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。     

省际人口迁移与制造业转移空间交互响应研究

基于2000年、2005年、2010年和2015年人口普查与1%人口抽样调查数据以及相关年度制造业统计数据,利用重心模型和地理探测器对2000年以来的不同类型制造业转移空间格局、人口流动空间格局及其二者相互作用关系进行分析。研究发现： 2000年以来特别是2005年之后中国制造业呈现出明显转移态势,但不同类型制造业转移幅度和空间区域具有明显差异,能源密集型、技术密集型、资本密集型制造业由东部向中西部转移的空间区域大,劳动密集型产业转移空间还十分有限,仍集中于东部地区。 虽然人口迁移的整体格局变化不大,仍是“中间低、周边高”的格局,但是人口迁移的空间特征正在趋于弱化,中西部地区分享的迁入人口份额在不断提高。 制造业重心与人口迁移重心变动轨迹呈现出“偏离-趋同”关系,人口迁移滞后于产业转移的效应已逐渐消失,人口与产业的空间匹配程度趋于提高。 地理探测器定量识别人口迁移与制造业转移之间的空间关系发现,人口迁移格局变化对制造业空间转移的响应程度较制造业转移对人口迁移格局变化的响应程度高。     

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。     

珠三角地区人口分布时空格局及其变化特征

采用人口增减变化、人口商度以及人口集聚度等方法,对珠三角地区1982、1990、2000和2010年4期人口普查数据进行了分析,定量揭示了珠三角地区近30年来人口分布的时空格局及其变化特征。结果表明：1）从人口总量变化来看,1982―2010年珠三角地区人口数量增加了3 821.66万人,增长率达215.61%,远超全国平均水平;2）从人口流动状态看,1982―2010年珠三角地区以人口流入为主,其中珠三角的中部以及东部城市成为人口流入的主要地区,人口迁移流入是珠三角地区总人口增加、人口集聚程度增高的主要原因之一,但近10年珠三角地区的人口流入速率有所减缓;3）从人口集聚度上看,1982―2010年珠三角地区县市人口集聚程度普遍高于全国平均水平,并逐年增高,深圳、广州、东莞等市已成为区域人口集聚中心。     

中国省际城乡流动人口空间格局演变及与区域经济发展的关系

城镇化中后期,中国人口流动的城乡结构出现重要转变,将对人口再分布和城镇化及区域发展产生重大影响。基于2010年和2020年全国人口普查数据划分了省际城—城、乡—城、城—乡和乡—乡4类流动人口,在识别其主流类型的基础上,通过流动率指标和计量模型考察了10年间流动人口主流类型的空间格局演变及与区域经济发展的关系。研究发现：(1)省际城乡流动人口规模大、增长快速的同时,乡—城流动占主导、城—城流动快速上升,这两类人口已成为中国城乡流动人口的主流类型。(2)城—城净流动格局中净流入区进一步向沿海三大中心集中,辽宁、新疆和云南也维持一定的净流入率,而绝大多数省份都属净流出区的结果塑造了沿海各具特色的三大流动圈以及东北、西北和西南地区内部联系的增强;乡—城净流动格局表现出沿海不同净流入区的“此消彼长”,以及新疆、辽宁净流入率上升引发其邻近省份净流出率下降的特征,该变化刻画了沿海流动圈连绵成带与变动各异的双重特性以及新疆、辽宁流动圈的发育。(3)区域经济发展对城—城和乡—城人口流动的影响都显著为正的作用随着时间的推移在增强,当加入流动存量后其对两类人口流动的促进作用出现分异;城—城和乡—城人口流动对...     

长三角城市群网络特征与省际边界效应——基于人口流动视角

构建城市网络化与消除行政边界所导致的阻隔效应是城市群一体化过程中所面临的双重问题。网络视角下,行政边界呈现出何种程度的空间效应是揭示区域演化机制的科学问题。基于人口流动要素构建长三角城市群网络,定量识别城市网络中的省际边界效应问题。研究指出：① 网络密度、平均中心性和平均控制力三项指标一致表明基于人口流动的长三角城市群网络呈现出强联结状态;② 经济规模、政治资源、产业结构、历史基础、就业机会和劳动收益是人口流动网络形成的重要影响因素,而省际边界、跨界频数、时间距离是人口流动网络流向的关键引导因素;③ 基于二次指派程序（QAP）的人口流动影响因素和网络拓扑结构分析共同表明,长三角城市群网络中存在显著的边界效应,且人口流动网络中边界效应表现出明显差异。省际边界在长三角城市群人口流动网络中发挥了融合（沪苏边界上海-苏州段）、过滤（沪浙边界上海-嘉兴段等）、接触（浙皖边界湖州-宣城段等）、阻隔（苏皖边界常州-宣城段等）四种不同的空间效应。论文对于深入理解城市群一体化驱动机制具有理论和现实意义。     

中国人口省际流动重力模型的参数标定与误差估算

空间交互模型被广泛应用于地理要素关系强度的模拟,然而目前大量研究或建立在模型参数标定理想化、模式化的假设条件下,或是在暗箱中完成,由此导致模拟结果与实际的偏差却被严重低估。基于2015年中国春运期间人口省际流动的城市间O-D数据,在逐日、分市的研究精度下,实证推算人口流动重力模型变量的回归系数,探究模型代理变量影响效应的空间异质性,并评估重力模型在人口流动模拟上的误差。结果显示：① 重力模型参数标定的复杂性体现在交互对象代理变量影响程度的非对称性,和变量回归系数的空间异质性随研究精度加深显著加剧两个方面,因此模型参数标定的模式化将导致估算结果空间差异的趋势收敛;② 2015年春运期间中国人口省际流动距离衰减系数为1.970,在地级行政单元视角下,人口流出地距离衰减系数值域为0.712（驻马店）~7.699（乌鲁木齐）,人口流入地系数值域为0.792（三亚）~8.223（乌鲁木齐）;③ 应用重力模型模拟人口流动结果与实测流（百度迁徙数据）存在显著误差。就加权绝对平均误差而言,拟合总误差为85.54%,其中空间相互作用效应造成了86.09%的实测流与模拟流的最大误差,相对流出力、相对吸引力分别造成57.73%、49.34%的模型误差。因此,空间交互效应仍然是当前最难以模式化的因素。     

基于PS-DR-DP理论模型的区域资源环境承载力综合评价

资源环境承载力状态评价研究成果众多,研究视角多侧重于“压力—状态—响应”模型的传统途径。本文构建了区域资源环境承载力综合评价框架体系,通过建立“PS-DR-DP”正六边形相互作用力理论模型,将资源环境承载力分解为“压力—支撑力”“破坏力—恢复力”“退化力—提升力”三对相互作用力,分别对应资源支撑能力、环境容量和风险灾害抵御能力,根据不同作用力大小变化所引起的六边形的形状和面积的变化综合测度区域资源环境承载力状态的变化。基于上述理论模型,采用分类排列多边形图示法,研究了北京市2010-2015年资源环境承载力状态的变化。结果表明,2010-2015年北京市资源环境承载力趋于理想承载状态。2010年正向因子综合承载作用力与负向因子综合承载作用力的比值为1.0143,比值大于1,区域承载状态较好;而2015年该比值为1.1411。与2010年相比,2015年北京市资源环境承载状态相对更佳。2015年相比较于2010年,负向因子作用力均减弱,正向因子综合作用力增强。2015年人口规模为2171万,承载贡献均值为0.7025,进入最佳承载门槛,且仍具有进一步承载的空间。研究结论对北京市2020年人口规模控制在2300万以内提供了理论支撑。     

基于有向转变中心性与控制力的长三角城市网络空间结构分析

采用腾讯人口迁徙数据构建长三角的有向城市网络,利用有向转变中心性与控制力研究人口流动视角下的区域空间结构。研究表明,长三角地区已形成“区域性核心-局域性核心-人口扩散型城市”联动发展的多核心、等级化、网络化的空间结构。在该地区同时存在“同城化”“核心-边缘”空间发展模式。长三角41个城市可划分为7种发展类型,其中资源集聚型城市对人口资源存在普遍争夺的情况。研究进一步分析了长三角地区有向城市网络的空间结构及发展特征,并对相关影响因素进行分析,为长三角地区实现高质量发展的区域战略布局提供支撑。     

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。     

中国省际人口迁移格局演变及其对城镇化发展的影响

基于2000年和2010年人口普查数据,利用多种指标和方法研究了中国省际人口迁移的格局演变及其对城镇化的影响。研究发现：省际迁入和迁出人口在空间分布上均呈分散化态势,迁入迁出重心均向北向东偏移,迁入地由广东省“一枝独秀”向多极化演变,安徽、四川、河南、湖南成为新的四大迁出地。利用净迁移流构建的省际人口迁移网络,表现出紧凑化和均衡化趋势;迁移流仍然是从中西部地区指向东部地区,但新增加迁移流集中指向长三角、京津以及福建。综合考虑省际人口迁移强度和方向,可将全国31个地区划分为净流入型活跃区、平衡型活跃区、净流出型活跃区以及非活跃区四种类型。省际迁移改变了迁入地和迁出地的城乡人口结构,通过不同模式促进了城镇化率的提高和省际差异的缩小,对2000-2010年全国城镇化率增加的贡献占到了18.13%。     

中国农民跨省旅游网络空间结构研究

依据《中国国内旅游抽样调查资料2008》,利用中国农村居民旅游流的内在联系特性,构建旅游流空间网络结构,采用社会网络分析方法,结合运用GIS 空间分析和数理统计等技术,对农民旅游空间的网络节点中心性与结构洞分析,对旅游空间的整体网络的密度、中心势、核心-边缘结构、凝聚子群分析。结果表明:① 中国农民旅游流网络密度低,随时间发生微弱增密态势,旅游空间的节点呈现“东部沿海密、内陆疏、偏远地区游离”的格局,网络整体结构比较松散而且不均衡;② 网络中心势内向高于外向,旅游目的地集中度高于客源地,东部沿海旅游节点兼具客源地与目的地功能,内陆与偏远地区基本是单一的旅游客源地或目的地;③ 网络核心-边缘空间结构的核心区辐射能力弱,仅限于部分边际省域,中心度指数高的节点占据网络的核心位置,具备核心竞争优势,东部沿海旅游点入度普遍高于内陆与偏远地区,点出度与出游力成正对应;④ 网络区域集聚子群各自形成核心、边缘旅游空间,内部联系紧密,构成与子群相对应的核心旅游地,形成5 个区域集聚子群。构建以省域为节点的农民旅游空间网络结构并进行深度分析,为中国农民旅游空间均衡发展和旅游通达性提供理论和实践指导。     

中部大城市流动人口的回流意愿及其影响因素——以武汉市为例

人口回流是新世纪中国人口流动的最新趋势之一,亟待对其特征与机制开展深入研究。本文以武汉为例,采用描述性统计和二元Logistic回归方法,揭示中部地区大城市省内与省际流动人口的回流意愿及其影响因素。研究发现：① 流动人口的回流意愿总体偏低,省内流动人口低于省际流动人口。② 性别、教育、家庭结构、家庭年收入及家庭经济状况满意度等内源因素驱动流动人口回流,流动人口在流入地的社会信任、身份认同等外源因素则对回流有抑制作用。③ 省内流动人口回流受个体、地区因素影响较大,省际流动人口回流更易受家庭、社会因素影响。因此,新型城镇化建设要重视不同流动人口回流机制的差异性。建议通过精准施策,一方面增强省际流动人口定居意愿,一方面促进省内流动人口就近城镇化。     

中国流动人口分布演变及其对城镇化的影响——基于省际、省内流动的对比分析

基于2000、2010年中国人口普查分县数据资料,对比分析省际、省内跨县流动人口的空间格局、形成机制及城镇化的差异。结果表明:① 省际、省内跨县流动人口的集聚发展趋势存在差异,省际流动人口表现为“聚中有散”,即集聚程度较高,分散化迹象趋于明显;省内跨县流动人口则表现为“散中有聚”,其较为分散地分布省会、地级市等大中城市,在向前1%城市集聚。② 流动人口流入地的选择受政府和市场力量双重作用的影响,省际流动人口倾向于有更多就业机会、更高工资水平的省会级城市;省内跨县流动人口更看重就业机会,更偏向地级市,财政支出对其流入地选择影响更大。③ 省际、省内跨县流动人口对2010年全国城镇化水平的贡献分别为4.24%,2.74%,前者推动着东部沿海地区城市群的发展优化,后者则强化着中西部大中城市“一城独大”的态势。     

中国省际生态福利绩效测算及影响因素研究

采用非期望产出SBM模型对2001~2015年中国省际生态福利绩效进行测算研究,运用空间自相关方法和空间误差模型对中国省际生态福利绩效的空间分布特征及影响因素进行检验。结果表明:① 中国生态福利绩效总体水平较高,但呈现出下降态势;各省市之间差异性明显,仅有北京、上海等6个省市实现有效,其他省市均存在不同程度的无效率状态;区域之间也存在差异性,总体呈现出东部>西部>中部的分布格局。② 中国省际生态福利绩效呈现正向空间自相关性,存在明显的集聚状态。③ 中国省际生态福利绩效的主要影响因素有技术进步、绿化程度、社会性支出、医疗水平、城镇化、产业结构和环境规制。     

农村居民国内旅游流空间集中性

旅游流的空间集中性是旅游流研究的热点问题,旅游流空间集中性需要新的审视。本文引入Jansen-Verbeke区域内部流和区域间流界定方法,以2003~2005年中国农村居民国内旅游为案例进行实证分析。结果表明:约70%的旅游流集中于本省内部,旅游流本省内部集中性支撑了"省内旅游"发展战略的认知和实施。"多核非对称旅游系统"已初步形成,其"核心—边缘"特征使得核心区(东部沿海地区)面临巨大的旅游承载压力;在旅游发展加剧区域经济差异的背景下,"边缘旅游"(中、西部地区)如何发展将成为重要课题。     

中国流动人口多阶段流动的空间格局及变动特征——基于初次流动和当前流动的对比

基于2017年全国流动人口动态监测数据,运用描述统计和社区发现等方法,研究流动人口在初次流动和当前流动的空间格局及其变动特征。结果发现：1）从区域差异看,流动人口初次流动和当前流动的流出地格局保持相对稳定,流入地格局的变化主要体现在：在当前流动阶段,流入中部地区的比例下降而西部地区比例上升;流入特大城市的比例明显下降而I型大城市、中等城市和I型小城市的比例上升;流向直辖市和计划单列市的比例上升而流向副省级和省会城市的比例下降。2）从行政地级市间净迁移格局看,流动人口初次和当前流动的净迁移格局稳定性强,净迁入地区以“块状”分布于东部沿海省份的发达地市和“点状”分布于中西部省会及部分资源型和口岸型地市,净迁出地区连片分布在中西部地区的大多数地市与沿海省份的内陆地市。3）流动人口初次和当前流动以就近迁移与远程迁移交织的流迁模式为主,且由此刻画的行政地级市间迁移网络格局呈现以“胡焕庸线”为界的“东密西疏”现象;但也出现在当前流动阶段迁往京津冀的迁移流规模降低,长三角取代珠三角成为流入地首选区域的特征。4）流动人口生计策略的稳定性与人口迁移流动的空间惯性,是流动人口初次和当前流动空间格局表现出相似性的主要原因,而产业结构转型升级及在不同地市间的梯度转移是促使流动人口在流入地选择上发生变化的重要力量。     

广东跨省流入人口缩减的演化格局及影响因素研究

跨省流入缩减是广东人口迁移进程中的新现象。基于五普、六普和2015年1%人口抽样数据,本文分别刻画了广东2000—2015年省域和县市尺度跨省流入缩减演化格局特征,讨论了县市单元和典型案例城市省际流入缩减演化分异的成因机理。结论如下：① 2010—2015年,广东跨省流入人口缩减已初见雏形,四川、湖北、河南和湖南等15省份来粤人口出现下降。② 5年来县市尺度跨省流入缩减态势显著,省际流入缩减的县市比重高达84.09%,省际流入缩减演化格局中以流入扩张转流入缩减类型占据主导,其中省际流入较为活跃的珠三角和外围地市辖区开始出现流入缩减。③ 相比于省际流入持续扩张区,第三产业就业、人均财政支出、固定资产投资、外资占GDP比重及人口密度是省际流入扩张区发生流入缩减的负向抑制因素,而第二产业就业规模则是其正向促进因素。技术创新和公共服务是广州和深圳省际流入缩减 分异的主要原因,东莞省际流入缩减与珠海省际流入扩张分别受外需疲软和宜人居住环境的影响。     

中国省域二氧化碳排放的时空格局及影响因素

通过测算全国30个省域2000—2015年的二氧化碳排放量,采用自然段点法,分别对2000年、2005年、2010年和2015年各省碳排放量进行分类,分析其空间分异化特征。采用空间自相关分析法揭示了相邻各省份碳排放量的空间关联性。在此基础上,运用对数均值迪氏分解法,从能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等角度,对碳排放影响因素进行无残差分解。结果表明：1）时间上,我国碳排放总量整体呈上升趋势,在2014—2015年仅下降2%。除北京市外,其余各省份的碳排放量呈增长趋势;空间上,高值碳排放由环渤海及东部沿海省份逐步蔓延至中西部个别省份;2）各省域碳排放主要呈现高高集聚和低高集聚的特征,高高集聚稳定集中在辽宁、河北、山东、山西和江苏省,北京市和天津市与高碳排放的省份形成一个低高集聚区域;3）东、中部比西部省份更易受能源结构、能源强度、经济发展和人口规模等因素的影响。经济发展对碳排放是驱动作用,能源强度对碳排放是抑制作用,能源结构对各省份碳排放的影响有正向驱动和负向抑制作用,除贵州省外,其余省份人口规模对碳排放均是正向驱动作用。