【摘 要】自2017年我国部分一、二线城市相继出台相关政策刺激人口、人才的流入，形成一轮城市的“抢人”大战。那么，如何才能够吸引人才、人口流入并长期居留下来呢？这需要准确了解人口、人才的城市长期居留的意愿及其决定因素。为此，本文利用2016年流动人口监测调查个人微观数据，并结合反映城市特征的中观数据，采用非线性分层模型对人口、人才在城市长期居留的决定因素进行实证分析。研究发现职业类型和个人具备的人力资本成为当前决定或影响流动人口的城市居留意愿最大的因素；父代流动经历会弱化其城市居留意愿。从城市层面看，公共服务水平的高低对流动人口的长期居留意愿的确有显著的影响。而由于基础教育较好的城市对于流动人口的可获得性不足，对流动人口的居留意愿没有起到应有的作用。因此，为提升流动人口的城市长期居留意愿，应该打破户籍及其隐含性制度壁垒，提高流动人口在流入地的教育公平性和可获得性，继续改善城市的环境因素，努力提高城市的医疗水平和社会保障水平。
【关键词】居留意愿；流动人口；非线性分层模型；公共服务
一、引言
改革开放以来，中国经济经历了40年的飞速发展，国力空前增强，人民物质生活水平明显提高。伴随着国家政策的调整和经济社会的发展，中国流动人口的规模与日俱增，段成荣认为1982年的流动人口为657万，2017年我国流动人口为2.44亿。随着户籍制度的改革，流动人口在流入地落户转化为新市民，不再参与流动；还有一部分流动人口返乡创业。因而，流动人口总量在2015年开始出现减少，未来流动人口的波动性可能会越来越强。［1］
在新时代背景下中国的劳动力供需与改革开放之初相比发生了根本性转变，由改革开放之初的劳动力供给大于需求转变为当前供给小于需求，未来随着人口老龄化程度的加深和劳动年龄人口的减少，劳动力供需将会更加失衡；流动人口已经发生了结构性变化，受教育程度不断提高，新生代流动人口占流动人口的总体比重会不断提升；影响流动人口在流入地的长期居留意愿的因素已经由先前的收入、就业等基础性个体特征逐渐转变到城市公共服务宏观层面上来。地区间人才争夺战在劳动力供需匹配不均衡的背景下会愈发向着人口争夺战方向发展，政府实施聚拢人才政策、继而形成进一步人口增加态势，其目的是希望促进和实现区域经济的更大发展。然而，不同类型的人在流入地长期居留的因素是不同的，不同的政策对促进流动人口长期居留的影响也不同，所以这就需要政府有针对性地做出科学精准的决策。其中，老一代流动人口与新生代流动人口在成长环境、物质生活、精神生活以及人生经历等方面存在较大差异，对新老流动人口进行区分研究能够更有针对性地提出建议和措施。因此，本文利用微观数据及反映307座城市公共服务能力的中观指标对流动人口长期居留意愿、状态及其影响因素进行深入的定量研究。通过这些问题的研究和探索能够为城市真正留住人才，吸引人口聚集提供一些有价值的信息和建议。
二、理论基础与文献述评
美国学者E.S.Lee提出的“推拉理论”和刘易斯的“二元经济发展模型”理论确实对流动人口选择流动有较强的解释意义。但本文的研究目的是流动人口的城市长期居留意愿，流动人口选择流动的原因已逐步由个人的基础性特征转变为家庭共同决策后做出的决定，因此，笔者认为效用最大化理论更能反映流动人口城市居留意愿的真实动机。效用最大化理论在经济学中是指消费者对若干消费品的选择，在达到每一种消费品的单位货币支付所得的边际效用相等时，实现最大总效用，即称之为效用最大化原则。
流动人口在居留意愿选择上遵从了效用最大化原则。流动人口最初遵从个人效用最大化，即主要关注个人收入，只身一人外出流动，这在一定程度上会对家庭和社会发展造成负面影响，如产生夫妻分离、留守儿童、留守老人等社会问题。本阶段经济收入和居住条件等基础性个体因素对流动人口长期居留意愿影响较大。随着社会经济的发展和人们思想观念的转变，家庭化流动比重占总流动人口的比重越来越高，这为解决夫妻团聚、亲子教育和父母赡养等问题提供了良好的途径，从而实现了家庭效用最大化。这一阶段制约流动人口长期居留意愿的因素过渡为公共服务均等化等制度性宏观因素。流动人口选择流动从个人效用最大化逐步向家庭效用最大化转变，影响其城市长期居留意愿的因素由基础性个体特征逐步转变到制度性宏观因素上来。
相关文献研究表明影响流动人口长期居留意愿的基础性个体因素有以下几个方面:拥有较高的稳定收入能显著提高流动人口的居留意愿，［2］职业类型和拥有的人力资本与社会资本存量对提升流动人口的居留意愿有显著的促进作用，［3-4］流动人口在流入地较好的社会融合和社会网络能显著增强其长期居留意愿，［5-6］住房条件改善会促进流动人口的居留意愿；［2］对新老流动人口城市居留意愿存在争议，［7-9］主要反映在新生代流动人口的留守经历是否对其城市居留意愿产生影响。［10］而影响流动人口长期居留意愿的制度性宏观因素包括:有家人一同流动时会显著增强流动人口的长期居留意愿；［7］［11］户籍制度对流动人口的长期居留意愿有影响，但发生机制越来越弱，［3］［8］［12-13］对流动人口长期居留意愿影响逐渐增强的是本城市的公共服务水平，［12］［14］但这仅是必要非充分条件，劳动力的流向还受到本地的工资收入、基础教育和医疗条件的影响。
本文的研究逻辑和方法选择是基于对如下理论观点的验证:流动人口长期居留意愿不仅受到个人微观特征的影响，还受其所在城市经济发展、基础教育、环境、医疗条件、社会保障等因素的影响。然而，由于个体特征与城市特征并不是一个层级的因素，使用二元Logistics或多元Logistics会有可能使回归模型产生残差项的自相关问题，不能真实反映实际和揭示内在逻辑；从逻辑上看，城市特征对流动人口长期居留意愿必然存在影响，城市特征可能是影响流动人口长期居留的重要因素。所以本文要使用非线性分层模型对理论进行检验。
三、模型选择、数据来源及变量说明
总之，众多研究显示流动人口城市居留意愿的研究中大多数把焦点放在了人口学特征、经济学特征等基础性个体因素上，研究城市公共服务特征对流动人口城市居留意愿影响的并不多，仅有的还只是某一地区的数据，在全国范围内并不具有代表性。笔者认为城市的经济发展水平、环境因素、流动人口子女教育获得的均等化和医疗社保水平对其长期居留意愿也会起影响作用，但是到底城市的基本公共服务能力对流动人口的长期居留意愿有没有促进作用？是不是城市的经济越发达、基础教育水平越高、城市环境越好、社会保障和医疗条件越健全对流动人口的长期居留意愿作用越强？笔者认为常识性的知识并不能完全反映出人们的真实意愿，需要通过科学的方法进行测量、检验。因此，笔者从反映城市综合公共服务能力的经济发展、基础教育、环境（自然环境和社会环境）、医疗条件和社会保障五方面入手，结合2016年流动人口监测调查的个人数据考察城市层面的特征对流动人口的城市长期居留意愿的影响因素。
10月26日，上海市图书馆学会用户与信息服务专业委员会主办的学术沙龙活动在虹口区图书馆顺利举行。来自上海各高校、公共图书馆的100余名沙龙成员参加了此次活动。本次活动围绕“新技术与创新服务”这一主题，四川大学公共管理学院李桂华教授、复旦大学图书馆副馆长张计龙、上海财经大学图书馆常务副馆长陈骁、西安电子科技大学图书馆副馆长黄小强、上海师范大学图书馆副馆长蔡迎春分别作了专题报告。我们对部分专家的报告进行了整理摘编，在此向大家呈现报告的精华和主要观点。
（一）模型选择
分层模型是一种跨层次的线性模型。当数据存在不同级别时采用这种模型，先以第一层的变量建立回归方程，然后把该方程中的截距和斜率作为因变量，使用第二层数据作为自变量。随机截距模型表达式为:
把第一层和第二层组合起来用公式表达为:
其中，在第一层模型中，下标i表示第一层单位，通常指被研究的个体；下标j表示第二层单位，指个体所嵌套的群体；Yij是指个体i在j群体中的结果变量；Xij是第一层中的预测变量；β0j和β1j则分别表示每个j群体分别被估计出的截距和斜率；μij为第一层模型的残差项。
在老一代流动人口模型中，医疗卫生指标对第一层中的婚姻状态、住房条件、职业类型、流动时间和就业身份的影响显著。医疗卫生强化了婚姻状态、职业类型和流动时间与流动人口的长期居留意愿的关联作用，但医疗卫生弱化了住房条件、就业身份与流动人口长期居留意愿的关联作用。
（二）数据来源
本研究使用的数据来源:一是微观数据来自2016年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据中的A卷，该调查采用分层、多阶段、与规模成比例的PPS抽样方法进行，共调查样本169 000人，男性88 088人，女性80 912人。在本文研究的307个城市中样本共152 204人，其中男性78 933人，女性73 271人；二是城市数据来源于各城市《2016年统计年鉴》、《国民经济与社会发展统计公报》。
RF部分采用E31TTL50模块,可以工作在多种模式,在433 MHz的ISM频段进行无线数据收发,穿透绕射能力远胜于2.4 G,适用于一般工业环境、生活环境。节点预留数字IO、模拟输入、SPI和IIC总线等接口,可以将各种接口的传感器数据通过无线网络传输给网关,主控制器STM8S103F3P6与通信模块通过串口进行信息交互[8],其电路图如图4所示。
（三）变量说明
1.因变量
在“数与代数”教学中，借助图形的直观性将抽象的数学概念、运算等形象化、简单化，给学生以直观感，让学生以多种感官充分感知，在形成表象的基础上理解数学本质，解决数学问题。
本文主要是研究城市的流动人口长期居留意愿情况，所以采用问卷中Q305问题“您今后是否打算在本地长期居住（5年以上）”，把回答“打算”赋值为1，“返乡”、“继续流动”赋值为0。
其中，回答“没想好”选项的流动人口中会有相当比例最终选择在本地长期居留，也会有人选择返回老家或继续流动，所以不能简单地把回答“没想好”的流动人口归为“打算”或“不打算”。考虑选择在本地长期居留的流动人口在人口学特征、经济特征或家庭特征三类特征方面存在同质性，所以我们依据所有选择“没想好”流动人口与选择“打算”的流动人口在三类特征方面进行匹配，甄别出“没想好”流动人口中最终选择在本地长期居留的样本，剩余的样本为“不打算”在本地长期居留的人。
2.自变量
本文的自变量指标包括流动人口的人口学指标:年龄、性别、受教育程度、户籍性质、婚姻状况、流动时间；经济指标:职业类型、住房状况、就业身份；家庭化指标:父代流动经历（见表1）。
表1 定义变量及其标准描述
注：N=152 204.
变量因变量是否长期居留0=否，1=是0.600.49连续变量34.239.46 0=女，1=男0.520.50育程度1=小学及以下，2=初中，3=高中（中专），4=大专，5=本科及以上2.501.05性质0=乡村，1=城镇0.170.38状况0=未在婚，1=在婚0.810.39类型1=无固定职业，2=生产人员，3=商业及服务人员，4=干部2.510.90身份0=雇员，1=雇主0.340.47流动经历0=无，1=有0.200.40状况1=免费，2=租房，3=自有房2.130.58自变量年龄性别受教户籍婚姻职业就业父代住房流动时间赋值 均值 标准差0.79 1=5年以下，2=5-10年，3=11-19年，4=20年及以上1.61
第二层自变量是307个城市的公共服务指标，城市公共服务能力指标根据笔者查阅的文献和数据可得性又分为经济发展、基础教育、城市环境、基本医疗和社会保障5个一级指标和22个能反映5个一级指标程度的二级指标，具体指标构成限于篇幅，不再列出。
4)与大数据集成分析平台相关的软件系统已经在临沂矿业集团部署上线并稳定运行，同时开始全面推广应用，证明了本文设计和技术方法的先进性和实用性。
四、实证分析
本文采用非线性分层模型构建个人和城市层次变量特征对流动人口长期居留意愿的影响。第一，需要对第一层上的变量建立零模型，主要用来甄别数据是否符合分层数据的结构；第二，采用以第二层单个变量分别对因变量的影响，用来确定第二层的每个自变量对因变量是否显著，如果显著则有进一步解释的必要，否则无进一步解释的必要；第三，采用完全模型考察不同层次上的数据特征对流动人口长期居留意愿的影响。
参照Sayers R L的方法提取花生蛋白[27]，将其稀释到浓度为1 mg·mL-1用于电泳分析，上样量为15 μL。Marker上样量为4 μL。选用胶浓度为：12%分离胶，4%浓缩胶。设定电泳条件分别为恒流12和24 mA，时间分别为30 min和1.5 h。电泳结束后，进行剥胶、染色、脱色等工序。
（一）零模型的建立与检验
建立零模型的意义在于检验流动人口的长期居留意愿在多大程度上是由城市特征解释的，进而确定有无必要建立非线性分层模型进行分析。基本表达式为:
其中，公式（5）中因变量为二分类变量，因变量为1代表流动人口选择在本地长期居留，所以模型中的p就是流动人口长期居留的概率，而这时的发生比p/(1-p)的意义是选择长期居留与不长期居留的概率。公式（6）中的B0是完全无条件模型得到的截距。公式（7）中的B0是预测的城市特征解释流动人口长期居留意愿的概率。
表2 零模型方差分析
固定效应截距G000.3610.0401.434（1.316，1.566）0.000应方差分析 标准误 自由度 卡方检验P值0.5700.75530611 081.3920.000随机效U0系数 标准误 发生比 置信区间P值
由表2可以看出，城市间的方差Var(U0)=0.57，根据以往学者的研究经验Logit回归方程的残差方差为 π23 ，［15］由此，组内相关系数ICC=Var(U0)/[Var(U0)+π2/3]=0.1476。这意味着14.76%的差异是由于城市指标特征而导致，根据建模的经验判断准则，当ICC系数大于0.059时，就需要考虑分层进行检验。［16］本文中，Var(U0)和ICC在1%水平下统计显著，说明流动人口城市长期居留意愿的影响因素是多层次的，采用非线性分层模型能使估计结果更为准确。说明我们选择非线性分层模型进行检验是正确的，流动人口的长期居留意愿确实受个体和城市两个层次特征的影响。
（二）检验第一层自变量与因变量的影响
我们可以在进行全模型之前，把第一层的自变量与因变量进行OLS回归，检验这些自变量是否对因变量有影响（见表3）。
根据表3结果可知:各项影响流动人口城市居留意愿的因素，即年龄、性别、受教育程度、户籍性质、婚姻状况、职业类型、就业身份、父代流动经历、住房条件和流动时间对其影响都是显著的，除年龄和性别外，其他因素的系数都为正，表明年龄和性别对流动人口长期居留意愿的影响是反向关系，即年龄越大，越不倾向于在流入地所在城市长期居留；性别与长期居留意愿呈反向关系，即女性流动人口的城市长期居留意愿高于男性。其他变量均与因变量呈正相关，这在一定程度上印证了已有的研究，即受教育程度越高、在婚有配偶、职业类型越好、雇主、有父代流动经历、自有房、流动时间较长的流动人口的城市长期居留意愿越强。卡方检验的结果表明了年龄、性别、受教育程度、户籍性质、婚姻状况、职业类型、就业身份、父代流动经历、住房条件和流动时间均通过了1%的显著性水平（父代流动经历除外），该检验结果表明:第一，各个变量在不同的城市都有显著的差异；第二，由于第一层上的变量对因变量都存在显著的差异，说明我们构建第二层多层非线性模型是合理而且有必要的，从而可以更好地解释城市变量对流动人口长期居留意愿的影响。
（三）全模型的建立与检验
表3 不包括第二层变量的回归输出结果
注：*、**、***分别代表参数估计值在10%、5%和1%的水平下显著。
自变量 回归系数及标准误差 方差成分显著性检验回归系数 标准误差t检验 卡方检验年龄性别受教育程度户籍性质婚姻状况职业类型就业身份父代流动经历住房条件流动时间-0.0 0 1 0.0 0 0-9.0 8 8***3 0 0 0.0 0***-0.0 1 9 0.0 0 2-8.2 2***8 2.5 0***0.0 5 4 0.0 0 1 4 2.1 9***3 4 0 0.0 0***0.0 2 5 0.0 0 3 7.7 7***1 7 0 0.0 0***0.1 2 4 0.0 0 3 3 8.6 7***3 2 0 0.0 0***0.0 2 1 0.0 0 1 1 5.1 6***2 0 0 0.0 0***0.0 1 1 0.0 0 3 4.3 2***3 7 5.4 1***0.0 1 8 0.0 0 3 6.1 6***6.5 4**0.2 3 2 0.0 0 2 1 1 6.6 5***2 1 0 0 0.0 0***0.0 8 8 0.0 0 1 5 8.3 6***6 2 0 0.0 0***
表4 第二层变量对个体水平回归的固定效应输出结果
固定效应 全模型 老一代流动人口 新生代流动人口系数t检验 系数t检验 系数t检验G001.87534.102***1.72131.709***1.97534.045***G010.0200.3340.0290.503-0.003-0.044 G02-0.151-2.314*-0.121-1.897*-0.163-2.375**G03-0.232-3.998***-0.183-3.206**-0.251-4.139***G040.0340.5390.0600.9860.0060.093 G050.0480.7350.0661.0300.0530.772 G10-0.145-12.095***-0.016-5.718***-0.004-1.241 G110.0070.9520.000-0.1430.000-0.077 G120.0161.384-0.003-1.2040.0061.939*G130.0293.199**0.0041.622-0.002-0.806 G14-0.014-1.4220.0010.544-0.007-2.576**G15-0.008-0.7400.0010.3420.0020.550 G20-0.166-15.72***-0.273-8.513***-0.363-12.670***G21-0.007-1.082-0.050-2.364**0.0050.295 G220.0121.2210.0451.4270.0110.414 G230.0172.167*0.0271.0550.0321.595 G240.000-0.027-0.033-1.1670.0080.376 G25-0.003-0.3280.0401.266-0.032-1.228 G300.14610.781***0.0753.323**0.1599.862***G310.0647.814***0.0775.403***0.0565.789***G320.0161.225-0.042-1.922*0.0312.060**G33-0.033-3.493**0.0050.287-0.041-3.757***G34-0.026-2.416*0.0301.544-0.040-3.209**G35-0.038-3.038**-0.086-3.883***-0.025-1.709*因变量截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障年龄截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障性别截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障受教育程度截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障
续表4
注：*、**、***分别代表参数估计值在10%、5%和1%的水平下显著。
固定效应全模型老一代流动人口新生代流动人口户籍性质截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障婚姻状况截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障住房条件截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障职业类型截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障流动时间截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障就业身份截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障父代流动经历截距经济发展基础教育城市环境医疗卫生社会保障G 4 0 G 4 1 G 4 2 G 4 3 G 4 4 G 4 5 3.9 3 2***3.6 5 0***0.7 3 9-0.0 9 9 0.7 3 5 1.6 4 8*t检验t检验2.8 3 0**2.6 4 5**0.3 3 2-0.3 8 2 0.7 7 8-0.0 6 1 9.0 1 8***1.8 4 3*-0.0 8 3 2.2 5 7**1.9 3 4*1.0 9 5t检验2.6 3 4**2.3 9 5**1.3 7 2 0.1 3 6-0.3 6 6 2.9 4 2**-0.9 1 2 2.4 2 4**1.1 8 2 2.7 4 6**3.2 5 0**1.0 2 1 G 5 0 G 5 1 G 5 2 G 5 3 G 5 4 G 5 5 G 6 0 G 6 1 G 6 2 G 6 3 G 6 4 G 6 5 G 7 0 G 7 1 G 7 2 G 7 3 G 7 4 G 7 5 G 8 0 G 8 1 G 8 2 G 8 3 G 8 4 G 8 5 G 9 0 G 9 1 G 9 2 G 9 3 G 9 4 G 9 5 G 1 0 0 G 1 0 1 G 1 0 2 G 1 0 3 G 1 0 4 G 1 0 5系数0.0 4 7 0.0 2 8 0.0 0 9-0.0 0 1 0.0 0 7 0.0 1 9 0.1 0 2 0.0 1 3-0.0 0 1 0.0 1 8 0.0 1 7 0.0 1 1 0.6 5 8-0.0 3 2-0.0 3 7-0.0 4 4-0.0 3 4 0.0 0 2 0.9 7 9-0.0 2 2-0.0 0 6 0.0 0 9 0.0 3 0 0.0 0 1 0.2 7 8 0.0 3 8-0.0 1 1-0.0 1 5-0.0 0 3-0.0 1 9 0.1 9 6 0.0 0 0 0.0 3 4-0.0 0 7-0.0 6 1-0.0 0 9-0.0 1 1 0.0 1 9-0.0 2 9-0.0 1 6-0.0 0 4-0.0 1 3 8.1 3 2***0.5 7 3-1.3 9 3 2.1 1 0**1.6 5 1*0.7 5 0 5 7.6 8 6***-4.2 5 1***-3.2 2 7**-4.9 6 9***-3.5 6 5***0.1 3 7 7 8.2 2 5***-2.9 1 0**-0.5 1 2 1.0 7 9 3.0 5 9**0.0 5 8 3 8.2 9 3***-3.1 9 9**1.5 3 0-4.4 9 9***-1.8 1 5*2.5 4 0**4 5.6 6 8***0.0 6 6-2.0 6 1**0.3 7 6 1.6 9 7*-0.6 6 1 4 2.3 2 7***-2.6 0 1*-5.2 3 2***-2.4 9 9**-3.1 4 4**-1.9 4 1*6 2.3 1 3***-4.0 4 0***0.6 0 7 1.0 2 7 2.5 0 4**0.7 9 0 2 3.5 4***5.1 7 1***-1.0 2 6-1.7 0 2*-0.2 9 7-1.6 8 4*1 7.7 3 9***4.5 8 1***-2.1 9 0**-0.4 6 6 1.6 4 4*-1.3 1 4 1 5.3 8 3***2.4 5 2**0.6 8 1-2.0 1 0**-1.7 8 1*-0.7 7 3 1 0.3 3 8***-0.7 3 5 2.7 2 9**0.1 3 8-5.3 0 9***0.2 1 3 0.8 9 2 2.5 0 4**-2.8 4 2**-2.5 9 7*-0.9 6 0-1.0 3 6 1 4.9 7 3***0.0 0 0 2.7 4 8**-0.6 8 6-5.5 3 3***-0.7 2 0-1.0 1 2 2.8 3 9**-3.0 1 7**-2.0 1 9**-0.4 7 9-1.2 2 4系数0.1 2 8 0.0 7 8 0.0 6 9 0.0 0 5-0.0 1 6 0.1 4 5-0.0 5 7 0.1 0 1 0.0 6 5 0.1 3 3 0.1 6 0 0.0 6 0 1.1 2 3-0.0 6 4 0.0 4 8-0.1 1 0-0.0 4 8 0.0 7 8 1.0 1 4 0.0 0 1-0.0 4 5 0.0 0 6 0.0 3 2-0.0 1 4 0.3 4 5 0.0 5 6-0.0 4 0-0.0 0 7 0.0 2 7-0.0 2 5 0.4 4 6 0.0 0 8 0.0 5 0-0.0 3 1-0.0 7 7-0.0 4 2-0.1 6 8 0.0 3 2-0.0 5 5 0.0 1 9 0.0 3 2-0.0 9 7 1 1.2 9 0***0.2 9 3 1.2 8 2-1.0 4 0-2.2 3 6**-1.0 8 4-2.6 7 4**0.8 3 1-1.0 2 9 0.4 3 7 0.6 4 6-1.5 8 4系数0.1 2 2 0.0 7 1 0.0 1 4-0.0 1 2 0.0 2 7-0.0 0 3 0.3 1 3 0.0 1 3-0.0 4 8 0.0 5 6 0.0 4 8 0.0 2 6 1.1 1 7-0.0 4 4-0.1 3 5-0.0 4 9-0.0 6 7-0.0 4 7 1.1 3 3-0.0 4 2 0.0 1 0 0.0 1 2 0.0 3 4 0.0 1 3 0.3 6 8 0.0 3 5 0.0 1 5-0.0 3 4-0.0 3 3-0.0 1 7 0.4 1 1-0.0 1 8 0.1 0 0 0.0 0 4-0.1 7 0 0.0 0 8 0.0 2 9 0.0 4 7-0.0 7 9-0.0 5 8-0.0 2 3-0.0 3 0
非线性分层的完全模型不同于OLS或Logistics回归之处是并非直接对两层变量进行模型检验，而是在第一层变量回归结果的基础上加入第二层变量，即把个体微观特征数据和城市经济发展水平、基础教育、城市环境、医疗条件和社会保障指标数据都放到自变量中，这样做的结果可以反映不同城市特征对流动人口城市长期居留意愿影响的差异。最终结果体现出城市指标对个人指标的交互作用，当第二层变量结果与第一层变量结果符号一致时就会强化流动人口的城市长期居留意愿，反之会弱化（见表4）。
通过分析表4我们可以得到如下信息:整体上看，城市公共服务指标中，基础教育指标和城市环境指标对流动人口的长期居留意愿的作用显著，但是回归系数为负，说明基础教育和城市环境会弱化流动人口的城市长期居留意愿。而在观察老一代流动人口和新生代流动人口的整体结果时同样发现基础教育和城市环境指标对流动人口的城市长期居留意愿起到弱化作用。然而本文要研究的是城市特征对个体特征的交互影响，并且从全模型中我们可以挖掘出决定流动人口居留意愿的个体效应向家庭效用发生的转化，所以具体分析需从城市指标对个人指标的交互影响着手。
（四）结果分析
1.在个人指标数据中，除年龄和性别外，其他指标都与流动人口的城市长期居留意愿呈正向促进作用。其中，职业类型对流动人口的城市长期居留意愿影响程度最高为0.98，即流动人口的职业类型每提高1个单位则流动人口的城市长期居留意愿提高0.98个单位。户籍性质对流动人口的城市长期居留意愿影响程度最小为0.05，即城城流动人口的城市长期居留意愿比乡城流动人口高0.05个单位。年龄对流动人口的城市长期居留意愿的回归结果系数为负，说明年龄越小的流动人口的城市居留意愿越强；老一代流动人口同样是年龄越小城市居留意愿越强，不过强度逐渐减弱；而新生代流动人口的年龄对其城市长期居留意愿作用不显著，这是一个有意思的发现，值得我们进一步研究。性别方面，三个模型中流动人口的系数全为负，分别是-0.17、-0.27和-0.36，说明女性流动人口的城市长期居留意愿高于男性，这与前文的发现一致。在父代流动经历方面，加入城市公共服务指标后只有老一代流动人口的回归结果显著，但回归系数为负，说明父代流动经历对老一代流动人口的城市长期居留意愿起到弱化作用；在全模中回归系数为负但不显著；新生代流动人口的回归系数为正，说明父代流动经历会促进流动人口的城市长期居留意愿，但是没有通过统计检验。
2.在全模型中经济发展指标对第一层中的受教育程度、户籍性质、婚姻状况、住房条件、职业类型、流动时间、父代流动经历的影响显著，并且由于其与第一层中的受教育程度、户籍性质、婚姻状况、流动时间和父代流动经历符号相同，表明经济发展指标强化了流动人口受教育程度、户籍性质、婚姻状况、流动时间、父代流动经历与长期居留意愿的关联作用。而经济发展指标对住房条件的回归系数与第一层中的符号相反，说明经济发展能力弱化了住房条件对流动人口城市长期居留意愿的影响作用。这从侧面反映出经济发展水平越高的城市，房价往往越高，工薪阶层的收入达不到购房的能力时就会降低其长期居留意愿；经济发展指标对职业类型的回归系数符号与第一层相反，说明经济发展能力弱化了职业类型对流动人口城市长期居留意愿的影响作用。这与住房条件类似，经济发展水平越高的城市职业竞争会越激烈，人们的压力会增大，所以在经济发展水平越高的城市职业类型越好，城市长期居留意愿反而会降低。
有色金属是国民日常所需的最重要、最基础的材料。近年来，随着我国供给侧改革等改革政策的推进和实施，有色金属业的规模在不断的扩大，其产业结构也在不断的优化，产品的质量也在不断的提高，近年来得到了较快的发展。西部矿业企业作为中国矿业十佳企业，应紧跟国家政策的改革及产业结构的优化，分析企业的核心竞争力来明确自身的优劣势来获得更好的发展。通过对企业竞争环境的分析及企业财务结构下核心竞争力的分析，发现企业具有一些独特的优势，如拥有高海拔地区开采矿山的优秀团队等，同时，企业存在一些需要改进或避开的问题，具体如下：
在老一代流动人口的模型中经济发展指标强化了性别、受教育程度、户籍性质、婚姻状况、住房条件和流动时间与长期居留意愿的关联作用，而经济发展指标弱化了住房条件与长期居留意愿的影响，与全模型的结果一致，出现这一现象的原因与全模型中的发生机制相同。
在老一代流动人口模型中基础教育指标弱化了受教育程度、职业类型和流动时间对老一代流动人口的城市长期居留意愿。笔者认为受教育程度较高的流动人口其子女未来的平均受教育程度往往也较高，故基础教育对流动人口个人的受教育程度与长期居留意愿的影响不会起到强化的作用。
3.在全模型中基础教育指标对第一层中的住房条件、就业身份和父代流动经历的影响显著，由于其与第一层中就业身份的回归系数符号相同，表明基础教育指标强化了就业身份与流动人口长期居留意愿的关联作用。住房条件与第一层中的回归系数符号相反，表明基础教育弱化了住房条件与流动人口长期居留意愿的作用程度且起的是反方向的作用。基础教育主要针对的是小学、初中的九年义务教育，无论流动人口在本地的住房性质是哪种类型，其子女都要接受教育，因此该指标没有强化住房性质对流动人口长期居留意愿的影响。城市公共服务体系中的基础教育指标对父代流动经历的回归系数为负，与第一层中的系数相反，说明制度隔离性弱化了父代流动经历对流动人口城市长期居留的意愿。这意味着教育资源的不公平会弱化流动人口的城市长期居留意愿，尤其是对于拥有较高人力资本水平的人才来说，其子女是否可以均衡地获得本城市的教育资源对其居留意愿会产生很重要的影响。
在新生代流动人口的模型中经济发展指标强化了受教育程度、户籍性质、流动时间、父代流动经历与长期居留意愿的关联作用；但弱化了住房条件对流动人口长期居留意愿的关联程度，新生代流动人口的经济能力都比较差，随着受教育水平的提高，他们走上工作岗位的平均年龄也越来越大，因此收入比较低的新生代流动人口在流入地购房的能力低于愿望，所以经济发展水平较好的城市，其高房价往往会削弱新生代流动人口在流入地城市的长期居留意愿；经济发展指标弱化了职业类型对流动人口长期居留意愿的影响作用，与全模型中的发生机制相同。
在新生代流动人口模型中基础教育指标强化了新生代流动人口的年龄、受教育程度和就业身份与城市长期居留意愿的关联作用。而弱化了新生代流动人口住房条件和父代流动经历与其城市长期居留意愿的关联作用。
随着大数据时代的来临，这给企业财务管理方面提出了严格的标准，为了更好的迎合时代发展需求，诸多企业开始给予财务信息化建设工作高度注重，并把大数据分析技术运用到财务信息化建设工作中，在保证工作效率的基础上，促进工作水平的提升。本文结合燃气企业实际情况，对加强财务信息化建设问题探究力度，结合不同问题，提出对应的优化建议，以此保证燃气企业财务信息化工作的顺利发展。
在新生代流动人口模型中，医疗卫生指标对第一层中的年龄、受教育程度、婚姻状态、住房条件、职业类型、流动时间、就业身份影响显著。且医疗卫生强化了年龄、婚姻状况和职业类型对其长期居留意愿的关联作用，但弱化了受教育程度、流动时间和就业身份对新生代流动人口城市长期居留意愿的关联作用。
城市环境指标强化了老一代流动人口婚姻状况与长期居留意愿的关联作用，但弱化了老一代流动人口住房条件与长期居留意愿的关联作用。在新生代流动人口模型中，城市环境指标强化了其婚姻状况与长期居留意愿的关联作用，但城市环境弱化了新生代流动人口受教育程度、婚姻状况、住房条件、流动时间和父代流动经历与长期居留意愿的关联作用。
5.在全模型中医疗卫生指标对第一层中的受教育程度、婚姻状况、住房条件、职业类型和就业身份影响显著。并且婚姻状况和职业类型回归系数与第一层中变量回归系数符号相同，表明医疗卫生指标强化了婚姻状况、职业类型与长期居留意愿的关联作用。而受教育程度和住房条件与第一层变量回归系数符号相反，说明医疗卫生弱化了二者与流动人口长期居留意愿的关联作用。
第二层模型中Wj是指第二层的预测变量；γ00和γ10为第二层模型的截距项；γ01和γ11则是连接第二层预测变量Wj与第一层模型中截距项和斜率项的斜率；μ0j和μ1j为第二层模型公式（2）与公式（3）的残差项。公式（4）为第一层和第二层组合之后的表达式，其中，预测变量x1的随机斜率为μ1j，随机截距为μ0j。
4.在全模型中城市环境指标对第一层中的年龄、性别、受教育程度、婚姻状况、住房条件、流动时间和父代流动经历的影响显著，由于婚姻状况与第一层中的回归系数符号相同，表明城市环境指标强化了婚姻状况与长期居留意愿的关联作用。而城市环境指标对年龄、性别、婚姻状况、住房条件、流动时间和父代流动经历的回归系数符号与第一层相反，说明城市环境弱化了年龄、性别、婚姻状况、住房条件、流动时间和父代流动经历对流动人口城市长期居留意愿的影响作用。这从侧面反映出中国东中西部地区城市环境（自然和社会环境）的差异对流动人口长期居留意愿的影响，由于我国的中西部地区经济发展比东部落后，所以房价较低、环境质量较好，但对追求经济收入和个人发展的流动人口来说反而不会在本地长期居留。
方达生一看脸都白了，他说：“小梦，我知道你是真心爱孩子，舍不得孩子，我们不会逼着你马上离开他，会给你时间……”
6.城市公共服务能力中的社会保障指标对第一层中的受教育程度、户籍性质和流动时间的影响显著。并且户籍性质与第一层中相应变量的回归系数符号相同，表明社会保障指标强化了户籍制度与流动人口长期居留意愿的关联作用。而受教育程度和流动时间与第一层中相应变量的回归系数相反，说明社会保障指标弱化了受教育程度、流动时间与流动人口长期居留意愿的关联作用。
2011届毕业生共有52人，在该届毕业生中，读研10人，占19.23%；在非地质行业内从事信息咨询、销售等工作的有5人，这部分毕业生视为当前非行业内就业学生，占毕业生总数的9.62%；其余行业内就业学生37人，占71.15%(图1)。以上说明该专业在行业内的需求状况良好。
在老一代流动人口模型中，社会保障指标对第一层中的受教育程度、户籍性质、住房条件的影响显著。且户籍性质和住房条件与第一层中相应变量的回归系数符号相同，表明社会保障指标强化了两者与老一代流动人口长期居留意愿的关联作用；而受教育程度与第一层中相应变量的回归系数符号相反，表明社会保障弱化了受教育程度与老一代流动人口长期居留意愿的关联作用。
王志荣：“补好一堂课”，体现的是“基本能力”建设的核心内容。换句话说，叫做“基本能力建设，从补课开始”。“一堂课”是个形象说法，“一堂课”“补”得怎么样，功夫在课下的精心准备。那么，要补什么样的课呢？目标是要补有效果之课。
在新生代流动人口中，社会保障指标对第一层中的受教育程度和住房条件的影响显著。且受教育程度和住房条件与第一层中相应变量的回归系数符号相反，表明社会保障指标弱化了受教育程度和住房条件对新生代流动人口长期居留意愿的关联作用。
把脱贫攻坚与农村工业化发展相结合。在镇中小企业园建设“精准扶贫就业车间”，出台《关于支持发展精准扶贫就业车间的意见》，鼓励企业聘用低收入群众，鼓励低收入群众就近就业，实现了“精准扶贫就业车间”镇镇全覆盖，全县1600多名低收入人口通过一人就业、实现全家脱贫。在全县大张旗鼓评选表彰30名脱贫致富先进典型，创新奖补政策，把精准扶贫聚焦在产业项目上、聚力在扶志扶智上，实现有劳动能力的低收入群众项目帮扶全覆盖，让低收入户想脱贫、能脱贫，脱贫不返贫，走上致富路。
（五）对基础教育的稳健性检验
在全模型的分析中发现基础教育和城市环境对流动人口的城市长期居留意愿起到弱化作用，这与我们常识中的基础教育和城市环境越好对流动人口长期居留意愿吸引力越强相悖。由于模型在分析城市环境时不仅包含自然环境也包括社会环境，所以城市环境对流动人口城市居留意愿起弱相关有很大可能是自然环境的作用大于社会环境。
为了验证模型中基础教育结果的可靠性，需要把基础教育指标作为自变量与因变量进行模型分析，把人口学特征、经济学特征和社会特征指标作为控制变量来对基础教育与居留意愿进行稳健性检验。另外，流动人口流向中国的一线、二线和三线等各个城市，所以分城市等级来对居留意愿进行模拟更具有说服力。表5是模型的回归结果，从模型结果可以发现:无论是整体流动人口还是新生代流动人口的基础教育都对其城市居留意愿起到弱化作用（仅有三线及以下城市对老一代流动人口居留意愿起到促进作用），尽管老一代流动人口的回归没有通过统计检验，但从回归系数上可以看出基础教育仍对老一代流动人口的长期居留意愿起弱化作用，这与前文的研究一致。基础教育越好的城市在入学门槛上的要求越高，户籍制度上隐形障碍越大，对流动人口的基础教育公共服务的制度性隔离越强，这无疑会在一定程度上削弱流动人口的长期居留意愿，与前文全模型中基础教育对流动人口长期居留意愿的结果相一致。但到底是不是流动子女基础教育的不均衡获得性削弱了其城市长期居留意愿，是否还存在其他决定性因素影响流动人口的城市长期居留意愿？这都有待我们进一步深入探讨。
表5 城市基础教育与长期居留意愿的Logistics回归结果
注：表中汇报了各解释变量的边际效应；括号内为P值；*、**、***分别代表参数估计值在10%、5%和1%的水平下显著；受文章篇幅限制，年龄、性别、受教育程度、户籍性质、婚姻状况、职业类型、就业身份、父代流动经历、住房状况和流动时间的回归结果未予以列出。
被解释变量基础教育观测值一线-0.210***（0.059）152 20222 25057 31872 634新生代流动人口长期居留意愿-0.101**（*0.012）-0.317**（*0.074）-0.272**（*0.020）-0.013（0.015）93 98614 47237 06542 449老一代流动人口长期居留意愿-0.022（0.014）-0.005（0.098）-0.225**（*0.030）0.027（*0.016）58 2167 77820 25330 185二线-0.261***（0.016）三线及以下0.005（0.011）基础教育观测值基础教育观测值整体流动人口长期居留意愿全部-0.070***（0.009）
五、结论与启示
第一，基础教育对流动人口城市长期居留意愿存在弱化作用。从常识上看，经济越发达的地区教育水平越高，会吸引人们在此地居住。然而我们从模型的分析结果来看，基础教育并没有增强流动人口的居留意愿。出现与现实情况相一致但与常识相悖的“非常态”现象，笔者认为主要是基础教育强的城市对于外来人口存在限制性供给，户籍制度导致外来人口子女基础教育的可获得性存在不均等、不充分的情况，他们不能均衡、充分地享受本地的教育资源，这就会降低流动人口的居留意愿。具体来说，流动人口希望自己的子女能够在流入地接受良好的教育，“孟母三迁”的故事正是体现了基础教育对流动人口长期居留意愿的促进作用。不过，目前由于中国城市基础教育资源的紧张，本地的公立教育机构提高了儿童基础教育的入学门槛，非本地户籍的儿童无法或很难进入公立学校，大多数进入昂贵的私立学校或农民工子弟学校就读，基础教育资源的不均衡、不充分会削弱流动人口的长期居留意愿。
第二，城市环境对流动人口居留意愿的促进作用被其他因素所掩盖。一方面，经济发展越好的城市本地水、大气等污染越多，而西部落后地区环境较好，但经济发展较落后，拥有较高人力资本的高素质人才不愿流向中西部地区；另一方面，城市发展越快的地区，房价也较高，在流入地有自己住房的人居留意愿才会更强。在本研究中，往往是自然环境越好的城市经济发展越缓慢，房价越高的城市经济越发达，这就对流动人口的长期居留意愿形成了悖论。在收入与环境两难的选择中，流动人口往往选择获得较高的收入而非环境，这也体现了当前人们还是更多的关注就业、收入和职业等因素，而对于城市发展较落后而环境较好的城市发展的选择居留意愿不强，目前流动人口还是满足基础性个体的意愿较强。
第三，医疗卫生条件的健全和社会保障的普及使越来越多的流动人口享受到与流入地市民相同的医疗、社保资源，这都会增强流动人口的城市居留意愿。这充分表明城市在吸引人口聚集和人才流入方面，除了提供适当的物质待遇基础上，公共服务水平的提高和可获得性是一个决定因素。
这位女士之所以显得如此奇怪，是因为她无意识地掉进了“认知陷阱”。她遇到的这种情况，几乎我们每个人都可能遇到，只是每个人的“认知陷阱”都不一样。
鉴于以上结论，笔者认为政府在“抢人”大战的背景下，要想聚集并留住人才、人口，实现本区域的经济发展，应该做到:第一，国家在深化经济体制改革，转变经济增长方式的同时，扩大个人居民在初次分配收入中所占的比重，提高个人收入是最主要也是最直接的途径，应该使更多的人能够享受到经济发展带来的福利，让更多的外来人口分享到本地经济发展的“蛋糕”。一方面收入增加后的流动人口满足了其来本城市流动的最初目的，另一方面，外来人口消费支出会提高本城市的财政收入，这用于基础设施建设和改造会进一步提高流动人口的城市居留意愿；第二，习近平总书记在十八大报告中指出，目前我国的主要矛盾已经转变为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。外来人口子女在本地基础教育方面不能均衡、充分的共享教育资源就会削弱其城市长期居留意愿。因此，进一步化解户籍制度带来的教育壁垒，均衡教育资源，让流动人口子女与本地人的子女平等地享受基础教育资源，扩大招收公立学校的流动人口子女学生名额，加大力度创办农民工子弟学校，提升基础教育的办学水平，促进流动人口的子女更好地融入流入地中学习、生活，提高社会融入水平；第三，通过政府实施治理环境法律条款、社会监督和人民自觉遵守等措施，继续加强各城市的环境监督治理机制，通过产业转型升级和引进高新技术去污处理设备等措施，打赢蓝天保卫战，给流入本地的外来人口提供一个宜居、舒适的自然环境和社会环境，这对提升其工作效率和生活质量无疑有巨大推动作用；第四，房价始终是萦绕在人们心头的一件大事，通过政府源头治理、地产商合法经营和购房者理性决断等举措力求使房价稳定在合理的区间水平。在中国人民的内心深处还是倾向于“此处心安是吾乡”的观念，居住场所的解决能够显著增强人们的归属感和认同感，住房是中国老百姓生存保障的象征，房子对于城里人，犹如土地对于农民。所以国家应该继续管理和规范房地产市场，使城市的房价落到应有的水平，让更多的流动人口买得起房，搬得进新家；第五，尽快解决流动人口在异地享受的医疗、社保的不充分、不均衡问题。流动人口为本城市的建设也做出了巨大的贡献，所以为什么不能与本地市民共享社保、医疗资源呢？通过改革管理手段、从需求侧向供给侧改革提高社保的覆盖范围，重视市场作用的引入、运用和发挥，各城市不能“一刀切”，依据本地的实力和特点制定条令和规章制度，从而有效完善我国在流动人口社保、医疗等方面存在的不足，提高流动人口的社会保障和医疗水平，最终提升其城市长期居留意愿。
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Rational Choice of Urban Long-term Residence Willingness of Floating Population——Empirical Study Based on Nonlinear Hierarchical Model
LIU Liguang，WANG Jinying
（College of Economics，Hebei University，Baoding Hebei，071002，China）
Abstract:Since 2017，some first and second tier cities in China have introduced relevant policies to stimu⁃late the inflow of people and form the war for talent in a round of cities.Then，how can we attract talent flow，population inflow and long-term residence intention?This requires accurate understanding of the wishes and determinants of urban long-term residence of population and talent.Therefore，we use the micro data of monitoring and investigation of the floating population in 2016，and combining with the meso data that re⁃flects the urban characteristics，the non-linear stratified model is used to make an empirical analysis of the determinants of the population and talent in the long term residence in the city.The study found that the ca⁃reer type and human capital possessed by individuals are the strongest determinants of migrants’intention to live in cities；Paternal migration experiences weaken their willingness to live in cities.From the urban level，the level of public services has a significant impact on the long-term residential intention of the float⁃ing population，and because of the lack of the availability of the floating population in the better basic edu⁃cation city，it does not play a due role in the intention of the floating population to stay.Therefore，the sug⁃gestions given in this paper are:breaking household registration and recessive system barriers，improve the fairness and availability of the floating population in the inflow education，to continue to improve the envi⁃ronmental factors of the city，to improve the medical level and social security level of the city will improve the long-term residence will of the floating population.
Key Words:Residence Intention，Floating Population，Non-linear Stratified Model，Public Service
【中图分类号】C922
【文献标识码】A
doi：10.16405/j.cnki.1004-129X.2019.03.009
【文章编号】1004-129X（2019）03-0100-13
【收稿日期】2018-12-08
【作者简介】
刘立光（1990-），男，河北邢台人，河北大学经济学院硕士研究生；
王金营（1963-），男，河北黄骅人，河北大学经济学院教授。
尼采在《悲剧的诞生》中以日神、酒神的对立统一阐释了希腊悲剧的本质。鉴于韩剧中的命运悲剧与希腊悲剧的相似性，我们可以结合上文论及的韩国审美特质以尼采所述的日神、酒神精神来理解韩国影视剧中的悲剧意识。热播韩剧《孤单又灿烂的神——鬼怪》便是非常典型的命运悲剧。男主人公金侁活了939年，目睹身边的人一个个生老病死，为了隐瞒不老不死的身份换了无数个身份、职业、住所，拥有超能力的他也因此陷入令人绝望的孤独。这部剧中有一段经典的对话“没有持续千年的悲伤，也没有持续千年的爱情。”“有，悲伤的爱情。”这段台词揭示了故事的宿命感，无论是悲伤还是爱情都是命中注定的。
［责任编辑李新伟］
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