劳动力流动如何影响个体的社会治安感知——基于中国家庭动态跟踪调查(CFPS)的实证分析
发布时间:2024-01-21 15:19
中国日益频繁的劳动力流动如何影响广大人民群众的社会治安感知,仍然是一个亟待回应的命题,为此,本文基于中国家庭动态跟踪调查CFPS2014和CFPS2016,尝试从微观层面验证劳动力流动对个体社会治安感知的影响。研究发现,随着本社区劳动力流入比例的提升,个体的社会治安感知水平会下降,社区劳动力流出比例的上升则有助于提升个体感知的社会治安水平。引入工具变量纠正可能的内生性,上述结论依然稳健。异质性分析发现,劳动力流入对女性的边际影响大于男性,对老一代的影响大于年轻代,对高收入个体的影响大于低收入个体,对城市个体的影响大于农村个体,对居住在东部地区个体的影响大于中西部地区的个体。劳动力流出对女性、老一代、高收入、城市社区和东部地区的影响与基准模型保持一致,但对男性、年轻代、低收入、农村社区和中西部社区个体的社会治安感知没有显著影响。进一步,探索劳动力流动影响个体社会治安感知的影响机制,发现劳动力流入主要通过社会信任感和就业的渠道发挥作用,劳动力流出主要通过贫富差距和住房问题来影响个体社会治安感知。
【文章页数】:10 页
【文章目录】:
一、引言
二、数据来源、变量定义与模型选择
(一)数据来源
(二)变量定义
1.被解释变量。
2.关键解释变量。
3.控制变量。
(三)模型选择
三、实证结果与分析
四、拓展性分析
(一)男性与女性的异质性分析
(二)不同代际个体的异质性分析
(三)高收入和低收入异质性分析
(四)城市与农村分样本分析
(五)东部、中西部地区分样本分析
(六)稳健性检验
五、作用机制分析
六、结论与启示
本文编号:3882236
【文章页数】:10 页
【文章目录】:
一、引言
二、数据来源、变量定义与模型选择
(一)数据来源
(二)变量定义
1.被解释变量。
2.关键解释变量。
3.控制变量。
(三)模型选择
三、实证结果与分析
四、拓展性分析
(一)男性与女性的异质性分析
(二)不同代际个体的异质性分析
(三)高收入和低收入异质性分析
(四)城市与农村分样本分析
(五)东部、中西部地区分样本分析
(六)稳健性检验
五、作用机制分析
六、结论与启示
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