王萍 水洁怡 杨爽

摘 要：通过多视角对流动人口的居住现状，居住条件和流动人口居住条件的影响因素等进行分析，进而探讨政府如何落实解决流动人口居住问题及如何确保其享受公共服务的权利。研究有利于政府提出针对化的政策和措施，促进流动人口居住条件不平等问题的解决，保障流动人口的权利，推动和谐社会的构建和经济的健康持续的发展。

关键词：流动人口;机会平等;社会融合;住房问题

中图分类号：D9 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.30.076

1 引言

流动人口为城市的发展做出了巨大的贡献，但是因为近年来住房成本的激增，他们的生活日益艰难。流动人口由于其本身的流动性质，收入水平以及户籍等多方面的原因，不能获得与当地人同等的居住设施。只有解决了流动人口居住问题，让他们不再受居住条件极差问题的困扰，才能更好的促进城市化发展和更好的缩小城乡和地区差异，这样才能更好的推动社会的经济发展水平，提高流动人口的工作积极性。进而有利于社会的公平与正义的实现流动人口的数量。

2 文献综述

对于流动人口的住房问题，国内有不少学者对此问题进行研究。其中，李吉品、郭晓光（2018）根据2015年流动人口动态监测调查数据，得出流出人口的年龄越大、在流入地时间越长、家庭成员收入水平越高，家庭化迁居水平就越高。户口会影响流动人口的居住状况，非农业户口者在城市中更可能获得相对优越的住房条件（胡陈冲，朱宇，林李月2011）。流动身份、离开户籍地时长、流动原因、流动区域影响流动人口的居住状况（何炤华、杨菊华 2013）。在不同的社区中，收入对流动人口的住房状况的影响程度不同（侯慧丽、李春华 2013）。户籍对流动人口的住房选择有部分影响，而家庭收入对住房选择没有显著影响;城市规模会影响流动人口的住房状况，大城市的流动人口的房租更高（石智雷、薛文玲 2014）。在社會融入因素方面，迁移意愿、自身评价、语言媒介对其流动人口住房选择有显著性影响（姜凯，侯明喜，龚海婷，2017）。实证结果显示，流动人口在流入城市住房问题还受到流入城市房价水平等宏观经济状况的影响（杨巧，杨扬长，2018）。城市规划不合理和管理服务的真空等原因对流动人口住房质量条件也有重要影响（计海曼，2016）。流动人口婚姻状况、职业类别对其住房状况有显著影响（朱祥波，谭术魁，王斯亮，李燚，2015）。通过对流动人口在流入地的购房情况进行回归分析，发现住房公积金等因素对流动人口购买商品房都有显著影响（李君甫，孙嫣源，2018）。

从微观来看，国内也很少有统一的流动人口管理模式，学者的研究大都针对某一特定区域。本文拟学习之前研究的方法，对人口流动的原因做进一步详细的阐述以弥补现有不足。

3 数据来源及变量说明

3.1 数据来源

本文数据来源于国家人口和计划生育委员会2015年流动人口动态监测调查结果。该抽样调查涉及全国31个省（区、市）和新疆生产建设兵团，调查结果具有一定的代表性和可靠性。该调查所针对的流动人口是指在流入地居住一个月以上，非本区（县、市）户口的15周岁及以上流入人口。本研究的总样本数为206000。相关变量的说明详见表1。

从表2所示的描述性统计结果中，我们可以看出各变量的标准差较小，因此总体来看本文选取的指标数据样本稳定性较强。流动人口的家庭月租房支平均为717元/月，但各家庭差异较大，月租房支出最大达到了50000元。同样，家庭月收入的差异也较大，最高月收入与最低月收入之间的差异达到了10000元。流动人口从事的职业以商业、服务业为主。从流动人口的受教育年限均值为9.9年可以看出，流动人口基本上完成了9年义务教育，但没有继续进入高中学习。流动人口中以农村户口居多。迁移以省内跨市为主，而且主要是迁移到中等城市和大城市。从流动人口长期居住本地的意愿上来看，流动人口并没有强烈留在本地的愿望。流动人口并没有性别差异。流动人口家庭月食品支仅为13元/月，最大值也只是98.6元/月，流动人口在食品上的支出较低。流动时间平均约为五年，说明大部分的流动人口并不是长期流动。流动的原因以务工经商为主。流动人口婚姻状况以已婚为主。流动人口的年龄均值35.3岁，最小为15岁，说明流动人口以青壮年为主。

5 实证模型分析

5.1 模型设定

5.1.1 模型Ⅰ

该模型中仅纳入4个解释变量，不纳入控制变量，其中job是四分类变量，因此建立三个虚拟变量job2，job3和job4。

5.1.2 模型Ⅱ

模型Ⅱ在模型Ⅰ的基础上，纳入9个控制变量，其中city和range分别为四分类变量和三分类变量，因此分别建立3个和2个虚拟变量，即city2，city3，city4和range1，range2。will、sex、reason和marriage同样为虚拟变量。

5.2 模型结果

根据上述分析模型，本文利用STATA 14软件对数据进行了多元线性回归，回归结果如表3所示。

从模型结果可以看出，未加入控制变量前，主要解释变量对被解释变量的解释能力为31.9%，其系数均在1%的水平上显著。加入控制变量后，模型的解释能力提高到34.6%，除变量sex不显著外，其余变量均在5%及以上的水平上显著。而且在加入控制变量后，主要解释变量的显著性水平和系数大小并未发生明显变化。

从各变量的系数正负性以及大小可以看出，家庭月收入对流动人口住房支出的影响最大，家庭月收入每增加1%，月住房支出就增加0.609%。不同职业的流动人口，其住房支出也有所不同，相比于其他职业的流动人口，从事商业、服务业的流动人口的住房支出最高，事业单位的流动人口其次，农林牧渔和无业待业流动人口第三，而住房支出最低的是从事生产、建筑和运输业的流动人口。相比于农村户籍的流动人口，城市户籍流动人口的住房支出会更高。受教育水平越高的流动人口，愿意投入到住房上的钱越多。受教育年限每增加一年，其月住房支出就增加0.048%。