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中国流动人才居留意愿和时长的空间分布及影响因素_王珩.pdf

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资源描述

1、王珩,龚岳.中国流动人才居留意愿和时长的空间分布及影响因素 J.地理科学,2023,43(1):61-71.Wang Heng,Gong Yue.Spatial distribution and influencingfactors of migrant talents settlement intention and settlement duration in China.Scientia Geographica Sinica,2023,43(1):61-71.doi:10.13249/ki.sgs.2023.01.007中国流动人才居留意愿和时长的空间分布及影响因素王珩1,龚岳2(1.北

2、京大学深圳研究生院城市规划与设计学院,广东 深圳 518055;2.武汉大学城市设计学院,湖北 武汉 430072)摘要摘要:基于 2017 年流动人口动态监测数据,引入时间的新维度,采用空间自相关等方法,在城市尺度上刻画流动人才居留状况的空间分布格局;采用多项 Logistic 回归,分析流动人才居留意愿和实际居留时长的影响因素。结果发现:流动人才居留意愿与实际居留时长的空间分布格局均呈现南北差异。流动人才的居留意愿和实际居留时长差异明显,大量人才虽然在流入地短期居留,但多有长期居留意愿。随着人才主观居留意愿和客观居留时长增加,舒适物对人才居留的影响在增加。影响流动人才长期居留意愿和实际长期

3、居留的主要因素存在较大差异,流动人才长期居留意愿更大程度上受人才自身特征影响,而实际长期居留更大程度上受流入地因素影响。关键词关键词:流动人才;居留意愿;居留时长;舒适物中图分类号中图分类号:C924.2文献标识码文献标识码:A文章编号文章编号:1000-0690(2023)01-0061-11 21 世纪是知识经济的时代,人才对促进创新和经济增长的作用愈显突出1-2。吸引和留住人才已成为重要的全球性议题和中国的国家战略1,3。在激烈的人才争夺战中,欠发达地区面临人才流失的困境,即使是发达城市和国际机构,都存在人才流失的挑战,因此能否留住人才,对城市乃至国家发展都意义重大4-6。近年来,中国人

4、才研究成为热点,关注人才居住地选择、流动路径和网络以及时空格局演变等,但较为缺乏城市中人才已居留时长与希望继续居留时长(居留意愿)的相关研究5-8。对人才而言,已居留时长表征其实际居留状况,而居留意愿表征其未来居留愿望;对组织和城市而言,已居留时长表征其已拥有的人力资本,而居留意愿表征其未来可能拥有的人力资本。人才频繁流动一方面会对个体造成迁移成本过高等问题,另一方面会影响城市和区域人力资源储备和配置,一些长期居留的高端人才离开也可能对其造成重大影响,进而影响创新发展9-10。因此,城市不仅要吸引更要留住人才,关注人才居留现状及其继续居留意愿。人才迁移相关理论,主要从市场和社会视角出发,探讨人

5、才吸引集聚的影响因素。新古典经济学理论和人力资本理论认为在宏观层面,国际移民起源于地理区域之间劳动力市场供需不平衡带来的工资差异;在微观层面,个体的迁移决定被认为是一个理性人基于成本效益分析后所做出的,只有当所有加权项目的净收益为正时,迁移才会发生,而人才如同其他劳动力一样,迁移主要是受到收入和工作等经济机会吸引 11-12。在西方国家进入后工业化时代和全球化背景下,生活质量(quality of life)与城市舒适性(urban amenities)被用于解释人口流动。学者一般将舒适物归纳为自然舒适物(如气温、空气质量)、文化和商业舒适物(如图书馆、博物馆和商业设施)、生活环境(如交通基础

6、设施、教育和医疗公共服务)和社会舒适物(如社会服务福利、包容性和多样性)13-16。收稿日期收稿日期:2022-01-05;修订日期修订日期:2022-03-22基金项目基金项目:国家自然科学基金项目(41641006)、中国当代社会治理研究项目(中国人口福利基金会和招商局慈善基金会)资助。Founda-tion:National Natural Science Foundation of China(41641006),Contemporary Social Governance Research Program of China(China Popula-tion Welfare Foun

7、dation and China Merchants Charity Foundation).作者简介作者简介:王珩(1997),女,吉林吉林人,硕士,研究方向为人才迁移和住房。E-mail:通讯作者通讯作者:龚岳。E-mail: 第 43 卷第 1 期地理科学Vol.43 No.12023 年 01 月Scientia Geographica SinicaJan.,2023中国对于人才流动影响因素的研究主要集中在经济和城市舒适度两方面7。经济因素包括收入水平、经济规模、投资竞争力等,其中城市经济规模和收入水平的影响最显著7,17。中国沿用西方舒适物视角的研究,一般将 urban amenit

8、ies 翻译为城市舒适性与城市舒适物两种18-20。王一凡等将城市舒适性划分为自然环境、文化、教育和交通设施,认为城市舒适性能有效吸引毕业生流入18。马凌等结合中国语境构建舒适物系统,其中包括自然、文化、商业、交通、卫生和社会 6 类舒适物19。与西方普遍重视自然和社会舒适物水平不同,国内研究更加重视医疗、教育、文化和商业舒适物以及交通设施的指标构建18-20。此外,研究发现人口学特征、人力资本等个体因素也对人才流动有显著影响21。然而人才居留作为人口迁移的重要组成部分,表征人才在一定时间内的居住状况及其转变(如暂居和定居),并不等同于人才吸引和集聚。能够吸引人才的因素,并不一定能留住人才,因

9、此需要对人才居留的意愿、实际状况和影响因素等问题展开系统的实证研究。综上所述,现有研究对人才居留问题缺乏关注,不足之处在于:首先,缺乏对人才居留时长和意愿空间分布的探讨,而人才的居留时长、意愿及其空间格局会对城市发展产生很大影响;其次,已有研究没有区分城市吸引人才和留住人才的影响因素,较为缺乏对于人才居留影响因素的深入研究,尤其缺乏区分主观居留意愿和客观居留时长影响因素异同的研究;最后,研究多以 5 a 为界区分流动人口是否长期或永久居留,少数以定居与否作为指标,但其非留即走的二元逻辑,忽略了人才居留的内部差异与存在不同时长居留的实际情况6,22-23。本文详细刻画流动人才在城市中的居留时长和

10、意愿的空间分布状况,并从人口特征、流迁模式、经济、舒适物 4 个方面对其居留时长及意愿的影响展开比较分析。研究旨在:揭示不同居留状态的人才空间分布格局特征及差异,从时间的新维度反应城市人力资本的分布和集聚状况,丰富人才迁移实证研究的视角;从居留意愿及实际居留时长两个角度出发,建构不同于已有研究中的新因变量,分析影响流动人才不同居留状态的各种因素及其异同点,拓展人才迁移影响因素及其作用的实证研究,并提出促进城市人才居留的政策建议。1 数据来源及研究方法本文采用国家卫生健康委的 2017 年中国流动人口动态监测调查数据(CMDS2017,https:/ 31 个省(区、市),采用与规模成比例的 P

11、PS 抽样方法,对流入地居住超过 1 个月、15 周岁及以上的非本地区(县、市)流动人口发放问卷,共收集 169 989 份有效样本。已有研究中人才定义多从受教育程度的视角出发,认为高学历群体具有较高人力资本,常用大专及以上学历的人口或劳动力来测度,因此本文将样本中具备非本地户籍、大专及以上学历的流动人口定义为流动人才,并将其作为本文的研究对象6,24。此外,经济因素及舒适物样本来源于 2017 年的中国统计年鉴25,高端购物中心数量是基于2017 年全国 190 家重点商场业绩统计报告(https:/ 3 个数据集,去除居留意愿问题中回答“没想好”的样本以及部分地级行政单元(如自治区、州、盟

12、等)的数据缺失样本后,最终得到有效样本量 18 708 份。全文研究未含港澳台数据。1.1空间自相关分析空间自相关分析全局空间自相关分析。全局空间自相关指数(Global Morans I)反映全国范围内流动人才占比空间自相关的整体水平;局部空间自相关分析。局部空间自相关系数(Local Morans I)揭示各地区与相邻地区空间关联性。文中指各地区流动人才占比与其周边地区的空间差异程度及其显著程度24。1.2多多项项 Logistic 回归回归模型的被解释变量“居留意愿”和“实际居留时长”为多分类变量,因此采用多项 Logistic 模型26,分析流动人才在流入地居留意愿及实际居留时长的影响

13、因素。模型 1 的被解释变量为流动人才居留意愿(即希望继续居留的时长),根据调查问卷中“今后一段时间,您是否打算继续留在本地?”及“如果您打算留在本地,您预计自己将在本地留多久?”两个问题设置,后者共设 12、35、610、10 a 以上、定居和没想好 6 个选项,考虑到 10 a 以上区间包含年数较长并且和定居类似,因此与定居合并为长期居留类型,再根据已有研究划分方式将 5 a 及以下划分为短期居留,其余时间段为中期居留,即将被解释变62地理科学43 卷 量划分为 3 类:长期居留(10 a 以上及定居)、中期居留(610 a)、短期居留(5 a 及以下),其中以短期居留为参照组。模型 2

14、的被解释变量为实际居留时长,具体为截至到 2017 年 5 月问卷调查时流动人才已居留时长,根据问卷中“本次流动时间?”这一问题设置,与居留意愿划分方式相同,分为 3 类:长期居留(10 a 以上)、中期居留(610 a)、短期居留(5 a 及以下),其中以短期居留为参照组。参考已有文献选取解释变量,如表 1 所示。1)个体特征:已有文献表明年龄、性别、户口、家庭、人才类型及就业单位对人口迁移具有显著影响,同时高学历、高收入人口居留意愿更强,住房支出增加也会提升流动人口居留意愿6,21-22,27。人才类型根据国家中长期人才发展规划纲要(20102020 年)(http:/ Florida 等

15、对人才的分类28,划分为管理类、专业技术类及其他共 3 类。因此本文采用年龄、性别、户口性质、受教育程度、人才类型、就业单位性质、月工资收入、住房支出、家庭成员数及配偶户籍地反映流动人才个体特征。2)流迁模式:已有研究发现,流动时间可以正向影响流动人口居留意愿,且影响流动人口居留的因素存在一定空间差异22,27。因此本文采用流动时间、流动范围和流入地地理分区反映人才流迁模式的差异。3)经济发展:已有研究表明,人才倾向于在具有较高就业潜力与生活水平的地区集聚29-30。由于就业潜力最终取决于经济发展水平,因此本文采用 表表 1解释变量基本统计信息解释变量基本统计信息Table 1 Descrip

16、tion of explanatory variables 变量名变量赋值均值方差最小值最大值性别1=男,2=女1.500.251.002.00年龄1=25岁及以下,2=2535岁,3=35岁及以上2.060.361.003.00户口性质1=非农业,2=农业1.460.251.002.00受教育程度1=研究生,2=本科,3=大专2.540.321.003.00人才类型1=管理类,2=专业技术类,3=其他2.470.501.003.00就业单位性质1=无工作,2=私有,3=公有2.050.321.003.00月工资收入(对数)连续变量7.329.260.0011.70住房支出(对数)连续变量5.

17、0912.010.0011.29配偶户籍地1=非本地户口,2=无配偶,3=本地户口1.890.841.003.00家庭成员数/人连续变量2.841.291.009.00流动时间/a连续变量5.4824.920.0051.00流动范围1=跨省流动,2=跨市流动1.450.251.002.00流入地地理分区1=西部,2=中部,3=东北,4=东部2.841.761.004.00地区失业率/%连续变量2.980.701.404.20在岗职工平均工资/万元连续变量8.155.720.7312.27人均地区生产总值/万元连续变量9.0611.191.1921.5520122016年1月均温/连续变量2.0

18、663.0218.8417.7020122016年7月均温/连续变量27.058.1716.9829.86每万人拥有医生数/人连续变量38.18327.618.7582.99每万人拥有公共汽车数/辆连续变量10.37158.830.2686.56每1000名中学生拥有教师数/人连续变量92.10585.2345.53208.10每1000名小学生拥有教师数/人连续变量59.73106.1039.20114.10每万人公共图书馆藏书量/本连续变量23.25502.870.55173.65每万人拥有绿地面积/m2连续变量33.57769.510.15226.97每10万人拥有高端购物中心数/座连续

19、变量0.180.020.000.70社会包容度评价1=很低,2=较低,3=较高,4=很高3.430.331.004.00注:不含港澳台数据。1 期王珩等:中国流动人才居留意愿和时长的空间分布及影响因素63 人均地区生产总值和失业率测度地区就业机会,采用在岗职工平均工资测度地区间相对生活水平差异。4)舒适物:已有研究发现,舒适物是吸引人才和影响其集聚的重要因素13-16,18-20。因此本文采取近5 a 的 1、7 月平均气温来衡量地区间的气候差异,采取公共图书馆藏书量、绿地面积和高端购物中心反映社会文化氛围与生活质量,采取人们普遍看重医疗、交通和教育资源衡量地区间的社会服务水平差异,以及根据调

20、查问卷中“我觉得本地人愿意接受我成为其中一员”这一问题表征社会包容度感知。但需要注意的是,经济和舒适物因素可能促进人才长期居留,但人才长期居留同样可能改变城市经济及舒适物状况。为防止内生性,本文选取提前 1 a,即 2016 年的流入地因素。2 流动人才的空间格局与特征2.1居留意愿及实际居留时长的空间格局居留意愿及实际居留时长的空间格局以地级及以上行政单元作为基本分析单元,将单元中具有各类居留时长和意愿的人才占人才总数的比作为指标,分别绘制居留时长和意愿的空间分布图(图 1)。通过比较中国人才在现状和未来可能性两个维度上的空间格局,可以反映中国城市中人才群体客观实际居留时长和主观希望居留时长

21、之间的差异,据此划分五大类地区:高水平(0.861.00)、较高水平(0.710.85)、中等水平(0.410.70)、较低水平(0.160.40)、低水平(00.15)。总体而言,从流动人才实际长、中、短期居留的分布情况来看,中等及以上水平的城市数量占全国城市总数量的比分别为 4.41%,14.92%和 86.78%,其中,研究生占比分别为 8.33%,14.58%,84.38%,本科生占比分别为 12.30%,29.51%,83.20%,专科生占比分别为 19.63%,34.81%,85.93%,在流入地实际短期居留的人才占大多数;从流动人才长、中、短期居留意愿的分布情况来看,中等及以上水

22、平的城市数量占全国城市总数量的比分别为 77.63%,2.03%和 32.20%,其中,研究生占比分别为 77.08%,5.21%,25.00%,本科生占比分别为 76.23%,9.02%,44.26%,专 科 生 占 比 分 别 为 77.78%,8.52%,47.41%,愿意在流入地长期居留的人才占大多数。流动人才实际居留类型为短期的高值区(中等及以上水平城市)占比最高,即实际情况下人才流动性很高,但多数人才具有在流入地长期居留的意愿,形成大量长期居留意愿高值区,说明实际居留状况与未来居留愿望之间高度不匹配,大量人才不满足 基于审图号:GS2019(1825)(自然资源部监制)制图,底图无

23、修改;不含港澳台数据图 1 流动人才实际居留时长和居留意愿的空间格局Fig.1 Spatial distribution of migrant talents with various types of actual settlement duration and settlement intention64地理科学43 卷 短期居留现状,希望在流入地长期居留,因此有必要完善人才居留相关政策,以满足大量人才长期居留意愿,促进人才定居。研究生、本科生和专科生实际长期居留占比与长期居留意愿占比的比值分别为 0.11、0.16 和 0.25,即客观居留情况与未来居留愿望的不匹配程度在 3 类群体中依

24、次降低。如图 1 所示,流动人才实际长、中期居留分布的低水平地区面积较大,高水平地区面积很小,各省会(首府)城市及直辖市人才中实际长、中期居留人才占比也均保持较低水平,且排名前四位皆为北京、上海、呼和浩特和天津(图 2a);实际短期居留的高水平地区连绵分布于长江流域附近,呈现出“北南”递增趋势,各省会(首府)城市及直辖市人才中实际短期居留人才占比是各省(区、市)占比的高值区,除北京市(43.4%)、上海市(40.2%)外,其他省会(首府)城市及直辖市比值均高于 50%(图 2a)。与实际居留分布情况相比,流动人才长期居留意愿分布的高水平地区面积显著扩大,集中分布于环渤海地区、川渝地区,稀疏分布

25、在直辖市、省会(首府)城市及周边发达城市,以及东部和南部沿海城市,整体格局呈现“西东”“南北”递增的趋势,各省会(首府)城市及直辖市人才中具有长期居留意愿人才占比是各省(区、市)占比的高值区,其比值均高于 50%(图 2b);中期居留意愿分布的低水平地区面积略有扩大;短期居留意愿的高水平地区分布较为分散,呈现“北南”递增格局。2.2空间自相关分析空间自相关分析以各地级行政单元中具有各类居留时长和意愿的人才占人才总数的比作为指标,通过全局空间自相关分析,衡量全国范围内具有各类居留时长和意愿的人才群体空间集聚的整体水平。通过局部空间自相关分析,测度具有各类居留时长和意愿的人才群体在城市尺度上的空间

26、集聚状况。通过比较两者的集聚状况,能在现状和未来可能性两个维度上阐明中国人才人力资本空间集聚状况,即城市实际拥有和未来可能拥有的人力资本集聚状况,两者差异能反映城市未来人力资本集聚的可能变化。通过全局空间自相关分析,显示流动人才空间分布具有一定空间集聚特征,但实际居留时长和居留意愿的集聚特征存在一定差别。实际长期居留与长期居留意愿 Morans I 分别为不显著和显著正相关,实际中期居留与中期居留意愿 Morans I 分别为显著正相关和不显著,短期居留意愿 Morans I略低于实际短期居留。说明与人力资本现实集聚状况相比,其未来空间聚集程度可能存在长期显著增强、中期显著减弱、短期略有减弱的

27、情况。通过局部空间自相关分析,得到人才居留的 H-H(高高)集聚区分布情况。实际长期居留无明显H-H 集聚区,说明能长期居留的人才目前在城市尺度上很少集聚;长期居留意愿 H-H 集聚区成片分布于东部沿海的环渤海、长三角地区以及相邻近的内蒙古、山西等中西部地区,部分分布于四川的成都、德阳等城市,形成东部沿海和西部集聚带,说明东部地区带动周边中西部地区的人力资本集聚,而成都等市在西南地区经济实力强,人才长期居留意愿高,未来长期居留的人才可能集聚于此。实际中期居留 H-H 集聚区与长期居留意愿分布区较为相似,集中于东部沿海的天津、山东、辽宁以及西部的四川、云南等地,说明在这些区域中大量中期居留的人才

28、具有长期居留意愿,未来可能会长期居留;中期居留意愿 H-H 集聚区分布于广西、贵州、青海地区。而实际短期居留和短期居留意愿 H-H 集聚区 不含港澳台数据图 2 省会(首府)城市及直辖市流动人才占比Fig.2 Proportion of migrant talents at provincial capital cities1 期王珩等:中国流动人才居留意愿和时长的空间分布及影响因素65 分布类似,均在长江流域形成连绵集聚地带,说明尽管长三角地区吸引力强,人才长期居留意愿强,但长江流域的其他区域人才居留意愿和实际居留时长都较低,人力资本相对较小。3 实证结果及分析3.1基于主观评价的人才居留原

29、因基于主观评价的人才居留原因流动人口监测数据中人才对其居留影响因素展开主观评价,结果显示选择各类居留原因的人才比例有较大差异(图 3)。首先,影响居留意愿的各类原因极化现象明显,与之相比,影响实际居留时长的各类原因占比则比较平均,对比实际居留时长,更高比例人才认为自身的居留意愿受经济原因影响,更低比例人才认为其受舒适物影响。其次,当居留意愿和实际居留时长从短期转变为长期时,更高比例人才认为其受到舒适物影响,更低比例人才认为其受到经济因素影响,表明流动人才有意愿长期居留或考虑延长居留时,会倾向于重视流入地的舒适物因素而降低对经济因素的要求。不含港澳台数据图 3 人才主观评价的居留原因Fig.3

30、Percentage of subjective reasons for settlement 3.2基于客观因素的人才居留原因基于客观因素的人才居留原因本文对比居留意愿和实际居留时长的影响因素,因此设置了 2 个多项 Logistic 回归模型,回归结果见表 2。共线性诊断模块检验结果显示各变量的 VIF 值均小于 5,不存在多重共线性,可以进行回归估计。所有模型均通过了似然比检验,其显著水平为 0,具有显著意义。因此,建立多项 Logist-ic 回归模型进行分析。在人口特征层面,性别上,女性作为对照组,其长期居留意愿显著高于男性(优势比 OR=0.681,即表 2 中的 exp(B)值,

31、小于 1,表明与女性相比,男性为长期居留意愿的发生率降低 31.9%,下文同理)。年龄上,35 岁以上人才的长期居留意愿和实际长期居留的发生比皆为最高。户口性质上,非农户口流动人才的长期居留意愿显著高于农业户口,中期不显著,而实际中期居留发生比显著高于农业户口,长期不显著,原因可能是户口这一政策壁垒并非是影响人才实际长期居留的主要因素,但与农业户口人才相比,非农户口人才对定居后户口性质所带来的福利有更高预期,因此长期居留意愿更强。受教育程度上,流动人才学历越高,其长期居留意愿更强,与之相反,研究生实际长期居留发生比则显著低于专科生(OR=0.409),反映高端人才具有强烈长期居留意愿及其高流动

32、性。人才类型对居留意愿及实际居留都无显著影响。就业单位性质上,公有单位人才作为对照组,其长期居留意愿和实际长期居留发生比均显著高于私有单位人才(OR=0.784、OR=0.842),人才在公有单位的就业更少受到劳动力市场波动的影响,工作稳定性更高,因而在流入地居留意愿及居留能力较强。此外,无工作(待业人才)表现出更强的长期居留意愿(OR=2.206),原因可能是人才在劳动力市场寻找新工作时更具竞争力和灵活性,更愿意承担跳槽等短暂性失业风险,另一种解释是大量待业大学应届毕业生具有较高居留意愿。月工资收入对流动人才长期居留意愿与实际中期居留的影响分别在 0.1%和 5%水平下正向显著,即随着月工资

33、收入提升,流动人才长期居留意愿与实际中期居留发生比提升(OR=1.085、OR=1.059)。住房支出对流动人才长期居留意愿与实际长期居留的影响分别在 1%和 0.1%水平下显著,呈现出相反结果,即随着住房支出增加,流动人才长期与中期居留意愿均提高(OR=1.017、OR=1.082),而实际长期与中期居留发生比均降低(OR=0.930、OR=0.977),这可能是迫于住房支出高涨的压力,人才难以在流入地完成中、长期居留,而能支付更高住房成本的人才收入更高,也更有意愿中、长期居留。配偶户籍地上,流动人才居留意愿以及实际居留发生比,按本地户口、非本地户口和无配偶的次序逐次降低。此外,随家庭成员数

34、增加,流动人才居留意愿及实际居留时长皆有所提升。在流迁模式层面,随着流动时间增加,流动人才的长期与中期居留意愿显著增强(OR=1.158、OR=1.098)。流动范围上,跨省流动人才的长期居留意愿在 0.1%水平下显著低于省内跨市流动人才(OR=0.655),省内流动人才居住条件、社会网络、社会保障等方面具有明显综合优势,面临较少的66地理科学43 卷 表表 2多多项项 Logistic 回归结果回归结果Table 2 Results of the multinomial Logistic regression 变量模型一模型二长期居留意愿中期居留意愿实际长期居留实际中期居留Bexp(B)Be

35、xp(B)Bexp(B)Bexp(B)人口特征男性(女性)0.384*0.6810.0171.0170.0501.0520.0311.03125岁及以下(35岁及以上)0.521*0.5940.293*0.7461.587*0.2051.43*0.2392535岁(35岁及以上)0.1051.1100.0181.0181.843*0.1580.325*0.723非农业(农业)0.307*1.3590.0181.0180.0381.0390.232*1.261研究生(大专)0.448*1.5660.1311.1400.894*0.4090.626*0.535本科(大专)0.221*1.2470.

36、0881.0920.0940.9100.132*0.877管理类(其他)0.1291.1370.1891.2070.0911.0950.0051.005专业技术类(其他)0.0480.9530.0361.0370.0670.9350.0531.055无工作(公有)0.791*2.2060.7592.1350.0950.9090.0831.087私有(公有)0.244*0.7840.0091.0090.172*0.8420.234*0.792月工资收入对数0.081*1.0850.0751.0780.0531.0550.057*1.059住房支出对数0.017*1.0170.079*1.0820

37、.073*0.9300.023*0.977非本地户口(本地户口)0.602*0.5480.245*0.7830.238*0.7880.191*0.826无配偶(本地户口)1.27*0.2810.745*0.4751.067*0.3440.415*0.660家庭成员数0.096*1.1010.105*1.1110.418*1.5180.322*1.379流迁模式流动时间0.146*1.1580.093*1.098跨省流动(跨市流动)0.422*0.6550.0151.0150.0491.0510.108*1.114西部(东部)0.1201.1280.1071.1130.31*0.7340.216

38、*0.806中部(东部)0.235*0.7900.418*0.6580.551*0.5760.419*0.658东北(东部)0.311*1.3650.4470.6400.466*0.6270.395*0.673经济驱动因素地区失业率0.0471.0480.0630.9390.0561.0570.0541.055在岗职工平均工资0.0130.9880.0650.9380.086*1.0890.0130.987人均地区生产总值0.062*1.0640.0131.0140.0050.9950.023*0.978舒适物20122016年1月均温0.020*0.9800.0100.9900.0041.0

39、040.0040.99620122016年7月均温0.077*1.0800.0091.0090.036*0.9640.0080.992每万人拥有医生数0.017*1.0170.009*1.0090.0010.9990.0010.999每万人拥有公共汽车数0.024*0.9770.0020.9980.0050.9950.0060.995每1 000名中学生拥有教师数0.0040.9960.0020.9980.009*1.0090.006*1.006每1 000名小学生拥有教师数0.0041.0040.0071.0070.015*1.0150.008*1.008每万人拥有公共图书馆藏书量0.006

40、0.9940.0011.0010.005*1.0050.01*1.010每万人拥有绿地面积0.0030.9970.0001.0000.004*1.0040.0011.001每10万人拥有高端购物中心数0.173*1.1890.0300.9700.0371.0370.0131.013包容度评价:很低(很高)1.092*0.3350.0970.9080.2320.7930.1320.877包容度评价:较低(很高)1.291*0.2750.3540.7020.432*0.6490.395*0.674包容度评价:较高(很高)0.886*0.4120.213*0.8080.378*0.6850.192*

41、0.825注:*、*和*分别表示显著性水平为5%,1%和0.1%(双尾检验);优势比OR值等于exp(B);左1列括号内为对照组;空白项为不设置此项;不含港澳台数据。1 期王珩等:中国流动人才居留意愿和时长的空间分布及影响因素67 社会文化差异,更容易融入城市,长期居留意愿因此更高。但对于实际居留,跨省流动人才的中期居留时长反而在 5%的水平下显著高于省内跨市流动(OR=1.114),这一结果表明,流动人才选择跨省流动,以追求更高的相对收入与城市舒适性,但可能受到制度以及社会保障更多的限制,更难在流入地定居,仅完成中期居留。流入地地理分区上,从全国范围来看,东部地区流动人才的居留意愿与实际居留

42、时长普遍高于中西部地区及东北地区,东部地区经济发达,城市舒适性高,吸引大量人才长期居留。在地区经济层面,人均地区生产总值与流动人才的长期居留意愿呈显著正相关(OR=1.064),而在岗职工平均工资与流动人才实际长期居留呈显著正相关(OR=1.089)。人才能在流入地实际长期居留,说明满意工资水平,即自身人力资本的经济收益,因而工资水平在影响人才实际长期居留上作用突出。而具有长期居留意愿的流动人才,对目前自身资本的经济效益转化要求较低,会更加关注流入地经济发展水平以及自身未来的收入预期以及发展前景。失业率对流动人才的居留意愿及实际居留时长都无显著影响。在舒适物层面,自然舒适物上,流动人才倾向于在

43、 7 月均温更低的地区完成实际长期居留(OR=0.964),与其相反,在 7 月均温更高、1 月均温更低的地区长期居留意愿更强,这说明宜人的气候虽然对流动人才居留意愿影响不大,但却可以降低其流动性,提升长期居留的发生比。社会舒适物上,教育资源对流动人才实际居留时长有显著正向影响,而对其居留意愿无显著影响。小学师生比分别在在 0.1%和 1%水平下对流动人才实际长期、中期居留影响显著(OR=1.015、OR=1.008),中学师生比在 0.1%水平下对其实际长期、中期居留影响显著(OR=1.009、OR=1.006),说明流入地教育资源的整体提升可以显著促进人才的实际居留时长。医疗资源越丰富,流

44、动人才长期、中期居留意愿越高。文化舒适物上,图书馆资源分别在 5%和 0.1%水平下对流动人才实际长期、中期居留有显著正向影响(OR=1.005、OR=1.010),绿地资源在 5%水平上对其实际长期居留有显著正向影响(OR=1.004),而二者对其居留意愿均无显著影响,说明流入地的社会文化氛围和自然环境是促进人才完成长期居留的重要因素。商业舒适物上,高端购物中心数量在0.1%水平上对流动人才长期居留意愿有显著正向影响(OR=1.189),对其实际居留时长无显著影响。此外,社会包容度的提升对流动人才长期居留意愿影响最强且显著性水平最高,对其中期居留意愿及实际居留时长的影响明显减弱,说明流动人才

45、在考虑长期居留时看重社会包容度的影响。总体而言,一方面,与流动人才短、中期居留相比,其长期居留受到更多舒适物因素影响,且多数显著性水平有所增加,与前文提到的人才主观评价的居留原因分析一致(即随居留时期增长,更高比例人才认为居留情况受舒适物影响);另一方面,舒适物因素对居留意愿及时长的影响存在差异,回归结果表明,与居留意愿情况相比,更多的舒适物影响流动人才实际居留时长,同样与人才主观评价的居留原因分析相一致(即对比居留意愿,更高比例人才认为实际居留时长受舒适物影响)。简言之,随人才主观居留意愿和客观居留时长增加,舒适物对人才居留的影响在增加,且与居留意愿相比,实际居留时长受到更多舒适物影响。4

46、结论与讨论知识经济时代,城市与区域发展不仅要吸引更要留住人才。本研究分析流动人才的空间分布格局,以及个体特征、流迁模式、经济发展及舒适物 4 类因素对流动人才居留意愿与实际居留时长的影响及其差异,探讨流动人才居留问题,具体结论如下:1)流动人才居留时长与意愿的空间分布格局均呈现一定南北差异以及明显区域集聚。实际短期居留的空间分布呈现出自北向南升高的趋势,长期居留意愿的空间分布则呈现出自西向东、自南向北升高的趋势;长期居留意愿的 H-H 集聚区主要分布于环渤海地区与长三角地区,几乎不存在实际长期居留的高高集聚区,而短期居留时长及意愿的高高集聚区均主要分布于长江流域。流动人才居留时长与意愿整体空间

47、分布较不均衡,中西、东北和长江流域大多城市的人才居留时长和意愿都较低,不利于这些区域创新发展以及全国区域协同。2)中国人才流动性很高,其实际居留状况与未来居留愿望之间高度不匹配,研究生不匹配程度最高,本科生次之,专科生最低。流动人才实际短期居留的中等及以上水平的城市数量占全国城市总数量的比为 86.78%,实际长期居留占比仅为 4.41%,而长期居留意愿占比高达 77.63%,即虽然实际情况68地理科学43 卷 下人才多在流入地短期居留且很少长期居留,但大量人才具有长期居留或定居的意愿。3 类流动人才的实际居留与居留意愿对比,研究生、本科生和专科生的实际长期居留占比与长期居留意愿占比的比值分别

48、为 0.11、0.16 和 0.25,即客观居留情况与未来居留愿望之间的不匹配程度在 3 类群体中依次降低。3)随着人才主观居留意愿和客观居留时长增加,舒适物对人才居留的影响在增加。已有研究认为经济因素是吸引人才的主要因素,本文人才主观评价与客观回归结果表明,在促进人才居留意愿和实际居留时长两方面,相对于经济因素,舒适物随居留时期增长有逐渐增加的正向作用。4)个体因素与流入地特征对流动人才长期居留意愿和实际长期居留的影响均存在明显差异。与实际长期居留相比,长期居留意愿受到更多个体特征的影响,且部分个体特征对两者呈反向影响。其中,年龄、配偶为本地户籍、就业单位性质为公有及家庭成员数均对两者有显著

49、正向影响,性别为女、户口性质为非农及月工资收入均能显著促进人才长期居留意愿,但对实际长期居留影响不显著,而学历及住房支出则对两者呈反向影响。人才居留时长及意愿受到不同种类经济因素的影响,两者相比,较高工资水平是促进人才实际居留的关键,而行业发展前景对长期居留意愿有着更显著的影响。长期居留意愿和实际长期居留均受到社会包容度的正向影响,但受到其他类型舒适物的影响存在类型和数量上的差异。相比较而言,城市医疗资源、商业舒适物(高端购物中心)和包容的社会环境能更有效地提升人才长期居留意愿,而自然因素(夏季低温)、中小学教育资源和文化设施环境(绿地及图书馆资源)能更有效地促进人才实际长期居留,且实际居留受

50、到更多的舒适物影响。总体而言,长期居留意愿受到人才自身特征更大的影响,而实际长期居留受到流入地特征更大的影响。中国欠发达地区面临人才居留意愿低、居留时长短的困境,即使是发达地区都存在人才流动性高的挑战。因此在激烈的人才争夺战中,如何促进人才长期居留意义重大。以上流动人才居留影响因素的研究对城市和区域以留住人才为目标的政策有以下启示:为增加人才实际居留时长,在经济方面,应提升人才的工资水平,为人才提供购房、租房、就业、生活等各项补贴,建立长期收入与日常补贴相结合的长效人才待遇机制,保证人力资本充分转化;在舒适物方面,加强初等教育建设和资源投入,促进中小学教育高质量发展,提高流动人才子女在本地接受

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