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基于隨機(jī)森林模型的中國(guó)流動(dòng)人口社會(huì)融合空間差異及影響因素

所屬分類:經(jīng)濟(jì)論文 閱讀次 時(shí)間:2021-11-12 17:10

本文摘要:摘要:基于2017年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),采用探索性空間數(shù)據(jù)分析和隨機(jī)森林回歸方法,分析中國(guó)289個(gè)地級(jí)及以上城市流動(dòng)人口社會(huì)融合的空間分異及影響因素。結(jié)果表明:①中國(guó)城市流動(dòng)人口社會(huì)融合整體水平較低,空間分布地帶性特征不明顯;特大、超大城市流動(dòng)人口社會(huì)融

  摘要:基于2017年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),采用探索性空間數(shù)據(jù)分析和隨機(jī)森林回歸方法,分析中國(guó)289個(gè)地級(jí)及以上城市流動(dòng)人口社會(huì)融合的空間分異及影響因素。結(jié)果表明:①中國(guó)城市流動(dòng)人口社會(huì)融合整體水平較低,空間分布地帶性特征不明顯;特大、超大城市流動(dòng)人口社會(huì)融合分別以較低、中等水平為主,省會(huì)城市、直轄市流動(dòng)人口社會(huì)融合分別以較低、中等水平為主,其余城市多數(shù)為中等水平;城市社會(huì)融合空間分布格局表現(xiàn)為以峰值為中心向外圈層遞減和以低值為中心向外圈層遞增的特征。②隨機(jī)森林模型的擬合度和回歸精度比多元線性回歸更高,能夠更好地解釋流動(dòng)人口社會(huì)融合的非線性影響機(jī)制。③個(gè)人教育水平、家屬是否隨同、流入城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、流動(dòng)人口的戶口類型、流入城市公共設(shè)施以及流動(dòng)人口在流入地居留時(shí)間依次為六大重要影響因子,它們對(duì)流動(dòng)人口社會(huì)融合的作用呈現(xiàn)復(fù)雜性和非線性。④需要根據(jù)影響因子在不同閾值內(nèi)的作用方式,有針對(duì)性地對(duì)流動(dòng)人口及流入城市進(jìn)行管理和調(diào)控。

  關(guān)鍵詞:流動(dòng)人口;社會(huì)融合;隨機(jī)森林模型

流動(dòng)人口社會(huì)發(fā)展

  城鎮(zhèn)化不僅包括人口從農(nóng)村向城市集聚的過(guò)程,也包括流入人口的生活和生產(chǎn)方式的城鎮(zhèn)化過(guò)程[1]。國(guó)內(nèi)大規(guī)模的流動(dòng)人口對(duì)中國(guó)可持續(xù)城鎮(zhèn)化進(jìn)程產(chǎn)生重要影響[2]。到目前為止,中國(guó)的城鎮(zhèn)化率雖已經(jīng)超過(guò)50%。然而,大部分地區(qū)只完成了地域上的城鎮(zhèn)化,在其他方面尚未完全實(shí)現(xiàn)城鎮(zhèn)化[3]。這種狀況表明,中國(guó)的城鎮(zhèn)化是不完整和低質(zhì)量的,流動(dòng)人口在一定程度上被排斥在流入城市之外[4~6]。

  因此,迫切需要探討流動(dòng)人口在不同城市的社會(huì)融合程度及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制,有針對(duì)性地提高流動(dòng)人口的福祉水平和流入城市的城鎮(zhèn)化質(zhì)量。國(guó)內(nèi)外學(xué)者們基于實(shí)證與理論研究對(duì)社會(huì)融合進(jìn)行了界定,擴(kuò)展了社會(huì)融合的內(nèi)涵,并根據(jù)研究對(duì)象與管理需要給出了不同的定義,其中達(dá)成一致性的觀點(diǎn)是:流動(dòng)人口社會(huì)融合是指流動(dòng)人口通過(guò)與流入地的互動(dòng),在流入地獲得均等的生存和發(fā)展機(jī)會(huì),公平公正地享受公共資源和社會(huì)福利,全面參與政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和文化生活,最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)立足、社會(huì)接納、身份認(rèn)同和文化交融的過(guò)程[7]。

  由于中國(guó)國(guó)土遼闊,城市間社會(huì)經(jīng)濟(jì)差異較大,流入城市的多樣性成為了流動(dòng)人口社會(huì)融合中更高的障礙[8]。因此,不僅需要判別流動(dòng)人口的個(gè)人特征對(duì)其社會(huì)融合的影響,而且還需要識(shí)別流入城市特征對(duì)流動(dòng)人口社會(huì)融合的影響,以期為流動(dòng)人口提供更有針對(duì)性的融合建議。國(guó)外關(guān)于流動(dòng)人口社會(huì)融合影響機(jī)制的研究根植于不同的理論流派[9~11]。經(jīng)典融合理論強(qiáng)調(diào)流動(dòng)人口人力資本的差異是影響社會(huì)融合的重要因素,流動(dòng)人口可以通過(guò)積累社會(huì)和經(jīng)濟(jì)資本來(lái)促進(jìn)他們的社會(huì)融合[12,13]。

  此后,流入地的作用在研究中得到重視,研究者認(rèn)為流入地與流出地在文化、語(yǔ)言、宗教、種族、階級(jí)等方面的差異使得流動(dòng)人口在流入城市實(shí)現(xiàn)了不完全的融合[7,14,15]。進(jìn)入后工業(yè)時(shí)代,通過(guò)對(duì)具體的流入城市的比較研究,發(fā)現(xiàn)不同的流入地通過(guò)為流動(dòng)人口提供不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)機(jī)會(huì)和人口政策影響流動(dòng)人口社會(huì)融合的進(jìn)程[16~18]。基于流動(dòng)人口個(gè)人人力資本的差異、流入地對(duì)流動(dòng)人口的政策、以及流入地與流出地在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、政治等方面的差異,社會(huì)融合研究體系逐漸形成。

  國(guó)內(nèi)關(guān)于流動(dòng)人口社會(huì)融合影響機(jī)制的研究主要包括4種研究范式。①人口學(xué)研究范式認(rèn)為,流動(dòng)人口個(gè)人較低的人力資本將不符合流入城市勞動(dòng)力市場(chǎng)的需求,導(dǎo)致融合程度低[19]。②社會(huì)學(xué)范式認(rèn)為,流動(dòng)人口社會(huì)資本的極度稀缺導(dǎo)致他們獲得經(jīng)濟(jì)、文化和政治資本的機(jī)會(huì)有限,從而降低了他們的融合機(jī)會(huì)[20,21]。③政策研究范式則認(rèn)為,有關(guān)流動(dòng)人口遷戶、購(gòu)房等管理制度是流動(dòng)人口能否實(shí)現(xiàn)社會(huì)融合的決定因素[22]。④地理范式強(qiáng)調(diào)特定城市因素對(duì)流動(dòng)人口社會(huì)融合有影響,學(xué)者們?cè)u(píng)估了不同城市流動(dòng)人口社會(huì)融合的程度,以及方言、規(guī)模、就業(yè)機(jī)會(huì)和教育在流入城市中的作用[8,23,24]。

  總體而言,無(wú)論是流動(dòng)人口的個(gè)人因素,還是流入城市的特征,都會(huì)對(duì)流動(dòng)人口融合產(chǎn)生重要影響。綜上所述,以往流動(dòng)人口社會(huì)融合的研究多以單個(gè)城市研究為主,對(duì)流動(dòng)人口社會(huì)融合空間分布及影響因素的研究甚少,僅有余運(yùn)江、田明、夏貴芳等人基于上海市不同轄區(qū)、中國(guó)8個(gè)城市、東部地區(qū)展開過(guò)研究,缺少全國(guó)尺度的空間分異研究[8,24,25]。

  對(duì)空間分異的解釋多采用經(jīng)典線性回歸、分層線性模型、結(jié)構(gòu)方程模型等方法,缺少更為靈活的非線性回歸模型。在人口自由流動(dòng)背景下,中國(guó)流動(dòng)人口規(guī)模日益龐大,使得各城市流動(dòng)人口社會(huì)融合的程度參差不齊,明晰中國(guó)流動(dòng)人口社會(huì)融合程度的空間差異及關(guān)鍵影響因素十分必要。本文運(yùn)用2017年全國(guó)流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和隨機(jī)森林模型,從全國(guó)層面解析流動(dòng)人口社會(huì)融合的空間特征,并對(duì)影響因素的重要性進(jìn)行排序,識(shí)別重要的影響因素及其作用方式,以期為提升流動(dòng)人口社會(huì)融合程度、建設(shè)以人為本的新型城鎮(zhèn)化提供依據(jù)。

  1數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

  1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

  本文所需的流動(dòng)人口個(gè)人數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家衛(wèi)生與健康委員會(huì)2017年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè),地理信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)通過(guò)國(guó)家地理信息中心的1︰400萬(wàn)數(shù)據(jù)獲得,社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》[26]、各地市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào),以及安居客官網(wǎng)。由于撫順市、通化市、三沙市、山南市、昌都市和那曲市未被2017年流動(dòng)人口動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)所覆蓋,林芝市、吐魯番市和哈密市的部分社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)缺失,因此本研究共涉及289個(gè)地級(jí)及以上城市(未含港澳臺(tái)數(shù)據(jù))。

  1.2 流動(dòng)人口社會(huì)融合指標(biāo)體系構(gòu)建

  借鑒國(guó)內(nèi)外研究,本文從社會(huì)公平的視角界定流動(dòng)人口社會(huì)融合的內(nèi)涵,認(rèn)為流動(dòng)人口社會(huì)融合是指,流動(dòng)人口與戶籍人口在社會(huì)差異消減及平等對(duì)待的基礎(chǔ)上,流動(dòng)人口逐步接受與適應(yīng)流入地社會(huì)文化,并與當(dāng)?shù)厝丝谡归_良性互動(dòng)交往。在此基礎(chǔ)上,有學(xué)者對(duì)社會(huì)融合的單個(gè)維度進(jìn)行深入研究[9,18,27~31],也有學(xué)者對(duì)社會(huì)融合的不同維度進(jìn)行綜合研究[8,19,32~34]。但他們所構(gòu)建的流動(dòng)人口社會(huì)融合指標(biāo)體系存在一定的共性,即均包含了經(jīng)濟(jì)融合、文化融合、心理融合、政治融合與行為融合等維度。本文基于已有理論成果,經(jīng)過(guò)團(tuán)隊(duì)討論并征求部分同行專家的建議,考慮在全國(guó)地級(jí)尺度單元數(shù)據(jù)獲取可能性,最終構(gòu)建包括5個(gè)維度11個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的流動(dòng)人口社會(huì)融合多維度指標(biāo)體系。

  流動(dòng)人口社會(huì)融合衡量指標(biāo)的操作化定義如下:有些問(wèn)題是直接回答數(shù)字,如各城市流動(dòng)人口的月收入,采用流動(dòng)人口收入在當(dāng)?shù)爻擎?zhèn)居民人均可支配收入占比的平均值來(lái)賦值;有些問(wèn)題是從備選項(xiàng)中進(jìn)行選擇,如采用各城市選擇“擁有商品房或政府公租房”的流動(dòng)人口比例來(lái)賦值住房穩(wěn)定程度;有些是對(duì)問(wèn)題程度的判斷,采用最具有顯示度的程度或態(tài)度的比例來(lái)賦值,如采用各城市選擇“非常同意”或“基本同意”“家鄉(xiāng)風(fēng)俗習(xí)慣比較重要”的流動(dòng)人口比例來(lái)賦值接納風(fēng)俗習(xí)慣。同時(shí)本文對(duì)于逆向指標(biāo)進(jìn)行了正向化處理,采用客觀賦權(quán)法中的均方差權(quán)值法,構(gòu)建社會(huì)融合測(cè)度模型[8]。

  1.3 研究方法

  隨機(jī)森林模型是Breiman提出的一種基于分類樹的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[35],該模型采用bootstrap重采樣方法從原始樣本中抽取多個(gè)樣本,并利用隨機(jī)向量構(gòu)造組合模型,然后取決策樹計(jì)算結(jié)果的均值作為最終結(jié)果。本文基于R語(yǔ)言平臺(tái)進(jìn)行隨機(jī)森林回歸,參數(shù)設(shè)置為:ntree(生長(zhǎng)樹的數(shù)目)=500,mtry(在每一個(gè)分裂節(jié)點(diǎn)處樣本預(yù)測(cè)器的個(gè)數(shù))=3,其他為默認(rèn)值。

  2流動(dòng)人口社會(huì)融合空間差異特征

  2.1 流動(dòng)人口社會(huì)融合整體差異

  基于流動(dòng)人口社會(huì)融合指標(biāo)體系,利用均方差權(quán)值法,計(jì)算得出各城市流動(dòng)人口社會(huì)融合及其各維度的得分。可以看出:流動(dòng)人口社會(huì)融合總體水平較低,各維度協(xié)同性與差異性并存。全國(guó)流動(dòng)人口社會(huì)融合度平均值僅為45.88,流動(dòng)人口要想融入流入城市仍然面臨著重重困難。近年來(lái),各項(xiàng)針對(duì)流動(dòng)人口的改革和政策有效維護(hù)了流動(dòng)人口的基本權(quán)益,但流動(dòng)人口在經(jīng)濟(jì)、居住、文化、心理等方面的融合程度仍舊極低,使得流動(dòng)人口社會(huì)融合整體水平低的事實(shí)并未發(fā)生實(shí)質(zhì)性的改變。

  2.2 流動(dòng)人口社會(huì)融合地帶性分異

  基于城市空間位置與流動(dòng)人口社會(huì)融合度進(jìn)行趨勢(shì)面分析得到,流動(dòng)人口社會(huì)融合地帶性分異不顯著。從東、中、西三大區(qū)域來(lái)看[36],流動(dòng)人口社會(huì)融合程度均值分別為45.55、46.29和45.94,區(qū)域間差異較小。這與趨勢(shì)面分析得到的分異形態(tài)相吻合,即流動(dòng)人口社會(huì)融合東、中、西3個(gè)地帶差異小,略呈東、西部地區(qū)低,中部地區(qū)高,自東向西先上升后下降的倒“U”型分異特征。從南北方向來(lái)看,流動(dòng)人口社會(huì)融合的空間分異表現(xiàn)為自北向南先上升后下降的倒“U”型特征。

  2.3 流動(dòng)人口社會(huì)融合的非地帶性分異

  利用自然斷裂法進(jìn)行空間探索,將289個(gè)城市的社會(huì)融合程度分為5等級(jí),從低到高依次為低、較低、中等、較高、高等級(jí)?梢钥闯,城市流動(dòng)人口社會(huì)融合度的空間分布與城市規(guī)模及行政等級(jí)有一定的相關(guān)性和傾向性。從城市規(guī)模①來(lái)看,小城市、中等城市、大城市共有272個(gè),流動(dòng)人口融合度復(fù)雜多樣,5個(gè)等級(jí)均有分布,但是低等級(jí)和高等級(jí)占比較少,絕大多數(shù)城市的社會(huì)融合度處于較低、中等和較高3個(gè)等級(jí)中(占比75%~85%);特大城市11個(gè),無(wú)社會(huì)融合度高等級(jí),一半以上處于較低等級(jí)(占比54.55%);超大城市6個(gè),社會(huì)融合呈現(xiàn)集中分布的趨勢(shì),集中于中等等級(jí)(占比83.33%)。從城市行政等級(jí)來(lái)看,258個(gè)普通地級(jí)市社會(huì)融合度差異較大,5個(gè)等級(jí)均有分布,但集中于較低、中等、較高3個(gè)等級(jí),且3個(gè)等級(jí)分布較均衡;27個(gè)省會(huì)城市主要處于較低和中等等級(jí),合計(jì)占比80%以上;4個(gè)直轄市集中分布于中等等級(jí),占比75%。

  2.4 流動(dòng)人口社會(huì)融合的地理格局

  以城市為基本空間單元,對(duì)流動(dòng)人口社會(huì)融合進(jìn)行反距離加權(quán)插值分析看出:流動(dòng)人口社會(huì)融合呈現(xiàn)區(qū)域性高值中心和低值中心并存的空間結(jié)構(gòu),并呈現(xiàn)圍繞峰值和次峰值中心圈層遞減、圍繞低值和次低值中心圈層遞增的特征。區(qū)域性峰值中心為各省份流動(dòng)人口社會(huì)融合程度高的城市,主要有東營(yíng)、濱州、淄博、濰坊、鐵嶺、葫蘆島、荊門、咸寧、衢州、廣元、武威、嘉峪關(guān)、酒泉和克拉瑪依14個(gè)城市。

  區(qū)域性低值中心為各省份流動(dòng)人口社會(huì)融合程度低的城市,主要有遼源、廊坊、衡水、鎮(zhèn)江、臺(tái)州、莆田、漳州、潮州、貴港、銅仁、昭通11個(gè)城市,它們零星分布于華北、東南和西南地區(qū)。區(qū)域性次峰值中心為社會(huì)融合度較高的城市,如牡丹江、賀州、內(nèi)江、十堰、黃山和淮北,次低值中心為社會(huì)融合程度較低的城市,有拉薩、玉溪、百色、安順、榆林、延安和烏海。

  3流動(dòng)人口社會(huì)融合影響因素分析

  3.1 影響因素選取

  流動(dòng)人口社會(huì)融合是流動(dòng)人口與流入城市共同作用的結(jié)果,故從流動(dòng)人口與流入城市2個(gè)方面選取流動(dòng)人口社會(huì)融合的影響因素。本文應(yīng)用新勞動(dòng)力遷移經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,選取流動(dòng)人口年齡、教育、戶口及家屬隨同等因子反映流動(dòng)人口的個(gè)體與家庭特征;應(yīng)用空間區(qū)位理論與經(jīng)典社會(huì)融合理論,選取流動(dòng)范圍與居留時(shí)間反映流動(dòng)人口的流動(dòng)特征;應(yīng)用勞動(dòng)力市場(chǎng)分割理論,選取流入城市的基礎(chǔ)教育、醫(yī)療、公共設(shè)施與工資水平、經(jīng)濟(jì)水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、房?jī)r(jià)水平分別反映流入城市的社會(huì)特征與經(jīng)濟(jì)特征。

  4結(jié)論與討論

  4.1 結(jié)論

  以流動(dòng)人口社會(huì)融合的空間分布與影響因子的關(guān)系研究為主線,構(gòu)建流動(dòng)人口社會(huì)融合指標(biāo)體系,分析中國(guó)流動(dòng)人口社會(huì)融合空間分布特征,選取13個(gè)與流動(dòng)人口個(gè)人和流入城市相關(guān)的影響因子,應(yīng)用隨機(jī)森林模型研究各因子的重要性,分析前6個(gè)重要因子的作用特性。主要結(jié)論有:1)流動(dòng)人口社會(huì)融合程度整體水平較低;空間分布地帶性特征不明顯;小、中等和大城市在流動(dòng)人口社會(huì)融合各等級(jí)均有分布,特大城市集中分布在較低等級(jí),超大城市集中分布在中等等級(jí);地級(jí)市在流動(dòng)人口社會(huì)融合各等級(jí)均有分布,省會(huì)城市集中分布于較低等級(jí),直轄市集中分布于中等等級(jí);空間結(jié)構(gòu)表現(xiàn)為若干區(qū)域性高值中心和低值中心并存,并呈現(xiàn)圍繞峰值和次峰值中心圈層遞減、圍繞低值和次低值中心呈現(xiàn)圈層遞增的特征。

  2)基于多元線性回歸與隨機(jī)森林算法構(gòu)建流動(dòng)人口社會(huì)融合影響因子分析模型,隨機(jī)森林模型具有更高的擬合度和回歸精度,能夠?qū)θ丝诘乩韺W(xué)相關(guān)問(wèn)題的非線性影響機(jī)制進(jìn)行深入解釋。3)影響流動(dòng)人口社會(huì)融合的前6個(gè)重要的因子分別是個(gè)人教育水平、家屬是否隨同、城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、個(gè)人的戶口類型、城市公共設(shè)施和流動(dòng)人口在流入地居留時(shí)間。個(gè)人條件、家庭狀況和城市社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境共同決定流動(dòng)人口能否融入流入城市。4)6個(gè)重要影響因子對(duì)流動(dòng)人口社會(huì)融合的作用呈現(xiàn)復(fù)雜的非線性,需要根據(jù)這些因子在不同范圍內(nèi)的作用方式,從流動(dòng)人口及流入城市兩方面有針對(duì)地提出相應(yīng)對(duì)策建議。

  4.2 討論

  流動(dòng)人口社會(huì)融合是市民化和城市高質(zhì)量發(fā)展的重要標(biāo)志之一,當(dāng)前中國(guó)城市流動(dòng)人口社會(huì)融合的空間差異顯著,各城市需要根據(jù)自身?xiàng)l件和影響流動(dòng)人口社會(huì)融合因子的重要性及作用程度,有針對(duì)性地采取措施以期提升其流動(dòng)人口的社會(huì)融合程度?傮w來(lái)看,各城市重中之重是要提高流動(dòng)人口的人力資本。通過(guò)城市−企業(yè)−個(gè)人3層次對(duì)流動(dòng)人口進(jìn)行再教育和職業(yè)培訓(xùn),是當(dāng)前破解流動(dòng)人口社會(huì)融合難題的第一把鑰匙。其次,解決流動(dòng)人口家屬隨遷和農(nóng)業(yè)戶口背后的文化沖突也刻不容緩,城市可為流動(dòng)人口家屬提供居住與就業(yè)等幫助,并為流動(dòng)人口提供可介入的文化交流機(jī)會(huì)。此外,城市的作用往往沒(méi)有引起足夠重視,城市應(yīng)不斷促進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化與公共設(shè)施的建設(shè)。

  盡管本文得出一些有意義的結(jié)論,但由于流動(dòng)人口社會(huì)融合影響因素眾多,且這些要素對(duì)社會(huì)融合的影響是復(fù)雜的非線性關(guān)系,需要在以后的研究中不斷深入探討。未來(lái)將在以下幾個(gè)方面加強(qiáng)流動(dòng)人口社會(huì)融合的研究:①基于現(xiàn)有的全國(guó)性流動(dòng)人口社會(huì)融合數(shù)據(jù),考慮從社會(huì)融合各個(gè)維度分析其空間分布特征及影響因素的重要性;②深化非線性回歸模型在流動(dòng)人口社會(huì)融合中的定量化探索,提高流動(dòng)人口社會(huì)融合分析的精度。

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  作者:鄭茹敏1,梅林1,2,姜洪強(qiáng)1,付占輝3,甄碩1

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