我院沈体雁教授团队论文Modelling skilled and less-skilled internal migrations in China, 2010–2015: Application of an eigenvector spatial filtering hurdle gravity approach（基于空间滤波hurdle引力模型的2010-2015年中国省际高技能和一般技能劳动力迁移机制研究）在国际人口学杂志Population, Space and Place发表。Population, Space and Place影响因子为2.591，在SSCI人口学（Demography）类排名第六，属于JCR一区杂志。

图01沈体雁教授团队在Population, Space and Place上发表的论文

论文主要观点：

高技能和一般技能劳动力的迁移格局和驱动机制存在差异性，对两类劳动力迁移机制的研究是推动中国新型城镇化建设、促进地区均衡及高质量发展的重要议题。高技能和一般技能劳动力迁移数据常存在显著的网络自相关性和零膨胀性，既有研究多使用传统引力模型展开，缺乏有效的手段对该议题展开研究。

本文将特征向量空间滤波（ESF）技术和Logit-NB（逻辑斯蒂-负二项） hurdle引力模型结合，首次构建了空间滤波hurdle引力模型。该模型被运用在解释中国2010-2015年省际高技能及一般技能劳动力迁移格局的研究中。

图02 我国2010~2015年间排名前30名的高技能及一般技能劳动力迁移流

在本案例中，空间滤波hurdle引力模型被证实较以往模型在处理零膨胀和网络自相关问题时具备更优越的性能。研究发现，重力因素（迁出地和迁入地人口规模、迁移距离）、区域产业结构（三产占GDP比重）、失业率以及教育水平与一般技能劳动力迁移更为紧密，而高技能劳动力迁移则受地区工资差异、自然舒适度以及医疗服务的影响更甚。

进一步，研究揭示了劳动力迁移的“两阶段”特性，即部分社会经济因素（包括失业率、迁出地教育水平）对区域间形成高技能或一般技能劳动力迁移的概率以及二者实际迁移规模影响的存在显著差异性。

论文作者信息：

古恒宇，北京大学政府管理学院博士研究生；

沈体雁，北京大学政府管理学院教授，通讯作者。