青藏高原流动人口居留意愿及影响因素

doi:10.11821/dlxb202109008

地理学报 ›› 2021, Vol. 76 ›› Issue (9): 2142-2156.doi: 10.11821/dlxb202109008

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青藏高原流动人口居留意愿及影响因素

刘振¹(), 刘盛和¹^,², 戚伟¹^,²(), 金浩然³

1.中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101
2.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049
3.住房和城乡建设部政策研究中心,北京 100835

收稿日期:2021-02-22 修回日期:2021-08-23 出版日期:2021-09-25 发布日期:2021-11-25
通讯作者: 戚伟(1989-), 男, 江苏泰州人, 副研究员, 中国地理学会会员(S110007891A), 主要从事城市地理与人口地理研究。E-mail: qiwei@igsnrr.ac.cn
作者简介:刘振(1990-), 男, 山东滨州人, 博士, 助理研究员, 主要从事城市地理和人口地理研究。E-mail: lzhgeog@sina.cn
基金资助:
第二次青藏高原综合科学考察研究(2019QZKK1005);国家自然科学基金项目(42001166)

The settlement intention of floating population and the factors in Qinghai-Tibet Plateau: An analysis from the perspective of short-distance and long-distance migrants

LIU Zhen¹(), LIU Shenghe¹^,², QI Wei¹^,²(), JIN Haoran³

1. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
3. Policy Research Center, Ministry of Housing and Urban-Rural Development, Beijing 100835, China

Received:2021-02-22 Revised:2021-08-23 Published:2021-09-25 Online:2021-11-25
Supported by:
Second Tibetan Plateau Scientific Expedition and Research Program(2019QZKK1005);National Natural Science Foundation of China(42001166)

摘要/Abstract

摘要：

流动人口是青藏高原人口增长的重要动力,其城镇居留意愿关乎青藏高原城镇化的可持续发展。利用2017年中国流动人口动态监测调查数据,测算青藏高原流动人口城镇居留意愿,根据来源地是否在青藏高原地域范围内,划分近程和远程流动人口,解析近程和远程流动人口城镇居留意愿的分异特征,建立多层Logistic回归模型,探讨流动人口城镇居留意愿及其近远程分异的影响因素。主要发现如下：① 青藏高原流动人口总体城镇居留意愿不高,仅有约32%的流动人口打算在城镇地区长期居留;除拉萨、西宁和海西等少数地区外,多数地区该比例仅约为10%。② 近程流动人口城镇居留意愿明显高于远程流动人口,但近程流动人口在多数地区的居留意愿仍低于20%。③ 受教育程度、收入水平、城镇医疗保险、社会融合程度以及流入地的经济发展水平、自然条件等因素对流动人口城镇居留意愿具有显著正向影响。④ 近程和远程流动人口城镇居留意愿分异与流动原因、社会融合程度等方面的差异密切相关。最后,针对青藏高原的特殊性,提出差异化的流动人口高质量城镇化政策建议。

关键词: 青藏高原, 流动人口, 城镇化, 居留意愿, 近远程

Abstract:

The floating population has become an important driving force of population growth in the Qinghai-Tibet Plateau in recent years, and thus the settlement intention of the floating population is of vital importance to the sustainable urbanization of the Qinghai-Tibet Plateau. Based on the data of China's floating population dynamic monitoring survey in 2017, this paper measured the settlement intention of the floating population in the study area, and according to their migration source of Qinghai-Tibet Plateau area, and distinguished the short- and long-distance floating population, and then compared their settlement intentions. Following this, we built a multi-level logistic regression model to analyze the underlying driving forces of the settlement intentions of the floating population as well as the possible differences between the short- and long-distance floating population. The main findings are as follows: (1) The overall settlement intention of the floating population in the plateau area was not high, and only about 32% of the floating population intend to stay in the urban areas for a long time; except for Lhasa, Xining and Haixi, that proportion is only about 10% of the prefecture units. (2) The settlement intention of the short-distance floating population was significantly higher than that of the long-distance floating population, but the percentages of the short-distance floating population with long-term settlement intention in most prefecture units were still less than 20%. (3) Education level, income level, urban medical insurance, social integration, economic development level and natural conditions of the inflow destinations have significant influence on the settlement intention of the floating population. (4) The difference of settlement intention between short- and long-distance floating population was closely related to the migration motivation and the social integration. Based on the above findings, this paper suggests that it is necessary to take targeted measures to improve the settlement intention of the short- and long-distance floating population in terms of the influencing factors, and also explore the suitable urbanization pattern for the Qinghai-Tibet Plateau area, such as promoting the local urbanization.

Key words: Qinghai-Tibet Plateau, floating population, urbanization, settlement intention, short-distance, long-distance

刘振, 刘盛和, 戚伟, 金浩然. 青藏高原流动人口居留意愿及影响因素[J]. 地理学报, 2021, 76(9): 2142-2156.

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图/表 8

图1

表1

图2

图3

表2

图4

表3

表4

参考文献 28

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影响因素	指标名称	变量说明	均值	标准差
个体层次因素
人口学因素	性别	女=0,男=1	0.56	0.49
	年龄	20世纪70年代之前=4,70年代=3,80年代=2,90年代及之后=1	2.38	1.04
	受教育程度	专科及以上学历=1,否=0	0.09	0.28
	民族	藏族=1,其他(主要为汉族)=0	0.17	0.37
就业因素	收入水平	连续变量	0.65	0.49
	职业类型
	白领人员	白领人员=1,否=0	0.03	0.17
	商业服务人员	商业服务人员=1,否=0	0.57	0.49
	生产运输操作人员	生产运输设备人员=1,否=0	0.09	0.29
	其他人员	其他人员=1,否=0	0.31	0.46
	劳动合同	有固定劳动合同=1,否=0	0.10	0.31
公共服务因素	城镇医疗保险	有城镇医疗保险=1,否=0	0.07	0.27
流动特征因素	流动范围	近程迁移=1,远程迁移=0	0.40	0.49
	流动方式	家庭迁移=1,否=0	0.54	0.50
	流动原因
	务工/工作	务工/工作=1,否=0	0.46	0.49
	家属随迁	家属随迁=1,否=0	0.09	0.28
	其他	其他(主要为经商)=1,否=0	0.45	0.50
	户籍地	农村=1,城镇=0	0.81	0.39
社会融合	社会融合程度	连续变量	8.96	3.03
区域层次因素
城市行政等级	城市行政等级	西宁或拉萨=1,其他=0	0.48	0.50
经济发展水平	人均GDP	人均地区生产总值(万元),连续变量	6.29	1.95
自然条件	人口密度	常住人口与区域总面积之比(人/km²）,连续变量	83.07	127.60

指标名称	All-Model0	All-Model1	All-Model2	All-Model3
个体层次因素
性别(女性)		0.181^***	0.172^***	0.166^***
年龄		0.180^***	0.186^***	0.181^***
受教育程度(专科以下)		0.221^*	0.259^**	-0.130
民族(其他：主要为汉族)		0.087^**	0.228^*	0.244^**
收入水平		0.002^***	0.001^***	0.001^***
职业类型(生产人员)
白领人员		0.396	0.266	0.318
商业服务人员		0.213	0.201	0.159
其他人员		0.406^***	0.434^***	0.380^***
劳动合同		-0.235^*	-0.228^*	-0.202^*
城镇医疗保险(无)		1.313^***	1.082^***	1.076^***
流动范围(省外)		1.090^***	0.850^***	0.818^***
流动方式(独自流动)		0.231^***	0.141^***	0.129^*
流动原因(其他：主要为经商)
务工/工作		-0.246^***	-0.223^***	-0.002
家属随迁		0.410	0.143	0.357^***
户籍地(城镇)		-0.264^***	-0.252	-0.001^***
社会融合程度		0.533^***	0.491^***	0.482^***
区域层次因素
城市行政等级			0.449^***	1.152^***
人均GDP			0.068^***	0.068^***
人口密度			0.003^***	0.002^***
交互项
城市行政等级×受教育程度				0.724^***
城市行政等级×务工				-0.440^***
城市行政等级×家属随迁				-0.387^*
城市行政等级×户籍地				-0.423^***
常数项	-1.294^***	-2.163^***	-2.678^***	-2.931^***
var(常数项), σ²_u₀(随机效应)	0.798^***	0.721^***	0.612^***	0.629^***
样本量	8277	8277	8277	8277
Log‐likelihood	-4886.1	-4705.7	-4538.3	-4525.1

指标名称	Short-Model0	Short -Model1	Short -Model2	Short-Model3
个体层次因素
性别(女性)		0.113	0.085	0.063
年龄		0.248^***	0.240^***	0.228^***
受教育程度(高中及以下)		0.211	0.211	-0.320
民族(其他：主要为汉族)		0.060^*	0.305^*	0.297^*
收入水平		0.009^***	0.002^***	0.004^**
职业类型(生产人员)
白领人员		0.197	0.109	0.189
商业服务人员		-0.032	-0.021	-0.034
其他人员		0.553^***	0.562^***	0.512^***
劳动合同		-0.091	-0.187	-0.172
城镇医疗保险(无)		1.121^***	0.831^***	0.872^***
流动方式(独自流动)		0.289^***	0.260^***	0.211^**
流动原因(其他：主要为经商)
务工/工作		-0.250	-0.381	-0.166
家属随迁		0.262^*	0.040^*	0.020^*
户籍地(城镇)		-0.530^***	-0.501^***	0.326
社会融合程度		0.469^***	0.339^***	0.344^***
区域层次因素
城市行政等级			0.826^***	2.026^**
人均GDP			0.131^***	0.131^***
人口密度			0.004^***	0.003^***
交互项
城市行政等级×受教育程度				0.989^***
城市行政等级×务工				-0.311^*
城市行政等级×家属随迁				0.016
城市行政等级×户籍地				-1.205^***
常数项	-0.997^***	-0.838	-1.871^***	-2.671^***
var(常数项), σ²_u₀(随机效应)	0.826^***	0.767^***	0.351^***	0.399^***
样本量	3306	3306	3306	3306
Log‐likelihood	-2137.1	-2111.7	-2011.1	-1999.1

指标名称	Long-Model0	Long-Model1	Long-Model2	Long-Model3
个体层次因素
性别(女性）		0.241^***	0.212^***	0.201^**
年龄		0.083^**	0.081^***	0.089^**
受教育程度(高中及以下)		0.219^*	0.252^*	0.089
民族(其他：主要为汉族)		1.218^*	1.113^*	0.998^*
收入水平		0.004^***	0.004^***	0.003^***
职业类型(生产人员)
白领人员		0.573^*	0.411^*	0.476^*
商业服务人员		0.418^**	0.301^*	0.301^*
其他人员		0.119	0.115	0.091
劳动合同		-0.354	-0.218	-0.276
城镇医疗保险(无)		1.599^***	1.391^***	1.432^***
流动方式(独自流动)		0.181^***	0.048^***	0.076^***
流动原因(其他：主要为经商)
务工/工作		-0.163^*	-0.107^*	-0.093
家属随迁		0.519^*	0.287^*	0.631^***
户籍地(城镇)		0.017	0.073	-0.139
社会融合程度		0.481^***	0.392^***	0.411^***
区域层次因素
城市行政等级			-0.009	0.001
人均GDP			0.198^***	0.132^***
人口密度			0.002^***	0.001^***
交互项
城市行政等级×受教育程度				0.539^*
城市行政等级×务工				-0.310^*
城市行政等级×家属随迁				-0.796^**
城市行政等级×户籍地				0.299
常数项	-1.588^***	-2.334^***	-2.132^***	-2.585^***
var(常数项), σ²_u₀(随机效应)	0.752^***	0.708^***	0.710^***	0.693^***
样本量	4971	4971	4971	4971
Log‐likelihood	-2586.5	-2559.3	-2493.2	-2488.2

青藏高原流动人口居留意愿及影响因素

The settlement intention of floating population and the factors in Qinghai-Tibet Plateau: An analysis from the perspective of short-distance and long-distance migrants

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[1]	李文君, 李鹏, 封志明, 游珍, 肖池伟. 基于人居环境特征的青藏高原“无人区”空间界定[J]. 地理学报, 2021, 76(9): 2118-2129.
[2]	冯三三, 卢宏玮, 姚天次, 刘云龙, 唐孟, 冯玮, 卢静昭. 青藏高原典型区微塑料分布特征及来源分析[J]. 地理学报, 2021, 76(9): 2130-2141.
[3]	丁锐, 史文娇. 1993—2017年气候变化对西藏谷物单产的定量影响[J]. 地理学报, 2021, 76(9): 2174-2186.
[4]	林李月, 朱宇, 林坤, 柯文前. 两栖生计下中国流动人口城镇购房意愿的空间特征和影响因素[J]. 地理学报, 2021, 76(6): 1350-1365.
[5]	孙平军, 王柯文. 中国东北三省城市收缩的识别及其类型划分[J]. 地理学报, 2021, 76(6): 1366-1379.
[6]	侯光良, 兰措卓玛, 朱燕, 庞龙辉. 青藏高原史前时期交流路线及其演变[J]. 地理学报, 2021, 76(5): 1294-1313.
[7]	王少剑, 崔子恬, 林靖杰, 谢金燕, 苏坤. 珠三角地区城镇化与生态韧性的耦合协调研究[J]. 地理学报, 2021, 76(4): 973-991.
[8]	马海涛, 孙湛. 中亚五国综合城镇化水平测度及其动力因素[J]. 地理学报, 2021, 76(2): 367-382.
[9]	黄海, 田尤, 刘建康, 张佳佳, 杨东旭, 杨顺. 藏东地区斜坡土壤冻融侵蚀力学机制及敏感性分析[J]. 地理学报, 2021, 76(1): 87-100.
[10]	宋周莺, 祝巧玲. 中国边境地区的城镇化格局及其驱动力[J]. 地理学报, 2020, 75(8): 1603-1616.
[11]	封志明, 李文君, 李鹏, 肖池伟. 青藏高原地形起伏度及其地理意义[J]. 地理学报, 2020, 75(7): 1359-1372.
[12]	孙思奥, 王晶, 戚伟. 青藏高原地区城乡虚拟水贸易格局与影响因素[J]. 地理学报, 2020, 75(7): 1346-1358.
[13]	梁馨月, 徐梦珍, 吕立群, 崔一飞, 张风宝. 基于地貌特征的青藏高原边缘泥石流沟分类[J]. 地理学报, 2020, 75(7): 1373-1385.
[14]	冯雨雪, 李广东. 青藏高原城镇化与生态环境交互影响关系分析[J]. 地理学报, 2020, 75(7): 1386-1405.
[15]	许珺, 徐阳, 胡蕾, 王振波. 基于位置大数据的青藏高原人类活动时空模式[J]. 地理学报, 2020, 75(7): 1406-1417.