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中国省际人口迁移流时空模型研究

发布时间:2017-05-06 16:05

  本文关键词:中国省际人口迁移流时空模型研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:本文依托国家自然科学基金项目“空间O-D流模式发现与机理研究”(项目编号:41271388),研究中国省际人口迁移流的时空自相关效应及迁移流的时空模型。人口迁移研究具有重大的现实意义,已取得大量理论、方法和模型实证等多方面的研究成果。然而,现有研究大多以区域作为单位,通常考虑社会、经济、文化和政治等一些直观的影响因素,而忽略空间和时间等抽象因素的影响,但现实中人口迁移往往会在空间和时间上呈现一定的集聚模式,这就使得这些研究成果具有一定的局限性,本文以人口迁移中的迁移流作为研究主体,重点研究空间自相关效应和时间自相关效应对于中国省际人口迁移流的影响,并构建人口迁移流模型捕捉这种影响的作用机制。 本文首先从全局和局部角度对中国省际人口迁移流的空间自相关效应进行分析,其中全局空间自相关分析采用Moran's I指标,局部空间自相关分析采用G统计量。通过对上世纪80年代中期以来(1985-1990年、1990-1995年、1995-2000年、2000-2005年和2005-2010年)中国省际人口迁移的全局Moran's I值的估计,发现中国省际人口迁移的全局空间自相关效应随着时间的推移逐渐增强,2005-2010年无论迁出还是迁入都有较高的Moran's I值。随后利用G统计量,分别对省际迁入流最具代表性的广东、浙江和上海以及省际迁出流最具代表性的四川、安徽和湖南等省的的局部空间自相关模式进行了分析。在时间自相关效应方面,本文使用自协方差和自相关系数对1985至2010年的五期迁移流数据进行分析,发现中国省际人口迁移流存在明显的时间自相关效应,并通过分别构建迁移流的一阶至五阶时间滞后的迁移模型,对比发现二阶为中国省际人口迁移流的最优时间滞后阶数。在空间和时间自相关的作用机制方面,本文先使用只有空间效应的空间OD (Origin-Destination)模型拟合中国省际人口迁移流,然后使用加入了空间和时间效应的时空OD模型对迁移流进行拟合,对比两种模型发现,时空OD模型的拟合效果要明显优于空间OD模型,因此空间和时间效应对于中国省际人口迁移流的影响都是不能忽视的,如果只考虑空间效应而忽视时间效应,会导致对于其它解释变量的作用过高的估计。最后使用时空OD模型预测2010至2015年间中国省际人口迁移流,并根据预测结果提出政策建议。
【关键词】:人口迁移流 Moran's I指标 G统计量 自协方差 自相关系数 空间OD模型 时空OD模型
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2014
【分类号】:P208;C922
【目录】:
  • 摘要4-6
  • Abstract6-8
  • 目录8-10
  • 图表目录10-12
  • 第一章 绪论12-20
  • 1.1 选题背景及研究意义12-13
  • 1.2 国内外研究现状13-16
  • 1.2.1 国外研究现状13-15
  • 1.2.2 国内研究现状15-16
  • 1.3 研究内容16-18
  • 1.4 技术路线18-20
  • 第二章 数据与方法20-33
  • 2.1 数据准备20-22
  • 2.1.1 人口迁移数据20-21
  • 2.1.2 矢量数据21-22
  • 2.2 研究方法22-33
  • 2.2.1 空间与时间自相关分析22-28
  • 2.2.2 人口迁移模型28-31
  • 2.2.3 模型估计31-33
  • 第三章 中国省际人口迁移流时空效应分析33-54
  • 3.1 空间效应分析33-52
  • 3.1.1 中国省际人口迁移空间自相关分析33-39
  • 3.1.2 中国省际人口迁移流空间自相关分析39-52
  • 3.2 时间效应分析52-54
  • 3.2.1 自协方差分析52
  • 3.2.2 自相关系数分析52-54
  • 第四章 中国省际人口迁移流时空模型54-63
  • 4.1 空间OD模型54-58
  • 4.1.1 解释变量选择54-55
  • 4.1.2 模型构建55-56
  • 4.1.3 结果分析56-58
  • 4.2 时空OD模型58-63
  • 4.2.1 模型构建58-59
  • 4.2.2 时间滞后阶数选取59-60
  • 4.2.3 结果分析60-63
  • 第五章 中国省际人口迁移流预测与政策建议63-71
  • 5.1 中国省际人口迁移流预测63-69
  • 5.1.1 预测能力评价63
  • 5.1.2 模型预测63-67
  • 5.1.3 空间滞后效应传播67-69
  • 5.2 政策建议69-71
  • 第六章 结论与展望71-74
  • 6.1 研究结论71-72
  • 6.2 创新点72
  • 6.3 展望72-74
  • 参考文献74-77
  • 攻读硕士期间研究成果77-78
  • 致谢78-79

【参考文献】

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本文编号:348698

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