论文部分内容阅读
摘要：环境差异因素不同于现有文献所重点关注的那些可以被无限发现或细分的移民个体或群体“特征”，普遍存在于全部移民群体之中。本文提出影响移民生育意愿的环境差异因素，并试图以此解决普遍意义上的移民生育意愿的环境影响因素问题。通过移民迁移所经历的最短迁移距离测度移民迁移时所经历的环境差异，对现有文献提出的收入、性别、年龄、民族、户籍、生育史、受教育程度、婚配特征等影响移民生育意愿的个体特征因素和群体特征因素予以控制，通过泊松回归模型的运用对2015年中国综合社会调查（China General Social Survey）问卷数据进行了分析。研究发现，移民的迁移距离与移民的生育意愿呈现显著的负相关关系——迁移距离越远的移民群体（即迁移所经历的环境差异越大的移民群体）的生育意愿越低。文章还通过交互项的使用测度了环境差异因素对不同特征群体（如男性群体、非农户籍群体）生育意愿在平均作用之外的影响效果，发现移民的迁移距离对非农户籍移民群体的生育意愿的影响显著高于其他户籍群体。环境差异与移民生育意愿关系的研究具有重要的理论意义和现实价值。从理论上讲，从环境视角出发探讨生育问题是一个新的研究视角，具有较为广阔的研究空间，将进一步拓展移民生育意愿研究的视野。从现实上讲，伴随着经济发展与社会交往的不断扩展和深入，在老龄化特征突显的当下中国社会，重视公共服务的供给和优化、强调城市化过程中的包容性发展以缓解环境差异为移民群体带来的影响，以及进行适当的人口生育激励政策具有重要意义。
关键词：移民生育意愿环境差异
中图分类号：C923 文献标识码：A 文章编号：1002-2104（2019）12-0095-08 DOI：10.12062/cpre.20191019
改革开放后，伴随经济建设与社会发展，中国人口的流动速度加快、移民人口倍增。2010年第六次人口普查数据显示，中国流动人口总数达到26 093.8万人，比2000年增加了11 654.7万人;流动人口占全国总人口的比重也从2000年的11.6%增加到19.6%。两次人口普查的十年间，流动人口增加了80.7%，移民时代特征突显。早在18世纪，孔德就阐述了“人口即命运”（Demography is Destiny）的论断。移民与人口的出生和死亡共同组成了人口和人口学的研究对象，针对移民群体，尤其是国内移民群体的生育意愿和行为的研究也日渐丰富。多数研究认为，相比于非移民群体，移民群体的生育意愿普遍较低[1-3]。然而，随后的研究又发现，移民群体的生育意愿也有着较大差异。哪些因素使同为移民的人群产生了相异的生育意愿？本文将以此为研究问题，探讨移民不同生育意愿的产生因素。
需要说明的是，生育意愿指的是人们对生育行为的态度。主要包括意愿生育的子女个数、子女性别、子女之间的年龄差、以及生育目的四个方面[4-6]。受制于数据的可获得性，本文主要关注的生育意愿是个体意愿生育的子女个数。生育意愿之所以重要，是因为随着我国的生育政策的放宽，生育意愿成为影响个体生育行为、增加人口红利、减缓老龄化问题的重要影响因素[4]。本文所指的“移民”均为国内移民，即在居民出生地所在的国家范围内进行移民的群体，不包含跨国移民群体。
1文献综述与研究假设
在现有文献中，移民生育意愿差异的产生因素大致分为两类——微观层面的个体特征和中观层面的群体特征。个体特征包括：移民个体对自我发展和财富积累的追求程度[5]、移民个体是否有过移民经历[6]、个体的社会特征（性别、年龄、民族、户籍）[7-8]、个体的生育史特征（是否有生育史、一孩的年龄、性别）[9-10]、个体的文化水平特征（受教育程度）[11-12]、婚配特征（是否有偶、初婚年龄）[13]等。些特征既包含移民无法改变的个体特征，如性别、年龄、民族等，也包括了移民的个体选择，如生育史、户籍、受教育程度、婚配特征等。群体特征包括：户籍特征——Yang[14]和Goldstein等[15]研究发现，获得城市户籍的移民比未改变其农村户籍的移民的生育意愿更低;流动方向特征——Liang等[16]研究发现，向上流动的移民比向下流动（从城市流动至农村）的移民的生育意愿更低;移民的原住地特征——Brockeroff和Yang[17]、Courgeau[1]、Farber和Lee[18]、Kulu[3]等研究发现，来自农村的移民比来自城市的移民的生育意愿下降幅度更大;移民的现住地特征——Kulu和Washbrook[19]、Glusker等[20]、Boyle等[21]、Tromans等[22]等研究发现，在大城市生活的移民比在中小城市居住的移民的生育意愿更低;移民的社会阶层特征——Klusener等[23]研究发现，社会阶层更高的移民比社会阶层更低的移民的生育意愿更低。
不容置否，微观及中观层面的移民个体和组群特征差异为移民不同生育意愿的产生原因提供了多种解释。然而，需要注意的是，特征，亦可被理解为特点、特性或特殊之处，有着“仅存在于部分人群”的属性。某一特点之所以被称为特征，是因为其只存在于一部分人中，而另一部分人则不具备。而在现实中，每部分人都有着其他人所不具备的特征。因此，特征是可以被无限发现或无限细分的，且没有任何特征可以宏观而全面地回答问题，例如为何同为移民的人们会有着相異的生育意愿。
不同于个体或组群特征，环境的差异及其影响是全部移民都会面对和经历的。在研究移民群体相比于非移民群体来说较低的生育意愿的产生原因时，人口学研究者们发现了环境差异在移民群体中的普遍存在。研究认为，迁移行为是一个打破旧有环境，并为移民带来新的不熟悉的环境的事件[2，6，24]。由于当前和过去的居住环境的差异，移民的行为也会产生相应影响，降低生育便是其中之一[25-26]。环境的差异为移民的生活带来不确定性，这种不确定性为移民带来了生理和心理压力[27-29]，从而影响移民对一些事情的决策和行为[26]，例如减少生育、忽略生育、延后生育、降低生育意愿。需要注意的是，在这些研究中，由于居住环境的变化更多地作为一个影响移民生育意愿和行为的事件，是一个常数项，而非自变量。这是现有文献的局限之一。居住地和现住地的差异并非人人相同，因此环境差异产生的影响程度也不尽相同。不同程度的环境差异会对移民的生育意愿和行为产生不同的影响。因此，本文将弥补现有文献的不足，选择环境差异这一移民群体中普遍存在的现象，取代移民个体和组群特征，作为影响移民生育意愿和行为的自变量（而非常数项），以探索环境差异对移民生育意愿的影响。 迁移距离的远近是衡量环境差异程度的重要内容。自然科学和社会科学均有证实，相距较近的两地的自然和社会环境的共性较多，如气候、环境、风俗、语言、饮食、习惯等，而相距较远的两地的共性较少[30-32]。这说明移民的迁移距离越远，所经历的新居住环境和旧居住环境的差异越大，环境差异所产生的环境冲击也将越大，生理和心理的压力也越大，因此生育意愿越低。因此，我们做出如下假设：
H1：移民的迁移距离越远，所经历的环境差异越大，移民生育意愿越低。
2数据
本文的数据来自2015年中国综合社会调查（CGSS2015）。CGSS2015的样本量为10 968。作者需根据研究需要对数据进行清理。首先，根据样本年龄筛选出育龄人口群体（15～49岁）。其次，剔除在本研究的因变量（个体生育意愿——问卷填写者对“如果没有政策限制，您希望有几个孩子”问题的回答）一栏中回答“不知道”“无所谓”等答案的样本。第三，根据受访者对“您是哪一年来到本地（本区/县/县级市）居住的”问题的回答筛选研究所需的移民群体（若受访者对本问的回答是“自出生起一直就住在本地”“在本地只是短期居住，如探亲或学生暑假回家”“拒绝回答”“不知道”等，则将该样本剔除）。最后，删除极端样本（如在个体生育意愿一问中填写100的样本）。经过清理，得到1 667个有效的、处于育龄期的移民群体样本。这些样本覆盖了全国28个省级行政区。
本研究的因变量是移民个体的生育意愿，即在无政策限制的假定下移民个体希望拥有的子女个数。本文所聚焦的自变量是衡量环境差异的移民迁移距离。由于CGSS2015对受访者隐私的保护，问卷的发放地只精确到省级行政单位，具体的城市和区县信息被编码覆盖，而原住地的数据较为精确（精确到区/县）。因此，我们只能对移民的迁移距离进行定类化处理，根据样本的原住地和现住地的不同计算移民迁移所需经历的最少省份数。具体方式如下，若样本只是在原住地所在的省份内迁移，则取值为1;若样本迁移至原住地所在省份的临省，则取值为2;若样本迁移至原住地所在省份的临省的临省，则取值为3，以此类推。若有多种可能的迁移路径，为克服编码者人为主观偏误，保证测量信度，则选取移民迁移所需经历的最少省份数。例如，若样本是由内蒙古自治区迁移至山东省，则默认其迁移路径为内蒙古→河北→山东，取值为3;其他可能的复杂路径（如内蒙古→河北→北京→天津→河北→山东）不予考虑。两位编码者对全部1 667个有效样本进行了编码，编码信度（intercoder reliability）为97.84%，卡方检验结果为7 910.21，p<0.01，Cohen’s kappa统计量为0.956。编码信度较高。
为保证研究的科学性，根据前人的研究与数据的可获得性，本研究引入了控制变量。首先，个体的生育意愿受收入水平影响显著。多数研究证明，受替代效应的影响[34]，在收入水平较低时，个体将降低对子女的需求以保障工作机会和收入水平。此时，收入的提升会伴随生育意愿的下降。而后，随着收入水平的提高，收入效应使个体对包括子女这种“耐用消费品”在内的所有商品的需求上升[34]，生育意愿在此时也将呈现上升趋势。即收入水平和生育率多呈现“U”型关系[35-39]。因此，作者将收入水平作为控制变量。需要说明的是，由于家庭分工的所差异，作者选择使用“家庭人均收入”来衡量收入水平。其次，教育程度直接影响生育意愿。多数研究结果表明，受教育程度越高，生育意愿越低[7-8]。因此，作者引入教育水平作为控制变量：以小学及以下受教育程度（包括小学、未受过任何教育、私塾、扫盲班等）为基准，引入教育水平分别为初中、高中（包括职业高中、普通高中、中专、技校）、大专及以上（包括大学本科、研究生、大学专科）三组控制变量。第三，年龄是影响个体生育意愿的重要因素：年龄的增长将影响生理条件，个体的生育意愿随之改变[7-8，39]。因此，作者引入年龄作为控制变量：以18～29岁的样本为基准，引入30～39、40～49岁两个年龄段虚拟变量，控制年龄异质性对生育意愿的作用。第四，个体的社会特征亦对其生育意愿产生影响[9]，因此，作者引入了宗教信仰、生育史、民族、婚姻状况、户籍、性别变量，以控制这些因素对个体生育意愿的影响。第五，个体的家庭与就业特征对个体的生育意愿的影响同样不容忽视。家庭特征方面，房产的有无会对个体的生育意愿产生挤出或收入效应，对中等收入水平的家庭来说，住房的负担会降低个体的生育意愿，房产的挤出效应更强[40]。因此，研究引入了个体是否拥有自己的产权房为虚拟变量。就业对移民生育意愿的影响在于社会保障，王天宇、彭晓博[41]、杨菊华[9]等研究表明，社保制度的建设和推广会动摇养儿才能防老的传统，于是个体的生育意愿也会随之变动。因此，研究引入了是否参与医保（城市基本医疗报销、新农合、商業性医疗报销）和养老（城市、农村基本养老保险及商业性养老保险）计划的虚拟变量，以控制社会保障制度的参与对个体生育意愿的影响。
变量的描述性统计见表1。生育意愿的最大值为21，最小值为0，均值为1.89。可见，在单独二孩政策开启近两年之后，移民群体的生育意愿仍不足两个子女，平均的生育意愿仍处于较低水平。移民的迁移距离的最小值为1（省内迁移），最大值为7（移民至距原住地相隔6个省份的省级行政区），均值为1.678，即样本多移民至原住地所在省份内或其相邻省份，平均迁移距离较近。
3计量模型
研究的因变量为个体意愿生育的子女个数，为非负的离散型随机变量，不同于普通线性回归的正态分布，因此需进行泊松回归或负二项回归估计参数[42]。似然比检验结果为Prob.≥chibar2=1.000，接受似然比检验“不存在过度分布，使用泊松回归”的原假设，进行泊松回归。
Yi为因变量——个体意愿生育的子女个数。条件密度函数形式如公式（1）所示。其中，假设观测值yi源自参数λi的泊松分布。 核心自变量distance为移民的迁移距离，Xi为控制变量，包括家庭人均收入、个体的受教育程度、年龄、宗教信仰、生育史、民族、婚姻状况、户籍、性别、地区、有无房产、是否参与医保或养老保险。
4结果与分析
4.1全样本回归结果
表2的第（1）列报告了基准回归结果。结果显示，移民的迁移距离对其生育意愿的影响为负，且影响系数在5%的水平上显著，即迁移距离越远，移民的生育意愿越低。控制变量方面，家庭人均收入对数及其平方项对移民生育意愿的影响均在5%的水平上显著，前者对生育意愿的影响为负，后者影响为正，意味着家庭人均收入对生育意愿呈现“U”型影响。教育水平方面，相对于受教育水平在小学及以下的群体，接受过初中、高中及大专及以上教育的移民的生育意愿更低。年龄方面，相对于现年30岁以下的年轻移民，30～39岁、40～49岁的移民的生育意愿更低。个体的社会特征方面，流迁群体中无宗教信仰、有生育史、未婚人群的生育意愿更高，非农户籍群体的生育意愿更低。社保制度的参与性方面，参与城市基本医疗报销、新农合或商业性医保的移民生育意愿更高，参与城市、农村基本养老保险或商业性养老保险的移民的生育意愿更低，但社保制度的参与性对移民的生育意愿均未产生显著影响。房产对移民生育意愿的影响在5%的水平上显著为负，说明自己拥有产权房的移民的生育意愿更低。这意味着对移民群体来讲，房产对生育意愿的挤出效应更强。
为检验不同特征群体（如男性、非农户籍）的生育意愿与环境差异的关系，本文在表2的第（2）列中加了迁移距离与非农户籍、迁移距离与男性的交互项。原模型中显示的是环境差异对移民群体生育意愿的平均影响，而交互项系数则表示环境差异对一些特殊群体移民（如男性、非农户籍）的生育意愿在平均影响效果之外的影响。第（2）列的回归结果显示，迁移距离对移民生育意愿的影响仍显著为负。迁移距离与非农户籍移民的交互项系数在10%的水平上显著为正，说明非农户籍移民的迁移距离对生育意愿的促进作用显著高于其他户籍群体。迁移距离与男性群体的交互项系数不具统计显著性，意为对不同性别的移民来说，迁移距离对生育意愿的影响无显著差异。第（3）列显示的是使用第二位编码者对移民迁移距离的编码进行的回归分析结果，该结果与第一列显示的第一位编码者的编码结果大致相同。
4.2稳健性检验
由于CGSS2015数据库变量有限，为检验移民的迁移距离对移民生育意愿的回归结果的稳健性，本文将研究的核心自变量进行分类化处理，将移民的迁移距离分为两类——在原住地所在省级行政区以内（以下简称“省内迁移”），以及迁移至原住地所在省级行政区以外的地区（以下简称“迁移至省外”）。具体操作时，分别以“迁移至省外”和“省内迁移”的群体为基准，探究移民的迁移距离对移民生育意愿的影响。若相对于“迁移至省外”的群体来说，“省内迁移”群体的生育意愿显著为正，则意味着“省内迁移”群体比“迁移至省外”群体的生育意愿更强。因此便可说明迁移距离越近的移民群體的生育意愿越高，迁移距离越远的移民群体生育意愿越低。因此基准回归结果是稳健的。同理，若相对于“省内迁移”的群体来说，“迁移至省外”的群体的生育意愿显著为负，则意味着“迁移至省外”群体的生育意愿更低，因此也能证明迁移距离越远的群体的生育意愿更低，同样能证明基准回归结果的稳健性。
稳健性检验结果见表2的第（4）（5）列。根据第（4）列结果得知，相对于“迁移至省外”群体来说，“省内迁移”群体的生育意愿更高，且该结果在1%的水平上显著，再度证明了迁移距离越远的移民的生育意愿更低的结论。这与基准回归的结论相同。第（5）列结果同样显示，相对于“省内迁移”的移民群体，“迁移至省外”的群体生育意愿更低，且该结果在1%的水平上显著，同样证明了迁移距离越远的移民的生育意愿越低的结论。
综上所述，基准回归与稳健性检验均证明，移民的迁移距离与其生育意愿呈显著的负相关关系，即迁移距离更远的移民的生育意愿更低。研究假设得到了证实。这或许是因为，移民迁移的距离越远，新环境越不同于旧环境，环境差异越大。在更加强烈的环境差异中，移民需要付出更多的时间和精力去适应新环境，因而一段时期内会无暇顾及生育[1-3]，[43-45]。
需要进一步说明的是，根据专家的建议，在现住地居住的时长或许会缓解环境差异为移民带来的影响，并且，考虑到生育意愿和生育行为存在较强的阶段性的特点，我们在回归方程中加入了居住时长及其平方项以增强其解释力度，但结果显示两变量对模型的贡献过低，因此予以剔除。并且，我们还尝试检验了居住时间对环境差异与生育意愿的中介效应和调节效应，结果显示sobel检验值为-0.002且不显著，即几乎不存在居住时间的中介作用;调节效应结果显示，移民的迁移距离与居住时间的交互项系数几乎为零，不显著，因此推断居住时间对生育意愿不存在中介效应和调节效应。因此，从这个意义上讲，居住时间或许无法缓解环境差异为移民的生育意愿带来的负面影响。
5结论
为何移民的生育意愿会有所差异？现有文献多通过移民个体或群体的特征差异分析对该问题进行解答。然而，特征“仅存在于部分群体而不存在于其他群体”的本质使得特征可以被无限发现或进行细分，而没有任何“特征”可以全面地解释移民不同生育意愿的产生原因。基于此，本文提出了影响移民生育意愿的“环境差异”假设，认为不同于特征，居住环境的差异存在于全部移民群体。环境差异程度的不同是导致移民产生不同生育意愿的原因，这也是环境差异更应被视为一个变量而非常数项的原因。本文通过移民的迁移距离测度了环境差异对移民生育意愿的影响。通过2015年中国综合社会调查数据的实证检验发现，移民的迁移距离与生育意愿呈现显著负相关关系，即迁移距离越远的移民的生育意愿更低。
环境差异与居民生育意愿关系的研究对中国中长期人口和移民政策的调整有一定的借鉴意义。首先，政府需为外来移民提供与当地居民无差别的公共服务。在我国当前推进城乡融合发展的背景下，尽快摆脱原有户籍制度的限制，使教育、医疗等公共服务面向包括外来移民在内的全体社会成员开放。努力实现公共服务的无差别化，努力使移民群体尽快融入当地社会，减少陌生感，为移民提供与其原住地相似的人文环境。其次，倡导城市的包容性发展，减少远距离迁入人口融入当地社会的阻力。提倡平等、共享的生活方式，增进居民和谐氛围，建立人口增长的包容性社会环境。第三，积极应对人口红利下降的状况，做好产业结构的升级调整和人口可持续发展的政策引导。目前，我国处于第一个百年目标的实现之际，基本实现小康社会。人口红利的下降必将对我国经济社会发展产生重要影响，对此，我们必须积极应对。 本研究的局限在于，用划分类别的方式进行移民迁移距离的测量有失精准。望在今后的研究中，在数据可获得性强的情况下，精确样本的原住地和现住地，以便对迁移距离进行更精准的测量、得出更准确的结论。此外，截面数据的固有缺陷（因变量和自变量采集的同时性）使得样本采集在时间上过于集中，因而在因果关系的证明和推导方面效力有限，今后的研究可尝试面板数据等方式论证环境差异与人口因素的关系。
（编辑：王爱萍）
参考文献
[1]COURGEAU D. Family formation and urbanization [J]. Population： an english selection， 1989， 44： 123-146.
[2]MICHIELIN F. Lowest low fertility in an urban context： the role of migration in Turin， Italy [J]. Population， space and place， 2004， 10： 331-347.
[3]KULU H. Migration and fertility： competing hypotheses reexamined [J]. European journal of population， 2005， 21： 51-87.
[4]郑真真. 生育意愿的测量与应用 [J]. 中国人口科学，2014 （6）：15-25.
[5]KOC I， ONAN I. International migrants’ remittances and welfare status of the leftbehind families in Turkey [J]. International migration review， 2004， 38： 78-112.
[6]LINDSTROM D P ， GIORGULISAUCEDO S. The interrelationship of fertility， family maintenance， and MexicoU.S. migration [J]. Demographic research， 2007，17： 821-858.
[7]陈卫，吴丽丽. 中国人口迁移与生育率关系研究 [J].人口研究，2006 （1）：13-20.
[8]郭志刚. 流动人口对当前生育水平的影响 [J].人口研究，2010 （1）：19-29.
[9]楊菊华. 流动人口二孩生育意愿研究 [J].中国人口科学，2018 （1）：72-82.
[10]梁同贵. 乡城流动人口与农村本地人口的生育水平差异 [J].中国人口科学，2016 （3）：91-100.
[11]MILEWSKI N. Immigrant fertility in West Germany： is there a socialization effect in transitions to second and third births ？[J] European journal of population， 2010， 26： 297-323.
[12]QUARANTA L. Agency of change： fertility and seasonal migration in a nineteenth century alpine community [J]. European journal of population， 2011， 27， 457-485.
[13]梁海艳，代燕，赵月莹. 云南流动人口生育水平研究 [J].人口学刊，2016 （5）：15-24.
[14]YANG X. The fertility impact of temporary migration in China： a detachment hypothesis [J]. European journal of population， 2000， 16： 163-183.
[15]GOLDSTEIN A， WHIATE M，GOLDSTEIN S. Migration， fertility， and state policy in Hubei Province， China [J]. Demography， 1997， 34： 481-491.
[16]LIANG Y， YI Y， SUN Q. The impact of migration on fertility under China’s underlying restrictions： a comparative study between permanent and temporary migrants [J]. Social indicators research， 2014， 116 （1）： 307-326.
[17]BROCKERHOFF M， YANG X. Impact of migration on fertility in subSaharan Africa [J]. Social biology， 1994， 41： 19-43.
[18]FARBER S C， LEE B S. Fertility adaptation of ruraltourban migration women： a method of estimation applied to Korean women [J]. Demography， 1984 （21）： 339-345. [19]KULU H， WASHBROOK E. Residential context， migration and fertility in a modern urban society[J]. Advances in life course research， 2014， 21： 168-182.
[20]GLUSKER A I， DOBIE S A， MADIGAN D， et al. Differences in fertility patterns between urban and rural women in Washington State 1983-1984 to 1993-1994 [J]. Women & health， 2000 ，31： 55-70.
[21]BOYLE P J， GRAHAM E， FENG Z. Contexualising demography： the significance of local clusters of fertility in Scotland[C]. Rostock： Max Planck Institute for Demographic Research，2017 .
[22]TROMANS N， NATAMBA E， JEFFERISES J. Have women born outside the UK driven the rise in UK births since 2001？ [J] Population trends， 2009， 136： 28-42.
[23]KLUSENER S， DRIBE M， SCALONE F. Spatial and social distance in the fertility transition： Sweden 1880-1900. [C]. Rostock： Max Planck Institute for Demographic Research，2016.
[24]CLIFFORD D. Spousal separation， selectivity and contextual effects： exploring the relationship between international labour migration and fertility in postSoviet Tajikistan [J]. Demographic research， 2009， 21： 946-972.
[25]BENNETT N M. Environmental shocks， differentiated households and migration： a study in Thailand [D]. Missoula MT ： the University of Montana，2015.
[26]BRETSCHGER L， VINOGRADOVA A. Best policy response to environmental shocks： applying a stochastic framework [J]. Journal of environmental economics and management， 2017： 1-19.
[27]REN S， ZHANG J， HENNESSY D A. Psychological strains and psychological distress among Chinese rural migrant workers [J]. Asian and Pacific migration journal， 2018， 27： 231-241.
[28]HE X， WONG F. A comparison of female migrant workers’ mental health in four cities in China [J]. International journal of social psychiatry， 2013， 59： 114-122.
[29]LAU J， CHENG Y， GU J， et al. Suicides in a megasize factory in China： poor mental health among young migrant workers in China [J]. Occupational and environmental medicine， 2012， 69： 526.
[30]HARZARD C， GOSLING P， GAST C J， et al. The role of local environment and geographical distance in determining community composition of arbuscular mycorrhizal fungi at the landscape scale [J]. The ISME journal， 2013， 7： 498-508.
[31]LEE C， MITCHELLOLDS T. Quantifying effects of environmental and geographical factors on patterns of genetic differentiation [J]. Mol Ecol.， 2011， 20： 4631-4642.
[32]DILLON W R， GOLDSTEIN M. Multivariate analysis methods and applications[M]. New York：Wiley， 1984. [33]BOUSTAN L， KAHN M E， RHODE P W.Coping with economic and environmental shocks： institutions and outcomes. moving to higher ground： migration response to natural disasters in the early twentieth century [J]. American economics review， 2012， 102： 238-244.
[34]BECKER G. A theory of the allocation of time [J]. The economic journal， 1965， 299： 493-517.
[35]MYRSKYLA M， KOHLER H， BILLARI F. Advances in development reverse fertility declines [J]. Nature， 2009， 460 ： 741-743.
[36]LUCI A， THEVENON O. Does economic development explain the fertility rebound in OECD countries [J]. Population and societies， 2011， 481 （1）： 1-4.
[37]于淼，丁孟宇. 人均收入、女性社会地位与生育率——基于跨国面板数据的经验研究 [J].公共管理评论，2015 （2）：107-124.
[38]李子联. 收入与生育：中国生育率变动的解释[J].经济学动态，2016 （5）：37-48.
[39]何明帅，于淼. 家庭人均收入、代际社会流动与生育意愿 [J].劳动经济研究，2017 （5）：117-140.
[40]宋德勇，刘章生，弓媛媛. 房价上涨对城镇居民二孩生育意愿的影响 [J].城市问题，2017 （3）：67-72.
[41]王天宇，彭晓博. 社会保障对生育意愿的影响：来自新型农村合作医疗的證据 [J].经济研究，2015 （2）：103-117.
[42]陈强. 高级计量经济学及Stata应用[M].北京：高等教育出版社，2010：209-215.
[43]FINDLEY E S. Fertility and migration. international encyclopedia of population [M].New York： The Free Press，1982： 247-252.
[44]HERVITZ H M. Selectivity， adaptation， or disruption？ a comparison of alternative hypotheses on the effects of migration on fertility： the case of Brazil [J]. International migration review， 1985， 19： 293-317.
[45]MYERS G C， MORRIS E W. Migration and fertility in Puerto Rico[J]. Population studies， 1966， 20： 85-96.
[46]姚从容，吴帆，李建民. 我国城乡居民生育意愿调查研究综述：2000-2008 [J].人口学刊，2010 （2）：17-22.
AbstractDifferent from the features that could only be found from specific individuals or groups of migrants， environmental difference factors exist among all migrant groups. The paper identified environmental difference factors and explained how environmental difference affects migrants’ fertility preferences， so as to solve problems caused by environmental effects on migrants’ inclination. We used the shortest migration distance to measure the environmental difference between current and original residences， controlled individual and group feature variables identified by previous studies （such as income， gender， age， nationality， household registration， fertility history， education level， and marriage status， etc.）， used Poisson regression model， and analyzed data from China General Social Survey 2015. Based on the analysis of CGSS2015， we found that there was a significant negative correlation between migration distance and fertility preferences， which means that migrants who migrated for a farther distance would have lower fertility preferences. The paper also introduced interactive terms to test effects of environmental difference factors on different characteristic groups， i.e. male group， nonagricultural household registration group， beyond average effects. It found that the effect of migration distance on the fertility preference of nonagricultural household registration group was significantly higher than other household registration groups. The research on the influence of difference between environmental difference and migrants’ fertility inclination has both theoretical and realistic value. Theoretically， analyzing fertility issues based on environment is new perspective. Realistically， with the development of economy as well as the expansion of social communication， in the current China society with speedy population aging characteristic， it is necessary to pay more attention to the supply and optimization of public service， highlight the inclusive development in the urbanization process， and implement the appropriate fertility policy.
Key wordsmigrant; fertility inclination; environmental influence
关键词：移民生育意愿环境差异
中图分类号：C923 文献标识码：A 文章编号：1002-2104（2019）12-0095-08 DOI：10.12062/cpre.20191019
改革开放后，伴随经济建设与社会发展，中国人口的流动速度加快、移民人口倍增。2010年第六次人口普查数据显示，中国流动人口总数达到26 093.8万人，比2000年增加了11 654.7万人;流动人口占全国总人口的比重也从2000年的11.6%增加到19.6%。两次人口普查的十年间，流动人口增加了80.7%，移民时代特征突显。早在18世纪，孔德就阐述了“人口即命运”（Demography is Destiny）的论断。移民与人口的出生和死亡共同组成了人口和人口学的研究对象，针对移民群体，尤其是国内移民群体的生育意愿和行为的研究也日渐丰富。多数研究认为，相比于非移民群体，移民群体的生育意愿普遍较低[1-3]。然而，随后的研究又发现，移民群体的生育意愿也有着较大差异。哪些因素使同为移民的人群产生了相异的生育意愿？本文将以此为研究问题，探讨移民不同生育意愿的产生因素。
需要说明的是，生育意愿指的是人们对生育行为的态度。主要包括意愿生育的子女个数、子女性别、子女之间的年龄差、以及生育目的四个方面[4-6]。受制于数据的可获得性，本文主要关注的生育意愿是个体意愿生育的子女个数。生育意愿之所以重要，是因为随着我国的生育政策的放宽，生育意愿成为影响个体生育行为、增加人口红利、减缓老龄化问题的重要影响因素[4]。本文所指的“移民”均为国内移民，即在居民出生地所在的国家范围内进行移民的群体，不包含跨国移民群体。
1文献综述与研究假设
在现有文献中，移民生育意愿差异的产生因素大致分为两类——微观层面的个体特征和中观层面的群体特征。个体特征包括：移民个体对自我发展和财富积累的追求程度[5]、移民个体是否有过移民经历[6]、个体的社会特征（性别、年龄、民族、户籍）[7-8]、个体的生育史特征（是否有生育史、一孩的年龄、性别）[9-10]、个体的文化水平特征（受教育程度）[11-12]、婚配特征（是否有偶、初婚年龄）[13]等。些特征既包含移民无法改变的个体特征，如性别、年龄、民族等，也包括了移民的个体选择，如生育史、户籍、受教育程度、婚配特征等。群体特征包括：户籍特征——Yang[14]和Goldstein等[15]研究发现，获得城市户籍的移民比未改变其农村户籍的移民的生育意愿更低;流动方向特征——Liang等[16]研究发现，向上流动的移民比向下流动（从城市流动至农村）的移民的生育意愿更低;移民的原住地特征——Brockeroff和Yang[17]、Courgeau[1]、Farber和Lee[18]、Kulu[3]等研究发现，来自农村的移民比来自城市的移民的生育意愿下降幅度更大;移民的现住地特征——Kulu和Washbrook[19]、Glusker等[20]、Boyle等[21]、Tromans等[22]等研究发现，在大城市生活的移民比在中小城市居住的移民的生育意愿更低;移民的社会阶层特征——Klusener等[23]研究发现，社会阶层更高的移民比社会阶层更低的移民的生育意愿更低。
不容置否，微观及中观层面的移民个体和组群特征差异为移民不同生育意愿的产生原因提供了多种解释。然而，需要注意的是，特征，亦可被理解为特点、特性或特殊之处，有着“仅存在于部分人群”的属性。某一特点之所以被称为特征，是因为其只存在于一部分人中，而另一部分人则不具备。而在现实中，每部分人都有着其他人所不具备的特征。因此，特征是可以被无限发现或无限细分的，且没有任何特征可以宏观而全面地回答问题，例如为何同为移民的人们会有着相異的生育意愿。
不同于个体或组群特征，环境的差异及其影响是全部移民都会面对和经历的。在研究移民群体相比于非移民群体来说较低的生育意愿的产生原因时，人口学研究者们发现了环境差异在移民群体中的普遍存在。研究认为，迁移行为是一个打破旧有环境，并为移民带来新的不熟悉的环境的事件[2，6，24]。由于当前和过去的居住环境的差异，移民的行为也会产生相应影响，降低生育便是其中之一[25-26]。环境的差异为移民的生活带来不确定性，这种不确定性为移民带来了生理和心理压力[27-29]，从而影响移民对一些事情的决策和行为[26]，例如减少生育、忽略生育、延后生育、降低生育意愿。需要注意的是，在这些研究中，由于居住环境的变化更多地作为一个影响移民生育意愿和行为的事件，是一个常数项，而非自变量。这是现有文献的局限之一。居住地和现住地的差异并非人人相同，因此环境差异产生的影响程度也不尽相同。不同程度的环境差异会对移民的生育意愿和行为产生不同的影响。因此，本文将弥补现有文献的不足，选择环境差异这一移民群体中普遍存在的现象，取代移民个体和组群特征，作为影响移民生育意愿和行为的自变量（而非常数项），以探索环境差异对移民生育意愿的影响。 迁移距离的远近是衡量环境差异程度的重要内容。自然科学和社会科学均有证实，相距较近的两地的自然和社会环境的共性较多，如气候、环境、风俗、语言、饮食、习惯等，而相距较远的两地的共性较少[30-32]。这说明移民的迁移距离越远，所经历的新居住环境和旧居住环境的差异越大，环境差异所产生的环境冲击也将越大，生理和心理的压力也越大，因此生育意愿越低。因此，我们做出如下假设：
H1：移民的迁移距离越远，所经历的环境差异越大，移民生育意愿越低。
2数据
本文的数据来自2015年中国综合社会调查（CGSS2015）。CGSS2015的样本量为10 968。作者需根据研究需要对数据进行清理。首先，根据样本年龄筛选出育龄人口群体（15～49岁）。其次，剔除在本研究的因变量（个体生育意愿——问卷填写者对“如果没有政策限制，您希望有几个孩子”问题的回答）一栏中回答“不知道”“无所谓”等答案的样本。第三，根据受访者对“您是哪一年来到本地（本区/县/县级市）居住的”问题的回答筛选研究所需的移民群体（若受访者对本问的回答是“自出生起一直就住在本地”“在本地只是短期居住，如探亲或学生暑假回家”“拒绝回答”“不知道”等，则将该样本剔除）。最后，删除极端样本（如在个体生育意愿一问中填写100的样本）。经过清理，得到1 667个有效的、处于育龄期的移民群体样本。这些样本覆盖了全国28个省级行政区。
本研究的因变量是移民个体的生育意愿，即在无政策限制的假定下移民个体希望拥有的子女个数。本文所聚焦的自变量是衡量环境差异的移民迁移距离。由于CGSS2015对受访者隐私的保护，问卷的发放地只精确到省级行政单位，具体的城市和区县信息被编码覆盖，而原住地的数据较为精确（精确到区/县）。因此，我们只能对移民的迁移距离进行定类化处理，根据样本的原住地和现住地的不同计算移民迁移所需经历的最少省份数。具体方式如下，若样本只是在原住地所在的省份内迁移，则取值为1;若样本迁移至原住地所在省份的临省，则取值为2;若样本迁移至原住地所在省份的临省的临省，则取值为3，以此类推。若有多种可能的迁移路径，为克服编码者人为主观偏误，保证测量信度，则选取移民迁移所需经历的最少省份数。例如，若样本是由内蒙古自治区迁移至山东省，则默认其迁移路径为内蒙古→河北→山东，取值为3;其他可能的复杂路径（如内蒙古→河北→北京→天津→河北→山东）不予考虑。两位编码者对全部1 667个有效样本进行了编码，编码信度（intercoder reliability）为97.84%，卡方检验结果为7 910.21，p<0.01，Cohen’s kappa统计量为0.956。编码信度较高。
为保证研究的科学性，根据前人的研究与数据的可获得性，本研究引入了控制变量。首先，个体的生育意愿受收入水平影响显著。多数研究证明，受替代效应的影响[34]，在收入水平较低时，个体将降低对子女的需求以保障工作机会和收入水平。此时，收入的提升会伴随生育意愿的下降。而后，随着收入水平的提高，收入效应使个体对包括子女这种“耐用消费品”在内的所有商品的需求上升[34]，生育意愿在此时也将呈现上升趋势。即收入水平和生育率多呈现“U”型关系[35-39]。因此，作者将收入水平作为控制变量。需要说明的是，由于家庭分工的所差异，作者选择使用“家庭人均收入”来衡量收入水平。其次，教育程度直接影响生育意愿。多数研究结果表明，受教育程度越高，生育意愿越低[7-8]。因此，作者引入教育水平作为控制变量：以小学及以下受教育程度（包括小学、未受过任何教育、私塾、扫盲班等）为基准，引入教育水平分别为初中、高中（包括职业高中、普通高中、中专、技校）、大专及以上（包括大学本科、研究生、大学专科）三组控制变量。第三，年龄是影响个体生育意愿的重要因素：年龄的增长将影响生理条件，个体的生育意愿随之改变[7-8，39]。因此，作者引入年龄作为控制变量：以18～29岁的样本为基准，引入30～39、40～49岁两个年龄段虚拟变量，控制年龄异质性对生育意愿的作用。第四，个体的社会特征亦对其生育意愿产生影响[9]，因此，作者引入了宗教信仰、生育史、民族、婚姻状况、户籍、性别变量，以控制这些因素对个体生育意愿的影响。第五，个体的家庭与就业特征对个体的生育意愿的影响同样不容忽视。家庭特征方面，房产的有无会对个体的生育意愿产生挤出或收入效应，对中等收入水平的家庭来说，住房的负担会降低个体的生育意愿，房产的挤出效应更强[40]。因此，研究引入了个体是否拥有自己的产权房为虚拟变量。就业对移民生育意愿的影响在于社会保障，王天宇、彭晓博[41]、杨菊华[9]等研究表明，社保制度的建设和推广会动摇养儿才能防老的传统，于是个体的生育意愿也会随之变动。因此，研究引入了是否参与医保（城市基本医疗报销、新农合、商業性医疗报销）和养老（城市、农村基本养老保险及商业性养老保险）计划的虚拟变量，以控制社会保障制度的参与对个体生育意愿的影响。
变量的描述性统计见表1。生育意愿的最大值为21，最小值为0，均值为1.89。可见，在单独二孩政策开启近两年之后，移民群体的生育意愿仍不足两个子女，平均的生育意愿仍处于较低水平。移民的迁移距离的最小值为1（省内迁移），最大值为7（移民至距原住地相隔6个省份的省级行政区），均值为1.678，即样本多移民至原住地所在省份内或其相邻省份，平均迁移距离较近。
3计量模型
研究的因变量为个体意愿生育的子女个数，为非负的离散型随机变量，不同于普通线性回归的正态分布，因此需进行泊松回归或负二项回归估计参数[42]。似然比检验结果为Prob.≥chibar2=1.000，接受似然比检验“不存在过度分布，使用泊松回归”的原假设，进行泊松回归。
Yi为因变量——个体意愿生育的子女个数。条件密度函数形式如公式（1）所示。其中，假设观测值yi源自参数λi的泊松分布。 核心自变量distance为移民的迁移距离，Xi为控制变量，包括家庭人均收入、个体的受教育程度、年龄、宗教信仰、生育史、民族、婚姻状况、户籍、性别、地区、有无房产、是否参与医保或养老保险。
4结果与分析
4.1全样本回归结果
表2的第（1）列报告了基准回归结果。结果显示，移民的迁移距离对其生育意愿的影响为负，且影响系数在5%的水平上显著，即迁移距离越远，移民的生育意愿越低。控制变量方面，家庭人均收入对数及其平方项对移民生育意愿的影响均在5%的水平上显著，前者对生育意愿的影响为负，后者影响为正，意味着家庭人均收入对生育意愿呈现“U”型影响。教育水平方面，相对于受教育水平在小学及以下的群体，接受过初中、高中及大专及以上教育的移民的生育意愿更低。年龄方面，相对于现年30岁以下的年轻移民，30～39岁、40～49岁的移民的生育意愿更低。个体的社会特征方面，流迁群体中无宗教信仰、有生育史、未婚人群的生育意愿更高，非农户籍群体的生育意愿更低。社保制度的参与性方面，参与城市基本医疗报销、新农合或商业性医保的移民生育意愿更高，参与城市、农村基本养老保险或商业性养老保险的移民的生育意愿更低，但社保制度的参与性对移民的生育意愿均未产生显著影响。房产对移民生育意愿的影响在5%的水平上显著为负，说明自己拥有产权房的移民的生育意愿更低。这意味着对移民群体来讲，房产对生育意愿的挤出效应更强。
为检验不同特征群体（如男性、非农户籍）的生育意愿与环境差异的关系，本文在表2的第（2）列中加了迁移距离与非农户籍、迁移距离与男性的交互项。原模型中显示的是环境差异对移民群体生育意愿的平均影响，而交互项系数则表示环境差异对一些特殊群体移民（如男性、非农户籍）的生育意愿在平均影响效果之外的影响。第（2）列的回归结果显示，迁移距离对移民生育意愿的影响仍显著为负。迁移距离与非农户籍移民的交互项系数在10%的水平上显著为正，说明非农户籍移民的迁移距离对生育意愿的促进作用显著高于其他户籍群体。迁移距离与男性群体的交互项系数不具统计显著性，意为对不同性别的移民来说，迁移距离对生育意愿的影响无显著差异。第（3）列显示的是使用第二位编码者对移民迁移距离的编码进行的回归分析结果，该结果与第一列显示的第一位编码者的编码结果大致相同。
4.2稳健性检验
由于CGSS2015数据库变量有限，为检验移民的迁移距离对移民生育意愿的回归结果的稳健性，本文将研究的核心自变量进行分类化处理，将移民的迁移距离分为两类——在原住地所在省级行政区以内（以下简称“省内迁移”），以及迁移至原住地所在省级行政区以外的地区（以下简称“迁移至省外”）。具体操作时，分别以“迁移至省外”和“省内迁移”的群体为基准，探究移民的迁移距离对移民生育意愿的影响。若相对于“迁移至省外”的群体来说，“省内迁移”群体的生育意愿显著为正，则意味着“省内迁移”群体比“迁移至省外”群体的生育意愿更强。因此便可说明迁移距离越近的移民群體的生育意愿越高，迁移距离越远的移民群体生育意愿越低。因此基准回归结果是稳健的。同理，若相对于“省内迁移”的群体来说，“迁移至省外”的群体的生育意愿显著为负，则意味着“迁移至省外”群体的生育意愿更低，因此也能证明迁移距离越远的群体的生育意愿更低，同样能证明基准回归结果的稳健性。
稳健性检验结果见表2的第（4）（5）列。根据第（4）列结果得知，相对于“迁移至省外”群体来说，“省内迁移”群体的生育意愿更高，且该结果在1%的水平上显著，再度证明了迁移距离越远的移民的生育意愿更低的结论。这与基准回归的结论相同。第（5）列结果同样显示，相对于“省内迁移”的移民群体，“迁移至省外”的群体生育意愿更低，且该结果在1%的水平上显著，同样证明了迁移距离越远的移民的生育意愿越低的结论。
综上所述，基准回归与稳健性检验均证明，移民的迁移距离与其生育意愿呈显著的负相关关系，即迁移距离更远的移民的生育意愿更低。研究假设得到了证实。这或许是因为，移民迁移的距离越远，新环境越不同于旧环境，环境差异越大。在更加强烈的环境差异中，移民需要付出更多的时间和精力去适应新环境，因而一段时期内会无暇顾及生育[1-3]，[43-45]。
需要进一步说明的是，根据专家的建议，在现住地居住的时长或许会缓解环境差异为移民带来的影响，并且，考虑到生育意愿和生育行为存在较强的阶段性的特点，我们在回归方程中加入了居住时长及其平方项以增强其解释力度，但结果显示两变量对模型的贡献过低，因此予以剔除。并且，我们还尝试检验了居住时间对环境差异与生育意愿的中介效应和调节效应，结果显示sobel检验值为-0.002且不显著，即几乎不存在居住时间的中介作用;调节效应结果显示，移民的迁移距离与居住时间的交互项系数几乎为零，不显著，因此推断居住时间对生育意愿不存在中介效应和调节效应。因此，从这个意义上讲，居住时间或许无法缓解环境差异为移民的生育意愿带来的负面影响。
5结论
为何移民的生育意愿会有所差异？现有文献多通过移民个体或群体的特征差异分析对该问题进行解答。然而，特征“仅存在于部分群体而不存在于其他群体”的本质使得特征可以被无限发现或进行细分，而没有任何“特征”可以全面地解释移民不同生育意愿的产生原因。基于此，本文提出了影响移民生育意愿的“环境差异”假设，认为不同于特征，居住环境的差异存在于全部移民群体。环境差异程度的不同是导致移民产生不同生育意愿的原因，这也是环境差异更应被视为一个变量而非常数项的原因。本文通过移民的迁移距离测度了环境差异对移民生育意愿的影响。通过2015年中国综合社会调查数据的实证检验发现，移民的迁移距离与生育意愿呈现显著负相关关系，即迁移距离越远的移民的生育意愿更低。
环境差异与居民生育意愿关系的研究对中国中长期人口和移民政策的调整有一定的借鉴意义。首先，政府需为外来移民提供与当地居民无差别的公共服务。在我国当前推进城乡融合发展的背景下，尽快摆脱原有户籍制度的限制，使教育、医疗等公共服务面向包括外来移民在内的全体社会成员开放。努力实现公共服务的无差别化，努力使移民群体尽快融入当地社会，减少陌生感，为移民提供与其原住地相似的人文环境。其次，倡导城市的包容性发展，减少远距离迁入人口融入当地社会的阻力。提倡平等、共享的生活方式，增进居民和谐氛围，建立人口增长的包容性社会环境。第三，积极应对人口红利下降的状况，做好产业结构的升级调整和人口可持续发展的政策引导。目前，我国处于第一个百年目标的实现之际，基本实现小康社会。人口红利的下降必将对我国经济社会发展产生重要影响，对此，我们必须积极应对。 本研究的局限在于，用划分类别的方式进行移民迁移距离的测量有失精准。望在今后的研究中，在数据可获得性强的情况下，精确样本的原住地和现住地，以便对迁移距离进行更精准的测量、得出更准确的结论。此外，截面数据的固有缺陷（因变量和自变量采集的同时性）使得样本采集在时间上过于集中，因而在因果关系的证明和推导方面效力有限，今后的研究可尝试面板数据等方式论证环境差异与人口因素的关系。
（编辑：王爱萍）
参考文献
[1]COURGEAU D. Family formation and urbanization [J]. Population： an english selection， 1989， 44： 123-146.
[2]MICHIELIN F. Lowest low fertility in an urban context： the role of migration in Turin， Italy [J]. Population， space and place， 2004， 10： 331-347.
[3]KULU H. Migration and fertility： competing hypotheses reexamined [J]. European journal of population， 2005， 21： 51-87.
[4]郑真真. 生育意愿的测量与应用 [J]. 中国人口科学，2014 （6）：15-25.
[5]KOC I， ONAN I. International migrants’ remittances and welfare status of the leftbehind families in Turkey [J]. International migration review， 2004， 38： 78-112.
[6]LINDSTROM D P ， GIORGULISAUCEDO S. The interrelationship of fertility， family maintenance， and MexicoU.S. migration [J]. Demographic research， 2007，17： 821-858.
[7]陈卫，吴丽丽. 中国人口迁移与生育率关系研究 [J].人口研究，2006 （1）：13-20.
[8]郭志刚. 流动人口对当前生育水平的影响 [J].人口研究，2010 （1）：19-29.
[9]楊菊华. 流动人口二孩生育意愿研究 [J].中国人口科学，2018 （1）：72-82.
[10]梁同贵. 乡城流动人口与农村本地人口的生育水平差异 [J].中国人口科学，2016 （3）：91-100.
[11]MILEWSKI N. Immigrant fertility in West Germany： is there a socialization effect in transitions to second and third births ？[J] European journal of population， 2010， 26： 297-323.
[12]QUARANTA L. Agency of change： fertility and seasonal migration in a nineteenth century alpine community [J]. European journal of population， 2011， 27， 457-485.
[13]梁海艳，代燕，赵月莹. 云南流动人口生育水平研究 [J].人口学刊，2016 （5）：15-24.
[14]YANG X. The fertility impact of temporary migration in China： a detachment hypothesis [J]. European journal of population， 2000， 16： 163-183.
[15]GOLDSTEIN A， WHIATE M，GOLDSTEIN S. Migration， fertility， and state policy in Hubei Province， China [J]. Demography， 1997， 34： 481-491.
[16]LIANG Y， YI Y， SUN Q. The impact of migration on fertility under China’s underlying restrictions： a comparative study between permanent and temporary migrants [J]. Social indicators research， 2014， 116 （1）： 307-326.
[17]BROCKERHOFF M， YANG X. Impact of migration on fertility in subSaharan Africa [J]. Social biology， 1994， 41： 19-43.
[18]FARBER S C， LEE B S. Fertility adaptation of ruraltourban migration women： a method of estimation applied to Korean women [J]. Demography， 1984 （21）： 339-345. [19]KULU H， WASHBROOK E. Residential context， migration and fertility in a modern urban society[J]. Advances in life course research， 2014， 21： 168-182.
[20]GLUSKER A I， DOBIE S A， MADIGAN D， et al. Differences in fertility patterns between urban and rural women in Washington State 1983-1984 to 1993-1994 [J]. Women & health， 2000 ，31： 55-70.
[21]BOYLE P J， GRAHAM E， FENG Z. Contexualising demography： the significance of local clusters of fertility in Scotland[C]. Rostock： Max Planck Institute for Demographic Research，2017 .
[22]TROMANS N， NATAMBA E， JEFFERISES J. Have women born outside the UK driven the rise in UK births since 2001？ [J] Population trends， 2009， 136： 28-42.
[23]KLUSENER S， DRIBE M， SCALONE F. Spatial and social distance in the fertility transition： Sweden 1880-1900. [C]. Rostock： Max Planck Institute for Demographic Research，2016.
[24]CLIFFORD D. Spousal separation， selectivity and contextual effects： exploring the relationship between international labour migration and fertility in postSoviet Tajikistan [J]. Demographic research， 2009， 21： 946-972.
[25]BENNETT N M. Environmental shocks， differentiated households and migration： a study in Thailand [D]. Missoula MT ： the University of Montana，2015.
[26]BRETSCHGER L， VINOGRADOVA A. Best policy response to environmental shocks： applying a stochastic framework [J]. Journal of environmental economics and management， 2017： 1-19.
[27]REN S， ZHANG J， HENNESSY D A. Psychological strains and psychological distress among Chinese rural migrant workers [J]. Asian and Pacific migration journal， 2018， 27： 231-241.
[28]HE X， WONG F. A comparison of female migrant workers’ mental health in four cities in China [J]. International journal of social psychiatry， 2013， 59： 114-122.
[29]LAU J， CHENG Y， GU J， et al. Suicides in a megasize factory in China： poor mental health among young migrant workers in China [J]. Occupational and environmental medicine， 2012， 69： 526.
[30]HARZARD C， GOSLING P， GAST C J， et al. The role of local environment and geographical distance in determining community composition of arbuscular mycorrhizal fungi at the landscape scale [J]. The ISME journal， 2013， 7： 498-508.
[31]LEE C， MITCHELLOLDS T. Quantifying effects of environmental and geographical factors on patterns of genetic differentiation [J]. Mol Ecol.， 2011， 20： 4631-4642.
[32]DILLON W R， GOLDSTEIN M. Multivariate analysis methods and applications[M]. New York：Wiley， 1984. [33]BOUSTAN L， KAHN M E， RHODE P W.Coping with economic and environmental shocks： institutions and outcomes. moving to higher ground： migration response to natural disasters in the early twentieth century [J]. American economics review， 2012， 102： 238-244.
[34]BECKER G. A theory of the allocation of time [J]. The economic journal， 1965， 299： 493-517.
[35]MYRSKYLA M， KOHLER H， BILLARI F. Advances in development reverse fertility declines [J]. Nature， 2009， 460 ： 741-743.
[36]LUCI A， THEVENON O. Does economic development explain the fertility rebound in OECD countries [J]. Population and societies， 2011， 481 （1）： 1-4.
[37]于淼，丁孟宇. 人均收入、女性社会地位与生育率——基于跨国面板数据的经验研究 [J].公共管理评论，2015 （2）：107-124.
[38]李子联. 收入与生育：中国生育率变动的解释[J].经济学动态，2016 （5）：37-48.
[39]何明帅，于淼. 家庭人均收入、代际社会流动与生育意愿 [J].劳动经济研究，2017 （5）：117-140.
[40]宋德勇，刘章生，弓媛媛. 房价上涨对城镇居民二孩生育意愿的影响 [J].城市问题，2017 （3）：67-72.
[41]王天宇，彭晓博. 社会保障对生育意愿的影响：来自新型农村合作医疗的證据 [J].经济研究，2015 （2）：103-117.
[42]陈强. 高级计量经济学及Stata应用[M].北京：高等教育出版社，2010：209-215.
[43]FINDLEY E S. Fertility and migration. international encyclopedia of population [M].New York： The Free Press，1982： 247-252.
[44]HERVITZ H M. Selectivity， adaptation， or disruption？ a comparison of alternative hypotheses on the effects of migration on fertility： the case of Brazil [J]. International migration review， 1985， 19： 293-317.
[45]MYERS G C， MORRIS E W. Migration and fertility in Puerto Rico[J]. Population studies， 1966， 20： 85-96.
[46]姚从容，吴帆，李建民. 我国城乡居民生育意愿调查研究综述：2000-2008 [J].人口学刊，2010 （2）：17-22.
AbstractDifferent from the features that could only be found from specific individuals or groups of migrants， environmental difference factors exist among all migrant groups. The paper identified environmental difference factors and explained how environmental difference affects migrants’ fertility preferences， so as to solve problems caused by environmental effects on migrants’ inclination. We used the shortest migration distance to measure the environmental difference between current and original residences， controlled individual and group feature variables identified by previous studies （such as income， gender， age， nationality， household registration， fertility history， education level， and marriage status， etc.）， used Poisson regression model， and analyzed data from China General Social Survey 2015. Based on the analysis of CGSS2015， we found that there was a significant negative correlation between migration distance and fertility preferences， which means that migrants who migrated for a farther distance would have lower fertility preferences. The paper also introduced interactive terms to test effects of environmental difference factors on different characteristic groups， i.e. male group， nonagricultural household registration group， beyond average effects. It found that the effect of migration distance on the fertility preference of nonagricultural household registration group was significantly higher than other household registration groups. The research on the influence of difference between environmental difference and migrants’ fertility inclination has both theoretical and realistic value. Theoretically， analyzing fertility issues based on environment is new perspective. Realistically， with the development of economy as well as the expansion of social communication， in the current China society with speedy population aging characteristic， it is necessary to pay more attention to the supply and optimization of public service， highlight the inclusive development in the urbanization process， and implement the appropriate fertility policy.
Key wordsmigrant; fertility inclination; environmental influence