業質量不高，平均收入水平及參加社會保險的比例都較低，應有的社會保障缺乏。

1.4 影響少數民族人口流動的主要因素

少數民族人口流動受流入地的拉力和流出地的推力共同作用影響，同時也與少數民族流動人口自身的具體因素有關。湯奪先、郭寧(2016)認為，少數民族人口流動的影響因素，既與宏觀層面的戶籍制度、城鄉二元結構、勞動力轉移需求和全國大人口流動效應相關，也與微觀層面的個體經濟收入、文化一致性和心理因素緊密相關。沈林等(2001)認為少數民族人口流動是為了更多就業機會，以改善自身的經濟水平。但也有少數學者探討影響少數民族人口流動的其他因素。如拉毛才讓發現，少數民族流動人口中個體流動的原因非常復雜，部分人的流動不是為了溫飽，而是為了追求個人理想和價值的實現(拉毛才讓，2005)。

通過文獻梳理可以看出，研究者們對中國少數民族流動人口的空間分布、演變趨勢以及影響因素進行了多角度的研究，但依然存在進一步完善的空間。一方面，已有關于少數民族流動人口的空間分布量化分析多集中于傳統統計學方法，用集中率、離散度、人口重心等指標來體現少數民族人口流動。另一方面，在分析影響少數民族人口流動的因素時，現有研究基于傳統統計模型假設各變量相互孤立，較少考慮空間上的相互影響。基于此，本文使用GIS分析技術直觀展現少數民族流動人口的空間格局。同時從空間關聯性視角入手，將傳統的統計方法與空間計量模型相結合，更好揭示影響少數民族人口流動的動力機制。

2 數據、變量與方法

2.1 數據

本文主要數據來源于2010年全國第六次人口普查長表數據的10%比例抽樣人口數據，共2,105,260個樣本。該數據記錄了以戶為單位的個人微觀信息。如無特殊說明，下文中結果分析及數據推算均依據該樣本數據。

影響因素分析中采用的地圖數據源自國家基礎信息中心的1：400萬的《中華人民共和國行政區劃圖》。主要是2010年的中國地級行政區劃矢量圖。鑒于本論文的研究需求和數據的可獲得性，本文不將港澳臺地區納入研究范圍。若無特殊說明，文中提及的地級市均指市轄區。同時2010年的城市常住人口相關變量來源于國家統計局，其他城市變量均來源于《中國城市統計年鑒2010》。考慮到當期的人口流入主要取決于上一期流入地的情況，該年鑒數據統計范圍為2009年數據。

2.2 變量

結合文獻和本文所使用的2010年全國第六次人口普查長表數據的特點，將少數民族流動人口定義為：“民族”(R5)為非漢族，“普查時點居住地”(R6)在本普查小區，但“戶口登記地”(R7)為本鄉鎮、街道以外的人口。同時排除“普查時點居住地”(R6)和“戶口登記地”(R7)屬于同一個城市的市區范圍內的人口，即“市內人戶分離人口”。并根據研究需要將將少數民族流動人口分為 “省內少數民族流動人口”和“跨省少數民族流動人口”。

2.3 方法

為研究少數民族流動人口的分布特征及其影響因素，本文主要采用以下幾種分析方法：

一是全局空間自相關分析。從全局層面來分析空間要素的相關程度，Moran’s I指數已經成為研究空間自相關的最為經典、應用最廣的方法。其數學公式如下：

三是空間計量模型。包括多元線性回歸模型、空間滯后模型、空間誤差模型和帶有空間自回歸誤差項的空間自回歸模型。具體表達式為：

·多元線性回歸模型

ln(Flpop)=β0+β1ln(Pop)+β2ln(Rgdp)+β3ln(Ind)+β4ln(Wage)+β5ln(Exp)

+β6ln(Hs)+β7ln(Tf)+β8ln(Mcf)+β9Cap+μ

式中μ為隨機誤差項，β0、β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7、β8、β9為待估系數。

·空間滯后模型(SAR)

ln(Flpop)=β0+ρWln(Flpop)+β1ln(Pop)+β2ln(Rgdp)+β3ln(Ind)+β4ln(Wage)+β5ln(Exp)+β6ln(Hs)+β7ln(Tf)+β8ln(Mcf)+β9Cap+μ

式中ρ為空間回歸系數，W為相應地級市的空間權重矩陣。本文將空間權重矩陣定義如下：

·空間誤差模型(SEM)

ln(Flpop)=β0+λWln(Flpop)+β1ln(Pop)+β2ln(Rgdp)+β3ln(Ind)+β4ln(Wage)

+β5ln(Exp)+β6ln(Hs)+β7ln(Tf)+β8ln(Mcf)+β9Cap+ε

ε=λWε+μ

式中λ是空間殘差項自回歸系數，ε是回歸殘差向量，μ為獨立的隨機誤差。

·一般的空間計量模型(SARAR)

在判斷空間計量模型選擇時，因存在空間滯后效應和空間誤差效應同時發生的情況，針對這一情況發展出了空間滯后模型和空間誤差模型相結合的模型，稱為一般的空間計量模型，該模型同時具備空間滯后和空間誤差模型特點。

ln(Flpop)=λWln(Flpop)+β0+β1ln(Pop)+β2ln(Rgdp)+β3ln(Ind)+β4ln(Wage)

+β5ln(Exp)+β6ln(Hs)+β7ln(Tf)+β8ln(Mcf)+β9Cap+μ

μ=ρWμ+ε

3 少數民族流動人口空間分布的基本特征

3.1 少數民族流動人口的總體規模與流入地規模

依據2010年全國人口普查數據測算，2010年我國少數民族流動人口占全國流動人口的6.34%。按照這一比例及全國2.21億總流動人口來估算，全國少數民族流動人口規模為1401.14萬人。表1描述了2010年少數民族流動人口流入地排序及規模。總體而言，少數民族流動人口主要流入省為廣東省、廣西壯族自治區、浙江省、新疆維吾爾自治區、云南省、貴州省、遼寧省、內蒙古自治區、北京市和江蘇省。前十省份共占全部少數民族流入省份的73.79%。其中廣西壯族自治區、新疆維吾爾自治區、云南省、貴州省、內蒙古自治區、新疆維吾爾自治區既是我國少數民族聚居的地區，也是少數民族流入大省和自治區，少數民族流動人口流入少數民族聚集省份的比重為37.60%。此外，廣東省、北京市、浙江省和江蘇省是我國經濟發達地區，位于我國三大經濟圈，珠三角經濟圈、環渤海經濟圈和長三角經濟圈，少數民族流動人口流入經濟發達地區的比重為31.04%。可以看出，少數民族人口流動多集中于省內或自治區內流動，少數民族人口跨省流動則多流入我國經濟發達地區。

表1 少數民族流動人口流入地規模和比例分布及排序 (%)

3.2 少數民族流動人口空間集聚狀況

首先，運用全局空間自相關分析少數民族流動人口的空間集聚特征。依據各市級在空間上的地理關系位置，本文選擇了二進制的鄰接矩陣，并采用了一階Rook空間權重矩陣，使用Geoda軟件得到2010年人口普查的346個地級市單元的少數民族流動人口的全局Moran’s I值，如表2所示：

由表2可知，全局Moran’s I指數為正，Moran’s I為0.234，Z(I)為6.014，在p=0.001水平下的檢驗結果顯著。這說明在地級市這一空間尺度上，少數民族流動人口的空間分布確實存在空間依賴關系，并且為正相關。

表2 中國少數民族流動人口規模的Moran’s I值

圖1表示的是少數民族流動人口Moran’s I的散點圖，將其分為4個象限。其中第一象限和第三象限為空間正相關象限，有較強的同質性。第二象限和第四象限為空間負相關象限，有較強的異質性。這表明少數民族流動人口空間分布較強的全局集聚特征，主要表現為同質性這一類，即高-高型和低-低型。

圖1 少數民族流動人口Moran’s I局部散點圖

其次，運用局部空間自相關分析少數民族流動人口局部顯著性的空間關聯。即以少數民族流動人口規模為觀測值，用Geoda計算出各地級市之間的LISA值，依據顯著性小于0.05條件生成分類標準，同時利用ArcGIS10.2軟件將其進行可視化(見表3)。具體而言，第一，高-高型區域反映出該地區是少數民族流動人口分布的核心區或“熱點區”。顯著的高-高區域有江門市、佛山市、桂林市、柳州市、南寧市、貴陽市、廈門市和海口市。第二，低-低區域表示該地區是少數民族流動人口分布的邊緣區或“冷點區”。顯著的低-低區域有河南省17個地級市、湖北省10個地級市、安徽省7個地級市、山東省7個地級市、陜西省6個地級市。此外，四川省、江西省、山西省、甘肅省、江蘇省、河北省和湖南省均有涉及。第三，低-高區域代表該地區是少數民族人口流動分布相對“薄弱地帶”。顯著的低-高地區有廣東省11個地級市、廣西壯族自治區7個地級市、新疆維吾爾自治區7個地區(自治州)、貴州省3個地級市(自治州)、湖南省3個地級市、福建省2個地級市及云南省1個自治州。第四，高-低區域說明該地區是少數民族流動人口集聚區，而周圍不是。顯著的高-低地區有武漢市、宜昌市、長沙市、鄭州市、西安市和哈爾濱市，其中5個城市為省會城市。

表3 少數民族流動人口空間關聯區域分類

結合Moran’s I散點圖和少數民族流動人口空間關聯區域分類可以得出以下幾點特征：首先，整體上看，少數民族流動人口高集聚的城市僅占少數，存在部分低值集聚效應，大部分城市不存在顯著的集聚效應。其次，從同質性來看，少數民族流動人口位于第一象限(高-高)的地級市大部分在空間上呈現點片狀空間分布結構，說明少數民族流動人口空間分布具有顯著集聚特征。最為明顯的兩個區域是廣東省和廣西壯族自治區，這兩省地理位置較為優越，交通便捷，相連成片，在少數民族流動人口的空間集聚的核心區域，在整體的格局中呈現出舉足輕重的地位。再次，少數民族流動人口多位于第三象限(低-低)區域，在空間結構上呈現面狀分布，中部地區最為明顯。最后，從異質性來看，少數民族流動人口位于第二象限(低-高)區域多為西北、西南及少數民族本身集聚地區。少數民族流動人口位于第四象限(高-低)區域多為中部地區、西北和東北地區首府和省會城市。這些區域自身地理條件優越，社會經濟發展水平較好，使得這些城市本身有很強的吸引力。而其余周邊城市受制于發展條件，對少數民族流動人口吸引力有限。

4 影響少數民族流動人口空間分布的主要因素

考慮到少數民族流動人口的空間分布具有空間關聯性，下文將運用空間計量模型，從人口、經濟和社會三大因素出發對影響流入地的流入少數民族人口規模進行分析。在對現有文獻歸納總結基礎上，從《中國城市統計年鑒2010》中共選取了各地級市的經濟社會指標，具體見表4。

表4 自變量定義

各變量的描述性統計見表5。

表5 變量統計性描述

在空間滯后模型及空間誤差模型選擇方面，借鑒劉濤等對流動人口影響因素的分析方法，(1)劉濤、齊元靜、曹廣忠.中國流動人口空間格局演變機制及城鎮化效應——基于2000和2010年人口普查分縣數據的分析[J].地理學報,2015,(4).以最小二乘法回歸為基礎，采用拉格朗日乘子檢驗的方法對最小二乘法回歸的殘差項進行檢驗，由此來判斷選擇空間滯后模型還是空間誤差模型。從空間效應結果看出，在空間滯后的兩個檢驗中，一個檢驗強烈拒絕了“無空間相關”的原假設。在空間誤差的三個檢驗中，三個檢驗都強烈拒絕了“無空間自相關”的原假設，結果見表6。

表6說明了各地級市少數民族人口流動規模影響因素的空間回歸結果，并驗證了建立空間模型的必要性。在最小二乘法回歸中的自變量VIF均值為5.48(小于10)，自變量間不存在線性關系，即變量間無多重共線性問題。并對最小二乘法回歸采用了穩健回歸(robust)，消除了異方差的影響。在空間滯后(SAR)模型中，空間自回歸系數(rho)的估計值為0.0343，且在0.05的水平下顯著。而在空間誤差(SEM)模型中，誤差項的空間自回歸系數(lambda)的估計值為0.0107，且在0.01的水平下顯著。而在SARAR模型中，空間自回歸系數(rho)和空間誤差系數(lambda)都在0.01水平下顯著，因此最終選擇SARAR模型的回歸結果，并對各變量進行解釋：

表6 最小二乘法(OLS)模型及空間(SAR、SEM、SARAR)模型擬合結果

首先，城市職工平均收入是影響少數民族流動人口流入的最重要經濟因素。在具體的7個社會經濟指標中，平均收入的系數最大，為1.314。說明職工平均收入增長1%，少數民族流動人口規模增加1.314%。流入地的職工平均工資越高，越會吸引更多的少數民族人口流入。

其次，城市人均GDP是影響少數民族流動人口流入的又一重要經濟因素。回歸結果表明p<0.05且為正相關。彈性系數顯示，該城市人均GDP增長1%，少數民族流動人口增加0.615%。表明城市人均GDP越高,就業機會及收入更高，對少數民族流動人口的吸引力越大。

再次，城市財政預算支出對少數民族人口流入也具有較強的正向影響。財政預算支出在0.05的水平下顯著且呈現為正相關，彈性系數為0.645。即財政預算每增加1%,少數民族流動人口規模擴大0.645%。

此外，行政等級對于少數民族人口流入具有非常顯著的正向影響。具體而言，省會城市或直轄市的少數民族流動人口規模高出地級市少數民族流動人口規模1.109%。城市的人口、經濟、社會發展的綜合情況與行政等級相關，越高的行政級別意味著城市綜合實力越強，越有利于吸收更多的少數民族流動人口。

最后，交通設施在0.1的水平下顯著且呈現為正相關，彈性系數為0.713。說明人均公共建筑面積越大的城市，對少數民族人口流入越具有吸引力。

5 結論與討論

本文基于2010年第六次人口普查的長表數據和2010年《中國城市統計年鑒》中的各地級市社會經濟數據，以地級市為研究尺度，運用局部空間自相關分析、全局空間自相關系分析和空間計量模型等方法，對我國少數民族流動人口的空間格局及影響其流入的因素進行分析，得出以下幾點主要結論：

首先，少數民族流動人口跨省流動依據距離選擇最近的經濟發達的城市群。首選為以廣東省為核心的珠三角地區，長三角地區次之，再后為京津冀地區。珠三角地區范圍內的廣州市、深圳市是其中最為熱門的城市，而長三角和京津冀地區人口集聚效應并不明顯，僅有個別少數民族流入到長三角和京津冀地區。

其次，少數民族流動人口空間分布存在關聯性，表現出明顯的空間集聚特征。少數民族流動人口在空間分布上存在空間集聚特征，且這種關系具有正向的顯著性。同時，少數民族流動人口高集聚的城市只是少數，廣東省和廣西壯族自治區是少數民族流動人口的“熱點區”。中部地區省份多為少數民族流動人口的“冷點區”。

最后，在影響少數民族流入人口的人口、經濟和社會三大因素中，經濟因素是最重要因素。空間計量模型表明，經濟因素中的城市職工平均收入、城市人均GDP和城市財政預算支出越高，對少數民族流動人口的吸引力越大。社會因素中的城市行政等級和交通設施對少數民族人口流入也有顯著的正向影響。直轄市和省會城市對少數民族流動人口的吸引力越大，交通設施的便利水平有利于少數民族人口流入。而人口因素(城市人口規模)對少數民族人口流入沒有顯著影響。

在各民族共同走向社會主義現代化的過程中，我國少數民族人口流動日漸活躍，民族間的交往交流交融的深度和廣度不斷深化，少數民族人口的空間分布及結構變動與趨勢值得進一步深入研究。