人口遷移數(shù)據(jù)中往往存在較強的網絡自相關性,以往基于最小二乘估計的重力模型與遷移數(shù)據(jù)的擬合度較低,而改進后的泊松重力模型仍存在過度離散的缺陷,以上問題均導致既有人口遷移模型中的估計偏差。本文構建了特征向量空間濾波（ESF）負二項重力模型,基于2015年全國1%人口抽樣調查數(shù)據(jù),研究2010-2015年中國省際人口遷移的驅動因素。結果表明:（1）省際人口遷移流間存在顯著的空間溢出效應,ESF能有效地提取數(shù)據(jù)中的網絡自相關性以降低模型的估計偏差,排序在前1.4%的特征向量即可提取較強的網絡自相關信息。（2）省際人口遷移流之間存在明顯的過度離散現(xiàn)象,考慮到數(shù)據(jù)離散的負二項重力模型更適用于人口遷移驅動因素的估計。（3）網絡自相關性會導致模型對距離相關變量估計的上偏與大部分非距離變量估計的下偏,修正后的模型揭示出以下驅動因素:區(qū)域人口特征、社會網絡、經濟發(fā)展、教育水平等因素是引發(fā)省際人口遷移的重要原因,而居住環(huán)境與公路網絡等因素也逐漸成為影響人口遷移重要的"拉力"因素。（4）與既有研究相比,社會網絡因素（遷移存量、流動鏈指數(shù)）對人口遷移的影響日益增強,而空間距離對人口遷移的影響進一步呈現(xiàn)弱化趨勢。 

【文章來源】：地理學報. 2019,74(02)北大核心CSSCIEICSCD

【文章頁數(shù)】：16 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 數(shù)據(jù)來源與變量選擇
    2.1 數(shù)據(jù)來源
    2.2 變量選擇及預處理
3 研究方法
    3.1 重力模型
        3.1.1 泊松重力模型 (PGM)
        3.1.2 負二項重力模型 (NBGM)
    3.2 特征向量空間濾波 (ESF)
    3.3 空間句法 (Space Syntax)
    3.4 特征向量空間濾波負二項重力模型框架 (ESF NBGM)
4 中國省際人口遷移驅動因素分析
    4.1 中國省際人口遷移流間存在顯著的空間溢出效應
    4.2 考慮到過度離散問題的負二項重力模型更具適用性
    4.3 人口、社會、經濟和教育等因素的影響機制分析
        4.3.1 人口特征因素
        4.3.2 社會網絡因素
        4.3.3 經濟發(fā)展因素
        4.3.4 教育水平因素
    4.4 居住環(huán)境與公路網絡的影響機制分析
        4.4.1 居住環(huán)境因素
        4.4.2 公路網絡因素
    4.5 社會網絡與遷移距離影響機制分析
5 結論與討論
    5.1 結論
    5.2 討論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3423032