基于Monte Carlo模拟的中国省际人口迁移溢出效应模型研究

发布时间：2017-08-30 06:17

  本文关键词：基于Monte Carlo模拟的中国省际人口迁移溢出效应模型研究

  更多相关文章： 人口迁移流 网络效应分析 空间OD模型 空间溢出效应 Monte Carlo模拟

【摘要】：随着改革开放以来国内人口迁移活动的日趋活跃,人口迁移研究受到了国内外学者的关注,并取得丰硕的研究成果。然而,当前中国省际人口迁移研究大多采用传统的重力模型,侧重于表达迁出地(Origin,O)要素、目的地(Destination,D)要素和距离衰减效应对人口迁移的影响,忽视了人口迁移流之间的相互依赖关系,无法表达区域要素变化对周边地区迁移流产生的溢出效应的影响。本文首先对"六普"期间中国省际人口迁移流进行网络分析。其中,网络结构分析侧重从人口迁移网络的度,发现重要的网络节点;网络效应分析则从全局和节点两个角度,研究省际人口迁移流中的网络自相关效应;其次,将网络自相关效应引入重力模型,构建中国省际人口迁移的溢出效应模型,并利用最大似然估计方法进行参数估计,采用Monte Carlo模拟方法估计变量的空间溢出效应(直接效应和间接效应),从溢出效应的角度分析中国省际人口迁移过程的动力机制;最后,从赤池信息准则(Akaike Information Criteria,AIC)、似然比(Likelihood Ratio,LR)检验和Monte Carlo模拟等角度对中国省际人口迁移诸多模型进行最优分析,并对模型的适用性做出评价。研究结果表明:(1)中国省际人口迁移流并不是相互独立的,存在显著的空间依赖关系。利用全局Moran's I指数,基于迁出地、目的地和流等三种网络权重矩阵(Wo、Wd和Ww),对省际迁移流之间的网络自相关程度分别进行了测度,结果均显著为正,表明抵达相同目的地(D)的人口迁移流,其迁出地之间存在空间集聚现象;对于从同一迁出地(O)出发的迁移流,其目的地之间也存在明显的空间集聚现象;目的地和迁出地均相邻的人口迁移流之间也存在相互影响与制约;(2)在几种不同的空间OD模型中,大多数解释变量的间接效应显著不为0,表明某区域要素变化会对周边地区的迁移流产生影响;同时,变量的直接效应大于间接效应,表明区域要素变化对本地区迁移流产生的影响超过对周边地区迁移流的影响。这是因为溢出效应随着网络权重矩阵阶数的增加而呈现递减趋势;(3)无约束空间OD模型(模型8)在各种单约束和双约束模型中表现最优。该模型不仅考虑每个区域的迁出地和目的地角色,还考虑了周边区域的影响,可用于综合研究中国整个省际迁移网络的动力机制;而单约束或双约束模型可用于侧重分析某个区域作为迁出地或目的地的人口迁移机制;(4)Monte Carlo模拟进一步表明人口迁移的空间溢出效应模型设定是有效的。假定事先不了解迁移流数据生成的具体过程,通过对不同网络权重矩阵和不同空间网络自相关程度的模拟,可以发现"真正"的模型。
【关键词】：人口迁移流 网络效应分析 空间OD模型 空间溢出效应 Monte Carlo模拟
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C922
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 研究背景及意义14-15
• 1.2 国内外研究现状15-19
• 1.2.1 国外研究现状15-17
• 1.2.2 国内研究现状17-18
• 1.2.3 当前研究存在问题18-19
• 1.3 研究内容19-21
• 1.4 技术路线21-22
• 第二章 数据与方法22-34
• 2.1 研究数据22-24
• 2.2 研究方法24-34
• 2.2.1 网络效应分析24-27
• 2.2.2 空间OD模型27-32
• 2.2.3 Monte Carlo模拟32-34
• 第三章 中国省际人口迁移流的网络分析34-43
• 3.1 迁移网络结构分析34-35
• 3.2 全局网络效应分析35-37
• 3.3 节点网络效应分析37-43
• 3.3.1 迁出地节点网络效应分析37-40
• 3.3.2 目的地节点网络效应分析40-43
• 第四章 中国省际人口迁移的溢出效应模型43-60
• 4.1 模型构建43-47
• 4.1.1 解释变量选取43-45
• 4.1.2 空间OD模型45-47
• 4.2 系数估计结果分析47-50
• 4.3 空间溢出效应分析50-60
• 4.3.1 基于Monte Carlo模拟的空间溢出效应估计50-51
• 4.3.2 溢出效应结果分析51-60
• 第五章 中国省际人口迁移最优模型分析60-75
• 5.1 赤池信息准则(AIC)60
• 5.2 似然比(LR)检验60-62
• 5.3 Monte Carlo模拟方法62-75
• 5.3.1 数据模拟过程62-63
• 5.3.2 迁移模型模拟结果分析63-75
• 第六章 结论与展望75-78
• 6.1 研究结论75-76
• 6.2 创新点76
• 6.3 展望76-78
• 参考文献78-82
• 攻读硕士期间研究成果82-83
• 致谢83-84

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本文编号：757701