人口流动对区域老龄化进程的影响——一个方法论探讨

持续活跃的迁移流动不仅深刻改变着中国的人口分布格局,也已成为影响区域人口结构的关键因素。为量化估计人口流动对老龄化进程的影响,本研究构建了一个方法论框架,将人口流动的作用分解为规模效应和年龄结构效应,并从地级尺度分析中国人口流动对区域老龄化进程的作用,解读其空间规律和内在机制。总体而言,人口流动导致多数地区老龄化加深,仅有少数地区的老龄化得到缓解;人口流入对老龄化的降低作用和流出的提升作用并非绝对。人口流动的老龄化效应具有显著的空间分异和聚散特征：“胡焕庸线”是重要分界,人口大量流入的东部沿海城市群、内陆省会等区域性中心城市、西部多数地区降低作用突出,人口大量流出的长江中上游和淮河流域提升作用明显。规模效应在人口流动对老龄化及其空间格局的影响中发挥主导作用;按流入、流出分解后,结构效应的解释力得以体现。规模和结构效应在不同地区存在差异化的作用模式。最后开展了类型分析,并探讨了各类型区人口流动影响老龄化的特征和未来趋势。     

中国典型人口流出地区人口流动格局——以川渝地区为例

基于卫计委发布的2017年全国流动人口动态监测调查数据,系统分析了川渝地区流动人口空间格局与流动网络。研究发现,1）在流动人口数量变化上,川渝地区区际流出人口规模依然较大,2010年以来出现一定程度的人口回流;同时,区内流动人口规模开始超过区际流动,成为人口流动的主要方式,体现出当前川渝地区对人口的凝聚力进一步提高。2）流动人口空间分布方面,区际流出人口主要来源于川渝东北部县级单元,区际流入主要来源于川渝周边临近省份。区际流出主要方向为东部沿海城市群和地域邻近的西南各省,区际流入主要方向为成渝主城。区内流动以川渝中间塌陷带流向成渝双城经济中心为主要趋势,重庆以主城为单核心吸引人口;四川以成都主城为大核心,攀枝花、宜宾城区为小核心吸引人口。3）川渝人口流动网络集中在川渝中部地区,以省市内的人口短途流动为主,形成以成渝双城区为核心的“双核心+边缘”空间格局,两核心及区域之间的人口流动联系较弱,行政界线对川渝地区的人口流动影响依然较大。     

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。     

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...     

两栖生计下中国流动人口城镇购房意愿的空间特征和影响因素

流动人口的城镇购房意愿和空间偏好直接关系到流动人口市民化的路径选择与城镇化的高质量发展。基于2016年中国流动人口动态监测调查数据和统计数据,对比研究了流动人口流入地和流出地城镇购房意愿的空间特征和影响因素。研究发现：① 流动人口城镇购房意愿具有层次性和两栖性特征,还有小部分流动人口拥有多地城镇购房意愿。② 流入地和流出地城镇购房意愿在空间上形成“此高彼低”互补的分布特征。在人口流入地区和以跨省流动为主的东南区域,流动人口流入地城镇购房意愿低但流出地城镇购房意愿高;而在人口流出地和以省内流动为主的区域,情况恰与此相反。③ 城镇购房意愿主要受流动人口个体特征和城市住房市场因素的影响,但不同要素对两类城镇购房意愿的影响各异。受教育年限、管理技术人员、不完整家庭化流动、家庭生命周期和城市房价仅对流入地城镇购房意愿有显著影响;已在城镇购房和流动次数仅对流出地城镇购房意愿有促进作用;户口性质、制造加工业人员、流动范围、本地居留时间和城市规模则在两类意愿中起着相反方向的影响效应。     

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。     

全球城市知识流动网络的结构特征与影响因素

在科技全球化时代,城市之间的知识流动日益频繁,成为当代知识生产的重要特征。然而,鲜有从知识流动的视角开展全球城市体系的研究。基于2017年的高被引论文合作数据,采用社会网络分析方法和空间计量模型系统地刻画了全球城际科研合作网络的拓扑结构和空间格局及其影响因素。研究发现：① 拓扑结构呈现出以北美、欧洲和亚太城市的三极格局,轴辐式和分布式结构特征并存。② 世界城市科研合作网络形成以北美、西欧、东亚和澳大利亚为顶点的四边形格局。③ 多核心-边缘结构显现,纽约、伦敦和北京等8个城市为全球核心,芝加哥等41个城市为区域核心。④ 全球城市科研合作网络的等级层次特征显著,纽约、北京和吉达分别是三大子网的主导型城市。⑤ 空间相互作用模型表明地理距离阻碍了城市间的科研合作,城市的科研规模、人口规模、世界一流大学数量、制度邻近性和社会邻近性促进了城际联系。     

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。     

高速铁路对城市网络结构的影响研究————基于铁路客运班列分析

城市网络是近年来城市与区域研究的一个新方向.基于2003-2013年间8个横截面的中国铁路客运班列数据,采用加权度中心性和社区结构模型,探讨高速铁路建设对城市等级和集聚性空间格局及演化的影响.研究表明:① 基于铁路客运组织的城市等级结构呈现出位序--规模分布的特征和集聚性,且三大地带和各社区内城市也呈现出明显的位序--规模分布,随着高速铁路网络的扩展,加权度中心性的集聚性更明显,并逐步呈现出较为明显的层级结构和社区结构.② 城市等级结构呈现出明显的东中西地带性,廊道效应和经济,人口的耦合性,即基于铁路客运班列的城市等级结构与基于属性数据(人口/GDP)的结果表现出较大的相似性,但也存在一定的差异.城市社区结构与中国高速铁路网络,城市群的空间分布格局基本一致.随着高速铁路的建设,东中西三大地带间城市等级的差异呈扩大态势,但各社区间城市等级的差异呈缩小态势,部分社区核心城市已形成.     

省级边界区域经济发展的空间分析

省级行政区是我国最高级别的行政区域,在长期的演变过程中,形成具有中国特色的行政-经济区.由于先天和后天的原因,省级边界区域经济发展水平一般处于落后状态.省级经济区空间结构符合弗里德曼的"核心-边缘"理论,省会级中心城市多处于极化阶段,形成核心区;边界地区一般是边缘区.缩小省级边界区域与中心区域经济发展的差距,既要遵循经济区发展的一般规律,又要考虑行政-经济区的特殊情况.作者认为:经济区内部优化、经济区外部竞争与合作两种途径结合是边界区经济发展的必由之路.     

多元流视角下黄河流域城市网络空间结构及其影响因素

运用社会网络分析方法,从金融、信息和交通等多要素流视角对黄河流域城市网络的层级、格局与方向进行了分析,并借助QAP回归分析方法揭示其空间结构的影响因素。结果表明：① 黄河流域各要素城市网络中心性地区差异显著,交通网络差异最大且规模分布最为集中,西部中小城市交通发展滞后;信息网络差异较小,人口大市和旅游城市中心性较高;金融网络差异最小且规模分布最为分散,东部地区整体优势最为显著。② 黄河流域主干金融网络连通了流域各中心城市及山东、河南各市,形成菱形网络;主干信息网络呈现为以省域中心城市为核心的若干星形组团;主干交通网络以主要交通干线为轴,形成轴辐式网络,且各主干网络均是以西安、郑州和济南为核心。③ 城市间金融联系择优连接最为明显,信息联系以择优连接为主,在河南、山东表现出一定的邻近连接,交通联系邻近连接特征最为明显,形成若干交通次中心。④ 城市全球化水平、行政等级和政府职能转变力度及省际行政壁垒是影响黄河流域城市网络空间结构的主要因素。     

东北地区城市网络层级演变特征分析——基于铁路客运流视角

基于2005、2010及2015年东北地区城市间铁路客运班次数据,从网络密度、节点层级、网络层级等3个视角对东北地区城市网络演变进行分析,借助社会经济因子、信息网络进行相关性探讨。结果表明：① 区域网络密度得到明显提升但网络空间拓展相对缓慢、城市联系在地域空间内呈“核心-边缘”格局,网络类型由普列主导逐步向高铁主导转变。② 度数中心度视角下的城市等级体系处于稳定状态、区域核心及次级核心集中分布在哈大沿线;而中介中心度视角下的城市等级体系变动较大、核心城市控制力弱化明显、高位序城市出现空间“跃迁”现象;城市中心度基本反映城市在区域发展中的角色与地位。③ 铁路客运视角下的多层级网络演变分别透视出区域核心组织结构拓展、省域关联格局的孕育与发展、区域网络完善程度;客运与信息核心联系网络均凸显了哈大轴线的主导地位,但二者在城市联系尺度上具有差异性：客运网络的跨区域性特征显著、而信息网络则倾向省域尺度。     

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。     

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。     

山东半岛城市群经济联系空间格局演变研究

基于产业互补性、综合经济质量、经济距离等多角度修正传统引力模型,运用社会网络分析法,对2006~2015年山东半岛城市群17市经济联系空间格局演变特征进行可视化分析。结果表明：① 城市群经济联系强度缓慢增长,经济联系方向逐渐多样化,整体网络逐渐密集;② 城市群网络中心性水平始终偏低,点入点出度差距增大;③ 部分子群构成与行政区划分布不耦合,以济南、青岛为核心的两大经济圈间缺乏资源互通和产业交流。④ 交通技术创新、产业结构变动、要素资源流动是山东半岛城市群经济联系空间格局演变的主要影响因素。     

长江经济带人口流动对区域经济差异的影响

依据中国第四次、第五次、第六次人口普查的户籍人口和常住人口数据,借助泰尔指数、空间分析、回归建模等方法,分析长江经济带经济差异和人口流动的时空格局,探究人口流动对区域经济差异的影响。结果表明：① 基于户籍人口计算的经济总差异和分解差异均大于基于常住人口计算的差异,户籍口径差异随时间扩大,常住口径差异则随时间缩小;② 长江经济带县域经济差异格局在东、中、西地带呈现不同的中心—外围结构,东部以空间聚合的长三角经济发达县为面状核心区,具有都市连绵带特征,中部和西部则形成多个以中心城市为点状核心区的中心—外围结构;③ 人口流动对流入地和流出地经济增长的影响不同,2000年和2010年流动人口比率的提高均显著促进流入地的经济增长,但在2000年会相对减缓流出地的增长,2010年则相对缓慢地促进流出地的增长,县域经济差异不断扩大;④ 省域和地带因素会干扰人口流动对县域经济差异的解释,在控制了二者的影响之后,人口流动对县域经济差异的扩大程度明显减弱;⑤ 人口流动对区域经济差异的影响最为突出,其次是以工业化水平所体现的经济结构,人力资本、财政分权和区域战略的影响较小;对流出地而言,重视劳动力回流、推进人口家庭化迁移、加快工业化进程,是防止乃至缩小区域经济差异的政策关键。     

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。     

基于公路客流趋势的省域城市间关系与结构研究——以安徽省为例

基于日常公路客流的城市间关系与结构研究是一种重要的省域空间结构研究方法。作为城市间人流交往的重要组成部分,日常公路客流从动态关系视角反映了城市间的功能结构,更为清晰地展现省域空间的内在关系特征。通过对公路客流替代数据的进一步精确化,全面分析了安徽省域城市间每日公路客流的强度特征与结构特征,主要结论为:①省域整体呈现单中心的结构特征,受省域中心城市合肥直接影响并紧密联系的城市有巢湖、六安和淮南,三者是构筑合肥都市圈的主体;②以芜湖、马鞍山、安庆、铜陵为主体的皖江城市带城市间联系紧密,是安徽省域经济发展和城镇化的重要载体,其影响和联系范围包括池州和宣城,其中芜湖、安庆是皖江城市带的枢纽城市;③皖北地区城市间关系较为薄弱、分散,阜阳-亳州、淮北-宿州以及蚌埠-淮南三对城市间联系较为紧密,是皖北3个重要的城市发展组团,其中淮南是皖北区域链接合肥都市圈的枢纽城市。