2010年北京市流动人口预测

第25卷　第1期

2006年1月地　　理　　研　　究GEOGRAPHICAL　RESEARCHVol125,No11Jan1,2006

2010年北京市流动人口预测

李永浮1,鲁　奇2,周成虎2

(11清华大学人居环境研究中心,北京100084;　21,100101)

摘要:针对北京市流动人口样本数据量小,曲线拟合和等

维递补灰色预测理论,预测。首先,通过Logistic

曲线拟合与外推,,选定不同长度的人口序列以建立多个

;最终确定北京市流动人口增

、。实践表明,灰色等维递补预测法对“小样本”、“贫信息”的人口

。

关　键　词:流动人口;灰色系统理论,等维递补灰预测;Logistic模型

文章编号:100020585(2006)0120131210

1　引言

　　人口迁移流动是指人的居住位置发生了跨越某一地区界线的空间移动。在我国,人口迁移与人口流动的根本区别在于前者的户籍登记地发生相应改变。流动人口是指那些户籍未经变化的临时性移民,即离开常住户口所在地,在另一行政区域内停留居住并从事各种活动的人口,包括暂住人口和非暂住人口。因为统计口径不同(时间长短和行政区域范围大小),流动人口统计量也随之变化。

　　人口迁移流动既是人口系统发展过程中的一种规律性的人口现象,本质上更是一种社会经济现象,其发生与发展必将引发社会经济系统的连锁反应。一个多世纪以来,人口学、地理学、经济学和社会学等众多学科都对人口迁移流动的成因、机制及运动规律进行过探讨,产生了许多有深远影响的理论模式,虽然各自研究侧重点存在差别[1～8]。　　人口迁移流动的开山之作是雷文斯坦(E1G1Ravenstein,1985)的《人口迁移规律》,雷氏在论文中提出人口迁移的7条规律,概括迁移流向及迁移者的某些特征,探讨迁移成因和影响因素(距离、性别、城乡类型、技术水平、经济水平等),并首次分析迁移动机。无庸置疑,这篇地理学家的杰作对人口学和人口迁移流动研究有着巨大的贡献。　　引力模型是美国社会学家吉佛(G1K1Zipf,1949)提出。他认为:两地间的迁移总人数Mij与两地人口数的乘积PiPj成正比,与两地距离Dij成反比。此后,美国人口学家罗理对引力模型进行改进,用若干宏观经济指标反映人口迁移规律。可以说,引力模型为人口迁移规律研究从定性描述转向定量计算作出了重要贡献。

　　发展经济学同样关注发展中国家的人口迁移流动问题,相继建立多个人口迁移模型。　　收稿日期:2005204203;修订日期:2005208225

　　基金项目:国家自然科学基金资助项目(70173022);中国-欧盟科技合作项目EU2INCO2DEY(SUSDEY2CHI2

NA)(ICA42CT[1**********])

　　作者简介:李永浮(19702),男,江苏连云港人,在站博士后。从事区域与城市规划、城市地理信息系统和城市

经济研究。E2mail:liyongfu@tsinghua1edu1cn

　132地　　理　　研　　究25卷其中,“刘易斯-费景汉-拉尼斯人口流动模型”是在英国经济学家刘易斯人口迁移模型的基础上,经美国耶鲁大学费景汉和拉尼斯修正而成。美国发展经济学家托达罗(M1P1Todaro)则针对农村人口流入城市与城市零售业同步增长的矛盾,提出了著名的“托达罗人口流动模型”:农业劳动者迁入城市的动机决定于城乡预期收入差异(d),而非实际收入,差异越大则流入城市的人口数量(M)越多,即:M=f(f′>0。由于预期收入是预期实际收入与预期就业概率的乘积,故此,量与城市就业概率与城乡收入差异之间的联系,差别[9]。

　　,后来()1932年创建社会测量学为其奠定计量分析基础。、网络在形式上和内容上进行严格的定义和归纳,从而可,基本方法有图示法、矩阵法和多元统计分析法[10]。目前,社会网络分析法已成为收集定量资料与测量社会网络变量的必备工具,进而从一种量化社会关系的具体方法发展成为一种社会网络理论框架。自我中心网络分析是社会网络分析两个分支研究之一,它以网络范围、网络密度及网络多元性、强弱联系等为核心概念,以个体行为如何受到其人际网络的影响及个体如何通过人际网络结合成社会团体为主要研究内容,在社区、社会阶层、流动人口、社会变迁等整个社会学研究领域都有着广泛应用。有关寻找职业的社会网络分析就是自我中心网络分析在人口迁移流动研究中的典型运用。　　此外,比较著名的理论模式还有:推-拉理论、成本-效益理论、流转理论、人类生态理论、生命周期理论等。20世纪90年代初以来,我国学者也从不同角度展开了人口迁移流动研究,并取得可喜成果[10～17]。但就总体来看,上述理论模式多偏重于定性说明与解释;即便有数学模型,也因过于简单(仅考虑两个地区间的人口流动),或数据获取困难,而无助于城市流动人口的定量预测。目前,流动人口定量预测方法可粗分为两类:因素解析法和趋势预测法。所谓因素解析法,就是先剖析流动人口的内部结构(例如,性别结构、年龄结构、就业结构等),将全部流动人口划分为若干组成部分,再分别对各个部分作预测,最后汇总求得流动人口的总量。相反,趋势预测法就是只分析以往流动人口的总量数据资料,运用数学方法揭示其数量变化规律,进而外推出未来一段时期的变化趋势。例如,数学函数拟合法(线性函数、指数函数、Logistic曲线等)、GM(1,1)模型、神经网络预测法,等等。此外,也可根据常住人口与流动人口之比例来推断未来流动人口数量,由于此法误差太大,一般不用。

　　在实际研究工作中,上述两类方法都有运用的案例[18～24],有成功也有失败。但是,倘若系统的结构复杂,影响因素众多且相互交织在一起,或者系统各个部分变化剧烈,难以预料,那么趋势预测法所固有的整体性思维的优势就将突显出来,预测结果往往较为理想。正是基于上述思想,本文综合运用等维递补灰色预测法和Logistic曲线拟合法,建模预测北京市流动人口在“十一五”期间的增长变动趋势。

2　理论方法

211　灰色理论与灰预测

　　灰色理论是由我国学者邓聚龙于20世纪80年代前期提出、用于控制和预测的新理论和新技术。与研究“随机不确定性”的概率统计和研究“认知不确定性”的模糊数学不

　1期李永浮等:2010年北京市流动人口预测　133同,灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的不确定性系统。其次,一般统计方法依据随机原则进行抽样调查,以获取大量样本;而灰色理论则遵循现实优先的原则,即注重对系统未来发展趋势起主导作用的现实信息。再者,灰色系统模型对试验观测数据及其分布并无特殊要求和限制。综上所述,灰色理论并不要求大量的历史数据,甚至有3～4个数据即可建模预测[25]。

　　灰色理论已初步形成了较为完善的一套模型[]的重要应用之一,主要包括数列预测、测等。灰色数列预测主要是指利用。,而与预测对象相关联,、结构复杂、互补性好、综合性强的社会经济系统及其主行为特征的预测[25]。例如,劳力预测、产品产量预测、各业产值预测及病虫害发生趋势预测等。　　一般情况下,通过数据序列长度的取舍以获得不同的预测结果,从而组成一个预测灰区间———灰靶,供决策者选择使用。倘若数据序列较短(4～5个),便难以建立长期的预测模型;数据变化较大,模型所得灰区间过大而失去意义;系统明显受外部因素的控制与干扰,等等。如此种种情况,都会导致GM(1,1)模型的直接预测结果差强人意。此时,可用“等维递补灰预测法”弥补直接建模法之不足。

212　等维递补灰预测法

21211　等维递补灰预测法的原理　所谓“等维灰数递补动态预测”,是指只用已知数列建立的GM(1,1)模型之第一个预测值,而非全部采用。将其补充在已知数列之后,同时为不增加数据序列的长度,去掉数列的第一个已知数值,保持数据序列的等长(等维),建立新的GM(1,1)模型以预测下一个值,再将预测值加入到数据序列之后,同时去掉该数列的第一个数据。如此逐个预测,依次递补,直到完成预测目的或达到一定的精度要求为止[27,28]。所以,等维递补灰预测法的优势可概括为两个方面。

　　首先,及时补充和利用新的信息,提高灰色区间的白化度,即使是预测灰数,在多数情况下也是有效信息。当然,这种递补并非无止境的,因为灰度也随着递补次数的增加而增大,有用信息量在减少。

　　其次,每预测一步灰参数做一次修正,模型得到改进。如此一来,在灰参数不断修正的同时,模型也逐步改进,因而预测值都产生于动态之中。

21212　数据预处理　等维序列预测适合于对增长迅猛的时间序列进行数量大小的预测,为减低原始数据随机波动影响,先要对原始数据进行平滑处理,这里采用三点平滑法。　　为了避免小数循环,采用如下公式计算。

(0)(0)X(t)={X(t-1)+2X(t)+X(t+1)}/4

()()()　　两个端点分别为:　X0(1)={3X0(1)+X0(2)}/4

(0)(0)(0)X(m)={X(m-1)+3X(m)}/4

21213　数列X(0)建模的可行性检验　对于欲建模的数列X(0),可否建立精度较高的GM(1,1)模型,一般用X(0)级比σ(0)(k)的大小与所属区间,即其覆盖来判断[26]。若级比σ(0)(k)

(0)σ(k)∈(e-2/n+1,e2/n+1),满足:　

(0)(k)=X(0)(k21)/X(0)(k)　　其中,σ

()　　则认为该数列X0可作GM(1,1)建模。

　134地　　理　　研　　究25卷3　北京流动人口数据的特点与选择

　　首先,样本数据不连续。从1976～2000年间,北京市流动人口的调查统计是间断性的,无法建立一个完整的时间序列;自2001年北京市才开始流动人口的动态监测,加之2000年的第五次人口普查所提供的流动人口资料,方可构建2000～时间序列。其次,样本数据量偏小,信息量少。1976～13个。　　显然,上述数据量少、法无法使用。但是,其影响大小)等特点,。而且,将多,。为此,本文依据建模要求,对现有;此外,辅以Logistic曲,。建模所用数据与方法如下。　　(1)用1976～2003年间的全部数据(1994年除外)(见表1),进行Logistic曲线拟合、外推。城市环境容量有限,流动人口增长率也随着密度上升而降低。因为城市流动人口系统就如同生态系统中的种群,其数量增长理应符合“与密度有关的种群增长模

[29]型”,这种“慢-快-慢”的增长变化趋势可用生长曲线来描述,Logistic曲线是其中最为典型的一种。所以,本文通过Logistic曲线拟合与外推,确定流动人口变动的总体趋势,以辅助灰色预测。由于各种原因所致,1994年的流动人口数值过大,从28年的全过程和实际拟合结果来看,它是一个异常值。所以,作Logistic曲线拟合时将1994年流动人口数据忽略不用。

　表1　北京市流动人口增长情况(1976～2003)　　(2)通过插值运算求得1998和

　Tab11　Theincreaseoffloating1999年的流动人口总数,从而建立1997

　populationinBeijing(197622003)～2003年的连续序列,再用等维递补法

年　份流动人口(万)年　份流动人口(万)建模预测。之所以选择1997～2003时间

[***********]段,主要原因有:遵循“现实信息优先

[***********]原则”;1997年数据为外来人口普查数

[**************]据,比较准确可信;灰色建模维数不宜[**************]太大,5～8个数据较为适宜。研究表明,[**************]6数列维度(即数列的长度)不等则预测[**************]5[30]结果必然不同。所以,应采用“变长1990200

等维递补灰色预测”———分别采用不同　　数据来源:1976、1979和1988年流动人口数据来自冯晓英维数的数列来建模,并通过实际值的检的《北京地区流动人口的演变及其特征》;1984、1985和

1987年来自张庆五:《关于城市流动人口问题的思考》;验以确定适宜的序列长度及预测模型。

1990年流动人口数据来自《1990北京市第四次人口普查资　　(3)采用2000～2003年的4个短序

料》;1994流动人口数据来自《1994年北京市流动人口调列数据构建等维递补灰色模型。因为这4查资料》;1997年流动人口数据来自《1997北京市外来人()年数据是通过人口普查2000和动态口普查资料》;2000年流动人口数据来自《2000北京市第

监测(2001～2003)所获得,可信度高;五次人口普查资料》;2001～2003年的流动人口数据来自

。它们是最新数据,所含信息量最大,对《2001～2003年北京市流动人口动态监测调查数据公报》

未来影响也最强;4个数据已满足灰色建模的要求,用“小样本”数据作预测恰恰是等维递补灰色预测法的特长。

　1期李永浮等:2010年北京市流动人口预测　1354　数据分析、建模与预测

411　1976～2003年的Logistic曲线拟合与预测

　　Logistic曲线拟合法,实质就是以时间T为自变量建立的回归模型———倾向线的拟合。由于流动人口增长符合生态系统中种群的增长变动规律,S型增长。S型增长曲线主要有Logistic曲线和G曲线更适用过程、Gompertz曲线趋于极限L果十分相近,所以选用Logistic曲线拟合是在DPS数据处[(Marquardt法),从而避免在估计K,a,r,使曲线参数有客观标准,拟合精度大大提高。

41111　(1)y=K/(1+a×exp(2rt))

　　这个Logistic曲线方程是美国生

物学家和人口统计学家Pear,在大量

研究生物繁殖和生长过程、各国人口

增长情况之后所提出的,它是用于模

拟生长过程的数学模型。

　　采用表1中的数据(1994年除

外),用DPS软件作拟合所得的Lo2

　图1　北京市流动人口Logistic曲线　gistic曲线方程为:

拟合与外推(2004～2010)y=78916252/(1+2315601×

　Fig11　ThepredictionforBeijing’sfloatingpopulation(2)exp(201112445×t))

　basedonLogisticmodel(2004～2010)其中,确定系数较大(R2=019731),

回归方程统计检验达极显著水平(P

表2　基于Logistic曲线拟合法的北京市流动人口预测(2004～2010)

Tab12　ThepredictionforBeijing′sfloatingpopulationbasedonLogisticmodel(2004～2010)

年　份

流动人口预测值(万人)[***********][***********][***********]201054018

41112　Logistic模型的启示　由于Logistic模型是基于长期数据所建立的,它所反映的是渐进式变化趋势,而排除了随机变动部分。所以,用该模型所作的外推结果数值偏小,趋于保守。在该模型中,K=78916252万人,K的理论意义是曲线的水平渐近线,此外代表流动人口总数的增长极限,从北京城市环境容量来看,这个结果符合实际情况。　　对于Logistic模型y=K/(1+a×exp(2rt)),将其在区间(0,K)中的拐点记为(tr,yr),易知:tr=lna/r,yr=K/2。拐点是事物有高速发展变为缓慢发展的转折点,在拐点之后则意味着事物的发展速度逐渐减慢,处于发展和成熟阶段。在北京市流动人口Logis2tic模型中,其拐点为(2810987,39418126),这说明北京流动人口增长在第28年(2003年)和第29年(2004年)之间增长速度最快;这之前为快速发展阶段,呈加速发展状态,

　136地　　理　　研　　究25卷这个结果完全符合2003年之前的流动人口增长情况。

　　显然,2004年之后的流动人口变动的总体趋势应该是逐渐减慢。所以,在做灰色建模预测时,流动人口增长率也应该呈逐渐降低的渐变过程,才是符合实际情况的。下面所建立的多个灰色模型都充分考虑到这一点,以求预测更为准确可靠。

412　2000～2003年的短序列灰色建模与预测

41211　数据处理与检测　首先,～2003的数

())列X0采用三点滑动平均法处理,方法见21212X为:

　　3131325(2000年),33718(2001,,1775(2003年)

()　　其次,对序列X1,2213。所得结果为:

σ=(σ(σ　　,()=1,[1**********],[1**********])∈(0167,1149)　　显然,X(1)GM(1,1)模型是完全满足建模条件的。

41212　　采用序列X(1),运用等维递补灰色动态法,建立GM(1,1)模型并预测。预测结果,2010年的流动人口为543万,而增长率降至2147%。这显示出模型的收敛较快,即流动人口年增长率的迅速降低。所以,该模型的预测结果偏低。

模型系数

^a=010878

^a=010691

^a=010550

^a=010451

^a=010364

^a=010299

^a=010244^u=2981363^u=3431385^u=3801760^u=4131185^u=4421142^u=4661479^u=4871538年增长率Z=9118Z=7115Z=5166Z=4162Z=3171Z=3103Z=2147预测结果X0(2004)=44216909X0(2005)=46613023X0(2006)=4871501X0(2007)=50515674X0(2008)=52015401X0(2009)=53313243X0(2010)=54319707

413　1997～2003年的变长等维灰色建模与预测

41311　数据处理与检测　首先,对1998和1999年的流动人口数据进行插值运算,得到1997～2003年流动人口序列X0为:

(0)X=(24214,26414,28614,30814,32811,38616,40915)()

　　其次,对序列X(0)进行三点滑动平均以减弱其随机性,所得序列X(1)为:

(1)X=(24719,26414,28614,30718,33718,37717,40318)

()　　然后对数列X1进行级比检验,以检验其建立GM(1,1)模型的可行性。结果为:

σ=(σ(1)σ,(2),…σ,(6))=(01938,01923,01930,01911,01894,01935)∈(017788,11284)　　结果表明,用数列X(1)建立GM(1,1)模型是完全可行的。

41312　数据建模与预测　如前所述,采用不同长度的数列建模,所得预测结果会有不同。究竟采用几维序列建立灰色模型呢?经验表明,灰色建模的数据长度不宜过大,5～8个数据较为适宜。故此,笔者分别采用了五维、六维和七维序列来建模预测(方法同上,从略),得到结果见表3。

　　从表3的预测值来看,4套方案的最终结果悬殊较大。前二个模型的预测值在600万左右(2010年),且2003年的预测值与真实值较为接近;而后两个预测结果达到650万人及以上(2010年),它们的增长速度始终保持在7%和6%以上,所以结果偏大。

　1期李永浮等:2010年北京市流动人口预测

表3　基于等维递补灰色法的北京市流动人口预测(2004～2010)

Tab13　ThepredictionforBeijing′sfloatingpopulationbased　137

onseveralisodimensionallyfill2vacancies2in2the2proper2ordergreysystemmodels(2004～2010)

年　份1997～2002(六维)1998～2002(五维)1997～2003(七维)1998～2003(六维)增长率

(%)

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

[***********][1**********]85预测值(万人)[***********][**************]4增长率(%)[***********][1**********]预测值(万人)[***********]721259412增长率(%)-[***********]105预测值(万人)-[***********]31467410增长率%)--[***********]1656114预测值(万人)--[***********][***********]14　　　流动人口的增长变化因受到多种因素的影响,其预测结果往往不是某个确定值,而只是一个变动区间。故此,下面为2010年北京流动人口的预测确定高、中、低方案。　　(1)低方案通过Logistic曲线拟合与外推,所得结果是流动人口变动的总趋势,结果偏于保守;同时,用2000～2003年数据建立短序列灰色模型所得的预测结果,收敛较快———2009年和2010年的年增长率分别降至3103%和2147%,此结果也偏低;而且,两种预测结果几乎完全相等。所以可将540万(2010年)确定为低方案。这个方案只有在流动人口控制得力,经济发展无大波动的情况下才有可能实现。

　　(2)中方案2004年之后,尽管北京市流动人口增长呈现逐渐减慢的趋势,但其减慢的速度难以确定。从1998～2002年5维序列所作的预测结果来看(见表3),2010年流动人口总数将达到594万,而年增长率降至415%。在2000～2003年间,流动人口年增长率分别为614%(2001)、1718%(2002)和519%(2003),因此2010年的415%的年增长率不算过高或过低,590万作为中方案较为恰当。

　　(3)高方案根据1997～2002年的6维序列所作的预测结果,将预测的高方案定为630万人。首先,城市经济发展保持强劲势头,如奥运经济和新一轮城市建设对城市发展的拉动作用,则经济快速发展必将拉动流动人口的高速增长,那么2010年的流动人口增长率保持在5%以上并非不可能。其次,虽然630万的流动人口对北京城市环境的压力非常大,但考虑到城市流动人口增长的惯性、新城市规划(尤其是大北京规划)和南水北调工程对京城用水压力的缓解等,北京流动人口的高速增长也未必不可,所以,630万人作为2010流动人口预测的高方案当在情理之中。

　　本文所预测的流动人口,统计口径为在京居住一天以上的外来人口,以进城务工、经商者为主体。随着流动人口若干管理法规的废弃,农民工等流动人口的各种权益得到了有力保障,政府的人性化管理共建和谐社会的举措收效显著,今后来北京的务工和经商者必将激增。此外,出差、探亲、旅游、求医问药和会议考察等短期流动者同样会快速增加。假定社会发展相对平稳,没有特别大的起落,笔者更倾向于中等预测方案。

5　讨论与建议

511　流动人口对迁入城市有着利弊并存的影响,实为一把双刃剑

　　一方面,流动人口为城市注入了新鲜活力,成为城市发展的一支生力军,无法想象没

　138地　　理　　研　　究25卷有流动人口的北京城市该如何正常运转!每年春节期间北京城市市政和家政等服务行业的混乱景象即是有力的佐证;另一方面,激增的流动人口也加剧城市资源消耗与生存空间竞争。研究表明,在2008年“南水北调工程”的水源未到之前,北京水资源可承载的人口规模为1450万,而预计2008年北京人口规模将达到1550万人[33]。加之尚有居住半年以下的流动人口(未被计入常住人口),。故此,建议市政府与相关部门未雨绸缪,。512　在数量增长的同时,　　从表4不难看出,旧城区(东城),2003102003年开始下降;近郊区(朝阳、丰台,充分表明近郊区对流动。不过,近郊,这种比例关系的相对变动无疑是远郊区流动人口的快速增长所造成的。在1997～2003年间,无论是绝对数量还是相对比重,远郊区都是流动人口变动幅度最大的地区,分别增加了9415万人和1319个百分点。有研究表明,北京市常住人口有着显著的郊区化扩散特点[34,35]。所以,在相同社会经济背景下,北京流动人口与常住人口有着近乎相同的向郊区扩散态势。

表4　北京市流动人口的空间分布变动表

Tab14　ThechangeofspatialdistributionofBeijing′sfloatingpopulation

年　份

1997

2001

2002

2003

2003比1997总量(万人)[***********]15+17916旧城区(万人)[**************]4+016占总量之比(%)[**************]-619近郊区(万人)[***********]10+8415占总量之比(%)[**************]9-710远郊区县(万人)[***********]+9415占总量之比(%)[**************]0+1319资源来源:同表1。

513　在整体扩散的基础上,北京流动人口仍具有小聚居的特点

　　由于流动人口进京势单力薄,必须依靠血缘、亲缘和地缘关系才能在城市中落脚,求生的本能促使他们居住在一起、工作中拉帮结派,形成所谓的“浙江村”、“新疆村”、“河南村”和“安徽村”等。据笔者调查访问,搬家公司、清洁环卫、市场运输都是流动人口集中的行业,许多旧货市场的运输被一两个地区的运输司机所霸占,其他地方的同行难以进入。而且,2003年北京流动人口动态监测结果显示:北京市流动人口相对集中于河北、河南、安徽、山东、四川、江苏、湖北、黑龙江8个省,占7317%,较之2002年下降了112个百分点,其中排在前3位的仍为河北、河南、安徽3省(该座次自1997年至今未变),分别占1915%、1610%和719%。村落式聚居形式给城市管理带来了许多问题,近郊区城乡结合部的管理工作相对薄弱,也给流动人口中的犯罪分子以可乘之机,当然绝大部分的流动人口都遵纪守法。据北京零点公司调查,在京的安徽犯罪团伙主要有3类:流窜抢劫、卖淫和票贩子[36]。因此,在充分保障流动人口合法权益的同时,加强流动人口的管理尤显重要,而以往的“轰赶”(1986～1990)、“引导”(管理力度不够)(1990～1992)、“合作介入”(1992～1995)和“大规模清理整顿”(1995～)等简单粗暴的方法都收效甚微,乃是不足取的下策[10],正确疏导才为上策。

　1期李永浮等:2010年北京市流动人口预测　139　　综上所述,外来流动人口业已成为北京市总人口的有机组成部分,为首都经济发展作出了不可磨灭的贡献。同时,流动人口激增也给城市管理带来新的考验,城市基础设施压力陡增和社会问题频繁发生尤为突出。为此,城市建设、规划和管理部门都要求能够有效预测未来一段时期内的流动人口增长变化情况,但有限的流动人口资料往往成为诸多人口预测方法的掣肘。实践表明,对于短序列、贫信息的人口预测,失为一种有价值的方法,　　致谢:,参考文献:

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ThepredictionofBeijingfloatingpopulationin2010

LIYong2fu1,　LUQi2,　ZHOU2hu2

(11ResearchCenterforScienceofHumanSettlements,,China;(21InstituteofGeographicSciencesandNatural,100101,China)Abstract:Populationnphenomenonofpopulationsystemdevelop,economicphenomenoninsubstance,whichisboundtosparkofsocialandeconomicsystem1Sincethelastonehundredandmoreyears,manyscholarswhowereinthefieldsofdemography,geography,eco2nomics,sociologyandsoonhavestudiedthereason,regularityandmechanismofpopula2tionmovement1Theybroughtforwardmanytheoreticalmodelswithfar2reachinginflu2ence,whoseemphaseswerelaidondifferentaspectsofpopulationmovement1Unfortunately,theachievementintheresearchonfloatingpopulationpredictionwasrelativelyless1

　　TheavailabledataoffloatingpopulationinBeijingischaracterizedbyitssmallamountanddiscontinuity1Inviewofthissituation,theauthorpredictedtheamountoffloatingpopulationinBeijingduringtheNational“EleventhFive2YearPlan”withtheaidofbothLogisticmodelandisodimensionallyfill2vacancies2in2the2proper2ordergreytheory1Firstly,bymeansofthecurvefittingandpredictionofLogisticmodel,wegotthegeneraltendencyoffloatingpopulationincrease1Secondly,thedifferent2dimensionalpopulationtime2serieswereusedtoconstructseveralisodimensionallyfill2vacancies2in2the2proper2ordergreysys2temmodels,thentherationalityanddeficienciesofpredictedresultsweretestedandana2lyzed1Finally,takingintoaccountoftheanalysis,threeschemesoflow,middleandhighlevelsareformulated1

　　Ontheonehand,thefloatingpopulationhasturnedtobeanorganicpartandbeenac2tivelythrownthemselvestoBeijing’seconomicdevelopment1Ontheotherhand,withsharpincreaseofthefloatingpopulation,urbanmanagementfacesuptoanewtest,suchastheconstantincreaseinthepressureofurbaninfrastructureandthefrequentoccurrenceofsocialproblems1Therefore,itisverynecessarytopredicttheamountoffloatingpopu2lationinfutureforvariousgovernmentdepartmentssuchasurbanmanagement,urbanplanningorurbancontruction,etc1Butthelimiteddataoftenimpedesusfromaccuratelyforecastingthechangingamountofthefloatingpopulation1Astheabovepracticedemon2strates,withthehelpoffill2vacancies2in2the2proper2ordergreysystemmodels,itisfeasi2bletoforecastthechangeofpopulationwhichischaracterizedbysmallamountofdataandlimitedinterrelatedinformation1

Keywords:greysystemtheory;isodimensionallyfill2vacancies2in2the2proper2ordergrey

prediction;floatingpopulation;Logisticmodel

第25卷　第1期

2006年1月地　　理　　研　　究GEOGRAPHICAL　RESEARCHVol125,No11Jan1,2006

2010年北京市流动人口预测

李永浮1,鲁　奇2,周成虎2

(11清华大学人居环境研究中心,北京100084;　21,100101)

摘要:针对北京市流动人口样本数据量小,曲线拟合和等

维递补灰色预测理论,预测。首先,通过Logistic

曲线拟合与外推,,选定不同长度的人口序列以建立多个

;最终确定北京市流动人口增

、。实践表明,灰色等维递补预测法对“小样本”、“贫信息”的人口

。

关　键　词:流动人口;灰色系统理论,等维递补灰预测;Logistic模型

文章编号:100020585(2006)0120131210

1　引言

　　人口迁移流动是指人的居住位置发生了跨越某一地区界线的空间移动。在我国,人口迁移与人口流动的根本区别在于前者的户籍登记地发生相应改变。流动人口是指那些户籍未经变化的临时性移民,即离开常住户口所在地,在另一行政区域内停留居住并从事各种活动的人口,包括暂住人口和非暂住人口。因为统计口径不同(时间长短和行政区域范围大小),流动人口统计量也随之变化。

　　人口迁移流动既是人口系统发展过程中的一种规律性的人口现象,本质上更是一种社会经济现象,其发生与发展必将引发社会经济系统的连锁反应。一个多世纪以来,人口学、地理学、经济学和社会学等众多学科都对人口迁移流动的成因、机制及运动规律进行过探讨,产生了许多有深远影响的理论模式,虽然各自研究侧重点存在差别[1～8]。　　人口迁移流动的开山之作是雷文斯坦(E1G1Ravenstein,1985)的《人口迁移规律》,雷氏在论文中提出人口迁移的7条规律,概括迁移流向及迁移者的某些特征,探讨迁移成因和影响因素(距离、性别、城乡类型、技术水平、经济水平等),并首次分析迁移动机。无庸置疑,这篇地理学家的杰作对人口学和人口迁移流动研究有着巨大的贡献。　　引力模型是美国社会学家吉佛(G1K1Zipf,1949)提出。他认为:两地间的迁移总人数Mij与两地人口数的乘积PiPj成正比,与两地距离Dij成反比。此后,美国人口学家罗理对引力模型进行改进,用若干宏观经济指标反映人口迁移规律。可以说,引力模型为人口迁移规律研究从定性描述转向定量计算作出了重要贡献。

　　发展经济学同样关注发展中国家的人口迁移流动问题,相继建立多个人口迁移模型。　　收稿日期:2005204203;修订日期:2005208225

　　基金项目:国家自然科学基金资助项目(70173022);中国-欧盟科技合作项目EU2INCO2DEY(SUSDEY2CHI2

NA)(ICA42CT[1**********])

　　作者简介:李永浮(19702),男,江苏连云港人,在站博士后。从事区域与城市规划、城市地理信息系统和城市

经济研究。E2mail:liyongfu@tsinghua1edu1cn

　132地　　理　　研　　究25卷其中,“刘易斯-费景汉-拉尼斯人口流动模型”是在英国经济学家刘易斯人口迁移模型的基础上,经美国耶鲁大学费景汉和拉尼斯修正而成。美国发展经济学家托达罗(M1P1Todaro)则针对农村人口流入城市与城市零售业同步增长的矛盾,提出了著名的“托达罗人口流动模型”:农业劳动者迁入城市的动机决定于城乡预期收入差异(d),而非实际收入,差异越大则流入城市的人口数量(M)越多,即:M=f(f′>0。由于预期收入是预期实际收入与预期就业概率的乘积,故此,量与城市就业概率与城乡收入差异之间的联系,差别[9]。

　　,后来()1932年创建社会测量学为其奠定计量分析基础。、网络在形式上和内容上进行严格的定义和归纳,从而可,基本方法有图示法、矩阵法和多元统计分析法[10]。目前,社会网络分析法已成为收集定量资料与测量社会网络变量的必备工具,进而从一种量化社会关系的具体方法发展成为一种社会网络理论框架。自我中心网络分析是社会网络分析两个分支研究之一,它以网络范围、网络密度及网络多元性、强弱联系等为核心概念,以个体行为如何受到其人际网络的影响及个体如何通过人际网络结合成社会团体为主要研究内容,在社区、社会阶层、流动人口、社会变迁等整个社会学研究领域都有着广泛应用。有关寻找职业的社会网络分析就是自我中心网络分析在人口迁移流动研究中的典型运用。　　此外,比较著名的理论模式还有:推-拉理论、成本-效益理论、流转理论、人类生态理论、生命周期理论等。20世纪90年代初以来,我国学者也从不同角度展开了人口迁移流动研究,并取得可喜成果[10～17]。但就总体来看,上述理论模式多偏重于定性说明与解释;即便有数学模型,也因过于简单(仅考虑两个地区间的人口流动),或数据获取困难,而无助于城市流动人口的定量预测。目前,流动人口定量预测方法可粗分为两类:因素解析法和趋势预测法。所谓因素解析法,就是先剖析流动人口的内部结构(例如,性别结构、年龄结构、就业结构等),将全部流动人口划分为若干组成部分,再分别对各个部分作预测,最后汇总求得流动人口的总量。相反,趋势预测法就是只分析以往流动人口的总量数据资料,运用数学方法揭示其数量变化规律,进而外推出未来一段时期的变化趋势。例如,数学函数拟合法(线性函数、指数函数、Logistic曲线等)、GM(1,1)模型、神经网络预测法,等等。此外,也可根据常住人口与流动人口之比例来推断未来流动人口数量,由于此法误差太大,一般不用。

　　在实际研究工作中,上述两类方法都有运用的案例[18～24],有成功也有失败。但是,倘若系统的结构复杂,影响因素众多且相互交织在一起,或者系统各个部分变化剧烈,难以预料,那么趋势预测法所固有的整体性思维的优势就将突显出来,预测结果往往较为理想。正是基于上述思想,本文综合运用等维递补灰色预测法和Logistic曲线拟合法,建模预测北京市流动人口在“十一五”期间的增长变动趋势。

2　理论方法

211　灰色理论与灰预测

　　灰色理论是由我国学者邓聚龙于20世纪80年代前期提出、用于控制和预测的新理论和新技术。与研究“随机不确定性”的概率统计和研究“认知不确定性”的模糊数学不

　1期李永浮等:2010年北京市流动人口预测　133同,灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”的不确定性系统。其次,一般统计方法依据随机原则进行抽样调查,以获取大量样本;而灰色理论则遵循现实优先的原则,即注重对系统未来发展趋势起主导作用的现实信息。再者,灰色系统模型对试验观测数据及其分布并无特殊要求和限制。综上所述,灰色理论并不要求大量的历史数据,甚至有3～4个数据即可建模预测[25]。

　　灰色理论已初步形成了较为完善的一套模型[]的重要应用之一,主要包括数列预测、测等。灰色数列预测主要是指利用。,而与预测对象相关联,、结构复杂、互补性好、综合性强的社会经济系统及其主行为特征的预测[25]。例如,劳力预测、产品产量预测、各业产值预测及病虫害发生趋势预测等。　　一般情况下,通过数据序列长度的取舍以获得不同的预测结果,从而组成一个预测灰区间———灰靶,供决策者选择使用。倘若数据序列较短(4～5个),便难以建立长期的预测模型;数据变化较大,模型所得灰区间过大而失去意义;系统明显受外部因素的控制与干扰,等等。如此种种情况,都会导致GM(1,1)模型的直接预测结果差强人意。此时,可用“等维递补灰预测法”弥补直接建模法之不足。

212　等维递补灰预测法

21211　等维递补灰预测法的原理　所谓“等维灰数递补动态预测”,是指只用已知数列建立的GM(1,1)模型之第一个预测值,而非全部采用。将其补充在已知数列之后,同时为不增加数据序列的长度,去掉数列的第一个已知数值,保持数据序列的等长(等维),建立新的GM(1,1)模型以预测下一个值,再将预测值加入到数据序列之后,同时去掉该数列的第一个数据。如此逐个预测,依次递补,直到完成预测目的或达到一定的精度要求为止[27,28]。所以,等维递补灰预测法的优势可概括为两个方面。

　　首先,及时补充和利用新的信息,提高灰色区间的白化度,即使是预测灰数,在多数情况下也是有效信息。当然,这种递补并非无止境的,因为灰度也随着递补次数的增加而增大,有用信息量在减少。

　　其次,每预测一步灰参数做一次修正,模型得到改进。如此一来,在灰参数不断修正的同时,模型也逐步改进,因而预测值都产生于动态之中。

21212　数据预处理　等维序列预测适合于对增长迅猛的时间序列进行数量大小的预测,为减低原始数据随机波动影响,先要对原始数据进行平滑处理,这里采用三点平滑法。　　为了避免小数循环,采用如下公式计算。

(0)(0)X(t)={X(t-1)+2X(t)+X(t+1)}/4

()()()　　两个端点分别为:　X0(1)={3X0(1)+X0(2)}/4

(0)(0)(0)X(m)={X(m-1)+3X(m)}/4

21213　数列X(0)建模的可行性检验　对于欲建模的数列X(0),可否建立精度较高的GM(1,1)模型,一般用X(0)级比σ(0)(k)的大小与所属区间,即其覆盖来判断[26]。若级比σ(0)(k)

(0)σ(k)∈(e-2/n+1,e2/n+1),满足:　

(0)(k)=X(0)(k21)/X(0)(k)　　其中,σ

()　　则认为该数列X0可作GM(1,1)建模。

　134地　　理　　研　　究25卷3　北京流动人口数据的特点与选择

　　首先,样本数据不连续。从1976～2000年间,北京市流动人口的调查统计是间断性的,无法建立一个完整的时间序列;自2001年北京市才开始流动人口的动态监测,加之2000年的第五次人口普查所提供的流动人口资料,方可构建2000～时间序列。其次,样本数据量偏小,信息量少。1976～13个。　　显然,上述数据量少、法无法使用。但是,其影响大小)等特点,。而且,将多,。为此,本文依据建模要求,对现有;此外,辅以Logistic曲,。建模所用数据与方法如下。　　(1)用1976～2003年间的全部数据(1994年除外)(见表1),进行Logistic曲线拟合、外推。城市环境容量有限,流动人口增长率也随着密度上升而降低。因为城市流动人口系统就如同生态系统中的种群,其数量增长理应符合“与密度有关的种群增长模

[29]型”,这种“慢-快-慢”的增长变化趋势可用生长曲线来描述,Logistic曲线是其中最为典型的一种。所以,本文通过Logistic曲线拟合与外推,确定流动人口变动的总体趋势,以辅助灰色预测。由于各种原因所致,1994年的流动人口数值过大,从28年的全过程和实际拟合结果来看,它是一个异常值。所以,作Logistic曲线拟合时将1994年流动人口数据忽略不用。

　表1　北京市流动人口增长情况(1976～2003)　　(2)通过插值运算求得1998和

　Tab11　Theincreaseoffloating1999年的流动人口总数,从而建立1997

　populationinBeijing(197622003)～2003年的连续序列,再用等维递补法

年　份流动人口(万)年　份流动人口(万)建模预测。之所以选择1997～2003时间

[***********]段,主要原因有:遵循“现实信息优先

[***********]原则”;1997年数据为外来人口普查数

[**************]据,比较准确可信;灰色建模维数不宜[**************]太大,5～8个数据较为适宜。研究表明,[**************]6数列维度(即数列的长度)不等则预测[**************]5[30]结果必然不同。所以,应采用“变长1990200

等维递补灰色预测”———分别采用不同　　数据来源:1976、1979和1988年流动人口数据来自冯晓英维数的数列来建模,并通过实际值的检的《北京地区流动人口的演变及其特征》;1984、1985和

1987年来自张庆五:《关于城市流动人口问题的思考》;验以确定适宜的序列长度及预测模型。

1990年流动人口数据来自《1990北京市第四次人口普查资　　(3)采用2000～2003年的4个短序

料》;1994流动人口数据来自《1994年北京市流动人口调列数据构建等维递补灰色模型。因为这4查资料》;1997年流动人口数据来自《1997北京市外来人()年数据是通过人口普查2000和动态口普查资料》;2000年流动人口数据来自《2000北京市第

监测(2001～2003)所获得,可信度高;五次人口普查资料》;2001～2003年的流动人口数据来自

。它们是最新数据,所含信息量最大,对《2001～2003年北京市流动人口动态监测调查数据公报》

未来影响也最强;4个数据已满足灰色建模的要求,用“小样本”数据作预测恰恰是等维递补灰色预测法的特长。

　1期李永浮等:2010年北京市流动人口预测　1354　数据分析、建模与预测

411　1976～2003年的Logistic曲线拟合与预测

　　Logistic曲线拟合法,实质就是以时间T为自变量建立的回归模型———倾向线的拟合。由于流动人口增长符合生态系统中种群的增长变动规律,S型增长。S型增长曲线主要有Logistic曲线和G曲线更适用过程、Gompertz曲线趋于极限L果十分相近,所以选用Logistic曲线拟合是在DPS数据处[(Marquardt法),从而避免在估计K,a,r,使曲线参数有客观标准,拟合精度大大提高。

41111　(1)y=K/(1+a×exp(2rt))

　　这个Logistic曲线方程是美国生

物学家和人口统计学家Pear,在大量

研究生物繁殖和生长过程、各国人口

增长情况之后所提出的,它是用于模

拟生长过程的数学模型。

　　采用表1中的数据(1994年除

外),用DPS软件作拟合所得的Lo2

　图1　北京市流动人口Logistic曲线　gistic曲线方程为:

拟合与外推(2004～2010)y=78916252/(1+2315601×

　Fig11　ThepredictionforBeijing’sfloatingpopulation(2)exp(201112445×t))

　basedonLogisticmodel(2004～2010)其中,确定系数较大(R2=019731),

回归方程统计检验达极显著水平(P

表2　基于Logistic曲线拟合法的北京市流动人口预测(2004～2010)

Tab12　ThepredictionforBeijing′sfloatingpopulationbasedonLogisticmodel(2004～2010)

年　份

流动人口预测值(万人)[***********][***********][***********]201054018

41112　Logistic模型的启示　由于Logistic模型是基于长期数据所建立的,它所反映的是渐进式变化趋势,而排除了随机变动部分。所以,用该模型所作的外推结果数值偏小,趋于保守。在该模型中,K=78916252万人,K的理论意义是曲线的水平渐近线,此外代表流动人口总数的增长极限,从北京城市环境容量来看,这个结果符合实际情况。　　对于Logistic模型y=K/(1+a×exp(2rt)),将其在区间(0,K)中的拐点记为(tr,yr),易知:tr=lna/r,yr=K/2。拐点是事物有高速发展变为缓慢发展的转折点,在拐点之后则意味着事物的发展速度逐渐减慢,处于发展和成熟阶段。在北京市流动人口Logis2tic模型中,其拐点为(2810987,39418126),这说明北京流动人口增长在第28年(2003年)和第29年(2004年)之间增长速度最快;这之前为快速发展阶段,呈加速发展状态,

　136地　　理　　研　　究25卷这个结果完全符合2003年之前的流动人口增长情况。

　　显然,2004年之后的流动人口变动的总体趋势应该是逐渐减慢。所以,在做灰色建模预测时,流动人口增长率也应该呈逐渐降低的渐变过程,才是符合实际情况的。下面所建立的多个灰色模型都充分考虑到这一点,以求预测更为准确可靠。

412　2000～2003年的短序列灰色建模与预测

41211　数据处理与检测　首先,～2003的数

())列X0采用三点滑动平均法处理,方法见21212X为:

　　3131325(2000年),33718(2001,,1775(2003年)

()　　其次,对序列X1,2213。所得结果为:

σ=(σ(σ　　,()=1,[1**********],[1**********])∈(0167,1149)　　显然,X(1)GM(1,1)模型是完全满足建模条件的。

41212　　采用序列X(1),运用等维递补灰色动态法,建立GM(1,1)模型并预测。预测结果,2010年的流动人口为543万,而增长率降至2147%。这显示出模型的收敛较快,即流动人口年增长率的迅速降低。所以,该模型的预测结果偏低。

模型系数

^a=010878

^a=010691

^a=010550

^a=010451

^a=010364

^a=010299

^a=010244^u=2981363^u=3431385^u=3801760^u=4131185^u=4421142^u=4661479^u=4871538年增长率Z=9118Z=7115Z=5166Z=4162Z=3171Z=3103Z=2147预测结果X0(2004)=44216909X0(2005)=46613023X0(2006)=4871501X0(2007)=50515674X0(2008)=52015401X0(2009)=53313243X0(2010)=54319707

413　1997～2003年的变长等维灰色建模与预测

41311　数据处理与检测　首先,对1998和1999年的流动人口数据进行插值运算,得到1997～2003年流动人口序列X0为:

(0)X=(24214,26414,28614,30814,32811,38616,40915)()

　　其次,对序列X(0)进行三点滑动平均以减弱其随机性,所得序列X(1)为:

(1)X=(24719,26414,28614,30718,33718,37717,40318)

()　　然后对数列X1进行级比检验,以检验其建立GM(1,1)模型的可行性。结果为:

σ=(σ(1)σ,(2),…σ,(6))=(01938,01923,01930,01911,01894,01935)∈(017788,11284)　　结果表明,用数列X(1)建立GM(1,1)模型是完全可行的。

41312　数据建模与预测　如前所述,采用不同长度的数列建模,所得预测结果会有不同。究竟采用几维序列建立灰色模型呢?经验表明,灰色建模的数据长度不宜过大,5～8个数据较为适宜。故此,笔者分别采用了五维、六维和七维序列来建模预测(方法同上,从略),得到结果见表3。

　　从表3的预测值来看,4套方案的最终结果悬殊较大。前二个模型的预测值在600万左右(2010年),且2003年的预测值与真实值较为接近;而后两个预测结果达到650万人及以上(2010年),它们的增长速度始终保持在7%和6%以上,所以结果偏大。

　1期李永浮等:2010年北京市流动人口预测

表3　基于等维递补灰色法的北京市流动人口预测(2004～2010)

Tab13　ThepredictionforBeijing′sfloatingpopulationbased　137

onseveralisodimensionallyfill2vacancies2in2the2proper2ordergreysystemmodels(2004～2010)

年　份1997～2002(六维)1998～2002(五维)1997～2003(七维)1998～2003(六维)增长率

(%)

2003

2004

2005

2006

2007

2008

2009

[***********][1**********]85预测值(万人)[***********][**************]4增长率(%)[***********][1**********]预测值(万人)[***********]721259412增长率(%)-[***********]105预测值(万人)-[***********]31467410增长率%)--[***********]1656114预测值(万人)--[***********][***********]14　　　流动人口的增长变化因受到多种因素的影响,其预测结果往往不是某个确定值,而只是一个变动区间。故此,下面为2010年北京流动人口的预测确定高、中、低方案。　　(1)低方案通过Logistic曲线拟合与外推,所得结果是流动人口变动的总趋势,结果偏于保守;同时,用2000～2003年数据建立短序列灰色模型所得的预测结果,收敛较快———2009年和2010年的年增长率分别降至3103%和2147%,此结果也偏低;而且,两种预测结果几乎完全相等。所以可将540万(2010年)确定为低方案。这个方案只有在流动人口控制得力,经济发展无大波动的情况下才有可能实现。

　　(2)中方案2004年之后,尽管北京市流动人口增长呈现逐渐减慢的趋势,但其减慢的速度难以确定。从1998～2002年5维序列所作的预测结果来看(见表3),2010年流动人口总数将达到594万,而年增长率降至415%。在2000～2003年间,流动人口年增长率分别为614%(2001)、1718%(2002)和519%(2003),因此2010年的415%的年增长率不算过高或过低,590万作为中方案较为恰当。

　　(3)高方案根据1997～2002年的6维序列所作的预测结果,将预测的高方案定为630万人。首先,城市经济发展保持强劲势头,如奥运经济和新一轮城市建设对城市发展的拉动作用,则经济快速发展必将拉动流动人口的高速增长,那么2010年的流动人口增长率保持在5%以上并非不可能。其次,虽然630万的流动人口对北京城市环境的压力非常大,但考虑到城市流动人口增长的惯性、新城市规划(尤其是大北京规划)和南水北调工程对京城用水压力的缓解等,北京流动人口的高速增长也未必不可,所以,630万人作为2010流动人口预测的高方案当在情理之中。

　　本文所预测的流动人口,统计口径为在京居住一天以上的外来人口,以进城务工、经商者为主体。随着流动人口若干管理法规的废弃,农民工等流动人口的各种权益得到了有力保障,政府的人性化管理共建和谐社会的举措收效显著,今后来北京的务工和经商者必将激增。此外,出差、探亲、旅游、求医问药和会议考察等短期流动者同样会快速增加。假定社会发展相对平稳,没有特别大的起落,笔者更倾向于中等预测方案。

5　讨论与建议

511　流动人口对迁入城市有着利弊并存的影响,实为一把双刃剑

　　一方面,流动人口为城市注入了新鲜活力,成为城市发展的一支生力军,无法想象没

　138地　　理　　研　　究25卷有流动人口的北京城市该如何正常运转!每年春节期间北京城市市政和家政等服务行业的混乱景象即是有力的佐证;另一方面,激增的流动人口也加剧城市资源消耗与生存空间竞争。研究表明,在2008年“南水北调工程”的水源未到之前,北京水资源可承载的人口规模为1450万,而预计2008年北京人口规模将达到1550万人[33]。加之尚有居住半年以下的流动人口(未被计入常住人口),。故此,建议市政府与相关部门未雨绸缪,。512　在数量增长的同时,　　从表4不难看出,旧城区(东城),2003102003年开始下降;近郊区(朝阳、丰台,充分表明近郊区对流动。不过,近郊,这种比例关系的相对变动无疑是远郊区流动人口的快速增长所造成的。在1997～2003年间,无论是绝对数量还是相对比重,远郊区都是流动人口变动幅度最大的地区,分别增加了9415万人和1319个百分点。有研究表明,北京市常住人口有着显著的郊区化扩散特点[34,35]。所以,在相同社会经济背景下,北京流动人口与常住人口有着近乎相同的向郊区扩散态势。

表4　北京市流动人口的空间分布变动表

Tab14　ThechangeofspatialdistributionofBeijing′sfloatingpopulation

年　份

1997

2001

2002

2003

2003比1997总量(万人)[***********]15+17916旧城区(万人)[**************]4+016占总量之比(%)[**************]-619近郊区(万人)[***********]10+8415占总量之比(%)[**************]9-710远郊区县(万人)[***********]+9415占总量之比(%)[**************]0+1319资源来源:同表1。

513　在整体扩散的基础上,北京流动人口仍具有小聚居的特点

　　由于流动人口进京势单力薄,必须依靠血缘、亲缘和地缘关系才能在城市中落脚,求生的本能促使他们居住在一起、工作中拉帮结派,形成所谓的“浙江村”、“新疆村”、“河南村”和“安徽村”等。据笔者调查访问,搬家公司、清洁环卫、市场运输都是流动人口集中的行业,许多旧货市场的运输被一两个地区的运输司机所霸占,其他地方的同行难以进入。而且,2003年北京流动人口动态监测结果显示:北京市流动人口相对集中于河北、河南、安徽、山东、四川、江苏、湖北、黑龙江8个省,占7317%,较之2002年下降了112个百分点,其中排在前3位的仍为河北、河南、安徽3省(该座次自1997年至今未变),分别占1915%、1610%和719%。村落式聚居形式给城市管理带来了许多问题,近郊区城乡结合部的管理工作相对薄弱,也给流动人口中的犯罪分子以可乘之机,当然绝大部分的流动人口都遵纪守法。据北京零点公司调查,在京的安徽犯罪团伙主要有3类:流窜抢劫、卖淫和票贩子[36]。因此,在充分保障流动人口合法权益的同时,加强流动人口的管理尤显重要,而以往的“轰赶”(1986～1990)、“引导”(管理力度不够)(1990～1992)、“合作介入”(1992～1995)和“大规模清理整顿”(1995～)等简单粗暴的方法都收效甚微,乃是不足取的下策[10],正确疏导才为上策。

　1期李永浮等:2010年北京市流动人口预测　139　　综上所述,外来流动人口业已成为北京市总人口的有机组成部分,为首都经济发展作出了不可磨灭的贡献。同时,流动人口激增也给城市管理带来新的考验,城市基础设施压力陡增和社会问题频繁发生尤为突出。为此,城市建设、规划和管理部门都要求能够有效预测未来一段时期内的流动人口增长变化情况,但有限的流动人口资料往往成为诸多人口预测方法的掣肘。实践表明,对于短序列、贫信息的人口预测,失为一种有价值的方法,　　致谢:,参考文献:

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ThepredictionofBeijingfloatingpopulationin2010

LIYong2fu1,　LUQi2,　ZHOU2hu2

(11ResearchCenterforScienceofHumanSettlements,,China;(21InstituteofGeographicSciencesandNatural,100101,China)Abstract:Populationnphenomenonofpopulationsystemdevelop,economicphenomenoninsubstance,whichisboundtosparkofsocialandeconomicsystem1Sincethelastonehundredandmoreyears,manyscholarswhowereinthefieldsofdemography,geography,eco2nomics,sociologyandsoonhavestudiedthereason,regularityandmechanismofpopula2tionmovement1Theybroughtforwardmanytheoreticalmodelswithfar2reachinginflu2ence,whoseemphaseswerelaidondifferentaspectsofpopulationmovement1Unfortunately,theachievementintheresearchonfloatingpopulationpredictionwasrelativelyless1

　　TheavailabledataoffloatingpopulationinBeijingischaracterizedbyitssmallamountanddiscontinuity1Inviewofthissituation,theauthorpredictedtheamountoffloatingpopulationinBeijingduringtheNational“EleventhFive2YearPlan”withtheaidofbothLogisticmodelandisodimensionallyfill2vacancies2in2the2proper2ordergreytheory1Firstly,bymeansofthecurvefittingandpredictionofLogisticmodel,wegotthegeneraltendencyoffloatingpopulationincrease1Secondly,thedifferent2dimensionalpopulationtime2serieswereusedtoconstructseveralisodimensionallyfill2vacancies2in2the2proper2ordergreysys2temmodels,thentherationalityanddeficienciesofpredictedresultsweretestedandana2lyzed1Finally,takingintoaccountoftheanalysis,threeschemesoflow,middleandhighlevelsareformulated1

　　Ontheonehand,thefloatingpopulationhasturnedtobeanorganicpartandbeenac2tivelythrownthemselvestoBeijing’seconomicdevelopment1Ontheotherhand,withsharpincreaseofthefloatingpopulation,urbanmanagementfacesuptoanewtest,suchastheconstantincreaseinthepressureofurbaninfrastructureandthefrequentoccurrenceofsocialproblems1Therefore,itisverynecessarytopredicttheamountoffloatingpopu2lationinfutureforvariousgovernmentdepartmentssuchasurbanmanagement,urbanplanningorurbancontruction,etc1Butthelimiteddataoftenimpedesusfromaccuratelyforecastingthechangingamountofthefloatingpopulation1Astheabovepracticedemon2strates,withthehelpoffill2vacancies2in2the2proper2ordergreysystemmodels,itisfeasi2bletoforecastthechangeofpopulationwhichischaracterizedbysmallamountofdataandlimitedinterrelatedinformation1

Keywords:greysystemtheory;isodimensionallyfill2vacancies2in2the2proper2ordergrey

prediction;floatingpopulation;Logisticmodel