青藏高原流动人口居留意愿及影响因素

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本站小编 Free考研考试/2021-12-29

刘振^,¹, 刘盛和¹^,², 戚伟^,¹^,², 金浩然³

1.中国科学院地理科学与资源研究所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

2.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049

3.住房和城乡建设部政策研究中心,北京 100835

The settlement intention of floating population and the factors in Qinghai-Tibet Plateau: An analysis from the perspective of short-distance and long-distance migrants

LIU Zhen^,¹, LIU Shenghe¹^,², QI Wei^,¹^,², JIN Haoran³

1. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

3. Policy Research Center, Ministry of Housing and Urban-Rural Development, Beijing 100835, China

通讯作者: 戚伟(1989-), 男, 江苏泰州人, 副研究员, 中国地理学会会员(S110007891A), 主要从事城市地理与人口地理研究。E-mail: qiwei@igsnrr.ac.cn

收稿日期:2021-02-22修回日期:2021-08-23

基金资助:

第二次青藏高原综合科学考察研究(2019QZKK1005)
国家自然科学基金项目(42001166)

Received:2021-02-22Revised:2021-08-23

Fund supported:

Second Tibetan Plateau Scientific Expedition and Research Program(2019QZKK1005)
National Natural Science Foundation of China(42001166)

作者简介 About authors
刘振(1990-), 男, 山东滨州人, 博士, 助理研究员, 主要从事城市地理和人口地理研究。E-mail: lzhgeog@sina.cn

摘要
流动人口是青藏高原人口增长的重要动力,其城镇居留意愿关乎青藏高原城镇化的可持续发展。利用2017年中国流动人口动态监测调查数据,测算青藏高原流动人口城镇居留意愿,根据来源地是否在青藏高原地域范围内,划分近程和远程流动人口,解析近程和远程流动人口城镇居留意愿的分异特征,建立多层Logistic回归模型,探讨流动人口城镇居留意愿及其近远程分异的影响因素。主要发现如下：① 青藏高原流动人口总体城镇居留意愿不高,仅有约32%的流动人口打算在城镇地区长期居留;除拉萨、西宁和海西等少数地区外,多数地区该比例仅约为10%。② 近程流动人口城镇居留意愿明显高于远程流动人口,但近程流动人口在多数地区的居留意愿仍低于20%。③ 受教育程度、收入水平、城镇医疗保险、社会融合程度以及流入地的经济发展水平、自然条件等因素对流动人口城镇居留意愿具有显著正向影响。④ 近程和远程流动人口城镇居留意愿分异与流动原因、社会融合程度等方面的差异密切相关。最后,针对青藏高原的特殊性,提出差异化的流动人口高质量城镇化政策建议。
关键词： 青藏高原;流动人口;城镇化;居留意愿;近远程

Abstract

The floating population has become an important driving force of population growth in the Qinghai-Tibet Plateau in recent years, and thus the settlement intention of the floating population is of vital importance to the sustainable urbanization of the Qinghai-Tibet Plateau. Based on the data of China's floating population dynamic monitoring survey in 2017, this paper measured the settlement intention of the floating population in the study area, and according to their migration source of Qinghai-Tibet Plateau area, and distinguished the short- and long-distance floating population, and then compared their settlement intentions. Following this, we built a multi-level logistic regression model to analyze the underlying driving forces of the settlement intentions of the floating population as well as the possible differences between the short- and long-distance floating population. The main findings are as follows: (1) The overall settlement intention of the floating population in the plateau area was not high, and only about 32% of the floating population intend to stay in the urban areas for a long time; except for Lhasa, Xining and Haixi, that proportion is only about 10% of the prefecture units. (2) The settlement intention of the short-distance floating population was significantly higher than that of the long-distance floating population, but the percentages of the short-distance floating population with long-term settlement intention in most prefecture units were still less than 20%. (3) Education level, income level, urban medical insurance, social integration, economic development level and natural conditions of the inflow destinations have significant influence on the settlement intention of the floating population. (4) The difference of settlement intention between short- and long-distance floating population was closely related to the migration motivation and the social integration. Based on the above findings, this paper suggests that it is necessary to take targeted measures to improve the settlement intention of the short- and long-distance floating population in terms of the influencing factors, and also explore the suitable urbanization pattern for the Qinghai-Tibet Plateau area, such as promoting the local urbanization.

Keywords：Qinghai-Tibet Plateau;floating population;urbanization;settlement intention;short-distance;long-distance

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本文引用格式
刘振, 刘盛和, 戚伟, 金浩然. 青藏高原流动人口居留意愿及影响因素. 地理学报, 2021, 76(9): 2142-2156 doi:10.11821/dlxb202109008
LIU Zhen, LIU Shenghe, QI Wei, JIN Haoran. The settlement intention of floating population and the factors in Qinghai-Tibet Plateau: An analysis from the perspective of short-distance and long-distance migrants. Acta Geographica Sinice, 2021, 76(9): 2142-2156 doi:10.11821/dlxb202109008

1 引言

青藏高原自然本底条件十分脆弱,属于典型的人口稀疏区,但人口的持续增长正不断加剧生态环境压力^[1]。推进新型城镇化要求人口和产业适度集中,促进人口集聚和资源环境承载能力相协调,有利于缓解青藏高原人地关系矛盾^[2,3]。2010—2020年青藏高原城镇化率持续提升,最新的第七次人口普查显示,2020年青藏高原常住人口城镇化率达到47.4%,相较2010年增长约12.8%。流动人口的快速增长是青藏高原城镇人口增长和城镇化水平持续提升的重要动力,2015年1%抽样数据显示,流动人口占常住人口的比例超过15%,占城镇人口的比例则超过35%。流动人口城镇居留意愿能够反映一个地区流动人口市民化的潜力,科学认知青藏高原流动人口城镇居留意愿及其影响因素,不仅关乎青藏高原新型城镇化高质量发展,同样关乎青藏高原人口、资源与环境的可持续发展。

青藏高原在自然本底、交通条件、社会文化等方面具有一定的特殊性,流动人口居留意愿及其影响因素与全国其他地区也可能存在一定的差异。同时,青藏高原流动人口既包括青藏高原内部近程迁移的流动人口,也包括大量来自青藏高原以外地区的远程迁移流动人口^[4,5],这2类群体具有截然不同的特点,其城镇居留意愿与影响因素可能存在差异。近程流动人口能够适应青藏高原的自然条件,且与本地的社会联系较强,但其流动前多为农牧民,农牧业散居的生产生活方式可能影响城镇生活方式的融入,进而影响城镇居留意愿。远程流动人口多为经商和商业服务人员,其城镇居留意愿可能会受到自然条件、社会融入以及产业发展等多方面的影响。因此,需要深入分析青藏高原近程和远程流动人口城镇居留意愿的差异及形成机理。

已有研究多关注沿海发达地区,在流动人口城镇居留意愿的测度及分析、影响因素及其变化等方面进行了较丰富的研究^[6]。由于研究数据和目的的差异,流动人口城镇居留意愿的测度指标和方法不尽一致,包括是否愿意在流入地居留^[7,8,9,10]、是否愿意获得流入地户口^[11,12]以及是否愿意在流入地长期居住（5年以上）^[13,14]等,也有研究采用复合指标的方法进行测度^[15]。尽管在测度指标方面存在一定的差异,已有研究多认为流动人口城镇居留意愿并不高,但总体呈上升的趋势^[7,8,9,10]。另外,流动人口城镇居留意愿具有空间异质性,如长三角、珠三角地区等发达地区流动人口城镇居留意愿总体高于中西部地区^{[4, 16]}。流动人口城镇居留意愿的影响因素较多,且影响机理较为复杂,包括个体层面因素,如年龄、受教育程度、收入水平、家庭成员随迁情况等^{[7-11, 16-20]},流入地特征因素,如流入地的经济发展水平、公共服务供给水平、劳动力市场状况等^{[11-12, 15, 21]};另外,除与经济密切相关的因素外,社会融合程度等非经济因素对流动人口城镇居留意愿的影响也不容忽视^{[22,23,24,25,26]}。但是,以上因素对流动人口城镇居留意愿的影响效应在已有研究中并不一致：一方面,这些因素的影响效应在不同的地区存在一定差异;另一方面,其在不同规模城市的影响也不同,如受教育程度对大城市流动人口居留意愿的影响可能要高于其他城市的流动人口^{[11, 27]}。

基于以上讨论,利用2017年中国流动人口动态监测调查数据,本文对青藏高原流动人口城镇居留意愿及其近远程分异特征进行分析,然后建立多层Logistic回归模型,探讨流动人口城镇居留意愿的影响因素,揭示近远程流动人口城镇居留意愿分异的形成机理。本研究能够为更加针对性的提出提高青藏高原流动人口居留意愿的措施以及城镇化发展策略和模式提供参考和支撑,具有一定的理论和实践意义。

2 研究数据与方法

2.1 研究区域与数据来源

青藏高原包括西藏、青海大部以及四川、云南、甘肃和新疆的部分地区^[28]。本文采用青藏高原自然边界范围内涉及的19个地级行政区划单元作为研究区域,包括西藏和青海的全部地级单元,以及四川的甘孜藏族自治州和阿坝藏族羌族自治州、云南的迪庆藏族自治州以及甘肃的甘南藏族自治州,具体范围见图1。

图1

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图1研究区概况

注：基于自然资源部标准地图服务网站GS(2019)1823号标准地图制作,底图边界无修改。
Fig. 1The study area (Qinghai-Tibet Plateau)

本文数据来源包括3个方面：① 2015年全国1%人口抽样调查数据,用于核算分析青藏高原流动人口的规模及空间特征,涉及到常住人口、城镇人口和流动人口数量等数据,其中流动人口包括“省内—市区内人户分离人口”和“省外人户分离人口”。 ② 2017年中国流动人口动态监测调查数据（以下简称“监测调查数据”）,用于分析青藏高原流动人口城镇居留意愿以及个体层面的影响因素,该数据集通过分层、多阶段与规模成比例抽样相结合的方法在全国范围内对在流入地居住1个月及以上,非本区（县、市）户口的15周岁及以上男性和女性流动人口进行调查而得到,调查时点为2017年4月,本文主要涉及到流动人口流入地居留意愿及个体层次影响因素等方面的数据;此外,西藏地区抽样数据仅包括拉萨市、日喀则市和林芝市等3个地级单元;但是,考虑到拉萨市、日喀则市和林芝市流动人口总规模占西藏自治区流动人口总规模的比例达到77.2%,而且3个地级单元流动人口规模占该地区常住人口规模的比例相对较高,具有较强的代表性,因此3个地级单元的样本数据能较好的反映西藏自治区流动人口的城镇居留意愿及影响因素。最终,本文所用数据共包括15个地级单元,样本数为8277份。 ③ 2017年的社会经济数据,用于分析区域因素对流动人口城镇居留意愿的影响,主要来源于2018年西藏、青海、甘肃、云南和四川等省份或自治区的统计年鉴数据。

2.2 研究方法

2.2.1 流动人口近远程的界定方法目前,流动人口近程和远程没有统一的定义,已有研究多根据跨省和非跨省对流动人口的流动距离进行划分^{[11, 15]}。结合本研究的实际情况,青藏高原内部的地级单元之间具有地域临近性、文化和自然条件相似性的特点,将青藏高原内部迁移的流动人口界定为近程流动人口,而将青藏高原以外地区迁移的流动人口界定为远程流动人口。在此基础上,根据流动人口的来源地,核算和分析近程和远程流动人口的规模及城镇居留意愿。

2.2.2 流动人口城镇居留意愿的测度方法流动人口城镇居留意愿的测度指标和方法不尽一致^{[11-13, 15]}。被调查者是否愿意在流入地长期居住（5年以上）成为判断流动人口是否具有长期居留城镇意愿的一项重要指标,被越来越多的研究所采用^[6]。因此,本文采用该指标对青藏高原流动人口城镇居留意愿进行测度,有利于跟全国其他地区进行对比。具体的,根据流动人口动态监测调查问卷中“今后一段时间,您是否打算继续留在本地”以及“如果您打算留在本地,您预计自己将在本地留多久”这2个问题,将打算继续留在本地5年以上的被调查者认定为在城镇地区具有长期居留的意愿,而将不打算留在本地以及打算留在本地但低于5年的被调查者认定为在城镇地区没有长期居留意愿。

2.2.3 流动人口城镇居留意愿的影响因素—多层Logistic 回归模型本文主要关注青藏高原这一整体范围内流动人口的城镇居留意愿,但是由于青藏高原内部地级单元间存在较大的差异,在影响因素分析时,不仅要考虑到个体层次因素对流动人口城镇居留意愿的影响,也要考虑到区域层次因素的影响。在涉及到多个层次的影响因素时,一般的多元线性回归模型或多元Logistic回归模型的估计方法可能影响变量估计结果的准确性,而多层回归模型则能有效解决涉及多个层次影响因素的回归估计问题,可用于同时分析个体层次因素差异和区域层次因素差异对流动人口城镇居留意愿的影响。

基于流动人口城镇居留意愿在不同地级单元可能存在差异的假设,本文将建立具有随机系数的两层logistic回归模型,其中第一层次（个体层次）的模型形式如下：

（1）

Prob (Y_{ij} = 1) = P_{ij}

（2）

Log (\frac{P_{ij}}{1 - P_{ij}}) = β_{0 j} + β_{1 j} X_{1 ij} + β_{2 j} X_{2 ij} + \dots + X_{pij} β_{pj}

式中：

Y_{ij}

为流动人口具有长期居留意愿的赋值;

P_{ij}

为流入地

j

中流动人口

i

具有长期居留意愿的概率;

X_{1 ij}, X_{2 ij}, \dots, X_{pij}

为流入地

j

中流动人口

i

个体层次的一系列解释变量;

β_{1 j}, β_{2 j}, \dots, β_{pj}

为各解释变量的回归系数;

β_{0 j}

为常数项。

在第二层次（区域层次）,进一步将多个影响因素纳入模型,以分析区域差异对流动人口城镇居留意愿的影响;

β_{0 j}

和

β_{1 j}, β_{2 j}, \dots, β_{pj}

在不同区域可能不同,具体的模型形式如下：

（3）

\begin{array}{l} β_{0 j} = γ_{00} + γ_{01} W_{1 J} + γ_{02} W_{2 J +} + \dots + γ_{0 d} W_{dJ} + u_{oj} \\ β_{1 j} = γ_{10} + γ_{11} W_{1 J} + γ_{12} W_{2 J +} + \dots + γ_{1 d} W_{dJ} + u_{1 j} \\ β_{2 j} = γ_{20} + γ_{21} W_{1 J} + γ_{22} W_{2 J +} + \dots + γ_{2 d} W_{dJ} + u_{2 j} \\ \dots \\ β_{pj} = γ_{p 0} + γ_{p 1} W_{1 J} + γ_{p 2} W_{2 J +} + \dots + γ_{pd} W_{dJ} + u_{pj} \end{array}

式中：

γ_{00}

为常数项的平均值;

γ_{10}, γ_{20}, \dots, γ_{p 0}

为第一层次变量的系数值;

W_{1 J}, W_{2 J}, \dots, W_{pJ}

为第二层次的解释变量,

γ_{01}, γ_{02}, \dots, γ_{0 d}

反映第二层次变量对流动人口城镇居留意愿影响的主效应,而

γ_{01}, γ_{11}, \dots, γ_{p 1}

则反映

W_{1 J}

与第一层变量的交互效应;

u_{0 j}, u_{1 j}, \dots, u_{pj}

为残差项。

2.2.4 流动人口城镇居留意愿的影响因素及变量设置本文在个体层次主要考虑人口学因素、就业因素、公共服务因素、流动特征因素以及社会融合因素等,在区域层次主要考虑城市行政等级因素、经济发展水平因素和自然条件因素,具体的解释变量说明及描述性统计见表1。部分因素的说明如下：（1）受教育程度因素,是否受过高等教育对工作和就业影响较为明显,本文采用虚拟变量,将专科及以上学历设置为1,其他群体设置为0。（2）流动特征因素,流动原因因素在已有研究中关注较少,不同的流动原因下其城镇居留意愿可能存在较大差异;结合问卷调查内容,本文主要关注务工、家属随迁以及经商等流动原因下流动人口城镇居留意愿的差异;考虑到青藏高原地区城镇化水平相对较低,农牧民群体占比较高,迁移来源地因素主要分析来源地为农村地区的流动人口和来源地为城镇地区的流动人口城镇居留意愿的差异。（3）社会融合因素：监测调查数据对流动人口本地融入意愿、本地人接纳程度、风俗习惯适应、身份认同程度等方面的情况进行了调查,参考已有研究^[22],按照各调查问题的同意程度进行赋分并加和,值越高则说明流动人口社会融合程度越高。（4）区域层次因素,已有研究多考虑城市规模因素的影响,但考虑到青藏高原城市规模等级差异较小,主要以中小城市为主,但省会或首府城市相对其他城市人口集聚能力可能更强,因此本文主要考虑省会和首府城市与其他地级城市的差异。在经济社会因素方面,已有研究发现,流入地经济发展水平和公共服务水平等因素对流动人口城镇居留意愿均有影响,但由于本文所涉及的地级单元数量较少,经济发展水平和公共服务水平等因素存在较强的相关性,可能会对回归模型结果产生影响;综合考虑,本文主要考察经济发展水平因素的影响。在自然条件方面,人口分布是人类活动与自然环境相互作用的结果,研究显示青藏高原人口地域分布与自然环境本底条件之间具有高度的耦合关系^[1],因此本文采用人口密度变量反映青藏高原不同地区自然本底条件的差异。

Tab. 1
表1
表1变量说明及描述性统计
Tab. 1Variables and statistical descriptions

影响因素	指标名称	变量说明	均值	标准差
个体层次因素
人口学因素	性别	女=0,男=1	0.56	0.49
	年龄	20世纪70年代之前=4,70年代=3,80年代=2,90年代及之后=1	2.38	1.04
	受教育程度	专科及以上学历=1,否=0	0.09	0.28
	民族	藏族=1,其他(主要为汉族)=0	0.17	0.37
就业因素	收入水平	连续变量	0.65	0.49
	职业类型
	白领人员	白领人员=1,否=0	0.03	0.17
	商业服务人员	商业服务人员=1,否=0	0.57	0.49
	生产运输操作人员	生产运输设备人员=1,否=0	0.09	0.29
	其他人员	其他人员=1,否=0	0.31	0.46
	劳动合同	有固定劳动合同=1,否=0	0.10	0.31
公共服务因素	城镇医疗保险	有城镇医疗保险=1,否=0	0.07	0.27
流动特征因素	流动范围	近程迁移=1,远程迁移=0	0.40	0.49
	流动方式	家庭迁移=1,否=0	0.54	0.50
	流动原因
	务工/工作	务工/工作=1,否=0	0.46	0.49
	家属随迁	家属随迁=1,否=0	0.09	0.28
	其他	其他(主要为经商)=1,否=0	0.45	0.50
	户籍地	农村=1,城镇=0	0.81	0.39
社会融合	社会融合程度	连续变量	8.96	3.03
区域层次因素
城市行政等级	城市行政等级	西宁或拉萨=1,其他=0	0.48	0.50
经济发展水平	人均GDP	人均地区生产总值(万元),连续变量	6.29	1.95
自然条件	人口密度	常住人口与区域总面积之比(人/km²）,连续变量	83.07	127.60

注：借鉴已有研究分类^{[11, 15]},将职业类型分为白领人员、商业服务业人员、生产运输设备操作人员、其他人员。其中,白领人员指的是国家机关、党群组织、企事业单位负责人、专业技术人员、公务员、办事人员和有关人员;商业服务业人员包括经商、商贩、餐饮、家政、保洁、保安、装修、快递、其他商业、服务业人员;生产运输设备操作人员包括生产、运输、建筑、其他生产、运输设备操作人员及有关人员;其他人员包括农林牧渔水利业生产人员、无固定职业、其他以及无就业者。流动原因主要包括务工/工作、经商、家属随迁、婚姻嫁娶、拆迁搬家、投亲靠友等。

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3 青藏高原流动人口城镇居留意愿及其近远程分异特征

3.1 流动人口规模及空间特征

2015年青藏高原流动人口占常住人口的比例达到15.3%,其中近程流动人口占流动人口总规模的比例约为71.2%,远程流动人口约为28.8%。流动人口空间分布较不均衡,东北部地级单元流动人口占常住人口比例明显高于西南部的地级单元（图2）,东北部的西宁市、海西州、海南州、阿坝州、甘孜州、甘南州流动人口占比均超过15%,而西南部地区仅拉萨市流动人口占比较高。近远程流动人口占比存在一定的区域差异,多数地级单元近程流动人口占据主体,且在东部和北部的地级单元中尤为明显,如甘孜州、阿坝州、海南州、甘南州等;远程流动人口比例较高的单元包括海西州、拉萨市、西宁市等较发达地区,也包括西南部的较偏远的地区,如山南市、日喀则市、阿里地区等,这可能与这些地区人口迁移较弱,近程流动人口规模较低有关。

图2

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图2青藏高原地级单元流动人口规模占常住人口比例空间分布

注：基于自然资源部标准地图服务网站GS(2019)1823号标准地图制作,底图边界无修改。
Fig. 2The percentage of floating population to total population at the prefecture level

3.2 流动人口城镇居留意愿及其近远程分异

青藏高原流动人口城镇居留意愿相对较低。从结果来看,打算长期居留的流动人口占比仅约为32%,这一比例远低于沿海发达地区,也低于中西部地区的平均水平^①(①有研究显示长三角地区、珠三角地区、以及环渤海地区等发达地区打算在城镇地区长期居留的流动人口占比接近55%,而中西部的多数区域也超过45%^{[11, 13]}。)。从各地级单元的情况来看,青海省会西宁市达到40%,西藏首府拉萨市约为38%,高于绝大多数地级单元（图3）;另外,经济较发达的海西州流动人口长期居留意愿较高^②(②海西州矿产资源和旅游资源均较为丰富,经济发展水平较高,2018年海西州人均GDP在研究区域19个地级单元中位列第一。),而果洛州、甘孜州、日喀则市以及玉树州则较低。

图3

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图3青藏高原地级单元流动人口城镇居留意愿占比

注：阿里地区、那曲市、山南市和昌都市4个地级单元无调查数据。基于自然资源部标准地图服务网站GS(2019)1823号标准地图制作,底图边界无修改。
Fig. 3The settlement intention of the floating population in the Qinghai-Tibet Plateau

近程流动人口城镇居留意愿明显高于远程流动人口。近程流动人口中打算长期居留的比例接近50%,但这一比例在远程流动人口中则仅为23.4%。从各地级单元来看,拉萨市、西宁市和海西州近程流动人口城镇居留意愿明显高于其他地级单元;另外,海北州、迪庆州、阿坝州也相对较高。远程流动人口在西宁市、海西州和迪庆州城镇居留意愿较高,拉萨市仅略高于平均水平。多数地级单元近程流动人口城镇居留意愿高于远程流动人口,且在西宁市、拉萨市、海西州以及阿坝州表现得最为明显。日喀则市、海南州、黄南州近程流动人口城镇居留意愿略低于远程流动人口,但两者差异较小。

4 青藏高原流动人口城镇居留意愿及近远程分异的影响因素

4.1 流动人口城镇居留意愿的总体结果

本文利用Stata 12.0软件对模型进行估计,结果见表2。首先,All-model0为未加入任何解释变量的模型,用以检验多层模型的适用性以及2个层次对因变量解释效果的差异;结果显示,区域层次的随机方差为0.798,组内相关系数为0.210,说明流动人口城镇居留意愿差异的21.0%由区域层次的影响因素所引起,因此多层次模型能够比单一层次模型更好的解释流动人口城镇居留意愿的差异。

Tab. 2
表2
表2青藏高原流动人口城镇居留意愿影响因素回归结果
Tab. 2The overall results of the factors of the settlement intention of the floating population in Qinghai-Tibet Plateau

指标名称	All-Model0	All-Model1	All-Model2	All-Model3
个体层次因素
性别(女性)		0.181^***	0.172^***	0.166^***
年龄		0.180^***	0.186^***	0.181^***
受教育程度(专科以下)		0.221^*	0.259^**	-0.130
民族(其他：主要为汉族)		0.087^**	0.228^*	0.244^**
收入水平		0.002^***	0.001^***	0.001^***
职业类型(生产人员)
白领人员		0.396	0.266	0.318
商业服务人员		0.213	0.201	0.159
其他人员		0.406^***	0.434^***	0.380^***
劳动合同		-0.235^*	-0.228^*	-0.202^*
城镇医疗保险(无)		1.313^***	1.082^***	1.076^***
流动范围(省外)		1.090^***	0.850^***	0.818^***
流动方式(独自流动)		0.231^***	0.141^***	0.129^*
流动原因(其他：主要为经商)
务工/工作		-0.246^***	-0.223^***	-0.002
家属随迁		0.410	0.143	0.357^***
户籍地(城镇)		-0.264^***	-0.252	-0.001^***
社会融合程度		0.533^***	0.491^***	0.482^***
区域层次因素
城市行政等级			0.449^***	1.152^***
人均GDP			0.068^***	0.068^***
人口密度			0.003^***	0.002^***
交互项
城市行政等级×受教育程度				0.724^***
城市行政等级×务工				-0.440^***
城市行政等级×家属随迁				-0.387^*
城市行政等级×户籍地				-0.423^***
常数项	-1.294^***	-2.163^***	-2.678^***	-2.931^***
var(常数项), σ²_u₀(随机效应)	0.798^***	0.721^***	0.612^***	0.629^***
样本量	8277	8277	8277	8277
Log‐likelihood	-4886.1	-4705.7	-4538.3	-4525.1

注：^***、^**、^*分别表示在0.001、0.01和0.05的显著水平下显著;括号内为该变量的参照组及说明。

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在此基础上,本文构建了2个模型：All-model1仅考虑个体层次的解释变量,All-model2同时考虑个体层次和区域层次的解释变量,结果显示2个模型中个体层次的影响因素结果较为一致,主要的发现如下^③(③部分影响因素对近程和远程流动人口城镇居留意愿的影响存在差异,本文将在4.2部分对其结果作进一步的解释。)：（1）在控制其他变量影响的情况下,近程流动人口城镇居留意愿仍显著高于远程流动人口。（2）就业因素中,收入水平是影响流动人口城镇居留意愿的关键因素。收入水平高的流动人口城镇居留意愿更强,而职业类型的影响总体不显著,劳动合同因素较为显著,但其系数符号为负,即有固定劳动合同的流动人口城镇居留意愿反而更低,可能的原因是有固定劳动合同的流动人口多从事低技能岗位工作,影响了其城镇居留的意愿和能力。（3）不同流动原因下流动人口城镇居留意愿存在显著差异。家属随迁的流动人口城镇居留意愿更高,可能的原因是：家属随迁的流动人口迁移成本相对较高,稳定性更强;另外,家属随迁中照顾小孩是重要的原因,小孩上学会在较长的时期内对其城镇居留产生较大的“拉力”;以务工为目的的流动人口城镇居留意愿较低,可能的原因是：务工的流动人口往往以追求更好的就业机会为主要目标,易受到经济波动的影响,且相比经商的流动人口,更换工作或城市的沉没成本相对较低,因此其在某一城市长期居留的意愿相对较低。（4）户籍地因素影响显著,农村户籍流动人口的城镇居留意愿显著低于城镇户籍流动人口。（5）流动人口在流入地的社会融合程度越高,其城镇居留意愿越强。另外,藏族流动人口相比汉族具有更强的居留意愿,这可能与社会融合程度相关,藏族流动人口在文化和生活方式上更容易融入当地社会。（6）受教育程度因素影响较为显著,大专及以上学历人口城镇居留意愿显著高于低学历人口。

区域层次的结果显示,在控制其他变量影响的情况下,流动人口在省会或首府城市长期居留的意愿更强。经济发展水平较高的地区流动人口城镇居留意愿更强,经济发展水平高的地区往往在就业机会以及公共服务水平等方面更有优势,从而更能够吸引流动人口长期居留。人口密度与流动人口城镇居留意愿显著正相关,说明自然条件较好的地区流动人口城镇居留意愿更强。

在All-model2的基础上,All-model3进一步考虑城市行政等级和个体层次解释变量的交互效应,包括受教育程度、流动原因以及户籍地等,用以反映这些因素在省会或首府城市与其他地级单元的差异,结果显示：（1）受教育程度对流动人口在一般地级城市居留意愿的影响不显著,但在省会或首府城市影响显著,即高学历流动人口在省会或首府城市的居留意愿更强,可能的原因是高学历流动人口在省会或首府城市能够获得较好的工作机会。（2）经商的流动人口在省会或首府城市的居留意愿高于务工和家属随迁的流动人口,可能的原因是经商在省会或首府城市具有信息和机会等方面的优势,更容易获得较高的收入。（3）农村户籍的流动人口在省会或首府城市的城镇居留意愿更低。图4更加直观的反映了受教育程度、流动原因以及户籍地等因素在省会或首府城市与其他地级单元对流动人口城镇居留意愿影响的差异。

图4

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图4基于城市行政等级各交互项的流动人口长期居留意愿拟合值

注：上层为总体结果;中层为近程结果;下层为远程结果。
Fig. 4Predicted probabilities of settlement intention by urban administrative level and the individual variables

4.2 近远程流动人口居留意愿影响因素差异

在流动人口总体分析的基础上,本文进一步对近程和远程流动人口的城镇居留意愿进行分析和对比。从模型结果来看（表3、表4和图4）,近程结果在区域层次的随机方差为0.826,组内相关系数为0.215;远程结果在区域层次上随机方差为0.752,组内相关系数为0.200,说明多层次模型能够比单一层次模型更好的反映近程和远程流动人口城镇居留意愿的影响因素。Short-Model1和Short-Model2、Long-Model1和Long-Model2中各因素结果较为一致,主要的发现如下：

Tab. 3
表3
表3青藏高原近程流动人口城镇居留意愿影响因素回归结果
Tab. 3The results of the factors of the settlement intention of the short-distance floating population in the Qinghai-Tibet Plateau

指标名称	Short-Model0	Short -Model1	Short -Model2	Short-Model3
个体层次因素
性别(女性)		0.113	0.085	0.063
年龄		0.248^***	0.240^***	0.228^***
受教育程度(高中及以下)		0.211	0.211	-0.320
民族(其他：主要为汉族)		0.060^*	0.305^*	0.297^*
收入水平		0.009^***	0.002^***	0.004^**
职业类型(生产人员)
白领人员		0.197	0.109	0.189
商业服务人员		-0.032	-0.021	-0.034
其他人员		0.553^***	0.562^***	0.512^***
劳动合同		-0.091	-0.187	-0.172
城镇医疗保险(无)		1.121^***	0.831^***	0.872^***
流动方式(独自流动)		0.289^***	0.260^***	0.211^**
流动原因(其他：主要为经商)
务工/工作		-0.250	-0.381	-0.166
家属随迁		0.262^*	0.040^*	0.020^*
户籍地(城镇)		-0.530^***	-0.501^***	0.326
社会融合程度		0.469^***	0.339^***	0.344^***
区域层次因素
城市行政等级			0.826^***	2.026^**
人均GDP			0.131^***	0.131^***
人口密度			0.004^***	0.003^***
交互项
城市行政等级×受教育程度				0.989^***
城市行政等级×务工				-0.311^*
城市行政等级×家属随迁				0.016
城市行政等级×户籍地				-1.205^***
常数项	-0.997^***	-0.838	-1.871^***	-2.671^***
var(常数项), σ²_u₀(随机效应)	0.826^***	0.767^***	0.351^***	0.399^***
样本量	3306	3306	3306	3306
Log‐likelihood	-2137.1	-2111.7	-2011.1	-1999.1

注：^***、^**、^*分别表示在0.001、0.01和0.05的显著水平下显著;括号内为该变量的参照组。

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Tab. 4
表4
表4青藏高原远程流动人口城镇居留意愿影响因素回归结果
Tab. 4The regression results of the factors of the settlement intention of the long-distance floating population in the Qinghai-Tibet Plateau

指标名称	Long-Model0	Long-Model1	Long-Model2	Long-Model3
个体层次因素
性别(女性）		0.241^***	0.212^***	0.201^**
年龄		0.083^**	0.081^***	0.089^**
受教育程度(高中及以下)		0.219^*	0.252^*	0.089
民族(其他：主要为汉族)		1.218^*	1.113^*	0.998^*
收入水平		0.004^***	0.004^***	0.003^***
职业类型(生产人员)
白领人员		0.573^*	0.411^*	0.476^*
商业服务人员		0.418^**	0.301^*	0.301^*
其他人员		0.119	0.115	0.091
劳动合同		-0.354	-0.218	-0.276
城镇医疗保险(无)		1.599^***	1.391^***	1.432^***
流动方式(独自流动)		0.181^***	0.048^***	0.076^***
流动原因(其他：主要为经商)
务工/工作		-0.163^*	-0.107^*	-0.093
家属随迁		0.519^*	0.287^*	0.631^***
户籍地(城镇)		0.017	0.073	-0.139
社会融合程度		0.481^***	0.392^***	0.411^***
区域层次因素
城市行政等级			-0.009	0.001
人均GDP			0.198^***	0.132^***
人口密度			0.002^***	0.001^***
交互项
城市行政等级×受教育程度				0.539^*
城市行政等级×务工				-0.310^*
城市行政等级×家属随迁				-0.796^**
城市行政等级×户籍地				0.299
常数项	-1.588^***	-2.334^***	-2.132^***	-2.585^***
var(常数项), σ²_u₀(随机效应)	0.752^***	0.708^***	0.710^***	0.693^***
样本量	4971	4971	4971	4971
Log‐likelihood	-2586.5	-2559.3	-2493.2	-2488.2

注：^***、^**、^*分别表示在0.001、0.01和0.05的显著水平下显著;括号内为该变量的参照组。

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（1）职业类型对远程流动人口城镇居留意愿影响显著,白领人员和商业服务人员城镇居留意愿显著高于生产人员,但近程流动人口城镇居留意愿受职业类型的影响较小,可能的原因是,文化和本地社会关系等非经济因素对远程流动人口影响较弱,只有获得高收入或较好的工作机会时才更意愿长期居留,否则可能继续流动;相对的,近程流动人口对职业类型的看重程度可能相对较低。

（2）近程流动人口中务工或经商对城镇居留意愿的影响不显著,而远程流动人口中务工的流动人口居留意愿显著低于经商的流动人口,但近程和远程流动人口中务工的流动人口在省会或首府城市长期居留意愿均更低,可能的原因是近程流动人口对收入水平的期望相对较低,务工收入能够满足其在多数地级城市居留的需要,而远程流动人口对收入水平的期望相对较高,经商更能够获得理想的收入水平,而由于省会或首府城市生活成本更高,务工的收入并不能使其获得最大化的收益,因此务工群体在省会或首府城市长期居留意愿较低。

（3）农村户籍近程流动人口城镇居留意愿显著低于城镇户籍流动人口,但户籍地对远程流动人口的影响不显著,可能的原因是近程流动人口在农村地区仍有牧场或农村土地经营,对农牧业的依赖性较强,其更愿意就地就近流动,而远程流动人口可能在人均耕地面积较低和土地流转等因素的影响下,农村土地对其约束力则会相对较低,因此其城镇居留的意愿也会相应提高。

（4）近程流动人口在省会或首府城市的长期居留意愿显著高于其他地级城市,但城市行政等级对远程流动人口居留意愿的影响不显著,可能的原因是近程流动人口中不同受教育程度和不同迁移目的群体在流入地选择上分异可能更明显,如高学历群体和经商的流动人口会优先选择省会或首府城市,其在省会或首府城市能够获得更好的就业机会和收入,长期居留意愿也会较高;相比之下,远程流动人口多倾向于直接选择青藏高原地区经济发达的城市,约30%的近程流动人口选择省会或首府城市,而这一比例在远程流动人口中则达到45%。但是,很多流动人口在受教育程度、就业技能等方面可能并不具备优势,其在省会或首府城市的居留能力不强,总体的居留意愿也会降低。

4.3 近程和远程流动人口城镇居留意愿分异的形成机理分析

结合回归模型分析结果,从流动原因、流动人口迁移的预期目标、社会融合等方面分析近远程流动人口城镇居留意愿分异的形成机理。对于远程流动人口,其流动原因以经商和工作或务工为主,两者的比例均达到45%左右;相对而言,经商的风险性和不确定性较高,易受到流入地经济和产业发展波动的影响。同时,由于流动原因的差异,外出经商和务工的远程流动人口可能更看重经济收益,在预期收入和就业机会方面相对较高^[15]。同时,由于文化差异、生活习惯、自然环境等因素的影响,远程流动人口在流入地的社会融合难度相对较大,导致社会融合程度相对较低。当收入水平或工作机会未达到心理预期时,其再次迁移流动的可能性较高,从而导致城镇长期居留意愿较低。

相比之下,近程流动人口的流动原因更为多样,经商的流动人口占比相对较低,约为25%,比远程流动人口低将近20%,而家属随迁（照顾小孩）以及婚姻嫁娶异地养老等其他原因的流动人口占比均在10%左右,流动原因较为多样,其受到经济发展不确定性风险的影响相对较小。同时,80%以上的近程流动人口来自青藏高原的农村地区,其流动前多从事农牧业,收入水平相对较低,对流动后的收入水平和就业机会预期可能低于远程流动人口,比如回归模型显示职业类型对近程流动人口城镇居留意愿的影响不显著;而且,由于近程流动人口社会融合程度较高,流入地的拉力会相应提高。在这些因素的综合影响下,近程流动人口在流入地的稳定性相对较高,从而更愿意长期居留。

5 结论与讨论

青藏高原流动人口城镇居留意愿对城镇化的可持续发展具有重要影响,但已有研究还缺乏足够的关注。利用2017 年中国流动人口动态监测调查数据,本文对青藏高原流动人口城镇居留意愿及其近远程分异特征进行了分析,并建立了多层logistic 回归模型,探讨了其背后的影响因素及形成机理,主要结论如下：（1）青藏高原流动人口城镇居留意愿总体不高,打算长期居留的流动人口占比仅约为32%,西宁市、拉萨市以及海西州等少数地区流动人口城镇居留意愿相对较高。经济发展水平较低以及自然本底条件限制是制约青藏高原流动人口城镇居留意愿的重要宏观因素;在个体层面,流动人口城镇居留意愿与收入水平、受教育程度、是否参加城镇医疗保险以及社会融合程度等因素密切相关。（2）近程和远程流动人口城镇居留意愿存在明显分异,近程流动人口中打算长期居留的比例接近50%,而远程流动人口中该比例则仅为23.4%。从具体原因来看,由于青藏高原自然本底条件、社会文化和生活习惯等方面的特殊性,远程流动人口适应本地自然环境以及融入本地社会的难度相对较大,影响了其长期居留意愿。相比之下,近程流动人口在这些方面比远程流动人口更有优势,有利于提升城镇居留意愿。但是,由于近程流动农牧民的比例较高,生活居住在城镇而同时在农村从事农牧业生产的情况较为常见,这种生产生活方式是制约近程流动人口城镇居留意愿的重要原因。

对比已有研究发现,经济发展水平、城市行政等级等区域因素以及收入水平、受教育程度、是否参加城镇医疗保险等个体层面因素对流动人口居留意愿的影响与其他地区的实证研究结果较为一致^[6]。但是,青藏高原流动人口居留意愿影响因素也存在一定的特殊性：首先,由于青藏高原自然本底条件的特殊性,自然本底条件是影响流动人口城镇居留意愿的重要因素;其次,青藏高原近程流动人口中户籍地来源地对流动人口居留意愿影响显著,户籍地为农村的流动人口城镇居留意愿显著较低,这可能与青藏高原地区农牧民较特殊的生产生活方式密切相关。相比已有研究,本文进一步揭示了青藏高原近程和远程流动人口城镇居留意愿的显著差异及其影响因素,深化了对青藏高原两类不同特点群体城镇居留意愿的认识。

海西州流动人口城镇居留意愿较高,但本文在回归模型中未进行针对性分析。虽然海西州经济发展水平较高,但与拉萨市和西宁市等省会或首府城市相比,其在城市影响力和公共服务水平等方面仍有差距。但是,区域层次控制变量经济发展水平对流动人口城镇居留意愿的区域差异影响显著,海西州较高的经济发展水平可能是流动人口城镇居留意愿较高的重要原因。海西州资源型产业及其相关产业发展较好,对就业形成了较强的带动作用,2015年1%抽样调查数据显示,海西州采矿业和制造业就业人数超过总就业规模的33%,远高于青海省平均水平;另外,海西州旅游业发展也较好,2018年青海省和海西州国民经济和社会发展统计公报显示,其旅游人数占到青海省旅游总人数的40%以上,也能够促进当地就业和提升收入水平,因此海西州在就业机会和收入水平方面比其他地级单元更有优势,更能吸引流动人口长期居留。

青藏高原作为中国乃至亚洲重要的生态安全屏障,其人口增长直接关乎生态环境的可持续发展。流动人口已经成为青藏高原常住人口增长的主要动力之一,流动人口城镇居留意愿及其空间分异的研究能够为青藏高原这一特殊区域的新型城镇化发展提供政策支撑。基于本文的研究发现,提出以下政策建议：一是紧抓“一带一路”和南亚开放大通道的发展机遇,积极融入开放战略大格局,推动特色产业发展,加强川藏铁路、中尼铁路等重要通道沿线城镇集聚发展,预留用地空间,支撑青藏高原在新一轮发展机遇中的经济和城镇化发展,将极大的提升流动人口城镇长期居留意愿。二是建议探索就地就近城镇化的发展模式,大部分地州以吸引近程流动人口居留为主,需面向青藏高原地域广袤的基本特征,着力提升各地州城镇地区的公共服务水平,推动农牧民就地就近向周边主要城镇集聚,将有利于实现农牧区以及边境地区城镇化的可持续发展。三是推动流动人口的社会融入,如促进流动人口公共服务均等化,推动流动人口参与社区治理,从而提升流动人口的本地身份认同,促进流动人口的主动融入,实现流动人口的市民化以及降低经济发展波动带来的不确定性影响,这对于海西州等工矿发达地区尤为重要,否则当未来经济发展受到资源产业转型影响时,可能会出现人口流失甚至收缩。四是需重视拉萨市和西宁市在吸引流动人口方面的作用,拉萨和西宁近远程流动人口城镇居留意愿均较强,且高学历群体也更倾向于选择拉萨和西宁长期居留,而最新的第七次人口普查也显示,2010—2020年拉萨市和西宁市人口增长尤为强劲,因此拉萨和西宁等城市有必要和内地大城市同步,推动城镇化向更高质量的市民化发展,进一步增强高学历人才集聚能力。

最后,本文存在一些不足之处：受到研究数据的限制,研究样本主要集中在地级单元市区内,难以反映县域单元以及小城镇的流动人口的居留意愿,而这对于青藏高原地区应选择何种城镇化模式同样具有重要的参考意义,未来期望进一步补充数据进行研究分析。

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It is demonstrated that the determinants of China's urban floating population's settlement intention are different among geographic units, which seems to be ignored by previous researches. Based on the data from the 2015 national migrant population dynamic monitoring survey (CMDS) and related statistics, this article uses the Semiparametric Geographically Weighted Regression (SGWR) model and k-means cluster method to examine the spatial variation of the factors influencing floating population's settlement intention in 282 prefecture- and provincial- level cites of China. Results provide the following conclusions. (1) The settlement intention of urban floating population is mainly influenced by the floating population characteristics instead of the destination characteristics. (2) Social and economic factors are closely related to the floating population's settlement intention. Meanwhile, the demographic, family and mobility factors exert a significant impact on such an intention. To be specific, there exists an inhibitory effect on floating population's settlement intention in factors such as income, marriage, and cross provincial mobility. However, housing expenditure, participation rate, number of children and other factors can effectively contribute to such intention. (3) Zonal spatial differentiation patterns of the influencing factors' coefficients are illustrated by the SGWR model, which can be further divided into four categories ("E-W", "N-S", "NE-SW" and "SE-NW"): The positive influences of ethnic and family factors are decreasing from the northern to southern regions, while the influence of employment ratio in the secondary industry is declining from the northwest to the southeast regions, and the impacts of factors such as the number of children and per capita GDP are diminishing from the northeast to the southwest regions. In eastern developed areas, the settlement intention of floating population with higher income is comparatively lower, while migrants with higher housing expenditure in southern China have a stronger intention to settle down. (4) Four influencing zones are detected by the k-means method: Floating population's settlement intention in North China, Central China and East China is significantly affected by multiple factors; In the northwest region and part of the southwest region, migrants' settlement intention is mainly influenced by demographic and social factors; The northeast region and the eastern part of Inner Mongolia's floating population's willingness to stay is mainly related to economic and family factors; Apart from housing expenditure, coefficients of other factors are relatively small in southern China and part of the central, eastern and southwestern regions. Additionally, this paper puts forward some suggestions on the service and management of the floating population in China.

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In recent years, urbanization has been attached an increasing importance in China's overall development strategies. Migrants' settlement intention in cities has played an important role in affecting the urbanization trend in China. In such a context, both scholars and policy makers have increasingly attempted to understand the settlement intention of migrants in China. However, few studies so far have examined the role of migrants' access to urban public services in affecting their settlement intention from the perspective of different-sized cities. Based on the data from "the 2016 national dynamic monitoring survey of migrant population" in Shanghai Municipality and Shandong, Jiangsu, Zhejiang, Fujian, and Guangdong provinces, this paper aims to address this issue. We utilize a composite index consisting of three dimensions to measure migrants' settlement intention, namely the long-term residence intention, the hukou transfer intention, and the urban housing purchase intention. We divide urban public services into two types, namely employment-related public services and social (non-employment) public services. The paper then explores the differences in the supply of the two types of urban public services and their impacts on migrants' urban settlement intention of different-sized cities. The results show that the bigger the size of a city is, the greater the likelihood that migrants get access to urban pubic services and the higher their level of urban settlement intention is. Migrants with easier access to the urban public services are more likely to settle down in cities. Through the ordered logistic regression model analysis, we also find that, after controlling for the effects of individual characteristics, family features, and migration characteristics, the two types of urban public services provided by cities for migrants have played a critical role in affecting migrants' urban settlement intention. However, the impacts of access to urban public services on migrants' urban settlement intention are different among different-sized cities. This is reflected in the following facts. First, migrants with easier access to unemployment insurance, medical insurance and housing security are more likely to settle down in cities, but this positive effect is limited to large cities. Second, in all size cities, migrants who are more likely to be covered by resident health records and receive more health education are more likely to settle down in cities. Finally, in small cities, only those covered by resident health records and receiving more health education have great effects on urban settlement intention.

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Through questionnaire investigation and factor analysis, this paper attempts to explore the status of social integration of migrants in Shanghai's urban villages. The results show that social integration of migrants can be mapped on four dimensions: social relation integration, economic integration, psychological integration, and cultural integration. According to the factor scores, the overall level of social integration of migrants is not so high, and economic integration is the lowest one. Furthermore, the results of multiple linear regression analysis show that, on the whole, the inflow factors of migrants exert more influence on social integration in urban villages than the individual factors. The individual factors play the most important roles in determining the status of psychological integration, while the inflow factors are more helpful to explain the variation in both economic integration and social relation integration. The study also shows that the social integration of migrants is closely related to their living space. Finally, some policies are suggested.

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Against the background of globalization, urbanization, and the relaxation of household registration system, China's large cities have witnessed massive inflows of new migrants since the start of the new millennium. The integration of new migrants into destination cities hinges on their ability to and inclination to settle down in the destination. New migrants' settlement intention has drawn extensive attention from policy-makers and the media, but such topic remains under-researched in China's migration literature. Previous studies on migrants' settlement intention have focused merely on poorly educated rural migrant workers, devoting insufficient attention to the increasing diversification of new migrants' socio-economic status in the Chinese context. Based on a questionnaire survey conducted in six cities, this article aims to investigate patterns and determinants of new migrants' settlement intention in China, with a particular focus on the heterogeneity of migrants. Our descriptive results show that new migrants generally have rather strong intention to settle down in destination cities, and that 58.8% of them intend to live in the destination city permanently. However, their intention to settle down may not be translated into actions due to the lack of capabilities of settling down. Results from logistic regression models indicate that female, well-educated, high-income, established migrants and migrants whose migration destinations are located in the central and western regions and who have local hukou status, abundant local social capital, strong local identities, and high life satisfaction have stronger intention to settle down in the destination city, and that income levels, hukou status, social networks, identities, and places of residence play a dominant role in this regard. We further divided new migrants into 3 cohorts: skilled migrants who have attained a university degree or college diploma, labor migrants with high school education or below, and business migrants who run small business such as restaurants, factories, and workshops and found that determinants of migrants' settlement intention vary across different migrant cohorts. Specifically, business migrants have the strongest intention, followed by skilled migrants and labor migrants. Skilled migrants' intention to stay permanently in the destination city is determined by their social linkages with local residents and their sense of belonging to the destination city, while that of labor migrants is jointly affected by their occupation, property status, social capital, identities, and places of residence. With regard to business migrants, human capital, social capital, household registration status, and places of residence play a dominant role in shaping their settlement intention. Our findings suggest that China's new migrants become increasingly heterogeneous in terms of the settlement intention, and that they integrate into the host urban society through different paths. Therefore, it is necessary for governments at all scales to enact different policies designed for particular migrant cohorts.

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