三峽庫區(qū)外遷農(nóng)村移民適應(yīng)性研究
——基于9個省份983戶移民樣本的實證分析

王 珞 , 駱永菊 , 王順克

(1.昆士蘭大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，澳大利亞 布里斯班 QLD 4072；2.重慶電子工程職業(yè)學(xué)院 財經(jīng)學(xué)院，重慶 401331； 3.重慶水文化研究所，重慶 402160)

三峽庫區(qū)外遷農(nóng)村移民適應(yīng)性研究
——基于9個省份983戶移民樣本的實證分析

王 珞1, 駱永菊2, 王順克3

(1.昆士蘭大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，澳大利亞 布里斯班 QLD 4072；2.重慶電子工程職業(yè)學(xué)院 財經(jīng)學(xué)院，重慶 401331； 3.重慶水文化研究所，重慶 402160)

基于對三峽庫區(qū)外遷移民的實地調(diào)查數(shù)據(jù)，運用Logit模型方法分析了移民家庭決策者(即戶主)個人特征、移民家庭特征、移民安置地社會關(guān)系和移民政策等相關(guān)因素對移民安置地適應(yīng)性的影響。結(jié)果表明：移民家庭決策者的性別、年齡、受教育程度，家庭遷出人口數(shù)量、主要收入來源和人均收入等家庭特征，與當(dāng)?shù)鼐用竦慕煌潭取⑴c當(dāng)?shù)厝送ɑ榍闆r等社會關(guān)系特征，安置地區(qū)、安置區(qū)位、安置方式、后期扶持、職業(yè)培訓(xùn)等移民政策因素是影響移民適應(yīng)性的顯著因素。未來移民安穩(wěn)政策的調(diào)整方向可以從優(yōu)先加強對移民家庭戶主的教育和職業(yè)能力提升、實現(xiàn)移民家庭的整體搬遷、積極引導(dǎo)移民與當(dāng)?shù)鼐用竦纳鐣蝗?，把?yōu)于遷出地社會經(jīng)濟水平的地區(qū)或區(qū)位作為移出安置區(qū)(點)、在安置方式上更加傾向于移民意愿、強化移民后期扶持的落實等方面著手。

外遷農(nóng)村移民;適應(yīng)性;Logit模型;三峽庫區(qū)

0 引言

社會適應(yīng)性是個體在社會生存環(huán)境中交互影響中的適應(yīng)，即對社會文化、生活方式、價值觀念的應(yīng)對。移民的適應(yīng)行為是一種動態(tài)的、不斷變化的結(jié)構(gòu)，受移民家庭條件和移民年齡、教育程度、個性和生活環(huán)境等綜合因素的影響[1],不同的移民對新環(huán)境的適應(yīng)是有差異的，這與移民的性格、氣質(zhì)、受教育程度、語言能力和當(dāng)?shù)丨h(huán)境等因素影響有著密切的關(guān)系，移民自身的文化素質(zhì)、經(jīng)驗、能力也直接影響適應(yīng)過程[2]。J.W.Berry[3]在《文化適應(yīng)研究框架圖》中把年齡、性別、教育、社會地位、遷移動機、文化差異(語言、宗教)、性格和家庭因素作為影響移民適應(yīng)的緩和因素。大量證據(jù)表明，相對于男性來說，女性可能會經(jīng)受更大的風(fēng)險；教育似乎一直以來都是與積極性適應(yīng)相關(guān)聯(lián)的一個因素：接受的教育程度越高，可能承受的壓力就會越低[4]。在安置方式上，非洲各國庫區(qū)多數(shù)移民要求與鄰居和親屬住在一起，他們有強烈的集體感，各國政府采取社區(qū)整體搬遷、集中安置的政策[5]。從移民政策對移民的適應(yīng)性影響來看，邁克爾·M·塞尼[6]認為，實現(xiàn)成功移民(尤其是非自愿移民)至少要滿足5個政策條件：其一，要有一個保證移民的合法權(quán)益并使他們的生活水平同等或者超過以前的水平的好政策；其二，要執(zhí)行正確合理的政策，必須有強有力的機構(gòu)和實施正確政策的政治意愿；其三，安排足夠的資金；其四，要預(yù)防社會風(fēng)險并使之減少到最小程度；其五，要求移民和社區(qū)代表直接參與移民工作的整個過程。

三峽外遷移民整體社會適應(yīng)性程度的好壞直接影響三峽工程的成敗，其經(jīng)驗對中國工程性外遷移民安置具有重要的借鑒價值，一直是國內(nèi)學(xué)術(shù)界高度關(guān)注的研究領(lǐng)域。游愛軍等[7]對后靠移民的研究認為，經(jīng)濟、文化明顯影響移民適應(yīng)性。郝玉章等[8]發(fā)現(xiàn)跨省移民的生活、人際關(guān)系(文化)對其適應(yīng)性有影響。馬德峰[9]研究發(fā)現(xiàn)土地、住房以及社區(qū)整合、移民代表制度、幫扶制度等因素對移民適應(yīng)性存在影響；吳炳義等[10]從移民的年齡、職業(yè)、文化程度、經(jīng)濟收入狀況、生活條件和水平狀況、風(fēng)俗習(xí)慣、社會交往、環(huán)境安全感、參與群眾活動的意愿、移民政策的滿意度、遷移類型等方面進行了適應(yīng)性影響因素的分析，研究結(jié)果認為這些因素直接影響移民的社會適應(yīng)程度；李加福[11]通過對移民的研究，提出移民制度中的移民搬遷安置政策和移民后期扶持政策是影響水庫移民的關(guān)鍵性因素；曹錦清等[12]研究認為，親緣關(guān)系和地緣關(guān)系依然是村民唯一熟悉并加以利用的關(guān)系；王茂福等[13]認為，只有考慮了制度因素的水庫移民適應(yīng)才是符合實際的。

三峽移民安置的現(xiàn)有文獻大多聚焦于后靠移民安置問題，對外遷農(nóng)村移民適應(yīng)性的關(guān)注尚存以下不足：一是研究缺少理論維度的提煉和總結(jié)；二是忽視移民家庭決策者即戶主的個人特征對適應(yīng)性的影響；三是忽視移民家庭特征的影響，包括家庭人數(shù)、主要收入來源、家庭收入水平等因素對適應(yīng)性的影響。鑒于此，本研究基于Logit模型方法，通過實地調(diào)研，從移民家庭決策者即戶主的個人特征、移民家庭特征、安置地社會關(guān)系、移民政策4個維度實證考察外遷移民適應(yīng)性影響因素，以期為完善移民安置政策提供實踐參考。

1 研究方法

1.1 理論模型設(shè)計

通常的計量模型都是假定被解釋變量是連續(xù)的，但是現(xiàn)實中，往往會有被解釋變量只取有限多個離散的值，以這種被解釋變量建立的模型稱為離散選擇模型。在離散選擇模型中，最簡單的情形只有2個因變量，此時被解釋變量只取2個值，稱為二元選擇模型。

由于研究的被解釋變量是二分取值變量，即被解釋變量為“移民的適應(yīng)程度”，當(dāng)被解釋變量為“適應(yīng)移民”時，取值為“1”，被解釋變量為“返遷移民”時，取值為“0”，常用的計量估計方法是Logit方法。該方法假定，解釋變量與各被解釋變量之間表現(xiàn)為線性關(guān)系，技術(shù)采用的二分選擇能夠通過邏輯斯蒂回歸模型表示：

(1)

式中：P為在y=1事件產(chǎn)生的概率；x為解釋變量；α為參數(shù)的向量。該模型用于解釋事件發(fā)生的概率。

估算模型Logit轉(zhuǎn)換成為：

Li=α0+α1x1i+α2x2i+…αkxki+ei。

(2)

式中：Li表示事件發(fā)生比(odds)對數(shù)，Li=In [P(yi=1)/(1-P(yi=1)]，即采用概率與不采用概率的比值的對數(shù)(實際上Li=αx);α0,α1,α2,…，αk分別為待估參數(shù)；x1,x2,…，xk為解釋變量；ei為隨機擾動項。

模型數(shù)據(jù)采用受限因變量回歸估計專業(yè)軟件Limdep9.0分析處理。

1.2 變量定義

本研究把主觀上愿意且實際留在安置地生活的移民界定為“適應(yīng)移民”；否則為“非適應(yīng)移民”，包括把主觀上不愿意留在安置地且已經(jīng)返流到遷出地或其他地方和主觀上不愿意留在安置地卻因各種原因尚未離開安置地的移民。移民是否適應(yīng)安置地是本研究模型定量分析的因變量，適應(yīng)移民取值1，否則取值為0。

基于國內(nèi)外學(xué)者的外遷移民適應(yīng)性研究成果和數(shù)據(jù)調(diào)研的可行性，本研究擬從移民家庭決策者(即戶主)的個人特征(包括性別、年齡、文化程度、職業(yè)類型)、移民家庭特征(包括家庭搬遷人數(shù)、勞動力人數(shù)、主要收入來源、家庭收入水平)、安置地社會關(guān)系(包括與當(dāng)?shù)鼐用竦慕煌潭取⑼ɑ榍闆r、親戚和好友遷至當(dāng)?shù)厍闆r)、移民政策(包括遷入地區(qū)、安置地區(qū)位、安置方式、后期產(chǎn)業(yè)扶持政策和職業(yè)技能培訓(xùn))4個方面因素定量考察對移民適應(yīng)性的影響并作為模型分析的自變量。自變量定義及影響預(yù)期見表1。

表1 模型中引入的解釋變量的名稱、含義和變量影響預(yù)期Tab.1 The name,the meaning,and the variable influence expectations of the explained variables introduced in the model

1.3 數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

1.3.1 數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)來源于課題組2014年6—8月的外遷移民入戶調(diào)查資料。在綜合考慮自然環(huán)境、區(qū)位布局、交通條件、經(jīng)濟環(huán)境等因素后確立了2個方面的數(shù)據(jù)來源，一是遷出地集中的重慶市三峽庫區(qū)，包括重慶市涪陵區(qū)、豐都縣、忠縣、萬州區(qū)、開縣、云陽縣、奉節(jié)縣、巫山縣8個區(qū)縣，采集了249個非適應(yīng)移民(返遷)家庭樣本；二是在政府組織的遷入地集中的沿海地區(qū)的山東、浙江、江蘇、福建、廣東5個省份和中部地區(qū)的江西、安徽、湖北、湖南4個省份的627個安置點中采集了734個適應(yīng)移民(未返遷)樣本，共計有效樣本983個。所用數(shù)據(jù)抽樣區(qū)域分布合理，樣本量較大，能夠滿足本研究的要求。

1.3.2 數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計。在983個移民數(shù)據(jù)樣本中，在樣本類型結(jié)構(gòu)方面，返遷移民占25.33%，適應(yīng)移民占74.67%；在戶主性別結(jié)構(gòu)方面，男性占56.45%，女性占43.55%；在年齡結(jié)構(gòu)方面，小于35歲的占22.99%，35～55歲之間的占47%，大于55歲占30.01%；在接受教育程度方面，沒有接受教育的人員占8.14%，小學(xué)文化程度占34.99%，初中文化程度占53.10%，高中及其以上占3.77%；在職業(yè)類型結(jié)構(gòu)方面，從事農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的占16.58%，務(wù)工的占55.54%，經(jīng)營的占27.67%，其他占0.21%；在安置區(qū)結(jié)構(gòu)方面，中部地區(qū)的4個省(安徽、湖北、湖南、江西)占48.63%，沿海地區(qū)5個省(江蘇、浙江、山東、福建、廣東)占51.37%。

2 實證結(jié)果與討論

采用受限因變量回歸的專業(yè)計量軟件Limdep 9.0對外遷移民適應(yīng)性模型進行估計(表2)。模型的對數(shù)似然函數(shù)值為-132.621 33；受限對數(shù)似然函數(shù)值為-552.693 30，卡方值為840.143 94，卡方值的顯著性水平為0.000 00，McFadden偽決定系數(shù)為0.760 045 3，模型總體上對樣本數(shù)據(jù)擬合較好。

2.1 戶主個人特征對移民適應(yīng)性的影響

表2顯示：戶主“性別”變量系數(shù)符號為正，與預(yù)期相符，并達到10%顯著性水平，表明移民戶主性別是影響移民安置地適應(yīng)性的顯著因素，男性當(dāng)家作主的移民戶適應(yīng)性高于女性當(dāng)家作主的移民戶。這是因為相對于男性來說，女性可能會經(jīng)受更大的風(fēng)險[14]；“性別”變量的邊際效應(yīng)估計值0.002 0，意味著男性戶主的移民家庭適應(yīng)安置地的可能性比女性戶主的移民家庭高0.2個百分點。

戶主“年齡”變量系數(shù)符號為負，與預(yù)期相符，并達到10%顯著水平，說明戶主年齡是影響移民適應(yīng)性的顯著因素，戶主年齡越大的移民戶適應(yīng)性越低。這一結(jié)果與Kolaitis的研究一致，即年齡越小越容易適應(yīng)?！澳挲g”變量的邊際效應(yīng)估計值-0.001 20，意味著戶主年齡每增加10歲，其家庭適應(yīng)安置地的可能性會降低1.2%。

移民戶主的“接受教育程度”變量系數(shù)符號為正，與預(yù)期相符，達到1%的顯著水平，說明移民戶主接受教育程度成為移民家庭適應(yīng)的影響因素，接受教育的程度越高，適應(yīng)社會的生存能力就越強，這可能是因為接受教育程度越高，可能承受的壓力就會越低的緣故[15]。邊際效應(yīng)的估計值為0.049 17，意味著當(dāng)移民戶主接受教育的水平提高1倍，其家庭適應(yīng)水平提高的概率就會增加4.92倍。

“主要職業(yè)”變量因素的系數(shù)符號為正，與預(yù)期相符，說明職業(yè)越好、技術(shù)水平越高，家庭收入就越高，對移民家庭的適應(yīng)能力的增加就越有利，但影響并不顯著，說明不成為影響移民適應(yīng)的因素。

2.2 移民家庭特征對移民社會適應(yīng)的影響程度

“遷出人口數(shù)”變量因素系數(shù)符號為正，與研究預(yù)期相符，并達到1%的顯著水平，說明家庭遷出人口數(shù)成為影響移民適應(yīng)的顯著因素。移民家庭遷出的人數(shù)越多(或者全部遷出)，在安置地適應(yīng)的水平就越強,這主要因為親緣關(guān)系依然是村民最熟悉并加以利用的關(guān)系[16]，同時聯(lián)合國秘書長在《國際遷移與發(fā)展》[17]的報告中也提出，移民融入社會取決于多種因素，其中包括有可能與直系親屬相伴或團聚因素的影響；邊際效應(yīng)的估計值為0.030 68，這意味著當(dāng)家庭遷出人口數(shù)增加10%，可能引起移民家庭適應(yīng)水平增強的概率會提高30.68%。

表2 三峽外遷移民適應(yīng)因素的Ordered probit模型估算結(jié)果Tab.2 Ordered probit model estimating results about the factors for the Three Gorges immigrants

說明：***表示p<0.01,**表示p<0.05，*表示p<0.10。

家庭“非勞動力人數(shù)”變量因素的系數(shù)符號為正，與預(yù)期相符，并達到5%的顯著水平，說明家庭非勞動力人數(shù)成為影響移民適應(yīng)的顯著因素，移民家庭的非勞動人數(shù)越少，移民家庭的適應(yīng)程度就越高，可能是因為家庭非勞動力人數(shù)少，從事掙錢的家庭成員的比例越大，家庭收入水平就越高，主要原因是經(jīng)濟層面的適應(yīng)成為移民安居立足的基礎(chǔ)；邊際效應(yīng)的估計值為0.019 95,意味著當(dāng)移民家庭非勞動力人數(shù)增加10%就會引起移民家庭適應(yīng)程度水平下降19.95%。

家庭“主要收入來源”變量因素系數(shù)符號為負，與研究預(yù)期相符，并達到10%的顯著水平，說明主要收入來源成為影響移民家庭適應(yīng)的顯著因素，在以農(nóng)業(yè)收入為主的移民家庭的適應(yīng)程度會低于以其他3個類型(以打工收入為主、以經(jīng)營收入為主和以其他收入(固定的工資收入、養(yǎng)老保險收入等)收入為主的移民家庭，這也說明農(nóng)業(yè)收入水平或附加值較其他類型收入比較低的緣故；邊際效應(yīng)的估計值-0.014 33，當(dāng)移民家庭主要收入來源從非農(nóng)收入型向農(nóng)業(yè)收入型轉(zhuǎn)移每增加10%，就可能引起移民家庭適應(yīng)程度水平下降14.33%。

“家庭人均收入水平”變量系數(shù)符號為正，與研究預(yù)期相符，并達到10%的顯著水平，說明家庭人均收入成為影響移民家庭適應(yīng)的顯著因素，移民家庭人均收入水平與移民家庭適應(yīng)程度正相關(guān)，收入水平越高，移民家庭的適應(yīng)程度就越高。相關(guān)研究成果也說明了這一問題：嚴志蘭[18]認為移民經(jīng)濟層面的適應(yīng)是移民移安居立足的基礎(chǔ)，吳垠[19]認為經(jīng)濟收入和生活水平的提高成為移民安置“穩(wěn)得住”的關(guān)鍵因素；邊際效應(yīng)的估計值0.033 71，意味著當(dāng)移民家庭人均收入水平增加了10%，對移民家庭的適應(yīng)程度水平會提高33.71%。

2.3 社會關(guān)系對移民社會適應(yīng)的影響程度

“與安置地居民正常往來”變量系數(shù)符號是正，與研究預(yù)期相符，并達到1%的顯著水平，說明與安置地居民正常往來成為移民社會適應(yīng)的影響因素，移民與當(dāng)?shù)鼐用窠煌某潭仍筋l繁，移民的適應(yīng)程度就越高，實際上是外來移民文化與當(dāng)?shù)匚幕蝗诘倪^程加快了移民融入當(dāng)?shù)匚幕倪M程。C.Ward等[20]、楊彥平等[21]、蘇瑩榮等[22]的研究認為，文化環(huán)境的適應(yīng)劃分為心理適應(yīng)和社會文化適應(yīng)兩個維度,其中，社會文化的適應(yīng)是指適應(yīng)當(dāng)?shù)厣鐣哪芰?，是否與當(dāng)?shù)厝诉M行有效的接觸，包括思維模式、習(xí)慣、語言、價值取向、與人交往方式成為社會適應(yīng)的首要選擇，這一研究結(jié)果印證了前面的實證結(jié)論；邊際效應(yīng)的估計值0.086 69，意味著當(dāng)移民與當(dāng)?shù)鼐用裾＝煌念l率增加了10%，移民社會適應(yīng)的程度會提高8.67%。

“與安置地居民的通婚”變量系數(shù)符號是正的，與研究預(yù)期相符，并在1%水平條件下影響顯著，說明該變量因素成為影響移民家庭適應(yīng)的顯著因素。移民與當(dāng)?shù)鼐用裢ɑ槌潭仍礁哒f明移民與當(dāng)?shù)鼐用裣嗳诔潭仍礁?，移民家庭的適應(yīng)水平就越高。著名移民專家雷亨順的研究表明，移民與當(dāng)?shù)鼐用裢ɑ槌潭瘸蔀橐泼襁m應(yīng)當(dāng)?shù)厣鐣闹匾獦?biāo)準(zhǔn)之一，社會學(xué)專家風(fēng)笑天把移民與當(dāng)?shù)鼐用裢ɑ槌潭茸鳛楹饬恳泼裆鐣m應(yīng)的重要內(nèi)容。邊際效應(yīng)的估計值0.056 26，意味著當(dāng)移民與當(dāng)?shù)鼐用裢ɑ槌潭仍黾?%，移民家庭的適應(yīng)程度增加的可能性為5.63%。

“是否有親戚或好友遷到當(dāng)?shù)亍弊兞繛檎?，與研究預(yù)期相符，在10%水平條件下影響顯著，說明是否有親戚或好友遷到當(dāng)?shù)爻蔀橛绊懸泼窦彝ミm應(yīng)的因素，移民親戚或好友遷到當(dāng)?shù)氐脑蕉啵泼裨诎仓玫氐倪m應(yīng)程度就越高，這可能因為親緣關(guān)系依然是村民最熟悉并加以利用的關(guān)系[23]。邊際效應(yīng)的估計值0.054 91，意味著當(dāng)移民的親戚或好友隨同遷移到當(dāng)?shù)厝藬?shù)增加1%，移民家庭的適應(yīng)程度增加的概率會為5.49%。

2.4 移民政策對移民社會適應(yīng)的影響程度

外遷移民的遷往地有兩大區(qū)域，一是社會經(jīng)濟發(fā)達的東部沿海地區(qū)，二是長江中下游地區(qū)?！斑w往地”變量因素的系數(shù)符號為正號，與研究預(yù)期相符，在1%的水平條件下影響極顯著，說明遷往地成為影響移民適應(yīng)的顯著因素，遷往經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的東部移民比遷往欠發(fā)達地區(qū)的長江中下游地區(qū)更加適應(yīng)，穩(wěn)定性更高，主要原因在于更加發(fā)達的經(jīng)濟社會給移民生存發(fā)展帶來更多更好的機會和環(huán)境。邊際效應(yīng)的估計值為0.071 64，意味著在保持其他因素不改變的情況下，遷往東部地區(qū)的移民安置的適應(yīng)程度會比安置到中部地區(qū)的移民的適應(yīng)程度的概率會高出7.16%，說明東部地區(qū)比中部地區(qū)更加適應(yīng)移民安置。

“安置地區(qū)位”變量因素，以農(nóng)村作為參考，相對城郊而言。模型數(shù)據(jù)顯示，系數(shù)符號為正，與研究預(yù)期一致，并在5%水平條件下顯著，表明安置地區(qū)位成為影響移民適應(yīng)程度的顯著因素，城郊區(qū)位安置移民較農(nóng)村區(qū)位安置移民的適應(yīng)程度更高，很顯然，城郊區(qū)位的生產(chǎn)、生活條件一般會比農(nóng)村區(qū)位條件好。邊際效應(yīng)的估計值為0.127 4，意味著在同等條件下，把移民安置在城郊結(jié)合部較把移民安置在農(nóng)村地帶的適應(yīng)程度的概率會提高12.74%?！鞍仓玫貐^(qū)位”以農(nóng)村作為參考，相對城鎮(zhèn)而言，模型數(shù)據(jù)系數(shù)符號為正，與研究預(yù)期相符，在1%水平條件下極顯著，該變量因素成為影響移民適應(yīng)程度的因素，把移民安置到城鎮(zhèn)的適應(yīng)程度較安置到農(nóng)村的適應(yīng)程度高；邊際效應(yīng)的估計值為0.177 2，意味著在同等條件下，把移民安置在城郊結(jié)合部較把移民安置在農(nóng)村地區(qū)的適應(yīng)程度的概率會提高17.72%。

對“安置方式”變量因素而言，作為政府組織的集體搬遷的安置方式，包括集中安置、相對分散安置2種類型，從模型數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，系數(shù)符號為正，與研究預(yù)期相符，并在1%的水平條件下影響極顯著，安置方式成為影響移民適應(yīng)程度的重要因素；移民集中安置的適應(yīng)程度較分散安置的適應(yīng)程度高，可能因為集中安置的移民習(xí)慣依靠移民內(nèi)部的互相幫助克服困難、解決問題，有利于加強移民內(nèi)部的團結(jié)和向心力，不會孤獨[24]；其邊際效應(yīng)為0.067 65，說明在同樣條件下，移民集中安置比分散安置的適應(yīng)程度的概率要高出6.77%。

“移民的后期扶持政策落實情況”變量因素系數(shù)符號為正，與研究預(yù)期一致，影響在1%條件下極顯著，因此，“移民的后期扶持政策”變量因素成為影響移民適應(yīng)程度的重要因素；移民后期扶持政策落實得越好，移民的適應(yīng)程度就會越強，這主要因為針對性移民后期扶持政策是實現(xiàn)移民穩(wěn)定的重要保障，也是與自愿移民的差別[25]。邊際效應(yīng)的估計值0.399 35，說明同等條件下，非自愿移民在有移民后期扶持政策的支持比沒有移民后期扶持政策的支持的適應(yīng)程度會高出39.94%。

“移民職業(yè)或技術(shù)培訓(xùn)”變量因素系數(shù)符號為正，與研究預(yù)期一致，在1%水平條件下影響極顯著，說明移民職業(yè)或技術(shù)培訓(xùn)成為影響移民適應(yīng)程度的因素。通過移民職業(yè)或技術(shù)培訓(xùn)的移民比沒有通過培訓(xùn)的移民的適應(yīng)程度要高些，這是因為職業(yè)技術(shù)能力是人們生產(chǎn)發(fā)展的重要手段；邊際效應(yīng)的估計值0.149 74，意味著在同等條件下，通過職業(yè)或技術(shù)培訓(xùn)的移民比沒有培訓(xùn)的移民的適應(yīng)程度的概率會高出14.97%。

“移民搬遷安置補償政策”變量系數(shù)符號為正，與研究預(yù)期相符，在5%水平條件下影響顯著，說明移民搬遷安置補償政策成為影響移民適應(yīng)程度的因素，說明非自愿移民沒有移民安置補償政策支持與有移民安置補償政策支持，后者更利于移民的適應(yīng)程度的增強，邊際效應(yīng)的估計值為0.177 3，意味著在相同條件下，有移民搬遷安置補償政策支持的移民比沒有移民搬遷安置補償政策的移民的適應(yīng)程度提高的概率會高出17.73%。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

1)移民家庭決策者(戶主)的個人特征成為影響移民家庭適應(yīng)程度的顯著因素。戶主為男性的移民家庭適應(yīng)程度高于女性戶主家庭；戶主接受教育程度越高，其家庭的適應(yīng)程度就越高。2)移民家庭特征成為影響移民適應(yīng)程度的顯著因素，家庭遷出人數(shù)越多、非勞動力人數(shù)越少，家庭人均收入越高，非農(nóng)業(yè)收入越高，移民家庭適應(yīng)程度就越高。3)移民與當(dāng)?shù)鼐用竦纳鐣P(guān)系也直接影響移民社會適應(yīng)程度。移民與當(dāng)?shù)鼐用窠煌筋l繁、關(guān)系越密切，移民家庭的適應(yīng)程度就越高，與當(dāng)?shù)鼐用裢ɑ樵蕉?，相融程度就越高，移民家庭的適應(yīng)程度就越高；移民的親戚朋友一同遷來的越多，對移民家庭的適應(yīng)程度就越高。4)移民政策也成為影響移民社會適應(yīng)的重要因素。經(jīng)濟發(fā)達的沿海地區(qū)安置移民比經(jīng)濟欠發(fā)達的長江中下游地區(qū)更利于移民適應(yīng)；在安置地區(qū)位中，城鎮(zhèn)比城郊和農(nóng)村更利于移民的適應(yīng)，城郊比農(nóng)村更利于移民的適應(yīng)；集中安置方式比分散安置方式更有利于移民的適應(yīng)；移民的搬遷補償政策、職業(yè)技能培訓(xùn)、后期扶持政策成為提高移民社會適應(yīng)程度的重要措施。

3.2 建議

1)移民家庭決策者(戶主)是實現(xiàn)移民家庭“搬得出、穩(wěn)得住、能致富”的重要影響因素，在實施搬遷前后要重點加強對移民家庭戶主即家庭決策者的培訓(xùn)或教育工作，特別是加強職業(yè)技術(shù)和能力的提升，增強移民家庭的整體搬遷自信力和適應(yīng)能力。2)要實現(xiàn)移民搬遷的穩(wěn)定，原則上要求移民家庭成員一同整體搬遷，父母兄弟姐妹、親戚朋友、鄰居屬于移民的，在安排安置地的時候盡可能安置在一起或鄰近的地方，滿足他們在情感上的互相支撐。3)當(dāng)?shù)卣⒁泼窦彝头鰴C制，一戶當(dāng)?shù)鼐用駧头鲆患乙泼瘢龠M移民與當(dāng)?shù)鼐用竦慕涣魅诤稀?)要把比遷出地經(jīng)濟社會更加發(fā)達的地區(qū)作為移民的安置區(qū)才有利于移民的穩(wěn)定，同時盡量選擇城鎮(zhèn)或城郊區(qū)位作為移民的安置點。5)在安置方式上選擇集中或分散方式完全由移民的意愿決定，不由政府行政命令決定。6)在搬遷前后要針對安置地的生產(chǎn)或職業(yè)調(diào)整的需要對移民進行職業(yè)技能的培訓(xùn)或心理疏導(dǎo)以及心理干預(yù)，增強移民信心。7)制定科學(xué)、完善的有針對性的移民搬遷補償政策和移民后期扶持政策是實現(xiàn)移民穩(wěn)定和實現(xiàn)“搬得出、穩(wěn)得住、能致富”目標(biāo)的重要保障。

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ResearchontheSocialAdaptationofRuralEmigrantsfromThreeGorgesReservoirArea:BasedonEmpiricalAnalysisof983EmigrantSamplesfrom9Provinces

WangLuo1,LuoYongju2,WangShunke3

(1.SchoolofEconomics,TheUniversityofQueensland,BrisbaneQLD4072,Australia； 2.FinanceandEconomicsCollege，ChongqingElectronicEngineeringVocationalCollege,Chongqing401331,China; 3.ChongqingInstituteofWaterCulture，Chongqing402160,China)

This paper, based on the investigation data on the spot about the emigrants from Three Gorges Reservior area, using the method of logit model estimation, analyzes the influence on immigrant settlement adaptation by relevant variables such as the personal characters of decision-maker or head of emigrant household, the features of the emigrant households and immigrant settlement social relation and migration policy. The research shows that such emigrant household’s features as the sex of migrant household’s decision-maker, age, education background, the number of emigrants, the major income source and the average income per person, such social relation features as contact with the local residents and intermarriage with the local people, and migration policy such as settlement areas, settlement locations, settlement way, the follow-up support policy and vocational training, are the major factors of influencing the migrant adaptation. How to adjust the future migrant settlement policy maybe starts from perspectives such as priority given to enhancing the migrant household head’s education as well as vocational competence improvement， the integral emigration of the whole family, encouraging the immigrants to blend socially with the local residents, choosing the more developped areas economically than the emigrant ones as the settlement areas, more respect to the emigrants’ wills about settlement way, and the implementation of the emigrants’ follow-up support.

rural emigrants; adaptation; Logit model; Three Gorges Reservoir area

2015-05-08；

2015-07-01

國家社會科學(xué)基金項目(14BTJ029)；重慶市社會科學(xué)規(guī)劃項目(2013YBSH049)；重慶市教委科技項目(kj133402)；重慶市水文化研究所重點資助項目

王珞(1991-)，女，重慶萬州市人，碩士研究生，主要從事經(jīng)濟與金融研究，(E-mail)470128751@qq.com。

駱永菊(1964-)，女，重慶萬州市人，教授，學(xué)士，主要從事區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，(E-mail)gsxlyj2006@126.com。

S05

A

1003-2363(2016)01-0168-06