基于户籍类型比较的流动人口城市落户意愿影响机制研究

流动人口城市落户意愿是提高户籍城镇化水平,推进市民化进程的关键影响因素。从个体初始因素、中介因素和流入地城市因素3个维度,应用多水平回归模型,研究了流动人口落户意愿的影响因素,并着重比较了农业户籍流动人口和非农户籍流动人口落户意愿影响机制的差异。研究发现非农户籍流动人口比农业户籍流动人口有更强的在流入地城市落户的意愿。初始能动性越高落户意愿越高、城市吸引力越大流动人口落户意愿越高,随时间变化的中介因素是落户意愿变化的关键变量。农业户籍流动人口由于城市生活经历较少,个人能动性较弱,对各种因素更加敏感,影响其落户意愿的因素多且复杂;非农户籍流动人口个人能动性强,城市经历丰富,影响落户意愿的因素少,且对流入地城市的品质和区位有着更强的选择偏好。农业户籍与非农户籍流动人口落户意愿的差异背后折射的是城乡二元结构的深远影响。     

中国青年流动人口城市选择的空间特征及影响因素

青年流动人口是社会经济发展的基础与重要动力,其流向选择对城市发展意义重大。利用2017年全国流动人口动态监测调查数据,基于流向视角分析了青年流动人口城市选择的空间特征,采用嵌套logit模型解析城市特征变量对城市被选择的影响与个体异质性作用。研究发现：(1)青年流动人口倾向于向更高等级与规模的城市流动,中等城市、Ⅰ型小城市与Ⅱ型大城市为主要流出地,流入城市以“胡焕庸线”为界呈现出“东密西疏”的差异化非均衡空间格局;城市群核心城市与省会城市或区域性中心城市为青年流动人口的主要流向选择。(2)城市经济发展水平、舒适性、与流出地的邻近性以及与青年群体当下发展密切相关的包容性要素对城市被选择的影响显著;城市特征变量对城市被选择的影响存在个体异质性作用;青年流动人口城市选择决策机制是基于个体自身特征,结合对选择城市的期望、收益与成本所做出的综合性空间决策。研究结果拓展了对青年群体流动规律的认识,可为合理引导青年人口流动和优化面向青年群体的人口政策提供参考依据。     

中国流动人口城市认同度与感知接受度空间格局及影响因素研究

基于2017年中国流动人口动态监测数据,采用空间自相关分析、多尺度地理加权回归(MGWR)模型对中国城镇流动人口城市认同度与感知接受度影响因素的空间异质性进行分析。研究发现：(1)流动人口的城市认同度和感知接受度空间格局相似,均呈现出明显的空间集聚性,但总体上流动人口的感知接受度低于其城市认同度。(2)城市认同度和感知接受度空间异质性影响因素差异明显,城市认同度的影响因素较少,高学历人才占比、在婚比重、跨省流动比例具有全局显著影响,感知接受度的影响因素更多,除主要流动因素(跨省流动比例、来源城市群比例)的影响具有全局性外,其他变量均呈现出明显的局部异质性。(3)城市认同度受“个体成长—来源城市—劳力水平”三重影响,而感知接受度受“个体内部特征—流动状态—外部经济产业”三重影响。中国流动人口的城市认同度与感知接受度的影响因素存在明显的空间异质性,需要因地制宜地制定流动人口管理与服务政策。     

中国城市流动人口户籍迁移意愿的空间格局及影响因素——基于2012年全国流动人口动态监测调查数据

基于2012年全国流动人口动态监测调查数据和相关统计年鉴数据,对中国地级以上城市流动人口的户籍迁移意愿、空间格局及影响因素进行了系统分析。研究发现,中国城市流动人口户籍迁移意愿的整体水平并不高;等级高、规模大的城市流动人口的户籍迁移意愿高,而等级低、规模小的城市流动人口的户籍迁移意愿低;沿海城市群流动人口的户籍迁移意愿高,其他城市流动人口的户籍迁移意愿低,但内陆部分省会城市和交通区位与资源禀赋较好的中小城市也已经形成了一批流动人口的户籍迁移意愿高值区。中国城市流动人口户籍迁移意愿的空间分布特征受到流入城市和流动人口自身双重力量的影响,流入城市因素的正向影响作用大于流动人口自身因素。其中,流入城市的社会、经济发展水平和流动人口在流入城市的社会融合程度是核心要素,对城市流动人口户籍迁移意愿的提升具有正向的促进作用,而流动人口过于集中在次级劳动力市场的就业特征和较高的家庭财富与收入对户籍迁移意愿的提升却具有显著的抑制作用。最后,提出了相关政策启示。     

中国城市流动人口时空特征及影响因素

基于原国家卫生计生委2011—2017年流动人口动态监测调查数据,系统考察我国城市流动人口的时空特征及其影响因素。结果表明:流动人口区域不均衡性进一步加强,聚散态势日益明显,流动强度与城市等级存在正相关,一二线城市依然是流动人口的极化中心。流动范围与城市吸引场高度相关,城市等级越高,越趋向于省际流动,距离衰减越不明显;等级越低,越趋向于市内流动,地理邻近效应越明显。流动时间呈现出短期性(1～2年)与长期性(7年以上)并存的格局,短期性随城市等级的下降而递增,长期性则随城市等级而递减。农业户口仍然是流动人口的主体,“三低一高”(低龄化、低学历化、低技能就业化和高性别化)是流动人口的最基本人口学特征。经济因素对人口的流动仍具有主导作用。     

邻近性对人口再流动目的地选择的影响

中国人口流动进入总量稳定下的空间调整新阶段,存量流动人口的再流动成为塑造人口和城镇化格局的主体因素。本文从户籍地和前期流入地两个基点出发,综合考虑地理、制度、信息、社会、认知等维度,构建了双重多维邻近性影响人口再流动目的地选择的理论框架,利用全国流动人口动态监测调查数据和嵌套Logit模型开展实证研究。结果表明：双重多维邻近性对人口再流动的空间选择具有显著而稳健的影响。人口再流动时,会选择与自身知识水平更匹配、与户籍地和前期流入地都更近、信息联系都更强的城市,但社会联系仍主要依靠老家。流动人口具有回到户籍所在省（区、市）的主观意愿,但省内城市普遍机会不多、环境欠佳,缺乏吸引力。相对而言,女性对同乡网络的依赖高于男性;新生代流动人口在很多方面继承了老一代的特点,甚至比后者更依赖老家的信息和社会联系;高学历流动人口在流入地的深度社会融入使其能够利用本地化社会资本,再流动的空间选择也与流入地居民更为类似。     

城市流动人口居住自选择中的空间权衡分析——以成都市为例

基于成都市主城区各街道的流动人口数据,分析2010-2015年流动人口规模的空间分布格局及居住空间分异程度,并从流动人口行为决策的视角选取影响变量,分析其对居住自选择的影响程度及其空间差异,据此揭示居住自选择中的空间权衡过程,探讨流动人口的空间权衡对其居住自选择和居住空间格局形成的作用。结果表明：2010-2015年,成都流动人口在主城区南部和城市中心快速增加,其集聚态势为西高东低;流动人口相较于本地户籍人口表现出一定程度的居住空间分异性;流动人口占常住人口比、居住区面积、房租、公交、企业及生活服务设施对流动人口居住自选择有明显影响,且流动人口占常住人口比、居住区面积和房租影响显著,但影响关系受流动人口空间自相关影响显著;地理加权回归结果显示不同变量对居住自选择的解释能力存在空间差异性,流动人口通过不同变量空间分布的差异性权衡不同区域,以此完成居住自选择并最终形成居住空间格局。     

基于城市创新力的长三角城市群高学历流动人口空间溢出效应研究

高学历流动人口作为城市创新隐性主体,是城市发展不可忽略的一股新生力量。选取2014—2018年长三角城市群26个城市中具有普通高等及以上学历的流动人口等相关数据,运用相关数理和空间模型探究高学历流动人口与城市创新能力的空间关联特征及空间溢出效应。结果表明:在长三角城市群26个城市中,高学历流动人口规模与城市创新能力呈现以上海为核心向周边城市等级扩散的“核心-边缘”格局;高学历流动人口具有高度的空间自相关性并对城市创新能力产生明显的影响,且区域创新格局复杂,两者在局部空间的集聚模式存在差异;高学历流动人口对城市创新能力存在显著的正向空间效应,且间接效应强于直接效应。     

居住选择对流动人口城市居留意愿的影响——基于一项对福建省流动人口的调查

采用2015年福建省流动人口抽样调查数据,使用序次回归模型,系统分析由住房产权类型、居住区位、居住家庭化程度和住房支付能力衡量的居住选择如何影响流动人口的城市居留意愿。结果发现：当将长期居住意愿、户籍迁移意愿和永久定居意愿3部分指标的加和定义为城市居留意愿指标时,流动人口在城市居留意愿远低于预期,真正愿意将长期居住、户籍迁移、永久定居三者统一起来的流动人口不足二成。回归模型结果表明,居住选择的确对流动人口的城市居留意愿产生显著影响,在控制流动人口的个人、家庭特征和流动状况等变量后,拥有住房所有权、居住在中心城区、与家人一起居住和更高的住房支付能力的流动人口,更愿意在城市永久定居。     

流动人口的城市定居意愿及影响因素——以安徽省为例

流动人口市民化是以人为核心的新型城镇化的客观要求，系统探索流动人口的城市定居意愿既是促进流动人口市民化的前提，又能为城市管理提供决策依据，已成为当前地理学、社会学研究的重点。本研究基于2015年中国流动人口动态监测调查数据，以安徽省为案例地，在探讨安徽省人口流动的总体特征上，运用Logistic回归模型，解析流动人口城市定居意愿及影响因素，探究流动人口城市定居意愿的代际差异。结果表明：（1）安徽省流动人口以跨省流动为主，人口流动家庭化趋势明显，流向省外人口主要向长三角城市集聚，但流动人口规模已呈现逐年下降的趋势，经济发展水平和空间距离是影响人口流动的主要原因。（2）安徽省流动人口的定居意愿较高，有随着流入地经济水平的提高而增加的趋势；从新生代与初代流动人口来看，初代流动人口更倾向于选择经济发展较好的城市定居，而新生代流动人口更倾向于选择经济发展中等和较弱的城市定居，但整体差异不大。（3）从流动人口城市定居意愿的影响因素来看，同住人数、流动原因、流动时长、流入地经济发展水平、户口所在地的影响最大；从代际之间来看，性别、就业收入、净收入、就业身份等因素显著影响新生代流动人口，而家属随迁、流动地经济水平、年龄对初代流动人口的影响较为显著。     

东北三省流动人口居留意愿的空间差异及影响因素

基于2015年流动人口动态监测数据,综合运用空间自相关分析,趋势面分析等技术,结合二元Logistic回归模型,对东北三省流动人口居留意愿的空间分布和影响因素特征展开研究。主要发现：① 东北三省流动人口居留意愿呈现出“北高南低,东高西低”的空间格局特征,南北方向上的分异比东西方向大;② 流动人口居留意愿在空间上属于随机分布,齐齐哈尔市和黑河市位于高-高集聚区,哈尔滨市位于低-高集聚区。随着城市规模的增加,流动人口居留意愿呈现出先升后降的特征;③ 个体因素方面,农业户口流动人口、在婚流动人口、高学历流动人口、“80后”流动人口的居留意愿更强;④ 经济特征方面,收入与住房支出分别对居留意愿产生正向和负向影响;⑤ 社会因素方面,流入时间越长、职业类别为“专业技术及办事人员”与“商业服务人员”、就业身份为雇主、参加城镇职工医疗保险的流动人口居留意愿更强。     

中国人口户籍迁移与非户籍迁移的比较

现阶段中国的人口迁移分为户籍迁移和非户籍迁移两类,对二者的比较和整合分析有助于深化对国内人口迁移的理论认识,也便于与国际同类研究相衔接。本文估算了2011—2017年中国地级及以上城市的户籍与非户籍净迁移人口数量,分析和比较了二者的基本空间格局特征及影响因素。结果表明：户籍和非户籍迁移具有总体相似的空间正相关和内陆分异的局部聚类特征,东部沿海三大城市群间具有明显的差异性,两类迁移人口在城市间的分布特征不同且非户籍迁移数量的极差比户籍迁移更大,两类迁移的新增数量均与已有流动人口存量正相关;新增户籍迁移受经济机会差异影响明显,一些经济水平较高的大城市凭借人才政策吸引人口户籍迁入,非户籍迁移主要响应教育、医疗等公共服务差异;户籍迁移的市场化特征随落户限制的放松而不断强化,但存在城市和人口的双向选择性,非户籍迁移出现从经济性迁移转向舒适性迁移的趋势。最后从理论和政策角度探讨了中国人口迁移转型与户籍制度改革方向。     

中国城市新移民的定居意愿及其影响机制

基于广州、东莞、沈阳、成都、杭州、郑州市所获问卷数据,采用描述性统计和Logistic回归模型,探讨中国城市新移民的定居意愿及其影响因素。研究表明,城市新移民总体上呈现较强的定居意愿,其中投资型新移民的定居意愿最强,智力型新移民次之,劳力型新移民最弱。影响新移民定居意愿的主要因素包括户籍因素、社会网络、社会认同、生活满意度和地域差异。与本地人交往和社会认同是影响智力型新移民定居意愿的决定性因素;职业、产权、本地社会资本、社会认同和地域差异是影响劳力型新移民定居意愿的主要因素;就投资型新移民而言,影响其定居意愿的主要因素为人力资本、本地社会资本、户籍状况及其所在的城市。地方政府应根据新移民所属的类型,有针对性地制定社会与空间政策,为新移民提供更为多元化的城市融合路径。     

中国农业转移人口市民化的空间特征与影响因素

本文利用第6 次人口普查数据和公安部门登记数据,分析了全国各省（市、区）需要市民化的农业转移人口的规模、结构以及市民化推进程度的空间特征。研究发现,全国待市民化人口每年新增1510 万,东部沿海以跨省市迁移为主,中部地区以省内迁移为主。采用迁移人口中的落户人口与总迁移人口的比值考察不同地区迁入人口落户难度,发现中部地区落户最易,西北地区其次,东部沿海最难。影响市民化进程的因素,一是高昂的市民化成本,特别是需要政府承担的公共成本部分抑制了市民化进程;二是现行的财政体制下转移人口市民化的成本主要由迁入地政府负担,降低了地方政府的积极性;三是现有产业人口与落户要求不匹配,使得粗放型产业所吸引的就业人群难以达到落户门槛。本文进一步结合户籍制度改革的动力机制分析,从政府投资体制和空间资源配置两方面就不同地区转移人口市民化对策问题进行了初步讨论。     

高学历人才逆向梯次迁移现象及机制研究——以北上广深应聘至武汉的中小学教师为例

本文聚焦于高学历人才“逆向梯次迁移”现象,基于武汉市中小学教师招聘考试数据,运用二元Logistic回归模型分析正规就业驱动下北上广深至武汉的高学历人才逆向梯次迁移,结合粘性理论解释其机制。结果表明：(1)正规就业导向下,高学历人才逆向梯次迁移已成为人才迁移的重要趋势之一,以武汉为目的地的跨省城际迁移中近1/4呈现逆向梯次迁移意愿,非应届生占比高于应届生。(2)“逆向梯次迁移”受粘性因素、个人因素和城市因素影响。粘性因素即“户籍地粘性”与“就学地粘性”起到关键作用;包括“年龄”“毕业学校级别”“学历级别”和“户籍地所在城市级别”在内的个人因素和城市因素也存在影响。(3)与西方受宗教、种族、家庭和个人价值等因素影响不同,基于乡缘、学缘关系产生的户籍地、就学地粘性更深刻作用于中国的高学历人才择业迁移选择,引发逆向梯次迁移现象。     

Precarity among highly educated migrants: college graduates in Beijing,China

The growing knowledge-based and service economies in megacities like Beijing and Shanghai have attracted large numbers of highly educated migrants, whereas their living conditions have drawn plenty of attention. In examining these issues, we conducted an empirical study regarding the precarity among highly educated migrants in Beijing. There are some structural and institutional factors underneath the highly educated migrants’ precarity, as the household registration (hukou) system still plays a significant role in accessing social welfare (urban public housing) and job opportunities in Beijing. Although the new urban poverty has occurred in the city as a result of the questionable policies regarding social distribution and welfare, it can also be argued that some of these migrants view temporary precarity as a strategy toward future upward social mobility – the hope of doing better over the long term.     

城市舒适物、经济机会、城市规模对中国高学历劳动力空间分布的影响

基于中国2010年人口普查资料和社会经济统计等数据,采用空间分析方法探讨中国300个城市高学历劳动力的空间分布特征,并基于负二项回归模型识别其影响因素。研究表明：1）中国城市高学历劳动力规模呈现级差化分异特征,其位序-规模分布符合幂函数特征,在空间上呈现集聚分布和东中西地带性分异的格局;东部沿海地区、辽中南半岛、哈长城市群及内陆省会城市是主要分布地。2）从高学历劳动力占总就业的比例看,北方资源型城市及东部沿海城市群高学历劳动力优势突出,中部和西南地区存在明显“凹陷”;从高学历劳动力和总就业劳动力耦合的结果看,相对占优型和绝对占优型两类城市主要分布在内蒙古和东北的工业城市、京津冀、山东半岛、长三角、珠三角城市群及内地省会城市。3）实证结果表明,高学历劳动力的空间格局受城市舒适物、经济机会及城市规模带来的集聚效应共同影响。从全国层面看,经济机会、城市规模、房价主导高学历劳动力的空间格局,凉爽的夏季气候、优质中学教育资源、游憩及交通资源对其也有重要影响作用。4）在不同规模等级的城市中,高学历劳动力的空间分布均受到经济机会和舒适物的影响,但舒适物因子在各类型城市中发挥的作用差异较大。     

多维邻近性与城-城流动人口的流入地选择——基于嵌套Logit模型的实证分析

基于2017年中国流动人口动态监测调查数据,采用嵌套Logit模型分析了地理、制度、信息和知识等多维邻近性对城-城流动人口流入地选择的影响。结果表明：城-城流动人口倾向于流入与户籍地地理相邻、制度相似、信息联系密切以及与自身知识水平相匹配的城市,这在一定程度上缓解人口向工资水平高、就业机会多和公共服务水平好的大城市集聚的趋势;不同维度的邻近性之间存在替代效应,省内流动能够降低距离对流入地选择的负面影响;多维邻近性的影响强度存在群体差异,女性对知识邻近性更加敏感;新生代流动人口对正式制度和信息邻近的城市有更强的偏好,但受知识邻近性的影响较弱;高学历群体更能远距离、跨省迁移并受到城市间互联网信息联系更强的影响;而有过流动经历的劳动力再流动时更能克服地理、文化和知识距离的限制。     

Modelling the spatial dynamics of Mainland China-born migrants in Australia

Over the past two decades, migration from Mainland China (MC) to Australia has become increasingly significant. In contrast to previous migrant waves, post-2000 MC-born migrants in Australia are more likely to be highly skilled and/or financially independent, and often migrate under skilled, business and investment visa programs. Though scholarship has explored various facets of MC-born migrants’ settlement in Australian cities, the spatial dynamics of settlement, and change over time associated with these shifts in socio-economic profile, have remained unexplored. This paper draws on three census periods, and employs a local indicator of spatial autocorrelation together with a geographically weighted regression. We conclude that the settlement patterns of MC-born migrants in Australia do not follow the ‘straight-line’ assumptions of spatial assimilation theory, nor are they tied explicitly to socio-economic factors in the majority of capital cities. Instead, the settlement patterns of MC-born migrants vary by city: Sydney and Melbourne display the most spatially segmented settlement patterns; while Adelaide and Perth exhibit increasing levels of concentration as the number of MC-born migrants grows. Results indicate that while MC-born migrants are somewhat likely to cluster at the early stage of group formation, within-group spatial patterns are articulated by social attributes as the group grows in size and significance in a metropolitan context.