特大城市新市民社会融入情况及相关因素研究

杨景骞，黄中意，王杰，郑逸，陈子欣，杨懿昕

摘要：为探索特大城市中新市民社会融入的情况，收集并分析了269份上海市新市民调查问卷的数据。研究结合各项指标统计各样本的社会融入水平，并通过有序Probit回归模型分析影响因素。实证结果表明，在个体特征方面，年龄与融入程度无显著正相关，且相比新市民原籍所在的区域，当前持有上海户籍与否对其社会融入的影响更为显著；在个人能力方面，新市民的社会融入情况与收入和学历呈正相关，与职业属性的关联较小；在住房状况方面，居住模式对融入的影响最为显著。最后，基于分析结果，从提升住房保障与购房优惠、鼓励在职再学、简化落户政策等角度提出建议。

关键词：社会融入；新市民；有序Probit

中图分类号：C912.81文献标识码：A文章编号：1673－4513（2024）－01－001－10

引言

广义上的新市民指的是原籍不在当地，因工作或上学等原因来到一个城市的流动人口的集合统称。随着经济水平的不断发展，我国城镇化进程也在明显推进中，自20世纪80年代中期以来，我国国内移民规模和增长速度都呈现了大幅跃升的形势。据中国国家人口计生委发布的《中国流动人口发展报告（2022）》显示，截至2022年底，我国流动人口规模高达2.47亿人，占总人口的18%，这表明每六个人中就有一人是流动人口。而经济发达的特大一线城市凭借着完善的社会保障制度、优质的公共资源和良好的就业机会形成了对流动人口具有巨大吸引力的移居影响。目前根据发布的2022年上海市国民经济和社会发展统计公报，至年末，全市常住人口为2489.43万人。其中，户籍常住人口1457.44万人，外来常住人口1031.99万人。为了能够更加客观准确地反映当前上海市工作和居住的流动人口的特质与趋势，本文采用的“新市民”概念是指以毕业大学生和进城务工人员为主，再加上部分引进人才的群体。该群体对上海市繁荣的现状做出了贡献，对城市的持续发展也有深远的促进作用。

本文采用崔岩所提出的“社会融入”概念[1]，其核心是指社会中某一特定人群，融入社会主流群体，与社会主流群体同等地获取经济社会资源，并在社会认知上去差异化的动态过程。党的二十大报告提出要增进民生福祉，提高人民生活品质。新市民的社会融入感越强，其留城意愿越强烈，对自身发展前景越有信心。因此，研究新市民的社会融入水平有助于了解目前上海市新市民的城市生活状况，对改善人才福利的政策具有重要意义。本项目思路主要分为两个部分：通过问卷调查并计算得出新市民在上海融入程度，以及基于问卷结果分析融入程度的影响因素。调查将社会融入水平细分为八个不同的因素，分别为物价、房价、社会保障、子女教育资源、生活节奏、社交活动、气候饮食、心理认同，并让参与调查者对各个因素进行满意程度评价和重要性排序，进而通过模型整合和计算，得出新市民的社会融入水平，描绘一个新市民在上海社会融入的真实图景。其次，通过参考相关的理论与文献，构建了新市民社会融入影响因素分析模型，在此基础上进行了社会融入影响的多元回归分析，最后对提高新市民城市融入的角度进行了策略研究。本项目从现实问题出发设计一套完整的收集数据、分析问题的方法，具有一定的理论研究价值和现实意义。

一、文献综述

目前国内外学者对于新市民的社会融入研究较为丰富，从内容看，研究主要分为两大类。第一类：集中于社会融入的过程、状况、以及构成要素的描述性分析，研究新市民社会融入现状; 第二类：注重探讨和挖掘影响新市民社会融入的因素，指标建构和量化分析。

在社会融入描述方面，许多学者结合我国国情和欧美社会融合理论和实证测量指标提出了自己的主张：杨菊华提出了经济整合、社会适应、文化习得和心理认同的四维指标[2]，夏伦、沈寒蕾构建了生理适应、经济融入、社会适应、身份认同、心理融入的五维指标[3]，陈超，蔡一村将社会融入划分出18个指标，并指出青年在社会融入的过程并不简单依循“从经济到身份”的线性发展模式，而是在多维度上同时展开[4]。

然而，现有的研究主要聚焦在扩充和完善社会融入的评判指标，而较少有研究构建出合理的社会融入水平模型，在杨菊华的中国流动人口的社会融入研究中，社会融入与主要分类自变量的相关分析模型仅仅通过将各个维度指标得分相加求得平均数的方式得到社会融入分数[5]。社会融入的各维度之间并非一种均衡关系，各个指标都分别代表了社会融入不同维度的复合情形，故而各维度之间及各指标之间的权重应不相等且应根据权重设置赋值规律。本文尝试在先行研究的基础上，解决此类问题。

在因素分析方面，大量研究分析单个指标对新市民的融合状态的影响。卢盛峰、陈悦利用工具变量法研究讲本地话是否能促进流动人口社会融合，研究表明讲本地话能促进融入意愿、主观融入状况和客观融入状况[6]；李剑强、丁仁船研究流动人口就业状况对其社会融入的影响，良好的工作收入、职业性质、工作时长、参保情况对流动人口社会融入有着积极的影响，就业质量越高，流动人口的社会融入意愿也就越高[7]；高雅婧研究了关于新市民信息能力对其城市融入的影响[8]；朱小练研究了基本公共服务对流动人口城市社会融入的影响[9]。这些研究在视角上关注单个指标的多，从地区、社区、家庭、个体等多层面同时考察融入影響因素的研究很少。在个体因素上，关注客观要素的多，关注主观因素的少。社会融入程度作为一种多因素综合作用的变量，在单因素影响的研究中，很难控制其他变量，得出完全客观的结论。而在多因素研究中，如何将各个因素分类整理进行研究，如何找出主要因素和次要因素也是值得研究的难题。

在研究群体方面，大部分研究关注点在于城乡流动人员，而非更加全面的新市民群体。已有文献研究建立了测量新市民社会融入的基本框架，为进一步研究提供了理论基础。同时，对影响社会融入因素的复杂性分析，也为后续的验证提供了启发。然而对于先前研究存在的以上三类问题，本文将在这三个方面进行尝试修改，以获得更为科学严谨的实验结果。

二、研究设计

（一）研究假设

在当今社会人口流动规模较大的背景下，居住在特大城市的新市民多数来自经济较转入地落后的地区。其中，原籍来自经济发展状况与上海差距较小地区的新市民，其对当地的生活与环境更加适应，融入社会的难度可能较小。但原籍作为新市民个人背景的客观因素，其对个人的具体客观情况表现较少，相较而言，新市民无论原籍与否，当前的户籍状态（即是否加入上海户籍）更能体现其对社会的融入程度。因此，对于新市民融入社会的情况，应当看重是否获得新户籍或居住证，而非其原籍所在地的发展情况，基于此做出如下假设：

H1：相较新市民原籍地区的情况，其当前的户籍状况对推动其社会融入情况的影响更大。

针对市民的个人实力及可支付能力所处的阶段，Rubin通过研究表明，个人的社会阶层对其社会融合与适应具有显著的影响与作用[10]。对于生活在上海的新市民而言，其个人能力大致反映在个人收入状况、参与的工作以及学历水平，通常认为个人的收入状况越好，对当地房价、物价的接受度越高，可支付能力也就越强，更好融入当地社会；个人参与工作的性质越稳定，其在上海的留城扎根的意愿越强；同时，个人的文化程度越高，其在特大城市的发展潜力较大，就业与发展机遇多，对社会的融入速度也越快，因此做出如下假设：

H2：新市民的个人能力水平（个人收入状况，工作状况以及学历水平）会显著影响其社会融入的情况。

诸如上海一类的特大城市，较高的房价和对居住情况的满意程度会成为新市民融入社会较为敏感的一个因素。为较好反映新市民的住房状况，将相关指标分为租购状况（居住模式为租房、购房或分配住房）、生活的地段以及住房总面积。对于新市民而言，其住房品质及房型、面积问题、对房价或租金的压力和居住环境的便利问题会显著影响对社会的归属感和融入感。对此，本研究做出如下假设：

H3：住房狀况（租购状况、生活地段、住房总面积）会影响新市民的社会融入情况，其中住房状况越好，社会融入的状况也就越好。

（二）数据与变量

随着上海近年新增常住人口不断增长，以其强大的经济实力和发展潜力吸引了周围大量流动人口，又因疫情于2022年放宽了其落户政策。因此，本课题选取居住在上海市的新市民为调查对象，具有一定的代表性。实证数据采用线上问卷的调查方式，调查时间为2023年1月，共得到269份有效样本。线上问卷统计的内容主要由个人信息数据和衡量社会融入情况的排序表与量表数据两部分组成，分别对应后续实证分析中的解释变量与被解释变量。

1.被解释变量——社会融入情况 由于外来人口的融入社会的指标涉及多方面，从多维度调查其社会融入情况较为严谨。本文将社会融入指标分为对物价的接受度、对房价的接受度、对社会保障（五险一金）完善程度的满意度、对教育资源的满意程度、对生活与工作节奏的接受度、个人社交频率、对上海气候及饮食习惯的接受度和心理是否认同自己已经融入社会的程度的八个主观维度。针对此八个指标，设置排序题得到每个指标的权重大小，再通过量表题获取个体在各个指标维度上的接受度与满意度。

首先，通过排序题让调查对象将八项指标对社会融入影响的程度进行从大到小的主观排序，再依据排名次序对八个指标由高到低赋予8至1的分数（第一名赋予8分，最后一名赋予1分，分数越高即排名越靠前，说明该指标更重要），随后将各指标所得的平均分数进行归一化处理以求得每个因素的权重。其中，权重的计算公式如下：

Wk=Rk∑8i=1Ri（1）

式（1）中，Rk为第k个指标经排名所得分数的平均数，将其除以每项指标分数平均数之和（即进行归一化）从而得到该指标的权重Wk。最终计算求得各指标的权重向量W=（0.1443，0.2218，0.1087，0.1424，0.1068，0.1168，0.0666，0.0926），结果如图1所示。

由图1可知，房价的权重占22.18%，位列影响新市民社会融入情况的各主观因素之首，主要原因是上海作为特大城市坐拥较高的房价与租金，对于外来人口而言，房价的高低决定其在当地扎根的可能性；其次为物价与子女教育，前者表明新市民生活成本，后者是对后代继续发展的体现，因而对社会融入的影响较大；影响程度较小的主观因素包括社交情况、社保满意度、工作及生活节奏、心理认同及饮食气候的适应程度，此类因素随着科技的进步和保障政策的完善，均能被较好解决和提升。

在获得各指标的权重后，采用量表评分的方式对每个样本在八个维度上的满意程度进行分析，将满意度（接受度）划分为1到5的等级，从低到高表示每个样本在各维度上的评分，最终将各因素的评分与对应权重相乘并累加，可得到每个样本的社会融入情况（计算公式详见式（2））。量表的描述性统计情况如表1所示（各指标评分的均值与标准差供参考）。

2.解释变量——个人信息 为验证研究假设并使归因分析更加全面，减少内生性，引入三类影响新市民社会融入情况的个人信息作为解释变量：个体特征、个人能力和住房状况：

个体特征因素包括性别、年龄、婚姻状况、原籍省市、到沪生活时间和户籍状况。原籍省市按地区分为东北、华北、华东、华南、西北、西南和海外；户籍状况将新市民的当前状况分为未取得居住证、已取得居住证和已获得上海户籍。

个人能力因素主要反映新市民工作水平和可支付能力，包括当前职业、收入状况和学历水平，其中将当前职业分为企业机构/个体商户、事业单位/政府机关和其他（学生、自由职业等），有助于研究工作类型和稳定程度对个体融入社会情况的影响。

住房状况因素主要反映新市民住房质量和居住环境，分别调查新市民的居住模式为租房还是购房、户型面积大小和生活居住所处的地段。三类个人信息的描述性统计如表2所示。

三、实证分析

（一）量表的检验

为检验问卷中量表的内部一致性和准确性，对该量表进行信度与效度检验。由表3的结果可知，量表的克隆巴赫Alpha值为0.755＞0.7，表明数据的可信度较高；由表4中KMO和巴特利特球形检验结果所示，量表部分的KMO值为0.739＞0.7，显著性为0，效度较好，因而可在其基础上做进一步的分析。

（二）社会融入程度的求解

对于衡量新市民社会融入情况的八项因素，问卷中通过排序题获得各项指标的权重W=（0.1443，0.2218，0.1087，0.1424，0.1068，0.1168，0.0666，0.0926），通过量表获得各样本的对各指标满意程度的评分S，得出每位新市民的总体社会融入情况I（Inclusion），其计算方法如式（2）所示。

I=W*ST（2）

将所得社会融入情况的数据分别以（1-1.5），（1.5-2.5），（2.5-3.5），（3.5-4.5），（4.5-5）五个区间分为1-5的衡量标准，分别对应“无法融入”“融入较少”“部分融入”“融入较多”和“完全融入”，结果如表5所示。

由表5可得，社会融入情况的平均值为2.88，接近“部分融入”一项，可见多数市民对上海的生活已经部分接纳。

（三）实证方法

由于本文选取的被解释变量的表现形式为用于衡量融入程度的整数量表，因此该变量回归分析应当采用多元有序回归模型。本文选用Ordered Probit有序回归模型进行分析并选取Ordered Logit回归方法进行前者的稳健性检验。被解释变量I回归模型的具体形式如下：

Ii*=β0+β1X1i+β2X2i+…+βnXni（3）

Ii=1，               Ii*≤μ0

2，      μ0≤Ii*≤μ1

3，      μ1≤Ii*≤μ2

4，      μ2≤Ii*≤μ3

5，      μ3≤Ii*（4）

上式当中，Ii*为新市民社会融入情况的潜变量，Xni（n=1，2，…）为解释变量且为虚拟变量，β0为常数项，βn（n=1，2，…）为待估的解释变量的回归系数，μ0，μ1…μ4为待估的切点，满足μ0<μ1<μ2<μ3<μ4。本文使用极大似然估计法推导出待估参数，由于该模型中的估计系数仅能反映其显著性和正负性，因此本文在次序回归的基础上，进一步得到各参数的边际效应，从而更严谨地计算出各解释变量对因变量的影响。

为得到更准确的回归结果，本文采用逐步回歸的方式，使个体特征、个人能力以及住房状况依次加入到有序回归模型当中。模型一中仅包括个体特征所涵盖的变量，模型二在模型一的基础上引入个人能力相关的变量，模型三在模型一与模型二的基础上再加入住房状况的变量。同时，为避免异方差对回归结果的影响，回归过程中采用稳健的标准误，使参数估计、假设检验均可正常进行。在各模型中，记录各模型中的每个变量的回归系数及经过稳健标准误调整过的统计量z，其结果见表6。

（四）实证结果与分析

对模型1所示的个体特征回归结果进行分析，发现年龄与户籍状况对社会融入状况产生显著影响。在不同年龄段当中，0-50岁的新市民社会融入随年龄段的增长而逐渐减缓，在51-60岁区间段有所上升，可见新市民的年龄增长会减少其对新的生活环境的接纳度，而随着工龄与职位的提升和对社会的逐渐适应，51-60岁的新市民融入社会的概率会增加。对新市民的户籍状况而言，获得上海户籍对新市民融入社会的帮助最大，其社会融入程度较未持有居住证的市民高103.3%，且高于持居住证的新市民。相比较而言，新市民迁出地的原户籍对其融入社会的情况无显著影响，说明相较新市民原籍地区的情况，其当前的户籍状况对推动其社会融入情况的影响更大，因而假设H1成立。

模型2加入了代表个人能力的三个因素，由回归结果可得，职业的属性对被解释变量无显著影响，表明职业的稳定程度与其融入社会的程度关系不大。同时，相比其他因素而言，收入与学历对社会融入情况的影响较为特殊，两者的显著指标均反应在低收入与低学历群体，相比于50万及以上年收入的新市民，收入为10万及以下和10万-20万的市民融入社会的程度分别低了119.0%和92.7%；同时，文化程度为大专、高职及以下的新市民较硕士研究生的社会融入程度降低了87.0%和42.8%。可见，在学历与收入两项个人能力因素中，较低的条件与水平会限制其对社会的接纳与融入。综上所述，本文的假设H2部分成立。

模型3引入住房状况变量，对全样本进行回归。其中住房模式对社会融入的影响最为显著，将租房与其他住房模式（宿舍、分配房）的新市民与已购房的新市民进行对比，可得前两者的融入社会的程度较后者分别低75.8%和107.6%。由于拥有房产权的市民的居所比较稳定，住房与生活条件较好，因而该种类的新市民对上海当地的留城意愿更强，融入进度更快。对生活地段而言，居住在中环至外环间的市民，其融入情况反而比生活在外环以外的市民低，主要原因是位于上海外环之外的五大新城吸纳了大量外来人口前往居住，其生活环境与居住条件不亚于中环至外环间的市民，因此对于城市化程度较高的上海而言，住房地段与住房状况的关联较少。同时，问卷描述性统计表明存在超过半数的新市民居住在外环以外的区域，也印证了该结果。对住房面积因素的回归结果显示，面积为100-200平米的指标较显著，其融入程度相较住房面积为50平及以下的新市民高44.7%。因此通过回归验证得出，住房状况越好，市民的社会融入情况越好，因而假设H3成立。

表6中加入Ordered Logit回归模型，针对上述结果进行稳健性检验。Ordered Logit模型与Ordered Probit模型同为有序回归模型，且因变量为序级变量，同时两者之间可做相互的稳健性检验。通过对比发现，该模型与Ordered Probit模型回归反映的结果接近，从而证实原实证分析的结果稳健可靠。

四、政策建议与展望

二十大报告指出要发展全过程人民民主、保障人民当家作主，研究特大城市的新市民的融入情况切实的反应了以人民当家作主为目标的政策实施结果。本文通过研究与分析发现房价、教育、落户情况和文化融入对社会融入情况影响十分显著。基于上述情况，提出如下政策建议，为进一步提高社会融入程度，改善民生福利提供幫助。

（一）提升住房保障，实施多元化住房政策

根据问卷调查描述性统计和回归分析结果显示，新市民对上海房价的接受程度和住房问题较大程度上影响了其社会融入程度。为了提升新市民住房的可得性，提高社会融入程度，增加新市民的留城意愿。就要满足“房子是用来住的、不是用来炒的”的定位，加快建立多元化供给，多渠道保障、租购并举的住房制度，让更多新市民“住有所居”。其中新市民的构成主要包括毕业大学生和进城务工人员为主，再加上部分引进人才的群体。对于不同的人群需要制定多元化的住房政策才能有效精准的提升住房水平。将住房政策分为保障住房政策、支持住房政策、刺激住房政策三个层面，根据不同收入水平人群和对住房的个性化需求提供多元化的政策支持。保障住房政策主要是针对长期进城务工人员和中低收入家庭，为其提供最基本的住房保障，做到“有房可住”；支持住房政策主要针对到城市时间较长且具有较稳定的收入水平人群或新就业具备一定支付能力的毕业生，解决阶段性稳定住房问题，支持他们购房或进行长期稳定的租赁；刺激住房政策主要针对人才引进如新迁入的具有高技能人才型新市民，更适合采用刺激住房政策，刺激人才型新市民在上海买房落户，满足个性化需求，制定便民买房落户政策，增加留城意愿。制定好针对新市民的住房政策将有利于促进住房可得性提高社会融入程度，更有助于城市的持续发展。

（二）突出教育重要性，鼓励在职再学

科教兴国一直以来都是我国在高质量发展上重点强调的问题。高质量的教育体系使人民素质、生活得到同步提升，教育的支持不仅要放在青少年身上，还要鼓励已工作人群继续学习，不断提升自身素养。回归模型显示，相较与普通文凭和低学历人群，较高学历包括大学生、研究生、硕士等人群的社会融入情况更加可观。鉴于在职本科、在职研究生的兴起，鼓励再教育、在职再学同样也可帮助新市民提高生活水平，提高社会融入程度。可通过对参与再教育的人员提供教育补贴，鼓励互联网等形式的知识传播来促进再教育，提高群众文化素质，建立全民终身学习的学习型社会。

（三）简化落户政策，深化本土文化熏陶

回归模型显示已取得上海户籍的新市民社会融入情况更好，而落户政策是新市民在迁入新城市并选择长期定居时要执行的必要手续。简化落户政策不仅可以提高新市民落户的积极性，加快落户效率；也可以减少政府处理相关落户申请时所花费的人力成本，消除新市民对上海“落户难，落户繁”的印象。其次，对已落户的新市民要深化本土文化熏陶，提升社会融入感。对于新迁入上海的市民，仅拥有户籍但对语言和文化了解较少会大大降低其社会融入感，社区可通过开展文化交流，如方言、习俗沟通等，政府可通过举办文化活动、节日活动向外来市民展现传统文化氛围，提升归属感。使其真正感到落户在本地，融入于本地。

（四）大力发展城市高铁，缩短新城与主城

区的通勤时间鉴于调查结果显示居住环境对融入情况的影响不如居住面积显著，因此应大力发展新城，增加居住区与住房规模，改善新市民居住环境。同时，针对新市民多数居住在外环以外区域的情况，为解决新市民日常通勤问题，可通过建设城市高铁，缩短新城与主城区的通勤时间，从而促进新市民的生活与居住水平，并进一步加快其融入社会的过程。

（五）展望

本文从八个主要的维度衡量新市民社会融入的情况，实际上针对社会融入的主观因素仍有较多的指标可供参考。因此，该社会融入情况模型可进一步改良，在不同因素的基础上引入如层次分析、因子分析等方法，更好地计算各因素的权重。

同时，对于样本的数量而言，本研究过程中收集较少，未来可从更多方向收集问卷数据。在做到扩大样本规模与种类、提升研究数据的严谨性的同时，可增加更多的因素与指标，从而使该分析更加全面。例如，可从外环以外五大新城的新市民进行分类，并观察在不同新城新市民的生活状况与社会融入程度等。

参考文献：

[1]崔岩.流动人口心理层面的社会融入和身份认同问题研究[J].社会学研究，2012，27（5）：141-160+244.

[2]杨菊华.从隔离、选择融入到融合：流动人口社会融入问题的理论思考[J].人口研究，2009，33（1）：17-29.

[3]夏伦，沈寒蕾.流动人口真的融入社会了吗？——基于结构方程模型的流动人口社会融入研究[J].人口与发展，2022，28（2）：138-151.

[4]陈超，蔡一村，张遂新.“实用主义的过客”：台湾青年在大陆社会融入的指标建构与现状评估[J].台湾研究集刊，2018，155（1）：15-25.

[5]杨菊华.中国流动人口的社会融入研究[J].中国社会科学，2015，230（2）：61-79+203-204.

[6]卢盛峰，陈悦.语言的力量：讲本地话增进了流动人口的社会融合吗？[J].经济科学，2019，232（4）：118-128.

[7]李剑强，丁仁船.流动人口就业状况对其社会融入的影响[J].安徽建筑大学学报，2022，30（5）：65-72.

[8]高雅婧.新市民信息能力对其城市融入影响研究[D].广东：华南农业大学，2016.

[9]朱小练.基本公共服务对流动人口城市社会融入的影响研究[D].广东：广州大学，2022.

[10]RUBIN M.Social class differences in social integration among students in higher education：A meta-analysis and recommendations for future research [J].Journal of Diversity in Higher Education， 2012，5（1）：22-38.

Researchon Social Inclusions of New Citizens in Megacities and Correlative Factors

——Taking Shanghai as an Example

YANG Jingqian1， HUANG Zhongyi1， WANG Jie2， ZHENG Yi1， CHENG Zixin1， YANG Yixin1

（1.Business School， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093， China;2.School of Medical Instrument and Food Engineering， University of Shanghai for Science and Technology， Shanghai 200093， China）

Abstract： In order to explore the social inclusion of new citizens in megacities， the data of 269 questionnaires of new citizens in Shanghai were collected and analyzed. The social inclusion level of each sample was counted by combining various indicators， and the influencing factors were analyzed by Ordered Probit regression model. The empirical results show that there is no significant positive correlation between age and the level of social inclusion in terms of individual characteristics， and the impact of current Shanghai household registration on social inclusion is more significant than that of the area where new citizens are originally located. In terms of personal ability， the social inclusion of new citizens is positively correlated with income and educational background， with a weak correlation with occupational attributes. Finally， based on the analysis results， the paper makes several suggestions on polities of improving the housing security system and discounts for house-purchasing， encouragement of continuing education while employed， simplification of household registration policies and so forth.

Keywords：social inclusion; new citizen; Ordered Probit regression

（責任编辑：黄艳超）