基于空间OD模型的中国省际人口迁移机制分析

基于网络自相关理论与建模方法,利用全国第六次人口普查省际人口迁移数据和相关资料,分析了迁移流之间存在的几种网络空间依赖形式,据此构建空间OD模型,并对2005—2010年中国省际人口迁移的空间模式及其动力机制进行初步分析.结果表明,中国省际人口迁移流之间存在显著的空间依赖关系;分别选择网络权重矩阵Wo,Wd和Ww,利用Morans I对网络自相关程度进行测度,结果为0.502 5,0.286 7和0.107 8,且均在1‰水平上显著,说明抵达相同目的地(D)的人口迁移流的迁出地之间存在空间集聚现象;由同一迁出地(O)出发的迁移流的目的地之间也存在空间集聚现象;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.几种不同空间OD模型的拟合度均优于重力模型,其中迁出地的网络自相关效应更为显著,表明迁出地在地域空间上更为集中,抵达同一目的地的人口迁移流之间的相互作用更强.同时考虑3种不同网络自相关效应的空间OD模型更优,拟合度更好,该模型可以更加准确全面地揭示经济、就业、人口和距离等因素对人口迁移的影响作用.

两次普查间省际人口迁移格局及影响因素变化

基于全国第六次和第七次人口普查数据,采用空间分析方法和空间自相关分析方法来刻画全国省际人口迁移时空格局,构建重力模型和空间OD模型来分析省际人口迁移的影响机制,通过比较分析来揭示十年间的变化。主要研究结论如下:(1)中国省际人口迁移总的格局未发生改变,主要迁移方向仍是从中西部地区和东北地区向东部沿海地区,而近年来中西部地区人口逐渐回流,东北地区人口流失仍在加剧,北方向南方迁移的人口占比上升;(2)作为驱动省际人口迁移的主要因素,地区经济发展水平影响力在逐渐减弱,而地区公共服务水平、环境舒适度、落户门槛、社会网络等因素对人口迁移的影响在逐渐增强;(3)省际人口迁移存在显著的网络自相关效应,迁出地之间和迁入地之间均存在正的溢出效应,而迁出地邻居与迁入地邻居之间存在负的溢出效应。

基于空间自相关的中国省际人口迁移模式与机制分析

人口迁移具有空间指向性,表现为迁入地和迁出地在地域上呈现一定的空间集聚特征。然而,大部分针对我国人口迁移进行分析和建模的研究忽视了这一空间指向性及其影响。该文利用全国第五次人口普查省际人口迁移数据和相关资料,以空间自相关分析为基础,对1995-2000年我国省际人口迁移的空间模式与动力机制进行了初步分析。首先,运用全局空间自相关统计量(Moran′s I)对人口迁移流中的空间自相关程度进行了测度,发现研究期间我国省际人口迁移的空间指向性明显:从一个区域出发(或抵达一个区域)的人口迁移流均受到周边地区人口迁移的影响。为了进一步研究这种空间指向性对人口迁移规模的影响,分别采用重力模型(仅用距离变量捕捉人口迁移过程中的距离衰减效应)和空间OD模型(采用因变量空间滞后的不同形式对迁移流的空间指向性加以考虑)研究中国省际人口迁移的动力机制,对比两种模型的估计结果发现:1)空间OD模型在参数估计和模型拟合等方面均优于传统的重力模型;在选取相同解释变量的情况下,空间OD模型的残差平方和仅为传统重力模型的47%,模型拟合指标AIC值也大大缩小。2)在对中国人口迁移动力机制的定量分析中,如果不考虑人口迁移流之间的空间自相关(空间指向性)现象,会导致对社会、经济等变量作用和距离衰减效应的过高估计。

基于交通出行矩阵的私家车充电负荷时空分布预测

针对电动汽车空间负荷预测中充电地点、充电方式不确定性的难题,提出了一种基于交通出行矩阵和云模型的充电负荷时空分布预测方法。首先,通过监测道路流量,反推小区的交通吸引量,动态预测不同地点的停车概率。其次,在选择充电方式时,根据快充、慢充特点,制定用户心理到快充概率之间的转换规则,并在规则中引入云模型,体现用户决策的随机性和模糊性。最后,利用蒙特卡洛法分析计算出不同充电地点的负荷时间曲线,并以某城市中心城区的数据为例,验证了该方法的有效性。计算结果表明,不同小区、不同工作日的交通量变化明显,且充电负荷曲线受交通量变化的影响显著;快充负荷将在一定范围内随机波动,提高慢充失效阈值将减小快充负荷峰值。

考虑充电站吸引力的EV充电负荷时空分布模拟

电动汽车(electricvehicle,EV)充电负荷时空分布的随机性给电力系统的规划与运行带来了挑战。针对该问题,文章提出考虑充电站吸引力与交通耗时指数的EV充电负荷时空分布模拟方法。首先建立充电站吸引力模型,用以描述用户选择充电站的规律;其次对传统起点–终点(origin destination,OD)矩阵进行修正,用以描述EV的行驶和分布规律;提出交通耗时指数概念,量化用户的行驶耗时;进而使得充电站吸引力模型能够充分计及各种时空因素,通过模拟EV的行驶路径及荷电状态并结合充电站吸引力计算单体EV的充电负荷时空分布矩阵,进一步通过蒙特卡洛模拟推广至群体EV;最后以某典型城区为例,对比分析出租车和私家车的充电负荷形态及充电站吸引力和交通状况对充电负荷的影响,验证了文章所提模型和方法的正确性和有效性。

考虑时空分布的电动汽车充电控制策略

通过对电动汽车进行分类和市场调查,选择家用电动汽车作为研究对象,分析其充放电特性,利用"OD"矩阵分析家用电动汽车充电负荷在"时"、"空"两个维度上的分布,采用蒙特卡罗模拟法和时空模型获得配电网中全天各支路上的电动汽车充电负荷变化.分析和比较无序和有序两种电动汽车充电策略,模拟电动汽车在无序充电策略下对配电网带来的影响,进而优化了充电策略.

产业转移视角下中国城市分工的空间关系

基于产业转移视角,利用2004—2020年数据实证研究中国地级以上城市分工的空间关系并构建空间OD模型检验城市分工的影响因素。结果表明:①中国城市产业分工存在显著的网络自相关特征,且相较于转入地网络自相关性,产业转出地网络自相关性对分工的影响更强,而转出地—转入地网络自相关性对分工的影响为负;②城市产业分工的网络自相关强度与产业转移“城市对”所在地区、经济发展水平差距相关,也具有产业特征和时间阶段性,东、中部地区内部及相互城市之间、经济发展水平差距较大城市之间产业分工的网络自相关性更突出,空间流动性强产业及2012年以前城市产业分工的网络自相关性也更明显;③城市产业分工由多种因素驱动,空间距离、产业转出地与转入地的数字经济发展水平、对外开放程度和人力资本储备、环境规制、能源消费结构、金融约束、创新能力等都会影响城市分工并存在溢出效应。因此,识别城市产业分工格局、推动城市产业转型升级应关注产业转移及其网络依赖关系所产生的非对称影响。

中国省际人口迁移的多边效应机制分析

区际人口迁移不仅与迁出地和目的地的要素特征以及距离有关,而且还受到周边迁移流的影响。基于网络自相关理论,利用"六普"省际人口迁移数据和相关统计资料,在重力模型的基础上考虑迁移流之间可能存在的几种空间依赖形式,构建中国省际迁移流的空间OD模型,初步揭示区域经济社会等因素及其空间溢出效应对省际人口迁移的影响,并就区域要素变化对整个省际人口迁移系统产生的"连锁反应"进行了模拟。结果表明:1中国省际迁移流之间存在显著的网络自相关效应。目的地和迁出地的自相关效应皆为正,导致迁入和迁出流的空间效仿行为;迁出地和目的地周边则出现负的自相关效应,导致迁移流的空间竞争行为;2区域经济社会等因素通过网络空间关系对周边地区产生的多边溢出效应导致迁移流在空间上集聚。其中,距离衰减效应位居各要素之首,其溢出效应进一步加剧距离的摩擦作用;对目的地而言,区域工资水平和迁移存量超过GDP的影响并产生正的溢出效应,促进周边地区吸引更多的外来人口;对迁出地而言,人口规模和迁移存量产生正的溢出效应,推动周边地区人口外迁;3区域要素变化潜在地对整个省际人口迁移系统产生一系列"连锁反应",震荡中心及其周边区域的迁移流波动较大。江苏省GDP增长5%的模拟结果表明,江苏迁往全国其他省份的人口数量都有不同程度地减少,而其他省份入迁人口均有所增加。相对而言,江苏周边省份的迁入或迁出流受到的波动较大,偏远省份波及较小,这是传统的重力模型所无法解释的。

不确定性视角下的中国省际人口迁移机制分析

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(MC^(3))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。