文摘

分析的进化特征省与省之间的人口流动在中国网络结构,探讨了角色省从2010年到2015年。通过构造省与省之间的人口流动网络,我们检查省的功能期间通过人口流动人口流动的多样性,人口流动和人口流动性中介。结果表明,省与省之间的人口流动网络的覆盖率和紧张都受到国民经济发展、稳步增加,从2010年到2014年,然后在2015年突然下降。区域扮演重要角色在该省的灵活性多样性和中介显示一个分散的趋势。相比之下,领域中发挥了至关重要的作用流入或流出相对集中和稳定。此外,这项工作进一步探讨经济因素,如GDP、居民的消费水平,人口,失业率和消费者价格指数,作为独立变量分析省的角色在省与省之间的人口流动网络。分析表明,流入或流出量很容易受到五个指标的影响。这五个指标显著相关网络作用指标不同的区段。

1。介绍

人口流动与区域发展互动过程(1]。在迁移过程中,材料,信息,资本,技术也流在区域(2]。区域发展不平衡和异构的人口分布在中国,大量的人们每年在不同的地区。报道中提及的中国流动人口的发展3),2010年在中国流动人口2.3亿,到2017年,达到了2.44亿。这几乎占中国总人口的18%。大多数都是民工,类似案件是常见的在印度和巴西等新兴经济体。在这些国家,地区发展步伐是异步的,导致不同地区的人口和工资水平不匹配。在细节,总有剩余劳动力和欠发达地区的低工资。相比之下,在发达地区,劳动力稀缺,薪水很高。因此,这样一个重大不平衡促使迁移。自然,与人口流动、资源、信息、资本和技术也将蔓延,地区之间的重新分配。从长远来看,与渐进的区域社会经济因素的变化,区际人口流动特性和迁移领域将相应的角色转换。作为最大的新兴国家,中国的户籍制度,大大支持人口流动的统计数据。 Therefore, analysing China’s interprovincial population movement features and evolution trends, exploring the roles the provinces play in migration, and excavating the underlying impact factors could provide references for emerging economies when making population mobility policies.

先前的研究人口流动主要关注人们如何在不同的国家,诸如移民(4- - - - - -7)出国(8),或难民迁移9,10]。此外,他们还关注全国居民如何浮动。在一个国家,旅行是一个短期的人口流动模式;因此,一些研究主要探讨旅游业对当地经济和环境的影响(11,12]。此外,一些独特的节日将暂时激励人们,新年等节日在亚洲和西方国家的圣诞节。考虑到大型和季节性的影响,学者们主要探讨这种类型的人口流动影响运输和消费在短期内(13]。最后,许多劳动者迁移到其他地区永久工作(14]。

近年来,中国第五和第六次人口普查的基础上,有些学者探讨的特点省与省之间的人口流动(15,16]。他们分析了人口流动之间的关系和相关的社会经济指标,如城乡收入差距(17,18],区域经济增长[19- - - - - -21],疫情扩散[22,23),市场潜力和预期收入(18]。然而,由于缺乏连续性数据,很难证明人口流动的发展和逐渐进化如何影响经济发展24]。因此,一些研究引入了网络理论,建立不同省份之间的人口流动模型,探索的规则和演化特征省与省之间的人口漂浮在一个精确的和系统的方法。此外,一些学者通过网络理论描述人口流动的特性。江每天探索人口悬停功能在中国的334个城市中使用百度迁移大数据(2]。你们et al。25)发现一个重要峰会现象发生在中国人口运动在2015年的春节。Zhang et al。26)使用腾讯位置大数据探索在中国的234个城市中人口流动特征。然而,先前的研究主要集中在时间变化迁移,尤其是模式在节假日,也没有探讨渐进的趋势和影响因素。

住宅运动在不同省份而言,经济的发展,市场化,空间距离和信息可以影响其模式。因此,本文探讨了各省的人口流动所扮演的角色从全球的角度来看,推断他们的角色是如何受到上述因素的影响。我们构建了五个省与省之间的人口流动网络和探索在迁移过程中每个省的功能多样性的人口流动,流动的数量,和移民的中介。此外,通过引入面板回归模型,我们研究了地区生产总值、人口、家庭购买水平,失业率和消费者价格指数影响省份在迁移的不同的角色。此外,由于量化不确定性和长时间的户籍制度的改革,本文主要考虑了总人口没有深入分析改革对城市和农村人口的影响。

2。数据和方法

2.1。数据

我们下载数据集描述省与省之间的人口流动的国家地球系统科学数据中心在中国国家科技基础设施(http://www.geodata.cn)。这个数据集包含人口流入和流出的31个省,市,自治区。它还包括人口流出来自香港、台北,在中国大陆和澳门的其他省份。

此外,我们下载了省级生产总值,家庭消费水平,人口,失业率和消费者价格指数从国家统计局(National Bureau of Statistics)每个省(http://data.stats.gov.cn/)。

整个跨度从2010年到2015年的数据。

2.2。方法

2.2.1。网络人口的省与省之间的移动

我们应用一个节点来表示每个省的网络建设、定向边缘描绘移民和边的权重衡量流动性。我们表现出从2010年到2015年的移民结构如图1。

在这个图中,节点的大小反映了人口的流入和流出。更大的节点对应一个更多的移民。边缘的方向描述了公民的运动方向,边缘的厚度反映了这些地区之间的人口流动。此外,我们使用相同的颜色标记与人口流动关系密切的省份。因为只有流出数据来自香港、台湾和澳门,我们没有探索影响因素这三个领域的角色网络。

此外,我们计算了网络密度、平均最短路径探索省际的人口结构,及其演化特性。具体地说,网络密度措施的覆盖水平省与省之间的人口流动,和平均最短路径长度反映了各省之间的亲密关系: 在哪里D是网络密度,u是最大的可能的人口流动网络中边数,然后呢节点之间的边的重量吗我和节点j。如果(省之间的人口流动我和j)大于零,它等于1;否则,它等于0: 在哪里节点之间的平均最短路径长度我和节点j(27]。

人口流动性反映了经济发展的相互影响的省份。网络的平均最短长度措施最少的省份需要跨越从一个省到另一个地方。因此,的价值可以表现出亲密的省份。

2.2.2。网络中省的角色

在网络理论中,有几个指标用来衡量节点的角色。本文选择的入度,学位,在力量,使劲,和中间性中心探索人口运动的多样性,人口流动,和人口流动介质。

在这篇文章中,入度(见函数(3)应用于代表流入人口多样性,衡量有多少省份人口迁移到一个特定的省份。学位(如函数所示(4)被用来解释流出人口的多样性,衡量省的人数从特定省份迁移。函数5,在力量计算总数的人搬到一个特殊的省份。相应地,在函数(6),使劲估计人口从一个特定的省份。此外,描述人口流动的介质(即。,年代ome areas play the role of bridges during migration), we introduced betweenness centrality, as shown in function (7)[28]: 在哪里节点的入度,即。,the diversity of the inflow population.

当 = 1;否则,= 0: 在哪里节点的出度,即。,the diversity of the outflow population. As shown above, when , = 1;否则,= 0: 在哪里节点的能力,即。,the total number of inflow populations: 在哪里使劲的节点,即。,the total number of outflow populations: 在哪里的中间性中心节点,即。,人口流动的介质。的变量节点之间的最短路径的数量吗_年代和节点_t,跨节点最短路径的数量吗_我节点之间_年代和节点_t,N是人口迁移网络中节点的数量。

2.2.3。影响因素的角色的省份人口迁移的网络

以来,省与省之间的人口迁移会受到多种因素的影响,如区域经济发展、人口、就业,我们进一步探索哪些因素影响省际的人口迁移和其影响的大小。

(1)区域经济发展。经济发展不平衡,省的核心驱动因素是占人口流动。快速的经济增长可以提供更多的就业和提高收入水平(因此,沿海地区,如广东、浙江和上海一直是重要的地区吸引人)。因此,我们选择了地区生产总值表示区域经济发展,家庭消费水平表现出当地公民的平均生活费用,和消费者价格指数(CPI)来衡量劳动力工资水平和实际购买力之间的差距。

(2)人口。当经济发展相比,就业机会是有限的,在人口密集地区的竞争力高于在其他领域,和劳动力人均工资相对较低。因此,在一些省份,人口多,人们会倾向于去其他省份有更好的经济表现。因此,我们选择的总人数反映了人口因素。

(3)就业。在某种程度上,人口总数能反映一个地区提供的工作力量。然而,就业率可以反映出省之间的关系可用的就业职位和工作年龄的人愿意工作的数量。

本文选择的地区生产总值、家庭购买水平,人口,失业率,首先和客户价格指数作为解释变量。探讨这些变量如何影响省与省之间的人口流动,我们选择流入人口多样性,流出人口多样性,流入人口的总数,流出人口的总数,和人口流动的介质作为解释变量。然后建立一个面板回归模型探索这些因素如何影响这些变量的跨省份人口流动。

在分析,我们algorithmize模型在以下功能: 在哪里代表的价值我^th角色的一个省t和 ,分别代表了地区生产总值、居民消费水平,人口,失业率,每个区域的消费者价格指数(cpi)。

3所示。结果

3.1。省与省之间的人口流动的进化特征

如图2,从2010年到2015年,除了香港,台北,澳门,其他31个省或自治区都有移民流入和流出。此外,从2010年到2014年,双边人口流动在这些领域的报道逐年增加,然后下降了2015年,这与中国经济的发展。中国经济迅速增长,从2011 - 2014。然而,受到全球经济疲软的行为在2015年,中国经济进入了一个新的正常,造成出口大幅下降和国内过剩的生产能力。另外我们注意到两国人口流动紧张省份表现出类似的趋势。虽然在2015年略有上升,闷在六年低于1.2,这意味着人口可能迁移从一个省到另一个省份平均为1.2米。这表明,除了香港,台北,澳门,都有频繁的人口流动在中国大陆31个省之一。另一个概要文件表明,中国大陆的经济发展非常活跃,和省级经济执行不均和具有显著的结构性差异。2015年受经济放缓,人口流动的活性相应下降。

3.2。角色的省省与省之间的人口流动网络

基于五个指标1.2.2节我们分析了省级角色从2010年到2015年在省与省之间的人口流动和排名的值。每年我们大家介绍一下5个顶级的省份表1- - - - - -5。

根据网络中每个节点的入度和出度,我们可以获得人口流动的源和流方向,反映了人口流动的多样性。每个省的人口外流是广泛分散在全国各地,而最多的省份流入主要集中在更发达的沿海省份。关于人口流动的多样性,我们可以通知表1和2流入人口相比,流出更分散。2010 - 2015年期间,广东和上海方面表现出显著的多样性流入人口,他们一直排名在前5。这意味着这两个省份收到来自其他地区的移民在中国大陆。此外,江苏、四川、河北、浙江、河南、陕西、甘肃、福建、江西、山东、湖南、湖北、安徽有突出优势在流出人口的多样性。

通过进一步分析网络中每个节点的使劲和实力,我们可以获得的数量为每个省流入和流出的数量。表3和4显示最高的前5省每年大量的流入和流出人口统计。关于人口流动数量,各省表现更稳定流动的多样性。值得注意的是,五个东部发达地区,包括浙江、广东、江苏、上海和天津,吸引了最多的移民在2011 - 2015年。因此,区域经济发展影响的人口移动的核心因素。此外,五大中部省份。,Sichuan, Anhui, Henan, Hunan, and Hubei, sent the most people to other areas. Correspondingly, these five provinces are the ones with larger populations and weaker economic performances. This shows that the main factors affecting population mobility remain to be the level of regional economic development, employment opportunities, and personal income.

此外,表5显示所有省份的值变化明显的人口流动介质。值得注意的是,广东一直表现媒介中最强大的人口流动为五年。结合广东的结果表1- - - - - -4,我们发现广东已经收到了大量的劳动者从其他省份但少发送到其他经济发展时期。有一个共识,广东作为一个重大的经济增长引擎执行。而吸引移民,广东还将劳动力通过投资其他领域。2013年之后,江苏和浙江表现出日益突出的媒介角色,扮演类似的函数来广东。海南和Chongqing-famous居住地和旅游在中国也发挥了至关重要的媒介作用。

3.3。影响因素的角色省人口流动网络

如前所述,每个省扮演不同,人口流动网络中不同的位置。地区分布有显著的多样性和中介角色,分布式和随时间变化的。人口流动数量主要集中在某些重要的省份,随着时间的推移和的分布是稳定的。我们进一步分析了地区经济和社会因素如何影响这些省份的角色基于这些重要的人口流动特性。

因此,我们选择网络指数获得的部分3所示。2作为解释变量,即。,population inflow and outflow diversity, the number of population inflows and outflows, and mobility intermediation. We determined the gross regional production, household consumption level, total population, unemployment rate, and consumer price index as explained variables to build five panel regression models.

因此,确定模型的鲁棒性和有效性,我们之前测试的变量回归。首先,我们探讨这些变量之间的相关性。如表所示6,五个解释变量之间的相关系数相对较小。第二,我们应用方差膨胀因子检查五个解释变量的多重共线性。结果表明,最大方差膨胀因子VIF = 7.80,表明他们都通过了考试。第三,我们介绍了ADF检验(增强Dickey-Fuller测试)检验变量的平稳性,结果表明,二阶平稳。第四,我们对这些变量进行了协整检验,发现他们有长期的协整关系。

回归结果(见表所示的面板7)发现,家庭购买水平与流入人口多样性显著正相关。标准化的相关系数为0.531,这表明家庭购买水平是影响人口的流入多样性的主要因素。符合常识,当地采购意味着高收入水平超过了购买力,和居住在其他领域会热衷于迁移。相比之下,失业率是流入人口多样性呈负相关。在大多数情况下,高失业率意味着一个不稳定的外部生活环境,和这一地区以外的人将不愿搬家。

人口与总人口的流出多样性呈正相关,家庭购买水平,失业率。这表明这些因素的联合效应将引起人们迁移到其他省份(甚至欠发达地区)找到工作机会,降低生活成本。在这些因素中,人口是主要的标准化系数为1.165。

此外,大量的人口流动与地区生产总值显著正相关性,家庭购买水平,消费者价格指数(cpi)。尽管昂贵的消费水平和生活水平表现出的价格指数,结果表明,发达经济体仍然吸引人们迁移。例如,广东、上海和北京一直梦想的年轻人居住的地方。此外,失业和人口流出之间的负相关性表明失业率在人口流入起着至关重要的作用。此外,总人口与流出人口呈正相关,最重要的影响因素(标准化系数达到0.914)。

人口流动中介,结果表明,地区生产总值是一个重大的负面因素。这表明发达地区更有可能作为人口流动目的地比中介的目的地。相比之下,家庭购买水平,人口,居民消费价格指数与流动性中介呈正相关。这表明越来越多的人有,省的生活成本越高,越有可能这个区域将成为人口流动的中介。值得注意的是,人口主要影响的中介功能省有关人口流动。

从上面的分析,我们可以看到人口,失业率和消费水平是最重要的因素影响省与省之间的人口流动。他们不仅影响人口流动的多样性也是影响人口流动的数量。然而,他们是不同的方向影响;地区GDP、消费水平、人口、和消费者价格指数(cpi)决定区域经济增长在很大程度上。GDP和消费水平越高的,越有可能是移民目的地。

4所示。讨论和结论

根据中国人口统计数据,介绍了网络理论探索省与省之间的人口流动从不同的角度在2010 - 2015。具体地说,本文分析了拓扑结构的进化特性,省与省之间的人口流动和省级角色时的流动人口,提取的因素影响他们的功能。本文系统地揭示了规律和演化特点,省与省之间的人口流动从网络的角度,分析各影响因素的影响强度通过构造一组主要影响因素之间的回归模型和网络指标。

首先,基于覆盖的人口流动的关系(图密度)和人口流动的亲密关系(平均最短路径),我们的进化特征进行了探讨中国的省与省之间的人口流动网络结构从2010年到2015年。从2010年到2014年,我们发现跨省流动人口逐渐增加,但随后在2015年下降。这表明积极和不平衡区域经济发展促进跨省频繁的人口流动。与结构的规定,尤其是在2015年,中国提出了一种新的正常的经济发展。因此,人口流动的整体拓扑特性表现出不同的模式。这一结论反映了以就业为基础的人口流动的特点都不同于旅游或度假的人群。从现有文献,中国旅游和度假的人口流动也逐年增加,近年来(20.,29日]。

第二,我们探索每个省的角色在人口流动从三个角度,即。,diversity (in-degree and out-degree), amount (in-strength and out-strength), and the intermediary of population mobility. We obtain some different population flow characteristics from other studies that only consider holiday population mobility [13和旅游2]。结果表明,有优势的省份,人口流动性随时间变化的多样性。人口的外流多样性特别展览更多不同的散射分布比流入的省份。关于人口流动,住在中西部地区的人更倾向于迁移到其他领域,和东部省份更有可能作为主机。同样,起着重要的中介作用的省份人口流动也随时间变化。然而,广东、浙江、江苏执行异常比别人。特别是,广东一直扮演了一个至关重要的中间,在迁移中的作用。一些省份以旅行或生活环境(如海南、重庆、广西)也作为重要的中介在人口流动。

第三,探索的因素影响不同的省级函数相关的人口流动,我们构建了五个面板回归模型分别设置地区生产总值,家庭购买水平,人口,失业率和消费者价格指数作为解释变量和五个网络指数作为解释变量。虽然一些研究已经分析了人口流动的影响因素在中国,其中大部分是使用人口流动横截面数据(22,25];因此,很难分析的影响,方向,和强度不同的因素对人口流动的时间序列数据。结果表明,人口,失业率和家庭购买水平是重要的影响因素的多样性的人流入。与更多的人居住地区,高失业率、高购买水平更倾向于迁移到不发达地区。因此,流出的人采取的多样性。此外,五个因素都施加重大影响的人口总量流。因此,为了确定人口的稳定和有序流动,地方政府应该规范政策基于每个因素的影响强度。具体来说,地区生产总值,家庭购买水平,消费者价格指数显著影响省份的人口流入。总人口中最重要的因素是诱发人们迁往其他地区。此外,一些省份更容易作为人口流动目的地优势在他们的地区生产总值,家庭购买水平,人口,消费价格成正比的中间值。

这项工作分析人口迁移在中国的省份,如何探索外部因素影响省功能期间的人口流动。在这个研究中,我们主要选择指标广泛应用于社会经济研究是外部因素。在未来的工作中,我们将广泛关注更多的因素可能会影响省移民的角色和帮助提出更有价值的政策。

数据可用性

在这篇文章中,我们下载数据集描述省与省之间的人口流动的国家地球系统科学数据中心,中国国家科技基础设施(http://www.geodata.cn)。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作是由北京社会科学基金(批准号20 glb016)和中国国家自然科学基金(批准号71991483和71991483)。