Living in Peace and Working in Contentment：On Factors Influencing Migrant Young Talents’ Settlement Intention in Metropolises

doi:10.16382/j.cnki.1000-5579.2023.04.014

Abstract

Abstract:

Based on the data from the China Migrants Dynamic Survey in 2014, 2016, and 2017 (CMDS 2014, CMDS 2016, and CMDS 2017), this paper develops an attraction-repulsion model from the perspective of immigration cities, focusing on the impact of occupation type, housing type, and living cost on the settlement intention of migrant young talents in China’s metropolises. The results indicate that migrant young talents who work in an in-system unit, or are engaged in management and professional technical work are more likely to settle down. Those who own property or live in the public rental housing also have strong settlement intention, whereas living in unit’s dormitories has a significant negative impact on their settlement intention. This study also finds an inverted U-shaped correlation between housing price-income ratio and settlement intentions among migrant young talents in metropolises. The settlement intention of migrant young talents differs among cities, while the influence of occupation status and housing type remains stable, the impact of relative housing prices exhibits significant heterogeneity across cities. To conclude, living in peace and working in contentment are crucial factors influencing migrant young talents’ settlement intention, and governments should take measures to ensure affordable and stable housing for young people to retain young talents.

Key words: metropolis, migrant young talents, settlement intention, housing, career

Kai-ze WU. Living in Peace and Working in Contentment：On Factors Influencing Migrant Young Talents’ Settlement Intention in Metropolises[J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2023, 55(4): 162-175.

Figures/Tables 8

	模型1	模型2	模型3	模型4
年份（2014年为参照）
2016年	0.290^***(0.019)	0.276^***(0.019)	0.205^***(0.020)	0.208^***(0.020)
2017年	?0.532^***(0.019)	?0.547^***(0.019)	?0.737^***(0.020)	?0.741^***(0.020)
城市类型（西部城市为参照）
一线城市	?0.121^***(0.025)	?0.125^***(0.026)	0.142^***(0.027)	0.0068(0.045)
东部城市	0.0920^***(0.022)	0.105^***(0.022)	0.270^***(0.023)	0.181^***(0.031)
东北城市	0.163^***(0.031)	0.184^***(0.031)	0.0779^*(0.033)	0.0493(0.034)
中部城市	?0.0459^#(0.025)	?0.0281(0.025)	0.0354(0.026)	?0.0055(0.028)
城市公共服务资源	0.0445^***(0.009)	0.0420^***(0.009)	0.0184^#(0.010)	0.0163(0.011)
家庭人均收入对数	0.225^***(0.013)	0.228^***(0.013)	0.175^***(0.014)	0.172^***(0.014)
学历（中专/职中为参照）
大学专科	0.486^***(0.018)	0.430^***(0.019)	0.322^***(0.020)	0.322^***(0.020)
大学本科	0.764^***(0.024)	0.639^***(0.025)	0.440^***(0.026)	0.438^***(0.026)
研究生	0.906^***(0.070)	0.671^***(0.071)	0.474^***(0.075)	0.469^***(0.075)
单位类型（体制外单位为参照）
体制内单位		0.228^***(0.023)	0.175^***(0.025)	0.176^***(0.025)
个体工商户		0.0137(0.018)	0.0428^*(0.019)	0.0467^*(0.019)
职业类型（生产和商业服务人员为参照）
专业技术人员		0.203^***(0.023)	0.205^***(0.024)	0.204^***(0.024)
管理人员		0.404^***(0.040)	0.297^***(0.042)	0.295^***(0.042)
住房类型（租赁住房为参照）
单位宿舍			?0.326^***(0.025)	?0.324^***(0.025)
自购商品房			1.895^***(0.027)	1.901^***(0.027)
小产权房			1.604^***(0.073)	1.612^***(0.073)
公租房			0.737^***(0.083)	0.749^***(0.083)
城市房价工资比				0.212^***(0.049)
城市房价工资比平方				?0.0283^***(0.007)
控制变量	是	是	是	是
系数	?2.278^***(0.258)	?2.302^***(0.258)	?2.418^***(0.269)	?2.611^***(0.272)
样本量	81 435	81 435	81 435	81 435
Pseudo R²	0.099 0	0.1021	0.170 4	0.170 6
Log likelihood	?49 048.93	?48 881.29	?45 163.19	?45 153.76

	模型1	模型2	模型3	模型4	模型5	模型6
	一线城市	东部城市	东北城市	中部城市	西部城市	全部样本
城市类型（西部城市为参照）
一线城市						0.00679 (0.045)
东部城市						0.181^*** (0.031)
东北城市						0.049 3 (0.034)
中部城市						?0.00546 (0.028)
城市公共服务资源	0.0886^** (0.030)	0.0590^* (0.030)	?0.704^** (0.227)	0.209^** (0.072)	?0.0530^*** (0.013)	0.0163 (0.011)
家庭人均收入对数	0.270^*** (0.029)	0.229^*** (0.029)	0.163^** (0.060)	0.150^*** (0.036)	0.0705^** (0.024)	0.172^*** (0.014)
学历（中专/职中为参照）
大学专科	0.232^*** (0.042)	0.507^*** (0.040)	0.192^** (0.070)	0.257^*** (0.049)	0.266^*** (0.038)	0.322^*** (0.020)
大学本科	0.373^*** (0.052)	0.484^*** (0.056)	0.249^** (0.089)	0.542^*** (0.074)	0.412^*** (0.051)	0.438^*** (0.026)
研究生	0.493^*** (0.115)	0.390^* (0.186)	?0.0861 (0.298)	0.177 (0.243)	0.546^** (0.172)	0.469^*** (0.075)
单位类型（体制外单位为参照）
体制内单位	0.163^*** (0.046)	0.135^** (0.051)	0.206^* (0.098)	0.191^* (0.075)	0.190^*** (0.046)	0.176^*** (0.025)
个体工商户	0.149^*** (0.045)	0.132^*** (0.038)	?0.133^* (0.063)	?0.0450 (0.047)	?0.0316 (0.036)	0.0467^* (0.019)
职业类型（生产和商业服务人员为参照）
专业技术人员	0.125^** (0.043)	0.218^*** (0.050)	0.193^* (0.094)	0.253^*** (0.067)	0.279^*** (0.049)	0.204^*** (0.024)
管理人员	0.379^*** (0.073)	0.226^* (0.099)	0.405^** (0.157)	0.487^*** (0.137)	0.157^* (0.077)	0.295^*** (0.042)
住房类型（租赁住房为参照）
单位宿舍	?0.004 4 (0.050)	?0.488^*** (0.047)	?0.208^* (0.095)	?0.513^*** (0.063)	?0.331^*** (0.053)	?0.324^*** (0.025)
自购商品房	2.318^*** (0.071)	1.970^*** (0.063)	1.842^*** (0.079)	1.797^*** (0.067)	1.708^*** (0.046)	1.901^*** (0.027)
小产权房	2.231^*** (0.189)	1.487^*** (0.167)	2.260^*** (0.331)	1.669^*** (0.194)	1.126^*** (0.112)	1.612^*** (0.073)
公租房	0.924^*** (0.255)	1.234^** (0.411)	1.322 (0.827)	?0.900^*** (0.220)	1.209^*** (0.112)	0.749^*** (0.083)
城市房价工资比	0.109 (0.123)	?0.948^*** (0.125)	?3.537 (2.902)	?3.227^** (1.045)	4.796^*** (1.276)	0.212^*** (0.049)
城市房价工资比平方	?0.010 3 (0.015)	0.180^*** (0.022)	1.566 (1.072)	1.444^*** (0.394)	?2.044^*** (0.590)	?0.0283^*** (0.007)
控制变量	是	是	是	是	是	是
系数	?3.342^*** (0.628)	?2.208^*** (0.581)	1.130 (2.050)	?0.668 (0.976)	?4.089^*** (0.843)	?2.611^*** (0.272)
样本量	21 229	20 298	6 655	12 468	20 785	81 435
Pseudo R²	0.198 0	0.182 4	0.175 81	0.186 8	0.143 2	0.170 6
Log likelihood	?11 007.99	?11 022.84	?3 668.14	?6 935.90	?12 078.48	?45 153.76

References 0

	蔡昉, 1998, 《转轨时期劳动力迁移的区域特征》, 《中国人口科学》第5期, 第19—25页.
	蔡昉, 2001, 《劳动力迁移的两个过程及其制度障碍》, 《社会学研究》第4期, 第44—51页.
	范剑勇、莫家伟、张吉鹏, 2015, 《居住模式与中国城镇化——基于土地供给视角的经验研究》, 《中国社会科学》第4期, 第44—63页.
	高波、陈健、邹琳华, 2012, 《区域房价差异、劳动力流动与产业升级》, 《经济研究》第1期, 第66—79页.
	黎嘉辉, 2019, 《城市房价、公共品与流动人口留城意愿》, 《财经研究》第6期, 第86—100页.
	任焰、梁宏, 2009, 《资本主导与社会主导——“珠三角”农民工居住状况分析》, 《人口研究》第2期, 第92—101页.
	盛亦男, 2017, 《流动人口居留意愿的梯度变动与影响机制》, 《中国人口·资源与环境》第1期, 第128—136页.
	孙力强、杜小双、李国武, 2017, 《结构地位、社会融合与外地户籍青年留京意愿》, 《青年研究》第3期, 第21—30页.
	孙中伟, 2015, 《农民工大城市定居偏好与新型城镇化的推进路径研究》, 《人口研究》第5期, 第72—86页.
	王宁, 2014a, 《地方消费主义、城市舒适物与产业结构优化——从消费社会学视角看产业转型升级》, 《社会学研究》第4期, 第24—48页.
	王宁, 2014b, 《地方分层、人才流动与城市人才吸引力——“地理流动与社会流动”理论探究之二》, 《同济大学学报（社会科学版）》第6期, 第47—55页.
	王宁, 2017, 《劳动力迁移率差异性研究: 从“推—拉”模型到四因素模型》, 《河南社会科学》第5期, 第112—119页.
	魏万青, 2015, 《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》, 《社会》第5期, 第196—217页.
	吴开泽、黄嘉文, 2020, 《居住模式、住房类型与大城市流动人口留城意愿: 基于广州的实证研究》, 《华东师范大学学报（哲学社会科学版）》第4期, 第170—183页.
	吴开泽、魏万青, 2018, 《住房制度改革与中国城市青年住房获得——基于住房生涯视角和离散时间事件史模型的研究》, 《公共行政评论》第2期, 第36—61页.
	夏怡然、陆铭, 2015, 《城市间的“孟母三迁”——公共服务影响劳动力流向的经验研究》, 《管理世界》第10期, 第78—90页.
	尤济红、刘帷韬, 2019, 《为什么中国城市劳动力技能结构趋于分化?——基于住房价格的视角》, 《经济与管理研究》第8期, 第76—89页.
	张莉、何晶、马润泓, 2017, 《房价如何影响劳动力流动?》, 《经济研究》第8期, 第155—170页.
	周颖刚、蒙莉娜、卢琪, 2019, 《高房价挤出了谁?——基于中国流动人口的微观视角》, 《经济研究》第9期, 第106—122页.
	朱峰, 2018, 《“新一线城市”青年友好型城市政策创新研究》, 《中国青年研究》第6期, 第78—85页.
	朱宇、林李月、柯文前, 2016, 《国内人口迁移流动的演变趋势: 国际经验及其对中国的启示》, 《人口研究》第5期, 第50—60页.
	卓玛草、孔祥利, 2016, 《农民工留城意愿再研究——基于代际差异和职业流动的比较分析》, 《人口学刊》第3期, 第96—105页.
	Chauvin, J. P. , Glaeser, E. , Ma, Y. and Tobio, K. , 2017, “What is Different about Urbanization in Rich and Poor Countries? Cities in Brazil, China, India and the United States”, Journal of Urban Economics, Vol. 98: 17-49.
	Chen, J. , Hu, M. and Lin, Z. , 2019, “Does Housing Unaffordability Crowd out Elites in Chinese Superstar Cities?”, Journal of Housing Economics, Vol. 45: 1-14.
	Diamond, R. , 2016, “The Determinants and Welfare Implications of US Workers’ Diverging Location Choices by Skill: 1980–2000”, The American Economic Review, Vol. 106, No. 3: 479-524.
	Foote, A. , 2016, “The Effects of Negative House Price Changes on Migration: Evidence across U. S. Housing Downturns”, Regional Science and Urban Economics, Vol. 60: 292-299.
	Lee, E. S. , 1966, “A Theory of Migration”, Demography, Vol. 3: 47-57.
	Liang, Z. , 2016, “China's Great Migration and the Prospects of a More Integrated Society”, Annual Review of Sociology, Vol. 42, No. 1: 451-471.
	Liu, Z. , Wang, Y. and Chen, S. , 2017, “Does Formal Housing Encourage Settlement Intention of Rural Migrants in Chinese Cities? A Structural Equation Model Analysis”, Urban Studies, Vol. 54, No. 8: 1 834-1 850.
	Ravenstein, E. G. , 1885, “The Laws of Migration”, Journal of the Statistical Society of London, Vol. 52, No. 2: 241-305.
	Shapiro, J. M. , 2006, “Smart Cities: Quality of Life, Productivity, and the Growth Effects of Human Capital”, Review of Economics & Statistics, Vol. 88, No. 2: 324-335.
	Song, Y. and Zhang, C. , 2019, “City Size and Housing Purchase Intention: Evidence from Rural–Urban Migrants in China”, Urban Studies, Vol. 57, No. 9: 1 866-1 886.
	Xie, S. and Chen, J. , 2018, “Beyond Homeownership: Housing Conditions, Housing Support and Rural Migrant Urban Settlement Intentions in China”, Cities, Vol. 78: 76-86.
	Xing, C. and Zhang, J. , 2017, “The Preference for Larger Cities in China: Evidence from Rural-Urban Migrants”, China Economic Review, Vol. 43: 72-90.
	Yang, S. and Guo, F. , 2018, “Breaking the Barriers: How Urban Housing Ownership has Changed Migrants’ Settlement Intentions in China”, Urban Studies, Vol. 55, No. 16: 3 689-3 707.
	Zang, B. , Lv , P. and Warren, C. M. J. , 2015, “Housing Prices, Rural–Urban Migrants' Settlement Decisions and Their Regional Differences in China”, Habitat International , Vol. 50: 149-159.
	Zelinsky, W. , 1971, “The Hypothesis of the Mobility Transition”, Geographical Review, Vol. 61, No. 2: 219-249.
	Zhang, H. F. , 2017, “Opportunity or New Poverty Trap: Rural-Urban Education Disparity and Internal Migration in China”, China Economic Review, Vol. 44: 112-124.

	定类变量（单位：%）						定类变量（单位：%）
年份		2014年	2016年	2017年					2014年	2016年		2017年
样本量（个）		27 076	27 003	27 356					27 076	27 003		27 356
定居意愿					性别
离开及其他		40.01	30.20	46.52	女性				39.60	47.52		47.84
定居		59.99	69.80	53.48	男性				60.40	52.48		52.16
婚姻状况					职业类型
未婚		39.54	29.16	30.42	生产和商业服务人员				78.20	75.72		74.49
在婚		60.46	70.84	69.58	专业技术人员				16.33	17.86		20.31
户籍情况					管理人员				5.46	6.420		5.21
农业户口		65.24	67.02	63.16	住房类型
城镇户口		34.76	32.98	36.84	租赁住房				65.23	60.11		57.99
学历					单位宿舍				14.68	10.12		9.64
中专/职中		53.39	49.48	46.06	自购商品房				18.96	27.85		27.83
大学专科		28.68	28.75	30.49	小产权房				0.550	1.00		3.26
大学本科		16.37	19.82	21.42	公租房				0.580	0.92		1.28
研究生		1.57	1.95	2.03	城市类型
单位类型					一线城市				26.87	25.56		25.78
体制外单位		55.20	51.33	51.78	东部城市				23.60	25.42		25.76
体制内单位		12.81	16.44	19.20	东北城市				8.82	8.30		7.41
个体工商户		31.99	29.53	29.02	中部城市				14.18	15.84		15.91
					西部城市				26.54	24.89		25.15
连续变量			2014年			2016年				2017年
连续变量			均值	标准差		均值		标准差		均值	标准差
年龄			28.71	5.03		29.33		4.91		29.49	4.96
年龄平方/100			8.49	2.92		8.84		2.90		8.94	2.93
城市公共服务资源			1.85	1.10		1.95		1.18		1.93	1.10
家庭人均收入对数			8.20	0.56		8.31		0.64		8.37	0.82
城市房价工资比			1.69	0.64		1.85		1.04		1.91	1.02

	一线城市	东部城市	东北城市	中部城市	西部城市	合计
2014年	65.39	61.17	55.80	55.17	57.45	59.99
2016年	73.50	70.12	73.46	65.98	66.89	69.80
2017年	56.69	54.77	53.31	49.01	51.73	53.48

城市分组	学历构成					定居比例
城市分组	中专/职中	大学专科	大学本科	研究生	合计	中专/职中	大学专科	大学本科	研究生	合计
一线城市	39.73	27.60	28.60	4.07	100	53.86	65.63	77.59	84.47	65.14
东部城市	54.63	29.13	15.25	0.99	100	55.29	69.02	71.66	74.13	61.97
东北城市	52.58	28.22	18.02	1.19	100	56.07	64.22	69.64	70.89	60.99
中部城市	55.11	30.20	13.73	0.96	100	51.27	60.08	70.15	72.50	56.73
西部城市	50.62	31.06	17.16	1.17	100	52.13	62.39	69.63	76.95	58.61
合计	49.63	29.31	19.21	1.85	100	53.55	64.6	73.18	80.21	61.06

城市分组	租赁住房	租住单位宿舍	商品房和保障房	小产权房	公租房	合计
一线城市	55.63	48.70	95.23	90.27	78.35	65.14
东部城市	56.06	37.90	92.63	83.57	80.00	61.97
东北城市	47.77	42.17	87.44	86.25	77.78	60.99
中部城市	50.01	31.66	88.74	80.00	23.66	56.73
西部城市	48.57	39.11	85.67	70.26	73.01	58.61
合计	52.55	39.90	90.25	80.63	65.56	61.06

[1]	Chuan-jiang LIU, Dan ZHOU, Xue LI. Human Capital，Urban Social Inclusion and Career Development of China’s Floating Population [J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2023, 55(1): 170-184.
[2]	Xian-zhu WANG, Bei QIAO. “To Be” or “Not To Be”：On the Impact of Rising House Prices on the Formation of Zombie Enterprises [J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2021, 53(6): 152-164.
[3]	Fang ZHANG. The Effect of Economic Policy Uncertainty on the Fluctuation of House Prices：Evidence from Cities of Yangtze River Economic Belt [J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2021, 53(6): 165-176.
[4]	Xi-xi ZHANG. Does the Bubble of Housing Price Inhibit the Fertility Rate Recovery？：On the Dynamic Causality between Fertility Rate and Housing Price [J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2021, 53(2): 164-175.
[5]	WU Kai-ze, HUANG Jia-wen. Residential Model, Housing Type and Migrant Population's Will of Settling in Cities: An Empirical Study Based on Guangzhou [J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2020, 52(4): 170-183.
[6]	YI Cheng-dong, XIA Xi, ZHENG Liang. Can Comprehensive Housing Reform Promote Housing Equality?: Evidence from Natural Experiments in Guiyang [J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2020, 52(3): 147-159.
[7]	YAN Rong. Rental Housing System: Value Elements and Trilemma [J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2020, 52(3): 160-168.
[8]	DUAN Fang, CUI Guang-can. On the Residential Integration of Public Housing and the Accessibility of Public Service Facilities: Based on the Empirical Analysis of Low-rent Housing Projects [J]. Journal of East China Normal University (Philosophy and Social Sciences), 2020, 52(3): 169-179.
[9]	KUANG Wei-da, YU Jia-wei. Homeownership and Innovation: Evidence from China's 69 Large- and Middle-sized Cities [J]. Journal of East China Normal University (Philosoph, 2019, 51(5): 60-66.
[10]	LU Jin-fei, XIAO Ya-qin. Multidimensional Policy Effect Analysis of Housing Accumulation Fund System: Also on Promoting Its Balancing Function of both Housing Renting and Purchasing [J]. Journal of East China Normal University (Philosoph, 2019, 51(4): 123-132.
[11]	ZHANG Li-li, YAN Rong. The Intergenerational Difference of Migrant Workers' Housing Difficulties in Inflowing Areas: Based on the Data of “Chinese Social Survey” [J]. Journal of East China Normal University (Philosoph, 2019, 51(1): 150-158.
[12]	ZHANG Xi-xi, DU Yu-fan. The Effect of Fertility to the Career Interruption of Urban Women under the Background of “Universal Two-Child Policy” [J]. Journal of East China Normal University (Philosoph, 2019, 51(1): 159-168.
[13]	YI Cheng-dong, REN Jian-yu, WANG You-rong. On the Relationship between the Number and Gender of Children and Housing Choices in Urban China [J]. Journal of East China Normal University (Philosoph, 2018, 50(6): 100-107.
[14]	LU Jun-xiu. Residence Right of Urban Public Housing, Governmental Responsibility and Behavioral Logic: A Case Study of S Community in Shanghai [J]. Journal of East China Normal University (Philosoph, 2018, 50(4): 131-138.
[15]	WANG Xian-zhu, WANG Min, WU Yi-dong. On Regional Differences of Housing Fund in Supporting Migrant Workers' Housing Consumption [J]. Journal of East China Normal University (Philosoph, 2018, 50(2): 148-158.