中國主要城市群人口遷移傾向研究

肖周燕 李慧慧

摘 要：互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)的開發(fā)和應用為研究城市間的人口遷移流動提供了可能。利用網(wǎng)絡用戶搜索信息行為數(shù)據(jù)，構造人口遷移傾向指標，在分析中國三大城市群城際人口遷移傾向概率和方向基礎上，利用馬爾科夫鏈對人口遷移傾向概率進行預測，以此對城市群未來城際人口遷移態(tài)勢作出判斷。研究發(fā)現(xiàn)，粵港澳大灣區(qū)和長三角城際人口遷入遷出傾向活躍，它們依然是目前乃至以后中國人口遷移活躍地區(qū);京津冀城際人口遷移傾向活躍程度明顯低于長三角和粵港澳大灣區(qū)，北京與周邊城市雖然物理距離比較近，但遷移傾向關聯(lián)度不高。長三角城市群的上海、南京、舟山等地，粵港澳大灣區(qū)的珠海、香港、深圳、廣州、澳門、惠州和中山以及京津冀城市群的天津?qū)⑹侵袊磥砣丝谶w移的主要目的地。

關鍵詞：城市群;遷移傾向;預測

中圖分類號：C922 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1000-4149（2021）04-0022-15

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2021.00.027

Abstract：The development of the Internet and the application of big data have made it possible to study the population migration between cities. Based on the analysis of the probability and direction of the intercity population migration in the three major urban agglomerations of China， this paper constructs the index of the population migration propensity according to the information searching behavior data of network users and predicts the probability of population migration by using Markov chain， so as to judge the future intercity population migration trend in urban agglomerations. The results show that GuangdongHong KongMacao Greater Bay Area and Yangtze River Delta Urban Agglomerations are still the active areas of population migration in China at present and in the future. The active degree of population migration tendency of BeijingTianjinHebei Urban Agglomeration is lower than that in Yangtze River Delta Region and GuangdongHong KongMacao Greater Bay Area， Although the physical distance between Beijing and surrounding cities is relatively close， the correlation degree of migration tendency is not high. In the future， the cities of Shanghai， Nanjing and Zhoushan in Yangtze River Delta Urban Agglomerations， Zhuhai， Hong Kong， Shenzhen， Guangzhou， Macao， Huizhou and Zhongshan in the GuangdongHong KongMacao Greater Bay Area， and Tianjin in the BeijingTianjinHebei Urban Agglomeration will be the main destinations of China s population migration.

Keywords：urban agglomeration;migration propensity;predict

一、引言

當前中國城鎮(zhèn)化已進入中心城市帶動城市群，進而帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的新階段。城市群不僅是推行城鎮(zhèn)化的重要載體，同時也是流動人口集聚的重要平臺。流動人口不斷向大城市及城市群聚集，一方面彰顯了區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的變遷，另一方面必將重塑中國社會經(jīng)濟發(fā)展格局。為此，城市群的人口遷移研究對于中國宏觀經(jīng)濟決策十分重要。傳統(tǒng)的人口遷移分析主要從人口普查或抽樣調(diào)查中獲取遷移人口數(shù)據(jù)，但上述數(shù)據(jù)在時效性、方向性和連續(xù)性方面往往存在缺陷，且利用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析人口遷移多側重省際層面[1-2]，缺乏城際層面的探討，研究范圍的寬泛難以全面反映現(xiàn)實的人口遷移情況，對政策的指導意義有限。近年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)平臺的快速發(fā)展，基于社交網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)、人口實時遷移的位置數(shù)據(jù)，以及移動通訊總量數(shù)據(jù)使城際人口遷移研究成為可能。在國外，城際人口遷移研究日益豐富[3-5]。隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及，地理信息、社交媒體以及來自信息和通信技術的數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)的新興來源[6-7]，有助于開發(fā)和理解人口時空分布，通過挖掘大數(shù)據(jù)可以探討人口遷移模式[8]。在國內(nèi)，利用大數(shù)據(jù)分析人口遷移的文獻也日益增多。劉望保等利用百度遷徙數(shù)據(jù)，從人流集散層級、人流集散網(wǎng)絡體系的分層集聚、人口日常流動空間格局及其與“胡煥庸線”之間的關系等角度，探討城際人口日常流動相關特征與空間格局[9]。蔣小榮等同樣基于百度遷徙大數(shù)據(jù)，運用復雜網(wǎng)絡分析方法，構建中國城際間人口日常流動網(wǎng)絡模型，測度并分析其復雜性網(wǎng)絡特征[10]。王萌等利用社會網(wǎng)絡分析法，結合網(wǎng)絡用戶搜索行為數(shù)據(jù)，探究了珠三角城市群城市間人口流動傾向路徑和空間差異[11]。趙落濤等將中國流動人口動態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)和春運百度遷徙數(shù)據(jù)結合，對泛長三角人口遷移的復雜網(wǎng)絡進行了研究[12]。賴建波等利用“騰訊遷徙”大數(shù)據(jù)，探究春節(jié)前、春節(jié)中和春節(jié)后城市間人口流動特征與空間格局[13]。人口遷移相關的大數(shù)據(jù)日益豐富，為精細和準確掌握人口遷移信息提供了支持，也使城際間人口遷移研究成為現(xiàn)實。但需要指出的是，利用位置數(shù)據(jù)雖然綜合了統(tǒng)計數(shù)據(jù)和問卷訪談數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，能夠模擬人口遷移，但所得到的數(shù)據(jù)包含了旅游、走親訪友等短時的人口遷移，這種短時的人口遷移明顯不同于人口學中伴隨著戶籍遷移的單向的人口遷移概念，加入短時的城際遷移研究雖然具有一定的參考價值，但是對于流入地和流出地如何有針對性地進行社會經(jīng)濟管理，其政策指導作用還有待進一步考察。此外，從研究內(nèi)容上來看，基于大數(shù)據(jù)的人口遷移研究大多立足于城市群人口遷移或城市的網(wǎng)絡結構上[14-16]，而對于人口遷移方向以及未來發(fā)展趨勢探討不多[17]。那么，排除旅游、走親訪友等短時的人口遷移，城際間人口遷移狀況究竟如何，未來城市群人口遷移流動情況怎樣，這些問題是促進城市群高質(zhì)量發(fā)展，提升城市社會經(jīng)濟發(fā)展水平需要重視的問題。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，搜索引擎成為人們獲取信息的主要來源，對人們的大量網(wǎng)絡行為進行統(tǒng)計分析可以很好地了解到人們在各方面的訴求[18-19]，如當人們在發(fā)生實際遷移行為之前，會在網(wǎng)絡平臺上查詢目標城市的相關信息，對遷移的風險和成本作出一定的評估，所以，信息搜索行為可以反映出人們在心理上的遷移傾向，而這種心理空間上的遷移傾向與現(xiàn)實空間上的遷移活動總是相互影響和相互作用的，心理上的遷移傾向往往對未來的遷移流動具有指導作用，且這種指導作用會隨著遷移傾向的加強而提升。為此，利用較長時間內(nèi)城市間的信息搜索行為產(chǎn)生的網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)，可以推算出經(jīng)濟新常態(tài)背景下城市間的遷移傾向，這一方面通過擴大樣本的數(shù)量和時間跨度排除了短時人口遷移對研究結果的影響，另一方面可以進行城際間人口遷移傾向的探討，基于大體量的數(shù)據(jù)展開人口遷移傾向概率的預測研究。

本研究的創(chuàng)新性主要體現(xiàn)在以下幾個方面：首先，基于網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)更側重城際間人口遷移方向的分析，彌補由于省際數(shù)據(jù)范圍較大無法全面細致地反映人口遷移格局的不足。其次，彌補現(xiàn)有文獻對人口遷移流向分析的不足，豐富人口遷移的空間格局研究。此外，嘗試進行人口遷移的預測分析，為把握未來人口遷移流動格局，推動城市群發(fā)展等方面提供政策建議。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1. 數(shù)據(jù)來源

本文的研究數(shù)據(jù)主要來自于網(wǎng)絡用戶主動搜索行為的百度指數(shù)趨勢數(shù)據(jù) http：//index.baidu.com。百度指數(shù)中的搜索指數(shù)是以關鍵詞為統(tǒng)計對象，計算各個關鍵詞在網(wǎng)頁搜索中搜索頻次的加權和，該數(shù)據(jù)反映了網(wǎng)絡用戶對于特定領域的關注度[14，18-19]。由于每一個用戶在百度的檢索行為都是主動意愿的展示，因此每一次與遷移行為相關的檢索行為都可能成為該用戶遷移意愿的表達。中國互聯(lián)網(wǎng)信息中心發(fā)布的《2019年中國網(wǎng)民搜索引擎使用情況研究報告》數(shù)據(jù)顯示，截至2019年6月，我國搜索引擎用戶規(guī)模達6.95億，搜索引擎使用率高達81.3%，而百度搜索在搜索引擎用戶中的滲透率為90.9% http：//www.cnnic.net.cn/hlwfzyj/hlwxzbg/index.htm?？梢钥闯觯藗冊诰W(wǎng)絡搜索過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，可以反映出其心理訴求[20]。所以，利用反映網(wǎng)絡用戶主動搜索行為的百度指數(shù)大數(shù)據(jù)分析人口遷移傾向具有科學性和可信性。

基于研究目的和要求，在收集搜索行為數(shù)據(jù)時將時間段分別設置為2018年的1月1日至12月31日和2019年的1月1日至12月31日，搜索地區(qū)分別設置為我國319個地級市i，根據(jù)人口流動導向的一般信息需求和“最小努力法則”[11]，考慮到數(shù)據(jù)可得性和科學性，分別以“城市j招聘”、“城市j地圖”和“城市j租房”為關鍵詞，獲取2018年和2019年我國319個地區(qū)分別對關鍵詞“城市j招聘”、“城市j地圖”和“城市j租房”的搜索指數(shù)整體日均值，形成兩個時間段的6個319×319矩陣。利用獲取的搜索指數(shù)矩陣，構造人口遷移傾向指標，分析主要城市群人口遷移傾向，并對未來城市群人口遷移傾向概率進行預測，以此間接判斷在城市群范圍內(nèi)城際間人口遷移的現(xiàn)狀與未來。

2. 人口遷移傾向模型

人口遷移傾向是指具有一定遷移動機的人口向目標城市流動的可能性。由于人口遷移傾向與現(xiàn)實人口遷移活動相互關聯(lián)，了解遷移傾向在一定程度上可以判斷和預測遷移行為。根據(jù)人口遷移導向的一般信息需求，潛在遷移者會更關注目標城市的就業(yè)機會、房屋市場動向和目標城市空間范圍及基礎設施的具體方位。為此，城市i對城市j的遷移傾向主要可以從就業(yè)機會、房屋市場與目標城市的方位三方面進行探討。建立城市i對城市j的遷移傾向度模型如下：Propensityij=3Jobij×Mapij×Houseij ?（i≠j）（1） ?其中，Propensityij表示城市i對城市j的人口遷移傾向度;Jobij表示城市i對關鍵詞“城市j招聘”的搜索指數(shù)，表明搜索者對目標城市就業(yè)機會的關注，即就業(yè)傾向;Mapij代表城市i對關鍵詞“城市j地圖”的搜索指數(shù)，表示搜索者對目標城市的現(xiàn)實空間范圍、公共設施等的具體方位的掌握傾向，即方位傾向。Houseij表示城市i對關鍵詞“城市j租房”的搜索指數(shù)，表示搜索者對目標城市的住房市場的了解傾向，即定居傾向。為探討城際人口遷移傾向的方向，用城市i和城市j兩兩城市遷移傾向度的差值來衡量，將該差值稱為凈遷移傾向度（Mij）。若Mij>0，表示城市i對城市j的遷移傾向大于城市j對城市i的遷移傾向。即對城市i和城市j而言，城市j是城市i的潛在人口遷入地，數(shù)值越大說明城市i對城市j遷入傾向越強。反之亦然。Mij=Propensityij-Propensityji（2） ?其中，Mij代表城市i與城市j之間的凈遷移傾向度，且Mij=-Mji。

3.人口遷移傾向概率

人口遷移傾向概率是指在一定時期人口在地理空間上遷移傾向變動的可能性，用一定時期某城市人口遷入或遷出傾向度與該時期所有城市遷入或遷出傾向度加總之比來表示。人口遷入傾向概率用一定時期人口遷入傾向度與該時期所有城市遷入傾向度加總之比來表示。人口遷出傾向概率用一定時期人口遷出傾向度與該時期所有城市遷出傾向度加總之比來表示。凈遷移傾向概率為人口遷入傾向概率與遷出傾向概率的差值。具體計算步驟如下。

三、分析結果

1. 人口遷移規(guī)模與遷移傾向的關聯(lián)

一般來說，潛在的遷移人口會對目的地的方位、就業(yè)機會和房屋市場信息等進行查詢。利用百度指數(shù)計算的遷移傾向度與人口遷移規(guī)模存在一定相關關系，結合2015年全國1%人口抽樣調(diào)查中遷移流動數(shù)據(jù)進行驗證。相關分析結果如圖1所示，城市群遷移人口規(guī)模與遷移傾向相關系數(shù)在0.9以上，且通過顯著性檢驗，說明利用在網(wǎng)絡中異地之間的查詢功能方法來測算人口遷移傾向度在一定程度上可以表征城際間的人口遷移。

2.三大城市群遷移傾向概率比較

利用與遷移相關的百度搜索指數(shù)，從全國層面計算出城際人口遷移傾向矩陣。在全國人口遷移流動背景下，利用公式（1），計算三大城市群城際人口遷移傾向度?；?019年各城市凈遷移傾向概率，判斷城市遷入或遷出傾向?qū)傩?，結果如表2和圖1所示。

圖1結果顯示，長三角、粵港澳大灣區(qū)和京津冀三大城市群各個城市的潛在遷移傾向存在較大差距。根據(jù)凈遷移傾向概率大小，將內(nèi)部城市劃分為具有遷入傾向、遷出傾向和遷入遷出傾向相對平衡三類。長三角城市群總共26個城市，如圖1所示，潛在遷入城市主要包括上海、南京、舟山和杭州;遷入遷出傾向相對平衡城市為馬鞍山、銅陵、無錫、蕪湖、池州、常州、揚州、嘉興、安慶、湖州和南通;潛在遷出傾向城市主要包括紹興、滁州、宣城、寧波、鎮(zhèn)江、泰州、鹽城、臺州、金華、蘇州和合肥。雖然長三角城市群潛在遷出傾向城市的數(shù)量大于遷入傾向的城市數(shù)量，但是上海和南京對人口的巨大吸引力使得長三角城市群依然具有較強吸引力。

對于粵港澳大灣區(qū)城市群的11個城市，根據(jù)凈遷移傾向概率，具有遷入傾向城市主要包括香港、珠海、澳門、深圳、惠州和廣州;遷入遷出傾向相對平衡城市為肇慶和中山;遷出傾向城市主要包括江門、東莞和佛山。由于經(jīng)濟發(fā)展迅速、城市的包容性以及有力的人才吸引政策，香港、澳門和深圳一直以來是粵港澳大灣區(qū)具有較強遷入傾向的城市。廣州作為老牌一線省會城市，同北京和上海一樣，存在控制人口規(guī)模壓力，同時粵港澳大灣區(qū)其他城市發(fā)展對廣州具有人口分流作用，所以廣州市的凈遷移概率處于較低的水平。東莞作為制造業(yè)基地，在產(chǎn)業(yè)轉型期間遇到瓶頸，經(jīng)濟增長速度明顯放緩，成為人口的潛在遷出地，流動人口增速減緩。

比較而言，京津冀城市群具有潛在遷入傾向的城市并不多。對于京津冀城市群13個城市，具有遷入傾向城市分別為天津、秦皇島和衡水;遷入遷出傾向相對平衡城市包括張家口、承德和滄州;邢臺、廊坊、石家莊、邯鄲、保定、北京和唐山為主要遷出傾向城市。由于外遷非首都核心功能以及京津冀協(xié)同發(fā)展的提出，北京近年來一直在進行產(chǎn)業(yè)疏解和人口調(diào)控，這給予了北京周邊城市更多的發(fā)展機會，不僅使這些城市成為具有一定吸引力的遷入傾向城市，如天津、秦皇島和衡水，而且這些城市發(fā)展對北京具有一定的分流作用，北京成為具有遷出傾向城市，流動人口增速將有所放緩。北京從2010年流動人口增速為14.735%到2018年流動人口增速為-3.739%。

3.三大城市群遷移傾向路徑比較

通過計算兩兩城市間凈遷移傾向度絕對值，可以判斷城市群遷移傾向的大致方向，結果如表3所示。從表3可以看出，比較而言，長三角城市群和粵港澳大灣區(qū)均有其他城市向其流入的傾向，而京津冀城市群遷移流動的前10條路徑只是向外部流出和內(nèi)部流動，說明長三角和粵港澳大灣區(qū)城市群潛在吸引力高于京津冀城市群。其中，粵港澳大灣區(qū)人口向外部流出的凈遷移傾向度小于外部城市流入粵港澳大灣區(qū)城市群的凈遷移傾向度，而長三角城市群人口向外部流出的凈遷移傾向度大于外部城市流入長三角城市群的凈遷移傾向度。所以，整體而言，粵港澳大灣區(qū)是最具潛在吸引力的城市群，而這與其在中國社會發(fā)展過程中的經(jīng)濟地位密不可分。

具體來看，在前十位的傾向遷移流中，長三角城市群有5條屬于城市群內(nèi)部遷移路徑，5條屬于長三角城市群與外部的城市之間的遷移。其中，盡管從上海遷至香港的凈遷移傾向度高達58，但是依然存在3條路徑的潛在目的地為上海，說明盡管存在特大城市的人口調(diào)控和產(chǎn)業(yè)升級轉移政策，但作為中國經(jīng)濟發(fā)展中心，上海的吸引力依然不容忽視，是長三角內(nèi)部城市和不少省會城市的潛在首選遷入地，其未來的人口凈流入量有望持續(xù)上漲。同時，長三角城市群前十位的凈遷移流中，合肥作為遷出城市的路徑將近50%，而2017年合肥綜合性國家科學中心獲國家批復，與上海一同成為國家級科創(chuàng)中心城市，這給合肥帶來了很多的機遇，其對人口的潛在吸引力不言而喻，因而，合肥呈現(xiàn)出凈遷出傾向型城市可能是因為其內(nèi)部人口外遷傾向較大。整體而言，雖然長三角城市群潛在遷出傾向城市的數(shù)量大于遷入傾向的城市數(shù)量，但是上海和南京對人口的巨大吸引使得長三角城市群依然具有較強吸引力?；浉郯拇鬄硡^(qū)城市群有6條屬于內(nèi)部遷移路徑，城市群內(nèi)部和外部凈遷移傾向平分秋色，遷移流動傾向最為活躍。無論是內(nèi)部流動和外部遷入，考慮人口遷出傾向之后，珠海、香港和澳門成為主要遷入潛在目標城市。而廣州作為省會城市和粵港澳大灣區(qū)的中心城市之一，其與珠海、香港和澳門相比，對人口的潛在吸引力較弱，這主要是一方面由于廣州存在控制人口規(guī)模的壓力，另一方面由于香港、澳門和珠海的快速發(fā)展對廣州的分流作用。京津冀城市群有6條屬于內(nèi)部遷移路徑，但基本都是河北省內(nèi)部的人口遷移流動，且均為從唐山流向其他城市，說明相對于河北省的秦皇島、張家口、廊坊、滄州和衡水等地，唐山對人口的潛在吸引力呈現(xiàn)出明顯的劣勢，這與其經(jīng)濟發(fā)展過程中過于依賴第二產(chǎn)業(yè)，缺乏經(jīng)濟活力以及就業(yè)形勢嚴峻不無關系。而對于京津冀城市群與外部的人口遷移流動路徑，潛在遷出城市均為北京，充分說明北京人口遷出傾向不容忽視，同時，還說明盡管北京與周邊城市物理距離比較近，但遷移傾向關聯(lián)度并不高。

每個城市既是遷入地也是遷出地。從表4至表6可以看出長三角、粵港澳大灣區(qū)和京津冀城市群各城市排名前三的遷出傾向的目標城市和遷入傾向的來源城市。從遷移傾向度上來看，長三角城市群以上海、杭州、蘇州和南京人口遷入和遷出傾向較為活躍，合肥、寧波、嘉興等緊隨其后。具體來看，對于長三角城市群內(nèi)部城市之間的人口流動傾向而言，上海的人口流向杭州、蘇州、南京和合肥的傾向遠大于流向其他城市的傾向，同時，未來上海的流動人口主要來源于杭州、蘇州、南京、合肥和寧波。從長三角城市群與外部城市的人口遷移傾向來看，從北京遷至上海、杭州、蘇州和南京等地的傾向占據(jù)了外部城市與長三角城市群的遷移傾向的主要地位?；浉郯拇鬄硡^(qū)城市群以廣州和深圳為代表，其次為東莞和佛山，人口遷出和遷入傾向比較活躍。值得注意的是，遷移傾向十分活躍的遷移路徑除北京流向深圳外，均為粵港澳大灣區(qū)的內(nèi)部城市之間的遷移。同時，粵港澳大灣區(qū)的人口遷移流動主要是圍繞廣州、深圳、珠海、香港和澳門展開的，例如佛山的人口向外遷出的潛在城市主要為廣州、珠海和深圳。比較而言，京津冀城市群除北京和天津以外，人口遷入和遷出傾向活躍的城市并不多，與城市群外部的遷移流動傾向比較弱，且集中在經(jīng)濟發(fā)達城市。同時，對于京津冀城市群其他城市，無論是其遷移潛在目標城市還是潛在來源城市，北京都處于第一位，但高遷入北京和高遷出北京的兩條路徑最終弱化了其他各城市與北京之間的凈遷移傾向度。

4. 主要城市群遷移傾向預測比較

通過馬爾科夫鏈分別推算出2020—2030年長三角、京津冀和粵港澳大灣區(qū)各城市的凈遷移傾向概率，結果如圖2所示。比較而言，受特大城市人口規(guī)模調(diào)控政策和以城市群為重要空間載體促進中國高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略思路的影響，未來北京依然屬于具有凈遷出傾向城市，流動人口增速將明顯放緩，同時粵港澳大灣區(qū)的珠海、香港和深圳等地將是未來遷移人口主要目的地，未來流動人口將快速增長。

具體來看，2020年以后的長三角城市群，上海依然是遷入傾向性強的城市，但遷入傾向隨著時間的推移有所放緩，人口增長的步伐將逐漸減小;2019年杭州是具有弱遷入傾向城市，但2020年以后杭州轉變?yōu)槿丝谶w出型城市，這與上海對人口的巨大吸引力不無關系，同時，杭州以電商為代表的產(chǎn)業(yè)在未來的發(fā)展勢頭依然強勁，這對人口具有一定的吸引力，兩股力量相互作用使得杭州市的人口凈遷移概率的變化幅度逐漸減小，穩(wěn)定在-0.005左右。近年來舟山新區(qū)的建設以及良好的環(huán)境質(zhì)量，在人口爭奪戰(zhàn)中給舟山增加了吸引人口的砝碼，未來舟山呈現(xiàn)明顯的人口遷入傾向。在長三角城市群中，盡管上海的遷入傾向概率遠高于其他城市的人口遷移概率，但是，上海的人口遷入傾向概率已經(jīng)開始下降，這一方面是上海產(chǎn)業(yè)轉移和人口調(diào)控的結果，另一方面說明長三角一體化上升為國家戰(zhàn)略以后，長三角其他城市獲得了更多的發(fā)展空間。以南京和舟山為代表的城市，未來人口遷入傾向明顯，將成為繼上海以后，長三角城市群下一批充滿機遇的城市，流動人口規(guī)模將增長。長三角城市群未來依然是中國經(jīng)濟版圖中當之無愧的“硬核”力量，將是人口遷入的主要潛在目的地。

根據(jù)粵港澳大灣區(qū)人口凈遷移傾向概率預測結果，2020—2030年珠海、香港、深圳、廣州、澳門、惠州和中山人口遷入傾向明顯，但遷入傾向隨著時間放緩，逐漸穩(wěn)定在一個固定值，這些城市的人口遷入傾向明顯高于遷出傾向，珠海成為未來粵港澳大灣區(qū)城市群中最具吸引力城市，其次是香港和深圳，這些城市作為移民城市和多元文化環(huán)境將吸引大量潛在流動人口，未來流動人口增速不可小覷。此外，由于深圳和東莞等地工業(yè)趨于飽和，惠州因其得天獨厚的地理位置以及本身良好的資源條件，也將是粵港澳大灣區(qū)城市群潛在流動人口的主要增長點。珠海、中山和江門將共同打造珠江口西岸都市圈，數(shù)據(jù)顯示不僅將分流珠海的人口，同時給中山和江門更多發(fā)展機會，中山成為人口遷入傾向城市，將是未來粵港澳潛在人口主要遷入地，而江門雖然是人口遷出傾向城市，但是其遷出概率在逐漸下降，有望擺脫人口遷出傾向。肇慶和東莞則遷入傾向和遷出傾向保持平衡，未來人口增速不會發(fā)生大的變化。需要指出的是，具有遷入傾向城市未來遷移人口將會不斷攀升，在醫(yī)療、教育、社會保障等公共服務方面將面臨壓力需要加以重視。

對于京津冀城市群而言，作為首都的北京有著調(diào)控人口和疏解產(chǎn)業(yè)的壓力，導致北京的遷入傾向明顯減弱，遷入傾向概率小于遷出傾向概率，因此，北京未來流動人口增速不會提高，流動人口規(guī)模將有所控制。而正是由于北京市的人口調(diào)控政策的實施，落戶難的問題使得人們遷往京津冀的意愿下降，京津冀大部分城市為凈遷出傾向型城市，在這種情況下，天津成為京津冀城市群唯一一個凈遷入傾向型城市，其未來流動人口的增速有望提升。實際上，北京由于其獨特優(yōu)勢，京外人口遷入北京的傾向依然高于全國其他城市，但是，由于調(diào)控政策的實行，北京的遷出傾向概率大于遷入傾向概率，掩蓋了北京高水平的遷入傾向概率。如圖2所示，未來十年間滄州、邢臺、廊坊、邯鄲、保定、石家莊和唐山的人口遷出傾向明顯高于遷入傾向，這些城市的未來流動人口規(guī)模將有所減少。秦皇島、張家口、衡水和承德人口遷入和遷出傾向保持平衡，未來流動人口增速不會發(fā)生大的變化。未來京津冀城市群對流動人口的吸納能力將依然小于長三角和粵港澳大灣區(qū)城市群。

四、結論與討論

互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)的開發(fā)為研究城市之間的人口遷移流動提供了可能。在網(wǎng)絡用戶搜索信息行為數(shù)據(jù)的基礎上，構造人口遷移傾向指標，在分析中國三大城市群城市間遷移傾向概率和方向基礎上，利用馬爾科夫鏈對人口遷移傾向概率進行預測，以此間接判斷城市群城市間的未來的人口遷移流動，得出以下主要結論。

首先，從目前來看，雖然長三角、粵港澳大灣區(qū)和京津冀城市群是主要的遷入傾向地，但是城市之間遷移流動傾向差異較大。由于特大城市人口規(guī)模調(diào)控和產(chǎn)業(yè)轉移升級，以及長三角一體化、粵港澳大灣區(qū)發(fā)展和京津冀協(xié)同發(fā)展的提出，北京成為具有凈遷出傾向的城市，上海的遷入傾向下降，廣州的人口遷入傾向增幅變緩，同時周邊城市獲得了一定的發(fā)展機會，部分城市人口遷入傾向有所提高，城市群一體化或協(xié)同發(fā)展效果顯現(xiàn)。

其次，粵港澳大灣區(qū)和長三角城市群人口遷入遷出傾向活躍，是目前乃至以后人口遷移活躍地區(qū);京津冀城市群流動傾向主要來自其他城市與北京之間的流動，城市群內(nèi)遷移流動傾向活躍程度明顯低于長三角和粵港澳大灣區(qū)城市群，表明北京存在與周邊城市雖然物理距離比較近，但遷移傾向關聯(lián)度并不高的問題。

最后，在推進京津冀協(xié)同發(fā)展、長三角一體化發(fā)展和粵港澳大灣區(qū)建設中，城市群將是遷移人口主要集中地。未來中國遷移人口將主要集中流向長三角城市群的上海、南京、舟山等地，粵港澳大灣區(qū)的珠海、香港、深圳、廣州、澳門、惠州和中山以及京津冀城市群的天津。

利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，分析城市群之間的人口遷移傾向，揭示了中國城際人口遷移流動的可能性，有利于把握城市的流動人口規(guī)模和趨勢，為城市群的高質(zhì)量發(fā)展提供政策建議。需要指出的是，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的普及為本文實現(xiàn)城市之間的人口遷移流動模擬提供了契機。然而，以上分析是建立在網(wǎng)絡用戶的比例與信息發(fā)布偏好一致的假設基礎上，這一假設將帶來多大的偏差是后續(xù)需要進一步探討的。但是，相對于現(xiàn)有的傳統(tǒng)人口學研究成果，本文在研究范圍上突破了省際層面，對城市間人口遷移路徑方面的研究進行嘗試，且通過對百度指數(shù)大數(shù)據(jù)的模擬推算出城市間的遷移傾向概率及其未來的發(fā)展趨勢，這均是傳統(tǒng)人口學研究成果鮮有涉及的。

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