农民工长期居留意愿的年龄-时期-队列效应分析

杨舒雯 詹韵秋

（1. 西南财经大学社会发展研究院 四川成都 611130；2. 成都工业学院马克思主义学院 四川成都 611730）

一、引言

我国农民工总量由2002 年的1.05 亿人增长至2022 年的2.96 亿人，农民工在总人口中的占比也由8.15%攀升至20.94%①。作为伴随改革开放出现的一个大规模劳动力群体，农民工是推进中国工业化、城镇化的动力源泉，是农村发展和城市建设过程中不可或缺的重要力量。在为社会经济发展作出巨大贡献的同时，这一群体却长期面临“流而不迁、流而难迁”之困境，存在市民化进程滞后的问题。农民工在城市的长期居留意愿有力地反映了其在流入地的社会融合程度，直接影响其在城市的居住和迁移行为，在一定程度上体现城镇化质量。深入探讨农民工在城市居留的期望和选择，关注这一主观意愿的变动趋势，对实施以人为核心的新型城镇化战略有重要影响，对推动农民工市民化、促进人口高质量发展有较强的现实意义。

不同时代背景下出生和成长的农民工具有鲜明的个人特质，其身处的家庭环境、社会环境各异，利益需求和人生经历的差异都会影响个体的主观倾向。农民工在流入地工作、生活一段时间后，其社会资本有所积累，经济状况得到改善，必然会面临是否在城市继续长期居留的意愿选择。而各年龄段的农民工文化、行为和观念迥异，往往会有不同的城市居留态度，也就是说，农民工长期居留意愿是动态的，会随着农民工个体生命历程的演进而发生变化。对于某一特定出生时代的农民工而言，社会历史环境的变迁与个人生命周期的演进将作为外部力量和内部力量交织产生作用，进而影响其城市居留的意愿和决策。现有大多数文献聚焦的同一时间截点观测到的农民工长期居留意愿是由不同出生队列的农民工在相同的宏观环境下所呈现出的整体水平，但不同队列的农民工在流动动机、个人特质、城市适应性以及与家乡的联系等方面都存在较大差异，且这种差异会随着年龄的推移和时代的变迁相应发生变化，对农民工的流动和居留决策产生影响，因此，本文在关注农民工长期居留意愿的水平和变动趋势时考量到了年龄、时期、队列这三个关键的时间维度，并且基于生命历程中的重要事件对具有不同特征的群体之间长期居留意愿变化是否存在差异进行了分析，以期能够更全面、精准地了解农民工城市居留意愿的特征规律，为提升农民工的城市融合水平、制定有针对性的推动农民工市民化的政策措施提供参考。

二、文献述评

居留意愿是指流动人口结合自身条件和流入地的社会经济发展情况对自身的居住方式所作出的理性判断，这种主观态度直接决定了其做出居留、返乡或是循环流动等行为选择[1-2]。学界普遍将流动人口选择在流入地持续居住5 年以上认定为具备长期居留意愿，将之视作农民工市民化的先决条件。作为一种主观倾向，农民工居留意愿往往同时受到个体条件和外部环境等多种因素影响。从个人因素看，拥有稳定的婚姻、接受良好的教育培训、具备较强的抗风险能力以及拥有可观的收入都将提升农民工在流入地城市居留意愿[3-5]。当前，家庭式流动已逐渐取代个人流动，成为主要的迁移模式。家属随迁通常会增强农民工的长期居留意愿，特别是与子女共同迁移是农民工选择在城市长时间居留的主要动力[6-7]。就外部条件而言，户籍制度在较长一段时间内都被视作影响中国城乡流动的最为突出的障碍[8-9]，极大地阻碍了农民工市民化[10-11]。但也有一些学者认为，在户籍制度合法的压力下，为追求城市美好生活、享有平等权利待遇，农民工反而更有动力去实现长期永久的迁移[12]；同时，随着户籍制度改革和城乡一体化融合发展，城市劳动力市场对农业户籍的歧视程度在不断削弱[13]，城市落户的门槛也在降低；因此，户籍制度并不是流动人口在城市居留、落户的最大阻力[14]，城市环境、规模和发展潜力等方面对此的影响反而更为突出。大城市有着完备开放的医疗保险、失业保险和住房保障等公共服务和社会福利，有着更高的劳动力需求，能为农民工提供获取高收入工作的机会[15-16]，较中小城市而言，大城市更能促进农民工长期居留意愿的增加[17]。但城市发展过速，生活成本上涨的压力难以通过就业机会的增加和收入水平的提高来平衡[18]，高昂的房价下农民工较为欠缺的住房支付能力等都会阻碍这一群体居留和落户[19]，因此，部分规模中等的城市在积极有力的政策支持、高速发展的交通基建等一系列利好条件之下，反而比一些大型城市、城市群的中心城市对农民工更具吸引力[20]。

作为一种主观态度，农民工在城市的长期居留意愿是动态变化的，不同年龄阶段、不同社会时期以及不同出生队列的农业转移人口的长期居留意愿呈现出有差异的态度变动特征。

个体在不同生命阶段会展示不同的社会属性和生物属性，成长过程中其思想观念和行为模式也会逐渐发生变化。这种差异是由年龄这一生理性因素引起的，反映了整个生命历程的发展变化，也就是年龄效应（Age effects）。现有研究大多认为伴随着年龄的增长，农民工迁移的动力和能力减弱，在城市的长期居留意愿会逐渐降低[21-22]。青年农民工由于经常在城市工作，对农村较为陌生，对城市更有归属感，加之比年长的农民工有着更长的可工作年限和更大的就业技能提升空间，因此对城市生活更加期待，居留意愿相对更强[23]。而伴随着年龄的增长，这一群体的身体机能逐渐减弱、市场竞争力衰减，逐渐与城市劳动力市场用工需求不相匹配，就业机会的减少使得农民工回流概率增大，继续在城市居留的意愿减弱[24]。

社会变迁对所有世代的共同影响被定义为时期效应（Period effects），具体表现为包含一系列历史事件和环境因素在内的同一时间外部作用力对全年龄组的影响[25]。近年来，大量农民工选择在户籍所在地县市城区就近打工而非长距离流动，早出晚归成为一种趋势，农民工在城市长期居留的意愿不进反退[26]。对此，部分学者认为，在城乡融合和乡村振兴政策激励下，农村土地稳步增值，农村公共服务持续优化，再加上惠农补贴和土地收益增长，农村户籍蕴含的价值逐渐增加[27]，对农民工返乡形成一种持续的拉力。与此同时，在城市的交通拥堵、空气污染和住房紧张等问题影响之下，农民工的迁移、居留意愿逐渐降低。近年来很多农民工选择重返农村，“逆城市化”现象逐渐变得普遍[28-29]。也就是说，在城市“推力”和农村“拉力”共同作用之下，从时期层面来看，农民工在城市的长期居留意愿整体是有所下降的。

同一时间出生的群体会共同受到特定社会事件的影响，这种影响在成长历程中起着潜移默化的作用。而不同世代的群体将在不同的年龄段经历同样的社会事件，其受到的影响在不同队列之间是有差异的，且这种差异随着个体生命历程的推进而逐渐产生分化，也就是形成队列效应（Cohort effects）[30]。学界普遍将20 世纪80 年代出生，并于90 年代中后期进入城市打工的农村户籍人口视作新生代农民工，与之对应的则是老一代农民工[31]，对不同出生队列的农民工长期居留意愿的研究也主要集中于这两个群体。由于出生环境、成长背景、接受教育等方面的差异，两代农民工有着不同的价值观念、生活期待和社会认同度，继而产生有差别的认知和行为意愿[32]。老一代农民工的定位大多是城市的匆匆过客，返乡养老意愿较强。伴随着农村传统“离土不离乡”观念的瓦解以及土地资源束缚力的松弛，经济利益和生活质量兼重的新生代农民工则更愿意在城市生活[33]。但也有学者指出，随着农民工通婚圈的扩张，跨区域婚姻占比提高可能会影响到婚姻的稳定性[34]，从而削弱新生代农民工在城市的长期居留意愿[35]。

既有研究多集中于分析影响农业转移人口城市居留意愿的因素，聚焦某一时间点或特定区域，并分别从不同年龄、时期、队列视角出发对农民工的城市居留意愿进行讨论。但单一维度无法对农民工长期居留意愿进行全面、精准的刻画，不同代际的农民工在个人发展和社会变迁进程中居留意愿的变化容易被忽略。在已有研究成果的基础上，本文关注了农民工长期居留意愿在年龄、时期、队列三个时间维度上可能存在的效应。为理解身体机能、社会角色以及社会经济环境变更等内外力交互对农民工城市长期居留意愿的影响，本文试图从生命历程视角出发对其具体水平和变动趋势进行观察，并分析这一主观意愿在不同群体间的特征趋向存在怎样的差异。

三、数据和方法

（一） 数据来源

本文使用2012 年、2014 年、2015 年、2016 年、2017 年、2018 年共六期中国流动人口动态监测调查（China Migrants Dynamic Survey, CMDS）数据进行研究。本文所界定的“农民工”为户籍在农村、在流入地城市居住一个月及以上、处于就业状态的16～60 周岁的流动人口。经统计，六个调查时点的样本数分别为50263、51414、64087、17108、26928、30164，共计239964 个有效样本。

（二） 变量设定

因变量是农民工在城市的长期居留意愿。通过整理CMDS 问卷中相关题项②，剔除缺失值，以5 年为界构造一个二分类变量，本文将预计在本地居留5 年及以上（5～9 年、10 年以上、定居）的视作具备长期居留意愿的农民工；将不打算继续留在本地和预计在本地居留5 年以下（0～4 年）的视作不具有长期居留意愿的农民工。

年龄、时期、队列是本文重点关注的三个时间层面的维度。年龄和年龄的平方项作为连续变量设置在第一层自变量中。样本年龄分布区间为16～60 周岁，均值为32.75 岁，其中77.86%的农民工小于40 周岁，为青壮年劳动力。时期和队列共同设置在第二层自变量中。时期按实际调查时点分为2012、2014、2015、2016、2017、2018 年六个观测时期。队列则根据农民工的出生年份1952—2001 年，以三年为一个组别，共划分为17 个队列。

其它控制变量的选择则依据既有研究成果，选取性别、受教育水平、婚姻状态以及随迁情况反映个人特征，流动范围和流入区域反映流动特征，收入水平、就业身份、是否购买城镇职工医疗保险反映社会经济特征。具体的变量选择说明见表1。

表 1 变量描述统计表

（三） 分析方法

考虑到个体在测量时点的长期居留意愿会同时受年龄、时期、队列三个因素的共同影响，本文使用可以对三个时间维度的单独效应进行识别和分离的年龄、时期、队列（APC）分析方法，但在实际操作过程中存在时期、年龄和队列的关系，三个因素之间的完全共线性使得APC 分析无法对效应进行有效分解。参考Yang and Land 提出的分层APC 交叉分类随机效应模型（Hierarchical APC-Cross-Classified Random Effects Models），本文设置固定效应（年龄）和随机效应（时期和队列）模型，让模型内部产生嵌套关系，使三个因素不在同一层面上，就可以较好地解决共线性问题[36]。该模型也是目前学界使用较频繁、认可度较高的方法，能同时有效地估计三种效应，具体公式如下：

第一层模型（个体层面模型）：

第二层模型（时期和队列层面模型）：

整体公式（第一层模型+第二层模型）：

其中，i=1, 2, ··· ,njk，代表处于队列j和时期k的个体i；j=1, 2, ··· , 17，代表有17 个出生队列；k=1, 2, ···, 6，代表6 个时期，也就是调查年份。Yijk的含义为个体i在时期j和队列k中所测得的长期居留意愿。Yijk的变化可由第一层模型中自变量以及第二层模型中由时期和队列所产生的截距效应进行解释。在第一层模型中，β0jk为截距，Xijk为控制变量，β表示固定效应的回归系数。在第二层模型中，β0表示截距，μ0j表示第j个时期的效应，θ0k表示第k个队列的效应。

此外，本文关注了在第二层模型中时期和队列是否会对截距项以外的其他变量的斜率产生随机效应，加入了式（4）。即对不同特征的农民工群体，譬如不同性别、不同受教育程度等，在时期或队列上的变动趋势所存在的差异进行了进一步观察。其中，β3仍表示变量Xijk的固定系数，μ3j表示时期层面变量的随机效应，θ3k表示队列层面变量的随机效应。式（4）如下：

四、实证结果分析

如表2 所示，模型1 作为基准模型，仅考虑了年龄、时期和队列因素的影响，估计结果显示农民工的长期居留意愿在三个时间维度上均具有显著差异。模型2 在此基础上加入了人口学特征控制变量，模型3 又加入了流动特征控制变量，模型4 进一步加入了社会经济特征控制变量。纳入了所有控制变量的模型4 的估计结果显示，具有女性、接受了高等教育、有家属随迁、短距离流动、高收入水平、自雇的就业身份、购买城镇职工医疗保险等特征的农民工具有更强的长期居留意愿。同时也发现，在不加入社会经济层面变量的模型2 和模型3 中，男性农民工的居留意愿高于女性，说明收入水平、就业身份和保险的购买情况促进了女性长期居留意愿的提升。

表 2 HAPC-CCREM 对农民工长期居留意愿的主要估计结果

（一） 年龄效应

根据HAPC-CCREM 结果，农民工的年龄与长期居留意愿之间并非单调的线性关系。模型1—4 中，作为固定效应的年龄变量的系数始终为正、年龄平方项的系数始终为负，且均在1%水平上显著，说明农民工年龄对其长期居留意愿存在影响且二者间关系呈倒“U”形分布。增长曲线在40 岁左右达到峰值，即青年时期的农民工具有更为乐观的城市居留意愿，且随年龄增长居留意愿增强，而40 岁之后的中年农民工的长期居留意愿则随年龄增长而逐渐减弱。

（二） 时期和队列效应

1. 时期效应

在模型1—4 中，随机效应的方差估计结果显示时期的截距项始终在1%水平上显著，说明在控制了年龄和队列后，时期会显著影响到农民工在城市的长期居留意愿。且在个体层面依次加入流动特征、社会经济特征等控制变量后，这一显著的时期效应依然存在。如图1 所示，随着时期的推移，农民工的城市长期居留意愿在2012—2018 年间呈波动下降的特征趋势。其中2012 年的时期效应值为0.09；2017 年时期效应值为-0.13，农民工城市长期居留意愿跌至谷底，较2012 年下降19.65%；2018 年农民工长期居留意愿是2017 年的1.04 倍，有窄幅回升，但整体仍处于较低的水平。

图 1 HAPC-CCREM 估计下农民工长期居留意愿的时期效应变动趋势

2. 队列效应

模型1—4 显示，农民工长期居留意愿存在显著的队列效应，且相比时期趋势，农民工在城市的长期居留意愿在队列层面上的变化更为明显。如图2 所示，在加入个体层面的所有控制变量后，HAPC-CCREM 估计下长期居留意愿的队列效应变动趋势整体呈现出“两高两低”特征。“两高”分别出现在1954—1959 年、1978—1989 年出生队列，其间出现一个凹陷，最低值出现在1969—1971 年，此后开始回升。自1989 年起，农民工的长期居留意愿持续下降，直至1996—1998 队列形成第二个低谷，而后小幅上升。

图 2 HAPC-CCREM 估计下农民工长期居留意愿的队列效应变动趋势

（1）“两高”：1954—1959 年、1978—1989 年出生队列。

出生于1954—1959 年的农民工，随着农村经济体制改革的启动和突破进入了青年时期，户籍制度的逐渐松动使农民获得生产经营自主权，有了更多的自主选择和自由流动机会。在观察期内，此队列出生的高龄农民工多与配偶、子女共同流动，其居留意愿及行为选择也更需要兼顾家庭成员的态度。家庭化迁移的流动人口城市长期居留意愿更高已得到验证，这一现象在初代农民工中尤为明显[37]。

1978—1989 年出生的农民工的城市长期居留意愿处于较高水平，其中队列效应的最高峰出现在1981—1983 队列。这个群体出生、成长于改革开放时期，城市经济建设快速发展，农村劳动力获得了大量城市就业机会；1999 年高校扩招政策也为这一出生队列的人提供了更多的接受高等教育的机会，助力其积累了丰富的人力资本；尔后城镇职工养老保险制度改革为正值壮年的农民工提供了基本生活保障，使其能度过经济上相对无忧的晚年。整体来讲，这一代人的物质生活和精神思想相较于上一代人更为富足。因此，在人力资本、经济资本较充裕的前提下，农民工在城市居留的能力增强，提升了这一时期出生的农民工在城市长期居留的意愿。

（2）“两低”：1966—1974、1990—1998 出生队列。

1966—1974 队列的农民工进入劳动年龄后，我国的户籍制度有所放宽，但二元户籍制度仍然对农村劳动力自由向城市迁移有所制约。20 世纪80 年代中期，为缩小中小城市和大城市之间的差距，我国开始积极发展乡镇企业，提出农民“离土不离乡、进厂不进城”的劳动力就地转移方式。加之80 年代初期农村土地政策变革的实施和农民对农村宅基地的永久使用权使得这个群体即便是回流，在农村的生活依然能够得到保障。CMDS 数据显示，这一出生队列的农民中过半数都在户籍地农村老家有承包地或宅基地。综上，这一出生队列的农民工整体而言与农村的联系较为紧密，在城市的长期居留意愿较弱。

二十世纪九十年代，中国正实行着严格的计划生育政策，1990—1998 年出生的普遍为独生子女，赡养老人的经济压力较大。在观测期内，这一出生队列的农民工大多属于初入劳动力市场，在城市面临积累较少、房价较高的双重困境，制约了他们的城市长期居留意愿。此外，这一出生队列的农民工多为独立流动，缺乏家庭的关怀陪伴，加之日益激烈的就业竞争给其带来一定的压力，相应地削弱了其在城市居留的意愿。

（三） 性别、受教育程度、就业身份的队列趋势差异

出生、入学、择业、婚姻是个体生命历程中的重大事件。本文关注了这四个事件下不同特征群体的时期和队列趋势差异。在婚农民工长期居留意愿在各时期、队列都高于未婚农民工，这说明稳定的婚姻状态对长期居留意愿有促进作用，这与既往研究结论相符。不同性别、受教育程度和就业身份的农民工在时期层面并不存在显著差异或差异较小，故本节仅对群体间的队列效应差异进行讨论。

1. 长期居留意愿的性别队列效应

本文在模型4 的随机效应层面上加入性别变量，得到模型5 这一性别随机斜率模型（见表2）。模型在p＜0.05 的水平上通过显著性检验，表明男性农民工和女性农民工的长期居留意愿在队列上存在显著差异。

如图3 所示，男性和女性在队列上的变动趋势较为一致，但女性的长期居留意愿水平波动较男性更大。尤其是在1978—1989 年的出生队列中，女性比男性呈现出更强的长期居留意愿。可能的解释为：这个群体出生、成长于改革开放时期，生活水平和生活环境较过往有了很大改善。80 年代出生的女性赶上教育改革的红利期，这一出生年代的农民工中女性接受高等教育的比例高于男性③、整体学历水平远高于上一代人。当这一批人口进入劳动力市场后，男女平等基本国策得到了立法确认，女性在就业方面拥有了更多的机会，80 年代出生的女性农民工规模逐渐扩大。从流动方式来看，这一部分女性不是家庭中男性流动人口的附带，而是更为独立，在生活方式的选择上有更大的自主权。社会环境的变迁、对个体价值的重视、人力资本的积累都使得女性有着更为强烈的长期居留意愿。

图 3 农民工长期居留意愿的性别队列效应趋势

2. 长期居留意愿的受教育程度队列效应

教育是影响流动人口居留、定居的重要因素，接受良好教育的流动人口群体大多拥有更强烈的长期居留意愿。针对受教育程度的斜率在队列上的随机效应，本文在模型4 的随机效应层面上加入受教育程度变量，得到模型6 这一随机斜率模型（见表2）。模型在p＜0.01 的水平上通过显著性检验，表明接受过高等教育（大专及以上）和高中及以下文化程度的农民工的长期居留意愿在队列上存在显著差异。

如图4 所示，未接受过高等教育的农民工的长期居留意愿处于较低水平，在队列上波动较小。除去个别出生队列，整体而言，接受过高等教育的农民工具有更强的长期居留意愿，尤其是1975—1992 年出生的队列表现为接受过高等教育的群体的长期居留意愿显著高于学历为中学及以下的群体的意愿。1992 年后出生的接受过高等教育的农民工在城市的长期居留意愿骤然下跌，可能的解释为当这一批人口进入劳动力市场时正是“民工荒”和“就业难”并存之际，相应也削弱了此类农民工的长期居留意愿。

图 4 农民工长期居留意愿的受教育程度队列效应趋势

3. 长期居留意愿的就业身份队列效应

针对就业身份的斜率在队列上的随机效应，本文在模型5 的随机效应层面上加入就业身份变量，得到模型7 这一随机斜率模型（见表2）。模型在p＜0.01 的水平上通过显著性检验，表明自雇和受雇农民工的长期居留意愿在队列上存在显著差异。

如图5 所示，自雇和受雇农民工整体变动趋势较为一致。1966—1968 队列为自雇群体长期居留意愿的拐点，尔后开始增长；而受雇者的居留意愿持续下降，至1972—1974 队列达到最低，在1996—1998 队列呈第二个小低谷，受雇者的队列变动趋势与农民工群体的总体变动趋势更为吻合。这说明农民工长期居留意愿在1966—1968 队列后的持续下滑和1975—1977 队列上的快速增长主要归因于自雇群体。

图 5 农民工长期居留意愿的就业身份队列效应趋势

除了出生于1981—1998 年的受雇农民工较自雇农民工而言表现出更为乐观的居留意愿外，自雇农民工的居留意愿大多高于受雇者。可能的解释为，相比于受雇者，自雇者在城市居留的考量上更为注重自己的经济实力，受雇者则更受婚姻的影响[38]。而在80 代和90 代出生的农民工中，拥有中等及以上收入的自雇群体的比例远不如受雇群体，也较70 代出生的农民工有所下降，因此这一时期出生的自雇群体并未展示出较为乐观的城市居留意愿。而从婚姻状况来看，在调查时期内，出生于80 年代的受雇群体已婚比例整体较自雇群体更高，这一队列的受雇农民工也就更倾向于在城市长期居留。

五、结论和讨论

本文对16～60 周岁的农民工长期居留意愿在年龄、时期、队列三个时间维度上的变动趋势进行分析。研究发现，农民工长期居留意愿的年龄、时期、队列效应显著，其变动是在个人生命周期演变、社会变迁和世代更迭的共同作用下发生的。随着个人年龄的增长，农民工的长期居留意愿体现出先上升后下降的倒“U”形变化特征。从时期角度看，社会经济的发展、城镇化率的逐年上升并未相应地提高农民工在城市长期居留的意愿，农民工的长期居留意愿在观测时期内整体呈下降态势。而相比时期趋势，农民工在城市的长期居留意愿在队列维度上的变化更为明显。不同时代出生的农民工的长期居留意愿存在明显差异，尤其是出生于1978—1989 年第一批享受改革开放成果的群体在观测期间的长期居留意愿显著高于其他出生队列的农民工。进一步分析表明：长期居留意愿在农民工群体中表现出性别差异，女性长期居留意愿整体较高且队列效应波动更大；受过高等教育的农民工的长期居留意愿高于未受过高等教育的农民工，在80 后这一群体之中表现尤为明显；自雇群体的长期居留意愿整体更高，而个别队列中收入水平更高的受雇者也表现出更为乐观的城市长期居留意愿。

在未来相当长的一段时间内，我国将继续深化工业化和城镇化，仍有相当数量农村剩余劳动力需要转移就业，农民工在城市的长期居留作为一个持续性的问题需要社会各界的高度关注。为提升农民工长期居留意愿，推动农民工融入城市社会，加快农业转移人口市民化进程，结合前述分析，本文总结出如下三点启示：第一，鼓励农民工家庭式的迁移流动，城市公共服务的供给应考虑到农业转移人口多方面的需求。家庭作为社会的细胞，家庭式流动使得很多分离的夫妇和子女再度在流入地团聚，可以使农业转移人口在流入地更为稳定地居住，对改变家庭生活状态、增强家庭生活幸福感、提升农民工长期居留意愿有着积极意义。第二，提升农民工的受教育水平，加强劳动者的职业技能培训。高学历的农民工整体而言能在城市劳动力市场中获取更可观的工资收入、更宽广的就业渠道，也就有更为乐观的城市居留意愿。拥有与岗位相匹配的职业技能则可为农民工积极适应流入地劳动力市场新形势、融入城市新生活提供良好的契机。第三，保障农民工的就业质量，尤其要重视大龄农民工的就业需求。我国老龄化进程的深化同样也体现在大龄农民工的占比逐渐攀升方面，应关注这一群体的就业意愿和就业需求。在身体健康、生产安全的前提下，降低大龄农民工的就业门槛，发挥他们技术熟练、经验丰富的优势，保障每种就业身份农民工的合法权益，帮助农民工变“候鸟式”打工为稳定就业，为他们在城市的长期居留提供牢固支撑。

注释：

①数据来源：2002 年农民工总量数据来源于《改革》2009 年发表的文章《中国农民工现状及其发展趋势总报告》；2022 年农民工总量数据来源https://www.stats.gov.cn/sj/zxfb/202304/t20230427_1939124.html；2002 年、2022 年总人口数量数据分别来源https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01&zb=A0305&sj=2002 和https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01&zb=A0305&sj=2022。

②CMDS 问卷关于流动人口居留意愿的题项：2012 年、2014 年为“您是否打算在本地长期居住（5 年及以上）？”；2015 年、2016 年为“您今后是否打算在本地长期居住（5 年以上）？”；2017 年、2018 年为“今后一段时间，您是否打算继续留在本地？”“如果您打算留在本地，您预计自己将在本地留多久？”。

③数据来源：根据CMDS 数据整理得出。