农民工的 “平凡世界”与幸福感——兼对 “Easterlin悖论”的一个验证

周世军 童馨乐 邰伦腾

一、引言

“生活包含着更广阔的意义,而不在于我们实际得到了什么,关键是我们的心灵是否充实……”路遥在 《平凡的世界》中所写的这段话表达了,对于生活而言,精神追求比物质获取要重要得多,幸福体验才是生活的根本。但这并不表明幸福可以脱离物质基础而存在。因为不少研究表明,只有当基本生活必需满足之后,物质基础才显得不那么重要 (Drakopoulos 和 Karayiannis,2007[1]；Layard,2005[2])。因此,就农民工而言,物质基础的相对欠缺是否真会导致幸福感降低?“平凡世界”中的他们究竟呈现了一个什么样的幸福特征?

厘清上述问题具有重要的现实意义。进城务工农民的幸福感不仅会影响务工选择 (如行业、地区的选择等),而且还会影响他们退出城市、回流家乡的选择。樊纲指出,中国劳动力短缺不是因为劳动力少了,而是农民工早退了①请参阅 《环球人物杂志》对于樊纲的专访报道 《樊纲,我们离现代市场经济还很远》,2016年2月27日。樊纲所称的农民工早退是指农民工在城市务工时间不长 (平均8～9年)就返乡了。,抑制农民工大量回流,消除民工荒,需要配套实现市民化待遇。若从幸福感角度来理解上述问题,本文认为,农民工 “早退现象”是平衡收入因素与非收入因素的一种幸福决策行为。

毫无疑问,农民工进城务工最朴素的想法是挣得较农业生产更多的收入。收入似乎当仁不让地成为影响农民工幸福感的最主要因素。收入对幸福感的影响研究由来已久,最早可追溯到著名的Easterlin悖论[3],即收入的增加能够扩大消费者效用,但未必能够提高消费者的幸福感。Easterlin悖论的提出引发了近年来的研究热潮 (Ahuvia,2008[4]；Deaton,2008[5]；Easterlin,2001[6]；Frey 和 Stutzer,2002[7]；Guriev 和 Zhuravskaya,2009[8]；Mohanty,2014[9]；Oswald,1997[10]；Pouwels 等, 2008[11]；Stevenson和 Wolfers,2008[12])。 对于 Easterlin 悖论的解释有不同观点,其中有一种忽视变量 (omitted variables)理论认为,人们的幸福水平不仅受到收入影响,而且还会特别受到人们的健康状况、婚姻质量、就业状态等一些非收入因素的影响 (Graham和 Pettinato,2002[13])。

但对于如今的中国农民工来说,我们越来越感觉到,非收入因素对于农民工幸福感的影响可能会更大。当然,这有待本文进一步地验证。田国强和杨立岩 (2006)[14]对Easterlin悖论研究表明,存在一个与非物质初始禀赋正相关的临界收入水平,当收入尚未达到这个临界水平之前,增加收入能够提高社会的幸福度；一旦达到或超过这个临界收入水平,增加收入反而会降低总体幸福水平,导致帕累托无效的配置结果。换言之,收入与幸福感之间存在倒U型特征。改革开放已经成功地将大量农村剩余劳动力转移到城市就业,萦绕在农民工心头的不仅仅是收入问题,更多的是市民化待遇问题,即城乡制度壁垒造成的歧视和待遇不公 (周世军,2014[15])。这些问题均会影响农民工对工作和生活的幸福体验。非收入因素的影响使得农民工幸福感极有可能处于倒U型的右半支。

目前,相关研究主要集中于农民工权益 (刘靖等,2013[16])、 社会支持、 认同 (胡美娟等,2011[17]；杜志丽和刘连龙,2011[18]；闰丙金,2012[19]；金晓彤和崔宏静,2013[20]；王玉龙等,2014[21]) 等与幸福感之间的关系研究。上述研究关注的是二元体制带来的社会割裂而造成的社会歧视对农民工幸福感产生的影响。其实,农民工可能更多地感知来自自己的 “内部世界”,如家庭、婚姻、工作、健康等带来的幸福体验。因此,与以往研究相比,本文在以下三个方面做了全新尝试:一是基于CHNS数据研究农民工幸福感问题；二是从家庭、工作和生活等整体视角系统性讨论农民工幸福感问题；三是实证检验农民工幸福感是否存在 “Easterlin悖论”这一命题对于如何破解“三农”问题中农民问题具有重要的参考价值,有助于突破我们对农民工务工目的是为了获取较高收入的传统认识观,从而便于与时俱进地提出相关政策建议。

二、样本数据与变量说明

样本数据来自2011年中国健康与营养调查(China Health and Nutrition Survey,缩写为CHNS)。根据研究需要,作者对样本数据进行了整理。通过户籍和主要职业信息界定城镇居民和务工农民,剔除了未参加工作的学生以及男性60岁以上、女性55岁以上的老年人,研究对象均是参加工作的中青年城镇居民和农民工。另外,本文还剔除了一些关键信息缺损数据。从而,整理形成有效样本点为6 568个,分布于12个省份,具体为:辽宁430个、黑龙江345个、江苏557个、山东532个、河南477个、湖北460个、湖南584个、广西711个、贵州372个、北京784个、上海776个和重庆540个。根据研究目的,本文设计了农民工生存世界中所涉及的个体属性、家庭婚姻、工作状况、生活习惯以及健康等多元维度变量,深入分析它们对于农民工幸福感的影响。相关变量内容见表1。

表1 本文涉及的CHNS问卷相关变量

续前表

三、模型设定与描述统计

本文将从个体特征、家庭婚姻、工作状况、健康营养、生活习惯等角度构建收入和非收入因素,分析农民工幸福感。借鉴加里·金等 (2014)[22]的研究设计思路以及李子奈 (2008)[23]提出的模型设定由复杂到简单的原则,引入了一些解释变量和控制变量。为了避免出现遗漏变量偏误,根据谢宇(2012)[24]的有关条件 (relevance condition) 和相关条件 (correlation condition)来判断引入控制变量的合理性。首先,收入是影响幸福感的一个主要解释变量,一些既影响收入 (即相关条件)又影响幸福感 (即有关条件)的变量可以考虑作为控制变量。例如:文化程度、务工地、性别、年龄、工作与健康状况等不仅会影响一个人的收入,而且会影响其幸福感。具体模型设定为:

其中,happyi为被解释变量,Wi、Li、Hi均为解释向量,Ci为控制向量。

（一）被解释变量

happyi表示幸福感,i＝1表示城镇居民的幸福感,i＝2表示农民工的幸福感。CHNS问卷中是对所有的成年人询问其对生活状况的评价,即生活的幸福感受。根据问卷选项,本文对应设置happyi取值为1～5,分别表示幸福感很差、差、中等、好和很好。与城镇居民相比,农民工的工作和生活可能并不那么光鲜和丰富多彩,前后两者对生活的幸福感受也会存在一定的差异。表2显示了农民工与城镇居民幸福感的分组统计结果。从中可以看出,城镇居民中幸福感好的人群 (即感受 “好”和 “很好”的人群)比例要比农民工人群高出8.6个百分点。属性变量的独立性检验结果表明①SAS软件输出的卡方、似然比卡方、Mantel-Haenszel卡方等统计量值分别为88.3、89.8和79.1,Phi系数、列联系数以及Cramer V均为0.12。,幸福感与城乡户籍存在正相关,不过关联度较弱,城里人似乎更有幸福感。

表2 农民工与城镇居民幸福感分组统计 单位:人

一般来说,农民工主要从事的是劳动密集型投入的脏、苦、累工作。但是,体力工作的辛苦并不能降低他们对于现实生活的满足感和未来生活的憧憬。因为总体而言,在农民工当中,幸福感比较差的人群仅占6%,比城镇居民略高1.8个百分点。从生活总体评价尚可 (即幸福感 “中等”及以上)角度来看,农民工与城镇居民之间差异并不大。上述城乡幸福感的比较揭示出,尽管我们通常认为农民工从事的工作比较辛苦,且收入也较低,但他们对于生活的幸福感受并不比我们想象的低。其实,这一点儿都不奇怪,因为研究表明,人们的幸福感很大一部分来自于比较(Diener和Lucas,2000[25]),并且往往只与身边或者熟悉的人进行比较。城乡差别与固有鸿沟会阻碍农民工与城镇居民的幸福比较。农民工更多的是与他们的同事、同乡以及亲戚朋友等同类人群进行比较。这就决定了我们的研究重心应是更多地关注农民工群体内部的生活幸福感以及幸福感的来源。劳动会使得人们活得更加充实和更有价值。研究农民工幸福感当然离不开我们对于他们工作和生存环境的关注,而后者恰恰构筑了农民工的生存世界。

（二）解释变量

1.Wi表示工作状况,包括工作收入 (indinc)、岗位 (vocation)、单位类型 (depart)、员工规模(scale)等变量。其中,农民工人均收入为25 704元,平均收入以上农民工人数占比为28.7%,超过2/3的农民工收入低于平均水平；农民工从事的工作主要以服务员和普工 (非技术工种)为主,分别占比27.8%和23.5%；工作单位集中于私营个体企业,占比为73.3%,而且农民工从事的这些私营个体企业的规模通常较小,员工人数不到20人的占到了46.2%。

2.Li表示生活休闲,包括睡眠 (sleep)、上网(internet)、看电视 (watchtv)、读书 (reading)等变量。统计结果显示,农民工的每天平均睡眠时间为8小时,不低于平均睡眠时间的农民工比例达到了72.8%,说明农民工睡眠时间比较充足；经过一天的劳作之后,除了睡觉打发时间以外,农民工还通过上网、看电视和读书来休闲。其中,看电视的比例最大,为93.1%,日均看电视时长122.7分钟,上网比例为50%,而读书比例仅为18.4%,日均阅读时长为47.4分钟。

3.Hi表示健康与营养,包括医疗保险 (medical)、营养状况 (BMI)、身体健壮度 (上臂肌围AMC)。统计结果显示,农民工医疗保险参保比例为96.1%,接近全覆盖。BMI指数 (Body Mass Index即身体质量指数),是目前国际上常用的衡量人体胖瘦和健康与否的一个标准。按照WHO的标准,成人BMI指数的正常值在18.5至25之间,低于18.5表示过轻,超过25表示过重,若超过28的话则属肥胖。统计显示农民工的平均BMI指数为23.9,处于正常值区间。肥胖和偏瘦的农民工分别占12.6%和4.6%,前者高出后者8个百分点。如今,农民工生活有了较大改善,营养状况良好。衡量农民工健康状况的另一项指标是上臂肌围,反映身体结实程度。农民工就业主要面向劳动密集型的制造业和服务业,身体结实、能够吃苦耐劳对于其应聘职位具有很大优势。同时,反过来,从事劳动密集型行业也有利于身体变得结实。统计结果显示,农民工的平均上臂肌围为224毫米,其中,男性农民工的平均值是236毫米,女性农民工的平均值为211毫米。女性的平均水平处于标准范围①我国一般标准是:男性上臂肌围为248毫米,女性上臂肌围为210毫米。,而男性则偏低。

（三）控制变量

控制变量的基本统计描述见表3。值得指出的是,农民工学历的层次感比较明显。表3显示,农民工的平均文化程度为初中水平。进一步分组统计发现,具有初中文化程度的农民工人数占比为48.5%,高中及以上文化程度的农民工占到了24.6%,文化程度低于初中的农民工人数占比为26.9%。将上述三组按学历从低到高排列,其人数比例约为3∶5∶2。相关研究表明,教育对健康有正向作用 (程令国等,2014[26]),而健康会促进幸福感的提升,因此从这一点上讲,教育有助于提升农民工幸福感。但是,也有研究表明,文化程度与幸福感之间呈负向关系,即高文化的农民工在城市中会体验到更强的相对剥夺感(叶鹏飞,2011[27])。

表3 控制变量基本描述

四、实证研究

（一）模型估计方法

鉴于因变量幸福感是有序取值,故本文采用有序多值选择模型。将模型 (∗)中的所有解释变量和控制变量以向量X表示,则模型 (∗)可改写为:

其中,为独立同分布随机变量,为潜在变量,β为待估参数。不可观测的潜在变量与可观测变量happyi之间的关系由式 (b)表示:

其中:happyi取值1至5,分别表示幸福感很差、差、中等、好和很好；c1至c4为待估参数,称为“切点” (cutoff point)。设的分布函数为F(x),则可得到如下概率:模型参数估计采用极大似然方法 (MLE),则构建极大似然函数为:, 则对数似然函数为:

其中,1(·)为示性函数 (indicator function)。最大化样本对数似然函数,可通过求解式得到系数估计值而求解该式,则须知道分布函数F(x)的具体形式。由于现实世界大多数现象服从正态分布,则分布函数F(x)可选取标准正态的累积分布函数,亦可选取与标准正态分布图形相似的逻辑分布的累积分布函数。相对于标准正态分布,逻辑分布的累积分布函数具有解析表达式,使用ologit模型比oprobit模型在结果分析方面更为便捷。由于模型中解释变量的边际效应不仅与有关,而且还与解释变量取值有关,故我们不能像通常估计那样根据来解读解释变量的边际影响。因此,模型参数估计结果的大小并没有实际意义,但其正负方向却可以反映解释变量的正负影响。至于边际效应,本文通过ologit模型的几率比 (odds ratio)反映。

（二）模型估计结果

模型回归结果见表4。表4中模型 (1)是以模型 (∗)中解释变量作为选元对象进行选元回归(stepwise)的结果；模型 (2)是以模型 (1)中显著的解释变量作为保留变量和以模型 (∗)中的控制变量作为选元对象进行选元回归的结果；模型(3)是以模型 (∗)中所有自变量 (即解释变量和控制变量)作为选元对象进行选元回归的结果；模型 (5)是以模型 (∗)中解释变量作为保留变量和以模型 (∗)中的控制变量作为选元对象进行选元回归的结果；模型 (4)和模型 (6)为对照回归模型,没有采用选元回归,前者仅含解释变量,后者包含所有变量。

表4 MLE 估计结果

表4 MLE 估计结果

变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)年收入－0.336 5(0.213 4)－0.131 6(0.207 4)－0.390 7∗(0.226 3)－0.380 9∗(0.228 7)高级专业技术职位1.680 7∗∗∗(0.594 6)1.039 1∗∗∗(0.324 2)1.152 0∗(0.624 9)1.528 9∗(0.811 8)1.246 2(0.873 1)1.298 5(0.900 8)一般专业技术职位0.756 9(0.548 0)0.528 5(0.787 9)－0.182 9(0.871 0)－0.205 7(0.899 9)

续前表

人们习惯认为,农民脱离农业生产,进城打工主要是为了获得更高的收入,收入越高,其幸福感也越好,但表4结果表明,收入不能提升农民工的幸福感。控制其他变量不变的情况下,随着收入提高,幸福感反而降低。为了谨慎起见,我们作收入的核密度分布图 (见图1)和幸福感与收入的散点图 (见图2)来观察数据特征。从中看出,农民工收入分布主要集中于较低收入附近。随着图2中幸福感提升,农民工收入集中程度仍然处于较低位置,说明了随着收入水平的提高,农民工幸福感呈现向上弯曲的特征,收入提高并没有改善农民工的幸福感,农民工幸福感存在Easterlin悖论。除此之外,本文在模型中引入收入的平方项后回归发现,收入与幸福感之间的关系处于倒U型的右半支,造成这一结果的出现源于非收入因素的影响。

图1 农民工收入分布

图2 收入与幸福感散点图

与收入相比,如今的农民工越来越关心工作的本身及其环境。在各种岗位中,从事高级专业技术和管理岗位的农民工幸福感要明显高于从事一些普通的岗位 (如技工、普工、服务员等)的农民工幸福感。另外,我们发现一个有趣的现象就是,政府和国有企事业单位对于农民工的吸引力反而不如私营外资企业。这不难解释,对于农民工来说,前者既不能提供稳定的工作 (即无事业编制),也不能提供与体制内同等的收入待遇 (即通常所说的 “同工不同酬”),而后者提供的工作尽管也不稳定,但给予的报酬是按照市场定价,很少存在同工不同酬的现象。

实证结果发现,相对于其他闲暇,上网能显著增进农民工的幸福感。阅读和睡眠尽管也能促进农民工幸福感的提升但作用不显著。值得指出的是,看电视这种传统的娱乐方式会抑制农民工幸福感的提升,说明看电视可能是一种无聊打发时间的表现。比较而言,农民工更欢迎上网这种娱乐休闲方式。关于健康方面,计量结果表明,作为营养指标的BMI指标能够显著提高农民工的幸福感；另外,表征身体强壮程度的上臂肌围也能促进农民工幸福感的提升,但作用不显著。

计算上述模型 (1)～(6)中的几率比 (odds ratio)可以反映出各个变量的边际效应,其直观影响见图3。图3显示,在所有解释变量中,职业对于农民工幸福感的边际影响最大,其次是休闲和健康人力资本。以往,人们出去打工更为关心的是工资收入,不太在意工作是否脏、差、累。但如今这种现象已经发生了很大改观,农民工不太注重工作收入是否较高,尤其对于占比较大的新生代农民工来说,更是如此。譬如,在建筑工地,尽管工资收入较高,但你很难见到年轻人,大多数是一些上了年纪的农民工。工作的体面更受农民工青睐。①这一实证结果从新闻媒体报道处得到了验证。半月谈网站 (www.banyuetan.org)曾刊发 《新生代农民工:要工资更要体面?》一文 (2013年4月11日),文中指出,记者调查发现 “新生代农民工择业期望值普遍提高,除了劳动报酬,更看重就业质量、生活体验和人生价值的实现,体面就业已成为他们的自发需求”。

在上述以几率比反映的边际影响中,一些 “体面”工作比其他因素对于幸福感的影响要大,但具体作用须进一步深入分析。

首先,农民工喜欢体面的工作是不是因为体面的工作能带来更高的收入,归根结底还是注重收入呢?为了验证是否成立,我们将判别图4中的岗位与收入之间是否存在相关性。管理人员、高级专业技术人员、一般专业技术人员、办公室人员等四种岗位可以归为所谓的 “体面”工作,而农民工从事的司机、服务员、非技术工、技术工等另外四种岗位一般属于

图3 模型参数估计的几率比

劳动密集型行业职位,可以理解为非 “体面”工作。判别上述相关性,可采用属性变量的独立性检验,当然亦可通过双样本均值检验来反映。无论是采用双样本均值T检验,还是双样本均值非参数检验,结果均显示,在10%的显著性水平下,上述两类工作报酬不存在显著差异,说明工作不管 “体面”与否,总体收入水平相同,不存在所谓的工作越 “体面”,收入越高的现象。这一结论也反映了,对于农民工而言,群体内部不同岗位的收入差异并不明显。因此,在这种情况下,农民工当然会选择 “体面”的工作。

图4 岗位-收入对照

再者,按照本文定义,“体面”的工作一般属于非劳动密集型投入,偏管理、技术型岗位,而这些岗位农民工不可能自由选择,一般需要较高的学历或者工作能力才可胜任。“体面”工作的人比非 “体面”工作的人更有幸福感,可归结为 “体面”的工作本身激励还是工作体面的人所具有的更高学历、更好体魄、更舒适的工作环境等带来的幸福感?换言之,工作的 “体面”不同,与 “体面”相关的变量发挥的作用也不一样。为此,本文将引入 “体面”与其余相关变量的交叉项来验证 “体面”的影响。构建模型 (∗∗)如下:

其中,respecti＝1表示工作 “体面”,respecti＝0表示工作不 “体面”。

模型 (∗∗)回归结果①限于篇幅,模型回归结果没有列出,感兴趣的读者请向作者索取。表明:(1)从事 “体面”工作的农民工幸福感相对较高。(2)对于工作“体面”的农民工而言,收入和营养健康对于幸福感的作用并没有增大,但以internet度量的生活休闲明显提升了工作 “体面”的农民工的幸福感。(3)该模型估计结果再次验证了农民工幸福感呈现由西向东呈现梯度上升的特征,并与区域工资上升无关。

（三）模型估计问题讨论

1.内生性问题讨论。

导致模型存在内生性主要有三种情况:一是遗漏变量,本文模型遵从李子奈提出的由复杂到简单的建模原则,故遗漏变量问题不太可能出现；二是双向因果关系,幸福感会对工作、健康以及生活等产生影响,但并不构成因果关系,幸福感是一种心理感受,它不能决定外在客观存在的东西；三是自选择偏差,这个问题主要源自样本选择的非随机性,农民工选择回答是否幸福是外生的,不存在某种内生因素 (譬如收入低、学历不高、工作不好、身体差等)影响问题回答的质量,故样本偏误也不存在。

2.模型估计的稳健性讨论。

为了保证计量模型的稳健性,通常需要通过替代变量、剔除异常值等方式进行检验。由于本文排序模型中采用了逐步回归法构建实证模型,表4中模型(1)～(6)包含了不同变量组合,主要解释变量的估计结果基本保持稳健。因此,就本文而言,可能更多地需要考虑异常值的影响。考虑到收入一直是影响人们幸福感的一个重要因素,且收入与一些非收入因素之间存在一定的关联,本文采用收入为关键字剔除异常值。根据剔除农民工年收入低于1万元或高于10万元的样本数据之后进行的回归结果②限于篇幅,模型回归结果没有列出,感兴趣的读者请向作者索取。显示,收入对于农民工幸福感的正向影响依然很弱,农民工更加关心工作的本身。上网休闲和营养美食均有助于提升农民工的幸福感。农民工幸福感由西向东仍然呈现梯度上升的特点,并且学历越高,幸福感越好。异常值剔除前后,研究结论仍然保持一致性,说明估计结果稳健。

五、结论与启示

（一）研究结论

本文基于CHNS微观数据实证研究表明,农民工并不会由于工作的劳累和生活的艰辛,而丧失对生活的快乐体验,其幸福感毫不逊色于城市居民。利用ologit回归发现:学历越高的农民工幸福感越好,从而使得总体学历相对较高的新生代农民工幸福感并不会由于社会竞争加剧而比老一辈差；农民工幸福感由西向东呈现梯度上升的特征,并且这一特征跟区域工资收入上升无关；从事 “体面”工作的农民工幸福感要显著高于其他农民工,其中,闲暇带给他们的幸福感提升最为明显；与国有企事业单位相比,农民工在私营外资企业工作更有幸福感,说明在开放竞争的环境下,农民工会更有机会,更有成就感。上述结论表明,农民工奔向东部沿海发达地区务工,不仅是这些地区能够提供更高的工资收入,而更为重要的是这些地区能够提供更加开放和更多 “体面”的工作机会。另外,健康体魄、营养状况等健康人力资本和上网等生活习惯均有益于提升农民工幸福感。

（二）政策启示

本文研究带来的政策启示有两点:

1.在新常态下,提升农民工幸福感要突破传统思维,应从非收入因素角度思考幸福感提升问题。如今的农民主要以80后、90后为主,且早已脱离了农业生产,在城市务工,成为第二代农民工,即 “新生代”农民工。“新生代”农民工与他们的父辈之间不管是在思想观念,还是在生活习惯上均存在着巨大差异。在一定程度上,同为年轻人的 “新生代”农民工与城市户籍的青年人有着共同的特征,即思想前卫、个性张扬和追求舒适等。这就决定了对于 “新生代”农民工来说,良好的工作环境和发展空间的职业将更受青睐。提高农民工幸福感、营造和谐社会,政府在其中大有作为: (1)监督检查企业对于劳动法执行情况,打击损害农民工权益,尤其是危害农民工身心健康的行为。 (2)可将产业转型与农民工人力资本提升结合起来提高农民工幸福感,即淘汰落后产能,开展农民工培训,实现农民工就业迈向“体面”化。(3)制定专门的政府财政支持计划,补贴农民工享有城市基本公共服务,真正融入城市。

2.从农民工幸福感提升角度谈如何解决 “三农”问题中的 “农民问题”,思路可能更为开阔。以往,我们一谈到 “农民问题”,首先想到的是增收问题,但本文研究揭示,收入问题不再是农民心目中最为重要的问题。如今,农民工市民化问题则是农民问题的核心。从本文研究结论来看,农民工 “早退问题”是平衡收入与非收入因素的一种幸福决策行为,反映了农民工的市民化选择。东部沿海 “民工荒”与其说是劳动力短缺,倒不如说是农民工追求幸福感过程中产生的现象。随着城市化进程的加快,中小城市的公共基础设施和工作条件的日益改善,农民工选择大城市务工逐渐被去往中小城市工作代替。大城市的拥挤效应大大降低了农民工的幸福感。中小城市不断完善的城市功能和较低的城市进入门槛吸引着农民工向中小城市转移。只要中小城市提供更多的就业机会、更好的就业环境、更加开放的就业平台,农民工由大城市向中小城市转移必然成为潮流。而这对于推进更大可能的农民工市民化必将发挥积极作用。否则,农民工在大城市务工、在小城市定居的这种 “职住分离”则会产生很多问题。

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