Factors Influencing the Settlement Intentions of Chinese Migrants in Cities: An Analysis of Air Quality and Higher Income Opportunity as Predictors
Notice bibliographique
Résumé
With rapid urbanization, the air pollution issue is becoming an increasingly serious issue given that people are strongly swayed in their location choice to settle down in a growing urban area where most job opportunities have been created. This study investigated the influences of both air quality and income on the settlement intentions of Chinese migrants by using microlevel samples of the China Migrants Dynamic Survey (CMDS) data from 2017 and the annual average concentration of PM2.5 (particles with diameter ≤ 2.5 μm in the air) to measure a city's air quality. The results showed that the settlement decisions of Chinese migrants involved a trade-off between income and air quality. Poorer air quality could significantly decrease the settlement intention, while a higher income could significantly increase the settlement intention of Chinese migrants. However, as the migrants' income opportunity increased at a location, the negative influence of poorer air quality on the settlement intention at that location gradually declined. Specifically, when deciding whether to settle down in cities, the migrants with a non-agricultural "hukou" (household registration) tended to pay more attention to air quality than the migrants with an agricultural "hukou," and migrants who moved farther away in geographic distance tended to pay more attention to income. It was concluded that the influences of air quality and income on the settlement intentions of the migrants were robust and consistent after using different estimation methods and considering the issue of endogeneity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».