劉大偉，蒲英霞*，王結(jié)臣，馬勁松，陳 剛

(1.南京大學江蘇省地理信息技術重點實驗室，江蘇南京 210023；2.南京大學地理與海洋科學學院，江蘇南京 210023)

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基于基尼系數(shù)的中國省際人口遷移流空間集中性特征分析

劉大偉1,2，蒲英霞1,2*，王結(jié)臣1,2，馬勁松1,2，陳 剛1,2

(1.南京大學江蘇省地理信息技術重點實驗室，江蘇南京 210023；2.南京大學地理與海洋科學學院，江蘇南京 210023)

采用基尼系數(shù)對我國20世紀90年代中期以來省際人口遷移流的空間集中特征進行了測度.以“五普”和“六普”省際人口遷移數(shù)據(jù)為基礎，計算了全國省際人口遷移流的總體基尼系數(shù)和31個省市區(qū)(港澳臺除外)的遷入和遷出基尼系數(shù).根據(jù)不同區(qū)域遷入和遷出空間集中度的差異，對31個省市區(qū)進行了類型劃分.通過“五普”和“六普”兩個時期的對比，分析了我國省際遷移流空間集中特征的變化與規(guī)律.結(jié)果表明，我國省際人口遷移系統(tǒng)的空間集中特點明顯，在空間上正朝著較為均勻的方向發(fā)展；我國省際人口遷入流的空間集中程度正趨于均勻化；人口遷入相對分散的省市區(qū)主要分布在內(nèi)陸地區(qū)，而人口遷入相對集中的省市區(qū)主要分布在東南沿海、東北地區(qū)和西部；這種“內(nèi)部分散，外部集中”的空間分布格局仍將長期存在.省際人口遷出流的空間不均衡性更為突出，在總體趨于均勻化的過程中，仍有個別省市區(qū)的空間集中程度不斷加強；人口遷出相對分散的區(qū)域主要分布在東南沿海和西北地區(qū)，而人口遷出相對集中的省市區(qū)主要位于中部內(nèi)陸地區(qū)；人口遷出“外部分散，內(nèi)部集中”的空間分布格局正不斷加強；省際人口遷入與遷出空間集中程度之間呈現(xiàn)一定的負相關性.在未來一段時間內(nèi)，人口遷入和遷出之間的“U”型曲線特性將漸趨明顯.

基尼系數(shù)；空間集中度；遷入/遷出流

20世紀90年代以來，隨著我國經(jīng)濟體制改革的深化和城市化進程的加快，不同地域之間的人口遷移流動進一步趨向活躍.2010年全國第六次人口普查(“六普”)數(shù)據(jù)顯示，我國人口遷移總量高達2.6億人，約占人口總數(shù)的20%.其中省際人口遷移量達到8 588萬人，比2000年全國第五次人口普查(“五普”)時期增長了一倍.經(jīng)濟利益是人口遷移的主要動機[1].日趨活躍的人口遷移一方面是對區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展差異做出的響應，另一方面也對區(qū)域發(fā)展產(chǎn)生深刻的影響，在一定程度上擴大或縮小地區(qū)經(jīng)濟增長差距[2-10].人口遷移是一個復雜的空間過程，必然伴隨著資源、經(jīng)濟和社會活動等的空間轉(zhuǎn)移.對于整個人口遷移系統(tǒng)而言，區(qū)域內(nèi)人口遷移流的過度集中，勢必造成人力資源分配的不均衡，進而影響整個區(qū)域系統(tǒng)社會經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展.與省內(nèi)人口遷移相比，省際遷移人口因其遷移距離長、社會影響較為深遠等原因而受到研究人員更為廣泛的關注[11-16].分析我國省際人口遷移流的空間分布特征及其差異，對于進一步把握未來我國人口遷移流動的空間變化和規(guī)律，指導我國區(qū)域經(jīng)濟空間組織與結(jié)構(gòu)調(diào)整具有重大的意義.

基尼系數(shù)是度量事物分布不均等狀況的一個指標[17]，在區(qū)域經(jīng)濟、收入分布、科技教育和社會發(fā)展等領域有著廣泛的應用[18-19].國際上通常用0.4作為基尼系數(shù)的臨界值，對某個國家或地區(qū)經(jīng)濟收入的差異程度進行預警，一旦超過該值，則意味著該國家或地區(qū)收入分布不均衡達到一定程度，需要引起關注.在人口遷移領域，采用基尼系數(shù)對人口遷移空間分布均衡程度的度量并不多見.Plane等利用基尼系數(shù)對20世紀80年代的美國州際人口遷移進行了研究，發(fā)現(xiàn)東北部地區(qū)在1982年以后人口遷出最集中，中西部地區(qū)的人口遷入最集中，南部地區(qū)遷入和遷出一直較為分散[20].我國人口遷移流動在不同地域之間的分布并不平衡，具有明顯的空間指向性[21-22]，表現(xiàn)出由農(nóng)村向城市[23-25]，由內(nèi)陸向沿海集中的特點[26].如果某個區(qū)域大部分遷入或遷出人口來自或抵達某個地區(qū)，則意味著該區(qū)域人口遷入或遷出的空間集中度較高；反之，則空間集中度較低，人口遷入或遷出較為均勻或分散.文中利用2000年和2010年兩次全國人口普查數(shù)據(jù)，通過計算不同時期每個省市區(qū)的遷入或遷出流的基尼系數(shù)，探討20世紀90年代以來我國省際人口遷移流在空間上的集中程度及其演變規(guī)律，并對未來省際人口遷移的變化做出較為科學的預測，以期對過度不平衡的人口遷移加以調(diào)控.

1 研究方法

1.1 基尼系數(shù)

根據(jù)基尼系數(shù)的原理，可以將其應用于區(qū)域間人口遷移流的空間分布狀況，進而表示區(qū)域人口遷移流在空間上的差異程度，即空間集中度.如圖1，設A為區(qū)域間遷移流絕對平等曲線和實際遷移流曲線之間的面積，B為區(qū)域間實際遷移流曲線與坐標軸之間的面積，那么A與(A+B)的比值為空間集中度，其值在0～1，越接近0，表明區(qū)域間的人口遷移流越趨向于均勻分布；反之，越接近1，表明區(qū)域間的人口遷移流越趨向于不均衡，即空間集中程度加強.

圖1 區(qū)域間遷移流的洛倫茲曲線Fig 1Lorenz curve of inter-regional migration flows

1.2 測度方法

圖1中A與(A+B)兩部分的面積之比可表示區(qū)域間人口遷移流的空間集中程度.然而，通過求解面積計算基尼系數(shù)的過程較為復雜，因為區(qū)域間實際遷移流所構(gòu)成的曲線并不規(guī)則.文中采用Plane等提出的基尼系數(shù)計算方法[20]253：

(1)

其中，Mij(Mg h)為人口遷移矩陣中的一個元素，表示區(qū)域i(g)向區(qū)域j(h)的流量；T為人口遷移系統(tǒng)的總流量；n為區(qū)域數(shù)量.由于不考慮區(qū)域內(nèi)部的人口流動，所以在人口遷移流量矩陣中，對角線元素Mii=0.當基尼系數(shù)為0時，人口遷移達到一個絕對平均的情況，即任意兩對區(qū)域間的遷移量都相等.

為了進一步表示各區(qū)域遷入和遷出的空間集中性，Plane等將(1)式分解為2個基尼系數(shù)公式，分別測定每個區(qū)域的遷入和遷出空間集中程度[20]255：

(2)

(3)

通過比較不同區(qū)域、不同時段人口遷移流的空間集中程度，不僅可以清晰地了解每個區(qū)域遷入或遷出流的空間分布狀況，還可以分析區(qū)域間遷移流的分布差異及其隨時間的演變特征，從而較為全面地把握我國人口遷移流的時空分布格局.

2 數(shù)據(jù)來源

本研究區(qū)為我國大陸31個省市區(qū)，不包括港澳臺.省際人口遷移數(shù)據(jù)來自2000年全國第五次人口普查和2010年全國第六次人口普查.31個省市區(qū)之間的人口遷移可以用一個31×31的流矩陣表示，其中行元素表示遷入某個省市區(qū)的遷入流，而列元素表示遷出某個省市區(qū)的遷出流，對角線元素為0，表示不考慮省內(nèi)人口遷移.因此，總共有930個流元素參與基尼系數(shù)的計算與分析.

3 結(jié)果與分析

3.1 省際人口遷移流的總體空間集中特征

可以將31個省市區(qū)看作一個封閉的人口遷移系統(tǒng)，從總體上考察人口遷移流在不同區(qū)域之間的分布狀況.

根據(jù)(1)式，分別計算“五普”和“六普”兩個時期省際人口遷移流的總體基尼系數(shù)，為0.843 4和0.814 2.如果將國際上比較流行的收入分配基尼系數(shù)的判別標準(0.4)視為人口遷移集中度的警戒線，可以看出這兩個時段上，我國省際人口遷移的空間集中度都已遠遠超出這一警戒標準，空間不平衡狀況十分嚴重.從不同時段來看，“六普”時期省際人口遷移流的總體基尼系數(shù)低于“五普”時期的基尼系數(shù)，表明在我國省際人口遷移規(guī)模顯著增加的背景下，省際人口遷移的空間集中度有所降低，正朝著相對均勻的方向發(fā)展.

表1 中國省際人口遷入基尼系數(shù)Tab 1 Gini coefficients of inter-provincial in-migration in China

3.2 省際人口遷入流的空間集中特征

通過(2)式，分別計算“五普”和“六普”兩個時期每個省市區(qū)的省際人口遷入基尼系數(shù)(表1).

從表1可以看出：① 我國大部分區(qū)域省際人口遷入流的空間集中程度較高,絕大多數(shù)省市區(qū)的遷入基尼系數(shù)大于0.5.那些高值區(qū)域既出現(xiàn)在東部沿海地區(qū)，如遼寧、上海、江蘇、浙江、福建和廣東等地，在中西部欠發(fā)達地區(qū)也較為常見，如西藏、云南、貴州、重慶、青海、寧夏和新疆等地,尤其是西藏在“五普”時期的基尼系數(shù)甚至超過0.8.② 我國省際人口遷入流的空間不均衡性均有不同程度的降低，總體上正朝著較為均勻的方向發(fā)展.“六普”時期每個省市區(qū)的省際遷入流基尼系數(shù)均比“五普”時期有所下降,表明隨著省際人口遷移活躍程度的提高，遷入人口在分布上也正趨于均衡.對于北京、上海和廣東等遷入熱點地區(qū)來說，雖然遷入人口都進一步擴張，但空間集中性都有所下降，同時遷入人口來源與比例也發(fā)生改變.上海變化較明顯，人口遷入基尼系數(shù)降低了近0.09.在“五普”期間，遷入上海的人口主要來源于安徽、江蘇和浙江，占總遷入人口的66.70%；“六普”時期，遷入人口主要來源于安徽、江蘇和河南，占總遷入人口的比例下降至54.45%.而北京和廣東變化較小，在“五普”期間，遷入北京的人口主要來源于河北、河南和安徽，占總遷入人口的45.39%；“六普”時期，遷入人口主要來源于河北、河南和山東，占總遷入人口的44.52%.雖然在這個兩個時期內(nèi)，廣東的遷入人口都主要來源于湖南、四川和廣西3省區(qū)，但其所占廣東總遷入人口的比例由55.67%下降至50.05%(圖2).

為便于考察省際人口遷入空間分布狀況在不同時段上的變化趨勢，文中對省際遷入基尼系數(shù)進行了標準化(Z值)，并根據(jù)3個臨界點-1,0,1將各個省市區(qū)劃分為以下4種類型：① 分散型(Z≤-1)；② 較分散型(-1

從圖3可以看出，我國省際人口遷移過程中遷入流的空間分布具有以下特點：

(a)北京

(b)上海

(c)廣東 圖2 省際人口遷入流洛倫茲曲線圖Fig 2 Lorenz curves of inter-provincial in-migration flows

1)人口遷入顯著分散的省市區(qū)主要分布在內(nèi)陸地區(qū)，并且有擴大的趨勢.“五普”時期，河北、山東、河南、四川、陜西和甘肅等省份的人口遷入非常分散.“六普”時期，除山東外，其余省市區(qū)的類型未發(fā)生變化，同時江西和湖南的人口遷入類型由“較分散型”演變?yōu)椤胺稚⑿汀?“五普”時期，遷入江西的移民主要來源于浙江、安徽、湖北、湖南、廣東和福建等周邊相鄰的6個省份；“六普”時期，河南也成為江西移民來源中的一個重要省份，這使得江西的人口遷入集中程度有所減弱.同樣，湖南的移民來源也越發(fā)趨于分散，即空間集中程度降低.從圖3(b)可以看出，安徽和湖北屬于人口遷入較分散類型.不過，這兩個省份的遷入基尼系數(shù)經(jīng)標準化后分別為-0.907 2和-0.836 3，接近1個標準差.總體來說，內(nèi)陸省市區(qū)的人口遷入處在一個相對分散的狀態(tài).一個原因是我國內(nèi)陸省市區(qū)經(jīng)濟發(fā)展相對薄弱，從各省市區(qū)遷出的人口到達這些地區(qū)的人數(shù)相對較少，分布相對均勻.此外，也與這些省市區(qū)所處的地理位置有很大關系，居中位置決定了其鄰居省市區(qū)較多，因此周邊遷入的可能性要較那些處于東部沿?；蛭鞑窟呞锏氖∈袇^(qū)要大.海南、山東和內(nèi)蒙古等省區(qū)的人口遷入類型相對較分散，但顯著性并不強.

(a)“五普”時期

(b)“六普”時期 圖3 中國省際人口遷入空間集中類型Fig 3 Spatial focusing maps of inter-provincial in-migration in China

2)人口遷入顯著集中的省市區(qū)主要分布在東南沿海、東北地區(qū)和西部，且具有加強的趨勢.“五普”時期，人口遷入集中的省市區(qū)為福建、重慶、西藏、上海、貴州和云南.“六普”時期，上海、貴州和云南等省市的人口遷入空間集中程度均有所降低，演變?yōu)椤拜^集中型”.“五普”時期，遷入上海的人口大部分來源于周邊的安徽、江蘇和浙江3個省份.由于交通運輸?shù)母咚侔l(fā)展，地理距離在人口遷移過程中的作用已顯弱化，遷入上海的人口來源趨于分散.“五普”時期，從四川和貴州遷入云南的移民，占云南總遷入量的57.62%.10年后，云南總遷入移民的55.44%來自于四川、貴州和重慶.因此，云南人口遷入集中程度不斷下降.同樣，四川作為貴州的移民來源比重由47.80%降至27.41%.而湖南和重慶遷入到貴州的人數(shù)顯著增長，貴州的人口遷入集中程度已顯弱化.不同的是，廣東和遼寧的人口遷入空間集中程度有所增強，人口遷入類型由“較集中型”演變?yōu)椤凹行汀?另外，江蘇、浙江和福建等東部沿海省份也表現(xiàn)出人口遷入的集中性.

3.3 省際人口遷出流的空間集中特征

通過(3)式，分別計算“五普”和“六普”兩個時期每個省市區(qū)的省際人口遷出基尼系數(shù)(表2).

從表2可以看出：① 我國省際人口遷出流的空間集中程度大于人口遷入流.不僅所有省市區(qū)的基尼系數(shù)均大于0.5，而且不同時段上的基尼系數(shù)均值都超過遷入流.廣西的人口遷出基尼系數(shù)甚至超過0.9，大于人口遷入流基尼系數(shù)的最大值.② 從時間變化來看，我國省際人口遷出流的空間不均衡程度總體呈現(xiàn)出下降趨勢，但個別省市區(qū)的空間集中度在加強，這與省際遷入流的變化特點相類似.河北、山東、安徽、江蘇、浙江等東部地區(qū)的省份以及云南、貴州等西南地區(qū)省份的遷出集中程度在增強.③ 東部較為發(fā)達地區(qū)的人口遷出較為分散.北京、浙江、廣東等省市的遷出基尼系數(shù)小于總體均值，這意味著這些省市對全國的輻射影響較大.

表2 中國省際人口遷出基尼系數(shù)Tab 2 Gini coefficients of inter-provincial out-migration in China

同樣，根據(jù)人口遷出基尼系數(shù)將各省市區(qū)劃分為4種類型(圖4).從圖4可以看出，我國省際人口遷出流的空間分布具有以下特點：

1)人口遷出顯著分散的區(qū)域主要分布在東南沿海和西北地區(qū).北京、浙江、廣東、青海和新疆等省市區(qū)的人口遷出在這兩個時段上均非常分散.山東的省際人口遷出空間集中性有所增強.“五普”

(a)“五普”時期

(b)“六普”時期 圖4 中國省際人口遷出空間集中類型Fig 4 Spatial focusing maps of inter-provincial out-migration in China

時期，從山東遷出的人口多集中在北京、天津、廣東、遼寧和江蘇，其中到達京津地區(qū)的人數(shù)占總遷出量的28.16%.“六普”時期，山東外遷人口仍多集中在北京、天津、江蘇、上海和浙江，其中到達京津地區(qū)的人數(shù)增長至35.63%，空間集中程度得到加強.從山東遷出的人口越來越多地流向京津地區(qū)和長三角都市圈，這在很大程度上是我國其他省市區(qū)人口遷出的一個縮影.

2)人口遷出顯著集中的省市區(qū)更加集中于中部地區(qū).江西、湖南和廣西在這兩個時期內(nèi)一直表現(xiàn)出集中的特點.“五普”時期，海南有75.58%的遷出人口到達廣東；“六普”時期，仍有59.34%的遷出人口到達廣東，但其人口遷出空間集中程度已明顯降低.“五普”時期，安徽有67.77%的遷出人口到達長三角地區(qū)(上海、江蘇和浙江)，貴州有55.89%的遷出人口到達廣東和浙江.而“六普”時期，安徽的遷出人口到達長三角地區(qū)的人數(shù)上升至77.55%，增長了近10個百分點；貴州到達廣東和浙江的人數(shù)增長至60.69%.因此，安徽和貴州的人口遷出空間集中程度明顯增強，人口遷出由“較集中型”演變?yōu)椤凹行汀?事實上，人口遷出相對集中的安徽、江西、湖南、貴州和廣西等省區(qū)的主要目的地位于東部沿海，包括江蘇、上海、浙江、福建和廣東，與人口遷入集中性顯著的省市區(qū)相對應.

3.4 省際遷入流與遷出流的關系

為了便于考察省際人口遷入流和遷出流在空間分布上的相互關系，將標準化之后的省際遷入和遷出基尼系數(shù)用散點圖的形式加以繪制，其中橫、縱坐標分別為省際遷入和遷出基尼系數(shù)(圖5).正值表示人口遷移集中程度高于均值，人口遷移流的空間集中性相對較強；負值表示人口遷移的集中程度低于均值，人口遷移流在空間上的分布較為分散.

由圖5可以看出，各省市區(qū)遷入與遷出基尼系數(shù)之間呈現(xiàn)一定程度的負相關性，即某個省市區(qū)的遷入集中程度較高，該省市區(qū)的遷出集中程度卻較低；某個省市區(qū)的遷出較為集中，其遷入?yún)s較為分散.“五普”時期，遷入流與遷出流之間的這種負相關關系并不明顯.“六普”時期，二者的負相關性已較為顯著(斜率為-0.31).

從經(jīng)濟發(fā)展水平來看，發(fā)達地區(qū)省市區(qū)人口遷入較為集中，如廣東、浙江，其遷出較為分散；而欠發(fā)達地區(qū)省市區(qū)人口遷出較為集中，如安徽、湖南、江西和河北，其遷入則較為分散.這種負相關關系的存在和增強，正好與Plane等提出的人口遷入和遷出關系相對應[27].Plane等認為經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)具有高遷入率和低遷出率的特點，經(jīng)濟相對不發(fā)達的地區(qū)具有低遷入率和高遷出率的特點.隨著區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，這種關系在一定程度上會發(fā)生改變.經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)不僅具有高遷入率，同時遷出率也比較高，集中化趨勢明顯[12,28].Vias認為區(qū)域間人口遷入和遷出會呈現(xiàn)一個“U”型曲線關系，經(jīng)濟不發(fā)達和發(fā)達地區(qū)分別位于曲線的左右兩端[29].據(jù)此，可以推測我國省際人口遷入和遷出的空間集中性也可能會呈現(xiàn)出這種現(xiàn)象.待我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展到一定的階段，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的人口遷移吸引力會愈發(fā)增強，尤其是對周邊省市區(qū)的吸引力，人口遷出更是以周邊省市區(qū)為主.因此，在未來一段時間內(nèi)，人口遷入和遷出之間的“U”型曲線特性將漸趨明顯.

(a)“五普”時期

(b)“六普”時期 圖5 全國省際人口遷入與遷出空間集中度散點圖Fig 5 Scatter plots of spatial focusing of in- and out-migration in China

4 結(jié)論

文中從系統(tǒng)和區(qū)域的角度對省際人口遷移流的空間集中程度及其變化進行了測度.① 計算了全國人口遷移流的總體基尼系數(shù)，以考察整個人口遷移系統(tǒng)的空間分布狀況；② 分別計算了全國31個省市區(qū)的遷入和遷出基尼系數(shù)，探討了每個省市區(qū)作為“遷入地”和“遷出地”兩種不同角色時人口遷移流的空間分布特征，并進行了類型劃分.通過對“五普”和“六普”兩個時期省際人口遷入和遷出基尼系數(shù)的比較，得出以下結(jié)論：

1)中國省際人口遷移系統(tǒng)的空間不均衡性突出，集中特點明顯.“五普”和“六普”時期的省際人口遷移流總基尼系數(shù)為0.843 4和0.814 2.雖然隨著省際人口遷移活躍程度的提高，省際人口遷移在空間上正朝著較為均勻的方向發(fā)展，但現(xiàn)階段省際人口遷移的空間集中程度已經(jīng)到達一個臨界狀態(tài)，因此對中國省際人口遷移進行適度調(diào)控是非常必要的.

2)中國大部分區(qū)域省際人口遷入流的空間集中程度較高，省際人口遷入流的空間集中程度正趨于均勻化.人口遷入相對分散的省市區(qū)主要分布在內(nèi)陸地區(qū)，這主要是與其經(jīng)濟發(fā)展程度以及地理位置有很大關系，薄弱的經(jīng)濟發(fā)展程度使得從各省市區(qū)遷出的人口到達這些地區(qū)的人數(shù)相對較少，分布相對均勻；而居中的地理位置決定了其鄰居省市區(qū)較多，因此周邊遷入的機會更大.人口遷入集中性較強的省市區(qū)主要分布在東南沿海、東北地區(qū)和西部.遷入到東南沿海省市區(qū)的人口數(shù)量相對較大，而遷入到東北地區(qū)和西部省市區(qū)的人口數(shù)量偏少，但總體上都以其周邊省市區(qū)遷入為主，并且這種“內(nèi)部分散，外部集中”的分布格局將長期存在.

3)我國省際人口遷出流的空間不均衡性更為突出，在不同時段上的基尼系數(shù)的均值都超過遷入流.在總體趨于均勻化的過程中，仍有個別省市區(qū)的空間集中程度不斷加強，例如，河北、山東、安徽、江蘇、浙江等東部地區(qū)的省市區(qū)和云南、貴州等西南地區(qū)的省市區(qū)，這也表明這些省市區(qū)的遷出人口指向性更強.人口遷出分散的區(qū)域主要分布在東南沿海和西北地區(qū)；人口遷出較集中的省市區(qū)主要集中在中部地區(qū).并且，人口遷出的“外部分散，內(nèi)部集中”的分布格局也在不斷加強.

4)我國省際人口遷入與遷出的空間集中程度之間呈現(xiàn)一定的負相關性，人口遷入集中的省市區(qū)，則遷出分散，而遷出集中的省市區(qū)，則遷入分散.從經(jīng)濟發(fā)展水平來看，發(fā)達地區(qū)的省際人口遷入較為集中，而欠發(fā)達地區(qū)的省際人口遷出較為集中.可以推測，隨著區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，省際人口遷入與遷出之間的將會呈現(xiàn)“U”型曲線的關系，經(jīng)濟不發(fā)達和發(fā)達地區(qū)會分別位于曲線的左右兩端.

文中初步以洛倫茲曲線圖和基尼系數(shù)的形式表達了中國省際人口遷移流的空間集中度，為了解中國省際人口遷移流的空間分布格局和發(fā)展趨勢提供了新的研究視角.然而，在對省際遷入和遷出空間集中程度的類型劃分中采用了1個標準差作為判別標準，這對處于不同發(fā)展階段、人口遷移狀況迥異的區(qū)域人口遷移系統(tǒng)而言，略顯粗糙.而在研究中，“五普”時期中國省際人口遷入流和遷出流的基尼系數(shù)平均值分別為0.695 8和0.700 3；“六普”時期中國省際人口遷入流和遷出流的基尼系數(shù)平均值為0.625 3和0.671 4.雖然我國省際人口遷移在空間上已經(jīng)朝著均勻的方向發(fā)展，但仍然表現(xiàn)出較為突出的空間集中特性，因此可以將基尼系數(shù)為0.6作為一個警戒線參考的標準.在今后的研究中，有待于進一步針對具體區(qū)域，提出更權(quán)威的判別標準，以衡量本地區(qū)人口遷移的空間不均衡狀態(tài)是否超過一定的警戒線.另外，文中僅計算和分析了省際遷入和遷出基尼系數(shù)及其變化特征，雖然其變化暗含了與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異之間的關系，但并沒有更直觀地結(jié)合各地社會經(jīng)濟指標加以分析，還需要進一步深入研究.

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(責任編輯 惠松騏)

Analysis on the spatial focusing of inter-provincial migration in China based on Gini coefficient

LIU Da-wei1,2，PU Ying-xia1,2，WANG Jie-chen1,2，MA Jin-song1,2，CHEN Gang1,2

(1.Jiangsu Provincial Key Laboratory of Geographic Information Science and Technology,Nanjing University,Nanjing 210023,Jiangsu,China;2.School of Geographic and Oceanographic Sciences,Nanjing University,Nanjing 210023,Jiangsu,China)

This paper applies Gini coefficient to measure the spatial focusing extent of inter-provincial migration flows in China since mid-1990s.Based on the data from the fifth census in 2000 and the sixth census in 2010,this paper calculates Gini coefficient of total migration flows and in- and out-migration Gini coefficients of 31 provinces(excluding Hong Kong,Macao and Taiwan),and classifies into four different types according to the standardization of in- and out-migration Gini coefficients,and analyses the changes of spatial focusing of inter-provincial migration flows between 2000 and 2010.The results indicate that,firstly,China’s inter-provincial migration system takes on a strong spatial focused characteristic and evolves into the direction of more balanced across space.Secondly,China’s inter-provincial in-migration flows are in the direction of less spatially focused.The provinces with lower degree of spatial focusing in-migration tend to focus on the inland areas,and those with higher degree of spatial focusing are mainly distributed across the southeast coast China,northwest China and northeast China.This “inland dispersed,outland focused” distribution pattern will exist for a long time.Thirdly,China’s inter-provincial out-migration flows are spatially more unbalanced in particular.There still exist several special regions with higher degree of spatial focusing of out-migration flows.The provinces with lower degree of spatial focusing of out-migration,mainly distribute in the southeast coast China and northwest China,and these with higher degree of spatial focusing are mainly concentrated in the inland region of China.This “outland dispersed,inland focused” pattern is strengthening now.Finally,there is a negative correlation between in-and out-migration flows of spatial focusing to some extent.In the coming future,the characteristic of “U” shaped curve between in-migration and out-migration will become more apparent.

Gini coefficient;spatial focusing;in-/out-migration flows

10.16783/j.cnki.nwnuz.2016.01.021

2015-02-05;修改稿收到日期:2015-07-15

國家自然科學基金資助項目(41271388)；江蘇省高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目

劉大偉(1990—)，男，山東荷澤人，碩士研究生.主要研究方向為GIS與空間O-D流分析和建模.

E-mail:dawei_liu123@163.com

C 922

A

1001-988Ⅹ(2016)01-0105-08

*通訊聯(lián)系人，女，副教授，博士.主要研究方向為GIS與空間數(shù)據(jù)分析集成.E-mail:yingxiapu@nju.edu.cn