最新研究成果重磅发布|东北三省短期人口迁徙主要流向的识别

【百度慧眼中规院联合创新实验室】是百度地图慧眼与中国城市规划设计研究院共建的联合实验室。双方发挥各自的资源、技术优势，形成一系列具有行业前瞻性、实用性的研究成果，并促进研究成果的转化与应用。双方联合研究的领域包括：城镇化发展动态监控与政策支持、城市空间诊断、评估与模拟、人工智能与城市智慧管理、城市空间决策支持与业务咨询等。

往期成果

最新研究成果：东北三省短期人口迁徙主要流向的识别

作者：宫兆亚、陶然、马琦伟、阚长城、程丹丹

前言

春节刚过去还没多久，相信大家对上面这张刷爆朋友圈的贴图记忆犹新。由于春节期间赴三亚旅游的人数众多，加之大雾突袭，使得东北人民的回乡之路颇为痛苦。“下三亚”只是东北人口外流的一个小小缩影，事实上近年来在全国许多城市，涌入的东北人口都成为一个现象，而这个现象背后折射出的，则是东北地区的发展问题。

我国从来没有一个地区的发展能像东北一样聚焦如此之多的目光。作为共和国成立之初的经济命脉和战略要地，眼下东北经济连年滑坡，人口和资本流失严重，诞生了一大批收缩城市。同时，东北的衰退根源和未来前景持续引发社会热议，知乎上“为什么东北会衰退？还可能复兴吗？”、“东北经济还有救吗？”、“为什么东北经济衰落了？”等话题动辄引来数万群众围观；北京大学林毅夫团队发布的《吉林省经济结构转型升级研究报告》引发正反双方激烈论战；更有甚者，对东北社会风气和制度环境的批评声也日益高涨，“投资不过山海关”的论点随处可见。东北的发展确实到了一个历史的十字路口。

东北振兴无疑任重道远，在“开方治病”之前，先进行全面而深入的诊断无疑十分必要，而人口的流动正是其中一项关键的诊断指标。透过追踪、解析东北人口的流动格局，我们可能挖掘出东北活力流失的一些深层次原因，进而对制订东北振兴战略起到一定的支撑作用。

本文作者使用百度地图大数据提供的2017年3个星期的短期人口流动数据，识别了东北地区人口短期出行中一些较为显著的特征，试图解读东北“老铁”们日常都去了哪里，最终获得一些有趣的发现。

研究目标

本文的核心任务是识别人口流动模式，那么何为人口流动模式？下面试举两例：

图 1 

左图：“走西口”路线示意图 ｜ 右图：“闯关东”路线示意图

走西口：山西人为边防和商贸的目的，向内蒙一带的人口外迁。

闯关东：中国近代史上华北地区农民向东北三省移民的运动。

从这两个例子中，我们可以看到识别人口流动模式的两个要点：

其一，出发地和目的地均是相对完整的地理单元，单元内部的地理空间在迁徙模式上类似。例如，在“闯关东”中，出发地为黄河下游直隶、山东一带，而目的地涵盖了吉林、辽宁、黑龙江三省的大部分地域。必须强调的是，地理单元的范围一般不同于行政区划等主观划定的范围，在本文中，它可能由一个或多个地市聚合而成。如何客观、相对准确的识别出发地和目的地是一个核心问题。

其二，出发地和目的地之间的短期人口流动强度须显著高于它们同其它地区之间的人口流动强度，因而保证识别出来的流动模式具有代表性。

由此，本文的任务可以归纳为：在复杂的短期人口流动格局中，对人口流进行空间聚类，寻找具有地理统计上显著性的短期人口流动模式。

算法简介

本文作者使用自行研发的“flowAMOEBA”算法，对百度短期人口流动数据进行空间聚类。

“flowAMOEBA”算法脱胎于Jared Aldstadt和Arthur Getis在2006年提出的“AMOEBA”算法。原始的“AMOEBA”算法是一种自下而上的聚类方式，通过不断迭代计算地理统计指标（如G*或Moran’s I），最终识别地理空间中的“热点”地区。笔者将这一算法进行拓展，用于在海量的空间流数据中准确找出其集中分布的模式，比如在本研究中我们所感兴趣的东北到全国其他地区某些城市（群）之间存在的短期内大量人口交互的现象。该方法的独特之处是其自下而上的分析方式：从单条空间流数据出发，向与其邻近的其他空间流数据不断拓展并增长，最终确定空间流聚类的范围。

与其它算法相比，“flowAMOEBA”算法具有两大优点：一是属于非参数聚类方法，最大限度的降低人为的主观干预；二是借助蒙特卡洛模拟方法，保障结果稳定性，使算法更加强健。

分析结果

使用“flowAMOEBA”算法，笔者识别了东北地区与全国其他地区之间总计31条主要的空间流。本文选取其中最具代表性的4条，并作简单评述。部分其它空间流的概况请见附录。

白山黑水对碧海蓝天的眷恋

提起东北人民外出的目的地，恐怕大多数人第一反应都是海南三亚。三亚对东北人的吸引力不止是候鸟式度假地那么简单，而是有着更深的历史渊源。遥想当年东北国企倒闭的年代，适逢海南房地产和旅游发展大潮之初，大批手握工龄买断金的人们从祖国的北端奔赴南端，或购置房产，或开店营业，逐渐在海南扎下了根，后又通过老乡之间的传帮带，终于形成今天“百万老铁下海南”的盛景，也构成了我国城镇化进程中一道独特的风景线。

浅浅的渤海湾阻隔不住海角的守望

作为中国大陆怀抱海洋的“双臂”，大连与胶东半岛青岛、烟台和威海三个城市之间有着天然的联系。一方面，两地之间在制造业、港口运输业、海洋产业等方面合作频繁；另一方面，东北人民同样深爱着胶东半岛的碧海蓝天，从乳山银滩到青岛金沙滩，从海景住宅到海滨烧烤，东北口音此起彼伏。未来随着烟台-大连海底隧道的建设，想必从辽东半岛到胶东半岛这条人口流还会快速增长。

你在东北的寒冬里大雪纷飞

我在江南的风光里艳阳高照

长三角地区与东北地区之间的经贸往来比我们想象中更频繁。根据数据统计，南京、扬州一带有大量企业（特别是中小型企业）投资辽东地方产业，或在东北设置分支机构，两地之间的商务往来强度可想而知；同时辽东地区前往江浙一带投资或就业的人口也不在少数。

资源同盟，抱团取暖

同为资源型产业和制造加工业发达的地区，辽宁省大部分城市与呼包鄂城市群之间的产业和就业往来比较紧密。在实体经济不景气的当下，这两个地区的城市大多面临着转型与增长的压力，资源互补、产业协作是必然的选择。

结语和展望

本文使用了“flowAMOEBA”这一空间聚类方法，基于百度地图大数据提供的全国短期人口迁徙数据，提取出东北三省人口迁徙中的若干主要流向，并对迁徙的特征和目的做了简单的分析。

本文的成果将是联合实验室研究东北振兴问题的起点，后续我们将从常住人口迁徙的角度提取主要流向，并对迁徙的方式和目的开展定量化的研究。基于这些研究，我们将不仅了解东北“老铁”去了哪里，更知道他们为何而去，从而为东北地区更好的制定发展战略、有效留住人口和人才资源提供支撑。

附录－部分其它空间流

大庆、长春等城市-上海

大连-中原地区

沈阳-深圳

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