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    3.受教育年限。迁移具有较强的教育选择性这一点，在调查时点法下和全面倒推法下得到了证实，而且全面倒推法下，随着受教育年限增加，迁移风险也不断增加，体现出人口迁移具有较强的教育选择性。然而，局部倒推法下显示，尽管受教育年限增加对迁移的影响有着正向的影响，但这种影响力(beta)并不如其他模型中大，并且在统计上只是接近于5%的显著水平。
    4.婚姻状态。调查时点法、局部倒推法、全面倒推法一致表明，单身者的迁移风险远高于有过婚姻经历的人，而且这种差异在统计上显著。但3种方法的beta值有差异，与调查时点法(0.3956)相比，局部倒推法(0.2081)大大低估了单身者的迁移风险，全面倒推法(0.3515)估计值偏低。
    可见，不同的处理方法对因变量与自变量间的关系产生了重大的影响。时变性因素不仅对时变性变量本身有影响，而且对非时变性变量（如性别）在回归分析中的统计显著性和回归系数的大小产生影响。
    六、结论与讨论
    从方法论角度看，迁移研究中的同时性偏差是值得关注的重要问题。正如艾尔·巴比(2005)指出，因果关系成立的基本原则之一就是原因必须先于结果发生，忽略变量随时间而改变的属性就不能构建正确的因果关系。本研究对此进行了数据处理方法和模型模拟的演绎，结果表明，不同数据处理方法使得时变性因素对迁移选择性有明显影响，甚至改变变量作用的方向。从而忽略迁移过程前后个体的人口经济特征的变化，将可能导致我们对迁移过程中的年龄、教育、婚姻等时变性因素的选择性做出错误的结论。因此，对于调查时点法，除非数据结构不许可，不应当选择该方法。局部倒推法本质上是将各年的迁移者假想为2000年时发生的迁移，假借2000年初时人群的年龄、婚姻、性别、教育水平等特征为参照对象，在方法上有一定的合理性，但忽略了不同迁移年份间决策背景的差异。全面倒推法将所有被调查者的人口经济特征按年倒推回到了每年初时的状态，从而使得以年为基准的迁移者与参照群体及其特征之间具备了可比性，有着独特的优点。
    如果对全面倒推法下的分年数据进一步分析，这种优点更加明朗。笔者的初步尝试发现，当仅仅选取2000年为研究年份进行分析时，教育对迁移风险的影响不显著，而以1999年和1998年为研究年份进行分析时，则不存在这种情况。事实上，这从数据构成本身和中国迁移的特点可以得到解释。“五普”统计时点截止到当年11月1日零时，距离中国传统节日春节还比较远。当以2000年为研究年份时，大量的外出务工者还没有返回老家。这些务工者大部分是农村人，他们平均受教育程度较低是一个不争的事实，因此2000年的截面数据出现迁移的教育选择性不显著是可以理解的。而在普查数据中保留下来的1999和1998年中迁移人口，与未迁移人口比，很可能有着较高的平均受教育水平。因此，全面倒推法能够发现教育选择性的中国特色，厘清选择性与时变性之间的辩证关系，有助于发现更有价值的信息。
    但对于全面倒推法的应用需要进行更深入的思考。例如，能否将人年分解法下3年的数据合并用于描述性分析和回归分析。因为这种合并处理需要警惕3个统计事实：(1)合并之后观察值在跨年间存在着序列相关；(2)合并后的样本存在着参照组混同的问题，这相当于一个面板数据；(3)合并后的数据使得样本量成倍增加。这三点对统计方法应用和统计结果的可信性提出了挑战。究竟影响如何，有待于进一步探讨。
    注释：
    ①这一方法曾在笔者的硕士论文(Tang，2005)和唐家龙、马忠东(2007)的文章中使用过，这里主要从方法论的角度进行的阐释与思考。
    ②在局部倒推和全面倒推中，没有将年龄低于15岁的观测值剔除，主要是为了便于说明数据处理方法的可靠性。同样，后面的统计模型中也保留了那些年龄小于15岁的观测值。
    ③DeMaris(1992)认为，Logistic回归中采用的是似然比方法，不应该将伪R作为被解释的比例R。

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论城镇化因素对我国地区人口迁移选择性的影响    热  ★★★ 【字体：小 大 】

论城镇化因素对我国地区人口迁移选择性的影响

收集整理：佚名    来源：本站整理  时间：2012-06-24 19:43:17   点击数：[]

例要高出前两种方法很多。数据同时也表明，未婚者更容易发生迁移行为。     比较分析表明，我们的处理方法识别了时变性的影响，年龄、教育、婚姻等时变性因素的均值和方差发生了明显变化，忽略这些因素将带来分析上的风险。     五、时变性影响的Logistic模型分析与比较     上述分析表明，时变性变量的均值及均方差随着时间而变化。进一步还需要确定不同处理方法下变量间关系是否稳定，是否具有统计上的显著意义。下面利用Logistic模型的结果来审视这些问题。Logistic模型是处理二分变量的标准方法，也是迁移研究中的常用工具，表4列出了3种处理方法下Logistic回归分析的结果。通过模型设定选择了参照组，年龄的参照组为45岁及以上组，性别的参照组为男性，婚姻的参照组为曾婚。     （一）模型拟合优度     首先看一下模型的总体拟合效果。王济川、郭志刚(2001)指出，Hosmer和Lemeshow的拟合优度检验是估价Logistic回归模型的拟合优度最为广泛应用的指标，可以据此探讨模型对数据的拟合情况。根据该检验，在自由度为8的情况下，调查时点法下的卡方值为13.10，P值为0.108，局部倒推法下的卡方值为6.93，P值为0.544，全面倒推法下的卡方值为10.90，P值为0.143，卡方统计结果均不显著。因此，不能拒绝3个模型对数据都拟合得很好的假设。     如果利用类确定系数伪R进行比较，3个模型中得到的伪R分别为0.0905、0.0944、0.0674。由此看来，前两种方法具有更高的解释力度，局部倒推法较之调查时点法提升了模型的解释能力，而全面倒推法的解释力度最低③。段成荣(2000)认为，考虑了时变性因素后的模型对迁移风险的类解释系数会上升。本研究证实了他的推断。     笔者认为，模型拟合优度考察的是模型对数据的拟合能力，并不能对数据处理方法的优劣进行有效的判别。就本研究而言亦是如此，因为3个模型各自的样本量不同；其数据结构发生了变化。在此情况下，从回归系数大小的变化及变量影响的统计显著性角度来考察分析方法差异对迁移选择性的影响是可行的选择。     （二）回归系数的差异     总体来看，3种处理方法下各变量对迁移选择性的影响基本一致，尽管变量的回归系数beta值差异明显，而且部分变量的作用在统计显著性上发生了变化，但自变量作用的方向改变。为了分析时变性的影响，下面分别就回归系数的变化和标准误差的变化进行说明（见表4）。     1.年龄。各个模型均显示，与45岁及以上人口相比，其他年龄段人口的迁移风险都较高，其中20～24岁组迁移风险最高，25～29岁组（局部倒推法）、15～19岁组（调查时点法和全面倒推法）迁移风险次之，然后依次是30～34、35～39、40～44岁组人口。即随着年龄增加迁移风险先上升，然后达到峰值，最后迁移风险随年龄增加而下降。这基本反映了迁移的年龄选择性模式，与众多学者的研究一致。     然而，不同模型中相同年龄组的回归系数beta尽管都在1‰的统计水平上显著，但大小明显不同。与调查时点法相比，局部倒推法下所有年龄组的beta偏高，全面倒推法下都偏低。这可能是由于局部倒推法下迁移者的参照组（未迁移者）年龄相对上升，而全面倒推法下迁移者的参照组的年龄平均值下降。     2.性别。性别不是随时间而改变的变量，但不同处理方法下性别对迁移的影响有了一定的变化，而且3种情况下与描述性分析中的结果并不一致。在调查时点法下，beta等于-0.0556，Z值为-1.32。这说明女性比男性迁移风险略低，但这种差异在统计上并不显著。在局部倒推法下，beta值下降为-0.0803，Z值为下降为-1.91，女性比男性迁移风险进一步下降，而且接近了5%的统计显著水平。在全面倒推法下，beta值和Z值与调查时点法基本一致。

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