[摘要]随着城市住房价格上涨，住房负担更大程度地影响着流动人口定居超大城市的意愿，住房政策成为促进人的城镇化和共享发展的重要着力点。以上海为例，使用2015年中国流动人口动态监测调查数据，采用Ologit模型，研究超大城市内部流动人口住房负担对其定居意愿的影响。研究发现：住房支出与流动人口定居意愿显著负相关，住房支出收入比却显著正相关，可以解释为超大城市流动人口的住房支出收入比仍处于合理范围之内，住房支出收入比体现的是住房支付意愿而非住房支付压力，因此，愿意付出更多住房成本的流动人口定居意愿更高。分组回归表明，住房支出因素对定居意愿的影响在新生代与老生代流动人口中无显著差异，而在不同职业流动人口中存在不同，制造业与办事人员的定居意愿对住房负担因素更敏感。因此，建议可通过提供价格收入比合理、居住条件更优的住房，提升流动人口住房支出的意愿，从而促进其定居，并可针对不同职业采取差异性政策。
[关键词]流动人口；定居意愿；住房支出；超大城市
一、引言
加快农业转移人口市民化、促进人的城镇化是新型城镇化的重要目标，是五大发展理念中共享发展应有的题中之义，也是十九大新时代城镇化精神的重要要求。过去几十年中，我国2亿多流动人口为城市建设、经济发展贡献了巨大的力量，但他们中的许多未能定居城市，或是在城市与乡村、大城市与小城市之间候鸟式迁徙，或是在近年来开始返乡回流。这其中固然有不愿留在外乡的恋土者，以及因为产业结构变动失去工作机会者，但也有大量的流动人口希望在城市定居，却因为公共服务、生活成本以及社会融入等原因，无法实现这样的预期。促进人的城镇化和共享发展，需要通过公共服务的完善、社会网络的建设以及城市生活的规划来减少流动人口留城的阻力，为流动人口进一步融入城市创造条件。因此，现有大量文献对流动人口或农民工的定居意愿进行研究，并分析影响他们定居意愿的影响因素。这些影响因素主要集中在几个方面：一是流动人口本身的客观微观属性，包括个人特征、家庭特征、经济特征、社会特征以及流动距离等，并考察不同年龄段流动人口之间的代际差异（卓玛草与孔祥利, 2016；陈轶与张衔春等, 2015；丁关良与莫秋羽, 2015；钱龙与钱文荣等, 2016等）；二是流动人口的主观感知差异，如公平感知（赵智与郑循刚,2015；钱文荣与李宝值, 2013）、收入感知（孟凡礼与谢勇等,2015）等；三是对流动地城市特征的研究，包括城市包容度（李叶妍与王锐, 2017）、城市宜居性（湛东升与张文忠等,2017）等。
近年来，住房成本的不断上升，也成为流动人口定居城市的一大阻力。特别对于超大城市来说，过高的房价与上涨的房租已经成为城市生活中最大的一笔支出。城市住房是影响流动人口定居意愿的一个重要因素。从现有研究来看，一方面许多学者在研究影响流动人口定居意愿的影响因素时，会把住房因素作为经济特征的一个变量进行考察，大量研究发现住房状况好、拥有自己住房的流动人口具有更强的定居意愿（陈宏胜与王兴平等, 2017；陈轶与张衔春等, 2015）。另一方面，也有部分学者将目光单独集聚到了住房因素之上，这些因素包括住房状况、住房政策以及住房支出几类，例如谢宝富与李阳等（2015）研究了广义住房因素对城乡结合部流动人口定居意愿的影响，发现买房、租房定居意愿、社区参与和融入等均与定居意愿显著正相关；陈春和冯长春（2011）以重庆市为例，研究住房状况与农民工定居意愿之间的关系，发现住房状况的优劣对农民工留城意愿的影响最大；汪润泉与刘一伟（2017）的研究表明住房公积金制度对流动人口的城市定居意愿与城市购房都有显著的促进作用，且能够强化定居意愿对城市购房的正向影响，但其作用效果存在人群差异和地区差异；Liu等（2017）研究流动人口的正规居住对定居意愿的影响，发现正规居住与定居意愿存在正相关关系，但更多是因为想要定居的流动人口会更加努力的在正规住房居住。这些研究中，对住房支出的研究主要集中于两个因素，一是住房支出，二是住房支出与收入比。例如杨雪与魏洪英[15]研究了住房支出对流动人口定居意愿的影响，发现伴随着住房支出的增加，流动人口的城市居留意愿也会提升，但同时又对高收入流动人口的长期居留意愿表现出抑制作用；而董昕则将住房支出与收入比作为住房支付能力的表征变量，发现房租收入比对农业转移人口持久性迁移意愿的影响显著，而且存在拐点，在拐点之前房租收入比与农业转移人口持久性迁移意愿呈正相关关系，在拐点之后二者呈负相关关系（董昕，2015）；她的另一份研究将住房支出收入比细分为房价收入比与房租收入比，发现房价收入比对流动人口定居意愿已经呈现抑制状态，而房租收入比还尚未进入这个阶段（董昕，2016）。
本研究认为，城市住房支出是城市住房因素中的一个重要组成，现有研究已经开始关注住房支出因素的影响，但研究还存在一些不足。一方面，住房支出对流动人口定居意愿的并非单一的促进或抑制，正如已有研究指出，单一考察住房支出对流动人口定居意愿的影响，无法反应住房支出与收入之间的关系，因此需要引入住房支出收入比这个变量（杨雪和魏洪英，2017；董昕，2016），但现有研究对住房支出与收入比的考察仍不足。例如，在董昕的研究中，将住房支出与收入比解释为住房支付能力，这种解释并不完善，住房支出与收入比也可体现为住房支付的压力；另外，住房支出与定居意愿之间的关系是否是因果关系也值得进一步考量，是住房支出影响了定居意愿，还是定居意愿影响了支付的选择？第二，过去的研究以多个城市为样本，体现出的是住房支出与收入比影响不同城市流动人口定居的机制，而非城市内部的作用差异；第三，不同属性的流动人口的定居意愿受到住房支出因素影响的机制也可能存在差异。因此，本研究拟以流动人口集聚最多的超大城市为研究对象，考察在超大城市内部，住房支出因素，特别是住房支出与收入比对流动人口定居意愿的影响，并按照不同代际和职业差异分组，研究不同群体流动人口之间住房支出因素影响的差异性。
二、研究设计
（一）理论假设与研究方法
本研究对城市住房负担因素的考察从两方面入手，分别为住房支出和住房支出与收入比。
第一，住房支出是住房消费的最重要特征之一，住房支出的高低，影响着流动人口的生活成本，从而影响其家庭其他支出和消费水平、家庭财富的积累、对未来生活的预期，进一步影响其定居的意愿。本研究提出的第一个假设为，流动人口家庭住房支出越高，其定居意愿越低。因为在其他因素控制住的情况下，住房支出越高，其家庭其他支出就相对越低，家庭财富的积累也越困难，因此更不容易产生定居意愿。
在中国革命、建设和改革的历史进程中，马克思主义中国化实现了两次历史性飞跃。每一次的历史飞跃都是依据当时社会发展的实际情况，将中国实际与马克思主义相结合，是在对特定时代的中国社会主义发展道路不断摸索与探索中形成的，是红色文化的经典理论。在新时代的今天，党的十八大提出了社会主义核心价值观的理论，社会主义核心价值观更专注于社会发展、国民素质发展、致力于效率与公平之间的矛盾消解，这也是中国共产党用马克思主义思想根据中国实际所提出的国家政策，因此，从本质上看与红色文化是一致的。
热情、积极、投入、惰性、懒惰、厌恶是课堂上学生态度最为普遍的反映，这些现象反映了什么，如何看待和认识这些现象，把握教学措施达成有效教学，是优化课堂必经之路。做为学生的一种外在表现它投射出学生学习过程中各种心理的变化。这些心理表象，既反映出学生对教师本人，教学内容和方法的认同水平，更反映出学生自身的能动力——“主动性”。学生“主动性”的高低能够从一个侧面反映教学设计的合理与否，更能反映教师的课堂行为能力的高低。教师只有经常想尽办法，耗去时间和精力唤起热情、积极、投入，消除惰性、懒惰、厌恶，才能让课堂向着正确方向有效地进行下去。
第二，住房支出与收入比既可以反映住房支付的意愿，也可以反应住房支付的压力，如果住房支出收入比在合理范围之内，一般而言这个比值更能反映住房支付的意愿，如果住房支出收入比超过合理范围，则这个比值更能反映住房支付的压力。因此，本研究提出第二个假设，住房支出与收入比与流动人口的定居意愿相关，但存在两种不同的作用机制，在住房支出收入比较低的情况下，住房支出与收入比越高，流动人口定居的意愿越高，反映的是住房支付的意愿与定居意愿之间的正相关，而当住房支出与收入比较高的情况下，则是比值越高，定居意愿越低，反映的是住房支付压力与定居意愿之间的负相关关系。
另外，过去的研究中通常会将农村户籍的流动人口筛选出来，以代表农业转移人口或“农民工”群体作为研究对象。但本研究将流动人口作为一个整体，没有有意的区分农村户籍群体与城市流动人口。这是因为即便是研究农业转移人口，以农村户籍来区分并不准确，因为部分农村户籍人口在流出地也早已在城镇中工作生活，只是尚未转变户籍登记的类型，这类人口的规模并不小。因此，本研究不再以户籍为区分，而是将流动人口作为一个整体进行研究。
图1 住房支出与流动人口定居意愿相互影响的两种机制
Fig.1 the correlation between housing expenditure and migrates' settlement intention
本研究以流动人口的定居意愿为因变量，与住房负担相关的两个因素即住房支出以及住房支出与收入比为自变量，并引入流动人口的个体特征、家庭特征、经济特征以及流动特征作为控制变量，进行回归分析。
由于本研究的因变量定居意愿为排序变量，因此本文选择采取ordered logit回归的方法作为实证研究的模型。
其中，SIi代表第i个受访者的定居意愿，Hi代表第i个受访者与住房支出相关的两个变量，Xi代表第i个受访者的个体特征、家庭特征、经济特征以及流动特征的控制变量，α、β为相应的系数，ε为扰动项。
为了研究住房支出因素对不同流动人口群体影响的差异，本研究又以年龄和职业对流动人口进行分组回归。
J = 1,2,3……分别代表年龄组别，对应后文的模型4到模型7。
J = 1,2,3……分别代表不同职业组别，对应后文模型8到模型15。
（二）研究数据与变量选取
分析:虽然这是一个型，但仅知道f′(0)存在，不能运用洛必达法则，此时，可做变量代换，利用函数x=0在处的导数得到极限。在利用导数的定义计算极限之前，先回顾一下导数的概念，即
针对代际差异，本研究进行了四组回归，模型4、5针对新生代流动人口组，分别进行控制变量回归和加入了住房负担变量的回归，模型6、7针对老生代流动人口组，也分别进行控制变量回归和加入了住房负担变量的回归。
1.2.3 质量控制 科学设计问卷，确保量表信度与效度较高，诊断标准统一，复核当日调查资料，双录入数据，尽量避免偏倚。问卷填写10～15 min，现场完成回收。问卷回收时，仔细核查问卷数目，避免遗漏；及时解释疑问并更正错误。
在环境检验实验室数据处理的相关研究中，以往研究多注重在检测结果的自动处理[10]．构建检测数据处理系统，通过测试系统数据库模块、数据处理系统模块和综合评价系统模块，实现实验室检测环境数据的自动处理、汇总及分析评价系统，避免中间环节中数据人为记录、汇总的误差，提高了工作效率．高效、准确的环境检测数据对认清环境现状和相关部门的正确决策有重要意义．
思维品质是指个体在思维活动中智力特征的表现，也就是人与人之间的思维活动上表现的差异。培养学生用英语思维是英语教学重要目标，在教学的同时优化思维品质也是教学任务之一，但思维品质的培养不能一蹴而就的，需要教师创造性的设计多样化的教学活动。开放性问题、智力游戏问题、探索性问题是别出心裁、创意新、情景实、思维价值高的一类新题型，它们具有开发智力、激活思维、增加创新能力的潜在功能。这类问题的出现，为学生创设了一个崭新的英语情景。给学生以再发现、再创造的思维空间。为此，课堂教学中，教师的提问，学生的练习，都要设计编拟一些思维活、立意新、探索性强的问题，促使学生思维开放。
本文选取流动人口定居意愿研究中较公认的几类变量作为研究的控制变量，分别为流动人口的个人特征、家庭特征、经济特征以及流动特征。个人特征主要包括性别、年龄以及教育程度三个变量。各变量的赋值情况如表1所示。
本文采用国家卫计委“全国流动人口卫生计生动态监测调查”2015年的数据，是该调查连续第八个年度的断面数据。该调查根据流动人口卫生计生服务管理工作和政策研究的需要，按照随机原则在全国31个省（区、市）和新疆生产建设兵团流动人口较为集中的流入地抽取样本点，采用PPS方法开展抽样调查。主要的调查内容包括流动人口的个人特征、家庭特征、收入与工作以及社会保障情况等。
表1 变量选择与赋值说明
Tab 1 the selection of variables and their value assignment
变量类型 变量名称 变量说明因变量 定居意愿 不打算（1）没想好（2）打算（3）家庭住房总支出 支出包含单位包住等价的住房支出家庭住房支出占收入比 收入包含单位包吃住等价的住房食品收入控制变量个人特征 性别 男性（1）/女性（2）年龄 30及以下（1）/31-45（2）/46-60（3）/60以上（4）教育程度 小学及以下（1）/初中（2）/高中（3）/大专及以上（4）自变量
家庭特征 婚姻状况 不在婚（1）/在婚（2）子女个数 0（1）、1（2）、2（3）、3及以上（4）经济特征 收入水平 取对数流动特征 居留时间 1年以下（1）/1-5（2）/6-10（3）/10以上（4）
本研究以超大城市上海为研究对象。我国超大城市有七个，分别为上海、北京、重庆、广州、天津、深圳和武汉，但考虑到住房支出通常与一个城市的住房消费价格相关，在过去的研究中，大部分研究都是以多城市为样本，难以排除影响住房支出水平的城市间差异，本研究选择以单一城市作为研究对象，则可在很大程度上减弱这种影响。
计算得出每一年的评价等级矩阵Z，即Z=［z1，z2，…，zs］。然后根据最大隶属度原理求出最终的评价结果。
综合以上两个假设，本研究提出住房支出与流动人口定居意愿相互影响的两种机制。一方面，当住房支出较低，且与收入比较低时，住房支出并不会明显抑制定居意愿，反而由于具有更强定居意愿的流动人口倾向于投入更多在住房上，会呈现出住房支出与收入比越高，定居意愿越强的关系；另一方面，当住房支出不断升高，且与收入比也较高时，住房支出才转变为支付压力，开始对定居意愿呈现出抑制作用。
幼儿园阶段的教育是学生接受教育的开端与基础部分，对于学生未来的发展影响深远。但由于经济条件等多方面客观因素的影响，我国乡镇中心幼儿园普遍陷入师资力量匮乏，教师队伍管理问题层出不穷的窘境[1]。许多教师由于自身业务素养低，教学方法守旧，没有站在幼儿未来发展的角度思索自身的教育存在问题。因此，加强乡镇中心幼儿园教师队伍的管理势在必行。
依据以上考虑，本研究从“全国流动人口卫生计生动态监测调查”2015年数据中筛选出上海市流动人口的数据，剔除数据异常和缺失的样本后，得到的样本总量为6370个。
表2 类别变量的描述性统计
Tab 2 descriptive statistics of categorical variables
变量名称 变量内容 频数 百分比不打算 538 8.4%没想好 1420 22.3%打算 4412 69.3%定居意愿30岁以下 1787 28.1%31-45岁 3366 52.8%45岁以上 1217 19.1%年龄小学及以下 132 2.1%初中 3800 59.7%高中 1203 18.9%大专及以上 1235 19.4%性别 男性 3301 51.8%女性 3069 48.2%婚姻状况 不在婚 182 2.9%在婚 6188 97.1%教育程度无子女个数575 9.0%1个 3535 55.5%2个 1982 31.1%3个及以上 278 4.4%
本次流动时间一年以下 307 4.8%1-5年 2695 42.3%6-10年 1880 29.5%10年以上 1488 23.4%
表3 连续变量的描述性统计
Tab 3 descriptive statistics of continuous variables
连续变量 家庭总收入 家庭住房总支出 家庭住房支出与收入比样本量 6370 6370 6370平均值 10466.82 1209.727 0.122683方差 15809.59 1538.435 0.10819最小值 500 0 0最大值 800000 27000 0.8样本总体
除了全样本的回归以外，为了了解住房支出因素在不同代际流动人口中作用的差异，本研究还将进行按照年龄分组的回归。分组以45岁为界，分为新生代流动人口组（年龄在45岁及以下）以及老生代流动人口组（年龄在45岁以上）。从定居意愿的统计来看，新生代和老生代流动人口总体上没有明显差异，新生代流动人口的定居意愿仅仅略高于老生代流动人口。
该垃圾焚烧发电项目规模为3×500 t/d，NOx排放限值为130 mg/m3（11%O2，标态干基，小时均值），2019年NOx排放将提高标准，NOx调整至100 mg/m3（11%O2，干基，日均值）；采用SNCR+PNCR系统脱硝，设备投资成本约为1 400万元，运行以SNCR为主，PNCR为辅；SNCR脱硝还原剂采用20%氨水。
表4 按年龄分组的定居意愿统计
Tab 4 the statistics of settlement intention according to age grouping
定居意愿 样本总体 45岁及以下 45岁以上频数 百分比 频数 百分比 频数 百分比不打算 538 8.4% 410 8.0% 128 10.5%没想好 1420 22.3% 1143 22.2% 277 22.8%打算 4412 69.3% 3600 69.9% 812 66.7%合计 6370 100% 5153 100% 1217 100%
为研究住房负担因素对流动人口定居意愿的影响，本文首先对全样本进行了三次回归，得到了三个回归模型。模型1将所有控制变量加入进行回归，模型2加入家庭住房总支出变量，模型3在模型2的基础上再加入了家庭住房总支出与收入比的变量。
杨秉奎的手在一盘残棋上缓缓移动,他在小房子里跟自己下棋。窗上,贴着红纸剪的“忠”字和“公”字,除了一张没刷油漆的单人木床,还有桌子、椅子、箱子、柜子,都没刷油漆,木质已被岁月涂得黑亮。床上挂着蚊帐;炉子上的水壶吱吱作响,突突地冒出水汽;一条大狼狗懒洋洋地卧在炉旁。
表5 按职业分组的定居意愿统计
Tab 5 the statistics of settlement intention according to occupation grouping
样本总体 商业服务业 制造业 经商 办事人员频数 百分比 频数 百分比 频数 百分比 频数 百分比 频数 百分比不打算 538 8.4% 178 8.1% 157 11.0% 20 3.5% 47 5.1%没想好 1420 22.3% 516 23.5% 374 26.3% 86 15.1% 118 12.7%打算 4412 69.3% 1498 68.3% 893 62.7% 462 81.3% 764 82.2%合计 6370 100% 2192 100% 1424 100% 568 100% 929 100%定居意愿
三、实证结果
（一）住房负担因素对流动人口定居意愿的影响分析
为了了解住房支出因素对流动人口定居意愿影响的职业差异，本研究又将流动人口按照职业分为四组进行分组回归。四个职业组分别为商业服务业、制造业、经商人员以及办事人员。商业服务业统计了回答为商贩、餐饮、家政、保洁、保安、装修以及建筑的人员；制造业统计了回答为生产、运输以及其他生产、运输设备操作人员及有关人员；经商人员统计了回答为经商的人员；办事人员统计了国家机关、党群组织、企事业单位负责人、专业技术人员以及公务员、办事人员和有关人员；农业、无固定职业以及其他人员未做统计。从定居意愿来看，不同职业类型的流动人口有一定的差异，其中经商和办事人员整体的定居意愿要高于商业服务业和制造业的人员。
从三个模型回归的结果来看：
本文希望研究住房负担与定居意愿之间的关系，根据研究假设，主要选取了两个变量进行考察，分别为家庭住房总支出和家庭住房支出与收入比。其中，家庭住房总支出以问卷中的“过去一年， 您家在本地平均每月住房支出（仅房租/房贷）为多少？”以及“单位每月包住大概折算为多少？”两个问题为统计依据，计算直接住房支出以及以单位包住形式折算的住房支出两部分之和；家庭住房支出与收入比以上述住房总支出除以家庭总收入获得，家庭总收入则依据“您家平均每月总收入（税后）为多少？”“单位每月包吃大概折算为多少？”及“单位每月包住大概折算为多少？”三个问题为依据，计算直接收入以及以单位包吃住形式折算的收入之和。
首先，各控制变量在模型中的显著程度和作用方向都一致，这说明模型具有较好的稳健性；
第二，控制变量中，教育程度、收入水平以及本地流动时间三个变量通过了0.1%的显著性检验，子女个数变量分别通过了5%和1%的显著性检验，且都对流动人口的定居意愿具有正向影响，也就是说教育程度越高、子女个数越多、收入水平越高以及本地流动时间越长，其留城的意愿也越强烈，这与已有多数文献中对相关因素的研究结论是基本一致的，也证明了模型的可信度；
第三，本研究考察与住房负担相关的两个变量都在0.1%的置信水平下通过了检验，但两个变量的作用方向有所不同，家庭住房总支出对定居意愿的影响方向为负，而家庭住房支出与收入比的影响方式为正。因此，我们可以接受之前的两个理论假设，一是住房总支出越高，流动人口的定居意愿越低，二是住房支付的意愿越高，流动人口的定居意愿越高。对第二个假设来说，我们进一步考察上海市流动人口的住房支出与收入比，可以看到这个比值的平均值在12%，按照易居房地产研究院《全国50城房租收入比研究》中采用的房租收入比标准，25%以下为合理水平，则整体而言上海市流动人口的住房支出收入比合理且偏低，这也进一步印证了之前的假设，即住房支出收入比较低时，这个比值体现了住房支付的意愿，住房支付意愿越高，定居的意愿也越强。这与我们印象中超大城市住房支出压力很大抑制定居意愿的结论相反，说明在上海，住房支出与收入比还未对流动人口的定居意愿产生抑制。根据实际情况，可以发现虽然超大城市房价与租金高昂，但低收入的流动人口通常不会选择正规的出租房屋或购买住房，而是选择城中村、地下室、群租等方式降低住房支出的成本。但若一个流动人口家庭愿意支付更高的住房成本，则意味着他的定居意愿也更强。进一步也可说明，在上海，对流动人口而言，还存在提升住房支出与收入比的空间，如果能够提供更优质的住房环境，且在合理的房租收入比范围内，提升流动人口的住房支付意愿，也可促进流动人口在超大城市定居。
表6 变量回归结果（总体样本）
Tab 6 regression results (the overall sample)
*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001
模型1 模型2 模型3变量名Odds Ratio P>z Odds Ratio P>z Odds Ratio P>z家庭住房总支出 0.932*** 0.000 0.860*** 0.000家庭住房支出与收入比 7.305*** 0.000住房支出变量年龄 0.989 0.806 0.975 0.570 0.944 0.206教育程度 1.419*** 0.000 1.415*** 0.000 1.331*** 0.000性别 1.058 0.317 1.058 0.317 1.031 0.595婚姻状况 1.174 0.318 1.197 0.264 1.243 0.179子女个数 1.107* 0.019 1.106* 0.021 1.128** 0.006收入水平 2.221*** 0.000 2.318*** 0.000 2.520** 0.000本次流动时间 1.664*** 0.000 1.656*** 0.000 1.635*** 0.000/cut1 7.359101 7.294175 7.599187/cut2 9.052115 8.988627 9.29729 Pseudo R2 0.0716 0.0735 0.0762 Number of obs 6370 6370 6370控制变量
（二）住房负担因素影响流动人口定居意愿的代际差异
以调查问卷中“您今后是否打算在本地长期居住（5年以上）？”问题为统计依据，回答分为“不打算/没想好/打算”三类，分别赋值为“1/2/3”，三个答案之间体现出的定居意愿呈现出递增的关系，以此表示流动人口的定居意愿。
首先，对新生代和老生代两个组而言，组内控制变量在加入研究自变量前后的显著水平和作用方向都是一致的，模型具有稳定性。
第二，从控制变量分组回归结果来看，新生代和老生代流动人口定居意愿的影响因素具有差异。其中收入水平和流动时间的影响，两组都在0.1%的水平下呈现显著的正影响，而教育程度和子女个数则只在新生代流动人口的回归中呈现出显著性，在老生代流动人口中不显著。一方面，我们可以看到，老生代流动人口的教育程度与新生代流动人口最大的差异在于新生代流动人口的教育水平普遍提高，特别是具有大专及以上教育程度的流动人口比例明显增加，这可能是造成教育程度影响定居意愿显著程度差异的重要原因，在新生代流动人口中，有更多教育程度更高的人口，他们的定居意愿更强。另一方面，从子女个数上来看，由于老生代流动人口的子女大多年龄较大，有不少已经成年，因此，子女因素对流动人口定居意愿的影响作用也减弱，而新生代流动人口中，很多子女尚处于年幼阶段，需要父母照顾，因此呈现出更显著的影响。
图2 按年龄分组流动人口教育程度统计
Fig 1 the statistics of education status of migrate people according to age grouping
第三，观察住房负担因素对不同年龄分组流动人口定居意愿的影响，可发现家庭住房总支出和住房支出占收入比两个变量对定居意愿的影响在不同组间的差异不大，与全样本分析的结果也基本一致。其中，家庭住房总支出越高，定居意愿越低，在两个年龄组中均通过了0.1%的显著性检验；而家庭住房支出占收入比越高，定居意愿越高，在新生代流动人口组中通过了0.1%的显著性检验，而在老生代组中通过了5%的检验。
表7 变量回归结果（按年龄分组回归）
Tab 7 regression results (the age grouping)
*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001
模型4（45岁及以下）模型5（45岁及以下）模型6（45岁以上）模型7（45岁以上）P>z Odds 变量名Odds Ratio Ratio P>z Odds Ratio P>z Odds Ratio P>z住房支出变量家庭住房总支出 0.866*** 0.000 0.832*** 0.000家庭住房支出与收入比 7.810*** 0.000 6.608* 0.016控制变量教育程度 1.401*** 0.000 1.314*** 0.000 1.296 0.024 1.172 0.181性别 1.046 0.480 1.024 0.705 1.061 0.640 1.025 0.845婚姻状况 1.138 0.512 1.219 0.319 1.082 0.772 1.115 0.692子女个数 1.147** 0.005 1.157** 0.003 1.046 0.601 1.079 0.375收入水平 2.475*** 0.000 2.820*** 0.000 1.680*** 0.000 1.874*** 0.000本次流动时间 1.616*** 0.000 1.582*** 0.000 1.797*** 0.000 1.757*** 0.000/cut1 8.143188 8.554728 4.893894 4.785957/cut2 9.87816 10.29364 6.448857 6.352254 Pseudo R2 0.0758 0.0797 0.0596 0.0704 Number of obs 5153 5153 1217 1217
（三）住房负担因素影响流动人口定居意愿的职业差异
针对职业差异，本研究进行了八组回归。分别针对四类不同的职业进行控制变量回归以及加入住房负担变量的回归，得到了八个回归模型（见表10）。
首先，各组控制变量的显著性与作用方向在加入住房支出变量前后的回归结果基本一致。
第二，在不同职业组中，控制变量对流动人口定居意愿的影响存在差异。在商业服务业与经商两组中，教育程度、收入水平和本次流动时间是具有显著性的三个变量；而在制造业一组中，教育程度的影响不显著，子女个数的影响更显著；在办事人员组中，具有稳定显著性的因素为收入水平和本次流动时间。进一步分析可以看到，制造业职业组中的流动人口是教育水平最低的一组（见表8），由于大部分制造业从业流动人口都只有初中文凭，个体之间的差异较小，可以解释教育程度对其定居意愿影响的不显著。
表8 按职业分组流动人口教育程度统计
Tab 8 the statistics of education status of migrate people according to occupation grouping
教育程度 样本总体 商业服务业 制造业 经商 办事人员频数 百分比 频数 百分比 频数 百分比 频数 百分比 频数 百分比小学及以下 132 2.1% 51 2.3% 27 1.9% 12 2.1% 2 0.2%初中 3800 59.7% 1431 65.3% 1052 73.9% 334 58.8% 198 21.3%高中 1203 18.9% 399 18.2% 273 19.2% 129 22.7% 169 18.2%大专及以上 1235 19.4% 311 14.2% 72 5.1% 93 16.4% 560 60.3%
第三，住房负担的两个变量，对不同职业组的影响也存在差异。住房负担变量存在显著性影响的两个组为制造业组和办事人员组，其影响方向与全样本回归的结果一致，但可以看到住房支出占收入比变量影响的弹性系数在这两个组中都非常高。而商业服务业和经商人员组则不显著。进一步分析各组住房支出与支出收入比的差异（见表9），可以看到平均收入最低的为制造业组，且其住房总支出和支出收入比也明显低于其他职业组，可以认为制造业流动人口是对住房支出最为敏感的职业群体，因此住房支出因素对其定居意愿的影响显著；而同为相对高收入群体的经商和办事人员，虽然其住房总支出以及支出收入比的平均水平差别不大，但是二者对住房支出的敏感程度却不同，办事人员的定居意愿与住房支出有更大的关联。
表9 按职业分组流动人口总收入、住房总支出及住房支出与收入比统计
Tab 9 the statistics of family income, housing expenditure and housing expenditure and income rate of migrate people according to occupation grouping
平均值 家庭总收入 家庭住房总支出 家庭住房支出与收入比样本总体 10466.82 1209.73 0.12商业服务业 9515.09 1186.50 0.13制造业 7580.64 620.04 0.08经商 16158.73 1822.07 0.15办事人员 15097.29 1887.51 0.14
四、结论与政策建议
当前大城市的高房价与租金上涨成为流动人口是否选择定居城市的重要影响因素，住房支出过高带来的压力是否真的降低了流动人口定居城市的意愿，是一个值得研究的问题。本研究以上海为案例，对超大城市中住房负担因素对流动人口定居意愿的影响进行了回归分析。研究验证了两个假设，一是住房支出越高，流动人口的定居意愿越低；二是当住房支出与收入比在合理范围内时，住房支出收入比越高，流动人口的定居意愿越高。同时，研究进一步对流动人口不同群体中住房支出因素影响的差异性进行了分析，发现在不同年龄组中，住房支出因素对定居意愿的影响没有显著的差异，而在不同职业组中，住房支出因素对制造业从业人员以及办事人员的定居意愿影响更为显著，而对商业服务业和经商人员的影响则不显著。
针对以上研究结论，本文提出如下几点政策建议：
一是通过整体上降低住房支出的成本，增强流动人口的定居意愿。实证研究证明，住房支出确实是抑制流动人口定居意愿的重要因素。因此，一方面，完善保障房的建设以及提供住房补贴，尤其是增加住房保障对流动人口的覆盖，是提升流动人口定居意愿的重要手段；另一方面，制度创新也可促使市场提供更多经济的住房给流动人口居住，例如，允许在集体土地上建设公租房的制度，也可增加市场上经济性住房的供给，降低流动人口的住房支出成本，增强其定居意愿。
二是通过提升低收入住房的质量，增强流动人口的定居意愿。当住房支出收入比在合理范围时，也可通过提供虽价格更高但居住条件更优的住房的方式，提升流动人口住房支出的意愿，从而增强其定居意愿。例如，对实证城市上海来说，流动人口的住房支出与收入比对其定居意愿仍发挥着促进作用，间接说明上海流动人口的住房支出与收入比还在合理范围之内，因此，在住房支出增加不大的前提下，提升住房供给的质量，也可以促进流动人口更多的定居。
修剪的强度按修剪枝条多少分弱度、中度、强度。修剪时间一般分为冬季和夏季，因为夏季是果树营养生长高峰期，这时修剪便于按长度培养多级骨干枝，修剪量少、伤口小，减少无效生长，提高有效生长量。冬季修剪，果树已进入休眠期，营养生长停止。此时修剪不影响果树生长，也便于疏去多余的枝条。而春季由于树液刚刚开始流动，雨水又多，此时修剪易造成伤口细菌侵染，变腐坏死。秋季果树尚在进行营养生长，此时修剪影响其生长，也不易选准第2年的结果枝。幼树要冬夏修剪结合进行，进行弱度修剪，才是上策。而没有进行夏剪，则冬季无法轻剪［3］。
三是可针对不同职业的流动人口，提供不同的住房改善政策。实证研究发现，制造业以及办事人员的定居意愿对于住房支出因素更为敏感。因此，对制造业企业来说，可以鼓励企业建设、提供员工宿舍，减轻制造业从业人员的住房支出压力；对办事人员（主要包括国家机关、党群组织、企事业单位负责人，专业技术人员以及公务员、办事人员和有关人员）来说，则可以通过建设、提供人才公寓、人才住房的方式，增强其定居意愿。
表10 变量回归结果（按职业分组）
Tab 10 regression results (the occupation grouping)
模型8（商业服务业）模型15（办事人员）P>z Odds变量名Odds Ratio模型9（商业服务业）模型10（制造业）模型11（制造业）模型12（经商）模型13（经商）模型14（办事人员）Ratio P>z Odds Ratio P>z Odds Ratio P>z Odds Ratio P>z Odds Ratio P>z Odds Ratio P>z Odds Ratio P>z家庭住房总支出0.970 0.422 0.789** 0.007 0.842 0.055 0.732***0.000住房情况家庭住房支出与收入比0.744 0.621 79.149***0.001 0.816 0.868 745.627***0.000
*p<0.05，**p<0.01，***p<0.001
年龄 0.915 0.240 0.912 0.226 1.093 0.348 1.076 0.438 1.075 0.688 1.029 0.876 1.190 0.295 1.015 0.932教育程度1.240**0.006 1.250**0.005 1.094 0.383 0.999 0.995 1.717**0.003 1.650**0.007 1.575***0.000 1.294 0.051性别 1.014 0.887 1.025 0.795 0.957 0.704 0.945 0.621 0.946 0.814 0.917 0.715 1.572*0.023 1.422 0.082婚姻状况 1.399 0.179 1.395 0.183 0.437 0.058 0.460 0.078 1.993 0.257 2.313 0.178 1.380 0.603 1.659 0.424子女个数 1.138 0.084 1.134 0.094 1.199 0.035 1.213 0.025 0.981 0.911 0.954 0.779 0.810 0.178 0.908 0.543收入水平2.447***0.000 2.476***0.000 2.077***0.000 2.628***0.000 2.395***0.000 2.570***0.000 1.587*0.016 2.196***0.000本次流动时间控制变量1.663***0.000 1.662***0.000 1.728***0.000 1.696***0.000 1.725***0.000 1.727***0.000 1.371**0.005 1.302* 0.021/cut1 7.978537 7.867079 4.562566 5.385084 8.885798 8.363358 4.935319 6.091816/cut2 9.757185 9.646093 6.225476 7.055523 10.83968 10.33516 6.412085 7.601728 Pseudo R2 0.0659 0.0667 0.0486 0.0535 0.0883 0.1025 0.067 0.0976 Number of obs 2192 2192 1424 1424 568 568 929 929
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Does Housing Expenditure Reduce Migrants' Settlement Intention in Megacity—A Case Study of Shanghai
Hu Yingjie1, An Di2
(1.Institute of Applied Economics, Shanghai Academy of SocialSciences.200020;2.China Academy of Urban Planning and Design, Shanghai Branch, Shanghai, 200335)
Abstract: Along with the rising of housing price in megacities, the housing expenditure becomes an important influential factor of migrants' settlement intention. Housing policy is crucial in promoting the urbanization of people and shared development. Taking Shanghai as an example, the paper explores the influence of housing expenditure on migrants' settlement intention in megacity with Ologit model, using the dynamic monitoring data collected by the National Health and Family Planning Commission on floating population in 2015. The results show negative correlation between the housing expenditure and the migrants' settlement intention, and a positive correlation between the housing expenditure to income ratio and the settlement intention. That is because that the negative effect of housing expenditure to income ratio will appear when the ratio is beyond reasonable portion and the ratio in Shanghai is still beneath the range. In grouping regression, the results do not show significant difference between new and old generation migrants but show differences in different occupation group. Based on the above findings,the paper suggests offering housing with better condition and reasonable rent to income ratio to enhance the settlement intention of migrants.
Key words: Migrants; Settlement Intention; Housing Expenditure; Megacity
[中图分类号]C922
［文献标识码］A
［文章编号］1000-4211(2019)02-0043-13
[收稿日期]2018.12.28
[基金项目]上海市哲学社会科学规划青年课题（2017ECK001）；上海市2016年“晨光计划”（2016CG70）。
[作者简介]胡映洁，博士，上海社会科学院应用经济研究所助理研究员。安頔，中国城市规划设计研究院上海分院。
标签：流动人口论文; 住房论文; 意愿论文; 支出论文; 收入论文; 社会科学总论论文; 人口学论文; 世界各国人口调查及其研究论文; 《上海经济》2019年第2期论文; 上海市哲学社会科学规划青年课题(2017ECK001) 上海市2016年"; 晨光计划"; (2016CG70)论文; 上海社会科学院应用经济研究所论文; 中国城市规划设计研究院上海分院论文;