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相似文献
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1.
考察京津冀地区经济增长的空间联系及收敛情况具有重要的现实意义。以人均GDP代表经济发展水平,采用变异系数、空间自相关分析和空间面板误差模型等方法,对京津冀地区2007—2015年179个区县经济增长的空间自相关性和收敛情况进行了实证研究。结果表明:京津冀地区人均GDP的空间联系强度在波动下降,而变异系数波动上升,不存在σ收敛;面板回归模型中β估计值均为负数,表明京津冀地区存在绝对β收敛和条件β收敛;俱乐部收敛的计量结果显示京津地区和河北省具有不同的收敛速度,并且控制变量对经济收敛的影响存在地区差异。  相似文献   

2.
研究旅游业发展和城镇化建设之间的文献均采用传统回归研究方法,传统回归研究会产生忽略空间集聚及相关性等问题,针对这些缺陷文章采用经济学较为前沿的空间面板计量方法,利用中国31个省份2001~2013年面板数据,实证检验了旅游业发展与城镇化建设之间的影响关系.研究结果表明:旅游业发展呈现出明显的全局和局部空间自相关性,空间集聚特征较为明显;旅游业发展对城镇化建设具有空间溢出效应,呈现显著正向促进作用.  相似文献   

3.
福建省县域城镇化发展水平空间自相关分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
从空间、人口、经济、社会生活四方面选取17项指标构建了评价福建省县域城镇化发展水平的指标体系.通过主成分分析方法得出各县域城镇化水平的综合得分.以综合得分为变量对福建省县域城镇化水平进行空间自相关分析.结果显示:福建省县域城镇化发展水平存在较强的空间相关性。即城镇化水平高的县域之间相邻,城镇化水平低的县域在空间上也相邻:同时福建省区域中心城市对其周边县域城镇化的推动作用不强.  相似文献   

4.
应用空间相关性分析理论,借助GeoDA统计分析软件,对云南省126个县(包括区、县级市、县和自治县)2008年的人均GDP进行了空间相关性分析,即分析2008年云南省各县人均GDP的空间自相关性,人均GDP与农村人口比例的空间关联性,以及人均GDP与各县土地面积的空间关联性。分析结果显示:人均GDP的全局自相关系数Moran′s I为0.134 1,说明人均GDP在空间上呈现正相关性;人均GDP与农村人口比例在空间上呈现负相关性;人均GDP与县域土地面积在空间上呈现负的相关性。  相似文献   

5.
城镇化是社会经济现代化的空间表现形式.本文主要探讨了我国经济增长在城镇化建设中的影响,从经济增长的规模效应和结构效应(产业机构和基础设施建设)两个角度来度量,并以我国1993-2009年省际面板数据为样本,利用个体固定效应模型分别对我国整体城镇化进行了研究,研究表明,对我国城镇化影响最大的是第二产业就业人数比重,其次是第三产业就业人数比重、人均GDP,最后是公路里程与国土面积的比值.  相似文献   

6.
R&D资对经济增长作用的空间动态面板模型   总被引:3,自引:1,他引:2  
文章运用空间动态面板数据模型,采用1997-2007年中国30个省级区域的动态面板数据,计量分析R&D投资对经济增长的作用.结果表明,各解释变量与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系,研发投入对区域经济增长有显著促进作用,省域研发投入存在显著的空间相关性,但没有表现出明显的知识溢出效应;引入高技术产业研发投入项显著地增强了研发投入对区域经济增长的影响,然而人力资本与R&D投资的交互乘积项并没有对区域经济增长产生预期的推动作用.  相似文献   

7.
运用Moran’sI和Getis.OrdGf’指数,以某区县域单元为对象,选取2000-2010年人均GDP及其相对增长量为指标,对研究区经济时空集聚过程进行了分析.结果表明:(1)研究区人均GDP县域经济总体上呈现出较强的空间自相关性,且空间自相关态势在2000--2010年间逐年加强(Moran’SI从0.18增长到0.41),区域形成了北部高经济发展水平集聚区,而南部各县市单元则组成了低经济发展水平集聚区;(2)经济增长的空间格局呈现出较强的不稳定性,但与人均GDP的演化趋势较为一致.通过研究发现Moran’S,和Getis.OrdGf+指数能够较好透视区域经济发展格局时空演化过程,也肯定了空间自相关方法在区域经济发展规划制定中的潜在价值.  相似文献   

8.
运用随机效应条件密度模型对面板数据进行分析,并讨论了此模型的变量选择.基于此模型分析了我国1999—2015年省际面板数据,探究城镇居民消费支出的影响因素.结果表明:人均可支配收入和GDP对于城镇居民消费支出有显著影响,并且具有正的影响效应.  相似文献   

9.
为了探究城镇化与耕地破碎化空间相关特征,促进新型城镇化建设、耕地规模经营管理和土地资源的可持续利用,采用双变量空间自相关分析方法从人口、经济、生活和交通四个角度分析了不同城镇化水平下的耕地破碎化空间分异特征。结果表明:人口城镇化与耕地破碎化5个单项指标存在显著的空间负相关性;经济城镇化与耕地破碎化单项指标(景观分离指数)存在较弱的空间正相关性。人口城镇化和交通城镇化都与耕地破碎综合值存在空间负相关性。在双变量LISA图中,城镇化与耕地破碎化高-高型多分布在区域东部,而低-低型分布在西部边缘地带。  相似文献   

10.
应用GIS空间数据分析方法,分析了六盘山贫困地区乡镇用电量空间分异特征,揭示了地区海拔高度、经济发展水平、城镇化水平、社会基础设施、产业结构和人口结构对电力消费量的影响,并以此提出了在贫困地区应通过实施电价补贴、推进人口城镇化、控制人口过快增长等政策措施来完善地区电力供给条件.  相似文献   

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