政策規制、市場機制與流動人口的不確定性居留意愿

盛亦男 侯佳偉

摘要：對北京市流動人口進行研究發現，與2012年相比，2014年和2017年流動人口的不確定性居留意愿明顯上升。產業疏解政策與市場機制共同影響著流動人口的居留意愿。在產業疏解政策的實施過程中，流動人口的就業機會等方面面臨的遷移風險增加，使其形成不確定性居留意愿。傳統行業就業與流動人口的不確定性居留意愿具有顯著的正向關系，且交互分析表明，隨著時間推移傳統行業就業的流動人口不確定性居留意愿提升的可能性高于新興行業就業的流動人口。收入差距與不確定性居留意愿具有負向關系，且極高的收入差距會削弱產業疏解政策對不確定性居留意愿產生的正向作用。

關鍵詞：流動人口;不確定性居留意愿;產業疏解政策;收入差距;行業類型

中圖分類號：C921 文獻標識碼：A 文章編號：1000-4149（2020）06-0017-18

一、引言

在遷移領域中，流動人口會對其定居地點做出決策。波恩（BOHNING）將國際移民的定居模式進行了概括，劃分為新移民的定期往返階段、部分移民建立社會網絡階段、家庭團聚與定居意識的形成階段，以及移民爭取社會權利和法律地位的階段。在戶籍制度因素的影響下，中國流動人口在早期的人口流動過程中呈現城鄉間“循環流動”的模式。隨著戶籍制度改革逐漸深化，一些流動人口通過居住證等形式實現在城市長期定居，定居意愿也有所增強。可見，中國國內移民已進入波恩所闡述的移民解決的第三階段。然而，流動人口在城市的居留意愿在不同時期會發生變動。城市的人口調控、產業疏解等政策的實施，以及地區間社會經濟發展水平的變化，通過影響就業機會，使遷移風險發生變動。在遷移風險增加時，流動人口會形成“走一步、看一步”的觀望態度，形成不確定性居留意愿。

中國正處在社會政策快速變動的時期。以1989年《關于嚴格控制民工外出的緊急通知》為標志，中國開始實施人口流動管制政策，并在隨后的30余年對戶籍政策進行循序漸進的改革，從早期的嚴格管控，逐漸發展為管理與服務并行，再到近年來以城市規模分類為依據進行戶籍制度改革。依據《國家新型城鎮化規劃（2014-2020年）》，與戶籍規制寬松的中小城市不同，以北京為代表的中國特大城市，受困于交通擁堵、環境污染等城市病問題，仍然對城市人口總量進行嚴格控制。在《京津冀協同發展規劃綱要》中，北京市明確了“四個中心”的城市戰略定位，疏解非首都功能成為城市規劃的重要任務，其主要手段是疏解部分不符合北京城市發展戰略的產業。產業疏解政策會減少部分流動人口的就業機會，增加其在城市定居的風險。與此同時，北京依托工資收入的相對優勢吸引人口流入，增加流動人口長期定居的意愿。可見，在政策規制和市場機制的影響下，流動人口不確定性居留意愿將發生變動。對于不確定性居留意愿的變動趨勢、影響機制等問題有待深入研究。

北京市是中國特大城市中運用政策規制調節人口流動的典型城市，本文以北京市流動人口的不確定性居留意愿作為研究對象。研究問題如下：第一，在非首都功能疏解的背景下，產業疏解政策會使不確定性居留意愿發生怎樣的變動？第二，北京市與其他城市相比具有收入的比較優勢，對流動人口長期留京具有吸引力，在政策規制的背景下，北京市收入的比較優勢是否依然增強流動人口的居留意愿？第三，市場機制和政策規制對不確定性居留意愿的影響是否具有差異？

二、文獻綜述

在中國人口的流遷過程中，居留行為與戶籍制度密切相關。依據新古典經濟學的研究，流動人口為獲取更高的經濟收入和豐富的就業機會而向城市遷移。但是受到戶籍制度的制約，中國的流動人口往往在一定年齡后返回農村或維持其流動者身份，因此一些早期的研究關注流動人口的返鄉意愿。但近年來的研究發現，雖然許多流動者無法獲得城市戶籍，但也擁有在城市長期的居留意愿，形成長期居留行為，因此不少研究開始探討流動人口在城市的居留意愿及其影響因素。但是，這些研究仍然集中于“居留”層面，而不是“不確定”性的問題。一些研究將居留意愿劃分為長期居留、離開或不確定，但只是將“不確定”作為與居留意愿比較的分類，或將“不確定”作為序次變量進入分析。總體來看，側重于流動人口不確定性居留意愿的研究還比較有限。

不確定性居留意愿會影響居留意愿的分析結果，如范芝芬的研究發現，在有“不確定”意愿選項時，流動人口的居留意愿約在15%-30%，而沒有這一選項，居留意愿則會提高到30%-40%。不確定性居留意愿在居留意愿的調查中占據相當的比例，不同研究數據的結果集中在20%-30%，如在福建省的調查中選擇“難以確定”的比例達到31.5%，河南省的調查則顯示“不確定”的居留意愿達到23.2%，北京約39%的流動人口對居留地點不確定。

流動人口形成不確定性居留意愿受到諸多因素的影響，除了社會經濟特征、流遷經歷等因素的影響，還受到遷移風險的影響。流動人口在流遷過程中會考量遷移風險，為此研究中應將遷移風險納入對未來遷移回報的估計。這類遷移風險包括未來工資水平、生活條件、與親屬的關系以及適應當地文化等方面。如果遷移風險過高就會阻礙遷移行為的發生，使人們產生觀望行為。可見，遷移風險增加將使流動人口形成不確定性居留意愿。流動人口通常選擇家庭遷移策略以分散遷移風險。新遷移經濟學認為，外出的家庭成員和其他家庭成員之間建立隱形契約，遷移者在勞動力市場上獲取的收入會以匯款的形式給予其他家庭成員，而其他家庭成員也分擔著遷移者面臨的失業等遷移風險。可見，在遷移風險增加時，流動人口及其家庭成員會調整聯合遷移策略，以減少遷移風險對家庭福利的影響。遷移策略的改變在居留方面表現為居留意愿的變化。

與以往研究相比，本文的貢獻體現在以下方面：第一，不少研究忽視了確定性居留意愿（留城意愿或離城意愿）與不確定性居留意愿之間的差異，多將不確定性居留意愿與離城意愿合并編碼。這種研究設計掩蓋了流動人口的“不確定性居留意愿”提供的信息，因為那些“不確定”和“離開”的流動人口可能存在很大差異。不同于以往研究，本文將綜合考慮不確定性居留意愿的形成機制與過程。第二，有關不確定性居留意愿的變動趨勢及影響機制的研究在已有研究中很少涉及。產業疏解的政策規制將減少流動人口的就業機會，增加遷移風險，增強其不確定性居留意愿，而收入則通過市場機制增強流動人口抵抗遷移風險的能力，增強居留意愿，從而減少不確定性居留意愿。本文將綜合考慮政府規制和市場機制對流動人口不確定性居留意愿的影響。

三、研究假設

1.收入水平與不確定性居留意愿

獲取更高的經濟收入是影響流動人口居留意愿的重要因素。二元經濟結構下的勞動力遷移依據鄉城實際收入差異貼現值而作出決策，該值受到遷移者的就業機會、遷移的固定成本以及城市實際收入凈期望值的影響。假設遷移的固定成本對任何遷移者均是一致的，那么在市場機制的作用下，就業機會和勞動報酬是影響人口遷移的主要動因。由于遷移回報增強了流動者分散風險的能力，因此較高的經濟收入對居留意愿具有正向影響效應。但是也有研究認為，流入地和流出地的收入差距對居留意愿的邊際影響遞減。收入水平與居留意愿呈現倒“U”形關系，即當超過了特定的收入水平時，提升生活質量會為流動者帶來更高的效用。由于中國的勞動力市場呈現二元勞動力市場分割的特征，流動人口多處于勞動力市場中的第二部門，其就業待遇往往較低、人力資本難以得到合理評價，雖然多數人流動的目的是為了獲取更高的經濟收入，但是其收入只是為了提高社會經濟地位，而非提高長期定居的可能。流出地與流入地之間的收入差距對不確定性居留意愿的影響仍然有待檢驗。

受自然地理條件、歷史文化背景、區位優勢和行政地位等因素的影響，北京的人均可支配收入與其他地區相比占據優勢。《中國統計年鑒》的統計數據顯示，從2000年到2017年，北京市城鎮居民人均可支配收入從10345元增長到62406元，分別是全國水平的1.6倍和1.7倍，而城鎮居民人均消費水平則從8493元增長到40346元，是全國水平的1.7倍和1.6倍。可見，北京市與其他地區收入差距的持續增加可能會增強流動人口在北京的長期居留意愿，減少不確定性居留意愿的形成。

2.產業疏解政策與不確定性居留意愿

人口流動為城市提供了充足的勞動力，但也受到城市基礎設施不足和公共資源供給不足的客觀約束。首爾、東京、倫敦、紐約、巴黎、莫斯科等國外大城市，采取了標準化管理、新城構建、中心城區改造和行政機構搬遷等形式，實現對城市人口的管理和規制。北京市近年來也通過發展城市新區、產業疏解等措施實現疏解非首都功能，調控人口規模的目標。自2014年以來，以《國務院關于進一步推進戶籍制度改革的意見》中“嚴格控制特大城市人口規模”為標志，北京市的人口調控政策的效果不斷加強。在產業調控政策方面，北京市于2014年和2015年先后出臺了《北京市新增產業的禁止和限制目錄》，旨在以產業疏解實現非首都功能疏解，到2020年實現北京市的常住人口規模控制在2300萬人以內的目標。在2017年推行了“疏解整治促提升”專項行動（2017-2020年），以疏解非首都功能，優化首都發展布局，降低中心城區人口密度。

產業疏解政策所帶來的就業機會沖擊，會增加流動人口在城市就業的風險，使流動人口形成不確定性居留意愿。制造業等產業轉移會引發就業人口規模下降，甚至通過產業關聯產生倍增的影響。對北京市的研究發現，產業疏解政策減少了對勞動力的需求，分行業來看，批發零售行業、住宿和餐飲業疏解帶來的人口疏解效果不明顯，而交通運輸、倉儲和郵政業、房地產業疏解帶來的人口減量效果明顯，但也有研究證實對批發零售業和制造業的轉移政策能夠帶來明顯的人口疏解效果。產業疏解政策使被疏解行業的流動人口的定居意愿減弱，使其處于觀望狀態。

根據以上分析，本研究提出兩個研究假設。

假設1：產業疏解政策的實施減少流動人口的就業機會，增加失業風險，進而增強流動人口的不確定性居留意愿。

假設2：戶籍地的人均可支配收入與流人地實際收入差距增加，會增強流動人口在北京市的居留意愿，使不確定性居留意愿減弱。

四、數據與研究方法

1.數據來源與實證策略

數據來源于中國流動人口動態監測調查（CMDS）2012年、2014年、2017年在北京市的調查數據，調查對象為在北京市居住時間在1個月以上的非北京市戶籍的常住人口，樣本量分別為5853、7777、6846人。選取這一分析時間，是由于在2014年到2017年北京市出臺了一系列產業疏解政策。存在缺失值的變量包括就業、收入和出生年月。由于本文關注產業疏解政策對傳統行業和新興行業就業的流動人口不確定性居留意愿的影響，因此不在業的被訪者會使就業變量出現缺失值，此外，部分被訪者未匯報收入和出生年月。戶籍地來自西藏自治區和青海省的樣本量很少，因此數據集中刪去戶籍地來自這兩個地區的樣本。整理后3年的樣本量分別為4470、7033和4500人，總樣本量為16003人。戶籍地的人均可支配收入數據來自與調查時點對應年份的《中國統計年鑒》。

本文的實證策略為：第一，應用多元logit回歸模型，分析2012-2017年政策規制和市場機制對北京市流動人口不確定性居留意愿的影響機制。依據《北京市新增產業的禁止和限制目錄》，產業疏解政策對不同行業的規制程度有所差異，因此傳統行業和新興行業對流動人口不確定性居留意愿的異質性影響反映出政策規制的影響程度;此外，不同年份對不確定性居留意愿的影響，可以比較不同時期產業疏解政策的影響程度;收入差距對不確定性居留意愿的影響則反映出市場機制的調節作用。第二，基于交互模型，分析時間與行業的交互效應對不確定性居留意愿的影響，亦即在傳統行業就業的流動人口的不確定性居留意愿是否隨著時間推移而不斷提升。第三，比較市場機制與產業疏解政策對不確定性居留意愿的影響存在的差異。對不同時期的流動人口不確定性居留意愿進行多元logit回歸，分析傳統行業與新興行業流動人口不確定性居留意愿變動趨勢。第四，應用傾向值匹配分析的方法進行穩健分析，比較干預組（傳統行業）與控制組（新興行業）就業的流動人口的不確定性居留意愿是否有顯著差異。

2.變量測量

因變量為流動人口未來五年是否有在流入地長期定居的意愿，將該變量編碼為三分類變量，即留京意愿、離京意愿和不確定性居留意愿。借鑒已有研究，北京市的產業疏解政策對制造業、批發零售業等傳統行業的作用較強，而對信息傳播、金融業等行業的疏解作用較弱。為了比較產業疏解政策對不同行業就業的流動人口的居留意愿產生的影響，利用系統聚類方法對流動人口從事的行業進行聚類分析，將其命名為傳統行業和新興行業，比較不同行業類型就業的流動人口的不確定性居留意愿存在的差異。

自變量方面，分析收入差距對流動人口居留意愿產生的影響。以往研究多考慮流動人口在城市的收入水平對居留意愿的影響，不同于這些研究，我們將收入差距界定為戶籍地的人均可支配收入與流動人口在城市實際獲取的收入之間的差距。將戶籍地的人均可支配收入視為“潛在收入”，是指當流動人口選擇不流動時可以獲得的收入。農業戶籍的流動人口的潛在收入界定為戶籍地省份的農村居民的人均可支配收入，而城鎮戶籍的流動人口在戶籍地的潛在收入界定為戶籍地省份城鎮居民的人均可支配收入，這一變量的處理方式在以往一些研究中也曾應用過。

本文將帶眷系數界定為流動人口為非農就業，而隨遷的其他家庭成員為純眷屬（非就業人口）的系數，不包括隨遷家庭成員為非農就業，或進城原因為務工、經商的家庭成員。帶眷系數的計算可以得到每一位就業流動人口平均帶動的非就業眷屬的人數。流動時間延長將提高流動人口的市民化水平，較長的流動時間意味著流動者在城市就業比較穩定，可以構建并拓展城市的社會網絡、增強流動人口在城市長期居留的意愿。遷移距離的延長會降低流動人口長期居留意愿。為了保證外生性，遷移距離由Great Circle Distance公式計算獲得，該方法在經濟學、地理學等領域均有廣泛的應用。流動人口在城市的居留意愿可能受到戶籍地的落戶門檻的影響，隨著各地戶籍制度改革深化，落戶門檻較低的城市更容易吸引人口流入。因此，我們借鑒戶籍地省會城市的落戶門檻指數作為衡量戶籍地落戶難度的指標。

在個體層面，性別、年齡、婚姻狀況、受教育程度等變量對居留意愿的影響在已有研究中被證實。因此，流動人口的年齡、性別、受教育程度、婚姻狀況和戶籍身份將作為控制變量進入模型（見表1）。

五、模型分析結果

1.流動人口的不確定性居留意愿的變動特征（1）流動人口的不確定性居留意愿明顯增強。2012-2017年，北京市流動人口的留京意愿大幅度下降，不確定性居留意愿和離京意愿明顯增長（見表2）。以2014年出臺的《新增產業的禁止和限制目錄》作為非首都功能疏解過程中產業疏解政策的標志，將2012年視為產業疏解政策執行前，而將2014年和2017年視為產業疏解政策執行后，與2012年相比，2014年和2017年流動人口不確定性居留意愿均有所提高，意味著更多的流動人口形成了不確定性居留意愿，也可能是由于部分流動人口由留京意愿或離京意愿轉變為不確定性居留意愿。對于后一種情形，由于缺少追蹤調查數據，我們無從得知三種意愿之間精確的轉換率。但是從不同時期的調查結果可以看到，流動人口的不確定性居留意愿隨時間呈現上升趨勢。（2）流動人口不同群體居留意愿的變動特征。首先，城-城流動人口的留京意愿強，而鄉-城流動人口的不確定性居留意愿明顯提升。按照流動人口的戶籍身份將其劃分為鄉-城流動和城-城流動，發現鄉-城流動人口的居留意愿表現出更強的不確定性，城-城流動人口的留京意愿則明顯強于鄉-城流動人口。與2012年相比，2014年城-城流動人口的留京意愿有小幅度下降，之后略有提升，而鄉-城流動人口的留京意愿則逐年下降。城-城和鄉-城流動人口的離京意愿均有所提升，但鄉-城流動人口上升的幅度更加明顯。城-城流動人口的不確定性居留意愿有所波動，先升后降，鄉-城流動人口的不確定性居留意愿則在2014年明顯上升，到2017年也略有提升，兩類人群不確定性居留意愿的差距不斷擴大（見圖1）。

其次，受教育程度較低的流動人口的不確定性居留意愿明顯提高。大學及以上受教育程度的流動人口表現出穩定的留京意愿，小學及以下受教育程度的流動人口的不確定性居留意愿提升幅度則最為明顯（見圖2）。高等教育程度的流動人口在北京擺脫了劣勢地位，其留京意愿不容易受到政策規制等遷移風險的影響。不同受教育程度的流動人口進入城市就業部門的概率有一定的差異，小學及以下受教育程度的流動人口由于在人力資本上居于劣勢，更有可能進入傳統行業就業，而大學及以上受教育程度的流動人口則更容易進入有相對工資優勢的新興行業就業。由于兩類行業受到不同的政策影響，因而小學以下受教育程度的流動人口的離京意愿下降幅度更多。

2.不確定性居留意愿的影響機制

經檢驗模型未違反無關選擇獨立性（IIA）假設，可以應用多元logit模型分析。如表3所示，在傳統行業就業的流動人口形成不確定性居留意愿和離京意愿的概率顯著提升。北京市產業疏解政策的政策對象是高能耗、高污染、高排放企業，而這類企業大多集中于傳統行業。因此，在傳統行業就業的流動人口更容易形成不確定性居留意愿。

除了受到產業疏解政策的沖擊，流動人口的居留意愿還受到收入差距的影響。戶籍地的人均可支配收入與流入地實際收入的差距每增加1萬元，不確定性居留意愿會降低0.065單位，離京意愿減少0.062單位。可見，在市場機制的作用下，區域間的收入差距提升是促進流動人口長期留京的動機。

從時間趨勢來看，與2012年相比，2014年和2017年流動人口的離京意愿和不確定性居留意愿的概率顯著提升，這說明，流動人口的留京意愿具有一定的時期特征，即隨著時間推移，留京意愿逐漸減弱。在此期間，北京市的產業疏解政策等人口調控政策的實施，使就業機會減少，提高了流動人口失業的風險，離京意愿和不確定性居留意愿的發生概率不斷提升。

在控制變量方面，帶眷系數與不確定性居留意愿和離京意愿具有顯著的負向關系。帶眷系數每增加1單位，會使流動人口的不確定性居留意愿和離京意愿降低0.273和0.345單位。帶眷系數代表著流動人口帶動其他家庭成員進入城市和在城市長期居留的能力，非經濟活動人口隨遷雖然會增加流動家庭在城市生活的經濟成本，增加就業家庭成員就業者的撫養負擔，但是可以削減家庭成員相互分離帶來的心理成本，增強流動人口在城市長期定居的意愿。流動時間與不確定性居留意愿和離京意愿具有顯著的負向關系，流動時間每增加1年會使不確定性居留意愿降低0.083單位，離京意愿則會降低0.110單位。依據社會網絡理論，隨著流動人口在北京的居住時間延長，社會適應能力將使遷移者改變遷移計劃，增強永久定居的可能性，使流動人口由長期居留轉化為永久定居。遷移距離與流動人口的離京意愿和不確定性居留意愿具有顯著的正向關系，遷移距離每增加100公里，不確定性居留意愿將提升0.011單位，而離京意愿將增加0.031單位。隨著距離的增加，交通成本、心理成本和獲取遷移信息的難度將增加，而就業機會則會衰減，這些因素會導致遷移風險提高，削弱流動人口的留京意愿。戶籍地落戶門檻與離京意愿和不確定性居留意愿的關系不顯著。

在人口學特征方面，與1990世代相比，1960、1970和1980世代的流動人口離京意愿會顯著降低。這意味著，高年齡組世代的流動人口有較長的留京時間，經濟基礎相對較好，在城市構建起了社會網絡，有助于其提升留京意愿。但是，人口年齡世代與不確定性居留意愿沒有顯著的統計關系。男性、不在婚、擁有較低的受教育程度，以及農業戶籍人口擁有不確定性居留意愿和離京意愿的可能性明顯高于參照組。

進一步考察行業與時間的交互效應對不確定性居留意愿的影響，控制變量與表3的模型一致。分析結果顯示（見表4），行業和調查時間對流動人口的離京意愿和不確定性居留意愿具有顯著的正向影響關系，與表3模型的分析結果一致。而交互效應的分析則顯示，與2012年在傳統行業就業的流動人口相比，2017年在傳統行業就業的流動人口形成不確定性居留意愿的可能性將提高0.3單位，風險比提高1.3倍。這說明，受到政策規制的影響，在傳統行業就業的流動人口形成不確定性居留意愿的可能性有所提升。

3.不同時期流動人口不確定性居留意愿預測值的比較研究

分別對2012年、2014年和2017年的調查數據進行多元logit回歸，選擇的控制變量與表3的模型一致（見表5）。結果顯示，2012年、2014年和2017年的回歸系數結果十分相似，在傳統行業就業與流動人口的形成不確定性居留意愿和離京意愿呈顯著的正向關系，分別使傳統行業就業的流動人口的不確定性居留意愿提升0.498、0.207和0.440單位，離京意愿則上升0.494、0.440和0.067單位。而收入差距擴大則與離京意愿和不確定性居留意愿呈現顯著的負相關關系。收入差距每增加1萬元，會分別使不確定性居留意愿下降0.118、0.065和0.040單位，離京意愿下降0.097、0.085和0.035單位。

應用條件效應圖分析近年來市場機制和政策規制對流動人口居留意愿的雙重影響。由于不同收入差距的居留意愿的概率預測波動比較劇烈，為了更好地觀察其變動趨勢，對條件效應圖進行了局部多項式修勻（如圖3、圖4和圖5所示）。實線代表在傳統行業就業的流動人口，虛線代表在新興行業就業的流動人口，橫坐標代表在2012年、2014年和2017年流動人口在戶籍地的人均可支配收入與在北京的實際收入的差距，縱坐標代表不確定性居留意愿、離京意愿和留京意愿的預測概率值，曲線則描繪了不同收入差距對應的居留意愿預測概率的變化。橫軸原點左側代表戶籍地的人均可支配收入高于北京的實際收入，右側代表著實際收入高于戶籍地的人均可支配收入。

第一，與2012年相比，2014年和2017年流動人口不確定性居留意愿和離京意愿的預測曲線向上移動，而留京意愿則向下移動。這表明，隨著時間推移，流動人口的不確定性居留意愿和離京意愿呈現提升的趨勢，而留京意愿呈現下降的趨勢。

第二，受到產業疏解政策的影響，在傳統行業就業的流動人口的不確定性居留意愿和離京意愿明顯提升，而留京意愿則有明顯下降，使得與2012年相比，2014年和2017年新興行業和傳統行業流動人口的不確定性居留意愿和留京意愿預測曲線的距離不斷擴大。

第三，不確定性和離京意愿的預測曲線呈現倒“J”型分布，留京意愿的預測曲線呈現“J”型分布。居留意愿預測曲線在橫軸原點處形成拐點，原因在于戶籍地人均可支配收入更高的流動人口，與實際收入更高的流動人口的人口學特征有較大的差異。戶籍地人均可支配收入更高的流動人口以低學歷、低收入為主要特征。戶籍地人均可支配收入更高的流動人口，其平均受教育程度在小學及以下的比例為11%，而實際收入更高的流動人口受教育程度在小學及以下的比例僅為4%;戶籍地人均可支配收入更高的流動人口的平均收入，僅為實際收入更高的流動人口的67%。隨著戶籍地人均可支配收入超過實際收入的幅度增加，流動人口越有可能屬于低學歷、低收入的群體，即使返回流出地，他們的收入也很難達到流出地的平均收入水平，因此他們寧愿長期留在北京，成為無法離開北京，但又受到政策規制的一批人。因此，隨著收入差距增大（戶籍地人均可支配收入>實際收入），流動人口的不確定性居留意愿和離京意愿有所降低，而留京意愿有所提高。

第四，居留意愿受到市場機制的影響。隨著戶籍地人均可支配收入與實際收入的差距增加，留京意愿的預測曲線向上移動，而不確定性居留意愿和離城意愿則隨著收入差距的擴大而不斷下降。這也意味著，當收入差距極大時，城市的產業疏解政策對于居留意愿的影響作用會受到市場機制的削弱。流動人口不確定性居留意愿曲線的下降速度先快后慢，而離京意愿和留京意愿曲線也有類似的變動趨勢。這說明，在收入差距較大時，流動人口的留京意愿呈現出“剛性”，不容易受到其他因素的干擾。

4.穩健性分析

本文應用傾向值匹配方法進行穩健性分析。因變量是流動人口的不確定性居留意愿，匹配的協變量包括收入差距、流動時間、帶眷系數、遷移距離、戶籍地落戶門檻以及個體特征。為便于比較，分別對2012年和2017年傳統行業與新興行業就業的流動人口的不確定性居留意愿進行匹配分析。對干預組和控制組共同區間的檢驗顯示，干預組（傳統行業）與控制組（新興行業）傾向值得分的共同支持域范圍較廣，適合選用多種匹配方法（見圖6、圖7）。

2012年和2017年的數據在傾向值匹配后進行了數據平衡檢驗，結果顯示，在不同的匹配方式下，干預組與控制組之間的偏誤（Mean Bias，Med Bias）均有大幅度下降。2012和2017年數據平衡系數B均小于25，系數R在0.25到2之間，說明數據在配對后達到了平衡（見表6）。

從匹配結果來看，2012年和2017年多種傾向值匹配方法的ATT均在5%的水平上顯著（見表7）。數據分析結果顯示，2012年干預組和控制組的不確定性居留意愿有明顯差異，傳統行業流動人口的不確定性居留意愿比新興行業的流動人口高0.169-0.209單位。2017年傳統行業中流動人口的不確定性居留意愿高于新興行業流動人口0.097-0.143單位。顯然，不同時期比較來看，傳統行業與新興行業流動人口的不確定性居留意愿均有顯著差異，且在傳統行業就業會顯著提升流動人口的不確定性居留意愿。

六、結論與討論

本文利用流動人口動態監測調查的多期調查數據與宏觀統計數據，研究產業疏解政策背景下北京市流動人口不確定性居留意愿的變動，采用多元logit模型進行實證研究，得出以下結論。

第一，北京市的產業疏解政策作為政策沖擊，通過減少就業機會使流動人口面臨更多的遷移風險，使其形成不確定性居留意愿，弱化留京意愿。對不同群體的分析則發現，鄉一城流動、受教育程度較低的流動者在流動人口中處于弱勢地位，其定居決策更容易受到外界因素的干擾和沖擊，形成不確定性居留意愿。

第二，近年來北京市流動人口的不確定性居留意愿和離京意愿明顯上升，留京意愿則大幅度下降。與侯慧麗研究中認為產業疏解政策對居留意愿的影響弱于教育因素作用的結論不同，本文發現與新興行業就業的流動人口相比，在傳統行業就業的流動人口更有可能形成不確定性居留意愿，且隨著時間推移，這種影響趨勢不斷增強，這意味著政策規制使傳統行業流動人口的不確定性居留意愿和離京意愿增強。

第三，流動人口的居留意愿除了受到產業疏解政策的影響之外，市場機制對居留意愿的影響不容忽視。與其他學者等的研究結論有所差異，本文發現隨著收入差距增加，流動人口的不確定性居留意愿和離京意愿逐步降低，而留京意愿則不斷增強。而在收入差距達到很高的水平時，留京意愿呈現“剛性”特征，使產業疏解政策對不確定性居留意愿產生的影響受到削弱。

第四，北京市流動人口的居留意愿，除了受到產業結構調整、區域間經濟發展水平等因素的影響，還將依據流動距離、時間、帶眷系數、代際、性別、受教育程度等個體微觀因素進行衡量。

北京市流動人口的不確定性居留意愿增強，會影響未來北京市的人口集聚趨勢。《北京統計年鑒2019》的數據表明，北京市的常住外來人口規模在2015年達到822.6萬人，之后逐年下降，到2018年減少為764.6萬人，常住人口規模從2016年開始下降，到2018年下降為2154.2萬人。可以預期，隨著非首都功能疏解過程中產業疏解以及配套政策的實施，北京市未來的人口規模有可能繼續下降。但是，鑒于北京市在人均平均工資水平上占據的優勢，這種下降的趨勢有可能受到市場機制的調節而減緩。對于那些戶籍地人均可支配收入遠低于在北京市收入的流動人口，產業疏解的政策效果可能不明顯。要引導流動人口空間集聚的格局，除了政策措施的引導外，還需提升其他地區的經濟發展水平，促進公共服務均等化來實現。由于流動人口形成更強的離京意愿和不確定性意愿，隨著“人隨產業走”政策的實施，部分流動人口將隨產業向承接北京市疏解產業的城市和地區轉移，為這些地區帶來潛在的發展機遇。這些承接地可以依托人才導向的優惠政策吸引技能型流動人口在疏解地區長期居留，促進城市未來的經濟發展，同時也應做好規劃，應對人口隨產業流入而帶來的交通、教育等基礎設施和公共服務方面的壓力。一些缺乏技能的流動人口可能會最終返鄉，因此，以人口流出為主的省份和地區也應關注低技能流動人口的返鄉潮，為其提供職業教育和培訓機會。

[責任編輯 方志]