基于空间滤波方法的中国省际人口迁移驱动因素

• 作者: 刘子亮 古恒宇 孟鑫 沈体雁
• 来源期刊: 地理学报
• 关键词: 省际人口迁移 空间滤波 负二项重力模型 驱动因素 中国
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人口与城市研究
• 页码范围: 222-237
• 页数: 16页
• 语种: 中文
• DOI: 10.11821/dlxb201902002

摘要

人口迁移数据中往往存在较强的网络自相关性,以往基于最小二乘估计的重力模型与迁移数据的拟合度较低,而改进后的泊松重力模型仍存在过度离散的缺陷,以上问题均导致既有人口迁移模型中的估计偏差.本文构建了特征向量空间滤波(ESF)负二项重力模型,基于2015年全国1％人口抽样调查数据,研究2010-2015年中国省际人口迁移的驱动因素.结果 表明:①省际人口迁移流间存在显著的空间溢出效应,ESF能有效地提取数据中的网络自相关性以降低模型的估计偏差,排序在前1.4％的特征向量即可提取较强的网络自相关信息.②省际人口迁移流之间存在明显的过度离散现象,考虑到数据离散的负二项重力模型更适用于人口迁移驱动因素的估计.③网络自相关性会导致模型对距离相关变量估计的上偏与大部分非距离变量估计的下偏,修正后的模型揭示出以下驱动因素:区域人口特征、社会网络、经济发展、教育水平等因素是引发省际人口迁移的重要原因,而居住环境与公路网络等因素也逐渐成为影响人口迁移重要的“拉力”因素.④与既有研究相比,社会网络因素(迁移存量、流动链指数)对人口迁移的影响日益增强,而空间距离对人口迁移的影响进一步呈现弱化趋势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈体雁	北京大学政府管理学院	109	1370	18.0	34.0
2	古恒宇	北京大学政府管理学院	20	87	6.0	8.0
3	刘子亮	华南师范大学经济与管理学院	4	29	3.0	4.0
4	孟鑫	北京大学政府管理学院	5	16	3.0	4.0