市场潜能、预期收入与跨省人口流动——基于空间计量模型的分析

综合新经济地理学模型与迁移效应函数,本文构建了包含市场潜能和预期收入的人口迁移理论模型,并采用空间计量模型及其稳健性检验进行了中国数据的实证分析。研究结果表明:市场潜能和预期收入及其空间溢出效应对人口迁入有显著的促进作用,但是两者对人口迁移的作用路径不同,市场潜能仅对本地区有直接正向作用,对相邻地区的空间溢出效应不明显,相邻地区则对本地区的人口迁移存在负向反馈效应;而预期收入对本身以及相邻地区的影响为正向,相邻地区的预期收入反馈效应也为正;地区的人口密度和消费水平则对人口迁移有显著的负向作用。     

两个含人口迁移的流行病模型

本文研究含人口迁移的流行病学模型,把k-M模型推广到部分移除的情形和非常数传染力情形,并讨论人口迁移对传染病的流行特征的影响.     

农村人口城市化中的时间配置决策研究

在Becker时间配置模型基础上,构建农村居民在城镇化进程中的行为决策模型,农村入口时间资源分配在农村活动、城市活动、教育活动和闲暇上,根据福利水平最大化的基本原则,分析农村人口城市化决策中影响因素.解释了农村人口城镇化和逆城镇化现象,发现城乡差异、教育影响、时间间接成本等因素是影响人们时间效率的主要因素,为提高全民福利水平,政府的农村政策应以增加农民收入为主,城市政策集中于城市基础设施和公共服务布局合理性方面.     

具有内生人口迁移的经济增长模型

本文考虑两部门的人口迁移过程，假定劳动人口迁移是由于人均资差异引起的，通过引入人口迁移函和反应函数得以一个二维微分方程组，建立起具有人口迁移的经济增长模型，文中证明模型的稳态解是稳定的。文中给出数值计算结果展示经济增长过程的人口迁移过程。     

人口迁移模型的改进及系统动力学仿真预测

求出了Keyfitz模型和Rogers模型的理论解,并以Rogers模型为例,对人口迁移模型进行了改进,使之适用范围更广.在人口迁移模型的基础上,建立了系统动力学模型,并对江西省的人口迁移问题进行了仿真预测,模拟出了江西省农村人口、城镇人口及城市化率的变化趋势.     

PLF.sets的实证研究及其高质量仿真应用

为高效率与高质量仿真城市人口迁移与演变趋势, 基于Zadeh模糊集的基础知识, 引入哲学否定与计算机逻辑中对立否定、中介否定和矛盾否定的概念。在反复研究和论证了三种逻辑否定之间的内在关系、基本特征和融合条件后, 创新性地提出了PLF.sets泛逻辑性模糊集, 形成可直接参与计算的多种逻辑变量及其演变形式的评价因数集。PLF.sets在饱和验证其运算规则和逻辑转化可行性的前提下, 通过已知局部隶属函数g(x)构建出逼近性能良好的整体隶属度函数f(x)。它能够在确定的值域U[a, b]内, 使得任意的x(x∈U)映射于f(x)值。并在高度仿真和逼近原始系统规律的同时, 逻辑简化系统函数产生的复杂性计算。PLF.Sets于《管理信息系统》教学质量评价的实证研究结果充分证明, PLF.sets方法可以化繁为简, 简化运算方法和步骤;显示出高效性、准确性、普适性和简洁性的特点。PLF.sets方法在对北京城市人口迁移与演变趋势仿真的应用表明:(1)北京城市人口流动变化净增加值的定位均是“多”的等级;(2)北京城市人口流动网络及其关联度特征的定性等级均是“高”级别。最终高质量地评估了正向迁移城市的人口流动格局、人口迁移与演变趋势。     

Kinetics of a Migration－Driven Aggregation－Fragmentation Process

We propose a reversible model of the migration-driven aggregation-fragmentation process with the symmetric migration rate kernels K(k;j)=K'(k;j)=λkj^υ and the constant aggregation rates I₁, I₂ and fragmentation rates J₁, J₂. Based on the mean-field theory, we investigate the evolution behavior of the aggregate size distributions in several cases with different values of index υ. We find that the fragmentation reaction plays a more important role in the kinetic behaviors of the system than the aggregation and migration. When J₁=0 and J₂ =0, the aggregate size distributions a_k(t) and b_k(t) obey the conventional scaling law, while when J₁>0 and J₂>0, they obey the modified scaling law with an exponential scaling function. The total mass of either species remains conserved.