基于ESDA的浙江省区域经济差异时空演变及成因研究

文章为探究浙江省区域经济差异的时空演化特征,以浙江省县域人均GDP为研究指标,运用基尼系数和ESDA空间统计模型,结合Arc GIS相关空间分析功能,对浙江省县域经济总体差异变化趋势和局部空间均衡程度进行定量研究。结果表明:2000年以来,浙江省经济发展水平较高的区域主要集中在环杭州湾地区,经济发展水平较低的区域主要分布在浙西南地区,总体空间差异呈逐渐缩小趋势;县域经济的局部空间差异则有所变大,主要表现为高经济水平集聚区的县域有所减少,而低水平集聚区的县域有所增多。基于以上特征,文章认为自然地理和区位条件、规划引导以及私营经济的发展是影响浙江省区域经济发展差异的重要原因。     

江苏县域经济发展差异及空间关联格局分析

以县域作为研究基本尺度,构建县域经济发展综合评价体系,通过熵权TOPSIS模型、发展差异指数等方法剖析1990年-2014年江苏县域经济发展水平及差异;并基于空间自相关分析模型,揭示江苏县域经济发展空间关联类型及演化特征.结果表明:20世纪90年代以来江苏县域经济发展表现上升态势,但县域经济发展区域差异显著,总体发展水平苏南苏中苏北;根据县域经济与相邻县域的空间关系,将江苏省县域经济发展类型划分为扩散型、极化型、边缘型、传染型4种基本类型;其中扩散型主要分布在苏州、无锡等县市;极化型主要分布在南京、淮安、连云港、徐州等市区;传染型主要分布在苏北的大部分县域;边缘型主要分布在苏中地区扬州、泰州以及南通的县市.     

基于空间Markov模型的湖北省区域经济差异时空演变分析(1994年～2012年)

采用人均GDP数据,利用泰尔指数对最优研究尺度进行分析选择;然后综合运用探索性空间分析方法和空间马尔科夫(Markov)模型,对湖北省近20年经济差异时空演变格局进行分析.研究发现：(1)县级尺度能更好地反映研究区域经济差异的变化.(2)研究区域县域经济发展水平具有显著空间自相关,其空间集聚程度研究期间存在变大、变小和持续变大的波动,两极分化趋势明显,区域经济差异扩大;经济发达的热点区主要集中在宜昌市和武汉市市辖区周边,“低-低”区则主要分布在鄂西北、鄂西南以及鄂东的黄冈个别县市等边缘区域,呈现出核心与外围的特征.(3)不同研究单元保持自身经济水平状态的可能性最大,且低水平区域最稳定;邻域背景对县域经济发展具有显著影响,但影响方式有所差异;4种经济发展水平类型的稳定性有差异,中等水平区域较活跃;初始状态对区域经济发展具有重要作用,不存在经济水平的跨越式转移.     

基于ESDA的安徽省县域经济空间格局分异演化研究

基于ESDA的空间数据分析方法,研究了1996—2008年间安徽省县域经济空间格局的分异演化规律,结果表明:安徽省县域经济发展的空间自相关性明显,但空间格局较为分散,各市区对周边县域经济的带动力不强,存在极化效应,主要体现在"皖江城市带"空间集聚.而劳动力、人力资本、固定资产投资、政府支出、农业化和农民生活水平是导致安徽省县域经济空间分异的主要原因.     

中部地区县域乡村性测度及空间关联类型划分——以安徽省为例

以中部地区安徽省为例,构建出乡村性RI理论公式,测度出县域单元的乡村性;基于GIS分析平台,运用ESDA空间测度模型对县域乡村性空间关联类型划分进行了初步探讨.结果表明:安徽省县域乡村性差异较为显著,整体上乡村性较强的县域所占比重略大;县域乡村性从皖南到皖北呈现出梯度递增的演化趋势;县域乡村性H-H关联型主要分布在皖北地区霍邱、颍上及阜南等13县,L-L关联型主要集中在皖南地区芜湖、和县及宁国等12县.相关结论可以为安徽省城乡统筹发展政策的制定提供有益的参考.     

皖江示范区建设以来安徽省经济空间格局演变态势

以GIS的空间统计工具为技术手段,以安徽省2009~2016统计年鉴为数据来源,分析安徽省县域经济发展空间格局演变。结果显示:安徽省各县经济发展水平呈现出显著的空间自相关且集聚程度逐渐增强,经济热点区位于皖江示范区范围内,主要分布在合肥市和沿江地区,经济热点区县域数量逐年增多,方向上呈现沿长江自东向西扩展,冷点区空间位置基本不变,主要分布在皖西北的阜阳市。安徽省经济增长总体上呈现随机分布,局部集聚不明显,皖中地区增长率略大。最后,从区位、物质积累、政策、市场发育水平、人才五个方面分析了安徽省经济格局的演变原因。     

基于ESDA的湖北省县域经济空间差异分析

使用探索性空间数据分析方法(ESDA)研究了2000-2011年间湖北省县域人均GDP的空间分布格局,对其经济总体和局部空间差异的变化趋势、分布特征和成因进行初步分析。计算结果表明,湖北省县域经济空间差异在总体上呈缩小趋势。局部分析表明武汉城市圈和荆宜城市群扩散作用明显,显著性相似区域扩大,周边区域有同步发展的势态。县域总体经济差异的缩小和典型区域的扩散效应并不能说明全省区域经济协调发展,在循环积累作用下区域间差异可能会扩大。     

四川省经济发展空间差异分析

以四川省180个县域单元1998～2015年的GDP和人均GDP现价数据为基础,采用象限法定义县域经济发展类型,以锡尔系数T测度经济发展空间差异,并结合GIS空间分析方法分析了四川省经济发展的空间差异特征.研究结果表明:四川省县域经济呈现不同的增长类型,在省内西部和东部之间及区内各县之间存在空间差异,保守型县域集中于西部川西高原和攀西地区,缓慢型、活力型、滞后型县域分散在东部成都平原、川南、川东地区;1998～2015年四川省县域经济发展总体差异呈先减小后迅速增大再缓慢减小的波浪式下降态势,差异的主要贡献者是五大经济区区内差异.     

河南省县域经济与乡村转型的空间特征及耦合关系

构建县域经济发展和乡村转型评价指标体系,运用熵权TOPSIS模型和空间分析方法探究河南省县域经济与乡村转型发展水平的空间特征及耦合关系.结果表明:(1)河南省县域经济空间分异明显,中西部地区为经济增长热点区.欠发达农区县域经济发展水平不断得到提升,部分县域由冷点区转化为次冷点区.(2)河南省县域乡村转型空间相关性显著,县域经济和乡村转型发展水平空间分布不一致.乡村转型热点区分布在中部农区和豫西南部分县域,县域经济增长中心为乡村转型的次热点区和次冷点区.(3)河南省县域经济和乡村转型发展水平呈现"西北高,东南低"的耦合空间分布,经济发展水平对两者耦合的制约作用较为明显.(4)结合人均GDP划分出低水平耦合型、拮抗型、磨合型及协调型4种类型,超过80%的县市经济发展与乡村转型处于耦合状态.     

宁夏区域经济空间差异的ESDA-GIS研究

基于ESDA全局和局部空间自相关分析,在ARCGIS软件和Geo DA空间统计分析软件的支持下,利用宁夏回族自治区2008年的县域人均GDP数据,对宁夏县域经济之间的总体和局部空间差异进行了实证分析。结果表明:全局Moran’s I指数为0.7426,在空间上相关性很强,且与经济发展水平有很大的关系,在空间上经济水平差不多的地区空间上分布较集中,并在此基础上绘制了局域Moran’s I散点图和LISA集聚图。     

甘肃省区域经济差异时空格局的ESDA-GIS

基于ESDA全局和局域空间自相关分析,在ArcViewGIS软件和GeoDA空间统计分析软件的支持下,利用甘肃省1990-2006年县域人均GDP数据,对甘肃省县域经济之间的总体和局部空间差异时空格局规律进行了实证分析．结果表明：近16年来甘肃省县域经济空间差异在总体上呈现缩小趋势;局部空间差异缩小,河西和陇南所辖县域表现出与周边地区同步发展态势,经济发展水平相似的地区在空间上集中分布．在此基础上绘制了局域Moran’s I散点图和LISA集聚图,并采用空间插值获得局域I值分异图．研究表明：ESDA—GIS空间分析方法可以清楚地解释经济发展空间异质性问题,并且具有直观的可视化效果．     

基于“市域-县域-镇域”三维尺度的信阳市经济空间格局的研究

以人均GDP、经济综合发展水平为测度指标,基于变异系数、泰尔指数、空间分析等研究方法,从市域、县域、镇域三维空间尺度,分析信阳市经济发展水平的空间格局变化.研究表明:1从时间特征来看,2003—2013年信阳市域经济发展水平不断提升,县域经济差异在逐渐缩小,镇域经济差异在逐年增大.2从空间分布特征看,县域经济主要呈现东西"双核"的高值分布格局,中部为"凹形"的相对低值区;镇域经济高值区呈现收缩之势且集中分布于市区附近、固始县内,低值北部集中连片分布,并且呈"西扩南移"的扩张态势.3针对研究结果从区位条件、政府政策、经济发展基础、"核心-外围"模式影响四个方面进行了原因剖析,进而提出信阳市县域经济协调发展的政策建议,以期为信阳市经济又好又快发展与市域城镇化合理推进提供参考.     

京津冀地区县域人均GDP的空间差异演化及其影响因素

基于GIS空间分析和地理加权回归模型等方法,研究1993—2013年京津冀地区县域人均GDP的空间分异特征及其影响因素,以期为促进县域经济发展的政策制定和路径设计提供依据。得到以下结论。1)京津冀地区县域人均GDP快速增长,县域间的差异扩大;县域人均GDP呈现显著的正向相关性,"高高集聚"和"低低集聚"的趋同性在增强。2)京津唐地区一直是京津冀地区经济发展的热点区域,河北省大部分县域的人均GDP处于较低水平,"涞源县–高阳县–武邑县–枣强县–邱县"经济冷点带逐渐形成;县域人均GDP呈现"东北–西南"的走向分布,并且整体上呈现强化趋势;经济发展重心以文安县为核心,呈现"先西南、后东北"的"V"形变动,东北方向的经济功能进一步强化。3)与OLS模型相比,地理加权回归模型的拟合效果明显改善。人均规模以上工业增加值、第三产业增加值比重、人均实际使用外资金额以及城镇化水平等显著促进了2013年京津冀地区的县域经济发展。     

湖北省县域经济空间差异研究

县域经济是国民经济的重要基础和支撑力量.在建立湖北省县域经济评价指标体系的基础上,以湖北省64个县市为研究单元,运用主成分分析法,将湖北省县域经济划分为4种类型:经济发达型、较发达型、欠发达型和落后型.湖北省县域经济发展水平由高到低呈金字塔状,且空间差异明显,其分布具有明显的地域集中性和沿交通干线指向性.在对4种类型特点分析的基础上提出了壮大和协调发展湖北省县域经济的4点思路.     

基于抖音电商指数的中原城市群县域经济空间格局分析

基于抖音电商指数,运用空间分类法、位序-规模法则、空间探索性数据分析以及空间回归分析等方法,对中原城市群县域经济空间结构及其影响因素进行分析.结果表明:(1)从空间分布来看,整体呈现出"东南高、西北低"的分布格局,局部的连片分布特征明显.与实体经济对比发现,除北部外围区低值连片分布类似外,其他空间分布特征差异较大.(2)从位序-规模特征来看,无论从总量还是从人均指标,高水平区数量少,但影响作用强,拟合曲线属于接近首位型的类型且"翘尾"现象明显.(3)从空间关联特征来看,整体表现出以显著HH区和显著LL区为主导的局面,且空间关联的集聚效应较为明显,与实体经济呈现出截然不同的分布特征.(4)从影响因素来看,电商基础环境的提升有助于提高县域抖音电商指数发育水平;实体经济的支撑以及消费水平的提高对其提升作用不明显.从深层次来看,县域抖音电商指数的提升更多地与创业者的经营意识、专业化运营以及产品质量相关.     

甘肃省区域经济空间差异的ESDA-GIS分析

基于ESDA全局和局部空间自相关分析．在ArcView GⅠS软件和GeoDA空间统计分析软件的支持下，利用甘肃省2004年县域人均GDP数据，对甘肃省县域经济之间的总体和局部空间差异进行了实证分析．结果表明，甘肃省2004年总体上经济空间差异较大，经济重心与人口重心和几何中心均有较大偏移；全局Moran’s Ⅰ指数为0．3911，空间自相关特性明显，经济发展水平相似的地区在空间上集中分布．在此基础上绘制了局域Moran’S Ⅰ散点图和LⅠSA集聚图，并采用空间插值获得局域Ⅰ值分异图．     

基于AHP法的宜宾市县域城镇化发展水平综合评价

以宜宾市区县为研究对象,从经济城镇化、人口城镇化、社会城镇化和空间城镇化4个方面构建县域城镇化水平的综合评价体系,利用层次分析法分析宜宾市10个区县的综合城镇化水平,并结合灰色关联度分析法和系统聚类法探讨县域城镇化发展的动力因子和区域差异特征。结果表明:经济城镇化和人口城镇化在县域综合城镇化水平评价体系中占有较大权重;县域城镇化水平空间差异显著,可分为县域城镇化水平较高地区、县域城镇化水平欠发展地区和县域城镇化水平落后地区3种类型。文章还对各类县域城镇化特征和成因进行了探讨。     

基于空间自相关的江苏省县域新型城镇化水平分析

从经济质量、基础设施、人民生活、公共服务、景观环境5个方面选取30个指标,构建出新型城镇化综合评价指标体系,运用熵值法定量评价2010年江苏省县域新型城镇化发展的综合水平,并结合GeoDA软件,运用空间自相关分析江苏省县域新型城镇化发展的总体相关性和各县市之间的空间相关性．结果表明,江苏省县域新型城镇化发展水平：1）整体上存在明显的南北差异,即苏南高于苏中,苏中高于苏北,其中苏南在5个方面均处于领先地位,而苏中在公共服务、景观环境方面相对较弱,苏北则在经济质量、基础设施、人民生活方面相对较弱;2）在空间分布上存在着相似区域之间的空间集聚特征,但仍有少部分县市的新型城镇化发展存在异质性．     

忻州市县域经济发展的时空差异分析

基于2006年～2015年忻州市14个县域的经济数据,以GDP、人口数量等相关指标作为基本测算数据,通过在时间维度上采用标准差和在空间维度上采用量图分析法对忻州市县域经济差异进行实证分析.结果表明:在时间维度上,县域经济差异整体呈不断扩大的趋势,具体又以2009年和2013年为节点分为三个不同的阶段:2006年～2009年缓慢增长阶段、2009年～2013年加速阶段、2013年～2015年缓慢下降阶段.在空间维度上,县域经济差异比较显著,主要分为三类,其中落后类型的县域最多分布在西北和东南部;先进类型分布于忻州的中部和西部,中等类型主要位于东北部.资源条件、交通条件、产业结构、资本投入和经济政策是影响忻州经济时空差异产生的主要因素.最后对忻州市经济协调发展提出一些相关性的建议.     

基于ESDA的吉林省玉米生产水足迹空间分异

通过对吉林省玉米生产水足迹的计算,探讨了不同降水年型玉米生产水足迹及其水分来源的变化规律;利用探索性空间数据分析(ESDA)方法,对玉米生产水足迹总体和局部空间差异进行了分析.结果表明:吉林省玉米生产水足迹以绿水足迹为主,占50%左右;对比不同降水年型玉米生产水足迹,枯水年最高,平水年次之,丰水年最低;玉米生产水足迹空间差异明显,在整体上存在着显著的集聚效应,丰水年和枯水年集聚现象比平水年更加明显.从GeoDA生成的LISA聚集图可以看出,在局部差异方面,"低-低"类型的县(市)数量最多,主要集中在吉林省东部地区;"高-高"类型的县(市)数量较多,主要集中在吉林省中部地区;"低-高"类型的县(市)数量较少,其他地区显著性不明显.