步入新发展阶段，技术经济的长足进步使人与地理空间的互动关系及其复杂性比以往任何时候都更加深刻，人口人才作为发展核心要素的重要性在推进社会主义现代化建设进程中被进一步凸显。复杂的人口人才-空间互动关系在中国人口减量趋势以及发展阶段演替下不断重塑，给人口人才研究提供了新的问题与挑战，不断呼唤新的人口人才理论延展以强化应对持续演化的现实问题的能力。基于上述背景，本文全面回顾了国内外机会地理性研究进展，厘清机会与空间的概念链接点、理解机会作为推动空间研究工具的理论及现实意义。通过跟踪当前人口人才研究的进展与趋势，剖析人口人才研究在新的发展阶段面临的新挑战，尝试使用机会地理性作为新的理论视角切入人口人才研究，探索机会的空间内涵在应对新阶段、新挑战所能发挥的重要启示与贡献。本文认为，面对中国社会、人口转型背景，深刻理解人口人才与空间的交互关系，亟须从机会视角出发的创新探索，并由此科学引导人口人才以及区域发展的政策制定。
随着中国步入从“人口红利”向“人才红利”转变的关键阶段，人才的培养、使用、流动和管理受到前所未有的关注。高等教育作为人才链中的关键节点，紧密联系着前端的人才培育和后端的人才配置与区域创新。自20世纪60年代以来，全球进入高等教育快速扩张的时代，以高校所在地为节点的大学生迁移（包括就学迁移和就业迁移）日益活跃，显著推动了人力资本在国家和地区间的空间集聚，进而引发了对高等教育在人力资本流动中作用的广泛探讨。本文通过梳理就学迁移与就业迁移的相关文献，系统阐述了两阶段迁移的内涵与关系，总结了人才在生源地、就学地与就业地之间的表现出多样化的迁移模式。聚焦于高等教育机构及其所在区域特征对人力资本空间配置的影响，学界形成了“节点论”和“枢纽论”两种相斥的观点。此外，本文还总结了中国特有的制度背景对大学生迁移的影响。未来研究可融合多学科的理论和研究范式，深入分析中国高等教育机构及其所在区域对大学生迁移的影响，并开展国际比较研究，进一步剖析制度环境因素的作用。
基于随机森林模型的人口规模分解算法是揭示区域人口分布规律和影响因素的有效方法。文中以河北省为案例区，在人口密度随机森林模型优化实验的建模流程基础上，新增了训练样本优选、样本分组和再测信度检验等环节。研究表明：① 通过评估训练样本质量，优选训练样本，显著提升了训练样本的代表性。② 将训练样本分为实验组和对照组，实现了算法的再测信度检验，其中，第8轮第2组实验所获人口密度预测数据集的再测信度r = 0.994，所获人口密度栅格数据集的准则效度R2 = 0.944，显著优于GHS_POP（R2 = 0.849），人口规模数据的降尺度表达效果有所改善。③ 基于人口密度栅格数据集，开展聚合运算，获得了禀赋分区、道路缓冲区、河流缓冲区、三级流域等不同尺度自然地理单元的人口规模数据集，为进一步深化人口数据空间化研究奠定了基础。通过流程改造，形成了“标签保真、掩膜控制、分区建模、分层抽样、优选样本、遴选因子、优化组合、信度检验、分区密度制图、效度检验”的一套基于随机森林模型的人口规模分解算法的规范建模方案。
近年来，区域人口收缩现象得到了广泛关注，探讨人口收缩的年龄结构特征对于理解人口收缩对区域发展的影响及政策应对具有重要意义，但相关研究还较为缺乏。利用第五、第六及第七次人口普查数据，划分少年、青年、中年和老年等不同的年龄段，总结出全面收缩型、老化收缩型、少青收缩型、中间塌陷型以及波浪收缩型等类型；从人口年龄结构和人口迁移两个方面分析不同年龄段人口收缩的原因；最后，预测2020—2030年人口收缩区的年龄结构类型。主要研究发现：① 2000—2010年，少青收缩型是人口收缩的主要类型，占全部研究单元的比例超过50%，以东北地区、沿海地区和西南地区分布较为集中，波浪收缩型占比也较高，主要分布在西北地区和川渝地区；② 2010—2020年，少青收缩型仍占比最高，老化收缩型数量大幅度增长，占全部研究单元比例达到25%，以东北地区分布最为集中。③ 人口年龄结构因素正成为人口收缩区年轻人口减少的主要原因，而35~64岁之间的各年龄段人口收缩主要受到人口迁移的影响。④ 在当前生育水平情景下，预测到2030年，人口收缩区的比例将达到80%以上，且老化收缩型成为人口收缩的主要类型。本研究可为更全面地了解人口收缩特征提供新的视角，进而支撑人口收缩应对策略的科学制定。
随着人口流动进一步向超大特大城市集聚，人口收缩已经成为我国许多中小城市必须直面的现实挑战。不过，现有研究大多将中小城市视为同质化的整体，基于不同类型中小城市人口收缩的比较分析有待加强。基于此，本研究使用2010年和2020年2次人口普查数据，将总人口细化为城区人口、镇区人口和乡村人口，探讨我国中小城市人口收缩的空间分布特征，并运用弹性网回归识别其主要影响因素。研究发现：① 中小城市人口收缩主要发生在城区范围以外的镇区和乡村地域，分别有43.2%和96.2%的中小城市出现镇区人口收缩和乡村人口收缩；② 中小城市人口收缩具有明显的空间尺度性，城区人口收缩和镇区人口收缩的比重随着城市规模等级尺度的下移而增加；③ 城-镇-乡人口收缩的空间分布特征各异：城区人口收缩集中在东北三省及内蒙古东部，镇区人口收缩呈现“大分散，小集中”的特点，乡村人口则广泛遍及绝大多数中小城市；④ 中小城市人口收缩的影响因素具有多元化特点，其作用效果因城市的规模等级、行政等级及所在地区而异。本研究的开展有利于探索人口负增长时代城市发展规律，能为引导新发展阶段的城镇体系优化布局以及促进中小城市人口高质量发展提供有价值的参考依据。
乡村人口是乡村振兴的重要参与者与受益者，其数量与结构的变化对农业农村发展有着深远影响。本文以2010年与2020年中国人口普查数据为基础，基于生命周期理论将乡村人口划分为关联群体、95后群体、85后群体、70后群体和55后群体，并借鉴“杜能环”理论模型的空间梯度分析范式，依据区县与哈尔滨、长春双中心城市的距离梯度，划分中心型、近邻型与边缘型地域单元，以揭示乡村人口减少的空间格局及其在不同空间梯度下的年龄剖面特征。研究发现：（1）在2010—2020年期间，松嫩平原乡村人口年龄结构变化迅速，人口年龄结构已演化至后期阶段，正朝着少子化与重度老龄化的方向发展。（2）松嫩平原乡村人口的减少特征呈现“整体性”与“全龄性”。不同地域类型乡村人口减少的年龄剖面随着年龄的增长呈现出先上升后下降的总体趋势，受公共服务和就业市场稳定性影响，各类型间不同年龄群体的减少强度呈现显著差异。（3）松嫩平原乡村人口减少的年龄剖面差异，本质是空间梯度差异与家庭生命周期共同作用的结果，其不仅折射出区域公共服务资源配置的非均衡性，还反映了代际责任的现代转型及其对人口流动模式的深刻影响。
统筹不同技能劳动力的创新效应对最大化人力资本积累和促进区域创新能力提升具有重要意义。基于2010、2015和2020年中国272个地级及以上城市的技能劳动力、专利授权数据和其他社会经济要素的截面数据集，分析中国城市创新产出的时空演化特征，并运用空间计量模型实证检验高技能劳动力集聚与高低技能互补对创新产出的影响及区域异质性。研究发现：① 中国城市的创新产出水平稳步上升，区域性创新产出集中化与扩散趋势逐渐明显。② 中国城市高技能劳动力集聚、技能互补和创新产出表现出显著的空间自相关性。③ 高技能劳动力集聚和高低技能互补显著促进本地创新产出，并对周边城市产生正向溢出效应。金融发展水平对本地创新产出具有显著正向影响，外商直接投资和交通基础设施对本地和邻地创新产出均具有正向促进作用，产业专业化程度对本地创新产出具有负面影响。④ 高技能劳动力集聚和高低技能互补对创新产出影响存在区域异质性。中部地区高技能劳动力集聚对创新产出的推动作用最强，东部地区高低技能互补对创新产出的促进作用最为显著，西部地区的高技能劳动力的增加不仅促进本地创新发展，也对邻近城市创新产出存在溢出效应。因此，各区域应结合当地实际情况制定包容性人口政策，优化技能结构，从而促进创新效应的最大化。
户籍市民化是农民获得平等社会保障和基本公共服务的前提。本文基于2021年中国综合社会调查（CGSS2021）数据，构建logit模型，发现互联网使用显著促进农民的户籍市民化。异质性分析结果表明，促进作用在中部、西部地区显著，东北地区不显著；城市规模上，大城市和一般县市中显著，而超大城市和特大城市中不显著。异质性现象源于我国城乡发展特征、区域及落户政策和人口流动特征等因素综合影响下的结果，户籍制度壁垒仍然是影响农民落户的关键因素。此外，基于中介模型的实证研究发现，互联网使用通过促进农民工参与新零工经济来推动户籍市民化，且在我国西部地区或一般县市内的效应显著。中介机制在于新零工经济从经济、社会、心理融入等维度对农民户籍市民化产生促进作用，然而，作用系数小与显著性水平低表明，新零工经济未能显著改变农民工户籍市民化的空间格局。数字经济繁荣时期，应持续提高农村地区互联网使用普及率，加强并加快互联网基础设施建设和互联网经济发展，进一步优化户籍制度与落户标准，支撑农民市民化进程，赋能新型城镇化发展。
人口逆向流动是影响城镇体系优化和区域协调发展的关键因素。本研究基于2015年全国1%人口抽样调查数据，通过空间分析与多层Logistic回归模型，探讨了中国城市间人口逆向流动的空间格局及影响因素，结果发现：① 从位格局看，逆向流动来源地以较高等级的一线及新一线城市为主，尤其是胡焕庸线东南半壁的省会及以上城市；而逆向流动目的地以中低等级的二线及以下城市为主，呈现“大分散小集中”的空间格局。从流格局看，大规模、高强度的逆向人口流主要由较高等级的一线或新一线城市向二线城市迁移，且沿城市等级的逆向人口流基本符合“阶梯式”模式。② 个体层次因素中，人力资本因素与生命历程因素对人口逆向流动的影响较大，本科及以上学历人口及老年人口逆向流动的可能性更大。城市层次因素中，高房价、高消费、高就业竞争压力、高污染均对人口逆向流动起到了显著的推动作用；而低房价、低消费、低就业竞争压力、低污染、较好的绿地环境和较高的教育水平均对人口逆向流动起到了显著的拉力作用。
城市群是中国城镇化的主体形态，研究城市群的人口吸引力变化，对于认识城市群在区域发展中的作用、评估区域政策效果有重要意义。本文基于第六、第七次全国人口普查1‰个体数据库的跨地市人口流动数据，从强度、范围、空间均衡性等三个维度考察2010—2020年中国城市群的人口吸引力变化，研究发现：① 强度方面，长三角、珠三角和京津冀三大城市群的吸引力远强于其他城市群，吸引了全国一半以上的流动人口；10年间东部和中西部城市群的吸引力差距缩小，东部多数城市群吸引流动人口的规模增长较慢，占全国的比重下降，其中长三角下降最多，中西部城市群的流动人口规模增长较快，吸引力提升，其中成渝和长江中游提升最快。吸引范围方面，东部城市群的流动人口大半来自省外，仅山东半岛的吸引范围较小；中西部多数城市群的流动人口主要来自省内，但天山北坡城市群主要吸引跨省流动人口。10年间人口就近流动的趋势加强。均衡度方面，东部多数城市群的内部较为均衡，长三角和珠三角的均衡度明显提升，但京津冀和辽中南城市群内部仍不均衡；多数中西部城市群的吸引力集中在核心城市，10年间成渝、北部湾和天山北坡等城市群的均衡度有所提升。② 综合来看，城市群三维度的人口吸引力相互关联。东部城市群的人口吸引力更强，主要吸引跨省流动人口，城市群内部大多比较均衡，整体发育更成熟。但中西部城市群开始发育时，其人口吸引力特征在10年间并未完全向着东部城市群的特征演变，差别是吸引省际流动人口的占比没有提升，而是更加强化成为省内的人口流入中心。③ 城市群人口吸引力的多维特征随着城市群经济增长、核心城市发展和功能外溢而演化。最后，基于各地区城市群的发展目标和人口吸引力的特征演变，对城市群的未来发展方向提出政策建议。
