莫　旋，陽玉香，唐成千

(1．上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，上?！?00433； 2．衡陽師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖南 衡陽　421008)*

一、引　言

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展、工業(yè)化和城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，在城鄉(xiāng)之間、地區(qū)之間出現(xiàn)了大規(guī)模的人口流動(dòng)，根據(jù)《中國(guó)流動(dòng)人口發(fā)展報(bào)告(2016)》顯示，中國(guó)流動(dòng)人口規(guī)模高達(dá)2.47億，約占人口總數(shù)的18%[1]。目前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)入新階段，大規(guī)模的人口流動(dòng)已成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)結(jié)構(gòu)變遷和利益分配格局調(diào)整的重要因素，但流動(dòng)人口在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與城市化進(jìn)程的同時(shí)，也給社會(huì)已有的利益分配格局調(diào)整帶來了巨大挑戰(zhàn)和沖擊，突出的問題是，如何讓流動(dòng)人口更好地共享改革發(fā)展成果，使經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展更平衡、更充分。習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告中指出：“中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代，我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾?！边@一重大的政治論斷，深刻揭示了我國(guó)社會(huì)矛盾運(yùn)動(dòng)的新變化和新特點(diǎn)。讓人們過上更美好的生活是我們一切工作的出發(fā)點(diǎn)和落腳點(diǎn)，因此，政府和學(xué)界對(duì)流動(dòng)人口在流入地的生存與發(fā)展?fàn)顩r高度關(guān)注，而收入水平是流動(dòng)人口在流入地得以立足的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，也是個(gè)體社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位的重要標(biāo)志，自然成為大家關(guān)注的焦點(diǎn)。

流動(dòng)人口收入水平是由其個(gè)體特征、社會(huì)制度安排、勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等多種因素綜合作用的結(jié)果。流動(dòng)人口的個(gè)體特征是流動(dòng)人口收入決定的關(guān)鍵性因素。甄小鵬(2017)[2]認(rèn)為，由于年齡、性別和教育等個(gè)體特征不同，導(dǎo)致流動(dòng)人口之間存在巨大的收入差異。鄧曲恒(2007)[3]認(rèn)為教育對(duì)流動(dòng)人口收入提升作用巨大，但其效果也因人而異。鄭猛(2017)[4]認(rèn)為教育能夠提升流動(dòng)人口收入的整體水平。趙延?xùn)|(2002)[5]認(rèn)為流動(dòng)人口的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與社會(huì)資本對(duì)其經(jīng)濟(jì)地位的獲得具有重要作用。影響流動(dòng)人口收入的其他個(gè)體特征，比如婚姻與健康狀況、外出務(wù)工時(shí)間、流動(dòng)范圍等，一般都認(rèn)為與流動(dòng)人口的收入水平緊密相關(guān)。影響流動(dòng)人口收入的制度安排，主要以戶籍制度這一因素的研究為主，楊菊華(2011)[6]研究指出，在探討流動(dòng)人口收入時(shí)必須區(qū)分其戶籍身份，戶籍制度引發(fā)流動(dòng)人口收入分化，城-城流動(dòng)人口的收入明顯高于鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口，得出類似結(jié)論的還有章莉(2014)[7]等。勞動(dòng)力市場(chǎng)結(jié)構(gòu)也是影響流動(dòng)人口收入的重要因素，陽玉香(2017)[8]研究表明，在流動(dòng)人口勞動(dòng)力市場(chǎng)，雇主擁有強(qiáng)勢(shì)地位，從而壓低雇員的工資水平。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)流動(dòng)人口收入問題進(jìn)行了深入研究，為如何提高其收入水平提供了參考和借鑒[9]。但是，現(xiàn)有的研究仍存在以下不足：一是研究較多關(guān)注流動(dòng)人口和流入地城鎮(zhèn)居民之間的收入差異，卻忽略流動(dòng)人口本身收入水平是如何決定；二是利用流動(dòng)人口數(shù)據(jù)研究流動(dòng)人口收入問題時(shí)，普遍忽視數(shù)據(jù)的分層聚類性；三是現(xiàn)有文獻(xiàn)研究流動(dòng)人口收入時(shí)，忽視了異質(zhì)性作用與不同層次因素之間的互動(dòng)。分層線性模型考慮了數(shù)據(jù)的分層聚類性，將個(gè)體因素對(duì)流動(dòng)人口收入的影響從群體因素中分解出來，并從跨層角度分析不同層次因素之間的互動(dòng)關(guān)系，從而可獲得較可靠的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)，并且還能夠回答一些具有實(shí)際意義而傳統(tǒng)模型無法回答的問題[10]。目前國(guó)內(nèi)利用分層線性模型分析流動(dòng)人口數(shù)據(jù)的文獻(xiàn)不多，主要是從社會(huì)融合角度進(jìn)行研究，如薛燕(2016)[11]和李含偉(2017)[12]。值得注意的是，利用分層線性模型分析中國(guó)流動(dòng)人口收入決定問題的研究尚未見于國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)?；诖?，本文利用中國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，采用分層線性模型，從分層異質(zhì)視角研究流動(dòng)人口收入的決定，為相關(guān)研究提供一個(gè)全新的視角。

二、數(shù)據(jù)與方法

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)來自2014年中國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)以山東省青島市、浙江省嘉興市、福建省廈門市、廣東省深圳市和中山市、河南省鄭州市、四川省成都市、北京市朝陽區(qū)八市(區(qū))為調(diào)查地點(diǎn)；抽樣方法按照多階段、分層、與規(guī)模成比例的PPS方法進(jìn)行；該數(shù)據(jù)的調(diào)查對(duì)象為在流入地居住一個(gè)月以上、非本市(區(qū))戶口、且年齡在16～60歲的流入人口；刪掉流動(dòng)人口小時(shí)收入變量數(shù)據(jù)缺失的樣本，并剔除處于第1百分位數(shù)以下和第99百分位數(shù)以上的極端值；同時(shí)刪除其它變量觀察值缺失的樣本，最終獲得樣本數(shù)為14255。

(二)研究方法

數(shù)據(jù)分析的方法包括描述性分析與模型分析。首先從流動(dòng)人口的社區(qū)特征和個(gè)體特征視角對(duì)流動(dòng)人口收入作描述性統(tǒng)計(jì)，分析流動(dòng)人口收入的異質(zhì)性。然后對(duì)流動(dòng)人口收入的決定作模型分析，模型的選取取決于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，由于流動(dòng)人口數(shù)據(jù)包括社區(qū)層次和個(gè)體層次資料，具有明顯的分層聚類性，不滿足OLS分析中方差齊次性及個(gè)體間隨機(jī)誤差相互獨(dú)立的假設(shè)，這可能導(dǎo)致參數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)的偏誤，采用分層模型來處理數(shù)據(jù)分層聚類性，參數(shù)估計(jì)更為準(zhǔn)確，假設(shè)檢驗(yàn)更為保守和恰當(dāng)，從而降低犯第I類錯(cuò)誤的可能性，提高模型的適應(yīng)性[13]；由于流動(dòng)人口收入是連續(xù)變量，因此，我們采用分層線性模型進(jìn)行模型分析。根據(jù)研究的需要，將流動(dòng)人口收入數(shù)據(jù)分為社區(qū)和個(gè)體兩個(gè)層次，分別采用分層線性模型中的無條件平均模型、隨機(jī)截距模型、隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型對(duì)流動(dòng)人口收入決定進(jìn)行實(shí)證分析。為節(jié)約篇幅，我們只簡(jiǎn)要介紹隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型，并利用該模型分析不同層次因素之間的互動(dòng)。

隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型不僅允許回歸截距因社區(qū)而異，而且允許個(gè)體層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入的影響隨社區(qū)層次因素而不同。其方程式為：

yij=β0j+β1jx1ij+εij

(1)

其中，yij表示社區(qū)j中個(gè)體i的收入，x1ij表示個(gè)體特征變量，β1j是x1ij的系數(shù)，反映社區(qū)j內(nèi)個(gè)體層面因素對(duì)流動(dòng)人口收入的影響，下標(biāo)j表示個(gè)體特征變量因社區(qū)而異。由于個(gè)體生活于不同的社區(qū)，而社區(qū)特征又反作用于個(gè)體，因此，β0j和β1j都可能因社區(qū)而異，為隨機(jī)變量，是社區(qū)特征變量G1j的函數(shù)。

β0j=γ00+γ01G1j+δ0j

(2)

β1j=γ10+γ11G1j+δ1j

(3)

式(2)和式(3)是對(duì)回歸系數(shù)的回歸，個(gè)體層次模型的截距和斜率，在社區(qū)層次模型中成為被解釋變量，每個(gè)社區(qū)的系數(shù)都取決于社區(qū)特征。將式(2)和式(3)代入式(1)，可以得到隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型的完整表達(dá)式：

yij=(γ00+γ01G1j+γ10x1ij+γ11G1jx1ij)+(δoj+δ1jx1ij+εij)

(4)

三、變量選取與描述性分析

(一)變量選取

1.收入。流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)調(diào)查問卷中提供了流動(dòng)人口的月收入，包括工資、獎(jiǎng)金、津貼、加班費(fèi)和單位包吃住折算的金額，但月收入沒有考慮個(gè)體工作時(shí)間上的差異，因此，小時(shí)收入更為合理，但調(diào)查問卷中沒有小時(shí)收入，我們采用4乘以周工作小時(shí)數(shù)來估計(jì)月工作小時(shí)數(shù)，小時(shí)收入即為月收入除以月工作小時(shí)數(shù)。

2.社區(qū)特征。影響流動(dòng)人口收入的社區(qū)特征變量包括社區(qū)類型和社區(qū)所在的城市變量。(1)社區(qū)類型。問卷中有流動(dòng)人口目前居住的社區(qū)信息，居住在別墅區(qū)或商品房社區(qū)取值為1，表示高檔社區(qū)；其他取值為0，表示普通社區(qū)。(2)城市。構(gòu)造城市虛擬變量，以北京市為對(duì)照組，反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡導(dǎo)致的流動(dòng)人口收入差異。

3.個(gè)體特征。影響流動(dòng)人口收入的個(gè)體特征變量主要有：(1)性別。設(shè)定虛擬變量，男性取1，女性取0。(2)戶籍身份。設(shè)定虛擬變量，城-城流動(dòng)人口取1，鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口取0。(3)年齡。一般認(rèn)為勞動(dòng)者的收入水平與年齡呈倒“U”型變化，加入年齡的平方項(xiàng)以考察收入水平與年齡之間的非線性關(guān)系。(4)受教育程度。設(shè)定虛擬變量，初中及以下教育程度者取值為0，表示接受初等教育；高中教育程度者取值為1，表示接受中等教育；大專及以上教育程度者取值為2，表示接受高等教育。(5)婚姻狀況。設(shè)定虛擬變量，在婚者取值為1，其它取值為0。(6)外出務(wù)工時(shí)間。外出務(wù)工時(shí)間用第一次離開戶籍地到本次調(diào)查的年限表示，即2014減去第一次外出務(wù)工的年份。(7)流動(dòng)范圍。設(shè)定虛擬變量，取0表示市內(nèi)跨縣流動(dòng)，取1表示省內(nèi)跨市流動(dòng)，取2表示跨省流動(dòng)。(8)健康狀況。問卷中流動(dòng)人口對(duì)自己身體健康狀況有一個(gè)主觀評(píng)價(jià)，健康狀況差取0；健康狀況一般取1；健康狀況好取2；健康狀況很好取3；健康狀況非常好取4。(9)社會(huì)資本。用流動(dòng)人口在本地參加社會(huì)組織的數(shù)量作為其社會(huì)資本的代理變量，沒有參加任何社會(huì)組織者取0，表示其社會(huì)資本較少；參加1個(gè)社會(huì)組織者取1，表示其社會(huì)資本中等；參加2個(gè)及以上社會(huì)組織者取2，表示社會(huì)資本較多。

(二)流動(dòng)人口收入異質(zhì)性

表1從社區(qū)特征和個(gè)體特征視角分析流動(dòng)人口收入異質(zhì)性。流動(dòng)人口平均小時(shí)收入為17.44元，其中，居住于高檔社區(qū)流動(dòng)人口的小時(shí)收入為21.56元，較居住于普通社區(qū)流動(dòng)人口的小時(shí)收入16.62元，高出29.72%，流動(dòng)人口收入的社區(qū)差異非常明顯。這表明流動(dòng)人口的收入與其所居住的社區(qū)有明顯的關(guān)聯(lián)，流動(dòng)人口的收入隨社區(qū)而異。

表1　流動(dòng)人口收入異質(zhì)性

注：表中分別是流動(dòng)人口小時(shí)收入和樣本量，括號(hào)內(nèi)分別為其標(biāo)準(zhǔn)差和樣本占比。

流動(dòng)人口包括鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口和城-城流動(dòng)人口，他們?cè)谌肆Y本、社會(huì)資本、戶籍及其衍生因素方面存在明顯差異，因此，有必要從戶籍角度分析流動(dòng)人口收入差異。城-城流動(dòng)人口的小時(shí)收入為23.87元，較鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口的小時(shí)收入16.42元，高出45.37%。從戶籍身份和社區(qū)類型的交叉表可知，居住于普通社區(qū)的鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口占比最大，為73.93%，但收入最低，小時(shí)收入僅為15.94元；居住于普通社區(qū)的城-城流動(dòng)人口收入明顯高于居住于高檔社區(qū)的鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口；居住于高檔社區(qū)的城-城流動(dòng)人口占比最少，僅占流動(dòng)人口總數(shù)的3.98%，但收入水平最高，小時(shí)收入高達(dá)28.75元。

從流動(dòng)人口的受教育程度來看，受教育程度越高者，其收入水平越高，接受高等教育者的平均小時(shí)收入為24.91元，較接受初等教育者的平均小時(shí)收入15.15元，高出64.42%，這表明流動(dòng)人口的受教育程度對(duì)其收入的決定有重要影響。從受教育程度和社區(qū)類型的交叉表可知，居住于普通社區(qū)接受初等教育者占比最大，為52.77%，但收入最低，小時(shí)收入僅為14.89元；居住于高檔社區(qū)接受高等教育者占比最小，為4.17%，但收入最高，小時(shí)收入高達(dá)29.43元；而且發(fā)現(xiàn)，居住于普通社區(qū)接受高等教育者收入高于居住于高檔社區(qū)接受中等教育者，居住于普通社區(qū)接受中等教育者收入高于居住于高檔社區(qū)接受初等教育者，這可能意味著受教育程度對(duì)流動(dòng)人口收入的提升作用較社區(qū)更大，教育是流動(dòng)人口收入決定的關(guān)鍵性因素。

從流動(dòng)人口的社會(huì)資本來看，社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)越廣，社會(huì)資本越多，其收入水平越高。擁有較多社會(huì)資本者的平均小時(shí)收入為21.77元，較擁有較少社會(huì)資本者的平均小時(shí)收入16.75元，高出29.97%，這表明社會(huì)資本對(duì)流動(dòng)人口收入的決定有重要影響。從社會(huì)資本和社區(qū)類型的交叉表可知，居住于普通社區(qū)擁有較少社會(huì)資本者占比最高，為60.81%，但收入最低，小時(shí)收入僅為16.11元；居住于高檔社區(qū)擁有較多社會(huì)資本者占比最小，僅為1.89%，但收入最高，小時(shí)收入高達(dá)28.34元；而且發(fā)現(xiàn)，居住于高檔社區(qū)擁有較少社會(huì)資本者的收入高于居住于普通社區(qū)擁有中等社會(huì)資本者，居住于高檔社區(qū)擁有中等社會(huì)資本者的收入高于居住于普通社區(qū)擁有較多社會(huì)資本者，這可能意味著，在流動(dòng)人口收入的決定中，社區(qū)因素的作用要超過社會(huì)資本。

流動(dòng)人口收入異質(zhì)性表明，流動(dòng)人口的收入不僅受其個(gè)體特征的影響，還會(huì)受其所處社區(qū)環(huán)境的影響，樣本的分層聚類性質(zhì)非常明顯。但戶籍身份、受教育程度和社會(huì)資本三類個(gè)體特征在不同的社區(qū)環(huán)境下，對(duì)流動(dòng)人口收入的影響有所不同。上述判斷是基于社區(qū)類型和相應(yīng)個(gè)體特征變量而言，并沒有控制其他因素，流動(dòng)人口的收入還受到許多其他個(gè)體特征和社區(qū)特征變量的影響，在研究流動(dòng)人口收入決定時(shí)，需對(duì)這些變量加以控制。因此，還需通過更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證分析來處理數(shù)據(jù)的分層聚類性，以得到較為精準(zhǔn)可靠的分析結(jié)論。

四、流動(dòng)人口收入的分層線性模型分析

本文采用stata軟件，基于分層線性模型對(duì)流動(dòng)人口收入的決定進(jìn)行實(shí)證分析，包括無條件模型、隨機(jī)截距模型、隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型，并對(duì)流動(dòng)人口收入不同層次因素之間的互動(dòng)進(jìn)行分析。

(一) 無條件平均模型

無條件平均模型即空模型，是指模型中只有被解釋變量，沒有指定任何一個(gè)解釋變量。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無條件平均模型分析，可以確定社區(qū)層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入影響的程度，從而決定是否需要采用分層模型技術(shù)。因此，無條件平均模型實(shí)際上是一個(gè)診斷模型。

表2　流動(dòng)人口收入無條件平均模型分析結(jié)果

注：***、**、*分別表示在0.1%、1%和5%水平上顯著。

根據(jù)隨機(jī)效果中群間變異和群內(nèi)變異值的大小，可以計(jì)算出社區(qū)間關(guān)聯(lián)度系數(shù)：

該數(shù)值表示，流動(dòng)人口收入的變異性中有40%來自于社區(qū)因素(即群間變異)，60%來自于個(gè)體因素(即群內(nèi)變異)。因此，社區(qū)因素和個(gè)體因素對(duì)流動(dòng)人口收入的決定都具有重要的作用，但個(gè)體本身的特征要更重要一些。

(二)隨機(jī)截距模型

將社區(qū)特征變量和個(gè)體特征變量納入模型之中，以分析社區(qū)層次因素和個(gè)體層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入決定的影響。隨機(jī)截距模型假定，流動(dòng)人口收入變異都源于社區(qū)層次和個(gè)體層次因素，且個(gè)體特征對(duì)流動(dòng)人口收入的影響不因社區(qū)而異。

從表3模型2可知，社區(qū)特征變量與流動(dòng)人口收入水平顯著相關(guān)。在其他條件給定的情況下，居住在高檔社區(qū)流動(dòng)人口的小時(shí)收入比普通社區(qū)平均高出3.16元；流動(dòng)人口收入的城際差異也十分明顯，與對(duì)照組北京市相比，其他城市流動(dòng)人口的收入水平明顯偏低，其中，成都市最低，深圳市相對(duì)較高。個(gè)體特征變量對(duì)流動(dòng)人口收入水平的影響也非常顯著，男性小時(shí)收入平均比女性高出3.28元，工資性別差異十分明顯；城-城流動(dòng)人口較鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口小時(shí)收入平均高2.05元，戶籍身份是影響流動(dòng)人口收入的重要因素；年齡與收入水平的關(guān)系呈倒U字型，流動(dòng)人口小時(shí)收入在35歲左右最高；流動(dòng)人口小時(shí)收入與受教育程度呈正向關(guān)系，受教育程度越高，收入水平越高；在婚者小時(shí)收入較其他群體高1.81元；流動(dòng)人口在外務(wù)工時(shí)間越長(zhǎng)，收入水平越高，外出務(wù)工時(shí)間每增長(zhǎng)1年，小時(shí)收入提高0.05元；流動(dòng)人口的流動(dòng)范圍越遠(yuǎn)，其收入水平越高；健康狀況越好者，其收入水平越高；社會(huì)資本對(duì)流動(dòng)人口收入的提升作用也非常明顯。

就隨機(jī)參數(shù)而言，社區(qū)層次隨機(jī)變量的變異值，在無條件平均模型中為5.87，在隨機(jī)截距模型中僅為3.93，通過比較兩個(gè)模型中社區(qū)層次隨機(jī)變量的變異值，發(fā)現(xiàn)社區(qū)特征變量對(duì)流動(dòng)人口收入在社區(qū)層次變異的解釋度為33.05%；而個(gè)體層面隨機(jī)變量的變異值仍然較大，僅從原來的8.93，下降到8.40，個(gè)體特征變量對(duì)流動(dòng)人口收入在個(gè)體層次變異的解釋能力較低，約為5.9%。因此，隨機(jī)截距模型中社區(qū)特征變量對(duì)流動(dòng)人口收入的解釋能力遠(yuǎn)高于個(gè)體特征變量。但是，隨機(jī)截距模型中社區(qū)層次和個(gè)體層次隨機(jī)變量的變異值都非常顯著，這表明仍有一些重要的、未被觀測(cè)到的社區(qū)層次因素和個(gè)體層次因素影響流動(dòng)人口的收入，這可為調(diào)查問卷設(shè)計(jì)的完善提供一定的參考依據(jù)。

(三)隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型

隨機(jī)截距模型可糾正聚類而引起的樣本間不獨(dú)立問題，并能分析分層數(shù)據(jù)的群間變異與群內(nèi)變異，但是，該模型假定個(gè)體特征對(duì)流動(dòng)人口收入的影響在不同的社區(qū)之間是恒定的。事實(shí)上，在流動(dòng)人口收入的決定中，個(gè)體特征對(duì)流動(dòng)人口收入的影響可能隨社區(qū)而異。隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型既可分析不同社區(qū)擁有不同的截距，又可分析不同社區(qū)擁有不同的斜率，并能夠分析社區(qū)層次變量和個(gè)體層次變量之間的互動(dòng)關(guān)系。下面我們利用隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型，分別考慮戶籍身份、受教育程度和社會(huì)資本三類個(gè)體特征變量對(duì)流動(dòng)人口收入的影響，并分別加入其與社區(qū)類型變量的交互項(xiàng)，從跨層的角度來研究流動(dòng)人口收入的決定。

首先，分析流動(dòng)人口收入決定中是否需要加入隨機(jī)斜率項(xiàng)，從表3的隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型可知，雖然截距與斜率協(xié)方差成分的變異不顯著，但隨機(jī)斜率都非常顯著。因此，模型中加入隨機(jī)斜率項(xiàng)，可在一定程度上提高模型的適應(yīng)性，從而獲得更為精確的參數(shù)估計(jì)。如果隨機(jī)斜率、截距與斜率協(xié)方差成分的變異均不顯著的話，采用隨機(jī)截距模型即可[14]。

表3　流動(dòng)人口收入決定的分層線性模型分析

注：***、**、*分別表示在0.1%、1%和5%水平上顯著。

在隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型中加入戶籍身份與社區(qū)類型的交互項(xiàng)，以考察不同層次因素之間互動(dòng)對(duì)流動(dòng)人口收入的影響。在控制其他個(gè)體特征變量和城市變量后，相對(duì)于鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口，城-城流動(dòng)人口的小時(shí)收入高1.48元，相對(duì)于普通社區(qū)，居住于高檔社區(qū)流動(dòng)人口的小時(shí)收入高3.09元，二者均很顯著，戶籍身份與社區(qū)類型交互項(xiàng)的系數(shù)為1.93，也非常顯著。這表明戶籍身份和社區(qū)類型變量對(duì)流動(dòng)人口收入的提升作用，很大部分通過戶籍身份與社區(qū)類型交互項(xiàng)來體現(xiàn)。

在模型中加入受教育程度與社區(qū)類型的交互項(xiàng)，以全面考察受教育程度對(duì)流動(dòng)人口收入決定的作用。在控制其他因素后，受教育程度與社區(qū)類型變量的系數(shù)分別為2.56和2.93，受教育程度與社區(qū)類型交互項(xiàng)的系數(shù)為0.74，三者均非常顯著。這表明受教育程度是影響流動(dòng)人口收入的關(guān)鍵性因素，且受教育程度對(duì)流動(dòng)人口收入的提升作用較社區(qū)更大；同時(shí)，受教育程度對(duì)流動(dòng)人口收入的提升作用還取決于社區(qū)類型，受教育程度對(duì)居住于高檔社區(qū)流動(dòng)人口收入提升效果更明顯。

在模型中加入社會(huì)資本與社區(qū)類型的交互項(xiàng)，以全面考察社會(huì)資本對(duì)流動(dòng)人口收入提升的影響。在控制其他因素后，社會(huì)資本與社區(qū)類型變量的系數(shù)分別為1.10和2.76，社會(huì)資本與社區(qū)類型交互項(xiàng)的系數(shù)為1.75，三者均非常顯著。這表明社會(huì)資本對(duì)流動(dòng)人口收入的決定有重要作用，但社區(qū)對(duì)流動(dòng)人口收入的提升作用較社會(huì)資本更大；社會(huì)資本對(duì)流動(dòng)人口收入的提升作用，很大部分通過社會(huì)資本與社區(qū)類型交互項(xiàng)來體現(xiàn)。

流動(dòng)人口收入決定中不同層次因素之間存在互動(dòng)關(guān)系，部分社區(qū)層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入的影響通過個(gè)體層次因素體現(xiàn)，而部分個(gè)體層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入的影響，是通過社區(qū)層次因素來體現(xiàn)。在隨機(jī)截距與隨機(jī)斜率模型中，考慮不同層次因素之間的互動(dòng)，能夠更好地反映流動(dòng)人口收入的決定過程。

五、研究結(jié)論與政策啟示

本文基于分層線性模型，利用中國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，從分層異質(zhì)視角研究流動(dòng)人口收入的決定。主要研究結(jié)論如下：

一是流動(dòng)人口的收入具有明顯的分層聚類性，社區(qū)層次因素和個(gè)體層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入的決定都具有重要影響，將流動(dòng)人口收入的變異分解到社區(qū)層次因素和個(gè)體層次因素，研究發(fā)現(xiàn)，流動(dòng)人口收入的變異性中有40%可由社區(qū)層次因素來解釋，剩余的60%來自于個(gè)體層次因素，個(gè)體層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入決定的作用要更重要些。

二是通過分層線性模型，區(qū)分不同層次解釋變量對(duì)流動(dòng)人口收入決定的解釋能力。研究發(fā)現(xiàn)，流動(dòng)人口收入在社區(qū)層次變異的1/3可由社區(qū)特征變量來解釋，但個(gè)體特征變量能解釋流動(dòng)人口收入在個(gè)體層次變異中的比例不足10%。這表明受制于模型數(shù)據(jù)的可獲得性，模型中遺漏了一些對(duì)流動(dòng)人口收入決定至關(guān)重要的個(gè)體特征變量，同樣，即使社區(qū)特征變量的解釋能力較強(qiáng)，但社區(qū)層次隨機(jī)因素的變異仍非常顯著，這表明還需進(jìn)一步考慮其他重要的社區(qū)因素，這些研究結(jié)果可為調(diào)查問卷設(shè)計(jì)的完善、研究理論與模型的發(fā)展提供相關(guān)參考依據(jù)。

三是流動(dòng)人口的個(gè)體特征和社區(qū)特征對(duì)其收入水平的影響非常顯著，我們著重考慮戶籍身份、受教育程度和社會(huì)資本三類個(gè)體特征變量對(duì)流動(dòng)人口收入的影響，城-城流動(dòng)人口的收入高于鄉(xiāng)-城流動(dòng)人口，受教育程度和社會(huì)資本均能顯著提升流動(dòng)人口的收入水平。在模型中加入個(gè)體特征變量與社區(qū)類型變量的交互項(xiàng)，研究發(fā)現(xiàn)，個(gè)體層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入的影響，部分通過社區(qū)層次因素來體現(xiàn)，而社區(qū)層次因素對(duì)流動(dòng)人口收入的影響，部分通過個(gè)體層次因素來體現(xiàn)，不同層次因素之間存在互動(dòng)，從而能夠更好地反映流動(dòng)人口收入的決定過程。

當(dāng)前，中國(guó)特色社會(huì)主義進(jìn)入新時(shí)代，提升流動(dòng)人口的收入，讓流動(dòng)人口能夠更好地共享改革發(fā)展成果，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)平衡充分發(fā)展，已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程中不容忽視的重大戰(zhàn)略性問題。因此，研究流動(dòng)人口的收入決定問題恰逢其時(shí)。本文的研究可為新時(shí)代下經(jīng)濟(jì)社會(huì)平衡充分發(fā)展提供一些政策啟示：一是積極推進(jìn)戶籍制度改革，縮小城鄉(xiāng)差距，讓流動(dòng)人口能與本地居民享有同等的公共服務(wù)與社會(huì)福利，為流動(dòng)人口融入城市創(chuàng)造良好的環(huán)境，從而提高城鎮(zhèn)化的質(zhì)量。二是加大對(duì)流動(dòng)人口的教育投入力度，提高流動(dòng)人口的整體受教育水平，進(jìn)而提升其學(xué)歷與技能。三是政府要采取各種措施鼓勵(lì)流動(dòng)人口參與各種社團(tuán)活動(dòng)，為流動(dòng)人口進(jìn)行社會(huì)資本的個(gè)人投資與積累創(chuàng)造條件，同時(shí)，要為流動(dòng)人口提供一個(gè)基于城市生活的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)流動(dòng)人口社會(huì)資本的轉(zhuǎn)化。

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