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受限于个体流动数据的获取制约,以往人口流动研究多采用交通网络强度来模拟城市间的人口流动强度,忽视了二者之间的偏离。论文以铁路、公路车次构建交通网络,以腾讯位置大数据的铁路出行、公路出行数据构建人口流动网络,运用社会网络分析法、QAP模型,对比分析两者之间的偏离和关联。研究发现：① 东北地区铁路人口流动和其交通网络格局均呈现出以“哈大”走廊为轴的南密北疏、东众西寡的特征。铁路人口流动网络结构较为分散,铁路交通网络的极化效应明显。② 公路人口流动和其交通网络的偏离较大。公路和铁路之间存在竞争和互补关系,在铁路交通不太发达的地区,公路人口流动强度和其交通网络强度较高。③ 人口流动与交通网络存在一定关联,但人口流动受多方面因素影响,综合联系网络模型则能更准确地模拟城市间人口流动。其他影响因素中,经济联系、人口规模等因素对人口流动的影响不够明显,而城市间的邻接关系对人口流动有显著影响。④ 铁路人口流动与其交通网络的关联程度较公路人口与其交通网络的关联程度高。论文定量说明了人口流动与其交通网络的相关程度,为交通网络模拟人口流动提供了理论和实际操作层面的参考。 相似文献
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本文利用2019年腾讯人口迁徙与中国语言分布数据,揭示方言相似性对于中国人口流动影响的语言纽带效应,并进一步探究其时空异质性、交通方式异质性、空间距离对其影响的调节作用。研究发现：(1)方言相似性能够促进中国人口城际流动网络的路径形成概率与关系强度,形成了人口流动网络中的语言纽带效应。地理距离和语言距离分别可视为人口流动的显性和隐性空间成本;(2)语言纽带效应存在时空异质性和交通方式异质性。地区间的方言相似性每增加一个单位,在“春运”和日常阶段下,中国人口流动网络的路径形成概率分别增加47.7%、49.5%,流动强度分别增加17.1%、9.9%。语言纽带效应对于不同汉语方言区、不同交通方式的人口流动的影响存在正负与程度差异,展示出其对于中国人口流动影响的空间差异与地理含义;(3)语言纽带效应受到空间衰减规律的制约,并且在不同交通方式和时间段下呈现出差异性和复杂性。本文扩展了当前以经济、社会、人口学特征为主要视角的中国人口流动影响因素研究,对于揭示中国人口流动驱动机制具有科学意义,对于多民族融合的中国社会治理和文化多样性保护具有实践价值。 相似文献
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基于腾讯位置大数据,分析了2015—2018年中国368个城市间人口流动的空间格局,并基于指数随机图模型（ERGM）识别了与人口流入、流出相关的影响因素。研究发现：① 人口流动的空间分布格局相对稳定,形成了以京、深、沪、穗、蓉、莞为“中枢”的菱形空间结构。② 通过社区划分得到的城市子群结构表明,社区间呈现明显的地理临近和省际分异特征,既形成了以省会城市为核心、受省界制约明显的中心–腹地结构的小型城市子群,也形成了跨越省界的多中心结构的大型城市子群,但大部分城市以省界为主要流动圈层,省域内人口流动更为密切。③ ERGM模型确定的人口流入、流出网络影响因素与新古典经济学理论相一致,人口规模、城市化水平、时间成本、经济成本等市场因素和经济因素在人口流动中仍然具有主导性作用。④ 城市对外来人口的吸引力更大程度上取决于自身的属性特征,而城市人口外流更依赖于外部网络关联要素,一定程度上验证了推拉理论中城市“拉力”的主导力量,以及各类距离因素的综合作用。 相似文献
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