人口分布影響因素研究有利于揭示人口分布規(guī)律,預判人口分布趨勢。基于陜西省區(qū)縣級人口、經濟社會、自然地理等數(shù)據(jù),通過因子分析方法和空間計量建模解析人口分布的影響因素。研究發(fā)現(xiàn),人口地域別比率不僅取決于一個特定區(qū)縣內可觀測的經濟社會、歷史基礎、自然地理等外在特征,還取決于該區(qū)縣不可觀測的、模型遺漏的其他共有特征,其中經濟與公共服務因子、人口基底因子對人口分布具有最顯著的正向解釋力,其他因素影響較弱或統(tǒng)計不顯著;城市等級可顯著強化產業(yè)結構、人均收入和地形因素對人口分布的影響。研究認為,經濟與公共服務因素是優(yōu)化人口分布的關鍵,同時需考慮自然地理因素的限制作用。研究對人口分布優(yōu)化政策的制定具有參考價值。 

【文章來源】：干旱區(qū)地理. 2020,43(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

注:審圖號為陜 S(2018)007 號圖1 2015 年陜西省人口地域別比率

加入虛擬變量后,JB統(tǒng)計量為2.37,P值為0.306,接受了殘差服從正態(tài)分布的原假設;調整擬合優(yōu)度 R 2 ˉ 為0.977;總體顯著性檢驗F統(tǒng)計量為509.543,P值為0.000;解釋變量都通過了單變量顯著性t檢驗;VIF均小于7.5,通過了多重共線性檢驗;BP統(tǒng)計量為11.929,P值為0.320,接受了同方差的原假設;DW統(tǒng)計量為1.736,大于1%顯著性水平下的上限dU=1.65,不存在序列自相關;被解釋變量的Moran’s I為0.819,非常接近1,OLS殘差的Moran’s I為0.139,P值為0.007,說明被解釋變量和誤差項都存在空間自相關,違背了高斯經典假定,OLS回歸將產生有偏估計,需采用空間計量模型分析。3 空間計量建模與檢驗

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3064526