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基于數(shù)據(jù)挖掘算法的流動(dòng)人口定居意愿研究

發(fā)布時(shí)間:2021-06-13 18:40
  通過(guò)評(píng)估5種數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)算法,選出評(píng)估效果最好的算法模型,對(duì)流動(dòng)人口的定居意愿進(jìn)行研究和分析。研究發(fā)現(xiàn),定居意愿更多的受到工作收入與生活成本的約束。低學(xué)歷者在流入地定居為工作機(jī)會(huì)導(dǎo)向,高學(xué)歷者定居為收入導(dǎo)向。 

【文章來(lái)源】:管理現(xiàn)代化. 2019,39(03)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【部分圖文】:

基于數(shù)據(jù)挖掘算法的流動(dòng)人口定居意愿研究


圖2五種算法模型ROC曲線

流程圖,意愿,重要性,影響因素


環(huán)境與社會(huì)EnvironmentandSociety84管理現(xiàn)代化圖1機(jī)器學(xué)習(xí)流程圖圖2五種算法模型ROC曲線(a)個(gè)人層面特征重要性排名(b)城市層面特征重要性排名圖3定居意愿影響因素的特征重要性利用LightGBM模型對(duì)所有樣本進(jìn)行回歸,得出個(gè)人層面和城市層面的特征重要性如圖3?傮w而言,在城市居住時(shí)間長(zhǎng)短是影響流動(dòng)人口定居意愿的最重要因素。除此之外個(gè)人層面定居意愿的選擇更多是成本導(dǎo)向型,每月住房支出、每月總支出、每月食品支出都在定居意愿的決定中發(fā)揮了較為重要的作用。在城市層面的影響因素中,人均GDP、流入地與流出地的收入水平差是影響定居意愿的最重要因素,前者代表了流入地的“拉力”,后者則既能表示流入地的“拉力”,又能代表流出地的“推力”,這符推拉理論[16]。(二)不同受教育程度流動(dòng)人口定居意愿不同受教育程度的流動(dòng)人口之間具有較強(qiáng)的異

層面特征,重要性,個(gè)人


各項(xiàng)評(píng)估指標(biāo)來(lái)看,五組機(jī)器學(xué)習(xí)均得到了較好的效果。表3不同受教育程度分組的模型評(píng)估情況評(píng)估指標(biāo)小學(xué)及以下初中高中及中專(zhuān)大專(zhuān)本科及以上精密度0.8270.9000.9140.9330.953召回率0.9510.7900.7940.7430.745F1Score0.8850.9640.9730.9850.983AUC值0.7840.8430.8610.8850.924分別從個(gè)人層面和城市層面來(lái)分析影響定居意愿的各項(xiàng)指標(biāo),選取其中重要性特征值較大的因素可得到圖4和圖5。圖4個(gè)人層面特征重要性排名圖5城市層面特征重要性排名個(gè)人因素中,定居意愿最重要的影響因素是在流入地居住的時(shí)間。根據(jù)前文的假設(shè),在流入地的時(shí)間會(huì)影響流動(dòng)人口對(duì)城市的偏好,隨著在城市居住時(shí)間的增加,一個(gè)人對(duì)城市環(huán)境的了解,對(duì)于城市融入的加深,在城市中人脈資源的增加都會(huì)增加流動(dòng)人口對(duì)流入地的感情,影響個(gè)人偏好。因?yàn)檫@種感情隨時(shí)間增加,和受教育程度無(wú)直接關(guān)系,因此無(wú)論何種受教育程度,流動(dòng)時(shí)間對(duì)定居意愿的影響程度變化都不大。隨著受教育程度的增加,收入的重要性逐漸超過(guò)成本。這說(shuō)明高學(xué)歷的流動(dòng)人口是收入導(dǎo)向型的,低學(xué)歷的流動(dòng)人口是成本導(dǎo)向型。高學(xué)歷的流動(dòng)人口人為,只要自己有足夠高的收入就能夠在城市定居。而低學(xué)歷的流動(dòng)人口則認(rèn)為,只有當(dāng)在城市的生活成本較低時(shí)才愿意在城市定居。這是因?yàn)閷W(xué)歷會(huì)影響收入和收入預(yù)期,高學(xué)歷者認(rèn)為未來(lái)收入會(huì)有提高,因而高生活成本可能只是暫時(shí)的,而低學(xué)歷者則相反,他們從事的工作有著較低的天花板,收

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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本文編號(hào):3228103

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