人口分布影響因素研究有利于揭示人口分布規(guī)律,預(yù)判人口分布趨勢(shì)�；陉兾魇^(qū)縣級(jí)人口、經(jīng)濟(jì)社會(huì)、自然地理等數(shù)據(jù),通過(guò)因子分析方法和空間計(jì)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(gè)特定區(qū)縣內(nèi)可觀(guān)測(cè)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)、歷史基礎(chǔ)、自然地理等外在特征,還取決于該區(qū)縣不可觀(guān)測(cè)的、模型遺漏的其他共有特征,其中經(jīng)濟(jì)與公共服務(wù)因子、人口基底因子對(duì)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(jì)不顯著;城市等級(jí)可顯著強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均收入和地形因素對(duì)人口分布的影響。研究認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)與公共服務(wù)因素是優(yōu)化人口分布的關(guān)鍵,同時(shí)需考慮自然地理因素的限制作用。研究對(duì)人口分布優(yōu)化政策的制定具有參考價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：干旱區(qū)地理. 2020,43(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

注:審圖號(hào)為陜 S(2018)007 號(hào)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(jì)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(shè);調(diào)整擬合優(yōu)度 R 2 ˉ 為0.977;總體顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為509.543,P值為0.000;解釋變量都通過(guò)了單變量顯著性t檢驗(yàn);VIF均小于7.5,通過(guò)了多重共線(xiàn)性檢驗(yàn);BP統(tǒng)計(jì)量為11.929,P值為0.320,接受了同方差的原假設(shè);DW統(tǒng)計(jì)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(guān);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(shuō)明被解釋變量和誤差項(xiàng)都存在空間自相關(guān),違背了高斯經(jīng)典假定,OLS回歸將產(chǎn)生有偏估計(jì),需采用空間計(jì)量模型分析。3 空間計(jì)量建模與檢驗(yàn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]新型城鎮(zhèn)化背景下中國(guó)地級(jí)以上城市綜合承載力空間格局研究[J]. 穆學(xué)英,劉凱,任建蘭.  干旱區(qū)地理. 2017(03)
[2]中國(guó)副省級(jí)及以上特大城市人口空間分布與多中心性研究[J]. 趙新正,李夢(mèng)雪,李秋平,李同昇,芮旸.  干旱區(qū)地理. 2017(02)
[3]陜西省城市可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)[J]. 張靜,任志遠(yuǎn).  地域研究與開(kāi)發(fā). 2016(04)
[4]基于GWR模型的河北省縣域人口分布的影響因素研究[J]. 王利,劉亞,曹文濤,任啟龍.  遼寧師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(02)
[5]城市人口空間分布格局影響因素研究——以北京為例[J]. 童玉芬,馬艷林.  北京社會(huì)科學(xué). 2016(01)
[6]省際與省內(nèi)流動(dòng)人口空間分布及其影響因素的差異——以福建省為例[J]. 田盼盼,朱宇,林李月,張?zhí)K北.  人口學(xué)刊. 2015(06)
[7]基于鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度的中國(guó)25省區(qū)人口分布特征及影響因素[J]. 柏中強(qiáng),王卷樂(lè),楊雅萍,孫九林.  地理學(xué)報(bào). 2015(08)
[8]京津冀城市圈人口有序流動(dòng)及合理分布[J]. 張耀軍.  人口與發(fā)展. 2015(02)
[9]陜西省人口空間分異研究[J]. 石英,米瑞華.  干旱區(qū)地理. 2015(02)
[10]上海市人口空間分布格局的演變及其影響因素分析——基于空間面板模型的實(shí)證研究[J]. 劉乃全,耿文才.  財(cái)經(jīng)研究. 2015(02)



本文編號(hào)：3064526