基于数据挖掘算法的流动人口定居意愿研究

发布时间：2021-06-13 18:40

　　通过评估5种数据挖掘、机器学习算法,选出评估效果最好的算法模型,对流动人口的定居意愿进行研究和分析。研究发现,定居意愿更多的受到工作收入与生活成本的约束。低学历者在流入地定居为工作机会导向,高学历者定居为收入导向。 

【文章来源】：管理现代化. 2019,39(03)北大核心CSSCI

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图２五种算法模型ＲＯＣ曲线

环境与社会ＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄＳｏｃｉｅｔｙ８４管理现代化图１机器学习流程图图２五种算法模型ＲＯＣ曲线（ａ）个人层面特征重要性排名（ｂ）城市层面特征重要性排名图３定居意愿影响因素的特征重要性利用ＬｉｇｈｔＧＢＭ模型对所有样本进行回归，得出个人层面和城市层面的特征重要性如图３。总体而言，在城市居住时间长短是影响流动人口定居意愿的最重要因素。除此之外个人层面定居意愿的选择更多是成本导向型，每月住房支出、每月总支出、每月食品支出都在定居意愿的决定中发挥了较为重要的作用。在城市层面的影响因素中，人均ＧＤＰ、流入地与流出地的收入水平差是影响定居意愿的最重要因素，前者代表了流入地的“拉力”，后者则既能表示流入地的“拉力”，又能代表流出地的“推力”，这符推拉理论［１６］。（二）不同受教育程度流动人口定居意愿不同受教育程度的流动人口之间具有较强的异

各项评估指标来看，五组机器学习均得到了较好的效果。表３不同受教育程度分组的模型评估情况评估指标小学及以下初中高中及中专大专本科及以上精密度０．８２７０．９０００．９１４０．９３３０．９５３召回率０．９５１０．７９００．７９４０．７４３０．７４５Ｆ１Ｓｃｏｒｅ０．８８５０．９６４０．９７３０．９８５０．９８３ＡＵＣ值０．７８４０．８４３０．８６１０．８８５０．９２４分别从个人层面和城市层面来分析影响定居意愿的各项指标，选取其中重要性特征值较大的因素可得到图４和图５。图４个人层面特征重要性排名图５城市层面特征重要性排名个人因素中，定居意愿最重要的影响因素是在流入地居住的时间。根据前文的假设，在流入地的时间会影响流动人口对城市的偏好，随着在城市居住时间的增加，一个人对城市环境的了解，对于城市融入的加深，在城市中人脉资源的增加都会增加流动人口对流入地的感情，影响个人偏好。因为这种感情随时间增加，和受教育程度无直接关系，因此无论何种受教育程度，流动时间对定居意愿的影响程度变化都不大。随着受教育程度的增加，收入的重要性逐渐超过成本。这说明高学历的流动人口是收入导向型的，低学历的流动人口是成本导向型。高学历的流动人口人为，只要自己有足够高的收入就能够在城市定居。而低学历的流动人口则认为，只有当在城市的生活成本较低时才愿意在城市定居。这是因为学历会影响收入和收入预期，高学历者认为未来收入会有提高，因而高生活成本可能只是暂时的，而低学历者则相反，他们从事的工作有着较低的天花板，收

【参考文献】：
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本文编号：3228103