基于Logit模型的农业转移人口市民化影响因素的实证分析—以青岛市为例

1、基于Logit模型的农业转移人口市民化影响因素的实证分析以青岛市为例摘要：农业转移人口市民化是指农业转移人口在城市获得工作并最终获得城镇永久居住身份、平等享受城镇居民各项公共服务而成为城市市民的过程。有序推进农业转移人口市民化是积极稳妥推进城镇化，不断提高城镇化质量的重大战略举措。文章基于对青岛市农业转移人口市民化状况进行调研得到的数据，运用二元Logit选择模型对农业转移人口市民化的影响因素进行了计量实证分析，并在此基础上提出了有助于推动青岛市有序推进农业转移人口市民化进程的政策建议。关键字：农业转移人口；市民化；实证分析1、引言党的十八大报告明确指出，要“加快改革户籍制度，有序推进农业转移

2、人口市民化”。这是积极稳妥推进城镇化，不断提高城镇化质量的重大战略举措。近年来，在我国独特的二元经济结构背景下，随着工业化、城镇化的逐步推进和城镇化水平持续地提高，出现了大量农业转移人口向城市市民转化的现象（即农民融入城市成为市民）。但是，与欧美等发达国家不同的是，由于受到区域经济发展水平、城镇综合承载能力、收入水平、就业、户籍、社会保障等因素的的制约，在我国有序推进农业转移人口市民化还存在相当多的阻碍因素。因此，研究农业转移人口市民化的影响因素，既有一定的理论价值，又可以为在我国城镇化建设过程中出现的现实问题的解决提供政策建议。尉建文等（2008）基于对北京市农民工的问卷调查认为，农民工从事

3、的职业对留城意愿有显著影响，从事事务型、管理型的农民工更倾向于留城2；章铮（2006）的研究发现，月收入水平、预期工作年限和购房支出对农民工留城意愿有显著影响3；王桂新等研究发现，尤以婚姻状况、在城市居留时间以及找工作的困难等对农民工留城意愿的影响最为显著4；李强研究认为，较高的受教育水平和举家迁移会增加农民工居留城市的意愿，而已婚和有需要照顾、赡养的父母会降低农民工留城的意愿5；索伟锵等人认为，收入水平与农民工留城意愿呈现正向相关关系，财富积累水平成为农民工留城的重要影响因素；家乡自然经济状况与打工所在城市经济发展水平依然对农民工的留城形成“推拉”作用6；蔡和等在上述人口特征和经济特征之外还

4、加入了农民工主观的心理因素，如对城市的认同和受歧视感等，丰富和深化了对这个问题的认识7；钱文荣的研究还分析了社会网络对留城意愿的影响，如农民工在城市的社会交往情况等8。本文通过对江苏省兴化市100位农民工在外打工状况的实际调查，将所搜集的数据通过Eviews分析软件进行二元选择模型分析，从而证实了影响农民工市民化进程的因素。2农民工市民化的影响因素选取及模型建立2.1农民工市民化的影响因素2.1.1农民工进城务工的成本高目前劳动力市场还不规范，由于农民工户籍不在城市，他们进城务工、居住的各种变相收费仍然存在，有的用工单位要求交纳抵押金。加之进城居住的成本与子女接受教育的成本高更使农民工难以承受

5、，另外，农民工外出后承包地流转困难，由于农业比较效益低，外出打工者的承包地除由亲戚代种外，往往转包困难反而要每年每人交一定数额的代耕费。这些实际上都增大了农民离开农村到城里打工的实际成本9。2.1.2农民工在城市的月均收入现阶段我国形成的以城市居民为主的首属劳动力市场和以农民工为主的次属劳动力市场体系，前者收入高、劳动环境好、待遇高、福利也优越；后者收入低、工作环境差、待遇差、福利也低劣。雇主用各种方法压低工资水平的同时还时常拖欠农民工的工资。他们在微薄的收入中除了缴纳必要的费用和补贴农村家庭外所剩无几。因此绝大多数人根本谈不上在城市安居立业、接受教育以及实现向上的社会流动10。2.1.3农民

6、工能否在城市享受社会保障社会保障是国家和社会在通过立法对国民收入进行分配和再分配，对社会成员特别是生活有特殊困难的人们的基本生活权利给予保障的社会安全制度。由于农民工在城市务工的成本高、工资待遇低、工作环境差、工作强度大，加上我国现行医疗体系不完善。农民工，如果不能享受务工所在城市的社会保障，那么他们的生活就会处于非常危险的边缘。一旦农民工在城市患上重特大疾病，由于他们的收入不足以支付医疗费用，他们的生命就接近死亡的边缘。相反，如果他们能够在城市享受社会保障，那么他们的生活状况将有所好转，这样他们愿意留在城市的愿望就比较强烈，即农民工市民化比较容易。2.1.4农民工对子女在城市中受教育的意愿农

7、民工自身在城市务工的过程中体验到城市生活的艰难，而又迫切希望自己的子女不要重走自己走的路，希望子女能流动至社会上层，过上比自己更舒适的生活。而农民工发现唯有教育这条路径是子女的能够走的，但苦于农村教育质量的低下，于是农民工来城市寻求优质的教育，希望借此帮助子女上升至社会上层。因此，如果能够在城市找到优质的教育资源，那么农民工是愿意留守在城市打拼。2.2模型建立，农民工能市民化，农民工不能市民化农民工市民化可以看作是判断事件是否将要发生的问题，即农民工能市民化(1)或不能市民化(0)，这就要求建立的模型必须保证被解释变量的取值范围在01之间。因此，本文将选用二元选择Logit模型对农民工能否市民

8、化进行计量研究。根据上述分析，该模型中被解释变量为解释变量有：农民工进城务工的成本（单位：元）；农民工在城市的月均收入（单位：元）；享受社会保障的情况；农民工对子女受教育的态度。 令 （，）。其中，、为正实数；，享受城市社会保障，不享受城市社会保障，希望子女在城市接受教育，不希望子女在城市接受教育表示第个农民工能市民化的概率，且。数据来源：2012年1月作者于江苏省兴化市所作的兴化市100位农民工外出务工生活状况的问卷调查统计结果，见表1。表1 兴化市100位农民工外出务工生活状况的问卷调查统计结果变量序号11125050600120890260300304001687004050021520

9、051114035070160148020260071157029091080400147900901760328400101132040101011057016690112115704498011303001000111408001541001504001099101607002552001717703107111804001687001911300353401201100027661021114104906112209202014002308003310012403901945012503001630012619926961027015403911002804601335012908502

10、562013001721605003106002438003211332305013302001954103401601926013516402701113612302114113701111866013804003336003908703647004011180401010410940169600420135032870143033012450044076023481045015715751046020018150147058010691048049039720149183042501150019318601151016515970152053024270153050247510540180

11、184610550510189801560103265700570300354701581135406601590146215001600610256200610135159901620570337401630177140301640143037270165111404582016601420274501670530112001680250216300690167151801700153112700710412299007201901760017301801091007408403743017501251763017604002501017701220248500780486174001790

12、17604391008015903086108104402572018207501733018305001805008405802510018501741132008604301096018701571828018805101422008901002291009004302829009111140379311920260229101930580194000940116025190195030012820196050019550197036010890098046024760199015102162011000206169900样本基本情况的说明：在调查的样本中，农民工能够市民化的数量89人，占

13、总数的89%；不能市民化的数量是19人，占总数的19%。接受调查的样本的被解释变量的均值为0。19，解释变量农民工进城务工的成本的变化区间是41,1760，均值为608。95；解释变量农民工在城市的月均收入的变化区间是1000,5060，均值为2413。64；解释变量享受社会保障的情况的均值为0。21，其中能够享受城市社会保障的比重占21%，不能享受城市社会保障的比重占79%；农民工对子女受教育的态度的均值为0。54，其中愿意子女在城市解释教育的比重占54%，不愿意子女在城市接受教育的比重占46%，见表2。表2 样本基本情况说明变量类型比重（%）农民工进城务工的成本300元以下30300800

14、元428001300元1613001800元12农民工在城市的月均收入10002000元4320003000元3230004000元1640005000元85000元以上1享受社会保障的情况121079农民工对子女受教育的态度1540463实证分析3.1数据处理结果采用Eviews中的logit模型估计方法，以Ri为被解释变量，常数项，X1、X2、X3和X4为解释变量，对上述调查结果处理得到如表3所示的输出结果。用回归方程表示如下：其中，为模型计算得到的每个样本的被解释变量选择的概率。 该方程表示，当、和已知时，代入方程，可以计算农民工能市民化的概率。3.2模型检验 3.2.1拟合优度检验设为

15、模型中所有解释变量的系数都为时的似然函数值；为模型估计到的似然函数值，构造一个统计量：。从上述模型输出结果来看，当模型中所有解释变量的系数变为时的对数似然函数值，模型估计得到的似然函数值，计算得到。表3 模型估计结果Dependent Variable: RMethod : ML- Binary Logit(Quadratic hill climbing)Date: 02/08/12 Time 21:41Sample: 1 100Included observations: 100Convergence achieved after 6 iterationsCovariance matrix

16、computed using second derivativesVariableCoefficientStd。 Errorz-StatisticProb。 -14.630254.-3.0.0003X1 .7872X2 .0015X3 .0008X4 .0338McFadden R-squared0.Mean dependent var0.S。D。dependent var0.S.E. of regression0.Akaike info criterion0.Sum squared resid4.Schwarz criterion0.L

17、og likehood-15.63278Hannan-Quinn criter0.Restr.log likehood-48.62230LR statistic65.97904Avg.log likehood-0.Prob(LR statistic)0. Obs with Dep=081Total obs100Obs with Dep=1193.2.2总体显著性检验由和，计算得到。由分布表查得：，可见，在的显著水平上，该模型拒绝总体不显著的假设。3.2.3回代效果检验将表1中的样本数据代入回归方程可计算得到（即为模型计算得到的每个样本的被解释变量选择1的概率），见表4。表4 RF与F的比对结果

18、序号RRF序号RRF110.4109.46E-05200.4200.307.93E-054302.06E-05400.000334400.510.4500.600.4600.710.4700.804.24E-054800.900.4910.1010.5000.1100.5100.1210.5200.1300.5300.1405.71E-055400.1500.5500.1600.5600.1710.5700.1807.93E-055810.1910.5900.2010.6000.2110.6100.2200.6200.191372300.6300.2400.6400.2500.6510.261

19、0.51576600.2700.6700.2800.6800.2900.6900.3005.82E-057001.37E-053100.7100.3210.7200.3300.7301.24E-053400.7400.3510.7500.3610.7600.3700.7700.3800.7800.3900.7900.4010.8010.续表 RF与F的比对结果序号RRF序号RRF8100.9110.8200.9200.8300.9300.8400.9400.8501.4E-059500.8600.000249600.8700.9701.3E-058803.68E-059800.8900.9900.9000.10007.79E-05从表3可知，如果以为临界值，那么有个样本（即序号为和的样本）发生“弃真”，即犯第一类错误，可见该模型拟合效果比较好。4结论综上可知，农民工市民化受到多方面因素的影响，这些因素主要包括：农民工进城务工的成本；农民工在城市的月均收入；享受社会保障的情况；农民工对子女受教育的态度。一般来说，农民工进城务工的成本越高，其市民化的影响就越大；农民工在城市的月均收入越高，其市民化的影响就越小；农民工能否在城市享受社会保障也影响着市民化的进程，如果能够享受所在城市的社会