江苏省区域经济极化及其动力机制定量分析

在分析国内外区域经济极化研究进展的基础上,引用最近的国外区域经济极化有关研究方法,以人均国内生产总值 (GDP) 为测度区域经济极化的变量指标,定量评价改革开放以来江苏省区域经济差异与极化的总体水平与变化特征,并发现：随着区域经济差异的扩大,区域极化明显增强,其主要影响因素是区域发展策略、乡村工业化和外商直接投资 (FDI)。分析结果表明：自上而下的动力因子是影响江苏省区域经济极化的最主要方面。在空间上,江苏省区域经济极化明显表现为南北区域的分化与城乡分化两个方面。     

基于空间场能的中国区域经济发展差异评价

促进区域协调发展是区域发展的重要目标,其基础是准确评价区域经济发展格局与空间差异。空间场能是区域中心城市借助区域联系"通道"带动外围地区发展而产生的"势能差"的抽象表达,是反映区域经济发展格局与空间差异的有效手段。基于空间场能的内涵及表征方法,从省际、市际、县际等尺度探讨了中国宏观经济、三大地带与南北经济差异的时空特征、区域经济变化的空间作用机制以及区域经济格局的类型划分。结果表明:①2000年以来中国区域经济的不平衡性在扩大,但不同研究尺度反映的经济差异大小有所差别;②三大地带的内部经济差异呈显著的"反自然梯度"特征,南北差异由"南北平分秋色"向"南强北弱"演变,南方与北方内部经济发展差异均呈扩大趋势;③中国区域经济增长存在显著的空间极化现象,经济增长局部聚集模式呈现分异性与规律性;④中国区域经济发展水平的空间格局可划分为5大类型区23个亚单元,不同类型区未来应实施针对性的发展策略。     

基于ESDA的区域经济空间差异分析——以江苏省为例

基于ESDA全局和局部空间自相关分析,利用江苏省1978～2002年县域人均GDP数据,对江苏省县域总体和局部空间差异的变化趋势、特征与成因进行了初步探索。结果首先表明,随着我国改革开放进程的逐步深化,江苏省县域经济空间差异在总体上呈现缩小趋势。其次,江苏省县域局部空间差异不断缩小,特别是苏南和苏北县域,表现出与周边地区同步发展态势。再者,苏南地区对全省的极化效应明显大于其扩散效应。大致自1992年以来,苏南和苏北地区内部分别形成了与周边地区显著相似的区域。最后,江苏省县域总体和局部空间差异的缩小并不是全省区域经济协调发展的标志,而是南北空间分异的表现。在循环累积因果机制作用下,南北差异有可能进一步扩大。     

基于空间自相关的区域经济极化结构演化研究——以江苏省为例

从空间自相关视角厘清经济发展水平较高和较低地区的空间组织关系演化规律对区域经济健康发展具有重要意义。在界定集极、孤极和外围等概念基础上,运用地统计分析方法,按两级三区和三级五区结构体系分别构建江苏省全局和局部经济空间极化结构,分析其演化过程,结果显示：①全局空间集极范围不断扩大,孤极数量减少,逐渐形成南集极北孤极、南极北外的空间结构,其间空间自相关作用逐渐增强,区位是极化动因;② 局部空间演化走势不尽相同：沿江和沿京杭运河地区经济空间极化结构逐渐升级,而沿东陇海和沿海地区却相对恶化。因此认为当前江苏省全局空间中南北显著分化和局部空间相背演化现象值得关注。     

中国地市旅游经济差异的时空演变特征

利用Theil指数分解及GIS空间分析等方法,比较分析了近年来中国地市入境、国内旅游经济差异的时空演变特征。结果表明,两者的高度空间集中性都具有总体下降的趋势,且其时空演变过程以东部地带内的差异和变化为主要来源;入境旅游经济较之国内旅游经济具更强的空间极化特征及更慢的差异缩小趋势,入境旅游经济的空间极化格局以点状高度集中分布为主要特征,国内旅游经济的空间极化格局主要呈轴状延伸趋势;在缩小东、中、西部地市间社会经济差异的作用上,前者并不明显,后者的空间经济效应相对明显,但作用程度有限。     

基于镇域尺度的江苏省人口分布空间格局演变北大核心CSCD

基于2000年、2010年人口普查乡镇(街道)数据,运用探索性空间数据分析、半变异函数等方法,分析江苏省人口分布的时空分异特征,并揭示其空间演化机理。结果表明:1江苏省人口分布呈现较大的空间差异,全省层面上呈现南北人口密度高于中部的"凹"字型结构,城乡层面上呈现街道人口密度高于乡镇的"城乡二元"结构,以及沿江地区明显的"核心边缘"结构;2研究期内江苏省人口分布的空间不均衡性和集聚性呈增强之势,长江以北镇域的人口密度大多降低而以南普遍增加,苏锡常、南京、徐州三大都市圈的人口集聚能力进一步提升,沿江地区成为全省规模最大的高密度人口连绵区;3空间关联作用是引起江苏省人口分布格局变化的空间机理,而政策、区位、经济与自然环境等因素是造成江苏人口格局变化的主要动力。     

中国东北地区数字经济发展空间分异及成因

基于腾讯研究院公布的"互联网+"数字经济指数,综合运用泰尔指数、地理探测器模型等多种方法,探究2016年中国东北地区数字经济总体以及各分维度发展特征与空间分异格局,在此基础上对空间分异的成因进行探测与比较。结果表明:(1)东北地区数字经济发展较全国其他地区存在滞后,内部极化明显,形成"核心-边缘"结构,整体呈现"东高西低,南高北低"的空间分异格局。(2)数字经济各分维度发展水平差异明显,省域内部差异是导致各分维度差异的主因。(3)数字经济各分维度在空间上既有协同发展态势也有分异特征。中心城市与副中心城市发展优势突出,资源型城市发展明显滞后。(4)东北地区数字经济发展空间分异受区域自身经济社会发展水平、信息化发展基础与潜力以及人口素质等多种因素的复合影响,其中,人口素质是主因。分维度对比发现,智慧民生分维度与其他分维度发展空间分异的成因差异明显,其影响因素相对单一,且受实体经济基础影响较弱。     

产业转型背景下农业经济与农业劳动力耦合研究——以江苏省为例

利用1990年、2000年和2010年江苏省县域农业产值与农业劳动力数据,基于GIS技术和模型方法,分析了县域农产值与农业劳动力变化态势及其时空耦合状态。研究表明:1)江苏省农业经济与劳动力数量耦合具有不协调性。1990-2010年江苏省县域农业产值呈上升态势,而劳动力总量呈先下降、后缓慢上升的态势。2)耦合类型区的划分揭示出江苏省农业劳动力和农业经济存在明显南北分异的空间格局。秦岭淮河一线是划分江苏省农业经济产值和农业劳动力时空格局的重要界限,界限以北大部分地区农业产值增加,而农业劳动力转移滞后,农业劳动力持续增长;其南部区域农业产值下降或缓慢上升,农业劳动力加速减少,属于增长型耦合区中的Ⅰ类型区。3)江苏省农业经济和农业劳动力耦合格局极化现象显著。     

扬州市经济空间极化探讨

2002年以来扬州进入快速发展时期.以乡镇为研究单元,利用空间自相关方法和坎贝尔-张指数,研究了扬州市域在快速发展过程中的经济空间极化现象.研究表明:2002年以来扬州市经济空间极化迅速增强,南北差距显著增大,经济发展的地域集聚特征明显,经济格局的空间重塑特征显著;空间溢出效应、交通格局的改变是扬州经济空间极化的主要影响因素;邗江撤县改区后其所属乡镇经济发展速度放缓.     

吉林省中部粮食主产区城乡关联的空间分析

基于24个空间单元的统计数据和实地调查资料,运用BP神经网络模型和ESDA方法,在GIS技术支持下,定量评价吉林省中部粮食主产区城乡关联度,并分析各县域城乡关联状态与空间差异。研究结果表明:(1)区域城乡综合关联Moran ’s I指数仅为-0.1205,表明各县域城乡关联呈分散状态;经济、社会和基本建设非均衡发展是制约城乡协调发展的关键因素。(2)区域城乡关联的区域差异明显,地级市辖区城乡关联性显著高于各县(县级市);经济、社会和基本建设关联性分别呈现"圈层"、"十字型"和"块状"的空间结构。(3)区域城乡关联表现出较弱的集聚趋势。空间差异较小的县域主要沿哈大线呈带状分布,空间差异较大的县主要分布在5个地级市辖区和东南部低山丘陵区;经济、社会和基本建设关联性分别表现为弱扩散、强极化和强扩散状态。     

基于空间自相关的闽台城镇建设 用地分布研究

空间自相关是一种重要的空间统计方法, 用来检验某种地理现象或某一属性值的整体分 布状况, 判断此现象或属性值在空间上是否有聚集特性存在。本文利用2002 年ASTER 影像数据 作为遥感数据源提取闽台建设用地信息, 闽台建设用地密度的分布呈现出沿台湾海峡呈对称集 聚分布的态势。通过建设用地密度的空间自相关分析, 显示闽台建设用地空间分布整体上呈显著 的空间正相关, 集聚现象明显; 而在局部上则呈现出不同的空间结构形态, 建设用地高密度区主 要集聚分布在闽东南沿海的闽江口、厦门湾和泉州湾三大城镇密集区及台湾西部的台北、台中和 高雄三大都会区。这种空间相关关系的探讨对于认识闽台人口和社会经济的空间分布及福建省 建设用地未来的发展具有重要的意义, 也对福建省社会经济发展政策的制定提供重要参考依据。     

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。     

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。     

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.     

黄河流域经济韧性时空演变与影响因素研究

黄河流域应对外部冲击的经济韧性能力是实现黄河流域生态保护和高质量发展国家战略的关键。以黄河流域91个地市单元为研究对象,构建经济韧性指数,分析了黄河流域面对2008年国际金融危机的经济韧性的时空变化特征,并探究其决定因素。结果发现：① 黄河流域面对国际金融危机的抵抗力随着时间的推移呈现出显著下降的态势,表现出显著的空间集聚特征,黄河流域中南部地区经济韧性水平相对较高;② 黄河流域经济韧性存在显著的正向空间自相关特征,在空间上表现出经济韧性水平高（低）的城市在空间上集聚分布,且空间自相关指数呈现出上升的趋势;③ 相关多样性、专业化、政府管控和第三产业比重均显著的促进黄河流域经济韧性水平提升,而当前经济发展模式不利于经济韧性水平的提升;④ 黄河流域经济韧性具有显著的空间溢出效应,高经济韧性水平城市的发展将促进周边城市经济韧性水平的提升。     

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。     

A New Indicator for Evaluating Spatial Concentration Based on Local Spatial Decompositions of the Gini Coefficient

Measuring spatial concentration is a key problem when studying geographical phenomena in many areas, including economic activities, atmospheric pollution, animal habitats, and so on. Two important aspects related to the measurement of spatial concentration are data variability and spatial autocorrelation. Rather than combining different indicators for each of these characteristics, this article proposes a new indicator based on the reconstruction of local spatial decompositions of the classical Gini coefficient. A Monte Carlo simulation study is conducted to evaluate the properties of the new indicator, and the results demonstrate that the indicator is highly linearly correlated with both spatial autocorrelation and data dispersion. Moreover, its elasticities to either the spatial autocorrelation or data dispersion are extremely close to 1 under various experimental circumstances. These findings indicate that the new indicator can reflect not only the absolute level of but also the change in spatial concentration effectively. Applying the indicator to the per capita gross domestic product data set for the middle reach of the Yangtze River, we also demonstrate that the new indicator and its local components are easy to implement and are useful in local spatial association analyses.     

基于PCA-TOPSIS的重庆市县域经济密度综合测度及时空演变

经济密度是衡量区域经济发展水平和聚集程度的重要指标之一。以重庆市38个县（区）所辖范围为研究区，建立了人均和地均相结合的综合测度指标体系，采用主成分分析确定指标权重，将PCA TOPSIS评价法运用到经济密度综合测度中，依据测度对象与最优值的相对接近程度，综合测度1997年、2001年、2006年和2013年重庆市县域经济密度，获得各个时间断面经济密度综合指数及其排名。通过利用ArcGIS制图功能绘制重庆市经济密度等级分布图，揭示其空间分异演变规律，利用Moran’s I，LISA和热点分析分别探索了县域经济密度的全局和局部空间自相关及其时空演变规律，并讨论影响经济密度高低的主要因素。通过对县域经济密度的综合测度及时空演变的探究，为实现城市科学定位和制定中长期发展战略提供科学依据。     

Spatial econometric analysis on influencing factors of water consumption efficiency in urbanizing China

Due to the limitation of total amount of water resources, it is necessary to enhance water consumption efficiency to meet the increasing water demand of urbanizing China. Based on the panel data of 31 provinces in China in 1997–2013, we analyze the influencing factors of water consumption efficiency by spatial econometric models. Results show that, 1) Due to the notable spatial autocorrelation characteristics of water consumption efficiency among different provinces in China, general panel data regression model which previous studies often used may be improper to reveal its influencing factors. However, spatial Durbin model may best estimate their relationship. 2) Water consumption efficiency of a certain province may be influenced not only by its socio-economic and eco-environmental indicators, but also by water consumption efficiency in its neighboring provinces. Moreover, it may be influenced by the neighboring provinces’ socio-economic and eco-environmental indicators. 3) For the macro average case of the 31 provinces in China, if water consumption efficiency in neighboring provinces increased 1%, water consumption efficiency of the local province would increase 0.34%. 4) Among the ten specific indicators we selected, per capita GDP and urbanization level of itself and its neighboring provinces have the most prominent positive effects on water consumption efficiency, and the indirect effects of neighboring provinces are much larger. Therefore, the spatial spillover effects of the economic development level and urbanization level are the primary influencing factors for improving China’s water consumption efficiency. 5) Policy implications indicate that, to improve water consumption efficiency, each province should properly consider potential influences caused by its neighboring provinces, especially needs to enhance the economic cooperation and urbanization interaction with neighboring provinces.     

省际边缘区经济发展差异时空格局及驱动机制 ——以淮海经济区为例

省际边缘区经济差异是区域经济差异研究关注的新领域。论文采用全局与局部空间自相关分析方法,对1996~2005年淮海经济区经济差异的时空特征、趋势及驱动机制进行了初步探索。结果表明:①淮海经济区发展水平相似的县域在空间上两极分化并集聚的态势与经济差异的演化趋势基本一致,表明空间极化成为该区域空间结构的演变趋势;②HH型县域显著向鲁南集中,LL型县域显著向皖北、豫东集中,表明东西差异成为淮海经济区经济差异的主要表征;③包括投资能力、增长速度、产业结构等在内的经济动力机制、空间作用机制、边缘区发展政策、省际边界阻隔机制等是淮海经济区经济差异变动的主要驱动机制。