父母随迁对流动子女居留意愿的影响

1、专 题 研 究 调研世界 2018年第5期专 题 研 究调研世界 2018年第5期 父母随迁对流动子女居留意愿的影响*基金项目：教育部人文社科青年基金项目“城乡居民基本养老保险制度政府财政责任可持续性的研究”（13YJC840012）。基于倾向得分匹配的反事实估计郭光芝 曾 益内容摘要：人口流动已进入家庭化迁移为主的阶段，父母随迁后除发挥“随迁保姆”的作用外，也对流动子女产生了其他影响。文章利用2015年流动人口动态监测调查数据，借助反事实框架，采用倾向得分匹配法探究了父母随迁对流动子女居留意愿的影响。结果发现，父母随迁行为可显著提高流动子女在流入地的居留意愿，但这种影响在流动子女内部存在差异

2、，且与父母的特征有关。其中，父母随迁分别对流动范围最大的跨省流动、4049岁、丧偶、未上过学、无医保的流动子女影响最大，这是子女在经济利益和返回户籍地承担赡养父母责任间权衡后的结果。研究还发现，父亲较母亲在随迁时对子女居留的影响更显著；农业户口不管对随迁父母或流动子女而言，由于其背后的土地收益，均降低了父母随迁对子女居留的影响。关键词：父母随迁；流动子女；居留意愿；倾向得分匹配；流动人口动态监测调查中图分类号：C915 文献标识码：A 文章编号：1004-7794(2019)02-0017-07DOI: 10.13778/ki.11-3705/c.2019.02.003一、引言我国人口流动已进

3、入以家庭化迁移为主的阶段，流动老人的数量随之不断增加，2015年流动人口动态监测数据显示，流动老人占流动人口总量的7.2%，而流动的原因主要是照顾晚辈、养老与就业。由于子女担负着赡养父母的义务，在举家迁移且家庭规模趋于扩大的背景下，流动人口在流入地是否愿意长期居留不仅要考虑其配偶、子女的居住情况，也受到父母是否随迁的影响。因此，研究父母随迁对流动子女居留意愿的影响，不仅是对流动人口新特征的进一步探索，也将丰富和完善对流动老年人的研究，从政策上进一步为满足流动老人公共服务需求提供理论基础，继而推动流动人口市民化进程。二、文献综述随迁父母中老年人占据绝大多数，且目前学者关于随迁父母的研究多集中于随

4、迁老人群体，然而关于随迁老人的界定目前学界尚未统一。李立等（2011）认为随迁老人是跟随子女进入城市并在城市生活的拥有农村户籍的60 岁以上公民；瞿红霞（2012）认为随迁老人是指跟随子女或其他亲人离开原居住地，与子女或其他亲人在流入地共同生活两个月以上的迁移老人；易丹（2014）则将“随迁老人”界定为是为照顾第三代而远离家乡，来到陌生城市的父母；李理（2017）认为拥有城市户籍的新移民在城市定居后将农村的父母接到城市居住，从而产生随迁老人这一群体；周红云等（2017）认为随迁老人即为流动老人。据此本文在研究中将随迁父母界定为离开户籍所在地，与其子女在流入地共同居住一个月以上的流动人口，含随迁

5、老人。学者对随迁老人的研究主要集中于他们在流入地的精神健康（李立等，2011；刘庆等，2015；张月，2017）、幸福感（李芳燕，2016）、养老与医疗保障（周全德，2016；罗万艳，2016；陈盛淦，2016）、社会融入（文仁兴等，2016；孟珊，2017）及定居意愿（陈盛淦等，2016；李芳等，2016；侯建明，2017）。部分学者通过实证研究发现老人随迁作为家庭因素之一能够影响其子女在流入地的居留意愿，原因是家庭式迁移的再迁移成本较大，使得再迁移的可能性降低（蔚志新，2013）；举家迁移的新生代流动人口更容易在城市形成归属感，居留意愿增强（盛亦男，2017）；随迁人数的增多因增加生活成本

6、反而降低了流动人口在城市的居留意愿（申秋红，2012）。然而家庭因素众多，还包括配偶或子女随迁、其他亲人共同流动等，目前专门针对父母随迁单一因素对子女在流入地居留意愿有何影响的研究较少，仅盛亦男（2017）分析了我国人口流动过程中代际传递效应对新生代流动人口居留意愿的影响，许琪等（2017）研究了父母留守对流动人口流动范围的影响，虽然两位学者分析的基础来自不同年份的流动人口动态调查数据，但结果都表明不管是父代流迁或父母留守，均与流动人口的居留意愿或流动范围存在因果关系。上述研究为探究父母随迁对流动子女居留意愿的影响提供了理论假设和研究基础，但也存在有待进一步完善的方面。首先，已有研究多将随迁老

7、人作为特殊群体，分析其在流入地面临的困难，以期更好地对他们予以保障；其次，对流动人口居留意愿的研究聚焦因素众多，其中均意识到家庭因素的重要性，但对家庭内部的分析较为笼统，且往往忽视家庭中随迁父母这一对象；最后，虽有针对父母流迁对子女居留意愿影响的研究，但其研究思路是假设先存在父母流迁，进而探求其流动子女居留意愿的变化，并未涉及因子女流动而造成父母随迁后将对流动子女居留有何影响，前者立足代际影响视角，与后者的研究思路和研究对象存在差异。基于上述背景，因父母随迁是内生变量，存在自我选择问题，即父母之所以随迁，一部分原因来自于流动子女在流入地本来就有较强的居留意愿，从而使得两者互为因果关系。因此，本

8、研究采用倾向得分匹配的方法，尽可能地控制选择性偏误的影响，以得到父母随迁对流动子女居留意愿影响较为准确的估计。三、数据、方法与模型（一）数据来源和样本情况国家卫计委自2010年起每年开展一期流动人口动态监测调查，本研究所用数据来自国家卫计委2015年流动人口动态监测调查，调查按照随机原则在全国31个地方中流动人口较为集中的流入地抽取样本点，采取分层、多阶段、与规模成比例的PPS方法进行抽样。调查对象是15周岁及以上在流入地居住一个月及以上的流动人口，总样本量达20.6万人；调查内容包涵了家庭成员与收支情况、就业情况、基本公共卫生和计划生育服务、老年人医疗卫生服务4个方面，与前期调查相比更加关注

9、老年人在流入地的公共服务保障。本文根据父母的“现居住地”区分有无发生父母随迁行为。由于18岁以下流动人口多为随父母流动的未成年子女，不符合本文研究假设，经数据筛选，研究样本为18535位1859岁父母健在，即在家庭成员调查表中填写了父母/公婆/岳父母信息的流动人口。调查结果显示，样本中89.35%的流动人口与父母同住在流入地，10.65%其父母居住在户籍地或其他地方。经测算，有父母随迁的流动人口中，有长期居留意愿的比例为66.92%，没有父母随迁的流动人口该比例为43.06%，而全样本的比例为64.38%。（二）变量说明与模型本研究的因变量为流动人口的“居留意愿”，根据调查问卷中“您今后是否打

10、算在本地长期居住（5年以上）”的题目，将回答为“打算”编码为1，“不打算”和“没想好”均编码为0。根据已有理论研究和实证分析，结合流动人口调查问卷，本文共设置14个协变量，分别是流动人口性别、年龄、婚姻情况、受教育程度、流入年限、流入区域、流动范围、家庭月收入、有无本地同住的15岁以下子女、流入地同住家庭成员人数、有无住房成本、在流入地获取的健康知识、医疗保险类型、户口登记类型，上述变量的维度及描述性分析如表1所示。协变量和“父母随迁”变量共同与因变量构建Logit二元模型如下： QUOTE Lnjuliu=+X+Z+ （1） 式（1）中，juliu为流动人口的居留意愿，X为流动人口父母是否随

11、迁，Z为模型中影响居留意愿的其他协变量。（三）研究方法因父母随迁是内生变量，使得OLS估计结果存在偏误，为解决这一问题，需要进行“反事实”的估计，采用倾向得分匹配方法（PSM）模拟自然实验的状态，进而得到一致的估计结果。倾向得分匹配方法的基本思想是寻找除父母随迁之外其他影响流动人口居留意愿的因素都相似甚至相同的处理组和控制组，通过比较两组的意愿均值，得到父母随迁影响的净效应。在寻求控制组的过程中若按多维标准一一匹配，实现难度较大，因此可通过计算倾向得分的方式降维，进而采用不同的匹配方法，找到与处理组在倾向得分上最为接近的个体完成匹配。常见的匹配方法有最近邻匹配、半径匹配、核匹配、样条匹配、马氏

12、匹配等。因本研究样本中发生父母随迁的观测值数量远多于未随迁的观测值，故选取父母未随迁的流动人口作为处理组，父母随迁的作为控制组。根据倾向得分将处理组与控制组的流动人口进行匹配，倾向得分也可理解为是在给定样本特征Xi的情况下，流动人口i父母不随迁的概率，即： QUOTE PXi=PrD=1Xi=E(D|Xi) （2）式（2）中，若流动人口父母未随迁，则D=1，否则D=0，倾向得分P(X)可通过Logit模型估计而得。据倾向得分值匹配后的两组流动人口，因父母未随迁导致居留意愿变化的平均处理效应为： QUOTE ATT=EY1i-Y0iDi=1=EY1i-Y0iDi=1,PXi=EY1iDi=1,P

13、Xi-EY0iDi=0,PXi|Di=1 （3）式（3）中，Y1i和Y0i分别表示同一位流动人口在父母不随迁和随迁两种情况下的居留意愿。表1变量的描述性分析与回归结果变量描述居留意愿父母随迁变量描述居留意愿父母随迁居留意愿否或没想好35.62%Pchin2=0.00流入区域东部地区35.06%0.09*0.24*打算64.38%中部地区14.44%父母随迁有89.35%0.58*Pchin2=0.00西部地区43.20%没有10.65%东北地区7.29%性别男性52.63%0.000.26*流动范围跨省48.50%0.19*0.18*女性47.37%省内跨市29.87%年龄27.55岁0.02

14、*0.13*市内跨县21.62%婚姻未婚50.20%0.09*0.13*家庭月收入7703.15元0.35*0.23*初婚47.39%本地有无同住的15岁以下子女没有39.92%0.25*2.89*再婚0.64%有60.08%离婚1.60%家庭同住人数3.77人0.17*3.15*丧偶0.17%有无住房成本没有24.49%0.84*0.23*受教育程度未上过学0.86%0.14*0.12*有75.51%小学7.46%流入地获得健康知识的数量4.33项0.04*0.04*初中42.32%医保参保情况无医保9.48%0.25*0.17*高中/中专29.15%有非本地医保68.17%大学专科12.8

15、7%有本地医保22.35%大学本科6.84%户口登记类型农业82.27%0.14*0.62*研究生0.50%非农业16.22%流入年限5.68年0.07*0.01农业转居民1.26%非农业转居民0.25%注：*、*和*分别表示1%、5%和10%的水平上显著。四、实证分析结果（一）父母随迁对流动子女居留意愿的总体影响根据前文倾向得分匹配方法的基本思路，可得到父母随迁对流动子女居留意愿的净影响。OLS与PSM在控制特征变量的影响方面，主要区别在于后者限定了共同支撑假设和平衡假设，从而在统计虚拟变量对结果变量影响时更好地排除了其他特征变量的影响。1.匹配效果分析。开展倾向得分匹配的第一步应首先考虑匹

16、配变量的选择，本文基于前期经验研究在样本数据中框定了影响父母是否随迁的变量，采用逐步回归法，并结合拟合优度、变量显著性及匹配前后的偏误消减程度对变量进行了筛选。最近邻匹配法对流动人口匹配后的结果显示，Logit回归结果的拟合效果较好（P=0.000，Pseudo R2=0.1445）。表2是最近邻匹配方法下变量在匹配前后的平衡检验，匹配后所有变量的标准化偏差均未超过10%，各变量均值相近，且匹配后变量在是否存在“父母随迁”方面均不存在显著差异，表明匹配结果较好。由图1的密度图也可看出，匹配后处理组和控制组的密度分布曲线趋近。为检验上述结果的稳健性，本文还使用了半径匹配法、核匹配法、样本匹配法和

17、马氏匹配法对样本数据进行了匹配，表3是5种方法在匹配前后的平衡检验。由表3可知，不同的匹配方式均使处理组与控制组间的偏误有大幅度的下降，且数据平衡时系数B均小于25，0.25Rchi2MeanBiasMedBiasBRATT未匹配0.1481855.030.00028.0026.20107.5*1.040.24*最近邻匹配匹配0.0029.720.5552.702.409.900.910.21*半径匹配匹配0.0015.250.9181.701.008.100.970.19*核匹配匹配0.0029.960.5342.402.0010.001.170.22*样条匹配匹配0.00314.210.2

18、223.102.9012.000.900.21*马氏匹配匹配0.00526.210.0062.601.2016.301.130.20*注：*表示在1%水平上显著。2.匹配的处理效应（ATT）。通过匹配消除控制组与处理组的样本误差后，父母随迁与流动子女居留意愿间仍具有因果关系。不随迁使居留意愿显著降低了0.190.22个单位，说明父母随迁能够提高流动子女在流入地的居留意愿，如表3最后一列所示。匹配前OLS回归结果中父母不随迁较父母随迁的流动子女，其居留意愿低0.24个单位， OLS回归高估了父母随迁对流动子女在流入地居留意愿的影响。（二）父母随迁对流动子女居留意愿影响的内部差异首先，父母随迁的影

19、响具有个体特征差异。本文将处理组与控制组流动人口按照不同年龄段进行了分类，共分为1819岁、2029岁、3039岁、4049岁、5059岁5类，匹配后父母随迁的平均处理效应如表4所示。父母是否随迁对不同年龄段流动子女居留意愿的影响不同，其中对5059岁的影响不显著，具有显著影响的其他年龄段中，4049岁的流动子女居留意愿受父母是否随迁的影响最大为0.295个单位，而2029岁受影响最小为0.206个单位。这主要是由于40岁以上流动人口的父母年龄普遍在60岁以上，对子女在身边照料的需求较强，而随子女流动可减少子女回老家的拉力因素。此外，匹配后的平均处理效应在不同婚姻状态和学历的流动人口上也存在差

20、异，丧偶、未上过学的群体在选择是否长期居留时受父母随迁影响最大，但人力资本最高的研究生学历、再婚者受其影响反而均不显著。其次，父母随迁的影响在流动范围上有差异。由表4可知，父母随迁对不同流动范围子女的居留意愿均有显著的促进作用。其中父母随迁对跨省流动子女的影响最大，其平均处理效应为0.246，与市内跨县流动类型相差0.11个单位，省内跨市流动者居中，上述差异主要是流动人口在流动距离、流动成本与回老家赡养父母的责任间权衡的结果。跨省流动者往返于户籍地与流入地间的成本较高，而市内跨县流动因流动距离和流动成本较小，流动者一定程度上可兼顾赡养责任和流动成本，使得父母随迁对其居留意愿的影响不及跨省流动者

21、大。表4 匹配后样本的平衡检验及平均处理效应ATT变量ATT变量ATT年龄受教育程度1819岁0.222*未上过学0.278*2029岁0.206*小学0.162*3039岁0.228*初中0.210*4049岁0.295*高中/中专0.204*5059岁0.082大学专科0.209*婚姻大学本科0.163*未婚0.194*研究生0.167初婚0.201*流动范围再婚0.083跨省0.246*离婚0.256*省内跨市0.174*丧偶0.714*市内跨县0.136*户口类型医保农业户口0.212*无医保0.330*非农业户口0.249*非本地医保0.209*本地医保0.154*再次，父母随迁对不

22、同户口类型的流动子女影响不同。研究样本中占比最高的户口类型为“农业”，其次为“非农业户口”，占比较低的是“农业转居民”和“非农业转居民”两类。为重点测量父母随迁对农业户口流动子女居留意愿的影响，本文将除“农业”户口外的三类户口类型归为“农业外”一类。经最近邻匹配法匹配后两类户口的影响均显著，但“农业户口”的平均处理效应较“农业外”小，这与农业户口拥有土地收益有关，抵消了父母随迁的部分影响。最后，不同医保类型的流动子女受父母随迁的影响不同。由表4可知，父母随迁均可显著提高不同医保类型子女在流入地的居留意愿，由于无医保的流动人口返回户籍地无需顾虑医保转移问题，平均处理效应的绝对值最高，高出有本地医

23、保类流动人口ATT 2倍多。由于目前医保异地转移接续的条件限制及各地保障水平的差异，“有非本地医保”流动人口离开本地后在医疗保障方面的代价低于“有本地医保”者，导致平均处理效应存在差异。（三）不同特征的随迁父母对流动子女居留意愿影响的差异首先，父母的年龄。与随迁父母对不同年龄流动子女居留意愿影响的差异类似，由于父母超过60岁后，子女所要承担的照顾责任逐步显现，若父母不与自己同住，则子女需在照顾责任与流入地的收益间比较，若此时父母能够随迁与子女共同居住，则将明显增强子女在流入地的居留意愿，因此父母满60岁的较未满60岁的平均处理效应大。其次，农业户口的父母随迁。通过将样本中的流动人口按父母是否有

24、农业户口分为两类，结果发现两类父母的随迁对流动子女居留意愿均有显著影响，但父母中没有农业户口一类的平均处理效应更高。由于农业户口背后附着了土地利益，父母随迁一段时间后返回户籍地的可能性较大，使得这种短暂的随迁对流动子女居留意愿的影响降低。最后，随迁父母中有无父亲。通过将样本中的流动人口按是否有父亲区分为两类，经最近邻匹配后发现，不管随迁父母中有无父亲，均对流动人口的居留意愿具有显著影响，有父亲随迁时的平均处理效应为-0.226，仅母亲随迁的平均处理效应为-0.187，可见父亲随迁对流动子女的居留影响更大。五、结论与启示本文基于2015年流动人口动态监测调查数据和倾向得分匹配方法，实证分析了父母

25、随迁行为对流动子女在流入地居留意愿的影响，并深入探究了该影响在流动子女和随迁父母特征不同时的差异，得出结论如下。首先，父母随迁行为对流动子女在流入地的居留意愿有正向促进作用，总体上可提高0.190.22个单位的居留倾向，这与OLS回归结果方向一致但后者高估了父母随迁的影响。其次，父母随迁对不同年龄和流动范围的流动子女在居留意愿上的影响存在差异。4049岁的流动子女受父母随迁影响最大，而5059岁的流动子女由于其子女大多已成年，在即将迈入老年阶段时会更多地考虑子女所处地方，来自父母随迁的影响已不显著；子女流动范围越大，意味着往返于户籍地和流入地间的成本越高，这些成本不仅是交通成本，还包括了地域文

26、化和社会融入的成本，该情况下父母是否随迁对其能否居留于流入地产生较为重要的影响。再次，本文测算发现不管对父母还是流动子女而言，与非农业户口相比，农业户口的身份均降低了父母随迁对流动子女居留意愿的促进作用，表明流动人口在决定是否定居于流入地时，户口及土地利益是很重要的影响因素之一。最后，与仅母亲随迁相比，父亲是否随迁对流动子女的居留意愿影响更为明显。老年人是随迁父母的主体，虽然承担了更多照顾子女及孙子女的“随迁保姆”角色，但事实证明他们对子女是否愿意居留于流入地产生重要影响，因此在推进城镇化和农业转移人口市民化的进程中，应重视随迁老人的作用。然而现实中随迁老人面临诸多困境，如最基本的异地养老、医

27、疗问题，及老年人在流入地的社会融入和家庭关系中的赡养问题，这些都将影响到父母是否随迁及在流入地的生活质量。党的十九大提出“积极应对人口老龄化，构建养老、孝老、敬老政策体系和社会环境”，今后中央及地方政府应积极从多方面探索推出惠及流动老年人的政策，使随迁老人能够享受更多的公共服务，尤其是基本的医疗卫生服务，提高随迁老人在流入地的生活满意度，更好地促进其子女在居住地的市民化进程。参考文献李立, 张兆年, 张春兰. 随迁老人的精神生活与社区融入状况的调查研究以南京市为例J. 法制与社会, 2011(11): 185-186. 瞿红霞. 随迁老人的社会融入状况及其影响因素探析基于对现居于华中科技大学社区25位随迁老人的访谈D. 华中科技大学, 2012. 易丹. 随迁老人: 一个亟需社会关注的群体J. 兰州教育学院学报, 2014(2): 46-47. 李理. 社会融入视角下随迁老人体育参与及其保障研究J. 湖南科技大学学报: 社会科学版, 2017(5): 118-123. 周红云, 胡浩钰. 社会支持对流动老人社会融合的影响基于武汉和深圳的调查数据J. 西北人口, 2017(4): 24-32. 刘庆, 陈世海. 随迁老人精神健康状况及影响因素分析基于深圳市的调查J. 中州学刊, 2015(