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为什么收缩城市的流动人口定居意愿更强？

范文

董昕张朝辉周卫华

摘要：我国的流动人口总量超过2亿人，让流动人口中能定居的人定居下来，对于城市治理、城镇化质量的提升都有所裨益。基于此，利用中国流动人口动态监测调查（CMDS）和《中国城市统计年鉴》数据，對270个城市的流动人口定居意愿进行分析，发现收缩城市的流动人口定居意愿明显高于非收缩城市。为什么在净流入人口数连续为负、人口规模不断缩减的收缩城市中，流动人口的定居意愿却明显高于非收缩城市？通过构建Logit模型、空间杜宾模型（SDM）和空间杜宾误差模型（SDEM）等分别对个体层面和城市层面的流动人口定居意愿影响因素进行分析。结果发现收缩城市中流动人口的定居意愿比非收缩城市更强的原因主要有：①收缩城市中流动人口家庭成员同在流入地的比例较高，家庭团聚、人际关系网络集中等是收缩城市流动人口定居意愿较强的原因之一。②收缩城市的流动人口中女性比例较高是收缩城市流动人口定居意愿较高的另一个原因。同时，农业户籍、受教育程度较低等个体条件则限制了部分收缩城市的流动人口向非收缩城市流动。③收缩城市的住房等定居成本相对较低，流动人口容易跨越定居门槛，实现在流入城市的定居，从而使收缩城市流动人口的定居意愿高于非收缩城市。④周边城市的房价收入比、农业户籍流动人口比例、流动人口受教育年限等对本地流动人口的定居意愿影响显著。鉴于此，相关政策建议包括：随着我国城镇化的发展，收缩城市的数量有所增加，但收缩城市的流动人口定居意愿较强，使城市收缩会在一种相对稳定的状态中进行，不必进行过多的政策干预。进一步破除户籍等相关体制机制的阻碍，提高流动人口的受教育水平，对住房市场进行适度调控，保障合理的房价收入比，都有助于促进劳动力要素的自由流动，提高流动人口在城市的定居意愿。

关键词：收缩城市;流动人口;定居意愿

中图分类号F241;F293文献标识码A文章编号1002-2104（2021）03-0043-09

DOI：10.12062/cpre.20200905

始于2019年底的新型冠状病毒（COVID-19）疫情，在卫生安全之外，还映射出我国流动人口管理的难题。据《2019年国民经济和社会发展统计公报》数据，2019年底我国流动人口的总量已经达到2.36亿人。我国城镇化质量不高的原因之一就是大量农业转移人口并不能在城市定居下来。让流动人口中能定居的人定居下来，对于城市治理、城镇化质量的提升都有所裨益。以人为本，关注流动人口的定居意愿，分析定居意愿的空间结构与影响因素，对于相关政策的制定具有重要的参考价值。在利用2017年中国流动人口动态监测调查351个城市或地区的数据对流动人口的定居意愿进行分析时，发现在黑龙江的鹤岗、甘肃的酒泉等人口净流出的所谓“收缩城市”中流动人口定居意愿却很高。为什么在这些人口净流出的收缩城市中，流动人口的定居意愿却很高？为了回答这一问题，该研究一方面在已有文献中搜寻答案，另一方面在现实数据中分析原因。基于此，在文献综述、我国收缩城市与流动人口定居意愿的对比分析基础上，利用Logit模型、空间杜宾模型等分别对个体层面和城市层面的数据进行分析，来解释人口净流出的收缩城市中流动人口定居意愿却较高的原因，最后根据研究结论提出相关的政策建议。

1文献综述

20世纪80年代以来，世界范围内开始逐渐关注那些由于经济衰落、结构失调等不同原因导致的长期处于人口流失状况的城市，并由此引出了“收缩城市”（shrinkingcities）这一概念。随着人口出生率下降和老龄化的发展，城市收缩很可能会成为一种更为普遍的现象[1]。已有文献对于收缩城市的研究主要集中在收缩城市的概念界定、收缩的原因分析与类型判别、空间分布与城市规划等方面。对于“收缩城市”的概念界定，主要集中在城市人口缩减方面，但其定义在经济、社会、空间等领域的外延与内涵仍在不断发展中[2-3]。城市收缩的原因是多方面的，经由复杂的路径导致了人口的缩减[4-5]。中国城市收缩的原因包括资源型城市资源枯竭、传统工业城市产业衰落、欠发达地区人口迁移、行政区划调整等[6]。收缩城市的类型判别往往与收缩原因相提并论，如有学者将收缩城市分为绝对收缩城市和相对收缩城市，绝对收缩城市的形成主要原因在于城市经济结构的瓦解，相对收缩城市的形成原因在于城市劳动力的大量外流[7]，也有学者将收缩城市分为人口收缩城市、经济收缩城市和空间收缩城市[8]。从空间分布上看，中国的城市经济收缩主要集中于东北与内蒙古地区，而人口收缩主要集中于东北、中部以及川渝地区[9]。收缩城市的规划问题也是学者们关注的重点，为收缩而规划、收缩型的规划策略等都被相继提出[10-13]。此外，收缩城市与非收缩城市的对比分析也逐渐展开。城市政策制定者和规划者往往认为人口下降是一个坏事，但是，有研究发现一些收缩城市在人口和住房减少的同时实现了邻里质量的提升[14];也有研究发现我国收缩城市的企业全要素生产率（TFP）高于非收缩城市，产生了“收缩城市生产率悖论”[15]。

“收缩城市”概念的核心是城市人口持续缩减，而要探寻收缩的原因不能只站在“城市”的角度看规模，还要站在“人”的角度看流动，要切实考查流动人口的地域偏好，分析流动人口的定居意愿。反映迁移者想法的“意愿”被视为一种社会力量，已经成为人口迁移理论的组成部分，在迁移研究中获得越来越多的关注[16-18]。实际移民与具有迁移意愿的潜在移民之间的比率，可称之为实现率，用来衡量潜在移民实现其愿望的能力[19]。研究迁移意愿的影响因素构成了迁移意愿研究中的重要内容，性别、教育、住房、环境、土地等因素均有涉及[20-24]。受教育时间越长、掌握更高工作技能、工作稳定性强、在省内流动、家庭式迁移的流动人口具有更强的定居意愿[25-29]。现阶段对于流动人口定居意愿的研究，分析个体特征影响的较多，而对城市层面的分析较少，得出的结论甚至相去甚远。例如，有学者认为农民工的城市定居意愿具有显著的大城市和省内城市偏好，其中省会城市比中小城市以及其他城市更有吸引力[30];但也有学者认为农民进城定居的首选是县城或小城镇而非地级及以上城市[26，31]。

流动人口定居意愿潜在而深刻地影响着城市的扩张与收缩。现阶段关于流动人口的相关研究虽丰富却较少涉及城市层面，更没有对收缩城市的流动人口定居意愿进行研究。虽然，有学者关注到了高定居意愿的城市分布问题，如古恒宇等[32]对2015年中国流动人口动态监测数据的分析发现我国流动人口居留意愿空间格局呈北高南低态势，流动人口居留意愿排名前十的城市依次为黑龙江绥化、山东日照、安徽宿州、山东东营、内蒙古通辽、宁夏中卫、辽宁盘锦、黑龙江佳木斯、山东聊城和内蒙古乌海市。其中，黑龙江绥化、安徽宿州、宁夏中卫和黑龙江佳木斯均为连续三年及以上的人口净流出城市。但是，并未见有文献对这一现象出现的原因进行分析。

该研究将对城市收缩的判别与对流动人口定居意愿的考察相结合，将收缩城市与非收缩城市的流动人口定居意愿进行对比分析，以确定收缩城市流动人口定居意愿较高是个别现象还是普遍现象，并从个体层面和城市层面同时对“流动人口定居意愿高”与“城市人口长期流失（城市收缩）”为何能得以并存进行解释。以期填补现有研究的空白之处，为相关政策的制定提供依据。

2我国收缩城市与流动人口定居意愿的对比分析

2.1我國收缩城市的数量不断增加且分布更加广泛

虽然对于“收缩城市”的概念界定莫衷一是，但是其核心都离不开城市人口数量的变化。为了化繁为简聚焦于拟研究的关键问题，仅采用城市人口数量变化作为衡量一个城市是否收缩的标准。具体而言，采用历年《中国城市统计年鉴》中市辖区的人口数据，将连续三年净流入人口为负值的城市视为“收缩城市”。一个城市的净流入人口的计算方法为：当年年末总人口数减去上年年末总人口数，再减去当年人口自然增长率乘以当年年平均人口数，当年年平均人口数由上年年末总人口数加当年年末总人口数除以2计算求得。即：净流入人口=当年年末总人口-上年年末总人口-当年人口自然增长率×（上年年末总人口+当年年末总人口）/2。

2003—2017年，我国收缩城市的数量呈增加趋势，由2003年的15个增加到2017年的58个。为体现我国收缩城市的空间分布及其演变，选取部分年份进行图形化展示（图1）。收缩城市的空间分布及其演变主要呈现出以下特征：①东北地区的收缩城市较为集中，且在区域内部大致呈由北向南扩散的趋势。②随着时间的推移，收缩城市分布不再局限于东北地区，中部、西部地区的收缩城市都逐渐增多。我国收缩城市的数量增加、分布更广的可能原因主要包括：①城市自身转型升级的原因，在经济转型期，转型升级的城市有所增加且分布更广，这在资源枯竭型城市、传统产业衰落城市的表现尤为突出，部分城市在旧的支柱产业衰退、新的支柱产业尚未形成或难以形成的过程中，人口流出增加，城市呈现出收缩态势。②城市群或都市圈内部人口变化的原因，随着交通等基础设施的建设和完善，城市群或都市圈内部的通达性提高，使大都市对于周边地区人口的辐射吸纳能力增强，从而使周边中小城市的人口净流出增加，导致收缩城市的数量和分布发生变化。③新型城镇化政策推动的原因，以人为本的新型城镇化政策不断出台，落户门槛逐

渐降低，人口迁移的障碍减少使人口更多地流向吸引力更强的城市，也是收缩城市有所增加、分布有所扩大的原因。国际经验表明，部分城市收缩是城镇化发展的必然阶段，我国的城市收缩现象还将在未来一段时期内继续发生，收缩城市的数量与分布将随城市产业结构、城市分化、政策导向等的变化而变化。

2.2收缩城市的流动人口定居意愿明显高于非收缩城市

对流动人口定居意愿现状的分析，数据来自2017年的中国流动人口动态监测调查（ChinaMigrantsDynamicSurvey，CMDS）数据。中国流动人口动态监测调查，是国家卫生健康委员会（原国家卫生和计划生育委员会）自2009年起一年一度大规模全国性流动人口抽样调查，覆盖全国除港澳台以外的31个省（区、市）和新疆生产建设兵团中流动人口较为集中的流入地。2017年中国流动人口动态监测调查已经扩展到全国351个城市或地区，总样本量达到近17万。

为了将微观调查数据与城市层面的统计数据进行对比分析，将2017年中国流动人口动态监测调查的351个样本城市与《中国城市统计年鉴2018》中2017年298个地级及以上城市进行对比，选取两者相同的270个城市作为实证分析的城市。区分2017年收缩城市与非收缩城市的标准与上文相同，即将净流入人口三年（2015—2017年）连续为负的城市视为收缩城市，其他城市视为非收缩城市。对比收缩城市与非收缩城市的流动人口定居意愿，发现收缩城市的流动人口定居意愿明显高于非收缩城市的流动人口定居意愿：收缩城市中具有定居意愿的流动人口比例为43.55%，非收缩城市中具有定居意愿的流动人口比例为35.57%，两者相差约8个百分点。

3个体层面：流动人口定居意愿的微观影响因素分析

3.1个体层面分析的模型与数据

个体层面的分析，从微观个体的视角研究流动人口定居意愿的影响因素，进而分析收缩城市流动人口定居意愿较高的原因。以微观个体在流入地是否具有定居意愿作为因变量，将其是否处于收缩城市作为核心解释变量，构建Logit模型进行分析。控制变量的选取主要从收入、支出等经济因素以及家庭团聚、个体特征等非经济因素两方面考虑，并参考已有文献的研究成果。具体模型设定为：

Settlei=α+βShinki+δiXi+ε（1）

其中，Settlei表示第i个被访者在流入城市是否具有定居意愿;Shrinki表示第i个被访者所在城市是否为收缩城市;Xi表示一系列控制变量，既包括被访者家庭在流入城市的收入（Famincome）、家庭房租收入比（RIR）、家庭成员同在流入地的比例（Samecity）等家庭特征，也包括被访者的户籍（Hukou）、性别（Gender）、受教育年限（Education）等个体特征;α、β、δi表示待估计系数;ε表示残差项。

个体层面分析的数据来源是2017年中国流动人口动态监测调查和历年《中国城市统计年鉴》。其中，是否为收缩城市的判断数据来自《中国城市统计年鉴》，其他数据来源于2017年中国流动人口动态监测调查。调查对象是在流入地居住一个月以上、非本区（县、市）户口的15～59周岁的流入人口，不包括调查时在车站、码头、机场、旅馆、医院等地点的流入人口以及在校学生，但包括在临时工地、废弃厂房、路边等非正规场所居住的流入人口。中国流动人口动态监测调查，使用统一问卷、统一培训调查员，在全国统一时间、用统一方法进行调查，使得各城市或地区之间的数据具有可比性。将2017年中国流动人口动态监测调查和《中国城市统计年鉴》中相同的270个城市纳入分析范围。为了保证研究的准确性，从270个城市的调查样本中剔除了“没想好”是否在流入地定居的样本及具有缺失值、异常值的样本，最终有效样本量为48948。

Logit模型中各变量的具体含义、取值以及描述性统计，如表1所示。

3.2个体层面分析的回归结果

个体层面Logit模型的回归结果如表2所示。所有变量的VIF值在1.01～1.15之间，模型通过多重共線性检验。模型（1-1）是全部调查样本的回归结果，模型（1-2）和模型（1-3）是分组回归结果，其中，模型（1-2）是收缩城市中流动人口调查样本的回归结果，模型（1-3）是非收缩城市中流动人口调查样本的回归结果。

（1）收缩城市中的流动人口定居意愿比非收缩城市更强，且差异显著。从表2模型（1-1）的回归结果可以看出，是否处于收缩城市对于流入人口定居意愿的正向影响显著，收缩城市中的流入人口定居意愿比非收缩城市更为强烈。ChowTest检验结果显著，表明收缩城市与非收缩城市两个子样本有显著差异。这说明收缩城市与非收缩城市之间流动人口定居意愿的差异在统计上是显著的。

（2）从收入、支出等经济因素来看，收缩城市中收入对流动人口定居意愿的影响不再显著，房租收入比差异不大。总体而言，流动人口家庭在流入地的收入对定居意愿具有显著的正向影响，在流入地的家庭收入越高，流动人口的定居意愿越强烈。但是，表2模型（1-2）的回归结果显示，对于收缩城市的流动人口定居意愿来说，家庭在流入地收入的影响不再显著。收缩城市流动人口家庭月均收入为5934元/月，而非收缩城市流动人口家庭月均收入为7556元/月，显然，对于收缩城市的流动人口而言，收入不是影响其定居意愿的显著因素。同时，反映流动人口家庭在流入的住房支出水平的房租收入比对定居意愿都未显示出负向影响，是因为无论是在收缩城市还是在非收缩城市家庭房租收入比均在可承受范围内[22]。收缩城市、非收缩城市的家庭房租收入比平均值分别为14.91%和14.67%，两者差异不大。

（3）从家庭团聚、个体特征等非经济因素来看，流动人口家庭成员同在流入地的比例、户籍类型、性别、受教育程度对流动人口定居意愿的影响均显著。家庭成员在流入地的比例越高，受教育年限越长，流动人口的定居意愿越强烈;女性在流入地的定居意愿比男性更强，非农户籍的流动人口比农业户籍流动人口的定居意愿更强。收缩城市的流动人口家庭成员同在流入地比例、女性比例高于非收缩城市，是导致收缩城市流动人口定居意愿较高的可能因素。

4城市层面：流动人口定居意愿的城市影响因素分析

4.1城市层面分析的模型与数据

由于个体层面的分析，未能反映地理空间关系，而流动人口的定居意愿除了取决于所在城市的特征外，还取决于其有没有更好的城市可以选择，尤其是附近城市中有没有更好的选择。所以，城市层面的分析，将空间因素纳入收缩城市流动人口定居意愿较高的原因探究之中，构建空间模型进行分析。因变量是一个城市具有定居意愿的流动人口比例，解释变量是代表城市特征的各个变量。具体变量的选取，从经济因素以及非经济因素两方面考虑，参考已有文献的研究成果，并注重与个体层面分析的变量相对比。空间模型选取空间杜宾模型（SpatialDubinModel，SDM）和空间杜宾误差模型（SpatialDubinErrorModel，SDEM）。为了更好地进行对比分析，在对空间杜宾模型（SDM）和空间杜宾误差模型（SDEM）进行回归前，先进行经典线性模型（OrdinaryLeastSquares，OLS）回归。

经典线性模型（OLS）设定为：

yj=Xjθ+ε（2-1）

ε1～N（0，σ2In）

空间杜宾模型（SDM）设定为：

yj=ρWyj+Xjθ+WXjφ+ε（2-2）

ε～N（0，σ2In）

空间杜宾误差模型（SDEM）设定为：

yj=Xjθ+WXjφ+μ

μ=λWμ+ε

ε～N（0，σ2In）（2-3）

其中，yj表示第j个城市流动人口中有定居意愿的比例;Xj表示一系列城市特征变量，包括城市第三产业产值占比（ServIndustry）、房价收入比（PIR）、流动人口家庭成员同在流入地比例的平均值（PSamecity）、农业户籍流动人口占比（FHukou）、女性流动人口占比（Female）、流动人口受教育年限的平均值（MeanEduyear）等;W是空间权重矩阵;ρ是空间自回归系数;λ是空间自相关系数;θ、φ表示待估计系数;ε、μ表示残差项。需要说明的是，考虑到在个体层面分析中收缩城市中收入对于流动人口定居意愿的影响不显著，而且从全国来看第三产业就业占比已经超过第一、二产业，第三产业占比还在一定程度上体现了经济发展水平，故在城市层面分析中，选用第三产业产值占比作为城市就业机会与收入水平的替代变量。

城市层面分析的数据来源是2017年中国流动人口动态监测调查和《中国城市统计年鉴2018》。其中，与流动人口相关的城市特征数据来自2017年中国流动人口动态监测调查，其他城市特征数据来自《中国城市统计年鉴2018》。

城市层面模型中各变量的具体含义、取值以及描述性统计，如表3所示。

4.2城市层面分析的回归结果

为了考察附近城市特征对本城流动人口定居意愿的影响，构建空间模型。在回归前，先进行空间自相关检验。统计量MoransI=6.229（Probability=0.000），表明存在空间自相关，需要建立空间回归模型。空间权重矩阵W设定为基于空间相邻的0-1矩阵。经典线性模型（OLS）、空间杜宾模型（SDM）和空间杜宾误差模型（SDEM）的回归结果见表4。

（1）本地的流动人口家庭成员同在流入地比例、女性流动人口占比、流动人口受教育年限影响显著。从表4经典线性模型（OLS）、空间杜宾模型（SDM）和空间杜宾误差模型（SDEM）的回归结果可以看出，三个模型中本地各解

释变量的影响方向都是相同的，第三产业占比、家庭成员同在流入地比例、女性流动人口占比、流动人口受教育年限对流动人口定居意愿的影响都是正向的，而房价收入比、农业户籍流动人口占比对流动人口定居意愿的影响则是负向的。其中，家庭成员同在流入地比例、女性流动人口占比、流动人口受教育年限在三个模型中的影响都是显著的，表明了结果的稳健性。流动人口家庭成员同在流入地比例越高的城市，女性流动人口占比越高的城市，流动人口受教育年限均值越高的城市，流动人口的定居意愿越强烈。

（2）周边城市的房价收入比、农业户籍流动人口比例、流动人口受教育年限影响显著。表4中模型（2-2）和模型（2-3）的回归结果显示，周边城市的房价收入比（W-PIR）、农业户籍流动人口比例（W-FHukou）以及流动人口受教育年限均值（W-MeanEduyear）对本地的流动人口定居意愿影响显著。其中，周边城市房价收入比越高，周边城市农业户籍流动人口比例越高，则本地流动人口定居意愿越低，均与对应变量的本地影响方向一致。原因可能是区域存在一定的同质性，周边城市房价具有连动效应。周边城市的房价收入比、农业户籍流动人口比例将进一步强化这两个因素对本地流动人口定居意愿的影响。周边城市流动人口受教育年限越高，则本地流动人口定居意愿越低，与本地影响方向相反，说明城市间存在较强的人才竞争关系，如果周边城市吸引了更多受教育程度高的流动人口，本地的受教育程度较高流动人口将有所减少，从而间接地导致了本地流动人口定居意愿的下降。

（3）收缩城市的家庭成员同在流入地比例和女性比例较高、房价收入比较低，利于定居意愿提升。对比收缩城市与非收缩城市的各变量均值（表5），可以发现收缩城市的流动人口家庭成员在流入地的同在流入地比例、女性比例均高于非收缩城市，而房价收入比低于非收缩城市。同时，收缩城市流动人口自有住房的比例也明显高于非收缩城市。结合表4回归结果显示的变量关系来看，收缩城市的家庭成员同在流入地比例和女性比例较高、房价收入比较低，都利于流动人口定居意愿的提升，可以说是收缩城市流动人口定居意愿较强的原因。

5结论与建议

通过收缩城市与流动人口定居意愿的对比分析，表明收缩城市的流动人口定居意愿明显高于非收缩城市的流动人口定居意愿。从个体层面对流动人口定居意愿的微观影响因素分析，也证实收缩城市中的流动人口定居意愿比非收缩城市更强，且差异显著。个体层面的分析，还揭示出收缩城市中收入对流动人口定居意愿的影响不再显著，流动人口家庭成员同在流入地的比例、户籍类型、性别、受教育程度对流动人口定居意愿则影响显著。从城市层面分析流动人口定居意愿的影响因素，将空间因素纳入分析范围，结果表明本地的流动人口家庭成员同在流入地的比例、女性流动人口占比、流动人口受教育年限对流动人口定居意愿的影响显著，周边城市的房价收入比、农业户籍流动人口占比、流动人口受教育年限均值对本地流动人口定居意愿的影响显著。

综合个体层面和城市层面对流动人口定居意愿影响因素的分析结果，可以将收缩城市中流动人口的定居意愿比非收缩城市更强的原因归纳为家庭因素、个体特征、定居成本、周边影响等四个主要方面，即：①家庭因素，收缩城市中流动人口家庭成员同在流入地的比例较高，家庭团聚、人际关系网络集中等是收缩城市流动人口定居意愿较强的原因之一。②个体特征，与男性相比女性流动人口更愿意在城市定居，而收缩城市的流动人口中女性比例较高，是收缩城市定居意愿较高的另一个原因;同时，农业户籍、受教育程度较低等个体条件则在一定程度上限制了部分收缩城市的流动人口向非收缩城市流动。③定居成本，收缩城市的房价收入比较低，意味着住房等定居成本相对较低，流动人口容易跨越定居门槛，实现在流入城市的定居，从而使收缩城市流动人口的定居意愿高于非收缩城市。④周边影响，周边城市的房价收入比、农业户籍流动人口比例、流动人口受教育年限等对本地流动人口的定居意愿影响显著，收缩城市的流动人口定居意愿较高与周边城市特征密切相关。

从研究分析中，得出的相关政策建议包括：①随着我国城镇化的发展，收缩城市的数量有所增加，但收缩城市的流动人口定居意愿较强，使城市收缩会在一种相对稳定的状态中进行，不必进行过多的政策干预。②虽然户籍制度改革不断深化，但户籍以及与户籍相连的土地等权益仍然是影响人口遷移的重要因素，要促进劳动力要素的自由流动，还需要进一步破除户籍等相关体制机制的阻碍。③提高流动人口的受教育水平，将有助于提高流动人口在城市的定居意愿，从而增强城镇化的稳定性，有利于城镇化质量的提高。④住房成本是流动人口在城市定居的重要门槛，对住房市场进行适度调控，保障合理的房价收入比也是提高流动人口在城市定居意愿的政策选择。

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Whydomigrantsintheshrinkingcitiesprefertosettledown？

DONGXin1，2ZHANGChaohui2ZHOUWeihua3

（1.ResearchInstituteforEco-civilization，ChineseAcademyofSocialSciences，Beijing100732，China;

2.UniversityofChineseAcademyofSocialSciences，Beijing102488，China;

3.ChineseAcademyofFiscalSciences，Beijing100142，China）

AbstractChinastotalfloatingpopulationismorethan200million.Itwillbebeneficialfortheimprovementofurbanmanagementandurbanizationqualitytoletmorefloatingpopulationsettledown.Basedonthis，thispaperusesthedataof270citiesfromChinaMigrantsDynamicSurvey（CMDS）andChinaUrbanStatisticalYearbooktoanalyzethesettlementdesireofthefloatingpopulation，andfindsthatthesettlementdesireofthefloatingpopulationintheshrinkingcitiesissignificantlystrongerthanthatinthegrowingcities.Whyisthesettlementdesireofthefloatingpopulationintheshrinkingcitieswithadecreasingpopulationsizesignificantlystrongerthanthatofthegrowingcities？Inthispaper，theLogitmodel，SpatialDurbinModel（SDM）andSpatialDurbinErrorModel（SDEM）areconstructedtoanalyzetheresettlementdesireoffloatingpopulationattheindividuallevelandtheurbanlevelrespectively.Theresultsshowthat：①Theproportionofthefloatingpopulationfamilymembersintheshrinkingcitiesishigherthanthatinthegrowingcities，familyreunionandtheconcentrationofinterpersonalnetworksarethereasonsforthestrongersettlementdesireofthefloatingpopulationintheshrinkingcities.②Thehighproportionofwomeninthefloatingpopulationinshrinkingcitiesisanotherreasonforthestrongsettlementdesireofthefloatingpopulationinshrinkingcities.Atthesametime，thecharacteristicsofindividualsagriculturalhouseholdregistrationandlowereducationlevellimittheflowofthefloatingpopulationfromtheshrinkingcitiestothegrowingones.③Thecostsofhousingandothersettlementconditionsarerelativelylowintheshrinkingcities，anditiseasierforthefloatingpopulationtocrossthethresholdofsettlementandrealizethesettlementinthedestinationcities，resultinginastrongersettlementdesireofthefloatingpopulationintheshrinkingcities.④Somecharacteristicsofthesurroundingcitieshaveasignificantimpactonthesettlementdesireofthefloatingpopulationintheshrinkingcities，suchastheratioofhousingpricetoincome，theproportionofthefloatingpopulationwithagriculturalhouseholdregistrationandthenumberofyearsofeducationofthefloatingpopulationinthesurroundingcities.Inviewofthis，thisstudyputsforwardthefollowingpolicyrecommendations：Toomuchpolicyinterventionisnotneededagainsttheshrinkingcities，forthesettlementdesireofthefloatingpopulationinshrinkingcitiesremainsstrong，andtheshrinkingprocessremainsrelativelystable.Theobstaclesofhouseholdregistrationandotherrelatedsystemsandmechanismsshouldbefurtherremoved，theeducationlevelofthefloatingpopulationshouldbeimprovedandappropriateregulationofthehousingmarketshouldbeintroducedtoensureareasonablepriceincomeratiotopromotethefreeflowoflaborelementsandimprovethedesireofthefloatingpopulationtosettledowninthecities.

Keywordsshrinkingcity;floatingpopulation;settlementdesire

（责任编辑：李琪）

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