人口跨境迁移国内研究综述

人口跨境迁移是发生在不同国家间的人口迁移行为,跨境迁移主要受国际政治、经济、文化和政策等因素的影响。人口跨境迁移流动所牵涉的不仅是迁入国和迁出国,而是整个国际社会,随着人口迁移流动持续增加,跨境迁移人口的多方位管理与国际合作战略显得越来越有必要,人口跨境迁移研究已成为21世纪的全球性问题。利用文献分析方法,对人口跨境迁移相关研究进行综述,得出以下结论,目前关于人口跨境迁移研究主要集中在5个方面:(1)国际移民数量、来源地和空间分布;(2)跨境迁移类型;(3)跨境迁移动因;(4)人口跨境迁移的社会经济影响;(5)国际移民的未来发展趋势。现有研究还存在一些不足的地方:数据资料比较陈旧、研究方法有待提升、理论总结缺乏。今后可从以下几个方面进行探索:建立跨境人口迁移的动态监测机制及监测指标;深化研究人口跨境迁移产生社会影响和作用;探讨实现跨境迁移人口管理与境内人口流动管理在体制、机制方面的合理重构;进一步加强跨境迁移人口创新管理研究。     

中国的县域村镇人口迁移研究进展与展望

新时期城乡人口双向流动格局显著、研究尺度下沉,了解县域村镇人口迁移规律模式与影响机制对县域村镇规划编制及发展战略制定具有重要意义。本文利用CiteSpace分别识别1985年、2009年以来中国的县域村镇尺度人口迁移研究热点,分析显示新旧热点联系紧密,理论与实证研究稳步发展,三十多年间学者关注的主要议题大体一致,集中在迁移主体特征、迁移过程的规律模式、迁移的影响因素与机制及迁移带来的影响与效应四个方面,由此系统性梳理归纳出国内关于县域村镇人口迁移研究的主要结论与进展。并根据社会经济发展需求与学界研究趋势提出可重点关注的4类议题：（1）创新理论方法与基础数据研究。探索符合中国国情的理论、规范数据采集与统计口径、寻求学科交叉融合应用将极大扩展县域村镇人口迁移研究的想象空间。（2）尺度纵横向比较研究。探索不同尺度迁移规律,借鉴其他地区同尺度人口规划经验,以提出适应不同层级发展需求的策略。（3）迁移的时空演变与影响机制研究。关注下沉尺度的县域内部人口迁移模式,回溯生命周期视角下的家庭迁移模式,关注制度变量与迁移时间等新影响因素。（4）迁移的微观影响与效应研究。运用新理论与方法在个体与家庭微观层...     

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.     

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。     

中国省际人口迁移短期预测分析

人口迁移是一个时空路径依赖过程,同时受迁移存量和周边迁移状况影响。当前人口迁移预测大多建立在时间序列模型之上,重点考虑迁移流在时间维度上的联系,忽视了其中的时空关联。该文将特征向量时空滤波方法与普通泊松模型相结合,考虑迁移流中可能存在的时空滞后和同期两种结构,对1985-2015年不同时段的中国省际人口迁移流数据进行建模和估计,并利用拟合程度较优的模型预测2015-2025年省际人口迁移的发展趋势。结果表明:1)特征向量时空滞后和同期滤波泊松模型均能较好地模拟研究时段省际人口迁移过程,自1985年以来我国省际人口迁移流不仅受迁出地和迁入地经济、社会等因素影响,也与过去迁移存量及周边迁移流密切相关;2)区域人口规模和GDP对迁移流的“推—拉”作用符合预期,地区人口规模较高和经济发展水平较低会促进人口外迁,反之则有利于吸引外来人口;3)与特征向量时空滞后滤波泊松模型相比,时空同期模型更便于捕捉省际人口迁移过程中的时空路径依赖特性,意味着当前人口迁移流的发展更易受到同时期周边迁移流的影响,表现出明显的羊群效应;4)预计2015-2025年我国省际迁移总量持续增加,呈现更集聚的空间模式,高迁入与高迁出区域在空间上相连,形成一条南北贯通的“高密度迁移地带”。将特征向量时空滤波模型拓展到人口迁移这一空间相互作用领域,可为当前构建更加完善的要素市场化配置体制机制等提供科学参考。     

中国人口迁移流动的时间过程及其空间效应研究：回顾与展望

对人口迁移流动时间过程及其空间效应研究的国内外研究进展进行了全面系统的回顾和评述,揭示了中国迄今这方面工作在研究内容、数据来源和理论框架等方面的不足,在此基础上展望了中国人口迁移流动时间过程及其空间效应研究的未来发展,认为今后中国人口迁移流动研究的一个重要方向是在获取迁移流动人口流迁过程历时数据的基础上,分阶段系统考察人口迁移流动各具体环节及相关就业、住房、家庭等特征的时空变化及其机制,填补在人口迁移流动时间过程研究上的缺漏,并把对各单个流迁阶段的研究结果整合为对整体流迁过程的新的规律性认识。这将拓展和深化人口迁移流动空间格局及其形成机制的研究,推进人口迁移流动时空过程及其演变规律相关理论的发展。     

黑龙江省内部中长期城镇人口迁移行为分析与建模

人口迁移的时空分异与影响机制一直是人口学研究关注的焦点。本文基于社保关系转移视角,从时间和空间两个维度探究黑龙江省城镇工作人口省内的中长期迁移规律与时空分异特征,并且结合人口推拉理论与OD模型,综合考虑经济和就业政策因素,建立了能够反映以社保劳动关系转移为基础的中长期人口迁移动力学模型。研究结果表明：基于社保关系的城镇工作人口迁移符合截断指数幂律分布,呈现列维飞行特点;该省省内人口迁出呈现多层级跨区域分布格局,人口迁入呈现“四核心-环东南”格局,人口迁入与迁出空间格局具有一定程度的类似性;黑龙江省边境城市人口流失情况较为严重;城镇职工迁移行为的无序性不断加大,迁移的频率较高;但是经过通过模拟,该省城镇职工的迁移系统趋向于平衡发展。     

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。     

基于空间自相关的中国省际人口迁移模式与机制分析

人口迁移具有空间指向性,表现为迁入地和迁出地在地域上呈现一定的空间集聚特征。然而,大部分针对我国人口迁移进行分析和建模的研究忽视了这一空间指向性及其影响。该文利用全国第五次人口普查省际人口迁移数据和相关资料,以空间自相关分析为基础,对1995-2000年我国省际人口迁移的空间模式与动力机制进行了初步分析。首先,运用全局空间自相关统计量(Moran′s I)对人口迁移流中的空间自相关程度进行了测度,发现研究期间我国省际人口迁移的空间指向性明显:从一个区域出发(或抵达一个区域)的人口迁移流均受到周边地区人口迁移的影响。为了进一步研究这种空间指向性对人口迁移规模的影响,分别采用重力模型(仅用距离变量捕捉人口迁移过程中的距离衰减效应)和空间OD模型(采用因变量空间滞后的不同形式对迁移流的空间指向性加以考虑)研究中国省际人口迁移的动力机制,对比两种模型的估计结果发现:1)空间OD模型在参数估计和模型拟合等方面均优于传统的重力模型;在选取相同解释变量的情况下,空间OD模型的残差平方和仅为传统重力模型的47%,模型拟合指标AIC值也大大缩小。2)在对中国人口迁移动力机制的定量分析中,如果不考虑人口迁移流之间的空间自相关(空间指向性)现象,会导致对社会、经济等变量作用和距离衰减效应的过高估计。     

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。     

东北三省县级尺度人口老龄化空间格局演变及类型划分

人口老龄化正成为制约东北振兴发展的突出问题。综合运用静态指标(老龄化系数、老少比)、动态指标(年龄结构变化、老年人口与非老年人口数量变化、老年人口增速)、空间自相关等测度指标和方法,分析了2000-2010年东北三省县级尺度人口老龄化空间格局的演变特征,并对人口老龄化类型进行了划分。主要结论如下:①从静态指标来看,10 a间无论是老龄化系数还是老少比,均表现出全面升级态势,区域差异更加突出,空间分布由"均质"向"极化"转变。辽中南城市群、资源型城市市辖区和部分边境市县成为人口老龄化和少子化的集中分布区。②动态指标来看,10 a间四大城市的市辖区、大城市周边市县、资源型城市市辖区、边境市县等区域,在年龄结构变化、老年与非老年人口数量变化、老年人口增速方面存在显著差异。③综合运用静态和动态指标将东北三省划分为5种老龄化类型:稀释老化型、残留老化型、就地老化型、潜在老化型和未老化型。对每种类型的老龄化特征进行了总结,并对典型区域提出了具有针对性的政策建议。     

中国人口老龄化区域差异及驱动机制研究

基于中国第五、六次人口普查数据,分析中国省域人口老龄化的程度、速度、社会经济影响、空间差异及其驱动机制。结果表明：① 2000~2010年中国人口老龄化处于初级老龄化阶段且不断加深,区域差异缩小,东部地区低速增长,中西部地区老龄化与养老负担快速增加。老年人口密度属较低密度区,从东向西呈梯度降低。② 中国省域人口老龄化程度及空间布局是人口自然增长、人口机械增长、经济水平等因素相互调节与空间分异的综合结果。③ 各机制系数空间异质性的综合作用促使老龄化大致由南北向分异转变为东西向分异的空间格局。省际人口迁移从根本上制约如今的中国人口老龄化空间格局。     

安徽省人口年龄结构特征及其社会经济影响研究

根据人口普查和抽样调查的数据资料,采用对比分析、聚类分析等研究方法分析了1953~2015年安徽省人口年龄结构时间特征、空间特征。从时间上看,安徽省人口年龄结构不断演变,少儿人口数量从不断增加转变为不断减少,劳动适龄人口比重比较稳定,人口老龄化程度不断加深,总抚养系数和少年儿童抚养系数大幅度下降,老年抚养系数上升;从空间上看,人口年龄结构存在较大地区差异。安徽省人口年龄结构对社会经济发展的影响主要表现为：① 人口老年化导致劳动生产率和经济增长速度的减缓,家庭规模小型化,并对社会养老保障和医疗卫生的挑战;② 少儿人口的不断减少影响教育资源的配置;③ 人口年龄结构的区域差异进一步加剧了安徽区域发展的不平衡性。为了尽可能地减缓人口年龄结构演变对安徽省社会经济发展的不利影响,建议采取如下措施：一是充分利用“人口红利”机遇期,加快经济发展,不断促进社会进步;二是要加强引导,因地施策;三是完善社会保障制度,努力扩大社会保障制度的覆盖面,力争全覆盖,尽量减小城乡差距;四是大力发展养老产业,探索建立满足居家养老、社区养老、机构养老等多种方式需求的政府主导、政策扶持、社会参与、市场运作的社会化养老服务体系。     

Spatial pattern and driving factors of migrants on the Qinghai-Tibet Plateau: Insights from short-distance and long-distance population migrants

As one of the most ecologically sensitive issues in the world,migration now plays an important role in population growth on the Qinghai-Tibet Plateau.To promote sustainable development in the world's third pole,it is necessary to investigate population migration on the Plateau.Using 2010 census data,a spatial database of county-level migrants on the Plateau was constructed,and migrants were divided into short-distance and long-distance migrants according to the hukou-registered origins.Measuring migration intensity allowed the spatial pattern of population migration on the Plateau to be ascertained.The driving factors were identified using spatial regression models,and the main conclusions are as follows:(1)In 2010,there were 1.23 million inter-county migrants on the Qinghai-Tibet Plateau,and the overall migration intensity reached 10.50％.There existed significant spatial differences in population migration intensity on the Plateau at that time,and the provincial or prefectural capitals were attractive destinations for migrants.Northwestern Qinghai,which boasted min-ing industries,constituted a significant spatial cluster with a relatively high migration intensity.However,most areas on the Plateau attracted relatively few migrants,especially in western and northern parts of Tibet,which were sparsely populated and uninhabitable.(2)There were 0.95 million short-distance migrants and 0.28 million long-distance migrants.The short-dis-tance migration intensity was 8.14％,while the long-distance migration intensity was only 2.36％.Short-distance migration was the main form of population migration,with a pattern similar to the layout of overall population migration intensity.Only a few county-level units strongly attracted long-distance migrants,which were mostly distributed in northwestern Qinghai.(3)Economic factors were considered fundamental drivers for migrants to live on the Plateau.Destinations with high levels of economic development and more opportunities in non-agricultural jobs proved more attractive for migrants.For short-distance migrants,ur-banization level also proved a considerable driving factor for in-migration.However,long-distance migrants were mainly affected by the job chances of the secondary industry on the Qinghai-Tibet Plateau.     

江苏省人口老龄化空间分异演变及影响因素

基于街镇尺度,运用2000和2010年全国人口普查资料,对江苏省人口老龄化空间分异演变特点及其影响因素进行分析。结果表明：① 老龄化整体上呈现“E”字型分布格局;区域老龄化类型差异变化显著;“乡镇-街道逆二元结构”凸显。② 空间集聚效应进一步“强化”,空间总体变异程度增强,结构性因素是引起空间变异的主要原因,随机性因素影响程度在增强。③ 成长型、老年型初期与老年型中期、老年型后期、超老年型表现出相反的重心偏移轨迹,成长型、老年型中期、老年型后期在空间上出现扩散效应,老年型初期出现极化效应。形成机制主要缘于自然因素、经济因素和社会因素。     

中国老年人口分布的集疏格局及其形成机制

中国已全面进入快速老龄化社会,研究老龄人口空间集疏格局及形成机制,不仅是开展老龄人口空间研究的理论基础,也是指导面向老龄化社会城市更新问题的关键所在。选取地级以上行政单元为研究对象,基于五普、六普老年人口数据,采用老龄化率、集聚度和空间自相关等方法,定量分析2000年和2010年全国城市老年人口分布的集疏格局及空间关联。研究表明：全国地级以上城市总体处于老龄化中期水平,城市间老龄化空间分异较大,老年人口密集区城市主要分布在胡焕庸线以东,稀疏区城市则均位于胡焕庸线以西,这与总人口分布状况基本一致;高密区城市基本都分布在东部沿海地区,中密区主要分布在长三角、珠三角、中原、山东半岛、成渝和京津冀地区,为中国分布范围最广的老年人口集聚区;城市间人口老龄化存在较强的空间正相关特征,空间集聚状况有所增强,人口老龄化空间格局表现出以热点区为中心,逐渐向外围过渡的“中心—外围”结构;自然环境、经济环境、城市化建设、人口环境等是导致老年人口集疏格局的关键形成因素。     

中国老龄事业发展水平时空演化及其与经济发展水平的空间匹配

基于“积极老龄化”理论框架,从健康、参与和保障三大维度构建中国老龄事业发展水平评价指标体系。以中国大陆31个省（自治区、直辖市）为研究对象,运用数理统计、重心和空间重叠性、空间错位分析和计量经济模型等方法,分析了2004—2016年中国老龄事业发展水平的时序变化、空间格局、错位特征及其影响机制。结果表明：① 2004—2016年,中国老龄事业发展水平整体快速增长,区域差异逐渐缩小,但区域失衡特征不容忽视。东部地区整体水平高于中部、西部及东北地区,并伴有“西部崛起,中部及东北地区塌陷”特征。东部地区呈现“两极化”现象。② 中国老龄事业基本处于低水平发展阶段,空间分布由西南-东北辐射递减模式转变为显著的“中部塌陷”式,形成一条由北向南的低值集聚带,纵贯中国中部,与区域经济发展存在错位关系。③ 负向错位区主要分布在黄河、长江中上游地区,正向错位区主要集中在东部沿海、长城以北等地区。空间错位强度存在显著的地域差异性,其中西部地区尤为显著。④ 老龄事业发展水平的动态变化是多因素交互作用的结果。经济发展水平、政府政策和行政导向及产业结构的时空分异对其产生正向影响。市场经济规模扩大和人口老龄化未对老龄事业发展起推动作用,与理论预期不符。家庭规模小型化的倒逼作用不显著。     

中国人口老龄化城乡倒置现象的时空演变特征及其驱动机制

人口老龄化城乡倒置现象是中国全面建成小康社会中面临的严峻挑战.文章利用GIS空间聚类、多元逐步回归等模型,在省域尺度上分析中国人口老龄化城乡倒置现象的时空演变特征及驱动机制.结果表明:1)时序演化方面,随着中国人口老龄化水平不断提高,其城乡倒置的现象也日趋显著.2)空间格局演化方面,1995—2018年,城乡倒置现象的...     

乡镇尺度上的山东省人口老龄化空间格局演变与影响因素研究

基于第五次和第六次人口普查数据,研究了乡镇尺度上山东省人口老龄化的空间格局及其演变特征,并采用空间计量方法定量探讨了其影响因素。研究发现：① 山东省人口老龄化发展迅猛,但乡镇街道之间在老龄化水平、老年人口密度和增长速度等方面均存在非常显著的地域差异。② 按照不同的分析维度,山东省乡镇街道涵盖了丰富的人口老龄化地域类型,其中的2个类型形成了典型的空间分异格局。一类主要聚集在县级以上城市及其周边地域,总体上具有老年人口低占比、高密度、高绝对增长、低相对增长的特点;另一类是主要分布在胶东地区、黄河三角洲地区、沂蒙地区和鲁西地区等4个区域的一般乡镇,大体表现为高占比、低密度、低绝对增长、高相对增长特征。③ 空间滞后模型回归结果显示,老龄化动态演变过程的不确定性更强、影响因素更为复杂,基期老龄化基础对其影响效应不显著,经济增长速度有显著负向影响,但经济发展水平对老龄化静态格局的影响却不显著,使得乡镇尺度上老龄化空间格局的演变机制呈现出特殊性。     

人口老龄化区域类型划分与区域演变分析——以中美日韩四国为例

利用中、美、日、韩四国一级行政区划近20 a的人口普查数据,进行人口老龄化区域类型的划分,总结这4个国家人口老龄化区域演变特征,并借助所构建地分析框架,进行人口老龄化区域演变实证分析。以人口老龄化的程度与速度作为划分其区域类别的主要依据,将人口老龄化划分成8个区域类型。通过人口老龄化区域类型的划分发现,日本已处于超老龄社会阶段,美国则一直在老龄社会阶段初期徘徊,而中韩刚进入浅度人口老龄化阶段。在实证分析与理论分析基础上,归纳总结发现：① 人口老龄化区域演变的影响因素大致分成4类：区位效应、社会保障、经济发展和人口惯性;② 经济差异直接导致区域人口老龄化的两极分化;③ 社会保障差异引导人口老龄化区域演变的方向。