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发表于 2018-1-13 09:48:51
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二、 人口流动网络流向分布的空间格局与核心城市的流场分布
(一) 地级市人口流动网络流向分布上形成“东南密集,西北稀疏”的态势,并呈现“两大四小”多中心网络空间格局
借助ArcGIS中的网络分析工具,提取334个节点城市间边权值(两个城市之间人口流动的得分系数)大于0 的联系流。依据前文的节点总联系分级,将边权值分为“高、中、低”3个层级,以便进一步分析中国城市人口流动网络联系的空间格局。
中国城市人口流动向东部沿海城市群和少数大城市集中的态势依然维持,流向分布上呈现明显的“东南密集,西北稀疏”的态势。由此可见,“胡焕庸线”不仅反映了两端人口空间分布的相对稳定性,也反映了城市间的人口日常流动的空间格局。虽然西部地区的人口流动日趋活跃,但东部地区作为主要人口集散地的局面未发生根本改变,大部分西部地区和偏远地区的城市的首位联结城市均位于东南沿海。这也揭示了经济吸引力在人口流动中的核心作用。此外,综合考虑城市节点层级分布与城市间网络联系强度,发现城市人口流动呈现“两大四小”多中心网络空间格局,尤其是在高值联系流上更为明显。具体来讲,“两大”指北京和上海,“四小”指重庆、西安、广州和武汉,分别为京津冀、长三角、渝蓉、关中、珠三角和长江中游城市群的龙头城市。这六大节点的网络联系覆盖了全部334个城市,可以说6个中心节点在整个网络中处于绝对主导地位,是全国范围内主要的人口流动集散中心。
为了进一步体现“两大四小”核心节点在人口流动网络中的重要地位,通过提取这6个核心城市的网络联系边,分析它们各自联系覆盖的区域范围与强度。由于人口流动网络是个典型的有向网络,因此,本文将网络联系分为入度网络与出度网络两种,以便对比讨论分析。通过对比观察,发现六大核心城市在人口流动分布具有以下特征。1. 各中心节点均有明确的辐射范围界限,等级越高的节点城市,辐射范围越大。2. 对照流入来源分布和流出去向分布(高值联系8~10),发现各中心节点在人口流向分布上并非是均衡的,而是呈现明显的空间分异性。3. 通过统计六大中心节点人口流动联结城市数目来看,如河南、山东、四川、广东、江苏、河北、湖南、安徽和湖北前10位人口大省是中国人口流动的主要流出地。
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三、 地级市人口流动网络的复杂性分析
(一) 地级市人口流动网络的入度与出度累计概率分布均呈现明显的幂律分布,体现出“二八定律”,符合无标度网络特性,反映出人口流动空间分布的非均衡性(二)整个网络表现出较高的易达性和运行效率,并呈现典型的小世界网络特征,表明人口可以在城市间自由有序流动
利用复杂网络分析工具pajek,对整个网络的平均路径长度和聚类系数进行计算,以考察该网络结构的可达性和集聚性。计算结果显示,整个城市网络的平均路径长度为1.995,在全部可能存在联系的111 222条连接路径中,不需中介就直接产生联系(长度为1)的最短路径有6 388条,占5.74%;长度为2(只需要通过1次中介就可连接)的最短路径有98 978条,占88.99%,因此,累计有近95%的节点之间最多只需要一次中转就可产生联系。整个网络表现出较高的易达性和运行效率。
聚类系数反映的是网络中节点的互联水平,即与某节点相连接的两个节点是否也存在连接关系。结果显示,整个城市网络的平均聚类系数为0.341,表现出较强的集聚性。通过分析网络中每个节点的聚类系数,发现聚类系数最大值(C=1)的节点的度数均低于10,而高度值节点如北京、上海、重庆、西安、广州和武汉,聚类系数均小于0.1。这表明在网络中低度节点主要倾向于与高度节点连接,从而导致产生较高的聚类系数。
本文通过构建一个334个节点的随机网络来对比分析,结果显示,随机网络的平均路径长度为2.05,略大于实际网络,而聚类系数为0.118,远低于实际网络,这也表明实际的城市网络呈现出典型的“小世界网络”特征。这种网络的无标度性与小世界特征说明网络具有较高的连通性和可达性。同时也表明,随着中国城市化进程的加速,交通设施的不断完善,引导着人口在城市间自由有序地流动。
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