四 分析结果
（一）城市居民个体特征对其态度的影响
按照使用多层模型的惯例，为了给本研究的后续模型提供一个可用来比较模型拟合改善程度的基础，研究者首先要做出本研究的虚无模型（null model），即除截距外不包括其他任何解释变量的模型。表3-2中的模型1即为本研究的虚无模型，它是本研究的起点，从该模型的报告结果中可以看到组内相关的系数值达到了0.191，这意味着在不加入任何解释变量的情况下城市层次的方差占所有个体层次和城市层次方差之和的19.1%，所以当我们考察的样本是一个全国性的样本时，城市间的区域性差异是不能被忽视的。
在此基础上，我们逐步加入和各假设有关的自变量，表3-2中的模型2是在加入控制变量的基础上加入就业状态这个自变量，但是为了向读者展示一个较为清晰的分析过程，我们先看一下表3-5中的模型10。它只含有性别、年龄、年龄平方、受教育年限这四个控制变量，通过比较偏差度的变异可以发现模型10的拟合程度要显著优于虚无模型[12]，而且还发现男性市民相对于女性市民更愿意外来人口迁入。结合年龄和年龄平方的回归系数可以发现年龄对于态度倾向的影响不是简单的线性关系，概言之，城市居民随着年龄的增长起先不愿意外来人口迁入，随后又逐渐愿意外来人口迁入，直观上呈现U型曲线式的影响趋势。另外受教育年限对市民的态度倾向没有影响。
表3-2 城市居民是否愿意外来人口迁入的广义线性混合模型（未加入城市层次解释变量）
然后我们再来看表3-2中的模型2，该模型相对于虚无模型而言其拟合度获得显著改善，但如果同模型10相比较则没有显著改善，而且我们所关心的劳动力市场附着程度的回归系数未达到统计显著性，如果仅以本研究的样本而论，同劳动力市场附着越紧密的城市居民越愿意外来人口迁入，但是我们并无把握将该结论推论到研究总体，所以假设1没有得到支持。
模型3检验了假设2中的变量关系，首先整个模型的拟合度相较于虚无模型和只有控制变量的模型获得显著改善，而且模型10中自变量同因变量之间的影响关系在此模型中没有发生改变。令人意外的是住房状况的系数是负的，而且具有统计显著性，这意味着假设2不但没有得到验证，而且参数估计的结果与预设的情况完全相反。我们可以计算以该回归系数为指数，自然数e为底数的指数函数，得到函数值0.5674，这个数字意味着那些不是租住私房的市民其愿意外来人口迁入的发生比（odds）只有租住私房的市民的56.74%。概言之，从模型3得到的结论是：住房保障度越高的市民越不愿意外来人口迁入。
表3-3中的三个模型主要考察了市民的社会经济地位与其态度倾向之间的关系。首先，模型4中的社会经济地位指数的系数是正的且具有统计显著性，意味着城市居民的客观社会经济地位越高则越愿意外来人口迁入。其次，模型5中的主观社会经济地位层次的系数是负的而且也具有统计显著性，我们可以就此说城市居民的主观社会经济地位层次越高则越愿意外来人口迁入。模型6则同时从客观和主观两个角度对市民的社会经济地位与其态度倾向之间的关系进行验证，结果发现只有主观角度的社会经济地位对因变量继续保持影响，而客观角度的社会经济地位其影响虽然还是正向的，但不具有统计显著性。这三个模型的结论支持假设3，但是相比较而言，主观社会经济地位层次的解释力更强。
表3-3 城市居民是否愿意外来人口迁入的广义线性混合模型（未加入城市层次解释变量）
（二）城市宏观特征对城市居民态度的影响
之前报告的广义线性混合模型只包含了个体层次的解释变量，而且我们令城市层次的方程只包含截距和方程残差项，即城市层次的解释变量尚未参与分析。表3-4是加入了城市层次解释变量的广义线性混合模型，我们先来看其中模型7的结果。该模型在控制变量的基础上加入了城镇户籍人口数对数这个城市层次的自变量，我们可以发现所有的控制变量同因变量之间的关系模式与模型10中的一样，即城市层次的自变量没有扰乱个体层次的自变量对因变量的影响，而且该模型的拟合度要显著优于虚无模型和只有控制变量的模型。在此基础上，我们看到城镇户籍人口数对数的回归系数是负的而且具有统计显著性，这对假设4是有力的支持。此外，表3-4与表3-2、表3-3相比其报告结果增加了一项“城市层次解释的方差”[13]，其中模型7对应的数字为13.28%，它意味着相对于虚无模型而言，加入了城镇户籍人口数对数变量之后，城市层次的方差减少了13.28%。与此对应，我们可以看到组内相关系数值也从初始的0.191减少到了0.170，说明加入一个城市层次的解释变量后，城市层次的方差确实有所减少。
模型8除了控制变量之外只加入了一个城市层次的解释变量——公共服务财政支出对数，而结果显示其回归系数是-0.167且通过假设检验。假设5也得到了验证，说明一个城市的公共服务水平对其市民的态度倾向确实有显著影响，即城市的公共服务水平越高，其市民越不愿意外来人口迁入。该模型中城市层次解释的方差比例为10.77%，这个数字小于模型7中的相应结果，说明城镇户籍人口数的解释力要强于城市的公共服务水平。
表3-4 城市居民是否愿意外来人口迁入的广义线性混合模型（加入城市层次解释变量）
表3-5 城市居民是否愿意外来人口迁入的广义线性混合模型
模型9中城镇登记失业人口数对数的系数是负数而且达到了0.05的显著性水平，说明再就业压力越大的城市，其市民越倾向于不愿意外来人口迁入，假设6也得到分析结果的支持。我们还记得模型2的结果表明与劳动力市场附着程度不同的群体，其对外来人口迁入的态度没有显著性差异，如果把这两个模型的结果放在一起来看，可以发现劳动力市场的景气状况这种所谓的“大气候”更容易影响城市居民对外来人口迁入的态度。
在前文介绍本研究分析策略的时候我们曾经提到多层次模型对自变量个数比较敏感，再加上某些自变量之间的相关度较高[14]，所以在验证假设的时候我们严格限制无关变量的添加。而另一方面，我们又想通过本研究发现不愿意或愿意外来人口迁入的本地市民都具有哪些集体特征，为此就要根据拟合度的改善情况来选出解释力最强的模型[15]。表3-5中的模型12就是通过模型拟合度改善的显著性检验筛选出的最优模型，从该模型中我们可以看到除截距以外，性别、年龄、年龄平方、住房状况、主观社会经济地位层次、城镇户籍人口数对因变量都有显著性的影响，而且城市层次解释掉的方差比例达到17.31%，这也是所有包含城市层次解释变量的模型中解释比例最大的。从模型12中得到的重要信息就是那些生活在户籍人口数量较多的城市、住房保障度高、主观社会经济地位层次较低、年龄较大的女性市民更倾向于不愿意外来人口迁入。
（三）外来人口对城市居民态度的影响
之前我们分别从城市居民的个体层次和城市层次分析了他们对外来人口迁入态度的变化，而外来人口本身对这种态度的影响尚未被考察。虽然我们样本中的受访者甚或总体中并不是每个人同外来人口都有直接的交往，而且本研究的主题也不是考察两个群体间的交往，但是如同“蝴蝶效应”[16]一样，外来人口的迁入可能在可预见的领域也可能在无法预想的领域对本地市民产生影响，本研究无法将这种影响通过调查数据的形式直接测量出来，不过作为这种影响的一个替代，我们使用外来人口占当地总人口的比例这一指标，其背后假设是外来人口迁入所产生的影响都会从其人口数量或占总人口比例这个基本属性中派生出来。
表3-6 2005年各地外来人口比例
我们使用2005年全国1%人口抽样调查数据来计算外来人口占当地总人口的比例[17]，各地的比例数字列于表3-6中。同我们在验证本研究的假设时一样，我们在只有控制变量的模型基础上加入该解释变量，模型拟合的结果见于表3-5中的模型11，可以看到各控制变量同因变量之间的关系模式依旧没有发生变化，而且模型拟合度相较于只有控制变量的模型来说略有改善。外来人口比例的系数为-0.019，说明该自变量对因变量有显著的负向影响，即外来人口比例越高的城市，其市民越不愿意外来人口迁入。我们可以将该系数转化为自然数指数得到发生比比率（odds ratio）0.98，该数字意味着外来人口比例每增加一个百分数，城市居民愿意外来人口迁入的发生比将减少2%。而作为一个城市层次的解释变量，外来人口比例在该层次解释掉的方差达到了8.35%，可见其具有一定的解释力。