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Tropical Geography >

2020 , Vol. 40 >Issue 1: 63 - 73

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.003166

Profiles and Mechanisms of Return Migration in Post-Reform Urban China:A Case Study of Four Cities

  • Hanbei Cheng 1 ,
  • Yuqi Liu 2 ,
  • Feicui Gou 1 ,
  • Hongshen Chen 3 ,
  • Zhigang Li , 1
Expand
  • 1. School of Urban Design//Hubei Habitat Environment Engineering Research Center, Wuhan University, Wuhan 430072, China
  • 2. Faculty of Architecture, The University of Hong Kong, Hong Kong 999077
  • 3. School of Architecture, Southeast University, Nanjing 210096, China

Received date: 2019-03-28

  Request revised date: 2019-07-14

  Online published: 2020-02-24

Copyright

Copyright reserved © 2020. Office of Acta Agronomica Sinica All articles published represent the opinions of the authors, and do not reflect the official policy of the Chinese Medical Association or the Editorial Board, unless this is clearly specified.
Fold

Abstract

With the deepening of urbanization, new-generation migrants are returning, leading to backflow population. Few studies have explored this emerging phenomenon in urban China. However, majority of the researchers have focused on return behavior based on the “pull-push forces” theory defined by national and urban macro-factors. Less attention has been paid to the individual factors that cause migrants’ return, e.g., social ties and capital, perceived discrimination and exclusion, social integration, and place attachment. To fill this gap, this study examines the determinants of the new-generation migrants’ return intentions and location choices based on the following two micro-level aspects: “objective attributes” and “subjective perceptions.” Using the data collected from the 2014 National Floating Population Dynamic Monitoring Survey and binary and multiple nominal logistic regression models, this study focused on three types of new-generation migrants (born after 1980): skilled migrants, business migrants, and labor migrants in four cities (Beijing, Shenzhen, Chengdu, and Zhongshan). The results can be given as follows. 1) New-generation migrants in urban China exhibited a strong intention to return, and their location choices differed based on their types. Further, 40% of migrants returned to their household region. Labor migrants exhibited the strongest intention (43.7%), followed by business migrants (36.0%) and skilled migrants (27.9%). Proportionately more skilled migrants planned to return to provincial capitals or prefectural cities when compared with the other two cohorts. 2) Binary logistic models identified return determinants; new-generation migrants’ returning intentions were influenced by both the “objective attributes” (demographical and economic condition) and “subjective perceptions” (economic position perception and sociopsychological perception). Males exhibited a greater probability of returning when compared with that exhibited by females. Age, education level, monthly income, and years of leaving hometowns were negatively related with the migrants’ return intentions. Long working hours per day contributed to their return. No evidence has shown that the marital status, number of children under the age of 18, or contract form were significantly related. As for the subjective factors, migrants with high family-related mental burdens and strong native cultural identification were increasingly likely to return. Strong social acculturation caused new-generation migrants to settle down in their destination cities. Importantly, there was no direct link between the migrants’ return intentions and perception of economic position. 3) Regarding determinants in local choices, education level was the most significant factor associated with migrants’ backflow to provincial capitals. Sociopsychological perceptions strongly influenced their backflow to prefectural cities. Demographic factors, such as gender, age, and years of leaving hometowns, exhibited a close relation with returning to counties or townships. Notably, migrants with high monthly incomes exhibited a greater probability of returning to urban settlements when compared with rural areas. This study confirmed that individual factors, particularly sociopsychological perceptions, have an important effect on the new-generation migrants’ return behaviors in urban China. Therefore, we initially call for the government to articulate the significance of social acculturation and integration, targeting the new-generation migrants to avoid “reverse culture shock” in backflow settlements, notably in prefectural cities. Second, the improvement of public services, such as medical care, pension, and children enrollment opportunities, as well as favorable policies and practices should be considered in urban development and planning and established to relieve the migrants’ family burden.

Key words： new-generation migrants; returning intentions; location choices; subjective perceptions

Cite this article

Hanbei Cheng , Yuqi Liu , Feicui Gou , Hongshen Chen , Zhigang Li . Profiles and Mechanisms of Return Migration in Post-Reform Urban China:A Case Study of Four Cities[J]. Tropical Geography, 2020 , 40(1) : 63 -73 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.003166

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：
中国城镇化已经进入速度与质量并重的新阶段,城市流动人口呈现诸多新趋势,“人口回流”趋势明显。据《中国流动人口发展报告（2018）》统计,新生代流动人口返乡回流趋势日益显著,正在重塑中国人口格局（国家卫生和计划生育委员会流动人口司,2018）。不过,多数流动人口回流并非回到其户籍地所在的乡村,而是回流至其户籍地附近的县城或镇（殷江滨 等,2012;刘云刚 等,2013;王利伟 等,2014;高更和 等,2017）,“就业”和“创业”行为普遍（殷江滨 等,2012;胡枫 等,2013;杨忍 等,2018）。在此背景下,亟待对新生代流动人口的回流意愿及区位选择开展系统研究。
“人口回流”是地理学、人口学等的重要研究领域。已有研究多基于“推—拉”视角,解析“推力”和“拉力”及其构成要素与回流之间的关系。例如西方研究侧重探讨目的地和原始地的国家/城市的经济发展水平差值、劳工市场参与率、住房移民政策、社会保障等对人口回流的影响作用（Cassarino, 2004; Haas et al., 2015）。就国内而言,更加关注户籍制度（石智雷 等,2015;沈建法,2019）、家庭禀赋和责任（杨云彦 等,2012;梁海艳 等,2015;张丽琼 等,2016）、土地制度（王子成 等,2013;梁海艳 等,2015;石智雷 等,2015）等。这些研究从宏观结构上揭示了回流动力,但多忽略个体差异。近期新的研究更加重视回流“个体”维度,强调流动人口的流动性经历和特征差异。其中,个体的资源流动性和可获得性（Resource mobilization & Tangible resources）（Cassarino, 2004; Dustmann et al., 2011;刘晔 等;2013）、社会联系与代际关系资本（Haas et al., 2011; 2015）、社会融合与社会歧视（Wang et al., 2006;王子成 等,2013;Haas et al., 2015;陈宏胜 等,2017;沈建法,2019）、乡土情结和归属感（祁新华 等,2012;殷江滨,2015;Mohabir et al., 2017）等成为研究的重点。
不过,个体因素存在客观属性和主观感知两方面。Campbell模型证实,感知性因素是人地关系的心理基础,对个体迁移决策的影响甚至大于物质环境（Campbell et al., 1976）。已有研究表明,经济和社会环境的主观感知与生活满意度、生活质量显著相关（Kamp et al., 2003; Bhuiyan, 2018）,而后者影响人口迁移（Haas et al., 2015）。因此,针对个体因素中的客观属性和主观感知（经济和社会心理）,其对新生代回流具体有何影响?亟待深入实证探索。
回流区位选择方面,国外多围绕“国家”尺度开展研究,如对高端人才由发达国家向新兴经济体、发展中国家的跨国回流研究（Koser et al., 2010; Dustmann et al., 2011）。国内研究的尺度则更为丰富,如任远等（2015）聚焦“区域”尺度,发现返乡人员多选择到中西部地区就业;张甜等（2017）聚焦“市域”尺度,发现主城区是回流农民工除农村以外的主要居住区位选择;高更和等（2017）聚焦“县域”尺度,发现本乡镇和本县城是农民工回流创业的首要区位。不过,此类实证多聚焦单一尺度,缺乏跨尺度回流区位的对比研究与实证。
新生代流动人口（而非流动人口整体）,也是近期研究的热点。如Fan（2013）和Zhu（2014）等强调,新生代与老生代流动人口在迁移的观念和行为等多方面存在差异。80、90后逐渐成为回流主体,其回流更具主动性,把“流动性”作为自我发展的机会（夏柱智 等,2017）。此外,近年学界也开始尝试探讨“流动人口”群体的分化、异质和多样性。如周大鸣等（2014）探讨了多种“差异”（性别、职业、阶层和族群等）对移民生活及城市社会的重要影响。杨菊华（2018）强调户籍制度标签下的“城、乡”差异（“乡→城”型和“城→城”型）在住房、子女教育、社会融入等方面的不同结果。朱宇等（2012）关注“代际”差异下的流动人口城镇定居意愿的延续和变化。但对于不同类型新生代的回流意愿和区位选择差异,尚缺乏深入研究。
鉴于此,本文基于北京、深圳、成都和中山4个具有代表性的城市抽样调查监测数据,采用二项和多项分类Logistic回归模型,针对全体及不同类型（智力型、投资型和劳力型）新生代流动人口的回流意愿和区位选择特征及影响因素展开实证。以期一方面可以明晰中国主要城市新生代流动人口的回流行为,另一方面为政府制定更合理的回流吸引政策提供依据。

1 数据与方法

本文聚焦北京、深圳、成都和中山4个代表性城市展开实证,首先,这4个城市均是开展流动人口社会融合示范试点城市,其流动人口状况具有典型性。其次,4个城市的地理分布、发展水平、人口构成等均具有一定代表性。例如,北京和深圳分别是东部和东南沿海的超大城市,成都是中西部的国家中心城市,中山则是制造业集聚的东部大城市。基础数据来源于《2014年全国流动人口动态监测调查（社会融合专项调查）》数据库,从数据库中筛选1980年之后出生的流动人口（排除无固定职业者和其他不明职业群体）,最终确定3 254个有效样本（北京946、深圳892、成都653、中山763）（表1）。划分流动人口（或移民）类型有多种标准,如受教育程度、收入、职业类型和基于不同年龄组的收入水平（age-specific income criteria）等（Beckers et al., 2019）,本文结合问卷调查中的职业类型（职业分类和代码）,将“新生代流动人口”划分为3类：智力型、投资型和劳力型,此方法也已被运用于相关研究中（李志刚,2012;周大鸣 等,2014）,具有科学性和有效性。具体而言,智力型指就职于国家机关、党群组织、企事业单位负责人,公务员、办事人员以及专业技术人员;投资型指在流入地拥有投资或产业,如小企业、小作坊、商铺、饭馆等的经商人员;劳力型为主要从事家政、保洁、保安、装修、商贩、运输、建筑和生产等低端职业人员,这一群体也是流动人口的主体。全体样本中劳力型占比最大（68.7%）,投资型（15.1%）和智力型（16.2%）比例相当。其中,北京的智力型流动人口占比最高（19.8%）;深圳的投资型流动人口占比20.2%,高于其他城市;成都和中山以劳力型为主（见表1）。
表1 样本分布

Tab.1 Samplings of new generation migrants in Beijing, Shenzhen, Chengdu and Zhongshan

流动人口类型 北京 深圳 成都 中山 合计
数量/人 占比/% 数量/人 占比/% 数量/人 占比/% 数量/人 占比/% 数量/人 占比/%
智力型 187 19.8 155 17.4 95 14.5 90 11.8 527 16.2
投资型 105 11.1 180 20.2 86 13.2 121 15.9 492 15.1
劳力型 654 69.1 557 62.4 472 72.3 552 72.3 2 235 68.7
合计 946 100 892 100 653 100 763 100 3 254 100
我们认为,新生代流动人口的回流意愿和区位选择受个体“客观属性”（人口学因素、经济因素）和“主观感知”（经济地位感知、社会心理感知）等的共同影响（图1）。宏观因素的影响依然存在（非农产业结构、区域经济差异和市场环境等）,但不是本文关注重点。
图 1 研究框架

Fig. 1 Research framework

本文所要探讨的问题主要包括：1）哪些因素决定新生代流动人口“是否”回流?2）哪些因素影响他们的回流地选择?采用二项和多项分类Logistic回归进行分析（Hosmer et al., 2013）。为揭示流动人口的回流意愿,设因变量为二分变量（回流=1,留城=0）,采用二元Logistic回归,其模型结构为：
$ln[\frac{p_{i}}{1-p_{i}}]=\alpha+\sum^{k}_{k=1}\beta_{k}x_{k_{i}人口学因素}+\sum^{k}_{k=1}\beta_{k}x_{k_{i}经济学因素}+\sum^{k}_{k=1}\beta_{k}x_{k_{i}经济地位感知}+\sum^{k}_{k=1}\beta_{k}x_{k_{i}社会心理感知}$
式中：pi为新生代流动人口“是否”打算回流的事件概率;xi为基本特征变量;k为人口学因素、经济因素、经济地位感知和社会心理感知各维度的变量总数;α表示常量;βk为偏回归系数。
具体而言,因变量是回流意愿和区位选择,其测定根据问卷中的题目：“您将来打算在哪里购房或建房”,问卷涉及的选项有：①回户籍地的村,②回户籍地的县（市、区）或乡镇,③回户籍地所属的地级市（非现流入地）,④回户籍地所在的省会城市（非现流入地）,⑤在本地,⑥没有打算,继续流动,⑦其他;因变量的测定参考了同类研究（石智雷 等,2015）。购房或建房地的选择在一定程度上说明了长期居留意愿。“购房”行为反映流动人口对居住稳定性的强烈诉求（吴文恒 等,2016）;刘云刚等（2013）认为,创业回流和购房回流是2种主要的回流类型。因此,本研究用“购房”选择（回户籍地、在本地）测度回流意愿,将其视为对回流行为或意愿的反映。设置因变量y1为二元变量,将选项①②③④编码为1,指代回流;将选项⑤⑥⑦编码为0,指代留城,或因某种原因,保持继续流动状态。设置多类别因变量y2,以原有选项①②③④定义回流区位选择,将“回户籍地的村”设为对照组。
自变量选取具体见表2,其中,Bhuiyan（2018）将经济地位与同龄（Peer Groups）或同质（相似社会经济阶层）群体对比所带来的相对地位感知定义为“经济地位感知”（Economic Position Perception）。本文将城乡收入差异感知作为“主观感知”中的经济地位感知。城市社会适应、家庭“心理成本”指数和家乡生活方式认同作为“主观感知”中的社会心理感知。已有研究将迁移成本划分为货币成本、生理成本和心理成本（Wang et al.,2006;杨云彦 等,2012）,本文借用其概念,将问卷中的“目前您在老家操心的事情”定义为家庭“心理成本”,描述其回流决策过程中家庭负担的心理感知。
表2 变量定义及特征描述

Tab.2 Definition and statistical description of variables in new generation migrants among four cities

变量名称 变量定义 统计 全体样本 智力型 投资型 劳力型
客观属性 人
口
学
因
素		 性别 男 占比/% 57.74 60.15 58.74 56.96
女 占比/% 42.26 39.85 41.26 43.04
年龄 调查时实际年龄值/岁 均值 28.98 29.08 29.49 28.84
标准差 3.10 2.90 2.94 3.09
受教育程度 初中及以下 占比/% 41.70 16.70 49.19 45.95
高中及专科 47.02 48.58 44.92 47.11
本科以上 11.28 34.72 5.89 6.94
婚姻状况 未婚 占比/% 25.90 26.90 13.60 28.40
曾结过婚（已婚、离异及丧偶） 74.10 73.10 86.40 71.60
<18岁子女数 未成年子女数量 均值 0.85 0.67 1.18 0.82
标准差 0.77 0.68 0.80 0.76
经
济
因
素		 个人收入 个人实际月收入/千元 均值 4.40 5.47 5.64 3.87
标准差 3.97 3.59 6.10 3.28
日工作时长 小时 均值 9.02 8.37 9.98 8.96
标准差 1.65 1.07 2.17 1.54
合同形式 签订正式合同（含有固定期限和无固定期限） 占比/% 59.20 87.50 9.10 63.60
未签订及其他（如个体户、无单位或劳务协议等） 40.80 12.50 90.90 36.40
在外务工时间 在外务工实际年限/a（第一次离开户籍地半年以上
至调查时间）		 均值 7.47 7.98 8.19 7.19
标准差 4.57 4.17 4.61 4.62
主观感知 经济地位感知 城乡收入
差异感知		 经济收入与您老家的亲戚、朋友和同事比?项目打分,由低至高1~10 均值 5.81 6.19 5.78 5.72
标准差 1.72 1.64 1.67 1.73
社
会
心
理
感
知		 城市社会适应 觉得自己或家人与本地人相处情况? 来往很少=1,不融洽=2,一般=3,比较融洽=4,很融洽=5
 均值 3.84 3.97 3.88 3.79
标准差 1.00 1.01 1.00 0.99
家庭“心理
成本”指数		 目前您在老家操心的事情：老人赡养、子女照看、
配偶生活孤独、干活缺人手、土地耕种和其他各项
记为1分,6项得分总和,得分范围0~6		 均值 2.45 2.32 2.28 2.51
标准差 1.09 0.99 1.05 1.11
家乡生活
方式认同		 是否愿意保持家乡生活方式,如饮食习惯等,非常
不愿意—非常愿意：1~5		 均值 3.44 3.39 3.56 3.42
标准差 0.82 0.80 0.81 0.82

2 实证结果

2.1 样本特征

由表2可以发现：1）全体样本男女比例近1∶1,其中智力型中男性数量比例高于投资型和劳力型;2）样本平均年龄约为29岁,劳力型人口最年轻,投资型年龄稍长,智力型介于两者之间;3）在婚姻状况方面,智力型和劳力型未婚者较多,而投资型大部分已成家;与之呼应,投资型<18岁子女数量高于其他群体;4）文化程度上,三类群体存在较大差别,智力型本科及以上占比为34.72%,而投资型和劳力型仅为5.89%和6.94%,这两类流动人口近一半为初中及以下文化程度。
经济因素方面,全体样本月收入均值约为4 400元,其中投资型收入水平略高于智力型,而智力型远高于劳力型。同时,投资型日工作时长最长（均值9.98 h）,劳力型略高于智力型。样本平均外出务工年限为7.47 a,标准差为4.57,其中投资型流动人口在外务工年限最长。拥有正式劳务合同比例,智力型为87.50%,高于劳力型（63.60%）,投资型仅为9.10%,大部分投资型为个体户、无单位或签订临时劳务协议等。
经济地位感知方面,样本对城乡收入差异感知的均值为5.81,高于中值5.00,说明大部分新生代流动人口认为其在城市的收入高于老家的亲戚、朋友等,这在智力型流动人口中表现较为突出。就社会心理感知而言,智力型流动人口与本地人相处更加融合（均值3.97,标准差1.01）;投资型流动人口对家乡生活方式认同感最高;劳力型在“老家需要操心的事情”最多,家庭“心理成本”均值为2.51,流动人口最担忧的是“老人赡养”问题,“土地耕种”和“老家干活缺人手”是劳力型的主要顾虑（图2）。
图2 不同类型新生代流动人口对“老家需要操心的事情”（家庭“心理成本”）响应样本量分布

Fig.2 The respondents’ distribution of new generation migrants to worried about items (family mental burdens)

2.2 回流特征

总体上,4市中近40%的新生代流动人口选择回流,其中劳力型中选择回流的比例最大（43.7%）,其次是投资型（36.0%）和智力型（27.9%）（表3）。就回流区位而言,59.4%的新生代流动人口选择回农村,40.6%选择回户籍地附近的城市（镇）。可见,有相当部分并不是回到原户籍地,而是返回与农村联系紧密的城市（镇）。如29.8%的新生代流动人口选择回户籍地所在的县（市、区）或乡镇,少数选择回户籍地所在的地级市（非现流入地）（8.3%）或省会城市（非现流入地）（2.5%）（见表3）。不同群体回流至户籍地区域的选择则更为复杂。具体而言：1）智力型（6.1%）回户籍地省会城市的比例显著高于投资型（2.3%）和劳力型（1.9%）;2）在回户籍地所在的地级市方面,智力型（15.0%）是劳力型（6.2%）和投资型（7.7%）的近2倍;3）智力型、投资型和劳力型选择回户籍地所在的县（市、区）或乡镇的比例分别为38.8%、24.3%和29.5%;4）大部分投资型和劳力型选择回户籍地所在的村。总体上,新生代回流意愿较为强烈,三类群体在回流意愿和区位选择上存在显著差异。
表 3 不同类型新生代流动人口的回流意愿及区位选择

Tab.3 The comparison of returning intentions and location choices of new generation migrants

回流行为 项目 全体样本 智力型 投资型 劳力型
回流意愿（N=3 254） 回流 40.0 27.9 36.0 43.7
不回流 60.0 72.1 64.0 56.3
区位选择（N=1 301） 回流至户籍地附近的城市（镇） 40.6 59.9 32.8 39.1
户籍地所在的省会城市（非现流入地） 2.5 6.1 2.3 1.9
户籍地所在的地级市（非现流入地） 8.3 15.0 6.2 7.7
户籍地的县（市、区）或乡镇 29.8 38.8 24.3 29.5
回流至户籍地乡村 59.4 40.1 67.2 60.9

2.3 回流意愿影响因素

2.3.1 总体分析 从人口学因素、经济因素、经济地位感知和社会心理感知4方面建构回归分析模型（表4,模型一）,模型检验显著,解释度66.7%。结果表明,新生代流动人口的回流意愿受“客观属性”（人口学因素、经济因素）和“主观感知”（经济地位感知、社会心理感知）双重影响（模型一）,特别是个体的人口学因素和社会心理感知。模型一显示,在人口学因素中,男性回流概率高于女性（B=0.307,P<0.01）;年龄越大、受教育程度越高,回流概率越低。而婚姻状况与<18岁子女数对新生代的回流意愿无显著影响。在经济因素中,个人收入（B=-0.033,P<0.05）和在外务工时间（B=-0.018,P<0.1）与回流概率呈负相关,可见随着务工经验的积累,新生代在城市发展和定居的机会变大,回流概率降低。日工作时长与回流概率呈正相关（B=0.042,P<0.1）,说明新生代在城市的工作耐受力偏低,高强度工作提高其回流意愿。合同形式未直接影响回流意愿（B=0.089,P>0.1）。在经济地位感知中,城乡收入差异与回流意愿无明显相关性。在社会心理感知中,在流入地的城市社会适应越弱（B=-0.146,P<0.01）、家庭 “心理成本”越大（B=0.292,P<0.01）、家乡生活方式认同感越强（B=0.225,P<0.01）,流动人口的回流概率越大;尤其是家庭“心理成本”（如父母赡养、子女照看、配偶生活孤独等）影响系数高于其他感知性因素,说明家庭照顾是促使其回流的主要动机之一,这与既有研究结论一致（王子成 等,2013）。值得关注的是,流入地城市等级与回流意愿呈强相关性;流入成都和中山的新生代流动人口的回流概率显著低于流入北京,而深圳高于北京（B=0.237,P<0.05）。
表4 新生代流动人口的回流意愿的模型结果

Tab.4 Binary logistic regression results of returning intentions in new generation migrants

因变量（回流=1,不回流=0） 模型一：全体样本 模型二：智力型 模型三：投资型 模型四：劳力型 模型五：稳健性检验
估计值 标准误 估计值 标准误 估计值 标准误 估计值 标准误 估计值 标准误

客
观
属
性		 人口学因素 性别（参照组=女） 0.307*** 0.079 0.820*** 0.232 0.379* 0.216 0.220** 0.094 -0.047 0.134
年龄 -0.046*** 0.015 -0.061 0.046 -0.142*** 0.041 -0.022 0.018 -0.014** 0.025
受教育程度（参照组：初中及以下） 高中及专科 -0.552*** 0.086 -0.150 0.296 -0.608*** 0.226 -0.565*** 0.1 -0.604*** 0.147
本科以上 -1.173*** 0.166 -0.566 0.366 -2.091*** 0.684 -1.144*** 0.221 -0.562** 0.282
婚姻状况（参照组=未婚） 0.129 0.121 0.176 0.317 0.177 0.394 0.081 0.143 -0.273 0.201
18岁以下子女数 0.012 0.074 -0.008 0.216 0.123 0.18 -0.010 0.09 -0.076 0.132
经济因素 个人收入 -0.033** 0.013 -0.123*** 0.046 -0.012 0.019 -0.045** 0.021 -0.036 0.031
日工作时长 0.042* 0.025 0.057 0.105 0.031 0.049 0.051* 0.031 0.052 0.044
合同形式（参照组=未签订及其他） 签订正式
劳动合同		 0.089 0.093 0.410 0.34 0.577 0.386 0.017 0.101 0.284 0.155
在外务工时间 -0.018* 0.009 -0.010 0.029 0.019 0.025 -0.024** 0.011 -0.062*** 0.017
主
观
感
知		 经济地位感知 城乡收入差异感知 -0.023 0.023 0.100 0.068 -0.126* 0.066 -0.025 0.027 -0.021 0.038
社会心理感知 城市社会适应 -0.146*** 0.041 -0.033 0.107 -0.321*** 0.111 -0.118** 0.049 -0.264*** 0.063
家庭“心理成本”指数 0.292*** 0.037 0.335*** 0.107 0.120 0.099 0.312*** 0.043 0.107** 0.060
家乡生活方式认同 0.225*** 0.048 0.286** 0.135 0.379*** 0.132 0.188*** 0.057 0.265*** 0.082
流入地城市等级
（参照组=
北京）		 深圳 0.237** 0.105 0.614** 0.286 -0.353 0.279 0.285** 0.128 0.279* 0.181
成都 -0.922*** 0.122 -0.433 0.353 -1.222*** 0.369 -1.015*** 0.142 -0.090 0.205
中山 -0.289** 0.114 -0.100 0.364 -0.749** 0.325 -0.252* 0.132 0.127** 0.200
移民类别（参照组=
智力型）		 投资型 0.018 0.164 — — — -0.320 0.324
劳力型 0.338*** 0.12 — — — 0.275 0.218
常数项 -0.033 0.559 -2.084 1.856 3.787*** 1.445 -0.254 0.644 -1.897** 0.942
似然比 3 930.957*** 551.690*** 563.619*** 2 767.208*** 1 737.980***
考克斯-斯奈尔R2 0.129 0.128 0.149 0.124 0.039
内戈尔科R2 0.174 0.184 0.204 0.167 0.088
解释比/% 66.7 73.4 69.1 65.3 91.7
样本数量/个 3 254 527 492 2 235 3 254

注：*、**和***分别代表P<0.1、P<0.05、P<0.01。

2.3.2 对比分析 通过分析不同类型（智力型、投资型和劳力型）新生代流动人口的回流意愿,探究影响因素的差异（见表4）。具体而言,在人口学因素中,受教育程度在投资型和劳力型等模型中有显著的影响,说明两类群体中高学历者更愿意留在城市奋斗,回流概率较低。年龄仅在投资型模型中有负向显著作用（模型三：B=-0.142,P<0.01）,可能的原因是该群体二代流动人口有较大概率承接家庭事业如小作坊、小商铺、其他个体经营等,投资型个体或家庭有意愿在现入地城市定居,回流概率降低。在经济因素中,个人收入在智力型和劳力型等模型中影响较为突出,高收入降低其回流概率。日工作时长（模型四：B=0.051,P<0.1）和在外务工时间（模型四：B=-0.024,P<0.05）变量仅在劳力型模型中有显著性;说明相比于其他群体,高就业剥夺（低收入、高工作强度）提高劳力型回流概率;低技能的劳力型流动人口面临外来人、农村人双重压力,经过了在外务工期间较长时间的沉淀和选择,不利的流动性经历负面影响已逐步减弱,城市生活的适应,降低其回流概率。在经济地位感知中,城乡收入差异仅在投资型模型中有负向显著作用（模型三：B=-0.126,P<0.1）,可见收入差距所产生的“比较心理”对投资型流动人口回流意愿影响尤为显著。在社会心理感知中,城市社会适应在投资型和劳力型等模型中有负向显著作用,说明与本地居民相处融洽对投资型和劳力型在本地定居具有积极作用。家庭“心理成本”在智力型（模型二：B=0.335,P<0.01）和劳力型（模型四：B=0.312,P<0.01）等模型中作用较为突出,但在投资型模型中作用甚微。这可能因为投资型新生代流动人口为了增加人力资本,采取“渐进拆分式”家庭成员移入,实现“家庭城镇化”,导致回流概率低于智力型和劳力型。家乡生活方式认同在所有模型中均呈强正相关。上述分析进一步验证了人口学因素和社会心理感知对新生代的回流意愿作用突出。

2.4 区位选择影响因素

2.4.1 总体分析 采用多项分类Logistic回归,以 “回户籍地的村”作为参照组,分析新生代流动人口中意愿回流者的回流区位选择影响因素（表5）。结果表明：人口学因素和经济因素对新生代选择回流至户籍地所在的省会、地级市、县（市、区）或乡镇等均有显著的影响,社会心理感知对选择回流至户籍地所在的地级市有显著的影响,经济地位感知影响较弱（模型六）。具体而言,人口学因素中,性别和年龄主要影响新生代选择回户籍地所在的县（市、区）或乡镇。女性（B=-0.284,P<0.05）、年龄越小（B=-0.054,P<0.05）,其选择回流至县（市、区）或乡镇从事非农就业的概率越大。受教育程度对各类回流地的选择均有显著的影响,且是选择回流至省会城市最突出的影响因素（B=3.368,P<0.01）;说明人力资本高的新生代群体更倾向于回流至户籍地附近的高等级城市。经济因素中,个人收入与各类回流地的选择概率均呈正相关,收入越高,回流至乡村的概率越低。在外务工时间对新生代选择回流至县（市、区）或乡镇有显著的影响（B=0.043,P<0.01）。经济地位感知中,城乡收入差异未直接影响新生代对不同回流地的选择。社会心理感知中,3个变量对新生代选择回流至户籍地所在的地级市均有显著的影响。城市社会适应能力越强（B=0.213,P<0.1）,选择回流至地级市的概率越大;与之呼应,老家担忧的事情越多（如父母赡养、子女教育等）（B=-0.240,P<0.05）、家乡生活方式认同感越强（B=-0.400,P<0.01）,回流至乡村的概率越大。值得关注的是,经济因素中的个人收入与社会心理感知因素共同影响新生代对各类回流地的选择,反映了新生代开始追求“生存”与“发展”,“生活”与“家庭稳定”之间的平衡;新生代流动人口已由“生存型”迁移向“发展型”迁移转变。
表5 新生代流动人口的回流区位选择的模型结果

Tab.5 Multiple Nominal Logistic regression results of location choices in new generation migrants

模型六：全体样本 模型七：智力型 模型八：投资型 模型九：劳力型
参照组：回流至户籍地的村 省会
城市		 地级市 县（市、
区）或
乡镇		 省会
城市		 地级市 县（市、
区）或
乡镇		 省会城市
和地级市		 县（市、
区）或
乡镇		 省会
城市		 地级市 县（市、
区）或
乡镇
系数 系数 系数 系数 系数 系数 系数 系数 系数 系数 系数
客
观
属
性		 人口学因素 性别（参照组=女） -0.231 -0.359 -0.284** -0.323 0.044 -0.596 -0.145 -0.593 0.067 -0.660** -0.236
年龄 -0.060 0.007 -0.054** -0.253 0.022 0.092 -0.030 -0.114 -0.026 0.015 -0.061**
受教育程度（参照组：初中及以下） 高中及专科 1.214** 0.543** 0.341** -0.794 -0.693 0.447 1.086 0.821* 1.473** 0.660** 0.281*
本科以上 3.368*** 0.848* 0.650* 1.757 0.512 0.831 -12.860 1.422 3.851*** 0.602 0.602
婚姻状况（参照组=未婚） 1.066* -0.230 -0.080 0.268 -0.295 -0.180 0.173 -1.400* 1.572* -0.117 -0.098
<18岁子女数 -0.023 -0.287 -0.005 0.673 0.583 -0.336 -0.175 0.451 0.003 -0.657** 0.027
经济因素 个人收入 0.099** 0.108*** 0.079*** 0.276* 0.169 0.115 0.065 0.063 0.197** 0.217*** 0.096**
日工作时长 0.184 0.112 0.064 -1.493 0.354 0.434* 0.193 0.009 0.466*** 0.077 0.063
合同形式（参照组=
未签订及其他）		 签订正式
劳动合同		 0.300 0.298 0.120 -0.275 0.753 1.112 -0.181 0.199 1.101* 0.277 0.060
在外务工时间 -0.043 -0.014 0.043*** -0.046 -0.136* 0.009 0.061 0.009 -0.155** -0.015 0.051***
主
观
感
知		 经济地位感知 城乡收入差异感知 -0.177 -0.067 -0.008 -0.227 -0.168 -0.177 0.396* 0.088 -0.409*** -0.145* 0.003
社会心理感知 城市社会适应 -0.112 0.213* -0.023 0.443 0.699** 0.340 0.179 -0.463** -0.314 0.132 -0.009
家庭“心理成本”指数 -0.064 -0.240** -0.129** 0.086 -0.248 -0.400** -0.647* -0.020 0.130 -0.225* -0.098
家乡生活方式认同 -0.258 -0.400*** -0.128 -0.347 0.085 0.281 -0.185 -0.877*** -0.206 -0.529*** -0.083
流入地城市等级（参照组=北京） 深圳 -1.092** 0.222 -0.372** 1.017 0.084 -0.498 -0.753 -0.283 -1.433** 0.332 -0.341*
成都 0.357 0.719** 0.519** 1.227 0.512 -0.042 0.585 2.050** 0.451 1.018** 0.478**
中山 -2.664** -0.287 -0.807*** 1.453 -1.361 -0.697 -1.937 -1.046 -16.185 0.154 -0.837***
移民类别（参照组=智力型） 投资型 -0.893 -1.158** -0.939*** — — — — — — — —
劳力型 -0.862* -0.775** -0.484** — — — — — — — —
常数项 -1.324 -1.179 1.309 15.346 -6.354 -7.382* -4.797 6.755** -5.666 -1.084 0.586
似然比 2 305.134*** 349.574*** 212.427*** 1 658.927***
考克斯-斯奈尔R2 0.151 0.320 0.416 0.159
内戈尔科R2 0.177 0.353 0.505 0.188
样本数量/个 1 301 147 177 977

注：1）*、**、***分别代表P<0.1、P<0.05、P<0.01;2）由于投资型新生代流动人口选择回流至户籍地所在的省会城市的样本量较少（N=4）,为了避免估计偏误,在模型八中将省会城市和地级市样本合并进行模型估计。

流入地城市等级对新生代回流区位选择也有显著的影响。如曾在北京务工的新生代回流至户籍地所在的省会城市的概率显著高于中山（模型六：B=-2.664,P<0.05）,说明在一线城市的流动务工经历对流动人口的后续回流迁移决策有“累积效应”（cumulative effect）,人口流动具有“惯性势能”（殷江滨 等,2012;梁海艳 等,2015;杨忍 等,2018）。可见,新生代流动人口的回流区位选择不仅与个体客观属性和主观感知有关,也涉及城市资源禀赋、区位条件、创业条件等地域特征的综合决策。
2.4.2 对比分析 分析不同类型新生代的回流区位选择影响因素（见表5）,发现人口学因素、经济因素、经济地位感知和社会心理感知等对不同类型新生代的回流区位选择影响存在差异。具体而言,人口学因素中,各变量在劳力型模型中均有显著的影响（模型九）：性别与<18岁子女数影响劳力型选择回户籍地所在的地级市,受教育程度、婚姻状况与其选择回省会城市高度相关,年龄仅影响劳力型选择回县（市、区）或乡镇。不同的是,除了受教育程度和婚姻状况对投资型流动人口选择回流至县（市、区）或乡镇有显著的影响,其他人口学因素在智力型和投资型模型中均不显著。与之类似,经济因素中,各变量在劳力型模型中均有显著的影响：高收入提高劳力型选择回流至省会城市、地级市和县（市、区）或乡镇的概率;在外务工时间越长,劳力型选择回流至省会城市的概率越低（模型九：B=-0.155,P<0.05）,而选择回流至县（市、区）或乡镇的概率越高（模型九：B=0.051,P<0.01）;日工作时长和合同形式进一步影响其选择回流至省会城市。针对智力型模型,个人收入、在外务工时间和日工作时长分别对其选择回流至省会城市、地级市、县（市、区）或乡镇（模型七）有显著的影响。不过,经济因素与投资型回流区位选择无直接关联。经济地位感知中,城乡收入差异在投资型和劳力型等模型中均有显著的影响,但正负作用相反,在智力型模型中呈无相关;在投资型模型中,个体的经济收入显著高于老家亲戚、朋友等,则更高概率选择回流至户籍地省会城市和地级市（模型八：B=0.396,P<0.1）;在劳力型模型中,这一群体选择回流至县（市、区）或乡镇、乡村的概率较高。社会心理感知中,家乡生活方式认同是劳力型和投资型模型中的突出因素,认同感越强,选择回流至乡村的概率越大。城市社会适应在智力型模型中作用显著,对其选择回地级市有正向显著作用（模型七：B=0.699,P<0.05）。总体而言,劳力型新生代流动人口对回流区位的选择受多方因素共同影响,机制较为纷繁复杂,且人口学因素和经济因素作用突出;而主观感知因素更多影响智力型和投资型的回流区位选择结果。

2.5 稳健性检验

基于已有文献的理论和实证（刘云刚 等,2013;石智雷 等,2015;吴文恒 等,2016）,采用未来“购房”地意向[回户籍地（省会城市、地级市、县（市、区）或乡镇、乡村）、在本地]衡量人口回流意愿和区位选择。为了验证其有效性,采用“未来5年打算在哪儿工作生活”作为替代问题,重新估计模型（表4,模型五）,实现稳健性检验。将“现居地城市和其他”赋值为0,表示留城,将“回老家”赋值为1,表示回流。调整后的模型通过显著性检验,且回归结果没有明显的变化（模型五）,社会心理感知的3个因素仍为影响回流意愿的主要显著性因素,回流意愿仍与年龄、受教育程度和在外务工时间呈一定相关性,但与婚姻状况、<18岁子女数和合同形式无关;且各变量符号系数均无变化;有效证实了本文因变量设定的有效性和稳健性。

3 讨论与结论

本文聚焦于个体微观视角,系统地探讨了新生代流动人口的回流意愿和区位选择特征及影响因素,得出的结论主要有：
1）中国城市新生代流动人口的回流意愿较为强烈,不同类型流动人口在回流意愿和区位选择上存在差异。样本城市中新生代流动人口近40%打算回流;劳力型人口回流意愿最强,其次是投资型和智力型。在回流区位选择方面,智力型回流至户籍地附近的高等级城市如省会或地级市的比例较高。
2）新生代流动人口的回流意愿受多方因素影响,特别是人口学因素和社会心理感知。性别、年龄、受教育程度、城市社会适应、家庭“心理成本”和家乡生活方式认同是影响回流的主要因素;个人收入、日工作时长和在外务工时间与回流意愿相关;婚姻状况、<18岁子女数、合同形式和城乡收入差异感知等因素影响不显著。
3）对于不同尺度的回流区位,主观感知中的社会心理感知与流动人口选择回流至地级市高度相关;而客观属性中的人口学因素（性别和年龄）、在外务工时间与选择回流至县（市、区）或乡镇联系紧密;人力资本是决定新生代流动人口选择回流至户籍地附近省会城市的最显著因素;个人收入对各类回流地的选择均有显著的影响。
总之,新生代流动人口的回流意愿与区位选择受个体客观属性和主观感知双重影响,其回流行为中的自主性和“主体性”因素正在凸显（夏柱智 等,2017）。回流是一个兼具“经济性”和“社会性”的综合决策过程。新生代流动人口作为一个多样化群体,其回流意愿和区位选择在不同类型间存在差异性。
政府大力推行各地返乡就业创业扶持政策,深切关注回流问题。不过,目前政策主要关注客观环境因素如降低社保门槛、放宽落户购房条件和人才落户年龄等,对于主观感知因素如加强社会融合、提高归属感和地方依恋等的考虑不足。本研究表明,社会心理感知对新生代流动人口的回流意愿有显著的影响,且城市社会适应、家庭“心理成本”和家乡生活方式认同均与新生代选择回流至户籍地所在的地级市紧密相关,也应成为政策关注的要点。建议政府部门针对不同类型流动人口采取差异化的回流吸引政策;同时聚焦地级市,关注流动人口的社会适应和融合,避免出现“重返休克”（Reverse Culture Shock）（Potter, 2005）如对工作环境人际关系的不适应,以及自身定位和期望在本土环境中找不到落脚点等;同时注意完善公共服务设施,如医疗、养老、子女入学等,降低回流“心理成本”,引人留人并重,推进新型城镇化健康发展。
本研究亦存在以下不足之处,首先,由于数据限制,仅关注回流意愿层面,而意愿与实际行为之间可能存在不一致。未来研究可以进一步关注已回流人口,进一步实证回流行为与社会感知的相关性。其次,仅聚焦4个典型城市,其人口回流影响因素并不一定适用于全国尺度。未来研究可立足全国尺度,增强研究结果的普适性。

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