中国省际人口流动网络演化及其影响因素研究叶明确任会明[摘要]基于2005年、2015年省际人口流动的相关数据，借助社会网络分析方法，进行了人口流动的网络结构特征研究，并剖析了人口流动网络的影响因素，研---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---究结果表明：①整个网络的关联性增强，小世界性发育典型;以广东为主，浙江、江苏、安徽、四川为副的“一主四副”的网络结构进一步凸显，等级层次性加强;从人口流动网络的关联性视角看，相邻省份间具有较为活跃的人口流动，体现出显著的地理邻近性;整个人口流动的空间格局体现了“东入内出”的模式，空间不均衡性加剧。②通过QAP回归发现：开放水平、收入水平、地理邻近性对省际人口流动网络具有显著的影响;人均GDP、人力资本、第三产业只对省际人口流入网络具有显著影响，对人口流出网络并没有发挥显著的作用;失业水平对人口流动网络的影响经历了由显著到不显著的演化;第二产业对人口流动网络的影响经历了由不显著到显著的演化过程。[关键词]人口流动网络;影响因素;省际;QAP回归[]F0615;C9242[]A[]1673-0461（2020）03-0046-09一、引言改革开放以来，城市经济迅速腾飞，城市化进程进一步加快，人口流动日趋活跃，其不仅满足了流入地劳动力短缺的需求，还带动了流出地劳动力就业，人口流动成为搭建区域间相互联系和相互作用的重要纽带。以人口流动为主题的专题探讨一度受到地理学、社会学和经济学等领域学者的青睐。随着全球化和世界经济一体化，全球人口迁徙版图正在加速重构，人才成为各国培育综合竞争力的关键所在，深刻影响着国家间的力量对比。随着2018年各省上演如火如荼的“抢人大战”，在高素质人群中重新掀起一股人口流动的热潮，人口流动现象仍然是当今社会发展最显著的特征之一。早在19世纪末，根据Ravenstein[1]（1889）的统计数据显示：人口流动呈现规律性。紧接着人口流动的引力模型[2]被提出，标志着人口流动的研究迈向一个新的台阶。20世纪中叶，基于人口流动的“推拉理论”的提出[3]，关于人口流动的系统研究自此展开。随着科技的发展，信息化水平的提高，科学技术手段不断被运用于人口流动的研究领域，人口流动空间网络模型的构建[4]---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---为区域间人口流动提供了一种研究的新思考。人口流动网络化的形成，不仅加速了区域间物质、资本、信息的快速流动，也成为城市化和社会问题研究的一种补充，据此加强区域间人口流动的分析，对区域间经济发展，优化区域资源配置，调整区域政策具有重要的意义。当今，人口流动日益频繁，区域性和全球性的人口流动网络加速成熟，其空间关联和演化的复杂性引起各领域学者的广泛关注。研究范畴涉及劳动力流动[5]、农村人口的流动[6]以及高素质人才的流动[7]。研究的尺度涵盖城市[8]、区域[9-10]、全国[11]乃至世界[12]。研究的内容囊括空间格局[13]、迁移特征[14]、流动模式[15]、网络结构[16-18]、影响因素[19]以及人口流动对区域经济发展[20]之间的相互关系的研究。进入21世纪以来，随着社会网络研究方法的兴起，为洞察人口流动网络的网络密度、中心性、小世界性、无标度性等网络复杂性[21]的研究提供了强大的支撑。多数学者普遍发现，国家尺度的人口流动网络具有较高的平均聚集系数和较短的平均路径长度，呈现小世界性的结构特征[22];区域尺度的人口流动网络具有无标度性，网络节点的度值分布服从长尾特征和幂律特征[23]。与此同时，人口流动网络在空间形态上呈现典型的等级层次性[24]，人口流动模式向特定地区集聚，流向稳定。一方面，由于信息化的普及和交通方式的便捷，地理距离对大尺度的人口流动的约束力在逐渐减弱，人口流动网络的不均衡性在加剧[25]，人口通过工作、学习、务工、会议、商务以及高层次人才流动等渠道进行流动，横跨国家、区域、城市等不同层次的地理空间，具有大范围的吸引力和辐射力[26]。另一方面，人口流动仍然受显著的地理邻近性的影响，总是聚焦于流向某些地区（如西欧、北美等发达地区）[27]、国家（如美国、英国、德国、中国）[28]、区...