世界地理研究 ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (8): 117-131.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2024.08.20220221
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收稿日期:
2022-03-31
修回日期:
2022-08-10
出版日期:
2024-08-15
发布日期:
2024-08-21
通讯作者:
刘宵
作者简介:
金海燕(1976—),女,副教授,博士,研究方向为城市经济管理、区域发展等,E-mail:jinhaiyan@cqu.edu.cn。
基金资助:
Haiyan JIN1,2(), Xiao LIU1(), Pei LI1
Received:
2022-03-31
Revised:
2022-08-10
Online:
2024-08-15
Published:
2024-08-21
Contact:
Xiao LIU
摘要:
基于第五次、第六次全国人口普查数据和各地级及以上行政区第七次全国人口普查公报,采用基尼系数、泰尔指数、空间自相关分析等方法分析2000—2020年中国城市人才聚集的时空演化特征,采用多尺度地理加权回归研究人才聚集影响因素的空间异质性及空间尺度。结果表明:①中国东中西部城市人才分布密度存在较大差距,形成“东强中西弱”和区域性“一超多强”的分布格局,且平均人才密度差距具有缩小趋势。②人才分布表现出极大的不均衡性,具有非稳定的轻微减弱态势。③全局上,人才密度呈现显著的正空间自相关性,人才的空间集聚效应日趋显著。局部上,逐渐形成长三角和珠三角高-高型人才聚集区;由低-低型集聚城市组成的低水平人才聚集区会对其相邻城市产生同质化影响;西部部分省会城市具有显著的高-低型集聚特征,形成了“中心-外围”的人才聚集格局。④三产占比、科教支出占比、人均GDP、普通高等院校数量、人均拥有公共图书馆图书藏量、每万人拥有公共交通车辆数对人才聚集均有显著的正向影响,且影响强度依次降低,其中,以三产占比和人均GDP代表的经济环境因素空间尺度较小,具有较强的空间异质性,其他变量则接近全局尺度,空间异质性特征不明显。
金海燕, 刘宵, 李佩. 中国城市人才聚集的时空演化特征及影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(8): 117-131.
Haiyan JIN, Xiao LIU, Pei LI. Temporal and spatial evolution characteristics and influencing factors of talent accumulation in Chinese cities[J]. World Regional Studies, 2024, 33(8): 117-131.
图1 2000、2010和2020年中国城市人才密度分布注:该图基于国家测绘信息局标准地图服务网站审图号为GS(2020)4630号的标准地图制作,底图无修改,下同。
Fig.1 Distribution of urban talent density in China in 2000, 2010 and 2020
年份 | 2000年 | 2010年 | 2020年 |
---|---|---|---|
基尼系数 | 0.688 | 0.674 | 0.672 |
泰尔指数 | 1.064 | 0.958 | 0.993 |
Moran’s Ⅰ | 0.064 | 0.185 | 0.214 |
Z值 | 2.295 | 6.233 | 7.360 |
P值 | 0.034 | 0.002 | 0.001 |
表1 人才密度的不均衡指数和全局莫兰指数
Tab.1 Disequilibrium index and global Moran index of talent density
年份 | 2000年 | 2010年 | 2020年 |
---|---|---|---|
基尼系数 | 0.688 | 0.674 | 0.672 |
泰尔指数 | 1.064 | 0.958 | 0.993 |
Moran’s Ⅰ | 0.064 | 0.185 | 0.214 |
Z值 | 2.295 | 6.233 | 7.360 |
P值 | 0.034 | 0.002 | 0.001 |
一级指标 | 二级指标 | 符号 | 变量解释 |
---|---|---|---|
经济环境 | 经济发展水平 | per_GDP* | 人均地区生产总值/元 |
工资水平 | wage* | 城镇在岗职工平均工资/元 | |
产业结构 | industry | 第三产业占地区生产总值的比重/% | |
公共服务 | 中小学教育 | teacher* | 每万中小学生的中小学教师数量/(人/万人) |
医疗水平 | doctor* | 每万人医生数/(人/万人) | |
交通设施 | transport | 每万人拥有公共交通车辆数/(辆/万人) | |
自然环境 | 绿化率 | rate_afforest | 建成区绿化覆盖率/% |
文化环境 | 图书馆藏量 | library | 人均拥有公共图书馆图书藏量/册 |
教育环境 | 高校数量 | university* | 普通高等院校数量/所 |
政策环境 | 科教支持 | edu_expend | 科学和教育支出占财政总支出的比重/% |
住房压力 | 房价收入比 | PIR | (商品房平均售价×人均住宅面积)/城镇居民人均可支配收入 |
表2 人才聚集影响因素指标
Tab.2 Indicators of influencing factors of talent agglomeration
一级指标 | 二级指标 | 符号 | 变量解释 |
---|---|---|---|
经济环境 | 经济发展水平 | per_GDP* | 人均地区生产总值/元 |
工资水平 | wage* | 城镇在岗职工平均工资/元 | |
产业结构 | industry | 第三产业占地区生产总值的比重/% | |
公共服务 | 中小学教育 | teacher* | 每万中小学生的中小学教师数量/(人/万人) |
医疗水平 | doctor* | 每万人医生数/(人/万人) | |
交通设施 | transport | 每万人拥有公共交通车辆数/(辆/万人) | |
自然环境 | 绿化率 | rate_afforest | 建成区绿化覆盖率/% |
文化环境 | 图书馆藏量 | library | 人均拥有公共图书馆图书藏量/册 |
教育环境 | 高校数量 | university* | 普通高等院校数量/所 |
政策环境 | 科教支持 | edu_expend | 科学和教育支出占财政总支出的比重/% |
住房压力 | 房价收入比 | PIR | (商品房平均售价×人均住宅面积)/城镇居民人均可支配收入 |
模型指标 | OLS | GWR | MGWR |
---|---|---|---|
AIC | 486.349 | 413.558 | 385.848 |
AICc | 489.931 | 429.544 | 398.054 |
BIC | — | 552.759 | 508.676 |
R2 | 0.719 | 0.834 | 0.846 |
Adj R2 | 0.706 | 0.802 | 0.821 |
Log-likelihood | -231.174 | -166.975 | -157.801 |
ENP | — | 38.804 | 34.122 |
RSS | 95.027 | 56.145 | 52.078 |
表3 OLS、GWR和MGWR模型比较
Tab.3 Comparison of OLS, GWR and MGWR model indicators
模型指标 | OLS | GWR | MGWR |
---|---|---|---|
AIC | 486.349 | 413.558 | 385.848 |
AICc | 489.931 | 429.544 | 398.054 |
BIC | — | 552.759 | 508.676 |
R2 | 0.719 | 0.834 | 0.846 |
Adj R2 | 0.706 | 0.802 | 0.821 |
Log-likelihood | -231.174 | -166.975 | -157.801 |
ENP | — | 38.804 | 34.122 |
RSS | 95.027 | 56.145 | 52.078 |
变量 | 带宽 | p值 (MC) | ENP_j | Adj t-val(95%) | 系数显著的样本 | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
GWR | MGWR | 数量 | 占比 | ||||
intercept | 173 | 43 | 0.003 | 7.696 | 2.745 | 0 | 0% |
per_GDP | 173 | 43 | 0.010 | 7.703 | 2.746 | 244 | 100% |
wage | 173 | 238 | 0.007 | 1.048 | 1.990 | 0 | 0% |
industry | 173 | 43 | 0.000 | 8.375 | 2.774 | 244 | 100% |
teacher | 173 | 238 | 0.012 | 1.051 | 1.991 | 0 | 0% |
doctor | 173 | 238 | 0.002 | 1.051 | 1.991 | 0 | 0% |
transport | 173 | 243 | 0.786 | 1.216 | 2.053 | 244 | 100% |
rate_afforest | 173 | 241 | 0.016 | 1.039 | 1.986 | 0 | 0% |
library | 173 | 229 | 0.562 | 1.622 | 2.172 | 121 | 50% |
university | 173 | 241 | 0.497 | 1.209 | 2.051 | 244 | 100% |
edu_expend | 173 | 241 | 0.022 | 1.032 | 1.983 | 244 | 100% |
PIR | 173 | 239 | 0.157 | 1.082 | 2.004 | 0 | 0% |
表4 MGWR模型回归结果
Tab.4 Regression results of MGWR model
变量 | 带宽 | p值 (MC) | ENP_j | Adj t-val(95%) | 系数显著的样本 | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
GWR | MGWR | 数量 | 占比 | ||||
intercept | 173 | 43 | 0.003 | 7.696 | 2.745 | 0 | 0% |
per_GDP | 173 | 43 | 0.010 | 7.703 | 2.746 | 244 | 100% |
wage | 173 | 238 | 0.007 | 1.048 | 1.990 | 0 | 0% |
industry | 173 | 43 | 0.000 | 8.375 | 2.774 | 244 | 100% |
teacher | 173 | 238 | 0.012 | 1.051 | 1.991 | 0 | 0% |
doctor | 173 | 238 | 0.002 | 1.051 | 1.991 | 0 | 0% |
transport | 173 | 243 | 0.786 | 1.216 | 2.053 | 244 | 100% |
rate_afforest | 173 | 241 | 0.016 | 1.039 | 1.986 | 0 | 0% |
library | 173 | 229 | 0.562 | 1.622 | 2.172 | 121 | 50% |
university | 173 | 241 | 0.497 | 1.209 | 2.051 | 244 | 100% |
edu_expend | 173 | 241 | 0.022 | 1.032 | 1.983 | 244 | 100% |
PIR | 173 | 239 | 0.157 | 1.082 | 2.004 | 0 | 0% |
变量名 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
per_GDP | 0.570 | 0.010 | 0.534 | 0.570 | 0.588 |
industry | 3.664 | 0.285 | 2.806 | 3.631 | 4.253 |
transport | 0.094 | 0.001 | 0.092 | 0.094 | 0.096 |
library | 0.165 | 0.014 | 0.138 | 0.166 | 0.190 |
university | 0.204 | 0.004 | 0.193 | 0.205 | 0.209 |
edu_expend | 2.990 | 0.063 | 2.822 | 2.998 | 3.080 |
表5 MGWR回归系数统计性描述
Tab.5 Statistical description of MGWR coefficient
变量名 | 平均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|
per_GDP | 0.570 | 0.010 | 0.534 | 0.570 | 0.588 |
industry | 3.664 | 0.285 | 2.806 | 3.631 | 4.253 |
transport | 0.094 | 0.001 | 0.092 | 0.094 | 0.096 |
library | 0.165 | 0.014 | 0.138 | 0.166 | 0.190 |
university | 0.204 | 0.004 | 0.193 | 0.205 | 0.209 |
edu_expend | 2.990 | 0.063 | 2.822 | 2.998 | 3.080 |
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