影响新市民城乡情感粘性因素的logit分析

朱振亚，汪阳春

（三明学院a.经济与管理学院；b.图书馆，福建 三明365004）

当前，如何更好更快地助推我国的城乡一体化进程，是摆在学人面前的一个重要课题。学界对此也作了很多有益的探索，如不少学者对城乡一体化动力机制进行了多维解析[1-6]，但还未见一种动力机制的主体指向“新市民”。本文所讲的“新市民”不是学界惯指的进城农民工或进城失地农民，而是特指那些进城工作且拥有大中专院校文凭的农家子弟（县城为最低级别城市）。农民新市民还不能称为新市民，因为已有研究表明，进城农民工和进城失地农民尚未完全融入城市，他们在城市社区融入、政治融入、文化融入和心理融入等方面水平均不高，陷入了强城市融入意愿与弱城市融入能力的困境[8-14]。可见，称呼进城农民工和进城失地农民为新市民还不准确。基于此，笔者重新界定“新市民”为那些进城工作且拥有大中专院校文凭的农家子弟。因为他们有文凭，城市融入速度快，融入程度度高，他们已很好地实现了市民化必须的身份“变态”和素质“变性”过程，是真正的新市民[15]。

在城乡一体化进程中，“第一故乡在农村，第二故乡在城市”的新市民具有像胶水一样的特性，可将城乡粘连在一起，主要表现为城乡情感粘性、生活粘性和工作粘性[16]。本文将运用二元logit模型，对影响新市民城乡“情感粘性”的因素进行实证分析，以期找到统计上显著的影响因子。所谓城乡“情感粘性”，是指在城乡一体化进程中，新市民思想情感上所具有的拉近城乡距离的心理倾向和情感特性。

1 实证分析

1.1 理论框架及变量说明

从新市民角度来看，影响其“情感粘性”的因素不外乎内外两个方面，内因主要是“个体特征”，外因主要是“政策环境”和“社会环境”。相应的理论分析框架及变量说明如表1所示。“情感粘性”主要受三类潜在变量的影响：（1）政策环境变量。选取“国家重视是起因”和“若非国家号召”2个指标来刻画。（2）社会环境变量。选取“为农家服务”“帮扶已开始行动”“有类似机构”“村干联系度”“乡镇干部联系度”“食品安全形势”“土特产质量”“土特产偏好”“当前房价”“同样光荣”10个指标来刻画。（3）个体特征变量。选取“性别”“年龄”“婚姻状况”“工作地点”“工作城市级别”“到老家距离”“单位行政级别”“单位涉农程度”“技术职称”“最高学历”“行政职务级别”“政治面貌”“小家庭经济状况”13个指标来刻画。各指标的具体含义、代码及其赋值情况详见表1。

对因变量“情感粘性”进行赋值时，是在“情感粘性加权得分”的基础上进行的，赋值也兼顾了各构念的加权得分分布情况。具体赋值情况是：“情感粘性加权得分”大于3.7赋值为“1”，小于等于3.7赋值为“0”。这样，因变量就转换成了0、1变量，符合logit分析的需要。

表1 理论框架、变量名称、含义、代码及其赋值

1.2 模型构建

根据前文的理论分析框架可知，影响“情感粘性”的可能有政策环境、社会环境及个体特征变量。故可设定如下函数形式：β

在（1）式中，QN代表“情感粘性”，C0为常数项，β1、β2、γ1、γ2、……、γ10、η1、η2、……、η13为待定系数，ZC1、ZC2为相应的政策环境变量指标（详见表1），SH1、SH2、……、SH10为相应的社会环境变量指标，GT1、GT2、……、GT13为相应的个体特征变量指标。

1.3 研究方法

“情感粘性”通过重新赋值后，已经变为0，1离散解释变量，离散被解释变量数据计量经济模型包括probit模型和logit模型，由于probit模型需要对多元正态分布的整体进行评价，所以应用受到限制。而logit模型的样本不需要服从正态分布，具有了较其它模型更广泛的适用性，该模型采用最大似然估计法进行参数估计，不要求样本数据呈正态分布。故采用二元Logit模型对相关数据进行分析，对其回归参数进行估计。Logistic回归分析模型为：

根据（2）式整理得到：

Pj表示第i个新市民“情感粘性比较大”的概率，Xji表示第j个影响第i个新市民“情感粘性”的指标因子。

1.4 实证结果与分析

分别运用Enter、Forward wald和Backward wald三种回归方法，按照1式对“情感粘性”做Logit二元回归。在三种回归结果中，比较选择出统计学上最理想的回归结果，此结果如表2所示。该表是Enter方法回归的结果，模型全部通过了统计学上的检验，拟合良好，可以用来分析。

从表2可见，显著影响新市民“情感粘性”的因素主要是政策变量中的“国家重视是起因（ZC1）”指标，社会环境变量中的“为农家服务（SH1）”“同样光荣（SH10）”指标，以及个体特征变量中的“婚姻状况（GT3）”“工作地点（GT4）”“工作城市级别（GT5）”“到老家距离（GT6）”“技术职称（GT9）”“政治面貌（GT12）”指标，这9个指标在统计学上均显著。下面对这9个显著影响新市民“情感粘性”的指标进行具体分析。

表2 情感粘性影响因素的二元Logit模型估计结果

（1）“国家重视是起因”正向影响“情感粘性”

“国家重视是起因”的全部含义是“国家重视‘三农’，是新市民愿意支持农村建设的重要原因”。研究表明，“国家重视是起因”显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“国家重视是起因（ZC1）”在表2中通过了10%的显著性水平检验，且其回归系数为正，符合预期。这说明，在其它条件不变的情况下，“国家重视是起因（ZC1）”在5分量表中每提高1个档次，新市民城乡“情感粘性”增强的发生比将增加82.1%。正如前文分析的那样，“制度弥合”是新市民心理上全面接纳农村的制度基础，而国家对“三农”的高度重视就是一种“制度弥合”。因此，国家越是从政策上重视“三农”，新市民的城乡“情感粘性”就越强。

（2）“为农家服务”正向影响“情感粘性”

“为农家服务”的全部含义是“您的单位为农家提供服务”。研究表明，“为农家服务”显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“为农家服务（SH1）”在表2中通过了5%的显著性水平检验，且其回归系数为正，符合预期。这说明，在其它条件不变的情况下，“为农家服务（SH1）”在5分量表中每提高1个档次，新市民城乡“情感粘性”增强的发生比将增加100.7%。这个比较好理解，所在单位为农家服务，其工作属性和工作过程会逐步强化新市民对“三农”工作的正确认知，拉近其与“三农”的亲近感，使新市民的城乡“情感粘性”不仅保持“不掉线”，且还可能会有“更多挂念”。

（3）“同样光荣”正向影响“情感粘性”

“同样光荣”的全部含义是“涉农工作，同样光荣”。研究表明，“同样光荣（SH10）”认知显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“同样光荣（SH10）”在表2中通过了1%的显著性水平检验，且其回归系数为正，符合预期。这说明，在其它条件不变的情况下，“同样光荣（SH10）”认知在5分量表中每提高1个档次，新市民城乡“情感粘性”增强的发生比将增加331.1%，该认知对“情感粘性”的影响相当之大。内因是变化的依据，外因是变化的条件。可以这样来分析，新市民如果从内心认为“涉农工作，同样光荣”，则表明他在心理上已经完全接纳了涉农工作，没有觉得涉农工作与其它工作有什么不同，自然就会在心理上完全接纳其服务对象“农民”。新市民出身农村，父母也是农民，在“涉农工作，同样光荣”的认知驱动下，其城乡“情感粘性”就会与日俱增。

（4）“婚姻状况”正向影响“情感粘性”

“婚姻状况”赋值情况是“未婚=0，已婚=1”。研究表明，“婚姻状况（GT3）”显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“婚姻状况（GT3）”在表2中通过了5%的显著性水平检验，且其回归系数为正，符合预期。这说明，在其它条件不变的情况下，已婚新市民比未婚新市民的城乡“情感粘性”增大的发生比增加了672.3%，增加的幅度接近七倍。可以这样理解，若新市民终生大事已经解决，意味着其在城市已经扎下根来，生活比较稳定，且已婚新市民年龄更大，心智更加成熟，表现出更强的城乡“情感粘性”合情合理。

（5）“工作地点”正向影响“情感粘性”

“工作地点”的赋值情况是“本县=1，本市=2，本省=3，外省=4”。研究表明，“工作地点（GT4）”显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“工作地点（GT4）”在表2中通过了5%的显著性水平检验，其回归系数为正。这说明，在其它条件不变的情况下，“工作地点（GT4）”在4分量表中每提高1个档次，新市民城乡“情感粘性”增强的发生比将上升61.0%，“工作地点”与“情感粘性”成正向变化。工作地点离乡越远，对家乡的好感及惦记越强，思乡愈浓，新市民就表现出更强的“情感粘性”。

（6）“工作城市级别”正向影响“情感粘性”

“工作城市级别”赋值情况是“县城或县级市=1，地级市=2，省城或直辖市=3”。研究表明，“工作城市级别（GT5）”显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“工作城市级别（GT5）”在表2中通过了10%的显著性水平检验，且其回归系数为正，符合预期。这说明，在其它条件不变的情况下，“工作城市级别（GT5）”在3分量表中每提高1个档次，新市民城乡“情感粘性”增强的发生比将增加133.0%，其影响力不小。可以这样理解，新市民工作城市级别越高，其所在城市与家乡农村的发展差距就越大，这样更易触发新市民内心深处的乡愁和记忆，从而导致新市民表现出更强的城乡“情感粘性”。

（7）“到老家距离”正向影响“情感粘性”

“到老家距离”赋值情况是“100公里以内=1，101-300公里=2，301-500公里=3，501-1 000公里=4，1 000 公里以上=5。”研究表明，“到老家距离（GT6）”显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“到老家距离（GT6）”在表2中通过了5%的显著性水平检验，且其回归系数为正，符合预期。这说明，在其它条件不变情况下，“到老家距离（GT6）”在5分量表中每提高1个档次，新市民城乡“情感粘性”增强的发生比将增加119.7%，增幅明显。这个比较好理解，离乡越远，思乡愈浓，新市民城乡“情感粘性”与其工作城市“到老家距离”成同向变动关系。

（8）“技术职称”正向影响“情感粘性”

“技术职称”赋值情况是“初级及以下（含无职称）=1，中级=2，高级=3”。研究表明，“技术职称（GT9）”显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“技术职称（GT9）”在表2中通过了5%的显著性水平检验，其回归系数为正。这说明，在其它条件不变的情况下，“技术职称（GT9）”在3分量表中每提高1个档次，新市民城乡“情感粘性”增强的发生比将上升55.4%。这个也比较好理解，因为技术职称越高，在城市工作的时间一般就越长，离开家乡的时间也就越长，年龄就越大，思乡就越越浓，从而表现出更强的城乡“情感粘性”。

（9）“政治面貌”负向影响“情感粘性”

“政治面貌”的赋值情况是“群众=1，民主党派=2，中共党员=3”。研究表明，“政治面貌（GT12）”显著影响着新市民的城乡“情感粘性”。“政治面貌（GT12）”在表2中通过了10%的显著性水平检验，其回归系数为负。这说明，在其它条件不变的情况下，“政治面貌（GT12）”在3分量表中每提高1个档次，新市民城乡“情感粘性”增强的发生比将下降50.0%。其原因是，中共党员比民主党派和群众有更高的政治觉悟和“天下为公”情怀，儿女私情较少，从而党员比群众表现出更低的城乡“情感粘性”。

2 研究结论与政策建议

2.1 研究结论

本文的logit分析表明，显著影响新市民城乡“情感粘性”的指标因素有9个，按发生比率增幅（或影响力）由大到小进行排列，其顺序是（括号内数字为相应的发生比率增加值）：“婚姻状况（672.3%）”“同样光荣（331.1%）”“工作城市级别（133.0%）”“到老家距离（119.7%）”“为农家服务（100.7%）”“国家重视是起因（82.1%）”“工作地点（61.0%）”“技术职称（55.4%）”“政治面貌（50.0%）”。除“政治面貌”负面影响“情感粘性”外，其它8个指标因素均正向影响新市民的城乡“情感粘性”。要想充分发挥新市民在城乡一体化进程中的粘合催化作用，首要任务是设法提升新市民的城乡情感粘性，即在情感方面设法增强新市民对乡土（特别是故乡乡土）的认同感和亲近感，只有这样，新市民群体对城乡一体发展的催化促进作用才会有情感源泉。

2.2 政策建议

如何才能增强新市民对乡土（特别是故乡乡土）的认同感和亲近感呢？本文认为：

首先，农村基层政府要为本籍新市民登记造册，以便掌握本籍新市民的基本情况，要知道“自己的米缸里有多少米”。正所谓“知己知彼，百仗不殆”，登记造册，厘清本籍新市民的总数和城市、行业、年龄、性别分布等情况，才能有的放矢地做好下一步的工作，不能“一本糊涂账”，两眼“一抹黑”，惟其如此，才能在城乡融合发展和乡村振兴过程中充分利用本籍新市民的力量，更好地发展自己。

其次，基层政府要主动联络本籍新市民，加强感情沟通，打好感情牌，适时邀请新市民为家乡的乡村振兴贡献力量，助力家乡发展。笔者前期调查表明，家乡政府如若主动请求联络新市民，新市民一般会积极响应的。但大部分新市民对家乡的反哺情怀仍处在非自觉状态，还需去触动，所以，家乡政府主动出击非常重要。如节日向新市民发去问候，定期邀请新市民回乡考察，不定期向新市民寄赠家乡农特产品，照顾好新市民家乡的父母亲等，都是家乡联络新市民的很好方式，也是增强新市民对乡土（特别是故乡乡土）的认同感和亲近感的可行路径。

再次，根据研究结论，基层政府应优先联系已婚、工作城市级别高、到老家距离远、涉农单位、技术职称高、非党员（即群众）新市民，其次再联系其他类型的新市民，因为不同类型新市民的城乡情感粘性有所不同，尽量优先联系情感粘性高的新市民，巧借外力，这样城乡对接更加容易出成果，效果会更好。

总之，若想充分发挥新市民在城乡一体化进程中的粘合催化作用，就要设法提升新市民的城乡情感粘性，即在情感方面设法增强新市民对乡土尤其是故乡乡土的认同感和亲近感，只有这样，新市民群体对城乡一体发展的催化促进作用才会有源源不断的情感源泉。