《表2 中国省际户籍迁移意愿OLS引引力力模模型型、空间滤波引力模型结果》

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《中国省际流动人口户籍迁移意愿的空间格局及影响机制分析》

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注：*、**和***分别表示在10%，5%，1%的显著性水平上显著；计算基础数据不包括西藏、港澳台数据。

模型（1、2）的回归结果如表2所示，对模型进行多重共线性检验后发现，方差膨胀因子VIF均未达到4，远未达到阈值10，表明模型中不存在严重的多重共线性问题。运用White检验进行模型的异方差检验，结果显示，模型（1）与（2）中均存在显著的异方差问题。回归模型中需要使用稳健标准误。相对传统引力模型，空间滤波引力模型的提升可通过模型赤池信息准则（AIC）、贝叶斯信息准则（BIC）值与残差中的SMC来判断。对比（1）、（2)2个模型，发现纳入滤波后，模型的AIC、BIC值均呈现不同程度的下降，分别由585.901、658.952下降至446.880，601.576。其次，残差中的SMC值也从0.186(P≤0.001）下降至0.037(P=0.103），说明特征向量完全过滤了模型误差项中显著的网络自相关信息。此外，模型的调整后R2由0.601提升至0.701，说明纳入滤波的模型（2）对数据解释能力更强。上述结果均表明，空间滤波引力模型能提升传统引力模型拟合能力和精度。通过模型分析，发现以下结论：