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基于空间滤波方法的中国省际人口迁移驱动因素 总被引：4，自引：5，他引：4
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。 相似文献
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基于空间句法及空间自相关等方法,以公路网络交通为基础,从全局性公路交通网络评价、局部性公路交通网络评价、公路网络空间协同发展评价等方面对长江中游城市群公路交通网络进行深入分析,结果表明:(1)全局尺度上,区域公路网络形态呈现出集聚的特征,高可达性的路网在空间上的关联较高穿行性路网更为紧密,出现以武汉、长沙、南昌为核心的"H-H"集聚区。区域呈现"两轴多节点,网状廊道"的路网形态模式,路网可达性体现出明显的不平衡性。(2)局部尺度上,区域公路网络形态集聚程度不如全局尺度,主要呈现出"两环一带多节点"的城市层级体系。高可达性路网仅形成以武汉、长沙为主的"H-H"集聚区。(3)长江中游城市群的协同度较低,研究区域内空间发展有待进一步整合。提出长江中游城市群针对性的空间发展对策,通过城市公路交通的重构建立多尺度的网络体系,促进城市群空间组织的健康发展,有助于提升我国城市群规划的科学性与合理性。 相似文献
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中国省际流动人口户籍迁移意愿的空间格局及影响机制分析 总被引：4，自引：4，他引：4
构建中国省际流动人口户籍迁移网络,运用探索性空间分析及空间滤波等方法分析该网络的空间格局和驱动力。主要发现：① 户籍迁移意愿网络呈现出集聚的空间格局,排序较高的户籍迁移意愿流主要从欠发达地区指向发达地区。② 户籍吸引力及户籍流出分别呈现出随机及集聚的空间格局,户籍流出热点区为西部及东北地区,冷点区为中东部地区。③ 迁入地人口、FDI、迁入地及迁出地人均GDP、平均工资等因素均显著影响户籍迁移意愿。流动人口个体、家庭因素、住房条件及迁移原因等同样与户籍迁移意愿的关系紧密。 相似文献
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