新冠疫情影響下民族地區(qū)人口流動(dòng)的地域差異分析

張昕昕，楊 晨，許小可

(大連民族大學(xué) 信息與通信工程學(xué)院,遼寧 大連 116605)

由于中國(guó)多民族人口分布區(qū)域廣泛、民族城市所在地理位置極具特殊性，導(dǎo)致民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r直接影響到大量民族地區(qū)人民的生活水平[1]。近年來(lái)對(duì)民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的研究發(fā)現(xiàn)：民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)體系較為脆弱，容易受到地理位置、人口流動(dòng)、基礎(chǔ)設(shè)施等諸多因素的影響[2]，其中人口流動(dòng)對(duì)于依托旅游輸入和勞務(wù)輸出的民族城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是一個(gè)非常重要的指標(biāo)[3-5]。人口在流動(dòng)過(guò)程中往往伴隨著資本等生產(chǎn)要素的再分配，在一定程度上促進(jìn)流入地和流出地經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[6]。根據(jù)國(guó)家計(jì)生委發(fā)布的《中國(guó)流動(dòng)人口發(fā)展報(bào)告2017》顯示，截止2016年年底，中國(guó)流動(dòng)人口已達(dá)2.45億，其中少數(shù)民族占比約為6.5%，民族地區(qū)流動(dòng)人口呈逐年上升趨勢(shì)[7]，人口流動(dòng)間接帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效益對(duì)民族地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響也越來(lái)越大。

2020年開(kāi)始突然爆發(fā)的新冠疫情，對(duì)中國(guó)乃至全世界均產(chǎn)生了巨大影響[8]。盡管各地都及時(shí)采取政策對(duì)人口流動(dòng)進(jìn)行管控，使疫情在最短時(shí)間內(nèi)便得到了有效控制[9]，但仍然不可避免的對(duì)全國(guó)人口流動(dòng)行為產(chǎn)生消極影響。依托旅游輸入和勞務(wù)輸出的多數(shù)民族城市，人口流動(dòng)量和城市經(jīng)濟(jì)也在這次疫情中受到重創(chuàng)。這也導(dǎo)致旅游休閑、文化娛樂(lè)、餐飲住宿等消費(fèi)大幅降低，人民生活質(zhì)量下降。有效刻畫(huà)疫情對(duì)于民族地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的消極影響，可為有針對(duì)性制定經(jīng)濟(jì)發(fā)展策略和幫扶措施提供相關(guān)依據(jù)，對(duì)于維護(hù)社會(huì)和諧穩(wěn)定具有重要意義。

本文基于百度遷徙提供的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)88個(gè)民族地區(qū)城市的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化分析。首先對(duì)民族地區(qū)與其他地區(qū)的人口流動(dòng)量進(jìn)行分析比較，得出新冠肺炎對(duì)中國(guó)人口流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生了較大影響。然后，分析發(fā)現(xiàn)民族地區(qū)人口流動(dòng)量存在地域差異，疫情對(duì)西北、東北地區(qū)人口流動(dòng)影響較大，對(duì)西南、華南地區(qū)人口流動(dòng)影響較小。最后，對(duì)地域差異產(chǎn)生的原因進(jìn)行了相關(guān)性分析?；谏鲜鲅芯?，可為民族地區(qū)設(shè)計(jì)有效的疫情防控策略，在差別化對(duì)民族地區(qū)制定扶幫政策時(shí)提供相關(guān)依據(jù)[10]。

1 人口流動(dòng)量的變化分析

1.1 民族地區(qū)城市的分類

中國(guó)是一個(gè)統(tǒng)一的多民族國(guó)家，民族分布呈現(xiàn)“大雜居，小聚居”的特點(diǎn)[11]。根據(jù)人口分布集散程度，將少數(shù)民族人口分布較為集中的五個(gè)民族自治區(qū)中的主要城市作為選取民族城市的第一依據(jù)；將少數(shù)民族人口占據(jù)總?cè)丝?/2及以上的民族地區(qū)自制州、縣作為選取民族城市的第二依據(jù)。基于此選取了88個(gè)民族城市的百度遷徙數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，占百度遷徙數(shù)據(jù)中全國(guó)總城市數(shù)量的25.3%。同時(shí)，為了分析民族地區(qū)人口遷徙的地區(qū)差異，將這88個(gè)民族城市依據(jù)中國(guó)的七大經(jīng)濟(jì)地理分區(qū)原則劃分為七大區(qū)域[12]。由于華北地區(qū)和華中地區(qū)的城市較少，所以將華中和華南地區(qū)合并、東北和華北地區(qū)合并進(jìn)行分析，分為四大區(qū)。

1.2 疫情對(duì)民族地區(qū)和其他地區(qū)影響的分析

根據(jù)百度遷徙數(shù)據(jù)，本文統(tǒng)計(jì)了全國(guó)主要城市2019年以及2020年從除夕開(kāi)始直至清明節(jié)結(jié)束后的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)量。針對(duì)全國(guó)主要城市數(shù)據(jù)劃分為民族地區(qū)、其他地區(qū)(剔除民族地區(qū)后的全國(guó)其它地區(qū))、全國(guó)整體情況三個(gè)類別進(jìn)行研究分析。由于民族地區(qū)與其他地區(qū)的城市規(guī)模、人口總數(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r是不同的，無(wú)法直接進(jìn)行橫向比較。本文定義人口流入相對(duì)變化量指標(biāo)作為衡量2020年與2019年相比人口流入降低量的指標(biāo)。

(1)

(2)

根據(jù)城市人口流入數(shù)據(jù)以及城市劃分原則繪制出2019年和2020年民族地區(qū)、其他地區(qū)(剔除民族地區(qū)后的全國(guó)其它地區(qū))以及全國(guó)整體的人口流入相對(duì)變化量隨時(shí)間變化的規(guī)律，如圖1a?？砂l(fā)現(xiàn)春節(jié)后疫情全面爆發(fā)，人口流入規(guī)模較同期最大驟降了80%以上。元宵節(jié)之后，疫情得到有效控制，各地區(qū)的人口流入變化量逐漸增大并呈現(xiàn)出周節(jié)律現(xiàn)象，其中全國(guó)人口流入變化量在農(nóng)歷二月中上旬首次恢復(fù)到疫情爆發(fā)前的狀態(tài)。

盡管民族地區(qū)和全國(guó)的總體變化趨勢(shì)是一致的，但從相對(duì)變化量來(lái)看，相較于2019年，民族地區(qū)2020年的人口流入量減少了45.7%，而其他地區(qū)2020的人口流入量減少了34.2%，說(shuō)明疫情對(duì)民族地區(qū)的影響更大。究其原因是因?yàn)榕c其他地區(qū)相比，民族地區(qū)人口輸入主要依靠旅游業(yè)，而疫情的爆發(fā)降低了人們的旅游需求，導(dǎo)致民族地區(qū)人口流入相較而言影響更大。

基于城市人口流出數(shù)據(jù)的結(jié)果如圖1b。春節(jié)后疫情全面爆發(fā)，國(guó)家采取政策對(duì)人口流動(dòng)進(jìn)行管控，各地人口流出變化量急劇下降，并呈現(xiàn)出負(fù)值狀況。元宵節(jié)之后，疫情得到有效控制，各地區(qū)的人口流出變化量逐漸增大并呈現(xiàn)出周節(jié)律現(xiàn)象。春節(jié)后一直到正月三十之前，其他地區(qū)和民族地區(qū)的人口流出變化量大致相同；正月三十之后，其他地區(qū)與民族地區(qū)人口流出變化量出現(xiàn)明顯的分化現(xiàn)象，民族地區(qū)相較其他地區(qū)的回升趨勢(shì)更快一些。對(duì)比分析民族地區(qū)與其他地區(qū)人口流出變化量，發(fā)現(xiàn)民族地區(qū)2020年的人口流出量比2019年平均減少了47.8%，其他地區(qū)2020的人口流出量比2019年平均減少了52.6%，說(shuō)明疫情對(duì)民族地區(qū)人口流出的影響相較于其他地區(qū)而言更小一些。分析其原因是和其他地區(qū)相比，民族地區(qū)外出務(wù)工人員占比更多[13]，而疫情對(duì)人們外出務(wù)工的剛性需求影響較小，這也導(dǎo)致疫情對(duì)民族地區(qū)人口流出影響較小。

a)2019年與2020年人口流入相對(duì)變化量分析

綜合以上對(duì)人口流動(dòng)量的分析，可發(fā)現(xiàn)民族地區(qū)和其他地區(qū)的人口流動(dòng)變化趨勢(shì)基本一致，但是疫情對(duì)民族地區(qū)和其他地區(qū)人口流動(dòng)的影響程度是不同的。疫情對(duì)民族地區(qū)人口流入的影響相較于其他地區(qū)而言影響更大，疫情對(duì)民族地區(qū)人口流出的影響相較其他地區(qū)而言要小一些。

1.3 疫情對(duì)民族地區(qū)人口流動(dòng)影響的地域差異

中國(guó)民族地區(qū)分布廣泛，不同民族地區(qū)的城市規(guī)模、人口總數(shù)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r是不同的，所以各個(gè)民族城市受疫情影響程度不可一概而論。基于此，進(jìn)一步按照地域劃分來(lái)分析疫情對(duì)民族地區(qū)的影響。根據(jù)百度遷徙數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)了全國(guó)主要88個(gè)民族地區(qū)城市從除夕開(kāi)始直至清明節(jié)結(jié)束后的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)量，并將民族地區(qū)城市劃分為四個(gè)大區(qū)進(jìn)行研究分析。

根據(jù)城市人口流入數(shù)據(jù)以及地區(qū)劃分原則繪制出2019年和2020年四個(gè)民族地區(qū)人口流入相對(duì)變化量隨時(shí)間變化的規(guī)律，如圖2a。點(diǎn)劃線部分為各民族地區(qū)內(nèi)所有樣本城市從除夕開(kāi)始直至清明節(jié)結(jié)束后人口流入變化量的平均值。從平均值來(lái)看，從正月初七到二月十五這段時(shí)間內(nèi)疫情對(duì)各民族地區(qū)的人口流入變化量的影響是較大的。從人口流入變化量達(dá)到平均值的時(shí)間來(lái)看，每個(gè)地域的人口流入情況有很大的差別。春節(jié)后疫情全面爆發(fā)，各民族地區(qū)人口流入變化量極速下降，表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng)狀態(tài)，并在正月二十日左右出現(xiàn)回升趨勢(shì)。華南和華中地區(qū)、西南地區(qū)在疫情得到控制的二月初七左右逐漸恢復(fù)疫情前水平，并出現(xiàn)人口流入量與2019年同期相比增加的狀態(tài)。反觀西北地區(qū)、東北和華北地區(qū)，人口流入直到清明節(jié)仍未恢復(fù)到疫情前水平，人口流入一直呈現(xiàn)出損失狀態(tài)，但是東北和華北地區(qū)的人口損失明顯低于西北地區(qū)。綜合分析，新冠疫情對(duì)西北地區(qū)影響最大，其次是東北和華北地區(qū)、華南和華中地區(qū)，對(duì)西南地區(qū)影響最小。

民族地區(qū)基于城市人口流出數(shù)據(jù)的結(jié)果如圖2b所示。點(diǎn)劃線部分為各民族地區(qū)內(nèi)所有樣本城市從除夕開(kāi)始直至清明節(jié)結(jié)束后人口流出變化量的平均值。從平均值來(lái)看，從正月初七到二月十五這段時(shí)間內(nèi)疫情對(duì)各民族地區(qū)的人口流入變化量的影響是較大的。春節(jié)后疫情全面爆發(fā)，各民族地區(qū)人口流出變化量極速下降，表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng)狀態(tài)，四個(gè)地區(qū)的人口流動(dòng)規(guī)模最大損失達(dá)80%左右。元宵節(jié)過(guò)后，各地區(qū)人口流入變化量較之前相比有了緩慢的回升，同時(shí)出現(xiàn)了明顯的分化現(xiàn)象。華南和華中地區(qū)、西南地區(qū)最先恢復(fù)到疫情前水平，反觀西北地區(qū)、東北和華北地區(qū)，人口流入變化量直到清明節(jié)仍未恢復(fù)到疫情前水平，而且西北地區(qū)的人口流入變化量距疫情前水平仍有很大差距，東北和華北地區(qū)次之。西南地區(qū)在農(nóng)歷二月份就恢復(fù)到了疫情前水平，人口流出損失量與其他地區(qū)相比較少，說(shuō)明疫情對(duì)西南地區(qū)影響最小。

a)2019年與2020年民族地區(qū)人口流入相對(duì)變化量分析

綜合圖2分析，可發(fā)現(xiàn)疫情對(duì)同一區(qū)域民族地區(qū)的人口流入與人口流出的影響大致相同，但是對(duì)不同民族地區(qū)人口流動(dòng)的影響是不同的，對(duì)西北地區(qū)影響最大，其次是東北和華北地區(qū)、華南和華中地區(qū)，對(duì)西南地區(qū)影響最小。

2 民族地區(qū)人口流動(dòng)的影響因素

對(duì)比疫情后民族地區(qū)與其他地區(qū)的人口流動(dòng)變化量以及不同地域的民族地區(qū)的人口流動(dòng)變化量，發(fā)現(xiàn)民族地區(qū)與其他地區(qū)的人口流動(dòng)量較2019年相比均有了明顯的下降，但疫情對(duì)民族地區(qū)人口流動(dòng)的影響不同于對(duì)其他地區(qū)人口流動(dòng)的影響。相比之下，疫情對(duì)民族地區(qū)人口流入的影響大一些，對(duì)人口流出的影響小一些。分地域來(lái)看，疫情對(duì)不同民族地區(qū)之間的人口流動(dòng)變化量的影響有很大的差異，對(duì)西北地區(qū)影響最大，西南地區(qū)影響最小。綜合分析疫情對(duì)某個(gè)民族城市的影響，發(fā)現(xiàn)民族城市所處的地域會(huì)直接影響到它受疫情影響程度的大小，不同地域的民族城市由于各種因素的差異導(dǎo)致疫情對(duì)其人口流動(dòng)的影響程度是不同的[14]?；诖?，下面討論在新冠肺炎影響下民族地區(qū)人口流動(dòng)量產(chǎn)生地域差異的原因。

2.1 皮爾遜相關(guān)系數(shù)

皮爾遜相關(guān)系數(shù)用于檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間的相關(guān)性，其定義為

(3)

2.2 民族地區(qū)人口流動(dòng)的影響因素分析

在分析導(dǎo)致疫情對(duì)不同地域的民族城市的人口流動(dòng)影響程度不同的原因時(shí)，我們引入了皮爾遜相關(guān)系數(shù)這個(gè)常用統(tǒng)計(jì)量。該參數(shù)可以直觀的反映出人口流動(dòng)累計(jì)變化量與不同因素之間的相關(guān)性，根據(jù)值的大小判斷對(duì)人口流動(dòng)的影響程度。

針對(duì)民族地區(qū)城市，綜合2019年與2020年除夕之后的人口流入、人口流出指標(biāo)計(jì)算各民族地區(qū)受疫情影響造成的人口流動(dòng)累計(jì)變化量，并統(tǒng)計(jì)2019年各民族地區(qū)城市全年GDP[15]，得到各民族地區(qū)城市受疫情影響程度與城市GDP的相關(guān)關(guān)系圖，如圖3a。人口流動(dòng)累計(jì)變化量與GDP之間的相關(guān)性系數(shù)為0.04，二者為極弱相關(guān)關(guān)系。數(shù)據(jù)點(diǎn)分布很分散，擬合程度較低。說(shuō)明在新冠疫情影響下，城市GDP的大小對(duì)人口流動(dòng)的幾乎沒(méi)有影響。

各民族地區(qū)城市受疫情影響程度與城市常住人口的相關(guān)關(guān)系圖如圖3b。人口流動(dòng)累計(jì)變化量與城市常住人口之間的相關(guān)性系數(shù)為0.20，二者為弱相關(guān)關(guān)系?；诔Ｗ∪丝冢l(fā)現(xiàn)西北地區(qū)的城市大都集中分布在圖下方，西南地區(qū)的城市大都分布在圖上方，說(shuō)明疫情對(duì)西南地區(qū)人口流動(dòng)的影響小，對(duì)西北地區(qū)人口流動(dòng)的影響大。同時(shí)也說(shuō)明，在新冠疫情影響下，民族城市常住人口的多少對(duì)人口流動(dòng)的影響也不大。

a)各民族地區(qū)城市受疫情影響程度與城市GDP的相關(guān)關(guān)系圖

根據(jù)城市每日新增確診以及地區(qū)劃分原則，繪制出2020年四個(gè)民族地區(qū)從除夕開(kāi)始直至清明節(jié)結(jié)束后每日新增確診數(shù)隨時(shí)間變化的規(guī)律，如圖4。各地區(qū)新增確診數(shù)呈周節(jié)律現(xiàn)象增減，并在農(nóng)歷二月中旬出現(xiàn)新增確診為零的狀態(tài)，這種狀態(tài)一直持續(xù)到清明節(jié)假期結(jié)束，表明疫情形勢(shì)出現(xiàn)了積極變化，民族地區(qū)疫情防控取得階段性成果。

圖4 民族地區(qū)每日新增確診

具體來(lái)看，華南和華中地區(qū)在元宵節(jié)之前的每日新增確診數(shù)都是最多的，元宵節(jié)過(guò)后該地新增確診數(shù)驟減，于農(nóng)歷二月初首次出現(xiàn)新增確診為零的狀態(tài)，并且直至清明節(jié)假期結(jié)束每日新增確診人數(shù)均為零。反觀東北和華北地區(qū)，該地的整體變化趨勢(shì)都較平穩(wěn)，新增確診數(shù)一直保持在個(gè)位數(shù)狀態(tài)，是最早出現(xiàn)零新增確診的民族地區(qū)。西北地區(qū)和西南地區(qū)的新增確診數(shù)總體變化趨勢(shì)相近，但西南地區(qū)新增確診數(shù)在元宵節(jié)過(guò)后出現(xiàn)了峰值，究其原因可能是西南地區(qū)復(fù)工導(dǎo)致人流量變大，加快了疫情的傳播。西北地區(qū)在農(nóng)歷二月中上旬每日仍有少數(shù)確診病例，是最后出現(xiàn)零新增確診病例的民族地區(qū)。疫情的反復(fù)使得西北地區(qū)管控較嚴(yán)格，導(dǎo)致疫情對(duì)西北地區(qū)人口流動(dòng)影響最大。

3 結(jié) 論

百度遷徙數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的記錄了人們的出行軌跡。本文通過(guò)采集2019年以及2020年從除夕開(kāi)始直至清明節(jié)結(jié)束后的88個(gè)民族城市的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)量，首先分民族地區(qū)和其他地區(qū)對(duì)人口流動(dòng)量進(jìn)行度量；其次分不同地域?qū)γ褡宄鞘腥丝诹鲃?dòng)量進(jìn)行度量，并針對(duì)度量結(jié)果對(duì)差異產(chǎn)生的原因進(jìn)行相關(guān)性分析。發(fā)現(xiàn)在新冠肺炎疫情影響下，民族地區(qū)與其他地區(qū)的人口流動(dòng)變化量相差很大。通過(guò)對(duì)不同地域的民族地區(qū)人口流動(dòng)量的分析比較，得出疫情對(duì)不同地域的民族城市的影響程度不同：對(duì)西北地區(qū)影響最大，對(duì)華南和華中地區(qū)、東北和華北地區(qū)的影響次之，對(duì)西南地區(qū)影響最小。通過(guò)采集2019年與2020年除夕之后的人口流入、人口流出指標(biāo)計(jì)算各民族城市受疫情影響造成的人口流動(dòng)累計(jì)變化量，針對(duì)人口流動(dòng)累計(jì)變化量與城市GDP、城市常住人口這兩個(gè)最有可能對(duì)疫情傳播產(chǎn)生影響的因素做相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)均為弱相關(guān)關(guān)系。

最后，根據(jù)對(duì)不同地域民族地區(qū)每日新增確診病例的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)從農(nóng)歷二月中上旬開(kāi)始全國(guó)疫情防控形勢(shì)處于穩(wěn)中向好的狀態(tài)，但西北的民族地區(qū)仍有少數(shù)確診病例，且是最后才實(shí)現(xiàn)零新增確診的地區(qū)?；诖耍梢哉J(rèn)為疫情的反彈使的民族地區(qū)長(zhǎng)時(shí)間處于疫情防控狀態(tài)，人口流動(dòng)受到限制，導(dǎo)致疫情對(duì)西北地區(qū)人口流動(dòng)影響最大。這一結(jié)果可為有關(guān)部門在后疫情時(shí)代制定更有效的經(jīng)濟(jì)恢復(fù)策略以及針對(duì)性的扶貧幫貧舉措提供理論支持。