中国区域旅行社业效率的空间分异研究

运用数据包络分析模型,对2003~2009年中国区域旅行社业效率的空间分异特征及动态变化趋势进行了实证分析,研究结果表明:中国区域旅行社业综合效率总体上呈现出增长的态势,纯技术效率是综合效率变化的主导因素,中国区域旅行社业全要素生产率也表现为增长的态势;中国区域旅行社业效率呈现出东西部高、中部低走势,且中部和东西部差距较大,东部和西部差距较小;在变化趋势方面,东、中、西部地区在旅行社业全要素生产率方面均得到很大的提高,其增长主要得益于三大地区在技术进步方面的突出表现,但在综合效率方面均表现出弱改善的趋势;从效率类型来看,双高类型的省份主要分布东部地区,其他3个类型主要分布在中西部地区,且中国各省旅行社业效率之间的差异呈现出缩小的趋势;从各省旅行社业效率的变化趋势来看,2003~2009年,大部分省份旅行社业综合效率保持增长的态势,少数省份处于下降的趋势,在旅行社业全要素生产率方面,除新疆外,其余省份全部保持增长的态势。     

中国城市创新能力及其影响因素的空间分异——基于GWR模型的实证

基于城市发明专利授权数,利用克里金插值法、空间自相关方法分析了中国城市创新能力的空间分异特征;并运用地理加权回归（GWR）模型探讨了289个地级及以上城市创新能力影响因素的空间异质性,揭示主导因素的空间分异。结果表明：1）中国城市创新能力呈现由东南向西部递减的趋势,创新能力最强的城市主要集中在东南部沿海地区,而以西藏各市及青海、新疆部分城市为主的西部城市创新能力最弱,空间集聚性显著;创新能力高-高集聚的地区为京津冀、长三角、珠三角地区,低-低集聚的地区为西部及东北地区。2）影响因素方面,各自变量的显著性水平较好,显著区域占比由大到小依次为财政投入、人才要素、经济基础、经济外向度、金融环境、信息化水平,除财政投入对城市创新能力具有显著的正相关性之外,其他因素皆同时存在正负相关效应;各自变量指标回归系数区间范围较大,具有明显的空间分异特征。3）主导因素方面,东南部城市创新能力受经济基础影响较大,而东北以及西部城市受金融环境影响较大。中国城市创新能力影响因素存在空间分异,政府及相关部门在制定创新政策时需要考虑不同城市的特点,采取针对性措施,促进中国城市创新健康协调发展。     

基于GWR的南京市住宅地价空间分异及演变

以南京市主城区为例,在空间自相关分析和蒙特卡罗检验的基础上,构建城市住宅地价地理加权回归模型,通过2003 年、2009 年住宅地价空间分异的对比,探讨不同影响因素对住宅地价影响的空间差异性及其随时间变化的特点,揭示住宅地价及其影响因素的空间变化关系,以促进地价的科学化管理。研究表明：① 随着影响因素数量不断增加以及合理均衡分布,区域差异性缩小,一般会减弱其对地价的影响。② 随着交通条件的不断完善,导致影响因素如CBD、主干道、公交等对地价的影响程度和范围发生变化。③ 随着时间推移,城市居民逐渐注重生活质量、居住品位的提高,公园绿地对地价的影响程度超过其他公用设施。     

基于地理加权回归的吉林省人口城镇化动力机制分析

以吉林省各县域(市辖区)为基本单元,借助第六次人口普查和统计年鉴的相关数据,结合地理加权回归模型和空间自相关分析方法,讨论人口城镇化水平和国有动力、非国有动力、农业动力及外向动力等因素的空间相关关系,并以此解释人口城镇化分县域(市辖区)差异的影响因素。结果表明:国有动力对吉林省人口城镇化的影响作用最大,影响强度由中北部向西南、东南两个方向递减;农业动力和非国有动力分居二、三位,但差别不明显。其中农业动力的影响强度由西北向东南方向递减,非国有动力的影响强度由东南向西北递减;外向动力对人口城镇化的影响力较弱,影响强度各地区差别较大。吉林省人口城镇化未来发展应重视非国有动力的影响和农村现代化的作用;关注人口城镇化动力多元化,考虑实现错位发展和个性化发展。     

中国旅游供需耦合协调发展的空间分异及驱动机制研究

基于耦合协调模型测算2004―2016年中国31个省(市、区)(不含港澳台)旅游供需耦合协调度,利用空间自相关法、面板数据模型、地理加权回归模型,从全局和局部空间视角分析旅游供需耦合协调发展的影响因素,并探讨其驱动机制。研究表明:①旅游供需耦合协调发展的空间地带性差异显著;空间相关性愈发明显。②固定效应、动态面板模型、空间误差(SEM)和空间自回归混合模型(SAC)估计结果表明,产业结构、资源禀赋、制度变迁、资本因素与旅游供需耦合协调发展呈正相关关系,直接效应和间接效应显著。③地理加权回归模型(GWR)估计结果表明各影响因素的空间分异作用明显,产业结构由东南和北部边缘地带向内陆递减;资源禀赋以西北部为核心逆时针扩散;制度变迁由东南沿海向西北内陆逐渐减少,"一高一低"两极对峙;资本因素沿东南沿海向西北内陆顺时针递减。④旅游供需耦合协调发展演化的驱动机制包括产业结构、资源禀赋、资本驱动力和制度变迁调控力。     

基于空间扩展模型和地理加权回归模型的城市住房价格空间分异比较

鉴于已有研究主要集中探讨住房价格的空间依赖性,较少涉及空间异质性对住房特征价格的影响,也很少尝试构建不同计量模型来比较模型间刻画住房价格影响因素空间分异的准确性,以长沙市中心城区为研究区,采用空间扩展模型和地理加权回归模型比较分析城市住房价格影响因素的空间分异,结果表明：① 空间扩展模型和地理加权回归模型都表明,长沙市中心城区的住房属性边际价格随着区位的变化而变化,揭示住房价格影响因素具有显著的空间异质性;小区环境、交通条件、教育配套、生活设施等因素对住房价格的影响强度存在明显的空间分异。② 地理加权回归模型和空间扩展模型都能对传统特征价格模型进行改进,但地理加权回归模型在解释能力和精度方面都超过空间扩展模型;对属性系数估计空间模式的分析,地理加权回归模型形成的结果比采用坐标多义扩展的空间扩展模型更为复杂和直观。     

基于GWR模型的中国城市雾霾污染影响因素的空间异质性研究

基于全国城市的PM_2.5监测数据,识别PM_2.5的时空分布特征,并着重利用地理加权回归模型分析自然和社会经济因素对PM_2.5影响的空间异质性。结果显示：2015年全国PM_2.5的年均浓度为50.3 μg/m3,浓度变化呈现冬高夏低,春秋居中的“U型”特征;PM_2.5的空间集聚状态明显,其中京津冀城市群是全国PM_2.5的污染重心。地理加权回归结果显示：影响因素除高程外,其余指标均呈现正负两种效应,且影响程度具有显著的空间差异性特征。从回归系数的贡献均值来看,自然因素对城市PM_2.5浓度影响强度由高到低依次是高程、相对湿度、温度、降雨量、风速、植被覆盖指数;各类社会经济指标对城市PM_2.5浓度影响强度排名依次是人口密度、研发经费、建设用地比例、产业结构、外商直接投资、人均GDP。由于各指标对城市PM_2.5浓度变化的影响程度存在着空间异质性,因此在制定大气治理对策时可以考虑不同指标影响程度的空间差异,从而使得治霾对策更具针对性。     

国家级贫困县脱贫力空间格局及分异机制

以截至2018年底中国已实现脱贫的154个贫困县为样本,构建脱贫力指标以衡量全国脱贫县相对脱贫效果,系统分析贫困县脱贫力的空间格局特征;利用相关分析和地理探测器等方法,剖析自然环境特征、区位交通条件、农业现代化水平、区域经济发展水平、公共服务设施水平等5个维度共19个驱动因子对脱贫力的作用程度及其区域差异。结果表明:贫困县脱贫力可划分为高度脱贫力、次高脱贫力、中高脱贫力和基本脱贫力4个等级,空间分布呈现不均衡态势,且脱贫率与脱贫力不同步;坡度、到主要干道距离、到最近地级市距离、人均农业机械总动力和人均财政收入等5个因子与贫困县脱贫效果显著相关,共同作用于脱贫力的空间分异,且对4个等级脱贫力影响程度差异显著。     

中国主要城市技术创新影响环境污染的空间分异与机理

基于中国285个地级及以上城市的数据,利用空间自相关模型,在全域和局域尺度分析技术创新与环境污染的空间关联,在此基础上,使用地理加权回归模型分析技术创新对环境污染影响程度的地区差异,并借助地理探测器分析其影响机理.研究结果表明:①技术创新与环境污染均存在显著的空间集聚性,二者在全域尺度上存在正向的空间关联,在局域尺度上...     

县域农村贫困化空间分异及其影响因素——以陕西山阳县为例

以国家扶贫开发重点县山阳县为研究区,通过空间自相关分析和分组分析方法探究山阳县农村贫困化的空间格局和类型;利用逐步回归、地理加权回归和地理探测器模型对山阳县农村贫困化影响因素进行分析,讨论影响因素效应水平的空间异质性及其交互作用。研究表明：① 山阳县农村贫困发生率具有较强的空间集聚性,形成6个热点集聚区和4个冷点集聚区;综合考虑农村贫困程度和空间连接性,将山阳县划分为低度贫困区、中度贫困区和高度贫困区。② 水网密度、到最近公路的距离、危房比例、农民人均可支配收入、外出务工人数比例、农户入社比例6个因素是山阳县农村贫困化的主要影响因素,各因素的影响效应具有空间异质性。③ 两因素交互作用要比单因素作用于贫困发生率时影响力更显著,各主要影响因素的交互作用类型有双因子增强型和非线性增强型两种。     

中国城市土地绿色利用效率驱动因素及空间分异

以2009—2018年中国285个地级及以上城市为研究对象,测算各城市的城市土地绿色利用效率,对其驱动因素的空间异质性进行探究与分区。结果表明：① 城市土地绿色利用效率总体呈波动上升趋势,集聚特征显著,省际、省内差异明显;区域上,呈现西部＞东部＞中部的格局;规模等级上,随着城市规模等级降低而递增。② 城市土地绿色利用效率是众多因素交互驱动的结果,且各驱动因素均具有明显的空间异质性特征,呈现出空间带状或片状分布规律。③ 根据城市土地绿色利用效率驱动因素的空间异质性特征,可划分为产业结构高级化、环境规制和科技投入水平主导的东南地区;生态资源禀赋主导的华北地区;经济发展水平、城市空间集聚主导的西南地区;土地市场化主导的西北地区;人口集聚、土地财政、基础设施水平主导的东北地区。未来应因城施策、因地制宜,采取差异化的措施来提升城市土地绿色利用效率。     

海南省农村多维贫困及影响因素的空间分异

贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。     

大都市旅行社业空间分布及其演化——以上海市为例

通过对上海市旅行社长期数据的收集与整理,运用GIS 地理空间分析方法,分析大都市旅行社空间分布格局及其演化,探讨旅游产业空间分布及其演化的影响因素。结果显示：上海市旅行社空间分布由初始的“单核心集聚中心,两次级集聚中心,各集聚中心分散”的分布格局,发展到当前的“环形核心集聚区,C 型次级集聚环,各集聚中心连接”的总体空间分布格局。旅行社空间扩张方向上,由市中心不断向西、向西南的扩展趋势更加明显,向东、东北方向扩展较弱。旅行社空间扩张趋势上,向各级商业区、景点景区、人口聚集区等周围不断扩散。旅行社空间集散的总体演化特征呈现出由分散―低集聚―高集聚的演化态势,并且集聚程度不断加强。旅行社产业空间布局及其演化受到城市空间格局、人口分布、区域开发、旅游资源、接待能力、交通等综合作用的影响。     

基于地理加权回归的中国灰水足迹人文驱动因素分析

根据Hoekstra和Chapgain提出的污染物吸纳理论,估算了2012年全国31个省（区、市）的灰水足迹,采用空间自相关分析方法探讨了2012年中国灰水足迹的空间分布特征,通过构建基于地理加权回归的STIRPAT模型,测算了人口和富裕等人文因素对灰水足迹的影响。结果表明：中国灰水足迹存在较强的空间正相关性和空间分布不均衡性;人文因素对水资源环境的威胁大小排序,依次为城市化率、人口数量、产业结构和富裕程度,其中,城市化率、人口数量、农业比重和人均GDP每提高1%,分别引起灰水足迹增加1.03%、0.85%、0.63%和0.52%;人文因素对灰水足迹的影响存在空间差异,人口对灰水足迹的影响由北向南逐步加大,富裕对灰水足迹的影响由西向东逐渐减小,农业和城市化对灰水足迹的影响由南向北逐步增大;在现有样本范围内,计算结果有条件地支持环境Kuznets曲线。     

Spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint based on GWR model in provincial China

Global warming has been one of the major concerns behind the world’s high-speed economic growth. How to implement the coordinated development of the carbon footprint and the economy will be the core issue of the world’s economic and social development, as well as the heated debate of the research at home and abroad in recent years. Based on the energy consumption, integrated with the “Top-Down” life cycle approach and geographically weighted regression (GWR) model, this paper analyzed the spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint in provincial China in 2010. Firstly, this study calculated the amount of carbon footprint of each province using “Top-Down” life cycle approach and found that there were significant differences of carbon footprint and per capita carbon footprint in provincial China. The provinces with higher carbon footprint, mainly located in northern China, have large economic scales; the provinces with higher per capita carbon footprint are mainly distributed in central cities such as Beijing, Shanghai and energy-rich regions and heavy chemical bases. Secondly, with the aid of GIS and spatial analysis model (GWR model), this paper had unfolded that the expansion of economic scale is the main driver of the rapid growth of carbon footprint. The growth of population and urbanization also acted as promoting factors for the increase of the carbon footprint. Energy structure had no considerable promoting effect for the increase of the carbon footprint. Improving energy efficiency is the most important factor to inhibit the growing carbon footprint. Thirdly, developing low-carbon economies and low-carbon industries, as well as advocating low-carbon city construction and improving carbon efficiency would be the primary approaches to inhibit the rapid growth of carbon footprint. Moderately controlling the economic scale and population size would also be required to alleviate carbon footprint. Meanwhile, environmental protection and construction of low-carbon cities would evoke extensive attention in the process of urbanization.