省際遷入人口空間分布及其影響因素研究

胡苗苗，閆慶武，李晶晶

(中國礦業(yè)大學(xué) 環(huán)境與測繪學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

1 引言

隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化和區(qū)域城市化進(jìn)程的不斷加快，不同地域范圍之間的人口遷移流動規(guī)模日益增長，對國家或地區(qū)人口再分布和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展產(chǎn)生了深刻影響，引起世界各國政府、學(xué)界和社會的廣泛關(guān)注(蒲英霞等,2016)。目前中國人口遷移己經(jīng)進(jìn)入了“高活性時代”和“高能力時期”，關(guān)于人口遷移影響因素的研究一直都是人口地理學(xué)研究的熱點(diǎn)領(lǐng)域，對中國人口遷移影響因素的研究，有助于正確解決人口與發(fā)展帶來的諸多問題，促進(jìn)人口、資源的合理配置，為國家重大戰(zhàn)略政策的制定提供參考。我國省際人口遷移影響因素的研究大都是定性分析，從理論或者模型層面上定量分析的文獻(xiàn)較少(劉生龍,2014)，且定量研究運(yùn)用的方法比較單一，主要是線性回歸模型(段成榮,2001；劉建波等,2004；王桂新等,2012；雷光和等,2013；劉晏伶等,2014；李怡涵等,2016)，用來研究省際人口遷移的其他模型還有引力模型(湯韻等,2009；馬偉等,2012；劉生龍,2014)、空間OD模型(蒲英霞等,2016)、特征向量空間過濾模型(李詩韻等,2017)、計(jì)量模型(張耀軍等,2014；劉濤等,2015)、固定效應(yīng)模型(何一峰等,2007)、主成分分析(袁曉玲等,2008)等，相關(guān)的文章較少。

人口遷移是促進(jìn)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人類文明進(jìn)步的重要推動力，既能為遷入地提供大量的勞動力資源、創(chuàng)造財(cái)富，同時促進(jìn)當(dāng)?shù)氐纳唐妨魍ê徒?jīng)濟(jì)發(fā)展，也會對遷入地的環(huán)境、住房、就業(yè)、生活等帶來壓力。因此，研究人口遷入的影響機(jī)制對各級政府進(jìn)行人口預(yù)測、政策制定、促進(jìn)人口要素在空間上的合理分布、優(yōu)化資源配置有重要的指導(dǎo)意義。劉穎(李怡涵等，2016；劉穎等，2017)等人的研究表明城鎮(zhèn)化水平對人口遷移有十分重要的影響。NDVI與人口遷移相關(guān)關(guān)系的研究較少，第四屆中國環(huán)境社會學(xué)學(xué)術(shù)研討會上李勇進(jìn)研究了我國西部的人口遷移率與NDVI之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)西部地區(qū) NDVI 和人口遷移率之間的相關(guān)性，由 1990 年的不顯著轉(zhuǎn)變?yōu)?2000 年的顯著相關(guān)，并且到 2010 年這種顯著性還將進(jìn)一步增強(qiáng)(楊悅，2014)。以往對人口遷移影響因素的研究大都采用統(tǒng)計(jì)年鑒中現(xiàn)有的人口、經(jīng)濟(jì)和交通可達(dá)性等比較直觀的因素，隨著生活水平的不斷提高，人們越來越看重遷入地的環(huán)境舒適度、基礎(chǔ)設(shè)施、教育等因子，傳統(tǒng)的影響因素已經(jīng)不足以支撐復(fù)雜的影響機(jī)制。鑒于此，本文基于第六次全國人口普查數(shù)據(jù)以地級市為研究的基本單元，運(yùn)用地理加權(quán)回歸模型探討了各因素對省際人口遷入的影響，并對不同地區(qū)未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展提出建議。自變量的選擇以第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重(DiSan)代表影響人口遷入(POP)的經(jīng)濟(jì)因素；年末戶籍總?cè)丝?RenKou)代表影響人口遷入的人口因素；平均植被覆蓋度(FVC)代表環(huán)境因素，城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積(Area)代表城鎮(zhèn)化水平對人口遷入的影響。其中，植被覆蓋度和城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積是通過對遙感數(shù)據(jù)處理得到，豐富了人口遷移動力機(jī)制研究的數(shù)據(jù)源，可以為相關(guān)研究提供借鑒。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

胡煥庸線是胡煥庸教授于1935年提出的中國人口地理的分界線，它不僅揭示了中國人口分布的空間異質(zhì)性，還解釋了中國資源環(huán)境基礎(chǔ)的區(qū)域差異特征(戚偉等,2015；張永岳等,2015；王桂新等,2016；李佳洺等,2017)，2014年底李克強(qiáng)總理參觀人居科學(xué)研究展時提出了胡煥庸線能否突破的問題，使胡煥庸線再度成為研究的熱點(diǎn)。根據(jù)2010年第六次全國人口普查資料，利用ArcGIS進(jìn)行的精確計(jì)算表明，胡煥庸線以東面積占全國的43.56%，省際遷入人口占全國省際總遷入人口的94.67%，由于本文主要研究人口遷入的影響因素，所以將占全國絕大多數(shù)遷入人口的胡煥庸線以東的各地市作為研究區(qū)域。使用第六次人口普查分縣資料開展研究，研究對象為胡煥庸線以東277個地級行政單元，為了保持圖面的完整性和連續(xù)性，在進(jìn)行變量統(tǒng)計(jì)時，統(tǒng)一把河南、湖北、海南3省地級市以外的省直轄縣級行政區(qū)歸為一個研究單元，如把湖北省的仙桃市、潛江市、天門市、神農(nóng)架林區(qū)化為一個統(tǒng)計(jì)單位，命名為湖北省直轄。

2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

2.2.1 經(jīng)濟(jì)和人口數(shù)據(jù)

遷入人口數(shù)據(jù)來自《中國2010年人口普查資料》，年末總?cè)丝?、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值均來自《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《海南統(tǒng)計(jì)年鑒》、《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》、《湖北統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.2.2 NDVI數(shù)據(jù)

NDVI數(shù)據(jù)來自美國國家航天局(NASA) EOS/Terra 衛(wèi)星 MODIS 傳感器的植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1(http://ladsweb.nascom.nasa.gov/)空間分辨率250 m，時間分辨率16d。選擇的時間范圍為2010年。采用MRT(Modis Reprojection Tool)軟件對同一時間的影像進(jìn)行鑲嵌，運(yùn)用ArcGIS軟件進(jìn)行投影及重采樣等處理，采用亞洲北部阿爾伯斯等積圓錐投影(Asia_North_Albers_Equal_Area_Conic)并重采樣成1000m*1000m。然后以像元二分模型計(jì)算植被覆蓋度(馬娜等,2012；穆少杰等,2012；楊勝天等,2014)。

2.2.3 夜間燈光數(shù)據(jù)

城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積基于夜間燈光數(shù)據(jù)提取，夜間燈光影像選用2010年DMSP/OLS 數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)由美國國家海洋和大氣管理局NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)收集，經(jīng)過美國國家地球物理數(shù)據(jù)中心NGDC(National Geophysical Data Center)處理后得到。城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積的提取采用鄰域分析法(蘇泳嫻等,2013；曹子陽等,2015；蘇泳嫻等,2015)(圖1)，并用廖兵文章中江西省2009年閾值26提出的城鎮(zhèn)建成區(qū)面積(圖1)進(jìn)行對比驗(yàn)證，可見研究區(qū)域內(nèi)提取效果良好。

圖1 鄰域分析法和經(jīng)驗(yàn)閾值法建成區(qū)提取結(jié)果對比

2.3 研究方法

2.3.1 全局空間自相關(guān)指數(shù)

全局空間自相關(guān)指數(shù)Global Moran’s I主要探索屬性值在整個空間分布上是否具有相關(guān)性，計(jì)算公式如下：

2.3.2 熱點(diǎn)分析

熱點(diǎn)分析用于識別具有統(tǒng)計(jì)顯著性的高值(熱點(diǎn))和低值(冷點(diǎn))的空間聚類，計(jì)算公式為：

2.3.3 地理加權(quán)回歸

地理加權(quán)回歸是對傳統(tǒng)回歸分析的改進(jìn)，各自變量對因變量的影響會因位置的改變而改變，更符合客觀現(xiàn)實(shí)，回歸的前提是因變量具有空間相關(guān)性(靳誠等,2009；王桂新等,2013；王宇航等,2016)，模型如下：

式中，(ui，vi)是第i個樣本空間單元的地理中心坐標(biāo)，βj(ui，vi)是連續(xù)函數(shù)βj(u，v)在i樣本空間單元的值。

3 省際遷入人口空間分布特征

3.1 省際遷入人口規(guī)模的空間分布

圖2 省際遷入人口空間分布

從整體來看省際遷入人口的空間分布具有明顯的不均衡性，具有近海性、近省會性，東多西少的特征。遷入長三角地區(qū)、珠三角、京津冀的人口分別占全國省際總遷移人口的34.66%、23.53%、13.32%，以上三大都市圈加上研究區(qū)內(nèi)包含的省會城市總遷入人口占研究區(qū)域遷入人口的83.55%。山東半島憑借著優(yōu)越的地理位置優(yōu)勢和國家政策的支持，也成為吸引省際遷移人口的一大目的地。遷入人口超過100萬的城市一共有19個，除了福建省泉州市外，都屬于上述三大都市圈。研究區(qū)域內(nèi)遷移的平均規(guī)模是293497人/市，為了更直觀的表達(dá)省際遷入人口的空間分布，按照遷移平均規(guī)模的500%、150%、100%、50%對各研究單元進(jìn)行分類，劃分為極密集區(qū)(大于500%)、密集區(qū)(150%-500%)、次密集區(qū)(100%-150%)、次稀疏區(qū)(50%-100%)、稀疏區(qū)(小于50%)，分布情況如圖2。極密集區(qū)包括12個地市，除了泉州市其余11個地市都屬于三大都市圈，其中上海、北京、深圳、東莞、蘇州、廣州、天津7個地級市是平均規(guī)模的10倍以上，該7個地市的省際遷入人口占研究區(qū)內(nèi)總遷入人口的42.12%；密集區(qū)共包含20個地市，除廈門、福州、大連、青島外，都屬于長三角地區(qū)、珠三角、省會、直轄市，且這四個地市都屬于沿海城市，地理位置條件優(yōu)越；次密集區(qū)包括沈陽、珠海、南通、汕頭、廊坊、煙臺、?？诠?個地市；次稀疏區(qū)共包括26個地市，其中11個屬于省會城市，這是因?yàn)闃O密集區(qū)遷入人口占研究區(qū)總遷入人口的57.74%，拉高了平均遷入規(guī)模，可見遷入三大都市圈和省會城市的人口存在顯著的數(shù)量差異，三大都市圈是最主要的遷移人口聚集地；研究區(qū)內(nèi)79.53%的地市屬于稀疏區(qū)，可見研究區(qū)域內(nèi)大部分城市的遷入人口偏少，研究區(qū)域內(nèi)部省際遷入人口的空間分布表現(xiàn)出了明顯的空間集聚性。綜上所述胡煥庸線以東省際遷入人口形成了以長三角地區(qū)、珠三角、京津冀為主要遷入目的地，各省會城市為第二大遷入目的地，其余城市遷入總體偏低的格局。

3.2 省際遷入人口的集聚特征

利用ArcGIS軟件對胡煥庸線以東各地級市2010年省際遷入人口進(jìn)行空間自相關(guān)分析，Moran’s I指數(shù)為0.54，表明省際遷入人口存在高度的空間自相關(guān)，符合進(jìn)行地理加權(quán)回歸分析的前提。熱點(diǎn)分析顯示遷入人口分布的高值聚集區(qū)分布在長三角地區(qū)、珠三角、京津冀，其中珠三角的集聚作用遠(yuǎn)超出了自身的范圍，向周邊相鄰的城市擴(kuò)散，擴(kuò)散的方向以向北為主；京津冀和長三角的集聚效果欠佳，在河北省南部和江蘇省北部集聚效果不明顯，如圖3所示。

圖3 空間自相關(guān)和熱點(diǎn)分析結(jié)果圖

4 省際遷入人口空間分布影響因素分析

省際遷入人口與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比、年末總?cè)丝?、平均植被覆蓋度、城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積之間的全局OLS關(guān)系式如下：

YPOP= 2787 + 2855442 * XDiSan- 182* XRenKou+ 631 * XArea- 1424737 * XFVC

從整體來看，遷入人口量與第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比和城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積成正相關(guān)關(guān)系，印證了經(jīng)濟(jì)和城鎮(zhèn)化水平是促進(jìn)人口遷入的主要因素；與年末總?cè)丝诤推骄脖桓采w度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，這可能與這兩個自變量具有較大的空間變異特征有關(guān)，全局OLS模型基于樣本之間彼此獨(dú)立的假設(shè)，反映的是自變量對因變量整體的影響特征，忽視了人口遷入量及其影響因素具有空間異質(zhì)性，所以接下來我們以年末戶籍總?cè)丝?、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占生產(chǎn)總值的比例、城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積、平均植被覆蓋度作為自變量，省際遷入人口作為因變量進(jìn)行地理加權(quán)回歸分析，結(jié)果如表1所示，地理加權(quán)回歸的殘差和AICc明顯比OLS小，擬合優(yōu)度也有很大的提高，說明GWR模型的擬合結(jié)果明顯優(yōu)于OLS模型，對殘差進(jìn)行相關(guān)性檢查結(jié)果是0.11，模型模擬效果良好。

表1 GWR模型和OLS模型擬合結(jié)果對比

4.1 植被覆蓋度對省際人口遷入影響的空間變異特征

(1)平均植被覆蓋度系數(shù)變化范圍是[-8300181，6337753]，意味著在研究區(qū)內(nèi)的某一個空間區(qū)位，平均植被覆蓋度每增加1%，省際遷入人口將波動[-8300181，6337753]人。(2)平均植被覆蓋度對人口遷入的影響有正有負(fù)，從回歸系數(shù)的空間分布來看，正值主要分布在研究區(qū)域的中部地區(qū)，包括北京、天津、河北、山東、山西、陜西中部、河南北部、江蘇北部、安徽東部，且正向影響大體由德州、石家莊等市分別向南、向北梯度遞減，高值區(qū)出現(xiàn)在山東德州市和河北的衡水市、石家莊市。系數(shù)為正的地市一共有79個，其中只有32.91%地市的平均植被覆蓋度大于平均值0.86，說明大部分正向影響地區(qū)的平均植被覆蓋度不高，生態(tài)環(huán)境的改善會帶動這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展,吸引人口遷入，以山東德州為例，中國太陽谷位于德州的開發(fā)區(qū)，是目前世界上最大的可再生能源研發(fā)、檢測、生產(chǎn)、教育、旅游基地，經(jīng)濟(jì)與自然環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展在這里得到了最好的闡釋，綠色可再生能源逐漸取代對大自然的肆意掠奪，既發(fā)展了經(jīng)濟(jì)又保護(hù)了植被。因此，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要與生態(tài)環(huán)境相適應(yīng)，更加注重可持續(xù)發(fā)展、綠色發(fā)展。(3)負(fù)值區(qū)域主要在研究區(qū)域的北部和南部，負(fù)向影響的高值區(qū)出現(xiàn)在湖南省郴州市、永州市，海南的?？谑小＿@些地區(qū)普遍平均植被覆蓋度較高，跟本文預(yù)期的人們會遷入生態(tài)環(huán)境更好的地區(qū)并不十分相符，一方面的原因是平均植被覆蓋度并不能完全代表生活工作環(huán)境的好壞，另一方面本文為了避免大量細(xì)碎的斑塊不便于統(tǒng)計(jì)造成的誤差，對植被覆蓋度過高或過低并不適合生存的地區(qū)并沒有剔除。平均植被覆蓋度對這些地區(qū)人口遷入產(chǎn)生負(fù)向影響最重要的原因是，無論是東部沿海地區(qū)為了緩解城市住房等壓力拓展城市范圍還是中部能源省份能源開采，都會破壞自然減少植被覆蓋度，這是被國家政策嚴(yán)格控制的，一定程度上限制了這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，對人口的遷入也是負(fù)向影響。以郴州市為例，郴州是國家優(yōu)秀旅游城市，全市的森林覆蓋率達(dá)到了70%，植被覆蓋度過高反而制約了人口的遷入，2016年郴州市被列為第三批國家新型城鎮(zhèn)化綜合試點(diǎn)地區(qū)，提高了城鎮(zhèn)化率，促進(jìn)了就業(yè)，同時也吸引了人口的遷入。

4.2 城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積對省際人口遷入的空間變異特征

圖4 植被覆蓋度回歸系數(shù)的空間分布

(1)城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積系數(shù)變化范圍是[-123，1440]，意味著在研究區(qū)內(nèi)的某一個空間區(qū)位，城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積每增加1平方千米，省際遷入人口將波動[-123，1440]人。(2)城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積對省際人口遷入的影響有正有負(fù)，從回歸系數(shù)的空間分布來看，大部分地區(qū)是正向影響，負(fù)向影響主要分布在黑龍江東部和吉林東部，高值區(qū)在吉林省白山市、通化市、延邊朝鮮族自治州和黑龍江的牡丹江市。該地區(qū)有長白山經(jīng)過，以林地和耕地為主，屬于人口凈流出地區(qū)，增加城鎮(zhèn)建設(shè)用地會破壞原本的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，減少人口的遷入。(3)正向影響在東南沿海地區(qū)和京津冀相對較高，在研究區(qū)域的西部內(nèi)陸地區(qū)較低，高值區(qū)出現(xiàn)在河北的衡水市、滄州市、石家莊市，山東的德州市和濱州市。一方面城鎮(zhèn)化建設(shè)需要大量勞動力，能提供更多的就業(yè)機(jī)會，吸進(jìn)勞動力的遷入，另一方面城鎮(zhèn)化水平高的城市吸引人口定居。值得注意的是在京津冀及其周邊地區(qū)，植被覆蓋度和城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積在該區(qū)域都為正向影響，也就是說在該地的城鎮(zhèn)化建設(shè)要更加注重城市綠化建設(shè)，有研究表明我國城鎮(zhèn)化建設(shè)建成區(qū)綠化覆蓋率和城鎮(zhèn)化率的關(guān)系是倒U型的，即起初綠化率會隨著城鎮(zhèn)化率的提高而提高，達(dá)到峰值后轉(zhuǎn)而下降(劉志強(qiáng)等，2017)。

圖5 城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積回歸系數(shù)的空間分布

4.3 年末總?cè)丝趯κ‰H人口遷入的空間變異特征

圖6 年末總?cè)丝诨貧w系數(shù)的空間分布

(1)2010年末戶籍總?cè)丝谙禂?shù)變化范圍是[-1987，3292]，意味著在研究區(qū)內(nèi)的某一個空間區(qū)位，年末總?cè)丝诿吭黾?萬人，省際遷入人口將波動[-1987，3292]人。(2)年末總?cè)丝趯κ‰H人口遷入的影響有正有負(fù)，從回歸系數(shù)的空間分布來看，正向影響主要分布在浙江、上海、江蘇南部、黑龍江、吉林和研究區(qū)域的西南部地區(qū)，且東部各地市的正向影響普遍比西部地市強(qiáng)，高值區(qū)分布在浙江省的臺州市、寧波市、舟山市。長三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)能提供更多的就業(yè)機(jī)會，向來是吸引人口遷入的目的地之一，年末總?cè)丝趯υ摰貐^(qū)省際人口遷入是正向影響說明長三角勞動力并不飽和，人口的遷入會繼續(xù)刺激經(jīng)濟(jì)的增長，未來長三角會成為人口遷入的主要目的地，此結(jié)論與王桂新的研究結(jié)果一致(王桂新等,2012)；自2003年實(shí)施東北地區(qū)等老工業(yè)基地振興戰(zhàn)略以來，東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展加快，改革開放以來被拉開的發(fā)展差距逐年縮小，逐漸趕上了全國平均增速(樊斌等,2017)，東北工業(yè)的崛起需要勞動力的支持同時也提供了更多的工作崗位吸引人口的遷入；研究區(qū)域的西部地區(qū)都是資源開采地區(qū)，需要大量的勞動力，所以人口數(shù)量與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)直接掛鉤。因此在這些地區(qū)應(yīng)該實(shí)行積極的就業(yè)優(yōu)惠政策，提高人口遷移吸引力。(3)負(fù)向影響主要分布在研究區(qū)域的中部和東南部，且負(fù)向影響在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的廣東和環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈較大，在中部內(nèi)陸地區(qū)影響小，高值區(qū)在遼寧省大連市、營口市和廣東省惠州市。人口的遷入是把雙刃劍，環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈及其周邊地區(qū)、珠三角及其周邊地區(qū)是人口遷入最熱門的地區(qū)，大量的人口給當(dāng)?shù)丨h(huán)境、住房等帶來了巨大的壓力，成為阻礙人口遷入的因素；負(fù)向影響的其他地區(qū)都是人口凈遷出地區(qū)，年末總?cè)丝诙嘁馕吨w移儲量大，遷出的人口就會多，且人口基數(shù)大就業(yè)機(jī)會少會阻礙人口遷入。因此在這些地區(qū)要積極發(fā)展周邊城市，做好人口分流，充分發(fā)揮大城市對周邊城市的經(jīng)濟(jì)輻射帶動作用，減輕人口過多對大城市環(huán)境等帶來的壓力。

圖7 第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比回歸系數(shù)的空間分布

4.4 第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比對省際人口遷入的空間變異特征

(1)第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比系數(shù)變化范圍是[-989290，7574712]，意味著在研究區(qū)內(nèi)的某一個空間區(qū)位，第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比每增加1%，省際遷入人口將波動[-989290，7574712]人。(2)第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比對人口遷入的影響有正有負(fù)且在大部分地區(qū)都是正向影響，在北上廣及其周邊地區(qū)正向影響更大，高值區(qū)出現(xiàn)在廣東省的惠州市、廣州市、東莞市、深圳市。第三產(chǎn)業(yè)的加快發(fā)展是生產(chǎn)力提高和社會進(jìn)步的必然結(jié)果，有利于優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的社會化和專業(yè)化水平的提高，促進(jìn)市場充分發(fā)育，緩解就業(yè)壓力，從而促進(jìn)整個經(jīng)濟(jì)持續(xù)、快速健康發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)對人口的遷入是積極主動的作用。(3)負(fù)向影響分布在安徽中部和江蘇的宿遷市，高值區(qū)在安徽省的巢湖市、滁州市、銅陵市。這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比較落后，第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展較好，第三產(chǎn)業(yè)對人口遷入是負(fù)向影響有可能因?yàn)榈谝欢a(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)還不夠支撐第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，所以在這些地區(qū)要注重一二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，協(xié)調(diào)三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展關(guān)系，走適合當(dāng)?shù)貙?shí)際的發(fā)展道路。

圖8 正向最大影響因素空間分布

4.5 正向和負(fù)向最大影響因素空間變異特征

為了了解研究區(qū)域內(nèi)不同地市正向和負(fù)向最大影響因素，對各自變量進(jìn)行Z值標(biāo)準(zhǔn)化后重新應(yīng)用GWR模型，得到了正向和負(fù)向最大影響因素空間分布情況：

研究區(qū)域內(nèi)最大正向影響因素有城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積、年末戶籍總?cè)丝?、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比：(1)大部分研究區(qū)域都是受城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積正向影響最大，城鎮(zhèn)化建設(shè)既能提供更多的工作崗位，又能改善生活條件吸引人口定居。(2)受年末總?cè)丝谡蛴绊懽畲蟮膮^(qū)域一部分分布在上海、江蘇南部、浙江，屬于長三角地區(qū)，人口密度高經(jīng)濟(jì)發(fā)展快，更多就業(yè)機(jī)會更高工資待遇吸引人口的遷入，而人創(chuàng)造出的價值又會進(jìn)一步促進(jìn)遷入地經(jīng)濟(jì)的增長，創(chuàng)造出更多的就業(yè)機(jī)會吸引人口遷入；另一部分在黑龍江東部和吉林東部，振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略實(shí)施以來，東北經(jīng)濟(jì)開始萌芽復(fù)蘇，提供了更多工作崗位吸引省際遷移人口就業(yè)。(3)受第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比正向影響最大的區(qū)域主要分布在黑龍江西部、吉林西部、遼寧北部、內(nèi)蒙古的興安盟、通遼市、山西的臨汾市、長治市和河北邯鄲市，這些地區(qū)都面臨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型問題，促進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展能優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，增加就業(yè)機(jī)會使經(jīng)濟(jì)持續(xù)健康發(fā)展，所以在這些地區(qū)積極發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)能最大程度的發(fā)展經(jīng)濟(jì)，增加人口遷移的吸引力。

圖9 負(fù)向最大影響因素空間分布

研究區(qū)域內(nèi)最大負(fù)向影響因素有：城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積、平均植被覆蓋度、年末總?cè)丝?、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比。(1)沒有負(fù)向影響的區(qū)域有研究區(qū)域內(nèi)陜西省的大部分、江蘇的揚(yáng)州市和南京市、安徽省的馬鞍山市和黃山市。這些地市除了南京外經(jīng)濟(jì)都不是很發(fā)達(dá)，本文涉及的4個影響因素對這些地區(qū)人口的遷入都是正向影響，可見這些地市的經(jīng)濟(jì)將迎來高速發(fā)展的時代。在這些地區(qū)正向最大影響因素都是城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積，因此這些地市應(yīng)該抓住機(jī)遇，促進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè)，特別是城市綠地建設(shè)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換升級，吸引人口的遷入。(2)受城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積負(fù)向影響最大的區(qū)域主要是黑龍江東部和吉林東部，這些地區(qū)主要是林地和耕地，增加城鎮(zhèn)建設(shè)用地會破壞當(dāng)?shù)卦镜慕?jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，阻礙人口的遷入。(3)受平均植被覆蓋度負(fù)向影響最大的區(qū)域主要分布在黑龍江和吉林的中西部、研究區(qū)域的西南部、江蘇南部、浙江省、福建北部，這些地區(qū)正向最大影響因素大部分都是城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比，平均植被覆蓋度并不是預(yù)期的正向影響，可見目前驅(qū)動中國人口發(fā)生省際遷移最主要的因素仍然是經(jīng)濟(jì)因素，而且很多經(jīng)濟(jì)活動都是以破壞植被，減少植被覆蓋度為條件的，所以植被覆蓋度高反而成了阻礙人口遷入的因素。(4)受年末總?cè)丝谪?fù)向影響最大的區(qū)域主要分布在研究區(qū)域的中部和南部的部分地市，對于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的北京、天津、福建、廣東來說過多的人口已經(jīng)成為了一種負(fù)擔(dān)，就業(yè)、生活、住房等多方面的壓力制約著城市人口的遷入，其他地市都屬于人口凈流出地區(qū)，總?cè)丝谠蕉嗔鞒鋈丝诰驮蕉唷?5)受第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比負(fù)向影響最大的區(qū)域是安徽省蕪湖市和銅陵市。蕪湖市作為安徽省第二大城市，多年來雖然第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度較快，但始終低于工業(yè)經(jīng)濟(jì)快速增長強(qiáng)力拉動的整個經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度，使得第三產(chǎn)業(yè)低于整個經(jīng)濟(jì)特別是工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銅陵市因銅得名也是第二產(chǎn)業(yè)比較發(fā)達(dá)，在這兩個地市發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)要循序漸進(jìn)，以第一、二產(chǎn)業(yè)為支撐，逐漸實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

5 結(jié)論與展望

5.1 結(jié)論

(1)胡煥庸線以東省際遷入人口的空間分布表現(xiàn)出明顯的不均衡性，具有近海性、近省會性，東多西少的特征，形成了以長三角地區(qū)、珠三角、京津冀為主要遷入目的地，各省會城市為第二大遷入目的地，其余城市遷入總體偏低的格局。

(2)植被覆蓋度對人口遷入的正向影響主要分布在研究區(qū)的中部地區(qū)，且正向影響大體由德州、石家莊等市分別向南、向北梯度遞減，大部分正向影響地區(qū)的平均植被覆蓋度不高，生態(tài)環(huán)境的改善會帶動這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展,吸引人口遷入。負(fù)向影響主要在研究區(qū)的北部和南部，植被覆蓋度過高反而不利于人口的遷入，因此在這些地區(qū)要統(tǒng)籌經(jīng)濟(jì)建設(shè)與植被保護(hù)的關(guān)系，既要保護(hù)綠水青山也要建設(shè)金山銀山。

(3)增加城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積有利于促進(jìn)人口合理分配縮小經(jīng)濟(jì)差距，加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進(jìn)城鎮(zhèn)化發(fā)展，是各地區(qū)增強(qiáng)遷入吸引力的重要舉措，新型城鎮(zhèn)化將成為普惠民生、改善就業(yè)的戰(zhàn)略主線。城市綠地建設(shè)是城鎮(zhèn)化建設(shè)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，既能提高城鎮(zhèn)化水平提供更多就業(yè)，又兼顧了植被覆蓋，美化生活工作環(huán)境，吸引人口遷入。

(4)增加年末總?cè)丝谠诰┙蚣胶椭槿菫樨?fù)向影響，人口密度過高給該地區(qū)帶來了沉重的負(fù)擔(dān)，就業(yè)市場趨于飽和，建議政府加大投資加快城鎮(zhèn)化建設(shè)，增加就業(yè)崗位，同時制定完善好失業(yè)人群基本生活保障的相關(guān)措施；人口的遷入對長三角地區(qū)為正向影響，未來長三角仍將是人口遷入主要目的地。

(5)關(guān)于第三產(chǎn)業(yè)是否能增加就業(yè)崗位的問題，專家還存在一些爭論，本研究中增加第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值占比對研究區(qū)內(nèi)絕大部分地區(qū)來說是正向影響，可見發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)有利于擴(kuò)大就業(yè)，吸引人口的遷入，促進(jìn)人口、資源等要素的合理分配。

(6)中國省際人口遷移受經(jīng)濟(jì)、人口影響大，受環(huán)境因素影響較小。

5.2 展望

本文的研究區(qū)域是胡煥庸線以東的地區(qū)，依據(jù)研究結(jié)果結(jié)合不同地市實(shí)際情況為各級政府建言獻(xiàn)策。對于胡煥庸線以西經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)人口遷入影響因素的研究有待開展，今后的研究中會擴(kuò)大研究區(qū)域，細(xì)化研究單元，探討中西部地區(qū)人口遷移的影響機(jī)制，為縮小中西部與東部的經(jīng)濟(jì)差距促進(jìn)共同發(fā)展提供理論支撐。