青年流動人才城市選擇的影響因素
——基于不同規(guī)模城市的比較研究

原 新，劉旭陽，趙 瑋

（1.南開大學經濟學院，天津 300071；2.廣州越秀集團有限公司博士后科研工作站，廣東廣州 510000）

隨著我國人口老齡化程度日益加深，勞動力市場結構性短缺問題愈發(fā)嚴峻。應運而生的“搶人大戰(zhàn)”現象表明青年勞動力（尤其是高學歷青年勞動力）成為城市應對老齡社會、緩解勞動力結構性短缺困境、適應經濟新常態(tài)發(fā)展的重要手段。2019年3月國家發(fā)展改革委員會發(fā)布《2019年新型城鎮(zhèn)化建設重點任務》，明確提出“城區(qū)常住人口100～300萬的Ⅱ型大城市要全面取消落戶限制；城區(qū)常住人口300～500萬的Ⅰ型大城市要全面放開放寬落戶條件”，清除流動人口跨地域遷移落戶的制度障礙。隨著流動人口轉變?yōu)檫w移人口的壁壘被進一步打破，不同等級、不同規(guī)模的城市同臺競技，勞動力遷移，尤其是人才遷移的競爭將會愈演愈烈。城市制定恰當的人才引進政策迫在眉睫，充分發(fā)揮政策效力，才能在機遇與挑戰(zhàn)并行的大環(huán)境下?lián)屨枷葯C，吸引人才。青年流動人才亦存在城市流向的客觀考量，充分認識他們城市選擇的主導因素，把握個體異質性，對癥下藥深化戶籍制度改革措施，正是本文力求回答的問題。

一、文獻綜述

流動人口研究是流動人才研究的基礎。當前對影響人口流動因素的研究主要集中于兩方面：

第一，從宏觀因素中尋找原因。這類研究始于推-拉理論中對人口流動的推力因素和拉力因素的研究。［1-2］我國學者對國內勞動力流動因素的研究主要分為三個維度。一是經濟因素對人口流動的影響，經濟發(fā)展、產業(yè)結構、外商投資比重、地區(qū)收入水平與就業(yè)機會等因素都會對流入產生拉力作用。［3-6］二是社會因素方面，地方公共物品投入、［7］城市公共服務能力、［8］社會保障覆蓋范圍、［9］城市人力資本存量、［10］住房成本、［11］戶籍制度等因素都會影響人口流動。［12］三是地理距離，張抗私以應屆大學畢業(yè)生為研究對象，探討影響其工作地選擇的因素，其中生源地和學校所在地對大學生工作地選擇的影響顯著。［13］

第二，聚焦于微觀因素，探討個體特征對人口流動的影響。欒青霖等研究農村勞動力流動的影響因素，研究表明年齡、性別、教育、職位、收入等特征對是否繼續(xù)流動都存在影響；［14］童玉芬等在研究流動人口的大城市偏好時同樣控制了性別、年齡（及平方項）、教育、婚姻、在流入地的凈收益等因素，結論表明年輕、教育水平高、單身的女性更傾向流入大城市。［15］當然多數研究在探討微觀因素時同樣控制了宏觀因素，這為研究青年流動人才流動問題提供了參考。

若將研究對象從“人口”縮小到以學歷為標準定義的“人才”，研究范圍大到跨國人才流動和區(qū)域人才流動，［16-17］小到企業(yè)人才流動和高校人才流動，［18-19］研究結論一致顯示除影響人口流動的因素外，影響人才流動的因素包含了學術環(huán)境、未來發(fā)展前景與增長潛力等環(huán)境的判斷，體現出“人才”流動因素中不同于“人口”流動的特征。

青年遷移流動人才是城市發(fā)展中最炙手可熱的搶奪對象，也是流動遷移人口中最具競爭力和創(chuàng)造力的部分。聚焦這一領域的研究相對較少。劉旭陽和金牛采用2017年全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數據，從收入、住房、子女教育、落戶意愿與產業(yè)結構等五方面探討了“搶人大戰(zhàn)”下青年流動人才的特征；［20］楊雪和樊洺均分析新生代高學歷流動人口在京津冀、蘇浙滬、粵閩桂、川渝黔、晉皖豫五大區(qū)域選擇的影響因素，結論是性別、戶口性質、家庭人口數、流動范圍和經濟因素對流動都有顯著影響，而城市經濟、工作機會、教育資源、基建設施等因素構成新生代高學歷流動人口流向選擇的向心力。［21］還有研究表明經濟因素和地理因素在高校畢業(yè)生就業(yè)地選擇決策中發(fā)揮重要作用。［13］［22-23］

盡管第六次人口普查數據顯示本科及以上學歷流動人口僅240萬，與2.21億的流動人口體量相比占比較小，僅占1.09%。不過隨著老齡社會逐步深化，勞動年齡人口數量轉升為降，勞動力市場結構性短缺日益嚴峻，青年流動人才問題逐漸備受關注。與此同時流動人口的聚集地也在擴散，第六次人口普查資料顯示2010年流動人口吸納能力最強的前五座城市分別為北京、上海、廣州、深圳和東莞，2017年北京、上海、深圳、廣州繼續(xù)保持優(yōu)勢，長沙、杭州和鄭州也成為新的人口加速流入城市。伴隨經濟社會發(fā)展轉型，新的經濟增長極不斷涌現，勞動力和人才遷移流動的引力源不斷拓展且多樣化，流動勞動力和青年流動人才的城市選擇機會增多。流動人口大城市選擇呈現從以傳統(tǒng)聚焦于北、上、廣、深等特大城市到向其他大城市發(fā)散的新動向，值得深度關注和細致分類，加強城市間的比較研究有助于合理引導流動人口特別是青年流動人才的合理聚集，促進流動人口尤其是重點人群的有序落戶，提高農業(yè)轉移人口市民化質量，推動城鎮(zhèn)化水平穩(wěn)步提高，提升城鎮(zhèn)化質量。

二、數據和模型

（一）條件Logit模型

從雙視角構建分析模型。一是采用條件Logit模型構建青年流動人才城市選擇決策模型，從城市視角判斷城市特征對城市被選擇概率的影響。假設個體在做出流向決策時面臨一系列備選城市，而具體選擇哪一個城市取決于城市特征給個體帶來的效用大小，具體可表示為：

其中，Uij代表個體效用，F(g)代表效用函數具體形式，Yij代表城市特征，i代表個體數量，j代表城市數量。當個體選擇城市j而非城市k時，意味著，Uij ＞Uik,?j≠k。此時，選擇流入城市j的概率公式為：

其中，因變量chosenij是關于城市選擇的0-1變量，城市被選擇時取1，否則取0。

由于每個個體在流入城市選擇時都面臨J個城市可供選擇，所以實際樣本數為個體數與城市數的乘積(N×J)。對城市選擇概率公式進行條件Logit估計，由此得到城市特征對城市被選擇概率影響的大小。

二是在模型中納入個體特征，從流動者的個體異質性視角判斷青年流動人才對城市選擇概率的影響。條件Logit模型中，無法將個體特征直接納入回歸，會造成共線性問題，因此個體特征的影響通過與城市特征建立交互項來實現。此時城市選擇概率公式變?yōu)椋?/p>

其中，Wij=Xi×Yij代表個體特征與城市特征的交互項，Xi代表所選擇的個體特征。由此，把城市的被選擇概率轉化為青年流動人才對城市的選擇概率。

（二）數據與變量

1.核心概念界定

本文的核心概念為青年流動人才，定義同時滿足如下三個條件的流動人口：即年齡在45周歲及以下，學歷為大學專科及以上，流出戶籍所在地半年及以上的流動人口。

2.數據來源

數據分為宏觀城市特征數據與流動人口微觀個體特征數據。第一，流動人口微觀特征數據來自2017年原國家衛(wèi)生計生委“全國流動人口動態(tài)監(jiān)測數據”，從原始數據中篩選出青年流動人才作為研究對象并以年齡、性別、教育水平等指標刻畫個體統(tǒng)計特征。

第二，宏觀特征數據主要來自2017年《城市統(tǒng)計年鑒》，從經濟特征、社會環(huán)境、距離區(qū)位三個維度定義城市特征：（1）經濟特征包括平均工資收入、地區(qū)生產總值，用第三產業(yè)產值比重與固定資產投資代表城市產業(yè)高級化程度，反映青年人才就業(yè)機會以及未來發(fā)展前景。（2）社會環(huán)境包括市區(qū)戶籍人口、霧霾污染、醫(yī)院數量與中學數量，其中霧霾污染用PM2.5指數表示，前兩者代表城市生活的舒適程度，后兩者衡量城市的醫(yī)療資源與教育資源，反映社會服務資源對人才的吸引。（3）距離區(qū)位包括距港口距離、距中心城市距離、距戶籍地所在城市距離，前兩者反映城市的區(qū)位因素，后者反映城市距離因素；其中港口選擇天津港、上海港和香港港，涵蓋北中南主要大港，中心城市選擇城市所在省省會，距離則是根據城市經緯度計算得到（見表1）。

表1 變量名稱與具體解釋

3.變量的統(tǒng)計描述

研究城市特征對人口流動影響時要避免雙向因果問題，城市屬性會吸引人口流入，而城市流動人口結構也會改變城市屬性，因此將城市特征提前一年，避免同年份流動人口結構與城市特征互相影響。通過城市特征匹配以及個體特征篩選，共得到青年流動人才個體樣本24 396個，城市樣本257個，實際樣本數為6 269 772個（24 396×257）。2017年青年流動人才平均年齡為30.29歲，性別比91.57（女性=100），平均接受教育年限為15.54年。2016年青年流動人才選擇流入城市的基本特征：年均工資為5.9萬元，地區(qū)生產總值均值為2 880萬元，其中第三產業(yè)產值占比為43.21%，固定資產投資額為2 070萬元，城區(qū)戶籍人口平均規(guī)模為472.7萬人，PM2.5指數均值為35.2，城區(qū)平均醫(yī)院數和平均學校數分別為227個和219個。選擇流入的257個城市，距離三大港口平均最短距離為634.7公里，距中心城市平均距離為172.4公里（見表2）。

表2 個體特征與城市特征統(tǒng)計描述

三、實證分析

實證分析分為三步：第一步，總體樣本的城市選擇回歸；第二步，城市分類選擇回歸，按照市區(qū)戶籍人口規(guī)模，分樣本進行城市選擇回歸；第三步，模型的擴展研究，選擇個體特征中的“教育”分別與“工資收入”“第三產業(yè)產值比重”“中學數量”建立交互項，納入回歸方程進行城市選擇回歸。

由于條件Logit模型的估計系數不能直接解釋為邊際影響，因此參考夏怡然和陸銘的處理方式，計算平均概率彈性。［24］城市特征Zk的平均概率彈性可以通過加總所有概率彈性得到：

其中，J是所有備選城市總量，θk是回歸系數。本文中J=257，平均概率彈性為256除以257再乘以θk，因此可近似將回歸系數θk看作平均概率彈性，此時回歸系數可解釋為城市特征變動1%時城市被選擇概率平均變動θk%。而為了比較各個城市特征對城市選擇概率影響的大小，將所有城市特征變量進行標準化處理，因此回歸系數可以進一步解釋為城市特征變動一個標準差，城市被選擇概率變動θk倍。

（一）總體樣本城市選擇回歸

對總體樣本進行城市選擇回歸，探究青年流動人才城市選擇的一般規(guī)律，回歸結果顯示：

1.經濟特征是吸引青年流動人才流入的最主要因素

城市平均工資、固定資產投資、第三產業(yè)產值分列促進流入因素的前三位，分別能使城市被選擇概率提高0.408倍、0.399倍、0.361倍，但是城市GDP總量對城市被選擇概率的影響為負，表明人才選擇城市流入時會被與自身待遇相關的經濟因素吸引，即工資水平、第三產業(yè)產值反映的產業(yè)高級化程度以及固定資產投資代表的城市未來經濟發(fā)展?jié)摿Α?/p>

2.距離區(qū)位是阻礙青年流動人才流入的主要因素

距戶籍地越遠、距中心城市越遠的城市被選擇的機會越低。流入地與戶籍地距離是所有因素中負向影響最強的，距離每增加1個標準差，城市被選擇概率下降2.584倍。流入城市的區(qū)位特征也十分關鍵，遠離中心城市降低被選擇概率，青年流動人才城市選擇存在中心城市趨向，而距港口距離對城市被選擇概率影響不顯著。

3.社會環(huán)境對城市被選擇概率存在顯著影響

中學數量多、戶籍人口稀、PM2.5少的城市更受青年流動人才歡迎。從城市提供公共服務角度分析，中學數量越多，城市被選擇概率越高，但城市醫(yī)院數量對城市被選擇概率的影響為負。另外，人口密集、污染嚴重意味著更差的生活環(huán)境，對城市被選擇概率存在負向影響（見表3）。

表3 總體樣本與分城市樣本選擇概率回歸結果

（二）分城市規(guī)模城市選擇回歸

國家發(fā)展改革委員會印發(fā)的《2019年新型城鎮(zhèn)化建設重點任務》中，依照城區(qū)人口數量對城市規(guī)模進行定義，要求不同規(guī)模城市實施差異化戶籍政策。城區(qū)人口100～300萬定義為Ⅱ型大城市，要求全面取消落戶限制，人口300～500萬定義為Ⅰ型大城市，要求全面放寬落戶條件，人口500萬以上定義為超大特大城市，要求完善政策、擴大規(guī)模、精簡項目、突出貢獻。政策的出臺影響流動人口流動決策，改變不同規(guī)模城市的流動人口結構，特別是青年流動人才結構。因此，按照以上標準，將城市人口由少到多依次定義為Ⅱ型大城市、Ⅰ型大城市和超大特大城市，探究不同規(guī)模城市被選擇概率影響因素的異同。

1.相比大城市，青年人才更看重大中城市的經濟環(huán)境和區(qū)位優(yōu)勢

Ⅱ型大城市回歸結果顯示：第一，經濟特征是青年流動人才城市選擇的主要原因。固定資產投資對被選擇概率的正向影響最強，第三產業(yè)產值比重居第二位，與之對比，平均工資的正向影響較弱，而GDP呈現負向影響。第二，社會環(huán)境惡化是阻礙青年流動人才選擇Ⅱ型大城市的首要因素。其中，人口數量對城市選擇概率的負向影響最強，其次為PM2.5指數，反映青年流動人才選擇Ⅱ型大城市時對生活環(huán)境舒適程度的要求。第三，選擇Ⅱ型大城市存在就近流動與靠近中心城市流動特征。距戶籍地距離與距中心城市距離對城市被選擇概率均存在負向影響，距港口距離影響則為正。

2.相比大中城市，青年人才更傾向于選擇大城市優(yōu)質的社會環(huán)境

Ⅰ型大城市回歸結果顯示：第一，社會環(huán)境對青年流動人才城市選擇概率的影響強烈。其中，中學數量對城市被選擇概率的正向影響最強，Ⅰ型大城市吸引人才的最大優(yōu)勢為基礎教育資源；人口數量對城市選擇的負向影響強度僅次于距戶籍地距離，環(huán)境污染、醫(yī)院數量對城市選擇概率負向影響也較強。第二，城市區(qū)位與距離對Ⅰ型大城市被選擇概率的影響為負。其中距戶籍地距離的負向影響最強，距港口距離的負向影響超過距中心城市距離。第三，經濟特征中正向影響最強的因素為平均工資。經濟因素對城市被選擇概率仍有顯著影響，但程度弱于社會環(huán)境因素與距離區(qū)位因素，其中平均工資的正向影響最強，其次為固定資產投資，相較之下產業(yè)結構、GDP總量的吸引力略顯不足，反映出青年流動人才重視工資收入、輕視工作機會的特點。

3.特大城市的收入水平和就業(yè)機會對青年人才更具有吸引力

超大特大城市回歸結果顯示：首先，城市被選擇概率正向影響最強的因素是經濟特征。平均工資收入的正向影響最強，固定資產投資、第三產業(yè)產值的影響較弱。其次，對城市被選擇概率負向影響最大的因素是距離區(qū)位。距戶籍地距離是抑制青年流動人才選擇超大特大城市的主要因素，流動仍具有就近流動傾向，城市區(qū)位特征也十分關鍵，遠離中心城市顯著降低被選擇概率。再次，社會環(huán)境對超大特大城市被選擇概率的影響呈現差異化特征，整體上有所減弱。其中，中學數量對城市選擇概率的影響為正，醫(yī)院數量的影響為負，PM2.5指數、人口數量的影響與Ⅰ、Ⅱ型大城市不同，人口數量影響不顯著，PM2.5指數的影響則為正。

（三）穩(wěn)健性檢驗：加入房價的影響

上述分析未討論流入城市商品房價格對城市被選擇概率的影響。實際上隨著各地房價高企，大部分城市在“搶人大戰(zhàn)”中出臺了各類住房優(yōu)惠政策，緩解青年流動人才的住房壓力，長遠看房價是城市選擇必然考慮的因素。限于資料的可獲得性，本文從最新《中國區(qū)域經濟統(tǒng)計年鑒》中選取2013年商品房價格作為城市房價指代，雖然各城市的絕對房價與2016年有差別，但是相對房價是一致的。

加入房價變量后，其余變量的顯著性及符號均未發(fā)生變化，說明原始回歸的穩(wěn)健性良好；整體回歸的R2也無明顯提升，表明加入房價因素后整體變量對城市選擇概率的解釋力度并無明顯增加。按照2013年各城市房價水平，商品房價格對城市被選擇概率存在正向影響，表明當前青年流動人才偏好房價更高的城市（見表4）。

表4 包含房價變量的穩(wěn)健性檢驗

（四）模型的拓展研究：城市選擇的個體異質性分析

除城市特征的影響，異質性個體對相同城市特征的反饋也存在差異?？紤]當前“搶人”核心為高學歷人才，選擇受教育年限作為個體異質性變量；從選擇城市可改善的特征出發(fā)，排除區(qū)位、距離等城市無法改善的客觀條件，選擇平均工資、第三產業(yè)產值、中學數量三個城市特征與受教育年限建立交互項，進行異質性研究（見表5）。同時，為檢驗結果穩(wěn)健性，參考孫偉增等處理異質性方法，分組回歸檢驗異質性結果。［25］因此，除采用交互項方式外，還按照“大學專科”“大學本科及以上”教育水平分組，進行城市選擇回歸（見表6）。

1.城市平均工資、中學數量對城市被選擇概率的影響存在顯著的學歷差異

受教育年限越長，以上因素的正向影響越強。平均工資、中學數量與受教育年限交互項回歸系數均顯著為正，表明越是高學歷的青年流動人才越重視工資收入與基礎教育資源。

2.第三產業(yè)產值對城市被選擇概率的影響無明顯的學歷差異

回歸結果顯示第三產業(yè)產值比重系數顯著為正，但與教育年限交互項系數不顯著，表明青年流動人才對產業(yè)高級化的追求并不存在顯著的學歷水平差異，任何學歷水平人才都重視城市產業(yè)結構提供的就業(yè)機會，體現出當前青年流動人才的共同特點，關注就業(yè)機會，關注發(fā)展前景。

3.個體學歷差異對城市選擇的異質性效果顯著

將樣本分為“大學專科”與“大學本科及以上”分別進行城市選擇回歸，進一步探究教育影響城市被選擇因素的異質性效果。第一，與交互項研究結論一致，平均工資、中學數量對城市選擇概率的影響存在學歷差異。本科及以上學歷青年流動人才更傾向平均工資高、中學數量多的城市，第三產業(yè)產值對任何學歷水平的青年流動人才城市選擇概率影響均為正向，對?？茖W歷人才影響略高于本科及以上學歷人才，固定資產投資對所有學歷水平人才影響均為正，?？茖W歷高于本科及以上學歷。

表5 交互項個體異質性檢驗

表6 分樣本個體異質性檢驗

第二，進一步探究發(fā)現學歷更高的青年流動人才對社會環(huán)境的容忍程度更高，高人口密度、強霧霾污染對其城市選擇概率的負向影響更弱。隨著學歷水平的提高，人口數量對城市被選擇概率的負向影響逐漸消失，PM2.5的負向影響有所減弱，但減弱程度有限，其中對?？茖W歷青年流動人才城市被選擇概率的負向影響為-0.296，本科及以上學歷為-0.250，PM2.5對人才的排擠仍舊明顯。

第三，低學歷青年流動人才注重流動距離，高學歷青年流動人才重視城市區(qū)位。流入城市距戶籍地距離與距中心城市距離對城市被選擇概率的影響均為負，但不同學歷存在差異，專科青年流動人才對距戶籍地距離更看重，距離越遠對城市被選擇概率的負向影響越強，本科及以上青年流動人才注重中心城市距離，偏好靠近中心城市流動。

（五）模型的總結與分析

總結以上回歸結果，歸納當前青年流動人才城市選擇的總體特征如下：

1.經濟特征對青年人才的吸引顯著且穩(wěn)健。經濟特征變量中，作用更突出的因素是工資、第三產業(yè)產值以及固定資產投資；規(guī)模較小城市依靠產業(yè)結構、固定資產吸引人才，規(guī)模較大城市則依靠平均工資；高學歷人才偏好高工資，低學歷人才看重固定資產投資。這表明影響青年流動人才城市選擇的經濟特征主要是與自身利益相關的因素，工資水平高、就業(yè)機會多直觀反映人才擁有良好的經濟狀況，符合青年流動人才未來職業(yè)規(guī)劃預期，同時也是自我價值實現的重要體現。然而，即使是與自身利益直接相關的因素，在不同規(guī)模城市間以及不同學歷流動人才間也有差異化影響。超大特大城市工資水平更高，機會更多，年均工資達到6.03萬元，有條件依靠“高薪”吸引人才，Ⅱ型大城市工資水平低，不具備“高薪引人”的客觀條件，但第三產業(yè)產值占比43.61%，高于Ⅰ型大城市，低于超大特大城市0.62個百分點，固定資產投資占GDP比重83.61%，低于超大特大城市1.30個百分點，因此產業(yè)結構、發(fā)展前景成為Ⅱ型大城市吸引人才的比較優(yōu)勢。而學歷越高，人才越注重自身人力資本的經濟效益轉化，高工資是最直接的表現，因而工資水平在其城市選擇概率影響因素中作用突出，而學歷越低，對自身人力資本經濟效益轉化的期待程度越弱，相較之下對未來發(fā)展前景以及就業(yè)機會的關注增強。

2.社會環(huán)境對城市被選擇概率的影響強烈。中學數量多、人口規(guī)模小、PM2.5低更利于吸引人才，醫(yī)院數量對選擇影響不顯著；隨著城市規(guī)模擴大、人才受教育水平提高，中學數量的正向影響增強，人口規(guī)模、PM2.5的負向影響減弱。中學數量與醫(yī)院數量影響的差異反映出青年流動人才的年齡結構特點，平均年齡30.29歲，正處于生命周期中最健康的年齡階段，他們在城市選擇中不重視城市醫(yī)療衛(wèi)生是情理之中。青年正處于婚育年齡階段，要考慮下一代教育情況，對初等教育條件的關注更多，中學數量對城市被選擇概率的影響為正。而不同規(guī)模城市的教育資源存在差異，Ⅰ型大城市、超大特大城市中學數量更多，分別比Ⅱ型大城市中學數量多95個、244個，基礎教育資源更優(yōu)質，對城市被選擇概率的影響更強；人才受教育水平的差異反映出對教育重視程度的差異，受教育水平越高表明越重視自身教育，越重視子女的教育，中學數量對高學歷人才選擇概率的影響更強。通常人口多、PM2.5高意味著交通擁堵、空氣污染，生活品質難以保證，對城市被選擇概率產生負向影響，而對于超大特大城市，一方面PM2.5雖高于Ⅰ、Ⅱ型大城市，但差距并不突出，三類城市PM2.5指數分別為42、33、29，另一方面超大特大城市具備工資水平高、就業(yè)機會多、第三產業(yè)占比高、中學數量多等優(yōu)勢，抵消了PM2.5的負向影響；而學歷水平更高的流動人才，同樣出于對工資高、初等教育條件優(yōu)良的偏好，一定程度上抵消了擁擠、污染對城市被選擇概率的負向影響，但這種抵消僅存在于危害相對更弱的人口擁擠上，PM2.5的負向影響始終存在。

3.房價對青年人才城市選擇概率的影響為正。模型穩(wěn)健性檢驗部分探討房價的影響，回歸結果顯示房價能提高城市被選擇概率。盡管該結果對當前政策制定缺乏參考價值，但一定程度上表明房價對青年流動人才城市選擇概率的影響并不單一。首先，房價上升蘊含多重經濟含義，不僅僅是生活成本的上升。Ⅱ型大城市、Ⅰ型大城市、超大特大城市房價依次升高，對高房價的追逐只是表象，其背后是對超大特大城市優(yōu)勢條件的追求；同時，房價作為城市經濟的風向標，其漲跌代表了城市的活力以及對城市未來發(fā)展的不同預期，因此，對高房價的“追求”本質上是青年流動人才在生活成本與經濟預期之間博弈的結果。其次，青年流動人才購房資金來源多樣化。過高的房價使得多數年輕人購房不得不尋求長輩的資助，根據“貝殼找房網”2019年發(fā)布的《95后購房趨勢報告》，2015-2019年買房的95后顯著特征是“拼爹媽的一代”，與75后、85后相比，95后完全依靠父母買房占比最高，為16.62%，約是75后、85后的2倍，自己購房的比例最低，僅為75后的1/3，85后的1/2，對青年流動人才來說，花父母的錢買自己的房，自然降低了房價對青年人才城市選擇決策的敏感度。再者，多數城市為了吸引人才遷入，采取了從提供住房到提供補貼的各類住房優(yōu)惠政策，也在一定程度上削弱了青年人才對房價在選擇城市中的關注度。

4.就近遷移流動是青年人才城市選擇的共同特點。城市區(qū)位距離對被選擇概率的影響為負，距戶籍地距離的負向影響強于距中心城市距離；隨著城市規(guī)模擴大，距離因素始終重要，區(qū)位因素影響降低；隨著學歷水平提高，距戶籍地距離影響減弱，距中心城市距離影響增強。選擇距戶籍地更近的城市不僅意味著更低的交通成本，地緣相近方便利用家鄉(xiāng)的人脈關系與社會網絡，文化相通、習俗相融等優(yōu)勢能降低青年流動人才在流入地的社會融合成本，提高生活便利性，并且成長于少子女家庭的青年流動人才就近流動可以兼顧照顧父母和自身發(fā)展。城市群建設使得中心城市、大城市的社會服務、經濟發(fā)展輻射到周邊城市，而城市間交通網絡的快速發(fā)展縮短中心城市與周邊城市距離，為利用中心城市資源提供便利條件，并且周邊城市生活成本更低，競爭壓力更小，生活環(huán)境更優(yōu)，以上因素使得距中心城市距離近成為優(yōu)勢。而隨著城市規(guī)模擴大，城市逐漸具備“中心城市”屬性，流入城市區(qū)位對被選擇概率的影響減弱。學歷水平越高的青年流動人才越看重流動帶來的收益，因此選擇靠近中心城市流動的欲望更強烈。

四、結論

本文運用條件Logit模型探究城市特征對青年流動人才城市選擇的影響，并分城市規(guī)模探討影響的城市異質性，分教育水平探討影響的個體異質性，得到如下結論：

首先，“經濟引人”仍舊是吸引青年人才最有效的手段。但對“經濟”的定義應當更寬泛，不僅僅局限于提高工資水平，優(yōu)化產業(yè)結構創(chuàng)造更多的就業(yè)機會、加大固定資產投入營造更光明的發(fā)展前景都是行之有效的“經濟”手段；“資源引人”主要依靠城市基礎教育資源，增加中學數量能提高青年人才流入概率；“環(huán)境引人”體現在人口數量、PM2.5指數兩方面，控制人口數量、凈化空氣質量能顯著提高城市被選擇概率。

其次，青年人才對不同類型城市選擇的決策因素存在明顯的差異性。第一，“經濟引人”在不同規(guī)模城市始終奏效，但側重點有所差異，Ⅱ型大城市應突出就業(yè)機會與發(fā)展前景，提高第三產業(yè)比重，增加固定資產投資，Ⅰ型大城市、超大特大城市則應提高工資水平。第二，“教育引人”效果隨城市規(guī)模的擴大而增強，Ⅰ型大城市、超大特大城市增加中學數量是提高城市被選擇概率的有效手段。第三，“環(huán)境引人”效果在Ⅱ型大城市更顯著，應重視城市生態(tài)，控制人口規(guī)模，解決城市擁堵，減少環(huán)境污染，增強城市吸引人才競爭力。

第三，青年人才的受教育水平在同類城市選擇中表現出顯著的個體異質性。首先，“經濟引人”的個體異質性體現在工資水平，提高工資能顯著增加高學歷流動人才的城市選擇概率。其次，“教育引人”存在個體異質性，增加中學數量對高學歷流動人才城市選擇概率的正向作用更強。最后，“環(huán)境引人”主要作用于低學歷流動人才，改善擁擠、污染等環(huán)境問題對高學歷流動人才的吸引力不足。

上述發(fā)現在改善未來城市人才政策，發(fā)揮政策效力吸引人才方面隱含了吸引人才落戶的政策改革方向：

一是改善經濟發(fā)展環(huán)境，轉變觀念從追求經濟總量增長到完善經濟發(fā)展結構。立足可持續(xù)發(fā)展理念，推進產業(yè)結構更新?lián)Q代，逐步建立涵蓋基礎產業(yè)與創(chuàng)新產業(yè)的完整產業(yè)體系，構建產業(yè)發(fā)展的市場基礎、技術基礎、人才基礎，實現不同產業(yè)的健康發(fā)展，為人才提供充足的就業(yè)機會與廣闊的發(fā)展前景。Ⅰ型大城市、超大特大城市應注重人才工資待遇，依托城市經濟發(fā)展狀況，建立一次性收入與長期收入相結合的待遇機制，提供日常生活補助，提高人才工資水平，建立長效增長機制，暢通人才晉升渠道，營造公平競爭環(huán)境，保證人才的人力資本充分轉化、個體價值充分實現，高薪引人。針對希望吸引更高學歷青年流動人才的城市，應當制定合理的薪資水平與增長機制，提高吸引人才競爭力。Ⅱ型大城市受限于經濟發(fā)展水平，工資提高空間有限，一方面應依托城市特色產業(yè)，進一步優(yōu)化城市產業(yè)結構，構建更全面的產業(yè)體系，實現產業(yè)模式長期可持續(xù)發(fā)展，為人才提供充足的就業(yè)機會，保障人才充分就業(yè)；另一方面可提高固定資產投資水平，完善城市基礎設施建設，為經濟發(fā)展提供有力的基礎保障，實現城市經濟健康、良性發(fā)展，發(fā)揮“經濟引人”優(yōu)勢。

二是優(yōu)化城市布局，完善交通網絡，提升空氣質量，改善工作、生活環(huán)境?？刂七m度人口規(guī)模，合理規(guī)劃、布局城市功能區(qū)，避免相同功能區(qū)過度集中，實現生活區(qū)、教育區(qū)、商業(yè)區(qū)、工業(yè)區(qū)間隔分布，緩解高峰時段人口集中問題，建設多中心城市，分散人口壓力；優(yōu)化重大生產力布局，完善市轄區(qū)規(guī)模結構和管轄范圍，解決發(fā)展空間嚴重不足問題。改善城市交通路線規(guī)劃，加強公共交通設施建設，合理規(guī)劃公共交通路線，擴大公共交通覆蓋范圍，增加線路交匯點，降低線路重合度，實現公共交通線路網絡化發(fā)展；合理設定公共交通間隔時間，避免“一刀切”，依據實際情況設置不同線路、同一線路不同時段的公共交通間隔時間，規(guī)范公共交通時刻表，提高公共交通使用率；城市依據自身情況推廣軌道交通，緩解地面交通壓力，避免城市擁擠；推進都市圈同城化建設，以軌道交通為重點健全基礎交通設施，有序規(guī)劃建設城際鐵路和市域鐵路，推進中心城市軌道交通向周邊城鎮(zhèn)合理延伸，Ⅰ型大城市、超大特大城市利用周邊城市分散城市功能，緩解人口壓力，Ⅱ型大城市承接中心城市經濟發(fā)展與公共服務輻射，合理控制人口流動，中小城市立足城市定位，明確發(fā)展目標和建設任務，打造特色小城鎮(zhèn)名片吸引人才。建立空氣質量監(jiān)測機制，實現空氣污染實時監(jiān)控、實時解決，推廣清潔生產、綠色出行計劃，樹立清潔生產企業(yè)典型，為清潔生產企業(yè)提供補助，提高企業(yè)清潔生產積極性；加強綠色出行設施建設，完善公交專用道系統(tǒng)，規(guī)范非機動車通道，鋪設健步道路，修建行人過街設施；擴大綠化面積，改善生態(tài)環(huán)境，嚴守綠地面積紅線，啟動專項資金維護城市綠化，培訓專業(yè)人才組建城市綠化規(guī)劃團隊，提高土地利用效率，改造老舊工廠、街區(qū)為綠色觀光景觀，特別是Ⅱ型大城市人口數量少、PM2.5指數低，更應當發(fā)揮優(yōu)勢，控制人口，減少污染，提高生活品質，凸顯“環(huán)境引人”功效。

三是加強基礎教育建設，完善教育管理制度。一方面合理配置城市初等教育資源，提高教學質量，縮小學校差距，參考城市實際基礎教育資源需求水平增建基礎教育設施，關注增建學校的軟硬件設施建設，為教學設備差的學校實施翻新修復工程；合理分配優(yōu)秀教師資源，為執(zhí)教于設施差、距離遠的學校的教師提供特殊優(yōu)待，完善市內基礎教育人才培養(yǎng)機制，實施人才儲備計劃，提高教師隊伍整體素質，實現城市學校數量多且質量優(yōu)秀的目標，提高流動人才子女在本地接受教育意愿，增加流動人才子女在本地接受教育概率。另一方面打破就學障礙，撤銷子女就學區(qū)域壁壘與條件制約，擴大基礎教育資源惠及群體，落實包括教育在內的城市基本公共服務覆蓋未落戶常住人口，針對有意愿落戶但未辦理完手續(xù)的青年流動人才，可設定期限預支其戶籍人口身份，保證子女接受教育連貫性不受戶籍改變影響，進一步淡化學區(qū)、片區(qū)概念，實現子女就學與家庭住址、房產地址脫鉤，提高子女擇校自主性，充分發(fā)揮中學數量多的優(yōu)勢，實現“教育引人”機制。