地球信息科学学报 ›› 2022, Vol. 24 ›› Issue (4): 698-710.doi: 10.12082/dqxxkx.2022.210406
收稿日期:
2021-07-17
修回日期:
2021-09-22
出版日期:
2022-04-25
发布日期:
2022-06-25
通讯作者:
*陈 鹏(1981— ),辽宁营口人,博士,副教授,主要研究方向为犯罪地理、公安大数据分析。 E-mail: chenpeng@ppsuc.edu.cn作者简介:
赵 迪(1998— ),黑龙江哈尔滨人,硕士生,研究方向为犯罪地理、公安大数据分析。E-mail: 2836694958@qq.com
基金资助:
ZHAO Di1(), CHEN Peng1,*(
), LI Haicheng2, MIAO Hongbin2
Received:
2021-07-17
Revised:
2021-09-22
Online:
2022-04-25
Published:
2022-06-25
Supported by:
摘要:
外来人口是大型或超大型城市人口结构的重要组成部分,研究特定城市外来人口的迁移特征及其影响因素不仅有助于从迁入地视角发现以特定城市为目标的人口迁移规律,对新城镇化背景下的城市化建设与发展也具有重要的现实意义。本文以北京市为例,通过收集2005—2018年的公安机关外来人口登记数据,对外来人口在不同年份的市级迁出地空间分布格局进行了研究,并利用空间回归模型对人口迁移的影响因素进行了分析,得到如下发现:① 北京市外来人口的迁出地在市级尺度下表现出明显的空间聚集效应,且聚集效应逐年增强;外来人口迁出地空间分布基本稳定,热点迁出地分布主要集中在河北-天津和河南省南部-湖北省北部2个主要聚集簇中;② 影响人口向北京迁移的主要变量为各迁出地的人口规模、交通时间、人均收入、高等教育水平、人口密度等,其中人口规模和人均收入对人口迁移的影响较为稳定,而高等教育水平和人口密度的影响分别从2010年和2014年后才开始显现,交通时间对人口迁移的障碍性作用虽然有所下降,但对人口迁移的影响变化不大;③ 空间误差项持续显著,表明迁出地的人口迁出量可能受相邻地市的社会文化等其他变量的影响。
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表1
变量描述及预期效应
特征 | 变量 | 描述 | 预期效应 |
---|---|---|---|
人口特征 | 人口规模(POP)/人 | 2005—2018年各地区总人口数量 | + |
经济特征 | 失业率(UNEM)/% | 2005—2018年各地区城镇登记失业率 | - |
人均GDP(PGDP)/(元/人) | 2005—2018年各地区人均地区生产总值 | - | |
人均收入(PINC)/元 | 2005—2018年各地区职工平均工资 | - | |
财政收入(GINC)/万元 | 2005—2018年各地区地区财政收入 | - | |
居住环境特征 | 人口密度(PDEN)/(人/km2) | 2005—2018年各地区人口密度 | - |
教育水平特征 | 高等教育水平(HEDU)2/所 | 2005—2018年各地区普通高等学校数量 | - |
空间距离障碍性特征 | 交通时间(DIS)/h | 2005—2018年各地到北京的最短铁路乘车时间 | - |
表2
各变量的描述性统计
变量 | 2005年 | 2010年 | 2014年 | 2018年 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Mean | Std. | Mean | Std. | Mean | Std. | Mean | Std. | ||||
EMIG | 8418.4 | 15 234.6 | 17 093.5 | 30 568.1 | 11 555.2 | 21 490.1 | 24 330.6 | 42 263.9 | |||
POP | 375.9 | 288.7 | 387.9 | 300.6 | 364.9 | 277.8 | 404.0 | 320.7 | |||
UNEM | 4.1 | 2.2 | 3.5 | 1.7 | 3.1 | 0.8 | 2.8 | 1.0 | |||
PGDP | 14 501.3 | 11 908.6 | 27 010.7 | 20475.7 | 49 782.1 | 65 524.5 | 57 928.8 | 34 188.0 | |||
PINC | 15 814.8 | 6599.2 | 28 338.6 | 7596.8 | 48 297.3 | 9790.2 | 72 160.1 | 14 646.3 | |||
GINC | 346 224.7 | 917 078.0 | 781 904.4 | 1 771 888.7 | 1 883 526.4 | 3 643 973.4 | 2 413 171.2 | 5 251 476.0 | |||
PDEN | 360.9 | 336.9 | 363.5 | 324.3 | 342.6 | 299.1 | 395.5 | 377.0 | |||
HEUD | 5.4 | 10.1 | 6.4 | 12.0 | 6.4 | 12.0 | 7.6 | 13.5 | |||
DIS | 22.3 | 13.0 | 21.1 | 13.0 | 16.0 | 11.3 | 12.2 | 11.1 |
表4
2005—2018年北京市外来人口迁出地位于高-高聚集地区的主要市级行政单位
年份 | 呈现为高-高聚类的地级市 |
---|---|
2005 | 赤峰市、霍林郭勒市、承德市、张家口市、保定市、石家庄市、邢台市、廊坊市、秦皇岛市、唐山市、沧州市、衡水市、大同市、天津市、德州市、聊城市、济宁市、濮阳市、商丘市、开封市、周口市、驻马店市、信阳市、南阳市、平顶山市、阜阳市、六安市、黄冈市、孝感市 |
2010 | 赤峰市、乌兰扎布市、承德市、张家口市、保定市、石家庄市、邢台市、廊坊市、秦皇岛市、唐山市、沧州市、衡水市、邯郸市、朝阳市、大同市、忻州市、天津市、德州市、聊城市、济宁市、濮阳市、商丘市、开封市、周口市、驻马店市、信阳市、南阳市、安阳市、平顶山市、阜阳市、六安市、黄冈市、孝感市、许昌市 |
2014 | 乌兰扎布市、承德市、张家口市、保定市、石家庄市、邢台市、廊坊市、秦皇岛市、唐山市、沧州市、邯郸市、衡水市、大同市、长治市、忻州市、天津市、德州市、聊城市、济宁市、濮阳市、商丘市、开封市、驻马店市、信阳市、南阳市、阜阳市、六安市、黄冈市、孝感市 |
2018 | 大庆市、绥化市、伊春市、长春市、延边朝鲜族自治州、赤峰市、乌兰扎布市、承德市、张家口市、保定市、石家庄市、邢台市、廊坊市、秦皇岛市、唐山市、沧州市、邯郸市、衡水市、朝阳市、大同市、晋中市、长治市、忻州市、天津市、德州市、聊城市、济宁市、濮阳市、商丘市、开封市、驻马店市、信阳市、南阳市、安阳市、阜阳市、黄冈市 |
表5
2005—2018年北京市外来人口影响因素的多元线性回归、空间误差回归分析结果
变量 | 2005年 | 2010年 | 2014年 | 2018年 | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
多元回归 | 空间误差回归 | 多元回归 | 空间误差回归 | 多元回归 | 空间误差回归 | 多元回归 | 空间误差回归 | ||||
lg(POP) | 0.549** | 0.528** | 0.546** | 0.470** | 0.503** | 0.500** | 0.374** | 0.475** | |||
lg(UNEM) | 0.088* | 0.043 | 0.101** | 0.069** | 0.059 | -0.032 | 0.038 | 0.027 | |||
lg(PGDP) | 0.186** | 0.131* | 0.166** | 0.061 | 0.135** | 0.053 | 0.004 | 0.044 | |||
lg(PINC) | -0.255** | -0.165** | -0.260** | -0.117** | -0.219** | -0.082* | -0.313** | -0.139** | |||
lg(PDEN) | -0.022 | 0.026 | -0.090 | -0.043 | -0.020 | -0.029* | -0.227** | -0.066** | |||
lg(HEDU) | 0.028 | 0.038 | 0.009 | 0.071* | 0.023 | 0.047** | 0.149** | 0.070* | |||
lg(DIS) | -0.294** | -0.227** | -0.408** | -0.197** | -0.318** | -0.110** | -0.491** | -0.267** | |||
λ | - | 0.417** | - | 0.705** | - | 0.768** | - | 0.661** | |||
R2 | 0.653 | 0.714 | 0.700 | 0.821 | 0.613 | 0.833 | 0.624 | 0.768 | |||
AIC | 613.666 | 592.124 | 564.135 | 439.668 | 648.834 | 428.217 | 640.198 | 518.388 |
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