东北三省人口分布空间格局演化及其驱动因素研究

东北地区作为全国重要老工业基地,在面临新一轮振兴机遇的形势下,人口分布的集疏变化及其驱动因素亟待细致梳理。根据中国第四、第五、第六次分县人口普查资料,运用洛伦兹曲线、人口密度相对变化率和空间自相关分析方法对东北地区1990~2010年、176个县域的人口分布空间格局演化进行深入分析,在此基础上,选取10个自然和社会经济指标,使用偏最小二乘法（PLS）对东北地区人口分布空间格局演化的影响因素进行定量分析,研究发现：①从总体分布格局变化特征来看,20 a来人口密度始终是黑龙江省<吉林省<辽宁省,且以省会城市为主的多中心“T”型人口分布空间格局越来越明显;②1990~2010年,东北地区人口密度经历了从相对分散到相对集中的变化过程,且人口密度高的地区所占土地面积小,人口密度低的地区占地面积大。人口空间分布呈现显著的正的空间自相关特征,即人口密度存在高高、低低集聚现象;③从人口密度变化类型来看,1990~2010年,共80个县域属于快速增加和缓慢增加类型,快速降低和缓慢降低类型的县域共96个,其中辽宁省县域人口密度变化“两极化”现象较为明显;④自然因素与社会经济因素同时作用于人口密度变化,但社会经济发展水平是人口密度变化的主要影响因素。     

中国人口老龄化空间格局演变及其驱动因素

基于第五、六次人口普查数据,采用ESDA和空间计量模型分析中国地级单元人口老龄化的空间格局演变特征及驱动因素。结果表明：① 胡焕庸线是中国人口老龄化呈东高西低的显著分割线,随着老龄化不断加深,最初自西向东阶梯上升的空间格局逐渐模糊;② 各地级单元间人口老龄化存在较强的空间正相关性,呈现出高-高和低-低相似值集聚的空间分布特征。其中高-高集聚区主要分布在长三角、成渝、山东半岛、辽中南等地区,低-低集聚区主要分布在西北地区、西南部分地区、东北地区西部和珠三角部分地区,10 a间这种正向的空间集聚特征减弱;③ 中国人口老龄化空间格局演变是由人口因素和社会经济因素共同作用决定的,人口因素是直接原因,根本原因是地区社会经济发展的不平衡所致。对此,分别从人口和社会经济角度提出应对人口老龄化对策建议。     

春运人口流动透视的转型期中国城市网络结构

基于春运人口流动大数据,选取对外联系度、优势流、城市位序-规模分析等方法对转型期中国城市网络特征进行分析。结果显示：① 城市网络层级结构中蕴藏着位序-规模规律,但与理想的帕累托分布有所区别,城市规模彼此差异相对较小;② 空间距离与城市等级在城市网络联系中发挥支配性作用,保证了城市网络的层级性与有序性;③ 中国城市网络核心联系呈现“两横三纵”特征,该特征与铁路大动脉的空间分布高度吻合;④ 东部地区城市网络联系更加密切,而西北、西南地区则相对稀疏,基本上以“胡焕庸线”为界,而“兰新线”是突破这一限制的潜在力量;⑤ 中国东北地区未形成明显的区域性中心,城市联系形成带状网络;⑥ 华北与华南地区的“灯下黑”现象值得警惕,缓解这一问题的可行办法是核心城市功能的对外疏散,加强核心城市与周边城市之间的联系;⑦ 带状区域发展或许将成为未来中国区域经济发展的流行模式和中坚力量。总体上看,针对于揭示转型期中国城市网络结构特征,春运人口流动数据具有一定的研究价值,是城市与人口研究领域一个值得深入挖掘的重要数据源。     

中国省域消费水平及影响因素的时空异质性分析

针对1978~2015年间中国省域消费水平及影响因素的时空异质性分析表明：① 消费水平格局呈明显的东西与南北集聚态势,并以东西格局为主;时序上,消费水平格局不断发生分化或翻转。② 消费水平的影响因素不仅相互之间存在差异,而且相同影响因素也存在时空异质性,表现对不同时段和不同等级消费地区的作用程度并不一致。③ 不同等级消费地区应实施相宜的产业、就业政策,不断完善低消费地区物流网络、提升高消费地区商品国内外流通程度,促进中等消费地区农村转移人口的消费潜力持续释放。     

基于地形因素的秦巴山区人口-经济空间格局及其影响机制研究

地形是影响区域人口分布和社会经济发展的重要因素,尤其在山地区域其影响和约束作用更加明显。以秦巴山区为例,基于SRTM数据提取高程和地形起伏度,借助多种空间分析和地统计学方法,分多个尺度对人口、经济空间的格局和分异特征进行分析,重点从地形要素定量揭示其与人口、经济空间的相互关系和影响程度。研究表明：① 秦巴山区人口经济空间分异特征明显,Lorenz曲线和基尼系数结果显示,人口分布具有不均衡性,但不均衡程度低于全国水平,Moran's I指数结果说明人口、经济空间具有一定集聚特征,且在像元尺度下集聚程度更明显;②人口、GDP密度呈现外围热、内部冷的空间格局,通过像元尺度的空间要素密度分析发现人口、经济要素在垂直方向上的分异十分明显;③ 样带研究中人口、GDP密度与海拔的变化曲线呈反向相关,人口、经济在小尺度范围对地形有一定的适应性;④ 经济发展对地形条件依赖性更强,人口和村庄对地形的适应性更加明显;地形的垂直分异特征导致自然环境和区域发展条件的空间差异,进而影响着人口、经济的空间分布格局。     

基于格网的淘宝村集聚特征及影响因素分析

基于2013~2018年淘宝村数据,从全国层面分析淘宝村发展状况、集聚特征,对淘宝村的影响因素进行探究。结果表明：① 淘宝村在东部地区扩张迅速,中西部和东北地区规模小且发展速度慢。淘宝村在扩张的同时,也开始产生局部淘汰现象。研究期内淘宝村分布的重心和方向发生较大偏移,2015年后淘宝村重心和方向均趋于稳定。② 2015年以前淘宝村分布存在随机性,之后呈现集聚特征,并先后形成了长三角和珠三角2个H-H（高–高）集聚区,淘宝村的高速增长区出现区域固定的倾向。③ 淘宝村空间分布是多种因素综合作用的结果,集聚效应、政府政策、信息通信和人口等是主要的影响因素,GDP与淘宝村发展为负向关系,道路与淘宝村关系不稳健。     

中国省际流动人口户籍迁移意愿的空间格局及影响机制分析

构建中国省际流动人口户籍迁移网络,运用探索性空间分析及空间滤波等方法分析该网络的空间格局和驱动力。主要发现：① 户籍迁移意愿网络呈现出集聚的空间格局,排序较高的户籍迁移意愿流主要从欠发达地区指向发达地区。② 户籍吸引力及户籍流出分别呈现出随机及集聚的空间格局,户籍流出热点区为西部及东北地区,冷点区为中东部地区。③ 迁入地人口、FDI、迁入地及迁出地人均GDP、平均工资等因素均显著影响户籍迁移意愿。流动人口个体、家庭因素、住房条件及迁移原因等同样与户籍迁移意愿的关系紧密。     

基于镇域尺度的江苏省人口分布空间格局演变

基于2000年、2010年人口普查乡镇（街道）数据,运用探索性空间数据分析、半变异函数等方法,分析江苏省人口分布的时空分异特征,并揭示其空间演化机理。结果表明：① 江苏省人口分布呈现较大的空间差异,全省层面上呈现南北人口密度高于中部的“凹”字型结构,城乡层面上呈现街道人口密度高于乡镇的“城乡二元”结构,以及沿江地区明显的“核心边缘”结构;② 研究期内江苏省人口分布的空间不均衡性和集聚性呈增强之势,长江以北镇域的人口密度大多降低而以南普遍增加,苏锡常、南京、徐州三大都市圈的人口集聚能力进一步提升,沿江地区成为全省规模最大的高密度人口连绵区;③ 空间关联作用是引起江苏省人口分布格局变化的空间机理,而政策、区位、经济与自然环境等因素是造成江苏人口格局变化的主要动力。     

梯度城镇化的村庄解析：以福建上杭为例

引导农村人口有序地向城镇转移,实现大中小城市和小城镇协调发展,是当前中国经济社会面临的重大问题。归纳总结了农村人口迁徙目的地的4个层次,提出了梯度城镇化的概念,并以福建省上杭县村庄问卷为基础,进行梯度城镇化的村庄解析,辨识不同梯度人口迁徙的影响因素。研究发现：① 村庄人口规模对村庄人口流出具有阻止作用;县城和乡镇吸引农村人口迁入存在明显距离衰减。② 老年人比重高降低了年轻人迁徙到县城的成本,有利于农村人口的县城集聚。较高的少儿抚养比可能会抑制农村人口进入县城居住和拥有住房。③ 教育驱动是县城城镇化的重要动力。高人力资本有流向地级市的趋势。     

基于多尺度的中国环境污染事件时空分布及其影响因素

环境污染事件已成为人类社会发展面临的严峻挑战,严重制约着人类社会的可持续发展,当前急需厘清环境污染事件的时空特征及影响因素,为制定有效的环保政策提供借鉴。利用Theil指数、变异系数、ESDA等方法,分析了2006~2016年中国环境污染事件的时空分布特征,并借助地理探测器识别了不同尺度环境污染事件的影响因素。结果表明：① 2006~2016年省级尺度环境污染事件发生总频次与不同等级环境污染事件发生频次均呈波动下降趋势,其发生频次和区域差异呈“东-中-西”洼地型格局;② 地级市尺度环境污染事件发生频次随城市规模减小有所降低,随经济发展水平降低呈倒U型,同时,环保重点城市污染事件发生频次高于普通城市的特征;而环境污染事件的差异性表现为随城市规模减小有所降低,随经济发展水平降低而递减,及环保重点城市高于普通城市的特征。③ “胡焕庸线”以东地区环境污染事件多发且类型多样,以西地区污染事件少发且类型单一,不同等级环境污染事件的空间分布差异较大;④ 环境污染事件的影响因素存在差异,且随尺度增大,影响因素与环境污染事件的关联性趋于增强。其中,经济发展和环境监管水平对不同尺度环境污染事件均有显著影响,环境监管水平与其他因素的交互作用对不同尺度环境污染事件的解释力较高。     

中国小城镇产业结构特征及影响因素研究

分析揭示了2015年中国小城镇产业结构特征与空间差异,并利用加权最小二乘法实证估计了中国小城镇非农产业占比的影响因素。研究得出中国小城镇非农产业占比呈正态分布,非农产业占比较高的区域主要集中在东部沿海、长江经济带和边境口岸地区。东部地区小城镇非农产业占比呈负偏态分布,中部地区呈正态分布,而西部和东北地区则呈现正偏态分布特征,产业结构相对落后。小城镇规模、所在县域经济发展水平与小城镇非农产业占比显著正相关。县域第二产业占比提高带来的拉动效应略高于第三产业,小城镇产业更多的是为县域第二产业发展提供配套支撑。地级城市（地区、自治州、盟）规模的扩大对辖区内小城镇产业结构升级产生的扩散效应强于虹吸效应。     

旅游业发展产业协同与荷兰病效应研究——基于胡焕庸线的思考

基于新古典经济增长理论，构建旅游业发展的产业结构效应理论分析模型，建立旅游业发展产业协同与荷兰病效应的评价指标，利用Theil指数及嵌套分解分析其时空差异的演变格局。以“胡焕庸线”为地理区域边界、以优秀旅游城市为关键节点，基于2000—2017年中国60个优秀旅游城市的面板数据进行实证分析显示：旅游业发展对第一、二、三产业的产业协同与荷兰病效应同时显著存在，总体上分别表现为荷兰病效应、较差的产业协同效应、较强的产业协同效应；时空演变的总体差异显著，呈现出“平稳递增?快速递减?平稳递减”的变化规律；旅游业快速发展的产业结构效应空间差异显著，不能有效突破“胡焕庸线”锁定的旅游经济地理格局。     

川西地区劳动就业研究

以川西作为研究区域,对农村劳动力转移或非农就业从自然—人文相结合的观点进行了探讨。     

新型城镇化能否突破“胡焕庸线”——兼论“胡焕庸线”的地理学内涵

“胡焕庸线”提出80年来,在国际上产生深远影响。随着中国新型城镇化进程的全面推进,对胡焕庸线的研究急剧升温。在新的历史背景下,如何客观看待胡焕庸线成为亟待解决的一个问题。研究认为：胡焕庸线不仅是中国人口分布的分界线,也是重要的自然生态界线,这条界线的形成不以人的意志为转移,不宜人为去“打破”。同时,在新型城镇化背景下,应该树立理性思维,稳妥有序地推进城镇化进程,不断优化城镇化的空间分布格局。在全面放开二孩的新政策推动下,由于中国区域人口政策的差异性,东部和中部地区的人口有望实现较为明显的增长,西部地区增长相对缓慢,由此可能对胡焕庸线两侧的人口空间格局产生一定的影响。     

2000—2020年中国人口分布格局演变及影响因素

基于第五、六、七次全国人口普查数据,本文分析了2000—2020年中国人口分布的空间格局、集散态势和影响因素。结果表明,中国人口分布依然保持东密西疏的基本格局,胡焕庸线两侧的自然地理环境差异性决定了这一格局的长期稳定性;人口空间集中化趋势在21世纪初的10年内主要发生在东南半壁,但在2010—2020年间成为各区域的共同特征。省会城市的人口集聚能力持续增强,2010—2020年的优势更加凸显,但这种行政力量主导的首位度提升效应将随着全省发展阶段的演进而逐渐弱化。人口变动的区域分化明显：沿海城市群的空间连绵化逐渐形成了强吸引力、高承载力的沿海人口增长带,东北地区几乎转向全面的人口收缩,中部各省依托省会展开的人口竞争依然激烈,川渝黔地区普遍实现了人口的止降回增,西北地区则面临人口收缩风险。此外,区域人口增长的驱动因素逐渐从经济要素主导转为经济要素和舒适性要素并重,各地区舒适性的差异可能将成为影响未来人口空间格局变化的重要因素。     

农户的非农就业如何影响中国的土地流转?

To clarify the impact of non-agricultural employment on rural land circulation in China,we built logit models using the Chinese Household Income Project 2013 dataset,which includes 18,948 household samples over 15 provinces,126 cities and 234 counties of China in 2013.We use the proportion of non-agricultural income,the proportion of non-agricultural laborers and non-agricultural fixed operating assets to reflect the degree of the households’dependence on agriculture,the degree of the households’laborers committed to non-agricultural employment and the stability of non-agricultural employment,respectively.The results show that the stability of non-agricultural employment is an important reason for farmers to transfer out their land,and an increase in non-agricultural income is the fundamental reason.The proportion of non-agricultural assets has the greatest impact on the decision to transfer land,followed by the proportion of non-agricultural income.Per unit increase in the non-agricultural income ratio has a stronger effect on the transfer-out decision than it does on the transfer-in decision,which is a 0.09 increase of the probability of transfer-out the land and a 0.07 decrease of the probability of transfer-in the land.In terms of regional differences,when considering the impact of non-agricultural employment on the land transfer-out decision,the impacts of non-agricultural income and labor force are the greatest in the Central region.The impact of non-agricultural assets is the greatest in the Eastern region.For the Eastern region,the decision to transfer out land is mainly affected by non-agricultural assets and the non-agricultural labor force,and the decision to transfer in land is mainly affected by non-agricultural assets.In the Central and Western regions,the decision to transfer out land is mainly affected by non-agricultural assets,non-agricultural income and the non-agricultural labor force,in that order.The decision to transfer in land in the Central region is not significantly affected by non-agricultural employment.The decision to transfer in land in the Western region is mainly affected by non-agricultural assets,non-agricultural labor force and non-agricultural income,in that order.We note that non-agricultural assets have a prominent impact on land transfer,which shows that the stability of non-agricultural employment has an important impact on land transfer decision-making.Vocational training for rural labor forces may be an effective means to promote stable non-agricultural employment and simultaneously facilitate rural land circulation,especially in Central and Western China.     

中国旅游产业发展间接就业带动能力测算及其时空差异

旅游产业快速发展不仅直接就业效应大,而且对其他行业的间接就业带动能力更为显著。本文结合旅游剥离系数和投入产出分析方法,构建旅游产业发展的间接就业带动能力测算模型,利用Dagum基尼系数分解其时空差异演变,基于中国31个省（自治区、直辖市）的面板数据对旅游产业发展间接就业带动能力及其时空差异进行实证测算。结果显示：中国旅游产业间接就业带动规模从2000年的2684.6万人增长到2019年的4894.9万人,旅游产业发展间接就业带动能力显著提高;各省份旅游产业发展间接就业带动能力存在明显差距,总体上表现为东、中、西部地区依次递减;纵向比较来看,旅游间接就业带动作用有效突破了胡焕庸线的约束,但带动作用较强的地区主要集中在胡焕庸线东南半壁;对不同产业的间接就业带动能力差异显著,其中,对农林牧渔业和制造业的间接就业带动能力最突出;旅游行业内部比较来看,旅游交通运输、仓储和邮政通讯业、旅游住宿和餐饮业的间接就业带动能力处于主导地位;旅游间接就业带动能力总体差异呈收敛趋势,这种总体差异主要来源于地区间差距。     

基于城镇用地和最小时间成本的城市影响区划分及其人口分析

以宁蒙沿黄地带为案例,基于城镇用地和最小交通时间成本划分城市影响区,分区统计影响区人口,将其与城市行政区非农人口的增速差进行统计分析。结果表明：基于城镇用地和最小交通时间成本的城市影响区划分边界更接近于行政区界;考虑城镇用地后大城市影响区扩展,考虑最小交通时间成本后小城市影响区相对扩展;以东胜区-伊旗为中心的地区非农人口增速始终显著高于潜在服务人口增速,这类城市应增强对周边县的扩散作用;以大武口-惠农区为中心的地区非农人口增速始终显著低于潜在服务人口增速,这类城市应加速产业与非农人口集聚。     

北京市人口时空变化与情景预测研究

利用第五次和第六次人口普查数据,分析北京全域乡镇街道尺度人口空间变化格局特征,并借助CA-MAS模型对未来城市人口格局进行情景模拟,以期增进对北京人口时空动态的认识,为北京城市管理决策和宏观调控提供科学参考。研究表明：① 2000-2010年,北京常住人口年均增长率高达3.5%,年均增加近60万人,是同期我国人口增长最快的特大城市之一;② 北京全域人口变化在空间上具有明显的圈层式特征,集中表现为中心区人口增长几乎停滞、近郊区人口快速增长、远郊城市发展新区人口高速增长、远郊生态涵养区往往仅区县政府驻地及重点乡镇人口明显增长;③ 基于CA-MAS的情景模拟分析表明,在自发布局情景下,就业机会进一步向城市中心集聚,人口居住不断郊区化,这将增大城市的通勤压力,加剧城市交通拥堵状况,而通过调整就业参数,强化工作地居住功能的引导政策,则能在一定程度上解决城市内部空间尺度产城失衡的问题,可促进小城镇群的形成,有利于降低城市通勤压力,发挥城市的辐射和扩散作用。本文认为,为实现北京人口空间布局优化,应着力促进就业与居住相协调,推动区域间公共资源均等化,规划多中心组团发展。     

乡村类型视角下干旱区社区恢复力评估及优化策略

以西北典型干旱区民勤绿洲为例,基于582份农户调研问卷,运用熵值法、综合指数法和灰色关联度模型等方法,界定乡村类型,测度乡村社区恢复力,明确乡村类型和社区恢复力之间的关系。结果表明：（1）在研究区抽样的71个行政村中,传统非农型乡村40个,在绿洲分布最广;传统农业型乡村17个,主要分布于湖区;新型农业型乡村6个,分布于坝区和泉山区;非农型乡村8个,在县城周围呈环形分布。（2）民勤绿洲乡村社区恢复力呈现南高北低的空间格局,除湖区东湖和西渠2镇外,其余地区恢复力整体处于中等偏上水平。（3）民勤绿洲不同类型乡村社区恢复力的大小为：传统非农型（0.520）>新型农业型（0.495）>非农型（0.472）>传统农业型（0.453）。基于上述结果,针对不同类型乡村与社区恢复力的关系,提出民勤绿洲乡村社区恢复力优化策略。