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长三角议事厅|流动中国④人口流动中哪些问题最引学界关注?

   日期:2024-11-10     作者:n19v1    caijiyuan   评论:0    移动:http://yybeili.xhstdz.com/mobile/news/5722.html
核心提示:近年,我国人口迁移流动性持续增强,2021年流动人口规模为3.84亿人,占总人口的 27.2%。四分之一的中国人在流动迁徙、向城镇集聚

近年,我国人口迁移流动性持续增强,2021年流动人口规模为3.84亿人,占总人口的 27.2%。四分之一的中国人在流动迁徙、向城镇集聚。2021年末,常住人口城镇化水平达到64.7%,促进了乡村中国向城镇中国转型。

长三角议事厅|流动中国④人口流动中哪些问题最引学界关注?

量大地广的人口迁移流动,既激活了人口国内大循环,促进了人口空间的优化布局,也提升了城镇化水平,提高了劳动力自身的劳动参与率和劳动生产率,促进人口大国的空间优势发挥。

在此背景下,基于中国知网CSSCI数据库中2018-2022年以“人口流动”、“流动”为主题的1108篇相关文献,本文运用科学知识图谱对我国人口流动领域的研究热点、研究趋势进行分析,尝试解读人口流动中哪些议题是学界正在关注的、最新关注的?

本文主要发现疫情防控、春运流动主题已成为最新研究话题,社会主流研究方向也已从“抢人”逻辑转变为“留人”逻辑。同时,基于时间、空间、关联三个维度的“时空关”视角看,结合时空大数据的人口流动研究仍将是未来发展趋势。

疫情防控、春运流动成最新研究热点

从图谱(图1)可以看出,本研究中关键词之间的联系具有显著的结构关系,以几个较为重要的关键词作为核心向周围辐射,呈现出典型的核心边缘的结构特征,关键词的出现也符合目前学术界主流的研究特征。

在图1的基础上,对关键词的突现进行进一步的聚类分析,得到了关键词聚类图谱(图2)。本次研究的文献进行计算后形成8个不同的关键词聚类,依次是人口流动、经济增长、城镇化、疫情防控、影响因素、劳务人口、房价、人口迁移,这八个聚类也可视为目前人口流动文献主流的研究方向。

下文将简要解读上述八个关键词聚类。

图1 关键词共现图谱  本文制表为郭天襄,制图为谭亘奇

图2 关键词聚类图谱

“人口流动”

“人口流动”一词是本主题的核心概念,因此在文献分析中出现的频次极高,在聚类图谱中处于核心位置,也与其他议题具有明显关联的交叉性。

人口流动是基于经济原因的流动。在时序上,人口流动除了与个体需求有关,还与节日等特殊事件相关。春节假期是人口流动的高峰期,其流动具有明显的“潮汐性”,特别是长三角、京津冀、珠三角等大城市群在春节期间的人口波动性较强。

“经济增长”与“城镇化”

“经济增长”与“城镇化”是相辅相成的经济变量,也是对中国社会人口流动的强劲影响因素。人口流动中的绝大多数是劳务输出原因下的劳动力流动,人口流动的主要输入地是较为发达的东部沿海地区,主要输出地是人口存量较大的内陆省份地区。

人口流动的主要输入地均是城镇化(或城市化)水平较高的区域。城镇化的过程为经济社会发展提供了动力,在其发展的进程中,就业模式的改变和个体的就业需求推动了人口流动现象的出现。城镇化(城市化)也是社会科学重要的视角,在“人口流动”议题中发挥着重要的作用。

“疫情防控”

“疫情防控”聚类是近几年社会科学研究中的新兴议题。受各地不同疫情情况和不同的封控政策,近几年人员流动受到了一定的影响。过去几年的研究集中侧重于利用大数据比较疫情下不同地区人口流动的差异性。研究热点多聚焦于比较疫情发生时与疫情常态化背景中人口流动的地域性差异和时序性差异。

“劳务人口”与“房价”

“劳务人口”与“房价”构成人口流动的一组关键词,劳务人口是区域经济发展的重要支撑,房价是区域经济发展的表征。

劳务人口的人口结构、流入量与流出量、人口趋势都影响城市经济发展,是影响城市房价的重要因素之一,城市房价也对劳务人口的流入与流出产生影响,这两者存在着密切的相互影响关系。

此外,关于房价与劳务人口相互影响效应存在不同观点,包括影响方向、影响程度等方面。

“人口迁移”与“影响因素”

“人口迁移”与“影响因素”是人口流动研究的一组关键词,相关研究采用不同的理论、模型、方法和技术探索人口流动特征和规律,其中影响力最大的是分析引力模型和推拉理论。

引力模型认为区域间的人口流动量与两地的人口成正比,与其距离成反比;经典的推拉理论认为人口迁移同时受到流出地推力(对本地居民生活的不利因素)与流入地拉力(对迁移者的有利条件)的影响。

关于推拉理论的研究从劳动者个体因素、家庭因素等个人因素方面进行分析,也有从地区生产总值、社会保障制度、城镇化水平、教育水平等社会经济及文化因素进行分析。

“抢人”逻辑转变为“留人”逻辑

除了聚类图谱,比较不同时期的发文数量也能较为直观地进行分析近年来的研究趋势和热点(见表1)。

利用CNKI的文本分析功能可以有效地将近五年的研究议题进行可视化分析(见图3)。从数目上看,近五年的“人口流动”主题相关研究分别为从2018年伊始的203篇、245篇、225篇、251篇到2022年的184篇,总体呈现为较为小幅波动的平稳态势。

近五年的相关研究中,劳动力流动、劳务输出、劳动力等议题是与人口流动结合最为贴切的子议题,其相关的发文量在数目上名列前茅。这些研究热点揭示了过往研究者在研究过程中的关注程度,说明了最近五年人口流动中的大多数流动是基于劳务需求的流动

表1 近五年“人口流动”议题发文量趋势图

图3 “人口流动”议题与众多子议题发文量比对图

 人口流动除了受直接的地理性变换因素影响之外,还与诸多社会性因素息息相关。

“人口流动”议题2022年在小幅遇冷的背景下,与“人口流动”主题相关的社会融入、乡村振兴、医疗保险等子议题正在成为研究关注的重点,其发文量呈现上升趋势(见表2)。由此也可以看出,全社会正在积极为人口流动营造良好的社会氛围,让人们在“能来”的基础上实现“愿意来”、“主动来”,创建和谐的人口融入社会环境。

除了上述一些议题发文量增加和成为热点外,居留意愿、动态监测、社会融合、公共服务等议题呈现平稳发展的趋势(见表3)。这些研究热点的改变也说明了在人口流动的全过程中,研究热点和社会的主流方向正在由“抢人”逻辑转变为“留人”逻辑。

表2 子议题发文量上升趋势图

表3 子议题发文量平稳发展趋势图

 时空大数据研究仍将是未来主方向

本文以CSSCI数据库的文献作为研究基础,利用CiteSpace软件作为主要研究工具,对人口流动相关的文献进行系统分析后,并且对关键词进行时间序列分析(图四),得出如下结论:

图4 关键词突现时间序列图

 传统的人口流动研究已经被取代。

近几年关于人口流动已经不同于传统的研究方式,传统的人口流动研究主要运用人口普查、抽样调查等效率较低、信息更新较慢的方法,2018年至今关于人口流动的研究多依赖于大数据时代的信息产物,如地图人口迁徙数据、移动轨迹、手机信令等,百度迁徙、腾讯迁移、微博签到等互联网平台上的数据为如今的人口流动的研究提供了更多的可能。

精细化模型研究已成为主流方法。

从研究的内容可以看出,人口流动的二维空间特征和地理分布特征仍然是研究的热点,研究的主要方法多是运用网络分析、数学模型、重力模型等,学者们研究的视角也大多数基于短时序的时间面板数据,以某几个区域作为重点的研究区域,研究小范围内的人口流动时空分布格局,目前研究中对于长时序、多空间尺度的人口流动特征在研究文献中占比较少。

时空大数据研究仍是未来主要方向。

数字信息化时代下的诸多产物为时间、空间维度下的流动性的关联性问题研究提供了可行性。作为2020年出现的研究热点,新冠疫情对于人口流动网络的时空演化的影响主要基于移动通信运营商所提供的手机信令指数来刻画人口流动情况,并在空间上对中国城市人口流动进行网络结构的构造。

具有中国特色的春运人口流动的研究,也运用腾讯、百度迁徙时空数据相关联,反映一定时序范围内城市与区域之间人口流动的现象。

目前的中国正处于全面完成脱贫攻坚任务和实现产业结构转型升级阶段完成的重要时期,城市与农村的建设的基层力量依旧需要大量的人口流动提供,因此人口流动研究上时空大数据研究仍是未来主要方向。 

(本文作者马聪、谭亘奇系华东师范大学城市发展研究院硕士研究生,郭天襄系华东师范大学社会发展学院硕士研究生)

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