快速城镇化地区外来人口入户时空特征与影响因素分析——基于2010～2015年东莞积分入户全样本数据
发布时间：2021-08-03 19:22
以快速城镇化代表地区东莞为案例,采用已经实现入户的全样本人口数据,分析外来人口入户的时空变化特征及其影响因素。研究发现:外来人口的积分入户随时间变化具有明显的阶段特征,与外来人口总量的空间存在一定差异;外来人口入户随年龄增加呈现先增后减倒U型的曲线,入户的外来人口结构趋向于男性化、高学历化;积分入户政策调整对入户人数变化非常显著,且具有明显的选择性和导向性;迁入地的社会经济水平与公共服务容量对积分入户有较强的影响,服务业经济对外来人口的吸引力高于制造业经济;连续居住和拥有住房是外来人口户籍转变的关键性标志,子女入学是现阶段外来人口实现入户的核心特征。从推动优质教育资源均衡发展、优化与完善积分制政策作用、提升城镇经济水平和空间品质等方面提出相关政策启示。
【文章来源】：地理科学. 2019,39(05)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
~2015年东莞积分入户和外来人口的
帧?3东莞外来人口入户的影响因素东莞外来人口入户不仅受到自身个体因素的影响，同时政策因素和区位因素的作用也是显著的。基于此，本文首先从个体因素出发，分析已经实现积分入户的外来人口样本的总体结构特征，以及前后2个时段的个体结构特征变化。然后，通过梳理2010~2015年东莞市积分入户政策的评分内容和评分细则，探讨政策制度变迁是如何影响东莞外来人口的积分入户。在区位因素方面，通过构建多元回归模型，分析前后两个阶段镇街的社会经济状况与外来人口积分入户的关系，剖析迁入地空间的关键影响因素。图22010年与2015年东莞外来人口和积分入户人数的空间分布Fig.2Thespatialdistributionofimmigrantandpoints-basedhouseholdparticipantsinDongguanin2010and2015744
5期李先锋等：快速城镇化地区外来人口入户时空特征与影响因素分析——基于2010~2015年东莞积分入户...33.1个体因素1)年龄。通过建立积分入户样本的年龄-人数分布曲线（图3），呈现出先增加后减少的倒“U”型变化轨迹，随着年龄的递增，积分入户人数也不断增加，当到达一定年龄节点后，则呈现反向的变化趋势。参与积分入户的外来人口主要分布在18~60岁年龄段，曲线的峰值拐点分别出现在32岁，当中积分入户样本中28~40岁年龄段的入户人口占比达到71.39%，28~37岁年龄段占比更接近六成（57.31%）。图3的分析结果细化了外来人口入户行为的年龄特征，发现外来人口入户并不完全是随着年龄的增长而逐步减弱，而是呈现一种先增后减倒U型的曲线，28~38岁是外来人口入户发生的主要年龄段。图3东莞积分入户样本的年龄-人数分布曲线Fig.3Age-sizenumberdistributioncurveforpoints-basedhouseholdparticipantsinDongguan2)性别。积分入户样本中性别差异不显著，女性的比例（50.09%）略多于男性（49.91%），但男性的占比已经从2010年的49.35%增加至2015年的50.64%，表明在参与积分入户的外来人口中男性的比例正在不断增加，与胡陈冲[39]的研究结论是相反的。随着产业结构的转型升级，东莞主要产业类型正在从过去以女工群体为主的劳动密集型正在向以资金密集型和技术密集型转变，东莞已经不再是女工的天下。而且，女性在婚姻上往往具有回乡找配偶的倾向[17]，使得女性结婚以后再次来莞做工的现象急剧下滑，而男性会更多选择在本地结婚，选择就地入户也相对较高。3)学历。积分入户样本中，以高等学历或高级技能水平的为主，“本科以上或技师学院”和“大专或高级技工教育”的占比分别达到24.56%和38.99%，支持了学者们对
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人口变化的东莞城镇增长与收缩特征和机制研究[J]. 杜志威,李郇. 地理科学. 2018(11)
[2]珠三角快速城镇化地区发展的增长与收缩新现象[J]. 杜志威,李郇. 地理学报. 2017(10)
[3]家庭式迁移的流动人口住房状况[J]. 冯长春,李天娇,曹广忠,沈昊婧. 地理研究. 2017(04)
[4]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[J]. 林李月,朱宇. 地理学报. 2016(10)
[5]中国省际人口迁移的多边效应机制分析[J]. 蒲英霞,韩洪凌,葛莹,孔繁花. 地理学报. 2016(02)
[6]住房支付能力与农业转移人口的持久性迁移意愿[J]. 董昕. 中国人口科学. 2015(06)
[7]从职业发展到家庭完整性:基于稳定城市化分析视角的农民工入户意愿研究[J]. 魏万青. 社会. 2015(05)
[8]中国人口迁移特征及其影响因素——基于第六次人口普查数据的分析[J]. 刘晏伶,冯健. 人文地理. 2014(02)
[9]中国农业转移人口市民化进程研究[J]. 魏后凯,苏红键. 中国人口科学. 2013 (05)
[10]农民工城市定居意愿研究——基于十二个城市问卷调查的实证分析[J]. 王玉君. 人口研究. 2013(04)
本文编号：3320189
【文章来源】：地理科学. 2019,39(05)北大核心CSSCICSCD
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
~2015年东莞积分入户和外来人口的
帧?3东莞外来人口入户的影响因素东莞外来人口入户不仅受到自身个体因素的影响，同时政策因素和区位因素的作用也是显著的。基于此，本文首先从个体因素出发，分析已经实现积分入户的外来人口样本的总体结构特征，以及前后2个时段的个体结构特征变化。然后，通过梳理2010~2015年东莞市积分入户政策的评分内容和评分细则，探讨政策制度变迁是如何影响东莞外来人口的积分入户。在区位因素方面，通过构建多元回归模型，分析前后两个阶段镇街的社会经济状况与外来人口积分入户的关系，剖析迁入地空间的关键影响因素。图22010年与2015年东莞外来人口和积分入户人数的空间分布Fig.2Thespatialdistributionofimmigrantandpoints-basedhouseholdparticipantsinDongguanin2010and2015744
5期李先锋等：快速城镇化地区外来人口入户时空特征与影响因素分析——基于2010~2015年东莞积分入户...33.1个体因素1)年龄。通过建立积分入户样本的年龄-人数分布曲线（图3），呈现出先增加后减少的倒“U”型变化轨迹，随着年龄的递增，积分入户人数也不断增加，当到达一定年龄节点后，则呈现反向的变化趋势。参与积分入户的外来人口主要分布在18~60岁年龄段，曲线的峰值拐点分别出现在32岁，当中积分入户样本中28~40岁年龄段的入户人口占比达到71.39%，28~37岁年龄段占比更接近六成（57.31%）。图3的分析结果细化了外来人口入户行为的年龄特征，发现外来人口入户并不完全是随着年龄的增长而逐步减弱，而是呈现一种先增后减倒U型的曲线，28~38岁是外来人口入户发生的主要年龄段。图3东莞积分入户样本的年龄-人数分布曲线Fig.3Age-sizenumberdistributioncurveforpoints-basedhouseholdparticipantsinDongguan2)性别。积分入户样本中性别差异不显著，女性的比例（50.09%）略多于男性（49.91%），但男性的占比已经从2010年的49.35%增加至2015年的50.64%，表明在参与积分入户的外来人口中男性的比例正在不断增加，与胡陈冲[39]的研究结论是相反的。随着产业结构的转型升级，东莞主要产业类型正在从过去以女工群体为主的劳动密集型正在向以资金密集型和技术密集型转变，东莞已经不再是女工的天下。而且，女性在婚姻上往往具有回乡找配偶的倾向[17]，使得女性结婚以后再次来莞做工的现象急剧下滑，而男性会更多选择在本地结婚，选择就地入户也相对较高。3)学历。积分入户样本中，以高等学历或高级技能水平的为主，“本科以上或技师学院”和“大专或高级技工教育”的占比分别达到24.56%和38.99%，支持了学者们对
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于人口变化的东莞城镇增长与收缩特征和机制研究[J]. 杜志威,李郇. 地理科学. 2018(11)
[2]珠三角快速城镇化地区发展的增长与收缩新现象[J]. 杜志威,李郇. 地理学报. 2017(10)
[3]家庭式迁移的流动人口住房状况[J]. 冯长春,李天娇,曹广忠,沈昊婧. 地理研究. 2017(04)
[4]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[J]. 林李月,朱宇. 地理学报. 2016(10)
[5]中国省际人口迁移的多边效应机制分析[J]. 蒲英霞,韩洪凌,葛莹,孔繁花. 地理学报. 2016(02)
[6]住房支付能力与农业转移人口的持久性迁移意愿[J]. 董昕. 中国人口科学. 2015(06)
[7]从职业发展到家庭完整性:基于稳定城市化分析视角的农民工入户意愿研究[J]. 魏万青. 社会. 2015(05)
[8]中国人口迁移特征及其影响因素——基于第六次人口普查数据的分析[J]. 刘晏伶,冯健. 人文地理. 2014(02)
[9]中国农业转移人口市民化进程研究[J]. 魏后凯,苏红键. 中国人口科学. 2013 (05)
[10]农民工城市定居意愿研究——基于十二个城市问卷调查的实证分析[J]. 王玉君. 人口研究. 2013(04)
本文编号：3320189
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