Complexity of inter-provincial migration patterns in China
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摘要: 人口是一个复杂系统，人口的迁移是复杂系统科学长期关注的一个典型问题．基于最近3次人口普查中的中国省际双边迁移数据进行复杂性探索研究．1）展示了中国区域人口迁移模式及演变；2）基于多边概率迁移模型，定量研究中国省际人口迁移的障碍．通过回归，揭示了影响区域流动障碍的基本要素，可以解释60%左右的迁移．其中地理距离、迁入迁出地的发展指数、迁入迁出地的房价等对中国区域迁移的影响较为显著．最后对中国5个热点迁入地北京、上海、广东、浙江、江苏进行了推力和拉力的全面分析，并讨论了其异同点．Abstract: Population is a complex system, and population migration is a typical issue that has long been a concern of complex systems science. Based on the data of inter-provincial bilateral migration between provinces in China from the last three censuses, a complexity exploration study was conducted. 1) regional population migration patterns and their evolution in China are verified. 2) Based on multilateral probability migration model, a quantitative study is conducted on the barriers to inter-provincial population migration in China. Regression analysis reveals fundamental elements that affect regional mobility barriers, which can explain about 60% of all migrations．The influence of geographical distance, development index of migration destination and origin, housing prices of migration destination and origin on regional migration is found to be significant. Finally, a comprehensive analysis of pushing and pulling forces of five hot migration destinations (Beijing, Shanghai, Guangdong, Zhejiang, and Jiangsu) is conducted, similarities and differences among these destinations are discussed．1)
1 注：总人口是指中国大陆31个省、自治区、直辖市和现役军人的人口，不包括居住在这些地区的港澳台居民和外籍人员．2)2 https://baijiahao.baidu.com/s?id=1700771593213825825&wfr=spider&for=pc3)3 注：如无特殊说明，本文所说的省，指的是中国大陆31个省、自治区和直辖市．4)4 注：东部地区包括辽宁、北京、天津、上海、河北、山东、江苏、浙江、福建、广东、广西、海南，中部地区包括黑龙江、吉林、山西、内蒙古、安徽、河南、湖北、湖南、江西，西部地区包括重庆、四川、云南、贵州、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆．5)5 注：本文的推力与经典“推拉模型”中的推力不同，“推拉模型”中的推力一般指受到的迁出地的排斥力(使得其具有离开迁出地的倾向)。实际上，这是一个综合性的因素，里面不仅包含阻碍迁移的力，也含有驱动力．6)6 注：2015年4月，中共中央政治局正式审议通过了《京津冀协同发展规划纲要》，有序疏解北京市非首都功能成为京津冀协同发展的战略核心。 -
图 1 中国国内人口迁移的区域特征及演化趋势
a．流动人口占比持续增加； b. 跨省、省内流动人口增长趋势 ；c. 跨省流动人口的区域差异； d. 跨省流出人口的趋势差异．
表 1 数据描述
指标 数据描述 数据来源 省际人口迁移流量 全国按现住地与5年前常住地分的人口．中国五普至七普查数据，1995—2000、2005—2010、2015—2020年 http://www.stats.gov.cn/sj/pcsj/ 省际间平均地理距离 省会城市之间的地理距离．通过各省会城市的经纬度，取球面距离 2019中国地图，审图号GS(2019)1822号 各省份人口总量 分地区人口总数．中国六普、七普查数据．1995—2020年，每5年取平均 http://www.stats.gov.cn/sj/pcsj/ 各省份收入的GINI系数 依据各省城镇居民、农村居民收入分组数据求出全国省级区域总体居民收入基尼系数．1995—2020年，每5年取平均 收入分组数据来自各省统计年鉴中城镇（农村）居民家庭收入5等份情况表．计算方法来自文献[8] 落户门槛指数 根据城市落户一级、二级渠道相应的规定细则构造评价落户准入条件高低的系列指标 数据来自文献[9] 各省份人类发展指数 《中国人类发展报告特别版—历史转型中的中国人类发展 40年：迈向可持续未来》，由联合国开发计划署、清华大学中国发展规划研究院、国家信息中心联合发布．2015—2020取平均 https://www.undp.org/zh/china/publications/ 各省份教育指数 《中国教育指数》，由长江教育研究院发布．2015—2020年取平均 http://cjjy.com.cn/ 各省份CPI和人均GDP
数据居民消费价格指数(上年为100)；分省地区生产总值（人均）．2015—2020取平均 https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103 各省份卫生机构床位数/
万张各省份地区卫生机构床位数．2015—2020年取平均 https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103 各省份年末基本医疗保险
参保人数/万人各省份地区城镇基本医疗保险年末参保人数．2015—2020年取平均 https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103 各省份住宅商品房房价/(元·m−2) 各省份地区商品房平均销售价格．2015—2020年取平均 https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=E0103 
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表 2 部分省份的人口流入和流出情况
人 省份 2005—2010年 2015—2020年 流入 流出 净流入 流入 流出 净流入 广东 1387440 161290 1226150 874847 315294 559553 浙江 837291 133940 703351 669336 211463 457873 上海 490049 40101 449948 340767 126968 213799 江苏 488729 189354 299375 424572 230606 193966 北京 382776 40595 342181 254643 126748 127895 … … … … … … … 广西 59779 282053 −222274 87707 212397 −124690 安徽 82214 552559 −470345 208783 340874 −132091 贵州 59193 268075 −208882 85350 239983 −154633 湖南 68842 459191 −390349 128564 295464 −166900 河南 42966 543037 −500071 75218 461571 −386353
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表 3 多元线性回归分析结果
变量 参数估计 t p 常数项 −2.30×106 −1.314 0.189 迁入地落户门槛指数 4.82×104 1.617 0.106 平均地理距离 22.273 10.003 <0.001*** 迁入地人类发展指数值 −8.24×105 −2.796 0.005*** 迁出地人类发展指数值 6.58×105 2.233 0.026** 迁入地教育指数 −4.40×104 −0.243 0.808 迁出地教育指数 −2.77×105 −1.53 0.126 迁入地人口数量 5.73×10−3 3.466 0.001*** 迁出地人口数量 3.44×10−3 2.086 0.037** 迁入地人均GDP 0.116 0.261 0.794 迁出地人均GDP −0.09 −0.202 0.840 迁入地人均CPI 7.97×103 0.762 0.446 迁出地人均CPI 1.66×104 1.598 0.110 迁入地床位数 1.64×103 −3.066 0.065* 迁出地床位数 −2.69×103 −0.466 0.002*** 迁入地参保人数 −6.026 −0.466 0.641 迁出地参保人数 −6.358 −0.495 0.621 迁入地商品房房价 4.815 4.106 <0.001*** 迁出地商品房房价 −4.928 −4.501 <0.001*** 迁入地劳动人口数量 1.40×106 6.074 <0.001*** 迁出地劳动人口数量 −1.05×105 −0.454 0.65 迁入地劳动参与度 −1.68×103 −10.033 <0.001*** 迁出地劳动参与度 −1.34×102 −0.802 0.423 注：***、**和*分别表示在0.01，0.05和0.10的显著性水平上是显著的．
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[1] 陈蓉. 省际人口迁移对我国各省经济增长的影响:基于省级面板数据的实证研究[J]. 中南大学学报(社会科学版),2019,25(4):100 [2] 杨未然,刘金典,程名望. 中国省际人口迁移与经济发展水平关系的非线性分析[J]. 江南大学学报(人文社会科学版),2020,19(3):29 [3] 李扬,刘慧,汤青. 1985−2010年中国省际人口迁移时空格局特征[J]. 地理研究,2015,34(6):1135 [4] 温锋华,古恒宇,许志斌. 中国省际人口迁移网络结构及时空演化[J]. 经济地理,2022,42(6):13 [5] 李建学,蒲英霞,刘大伟. 中国省际人口迁移短期预测分析[J]. 地理与地理信息科学,2021,37(2):54 [6] 刘铭秋. 人口跨域流动中的国家意志、制度惯性及融合治理[J]. 深圳大学学报(人文社会科学版),2022,39(5):112 [7] 古恒宇,沈体雁,刘子亮,等. 基于空间滤波方法的中国省际人口迁移驱动因素[J]. 地理学报,2019,74(2):222 doi: 10.11821/dlxb201902002 [8] 田卫民. 省域居民收入基尼系数测算及其变动趋势分析[J]. 经济科学,2012(2):48 [9] 吴开亚,张力,陈筱. 户籍改革进程的障碍:基于城市落户门槛的分析[J]. 中国人口科学,2010(1):66 [10] LI X M,XU H Z,CHEN J W,et al. Characterizing the international migration barriers with a probabilistic multilateral migration model[J]. Scientific Reports,2016,6(1):32522 doi: 10.1038/srep32522 [11] 蒲英霞,韩洪凌,葛莹,等. 中国省际人口迁移的多边效应机制分析[J]. 地理学报,2016,71(2):205 [12] ANDERSON J E. The gravity model[R]. NBER Working Papers,2011,19(3):979 [13] ROY A D. Some thoughts on the distribution of earnings[J]. Oxford Economic Papers,1951,3(2):135 doi: 10.1093/oxfordjournals.oep.a041827 [14] GEORGE J B. Self-selection and the earnings of immigrants[R]. NBER Working Papers,1987 [15] LI X M,HUANG S Y,CHEN Q H. Analyzing the driving and dragging force in China’s inter-provincial migration flows[J]. International Journal of Modern Physics C,2019,30(7):1940015 doi: 10.1142/S0129183119400151 [16] LI X,HUANG S,CHEN J,et al. Analysis of the driving factors of U S domestic population mobility[J]. Physica A:Statistical Mechanics and Its Applications,2020,539:122984 doi: 10.1016/j.physa.2019.122984 [17] HUANG S Y,LI X M,CHEN Q H. Longcuts in the global migration network[J]. EPL (Europhysics Letters),2021,134(4):48002 doi: 10.1209/0295-5075/134/48002 [18] SIMINI F,GONZÁLEZ M C,MARITAN A,et al. A universal model for mobility and migration patterns[J]. Nature,2012,484(7392):96 doi: 10.1038/nature10856 [19] MAO L,HAO C,PING X,et al. International comparison of the individual income tax threshold and effect estimation on raise of minimum threshold[J]. International Economic Review,2009,6:34 [20] CHEN J D,FANG F Q,HOU W X,et al. Chinese gini coefficient from 2005 to 2012,based on 20 grouped income data sets of urban and rural residents[J]. Journal of Applied Mathematics,2015,2015:1 [21] 王谦. 七普 “意料之外” 的数据对做好流动人口调查的启示[J]. 人口研究,2021,45(5):22 [22] 王桂新. 中国省际人口迁移变化特征:基于第七次全国人口普查数据的分析[J]. 复印报刊资料(人口学),2022(5):5 [23] 胡苗苗,闫庆武,李晶晶. 省际迁入人口空间分布及其影响因素研究[J]. 人口与发展,2019,25(1):24 [24] 古恒宇,劳昕,温锋华,等. 2000−2020年中国省际人口迁移格局的演化特征及影响因素[J]. 地理学报,2022,77(12):3041 [25] 马胜春. 中国省际人口流动的特征及影响因素的空间分析[J]. 人口研究,2022,46(6):59 [26] 蔡昉. 中国人口流动方式与途径:1990−1999年[M]. 北京:社会科学文献出版社,2001 [27] 王桂新,潘泽瀚,陆燕秋. 中国省际人口迁移区域模式变化及其影响因素:基于2000和2010年人口普查资料的分析[J]. 中国人口科学,2012(5):2 [28] 段成荣,邱玉鼎,黄凡,等. 从657万到3.76亿:四论中国人口迁移转变[J]. 人口研究,2022,46(6):41 [29] 童玉芬,周文. 北京市人口调控的政策演变及未来策略[J]. 中国劳动关系学院学报,2022,36(4):1 -
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