中国国际人口迁移双向流格局模拟及演化机理研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41871142
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    57.5万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0110.人文地理
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

China is taking an increasingly prominent role in the global migration system. The number of Chinese born population living abroad has risen over recent decades, dispersed widely over many countries. Similarly, the population of foreigners living in China has grown rapidly recently, forming sizable non-Chinese born communities in many major Chinese cities. Initiatives such as the Belt and Road project are likely to provide closer connections between partnering countries which will almost inevitably lead to further expansions in Chinese international migration..In order to fully understand the causes and consequences of the spatial and temporal distributions of Chinese international migration, researchers and policy makers require timely data. In particular, data on migration flows can quantify changes in population movement patterns over time and allow for effective comparisons of both moves to and from China. However, this data is often unavailable, not well understood or not up to date. Data on Chinese migration abroad is also reliant on other nations collecting data on migrants when they arrive, which does not always happen. .This project aims to study available data and use advanced statistical modelling techniques to fill in the data gaps, quantifying Chinese international migration patterns. The estimation results will then be used to study the drivers of Chinese international migration and identify the similarities and differences in the factors behind migration to and from China to provide a theoretical background on the evolution of China’s international migration and provide policy insights from our findings..In the earlier stages of the project, when quantifying China’s migration flows, we will take a global perspective in order to study past patterns in the migration flows into and out of China. For more recent years we will develop methods to combine official sources of migration data and new “big data” sources from digital traces based on social media activates. In particular, we will focus on Chinese migration along Belt and Road countries, where new migration flow patterns are likely to develop in coming years. .In the later stages of the project we will utilise the results from estimation models to visualise the spatial distribution on Chinese international migration and study the mechanisms driving their flow patterns over time. We will place these results in a theoretical context to provide policy relevant implications for monitoring and understanding future patterns of Chinese international migration.
中国在全球人口迁移系统中发挥的作用越来越重要,中国出生的海外移民数量和来中国的常住外国人口都呈现快速增长趋势,新时代中国“一带一路”倡议将进一步推动中国国际人口迁移双向流的演进。当前,国际人口迁移研究普遍存在数据稀缺性问题,特别是不同时段的人口迁移流数据。本研究旨在采用既有的人口迁移存量数据,基于统计学方法构建国际人口迁移双向流模型,据此构建1960年—2015年中国国际人口迁移的时空数据库,分析过去时期中国国际人口迁入流和人口迁出流的演化格局和地域类型,结合影响因素分析和实地调研探讨背后的演化机理。在此基础上,选取“一带一路”沿线作为重点样带,采用2015年的腾讯、脸书等大数据,构建新兴大数据与传统数据的融合模型,分析双向迁移流的新趋势。最后,提出中国国际人口迁移的流变理论和响应策略,以期推动中国人口地理学研究,为中国国际人口迁移政策制定提供科学依据。

结项摘要

迁移者们进出中国的原因多种多样,如寻求更好的经济机会、教育、家庭团聚或庇护。中国的迁移历史源远流长,且近几十年来,随着中国经济的增长和全球化,中国迁移的发展速度有所加快。中国移民遍布世界各地,在北美、东南亚和澳大利亚人口最多。中国政府还实施了鼓励外迁以及吸引技术人才回国的政策。..监测中国海外移民的数据往往是有限的,因为它依赖于其他国家的数据收集。然而,国际迁移数据往往无法获得。呼吁改善迁移数据的质量和可得性一直是《可持续发展目标》和《全球移民协议》等高级别协议的一贯特点。数据问题阻碍了对世界各地国际移民流动的规模和模式进行详细研究。..在该项目的第一阶段,我们使用统计方法在全球范围内按性别对国际移民流动进行估计。我们基于一系列方法得出了多个估计值,并通过一系列验证测试将其准确性与现有报告的移民统计数据进行了比较,这些统计数据主要来自于拥有统计系统监测国际流动的高收入国家。我们开发了一个创新网站,向广大受众可视化所估计的全球移民流动结果。..在项目的第二阶段,我们能够使用国际移民流动的估计结果来研究移民网络的结构和演变,以及它们如何与现有的移民理论相关联。与动态稳定性的概念一致,我们表明,国际移民网络的数量、规模和其所包含的国家,随着时间的推移一直非常稳定;包括中国。..在项目的第三阶段,我们研究了基于社交媒体的新数据源的使用,以更好地理解移民的测量和海外中国高技能人口的规模。由于它们的高时间粒度,在定义迁移事件时,通过更改定义的参数,可以从地理引用的数字社交媒体数据生成许多迁移估计。我们已经制定了一个紧急的研究议程,以研究移民估计和时间之间的具体功能关系,以及这种关系如何随着地理和人口特征而变化。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Commentary: Recent progress and future directions for research related to migration and conflict
评论:移民与冲突相关研究的最新进展和未来方向
  • DOI:
    10.1016/j.gloenvcha.2021.102401
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Global Environmental Change
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Raya Muttarak;Guy J. Abel;Jesus Crespo Cuaresma;Michael Brottrager
  • 通讯作者:
    Michael Brottrager
The development of internal migration flow patterns in Japan
日本内部移民流动模式的发展
  • DOI:
    10.1080/21681376.2022.2137427
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
    Regional Studies, Regional Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Kaoru Kakinuma;Guy J. Abel
  • 通讯作者:
    Guy J. Abel
Closing disparities between European sending and receiving international migration flow data
缩小欧洲发送和接收国际移民流量数据之间的差异
  • DOI:
    10.1080/21681376.2022.2096478
  • 发表时间:
    2022-07
  • 期刊:
    Regional Studies, Regional Science
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Guy J. Abel;Dilek Yildiz
  • 通讯作者:
    Dilek Yildiz
Geographic transformation of China's internal population migration from 1995 to 2015: Insights from the migration centerline
1995-2015年中国境内人口迁移的地理变迁:来自迁移中心线的洞察
  • DOI:
    10.1016/j.apgeog.2021.102564
  • 发表时间:
    2021-10
  • 期刊:
    Applied Geography
  • 影响因子:
    4.9
  • 作者:
    Wei Qi;Guy J. Abel;Shenghe Liu
  • 通讯作者:
    Shenghe Liu
International remittance flows and the economic and social consequences of COVID-19
国际汇款流动以及 COVID-19 的经济和社会后果
  • DOI:
    10.1177/0308518x20931111
  • 发表时间:
    2020-05-28
  • 期刊:
    ENVIRONMENT AND PLANNING A-ECONOMY AND SPACE
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Abel, Guy J.;Gietel-Basten, Stuart
  • 通讯作者:
    Gietel-Basten, Stuart

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其他文献

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Abel Guy Jonathan的其他基金

国际应用系统分析研究学会 2022 暑期青年科学家项目
  • 批准号:
    42211540119
  • 批准年份:
    2022
  • 资助金额:
    6.5 万元
  • 项目类别:
第二届亚洲人口论坛及亚洲人口与可持续发展元中心培训工作坊
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2019
  • 资助金额:
    7.8 万元
  • 项目类别:
    国际(地区)合作与交流项目

相似国自然基金

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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