中国城市劳动力流动的网络特征——基于百度迁徙大数据的研究

本文基于2020-2023年元宵节后的百度迁徙数据构建劳动力流动网络,采用社会网络分析方法和时间指数随机图模型系统分析了中国城市劳动力流动网络的动态结构特征及形成机制。结果表明:①我国城市间劳动力流动网络表现出时间上的二元稳定性,总体格局为以郑州-武汉为中枢,北京、上海、深圳、成都为顶点的显著菱形结构,内部流动远超外围,展现了区域间的强连接与集群效应。②与前期相比,2023年的劳动力流动在菱形区域内外的分化更为显著,中部城市作为枢纽的作用增强,网络密集程度上升,高强度流动线路减少,显示出劳动力流动的均衡化趋势。③网络呈现出明显的“集中流入”与“分散流出”的形态,劳动力的流入会促进回流,互惠传递模式不断促成了以资源、经济力量、环境优势为纽带的城市网络,形成了结构上的“由弱趋强”与“强强联合”并存的流动格局;④流动的驱动因素呈现多维化。

新冠疫情影响下中国城市网络特征时空变化研究

新冠疫情(COVID-19)对人口流动与城市网络产生了巨大影响,该文基于百度人口迁徙数据,利用多维度特征评价方法分析疫情暴发前后中国城市网络的空间关联特征变化,有助于重大卫生事件突发期间人口出行和迁徙模式认知以及疫情后的社会恢复。结果表明:①城市网络中重要性相对较高的城市面对疫情等突发状况冲击时的韧性比低位城市小,加权优势度最大起伏可达0.380,且城市位次恢复需要更多时间;②城市间形成以长江三角洲、珠江三角洲、成渝、京津冀4个城市群为核心顶点的“筝型”城市网络结构,核心城市群中的大规模疫情暴发会明显抑制整个网络的人口流动规模和密度,并且其部分城市职能会暂时被周边核心城市分担;③城市集群结构韧性大,在长时间序列上保持稳定,间断性疫情暴发不会明显改变城市群结构,城市群内部的优势城市会发生明显变化;④疫情暴发会降低全国人口的出行意愿,但在疫情暴发前后,各城市与其主要人口流动城市间仍能保持健康的联系。

疫情下人口流动格局对旅游热点城市旅游业的影响

旅游人口规模和结构变化会影响旅游业的发展,如何统筹旅游人口流动和疫情防控工作是常态化疫情防控阶段旅游业恢复面临的首要问题。对此,文章借助百度迁徙大数据,选取北京、上海、武汉、南京为旅游热点案例城市,通过因子分析、回归分析法,对中国疫情期间的人口流动特征进行深入探究,并剖析影响旅游经济的因素,以期促进旅游业发展。结果表明,2020年新冠肺炎疫情下,4座城市的迁徙规模指数和出行强度均比2019年同期有明显的下降趋势;国民在提高“疫情”关注度的同时,减少“旅游”的搜索量,旅游人数减少,旅游经济受挫;旅游地经济水平及旅游地吸引力对旅游业存在显著的正向影响。

基于多源时空大数据的区际迁徙人群多层次空间分布估算模型--以COVID-19疫情期间自武汉迁出人群为例

已有研究很少关注区际迁徙人群在不同尺度上空间分布的动态估算问题。COVID-19疫情爆发以来,坚决防止疫情扩散成为社会最紧迫的事情。在2020年1月23日武汉"封城"前夕,已有500多万人离开了武汉,快速准确地推算这部分人群的去向,可以为防止疫情扩散和制定防疫决策提供科学依据。本文以此为例,基于开源腾讯位置请求大数据、百度迁徙大数据、土地覆盖数据等多源地理时空大数据,提出一种区际迁徙人群多层次空间分布动态估算模型,用于推算2020年除夕(2020年1月24日)之前从武汉流入湖北省内各地的人群数量及其分布特征。结果显示:①春节时段湖北省各地级市农村地区人群增加数量占人群变化总量的比例平均达124.7%,从武汉市迁入各地级市的人群中至少51.3%流入农村地区;②区县尺度人群变化总量的空间分布呈现3个圈层结构:第一圈层为疫情核心区,包括武汉及其周边地区,以人群流出为主;第二圈层为重点关注区,包括黄冈、黄石、仙桃、天门、潜江、随州、襄阳,以及孝感、荆门、荆州和咸宁的部分地区,以人群总量和农村地区人群数量大幅增加为主;第三圈层为次级关注区,包括湖北西部宜昌、恩施、神农架和荆门部分地区,以人群小幅流入为主。最后,建议湖北省内,尤其是位于第二圈层内的区县,应高度关注农村地区人群的疫情防控。此研究成果在2~3天完成,显示大数据是可以快速地响应重大公共安全事件,为决策的制定提供一定支持的。

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。

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。