城市更新过程中流动人口居住-就业变动的协同机制研究——以北京为例

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本站小编 Free考研考试/2021-12-29

党云晓^,¹, 湛东升², 谌丽^,³, 张文忠⁴^,⁵, 吴绍华¹

1.浙江财经大学土地与城乡发展研究院,杭州 310018

2.浙江工业大学管理学院,杭州 310023

3.北京联合大学应用文理学院,北京 100191

4.中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101

5.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101

The coordination mechanism of migrants' residence and employment change in the process of urban renewal: A case study of Beijing

DANG Yunxiao^,¹, ZHAN Dongsheng², CHEN Li^,³, ZHANG Wenzhong⁴^,⁵, WU Shaohua¹

1. Institute of Land and Urban-rural Development, Zhejiang University of Finance and Economics, Hangzhou 310018, China

2. School of Management, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023, China

3. College of Arts and Sciences, Beijing Union University, Beijing 100191, China

4. Key Laboratory of Region Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China

5. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

通讯作者: 谌丽（1985-）,女,四川绵阳人,博士,副教授,硕士生导师,主要研究方向为城市公共服务设施与居住环境。E-mail: chenlicas@foxmail.com

收稿日期:2019-12-25接受日期:2020-05-18网络出版日期:2021-02-10

基金资助:

浙江省哲学社会科学规划课题.20NDJC138YB
北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划项目.CIT&TCD201904075
教育部人文社会科学研究基金项目.20YJCZH221
国家自然科学基金项目.41701184
国家自然科学基金项目.41871170

Received:2019-12-25Accepted:2020-05-18Online:2021-02-10
作者简介 About authors
党云晓（1987-）,女,河南济源人,博士,副研究员,硕士生导师,主要研究方向为城市居住环境与居民生活质量。E-mail: xiaoxiao187@126.com

摘要
城市更新过程中流动人口面临居住与就业的不稳定。本文构建流动人口居住与就业协同变动的理论分析框架,使用北京大样本问卷调研数据,基于双层级双变量离散选择模型,分析城市更新背景下流动人口居住-就业变动协同性及其与背景环境的关系。结果发现：流动人口的居住/就业变动概率远高于本地人口,城市更新对流动人口居住和就业的不稳定性影响更大;流动人口的居住变动行为与就业变动行为是相互作用的协同过程,单项变动极有可能引发双变动的调整。居住在城中村数量较多的街道,流动人口发生居住变动的概率更大。青年流动人口的居住-就业变动协同性相比老一代更高,而且街道的居住不稳定性与青年流动人口的居住行为不稳定更相关。
关键词： 流动人口;城市更新;居住变动;就业变动;协同机制

Abstract

In the last 40 years, China has experienced large-scale migration, which has greatly contributed to its urban construction and economic growth. Meanwhile, migrants face residence and employment instability in the process of urban renewal. The existing literature mostly attributes this instability to individual factors, but ignores the influence of macro events (such as urban demolition and reconstruction) or the industrial restructuring on migrants' lives. Moreover, in most studies, migrants' residence and employment changes are regarded as independent behaviors of non-interference rather than as correlated behaviors. To fill these research gaps, this study builds a theoretical framework for the coordinative changes of migrant residences and employment. Based on a large-scale survey in Beijing in 2013, we use multilevel bivariate probit models to analyze how the background features impact migrants' residence and employment changes under urban renewal. In particular, this research focuses on two types of background features: the instability of residence, which is measured by the number of city villages in the sub-district, and the instability of employment, which is measured by the proportional area of the wholesale and retail industries in the sub-district. Moreover, we analyze the coordinative change between migrants' residences and employment. The results show that: (1) Compared with residents, migrants are more likely to change residence and employment, and the instability of their residence and employment are correlated more with urban renewal. Migrants living in the city center have higher stability in their residences and employment than those in outlying areas. (2) At the sub-district level, the difference in probability of employment change is significantly greater than that of residence changes. Residence and employment changes are correlated, and change in residence (or employment) is likely to lead to changes in employment (or residence) simultaneously. (3) Migrants living in the sub-districts of city villages have tended to report a higher probability of residence change in the last five years. (4) The young-generation migrants have higher coordination of residence-employment change than old-generation migrants, and the residence instability of the young generation is more related to the instability of the living environment in the sub-districts.

Keywords：migrants;urban renewal;residence change;employment change;coordination mechanism

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本文引用格式
党云晓, 湛东升, 谌丽, 张文忠, 吴绍华. 城市更新过程中流动人口居住-就业变动的协同机制研究——以北京为例. 地理研究[J], 2021, 40(2): 513-527 doi:10.11821/dlyj020191122
DANG Yunxiao, ZHAN Dongsheng, CHEN Li, ZHANG Wenzhong, WU Shaohua. The coordination mechanism of migrants' residence and employment change in the process of urban renewal: A case study of Beijing. Geographical Research[J], 2021, 40(2): 513-527 doi:10.11821/dlyj020191122

1 引言

改革开放以来,中国高速的城市化过程产生了大规模的流动人口^[1,2]。根据国家卫计委统计,截至2018年底全国流动人口达2.41亿。与发达国家的经验类似,流动人口是中国城镇化的重要推力,对经济增长做出了重要贡献^[3],并且充足且多元的流动人口也是未来城市保持增长活力与创新的动力来源,妥善安置他们的居住与就业应当是新型城镇化的重要内容。然而,随着中国经济社会进入转型期,城市更新速度加快,尤其是以拆旧建新为主要内容的再开发式更新在大城市内大规模铺开^[4],使得生活其中的流动人口面临着居住与就业频繁变动的困境,导致其居住与就业的不稳定,降低了他们的生活质量。在此背景下,研究再开发式城市更新对流动人口居住与就业变动的影响,是对这一再开发模式的有益反思,提示政府在规划决策时将流动人口的生计问题纳入考量,制定具有包容性的城市更新政策,减少社会问题,实现高质量城镇化。

国内外****围绕流动人口的居住和就业变动问题做了大量研究工作^[5,6]。在流动人口居住迁移方面,国内相关研究认为经济发展、城区工业和居住区的近域扩散、自身的经济利益驱动是推动流动人口迁居的主要动力^[7],此外,还有制度、个人和社会资本、城市建设、年龄和婚姻等其他影响因素^[8]。流动人口居住迁移受时间、预算和信息渠道约束,呈现出高频率、短距离的迁居特征,且迁居前后居住状况通常无显著改善^[9]。关于流动人口的就业变动,研究普遍发现流动人口的就业流动性较强,有些****强调从个人特征、家庭特征和社会资本的视角解释其就业流动性强的原因^[10,11],有些研究侧重于从企业利益与政府政策的角度进行解释^[12,13],还有文献综合以上各因素对流动人口的劳动力市场进行分析^[14]。通勤领域将流动人口的居住和就业联系起来,发现流动人口职住特征的主要表现是职住距离近、通勤时间短、离心居住而向心工作^[9]。

从已有研究来看,多数文献将流动人口居住与就业变动问题的解释归因于个体结构性差异,忽略了城市更新过程中的城市拆迁改造、产业结构调整等顶层事件对流动人口行为的影响,这可能造成社会保障、城市规划、城市治理工作对流动人口问题的忽视。其中,暴露问题最多的是城中村拆迁。在大城市,城中村是联系城市更新改造与流动人口的关键区域,具有明显的社会保障功能,是目前低收入人群最为适合的居住模式^[15],而且城中村安置的大量外来人口也为城市提供了充足的劳动力,并丰富了城市的人口多样性与活力^[16],因此兼顾低收入流动人口的居住利益有理由成为城市拆迁改造的应有之义^[17]。目前虽然有少量研究探讨城中村改造和产业结构调整对流动人口迁移行为的影响,但是由于缺乏深入调查和研究,这些研究还停留在理论层面,尚缺乏对此进行验证的实证研究。

此外,更加值得关注的是,以往对流动人口居住迁移与就业变动的研究往往被割裂开来,忽略了个体的居住变动与就业变动之间存在一定的联系,而这可能导致在个体居住或就业的单方面研究中,无法观测到变动的全部影响机制^[18]。因此,有必要将居住变动与就业变动看作一个相互关联的过程,进而分析流动人口所处的背景环境的变化与其居住-就业变动的联系。

本文将尝试构建中国城市更新过程中流动人口居住与就业选择协同性的理论模型,以北京为例,利用中科院宜居城市研究团队( 以中科院地理资源所张文忠研究员为首的科研团队,重点从事城市人居环境宜居性与居民满意度研究,自2005年开始定期开展城市宜居性问卷调查,承担了北京及全国城市体检社会满意度调查工作,积累了大量问卷调研数据,形成了覆盖专著、论文、研究报告等多类型的研究成果。)于2013年获取的调查问卷数据,基于双层级的双变量离散选择模型,验证城市更新带来的居住/就业环境不稳定与流动人口居住/就业变动及其协同性之间的关系。通过本文的研究,期望回答以下两个问题：城市更新过程中的居住与就业环境不稳定在多大程度上导致流动人口的居住与就业变动?流动人口的居住（就业）变动是否会带来就业（居住）变动,二者变动之间是否存在某种协同性?同时,本文还将关注流动人口内部最主要的结构性差异——代际差异,探讨青年流动人口与中老年流动人口在上述问题上是否有所不同。

2 理论框架与模型设定

2.1 文献综述

城市更新是城市发展到一定阶段所必然经历的再开发过程,其引发的城市内部人口流动现象在国际上早已得到关注,典型的现象之一是城市绅士化。自20世纪60年代,在欧美国家出现了内城更新改造带来的不同社会阶层的居住迁移,具体表现为：伴随着以住宅修缮与居住环境质量提升为主要内容的内城更新运动,中产阶级从郊区重新回归城市中心地带居住,而低收入阶层被迫流向城市外围地区,同时发生变化的还有居民的就业性质与地点、职住方式等^[19]。国外对城市绅士化现象的研究不仅关注城市更新背景下的人口流动,同时也探讨了人口流动引发的社会空间重构、社会公平与居住隔离等问题^[20]。

国内相关研究更多关注城市更新带来的本地居民的流动,并得出了与欧美国家城市绅士化相似的结论。例如一些以一线城市为案例的研究指出,旧城改造导致内城房价上涨,原先的居民因无法支付高昂的商品房住宅而被安置到位于城市边缘的公共住宅^[21]。针对其他二线城市的研究也表明,随着繁荣于计划经济时期的制造业企业倒闭或外迁,遗留下来的老旧职工居住区也在城市更新过程中升级为高品质住宅区,从而吸引了高薪阶层向内城集聚,而原先的居民被迫向外流动^[22]。同时国内的研究也表明,尽管存在绅士化现象与西方国家的趋同性,但从其形成机制来看,国内城市更新背景下人口流动的特征及原因还需要从制度层面进行深入剖析^[20]。

近年来,国内对城市更新背景下的流动人口和租户的研究逐步增多,案例城市的选取多以北京、上海等城市为例。例如,不少****对北京产业疏解对流动人口的影响进行了研究,发现非首都功能疏解工作的展开使得北京的流动人口自2016年开始出现总量与增速双降的趋势^[23],表明产业疏解对流动人口的职住产生了巨大的影响。研究指出被疏解行业的外来劳动力定居意愿逐步降低,并且低学历流动人口受影响更明显^[24]。由于疏解过程中,流动人口总是先优先考虑市内调整职住,再逐步外地迁移,因此会导致其职住地不断发生变动,使得流动人口聚居区的类型更加多样,空间分布也更加复杂^[25]。此外,流动人口的居住通常会跟随就业地迁移^[26],因此就业机会的空间分布对外来人口的居住区位决策和空间分布格局起到决定性作用^[27]。然而这些研究并未分析流动人口在产业疏解过程中的职住迁移过程与机制。

2.2 城市更新背景下流动人口居住-就业变动的协同性分析

根据文献,城市更新对流动人口带来多种困境：一方面,城市廉价租赁住房（以城中村为主）的拆迁改造对低成本居住空间的挤压造成流动人口频繁的居住迁移,迫使他们迁居;另一方面,城市经济结构转型和产业升级推动的产业外迁造成流动人口频繁的就业变动,他们被迫更换工作。居住与就业之间的“粘性”导致其中一项发生变化时极有可能引发另一项的变动,无疑增加了双迁移的风险,进一步降低了流动人口生活的稳定性。近年来,以家庭模式迁徙的流动人口越来越多,对他们而言,双职工、子女就学、社会网络形成的阻力导致迁移的成本增加,高频率的迁移将大幅降低流动人口家庭生活的幸福感。基于上述流动人口的居住和就业变动特征分析,本研究试图建立城市更新背景下流动人口居住-就业变动协同机制的理论分析框架,并进行实证检验（图1）。

图1

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图1理论分析框架示意图

Fig. 1Theoretical analysis framework

城市更新是一个复杂的过程,对城市产生的影响体现在多个方面,本文重点关注城市更新过程中与流动人口密切相关的居住与就业空间稳定性。居住空间不稳定是由于廉价租赁住房的拆迁引发迁居,其中以城中村拆迁影响最为显著^[28,29,30]。就业空间不稳定是由于产业结构优化升级和功能疏解带来的就业岗位变化,例如低端制造业、批发业、零售业向外迁移,新兴产业入驻等。下文将验证城市居住与就业的不稳定性与流动人口居住-就业变动协同性之间的关系。考虑到居住与就业的不稳定性是地理空间的背景环境特征,所属的空间层级高于微观的个体层级,如果将测度背景环境特征的数据赋予个体层级,在模型估计中会忽略数据结构的嵌套性,同时也会造成背景环境特征对个体特征影响的估计结果不稳定^[31]。因此,有必要建立数据分层的多层级模型。本文选择街道尺度作为背景环境的研究单元,将建立流动人口-街道双层级模型。

除背景环境特征以外,流动人口自身的社会经济属性差异也是影响其居住-就业变动协同性的主要因素。例如,已有的研究表明,青年流动人口在属性特征、社会融入、行为习惯等方面与中老年流动人口有明显的差别,因而受到人口研究的关注^[32],即使面对同样的背景环境,两类群体也可能做出不同的居住/就业变动决策。下文的实证分析将对流动人口进行分组检验。

2.3 研究方法与模型

已有文献证明了个体的居住迁移和就业迁移行为之间的内生性^[33,34],提出使用双变量离散选择模型对此进行检验^[18]。离散选择模型适用于解决被解释变量是离散而非连续的情况,可以实证检验个体从一组有限的离散备选方案中选择一个行为的决策分析。双变量离散选择模型将个体的居住迁移和就业迁移看作协同决策的过程,能够更准确地识别两个决策过程的影响因素以及各影响因素的作用强度。本文假定流动人口的居住变动方程与就业变动方程的随机误差具有显著的相关关系,将两者视为一个协同过程,采用双变量离散选择模型进行估计,此方法已被应用于相关研究中^[18]。在此基础上,进一步将街道层级的环境变量纳入模型,结合多层级模型建模方法,构建流动人口居住-就业变动协同机制的双层级双变量离散选择模型。该模型充分考虑了不同层级的人口结构的收敛性,能够将地理层级要素对个体的影响区分开来,并精确计算出地理层级要素对解释因变量差异的贡献,因此近年来在地理学界应用越来越广泛。

式（1）和式（2）分别表示居住变动方程和就业变动方程：

（1）

probit (π_{M, ij}) = a_{M} + x_{M, ij} β_{M} + z_{M, j} γ_{M} + μ_{M, j} + ε_{M, ij}

（2）

probit (π_{N, ij}) = a_{N} + x_{N, ij} β_{N} + z_{N, j} γ_{N} + μ_{N, j} + ε_{N, ij}

式中：

probit (π_{M, ij})

和

probit (π_{N, ij})

分别表示流动人口的居住变动概率和就业变动概率;

x_{ij}

表示个体层级的解释变量,包括自然与社会经济属性、住房、就业、通勤特征,此外模型还控制了影响居住变动的社会融入情况;

z_{j}

表示街道层级的解释变量,包括街道的居住不稳定与就业不稳定特征;

a_{M / N}

、

β_{M / N}

、

γ_{M / N}

分别表示常数项、个体层级系数与街道层级系数。

式（3）和式（4）是对式（1）和式（2）中残差项的解释：

（3）

u_{M, j} ~ N (0, σ_{M, u}^{2}), ε_{M, ij} ~ N (0,1), cov (u_{M, j}, ε_{M, ij}) = 0

（4）

u_{N, j} ~ N (0, σ_{N, u}^{2}), ε_{N, ij} ~ N (0,1), cov (u_{N, j}, ε_{N, ij}) = 0

式中：

μ_{j}

表示居住变动或就业变动在街道层级的随机效应,服从均值为0,方差为σ_u²的正态分布;

ε_{ij}

表示居住变动或就业变动在个体层级的随机效应,服从均值为0,方差为1 (2 在多层级模型中,Probit回归的个体层级方差为固定值1,详见Rasbash等^[35]128-131。)的正态分布。cov(

ε_{M, ij}

ε_{N, ij}

)=0表示流动人口的居住变动和就业变动是两个相互独立的行为;cov(

ε_{M, ij}

ε_{N, ij}

)≠0表示居住变动和就业变动是相互联系的行为。同样,在街道尺度上,cov(

ε_{M, ij}

ε_{N, ij}

)=0表示以街道为单元的群体的居住变动和就业变动是两个相互独立的行为;反之,则表示两者是相互联系的行为。参照已有相关研究^[18],本文将对两个方程进行同时估计,通过对随机效应相关性的统计检验,验证居住变动与就业变动是否是一个协同的过程。此外,本文使用的双层级模型,可以估计街道层级变量对流动人口居住变动和就业变动的影响并分解居住变动和就业变动在街道层级的空间分异程度。本文使用σ_M,u²/(σ_M,u²+1)和σ_N,u²/(σ_N,u²+1)分别表示居住变动和就业变动在街道层级的空间差异对总体差异的解释程度。

3 数据来源与变量设定

本文选择的案例城市北京自2004年以来经历了大规模的城市更新改造,《北京市城市总体规划（2004—2020年）》提出到2020年总人口要控制在1800万,中心城人口控制在850万,为此中心城共需迁出人口110万。政府疏解人口的措施中包括：旧城有机更新引导人口外迁,搬迁改造传统工业,搬迁整治小商品批发市场,整治城中村。这版规划指明了2004年以来北京市的城市更新内容。在这样的背景之下,流动人口的居住和就业都面临着高频流转的风险。因此,选择北京作为研究案例是合适的。

研究采用的数据来自于2013年宜居北京评价抽样调查问卷,调查范围包括主城六区及回龙观、天通苑、通州新城、亦庄新城、大兴黄村5个远郊大型居住区。调查按每个街道总人口的千分之一比例发放问卷,采用等距随机抽样、方便抽样、交通控制配额抽样相结合的方法,控制调查对象为居住半年以上的居民。问卷内容包括被调查者的自然与社会经济属性,以及居住与工作情况。调研共发放问卷7000份,回收有效问卷5733份,有效率为81.9%。根据本文的研究主题,从中选择有效流动人口样本1775个,这些样本分布在北京124个街道。样本基本情况与变量描述性统计分析见表1。

Tab. 1
表1
表1样本基本情况与变量描述性统计分析
Tab. 1Model variables and sample means/proportion

层级	变量	变量设定与说明(占比)
个体	居住变动	有变动(42.4%);没有变动(57.6%)
	就业变动	有变动(29.0%);没有变动(71.0%)
	年龄	<20岁(2.8%);20~29岁(54.4%);30~39岁(28.1%);40~49岁(10.4%);50~59(3.3%)岁;>60岁(1.0%)
	性别	男(54.2%);女(45.8%)
	婚姻	已婚(50.5%);单身(49.5%)
	家庭月总收入	<3千(12.5%);3~5千(27.0%);5~10千(32.7%);1~1.5万(14.4%);1.5~2万(7.0%);2~3万(3.5%);3万(2.9%)
	学历	大专及以上学历(50.9%);高中及以下学历(49.1%)
	家庭人口数	住在一起的家庭总人口平均数为2.470
	单位性质	国有企业/行政事业单位(10.7%);其他单位(89.3%)
	住房租购情况	购买住房(14.2%);其他住房情况(85.8%)
	住房产权类型	商品房(40.0%);保障房(24.7%);单位房(17.4%);自建房(11.0%);其他(6.9%)
	留京时长	在北京居住的平均年数为5.598年
	邻里关系满意度	对居住区邻里关系的满意度评价平均值为3.607
	搬家前通勤时间	未发生居住变动为0;发生居住变动的样本搬家前的平均通勤时间为37.67分钟
	换工作前通勤时间	未发生工作变动为0;发生工作变动的样本换工作前的平均通勤时间为39.00分钟
街道	城中村数量	街道内城中村的个数平均值为1.724
街道	批发零售业占比	批发零售产业占比平均值为36.2%

注：保障房包括经济适用房、廉租房、拆迁安置房、两限房;自建房以城中村为主;对居住区邻里关系的满意度从非常不满意到非常满意5个等级赋值为1~5。

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调研流动人口中30岁未满的青年流动人口(3 按照国家卫计委的定义,青年流动人口是指1980年以后出生的流动人口。本文使用的问卷在询问样本的年龄时采用的是分段法（表1）,将前两个小于30岁的年龄段归并为青年流动人口,其他为中老年流动人口。)（57.2%）略多于中老年流动人口（42.8%）,已婚与单身比例大致相当,家庭月总收入以3000~15000元（74.1%）为主,高中及以下学历人口约占半数（49.1%）,仅少数人口（10.7%）在国企或行政事业单位等相对稳定的单位工作。绝大多数流动人口（85.8%）在北京没有自己的住房,在商品房小区和保障房小区居住的人口占多数（64.7%）。本文采用在北京居住的时长和居住小区邻里关系满意度评价来衡量流动人口的社会融入,通勤时间包括搬家前和换工作前两类通勤时间。街道层级变量中,住房拆迁带来的居住不稳定性采用街道的城中村数量表示,产业疏解带来的就业不稳定性采用街道搬迁的批发零售业面积占比表示 (4 批发零售业面积占比数据是根据北京2013年消亡的批发零售业空间点数据插值的结果进行面积占比统计,数据来源为刘晋媛^[36]。)。

4 实证分析

4.1 流动人口居住/就业及其变动的空间特征

对比问卷中不同户籍人群的居住/就业变动概率发现,流动人口中42.2%在2008—2013年间发生过居住变动,而本地人口的这一比例仅为17.3%;同时近三分之一的流动人口在2008—2013年间发生过就业变动,本地人口仅12.8%发生工作变动。20.9%的流动人口同时发生过居住与就业变动,而本地人口仅4.7%发生了双变动。由此可见,流动人口的居住/就业变动概率远远高于本地人口,无论是居住还是就业,流动人口都表现出更高的不稳定性,在一定程度上也说明了城市更新对流动人口居住和就业变动影响更大。

进一步从空间上辨识发生过居住/就业变动的流动人口的现有居住特征（图2）。2008—2013年间未发生居住或就业变动的流动人口在居住空间上呈现明显的中心-外围空间格局特征;发生过变动的流动人口居住空间分布则相对均匀。即中心区的流动人口更趋于拥有稳定的居所和工作,而外围郊区的流动人口更容易更换居所或工作。这与中心城区的居住和就业环境更稳定有关。城市更新过程中,居住空间与产业空间的更新是由内而外的过程^[37],靠近中心城区的地区往往最早完成居住空间与产业空间的更新,这些地区的居住和就业环境相比于更新进程较晚的外围地区提前进入稳定状态。

图2

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图2发生居住/就业变动的流动人口的居住空间分布

Fig. 2Residence spatial distribution of migrants that have changed residence or employment

4.2 模型估计结果解读

模型基于MLwiN软件,使用马尔可夫链蒙特卡洛法（MCMC）估计模型结果。对MCMC的设定为抽取100,000次结果,舍去前50,000次。本文采用偏差信息量准则（DIC）比较不同模型的拟合效果。DIC值越小表明模型对数据的拟合程度越高,一般来说,如果DIC值差别大于10则表明两个模型间有显著的差异^[38]。

在检验上述解释变量与居住/就业变动的关系之前,首先分别建立全样本、30岁未满、30岁及以上样本的不引入任何解释变量的空模型（null model）进行估计,空模型通常用以分析因变量在低层级和高层级造成的差异各占多大比例。通常来说,高层级所占比例越高,表明高层级的差异越显著^[35]20-21,也越适用多层模型进行估计。本文构建空模型是为了识别流动人口居住/就业变动概率在街道层级和个体层级的差异构成。表2给出了各空模型的方差估计结果,以及居住变动方程与就业变动方程的随机误差项相关关系。对所有模型,居住变动方程和就业变动方程的随机误差项的相关系数均在1%水平上显著,证明了居住变动行为与就业变动行为是相互作用的协同过程。而且这一协同性不仅体现在流动人口的个体行为上,同时也表现在以街道为单元的群体行为上。就全部样本来说,就业变动模型其街道层级方差（0.117）高于居住变动模型（0.087）,说明在街道这一层级,流动人口就业变动概率的差异明显大于居住变动概率的差异,可能的原因是街道之间就业的同质性要低于居住的同质性,这也反映了城市的就业空间集聚性要高于居住空间集聚性^[39]。这一发现同时适用于30岁未满的青年流动人口与30岁及以上的中老年流动人口。

Tab. 2
表2
表2居住变动与就业变动协同性模型估计结果
Tab. 2Estimation results of null models for change of residence and employment

模型	居住变动模型街道层级方差	就业变动模型街道层级方差	个体层级相关关系	街道层级相关关系
全样本	0.087(8.0%)	0.117(10.5%)	0.590^***(0.000)	0.587^***(0.000)
30岁未满	0.079(7.3%)	0.088(8.1%)	0.563^***(0.000)	0.552^***(0.000)
30岁及以上	0.055(5.2%)	0.038(3.7%)	0.269^***(0.000)	0.307^***(0.000)

注：()内为总方差中占比。

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4.2.1 全样本模型估计结果表3展示了全部样本居住变动与就业变动模型引入变量的估计结果。其中,模型I和模型II只引入个体层级变量,模型III和模型IV进一步引入街道层级变量。总体来看,在控制了众多变量之后,居住变动方程和就业变动方程的随机误差项相关系数依然在1%水平上显著,进一步验证了流动人口的居住变动与就业变动是相互影响的。其相关系数为正,说明居住变动与就业变动之间存在相互促进的作用,单项的变动极有可能引发双变动的调整。此外,模型结果还发现流动人口所处的背景环境对其居住-就业变动行为有显著的影响。街道城中村数量与流动人口迁居概率之间有显著的正相关关系,即居住在城中村数量较多的街道,流动人口发生迁居的概率更大,说明背景环境中非正规住宅会导致流动人口的居住环境更加不稳定。由于居住-就业变动的协同性存在,背景环境的居住不稳定会在一定程度上引发居住-就业双变动,进一步降低流动人口的稳定性。街道批发零售业占比与流动人口就业变动概率之间没有显著的相关关系,无法证明上文提出的背景环境的就业不稳定与流动人口就业变动之间的关系。这或许与本文选择的测度就业环境稳定性的指标有关系,受可获取数据的限制,本研究暂时无法全面掌握相应研究年份北京市疏解产业的类型、数量、规模等信息,只能以部分消亡的批发零售业作为代理变量。

Tab. 3
表3
表3全样本居住变动与就业变动协同性模型估计结果
Tab. 3Estimation results of bivariate probit models among all respondents

层级	变量	居住变动（模型I）			就业变动（模型II）			居住变动（模型III）			就业变动（模型IV）
层级	变量	β	S.E.		β	S.E.		β	S.E.		β	S.E.
	常量	-0.92^***	0.232		-1.162^***	0.265		-0.963^***	0.236		-1.136^***	0.294
个体	女性（参照组：男性）	0.02	0.073		-0.093	0.088		0.021	0.074		-0.092	0.088
	已婚（参照组：单身）	-0.016	0.081		-0.077			0.096	-0.018			0.082	-0.076	0.096
	高学历（参照组：低学历）	0.189^***	0.079	-0.092		0.093		0.193^***		0.08	-0.09		0.094
	家庭人口数	-0.009	0.029	0.005		0.035	-0.012		0.03	0.004		0.035
	收入	0.029	0.05	-0.045		0.057	0.031		0.051	-0.045		0.056
	国企/事业单位（参照组：其他单位）	-0.224^**	0.124	-0.263^**		0.151	-0.228^**		0.124	-0.259^**		0.15
	购房（参照组：未购房）	-0.618^***	0.126	-0.358^***		0.151	-0.618^***		0.127	-0.36^***		0.151
	住房产权类型（参照组：商品房）
	保障房	-0.11	0.098	0.001		0.116	-0.108		0.099	0.001		0.115
	单位房	-0.129	0.11	0.009		0.13	-0.118		0.109	0.012		0.129
	自建房	-0.148	0.129	0.052		0.156	-0.151		0.127	0.049		0.156
	其他产权类型	0.032	0.149	0.249^*		0.171	0.029		0.15	0.246^*		0.168
	留京时长	-0.013^**	0.007	-0.017^**		0.009	-0.013^**		0.007	-0.017^**		0.009
	邻里关系评价	0.047	0.054	0.032		0.062	0.049		0.055	0.032		0.066
	搬家前通勤时间	0.392^***	0.017				0.392^***		0.018
	换工作前通勤时间			0.553^***		0.024				0.554^***		0.024
街道	城中村数量					0.013^*	0.009
	批发零售业占比									-0.083		0.176
	个体层级相关系数	0.456^***（0.000）					0.456^***（0.000）
	街道层级相关系数	0.404^***（0.000）					0.388^***（0.000）
	pD	35.689			48.772		37.719			50.622
	DIC	1643.855			1168.586		1643.207				1169.609

注：^*、^**、^***分别表示变量在90%、95%、99%置信水平上显著。由于流动人口的年龄与收入、家庭人口数、留京时长、搬家前通勤时间、换工作前通勤时间均在99%的水平上显著相关,全样本模型不引入年龄。模型I和模型II中仅引入个体层级变量,分别对应只发生居住变动和就业变动的样本;模型III和模型IV中进一步引入街道层级变量,分别对应只发生居住变动和就业变动的样本。

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从居民的自然与社会经济属性来看,性别、婚姻状况、家庭人口、收入的差异没有带来显著的流动人口居住/就业变动差异。高学历群体的居住变动概率显著高于低学历群体,可能的原因是,流动人口中的高学历群体有更强的环境适应能力,而且对于自身居住环境的需求更新更快^[40],加之收入增长的速度较快,相对于低学历群体更有能力支付居住变动成本。从个体职业类型的稳定性上来看,在国有企业或行政事业单位工作的流动人口其居住与就业变动的概率均更低。住房类型方面,已购房的流动人口发生居住或就业变动的概率更低。居住在商品房小区的流动人口迁居概率更高,但更换工作的概率更低,然而这并未通过显著性检验。两个测度个体社会融入的变量中,在北京居住的时长与居住和就业变动概率均显著负相关,说明流动人口落脚于目的地城市越久,越容易建立相对稳定的居住和就业模式。通勤时间是影响流动人口做出居住或就业变动决策的重要因素,搬家前通勤时间与居住变动显著正相关,换工作前通勤时间与就业变动显著正相关。4.2.2 年龄分组模型估计结果表4展示了分年龄段样本居住变动与就业变动模型估计结果。两个年龄段的居住变动方程和就业变动方程的随机误差项相关系数在1%水平上显著,而且30岁未满样本的相关系数明显高于其他样本,说明青年流动人口的居住-就业变动协同性更高,可能的原因是青年流动人口的居住或就业变动的灵活性更高,而中老年流动人口中的双职工、抚育子女的家庭较多,受配偶工作或者子女就学的影响,居住-就业变动的协同性相对较低。街道城中村数量与青年流动人口居住变动概率之间有显著的正相关关系,而中老年流动人口的这一相关关系并未通过显著性检验,说明背景环境的居住不稳定性与青年流动人口的居住行为不稳定更相关。此外,模型结果还观测到在青年流动人口中,已婚人群的居住变动概率明显高于单身人群,而中老年流动人口并没有该特征,这是由于新组建的家庭更倾向于改善居住条件^[41]。青年流动人口中低学历人群的就业变动概率明显高于高学历人群,可能是因为低学历流动人口非正规就业的比例较高,如从事服务、零售等相对不稳定的职业,而高学历人群则有更高的单位忠诚度。

Tab. 4
表4
表4分年龄组样本居住变动与就业变动协同性模型估计结果
Tab. 4Estimation results of bivariate probit models among respondents aged 30 and above/below

层级	变量	30岁未满样本						30岁及以上样本
		居住变动（模型V）			就业变动（模型VI）			居住变动（模型VII）			就业变动（模型VIII）
		β	S.E.		β	S.E.		β	S.E.		β	S.E.
	常量	-0.92^***	0.294		-0.969^***	0.338		-1.215^***	0.419		-1.414^***	0.533
个体	女性（参照组：男性）	0.085	0.1		-0.268^***	0.112		-0.059	0.114		0.157	0.148
	已婚（参照组：单身）	0.204^*	0.125		0.183^*			0.139	-0.062			0.183	-0.104	0.223
	高学历（参照组：低学历）	0.128	0.104	-0.186^*		0.116		0.257^**		0.13	-0.079		0.169
	家庭人口数	-0.051^*	0.038	0.038		0.041		0.051		0.05	-0.083		0.068
	收入	0.034	0.065	-0.046		0.071	-0.006		0.084	-0.042		0.106
	国企/事业单位（参照组：其他单位）	-0.302^**	0.181	-0.248		0.197	-0.146		0.179	-0.28		0.241
	购房（参照组：未购房）	-0.38^**	0.206	-0.379^**		0.23	-0.617^***		0.164	-0.304^*		0.222
	住房产权类型（参照组：商品房）
	保障房	-0.275^**	0.128	-0.074		0.141	0.14		0.157	0.167		0.205
	单位房	-0.161	0.146	-0.051		0.168	0.023		0.171	0.155		0.215
	自建房	-0.204	0.166	0.076		0.186	-0.081		0.214	-0.082		0.294
	其他产权类型	-0.023	0.201	0.099		0.221	0.202		0.233	0.532^**		0.271
	留京时长	-0.012	0.013	-0.027^**		0.015	-0.007		0.009	-0.001		0.012
	邻里关系评价	0.039	0.072	0.033		0.08	0.059		0.087	0.037		0.114
	搬家前通勤时间	0.473^***	0.027				0.337^***		0.026
	换工作前通勤时间			0.532^***		0.03				0.624^***		0.048
街道	城中村数量	0.024^**	0.011			0.003	0.014
	批发零售业占比			-0.052		0.197				-0.092		0.263
	个体层级相关系数	0.502^***（0.000）					0.291^***（0.000）
	街道层级相关系数	0.332^***（0.000）					0.320^***（0.000）
	N	1015					760
	pD	25.702			39.442		38.412			25.809
	DIC	909.001			765.186		726.529				423.25

注：^*、^**、^***分别表示变量在90%、95%、99%置信水平上显著。模型V和模型VI仅使用30岁未满样本,分别对应只发生居住变动和就业变动的样本;模型VII和模型VIII仅使用30岁及以上样本,分别对应只发生居住变动和就业变动的样本。

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5 结论与讨论

5.1 结论

改革开放以来,中国出现了大规模的人口流动,这些流动人口为城市建设与经济增长贡献了重要力量,然而却在城市更新的过程中面临居住、就业不稳定的窘况。本文构建了城市更新过程中流动人口居住与就业协同变动的理论模型,以北京为例,使用大样本问卷调研数据,基于双层级双变量离散选择模型,分析城市更新背景下的地理空间单元特征与流动人口居住、就业变动及其协同性之间的关系,主要得到以下结论：① 流动人口的居住/就业变动概率远高于本地人口,城市更新对流动人口居住和就业的不稳定性影响更大;靠近城市中心地区居住的流动人口具有较高的居住和就业稳定性,在外围地区居住的流动人口其居住和就业稳定性相对较低。② 在街道尺度上,流动人口发生就业变动概率的差异明显大于居住变动概率的差异;流动人口的居住变动行为与就业变动行为是相互作用的协同过程,单项变动极有可能引发双变动的调整。③ 居住在城中村数量较多的街道,流动人口发生迁居的概率更大。④ 青年流动人口的居住-就业变动协同性相比老一代更高,而且街道的居住不稳定性对青年流动人口的迁居行为影响更显著。

5.2 讨论

城中村作为非正规住宅,在城市快速更新过程中存在高度的不稳定性,但却是多数流动人口落脚的第一站。由于缺乏正规租房渠道,城中村内房主对租客的租房行为往往不受法律保护,导致一旦面临拆迁,流动人口的居住权益就难免受到危害。在中国大城市更新的过程中,对待城中村普遍采取一刀切的解决方式,而且改造多考虑政府、村集体与村民的利益,对居住其中的流动人口的安置问题关注不多。因此,有些****提出要联合社会多方力量对流动人口尤其是低收入流动人口进行妥善安置,推行具有包容性的改造模式^[42],为他们在城市生活与工作提供居住之处,重组社会网络^[17]。然而,目前城中村改造对农民工的安置在宏观层面缺乏统一规划。探索拆迁改造过程中如何妥善安置流动人口居住与就业,稳定流动人口家庭,提高流动人口的生活质量,这对于降低拆迁中的利益群体冲突,实现社会稳定,同时减少劳动力流失,保障城市经济发展的人力资源有着重大的意义。

解决流动人口的居住与就业问题,同时需要重视该群体自身的结构性差异。例如,从年龄差异来看,中老年流动人口的居住与就业渠道主要依赖血缘与地缘关系^[43],多从事重体力劳动,未来返乡的意愿更高,如何维系好他们在落脚城市的社会网络是妥善安置这类群体的关键。青年流动人口的居住与就业更加依赖市场化的途径^[44],更倾向于从事轻体力劳动,未来的留城意愿较高^[45],如何提高他们与落脚城市的融入是这类群体安置的重点。学历的差异同样值得引起重视^[46],调研显示,相比低学历群体,流动人口中的高学历群体居住变动频率高而就业相对稳定,而且高学历群体的主动居住迁移（出于改善居住条件）概率更高（图3）,为应对家庭变化（如结婚、生孩子等）更愿意改变居住环境,然而低学历群体的被动迁移（如住房被拆迁）概率更高。这两类群体在应对居住与就业背景环境变化上的能力差别较大。政府在实施各类住房与创业优惠政策以吸引高学历流动人口定居之余,同时应该给予低学历流动群体更多的物质和人文关怀。

图3

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图32008—2013年分学历群体搬家的主要原因统计

Fig. 3Residence change reasons of migrants classified by education level

当然,本文只是对流动人口居住变动与就业变动协同性的初步研究,仍存在一些不足之处：文章选择一线城市北京市作为案例,且问卷采用街头随机访问的形式调研,因此样本中高学历的流动人口相对传统针对流动人口的问卷调查来说是较高的,样本结构的特殊性在某种程度上会导致研究结论的特殊性;由于能够用于测度城市更新中居住与就业背景环境变化的数据难以获取,文章仅使用了两个变量来概括这一特征,难免有遗漏;中国城市更新速度非常之快,而本文仅仅是一个时间节点的研究,未能反映时间演变过程中的特征。这些不足也是未来需要进一步深入研究的内容。

致谢

感谢北京大学王子豪等提供的北京市2009年6月至2012年12月拆迁城中村的空间数据。感谢匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,评审专家对本文的文献综述和结论梳理方面的修改意见,使本文获益匪浅。

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城市更新是城市发展到一定阶段所必然经历的再开发过程，不同的时代背景和地域环境中的城市更新具有不同的动因机制、开发模式、权力关系，进而产生不同的经济、环境、社会效应。追溯近年来英文文献中大量出现的有关“urban regeneration”的研究及中国近30 年来城市更新相关文献，总结地理学视角对城市更新的研究范围、研究领域及研究特点，论述与城市更新相关的理论，阐述城市更新的形成机制，分析各地区在不同阶段采用的更新政策，更新模式，更新手段和方法，以及更新参与主体和更新后的效果，对比分析国内外城市更新研究内容及特点。从城市更新同城市建设、经济发展的内在联系机制, 城市更新中微观个体的行为研究, 可持续发展观下的综合城市更新研究等3个方面，总结对未来中国城市更新发展的可借鉴性启示。

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欧洲和北美地区的绅士化研究代表着世界绅士化研究的主流与方向。在介绍绅士化的传统与衍生概念的基础上,对绅士化概念问世以来的主要理论解释派系进行分析总结,特别是从生产端和消费端进行解释的两大阵营。本文对欧美绅士化的三波发展浪潮进行介绍,并将半个世纪以来的绅士化研究划分为4 个发展阶段:绅士化现象描述阶段、两大阵营的激烈论战阶段、两种理论的相互融合阶段与绅士化政策应对研究阶段。在对绅士化作为全球城市发展战略和绅士化的主要社会空间效应做出简单评价以后,展望了世界范围内绅士化问题的研究前景;绅士化研究虽然已经走过了很长的一段路,但依然存在着巨大的研究空间。

[ Song

Weixuan

. A review on gentrification in European and north American countries
Progress in Geography, 2012,31(6):825-934.] DOI: 10.11820/dlkxjz.2012.06.020.

[本文引用: 2]

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何深静, 刘玉亭. 市场转轨时期中国城市绅士化现象的机制与效应研究
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[ He

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黄幸, 杨永春. 中国西部城市绅士化现象及其形成机制: 以成都市为例
地理科学进展, 2010,29(12):1532-1540.

DOI:10.11820/dlkxjz.2010.12.009 URL [本文引用: 1]

绅士化是20 世纪60 年代产生的一种城市社会地理现象，对城市绅士化运动的实证研究是近年来我国人文地理学研究的热点之一，但很少以西部城市为案例进行研究。本文以成都为例，利用质性研究法(Qualitative Research)和深度访谈法探讨了西部城市的绅士化现象及其形成的内在机制。研究结果证实：成都市绅士化运动的产生主要是政府政策、制度创新、产业结构调整、开发商推动和居民个人意愿共同交织作用的结果，在绅士化运动的萌芽期、成熟期一直到最后完成一个周期，都是这几个因素共同作用的结果。成都市的绅士化运动除了在形式上表现出多样化外，在形成机制上也表现为复杂化，并且发现成都市的绅士化运动已与西方国家城市绅士化运动在现象和形成机制上具有相似性。

[ Huang

Xing

, Yang

Yongchun

. The characteristics and forming mechanisms of gentrification in cities of western China: The case study in Chengdu city
Progress in Geography, 2010,29(12):1532-1540.] DOI: 10.11820/dlkxjz.2010.12.009.

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纪秋发. 京津冀协同发展战略下北京外来青年农民工的疏散对策
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侯慧丽. 特大城市产业疏解政策下外来劳动力定居意愿的变化: 以北京市为例
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[ Hou

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赵美风, 戚伟, 刘盛和. 北京市流动人口聚居区空间分异及形成机理
地理学报, 2018,73(8):1494-1512.

DOI:10.11821/dlxb201808008 URL [本文引用: 1]

随着特大城市功能转变和产业结构优化升级,流动人口结构出现了巨大变化,进而引致流动人口聚居区的类型趋向多元化,空间分异及形成原因愈加复杂化。本文运用GIS空间分析、数理统计方法以及空间计量模型,刻画了北京市流动人口聚居区的空间分异特征;并从社区和个体两个层面剖析流动人口聚居区空间分异的形成机理。研究发现：① 北京市流动人口聚居区总体呈“环形”绕城分布,表现出明显的城乡过渡性和景观异质性;同时具有显著的空间类型差异。② 流动人口聚居区空间分异特征是需求与供给耦合作用的结果,是社区因素和个体因素共同影响下形成的。③ 社区因素是流动人口聚居区空间分异的外部驱动力,其中：经济因素是基本动力,交通因素是空间引导性力量,制度因素是根本力量,空间溢出效应是主导力量。④ 个体因素是流动人口聚居区空间分异的内部驱动力,其中：家庭生命周期是直接动力,社会经济地位是主导力量,人口迁移特征是潜在推力,基本公共服务需求是非敏感因子。通过本文研究,将有助于政府及城市规划部门制定更具针对性、更加高效的流动人口聚居区治理策略,从而促进流动人口聚居区实现差别化转型升级。

[ Zhao

Meifeng

, Qi

Wei

, Liu

Shenghe

. Spatial differentiation and formation mechanism of floating population communities in Beijing
Acta Geographica Sinica, 2018,73(8):1494-1512.] DOI: 10.11821/dlxb201808008.

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刘涛, 曹广忠. 大都市区外来人口居住地选择的区域差异与尺度效应: 基于北京市村级数据的实证分析
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汪明峰, 林小玲, 宁越敏. 外来人口临时居所与城中村改造: 来自上海的调查报告
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[ Wang

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汪丽, 李九全. 西安城中村改造中流动人口的空间剥夺: 基于网络文本的分析
地域研究与开发, 2014,33(4):148-152.

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基于空间剥夺理论，选取123份网络文帖，运用网络文本分析方法并借助SPSS 17.0软件分析西安城中村改造中流动人口的空间剥夺结构。西安城中村改造加剧了城中村流动人口的空间剥夺，从资源、情感和机会三方面形成了多重剥夺结构。在资源空间剥夺中，主要产生了由居住、餐饮、娱乐、购物构成的生活类型空间剥夺；情感空间主要体现在与梦想、氛围、怀恋、热闹、亲近等词汇相关的诸多方面，并随着其物质载体的消逝而产生了情感空间剥夺；机会空间剥夺表现在降低其社区资源的可接近性，主客观博弈的结果决定了城中村流动人口的去留。在此基础之上，对城中村改造和城市建设提出了对策建议。

[ Wang

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. The spatial deprivation of the floating population in the transformation of urban villages in Xi'an city: Analysis based on web text
Areal Research and Development, 2014,33(4):148-152.] DOI: cnki:%20SUN:%20DYYY.0.2014-04-027.

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[ Chen

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党云晓, 董冠鹏, 余建辉, 等. 北京土地利用混合度对居民职住分离的影响
地理学报, 2015,70(6):919-930.

DOI:10.11821/dlxb201506006 URL [本文引用: 1]

市场经济体制改革以来,中国城市土地利用方式发生巨大变化,深刻影响居民日常生活。尽管国内外****关注土地利用方式对居民通勤行为的影响,然而其研究方法均采用简单的单层模型,未能将数据的多层嵌套关系纳入模型中。为解决这一问题,本文采用多层线性模型（Multilevel Models）,以北京为例,同时分析了在居住地和工作地层级上的街道土地利用混合度对居民职住分离的影响,以及居民住房情况和社会经济属性对其职住分离的影响。研究结果表明,微观层面的土地利用混合度的提升的确有利于减轻个体的职住分离;个体所在的工作地土地利用方式也对其职住分离产生影响,而且工作地对个体的影响要比居住地的影响更大;居民的社会经济属性、住房情况等对其职住分离程度存在显著的影响;交叉分类多层线性模型适用于解决存在复杂嵌套关系的影响因素分析。

[ Dang

Yunxiao

, Dong

Guanpeng

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邓羽, 陈田, 刘盛和. 城市物质空间更新研究进展与展望
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DOI:10.18306/dlkxjz.2017.05.002 URL [本文引用: 1]

城市物质空间更新是城市发展的自然历史过程。转型期的中国城市,物质空间更新的速度与范围正在逐渐加大,且深度作用于社会经济空间重构过程。本文首先全面总结了国内外城市物质空间更新的相关理论与研究成果,凝练了在城市物质空间更新背景、演替脉络、更新模式及策略方面的核心思想与评判方法,总结了城市物质空间更新的成功做法和经验。其次,从城市物质空间更新的空间判定与时空组织模式、建筑资产拆损、更新模式与综合评估、影响因素与机制定量研究方面对中国未来的城市物质空间更新研究进行了展望。最后,本文认为在新型城镇化和资源节约型社会建设大背景下,有必要加强中国城市物质空间更新的系统研究、综合研究、动态研究和定量研究,进而为制定因地制宜的物质空间更新优化调控政策和方案提供依据。

[ Deng

, Chen

Tian

, Liu

Shenghe

. Progress and prospects of urban regeneration research
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湛东升, 张文忠, 孟斌, 等. 北京城市居住和就业空间类型区分析
地理科学, 2017,37(3):356-366.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2017.03.005 URL [本文引用: 1]

基于2010年北京市工商企业登记数据和第六次人口普查数据,从分行业视角对北京市城区职住空间结构及其类型区特征进行详细实证分析。研究表明：北京市就业空间结构和居住空间结构均有3个主成分因子构成,其中就业空间结构包括综合服务业、流通地产服务业与二产、高科技产业等主因子,居住空间结构则由一般服务业、流通生活服务业与二产、科技和教育产业等主因子构成,且不同城市就业与居住空间主因子的空间关联强度存在差异。采用GIS分组分析方法可将北京城市居住和就业空间划分为5种类型区,即流通生活服务业与二产居住集中区、流通生活服务业与二产职住综合区、一般服务业职住综合区、职弱住强型科教优势区和职强住弱型科教优势区。分析发现,北京城市居住和就业空间结构形成主要受到历史力、市场力、政府力和个体力等因素共同作用。

[ Zhan

Dongsheng

, Zhang

Wenzhong

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刘望保, 闫小培, 曹小曙. 西方国家城市内部居住迁移研究综述
地理科学, 2008,28(1):131-137.

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城市内部居住迁移是家庭与住房的空间匹配过程,也是理解城市重构的核心问题,是西方城市地理学、社会学和行为科学的重要研究内容。文章首先从居住迁移决策模型、居住迁移过程和居住迁移与城市重构相互关系三个方面对西方城市内部居住迁移研究进行综述。在简单回顾国内相关研究的基础上,借鉴西方的研究视角,提出国内相关研究展望。

[ Liu

Wangbao

, Yan

Xiaopei

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. Review on intra-urban residential mobility in the western country
Scientia Geographica Sinica, 2008,28(1):131-137.] DOI: 10.3969/j.issn.1000-0690.2008.01.023.

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肖云, 王晓辉. 农民工中低层灵活就业的社会排斥
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农民工中低层灵活就业群体具有农民工和中低层灵活就业人员的"双重"弱势身份.我国的二元劳动力市场主要是通过户籍制度体现的城乡二元结构这一特殊形式呈现出来的,"两个二元"带来的多重社会排斥不仅严重违背了社会公平的原则,而且极大损害了农民工中低层灵活就业群体的权益,不利于灵活就业形式的发展.因此,如何消除社会排斥,是应当高度关注的重要问题.

[ Xiao

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Urban Problems, 2008, (5):64-69.] DOI: 10.3969/j.issn.1002-2031.2008.05.012.

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