农民工首次返乡风险研究（1980—2009）

摘要：

利用1980到2009年间500位安徽籍农民工的个人迁移史面板数据，使用事件史分析模型对影响首次返乡风险的因素进行分析。文章发现，农民工首次外出后的返乡风险在2000—2009年间较之前二十年明显降低。首次返乡风险随首次外出年龄的增加先降后升。女性和受过高中教育的农民工更容易返乡。留守子女数量的增加将引起男性返乡风险的降低和女性返乡风险的提升。研究结果证明了改革开放以来影响城乡迁移的宏观经济社会环境的改善，也预示着如果我国城乡二元经济社会结构环境不发生根本变化，农民工的城乡循环流动还将持续。

关键词：农民工；回流；迁移史；事件史分析

中图分类号：C922文献标识码：A文章编号：1000-4149（2018）05-0091-09

DOI：103969/jissn1000-4149201805010

收稿日期：2017-10-11；修订日期：2018-06-22

作者简介：陈晨，地理学博士，上海大学社会学院亚洲人口研究中心暨人口研究所博士后。

The Risk of Conducting the First Return Migration between 1980 and 2009：

A Survival Analysis of Migrant Workers Individual Migration History

CHEN Chen

（Asian Demographic Research Institute， Shanghai University， Shanghai 200444， China）

Abstract：

Based on the migration history panel data between 1980 and 2009 of 500 migrant workers from Anhui， I investigate the factors affect the risk of returning for the first time after a migrant worker migrates from home village to a city.

I find after the first outmigration， migrant workers risk of returning is significantly lower between 2000 and 2009 than in the past two decades. The relationship between the risk of returning for the first time and the age a migrant migrates is Ushape. Women and migrants with junior high education are more likely to return than men and migrants with lower education levels. The number of leftbehind children stops a man from returning while it encourages a woman to return. The findings confirmed that the improvement of socioeconomic environment facilitates ruralurban migration since the Reform and Openingup. However， they also suggest migrants circularity will persist and Chinas urbanization policies should take multilocality into account.

Keywords：migrant workers；return migration；migration history；survival analysis

一、引言

改革開放以来，参与乡城流动的农村人口数量逐年增加，为我国城乡经济社会发展做出了巨大贡献。

近年来，全国人口普查和原国家卫生和计划生育委员会流动人口监测调查等宏观数据显示我国乡城迁移出现了一系列新特征[1]，如农民工在流入地城市的滞留时间增长，更换务工城市的频率降低，家庭化迁移比例增加等，这些特征被概括为“流动人口不再流动”，并被认为预示着循环流动的终结和“流动人口扎根城市”的到来[2]。与之相应，乡城流动人口的城市融入和鼓励符合条件的农业转移人口落户城市已成为近期学术研究和政策制定的重点。

然而，仅凭宏观数据不足以判断流动人口是否将在城市定居。首先，导致乡城循环流动的社会经济环境没有发生根本性变化。自20世纪70年代起，国际学界开始重新重视对循环流动的研究，其主要原因就在于历史资料和当前实证数据均显示了循环流动的普遍性和长期存在的必然性。

只要城市部门的回报率（至少在一年的大部分时间里）高于农村部门，同时在城市生活的成本高于农村，或者该迁移者的家庭有在农村消费的偏好，城乡循环流动将长期存在[3-4]。针对发达国家国际移民的研究发现，循环流动是工业生产得以持续的重要环节，为规避经济周期性波动和不确定性带来的投资风险，投资者设置了劳动密集型的二级部门。社会上与之相应形成了收入和岗位根据市场变化而增减的二级劳动力市场。通过二级劳动力市场获得工作的外来劳动力必须依靠循环流动才能在务工地存活下来[5]。当前我国针对农村人口的资本信贷市场和社会保障体系仍然在建立过程中，城市二元化劳动力市场仍然存在，因此城乡循环流动仍有长期存在的空间。

其次，当前乡城人口迁移新特征的稳定性尚不明确。对人口国际迁移的研究发现，移民的循环流动频率和返乡可能性随年龄增长先降再升[6-7]。对北京城中村流动人口研究显示，家庭迁移可能性随子女年龄增长而降低[8]。当前流动人口的平均年龄逐年上升[9]，其子女的平均年龄也会相应增加。流动人口及其子女年龄的变化可能导致家庭迁移发生率下降和循环流动发生率再次提高。此外，乡城流动和家庭迁移模式的具体变化方向还取决于迁移发生的经济社会政策环境变化以及迁移者家庭策略的相应调整[10-12]。准确判断和预测我国农村人口迁移模式演变的趋势亟须建立一个能同时考量个人、家庭和社會经济政策环境各因素及其变化情况与农民工返乡行为之间关系的动态分析框架。而该框架的建立和验证需要基于时间跨度较长的、涵盖个人及家庭迁移史（migration history）的面板数据。

学界现有关于我国乡城迁移的长期面板数据十分有限。1995年，白南生受农业部委托，在四川、安徽分别抽选了2个代表县，每个县各抽取3个代表村落，每个村落各选取25个代表性家庭，合计300农户，并对这些农户进行家计调查。该调查主要关注农村劳动力转移对迁移者个人、家庭及输出地社区的影响。2005年和2009年，白南生和

陈传波与美国加州大学洛杉矶分校教授范芝芬（C. Cindy Fan）合作，重新组织对该300农户的访谈。三次访谈结果结集而成一份2000多页的访谈记录（下文简称LSSA

LSSA是Longitudinal Study of 300 Households from Sichuan and Anhui的简称。有兴趣的读者可联络作者询问LSSA和本文所用数据库的具体信息。记录）。

LSSA记录包含详细的家庭各成员个人迁移史（不同年份里家庭成员在何处、主要做什么）和主要家庭事件（如婚丧嫁娶、伤病、盖房等）发生时间等信息。本文使用根据该访谈记录建立的1980到2009年农村人口个人及家庭迁移史及相关信息数据库，对其中全部共500名安徽籍农民工自1980年以来的首次返乡情况进行分析。

二、文献综述

现有使用个人迁移史面板数据分析移民外出或返乡行为及其变化情况的研究多集中于流入欧美国家的国际移民身上。比较典型的有梅西（Massey）及其团队使用墨西哥移民项目（Mexican Migration Project）数据对往返墨西哥和美国的墨西哥籍移民的迁移行为的研究[13-15]，以及康诗腾（Constant）、齐默尔曼（Zimmermann）等欧洲学者使用德国社会经济面板数据（German Socioeconomic Panel）对在德的来自南欧、前南斯拉夫国家和土耳其的国际移民的研究

[16-18]。这些研究均显示移民迁移行为与其个人特征紧密相关。如随着移民年龄增加，其外出或者再次外出可能性降低，返乡风险增加[13]。迁移通常是对移民逆向选择的过程，教育和技术水平低的，健康状况欠佳的，在输入地找不到工作或者适应得不好的移民更容易返乡[17-19]。研究多还证实了家庭团聚对于移民的重要性：已经婚育且有家人留守的移民有更重的经济负担，按理他们应该努力延长在输入地的滞留时间，减少返乡频率，以为留守家人积攒更多的收入；但实际上这些移民在务工地居留的时间更短，返乡更为频繁[15-16]。此外，经济周期和移民政策也被证实与迁移者居留时间长短显著相关[20-21]。值得注意的是，循环流动相关实证研究反复证实了累积迁移理论，即有过流动经验的人更容易再次外出[22]。为控制外出经验对迁移行为的影响，学者们还对首次迁移和后继迁移进行区分，并着重分析影响迁移者首次外出和首次返乡的因素[23-24]。

当前对我国农民工返乡的实证研究多基于单次调查数据，并着重观察在控制了其他影响因素后，某些特定变量对返乡意愿或返乡行为的影响。如雷阳阳通过分析2012年中国劳动力动态调查的首次调查数据探讨农民工人力资本与长期性返乡之间的关系，他发现农民工受教育程度和健康状况与其回流概率负相关，在竞争性行业工作的农民工在获得职业资格证书后更容易长期返乡[25]。郭云涛利用2006年中国综合国情调查（CGSS）数据讨论农民工家庭特征对其是否返乡和返乡时间长短的影响，他发现在控制了农民工个人特征后，农民工家庭特征是影响其返乡决策的最重要因素；家庭子女数多，配偶健康状况差，家境自评达到中等以上程度的农民工更容易返乡；已婚农民工更容易短期返乡，但是否已婚并不对农民工永久返乡的几率产生影响[26]。张丽琼等人进一步将农民工家庭特征细化，考量配偶、子女的随迁情况和身边亲友的返乡情况对农民工返乡意愿的影响，通过2012年对流入宁波的农民工的专项调查，他们发现没有随迁配偶和子女，且身边有亲友已经返乡的农民工更可能表达在近两年返乡的意愿[27]。余运江等人使用2010年上海农民工调查数据探讨农民工参与社会保障情况对其回流意愿的影响。他们发现参加了城镇养老和医疗保险的农民工更可能在回答“本人希望继续在城市居住还是回到老家”时选择“不清楚”或“继续在城市居住”，而参加了农村养老保险和医疗保险的农民工更可能回答“回到老家”[28]。石智雷和薛文玲将农民工的城市住房和农村耕地状况包含到“社会保障”的概念中，并使用2013年

全国流动人口动态监测调查数据探讨农民工城乡“长期保障”状况与其近期和远期回流意愿之间的关系，发现与用工单位签订了劳动合同，在城市有自购自建住房和有城镇居民医保的农民工更倾向留在城市，在户籍地有耕地、新农合和往老家寄回财物多的农民工回流意愿更强[29]

。上述研究为本文解释变量的选择提供了重要参考。

单次截面调查数据在研究农民工回流问题上天然存在着样本选择偏误问题，

也无法反映宏观经济政策环境变化对农民工迁移和返乡行为的影响。此外，在研究变量的定义上，有返乡意愿并不代表返乡行为确实发生。农民工对自己未来是否返乡及返乡后在农村居住时间长短的判断可能因为其他影响因素的变化而发生改变。王子成和赵忠通过使用2007、2008年两期中国城乡劳动力流动调查（RUMiC）数据比较同一农村劳动力在不同时期的外出务工状态，从而定义农民工的回流和再迁移，并探讨影响农民工外出、回流和再迁移决策的因素。发现回流确实发生，且持续时间相对一致，且农民工随着年龄增长，回流可能性逐年上升。教育程度高、在城市工作时间长且有相关工作技能的农民工越不容易回流。而家庭劳动年龄人口数与农民工回流可能性负相关[30]。这些研究结论与使用截面数据获得的研究成果有一定的一致性。但RUMiC数据时间跨度有限，无法对1980年以来我国农村劳动力回流的变化情况进行比较完整的回顾。此外，在对农村留守儿童成绩与父母回流决策之间关系的研究中，东梅要求受访六年级小学生回顾过去四年间父母的回流情况，并将其作为因变量，与学生从一年级到五年级间每两个年级的成绩变化情况、学生父母的个人特征和学生家庭情况等变量进行回归。这一研究是国内少数将不同性别农民工的回流情况及影响因素进行对比的研究，结果显示子女成绩变差仅导致父亲回流可能性的提高，而子女数量和年龄仅对母亲的回流决策有显著影响，孩子数量越多，年龄越小，母亲越容易返乡。父母的个人特征中仅有父亲的教育程度和其回流可能性负相关，显示了不同性别的家庭分工对农民工回流决策的影响[31]。20世纪90年代后，农村妇女外出务工的比例不断上升，对家庭经济的贡献日益增加，这是否带来了家庭内部性别分工的改变？本文通过分析在更长的一个时间段里不同性别的农民工个人和家庭迁移史，整体回顾改革开放以来我国农民工回流的变化情况，并同时考量宏观经济社会环境、个人特征和家庭安排及其变化对农民工返乡决策的影响。

三、数据和方法

1. 数据与变量

本文使用根据LSSA记录建立的1980到2009年安徽籍农村劳动力个人及家庭迁移史及相关信息数据库分析影响农民工返乡的各因素。该数据库并不能代表安徽总体回流情况，更不具备全国代表性。但是数据中的农村劳动力均来自于六个固定观测点村庄。其中，三个村庄分属皖南某县的三个镇，另三个在皖北某县的三个镇。这六个村虽然在1995年入选时经济发展情况不同，但都自1970年末開始出现外出务工现象，且外出务工收入均在20世纪90年代后期成为村里农户的主要收入来源。可以将这些农民工及其家庭成员视为外出务工的先行者。对他们迁移规律的了解能为掌握乡城人口迁移的发展趋势提供借鉴。

本文研究1980年以来农民工首次返乡风险率

事件史分析是本文的主要研究方法。“风险率”（hazard ratio，文中有时也用“风险”表示）是事件史分析的核心变量，它代表了所观察的每一个个体在某一特定时点发生事件的平均概率，即该个体在该时刻的“风险”。对事件史分析和风险定义的进一步了解可参考米红、曽昭磐在《人口与经济》1997年第3期发表的“事件史方法介绍”。

的变化情况，并探讨农民工个人特征和家庭安排对返乡风险的影响。农民工在本文被定义为15岁以上且外出务工超过半年的农村户口持有者。返乡指返回老家所在村落超过半年以上。因变量是农民工首次外出后（第一次离开老家所在村落超过半年后）随着时间推移的首次返乡风险。主要研究变量是1980年后宏观经济社会环境变化状况。

在现有人口迁移研究中，迁移所发生的宏观经济社会环境及其改变主要是通过设置“时期”（period）变量来反映。根据不同分析视角和标准，学界对1980年后影响农民工在城市滞留时间的宏观经济政策环境有不同阶段/时期的划分[32-36]。结合现有研究和数据的分布情况，本文将迁移发生时的宏观社会经济政策环境演变粗略划分为三个十年期：第一阶段为1980年到1989年，是乡城流动的初始阶段。1980年后，人民公社制废除，土地承包制建立，农村剩余劳动力的出现使流动成为可能。城市管理政策和户籍制度对人口流动的管控有所放松，准许农民自筹资金、自理口粮进城，但进城后有进入行业和工种管制。农村劳动力主要进入乡镇企业和中小城镇。社会上对城乡流动人口歧视严重。第二阶段为1990年到1999年，是乡城流动的过渡阶段。国家全面取消了粮食计划供应制度，城市商品市场和劳动力市场得以建立并发展，但国家对农民进城就业的管控时紧时松，歧视性就业政策和城市居民对流动人口的歧视行为仍存在。第三阶段为2000年到2009年，是城乡统筹发展阶段。国民经济的快速发展，尤其是沿海地区劳动密集型产业的发展给外来农民工提供了广阔的就业机会。同时

农民工政策从限制转为开放；打破城乡分割体制，实现城乡统筹发展成为政策发展的主要目标。

本文假设随着时间进入新的十年期，农民工回流风险逐步降低。此外，本文还将个体特征和家庭安排作为控制变量纳入模型，并将样本划分为总体样本、男性样本与女性样本分别进行建模。模型变量特征描述见表1。个体特征包括农民工的性别、首次外出的年龄和年龄的平方、教育水平。需要提及的是，在模型拟合过程中，笔者曾尝试将农民工的婚姻状况和世代（generation，即是否是新生代农民工）纳入回归模型。但婚姻状况和农民工的家庭安排，尤其是是否有伴侣在老家有很强的共线性。为探讨在流动过程中性别和家庭分工的关系，本文舍婚姻状况而取伴侣所在地作为控制变量之一。在对世代与返乡之间的关系上，虽然有研究显示较之老一辈农民工，新生代农民工更不愿意返乡，在测试模型阶段，笔者发现当控制了首次外出年龄和观测时期后，世代在各回归方程中始终不显著。这说明了不同代际的农民工在回流上的不同表现很可能主要是由他们外出时的年龄和面临的宏观经济社会政策环境造成的。为了突出研究重点，世代也被排除在回归模型外。此外，由于500个农民工分别来自6个村，5个来源村哑变量被作为控制变量纳入回归模型中。

2方法和模型

使用Cox比例风险模型对影响返乡风险的各因素进行分析，此模型允许风险率有时间依赖，但对风险率的分布形式不做任何假设，能在风险基准函数未知的条件下，对模型系数进行估算。使用该模型能内在地控制在第一次外出后返乡的风险时期（即第一次外出的持续时间）的长短而无需我们假设第一次外出持续时间长短与返乡风险之间的关系。该模型假定比参数模型更

弱，而模型估计的结果依然具有很好的统计性质，统计检验的效率也没有受到大的损失。模型建立如下：

lnh（ti）=h（t0）+α×decade（ti）+β×individual_characteristics+γ×household_arrangement（ti）+εi

h（ti）表示某农民工i在第一次外出t年后的返乡风险。

h（t0）

表示基准风险。由于本文使用Cox比例风险模型，在计算风险率时

h（t0）

可以被消除。该数据每一个观测值以“人—年”（person year）为单位，即数据中的每个农民工在第一次外出后，在每一个尚未返乡年份的相关个人和家庭信息都被作为模型观测值进入回归方程中。该模型同时包括时变变量和非时变变量。

decade（ti）

代表每个“人—年”所属的时期，即三个十年期中的一个，是一个时变变量。农民工的个人特征包括其性别、首次外出务工的年龄及其年龄的平方、教育程度。这些变量不会随时间推移而变化，在本模型中为非时变变量且被作为控制变量。农民工的家庭安排

household_arrangement（ti）包括该农民工在每一个“人—年”里是否有留守妻子和15岁以下留守子女的数量。

留守妻子和留守子女数量也是时变变量。

四、分析结果

本研究使用Stata140统计软件进行事件史回归分析。回归结果见表2，模型1使用全部样本进行回归拟合，模型2只使用男性农民工样本，模型3只使用女性农民工样本。

11980年以来返乡风险的变化

模型1的回归结果显示，进入2000年后，农民工不论何时首次外出，返乡风险都较之1990—1999年间明显降低。这证明了改革开放以来我国城乡流动的总体环境的好转，即在同等条件下，农民工有可能在城市工作和生活更长的时间。有趣的是，模型3显示，1980—1989年间外出女性的返乡风险甚至要低于女性在2000年后的返乡风险。这与LSSA记录中很少有女性在1990年前外出有关（表1显示样本中仅有251%女性人—年观测值来自于1980—1989）。对LSSA记录的进一步分析发现，大部分在1990年前外出的女性在首次外出时是单身，且在输入地城市有远亲。她们在外出后通过亲友介绍嫁给了城里人并留在城市。进入20世纪90年代后，随着城市工作机会的增加，越来越多女性，包括已婚女性加入劳动力转移的过程中去，通过婚姻实现定居城市的女性在LSSA记录中从总体比例上看反而较之1990年前减少。在女性个人特征和宏观社会环境的综合影响下，对于女性而言，1990年前和2000年后首次外出后返乡的风险都比其在1990—1999年间的返乡风险低。

2.返乡风险与个人特征

模型1显示，总体上看，男性比女性更不容易返乡。这可能与我国传统的家庭内性别分工，即男主外、女主内有关。

模型1—3的回归结果均显示年龄对返乡风险的显著影响。首次返乡风险随着首次外出年龄的增加先下降再上升。根据LSSA记录，该现象的出现是因为青年农民工通常在第一次外出积攒下一定积蓄后返乡结婚，而稍晚外出的农民工通常已结过婚，所以不用为结婚以及相关事件（如盖婚房和生育）返乡。由于城市中雇佣农民工的工作多为体力活且通常有最高年龄限制，农民工在城市里可工作的年限会随着首次外出年龄的增加而相应变短。因此可以观测到农民工首次外出年龄和返乡风险间的“U”型关系。对于数据中500位安徽籍民工而言，受过高中教育反而促使他们尽快返乡。这个结果与现有研究结果，即受过更好教育的移民更容易在城市中长期居住，且有更强的定居意愿有很大区别。LSSA记录显示，受过高中教育的农民工返乡后多从事镇政府公务员或是教师等相对稳定且社会地位较高的工作。可能这些工作对农民工有更强的吸引力。同时也应该注意到本文仅考虑首次返乡而非永久性返乡定居。高中教育水平和首次返乡风险之间的正向关系可能仅代表着受过更好教育的農民工有更高的流动性：他们即使返乡居住了一段时间，还可以在城市找到其他工作，而教育程度较低的农民工可能不敢随意离职返乡。

3.返乡风险与家庭安排

模型1—3均显示当农民工有留守伴侣时，该农民工会更快返乡。是否有伴侣留守在三个模型中都是对首次返乡风险影响最显著的因素。该回归结果预示着夫妻共同外出是农民工家庭努力希望实现的家庭安排。对比模型2和模型3可见，当伴侣留守时，女性比男性返乡的可能性更高，这说明了即使在女性外出后在城市居留时间不断增长的今天，已婚女性单独在外务工，其丈夫留守农村的家庭安排仍然不常见。通过对比模型2和模型3还可以发现留守子女状况对男性和女性农民工的影响有很大不同：当留守子女数量增加时，男性农民工的返乡风险降低，而女性农民工的返乡风险明显提升。这证明了城乡迁移过程中家庭性别分工的稳定存在，即女性是留守儿童的主要照料者，当在老家的子女数量增加，女性会返乡照顾孩子。男性的主要工作是为家庭，尤其是子女提供经济上的支援。老家留守子女数量的增加意味着父亲需要延长在城市的居留时间，以便积攒更多的钱寄回老家抚养孩子。返乡风险和家庭安排变量之间的关系与现有研究比较一致。

五、结论与讨论

本文通过使用微观迁移史面板数据对1980年来农民工首次返乡风险及其变化情况进行分析。结果显示，农民工首次返乡风险在进入2000年后明显下降。反映了我国城乡人口迁移环境的总体好转对农民工持续务工时间增长的积极贡献。但是，我国针对农村人口的资本信贷市场和社会保障体系仍然在建立过程中，城市劳动力市场的二元分割结构仍然存在，农民工现有的教育和收入水平很难使其在城市维持一个家庭长期稳定的生活，这种逗留时间的增长只能代表农民工返乡频率的降低，并不意味着农民工在城市定居可能性的上升。模型所显示的农民工的个人特征和家庭安排与返乡风险之间的关系即很好地反映了农民工扎根城市的困难性；返乡风险随首次外出年龄的增加先降后升，预示着城市工作对于农民工而言仍然有很强的年龄选择性，而这种选择性没有因为宏观迁移环境的好转而发生明显变化。因此，随着农民工群体平均年龄的不断提高，农民工在城市逗留时间增长的现象很可能终止甚至逆转。高中学历农民工更容易返乡的发现则说明循环流动还可能是农民工的主动选择：更有能力的农民工更可能会在城乡之间往返流动，或积极寻找城乡两地新的发展机会，或同时对城乡资源加以利用。子女数量和女性返乡风险之间的正向关系也预示着现有家庭迁移趋势的不稳定性：在我国现有教育体制下，农民工子女需返回原籍参加高考。随着我国农民工平均年龄的逐年上升，其随迁子女年龄也稳步上升并越来越接近备考年龄。随迁子女返乡备考意味着家庭内留守子女数量的增加，这将带来母亲外出的终止。由于夫妻共同外出是农民工偏好的家庭安排，表现在有留守伴侣的农民工返乡风险远大于没有留守伴侣的农民工，妻子/母亲的返乡也会导致父亲的回流。

值得注意的是，本文使用的数据仅更新到2009年。2010年至今，我国人口流动又出现了一系列新特征，如外出农民工增速的逐年回落，以及在安徽、湖北、四川等农民工外流大省出现的明显农民工回流。这些新现象虽然无法通过本文使用的数据直接得以反映，却客观证实了本文研究结论的正确性以及本文所建立的农民工返乡动态分析框架的预测能力。

回归结果显示，近年来农民工在输入地居住时间增长、更换务工城市频率降低、家庭化迁移比例增加的现象很可能与城市中对农民工，尤其是对女性农民工开放的工作数量的增加有关。由于城市工作机会增加，农民工在失去/完成一份工作后可以更快地找到下一份工作，而不必通过返乡来降低无收入期间的生活成本。城市工作机会增加也促使进城农民工数量大幅度提升以及农民工社会关系网的建立。暂时失业的农民工可以通过社会网络降低找工作的成本，并更快地找到工作。女性农民工就业机会的提高带来夫妻共同外出可能性的增加，这也有利于农民工在城市居住时间的延长。但是从降低流动频率到定居城市，农民工及其家庭需要解决住房、养老、子女教育等一系列问题。由于大部分农民工在非正规部门就业，他们没有稳定的工作合同、社会保障、医疗保险和养老保险。城乡二元分割和户口安排导致农民工在城市里很难享受到福利保障住房和低收入保险。他们的子女在公立学校入学需要经历相比当地居民更繁杂的手续，且学校和专业的选择较为有限。而这些问题很难通过农民工及其家庭的一己之力得以广泛地解决。如果实现农民工在城市的稳定居留是我国城乡政策的指导目标，制定并推进有利于农民工及其家庭在城市融合的政策是实现该政策目标的最有效办法。这些社会政策包括农民工失业保险和退休金体制的建立，以及在农民工随迁子女异地高考上的制度创新等。

参考文献：

[1]段成荣，杨舸. 中国流动人口状况——基于2005年全国1%人口抽样调查数据的分析 [J]. 人口与社会，2009（4）： 5-9.

[2]段成荣，吕利丹，邹湘江. 当前我国流动人口面临的主要问题和对策——基于 2010 年第六次全国人口普查数据的分析 [J]. 人口研究，2013（2）：17-24.

[3]HUGO G J. Circular migration in Indonesia [J]. Population and Development Review， 1982， 8（1）： 59-83.

[4]FAN Y K， STRETTON A. Circular migration in South East Asia： some theoretical explanations. labour circulation and the labour process [M]. G. Standing. London， Croom Helm， 1984： 338-357.

[5]PIORE M J. Birds of passage： migrant labor and industrial societies [M]. Cambridge： Cambridge University Press， 1980.

[6]DONATO K M， DURAND J， MASSEY D S. Stemming the tide？ assessing the deterrent effects of the Immigration Reform and Control Act [J]. Demography， 1992， 29（2）：139-157.

[7]CONSTANT A F， ZIMMERMANN K F. Circular migration： counts of exits and years away from the host country [R]. IZA Discussion Papers， 2007.

[8]FAN C C， SUN M， ZHENG S. Migration and split households： a comparison of sole， couple， and family migrants in Beijing， China [J]. Environment and PlanningPart A， 2011， 43（9）： 21-64.

[9]國家卫生和计划生育委员会人口司. 中国流动人口发展报告 2015 [M]. 北京：中国人口出版社， 2016.

[10]朱宇， 林李月， 柯文前. 国内人口迁移流动的演变趋势：国际经验及其对中国的启示 [J]. 人口研究， 2016（5）：50-60.

[11]HAGAN J， ESCHBACH K， RODRIGUEZ N. US deportation policy， family separation， and circular migration [J]. International Migration Review， 2008， 42（1）： 64-88.

[12]洪小良. 城市农民工的家庭迁移行为及影响因素研究[J]. 中国人口科学， 2007（6）： 42-50.

[13]MASSEY D S. Understanding Mexican migration to the United States [J]. American Journal of Sociology， 1987： 1372-1403

[14]MASSEY D S， KAREN A P. Unintended consequences of US immigration policy： explaining the post-1965 surge from Latin America [J]. Population and Development Review， 2012， 38（1）： 1-29.

[15]LI Shan. The determinants of Mexican migrants duration in the United States： family composition， psychic costs， and human capital. [J]IZA Journal of Migration， 2016， 5（1）： 1-28.

[16]CONSTANT A， MASSEY D S. Return migration by German guestworkers： neoclassical versus new economic theories [J]. International Migration， 2002， 40（4）： 5-36.

[17]CONSTANT A， MASSEY D S. Selfselection， earnings， and outmigration： a longitudinal study of immigrants to Germany [J]. Journal of Population Economics， 2003， 16（4）： 631-653.

[18]CONSTANT A F， ZIMMERMANN K F. Circular migration： counts of exits and years away from the host country [R]. IZA Discussion Papers， 2007.

[19]ARENAS E， GOLDMAN N， PEBLEY A R， TERUEL R. Return migration to Mexico： does health matter？ [J]. Demography， 2015， 52（6）： 1853-1868.

[20]RENDALL M S， BROWNELL P， KUPS S. Declining return migration from the United States to Mexico in the late-2000s recession： a research note [J]. Demography， 2011，48（3）： 1049-1058.

[21]MASSEY D S， ESPINOSA K E. Whats driving MexicoUS migration？ a theoretical， empirical， and policy analysis [J]. American Journal of Sociology， 1997， 102（4）： 939-999.

[22]MASSEY D S. Social structure， household strategies， and the cumulative causation of migration [J]. Population Index， 1990， 56（1）： 3-26.

[23]HENRY S， SCHOUMAKER B， BEAUCHEMIN C. The impact of rainfall on the first outmigration： a multilevel eventhistory analysis in Burkina Faso [J]. Population & Environment， 2004， 25（5）： 423-460.

[24]VADEAN F， PIRACHA M. Circular migration or permanent return： what determines different forms of migration？ [J]. Frontiers of Economics and Globalization， 2010（8）： 467-495.

[25]雷陽阳. 人力资本对农民工回流的影响研究——基于CLDS数据 [J]. 调研世界， 2016（7）： 42-46.

[26]郭云涛. 家庭视角下的“农民工”回流行为研究 [J]. 广西民族大学学报（哲学社会科学版）， 2011（1）：36-41.

[27]张丽琼， 朱宇， 林李月. 家庭因素对农民工回流意愿的影响[J]. 人口与社会，2016（3）：58-66.

[28]余运江，孙斌栋，孙旭. 社会保障对农民工回流意愿有影响吗？——基于上海调查数据的实证分析 [J]. 人口与经济， 2014（6）： 102-108.

[29]石智雷， 薛文玲. 中国农民工的长期保障与回流决策[J]. 中国人口·资源与环境， 2015（3）： 143-152.

[30]王子成，赵忠. 农民工迁移模式的动态选择，外出，回流还是迁移[J].管理世界，2013（1）：78-88.

[31]东梅. 农村留守儿童学习成绩对其父母回流决策的影响[J]. 人口与经济， 2010（1）： 79-84.

[32]汪继业. 从限制到融合：改革开放以来党的农村人口流动政策的演变[J]. 湖南行政学院学报， 2015（6）： 81-85.

[33]杨黎源. 权利回归：改革开放以来农民进城就业政策嬗变及启示 [J]. 中共浙江省委党校学报， 2013（4）： 106-111.

[34]李玲. 改革开放以来中国国内人口迁移及其研究[J]. 地理研究， 2001（4）： 453-462.

[35]冯邦彦， 段晋苑. 移民限制下我国人口城乡迁移轨迹研究[J]. 暨南学报（哲学社会科学版）， 2010（3）： 146-155.

[36]杨聪敏. 改革开放以来农民工流动规模考察 [J]. 探索， 2009（4）： 131-135.

[责任编辑刘爱华，方志]