王桂新 丁俊菘

(復(fù)旦大學(xué) 社會(huì)發(fā)展與公共政策學(xué)院，上海 200433)

第七次人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020年我國(guó)流動(dòng)人口數(shù)量為3.76億，約占人口總量的26.62%。規(guī)模龐大的流動(dòng)人口不僅為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展貢獻(xiàn)了重要力量，其自身在城市中的流動(dòng)狀況也關(guān)乎國(guó)家改革發(fā)展、社會(huì)穩(wěn)定的大局?！秶?guó)家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃(2014～2020年)》指出，目前我國(guó)存在大量農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口難以融入城市社會(huì)、市民化進(jìn)程滯后等問(wèn)題，并提出2020年努力實(shí)現(xiàn)1億左右農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口和其他常住人口的市民化。即使2020年可完成1億人的市民化任務(wù)，但在城市中仍有數(shù)億農(nóng)民工及農(nóng)村外來(lái)人口需要市民化。推進(jìn)農(nóng)民工的市民化，仍是未來(lái)較長(zhǎng)時(shí)間的重要任務(wù)。城市有不同等級(jí)和規(guī)模，流動(dòng)人口的身份認(rèn)同是影響其市民化的重要因素(1)王麗麗、梁丹妮：《兩代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民身份認(rèn)同影響因素的異同》，《城市問(wèn)題》2017年第2期。。政府近年來(lái)的改革和政策調(diào)整，已打開了若干不同規(guī)模、特別是低層次小規(guī)模城市流動(dòng)人口市民化的大門，但進(jìn)展并不順利。這可能與不同規(guī)模城市流動(dòng)人口的身份認(rèn)同有關(guān)?；诖耍疚睦?017年全國(guó)流動(dòng)人口衛(wèi)生計(jì)生動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù)，探討城市規(guī)模與流動(dòng)人口身份認(rèn)同的關(guān)系，為順利推進(jìn)城市流動(dòng)人口的市民化提供一些政策思路和基礎(chǔ)依據(jù)。

一、 已有研究評(píng)述

身份認(rèn)同的研究最早始于哲學(xué)領(lǐng)域，被理解為個(gè)體對(duì)所屬群體身份的認(rèn)可，是一種對(duì)價(jià)值和意義的承諾和確認(rèn)(2)張淑華、李?，?、劉芳：《身份認(rèn)同研究綜述》，《心理研究》2012年第5期。。之后身份認(rèn)同被逐漸引入心理學(xué)和社會(huì)學(xué)領(lǐng)域，并成為這些領(lǐng)域研究的重要范疇之一(3)H. Tajfel, M. G. Billig, R. P. Bundy, et al, “Social Categorization and Intergroup Behaviour,” European Journal of Social Psychology 1.2 (1971): 149-178. R. Kaiser, “Fixing Identity by Denying Uniqueness: An Analysis of Professional Identity in Medicine,” Journal of Medical Humanities 23.2 (2002): 95-105.。現(xiàn)有研究表明，流動(dòng)人口的身份認(rèn)同是促使其順利市民化的重要心理基礎(chǔ)，也是衡量其市民化程度、考察其與城市居民之間互動(dòng)融合狀況的重要指標(biāo)(4)楊菊華：《從隔離、選擇融入到融合:流動(dòng)人口社會(huì)融入問(wèn)題的理論思考》，《人口研究》2009年第1期。王麗麗、梁丹妮：《兩代農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民身份認(rèn)同影響因素的異同》，《城市問(wèn)題》2017年第2期。。流動(dòng)人口只有從心理上接受了城市人的身份，才能依據(jù)“新的角色屬性”規(guī)范自我行動(dòng)(5)Jan E. Stets, and Chris F. Biga， “Bringing Identity Theory into Environmental Sociology,” Sociological Theory 21.4 (2003): 398-423. 錢龍、盧海陽(yáng)、錢文榮：《身份認(rèn)同影響個(gè)體消費(fèi)嗎?——以農(nóng)民工在城文娛消費(fèi)為例》，《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2015年第6期。，也才能以主人翁的姿態(tài)更好地參與城市建設(shè)。

國(guó)內(nèi)關(guān)于流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響因素的已有研究，主要集中于以下三個(gè)方面：一是個(gè)體因素方面。如陸萬(wàn)軍和張彬斌(2018)基于2014年全國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)就業(yè)特征對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同有顯著影響。和非正規(guī)就業(yè)相比，正規(guī)就業(yè)對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同有正向促進(jìn)作用(6)陸萬(wàn)軍、張彬斌：《就業(yè)類型、社會(huì)福利與流動(dòng)人口城市融入——來(lái)自微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》2018年第8期。；徐超等(2019)利用中國(guó)社會(huì)狀況綜合調(diào)查數(shù)據(jù)(CSS)，考察教育程度對(duì)鄉(xiāng)-城移民身份認(rèn)同的影響，發(fā)現(xiàn)教育程度能夠顯著提高鄉(xiāng)-城移民的身份認(rèn)同感。在克服了可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題之后，這種促進(jìn)作用依然顯著。相關(guān)渠道分析發(fā)現(xiàn)，教育在鄉(xiāng)-城移民獲取戶籍、住房、嫁娶等方面扮演著積極角色，從而促進(jìn)了其身份認(rèn)同的提升(7)徐超、魏天保、楊政宇：《教育程度與鄉(xiāng)城移民城市融入——基于身份認(rèn)同的實(shí)證分析》，《上海財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2019年第2期。。二是家庭因素方面。如史學(xué)斌和熊潔(2015)根據(jù)2014年重慶市農(nóng)民工家庭實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)家庭收入越高、本地親戚數(shù)量越多，農(nóng)民工身份認(rèn)同越強(qiáng)烈(8)史學(xué)斌、熊潔：《家庭視角下外來(lái)農(nóng)民工身份認(rèn)同的影響因素研究——基于重慶的調(diào)查》，《農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2015年第7期。。史毅(2016)通過(guò)分析2011年中國(guó)社會(huì)狀況綜合調(diào)查數(shù)據(jù)(CSS)，發(fā)現(xiàn)家庭團(tuán)聚即與父母或者配偶共同遷移可以提高流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感，而且這種血緣、親緣關(guān)系的空間轉(zhuǎn)移加速了社會(huì)心理融入，從而提升了其身份認(rèn)同(9)史毅：《戶籍制度與家庭團(tuán)聚——流動(dòng)人口流入地的身份認(rèn)同》，《青年研究》2016年第6期。。三是外部因素方面。徐延輝和邱嘯(2017)利用2014年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，研究了居住空間以及社會(huì)距離對(duì)農(nóng)民工身份認(rèn)同的影響，結(jié)果表明與農(nóng)民工聚居形式相比，居住在以本地人為主的混合社區(qū)更有利于提升農(nóng)民工的身份認(rèn)同，而社會(huì)距離則會(huì)降低農(nóng)民工對(duì)本地人身份的認(rèn)同，增加對(duì)農(nóng)村人身份的認(rèn)同，社會(huì)距離在居住空間與身份認(rèn)同之間起著調(diào)節(jié)作用(10)徐延輝、邱嘯：《居住空間、社會(huì)距離與農(nóng)民工的身份認(rèn)同》，《福建論壇(人文社會(huì)科學(xué)版)》2017年第11期。。陳璐等(2018)利用同樣的數(shù)據(jù)，探討了商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)對(duì)流動(dòng)人口社會(huì)融入的影響，發(fā)現(xiàn)商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)顯著提升了流動(dòng)人口的心理認(rèn)同，可能的原因是商業(yè)醫(yī)療保險(xiǎn)能夠在一定程度上轉(zhuǎn)嫁流動(dòng)人口在流動(dòng)過(guò)程中面臨的健康風(fēng)險(xiǎn)、改善生活方式和健康行為，從而提升了其心理認(rèn)同(11)陳璐、王金旭、范紅麗：《醫(yī)療保險(xiǎn)與流動(dòng)人口社會(huì)融入:來(lái)自商業(yè)保險(xiǎn)的證據(jù)》，《保險(xiǎn)研究》2018年第2期。。

以上研究說(shuō)明，身份認(rèn)同，特別是我國(guó)城市流動(dòng)人口的身份認(rèn)同，已受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注，但是涉及城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響的研究還相對(duì)匱乏。城市是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最重要的空間單元，吸引了大批外來(lái)人口，創(chuàng)造了大量的非農(nóng)就業(yè)崗位(12)陸銘、高虹、佐藤宏：《城市規(guī)模與包容性就業(yè)》，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》2012年第10期。，而且隨著我國(guó)城市化水平的不斷提升，城市的規(guī)模也會(huì)越來(lái)越大。流動(dòng)人口作為未來(lái)城市化發(fā)展的主力軍，探討城市規(guī)模對(duì)其身份認(rèn)同的影響對(duì)于加快推進(jìn)新型城市化、提升城市化發(fā)展質(zhì)量具有重要意義?；诖耍疚睦脟?guó)家衛(wèi)健委2017年全國(guó)流動(dòng)人口監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建Probit模型，分析城市規(guī)模與流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響關(guān)系；并采用工具變量法、處理效應(yīng)模型以及非參數(shù)等方法對(duì)可能存在的內(nèi)生性和選擇性偏誤問(wèn)題進(jìn)行修正，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探討城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響機(jī)制。最后，從城市規(guī)模角度提出今后推進(jìn)城市流動(dòng)人口市民化的政策思路和對(duì)策建議。

二、 變量選取與模型設(shè)定

(一) 變量選取與賦值說(shuō)明

本文研究使用的數(shù)據(jù)，為國(guó)家衛(wèi)健委2017年全國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)調(diào)查數(shù)據(jù)(China Migrants Dynamic Survey，CMDS)。該調(diào)查的對(duì)象人口為在流入地居住一個(gè)月以上、非本區(qū)(縣、市)戶籍、15周歲及以上的流動(dòng)人口，調(diào)查問(wèn)卷包括流動(dòng)人口的個(gè)人與家人基本信息、就業(yè)狀況、流動(dòng)及居留意愿、健康與公共服務(wù)以及社會(huì)融合等內(nèi)容。根據(jù)研究需要，對(duì)樣本進(jìn)行篩選，只保留16-59歲、主要變量不存在缺失值的樣本，經(jīng)過(guò)處理之后最終研究樣本為127943個(gè)。

1. 對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同及變量的定義

流動(dòng)人口的身份認(rèn)同，主要依據(jù)CMDS 2017中受訪者對(duì)其自身是不是本地人的認(rèn)同來(lái)進(jìn)行度量，相關(guān)的問(wèn)題為：我覺(jué)得我已經(jīng)是本地人了，相應(yīng)的選項(xiàng)為(1)完全不同意；(2)不同意；(3)基本同意；(4)完全同意。本文將流動(dòng)人口身份認(rèn)同定義為二元虛擬變量，即當(dāng)受訪者選擇(4)完全同意時(shí)定義為1，其他選項(xiàng)定義為0，這也是現(xiàn)有文獻(xiàn)中普遍采用的處理方法(13)崔巖：《流動(dòng)人口心理層面的社會(huì)融入和身份認(rèn)同問(wèn)題研究》，《社會(huì)學(xué)研究》2012年第5期。錢龍、盧海陽(yáng)、錢文榮：《身份認(rèn)同影響個(gè)體消費(fèi)嗎?——以農(nóng)民工在城文娛消費(fèi)為例》，《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2015年第6期。。同時(shí)為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文還嘗試將選擇(4)完全同意和(3)基本同意的受訪者的身份認(rèn)同定義為1，其他選項(xiàng)定義為0。

2. 對(duì)核心解釋變量及控制變量的定義與賦值

核心解釋變量的定義與賦值。本文的核心解釋變量是城市規(guī)?！，F(xiàn)有研究大多采用城市人口數(shù)量進(jìn)行度量，但是對(duì)于城市人口數(shù)量的選擇標(biāo)準(zhǔn)上卻存在很大差異。有不少文獻(xiàn)利用《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中市轄區(qū)人口數(shù)量來(lái)度量城市規(guī)模(14)柯善咨、趙曜：《產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市規(guī)模與中國(guó)城市生產(chǎn)率》，《經(jīng)濟(jì)研究》2014年第4期。寧光杰：《中國(guó)大城市的工資高嗎?——來(lái)自農(nóng)村外出勞動(dòng)力的收入證據(jù)》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)》2014年第3期。李紅陽(yáng)、邵敏：《城市規(guī)模、技能差異與勞動(dòng)者工資收入》，《管理世界》2017年第8期。，但是采用這種標(biāo)準(zhǔn)存在很大的問(wèn)題，因?yàn)椤吨袊?guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中統(tǒng)計(jì)的是戶籍人口，而不是常住人口。顯然，隨著流動(dòng)人口規(guī)模的不斷擴(kuò)大，常住人口與戶籍人口之間的差距也在不斷加大，這就導(dǎo)致戶籍人口越來(lái)越難以真實(shí)地反映城市規(guī)模。如深圳市2017年戶籍人口為434.72萬(wàn)人，而常住人口則為1252.83萬(wàn)人(15)這里的數(shù)據(jù)來(lái)自于深圳市2017年《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》。，戶籍人口僅占常住人口的35%左右，說(shuō)明戶籍人口并不是衡量城市規(guī)模的合理指標(biāo)。為了更加準(zhǔn)確地度量城市規(guī)模，本文利用2015年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查微觀數(shù)據(jù)，推算出各地級(jí)市市轄區(qū)的常住人口數(shù)量，用以度量城市規(guī)模。

主要控制變量的定義與賦值。流動(dòng)人口身份認(rèn)同除與城市規(guī)模有關(guān)系以外，還將受流動(dòng)人口個(gè)人、家庭特征及城市其他一些特征的影響。為了減少估計(jì)偏誤，也應(yīng)該控制這些影響變量。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)選取如下控制變量：個(gè)人相關(guān)特征變量包括性別(男性為1，女性為0)、年齡、受教育年限、婚姻(初婚、再婚、同居的為1，其他狀態(tài)為0)、家庭規(guī)模、家庭收入對(duì)數(shù)、流動(dòng)時(shí)間、流動(dòng)范圍(跨省流動(dòng)為1，其他為0)等；城市相關(guān)特征變量包括GDP、GDP平方、固定資產(chǎn)投資、FDI、財(cái)政支出等(16)為了消除使用宏觀數(shù)據(jù)產(chǎn)生的異方差問(wèn)題，對(duì)城市特征變量均進(jìn)行了取對(duì)數(shù)處理。，城市特征變量均為《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2016》(17)之所以采用《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2016》也就是2015年城市特征數(shù)據(jù)主要有以下幾個(gè)原因：其一，因?yàn)樽罱淮稳丝谡{(diào)查為2015年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查，為了與城市規(guī)模數(shù)據(jù)相匹配，城市特征的變量也應(yīng)該選擇2015年份；其二，因?yàn)榱鲃?dòng)人口微觀數(shù)據(jù)是2017年調(diào)查所得，使用之前年份的城市特征數(shù)據(jù)可以緩解變量之間的內(nèi)生性問(wèn)題，這也是現(xiàn)有文獻(xiàn)中經(jīng)常采用的方式。中市轄區(qū)數(shù)據(jù)。

3. 主要變量特征的描述性統(tǒng)計(jì)

表1給出了主要變量特征的描述性統(tǒng)計(jì)?？梢钥闯觯行颖局辛鲃?dòng)人口身份認(rèn)同水平不高，完全同意自己是本地人的比例僅為22.3%，與盧海陽(yáng)和梁海兵(2016)、吳凌燕等(2016)的發(fā)現(xiàn)較為一致(18)盧海陽(yáng)、梁海兵：《“城市人”身份認(rèn)同對(duì)農(nóng)民工勞動(dòng)供給的影響——基于身份經(jīng)濟(jì)學(xué)視角》，《南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2016年第3期。吳凌燕、秦波、張延吉：《城市中農(nóng)業(yè)戶籍人口的身份認(rèn)同及其影響因素》，《城市問(wèn)題》 2016年第4期。。性別均值為51.1%，男女比例基本均衡；年齡均值為35.25歲，說(shuō)明城市流動(dòng)人口以30歲一代人為主體；受教育年限為10.43年，高于義務(wù)教育年限，說(shuō)明城市流動(dòng)人口基本完成了義務(wù)教育；在婚(初婚、再婚、同居)的比例較高，達(dá)到了82.2%；家庭收入的對(duì)數(shù)均值為8.738；家庭規(guī)模約為3.15人，流動(dòng)時(shí)間為7.12年，說(shuō)明流動(dòng)人口已基本實(shí)現(xiàn)了“家庭化”和“常住化”；跨省流動(dòng)的比例為50.6%，與省內(nèi)流動(dòng)基本平衡。城市相關(guān)特征方面，有效樣本中2015年市轄區(qū)平均常住人口規(guī)模為661.5萬(wàn)人，比2000年市轄區(qū)平均常住人口規(guī)模增加了80%左右。其他變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果詳見(jiàn)表1。

表1 樣本特征描述性統(tǒng)計(jì)

(二) 計(jì)量模型設(shè)定

1. 基礎(chǔ)模型

為考察城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響，構(gòu)建以下Probit模型：

Pr(Identityi,j=1)=Φ(c+α1·Scalej+

∑βi,j·Xi,j+∑γj·Yj+εi,j)

(1)

式中，Identityi,j表示居住在城市j的流動(dòng)人口i的身份認(rèn)同變量，Identityi,j=1表示完全認(rèn)同本地人身份，Identityi,j=0則相反；Scalej為城市規(guī)模；Xi為個(gè)人相關(guān)特征變量，γj為城市相關(guān)特征變量。

2. 工具變量設(shè)置

如果城市規(guī)模是完全外生的，那么方程(1)就可以準(zhǔn)確識(shí)別城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響效應(yīng)。但在實(shí)際中，城市規(guī)模并不是完全外生的，城市規(guī)模和流動(dòng)人口身份認(rèn)同之間可能存在互為因果的關(guān)系，即也可能是因?yàn)榱鲃?dòng)人口對(duì)某一規(guī)模的城市更為認(rèn)同而更愿意流動(dòng)到這個(gè)城市，所以才導(dǎo)致這個(gè)城市規(guī)模的擴(kuò)大。此外，還可能存在遺漏變量的問(wèn)題。雖然在模型中盡可能納入了較多的個(gè)人相關(guān)特征變量和城市相關(guān)特征變量，但對(duì)城市文化、個(gè)人偏好等不可觀測(cè)變量則未能很好地控制。這就意味著城市規(guī)模變量可能是內(nèi)生的，也就是cov(Scalej,εi,j)≠0。如果仍然按照方程(1)進(jìn)行估計(jì)，就會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏且非一致。為了克服方程(1)可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，得到一致的估計(jì)結(jié)果，我們選擇城市規(guī)模這一內(nèi)生變量的工具變量，利用工具變量法進(jìn)行估計(jì)，具體模型如下：

Scalej=c+α1·Zj+∑βi,j·Xi,j+∑γj·Yj+εj

(2)

∑ηi,j·Xi,j+∑πj·Yj+ψi,j)

(3)

3. 選擇性偏誤修正

加入工具變量可以在一定程度上解決因遺漏變量和雙向因果造成的內(nèi)生性問(wèn)題，但是還不能解決樣本自選擇問(wèn)題對(duì)回歸結(jié)果造成的偏誤。因?yàn)榱鲃?dòng)人口作為理性的個(gè)體，選擇流動(dòng)到哪個(gè)城市是自身追求效用最大化的自我選擇(Self Selection)的一個(gè)結(jié)果。這就意味著有可能是因?yàn)檫M(jìn)入到大城市的流動(dòng)人口更能適應(yīng)大城市的生活，所以使他們有更強(qiáng)烈的身份認(rèn)同感?；谶@種選擇性偏誤的存在可能會(huì)對(duì)回歸結(jié)果造成影響，我們擬采用兩種方法進(jìn)行修正：一種是利用Cong and Drukker(2001)提出的處理效應(yīng)模型(Treatment Effect Model，TEM)(19)R.Cong, D. M. Drukker, “Treatment Effects Model,” Stata Technical Bulletin 10.55 (2001).，另一種是參考Dahl(2002)(20)G. B. Dahl, “Mobility and the Return to Education: Testing a Roy Model with Multiple Markets,” Econometrica 70.6 (2002): 2367-2420.中提出的半?yún)?shù)估計(jì)方法。

處理效應(yīng)模型由于同時(shí)考慮了可觀測(cè)因素與不可觀測(cè)因素的影響，彌補(bǔ)了傾向得分匹配法(Propensity Score Matching，PSM)只能控制可觀測(cè)因素影響的缺點(diǎn)，近年來(lái)在處理選擇性偏誤方面得到了廣泛應(yīng)用(21)劉同山：《農(nóng)戶承包地退出意愿影響糧食產(chǎn)量嗎?——基于處理效應(yīng)模型的計(jì)量分析》，《中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)》2017年第1期。程虹、李唐：《人格特征對(duì)于勞動(dòng)力工資的影響效應(yīng)——基于中國(guó)企業(yè)—員工匹配調(diào)查(CEES)的實(shí)證研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2017年第2期。丁繼紅、徐寧吟：《父母外出務(wù)工對(duì)留守兒童健康與教育的影響》，《人口研究》2018年第1期。。具體模型如下：

Pr(big_cityi*=1) =Φ(c+α1·Zi+

∑βi·Xi+μi)

(4)

Pr(Identityi,j=1)=Φ(c+θ1·big_cityi+∑ηi,j·Xi,j+

∑πj·Yj+Lambda·λi+υi)

(5)

big_cityi=1(big_cityi*>0)

(6)

其中，big_cityi*為是否進(jìn)入大城市的虛擬變量(將市轄區(qū)常住人口100萬(wàn)以上的城市定義為大城市)，Zi為排他變量，Xi為個(gè)體相關(guān)特征變量，Yj為城市相關(guān)特征變量，λi為由μi計(jì)算得出的逆米爾斯比率。TEM方法也是分步進(jìn)行。先利用方程(4)估計(jì)出流動(dòng)人口進(jìn)入大城市的概率big_cityi*以及逆米爾斯比率λi，然后根據(jù)潛變量big_cityi*以及公式(6)的取值規(guī)則計(jì)算出big_cityi，并將big_cityi以及逆米爾斯比率λi同時(shí)加入公式(5)。如果λi的系數(shù)Lambda顯著異于0，說(shuō)明確實(shí)存在選擇性偏誤，采用TEM方法是合適的；否則說(shuō)明不存在選擇性偏誤問(wèn)題。

處理效應(yīng)模型雖然能很好地解決選擇性偏誤問(wèn)題，但是針對(duì)本文情況而言也存在一些不足之處。主要是這一方法一般用于二元選擇變量，比如上文中的是否進(jìn)入大城市，但更為理想的解決方法是計(jì)算出流動(dòng)人口進(jìn)入不同城市的概率，然后將其加入回歸方程以修正選擇性偏誤問(wèn)題。針對(duì)這一情況，本文進(jìn)一步采用Dahl(2002)中提出的半?yún)?shù)估計(jì)方法來(lái)進(jìn)行改進(jìn)(22)G. B. Dahl, “Mobility and the Return to Education: Testing a Roy Model with Multiple Markets,” Econometrica 70.6 (2002): 2367-2420.，這一方法的原理就是引入流動(dòng)人口城市選擇偏差項(xiàng)λ(Pi,j)，如方程(7)所示：

Pr(Identityi,j=1)=

Φ(c+α1·Scalej+∑βi,j·Xi,j+∑γj·Yj+

λ(Pi,j)+εi,j)

(7)

其中，λ(·)為未知函數(shù)，Pi,j是流動(dòng)人口i到城市j的概率。根據(jù)Dahl(2002)的思路，將λ(Pi,j)對(duì)Pi,j進(jìn)行二次項(xiàng)展開，同時(shí)根據(jù)分組中流動(dòng)人口在城市j的比率估計(jì)Pi,j。因?yàn)橄嗤M別的流動(dòng)人口在選擇進(jìn)入不同規(guī)模城市時(shí)具有一定的相似性，所以這種估計(jì)是合理的。分組時(shí)參考Xing and Zhang(2013)、王建國(guó)和李實(shí)(2015)的做法(23)C. Xing, J. Zhang, “The Preference for Larger Cities in China: Evidence From RuralUrban Migrants,” China Economic Review 43 (2017): 72-90.王建國(guó)、李實(shí)：《大城市的農(nóng)民工工資水平高嗎?》，《管理世界》2015年第1期。，將流動(dòng)人口按照戶籍地、年齡以及受教育年限分成32個(gè)特征組。其中戶籍地按照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局劃分的八大經(jīng)濟(jì)區(qū)域(24)這八大經(jīng)濟(jì)區(qū)域包括的省份如下，東北地區(qū)：遼寧省、吉林省、黑龍江省；北部沿海：北京市、天津市、河北省、山東??；東部沿海：上海市、江蘇省、浙江??；南部沿海：福建省、廣東省、海南省；黃河中游：山西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、河南省、陜西??；長(zhǎng)江中游：安徽省、江西省、湖北省、湖南?。晃髂系貐^(qū)：廣西壯族自治區(qū)、重慶市、四川省、貴州省、云南??；大西北地區(qū)：西藏自治區(qū)、甘肅省、青海省、寧夏回族自治區(qū)、新疆維吾爾自治區(qū)。(根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站整理)，年齡分為30歲及以下和30歲以上兩個(gè)組，受教育年限分為9年及以下和9年以上兩個(gè)組，各分組的Pi,j為該組別流動(dòng)人口中遷入到城市j的比率。

三、 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響的實(shí)證分析

(一) 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響的基礎(chǔ)回歸

首先根據(jù)基礎(chǔ)模型考察城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響。為了檢驗(yàn)不同模型回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，除采用Probit模型之外，還采用了LPM(Linear Probability Model)和Logit模型，回歸結(jié)果如表2所示。從回歸結(jié)果可以看出，無(wú)論采用哪種模型，都顯示城市規(guī)模與外來(lái)流動(dòng)人口的身份認(rèn)同密切正相關(guān)。城市規(guī)模的增大，可顯著提升流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感，其他控制變量對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響也大多顯著且基本符合預(yù)期。以第(2)列為例，城市規(guī)模每增大一個(gè)單位(市轄區(qū)常住人口數(shù)量增加100萬(wàn))，流動(dòng)人口認(rèn)同本地人身份的概率提升約1.64%，并且在1%的水平上顯著。

表2 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響的基礎(chǔ)回歸分析結(jié)果

(續(xù)表)

從個(gè)人相關(guān)特征變量看，一是女性流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感高于男性，這與李虹等(2012)的研究類似(25)李虹、倪士光、黃琳妍：《流動(dòng)人口自我身份認(rèn)同的現(xiàn)狀與政策建議》，《西北師大學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2012年第4期。，主要原因是一方面女性的社會(huì)適應(yīng)能力普遍高于男性，另一方面女性流動(dòng)人口在城市中往往能夠獲得比遷出地更高的經(jīng)濟(jì)地位和社會(huì)地位，從而導(dǎo)致了女性流動(dòng)人口的身份認(rèn)同更高；二是與城市戶籍流動(dòng)人口比較，農(nóng)村戶籍流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感相對(duì)較低，這與趙海濤和劉乃全(2018)的研究一致(26)趙海濤、劉乃全：《家庭視角下流動(dòng)人口社會(huì)融合差異性研究》，《人口與發(fā)展》2018年第4期。，表明戶籍制度仍然是阻礙流動(dòng)人口城市融入的重要因素；三是在婚、受教育年限長(zhǎng)、家庭收入高、流動(dòng)時(shí)間長(zhǎng)的流動(dòng)人口身份認(rèn)同感更強(qiáng)，而跨省流動(dòng)的流動(dòng)人口身份認(rèn)同則較低。

在城市相關(guān)控制變量方面，流動(dòng)人口身份認(rèn)同感同GDP水平呈現(xiàn)倒U形關(guān)系，表明一味追求GDP總量并不能持續(xù)提升流動(dòng)人口的身份認(rèn)同；固定資產(chǎn)投資對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響是正向的，可能的原因是城市固定資產(chǎn)投資在一定程度上反映了城市對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的投入(27)胡祖銓：《穩(wěn)投資力度不宜過(guò)猛 多注重有效基礎(chǔ)設(shè)施——固定資產(chǎn)投資形勢(shì)分析》，《宏觀經(jīng)濟(jì)管理》2018年第10期。?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)一方面可以提供大量的就業(yè)崗位，另一方面可以提高城市生活的便捷程度，二者均可提升流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感。另外，財(cái)政支出的增加也可以提升流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感，這主要是因?yàn)樨?cái)政支出與城市公共服務(wù)、社會(huì)福利投入相關(guān)(28)童玉芬、王瑩瑩：《中國(guó)流動(dòng)人口的選擇:為何北上廣如此受青睞?——基于個(gè)體成本收益分析》，《人口研究》2015年第4期。。財(cái)政支出的的增加意味著流動(dòng)人口能夠享受或部分享受更好的公共品，從而提升了他們的身份認(rèn)同，但 FDI卻和流動(dòng)人口身份認(rèn)同呈現(xiàn)出顯著的負(fù)向關(guān)系。

(二) 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響內(nèi)生性問(wèn)題的解決——工具變量回歸

表2的回歸分析結(jié)果，已經(jīng)表明城市規(guī)模的增大可以顯著提高流動(dòng)人口身份認(rèn)同的概率，但由于沒(méi)有考慮可能存在因?yàn)檫z漏變量和雙向因果造成的內(nèi)生性問(wèn)題，所以需再采用工具變量法進(jìn)行修正。根據(jù)工具變量的選擇原則，需要尋找一個(gè)和城市規(guī)模相關(guān)但與流動(dòng)人口身份認(rèn)同無(wú)關(guān)的變量，也就是要求cov(Scalej,Zj)≠0且cov(Zj,εi,j)=0。參考陸銘等(2012)、孫三百等(2014)的研究(29)陸銘、高虹、佐藤宏：《城市規(guī)模與包容性就業(yè)》，《中國(guó)社會(huì)科學(xué)》2012年第10期。孫三百、黃薇、洪俊杰、王春華：《城市規(guī)模、幸福感與移民空間優(yōu)化》，《經(jīng)濟(jì)研究》2014年第1期。，選取2000年市轄區(qū)常住人口數(shù)(30)2000年市轄區(qū)常住人口數(shù)據(jù)來(lái)源于2000年第五次人口普查分縣數(shù)據(jù)。作為城市規(guī)模的工具變量。因?yàn)樾轮袊?guó)成立以來(lái)，不同規(guī)模的城市總體上大致以相同的速度增長(zhǎng)(31)Z. Wang, J. Zhu, “Evolution of China’s Citysize Distribution: Empirical Evidence from 1949 to 2008,” Chinese Economy 46.1 (2013): 38-54.，所以以往的城市規(guī)模與當(dāng)前的城市規(guī)模具有一定的相關(guān)性，但和現(xiàn)階段流動(dòng)人口的身份認(rèn)同則不存在明顯的相關(guān)關(guān)系，因而滿足工具變量要求。利用IVProbit兩階段方法進(jìn)行回歸，結(jié)果如表3所示。其第(1)列為一階段回歸結(jié)果，由此可以看出，2000年城市規(guī)模的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，而且F值遠(yuǎn)大于10%水平下的臨界值16.38(32)J. H. Stock, M. Yogo, “Testing for Weak Instruments in Linear IV Regression,” National Bureau of Economic Research (2002).，表明工具變量選取較為合理，不存在弱工具變量問(wèn)題；從wald檢驗(yàn)來(lái)看，其P值在5%的水平上顯著，說(shuō)明確實(shí)存在內(nèi)生性問(wèn)題，所以采用工具變量法是合理的。第(2)列為第二階段回歸結(jié)果，可以看出在使用工具變量回歸后，城市規(guī)模的增大對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同有更大的促進(jìn)作用，城市規(guī)模每增大一個(gè)單位，流動(dòng)人口身份認(rèn)同概率提高約6.14%，是基礎(chǔ)回歸系數(shù)的3.7倍以上，說(shuō)明可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題使基礎(chǔ)回歸明顯低估了城市規(guī)模促進(jìn)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的積極作用。

表3 工具變量回歸分析結(jié)果

(三) 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響選擇性偏誤問(wèn)題的解決——處理效應(yīng)模型、非參數(shù)方法回歸

為了克服工具變量不能很好處理的選擇性偏誤問(wèn)題，我們進(jìn)一步采用TEM模型與非參數(shù)的方法進(jìn)行修正。在TEM模型中，需要選取影響流動(dòng)人口進(jìn)入大城市但不影響其身份認(rèn)同的排他變量。參考現(xiàn)有研究且結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，選取流動(dòng)人口遷出地平均工資水平、首次流動(dòng)之前父母是否有流動(dòng)經(jīng)歷以及戶籍地是否有承包地等三個(gè)變量作為排他變量，具體分析結(jié)果參見(jiàn)表4。其第(1)列為處理效應(yīng)模型回歸結(jié)果，可以看出，Wald檢驗(yàn)和逆米爾斯比率的系數(shù)Lambda均在10%的水平上顯著，說(shuō)明確實(shí)存在選擇性偏誤，應(yīng)該采用處理效應(yīng)模型加以克服。具體的回歸系數(shù)表明，在控制了選擇性偏誤之后，進(jìn)入大城市(33)為了檢驗(yàn)處理效應(yīng)模型結(jié)果的穩(wěn)健性，本文對(duì)于大城市進(jìn)行了重新定義，將大城市的劃分標(biāo)準(zhǔn)提高到市轄區(qū)常住人口數(shù)量300萬(wàn)以上以及500萬(wàn)以上，然后再次采用處理效應(yīng)模型進(jìn)行回歸，得到的結(jié)果與目前結(jié)果基本一致。由于篇幅所限，沒(méi)有在此列出，有興趣的讀者可向作者索取。的流動(dòng)人口比沒(méi)有進(jìn)入大城市的流動(dòng)人口身份認(rèn)同的概率高約5%。第(2)列為非參數(shù)方法，即在回歸計(jì)算中加入選擇偏差項(xiàng)及其平方項(xiàng)，同時(shí)加入工具變量，用以修正選擇性偏誤以及內(nèi)生性問(wèn)題。從結(jié)果可以看出，選擇偏差項(xiàng)及其平方項(xiàng)均顯著影響流動(dòng)人口的身份認(rèn)同。在控制了這些變量之后，城市規(guī)模每增大一個(gè)單位，可使流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感提升5.87%。這一水平低于工具變量回歸系數(shù)，說(shuō)明如果只考慮內(nèi)生性而不考慮選擇性偏誤問(wèn)題，將會(huì)高估城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響。

表4 處理效應(yīng)模型和非參數(shù)方法回歸分析結(jié)果

四、 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同促進(jìn)機(jī)制之探討

以上分析說(shuō)明，城市規(guī)模與流動(dòng)人口身份認(rèn)同之間有密切的正向關(guān)系，城市規(guī)模增大能顯著提高流動(dòng)人口身份認(rèn)同的概率。城市規(guī)模為什么能對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同有如此顯著的促進(jìn)影響？其內(nèi)在機(jī)制是什么？以下擬對(duì)此做進(jìn)一步探討。

(一) 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同作用機(jī)制的初步考察

首先，隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大，流動(dòng)人口占比也相應(yīng)提高。根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2015年1%人口抽樣調(diào)查微觀數(shù)據(jù)，可推算出各地級(jí)市的流動(dòng)人口占比。由城市規(guī)模與流動(dòng)人口占比的散點(diǎn)圖可以看出，城市規(guī)模與流動(dòng)人口占比具有明顯的正相關(guān)關(guān)系，城市規(guī)模越大，流動(dòng)人口占比越高。較高的流動(dòng)人口占比使得流動(dòng)人口能夠更容易找到與其經(jīng)濟(jì)社會(huì)地位相近的群體，通過(guò)群體內(nèi)部以及群體之間的社會(huì)互動(dòng)可以有效降低流動(dòng)人口的受歧視感，從而提升他們的身份認(rèn)同。

圖1 城市規(guī)模與流動(dòng)人口占比的散點(diǎn)圖資料來(lái)源：2015年全國(guó)1%人口抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)

其次，城市規(guī)模越大，市民的平均受教育水平越高，綜合素質(zhì)也相對(duì)更高。隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大，集聚了大量高技能勞動(dòng)者(34)C. R. Berry, E. L. Glaeser, “The Divergence of Human Capital Levels Across Cities,” Papers in Regional Science 84.3 (2005): 407-444.，這些高技能勞動(dòng)者受教育水平相對(duì)較高，文化素質(zhì)、道德修養(yǎng)也較高，因此對(duì)于流動(dòng)人口更多地持正面態(tài)度(35)C. R. Chandler, Y. M. Tsai, “Social Factors Influencing Immigration Attitudes: An Analysis of Data from the General Social Survey,” The Social Science Journal 38.2 (2001): 177-188.。任遠(yuǎn)等(2016)的研究也表明，受教育程度較高的本地人口對(duì)流動(dòng)人口有更強(qiáng)的接納性，對(duì)流動(dòng)人口予以城市發(fā)展的貢獻(xiàn)有更積極的社會(huì)評(píng)價(jià)，因此會(huì)更加尊重流動(dòng)人口(36)任遠(yuǎn)、陳丹、徐楊：《重構(gòu)“土客”關(guān)系:流動(dòng)人口的社會(huì)融合與發(fā)展性社會(huì)政策》，《復(fù)旦學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)》2016年第2期。。這種積極的評(píng)價(jià)與尊重降低了流動(dòng)人口的受歧視感，提升了他們的身份認(rèn)同感。

第三，城市規(guī)模越大，文化越多元，包容性也更強(qiáng)(37)肖子華、徐水源、劉金偉：《中國(guó)城市流動(dòng)人口社會(huì)融合評(píng)估——以50個(gè)主要人口流入地城市為對(duì)象》，《人口研究》2019年第5期。。城市社會(huì)學(xué)的創(chuàng)始人Wirth(1964)曾指出，大城市使那些有著不同社會(huì)文化背景的個(gè)體在一個(gè)相對(duì)有限的空間內(nèi)密切接觸，通過(guò)這種互動(dòng)提升了他們對(duì)于不同背景人群的接受和忍耐程度，從而使得大城市中的居民更有可能不帶個(gè)人色彩偏見(jiàn)地接受與融合其他群體。(38)L. Wirth, “On Cities and Social Life: Selected Papers,” Chicago, IL, and London: University of Chicago Press (1964): 221-225.譚日輝(2017)的研究也表明，特大城市的本地居民對(duì)外來(lái)人口的社會(huì)包容度較高，社會(huì)包容度指數(shù)在81.9%，意味著超過(guò)80%的居民對(duì)外來(lái)人口持包容態(tài)度。(39)譚日輝：《特大城市本地居民對(duì)外來(lái)人口的社會(huì)包容度:測(cè)量與評(píng)價(jià)——以北京為例》，《湖南師范大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)》2017年第6期。這種忍耐和包容也同樣有效地減少了流動(dòng)人口的受歧視感，提升了他們的身份認(rèn)同感。

第四，城市規(guī)模越大，工作機(jī)會(huì)越多，收入水平也越高。城市規(guī)模增大帶來(lái)的集聚效應(yīng)吸引了大量企業(yè)進(jìn)入城市進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng)(40)R. E. Baldwin, T. Okubo, “Heterogeneous Firms, Agglomeration and Economic Geography: Spatial Selection and Sorting,” Journal of Economic Geography 6.3 (2005): 323-346. P. P. Combes, G. Duranton, L. Gobillon, et al., “The Productivity Advantages of Large Cities: Distinguishing Agglomeration from Firm Selection,” Econometrica 80.6 (2012): 2543-2594.，從而為流動(dòng)人口提供了大量的工作機(jī)會(huì)以及工資溢價(jià)(41)高虹:《城市人口規(guī)模與勞動(dòng)力收入》，《世界經(jīng)濟(jì)》2014年第10期。王建國(guó)、李實(shí)：《大城市的農(nóng)民工工資水平高嗎?》，《管理世界》2015年第1期。。工作機(jī)會(huì)的增多、收入水平的提高，使流動(dòng)人口有了適應(yīng)城市生活、消費(fèi)方式的物質(zhì)基礎(chǔ)，從而能相對(duì)較快地融入城市，并獲得城市身份的認(rèn)同感。

第五，大城市居民包容、接納與流動(dòng)人口努力工作的良性互動(dòng)，拉近了流動(dòng)人口與城市居民之間的距離。大城市居民的文化多元和包容性，給外來(lái)流動(dòng)人口留下了更大的發(fā)展空間；流動(dòng)人口在大城市獲得了較多的就業(yè)機(jī)會(huì)和較高的收入，享受到較高的生活水準(zhǔn)，因而更加珍惜在大城市工作與生活的機(jī)會(huì)并更加努力地工作，由此得到城市居民更積極的評(píng)價(jià)以及更多的認(rèn)可和接納。城市居民包容、接納與流動(dòng)人口努力工作的良性互動(dòng)和相互接近，不僅拉近了流動(dòng)人口與城市居民之間的距離，也必然會(huì)提高流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感。

綜上所述，可以認(rèn)為城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同促進(jìn)作用的內(nèi)在機(jī)制是：城市規(guī)模擴(kuò)大——弱化流動(dòng)人口受歧視感(或強(qiáng)化流動(dòng)人口受親近感)——提高流動(dòng)人口身份認(rèn)同。

(二) 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口受歧視感影響的實(shí)證分析

為了檢驗(yàn)這一機(jī)制，首先考察城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口受歧視感的影響。選取CMDS(2017)中與流動(dòng)人口是否受歧視的兩個(gè)相關(guān)問(wèn)題，分別是“我覺(jué)得本地人看不起外地人”、“我覺(jué)得本地人愿意接受我成為其中一員”，相應(yīng)的選項(xiàng)為：1.完全不同意；2.不同意；3.基本同意；4.完全同意。根據(jù)這兩個(gè)問(wèn)題分別構(gòu)建二元虛擬變量：受歧視和愿意接納。當(dāng)受訪者選擇完全同意或基本同意“本地人看不起外地人時(shí)”，受歧視變量賦值為1，否則賦值為0；同理，當(dāng)受訪者選擇完全同意或基本同意“本地人愿意接受我成為其中一員”時(shí)，愿意接納變量賦值為1，否則賦值為0。為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，分別采用Probit模型和非參數(shù)方法進(jìn)行回歸，結(jié)果如表5所示。可以看出，兩種模型回歸結(jié)果基本一致。以非參數(shù)方法模型分析的結(jié)果為例，城市規(guī)模每增大一個(gè)單位，流動(dòng)人口感覺(jué)受歧視的概率下降0.81%，感覺(jué)本地人愿意接納自己的概率上升1.49%，說(shuō)明城市規(guī)模越大，流動(dòng)人口感覺(jué)到受歧視的概率越低，感覺(jué)城市居民愿意接納自己的概率越高。

表5 城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口受歧視感影響的分析結(jié)果

(三) 流動(dòng)人口受歧視感對(duì)其身份認(rèn)同影響的實(shí)證分析

在回歸模型中加入流動(dòng)人口受歧視和愿意接納兩個(gè)變量，考察流動(dòng)人口受歧視感對(duì)其身份認(rèn)同的影響。參照上文，同樣采用Probit模型和非參數(shù)方法進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果如表6所示。從回歸結(jié)果可以看出，受歧視變量在1%的水平上顯著性為負(fù)，而愿意接納變量則在1%的水平上顯著為正，顯示流動(dòng)人口感覺(jué)受歧視確實(shí)會(huì)降低其身份認(rèn)同，而感覺(jué)本地人愿意接納自己則會(huì)顯著提升其身份認(rèn)同。在加入受歧視和愿意接納兩個(gè)控制變量后，城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的促進(jìn)作用仍十分顯著，但估計(jì)系數(shù)稍有下降，這符合中介效應(yīng)成立條件(42)溫忠麟、張雷、侯杰泰、劉紅云：《中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用》，《心理學(xué)報(bào)》2004年第5期。。至此，根據(jù)城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口受歧視感以及受歧視感對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響的分析結(jié)果，可以證實(shí)城市規(guī)模促進(jìn)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的內(nèi)在邏輯和作用機(jī)制是：城市規(guī)模擴(kuò)大——弱化流動(dòng)人口受歧視感——提升流動(dòng)人口身份認(rèn)同。

表6 流動(dòng)人口受歧視感對(duì)其身份認(rèn)同影響的分析結(jié)果

五、 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了避免由于指標(biāo)定義和變量選取對(duì)回歸結(jié)果造成的影響，再采用以下方法對(duì)前述模型的分析結(jié)論進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

首先，對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同進(jìn)行重新度量，進(jìn)一步擴(kuò)大身份認(rèn)同的范圍，將選擇(4)完全同意和(3)基本同意(43)問(wèn)卷中的問(wèn)題是：我覺(jué)得我已經(jīng)是本地人了，相應(yīng)的選項(xiàng)為(1)完全不同意；(2)不同意；(3)基本同意；(4)完全同意。的受訪者的身份認(rèn)同定義為1，其他選項(xiàng)定義為0。改變身份認(rèn)同度量之后仍然分別使用LPM、Probit以及Logit模型進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表7所示?？梢钥闯觯瑢?duì)受訪者的身份認(rèn)同重新定義后，三種模型的回歸分析結(jié)果均高度一致，說(shuō)明前述模型的分析結(jié)論是穩(wěn)健的，即城市規(guī)模的增大能顯著提升流動(dòng)人口的身份認(rèn)同。

表7 改變身份認(rèn)同定義的回歸分析結(jié)果

其次，根據(jù)國(guó)家發(fā)改委對(duì)城市規(guī)模的定義(44)根據(jù)國(guó)務(wù)院2014年發(fā)布的《國(guó)務(wù)院關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》，以城區(qū)常住人口為統(tǒng)計(jì)口徑，將城市劃分為五類七檔。城區(qū)常住人口50萬(wàn)以下為小城市，20～50萬(wàn)的為I類小城市，20萬(wàn)以下的為II類小城市；城區(qū)常住人口50萬(wàn)以上100萬(wàn)以下的城市為中等城市；城區(qū)常住人口100萬(wàn)以上500萬(wàn)以下的城市為大城市，其中300～500萬(wàn)的為I類大城市，100～300萬(wàn)的為II類大城市；城區(qū)常住人口500萬(wàn)以上1000萬(wàn)以下的城市為特大城市；城區(qū)常住人口1000萬(wàn)以上的為超大城市。，將我國(guó)城市劃分為小城市、中等城市、大城市、特大城市、超大城市等5類，分別生成二元虛擬變量，并且以小城市作為對(duì)照組進(jìn)行回歸分析。與前文一樣，同樣使用LPM、Probit以及Logit模型分別進(jìn)行回歸分析，結(jié)果參見(jiàn)表8。從分析結(jié)果看，各模型回歸結(jié)果基本一致。與小城市相比，中等城市對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同感的促進(jìn)作用不顯著，而大城市、特大城市和超大城市對(duì)流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感均有促進(jìn)作用，而且回歸系數(shù)呈依次增大態(tài)勢(shì)，與前文采用市轄區(qū)常住人口數(shù)量度量城市規(guī)模的分析結(jié)論完全吻合，即城市規(guī)模越大對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的促進(jìn)作用越大。

表8 改變城市規(guī)模定義的回歸結(jié)果

最后，改用Ordered Probit模型進(jìn)行回歸分析，同時(shí)將流動(dòng)人口身份認(rèn)同按不同回答生成相應(yīng)的有序變量，從完全不同意到完全同意分別對(duì)應(yīng)1到4的4個(gè)數(shù)字，數(shù)字越大表示身份認(rèn)同程度越高。具體回歸分析結(jié)果如表9所示。第(1)列為整體的回歸系數(shù)，依然表明城市規(guī)模的增大促進(jìn)了流動(dòng)人口的身份認(rèn)同，第(2)～(5)列為城市規(guī)模增大對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同影響的邊際效果。可以看出，城市規(guī)模每增大一個(gè)單位，流動(dòng)人口中對(duì)本地人身份認(rèn)同表示完全不同意和不同意的比例分別下降0.3%和1%，而表示基本同意和完全同意的比例則分別上升0.12%和1.18%。這同樣證明了以上分析結(jié)論，城市規(guī)模越大對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的促進(jìn)作用越大。

表9 Oprobit 模型回歸結(jié)果

六、 結(jié)論和建議

本文利用國(guó)家衛(wèi)健委2017年全國(guó)流動(dòng)人口調(diào)查監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，以Probit模型為基礎(chǔ)，分別構(gòu)建工具變量、處理效應(yīng)及非參數(shù)估計(jì)等多種模型，對(duì)我國(guó)城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的影響關(guān)系進(jìn)行了深入分析，并通過(guò)改變流動(dòng)人口身份認(rèn)同定義、改變城市規(guī)模定義、改變回歸模型等多種穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法，確認(rèn)了所用模型分析結(jié)論的穩(wěn)定性和科學(xué)性。研究發(fā)現(xiàn)，城市規(guī)模是影響外來(lái)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的重要因素，二者之間存在密切的正向作用關(guān)系；城市規(guī)模每增大一個(gè)單位，可使流動(dòng)人口身份認(rèn)同概率提升1.63%；在采用工具變量法、處理效應(yīng)模型以及非參數(shù)等方法克服內(nèi)生性和選擇性偏誤等問(wèn)題后，城市規(guī)模顯示出對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同有更大的促進(jìn)作用，城市規(guī)模每增大一個(gè)單位，可使流動(dòng)人口身份認(rèn)同概率提升5.87%。城市規(guī)模對(duì)流動(dòng)人口身份認(rèn)同的內(nèi)在邏輯和作用機(jī)制是：城市規(guī)模增大——弱化流動(dòng)人口受歧視感——提高流動(dòng)人口身份認(rèn)同。

規(guī)模，是一個(gè)決定城市能量和發(fā)展水平的重要指標(biāo)。大城市可以集約利用空間，產(chǎn)生集聚效應(yīng)，創(chuàng)造更多產(chǎn)出，為農(nóng)村流入人口提供較多的工作機(jī)會(huì)和收入以及較高的生活水準(zhǔn)，也有利于農(nóng)村流入人口獲得子女接受良好教育的機(jī)會(huì)。所以，農(nóng)村人口的城市化一般更希望遷向大城市，已流入城市的農(nóng)民工也更愿意實(shí)現(xiàn)遷居大城市的市民化。但長(zhǎng)期以來(lái)，我國(guó)主要是堅(jiān)持積極發(fā)展中小城市、控制大城市發(fā)展的城市化政策。顯然，這樣的城市化政策與流動(dòng)人口的城市化意愿明顯錯(cuò)位，因而不利于城市的發(fā)展，也影響城市化的質(zhì)量。

身份認(rèn)同是真正融入城市社會(huì)、實(shí)現(xiàn)市民化的重要前提。而如本文研究結(jié)論，城市規(guī)模又是影響流動(dòng)人口身份認(rèn)同的重要因素，城市規(guī)模增大，可增強(qiáng)流動(dòng)人口的身份認(rèn)同感。所以，應(yīng)該根據(jù)目前我國(guó)仍處在以集中為主要特征的城市化階段和數(shù)億有待市民化的流動(dòng)人口主要分布在大規(guī)模城市的基本事實(shí)，尊重城市流動(dòng)人口的意愿，正視城市規(guī)模對(duì)其身份認(rèn)同的影響，盡快完善現(xiàn)行城市化政策，放松對(duì)大城市的規(guī)?？刂?，加快未來(lái)數(shù)億城市流動(dòng)人口的市民化進(jìn)程，推進(jìn)城市化的高質(zhì)量發(fā)展。