关键词：
新冠肺炎疫情
人口流动
百度迁徙大数据
社会网络分析法
摘要：
自改革开放以来,伴随着经济的快速发展和户籍制度的改革,中国人口流动规模显著扩大,城市之间的人口流动逐渐形成一个相互连通的网络,其中春运是一年中规模最大的人口流动,已形成了较为稳定的人口流动格局。但是2020年新冠肺炎疫情的暴发打破了长期以来形成的人口流动格局,进入疫情常态化后,局部疫情也时常冲击人口流动,但是疫情影响下的人口流动究竟发生了什么改变、如何改变,这需要进一步进行科学地探讨。因此,分析新冠肺炎疫情下的中国春运人口流动对掌握重大公共卫生事件下的人口流动规律具有重要意义,同时也可为新冠病毒感染实施“乙类乙管”后的城市与区域发展提供一些政策启示。本文以中国366个城市为研究区域,基于百度迁徙大数据提供的城市间春运人口流动数据,首先探究了疫情前、暴发和常态化时期的中国人口流动的时序特征、空间格局和空间聚集特征;其次通过构建人口流动网络,对疫情前、暴发和常态化时期的中国人口流动网络的节点特征、整体特征和子群结构进行了分析;最后采用QAP分析方法探究疫情前、暴发和常态化时期的中国人口流动网络的影响因素。主要结论如下:(1)从中国人口流动时空格局特征来看,在时序变化上,2020年春节前的人口流动未受疫情影响,但节后人口流动大幅下降,在复工复产后未恢复至2019年历史农历同期水平;2021年节前在就地过年政策的影响下,人口流动明显下降,节后流动强度也低于2019年同期水平;2022年返乡和返城流基本恢复至2019年同期水平,但日常阶段后期,多省出现疫情,人口流动强度下降。在空间格局上,人口流动重心往南移动的趋势未发生改变,围绕着京津冀、长三角、珠三角和成渝城市群形成的城市人口流动规模菱形结构也未发生改变;人口出现就近流动,且腾冲—瑷珲一线以东的人口稠密区流动规模下降严重;人口流动空间聚集度和关联度下降,局部空间聚集也发生明显改变,主要体现在京津冀、长三角和西南、东北地区。(2)从中国人口流动网络特征来看,在节点特征上,2020年、2021年和2022年春运返乡阶段和节假返城阶段,城市均呈现出明显的金字塔型等级结构,但是受疫情影响,各城市等级发生明显改变,而后在疫情常态化逐渐恢复至原有结构;同时在疫情常态化时期,人口更趋向往区域和地方中心城市流动,表明城市等级结构有所优化调整;从城市的中转能力和在网络中的相对位置来看,疫情对行政地位较高、经济较发达、位于重要交通节点的城市影响不大。在网络整体特征上,受疫情全面管控影响,城市的对外联系程度、网络完整性和可达性下降较严重,在常态化时期也未完全恢复至疫情前的状态,其聚集性未受到较大影响;在疫情冲击下,地理邻近性作用显著,人口流动以城市群内联系为主,人口流动网络“菱形结构”消失、核心—边缘结构减弱;疫情常态化时期,人口流动网络“菱形结构”未恢复至原有状态,以核心—边缘结构为主。在子群结构上,人口流动网络在疫情前、暴发和常态化时期均被划分为8个子群,子群大多数由邻近的行政区域组成,其内部成员受疫情影响发生改变,子群空间邻近性比疫情前增强,在空间上基本恢复疫情前的分布。受疫情冲击,子群内外联系也基本下降;在疫情常态化时期,子群内外联系逐渐恢复。(3)从影响因素来看,疫情前、暴发和常态化时期,城市间地区生产总值、社会消费品零售总额、第三产业占比和对外开放水平差距对人口流动具有正向促进作用;同时城市人口规模越大、行政等级越高、政府财政支出能力越强、生态环境越好,对人口流动的吸引力就越大;而城市间的地理距离远近是人口流动的最大阻力,第二产业占比由于行业机械化程度加深对人口流动也具有负向作用。在疫情常态化时期,城市的工资收入水平和医疗卫生水平差距对人口流动具有显著的正向影响。而城市间的新冠肺炎确诊病例数差距对人口流动有着显著的抑制作用。(4)根据本文研究结论,从三个方面对城市与区域发展提供一些政策启示。第一,在新型城镇化的背景下,大中小城市都要进行改造提升传统产业,加快产业结构升级,进一步优化产业结构,做大做强本地产业经济,促进各类城市协调发展。第二,继续坚持市场配置资源的决定性作用,加快恢复人口流动,更加促进各要素在全国范围内自由流动,同时加强城市群之间的联系交流,强化区域之间的交流与合作。第三,加强第三产业发展,加快促进产业结构优化升级,同时将数字化作为带动经济发展的突破点,推动新旧动能转换,助力传统产业提质增效,促进产业数字化。
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