基于Logistic回归模型的重庆市农民工生活现状 满意度的研究

logistic回归模型系数估计原理-回复中括号内的内容为主题的文章题目为：“Logistic回归模型系数估计原理”。

一、引言Logistic回归是一种常用的分类算法，广泛应用于各个领域，如医学、金融、市场营销等。

而Logistic回归模型的系数估计原理是理解该模型的基础之一。

本文将一步一步深入地回答中括号内的问题，阐述Logistic回归模型系数估计的原理和方法。

二、Logistic回归模型Logistic回归是一种广义线性模型，用于解决二分类问题。

它通过对输入变量的线性组合应用sigmoid函数将线性输出转换为概率。

Logistic回归模型可以表示为：p(y=1 x) = 1 / (1 + exp(-z))其中，p(y=1 x)代表给定输入变量x时目标变量y为1的概率，z为线性输出。

Logistic回归模型的目标是通过调整参数来最大化似然函数或最小化损失函数，从而找到最佳拟合的模型。

三、最大似然估计对于Logistic回归模型而言，参数估计常常采用最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）方法。

MLE的基本思想是找到使观察数据出现的概率最大的参数值。

1. 似然函数似然函数是参数的函数，表示在给定参数下观察到数据的概率。

对于Logistic回归而言，似然函数可以表示为：L(θ) = ∏[p(y=1 x)]^y * [1 - p(y=1 x)]^(1-y)其中，θ表示参数向量，y为目标变量，x为输入变量。

似然函数是一个乘积项，每一项由给定x和y的概率构成。

2. 对数似然函数为了方便计算和优化，通常将似然函数取对数。

对数似然函数可以表示为：l(θ) = ∑[y * log(p) + (1-y) * log(1-p)]对数似然函数对参数取导数可以得到似然方程，进而用数值方法求解参数。

四、梯度下降法对于无解析解的情况，可以利用梯度下降法来求解参数。

梯度下降法是一种迭代的优化算法，通过不断调整参数值来减小目标函数的值。

灵活就业对健康的影响：基于农民工的实证分析耿爱生【摘要】T he flexible employment is one of the important forms of employment in our country at present ,and migrant workers are the largest part of flexible employment .Taking the migrant workers as the main research object ,the author analyzes the health effects of various flexible forms of employment . The study found that the nature of the work ,the contract types and working time associated with flexible employment have important influence on their self-rated health .The self-rated health of self-employed and paid migrant workers were both lower than those of unpaid family workers ,and the odds ratios were 0 .674 and 0 .649 ;the self-rated health of permanent workers and contract workers was better than no contract workers ,and the odds ratios were 1 .925 and 1 .482 ;the self-assessment health of overtime workers was lower than non-overtime workers ,and the health risk is 1 .8 times the latter .Therefore ,we should protect employment environment ,strengthen labor marketsupervision ,improve the labor protection measures , and eliminate the adverse health effects caused by flexible employment .%灵活就业是我国当前重要的就业形式之一，也引发许多社会问题。

基于Logistic回归模型的信用风险预测研究随着金融业的不断发展，个人贷款等信用类业务已经成为金融机构的重要收入来源。

然而，信用风险却一直是这些业务的难题之一。

因此，如何准确评估个人信用风险，成为了金融机构必须面对的挑战，也成为了许多学者关注的焦点。

Logistic回归模型是一种简单、有效的预测模型，它已经被广泛应用于金融信用风险预测的研究中。

Logistic回归模型是一种分类模型，适用于输出变量为二元结果（0或1）的情况下。

在金融领域中，我们将是否能够按时偿还贷款视为二元结果，并使用各种影响变量来预测个人是否能够按时偿还贷款。

例如，个人的职业、收入、征信记录和负债情况等因素都会影响其还款能力。

我们可以将这些因素统称为“特征”，并使用它们来训练Logistic回归模型。

Logistic回归模型是一种非常基础的模型，但是在金融领域中，它已经被广泛地使用。

这是因为Logistic回归模型可以很好地处理金融领域非线性、非正态、非对称等特征，而且很容易实现、解释和验证。

例如，在一个实际的信用卡客户数据中，我们可以使用各种特征来训练Logistic回归模型，来预测不良账户概率。

在这个模型中，特征可以是客户的性别、年龄、收入、教育程度、家庭情况、就业情况、是否有担保人等。

尽管这些特征没有明确的数学公式和规律，但是它们都可以对客户的信用风险产生重要影响。

但是，Logistic回归模型也有自身的缺陷。

例如，它假设各特征之间是独立的，但是在现实生活中，这些特征之间往往是相互关联的。

此外，它仅适用于二元分类问题，无法处理多元分类问题。

在金融领域，这种限制可能会影响到我们对信用风险的准确评估。

对于金融机构来说，评估个人信用风险是非常重要的。

过度风险可能导致机构的资产负债表严重失衡，从而陷入危机。

因此，在评估信用风险时，机构应该采用合适的方法，例如Logistic回归模型，并结合其它方法来提高预测精度。

此外，机构还应该根据实际情况和风险承受能力，采取相应的措施来控制信用风险。

农业剩余劳动力从农村向城市迁移是发展中国家的普遍规律[1-3]。

然而，中国独特的农业剩余劳动力转移之路造成了规模庞大的农民工群体和日益严峻的农民工问题。

已迁移至城市并在城市工作、生活的农民工，由于各种因素的制约，正遭受着经济收入低、生活水平差、工作环境恶劣等问题困扰；他们仍然不具有城市居民身份，仍然无法享受城市的各项公共福利；他们虽然进城工作但并未完全实现城市化，这不仅制约了中国城市化进程的推进，而且进一步导致城镇化规模质量的缩小和经济增长速度的放缓[4]。

因此，加快农民工市民化建设刻不容缓。

农民工市民化意愿的相关研究已有不少，但目前绝大多数学者以理论研究为主，朱宇[5]（2003）、马桂萍[6]（2008）、简新华[7]（2010）、冯奎[8]（2011）认为户籍等各种因素是阻碍农民工市民化的制度因素；宋艳萍[9]（2005）、何晓红[10]（2005）、王微[11]（2008）吴新亮[12]（2008）认为农民工自身素质不足是阻碍市民化的个体因素；梁伟[13]（2005）、段学芬[14]（2007）、刘春生[15]（2007）、申兵[16]（2010）认为社会政治、经济、文化障碍是阻碍农民工市民化的社会因素。

而关于农民工市民化意愿的实证研究较少。

梅建明[17]（2006）就进城农民市民化意愿进行了实证分析。

调查结果表明，年纪较轻的进城农民及文化程度和收入水平都较高者在城市就业及生活非常自信，更愿意在城市定居。

王桂新等[18]（2010）以上海为例对农民工市民化意愿进行实证分析，发现婚姻状况、在城市的居留时间及找工作的困难等因素对市民化影响最为显著。

张华等[19]（2011）对西北地区339户新生代农民工市民化意愿进行实证分析。

发现，性别、月收入和家庭抚养的小孩数对新生代农民工市民化有负面影响；是否接受过培训、家庭生活水平、受教育程度、工龄和当地经济水平对新生代农民工市民化有一定影响；婚姻状况、家庭非农收入占家庭总收入比重和配偶所在地是影响新生代农民工市民化意愿的关键因素。

EXPERIENCE区域治理环境污染对重庆市城乡居民收入差距的影响*——基于半参数工具变量模型的分位数回归估计重庆工商大学数学与统计学院 左思静摘要：半参数模型既含有参数分量，又含有非参数分量，比单纯的参数模型具有更强的解释性和灵活性。

但在分析实际问题时，数据往往含有内生变量，如果忽略内生变量的影响，则会造成估计有偏。

因此本文针对含有内生性解释变量的半参数回归模型，使用了基于工具变量的半参数模型的分位数回归估计探究了环境污染对重庆市城乡居民收入差距的影响，并选取年降水量作为工具变量。

分析结果表明：环境污染对重庆市城乡居民收入差距产生正向的影响，即环境污染越严重重庆市城乡居民收入差距越大；城市的对外开放度越大，则城乡的贫富差距越大，当开放地达到一定程度时，此趋势将会趋向缓和。

关键词：半参数模型；工具变量；分位数回归；内生变量中图分类号：O212.7 文献标识码：A 文章编号：2096-4595（2020）39-0014-0003近些年来随着我国经济的不断发展，中国也逐渐成长为世界的第二大经济体。

而经济的发展必定离不开工业的发展，那么环境污染势必是一个逃不开的话题，因此，有关于经济的发展与生态环境之间如何维护平衡，是近些年所需要重点关注的一项工作。

近些年来，响应国家“绿水青山就是金山银山”的号召，“禁塑令”等多种相关政策的出台也表明了如若不加以控制，环境问题将会愈来愈严重。

此外多项国家政策的出台也说明了国家在关注我国经济发展的同时对于解决环境污染也是刻不容缓，因为良好的生态环境势必会助力我国经济发展势如破竹般节节顺利，同样生态环境失衡也必将阻碍经济的发展。

金山、银山、绿水、青山都必须同步跟进，无论谁落下了脚步，对国家乃至世界的损害都是无法抹灭的，因此研究环境污染与经济之间存在的关系刻不容缓。

对于经济发展与环境之间存在的关系这一热门话题，也引得许多学者纷纷对其进行研究。

譬如陈华文和刘康兵[1]研究了经济增长与环境之间存在的某种关系，其结论表明了经济增长初期会造成环境质量恶化，在通过响应国家环境保护等相关政策的方法后，发现后期的经济增长对环境的污染状况有一定程度的改善。

统筹城乡视角下的农民工回乡创业问题研究以重庆市为例的中期报告一、引言农民工回乡创业问题是当前中国社会面临的重要课题之一。

随着经济的发展和城市化进程的加快，越来越多的农民工开始考虑回乡创业，寻求在家乡发展的机会。

本中期报告基于统筹城乡视角，以重庆市为例，对农民工回乡创业问题进行研究，旨在探索解决农民工回乡创业面临的困境和挑战，为相关政策制定提供参考。

二、农民工回乡创业的背景与现状1. 农民工回乡创业的背景分析随着城市化和农村产业结构调整的推进，农民工回乡创业问题逐渐受到关注。

农民工回乡创业既有经济因素的驱动，也与家庭和社会因素密切相关。

2. 农民工回乡创业的现状探析目前，农民工回乡创业在不同地区的表现各异。

有的地方取得了一定的成效，涌现出了一批成功的创业典型，但也存在一些问题和挑战。

三、农民工回乡创业面临的困境与挑战1. 经济困境农民工回乡创业往往面临资金不足、市场风险高等经济困境。

缺乏创业资金和市场经验成为他们创业过程中的主要问题。

2. 教育技能障碍农民工回乡创业还常常受限于教育技能障碍。

缺乏专业知识和技能使得他们在创业过程中面临一系列困难。

3. 居住环境和社会保障问题由于城市和乡村的差异，农民工回乡创业还面临着居住环境和社会保障问题。

缺乏良好的居住条件和完善的社会保障体系成为制约他们回乡创业的重要因素。

四、重庆市农民工回乡创业政策分析与策略建议1. 政策分析重庆市针对农民工回乡创业问题制定了一系列政策举措，旨在鼓励和支持农民工回乡创业。

但在实施过程中还存在一些问题和不足。

2. 策略建议针对农民工回乡创业面临的困境与挑战，我们提出以下策略建议：增加创业扶持资金投入，加强创业教育与培训，改善居住环境和社会保障条件，推进农村产业升级和发展。

五、结论本中期报告以统筹城乡视角，以重庆市为例，分析了农民工回乡创业问题的背景与现状，探讨了他们面临的困境与挑战，并对重庆市的相关政策进行了分析和策略建议。

通过该报告的研究，为解决农民工回乡创业问题提供了一定的参考和指导。

logistic回归模型的假设检验方法-回复Logistic回归模型是一种经典的统计学习方法，用于解决二分类问题。

它基于一组假设，这些假设在进行模型的参数估计和推断时起到了重要作用。

本文将详细介绍Logistic回归模型的假设及其假设检验方法。

一、Logistic回归模型的假设Logistic回归模型的假设主要包括以下几个方面：1. 二分类假设：Logistic回归模型假设数据是二分类的，即样本数据只具有两个类别，用0和1表示。

2. 线性关系假设：Logistic回归模型假设自变量和因变量之间存在一个线性关系。

这个假设是建立在一个重要的推论上，即在自变量和因变量之间不存在非线性关系。

3. 独立性假设：Logistic回归模型假设不同样本之间是独立的。

这意味着各个样本之间的观测结果相互独立，不会相互影响。

4. 同方差性假设：Logistic回归模型假设不同样本之间的方差相等。

这意味着模型的预测误差的方差是恒定的，不会随着自变量的变化而变化。

二、Logistic回归模型的假设检验方法为了对Logistic回归模型的假设进行检验，我们需要进行一系列的统计推断。

下面将介绍三种常用的假设检验方法。

1. Wald检验Wald检验是一种常用的假设检验方法，它基于Logistic回归模型中的参数估计值和标准误差。

Wald检验的原假设和备择假设分别是H0: β=0和H1: β≠0。

具体步骤如下：（1）计算参数的估计值β_hat以及标准误差SE_beta；（2）计算检验统计量Wald statistic，即Wald = (β_hat - 0) / SE_beta；（3）根据Wald统计量的分布情况，计算p值；（4）根据p值和事先设定的显著性水平进行决策，如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设。

2. 似然比检验似然比检验是一种用来比较两个模型拟合优度的统计检验方法。

在Logistic回归模型中，我们比较的是全模型和约简模型的拟合优度。

农民工城市定居意愿研究述评毛丰付;卢晓燕;白云浩【摘要】推进农民工市民化是新型城镇化的主要任务,提高农民工城市定居意愿是影响农民工迁居的关键环节.从农民工迁移定居的基本事实、理论研究框架和研究方法以及影响农民工定居的因素等几个方面对既有文献进行梳理.文献回顾表明,进城农民工中近四成定居城市意愿强烈,三成左右在定居与返乡之间摇摆;定居意愿研究呈现多学科交融态势,Logistics类回归分析是主要定性分析工具;影响农民工定居意愿的因素可归结为经济、社会、制度、心理等诸多方面,其中非经济因素重要性在逐渐上升.采用纵向面板数据,提高全国代表性城市调查数据利用效率,多角度引进心理学和行为经济学研究方法和视角,以家庭为主要分析单元是未来研究的努力方向.【期刊名称】《西北农林科技大学学报（社会科学版）》【年(卷),期】2017(017)005【总页数】8页(P21-28)【关键词】农民工;城镇化;市民化;定居意愿【作者】毛丰付;卢晓燕;白云浩【作者单位】浙江工商大学经济学院,杭州 310018;浙江工商大学经济学院,杭州310018;浙江工商大学经济学院,杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】F323.6“农民工”是中国城镇化进程中一类特殊的、身份与实际职业相悖离的社会群体[1]。

纵观世界各国的城市化发展史,进城农民身份与职业背离的“半城市化”都是快速城市化过程中存在的普遍现象[2]107。

早期工业化国家由于人口在乡城间转移无制度障碍,劳动力的乡城迁移和留城定居并未被分割成两部分,流动人口城市生活的物质条件改善相对容易,而社会心理方面的隔阂消除则经历了较长的时间[3]。

20世纪中叶发展中国家的“半城市化”,则表现为物质上大城市外围非法棚户区的聚居,精神上贫困文化的形成,以及制度和心理上与主流社会的疏离[4-5]。

我国20世纪90年代以来农民工进入城市,成为城市化建设的主要力量,但是经济收入、居住条件、社会保障以及文化认同方面的差异,使得大多数农民工没有被界定为城市居民,不仅在物质条件上处于“半城市化”状态,在心理上也对城市产生疏离感,无法有效融入城市的社会、制度和文化系统中[6]。

《基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究》一、引言在经济发展和金融市场蓬勃的背景下，中小企业（SMEs）对于国民经济的贡献日益突出。

然而，由于规模较小、财务状况不稳定、抗风险能力较弱等因素，中小企业的信用风险评估变得尤为重要。

信用风险评估是对企业履行还款责任的信任度进行衡量，有助于银行和其他金融机构更准确地识别风险、优化贷款策略，从而保护其资产质量。

Logistic模型作为一种常见的统计模型，因其适用于处理分类问题且对数据分布没有严格限制而广泛应用于信用风险评估领域。

本文旨在探讨基于Logistic模型的中小企业信用风险评估研究，为中小企业信用风险管理提供科学、客观的参考依据。

二、文献综述以往研究指出，中小企业信用风险评估对于金融市场的稳定发展具有重要意义。

许多学者和专家运用不同的方法对信用风险进行了研究，如多元线性回归模型、决策树模型等。

其中，Logistic模型因其良好的分类性能和稳健性在信用风险评估中得到了广泛应用。

在Logistic模型的应用中，主要关注企业财务指标、市场环境指标、运营指标等关键因素对信用风险的影响。

通过对这些因素的合理组合和预测，能够有效地提高信用风险评估的准确性和可靠性。

三、Logistic模型的应用1. 模型构建本研究选取了若干关键指标作为自变量，如企业财务状况、经营能力、市场环境等，以信用风险为因变量构建Logistic回归模型。

在模型构建过程中，通过数据的筛选和预处理，确保了数据的准确性和可靠性。

此外，还对模型进行了优化和调整，以提高预测的准确性。

2. 模型应用Logistic模型应用于中小企业信用风险评估时，可以分析不同指标对企业信用风险的影响程度。

例如，企业的负债率、盈利能力、市场占有率等关键因素均与信用风险密切相关。

通过对这些因素进行量化分析，能够得出企业在特定时期的信用风险等级和风险大小。

这有助于金融机构在制定贷款策略时更准确地判断企业信用风险水平，降低违约率。

核函数logistic回归模型在全基因组关联研究中的应用近年来，全基因组关联研究（GWAS）已经把无数的数据应用在健康及病理的研究领域，作为一种单点基因组学研究方法，它可以精确地体现两个或多个基因对一个特定疾病或者状态的影响程度。

然而，传统的GWAS模型中存在许多缺陷，例如缺乏可以准确反映基因间相互关系的多变量模型以及缺乏有效的方法来识别关键变量。

在这种情况下，核函数Logistic回归模型可能减轻这种缺陷，并且为GWAS模型提供有效的改进。

核函数logistic回归模型（KLR）是一种有效的多变量回归技术，它可以准确地反映基因间的复杂交互关系，这在传统的GWAS模型中是不可能实现的。

KLR通过特殊的核函数将每个基因的表达特性映射到更高维空间中，从而将基因表达和表现之间的复杂关系更加清晰。

此外，KLR是一种结构化的方法，因此它可以通过调整模型的参数来有效地识别有效的关键变量，而不受噪声的影响。

眼下，KLR已经成为GWAS中一种重要的分析方法。

KLR可以有效地筛选出与单个或多个基因特性相关的有效的基因特征，并且可以有效地预测相关疾病的发病风险。

例如，在某研究中，researchers使用KLR来分析犬的肾癌数据，结果显示KLR模型可以有效地筛选出狗肾癌的基因特征，并且可以有效地预测相关疾病的发病风险。

然而，KLR也存在一些局限性。

首先，KLR需要大量的计算，因此它只适用于规模较小的数据集，对于大规模的数据分析非常不利。

其次，KLR模型依赖于单变量回归的假设，这可能会导致KLR模型产生的结果中出现偏差。

最后，KLR模型需要调整许多参数，这可能会导致模型参数的选择变得困难，也可能会增加训练的复杂度。

总之，KLR模型在GWAS研究中显示出了重要的应用，它为传统的GWAS模型提供了有效的改进，但它也存在一些局限性，因此，在使用KLR模型分析数据时，有必要谨慎考虑。

作者： NULL
作者机构： 国家统计局课题组
出版物刊名： 调研世界
页码： 25-30页
主题词： 城市农民工;生活质量;状况调查;质量状况;生活条件;国家统计局;参考依据;党和政府
摘要：为了解我国城市农民工生活质量状况，为党和政府制定有关政策提供参考依
据，2006年8月，国家统计局在全国范围内开展了一次城市农民工生活质量状况的专项调查。

调查结果表明：当前，城市农民工工作和生活条件普遍较差。

他们劳动强度大，生活开销大；文化程度低，社会保障低；工作环境差，生活条件差；文化娱乐少，技能培训少。

尽管如此，但多数农民工仍认可目前生存的现状，对未来生活充满希望。

logistic回归模型评价
logistic回归模型是一种常见的有监督学习方法，主要用于二分类问题或多分类问题。

由于它可以预测类别变量，所以在回归模型中被广泛使用。

它通过计算模型输出和实际输出值之间的误差，来评估模型的准确性和可靠性。

1.用性
Logistic回归模型的实用性取决于它的计算和拟合能力，尤其是对于复杂的数据集。

使用可对数据集进行基本拟合以获得更好的性能，它可以消除重复的数据、噪声、偏离等问题，同时可以提供良好的结果。

它有一套自动诊断工具供用户在使用过程中调节参数以优化模型性能。

2.率
Logistic回归模型的效率很高，可以在多次迭代中逐步拟合出最佳的模型参数。

它可以快速地进行多次循环，这可以提高模型的精度。

此外，Logistic回归模型的拟合过程只需要少量的数据，从而节省了大量的存储空间。

3.靠性
Logistic回归模型的可靠性取决于其计算精度，通过拟合大量数据，可以准确地计算出预测结果。

此外，它采用了基于概率的模型，因此可以根据不同数据集得出不同结果。

最后，它采用最小二乘法评估模型效果，因此可以更快地收敛，最大程度地减少模型误差。

综上所述，Logistic回归模型具有良好的实用性、高效的计算
能力和可靠的结果，是一种可以用于多分类和二分类问题的强大算法。

但是，对于高维数据，收敛速度和准确度都会受到影响，因此在实际应用中，应该谨慎使用Logistic回归模型。

首先我们组采用logistic回归分析法与联合分析法作为我们的研究技术方法，首先用logistic回归分析法分析出对农民工现在参保意愿以及未来参保意愿影响较大的因素（危险因素），然后我们假定“新农保”作为一个公共产品，它具有一定的属性，然后每个属性都有相应的水平（值），比如愿意参加新农保的年龄：40岁以上（10）、30岁到40岁之间（8）、30岁以下（6）等，参加新农保时每人每年需交费用的多少：300（10）、200（8）、100（6）等，家庭人均年收入：7000及以上（10）、6000到7000（8）、5000到6000（6）等各种因素，最后再用联合分析法分析这几个因素的各个属性不同属性值的组合所得到的“虚拟产品”的“效用值”（不知用何词？）——收集农户对属性水平的评价以及对“虚拟产品”的评价，值越高说明“虚拟产品”受亲睐的程度越大，越容易被接受，然后我们就可以根据这个结果写分析以及建议了。

不过在写分析以及建议之前，我们最好进行一下估计和验证（我建议是将最高效用的“虚拟产品”罗列出来，及各个影响因素的属性水平罗列在一张卡片上，然后再反过头再次进入农户家里进行调查，让他们对我们提供的“虚拟产品”再次进行评价，最后将得到的结果与我们估计的水平进行比较）。

Logistic回归分析法：1.确定变量的个数，并采用计量方法，将其视为新农保的属性，每个属性都有其相应的属性水平（即值）x1：新农保的等级；x2:筹资比例，国家政府资助、地方财政投入、个人缴费；x3：新农保基础养老金领取与子女是否参保；x4:参加新农保时的年龄；x5:家庭人均年收入；x6:参加了新农保是否还可以领取低保；x7:身体健康程度；x8：子女个数；x10：土地面积等2.寻早合适的模型——运用多元直线回归模型分析（因为因变量为多个计量资料）多元直线回归模型y = a + b1x1 + b2x2 + … + b k x k + e进行logit变换logit(p) = ln(p/(1-p))， p为y=1所对应的概率logit(0.1) = ln(p/(1-p)) = ln(0.1/0.9)logit(p) = ln( p/(1-p)) p=0或1时，此式失效以 p = r/n 代之logit(p) = ln [ (r + 0.5) / (n – r + 0.5) ]此称经验logistic变换以Z代上式的logit(p),Z = a + b1x1 + b2x2 + … + b k x k称此为logistic回归模型自变量取定一些值时，因变量取0、1的概率就是条件概率，对条件概率进行logistic回归，称为条件logistic回归表达式：P=?(抱歉还不会用word写出来)所以OR=e b1,对于回归系数用极大似然估计法（可用Stata软件进行）求的，如果回归系数为0的，则意味着因变量与自变量没有关联了，因此需要进行回归系数检验，检验回归系数是否为零。

新常态下农民工外流、回流的特征及对策研究——以重庆为例◎孙贵艳 摘 要：作为我国城乡二元结构体制的产物，农民工问题的解决对于我国及地区的和谐发展有着重要作用。

以重庆这个农民工外出与回流比较典型的地区为例，首先对其农民工的规模、年龄、学历、职业培训等的变化状况进行分析，然后从农民工外出、回流这两个视角，对农民工的流动区域、外出方式、在外停留时间，以及回流前后的行业与职业、收入、医疗、住房等情况进行分析。

在此基础上，提出增强农民工的就业能力、提高就业创业的成功率、保护农民工的权益的对策建议。

关键词：农民工；外流；回流长期以来我国城乡分割的二元结构，产生了特有的农民工这一具有过渡性的特殊人群。

农民工问题的产生引起了政府、社会各界的广泛的关注。

特别经济进入新常态后，经济增速的放缓，逐渐造成了“就业难”与“招工难”之间的矛盾，以及规模、流向、就业职业等的变化。

农民工问题的解决，对于有效解决三农问题，推动城镇化工业化的发展和社会公平，构建和谐社会有着重要的作用。

目前对于农民工的研究，国家统计局连续多年发布《农民工监测调查报告》对我国农民工规模、年龄、受教育等基本特征，以及流向、行业分布等进行了较为详细的分析。

学者多是从流动人口的视角分析人口的外流，如陈丙欣等利用六普数据分析出我国流动人口具有规模大、以中青年为主、整体受教育程度不高、务工经商为主等特征。

孙祥栋等对2000年以来我国流动人口的规模、流向等的演变变化特征进行的分析。

除国家层面的研究外，部分学者还针对典型区域进行了分析，如白建明等运用问卷调查、半结构访谈分析了生态脆弱地区不同地区间的外流度、性别比、年龄和受教育水平等。

而对于人口回流，早期主要是针对九十年代中后期城镇就业形势严峻造成的短暂、被动回流进行分析，随着金融危机后逐渐转变为“主动回流”，且成为长期存在的现象，相关的研究逐渐增加，且多是从城市拉力、农村推力两个层面，对回流者的个人、群体特征、回流地的区位与就业、回流原因与效应等进行研究。