地理科学  2017 , 37 (12): 1795-1804 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.12.002

Orginal Article

东北三省人口流失的测算及演化格局研究

戚伟, 刘盛和, 金凤君

中国科学院地理科学与资源研究所/区域可持续发展分析与模拟实验室,北京100101

Calculation and Spatial Evolution of Population Loss in Northeast China

Qi Wei, Liu Shenghe, Jin Fengjun

Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China

中图分类号:  K901.3

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2017)12-1795-10

通讯作者:  刘盛和,研究员。E-mail:liush@igsnrr.ac.cn

收稿日期: 2017-01-23

修回日期:  2017-05-9

网络出版日期:  2017-12-20

版权声明:  2017 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  国家自然科学重点基金项目(71433008)国家自然科学基金项目(41771180)中国科学院地理科学与资源研究所科技计划项目(Y6V60215YZ) 资助

作者简介:

作者简介:戚伟(1989-),男,江苏泰州人,助理研究员,博士,主要从事城市地理与人口地理研究。E-mail:qiwei@igsnrr.ac.cn

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摘要

东北三省养育了全国8%的人口,但是改革开放以来人口不断外迁和流出,东北三省人口流失问题受到广泛关注。基于2000年以来的人口普查和抽样统计资料,系统地测算东北三省人口流失量,从省级和县市2个空间尺度分析东北三省人口流失的演化格局。主要结论包括: 2000~2015年,东北三省人口出现持续流失,并且不断加剧。东北三省并不是中国人口流失最严重的地区。东北三省内部出现较多人口流失的县市,空间范围呈现扩张。经济动能不足是东北三省人口流失的主要原因。东北三省人口发展的真正问题不在数量,而在人口质量和结构,包括人才流失严重、人口老龄化加剧、人口空间结构高度极化等。

关键词: 东北三省 ; 人口流失 ; 测算 ; 演化格局 ; 人口迁移

Abstract

Northeast China (Liaoning, Jilin and Heilongjiang) occupies 8% of total population in China. However, since the opening up and reforming, frequent population out-migration was on-going in Northeast China. The topic about population loss in Northeast China attracts more and more attentions. According to the census and sampling data after 2000, this research calculates the loss population in Northeast China. Based on the provincial scale and county-level scale data, the spatial pattern evolution of population loss is also figured out. The results are as follows. 1) Northeast China faced a continuous population loss during 2000-2015. And population loss in recent years has aggravated. 2) Northeast China is not the most serious population-losing region in China. 3) Most of counties or cities faced population loss in Northeast China. And population loss area in Northeast China was expanding. 4) The inactive economy development was the key affecting factor for the population loss in Northeast China. 5) The key issues that caused by population loss in Northeast China were population quality and demographic structure, such as brain drain, population aging, and population spatial polarization.This research aims to give some policy implications to the new round development in Northeast China.

Keywords: population loss ; Northeast China ; calculation ; spatial evolution ; population migration

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戚伟, 刘盛和, 金凤君. 东北三省人口流失的测算及演化格局研究[J]. 地理科学, 2017, 37(12): 1795-1804 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.12.002

Qi Wei, Liu Shenghe, Jin Fengjun. Calculation and Spatial Evolution of Population Loss in Northeast China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(12): 1795-1804 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.12.002

根据2015年1%人口抽样调查资料[1],东北三省(辽宁、吉林和黑龙江)总人口1.09亿人,占全国总人口的8%。新中国成立之后,东北三省作为重要的工业基地,吸引大量外来人口迁入,东北三省人口一度保持高于全国增长水平的高速增长[2]。著名的人口地理学家胡焕庸先生在1982年撰文《东北地区人口发展的回顾与前瞻》,根据当时的耕地分布和粮食收获,指出全国“还能容纳一定数量内地移民的,只有东北地区”[3]。然而,改革开放之后,东北三省经济发展逐步与东部沿海地区拉大差距,人口迁移发生转变,人口不断地外迁和流出[4,5]。东北三省容纳移民不仅没有新增,反而出现人口流失,对外来人口的吸引力也不强。2010年人口普查数据公布,媒体曝出2000~2010年“10年间中东北人口净流出180万人”,四大区域中东北区域的发展成为焦点,“东北人口流失”成为热词,受到广泛关注。但是,180万这个数字是否准确?这个数字真的能够论证东北人口流失严重吗?当前,时值国家提出《关于深入推进实施新一轮东北振兴战略加快推动东北地区经济企稳向好若干重要举措的意见》,并批复《东北振兴“十三五”规划》,有必要全面审视东北三省人口流失格局,科学判断东北三省人口流失的严重程度及其影响,为东北新一轮振兴发展提供基础支撑和参考。

人口流失影响区域人口规模和结构,城市人口流失容易形成收缩城市,农村人口流失造成农村空心化[6,7,8]。随着东北发展问题的关注度提高,近年来学术界从东北三省人口数量变化[9,10]、流动人口社会经济特征[11,12]、对区域经济发展的影响[13,14,15,16]等多个角度展开了对东北三省人口流失问题的研究。然而,既有文献多是就东北三省论东北三省,从全国人口迁移格局审视东北三省人口流失问题的研究并不多,对东北三省内部人口迁移格局的研究也相对较少,很难正面回答东北三省人口的流失规模及严重程度。为此,本研究基于2000~2015年的人口普查和抽样调查数据,系统地测算了东北人口流失量,并从省域和县市2个尺度分析了自21世纪初以来东北三省人口流失的演化格局。

1 人口流失的界定与测算方法

1.1 人口流失的界定

“流失”反映的既有东西因为“流”过程而散失或离开的现象,人口流失是指既有人口由于流动迁移而减少的现象。人口流失并不等同于人口缩减,人口缩减还有可能是由于人口自然负增长造成的。衡量人口流失可以采用总流失人口和净流失人口,总流失人口即迁出人口总量,净流失人口即迁出人口与迁入人口的差值,当迁入人口不足以补偿当地的迁出人口时,出现真正意义上的人口流失。本研究将人口流失界定为人口净迁出。

本研究采用5 a间的人口迁移和人户分离的人口迁移2个统计口径来分析东北三省的人口流失。其中,每5 a间的人口迁移是国际上比较普遍使用的人口迁移统计方法,指“现在常住地与五年前常住不一致”,反映了每5 a时段的人口迁移流量,中国每隔5 a的人口普查或1%人口抽样调查能够保证5 a间迁移数据的时间连贯性。而人户分离的人口迁移是指中国特有的非户籍人口迁移现象[17],是指“户籍登记地与实际常住地不一致”,也就是通常所说的流动人口,反映了具体普查或调查时点的人口迁移存量,具有时间的累积效应。2015年人口抽样调查资料显示,中国流动人口达2.5亿人,占总人口的17.9%,大规模、高强度的非户籍人口迁移深刻影响着中国城镇化进程,中国改革开放后的历次人口普查和抽样都将人户分离人口作为重要统计内容,非常有必要将中国这种特有的人口迁移形式纳入东北三省的人口流失研究。

1.2 人口流失的测算方法

净迁移人口是衡量人口流失的基本测度。净迁移人口等于一个地区总迁入人口与总迁出人口的差值,净迁移人口为负值,出现人口净流失。计算公式如下:

Ni=Ii-Oi=j=1n-1Iji-j=1n-1Oij(1)

式中,Ni表示地区i的净迁移人口,Ii表示地区i的总迁入人口,Oi表示地区i的总迁出人口;Iji表示从地区j到地区i的人口迁移量,Oij表示从地区i到地区j的人口迁移量;n表示地区总数量。

人口总量本身可能受到地理空间尺度及自身人口规模大小的影响,采用相对量更能反映一个地区人口流失的强度[18]。本研究采用净迁移强度衡量人口流失强度,净迁移强度等于净迁出人口与未发生迁移人口的比值。计算方法如下:

NRi=NiLi=Ii-OiLi(2)

式中,NRi表示净迁移强度,NiIiOi含义与式(1)一致,Li表示本地未发生迁移的人口。净迁移强度为负值时,净迁移强度绝对值越大,净迁出强度越大。

对于5 a间迁移来说,反映的是5 a这一时段的人口迁移流量,式(1)、(2)中的Ii是指现在常住在本地但是5 a前常住在外地的人口,Oi是指现在常住在外地但是5 a前常住在本地的人口,Li是指现在常住在本地而且5 a前也常住在本地的人口。5 a间迁移只统计5岁以上的人口,因为5岁以下的人口在五年前尚未出生,同时剔除了5 a间的死亡人口。理论上,每5 a间的人口净迁移量也可以通过期间的常住总人口增长量减去常住人口自然变动增长量来测算,但是中国非人口普查和非1%抽样调查年份的人口抽样样本少,迁移也不是调查重点,其计算结果往往与人口普查和1%抽样调查结果存在偏差,而且2005年后才开始使用常住人口口径,时间内连贯性较差。

而对于人户分离迁移来说,反映的调查时点这一时刻的人口迁移存量,式(1)、(2)中的Ii是指常住在本地但户口不在本地的人口,即流入人口;Oi是指户口在本地但常住在外地的人口,即流出人口;Li是常住在本地而且户口在本地的人口,即本地常住人口。流入人口与本地常住人口之和等于常住总人口,流出人口与本地常住人口之和等于户籍总人口。因而,人户分离迁移的人口净迁移量还可以通过计算常住总人口与户籍总人口的差值获得。

1.3 数据来源

本研究重点关注2000年以来东北三省的人口流失问题,常住人口界定为居住在本地半年以上的人口。分省人口普查或抽样数据来源于《中国2000年人口普查资料》[19]、《2005年全国1%人口抽样调查资料》[20]、《中国2010年人口普查资料》[21]、《2015年全国1%人口抽样调查资料》[1]。2000年、2010年长表数据的抽样比分别为9.5%、10%,2005年、2015年抽样调查的抽样比分别为1.325%、1.550%。2000年、2010年分县人口普查数据来源于《2000人口普查分县资料》[22]、《中国2010人口普查分县资料》[23]。行政区划矢量数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心。本研究中涉及到的其他社会经济统计数据来源于2000~2016年中国统计年鉴及东北三省的年度统计年鉴。本研究中所有涉及“全国”的数据均不包括港、澳、台地区和现役军人。

2 东北三省人口流失的测算

2.1 基于5 a间迁移口径

根据历次人口普查或1%抽样数据的“按现住地和五年前常住地分的人口”省际间人口迁移矩阵,计算得到基于5 a间迁移口径的东北三省迁移人口流量数据,结果如表1所示。2000~2005年、2005~2010年、2010~2015年,东北三省内部省际间迁移人口分别为51.69万人、75.20万人、52.68万人,剔除这些内部间迁移人口,从其他地区来到东北三省的迁入人口分别为56.97万人、108.01万人、104.12万人,呈现“先涨后落”的数量变化特征,而从东北三省去其他地方的迁出人口分别为145.17万人、225.05万人、241.05万人,呈现“持续上升”的数量变化特征。也就是说,东北三省不仅对其他地区的吸引人口数量没有提升,而且自身迁出人口数量还在加剧。2000~2005年、2005~2010年、2010~2015年,东北三省净迁移人口分别为-88.20万人、-117.04万人、-136.93万人,对应的净迁移强度(单位×0.01,下同)分别为-0.86、-1.20、-1.31,均呈现绝对值“持续上升”的数量变化特征。可见,2000年以来,东北三省持续呈现人口流失的状态,而且人口流失程度不断加剧。2000~2015年,东北三省累计流失人口342.17万人,平均每年净迁出人口22.81万人,其中,2010~2015年人口流失最严重,平均每年净迁出人口27.38万人。

2.2 基于人户分离迁移口径

根据历次人口普查或1%抽样数据的“全国按现住地、户口登记地在外省分的人口”省际间人口迁移矩阵,计算得到基于人户分离迁移口径的东北三省迁移人口存量数据,结果如表1所示。2000年、2005年、2010年、2015年,东北三省内部省际间迁移人口分别为76.43万人、88.88万人、124.22万人、122.26万人,剔除这些内部间迁移人口,从其他地区来到东北三省的迁入人口分别为97.60万人、91.00万人、150.72万人、145.99万人,呈现“先涨后落”的数量变化特征,而从东北三省去其他地方的迁出人口分别为138.02万人、199.73万人、369.83万人、429.28万人,具有“持续上升”的数量变化特征。也就是说,从人户分离角度,2010年后对人口吸引数量出现下降,但是净迁出人口继续保持上升。2000年、2005年、2010年、2015年,东北三省的净迁移人口分别为-40.42万人、-108.73万人、-219.11万人、-283.30万人,对应的净迁移强度分别为-0.39、-1.02、-2.02、-2.61,呈现绝对值“持续上升”的数量变化特征。可见,从人户分离迁移的角度,同样可以论证,2000年以来,东北三省持续呈现人口流失的状态,而且人口流失程度不断加剧。2000~2015年,东北三省的人户分离净迁出人口增加了242.88万人,平均每年增加16.19万人,截止2015年,东北三省人户分离的净迁出人口达到283.30万人。

表1   2000~2015年东北三省人口迁移数量

Table l   Population migration in Northeast China during 2000-2015

时期三省内部间的迁移人口
(万人)
其他地区来的迁入人口
(万人)
去其他地区的迁出人口
(万人)
净迁移人口
(万人)
净迁移强度
(×0.01)
5 a间迁移:
2000~2005年51.6956.97145.17-88.20-0.86
2005~2010年75.20108.01225.05-117.04-1.20
2010~2015年52.68104.12241.05-136.93-1.31
人户分离迁移:
2000年76.4397.60138.02-40.42-0.39
2005年88.8891.00199.73-108.73-1.02
2010年124.22150.72369.83-219.11-2.02
2015年122.26145.99429.28-283.30-2.61

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3 东北三省人口流失的省级尺度演化格局

3.1 基于5 a间迁移口径

根据式(1)、(2),分别计算2000~2005年、2005~2010年、2010~2015年31个省级单元的5 a间的省际净迁移人口及对应的净迁移强度,结果如图1图2所示(图中按照2015年数值自小到大排序)。2000~2005年,辽宁、吉林、黑龙江的净迁移人口分别为25.74万人、-31.46万人、-82.46万人,净迁移强度分别为0.65、-1.22、-2.26,全国同期有20个省级单元表现为人口净迁出,其中,四川、安徽、河南等人口净迁出量较大,安徽、江西、湖南等人口净迁出强度较大。2005~2010年,辽宁、吉林、黑龙江的净迁移人口分别为48.65万人、-51.55万人、-114.14万人,净迁移强度分别为1.22、-2.14、-3.46,全国同期有17个人口净迁出的省级单元,其中,河南、安徽、四川等人口净迁出量较大,安徽、江西、湖南等人口净迁出强度较大。2010~2015年,辽宁、吉林、黑龙江的净迁移人口分别为-2.66万人、-50.17万人、-84.10万人,净迁移强度分别为-0.06、-1.92、-2.30,全国同期有19个人口净迁出的省级单元,其中,河南、安徽、湖南等人口净迁出量较大,安徽、贵州、河南等人口净迁出强度较大。不难发现,基于5 a间人口迁移流量,2000~2015年,无论是人口净迁出量,还是人口净迁出强度,东北三省中黑龙江的人口流失问题最突出,其次是吉林。但是,与全国其他地区对比,东北的辽宁、黑龙江、吉林始终不是人口流失最严重的地区。

图1   2000~2015年基于5 a间迁移口径的分省人口净迁移规模

Fig.1   The provincial distribution of net migrant population of five-years migration during 2000-2015

图2   2000~2015年基于5 a间迁移口径的分省人口净迁移强度

Fig.2   The provincial distribution of net migrant intensity of five-years migration during 2000-2015

3.2 基于人户分离迁移口径

类似地,根据式(1)、式(2),分别计算2000年、2005年、2010年、2015年31个省级单元人户分离的省际净迁移人口和净迁移强度,结果如图3图4所示(图中按照2015年数值自小到大排序)。2000年,辽宁、吉林、黑龙江的净迁移人口分别为68.32万人、-30.01万人、-78.74万人,净迁移强度分别为1.68、-1.13、-2.20,中国有15个省级单元表现为人口净迁出,其中,四川、安徽、湖南等人口净迁出量较大,江西、四川、安徽等人口净迁出强度较大;2005年,辽宁、吉林、黑龙江的净迁移人口分别为61.70万人、-51.76万人、-118.66万人,净迁移强度分别为1.50、-1.93、-3.14,全国同期人口净迁出省级单元共16个,其中,安徽、四川、湖南等人口净迁出量较大,安徽、江西、重庆等人口净迁出强度较大;2010年,辽宁、吉林、黑龙江的净迁移人口分别为77.25万人、-91.64万人、-204.73万人,净迁移强度分别为1.80、-3.37、-5.39,全国同期人口净迁出省级单元共17个,其中,安徽、河南、四川等人口净迁出量较大,安徽、江西、湖南等人口净迁出强度较大;2015年,辽宁、吉林、黑龙江的净迁移人口分别为34.13万人、-94.20万人、-223.23万人,净迁移强度分别为0.81、-3.47、-5.92,全国同期人口净迁出省级单元共17个,其中,安徽、河南、湖南等人口净迁出量较大,安徽、江西、湖南等人口净迁出强度较大。可见,基于人户分离迁移人口的存量,同样可以论证,2000~2015年,无论是人口净迁出量,还是人口净迁出强度,东北三省中,黑龙江的人口流失问题最突出,其次为吉林。但是,与全国其他地区对比,东北的辽宁、黑龙江、吉林始终不是人口流失最严重的地区。

图3   2000~2015年基于人户分离迁移口径的分省人口净迁移规模

Fig.3   The provincial distribution of net migrant scale of floating population during 2000-2015

图4   2000~2015年基于人户分离迁移口径的分省人口净迁移强度

Fig.4   The provincial distribution of net migrant intensity of floating population during 2000-2015

4 东北三省人口流失的县市尺度演化格局

东北三省存在人口流失,进一步分析其内部哪些地方人口流失最为严重。考虑到数据的可获得性,本研究重点基于人户分离迁移口径,分析2000年、2010年2期东北三省人口流失的县市尺度演化格局。县市尺度包括地级市市区、县、县级市等空间单元,迁移人口既包括省内县市之间的人户分离人口,也包括省际间的人户分离人口,但是不包括市辖区内人户分离人口、县(县级市)内人户分离人口。由于没有县市尺度的人户分离迁移矩阵,本研究采用常住人口与户籍人口的差值计算净迁移人口,并根据式(2)计算对应净迁移强度。国际上一般认为迁移人口占总人口的10%就达到了迁移活跃水平[24],换算成为净迁移强度即1/9,本研究按照-1/9、0、1/9将净迁移强度划分为4档,划分结果如图5表2所示。

表2   2000年和2010年按净迁移强度统计的东北三省县市数量和面积

Table 2   Statistics of county & city number and area based on net migration intensity in Northeast China in 2000 and 2010

净迁移强度NR2000年2010年
数量
(个)
面积比重
(%)
数量
(个)
面积比重
(%)
NR < 0 净迁出11966.4312472.72
其中:NR < -1/92211.363920.54
其中:-1/9≤NR < 09755.078552.18
NR ≥ 0 净迁入6833.576027.28
其中:0 ≤ NR < 1/95628.084420.46
其中:NR ≥ 1/9125.49166.82

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2000~2010年,东北三省内部人口流失区占据多数而且呈现空间扩张。人口净迁出县市数量从119个增加至124个,面积比重从66.43%扩张至72.72%。2000年,人口净迁出强度低于-1/9的县市仅有22个,面积比重11.36%,主要分布在黑龙江境内;而到2010年增长至39个,面积比重扩张至20.54%,分布范围扩展至吉林、辽宁,省会等大城市周边较为密集,其中也包含伊春市、舒兰市、九台市等资源枯竭型城市。从净迁移人口数量来看,2000年净迁出人口超过10万人的县市有3个,包括拜泉县、巴彦县、双城市;2010年增加至6个,包括昌图县、榆树市、农安县、巴彦县、五常市、建昌县,人口流失问题最为突出。总的来看,东北人口流失区以中小城市和县为主,与全国剩余劳动力输出的形势一致。

另一方面,2000~2010年,人口净迁入县市的数量从68个下降至60个,面积比重从33.57%收缩至27.28%,人口具有向少数地区集聚的空间极化特征。净迁移强度介于0~1/9的县市的空间范围明显收缩,然而净迁移强度超过1/9的县市的数量呈现一定增长,数量从12个增加至16个,面积比重从5.49%扩张至6.82%。2010年,共有16个县市净迁移强度超过1/9,以地级市市区和边境贸易城市(绥芬河市、延吉市、抚远县等)为主。从净迁移人口数量看,净迁入人口超过10万人的只有沈阳市、长春市、哈尔滨市、大连市4座大城市。可见,虽然2000以来东北人口整体呈现流失,但是主要的大中城市、边境贸易城市等保持着较强的人口集聚能力,这些地区并未出现人口流失。这些地区经济条件好、就业机会多,与全国人口向经济发达城市输入的形势一致。

图5   2000年和2010年东北三省各县市净迁移空间分布

Fig.5   Spatial distribution of county-level net migration in Northeast China in 2000 and 2010

5 东北三省人口流失的动因及影响效应

5.1 动因分析

经济动能不足是东北三省人口流失的主要原因。建国后,东北三省为中国工业化发展和经济增长做出了重要贡献,并一度成为重要的人口迁入目的地。然而,改革开放以来,东北老工业基地出现衰落,过度依赖投资拉动,民营经济发展滞后,经济动能不足[25]。其中,对人口迁移最直接的经济影响因素就是就业机会和工资水平。根据2000年人口普查数据和2015年人口抽样统计资料,2000~2015年,辽宁、吉林、黑龙江的二三产业从业人口的总体增长率分别为19.44%、12.28%、5.24%,远低于全国79.16%的水平。同时,工资水平相对偏低,2015年,辽宁、吉林、黑龙江分别为5.2万元、5.2万元、4.9万元,均低于全国平均工资水平6.2万元。东北三省和中西部许多地区一样,人口倾向于向就业机会和工资水平较好的沿海地区迁移,根据2015年人口抽样调查中的省际迁移矩阵,东北三省近一半的人户分离迁出人口分布在北京、山东和天津3个地区。东北三省内部的人口流失亦是如此,根据分县市的人口经济数据,2000年,图5中人口净迁出县市的二三产业从业人口仅占东北三省的38.89%,2010年这一比例下降至35.13%。2010年,人口净迁出县市的平均工资水平2.4万元,不仅低于全国的平均水平,也低于东北三省的平均水平。

5.2 影响效应

东北三省人口流失对区域人口质量和结构产生了直接影响,主要影响效应表现在常住总人口负增长、人才流失全国最为严重、人口老龄化程度加剧、人口空间高度极化并出现收缩城市等。

1) 人口流失影响人口增长结构,导致了常住总人口由正增长转变为负增长。根据改革开放以来的4次人口普查资料,1982年、1990年、2000年、2010年东北三省常住总人口分别为0.91亿人、0.99亿人、1.05亿人、1.10亿人,长期保持常住人口正增长,人口自然增长能够补偿人口流失造成的人口衰减。然而,近年来,不仅人口流失持续加剧,自然增长率也出现负增长。2015年,东北三省出现人口增长的“拐点”,人口从正增长转变为负增长,东北三省常住人口由2014年的1.10亿人减少至2015年的1.09亿人。2015年,全国仅有辽宁、黑龙江2个地区呈现自然负增长,自然增长率分别为-0.42‰、-0.60‰,吉林具有0.34‰的人口自然正增长率,但也低于全国4.96‰的自然增长水平,东北三省成为中国人口自然增长率最低的地区[26],无法补偿人口流失造成的人口衰减,常住总人口开始出现负增长。

2) 人才流失严重,人力资本质量衰退。东北三省人口流失过程伴随着大量人才流失,对人才集聚水平相对偏低[27]。2010~2015年,辽宁、吉林、黑龙江的大学专科及以上受教育人口的年均增长率分别为6.38%、5.09%、7.03%,均低于全国水平7.58%。根据中国本科生就业报告[28],2015年,东北三省毕业的本科生占全国的11.4%,但是就业地选择在东北三省的本科生仅占全国的5.2%,前者与后者之比仅为0.46。同期,全国其他区域这个比值依次为:泛珠江三角洲区域经济体1.56、西部生态经济区1.55、泛长江三角洲区域经济体1.27、泛渤海湾区区域经济体1.12、西南区域经济体1.03、陕甘宁青区域经济体0.70、中原区域经济体0.55。在全国各个区域中,东北的这个比值最低,不仅本地高等教育人才流失严重,而且对其他地区高等教育人才的吸引力也较弱。

3) 年轻劳动力流失,人口年龄结构老龄化加剧。东北三省人口流失以大量的年轻劳动力迁出为主,促使年龄结构更加趋向于老龄化。2010~2015年,东北三省15~64岁劳动年龄人口从8665万人下降至8 499万人,0~14岁、15~64岁、65岁以上3个年龄组的人口比重分别变化了-0.81%、-1.73%、2.54%,仅有65岁以上老龄人口比重呈现增长,人口老龄化态势日益加剧。2015年,东北三省65岁以上老年人口累计1 278万人,占总人口比重的11.67%。其中,辽宁、吉林、黑龙江的65岁以上老年人口分别达到561.9万人、300.5万人、415.5万人,占总人口比重分别达到12.82%、10.91%、10.90%。国际上一般认为,65岁以上老年人口比重超过7%就意味着该地区处于老龄化社会。当前,东北三省已经超过这个标准近5个百分点,东北三省年龄结构老龄化问题日益突出。

4) 人口空间结构高度极化,出现收缩城市。东北三省内部人口流失区扩张,人口净迁入优势逐步向少数地区集聚。根据城市规模等级划分新标准,东北三省2010年有特大城市1个(沈阳)、I型大城市3个(哈尔滨、长春、大连)、II型大城市5个(鞍山市、吉林市、大庆市、抚顺市、齐齐哈尔市)[29]。2000~2010年,这9个特大或大城市的流入人口累计306.37万人,占东北三省所有县市流入人口的69.12%。其中,仅沈阳、哈尔滨、长春、大连4个城市的流入人口城市占比就高达60.00%,人口空间结构出现向特大、大城市的高度极化特征。而中小城镇人口集聚能力不足,甚至出现了一些城区人口减少的收缩城市。根据2000~2010年人口普查的城区人口数据,东北三省的收缩城市包括抚顺、北票、凌海、洮南、蛟河、桦甸、大安、和龙、伊春、齐齐哈尔、佳木斯、鸡西、北安、铁力、安达、密山、海林、穆棱等。其中,伊春城区人口收缩最为突出,10 a间城区人口下降近20万人。

6 结论

1) 2000年以来东北三省出现人口持续流失并且不断加剧。根据每5 a间的人口迁移流量,2000~2005年、2005~2010年、2010~2015年东北三省的净迁出人口分别为88.20万人、117.04万人、136.93万人;根据人户分离迁移存量,2000年、2005年、2010年、2015年,东北三省净迁出人口分别为40.42万人、108.73万人、219.11万人、283.30万人。东北三省人口流失在最近的2010~2015年进一步加剧,年均净迁出人口达27.38万人。

2) 东北三省并不是中国人口流失最严重的地区。2000~2015年,东北三省中,黑龙江人口流失始终最严重,其次为吉林。但是,无论是每5 a间的人口净迁移流量,还是人户分离迁移的人口净迁移存量,东北三省均不是中国人口流失最严重的。2000~2015年,无论是人口净迁出规模,还是人口净迁出强度,安徽、河南、湖南、四川、江西、湖北、广西、贵州、河北等地区的人口流失程度比东北三省更为严重。

3) 东北三省内部人口流失区占据主导,人口向少数经济发达城市高度集聚。基于县市尺度的演化格局,2000~2010年,东北三省内部的人口流失县市的数量和面积始终占据主导,并具有扩张态势。2010年,人口流失区的面积占72.72%,主要分布在中小城市和县,其中包括许多资源枯竭型城市。而沈阳、长春、哈尔滨、大连等大城市以及沿边商贸城市等保持较强的人口净迁入优势,并未出现人口流失,与全国的人口集疏模式一致。

4) 经济动能不足是东北三省人口流失的主要原因。东北三省长期依托老工业基地基础,过度依赖投资拉动,民营经济发展滞后,使得整体经济动能不足,2000年以来东北三省的二三产业就业机会增长乏力,平均工资低于全国水平,人口向北京、山东、天津等沿海地区不断迁出。东北三省各县市内部亦是如此,人口流失区无论是二三产业就业机会还是工资水平,都明显低于东北三省的平均水平。

5) 东北三省比人口流失更严重的是人口质量和结构问题。在人口增长结构上,导致了常住总人口出现负增长;在人力资本质量上,高等教育人才的增速偏低,人才流失在全国区域中最为严重;在年龄结构上,年轻劳动力流失,加剧了东北人口老龄化进程,东北三省人口已然处于老龄化社会;在空间结构上,人口向特大、大城市高度集聚的极化态势非常突出,中小城镇对人口集聚能力显著偏弱,出现了以伊春等为代表的城区人口收缩城市。

回到媒体中报道的“2000年至2010年10年间中东北人口净流出180万人”,然而,按照采用本文中“5 a间迁移”的流量口径,2000~2010年,东北三省人口净迁出人口的准确数据应当为205.24万人,比“180万人”这个数据还要高。但即便如此,东北三省并不是全国人口流失最严重的地区,如果说“东北拉响人口警报”,那么至少有9个省的人口流失程度要比东北三省还要更加严重。此外,尽管东北三省呈现持续性的人口流失,但是东北三省始终维持着1亿人左右的人口体量,东北平原作为中国最大的平原,依然是中国重要的人口稠密区之一。东北三省真正的人口发展问题不是数量问题,而是人口质量和结构问题。新一轮振兴发展过程中,东北三省要重视通过提升经济活力重建人口集聚能力,同时更应当主动在吸引人才驻留、完善养老服务体系、提升中小城镇人口吸引力、促进收缩城市转型发展等方面积极展开行动。本研究系统地分析了自21世纪初以来东北三省人口流失的演化格局,并初步分析了东北三省人口流失形成动因及影响效应,从资源环境、社会经济、个体行为等多维角度解析东北三省人口集疏机理是未来深化研究方向。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

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东北振兴与破解人口困局

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近期,媒体不断围绕我国东北地区经济发展遭遇寒冬、人口和劳动力流失、经济发展面临后继无人窘境等问题展开讨论,引发社会各界广泛关注。本文拟就东北地区振兴与人口之间的关系问题做如下几个方面的探讨。历史上东北人口增长的原因大规模的"闯关东"移民曾是东北人口增长的主要来源一个地区的人口增长,是人口的自然增长和迁移增长之和。随着人类预期寿命不断延长,

[Duan Chengrong, LYu Lidan, Qin Min.

Revitalizing Northeast China and solving population problem

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近期,媒体不断围绕我国东北地区经济发展遭遇寒冬、人口和劳动力流失、经济发展面临后继无人窘境等问题展开讨论,引发社会各界广泛关注。本文拟就东北地区振兴与人口之间的关系问题做如下几个方面的探讨。历史上东北人口增长的原因大规模的"闯关东"移民曾是东北人口增长的主要来源一个地区的人口增长,是人口的自然增长和迁移增长之和。随着人类预期寿命不断延长,
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https://doi.org/10.1017/S0305741000001351      URL      PMID: 20101805      [本文引用: 1]      摘要

Until recently, few people in mainland China would dispute the significance of thehukou(household registration) system in affecting their lives - indeed, in determining their fates. At the macro level, the centrality of this system has led some to argue that the industrialization strategy and thehukousystem were the crucial organic parts of the Maoist model: the strategy could not have been implemented without the system. A number of China scholars in the West, notably Christiansen, Chan, Cheng and Seiden, Solinger, and Mallee, have begun in recent years to study this important subject in relation to population mobility and its social and economic ramifications. Unlike population registration systems in many other countries, the Chinese system was designed not merely to provide population statistics and identify personal status, but also directly to regulate population distribution and serve many other important objectives desired by the state. In fact, thehukousystem is one of the major tools of social control employed by the state. Its functions go far beyond simply controlling population mobility.
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https://doi.org/10.1068/a40139a      URL      [本文引用: 1]      摘要

Employing an historical perspective, the author mounts a quantitative and theoretical assessment of population loss in the large cities of the United States. Three periods are considered: one prior to 1920 when large city population loss was aberrant; a second which captures the severe decline of the decades after World War II, and a third that encompasses the more recent shrinkage of cities. Population loss is measured in terms of prevalence, severity, and persistence and is also analyzed geographically. The author further identifies factors affecting population loss which are common and unique to each period. Although population loss has diminished, a number of cities are locked into trajectories of chronic loss, suggesting that a new phase of urbanization has yet to materialize.
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角动量效应:东北人口变动分析

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东北地区面临着过低生育水平、青少年人口短缺和人口外流的困境,其主要原因是一个正在趋向低生育率的地区被人为加速,因而形成了超低的生育水平;一个资源耗竭区域的产业转型提前进行,引爆了人口外流。本文提出用"角动量效应"这个名词来描述一种正在发生的过程,因人为减少阻碍而加速的现象,东北人口正是"角动量效应"的样本。东北的经验教训,可以给今后人口政策的制定,提供一个有价值的参考。

[Li Ruojian.

Angular Momentum Effect: Demographic structure change in northeastern region

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东北地区面临着过低生育水平、青少年人口短缺和人口外流的困境,其主要原因是一个正在趋向低生育率的地区被人为加速,因而形成了超低的生育水平;一个资源耗竭区域的产业转型提前进行,引爆了人口外流。本文提出用"角动量效应"这个名词来描述一种正在发生的过程,因人为减少阻碍而加速的现象,东北人口正是"角动量效应"的样本。东北的经验教训,可以给今后人口政策的制定,提供一个有价值的参考。
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东北地区流动人口特征研究

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https://doi.org/10.16405/j.cnki.1004-129X.2016.06.004      URL      [本文引用: 1]      摘要

本文利用卫生计生委流动人口调查数据对东北地区人口流动变迁进行定量分析。东北地区的人口变动主要是由迁移流动引起的,人口净流出是东北地区人口流失的主要原因,平均每年流出人口超过200万且数量逐年递增,流向呈现从北到南的趋势。区域流入和流出人口的素质也存在较大差异,人口的流出不仅表现在数量上,更有人力资本的流失,区域人口的流出包括了数量与素质的双重外流特征。从区域内部看,辽宁为人口净流入省份,而吉林、黑龙江则是人口净流出省份。

[Jiang Yu, Liu Hongyan, Zhuang Yaer.

Study on characteristics of population flow in northeast region

. Population Journal, 2016,38(6):37-45.]

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本文利用卫生计生委流动人口调查数据对东北地区人口流动变迁进行定量分析。东北地区的人口变动主要是由迁移流动引起的,人口净流出是东北地区人口流失的主要原因,平均每年流出人口超过200万且数量逐年递增,流向呈现从北到南的趋势。区域流入和流出人口的素质也存在较大差异,人口的流出不仅表现在数量上,更有人力资本的流失,区域人口的流出包括了数量与素质的双重外流特征。从区域内部看,辽宁为人口净流入省份,而吉林、黑龙江则是人口净流出省份。
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东北流出流入人口的城市居留意愿比较研究

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https://doi.org/10.16405/j.cnki.1004-129X.2016.05.004      URL      [本文引用: 1]      摘要

东北人口流失是一个十分复杂的问题。本文利用2015年国家卫计委流动人口动态监测调查数据,采用比较研究的方式,以东北流出流入人口为样本,重点研究流动人口的流入地城市长期居留意愿差异,定量研究发现东北的高学历人口流失严重,非农户口人群高比例流失,年富力强者和事业有成者偏好干非东北地区。从更好地发展东北经济的目的出发,提出重视东北本地人才、加快城市经济发展和政府改革步伐的政策建议。

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A comparative study on settlement intention of the floating population in northeast China

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东北人口流失是一个十分复杂的问题。本文利用2015年国家卫计委流动人口动态监测调查数据,采用比较研究的方式,以东北流出流入人口为样本,重点研究流动人口的流入地城市长期居留意愿差异,定量研究发现东北的高学历人口流失严重,非农户口人群高比例流失,年富力强者和事业有成者偏好干非东北地区。从更好地发展东北经济的目的出发,提出重视东北本地人才、加快城市经济发展和政府改革步伐的政策建议。
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东北地区“人口—经济—空间”城市化协调性研究

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城市化是一个"人口-经济-空间"三维一体的过程,其内在协调与否是城市可持续发展的关键所在。为此,首先通过构建人口、经济、空间城市化内在表征指标,运用均方差赋权法,以东北地区(指的是东北三省)34个地级市为研究对象,来综合测度其人口、经济、空间城市化水平;其次运用协调度评价模型对其协调程度进行评价;并在此基础上进行分类。研究结果表明:①东北地区经济城市化主导人口、空间城市化,但整体水平不高,平均水平基本处于加速发展阶段(0.25~0.35);②人口、经济、空间城市化水平的空间分异明显,其中人口城市化整体呈现出由北往南递减的趋势,而经济城市化则成由南往北递减的趋势,两者"内在互补(互异)"趋势非常明显;③三者城市化协调度低,且区域差异明显,由南往北递减趋势非常明显;④依据彼此间协调度主宰程度,将其划分为综合协调导向型,人口-经济、人口-空间、经济-空间协调导向型4种类型。

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城市化是一个"人口-经济-空间"三维一体的过程,其内在协调与否是城市可持续发展的关键所在。为此,首先通过构建人口、经济、空间城市化内在表征指标,运用均方差赋权法,以东北地区(指的是东北三省)34个地级市为研究对象,来综合测度其人口、经济、空间城市化水平;其次运用协调度评价模型对其协调程度进行评价;并在此基础上进行分类。研究结果表明:①东北地区经济城市化主导人口、空间城市化,但整体水平不高,平均水平基本处于加速发展阶段(0.25~0.35);②人口、经济、空间城市化水平的空间分异明显,其中人口城市化整体呈现出由北往南递减的趋势,而经济城市化则成由南往北递减的趋势,两者"内在互补(互异)"趋势非常明显;③三者城市化协调度低,且区域差异明显,由南往北递减趋势非常明显;④依据彼此间协调度主宰程度,将其划分为综合协调导向型,人口-经济、人口-空间、经济-空间协调导向型4种类型。
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国家主体功能区战略背景下东北地区城市经济增长的动力与路径——基于城市暂住人口视角

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https://doi.org/10.11821/yj2013040011      URL      [本文引用: 1]      摘要

经济、人口、资源与环境的协调发展是新型城市化战略的核心,也是国家主体功能区规划的重要内容。鉴于各类主体功能区在东北地区并存,考察其经济增长与城市化开发路径,可为全国提供较好借鉴。以东北地区城市暂住人口为切入点,探讨了城市暂住人口与经济增长相互影响的作用机制,进而构建暂住人口与经济增长联立方程,并使用东北地区34个地级城市的面板数据进行实证分析,考量以暂住人口吸纳与承载能力为标志的城市化潜力与经济增长的动力。研究表明:在国家主体功能区战略背景下,需充分尊重和考虑东北地区各类开发区域与城市的经济、社会、自然与生态状况,应通过中心城市产业结构调整、生态功能区人口迁出等途径进行集中均衡式的城市化开发,积极加快推进基本公共服务均等化和城市内部基础设施完善。

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经济、人口、资源与环境的协调发展是新型城市化战略的核心,也是国家主体功能区规划的重要内容。鉴于各类主体功能区在东北地区并存,考察其经济增长与城市化开发路径,可为全国提供较好借鉴。以东北地区城市暂住人口为切入点,探讨了城市暂住人口与经济增长相互影响的作用机制,进而构建暂住人口与经济增长联立方程,并使用东北地区34个地级城市的面板数据进行实证分析,考量以暂住人口吸纳与承载能力为标志的城市化潜力与经济增长的动力。研究表明:在国家主体功能区战略背景下,需充分尊重和考虑东北地区各类开发区域与城市的经济、社会、自然与生态状况,应通过中心城市产业结构调整、生态功能区人口迁出等途径进行集中均衡式的城市化开发,积极加快推进基本公共服务均等化和城市内部基础设施完善。
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https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-2104.2016.09.004      URL      [本文引用: 1]      摘要

近些年来,中国东北地区经济增速的迅速下滑引发了广泛关注,与此同时,东北地区的人口老龄化与人口流失局面也在加速发展,为探究二者间的联系,本文在梳理文献的基础上,选择从人口年龄结构和人口迁移的视角切入,利用扩展的索洛模型推导了各变量与人均资本、人均产出间的关系.并通过对地级市面板数据的一阶系统广义矩估计研究了人口年龄结构,人口迁移等变量对东北经济增长的影响及经济增长对人口迁移的反作用,利用交叉项分析探讨了人口因素对东北不同经济发展水平地区的差异化影响.实证发现:①劳动年龄人口占比与东北经济增长成正相关,而人口老龄化与人口净迁出均对东北经济增长产生了不利影响;②相较于一般性的人口流动,户籍人口的净迁出对经济增长的不利影响更突出;③人口年龄结构与人口迁移对发达地区和落后地区产生的影响会有所差异;④东北经济增长存在惯性且符合区域增长收敛理论;⑤投资率与劳动力参与率这两个变量则未能通过显著性检验.⑥经济增长也对人口迁移产生了一定的反作用.在此基础上,本文针对性地提出了一些建议:①东北地区应及时科学综合地应对人口老龄化,开发老龄人力资源,调整人口政策,平衡地区间养老压力,发展老龄产业;②东北地区应控制人口流失局面,放宽户籍限制,加快国企改革,形成合理的产业结构与制度环境,留住人才.

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近些年来,中国东北地区经济增速的迅速下滑引发了广泛关注,与此同时,东北地区的人口老龄化与人口流失局面也在加速发展,为探究二者间的联系,本文在梳理文献的基础上,选择从人口年龄结构和人口迁移的视角切入,利用扩展的索洛模型推导了各变量与人均资本、人均产出间的关系.并通过对地级市面板数据的一阶系统广义矩估计研究了人口年龄结构,人口迁移等变量对东北经济增长的影响及经济增长对人口迁移的反作用,利用交叉项分析探讨了人口因素对东北不同经济发展水平地区的差异化影响.实证发现:①劳动年龄人口占比与东北经济增长成正相关,而人口老龄化与人口净迁出均对东北经济增长产生了不利影响;②相较于一般性的人口流动,户籍人口的净迁出对经济增长的不利影响更突出;③人口年龄结构与人口迁移对发达地区和落后地区产生的影响会有所差异;④东北经济增长存在惯性且符合区域增长收敛理论;⑤投资率与劳动力参与率这两个变量则未能通过显著性检验.⑥经济增长也对人口迁移产生了一定的反作用.在此基础上,本文针对性地提出了一些建议:①东北地区应及时科学综合地应对人口老龄化,开发老龄人力资源,调整人口政策,平衡地区间养老压力,发展老龄产业;②东北地区应控制人口流失局面,放宽户籍限制,加快国企改革,形成合理的产业结构与制度环境,留住人才.
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[J]. Population and Development Review,2015, 41(1):33-58.

https://doi.org/10.1111/j.1728-4457.2015.00025.x      URL      [本文引用: 1]      摘要

Migration is the principal demographic pro02cess shaping patterns of human settlement, and it serves an essential role in human de02velopment. While progress has been made in measuring international migration, internal migration statistics are as yet poorly devel02oped in many countries. This article draws on a repository of data established under the IMAGE (Internal Migration Around the GlobE) project to address this deficit by con02structing the first comprehensive league table of internal migration intensities for countries around the world. We review previous work, outline the major impediments to making re02liable comparisons, and set out a methodology that combines a novel estimation procedure with a flexible spatial aggregation facility. We present the results in the form of league tables of aggregate crude migration intensities that capture all changes of address over one-year or five-year intervals for 96 countries, repre02senting four-fifths of the global population. Explanation for the observed differences has been sought, inter alia, in historical, structural, cultural, and economic forces. We examine the links between development and migration intensity through simple correlations using a range of demographic, economic, and social variables. Results reveal clear associations between internal migration intensities and selected indicators of national development.
[19] 国务院人口普查办公室, 国家统计局人口和社会科技统计司.中国2000年人口普查资料 [M].北京:中国统计出版社, 2002.

[本文引用: 1]     

[Population Census Office under the State Council, Department of Population, Social and Technology Statistics, National Bureau of Statistics of China. Tabulation on the 2000 Population Census of the People’s Republic of China .Beijing: China Statistics Press, 2002.]

[本文引用: 1]     

[20] 国务院全国1%人口抽样调查领导小组办公室, 国家统计局人口和就业统计司.2005年全国1%人口抽样调查资料[M].北京:中国统计出版社, 2007.

[本文引用: 1]     

[Population 1% Survey Office under the State Council, Department of Population and Employment Statistics, National Bureau of Statistics

opulation 1% Survey Office under the State Council, Department of Population and Employment Statistics, National Bureau of Statistics

. Tabulation on the 2005 Population 1% Survey of the People’s Republic of China. Beijing: China Statistics Press, 2007.]

[本文引用: 1]     

[21] 国务院全国人口普查办公室, 国家统计局人口和就业统计司.中国2010年人口普查资料[M].北京:中国统计出版社, 2012.

[本文引用: 1]     

[Population Census Office under the State Council, Department of Population and Employment Statistics, National Bureau of Statistics. Tabulation on the 2010 Population Census of the People’s Republic of China. Beijing: China Statistics Press, 2012.]

[本文引用: 1]     

[22] 国务院人口普查办公室, 国家统计局人口和社会科技统计司.2000人口普查分县资料[M].北京:中国统计出版社, 2003.

[本文引用: 1]     

[Population Census Office under the State Council, Department of Population, Social and Technology Statistics, National Bureau of Statistics of China. Tabulation on the 2000 Population Census of the People’s Republic of China by County. Beijing: China Statistics Press, 2003.]

[本文引用: 1]     

[23] 国务院全国人口普查办公室, 国家统计局人口和就业统计司.中国2010人口普查分县资料[M].北京:中国统计出版社, 2012.

[本文引用: 1]     

[Population Census Office under the State Council, Department of Population and Employment Statistics, National Bureau of Statistics. Tabulation on the 2010 Population Census of the People’s Republic of China by County. Beijing: China Statistics Press, 2012.]

[本文引用: 1]     

[24] 刘盛和,邓羽,胡章.

中国流动人口地域类型的划分方法及空间分布特征

[J].地理学报,2010, 65(10):1187-1197.

https://doi.org/10.1007/s11442-011-0827-8      URL      [本文引用: 1]      摘要

随着中国流动人口规模快速增长和影响日趋深远,各级政府在制订经济社会发展战略、区域与城市规划等各类重大决策时,亟需准确地认识和把握中国流动人口的空间分布特征及不同地域类型。本文在综合比较现有流动人口地域类型划分方法优缺点的基础上,提出了综合考虑净迁移率和总迁移率的复合型指标及其修正方法,并根据中国第五次人口普查分区县的流动人口数据,运用以上多种划分方法实证研制出中国流动人口地域类型的多种划分方案,并进行了比较分析。结果表明:①综合考虑净迁移率和总迁移率的复合指标法,可以同时测度区域流动人口的方向性与活跃度,兼具以上两种单一性指标法的特色和优势,特别是能清晰地分辨出区域流入人口与流出人口的规模均比较大的平衡型活跃区这种独特类型,具有显著的优势。②进一步考虑份额指标的修正型复合指标法,能有效地消除因区域人口总量过小或过大而导致流动人口活跃度被高估或低估的偏差,划分结果更加符合实际。③中国流动人口地域类型的空间分布格局与其自然环境、人口密度及经济社会发展水平的区域差异关系密切。中国各类流动人口活跃区主要分布在位处第三阶梯和大于800 mm等降雨线的东部季风区,其人口密度及经济社会发展水平相对较高。

[Liu Shenghe, Deng Yu, Hu Zhang.

Research on classification methods and spatial patterns of the regional types of China’s floating population

. Acta Geographica Sinca,2010, 65(10): 1187-1197.]

https://doi.org/10.1007/s11442-011-0827-8      URL      [本文引用: 1]      摘要

随着中国流动人口规模快速增长和影响日趋深远,各级政府在制订经济社会发展战略、区域与城市规划等各类重大决策时,亟需准确地认识和把握中国流动人口的空间分布特征及不同地域类型。本文在综合比较现有流动人口地域类型划分方法优缺点的基础上,提出了综合考虑净迁移率和总迁移率的复合型指标及其修正方法,并根据中国第五次人口普查分区县的流动人口数据,运用以上多种划分方法实证研制出中国流动人口地域类型的多种划分方案,并进行了比较分析。结果表明:①综合考虑净迁移率和总迁移率的复合指标法,可以同时测度区域流动人口的方向性与活跃度,兼具以上两种单一性指标法的特色和优势,特别是能清晰地分辨出区域流入人口与流出人口的规模均比较大的平衡型活跃区这种独特类型,具有显著的优势。②进一步考虑份额指标的修正型复合指标法,能有效地消除因区域人口总量过小或过大而导致流动人口活跃度被高估或低估的偏差,划分结果更加符合实际。③中国流动人口地域类型的空间分布格局与其自然环境、人口密度及经济社会发展水平的区域差异关系密切。中国各类流动人口活跃区主要分布在位处第三阶梯和大于800 mm等降雨线的东部季风区,其人口密度及经济社会发展水平相对较高。
[25] 王姣娥,杜德林.

东北振兴以来地区经济发展水平演化及空间分异模式

[J].地理科学,2016,36(9):1320-1328.

https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.09.005      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

从经济基础、经济增长和经济结构等方面构建了地区经济发展水平的综合评价指标体系,并采用因子分析法和ESDA方法,从地级行政区尺度对东北振兴战略实施以来的经济发展水平、空间格局及演化规律进行研究。研究发现:过去十多年来,东北地区整体经济发展水平取得了一定的成就,但内部发展差异呈扩大趋势,黑龙江省北部成为东北经济发展最薄弱的地区;在空间上,东北经济发展呈现出集聚性,并主要表现为核心<i>-</i>边缘、轴带集聚发展以及沿海<i>-</i>沿边等空间分异模式。

[Wang Jiaoe, Du Delin.

The evolution of economic development level in Northeast China and its spatial differentiation mode scince 2003

. Scientia Geographica Sinica, 2016,36(9):1320-1328.]

https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.09.005      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

从经济基础、经济增长和经济结构等方面构建了地区经济发展水平的综合评价指标体系,并采用因子分析法和ESDA方法,从地级行政区尺度对东北振兴战略实施以来的经济发展水平、空间格局及演化规律进行研究。研究发现:过去十多年来,东北地区整体经济发展水平取得了一定的成就,但内部发展差异呈扩大趋势,黑龙江省北部成为东北经济发展最薄弱的地区;在空间上,东北经济发展呈现出集聚性,并主要表现为核心<i>-</i>边缘、轴带集聚发展以及沿海<i>-</i>沿边等空间分异模式。
[26] 候建明,杜吉国.

低生育水平对东北三省人口发展的影响

[J].求是学刊,2012,39(5):36-61.

[本文引用: 1]     

[Hou Jianming, Du Jiguo.

Influence of low bearing level on population development in northeast China

. Seeking Truth, 2012, 39(5):36-61.]

[本文引用: 1]     

[27] 金凤君,王姣娥,杨宇,.

东北地区创新发展的突破路径与对策研究

[J].地理科学,2016,36(9):1285-1292.

https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.09.001      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在阐述创新发展与全面振兴关系基础上,深入剖析了创新发展的重要性、实施路径和对策措施抓手,提出了重构产业发展的智库体系、实施精准人才行动计划、促进大农业稳基增效计划、创新链支撑产业链行动等新思路、新模式和新机制,以及以功能区为平台构建创新发展环境与区域创新载体的观点。

[Jin Fengjun, Wang Jiaoe, Yang Yu et al.

The paths and solutions of innovation development in northeast China

. Scientia Geographica Sinica,2016, 36(9):1285-1292.]

https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.09.001      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在阐述创新发展与全面振兴关系基础上,深入剖析了创新发展的重要性、实施路径和对策措施抓手,提出了重构产业发展的智库体系、实施精准人才行动计划、促进大农业稳基增效计划、创新链支撑产业链行动等新思路、新模式和新机制,以及以功能区为平台构建创新发展环境与区域创新载体的观点。
[28] 麦克思研究院. 2016年中国本科生就业报告[M].北京:社会科学文献出版社, 2016.

[本文引用: 1]     

[MyCOS. Chinese 4-year College Graduate’s Employment Annual Report (2016). Beijing :Social Science Academic Press (China), 2016.]

[本文引用: 1]     

[29] 戚伟,刘盛和,金浩然.

中国城市规模划分新标准的适用性研究

[J].地理科学进展,2016,35(1): 47-56.

[本文引用: 1]     

[Qi Wei, Liu Shenghe, Jin Haoran.

Applicability of the new standard of city-size classification in China

. Progress in Geography, 2016, 35(1): 47-56.]

[本文引用: 1]     

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