山东省迁入人口网络空间演化特征研究

选取全国人口普查分县数据,运用探索性空间数据方法分析迁入人口空间集聚特征,运用空间引力模型构建迁入人口网络空间模型,探讨网络视角下迁入人口网络空间结构特征及城镇化效应。研究表明:高高集聚型、低低集聚型为迁入人口空间格局的主导模式,外省人口迁入率与总人口迁入率的集聚性均降低,省内县际人口迁入率集聚性增强;从引力线连结成的空间结构来看,山东省总迁入人口网络形成了“H型”空间结构,且周边城市加入这一空间结构的数量增加,网络化趋势加强,呈现为以南部地区为主要扩散方向的“扇形”网络空间结构;总迁入人口网络反映出山东省“一群一带双核六区”的城镇化战略实施空间基础坚实,为山东省的城镇空间战略布局提供了新的视角。

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人口流动产生异质性影响。

网络视角下中国跨省人口流动格局跃迁及驱动机制:1991—2020年

长周期视角探究人口流动网络规律、演变特征及其影响机制,对于认识人口流动与区域均衡发展之间的逻辑关联、促进地区间经济和人口均衡具有积极意义。该研究基于1990年以来的全国人口普查和1%抽样调查数据,利用社会网络分析方法,对1991—2020年中国省际人口流动网络演变特征进行多期比较和态势研究,利用QAP分析方法识别人口流动网络演变的驱动机制。研究发现:①长周期视角下,人口流动具有“路径依赖”特征,省际人口流动网络“迁出地-迁入地”之间已经形成了较为稳定流动路径。网络格局已呈现出东部沿海地区高度集聚转变为东部沿海地区集聚与人口分散回流至中西部地区并存的趋势。②省际人口流动网络结构正在经历“由疏到密”“由单向流动为主转变为双向流动为主”的演变过程,逐渐形成空间对称的人口流动网络结构。③省际经济差距奠定了网络节点地位与权力的初始分布格局,并在很大程度上决定了未来人口流动网络的发展走势。短期内,省际人口流动网络的中心度等级不会产生根本改变。④人口流动网络的形成与演变归因于省际差距、时空社会网络以及地理距离等多种因素。人口流动网络在时空社会网络的作用下持续发展,省际差距形成的人口流动势能是人口流动网络演变发展的关键因素,但经济要素差距对流动人口的驱动作用在减弱,而生活舒适度和创新发展水平正在成为新时代影响人口流动网络的重要因素。

方言文化与广东省内人口流动——基于百度迁徙大数据的研究

基于百度迁徙大数据和“春运”这一独特的文化现象,本文构建广东省省内人口流动网络分析流动特征和采用人口引力模型考察方言文化差异对于广东省省内人口流动的影响。研究结果表明,人口流动密切的地区,不仅在地理位置上相近,而且在方言文化上也具有相近性。同时,方言文化的差异的存在会阻碍地区内的人口流动,如果流出地与流入地之间的方言距离越小,广东省省内人口流动的可能性会越高。该结论在经过稳健性检验和内生性处理之后依然成立。

中国城市人口流动网络研究——基于百度LBS大数据分析

基于百度LBS平台大数据,运用GIS与社会网络分析方法,构建我国334个地级市人口流动网络模型,测度并分析我国城市间人口出行流动的复杂性网络特征。大部分城市节点的入度与出度呈正相关关系,在人口流动上保持相对平衡状态;城市间人口流动呈现显著的空间集聚性,人口集散程度较高的城市主要分布在东部地区,尤其是京津冀、长三角、珠三角等城市群。整个网络在空间上具体呈现"两大四小"多中心网络格局,空间组织上则以择优连接以及局部的邻近连接为主,空间距离依然是人口流动的重要束缚力之一。通过复杂网络指标测算分析,人口流动网络具备无标度网络和小世界网络特征,表明现实世界中全国范围内城市间人口可以跨越行政等级界限自由流动,网络化特征日趋明显。

论人口计生网络的规范化管理

文章从中国西部某省人口与计划生育技术服务网络的定性研究及半定量研究出发,力图寻求制约人口计生网络发展的瓶颈。结果显示,该省人口计生网络能基本完成《条例》中规定的各种服务职能,但仍存在技术服务能力不高、执业医师匮乏、培训不足及规范化管理尚不如人意等问题。作者呼吁,规范化管理刻不容缓,同时提出了若干建设性对策与针对性建议。

中国省际人口流动网络演化及其影响因素研究

基于2005年、2015年省际人口流动的相关数据,借助社会网络分析方法,进行了人口流动的网络结构特征研究,并剖析了人口流动网络的影响因素,研究结果表明:①整个网络的关联性增强,小世界性发育典型;以广东为主,浙江、江苏、安徽、四川为副的“一主四副”的网络结构进一步凸显,等级层次性加强;从人口流动网络的关联性视角看,相邻省份间具有较为活跃的人口流动,体现出显著的地理邻近性;整个人口流动的空间格局体现了“东入内出”的模式,空间不均衡性加剧。②通过QAP回归发现:开放水平、收入水平、地理邻近性对省际人口流动网络具有显著的影响;人均GDP、人力资本、第三产业只对省际人口流入网络具有显著影响,对人口流出网络并没有发挥显著的作用;失业水平对人口流动网络的影响经历了由显著到不显著的演化;第二产业对人口流动网络的影响经历了由不显著到显著的演化过程。

中国省际人口流动网络的演化及其解释

文章分析了1995—2015年中国省际人口流动网络的演化过程和特征,并通过实证研究对人口流动网络的变化进行了解释,尤其是社会关系网对人口流动网络演化的巨大影响。首先,运用社会网络分析方法,利用各次人口普查和1%人口抽样调查数据,构建5个时点的省际人口流动网络,并通过网络关联性和中心性分析,揭示不同时期省际人口流动网络的结构特征及其发展演化过程。进一步地,运用基于"关系-关系"的QAP方法,考察影响人口流动网络变化的主要因素及其解释力的变化,实证检验移民网络理论。主要发现有:(1)省际人口流动网络由初期单向流动、结构稀疏的脆弱性网络,逐步演进为关系复杂、结构紧密的稳健性网络。网络密度和关联度大幅提高,网络等级度和网络效率则不断降低。(2)人口流动网络呈现出人口扩散性流出、集聚性流入的时变特征,网络整体和个体的中心性发生明显变化,但各地区在网络中的地位和作用未发生根本改变,人口流动网络的演化具有自我强化的特性。(3)社会关系网对于人口流动网络的演化有着极为重要的影响,且影响力在不断增强,验证了人口流动网络的积累性效应。(4)其他影响人口流动的因素,如就业机会、收入水平、经济发展水平、对外开放和空间距离,对不同时期人口流动网络的变化也有着一定影响,但在后期这些因素的解释力在降低。文章最后认为,在未来一段时间内,省际人口流动网络的整体格局难以发生根本性改变,应制定适应流动性社会管理的各项制度,完善有利于相对均衡发展的区域政策。

京津冀城市群人口流动网络结构及影响因素研究

通过社会网络分析方法,研究2000—2015年京津冀城市群人口流动的网络结构特征及演化趋势。结果表明:①京津冀城市群人口流动网络结构不断发展完善,节点数量明显增多,核心节点由“双核并进”演化为“四核争辉”,但也存在节点等级结构不合理、次核心节点和地方节点对核心节点的支撑力不足等问题。②从人口流动网络演化过程来看,京津冀城市群人口流动网络由双核心集聚阶段发展为多中心网络化阶段,但区域差异明显。③经济因素与社会因素对人口流动网络演化均具有显著的正向效应,社会因素的影响更为明显。

中国人口流动网络特征及影响因素研究——基于腾讯位置大数据的分析

文章基于2016年和2018年的腾讯位置大数据,采用社会网络分析法和QAP回归模型系统探究了中国人口流动网络的空间结构特征以及影响因素。研究结果表明:人口流动网络关联性增强,整体结构日趋稳健,但依然存在“东南密集,西北稀疏”的态势;经济发达、行政地位高的节点城市在人口流动网络中具有更强的吸引力和辐射力;人口流动网络的凝聚子群特征明显,人口流动仍以子群内流动为主,子群间联系较少;区域差异是人口流动的源动力,就业机会、工资收入以及迁移成本仍是影响人口流动的主要因素,随着生活水平的提高,舒适性需求对于人口流动的影响日渐凸显。

网络场域:人口学研究的空间转向

空间是人口学研究的核心概念,是人口学理论的一个基本分析视角,是人口学方法的一个重要分析工具。随着网络社会的崛起,人类生存与发展的空间发生了变化,人口学发展产生了新的理论框架和新的问题意识。转向网络场域是人口学对空间研究的反思,是人口学随着网络社会崛起对空间研究的理论自觉。基于拥有独立研究对象、有理论基础的支撑和研究方法的支持,网络人口学得以可能。

西部地区青少年性与生殖健康咨询服务提供——人口和计划生育服务网络的应用

开展性教育和相关咨询是解决青少年性与生殖健康问题的有效途径。然而,中国青少年60%的咨询需要没有得到满足,这暴露出针对青少年性与生殖健康服务的缺失。大量实证研究表明,相比东部,西部地区,尤其是西部农村地区青少年在性与生殖健康领域咨询的需求更高,但实现率却较低。以西部某县级市为例,使用2010年人口普查汇总数据,利用Brass-Logit转换及Gompertz生育模型分析,发现将向青少年提供性教育与生殖健康服务纳入已有的人口计划生育服务网络,是提升西部地区青少年健康福祉的经济有效的途径。

试论我国网络人口与网络教育的相互关系

网络教育是信息化社会的必然产物,也是一种全新的学习方式,其已日益成为教育大众化、民主化、终身化的一种重要的教育形式和有效途径．而网络人口作为网络时代一个特殊的人口群体,自然成为网络教育的对象和教育存在．本文通过对网络人口相关的统计数据的分析,探讨我国网络人口与网络教育之间的相互促进关系．

疫情下中国省际人口流动网络的时空特征研究

将疫情防控划分为多个阶段,基于百度地图迁徙大数据平台,利用网络分析法,构建了各阶段的人口流动网络。通过对各阶段网络的密度、平均度等统计特征分析可知,中国的防控措施对遏制疫情扩散效果显著;由各阶段网络的中心性分析结果可知,省市的人口流动控制能力大小由该省市的度数中心度和中介中心度的共同决定;运用块模型分析方法,对各阶段网络进行板块划分。研究结果表明,疫情后东北板块成员之间关联程度减弱,成员内部向外关联减少;中西、华南、西南板块向外关联至华东板块趋势没有变化;凭借良好的疫情防控效果,其他板块向外溢出至西北板块的关联增多。

中国人口流动网络时空演化及其对新冠疫情传播的影响

基于2020年1月1日至2月29日的手机信令数据构建全国尺度人口流动网络,研究了疫情-春节叠加影响下的人群流动行为的时空演化规律,并实证检验了流动网络结构特征在疫情传播中的作用。研究结果表明:大流行对人口流动模式的破坏存在年龄和距离异质性,削弱了高层级城市在人口流动网络中的重要性,并重塑了城市间人口流动强度分布规律。各时间段流动网络度分布均呈现“低度饱和,高度截断”的幂律特征,不同年龄群体迁移模式的城市分异性揭示了不同层级城市居民工作压力存在分化,且分化趋势在年轻人群中更为显著。研究还发现,流动网络拓扑结构与当地疫情传播之间存在因果关联性,采用时间断点回归模型实证检验了流动网络度中心性、接近中心性和特征向量中心性3项结构特征在封控政策对当地疫情传播的影响中起到部分中介作用。本研究对深入理解人口流动网络结构特征在重大公共卫生事件传播中的影响具有重要的理论和实践意义。

网络人口统计学的学科构建与实践要务

网络人口统计对于数字经济的发展至关重要。文章建立了网络人口统计学,并从现实需要、学科构建和实践要务几个方面进行论证。网络人口统计学是将网络人口的数量特征和数量关系作为研究对象,利用互联网统计、大数据分析等先进技术,揭示网络空间的网络人口现象及其发展规律的一门科学。网络人口统计学的学科构建由网络人口统计规律的揭示、网络人口统计理论的构建等四大部分组成。它的实践要务在于,做好网络人口总量统计、网络人口结构统计等六个方面。

基于腾讯迁徙数据的泛珠三角春运期间人口流动网络的结构不均衡性研究

基于位置服务的人口迁徙数据能够直观、动态和详尽地描绘城乡居民日常活动的行为轨迹和时空特征。文章采用腾讯迁徙数据,通过时空统计和复杂网络方法分析泛珠三角地区人口流动的时空格局和结构特征。结果表明:泛珠三角地区人口日常流动的时空分异和层级鸿沟特征明显,春运期间总体呈现“S”型反向交互模式,各城市度中心性与所属层级高度耦合,时段演变趋势具有差分空间正相关关系,Ⅰ型、Ⅱ型城市度中心性及其波动幅度显著高于Ⅲ型、Ⅳ型;迁徙路线方面,省内流动呈现以省会城市为核心、周边城市为辅的“放射型”结构,跨省流动主要表现为以珠三角地区为核心的“扇形”结构,同时伴有“两横两纵”4条高密度的迁徙走廊;结构均衡方面,Ⅰ型、Ⅱ型城市结构不均衡度较高,凭借强势的虹吸效应形成城市发展的外生驱动力,Ⅲ型、Ⅳ型城市结构不均衡度较低,与周边城市的共生性、对省会城市的依赖性较强,城市发展处于被极化的边缘位置。

我国五大城市群流动人口的空间关联网络结构特征研究

以长三角、珠三角、京津冀、长江中游及成渝城市群为代表的五大国家级城市群已成为我国当下流动人口的主要聚集地。文章基于引力模型的社会网络分析法,运用网络密度、网络关联度等指标,从整体网络、节点网络和空间聚类3个维度剖析我国主要城市群流动人口空间关联的结构特征,研究显示:(1)流动人口空间关联网络整体上与地理位置、城市经济存在较大联系;(2)人口流动空间关联网络中的受益城市主要为广州、深圳、上海、北京、武汉、长沙,受益人口流动城市易受限流动人口,人口流出城市则不受局限;(3)流动人口空间关联网络聚类划分不以城市群为单位,板块划分影响因素由单个城市决定,板块整体上呈结构性城市分布。

矩阵型因子模型及其在我国省际人口流动网络数据中的应用

矩阵型时序数据广泛地存在于各个领域中。近年来,研究者们针对高维矩阵型时序数据提出了一类矩阵型因子模型,其估计方法与理论研究正在不断的改进中。本文针对已提出的矩阵型因子模型,给出了一个新的拟似然估计方法,通过数值模拟验证了该方法的有效性,并将矩阵型因子模型用于我国省际人口流动网络数据中,以研究其动态变化规律。

基于腾讯位置大数据的人口流动网络特征研究——以山东省为例

基于腾讯位置大数据,利用复杂网络分析和社会网络分析方法,以山东省为例,从规模分布和空间格局出发探讨其人口流动网络特征。结果表明:(1)从规模分布来看,山东省人口集散能力呈金字塔结构,城市数量随着集散层级的增大而减少,济南、青岛的人口集散能力明显强于其他地市;人口流动呈位次型规模分布,人口流动规模总体上在各城市之间相对分散、平衡。(2)从空间格局来看,省际人口流动网络空间分布不均衡,呈“东密西疏,北强南弱”的空间格局和双纵一横的带状模式,具有向“邻”性和向“优”性的显著特征;省内人口流动网络呈以“济南、淄博、潍坊、青岛和临沂”为核心的空间均衡联系模式,以“济南青岛临沂,淄博滨州德州聊城,东营潍坊烟台威海,济宁菏泽枣庄泰安日照”为子群的组团分异特征。