青年定居地選擇視角下的城市競爭力評價方法*
——以上海市為例

朱 瑋 王嘉欣 陳 薪 殷振軒 王 德 ZHU Wei, WANG Jiaxin, CHEN Xin, YIN Zhenxuan, WANG De

0 引言

我國城市間的競爭正在加劇，評價和提升城市競爭力成為城市規(guī)劃和政策制定的重要任務(wù)[1]7。目前的城市競爭力評價方法多采用客觀指標法，主要的評價維度有城市經(jīng)濟實力、人才科技競爭力、文化水平、基礎(chǔ)設(shè)施、政府管理水平、開放程度、社會服務(wù)水平、生態(tài)環(huán)境質(zhì)量等[2-5]，評價方式多采用聚類和主成分分析，進而加權(quán)整合為競爭力得分[1]9-12，[6-7]?？陀^指標法的優(yōu)勢是操作相對容易，數(shù)據(jù)較為客觀準確，但其不反映人們對這些指標的主觀認知，因而并不一定能有效地服務(wù)于城市競爭更根本的目標——吸引人[8]171。

本文聚焦青年人的視角，提出一種評價城市競爭力的方法。青年人是城市可持續(xù)發(fā)展的重要資源[9]，因而對青年人的吸引力成為城市競爭力的重要組成部分[10]34。我國的特/超大城市長期以來是青年人選擇定居的主要目的地，然而近年來出現(xiàn)的“逃離北上廣”等現(xiàn)象，反映出這些特/超大城市相對其他地區(qū)的客觀條件在發(fā)生變化，以及青年人的價值觀和定居地選擇偏好的改變[11]。認識并理解當(dāng)下年輕人選擇定居城市的行為，對于制定有效的城市競爭力提升策略具有重要意義。

本文從青年人對城市競爭力要素的主觀評價和城市定居地選擇行為中，挖掘影響這種評價和選擇的規(guī)律，作為提升城市競爭力的理論依據(jù)。本文以上海為例，圍繞青年人對比上海和我國其他部分城市的競爭力要素而做出的定居地決策，來闡釋這一方法的原理和應(yīng)用途徑。通過分析上海與其他城市在各要素上的相對優(yōu)劣勢及這種關(guān)系的時間變化來構(gòu)建定居城市選擇模型，得到城市競爭力要素影響決策的規(guī)律，并據(jù)此探討上海城市競爭力的短板、提升方向，并預(yù)估其效果。

1 相關(guān)文獻綜述

人是城市發(fā)展的重要資源[8]171，[12]253，越來越多的城市競爭力研究聚焦于城市對人才的吸引能力[13]。這類研究主要采用兩種方法，一是建立人才競爭力指標體系來評估城市的人才吸引力，二是通過建立模型探究人們的城市定居決策及其影響因素和機制。

城市人才吸引力指標體系和測度的數(shù)據(jù)多來源于國家和城市統(tǒng)計資料以及政府官網(wǎng)信息，因為這些來源的數(shù)據(jù)比較客觀準確。較為綜合的指標體系可從城市經(jīng)濟發(fā)展水平、建設(shè)水平與環(huán)境、文化衛(wèi)生水平、生活條件、事業(yè)平臺等5個方面來構(gòu)建[14]43。有些研究的指標體系則側(cè)重于某些維度，如勞動力環(huán)境[15]15-16、個人發(fā)展環(huán)境[12]254、生活環(huán)境[16]，以及城市基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)發(fā)展等外界條件和收入、生活成本、家庭保障等個體要素的綜合[17]100。在分析方法上，大多采用多指標綜合評價的方法，即給各指標賦予一定的權(quán)重，加權(quán)求和后得到人才吸引力綜合評價值。確定指標權(quán)重的方法主要有主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法。主觀賦權(quán)法一般基于專家判斷，常用的有層次分析法（AHP）[10]33，通過要素之間重要性的兩兩比較得到權(quán)重；此方法受專家主觀因素影響較大?？陀^賦權(quán)法根據(jù)數(shù)據(jù)之間的統(tǒng)計關(guān)系來確定要素權(quán)重，主要有主成分分析法[15]16和因子分析法[14]43-44，將多個變量通過線性變換轉(zhuǎn)化為幾個不相關(guān)的因子，用因子在整體方差中的負載作為權(quán)重；這種權(quán)重估計方法雖然避免了個人主觀影響，但不能反映要素在人們認知中的重要性。另外，也有研究用回歸模型[17]103估計要素權(quán)重，以人們對城市吸引力的評價作為因變量，將客觀指標作為自變量，進而得到指標的權(quán)重；相對于主成分分析，回歸模型方法因有吸引力這個因變量作為對標，結(jié)果更加可信。綜合來看，指標體系中權(quán)重較大的成分可歸納為城市建成環(huán)境、城市經(jīng)濟水平、城市提供給人才的職業(yè)發(fā)展和生活保障條件[10]34，[14]45，[17]106，[18]。

人口定居決策研究關(guān)注的行為主要有兩類：一是人們對某地的留居意愿[19]3，二是在多個城市間選擇定居地[20]。這兩種決策的影響因素頗為接近，總體上包括個體因素、經(jīng)濟因素、社會因素、制度因素和區(qū)域因素5類；分析方法上以邏輯斯蒂回歸模型為主，將定居意愿或者城際選擇結(jié)果作為因變量，用影響因素作為自變量，量化兩方的關(guān)聯(lián)。從不同側(cè)重研究的結(jié)果來看，影響定居決策的因素繁多：個體屬性因素包含性別、年齡、學(xué)歷、配偶戶籍地、隨遷家庭情況[21]、在當(dāng)?shù)鼐幼〉臅r長和居住方式（市場租房、保障房等）等[22]14；經(jīng)濟因素主要是城市的經(jīng)濟發(fā)展水平[23]，以及與其緊密相關(guān)的就業(yè)環(huán)境（如收入和收支比、職業(yè)、社會保險）[19]5；社會因素中語言、文化背景和社會公平對定居地選擇影響很大[24]，[25]48；制度因素包含戶籍制度[22]14、醫(yī)療保險、養(yǎng)老保險、住房保障制度[26]；區(qū)域因素包括城市所處經(jīng)濟帶[19]5和城鎮(zhèn)規(guī)模[27]65等。從決策機制上來看，人們更傾向于選擇離家較近、有相似的語言文化背景、收入與設(shè)施條件比遷出地好得多、發(fā)展水平較高的城市[25]32，[28]。綜合來看，人口學(xué)變量、經(jīng)濟事業(yè)因素、社會因素、居住狀況[22]16-18，[29]對留居意愿具有顯著的影響。

總的來看，城市的競爭力、人才吸引力牽涉因素類型廣、數(shù)量多。采用公開統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)建指標體系的評價方法具有可操作性優(yōu)勢，但無論用層次分析法還是因素合成方法，都未能對標實際吸引人的效果，削弱了其結(jié)論指導(dǎo)實踐的可信度。因此，本文首先從范式上選擇個人城市定居決策的視角，并認為評價城市競爭力的直接指標就是城市吸引人定居的能力。既有定居決策研究中的影響因素，無論是外部因素還是個人或家庭因素，基本上屬于客觀因素，缺乏人們的主觀認知。城市競爭力客觀要素通過個人主觀認知最終對定居決策產(chǎn)生作用，研究主觀認知對定居決策影響的機理是理解城市競爭力條件發(fā)揮作用的必需環(huán)節(jié)，也有助于認識客觀條件與主觀認知的對應(yīng)關(guān)系，為研究客觀向主觀映射的機理提供基礎(chǔ)，為相關(guān)規(guī)劃和政策制定提供理論依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)采集

研究數(shù)據(jù)采用“問卷星”調(diào)查平臺的樣本服務(wù)①問卷星樣本服務(wù).https://www.wjx.cn/sample/service.aspx。獲得，于2019年7月針對20—45歲之間的人群進行網(wǎng)絡(luò)問卷調(diào)查，要求受訪者曾因定居問題在不同城市間進行比選。鑒于以上海的城市競爭力為研究對象，要求現(xiàn)居住于上海的樣本量占約一半，另一半樣本由現(xiàn)居于其他10個典型城市（北京、廣州、深圳、杭州、武漢、重慶、成都、寧波、嘉興、蘇州）的受訪者構(gòu)成。問卷內(nèi)容包括受訪者的個人屬性、家鄉(xiāng)（定居現(xiàn)居地前居住最久的地方）、現(xiàn)居城市、居住起始年份、當(dāng)初在選擇定居地時考慮最多的一個備選城市，以及對現(xiàn)居城市和該備選城市之間競爭力要素的比較評價。在文獻研究和預(yù)調(diào)研的基礎(chǔ)上，選擇了可能影響定居地選擇的7類24個城市競爭力要素。

（1）就業(yè)條件：職業(yè)發(fā)展、收入情況、工作壓力；

（2）經(jīng)濟因素：日常支出、房價壓力；

（3）城市設(shè)施：公共交通、商業(yè)零售、文化休閑、醫(yī)療資源、教育資源、基礎(chǔ)設(shè)施；

（4）城市政策：社會保障、醫(yī)療保險、落戶政策、住房保障；

（5）城市環(huán)境：天氣氣候、生態(tài)環(huán)境、污染程度；

（6）城市人文：城市特色、社會公平、人際關(guān)系；

（7）家庭因素：與父母的距離、與配偶/男女朋友的距離、家人意見。

對以上每個要素，受訪者需要回答現(xiàn)居城市相對于備選城市的優(yōu)劣，包括“好很多、好較多、沒差別、差較多、差很多”，以及“未考慮”。

最終獲得有效問卷1 003份，其中504份來自上海，其余城市的樣本量基本相當(dāng)。樣本的構(gòu)成見表1。其中決策時間指受訪者決定定居地的年份，分為2014年之前與之后兩個階段，用于分階段的分析比較，多數(shù)人在2014年前做出決策。

3 城市競爭力要素評估

問卷獲得了受訪者對現(xiàn)居城市與備選城市在競爭力要素上的相對評價，在此基礎(chǔ)上提出估計每個城市競爭力要素絕對水平的方法。

3.1 競爭力要素評估模型

設(shè)個人i={1…I}對城市j={1…J}的競爭力要素k={1…K}的評價為：

如果樣本的來源地并不均衡，會使模型結(jié)果產(chǎn)生偏差。例如，上海的受訪者占多數(shù)，那么很有可能總體的評價結(jié)果會向上海傾斜。對樣本構(gòu)成加以修正可以一定程度上減弱這種偏差。這里采用的修正方法是差分模型：

3.2 模型應(yīng)用

應(yīng)用該模型來估計上海和其他城市的各競爭力要素水平。為了比較青年人在2014年之前和之后對城市競爭力要素的評價變化，將樣本劃分為2014年之前（52.2%）和2014—2019年（47.8%）兩部分。考慮到除上海以外其他城市的樣本量較小，為了減弱抽樣偶然性帶來的結(jié)果偏差，將其他城市分為兩類，進而將上海與每類城市作比較；第1類命名為“一線城市”，包括北京、廣州、深圳；第2類命名為“二線城市”，包括成都、重慶、武漢、杭州、寧波、蘇州、嘉興。

以房價壓力要素為例，得到的模型結(jié)果如表2所示。評價均值的參數(shù)值越低說明評價越差，因此相對來看，二線城市的房價壓力最??；2014年之前房價壓力最大的是上海，但到2014—2019年，一線城市的壓力超過上海。2014年之前的家鄉(xiāng)偏見變量顯著為正，說明那時青年對家鄉(xiāng)房價壓力的評價偏??；而2014—2019年的偏見參數(shù)不顯著，說明評價總體客觀。所以綜合來看，上海和一線城市的本土青年，2014—2019年對房價壓力認知要明顯大于2014年之前。

對所有21個競爭力要素（不含3個家庭因素）的模型分析顯示，模型擬合優(yōu)度范圍為0.0179—0.5235。家鄉(xiāng)偏見有如下3個特征：一是人們對多數(shù)要素的評價受到其家鄉(xiāng)的影響，而影響不顯著的有職業(yè)發(fā)展、收入情況、公共交通、基礎(chǔ)設(shè)施、城市特色和落戶政策；二是正向和負向的偏見均存在，如人們?nèi)趸亦l(xiāng)的房價壓力，夸大家鄉(xiāng)的天氣和氣候缺陷；三是多數(shù)要素兩個時間段的偏見程度和方向存在不同。對家鄉(xiāng)偏見的估計在本文中主要起到修正競爭力要素評價的作用，不作展開。

將上海競爭力要素均值分別與一線城市的要素均值相減，得到相對評價值，再根據(jù)該值的大小對要素排序（評價值越大，位序越靠前）；并比較2014年之前和2014—2019年的變化（見圖1），呈現(xiàn)要素地位變化較大（位序變化大）、整體優(yōu)勢變化不明顯（評價值變化?。┑奶卣?。具體來看，地位和評價提升最多的是房價壓力、天氣氣候和污染程度；其中，房價地位巨變主要因為其他一線城市房價的快速增長。但是，上海的就業(yè)條件從優(yōu)勢變?yōu)榱觿荩渌痪€城市的收入情況和職業(yè)發(fā)展已經(jīng)持平或超越上海。

表1 樣本受訪者屬性的基本情況Tab.1 Basic information of the sample respondents

表2 房價壓力評價模型結(jié)果Tab.2 Results of the housing price pressure evaluation model

圖1 上海與一線城市的競爭力要素評價比較Fig.1 Comparison between Shanghai and the first-tier cities on the competitiveness factors

圖2 上海與二線城市的競爭力要素評價比較Fig.2 Comparison between Shanghai and the second-tier cities on the competitiveness factors

上海與二線城市比較（見圖2）呈現(xiàn)要素地位變化較小、整體劣勢增加較多的特征，說明二線城市在全面追趕。具體來看，上海的公共交通取得長足進步，社會環(huán)境更加公平，是僅有的2個評價和地位明顯提升的要素。上海的就業(yè)條件保持較高的地位，但職業(yè)發(fā)展和收入情況的評價均下降。

4 定居城市選擇

這里要回答的問題是，青年人對城市間競爭力要素的評價，如何影響他們的定居地選擇的決策。

4.1 定居城市選擇模型

對樣本中青年人選擇定居地時考慮的競爭力要素進行統(tǒng)計（見圖3），發(fā)現(xiàn)考慮房價壓力的人最多（83%），比例占前5位的還有職業(yè)發(fā)展、收入情況、與父母的距離和教育資源?？紤]人數(shù)相對較少（50%—60%）的要素有天氣氣候、社會保障、社會公平、醫(yī)療保險和與配偶的距離。

模型模擬青年人當(dāng)初考慮在何處定居時的情景，在現(xiàn)居地和備選地之間作出選擇，結(jié)果即是否選擇現(xiàn)居地（因變量），假設(shè)的影響因素（自變量）即現(xiàn)居地和備選地之間的競爭力要素比較。由于樣本數(shù)據(jù)中部分競爭力要素比較值間的相關(guān)性高，故首先對自變量進行精簡，步驟如下：

（1）獲得各競爭力要素比較值間的皮爾森相關(guān)系數(shù)。

（2）根據(jù)每個要素與其他要素的相關(guān)系數(shù)，用K-means聚類方法對要素進行聚類，并將相關(guān)性接近的要素歸為同類；輔以常識和經(jīng)驗進行修正，使得每個要素類具有較好的現(xiàn)實含義。

（3）對每個要素類進行主成分分析，取第一個主成分代表該類，加和所有要素經(jīng)在該主成分中的權(quán)重加權(quán)后的值，作為該要素類的值。為了讓各要素類的影響力可比較，故對各要素類的值標準化，公式如下：

用邏輯斯蒂（Logistic）模型表征定居地選擇結(jié)果和影響因素間的關(guān)系：

4.2 模型應(yīng)用

采用以上方法對本文樣本的競爭力要素進行歸類，獲得6個要素類，將其歸納為個人發(fā)展、生活成本、資源條件、生活保障、城市環(huán)境和社會關(guān)系（見表3）。

圖3 青年人選擇定居城市考慮因素的比例Fig.3 Proportions of the factors that the young considered when making settlement choices

圖4 單個競爭力要素對定居地選擇的影響程度Fig.4 Effects of the competitiveness factors on the settlement choice

選擇模型結(jié)果如表4所示。從系數(shù)來看，青年定居地選擇的要素類影響力排序是資源條件＞個人發(fā)展＞社會關(guān)系＞生活保障＞城市環(huán)境，且均為正向影響。生活成本的參數(shù)不顯著，主要原因是其與資源條件和個人發(fā)展的共線性程度高，其影響效應(yīng)被其他要素替代。家鄉(xiāng)偏見同樣產(chǎn)生了顯著的影響，若與競爭力要素相比，其影響力僅次于第一位的資源條件；說明家鄉(xiāng)對青年人的“粘性”是很強的[30]。若將要素類的參數(shù)根據(jù)類中每個要素在主成分中的權(quán)重進行分配，得到圖4。盡管個人發(fā)展要素類的影響力不是最高，但由于該類僅含有職業(yè)發(fā)展和收入情況兩個要素，因此這兩個要素的影響力明顯高出其他單個要素；相對地，由于資源條件類中的要素較多，影響力經(jīng)分解后每個要素的影響力甚至低于社會關(guān)系類中的人際關(guān)系、與配偶的距離和社會公平。

同時，從要素在決策中的影響力和考慮人數(shù)的比例來認識其重要性。根據(jù)圖1和圖4的結(jié)果，采用K-means聚類得到表5?？梢园l(fā)現(xiàn)，首先個人的職業(yè)發(fā)展和收入被考慮得最多，影響力也最大，因此重要性最高；其次考慮的是教育、醫(yī)療、基礎(chǔ)設(shè)施等資源；青年普遍會考慮到與父母的距離，但是該因素的影響力較低；而天氣氣候、社會保障是相對最不重要的。

綜合應(yīng)用以上兩個模型，在排除了家鄉(xiāng)偏見后可對預(yù)設(shè)城市競爭力要素配置下，城市吸引青年人的競爭力（即定居地選擇概率）進行更客觀估計。以下仍以上海與一線、二線城市在2014年之前及2014—2019年兩個時間段的比較為例。

將上海與一線城市的競爭力要素比較均值（見圖1）用要素歸類方法進行整合，得到這5個要素類的平均得分（見圖5）。相比于2014年之前，上海2014—2019年在個人發(fā)展和社會關(guān)系上的優(yōu)勢消失，生活保障的優(yōu)勢略微減少，資源條件優(yōu)勢略微增長，城市環(huán)境的優(yōu)勢明顯增強。將兩個階段的要素類得分代入定居城市選擇模型，并排除與父母、配偶的距離這些個人因素、家鄉(xiāng)偏見后，得到在2014年之前青年選擇定居于上海較之于一線城市的概率為64.9%，而2014—2019年下降為61.3%。以2014—2019年的情況為基準，假設(shè)上海通過若干舉措彌補短板，使得人們對個人發(fā)展和生活保障的總體評價與一線城市相同，此時選擇上海的概率變?yōu)?2.2%，僅上升0.9%。

采用同樣的方法比較上海與二線城市（見圖6）。2014年之前，上海在個人發(fā)展、資源條件和生活保障方面具有明顯的優(yōu)勢，社會關(guān)系的優(yōu)勢較弱，城市環(huán)境比二線城市略差。而2014—2019年上海的優(yōu)勢整體下降，除了個人發(fā)展和資源條件還優(yōu)于二線城市以外，生活保障、城市環(huán)境和社會關(guān)系均被二線城市超越，城市環(huán)境的劣勢愈加明顯。這就導(dǎo)致青年選擇上海定居的概率從73.5%下降為54.1%。假設(shè)上海增強城市特色，放寬落戶政策，加強住房保障，治理污染，改善生態(tài)環(huán)境，取得與二線城市相同的平均水平，選擇上海的概率變?yōu)?7.7%，也僅能提高3.6%。

5 結(jié)論與啟示

針對目前評價城市競爭力關(guān)注客觀指標而忽視人的主觀認知和偏好的問題，本文提出一種基于個人主觀視角的城市競爭力評價方法。該方法基于個人在不同要素上對現(xiàn)居地和備選地的比較，在相關(guān)文獻研究的基礎(chǔ)上，選取了7類24 個競爭力要素。首先估計每個城市的每個競爭力要素水平，用線性差分模型解決由樣本中現(xiàn)居地和備選地數(shù)量不均衡的問題所帶來的結(jié)果偏差；然后，對要素歸類以減緩共線性問題，再用邏輯斯蒂模型解釋現(xiàn)居地和備選地競爭力要素的水平如何影響青年人選擇現(xiàn)居地。這兩個模型都把個人家鄉(xiāng)因素納入其中，用來修正家鄉(xiāng)偏見對要素評價和定居地選擇的影響。綜合運用這兩個模型，將競爭力要素評價模型的結(jié)果輸入定居地選擇模型，可對不同要素組合情景下的定居地選擇概率進行估計，支撐城市競爭力評價。

表3 競爭力要素分類結(jié)果Tab.3 Classification results of the competitive factors

表4 定居地選擇模型結(jié)果Tab.4 Results of the settlement selection model

表5 要素重要性分類Tab.5 Classification of the factor importance

圖5 上海與一線城市在兩個階段的競爭力要素類比較Fig.5 Comparison between Shanghai and the firsttier cities on the competitiveness factors in the two stages

圖6 上海與二線城市在兩個階段的競爭力要素類比較Fig.6 Comparison between Shanghai and the second-tier cities on the competitiveness factors in the two stages

應(yīng)用該方法探討上海在以2014年為界的兩個時期，與一線城市和二線城市的競爭力比較。發(fā)現(xiàn)總體上上海的競爭力優(yōu)勢在減弱，這符合目前的感知；其中與一線城市相比減弱較小，而與二線城市相比減弱較大，具體從定居地選擇上海的概率上看，2014—2019年的數(shù)值比2014年之前下降了15個百分點，說明二線城市確實在“追趕”。兩個時期上海競爭力要素的優(yōu)劣勢變化在一線和二線城市間存在模式差異。與一線城市相比，上海競爭力要素的優(yōu)勢整體減少不多，但要素位序發(fā)生大幅躍遷；而二線城市相比上海的競爭力要素劣勢整體大幅減弱，要素位序卻只是微調(diào)。這可能說明，一線城市間的競爭更加激烈，各城市在某幾個點上發(fā)力，或受到某些因素的影響（如氣候、污染），就可能改變競爭格局；一線與二線城市之間的競爭格局是穩(wěn)定的，二線城市較難實現(xiàn)對一線城市的跨越式趕超，但卻在全面逼近。結(jié)果證明，這種全面逼近模式的效果更加顯著。

定居地選擇模型揭示了城際競爭力要素認知對青年人定居城市選擇的影響規(guī)律，要素類影響力排序是資源條件＞個人發(fā)展＞社會關(guān)系＞生活保障＞城市環(huán)境。綜合要素的考慮人數(shù)比例和在決策中的影響力，職業(yè)發(fā)展和收入都是最高的，且在影響力上遠超其他要素，說明個人發(fā)展是青年人關(guān)心的首要問題。資源條件要素對決策的整體影響力最大，但分解至各具體要素之后就處于中低水平，被考慮的比例也一般；最不重要的是生活保障類要素，這一方面或許由于城際制度環(huán)境趨于均等化，另一方面還是反映青年人更多的是“向前看”。尤其需要說明的是，生活成本要素類未被納入定居地選擇模型，并不說明它對青年人的決策不起作用；恰恰相反，以房價壓力為代表的生活成本是被最大比例的青年人所考慮的。之所以出現(xiàn)不顯著的實證結(jié)果，是因為生活成本與其他要素的相關(guān)性高，高房價的城市一般同時也有高收入、高生活成本、高工作壓力、高水平的設(shè)施配置；因此高生活成本產(chǎn)生的推力被相關(guān)要素的吸引力所覆蓋。這是采用真實數(shù)據(jù)研究范式難以避免的問題。解決的辦法或是挑選相關(guān)性受控的樣本（真實環(huán)境中比較困難），或是采用虛擬的樣本（如實驗設(shè)計和敘述性偏好法）。

家鄉(xiāng)偏見是本文的一個有趣且有意義的發(fā)現(xiàn)。家鄉(xiāng)偏見同時存在于競爭力要素評價過程和定居地選擇過程中，可見將其剝離出來是非常重要的，否則就會影響到對城市競爭力的準確評價，以及應(yīng)對措施的制定。未來研究還要對這個問題進一步深挖，目前發(fā)現(xiàn)在定居地選擇過程中，人們明顯給自己的家鄉(xiāng)（有意或無意地）加分；但對于競爭力要素評價人們并不總是偏袒家鄉(xiāng)，家鄉(xiāng)的某些劣勢會被夸大，比如天氣，或許映射出的是人們“恨鐵不成鋼”般對家鄉(xiāng)的美好寄望。

本文的意圖是提供新方法，實證應(yīng)用主要起到示例的作用，因此樣本量有限，代表性也未經(jīng)驗證，實證結(jié)果僅供參考。就目前基本符合實際感知的結(jié)果來看，至少可以對上海在吸引青年人的舉措上提供一些建議。一是降低青年人的居住成本，這可能是最重要的舉措。盡管模型未能得出關(guān)于房價影響定居地選擇的明確結(jié)論，但房價作為首要考慮因素的統(tǒng)計結(jié)果應(yīng)該是可信的，上海高房價無疑是阻礙青年人定居的一大門檻。上海未來應(yīng)通過多種形式的青年宜居住房供應(yīng)，挖掘老城更新的潛力，降低個人發(fā)展的起步成本。二是要提升個人發(fā)展的空間。盡管個人發(fā)展要素類對定居地選擇的影響并非最大，但影響力居首的資源條件分解到各要素的影響力就要明顯低于職業(yè)發(fā)展和個人收入，且資源條件的城際發(fā)展水平趨向均質(zhì)，未來上海不具優(yōu)勢。上海需加強優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，向更高能級發(fā)展，為青年人創(chuàng)造更廣闊的發(fā)展空間和更有吸引力的財富機會。三是改善城市環(huán)境，治理污染，提高生態(tài)品位。這方面上海已明顯落后于二線城市。環(huán)境提升不僅能吸引個人定居，也有助于吸引高水平企業(yè)落戶[31]，同時提升個人發(fā)展環(huán)境。