经济发展、农民工收入与学龄前子女随迁——基于门槛效应的分析

陈 翔，刘亚楠

（1.西安财经大学 统计学院，陕西 西安 710100；2.渭南师范学院 经济与管理学院，陕西 渭南 714099）

一、引言

分析农民工收入与学龄前子女随迁之间的关系有助于解决农村留守儿童问题。由于父母长期不在身边，留守儿童容易出现营养摄入不均、身体发育不良、性格偏于内向、学业上更易逃课等状况，这将进一步造成农村劳动力质量低下、农村青少年犯罪率增高等问题。对此，中共中央、国务院印发了《乡村振兴战略规划（2018—2022年）》（以下简称《规划》），指出要“保障农民工随迁子女以流入地公办学校为主接受义务教育”，以促进农民工子女随迁。《规划》出台后，困扰农民工父母的流入地教育问题得到了缓解，但影响子女随迁的其他因素依然存在，且影响不同年龄段的农民工子女随迁的主要因素是不同的。就学龄前子女而言，能否入学并不是农民工父母需要考虑的问题，那么影响学龄前子女随迁的主要因素是什么？考虑到农民工进城务工的直接目的是“赚钱”，农民工的收入状况是其进行各种决策时的重要考虑条件，因此农民工收入可能是影响学龄前子女随迁的主要因素。从现有文献看，部分学者发现农民工收入增加可以促进子女随迁，另一部分则未得到相似结论（雷万鹏和徐璐，2016；刘成斌和童芬燕，2016）[1,2]，这说明农民工收入对子女随迁的影响结论并不统一。在研究FDI对农村剩余劳动力转移的影响时，学者们的结论也截然不同，赵德昭（2014）[3]推断其中存在门槛效应。受此启发，农民工收入对学龄前子女随迁的影响中是否也存在门槛效应，即只有当农民工收入低于（或高于）门槛值时，农民工收入增加才会显著促进子女随迁？目前，学者们还未证实这一门槛效应在我国是否存在，也没有探析这一门槛效应背后的理论机制，不利于政府深入了解影响农民工学龄前子女随迁的因素。鉴于此，本文以农民工家庭的学龄前子女为研究对象，分析农民工收入影响学龄前子女随迁中的门槛效应。首先从理论上探讨门槛效应背后的农民工父母决策机制，然后通过实证研究检验门槛是否存在，并计算出具体的门槛值。研究结论能帮助政府深入了解影响学龄前子女随迁的主要因素，也有助于丰富农民工子女随迁影响因素的相关研究。

二、农民工子女随迁的相关研究回顾

（一）农民工子女随迁的现实基础

改革开放初期，农村人口涌入城市打工，子女随迁问题随之产生。随着经济发展，农民工在进城务工的过程中逐渐抛弃了个体迁移模式和夫妻迁移模式，开始选择包含子女的家庭迁移模式（孔祥智和顾洪明，2004；段成荣等，2008；朱明芬，2009；Fan et al.，2011；高淑桃等，2012；盛亦男，2013）[4-9]。伴随着农民工迁移模式的变化，学者们发现农民工随迁子女在当地存在社会融入问题，而留守子女又会因缺少父母照顾常出现心理疾病、成绩下降和辍学等现象（Hu，2012；刘明，2012；Zhao et al.，2014；李钟帅和苏群，2014；Wu et al.，2015；Xu and Xie，2015；陈刚，2016；孙文凯和王乙杰，2016；丁继红和徐宁吟，2018；Huang et al.，2018）[10-19]。

（二）收入以外因素对农民工子女随迁的影响

为帮助政府在制定子女随迁政策时做到有的放矢，学者们进行了农民工子女随迁影响因素分析，主要包括农民工的个人特征、子女特征、收入特征、流动特征、流出地特征与流入地特征。许召元等（2008）[20]利用对4 000多个农民工的问卷调查数据分析发现，流入地特征（打工地学校收费太高）和农民工工作特征（没有时间照顾子女）是农民工不愿带子女到城市就学的主要原因，流出地特征（老家无人照顾小孩）和“希望自己抚育子女”是农民工带子女到城市就学的主要原因，农民工自身特征（文化程度）和工作特征（收入水平、工作类型等）对其子女就学地点的选择也有显著影响。梁宏和任焰（2010）[21]利用2006年“珠三角”农民工抽样调查的原始数据探索后发现，农民工子女的流动与否在很大程度上受制于子女自身特征（年龄）、流出地特征（农村社会支持）、流动特征（迁移距离）和农民工工作特征（城市生存状态），子女是否随迁是父母权衡利弊后的理性选择结果。陶然等（2011）[22]基于2009年四个城市化地区流动人口的调查数据，研究发现农民工子女自身特征（性别和年龄）、农民工特征（工作类型、家庭非农收入占家庭总收入的比例）和流入地特征（学校的教育政策）对随迁子女就学地的选择有显著影响。宋锦和李实（2014）[23]采用2008年CHIP数据中的城镇农民工住户样本，研究发现影响子女随迁的主要因素包括农民工自身特征（配偶是否迁移、受教育水平）、农民工就业特征（就业合同的状态、收入水平）、流动特征（迁移距离）。刘成斌和童芬燕（2016）[2]应用国家卫生和计划生育委员会2013年流动人口动态监测数据，统计发现农民工子女随迁行为会受到经济与社会多重变量的影响。雷万鹏和徐璐（2016）[1]基于六个城市的实地调查，发现农民工父母个人特征、社会经济背景、流动特征、家长对教育政策的感知等因素对其子女就学地点的选择有显著影响。Fang和Shi（2018）[24]利用2016年的流动人口调查数据研究发现，农民工自身特征（年龄、受教育程度）、流动特征（流动时间和距离）、工作特征（农民工收入、有无就业合同）、流入地特征（医疗保障状况）都会影响子女随迁，但子女能否随迁与子女自身特征（性别）无关。

（三）收入因素对子女随迁的影响

在众多可能影响农民工子女随迁的因素中，农民工收入作为农民工的工作特征，备受学者们关注。Harris和Todaro（1970）[25]认为，收入是影响发展中国家农村人口迁移到城市的主要因素，且Zhu（2002）[26]的研究支持了Harris和Todaro的观点。近年来，学者们发现农民工收入对子女随迁的影响存在显著差异。

部分研究认为，农民工收入增加能够显著促进子女随迁。许召元等（2008）[20]利用对4 000多位农民工的问卷调查数据分析发现，农民工收入水平对子女就学地点的选择有显著影响，收入水平越高的农民工父母越倾向于将子女带到城市就读。雷万鹏和徐璐（2016）[1]基于六个城市的实地调查，以农村、县镇和城市三个就学区域偏好为被解释变量，运用多项Logit模型探讨发现收入越高的家庭越希望子女在城市就读。

还有部分研究认为，农民工收入增加不能促进子女随迁。梁宏等（2010）[21]基于2006年的“珠三角”农民工抽样调查数据，运用Logit模型分析发现农民工月收入对子女流动与否没有显著影响，这可能是由整个农民工群体的收入水平很低且变异程度不大造成的。宋锦和李实（2014）[23]的实证结果显示，农民工收入增加甚至会抑制子女随迁。与梁宏等（2010）[21]所发现的单一结果相比，陶然等（2011）[22]、刘成斌和童芬燕（2016）[2]的研究结论相对更多元化，即认为收入对子女随迁的影响情况不唯一。陶然等（2011）[22]发现，流动人口家庭非农收入占家庭总收入的比例对流动人口子女就学地的选择有显著影响，但家庭人均收入的影响并不显著。刘成斌和童芬燕（2016）[2]发现，农民工月收入水平对其义务教育学龄的子女随迁并不具有统计学上的显著影响，但对总体子女随迁的发生概率有提升作用。

（四）边际贡献

在农民工收入影响子女随迁的现有研究中，所得结论存在明显差异，这说明农民工收入对子女随迁的影响可能并非呈简单的线性关系。赵德昭（2014）[3]在研究FDI对农村剩余劳动力转移的影响时发现学者们的结论截然不同，由此推断其中存在门槛效应。受此启发，本文猜测农民工收入对学龄前子女随迁的影响也可能存在门槛效应，即只有当农民工收入低于（或高于）门槛值时，农民工收入增加才会显著促进子女随迁。与现有文献相比，本文的边际贡献有两点。第一，在研究对象上，本文聚焦于农民工家庭学龄前子女，并以此为切入点进行分析。现有研究通常将所有农民工子女作为研究对象，较少考虑农民工家庭中学龄前子女的特点，实际上学龄前子女具有不受入学条件影响这一特征，其随迁影响因素与其他年龄段的农民工子女是不同的。同时，由于计划生育政策，导致所考察样本主要为一孩家庭，所以本文研究一孩农民工家庭学龄前子女随迁的影响因素，所得结论更能体现实施计划生育以来农民工学龄前子女这一群体的特点，是对农民工收入影响子女随迁方面研究的深化。第二，在研究视角上，现有研究认为农民工收入对子女随迁要么有促进作用要么没有明显影响，而本文从非线性的视角出发，提出并论证了“农民工收入影响学龄前子女随迁中存在门槛效应”这一观点，为政府厘清农民工收入和学龄前子女随迁间的关系提供了参考。

三、理论机制

（一）影响农民工子女随迁的主要因素

据已有研究，农民工子女随迁会受到多种因素的影响，主要集中于六个方面，具体包括子女自身特征（年龄、数量、性别等）、农民工个人特征（年龄、教育程度、婚姻状况等）、农民工就业特征（收入状况、是否为雇主、工作单位性质、周工作时间等）、农民工流动特征（跨省流动、省内跨市、市内跨县、流动时间等）、流出地特征（留守老人数量、兄弟姐妹数量等）和流入地特征（当地经济发展状况、医疗状况、教育入学状况等）。例如，在多子女家庭中，父母可能会优先照顾幼小的子女，将其带到身边，而将年长的子女留在户籍地，即子女数量和年龄会影响随迁结果；部分农民工夫妇采用丈夫外出、妻子留守的模式，这种模式下子女大概率不会随迁，相较而言，一起外出的农民工夫妇则可能会让子女随迁；流动距离和流动时间越短，子女留守户籍地的可能性越大；户籍地若有亲戚朋友帮助照看子女，则子女留守的可能性会较大；流入地的教育资源、医疗资源、住房和城市经济发展状况越好，特别是入学条件越宽松，达到入学年纪子女随迁的可能性就越大。

（二）学龄前子女的特殊性以及门槛效应背后的理论机制

对学龄前子女而言，经济因素决定了其是否随迁。“学龄前”状态使得流入地教育资源和入学条件对子女随迁的影响消失，此时农民工父母所面临的抉择是“赚钱”与“保证子女健康成长”双重目标下收益与成本的综合衡量。具体体现为：一方面，大部分进城务工者的首要目的是“赚钱”，如若不能则留在农村是更好的选择；另一方面，父母都希望子女能够得到更多陪伴，以保证子女健康成长。在以上两个目标的作用下，农民工父母会进行成本和收益的衡量：子女随迁会产生随迁成本，使收入减少，但子女在父母的陪伴下可能会更好成长；子女不随迁，农民工可获得更多的工作时间，会增加收入，但子女可能会因为缺少父母的陪伴而产生身心健康问题。通常来看，农民工父母并不会一味地只为增加收入而忽略子女的成长，“情感”因素会产生很大作用，大部分农民工采用的策略是“在保证获得相当收入的前提下，随迁其子女”。这种“相当收入”是指扣除子女随迁成本后仍然存在一定余额的收入，其具体大小来自农民工的主观判断，这一判断很可能参照农民工能够切实体会到的当地经济水平（当地平均收入水平）。也就是说，农民工会进行判断，如果农民工收入减去子女随迁成本后为负数，那么直接回农村或者将子女留在户籍地由他人照顾显然是更理智的选择。只有当收入相对于当地经济水平（平均收入水平）而言差距不大，或者在支付子女随迁成本后其余额能够达到自身可接受的程度，农民工才会随迁子女。

以上分析说明，学龄前子女随迁与否取决于农民工在流入地的收入是否能够达到一定水平。从分析过程来看，所基于的条件是：（1）子女是学龄前儿童；（2）父母同时外出务工；（3）户籍地存在可以照顾子女的人；（4）流入地（城市）的生活成本高于户籍地（农村）；（5）父母对子女不存在性别上的偏爱；（6）流动距离和时间都较长。条件（2）如果不成立，即夫妻一方在农村一方在务工地，那么子女随迁的可能性不大，随迁与收入高低无关。条件（3）如果不成立，即户籍地无人照料留守子女，那么子女只能随迁，与农民工父母的收入高低无关。条件（4）如果不成立，那么子女随迁是更加合适的选择，不会受到父母收入的影响。条件（5）和条件（6）如果不成立，则农民工收入对子女随迁的影响较弱。条件（1）至（6）的存在排除了其他因素的干扰，能够保证理论分析的合理性。与理论分析相对应，在后文的实证研究中为了排除其他因素的干扰，本文一方面加入控制变量，另一方面对样本进行限制，限制样本所参考的即是条件（1）至（6）。

基于上述条件，图1显示了农民工收入影响学龄前子女随迁的理论机制。当农民工收入远低于当地人均收入，在农民工收入减去子女随迁成本后所剩无几甚至为负时，为了达到“赚钱”这一主要目标，农民工不会随迁子女。随着农民工收入的增加，当农民工收入与当地人均收入相比较为接近或者达到某种程度，在收入减去子女随迁成本后还有较多余额时，此时“赚钱”这一主要目标已经基本达到，随迁子女是农民工权衡利弊后更加合理的决策。

图1 农民工收入影响学龄前子女随迁的机制

（三）门槛效应背后理论机制的模型化展示

本文尝试将上述理论分析过程模型化，即在Dahan和Gaviria（2003）[27]的基础上构建收入增加影响子女随迁的门槛效应模型。由于计划生育，我国一孩家庭居多，后文实证研究中的调查数据显示一孩农民工家庭占样本的80%，因此模型考虑的是一孩农民工家庭。

Is和Iu的设定与Dahan和Gaviria（2003）[27]一致，分别是学龄前子女随迁与不随迁两种情况下子女未来的收入。ws是随迁后子女未来的工资，b是父母给予子女的投资，h是随迁成本，i是贷款利率，即随迁子女未来的收入一方面来自工资，另一方面来自父母的投资b，其收入需要扣除随迁成本h。wu是留守子女未来的工资，r是存款利率，留守子女因为缺少父母的陪伴，在幼年时期身心发育可能不足，会较早进入简单行业。父母的效用受自身消费和子女未来收入（发展）的影响，不妨设父母的效用函数为CβI1-β，其中C为消费，I为子女未来收入，则子女随迁与不随迁两种情况下父母的效用分别为：

其中，Us是子女随迁情况下父母的效用，Uu是子女不随迁情况下父母的效用，二者的差异在于子女未来收入不同。当Us＞Uu时，父母选择随迁子女，即：

化简为：

将父母收入inc=C+b带入以上不等式，得到：

可见，学龄前子女是否随迁取决于父母收入inc是否大于阈值fc，当收入inc大于阈值fc时，农民工才会随迁其子女，是否随迁的背后是农民工父母对随迁前后利益的考量。农民工收入的一部分要用于自身生存消费C，如果农民工在当地的收入较低，收入inc小于阈值fc，在收入扣除子女随迁成本后将所剩无几甚至为负，此时农民工父母出于“赚钱”的目的不会选择随迁子女。随着农民工收入的增加，当收入inc大于阈值fc，在收入扣除子女随迁成本后剩余较多时，鉴于“赚钱”目标已经达到，农民工父母为了子女的长远发展会选择随迁子女。

（四）研究假设

综上分析，本文提出假设：在条件（1）至（6）满足的情况下，农民工收入对学龄前子女随迁的影响中存在门槛效应。条件（1）至（6）代表一种普遍情况：农民工夫妻同时到距离户籍地所在农村较远的某个城市长期打工，城市生活成本高于农村，子女未到入学年龄，在户籍地农村有亲戚可以照顾其子女。在这一情况下，当农民工收入与当地人均收入之比低于门槛值时，农民工受其收入限制，难以随迁子女，此时收入对子女随迁的限制作用较大，在实证研究中表现为收入增加对子女随迁有显著影响。当农民工收入与当地人均收入之比高于门槛值后，农民工随迁子女的决策就会较少受到收入的限制，即收入对子女随迁的限制作用很小，在实证研究中表现为收入增加对子女随迁没有显著影响。在门槛值前后农民工收入对学龄前子女随迁的影响存在显著差异，基于这一理论逻辑，本文可以通过实证研究获得具体门槛值。

四、研究设计

（一）数据来源

本文数据来源主要有两个，其中一个是“全国流动人口卫生计生动态监测调查数据”，该调查以城市为最小行政单元，在每个城市中抽取一定数量的农民工家庭，将一个家庭作为一个样本，不同城市抽取的样本量不同，然后对每个农民工家庭进行问卷调查。鉴于调查并没有对每个农民工家庭进行跟踪，因此每年抽取的农民工家庭不一样，即每一年的样本是变化的。本文采用2018年的调查数据进行实证研究，实证中的因变量、自变量和微观控制变量数据均来自于这一调查数据。另一个是“中国宏观经济数据库”中的城市板块数据，实证中的宏观控制变量数据源自于此。二者通过STATA平台以城市名称为链接实现市级匹配。

样本的选取与理论分析相一致，鉴于本文关注的是一孩家庭中的学龄前子女，因此实证中只保留农民工子女年龄为1～6岁的样本，再除去因变量信息缺失的样本，剩余样本中一孩家庭占比达80%。所用样本中农民工的户口均为农村，进城目的均为打工赚钱，农民工夫妻均居住在务工地。①另外，删除农民工收入数据中出现的极端值和农民工收入缺失的样本。

（二）变量选取

1.因变量：农民工子女是否随迁。当农民工子女随迁时，该变量取值为1，不随迁时取值为0。因变量根据问卷中的问题“307I子女现居住地：1本地；2户籍地；3其他地方；4去世（跳问下个子女）”获得。本文只考虑农民工子女的留守和随迁，故删去选择为“3其他地方；4去世（跳问下个子女）”的样本。

2.核心自变量：农民工家庭总收入。该变量根据问卷中的问题“106过去一年，您家平均每月总收入（税后）为多少？”获得。

3.控制变量。控制变量包括微观变量和宏观变量。参考赵德昭（2014）[3]、许召元等（2008）[20]、梁宏和任焰（2010）[21]、陶然等（2011）[22]、宋锦和李实（2014）[23]、Fang和Shi（2018）[24]、吴霓（2012）[28]等文献，微观变量选用了：农民工子女特征，指农民工子女的年龄、性别；农民工自身特征，指农民工的年龄、民族、受教育程度、定居当地的意愿；流动特征，包括迁移范围、迁移时间；农民工工作特征，包括是否为雇主、工作单位性质、周工作时间、在当地是否有医疗档案；流出地特征，指农民工的老家存在几个老人、是否有兄弟姐妹。宏观变量主要指流入地特征，有农民工工作城市的人均GDP、人口数、失业保险参保人数、医院机构数、园林绿地面积和小学学校数。表1为变量的描述性统计结果。

表1 变量基本情况

（三）模型构建

1.主要实证模型构建。因变量是二元变量，参考李清彬和李博（2013）[29]、白志远和亓寿伟（2017）[30]的研究，本文选用Logit模型（模型1）进行实证分析。考虑到因变量为离散选择变量，本文未使用Hansen（2000）[31]的门槛模型，②而是借鉴其设计思路，在模型1中加入门槛哑变量ci，得到模型2。实证过程分为三步：第一步，运用模型1估计出各城市收入的影响系数βinc，通过观察系数的显著性得到门槛值范围；第二步，运用模型2计算门槛值ca*；第三步，在跨过门槛值的城市中，运用模型1分析其他因素对随迁的影响。

模型1中，pi是农民工家庭i随迁子女的潜在意愿，inci是农民工家庭总收入（取对数），xi是前文所述控制变量，εi是服从logit分布的扰动项，βinc和βi′是影响系数。收入影响系数βinc表示收入增加对农民工迁移子女的潜在意愿的影响。模型2在模型1的基础上加入了门槛哑变量ci和交互项inci×ci，ci在ratei≥ca*时为0，在ratei＜ca*时为1。其中，ratei是农民工家庭i所在城市的农民工平均收入与当地人均GDP之比。ca*是门槛值，等于max｛ca|βinc×c显著｝。ca=ca*+△，△是设定的ca与门槛ca*之间的差额（后文设定的步长为0.1）。

2.缓解内生性问题。内生性主要源于三个方面：一是因变量和自变量互为因果，二是遗漏变量，三是测量误差。鉴于本文获得的并非一手数据，所以无法控制测量误差。对于互为因果和遗漏变量带来的内生性，其原理可用如下公式表示：

yi和xi互为因果或者存在遗漏变量都会导致xi与扰动项εi相关，而xi与扰动项εi相关将导致估计式（13）得到的结果不准确。对此可采用工具变量法进行解决，其思路是选择工具变量gi，需满足gi与xi相关同时与εi无关，即：

式（14）中gi与εi不再相关，内生性问题得到解决。可见，工具变量的选择必须满足两个条件：一是和替代变量相关，二是和扰动项无关（不与因变量互为因果，且较难通过其他变量影响因变量）。就本文来说，农民工收入与子女随迁之间可能互为因果，即农民工收入增加能够促进子女随迁，子女随迁也会激励农民工更加努力工作，从而增加农民工收入。另外，模型也可能存在遗漏变量，可能的遗漏变量（也是调查中没有的变量）包括农民工居住条件（梁宏和任焰，2010）[21]、子女的思想状况（宋锦和李实，2014）[23]。为了缓解模型中的内生性问题，本文根据工具变量选取法则，参考陈刚（2016）[16]和张军等（2018）[32]的研究，选择了“农民工首次外出务工的年份”作为工具变量。农民工首次外出务工时间越早，经验可能就越多，收入也就越高，因此满足工具变量选取的第一条标准。另外，农民工首次外出务工时间与子女随迁之间不存在反向因果关系，农民工外出打工后才会考虑子女随迁，而不是子女随迁发生后才外出打工，且本文未发现首次外出务工时间会通过其他控制变量或者遗漏变量影响子女随迁的明显逻辑，因此工具变量选取的第二条标准也基本满足。

五、实证分析

（一）门槛效应的存在性检验

本文运用模型1估计每个城市中农民工收入增加对学龄前子女随迁的影响，将样本城市分为两类后实证发现：一类城市中，农民工收入增加能够显著促进子女随迁，农民工人均收入与当地人均GDP之比较低（图2中的虚线）；另一类城市中，农民工收入增加不能够显著促进子女随迁，农民工人均收入与当地人均GDP之比较高（图2中的实线）。由图2可见，这两类城市之间似乎存在一个界限，当农民工收入超过界限后对子女随迁的影响不再显著，说明农民工收入在影响学龄前子女随迁中可能存在门槛效应。

图2 两类城市中农民工收入与当地人均GDP之比的均值差异

表2列示了不同样本量下由模型1计算的农民工收入影响系数βinc的显著性情况，由此可估计门槛值（农民工人均收入与务工地城市人均GDP之比）的大致范围。表2显示，在样本量（抽取的农民工家庭数量）大于400的6个城市中，农民工人均收入与当地人均GDP之比均小于等于0.83，农民工收入增加均会显著促进子女随迁。样本量大于300的城市有10个，相关结果显示：当农民工人均收入与当地人均GDP之比大于0.83时，农民工收入增加不能显著促进子女随迁；当农民工人均收入与当地人均GDP之比小于0.83时，农民工收入增加能够显著促进子女随迁（除常州外）。样本量大于200的城市有23个，相关结果显示：当城市中的农民工人均收入与当地人均GDP之比大于0.83时，大部分城市的农民工收入增加不能显著促进子女随迁；当农民工人均收入与当地人均GDP之比小于0.83时，大部分城市的农民工收入增加能够显著促进子女随迁。样本量大于100的城市有43个，结果显示0.83依然是收入是否有显著影响的分界点。可见，农民工收入影响子女随迁的过程中存在门槛效应，门槛是“农民工人均收入与当地人均GDP之比”，这一门槛值大概在0.83以上。

表2的估计结果与理论分析相一致。在北京、上海等东部发达城市中，农民工收入相对于当地人均GDP而言较低，农民工收入减去子女随迁成本后所剩无几，在“赚钱”这一主要目标的约束下，农民工不会随迁子女，即收入对农民工随迁子女的约束作用很强，在实证结果中表现为农民工收入增加会显著提升子女随迁的可能性。在海口、重庆等城市中，农民工收入与当地人均GDP之比较高，农民工收入在减去子女随迁成本后还有较多余额，此时为了子女的身心健康发展，随迁是更合理的选择，即收入对农民工随迁子女的约束作用很小，在实证结果中表现为农民工收入增加对子女随迁的影响不显著。

表2 不同样本量水平下各城市农民工收入影响子女随迁的显著性

（二）门槛值估计

基于前文估计得到的门槛值范围（0.83～），本文根据模型2得到的门槛值为0.9。表3和表4是采用模型2估计的预设门槛值为0.9和1时的结果。在两个表中，结果1是未包含控制变量时的结果，结果2至5是逐渐加入农民工子女特征、农民工自身特征、流出地特征、流入地特征等控制变量后的结果，结果6是加入工具变量并通过两阶段估计方法解决内生性问题的结果。表3中，当门槛哑变量小于等于0.9时，交互项系数βinc×c在结果1至6中均显著，说明门槛值不小于0.9。表4中，当门槛哑变量大于等于1时，交互项系数βinc×c在结果1至6中均不显著，说明门槛值应小于1。综合表3和表4的结果，门槛值应为0.9，这意味着：当城市中农民工人均收入与当地人均GDP之比小于0.9时，农民工收入增加会显著促进学龄前子女随迁；当城市中农民工人均收入与当地人均GDP之比大于0.9时，仅增加农民工收入将很难促进学龄前子女随迁。

表3 门槛值估计（门槛设定值为0.9）

表4 门槛值估计（门槛设定值为1）

（三）收入以外因素对子女随迁的影响

超过门槛值0.9之后，农民工收入增加对学龄前子女随迁的影响消失，其他因素对子女随迁的影响更大。表5中的结果5显示：农民工迁移距离越短，学龄前子女随迁的可能性越大，因此提升户籍地与务工地的交通服务有利于学龄前子女随迁；农民工迁移时间越长，定居意愿越强烈，学龄前子女随迁的可能性越大，因此帮助农民工融入当地社会有利于学龄前子女随迁；农民工是否建立健康档案从侧面表明了农民工群体的健康状况，建立健全农民工医疗保障体系有利于学龄前子女随迁；农民工在城市中面临的竞争越激烈（城市人均GDP较高、人口数较多），学龄前子女随迁的可能性越小，因此给予农民工合适的就业指导服务有利于学龄前子女随迁；城市医疗和绿化条件越好（城市医院数较多、城市园林绿地面积较大），学龄前子女随迁的可能性越大，因此进一步提高城市的医疗水平和改善生态环境有利于学龄前子女随迁。

表5 其他因素对农民工子女随迁的影响

（续表5）

（四）稳健性检验

本文采用变换估计方法和调整控制变量两种方式进行稳健性检验，结果见表6。其中，结果1和结果3是采用Probit模型估计的结果，结果2和结果4是调整部分控制变量后的估计结果。结果1和结果2显示，门槛哑变量大于等于0.9时门槛交互项的系数显著，说明门槛值不小于0.9。结果3和结果4显示，门槛哑变量大于等于1时交互项的系数不显著，说明门槛值应小于1。综合结果1至4，可推测门槛值为0.9。可见，采用Probit模型估计的实证结果同样支持“存在门槛效应”这一结论，且在将部分控制变量（农民工家庭留守老人人数、农民工是否在国有或者集团单位工作、农民工是否有健康档案、城市失业保险参保人数）删除后门槛效应依然显著，说明本文的实证结果较为稳健。

表6 稳健性检验

六、结论与建议

“学龄前”状态使得政府的教育帮扶措施对农民工学龄前子女随迁的影响不大，有必要探讨学龄前子女随迁的影响因素。本文研究了农民工收入对学龄前子女随迁的影响，主要得到了三个结论。第一，农民工收入影响学龄前子女随迁中存在门槛效应，门槛值是0.9。在一般情况下（夫妻同时到距离农村较远的某个城市长期打工，城市生活成本高于农村，子女未到入学年龄，农村有亲戚朋友可以帮助照料子女），对学龄前子女而言，教育因素对其随迁不再产生重要影响，子女随迁与否是父母权衡利弊后的结果。当务工地农民工人均收入与当地人均GDP之比小于0.9时，农民工收入无法负担子女随迁成本，或者在支付子女随迁成本后所剩无几，在“赚钱”这一主要目标的约束下，父母不会选择随迁子女。当农民工收入增加到一定程度，务工地农民工人均收入与当地人均GDP之比大于0.9时，农民工收入在扣除子女随迁成本后仍有可接受的余额，此时“赚钱”这一目标已经达到，为了子女的健康成长，农民工父母会选择随迁子女。第二，当收入超过门槛值后，其对子女随迁的约束作用下降，此时起到重要影响的因素有农民工迁移距离、迁移时间、定居意愿、是否建立健康档案、在城市中面临的竞争压力、城市医疗和绿化条件等。第三，在东部地区城市中农民工平均收入与当地人均收入之比低于门槛值，而在中西部地区城市中则高于门槛值。

促进农民工子女随迁有助于农民工子女健康成长，减少留守儿童，降低农村青少年犯罪率，有利于乡村社会经济的稳定发展。依据研究结论，为促进农民工学龄前子女随迁，本文提出三点建议。首先，务工地政府要制定相关措施来改善低收入农民工家庭的经济条件，以增加其子女随迁概率。具体措施包括：组织农民工技能培训，使其掌握更多技能；出台农民工最低工资政策，保证农民工获得基本收入；形成类似工会组织的专门机构，保障农民工工资获取渠道畅通，提高农民工的议价能力。其次，在农民工收入达到一定水平后，需要关注的因素有农民工迁移距离、迁移时间、定居意愿、是否建立健康档案、在城市中面临的竞争压力以及城市医疗和绿化条件。对此，务工地和户籍地政府应该加强合作，优化两地间的交通服务，建立健全农民工在务工地城市的医疗和住房保障体系，增强农民工在务工地城市的融入感。最后，要注重地区特点，因地制宜式地制定政策。在北京、天津、青岛等东部城市中，农民工收入与当地人均GDP之比较低，在这些城市采取提高农民工收入的政策可以显著增加学龄前子女随迁的可能性。在西安和重庆等西部城市中，农民工收入与当地人均GDP之比较高，在这些城市采取提高农民工收入的政策难以增加学龄前子女随迁的可能性，此时政府应更多关注其他非收入因素的影响，如建立健全农民工在当地的医疗和住房保障体系等。

注释：

①夫妻是否同时外出对子女随迁的影响毋庸质疑，如果不控制这一因素的影响，那么得到的结论可能会不可靠。例如，一对夫妻未同时外出务工（一人留在原户籍地），一段时间后，留在原户籍地的人去伴侣所在地务工，之后家庭收入增加，其子女随迁，此时就难以明晰子女随迁究竟是由收入增加导致的，还是由夫妻同时外出务工导致的。可见，实证中需要剔除“夫妻共同外出”这一因素对子女随迁的作用，以得到更加纯粹的收入增加对子女随迁的影响。基于此，本文选择了夫妻同时外出务工这部分样本，如此便可剔除夫妻是否同时外出对随迁的影响，使得农民工收入对子女随迁的影响这一实证结果更加纯粹。其他样本的限制也有同样效果。

②Hansen的该门槛模型具有一般线性模型的缺点，即在因变量为离散选择性变量时估计值有可能超过0与1之间的范畴，以及残差项不满足异方差假设等。