把握亚洲内部跨国/地区人口迁移规律,有助于新时期中国制定合理的国际移民政策,推动“一带一路”倡议迈向高质量发展。本文基于1990—2015年国际双边移民流量数据,运用社会网络分析和空间滤波面板负二项引力模型,阐明亚洲内部跨国/地区人口迁移的时空格局与驱动因素。研究发现：① 1990—2000年亚洲主要迁移流集中在西亚、南亚和东南亚各区域内部,且大多发生在邻国之间,2000—2015年出现多条横跨上述三大区域的大规模迁移流;② 人口迁移网络强度相对较低,联系紧密程度先升后降;③ 政治不稳定与战乱冲突是人口迁移的重要推动力,经济发展水平差异和国民收入差异是重要驱动力,多维邻近因素（经济邻近和文化邻近）也起到一定的推动作用;④ 25年间,经济差异的影响先增后减;政治不稳定一直是人口迁移的主要影响因素,且对人口迁出的影响更大;进出口贸易发展在部分时期积极促进人口流动,留学吸引力影响呈波动趋势;⑤ 非经济和结构性力量在亚洲内部跨国/地区人口迁移过程中起到决定性作用。

现阶段中国的人口迁移分为户籍迁移和非户籍迁移两类,对二者的比较和整合分析有助于深化对国内人口迁移的理论认识,也便于与国际同类研究相衔接。本文估算了2011—2017年中国地级及以上城市的户籍与非户籍净迁移人口数量,分析和比较了二者的基本空间格局特征及影响因素。结果表明：户籍和非户籍迁移具有总体相似的空间正相关和内陆分异的局部聚类特征,东部沿海三大城市群间具有明显的差异性,两类迁移人口在城市间的分布特征不同且非户籍迁移数量的极差比户籍迁移更大,两类迁移的新增数量均与已有流动人口存量正相关;新增户籍迁移受经济机会差异影响明显,一些经济水平较高的大城市凭借人才政策吸引人口户籍迁入,非户籍迁移主要响应教育、医疗等公共服务差异;户籍迁移的市场化特征随落户限制的放松而不断强化,但存在城市和人口的双向选择性,非户籍迁移出现从经济性迁移转向舒适性迁移的趋势。最后从理论和政策角度探讨了中国人口迁移转型与户籍制度改革方向。

以户籍人口数据为基础,运用多种人口密度模型,探究1928—2017年南京城市户籍人口时空格局演变特征,探讨了单中心与多中心城市人口密度模型的适用性,归纳总结了南京城市户籍人口空间结构的演化过程与响应机制。研究表明：① 1928—2017年南京城市户籍人口数量呈扁“S”型阶梯式增长态势与向心式“大分散、小集中”的户籍人口分布格局,以秦淮河为核心的人口集聚区一直是南京城市户籍人口分布的主中心;② 百年尺度南京城市户籍人口空间结构特征呈现点状单中心、轴式双中心、飞地式复合多中心与放射圈层式多中心等4个发展阶段;③ 南京城市户籍人口分布格局可归因成距离衰减规律、异速增长效应、空间极化特性、区域边缘结构等4种空间区位法则的共同作用结果。基于中心地理论的多中心模型假设验核效果最优,符合城市户籍人口分布格局的识别特征;④ 近百年来南京城市户籍人口时空格局演变历程是中国近现代城市转型的缩影。南京历经百年制度变迁,城市户籍人口的“强中心”空间格局一直保持稳定,未见逆城市化端倪。中国传统城市人口居住中心与西方以城市规划用地功能为基础的中心商务区有本质区别。

高技能人才迁移是推进新型城镇化建设的重要议题,也是影响地区创新产出和高质量发展的关键要素。针对人才迁移数据中蕴含的零膨胀和网络自相关特性,本文将特征向量空间滤波（ESF）技术和“两阶段”Hurdle模型结合,构建空间Hurdle引力模型,结合2000—2015年中国省际高技能人才迁移面板数据,研究人才迁移的时空演化格局和驱动机制。研究结论显示：① 2000—2015年人才迁移的跨省迁移比例先升后降;人才迁移表征出集聚格局,维系了其空间分布的不均衡性;随时间推移,人才迁移格局呈现分散趋势,人才空间分布集聚性下降;人才迁移和空间分布均呈现出持续显著的网络与空间自相关性特征。② 引力因素（人口规模、空间距离）、地区经济和科技发展水平（工资、科教投入）、自然舒适度（平均温差、空气质量）、城市舒适度（医疗及教育公共服务、城市绿化）以及其他因素（社会网络、生活成本、人口密度）共同驱动了跨世纪以来中国省际人才迁移过程。③ 人才迁移可被看作一个“两阶段”过程,影响其迁移概率和迁移规模的因素呈现一定差异。④ 经济增速、科教投入、自然舒适度和基础公共服务对人才迁移的影响随时间增强,而工资和城市绿化的影响随时间减弱。本文的研究结论为地区人才治理及实现地区均衡发展提供政策参考。

城市流动人口的社会融合是新型城镇化建设的重点任务。针对现有研究在社会融合的空间特征及流入地作用方面的研究不足,本文基于2017年全国流动人口动态监测调查数据,引入空间分析和分层线性模型,揭示了中国地级以上城市流动人口社会融合的空间格局与影响机制。研究发现：① 中国城市流动人口的总体社会融合指数为0.43,存在行为融合（0.71）>心理融合（0.61）>经济融合（0.33）的维度特征。② 流动人口的社会融合存在空间自相关性和集聚性,高水平社会融合区主要分布在东北地区、山东半岛和川渝地区,低水平社会融合区主要分布在东南沿海、关中平原和华北平原地区。在这些地区中,总体上存在人口50万以下的小城市的流动人口社会融合水平高于大城市的基本特征。③ 流入地因素和个体因素共同影响和形塑了流动人口社会融合的水平和空间格局,且流入地的人口规模、住房支出（房价水平）和公共服务等因素对个体因素的影响具有调节作用,包含正向极化、负向极化、正向均化、负向均化等4种调节机制。本文呼吁从流入地—个体因素关联的人地关系视角开展流动人口社会融合研究,重视流入地因素对个体因素的影响,为基于流入地的政策调控来推进新型城镇化建设提供科学依据。

“十四五”时期到2030年,加快流动人口市民化是推进新型城镇化和实现共同富裕的关键。中国户籍人口城镇化率与常住人口城镇化率相差约18%,老龄化压力与劳动力市场缺口使大城市纷纷出台“抢人”政策,市民化程度亟待提升,焦点在北上广深等超大城市。超大城市每年户籍人口转化数相差很大,学界对此缺乏研究,使得城市每年能“化”多少户籍人口成为重要学术问题。本文结合自然和社会两个视角,选取简明指标,构建可能—满意度模型,测算4个超大城市年均户籍城镇化转化缺口,构建面板数据模型实证分析超大城市户籍缺口的主导因素。影响超大城市户籍人口转化的因素主要是医疗、教育和供水。城乡治理亟需转变被动和僵化的制度安排,实现弹性的常态化治理。

基于第五、六、七次全国人口普查数据,本文分析了2000—2020年中国人口分布的空间格局、集散态势和影响因素。结果表明,中国人口分布依然保持东密西疏的基本格局,胡焕庸线两侧的自然地理环境差异性决定了这一格局的长期稳定性;人口空间集中化趋势在21世纪初的10年内主要发生在东南半壁,但在2010—2020年间成为各区域的共同特征。省会城市的人口集聚能力持续增强,2010—2020年的优势更加凸显,但这种行政力量主导的首位度提升效应将随着全省发展阶段的演进而逐渐弱化。人口变动的区域分化明显：沿海城市群的空间连绵化逐渐形成了强吸引力、高承载力的沿海人口增长带,东北地区几乎转向全面的人口收缩,中部各省依托省会展开的人口竞争依然激烈,川渝黔地区普遍实现了人口的止降回增,西北地区则面临人口收缩风险。此外,区域人口增长的驱动因素逐渐从经济要素主导转为经济要素和舒适性要素并重,各地区舒适性的差异可能将成为影响未来人口空间格局变化的重要因素。

妥善解决流动人口在流入城市的住房问题是实现流动人口市民化和提高新型城镇化发展质量的关键。本文基于2017年全国流动人口动态监测调查数据,揭示了流动人口的跨等级流动格局,并探讨了跨等级流动对流动人口在流入城市住房选择的影响。研究发现：① 流动人口以跨等级向上流动为主,其中向上跨三级、两级流动的比例较大;② 不同流出地的流动人口在流入城市的住房选择存在显著差异,流出城市的人均GDP和平均房价越高,流动人口在流入城市获得住房产权的概率越大;③ 流入城市的平均房价越高,流动人口获得商品房的概率越低,随着流入城市人均GDP的增加,流动人口购买商品房的概率先增后降,而购买不完全产权房的概率则恰恰相反;④ 随着流动人口跨越城市等级的增加,其获得住房产权的概率降低,而租赁正规住房的可能性增大。研究结果有助于深化理解流动人口在流入城市住房选择的地理根源,对进一步优化面向流动人口的住房政策具有参考意义。

本文利用人口普查数据,估算了1995—2015年中国地（市）间人口O-D迁移流和迁移率,结合GIS空间分析和社会网络分析方法,揭示了20年间中国人口迁移的时空变化特征。研究发现：① 中国人口迁移由相对不活跃、局部地区参与的“低活性时代”,逐步走向相对活跃、绝大多数地区参与的“高活性时代”。② 人口迁移地域类型的时空演化过程呈现出各活跃型地（市）不断扩散,而非活跃型地（市）大幅缩减的特点。③ 人口迁移网络以“胡焕庸线”为界,东、西两侧迁移流“东密西疏”且差异悬殊,这一空间格局具有很强的稳定性和顽健性。④ 在人口省内迁移持续增强,以及跨省迁移中沿海三大城市群吸引力的“此消彼长”和西南地区吸引力不断增强的背景下,东中西部地区的人口迁移流场结构表现为：沿海地区主要城市群内部分化和影响范围减弱,中部地区（除湖北省）未能演化出以省为单元的独立社区,西部地区则是西北相对稳定而西南持续变动。

中国政府通过历史罕见的人口流动管控遏制新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情爆发。人口流动管控措施对于疫情防控起到何种作用?又如何影响中国人口流动和短期分布的地理特征?本文通过SEIR病毒传播动力学模型评估管控措施的有效性,利用移动定位数据追踪中国人口流动时空变化,以回顾COVID-19重大疫情人口流动管控的正负效应：① 人口流动管控使COVID-19疫情日新增感染曲线显著平稳化,成为中国应对COVID-19疫情重大突发性公共卫生事件时非药物干预措施的重要组成部分。人口流动管控使中国日新增感染者波峰日推迟1.9倍到达,当日感染人数下降63.4%。在选取的5个省份、5个湖北省城市、6个湖北外城市中,波峰日分别推迟1.4~8倍、5.6~16.7倍和2.3~7.2倍到达,当日感染人数分别下降56.9%~85.5%、62.2%~89.2%和67.1%~86.2%。因此,人口流动管控为疫情防控准备争取了宝贵的缓冲时间,极大降低了疫情集中爆发对于医疗设施的冲击;② 人口流动管控限制人口地级流动。2020年1—4月中国人口地级行政区划之间流动强度较2019年同期日均下降40.18%,其中,2020年“春运”节后返工流（1月25日—2月18日）平均下降66.4%,对社会运行与经济发展产生重大影响;③ 人口流动管控与人们对于疫情的恐惧导致2020年中国农历春节的返乡流受到显著影响,并短期改变中国人口时空分布的动态趋势。本文有助于理解重大突发性公共卫生事件下政府人口流动管控策略及其对人口流动与分布地理特征的影响。

在2020年全球暴发新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情的背景下,揭示中国疫情扩散时空模式及影响因素对于科学制定防疫策略具有重要作用。针对2020年1月24日—3月18日期间中国COVID-19疫情从快速扩散到逐步控制的完整过程,基于累计确诊病例数据,以317个地级市为对象,建立疫情扩散时空模式判别模型,结合峰位置、半峰间距、峰度、偏度等参数,解析时空模式的基本特征;基于交通可达性、城市关联程度和人口流动构建多元Logistic回归模型,揭示时空模式的关键影响因素。结果显示：① 距武汉市直线距离588 km为判别疫情扩散4种空间模式的有效边界,综合同一空间模式下的时间过程类别,得到13类疫情扩散时空模式。② 蛙跳型的疫情扩散相对严重;除近距离蛙跳型以外,其余空间模式的疫情扩散时间过程差异明显;各种时空模式的新增确诊病例峰值大多为2020年2月3日;所有普通类城市的平均半峰间距约为14 d,与COVID-19病毒的潜伏期一致。③ 与武汉市的人口关联度主要影响蔓延型和近距离蛙跳型空间模式,与武汉市的通航状况对远距离蛙跳型空间模式具有正向影响,迁出人口数量对蛙跳型空间模式有显著作用,综合型空间模式受初级和次级疫情暴发地的双重影响。不同城市应根据自身的疫情扩散时空模式,在疫情期间高度重视交通管控,从关键环节遏制疫情扩散。