基于ESDA的城市社会空间研究——以上海市中心城区为例

以上海市中心城区为实证,在因子分析的基础上将ESDA方法应用于城市社会空间研究。运用全局Moran’s I指数、Moran散点图、LISA等指标和方法,从全局和局部两个层面研究了城市社会空间主因子的空间关联特征。结果表明,各主因子都存在显著的空间正相关,呈现趋同集聚,其中社会经济地位因子和居住条件因子的相关性明显强于其他因子,相近社会经济地位和居住条件的社会群体在空间上的集聚对形成城市社会空间的作用更为显著;各主因子都存在不同于全局的局部空间关联模式,存在显著的"热点"和"冷点"地区,其中社会经济地位因子和居住条件因子呈现出更为明显的"热点"和"冷点",具有显著的"同质集聚、异质隔离"特征。相关研究结论对于理解城市社会空间的形成具有重要意义,也可为进一步深入研究的典型案例选择及相关政策制定提供参考。     

环渤海区域旅游非均衡发展时空特征研究

受资源禀赋、地理区位、经济水平等因素的影响,环渤海区域旅游发展水平不尽相同,非均衡性问题日益突显,且差距有拉大的趋势。空间自相关是一种空间统计分析方法,旨在探索旅游要素的空间分布规律和作用机制。根据2004—2013年的数据,计算环渤海地区的接待入境旅游人数、国际旅游外汇收入、国内旅游人数、国内旅游收入4组全局Moran’s I值,分析该时期环渤海区域旅游空间集聚演变过程。在局部空间自相关方面,选取2013年截面数据,通过Moran散点图和LISA分析,探究环渤海区域旅游发展相关程度和集聚情况,为区域旅游发展政策制定提供决策依据。     

中国省域展览业与经济相关关系及其空间溢出研究

以中国展览业为例,立足于展览业和区域经济发展的空间分布特征,使用Moran’s I和Moran’s I散点图阐释展览业与区域经济之间的空间自相关性,分析纳入空间因素的空间计量经济模型相对于经典回归模型的优越程度,进而揭示展览业发展对区域经济的空间溢出效应。研究结果显示：① 中国展览业发展和区域经济水平在地理空间上分布都不均衡;② 展览业及区域经济皆呈现高高聚集（HH）、低低聚集（LL）两种空间聚集格局;③ 现阶段,中国展馆规模与区域经济之间存在正相关关系;④ SLM优于经典回归模型,展览业发展对区域经济存在显著的空间溢出效应,在展览经济预测研究中充分考虑区域经济增长过程中的空间效应十分必要。     

基于GeoDA-GIS的四川省县域经济空间分异研究

选取14项经济指标,构建一个充分反映县域经济发展水平的指标体系,采用因子分析法,结合探索性空间数据分析(ESDA)方法与GIS、GeoDA空间分析工具,得出四川县域经济发展水平的差异性及空间分异特征。结果表明,四川省181个县域单元的经济差异较大,总体上,经济发达县域处于川东盆地区,经济落后县域分布于川西高原区;全局自相关特征明显,全局Moran s I指数达0.634 4,县域经济发展水平存在显著的空间集聚特征;局部空间自相关分析和Moran聚集图、LISA聚集图更具体、直观地显示了县域经济空间集聚位置和分布特征,进一步揭示了四川县域经济发展的热区和盲区。     

市域范围下商品住宅价格空间自相关分析——以抚州为例

基于2005～2009年抚州市域范围内普通商品住房价的数据资料,通过计算Moran’s,和LocalMoran＇s,系数值对抚州市域范围内普通住宅房价的时空分布格局进行空间自相关分析。分析结果表明,抚州市域范围下商品住宅房价在整体上未表现出空间自相关性;但在局部范围不同年度间少数城镇存在空间相关性。研究表明,房价空间自相关特性与研究区域的空间范围,经济整体发展水平、交通网络发达程度、区域内购房政策有关。     

皖江城市带县域经济发展差异演变特征分析

采用传统的统计分析方法与ESDA方法,以县域为研究单元,以人均GDP为测度指标,选取1997-2009年数据,从时空视角分析皖江城市带县域经济发展的演变特征。从时间角度看,皖江城市带县域经济发展呈现总体差异持续扩大、发展速度不均衡化趋势;从空间角度看,全局Moran′s I指数显示,皖江城市带县域经济发展总体空间集聚效应较弱,局部Moran散点图则进一步揭示了各地级市对周边县域经济的带动作用不明显,存在较强的极化效应,仅合肥、芜湖、马鞍山地区产生空间扩散效应,但扩散的强度和范围较小。结合县域经济发展存在的问题,提出统筹县域经济协调发展建议,从而更好地为皖江城市带承接产业转移示范区建设提供理论指导。     

近30年来辽宁省人口增长的空间关联性研究

改革开放以来,随着辽宁省经济不断发展以及空间差异新变化,人口的增长也呈现出明显的空间关联性,并具有一定的时间阶段特点。作者选取1980—2012年人口增长数据,根据实际需要把辽宁省划分为61个基本空间单元,采用Geoda095i空间统计分析工具,分7个发展阶段对辽宁省人口增长进行空间关联性分析。结果显示,1980～2012年全省人口增长的Moran’I指数均为正值,反映出辽宁省各区域人口的增长具有显著的空间正相关性,并且随着时间变化,总体相关性呈现出“较弱-较强-较弱-较强-较弱”的阶段变化特征;同时,LISA指数反映的人口增长的局部相关及热点区域主要分布在沈阳一大连所连接起来的轴线上、环渤海地区和距离沈阳较近的辽东部分区域,且集聚模式多样化。     

我国省域创新产出的空间特征和时空演化——基于探索性空间数据分析的实证

以我国31个省域作为空间观测单元,以专利申请受理数作为创新产出的衡量指标,对我国1997～2008年期间省域创新产出的空间分布进行了探索性空间数据分析(ESDA)。通过计算区位基尼系数和集中度指数,发现我国的创新活动显示了相当高水平的空间集中,并且这种集中程度在过去的十多年里表现出了稳定的增长趋势;对全局的Moran’s I统计分析表明:省际创新活动之间存在着显著的空间自相关(空间依赖性),证明了知识溢出的存在性和空间局限性;对局部的Moran’s I分析进一步揭示了省际创新活动水平的相关模式,Moran散点图刻画了创新活动的空间集聚模式及其时空演变态势。研究结果说明经过十几年的发展,我国省域创新活动的地域性特征十分显著。     

基于空间计量经济模型的县域经济发展差异研究——以江苏省为例

采用1996—2008年江苏省各县(市)人均GDP经济指标,计算并分析江苏省县域单元经济发展整体空间特征,描述县域经济发展的不平衡性,进而运用全局空间自相关与局部空间自相关理论,定量描述自1996年以来江苏省县域单元经济空间格局的动态演化特征与趋势。结果表明:江苏省县域单元经济发展存在较强的空间自相关性,即县域经济发达的区域周边县域经济也往往较发达,反之亦然,并且空间发展格局呈现显著的集聚模式,且集聚态势越来越明显。空间格局更多表现为以苏州、无锡为核心的圈状空间结构,并成为江苏省县域经济发展的核心区域,而苏北地区则成为圈状结构的外围地带,且这种空间格局的分布状态在短时间内难以改变,对不同年际Moran’sI和LocalMoran’sI的计算与分析也较好地揭示了江苏省县域经济发展的时空演化规律。     

中国入境旅游经济空间格局的时空动态性

以中国31个省域作为研究单元,以入境旅游外汇收入作为入境旅游经济的衡量指标,运用ESTDA框架,通过ESDA、LISA时间路径和时空跃迁等方法,从时空耦合的视角对中国2001~2011年省域入境旅游经济空间格局的时空动态性进行分析。研究发现:中国入境旅游经济存在弱正相关,表现为一种弱积聚格局,入境旅游经济空间差异呈现先缩小后扩大的趋势;东部沿海旅游经济发达地区具有更加动态的局部空间结构,而中西部旅游经济欠发达地区具有更加稳定的局部空间结构;湖北省在空间依赖方向上具有最大的波动性,而浙江省在空间依赖方向上具有最大的稳定性;中国入境旅游经济空间格局的演化具有较强的空间整合性,出现协同高增长趋势的省份主要集中在东部地区,而出现协同低增长趋势的省份主要集中在中西部地区;中国入境旅游经济的局部区域结构和空间自相关性非常稳定,具有一定的路径依赖或锁定特征。     

苏南沿江城镇扩展的空间模式及其测度

定义了城镇边界的划分规则, 通过卫星遥感影像获取了苏南沿江地区1984 年、1991 年、2000 年和2005 年的城镇边界, 利用分形维数(半径维数、网格维数、相关维数、边界维数)、紧凑度指数以及空间自相关指数(Global Moran I、Local Moran I), 定量揭示了区域城镇扩展的空间模式。结果表明: 分形度量可以定量揭示区域城镇的空间分布特征以及空间组织 结构, 空间自相关可以定量揭示城镇的空间扩展过程、聚簇模式, 二者相互结合, 可以测度区域内城镇扩展的空间模式, 揭示城市群/ 城市连绵区的形成过程; 苏南沿江地区城镇扩展从改革开放初期自发的以大城市为中心的点状扩展模式, 经历了由政策驱动下以融合填充为主导的点- 轴延伸模式, 发展到以经济辐射联系为策动力基于区域产业空间组织的城镇连绵集聚模式, 一个大的城市群正在形成。特别自2000 年以来, 城市群的空间结构特征日益显现。区域内城市的多中心现象始终存在, 但空间极化作用逐渐削弱。     

Process and cause of urban-rural development transformation in the Bohai Rim Region,China

China＇s reform and opening-up policy has brought the country a great development opportunity. The high-speed growth of the economy not only led China to a period of industrialization, urbanization, informatization and agricultural modernization, but also exacerbated the situation of the urban–rural dual structure. Based on the review of current studies, we first used the analytic hierarchy process（AHP） method to evaluate the urban–rural development and transformation level by population transformation index, land transformation index, industrial transformation index and social transformation index between 1996 and 2012 around the Bohai Rim Region. Then, based on the results of each index, we used the exploratory spatial data analysis（ESDA） method to investigate the spatial autocorrelation of the change in the urban–rural development transformation index during the 16-year period using Global Moran＇s I index and Local Moran＇s I index. Finally, we investigated the mechanism of change of the urban–rural development transformation index at county level, summarizing five main factors：（1） the radiation from the surrounding big cities,（2） the acceleration of the urbanization process,（3） the upgrading of the industrial structure,（4） the publishing and implementation of a macro development strategy and regional policy, and（5） natural factors such as topology.     

川滇黔接壤地区城镇化空间特征及驱动力分析

川滇黔接壤地区经济落后,整体城镇化水平较低,采用川滇黔接壤地区2008年各区县(市)的城镇化率作为测度指标,运用探索性空间数据分析(ESDA)方法,分析了本区域的城镇化水平的空间分布特征。通过对城镇化率的空间自相关系数Moran’s I的计算,发现各区县城镇化率的空间分布并非表现出完全随机性,而是具有明显的空间自相关性,具体表现为低值空间聚集。利用空间计量模型研究了城镇化水平的驱动机制。结果表明:空间误差模型优于空间滞后模型和OLS模型;相邻地区各因素的空间扩散效应对城镇化水平存在显著的影响,其弹性系数为0.416 1;第三产业增加值是城镇化率的最主要驱动因子,其弹性系数为0.777 7。因此,未来川滇黔接壤地区在推进城镇化时,应考虑城镇化水平的空间相关性,建立区域一体化开发政策,并积极发展第三产业,提高第三产业在国民经济中的比重。     

基于ESDA的闽西发展不平衡格局动态分析

区域发展不平衡格局动态涉及空间、时间、属性多维信息,根据1999-2007年闽西区域经济面板数据,构建空间时态数据库。筛选20项指标构建县域经济综合评价指标体系,进行县域经济粒度闽西区域发展变权法三维评价。在此基础上,从县域经济综合角度,应用基于空间探索分析的全局空间相关分析、热点分析及相应的局域统计分析等方法,通过探测县域经济空间联系模式挖掘闽西发展不平衡格局图式与动态,并利用时空一体化模型逼近。     

中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究

基于2000~2012年中国31个省（市、自治区）面板数据,运用探索性空间数据分析方法对中国工业废气排放的空间分布特征进行研究,结果显示中国各省域（不含港澳台）工业废气排放存在显著的空间自相关和空间集聚效应;总体呈现东部、西部地区集聚的空间分布特征,其中东部多为高-高集聚区、西部则多为低-低集聚区,并且高值集聚现象的显著性逐渐增强,显著区域呈持续扩张趋势。在此基础上,以STIRPAT模型为基础构建空间计量模型,分析经济发展、人口规模、产业结构、技术水平和国家政策等因素对工业废气排放量的影响。研究结果表明,中国各省域工业废气排放存在空间依赖作用和正的空间溢出效应;经济发展、产业结构与工业废气排放之间呈现显著的正相关关系;技术进步和国家政策对工业废气排放具有抑制作用,而人口增长对工业废气排放的影响并不显著。     

中国畜禽养殖的空间格局与重心曲线特征分析

以中国畜禽养殖的空间格局为研究目标, 利用2007 年分县的统计数据及农业调查数据, 构建标准猪、地均猪、人均猪等指标, 使用GeoDa、ArcGIS 等软件, 借助全局和局部空间自相关分析、空间分布图系、重心曲线等方法, 对中国县域畜禽养殖空间分布规律、空间格局进行分析。主要结论:① 空间聚类趋势分析表明, 标准猪和人均猪在全国和局部聚集特征都显著, 而地均猪在全国的聚集特征不明显, 局部有聚集特征;② 虽然标准猪、地均猪和人均猪等不同的刻画方式对应着不同的分布图系、重心曲线和不同的分区方案, 但是却存在着潜在的统一分区方案。只是, 每一分区中各级别重心的归属依据与相邻级别重心的间距进行调整。由此, 中国畜禽养殖可分为畜养极疏区、稀疏区、相对稀疏区、一般稀疏区、一般区、相对密集区、密集区、高密区等8 个区;③ 存在着一条畜禽养殖疏密分界线, 该线自内蒙古新巴尔虎左右旗交界处到海南省东方市西海岸。     

中国畜禽养殖的空间分析及分区研究(英文)

The capacity of livestock breeding in China has increased rapidly since 1949, and the total output of meat, poultry and eggs maintains the world’s top first in recent 20 years. Livestock emissions and pollution is closely associated with its population and spatial distribution. This paper aims to investigate the spatial patterns of livestock and poultry breeding in China. Using statistical yearbook and agricultural survey in 2007, the county-level populations of livestock and poultry are estimated as equivalent standardized pig index (ESP), per cultivated land pig index (PCLP) and per capita pig index (PCP). With the help of spatial data analysis (ESDA) tools in Geoda and ArcGIS software, especially the Moran’s I and LISA statistics, the nationwide global and local clustering trends of the three indicators are examined respectively. The Moran’s I and LISA analysis shows that ESP and PCP are significantly clustering both globally and locally. However, PCLP is clustering locally but not significant globally. Furthermore, the thematic map series (TMS) and related gravity centers curve (GCC) are introduced to explore the spatial patterns of livestock and poultry in China. The indicators are classified into 16 levels, and the GCCs for the three indicators from level 1 to 16 are discussed in detail. For districting purpose, each interval between gravity centers of near levels for all the three indicators is calculated, and the districting types of each indicator are obtained by merging adjacent levels. The districting analysis for the three indicators shows that there exists a potential uniform districting scheme for China’s livestock and poultry breeding. As a result, the China’s livestock and poultry breeding would be classified into eight types: extremely sparse region, sparse region, relatively sparse region, normally sparse region, normal region, relatively concentrated region, concentrated region and highly concentrated region. It is also found that there exists a clear demarcation line between the concentrated and the sparse regions. The line starts from the county boundary between Xin Barag Left Banner and Xin Barag Right Banner, Inner Mongolia Autonomous Region to the west coast of Dongfang County, Hainan Province.