基于大数据的京沪人口流动流量、流向新变化

位置大数据为人口流动流量、流向及其变化研究提供了条件,大数据人口推断比人口普查更加精准且成本大幅度降低。基于大数据的人口流动分析表明,2015年末北京、上海外来人口规模稳中有降,外来人口来源构成与2010年全国第六次人口普查相比也发生了较大变化,来自于邻近省份的外来人口增加。在加快实施国家大数据战略的背景下,应加快共享公共数据,推进人口流动大数据研究,以尽快构建基于大数据的国家人口基础信息库。

大数据在流动人口服务中的应用

大数据是一种宝贵的资源,流动人口大数据正成为发现问题、把握规律、科学决策和精准管理的重要依据。流动人口大数据具有数据量大、来源广泛、层级复杂、特色鲜明、缺乏共享等特点。流动人口大数据在服务管理中可以发挥现状分析、趋势预测、决策支持、精准服务、绩效评价、智能匹配等作用。为使流动人口大数据更好地服务流动人口,应整合数据资源、促进数据开放共享,搭建流动人口数据平台,采用新技术开展流动人口动态监测并利用多种方法对流动人口大数据进行分析。

深圳市高学历人才迁入格局的时空演化与驱动因素——基于1980—2014年个体迁移大数据

基于1980—2014年深圳市人口流动普查微观大数据,提取迁入深圳市具有本科及以上学历人才个体粒度数据,利用空间自相关分析人才迁入格局的时空演化,基于事件史分析方法探究影响近10 a人才迁移的多维驱动因素及人才政策调控机理,为完善区域人才政策提供决策支持。结果发现:(1)深圳市迁入高学历人才数量快速增长,群体年轻化、未婚化特点显著,城乡户籍结构差异持续缩小,省内邻近地区与长江中游城市群形成高值-高值集聚区域;(2)个体家庭情况、地理距离阻碍、城市社会结构等因素共同塑造迁移过程,来自人口数量少、人均GDP低、高等教育资源丰富地区的高学历人才具有更强烈的迁入意愿;(3)政策驱动力如深圳市2008—2012年实施的连续性审核制人才引进政策吸引人才迁入,不同阶段的人才政策对于不同属性人才群体的迁入行为具有显著的调节作用。