子女随迁入学对农民工迁移决策的影响——基于“千村调查”的数据分析

沈亚芳，胡 雯，张锦华

（1.上海师范大学教育学院，上海200234；2.上海财经大学财经研究所，上海200433）

一、引言

改革开放以来，中国经济的高速发展激活了劳动力要素市场，大量农村剩余劳动力迁移到城市成为产业工人。近年来，全国农民工总量仍呈现较快增加的态势，2018年达28836万人，比2008年增长了近30%。而值得关注的是，在总量不断增加的同时，农民工在经济空间上的分布却出现了较大的变化。自2010年以来，外出农民工①增速呈逐年回落趋势，占农民工总量的比重也由2010年的62%逐渐下降到2018年的59%，其中跨省流动的农民工比例由2010年的50.3%减少为2018年的44%[1][2]；广东、浙江、上海、北京和江苏仍是农民工主要输入地，但一个明显的趋势是在东部地区就业的农民工减少，在中西部地区就业的农民工持续增加，如2018年仅在珠三角地区就业的农民工就比上年减少了186万人，下降3.9%[2]。另一方面，规模庞大的农民工数量不仅给输入地的就业、医疗和交通等公共服务带来了严峻挑战，而且对当地教育亦提出了新的要求。根据教育部公布的《全国教育事业发展统计公报》，全国义务教育中进城务工子女数量从2009年的997.1万人增加到2017年的1406.63万人，小学就读的数量是初中就读数量的2倍有余。可以说，现阶段人口流动已进入携妻带子、携老扶幼的核心家庭化阶段，预期将有更多的农村留守儿童跟随父母迁移，农民工流动目的也不再是仅仅追求生存收入、获取务工回报，而逐渐转变为包括子女良好教育在内的全方位诉求。

教育是公民享有的基础性福利，但教育资源的分配不均、配置不等，导致义务教育在机会和结果上的不平等，尤其体现在农民工子女身上，流入地的户籍门槛和入学条件是主要因素[3]。农民工迁移具有较强的不稳定性，难以满足随迁子女入学“稳定就业、稳定住所、连续就读”的门槛条件，使得农民工长期处于自身“流而不稳”和子女“稳中求学”相矛盾的尴尬局面。针对于此，中央和地方相继出台了诸多政策和改革措施。例如，有的城市为吸引人才出台了非常优惠的落户条件，以西安、天津和成都为代表；有的地方为了保证城市的健康有序发展，出台了一系列控人政策，如北京和上海等特大城市。那么，实践中农民工对随迁教育政策的敏感度和行为响应如何？子女随迁入学对农民工迁移地的选择存在怎样的作用机制？

要回答以上问题，就必须进一步解析农民工迁移的动机。一直以来，我国劳动力流动的事实与研究都反映了一个规律，即农民工为了就业机会和高工资而迁移。长期以来，由于户籍限制，农民工无法享受平等的公共服务，所以子女随迁入学对农民工迁移决策的作用也往往被忽视。事实上，对于有子女随迁的农民工来说，迁移是为了更好的公共服务，甚至为了让子女顺利在迁入地获得教育，农民工家庭愿意牺牲部分工资来寻求稳定的工作，降低迁移不稳定性，缩短流动距离。对于没有子女随迁的农民工而言，在没有教育需求的前提下，迁移就主要是为了获得更高的经济收入。在此情境下，城市的公共服务和教育门槛吸引了工资要求低、以教育作为补偿的农民工，而挤出一部分为就业和收入流向大城市的农民工。也就是说，农民工会“用脚投票”，哪个城市能提供足够的机遇让他们尽快融入城市，哪个城市就能在人力资源争夺中抢占先机。这在一定程度上违背了劳动力就业向高工资率的城市集聚的经济规律，也不利于劳动力资源的合理配置。因此，2.8亿农民工和3.4亿农民工子女的教育不仅是涉及数亿流动人口的切身利益的关键性问题，进一步认识城乡教育资源在多大程度上改变了人口空间布局和城乡劳动力流动趋势，也有利于更好地推进城市化和产业结构升级。

以往关于随迁子女和农民工迁移的讨论主要从三个方面展开。第一，子女随迁对迁移决策的影响。刘静等发现省内跨市、市内跨县迁移比跨省迁移的子女随迁入学概率更高，并且迁移距离越近的子女入学概率越高[4]。李超设计了随迁子女教育政策改革的自然实验，发现改革力度越大、入学门槛越低、升学限制越小，农民工子女随迁的力度越大[5]。第二，子女随迁对经济行为的不确定性机制。不确定性影响居民的消费和投资行为，鉴于教育具有消费属性和投资属性双重性质，居民家庭收入的不确定性与投资教育收益的不确定性会对教育支出倾向产生重要的负向调节作用[6]。子女随迁对农民工家庭消费通过预防性储蓄动机与持久性收入两个渠道，得出子女随迁农民工消费率、总消费、劳均消费、回寄款都高于子女未随迁的家庭[7]。第三，子女随迁对就业稳定的影响。随迁子女使得农民工迁移从“单身外出”转变到“举家迁徙”的模式，然而造成“流而不工”和“迁而再守”的现象。家庭化迁移需要考虑迁移模式下随迁子女的隐形成本，防止女性的隐性失业[8]。农民工的教育程度、工作稳定性对子女随迁有重要的作用[9]。因而，迁入地的子女随迁入学政策对农民工的迁移决策起何种作用，在当前关于农民工迁移决策的经验研究中是相当欠缺的。

基于此，本文利用2013年上海财经大学“千村调查”数据，考察子女随迁入学对迁移决策的影响。可能的贡献是：第一，解析子女随迁入学对农民工迁移决策效应的存在性和异质性；第二，运用倾向得分匹配法构造随迁组和非随迁组的反事实框架，检验子女随迁与迁移决策的因果效应。

二、制度背景与研究假设

（一）制度背景

从总体来说，我国随迁子女教育基本形成了“两为主”的政策，提出“要重视解决流动人口子女接受义务教育的问题，以流入地区政府管理为主，以全日制公办中小学为主，采取多种形式，依法保障流动人口子女接受义务教育的权利”。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010-2020年）》（以下简称“《纲要》”）出台以后，国务院制定了一系列旨在解决和保障农民工子女受教育权利的政策文件，部分省市也相继出台了一系列差异化的随迁子女教育入学政策。2012年地方性的试点改革在全国层面铺开，这也成为我国随迁子女教育政策改革的转折点。但不容忽视的一个事实是，在2012年各地政策试点开始后，2013年随迁子女的数量反而从2012年的1393.87万人下降至1277.17万人[10]，可见优惠的政策也并没有对子女随迁入学产生预想的政策效果。

具体地，由表1可知，就北京、上海、广东这类流入地大省（市）来说，随迁入学政策并没有实质性的改进。在“五证”“七证”的烦琐入学程序下，特别是要求缴纳的社保期限、居住证的有效期限、稳定住址和稳定就业期限都长达三年以上，在如此的户籍歧视和入学高门槛下，这类地区的随迁子女就读公办学校的接受率远远低于全国水平。根据广东省教育厅公布的官方数据，广东省的随迁子女就读公办学校的比例只有52%。另外，以福建、江苏、山东、河北和辽宁等为代表的随迁政策“友好”省，在“免试就近入学”原则下，极大地简化随迁子女入学程序，入学条件由“七证”调整为“三证”，社保缴纳期限和居住证年限降低至一年或半年，财政投入到农民工子女的经费也显著增加，这些优惠条件都明显增加了随迁子女数量和公办学校的接受比例。可以说，现阶段各省市在入学政策上的差异与倾向明显，涉及实际居住、就业和社保购买等多个方面。这是城市的一种筛选方式，反过来亦成为农民工考虑迁移的重要因素。尤其是当稳定就业是子女入学的先决条件时，这必将在一定程度上导致子女随迁入学的农民工家庭以省内迁移为主。

表1 中国各省（区、市）农民工子女随迁政策对比

（二）研究假设

结合已有文献以及政策梳理的情况，尊重农民工由“个人迁移”到“举家迁移”的事实，本文试图解析子女随迁入学对农民工迁移决策的作用机制。一方面，随迁子女入学均衡政策的出台吸引更多农民工携带子女迁移到政策友好省份入学，改革力度越大，教育门槛越低，限制条件越少，迁入地对农民工及其子女的拉力就越大，教育迁移的“洼地效应”越强。另一方面，随着子女随迁入学政策的实施，农民工的迁移距离决策也随之改变。以北京、上海、广东等地为代表的随迁入学政策严苛省份提出了农民工有稳定工作和社保缴纳年限、稳定居住场所等严苛条件，这使得部分无法满足条件的农民工不得不选择省内迁移，所以教育迁移距离可能存在边界效应，亦是农民工在权衡迁移的成本和收益的基础上做出的决策。为了检验子女随迁入学的洼地效应、边界效应，刻画子女随迁对迁移决策的作用机制和因果关系，本文提出了如下研究假设：

假设一：子女随迁激励农民工迁移到随迁教育政策友好省份，具有显著的教育“洼地效应”。

假设二：子女随迁对农民工是否跨省迁移产生作用，即具有“边界效应”。

三、模型与数据

（一）模型设定

以往研究表明，配偶随迁提高了农民工家庭在城市迁移时对子女的监护作用，更有利于提高子女在输入地入学的概率，并且随迁配偶与农民工一同进入非农劳动力市场，能够提高家庭的稳定就业的程度以及稳定居所的条件，提升子女随迁入学的经济基础和条件门槛[11][12]，故本文将配偶随迁与子女随迁一同作为重要的解释变量。农民工的迁移决策模型设定如下：

式（1）中，被解释变量Y分别为第i个农民工是否迁移到随迁政策友好省（SQi）和第i个农民工是否跨省迁移（DOMi），关键变量kidi表示农民工i子女是否随迁，couplei表示农民工i配偶是否随迁。Xi表示个体层面的特征，如年龄、户籍、婚姻、文化、健康、家庭规模等人力资本，工作经验、就业性质、社会资本、流动频率等，来控制就业经历的选择性偏差。α是常数项，γ是个人特征的系数，εi是随机扰动项。变量的具体定义和赋值见表2。

（二）数据来源

本研究的分析基于上海财经大学2013年“千村调查”的调查数据，该年份的主题为“农村劳动力转移状况”，样本分布在21个省、120个行政村、6203户、28840人，这一数据库涵盖了较为全面的劳动力转移的指标。结合前文政策梳理，大部分省份在2011年跟进系列差异化政策，直到2012年试点改革才全面开展，因此本文选用2013年的调查数据，恰好在改革政策落地之后，具有较强的匹配性。农民工样本的筛选使用以下条件：①年龄为18岁-65岁的农村劳动力；②不包含残疾、怀孕等丧失劳动能力的被访者；③非在校学生；④不包含无业的被访者；⑤工资性收入不为零。剔除掉变量值缺失或无效的样本，最终得到4719份农民工的调查数据。样本数据的主要描述性特征见表2。

四、实证结果

（一）“洼地效应”

由表3可知，子女随迁对迁移到改革省在1%的水平上正向激励。也就是说，政府对随迁子女教育政策的改革力度越大，财政支持和政策优惠力度越大，就会吸引更多的农民工及随迁子女流向改革地区，教育迁移“洼地效应”的存在性得到了验证。由前文政策梳理和已有研究亦可知，如果需要随迁子女在流入地公办学校接受义务教育，三大条件之一就是父母有稳定的工作。

从人力资本特征变量来看，对于没有稳定工作的农民工来说，随迁子女入学改革政策对其并没有吸引力；而对有稳定工作或者高强度工作的农民工来说，子女随迁则显著影响农民工流入改革省份。另外，年龄越大的已婚农民工，迁移到改革省份的概率就越大。一定程度而言，大龄已婚农民工面临着子女入学的压力和随迁带来的迁移决策偏好。文化程度越高的农民工，流向随迁子女改革省份的偏好程度越大，说明教育程度存在代际传递效应，高文化程度的农民工也更希望自己的子女接受良好的教育。然而，家庭规模越大的农民工越不倾向于流入改革省份。原因可能在于：一方面，难以负荷举家迁移带来的过高迁移成本；另一方面，面临较高的家庭抚养比，需要照料老人、子女的时间挤占了劳动供给的时间。

从就业特征来看，可以发现就业的稳定情况对农民工是否流入随迁改革省份起着至关重要的作用，也迎合了随迁子女入学政策要求的条件之一——“稳定就业”。在国企就业的农民工更倾向于流入改革省，因为国企的工作时间相对稳定、福利待遇更好，有着更为正式的劳动合同。工作经验少、流动频率高的农民工更倾向于为教育而流动，类似“孟母三迁”的典故，愿意为子女教育多次迁移，谋求更好的教育环境和成长空间。相对有较长工作经验的农民工来说，工作经验较短的农民工灵活性更高，流动的机会成本、沉没成本更低。

表2 变量的定义与特征

表3 迁移地点选择：是否选择随迁政策改革省？——Probit估计结果

（二）“边界效应”

根据表4可知，有子女随迁的农民工更倾向于省内迁移，以此保证随迁子女顺利在异地入学，寻求更加公平普惠的受教育机会，同时，尽可能避免异地高考、入学政策变动带来的不确定性。子女随迁对农民工迁移的“边界效应”有减弱作用。在4719个农民工总样本中，有2664个农民工跨省迁移，2055个农民工省内迁移。跨省迁移的农民工样本中，配偶随迁1340个，占比50.3%；子女随迁466个，占比17.49%。省内迁移的农民工样本中，子女随迁470个，占比22.87%；配偶随迁802个，占比39.03%。比较而言，跨省迁移比省内迁移农民工的配偶随迁比例要高，而跨省子女随迁比例要低于省内子女随迁。可以说明，当就业机会更好时，农民工夫妇会一起迁移到外省打工，但由于面临省外的高教育门槛，子女随迁入学的比例就更低。而省内迁移的成本更低，入学教育的门槛相对较低，同时中国小农户的“恋土情结”被教育随迁政策强化。农民工会权衡迁移距离带来的收入效应与面临的成本抬高问题，在收支剩余的前提下，对是否带子女随迁进行成本收益的决策。

一般而言，按照农民工个人迁移的规律，农民工以工资收入最大化为目标，倾向于选择就业机会好的地区务工，迁移距离越远、迁移地经济水平越高，工作机会和待遇则越好，跨省迁移可能获得更高的工资。当农民工有子女随迁、配偶随迁等举家迁移的情况时，农民工需要权衡家庭迁移的生活成本和工资收益。举家迁移的生活成本更高，也需要支付更高额的子女教育支出，如借读费等，这都极大地影响了农民工迁移距离的边界效应。比如，长三角地区是农民工迁移的重要地区，但江苏省的随迁子女入学政策远比上海市、浙江省要友好得多，生活成本也相对更低，所以对于长三角周边的安徽省、江西省、福建省的农民工来说，当面临在长三角地区工资水平相似的就业机会时，会倾向于迁移到江苏省，便于子女入学。对于江苏省内的农民工来说，在本省的随迁子女入学政策优惠下，也会更倾向于省内迁移，从苏北流向苏南，或从江苏周边县市流向南京和苏州等几个外来人口集聚的地区。

表4 迁移地点选择：是否存在边界效应？——Probit估计结果

五、进一步的分析

（一）稳健性检验：倾向得分匹配法

农民工子女随迁入学政策的覆盖对象并非随机样本，即农民工是否选择享受这一政策福利由人力资本特征、家庭特征等决定，而这些特征同时也对迁移决策、边界效应产生作用。这就导致随迁子女政策对农民工迁移决策的效应存在选择偏差（Selection Bias）和有偏估计（Biased Estimate）。仅采用Probit模型的方法存在“自选择”（Self-Selection）导致的内生性偏差，需要消除该影响。为此，Rubin提出的“反事实框架”（Counterfactual Framework）和Rosenbaum等提出的倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）提供了一个可行的解决方案[13]。通过再抽样或基于接受干预的概率，将未被干预的成员与被干预的成员进行匹配来平衡数据。经过倾向得分匹配方法处理后，处理组（“随迁组”）和控制组（“未随迁组”）的主要特征尽量相似，即处理组和控制组在匹配后不再具有统计意义上的差异，用对照组模拟试验组未随迁（反事实）的状态，进而比较农民工的迁移效应。本文的具体做法如下：首先采用Probit模型估算出每个样本农民工迁移到随迁改革省或者边界效应的概率（倾向得分），接着根据倾向得分的共同支撑域（Common Support）匹配处理组和控制组，然后采用匹配方法得出处理组的平均处理效应（ATT）。倾向性得分可以表示为：

根据倾向性得分进行匹配后，样本i的平均处理效应ATT可表示为：

式（3）中，Yi表示干预组样本接受干预时被解释变量的取值，Y0表示干预组样本假设没有接受干预时被解释变量的取值。前者表示农民工的迁移决策，后者表示假如那些样本没有参加随迁的迁移决策。由于后者无法直接观测到，因此需要构建反事实框架。反事实估计后的ATT中的即为反事实效应。

图1是农民工倾向得分匹配前后的密度函数图。可以看出，匹配后随迁组与非随迁组的倾向得分区间大范围重叠，该重叠区间即为共同支撑域。大多数观察值在共同取值范围内，进行倾向得分匹配损失的样本比例较少，共同支撑域条件是令人满意的。匹配后两组样本倾向得分的概率分布较为接近，更符合正态分布，说明两组样本各方面特征在匹配后更为相似，匹配效果较佳。

图1 匹配前后“随迁组”与“未随迁组”迁移地点的PS值概率分布对比

将研究对象分为两组：有子女随迁组、无子女随迁组。然后，对干预组和对照组样本进行匹配。本研究采用k近邻匹配、半径匹配和核匹配方法。一是k近邻匹配，寻找倾向得分最近的k个不同组个体进行匹配，将k设定为4，进行一对四匹配，一次最小化均方误差[14]。不同匹配方法的结果相似，说明结果较为稳健。二是半径匹配，将半径范围设定为0.01，对倾向匹配得分相差1%的观测值进行匹配。三是核匹配，通过设定倾向得分带宽0.06，将倾向得分在带宽内的所有对照组样本加权平均与随迁组样本默认回归。由表5可知，匹配前后子女随迁对迁移决策产生激励作用，与Probit模型估计的结果一致。匹配前后农民工子女随迁对迁移到友好省有促进作用，但是对跨省迁移有抑制作用，且基本都在1%的统计估计水平上显著。

表5 子女随迁与是否流入“友好”省份（PSM）

为了保证倾向得分匹配方法的估计质量，检验匹配后处理组与控制组是否存在系统差别，本文进行了平衡性检验。表6汇报了平衡性检验结果。匹配后，Pseudo-R2的值都很小，几乎为零。似然比检验匹配前在1%显著性水平上被显著拒绝，而匹配后未被拒绝。标准偏差大幅下降，匹配估计农民工决策的β值小于25%。由此可见，经过倾向值匹配方法后基本消除了处理组与控制组的可观测变量显性偏差，且倾向值匹配法得到的估计结果稳健可靠。

表6 倾向匹配得分匹配前后解释变量平衡性检验结果（最近邻匹配）

（二）异质性考察：性别差异与代际差异

前文中初步检验了随迁子女的洼地效应、边界效应，但是仍需要进一步甄别农民工流向改革省是否由其他非教育因素导致。接下来对随迁子女教育的异质性是否存在性别差异和代际差异进行检验：（1）考虑到男性和女性农民工从事的行业、职业稳定程度不同，在劳动供给行为配置上有显著差异，特别是农民工群体从20世纪80年代的个人迁移逐步转为以夫妻和子女为单位的家庭核心成员的迁移，这对农民工的经济行为、迁移行为存在重要作用。从表7来看，子女随迁不论在模型（1）～（4）的哪一个样本中都是显著正向影响，这强有力地印证了本文的假设1——只要子女随迁，农民工都会更倾向于迁移到随迁政策友好省份。对于配偶随迁来说，如果男性农民工携带配偶，则更倾向于不流动到友好省，而女性农民工样本则不显著。在老一代农民工中，配偶随迁的农民工也不偏爱流动到友好省。一个很重要的解释是，女性就业往往存在“流而不工，迁而再守”的情况，举家迁移带来的经济压力、家务负担、子女照料负担等势必对迁移的洼地效应起负向作用，抬高了迁移的生活成本、教育成本。

表7 迁移地点选择：是否存在性别差异和代际差异？——Probit估计结果

六、结论与建议

本文从随迁子女教育政策的视角出发，采用2013年“千村调查”中来自21个省（市、自治区）、30个县、120个行政村的4719份农民工数据，分析了子女随迁入学对农民工迁移决策的影响。研究表明：教育迁移具有显著的“洼地效应”，子女随迁的农民工更倾向于流入随迁政策友好省，因为随迁政策改革省对随迁子女教育政策的改革力度越大，财政支持和政策优惠力度越大，就会吸引更多的农民工及随迁子女流向改革地区，从而“洼地效应”更加明显；教育迁移具有明显的“边界效应”，随迁子女的农民工权衡成本收益后更偏好省内迁移，因为省内迁移比跨省迁移的生活成本更低、子女入学的门槛更低；运用倾向匹配得分法和异质性分析后，不论男性样本、女性样本、新生代农民工、老一代农民工，当子女随迁时农民工都更倾向于迁移到随迁入学政策友好省，其中男性、新一代农民工的敏感度更高。基于上述实证研究结果，本文提出如下建议：

第一，从迁移地劳动力市场来说，需要规范农民工就业的用工环境、条件待遇、稳定程度，在法律法规上保障农民工就业的合法权利。只有工资、福利、待遇真正得到提高，农民工才有可能支付得起子女在大城市入学、定居、就业的高成本。另外不容忽视的是，城乡间户籍歧视和地域歧视引发了工资歧视、城乡工资不平等、本地居民与外来务工人员的工资差距。只有稳步提高农民工的工资水平，才能强化农民工对子女随迁的教育支付能力，提高子女随迁的概率，避免农村留守儿童入学率低、辍学率高、低龄寄宿等现象引发的不确定问题。

第二，从随迁政策改革制度来说，只有降低入学程序的交易成本，简化公办学校就读的环节，才能更好地发挥“水往低处流，人往高处走”，人向“低交易成本、高公共服务”集聚的“洼地效应”。特别地，要实现城乡公共服务均等化，避免户籍限制带来的教育不均等问题，保障农民工子女随迁入学的权益。一方面，对于跨省迁移的农民工，迁入地政府应该安置农民工随迁子女入学的问题，根据农村劳动力流动的趋势规划教育资源，提高城市基础设施和公共服务的承载力。另一方面，对省内迁移的农民工，当地政府需要落实农民工稳定就业的工作，解决子女入学难的问题。

第三，针对农民工而言，要分层、分类对农民工进行合理分流，支持、鼓励农民工根据自身禀赋特征、就业能力、迁移模式（举家迁移、配偶随迁）来选择子女的教育地点，避免留守儿童在“撤点并校”后产生“上学远、上学难”的问题，缓解迁移流动过于频繁对子女接受良好的义务教育造成的不利影响。鉴于新一代农民工、女性农民工更优先考虑子女是否能在城市享受教育公共服务、获得随迁入学资格，大城市对于落户标准和公共服务配置应该进行预判，并设计出符合新一代农民工需求的城乡基本公共服务资源和户籍制度，改善农民工家庭成员分离分散、亲子疏离、骨肉流离的状况。

注释

①外出农民工指在户籍所在乡镇地域外从业的农民工，与之相对应的是本地农民工。

②因文章版面限制，关于中国各省份随迁子女改革政策的具体资料未能全部呈现，感兴趣的读者可向作者索取。

③“千村调查”中将文盲设定为0年，小学、初中、高中、大学、研究生分别以6年、9年、12年、16年、19年计算（不包括留级和休学时间）。

④国有性质包括“国有及控股企业”，私有性质包括“私营企业”和“中外合资及外商独资企业”。

⑤本文根据劳动供给行为的时间配置（每周工作时间）来界定工作的稳定程度。国家规定，劳动者每日工作时间不超过8小时，平均每周工作时间不超过40小时，用人单位在保障劳动者身体健康的条件下，延长工作时间每日不得超过3小时。所以，本文以20小时、56小时两档划分工作时间对应的工作性质。当农民工一周工作时间小于20小时，每天工作不足4小时，工作性质可能为零工、非正式聘用的状态，则认为没有稳定工作；当农民工一周工作时间为20～56小时，则认为有稳定工作，有适当范围内的加班行为；当农民工一周工作时间大于56小时，则认为需要在工作中承担高强度加班。