《表3 中国省际人口迁移泊松重力模型、ESF泊松重力模型、负二项重力模型、ESF负二项重力模型结果Tab.3 Results of interprovincial migration in China

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《基于空间滤波方法的中国省际人口迁移驱动因素》

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注:*、**和***分别表示在5%、1%与0.1%的显著性水平上显著。

对比泊松重力模型、负二项重力模型及其相应的空间滤波模型的计算结果（表3）。直观上，被解释变量的方差达到其均值的40万倍，与泊松回归要求方差与均值相等的假设不一致。负二项模型的离散系数α为0.158，其LR检验在千分之一水平上显著，强烈拒绝系数为0的原假设，同样证明数据中存在过度离散。本文借鉴Hilbe[27]的方法，构建一个离散统计量D（Pearsonchi2/自由度）以测度泊松模型与负二项模型中数据的离散程度[27]。大样本情况下，若D值超过1.05则代表数据的离散程度过大。结果显示，泊松重力模型（模型1）及ESF泊松重力模型（模型2）中D值分别为2907.653、1809.796，统计量远超过阈值，继续沿用泊松模型会导致系数估计的过度显著现象。负二项重力模型（模型3）和ESF负二项重力模型（模型4）中D值则分别为0.164、0.146，表明负二项模型能够很好地解决过度离散的问题。最后，对比各模型的对数似然值，发现模型3与模型4的对数似然值较模型1与模型2分别呈现出大幅度的提升，说明负二项模型拟合程度较泊松模型而言更高。通过上述对比，本文的分析应基于ESF负二项重力模型展开。