地理研究 ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (5): 1166-1181.doi: 10.11821/dlyj020190422
收稿日期:
2019-05-23
修回日期:
2019-10-16
出版日期:
2020-05-20
发布日期:
2020-07-20
通讯作者:
张维阳
作者简介:
唐锦玥(1999-),女,山东聊城人,大学本科,研究方向为产业发展与科技创新。E-mail: tangjinyue@126.com
基金资助:
TANG Jinyue1,2,4, ZHANG Weiyang1,2,3(), WANG Yifei2
Received:
2019-05-23
Revised:
2019-10-16
Online:
2020-05-20
Published:
2020-07-20
Contact:
ZHANG Weiyang
摘要:
人口移动是城际要素流动和资源配置的主要载体,是建构区域网络组织的主要形式。本研究关注人口移动的重要组分——短时间尺度48小时内城际日常移动(daily intercity mobility),基于微博签到大数据,通过分析长三角人口日常移动的城际格局发现,人口流动具有向多核心极化的分布特征,受到省级行政边界阻碍,并存在明显的省际差异。通过重力模型进行反向验证,对影响因素进行系统统计检验发现,移动的时间等成本和产业结构、文化、教育等城市特征补充塑造了由物理距离决定的城际移动模式,且相比于移动成本,城市特征对人口移动有着更大的影响。本文拓展了重力模型检验网络影响机制的方法实践,解析了城际日常移动机理,并从人口日常移动角度为理解长三角一体化的进程与优化策略提供参考。
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表1
变量设计与预期效应"
变量板块 | 变量设置 | 变量设计 | 数据来源 | 预期效应 | |
---|---|---|---|---|---|
因变量 | 人口流动 | 人口流动 | 城市间的人口移动规模(万人) | 2014年微博签到大数据 | ~ |
自变量 | 人口规模 | 起点人口 | 城市的常住人口规模(万人) | 2014年《区域经济统计年鉴》 | + |
终点人口 | 城市的常住人口规模(万人) | 2014年《区域经济统计年鉴》 | + | ||
物理距离 | 直线距离 | 地球表面上城市间最短距离(km) | Google Earth测距 | - | |
成本距离 | 时间距离 | 城市间所有铁路车次出行时间的平均值(min) | 2018年携程网铁路订票数据 | - | |
经济距离 | 城市间所有铁路车次出行票价的平均值(元) | 2018年携程网铁路订票数据 | - | ||
属性距离 | 制度距离 | 两城市是否跨越省级行政区(是=1,否=0) | ~ | - | |
等级距离 | 城市间行政等级差值的绝对值 (直辖市=3,省会=2,地级市=1) | ~ | + | ||
规模距离 | 城市间GDP差值的绝对值 | 2014年《区域经济统计年鉴》 | + | ||
结构距离 | 城市间二产与三产之比差值的绝对值 | 2014年《区域经济统计年鉴》 | + | ||
教育距离 | 城市间人均受教育年限差值的绝对值 | 2010年第六次人口普查数据 | + | ||
文化距离 | 两城市是否跨越方言区(是=1,否=0) | 1986年中国各县方言归属数据[ | +、- |
表2
描述性统计分析"
变量板块 | 变量设置 | 样本数 | 均值 | 最小值 | 最大值 | |
---|---|---|---|---|---|---|
因变量 | 人口流动 | 人口流动 | 1588 | 0.96 | -2.66 | 6.91 |
自变量 | 人口规模 | 起点人口 | 1640 | 533.72 | 73.60 | 2415.15 |
终点人口 | 1640 | 533.72 | 73.60 | 2415.15 | ||
物理距离 | 直线距离 | 1640 | 5.80 | 3.33 | 6.91 | |
成本距离 | 时间距离 | 1020 | 5.34 | 2.78 | 7.17 | |
经济距离 | 1020 | 4.57 | 2.52 | 6.11 | ||
属性距离 | 制度距离 | 1640 | 0.48 | 0.00 | 0.69 | |
等级距离 | 1640 | 0.15 | 0.00 | 1.10 | ||
规模距离 | 1640 | 7.40 | 0.88 | 9.96 | ||
结构距离 | 1640 | -1.39 | -7.72 | 0.80 | ||
教育距离 | 1632 | -0.53 | -4.61 | 1.27 | ||
文化距离 | 1640 | 0.46 | 0.00 | 1.00 |
表4
人口流动的重要通道"
次序 | 城市 | 人口流动强度 | 次序 | 城市 | 人口流动强度 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 上海?苏州 | 6.908 | 21 | 上海?宁波 | 4.933 |
2 | 杭州?嘉兴 | 6.495 | 22 | 常州?镇江 | 4.926 |
3 | 上海?杭州 | 6.455 | 23 | 苏州?常州 | 4.878 |
4 | 上海?嘉兴 | 6.159 | 24 | 上海?常州 | 4.852 |
5 | 无锡?苏州 | 6.119 | 25 | 合肥?淮南 | 4.834 |
6 | 杭州?绍兴 | 5.903 | 26 | 上海?南通 | 4.785 |
7 | 上海?南京 | 5.750 | 27 | 苏州?南通 | 4.784 |
8 | 无锡?常州 | 5.624 | 28 | 南京?滁州 | 4.781 |
9 | 南京?苏州 | 5.529 | 29 | 宁波?绍兴 | 4.746 |
10 | 南京?镇江 | 5.520 | 30 | 南京?合肥 | 4.699 |
11 | 上海?无锡 | 5.503 | 31 | 合肥?安庆 | 4.661 |
12 | 杭州?金华 | 5.479 | 32 | 马鞍山?芜湖 | 4.634 |
13 | 杭州?宁波 | 5.426 | 33 | 合肥?芜湖 | 4.583 |
14 | 杭州?湖州 | 5.342 | 34 | 扬州?镇江 | 4.573 |
15 | 苏州?嘉兴 | 5.316 | 35 | 南京?徐州 | 4.519 |
16 | 南京?扬州 | 5.304 | 36 | 宁波?舟山 | 4.500 |
17 | 南京?无锡 | 5.302 | 37 | 无锡?泰州 | 4.483 |
18 | 南京?常州 | 5.267 | 38 | 南京?马鞍山 | 4.469 |
19 | 苏州?杭州 | 5.177 | 39 | 南京?淮安 | 4.446 |
20 | 南京?杭州 | 4.981 | 40 | 绍兴?金华 | 4.419 |
表5
逐步回归分析结果"
变量板块 | 变量设置 | 移动规模模型(1) | 移动规模模型(2) | 移动规模模型(3) |
---|---|---|---|---|
人口规模 | 起点人口 | 0.00181*** | 0.00171*** | 0.00126*** |
终点人口 | 0.00181*** | 0.00171*** | 0.00126*** | |
物理距离 | 直线距离 | -2.54800*** | -1.58006*** | -1.58300*** |
成本距离 | 时间距离 | -0.72200*** | -0.51200*** | |
经济距离 | -0.15700** | |||
属性距离 | 制度距离 | -1.75900*** | ||
等级距离 | 0.94700*** | |||
规模距离 | 0.12600*** | |||
结构距离 | -0.16500*** | |||
教育距离 | 0.09480*** | |||
文化距离 | 0.28900*** | |||
常数项 | 13.73000*** | 13.12000*** | 11.15000*** | |
样本量 | 1588 | 1022 | 1018 | |
拟合度 | 0.72000 | 0.76200 | 0.84300 |
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