中国省际工业生态效率空间分布及影响因素研究

将中国30省市（不含港、澳、台和西藏地区）作为研究对象,进行省际工业生态效率空间分布及影响因素研究。首先构建中国省际工业生态效率评价指标体系,其次利用DEA-BCC模型结合Malmquist指数对2006~2015年中国30省市在时空两个维度上的工业生态效率进行测算,再次运用Geoda软件分析中国工业生态效率的空间分布特征,最后通过空间误差模型对中国工业生态效率的影响因素进行检验。研究结果表明：① 中国工业生态效率虽呈现小幅度下降趋势,但整体效率水平较高;30省市之间存在明显差异性,呈现出东部>中部>西部的分布格局。② 中国工业生态效率Malmquist指数增长率水平较高;30省市Malmquist指数均为正向增长,呈现出稳定增长趋势;技术进步效率是Malmquist指数的主要推动力。③ 中国30省市工业生态效率呈现正向空间自相关性,且存在明显的集聚状态,近邻效应显著。④ 中国省际工业生态效率的主要影响因素有经济发展水平、产业结构、政府规制、技术进步、外商投资和产业集聚。     

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。     

基于综合城镇化视角的省际人口迁移格局空间分析

采用第五、第六次全国人口普查数据,基于流出、流入“双向”视角解析人口迁移格局及演变过程;采用空间计量模型,阐释综合城镇化及各城镇化分量值对省际人口迁移影响的空间效应。研究结果表明：① 2000~2010年省际人口迁移量成倍增长,人口迁出区域空间不断扩散,迁入区域空间虽无明显变化,但内部差异性变化明显;② 省际人口迁移存在明显的空间依赖性特征,省际人口净迁入率变化明显受周边地区的正向影响;③ 综合城镇化率变化对省际人口迁入有着重要作用。④ 人口、经济和土地城镇化率变化对人口净迁入率变化具有显著影响,且经济城镇化仍为影响省际人口迁移变化的主导因素;社会城镇化率的影响并不明显。     

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。     

中国省域信息流、资金流强度的空间差异——以2015年京东手机交易为例

以京东七大物流中心及其覆盖范围划分省市群。将抓取得到的京东商城2015年手机交易记录与中国统计年鉴相关数据相结合,研究影响信息流和资金流（简称“双流”）强度的可能因素,重点分析省域层面“双流”强度的空间差异,研究结果表明：① 信息基础设施、经济发展水平等已取代地理距离,成为影响“双流”强度的主要因素;② 广东、北京、上海、江苏、浙江等省市为“双流”核心区;③ 网络资金流量分层现象明显,呈“金字塔”形分布;④ 各省市群之间的空间联系存在差异,北京、上海、广东所在省市群的空间联系明显高于其它省市群;⑤ 各省市群内部成员发展不平衡,中心省市对“双流”贡献力最大。     

空间相互作用模型中的目的地竞争效应 ——基于中国城市间铁路客流数据的实证研究

目的地竞争模型是空间相互作用领域的重要进展之一,但其有效性尚未得到一致认可,且缺乏基于中国的实证依据。基于中国2010年城市间铁路客流数据,采用目的地竞争模型进行实证分析,并与传统空间相互作用模型相比较,以检验目的地竞争模型在实际应用中的有效性。结果表明：① 空间结构对中国城市间铁路客流存在显著影响,目的地之间存在较强的竞争效应;② 目的地竞争模型的引入显著地减弱了距离衰减参数的空间自相关程度,较大程度上改善了传统空间相互作用模型的距离衰减参数标定偏误问题;③ 既有研究中在区域尺度下对传统空间相互作用模型（即重力模型）参数的标定及实证分析可能会存在偏误,目的地竞争模型这一改进模型具备应用价值。     

中国省际市场分割程度的时空格局及影响因素

基于2001~2015年中国省级面板数据,测算省级市场分割综合指数,揭示区域市场分割时空格局及演变规律,构建空间计量经济模型分析省际市场分割的影响因素。研究发现：① 全国市场分割程度总体波动式减小,市场分割程度呈现西高东低的趋势;② 区域市场分割程度具有明显的空间自相关性,且集聚现象越发明显;③ 国有经济比重在一定程度上加速本地区市场分割过程,而城镇化进程、财政支出、对外贸易、技术差距和基础设施建设则有助于消除本地区市场分割。     

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。     

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。     

基于随机前沿分析的环境规制效率异质性研究

采用随机前沿分析(SFA)模型考察了2003—2017年中国省际环境规制效率及其技术无效率项的影响因素,并借助核密度估计、热点分析及收敛模型对全国和三大地区环境规制效率的时空差异性与区域收敛性进行了探讨。结果表明：①全国整体以及中、西部地区劳动要素产出弹性系数明显大于资本要素,东部地区反之;②科技创新、产业结构、对外开放与环境规制效率呈显著的正相关,人力资本、能源消费及人口密度则对其产生抑制作用;③各区域效率值稳步提升中伴随着离散程度加大、极化迹象明显的趋势,空间上呈现出稳定的“东热西冷”分布格局;④全国与西部地区环境规制效率存在σ收敛,而东中部地区内部差异有扩大的态势,但所有区域相对β收敛与绝对β收敛现象显著。     

基于“功能-能力”框架的中国多维福祉测评及区域均衡分析

基于“功能-能力”框架构建中国多维福祉测评指标体系,对1995~2014年中国省级区域多维福祉水平、空间差异以及功能与能力福祉的区域均衡类型进行研究发现：① 中国功能福祉与能力福祉水平均有明显提升。四大区域功能福祉水平由高到低依次为东部、东北、中部和西部地区,能力福祉水平东部最高、中部最低,西部与东北较为接近。② 整体来看,中国功能福祉的省际差异缩小,能力福祉的省际差异有所扩大。③ 中国各省份功能福祉与能力福祉的发展大致经历了“功能福祉主导→能力福祉主导→较高水平协调”的不断优化演进过程,提高能力福祉向功能福祉的转换效率是促进中国综合福祉提升及其协调发展的关键。     

中国县域城镇化水平的综合评价及类型区划分

以县为基本单元,从人口、经济和社会三方面构建中国县域城镇化水平的综合评价体系;利用熵值法对县级单元的综合城镇化水平及其子系统水平进行评价,构建城镇化类型区;基于偏相关系数测度各类型区的城镇化驱动力;结合空间自相关方法对综合城镇化水平进行分区。结果表明:人口和经济是反映中国县域城镇化水平的两大子类型;综合城镇化水平的空间分布呈明显的行政等级性;划分全国为人口城镇化滞后型、经济社会城镇化滞后型、人口—经济社会城镇化滞后型和综合城镇化非滞后型四大城镇化类型区;不同类型区的驱动力不同,市场力和行政力是全国层面的两大驱动因素;采用空间自相关方法对人文地理领域进行分区研究,中国人口城镇化分区模式为北高南低,经济城镇化分区模式为东高西低。     

Mega-towns in China: Their spatial distribution features and growth mechanisms

As a special outcome of urbanization, mega-towns not only play an important role in the process of socio-economic development, but also are important contributors to urbanization. Based on a spatial database of mega-towns in China, this paper explores the spatial distribution features and growth mechanisms of China's 238 mega-towns using the nearest neighbour distance method, kernel density estimation, regression analysis, global autocorrelation, local autocorrelation and other spatial analysis methods. Results of spatial distribution features show that:(1) on the national scale, the existing 238 mega-towns mainly gathered in the southeast coastal areas of China; they formed two spatial core agglomerations, several secondary ones and a southeast coastal agglomeration belt;(2) on the regional scale, each economic region's index was less than 1, indicating that mega-towns in each region tended to be spatially agglomerated due to the close relationship with regional development level and their number;(3) on the provincial scale, 68% of provincial-level units in China tended to be a spatial agglomeration of mega-towns; only one province had a random distribution; the number of mega-towns in those evenly-distributed provinces was generally small. The growth of mega-towns was determined by a combination of various natural and humanistic factors, including topography, location, economy, population, traffic, and national policy. This paper chose digital elevation model(DEM), location advantage, economic density, population density, and highway density distribution as corresponding indicators as quantitative factors. By combining their local autocorrelation analysis, these factors all showed certain influence on the spatial growth of mega-towns and together scheduled it. In the future, provinces and cities should make full use of the mega-town functions to promote their socioeconomic development, especially the central and western regions in China.     

城镇化发展如何影响非正规就业？

城镇化是城镇非正规经济发展的载体,是影响非正规就业的重要因素之一。采用2006—2017年省际面板数据,并利用邻接矩阵和地理距离矩阵构建空间杜宾（SDM）模型,实证分析了城镇化发展对非正规就业的影响及作用机制。研究发现：城镇化发展会通过直接效应和空间溢出效应两种作用传导机制对非正规就业产生显著的促进作用。其中,直接效应主要通过集聚效应、空间效应、投资效应三种途径来直接促进本地区的非正规就业,同时邻近地区之间的城镇化发展存在协同效应,这使得地区城镇化发展对非正规就业有显著的正向空间溢出效应,而且相比于边界相邻地区,地理距离相近地区的正向溢出效应更强。而且,各省份的政府竞争在城镇化发展对非正规就业的空间溢出效应中具有完全中介作用,是产生正向空间溢出效应的重要因素。     

旅游产业集聚与区域旅游经济增长的关系——基于2001—2017年中国省际面板数据

基于空间自相关分析法,综合考察2001—2017年中国30个省区（不含西藏自治区和港澳台地区）旅游经济增长的空间相关性特征,继而构建空间杜宾模型探讨区域旅游经济增长的影响因素,并着重解析旅游产业集聚对区域旅游经济增长的空间溢出效应。结果表明：中国旅游产业集聚整体呈波动上升态势,且区域间差距日渐缩小;中国旅游经济增长具有显著空间相关性,局域空间分布以“H-H”和“L-L”类型为主;区域经济发展水平、城镇化水平、产业结构和区域创新能力是推动本省区及邻近省区旅游经济增长的重要因素,旅游产业集聚显著促进本省区旅游经济增长,对邻近省区则是负向影响,而交通设施条件对本省区旅游经济增长具有负向抑制效应,对邻近省区影响不明显,地区开放程度对旅游经济增长的作用不显著。     

新型城镇化背景下京津冀城市群流动人口特征与格局

新型城镇化突出强调实现“人的城镇化”,摸清流动人口的特征与格局是促进人的城镇化的重要前提,也是新型城镇化的核心议题之一。基于2015年流动人口卫生计生动态监测调查数据,探讨京津冀城市群流动人口的年龄结构、教育水平、就业、收支情况等流动特征,以及流动人口的“源”(来源地)、“汇”(流入地)的分布格局。研究发现：流动人口年龄结构以青壮年劳动适龄人口为主,呈现出受教育水平偏低,户口类型以农业为主,并以跨省流动为主等特征;流动原因以务工经商为主,收入水平以低、中收入为主,恩格尔系数高于常住人口平均水平,行业分布多样化,但以中低端商业服务业为绝对主体,其中从事批发零售业、居民服务、修理和其他服务业、制造业以及住宿餐饮业所占比合计达70.7%。从流动人口的“源”、“汇”格局来看,流动人口主要来源于与其地理位置邻近省份和劳动力输出大省,如河北、山东、河南、黑龙江、安徽等省份,占总流动人口的70.75%;京津两市为流动人口的主要流入地,分别占京津冀城市群的37.76%和29.11%。建议加强流动人口的社会保障完善和职业培训教育,提升流动人口融入城市的能力,提高城市的开放性和包容性,增强流动人口的获得感和幸福感。     

中国城镇化的农村减贫及其空间溢出效应——基于省级面板数据的空间计量分析

利用中国省级面板数据,运用空间计量模型,重点检验了2010—2017年间中国省域人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化的农村减贫及其空间溢出效应。结果表明：①2010—2017年间中国省域农村贫困、人口城镇化和土地城镇化均表现出显著的空间集聚特征,而经济城镇化集聚现象呈现逐渐消减的态势。②人口城镇化对农村贫困主要表现为先缓解后加剧的“U”型特征,而经济城镇化则刚好与之相反,呈倒“U”型特点,土地城镇化对农村贫困的作用尚不明显,但主要表现出加剧农村贫困发生的潜在可能。③人口城镇化和经济城镇化对农村贫困产生了明显的空间溢出效应,同时,二者对农村贫困的空间溢出效应存在“门槛”现象。东部和中部地区的人口城镇化减贫直接效应门槛已基本突破,减贫潜力较弱,而大部分省份的人口城镇化减贫溢出效应门槛依然存在,益贫性的溢出效应仍然明显。相比之下,各省域经济城镇化减贫的直接效应和溢出效应门槛均已突破,整体上以益贫性为主。④城镇化发展过程中,应合理推进人口城镇化,加快完善相关制度改革。有效、有序地扩张城镇空间,优化城镇产业结构调整,壮大第三产业发展规模和强化其质量升级,增加城镇就业空间,提升城镇整体辐射带动效应。统筹协调区域人口、空间、资源等的分配与利用,充分发挥要素集聚带来的正向“外部性”作用,合力推进农村长效、稳定减贫,促进城乡协调与可持续发展。     

中国省级要素市场扭曲程度的时空格局及影响因素

基于超越对数函数对2000~2015年中国30个省份要素市场扭曲程度进行测算,分析要素市场扭曲的空间格局和演化进程,并利用空间计量模型分析影响要素市场扭曲的因素。研究表明：① 中国要素市场存在扭曲现象且总体呈现缓解趋势。从区域分布看,高要素市场扭曲程度的地区集中在西部地区,中等要素市场扭曲在中部地区,而低要素市场扭曲程度分布在东部地区及东北地区。② 中国要素市场扭曲有显著的空间自相关性,Moran指数呈现波动减小趋势,要素市场扭曲邻近地区的集聚效果有所减弱。③ 对影响要素市场扭曲的因素分析发现,城镇化、财政分权、外商直接投资和基础设施建设改善要素市场扭曲;国有经济占比加剧要素市场扭曲。     

中国跨省流动人口回流意愿的空间差异及影响因素

在中国城市产业结构升级和乡村经济发展的宏观背景下,乡城流动人口的返乡回流现象逐渐显现,流动人口呈现外出与回流并存的趋势,大量的流动人口回流对中国的新型城镇化和城乡发展产生了重要影响,是探索中国城乡关系变化的重要视角。论文采用2016年全国流动人口卫生计生动态监测调查数据,建立二分类Logistic模型,对全国跨省流动人口回流意愿的空间差异和影响因素进行分析。研究结果表明：① 具有回流意愿的流动人口具有相似的人口学特征,包括年龄较大、受教育水平较低、没有稳定的婚姻状态等;② 跨省流动人口的回流意愿具有明显的空间差异,从流入地来看,东南沿海地区和西部地区的流动人口回流意愿较高,从流出地来看,中部地区的流动人口回流意愿较高;③ 流动人口的回流意愿受到个人因素、流动因素、家庭因素、制度因素多个方面的影响,其中年龄、婚姻状况、受教育程度、进城务工时间、是否为独自流动、家庭月收入、现住房性质、社会保障制度对流动人口回流意愿具有显著影响。