新生代流动人口社会融合及影响因素研究

 　　摘 要：流动人口的社会融合是多要素交互作用的复杂过程。通过构建分层线性模型，对我国流动人口的动态监测数据进行实证分析，得出新生代流动人口社会融合具有分层性、家庭依赖性、互动性、差异性等特征。从个体层面而言，制度因素、家庭特征和居住状况对流动人口的社会融合具有显著影响;从区域层面而言，经济发展有利于提升其社会融合水平，而商品房平均销售价格的提高则会对其产生阻碍。

　　关键词：新生代;流动人口;社会融合;多层线性模型

　　中图分类号：C916 文献标识码：A 文章编号：2095-7394(2021)04-0104-12

　　《社会工作》创刊于1988年，雷洁琼先生题字。江西省民政厅主管主办，江西民政期刊社编辑出版。现为双月刊。

　　改革开放以来，随着我国城镇化的推进和区域经济结构的调整，大量人口从农村流向城市，我国流动人口数量由1982年的687万增长到2016年的2.45亿。伴随着流动人口规模的增长，流动人口的平均年龄呈持续上升趋势，从2011年的27.3岁上升至2016年的29.8岁。分年龄组看：0～14岁儿童占比从2011年的19.8%上升至2016年的21.7%;15～59岁人口占比从2011年的79.7%下降至2016年的75.5%;60岁以上流动人口占比从2011年的0.5%升至2016年的2.8%。与此同时，在16～59岁的劳动年龄流动人口中，“80后”(1980～1989年间出生)占比由2011年的不足50.0%升至2016年的56.5%;“90后”(1990～1999年间出生)占比由2013年的14.5%升至2016年的18.7%①。可见，新生代流动人口的占比不断上升，成为流动人口中的主力军。

　　与上一代相比，新生代流动人口虽然大部分出生在农村，但在20岁甚至更小年龄，就已外出打工。他们基本没有种过地，乡土观念淡薄，成年后的生活经历更多与城市联系在一起，对未来发展有着更多的期待，与父辈相比更渴望融入城市。然而，除了制度因素之外，新生代流动人口由于受到个人因素(性别、年龄、婚姻、收入和人力资本状况等)，对农村和城市的认知、认同，以及工作生活期望值等的影响，难以真正与城市融合[1-3]。因此，关注新生代流动人口的生存现状，促进其社会融合，对实现城乡居民共同富裕、促进社会和谐发展有着重要的意义。

　　1 文献综述

　　西方早在19世纪末就提出了社会融合理论，学者们从不同的视角和维度对社會融合进行了定义和解释。Park和 Burgess[4]将“社会融合”定义为“个体或群体互相渗透( interpenetration) 、相互融合( fusion) 的过程。在这个过程中，某个群体逐渐形成对其他群体的记忆、情感和态度，不同群体之间通过共享历史和经验，最终融汇于共同的文化生活中”。他们将社会融合分为四个方面：经济竞争、政治冲突、社会调节和文化融合[4]。随后又提出 “多元文化论” “区隔融合论”等。Mehta[5]指出多元文化融合可以使移民族群保留自身的文化，并与其他文化和平地交流，建立起与主流社会成员之间的良好关系。Ports和Zhou[6]通过对美国第二代移民研究发现，流动人口的子女可能只在某些方面融入主流社会，表现为区隔-融合模式。Gordon[7]从社会融合的维度，提出包括了文化认同、结构性融合、婚姻融合、身份认同、态度融合、行为接受和权利融合的“七维度说”。还有学者从社会融合的对立面进行研究。Shookner[8]从社会排斥的视角提出了融入镜头(Inclusion Lens)模型，指出在社会融入和排斥中涉及的各个有效要素，包括文化、经济、功能性、参与性、公共资源的获取渠道、政治、社会关系和社会结构。

　　尽管西方的融合理论为我们开展研究提供了很好的借鉴，然而要解决我国流动人口的社会融合问题还存在着诸多困难。西方融合理论的根本出发点是整合民族间宗教信仰和民俗文化的差异;我国流动人口虽然存在着地域文化的差异，但基本有着相同的习俗、信仰，因此，制约流动人口融入当地城市的并不是种族、信仰和文化差异，而是来自于流动人口的个体特征，即内生机制，以及流入地经济、制度、社会形态等外生机制因素。我国学者从20世纪90年代中期开始关注流动人口的社会融合问题，对流动人口社会融合的理论、融合度的测量以及影响因素进行了研究。多数学者认为，影响流动人口社会融合的主要因素是城乡分割的二元户籍制度，以及建立在户籍制度上的分配制度[9-12];一些学者认为社会资本是影响流动人口社会融合的主要因素[13-16];还有一些认为，城市居民对流动人口的接纳意愿一定程度上影响着流动人口的社会融合[17-18];此外，流动人口的个体特征，包括性别、婚姻、年龄、受教育程度，以及流入地和流出地的经济发展水平差异等因素，均对流动的人口社会融合有着不同程度的影响[19-21]。

　　通过对已有研究的分析，发现在以下方面存在着不足：(1)对“社会融合”的概念界定不清。现有研究中，描述流动人口社会融合状态经常将“融合”与“融入”混合使用，出于不同的角度对影响流动人口社会融合的因素进行归纳和分析，得到的结论各有侧重;(2)在分析流动人口社会融合影响因素的研究中，多数采用多元线性回归模型[22-23]、逻辑回归模型[24-25]或结构方程模型[26]，这些方法将各影响因素置于同一个层级加以分析;然而，实际研究中收集的样本指标往往来自于不同的层级和水平，指标之间常常出现嵌套，这种情况下样本数据不再满足传统线性回归分析中组内的方差齐性，以及个体间随机误差相互独立的假设条件，从而，会出现估计偏差或产生无效估计量，增大模型的误差项。

　　Lindley和Smith[27]提出的分层线性模型(Hierarchical Linear Model)不受限制性假设的制约，可用于分析具有嵌套结构的样本，研究某一层级变量对另一层级变量所产生的影响，并提供稳健的标准误估计值，是对传统回归模型的改进和拓展。本文将在构建新生代流动人口社会融合理论框架的基础上，运用分层线性模型，从内生和外生机制两个层面分析影响新生代流动人口社会融合的因素，也是对目前仅从单个层面开展研究的补充。

　　2 新生代流动人口社会融合影响因素的理论框架

　　2.1 新生代流动人口

　　2010年“中央一号文件”首次使用“新生代农民工”这一叫法②。中华全国总工会将“新生代农民工”定义为：“出生于20世纪80年代以后，年龄在16岁以上，在异地以非农就业为主的农业户籍人口。”③新生代农民工与第一代农民工相比，务农经历少，受教育程度有所提高，对城市的认同感高，渴望融入城市，然而城市并没有给他们太多的归属感。本文之所以用“新生代流动人口”而不是“新生代农民工”的称谓，主要原因在于：第一，2014年国务院已提出建立城乡统一的户口登记制度，取消农业户口与非农业户口性质区分和由此衍生的蓝印户口等户口类型，统一登记为居民户口，说明政策导向开始逐步消除身份区隔和歧视，减弱二元户籍制度的影响;第二，“新生代农民工”虽然大部分是农民工子女，但由于生活经历和外出务工模式发生了转变，成为真正意义上的“农民工”所占比重较小，并且很多非农业户口的务工人员为了寻找更好的发展机会和生活环境，也在不断流动;第三，“农民工”一词往往被贴上负面标签，而“流动人口”的表达不带任何的主观偏见。因此，本文使用“新生代流动人口”能更好地囊括农业和非农业户口人群，突出研究的价值和意义。关于“新生代”的划分，参照学术界的普遍定义界定为：1980年及以后出生，被访时年龄超过15岁，离开户籍地半年以上，在流入地居住一个月及以上，非本地区(县、市)户籍的人口。

　　2.2 社会融合

　　国外学者探讨的“社会融合”概念主要针对的是外来移民，无论是同化论还是多元论，强调的都是外来移民的文化融合。我国学者提出比较有代表性的观点有：田凯[28]的包括经济、社会、心理和文化的再社会说;朱力[29]的涵盖经济、社会和心理的融合递进说;黄匡时[30]、杨菊华[31]的融入互动说;童星[32]认为社会融合是新移民在居住、就业、价值观念等城市生活的各个方面融入城市社会，向城市居民转变的过程;任远[17]认为社会融合是一个逐步同化和减少排斥的过程，是对城市未来的主观期望和城市的客观接纳相统一的过程，是本地人口和外来移民相互作用和构建相互关系的过程;王谦[33]从公共福利的角度指出社会融合是流动人口在流入地获得均等的发展和生存机会，公平公正地享受公共资源和社会福利，全面参与政治、经济、社会和文化生活，最终实现经济立足、社会接纳、身份认同和文化交融的过程。综上可见，多数学者认为社会融合是一个过程，并会随着不同的空间、时间和环境发生调整和变化。为此，本文认为社会融合是指流动人口与本地人口通过相互交往、构建关系、消解差异，从而实现经济整合、社会适应、文化习得和心理认同的过程。

　　2.3 影响新生代流动人口社会融合的主要因素

　　本文将影响新生代流动人口社会融合的主要因素分为两个层面(下文涉及到的“两个层面”均为此含义)：(1)来自流动人口个体层面。与上一代流动人口相比，新生代流动人口到城市工作的目的不仅仅是为了赚钱，更主要的是要扎根城市，谋求体面的就业和发展机会。因此，从新生代流动人口个体层面上，主要包括与个体相关的户籍、收入及居住等因素。(2)来自流入地区域特征层面。根据Everett Lee提出的人口迁移推拉理论，流入地与流出地的社会经济发展水平差异决定着人口流动的方向[3]。流入地更好的就业机会、更高的工资收入、优质的教育资源、完善的基础设施等是影响人口流入的拉力;流入地高额的房租、房价则为影响人口流入的推力;流动人口可能因难以承担的生活成本而回流。因此，本文选择流入地的社会经济发展情况作为新生代流动人口群体层面的影响因素。

　　3 新生代流动人口社会融合研究的模型设定

　　传统回归模型建立时，一般假定研究个体之间是相互独立的。这一条件在简单随机抽样情况下很容易实现，而在实施多阶段抽样时却往往难以成立。本文研究对象是新生代流動人口，由于研究对象嵌套于群组对象(各省、直辖市)中，因此适宜采用分层线性模型进行分析。分层线性模型又被称作多层线性模型，当数据存在于不同层级时，先以第一层级的变量建立回归方程，然后把该方程中的截距和斜率作为因变量，使用第二层数据中的变量作为自变量，再建立两个新的方程。通过这种处理，可研究不同层面变量对因变量的影响。本文选取两层Logistic模型，从零模型、完整模型两个方面介绍，其他形式的模型均可根据研究需要进行转化。

　　3.1 零模型

　　零模型是分层回归分析中最简单的形式，运用于初始分析，其模型设定如下：

　　第一层方程式(1)中：下标“[i]”表示第一层单位，通常是指被研究的个体层面，即流动人口个体;“[j]”表示第二层单位，指个体嵌套的群体或组，即各省或直辖市;[PYij=1]表示[j]省流动人口[i]社会融合发生的概率;[PYij=0]表示[j]省流动人口[i]社会融合不发生的概率;[logPYij=11-PYij=1]表示[PYij=1]的Logit变换，经过这一变换，流动人口社会融合发生的概率可以写作自变量的线性组合，在广义线性分析中这一变换被称作连接函数。由式(1)可知，流动人口社会融合发生率的Logit变换仅为包含截距项的线性函数;式(2)表明，截距项[β0j]为随机变量。零模型每一层只有随机截距项，是一种没有任何自变量的模型设定。

　　3.2 完整模型

　　以零模型为基础，每层引入自变量，从而实现两层Logistic模型的完整形式，设定如下：

　　式(3)表明：流动人口社会融合发生率的Logit变换是K个自变量X的线性组合，[β0j]和[βkj]分别表示与第二层群体[j]有关的第一层的截距和斜率;[εij]代表第一层方程的残差项。

　　第二层方程中：[Wsj]是第二层中的第s个预测变量;[γ00]和[γ0s]为式(4)的截距和斜率，用来解释第二层对于第一层的截距;[γk0]为第二层对于第一层斜率进行解释的截距，即个体层次解释变量对第一层因变量的影响;[γks]是第二层预测变量[Wsj]对第一层斜率进行解释的斜率，反映的是跨层级变量的交互作用效果;[u0j]和[ukj]分别为式(4)和(5)的残差项。式(4)是将第一层与第二层方程整合之后所得的混合模型，该式可以解释因变量的总体变异是怎样受到第一层和第二层因素的影响。

　　4 数据说明与指标选择

　　本文研究数据主要来自两个方面：(1)第一层，新生代流动人口个体样本资料来自于2016年国家卫生计生委流动人口服务中心的全国流动人口动态监测调查数据。该调查采用分层、多阶段、与规模成比例的PPS抽样方法，2016年调查样本169 000人，其中男性88 088人，女性80 912人，新生代流动人口占总流动人口的57.55%。(2)第二层，新生代流动人口所嵌套的群体，即各省、自治区和直辖市数据，主要来自《2017年中国统计年鉴》等。

　　4.1 因变量指标的选择

　　流动人口社会融合是一个抽象的概念，学者们分别从不同角度进行了研究，但很多学者没有区分流动人口的主观融合和客观融合，甚至不少学者将流动人口的主观融合片面理解为流动人口的整体社会融合，因此造成研究结论上的偏差[34]。主观融合表现为流动人口的心理融入，而客观融合是衡量流动人口是否在居留地成功融合的直接反映，可以通过落户和居留意愿反映，因此本文选择表征流动人口客观融合的落户和居留意愿作为因变量。该变量是分类变量，其中：“落户意愿”通过全国流动人口监测调查问卷中“如果您符合本地落户条件，您是否愿意把户口迁入本地”的题项结果表示;“居留意愿”通过“您今后是否打算在本地长期居住(5年以上)”的题项结果表示，调查结果如表1所示。“落户意愿”回答选项分别为“愿意”“不愿意”“没想好”，以“没想好”为对照项，依次赋值为1、2;“居留意愿”回答选项分别为“打算”“返乡”“继续流动”“没想好”(统计中，将“返乡”与“继续流动”合并为一项，作为“没有打算”)，以“没想好”为对照项，依次赋值为1、2。

　　由表1可知，“愿意”落户和“打算”居留的流动人口并不完全重合，“愿意”落户的流动人口仅占调查总数的37.67%(57 535人);“打算”居留的10 2902人中，只有48.74%(50 150人)“愿意”在迁入地落户。另有16 264人未对“落户意愿”作出选择，这部分流动人口在“居留意愿”方面均选择了“返乡”或“继续流动”。这表明有五到六成的流动人口更愿意保留原户籍，流入地仅为临时工作地，或在有更好机会时可能随时离开，或者无法融合进流入地，只能在户籍地和流入地之间循环迁移。

　　4.2 自变量指标的选择

　　第一层中选择的自变量主要是影响流动人口社会融合的个体层面因素。根据调查结果，选择能够有效回答的以下变量：(1)制度因素，检验户籍性质和社会保障制度的影响。由城乡二元户籍制度引起的就业、社会福利和社会保障等制度是制约流动人口社会融合的主要因素[10，12]。本文在检验制度因素对社会融合影响时，选择户口性质、是否参加养老保险，以及是否参加城镇居民医疗保险作为变量，并将乡—城流动人口与城—城流动人口进行比较。(2)家庭特征，检验家庭因素的影响。有无家庭成员随迁对流动人口的社会融合有着显著的影响[35]。根据流动人口监测数据计算可知，新生代流动人口家庭化流动特征明显，户均规模在2.5人以上，2人及以上的家庭占比超过81.8%。本文在检验家庭特征对社会融合的影响时，选择的主要变量有家庭月收入、同住家庭成员占比、是否独自流动等。(3)居住状况，检验住房因素的影响。随着居住支出在流动人口生活支出中占比的增大，流动人口的居住因素正在成为影响其社会融合的一个重要因素[36]。本文选择住房性质、购房打算表示居住状况对流动人口社会融合的影响。

　　第二层中选择的自变量主要是人口流入地的特征因素。自20世纪90年代开始，流入地因素在迁移模式中所起的作用就引起了学者们的关注[37-38]。Maeesy[39]指出，地方经济、社会政治条件等因素与迁移决策相互作用影响流动人口的社会融合。我国各省市人口构成、经济发展、城市规模、文化和语言等方面存在着较大的差异，因而，流入地因素对流动人口的迁移模式和社会融合会产生较大的影响。例如：Sun[40]和Zhang[41]研究表明，人们更愿意永远居住在大城市，而不是其他中小城市;Zhu[42]也指出，虽然高房价是阻碍流动人口融入城市的主要因素，但城市的就业机会和教育质量是吸引人口流入的重要因素。本文在借鉴前人研究的基础上，选择年末常住人口数、人均地区生产总值、城镇居民人均可支配收入、商品房销售均价表示流入地人口规模、经济条件等因素对流动人口社会融合的影响。

　　4.3 控制变量的选择

　　在个体层面，控制性别、年龄、受教育程度、就业行业、就业身份、流动区域、流动原因;群体层面上，控制流入地区(东部地区、中部地区、西部地区和东北地区)，不考虑各变量之间的交叉影响。

　　单变量分析结果表明：男性样本占57.2%，女性样本占42.8%;1980年前出生、1980～1990年间出生、1990年后出生的样本分别占36.6%、37.4%、26.0%;12.8%的流动人口仅受过小学及以下教育，47.1%受过初中教育，22.7%受过高中教育，17.4%受过大专及以上教育;受访对象多就业于服务业(72.2%)，其次是制造业(16.2%)，7.6%的流动人口就业于建筑业，剩余4.0%的流动人口在其他行业就业;56.5%为雇员，8.9%为雇主，34.6%为自营者及其他。在流动特征方面：92.1%的流动人口主要为务工经商;其中，跨省、省内跨市、市内跨县流动人口分别占48.9%、34.0%和17.1%;超过四成流动人口在东部省市就业。

　　5 新生代流动人口社会融合影响因素的实证分析

　　5.1 新生代流动人口落户意愿的多层线性模型分析

　　表2给出了新生代流动人口社会融合(落户意愿)的多层线性模型分析结果。其中：模型1只包含第一层和第二层中的主要自变量;模型2中加入所有的控制变量，但仅允许各样本群体拥有不同的截距;模型3则将假设条件放宽，允许区域在不同的群体中对社会融合产生不同的影响。根据-2log-likelihood值对多层線性模型进行检验可知：三个模型的拟合效果呈递进改善;尽管群间的关联度系数显著，但呈现依次递减，说明模型的选择是符合实际的。

　　根据表2所示：模型1中大多数自变量对社会融合产生了显著的影响;模型2中控制了其他变量，除“家庭月收入”“本地购房意愿”“年末常住人口数”外，其他主要自变量与“落户意愿”变量之间仍然存在显著的关系;模型3与模型2的分析结果几乎相同，只是各变量系数大小略有差别，说明考虑到部分变量的随机斜率，主要自变量对因变量的影响依然稳健。

　　由模型2和3可知：第一，新生代流动人口的制度因素(户籍)对其社会融入的影响主要表现为两个方面：(1)户籍性质的不同导致新生代乡—城流动人口的落户意愿显著低于城—城流动人口;(2)参加养老保险和城镇职工医疗保险的新生代流动人口落户意愿显著高于其对照组，且参加城镇职工医疗保险(系数为0.269)比参加养老保险(系数为0.007)的新生代流动人口落户意愿更强烈。第二，家庭团聚与落户意愿呈正相关，而家庭总收入对落户意愿影响不显著。家庭总收入有助于提升新生代流动人口落户意愿，但该因素影响作用不显著;同住家庭成员占比越高越有利于落户当地城市;相比举家流动，独自流动的落户意愿较低。三个家庭特征因素中，同住家庭成员占比的系数最大，达到了0.903，表明该因素对新生代流动人口落户的影响最大。第三，自建房产或在本地购房有助于提高流动人口落户意愿。拥有自购或自建房产的流动人口，比租房者有更强的落户意愿;本地已购房或打算购房者，其落户意愿也高于其对照组。第四，不同省市的社会经济发展水平与落户意愿关系复杂：(1)省市经济发展水平越高，表现为人均地区生产总值和城镇居民人均可支配收入的提高，则流动人口落户意愿越强烈，能够提升社会融合的水平;(2)商品房平均销售价格越高，落户意愿越低;(3)年末常住人口数，即城市规模的大小与落户意愿之间关系不显著。

　　此外，大部分控制变量对落户意愿也产生较为显著的影响。女性、受教育程度较高者、就业于其他行业、雇员、因其他原因流动、省内跨市流动者落户意愿分别高于男性、受教育程度较低者、就业于制造业、自营劳动者及其他、务工经商、跨省流动者。东部地区新生代流动人口的落户意愿显著高于中部地区。

　　5.2 新生代流动人口居留意愿的多层线性模型分析

　　与落户意愿多层线性模型构建方法一致，表3给出新生代流动人口社会融合(居留意愿)的多层线性模型分析结果。由表可见，三个模型的拟合效果不断提高，群间的关联度系数依次递减，说明模型的选择符合样本数据的实际情况。

　　对表3进行分析可知，除“养老保险”和“城镇居民人均可支配收入”两个变量外，其他主要自变量对社会融合(居留意愿)均存在显著影响。具体而言，即使其他条件相同，制度因素仍然会对新生代流动人口的社会融合产生影响;主要表现为：乡—城流动人口的长期居留意愿显著低于城—城流动人口;参加城镇职工医疗保险的系数达到了0.659，在制度因素中影响作用最大，表明参加城镇职工医疗保险的流动者居留意愿显著高于其对照组。

　　家庭特征、居住状况和居留意愿的关系基本与落户意愿一致。家庭总收入的提高有助于提升流动者的长期居留意愿;与独自流动相比，家庭团聚(即同住家庭成员占比)系数为1.081，表明该指标越高越有利于提高新生代流动人口的居留意愿;自建及在本地自购房者其居留意愿显著高于租房居住者。

　　从省市层面上看，不同的社会经济环境对新生代流动人口居留意愿的影响可以归纳为三种情况：(1)年末常住人口数越多，人均地区生产总值越高，即城市规模越大，经济发展水平越高，流动人口的居留意愿越高，两者之间表现为显著的正向关系;(2)商品房平均销售价格越高，流动者的长期居留意愿越低;(3)城镇居民人均可支配收入的提升会降低流动人口的居留意愿，但影响并不显著。

　　控制变量对居留意愿的影响与落户意愿的分析结果基本类似，几处不同表现在：(1)男性流动人口的居留意愿高于女性;(2)在服务行业就业的流动人口，其居留意愿高于建筑行业;(3)流动人口为雇主或自营劳动者的，其居留意愿显著高于雇员流动者;(4)市内跨县的流动人口相较于省内跨市及跨省流动者，其居留意愿更高。

　　6 结论与讨论

　　综合以上分析认为：(1)就流动者个体层面而言，制度因素、家庭特征和居住状况对流动人口的社会融合有显著的影响。新生代乡—城流动人口的社会融合程度显著低于城—城流动人口;参加养老保险和城镇职工医疗保险的流动者融合程度显著高于其对照组;家庭总收入水平的提高有利于提升社会融合水平;举家流动相较于独自流动者社会融合程度更好;在本地购房或拥有自建房产的流动者相较于租房者社会融合水平更高。(2)从省市层面来看：省市经济发展有利于提升其社会融合水平，而商品房平均销售价格的提高则会阻碍新生代流动人口的社会融合;年末常住人口的增加，一方面意味着流入地工作机会更多，竞争也更加激烈，因此流动人口的落户意愿降低，另一方面也说明城市对外来人口的接纳和包容性更好，因而流动人口的居留意愿又得到了提升;城镇居民人均可支配收入的提高，意味着流入地经济发展水平高，因而流动人口落户意愿增强，但同时也意味在流入地的生活成本更高，长期居留的意愿则降低。

　　调查显示，60%以上的流动者愿意在流入地长期居留，融合进当地社会。但是，二元制度约束、经济立足不稳、社会保障缺乏、住房环境恶劣、地区经济发展条件等阻碍了融合进程。由于流动人口的社会融合是多要素交互作用的复杂过程，因而，社会融合并非流动人口个体单方面的事情，融合的实现需要流入地政府改善教育、居住、医疗、保险等待遇，针对流动家庭的迫切需求，提供相关配套基本公共服务。只有着力消除阻碍人口流动和社会融合的各种因素，才能在“以人为本”的新型城镇化过程中，真正创造有利于提升新生代流动人口社会融合的发展环境。

　　注释：

　　①数据来源：《中国流动人口发展报告2017》。

　　②2010年1月31日，國务院发布的《关于加大统筹城乡发展力度，进一步夯实农业农村发展基础的若干意见》文件中，首次使用了“新生代农民工”一词。

　　③该定义来自于中华全国总工会新生代农民工问题课题组发布的《关于新生代农民工问题的研究报告》。

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《新生代流动人口社会融合及影响因素研究》

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