隨著區(qū)域一體化進程加快,城市不再是孤立的市場和管理樞紐,而是在合作網絡當中通過“流空間”強化、協(xié)調與其他節(jié)點城市的互動關系,確立自身在網絡中的地位,成為提升城市發(fā)展能力的關鍵所在。作為“流空間”的核心部分,人流是城市間空間相互作用的重要傳導媒介,而隨著區(qū)際性高鐵網絡的開通,人口流動的空間被不斷擴展、流動頻率隨之提高、區(qū)域間聯(lián)系度也顯著強化,加之個體流動自主性的增強使微觀個體決策成為影響人口流動網絡結構的重要因素,城市合作網絡在兼顧服務個體、優(yōu)化區(qū)域分工體系過程中面臨新挑戰(zhàn)。基于此,研究個體在粵桂黔高鐵網絡中根據(jù)自身出行欲望、目的與城市職能進行匹配,從而做出出行決策影響高鐵人口流動網絡結構,對于明確各節(jié)點職能分工、智能規(guī)劃高鐵布局至關重要。本文基于實地調研獲取人口流動的關系數(shù)據(jù),在梳理文獻和理論的基礎上,通過人口流動的源地-匯地和異質性人口在城市間的流動頻率,構建基于高鐵的有向人口流動網絡,并結合社會網絡分析方法對其結構特征進行度中心性、中介中心性、網絡密度和核心-邊緣識別;在此基礎上,以微觀個體異質性如何對宏觀網絡結構產生影響為關鍵研究問題,引入空間滯后模型和空間誤差模型著重對總體和異質性人口流動進行網絡整體聯(lián)系強度以及網絡內部城市核心-邊緣結構的實證分析。結果顯示:(1)高鐵雖突破省際行政邊界加強了跨省流動,但區(qū)際聯(lián)通作用弱于區(qū)內帶動效應,區(qū)外聯(lián)系功能有待加強;不同層級城市間互動失衡,流動活躍度隨城市層級由高到低不斷下降,高層級城市極化效應顯著;高鐵強化了省際商務聯(lián)系和短途游需求,而以探親訪友為代表的社會聯(lián)系在省內不同層級城市間流動活躍;(2)粵桂黔相鄰地區(qū)人口流動對本地區(qū)人口流動存在空間負向影響,人口流動呈現(xiàn)“虹吸效應”,網絡處于多核心發(fā)展階段,粵桂黔高鐵經濟帶人口流動總體網絡、商務網絡、旅游網絡、探親訪友網絡內部都呈現(xiàn)核心—邊緣結構;在異質性網絡中,商務網絡聯(lián)系強度最高、網絡密度最大、通達度最好,其次是探親訪友網絡和旅游網絡;(3)現(xiàn)階段大多沿線非核心區(qū)經濟落后,缺乏人力資本吸引力,而中心省會城市通過高鐵改善區(qū)位條件、強化樞紐功能,鞏固了網絡的核心-邊緣結構,卻阻礙了總體網絡和商務網路整體聯(lián)系度的加強、抑制了城市群總體網絡和商務網絡密度的提高;(4)以人力資本為表征的個體異質性對塑造人口流動網絡結構具有顯著的影響,即:從事與經濟活動相關的職業(yè)、受教育程度和收入對增大網絡密度、增強網絡凝聚力、提高區(qū)域內要素流動的活躍度以及構造網絡內部核心城市的形成都有顯著影響,但作用強度和方向隨著網絡性質的不同有所區(qū)別�；谏鲜鼋Y論,對明確節(jié)點城市職能分工,智能管理人口流動,以及提升人口流動網絡活力和效率等方面提出政策建議。
【學位單位】：廣西大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：F532.8;C924.2
【部分圖文】：

已開通３０余個站點，鑒于對站點一一調研工作量大，調研組依據(jù)設站??城市的代表性，選取３個省會城市及１０個主要地級市的１５個站點進行實地調研??（詳見圖３－１高亮站點）。為確保調研質量和效度，調研分為不同小組，在同一??時間段內對各站點的候車室和列車旅客同時進行隨機抽樣，充分采用一對一個案??調研。同一時間不同站點獲得的問卷數(shù)量，客觀上反映站點流量的大小。??其次，關于調研時間的分層。在髙鐵開通兩年之際，調查組于２０１７年４月??２８－２９日，６月１－４日，７月３－４日，８月９－１０日，９月１１－１３日分五次，兼顧大??型節(jié)假日前后、工作日、雙休日，歷時半年對南廣、貴廣高鐵沿線城市進行調研，??在各城市高鐵站點及列車上展開抽樣調查。??３．３統(tǒng)計分析??３．３．１調查數(shù)據(jù)原始分布??調研共發(fā)放１５３５份問卷，全部為紙質版，收回有效問卷１４１１份，有效率為??９２％。包括南廣高速鐵路６６６份

??圖３－４五次調研對象性別分布??Ｆｉｇｕｒｅ?３－４?ｔｈｅ?ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｔａｒｇｅｔｓ＇?ｇｅｎｄｅｒ?ｉｎ?ｆｉｖｅ?ｓｕｒｖｅｙｓ??性別對出行目的的影響如表３－４交叉列聯(lián)表所示：第一，列百分比表示男性??與女性在同一種旅游目的中所占百分比，其中男性在因公出差、商務活動、外出??務工、上班為目的的四項出行中比例遠高于女性，占比在四項中分別達到７９．８％、??８４＿２％、７１．０％和６３．０％；而女性在旅游、上學和購物為目的的出行中比例卻高于??男性。第二，行百分比表示不同類型的出行目的在同一性別中所占的比例，從中??顯示，男性客流中規(guī)模最大的是因公出差人群，占到男性旅客總人數(shù)的三成以上；??而女性客流中規(guī)模最大的是以探親訪友／回家為目的的人群，占女性旅客總人數(shù)??的３７％，其次是以旅游為目的的人群占女性出行的３１．４％。所以，高鐵客流出行??目的因性別而產生明顯不同

?ｗ?￣￣＾一－??１８?及以下?１９－２５?２６－３５?３６－５５?５６－６５?６５?以上??圖３－５五次調研對象年齡結構??Ｆｉｇｕｒｅ?３－５?ｔｈｅ?ｎｕｍｂｅｒ?ｏｆ?ｔａｒｇｅｔｓ９?ａｇｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｉｎ?ｆｉｖｅ?ｓｕｒｖｅｙｓ??高鐵旅客出行目的也因年齡階段的不同表現(xiàn)出差異性分布，如表３－５所示。??第一，從列百分比可知，在因公出差、商務活動和上班三類中，２６－３５歲段群體??的中流砥柱作用明顯，占到該類出行目的客流半數(shù)左右，并呈現(xiàn)出由該年齡段向??左右兩端年齡段人數(shù)比例遞減的分布；外出務工客流年輕化，以１９－２５歲年齡段??人數(shù)最多，行程往返于兩廣之間的務工流；同時，在以旅游為目的客流中，１９－２５??歲年齡段人群也是一家獨大，占五成左右，且最常見的是一人獨自出行旅游，無??同伴陪同；乘坐高鐵探親訪友或回家的人群最為龐大，以１９－３５歲中青年為主，??大多常年在外學習或務工
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本文編號：2852675