中国省际人口迁移的复杂网络研究，本文主要内容关键词为：中国论文,人口论文,网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]C92-05 [文献标识码]A [文章编号]1004-1613(2014)02-0054-08 1 引言 人口迁移是人口移动的一种形式，是人口在两个地区之间的地理流动或者空间流动，这种流动通常会涉及永久性居住地由迁出地到迁入地的变化。对于迁移(migration)的界定，Johnston R J(1994)认为“个体或群体居住地的永久性或半永久性改变”。19世纪英国学者Ravenstein在其著作《人口迁移定律》中首次对人口迁移规律进行了系统研究。人口迁移研究涉及环境、经济、文化和政治等多方面因素，对于国家经济发展、政策制定和地区建设等都有重要作用。国外对于人口迁移的研究开展较早，除了理论体系研究较为系统和成熟外，相关实证研究也比较丰富。Herberle在1938年就提出了人口迁移是由一系列“力”引起的，包括促使一个人离开一个地方的“推力”和吸引他到另一个地方的“拉力”。Burge在20世纪50年代提出了人口迁移的推拉模型(push and pull theory)，较为全面地概括了影响人口迁移的12个方面的推力因素和6个方面的拉力因素。McGee于1971年提出劳动力供需的空间差异是人口区际流动的根本原因，相对于资本而言，具有劳动力禀赋的地区工资水平较低，而具有资本禀赋的地区工资水平较高，这种资源禀赋的空间差异直接导致劳动力从低收入地区流向高收入地区。Yongwan Chun和Daniel A.Griffith等人(2011)在近几年的研究中，将特征向量空间滤波运用于人口迁移研究。 我国的人口迁移研究起步相对较晚，但自20世纪80年代以来，伴随着我国人口迁移规模的不断扩大，从不同学科角度研究中国人口迁移和迁移网络的成果迅速涌现。顾朝林、杨云彦、张善余、范力达等人(1999)运用实地调查与统计分析等方法对年龄结构、文化程度、就业结构、迁入地和迁出地状况等人口属性进行了研究；王桂新、朱传耿、屈琼斐等人(2006)通过空间分析方法对人口迁移的流向、源地和空间结构等空间格局进行了研究；在人口迁移的影响因素方面，朱传耿、翟锦云等(2001)运用引力模型、因子分析和回归分析等方法研究了区域经济差异、交通距离、资本投入和就业因素等影响因子；王德、王桂新、蔡昉等人(2003)通过基尼系数、回归模型研究人口迁移对社会经济的影响；李玲、朱镜德等(2000)通过地区个案对人口迁移的政策进行了研究。人口迁移作为经济和社会双重转型条件下的重大现实问题，将继续对中国经济发展和社会整合等多方面产生深远影响。 人口迁移研究具有很强的学科交叉性，涉足较多的学科，如社会学、人口学、地理学、政治学和统计学等，不同学科侧重研究的视角和内容也不相同，研究方法也各异。本文主要从复杂网络的角度研究中国省际人口迁移的模式和机制。复杂网络是一种介于完全规则网络和完全随机网络之间的一种网络，广泛存在于现实世界中，是一种具有小世界性和无标度性的网络。1998年Watts和Strogatz在其发表于Nature的论文中指出小世界网络同时具有较大的集聚系数和较小的平均路径长度，1999年Barabási在其发表于Science的论文中，提出度分布具有幂律特征的网络为无标度网络。现实世界中人口迁移网络往往同样具有小世界性和无标度性。长久以来，国内外人口迁移研究主要运用“推拉”理论、新古典经济学理论、双重劳动力市场理论、年龄—迁移率模型等理论，虽然取得了许多成果，但仍存在诸多不足，如“推拉”理论忽视了区域间相互作用等。而复杂网络为我们关于人口迁移网络的研究提供了一种新的视角、新的方法，可以运用复杂网络中的各种指标来评测人口迁移网络，从而分析人口迁移的模式和机制。 2 数据与方法 2.1 研究数据 本文分析所用的省际人口迁移数据分别来自第五次、第六次全国人口普查数据和2005年全国1％人口抽样调查数据。这些数据均来自中华人民共和国国家统计局网站。 节点对于网络分析非常重要。由于文中对人口迁移流的研究着重于人口迁移的数量而非路径，因此可将全国31个省(自治区、直辖市)抽象成网络中的31个节点(不包括港澳台地区)，而省际的人口迁移流则抽象成复杂网络中节点间的弧段，共有31×30个有向弧(不包含节点内部的弧)。 2.2 复杂网络模型 2.2.1 度数与直径 度是描述节点互相连接统计特性的最重要指标，也反映重要的网络演化特征。在无向图中，每个节点连着的边数就是该节点的度数，而在有向图中，有箭头指向该节点的边数称为入度；反之，则称为出度。 由于全国各个省(自治区、直辖市)之间均有人口迁移，因此若按传统度的定义则每个省(自治区、直辖市)的度数均为30，各省域之间不存在任何差异，则度数的研究就没有任何价值了。因此，本文在传统度的定义之上，加入对人口数量的考量，用两省间的迁移量与平均迁移量进行比较，若迁移量大于平均迁移量，则认为有度，否则认为度为0。入度的判定公式如下：
则度的判定公式如下：
式中，
为区域i到区域j间的度。而每个省(自治区、直辖市)的度数即为该省的度之和。 网络的直径是网络中所有节点间最短路径的最大值，在省际人口迁移网络中可以用来表征两省间人口迁移所需的最大中转次数。 2.2.2 中心度和中心化 网络节点的中心度定量刻画了每个节点处于网络中心的地位和程度，从而描述整个网络是否存在核心，以及存在什么样的核心等。中心度的公式如下：
式中，C(i)表示节点i的中心度，ID(i)表示节点i的入度数，n表示网络节点总数，n-1表示最大可能的邻点数。本文中的中心度仅考虑入度。 中心化操作是指按照中心度的大小从中间向外排列各个节点，得到一个“中心化的网络”。这在人口迁移网络中有助于找到人口迁移的枢纽。网络的中心化指标可以定义如下：
式中，NC表示网络的中心化指标，
为中心度最大节点的中心度值，C(i)表示节点i的中心度。 2.2.3 聚集系数 聚集系数用来表征一个网络是否为小世界网络。聚集系数被广泛应用在网络分析中，用以确定网络的互联水平。在计算一个节点的集聚系数时，我们需要定义其邻居，通常只考虑其一阶邻居(即和节点直接相连的节点)。其计算公式为：
而一个复杂网络的集聚系数通常用这些节点的集聚系数的平均值来表示，公式如下：
式中，CEN即为网络集聚系数，
为节点i的集聚系数，n为网络中节点的总数。 2.2.4 离散度 为了评价节点的离散度，在此使用一种熵指标。熵是一个源于热力学的概念，并且被推广到许多其他领域，转化为许多新的意思，但都万变不离其宗，表示系统无序性的一种量度。本文将熵看作一个产生于一种随机空间分配过程的流的概率的指标。熵越大，表示人口迁移流越均匀地分布在网络上。熵的计算公式如下：
图1 中国省际人口迁移网络结构 3 实证分析 3.1 中国省际人口迁移网络结构的整体演进 以网络中31个省(自治区、直辖市)为节点，以省际的人口迁移流为弧，得到1995-2000年、2000-2005年和2005-2010年中国省际人口迁移网络结构(图1)，从中可以看出中国省际人口迁移网络结构有如下特征： 第一，中国省际人口迁移网络在演进过程中呈现明显的重心右倾趋势，且存在集群效应。在1995-2000年(图1(a))，省际人口迁移网络中的各区域节点的度数分布较平均，其中均匀分布在全国的北京、河南、四川、浙江和广东5省份拥有最多的连接数，它们作为网络中的“hub”(中心)节点支撑整个迁移网络。随着时间推移，西部各省份整体呈现衰退趋势，在网络中越来越边缘化，而东部各省份在网络中正整体成长为更重要的节点，到了2005-2010年(图1(c))，西部以前的“hub”节点四川已经衰退为普通节点，而东部的江苏、上海两个地区则成长为了新的“hub”节点。因此，中国省际人口迁移网络的演进呈现明显的网络重心右倾趋势，且演进过程中这种区域性的成长与衰退凸显出人口迁移网络演进的集群效应。 第二，中国省际人口迁移网络的小世界效应变得越发显著。人口迁移网络的聚集系数在1995-2000年为0.2696，2000-2005年为0.2688，到了2005-2010年增长为0.2968，且都大于一般随机网络的聚集系数；另外，在1995-2000年、2000-2005年和2005-2010年间人口迁移网络的直径保持稳定，相对它们的网络规模都较小。因此，中国省际人口迁移网络符合小世界网络有较大聚集系数和较小网络直径的两个特点，是一种小世界网络，且随着时间推移小世界性越来越显著。
图2 度数与省份数的分布图
图3 各区域省际人口迁移网络结构特征 第三，中国省际人口迁移网络具有明显的“长尾”分布特征，符合一定的幂律分布。图2表明1995-2000年、2000-2005年和2005-2010年，人口迁移网络中大多数省份的度数都很小，位于网络的边缘地位，少数省份的度数很大，位于网络的中心地位，具有严重的异质性。这种特征揭示了中国省际人口迁移网络是以少数几个省份为核心，各省份间具有紧密关联特征的复杂网络，我们称这种度分布符合幂律分布的特征为复杂网络的无标度性特征。 3.2 中国省际人口迁移网络结构的区域性特征 将全国各省分为东部、中部和西部三大区域①，分别计算“五普”、“六普”期间三大区域的平均度数、中间中心度、聚集系数和离散度4个复杂网络指标，进行对比分析，并与全国整体迁移网络指标相对比，以此衡量三大区域在中国省际人口迁移网络中的地位和作用变化情况。 图3是全国三大区域人口迁移网络结构特征图，从中可以看出三大区域在全国网络演进过程中的空间受益并不均衡，东部和西部地区人口迁移网络都有所发展，而中部地区发展则出现滞后现象，主要表现为以下四个方面： 第一，三大区域的平均度数存在差异，从东部向西部呈现逐步递减的趋势。区域的平均度数越大，说明该区域内省份的平均人口迁移流越多，区域内各省份的人口迁移能力相对越强。图3(a)中，东部地区的平均度数在三大区域中最高，“五普”时期为10.38，高出全国平均值1.99，且在“六普”时期呈现出上升趋势，达到11.38，高出全国平均值2.48；中部地区平均度数仅次于东部地区，在“五普”和“六普”时期分别达到了10.00和9.33，高于全国平均值1.61和0.43；西部地区平均度数在三大区域中最低，在“五普”和“六普”期间分别为5.42和6.00，分别低于全国平均值2.97和2.90。东部和中部地区明显高于全国平均水平，而西部地区低于全国平均，显示出我国省际人口迁移流，东部和中部地区仍占主体地位，但东部和西部地区都呈现出上升趋势，而中部地区呈现下降趋势，则说明东、西部地区人口迁移能力在增强，它们在全国省际人口迁移中的作用在增加，而中部地区的人口迁移能力在减弱。 第二，东部地区的中间中心度明显大于中西部地区。中间中心度可以反映出不同区域各省在省际人口迁移网络中的枢纽性核心作用。从图3(b)可以看出，东部地区的中间中心度最高，明显高于中西部地区，且在“五普”、“六普”期间基本保持稳定发展态势；中部地区的中间中心度最低，且呈现下降趋势；西部地区中间中心度居于三大区域中间，且发展稳定。由此可以看出东部地区在我国省际人口迁移网络中起到绝对的枢纽性核心作用，而中部地区的枢纽性最为薄弱，且随时间推移在减弱。 第三，东部和中部地区省际人口迁移网络的稠密性明显高于西部地区。聚集系数用来反映各区域人口迁移网络的稠密度，聚集系数越大，则说明人口迁移网络越稠密，区域内部的迁移网络越发达。在图3(c)中，东部、中部地区的人口迁移网络相对稠密，内部迁移网络发达，而西部地区的人口迁移网络则相对稀疏。除此之外，东部、西部地区的聚集系数呈现增长趋势，即该区域迁移网络正变得越来越稠密，区域内部的迁移网络越来越发达，而中部地区的聚集系数呈现下降趋势，即中部地区的网络稠密性在降低。此外，全国的人口迁移网络聚集系数明显大于一般随机网络，故具有一定的小世界网络特征。 第四，三大区域的网络离散度相近，且中部地区离散度最低。离散度用来表征网络的均匀性，离散度越大则网络越均匀越分散。由图3(d)可以看出，三大区域的离散度都在增加，即三个区域的迁移网络都越来越均匀，即随着时间推移，人口迁移不再只局限集中在几个少数省份间，而越发的延伸到各个省份之间。 4 结论与讨论 本文利用复杂网络理论，构建了中国省际人口迁移的网络模型，并对该网络的结构特征与复杂性进行了分析，得到以下几点结论： 第一，中国省际人口迁移网络在演进过程中呈现明显的重心右倾趋势。中国省际人口迁移网络的重心右倾趋势和我国经济社会发展的重心是相一致的，这就要求政府部门在考虑当地经济发展的同时，要将人口迁移这一因素也考虑进地区发展影响中，特别是今后迁移网络的重心东部地区要切实制定好针对人口迁移的政策。 第二，中国省际人口迁移网络具有小世界性和无标度性，是一种典型的复杂网络。中国省际人口迁移网络呈现出的小世界性和无标度性表明我国人口迁移成本正变得越来越低，越来越活跃，且网络中北京、上海、广东、江苏、浙江、河南这些“hub”节点作为中心枢纽会在人口迁移过程中越发繁忙。这就要求这些“hub”节点地区要加强交通基础设施建设，同时也要加强外来迁移人员管理，改造城市迁移区，处理好外来迁移人口与原地区和人口的利益关系。人口迁移对于这些地区既会带来发展机遇也会带来巨大挑战，只有科学合理的管理与规划才能扩大机遇规避挑战。 第三，东部、中部和西部三大区域在中国省际人口迁移网络演进过程中的空间受益并不均衡。东部地区受益最大，其在保持自身的优势地位的同时，要将这种人口迁移优势转化成为地区发展优势；中、西部地区的受益相对较小，它们要正视自己所处的劣势地位，努力减少这种在人口迁移中的劣势对于地区发展的不利影响，并积极扭转这种劣势。 本文将复杂网络理论应用于人口迁移网络，一定程度上解释了中国省际人口迁移网络的机制。文中对于节点度的处理采用了迁移流的人口数量和人口迁移流的平均值进行比较，当迁移流的人口数量大于平均值时认为有度，小于平均值时则认为没有度，这样处理虽然可以一定程度上反映迁移人口数量对于网络的影响，但仍是一种较为初级的处理方式，存在一定的局限性，因此，在关于度数和省份数的关系中，只显现出了一定的“长尾分布”特征，从而只能得出中国省际人口迁移网络具有一定的无标度性。因此在之后的研究中将重点研究如何更合理的定义人口迁移网络中节点的度数。 注释： ①东部地区包括黑龙江、吉林、辽宁、河北、山东、江苏、浙江、北京、天津、上海、福建、广东、海南；中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古。
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