论文部分内容阅读
改革开放以来，我国流动人口的规模增长迅猛，目前已整体迈入人口流动型社会。2010年第六次人口普查时，我国流动人口达到2.21亿人，约占全国人口总数16.5％，与2000年相比增长了82.89％，增加1亿人。如此大量的流动人口对我国社会、经济、资源环境都产生了巨大的影响，也引起了社会的广泛关注。准确的流动人口数据，可以为引导人口有序流动与合理布局、为区域发展规划制定、科学指导城镇化发展和新农村建设等提供服务。 本文基于全国流动人口空间格局特征及演变规律的分析，选择我国流动人口流入/流出的典型热点地区，通过分析流动人口与区域流入/流出人口指示性指标之间的关系，揭示影响人口流入/流出的关键因素，进而构建县级尺度流动人口估算模型，分析评价模型估算结果。并估算2005、2008年研究区流动人口数量，分析2005-2010年研究区流动人口时空分布特征。得到的主要研究结论如下: (1)我国流入人口主要分布在华东、华南地区，以北京、珠三角、长三角等经济发达地区为核心;人口流出主要分布在华东、华中、西南地区，以安徽、江西、湖南、广西、四川等中西部省份为核心。我国人口流出活跃区呈现“一线一环”的分布格局，一线为内蒙古、青海北部、新疆东部连成的一线，一环为内蒙古中部、浙江省与福建省交界处、四川省东部、广东省北部、贵州省东北部、河南省东南部构成的环形分布。近10年来，我国流动人口数量总体增加，人口流动活跃度大幅增加，净流出区进一步扩展，而流入区集聚性更强。 (2)区域流出人口主要受总人口、GDP、耕地面积影响，区域流入人口主要受总人口、GDP、城镇用地面积影响。总人口对流动人口数量的影响程度大于GDP。流动人口影响因素存在区域差异，依据区域主体特征的不同，各区域又有区域特征的影响指标。 (3)本文利用线性回归模型、地理加权回归模型、神经网络模型三种模型对研究区的流入/流出人口数量进行估算。发现:地理加权回归模型估算精度最高，其次是神经网络模型，常用的线性回归模型的效果较差。主要原因是线性回归模型与神经网络模型在模型结构上不能充分考虑地理位置的空间关系，而地理加权回归模型在一定程度上解决了该问题。 (4)利用基于空间样本异质性的地理加权回归模型，估算2008年研究区流动人口数量。采用人口流动率、流动入口数量、流动人口空间分布格局、空间相关性等指标对流动人口数量估算结果进行分析，地理加权回归模型用于估算非普查年份流动人口数量模拟效果较好。 (5)人口流出研究区2005-2008年流出人口数量、人口流出率变化较小，而2008-2010年流出人口数量和人口流出率都有较大变化，人口流入研究区有着相同的规律。2008-2010年人口流动活跃程度大于2005-2008年，近两年流动人口格局变化加剧。