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<section style="display: none;" data-tools="gulangu" data-label="powered by gulangu"><br  /></section><section style="text-align: center;line-height: 2em;"><img class="rich_pages" data-ratio="0.268" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_gif/Yy2ZIrx1LU7oY59ZCmexjQlbpxMoDTYPAL1SNGdadlF55sKHwraxuPfFjEuLSt23mU372zia4UiaHIv52ufSUiabA/640?wx_fmt=gif" data-type="gif" data-w="750" style=""  /></section><section data-tools="新媒体排版" data-id="1667853" data-style-type="undefined"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="margin: 0px;padding: 0px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><br style="display:none;"  /></p><br style="display: none;"  /></section><br style="display: none;"  /></section><br style="display: none;"  /></section><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="width: 100%;box-sizing: border-box;transform: rotate(0deg);max-width: 100%;"><section style="width: 50px;height: 4px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;background-color: rgb(28, 142, 230);"><br style="display:none;"  /></section><br style="display: none;"  /></section><section style="padding: 10px;margin-top: -4px;box-sizing: border-box;background-color: rgb(239, 239, 239);max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="line-height: 2;letter-spacing: 0.5px;font-size: 14px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="margin: 0px;padding: 0px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><span style="color: rgb(0, 128, 255);"><strong><span style="font-size: 13px;text-align: start;">本报告由与同济大学建筑与城市规划学院空间分析和决策支持实验室联合研究发布</span></strong><span style="font-size: 13px;text-align: start;">，</span></span><span style="color: rgb(0, 0, 0);font-size: 13px;text-align: start;">合作双方发挥各自在时空大数据分析研究领域的资源、技术优势，形成一系列在城乡规划行业中具有前瞻性的研究成果，并不断促进研究成果的转化与应用。双方协作研究的领域涵盖城镇化发展动态监测与预测、城市空间分析评估与模拟、城市空间决策支持与咨询、人工智能与城市智慧管理、空间规划新技术创新等。</span></p></section></section></section></section></section></section><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="margin: 0px;padding: 0px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><br style="display:none;"  /></p><br style="display: none;"  /></section><br style="display: none;"  /></section><br style="display: none;"  /></section></section><section data-tools="新媒体排版" data-id="1773110" data-style-type="undefined"><section style="border-width: 0px;border-style: none;border-color: initial;padding: 0px;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu.us"><section style="margin: 0.5em 0px;text-align: center;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: top;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="border-top: 2px dotted rgb(95, 94, 102);width: 100%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><br style="display:none;"  /></section><section style="font-size: 19.2px;padding-left: 5px;padding-right: 5px;margin-top: 4px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;background-color: rgb(28, 142, 230);color: rgb(255, 255, 255);"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><span style="font-size: 16px;">40年快速城镇化，中国人口流向了哪里？</span></section></section></section></section></section></section></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"><br  /></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"> <span style="color: rgb(0, 0, 0);font-family: DengXian;font-size: 14px;">作者：</span><span style="color: rgb(0, 0, 0);font-family: DengXian;font-size: 14px;">朱艺 岳雨峰 阚长城 钮心毅</span></section><p><br  /></p><section data-tools="新媒体排版" data-id="1771770" data-style-type="undefined"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin: 10px 0%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 12%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="font-size: 13px;margin-top: 3px;margin-bottom: 3px;text-align: center;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;border-width: 1px;border-style: solid;border-color: transparent;background-color: rgb(255, 202, 0);width: 1.8em;height: 1.8em;line-height: 1.8em;border-radius: 100%;margin-left: auto;margin-right: auto;font-size: 15px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);">1</p></section></section></section></section><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 88%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin-right: 0%;margin-bottom: 5px;margin-left: 0%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;border-bottom: 1px dashed rgb(175, 175, 175);margin-bottom: 0.25em;padding-left: 5px;padding-right: 5px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);">引言</p></section><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 0.5em;height: 0.5em;border-radius: 50%;background-color: rgb(255, 202, 0);box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><br style="display:none;"  /></section></section></section></section></section></section></section></section><p><br  /></p><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">近40年以来的快速城镇化，带来了我国大规模的人口迁居。大量人口从农村进入城市，从中小城市流入大城市、特大城市、超大城市定居。“春运”能反映这种一段时期城镇化带来人口迁居的结果。春节前夕，大量迁居的人群会返回家乡过年。一般情况下，迁居的第一代、第二代人加入春运返乡的可能性会比较高。这种春运的人员流动能够反映出一段较长时期内人口迁居流动的特征。通过识别中国城市之间春运时段的人口流动，本文试图揭示经过40年城镇化发展进程，中国的人口流向了哪里，哪些地域吸纳了人口，哪些地域流出了人口。</section><p><br  /></p><section data-tools="新媒体排版" data-id="1771770" data-style-type="undefined"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin: 10px 0%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 12%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="font-size: 13px;margin-top: 3px;margin-bottom: 3px;text-align: center;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;border-width: 1px;border-style: solid;border-color: transparent;background-color: rgb(255, 202, 0);width: 1.8em;height: 1.8em;line-height: 1.8em;border-radius: 100%;margin-left: auto;margin-right: auto;font-size: 15px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);">2</p></section></section></section></section><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 88%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin-right: 0%;margin-bottom: 5px;margin-left: 0%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;border-bottom: 1px dashed rgb(175, 175, 175);margin-bottom: 0.25em;padding-left: 5px;padding-right: 5px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);">数据与方法</p></section><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 0.5em;height: 0.5em;border-radius: 50%;background-color: rgb(255, 202, 0);box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><br style="display:none;"  /></section></section></section></section></section></section></section></section><p><br  /></p><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">春运节前的城际人员流动以返乡人群为主，也会包含一定数量的商务、游憩出行等其他目的的人群。平日的城际人员流动以商务、游憩出行人群为主。如果将春运与平日时段的流动相减，可以在很大程度上排除了其他目的出行干扰，从中提出返乡人群的流动特征。</section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">本文使用春运与平日两个时段的全国地级市空间单元的百度迁徙数据。以2019春节前2周作为春运期间的代表时段，以2019年4月的2周作为平日期间的代表时段。百度迁徙数据记录的2019年4月2周内，全国跨地级市的城际人员流动总量达到了20853.04万人次。春运的节前期间，迁居人群的返乡行为导致人口流动量明显上涨，较平时时段增加了26.28%，城市间人员流动总量达26333.60万人次。百度迁徙数据显示的全国各地市春节前流入、平日流入人数分布如图1、图2所示。</section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">全国以地市为单元，均各自计算春运的节前2周流入人数与平日2周流入人数的差值（P0）。如得到的差值P0为正，表示该地市春节迁徙流入人口多于平日。差值为正的地市是长期以来流出了人口的地区，差值部分应当包含了大量返乡人群，差值正数越大，说明返乡人数越多，也就是流出迁居人口越多。差值P0为负，说明该地市春运时段迁徙流入人口小于平日，是长期以来吸纳迁居人口的地区。</section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;text-indent: 0em;"> </section><p style="text-align: center;"><img class="rich_pages" data-backh="407" data-backw="578" data-ratio="0.7048275862068966" data-s="300,640" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/Yy2ZIrx1LU6kP3H6zx3icPN5ouRibj1iarDngjoNOscdPE36G7D0VOibMLc3rStXibgZibJHbCwPEOHp6ZT407250VsA/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="1450" style="width: 100%;height: auto;"  /></p><section style="text-align: center;font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;">图1 春节前全国各地市流入人数<br  /></section><p style="text-align: center;"><img class="rich_pages" data-backh="412" data-backw="578" data-ratio="0.7131147540983607" data-s="300,640" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/Yy2ZIrx1LU6kP3H6zx3icPN5ouRibj1iarDMS8pYPZ4mibyvsnXXFaJ0xHc93pBAJv8IfBh5icSy1lNlILp35NI3kng/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="1220" style="width: 100%;height: auto;"  /></p><section style="text-align: center;font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;">图2 平日时段全国各地市流入人数</section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"> </section><section data-tools="新媒体排版" data-id="1771770" data-style-type="undefined"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin: 10px 0%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 12%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="font-size: 13px;margin-top: 3px;margin-bottom: 3px;text-align: center;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;border-width: 1px;border-style: solid;border-color: transparent;background-color: rgb(255, 202, 0);width: 1.8em;height: 1.8em;line-height: 1.8em;border-radius: 100%;margin-left: auto;margin-right: auto;font-size: 15px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);">3</p></section></section></section></section><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 88%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin-right: 0%;margin-bottom: 5px;margin-left: 0%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;border-bottom: 1px dashed rgb(175, 175, 175);margin-bottom: 0.25em;padding-left: 5px;padding-right: 5px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);">全国人口迁居的空间特征</p></section><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 0.5em;height: 0.5em;border-radius: 50%;background-color: rgb(255, 202, 0);box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><br style="display:none;"  /></section></section></section></section></section></section></section></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"><strong><br  /></strong></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"><strong>3.1 人口迁居概况</strong></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">在我国377个地市行政单元中，270个地市的差值P0为正，仅107个地市差值P0为负。这表明在长期城镇化进程中，我国大部分地域流出了人口，迁徙去向则集中于少量地域（图3）。</section><p style="text-align: center;"><img class="rich_pages" data-ratio="0.7219251336898396" data-s="300,640" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/Yy2ZIrx1LU6kP3H6zx3icPN5ouRibj1iarDuEibq4YDXAL4DicdS02AMJA13k0Z0wiaSVQRQvSPr6rOXZpAbcric4L7xw/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="1496" style=""  /></p><section style="text-align: center;font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;">图3 全国地市单元的迁居人口分布<br  /></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"> </section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">以胡焕庸线为界，吸纳人口地域可以分为两类。在胡焕庸线以东，P0值为负的城市集中分布在东部沿海的长三角、珠三角、京津冀、山东半岛、辽东半岛。除了上述东部沿海地区，中部、东北的大部分省会城市也是吸纳了人口。这些负值P0的绝对值最大的城市位于长三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群的核心，是全国吸纳人口最多的城市。在胡焕庸线以西，P0值为负地域占了主体，但对应具体数值，这些为负值P0的绝对值相当小。这说明胡焕庸线以西地域虽然吸纳了人口，但是吸纳人数非常少。</section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">我国华北、华中、西南、东北大多数地区均属于人口流出地域。P0值最大的高值区大致呈现集中3片。第一片是中原地区，包括河南南部、安徽北部、江苏北部，第二片是成渝地区，包括重庆、四川大部，第三片是华南地区，包括了湖南、江西、广东北部、广西东部。以上三个地区是我国城镇化进程中流出人口最多的地域。</section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">如以胡焕庸线为界限，在胡焕庸线以东我国人口集中地域共有313个地市。其中，仅有60个P0值为负，253个P0值为正。在胡焕庸线以东，我国人口集中流向了其中P0值为负的城市。如果以地市空间单元计算， 81%的地市在流出人口，人口流向了其中19%的地市。</section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"> </section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"><strong>3.2 流出人口的地市</strong></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">全国P0值为正值地市中，最高为直辖市重庆，流出人数规模达208.15万。P0值显示的流出人口前20名的排名是，重庆市、周口市、阜阳市、赣州市、上饶市、茂名市、邵阳市、黄冈市、商丘市、衡阳市、南充市、信阳市、湛江市、玉林市、亳州市、宿州市、南阳市、驻马店市、达州市、梅州市。在长期城镇化进程中，流出人口最多地市集中在我国中部。除了重庆以外，上述地市分布为河南省5个、安徽省3个、江西省2个、广东省3个、湖南省2个、湖北省1个、四川省2个、广西壮族自治区1个。</section><section style="text-align: center;font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"> </section><section style="text-align: center;font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;">表1 流出人口地市前20名</section><p style="text-align: center;"><img class="rich_pages" data-backh="358" data-backw="578" data-ratio="0.6192236598890942" data-s="300,640" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/Yy2ZIrx1LU6kP3H6zx3icPN5ouRibj1iarD49AibpxwYDE0WAD2F6BicZg6FezRHgp8en9TqscxLsWZwQkEOBezerMA/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="1082" style="width: 100%;height: auto;"  /></p><p style="text-align: center;"><br  /></p><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"><strong>3.3 吸纳人口的地市</strong></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">P0为负值的城市中，负值最小也就是吸纳了人口最多的前三位是北京、上海、深圳，分别达到223.65万、189.30万、150.04万。P0显示的吸纳人口前20名的排名是北京市、上海市、深圳市、苏州市、广州市、东莞市、杭州市、郑州市、佛山市、天津市、南京市、无锡市、西安市、中山市、嘉兴市、济南市、廊坊市、长沙市、武汉市、青岛市。在长期城镇化进程中，吸纳人口最多地市集中在京津冀、长三角、珠三角三大城市群及部分省会城市。上述20个城市中的14个分布在三大城市群内，其中京津冀城市群3个、长三角城市群6个、珠三角城市群5个。</section><section style="text-align: center;font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;text-indent: 28px;line-height: 2em;">表2 吸纳人口地市前20名</section><p style="text-align: center;"><img class="rich_pages" data-backh="345" data-backw="578" data-ratio="0.5963963963963964" data-s="300,640" src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/Yy2ZIrx1LU6kP3H6zx3icPN5ouRibj1iarD84lo7JwTnRGSg0l0xujLnHHAUwanUx9BYeyqktLgykcF5Bdyicfa8pg/640?wx_fmt=png" data-type="png" data-w="1110" style="width: 100%;height: auto;"  /></p><p><br  /></p><section data-tools="新媒体排版" data-id="1771770" data-style-type="undefined"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin: 10px 0%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 12%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="font-size: 13px;margin-top: 3px;margin-bottom: 3px;text-align: center;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;border-width: 1px;border-style: solid;border-color: transparent;background-color: rgb(255, 202, 0);width: 1.8em;height: 1.8em;line-height: 1.8em;border-radius: 100%;margin-left: auto;margin-right: auto;font-size: 15px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);">4</p></section></section></section></section><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 88%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;" powered-by="gulangu"><section style="margin-right: 0%;margin-bottom: 5px;margin-left: 0%;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;border-bottom: 1px dashed rgb(175, 175, 175);margin-bottom: 0.25em;padding-left: 5px;padding-right: 5px;box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><p style="box-sizing: border-box;max-width: 100%;color: rgb(0, 0, 0);">小结</p></section><section style="display: inline-block;vertical-align: bottom;width: 0.5em;height: 0.5em;border-radius: 50%;background-color: rgb(255, 202, 0);box-sizing: border-box;max-width: 100%;"><br style="display:none;"  /></section></section></section></section></section></section></section></section><section style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;"> </section><p style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;text-indent: 2em;">以两个时段百度迁徙数据进行推算，40年快速城镇化带来大规模人口迁居的流向较为集中。迁居人口主要流向了京津冀、长三角、珠三角三大城市群和东部沿海省的主要城市。中部的郑州、西安、长沙、武汉等省会城市也是城镇化进程中主要人口流入地区。中原地区、成渝地区、华南地区是城镇化进程中主要人口流出地区。</p><p style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;text-indent: 2em;">采用春运的节前、平日百度迁徙流入人数差值只是大致推算了春运返乡人数规模和流向。一方面，在长期城镇化进程中迁居人群未必都在春运返乡。另一方面，采用P0差值方法推算的人口流出地市是相对比较可靠，估测流出规模相对排序也是比较可靠。受到数据本身和这种简单方法限制，靠负数P0值估算的吸纳规模只是一种间接推测，负数P0值排序可靠性还值得进一步深入研究。但是采用P0差值的方法推算确定的吸纳人口主要地市是可靠的。</p><p style="font-size: 14px;font-family: DengXian;color: rgb(0, 0, 0);white-space: normal;line-height: 2em;text-indent: 2em;">因此，本文采用以两个时段百度迁徙数据进行推算方法反映了城镇化进程中人口迁居的流向。这个简单方法已经能够比较直观地反映较长时期内中国人口迁徙的总体格局及其结果。</p><section style="max-width: 100%;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);min-height: 1em;text-align: center;font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">▼</section><section data-style-type="2" data-tools="新媒体排版" data-id="1653" style="max-width: 100%;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="padding: 15px;max-width: 100%;border-width: 1px;border-style: dotted;line-height: 2em;font-family: 宋体;min-height: 1.5em;border-bottom-right-radius: 15px;border-bottom-left-radius: 10px;border-color: rgb(28, 142, 230);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="max-width: 100%;text-align: center;color: rgb(255, 255, 255);font-family: 微软雅黑;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="margin-right: 8px;margin-bottom: 15px;margin-left: 8px;padding-right: 20px;padding-bottom: 4px;padding-left: 20px;max-width: 100%;min-height: 1.5em;font-size: 14px;white-space: pre-wrap;border-bottom-right-radius: 100%;border-bottom-left-radius: 100%;color: rgb(255, 255, 238);border-color: rgb(28, 142, 230);background-color: rgb(28, 142, 230);line-height: 2em;font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><strong style="max-width: 100%;color: inherit;border-color: rgb(0, 88, 156);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"></strong><strong style="max-width: 100%;color: inherit;border-color: rgb(0, 88, 156);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"></strong></span></section></section><section style="margin-right: 8px;margin-bottom: 5px;margin-left: 8px;max-width: 100%;min-height: 1.5em;color: inherit;line-height: 2em;font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;color: inherit;font-family: 微软雅黑, sans-serif;caret-color: rgb(51, 51, 51);font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">作为领先的时空大数据服务商，一直致力于利用海量位置数据及人工智能技术探索大数据在各个行业的应用价值，目前已在城市规划、政府管理、零售选址、商业地产、人口统计、广告投放等多个领域与多家合作伙伴有深入落地合作。</span></section></section></section><p style="max-width: 100%;min-height: 1em;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><br style="max-width: 100%;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"  /></p><section data-style-type="5" data-tools="新媒体排版" data-id="2275134" style="max-width: 100%;font-family: -apple-system-font, system-ui, "Helvetica Neue", "PingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;letter-spacing: 0.544px;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="margin-top: 5px;max-width: 100%;font-size: 16px;line-height: normal;border-width: 0px;border-style: none;border-color: initial;background-image: none;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><section style="margin-top: -1px;max-width: 100%;min-height: 40px;visibility: visible;height: 40px;line-height: 40px;border-radius: 10px;text-align: center;box-shadow: rgb(190, 190, 190) 0px 3px 5px;background-color: rgb(28, 142, 230);color: rgb(255, 255, 255);box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;"><span style="max-width: 100%;font-size: 14px;box-sizing: border-box !important;overflow-wrap: break-word !important;">↓↓↓点击下方“阅读原文”联系合作</span></section></section></section>
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