20世纪90年代，大多数转型国家经历了人口负增长，而未登记的人口和劳动力迁移数量和规模也是相当庞大的，尤其在那些位于欧洲的独联体国家、阿尔巴尼亚以及从原南斯拉夫联盟中新独立出来的国家，未记录在案的移民比例也很高。这些无规律的流动的主要形式是短期流动。他们通常不需要有效的证明，一般均从事短期性质的打工或商贸活动。尽管这些短期或者短距离的人口和劳动力流动基本没有规律可循，但是它们却构成转型国家外部收入的重要源泉之一。
    从转型国家人口和劳动力流动的未来发展趋势看，以下因素将发挥一定的作用：少数国家仍然存在的政治不稳定和地区冲突现象；加入欧盟对部分中东欧转型国家一定的冲击；有关入盟条约限制来自这些国家劳动力自由流动的条款。
    二、对转型国家劳动力流动的实证检验
    Todaro和Harris建立了现代劳动力迁移的理论基础。在他们的分析框架中，迁移发生的原因是由于收入差异的刺激作用，如不同地区或国家之间的工资水平的差异，以及在劳动力迁移的目的地国家具有选择理想工作岗位的较高可能性等等。因此，对于迁移目的地国家来说，这里的工资水平越高，失业率越低，那么流入该国的外来人口和劳动力就越多[4][5]。但是，Faini和Venturini认为，劳动力来源国的工资效应不一定存在线性关系，因为这些国家一般具有限制劳动力向外流动的政策措施。随着国内工资水平上升，劳动力移出的数量会上升而不是减少，因为此时那些限制性政策减少了。只有那些相对富裕的国家或地区的工资水平的上升才会减少该国或地区劳动力外流的可能性[6]。Borjas指出，移动不仅对工资水平做出反应，而且也可能因为不同地区之间劳动技能水平的差异，学习技能也成为劳动力迁移的目的。相对平均化的工资水平可能吸引劳动技能较低的劳动者，而拥有较高技能的劳动者会选择收入差异较大的国家和地区作为目的地国，因为那里有更高的劳动技能回报[7]。
    从大多数实证研究文献看，它们集中于就工资和就业前景的作用来解释劳动力迁移模式，这与Harris和Todaro的理论是一致的。目前关于转型国家劳动力迁移的文献不多，原因主要是缺乏数据。Burda和Hunt对东德作了一些研究，他们认为，大多数东德人进入西德是出于国家统一意识的觉醒而不是物质目的。但实际上，在90年代中期，前往德国东部的劳动者与从东部到西部的人数差不多[8][9]。因此，Sinn认为，德国东西部之间缺乏大规模流动的主要原因是由于新成立的联邦政府采用原西德较高的工资水平作为统一标准[10]。
    对于转型国家劳动力国际流动的检验，我们设计了一个新的思路。假设：（1）劳动力汇款、人口迁移与劳动力流动之间存在高度相关性，并将迁移数量和比率等指标用人口进行标准化，因此，本次检验分两个阶段：第一是总体性检验劳动力迁移以及决定因素；第二是检验并比较劳动力国际迁移以及不同转型国家之间的差异。（2）用工资增长率与经济发展前景、失业率与就业前景，以及GINI系数[11] ② 与劳动者技能水平之间的关系作为模型变量的替代。（3）这里我们暂不考虑政治及武装冲突引发的难民因素。当然在实际国际迁移中有相当比例属于此类构成，但本文出于数据限制，只能做出这样的假设。（4）很明显，除了失业率、工资水平以及劳动技能差异等因素作用外，其他如基础建设的质量、住房存量、福利制度以及地区间社会、文化和人口特征等因素也会对劳动力迁移发生作用，这里也暂且忽略。（5）关于数据的说明。本次实证研究的目的是劳动力迁移与地区之间工资水平、就业状况以及劳动技能差异的相关关系，在考察总的迁移数量或者净迁移率时，我们关注特定年份离开该地区或国家的人数，而不区分前往目的地国家和地区的具体情况（事实上也没有此方面可得的数据）。
    在以上假设和说明基础上，我们建立了如下形式的模型：
    
    统计结果显示，转型国家失业率、工资水平以及GINI系数等变量与流出劳动力向国内汇款占GDP比重之间呈现正相关关系。这意味着，国内就业情况比较糟糕、工资增长率水平较高或者收入差距比较大时，劳动力汇款比重就会增加，这也许可以从一个侧面说明劳动力向外流出数量增加。
    第二阶段的检验仍在模型（1）的基础上进行面板数据分析，采用如下模型：
    
    关于模型的几点说明：首先，考虑到转型国家在劳动力流动以及宏观经济运行方面存在一定的相似性，假设不同的常数项可以反映不同国家的差异，因此做F检验的结果应接受回归斜率系数相同但截距不同的零假设，故选择变截距（variable intercept）模型；其次，考虑到我们选取的1990年到2001年这些转型国家的数据样本中个别数据不可得，因此，回归是在确定效应（fixed effects）模式并且在不平衡样本（unbalanced sample）中进行；最后，为了减少由于截面单元数据造成的异方差影响，在处理加权问题时我们选择跨部门残差变量作为权数（cross section weights），这样就可以进行广义最小二乘法估计（GLS）。
    统计结果见表1。
    由表1可知，独立变量劳动力迁移与各解释变量之间显示出高度正相关性，只是在具体情况下起主要作用的因素有所不同，说明不同地区之间失业率、工资水平以及收入水平的差异确实对劳动力的流动具有决定性作用。下面，我们对不同类型转型国家的具体情况作进一步分析：
    第一，转型国家整体。
    以所有转型国家作为统计检验对象的话，结果都呈现高度正相关关系。一个处于转型期间的国家，如果它具有相对较高的工资水平，失业率也较高，贫富收入差距较大，在这种情况下，高的工资增长水平以及基尼系数会引起劳动力流入的增加，这可以理解。那么，国内失业率处于比较高的情况怎么也会引起劳动力流入的增加呢？唯一的解释就是从不同技能的劳动者的流动来考虑。具有相对较高流动性的属于高技能劳动者，他们对于就业比较有信心，对失业率敏感程度不高。在高工资水平以及较高对技能回报的吸引下，流向目的地国家。而在劳动者中占较高比重的那些技能较低的劳动者往往会考虑到自身的竞争力、迁移的成本以及寻找工作的不确定性（找不到可以补偿成本的理想工作），同时对方国家失业率较低，也意味着劳动力市场需求弹性和流动性较高，这对于偏向长期稳定工作的劳动者来说并不十分具有吸引力。这就造成他们即使面临较高的失业率，也不倾向于到一个工作机会更多的地区去，反而会减少向外的流动，因而造成净流入的增加。但前提是：作为转型国家整体而言，与市场经济国家相比，劳动者技能较低，流动性较低；而一些中欧国家可能与西方国家水平比较接近。
    

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