农民工迁移非持久性的影响因素分析——基于深圳市的实证研究，本文主要内容关键词为：持久性论文,深圳市论文,农民工论文,因素论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
据农业部（2002）估计，我国农（林牧渔）业富余劳动力2000年达到15236.6万人；2001年，跨乡、跨县、跨省流动就业的乡村劳动力分别达到8961万人、6361万人、3933万人。转移出去的农村劳动力大部分没有进入大城市，而是将近2/3的人沉淀在县城和县城以下城镇以及发达地区的村庄中（劳动和社会保障部，1998）。另据Wu和Zhou（1996）估计，1990年以来，每年大约有5000～6000万农村劳动力由农村转移到城市，但只有1000～1500万人口（即大约1/5）成为持久性迁移者而长久居住在城市。
广东省是农村劳动力流入最多的省份，2001年的份额为37.9％，远远超过其他省份（农业部，2002）。深圳市作为位于广东省的一个新型特区城市，吸收了大量农村富余劳动力，2001年为252.12万人，占深圳市劳动力总数的59.1％，占深圳市外来劳动力的73.4％（注：据《深圳市统计年鉴》（2002）估计。）。但深圳市农民工也呈现出明显的非持久性迁移特征（注：本文中，农民工泛指所有以增加收入为目的而进城从事经济活动（包括务工、经商等）的农村籍人口。非持久性迁移指农民工进城但不永久地居住在城市或举家迁入城市。）。例如，据深圳市劳动就业服务中心（2002）调查，在秋收季节返乡的农民工比例为25.0％，春耕季节返乡的也占10.3％，周末或节假日回家探亲的也占7.4％。另外，从农民工进城方式也可以看出他们迁移的非持久性。据深圳市劳动局（2000）调查，在农民工进入城市的不同方式中，“和老乡和朋友一同”者占总数的42.9％，“自己一人前往”者占31.4％，“和自己的配偶一同”者只有12.3％。可见，携家带口一起进城的农民工比重较小，就是说，大部分农民工仍把家庭留在农村。
进城农民工为什么不永久地迁入城市？其原因很多，有制度性和政策性的障碍，也有农民工自身的因素。本文主要利用深圳市农民工持久性迁移意愿调查资料和判别分析技术，探讨了影响农民工持久性迁移选择的因素（主要是体制外因素）。
二、理论分析与研究假说
托达罗（Todaro，1969）、哈里斯和托达罗（Harris & Todaro，1970）提出的人口迁移模型一直是一个非常简洁而又有影响的模型。这个模型对移民行为做出了合理的假设，即潜在的移民将在比较迁移的预期效用和留在农村的预期效用后，再决定是否迁移。但是，该模型的均衡条件实际上是基于当事人均是风险中立（riskneutral）者的假设（注：所谓风险中立者，指从不确定的事件中获取的预期收入与等量的确定性收入，对他们而言都是相等的，不存在差别；而一个风险厌恶者，他更倾向于确定性预期值。）。如果引入风险厌恶（Risk aversion）概念，这个均衡条件不再成立（见Ray，1998；）。如果农业部门的确定收入与城市部门不确定的预期工资相同，一个风险厌恶的潜在移民可能不会迁移。可以认为，在有许多风险厌恶者的经济中，人口流动要比风险中立者为主的经济少一些。
城市部门预期收入与择业及就业的概率是有关的。即使预期收入相同，但找不到工作的概率越大，则意味着当事人面临的风险越大。对于具有风险厌恶特性的农民，进城择业的风险将影响他们的迁移决策以及迁移持久性的选择。而择业风险除了与户籍、用工、社会福利等体制和政策因素有关，也与农民工自身的人力资本、社会资本水平有关。因而，人力资本、社会资本及家庭决策模式等因素影响着农民工的迁移持久性。
（一）教育、年龄等人力资本要素
年龄和教育等人力资本要素，影响人们对从农村向城市迁移的预期和评价。年轻人和教育程度比较高的人，往往把在城市与农村之间的预期工资收入差别的贴现值看得特别高，而且他们把迁移成本看得较低，因而，往往是他们首先从农村迁向城市（见Carrington et al，1996等）。
虽然由于劳动力市场的人为分割，教育程度较高的农民工也往往难以在正规市场谋到就业机会，但在非正规部门，学历和技能水平与就业概率及工资收入是呈正相关的（注：姚洋（2001）的研究显示，移民的工资与受教育程度是正向相关的。）。城市非正规市场是吸收劳动力特别是移民就业的重要场所（见Piore，1970；Fields，1975；Krueger，1983；Maloney，1996等）。由于农民工往往在非正规市场就业（注：据“深圳市2000年人口普交资料”测算，农民工在国有、城镇集体、联营、三资和股份制等单位就业的人数仅占10.2％。也就是说，如果把这些“单位”看成是正规部门，那么，农民工在非正规部门就业者达到89.8％。农民工所从事工种中，以生产设备操作工最多，占66.4％；其次是商业、服务业人员，占20.6％；如果把办事员和有关人员归于服务业，那么，商、服业所占比重为27.3％。见马九杰、孟凡友（2003）。），而非正规部门中的职业和工种往往是劳动密集型、体力型的，对劳动力的年龄和体能要求较高，因而，那些年轻、体力好、能胜任体力型工作的农民工，找到工作的可能性较大。
可以认为，年轻、受教育程度较高的进城农民工找到工作的可能性越大，获取较稳定收入可能性越大，人力资本及物质资本积累能力可能越大，因而选择持久迁移的可能性也大。
（二）社会网络、信任等社会资本要素
社会资本（social capital）包括社会网络、信任和社会规范等要素（见Puttnum，1995等）。可以通过诸如社团组织的数量、社会关系的多少、成员之间的信任程度等指标来衡量和表征社会资本。社会资本的功能在于促进信息的流通、促进协调合作、控制违规行为、减少交易费用、提供非正式风险化解手段和社会支持等。丰富的社会网络、较高的信任，可以增加社会成员之间的信息传递，帮助人们获得更充分的信息，提供更多的社会经济活动风险化解方式。
农民向城市迁移决策所依据的信息绝大多数来源于传统的亲缘地缘关系网络，而且往往在迁移之前就已找到工作（注：深圳市农民工中，通过社会关系网络获取迁移及就业信息的比例达87.2％。同时，有61.2％的人在移入城市之前就已经事先找好了工作。见马九杰、孟凡友（2003）。）。即使进城前没有找到工作的农民工，也将会在老乡、朋友等帮助（如吃、住等生活方面以及就业信息方面的帮助）下，尽快找到工作。社会网络缓解了农民工找不到工作的风险。
进入城市的农民工，往往因职业工种相同或相近、或有地缘关系，而聚居在一起，形成了如“的士村”、“垃圾村”等具有准社区性质的“移民村落”。由于社会歧视、居住条件限制等因素，农民工进城后的社会经济活动往往仍建立在亲缘和地缘关系网络上（注：1998年深圳市劳动局对农民工的调查中，关于“进城打工后最亲密的朋友是谁”的问题，41.2％的进城民工认为是“一同来打工的老乡”，31.6％的民工认为是“进城后认识的农民朋友”，另有27.2％的人认为是“进城后认识的城里人”。见马九杰、孟凡友（2003）。）。可见，社会网络资本在寻找住房、获取工作机会信息以及适应城市社会等方面具有非常重要的作用。一个进城农民工，是否选择持久性迁移，与其拥有的社会资本是密切相关的。
迁移距离与进城时间长短会影响农民工的社会资本，从而影响其迁移持久性决策。
其一，迁移距离。社会资本的积累往往具有一定的区域性。也就是说，一个社区的人们通过相互交往、互惠活动，使得社会资本水平提高，信息不对称程度降低、社会支持增加、违规行为减少，但是，人们积累的存量社会资本往往不能轻易地搬到另外一个地方。因而迁移会影响一个人的社会资本水平。迁移者进入城市后，人生地不熟，加上语言交流方面的劣势，社会资本少。迁移距离越远，在迁移目的地可资利用的社会资本越少，对迁移及就业方面的信息了解也就越少，意味着迁移风险越大。同时，由于迁移距离长，迁移者因迁移而丢弃的原迁出地积累的社会资本也较多。同时，迁移距离越远，迁移交通费用越高，迁移成本越大。因而，距离越远，人口迁移的概率越小（注：据Mamermesh & Ress（1993）研究，美国国内的人口迁移，距离每增加1英里而增加的迁移成本，需要5美元的预期收入才能补偿；北欧国家居民向瑞典迁移，到迁移目的地距离每增加1倍，该目的地被迁移者选中的概率降低50％。）。风险厌恶者，往往选择短距离迁移（注：深圳市1994年外来劳动力中，来自本省的占53.8％，来自邻省（如湖南、广西、贵州、江西等省）的占19.23％，来自较远省份的占26.94％，来自本省和邻省的总共占73.06％。虽然由于各种原因，来自较远省份的农民工份额有逐渐提高的趋势，但仍少于本省和邻省的总和。如2001年，本省和邻省的外来劳动力共占58.89％，高于较远省份的占比41.11％。参见马九杰、孟凡友（2003）。另外，蔡昉（1997）对济南市农民工的研究发现，济南市外地劳动力中，外省流入的占6.7％。）。
其二，进城时间。对于已经移入城市的农民工，随着进城时间增加，他们对城市社会的认识、理解和适应性越强，社会交往越来越多，积累的社会网络资本越来越多。同时，随着网络型社会资本的增加，农民工在社会经济活动中取得的社会信任可能增强，社会交往的机会和范围也增加，寻找工作和增加收入的机会可能增加，获取社会支持的可能性也增加。另外，随着进城时间增加，农民工人力资本、物质资本（住房等）将得到改善。
可以认为，随着进城时间的延长，农民工实现持久性迁移的能力和可能性都增加。
（三）家庭决策模式
虽然与城市在岗职工相比，中国城市农民工的工资收入偏低，但与其输出地——农村相比，农民工的收入还是比较高的（注：据2000年人口普查资料推算，全国农村常住人口的月均收入仅为403元，城镇常住人口的月平均收入为696元。根据“深圳市2000年人口普查资料”推算，深圳市农民工月平均收入为822元。而2000年深圳市在岗职工月平均工资1920元。见马九杰、孟凡友（2003）。）。从家庭收入最大化准则出发，农民工依然会进城打工赚钱。进城打工成为增加农民家庭收入的重要途径（注：据赵耀辉（1997）研究，外出劳动力人数是影响家庭收入的最重要变量，每增加一个外出劳动力，可以使家庭纯收入增加55％。）。
因为户籍制度及相关的社会福利制度、子女就学等方面的限制，农民工往往只身到城市寻找就业机会，但把“家”仍留在农村，绝大多数农民工的家庭都有承包的“责任田”。他们在收入方面与家庭保持密切联系，把大部分打工收入寄回家，用于家庭消费、子女教育或农业投资，与在农村的家庭成员分享着打工收入。这种迁移模式，在实现收入多元化、分散区域风险方面的作用也是很明显的。许多农村地区由于遭受雹灾、冻灾、旱灾，农业歉收，农民家庭的消费和投资支出只能来源于家庭成员进城打工收入。
可见，家庭决策模式中家庭收入最大化准则、分散区域风险动机，可能促进劳动力的转移。另一方面，这种模式，也可能导致农民工迁移的不彻底性和非持久性。主要原因可能是，城市日常生活、子女教育费用高，社会保障没有覆盖农民工，同时由于社会资本缺乏，他们可能获得社会支持较少，因而农民工单靠进城打工收入难以支撑整个家庭生活支出。而且难以承受可能出现的“失业”风险和打击。农村家庭及承包的土地也可被看作是进城农民工规避风险的一道防线。
然而，如果农民工的收入足够高，可以应付家庭支出，同时，又有适当的社会保险和社会支持等防范风险的手段，农民工持久性迁移的倾向会增强。
综上所述，我们将影响农民工持久性迁移选择的因素归结为受教育程度、迁移距离、进城时间与城乡收入差距，并提出如下研究假说：
1.受教育程度越高，农民工获取工作机会和较高工资收入的可能性越大，因而持久迁移的可能性越大；反之，受教育程度越低，非持久性迁移的可能性越强。
2.迁移距离越近，农民工可资利用的城市社会资本越多，持久迁移的可能性越大；反之，迁移距离越远，农民工的城市社会越贫乏，对输出地的眷恋和依赖性越强，因而非持久性迁移的可能性越大。
3.进城时间越长，农民工对城市社会的理解力、适应性、融入性越强，社会网络资本积累越多，同时，在迁入地被信任的程度越强，因而经济活动机会和收入增加，持久迁移的可能性越大；反之，进城时间越短、社会融入性越弱，非持久性迁移的可能性越大。
4.城乡收入差距越大，进城农民工放弃农业经营和农村生活，而选择持久性迁移的可能性越大；反之，在城市获取的收入越低，城乡收入差距越不明显，非持久性迁移的可能性越大。我们将利用关于深圳市农民工的实地调查资料，检验这些假说。
三、资料来源与数据整理
（一）资料来源
对农民工非持久性迁移及其影响因素研究，可以基于对农民工迁移持久性观察的历史数据。通过长期观察哪些农民工持久地迁移了、哪些农民工没有持久迁移、是什么因素导致他们选择了持久性迁移，可以获得所需的历史数据。但是，由于对农民工持久性迁移的长期观察数据甚少，或者由于时间太短，还很难客观地判断哪些农民工会选择持久性迁移，因而，进行农民工非持久性研究所需的客观数据较缺乏。我们利用了深圳市劳动局2000年关于外来劳动力持久性迁移的意愿调查数据，根据外来人口目前关于在城市长期居住或是短期居住意愿和态度，来判断他们迁移的持久性。
调查对象是居住在深圳市经济特区的福田区八卦岭工业区与罗湖区翠岭居委会的外来工。福田区和罗湖区是位于经济特区、人口密度较大的两个区。福田区位处经济特区中心地带，是行政、文化、信息、国际展览和商务中心，全区面积78.04平方公里，人口密度为10818人/平方公里，该区下辖7个街道办事处，116个居委会。罗湖区位处经济特区东部，是金融、商贸中心以及网络服务基地，全区总面积78.89平方公里，人口密度为8704人/平方公里，该区下辖8个街道办事处，131个居委会。
对福田八卦岭工业区的调查主要以工厂的外来工为调查对象，对罗湖区翠竹居委会的调查主要以做生意的外来工为调查对象。调查中共发放400份调查问卷，回收有效问卷256份。其中，关于农村户籍外来工的146份有效问卷，是我们进行实证分析的主要数据来源。
调查问卷有关于外来工在深圳市长期居住意愿的内容，包括愿意居住、说不清、不愿居住3个被选答案。同时，问卷对外来工的个人特征（如年龄、性别、受教育程度等）、来自的地区、进入深圳市的时间、收入等内容进行了调查。
（二）数据整理与准备
为了便于运用定量方法检验所提出的研究假设，探讨影响农民工持久性迁移的影响因素，我们对受教育程度、迁移距离、进城时间与城乡收入差距四个因素进行了评分赋值：
受教育程度（用X[，1]表示），分为初中及以下、高中（中专）、大专及以上3个级别，分别赋值为0.2、0.6、1.0。定义第i个人的受教育水平为x[，1i]∈｛0.2，0.6，1.0｝。
迁移距离（用X[，2]表示），根据农民工来自的地区分为3个级别，即本省、邻省、隔省及较远省份，分别赋值为1.0、0.8、0.6。由此可定义第i个人的迁移距离为x[，2i]∈｛1.0，0.8，0.6｝。显然，赋值越低表示迁移距离越远，赋值越高表示迁移距离越近。
进城时间（用X[，3]表示），分为2年及2年以内、3～5年、6年及6年以上3个级别，分别赋值为0.6、0.8、1.0，定义第i个人的进城时间为x[，3i]∈｛0.6，0.8，1.0｝。
城乡收入差距（用X[，4]表示），根据城市农民工收入高于输出地收入的程度，分为5个级别，即高于输出地收入的30％以下、31％～50％、50％～80％、81％～100％、101％以上，分别赋值为0.10、0.30、0.50、0.80、1.0，定义第i个人的收入水平为x[，4i]∈｛0.10，0.30，0.50，0.80，1.0｝。
同时，根据向深圳市持久迁移的意愿，将农民工分为愿意久留、不愿久留、尚不清楚3个类别，分别对应A组、B组、C组。
四、研究方法
我们进行实证研究的基本思路是：首先，利用持久性迁移意愿调查资料，将农民工分成“愿意久留”、“不愿久留”、“尚不清楚”3个组，并根据对农民工的个人因素评分赋值，计算和比较不同组别农民工各个指标数值的差异，讨论持久性迁移与个人因素之间的关系。其次，利用判别分析法对农民工愿意久留和不愿久留进行判别，根据判别函数，讨论各个指标与持久性迁移意愿之间的关系。然后，利用判别分析中求出的临界值，对说不清楚的农民工进行判别分类，或归于愿意久留组，或归于不愿久留组，将所有样本归并为两个组，再讨论不同组别农民工指标数值的差异。
具体地，将计算迁移持久性分数，并运用判别分析技术，建立持久性迁移判别函数，对尚不清楚是否久留的农民工进行判别归类。
（一）计算各组不同指标均值及迁移持久性分数
根据个人因素赋值，分别计算“愿意久留”、“不愿久留”、“尚不清楚”3个组农民工各个指标均值，即求出A、B、C三个组别的农民工受教育程度、迁移距离、进城时间和收入水平的平均值。
然后，计算各组别的迁移持久性分数。“迁移持久性分数”实际上是各个指标数值的综合评价值，这儿，我们通过下式计算：
P=X[，1]X[，2]X[，3]X[，4]（1）
其中：P为迁移持久性分数；X[,1]为受教育程度赋值；X[，2]为迁移距离赋值；X[，3]为进城时间赋值；X[，4]为收入水平赋值。
显然，迁移持久性分数越高，农民工选择持久性迁移的可能性越大。
（二）持久性迁移的判别分析方法
判别分析技术是根据观察到的多个变量特征对客观事物进行判别分组的一种多元统计分析方法。它是根据可以分组的若干样本的多个变量值，总结出分类的规律性，建立判别函数，然后对未知分组类型的新样本进行分组。同时，可以根据判别函数中各变量的系数，分析不同变量对分类的影响程度。判别分析的具体技术很多，我们采用了Fisher判别法。
设每个样本具有m个判别指标，记为（x[，1]，x[，2]，…，x[，m]），称线性函数
当e[，A]＞e[，B]时，待判样本t的判别函数值
则相反。
判别分析是假设两组样本是选自不同总体，如果两组多变量平均值在统计上差异不显著，判别就没有价值，因此需要检验两总体是否有显著差异。一般采用马哈诺比斯（Mahalanobiz）D[2]距离为基础所构成的统计量进行显著性检验。该统计量计算如下：
给定小概率a，查F分布表，若f＞Fa（m，nA+nB-m-1），则认为判别有效；否则，则认为判别无效。
本文，将采用持久性迁移意愿为分类变量（grouping variables），受教育程度、迁移距离、进城时间和收入水平4个指标为判别变量（dicriminant variables），建立判别函数，对农民工的迁移持久性进行判别分析。
五、结果与分析
（一）调查资料的描述统计结果
146有效问卷调查中，“愿意久留”（A）、“不愿久留”（B）、“尚不清楚”（C）3个组别的农民工比例分别为28.1％、30.8％、41.1％。根据调查资料及赋值，可以计算不同组别的各项指标平均值，得到不同组别农民工平均的受教育程度、迁移距离、进城时间、收入水平，并可计算各个组别的迁移持久性分数，见表1。
表1 迁移意愿分类、影响因素及迁移持久性分数
从表1可以看出，“愿意久留”组的迁移持久性分数为0.55，高于“不愿久留”的0.08，“尚不清楚”的迁移持久性分数介于二者之间，为0.46。
从受教育程度、进城时间、收入水平等指标来看，“愿意久留”组的这些指标值，均高于“不愿久留”组；“尚不清楚”组则介于二者之间。这个统计结果支持了研究假设1、3、4，也就是说，假设1、3、4的论断与调查统计结果相符。
从迁移距离指标来看，“愿意久留”组为0.70，低于“不愿久留”的0.83，“尚不清楚”组为0.82，介于二者之间。也就是说迁移距离越远农民工，选择持久迁移的可能性越大，距离近的，持久迁移的可能性反而越小。这与研究假设2的论断相反，调查统计结果不支持假设2，假设2不能被接受。
为什么会出现迁移距离越远而持久性迁移倾向越强的现象？距离远，人们可以利用的社会资本少，迁移风险大，一些潜在迁移者可能不会真的迁移，因而距离远可能导致实际迁移者少，人们也往往选择短距离迁移。但是，远距离迁移本身就有一种考验和“筛选”作用。一旦选择了长距离迁移，说明这些迁移者在某些方面具有优势，如教育水平高、职业技能强或社会资源丰富等，所谓“来者不善、善者不来”。这些人往往有能力突破距离障碍，他们获得工作机会和较高收入的可能性大（注：蔡昉（1997）对济南市农民工的调查研究显示，越是突破距离障碍、寻职范围大的劳动力，越能获得更高的收入；跨省迁移次数与平均收入水平之间具有正相关关系；外省迁移者中有53％成为雇主，而本省迁移者中成为雇主的只有8.6％。），所以，已经进城的、远距离迁入的农民工，选择持久迁移的倾向较大。另外，远距离迁移者可能对城乡差异看得更重，他们更倾向于城市生活。
从表1还可以看出福田区和罗湖区农民工在迁移持久性方面存在明显的差别。罗湖区农民工“愿意久留”比例38.5％，高于福田区的19.8％；罗湖区的持久性迁移分数为0.65，也明显高于福田组的0.16。从影响因素来看，除了迁移距离指标外，罗湖区均高于福田区，亦即罗湖区农民工的受教育水平、进城时间、收入水平均高于福田区。这种差别可能源于农民工职业和工种的差别，以及居住社区环境的差别。
罗湖区的被调查对象主要是做生意的外来工，这些人的教育及人力资本水平高。他们中的个体工商户、私营业主占一定份额。同时，罗湖区靠近香港，属老城区，经济发展较快，是进城时间较长的迁移者聚居的地方，人们的社会交往范围较广，社会资本较丰富。教育及人力资本与社会资本水平高的迁移者，往往能够谋到较好的职业或工种，或有能力成为业主，获取较高收入的可能性较大，他们进一步积累人力资本和社会资本的可能性也较大，因而他们更有能力也更倾向于持久性迁入城市。而且，迁移距离对这部分人来讲，并不是主要的障碍，他们进行长距离、大范围迁移的可能性更大。
而福田区的被调查对象主要是工厂的打工者，他们主要从事“体力型”、“劳动密集型”的生产、运输设备操作，他们的教育及人力资本水平较低。同时，福田工业区属于外来劳动者比较集中的地方，农民工往往以体力型工种为主，进城时间短，社会交往范围小，社会资本水平往往较低，他们选择和从事的职业往往地位较低（注：体力型职业和工种的地位较低，参见许欣欣（2000）。），这必然限制他们进一步积累人力资本和社会资本，因而导致他们选择持久性迁移的可能性较小。
（二）判别系数与判别函数
利用调查数据及赋值，以“愿意久留”和“不愿久留”为分类变量，计算得到判别函数的系数，如表2。判别函数系数可进一步分为非标准化的和标准化的两种。非标准化判别系数（Unstandardized discriminant confidents，亦称原系数，Raw coefficients）是将原始变量值直接输入模型求得的。得到非标准化判别系数，可以用来计算判别值（discriminant score）及临界值，进而可以对尚未分组的样本进行判别分类。非标准化判别系数能反映各个判别变量对判别函数值的影响，但是，非标准化判别系数的大小并不能反映相应变量在判别作用上的大小，主要由于原始变量的量纲不同，因此非标准化系数往往缺乏可比性。
标准化判别系数（Standardized discriminant confidents），是将原始变量值调整为标准值后得到的判别系数。它不受度量单位的影响，故可比较效果的大小（注：应当指出，由于我们对判别变量采取了赋值方式获取变量值，对度量单位不敏感，因而原始变量本身具有一定的标准性。）。哪个变量的标准化系数绝对值大，表明它对判别值的影响更大。于是，可以用标准化系数比较各个变量对判别值的相对作用。
表2 迁移持久性的判别系数
根据表2，可写出非标准化判别函数（式8）和标准化判别函数（式9）。
于F[，0.01]值，表明在0.01水平下判别有效。根据标准化的判别函数系数，可以看出：受教育程度、进城时间、收入水平对持久性迁移判别值具有正向的影响，从判别变量的定义和判别函数的含义可以知道，随着受教育程度的提高、进城时间的增加、城乡收入差别的加大，农民工选择持久性迁移的可能性越强。显然，可以说明研究假设1、3、4是可以接受的。从判别函数系数也可看出，迁移距离对判别值具有负向的作用，亦即随着迁移距离的加大，农民工选择持久性迁移的倾向会增强。也就是说，研究假设2不能被接受。这与调查资料描述统计的检验结果是一致的。
从判别系数的绝对值大小来看，收入因素是影响农民工持久还是非持久迁移选择的一个首要方面。可以推测，只有城乡收入差距足够大，才可能推动农民工选择“离土又离乡”，只有获取足够高的收入，才有可能支撑农民工“离乡而进城”，并持久性迁入城市。
迁移距离是导致迁移意愿不同的第二个重要因素。可以推测，迁移距离可能与农民工的个人特征如受教育程度、社会网络资源、甚至个性、开拓精神和社会经济活动能力等方面有关，只有那些具有一定优势的农民工才能选择远距离的迁移，远距离迁移本身可能具有一种“信号（signaling）”含义。因而可以认为，迁移距离对农民工迁移持久与否影响，可能综合反映了他们的个人特征。另外，对于短距离迁移者而言，由于距离短，交通费用较低，他们与迁出地可能保持更加密切的联系，他们回家探亲比较方面，同时，近距离迁移者对城乡收入差距的感觉相对不明显，因而他们选择持久迁移的倾向相对较弱。事实上，深圳市的外省农民工返乡探亲或帮工比重的确明显地低于本省农民工，外省农民工夫妻共同进城的比例要高于本省农民工（参见马九杰、孟凡友，2003）。
进城时间是导致迁移意愿不同的第三个因素。进城时间影响农民工对城市的认识、了解、适应性和融入性，影响农民工社会网络资源和社会信任度的积累，进而影响工作机会和收入获取能力，最终影响其迁移持久性倾向。
受教育程度是4个判别变量中对农民工迁移意愿差异影响较小的一个。其影响程度较小，可能是因为收入水平、迁移距离两个指标部分地掩盖了受教育程度的影响，因为人力资本高的迁移者获取工作机会和收入的几率大，远距离迁移者也往往具有较高的教育程度。另外，也可能由于大部分农民工在非正规部门就业，从事体力型的工种，对基础教育的水平要求相对不重要，农民工的教育水平普遍较低。从而可以推测，目前教育程度对农民工迁移持久与否的影响相对较弱。还有一种可能解释是，教育程度较高的人，在迁移地和职业选择方面可能具有更大的优势，他们的流动倾向更强，因而教育程度在持久性迁移判别中不是首要因素。
（三）判别临界值与对“尚不清楚”样本的判别归类
利用非标准化的判别函数（式8），将A、B两组的数据代入，求得两个组的“重心值”分别为Y[，A]=0.5368、Y[，B]=0.1448；再利用式4可求出判别临界值e[，AB]为0.33。类似地，可以求出福田组和罗湖组的判别临界值（注：利用福田组和罗湖组数据可计算各自的判别系数和函数，它们的判别效果均在0.01显著水平有效。限于篇幅，其详细结果没有列出。），分别为0.18和0.57。最后，可以根据判别函数及临界值，对“尚不清楚”组的样本进行判别，归于“愿意久留”组或“不愿久留”组，并可根据新的分组，计算各组样本的判别变量平均值，见表3。
表3 迁移意愿影响因素及迁移持久性分数（判别后）
根据农民工个人相应的判别变量值，将其分组归类后，“愿意久留”组的样本比例为45.9％，其中福田组为32.1％，罗湖组为63.1％。显然，福田区与罗湖区农民工在迁移持久性上存在着差异。对“愿意久留”组、“不愿久留”组及总体，受教育程度、进城时间、收入水平3个判别变量的均值以及迁移持久性分数，均是罗湖区高于福田区，而迁移距离则相反。如前所述，这可能与两个区农民工从事职业和工种，以及两个区农民工生活的社会环境有关。
从“愿意久留”组和“不愿久留”组对比可以看出，前者的持久性迁移分数高于后者，前者的受教育程度、进城时间、收入水平3个指标值也高于后者，但迁移距离则相反。也就是说，判别归类后的结果，与判别前的计算结果是一致的，即：假设1、3、4可以接受，而假设2不能被接受。
另外，我们利用深圳市劳动就业服务中心对外来劳动力的统计资料，对1994～2001年农民工的受教育程度、迁移距离、进城时间、收入水平指标进行了赋值，并求出加权平均值，然后根据非标准化判别函数（式8）计算得到各年判别函数值，如图1所示。虽然农民工迁移判别函数值都超过了临界值，但均非常接近临界值，而且1998年后，有逐年降低趋势，也就是说，近年农民工非持久性迁移倾向趋于加强。
图1 深圳农民工迁移持久性判别函数值（1994～2001）
六、小结与讨论
根据以上分析，我们得到的基本结论是：（1）农民工的受教育程度、进城时间、收入水平、迁移距离等，在愿意持久性迁移者和不愿持久性迁移者之间具有明显的差别。由较高教育水平形成的人力资本、由较长的进城时间和较好的社会环境而积累的社会资本、由较好的职业和稳定的工作产生的较高收入水平，是促使城市农民工选择持久性迁移重要因素；反过来说，较低的受教育水平、较短的进城时间、较低的收入可能导致农民工产生非持久性迁移意愿。（2）从事低地位职业及工种的农民工，持久性迁移倾向较低。（3）不同的判别变量对农民工迁移持久性选择的影响方向和力度是不一样的。城乡收入差距是影响农民工久留与否选择的首要因素，教育水平的影响相对较弱；迁移距离并不是农民工持久性迁移的主要障碍，由于迁移本身具有筛选作用，远距离迁移者往往具有一定优势，持久性迁移的倾向更强。（4）就深圳市农民工总体而言，其非持久性迁移倾向近年来有逐渐增强的趋势。
如何促进农民工的持久性迁移、实现城乡经济统筹发展呢？我们得出的政策含义是：
1.降低持久性迁移门槛，进一步消除人为障碍。如取消城市增容或变相的相关费用（注：深圳市对大学毕业以上人口定居基本放开，而对技能性工人的调动指标逐年减少，而对农民工的调动数量极少。农民工想取得深圳特区的户籍，一般先在内地或广东周边城区花费2000～5000元不等的费用购买非城镇户口，然后才能调入深圳特区。），鼓励那些受教育程度较高、收入水平较高、进城时间较长的外来农民工和私营业主，实现持久迁移。因为他们持久性迁移的意愿较强，持久迁移可能促使他们更稳定地发展，同时，也可能为整个社会提供更多的就业信息和就业机会。
2.提高公共信息服务水平，提供降低城乡转移和择业风险的手段，增强城市对农村劳动力的“拉力”。尽管迁移距离农民工不是持久性迁移的主要障碍，但是，可以认为这是迁移者风险厌恶的一个理性反映。因而，通过提高更多更有效地转移和就业信息公共服务，减少农民工择业或经营风险，通过提供诸如居住、子女就学等方面的帮助，消除他们对后代教育、居住等方面的顾虑，通过逐步改革社会保障制度，使农民工也能享受诸如医疗、养老、失业等方面社会保险，可能促进农村劳动力向城市的持久性迁移。
3.创造机会，帮助农民工尽快地适应和融入城市，提高社会资本积累水平。一是举办一些专门针对农村外来人口的讲座或辅导，介绍、宣传城市，帮助他们更好地认识和了解城市，更快地适应城市和融入城市社会生活。二是组织一些联谊活动、聚会等，增进农民工与城市居民之间的了解和信任，减少整个社会对农民工的歧视，增强农民工对城市的归属感；同时，帮助他们扩展自身的社会关系网络，增加社会资本存量。
4.加大教育培训公共支出力度，有效提升农民工人力资本水平。目前受教育程度对农民工持久性迁移选择不是首要的影响因素，可能由于大部分农民工从事体力型的工种，对基础教育的水平和工作技能的积累要求不严的缘故。但是，这可能导致农村的一些年轻人过早离开学校进城打工赚钱，他们从事低地位和低收入的行业及工种，也不利于人力资本的长期积累。因而应该帮助和引导他们提升人力资本水平。一是加强农村义务教育的普及工作，切实保障农村青少年接受基础教育的权力和机会。二是增加对农民工职业技能培训方面的公共支出，尽可能提供一些公益性的继续教育机会。三是帮助农民工更好地理解和充分地利用城市的公共文体设施，如图书馆、公共报栏、社区公共体育设施等，甚至专门开设一些适合农民工的图书馆、资料室等，帮助他们提高文化素养和健康水平。
同时，应当指出，持久性迁移研究还有待于进一步完善。
1.本研究中，我们讨论了教育、迁移距离、进城时间和城乡收入差距因素对农民工迁移持久与否的判别影响，同时分析了职业、工种及聚居的社会环境影响。但是，除了这些因素外，其它因素如农民工的年龄、性别、婚姻状况以及户籍、外来人口管理、社会福利、子女就学等方面的制度障碍，甚至包括农村土地承包及流转制度等都可能影响农民工的迁移及持久性。在进一步的研究中，需要深化对这些影响因素的分析。
2.由于缺乏对农民工持久性迁移长期观察的客观数据，我们只是利用关于外来劳动力持久性迁移的意愿调查数据，来判断和分析他们迁移的持久性。
3.实际上也是由于数据获取方面的原因，我们只采用了判别分析法分析有关因素对农民工持久性迁移选择的影响，对因素间的交互作用没有分解。如教育与收入的关系、工种与收入的关系、进城时间与收入的关系等，还需进一步分析。
4.本研究只是对深圳市的一个实证研究，需要通过对不同城市间以及大城市与小城镇农民工迁移的比较，才能获得更多的关于农民工持久性迁移行为方面的信息。