有不少研究表明，大多数农民或农民工并没有永久在城市落户的想法或预期。即使可以在城市落户，他们中的大多数也对此无动于衷。［1］［2］［3］［4］［5］［6］［7］那么，是什么因素影响了农民工在城市的入户意愿呢？

我们在CSSCI 期刊数据库检索近10年关于农民工（或流动人口）入户（定居）城市意愿的相关研究，得到以回归模型为基本分析工具的文章14篇（参见附表1和附表2）。

将这14个回归模型结果进一步归纳，显著的自变量涉及基本的人口学变量（性别、年龄、受教育程度和婚姻状况）、迁移的家庭类型和子女状况（是否举家外出、配偶是否在一起、孩子上学情况等）、收入（个人打工月收入）、职业类型（工种等）、工作状况和经历（外出务工时间长短、换工次数等）、社会保障（养老保险等）、城市住房状况、社会网络和社会交往（打工地的朋友和亲属数量、和当地人交往情况等）、语言能力（对方言的掌握等）、主观感受（歧视感、公平感、归属感和社会阶层的自我评价等）、工作地状况（城市类型、规模等）、家乡情况（土地和区位等）等等。但是，这些回归模型中自变量的显著性并不稳定，在14个模型中，只有性别、年龄、教育程度、婚姻状况和收入水平五个变量有5次以上的显著，其余变量的显著次数很少，大多只有1—2次。这说明，国内学者的研究，并没有形成一个公认的基准模型，大家都处在探索之中，研究者们都从各自的逻辑出发去设置变量和模型，而很少和以往研究对话，去修正或补充以往研究的模型。

在这14个模型所使用的数据中，只有张翼［2］的研究是基于全国数据进行分析的，其他都是地方性、区域性数据，其中有部分数据的样本量比较大（5个数据有1800个以上的样本），涉及的区域也比较广泛（珠三角、长三角、环渤海、成渝地区等），但一些样本只是取自单个城市，样本量也较小（有4个数据少于500个样本）。由此而得出的模型差异性较大也就是可以理解的了。

应该指出的是：部分模型存在共线性和内生性问题。一些模型将高度相关的一组自变量纳入，难以避免共线性问题。一些模型将主观感受一类变量作为自变量纳入，但并没有说明是否和因变量存在反向因果的问题。

在上述研究的14个回归模型中，有7个模型将农民工家乡的土地拥有情况纳入自变量，但几乎所有模型无一将家乡房产列入，只有卢小君、向军［8］将“家乡宅基地的处置方式”列入模型的自变量，不过他们的这个变量并不是客观的农民工在家乡拥有的房产情况，而是对宅基地处理的一种设想方案。^[3]

显然，在国内的研究中，农民工在家乡的房产情况是一个被遗漏或被忽视了的变量。之所以如此，原因可能有二：其一，主观上，研究者忽视了这个变量，所以在问卷设计和据此而收集的数据中缺乏这一变量，或者在数据中有这一变量而在模型自变量的选择上没有列入；其二，客观上，使用的数据中没有这一变量，研究者没有办法加入。

在英文文献中，情况稍有不同。朱宇等人先后于2002年和2006年在福建省内部分城市对流动人口（包括了农业户籍和非农户籍）进行问卷调查，分别获得243个和600个样本。［9］2002年的调查表明，有20.6%的被访者有意愿永久定居城市，2006年上升至35.8%。针对2006年调查所做的logistic回归分析显示，影响流动人口永久定居城市的显著变量包括户籍类型（非农户籍更愿意永久定居打工城市）、家庭收入水平（中等收入水平者有更高的永久定居意愿）、行业类型（服务业从业者比制造业从业者更倾向于永久定居城市）、劳动合同期限（签订3年以上长期合同者永久定居意愿更高）、城市居住条件（住房条件较老家好者永久居留城市的可能性更高）、城市等级类型（在副省级城市工作者，永久定居意愿更高）等。

朱宇的研究模型主要关注的是流动人口在城市的工作和生活状况。唯一涉及家乡的因素是城市住房条件与老家住房条件的对比，那些在城市的居住条件比老家差的人更倾向于回到老家。这就间接涉及农民工在家乡的住房状况，但并没有直接将相关变量纳入模型。

范芝芬2008年9月对北京50个城中村农民工（获得888个有效样本）的问卷调查表明，具有长期定居北京打算的受访者占调查总数的38.2%。大部分农民工并无在城市永久定居的打算。农民工的定居意愿，主要取决于城市劳动力市场情况及他们对社会环境的预期。她通过回归分析发现，影响定居意愿的显著变量是迁移经历（外出务工时间越长的农村人口，越倾向于在城市永久定居）、移民的家庭结构（单身和全家外出的比子女留在农村的外出者更倾向于在城市永久定居）、社区网络（务工农民的社会关系越丰富、社会互动越活跃，他们选择在北京长期定居的可能性也就越低）等。(www.daowen.com)

在范芝芬的模型中，农民工家乡的房产状况已经作为自变量纳入模型，但是，模型结果却是定居意愿与农民工家乡村庄的资源无关，农民工在家乡的土地和房产都不是显著变量。［7］这一回归结果，有可能是模型过于简单所得出的。她使用的是二分的logistic回归。

杜慧敏、李思名利用一项于2005年对广州城中村农民工的调查数据研究农民工的去留意向。该项调查从广州市的白云区、天河区和海珠区中抽取了12个城中村，从每个城中村随机抽取25个农民工家庭，然后对户主进行调查，共获得有效样本296个，22%的被访者选择留在广州。［10］［11］次序Logit回归模型的结果表明：在控制了年龄、性别、教育程度、户口城乡类别、移民家庭类型、是否是外省人和城市生活持续时间等变量的条件下，对工作、家庭、邻居的满意程度以及对高收入和更好的居住条件的期待这一组变量都不显著，而对社区和城市的依恋则是显著的变量。这也就是说，流动人口选择留下还是离开，往往并不取决于他们对在广州生活与工作是否满意，而更多地取决于其对社区与城市是否具有归属感。

杜慧敏、李思名进一步提出了一个重要的问题：是理性还是情感决定着流动人口的去留选择？两位学者认为，流动人口在广州的定居意向，不是他们依据客观条件所做出的理性判断，而是他们在生活与工作中对所在城市和所居住社区积累出的心理情感。

杜慧敏、李思名的模型可能存在内生性问题，一组满意度变量和归属感变量都是被访者的主观感受，他们和因变量之间可能有反向因果关系。他们的模型也没有涉及流动人口家乡资源如土地、房产等变量，这可能也是导致他们认为流动人口去留决定的选择是情感而不是理性的原因之一，因为他们的模型实际上假设了流动人口对家乡资源是无所谓的。

Deng和Bjorn使用2002年中国家庭收入项目（CHIPS）的全国性数据，对出生于农村但已拥有城市户籍的农转非人口进行了研究，进入分析的样本达到35361个。他们的分析结果显示，农转非人口约占中国城市人口的19.7%，根据2004年的城市人口数量推算，有大约1亿700万的农村人口实现了农转非。［12］为弄清楚农转非的机制，Deng和Bjorn对农转非人口的特征进行了分析。他们通过logistic/probability回归模型分析发现，父母的党员身份和教育程度（父母是党员者或父母受教育程度高者更有可能农转非）、民族（汉族比少数民族更有可能农转非）、家庭收入（人均家庭年收入高者农转非的概率更大）以及个人的受教育程度和党员身份（受教育程度高或入党者农转非的可能性大）对农村居民的农转非有显著影响。此外，地理区位也对农转非有较大的影响（中西部中小城市更有可能实现农转非）。

Deng和Bjorn的分析弥补了长期以来入户研究多为意愿分析的局限，但他们的分析模型中仅有少数社会人口学变量，并且也缺少如土地和房产等其他非常重要的资源和环境变量，因而他们的分析也存在很大的局限。

尼克·史密斯对重庆附近的海龙村的质性田野调查发现，农民工和村民往往都不愿意加入城市户口。究其原因，是因为国家提供的福利保障微薄并且在村民心目中并不可靠，进入城市会导致多样化收入（如出租房屋、开设小卖部、棋牌室和小饭店等）和乡村人际关系网的丧失。［13］在此之前，已有研究说明了农民工对城市社会保障体系参与率低，保障水平差。［14］而前述范芝芬的回归模型也表明，社会保险并不是影响农民工定居意愿的显著变量。［7］

显然，和中文文献一样，在英文文献中，农民工（或流动人口）入户或永久定居打工所在城市的研究也基本上遗漏或忽视了家乡房产这一变量，尽管范芝芬的模型将房产列入，但这一变量也不显著。

这种对家乡房产变量的遗漏并不是无关紧要的。就如加里·金等人所阐述的，遗漏变量只在两种情况下不会引起模型估计的偏差：其一，遗漏变量不影响被解释变量（即因变量）；其二，遗漏变量与模型已有的解释变量之间不相关。［15］显然，农民工家乡房产对其在城市的入户意愿和行为都会产生重要影响，就如本文后面所要说明的一样。我们认为，一旦遗漏了农民工家乡房产的这一变量，所有的模型都会导致偏差，甚至由此而得出错误的结论。