基于六普数据的中国流动人口住房状况的空间格局_林李月

地理研究GEOGRAPHICAL RESEARCH 第33卷第5期

2014年5月V ol.33,No.5May,2014基于六普数据的中国流动人口住房状况的空间格局

林李月1，朱宇1，梁鹏飞2，肖宝玉1

（1.福建师范大学地理科学学院，湿润亚热带生态地理过程省部共建教育部重点实验室，福州350007；

2.福建省测绘地理信息局，福州350003）

摘要：住房是流动人口融入城市、实现市民化过程中必须解决的关键问题。基于2010年第六

次人口普查数据，采用住房拥有率、租住房率、住房面积指数、住房不受干扰指数、住房质

量指数和住房费用指数6个指标考察流动人口的住房状况，并综合运用数理统计、空间自相关

和系统聚类法揭示流动人口住房状况的属性特征、空间分布与集聚类型。研究发现，与城镇

常住人口相比，流动人口的住房状况较差。从空间分布看，流动人口住房状况的各项指标具

有显著的空间正相关，在空间分布上不仅存在集聚现象，而且有明显的集聚中心。研究结果

还表明，流动人口住房条件综合状况可划分为较好、中等、中等偏下、较差4级类型区，在全

国尺度上的空间分布除个别类型外具有团块聚合的结构特征。在考虑社会公平的前提下，应

分类解决不同类型区域流动人口的住房问题。

关键词：流动人口；住房状况；空间格局；六普数据；中国

DOI:10.11821/dlyj201405008

1引言

随着流动人口群体的日益壮大，社会各界愈来愈关注这一群体的未来发展，其中促进这一群体定居城市进而实现永久性迁移成为政策的着力点之一[1-2]。住房作为衡量社会排斥和社会融入的重要指标[3]，是影响流动人口永久性迁移决策的关键因素[4]，直接关系到他们的城市融入和市民化进程[5]。基于此，流动人口的住房问题正日益成为中国各流入地城市社会面临的主要问题，妥善解决该问题对各地区乃至整个中国的城市化和工业化进程都具有重要意义。而全面、客观地掌握流动人口在当前流入地的住房状况及其空间分异，是探索解决其住房问题切实有效的途径。

近年来，这方面的研究已越来越为人们所关注，针对中国流动人口住房状况研究涉及特征描述、机制分析、政策设计等方面。总体上，针对不同地区的抽样调查数据与微观分析表明，与城市居民在住房地位上日益明显的差异化状态不同[3,6-9]，流动人口在流入地城市的住房状况有着明显一致的地位，即基本上被排除在流入地城市的住房保障体系之外，且由于城市房价高、自身收入低和工作不稳定等特征，他们通常被隔离在居住条件恶劣的区域[10-14]。这一“边缘化”特征亦为对北京的“浙江村”、“新疆村”、“河南村”等外来人口聚居区和珠三角地区“城中村”的研究所证实[10,15-19]。然而，也有一些研究得出与上述结果不尽相同的结论，即流动人口的住房条件地区差别明显，且流动人口不一定住在条件收稿日期：2013-05-09;修订日期：2013-11-12

基金项目：福建省公益类科研院所基本科研专项一般项目(2013R06)；福建省社会科学基金项目(2010C16)

作者简介：林李月（1985-），女，汉族，福建霞浦人，博士，助理研究员，研究方向为人口迁移与城乡发展。

E-mail:lly30@https://www.360docs.net/doc/117792628.html,

通讯作者：朱宇（1961-），男，汉族，福建闽清人，博士，研究员，博士生导师，研究方向为人口迁移、城镇化与区

域发展.E-mail:zhu300@https://www.360docs.net/doc/117792628.html,

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33卷差的地方[20-21]。

上述研究为认识流动人口的住房状况及其空间格局打下重要基础。然而应当看到的是，与我国广袤的国土面积和流动人口的巨大规模相比，目前学术界对流动人口住房状况及其空间格局的研究还远远不够。尤其值得指出的是，现有研究多以局部地区为载体，往往利用问卷调查获得数据，在中、微观层面上深度分析其中某个或某几个地区流动人口住房状况某些方面的特征，全国层面的整体分析还不多见，进而导致对流动人口住房状况在全国尺度上的空间格局知之甚少。与此同时，由于不同研究者的调查时段不同，不少研究的调查范围小、样本数量少且采取非随机抽样的方法，导致研究结果的偶然性大，不同研究得出的结论不尽相同且难以在其基础上概括出规律性认识。第六次人口普查为弥补迄今研究的上述不足提供了弥足珍贵的资料。本研究利用2010年第六次人口普查的0.95‰家庭户抽样数据，从宏观和整体的视角探讨中国流动人口住房状况的属性特征、空间分布的特点与集聚类型，以克服基于局部地区抽样调查数据的研究在调查覆盖面上的局限，全面反映中国流动人口整体住房状况的现实及空间格局，并在此基础上揭示流动人口住房状况的地区差异，从整体上把握该群体住房状况的空间分异特征与规律，为不同地区改善流动人口的住房条件、进而推进流动人口基本公共服务均等化等提供参考和依据。

2数据来源和研究方法

2.1研究数据

本文主要采用2010年全国第六次人口普查0.95‰家庭户抽样数据进行分析。根据第六次人口普查相关数据的特点，本文将流动人口定义为普查时现住地与户口登记地不一致且离开户口登记地所在乡（镇/街道)半年以上人口（含市区内人户分离人口），包括大陆31个省、市、自治区的省内和省际流动人口，不含港澳台数据。值得注意的是，这套数据不把离开户口所在地半年以下的人口统计为流动人口，限制了对短期流动人口的分析。此外，流动人口中包含有数量相当可观的市区内人户分离人口，其住房状况和一般意义上的流动人口可能有着重要区别，本应将此部分人口剥离，从而使分析结果更加贴合实际。然而，限于现有条件，无法得到剥离此部分人口后的相关数据，因此将可能对研究结果产生一些影响。

2.2研究方法

2.2.1住房状况的定义和度量方法住房状况通常按照住房的可获得性、可支付性以及社区环境来定义[22]，但住房状况的度量方法经常随研究区域和时期的变化而有所不同，同时还受制于数据的可获得性[10]。目前已有的关于中国流动人口住房状况的研究多采用住房面积、生活用水、厕所、厨房、燃料等变量构建衡量住房质量的定性指数[7,23-26]。基于以上考虑和普查数据的特征，本文选取下列5个与住房特征关系密切的指标来衡量流动人口住房状况及其空间差异：

（1）住房来源和产权：按照住房来源的性质不同，可将其分为自有住房和租用住房两种，并以此构建住房拥有率和租房率。其中，自有住房包括自建住房、购买商品房、购买二手房、购买经济适用房和购买原公有住房5种类型；租用住房包括租赁廉租住房和租赁其他住房2种类型。

I=∑n x y)，x i表示人均建筑面积为≤8m222

5期林李月等：基于六普数据的中国流动人口住房状况的空间格局

17-19m2、20-29m2、30-39m2、40-49m2、50-59m2、60-69m2和≥70m2对应区间的中间值（其中，≤8m2取值4m2，≥70m2取值84.5m2），而y i则是指上述选项对应的百分比(%)。

（3）住房不受干扰指数（I2=∑x i/3），涉及住房用途和住房建筑层数两个变量，计算量表如下：住房功能（0=兼具生活、生产和经营用途，1=生活用房）、住房建筑层数（0=平房，1=7层以下，2=7层以上），对应总得分值从0到3。

（4）住房质量指数(I3=∑x i/9)，涉及生活燃料、自来水、厨房、厕所、洗澡设施5个方面的变量，计算量表如下：炊事燃料（0=柴草或其它，1=煤炭，2=电或燃气）、自来水（0=没有，1=有）、厨房（0=没有，1=合用，2=独立）、厕所（0=没有，1=合用，2=独立）、洗澡设施（0=没有，1=合用，2=独立），对应总得分值从0到9。（5）住房费用指数(I4=∑1n x i y i)，x i表示月房租费用≤100元以下、100-200元、200-500元、500-1000元、1000-1500元、1500-2000元、2000-3000元和≥3000元对应区间的中间值（其中，≤100元取值50元，≥3000元以上取值4500元），而y i则是指上述选项对应的百分比(%)。

2.2.2住房状况的空间分异和集聚特征的研究方法本文先采用空间自相关方法，从空间角度对各项住房指标的相互作用及分布特征进行分析，之后使用系统聚类法将全国31个省份流动人口的住房状况进行归类合并。空间自相关方法是地理学常用的空间统计分析方法，有全局空间自相关和局部空间自相关两种测度方法[27]。全局自相关可描述区域单元观测值的整体分布状况，判断观测值在空间上是否存在集聚特征，但难以体现出集聚的具体方位；而局部自相关不但能计算出每个空间单元与邻近单元的关联程度，还可以揭示空间单元间的相似性，识别空间集聚及其集聚中心。因此，本文将全局和局部空间自相关方法相结合，来确定和识别流动人口住房状况的空间关联和集聚模式。

（1）全局空间自相关主要通过全局Moran's I指数（Global Moran's I，GMI）来定量分析，其表达式如下：

GMI=(n∑i=1n∑j=1n w ij)×(∑i=1n∑j=1n w ij(x i-xˉ)(x j-xˉ)∑i=1n(x i-xˉ)2)(1)

式中：x i、x j分别是在区域单元i、j的观测值；n是区域单元数目；w ij是空间权重矩阵，可按空间邻接关系或空间距离来构建。Moran's I的取值一般在[-1，1]之间：当其值显著为正，表示某项住房指标在空间上存在集聚现象；当其值显著为负，则表明某项住房指标在空间上呈离散分布；若其值接近于0，则表明某项住房指标在空间上呈随机分布。

Moran's I的检验统计量用Z统计量：Z(I i)=[GMI i-E(GMI i)]/S(GMI i)。其中，E(GMI i)为GMI的期望值，S(GMI i)为GMI的期望值的标准差。若Z(I i)为正且大于1.96，表示观测值分布为空间正相关，为集聚分布；若Z(I i)为负且小于-1.96，表示观测值分布为空间负相关，为离散分布；若Z(I i)为[-1.96，1.96]，则表示不存在空间自相关，可看作是随机分布。

（2）局部空间自相关主要包括局部指标（LISA）、G统计和Moran散点图等方法，其中局部指标LISA的计算公式为：

I i (d)=Z

i∑j≠i

n

w

ij

z

j

(2)

式中：z i、z j是观测值的标准化形式；w ij是空间权重值。

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33卷3流动人口住房状况的空间格局

3.1流动人口住房来源方式的空间格局

六普数据表明，城镇常住人口的住房拥有率达到74.86%，明显高于流动人口的41.87%。然而，与根据局部地区抽样调查得到的流动人口住房来源方式有限的结果不同，六普数据显示流动人口住房来源方式具多样化的特征，除了租赁其他住房、购买商品房、购买二手房和自建房之外，还分别有4.92%、4.27%和2.52%的流动人口租赁廉租住房、购买原公有住房和经济适用房。

流动人口住房拥有率的空间分布大致具有“高值与低值南北延伸、间隔分布”的特征：①北起山东、南至广东的沿海省份为流动人口住房拥有率的低值集聚带，尤其是广东、浙江、福建，其住房拥有率均小于30%，而这些省份则都为省际人口流动的“强吸引中心”；②西部地区也零星分布着一些住房拥有率的低值区，西藏和陕西两省最为典型，特别是西藏，住房拥有率低至15.38%，位居全国倒数第一；③中部省份流动人口的住房拥有率明显偏高，形成了一条从黑龙江延伸至湖南和江西的高值分布带，其中东北三省的住房拥有率均在60%以上，尤其是吉林的住房拥有率高达69.17%，位居全国首位，与西藏形成巨大的落差；④从内蒙古南下（绕开陕西）直抵云南和广西为中值分布带；⑤西北地区的新疆、青海和宁夏是住房拥有率的另一高地，其值均大于50%（图1）。

流动人口租住房率与住房拥有率在全国尺度上的分布在空间上形成一定“互补关系”，具体表现为：①住房拥有率低的省份，租住房率高，其中浙江最高，达到64.77%，上海、广东、福建、江苏和北京等省市也均超过50%；②与此相反，住房拥有率分布的高地则恰是租住房率分布的洼地，河北最低，仅为23.07%，吉林、辽宁、山东、河南4个省份均低于30%，黑龙江、江西、湖北和宁夏亦低于35%（图2）。由此可见，流入到东南沿海尤其是广东、浙江和福建等人口流入大省的流动人口大都只能通过租房解决住房问题，而流入到一些中西部省份的流动人口则有更大的可能性通过自建房或购买商品房等自有住房的方式解决住房问题。

3.2流动人口住房面积指数的空间格局

六普数据显示，在城镇常住人口中，人均建筑面积在20m2以上的家庭户占72.26%，而“住房困难户”即人均住房建筑面积8m2以下的家庭户仅有6.68%。与城镇常住人口相比，流动人口家庭的人均住房建筑面积显然要小得多，其中属于“住房困难户”的比例高达24.76%，为城镇常住人口的3.70倍。

根据人均建筑面积计算得到的住房面积指数的空间分布具有“西北、东南低，华北、华中高”的特点，具体如下：①高值区主要位于华中地区，其中湖南和湖北在全国各省中拔得头筹，四川和山东的住房面积指数亦较高；②中低值区主要位于东北和华北地区（北京除外），广西和宁夏也位列其中；③低值区延绵分布在西部，形成连片的“谷地”；

④超低值区填充了上海以南的沿海省份，与低值区遥遥相望，其中广东居全国各省末位（图3）。

3.3流动人口住房不受干扰指数的空间格局

根据住房用途和住房建筑层数计算得到流动人口的住房不受干扰指数为1.895，略低于城镇常住人口的1.937。从全国层面的空间分异来看，流动人口住房不受干扰指数的空

5期林李月等：基于六普数据的中国流动人口住房状况的空间格局份的分值都极低，在空间上形成团块状的低值集聚区，其中西藏在各省中位居末位；②福建以北的东部沿海省份流动人口住房不受干扰指数也不高，成为另一低值分布带；③住房不受干扰指数的高地分布在华中和华南地区，尤以重庆为甚；④作为沿海地区的特例，福建和广东两省成为住房不受干扰指数分布的另一高地，其住房不受干扰指数均大于2.00（图4）。

结合住房面积指数的空间分布格局可发现，西部（尤其是西北地区）流动人口的居住密度高、居住空间拥挤，而位于长江沿岸的重庆、四川、湖北、湖南和江西等人口流出大省流动人口的住房则具有居住密度低、居住空间宽敞的特点。

3.4流动人口住房质量指数的空间格局

根据生活燃料、自来水、厨房、厕所和洗澡设施5个方面因素计算得到流动人口的住房质量指数为6.57，低于城镇常住人口的7.30。从流动人口住房质量指数在全国尺度上的空间分布来看，可发现：①西部省份的分值整体偏低，特别是西藏和内蒙古，住房质量指数的分值仅分别为4.85和4.99，说明大概有一半左右流入到西藏和内蒙古的流动人口，其住房设施处于极为困乏的状态；②

东部省份的分值整体偏高，为高值集聚带，特别是

图1流动人口住房拥有率的空间格局(单位：%)Fig.1Spatial pattern of home-ownership rate of the floating

population

图2流动人口租住房率的空间格局(单位：%)Fig.2Spatial pattern of the rental-housing rate of the floating

population 图3流动人口住房面积指数的空间格局

Fig.3Spatial pattern of the floor area index of

图4流动人口住房不受干扰指数的空间格局Fig.4Spatial pattern of housing privacy index of 891

33卷地理研究广东，高达7.58，在各省中位居首位；③长江沿岸的重庆、四川和湖北是住房质量指数的另一高值集聚区，其住房质量指数的分值均大于7.00(图5）。综合上述5个度量指标的分析可发现：虽然西部省份流动人口能够更多地拥有住房产权，但这并未给他们带来更为宽敞的居住空间和更为舒适的居住环境；相反，东部省份流动人口虽未能够拥有自己的住房而大部分居住在租赁房中，但他们反而能够享有更为优越的住房条件；中部长江流域省份则不仅能够较多的居住在自有住房内，而且其住房的空间和环境也都相对较为优越。

3.5流动人口住房费用指数的空间格局

根据月租房费用计算得到的流动人口住房费用指数的分值为48355.5，大于城镇常住人口的41473.2。其空间分布具有以下特征：①西北和中部省份的分值总体偏低，形成了一个斜“T ”字型的空间集聚区域；②低值分布带的两侧为高值分布区，其一是长江以北东部沿海省份构成的高值延绵带，其中的北京和上海为高值极点，其二是以西藏为首的青藏高原高值集聚区；③北起湖南，南至海南形成了另一高值集聚区，其中以海南为甚（图6）。将此空间格局与前文所述5个度量指标的空间格局叠加起来分析便可发现一个有意思的结果，即流动人口的住房条件与其租房消费水平间存在着空间不对等的状态。也就是说，流动人口付出较高的租房费用却未必能够拥有较好的住房条件，这二者间的关系有待进一步深入地研究。

4流动人口住房状况的空间集聚和类型划分

4.1流动人口住房状况的空间集聚特征

在对流动人口住房状况的属性特征、空间格局进行分析的基础上，进一步通过全局空间自相关和局部空间自相关两种测度方法，考察流动人口住房状况的空间集聚特征，以分别回答以下两个问题：①流动人口住房状况的各项指标在全国尺度上是否存在集聚特征？②流动人口住房状况各项指标集聚的中心在何处？全局空间自相关的分析结果表明，流动人口住房状况的各项指标在全国尺度上均具有明显的空间正相关特征（表1）。除住房费用指数的Moran's I 值相对较低之外，其余均在0.4及以上，Z(I)值也均大于

1.96，且均在p =0.01水平上显著，据此可认为流动人口住房状况的各项指标在全国尺度上

的空间分布具有集聚特征，而非呈随机状态分布。

图5流动人口住房质量指数的空间格局

Fig.5Spatial pattern of housing facilities index of

图6流动人口住房费用指数的空间格局Fig.6Spatial pattern of the housing consumption index of 892

5期林李月等：基于六普数据的中国流动人口住房状况的空间格局将计算得到的各项住房指标的局部指标（LISA ）与其显著性水平（均通过p =0.01检验）相结合生成分类标准，并利用ArcGIS 软件将其可视化（图7）。图7中的“高—高”、“低—低”表示区域自身和周边地区的住房状况呈空间正相关关系，即二者间的空间差异程度较小，呈局部同质

化；“高—低”表示区域自身的住房状况较好，周边地区较差；“低—高”表示区域自身的住房状况较差，周边地区较好，

上述两种情况都表明区域自身与周边地区的空间差异程度较大，呈局部异质化。

从图7可见，流动人口住房状况在空间上的局部同质化明显，其差异主要是由于住房状况的“高—高”、“低—低”类型的空间集聚所导致，且流动人口住房状况的各项指标都有着相应的集聚中心：①住房拥有率以浙江、福建为低值中心，以内蒙古、河北为高值中心；②租住房率以辽宁、河北为低值中心，以浙江和福建为高值中心，与住房拥有率在空间上形成互补关系；③住房面积指数以浙江、福建为低值中心，以重庆、湖北、湖南、安徽和江西为高值中心；④住房不受干扰指数以新疆和甘肃为低值中心，以湖北、湖南、江西和重庆为高值中心；安徽为“低—高”型中心，表明其住房不受干扰指数偏低而周边省区则偏高；⑤住房质量指数表现为西北地区偏低、大范围趋于同质化，湖南和江西为高值中心，四川为“高—低”型中心，表明其住房质量指数偏高而周边省区则偏低；⑥住房费用指数表现为明显的大范围低值集聚带，以内蒙古、陕西、湖北和安徽为低值中心，以北京为高值中心。这种空间自相关的分析结果揭示了流动人口住房状况空间分布形态的形成机制，即在全国尺度上流动人口的住房状况分布具有空间向心效应和空间离心效应。流动人口住房条件好的区域可能具有较大的向心效应，能够提升和改善周边邻近区域流动人口的住房条件，而流动人口住房条件差的区域则具有离心效应，其周边邻近区域流动人口住房条件也相对较差。因此，相关政策的制定必须充分尊重这种空间分布规律，并在基础上采取针对性强的政策妥善解决不同类型区域流动人口的住房问题。

4.2流动人口住房条件综合状况的空间类型

在上述工作的基础上，进一步采用系统聚类法，根据住房拥有率比值①、住房面积指数比值和住房质量指数比值得分绘出聚类龙骨图，并在此基础上将全国31个省份流动人口的住房条件综合状况划分成4个类别，其中中等偏下住房条件区又可分为2个细类，进而经抽象和综合发现：流动人口住房条件综合状况类型区在全国尺度上的空间分布除个别类型外呈现出较为明显的团块聚合的结构特征（表2和图8）。

从表2和图8可见，流动人口住房条件综合状况类型区的空间分布格局具有如下特征：①较好住房条件综合状况区涵盖了从辽宁向南到天津、山东、安徽，再向西延伸到长江流域省份的9个省级单元；②中等住房条件区涵盖6个省级单元，其中2个东部省份，其余为西部省份，而且此类型区在全国尺度上的团块聚合特征并不突出，只是零星地分布在较好住房条件综合状况区和较差住房条件综合状况区的周边；③中等偏下住房条①住房拥有率比值的计算公式为某一省、市、自治区流动人口的住房拥有率与全国流动人口住房拥有率均值的比值，表1流动人口住房状况的全局空间自相关分析结果

Tab.1The operational results of global spatial autocorrelation of housing conditions of the floating population 住房拥有率租住房率住房面积指数住房不受干扰指数住房质量指数住房费用指数Moran's I 值0.44850.43830.45450.39170.41920.2611Z(I)值3.4923

3.0721

3.49342.79272.94762.0717893

33卷

地理研究件综合状况区第一个细类主要分布在西北的5个省级单元，该地区住房条件的特征表现为尽管有较高的住房拥有率，但却无缘具有宽敞的居住空间和较为完善的住房配套设施；第二个细类包括东部沿海经济发达的5个省级单元，其住房条件综合状况差主要源于住房拥有率低和居住空间拥挤；④较差住房条件综合状况区主要包括西部的5个省级单元和东部的浙江，其中浙江的情况尤为特殊，令人深思。由此可见，虽然西部流动人口自有住房比例高，但并不意味着居住空间宽敞和住房设施配套完善；相反，东部流动人口租房比例高，居住空间拥挤，但却拥有相对完善的住房基本设施配套；长江流域省份，特别是重庆、湖南、江西等地的流动人口，不仅自有住房比例较高，而且居住空间开阔、住房配套设施齐全。

流动人口住房条件综合状况的空间分布特征源于其不同于流动人口空间分布的多方动图7流动人口各项住房指标的空间集聚类型

Fig.7Spatial agglomeration type of housing conditions of the floating population

a. b.d.

c.e. f.894

5期林李月等：基于六普数据的中国流动人口住房状况的空间格局

异、住房城市化程度等要素发挥综

合效用。东部沿海属于经济发达地

区、人口密度高、用地空间拥挤、

土地管理严格，自建房的空间不

大；此外，流入到东部的流动人口

多为省际流动人口，属于低收入群

体，面对高昂的房价只能“望房兴

叹”，因此租房比例大，居住空间拥

挤。然而，东部地区流动人口住房

城市化程度高，使得大部分流动人

口虽无自有住房，但住所内基本设

施的配套程度高，进而使得住房质

量高于全国平均状况。西部省份属于经济欠发达地区、人口密度低、

用地空间空旷、土地管理松散，自

建房的可能性较大；此外，西部地区吸引的多是省内流动人口或从东部流入的经商人员，具有一定的经济实力，加上当地房价较低，因此有能力购买商品房。然而，由于西部流动人口住房城市化程度低、且多分布于村庄中的自建房具有住房设施配套不完善的特征，因此尽管住房拥有率较高，却也不可幸免地成为住房条件综合状况较差类型的集聚地。流动人口住房条件好的省份可分为两类，一类是东部经济发达、且房价收入比颇高的省份，但流动人口却拥有较高的自有住房率，情况相对较为特殊，且由于住房城市化程度高，也导致其住房条件总体偏高；另一类是社会经济发展较低的中西部省份，同时也是房价收入比偏低的省份，这种特征不仅提高了流动人口购买住房的可能性，也使得通过市场租赁房屋的住房条件相对较好，进而使住房条件优于全国平均水平。

表2流动人口住房条件综合状况类型区的分类特征

Tab.2Characteristics of housing conditions of the floating population

类型区较好住房条件区中等住房条件区

中等偏下住房条件区

较差住房条件区类型区的住房条件特征居住在此地的流动人口住房条件综合状况好，不仅拥有自己住房的比重高，而且住房的建筑面积大，住房质量好

居住在此地的流动人口住房条件综合状况尚

可，拥有自己住房的比重较高、住房内的建筑

面积较大，住房质量尚可

居住在此地的流动人口住房条件综合状况较

差，拥有自己住房的比重大，但住房内的建筑

面积较小，基本设施配套不完善居住在此地的流动人口住房条件综合状况较

差，租房比例高，且住房建筑面积小，但住房内

的基本设施配套完善

居住在此地的流动人口住房条件综合状况差，租房比例高，且住房内的建筑面积小、基本设施配套不完善

分布地安徽省、湖北省、湖南省、江西省、辽宁省、山东省、四川省、天津市、重庆市河北省、河南省、吉林省、宁夏回族自治区、广西壮族自治区、江苏省黑龙江省、内蒙古自治区、青海省、山西省、新疆维吾尔自治区北京市、福建省、广东省、海南省、上海市甘肃省、贵州省、陕西省、西藏自治区、云南省、

浙江省图8流动人口住房条件综合状况类型区的空间分布

Fig.8Spatial distribution of housing conditions patterns of the floating population 895

地理研究

896

33卷5结论与政策意义

（1）基于各项住房指标的数理统计结果发现，与城镇常住人口相比，流动人口的住房条件偏差，但月均房租费用却偏高，即在同等价位的租金条件下，流动人口的住房条件相对较差。从空间分布看：①住房拥有率呈现出“高值与低值南北延伸、间隔分布”的空间分布特征；②租住房率与住房拥有率的分布在空间上形成一定“互补关系”；③住房面积指数的空间分布呈现出“西北、东南低，华北、华中高”的特点；④住房不受干扰指数的空间分布具有“西北塌陷、东北华北低洼、中南部凸起”的特征；⑤住房质量指数大致具有“东部高、西部低”的分布形态；⑥住房费用指数的空间分布较为分散，其高值主要分布在上海及其以北的东部沿海省份和西藏、青海、四川、广东、湖南和海南，其余地区则多为低值分布区。

（2）基于全局空间自相关和局部空间自相关的分析发现，流动人口住房状况的各项指标具有显著的空间正相关，在空间分布上不仅存在集聚现象，而且有明显的集聚中心。其中，住房拥有率、租住房率与住房质量指数表现为南北差异，住房不受干扰指数和住房面积指数表现为东西差异，住房费用指数表现为以内蒙古、陕西、湖北和安徽为低值中心，以北京为高值中心。这种空间分布规律则是因各项住房指标“高—高”和“低—低”空间集聚所导致。

（3）基于系统聚类分析方法的测度，全国31个省份流动人口住房条件综合状况可划分为较好、中等、中等偏下、较差4级类型区，在全国尺度上的空间分布除个别类型外具有团块聚合的结构特征。其中，西部省份虽有较高的住房拥有率，却无法拥有宽敞的居住空间和舒适的居住环境，从而成为中等偏下和较差住房条件的集聚区；相反，东部省份租住房率虽高，但住房设施配套较为完善，使得一些省份（山东、辽宁和天津）能够跻身至住房条件综合状况较好的区域，即便是位于中等偏下区的东部省份，其住房质量也明显优于全国平均状况；长江流域省份则不仅有较高的住房拥有率，而且居住空间和环境也都相对较为优越，故为住房条件较好区域的集聚区。

上述结果对流动人口住房政策制定具有重要意义：①从全国层面看，相关部门应根据“分类指导”的原则，对不同区域进一步进行深入的微观研究，以制定具有针对性的改善措施；②缩小流动人口住房状况的区域差异，应重点关注西部地区，对东部地区加强指导，巩固中部地区现有成果；③推动住房条件差的区域的各项住房指标平衡发展，特别是住房质量低阻碍了西部地区住房条件的提高，因此提高其住房内部基本设施配套的完善程度是改善其住房条件的有效途径；④东部住房条件差的地区可借鉴住房条件好的地区所执行的可行性措施，并逐步有序地将流动人口纳入到廉租房、经济适用房、住房公积金等城镇住房保障体系之中，进而尽可能地提高其所在区域流动人口的住房拥有率；⑤不同省份的政策制定还应充分尊重流动人口住房状况分布的空间向心效应和离心效应，位于较差条件区的省份应尽量避免受到离心效应的影响，以防陷入更低的泥潭；而位于较好条件区的省份则应最大程度利用其向心效应，进一步改善和提升流动人口的住房条件。

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The spatial patterns of housing conditions of the floating

population in China based on the sixth census data

LIN Liyue1,ZHU Yu1,LIANG Pengfei2,XIAO Baoyu1

(1.School of Geographical Sciences,Fujian Normal University,Fujian Key Laboratory of Subtropical Resources abd

Environment,Fuzhou,Fujian,350007,China;2.Fujian Bureau of Surveying,Mapping and Geoinformationy,Fuzhou,

Fujian,350001,China)

Abstract:China's rapid urbanization and economic development have given rise to the fast growth of the floating population,and housing is a key issue in the process of their integration into the destination cities.This paper intends to explore this topic by analyzing the spatial patterns of housing conditions of the floating population.Based on the sixth census data,the paper selects six indicators to measure housing conditions of the floating population: the home-ownership rate,the rental-housing rate,the floor area index,the housing facilities index(constructed by summing up the situation of five variables:availability of running water,washroom,bathroom,kitchen,and the type of fuel),the index of privacy(constructed by summing up the situation of two variables:the function of the dwelling and the number of the dwelling's floors),and the housing consumption index.It uses the methods of Spatial Autocorrelation Analysis and Hierarchical Cluster to examine the spatial distribution and agglomeration patterns of the floating population's housing conditions.The results of the calculation show that compared with urban permanent residents,members of the floating population are much more likely to live in rental homes;their housing conditions are generally worse;and their rental expenses are higher.The spatial variation of the home-ownership rate,the rental-housing rate,and the housing facilities index is mainly manifested as north-south differences;the floor area index,and the index of privacy show marked difference between eastern and western China.The low-value centers of the housing consumption index are located in Inner Mongolia,Shaanxi,Hubei and Anhui provinces,while the high-value centers are located in Beijing.Furthermore the results of Spatial Autocorrelation Analysis demonstrate that there is a significant positive spatial correlation in the indicators of the floating population's housing conditions on a national scale,and identify the phenomenon of their spatial clustering and the centers of such spatial clustering.The analysis of Hierarchical Clustering identifies the housing conditions of the floating population into four distinctive groups,and suggests that the housing conditions of the floating population in the inner and east parts of China are better than those in the outer and west parts,and such a spatial variation extends from the north to the south.Finally,on the basis of the above findings,the paper puts forward some policy suggestions for improving the housing conditions of the floating population.

Key words:the floating population;housing conditions;spatial patterns;sixth census data;