地理科学进展 ›› 2017, Vol. 36 ›› Issue (11): 1368-1379.doi: 10.18306/dlkxjz.2017.11.006
出版日期:
2017-12-07
发布日期:
2017-12-07
作者简介:
作者简介:朱孟珏(1984-),男,江西赣州人,博士,讲师,主要从事城市地理、土地资源管理研究,E-mail:
基金资助:
Online:
2017-12-07
Published:
2017-12-07
Supported by:
摘要:
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。
朱孟珏, 李芳. 1985-2015年中国省际人口迁移网络特征[J]. 地理科学进展, 2017, 36(11): 1368-1379.
Mengjue ZHU, Fang LI. Spatial characteristics of China's interprovincial migration network during 1985-2015[J]. PROGRESS IN GEOGRAPHY, 2017, 36(11): 1368-1379.
表1
1985-2015年中国省际人口迁移网络结构的演变"
网络指标 | 1985-1990年 | 1990-1995年 | 1995-2000年 | 2000-2005年 | 2005-2010年 | 2010-2015年 | 1985-2000年年均增幅/% | 2000-2010年年均增幅/% | 2010-2015年年均增幅/% | 1985-2015年年均增幅/% |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
网络密度 | 0.607 | 0.543 | 0.505 | 0.510 | 0.531 | 0.563 | -1.81 | 0.50 | 1.48 | -0.31 |
内向中心势 | 0.508 | 0.469 | 0.703 | 0.736 | 0.691 | 0.639 | 3.31 | -0.17 | -1.94 | 0.96 |
外向中心势 | 0.187 | 0.147 | 0.221 | 0.184 | 0.140 | 0.122 | 1.71 | -4.47 | -3.34 | -1.75 |
表2
1985-2015年中国区域间人口迁移量与网络密度"
凝聚子群 | 指标 | 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 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|
东北—华北人口联动区 | 北京、天津、河北、黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古、山东、山西 | 迁移量/万人 | 2279.28 | 615.06 | 363.87 | 128.11 | 165.42 |
网络密度 | 0.51 | 0.15 | 0.06 | 0.03 | 0.04 | ||
中原—长三角人口联动区 | 江苏、上海、浙江、安徽、河南 | 迁移量/万人 | 889.74 | 2693.24 | 1064.68 | 214.80 | 284.95 |
网络密度 | 0.06 | 0.60 | 0.19 | 0.08 | 0.00 | ||
中南—华南人口联动区 | 广东、广西、海南、福建、湖北、湖南、江西 | 迁移量/万人 | 403.97 | 1352.71 | 4136.61 | 388.59 | 103.71 |
网络密度 | 0.02 | 0.29 | 0.57 | 0.07 | 0.00 | ||
西南人口联动区 | 四川、云南、重庆、贵州、西藏 | 迁移量/万人 | 347.21 | 1177.90 | 1652.93 | 549.78 | 190.75 |
网络密度 | 0.06 | 0.29 | 0.25 | 0.33 | 0.05 | ||
西北人口联动区 | 陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆 | 迁移量/万人 | 303.37 | 271.21 | 229.49 | 89.51 | 277.33 |
网络密度 | 0.24 | 0.20 | 0.09 | 0.10 | 0.45 |
表3
1985-2015年中国省际人口迁移网络中间中心性"
省区 | 1985-1990年 | 1990-1995年 | 1995-2000年 | 2000-2005年 | 2005-2010年 | 2010-2015年 | 省区 | 1985-1990年 | 1990-1995年 | 1995-2000年 | 2000-2005年 | 2005-2010年 | 2010-2015年 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
北京 | 0.210 | 0.224 | 0.289 | 0.436 | 0.463 | 0.375 | 河南 | 0.151 | 0.099 | 0.014 | 0.204 | 0.010 | 0.010 |
广东 | 0.213 | 0.300 | 0.582 | 0.310 | 0.327 | 0.286 | 河北 | 0.087 | 0.137 | 0.088 | 0.003 | 0.028 | 0.006 |
内蒙古 | 0.024 | 0.040 | 0.041 | 0.116 | 0.306 | 0.222 | 云南 | 0.011 | 0.020 | 0.037 | 0.026 | 0.001 | 0.003 |
天津 | 0.022 | 0.011 | 0.011 | 0.014 | 0.037 | 0.215 | 辽宁 | 0.041 | 0.080 | 0.017 | 0.202 | 0.028 | 0.003 |
陕西 | 0.131 | 0.104 | 0.088 | 0.015 | 0.232 | 0.210 | 吉林 | 0.001 | 0.001 | 0.006 | 0.002 | 0.004 | 0.003 |
江苏 | 0.151 | 0.162 | 0.166 | 0.146 | 0.196 | 0.143 | 山西 | 0.027 | 0.023 | 0.033 | 0.017 | 0.014 | 0.002 |
新疆 | 0.014 | 0.173 | 0.245 | 0.182 | 0.195 | 0.128 | 黑龙江 | 0.003 | 0.001 | 0.006 | 0.002 | 0.002 | 0.002 |
浙江 | 0.056 | 0.121 | 0.094 | 0.222 | 0.251 | 0.124 | 湖南 | 0.037 | 0.008 | 0.002 | 0.000 | 0.000 | 0.001 |
四川 | 0.148 | 0.250 | 0.033 | 0.074 | 0.024 | 0.070 | 江西 | 0.012 | 0.001 | 0.000 | 0.002 | 0.001 | 0.001 |
上海 | 0.025 | 0.066 | 0.052 | 0.069 | 0.091 | 0.066 | 安徽 | 0.075 | 0.009 | 0.002 | 0.004 | 0.000 | 0.000 |
湖北 | 0.092 | 0.045 | 0.022 | 0.008 | 0.013 | 0.043 | 广西 | 0.014 | 0.004 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
福建 | 0.017 | 0.058 | 0.021 | 0.062 | 0.039 | 0.043 | 青海 | 0.002 | 0.009 | 0.004 | 0.011 | 0.004 | 0.000 |
甘肃 | 0.062 | 0.093 | 0.097 | 0.093 | 0.139 | 0.041 | 宁夏 | 0.002 | 0.002 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
重庆 | 0.000 | 0.000 | 0.025 | 0.013 | 0.000 | 0.023 | 海南 | 0.002 | 0.006 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
山东 | 0.158 | 0.202 | 0.267 | 0.244 | 0.056 | 0.021 | 西藏 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
贵州 | 0.022 | 0.006 | 0.000 | 0.017 | 0.067 | 0.016 |
[1] |
丁金宏, 刘振宇, 程丹明, 等. 2005. 中国人口迁移的区域差异与流场特征[J]. 地理学报, 60(1): 106-114.
doi: 10.3321/j.issn:0375-5444.2005.01.012 |
[Ding J H, Liu Z Y, Cheng D M, et al.2005. Areal differentiation of inter-provincial migration in China and characteristics of the flow field[J]. Acta Geographica Sinica, 60(1): 106-114.]
doi: 10.3321/j.issn:0375-5444.2005.01.012 |
|
[2] |
董上, 蒲英霞, 马劲松, 等. 2014. 中国省际人口迁移的复杂网络研究[J]. 南方人口, 29(2): 54-61.
doi: 10.3969/j.issn.1004-1613.2014.02.007 |
[Dong S, Pu Y X, Ma J S, et al.2014. A study of the complex network of China's interprovincial migration[J]. South China Population, 29(2): 54-61.]
doi: 10.3969/j.issn.1004-1613.2014.02.007 |
|
[3] | 段成荣. 2000. 影响我国省际人口迁移的个人特征分析: 兼论“时间”因素在人口迁移研究中的重要性[J]. 人口研究, 24(4): 14-22. |
[Duan C R.2000. Individual level determinants of interprovincial migration in China: On the effects of time sequence in migration studies[J]. Population Research, 24(4): 14-22.] | |
[4] | 胡小武. 2011. 人口“就近城镇化”: 人口迁移新方向[J]. 西北人口, 32(1): 1-5. |
[Hu X W.2011. Neighborhood urbanization strategy and China's town-urbanization road rethinking[J]. Northwest Population, 32(1): 1-5.] | |
[5] | 李德辉. 1981. 关于人口迁移规律的初探: 人口迁移的历史回顾、目前状况及未来趋势[J]. 人口学刊, (2): 41-47. |
[Li D H.1981. Guanyu renkou qianyi guilv de chutan: Renkou qianyi de lishi huigu, muqian zhuangkuang ji weilai qushi, (2): 41-47.] | |
[6] | 李扬, 刘慧, 汤青. 2015. 1985-2010年中国省际人口迁移时空格局特征[J]. 地理研究, 34(6): 1135-1148. |
[Li Y, Liu H, Tang Q.2015. Spatial-temporal patterns of China's interprovincial migration during 1985-2010[J]. Geographical Research, 34(6): 1135-1148.] | |
[7] | 刘望保, 汪丽娜, 陈忠暖. 2012. 中国省际人口迁移流场及其空间差异[J]. 经济地理, 32(2): 8-13. |
[Liu W B, Wang L N, Chen Z N.2012. Flow field and its regional differentiation of iner-provincial migration in China[J]. Economic Geography, 32(2): 8-13.] | |
[8] | 刘晏伶, 冯健. 2014. 中国人口迁移特征及其影响因素: 基于第六次人口普查数据的分析[J]. 人文地理, 2014, 29(2): 129-137. |
[Liu Y L, Feng J.2014. Characteristic and impact factors of migration in China: Based on the analysis of the sixth census data[J]. Human Geography, 29(2): 129-137.] | |
[9] | 刘颖, 邓伟, 宋雪茜, 等. 2017. 基于综合城镇化视角的省际人口迁移格局空间分析[J]. 地理科学, 37(8): 1151-1158. |
[Liu Y, Deng W, Song X Qet al.2017. Spatial pattern of interprovincial population migration from the comprehensive urbanization perspective[J]. Scientia Geographica Sinica, 37(8): 1151-1158.] | |
[10] | 逯进, 郭志仪. 2014. 中国省域人口迁移与经济增长耦合关系的演进[J]. 人口研究, 38(6): 40-56. |
[Lu J, Guo Z Y.2014. The evolution of coupling relationship between population migration and economic growth in China[J]. Population Research, 38(6): 40-56.] | |
[11] | 马侠, 王维志. 1988. 中国城镇人口迁移与城镇化研究: 中国74城镇人口迁移调查[J]. 人口研究, 12(2): 1-7. |
[Ma X, Wang W Z.1988. Zhongguo chengzhen renkou qianyi yu chengzhenhua yanjiu: Zhongguo 74 chengzhen renkou qianyi diaocha[J]. Population Research, 12(2): 1-7.] | |
[12] |
蒲英霞, 韩洪凌, 葛莹, 等. 2016. 中国省际人口迁移的多边效应机制分析[J]. 地理学报, 26(2): 205-216.
doi: 10.11821/dlxb201602003 |
[Pu Y X, Han H L, Ge Y, et al.2016. Multilateral mechanism analysis of interprovincial migration flows in China[J]. Acta Geographica Sinica, 26(2): 205-216.]
doi: 10.11821/dlxb201602003 |
|
[13] |
唐家龙. 2008. 论时变性因素对人口迁移选择性的影响: 基于数据处理方法的视角[J]. 中国人口科学,(2): 65-71, 96.
doi: 10.3969/j.issn.1000-7881.2008.02.008 |
[Tang J L.2008. The impact of time varying properties on migration selectivity: A perspective from data management[J]. Chinese Journal of Population Science,(2): 65-71, 96.]
doi: 10.3969/j.issn.1000-7881.2008.02.008 |
|
[14] | 王桂新. 1989. 不同地域层次间人口迁移问题的研究: 根据中间地域层次小城镇角度分析[J]. 西北人口, (2): 30-37. |
[Wang G X.1989. Butong diyu cengcijian renkou qianyi wenti de yanjiu: Genju zhongjian diyu cengci xiaochengzhen jiaodu fenxi[J]. Northwest Population, (2): 30-37.] | |
[15] | 王桂新, 潘泽瀚, 陆燕秋. 2012. 中国省际人口迁移区域模式变化及其影响因素: 基于2000和2010年人口普查资料的分析[J]. 中国人口科学,(5): 2-13, 111. |
[Wang G X, Pan Z H, Lu Y Q.2012. China's inter-provincial migration patterns and influential factors: Evidence from year 2000 and 2010 population census of China[J]. Chinese Journal of Population Science,(5): 2-13, 111.] | |
[16] |
王珏, 陈雯, 袁丰. 2014. 基于社会网络分析的长三角地区人口迁移及演化[J]. 地理研究, 2014, 33(2): 385-400.
doi: 10.11821/dlyj201402016 |
[Wang J, Chen W, Yuan F.2014. Human mobility and evolution based on social network: An empirical analysis of Yangtze River Delta[J]. Geographical Research, 33(2): 385-400.]
doi: 10.11821/dlyj201402016 |
|
[17] |
杨传开, 宁越敏. 2015. 中国省际人口迁移格局演变及其对城镇化发展的影响[J]. 地理研究, 34(8): 1492-1506.
doi: 10.11821/dlyj201508008 |
[Yang C K, Ning Y M.2015. Evolution of spatial pattern of inter-provincial migration and its impacts on urbanization in China[J]. Geographical Research, 34(8): 1492-1506.]
doi: 10.11821/dlyj201508008 |
|
[18] | 杨义武, 林万龙, 张莉琴. 2017. 地方公共品供给与人口迁移: 来自地级及以上城市的经验证据[J]. 中国人口科学,(2): 93-103, 128. |
[Yang Y W, Lin W L, Zhang L Q.2017. The supply of local public goods and population migration: Empirical evidence from 260 cities at the prefecture level or above[J]. Chinese Journal of Population Science,(2): 93-103, 128.] | |
[19] | 臧玉珠, 周生路, 周兵兵, 等. 2016. 1995-2010年中国省际人口迁移态势与空间格局演变: 基于社会网络分析的视角[J]. 人文地理, 31(4): 112-118. |
[Zang Y Z, Zhou S L, Zhou B B, et al.2016. The volume changes and spatial pattern dynamics of China's interprovincial migration: A perspective of social network analysis[J]. Human Geography, 31(4): 112-118.] | |
[20] |
钟奕纯, 冯健. 2017. 城市迁移人口居住空间分异: 对深圳市的实证研究[J]. 地理科学进展, 36(1): 125-135.
doi: 10.18306/dlkxjz.2017.01.012 |
[Zhong Y C, Feng J.2017. Residential spatial differentiation of migrant population within the city: A case study of Shenzhen[J]. Progress in Geography, 36(1): 125-135.]
doi: 10.18306/dlkxjz.2017.01.012 |
|
[21] |
周皓, 梁在. 2006. 中国的返迁人口: 基于五普数据的分析[J]. 人口研究, 30(3): 61-69.
doi: 10.3969/j.issn.1000-6087.2006.03.012 |
[Zhou H, Liang Z.2006. Return migration in China: An analysis of the Fifth Census data[J]. Population Research, 30(3): 61-69.]
doi: 10.3969/j.issn.1000-6087.2006.03.012 |
|
[22] |
Chun Y W.2008. Modeling network autocorrelation within migration flows by eigenvector spatial filtering[J]. Journal of Geographical Systems, 10(4): 317-344.
doi: 10.1007/s10109-008-0068-2 |
[23] |
de Montis A, Barthélémy M, Chessa A, et al.2007. The structure of interurban traffic: A weighted network analysis[J]. Environment and Planning B: Planning and Design, 34(5): 905-924.
doi: 10.1068/b32128 |
[24] |
de Vries J J, Nijkamp P, Rietveld P.2009. Exponential or power distance-decay for commuting? An alternative specification[J]. Environment and Planning A, 41(2): 461-480.
doi: 10.1068/a39369 |
[25] |
Gargiulo F, Lenormand M, Huet S, et al.2012. Commuting network models: Getting the essentials[J]. Journal of Artificial Societies and Social Simulation, 15(2): 6.
doi: 10.18564/jasss.1964 |
[26] |
Jeanty P W, Partridge M, Irwin E.2010. Estimation of a spatial simultaneous equation model of population migration and housing price dynamics[J]. Regional Science and Urban Economics, 40(5): 343-352.
doi: 10.1016/j.regsciurbeco.2010.01.002 |
[27] |
Lee E S.1966. A theory of migration[J]. Demography, 3(1): 47-57.
doi: 10.2307/2060063 |
[28] |
Lewis W A.1954. Economic development with unlimited supplies of labour[J]. The Manchester School, 22(2): 139-191.
doi: 10.1111/j.1467-9957.1954.tb00021.x |
[29] |
Noulas A, Scellato S, Lambiotte R, et al.2012. A tale of many cities: Universal patterns in human urban mobility[J]. PLoS One, 7(5): e37027.
doi: 10.1371/journal.pone.0037027 pmid: 3466163 |
[30] |
Ravenstein E G.1885. The laws of migration[J]. Journal of the Statistical Society of London, 48(2): 167-235.
doi: 10.2307/2979181 |
[31] |
Schultz T W.1962. Reflections on investment in man[J]. The Journal of Political Economy, 70(5): 1-8.
doi: 10.1086/258723 |
[32] |
Simini F, González M C, Maritan A, et al.2012. A universal model for mobility and migration patterns[J]. Nature, 484: 96-100.
doi: 10.1038/nature10856 |
[33] |
Todaro M P.1969. A model of labor migration and urban unemployment in less developed countries[J]. American Economic Review, 59(1): 138-148.
doi: 10.1111/j.1467-8624.1997.tb01934.x |
[34] |
Zipf G K.1946. The P1 P2/D hypothesis: On the intercity movement of persons[J]. American Sociological Review, 11(6): 677-686.
doi: 10.2307/2087063 |
[1] | 陈卓, 梁宜, 金凤君. 基于陆路综合交通系统的中国城市网络通达性模拟及其对区域发展格局的影响[J]. 地理科学进展, 2021, 40(2): 183-193. |
[2] | 姜宛贝, 刘卫东, 刘志高, 韩梦瑶. 中国化石能源燃烧碳排放强度非均衡性及其演变的驱动力分析[J]. 地理科学进展, 2020, 39(9): 1425-1435. |
[3] | 胡国建, 陆玉麒. 基于企业视角的城市网络研究进展、思考和展望[J]. 地理科学进展, 2020, 39(9): 1587-1596. |
[4] | 朱晟君, 黄永源, 胡晓辉. 多尺度视角下的产业价值链与空间升级研究框架与展望[J]. 地理科学进展, 2020, 39(8): 1367-1384. |
[5] | 杜欣儒, 路紫, 李仁杰, 董雅晴, 高伟. 中国枢纽机场时间延误成本估算与航线影响分析及中美比较[J]. 地理科学进展, 2020, 39(7): 1160-1171. |
[6] | 周国华, 张汝娇, 贺艳华, 戴柳燕, 张丽. 论乡村聚落优化与乡村相对贫困治理[J]. 地理科学进展, 2020, 39(6): 902-912. |
[7] | 谭雪兰, 蒋凌霄, 王振凯, 安悦, 陈敏, 任辉. 地理学视角下的中国乡村贫困——源起、进展与展望[J]. 地理科学进展, 2020, 39(6): 913-923. |
[8] | 刘小鹏, 程静, 赵小勇, 苗红, 魏静宜, 曾端, 马存霞. 中国可持续减贫的发展地理学研究[J]. 地理科学进展, 2020, 39(6): 892-901. |
[9] | 孙娜, 张梅青. 基于高铁流的中国城市网络结构特征演变研究[J]. 地理科学进展, 2020, 39(5): 727-737. |
[10] | 朱冠宇, 陈鹏. 基于共同犯罪的犯罪人地域关系网络的空间演化及其影响因素——以北京市诈骗案件为例[J]. 地理科学进展, 2020, 39(5): 792-803. |
[11] | 杜德林, 王姣娥, 王祎. 中国三大航空公司市场竞争格局及演化研究[J]. 地理科学进展, 2020, 39(3): 367-376. |
[12] | 周美君, 李飞, 邵佳琪, 杨海娟. 气候变化背景下中国玉米生产潜力变化特征[J]. 地理科学进展, 2020, 39(3): 443-453. |
[13] | 孙才志, 阎晓东. 基于MRIO的中国省区和产业灰水足迹测算及转移分析[J]. 地理科学进展, 2020, 39(2): 207-218. |
[14] | 韩炜, 蔡建明. 乡村非农产业时空格局及其对居民收入的影响[J]. 地理科学进展, 2020, 39(2): 219-230. |
[15] | 李晓丽, 宋伟轩, 吴威, 马雨竹. 基于跟踪调查的北京城市空间感知研究——以中国科学院大学硕士研究生为例[J]. 地理科学进展, 2020, 39(2): 276-285. |
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