勞動力流動如何影響個體的社會治安感知
——基于中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查(CFPS)的實證分析

□錢龍，繆書超，盧海陽

一、引言

改革開放以來，隨著城鄉(xiāng)二元體制“藩籬”的不斷破除，大量農(nóng)村人口不斷涌入城市務(wù)工，形成了蔚為壯觀的民工潮，特別是進(jìn)入新世紀(jì)以來，中國的城鎮(zhèn)化進(jìn)程快速推進(jìn)，勞動力在城鄉(xiāng)之間、不同區(qū)域之間的流動已十分普遍。根據(jù)《中國流動人口發(fā)展報告2018》，2017年全國流動人口接近2.5億人。國務(wù)院公布的《農(nóng)民工監(jiān)測報告》顯示，2018年底全國農(nóng)民工總量為2.88億人，也就是說全國5個人中就有1個是流動人口。然而，伴隨著勞動力流動人口規(guī)模的日益擴(kuò)大，社會治安事件數(shù)量顯著增加。2000—2013年全國公安機(jī)關(guān)受理的治安案件由2000年的443.7萬件逐年增長到2013年的1330.8萬件，年增長率達(dá)到了15.38%。直觀感覺社會治安事件頻發(fā)似乎與勞動力流動有著緊密的聯(lián)系，但是，2014年以后，盡管全國流動人口數(shù)量仍有緩慢增長，全國治安案件數(shù)卻呈現(xiàn)下降趨勢，2017年只有1043.6萬件(1)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》以及全國公安案件統(tǒng)計資料。，兩者之間的變化趨勢又呈現(xiàn)明顯的分化。那么，勞動力流動是不是引致社會治安惡化的重要原因呢？

圍繞上述問題，學(xué)界進(jìn)行了較為豐富的討論，并形成了兩大主流觀點。第一種觀點認(rèn)為，勞動力流動是引起社會治安惡化的關(guān)鍵因素。流動人口與本地人收入差距較大而產(chǎn)生的相對剝奪感[1]，在異地工作生活時經(jīng)濟(jì)、社會、政治等權(quán)利得不到保障的不公平感，無法有效融入當(dāng)?shù)厣鐣淼墓铝⒏衃2]，以及文化差異帶來的沖突感等多方面原因，導(dǎo)致流動人口成為各類社會治安事件的高發(fā)性群體。這一觀點得到部分研究的證實，如宋林飛[3]發(fā)現(xiàn)移民與遷入地居民的文化沖突，是引發(fā)社會治安問題的一大因素。Bianchi等[4]基于意大利的研究，發(fā)現(xiàn)移民規(guī)模與本地財產(chǎn)類犯罪發(fā)生率密切相關(guān)。陳剛等[5]52-61和陳碩[6]基于中國省際面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，一個地區(qū)的流動人口數(shù)量越多，犯罪率也相應(yīng)上升。劉彬彬等[7]采用1995—2013年農(nóng)業(yè)部固定觀察點數(shù)據(jù)，從村莊層面考察了勞動力流動對中國農(nóng)村社會治安的影響，發(fā)現(xiàn)隨著勞動力流入的增加，農(nóng)村地區(qū)民事糾紛、違反治安條例和刑事犯罪數(shù)量呈現(xiàn)上升趨勢。另有學(xué)者持相反觀點，認(rèn)為流動人口(或移民)并不比本地人更傾向于違法、違紀(jì)，勞動力流動也不必然引致社會治安的惡化。如Nuo[8]通過被捕者樣本考察了移民與四類犯罪的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)移民犯罪率甚至低于美國公民。Martinez等[9]基于三十年的跨期數(shù)據(jù)分析了移民對加利福尼亞州圣地亞哥市兇殺案的影響，發(fā)現(xiàn)移民人口較多的社區(qū)，非拉丁美洲裔白人和拉丁裔兇殺案受害者反而較少。Vaughn等[10]基于美國流行病學(xué)調(diào)查資料，發(fā)現(xiàn)反社會行為和犯罪在非移民中也普遍存在，并駁斥了移民是犯罪主體的觀點。Bell等[11]針對美歐多個西方國家的研究也證實，移民與犯罪之間沒有簡單的聯(lián)系，賦予移民良好的工作機(jī)會是減少移民犯罪的重要手段。王同益[12]借助中國1997—2013年的省級數(shù)據(jù)，也發(fā)現(xiàn)戶籍遷入人口的增加沒有帶來犯罪率的提升，而且流動人口到新的地方，常常成為被侵害的目標(biāo)，他們也是社會治安事件的受害者。如Lammers等[13]研究了3666名嫌犯的犯罪對象選擇，發(fā)現(xiàn)新遷入人口最容易被犯罪嫌疑人侵害。毛媛媛、丁家駿[14]基于上海市的調(diào)查，也發(fā)現(xiàn)了類似的現(xiàn)象?？梢?，勞動力流動是否引致社會治安環(huán)境惡化仍然沒有定論。

值得注意的是，上述成果重點關(guān)注的是勞動力流動對遷入?yún)^(qū)(主要是城市)社會治安產(chǎn)生的影響，勞動力流動對人口遷出區(qū)(主要是農(nóng)村)有何影響還鮮有文獻(xiàn)關(guān)注。近年來，有少數(shù)學(xué)者注意到勞動力流出可能會影響到流出地的社會治安。如劉小榮[15]、馬文起[16]等發(fā)現(xiàn)，農(nóng)村人口大量離開本地進(jìn)入城鎮(zhèn)務(wù)工后，導(dǎo)致村民自治組織癱瘓，農(nóng)村留守人口如老人、兒童和婦女常常成為不法分子侵害的對象，導(dǎo)致農(nóng)村地區(qū)的社會治安事件頻發(fā)。還有些研究發(fā)現(xiàn)，隨著城市地區(qū)對犯罪活動的高壓態(tài)勢和對社會維穩(wěn)的持續(xù)投入，各類社會治安事件有向農(nóng)村地區(qū)轉(zhuǎn)移和蔓延的態(tài)勢[17]。作為社會監(jiān)管薄弱地區(qū)的農(nóng)村地區(qū)，日漸成為各類不法分子從事違法犯罪活動的場所，農(nóng)村地區(qū)的各類社會治安事件日漸頻繁[18]。當(dāng)然，主流文獻(xiàn)主要是定性地予以討論，缺乏實證研究來證實上述判斷，目前只有劉彬彬等[7]基于農(nóng)業(yè)部固定觀察點數(shù)據(jù)，從村莊層面驗證了勞動力流動對農(nóng)村社會治安的影響，但沒有證實勞動力流出會惡化農(nóng)村社區(qū)的社會治安。

良好的治安環(huán)境是人民幸福生活的基本條件，也是社會和諧穩(wěn)定的重要保證。在中國勞動力大規(guī)模流動的時代背景下，去回應(yīng)勞動力流動如何影響中國社會治安有著很強(qiáng)的理論和現(xiàn)實意義。因此，本文試圖解答上述命題。相較于以往的文獻(xiàn)，本文可能的貢獻(xiàn)體現(xiàn)在下述三個方面。第一，主流文獻(xiàn)多使用治安事件或者犯罪情況等客觀指標(biāo)來衡量治安水平，還鮮有成果關(guān)注勞動力流動對個體社會治安感知有何影響。相對于客觀指標(biāo)，主觀評價的治安水平不僅能間接顯示當(dāng)?shù)氐纳鐣伟菜?，而且能更好地反映個體真實感受到的社會安全。因此，不同于大多數(shù)成果，本文將重點關(guān)注勞動力流動如何影響個體的社會治安感知。第二，大多數(shù)文獻(xiàn)使用宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，利用微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行研究的成果相對較少，即使劉彬彬等[7]基于農(nóng)業(yè)部固定觀察點數(shù)據(jù)開展了微觀實證研究，也僅僅停留在村莊層面，沒有涉及個體。因此，已有文獻(xiàn)除了很難回答勞動力流動究竟如何影響個體的社會治安感知外，還無法有效識別勞動力流動對不同特征個體的異質(zhì)性效應(yīng)，本文則能夠很好彌補(bǔ)已有文獻(xiàn)的不足?；贑FPS全國大樣本數(shù)據(jù)，本文不僅能分析勞動力流動如何影響個體的社會治安感知，而且能深度分析勞動力流入和勞動力流出如何影響不同性別、代際、家庭收入、區(qū)域(如城市和農(nóng)村、東部和中西部)個體的社會治安感知，進(jìn)而豐富本領(lǐng)域的研究。第三，本文較好地處理了勞動力流動與社會治安感知之間的反向因果內(nèi)生性問題。需要意識到，社會治安感知也可能會反向影響勞動力流動。一些研究發(fā)現(xiàn)，人們會傾向于遷移至社會治安環(huán)境良好的社區(qū)[19]。當(dāng)流動人口對社會治安滿意度越高時，其遷移意愿也越強(qiáng)[20]。遺憾的是，目前只有少數(shù)成果進(jìn)行了有效處理，本文則根據(jù)CFPS問卷中的問題，嘗試引入工具變量來解決變量間可能存在的反向因果聯(lián)系。此外，本文還嘗試探索了勞動力流動影響居民社會治安感知的機(jī)制，從而解釋背后可能隱藏的作用路徑。

本文后續(xù)部分安排如下：第二部分介紹本文的數(shù)據(jù)來源、相應(yīng)的變量定義與模型選擇，第三部分是基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析，第四部分是異質(zhì)性分析與引入工具變量的穩(wěn)健性檢驗，第五部分是作用機(jī)制探索，最后一部分是結(jié)論與政策啟示。

二、數(shù)據(jù)來源、變量定義與模型選擇

(一)數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來自北京大學(xué)中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查(CFPS)。該數(shù)據(jù)調(diào)查了全國25個省(市、區(qū))，采用了三階段不等概率的整群抽樣設(shè)計，追蹤調(diào)查個體、家庭、社區(qū)三個層次的數(shù)據(jù)，反映了中國社會、經(jīng)濟(jì)和人口的社會變遷。

為了分析勞動力流動對個體社會治安感知的影響，本文同時使用CFPS2014和CFPS2016數(shù)據(jù)。之所以如此，是因為CFPS2016是新近調(diào)查獲得的全國層面大樣本數(shù)據(jù)，能夠提供詳實的個體層面、家庭層面信息，包括最為關(guān)鍵的個體社會治安感知指標(biāo)。但是CFPS2016基線調(diào)查沒有涉及社區(qū)層面信息，社區(qū)層面的勞動力流動數(shù)據(jù)和社區(qū)其他特征變量只能通過與CFPS2014進(jìn)行匹配來獲取。因此，本文先將CFPS2014與CFPS2016數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，并保留同時參加過兩輪調(diào)研的成員信息，最終獲得13109個成人有效樣本。

(二)變量定義

1.被解釋變量。社會治安感知是本文的被解釋變量，也是衡量社會治安環(huán)境的有效指標(biāo)。相對于部分學(xué)者使用治安案件數(shù)量或發(fā)生率來衡量[21]，個體對社會治安水平的主觀評價能夠更好刻畫個體真實體驗的社會安全性[22]。CFPS2016問卷中設(shè)置了 “您所住小區(qū)周邊治安情況如何”的問題，并提供了“1=很差；2=較差；3=一般；4=好；5=很好”五個備選答案，因此本文使用李克特五分類變量來識別個體的社會治安感知。從樣本統(tǒng)計結(jié)果來看，社會治安感知“很差”和“較差”的比例分別為2.81%和5.40%，比例均較低。評價社會治安水平“一般”的占比最高，達(dá)到了45.12%，認(rèn)為社會治安“好”和“很好”的比例分別為32.75%和13.92%。整體而言，說明被調(diào)查者的社會安全感較高。

表1 變量定義及描述統(tǒng)計

2.關(guān)鍵解釋變量。勞動力流動是本文的關(guān)鍵解釋變量，不同于大多數(shù)文獻(xiàn)只籠統(tǒng)關(guān)注整體層面的勞動力流動，不區(qū)分勞動力流入和流出的差異，本文為了更全面地刻畫勞動力流動對個體社會治安感知的影響，借鑒劉彬彬等[7]研究，同時引入勞動力流入和勞動力流出兩個變量。由于問卷設(shè)計的限制，具體的，勞動力流入使用個體居住社區(qū)流入人口占社區(qū)常住人口的比例來表示，勞動力流出使用本社區(qū)勞動力外出比例占社區(qū)總勞動力人數(shù)比例來表示。從統(tǒng)計結(jié)果來看，本社區(qū)勞動力流出比例均值達(dá)到36.1%，流入勞動力比例均值達(dá)到12.1%，說明勞動力流入和流出均很頻繁，這與當(dāng)前中國的實際情況相符。

3.控制變量。為盡可能緩解遺漏變量帶來的內(nèi)生性干擾，參照已有文獻(xiàn)[6][7][23][24][25]，本文還引入個體層面、家庭層面、社區(qū)層面和地區(qū)層面四個維度的相關(guān)控制變量。其中，個體層面包括年齡、性別、婚姻狀況、教育程度以及是否本地戶籍；家庭層面選取了家庭人口規(guī)模以及家庭收入水平作為控制變量；社區(qū)層面主要從社區(qū)人口結(jié)構(gòu)、社會服務(wù)、經(jīng)濟(jì)水平和地理區(qū)位角度選取，包括老人占比、兒童占比、社區(qū)服務(wù)水平、社區(qū)富裕程度以及社區(qū)區(qū)位；地區(qū)層面是從城鄉(xiāng)差異、地貌特征、東部和中西部差異來選擇控制變量，引入是否農(nóng)村社區(qū)、是否平原、是否丘陵、是否高山或高原以及是否東部地區(qū)這些變量(表1)。

表2 勞動力流動與社會治安感知：基準(zhǔn)回歸

注：本表中匯報變量平均邊際效應(yīng)而非系數(shù)估計值，*、**、***依次代表估計系數(shù)在 10%、5%和 1%水平上顯著，括號內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤

(三)模型選擇

本文的被解釋變量社會治安感知是一個有序多分類變量，因此選擇有序Probit模型進(jìn)行分析。將基準(zhǔn)模型設(shè)定如下：

securityi=β0+β1inflowi+β2outflowi+φ∑controli+εi

(1)

其中，securityi表示個體i的社會治安感知；inflowi和outflowi分別表示個體i所在社區(qū)的勞動力流入和勞動力流出；β1、β2表示相應(yīng)的影響系數(shù)，用以衡量勞動力流動對社會治安感知的影響；controli是控制變量；φ表示控制變量的回歸系數(shù)；εi是隨機(jī)擾動項。

三、實證結(jié)果與分析

表2給出了勞動力流動影響個體社會治安感知的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，所有閾值均通過了顯著性檢驗，表明使用有序Probit模型是合適的。在模型三中，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，勞動力流入和勞動力流出均通過1%顯著性水平檢驗。其中，勞動力流入的影響為負(fù)，說明隨著本社區(qū)流入勞動力占比的提升，個體感知到的社會治安水平越低，這也間接證實部分學(xué)者的判斷，即勞動力流入會惡化本社區(qū)的治安水平[4][7]。勞動力流出的影響為正，說明本社區(qū)流出的勞動力占比越高，個體在主觀層面認(rèn)為本社區(qū)社會治安水平越高。因此，相對主流文獻(xiàn)認(rèn)為勞動力流出會惡化社會治安環(huán)境的看法[16]，本文得出了一個與眾不同的結(jié)論，證實勞動力流出并不會惡化社會治安，反而在一定程度上會改善個體的社會治安感知。之所以如此，可能是因為以往成果多是感性判斷或者案例研究，涉及的對象范圍較小，得出的結(jié)論是片面的或者有偏的。本文則是基于全國層面具有代表性的大樣本數(shù)據(jù)開展的實證研究，得出的結(jié)論應(yīng)當(dāng)更加可信，并且這一效應(yīng)與勞動力流入帶來的影響正好相反，也可以與陳碩[6]的研究相互印證，他們基于省級面板數(shù)據(jù)開展的實證研究也發(fā)現(xiàn)，人口密度的上升(下降)會帶來本區(qū)域犯罪率的上升(下降)。當(dāng)然，勞動力流入和勞動力流出如何影響個體社會治安感知，后文會在機(jī)制分析中進(jìn)行詳細(xì)討論。

個體特征方面，年齡通過1%顯著性水平檢驗，影響方向為正，說明年齡越大的個體，感知到的社會治安水平越高[26]。性別在5%水平下顯著為正，說明男性對社會治安環(huán)境的評價更高，這與Zhuo等[27]研究一致?；橐鰻顩r的影響不顯著，說明是否已婚并不影響個體的社會治安感知水平。受教育水平通過1%顯著性水平檢驗，說明隨著教育程度的提升，個體會更積極地評價周邊治安。是否本地戶籍沒有通過顯著性檢驗，這與王義保等[28]的調(diào)查相一致，表明戶籍因素不影響個體的社會治安評價。

家庭特征方面，家庭人口規(guī)模通過1%顯著性水平檢驗，說明來自較大規(guī)模家庭個體的治安感知較低。這可能是因為家庭人口越多，對良好社會治安環(huán)境的需求越強(qiáng)烈[29]。家庭收入水平顯著正向促進(jìn)個體的治安感知水平，說明隨著收入的提升，個體不安全感知會下降，這與陳春良、易君健[30]的研究結(jié)論一致。

社區(qū)層面，老人占比在5%水平下顯著為正，兒童占比通過10%顯著性水平檢驗，但系數(shù)為負(fù)，說明社區(qū)人口結(jié)構(gòu)對個體的社會治安感知有顯著影響。社區(qū)服務(wù)水平通過1%顯著性水平檢驗，且影響為負(fù)，說明社區(qū)人員平均需要服務(wù)的人數(shù)越多，個體社會治安感知水平越低，這與劉彬彬等[7]的發(fā)現(xiàn)相一致。社區(qū)到縣城的距離通過5%顯著水平檢驗，且方向為正，說明離縣城越遠(yuǎn)的社區(qū)，個體感知的治安水平越高。

近些年來,隨著我國醫(yī)療事業(yè)的不斷發(fā)展和臨床治療水平的不斷提升,越來越多的孕產(chǎn)婦選擇剖宮產(chǎn)手術(shù)方式分娩,但是,臨床研究認(rèn)為,該種分娩方式會對產(chǎn)婦的情緒和嬰兒的發(fā)育產(chǎn)生影響[1]。醫(yī)護(hù)人員在于孕產(chǎn)婦分娩過程中講解自然分娩的好處,實施科學(xué)、有效、合理的護(hù)理措施對產(chǎn)婦自然分娩具有重要意義。本文通過探析在孕產(chǎn)婦圍產(chǎn)期實施綜合護(hù)理干預(yù)取得了顯著的效果,現(xiàn)報告如下。

地區(qū)層面，是否農(nóng)村社區(qū)未能通過顯著性檢驗，表明在控制其他因素的前提下，個體處于城市社區(qū)還是農(nóng)村社區(qū)并不影響其治安感知[6]。是否東部地區(qū)通過1%顯著性水平檢驗，表明相對于居住在中西部地區(qū)的個體，居住在東部發(fā)達(dá)地區(qū)個體感知到的社會治安水平越高。從地形地貌來看，相對于非平原地區(qū)，居住在平原地區(qū)有助于提升個體的治安感知水平；相對于非高山或非高原地區(qū)，居住在高山或高原地區(qū)也有助于提升個體對本社區(qū)的治安評價。

四、拓展性分析

為識別勞動力流動對不同特征個體社會治安感知水平是否有差異化影響，本文按照個體層面的男性與女性、老一代與年輕代差異、家庭層面的收入高低差異、社區(qū)層面的農(nóng)村和城市差異、地區(qū)層面的東部和中西部差異來對整體樣本進(jìn)行分組分析。

(一)男性與女性的異質(zhì)性分析

由于女性在生理方面的劣勢，其社會安全感通常低于男性[31]。表3中列(1)和列(2)顯示，勞動力流入會同時降低女性和男性的社會治安感知，但是對女性的邊際影響效應(yīng)更大，這與預(yù)期相符，表明女性對勞動力流入帶來的社會治安環(huán)境變化更敏感。與整體樣本一致，勞動力流出對女性社會治安感知水平有正向提升效應(yīng)，但是對男性的影響不顯著，說明勞動力流出不影響男性對社會治安的評價。因此，以往研究認(rèn)為勞動力流出不利于女性社會安全的判斷沒有得到證實，女生的社會安全感反而有所提升。之所以如此，很可能是因為人口外流后，大量導(dǎo)致不穩(wěn)定的因素也隨之減少，這對女性來說反而是好事。

(二)不同代際個體的異質(zhì)性分析

不同代際個體的社會經(jīng)歷不同，治安風(fēng)險感知和危險規(guī)避能力也有一定差異[28]。為識別勞動力流動對不同代際社會治安感知是否有差異化影響，本文借鑒Chang 等[32]的研究，按照50歲為界限將樣本劃分為50歲以上的老一代和50歲以下年輕代，分別進(jìn)行擬合回歸，表3中(3)、(4)列匯報了相應(yīng)的回歸結(jié)果。擬合回歸顯示，勞動力流入對老一代和年輕代的社會治安感知均有顯著負(fù)向影響，但是對老一代的影響效應(yīng)更大。勞動力流出對老一代的影響依然顯著，并與基準(zhǔn)模型保持一致，說明勞動力流出有助于提升老一代的社會治安感知。這可以與勞動力流入不利于老年人社會治安感知相互印證。之所以如此，可能是因為人口密度降低后，各類社會治安事件有所減少，作為弱勢群體的老年人因社會穩(wěn)定和安寧而受益。但是勞動力流出對年輕代的影響不再顯著，這可能是因為年輕代的自我保護(hù)能力更強(qiáng)，勞動力流出在改善其安全感知水平方面的作用不太明顯。

表3 勞動力流動對社會治安感知的影響：按性別、年齡和收入分組

注： *、**、***依次代表估計系數(shù)在 10%、5%和 1%水平上顯著，括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤。為節(jié)省篇幅，文中只報告核心解釋變量的回歸結(jié)果

(三)高收入和低收入異質(zhì)性分析

以往文獻(xiàn)表明，收入是影響社會治安的重要因素[33]。城鄉(xiāng)居民收入差距的縮小和生活水平的改善有助于減少社會沖突[25][34]，從而促進(jìn)了社會治安的改善。但是勞動力流動對不同收入群體的社會治安感知有何影響，還少有研究涉及。為此，本文根據(jù)樣本家庭收入的平均值，將全樣本劃分為高收入組家庭和低收入組家庭(表3)。擬合結(jié)果顯示，對來自高收入家庭的個體，勞動力流入顯著負(fù)向影響其社會治安感知，勞動力流出則顯著正向影響其治安感知，這與基準(zhǔn)模型保持一致。對來自低收入組的個體，勞動力流入依然負(fù)向影響其社會治安感知，但是勞動力流出的影響不顯著，表現(xiàn)出群體差異性。就邊際效應(yīng)而言，勞動力流入對高收入組的負(fù)面影響大于對低收入組的影響，說明高收入群體對勞動力流入帶來的社會治安變化更容易持負(fù)面態(tài)度。

表4 勞動力流動對社會治安感知的影響：按城市與農(nóng)村、東中西部地區(qū)分組

注： *、**、***依次代表估計系數(shù)在 10%、5%和 1%水平上顯著，括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤。為節(jié)省篇幅，文中只報告核心解釋變量的回歸結(jié)果

(四)城市與農(nóng)村分樣本分析

(五)東部、中西部地區(qū)分樣本分析

由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不平衡，不同地區(qū)勞動力流入和流出情況有所差異，其中經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)是人口流入的主要區(qū)域，中西部地區(qū)是人口凈流出區(qū)。本文根據(jù)被調(diào)查者所處省份將樣本劃分為東部和中西部地區(qū)(2)東部地區(qū)包括北京、天津、河北、山東、江蘇、浙江、福建、廣東和海南；其余省份在中西部地區(qū)。，并探索勞動力流動對這兩類區(qū)域是否有異質(zhì)性影響。表4顯示，東部地區(qū)的勞動力流入通過了1%顯著性水平檢驗且負(fù)向影響東部地區(qū)居民對社會治安的評價。對于居住在中西部地區(qū)的個體，勞動力流入也顯著負(fù)向影響其社會治安感知。但就邊際效應(yīng)而言，勞動力流入對東部地區(qū)個體的影響更大。與整體樣本一致，東部地區(qū)的勞動力流出正向提升個體對社會治安水平的感知，但勞動力流出對中西部地區(qū)個體治安感知的影響不再顯著。上述結(jié)果也意味著勞動力流動對人口凈流入地區(qū)(東部)和人口凈流出地區(qū)(中西部)有差異化影響，作為人口凈流入地區(qū)的東部受勞動力流動的影響更強(qiáng)烈。

(六)穩(wěn)健性檢驗

在基準(zhǔn)模型中，勞動力流入顯著負(fù)向影響個體社會治安感知，而勞動力流出正向促進(jìn)個體感知的社會治安水平，但上述回歸分析并沒有考慮社會治安與勞動力流動有無反向因果聯(lián)系。有研究表明，治安水平更高有助于吸引勞動力流入，勞動力流出的動力會減弱；反之，治安較差社區(qū)不僅不利于吸引外來勞動力，而且由于其更容易吸引有犯罪傾向的人口并導(dǎo)致本社區(qū)社會治安惡化，反而會加劇本社區(qū)的勞動力流出[35]。這意味著社會治安對勞動力流動也可能產(chǎn)生影響。就本文而言，由于勞動力流動是社區(qū)層面的指標(biāo)，社會治安評價是個體層面的指標(biāo)，且勞動力流動指標(biāo)來自CFPS2014，在時間上先于CFPS2016數(shù)據(jù)中獲得的社會治安感知，因此勞動力流動和社會治安感知在邏輯上的反向因果聯(lián)系很微弱，對本文而言不是一個十分嚴(yán)重的問題。然而，為避免勞動力流動和社會治安感知可能存在反向因果聯(lián)系，本文嘗試引入工具變量來予以糾正。

表5 勞動力流動與社會治安感知：工具變量模型

注： *、**、***依次代表估計系數(shù)在 10%、5%和 1%水平上顯著，括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤。為節(jié)省篇幅，文中只報告核心解釋變量的回歸結(jié)果

不同于以往文獻(xiàn)使用遷移的空間距離[5]111-112[7]或者本社區(qū)勞動力就業(yè)結(jié)構(gòu)來充當(dāng)工具變量[36]，考慮CFPS無法提供此類數(shù)據(jù)，本研究嘗試使用“本社區(qū)建房幫工大工日工資”和“本社區(qū)建房幫工小工日工資”作為勞動力流入和勞動力流出的工具變量。之所以選擇這兩個變量，主要是基于以下兩點考慮。第一，大量文獻(xiàn)認(rèn)為勞動力流動主要是受收入差距的影響[37]，不同地區(qū)勞動力工資待遇差異會促使勞動力從工資較低的地區(qū)流向工資較高的地區(qū)[38]。由于建筑業(yè)是外出務(wù)工人員就業(yè)的主要行業(yè)之一，并且上述兩個指標(biāo)能夠較好地反映本地區(qū)的工資水平，因此預(yù)期其與本社區(qū)勞動力流動密切相關(guān)。第二，本社區(qū)建房幫工的大工日工資和小工日工資與個體社會治安感知并無邏輯上的聯(lián)系，滿足嚴(yán)格外生性。綜上述，本文認(rèn)為上述兩個變量符合工具變量的基本要求。

基于工具變量的實證結(jié)果(表5)顯示，第一階段回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，這表明建房幫工大工日工資和小工日工資對勞動力流入和勞動力流出有顯著影響，滿足工具變量的基本前提，且第一階段F值分別為138.72，大于10%偏誤下臨界值16.38[39]，因此拒絕弱工具變量的原假設(shè)。因此，選擇的工具變量是合適的。在控制勞動力流動內(nèi)生性問題后，勞動力流入依然通過1%的顯著性檢驗，且系數(shù)為負(fù)，再次證實勞動力流入是降低個體社會治安感知的重要因素。與此同時，勞動力流出依然顯著正向影響個體的社會治安評價，說明勞動力流出確實有助于改善個體的社會治安感知。因此，基準(zhǔn)回歸的發(fā)現(xiàn)是穩(wěn)健可信的。

五、作用機(jī)制分析

在前述分析中，本文發(fā)現(xiàn)勞動力流入、勞動力流出分別顯著負(fù)向影響或顯著正向影響城鄉(xiāng)居民的社會治安感知，但這僅僅回答了勞動力流動如何影響個體社會治安感知的第一個環(huán)節(jié)，沒有涉及后續(xù)環(huán)節(jié)，即勞動力流動影響個體社會治安感知的作用機(jī)制。當(dāng)前，相關(guān)的文獻(xiàn)還不多見，為回應(yīng)這一命題，本文結(jié)合中國實際情況以及CFPS調(diào)查提供的相關(guān)數(shù)據(jù)，從四個維度探索可能的影響渠道。

首先，勞動力流動會讓外來人口和本地人口的接觸更加頻繁，但兩類群體經(jīng)濟(jì)地位是有差異的。有較多研究發(fā)現(xiàn)，不同群體的貧富差距過大會提升社會沖突的風(fēng)險[28]。為驗證這一機(jī)制，本文引入個體主觀判斷的貧富差距這一被解釋變量(3)您認(rèn)為貧富差距有多嚴(yán)重：不嚴(yán)重=1；較不嚴(yán)重=2；一般=3；較嚴(yán)重=4；很嚴(yán)重=5。，結(jié)果顯示(表6)勞動力流入不影響貧富差距預(yù)期，但勞動力流出會顯著減小貧富差距。因此，上述機(jī)制推斷在一定程度上得到驗證證實，勞動力流出會通過減緩貧富差距的嚴(yán)重程度來提升個體的社會安全感知。

表6 勞動力流動與社會治安感知：作用機(jī)制

注： *、**、***依次代表估計系數(shù)在 10%、5%和 1%水平上顯著，括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤。為節(jié)省篇幅，只報告核心解釋變量的回歸結(jié)果

其次，勞動力流動很可能通過住房問題來影響社會治安感知。有成果發(fā)現(xiàn)，房價過高帶來的住房問題是引致不安全感的一個重要誘因[25]。勞動力流入和流出會影響住房市場的需求和供給，從而對住房問題產(chǎn)生影響。因此，本文引入個體主觀感知的本地住房問題嚴(yán)重程度這一被解釋變量(4)您認(rèn)為住房問題有多嚴(yán)重：不嚴(yán)重=1；較不嚴(yán)重=2；一般=3；較嚴(yán)重=4；很嚴(yán)重=5。，結(jié)果顯示(表6)勞動力流入不影響住房問題的嚴(yán)重程度，勞動力流出則會顯著降低住房問題難易程度。因此，住房問題的影響路徑在一定程度得到驗證，即勞動力流出會通過緩解住房問題來提升個體社會治安感知水平。

再次，勞動力流動很可能通過影響信任來影響個體的社會治安感知。一些研究發(fā)現(xiàn)，勞動力流動與社會信任密切相關(guān)[40]。通常來說，當(dāng)個體的社會信任感較高時，相應(yīng)的治安感知水平也會較高；反之，較低的社會信任感和較低的社會治安感知相對應(yīng)。為驗證這一可能影響機(jī)制，引入個體社會信任感作為被解釋變量(5)您認(rèn)為大多數(shù)人是否可信任的：是=1；否=0。，結(jié)果發(fā)現(xiàn)(表6)，勞動力流入會降低人們的社會信任感，這與已有研究一致[40]，但勞動力流出不會降低個體的社會信任感。因此，社會信任這一機(jī)制得到證實，說明勞動力流入會通過降低個體的社會信任來削弱其治安感知水平。

最后，就業(yè)是民生之基，就業(yè)問題也是引致社會治安事件的高發(fā)領(lǐng)域，特別是勞動力流入會顯著沖擊流入地就業(yè)市場，本地人和外地人因就業(yè)競爭而產(chǎn)生沖突屢見不鮮[41]。為驗證這一可能的作用機(jī)制，本文引入個體過去一周的工作狀態(tài)(6)過去一周您是否至少工作了 1 個小時：是=1；否=0。，結(jié)果顯示(表6)，勞動力流入會顯著降低個體有工作的可能性，但勞動力流出的影響不顯著。因此，上述機(jī)制得到印證，勞動力流入會通過負(fù)面影響個體就業(yè)來削弱其社會治安感知。

總結(jié)而言，上述研究分析表明勞動力流入之所以顯著負(fù)向影響個體的社會治安感知，信任和就業(yè)是兩個關(guān)鍵的影響渠道。勞動力流出之所以會顯著改善個體的社會治安感知，貧富差距和住房問題是兩個重要的影響機(jī)制。

六、結(jié)論與啟示

社會治安良好與否是關(guān)乎人民群眾福祉的重要指標(biāo)，而個體對社會治安的評價是社會治安水平最直觀體現(xiàn)，為此，本文基于中國家庭動態(tài)跟蹤調(diào)查(CFPS)大樣本調(diào)查數(shù)據(jù)，首次從微觀層面考察了勞動力流動對個體社會治安感知的影響。研究發(fā)現(xiàn)，勞動力流入對個體的社會治安感知有顯著負(fù)向影響，勞動力流出對個體社會治安感知有顯著正向影響。考慮勞動力流動和社會治安之間的內(nèi)生性問題，運用工具變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，上述結(jié)論依然成立。進(jìn)一步根據(jù)性別、代際、家庭收入、城市與農(nóng)村、東部與中西部地區(qū)分組進(jìn)行擬合分析，發(fā)現(xiàn)勞動力流入對不同群體的影響依然顯著，但從影響力度來看，相對于男性、年輕代、低收入家庭、農(nóng)村社區(qū)和中西部地區(qū)，勞動力流入對女性、老年群體、高收入家庭、城市社區(qū)和東部地區(qū)個體的影響更大。勞動力流出對女性、老年群體、高收入家庭、城市社區(qū)和東部地區(qū)個體的社會治安感知有顯著正向影響，這與基準(zhǔn)模型一致，但是勞動力流出對于男性、年輕代、低收入家庭、農(nóng)村地區(qū)和中西部地區(qū)的個體影響卻不顯著。整體而言，勞動力流動對不同特征群體的社會治安感知有異質(zhì)性影響。本文還進(jìn)一步探索勞動力流動影響個體社會治安感知水平的作用機(jī)制，結(jié)果證實貧富差距、住房問題、信任和就業(yè)是四個關(guān)鍵的影響渠道。勞動力流入之所以顯著負(fù)向影響個體的治安感知水平，主要是因為勞動力流入會削弱個體的社會信任感和獲得就業(yè)的可能性；勞動力流出之所以能夠顯著提升個體的社會治安感知，是因為勞動力流出有助于減少貧富差距和降低住房問題難易程度，從而提升個體的治安感知水平。

基于上述研究，本文得出以下幾點啟示。首先，要高度重視勞動力流入對社會治安的負(fù)面影響。就流入地而言，大量勞動力流入既是機(jī)遇也是挑戰(zhàn)，其中挑戰(zhàn)之一就是更加復(fù)雜的社會管理。因此，流入地政府要建立動態(tài)管理機(jī)制，加強(qiáng)社區(qū)管理水平，加大治安領(lǐng)域的財政投入，完善政府職能部門和服務(wù)流動人口的業(yè)務(wù)水平，保障流動人口權(quán)益，引導(dǎo)外來勞動力融入本地社區(qū)，降低外來人口破壞社會治安的可能性。第二，勞動力流入對社會治安的影響存在個體和區(qū)域差異。本文證實，女性、老一代和高收入者群體對社會治安有著高層次、高質(zhì)量的需求，政府需要對這部分群體的心理安全需求給予足夠的重視，及時向社會和居民公布社會治安信息，提升城鄉(xiāng)居民對社會治安的滿意度。對于區(qū)域差異，由于勞動力流入對居住在城市和東部地區(qū)個體社會治安感知影響更大，因此作為人口凈流入地區(qū)的地方政府需要在社會治安領(lǐng)域下更多功夫。第三，勞動力流出有助于改善個體的社會治安感知，且勞動力流出對不同特征個體社會治安感知有差異化影響。其中，勞動力流出有助于提升女性、老一代、高收入、城市社區(qū)和東部地區(qū)個體的社會治安感知，但是對男性、年輕代、低收入、農(nóng)村社區(qū)和中西部地區(qū)個體的影響不顯著，說明生理弱勢群體(女性和老一代)、經(jīng)濟(jì)條件好的群體(高收入、城市社區(qū)和東部地區(qū))對勞動力流出帶來的影響更為敏感。最后，要高度重視貧富差距、住房問題、社會信任感和就業(yè)四個維度的問題對個體社會治安感知所產(chǎn)生的影響。政府要花大力氣治理貧富差距問題，“做大蛋糕”的同時還得兼顧“分配蛋糕”，更多惠及弱勢群體，提升他們的獲得感和幸福感。要高度重視和著力解決城鄉(xiāng)居民的住房問題和就業(yè)問題，這是關(guān)乎居民安居樂業(yè)的兩大關(guān)鍵問題。致力于社會信任工作的建設(shè)，建立誠信得益、失信可恥并受到懲罰的體制機(jī)制，打造人人守信的誠信社會，有效提升社會信任感。