京津冀人口时空变化特征及其影响因素

基于2000和2010年人口普查和社会经济数据、2015年12月13日-25日百度迁徙数据及地理空间数据等多源数据,从人口分布格局与流动格局两个角度,探讨近年京津冀地区人口时空变化特征及其影响因素。研究表明：① 2000-2010年,京津冀地区呈现出明显的由自然地理条件与交通区位因素影响下的人口疏密特征、社会经济发展影响下的京津圈层特征,河北则缺少发育成熟的区域次级中心,京津冀地区人口普遍增加,且以人口显著增加为主要特征;② 人口普查的长时段迁移数据分析发现,京津冀人口流动活力增强,人口流入格局更为集聚;百度迁徙的短时段数据分析发现,北京是人口流入和流出的高热城市,天津是人口流出的较热城市,北京、天津、廊坊三地之间人口流动最为活跃,且以北京为核心的城市间人口流动较为活跃;③ 人力资本积累、产业结构特征、城镇发展水平、基期的经济发展水平、乡村化指数、公共服务水平,以及地理交通区位和地形起伏特征,是京津冀县域常住人口长时段内集散变化的主要影响因素,而短时段人口流动方向与数量还受节假日与季节的叠加影响。从城市功能、场强、网络及其演化的综合视角,更有助于深化人口集疏变化的地理研究。     

中国五大城市群人口流入的空间模式及变动趋势

城市群在中国城镇化格局中占有重要地位,也是快速城市化时期的主要人口流入地。本文关注京津冀、长三角、珠三角、长江中游和成渝五大城市群,利用人口普查和流动人口动态监测调查数据,从流入人口分布格局、流动范围和来源地等多维度剖析城市群人口流入的空间模式,并从居留和落户意愿空间差异的视角探讨空间模式的发展趋势及其对流入地和流出地的影响。研究发现,各城市群流入人口向中心城市持续集中,等级和空间分布格局总体稳定;流动范围有所扩大,省内流动增速普遍高于省际;沿海城市群人口吸引范围大但仍服从距离衰减律,不同来源地流入人口的城市群偏好存在差异。在流入地,沿海城市群中心城市面临流动人口管理服务的持续挑战,内陆城市群中心城市和一般城市吸引力并存;在流出地,平等开放的高质量公共服务供给是吸引人口回流的重要途径,少数地区的人口流失可能成为较长期的现象。     

京津冀城市群发展质量评价与空间分析

基于城市经济能级模型对京津冀城市群内各城市进行等级划分,借助引力模型分析城市间经济联系的变化,并利用城市群发展质量评价指标体系和空间自相关分析,对京津冀城市群和群内城市发展质量以及京津冀、长三角、珠三角三大城市群内核心城市发展质量进行评价。结果表明:城市群内一级中心城市北京、天津的辐射影响突出,集聚效应明显,城市间联系的网络化趋势在增强;城市群内各城市发展质量分为发展良好、发展中等、发展一般3个层次,北京和天津的城市发展质量指数高于河北11个城市,北京城市发展质量指数高于三大城市群内其他中心城市;基础设施网络化的发展促使城市群内城市发展质量和城市间联系的紧密程度呈"带状"结构发展。     

新冠疫情影响下中国城市网络特征时空变化研究

新冠疫情(COVID-19)对人口流动与城市网络产生了巨大影响,该文基于百度人口迁徙数据,利用多维度特征评价方法分析疫情暴发前后中国城市网络的空间关联特征变化,有助于重大卫生事件突发期间人口出行和迁徙模式认知以及疫情后的社会恢复。结果表明：(1)城市网络中重要性相对较高的城市面对疫情等突发状况冲击时的韧性比低位城市小,加权优势度最大起伏可达0.380,且城市位次恢复需要更多时间;(2)城市间形成以长江三角洲、珠江三角洲、成渝、京津冀4个城市群为核心顶点的“筝型”城市网络结构,核心城市群中的大规模疫情暴发会明显抑制整个网络的人口流动规模和密度,并且其部分城市职能会暂时被周边核心城市分担;(3)城市集群结构韧性大,在长时间序列上保持稳定,间断性疫情暴发不会明显改变城市群结构,城市群内部的优势城市会发生明显变化;(4)疫情暴发会降低全国人口的出行意愿,但在疫情暴发前后,各城市与其主要人口流动城市间仍能保持健康的联系。     

城市群人口流动空间网络及影响因素

选取2015—2018年11个城市群的人口流动频次数据,运用复杂网络分析和QAP(Quadratic Assignment Procedure,二次指派程序)分析方法,研究不同发展阶段城市群间以及城市群内部人口流动空间网络格局及演变,进一步分析影响因素。主要结论有：(1)城市群间人口流动空间网络呈现明显的“钻石”结构,而城市群内部表现为不同丰度的“金字塔”结构,优化提升阶段城市群是人口流动的主体区域,其城市群内部与城市群之间人口流动空间网络结构相较于其他两个阶段更复杂。(2)人口流动空间网络格局相对稳定,以“胡焕庸线”为人口流动总量的分界线,在优化提升阶段的城市群作用之下,东部城市群的人口流动总频次远大于中西部,呈现出稳定的“东密西疏”结构。(3)城市群内部人口流动空间网络均呈现小世界特性,形成明显的以相邻城市为主体的“凝聚子群”。(4)城市群人口流动空间网络影响因素存在差异,舒适度水平逐渐成为人口流动的重要驱动因子。人均绿地面积、失业保险参保人数占总人口比重、人均道路面积、人均专利授权量和年均气温等在多个城市群的人口流动空间网络形成中均发挥了显著作用,而在岗职工平均工资对不同城市群的...     

城市群人口流动空间网络及影响因素

选取2015—2018年11个城市群的人口流动频次数据,运用复杂网络分析和QAP(Quadratic Assignment Procedure,二次指派程序)分析方法,研究不同发展阶段城市群间以及城市群内部人口流动空间网络格局及演变,进一步分析影响因素。主要结论有：(1)城市群间人口流动空间网络呈现明显的“钻石”结构,而城市群内部表现为不同丰度的“金字塔”结构,优化提升阶段城市群是人口流动的主体区域,其城市群内部与城市群之间人口流动空间网络结构相较于其他两个阶段更复杂。(2)人口流动空间网络格局相对稳定,以“胡焕庸线”为人口流动总量的分界线,在优化提升阶段的城市群作用之下,东部城市群的人口流动总频次远大于中西部,呈现出稳定的“东密西疏”结构。(3)城市群内部人口流动空间网络均呈现小世界特性,形成明显的以相邻城市为主体的“凝聚子群”。(4)城市群人口流动空间网络影响因素存在差异,舒适度水平逐渐成为人口流动的重要驱动因子。人均绿地面积、失业保险参保人数占总人口比重、人均道路面积、人均专利授权量和年均气温等在多个城市群的人口流动空间网络形成中均发挥了显著作用,而在岗职工平均工资对不同城市群的...     

基于空间聚类方法的京津冀城市群多层级空间结构研究

在京津冀协同发展战略背景下,以建设京津冀世界级城市群为引领,遵循城市发展规律,优化城市空间布局,明确京津冀城市群等级结构及其空间特征具有重要意义。本文以京津冀城市群156个区县为研究对象,从经济中心性、交通中心性、信息中心性、人口中心性4个角度,利用4种空间聚类方法进行5个等级的聚类分析,并基于克氏中心地理论对京津冀城市群等级划分结果进行空间结构分析。结果显示,自组织特征映射神经网络算法(SOM)较适合京津冀城市群的等级划分;京津冀城市群正从以北京城区为单核心的圈层空间结构向3条带型空间结构转变,其中京津都市发展走廊发育成熟,沿海都市发展带也初具规模,而包括雄安新区在内的京石都市发展带正在孕育。     

京津冀城市群虚拟水贸易的近远程分析

虚拟水贸易能重新分配区域间的水资源。在京津冀协同发展的背景下,厘清京津冀城市群与外部的虚拟水贸易及城市群内部的虚拟水流动,有助于深入理解该地区的水资源供需现状及问题,为制定虚拟水贸易相关策略、实现区域水资源优化配置、保障区域水资源安全提供决策支持。本文基于2010年全国区域间投入产出表,测算了京津冀城市群各省（市）水足迹及与全国各省域单元的虚拟水贸易量。从近远程视角定量评估城市群地区对内、外部水资源的依赖程度,并分析虚拟水贸易的距离特征。研究发现：① 京津冀城市群各省（市）各部门用水系数显现出差异性,农业部门用水强度最高,直接用水与完全用水系数分别超过300 m ³/万元和400 m ³/万元;② 京津冀城市群内部各省（市）人均消费水足迹差异大,北京、天津、河北的人均水足迹分别为405 m ³、565 m ³、191 m ³;③ 京津冀城市群的消费水足迹遍布全国各省域单元,近程水足迹与远程水足迹分别为91.4亿m ³、198.5亿m ³,其中,近程水足迹主要来源于本省（市）,西部地区对远程水足迹的贡献最大;④ 京津冀城市群的虚拟水输入总体偏向来源于距离较近的省域单元,北京、天津、河北水足迹距离来源地的平均距离分别为1049 km、1297 km、688 km;⑤ 北京和天津为虚拟水贸易的净流入区,对外部水资源的依赖性强;河北为虚拟水贸易的净流出区,为京津冀城市群及其他地区供给水资源,虚拟水净流出进一步加剧了河北的水资源短缺。未来,受人口增长、经济发展等因素影响,京津冀城市群的水资源压力将进一步加剧,提高用水效率、升级产业结构、提倡低水足迹消费模式、实行虚拟水战略是实现京津冀城市群可持续发展的有效途径。     

中原城市群人口流动空间格局与网络结构韧性分析

针对都市圈建设发展较快与超设防事件频发现象,评估和分析城市群网络结构韧性水平对区域一体化与健康可持续发展具有重大意义。该文以中原城市群为研究区域,基于2017年“腾讯迁徙”数据构建城市网络人口流动矩阵,分析城市群内部人口流动规模与特征,并从层级性、中断场景下传输性以及脆弱性对城市网络韧性进行评价。结果表明：(1)不同时段中原城市群人口流动具有规律性,节假日期间郑州与多数城市的人口流动状况具有动态平衡性;(2)不同时段高层级人口流动网络主要呈现为以郑州为核心的发散式结构;(3)中原城市群网络层级性显著,整体表现为单核心网络,介数策略对网络的破坏性最大,拥有高介数的节点在网络中承担核心作用;(4)郑州、洛阳、周口等核心城市节点对整体网络效率影响更大,中原城市群韧性水平整体良好,具有“十”字形空间特征,但部分规划核心城市的协同发展仍有待提高,未来需完善不同等级、规模、职能的城市协同发展机制,实现城市网络韧性水平整体提升。     

中国沿海三大城市群城市空间网络拓展分析——以综合交通信息网络为例

在以“空间流”为逻辑的区域空间组织下,借由城际交通与信息网络的全面发展改变着社会经济空间结构的深度与广度,由此产生的“时空压缩”效应大幅度增强城市信息联系,促使现代城市在“空间流”的作用下不断扩展城市网络空间。针对中国在城镇化发展过程中出现的沿海三大城市群：长三角、京津冀以及珠三角城市群,对其进行城市空间网络分析,结果表明：① 公路运输、普通列车、高速列车、信息网络在一定程度上把相互连接的城市转变成为城市空间对外拓展的网络节点,拉近节点城市与周边城市的时空距离,带动城市群区域信息“网络化”结构的形成;② 长三角城市群城市空间网络主要以上海（沪）、南京（宁）核心节点城市构成,北翼网络化程度较高于南翼线性联系程度,其区域联系密度以“沪-宁”“沪-杭”沿线向两侧递减;其城市群城市网络拓展流向主要是以上海→湖州、上海→宁波、上海→泰州、南京→扬州、南京→镇江、南京→无锡、南京→苏州、南京→上海、杭州→宁波等城市流向,呈现典型多中心结构;③ 京津冀城市群城市空间网络主要以北京、天津为核心向外辐射,形成了以廊坊、沧州、承德、张家口等次级城市网络连线。其城市群城市间网络的拓展流向主要是以北京→天津、北京→石家庄、北京→秦皇岛、北京→廊坊、天津→秦皇岛、天津→石家庄等城市流向,呈现典型的双核心结构,这些城市彼此之间呈现复杂网状联系特征,其中,北京-天津-石家庄围成度中心网络的核心圈层,度中心值较低的其他10个城市节点组成外围低密度圈层;④ 珠三角城市群城市空间网络主要以广州、深圳、珠海为核心向外辐射,形成了以佛山、惠州、江门等次级城市网络连线。其城市群城市网络拓展方向主要以广州→深圳、广州→肇庆、广州→东莞、深圳→广州、深圳→东莞、珠海→东莞等城市流向。其中,广东、深圳处于网络的绝对中心位置,广东-深圳-东莞-佛山围成度中心网络的核心圈层,度中心值较低的其他5个城市节点组成外围低密度圈层,多核心网络结构特征显著。     

基于城市不透水面—人口关联的粤港澳大湾区人口密度时空分异规律与特征

城市人口数据是社会经济各领域的基础数据,高分辨率的空间化城市人口数据则对社会经济各领域的分析和研究具有重要意义。本文首先通过多源遥感技术提取空间分辨率为30 m的粤港澳大湾区2007-2015年间城市不透水面的变化,再利用Dasymetric映射方法得到30 m分辨率的网格化人口密度分布,从而分析大湾区2007-2015年间城市人口的时间和空间变化。通过Google Earth时间序列高分辨率影像采集的样本验证,粤港澳大湾区城市不透水面提取精度均在80%以上;通过统计年鉴中县级人口统计数据,分析大湾区网格化城市人口与统计数据之间的一致性,得到决定系数R²总体在0.7以上。研究表明,粤港澳大湾区城市人口具有特殊的时间和空间分异规律和特征：①大湾区内除了香港和澳门人口分布较稳定,其他城市人口都有不同程度和不同方向的扩张,其中广州、深圳、东莞的人口扩张最为明显;②大湾区城市人口空间分布具有明显的多尺度和多中心特征。总体上,大湾区人口集中在以珠江口为中心的城市群核心区内,离核心区较远的肇庆、江门、惠州人口较为稀疏,城市化程度相对较低,是支撑大湾区经济社会继续深入发展的重要区域。在核心区内,城市人口的分布则在城市尺度和城市群尺度上都体现了多中心分布特征,香港和广州都有多个城市中心,而香港、澳门、深圳、广州则是整个大湾区的4个中心。地理位置上4个中心分布在大湾区的不同地方,可以带动整个粤港澳大湾区的全面发展。研究结果可为粤港澳大湾区在社会经济各领域的分析与规划提供决策支持。     

城市群创新网络的空间演化与组织 ——以京津冀城市群为例

京津冀城市群协同发展作为国家战略,如何实现协同创新是城市群协同发展的关键。通过创新系统主体授权专利合作,研究京津冀城市群的创新联系,揭示京津冀城市群创新网络的空间组织和演化特征。结果表明:京津冀城市群创新网络经历了初级发展阶段(2000—2005年)、增强发展阶段(2005—2010年)和扩展与快速发展阶段(2010—2015年)。从空间发展角度来看,北京、天津是京津冀城市群的创新中心,在网络中具有较强的控制力与自主创新能力,京津冀城市群逐步形成"双核+多节点"的创新网络格局。围绕主要城市的创新,京津冀城市群创新网络形成一些小组团创新网络结构。     

京津冀地区人口与经济协调发展关系研究

京津冀地区是中国重要的人口集聚区和经济增长极,在京津冀协同发展的背景下研究京津冀地区人口与经济的协调发展关系,对于促进区域内经济的可持续发展具有重要意义。本文基于京津冀地区2000-2010年各区(县)和2000-2014年各城市的人口、GDP数据,运用人口—经济增长弹性、地理集中度、不一致指数、重心分析等方法探究京津冀地区人口与经济的协调发展关系,结果表明：①在总量规模上,京津冀地区整体人口增长与经济增长的协调度较高,但各城市人口增长与经济增长的协调度存在较大差异。②在空间分布上,从地理集中度来看,京津冀地区人口、经济地理集中度均呈现北部低、中南部高的分布特征,其中北京、天津经济地理集中度高于人口地理集中度,河北多数城市人口地理集中度高于经济地理集中度;从重心来看,京津冀地区整体的人口与经济重心都向东北方向移动,且经济重心的移动幅度大于人口重心,2个重心偏离距离不断加大,此外各城市的人口重心与经济重心也出现不同程度的分离。最后,提出了促进京津冀地区人口与经济协调发展的政策建议。     

新冠肺炎疫情扩散与人口流动的空间关系及对中国城市公共卫生分类治理启示

人口流动影响新冠肺炎疫情传播与风险扩散。基于百度迁徙大数据和各省市区卫生健康委员会数据，结合地理信息技术，研究了2020年1月1日至3月5日136个城市新冠肺炎疫情扩散与武汉市人口流出的空间关系及其对我国城市公共卫生治理启示。研究表明：1）中国新冠肺炎疫情扩散过程具有阶段性特征，经历了疫情发生与隐性扩散、快速扩散与暴发、扩散遏制和扩散衰减4个阶段。2）研究时间段武汉市人口主要流向湖北省境内以及周边省市和北京、上海、广州、深圳等一线城市，具有地理邻近性和倾向区域中心城市的人口流入特征。受地理距离、时间成本、社会经济联系、境外输入等因素的影响，新冠肺炎疫情空间分布的不平衡性明显，长江中游城市群、京津冀城市群、长三角城市群、粤港澳大湾区和成渝城市群成为新冠肺炎疫情集中分布的重点区域，一些重点出入境口岸城市的新冠疫情扩散风险较大。3）新冠肺炎疫情扩散与人口流出之间具有较强的正向等级相关性。两者之间的空间关系可以分为8种调控类型，近90%的城市具有人口流入多、确诊病例数高或人口流入少、确诊病例数低的特征。其中，人口流入多、确诊病例数高的城市主要集中分布在湖北省境内以及中国重点城市群的中心城市，其防控压力来自人口流入多、确诊病例数高带来的疫情扩散风险；而人口流入少、确诊病例数低的城市分布较为分散，其防控的难点在于提高防控对策的精准性。我国疫情防控取得了显著成效，但随着时间的演进全球疫情形势反弹的不确定性仍然存在，外防输入、内防反弹的压力依然很重，现阶段乃至未来一段时期，疫情防控将伴随中国经济社会发展成为新常态。建议针对8种调控类型，从人口流动、交通和资源等引导与管控方面分类提出精细化的疫情防控策略，提升城市公共卫生治理能力。     

城市群视角下中国人口分布演变特征

以“十三五”提及的19个城市群为研究对象,采用第五、第六次全国人口普查的常住人口数据,引入重心模型、空间自相关、泰尔指数等研究方法,从城市群视角分析中国人口分布的演变特征。结果表明：① 2000-2010年中国城市人口密度、自然增长率、流动人口、常住人口的空间演变与城市群的分布、发展密切关联;全国常住人口的空间分布重心朝东南方向移动;城市群是全国人口密度和人口总量增长的高值区,是人口自然增长率的低值区;全国集聚或扩散的人口流量较大的城市主要位于城市群内。② 10年间城市群内外地区的人口密度差异均呈扩大趋势,城市群的发展使人口大量流入城市群或其核心城市,城市群内的人口分布不均衡程度加剧,成为全国人口密度差异进一步扩大的主要原因。③ 中国城市群发展水平差异较大,处在不同发展水平的城市群表现出不同的人口集聚和扩散效应;处于发展水平较高的城市群主要位于东部沿海人口稠密地区,对人口有较强的吸引力,人口呈现总体集聚的特征,且逐步形成一定的等级结构。人口较稀疏的中西部地区的城市群大多仍处于发展水平较低阶段,对人口的吸引力较弱,人口呈现核心集聚边缘扩散的特征,城市体系结构尚未稳定。     

浮现中的城市群创新网络:京津冀城市间专利合作与城市群演进

创新网络是城市群建设的主要支撑。随着京津冀一体化战略的不断推进,京津冀城市群创新网络开始浮现,为京津冀世界级城市群建设奠定了基础。以京津冀13个城市在世界知识产权组织专利数据库的专利合作申请数为基础,运用社会网络分析方法构建2001—2005年、2006—2010年和2011—2015年3个阶段的京津冀城市群创新网络,对比京津冀和长三角城市群创新网络的点度中心度、中间中心度、接近中心度以及网络密度等指标,以考察京津冀城市群网络结构及其演进过程。研究表明:(1)京津冀城市群创新网络已经逐步形成;(2)北京处于创新网络核心地位;(3)京津冀城市群创新网络密度不高,仍在发育中。     

中国城市群人口流动问题探析——以沿海三大城市群为例

新型城镇化下着重以人为本的城市现代化建设,以沿海城市群为代表的三大核心城市群正在成为形成具有中国特色的区域发展模式与空间组合新模式。对沿海三大城市群城镇化过程中人口吸纳与流动过程的研究表明：① 城市群经济聚集的核心区域,人口聚集程度紧密且人口空间结构的集中化特征明显;② 城市群对流动人口吸纳能力不断增强,吸纳能力与城市群级别成正比;③ 在城市群区内人口流动结构的固定化方面,东部沿海城市是流动人口的首选区域,由西部向东部人口流入的趋势日益明显,人口流动将相对固定化,成为城镇人口的主要来源。这就需加强对城市群区内各大城市发展功能的深刻认识,并加强建设综合性城市管理数据库,分析城市群之间的内部联系及其城镇人口的合理安排,劳动力的地域分工与城市之间产业链的协作关系,以期达到更深刻的探索中国城市群的总体发育趋势的远大目标。     

京津冀城市群创业风险投资的时空分布特征及影响机制

创业风险投资是京津冀城市群一体化协同创新进程中的重要驱动力。本文利用社会网络分析方法分析了京津冀城市群创业风险投资的时空分布特征,在此基础上利用引力模型和计量分析模型揭示京津冀城市群创业风险投资时空分布的影响机制。主要结论为：京津冀城市群的创业风险投资网络在总额方面具有一定的周期波动性,其时空分布的不均衡性缓慢降低,创业风险投资的三中心(北京、天津和唐山)对周边城市具有一定的带动作用;创业风险投资在城市间的流动呈现出一定的网络性,但是发育缓慢,具有很强的向心性;创业风险投资对创业项目不同阶段的投资从偏重创业后期逐步趋向各阶段均衡发展;信息基础设施发展水平和经济发展水平与创业风险投资之间具有较强的正相关作用;金融环境、服务业发展水平相对滞后,对创新创业成果的转化和资金吸引能力较弱。     

基于重心-GTWR模型的京津冀城市群城镇扩展格局与驱动力多维解析

城镇用地扩展格局及驱动力研究对城市群发展规划与决策具有重要意义。以京津冀地区为例,基于城镇用地扩展强度指数、城镇用地扩展差异指数、分形维数、土地城镇化率和重心转移模型,多维解析了城市群城镇用地扩展格局特征,并耦合重心转移模型和时空地理加权回归（GTWR）模型构建重心-GTWR模型,在对空间格局进行长时间序列多维度指标分析的基础上,运用该模型依序对其特征进行驱动力解读,进而总结凝练京津冀区域发展的主导模式与城市核心驱动力。主要结论为：① 1990-2015年,京津冀城市群城镇用地扩展强度呈现“下降-上升-下降”的趋势,高峰时期在2005-2010年,在2005年之前高速发展城市集中在北京、天津、保定和廊坊,2005年之后集中在邢台和邯郸;② 城市群城镇用地重心虽呈现出发散态势,但城市之间的局部相互作用力逐渐增强,城镇用地扩展驱动力表现出空间溢出特征;③ 京津冀城市群空间发展模式由以北京和天津为中心的双核发展模式向多核发展模式转变,并出现北部资源运输核心、中部经济发展核心和南部投资发展核心三大功能核心组团,城市群趋向于多核功能协同发展模式;④ 重心-GTWR模型结合了时空非平稳性和城市空间相互作用,将城市群城镇用地扩展作为一个时空变化系统进行分析,经验证,该模型在城镇用地扩展格局驱动力分析研究中具有可行性。     

中国城市间人口流动空间格局的网络分析——以国庆-中秋长假和腾讯迁徙数据为例

“腾讯迁徙”大数据基于位置服务,实时、动态、完整、系统地描述了用户日常出行活动的轨迹。通过采集“腾讯迁徙”数据平台中2017年国庆-中秋长假期间国内299个城市之间的逐日人口流动数据,分“出行期、旅途期、返程期”3个时间段,利用复杂网络分析方法,从人口流动集散层级、集散网络体系的分层集聚、人口流动空间格局、网络空间特征等角度分析各时间段城市间的人口流动特征与空间格局。结果表明,腾讯迁徙大数据直观地揭示了国庆-中秋期间中国各地级城市间人口的迁移规律,3个时段人口的净流入均呈现十字形骨架支撑的菱形分布,人流集散中心主要集中在京津冀、长三角、珠三角和成渝四大城市群,与城市等级有较强的一致性。人口流动集散体系呈明显的分层集聚,城市行政级别的高低与人口流动影响力存在一定的正相关关系,大部分城市人口流动处于“相对平衡”状态。人口流动空间格局呈现出明显的核心-边缘结构,大理-鹤岗一线是人口流动强度空间分布的显著分界线,以此线为界,城市网络呈现东密西疏的分布特征和东部并联、西部串联的网络关联特征。人口流动网络总体表现出“小世界”网络特征,局部具有较明显的“社区”结构特征,聚为2个国家级、2个区域级和3个地区级社区。