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三峡外迁移民在统计特征差异条件下的社会适应性影响——基于9个省份983户外迁移民样本的实证研究

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王珞, 骆永菊. 三峡外迁移民在统计特征差异条件下的社会适应性影响——基于9个省份983户外迁移民样本的实证研究[J]. 西南大学学报（自然科学版）, 2021, 43(6): 113-121. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2021.06.015
引用本文: 王珞, 骆永菊. 三峡外迁移民在统计特征差异条件下的社会适应性影响——基于9个省份983户外迁移民样本的实证研究[J]. 西南大学学报（自然科学版）, 2021, 43(6): 113-121. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2021.06.015
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WANG Luo, LUO Yong-ju. Influence of Differences in Statistical Characteristics on Social Adaptability of Emigrants from the Three Gorges Area——An Empirical Study Based on the Samples of 983 Emigrant Households in Nine Provinces[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2021, 43(6): 113-121. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2021.06.015
Citation: WANG Luo, LUO Yong-ju. Influence of Differences in Statistical Characteristics on Social Adaptability of Emigrants from the Three Gorges Area——An Empirical Study Based on the Samples of 983 Emigrant Households in Nine Provinces[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2021, 43(6): 113-121. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2021.06.015
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三峡外迁移民在统计特征差异条件下的社会适应性影响——基于9个省份983户外迁移民样本的实证研究

  • 重庆电子工程职业学院 财经管理学院，重庆 401331

  • 基金项目: 国家社会科学基金项目(14BTJ029); 重庆市社会科学规划项目(2016YBJJ137)
详细信息
    作者简介:

    王珞，讲师，主要从事社会经济研究 .

  • 中图分类号: F304.6

Influence of Differences in Statistical Characteristics on Social Adaptability of Emigrants from the Three Gorges Area——An Empirical Study Based on the Samples of 983 Emigrant Households in Nine Provinces

  • School of Finance and Management, Chongqing College of Electronic Engineering, Chongqing 401331, China

  • 摘要: 基于三峡工程9省983户外迁移民的实地调查数据，以人口统计特征的安置地、年龄、教育程度、职业作为控制变量，构建移民政策等7个因素的移民社会适应性影响理论模型，运用SPSS 19.0多元回归分析方法，探索移民在控制变量差异条件下的社会适应性影响特征. 结果显示：①在移民安置地区差异条件下，安置到社会经济欠发达的中部地区的移民受社会适应性影响因素的影响明显大于安置到社会经济发达的东部沿海地区；②在移民接受教育程度差异条件下，接受教育程度高的移民受到影响因素的影响明显低于没有接受过教育或接受教育程度低的移民；③在移民年龄差异条件下，年轻移民受到影响因素的影响明显低于年龄大的移民；④在移民职业差异条件下，移民职业技术技能水平高的受移民影响因素的影响明显低于职业技术技能水平低的移民. 本文针对性提出了优先考虑社会经济高度发达的地区作为首选安置地，优先选择接受教育程度较高的移民优先安置，优先选择年轻移民安置等系列外迁移民安置政策方案和对策措施.
    Abstract: In a study based on the field survey data of 983 migrant households in 9 provinces of the Three Gorges Project, demographic characteristics (resettlement location, age, education level and occupation) were used as control variables to establish a theoretical model of the impact of immigration policies and other 7 factors on the social adaptability of the migrants, and multiple regression analysis was made with the SPSS19. 0 model to explore the influences of differences in these control variables on the social adaptability of the immigrants. A comparison of different resettlement areas showed that the impact of social adaptability influencing factors for resettlement in the underdeveloped central region of the country was significantly greater than that in the eastern coastal area with better-developed social and economic development. As for difference in education level of immigrants, the impact of factors affecting immigrants with high education level was significantly lower than that of immigrants with no education or low education level. Under the condition of age difference, young immigrants are significantly less affected by the influencing factors than older immigrants. As far as vocational occupations are concerned, the impact of factors affecting immigrants with high vocational skills was significantly lower than that of immigrants with low vocational skills. Taking the above findings into consideration, the authors of this paper put forward a series of policy proposals and countermeasures for the resettlement of migrants, such as giving priority to areas with highly developed socio-economy as the preferred resettlement sites, giving priority to resettlement of immigrants with higher education, and resettling young immigrants.
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  • 图 1  移民适应性影响因素理论模型

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    表 1  居住环境和主要人际关系因子分析

    变量 因子1 因子2 α 共同度
    孩子上学便利程度 0.867 0.776
    就医便利程度 0.820 0.84 0.779
    饮用水水源等级 0.644 0.561
    距场镇距离 0.872 0.812
    您或您家人与安置地居民正常往来情况 0.818 0.694
    您或您家人与安置地干部正常往来情况 0.848 0.73 0.734
    您或您家人与同迁移民正常往来情况 0.682 0.613
    新因子命名 居住条件 社会关系
    特征值 3.27 1.60
    方差贡献率/% 39.80 29.78
    累计方差贡献率/% 39.80 69.58
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    表 2  外迁移民数据样本基本情况表(N=983)

    内容 选项 样本数 占比/%
    受访移民类型 返迁移民 249 25.33
    适应移民 734 74.67
    性别 男 555 56.45
    女 428 43.55
    ＜35岁 226 22.99
    年龄结构 35~55岁 462 47.00
    ＞55岁 295 30.01
    文盲 80 8.14
    受教育程度 小学 344 34.99
    初中 522 53.10
    高中及其以上 37 3.77
    农民 163 16.58
    职业类型 务工 546 55.54
    经营 272 27.67
    其他 3 0.003
    安徽 105 10.68
    中部地区 湖北 143 14.55
    江西 105 10.68
    湖南 125 12.72
    江苏 141 14.35
    浙江 80 8.14
    东部地区 福建 101 10.26
    广东 79 8.04
    山东 104 10.58
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-14
  • 刊出日期:  2021-06-20

三峡外迁移民在统计特征差异条件下的社会适应性影响——基于9个省份983户外迁移民样本的实证研究

    作者简介: 王珞，讲师，主要从事社会经济研究
  • 重庆电子工程职业学院 财经管理学院，重庆 401331
  • 收稿日期:  2020-10-14
基金项目:  国家社会科学基金项目(14BTJ029); 重庆市社会科学规划项目(2016YBJJ137)

摘要: 基于三峡工程9省983户外迁移民的实地调查数据，以人口统计特征的安置地、年龄、教育程度、职业作为控制变量，构建移民政策等7个因素的移民社会适应性影响理论模型，运用SPSS 19.0多元回归分析方法，探索移民在控制变量差异条件下的社会适应性影响特征. 结果显示：①在移民安置地区差异条件下，安置到社会经济欠发达的中部地区的移民受社会适应性影响因素的影响明显大于安置到社会经济发达的东部沿海地区；②在移民接受教育程度差异条件下，接受教育程度高的移民受到影响因素的影响明显低于没有接受过教育或接受教育程度低的移民；③在移民年龄差异条件下，年轻移民受到影响因素的影响明显低于年龄大的移民；④在移民职业差异条件下，移民职业技术技能水平高的受移民影响因素的影响明显低于职业技术技能水平低的移民. 本文针对性提出了优先考虑社会经济高度发达的地区作为首选安置地，优先选择接受教育程度较高的移民优先安置，优先选择年轻移民安置等系列外迁移民安置政策方案和对策措施.

English Abstract

    全文HTML

  • 三峡工程是世界瞩目的跨世纪水利工程，也是世界最大的非自愿性移民工程，三峡百万移民的社会适应性是关系三峡工程成败的关键所在，一直成为中外专家学者高度关注的焦点. 以前的文献研究证明，工程性非自愿移民适应性影响因素非常复杂，包括形式、类型、主体、动机、心态、社会经济以及文化背景等方面. 考虑自然因素和社会因素，又可分为自然资源、心理、语言文化、政治、生产方式和环境等因素的影响. 国内外专家学者通过长期的研究，构建了工程性非自愿移民适应性的理论基础. Berry[1]、Kim[2]认为移民的适应性包括心理适应，风笑天[3]从生产方式的适应性和对未来的信心程度两个方面进行考察和研究. Berry[1]的研究认为社会适应包括经济方面的适应，即经济生产适应对移民适应影响重大；移民在适应过程中语言的适应尤其重要，Kolaitis等[4]指出，文化相似性高的更容易融入当地社会；一个普遍性发现就是文化差距越大，适应的积极性就越低[5]，旅居者和移民文化距离越大，也就意味着需要更多的文化脱落和文化习得，而且文化的这种大差距可能会引起群体之间的消极态度，导致更大的文化冲突，进而使得文化适应更差[5]；Neto[6]对移民的适应性研究发现，原有文化、迁入地文化是否协调和冲突、语言的适应能力、自尊、生活满意度都是影响适应性的主要因素；Berry[1]认为移民的跨文化心理行为更有利于适应，Krishnan等[7]的研究证明在追求同化的社会过程中，个体采用同化策略就会使文化适应变得非常容易；杨彦平等[8]提出移民的文化适应，包括思维模式、习惯、语言、价值取向、与人交往方式成为社会适应的首要选择；游爱军[9]认为移民适应过程更为重要的是，非经济因素需要得到发展，即必须在价值观念、风俗习惯、社会参与、社区关系上适应新的文化环境. 马德峰[10]研究认为安置地居住生活环境主要包括社区居住环境和社区治安环境. 社区居住环境包括安置地的区位、地形地势以及住房面积和结构，交通、通讯、用水、用电、上学、就医等基础设施和条件，其次是社区治安环境，它与移民的安全需要密切相关，移民能否在新环境中安心生活，社区治安环境尤为重要. 在非自愿移民安置过程中，政府的移民安置政策作用重大，发挥导向性作用[11].

    从移民的统计学个性特征来看，移民的空间分布、年龄、教育、职业等因素对移民个体的适应性具有重要的影响作用. 杨彦平等[8]研究发现，移民适应行为是一种动态的、不断变化的结构，受年龄、教育程度、个性和生活环境等综合因素的影响；McHugh等[12]通过研究认为不同的移民对新环境的适应有差异，这与移民的性格、气质、受教育程度、语言能力和当地环境等因素有关，刘成斌等[13]认为移民自身的文化素质、经验、能力也直接影响适应过程；Berry[1]在《文化适应研究框架图》中把年龄、性别、教育、迁移动机、文化差异(语言、宗教)等因素作为影响移民适应的缓和因素. Jayasuriya等[14]认为教育似乎一直以来都是与积极性适应相关联的一个因素：接受的教育程度越高，可能承受的压力就会越低. Aycan等[15]已经找到很多原因来证实这一关系，①教育本身就是一项私有资源，可能会促使人们更好地适应环境. ②教育是与其他资源相互联系的，如收入、职业地位、社会支持等，而所有这些都是文化适应的一些积极性因素. ③教育可能会让他们熟悉一些移居社会的特征；在年龄方面，对在雅典生活了3年的俄罗斯8~12岁儿童与雅典本地同年儿童对比跨文化适应研究过程中发现，年龄越小和在迁入地生活时间越长越容易适应[4]. 在空间分布方面，Kritz等[16]认为同一地区的移民倾向于安置或居住在一个集中的居住区，同质型集聚地对移民产生重要的影响.

    以上研究成果为本次研究提供了重要的前提基础和理论参考. 同时，我们在总结以前的研究时发现，移民分布空间、年龄、教育、职业等统计学特征差异条件下，对外迁移民的社会适应性影响因素还存在明显的研究空间，本文以此作为控制变量条件进一步总结归纳影响因素的作用变化趋势和基本特征，为今后工程性外迁移民安置提供更加人性化、个性化、社会适应性更强的实施方案和政策建议，丰富工程性移民理论具有重要价值和指导意义.

1.   研究方法

    1.1.   理论模型设计

  • 基于以上分析和移民社会适应性理论，本文提出并构建移民社会适应性影响因素的理论框架，如图 1所示. 在这个理论模型框架中，三峡外迁移民社会适应性影响因素首先考察的是移民政策的3个维度(安置方式、后期扶持政策落实情况、移民安置政策落实情况)对移民社会适应性的影响作用；其次考察移民政策之外的其他因素，包括移民心态、生产条件、经济收入、居住条件、社会关系和语言文化对移民社会适应性的影响作用，以此作为理论模型的自变量因素；把移民社会适应性程度，即适应移民和返迁移民两种类型的移民状态作为理论模型的因变量；针对三峡外迁移民的特点，本文把移民人口学统计特征的空间(安置区)、受教育程度、年龄、职业作为控制变量来考察对移民社会适应性的影响作用.

    • 1.2.   变量定义、维度和测量

    1.2.1.   因变量

  • 移民的社会适应，是指三峡工程外迁移民按照政府制定的方案迁移到安置地，移民将自己所处的新旧环境加以比较，为适应各项环境而表现出来的一种状态[17]. ①没有适应安置地生产、生活等环境全家返回到迁出地生活或迁往他地，或要求迁回迁出地但因其他原因又没法迁回的移民，本文对此类型移民界定为“返迁移民”；②迁移到安置地一直在该地生产、生活，把安置地作为自己的家，没有返迁回到迁出地或没有迁往他地意愿的外迁移民，本文把这类移民界定为“适应移民”. 我们把“返迁移民”和“适应移民”作为因变量的两个维度来研究. “返迁移民”=0，“适应移民”=1.

    • 1.2.2.   自变量

  • 1) 移民政策：是指中央和省市地方政府为了动员、支持三峡工程移民外迁制定的鼓励性安置方式、移民搬迁和后期扶持政策措施. 本文把移民安置方式、移民后期扶持政策的执行情况、移民安置政策的执行情况作为移民政策的3个维度来研究. ①安置方式，分“集中安置”和“分散安置”两个维度. 选择“分散安置”=0，“集中安置”=1. ②移民后期扶持政策落实情况，有两个维度即“没有获得过后期扶持政策的支持”或“获得过后期扶持政策的支持”. 选择“没有获得过后期扶持政策的支持”=0，“获得过后期扶持政策的支持”=1. ③移民安置政策落实情况，有两个维度即“未落实”或“已经落实”，选择“未落实”=0，“已经落实”=1.

    2) 移民心态：指移民是否愿意外迁安置的心理状态. 有“愿意”和“不愿意”两个维度. 选择“不愿意”=0、“愿意”=1.

    3) 农业生产条件：主要是指移民通过社会化，调整发展经济的行为模式和心理状态，以适应新的生产环境的过程[18]. 农业生产条件包括耕地质量、耕地灌溉设施等条件. 本文在研究过程中，把耕地质量、耕地灌溉设施作为生产环境适应自变量的两个维度来研究. 对于“耕地质量”(与迁出地比较)的测量，选择“比迁出地差”=0、“与迁出地基本一样”=1、“比迁出地好”=2；对于“耕地灌溉设施”(与迁出地比较)的测量，选择“比迁出地差”=0、“与迁出地基本一样”=1、“比迁出地好”=2.

    4) 家庭收入：移民家庭迁入地的经济收入水平与迁出地经济收入水平的比较状态. 包括3个维度：迁入地比迁出地经济收入水平“低”、“没有差异”、“高”. 选择“低”=0，“没有差异”=1，“高”=2.

    5) 居住环境：主要是指移民安置地居住的生活条件. 包括4个维度. ① “离场乡镇(城市)的最近距离(km)”，选择(≤0.5)=0、(0.5，1.5]=1、(1.5，3]=2、(＞3)=3；② “孩子上学便利程度(距学校的距离(km))”，选择(≤0.5)=0、(0.5，1.5]=1、(1.5，3]=2、(＞3)=3；③ “就医的便利程度(距卫生院最近距离(km))”，(≤0.5)=0、(0.5，1.5]=1、(1.5，3]=2、(＞3)=3；④ “饮用水水源类型”，选择“河塘水”=0、“井水或地下水”=1、“自来水”=2.

    6) 社会关系：主要是指安置地社区居民对本社区地域和人群集合的认同、喜欢和依恋的关系[3]. 主要包括3个维度. ① “与安置地居民正常往来情况”，选择“没有或偶尔有(1~2次/年)”=0、“有(3次以上/年)”=1；② “移民与当地干部正常往来的情况”，选择“没有或偶尔有(1~2次/年)”=0、“有(3次以上/年)”=1；③ “移民与移民之间的正常往来情况”，选择“没有或偶尔有(1~2次/年)”=0、“有(3次以上/年)”=1.

    7) 文化环境：文化适应是指适应当地社会文化的能力，是否与当地人进行有效的接触. 从自己熟悉的环境进入到一个完全不熟悉的环境时，思维模式、习惯、语言、价值取向、与人交往方式成为社会适应的首要选择[18]. 包括两个维度. ① “语言差距(与迁出地比较)”，选择“有差异”=0、“没有差异”=1；② “风俗习惯(与迁出地比较)”，选择“有差异”=0、“没有差异”=1.

    • 1.2.3.   控制变量

  • 1) 移民安置空间(安置地)：外迁移民安置地，包括中国中部地区的湖南省、湖北省、江西省、安徽省等省，中国东部沿海地区的山东省、江苏省、浙江省、福建省、广东省等. 分中部地区和东部地区两个维度. 选择“中部地区”=0，“东部地区”=1.

    2) 教育程度：是否接受过正规不同层次的教育，包括小学、初中、高中(职中)、大专、本科、研究生教育. 分没有接受教育、接受小学初中教育、接受高中及以上教育3个维度；选择“没有接受教育”=0、“接受小学初中教育”=1、“接受高中及以上教育”=2.

    3) 职业：外迁移民迁移到了安置地所从事的职业类型. 根据移民职业的特点，我们把职业分为农民和非技术型工人、技术工人和自营业主两个维度. 选择“农民和非技术型工人”=0，“技术工人和自营业主”=1.

    4) 年龄：移民的年龄分布状况. 根据移民的年龄特点，把年龄分为＜35、35~55、＞55的3个维度；选择“＜35”=0、“35~55”=1、“＞55”=2.

    • 1.3.   数据来源与处理

    1.3.1.   问卷设计

  • 问卷调查是通过一套固定框架的问题集合对研究对象进行调查，具有较高的操作性和有效性[19]. 本文设计的问卷由给被调查者(移民)的封面信、指导语、量表题项3个部分组成. 移民问卷设计通过对移民和移民管理人员专访调查、初步设计、对移民预调查、向移民专家咨询、问卷试用调查、移民专家会议讨论决定等环节最终形成问卷模板题项. 量表题项包括被调查者的安置地、性别、年龄、文化程度、职业、家庭人数等人口统计特征；同时也包括移民样本类型(“返迁移民”和“适应移民”)、家庭经济收入、移民心态、生产条件、居住环境、社会关系、文化环境，移民后期扶持政策等条目.

    • 1.3.2.   数据的来源

  • 本文数据除了来源于Pubmed、中国期刊数据库、博硕士论文数据库、万方数据库、超星读秀网、超星书库之外，模型的分析数据主要来源于移民问卷调查. 问卷调查采取直接入户问卷调查方式，以9个省政府组织的移民安置数据作为基数，按照3%抽样，以安置地各个省、市、县(区)、镇实际安置人数(家庭)的比例随机抽样，发出问卷1 045份，回收1 013份，其中符合设计要求的983份、占总发出份数的97%. 实际抽样移民4 484人、移民家庭数983户，均占总移民安置人数、家庭数的2.8%，占总安置点的6.7%.

    • 1.3.3.   数据的预处理

  • ① 计算变量的皮尔逊相关系数，对所有变量进行相关分析，因变量与自变量各值之间双尾检验显著相关(p＜0.05)和高相关(p＜0.01)，自变量中题项之间不存在相关性，符合回归分析模型的要求. ②对“返迁移民”和“适应移民”两大类型移民的所有条目进行卡方检验，结果均存在显著性. ③对数据量表题项进行K-S(Kolmogrov-Smimov)方法的正态分布检验，所有数据项K-S检验的双尾显著性均大于0.10，证明数据样本结果服从正态分布.

    • 1.3.4.   信度和效度分析

  • 首先采用主成分分析法对具有复杂变量因子的居住环境和人际关系进行因子分析，并采用方差极大化原则对因子负荷进行正交变换，对指标进行综合，从中提取出概括多个具体指标的新变量.

    对居住环境和主要人际关系的题项进行探索性因子分析，并进行结构效度检验，结果显示符合做因子分析的条件[19].

    对居住环境和主要人际关系量表中的7个题项进行主成分分析，采取特征值大于1的公因子，按照最大方差法进行旋转，分析结果显示方差贡献率分别为39.80%，29.78%，累计方差贡献率为69.58%. 共提取两个因子，分别命名为“居住条件”和“社会关系”. 求得的各题项的因子上的载荷如表 1所示.

    通过计算，两个因子的内部一致性系数α值分别为0.84，0.73，且两个因子的一致性系数为α=0.80＞0.7，说明量表具有较好的信度；题项的共同度都大于0.4，当共同度大于0.4时，公因子就能很好地解释该测量指标[19].

2.   实证结果与讨论

    2.1.   数据样本的基本情况

  • 外迁移民数据样本共983个，移民样本类型等基本情况见表 2.

    • 2.2.   实证结果与讨论

  • 使用统计软件SPSS19.0建立多元回归分析模型，对数据信息进行实证分析处理，把“安置区域” “接受教育程度” “年龄” “职业”作为控制变量分别放入多元回归分析模型，验证在不同控制变量条件下因变量和自变量之间会产生怎样的关系.

    • 2.2.1.   安置区域差异条件下移民社会适应性影响因素分析

  • 把安置区域“中部地区” “东部地区”作为控制变量纳入多元回归分析模型处理

    1) 中部地区. 针对控制变量“中部地区”而言，移民政策的“安置方式” “移民后期政策扶持政策落实情况” “安置政策落实情况”3个变量均在p＜0.01或p＜0.001水平条件下对移民社会适应程度影响显著，并与因变量之间呈正相关，结果证明移民政策的3个因素是影响移民社会适应性的因素；“是否愿意外迁” “生活条件” “社会关系” “家庭收入” “耕地质量” “灌溉条件”6个方面的影响变量在p＜0.01或p＜0.001水平条件下对移民社会适应程度影响显著，并与因变量之间呈正相关，均是在“中部地区”控制变量条件下移民社会适应性影响因素，“语言文化”因素不存在显著性影响，不是影响因素.

    2) 东部地区. 针对控制变量“东部地区”而言，移民政策的“安置方式” “移民后期政策扶持落实情况” “安置政策落实情况”3个变量中，只有“移民后期政策扶持落实情况”在p＜0.001水平条件下对移民社会适应程度影响显著，并与因变量之间呈正相关，是影响因素；在其他6类影响因素中，只有“生活条件” “社会关系” “家庭收入” “语言文化”4类因素在p＜0.05或p＜0.001水平条件下对移民社会适应程度影响显著，并与因变量之间呈正相关，是影响因素，其余移民政策中的“安置方式” “移民安置政策落实” “移民是否愿意外迁” “耕地质量” “灌溉条件”5个自变量对移民影响不显著，不是影响因素.

    在安置区控制变量条件下，7大类影响因素中的10个变量影响“中部地区”有9个因素，影响东部地区的只有5个，说明影响因素对东部地区的影响低于中部地区.

    • 2.2.2.   移民教育程度差异条件下移民社会适应性影响因素分析

  • 将移民按照接受教育程度的差异划分成“没有接受教育” “小学、初中教育程度” “高中及以上教育程度”3种类型，并作为控制变量纳入多元回归分析模型.

    1) 没接受教育. 针对控制变量“没有接受过教育”的移民而言，10个影响变量均在p＜0.05及其以上水平条件下对移民社会适应程度影响显著，并呈正相关，是影响移民适应性的因素；说明在“没有接受教育”的控制变量下，没有接受过教育的移民影响外迁移民安置的因素最多，安置稳定问题突出.

    2) 小学、初中教育程度. 针对控制变量“小学、初中文化程度”的移民，10个影响变量除“安置方式”之外，其余均在p＜0.01或p＜0.001水平条件下对移民社会适应程度影响显著，并呈正相关，是影响因素.

    3) 高中及其以上教育. 针对控制变量“高中及其以上教育”的移民，只有移民政策等5类中5个自变量在p＜0.05、p＜0.01水平条件下对移民社会适应程度影响显著，并呈正相关，是影响移民适应性的因素.

    以上结果显示，在接受教育程度差异条件下，“没有接受教育”的移民适应性影响因素最多，“小学、初中教育程度”次之，“高中及以上教育”受移民影响因素影响的最少.

    • 2.2.3.   年龄差异条件下移民社会适应性影响因素分析

  • 把移民按照年龄划分成＜35岁、35~55岁、＞55岁3个年龄段，以此作为调节变量，建立多元回归分析模型.

    1) 年龄“＜35”岁. 针对控制变量“＜35”的移民，10个自变量中只有4个自变量，即“移民后期扶持政策的落实” “生活条件” “社会关系” “家庭收入”在p＜0.01或p＜0.001的水平条件下显著影响，并呈正相关，是影响移民社会适应性的因素. 其主要原因是年轻移民学习能力、适应社会的能力较强所致.

    2) 年龄“35~55”岁. 针对控制变量年龄在“35~55”的移民，9个自变量均在p＜0.01或p＜0.001的水平条件下显著影响，并呈正相关，是影响移民社会适应性的因素. 其主要原因在于年龄增大，学习能力、适应能力相对较差.

    3) 年龄“＞55”岁. 针对控制变量年龄“＞55”的移民，10个自变量均在p＜0.01或p＜0.001的水平条件下显著影响，并呈正相关，是影响移民社会适应性的因素. 其主要原因在于年龄大于55岁的人，普遍学习能力下降、适应新环境的能力较差.

    以上分析结果显示，“＜35”岁移民社会适应性影响因素最少，“35~55”岁移民影响因素次之，“＞55”岁移民的影响因素最多.

    • 2.2.4.   职业差异条件下移民社会适应性影响因素分析

  • 将移民按照职业类型把从事农业生产的“农民和非技术工人”归为I类，这一类职业技术水平较低，把职业技术水平较高的“技术工人”“自营业主”作为II类，将这种两类型职业作为控制变量纳入多元回归分析模型进行分析.

    1) “农民和非技术工人”职业. 10个影响变量均在p＜0.05或p＜0.01或p＜0.001水平条件下显著影响，并呈正相关，是影响移民社会适应性的因素. 分析原因在于这类职业移民的职业技能水平较低，主要从事传统的农业种植生产和靠体力劳动打工，对移民政策和农业生产资料的依赖性较大，影响适应新安置环境的因素最多.

    2) “技术工人或自营业主”职业. 10个自变量中的6个自变量，即“移民后期扶持政策的落实” “安置政策落实情况” “是否愿意外迁” “生活条件” “社会关系” “家庭收入”在p＜0.01或p＜0.001的水平条件下显著影响，并呈正相关，是影响移民社会适应性的因素. 通过移民调查，这类职业的技术技能水平比较高，包括驾驶员、川菜厨师、木工、砖工、打渔技术、劳务承包管理等，他们创办小型公司、超市、运输队、修理厂、建筑公司等，生存能力比较强，对移民政策的依赖性相对较小.

    该模型结果显示，职业技术水平较低的“农民和非技术工人”的移民影响因素多于职业技术水平较高的“技术工人和自营业主”类型的移民.

3.   结论和政策建议

    3.1.   结论

  • 在移民人口统计特征的安置地、年龄、教育程度、职业差异性作为控制变量条件下，移民政策、移民心态、居住条件、社会关系、家庭收入、生产条件、语言文化等影响因素对移民社会适应性影响程度表现出明显的差异性特征. ①在移民安置地差异条件下，安置到社会经济欠发达的中国中部地区的移民受社会适应性影响因素的影响明显大于安置到社会经济发达的中国东部沿海地区，即社会经济发达的地区更适合于移民的社会稳定安置. ②在移民接受教育程度差异条件下，接受教育程度越低，受社会适应性影响因素越多，随着教育程度提高，移民受适应性影响因素影响越少，即没有接受教育的移民社会适应性影响因素多于接受小学初中教育的移民，接受小学初中教育的移民社会适应性影响因素高于接受高中及以上教育的移民. ③在移民年龄差异条件下，移民越年轻，受社会适应性影响因素的影响越少，随着年龄增加，受社会适应性影响因素的影响越多，即青年移民受社会适应性影响因素的影响最少，中年移民较青年移民增多，老年移民最多. ④在移民职业差异条件下，移民职业技术技能水平越低，受移民社会适应性影响因素的影响越多，移民职业技术技能水平越高，受移民社会适应性影响因素的影响越少，即职业技术技能含量低的农民或非技术工人受社会适应性影响因素的影响多于职业技术技能含量高的技术工人或自营业主的移民. ⑤移民政策中“后期扶持政策的落实” “居住条件” “社会关系” “家庭收入”4个影响因素在安置地、年龄、教育程度、职业差异性条件下均对移民社会适应性产生影响作用，即在移民安置地、年龄、教育程度、职业等差异性条件下对移民有差异性影响；移民政策中的“安置方式” “安置政策的落实” “移民心态” “农业生产条件” “语言文化”等影响因素在安置地、年龄、教育程度、职业等条件下也对移民社会适应性表现出差异性的影响.

    • 3.2.   政策建议

  • ① 针对大型工程非自愿性外迁移民在选择安置地的时候，政府或相关组织必须优先考虑社会经济高度发达的地区作为首选安置地，配套完善和落实移民后期扶持政策，如果在社会经济欠发达地区安置，必须加强安置方式、安置政策、移民心态、居住环境、社会关系、家庭收入、农业生产条件等方面的配套工作. ②外迁移民安置必须选择接受教育程度较高的移民优先安置，一般不建议外迁没有接受过教育或只有小学、初中教育程度的移民，否则后期的扶持稳定成本预算一定要增加. ③优先选择年轻移民安置，配套解决好移民后期扶持政策的落实和居住条件、社会关系、家庭收入等方面的问题，对年龄较大、适应能力较差的移民建议一般不要跨地区移民安置；④移民搬迁前后，要针对安置地产业机构对职业技能技术的需要，进行有针对性系统的职业技术技能提升培训，增强适应当地社会经济发展职业技能需要的能力. ⑤政府或相关组织要高度重视、认真研究、全程跟踪、调整和完善移民后期扶持政策的落实、居住环境的优化、社会关系的改善、家庭收入的提高；而针对移民不同安置地、年龄、教育程度、职业的差异，对移民政策中安置方式、安置政策、移民心态、农业生产条件、语言文化等方面的影响要有针对性的对策方案和相关措施.

参考文献 (19)

目录

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