姚永玲 邵璇璇

摘要：采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法從城市關(guān)系角度研究中國(guó)地級(jí)及以上城市人口空間結(jié)構(gòu)。發(fā)現(xiàn)中國(guó)人口空間結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)“分散式集中”的特點(diǎn)，大城市病與收縮城市現(xiàn)象并存。進(jìn)一步從要素分布空間梯度的角度探究人口結(jié)構(gòu)的影響因素發(fā)現(xiàn)，城市區(qū)位特征仍然是影響人口變動(dòng)的主要因素，尤其是快速發(fā)展的高鐵網(wǎng)絡(luò)將成為改變?nèi)丝诳臻g格局的最主要因素;經(jīng)濟(jì)因素吸引力在降低，公共服務(wù)將成為城市吸引人口的重要因素。針對(duì)“大城市病”和“收縮城市”問(wèn)題，應(yīng)當(dāng)增加中小城市的公共服務(wù)資源供給，在不同等級(jí)城市之間進(jìn)一步推動(dòng)公共服務(wù)均等化，將分級(jí)診療制度與城市規(guī)模相結(jié)合，提高中小城市的工資收入水平，縮小城市間工資差距并控制住房成本，強(qiáng)化局域城市人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

關(guān)鍵詞：城市網(wǎng)絡(luò);人口空間結(jié)構(gòu);社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法

中圖分類號(hào)：C922 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-4149（2020）06-0001-16

改革開放四十多年以來(lái)的快速城市化進(jìn)程，使人口大規(guī)模流向城市。但是，近年來(lái)隨著城市化由快速增長(zhǎng)進(jìn)入穩(wěn)定階段，一方面超大、特大和大城市出現(xiàn)了“城市病”，另一方面在一些城市卻出現(xiàn)了“收縮”現(xiàn)象，表明中國(guó)人口空間結(jié)構(gòu)出現(xiàn)聚集與分散并存的趨勢(shì);也使得人口遷移由城鄉(xiāng)之間轉(zhuǎn)向城市之間。正是城市之間在資源和人口等各要素上展開的更為激烈的競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致了城市擴(kuò)張與收縮的不平衡分布。陳川等在研究小城鎮(zhèn)的收縮問(wèn)題時(shí)，將收縮原因歸結(jié)為要素對(duì)人口的吸引力在空間上的差異，并指出小城鎮(zhèn)由于聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)較弱、依附性較強(qiáng)而容易發(fā)生城市收縮。劉玉博和張學(xué)良也認(rèn)為城市收縮一定程度上體現(xiàn)了“城市人口聚集能力的減弱”。因此，從城市關(guān)系及其形成的人口吸引力方面探索人口流動(dòng)機(jī)制是深刻理解人口空間結(jié)構(gòu)及其演變趨勢(shì)的有效途徑。本文利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，通過(guò)研究全國(guó)地級(jí)及以上城市人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、影響因素及其變化趨勢(shì)，探究中國(guó)城市人口空間分布的內(nèi)在規(guī)律，為未來(lái)城市發(fā)展和人口空間政策提供依據(jù)。

一、文獻(xiàn)綜述

早期的人口空間分布研究主要采用人口集中指數(shù)、人口重心、聚類分析、負(fù)指數(shù)函數(shù)等考察人口分布模式及其變化;自改革開放以來(lái)，中國(guó)人口的流動(dòng)性勝過(guò)以往任何時(shí)期，大量研究集中在人口空間結(jié)構(gòu)。在全國(guó)空間尺度方面，學(xué)者們從各種角度提供了胡煥庸線作為人口分界線的證據(jù)。其中，王桂新、劉濤和楊傳開等發(fā)現(xiàn)，在胡煥庸線基本不變的情況下，內(nèi)陸地區(qū)吸引流動(dòng)人口的能力在不斷強(qiáng)化;但勞昕和沈體雁卻發(fā)現(xiàn)，在人口仍然從西部落后地區(qū)向東部發(fā)達(dá)地區(qū)流動(dòng)的大背景下，其空間分布有趨同態(tài)勢(shì)。在局部空間尺度上，毛其智等對(duì)比2000年和2010年的城鎮(zhèn)化圖景發(fā)現(xiàn)，中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)區(qū)和高密度城鎮(zhèn)化地區(qū)都呈現(xiàn)出明顯的空間擴(kuò)張態(tài)勢(shì);但鄧智團(tuán)和樊豪斌卻認(rèn)為，中國(guó)中小城市人口規(guī)模增長(zhǎng)動(dòng)力相對(duì)不足，曾永明也指出中國(guó)人口分布極化特征將持續(xù)加大。同時(shí)，李博等發(fā)現(xiàn)，改革開放以來(lái)省內(nèi)人口空間分布差異和地級(jí)行政單元內(nèi)的空間分布差異在增強(qiáng);張國(guó)俊等也發(fā)現(xiàn)了人口在不同城市群表現(xiàn)出不同的集聚和擴(kuò)散效應(yīng)。可見，中國(guó)的人口空間結(jié)構(gòu)在全國(guó)整體穩(wěn)定的“表面現(xiàn)象”之下，局域尺度的空間結(jié)構(gòu)正在發(fā)生重大變化，需要從空間（或城市）關(guān)系角度研究人口的聚集與擴(kuò)散機(jī)制。

在人口的空間結(jié)構(gòu)及其影響因素方面，多數(shù)研究根據(jù)人口分布的變化認(rèn)為，人口仍然保持向大城市集中的趨勢(shì)，而且更多受到城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素的影響。如，張耀軍、岑俏從省市縣三個(gè)層面對(duì)省內(nèi)和省際人口遷入進(jìn)行了可視化分析，指出珠三角、長(zhǎng)三角和京津冀人口集聚中心地位保持不變;劉濤等根據(jù)中國(guó)第五和第六次人口普查數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，流動(dòng)人口最多的1010城市接收了45.5%的流動(dòng)人口：勞昕等在2018年采用擴(kuò)展的NEG模型模擬城鎮(zhèn)體系演變后發(fā)現(xiàn)，中國(guó)仍表現(xiàn)為人口向100萬(wàn)人以上大城市流人為主的集中式城鎮(zhèn)化特征;戚偉等對(duì)市縣級(jí)流動(dòng)人口核算后發(fā)現(xiàn)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素逐步成為影響地區(qū)人口變動(dòng)的主導(dǎo)因素。但是，該研究對(duì)人口流動(dòng)進(jìn)一步形成的空間結(jié)構(gòu)以及城市哪些因素對(duì)人口規(guī)模變動(dòng)更有吸引力沒有涉及。在一些專門探討人口流動(dòng)影響因素的研究中，不同研究的專注點(diǎn)有較大差異。田明等在2016年對(duì)人口遷移特征的研究發(fā)現(xiàn)，第一次遷移的城市區(qū)位影響后續(xù)遷移傾向;芬尼（Finnie）2004年對(duì)加拿大跨省遷移的數(shù)據(jù)進(jìn)行l(wèi)ogit分析后指出，小城鎮(zhèn)居民更愿意遷往收入高的城市地區(qū);劉濤等從農(nóng)村勞動(dòng)力角度認(rèn)為，非農(nóng)就業(yè)機(jī)會(huì)和公共服務(wù)影響人口流動(dòng);張耀軍、岑俏認(rèn)為，就業(yè)率影響城市的流動(dòng)人口;沈建法和劉曄2016年研究移民技能對(duì)遷移的影響發(fā)現(xiàn)，無(wú)論技能高低，吸引移民的都是高工資;王玉霞等2019年針對(duì)春節(jié)期間的人口移動(dòng)研究發(fā)現(xiàn)，第二和第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展和工資水平以及外商投資與流動(dòng)人口密切相關(guān)。人口作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)的綜合載體，各因素都會(huì)影響人口移動(dòng)。隨著城市之間對(duì)人口競(jìng)爭(zhēng)的日益激烈，研究人口空間結(jié)構(gòu)的影響因素，更需要從城市之間的差異角度，分析人口在不同城市之間的選擇機(jī)制。顯然，已有研究還缺乏對(duì)城市吸引人口要素空間分布差異的考慮。

截至2019年底，中國(guó)人口城鎮(zhèn)化水平達(dá)60.6%，接近中高收入國(guó)家水平，這標(biāo)志著人口城鎮(zhèn)化將進(jìn)入增速趨緩的新時(shí)期。與此同時(shí)，城市群和都市圈將是人口主要集中地區(qū)，從而使人口流動(dòng)表現(xiàn)出近域化趨勢(shì)。從人口流動(dòng)的空間關(guān)系角度出發(fā)，劉穎等采用空間計(jì)量模型分析后發(fā)現(xiàn)，省際人口流動(dòng)具有明顯的空間依賴性特征，凈遷移率變化受周邊地區(qū)的正向影響。葛美玲、潘倩和戚偉等采用多種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)了中國(guó)人口分布的空間自相關(guān)特點(diǎn)：吳殉等發(fā)現(xiàn)中國(guó)省域人口密度分布在全局自相關(guān)上均呈現(xiàn)空間正自相關(guān);同時(shí)，吳雪萍和趙果慶發(fā)現(xiàn)，在空間自相關(guān)和空間位置相關(guān)共同作用下，東部沿海地區(qū)已經(jīng)形成了城市人口規(guī)模聚集區(qū)。以上結(jié)論表明，人口分布存在空間相互作用關(guān)系。由于人口流動(dòng)主要取決于吸引人口要素的空間分布，僅有空間相關(guān)的結(jié)論尚無(wú)法解釋人口空間流動(dòng)態(tài)勢(shì)，因而需要建立各影響因素的空間分布梯度，以考察這些因素的空間分布格局對(duì)人口流動(dòng)的影響。

近年來(lái)，網(wǎng)絡(luò)分析工具的興起深化了人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究。蔣小榮和汪勝蘭認(rèn)為，城市間人口流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)顯現(xiàn)出明顯的等級(jí)層次性;但研究?jī)H限于對(duì)人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的描述，沒有揭示影響人口網(wǎng)絡(luò)的其他因素以及這些因素所構(gòu)成的空間網(wǎng)絡(luò)。勞昕等2016年對(duì)比中國(guó)城市交通網(wǎng)絡(luò)和經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)的耦合關(guān)系后認(rèn)為，交通網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)濟(jì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)城鎮(zhèn)體系的作用完全相反，現(xiàn)有模型還不足以解釋它們對(duì)人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的具體影響。本文采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，對(duì)全國(guó)地級(jí)及以上城市構(gòu)建人口非對(duì)稱空間網(wǎng)絡(luò);并分別選擇對(duì)人口空間流動(dòng)有重要影響因素的空間梯度指標(biāo)，構(gòu)建非對(duì)稱的自變量空間網(wǎng)絡(luò);通過(guò)基于城市人口規(guī)模體系構(gòu)建的城市網(wǎng)絡(luò)，以及城市網(wǎng)絡(luò)所表現(xiàn)的城市關(guān)聯(lián)，分析人口空間結(jié)構(gòu)演變趨勢(shì)及各因素空間分布格局對(duì)人口流動(dòng)的影響，進(jìn)而為人口空間政策提供依據(jù)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)

空間網(wǎng)絡(luò)主要探討所研究對(duì)象之間的空間關(guān)系，一般以對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)最為普遍。但是基于要素的空間分布對(duì)人口流動(dòng)的影響，需要揭示要素空間分布格局對(duì)人口形成的吸引力差異;盡管城市之間的聯(lián)系對(duì)等，但要素在不同規(guī)模城市分布所形成的梯度差異較大，從而形成了完全不同的人口吸引力。因此，人口空間結(jié)構(gòu)的影響因素必然是基于非對(duì)稱關(guān)聯(lián)矩陣構(gòu)建的非對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)。

1.非對(duì)稱關(guān)聯(lián)矩陣的建立

關(guān)聯(lián)矩陣所使用的數(shù)據(jù)類型不同，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所表示的意義也會(huì)發(fā)生變化。當(dāng)采用空間“流”數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)特征值主要體現(xiàn)的是空間多點(diǎn)之間的聯(lián)系;當(dāng)采用規(guī)模等存量數(shù)據(jù)時(shí)，網(wǎng)絡(luò)特征值可以反映多點(diǎn)之間形成的空間結(jié)構(gòu)。構(gòu)建城市之間人口關(guān)聯(lián)的途徑主要有兩種，一是基于手機(jī)信令反映的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)描述人口流量，二是采用人口規(guī)模數(shù)據(jù)的引力模型構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣。由于城市“流”數(shù)據(jù)反映的是城市之間實(shí)際發(fā)生的最直接聯(lián)系，更適用于城市群;引力模型則是根據(jù)城市規(guī)模與距離推測(cè)城市關(guān)系，規(guī)模越大，引力越強(qiáng)，其空間結(jié)構(gòu)意義遠(yuǎn)大于空間流意義，更適合較大空間尺度的規(guī)模結(jié)構(gòu);另外，引力模型基于城市規(guī)模對(duì)可能發(fā)生的城市關(guān)系潛力進(jìn)行估算，反映了未來(lái)可能發(fā)生的結(jié)構(gòu)趨勢(shì)。波特（Poot）等在2016年通過(guò)對(duì)參數(shù)穩(wěn)定性和距離測(cè)度的討論，從引力模型起源、發(fā)展、變形和應(yīng)用等角度，進(jìn)一步確認(rèn)了引力模型在人口空間流動(dòng)中的適用性。因此，本文采用引力模型構(gòu)建全國(guó)的城市人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過(guò)時(shí)間變動(dòng)發(fā)現(xiàn)未來(lái)趨勢(shì)，并以空間結(jié)構(gòu)變動(dòng)的影響因素探索人口空間變動(dòng)機(jī)制。

在構(gòu)建空間網(wǎng)絡(luò)前需要建立兩兩城市之間的關(guān)聯(lián)矩陣，一般而言，空間關(guān)聯(lián)矩陣有對(duì)稱與非對(duì)稱兩種形式。前者主要強(qiáng)調(diào)兩兩城市之間的關(guān)聯(lián)強(qiáng)弱而忽略兩者屬性和資源分布差異，后者則更注重城市屬性和資源分布差異導(dǎo)致的要素分布空間梯度，即城市之間屬性和資源分布差異導(dǎo)致人口流動(dòng)。由于人口流動(dòng)的趨利性，我們通過(guò)對(duì)比不同規(guī)模等級(jí)城市之間對(duì)要素競(jìng)爭(zhēng)力的強(qiáng)弱，構(gòu)建城市規(guī)模等級(jí)的非對(duì)稱矩陣，解釋人口空間結(jié)構(gòu)變動(dòng)趨勢(shì)及其影響因素。因此，在構(gòu)建自變量和因變量網(wǎng)絡(luò)時(shí)，除了空間鄰近性和通過(guò)鐵路交通建立的城市關(guān)聯(lián)矩陣外，我們對(duì)人口的因變量網(wǎng)絡(luò)和其余自變量網(wǎng)絡(luò)建立非對(duì)稱的關(guān)聯(lián)矩陣。

2.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析方法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析（Social Network Analysis）可以利用空間單元之間的關(guān)系建立網(wǎng)絡(luò)，并分析空間結(jié)構(gòu)，是目前最為常用的網(wǎng)絡(luò)分析工具。城市之間在“中心地”和“流空間”共同作用下所表現(xiàn)出的關(guān)聯(lián)，正體現(xiàn)了空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征包括整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征值和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征值。整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)聚類系統(tǒng)和中心勢(shì)體現(xiàn)。其中，網(wǎng)絡(luò)密度反映了網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)之間的結(jié)構(gòu)緊密度，以實(shí)際發(fā)生關(guān)聯(lián)數(shù)與網(wǎng)絡(luò)中最大可能發(fā)生的關(guān)聯(lián)數(shù)的比值來(lái)體現(xiàn)，值越大說(shuō)明要素在城市網(wǎng)絡(luò)之間流動(dòng)越通暢、速度越快、強(qiáng)度越大。網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)用網(wǎng)絡(luò)的平均加權(quán)聚類系數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)的整體凝聚力，從圖論角度，網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)顯示的是網(wǎng)絡(luò)中與同一個(gè)節(jié)點(diǎn)相連的節(jié)點(diǎn)之間也相連的可能性，可能性越強(qiáng)說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)的凝聚性越好。

網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征方面，我們用人度中心度表示人口由低級(jí)別城市向高級(jí)別城市流動(dòng)而形成的聯(lián)系，出度中心度表示人口由高級(jí)別城市向低級(jí)別流動(dòng)的聯(lián)系，中間中心度表示人口流動(dòng)經(jīng)過(guò)的城市，在網(wǎng)絡(luò)起中介作用。網(wǎng)絡(luò)中心勢(shì)指標(biāo)以節(jié)點(diǎn)特征值為基礎(chǔ)構(gòu)建，表示各節(jié)點(diǎn)與中心節(jié)點(diǎn)之間構(gòu)成的向中心趨勢(shì)，即網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)都傾向于某一個(gè)點(diǎn)或某幾個(gè)點(diǎn)發(fā)生關(guān)聯(lián)，在非對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)中，分別用出度中心勢(shì)、人度中心勢(shì)和中間中心勢(shì)表示聯(lián)系的不同方向。在人口非對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)中，利用該類指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)人口在整體網(wǎng)絡(luò)的聚集特征。選定構(gòu)建關(guān)聯(lián)矩陣的方法后，具體的計(jì)算公式如下：

3.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素的QAP回歸方法

在考察影響人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其變化因素時(shí)，一方面要考慮各影響因素的復(fù)雜性，另一方面要考慮各影響因素的空間分布格局，尤其是分布的空間梯度差。傳統(tǒng)的計(jì)量回歸方法將城市屬性因素作為自變量，節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)特征值作為因變量，計(jì)算不同因素對(duì)城市網(wǎng)絡(luò)地位的影響系數(shù)。這種方法不能反映影響因素的空間分布格局，難以厘清城市之間關(guān)系以及影響因素的空間梯度差對(duì)人口流動(dòng)的作用，且不能解決內(nèi)生性問(wèn)題。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法可以通過(guò)探究多個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間的相似性，在構(gòu)建空間單元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上，對(duì)因變量網(wǎng)絡(luò)和自變量網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸，分析人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響因素。具體操作上，采用二次指派程序（Quadratic Assignment Procedure，QAP）方法，將因變量和自變量矩陣轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)向量矩陣，進(jìn)而比較對(duì)應(yīng)的各網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)格值之間的相似性;采用矩陣之間的相似系數(shù)作為回歸結(jié)果，可以避免傳統(tǒng)計(jì)量回歸分析中的多重共線性問(wèn)題。相似系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，采用隨機(jī)置換行列數(shù)據(jù)的方法，以矩陣數(shù)據(jù)的多次行列置換為基礎(chǔ)，對(duì)系數(shù)和R²進(jìn)行非參性檢驗(yàn)，包括矩陣相關(guān)性分析、矩陣列聯(lián)表分析和多元回歸分析。

在采用QAP方法建立自變量與因變量網(wǎng)絡(luò)之間的相關(guān)性時(shí)，需要事先界定因變量的影響因素。經(jīng)過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)的研究，我們基于城市區(qū)位屬性和影響人口流動(dòng)的收益（包括福利）與成本的資源分布，假設(shè)城市之間的地理鄰近性、交通聯(lián)系、城市的就業(yè)規(guī)模、工資收入、公共服務(wù)水平和住房成本是影響城市人口的主要因素。其中，城市區(qū)位屬性包括地理鄰近性和交通聯(lián)系;收益和福利包括就業(yè)規(guī)模、工資收入和公共服務(wù)水平;成本用住房成本代替。理由如下。

地理鄰近：地理學(xué)第一定律表明，地理距離是影響所有要素流動(dòng)的首要因素。已有研究和實(shí)踐證明，空間距離越遠(yuǎn)，人口遷移的阻力越大;相反，地理鄰近有利于人口流動(dòng)，相鄰地域更易通過(guò)人口流動(dòng)和交往形成聯(lián)系。田明2016年的研究發(fā)現(xiàn)，城市位置不但影響人口的首次遷移，而且決定后續(xù)遷移潛力;魯永剛和張凱的研究發(fā)現(xiàn)，在地理距離阻礙勞動(dòng)力流動(dòng)的同時(shí)，勞動(dòng)力更偏向于方言和文化接近的鄰近城市;劉穎等的省際人口流動(dòng)空間依賴性和大多數(shù)關(guān)于人口分布空間相關(guān)的研究也說(shuō)明，在地理距離對(duì)人口遷移影響的過(guò)程中，是否鄰近表現(xiàn)得更為突出。因此，本文在考慮地理因素對(duì)人口遷移產(chǎn)生影響時(shí)，采用的是城市之間是否鄰近。由于地理鄰近在兩兩城市之間為對(duì)稱關(guān)系，在構(gòu)建自變量網(wǎng)絡(luò)時(shí)，我們建立城市之間行政區(qū)劃鄰近位置的對(duì)稱關(guān)聯(lián)矩陣。

交通聯(lián)系：交通聯(lián)系突破了空間距離束縛，使人口流動(dòng)更加方便，交通可達(dá)性越高越有利于人口在地區(qū)間發(fā)生流動(dòng)和遷移。馬偉等采用引力模型發(fā)現(xiàn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施改善能夠顯著促進(jìn)勞動(dòng)力自由流動(dòng)和空間配置。尤其是，中國(guó)高鐵的快速發(fā)展，促進(jìn)城市之間人口流動(dòng)的作用已成為世界共識(shí)。馬學(xué)廣和唐承輝的研究證明了高鐵客流量的增加對(duì)城市網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了重要影響;與此同時(shí)，蔣海兵等發(fā)現(xiàn)，由于高鐵開通的空間非均衡性，加劇了大城市和城市群的極化效應(yīng);林曉言等的研究發(fā)現(xiàn)，開通高鐵的城市比不開通城市對(duì)人力資本具有更明顯的吸引力;張明志等發(fā)現(xiàn)，高鐵開通在吸引人口方面，城市之間存在明顯異質(zhì)性。將交通聯(lián)系作為影響城市人口網(wǎng)絡(luò)的自變量，可以體現(xiàn)出對(duì)不同城市影響的差異。鑒于交通聯(lián)系在兩兩城市之間的對(duì)稱性，我們對(duì)城市之間的鐵路交通時(shí)間建立對(duì)稱關(guān)聯(lián)矩陣。

勞動(dòng)力規(guī)模：一般來(lái)說(shuō)，勞動(dòng)力資源傾向于從規(guī)模較小城市流向規(guī)模較大城市，兩城市之間的就業(yè)規(guī)模相差越大，勞動(dòng)力流動(dòng)的趨勢(shì)越強(qiáng)。王玉霞等2019年采用位置感知大數(shù)據(jù)的研究表明，即使是春節(jié)短暫的人口流動(dòng)，當(dāng)?shù)氐牡诙偷谌a(chǎn)業(yè)發(fā)展水平對(duì)人口吸引力也很顯著。劉濤和張耀軍等采用省市縣人口普查數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，除了工資和公共資源外，產(chǎn)業(yè)尤其是第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平對(duì)城市人口有顯著影響。產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平從城市整體來(lái)看代表了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從人口個(gè)體遷移動(dòng)機(jī)來(lái)看則表示了就業(yè)機(jī)會(huì)。近年來(lái)，隨著人工智能技術(shù)的突飛猛進(jìn)，“機(jī)器換人”的趨勢(shì)日益顯現(xiàn)，根據(jù)麥肯錫2019年對(duì)中國(guó)的分析報(bào)告預(yù)測(cè)，到2030年，有700萬(wàn)-1200萬(wàn)的崗位可能會(huì)被機(jī)器人徹底替代，而且主要發(fā)生在第二產(chǎn)業(yè)。為了突出城市就業(yè)崗位對(duì)人口的吸引力，我們放棄非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，選擇城市勞動(dòng)力規(guī)模表示就業(yè)機(jī)會(huì)對(duì)人口的影響。由于勞動(dòng)力對(duì)就業(yè)機(jī)會(huì)表現(xiàn)出明顯的“逐高”性，選擇兩城市之間的城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)作為自變量，采用其分布的差異梯度建立勞動(dòng)力從小規(guī)模城市向大規(guī)模城市流動(dòng)的非對(duì)稱差異矩陣。

工資收入：工資收入是勞動(dòng)成果的直接反映，也是人口作為勞動(dòng)者最直接的收益渠道，無(wú)論在何種情況下，工資收入水平都是吸引人口的直接原因。張耀軍和岑俏的研究認(rèn)為，當(dāng)?shù)毓べY是影響人口遷入的主要原因之一，芬尼2004年研究認(rèn)為加拿大人口從小城鎮(zhèn)遷往大城市的最主要原因就是大城市的高工資：沈建法和劉曄研究高技能和低技能遷移的差異性時(shí)發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是高技能還是低技能移民，工資都是最主要影響因素;王玉霞等2019年的研究也考慮了工資水平。同樣，勞動(dòng)力流動(dòng)對(duì)工資表現(xiàn)出的“逐高”性，使勞動(dòng)力傾向于流向工資高的城市，兩城市工資差異越大，高工資城市對(duì)勞動(dòng)力的吸引力就越強(qiáng)。根據(jù)勞動(dòng)力從低工資城市向高工資城市的流動(dòng)趨勢(shì)，這個(gè)自變量網(wǎng)絡(luò)可以用兩城市就業(yè)平均工資差異梯度建立非對(duì)稱的工資差異矩陣。

公共服務(wù)：公共服務(wù)是人居城市的核心內(nèi)容，其完善程度決定了城市對(duì)人口的吸引力大小，人口流向大城市的原因很大程度上在于大城市的公共服務(wù)資源多、質(zhì)量?jī)?yōu)。城市作為人們追求美好生活的場(chǎng)所，完善的公共服務(wù)是其區(qū)別于傳統(tǒng)農(nóng)村地區(qū)的最大優(yōu)勢(shì)。劉濤等、張耀軍和岑俏的研究結(jié)論中，對(duì)人口有顯著影響的因素都包括了公共服務(wù)（公共資源）。當(dāng)前中國(guó)城市公共服務(wù)均等化方面的不足，主要體現(xiàn)在基礎(chǔ)教育和醫(yī)療服務(wù);研究發(fā)現(xiàn)教育和醫(yī)療是城市吸引人口的主要因素。改革開放以來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)的同時(shí)，公共服務(wù)投入?yún)s相對(duì)較低。2020年初的新冠肺炎疫情，更突顯了城市公共衛(wèi)生服務(wù)的重要性，尤其是醫(yī)院床位數(shù)更是成了城市的生命線。本文采用每個(gè)城市的中小學(xué)教師人數(shù)和醫(yī)院床位數(shù)的空間梯度差，對(duì)這兩個(gè)自變量分別構(gòu)建非對(duì)稱矩陣。

住房成本：人口作為城市的消費(fèi)主體，還受到一般消費(fèi)品、住房和交通等生活成本的約束。高波和張莉等研究流動(dòng)人口的生活成本構(gòu)成后發(fā)現(xiàn)，不斷增長(zhǎng)的高房?jī)r(jià)是高生活成本的主要支出;范劍勇等認(rèn)為，勞動(dòng)力在城市之間的流動(dòng)會(huì)遵循“工資+公共產(chǎn)品-居住成本=保留效用”的規(guī)律。我們將城市居住方面的支出去除水電燃料等基本消費(fèi)后，城市居民的居住消費(fèi)占總消費(fèi)比例由1999年的14.97%上升到2018年的57.71%。根據(jù)中國(guó)社會(huì)科學(xué)院的測(cè)算，居民住房還貸支出與可支配收入之比接近40%。各種研究都表明，房?jī)r(jià)差異正在成為人口流動(dòng)的一個(gè)主要原因。本文根據(jù)兩城市間的商品房均價(jià)差異，對(duì)于這個(gè)網(wǎng)絡(luò)自變量構(gòu)建非對(duì)稱的房?jī)r(jià)梯度差異矩陣。

4.數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

已有全國(guó)性的人口空間分布研究中，主要采用的是第五次和第六次人口普查數(shù)據(jù)。一是中間10年的間隔過(guò)長(zhǎng);二是2010年距今也將近10年，中國(guó)城鎮(zhèn)化水平已由2009年的46.6%進(jìn)入到2019年的60.6%，從低于全球平均水平發(fā)展到高于全球平均水平，并超過(guò)50%的半數(shù)線，接近中高收入國(guó)家水平。顯然，采用這兩次普查數(shù)據(jù)所得出的結(jié)論有些滯后。為了縮短人口變動(dòng)的時(shí)間間隔，也為了與中國(guó)五年中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃對(duì)應(yīng)，以“十一五”、“十二五”和“十三五”規(guī)劃起始年為節(jié)點(diǎn)，選擇2006年、2011年和2016年三個(gè)時(shí)點(diǎn)的人口網(wǎng)絡(luò)空間變化，描述其變動(dòng)趨勢(shì)。

本文的研究對(duì)象是全國(guó)地級(jí)及以上城市，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重、行政變動(dòng)較大（無(wú)法保持一致性）、邊疆“地區(qū)”單元等城市，最終篩選得到234個(gè)城市樣本。城市人口空間網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建所需要的數(shù)據(jù)采用各城市市轄區(qū)常住人口，其中2011年和2016年的人口數(shù)據(jù)皆為《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中的常住人口數(shù)據(jù)，2006年數(shù)據(jù)通過(guò)用地區(qū)生產(chǎn)總值/人均地區(qū)生產(chǎn)總值獲得，少量缺失值則從相應(yīng)的地區(qū)年鑒或統(tǒng)計(jì)公報(bào)中補(bǔ)充;引力模型中的空間距離利用Python語(yǔ)言從百度地圖中抓取。

影響因素變量中，地理鄰近性，以城市行政區(qū)劃有共同邊界作為指標(biāo)，根據(jù)中國(guó)地級(jí)以上城市的基礎(chǔ)地理信息，用ArcMap 10.2軟件，將城市行政邊界相鄰的城市標(biāo)出，鄰近城市賦值為1，否則為0;交通可達(dá)性，從中國(guó)鐵路當(dāng)年時(shí)刻表中查詢兩兩城市之間的最小鐵路交通時(shí)間（包括直達(dá)和換乘），經(jīng)過(guò)對(duì)54576條記錄整理和篩選，對(duì)原始時(shí)間采用倒數(shù)形式表示鐵路交通可達(dá)性，按數(shù)值的四分位數(shù)，將城市間的交通可達(dá)性劃分為1-4四個(gè)等級(jí)，可達(dá)性越好，聯(lián)系度越高;就業(yè)人數(shù)、平均工資、中小學(xué)教師人數(shù)和醫(yī)院床位數(shù)等自變量數(shù)據(jù)均來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2007、2012和2017）;城市住房?jī)r(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家信息中心房地產(chǎn)信息網(wǎng)當(dāng)年的全國(guó)地級(jí)市商品房平均銷售價(jià)格。

采用以上數(shù)據(jù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)時(shí)，除地理鄰近性本身為二值形式、交通可達(dá)性為1-4不連續(xù)值以外，各城市之間的就業(yè)人數(shù)、平均工資、房?jī)r(jià)、教師數(shù)和醫(yī)院床位數(shù)的差值，都以i城市與其他城市之間的平均關(guān)聯(lián)值（以i城市的行均值）為閾值進(jìn)行二值化處理，大于該值說(shuō)明聯(lián)系強(qiáng)度大于i城市與其他城市的平均聯(lián)系強(qiáng)度，設(shè)為1，否則為0。

三、中國(guó)城市人口空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其變動(dòng)特征

1.人口分布的城市關(guān)聯(lián)矩陣及其變動(dòng)

基于引力模型建立的非對(duì)稱矩陣初步反映了兩兩城市之間的人口規(guī)模關(guān)聯(lián)。在關(guān)于234個(gè)城市的非對(duì)稱關(guān)聯(lián)矩陣中，計(jì)算出的接收和發(fā)出關(guān)聯(lián)共有54522對(duì)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度值（除去城市本身），描述性結(jié)果見表1。

表1顯示，各數(shù)值變化較小，說(shuō)明各城市之間的引力強(qiáng)度處于穩(wěn)定狀態(tài);平均值在0.59-0.74之間，中位數(shù)卻僅在0.05-0.065之間，最大值與最小值的差異相當(dāng)大，說(shuō)明全國(guó)地級(jí)及以上城市之間的引力聯(lián)系強(qiáng)度相差較大，即高等級(jí)城市與低等級(jí)城市之間引力強(qiáng)度的差異在擴(kuò)大。

建立關(guān)聯(lián)矩陣時(shí)，為了更好地觀察城市之間的關(guān)系，我們以行均值作為閾值對(duì)引力強(qiáng)度矩陣進(jìn)二值化處理，得到234個(gè)城市與其他城市的引力強(qiáng)度閾值（結(jié)果見表2）。

表2中行閾值表示某城市與其他城市的引力強(qiáng)度門檻值，全國(guó)各個(gè)城市三個(gè)時(shí)點(diǎn)的門檻值范圍分別為0.00015-6.552、0.00021-10.774、0.00024-12.164，總體上也印證了表1的結(jié)論。另外，近十年來(lái)該閾值的最大值增加幅度超過(guò)了最小值增加幅度，城市對(duì)之間的關(guān)聯(lián)度兩極分異在擴(kuò)大，一定程度上也體現(xiàn)了中國(guó)城市人口空間分布的局部關(guān)聯(lián)性在增強(qiáng)。

為了便于觀察內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化，我們采用幾何間隔法，按照引力強(qiáng)度值，將全國(guó)54522個(gè)城市對(duì)引力強(qiáng)度值劃分為6個(gè)級(jí)別，1級(jí)最弱，6級(jí)最強(qiáng)。再按照引力的方向?qū)⑵浞譃榘l(fā)出和接收兩類，分別以234個(gè)城市發(fā)出和接收到引力強(qiáng)度的最大值為準(zhǔn)，計(jì)算每個(gè)城市在發(fā)出和接收聯(lián)系中所處的級(jí)別（結(jié)果見表3）。

表3顯示，總體來(lái)看，低引力級(jí)別城市接收聯(lián)系的城市數(shù)量少于發(fā)出聯(lián)系的城市數(shù)量，高引力級(jí)別城市接收聯(lián)系的城市數(shù)量多于發(fā)出聯(lián)系的城市數(shù)量，說(shuō)明高引力級(jí)別城市在吸引人口方面仍然具有明顯優(yōu)勢(shì)。因此，人口分布的空間關(guān)聯(lián)矩陣結(jié)果說(shuō)明，中國(guó)城市人口空間結(jié)構(gòu)正在向局部聚集發(fā)展。

2.整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征及其變動(dòng)

整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)密度、網(wǎng)絡(luò)聚類系統(tǒng)和中心勢(shì)體現(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)三個(gè)特征值分別反映了整體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同側(cè)面，不同時(shí)段網(wǎng)絡(luò)特征指標(biāo)變化可以說(shuō)明空間結(jié)構(gòu)的變動(dòng)（特征值見表4）。所有數(shù)值區(qū)間是[0，1]，值越接近1，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越緊密，反之則網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越不明顯。

表4顯示，2006年、2011年、2016年三個(gè)時(shí)段中，中國(guó)城市人口網(wǎng)絡(luò)密度均較小且變化不大，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)緊密度雖然較小，但較穩(wěn)定;聚類系數(shù)年平均值基本在0.5左右，說(shuō)明人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出一定的凝聚力。人度中心勢(shì)平均值僅為0.183，先小幅下降后大幅升高;與此同時(shí)，出度中心勢(shì)先小幅升高后大幅下降，均值并沒有超過(guò)0.2，且入度中心勢(shì)增幅快于出度中心勢(shì)，說(shuō)明整體網(wǎng)絡(luò)的向中心性仍在變強(qiáng)，中心城市的吸引力仍然大于擴(kuò)散力;中間中心勢(shì)均小于入度和出度中心勢(shì)，也佐證了整體結(jié)構(gòu)較為松散。但仍然存在局部凝聚力，且凝聚力表現(xiàn)為高級(jí)別城市之間以及高級(jí)別城市對(duì)周邊城市的凝聚力在增強(qiáng)，邊緣城市在減弱。這正是邊緣城市人口脫離主體城市網(wǎng)絡(luò)的主要原因。

3.節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)特征及其變動(dòng)

節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)度中心度，用網(wǎng)絡(luò)中與該點(diǎn)直接相連的其他節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)表示;非對(duì)稱網(wǎng)絡(luò)中分別用人度中心度和出度中心度表示該城市的聚集力和擴(kuò)散力。由于上述網(wǎng)絡(luò)整體結(jié)構(gòu)特征值顯示，三個(gè)時(shí)段的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定，故這里僅對(duì)2016年的節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行分析。利用Ucinet 6.5.6軟件對(duì)上述特征值計(jì)算，結(jié)果見表5。

表5顯示，入度和出度聯(lián)系處于中間級(jí)別的城市對(duì)數(shù)量最多，依次向兩端減少，符合正態(tài)分布;但是，最高聯(lián)系級(jí)別的城市數(shù)量無(wú)論是人度還是出度都遠(yuǎn)大于最低聯(lián)系級(jí)別的城市;同時(shí)，最高級(jí)別的入度大于出度城市數(shù)量。節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)特征表明城市網(wǎng)絡(luò)中向高等級(jí)城市的聚集力大于向低等級(jí)城市的擴(kuò)散力。為了進(jìn)一步顯示不同節(jié)點(diǎn)城市的分布，采用ArcMap10.2軟件，按自然斷裂法將各城市2016年的入度中心度和出度中心度都劃分為五類，并顯示出它們的分布，結(jié)果顯示，入度中心度高的城市有徐州、鄭州、合肥、武漢、濟(jì)南、石家莊、天津、北京、上海、南京等，表現(xiàn)出以國(guó)家中心城市、一線城市、省會(huì)城市為中心，對(duì)人口有較強(qiáng)吸引力，是人口主要流入地區(qū)。與此同時(shí)，出度中心度高的城市主要有烏魯木齊、鷹潭、南昌、延安、榆林、嘉峪關(guān)、包頭等，主要分布在遠(yuǎn)離中心城市的地區(qū)，以“老少邊窮”區(qū)域居多，說(shuō)明邊緣地區(qū)城市是人口主要流出地區(qū)，更容易出現(xiàn)“城市收縮”。

總結(jié)上述人口空間關(guān)聯(lián)、整體網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)特征的結(jié)果，中國(guó)城市人口空間結(jié)構(gòu)正在向局部聚集發(fā)展;核心城市對(duì)人口的聚集力在增強(qiáng)，邊緣城市不斷向中心城市輸出人口;以城市規(guī)模等級(jí)體系為核心的“大分散、小集中”的“分散式集中”格局正在形成。

四、中國(guó)人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素

網(wǎng)絡(luò)的影響因素有兩種方式：一種是對(duì)節(jié)點(diǎn)屬性特征影響因素的分析，通常是提取節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)特征值，然后采用常規(guī)的回歸分析，由于回歸中不涉及網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，故不能反映網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的影響因素;另一種是針對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)影響因素的空間分布形成的網(wǎng)絡(luò)，采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法中的二次指派程序（Quadratic Assignment Procedure，QAP），對(duì)不同網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行相關(guān)性分析，這種方法可以突出節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，能夠反映要素在網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)趨勢(shì)。在進(jìn)行QAP多元回歸分析之前，需要對(duì)各網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系矩陣進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，然后才能對(duì)自變量網(wǎng)絡(luò)和因變量網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行回歸。

1.各變量網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性檢驗(yàn)

QAP分析以網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)矩陣相似性為基礎(chǔ)。本文所選變量在三個(gè)時(shí)段各網(wǎng)絡(luò)之間的相關(guān)檢驗(yàn)見表6。

表6顯示，地理鄰近性、交通聯(lián)系度、就業(yè)人數(shù)、平均工資、房?jī)r(jià)、教師人數(shù)和醫(yī)院床位數(shù)梯度與人口關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)系數(shù)都顯著。其中，地理鄰近性、交通聯(lián)系度、教師人數(shù)和醫(yī)院床位數(shù)梯度與全國(guó)人口網(wǎng)絡(luò)呈顯著正相關(guān)，就業(yè)人數(shù)和房?jī)r(jià)梯度與人口網(wǎng)絡(luò)呈顯著負(fù)相關(guān);工資梯度與人口關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)2006年顯著正相關(guān)、2011年不顯著、2016年顯著負(fù)相關(guān)。總體來(lái)看，相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果表明可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行QAP回歸。

2.QAP多元回歸結(jié)果

采用Ucinet 6.5.6軟件中的QAP分析工具，樣本數(shù)為233*234=54522，基于54522個(gè)回歸樣本在不同網(wǎng)絡(luò)間的相似性比較，得到不同網(wǎng)絡(luò)間的關(guān)聯(lián)系數(shù)?；貧w結(jié)果見表7。

表7顯示，從2006-2016年，所構(gòu)建的自變量網(wǎng)絡(luò)對(duì)人口關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的解釋力在增強(qiáng)。為更清楚地表示影響因素的變化程度，將各因素影響系數(shù)繪制成圖（見圖1）。

圖1顯示，地理鄰近性影響顯著為正，但有下降趨勢(shì);交通可達(dá)性打破了地理因素限制，對(duì)人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響最為突出，且影響程度不斷上升。結(jié)果表明，城市區(qū)位因素仍然對(duì)城市人口起決定作用。尤其是高鐵快速發(fā)展縮短了時(shí)間成本，改變了城市的區(qū)位特征和相互關(guān)系，對(duì)城市吸引人口的作用更加明顯。與網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征結(jié)合可以看出，具有交通樞紐作用的國(guó)家和區(qū)域中心城市更有優(yōu)勢(shì)吸引人口。

在收益方面的三個(gè)因素中，勞動(dòng)規(guī)模梯度差對(duì)人口一直呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響，說(shuō)明處于網(wǎng)絡(luò)中心城市的就業(yè)機(jī)會(huì)已經(jīng)對(duì)人口失去了吸引力，結(jié)合城市網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征，具體表現(xiàn)為人口傾向于從中心城市流向外圍城市。勞動(dòng)工資梯度影響一直顯著為正，但影響力出現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明處于網(wǎng)絡(luò)中心的城市高工資仍然是吸引人口流人的重要因素，但這種吸引力在下降;教育和醫(yī)療空間梯度對(duì)人口流入大城市均有顯著正向影響，說(shuō)明處于網(wǎng)絡(luò)中心城市真正吸引人口的是這些城市較多的教育和醫(yī)療資源。

在成本方面，房?jī)r(jià)價(jià)格梯度顯示出的顯著負(fù)向影響，說(shuō)明中心城市高房?jī)r(jià)成為吸引人口的抑制性因素得到顯現(xiàn)，這一點(diǎn)在相關(guān)研究中也得到印證。結(jié)果表明，城市高工資對(duì)人口的吸引力在一定程度上被高房?jī)r(jià)抵消，中心城市的工資溢價(jià)出現(xiàn)了劣勢(shì)，從而失去了對(duì)人口的吸引力。與此相反，外圍城市會(huì)因?yàn)槌薪赢a(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和較低房?jī)r(jià)，對(duì)人口產(chǎn)生更大的吸引力。

五、結(jié)論與建議

采用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法研究全國(guó)地級(jí)及以上城市人口規(guī)模等級(jí)所形成的網(wǎng)絡(luò)及其影響因素。一方面，突出了基于城市關(guān)聯(lián)所構(gòu)建的人口空間結(jié)構(gòu);另一方面，從空間網(wǎng)絡(luò)相互作用角度，發(fā)現(xiàn)影響人口流動(dòng)的主要因素，可以為國(guó)土空間規(guī)劃提供依據(jù)。中國(guó)人口空間結(jié)構(gòu)正在出現(xiàn)以城市規(guī)模等級(jí)體系為核心的“大分散、小集中”的“分散式集中”格局，依托生產(chǎn)要素逐步形成緊密聯(lián)系的城市群，這將促使人口在整個(gè)國(guó)土空間中呈現(xiàn)出“組團(tuán)”狀的空間分布格局。

對(duì)影響因素進(jìn)一步分析表明，城市區(qū)位特征仍然是影響人口變動(dòng)的主要因素，尤其是快速發(fā)展的高鐵網(wǎng)絡(luò)將成為改變?nèi)丝诳臻g格局的最主要因素。隨著全國(guó)范圍內(nèi)“八縱八橫”高速鐵路格局的形成，人口將從經(jīng)濟(jì)中心城市向鐵路網(wǎng)絡(luò)中心城市擴(kuò)散，從而在全國(guó)空間尺度上趨于均衡。在公共服務(wù)的兩個(gè)變量和經(jīng)濟(jì)因素的三個(gè)變量中，前者結(jié)果表明，大城市具有的社會(huì)資源對(duì)人口具有顯著吸引力;后者反之。結(jié)果表明，隨著城市居民生活質(zhì)量需求愈益增強(qiáng)，經(jīng)濟(jì)因素的吸引力在降低，公共服務(wù)表示的福利因素將成為城市吸引人口的重要組成部分。其中，影響人口流動(dòng)收益和成本的三個(gè)變量中，就業(yè)規(guī)模和住房成本表現(xiàn)為城市之間差距越大，人口越容易流向網(wǎng)絡(luò)外圍城市，這種差距成為擴(kuò)散力的基礎(chǔ)，影響人口的空間分布;它與不斷降低的大城市工資對(duì)人口的吸引力共同說(shuō)明，大城市的市場(chǎng)擠出效應(yīng)不利于人口繼續(xù)流入。這一點(diǎn)與整體網(wǎng)絡(luò)中人口“大分散、小集中”的結(jié)構(gòu)特征相結(jié)合表明，網(wǎng)絡(luò)中心城市人口將流向外圍城市和周邊中小城市，為已有研究中人口空間結(jié)構(gòu)在全國(guó)整體趨于均衡“表面現(xiàn)象”之下，局域尺度空間結(jié)構(gòu)正在發(fā)生重大變化提供了證據(jù)。

因此，針對(duì)“大城市病”和“收縮城市”的問(wèn)題，應(yīng)當(dāng)增加中小城市的公共服務(wù)資源供給，在不同等級(jí)的城市之間進(jìn)一步推動(dòng)公共服務(wù)均等化，將分級(jí)診療制度與城市規(guī)模相結(jié)合，減少大城市人口流入壓力，增強(qiáng)中小城市對(duì)人口的吸引力。同時(shí)，按照人口規(guī)模等級(jí)體系，構(gòu)建大城市與中小城市之間的產(chǎn)業(yè)空間分工，形成合理的勞動(dòng)力規(guī)模和工資收入梯度，提高中小城市的工資收入水平，縮小城市間的工資差距并調(diào)控住房成本，強(qiáng)化局域城市人口網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

[責(zé)任編輯 方志]