政策规制、市场机制与流动人口的不确定性居留意愿

盛亦男 侯佳伟

摘要：对北京市流动人口进行研究发现，与2012年相比，2014年和2017年流动人口的不确定性居留意愿明显上升。产业疏解政策与市场机制共同影响着流动人口的居留意愿。在产业疏解政策的实施过程中，流动人口的就业机会等方面面临的迁移风险增加，使其形成不确定性居留意愿。传统行业就业与流动人口的不确定性居留意愿具有显著的正向关系，且交互分析表明，随着时间推移传统行业就业的流动人口不确定性居留意愿提升的可能性高于新兴行业就业的流动人口。收入差距与不确定性居留意愿具有负向关系，且极高的收入差距会削弱产业疏解政策对不确定性居留意愿产生的正向作用。

关键词：流动人口;不确定性居留意愿;产业疏解政策;收入差距;行业类型

中图分类号：C921 文献标识码：A 文章编号：1000-4149（2020）06-0017-18

一、引言

在迁移领域中，流动人口会对其定居地点做出决策。波恩（BOHNING）将国际移民的定居模式进行了概括，划分为新移民的定期往返阶段、部分移民建立社会网络阶段、家庭团聚与定居意识的形成阶段，以及移民争取社会权利和法律地位的阶段。在户籍制度因素的影响下，中国流动人口在早期的人口流动过程中呈现城乡间“循环流动”的模式。随着户籍制度改革逐渐深化，一些流动人口通过居住证等形式实现在城市长期定居，定居意愿也有所增强。可见，中国国内移民已进入波恩所阐述的移民解决的第三阶段。然而，流动人口在城市的居留意愿在不同时期会发生变动。城市的人口调控、产业疏解等政策的实施，以及地区间社会经济发展水平的变化，通过影响就业机会，使迁移风险发生变动。在迁移风险增加时，流动人口会形成“走一步、看一步”的观望态度，形成不确定性居留意愿。

中国正处在社会政策快速变动的时期。以1989年《关于严格控制民工外出的紧急通知》为标志，中国开始实施人口流动管制政策，并在随后的30余年对户籍政策进行循序渐进的改革，从早期的严格管控，逐渐发展为管理与服务并行，再到近年来以城市规模分类为依据进行户籍制度改革。依据《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》，与户籍规制宽松的中小城市不同，以北京为代表的中国特大城市，受困于交通拥堵、环境污染等城市病问题，仍然对城市人口总量进行严格控制。在《京津冀协同发展规划纲要》中，北京市明确了“四个中心”的城市战略定位，疏解非首都功能成为城市规划的重要任务，其主要手段是疏解部分不符合北京城市发展战略的产业。产业疏解政策会减少部分流动人口的就业机会，增加其在城市定居的风险。与此同时，北京依托工资收入的相对优势吸引人口流入，增加流动人口长期定居的意愿。可见，在政策规制和市场机制的影响下，流动人口不确定性居留意愿将发生变动。对于不确定性居留意愿的变动趋势、影响机制等问题有待深入研究。

北京市是中國特大城市中运用政策规制调节人口流动的典型城市，本文以北京市流动人口的不确定性居留意愿作为研究对象。研究问题如下：第一，在非首都功能疏解的背景下，产业疏解政策会使不确定性居留意愿发生怎样的变动？第二，北京市与其他城市相比具有收入的比较优势，对流动人口长期留京具有吸引力，在政策规制的背景下，北京市收入的比较优势是否依然增强流动人口的居留意愿？第三，市场机制和政策规制对不确定性居留意愿的影响是否具有差异？

二、文献综述

在中国人口的流迁过程中，居留行为与户籍制度密切相关。依据新古典经济学的研究，流动人口为获取更高的经济收入和丰富的就业机会而向城市迁移。但是受到户籍制度的制约，中国的流动人口往往在一定年龄后返回农村或维持其流动者身份，因此一些早期的研究关注流动人口的返乡意愿。但近年来的研究发现，虽然许多流动者无法获得城市户籍，但也拥有在城市长期的居留意愿，形成长期居留行为，因此不少研究开始探讨流动人口在城市的居留意愿及其影响因素。但是，这些研究仍然集中于“居留”层面，而不是“不确定”性的问题。一些研究将居留意愿划分为长期居留、离开或不确定，但只是将“不确定”作为与居留意愿比较的分类，或将“不确定”作为序次变量进入分析。总体来看，侧重于流动人口不确定性居留意愿的研究还比较有限。

不确定性居留意愿会影响居留意愿的分析结果，如范芝芬的研究发现，在有“不确定”意愿选项时，流动人口的居留意愿约在15%-30%，而没有这一选项，居留意愿则会提高到30%-40%。不确定性居留意愿在居留意愿的调查中占据相当的比例，不同研究数据的结果集中在20%-30%，如在福建省的调查中选择“难以确定”的比例达到31.5%，河南省的调查则显示“不确定”的居留意愿达到23.2%，北京约39%的流动人口对居留地点不确定。

流动人口形成不确定性居留意愿受到诸多因素的影响，除了社会经济特征、流迁经历等因素的影响，还受到迁移风险的影响。流动人口在流迁过程中会考量迁移风险，为此研究中应将迁移风险纳入对未来迁移回报的估计。这类迁移风险包括未来工资水平、生活条件、与亲属的关系以及适应当地文化等方面。如果迁移风险过高就会阻碍迁移行为的发生，使人们产生观望行为。可见，迁移风险增加将使流动人口形成不确定性居留意愿。流动人口通常选择家庭迁移策略以分散迁移风险。新迁移经济学认为，外出的家庭成员和其他家庭成员之间建立隐形契约，迁移者在劳动力市场上获取的收入会以汇款的形式给予其他家庭成员，而其他家庭成员也分担着迁移者面临的失业等迁移风险。可见，在迁移风险增加时，流动人口及其家庭成员会调整联合迁移策略，以减少迁移风险对家庭福利的影响。迁移策略的改变在居留方面表现为居留意愿的变化。

与以往研究相比，本文的贡献体现在以下方面：第一，不少研究忽视了确定性居留意愿（留城意愿或离城意愿）与不确定性居留意愿之间的差异，多将不确定性居留意愿与离城意愿合并编码。这种研究设计掩盖了流动人口的“不确定性居留意愿”提供的信息，因为那些“不确定”和“离开”的流动人口可能存在很大差异。不同于以往研究，本文将综合考虑不确定性居留意愿的形成机制与过程。第二，有关不确定性居留意愿的变动趋势及影响机制的研究在已有研究中很少涉及。产业疏解的政策规制将减少流动人口的就业机会，增加迁移风险，增强其不确定性居留意愿，而收入则通过市场机制增强流动人口抵抗迁移风险的能力，增强居留意愿，从而减少不确定性居留意愿。本文将综合考虑政府规制和市场机制对流动人口不确定性居留意愿的影响。

三、研究假设

1.收入水平与不确定性居留意愿

获取更高的经济收入是影响流动人口居留意愿的重要因素。二元经济结构下的劳动力迁移依据乡城实际收入差异贴现值而作出决策，该值受到迁移者的就业机会、迁移的固定成本以及城市实际收入净期望值的影响。假设迁移的固定成本对任何迁移者均是一致的，那么在市场机制的作用下，就业机会和劳动报酬是影响人口迁移的主要动因。由于迁移回报增强了流动者分散风险的能力，因此较高的经济收入对居留意愿具有正向影响效应。但是也有研究认为，流入地和流出地的收入差距对居留意愿的边际影响递减。收入水平与居留意愿呈现倒“U”形关系，即当超过了特定的收入水平时，提升生活质量会为流动者带来更高的效用。由于中国的劳动力市场呈现二元劳动力市场分割的特征，流动人口多处于劳动力市场中的第二部门，其就业待遇往往较低、人力资本难以得到合理评价，虽然多数人流动的目的是为了获取更高的经济收入，但是其收入只是为了提高社会经济地位，而非提高长期定居的可能。流出地与流入地之间的收入差距对不确定性居留意愿的影响仍然有待检验。

受自然地理条件、历史文化背景、区位优势和行政地位等因素的影响，北京的人均可支配收入与其他地区相比占据优势。《中国统计年鉴》的统计数据显示，从2000年到2017年，北京市城镇居民人均可支配收入从10345元增长到62406元，分别是全国水平的1.6倍和1.7倍，而城镇居民人均消费水平则从8493元增长到40346元，是全国水平的1.7倍和1.6倍。可见，北京市与其他地区收入差距的持续增加可能会增强流动人口在北京的长期居留意愿，减少不确定性居留意愿的形成。

2.产业疏解政策与不确定性居留意愿

人口流动为城市提供了充足的劳动力，但也受到城市基础设施不足和公共资源供给不足的客观约束。首尔、东京、伦敦、纽约、巴黎、莫斯科等国外大城市，采取了标准化管理、新城构建、中心城区改造和行政机构搬迁等形式，实现对城市人口的管理和规制。北京市近年来也通过发展城市新区、产业疏解等措施实现疏解非首都功能，调控人口规模的目标。自2014年以来，以《国务院关于进一步推进户籍制度改革的意见》中“严格控制特大城市人口规模”为标志，北京市的人口调控政策的效果不断加强。在产业调控政策方面，北京市于2014年和2015年先后出台了《北京市新增产业的禁止和限制目录》，旨在以产业疏解实现非首都功能疏解，到2020年实现北京市的常住人口规模控制在2300万人以内的目标。在2017年推行了“疏解整治促提升”专项行动（2017-2020年），以疏解非首都功能，优化首都发展布局，降低中心城区人口密度。

产业疏解政策所带来的就业机会冲击，会增加流动人口在城市就业的风险，使流动人口形成不确定性居留意愿。制造业等产业转移会引发就业人口规模下降，甚至通过产业关联产生倍增的影响。对北京市的研究发现，产业疏解政策减少了对劳动力的需求，分行业来看，批发零售行业、住宿和餐饮业疏解带来的人口疏解效果不明显，而交通运输、仓储和邮政业、房地产业疏解带来的人口减量效果明显，但也有研究证实对批发零售业和制造业的转移政策能够带来明显的人口疏解效果。产业疏解政策使被疏解行业的流动人口的定居意愿减弱，使其处于观望状态。

根据以上分析，本研究提出两个研究假设。

假设1：产业疏解政策的实施减少流动人口的就业机会，增加失业风险，进而增强流动人口的不确定性居留意愿。

假设2：户籍地的人均可支配收入与流人地实际收入差距增加，会增强流动人口在北京市的居留意愿，使不确定性居留意愿减弱。

四、数据与研究方法

1.数据来源与实证策略

数据来源于中国流动人口动态监测调查（CMDS）2012年、2014年、2017年在北京市的调查数据，调查对象为在北京市居住时间在1个月以上的非北京市户籍的常住人口，样本量分别为5853、7777、6846人。选取这一分析时间，是由于在2014年到2017年北京市出台了一系列产业疏解政策。存在缺失值的变量包括就业、收入和出生年月。由于本文关注产业疏解政策对传统行业和新兴行业就业的流动人口不确定性居留意愿的影响，因此不在业的被访者会使就业变量出现缺失值，此外，部分被访者未汇报收入和出生年月。户籍地来自西藏自治区和青海省的样本量很少，因此数据集中删去户籍地来自这两个地区的样本。整理后3年的样本量分别为4470、7033和4500人，总样本量为16003人。户籍地的人均可支配收入数据来自与调查时点对应年份的《中国统计年鉴》。

本文的实证策略为：第一，应用多元logit回归模型，分析2012-2017年政策规制和市场机制对北京市流动人口不确定性居留意愿的影响机制。依据《北京市新增产业的禁止和限制目录》，产业疏解政策对不同行业的规制程度有所差异，因此传统行业和新兴行业对流动人口不确定性居留意愿的异质性影响反映出政策规制的影响程度;此外，不同年份对不确定性居留意愿的影响，可以比較不同时期产业疏解政策的影响程度;收入差距对不确定性居留意愿的影响则反映出市场机制的调节作用。第二，基于交互模型，分析时间与行业的交互效应对不确定性居留意愿的影响，亦即在传统行业就业的流动人口的不确定性居留意愿是否随着时间推移而不断提升。第三，比较市场机制与产业疏解政策对不确定性居留意愿的影响存在的差异。对不同时期的流动人口不确定性居留意愿进行多元logit回归，分析传统行业与新兴行业流动人口不确定性居留意愿变动趋势。第四，应用倾向值匹配分析的方法进行稳健分析，比较干预组（传统行业）与控制组（新兴行业）就业的流动人口的不确定性居留意愿是否有显著差异。

2.变量测量

因变量为流动人口未来五年是否有在流入地长期定居的意愿，将该变量编码为三分类变量，即留京意愿、离京意愿和不确定性居留意愿。借鉴已有研究，北京市的产业疏解政策对制造业、批发零售业等传统行业的作用较强，而对信息传播、金融业等行业的疏解作用较弱。为了比较产业疏解政策对不同行业就业的流动人口的居留意愿产生的影响，利用系统聚类方法对流动人口从事的行业进行聚类分析，将其命名为传统行业和新兴行业，比较不同行业类型就业的流动人口的不确定性居留意愿存在的差异。

自变量方面，分析收入差距对流动人口居留意愿产生的影响。以往研究多考虑流动人口在城市的收入水平对居留意愿的影响，不同于这些研究，我们将收入差距界定为户籍地的人均可支配收入与流动人口在城市实际获取的收入之间的差距。将户籍地的人均可支配收入视为“潜在收入”，是指当流动人口选择不流动时可以获得的收入。农业户籍的流动人口的潜在收入界定为户籍地省份的农村居民的人均可支配收入，而城镇户籍的流动人口在户籍地的潜在收入界定为户籍地省份城镇居民的人均可支配收入，这一变量的处理方式在以往一些研究中也曾应用过。

本文将带眷系数界定为流动人口为非农就业，而随迁的其他家庭成员为纯眷属（非就业人口）的系数，不包括随迁家庭成员为非农就业，或进城原因为务工、经商的家庭成员。带眷系数的计算可以得到每一位就业流动人口平均带动的非就业眷属的人数。流动时间延长将提高流动人口的市民化水平，较长的流动时间意味着流动者在城市就业比较稳定，可以构建并拓展城市的社会网络、增强流动人口在城市长期居留的意愿。迁移距离的延长会降低流动人口长期居留意愿。为了保证外生性，迁移距离由Great Circle Distance公式计算获得，该方法在经济学、地理学等领域均有广泛的应用。流动人口在城市的居留意愿可能受到户籍地的落户门槛的影响，随着各地户籍制度改革深化，落户门槛较低的城市更容易吸引人口流入。因此，我们借鉴户籍地省会城市的落户门槛指数作为衡量户籍地落户难度的指标。

在个体层面，性别、年龄、婚姻状况、受教育程度等变量对居留意愿的影响在已有研究中被证实。因此，流动人口的年龄、性别、受教育程度、婚姻状况和户籍身份将作为控制变量进入模型（见表1）。

五、模型分析结果

1.流动人口的不确定性居留意愿的变动特征（1）流动人口的不确定性居留意愿明显增强。2012-2017年，北京市流动人口的留京意愿大幅度下降，不确定性居留意愿和离京意愿明显增长（见表2）。以2014年出台的《新增产业的禁止和限制目录》作为非首都功能疏解过程中产业疏解政策的标志，将2012年视为产业疏解政策执行前，而将2014年和2017年视为产业疏解政策执行后，与2012年相比，2014年和2017年流动人口不确定性居留意愿均有所提高，意味着更多的流动人口形成了不确定性居留意愿，也可能是由于部分流动人口由留京意愿或离京意愿转变为不确定性居留意愿。对于后一种情形，由于缺少追踪调查数据，我们无从得知三种意愿之间精确的转换率。但是从不同时期的调查结果可以看到，流动人口的不确定性居留意愿随时间呈现上升趋势。（2）流动人口不同群体居留意愿的变动特征。首先，城-城流动人口的留京意愿强，而乡-城流动人口的不确定性居留意愿明显提升。按照流动人口的户籍身份将其划分为乡-城流动和城-城流动，发现乡-城流动人口的居留意愿表现出更强的不确定性，城-城流动人口的留京意愿则明显强于乡-城流动人口。与2012年相比，2014年城-城流动人口的留京意愿有小幅度下降，之后略有提升，而乡-城流动人口的留京意愿则逐年下降。城-城和乡-城流动人口的离京意愿均有所提升，但乡-城流动人口上升的幅度更加明显。城-城流动人口的不确定性居留意愿有所波动，先升后降，乡-城流动人口的不确定性居留意愿则在2014年明显上升，到2017年也略有提升，两类人群不确定性居留意愿的差距不断扩大（见图1）。

其次，受教育程度较低的流动人口的不确定性居留意愿明显提高。大学及以上受教育程度的流动人口表现出稳定的留京意愿，小学及以下受教育程度的流动人口的不确定性居留意愿提升幅度则最为明显（见图2）。高等教育程度的流动人口在北京摆脱了劣势地位，其留京意愿不容易受到政策规制等迁移风险的影响。不同受教育程度的流动人口进入城市就业部门的概率有一定的差异，小学及以下受教育程度的流动人口由于在人力资本上居于劣势，更有可能进入传统行业就业，而大学及以上受教育程度的流动人口则更容易进入有相对工资优势的新兴行业就业。由于两类行业受到不同的政策影响，因而小学以下受教育程度的流动人口的离京意愿下降幅度更多。

2.不确定性居留意愿的影响机制

经检验模型未违反无关选择独立性（IIA）假设，可以应用多元logit模型分析。如表3所示，在传统行业就业的流动人口形成不确定性居留意愿和离京意愿的概率显著提升。北京市产业疏解政策的政策对象是高能耗、高污染、高排放企业，而这类企业大多集中于传统行业。因此，在传统行业就业的流动人口更容易形成不确定性居留意愿。

除了受到产业疏解政策的冲击，流动人口的居留意愿还受到收入差距的影响。户籍地的人均可支配收入与流入地实际收入的差距每增加1万元，不确定性居留意愿会降低0.065单位，离京意愿减少0.062单位。可见，在市场机制的作用下，区域间的收入差距提升是促进流动人口长期留京的动机。

从时间趋势来看，与2012年相比，2014年和2017年流动人口的离京意愿和不确定性居留意愿的概率显著提升，这说明，流动人口的留京意愿具有一定的时期特征，即随着时间推移，留京意愿逐渐减弱。在此期间，北京市的产业疏解政策等人口调控政策的实施，使就业机会减少，提高了流动人口失业的风险，离京意愿和不确定性居留意愿的發生概率不断提升。

在控制变量方面，带眷系数与不确定性居留意愿和离京意愿具有显著的负向关系。带眷系数每增加1单位，会使流动人口的不确定性居留意愿和离京意愿降低0.273和0.345单位。带眷系数代表着流动人口带动其他家庭成员进入城市和在城市长期居留的能力，非经济活动人口随迁虽然会增加流动家庭在城市生活的经济成本，增加就业家庭成员就业者的抚养负担，但是可以削减家庭成员相互分离带来的心理成本，增强流动人口在城市长期定居的意愿。流动时间与不确定性居留意愿和离京意愿具有显著的负向关系，流动时间每增加1年会使不确定性居留意愿降低0.083单位，离京意愿则会降低0.110单位。依据社会网络理论，随着流动人口在北京的居住时间延长，社会适应能力将使迁移者改变迁移计划，增强永久定居的可能性，使流动人口由长期居留转化为永久定居。迁移距离与流动人口的离京意愿和不确定性居留意愿具有显著的正向关系，迁移距离每增加100公里，不确定性居留意愿将提升0.011单位，而离京意愿将增加0.031单位。随着距离的增加，交通成本、心理成本和获取迁移信息的难度将增加，而就业机会则会衰减，这些因素会导致迁移风险提高，削弱流动人口的留京意愿。户籍地落户门槛与离京意愿和不确定性居留意愿的关系不显著。

在人口学特征方面，与1990世代相比，1960、1970和1980世代的流动人口离京意愿会显著降低。这意味着，高年龄组世代的流动人口有较长的留京时间，经济基础相对较好，在城市构建起了社会网络，有助于其提升留京意愿。但是，人口年龄世代与不确定性居留意愿没有显著的统计关系。男性、不在婚、拥有较低的受教育程度，以及农业户籍人口拥有不确定性居留意愿和离京意愿的可能性明显高于参照组。

进一步考察行业与时间的交互效应对不确定性居留意愿的影响，控制变量与表3的模型一致。分析结果显示（见表4），行业和调查时间对流动人口的离京意愿和不确定性居留意愿具有显著的正向影响关系，与表3模型的分析结果一致。而交互效应的分析则显示，与2012年在传统行业就业的流动人口相比，2017年在传统行业就业的流动人口形成不确定性居留意愿的可能性将提高0.3单位，风险比提高1.3倍。这说明，受到政策规制的影响，在传统行业就业的流动人口形成不确定性居留意愿的可能性有所提升。

3.不同时期流动人口不确定性居留意愿预测值的比较研究

分别对2012年、2014年和2017年的调查数据进行多元logit回归，选择的控制变量与表3的模型一致（见表5）。结果显示，2012年、2014年和2017年的回归系数结果十分相似，在传统行业就业与流动人口的形成不确定性居留意愿和离京意愿呈显著的正向关系，分别使传统行业就业的流动人口的不确定性居留意愿提升0.498、0.207和0.440单位，离京意愿则上升0.494、0.440和0.067单位。而收入差距扩大则与离京意愿和不确定性居留意愿呈现显著的负相关关系。收入差距每增加1万元，会分别使不确定性居留意愿下降0.118、0.065和0.040单位，离京意愿下降0.097、0.085和0.035单位。

应用条件效应图分析近年来市场机制和政策规制对流动人口居留意愿的双重影响。由于不同收入差距的居留意愿的概率预测波动比较剧烈，为了更好地观察其变动趋势，对条件效应图进行了局部多项式修匀（如图3、图4和图5所示）。实线代表在传统行业就业的流动人口，虚线代表在新兴行业就业的流动人口，横坐标代表在2012年、2014年和2017年流动人口在户籍地的人均可支配收入与在北京的实际收入的差距，纵坐标代表不确定性居留意愿、离京意愿和留京意愿的预测概率值，曲线则描绘了不同收入差距对应的居留意愿预测概率的变化。横轴原点左侧代表户籍地的人均可支配收入高于北京的实际收入，右侧代表着实际收入高于户籍地的人均可支配收入。

第一，与2012年相比，2014年和2017年流动人口不确定性居留意愿和离京意愿的预测曲线向上移动，而留京意愿则向下移动。这表明，随着时间推移，流动人口的不确定性居留意愿和离京意愿呈现提升的趋势，而留京意愿呈现下降的趋势。

第二，受到产业疏解政策的影响，在传统行业就业的流动人口的不确定性居留意愿和离京意愿明显提升，而留京意愿则有明显下降，使得与2012年相比，2014年和2017年新兴行业和传统行业流动人口的不确定性居留意愿和留京意愿预测曲线的距离不断扩大。

第三，不确定性和离京意愿的预测曲线呈现倒“J”型分布，留京意愿的预测曲线呈现“J”型分布。居留意愿预测曲线在横轴原点处形成拐点，原因在于户籍地人均可支配收入更高的流动人口，与实际收入更高的流动人口的人口学特征有较大的差异。户籍地人均可支配收入更高的流动人口以低学历、低收入为主要特征。户籍地人均可支配收入更高的流动人口，其平均受教育程度在小学及以下的比例为11%，而实际收入更高的流动人口受教育程度在小学及以下的比例仅为4%;户籍地人均可支配收入更高的流动人口的平均收入，仅为实际收入更高的流动人口的67%。随着户籍地人均可支配收入超过实际收入的幅度增加，流动人口越有可能属于低学历、低收入的群体，即使返回流出地，他们的收入也很难达到流出地的平均收入水平，因此他们宁愿長期留在北京，成为无法离开北京，但又受到政策规制的一批人。因此，随着收入差距增大（户籍地人均可支配收入>实际收入），流动人口的不确定性居留意愿和离京意愿有所降低，而留京意愿有所提高。

第四，居留意愿受到市场机制的影响。随着户籍地人均可支配收入与实际收入的差距增加，留京意愿的预测曲线向上移动，而不确定性居留意愿和离城意愿则随着收入差距的扩大而不断下降。这也意味着，当收入差距极大时，城市的产业疏解政策对于居留意愿的影响作用会受到市场机制的削弱。流动人口不确定性居留意愿曲线的下降速度先快后慢，而离京意愿和留京意愿曲线也有类似的变动趋势。这说明，在收入差距较大时，流动人口的留京意愿呈现出“刚性”，不容易受到其他因素的干扰。

4.稳健性分析

本文应用倾向值匹配方法进行稳健性分析。因变量是流动人口的不确定性居留意愿，匹配的协变量包括收入差距、流动时间、带眷系数、迁移距离、户籍地落户门槛以及个体特征。为便于比较，分别对2012年和2017年传统行业与新兴行业就业的流动人口的不确定性居留意愿进行匹配分析。对干预组和控制组共同区间的检验显示，干预组（传统行业）与控制组（新兴行业）倾向值得分的共同支持域范围较广，适合选用多种匹配方法（见图6、图7）。

2012年和2017年的数据在倾向值匹配后进行了数据平衡检验，结果显示，在不同的匹配方式下，干预组与控制组之间的偏误（Mean Bias，Med Bias）均有大幅度下降。2012和2017年数据平衡系数B均小于25，系数R在0.25到2之间，说明数据在配对后达到了平衡（见表6）。

从匹配结果来看，2012年和2017年多种倾向值匹配方法的ATT均在5%的水平上显著（见表7）。数据分析结果显示，2012年干预组和控制组的不确定性居留意愿有明显差异，传统行业流动人口的不确定性居留意愿比新兴行业的流动人口高0.169-0.209单位。2017年传统行业中流动人口的不确定性居留意愿高于新兴行业流动人口0.097-0.143单位。显然，不同时期比较来看，传统行业与新兴行业流动人口的不确定性居留意愿均有显著差异，且在传统行业就业会显著提升流动人口的不确定性居留意愿。

六、結论与讨论

本文利用流动人口动态监测调查的多期调查数据与宏观统计数据，研究产业疏解政策背景下北京市流动人口不确定性居留意愿的变动，采用多元logit模型进行实证研究，得出以下结论。

第一，北京市的产业疏解政策作为政策冲击，通过减少就业机会使流动人口面临更多的迁移风险，使其形成不确定性居留意愿，弱化留京意愿。对不同群体的分析则发现，乡一城流动、受教育程度较低的流动者在流动人口中处于弱势地位，其定居决策更容易受到外界因素的干扰和冲击，形成不确定性居留意愿。

第二，近年来北京市流动人口的不确定性居留意愿和离京意愿明显上升，留京意愿则大幅度下降。与侯慧丽研究中认为产业疏解政策对居留意愿的影响弱于教育因素作用的结论不同，本文发现与新兴行业就业的流动人口相比，在传统行业就业的流动人口更有可能形成不确定性居留意愿，且随着时间推移，这种影响趋势不断增强，这意味着政策规制使传统行业流动人口的不确定性居留意愿和离京意愿增强。

第三，流动人口的居留意愿除了受到产业疏解政策的影响之外，市场机制对居留意愿的影响不容忽视。与其他学者等的研究结论有所差异，本文发现随着收入差距增加，流动人口的不确定性居留意愿和离京意愿逐步降低，而留京意愿则不断增强。而在收入差距达到很高的水平时，留京意愿呈现“刚性”特征，使产业疏解政策对不确定性居留意愿产生的影响受到削弱。

第四，北京市流动人口的居留意愿，除了受到产业结构调整、区域间经济发展水平等因素的影响，还将依据流动距离、时间、带眷系数、代际、性别、受教育程度等个体微观因素进行衡量。

北京市流动人口的不确定性居留意愿增强，会影响未来北京市的人口集聚趋势。《北京统计年鉴2019》的数据表明，北京市的常住外来人口规模在2015年达到822.6万人，之后逐年下降，到2018年减少为764.6万人，常住人口规模从2016年开始下降，到2018年下降为2154.2万人。可以预期，随着非首都功能疏解过程中产业疏解以及配套政策的实施，北京市未来的人口规模有可能继续下降。但是，鉴于北京市在人均平均工资水平上占据的优势，这种下降的趋势有可能受到市场机制的调节而减缓。对于那些户籍地人均可支配收入远低于在北京市收入的流动人口，产业疏解的政策效果可能不明显。要引导流动人口空间集聚的格局，除了政策措施的引导外，还需提升其他地区的经济发展水平，促进公共服务均等化来实现。由于流动人口形成更强的离京意愿和不确定性意愿，随着“人随产业走”政策的实施，部分流动人口将随产业向承接北京市疏解产业的城市和地区转移，为这些地区带来潜在的发展机遇。这些承接地可以依托人才导向的优惠政策吸引技能型流动人口在疏解地区长期居留，促进城市未来的经济发展，同时也应做好规划，应对人口随产业流入而带来的交通、教育等基础设施和公共服务方面的压力。一些缺乏技能的流动人口可能会最终返乡，因此，以人口流出为主的省份和地区也应关注低技能流动人口的返乡潮，为其提供职业教育和培训机会。

[责任编辑 方志]