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1982-2010年中国县市尺度流动人口核算及地域类型演化

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

戚伟¹^,, 赵美风², 刘盛和¹^,

1. 中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京 100101

2. 天津师范大学城市与环境科学学院,天津 300387

Spatial statistics and regional types evolution of China's county-level floating population during 1982-2010

QIWei¹^,, ZHAOMeifeng², LIUShenghe¹^,

1. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

2. College of Urban and Environmental Science, Tianjin Normal University, Tianjin 300387, China

通讯作者:通讯作者：刘盛和(1967-), 男, 湖南衡阳人, 研究员, 中国地理学会会员(S110002420M), 主要从事城市地理、人口地理、土地利用研究。E-mail: liush@igsnrr.ac.cn
收稿日期:2017-02-14
修回日期:2017-06-2
网络出版日期:2017-12-25
版权声明:2017《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
基金资助:

国家自然科学重点基金项目(71433008, 41230632)

国家科技支撑计划(2012BAI32B07)

作者简介:
-->作者简介：戚伟(1989-), 男, 江苏泰州人, 助理研究员, 中国地理学会会员(S110007891A), 主要从事城市地理与人口地理研究。E-mail: qiwei@igsnrr.ac.cn

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摘要
县市是中国新型城镇化发展过程中调控流动人口的重要单元。本文系统梳理了1982年、1990年、2000年、2010年四期人口普查的流动人口统计口径,根据地理流数据的空间尺度转换原则,核算四期人口普查县市尺度的流入人口和流出人口,构建对应的流动人口空间数据库。并提出新的修正复合指标法,划分出6种流动人口地域类型,包括大规模净流入活跃型、小规模净流入活跃型、大规模净流出活跃型、小规模净流出活跃型、平衡活跃型、非活跃型,据此分析中国流动人口地域类型的演化格局。主要结论为：① 中国流动人口地域类型经历了从不活跃到活跃、从相对均势到高度极化的演化过程,大部分地区逐步转化为净流出活跃型,流动人口向少数净流入活跃型县市集聚,51个大规模净流入活跃型县市集聚了全国55.85%的流入人口。② 中国流动人口地域类型在空间格局同样呈现高度极化的演化过程,形成长三角地区、珠三角地区2个流入人口高度集聚区,京、津及其他省会或首府等大城市则呈现单核式吸纳流入人口,净流出活跃型在“胡焕庸线”东南侧的“秦岭—淮河”以南地区呈现大面积扩张,成为中国最大的流出人口源区。③ 社会经济因素逐步成为影响流动人口集疏的主导因素,行政等级因素的作用也愈发突出。

关键词：县市尺度;流动人口;核算;地域类型;中国
Abstract
County-level units, which contain both counties and county-level cities, are the key floating population regulating units for China's new urbanization policy. This paper examines the statistical definitions of floating population for the censuses in 1982, 1990, 2000 and 2010. According to the principle of geographic data transformation among different spatial scales, the numbers of both the in-migrants and out-migrants at county level are calculated for each census. And the county-level spatial database of floating population is also built up. Besides, this paper puts forward a modified composite-index method to identify six types of the regional types of floating population, namely, large-scale active net in-migration, small-scale net in-migration, large-scale active net out-migration, large-scale active net out-migration, active balanced migration and inactive migration. Using this method, we analyze the spatial pattern evolution of China's floating population. The main results are listed as follows. (1) The regional types pattern of floating population transferred from inactive domination into active domination and from relative equilibrium into high polarization. Many regions turned into active net out-migration types. Most of the floating population moved into just a few cities which belongs to active net in-migration type. There were only 51 large-scale active net in-migration cities, but they occupied 55.85% of total inter-county in-migrants in China. (2) The spatial pattern of China's floating population regional types also presented a polarized feature. The Yangtze River Delta urban agglomeration and Pearl River Delta urban agglomeration in southeast coastal China are the main in-migrant floating population cluster regions, while Beijing, Tianjin and other provincial capitals are also main migration destinations with a monocentric pattern. The active net out-migration regions are mainly located in regions south of the "Qinling Mountains-Huaihe River" Line to the southeast of "Hu Line", which became the largest population losing area in China. (3) Social-economy was the major factor affecting the distribution of floating population regional types. Administration factor also gradually became a leading factor.

Keywords：county-level;floating population;spatial statistics;regional types;China

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戚伟, 赵美风, 刘盛和. 1982-2010年中国县市尺度流动人口核算及地域类型演化[J]. 地理学报, 2017, 72(12): 2131-2146 https://doi.org/10.11821/dlxb201712002
QI Wei, ZHAO Meifeng, LIU Shenghe. Spatial statistics and regional types evolution of China's county-level floating population during 1982-2010[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(12): 2131-2146 https://doi.org/10.11821/dlxb201712002

1 引言

流动人口是中国特有的一类迁移人口,来源地是户口登记地,目的地是实际常住地。1978年以来,以流动人口为主体的非户籍人口迁移成为中国人口迁移的主要形式^[1-2]。2016年,中国流动人口达2.45亿人,占总人口的17.7%,大规模、高强度的流动人口成为中国新型城镇化发展的关键问题之一^[3-5]。2014年《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》发布,同年又发布了《关于进一步推进户籍制度改革的意见》,2016年又相继发布了《关于深入推进新型城镇化建设的若干意见》、《推动1亿人非户籍人口在城市落户方案》等政策文件,这些政策都有一个共同点,即将流动人口调控精确到县市等基本单元（含设区城市和县级市等）。县市本身就是中国一个重要的人口统计单元,1982年和1990年人口普查对人户分离人口的界定、2010年人口普查对设区城市“市辖区内人户分离人口”的界定、2014年国家城市规模划分新标准对城市的界定等人口普查对设区城市“市辖区内人户分离人口”的界定等均以县市尺度为基准。县市尺度的流动人口研究,不仅有助于揭示中国中小尺度流动人口的区域分异规律,而且能够为中国新型城镇化发展的县市差异化政策制定提供参考。
然而,有且仅有1982年以来的四次人口普查年份能够支撑县市尺度的流动人口研究^[6],使用时还存在难点,包括：① 历次人口普查对流动人口的界定方法不断变动,空间口径和时间口径均存在差异。② 2000年、2010年人口普查资料只汇总流入人口,不能直接获取流出人口数据。③ 县级行政区划频繁调整,年际间县市单元的空间范围可比性较小。导致流动人口空间格局研究多以全国尺度和省级尺度为主^[7-17],近年来,逐步有反映全国流动人口格局的地级尺度、县级尺度的研究^[18-22],而且多以2000年、2010年等时点的研究为主。2010年,刘盛和等提出了中国流动人口地域类型的划分方法^[22],基于2000年分县人口普查数据,划分流动人口地域类型,有效地揭示了当年中国流动人口的空间分异规律。本文系统地梳理历次人口普查资料的统计口径,厘清相应的县市尺度的流动人口核算方法,构建历次中国县市尺度的流动人口空间数据库,提出改进的人口地域类型划分的修正型复合指标法,系统地分析1982-2010年中国县市尺度流动人口地域类型的演化格局。

2 县市尺度流动人口的核算方法

2.1 县市尺度流动人口的界定

按照《中华人民共和国行政区划简册》,中国县级单元包括市辖区、县级市、县、自治县、旗、自治旗、特区、林区等。县市尺度的空间单元包括两大类：一是“设区城市”,是指直辖市或设区地级市的全部市辖区构成的空间范围;二是“县级市、县等”,包括不设区的地级市（例如东莞市、中山市、嘉峪关市、三沙市等）、县级市、县、自治县、旗、自治旗、特区、林区等,空间范围由其自身构成。流动人口脱胎于人户分离人口,即实际常住地与户口登记地不一致的人口,统计部门定义流动人口不包括设区城市内部的市辖区内人户分离人口,但是县级市、县等行政单元内的人户分离人口仍然属于流动人口。流动人口具有地理流数据的可塑性面积单元问题,每提高一个空间尺度,就需要剔除更小尺度空间单元之间的流。例如,界定省际流动人口需要剔除省内流动人口,界定县市间流动人口需要剔除各县市内部流动人口。县市尺度的流动人口,是指县市之间的流动人口,而不包括县市内部的流动人口,所有县级市、县等行政单元内的人户分离人口也需要剔除。因而,本文将县市尺度流动人口界定为跨县市的人户分离人口。

2.2 县市尺度流动人口的核算

1982年、1990年的人口普查采用“跨县市一年以上”定义人户分离人口,而2000年、2010年则采用“跨乡镇（街道）半年以上”定义人户分离人口。如图1、图2、图3所示,对照1982年、1990年、2000年、2010年的原始人口普查表及填表说明,遵循当年县市尺度的行政区划,将历次人口普查的人户分离人口数据核算到县市尺度的流动人口数据。1982年、1990年本身就是采用县市尺度界定人户分离人口,可以直接用来核算流入人口和流出人口。2000年、2010年采用乡镇尺度作为基本单元界定人户分离人口,需要将空间尺度转换到县市尺度。其中,2000年可以根据户口登记地在“本县（市）”、“本市市区”、“本省其他县（市）、市区”、“省外”的汇总数据转换得到县市尺度的流入人口数据,但2010年不再将设区城市的市区作为一个整体进行汇总,而将各个市辖区分离将户口登记地按照“本县（市、区）”、“本省其他县（市、区）”、“省外”进行汇总,需要进一步结合“其中市辖区内人户分离人口”这个条目去剔除设区城市内部的人户分离人口,得到县市尺度的流入人口数据。进一步结合街道尺度的“外出半年以上人口”,可以核算2000年、2010年县市尺度的流出人口数据。需要指出的是,普查资料难以支撑时间尺度的统一,本文不做处理。上述处理过程基本上解决了引言中指出的县市尺度流动人口核算的难点。

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图1第三次、第四次人口普查的县市尺度流动人口核算方法
-->Fig. 1Spatial statistical method of county-level floating population for the 3rd and 4th censuses
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图2第五次人口普查的县市尺度流动人口核算方法
-->Fig. 2Spatial statistical method of county-level floating population for the 5th census
-->

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图3第六次人口普查的县市尺度流动人口核算方法
-->Fig. 3Spatial statistical method of county-level floating population for the 6th census
-->

2.3 数据来源与空间数据库构建

1982年第三次人口普查人口数据来源于《第三次全国人口普查手工汇总资料汇编第2册：常住人口的户口登记状况》以及《中国1982年人口普查资料》中的第二卷“人口地区分布”。1990年第四次全国人口普查人口数据来源于《中国人口年鉴1992》整理的第四次人口普查各省、自治区、直辖市的常住人口户口登记汇总数据以及《中国分县市人口资料：1990年人口普查数据》。2000年第五次全国人口普查人口数据来源于《2000年人口普查分县资料》,以及各省、市、自治区发布的人口普查资料,其中,部分省份的数据与全国汇总的分县资料存在不一致的现象,以各省份自身发布的普查数据为准。2010年第六次全国人口普查人口数据来源于《中国2010人口普查分县资料》,以及各省、市、自治区发布的人口普查资料,部分省、市、自治区发布的数据只精确到地级尺度,每个地级市只对应一个设区城市,地级尺度的“市辖区内人户分离人口”数据即县市尺度的设区城市的“市辖区内人户分离人口”数据。其中,1982年第三次全国人口普查未调查西藏自治区户口登记状况项目,无法汇总相应的流入人口、流出人口和户籍人口;1990年第四次全国人口普查未汇总西藏自治区的流出人口数据。
1978年以来,中国县级以上行政区划调整频繁,本文以中国科学院资源环境科学数据中心提供的分县行政区划矢量数据为基础资料,参考《1949-1999年中华人民共和国行政区划沿革地图集》、1983年至2011年历年《中华人民共和国行政区划手册》及相关省份的历史地图资料,在ArcGIS平台下,按照逐年回溯的方法,通过数字化编辑将县市行政区划矢量数据调整到与历次人口普查时点对应。根据集成的历次人口普查数据和行政区划矢量数据,以行政区划代码或地名为链接字段,在ArcGIS平台下,分别集成1982年7月1日零时、1990年7月1日零时、2000年11月1日零时以及2010年11月1日零时的四期全国县市尺度流动人口空间数据库。本文研究范围不包含港澳台地区,其中1982年、1990年由于数据资料不全,研究不涉及西藏自治区和南海诸岛。黑龙江省大兴安岭地区的加格达奇区、松岭区、呼中区、新林区,青海省的大柴旦行政委员、冷湖行政委员会、茫崖行政委员会,铜仁市的万山特区,贺州市的平桂管理区,湖北省的神龙架林区均作为单独单元分析。1982年、1990年、2000年、2010年的对应普查时点的县市尺度空间单元数量分别为2379个、2369个、2356个、2297个。

3 县市尺度流动人口地域类型的划分

3.1 地域类型的划分方法

流入人口与本地常住人口之和等于所在县市的常住人口,流出人口与本地常住人口等于所在县市的户籍人口。因此,某县市i的流入人口I_i、流出人口O_i、本地常住人口L_i、常住人口P_i、户籍人口H_i存在以下等式关系：

\begin{matrix} L_{i} = P_{i} - I_{i} = H_{i} - O_{i} \end{matrix}

（1）
基于这个等式,可以构建流动人口地域类型划分的基本测度,包括净流动人口、总流动人口。净流动人口NP_i等于流入人口I_i与流出人口O_i之差,也等于常住人口P_i与户籍人口H_i之差,NP_i大于0说明人口净流入,反之说明人口净流出：

\begin{matrix} N P_{i} = I_{i} - O_{i} = P_{i} - H_{i} \end{matrix}

（2）
流入I_i与流出人口O_i之和为总流动人口GP_i,GP_i越高,说明流动人口的置换数量越高：

\begin{matrix} G P_{i} = I_{i} + O_{i} \end{matrix}

（3）
净流动人口与总人口的比重称为净流动率,反映人口净流动的活跃程度;总流动人口与总人口的比重称为总流动率。但是,选用哪种人口指标衡量总人口值得探讨。常住人口涵盖流入人口,但不包括流出人口;而户籍人口反之,涵盖流出人口,但不包括流入人口。户籍人口和常住人口的交集是本地常住人口,即未发生迁移的人口,可同时作为流入人口、流出人口的参照。据此,本文提出净流动系数和总流动系数两个测度指标。净流动系数NR_i等于净流动人口NP_i与本地常住人口L_i的比值,NR_i大于0代表净流入,NR_i小于0代表净流出。NR_i的绝对值越大,净流动的活跃度越大。计算方法如下：

\begin{matrix} N R_{i} = \frac{N P_{i}}{L_{i}} = \frac{I_{i} - O_{i}}{L_{i}} \end{matrix}

（4）
总流动系数GR_i等于总流动人口GP_i与本地常住人口L_i的比值,GR_i越大,总流动的活跃度越高。计算方法如下：

\begin{matrix} G R_{i} = \frac{G P_{i}}{L_{i}} = \frac{I_{i} + O_{i}}{L_{i}} \end{matrix}

（5）
本文参考刘盛和等^[22]提出的复合指标法,构建流动人口的地域类型划分方案。并且,对原始复合指标法进行2点改进,提出修正复合指标法：① 采用净流动系数、总流动系数分别代替净流动率、总流动率。原始复合指标法中,净流动率、总流动率分别是净流入人口、总流动人口与常住人口的比重,但常住人口不能涵盖流出人口。采用净流动系数、总流动系数更加科学。原始复合指标法采用“10%”作为净流动率或总流动率的划分断点^[22],国际一般认为人口迁移量超过10%具有活跃特征^[23-25],相应地,在修正复合指标法中,采用“1/9”作为净流动系数或总流动系数的划分断点。② 根据流入人口规模和流出人口规模进一步划分子类。原始复合指标法只考虑了净流动率、总流动率两个比重指标,但是忽视了流动人口规模。流动人口规模同样是一个重要衡量指标,例如,在同等的流动比重下,人口高密度区和人口低密度区的流动人口规模存在显著差异。本文选择50万作为划分断点,50万是2014年城市规模等级划分新标准中中等城市的划分断点,根据1982-2010年中国县市尺度的流动人口规模,50万也是相对适中的指标,选择10万或100万会造成地域类型子类的过多或过少。
修正复合指标法,同时考虑了人口流入和人口流出两个过程,也兼顾了流动人口占比和流动人口规模两个方面（图4）。第一步,根据净流动系数、总流动系数划分中国流动人口的活跃类型：

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图4基于修正复合指标法的县市尺度流动人口地域类型划分示意图
-->Fig. 4Regional division of county-level floating population based on the modified composite-index method
-->

（1）非活跃型。活跃度划分断点α取1/9,总流动系数GR < 1/9。
（2）平衡活跃型。总流动系数GR ≥ 1/9,且净流动系数满足-1/9 < NR < 1/9。
（3）净流入活跃型。总流动系数GR ≥ 1/9,且净流动系数NR ≥ 1/9。
（4）净流出活跃型。总流动系数GR ≥ 1/9,且净流动系数NR ≤ -1/9。
第二步,根据流动人口规模划分断点β,进一步把净流入活跃型和净流出活跃型分别划分为两个子类。
（1）大规模净流入活跃型。α取1/9,β取50万,总流动系数GR ≥ 1/9,且净流动系数NR ≥ 1/9,且迁入人口规模I ≥ 50万。
（2）小规模净流入活跃型。总流动系数GR ≥ 1/9,且净流动系数NR ≥ 1/9,且流入人口规模I < 50万。
（3）大规模净流出活跃型。总流动系数GR ≥ 1/9,且净流动系数NR ≤ -1/9,且流出人口规模O ≥ 50万。
（4）小规模净流出活跃型。总流动系数GR ≥ 1/9,且净流动系数NR ≤ -1/9,且流出人口规模O < 50万。
根据修正复合指标法的两步过程,可以将中国流动人口地域类型综合划分为非活跃型、平衡活跃型、大规模净流入活跃型、小规模净流入活跃型、大规模净流出活跃型、小规模净流出活跃型,共计六种迁移类型。如图4所示,非活跃型散点主要分布在GR < 1/9的界线以下,对NR不作要求,两端无限延伸;平衡型活跃型被控制在-1/9 < NR < 1/9之间以及GR ≥ 1/9界线以上,向上无限延伸;两类净流入活跃型全部分布在GR = NR这条正向45°线的上方,以及NR ≥ 1/9界线的右侧,区分大规模和小规模还需要额外的I值维度;两类净流出活跃型全部分布在GR = -NR这条负向45°线的上方,以及NR ≤ -1/9界线的左侧,区分大规模和小规模还需要额外的O值维度。

3.2 地域类型的划分结果

根据地域类型划分方法,对1982年、1990年、2000年、2010年四期县市尺度的流动人口进行地域类型划分,划分结果如表1所示。由于1982年、1990年缺少西藏自治区数据,表1中将2000年、2010年按照含西藏自治区和不含西藏自治区分别统计,其中,不含西藏自治区的2000年、2010年汇总数据与1982年、1990年汇总数据的总体空间范围一致,具有年际可比性。具体结果包括：
Tab. 1
表1
表11982年—2010年中国县市尺度流动人口地域类型划分结果汇总表
Tab. 1Statistics of regional types of county-level floating population from 1982 to 2010 in China

地域类型	数量占全国比重(%)							流入人口占全国比重(%)							流出人口占全国比重(%)
地域类型	1982#		1990#		2000#	2010#	2000	2010	1982#	1990#	2000#	2010#	2000	2010	1982#	1990#	2000#	2010#	2000	2010
净流入活跃型合计	0.09	1.48	6.98	10.25	7.02	10.19		1.01	12.78	61.07	72.79	61.08	72.76		0.03	0.79	5.01	12.17	5.00	12.16
其中：大规模净流入活跃型		0.04	0.83	2.29	0.81	2.22			2.46	38.90	55.93	38.82	55.85			0.08	2.42	7.06	2.42	7.05
其中：小规模净流入活跃型	0.09	1.44	6.15	7.96	6.21	7.97		1.01	10.32	22.17	16.86	22.26	16.91		0.03	0.71	2.59	5.11	2.58	5.11
净流出活跃型合计		0.13	12.43	37.23	12.04	36.22			0.07	2.51	6.71	2.51	6.70			1.36	34.94	61.52	34.91	61.48
其中：大规模净流出活跃型				0.27		0.26					0.26		0.26					1.98		1.98
其中：小规模净流出活跃型		0.13	12.43	36.96	12.04	35.96			0.07	2.51	6.45	2.51	6.44			1.36	34.94	59.54	34.91	59.50
平衡活跃型合计	0.48	2.57	19.59	27.52	19.06	27.38		1.46	10.20	18.76	17.62	18.75	17.64		0.55	2.96	25.48	20.29	25.47	20.30
非活跃型合计	99.43	95.82	61.00	25.00	61.88	26.21		97.53	76.95	17.66	2.88	17.66	2.90		99.42	94.89	34.57	6.02	34.62	6.06

注：#：表示对应年份的统计不包含西藏自治区的各县市单元;空白表示百分比为0%。
① 各年份大规模净流入型县市单元的数量和名单：1982年,0个;1990年,1个,宝安县（现属深圳市）;2000年,19个,按照流入人口规模大小依次包括深圳市、东莞市、上海市、广州市、北京市、南海市、中山市、成都市、昆明市、温州市、厦门市、南京市、杭州市、顺德市、福州市、大连市、晋江市、贵州市、郑州市;2010年,51个,按照流入人口规模大小依次包括上海市、深圳市、北京市、东莞市、广州市、佛山市、天津市、成都市、武汉市、杭州市、厦门市、温州市、苏州市、南京市、中山市、郑州市、宁波市、西安市、无锡市、大连市、惠州市、常州市、昆明市、乌木鲁齐市、合肥市、南宁市、青岛市、沈阳市、哈尔滨市、福州会、长沙市、济南市、贵阳市、晋江市、昆山市、呼和浩特市、太原市、长春市、包头市、海口市、兰州市、台州市、珠海市、石家庄市、南昌市、泉州市、义乌市、烟台市、江门市、吴江市、柳州市。
② 各年份大规模净流出型县市单元的数量和名单：1982年、1990年、2000年均为0个;2010年,6个,按照流出人口规模大小依次包括固始县、临泉县、莆田市、颍上县、阜南县、开县。

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（1）从数量上看,非活跃型持续减少,各类活跃型持续增加,其中,小规模净流出活跃型增加最多,并逐步成为主体类型。1982年,基本全是非活跃型,存在个别小规模净流入活跃型和平衡活跃型。1990年,非活跃型依然是主导类型,开始出现个别大规模净流入活跃型和小规模净流出活跃型。2000年,无论是否考虑西藏自治区,非活跃型的县市数量比重依然最高,但其他类型的比例均明显提高。2010年,无论是否考虑西藏自治区,非活跃型不再是主导类型,净流出活跃型比重最高,开始出现大规模净流出活跃型,净流入活跃型的比例依然最低,但是较2000年依然继续提升。
（2）从流入人口规模看,非活跃型流入人口占全国的比重持续下降,净流入活跃型的流入人口比重呈显著上升,成为流入人口的主要集聚区。1982年,非活跃型的流入人口比重高达97.53%,而各类活跃型均不足2%。1990年,净流入活跃型和平衡活跃型的流入人口比重明显上升,并超过10%。2000年,无论是否考虑西藏,净流入活跃型的流入人口比重已经成为主体,占比超过60%。2010年,非活跃区和净流出活跃型的流入人口相对偏低,均不足10%,而净流入活跃型累计流入人口比重超过70%,仅大规模净流入活跃型就超过50%。也就是说,过半的流入人口高度集聚在大规模净流入活跃型的县市中。
（3）从流出人口规模看,非活跃型的流出人口占全国比重显著下降,净流出活跃型的流出人口比重显著上升,成为流出人口的主要来源地。1982年,非活跃型的流出人口比重达99.42%,而此时还没有净流出活跃型的县市。1990年,开始出现个别净流出活跃型县市,但流出人口比重仅占1.36%。2000年,无论是否考虑西藏,净流出活跃型的流出人口比重已经与非活跃型相当,平衡活跃型的流出人口比重也超过25%。2010年,非活跃型的流出人口比重显著下降,平衡活跃型的流出人口比重也略有下降,而净流出活跃型流出人口比重继续上升,超过60%,其中,小规模净流出活跃型的流出人口占据主体。
总的来看,1982-2010年,中国流动人口分布经历了从不活跃到活跃、从相对均势到高度极化的演绎过程。1982年、1990年,非活跃型占据主导,无论是流入人口还是流出人口,基本也属于非活跃型。2000年后,非活跃型持续下降,活跃型持续上升,并分化为净流入活跃型和净流出活跃型。至2010年,净流出活跃型在数量、流出人口规模上均占据主导,并且小规模净流出活跃型为多;而净流入活跃型在数量上虽然只占10%左右,但是集聚了中国70%左右的流入人口,其中,数量上只有2.22%的大规模净流入活跃型集聚了全国过半的流入人口。平衡活跃型虽然数量上升,但流入人口和流出人口比重均有所略降。流动人口已然呈现剧烈的活跃特征,而且具有从多数地区流出,向少数地区高度极化的过程。
表1在附注中,还分别列出了各年大规模净流入活跃型和大规模净流出活跃型的具体名单。大规模净流入活跃型在行政区划属性上基本全属于“市”,既包括一些省会或首府、地级市市辖区,也包括一些县级市,例如晋江市、昆山市、义乌市、吴江市等。1990年,宝安县（现属于深圳市）是唯一也是拥有最大流入人口规模的县市。2000年,大规模净流入活跃型达19个,深圳市、东莞市、上海市是中国3个流入人口规模最大的城市。至2010年,大规模净流入活跃型增长到51个,上海市、深圳市、北京市是中国3个流入人口规模最大的城市。大规模净流出活跃型的县市直至2010年才出现,数量只有6个,流出人口规模最大的是固始县,除了人口流出大县,莆田市是唯一的流出人口规模较大的市。

3.3 地域类型的演化格局

地域类型划分结果显示,中国流动人口呈现两极分化的高度极化特征,那么净流入活跃型或净流出活跃型在空间上是否存在显著的集聚和分散或空间极化特征,需要进一步观察其空间格局的演化。图5、图6、图7、图8分别对应1982年、1990年、2000年、2010年四期的中国流动人口地域类型分布。1982年至2010年,中国经历了从非活跃型主导向活跃型主导,以及流动人口从多数地区流出向少数地区流入的空间极化特征。

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图51982年中国县市尺度流动人口地域类型的空间格局
-->Fig. 5Spatial distribution of regional types of county-level floating population in 1982
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图61990年中国县市尺度流动人口地域类型的空间格局
-->Fig. 6Spatial distribution of regional types of county-level floating population in 1990
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图72000年中国县市尺度流动人口地域类型的空间格局
-->Fig. 7Spatial distribution of regional types of county-level floating population in 2000
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图82010年中国县市尺度流动人口地域类型的空间格局
-->Fig. 8Spatial distribution of regional types of county-level floating population in 2010
-->

（1）净流入活跃型在珠三角、长三角两个地区和直辖市、省会、首府等发达城市高度极化。1982年,仅存在2个小规模净流入活跃型县市,荆门市和七台河市。1990年,珠三角地区的开始显现活跃特征,出现宝安县（现属深圳市市辖区）一个大规模净流入活跃型,深圳市、珠海市、佛山市等处于小规模净流入活跃型。“胡焕庸线”^[26]以西北地区人口密度低,也开始出现个别小规模净流入活跃型。2000年,珠三角地区已经形成“大规模净流入活跃型—小规模净流入活跃型—平衡活跃型”由内而外的圈层空间结构,长三角地区开始出现上海市、南京市、杭州市三个大规模净流入活跃型城市,苏锡常地区形成连片的小规模净流入活跃型。此外,北京市、郑州市、成都市、贵阳市、昆明市、大连市等大城市也属于大规模净流入活跃型,但多呈现单核分布,未形成连片集聚特征。“胡焕庸线”以西北的新疆北部、内蒙古呼包鄂、青海北部等呈现小规模净流入活跃型。2010年,珠三角地区、长三角地区的大规模净流入活跃型县市呈连片集聚分布,“大规模净流入活跃型—小规模净流入活跃型—平衡活跃型”由内而外的圈层空间结构更加明显;其他地区的省会或首府等也多表现为大规模净流入活跃型,但是多呈现为单核式独大的空间结构。1982-2010年,中国流入人口呈现高度极化特征,先后形成了2个连片的流入人口连片集聚区,珠三角地区和长三角地区,而北京市、天津市及其他省会或首府等大城市多呈现单核独大的流入人口集聚模式。
（2）净流出活跃型在“秦岭—淮河”以南地区和东北地区大面积扩张。1982年,没有净流出活跃型的县市。1990年,开始出现个别小规模净流出活跃型。2000年,珠三角地区外围的广东北部、广西等地区出现连片的小规模净流出活跃型分布区,此外,浙江南部、贵州北部、东北地区、陕西南部、豫皖交界等也开始出现小规模净流出型的县市。2010年,以“胡焕庸线”为界,东南半壁的“秦岭—淮河”以南地区出现了大范围集中连片的小规模净流出活跃区,已然成为中国最大的流动人口净流出活跃区。此外,东北地区省会周边的小规模净流出活跃型也显著扩张。而“胡焕庸线”以西北的地区,在兰州市、乌鲁木齐市、呼和浩特市、包头市、鄂尔多斯市等周边也被小规模净流出活跃型包围。2010年,开始出现6个大规模净流出活跃型县市,其中,临泉县、阜南县、颍上县、固始县彼此邻近,分布在豫皖交界处,是中国人口流失最严重的地区。
（3）非活跃型大面积收缩。1982-2010年,中国流动人口地域类型从非活跃型为主向活跃型为主进行转化,其中部分非活跃型直接分化为净流入活跃型或净流出活跃型,而也有部分非活跃型先转变为平衡活跃型,进而再分化为净流入活跃型或净流出活跃型。整体来看,非活跃型大面积收缩。但是,仍然有一些地区始终具有非活跃特征,包括西南的“西藏西部—新疆南部”片、华北的“河北南部—河南北部—山东北部”、东北中部、江西中部等。其中,华北的“河北南部—河南北部—山东北部”处于平原地区,并毗邻北京市、天津市等发达城市,京津冀地区虽然是中国三大城市群之一,但并未形成像长三角地区、珠三角地区外围地区那样连片的净流出活跃型。
（4）平衡活跃型多转化为净流出活跃型。1982年和1990年,已经出现少量的平衡活跃型,主要分布在“胡焕庸线”以西北的地区。2000年,东北北部、内蒙古地区、新疆北部地区以及长三角地区、福建西部、珠江三角洲地区出现了大量的平衡活跃型。2010年,东北北部、新疆北部等依然具有大量平衡活跃型县市,而其他地区的平衡活跃型多转化为净流出活跃型,也有少量发达城市从平衡活跃型转化为净流入活跃型,例如天津市、武汉市等。

4 县市尺度流动人口地域类型的影响因素

由于被解释对象是地域类型,不是传统的连续变量,而是离散变量,因而,本文采用多项logistic回归模型（Multinominal Logistic Regression）分析县市尺度流动人口地域类型的影响因素。考虑到大规模净流入活跃型和大规模净流出活跃型样本量相对较少,本文被解释变量综合为净流入活跃型、平衡活跃型、净流出活跃型和非活跃型四类,而解释变量重点分析社会经济因素、行政等级因素、自然环境因素三个方面。既有文献对流动人口影响因素的分析已经非常丰富,本文重点结合可获得的县市尺度历史数据,分析影响因素作用的演化特征,识别不同时期的关键因素。多项logistic回归模型构建如下：记Class是流动人口地域类型,赋值为0, 1, 2, 3,并且Class = 0对应的是一个参照组（选择非活跃型作为参照）,协变量

\begin{matrix} X = (lnEC, JO, UR, lnED, AD, lnRD, lnPD) \end{matrix}

,可以得到Class的条件概率：

\begin{matrix} P (Class = j | X) = \frac{e^{β_{0 j} + β_{1 j} lnEC + β_{2 j} JO + β_{3 j} UR + β_{4 j} lnED + β_{5 j} AD + β_{6 j} lnRD + β_{7 j} lnPD}}{1 + \overset{4}{\sum_{j = 1}} e^{β_{0 j} + β_{1 j} lnEC + β_{2 j} JO + β_{3 j} UR + β_{4 j} lnED + β_{5 j} AD + β_{6 j} lnRD + β_{7 j} lnPD}} \end{matrix}

（6）
式中：j = 0, 1, 2, 3;社会经济因素选用EC、JO、UR、ED,分别代表经济发展水平（人均GDP）,非农就业机会（二三产业从业人口比重）、城镇化水平（城镇人口比重）、人力资本水平（万人拥有大学生以上人数）;行政等级要素采用AD,各期县市划分为省会（含直辖市、自治区首府）、地级市市区、县级市、旗县等其他县级单元共四级,由于该解释变量也是离散变量,以旗县等其他县级单元作为参照变量;自然环境因素采用RD、PD,分别表示地形起伏度和人口密度,地形起伏度^[27]反映了地形本底,人口密度与气候等环境要素有较高的相关性^[26]。全面搜集1982年、1990年、2000年、2010年上述各类数据,数据来源主要包括人口普查资料、社会经济汇总资料、地形栅格数据等,并构建历期相应的县市尺度属性数据库。据此,构建相应的Logistic回归模型：

\begin{matrix} logit (Clas s_{j} | X) = \ln [\frac{P (Class = j | X)}{P (Class = 0 | X)}] \\ = β_{0 j} + β_{1 j} lnEC + β_{2 j} JO + β_{3 j} lnUR + β_{4 j} lnED + β_{5 j} AD + β_{6 j} lnRD + β_{7 j} lnPD \end{matrix}

（7）
式中：

\begin{matrix} logit (Clas s_{0} | X) = 0 \end{matrix}

。分别对1982年、1990年、2000年、2010年四年期的流动人口地域类型影响因素进行分析,运算结果显示各年份模型的对数似然比通过了显著性检验,模拟效果均较好。各年份各类型各影响因素的β系数运算值如表2所示,结果显示：
Tab. 2
表2
表21982-2010年中国县市尺度流动人口地域类型的影响因素回归分析
Tab. 2Regression analysis of regional types factors of county-level floating population from 1982 to 2010

解释变量	1982年			1990年				2000年				2010年
解释变量	净流入活跃型		平衡活跃型		净流入活跃型		平衡活跃型	净流出活跃型	净流入活跃型	平衡活跃型	净流出活跃型	净流入活跃型	平衡活跃型	净流出活跃型
lnEC	1.78	0.30		0.23	0.46	-1.38^***		1.15^***	0.58^***	-0.16		0.96^***	0.40^***	-0.06
JO	0.06	0.04^**		0.08^***	0.06^***	0.07^***		0.09^***	0.03^***	0.01		0.08^***	0.02^***	0.01^***
UR	0.13^***	0.03^**		0.00	0.00	0.00		0.00	0.03^***	0.04^***		0.01	0.02^***	0.01^*
lnED	-2.79	-0.63		-0.27	0.00	-1.25^***		1.25^***	0.10	-0.82^***		1.90^***	0.56^**	-0.45^***
AD1	-4.15	-15.76^***		-0.53	-0.20	-12.57^***		-2.19^**	-3.07^***	-16.70^***		13.79^***	12.12^***	-0.69^**
AD2	-7.15^***	-16.89^***		0.64	-0.11	-13.03^***		-1.86^***	-1.04^***	-1.85^***		1.45^***	1.80^***	0.59^***
AD3	13.41^***	-0.03		0.85	-0.17	-12.19^***		-0.12	-0.27	-0.75^***		0.32	-0.09	-0.63^***
lnRD	0.83	-0.38		0.03	0.23	0.63		0.10	-0.03	-0.07		0.66^***	0.43^***	0.19^***
lnPD	0.27	-0.94^***		-0.33^*	-0.34^***	1.10^**		-0.47^***	-0.23^***	0.06		-0.08	-0.03	0.22

注：① 因变量中,参照组是非活跃型。② ^***、^**、^*：分别表示在1%、5%、10%的水平下显著。③ EC、JO、UR、ED分别表示经济发展水平、非农就业机会、城镇化水平人力资本水平;AD1、AD2、AD3分别表示省会、地级市市区、县级市等行政级别,以旗、县等其他县级单元作为参照组;RD、PD分别表示地形起伏度、人口密度。

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（1）社会经济因素在2000年后对流动人口地域类型分析的作用才开始凸显。1982年,无论哪种地域类型,经济发展水平、非农就业机会、人力资本水平等社会经济因素的作用基本都不显著;1990年,非农就业机会开始呈现显著,而且净流入活跃型的作用系数最高;2000年,各类社会经济因素的作用逐步凸显,按照净流入活跃型、平衡活跃型、净流出活跃型的顺序,经济发展水平、非农就业机会、人力资本水平的作用系数均呈现逐步递减,而且净流出活跃型的经济发展水平、人力资本水平的作用系数为负值,低于非活跃型的作用强度,也就是说,社会经济发展水平和人力资本水平相对较低的地方越有可能成为净流出活跃型地区;2010年与上述规律相似,社会经济发展水平越好的地方越容易偏向净流入活跃型,而相对较低的地方则容易偏向净流出活跃型或非活跃型。其中,社会经济发展水平最高的东南沿海城市群地区以及中西部省会或首府等大城市等对流动人口集聚能力最强,累积成大规模净流入活跃型,反之,在社会经济发展水平滞后的区域呈现人口流失的扩张态势。
（2）行政等级因素在2010年开始成为影响流动人口地域类型分异的重要因素。1982年、1990年各级行政等级对流动人口基本不显著,多呈负相关;2000年,行政等级因素的作用逐步显著,但相较于其他影响因素,作用系数仍然呈负相关;而2010年,行政等级因素的作用系数转为正相关,而且省会等级的作用系数远高于其他影响因素,省会等级最有可能推动形成净流入活跃型,而地级市市区、县级市成为净流入活跃型的作用系数则相对较小,旗、县等其他县级单元的可能性最小。行政等级越高,优势要素集聚强度越大,人口流入的可能性越高,而且这种集聚效应不是线性的,省会等城市对外来流动人口吸引力很强。特别是京津以及中西部、东北的省会或首府,往往呈现单核式独大的大规模净流入活跃型,而其他低等级的行政单元对流动人口的吸引能力明显不足。
（3）相对于社会经济要素,自然环境要素对流动人口地域类型分异的影响始终较弱。1982年、1990年、2000年,地形起伏度对流动人口分布的作用系数一直不显著,2010年才呈现显著,并表现为地形起伏度越高,越有可能成为净流入活跃型。这与地形起伏度较小的沿海地区流入人口高度集聚的认知存在偏差,例如西北呼包鄂地区等地形地起伏度也高,但依然是人口净流入活跃区,而一些中部和近西部地区虽然地形起伏度较小,但人口大量流出。人口密度与气候等环境要素具有较高的耦合性,整体来看,人口密度的影响作用越来越不显著,可见,相对于社会经济等因素,自然环境对流动人口影响并不突出。

5 结论与讨论

5.1 结论

本文系统地梳理了1982年以来中国历次人口普查的流动人口统计口径,通过流动人口数据的空间尺度转换,并核算出1982年、1990年、2000年、2010年县市尺度的流入人口、流出人口,采用回溯法构建中国历次人口普查的流动人口空间数据库。在此基础上,提出基于修正复合指标法的流动人口地域类型划分方案,构建净迁移系数和总迁移系数两个测度表征流动人口的活跃特征,同时还考虑流动人口规模的差异,最终划分出6种地域类型,包括大规模净流入活跃型、小规模净流入活跃型、大规模净流出活跃型、小规模净流出活跃型、平衡活跃型、非活跃型。采用此划分方法实现了不同时期流动人口地域类型的划分,并分析其演化格局及影响因素。主要研究结论为：
（1）1982-2010年,中国流动人口地域类型经历了从不活跃到活跃、从相对均势到高度极化的演绎过程。1982年、1990年以非活跃型为主,2000年后,大量非活跃型逐步转化为净流出活跃型,少量转化为净流入活跃型,呈现两极分化态势。净流入活跃型的极化特征最为显著,2010年流入人口超过50万人的大规模净流入活跃型县市共51个,这些县市在数量上只占2.22%,但集聚了全国55.85%的流入人口。同期,净流出活跃型的数量最多,大部分为小规模净流出活跃型,仅有6个属于大规模净流出活跃型。
（2）1982-2010年,中国流动人口地域类型在空间格局同样呈现高度极化的演绎过程。珠三角地区、长三角地区先后成为净流入活跃型的集聚区,并形成“大规模净流入活跃型—小规模净流入活跃型—平衡活跃型”由内而外的圈层空间结构,而京、津以及其他省会或首府等大城市多发展成为单核式独大的空间结构,仅自身发展成为大规模净流入活跃型。净流出活跃型则在“胡焕庸线”东南侧的“秦岭—淮河”以南地区和东北地区呈现大面积扩张,成为中国最大的人口净流出区,豫皖交界的阜阳地区及周边的人口流失量普遍较大。部分地区始终保持非活跃型,主要分布在西藏地区、华北地区等。
（3）社会经济因素逐步成为影响流动人口集疏的主导因素,行政等级要素的作用也愈发突出。1982年、1990年,社会经济因素对流动人口作用多为不显著,2000年后,经济水平、二三产业就业机会、人力资本条件等社会经济要素逐步成为影响流动人口地域类型分化的主导因素。2010年,行政等级要素的作用愈发突出,中国省级到地级到县级等的垂直行政等级体系下,优势要素逐步向高等级地区集聚,流动人口也随之集聚极化。相对于社会经济要素,自然环境因素的对流动人口集疏的影响相对较弱。

5.2 讨论

1982-2010年,中国流动人口地域类型的空间格局经历了剧烈变迁,流动人口空间集疏愈发活跃并且向少数地区高度集聚。推动新型城镇化发展,要十分重视珠三角地区和长三角地区两个流动人口高度集聚区,其内部许多县级市的市民化压力也非常突出;北京、天津及其他地区多处于省会或首府等大城市单核式独大的流动人口集聚模式,应积极通过行政作用优化要素的空间配置,释放中小城镇对流动人口的吸纳潜力。此外,要高度关注“秦岭—淮河”以南和东北地区等净流出活跃地区的可持续发展问题,积极推进空心乡村的综合整治和收缩城镇的转型升级。近年来,随着东南亚劳动力市场崛起、国内部分产业向中西部转移、电子商务和智能制造发展等新因素的出现,中国流动人口地域类型会随之进一步变迁,其划分方案也可以随之优化。应用到不同的研究尺度或研究区域时,一些可控变量也可以随之变更,例如区分活跃型、非活跃型的净流动系数和总流动系数的分界值,区分大规模、小规模的流入人口规模和流出人口规模的分界值等。以期本文对中小尺度流动人口研究的数据基础提供支撑,并对中国流动人口市民化政策和区域人口集疏政策的制定提供参考。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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[7]	Zhu Chuangeng, Gu Chaolin, Ma Ronghua, et al.The influential factors and spatial distribution of floating population in China . Acta Geographica Sinica, 2001, 56(5): 548-559. [本文引用: 1] [朱传耿, 顾朝林, 马荣华, 等. 中国流动人口的影响要素与空间分布 . 地理学报, 2001, 56(5): 548-559.] [本文引用: 1]
[8]	Wang Guixin, Pan Zehan. China's floating population spatial distribution and influencing factors: Evidence from year 2010 population census of China . Modern Urban Research, 2013(3): 4-11, 32.URL摘要根据对第六次人口普查数据的分析发现,我国流动人口已形成省内为主、省际为辅的分布特征,省内流动人口主要分布在人口大省,省际流动人口的迁入地主要分布在城镇经济发展水平较高的东部省份,迁出地主要分布在中西部的人口大省,省际流动人口的迁出分布较为分散,而迁入分布较为集中,省内流动人口多的省份省际迁移人口也会较多。这些流动人口的空间分布特征形成的主要原因是,省内人口迁移主要受人口规模因素的影响,省际人口迁移则主要受迁入省的城镇经济发展水平、迁出省的人口规模,以及空间距离等因素的影响。 [王桂新, 潘泽瀚. 我国流动人口的空间分布及其影响因素: 基于第六次人口普查资料的分析 . 现代城市研究, 2013(3): 4-11, 32.]URL摘要根据对第六次人口普查数据的分析发现,我国流动人口已形成省内为主、省际为辅的分布特征,省内流动人口主要分布在人口大省,省际流动人口的迁入地主要分布在城镇经济发展水平较高的东部省份,迁出地主要分布在中西部的人口大省,省际流动人口的迁出分布较为分散,而迁入分布较为集中,省内流动人口多的省份省际迁移人口也会较多。这些流动人口的空间分布特征形成的主要原因是,省内人口迁移主要受人口规模因素的影响,省际人口迁移则主要受迁入省的城镇经济发展水平、迁出省的人口规模,以及空间距离等因素的影响。
[9]	Li Yang, Liu Hui, Tang Qing.Spatial-temporal patterns of China's interprovincial migration during 1985-2010 . Geographical Research, 2015, 34(6): 1135-1148.https://doi.org/10.11821/dlyj201506012 URL摘要改革开放以来,伴随着快速城镇化进程的推进以及20世纪80年代户籍制度出现松动,大规模跨区域的人口迁移流动已呈现不可阻挡之势,人口迁移时空格局亦发生着剧烈的变化.目前大多数相关研究只关注某一特定时期的人口迁移,故而人口迁移的时空格局分析显得尤其重要.使用双组分趋势制图法和1985-1990年、1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年以及2005-2010年五个时期的人口迁移数据,分析人口迁入、迁出和净迁移的强度及其变化特征.在研究时期内,中国省际人口迁移表现出强烈的空间差异,迁移强度也有大幅的增加.八个主要人口迁入地全部位于东部三个经济快速增长的发展区域(珠江三角洲、长江三角洲和京津冀都市圈)内,而主要的人口来源地都是相对欠发达的中西部省份,这和全国经济发展空间格局完全吻合.双组分趋势地图结果显示南方省份的人口迁移强度及变化趋势都强于北方省份,因此从某种意义上说,在1985-2010年间,南方省份的人口迁移较北方省份更活跃,这可能主要受到南北方自然地理环境以及文化差异的影响.人口迁移时空格局分析结果表明,中国的人口迁移规律正在逐渐形成新特色,东部和西部地区之间的人口流动主要是受到经济因素和区域发展差异的影响,而南方和北方地区的人口迁移活跃程度则主要是由自然地理环境以及文化差异所致. [李扬, 刘慧, 汤青. 1985-2010年中国省际人口迁移时空格局特征 . 地理研究, 2015, 34(6): 1135-1148.]https://doi.org/10.11821/dlyj201506012 URL摘要改革开放以来,伴随着快速城镇化进程的推进以及20世纪80年代户籍制度出现松动,大规模跨区域的人口迁移流动已呈现不可阻挡之势,人口迁移时空格局亦发生着剧烈的变化.目前大多数相关研究只关注某一特定时期的人口迁移,故而人口迁移的时空格局分析显得尤其重要.使用双组分趋势制图法和1985-1990年、1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年以及2005-2010年五个时期的人口迁移数据,分析人口迁入、迁出和净迁移的强度及其变化特征.在研究时期内,中国省际人口迁移表现出强烈的空间差异,迁移强度也有大幅的增加.八个主要人口迁入地全部位于东部三个经济快速增长的发展区域(珠江三角洲、长江三角洲和京津冀都市圈)内,而主要的人口来源地都是相对欠发达的中西部省份,这和全国经济发展空间格局完全吻合.双组分趋势地图结果显示南方省份的人口迁移强度及变化趋势都强于北方省份,因此从某种意义上说,在1985-2010年间,南方省份的人口迁移较北方省份更活跃,这可能主要受到南北方自然地理环境以及文化差异的影响.人口迁移时空格局分析结果表明,中国的人口迁移规律正在逐渐形成新特色,东部和西部地区之间的人口流动主要是受到经济因素和区域发展差异的影响,而南方和北方地区的人口迁移活跃程度则主要是由自然地理环境以及文化差异所致.
[10]	Zheng Xinzhen, Yang Xianghua.The Situation Analysis of Chinese Inter-Provincial Population Migration: Chinese Population in Transition. Beijing: China Statistics Press, 2005: 444-463. [郑锌桢, 杨香花. 中国省际人口迁移流动态势分析: 转型期的中国人口. 北京: 中国统计出版社, 2005: 444-463.]
[11]	Liang Z, Li Z, Ma Z.Changing patterns of the floating population in China, 2000-2010 . Population and Development Review, 2014, 40(4): 695-716.https://doi.org/10.1111/j.1728-4457.2014.00007.x URLPMID:4508877摘要 type="main"> Using data from the 2000 and 2010 Chinese population censuses and applying a consistent definition of migration, we examine changing patterns of China's floating population during 2000鈥2010. During the first decade of the twenty-first century, there have been significant changes in China's floating population, as reflected in a continuing growth of interprovincial floating population and the growth of the floating population in China's western and interior regions, geographic diversification of destinations for the floating population, a major increase in interprovincial return migration, and significant improvement in education and occupational profiles among the floating population. We argue that these patterns are driven by domestic and international factors, including the newly released Labor Law, removal of agricultural tax, the western China development program, increased investment in education by the Chinese government, and the global financial crisis. We also discuss several challenges facing the floating population, which include limited educational opportunity for migrant children and inadequate housing and social welfare protection for the floating population.
[12]	Ding Jinhong, Liu Zhenyu, Cheng Danming, et al.Regional differences and flow field characteristics of Chinese population migration . Acta Geographica Sinica, 2005, 60(1): 106-114.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2005.01.012 URL摘要通过2000年人口普查省际迁移数据的分析,揭示了当代中国人口迁移的区域分异性,以及不同原因的流场新模式.研究发现,中国人口迁移进入高活性、高能力的新阶段;东中西部人口迁移的不平衡性不断加剧,"中部塌陷"不仅是经济意义上的,而且也是社会意义上的;人口省际迁移的辐合流场与辐散流场在进一步发展,珠江三角洲是最大的迁移辐合中心;东北与山东的对流渐趋消失,西北取代东北成为非沿海区域新的人口引力中心;以秦岭-淮河线东段和黑河-腾冲线南段为界,人口迁移分裂为东南和西北两大"流域".就业迁移的优势程度在进一步加大,市场取代计划成为人口和人才流动的第一动力;婚姻迁移的主流方向是西南贫困山区指向华东农村,形成了西南"喀斯特新娘输出区". [丁金宏, 刘振宇, 程丹明, 等. 中国人口迁移的区域差异与流场特征 . 地理学报, 2005, 60(1): 106-114.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2005.01.012 URL摘要通过2000年人口普查省际迁移数据的分析,揭示了当代中国人口迁移的区域分异性,以及不同原因的流场新模式.研究发现,中国人口迁移进入高活性、高能力的新阶段;东中西部人口迁移的不平衡性不断加剧,"中部塌陷"不仅是经济意义上的,而且也是社会意义上的;人口省际迁移的辐合流场与辐散流场在进一步发展,珠江三角洲是最大的迁移辐合中心;东北与山东的对流渐趋消失,西北取代东北成为非沿海区域新的人口引力中心;以秦岭-淮河线东段和黑河-腾冲线南段为界,人口迁移分裂为东南和西北两大"流域".就业迁移的优势程度在进一步加大,市场取代计划成为人口和人才流动的第一动力;婚姻迁移的主流方向是西南贫困山区指向华东农村,形成了西南"喀斯特新娘输出区".
[13]	Fan C C.Modeling interprovincial migration in China, 1985-2000 . Eurasian Geography and Economics, 2005, 46(3): 165-184.https://doi.org/10.2747/1538-7216.46.3.165 URL摘要 Using data from China's 1990 and 2000 censuses, this paper examines interprovincial migration by describing its spatial patterns and estimating models based on the gravity approach. Between the censuses, interprovincial migration increased considerably in size and became more unidirectional and concentrated. Modeling results highlight the role of regional economic disparity and migration stock, as well as the gravity variables of population and distance, in explaining migration flows. Over time, the effect of regional disparity has increased, while that of distance decreased. Findings suggest that models based on experiences of countries lacking migration control are increasingly relevant for China. Journal of Economic Literature, Classification Numbers: C10, O15, O18. 3 figures, 3 tables, 45 references.
[14]	Shen J.Changing patterns and determinants of interprovincial migration in China 1985-2000 . Population, Space and Place, 2012, 18(3): 384-402.
[15]	Chen Rui, Wang Ningning, Zhao Yu, et al.Complex network analysis of inter-provincial mobile population based on improved gravity model. China Population, Resources and Environment, 2014, 24(10): 104-113.https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2014.10.015 URL摘要省际之间的人口流动联系和空间布局特征对于活化区域间社会经济系统,改善地区间经济发展不平衡、缩减收益差距和产业结构调整具有重要作用。本文以复杂网络理论为研究切入点,研究了省际实际流动人口网络的小世界和无标度特征,探讨了基于人口流动量的权重网络中心度特征,并进一步对中心度与人口、经济进行相关性分析,同时对比研究了基于交通成本和重力模型的人口流动测度网络的特征,在此基础上建立了基于交通、经济和人口的改进重力模型的流动人口测度模型,构建预期省际人口流动有向网络,借助社会网络分析方法,探讨了网络的中心性、凝聚性、结构洞以及小世界特性,并且以第六次全国人口普查数据为实例进行实证研究。结果表明：1大规模实际人口流动网络呈现小世界特征,无标度特征不明显;2较低的地区人均GDP和较大人口总量是人口流出地区的推力,较高经济发展水平和较大人口总量产生对对外来人口的较强吸引力;3预期流动人口网络的整体中心性不是很强,网络中存在大量地位相对平等的节点,未来人口流动依然活跃于中东部地区,呈现两纵的格局;4西部城市在预期的省际大规模流动人口网络受限制性比较大,对其他省市的人口流动依赖性比较强;5网络具有一定的小世界特征,社团之间联系频繁,帮派性相对较为明显。本文通过对传统的重力模型进行改进,实现了预期省际流动人口的网络构建和空间格局分布,为政府管理部门为流动人口管理以及产业布局提供科学决策。 [陈锐, 王宁宁, 赵宇, 等. 基于改进重力模型的省际流动人口的复杂网络分析 . 中国人口·资源与环境, 2014, 24(10): 104-113.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2014.10.015 URL摘要省际之间的人口流动联系和空间布局特征对于活化区域间社会经济系统,改善地区间经济发展不平衡、缩减收益差距和产业结构调整具有重要作用。本文以复杂网络理论为研究切入点,研究了省际实际流动人口网络的小世界和无标度特征,探讨了基于人口流动量的权重网络中心度特征,并进一步对中心度与人口、经济进行相关性分析,同时对比研究了基于交通成本和重力模型的人口流动测度网络的特征,在此基础上建立了基于交通、经济和人口的改进重力模型的流动人口测度模型,构建预期省际人口流动有向网络,借助社会网络分析方法,探讨了网络的中心性、凝聚性、结构洞以及小世界特性,并且以第六次全国人口普查数据为实例进行实证研究。结果表明：1大规模实际人口流动网络呈现小世界特征,无标度特征不明显;2较低的地区人均GDP和较大人口总量是人口流出地区的推力,较高经济发展水平和较大人口总量产生对对外来人口的较强吸引力;3预期流动人口网络的整体中心性不是很强,网络中存在大量地位相对平等的节点,未来人口流动依然活跃于中东部地区,呈现两纵的格局;4西部城市在预期的省际大规模流动人口网络受限制性比较大,对其他省市的人口流动依赖性比较强;5网络具有一定的小世界特征,社团之间联系频繁,帮派性相对较为明显。本文通过对传统的重力模型进行改进,实现了预期省际流动人口的网络构建和空间格局分布,为政府管理部门为流动人口管理以及产业布局提供科学决策。
[16]	Ma Hongqi, Chen Zhongchang.Patterns of inter-provincial migration in China: Evidence from the sixth population census . Population Research, 2012, 36(6): 4-11, 32.URL摘要 2010年全国第六次人口普查数据显示,我国省际流动人口规模虽然低于省内流动人口,但其扩张速度明显大于省内流动人口。劳动力要素的省际流动与省内流动对经济社会发展的影响存在较大的差别,现有文献主要集中于对我国全部流动人口及省内流动人口特征的考察,而对省际流动人口的考察并不多见。文章基于2010年全国第六次人口普查数据,归纳与梳理了我国省际流动人口的特征,以此为研究我国省际流动人口对经济社会发展影响提供参考依据。主要包括省际和省内流动人口的趋势,省际流动人口的区域性差别、流动性目的、流动期限、年龄特征、受教育程度及职业构成等。文章还讨论了这些特征的经济社会和政策意义。 [马红旗, 陈仲常. 我国省际流动人口的特征: 基于全国第六次人口普查数据 . 人口研究, 2012, 36(6): 4-11, 32.]URL摘要 2010年全国第六次人口普查数据显示,我国省际流动人口规模虽然低于省内流动人口,但其扩张速度明显大于省内流动人口。劳动力要素的省际流动与省内流动对经济社会发展的影响存在较大的差别,现有文献主要集中于对我国全部流动人口及省内流动人口特征的考察,而对省际流动人口的考察并不多见。文章基于2010年全国第六次人口普查数据,归纳与梳理了我国省际流动人口的特征,以此为研究我国省际流动人口对经济社会发展影响提供参考依据。主要包括省际和省内流动人口的趋势,省际流动人口的区域性差别、流动性目的、流动期限、年龄特征、受教育程度及职业构成等。文章还讨论了这些特征的经济社会和政策意义。
[17]	Liu Yu.The spatio-temporal distribution of floating population and its development tendency in China . China Population, Resources and Environment, 2008, 18(1): 139-144.https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2008.01.027 URL [本文引用: 1]摘要中国人口流动具有显著的地域集中性和空间指向性。现阶段东部地区是主要人口流入地,中部地区是主要人口流出地;县内、市内和省内流动比重较大,流动距离与地区经济发展水平密切相关;建制镇和城市街道成为流动人口的主要流向,城乡结构分布地区差异显著。未来沿海吸纳流动人口的优势仍将持续,但比重尤其是低素质流动人口比重会逐步降低;中部地区产业发展将在一定程度上改变人口大规模外流的局面;西部地区将加速人口外迁和向宜居城市集中;东北地区伴随着产业复兴与区域振兴有可能成为未来人口流入增长较快的地区之一。流动人口空间分布与区域发展之间相互影响、相互制约,今后应加强政策引导与规划,使人口流动的方向、空间分布与区域长期发展的要求相吻合,使人口流动成为促进区域和谐、持续发展的有利因素。 [刘玉. 中国流动人口的时空特征及其发展态势 . 中国人口·资源与环境, 2008, 18(1): 139-144.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2008.01.027 URL [本文引用: 1]摘要中国人口流动具有显著的地域集中性和空间指向性。现阶段东部地区是主要人口流入地,中部地区是主要人口流出地;县内、市内和省内流动比重较大,流动距离与地区经济发展水平密切相关;建制镇和城市街道成为流动人口的主要流向,城乡结构分布地区差异显著。未来沿海吸纳流动人口的优势仍将持续,但比重尤其是低素质流动人口比重会逐步降低;中部地区产业发展将在一定程度上改变人口大规模外流的局面;西部地区将加速人口外迁和向宜居城市集中;东北地区伴随着产业复兴与区域振兴有可能成为未来人口流入增长较快的地区之一。流动人口空间分布与区域发展之间相互影响、相互制约,今后应加强政策引导与规划,使人口流动的方向、空间分布与区域长期发展的要求相吻合,使人口流动成为促进区域和谐、持续发展的有利因素。
[18]	Zhang Yaojun, Cen Qiao.Spatial patterns of population mobility and determinants of inter-provincial migration in China . Population Research, 2014, 38(5): 54-71.URL Magsci [本文引用: 1]摘要利用“五普”及“六普”数据，运用空间分析方法，从省内流动和省际流动两个角度，分省、市、县三个层面对我国人口空间流动格局进行了空间自相关分析。结果表明，省外流入人口呈现明显的空间集聚，中、西部人口向东部沿海集中化流动，热点分析进一步验证了珠三角、长三角、京津冀三个全国性集聚中心的存在。运用一般回归模型和空间回归模型，结论表明影响省内和省外人口流入的因素同中有异。第三产业的发展和较高的职工工资是城市吸引省内和省外流动人口的重要因素，社会公共资源对省内人口流入影响较大，而就业率和城市化水平对省外人口流入影响较大。这些发现可为国家新型城镇化过程中培育发展中西部城市群、加快发展中小城市等战略提供有益参考。 [张耀军, 岑俏. 中国人口空间流动格局与省际流动影响因素研究 . 人口研究, 2014, 38(5): 54-71.]URL Magsci [本文引用: 1]摘要利用“五普”及“六普”数据，运用空间分析方法，从省内流动和省际流动两个角度，分省、市、县三个层面对我国人口空间流动格局进行了空间自相关分析。结果表明，省外流入人口呈现明显的空间集聚，中、西部人口向东部沿海集中化流动，热点分析进一步验证了珠三角、长三角、京津冀三个全国性集聚中心的存在。运用一般回归模型和空间回归模型，结论表明影响省内和省外人口流入的因素同中有异。第三产业的发展和较高的职工工资是城市吸引省内和省外流动人口的重要因素，社会公共资源对省内人口流入影响较大，而就业率和城市化水平对省外人口流入影响较大。这些发现可为国家新型城镇化过程中培育发展中西部城市群、加快发展中小城市等战略提供有益参考。
[19]	Lao Xin, Shen Tiyan. Spatial patterns changes of China's internal migration to prefectural and higher level cities: Evidence from the 2000 and 2010 population census data . Chinese Journal of Population Science, 2015(1): 15-28, 126.URL摘要文章基于2000和2010年人口普查资料,对中国流动人口在地级市层面的空间分布格局与演化进行探讨。研究结果显示,人口流动的主要方向仍然是从中西部地区向东部沿海地区,长三角、珠三角、京津冀地区城市是跨省人口流动的主要吸引中心,吸引核心区逐渐由珠三角向北移动;从两次普查间人口流动分布的变化趋势看,绝大部分地级市的人口流动规模和强度有所增加,人口流动规模的空间分布态势基本不变,人口流动强度的空间分布则渐趋分散;跨省与省内流动人口相比,其分布较为集中,且大部分地级市仍以省内流动为主;人口流动强度与人口流动规模相比,受城市等级影响较小,空间分布较均匀,西北边疆(主要是新疆地区)城市人口流动规模较小而流动强度较大。 [劳昕, 沈体雁. 中国地级以上城市人口流动空间模式变化: 基于2000和2010年人口普查数据的分析 . 中国人口科学, 2015(1): 15-28, 126.]URL摘要文章基于2000和2010年人口普查资料,对中国流动人口在地级市层面的空间分布格局与演化进行探讨。研究结果显示,人口流动的主要方向仍然是从中西部地区向东部沿海地区,长三角、珠三角、京津冀地区城市是跨省人口流动的主要吸引中心,吸引核心区逐渐由珠三角向北移动;从两次普查间人口流动分布的变化趋势看,绝大部分地级市的人口流动规模和强度有所增加,人口流动规模的空间分布态势基本不变,人口流动强度的空间分布则渐趋分散;跨省与省内流动人口相比,其分布较为集中,且大部分地级市仍以省内流动为主;人口流动强度与人口流动规模相比,受城市等级影响较小,空间分布较均匀,西北边疆(主要是新疆地区)城市人口流动规模较小而流动强度较大。
[20]	Qi Wei, Liu Shenghe.Research on the rank-size distribution rule of China's urban floating population . Geographical Research, 2015, 34(10): 1981-1993.https://doi.org/10.11821/dlyj201510015 URL摘要改革开放以来,中国涌现出大规模的＂乡—城＂流动人口,深刻改变着中国的城市规模体系结构,不同规模城市间的人口集疏表现为显著的不均衡特征。根据1990年、2000年、2010年三期人口普查数据,构建中国城市人口及其流动人口的空间数据库。借鉴城市位序规模理论,提出城市流动人口服从类似规律的假设,探究城市流动人口位序规模分布服从的数学规律,进行斜率等关键参数的测算和无标度区的识别,并根据城市人口位序规模分布与城市流动人口位序规模分布耦合关系,将城市划分为吸纳流动人口绝对超前型、相对超前型、相对滞后型、绝对滞后型等4种类型。研究表明：1中国城市流动人口位序规模分布符合幂函数,且向高位序城市集聚的特征显著,集聚力量大于分散力量,这种极化特征不断提高。2中国大多数城市属于绝对滞后型,其流动人口规模仍未达到其理论值,具有较大的提升空间与潜力。3特大和大城市的流动人口位序规模大多超前,其流动人口集聚能力持续提升,目前大多已相对超载;而中小城市的位序规模大多滞后,其流动人口集聚能力一直较弱,目前大多相对规模不足,提升潜力与空间极大。4城市在经济水平、公共服务水平等引力上差异、流动人口自身的地域认识和定居意愿等均是影响中国城市流动人口位序规模分布的重要因素。 [戚伟, 刘盛和. 中国城市流动人口位序规模分布研究 . 地理研究, 2015, 34(10): 1981-1993.]https://doi.org/10.11821/dlyj201510015 URL摘要改革开放以来,中国涌现出大规模的＂乡—城＂流动人口,深刻改变着中国的城市规模体系结构,不同规模城市间的人口集疏表现为显著的不均衡特征。根据1990年、2000年、2010年三期人口普查数据,构建中国城市人口及其流动人口的空间数据库。借鉴城市位序规模理论,提出城市流动人口服从类似规律的假设,探究城市流动人口位序规模分布服从的数学规律,进行斜率等关键参数的测算和无标度区的识别,并根据城市人口位序规模分布与城市流动人口位序规模分布耦合关系,将城市划分为吸纳流动人口绝对超前型、相对超前型、相对滞后型、绝对滞后型等4种类型。研究表明：1中国城市流动人口位序规模分布符合幂函数,且向高位序城市集聚的特征显著,集聚力量大于分散力量,这种极化特征不断提高。2中国大多数城市属于绝对滞后型,其流动人口规模仍未达到其理论值,具有较大的提升空间与潜力。3特大和大城市的流动人口位序规模大多超前,其流动人口集聚能力持续提升,目前大多已相对超载;而中小城市的位序规模大多滞后,其流动人口集聚能力一直较弱,目前大多相对规模不足,提升潜力与空间极大。4城市在经济水平、公共服务水平等引力上差异、流动人口自身的地域认识和定居意愿等均是影响中国城市流动人口位序规模分布的重要因素。
[21]	Liu Tao, Qi Yuanjing, Cao Guangzhong.China's floating population in the 21st century: Uneven landscape, influencing factors, and effects on urbanization . Acta Geographica Sinica, 2015, 70(4): 567-581. [刘涛, 齐元静, 曹广忠. 中国流动人口空间格局演变机制及城镇化效应: 基于2000和2010年人口普查分县数据的分析 . 地理学报, 2015, 70(4): 567-581.]
[22]	Liu Shenghe, Deng Yu, Hu Zhang.Research on classification methods and spatial patterns of the regional types of China's floating population . Acta Geographica Sinica, 2010, 65(10): 1187-1196.https://doi.org/10.1007/s11442-011-0827-8 URL [本文引用: 4]摘要随着中国流动人口规模快速增长和影响日趋深远,各级政府在制订经济社会发展战略、区域与城市规划等各类重大决策时,亟需准确地认识和把握中国流动人口的空间分布特征及不同地域类型。本文在综合比较现有流动人口地域类型划分方法优缺点的基础上,提出了综合考虑净迁移率和总迁移率的复合型指标及其修正方法,并根据中国第五次人口普查分区县的流动人口数据,运用以上多种划分方法实证研制出中国流动人口地域类型的多种划分方案,并进行了比较分析。结果表明：①综合考虑净迁移率和总迁移率的复合指标法,可以同时测度区域流动人口的方向性与活跃度,兼具以上两种单一性指标法的特色和优势,特别是能清晰地分辨出区域流入人口与流出人口的规模均比较大的平衡型活跃区这种独特类型,具有显著的优势。②进一步考虑份额指标的修正型复合指标法,能有效地消除因区域人口总量过小或过大而导致流动人口活跃度被高估或低估的偏差,划分结果更加符合实际。③中国流动人口地域类型的空间分布格局与其自然环境、人口密度及经济社会发展水平的区域差异关系密切。中国各类流动人口活跃区主要分布在位处第三阶梯和大于800 mm等降雨线的东部季风区,其人口密度及经济社会发展水平相对较高。 [刘盛和, 邓羽, 胡章. 中国流动人口地域类型的划分方法及空间分布特征 . 地理学报, 2010, 65(10): 1187-1196.]https://doi.org/10.1007/s11442-011-0827-8 URL [本文引用: 4]摘要随着中国流动人口规模快速增长和影响日趋深远,各级政府在制订经济社会发展战略、区域与城市规划等各类重大决策时,亟需准确地认识和把握中国流动人口的空间分布特征及不同地域类型。本文在综合比较现有流动人口地域类型划分方法优缺点的基础上,提出了综合考虑净迁移率和总迁移率的复合型指标及其修正方法,并根据中国第五次人口普查分区县的流动人口数据,运用以上多种划分方法实证研制出中国流动人口地域类型的多种划分方案,并进行了比较分析。结果表明：①综合考虑净迁移率和总迁移率的复合指标法,可以同时测度区域流动人口的方向性与活跃度,兼具以上两种单一性指标法的特色和优势,特别是能清晰地分辨出区域流入人口与流出人口的规模均比较大的平衡型活跃区这种独特类型,具有显著的优势。②进一步考虑份额指标的修正型复合指标法,能有效地消除因区域人口总量过小或过大而导致流动人口活跃度被高估或低估的偏差,划分结果更加符合实际。③中国流动人口地域类型的空间分布格局与其自然环境、人口密度及经济社会发展水平的区域差异关系密切。中国各类流动人口活跃区主要分布在位处第三阶梯和大于800 mm等降雨线的东部季风区,其人口密度及经济社会发展水平相对较高。
[23]	Huw Jones. Population Geography.New York: The Guilford Press, 1990. [本文引用: 1]
[24]	Caroline B Brettell, James F Hollifeld.Migration Theory: Talking across Disciplines . New York: Routledge, 2000.https://doi.org/10.1093/jrs/14.3.331 URL摘要 Includes bibliographical references.
[25]	Chan KamWing. Fundamentals of China's urbanization and policy . The China Review, 2010, 10(1): 63-94.URL [本文引用: 1]摘要 This paper analyses the fundamentals of China's urbanization in the last two decades, focusing on the administrative and economic structures and policy which form the basis of the configuration of China's urban system and urbanization policy. Two basic determinants of the Chinese spatial system are examined: the administrative hierarchy and the restriction of population mobility. This is followed by an empirical study of recent urbanization trends and the patterns of population growth of individual cities, based on data from the 1990 and 2000 censuses. The paper examines various features associated with China's "incomplete urbanization" at the national and individual city levels. The concluding section discusses implications for policy and research.
[26]	Hu Huanyong.The distribution, regionalization and prospect of China's population . Acta Geographica Sinica, 1990, 45(2): 139-145. [本文引用: 2] [胡焕庸. 中国人口的分布、区划和展望 . 地理学报, 1990, 45(2): 139-145.] [本文引用: 2]
[27]	Feng Zhiming, Tang Yan, Yang Zhaoyan, et al.The relief degree of land surface in China correlation with population distribution . Acta Geographica Sinica, 2007, 62(10): 1073-1082.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2007.10.007 URL [本文引用: 1]摘要基于人居环境自然评价的需要,运用GIS技术,采用窗口分析等方法,提取了基于栅格尺度（10km×10km）的中国地形起伏度,并从比例结构、空间分布和高度特征3个方面系统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明：中国的地形起伏度以低值为主,63%的区域低于1（相对高差≤500m）;空间分布呈现西高东低、南高北低的格局;随着经度和纬度增高,地形起伏度呈逐渐下降趋势,28°N、35°N、42°N纬线和85°E、102°E、115°E经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征;随着海拔高度增加,地形起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明：中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系,拟合度高达0.91;全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1的地区,在地形起伏度大于3的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著,东北、华北、华中和华南等地相关性显著,内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。 [封志明, 唐焰, 杨艳昭, 等. 中国地形起伏度及其与人口分布的相关性 . 地理学报, 2007, 62(10): 1073-1082.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2007.10.007 URL [本文引用: 1]摘要基于人居环境自然评价的需要,运用GIS技术,采用窗口分析等方法,提取了基于栅格尺度（10km×10km）的中国地形起伏度,并从比例结构、空间分布和高度特征3个方面系统分析了中国地形起伏度的分布规律及其与人口分布的相关性。研究表明：中国的地形起伏度以低值为主,63%的区域低于1（相对高差≤500m）;空间分布呈现西高东低、南高北低的格局;随着经度和纬度增高,地形起伏度呈逐渐下降趋势,28°N、35°N、42°N纬线和85°E、102°E、115°E经线上的地形起伏度符合中国三大阶梯的地貌特征;随着海拔高度增加,地形起伏度呈现逐渐升高趋势。实证分析表明：中国的地形起伏度与人口密度有较好的对数拟合关系,拟合度高达0.91;全国85%以上的人口居住在地形起伏度小于1的地区,在地形起伏度大于3的地区居住的人口总数只占全国0.57%。中国地形起伏度与人口分布的相关性区域差异显著,东北、华北、华中和华南等地相关性显著,内蒙古与青藏地区几乎不存在相关性。

1982-2010年中国县市尺度流动人口核算及地域类型演化

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

Spatial statistics and regional types evolution of China's county-level floating population during 1982-2010

1 引言