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2025 , Vol. 47 >Issue 2: 332 - 343

DOI: https://doi.org/10.18402/resci.2025.02.09

“都市圈空间资源配置与高质量发展”专栏

基于手机信令大数据的武汉城市圈日常人口流动特征及其影响因素

  • 邓慧琳 ,
  • 林赛南
展开
  • 武汉大学城市设计学院/湖北省人居环境工程技术研究中心，武汉 430072
林赛南，女，浙江永嘉人，博士，副教授，博士生导师，研究方向为人口流动与城镇化、城市地理。E-mail:

邓慧琳，女，广东中山人，硕士研究生，研究方向为城市地理、人口流动。E-mail:

收稿日期: 2024-01-16

  修回日期: 2024-07-14

  网络出版日期: 2025-03-10

基金资助

国家自然科学基金项目(42471276)

国家自然科学基金项目(42171205)

收起

Characteristics and influencing factors of daily population flow in the Wuhan Metropolitan Region based on mobile signaling data

  • DENG Huilin ,
  • LIN Sainan
Expand
  • School of Urban Design, Wuhan University / Hubei Habitat Environment Research Center of Engineering and Technology, Wuhan 430072, China

Received date: 2024-01-16

  Revised date: 2024-07-14

  Online published: 2025-03-10

Fold

摘要

【目的】人口流动是各类要素流动的重要载体，从区县尺度探讨武汉城市圈人口流动的微观格局和内在机理，对于推动区域一体化、实现地区高质量发展具有重要意义。【方法】基于手机信令大数据、高德地图POI数据和社会经济数据，采用社会网络分析方法和QAP回归模型，分析区县尺度下2020年武汉城市圈日常人口流动的时空特征，系统剖析人口流动网络的结构特征及影响因素。【结果】①从时空特征来看，武汉城市圈在工作日的区县间人口流动比周末更为频繁和活跃。日常人口流动主要集中于同一地级市内部的区县之间，同时也形成多个跨市区县的小规模流动循环；②武汉城市圈中东部区县频繁参与跨区域的人口流动和社会互动，对人口流动网络的发展和运作起着核心支撑作用；③行政边界对日常人口流动的制约效应最为显著，这与不同区县间在行政管理制度和文化差异上的壁垒密切相关。区县之间人均GDP、教育资源和医疗服务水平的差异是驱动人口流动的关键因素。【结论】各区县应结合自身的经济发展特征和资源禀赋，通过打破行政壁垒、完善教育和医疗基础设施、激发经济活力等措施，优化城市圈资源配置，加快一体化进程，缓解“极化”现象，推动区域高质量发展。

关键词： 人口流动; 社会网络分析; 手机信令数据; QAP回归; 武汉城市圈

本文引用格式

邓慧琳 , 林赛南 . 基于手机信令大数据的武汉城市圈日常人口流动特征及其影响因素[J]. 资源科学, 2025 , 47(2) : 332 -343 . DOI: 10.18402/resci.2025.02.09

Abstract

[Objective] As an important carrier of the flow of various factors, population flow plays an important role in enhancing the competitiveness of cities and promoting the integration of urban areas. From the perspective of districts and counties scale, it is of great significance to accurately grasp the micro-pattern and internal mechanism of population flow in the Wuhan Metropolitan Region for promoting regional integration and realizing high-quality regional development. [Methods] Taking the Wuhan Metropolitan Region as the research object and based on the mobile signaling big data, point of interest (POI) data and social and economic data in November 2020, the social network analysis method and quadratic assignment procedure (QAP) regression model were applied to analyze the temporal and spatial characteristics of daily population flow in the Wuhan Metropolitan Region at the districts and counties scale. The study also identified the structural characteristics of the population flow network and related influencing factors. [Results] (1) From a spatiotemporal perspective, population flows between districts and counties within the Wuhan Metropolitan Region demonstrate significantly higher frequency and intensity on weekdays compared to weekends. The daily population movement patterns are predominantly characterized by intra-city flows within individual prefecture-level cities, while simultaneously exhibiting multiple small-scale inter-city circulation loops across administrative boundaries. (2) The central and eastern districts and counties of the Wuhan Metropolitan Region frequently participated in the cross-regional population flow and social interaction, and played a core supporting role in the development and operation of the population flow network. (3) The barrier effect of administrative boundaries was most obvious in daily population movement, which is also affected by institutional and cultural barriers within the urban circle. Differences in per capita GDP, educational resources and medical services among counties were key factors that drove population mobility. [Conclusion] Districts and counties should take into account their own economic development characteristics and resource endowments to optimize resource allocation in urban areas from the aspects of breaking administrative barriers, increasing education and medical infrastructure, and stimulating economic vitality, in order to accelerate the integration process, reduce the phenomenon of “polarization”, and achieve high-quality regional development.

Key words： population flow; social network analysis; mobile signaling data; QAP regression; Wuhan Metropolitan Region

1 引言

党的二十大报告明确指出要推进以人为核心的新型城镇化，依托都市圈、城市群构建大中小城市协调发展格局[1]。随着城镇化进程的逐步加快，未来都市圈将会成为新型城镇化中后期的主要空间形态，也是支撑城市群规划的重要内核，直接影响区域的高质量发展[2,3]。“流动空间”的兴起为分析区域和城市发展的空间格局提供了新的理论基础。人口流、资金流、物流、信息流等要素的流动强度和方向，以及相互的影响和交换成为了学术界研究区域城市群空间格局的重要视角[4]。其中，人口流动作为各类要素流动的重要载体，对促进劳动力、资本和信息等资源的高效配置，提升城市的竞争力和可持续发展能力具有不可忽视的作用。同时，合理引导人口流动，既能有效疏解核心城市的人口压力，又能促进人口向周边城市有序转移，从而激发周边城市的经济活力。这一举措有助于优化区域资源配置，加快城市圈一体化进程，对推动区域高质量发展具有深远的战略意义。
日常人口流动指的是人们在短时间内进行的短距离、频繁且重复的移动，通常在一天或数日内完成往返[5]，这种流动多发生在中小尺度的空间单元内，可以反映城市圈居民的实际生活和工作通勤模式，揭示居民多点生活的空间特征，对于理解城市功能、经济活动、交通需求和公共服务配套至关重要[6]。日常人口流动数据为在更大尺度上分析区域空间结构、优化整体空间布局、促进区域协调发展提供了重要的精细化依据[7,8]。如何基于人的日常流动特性，从流动性视角优化城市圈规划与布局，已成为未来城市圈发展的关键议题[9]。现有关于日常人口流动的研究已在市级尺度上开展了丰富的理论和实践探索，系统地分析了人口流动的空间格局、规律趋势和影响机制[10⇓-12]，为地方政府的政策制定、城市规划和社会管理提供建议。但已有研究忽略了城市内部不同区县的异质性以及更微观的联系和互动模式。一方面，随着新型城镇化战略的提出，区县作为中国地方行政管理的基本单元和战略核心引起广泛关注；另一方面，城市圈的区域一体化发展促进日常人口的跨区县甚至跨地级市流动，这种流动往往体现出人们对经济增长、个人机遇和社会资源的追求。因此，研究区县尺度的日常人口流动不仅有助于优化资源配置、促进城乡融合[13]，更能为城市圈“瘦身健体”、聚焦核心功能提供科学依据。
在数据层面，传统的人口流动研究多依赖于人口普查[14]、问卷调查等静态数据，数据量小，时效性低，往往无法捕捉到人口的实时流动信息，在空间细节和时间粒度上存在限制。近年来，大数据的出现使得研究可以从更精细的角度分析人口流动与区域空间结构之间的联系。有研究基于腾讯迁徙热度[15]、百度迁徙数据[16]等分析人口流动的时空间特征，但该数据受限于用户使用地图服务的频率和精确度。而手机信令数据则是通过用户在基站之间的信息交换来确定人的空间位置，可以全量识别时空上不同起点和终点的出行，在时效性和连续性上具有更大的优势，能够更准确描述在不同时间点不同地区之间的人口流动情况[17]。受数据获取限制，当前手机信令数据的应用主要集中于城市内部人口流动的研究，在跨城市流动分析中的应用较为有限。在方法上，社会网络分析为人口流动研究提供了独特视角。通过构建节点关联网络，该方法能有效捕捉人口流动的潜在特征，揭示社交过程的内在机制，并分析节点间的交互作用，以刻画复杂的网络结构特征和空间联系格局。目前，该方法已广泛应用于经济[18]、社会[19]、管理[20]及生态环境[21]等领域。
与成都、重庆、长株潭三大中西部城市圈相比，武汉城市圈的面积、人口和GDP等核心指标均居首位，作为长江经济带和中部崛起两大国家战略区域叠加的中心位置，武汉城市圈最具全国重要增长极的实力和潜力[22]。虽然武汉城市圈展现出了显著的人口活力与发展潜能，但研究发现武汉城市圈地域面积过大、人口通勤不便、核心区人口压力过大等问题严重阻碍其进一步发展[2]。然而，当前关于武汉城市圈的研究多从交通要素[23]、经济要素[24]、生产要素[25]、信息要素[26]等方面探究内部的空间联系、城市建设和一体化水平，缺少从日常人口流动角度破解城市圈困局。
因此，本文基于手机信令大数据，结合高德地图POI数据和社会经济统计数据，从区县尺度探究武汉城市圈日常人口流动的时空特征。具体采用社会网络分析工具分析人口流动网络的结构特征，并通过QAP回归方法探究影响人口流动的多维度因素，以期从区县角度更准确地掌握武汉城市圈全域的人口流动微观格局和内在机理，为一体化发展提供政策建议。

2 研究区域、数据来源与研究方法

2.1 研究区域

武汉城市圈是以武汉为中心，包含鄂州、黄石、黄冈、咸宁、孝感、仙桃、天门和潜江共9个城市在内的48个县市区的区域经济联合体（图1）。自2007年武汉城市圈批准成为全国资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革试验区以来，湖北省政府高度重视并积极推进武汉城市圈的一体化和同城化建设。至2022年底，武汉城市圈地区生产总值达32202.77亿元，占全省60%，常住人口3291.6万人，占全省56%以上，成为湖北省和中部地区乃至全国重要的经济增长极，更是长江经济带和中部崛起两大国家战略区域叠加的中心位置。
图1 武汉城市圈区位和行政边界图

Figure 1 Location and administrative boundary of the Wuhan Metropolitan Region

2.2 数据来源

本文人口流动数据来源于中国联通智慧足迹手机信令数据，涵盖2020年11月1—7日 ① 武汉城市圈的人口流动规模，空间单元精度为1 km×1 km，时间采样间隔为1 h。经数据清洗、筛选与预处理后，最终获得武汉城市圈48个区县的人口规模数据及任意两区县间的人口流动时间和起终点。需说明的是，为确保数据的代表性和典型性，本文综合考虑联通在市场的占有率，采用扩样估算，以实现与常住人口数量的匹配。此外，在构建影响因素指标体系时，政府政策维度的行政边界数据来源于中华人民共和国民政部官网2020年中国行政区划代码；经济发展水平、城市化水平、地方财力保障与人口规模数据来源于《2021年湖北省各地级市统计年鉴》；就业岗位数据基于中国联通智慧足迹手机信令数据，通过用户工作日特定时间段长时间停留地点进行估算；网络关注度数据来源于百度搜索引擎，利用百度搜索高级搜索指令统计网页内容中同时包含两区县名称的网页数量以表征区县之间的网络关注度；地方硬环境数据则包括医疗卫生服务、教育资源水平和生活宜居性，来源于高德地图POI数据；交通设施水平来源于全国地理信息资源目录服务系统（https://www.webmap.cn/main.do?method=index）的交通路网数据。

2.3 研究方法

2.3.1 人口流动联系强度测度

借鉴已有研究[7]，采用两区县之间双向人口流动规模之和与两区县的常住人口之和的比值测度人口流动联系强度，具体计算公式如下：
S i j = F i j + F j i P i + P j
式中：Sij为区县i和区县j之间的人口联系强度；Fij为区县i流向区县j的人口规模；Fji为区县j流向区县i的人口规模； Pi、 Pj分别为区县i、j的常住人口数。然后，以不同区县之间的人口流动联系强度为边，构建区县之间的人口流动联系网络。

2.3.2 人口流动网络结构分析

运用社会网络分析方法刻画武汉城市圈日常人口流动的网络结构特征并进行可视化，计算指标包括网络密度、中介中心性和凝聚子群[27]。其中，网络密度反映武汉城市圈整体人口流动网络的紧密程度[28]，中介中心度和凝聚子群揭示不同区县在网络中的关键作用及其组团结构特征。
（1）网络密度指的是网络中实际存在的边数和可容纳的边数上限的比值，反映内部节点关联的紧密程度。网络密度越大，代表网络结构内部的人口流动联系越紧密，公式如下：
D = 2 m n ( n - 1
式中：D为网络密度值；m为实际存在的边数；n为网络中的节点数。
（2）中介中心度指的是节点出现在网络中其他节点间的最短路径上的次数，可以理解为节点在网络中作为“桥梁”的频率大小。中介中心度越高，说明该区县处于人口流动网络中越重要的地位，反映其在城市圈中发挥的中介作用大小和重要性程度，公式如下：
C i = 2 ∑ j ≠ k g j k i / g j k ( g - 1 ) ( g - 2
式中： C i为区县i的中介中心度； g j k i为区县j到区县k的最短路径上有区县i的路径数；gjk为区县j到区县k的最短路径数；g为城市圈网络的区县总和。
（3）凝聚子群指的是将联系紧密、互动直接或积极的成员归为一组，从而将整体划分为更小且相对独立的社区。社区内部成员具有共同特征和紧密联系，这一划分有助于揭示和刻画城市圈内部区县群体的结构特征。

2.3.3 人口流动影响因素分析

对已有文献进行梳理和总结[29]，可以将影响人口流动的因素归纳为行政、经济、社会、环境4个维度，分别从这4个方面选取影响因素并构建指标体系框架（表1）。
表1 影响因素指标描述

Table 1 Description of indicators of influencing factors

因素 指标 指标描述
行政因素 人口流动是否跨越区县行政边界 日常人口流动是否跨越县级行政边界（是=1，否=0）[30]
经济因素 人均GDP差异 两区县之间人均GDP的差值/元
城镇化率差异 两区县之间城镇化率的差值/%
地方财政收入差异 两区县之间地方财政收入的差值/万元
社会因素 常住人口数差异 两区县之间常住人口数量的差值/万元
就业岗位数差异 两区县之间就业岗位数量的差值/个[31]
网络关注度差异 两区县之间网络关注度的差值/条[32]
环境因素 医疗卫生服务差异 两区县之间医疗卫生机构床位数的差值/个[33]
教育资源水平差异 两区县之间科教文化设施数量的差值/个[33]
交通设施水平差异 两区县之间公路、省道和铁路密度加权求和后的差值/（m/km2）[34]
生活宜居性差异 两区县之间不同类别公共服务设施数量加权求和后的差值/（个/km2）[35]
（1）在行政因素方面，以人口流动是否跨越行政边界为指标。作为制度性因素，行政边界壁垒加剧了城市间发展的不均衡，并对人口流动产生深远影响。本文选择人口流动是否跨越区县行政边界作为评价行政因素的关键指标，以衡量其对人口流动及社会资源分配的影响。
（2）在经济因素方面，选择两区县之间的人均GDP差异、城镇化率差异和地方财政收入差异为关键指标衡量其对人口流动的影响。①人均GDP差异反映了区县间经济发展水平的不均衡，经济发展较快的地区往往对人口流入具有更强的吸引力；②城镇化率差异体现了区县间经济和社会发展的综合实力差距，城镇化水平较高的地区通常具备更完善的基础设施和公共服务，从而增强对流动人口的吸引力；③地方财政收入差异反映了不同区县政府的财力保障能力，财政收入较高的地区能够提供更充足的公共服务，提升民生保障水平[36]，从而对人口流动形成更强的驱动力。
（3）社会因素包括人口规模、就业岗位数、网络关注度3个指标。一方面，根据新古典增长理论，流出地和流入地的人口规模差异与人口流动的速率呈现正相关，人口往往倾向于聚集在人口规模较大的地区[29]；另一方面，就业岗位数多的地区通常意味着拥有良好的就业环境，带来更多的人口流入；此外，网络关注度体现了一个地区的网络空间影响力，也会影响人口流动目的地的选择[5]。
（4）环境因素包括医疗卫生服务水平、教育资源水平、交通设施水平和生活宜居性等指标[37]。基于公共服务视角，根据“用脚投票”理论，地方提供更高的公共服务水平能够更好地满足居民生活需求，从而显著提高地方吸引力。
本文采用二次指派程序（Quadratic Assignment Procedure，QAP）对人口流动网络结构形成的影响因素进行分析。QAP是一种用于检验N×N矩阵中数据之间关系的方法，计算相关系数并对其进行非参数检验，避免数据回归产生的多重共线性。该方法没有严格要求变量之间的独立性[38]。本文结合数据可获得性及城市圈实际情况，构建关系回归模型探究区县之间人口流动强度的影响因素，公式如下：
Z i = b 0 + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + … + b 11 X 11
式中：Zi为人口流动强度网络矩阵；X1-X 11为影响因子构建的关系矩阵；b0为常数；b1-b 11为影响因子的回归系数。

3 结果与分析

3.1 日常人口流动的时空特征

日常人口流动承载着就业、购物、旅游等功能并产生跨区域转移，其流动行为会因时间的变化而存在差异，例如在工作日发生的多为通勤和差旅行为，休息日则出现购物和旅游等休闲活动行为，从时空间维度分析周中和周末区县之间的人口流动特征，可以从侧面反映城市圈区县之间就业通勤圈和服务共享圈的建设现状。图2显示工作日和周末武汉城市圈区县之间的人口流动强度情况。
图2 2020年11月1—7日武汉城市圈工作日（a）和周末（b）区县之间人口流动强度

Figure 2 Intensity of population flow between districts and counties on weekdays (a) and weekends (b) in the Wuhan Metropolitan Region in November 1st-7th, 2020

从空间上看，武汉城市圈人口流动均主要以同一地级市的区县范围为活动空间，其中发生在武汉市辖区之间的人口流动联系最为频繁。整体上武汉城市圈东部城市区县之间的人口流动强度显著高于西部区域，反映出地域间人口吸引力的不均衡性。
从时间上看，武汉城市圈在工作日的人口跨区县流动较周末更频繁。例如在同一地级市内，黄冈市的麻城市和罗田县、黄石市的阳新县和下陆区在周末人口流动强度明显降低。同时人口的跨地级市流动在周末亦有所下降，具体体现在鄂州市鄂城区和黄石市黄石港区、黄石市阳新县和黄冈市武穴市之间的流动。这一定程度上反映出工作日跨地级市及跨区县的就业通勤现象。此外，无论工作日还是周末，人口流动均集聚在武汉市辖区内，进一步凸显了城市圈的经济、文旅、生活等资源在武汉市高度集聚的现象。
此外，本文还统计了城市圈人口的跨地级市流动情况如表2所示。结合图1发现：无论工作日还是周末，武汉市、鄂州市、黄石市和黄冈市四市邻近区县之间人口交流十分频繁，尤其发生在鄂州市鄂城区和黄石市黄石港区之间、鄂州市鄂城区和黄冈市黄州区之间、武汉市洪山区和鄂州市华容区之间的人口流动强度很高。这说明了他们之间在经济和社会活动上具有高度一体化特征。相反，城市圈西部区县之间仅在天门市和仙桃市之间人口跨区县联系紧密，这可能指向了城市圈西部区县在交通、经济和政策方面存在进一步的整合潜力。
表2 2020年11月1—7日武汉城市圈工作日和周末人口跨地级市流动情况

Table 2 Population flow across prefecture-level cities on weekdays (a) and weekends (b) in the Wuhan Metropolitan Region in November 1st-7th, 2020

联系强度前10名 工作日 周末
1 鄂城区（鄂州市）—黄石港区（黄石市） 鄂城区（鄂州市）—黄石港区（黄石市）
2 鄂城区（鄂州市）—黄州区（黄冈市） 鄂城区（鄂州市）—黄州区（黄冈市）
3 洪山区（武汉市）—华容区（鄂州市） 洪山区（武汉市）—华容区（鄂州市）
4 天门市—仙桃市 天门市—仙桃市
5 鄂城区（鄂州市）—下陆区（黄石市） 鄂城区（鄂州市）—下陆区（黄石市）
6 黄石港区（黄石市）—浠水县（黄冈市） 黄石港区（黄石市）—浠水县（黄冈市）
7 大冶市（黄石市）—梁子湖区（鄂州市） 大冶市（黄石市）—梁子湖区（鄂州市）
8 华容区（鄂州市）—江夏区（武汉市） 华容区（鄂州市）—江夏区（武汉市）
9 团风县（黄冈市）—新洲区（武汉市） 团风县（黄冈市）—新洲区（武汉市）
10 东西湖区（武汉市）—汉川市（孝感市） 潜江市—仙桃市

3.2 日常人口流动的网络结构特征

（1）武汉城市圈区县之间人口流动网络密度为0.126，表明仅12.6%左右的区县单元在人口流动网络中建立较强的联系，说明区县间的人口联系需要进一步加强。
（2）通过UCINET软件计算中介中心度并进行空间可视化（图3），依据自然断点法划分为4个等级。从整体上看，武汉市中心城区外围市辖区（黄陂区、东西湖区、新洲区、江夏区）、鄂州市各区县、孝感市孝南区和汉川市、黄冈市浠水县和黄石市大冶市的中介中心度较高，说明这些区县频繁参与了跨区域的人口流动和社会互动，在武汉城市圈人口流动网络中的影响力和控制力较强，极大地提高了网络的整体连通性和流动效率，对网络的发展和运作起着核心支撑作用。而城市圈一些边缘区县如潜江市、天门市、仙桃市和孝感市西北部区县的中介中心度较低，说明参与跨区域交流和合作的频率较低，反映了他们在网络中的重要性不足，在网络中的可见度和活跃度不足，需要进一步增强其参与度和连接性。
图3 2020年11月1—7日武汉城市圈日常人口流动网络中介中心度结果

Figure 3 The results of network intermediary centrality of daily population flow in the Wuhan Metropolitan Region in November 1st-7th, 2020

（3）采用UCINET软件的CONCOR迭代相关收敛法对武汉城市圈区县之间的人口流动网络进行聚类分析，将具有共同密切联系的区县成员识别为同一组团，揭示网络中区县之间的相互联系情况。结果如图4所示，武汉城市圈内部区县之间人口流动网络可分为11个组团，且存在少量人口跨市流动组团。结合组团内部和组团间网络密度值大小可以得出：①仙桃市、潜江市和天门市三市之间人员来往十分密切（1.0）；②武汉市辖区与鄂州市华容区，武汉市汉南区和咸宁市嘉鱼县和咸安区内部人口联系非常紧密（0.859和0.667）；③鄂州市、黄石市和黄冈市三市之间的人口交流频繁（0.533）。这可以表明武汉城市圈一体化发展策略取得一定成效，部分区域之间存在良好的一体化发展趋势。然而，其他组团内部则联系较弱，尤其部分边缘区县如黄冈市麻城市、黄冈市英山县等甚至出现相对独立性，没有受到武汉市的中心辐射和带动作用。且多组团之间紧密程度很低，这也揭示了城市圈的一体化程度仍存在较大的提升空间。
图4 2020年11月1—7日武汉城市圈日常人口流动网络组团结构特征

Figure 4 Characteristics of network group structure of daily population flow in the Wuhan Metropolitan Region in November 1st-7th, 2020

3.3 人口流动的影响因素

人口流动是经济社会发展的关键动力，对促进劳动力、资本和信息等资源的高效配置，提升都市圈的竞争力和可持续发展能力具有不可忽视的作用。基于此，本文深入探讨影响人口流动的因素，对未来合理引导人口流动，指导城市圈的建设，推动区域一体化，实现高质量发展具有重要意义。
结果显示（表3），政府、经济和环境因素对武汉城市圈区县之间人口流动的影响差异化特征明显。具体而言：①行政边界系数在99%置信水平下显著为负，说明行政边界壁垒的存在不利于人口的跨市流动；②城镇化率差异系数显著为负，代表人口流动通常发生在城市化水平相近的区县之间；③区县人均GDP、教育资源水平和医疗卫生服务差异系数显著为正，说明地区之间人口流动在经济发展水平、教育资源和医疗服务水平差异下增强。
表3 人口流动的影响因素分析

Table 3 Influencing factors of population flow

因素 指标 系数
行政因素 人口流动是否跨越行政边界 -0.420***
经济因素 人均GDP差异 0.079*
城镇化率差异 -0.069**
地方财政收入差异 -0.016
社会因素 常住人口数差异 -0.043
就业岗位数差异 0.040
网络关注度差异 0.013
环境因素 医疗卫生服务差异 0.113**
教育资源水平差异 0.096*
交通设施水平差异 -0.005
生活宜居性差异 -0.057

注：*、**、***分别代表在0.1、0.05、0.01水平下通过显著性检验。

从回归结果上看，行政边界的影响程度最高。行政边界壁垒的存在导致了不同地级市区县之间存在制度、地方认同和文化的差异与不平等，阻碍人口要素的流动。在经济因素中，地区间人均GDP差距越大，经济发展水平的不均衡性越显著，从而加速人口流动。城镇化率差异虽然同样影响区县间的人口流动频率，但差异越大，流动越受限；城镇化水平相近，则流动更频繁。透过数据发现武汉城市圈中，城镇化率低于50%的区县主要位于边缘地带，路网覆盖率较低，与高城镇化率的中心区县连通性较差，因而限制了人口流动。而城镇化水平接近的区县因交通及基础设施条件相似，人口流动更为活跃。在环境因素中，教育资源和医疗服务水平差异对人口跨县流动产生显著正向影响。首先，教育资源的不均衡分布促使了家庭基于教育优化的跨县流动，人口倾向于流向教育资源丰富的地区；其次，相关研究已经表明医疗服务水平和可获得性是影响居民人口流动的关键因素[39]，由于地方医疗服务水平差异，居民为了满足就医需求而产生向县外流动的行为。武汉聚集了城市圈内55%的教育资源和45%的卫生机构床位资源，这种高度集中的资源配置模式进一步加剧了区县向中心城市武汉的人口流动趋势，导致包括城市拥挤、环境压力增大等问题，加剧武汉城市圈的“极化”现象。

4 讨论与结论

4.1 讨论

已有研究从城市尺度审视人口在武汉城市圈城市之间的流动情况，指出武汉对周边城市具有较强的人口吸引和辐射影响。但这种影响在不同区县可能存在差异，忽略了城市内部不同区县之间的复杂性和多样性，无法根据不同区县的问题制定相应的发展策略。在已有研究的基础上，本文从区县尺度出发，通过日常人口流动的视角，准确识别和理解区县之间人口流动的具体特征，更好地把握区域人口动态，揭示内部差异性，为针对性地制定区域发展政策提供支持。
日常人口流动主要目的是为了寻求更好的就业和生活机会，以获取优质的教育、医疗等公共服务。因此，探究区县之间的人口流动能够帮助政策制定者和规划者了解人们的实际需求，差异化满足城市圈的资源配置，进而加快一体化进程，减轻城市圈的“极化”现象。针对研究发现提出如下政策建议：
首先，从政策和环境层面看，武汉城市圈需尽快建立政策协调机制，打破人口流动行政壁垒，推动人口要素突破边界流动。在医疗、教育等关键领域实现政策统一和互通，减少因制度和文化因素带来的阻碍影响。提高区县教育资源水平，加大对教育基础设施的投资，提高教师的专业水平和教学能力，给予较落后区县教育资源的政策扶持，提供教育补贴和奖学金等，确保教育资源在不同地区之间的公平分配，避免资源集中；在提升教育水平的基础上，促进区县之间的教育合作，共享优质教育资源如联合课程的开发等，促进区县之间的师生交流，吸引人口在不同区县之间的流动。推动医疗等公共服务设施共建共享，通过区县之间的合作和互补，推动卫生合作交流，提供全面和高质量的医疗服务，满足人们多样化的就医需求。
其次，从经济、社会层面看，缩小区县之间的经济实力水平差距尤为重要。利用武汉的强核心辐射作用，挖掘区县特色和优势产业链，形成产业互补延伸链条，激发区县经济活力，增强区县人口吸引力。例如，现有鄂州依托矿产资源丰富的优势，基本建成了现代工业产业体系[40]，与武汉形成一定的互补竞争格局，通过与武汉的高校进行合作，鄂州不仅为就业市场注入了人才动力，同时自身经济实力得到显著提高，2020年鄂州华容区人均GDP位居城市圈（除武汉市辖区外）首位。“天门-仙桃-潜江”作为江汉平原连接鄂西南的重要战略地位，应超越组团边界，打造更大尺度上的“人口流动廊道”，成为鄂西南和城市圈联系的纽带和支点。仙桃和天门作为湖北省重点农业基地，重点发展现代农业，依托武汉和鄂西南城市群，延伸产业链，实现资源优势互补。同时，通过强化与汉川市的紧密联系，深化与武汉的交流互动，提升区域整体竞争力。

4.2 结论

本文利用中国联通智慧足迹手机信令数据，分析了区县尺度下武汉城市圈人口流动的时空间和网络结构特征，探究了影响区县之间人口流动的因素，揭示了武汉城市圈人口流动空间格局的形成机制，为促进区县之间的要素流动、加快城市圈一体化进程的政策制定提供科学依据。主要结论如下：
（1）从时空特征来看，武汉城市圈在工作日的区县间人口流动比周末更为频繁和活跃。日常人口流动主要集中于同一地级市内部的区县之间，同时也形成多个跨市区县的小规模流动循环。在城市内部流动中，以武汉市辖区之间的人口流动规模最大。在跨市区县之间的流动中，以鄂城区与黄石港区、鄂城区与黄州区、洪山区与华容区之间的人口流动最为密集。
（2）武汉城市圈中东部区县频繁参与跨区域的人口流动和社会互动，对网络的发展和运作具有核心支撑作用。相比之下，城市圈西部区县在人口流动网络中的影响力较小，与其他区县联系较弱，主要与邻近区域保持较为紧密的内部交流，如仙桃、天门和潜江。
（3）行政边界的阻碍作用在日常人口流动中最为明显，人口流动仍受到城市圈内的制度和文化壁垒的影响。区县之间人均GDP、教育资源和医疗服务水平的差异是驱动人口流动的关键因素。经济实力强劲、教育资源丰富和医疗条件优越的区县成为人口流动的热点，吸引寻求更好生活质量的人群。同时人口流动较多发生在城市化率相近的区县，城市化率相差越大越限制区县之间的人口流动。

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