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《南京大学》 2016年
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基于时空滤波的中国省际人口迁移流预测研究

刘大伟  
【摘要】:近年来,中国省际人口迁移愈发活跃,引发了学术界的广泛关注。大多数学者采用模型手段来把握省际人口迁移规律、时空特征,解释影响人口迁移的经济、社会、文化等因素,以期对未来迁移流进行科学地预测。人口迁移流的发展和演变不仅依赖于当前的迁入地和迁出地的经济社会发展状况,也与不同时段、不同空间上的迁移流之间密切相关。然而,当前人口迁移建模的研究多忽视了人口迁移流之间的时间依赖性或空间依赖性,更缺少时间维度和空间维度的紧密结合。此外,现有研究多侧重于对当前或过去迁移流影响因素的动力机制建模,而较少涉及到未来迁移流如何发展和演变的预测分析。基于此,本文根据五个时期(1985-1990 年、1990-1995 年、1995-2000 年、2000-2005 年以及 2005-2010 年)的中国省际人口迁移流数据,首先分别从时间、空间和时空的角度分析了中国省际迁移流中存在的时空特征与自相关效应;其次,构建了中国省际人口迁移流时间自回归模型,特征向量空间滤波模型以及时空滤波模型,并对以上模型的结构、特点与模型估计结果进行对比;最后,通过时空滤波模型对未来迁移流进行短期和长期预测,并将该预测结果与时间自回归模型预测结果进行对比和分析。研究结果表明:(1)在时间上,五个时期的中国省际人口迁移流之间存在明显的时间自相关性;在空间上,中国省际人口迁移流之间存在显著为正的全局网络自相关效应,且随着时间的推移,自相关性也越来越强;中国省际人口迁移流的空间集中性也较强;在时空上,中国省际人口迁移流在两种时空依赖结构下都存在显著为正的时空自相关效应,且省际迁移流中的时空同期依赖效应比时空滞后依赖效应更强。(2)时间自回归模型能够解释省际迁移流,一阶滞后项的效应最大;特征向量空间滤波的方法能够进一步提高模型的拟合能力,表明特征向量可以有效捕捉模型中省际人口迁移流的网络自相关效应。时空滤波模型对于时空序列的省际迁移流的拟合能力最好,表明在模型中应该将时空自相关效应全面考虑进来,并且时空同期结构的滤波模型优于时空滞后滤波模型。(3)时空滤波模型不仅可以通过经济变量进行短期预测,同时也可以根据特征向量进行长期预测。短期预测结果表明2010-2015年省际人口迁移流进一步活跃,人口迁移分布格局变化不大;长期预测结果表明,2010-2035年期间的省际人口迁移总体变化比较平缓,存在先升后降的趋势;并且,未来中国省际人口迁移流在空间上会形成一条迁移高密度地带。
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:C924.2

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