中國省際人口流動網絡演化及其影響因素研究

葉明確 任會明

[摘要]基于2005年、2015年省際人口流動的相關數據，借助社會網絡分析方法，進行了人口流動的網絡結構特征研究，并剖析了人口流動網絡的影響因素，研究結果表明：①整個網絡的關聯性增強，小世界性發育典型;以廣東為主，浙江、江蘇、安徽、四川為副的“一主四副”的網絡結構進一步凸顯，等級層次性加強;從人口流動網絡的關聯性視角看，相鄰省份間具有較為活躍的人口流動，體現出顯著的地理鄰近性;整個人口流動的空間格局體現了“東入內出”的模式，空間不均衡性加劇。②通過QAP回歸發現：開放水平、收入水平、地理鄰近性對省際人口流動網絡具有顯著的影響;人均GDP、人力資本、第三產業只對省際人口流入網絡具有顯著影響，對人口流出網絡并沒有發揮顯著的作用;失業水平對人口流動網絡的影響經歷了由顯著到不顯著的演化;第二產業對人口流動網絡的影響經歷了由不顯著到顯著的演化過程。

[關鍵詞] 人口流動網絡;影響因素;省際;QAP回歸

[中圖分類號] F0615; C9242 [文獻標識碼]A?? [文章編號]1673-0461（2020）03-0046-09

一、引 言

改革開放以來，城市經濟迅速騰飛，城市化進程進一步加快，人口流動日趨活躍，其不僅滿足了流入地勞動力短缺的需求，還帶動了流出地勞動力就業，人口流動成為搭建區域間相互聯系和相互作用的重要紐帶。以人口流動為主題的專題探討一度受到地理學、社會學和經濟學等領域學者的青睞。隨著全球化和世界經濟一體化，全球人口遷徙版圖正在加速重構，人才成為各國培育綜合競爭力的關鍵所在，深刻影響著國家間的力量對比。隨著2018年各省上演如火如荼的“搶人大戰”，在高素質人群中重新掀起一股人口流動的熱潮，人口流動現象仍然是當今社會發展最顯著的特征之一。

早在19世紀末，根據Ravenstein [1]（1889）的統計數據顯示：人口流動呈現規律性。緊接著人口流動的引力模型 [2]被提出，標志著人口流動的研究邁向一個新的臺階。20世紀中葉，基于人口流動的“推拉理論”的提出 [3]，關于人口流動的系統研究自此展開。隨著科技的發展，信息化水平的提高，科學技術手段不斷被運用于人口流動的研究領域，人口流動空間網絡模型的構建 [4]為區域間人口流動提供了一種研究的新思考。人口流動網絡化的形成，不僅加速了區域間物質、資本、信息的快速流動，也成為城市化和社會問題研究的一種補充，據此加強區域間人口流動的分析，對區域間經濟發展，優化區域資源配置，調整區域政策具有重要的意義。

當今，人口流動日益頻繁，區域性和全球性的人口流動網絡加速成熟，其空間關聯和演化的復雜性引起各領域學者的廣泛關注。研究范疇涉及勞動力流動 [5]、農村人口的流動 [6]以及高素質人才的流動 [7]。研究的尺度涵蓋城市 [8]、區域 [9-10]、全國 [11]乃至世界 [12]。研究的內容囊括空間格局 [13]、遷移特征 [14]、流動模式 [15]、網絡結構 [16-18]、影響因素 [19]以及人口流動對區域經濟發展 [20]之間的相互關系的研究。

進入21世紀以來，隨著社會網絡研究方法的興起，為洞察人口流動網絡的網絡密度、中心性、小世界性、無標度性等網絡復雜性 [21]的研究提供了強大的支撐。多數學者普遍發現，國家尺度的人口流動網絡具有較高的平均聚集系數和較短的平均路徑長度，呈現小世界性的結構特征 [22];區域尺度的人口流動網絡具有無標度性，網絡節點的度值分布服從長尾特征和冪律特征 [23]。與此同時，人口流動網絡在空間形態上呈現典型的等級層次性 [24]，人口流動模式向特定地區集聚，流向穩定。一方面，由于信息化的普及和交通方式的便捷，地理距離對大尺度的人口流動的約束力在逐漸減弱，人口流動網絡的不均衡性在加劇 [25]，人口通過工作、學習、務工、會議、商務以及高層次人才流動等渠道進行流動，橫跨國家、區域、城市等不同層次的地理空間，具有大范圍的吸引力和輻射力 [26]。另一方面，人口流動仍然受顯著的地理鄰近性的影響，總是聚焦于流向某些地區（如西歐、北美等發達地區） [27]、國家（如美國、英國、德國、中國） [28]、區域（如長三角、珠三角、京津冀） [29]、城市（如紐約、深圳、上海） [30]，呈現楔子狀的空間集聚特征。隨著空間經濟學的發展，近年來一些學者普遍在Taylor提出的人口引力模型的基礎上透過流入地和流出地的經濟水平和流動人口數量構建人口流動網絡。同時，根據GaWC提出的連鎖網絡模型，結合互聯網大數據的人口遷徙數據 [31]，成為學者研究城市間人口流動網絡聯系的重要模式。研究發現：大部分城市在人口流動上處于“相對平衡”的狀態 [32]，就我國而言，東部沿海地區仍然是人口流向的熱點區域，中西部地區是人口流出的主體，廣東、浙江、江蘇等省份在人口流動網絡中扮演樞紐角色 [33]。

此外，人口流動影響因素也被廣泛審視，研究多側重于區域經濟發展的作用 [34]，主要通過人口流動對流入地和流出地不同的經濟增長影響，從而帶動對城市化 [35-36]、老齡化 [37]、經濟發展 [38]乃至交通通達性 [39]的研究。研究發現，人口流動會促進人口流入地區的經濟發展，一定程度上阻礙流出地的經濟發展 [40]。經濟發展程度高、總人口數量大的城市更容易吸引外來人口流入。對人口流動影響因素的研究中，經濟因素是人口流動的主要因素，地區經濟發展水平、開放程度、收入水平、人力資本等都是影響人口跨區域流動的主要動力 [41]，但過度的人口流動也會對流入地和流出地產生“背反效應”，過多的人口流入超越流入地的人口容量，造成勞動力過剩，影響流入地的資源配置，嚴重的會影響社會治安水平;而過度的人口流出會造成流出地的人才短缺、勞動力流失嚴重、留守兒童等嚴重的社會問題，會阻礙區域經濟的發展 [42]。

從上述的分析中可知，以人口流動為主體的網絡化研究已經成為各領域學者研究的熱點和前沿。國內的人口流動網絡大多集中于特定區域、特定城市，鮮有省際間的人口流動網絡的研究，基于人口流動的空間布局研究成為研究的重心，但缺乏對人口流動網絡的網絡結構視角的考慮，空間結構的復雜性和網絡影響因素的研究更需加強。同時，對人口流動的影響因素的研究多數偏重于截面數據的影響因素分析，而對人口流動網絡時空演化因素的研究也有待深入剖析。因此，本文基于2005年、2015年的全國人口遷移矩陣的抽樣數據，構建省際人口流動網絡，并探討其流動趨勢，采用社會網絡統計方法和ArcGIS空間可視化的方法，繪制中國省際人口流動網絡圖，應用QAP回歸模型對人口流動網絡的影響因素進行實證分析，嘗試擴展研究視角。

二、研究方法與數據來源

（一）數據來源

本文以全國31個省份（不包括港澳臺地區）為研究對象，根據國家統計局每十年發布的全國按現住地和一年前常住地分的1%抽樣人口調查數據 [43]，故本文選取2005年、2015年的相關數據，其余變量數據來自于2005年、2015年《中國統計年鑒》。

（二）研究方法

1.人口流動網絡的構建

人口流動網絡的構建采用流動人口分省區數據及人口流動的省對省數據矩陣，經過MATLAB適當的處理，利用ArcGIS建立空間數據庫，展現省際人口流動的空間分布格局以及網絡結構特征。

2.網絡結構測度指標

（1）網絡密度 [0，1]。網絡密度是測量網絡的數量指標，表示網絡中節點聯系的緊密程度。密度的數值越大，節點的關聯數量和人口的流動性越大，反之，則越松散。計算公式為：

其中，L表示人口流動網絡中人口流動的關聯數，g表示人口流動網絡中省份的數量。

（2）度數中心性。

度數中心性是衡量人口流動網絡中某一省份在與其他省份互動中的影響力和控制力，數值越高，表示省份在網絡中越具有中心的地位，考慮到人口流動網絡具有流向性，須進一步進行點入度和點出度分析，其分別表示節點在網絡中的吸引力和輻射力。計算公式為：

其中，CD為度數中心性值，Qji為節點間的聯系度。

（3）修正后的引力模型。

在區域經濟差異對人口流動網絡影響分析部分，采用定量研究方法開展研究，在方法上主要是借鑒了引力模型原理來建立多元線性回歸模型。Pallin曾經通過引力模型預測了城市間的交通流量，曾冰 [44]利用引力模型構建了長江經濟帶省際貿易網絡，這一模型已被廣泛應用于區域間網絡聯系的研究，但引力模型在人口流動領域的研究涉及尚少，方大春 [45]通過引力模型構建出中國農村貧困人口的空間關聯網絡，王鈺 [46]通過引力模型進行了中國人口遷移特征及其影響因素的研究。

引力模型最初被運用到城市間的交通流量的形式為：

（5）式中引力模型為線性形式，為下文的區域經濟差異對人口流動網絡的影響分析中提供了理論依據，該模型的各變量均為“關系”矩陣，稱為“網絡引力模型”，本文選用了QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次迭代分配程序）回歸模型。

3.QAP回歸模型

QAP回歸模型是以若干個1mode①N×N的網絡矩陣為自變量，回歸同類網絡矩陣，判斷回歸系數并進行顯著性檢驗。之所以采用QAP回歸方法而不用多元線性回歸方法，是因為關系矩陣中存在結構性的自相關會使基于OLS的多元回歸方法的變量顯著性檢驗失效。而QAP回歸是一種非參數檢驗，可以避免因觀測值相關引起的統計偏誤。有鑒于此，本文使用QAP回歸分析對網絡矩陣之間的“關系”進行假設檢驗，運用網絡矩陣作為因變量和自變量，具體計算步驟如下：一是對自變量矩陣和因變量矩陣對應的長向量元素進行常規的多元回歸分析;二是同時對因變量的各行各列進行隨機置換，重新計算回歸，保存系數估計值和判定系數R2，重復之前的步驟多次，得到各統計量的標準誤。

三、中國省際人口流動網絡結構特征研究

（一）網絡關聯性增強，小世界性典型

相比于2005年，2015年的人口流動網絡的密度、平均聚類系數、平均路徑長度均有所增加（如表1），其中網絡密度分別為0976和0991，接近水平1，動態比較來看，十年間，人口流動網絡的網絡密度提升了154%，說明省際間的人口流動網絡化程度整體上得到了提高，區域可達性提升，網絡處于強連結聯系狀態，通過人口流動呈現的省際空間關聯愈發密切。2015年的人口流動網絡的平均度也呈現增長趨勢，雖增長幅度并不是很大，但是已接近30，表明整個人口流動網絡的內部關聯性在逐步加強，這與省際間的人口流動數量和頻度是緊密相關的。網絡的平均聚類系數由2005年的0980增長至0992，平均路徑長度由1024下降至1009，數值均接近1，已經接近飽和，表明網絡的互聯性水平在增強。較大的平均聚類系數和較小的平均路徑長度，說明其具有典型的小世界性。

（二）等級層次性加強，網絡結構“一主四副”凸顯

依據各街鎮的度數中心度的加權值，根據ArcGIS中的自然間斷點分級法（Jenks），將各省際在人口流動網絡中劃分為5個等級（如表2），2015年和2005年相對比，以廣東為主，浙江、江蘇、安徽、四川為副的“一主四副”的人口流動網絡結構進一步凸顯（如圖1）。2015年廣東的度數中心度為181 678，相較于2005年的58 198，增速高達21217%，遠高于其他省份，在人口流動網絡中處于核心位置。浙江、江蘇、安徽、四川4省的中心度僅次于廣東，除四川外，其余3省位于長三角，構成人口流動網絡的第2等級。以上5個核心省份都位于區域的經濟中心，廣東位于珠三角的核心位置，是整個改革開放的排頭兵，隨著近年來粵港澳大灣區的發展，是帶動東南沿海經濟發展的重要力量。浙江、江蘇、安徽是長三角的重要組成部分，經濟發達，產業集聚，鄰近經濟中心上海，是上海進行產業轉移和升級的重要經濟腹地。四川是西部地區的經濟中心，2015年GDP總量實現全國第6位，人口總量排名全國第3位。5個核心省份因具有較高位的生產總值，便利的交通條件以及良好的政策環境，在人口流動網絡中構成“一主四副”的核心網絡結構。

（三）地理鄰近性顯著

根據省際人口流動的網絡關聯度（如圖1），2005—2015年，省際人口流動網絡并未發生明顯變化，除人口流動性進一步增強外，地理鄰近性進一步凸顯：首先，由浙、蘇、皖為核心的長三角地區人口流動核心圈進一步發展為蘇、皖人口流動核心圈，浙江在2015年長三角地區人口流動關聯度中的核心地位未能有效凸顯。其次，廣東在人口流動網絡中的主導性作用日趨顯著，與其他省份的關聯強度進一步加強，2005年，其與廣東的網絡最強關聯度依次為湖南（7 643）>廣西（6 134）>四川（4 623）>河南（4 414）>湖北（4 198），2015年，廣東仍然在人口流動關聯度中排名第1位，關聯度排序為湖南（31 872）>廣西（24 563）>四川（19 501）>湖北（18 020）>河南（16 192），廣東在人口流動網絡中呈現縱深擴展，雖與中西部省份的關聯度進一步增強，使人口流動衍生的省際間聯系變得更加緊密，但十年來，位于前列的仍然是湖南和廣西。由此驗證了省際人口流動呈現明顯的地理臨近性特征，相鄰省份間由于較短的空間距離，相似的生活習慣等因素，這些因素構成了相鄰省份間較為活躍的人口流動。

（四）人口流動“東入內出”，空間不均衡性加劇

從省際人口入度、出度的空間分布看（如表3、圖1），人口流動出現高度的穩定性，東部沿海省份仍然是人口流入的熱點地區，尤以廣東、浙江、上海、江蘇、北京為主，呈現典型的東部指向。而中西部地區的四川、安徽、河南、湖南、湖北是人口流出的主要地區。2005年，廣東在流入和流出上均排列第一，而2015年，廣東仍舊是最大的人口流入地區，而四川成為最大的人口流出地區，“孔雀東南飛”的人口流動模式呈現高度的穩定性，流入地和流出地格局變化不大，空間上大致呈現出“東入內出”的流動格局。值得注意的是，在2015年省際人口入度排名中，北京：唯一1個北方城市在2015年省際人口入度表中榜上有名，說明北京在中國省際人口流動中重要的吸引效應開始凸顯，但以北京為核心的整個環渤海經濟圈在整個省際人口流動中的核心地位不突出，這也意味著中國省際人口流動并不是向東部和沿海雙向進發。同時，對照31個省際間的人口流動的入度和出度，發現其具有一定的非均衡性和非對稱性，通過計算其相關指數，2005年，相關性達到0573，2015年相關性則為0042，這在一定程度上說明了省際間的人口流入和流出呈現出極大的非均衡性態勢，人口流動表現出極化的發展趨勢。究其原因，可能受區域資源的不合理配置以及區域經濟發展不平衡的影響。

四、人口流動網絡的影響因素分析

從上述分析得知，人口流動網絡整體性和關聯性呈現增強的趨勢，人口流入和流出的空間差異性凸顯，而經濟發展水平的差異一直以來都是人口流動的重要驅動因子。隨著近年來區域發展戰略的調整和政策的推進，區域間在邁向協同發展的同時，省際間經濟的兩極化現象也愈加明顯。為尋覓人口流動網絡的影響因素，本文選用QAP計量模型，分別對人口流動網絡的流入和流出進行驗證。

（一）指標選取和模型構建

1.指標選取

人口流動網絡受多種因素的影響，當前，學術界多以人口遷移為媒介測度其影響因素為地區經濟發展水平 [47]、人力資本 [48]、經濟結構 [49]、收入水平 [50]等。近年來，我國就業形式持續穩定，城鎮登記失業率有所下降，但對于西部地區而言，再就業問題仍然成為其外出務工的主要影響因素 [51]。隨著改革開放在東南沿海的先行，不僅帶動了就業，轉變了經濟結構，還成為了全國對外招商引資的先行者，根據紀玉俊等人 [52]的驗證，一地區的對外開放水平對提高服務業競爭力，發揮服務業集聚的經濟增長效應具有顯著的影響。此外，地理空間鄰近性也是影響人口跨省際流動的主要原因，鄔滋 [53]在高技術產業知識溢出的研究中驗證了一階地理鄰近和二階地理鄰近對知識溢出的不同程度的影響。故本文根據2005年、2015年的相關數據進行QAP回歸分析，分別以上述人口流動網絡的人口流入量和流出量（weight）作為因變量，經濟發展水平（Pgdp，人均GDP）、失業水平（Unem，城鎮登記失業人數）、人力資本（Hum，地方財政教育支出）、開放水平（Open，外商投資企業數）、收入水平（Income，城鎮平均工資）、經濟結構（ES，第二產業增加值占GDP比重&第三產業增加值占GDP的比重）、地理鄰近性（GP，一階地理鄰近性&二階地理鄰近性）為自變量，具體各解釋變量如表4所示。

2.模型構建

根據以上選取的變量指標，區域經濟發展差異對人口流動網絡的影響模型為：

式（6）中，等式兩側均為關系數據，且取對數，根據引力模型，在選取樣本時間點的各變量指標后，利用各省份對應指標的絕對差異建立差異網絡矩陣，分別進行QAP相關性分析和QAP回歸分析。

（二）實證結果分析

1.QAP相關性分析

運用運用UCINET軟件，對人口流動網絡與各自變量進行QAP相關性分析（如表5）。

（1）2005年、2015年的人均GDP、失業水平、人力資本、開放水平、收入水平、經濟結構以及地理鄰近性對省際間的人口流動網絡具有一定的相關性，且均通過了1%的顯著性檢驗。

（2）通過橫向對比，2005年和2015年的省際流入人口網絡與流出人口網絡的相關系數落差不是很大;通過縱向對比，除去經濟結構、一階地理鄰近性的相關系數呈下降的趨勢外，其余因素的相關系數均呈現上升的趨勢，說明區域經濟發展差異對省際間的人口流動網絡的影響在進一步加深。

（3）人均GDP、失業水平、人力資本、開放水平、收入水平、地理鄰近性對省際人口流動網絡具有顯著的正向影響，而經濟結構的差異對省際人口流動網絡具有典型的負向影響。

2QAP回歸分析

根據QAP回歸分析方法，選擇2 000次隨機置換，進行QAP回歸分析，調整后的R2在2005年和2015年的人口流動網絡中均呈現增長態勢，尤其到了2015年，人口流入網絡的R2達到837%，而人口流出網絡的R2也實現了836%，且均通過了1%的顯著性水平檢驗，均在較高程度上解釋了區域經濟差異對人口流動網絡的影響。通過QAP回歸結果顯示（如表6）。

（1）人均GDP水平在2005年人口流動網絡中和2015年的人口流入網絡中均通過了顯著性水平的檢驗，正向的回歸系數說明區域人均GDP水平差異越大，則省際間人口流動流越大。但值得注意的是2015年省際人口流出網絡未通過顯著性水平檢驗，說明人均GDP已不再是人口流出網絡的重要原因。

（2）失業水平對人口流動網絡的影響經歷了顯著到不顯著的演化，2005年其標準化回歸系數呈現負向，省際間失業水平差距的拉大，是導致人口流動的重要原因。但2015年失業水平未通過顯著性檢驗，究其原因可能是近年來全國的失業水平呈現下降趨勢，各省均采取有效措施實現失業人口的再就業，根據國家統計局2015年公布的相關數據顯示，全年城鎮新增就業實現1 312萬人，城鎮失業人員再就業567萬人，城鎮登記失業率405%，失業人口再就業在一定程度上抑制了人口的跨區域流動。

（3）人力資本均通過了人口流入網絡的顯著性檢驗，且呈負相關，但均未通過人口流出網絡的顯著性檢驗，人口流入地與人口流出地在投資收益上存在差異，導致人力資本投資越高，則對高素質人才的需求量大，省際間人力資本投資的差距，使流出地的部分人口并不能滿足流入地對勞動力素質的要求，則在一定程度上會限制人口的流入量，但人力資本的差距對省際人口流出網絡中并沒有發揮顯著的作用。

（4）地區的開放水平通過了1%水平的顯著性檢驗，對人口的流出網絡和流入網絡均有正向影響，且這種影響呈現強化趨勢，對外開放水平的程度說明其融入全球化的程度，處于開放前沿的東南沿海地區經濟發展迅速，對人口流入產生強大的吸引力，反之，中西部地區的交通、環境、技術等方面的閉塞與落后，導致了大量的人口流出，對外開放水平的差異對人口流動網絡形成具有重要影響。

（5）收入水平的差距對人口流動網絡具有顯著的負向影響。收入水平越高的地區，經濟發達，隨著城市問題的衍生，各地政府積極采取措施控制人口容量，隨著人口流入門檻的提高，對于省際間的人口流入量會嚴格控制，如2015年上海常住人口出現負增長，外來流入人口下降15%。

（6）經濟結構對人口流動網絡具有顯著的影響，首先二產占比對人口流動網絡的影響由不顯著演化為顯著;而三產占比對人口流入網絡具有顯著的正向影響，且顯著性呈現增強趨勢，而對人口流出網絡的影響未通過顯著性檢驗。隨著各類服務業的發展騰飛，2005年省際間的人口流動可能更聚焦于新興服務產業領域，隨著經濟發展，產業結構的升級變化，三產在經濟發展中占的比重越來越大，旅游業、金融業等在人口流動中發揮了作用，對人口流動網絡的影響在增強。二產的增加值在近年來一直呈增長趨勢，區域經濟增長在很大程度上依賴于第二產業的增加，區域間二產水平的差距對區域經濟差異的影響逐漸增強，也直接影響了人口的跨區域流動。

（7）地理鄰近性通過了1%水平的顯著性檢驗，呈現顯著的正相關，驗證了上述假設，通過標準化回歸系數可得，一階地理鄰近性對人口流動網絡的影響要明顯高于二階地理鄰近性，也驗證了上文中的鄰近省份對人口流動更具有吸引力。

五、結論與討論

（一）結論

本文基于2005年、2015年省際人口流動的相關數據，借助社會網絡分析方法，進行了人口流動網絡的演化研究，并分析了區域經濟發展差異對人口流動網絡的影響，研究結果表明：

（1）就人口流動網絡的結構而言，網絡關聯性呈現增強態勢，人口流動的網絡化程度整體得到提高，整個網絡具有較大的平均聚類系數和較小的平均路徑長度，呈現典型的小世界性。根據度數中心性空間分布，人口流動網絡具有明顯的等級層次性，且這種趨勢在增強，以廣東為主，浙江、江蘇、安徽、四川為副的“一主四副”的人口流動網絡結構進一步凸顯。從人口流動網絡的關聯度看，廣東與廣西、湖南形成更加緊密的空間關聯性，而浙、蘇、皖為核心的長三角地區人口流動核心圈進一步發展為蘇、皖人口流動核心圈，相鄰省份間具有較為活躍的人口流動，體現出顯著的地理鄰近性。人口流動從空間上呈現“東入內出”的格局，進一步加劇了空間分布的不均衡性。

（2）通過QAP相關性分析，人均GDP、失業水平、人力資本、開放水平、收入水平、經濟結構、地理鄰近性對人口流動網絡具有顯著的相關性，且相關性呈現增強的趨勢。通過QAP回歸分析，開放水平、收入水平、地理鄰近性對省際人口流動網絡具有顯著的影響，值得注意的是人均GDP、人力資本、第三產業只對省際人口流入網絡具有顯著影響，對人口流出網絡并沒有發揮顯著的作用。失業水平對人口流動網絡的影響經歷了由顯著到不顯著的演化。第二產業對人口流動網絡的影響經歷了由不顯著到顯著的演化過程。

（二）討論

（1）基于數據的可得性，本文只討論了2005年和2015年的省際人口流動網絡，有必要增加更多的時間節點，探索更新的數據來源，構建更加完整的、動態的人口流動網絡。

（2）本文是在省際數據的基礎上進行的討論，有必要在多節點城市的層面上進行更細致的分析。

（3）經濟因素是導致人口流動的本質原因，但經濟指標多樣，在模型的變量中并沒有充分考慮影響人口流動網絡的相關制度以及體制等因素，有必要尋找采用其他的模型和方法，適當擴展變量的選取，更加系統地刻畫出影響機制的研究。

[注 釋]

①相對于2mode城市網絡而言，要求網絡矩陣的行與列為同質網絡成員。

②基于修正后的引力模型。

[參考文獻]

[1]RAVENSTEIN E G The laws of migration [J] Journal of the royal statistical society， 1889，52（2）：241-305

[2]ZIPF G K? The P1P2/D hypothesis： on the intercity movement of persons [J] American sociological review， 1946， 11（6）：677-686

[3]BOGUE D J The study of population：an inventory and appraisal [M] Chicago：University of Chicago Press， 1955： 486-509

[4]BARTHLEMY M Spatial networks [J] Physics reports， 2010， 499（1）：1-101

[5]劉冰我國人口與勞動力流動及其對區域經濟增長影響的研究 [J]科學與管理，2010，30（3）：43-47

[6]路雅文，張正河1978—2016年農村人口遷移的社會網絡分析：來自中部人口流出大省C村的證據 [J]農業經濟問題，2018（3）：87-97

[7]張偉，閆衛華教育移民：高素質人才西向流動現象探析——以新疆高校為例 [J]新疆社會科學，2013（6）：145-149

[8]趙梓渝，魏冶，龐瑞秋，等基于人口省際流動的中國城市網絡轉變中心性與控制力研究——兼論遞歸理論用于城市網絡研究的條件性 [J]地理學報，2017，72（6）：1032-1048

[9]DEWAARD J Compositional and temporal dynamics of international migration in the EU/EFTA： a new metric for assessing countries′ immigration and integration policies [J] International migration review， 2013， 47（2）：249-295

[10]王萌，匡耀求，黃寧生珠江三角洲城際間人口流動傾向空間特征——基于網絡關注度數據的時空演化 [J]熱帶地理，2017，37（1）：33-42

[11]杜鵬，張航空中國流動人口梯次流動的實證研究 [J]人口學刊，2011（4）：14-20

[12]ABEL G J Estimating global migration flow tablesusing place of birth data [J] Demographic research， 2013， 28（2）：505-546

[13]DAVIS K F， D′ODORICO P， LAIO F， et al Global spatiotemporal patterns in human migration： a complex network perspective [J] Plos one， 2013， 8（1）：e53723

[14]張蘇北，朱宇，晉秀龍，等安徽省內人口遷移的空間特征及其影響因素 [J]經濟地理，2013，33（5）：24-30，23

[15]勞昕，沈體雁中國地級以上城市人口流動空間模式變化——基于2000和2010年人口普查數據的分析 [J]中國人口科學，2015，（1）：15-28，126

[16]SOBOLEVSKY S， SZELL M， CAMPARI R， et al Delineating geographical regions with networks of human interactions in an extensive set of countries [J] Plos one， 2013， 8（12）：e81707

[17]HAWELKA B ， SITKO I ， BEINAT E ， et al Geolocated twitter as proxy for global mobility patterns [J] Cartography and geographic information science， 2014， 41（3）：260-271

[18]魏冶，修春亮，劉志敏，等春運人口流動透視的轉型期中國城市網絡結構 [J]地理科學，2016，36（11）：1654-1660

[19]紀韶，饒旻城市群農村勞動力凈遷移率與區域經濟發展互為影響因素研究——對全國第六次人口普查長表數據的分析 [J]經濟學動態，2013（6）：39-46

[20]CULLY M? More than additions to population： the economic and fiscal impact of immigration [J] Australian economic review， 2012， 45（3）：344-349

[21]PORAT I ， BENGUIGUI L Global migration topology analysis and modeling of bilateral flow network 2006—2010 [J] EPL （Europhysics Letters）， 2016， 115（1）：18002

[22]蔣小榮，汪勝蘭中國地級以上城市人口流動網絡研究——基于百度遷徙大數據的分析 [J]中國人口科學，2017（2）：35-46，127

[23]FAGIOLO G ， MASTRORILLO M? International migration network： topology and modeling [J] Physical review e statistical nonlinear & soft matter physics， 2013， 88（1）：012812

[24]趙落濤，曹衛東，魏冶，等泛長三角人口流動網絡及其特征研究 [J]長江流域資源與環境，2018，27（4）：705-714

[25]臧玉珠，周生路，周兵兵，等1995—2010年中國省際人口遷移態勢與空間格局演變——基于社會網絡分析的視角 [J]人文地理，2016，31（4）：112-118

[26]BELYI A ， BOJIC I ， SOBOLEVSKY S ， et al Global multilayer network of human mobility [J] International journal of geographical information science， 2017， 31（7）：1381-1402

[27]KASSAR H ， MARZOUK D ， ANWAR W A ， et al Emigration flows from North Africa to Europe [J] The european journal of public health， 2014， 24（suppl 1）：2-5