中国省际高技能人才迁移的时空演化机制

高技能人才迁移是推进新型城镇化建设的重要议题,也是影响地区创新产出和高质量发展的关键要素。针对人才迁移数据中蕴含的零膨胀和网络自相关特性,本文将特征向量空间滤波（ESF）技术和“两阶段”Hurdle模型结合,构建空间Hurdle引力模型,结合2000—2015年中国省际高技能人才迁移面板数据,研究人才迁移的时空演化格局和驱动机制。研究结论显示：① 2000—2015年人才迁移的跨省迁移比例先升后降;人才迁移表征出集聚格局,维系了其空间分布的不均衡性;随时间推移,人才迁移格局呈现分散趋势,人才空间分布集聚性下降;人才迁移和空间分布均呈现出持续显著的网络与空间自相关性特征。② 引力因素（人口规模、空间距离）、地区经济和科技发展水平（工资、科教投入）、自然舒适度（平均温差、空气质量）、城市舒适度（医疗及教育公共服务、城市绿化）以及其他因素（社会网络、生活成本、人口密度）共同驱动了跨世纪以来中国省际人才迁移过程。③ 人才迁移可被看作一个“两阶段”过程,影响其迁移概率和迁移规模的因素呈现一定差异。④ 经济增速、科教投入、自然舒适度和基础公共服务对人才迁移的影响随时间增强,而工资和城市绿化的影响随时间减弱。本文的研究结论为地区人才治理及实现地区均衡发展提供政策参考。     

2000—2015年中国高学历人才分布格局及其影响机制

基于2000年、2010年中国人口普查分地级及以上行政区数据和2015年中国各省份1%人口抽样调查数据,采用变异系数、泰尔系数、基尼系数测度中国高学历人才比重分布的空间不均衡程度,并采用面板数据Tobit随机效应模型,识别影响高学历人才比重空间分布的主要因素。结果表明:①中国的人才比重分布表现出极大的不均衡性,人才比重的高低与城市等级密切相关,主要表现在直辖市、省会城市、计划单列市等行政区吸引了大量人才,而普通地级城市人才比重相对较低;②10 a间人才比重的变异系数、基尼指数和泰尔指数均有所下降,表明人才比重分布的空间不均衡程度有所下降;③平均工资水平、生活成本、城市等级、每万人高校在校学生数、每万人医院卫生院床位数、人均科学事业、教育事业经费与人才比重呈正相关,中学生师比、万人互联网用户数与人才比重呈负相关,失业率、单位面积二氧化硫排放量、绿地率对人才比重没有影响。     

中国高学历人才的空间演化特征及驱动因素

人才是推动地区创新发展的核心动力,也是未来城市竞争的关键.基于第六次全国人口普查和2015年全国1％人口抽样调查数据,运用集聚度、基尼系数等空间统计分析以及负二项回归模型方法,对2010-2015年中国城市高学历人才的空间演化特征及驱动因素展开研究.结果发现:①人才呈现出高度集中且不平衡的空间分布格局,但不平衡的趋势有...     

2000—2020年中国省际人口迁移格局的演化特征及影响因素

准确认识和把握21世纪前20年中国人口迁移的地理格局和影响因素,是推动新型城镇化建设及区域均衡发展的关键科学问题。借助特征向量空间滤波泊松伪最大似然估计（ESF PPML）引力模型,基于第六次和第七次全国人口普查数据、2005年和2015年全国1%人口抽样调查数据,研究了2000—2020年中国省际人口迁移的时空演化特征及影响因素。主要结论为：① 2000—2020年间人口迁移格局总体稳定,具有较强的不平衡性和网络溢出效应,大量人口从中部、西部、东北地区迁移至东部地区;② 人口迁移格局稳中有变,不平衡程度和空间集聚程度逐渐减弱,人口迁移和人口分布显现出南北分异趋势,东北地区人口迁出强度不断增强; ③ 传统引力模型因素（人口规模、地理距离）、地区社会经济发展因素（工资差异、科技教育投入占比、医疗水平）、社会网络因素、环境舒适度（PM_2.5浓度）以及生活成本（住宅价格占比）共同影响人口迁移格局;④ 区域经济差异对省际人口迁移的影响作用逐步弱化,人口迁移逐渐转变为对工资收入、高质量公共服务、环境舒适度等多因素考虑的决策过程,生活成本逐渐对人口迁移产生显著影响。     

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。     

城市更新背景下大都市区餐饮业空间格局演化——上海市案例研究

大都市是区域发展的引擎,大都市产业布局是相关研究的重点领域。随着城市化发展,大都市区正在通过多种方式进行更新,从而促使都市空间和产业格局不断优化。通过近二十年来上海市餐饮业空间数据分析,研究城市更新背景下大都市区餐饮业空间格局演化特征,分析影响因素,揭示影响关系。① 近二十年来,餐饮业总体分布格局由“一轴双核两片多点集中”的初始形态,逐步演化为“三核四轴四片多点集聚”的现状格局,餐饮业分布逐渐从“内环-中环-外环”向外扩散,呈现多方向多轴线、区轴连面的演化趋势。② 不同类型餐饮业分布与演化特征差异明显,地方菜以老城区布局为主,并向商业街区、金贸区、大学城等区域集聚演化明显;国际餐饮围绕历史租界街区布局,并向城市副中心、旅游吸引物区域集聚演化;休闲餐饮趋于城市公园、景区景点和科教中心周边集中分布。③ 餐饮业整体呈现“中度集聚-中高集聚-高高集聚”的集聚演化特征,休闲餐饮、国际餐饮的集聚演化更加显著;地理空间上餐饮业由市中心向城市东西向演化明显。④ 人口密度、经济发展、交通条件以及旅游格局是影响餐饮业空间格局形成与演化的基础性因素;城市更新引发的公共服务与旅游空间变迁,是不同类型餐饮业格局演化的主导性因素。⑤ 城市更新改变了都市区发展肌理,促进了区域空间的结构性变化,推动了发展要素与环境变迁,不同类型餐饮业依据市场定位与选址偏好,在地理空间上随之快速响应,推动了大都市餐饮业分布格局演化与更替。鉴于餐饮业对城市旅游产业的重要支撑作用,研究可为大都市旅游空间格局优化以及城市旅游可持续发展提供理论和实践指导。     

中国省际人口空间格局演化的分析方法与实证

中国正在经历着史无前例的城镇化过程,2011年全国城镇人口已达6.91亿人,城镇化率攀升至51.27%。按2030年城镇化水平到70%计算,还将有接近3亿人口从农村流动至城市。与此同时,由于总生育率受社会经济发展水平、生态环境以及社会思潮的共同作用,人口自然增长率正在减少,“单独二胎”政策即是国家对人口发展战略的重大战略调整。由此可见,对正处在城镇化、工业化和全球化加速推进的中国而言,人口自然增长与空间迁移正在且必将持续重塑人口空间格局,因而科学地认识中国人口自然增长和空间迁移的区域差异、准确地把握人口空间格局及其演化趋势,对于科学编制城镇化发展、土地利用、生态环境保护等各类空间规划和制订流动人口、区域协作等各项空间管理政策具有重要意义。本文构建了一种全新的自上而下的人口预测方法,考虑人口自然增长和空间迁移两种影响因素,着重对一级单元 (全国) 和次级单元 (省级) 在2010-2050年间的人口总量进行预测,并进一步研判我国人口空间格局的发展情景和演化特征：从各省人口密度变化来看,中国人口空间分布密度继续保持了东部高、中部次之、东北再次、西部最低的总体格局。东部省份中上海、北京、天津及江苏的人口密度始终保持在一至四位,最末三位依次是新疆、青海和西藏。根据本文提出的省际人口变化强度及其主导类型的测算指标和量化结果,可将中国划分为人口快速变化区 (净迁入主导型、净迁出主导型、自然增长主导型)、人口低速变化区 (净迁入型、净迁出型) 以及人口平稳区。净迁入主导型人口快速变化区将吸纳99%的未来新增流动人口,其中上海、北京、浙江至2030年时人口密度达到顶峰,而广东的人口密度持续增加到2035年;净迁出主导型人口快速变化区,包括河南、安徽、重庆、湖北,75%的新增流动人口将由此类型区域迁出;辽宁和山东同属于自然增长主导型人口快速变化区,其新增流动人口比重极小,由人口自然增长变化主导区域的人口快速变化态势。在低速变化区中,除福建和海南作为少有的流动人口净迁入型省份,其余省份人口密度不断降低则缘于大量的劳动力输出和逐渐走低的生育率;大部西北和西南省份属于人口平稳区,其人口密度呈现出稳中有减的态势,人口密度平均值大多在100人/km²以下。     

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。     

中国港口分布格局的演化与发展机理

长时间序列的港口分布格局的演化规律, 一直是国内外交通地理学有待解决的问题, 而考察港口体系的长期演变规律, 有助于对目前港口体系发展阶段的判断, 并为未来优化提供科学支撑。基于国内外港口体系研究现状的评述, 本文从内河和沿海两个方面, 对秦汉时期以来中国港口分布格局的发展过程与空间特征进行系统解析, 认为存在秦汉至南北朝、隋唐至南宋、元朝至明中叶、明中叶至鸦片战争、鸦片战争至1949 年和1949 年至今等六个阶段, 各阶段呈现不同的分布特征。并且, 本文从产业布局、政治经济空间关系、大宗物资运 输、国际贸易、外来势力和现代交通等多角度出发, 深入分析了中国港口分布格局演化的基本机理。同时, 本文从空间格局演化轨迹、首要港口变迁、驱动机制、港口体系开放性、港口区位和发展阶段等角度, 系统总结了中国港口分布格局的基本发展规律。     

1995-2015年中国省际人口迁移网络的演化特征——基于异质性劳动力视角

自户籍制度放宽以来,中国经历了大规模的人口迁移.其中,异质性劳动力(高技能劳动力、普通劳动力)在迁移过程中表征出不同的空间格局和网络组织特征,对地区经济发展产生各异的影响.本研究基于人口普查和抽样调查微观抽样数据,使用复杂网络理论对1995-2015年中国异质性劳动力迁移的时空格局和网络演化展开分析,并分析了格局背后的...     

1985-2015年中国省际人口迁移网络特征

随着中国城市经济的发展以及城镇化的快速推进,人口迁移的空间格局发生了重大变化。本文基于1985-2015年全国省际人口迁移矩阵数据,运用社会网络分析方法,探讨中国省际人口迁移网络的整体特征以及每个节点在网络中的地位作用。研究结论为：①省际人口迁移网络密度经历了1985-2000年的缓慢下降、2000-2015年持续上升的过程,与西北、西南和中部主要人口迁出地向东部经济发达地区的集中性迁移成为发展主流密切相关。②人口迁移网络的内向中心势明显大于外向中心势,说明人口迁入地相对集中,人口迁出地相对分散。③省际人口迁移网络可分为东北—华北人口联动区、中原—长三角人口联动区、中南—华南人口联动区、西南人口联动区、西北人口联动区5个子群。其中,中原—长三角人口联动区是群内和群间联系最紧密的区域;中南—华南人口联动区是全国人口累计迁移量最高的区域;东北—华北人口联动区内部联系较强,对外仅与西北人口联动区联系较强。④基于中心性分析以及核心—边缘结构划分,各省(市、区)对于人口迁移网络的贡献意义不同,广东、北京具有全局控制意义,江苏、陕西、四川、浙江基本处于核心节点序列,上海、天津、内蒙古、福建核心作用逐渐增强,河南、湖北、河北、新疆核心作用出现下降,全国人口迁移路径总体向北偏移。     

Spatial-temporal patterns of China’s interprovincial migration, 1985-2010

Migration plays an increasing role in China's economy since mobility rose and economic restructuring has proceeded during the last three decades. Given the background of most studies focusing on migration in a particular period, there is a critical need to analyze the spatial-temporal patterns of migration. Using bicomponent trend mapping technique and interprovincial migration data during the periods 1985-1990, 1990-1995, 1995-2000, 2000-2005, and 2005-2010 we analyze net-, in-, out-migration intensity, and their changes over time in this study. Strong spatial variations in migration intensity were found in China's interprovincial migration, and substantial increase in migration intensity was also detected in eastern China during 1985-2010. Eight key destinations are mostly located within the three rapidly growing economic zones of eastern China (Pearl River Delta, Yangtze River Delta and Beijing-Tianjin-Hebei Metropolitan Region), and they are classified into three types: mature, emerging, and fluctuant origins, while most key origins are relatively undeveloped central and western provinces, which are exactly in accordance with China's economic development patterns. The results of bicomponent trend mapping indicate that, in a sense, the migration in the south was more active than the north over the last three decades. The result shows the new changing features of spatial-temporal patterns of China's interprovincial migration that Fan and Chen did not find out in their research. A series of social-economic changes including rural transformation, balanced regional development, and labor market changes should be paid more attention to explore China's future interprovincial migration.     

基于空间滤波方法的中国省际人口迁移驱动因素

人口迁移数据中往往存在较强的网络自相关性,以往基于最小二乘估计的重力模型与迁移数据的拟合度较低,而改进后的泊松重力模型仍存在过度离散的缺陷,以上问题均导致既有人口迁移模型中的估计偏差。本文构建了特征向量空间滤波（ESF）负二项重力模型,基于2015年全国1%人口抽样调查数据,研究2010-2015年中国省际人口迁移的驱动因素。结果表明：① 省际人口迁移流间存在显著的空间溢出效应,ESF能有效地提取数据中的网络自相关性以降低模型的估计偏差,排序在前1.4%的特征向量即可提取较强的网络自相关信息。② 省际人口迁移流之间存在明显的过度离散现象,考虑到数据离散的负二项重力模型更适用于人口迁移驱动因素的估计。③ 网络自相关性会导致模型对距离相关变量估计的上偏与大部分非距离变量估计的下偏,修正后的模型揭示出以下驱动因素：区域人口特征、社会网络、经济发展、教育水平等因素是引发省际人口迁移的重要原因,而居住环境与公路网络等因素也逐渐成为影响人口迁移重要的“拉力”因素。④ 与既有研究相比,社会网络因素(迁移存量、流动链指数)对人口迁移的影响日益增强,而空间距离对人口迁移的影响进一步呈现弱化趋势。     

中国边境地区的城镇化格局及其驱动力

边境地区是内陆对外开放重要门户,也是全面建成小康社会、优化城镇空间格局的重要组成。本文深入分析2000—2015年中国134个边境县域的城镇化发展格局,基于边境地区城镇化特征构建驱动力体系,并运用地理探测器探析边境地区城镇化驱动机制。研究发现:① 2000—2015年边境地区城镇化水平长期低于全国平均水平且差距不断拉大,面临城镇化发展滞后、动力不足的困境。② 同期,西北、西南边境的城镇化水平偏低、但增速较快;西藏边境的城镇化水平最低、增速平缓;东北、北部边境的城镇化水平稍高、但城镇化速度缓慢甚至停滞。③ 交通力和产业力对边境地区城镇化贡献最大,市场力作用较小,各种驱动力之间存在明显的相互加强作用。④ 西北、西南边境分别形成了以产业力和交通力、市场力和行政力为主要驱动力的城镇化发展机制;西藏边境的自然、社会、经济条件薄弱,尚未形成具有较强贡献作用的城镇化驱动力;东北、北部边境的交通力对城镇化贡献较大,与市场、产业的交互增强效果明显。     

中国边境地区城镇化时空格局及其驱动力

Border area is not only an important gateway for inland opening-up,but also an important part of completing the building of a moderately prosperous society and optimizing national urban spatial pattern in China.Due to the location,natural resources endowment,and traffic accessibility,the urbanization speed is relatively slow in border areas.Therefore,it is a special area that needs to pay close attention to,especially under the background of the Belt and Road Initiative and China's regional coordinated development program.Based on the county-level data from 2000 to 2015,this paper tries to analyze the spatio-temporal pattern of urbanization in 134 border counties,and applies geographical detector method to study the driving forces of urbanization in border areas.Conclusions are as follows:(1)From 2000 to 2015,urbanization rate in border areas has been lower than the national average,and the gap has been widening.Some border counties in southern Xinjiang,Tibet,northeast of Inner Mongolia,and Yunnan,are even facing the problem of population loss.(2)In the same period,urbanization rate in the northwestern and southwestern border is low,while their urbanization rate grows relatively faster comparing with other border counties;urbanization rate in Tibet border is the lowest and grows relatively slowly;urbanization rate in the northeastern and northern border is slightly higher,but it grows slowly or even stagnates.(3)Transportation and industry are the important driving forces of urbanization in border areas,while the driving forces of market is relatively weak.And there are obvious mutual reinforcements among the driving forces,while the effort and explanatory power of resource force increases obviously after interaction.(4)Urbanization rate in the northwestern and southwestern border areas grows relatively fast,with industrial force and transportation force,market force and administrative force as the main driving forces respectively.Tibet border area has the lowest urbanization rate and growth rate,as the driving force of urbanization with strong contribution has not yet formed in Tibet.In the northeastern and northern border areas,the contribution of transportation force to urbanization is greater than other forces,and its interaction with market and industry has obvious effects.     

深圳市近20年城市景观格局演变及其驱动因素

基于深圳市1996—2015年土地利用数据,利用景观指数、景观转移矩阵和景观扩张指数等方法探究了深圳市近20年景观格局时空变化、主要景观类型转移和建筑用地扩张模式,最后使用Binary Logit模型考察了市级和区级建筑用地景观扩张的主要驱动因素。结果表明：① 1996—2015年,深圳市建筑用地景观优势性逐步增强,面积增加15.81%,以蔓延式（61.9%）和填充式（36.27%）扩张为主;② 1996—2006年为城市化快速扩张期,建筑用地扩张呈集中开发形态,景观多样性和均匀性增加,城市扩张中心略微向北部和东部移动,2006—2015为城市化低速过渡期,景观破碎化加剧,城市扩张重心向北部和西部偏移;③ 在市级尺度上,GDP密度和人口密度对建筑用地景观扩张有显著正影响,生态控制线、高程、坡度和至道路的距离有着显著负影响。每单位生态控制线范围、坡度的增加分别将使建筑用地景观扩张的机会比率将平均减少到原来0.8168倍、0.8841倍。各驱动因素表现出区域和尺度差异性,GDP对宝安区、南山区和坪山区,人口增长对宝安区、龙华区,以及交通可达性对大鹏新区、龙岗区驱动分别最为突出。研究结果可以为中国城市快速扩张过程中的景观格局变化提供科学实践。     

1995—2015年中国人口迁移的时空变化特征

本文利用人口普查数据,估算了1995—2015年中国地（市）间人口O-D迁移流和迁移率,结合GIS空间分析和社会网络分析方法,揭示了20年间中国人口迁移的时空变化特征。研究发现：① 中国人口迁移由相对不活跃、局部地区参与的“低活性时代”,逐步走向相对活跃、绝大多数地区参与的“高活性时代”。② 人口迁移地域类型的时空演化过程呈现出各活跃型地（市）不断扩散,而非活跃型地（市）大幅缩减的特点。③ 人口迁移网络以“胡焕庸线”为界,东、西两侧迁移流“东密西疏”且差异悬殊,这一空间格局具有很强的稳定性和顽健性。④ 在人口省内迁移持续增强,以及跨省迁移中沿海三大城市群吸引力的“此消彼长”和西南地区吸引力不断增强的背景下,东中西部地区的人口迁移流场结构表现为：沿海地区主要城市群内部分化和影响范围减弱,中部地区（除湖北省）未能演化出以省为单元的独立社区,西部地区则是西北相对稳定而西南持续变动。     

The spatial patterns and determinants of internal migration of older adults in China from 1995 to 2015

Although China was one of the countries with the fastest-growing aging population in the world, limited scholarly attention has been paid to migration among older adults in China. The full picture of their migration in the entire country over time remains unknown. This study examines the spatial patterns of older interprovincial migration flows and their drivers in China over the period 1995 to 2015, using four waves of census data and intercensal population sample survey data. Results from eigenvector spatial filtering negative binomial regressions indicate that older adults tend to migrate away from low cost-of-living rural areas to high cost-of-living urban and rural areas, moving away from areas with extreme temperature differences. The location of their grandchildren is among the most important attractions. Our findings suggest that family-oriented migration is more common than amenity-led migration among retired Chinese older adults, and the cost-of-living is an indicator of economic opportunities for adult children and the quality of senior care services.