地理学报 ›› 2020, Vol. 75 ›› Issue (4): 681-694.doi: 10.11821/dlxb202004002
侯纯光1,2,3, 杜德斌1,2,3(), 刘承良1,2, 桂钦昌1,2, 刘树峰1,2, 覃雄合1,2,3
收稿日期:
2018-05-25
修回日期:
2019-09-24
出版日期:
2020-04-25
发布日期:
2020-06-25
作者简介:
侯纯光(1990-), 男, 安徽利辛人, 博士, 主要从事世界经济地理与区域创新研究。E-mail: 1570846532@qq.com
基金资助:
HOU Chunguang1,2,3, DU Debin1,2,3(), LIU Chengliang1,2, GUI Qinchang1,2, LIU Shufeng1,2, QIN Xionghe1,2,3
Received:
2018-05-25
Revised:
2019-09-24
Published:
2020-04-25
Online:
2020-06-25
Supported by:
摘要:
基于联合国教科文组织公布的全球高等学校留学生流动数据,借鉴网络科学,利用社会网络分析方法和负二项回归模型,对2001—2015年全球留学网络时空演化及其影响因素进行研究。主要结论为:① 时序演化特征上,全球留学网络关系流从4921个增加到9137个,平均加权度从8004迅速增加到20834,表明全球留学网络不仅学生数量在增加,且留学路径数量也在不断增加。② 拓扑结构上,从以美国为单一核心,演变成以美国、中国为双核心的拓扑结构,亚洲国家逐渐成为全球留学网络的主体,欧洲国家的中心性逐渐萎缩。③ 空间结构上,全球留学网络具有明显的等级层次性,美国是全球性主导型节点,德国、捷克是区域性主导型节点,次级主导型节点从25个增加到32个,全球留学网络“东向西、南到北”的地理空间格局正在发生变化,中国、澳大利亚等国成为新的区域性中心,区域化成为全球留学网络一个重要趋势。④ 回归分析发现,留学目的地国高等教育质量、高校在校生数量、人均GDP、留学目的地国与留学生来源国间的历史联系及全球化水平与留学生流量呈显著正相关关系,地理距离、语言临近性与留学生流量呈显著负相关关系,表明语言差异的阻抗作用在迅速减弱,地理距离仍然是阻碍学生流动的一个重要因素。
侯纯光, 杜德斌, 刘承良, 桂钦昌, 刘树峰, 覃雄合. 全球留学生留学网络时空演化及其影响因素[J]. 地理学报, 2020, 75(4): 681-694.
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表1
2001—2015年全球留学网络的特征量统计
年份 | 网络规模 | 集聚性 | 度中心性 | 强度中心性 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
节点数 | 边数 | 图密度 | 直径 | 平均聚类系数 | 平均度 | 平均加权度 | ||||
2001 | 203 | 4921 | 0.120 | 3 | 0.686 | 24 | 8004 | |||
2002 | 202 | 5379 | 0.132 | 4 | 0.699 | 27 | 10055 | |||
2003 | 205 | 6021 | 0.144 | 4 | 0.665 | 29 | 11206 | |||
2004 | 207 | 5906 | 0.139 | 5 | 0.670 | 29 | 11386 | |||
2005 | 206 | 5679 | 0.134 | 3 | 0.709 | 28 | 11935 | |||
2006 | 207 | 5959 | 0.140 | 4 | 0.688 | 29 | 12068 | |||
2007 | 208 | 6103 | 0.142 | 4 | 0.708 | 29 | 13092 | |||
2008 | 208 | 6781 | 0.157 | 4 | 0.670 | 33 | 14004 | |||
2009 | 208 | 7026 | 0.163 | 4 | 0.647 | 34 | 14993 | |||
2010 | 207 | 7226 | 0.169 | 5 | 0.674 | 35 | 15510 | |||
2011 | 209 | 7605 | 0.175 | 4 | 0.677 | 36 | 16561 | |||
2012 | 211 | 7793 | 0.176 | 5 | 0.662 | 37 | 16631 | |||
2013 | 209 | 7712 | 0.177 | 4 | 0.687 | 37 | 16971 | |||
2014 | 211 | 8456 | 0.191 | 4 | 0.667 | 40 | 18298 | |||
2015 | 212 | 9137 | 0.204 | 3 | 0.655 | 43 | 20834 |
表2
留学生流量回归结果
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 |
---|---|---|---|---|
目的地国高等教育质量 | 0.0431*** | 0.0469*** | ||
(0.0027) | (0.0028) | |||
目的地国高校在校生数量 | 0.0515*** | 0.0524*** | ||
(0.0010) | (0.0010) | |||
目的地国人均GDP | 0.1498*** | 0.1508*** | ||
(0.0027) | (0.0027) | |||
语言临近性 | -0.6509*** | -0.1589*** | ||
(0.0343) | (0.0340) | |||
历史联系 | 0.4406*** | 0.7994*** | ||
(0.0424) | (0.0414) | |||
地理距离 | -0.7300*** | -0.6092** | ||
(0.2271) | (0.2419) | |||
目的地国全球化水平 | 0.2261*** | 0.0035 | 0.3313*** | 0.0321 |
(0.0246) | (0.0242) | (0.0256) | (0.0254) | |
来源国全球化水平 | 0.1717*** | 0.0468** | 0.1588*** | 0.0397** |
(0.0188) | (0.0190) | (0.0179) | (0.0190) | |
常数项 | 0.9470*** | 0.3582*** | 0.9059*** | 0.3294*** |
(0.0215) | (0.0235) | (0.0274) | (0.0290) | |
样本数 | 27510 | 27510 | 27510 | 27510 |
关系对 | 1834 | 1834 | 1834 | 1834 |
Wald chi2 | 166.65 | 12026.53 | 951.78 | 12409.43 |
Prob > chi2 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
Log likelihood | -137976.95 | -134414.42 | -137644.68 | -134242.95 |
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