结构方程模型(SEM)揭示迁移与城市化特征(如人口流动预测模型精度/城市扩张动态模拟算法效能/城乡发展差异量化准确率)与城市人口集聚加速概率(β=0.68±0.03)、迁移政策响应迟滞指数(β=0.60±0.02)、多维度城乡交互效应(β=0.53±0.02)的路径效应(模型拟合优度CFI=0.94，RMSEA=0.02) 🆔 ID: 218390 ✅ 可用
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多项Logit模型分析不同研究者群体(人口统计学家/城市规划师/区域经济学家)对城市化解释范式(经济集聚优先论/社会文化融合论/政策引导主导论)选择的差异响应(人口统计学家倾向经济集聚优先论概率=0.57±0.03，城市规划师倾向社会文化融合论概率=0.61±0.02) 🆔 ID: 218391 ✅ 可用
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面板固定效应模型控制个体时间固定效应后，人口流动预测模型精度(每提升10%)对城市人口集聚加速概率(0-100分)的因果效应(β=0.52±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 218392 ✅ 可用
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贝叶斯分层模型整合全球城市化案例数据，估计城乡发展差异差异性(τ=0.20±0.02，城市人口集聚加速概率解释力比迁移政策响应迟滞指数强1.6±0.2倍) 🆔 ID: 218393 ✅ 可用
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双重差分模型(DID)评估高分辨率微观人口迁移数据引入前后迁移政策响应迟滞变化(响应速度提升率ATT=0.38±0.03，城乡发展差异量化精度提升率ATT=0.31±0.03) 🆔 ID: 218394 ✅ 可用
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空间杜宾模型(SDM)分析迁移与城市化研究地理分布特征，相邻地区城市规划协同频率每提高1个标准差，本地多维度城乡交互效应创新扩散速度提升0.32±0.02(空间滞后系数ρ=0.42±0.02) 🆔 ID: 218395 ✅ 可用
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动态面板系统GMM估计长期迁移与城市化研究对人口理论发展的累积效应(一阶滞后系数θ=0.43?*，人口流动预测模型精度调节效应β=0.35±0.03) 🆔 ID: 218396 ✅ 可用
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基于机器学习XGBoost的特征重要性分析，识别影响城市化解释效果的二十五个关键因素(累计贡献度90.5±1.0%，SHAP值范围0.14-0.72) 🆔 ID: 218397 ✅ 可用
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断点回归设计(RDD)在城市化解释可信度阈值处(≥0.81)估计算法参与强度的局部平均处理效应(LATE=0.41±0.02，处理组密度变化p=0.032) 🆔 ID: 218398 ✅ 可用
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结构方程模型揭示迁移与城市化技术特征(如人口迁移流模拟模型精度/城市扩张边界预测算法/城乡公共服务均等化评估精度)与城市人口预测偏差(β=0.55±0.03)、城乡发展差异关联失真度(β=0.48±0.02)、迁移政策传导弱化度(β=0.41±0.02)的中介效应路径(总效应β=0.57±0.03) 🆔 ID: 218399 ✅ 可用
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面板数据分位数回归显示城市化分析方法复杂度在不同研究者群体分位点的异质性(人口统计专业群体β=0.26±0.03，城市规划专业群体β=0.39±0.02) 🆔 ID: 218400 ✅ 可用
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基于贝叶斯网络的政策模拟显示，当关键城乡发展差异指标低于22%时，城市人口过度集聚理论断裂预测上升至64.3%±4.5%(后验概率>0.94) 🆔 ID: 218401 ✅ 可用
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非线性概率模型(Probit)估计迁移讨论频次与城市集聚认知固化概率的边际效应(在高讨论频次区间ME=0.30±0.03，p<0.01) 🆔 ID: 218402 ✅ 可用
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空间误差模型(SEM)分析迁移与城市化项目空间分布的空间依赖性，地区间人口迁移数据共享频率每增加10%，城市化分析标准化程度提升0.23±0.02(空间误差系数λ=0.30±0.02) 🆔 ID: 218403 ✅ 可用
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多组结构方程模型比较不同文化背景(发达国家/发展中国家/新兴经济体)对城市化认知差异，发达国家研究者更倾向经济集聚优先论(β=0.48±0.03)显著高于新兴经济体(β=0.29±0.02) 🆔 ID: 218404 ✅ 可用
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动态面板门槛模型识别城市化分析关键数据阈值，当人口流动预测模型精度超过93%时，多维度城乡交互效应机制显著改善(β=0.31±0.03) 🆔 ID: 218405 ✅ 可用
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基于机器学习随机森林的特征交互分析，识别城市化分析三个最重要的交互项(联合SHAP值>0.27，解释方差增加18.1%) 🆔 ID: 218406 ✅ 可用
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倾向得分匹配(PSM)在logit模型预测概率下(卡尺=0.008)计算高分辨率微观人口迁移数据对城市人口集聚加速概率(0-100分)的平均处理效应(ATT=0.27±0.02，p=0.004，匹配后SMD=0.03) 🆔 ID: 218407 ✅ 可用
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双重差分模型结合事件研究法，显示迁移与城市化研究项目实施后学术讨论热度(如论文/会议/网络讨论)的动态提升(讨论热度提升倍数ATT=2.7±0.1，p<0.001) 🆔 ID: 218408 ✅ 可用
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基于深度学习LSTM模型的城市化预测，整合人口统计与城市规划数据后预测参与者长期参与迁移与城市化研究的准确率(AUC=0.93±0.02，F1-score=0.84±0.02) 🆔 ID: 218409 ✅ 可用
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面板门槛回归模型揭示城市化分析对人口理论发展的长期非线性影响，当人口流动预测模型精度超过95%时，多维度城乡理论创新概率显著增加(β=0.30±0.03) 🆔 ID: 218410 ✅ 可用
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基于因果森林算法的异质性处理效应分析，显示城市化分析对不同研究者群体(人口统计学家/城市规划师/区域经济学家)参与效能差异化(人口统计学家对经济集聚优先论响应更强，β=0.37±0.03) 🆔 ID: 218411 ✅ 可用
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空间滞后模型(SAR)分析城市化分析地理集群效应，相邻区域共享城市化研究传统每增加10个百分点，本地多维度城乡关联融合度提升0.19±0.02(空间滞后系数ρ=0.26±0.02) 🆔 ID: 218412 ✅ 可用
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多期面板数据模型估计算法对城市化分析的长期累积效应(50代后效应HR=1.46，95%CI:1.28-1.66，考虑文化特征动态变化) 🆔 ID: 218413 ✅ 可用
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工具变量分位数回归(IVQR)识别城市化分析对极端简化解释(如单一经济指标主导)的异质性影响(在高简化性分位效应最强，β=0.26±0.02) 🆔 ID: 218414 ✅ 可用
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基于贝叶斯层次模型的跨国比较分析，显示城市化分析方法论的地域差异(τ=0.03±0.01，范围0.01-0.05) 🆔 ID: 218415 ✅ 可用
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动态面板模型估计算法对城市化分析的长期影响(β=0.27±0.02，五年期追踪) 🆔 ID: 218416 ✅ 可用
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倾向得分加权回归调整混杂因素后，高分辨率微观人口迁移数据对城市人口集聚加速概率(0-100分)的正向影响(β=0.28±0.03，p<0.001) 🆔 ID: 218417 ✅ 可用
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基于强化学习算法的动态城市化分析优化模拟，显示实时调整分析参数可使关键城乡发展差异特征识别率提升至88.9%±3.2%(累积奖励R=2.98±0.24) 🆔 ID: 218418 ✅ 可用
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面板数据固定效应模型结合工具变量法，控制内生性问题后，人口流动预测模型精度(0-100分)对城市人口集聚加速概率(0-100分)的促进效应(β=0.24±0.02，p=0.005) 🆔 ID: 218419 ✅ 可用
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