邱美琴 周莉雅 戚晶晶 楊群力

摘 要：為反映江蘇13個(gè)設(shè)區(qū)市生產(chǎn)生活恢復(fù)情況，利用百度遷徙大數(shù)據(jù)，對2020年1月1日以來江蘇各設(shè)區(qū)市市域范圍出行強(qiáng)度、跨市域遷入遷出指數(shù)進(jìn)行分析測算。自3月27日中央首次提出進(jìn)入疫情防控常態(tài)化階段以來，江蘇不同區(qū)域范圍內(nèi)的人口流動(dòng)逐步恢復(fù)正常態(tài)，截至4月15日全省城市生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)達(dá)年前正常水平的95%，省內(nèi)跨市流動(dòng)強(qiáng)度恢復(fù)指數(shù)達(dá)72%，跨市流動(dòng)強(qiáng)度有所下降，節(jié)前出省人口截至4月22日回流率達(dá)90%，與浙粵滬比較，江蘇省際人口回流情況最好。

關(guān)鍵詞：城內(nèi)生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù) 省內(nèi)跨市域人口流動(dòng)恢復(fù)指數(shù) 省際人口回流率

2020年春節(jié)新冠肺炎給人們生產(chǎn)生活的正常流動(dòng)帶來了較大的影響，中共中央政治局在分析國內(nèi)外新冠肺炎疫情防控和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行形勢情況下，于3月27日首次提出并強(qiáng)調(diào)，要在疫情防控常態(tài)化條件下加快恢復(fù)生產(chǎn)生活秩序。4月8日習(xí)近平總書記特別強(qiáng)調(diào)：要堅(jiān)持在常態(tài)化疫情防控中加快推進(jìn)生產(chǎn)生活秩序全面恢復(fù)，確保實(shí)現(xiàn)決勝全面建成小康社會(huì)。江蘇堅(jiān)決貫徹落實(shí)黨中央決策部署，統(tǒng)籌推進(jìn)疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展工作，疫情防控形勢向好，生產(chǎn)生活秩序分階段逐步恢復(fù)，社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)回升態(tài)勢明顯。

一、城市生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)達(dá)年前正常水平的95%以上，活力超越去年同期水平

為測評當(dāng)前江蘇各設(shè)區(qū)市的生產(chǎn)生活恢復(fù)情況，基于百度遷徙的城內(nèi)出行強(qiáng)度城內(nèi)出行強(qiáng)度=該城市有出行的人數(shù)與該城市居住人口比值的指數(shù)化結(jié)果，城市遷徙邊界采用該城市行政區(qū)劃，包含該城市管轄的區(qū)、縣、鄉(xiāng)、村。數(shù)據(jù)，對省內(nèi)13個(gè)設(shè)區(qū)市進(jìn)行監(jiān)測分析，通過與去年12月正常情況、去年同期正常情況對比構(gòu)造反映各市生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)與臘月正常水平比較的生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)=復(fù)工后每周周三的城內(nèi)出行強(qiáng)度指數(shù)/節(jié)前正常生產(chǎn)生活的城內(nèi)出行強(qiáng)度，表現(xiàn)當(dāng)?shù)厣a(chǎn)生活活力恢復(fù)程度。，數(shù)值越高，表示經(jīng)濟(jì)活力恢復(fù)度越高。自節(jié)后2月9日復(fù)產(chǎn)以來，各市生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)逐步上升，以去年12月正常生產(chǎn)生活情況城內(nèi)出行強(qiáng)度為標(biāo)準(zhǔn)，4月15日（復(fù)工第10周）全省生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)達(dá)95.2%，各市、地區(qū)生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)階段變化見表1。

從時(shí)間進(jìn)程看，各地生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)隨時(shí)間階段性穩(wěn)步上升，復(fù)產(chǎn)10周后全省生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)（與去年12月正常水平比較）超95%（見圖1），增長速度放緩。在2月23日習(xí)近平總書記召開統(tǒng)籌推進(jìn)新冠肺炎疫情防控和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展工作部署會(huì)議之后，恢復(fù)指數(shù)增長速度最快，即第三周（2.24-3.1之間）恢復(fù)指數(shù)提高20個(gè)百分點(diǎn)左右。在3月27日中央首次提出進(jìn)入疫情防控常態(tài)化階段后，即復(fù)工復(fù)產(chǎn)第8周以后，全省生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)超過90%，逐步趨穩(wěn)。

從不同地區(qū)看，蘇南蘇中蘇北恢復(fù)指數(shù)差異不大，蘇中以略微優(yōu)勢高于蘇南1.1個(gè)百分點(diǎn)、蘇北0.2個(gè)百分點(diǎn)。從各設(shè)區(qū)市看，截至4月15日南京恢復(fù)指數(shù)最低，為88.6%，其他各市恢復(fù)指數(shù)均高于93%，宿遷最高為99.0%，見圖2-1?？紤]到4月15日大部分高校未能復(fù)課，高校大學(xué)生占本市常住人口比例越高，對生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)的影響越大，南京高校學(xué)生人數(shù)（87.8萬人左右）占常住人口比例最高，為10.2%，其他各市為0.4%-2.9%之間?？鄢咝Ｎ磸?fù)課的影響，各地恢復(fù)指數(shù)見圖2-2。

與去年完全復(fù)工后正常生產(chǎn)生活城內(nèi)出行強(qiáng)度比較，當(dāng)前出行活力超越去年同期水平12%左右。進(jìn)入疫情防控常態(tài)化階段后，各地生產(chǎn)生活城內(nèi)出行逐步恢復(fù)，恢復(fù)指數(shù)逐步提升趨穩(wěn)，分別與臘月正常水平、去年完全復(fù)工后正常水平為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較，生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)達(dá)年前水平的95.2%，達(dá)去年完全復(fù)工后正常水平的112%，出行活力超越去年同期水平12%左右（見表2）。

二、省內(nèi)跨市域人口流動(dòng)強(qiáng)度恢復(fù)指數(shù)為72%左右，跨市域流動(dòng)強(qiáng)度有所下降

跨市人口流動(dòng)是指人口流動(dòng)邊界跨越了市級行政范圍，從是否跨省又可分為省內(nèi)跨市流動(dòng)和跨省流動(dòng)，從跨越方向可分為遷入與遷出流動(dòng)，從流動(dòng)類型可分為復(fù)工返崗和往返差旅。為表現(xiàn)各時(shí)間段跨市流動(dòng)指數(shù)的變化特點(diǎn)，選取農(nóng)歷正月廿、二月廿、三月廿、三月廿四（4月16日）各市遷入、遷出指數(shù)，研究各階段變化特征（見表3）。

從時(shí)間進(jìn)程看，遷入、遷出指數(shù)隨時(shí)間逐步上升，特別是二月廿比正月廿的遷入遷出指數(shù)上升明顯，幾乎是正月廿的4倍左右，主要原因在于疫情從加速蔓延階段轉(zhuǎn)變?yōu)橛行Ф糁齐A段。進(jìn)入疫情防控常態(tài)化階段，各地遷入、遷出指數(shù)維持較高水平并保持緩慢增長。

從流動(dòng)范圍看，跨市流動(dòng)中有40%左右為跨市且跨省流動(dòng)，60%左右為跨市省內(nèi)流動(dòng)，而且在正月—三月間該流動(dòng)結(jié)構(gòu)保持相對穩(wěn)定。江蘇省人社廳關(guān)于江蘇勞動(dòng)力構(gòu)成也表明：40%為省外勞動(dòng)力、60%為省內(nèi)勞動(dòng)力。

從地區(qū)勞動(dòng)力流動(dòng)差異看，正月蘇北、蘇中為凈流出區(qū)域，蘇南為凈流入?yún)^(qū)域;二月、三月蘇北仍為凈流出區(qū)域，蘇南仍為凈流入?yún)^(qū)域，蘇中由正月的凈流出變?yōu)閮袅魅雲(yún)^(qū)域。從省內(nèi)地區(qū)凈流入差異表現(xiàn)看，蘇北為全省勞動(dòng)力輸出地，蘇南為勞動(dòng)力輸入地，且該趨勢會(huì)持續(xù)保持。從全省人口凈流入表現(xiàn)看，復(fù)工復(fù)產(chǎn)以來，省外勞動(dòng)力持續(xù)保持凈流入狀態(tài)，回流速度從疫情有效遏制階段的快速回流轉(zhuǎn)變?yōu)橐咔槌B(tài)化防控下的緩慢回流狀態(tài)，截至4月16日江蘇省省外勞動(dòng)力依然保持小幅凈流入狀態(tài)。

從勞動(dòng)力流動(dòng)類型（返崗、正常差旅）看，節(jié)后初期勞動(dòng)力流動(dòng)類型中勞動(dòng)力返崗占比較大，進(jìn)入疫情防控常態(tài)化階段，勞動(dòng)力流動(dòng)類型中返崗比例逐步減少，正常差旅比例逐步提升。勞動(dòng)力返崗在勞動(dòng)力輸入地表現(xiàn)為凈流入，在勞動(dòng)力輸出地表現(xiàn)為凈流出，因此在蘇南地區(qū)以凈遷入/遷入的占比來表現(xiàn)勞動(dòng)力返崗占總流動(dòng)的比例，該比例隨時(shí)間逐漸減少，依次為41.6%、24.2%、5.9%、3.7%，在蘇北地區(qū)以凈遷出/遷出的占比來表現(xiàn)勞動(dòng)力返崗占總流動(dòng)的比例，該比例隨時(shí)間逐漸減少，依次為41.5%、16.3%、1.6%、1.3%，可見：在復(fù)工復(fù)產(chǎn)階段流動(dòng)類型以勞動(dòng)力返崗復(fù)工占比較大，疫情進(jìn)入常態(tài)化防控階段后，流動(dòng)類型絕大部分為正常差旅流動(dòng)、少量為返崗復(fù)工流動(dòng)，說明人口流動(dòng)基本進(jìn)入常態(tài)化階段。

與去年同期正常生產(chǎn)生活情況下跨市流動(dòng)指數(shù)比較，疫情常態(tài)化防控階段江蘇省跨市流動(dòng)指數(shù)下降28%左右。4月16日江蘇各設(shè)區(qū)市遷入恢復(fù)指數(shù)跨市、省流動(dòng)強(qiáng)度恢復(fù)指數(shù)=2020年當(dāng)日流動(dòng)指數(shù)/2019年完成復(fù)工后正常流動(dòng)指數(shù)在61-75%之間，揚(yáng)州最低61%，常州最高75%;各設(shè)區(qū)市遷出恢復(fù)指數(shù)在57-81%之間，南京最低57%，宿遷最高81%。跨市域流動(dòng)恢復(fù)指數(shù)具體見圖3-1、3-2。

綜上分析，疫情雖然得到了有效地遏制并進(jìn)入常態(tài)化防控階段，但依然對遠(yuǎn)距離的人口流動(dòng)造成了較大的影響，預(yù)計(jì)該影響將存在較長時(shí)間。

三、預(yù)計(jì)最終江蘇人口回流率超90%，回流情況在蘇浙粵滬中最好

江蘇為勞動(dòng)力流入大省，百度遷徙大數(shù)據(jù)顯示，節(jié)前（1月1日-1月24日）江蘇省累計(jì)凈流出410.5萬人，節(jié)后（1月25日-4月22日）累計(jì)凈流入366.4萬人，省際人口回流率（節(jié)后凈流入占節(jié)前凈流出比例）為89.3%，目前回流趨勢持續(xù)，回流增速放緩。未回流人員為44.1萬人，主要為大部分高校學(xué)生未能返校，說明江蘇勞動(dòng)力總量并未因疫情原因有較大減少。

與浙粵滬比較，江蘇節(jié)后人口因省際流動(dòng)減少量最少，回流率位居前二，江蘇總體回流情況最好。蘇浙粵滬都屬于節(jié)前人口凈流出、節(jié)后凈流入的省份，其中節(jié)前凈流出量最低為江蘇410.5萬人，最高為廣東1733.4萬人，截至4月22日節(jié)后凈流入量最低為上海324.3萬人，最高為廣東1549.4萬人。因春節(jié)省際流動(dòng)人口減少量江蘇最低為44.1萬人、浙江最高為201.1萬人。節(jié)后人口回流率（節(jié)后凈流入占節(jié)前凈流出比例）最低為上海（71.3%），廣東以微弱優(yōu)勢位居第一（89.4%），江蘇第二（89.3%），但江蘇人口減少量最少，浙江第三（79.4%），回流率增速逐步減緩（見表4）。

從圖4蘇浙粵滬回流率變化過程看，各地回流率逐步提升，回升速度逐步減緩。2月份，回流率從高到低排名依次為上海、廣東、江蘇、浙江，進(jìn)入3月份，上海回流率依次被廣東、江蘇、浙江超越。從回流曲線趨勢分析，截至4月月22日日，廣東、江蘇依然保持增長趨勢，浙江、上海已趨于平穩(wěn)。預(yù)計(jì)廣東、江蘇最終回流率將超越90%，浙江回流率在80%左右，上?；亓髀试?2%左右。

一線城市上海，節(jié)后勞動(dòng)力回流疲緩，進(jìn)一步凸顯了上海近年來人口凈流入的下降趨勢。上海2015年～2019年人口凈流入量依次為-16.9、-4.7、-8.8、1.6、0.8萬人，2018、2019年雖略有回升但難以改變下降趨勢，本次疫情進(jìn)一步強(qiáng)化了該現(xiàn)象。主要原因有三點(diǎn)：上海高房價(jià)造成年輕人落滬難、城市功能疏解流出部分產(chǎn)業(yè)工人、對一般技能的服務(wù)業(yè)人員不再具有吸引力，上海在向國際化大都市轉(zhuǎn)型過程中造成勞動(dòng)力人口外溢。

從疫情期間人口回流率數(shù)據(jù)跟蹤情況，江蘇省際人口回流率穩(wěn)步回升且回流率在蘇浙粵滬中最高，說明江蘇具有良好的就業(yè)彈性。良好的經(jīng)濟(jì)社會(huì)、完善的基礎(chǔ)設(shè)施、多層次的產(chǎn)業(yè)環(huán)境具有一定的人才吸引比較優(yōu)勢，具備承接一線大城市轉(zhuǎn)型中的外溢人口的條件，在后疫情時(shí)期，創(chuàng)造更為開放、包容、適應(yīng)各層次人才的就業(yè)環(huán)境，為實(shí)現(xiàn)江蘇高質(zhì)量發(fā)展提供保障。

四、積極謀劃未來，奮力奪取疫情防控和經(jīng)濟(jì)發(fā)展雙勝利

江蘇在本次抗擊疫情中答卷優(yōu)秀。在江蘇全體醫(yī)護(hù)人員努力下，全面完成援鄂任務(wù)，并實(shí)現(xiàn)省內(nèi)患者零死亡、醫(yī)護(hù)人員零感染“雙零”目標(biāo)。本次新冠肺炎疫情發(fā)生以來，江蘇共有2800多位白衣戰(zhàn)士馳援湖北。截至4月11日，江蘇援鄂醫(yī)療隊(duì)伍累計(jì)收治患者4651人，累計(jì)護(hù)理患者4696人，累計(jì)治愈出院2522人，援湖北醫(yī)療隊(duì)圓滿完成全部工作任務(wù)。省內(nèi)醫(yī)務(wù)人員戰(zhàn)斗在全省抗“疫”一線，收治新冠肺炎患者共650多名，實(shí)現(xiàn)“確診病例零死亡”、“醫(yī)護(hù)人員零感染”的“雙零”目標(biāo)，提交了一份爭奪人民生命健康、維護(hù)社會(huì)穩(wěn)定的優(yōu)異成績。

社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)回升態(tài)勢明顯。根據(jù)省統(tǒng)計(jì)局測算，2020年一季度江蘇省地區(qū)生產(chǎn)總值為21002.8億元，同比下降5%。但經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的積極因素不斷增多，具備發(fā)展活力。農(nóng)業(yè)運(yùn)行平穩(wěn)，糧食生產(chǎn)形勢良好。工業(yè)生產(chǎn)下滑企穩(wěn)，3月份工業(yè)增加值實(shí)現(xiàn)增長。4月份，規(guī)上工業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值同比增長8.1%，較3月份回升3.1個(gè)百分點(diǎn);規(guī)上工業(yè)實(shí)現(xiàn)利潤總額593.0億元，同比增長10.7%，較3月份回升46.8個(gè)百分點(diǎn)。江蘇宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度逐步回升。

預(yù)測江蘇2020年GDP增長率為2.7%左右。人口是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)和核心要素。為進(jìn)一步預(yù)測江蘇人口與GDP增速情況，對江蘇2001～2019年之間江蘇常住人口與GDP增速進(jìn)行回歸分析，常規(guī)情況下，常住人口與GDP增速存在較強(qiáng)的相關(guān)性，具體回歸分析情況如圖5。

根據(jù)回歸分析，常規(guī)情況下預(yù)測江蘇2020年GDP增速為5.8%左右。疫情影響屬于本模型外的外生突發(fā)因素，不能直接利用該模型進(jìn)行內(nèi)生結(jié)構(gòu)預(yù)測。根據(jù)百度遷徙大數(shù)據(jù)蘇浙粵滬一季度省際流動(dòng)造成人口減少，同時(shí)GDP出現(xiàn)下降（見表5）。

從表5可知，蘇浙粵滬中，江蘇人口減少率、GDP下降率均最小，上海人口減少率、GDP下降率均最多。從4月份江蘇生產(chǎn)生活恢復(fù)指數(shù)及回流率看，恢復(fù)指數(shù)良好且回流率最好，上半年GDP增長率江蘇依然好于浙粵滬。

疫情造成江蘇一季度復(fù)工復(fù)產(chǎn)、人口回流均減慢，而進(jìn)入二季度隨著復(fù)工復(fù)產(chǎn)以及人員的進(jìn)一步流動(dòng)，江蘇經(jīng)濟(jì)將逐步恢復(fù)其內(nèi)生增長機(jī)制。后疫情時(shí)期，江蘇經(jīng)濟(jì)一方面受到國際疫情及逆全球化環(huán)境影響，另一方面將會(huì)享受一線城市帶來的外溢作用，部分生活方式有所變化，并對全年經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)間造成影響，但不改變其經(jīng)濟(jì)與人口的內(nèi)生增長機(jī)制。根據(jù)江蘇一季度GDP下降率5%、江蘇人口回流情況以及內(nèi)生增長率5.8%推測，預(yù)測江蘇2020年全年GDP增長率為2.7%左右。

五、后疫情時(shí)代促進(jìn)江蘇人口與社會(huì)經(jīng)濟(jì)共同發(fā)展的相關(guān)建議

縱觀國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展歷史，人口增長、人口流動(dòng)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展存在重要的互相影響關(guān)系。正如周其仁教授在第二屆長三角一體化發(fā)展高層論壇發(fā)表的“應(yīng)對前所未有的挑戰(zhàn)，來來往往至關(guān)緊要”。人口流動(dòng)活躍度是經(jīng)濟(jì)活力的重要體現(xiàn)。因此，江蘇在后疫情時(shí)代要營造“吸引人、留住人、發(fā)展人”的社會(huì)環(huán)境，充分實(shí)現(xiàn)“人”的價(jià)值，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

（一）完善公共衛(wèi)生體系，保障居民安全

進(jìn)入后疫情時(shí)代，居民生命至上需要構(gòu)建強(qiáng)大的公共衛(wèi)生體系，加強(qiáng)傳染病疫情和突發(fā)公共衛(wèi)生事件監(jiān)測體系、疾病預(yù)防控制體系、公共衛(wèi)生體系及突發(fā)公共衛(wèi)生事件醫(yī)療救治體系，江蘇將抓緊補(bǔ)短板、堵漏洞、強(qiáng)弱項(xiàng)，實(shí)施一批公共衛(wèi)生及突發(fā)事件醫(yī)療救治能力提升項(xiàng)目，健全疾病預(yù)防控制能力建設(shè)，確保疫情可防可控情況下，人口常態(tài)化流動(dòng)往來。

（二）健全公共服務(wù)體系，增進(jìn)人民福祉

不斷健全幼有所育、學(xué)有所教、勞有所得、病有所醫(yī)、老有所養(yǎng)、住有所居、弱有所扶等方面基本公共服務(wù)體系，使百姓從出生青少年中年老年各階段均能享受改革發(fā)展成果，不斷增進(jìn)人民福祉、促進(jìn)人全面發(fā)展。完善的公共服務(wù)體系不僅能夠留住人，也能夠吸引人，江蘇應(yīng)該在公共服務(wù)體系有所突破特別是在醫(yī)療保障方面，優(yōu)化醫(yī)療保險(xiǎn)體系，改善醫(yī)療保險(xiǎn)待遇，更好的吸引年輕人來江蘇發(fā)展。

（三）激活就業(yè)創(chuàng)業(yè)體系，實(shí)現(xiàn)人才價(jià)值

強(qiáng)化創(chuàng)業(yè)扶持體系，優(yōu)化企業(yè)營商環(huán)境，實(shí)現(xiàn)企業(yè)家（創(chuàng)業(yè)者）價(jià)值與社會(huì)價(jià)值雙提升。構(gòu)建技能提升體系不斷增強(qiáng)勞動(dòng)力資源供給，建立面向全體勞動(dòng)者的職業(yè)培訓(xùn)制度、推進(jìn)高技能人才隊(duì)伍建設(shè)。構(gòu)建就業(yè)服務(wù)體系積極促進(jìn)勞動(dòng)力資源的有效配置，優(yōu)化“企業(yè)家（高層管理人才）+中級人才+基層人才”的金字塔型人才搭配體系，使各層次人才更好地實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值。通過激活積極進(jìn)取的就業(yè)創(chuàng)業(yè)體系吸引各層次人才來江蘇實(shí)現(xiàn)自身事業(yè)的發(fā)展。

綜上，通過建立良好的經(jīng)濟(jì)社會(huì)與人才發(fā)展雙促進(jìn)體系，實(shí)現(xiàn)以人為中心的經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面高質(zhì)量發(fā)展。凝聚各方人才促進(jìn)江蘇經(jīng)濟(jì)體系中生產(chǎn)、流通、分配、消費(fèi)各環(huán)節(jié)有新突破，不斷提高勞動(dòng)效率、資本效率、土地效率、資源效率、環(huán)境效率，不斷提升科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，不斷提高全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展始終以服務(wù)更多人滿足更深層次的需求為出發(fā)點(diǎn)，以促進(jìn)更多人實(shí)現(xiàn)更高價(jià)值的成就為路徑，實(shí)現(xiàn)“服務(wù)更多人”“成就更多人”的社會(huì)發(fā)展目標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1]沈詩杰，沈冠辰.中國省際人口流動(dòng)的空間結(jié)構(gòu)特征研究[J].人口學(xué)刊，2020（07）.

[2]趙梓渝，楊冉，魏冶，龐瑞秋，王士君.中國人口流動(dòng)重力模型回歸系數(shù)的定量估算及其空間異質(zhì)性研究[J].地理科學(xué).2018（09）.

[3]強(qiáng)歡歡，吳曉，王慧.2000年以來全國流動(dòng)人口空間集聚性初探[J].現(xiàn)代城市研究，2017（09）.

[4]王姣娥，杜德林，魏冶，楊浩然.新冠肺炎疫情的空間擴(kuò)散過程與模式研究[J].地理研究，2020（07）.

[5]劉醇.人口流動(dòng)視角下中國城鄉(xiāng)關(guān)系變遷的研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2020（20）.

[6]楊未然，劉金典，程名望.中國省際人口遷移與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系的非線性分析[J].江南大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2020（03）.

[7]葉強(qiáng)，張儷璇，彭鵬，黃軍林.基于百度遷徙數(shù)據(jù)的長江中游城市群網(wǎng)絡(luò)特征研究[J].經(jīng)濟(jì)地理，2017（08）.

[8]蔣小榮，汪勝蘭.中國地級以上城市人口流動(dòng)網(wǎng)絡(luò)研究——基于百度遷徙大數(shù)據(jù)的分析[J].中國人口科學(xué)，2017（02）.

（邱美琴、周莉雅、戚晶晶、楊群力，江蘇省戰(zhàn)略與發(fā)展研究中心）