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地球信息科学学报 2024年第6期26卷 1374-1389页

作者：叶绮霖蒲英霞叶翠南京大学地理与海洋科学学院南京210023 江苏省地理信息技术重点实验室南京210023 江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心南京210023

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外,迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据,采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型(时空同期和时空... 详细信息

亚洲是国际人口迁移的活跃区域。除区域社会经济因素外,迁移流之间的时空依赖也不可忽视。本文基于1990—2020年6个时期亚洲国家双边移民流量数据,采用零膨胀负二项回归以及与之相结合的特征向量空间滤波和时空滤波模型(时空同期和时空滞后),分析亚洲内部国际人口迁移的影响因素,并对2020—2025年人口迁移流进行预测。结果初步表明:①亚洲国际人口迁移流存在显著的时空自相关,且同期邻近迁移流比过去邻近迁移流影响更大,加入表征时空依赖的特征向量能够有效提高模型拟合能力;②人口规模、经济水平、战乱情况以及邻近性是影响亚洲国际人口迁移流的主要因素,在1990—2020年,人口规模效应先减后增,经济差异驱动力则先强后弱,因战乱死亡人数仍具有较强的推力,地理距离的阻碍作用在减小,语言邻近和经济合作依然对人口迁移具有显著的促进作用;③综合时空同期和时空滞后2种模型的预测结果,2020—2025年巴基斯坦和印度之间、印度→沙特、巴基斯坦→阿富汗和叙利亚→约旦的迁移趋势明显;④根据2种时空滤波模型的结果,2020—2025年亚洲国际人口迁移流总量约为1.8×10^(7)人。揭示亚洲内部国际人口迁移的时空依赖特性和其他规律有助于准确预测未来人口迁移趋势,同时为国家经济社会发展的宏观政策制定等提供科学决策参考。

关键词：国际人口迁移流零膨胀负二项回归模型时空依赖特征向量时空滤波模型时空同期结构时空滞后结构人口迁移预测模型亚洲

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