改革开放以来,中国城市化进程快速推进,人口迁移活动大幅活跃,国内人口迁移相关研究也在广度和深度上实现了较大拓展,经历了从定性分析到定量研究的发展过程,但大多面向区域,关注经济、社会和文化等直观因素,缺乏对迁移流网络中空间依赖的考虑,没有充分关注网络自相关效应的影响。即使部分学者将迁移流间的空间依赖引入模型,也往往直接从参数估计的角度对模型进行解释,并未关注网络自相关效应带给解释变量的影响。而对于人口迁移建模过程中模型不确定性问题的关注较为有限,尚有深入研究的空间。本文以1985-2015年中国省际人口迁移流作为研究对象,首先构建网络权重矩阵用以表征迁移流间网络邻接关系,并使用Moran’sI指标对省际人口迁移流进行网络效应分析和迁移模式变化分析。在考虑传统变量的同时,将网络自相关效应引入人口迁移模型,构建捕捉迁移流网络中空间依赖的中国省际人口迁移空间OD模型。针对建模过程中常见的模型不确定性问题,将贝叶斯模型平均方法应用于空间OD模型,利用模型空间抽样计算所得的后验概率对备选模型结果进行加权平均,得到更加稳健的人口迁移模型估计结果。针对空间依赖对解释变量产生的影响,采用效应估计方法,从空间溢出效应的角度对模型进行解释,并从迁出地效应、迁入地效应、空间网络效应和总体效应四个方面对1985-2015年中国省际人口迁移流动力机制进行分析。研究结果表明:(1)中国省际人口迁移动力机制在不同时期发生了深刻变化。首先,从变量的后验概率上可以看出,同一变量的后验概率在不同阶段上发生了变化。某一时期后验概率较大的变量,在其他时期后验概率变小,比如工资变量;某一时期后验概率较小的变量,在其他时期后验概率变大,比如城镇化率变量;其次,从各个解释变量的各种效应来看,在不同时段效应均发生了显著变化,如工资变量的迁入地效应在1985-2005年间强度明显减弱,之后在2005-2015年间略有回升,又如城镇化率变量的空间网络效应强度在各时段均保持增长态势。(2)考虑溢出效应的空间OD模型比传统重力模型更好地解释了中国省际人口迁移的动力机制。首先,在不同时段上,某些变量的空间溢出效应十分显著,这意味着该变量的变化不仅影响从该区域迁出或迁入该区域的迁移流,而且通过空间上的邻接间接影响到从周边区域迁出或抵达周边区域的其他迁移流的大小,例如人口变量;其次,从溢出效应的大小来看。总体上,大多数解释变量的溢出效应占总体效应的25%以上(只有1995-2000期间的工资变量和2000-2005期间的地区生产总值变量例外,分别为11%和20%)。如果忽视这部分溢出效应,则可能会低估各解释变量对中国省际人口迁移过程的影响。更重要的是,忽视空间依赖结果的传统重力模型无法解释中国省际人口迁移过程中的空间动力机制。(3)基于贝叶斯模型平均的空间模型优化和效应估计方法为中国省际人口迁移动力机制分析提供了较好的工具。传统的模型比较和优化方法建立在对模型拟合程度的度量基础上,通过一定的评价准则(如R^2、AIC、似然比检验等),挑选单一的“最优模型”,大大低估了模型优化过程中的不确定问题,造成人口迁移预测和相关决策的局限性。贝叶斯模型平均方法从模型不确定性的角度出发,利用贝叶斯统计学原理,通过计算模型空间中可能出现的模型后验概率,并以此为权重,获得一个加权平均模型,据此获得变量的效应估计。经模型后验概率加权平均的模型涵盖了整个模型空间中出现概率较大的所有可能模型,在模型构建过程中更具包容性,是单一模型所不能比拟的。(4)1985-2015年中国省际人口迁移流在迁出地、迁入地和迁移流间表现出显著的网络自相关效应。总体上,迁出地所表现的网络自相关性最强,迁移流次之,迁入地最弱。人口总数的迁出地效应、空间网络效应和总体效应均长期保持在较强水平,仅迁入地效应相对较弱,可见人口压力始终是左右人们迁移决策的重要因素。经济因素的迁出地效应、迁入地效应、空间网络效应和总体效应强度均排在前列,值得关注的是,职工实际工资率的效应强度整体有所下降,而地区生产总值的效应稳中有升,可见迁移人口不再只考虑工资水平,而是越发注重地区整体经济发展情况甚至且未来的发展趋势及潜力。城镇化率的迁出地效应、迁入地效应、空间网络效应和总体效应强度均逐渐增强,说明人们在进行迁移决策时越来越多地加入对于城镇化发展的考量。在校大学生人口比例的各项效应均相对较弱。迁移存量的各项效应均较为适中,且稳中有升,社交网络对于省际迁移活动长期而深刻的影响渗透在几十年间的人口迁移浪潮中,关系到每一个为追求更理想生活而在陌生城市打拼的家庭。