流动人口家庭化迁移与住房选择分异研究——基于全国25个城市的实证分析
林赛南(1987—),女,浙江永嘉人,博士,副教授,研究方向为城市地理、人口迁移与城镇化。E-mail:sainan.lin@whu.edu.cn |
收稿日期: 2020-09-15
修回日期: 2021-03-22
网络出版日期: 2025-04-17
基金资助
国家自然科学基金项目(41801156)
国家自然科学基金项目(41871129)
国家自然科学基金项目(42001175)
Family Migration and Housing Tenure Choice:Empirical Evidences from 25 Chinese Cities
Received date: 2020-09-15
Revised date: 2021-03-22
Online published: 2025-04-17
解决城市中流动人口的住房问题对于促进社会融合和实现新型城镇化战略具有重要意义。基于全国25个城市流动人口与家庭调查数据,采用结构方程模型分析流动人口在流入地的居住迁移行为、家庭化迁移等特征对其住房选择的作用机理。研究发现:①仅有小部分流动人口在流入城市已购房。其中,社会经济水平越高,越有可能通过迁居改善住房,并获得城市住房。②家庭化迁移已成为流动人口在城市中购房的直接驱动力,起到决定性作用。③流动人口在流入地城市获得住房的机制存在显著的城市差异,非一线城市社会经济水平较高的流动人口在住房选择上呈现出“向上的流动性”,即实现从租房到购房,而一线城市的流动人口即使具有高收入仍很难获得城市住房。建议进一步完善城镇住房保障体系,将流动人口家庭化迁移需求纳入考虑,进而促进流动人口落户,推进新型城镇化战略。
林赛南 , 卢婷婷 , 田明 . 流动人口家庭化迁移与住房选择分异研究——基于全国25个城市的实证分析[J]. 经济地理, 2021 , 41(5) : 95 -102 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2021.05.011
Secure housing tenure in the city is crucial for migrants to achieve social integration and contribute to realization of new-type urbanization in China. Using a large-scale survey of migrants across 25 cities in China,this research examines the relationship among migrants' residential mobility,family migration and housing ownership,by using structural equation modeling. There are three findings based on modeling results. Firstly,only a small proportion of migrants obtain a housing ownership in host cities. Migrants with higher socioeconomic status are more likely to improve their housing through residential mobility and achieve the ownership as a consequence. Secondly,residential mobility and housing ownership is positively related,while the relationship is fully mediated by family migration. That is,family migration has become a determining factor for achieving housing ownership in the host city. Thirdly,there is clear spatial differentiation between types of host cities. Migrants show an upward social mobility in housing tenure choice in non-first-tier cities,whilst migrants' housing tenure choice in first-tier cities is constraint by policy discrimination against the non-locals regardless of their socioeconomic capabilities. It is necessary for urban housing policies to take consideration of the family migration demand in host cities, providing fair opportunities for migrants to settle, and consequently to further promote the new-type urbanization strategy.
表1 样本城市的分类Tab.1 Type of sampled cities |
城市类型 | 一线城市(n=3) | 非一线城市(n=22) |
---|---|---|
名称 | 北京、上海、深圳 | 武汉、成都、西安、郑州、长春、廊坊、霸州、柳州、无锡、江阴、江门、鹤山、襄阳、枣阳、绵阳、崇州、洛阳、巩义、咸阳、兴平、吉林、蛟河 |
表2 描述性统计分析Tab.2 Descriptive analysis |
变量描述 | 一线 城市 (n=870) | 非一线 城市 (n=4 056) | 合计 (n=4 926) | |
---|---|---|---|---|
年龄*(年) | 30.1 (10.4) | 34.0 (11.8) | 33.3 (11.6) | |
性别(%) | 女性 | 37.7 | 40.1 | 39.7 |
男性 | 62.3 | 59.9 | 60.3 | |
最高学历(%) | 大学及以上 | 23.7 | 17.9 | 18.9 |
高中或大专 | 46.7 | 39.8 | 41.0 | |
初中及以下 | 29.6 | 42.3 | 40.1 | |
婚姻状态(%) | 已婚 | 43.8 | 58.6 | 56.1 |
未婚 | 56.2 | 41.4 | 43.9 | |
工作部门(%) | 政府部门 | 20.0 | 17.8 | 18.2 |
其他部门 | 80.0 | 82.2 | 81.8 | |
月收入*(元) | 6 196.6 (7 387.6) | 3 915.0 (4 612.3) | 4 318.0 (5 282.3) | |
迁入地居住时长*(年) | 4.9 (6.2) | 5.1 (6.5) | 5.0 (6.5) | |
迁出地住房情况(%) | 有房产 | 77.8 | 78.3 | 78.2 |
无房产 | 22.2 | 21.7 | 21.8 | |
本地迁居(%) | 有迁居 | 70.0 | 56.7 | 59.1 |
没有迁居 | 30.0 | 43.3 | 40.9 | |
家庭化迁移(%) | 同家人居住 | 37.2 | 40.1 | 39.6 |
独自居住 | 62.8 | 59.9 | 60.4 | |
住房选择(%) | 获得住房产权 | 4.6 | 12.2 | 10.9 |
市场租赁 | 52.4 | 46.1 | 47.2 | |
单位租赁 | 25.3 | 19.7 | 20.6 | |
其他 | 17.7 | 22.0 | 21.3 |
注:“*”代表变量分析结果为平均数,括号内为方差。 |
表3 基于全样本的结构方程模型结果Tab.3 Regression results of structure equation model (full model) |
本地迁居 | 家庭化迁移 | 住房获得 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | |||
本地迁居 | 0.047*** | 0.013 | 0.005 | 0.009 | ||||
家庭化 | 0.040*** | 0.010 | ||||||
年龄 | -0.002** | 0.001 | 0.000 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | ||
性别(1=女性) | -0.006 | 0.014 | 0.047*** | 0.013 | 0.020* | 0.009 | ||
学历(1=大学及以上) | 0.031*** | 0.006 | -0.013* | 0.006 | 0.027*** | 0.004 | ||
婚姻(1=已婚) | 0.084*** | 0.018 | 0.389*** | 0.016 | 0.067*** | 0.012 | ||
月收入(log) | 0.033** | 0.012 | 0.016 | 0.011 | 0.039*** | 0.008 | ||
工作部门(1=政府) | -0.096*** | 0.018 | 0.041* | 0.017 | -0.009 | 0.012 | ||
本市居住时长 | 0.016*** | 0.001 | 0.009*** | 0.001 | 0.007*** | 0.001 | ||
城市类型(1=一线城市) | 0.112*** | 0.019 | 0.021 | 0.017 | -0.086*** | 0.012 | ||
保留老家住房(1=是) | -0.002 | 0.011 | ||||||
常数 | 0.152 | 0.102 | 0.021 | 0.093 | -0.415*** | 0.065 | ||
RMSEA | 0.022 | |||||||
CFI | 0.997 |
注:*、**、***表示分别在5%、1%、0.1%显著水平上通过检验。 |
表4 基于城市类型比较的结构方程模型结果Tab.4 Regression results of structure equation model by city groups |
一线城市 | 非一线城市 | ||||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
本地迁居 | 家庭化迁移 | 城市住房 | 本地迁居 | 家庭化迁移 | 城市住房 | ||||||||
系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | ||
本地迁居(1=迁居) | 0.037 | 0.033 | -0.003 | 0.016 | 0.049** | 0.015 | 0.008 | 0.011 | |||||
家庭化迁移(1=有家庭) | 0.054** | 0.016 | 0.037** | 0.012 | |||||||||
年龄 | 0.003 | 0.002 | 0.000 | 0.002 | -0.001 | 0.001 | -0.003*** | 0.001 | -0.001 | 0.001 | 0.001 | 0.001 | |
性别(1=女性) | 0.017 | 0.032 | 0.097** | 0.031 | 0.005 | 0.015 | -0.012 | 0.016 | 0.036* | 0.015 | 0.025* | 0.011 | |
学历(1=大学及以上) | 0.016 | 0.014 | -0.011 | 0.014 | 0.013* | 0.007 | 0.033*** | 0.007 | -0.014* | 0.006 | 0.030*** | 0.005 | |
婚姻(1=已婚) | 0.058 | 0.039 | 0.363*** | 0.038 | -0.004 | 0.019 | 0.090*** | 0.020 | 0.396*** | 0.018 | 0.082*** | 0.014 | |
月收入(log) | 0.078** | 0.025 | 0.010 | 0.024 | 0.013 | 0.011 | 0.020 | 0.014 | 0.018 | 0.012 | 0.047*** | 0.009 | |
工作部门(1=政府) | -0.084* | 0.038 | -0.011 | 0.037 | 0.009*** | 0.018 | -0.098*** | 0.021 | 0.054** | 0.019 | -0.013 | 0.014 | |
本市居住时长 | 0.010** | 0.003 | 0.009** | 0.003 | 0.009 | 0.001 | 0.016*** | 0.001 | 0.009*** | 0.001 | 0.006*** | 0.001 | |
保留老家住房(1=是) | -0.017 | 0.017 | 0.002 | 0.013 | |||||||||
常数 | -0.180 | 0.208 | 0.084 | 0.202 | -0.133 | 0.097 | 0.273 | 0.118 | 0.015 | 0.106 | -0.516 | 0.078 | |
RMSEA | 0.035 | ||||||||||||
CFI | 0.993 |
注:*、**、***表示分别在5%、1%、0.1%显著水平上通过检验。 |
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