随着新型城镇化的快速推进，中国“19+2”的城市群格局已经基本形成，这些城市群集聚了全国78％的人口，创造了超过80％的国内生产总值(https://www.ndrc.gov.cn/xxgk/jd/jd/201908/t20190816_1182948.html?code=&state=123)，是未来带动中国经济高质量发展的核心动力。城市群与流动人口之间保持着双向受益关系，一方面城市群为流动人口提供了较优质的“三生空间”，另一方面，人口的合理流动更有利于优化劳动力供给结构，促进城市群资源的合理配置，重塑城市群经济发展格局。那么，处于不同发展阶段的城市群人口流动空间网络呈现什么差异化特征?其内在影响因素有何不同?对这些问题的解决不仅有利于优化人口流动空间分布格局，而且能够为中国制定精准的人口流动政策，实现区域协调发展提供决策参考。 现阶段对于人口流动的分析具有以下特征。①研究尺度上，多基于省域、地级市、城市群等进行分析。省域的研究发现在全国范围内省域间的网络关联性逐渐增强，小世界性发育典型，人口流动体现出显著的地理邻近性[1]；地级市的研究表明人口流动呈现“两大四小”多中心网络空间格局[2]；城市群的研究提出长三角城市群人口流动复杂网络在城市群内部兼有小世界性、无标度性和层级特征[3]，而京津冀城市间人口流动空间网络呈现“北疏南密”流动分布态势和“一大三小”多中心网络空间格局[4]。②数据选用上，主要采用静态[5]和动态[6]两类。其中，静态数据多以人口普查抽样的属性数据分析省际或省内人口流动的特征，较难反映连续变化的人口集散程度。而以百度迁移和手机定位等为代表的大数据具有覆盖面广、精度高、时间跨度大的优势，为人口集散程度的动态变化研究提供了可靠的数据源，受到学者更多的青睐[7]。③影响因素方面，从最初刘易斯(Lewis W A)在1954年提出发展中国家的劳动力二元经济理论[8]和唐纳德·博格的《国内迁移理论》一文中系统阐释人口迁移的“推—拉”理论，发展至地区间的经济差异[9]、户籍制度松动、产业结构调整与转移[10]等多元因素的影响。 现有研究仍存在一些不足：一是研究尺度较宏观，缺乏城市群间以及不同发展阶段城市群的对比研究[11]。二是数据择取有局限。不同年份的演变分析在有利于揭示人口流动空间网络空间格局演变的同时，更能挖掘影响因素变化特点，为优化城市群人口流动格局提供决策参考。现有文献多采用国庆—中秋[12]、春节[13]、工作日[14]，或某年全年[15]的数据，前3类只能得出特定时间段内人口流动的特征，相对局限，不能揭示年际间人口流动的演变规律。全年数据虽然能够反映全年人口流动的变化，但1a中，调休小长假和春节造成人口流动短时间内的大幅度增长会影响全年人口流动空间网络格局的分析。三是影响因素分析缺乏舒适度因素。随着社会主要矛盾的转变，流动主体对流入地的选择更倾向于舒适度的需求满足[16]。空气质量[17]、绿化环境，短期气候变化、社会服务水平等因素对人口流动有一定的阻碍或促进作用[18]，人口的流动更趋向于提高舒适程度，而不是单纯追求高收入。 基于此，本文以中国11个城市群作为研究对象，通过对2015-2018年腾讯位置大数据的采集构建人口流动空间网络矩阵，分析处于不同发展阶段的城市群之间以及城市群内部的人口流动空间网络格局，并进一步在舒适度理论的基础上全面分析人口流动空间网络形成的影响因素，以期为城市群的高质量发展提供合理的人口流动建议。 1 研究区概况、数据来源及研究方法 1.1 研究区域 参考国家现有规划以及相关文献，以规划批复纲要，城市群规模，沿海、沿江、沿黄3条主线为界定标准，将截至2019年2月，跨省区城市群发展规划已经通过国务院批复的10个城市群以及上升为国家区域发展重大战略之一的京津冀城市群作为本文的研究对象[19]，为探究处于不同发展阶段的城市群人口流动空间网络特征是否存在差异，借鉴方创琳[20]的研究，以《十四五规划和2035远景目标纲要》、全国主体功能区划和国家新型城镇化为依据，基于城市群的功能定位、发展基础和发展潜力，将11个城市群按照发展进程划分为优化提升、快速发展及发育雏形等发展阶段。其中，长三角、粤港澳大湾区、京津冀、长江中游、成渝城市群等以国家级中心城市为核心，形成带动全国经济发展并具有全球影响力的增长极，处于优化提升阶段；中原、北部湾、关中平原城市群以国家区域中心城市为核心，通过促进分工协作、完善基础设施带动区域经济发展，处于快速发展阶段；呼包鄂榆、哈长、兰西城市群均为中西部地区重点发展的区域，城市群规模较小或尚未完全形成，处于发育雏形阶段。 1.2 数据来源及研究方法 腾讯位置大数据能实时、动态地计算出不同交通工具的用户数量，清晰地记录人口流动的轨迹，从而表现区域间人口流动情况[21]。此数据抓取每日腾讯位置大数据官方网站(https://heat.qq.com/)的人口流动量，集中记录了一个城市的前10条流出路线，其他城市的流入路线可以补充其流出路线。由于2019年以后腾讯官方网站公布的是人口流动虚拟值，不具有参考性，选取2015年1月1日至2018年12月31日的流动数据作为研究时段。 运用XY转线[7]呈现人口流动空间网络格局，复杂网络分析[12]揭示人口流动网络特征及凝聚子群，再采用QAP回归[11](Quadratic Assigment Procedure)方法探索人口流动网络形成的影响因素。 2 不同发展阶段城市群人口流动空间网络的基本格局
