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...     

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。     

1985-2010年中国省际人口迁移时空格局特征

改革开放以来,伴随着快速城镇化进程的推进以及20世纪80年代户籍制度出现松动,大规模跨区域的人口迁移流动已呈现不可阻挡之势,人口迁移时空格局亦发生着剧烈的变化。目前大多数相关研究只关注某一特定时期的人口迁移,故而人口迁移的时空格局分析显得尤其重要。使用双组分趋势制图法和1985-1990年、1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年以及2005-2010年五个时期的人口迁移数据,分析人口迁入、迁出和净迁移的强度及其变化特征。在研究时期内,中国省际人口迁移表现出强烈的空间差异,迁移强度也有大幅的增加。八个主要人口迁入地全部位于东部三个经济快速增长的发展区域(珠江三角洲、长江三角洲和京津冀都市圈)内,而主要的人口来源地都是相对欠发达的中西部省份,这和全国经济发展空间格局完全吻合。双组分趋势地图结果显示南方省份的人口迁移强度及变化趋势都强于北方省份,因此从某种意义上说,在1985-2010年间,南方省份的人口迁移较北方省份更活跃,这可能主要受到南北方自然地理环境以及文化差异的影响。人口迁移时空格局分析结果表明,中国的人口迁移规律正在逐渐形成新特色,东部和西部地区之间的人口流动主要是受到经济因素和区域发展差异的影响,而南方和北方地区的人口迁移活跃程度则主要是由自然地理环境以及文化差异所致。     

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。     

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。     

基于社会网络分析的长三角地区人口迁移及演化

在当今全球化与地方化、区域化的背景下,物质和能量在各节点间的高速流动促进了城市网络的形成并成为一种新的区域组织模式和空间结构,尤其是对区域一体化高度发达的区域产生了深刻影响。以长江三角洲地区为例,从人口迁移的网络空间入手,从网络密度、中心势等角度对1982-2010年长三角地区人口网络的演变进行研究。结果表明：整体上人口迁移网络日趋成熟,但空间分布不均衡;人口迁移主要流向上海、杭州、南京、宁波和苏锡常等核心城市,同时这些城市的人口外迁现象逐渐显现;以无锡、苏州、杭州之间人口迁移联系为主体的省际间人口流动行为增多,空间上具有等级扩散的特征;不同空间尺度的网络结构相互嵌套,在地方尺度下形成了江苏以邻域渗透为主和浙江的等级辐合两种网络结构。最后从就业机会、收入水平、产业结构、迁移成本等方面分析了人口迁移网络的演化历经均质离散-单核心集聚-多核心等级网络-链式空间网络四个阶段的成因。     

中国省际人口迁移的多边效应机制分析

区际人口迁移不仅与迁出地和目的地的要素特征以及距离有关,而且还受到周边迁移流的影响.基于网络自相关理论,利用"六普"省际人口迁移数据和相关统计资料,在重力模型的基础上考虑迁移流之间可能存在的几种空间依赖形式,构建中国省际迁移流的空间OD模型,初步揭示区域经济社会等因素及其空间溢出效应对省际人口迁移的影响,并就区域要素变化对整个省际人口迁移系统产生的"连锁反应"进行了模拟.结果表明:① 中国省际迁移流之间存在显著的网络自相关效应.目的地和迁出地的自相关效应皆为正,导致迁入和迁出流的空间效仿行为;迁出地和目的地周边则出现负的自相关效应,导致迁移流的空间竞争行为;② 区域经济社会等因素通过网络空间关系对周边地区产生的多边溢出效应导致迁移流在空间上集聚.其中,距离衰减效应位居各要素之首,其溢出效应进一步加剧距离的摩擦作用;对目的地而言,区域工资水平和迁移存量超过GDP的影响并产生正的溢出效应,促进周边地区吸引更多的外来人口;对迁出地而言,人口规模和迁移存量产生正的溢出效应,推动周边地区人口外迁;③ 区域要素变化潜在地对整个省际人口迁移系统产生一系列"连锁反应",震荡中心及其周边区域的迁移流波动较大.江苏省GDP增长5%的模拟结果表明,江苏迁往全国其他省份的人口数量都有不同程度地减少,而其他省份入迁人口均有所增加.相对而言,江苏周边省份的迁入或迁出流受到的波动较大,偏远省份波及较小,这是传统的重力模型所无法解释的.     

1998—2016年中国省际网络联系结构特征

基于中国省级行政区之间铁路货流数据（不含港澳台）,采用社会网络分析及GIS空间分析等对1998—2016年中国省际网络联系结构特征进行分析。结果表明：① 1998—2016年中国铁路货流网络密度呈先增长后下降的趋势;② 中部地区和环渤海经济圈的省份在铁路货流网络中货运量处于领先地位,沿海省份之间铁路货运联系减弱;③ 山西和内蒙古在铁路货流网络中占有重要地位,而海南、西藏则在铁路货流网络中处于边缘地位;④ 广东密切联系华中地区和西南地区,西北省份相互联系及对外联系都较弱;⑤ 铁路货流网络中地域邻近性与经济联系很大程度上决定了凝聚子群的构成,随着中国经济发展和铁路货运的不断变化,铁路货流网络的凝聚子群增多,规模变小。     

基于社会网络分析的长三角地区人口迁移及演化简

在当今全球化与地方化、区域化的背景下,物质和能量在各节点间的高速流动促进了城市网络的形成并成为一种新的区域组织模式和空间结构,尤其是对区域一体化高度发达的区域产生了深刻影响。以长江三角洲地区为例,从人口迁移的网络空间入手,从网络密度、中心势等角度对1982-2010年长三角地区人口网络的演变进行研究。结果表明：整体上人口迁移网络日趋成熟,但空间分布不均衡;人口迁移主要流向上海、杭州、南京、宁波和苏锡常等核心城市,同时这些城市的人口外迁现象逐渐显现;以无锡、苏州、杭州之间人口迁移联系为主体的省际间人口流动行为增多,空间上具有等级扩散的特征;不同空间尺度的网络结构相互嵌套,在地方尺度下形成了江苏以邻域渗透为主和浙江的等级辐合两种网络结构。最后从就业机会、收入水平、产业结构、迁移成本等方面分析了人口迁移网络的演化历经均质离散—单核心集聚—多核心等级网络—链式空间网络四个阶段的成因。     

不确定性视角下的中国省际人口迁移机制分析

人口迁移过程具有内在的不确定性。贝叶斯模型平均方法（BMA）为不确定性问题提供了行之有效的解决方案。然而,当前该方法多用于线性回归模型在变量选择时出现的模型不确定性问题,很少用于空间建模。本文以2010—2015年中国省际人口迁移流为例,将BMA方法应用于空间OD模型,在考虑网络空间结构的基础上选取迁出地和迁入地各7个解释变量及距离因素,利用马尔可夫链—蒙特卡罗模型综合方法（MC³）进行模型抽样,以后验模型概率为权重计算相应变量的迁出地、迁入地和网络效应等,定量分析不确定性背景下省际人口迁移影响因素和空间机制。结果表明：① BMA模型估计结果更为稳健可靠。与单一模型相比,BMA中变量效应估计的90%可信区间明显缩小,不确定性程度显著降低,结果更为精确;② 区域经济社会发展对省际迁移至关重要。经模型空间抽样后,迁出地人口规模和GDP、迁入地教育水平和迁移存量等的变量后验包含概率大于90%;③ 网络效应在省际迁移过程中不可忽视。所有变量的网络效应占总体效应的40%以上,其中工资、城镇化率、教育和迁移存量等的网络效应（绝对值）大于各自的迁出地和迁入地效应;④ 若不考虑迁移建模中的不确定性,绝大多数区域经济社会变量对省际迁移的影响会被高估。     

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.     

2000—2015年中国高学历人才省际迁移的演化格局及影响机理

经济快速增长和社会转型促使中国人才迁移的地理景观正涌现出一些新特征和新趋势。利用中国2005年、2010年和2015年千分之一人口抽样调查微观数据,揭示2000—2005年、2005—2010年和2010—2015年全国高学历人才省际迁移格局的演化趋势,选用零膨胀负二项回归模型解释高学历人才省际迁移格局的演化机理。结果发现：① 中国高学历人才跨省流动性呈先增后减的演化趋势,人才省际迁移规模的空间分布开始趋于均衡化。② 东部发达省市人才净流入活跃,中部、东北和河北等地区人才净迁出活跃,2010年后发达地区的人才高强度净流入及欠发达地区的人才高强度净流失问题均开始缓解。③ 高学历人才由中西部流动至东部地区的主要迁移模式比较稳定,但东部向中西部地区的高学历人才迁移规模持续上升。④ 从影响因素的演化趋势上看,全国人才省际迁移主要为经济驱动型,但收入在人才迁移决策中的重要性开始减弱,产业转型、购房成本、教育服务舒适性及气候舒适性对人才跨省流动性的影响开始增强。⑤ 全国人才跨省流动性的演化机制具有一定的阶段分异性,前期,城镇居民收入差距的扩大是人才跨省流动性升高的主要动因;之后人才跨省流动性的减弱主要受城镇居民收入差距的缩小、发达地区过高的购房成本及小学教育服务设施短缺等因素影响。     

中国春运人口省际流动的时空与结构特征

本文通过构建人口省际流动的关系矩阵,透视2015年中国春节期间人口省际流动的动态过程、网络特征,并对各省人口流入、流出的规模差异进行测度。研究结论如下：①春节前后中国各省每日人口净流入人次存在显著的规律性特征,2月13-17日和2月25日-3月1日为各省节前返乡流和节后返工流期间人口净流入、流出峰值时段,可作为基于春运研究中国人口省际流动的重要依据;②识别了14个人口净流入省、17个人口净流出省,净流入位序前六省和后八省分别吸纳和提供了全国9成人口的集聚与扩散。人口主要流入省的沿海绵延和主要流出省的中部“人口塌陷”共同构成了双纵格局;③各省流出首位流的指向特征显著,南方人口流出省的流出指向存在共性,京津、长三角、珠三角地区的人口集聚路径存在差异。④移动数据为发掘人口流动过程中蕴含的丰富信息提供了平台,基于节后、节前净流入值差值的方法可以有效识别中国人口流动的规模差异、属性特征。通过与以往研究对比,证实了移动数据与基于人口普查数据研究的诸多结论相似性。     

1990—2015年亚洲内部人口迁移格局及影响因素

把握亚洲内部跨国/地区人口迁移规律,有助于新时期中国制定合理的国际移民政策,推动“一带一路”倡议迈向高质量发展。本文基于1990—2015年国际双边移民流量数据,运用社会网络分析和空间滤波面板负二项引力模型,阐明亚洲内部跨国/地区人口迁移的时空格局与驱动因素。研究发现：① 1990—2000年亚洲主要迁移流集中在西亚、南亚和东南亚各区域内部,且大多发生在邻国之间,2000—2015年出现多条横跨上述三大区域的大规模迁移流;② 人口迁移网络强度相对较低,联系紧密程度先升后降;③ 政治不稳定与战乱冲突是人口迁移的重要推动力,经济发展水平差异和国民收入差异是重要驱动力,多维邻近因素（经济邻近和文化邻近）也起到一定的推动作用;④ 25年间,经济差异的影响先增后减;政治不稳定一直是人口迁移的主要影响因素,且对人口迁出的影响更大;进出口贸易发展在部分时期积极促进人口流动,留学吸引力影响呈波动趋势;⑤ 非经济和结构性力量在亚洲内部跨国/地区人口迁移过程中起到决定性作用。     

基于腾讯迁徙大数据的中国城市网络研究

随着经济全球化和区域一体化的快速发展,城市间的交流日益密切,要素的流动性和互赖性促进了城市网络的形成,并成为一种新的区域组织模式和空间结构.本文基于2018年腾讯人口迁徙数据,构建了372×372关系数据矩阵,并从不同交通方式出发,系统刻画了中国城市网络格局.研究表明:①网络关联度高的城市主要集中在胡焕庸线以东区域,尤...     

高铁流视角下的中国县域网络结构特征与演化研究

高铁通过改变城市间的连接性和联系强度来影响城市网络的结构、功能和关系。随着中国高铁网络的延伸与升级,基于高铁流来认识和解构城市网络成为了重要的途径之一。论文从高铁流出发,借助2008—2018年高铁客运班次数据和社会网络分析方法,对中国县域网络结构特征和演化进程进行分析。结果表明：① 高铁网络密度逐年提高。东中部地区的中心度值较高,枢纽地位明显,多条高铁干线的核心交汇点易生成高中介度节点。② 多重网络结构层级性辨识出具有演化分异的层级特征和复杂多样的联系格局。第一、第二层级节点效应显著,区位优势明显;第三层级是网络的延伸和细化。③ 地域邻近程度和空间联系强度决定了凝聚子群的构成,受高铁线路布局的影响,子群呈现“多核化”趋势,具体表现为延伸、合并和新增3种演化类型。     

基于日高铁流量视角的中国高速铁路网络空间特征

构建中国180×180的O-D城市日高铁流量矩阵,基于社会网络分析研究其高铁网络结构特征,结果表明：① 中国高铁网络松散,东、中部网络密度大于东北与西部,以长三角为核心的东南与其他区域不均衡特征凸显,东、中、西、东北包含不同的高铁区系与核心。② 日高铁流量表现为沿京沪高铁“廊道型”向东西两侧递减弱化的“非对称性”格局,形成京沪、京广、杭福深相串联的高铁大三角主骨架;高铁中心要素也呈现沿京沪、京广、沪昆、杭福深等向线路两侧不规则递减格局,“廊道效应”显著。③ 胡焕庸线东南侧城市对高铁要素掌控能力大于西北侧,省会或区域中心城市多为高铁通达服务“中介”,一线城市高铁空间溢出效应有向二、三线城市过渡态势。