【摘 要】
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人口迁移过程具有内在的不确定性。贝叶斯模型平均方法(BMA)为不确定性问题提供了行之有效的解决方案。然而,当前该方法多用于线性回归模型在变量选择时出现的模型不确定性问题,很少用于空间建模。本文以2010—2015年中国省际人口迁移流为例,将BMA方法应用于空间OD模型,在考虑网络空间结构的基础上选取迁出地和迁入地各7个解释变量及距离因素,利用马尔可夫链—蒙特卡罗模型
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人口迁移过程具有内在的不确定性。贝叶斯模型平均方法(BMA)为不确定性问题提供了行之有效的解决方案。然而,当前该方法多用于线性回归模型在变量选择时出现的模型不确定性问题,很少用于空间建模。本文以2010—2015年中国省际人口迁移流为例,将BMA方法应用于空间OD模型,在考虑网络空间结构的基础上选取迁出地和迁入地各7个解释变量及距离因素,利用马尔可夫链—蒙特卡罗模型综合方法(MC3)进行模型抽样,以后验模型概率为权重计算相应变量的迁出地、迁入地和网络效应等,定量分析不确定性背景下省际人口迁移影响因素和空间机制。结果表明:(1)BMA模型估计结果更为稳健可靠。与单一模型相比,BMA中变量效应估计的90%可信区间明显缩小,不确定性程度显著降低,结果更为精确;(2)区域经济社会发展对省际迁移至关重要。经模型空间抽样后,迁出地人口规模和GDP、迁入地教育水平和迁移存量等的变量后验包含概率大于90%;(3)网络效应在省际迁移过程中不可忽视。所有变量的网络效应占总体效应的40%以上,其中工资、城镇化率、教育和迁移存量等的网络效应(绝对值)大于各自的迁出地和迁入地效应;(4)若不考虑迁移建模中的不确定性,绝大多数区域经济社会变量对省际迁移的影响会被高估。
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