利用手机大数据,发现农村农民工在后COVID-19时代在中国三个城市聚集地返回工作的空间模式
Kai Liu1, Pengjun Zhao1, Dan Wan1
1Human Activities and Regional Governance Big Data Analytics Lab, School of Urban Planning and Design, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen, China.
概括
农村的农民工是农村的移徙工人.
科学领域:
- 社会经济地理学 社会经济地理学
- 流动性研究 流动性研究
- 公共政策 公共政策
背景情况:
- 了解农村移民工人 (RMWs) 返回工作模式对于COVID-19后的经济复苏至关重要.
- 中国的主要城市聚集地 (UA) 是RMW的主要目的地,使其流动性模式显著.
研究的目的:
- 调查RMWs在中国三个主要的UA返回工作的空间模式.
- 分析这些模式如何根据位置,城市级别和人类属性而有所不同.
- 为流行病后的政策制定提供数据驱动的见解.
主要方法:
- 利用了2019年2月至10月和2020年2月至10月的全国时间序列移动电话大数据.
- 采用精细的社会传感技术来分析人类的流动性.
- 检查了空间模式及其在不同维度上的变化.
主要成果:
- 确认了RMWs返回工作模式中的多维空间时间差异化.
- 确定了变量之间的相互作用效应和情境因素的影响.
- 揭示了因全国人口重新分配而产生的复杂的空间模式.
结论:
- 劳动者回归工作模式是复杂的,受到多种隐藏因素的影响.
- 调查结果对以数据为基础的政策决策具有关键意义.
- 建议支持在后COVID-19时代实现一个和的社会.


