广东省残疾人生计资本的空间差异及影响因素研究

运用改进的TOPSIS模型和GIS空间分析方法,对2015年广东省21个地市残疾人生计资本的空间分布特征及影响因素进行分析。结果表明：① 残疾人生计资本综合水平呈明显的“级差化”分异特征,高生计资本地市以广州、肇庆和清远3市为主,而低生计资本地市分布相对分散,总体表现出“大分散、小集中”的分布格局。② 残疾人不同类型生计资本水平空间差异显著,各类型资本大多处于较低等级,多种资本匹配性较低;社会和金融资本较高区主要分布在粤北地区,人力、康复和物质资本较高区均以广州最高;各类型资本以东部沿海城市及粤西云浮、茂名、阳江等地相对偏低。③ 残疾人生计资本总量具有显著的空间自相关性,热点区和冷点区分布差异明显,总体上表现出集聚分布特征。经分析,政策环境、经济水平、教育培训及康复服务等方面是影响广东省残疾人生计资本空间分布格局的重要因素。     

深圳农民工集聚空间的演变特征及影响机制

以2000年、2010年人口普查数据和2008年珠江三角洲外来农民工问卷调查为基础数据,以街道为单元,运用数理统计分析和GIS空间技术揭示深圳农民工集聚空间演变特征及其影响机制。研究发现：① 深圳农民工以青年为主体,具有受教育水平高、职业转型模式多样、留城意愿较低和社会空间分异度较高等特征。② 农民工规模呈现西北部最高、中部其次、沿海最低的地带性分布规律,农民工高密度地区主要分布在工业集中区和城市中心区;热点区（高聚集区）集中在西部和北部的宝安区和龙华新区,冷点区（低聚集区）则分布在南部的中心城区,与传统制造业布局相一致。③ 农民工空间演化格局相对稳定,全市农民工分布重心逐步向西北偏移;全市农民工集中度略有上升,热点区基本稳定,冷点区有所扩大;农民工人口密度高值由“1个高中心+1个外围中心”逐步演变为“1个高中心+2个外围中心”;农民工空间变化差异较大,增长演变类型呈多样化。④ 深圳农民工分布的时空演变特征与常住人口存在较为明显的差异。⑤ 农民工集聚空间的分布演变受住房因素、就业机会、交通条件、社会网络、城市规划共同影响。     

中国绿色发展效率的空间特征及溢出分析

提高绿色发展效率是建设生态文明、促进经济转型发展的重要途径。基于Super-SBM模型对中国（除港、澳、台、西藏地区）2005~2015年绿色发展效率进行测度,从空间异质、空间关联与空间机理3个方面分析绿色发展效率的空间特征,运用空间杜宾模型验证绿色发展效率的溢出效应并探讨各要素的空间传导机制。结果表明：① 2005~2015年,中国绿色发展效率表现为“先平稳再快速再稳定”的阶段性变化规律,地区间差异较大,形成了“东-中-西”阶梯式递减和“南-中-北”对称式分布的空间分异特征,“T”字型发展格局逐渐凸显。② 绿色发展效率存在显著的空间正相关,空间集聚程度逐步降低,热点区域增加,东部沿海地区形成稳定的热点区,中西部形成稳定的冷点区。③ 绿色发展效率的空间自组织性逐渐增强,空间差异不断扩大,由空间自相关导致的结构化分异更加明显,随机成分引起的空间异质性正逐渐减弱,西北-东南是空间差异的主要方向。④ 绿色发展效率存在较强的空间溢出效应,经济水平、技术创新和能源强度产生明显正向效应,产业结构则具有显著负向效应。     

低碳约束下中国物流业效率的空间演化及影响因素

以交通运输、仓储和邮政业表征物流业,引入SBM-Undesirable模型,考虑低碳约束下的物流效率,对中国（除港澳台和西藏）的30个省（市、自治区）2003~2014年物流业效率进行测度,基于格局-过程-机理框架系统揭示了低碳约束下物流业效率的空间演化特征及其影响因素：① 低碳约束下物流业效率总体偏低,空间分异呈现出东部>中部>西部的地带性分异态势。② 空间分布具有一定地方依赖性,效率高值区集中于东部沿海,呈现由“大集中、小分散”向“条带状集聚”变化的特征,而低值区高度锁定于西北和西南半壁。③ 空间集聚性较弱,不断趋于收敛,高效率集聚区表现出“北扩西移”的演化趋势。④ 物流业高效率区与高产值区呈现显著的空间同配性。⑤ 物流业效率的空间演化受多种因素综合作用,经济发展、市场环境、产业集聚、信息化水平、政府调控对物流业效率具有显著的正向影响,能源强度则具有负向影响,而对外开放程度、环境规制对物流业效率的提升作用不明显,研究结果可为区域物流协调发展、提高物流业效率提供参考。     

东北地区县域老年人口高龄化空间分异特征及驱动因素研究

基于2000年和2010年人口普查数据,运用高龄人口比重等指标和空间自相关等方法,分析东北地区县域老年人口高龄化的空间分异特征,并利用地理探测器方法分析其驱动因素。研究表明：① 10 a间高龄化水平升级的态势明显,高龄化区域呈蔓延式扩散。高龄化在省级行政区间、城乡间、民族自治地区与非民族自治地区间、贫困与非贫困地区间存在显著差异。② 10 a间高龄化的变动趋势差异显著,但长期以来形成的高龄化的总体空间格局较为稳定。③ 县际间高龄化呈现较强的正的空间自相关性,空间聚集特征明显。高龄化的空间格局具有以热点区为中心,逐渐向边缘区过渡的“中心-外围”的空间梯度差异特征。④ 高龄化是老年人口年龄结构继承性和迟滞性的体现,自然环境和社会经济是影响高龄化空间分异的基础性因素,可以引导和制约高龄化空间分异的程度和方向。     

中国省际流动人口户籍迁移意愿的空间格局及影响机制分析

构建中国省际流动人口户籍迁移网络,运用探索性空间分析及空间滤波等方法分析该网络的空间格局和驱动力。主要发现：① 户籍迁移意愿网络呈现出集聚的空间格局,排序较高的户籍迁移意愿流主要从欠发达地区指向发达地区。② 户籍吸引力及户籍流出分别呈现出随机及集聚的空间格局,户籍流出热点区为西部及东北地区,冷点区为中东部地区。③ 迁入地人口、FDI、迁入地及迁出地人均GDP、平均工资等因素均显著影响户籍迁移意愿。流动人口个体、家庭因素、住房条件及迁移原因等同样与户籍迁移意愿的关系紧密。     

中国人口老龄化空间格局演变及其驱动因素

基于第五、六次人口普查数据,采用ESDA和空间计量模型分析中国地级单元人口老龄化的空间格局演变特征及驱动因素。结果表明：① 胡焕庸线是中国人口老龄化呈东高西低的显著分割线,随着老龄化不断加深,最初自西向东阶梯上升的空间格局逐渐模糊;② 各地级单元间人口老龄化存在较强的空间正相关性,呈现出高-高和低-低相似值集聚的空间分布特征。其中高-高集聚区主要分布在长三角、成渝、山东半岛、辽中南等地区,低-低集聚区主要分布在西北地区、西南部分地区、东北地区西部和珠三角部分地区,10 a间这种正向的空间集聚特征减弱;③ 中国人口老龄化空间格局演变是由人口因素和社会经济因素共同作用决定的,人口因素是直接原因,根本原因是地区社会经济发展的不平衡所致。对此,分别从人口和社会经济角度提出应对人口老龄化对策建议。     

中国地方政府财政赤字率的时空演变——地理监视的应用

运用重心模型、时空跃迁和地理监视揭示了中国地市财政赤字率的时空演变规律与空间相互作用。① 赤字率重心西移,地域不均衡。② 赤字率分布具有路径依赖和空间溢出效应。③ 经济越落后赤字风险越高,赤字冷点区集中于沿海且消退;热点区东扩且风险上升。④ 赤字累积风险顺地势阶梯递减。⑤ 广大中东部地市为非预警区,继续积极财政政策,但支出需偏向社会福利,依靠内需拉动经济增长;预警区多为中西部工业城市,应增强内生动力以实现财政与经济长期协调发展;调控区集中于青藏高原及边缘,中央应加大扶持民生,减轻地方压力。     

云南省县域城镇化与交通优势度的时空协同性演化分析

运用ArcGIS空间分析、交通优势度模型和耦合协调度模型等方法,对云南省县域城镇化与交通优势度的时空协同性演化特征进行系统分析。研究表明：① 城镇化与交通基础设施相互促进又相互制约,存在正负双向反馈;基础设施建设滞后、城乡二元结构格局、城市空间无序蔓延是导致两者耦合协调空间差异的主要因素。② 2000~2014年云南省整体县域城镇化水平普遍较低,约90%的县域处于城镇化起步阶段。③ 云南省县域交通优势度整体水平逐年提升,但空间分异特征显著。④ 2000~2014年期间云南省县域城镇化与交通优势度的耦合协调水平虽大幅提升,但整体协调度仍然偏低、空间分异特征依然突出。     

中国地级以上城市土地经济密度差异的时空演化分析

以中国336个地级以上城市为研究对象,利用核密度估计和探索性空间数据分析方法,对2001~2014年中国地级以上城市土地经济密度差异的时空格局演化及影响因素进行分析和探讨。结果表明：① 中国地级以上城市土地经济密度的总体水平不断提高,平均值从2001年的4.769亿元/km²增加至2014年的15.375亿元/km²,但地区差距逐渐扩大;② 中国地级以上城市土地经济密度表现出显著的全局空间正相关性,相邻地市相互影响,呈现出“高–高”或“低–低”的空间集聚态势,且从LISA集聚图来看,城市土地经济密度通过空间聚类可以划分为“高水平均质型地域”、“塌陷型地域”、“极化型地域”和“低水平均质型地域”4种类型,不同地域类型的空间分布范围和稳定性等都存在差异;③ 中国地级以上城市土地经济密度冷、热点区域的空间分布具有相对稳定性,总体上表现出“东热西冷”的分布格局,热点区主要分布在东部的京津冀地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区等,广大中、西部地区则大多处于低值簇,属于城市土地经济密度的冷点区或次冷点区;④ 自然条件状况决定城市土地的供给能力和开发潜力,是导致中国地级以上城市土地经济密度差异的基础性因素,区域经济发展水平、经济发展政策、土地利用管理政策也会对城市土地经济密度差异造成一定程度的影响。     

福建省旅游小镇空间分布特征及影响因素研究

以福建省155个旅游小镇为研究样本,运用空间统计分析法对其空间分布特征及影响因素进行研究。结果表明：① 福建省旅游小镇空间分布整体上趋于均匀状态,在各个地市的数量分布上也相对均衡;② 福建省旅游小镇核密度呈现出“东高、西低”的分布特征,生态人居型旅游小镇分布密度最大,特色产业型旅游小镇分布密度最小;③ 福建省旅游小镇发展以冷点区和次冷点区为主,冷点区和热点区空间差异明显;④ 经济基础、城镇化水平、人口密度、客源市场是福建省旅游小镇空间分布的主要影响因素。     

东北三省城乡协调发展格局及影响因素

以东北三省36个地区为研究对象,系统构建了城乡协调的指标体系,采用基尼系数、空间自相关和空间回归等方法探讨了2005年、2010年和2015年东北三省城乡协调的空间格局和影响机制。研究表明:① 东北三省城乡协调度的区域差异不断扩大且具有明显的空间集聚特征,但集聚程度趋于减弱。② 不同地区城乡协调水平变化各异。研究期内,大连市和锦州市一直处于高水平城乡协调状态,朝阳市长期处于低水平城乡协调状态。鹤岗市和七台河市城乡协调度位次上升最明显,哈尔滨市和辽源市城乡协调度位次下降最显著。③ 从空间格局来看,中级城乡协调区增多且向北移动,初级城乡协调区减少且向中部集中,“南北高,中间低”的城乡协调格局基本形成。与此同时,城乡协调的冷热点均不断收缩,空间极化效应趋于减弱。④ 城镇化和农业规模化经营是促进东北城乡协调发展的主要力量,工业化并未显著促进东北城乡协调发展且与城乡协调发展负相关,农业现代化经营对城乡协调发展有正向作用,交通因素在近些年的促进作用逐渐凸显,经济发展水平与信息化水平对东北城乡协调发展的作用还不明显。     

东北三省资源型收缩城市经济效率与生计脆弱性的时空分异与协调演化特征

资源型收缩城市“精明”与“健康”发展是形成节约型空间格局及可持续发展的重要战略目标。认识生计脆弱性与经济效率的有机关联是破解资源型收缩城市“空间失控”、建立“以人为本”精明城市发展的重要支点。通过对资源型城市与收缩城市的界定,筛选东北三省17个地级市为研究对象,建立资源型收缩城市经济效率与生计脆弱性综合评价指标体系,利用Super-SBM模型和函数模型法分别对东北三省资源型收缩城市的经济效率与生计脆弱性进行评价,并通过SPSS软件对2个系统间的发展规律进行相关性分析,选取2006年、2009年、2012年和2015年4个评估时点,引入协调模型对两者间的协调性进行时空分析。结果表明:① 东北三省资源型收缩城市经济效率低主要是由于投入大、产出小;② 城市生计整体呈现出脆弱性,其中公民教育程度是导致生计呈现脆弱性的关键因素;③ 城市经济效率与生计脆弱性间存在显著的相关关系;④ 研究期内城市经济效率与生计抗脆弱能力的协调性是由失调阶段到协调阶段的过渡,整体上呈现东部、北部地区集聚上升发展,西部、南部地区发展水平有待提高,空间分布相对分散,区域差异较大。     

中国资源型城市可持续发展效率空间格局演变及其影响因素

以2002-2012年中国115个地级资源型城市为研究对象,利用非期望产出模型SBM-Undesirable测度资源型城市可持续发展效率,运用ESDA-GIS、趋势面分析和面板数据模型分析了资源型城市可持续发展效率的时空特征及其影响因素。结果表明：（1）中国资源型城市可持续发展效率水平一般且呈下降趋势,并且存在显著的空间依赖性和异质性,不同类型的城市差异明显;（2）2002-2012年,资源型城市可持续发展效率冷、热点空间格局发生了很大的变化,热点区和冷点区范围缩小,可持续发展效率两极分化趋势减弱;（3）经济规模,人口规模与可持续发展效率显著负相关;产业结构呈对可持续发展效率具负向影响,但在统计上不显著;政府规制、就业结构和科教水平对可持续发展效率具正向影响。     

Monitoring socio-environmental change for sustainable development: Developing a Multidimensional Livelihoods Index (MLI)

To enable more effective monitoring of sustainable development for meeting targets of the post-2015 agenda, assessment is required at the sub-national level to better understand the spatial variation in factors which contribute to sustaining livelihoods. In this research we take Nepal as a case study; a nation consistently ranked as one of the poorest in the world. To understand how sustainable development can effectively promote livelihood diversification, we advocate that a multidimensional spatial approach is essential for monitoring social and environmental change to aid decision-making processes. To achieve this, a multidimensional index was created to spatially explore the landscape of livelihoods across rural Nepal. A methodology was developed to quantify the livelihoods asset pentagon (human-physical-social-financial-natural) of the Sustainable Livelihoods Framework. 23 socio-environmental indicators were selected to map the multidimensionality of livelihoods at the eco-development area unit level and produce the Multidimensional Livelihoods Index (MLI). Results indicate considerable spatial variability in the factors affecting people's livelihoods across Nepal. In general, the MLI decreases as you move north and east, reflecting changes in the topographic landscape and distance from the Kathmandu Valley Outcomes suggest an effective method for monitoring change at a sub-national level; highlighting potential locations and/or livelihood strategies for improving the targeting of resources (e.g. investment of foreign aid) to facilitate more sustainable development for the future.     

A geospatial analysis of multi-scalar regional inequality in China and in metropolitan regions

This paper provides a geospatial analysis of regional inequality across provinces, prefectures and counties in China from 1997 to 2010 under a comparative spatiotemporal conceptual framework. Despite significant spatial agglomeration at all spatial scales, the extent of agglomeration shows an obviously downward trend from 2003 to 2006. Substantially stronger agglomeration of economic development is demonstrated at county scales. Local indicators of spatial autocorrelation (LISA) are employed to visualize the local spatial characteristics of economic growth. Four snapshots (in the years 1997, 2001, 2005, and 2010) of LISA indicate a dramatic north-shifting of hot spots of economic growth in response to the northward movement of foreign investors and spatial agglomeration besides institutional forces in China. Furthermore, local spatial agglomeration demonstrates a heterogeneous process: hot spots of economic development along the coast, cold spots in western China and no significant spatial clusters in central China. As the major carries of scale economies, metropolitan regions see decreasing internal agglomeration during this period with the exception of the Yangtze River Delta area, which shows a strong spatial spillover into its neighbourhood. Finally, LISA Markov and geovisualization methods are employed to predict the long-run properties of spatial distribution in multi-scalar China. The results show that downward co-movements of a county with its neighbours are more frequently encountered, perhaps resulting in the continuous concentration of poor areas in the long run.     

东北地区经济结构失衡水平评价及其对经济增长的影响研究 ——基于空间计量模型分析

构建包括产业结构、投资消费结构、金融结构、区域经济结构和国际收支结构在内的经济结构失衡测度指标体系,运用因子分析法和ArcGIS 空间分析法对2003~2015年东北地区经济结构失衡水平、空间格局及集聚模式进行探究,并构建空间计量模型考察其对经济增长的影响。结果表明：① 东北地区经济结构普遍处于失衡状态,但失衡水平在不断降低。② 经济结构失衡水平高值区被低值区包围,在空间上形成典型中心-外围分布模式。③ SDM模型估计结果表明,经济结构失衡对经济增长的影响具有阶段性,2003~2008年,对经济增长产生抑制作用,并表现出负空间溢出效应,而2009~2015年对经济增长产生促进作用,出现“失衡并增长”。     

东北西部粮食生产时空格局变化及优化布局研究

利用2003~2013年东北西部各县市粮食生产统计数据,运用聚类分析、粮食贡献度和PSR模型方法,分析东北西部粮食生产格局变化及其影响因素,根据国家“镰刀弯”地区规划提出的玉米种植面积调减目标,对各县市具体调减值进行核算,得出以下主要结论。从2003年以来,粮食播种面积和产量明显向玉米、水稻两种作物集中,而相对低产的大豆所占比例明显下降;粮食生产格局发生明显变化,多数地区被以玉米为主的类型区取代。2003~2013年东北西部粮食增产主要归因于种植面积扩大,其次是粮食单产提高,受粮食作物结构影响较小。东北西部耕地生态安全评价值均小于0.6,处于不安全级至临界安全级阈值范围内,其中不安全级和较不安全级所占比重为97.01%,集中呈片状分布,亟待调整区域种植结构以提高耕地生态安全。东北西部玉米播种面积调减总目标为145.20万hm²,其中农牧交错带调减113.23万hm²,冷凉区调减31.97万hm²,调减地区主要集中在赤峰市、通辽市、兴安盟、吉林西部和辽宁西部地区的部分县市等玉米为主的类型区。东北西部各县市在调减玉米种植面积的过程中,应充分考虑耕地生态安全、农民的生计替代和利益补偿等问题,做到科学、合理、有序地调减玉米种植面积。     

基于空间杜宾模型的中国高学历人才时空分异研究

基于2001~2016年全国统计年鉴数据，采用集聚度分析和空间自相关分析等方法，描绘中国高学历人才的空间格局及变化，并采用空间杜宾模型，探究影响高学历人才空间分布的主要因素及空间溢出效应。结果表明：（1）中国人才分布表现出较大的非均衡性，集聚程度表现为东南高、西北低，且2000~2015年间，人才稀疏区面积下降而集聚区面积上升;（2）中国人才密度的全局莫兰指数为正，表明中国的高学历人才分布具有一定的空间集聚特征，而2000~2015年此指数有所下降，表明人才分布整体上有分散趋势。2000年热点区与次级热点区主要分布于京津冀和长三角地区，其中热点区为京、津、沪；而2015年，热点以及冷点区域均有所扩张，表明局部地区人才仍然有集中化的趋势；（3）工资水平、高校发展、公共服务水平是决定人才空间分布的主要因素，但没有证据表明生活支出比、失业率、房价有显著影响。人才分布具有明显的空间溢出效应，同时工资水平、高校发展、公共服务水平等影响因素也具有明显的空间溢出效应。