苏鲁豫皖省际边界区经济发展空间特征与类型划分

边界区类型划分与经济发展水平密切相关,对省际边界区经济协调发展具有参考价值.该文以苏鲁豫皖省际边界区为研究对象,利用空间自相关分析、产业差异度等方法,分析该地区经济发展的时空特征,并从产业结构视角划分边界区类型和边界线类型.主要结论如下:1)苏鲁豫皖省际边界区经济集聚特征明显且不断增强,并出现地域分化现象,各省域内县域经济发展水平差异不断减小,而省域间经济差异在扩大;2)经济发展水平高值区和低值区集聚趋势明显,省际边界效应带来的经济差异呈现显著的地域特征;3)根据省际边界两侧相邻地区的产业结构差异,将边界区划分为"桥梁型"和"切变型",将省际边界线划分为"桥梁型""切变型"和"中间型".     

基于NPP/VIIRS夜间灯光数据的湘鄂赣省际交界区县域经济空间格局及影响因素

采用NPP/VIIRS夜间灯光数据表征经济发展水平,结合空间自相关分析方法对湘、鄂、赣省际交界区县域经济空间格局进行可视化分析,利用地理加权回归模型（GWR）分析相关影响因素的空间异质性。结果表明：湘鄂赣交界区县域经济存在明显的“金字塔”型等级特征,且低水平县（市）相对其他地区更靠近省界,边界效应特征表现突出;空间集聚性层次较低,具有“连片贫困”特征;热点地区大都位于湘、鄂、赣交界区外围地区,冷点地区位于广大的内部腹部地区,“内冷外热”两极分化的不平衡格局仍未能有效化解;劳动、资本、政府作用均具有积极作用,其中劳动投入与资本投入回归系数高值易集中于热点地区,低值则集中于冷点地区。政府作用影响效应一方面随着地区到中心城区距离的增加而依次递减,另一方面表现为省份间影响差异。交通水平与教育发展水平对经济发展差异影响呈现出正负两极分化特征。     

县域尺度下成渝地区双城经济圈人口老龄化的时空演变与影响因素——基于最近三次人口普查数据的分析

基于2000、2010和2020年3次全国人口普查数据,以区县作为空间单元,采用时序比较法、标准差椭圆、Moran’s I指数、Dagum基尼系数及分解,以及空间计量回归模型,对成渝地区双城经济圈县域人口老龄化的时空演变与影响因素进行了分析,结果显示：1) 2000—2020年,成渝地区双城经济圈县域人口老龄化整体呈加速加深的趋势,但不同区域及2010年前后呈现相对不同的变化;2）成渝地区双城经济圈县域人口老龄化主要表现出相似类型集聚的空间分布特征,且考察期内低-低型集聚的区县逐渐向成渝两大城市集中,而2010年之后,高-高型集聚的区县快速向成渝两大城市中轴线的两翼集中;3）成渝地区双城经济圈县域人口老龄化的整体差异在考察期内加速扩大,且不同时期区域内差异增减变化不一,区域间差异的扩大更多发生在2010年之后,人口老龄化的整体差异主要源于超变密度的较大影响;4）与2010年相比,不仅老龄化惯性、生育惯性、人口流入以及教育水平等因素在2020年对成渝地区双城经济圈人口老龄化空间分异的影响更大,且2010年后有越来越多的老龄人口向人口更密集的区县集聚。     

徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应的时空异质性

整合ESDA和GWR 模型,以徐州都市圈为例,分析了2005~2014年成长型都市圈产业结构转型城镇空间响应强度及其影响因素的时空异质性特征,发现：① 研究期内徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应程度不断增强,同期各县域间差异呈持续增大趋势;② 徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应强度差异格局的多尺度性特征显著。城乡尺度上,呈现以地级市市区为中心向外围降低的圈层式区域格局;省际边界区域尺度上,呈现向鲁南>皖北>苏北>豫东的区域格局演变趋势;③ 强响应县域主要向京沪铁路沿线地区集聚,城镇空间扩展轴线正在形成。弱响应县域在皖苏、豫皖边界地区集中,形成了产业结构转型城镇空间响应强度较低走廊;④ HH型县域主要集中于地级市市区及其周围地区,LL型县域在豫皖苏边界区域的黄河故道沿线地区集聚,表明南北差异正成为徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应强度关联性差异的主要表征;⑤ 徐州都市圈产业结构转型城镇空间响应的主要影响因素作用程度呈现对外开放>经济水平>创新能力>政府调控能力的特征,且空间不均衡性显著。     

中国县域碳排放的时空演变及影响因素

县域是实现新型城镇化的重要平台和关键地域单元,揭示县域碳排放的时空格局演变及其驱动因素对于完善中国新型城镇化战略和促进生态文明建设、绿色转型发展具有重要意义。本文使用2000—2017年中国县域碳排放数据,分析了县域人均碳排放的总体变化、区域差异、时空格局及集聚特征,并在STIRPAT模型和环境库茨涅茨曲线（EKC）假说下,运用面板分位数回归解释社会经济发展对县域人均碳排放的动态影响。结果表明：① 中国县域人均碳排放呈现先急后缓的增长趋势。人均碳排放水平差异加大,且呈上升趋势,西部地区县域人均碳排放差距悬殊。② 县域人均碳排放总体上呈现“北高南低”的空间格局,经济发达地区的人均碳排放远高于其他地区,空间极化效应明显。③ 县域人均碳排放具有显著的空间正相关性,高—高集聚的区县数量逐渐增多且分布重心向西北移动,而低—低集聚的区县数量不断减少,主要集中于中南地区,县域人均碳排放集聚类型具有空间锁定效应。④ 人口密度、政府财政支出对县域人均碳排放具有抑制作用,第二产业产值规模、碳排放强度则存在显著的正相关性,中低碳排放水平区县的经济发展和人均碳排放之间呈现倒“N”型曲线关系,社会经济发展结构的调整是实现整体碳减排的关键。因此,政府减排策略的落实应考虑区县碳排放的阶段性差异,实现落后地区发展和转型“两手抓”的同时发挥重点城市群、都市圈在碳减排中的先导作用。此外,通过技术创新提高能源利用效率应作为现阶段县域碳减排的主要手段。     

县域经济发展时空差异和影响因素的地理探测——以甘肃省为例

县域作为中国经济发展的基本空间单元和产业承接载体,对其经济发展的空间差异及其影响因素的研究对理解区域经济格局及其演变具有重要意义。运用ArcGIS空间分析功能,以NICH指数和人均实际GDP为县域经济发展测度指标,以甘肃省为研究对象,对县域经济发展的空间集聚状态和时空演变进行动态分析,并对经济发展的影响因素进行地理探测。结果表明：2001—2015年,甘肃省县域经济发展活力与发展水平空间格局基本吻合;就经济发展活力而言,其县域与城区发展不平衡,且经济发展活力整体上呈现下降态势,县域经济逆势提升具有很大挑战;经济发展活力冷热点区保持相对稳定,重心向西北倾斜的“哑铃状”空间格局不断强化,热点区呈现明显的“点-轴”发展格局;甘肃省县域经济空间差异主导因子包括工业化水平、经济基础、市场规模,各影响因素之间具有明显的交互作用,增强了单一因子的贡献量;县域经济发展的主导影响因素存在明显的地域差异性,对不同分区主导因子驱动机制的分析,可以为科学制定四大分区县域经济发展定位及地区协调统筹发展提供参考。     

中国省际市场整合程度的空间特征及影响因素

基于径向基神经网络和相对价格法构建中国省际市场整合程度综合指标并分析其变动趋势,随后利用锡尔指数和Moran指数分析其空间特征,最后基于ECM-GMM面板计量模型分析其变动的显著性影响因素。研究发现:1992~2007年中国省际市场整合程度呈波动式平缓增长趋势,东部、中部和西部地区分别呈稳步提高、逐步降低、先提高后降低的趋势;全国和地区间省际市场整合程度的区域差异呈增长趋势,其空间相关性则由负空间相关演变为显著正空间相关,上海、江苏和浙江成为中国目前省际市场整合程度较高省份的显著集聚区;经济发展水平、国有经济比重、金融资本市场和国内市场规模是影响中国省际市场整合程度的显著性因素。     

中国县域乡村地域多功能格局及影响因素识别

论文以中国大陆县域为研究单元,构建乡村地域多功能评价指标体系,利用熵权法、半变异函数和地理探测器等模型,对2000—2015年中国乡村多功能指数进行综合测评,揭示中国县域乡村地域多功能的空间分异特征,定量识别乡村地域多功能空间分异的影响因素。研究结果表明：① 中国乡村地域多功能在空间上呈现出平原、东部沿海等地区高值集聚,高原、山地等地区低值集聚,各县域乡村地域多功能整体呈现出逐渐提升态势;② 经济发展功能和社会保障功能对乡村地域多功能的贡献率逐渐增大,农业生产功能和生态保育功能对乡村地域多功能的贡献率逐渐减小;③ 2000—2015年,中国大陆范围内县域乡村地域多功能空间自相关范围和强度总体呈现减小的趋势,随机性因子成为乡村地域多功能空间分异的主要驱动力;④ 县域经济整体发展水平和财政收入是影响乡村地域多功能空间分异的主导因素;各影响因素之间的两两交互作用会增强乡村地域多功能的空间分异;社会环境因素对乡村地域多功能空间分异的影响程度逐渐上升,自然环境因素的影响程度逐渐下降。     

河南省经济差异的时空演变及其动力机制

以县域(含县、县级市、市辖区)为基础研究单元,选择国内生产总值、年末总人口和人均GDP为基本指标,运用Theil指数、探索性空间分析和多元线性回归等方法研究2005—2014年河南省县域经济的时空差异、格局演变以及动力机制。研究结果表明:1河南省区域经济总差异呈现"先减小,后增大,再减小"的趋势,省辖市间的差异明显大于省辖市内的差异。2省辖市之间的经济差异基本呈现出中原城市群地区和非中原城市群地区的差异;省辖市内的经济差异最大的是洛阳市,最小的是漯河市,濮阳市、焦作市、周口市、三门峡市各年份内部经济差异变化明显。3县域单元经济发展水平呈现出显著的空间正相关;通过Getis-Ord G*i分析发现,热点区和次热点区主要分布在豫西北地区,冷点区和次冷点区主要分布在豫东地区,豫西南地区冷点区从无到有并逐渐增多。4在多元线性回归中发现,二三产业比重是影响区域经济发展水平最重要的因素,政府政策因素的影响次之。     

黄河流域非物质文化遗产的空间分异格局及其影响机制

以黄河流域9省区441个县域单元为研究区域,采用最邻近点指数、核密度估计、全局莫兰指数等方法分析黄河流域560项国家级非物质文化遗产的空间分布格局,并利用地理探测器的分异和交互作用探测影响因素与因子间的耦合互馈关系。结果表明：（1）黄河流域非遗空间分布地区差异显著。在区域分布上,中游非遗最多,下游非遗最少;在省域分布上,山西非遗最多,四川非遗最少;在县域分布上,菏泽市牡丹区非遗最多。（2）黄河流域非遗的最邻近指数为0.78,且置信度为99%,在空间分布上呈明显的集聚分布特征。（3）核密度呈集聚分布态势,形成“多核四带”的空间分布格局。（4）经济社会文化因素比自然因素的影响更显著,其中文化因素的博物馆和全国重点文物保护单位因子对非遗的空间分布影响最强,经济因素的人口、地区生产总值和城镇化水平因子较强,社会因素的交通和民族因子较弱,自然地理因素的地形地貌、气温、降水量因子的影响力整体最弱,因子间交互作用探测对非遗空间分布的影响解释力更强。     

东北三省区域经济差异的多尺度与多机制研究

基于多尺度与多机制分析框架,采用差异测度及尺度分解指数、ESDA及回归分析等方法,从省级、地级、县级3个尺度分析了2003-2016年东北三省经济差异的时空特征及驱动机制。研究表明：① 各尺度区域经济绝对和相对差异均较为明显,呈县级>地级>省级的尺度格局;经济差异总体呈下降趋势,各尺度差异及对总差异贡献率呈市间差异>市内差异>省间差异。② 各尺度区域经济发展呈显著空间集聚特征,关联类型以正相关为主且低-低（LL）型占主导地位,越小的尺度空间依赖性和异质性越明显。③ 区域经济发展空间上呈现“两核两带”的格局,即以辽中南和哈长城市群为核心,以哈大轴和东部沿边轴为发展轴带。④ 地理区位与要素禀赋、战略政策与财政扶持、行政分割与等级体制、开放带动与空间优化等诸多要素综合作用于区域经济差异时空格局的演化。     

中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测

从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。     

云南沿边地区县域经济的空间格局演化分析

基于云南沿边地区56个县域单元1993,2002,2009,2015年人均GDP数据,运用ESDA-GIS方法分析沿边地区县域经济的空间演化格局,并探讨其驱动因素。结果表明:云南沿边地区县域经济发展和区域经济增长存在正的空间自相关,但相关性相对较弱。1993年以来,县域经济整体格局变动不大,经济热点区域始终处于弥勒、建水、蒙自等县市,冷点区域则始终处于广南、麻栗坡、绿春等县域;而经济增长格局则表现出明显的空间演化和跃迁特征。整体上看,云南沿边县域经济的空间差异较大,由随机成分造成空间异质性也逐渐增强,且东—西方向上县域经济差异有进一步扩大趋势。资源禀赋、地理区位以及区域发展政策是县域经济空间格局演化的主要驱动力。     

自然禀赋与政区类型对中国县域经济发展的影响

传统研究对经济发展的影响分析多集中于社会经济指标,对“先天赋予”的自然禀赋与“后天叠加”的行政“身份特征”研究较少。在探究自然禀赋因素的同时,引入市辖区、省会、城市群以及各个交互项的行政身份虚拟变量,使用2015年夜间灯光数据表征县域经济,利用空间自相关展现中国县域经济发展格局,并通过回归分析揭示自然禀赋与政区类型对县域经济发展的影响。研究发现：① 中国县域经济存在显著的正向空间自相关特征,且县域经济统计指标表明的确存在显著的空间差异现象。② 城乡差距仍是中国区域差异的最主要特征,其中省会地区的城乡差距更为明显。③ 分区域来看,东部地区经济一体化程度高,内部差异较小,西部地区省会-非省会差异与城乡差距均高于全国平均水平,而中部地区省会区域与非省会区域的差距要大于城乡差距。④ 三种政区类型中,市辖区类型对经济促进作用最为明显,省会类型次之,城市群最弱。⑤ 通过交互项分析,城市群对中国区县经济发展的促进作用已十分明显,尤其在东部地区,不仅可提高经济发展水平,同时对于缩小城乡差距也起到一定作用,但在中西部地区作用较弱。⑥ 自然禀赋对中国经济发展起到一定作用,坡度大于15°面积比例过大以及平均海拔过高是制约经济发展的不利因素。⑦ 通过对自然禀赋和政区类型交互项的分析,城市群战略的实施可以缩小由地形地貌所造成的县域经济差距。     

黄土高原人口变化对县域经济系统脆弱性的影响研究

以黄土高原地区县域为例,利用敏感性?应对能力模型评估了黄土高原地区2000年以来县域经济脆弱性特征及其时空变化,并结合ArcGIS空间技术与灰色关联分析探究人口变化对县域经济脆弱性的影响作用。研究发现：① 2000年黄土高原县域经济脆弱性等级以低和较低脆弱性等级为主导,而2010年低脆弱度区域面积开始出现减少,中、高脆弱度区域面积显著增加,2017年低和较低脆弱性等级的区域占土地面积比例增加,中、高脆弱度区域面积下降。总体来说,2000—2017年黄土高原地区县域经济脆弱性整体呈现出“先升高再降低”的趋势。② 黄土高原县域经济脆弱性整体呈现“南高北低”的空间格局,处于高和较高水平的县区主要集中在甘肃东部部分县域和山西西部县域;中等水平的县区集中分布于甘肃省庆阳、平凉市东部县域、山西省大同、忻州市部分县域以及山西西部部分县域;省会城市所辖县区、地市周边地区的脆弱性水平最低。③ 表征人口变化的人口外流率、性别比和老年人口比重是影响黄土高原县域经济脆弱性关键因素,且不同时期人口变化对经济脆弱性的影响因素存在分异。     

Comprehensive methods for measuring regional multidimensional development and their applications in China

National and international research on regional development has matured from the use of single elements and indicators to the application of comprehensive multi-element and multi-indicator measures. We selected 12 indicators from six dimensions for analysis in this study, including income, consumption, education, population urbanization, traffic, and indoor living facilities. We then proposed the polyhedron method to comprehensively measure levels of regional multidimensional development. We also enhanced the polygon and vector sum methods to render them more suitable for studying the status of regional multidimensional development. Finally, we measured levels of regional multidimensional development at county, city, and provincial scales across China and analyzed spatial differences using the three methods above and the weighted sum method applied widely. The results of this study reveal the presence of remarkable regional differences at the county scale across China in terms of single and multidimensional levels of regional development. Analyses show that values of the regional multidimensional development index (RMDI) are high in eastern coastal areas, intermediate in the midlands and in northern border regions, and low in the southwest and in western border regions. Districts characterized by enhanced and the highest levels of this index are distributed in eastern coastal areas, including cities in central and western regions, as well as areas characterized by the development of energy and mineral resources. The regional distribution of reduced and the lowest levels of this index is consistent with concentrations of areas that have always been impoverished. Correlation analyses of the results generated by the four methods at provincial, city, and county scales show that all are equivalent in practical application and can be used to generate satisfactory measures for regional multidimensional development. Additional correlation analyses between RMDI values calculated using the polyhedron method and per capita gross domestic product (GDP) demonstrate that the latter is not a meaningful proxy for the level of regional multidimensional development.     

中国县域城镇化的空间特征与形成机理

本文综合运用样带、地统计、地理探测器等多种研究方法, 分析了1990 年以来中国县域城镇化的时空特征及形成机理。研究表明:①中国县域城镇化水平时空动态的差异特征显著, 北方边境县域高城镇化和东部沿海县域高城镇化形成的“人字形”空间形态逐渐凸显;以武汉都市圈为中心的两湖地区、成渝地区、关中—天水经济区的县域城镇化水平提升较快, 西南地区、青藏高原地区保持较低的城镇化水平;②2000 年以来中国县域城镇化水平及其变化速度的区域差异逐渐缩小, 陇海兰新线、长江沿线、北方边境、106 国道、东部沿海样带县域城镇化差异明显;县域经济发展阶段、固定资产投资、离中心城市距离、二三产业水平、农民人均纯收入、人口密度是影响县域城镇化空间分异的主要因素, 同时粮食生产主导定位、非农业人口统计口径、城镇设置标准等因素也影响县域城镇化水平及发展过程。未来城镇化发展应遵循地域差异, 凸显主导功能, 推进优化与重点发展区的集约型城镇化、耕地与粮食主产区的分流型城镇化、生态与水源保护区的迁移型城镇化, 以及园区与城镇近郊区的融入型城镇化, 实现城乡土地资源集约利用, 促进城镇化进程中人—地—业耦合与协调发展。     

The spatio-temporal heterogeneity of county-level economic development and primary drivers across the Loess Plateau,China

Unbalanced economic growth is a ubiquitous phenomenon while investigating the regional development at a large spatial scale.Therefore,it is of great significance to analyze the spatio-temporal pattern of regional economic growth and the drivers to understand and facilitate the economic development of low development areas.Taking a county as a funda-mental study unit,we used the county-level per capita GDP data on the Loess Plateau from 2005 to 2017,and geographic variables such as slope,elevation,and population density to analyze the spatio-temporal differences and the driving factors of the county-level economic development in the Loess Plateau by employing both conventional and advanced quantitative methods including Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA)and the geographic detector model.Our results suggested that:(1)The selected indicators,including absolute difference,the fluctuation of relative difference and total difference of economic development on the Loess Plateau,all show steady increasing trends,respectively.(2)There are 64.5％of the counties with economic development being below the average level of the whole Loss Pla-teau region.The relatively high developed counties are distributed in the"A"-shaped regions in Inner Mongolia Autonomous Region,Shaanxi,and Henan provinces,however,the low development counties are mainly located in the"V"-shaped regions in Gansu and Shanxi provinces.(3)GDP,investment in fixed assets and urbanization rate are the major driving factors influencing the regional economic development,and the combined effects are far greater than that of any individual factor.