中国货币政策区域异质性效应实证研究——基于空间地理加权回归模型的估计

运用空间地理加权回归模型的估计方法,对中国2001~2010年31个省域货币政策的执行效应进行了实证分析.通过货币政策测度变量M2的Moran指数值及散点图,直观地刻画出中国货币政策的执行效果在各省域上存在着空间自相关性和异质性.在回归模型中,纳入空间效应的GWR估计更优于传统的OLS估计.实证结果表明:经济增长、物价水平和固定资产投资在一定程度上对货币政策区域异质性效应的形成都有影响,并且物价水平是其最主要的影响因素,进一步强调在货币政策调控时应将稳定物价总水平放在更加突出的位置.     

湖南省贫困村空间分异及影响因素研究

以《湖南省2015—2020年贫困村名单》为研究样本,通过探索性回归分析选取自然及社会经济等10个解释变量,结合空间自相关和核密度分析对县域贫困村空间分异特征进行分析,利用全局回归(OLS)模型和地理加权回归(GWR)模型对县域贫困村影响因素的空间异质性进行研究。结果表明:(1)湖南省贫困村分布具有显著的空间聚集性,常德—益阳—长沙—湘潭—衡阳—郴州西部边界以西是贫困村的主要聚集区域,边界以东贫困村明显偏少,东北、东南方向有少量聚集区;(2)GWR模型校正R2(0.831)高于OLS模型的校正R~2(0.719),且拟合优度较高;(3)10个解释变量与贫困村数量关系呈现不同数值大小、不同正负效应的空间分异规律。研究结果为合理制定产业发展策略、优化要素投入、缩小县域发展差异提供了参考。     

黑龙江省灌溉水利用效率影响因素分析

为有针对性地提升黑龙江省不同地区灌溉水利用效率,本文对黑龙江省灌溉水利用效率的影响因素进行研究.将灌溉水利用效率作为因变量,选取8个主要影响因素:降雨量、腾发量、节水灌溉面积比率、渠系衬砌比率、灌区工程完好率、渠系结构复杂度、灌区工程配套率、灌溉用水量作为自变量,分别建立最小二乘法回归模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR);从全局和局部角度,分析各影响因素对黑龙江省灌溉水利用效率的影响程度.结果表明:黑龙江省灌溉水利用效率及其影响因素的空间自相性随距离增大而减小;全局分析中,除渠系结构复杂度、灌溉用水量与灌溉水利用效率呈负相关,其它影响因素与灌溉水利用效率呈正相关;局部分析中,各影响因素的回归系数空间分布规律明显;GWR模型由于考虑了空间因素,拟合度高于OLS模型.研究结果为黑龙江省不同地区灌溉水利用效率的提升提供了理论参考.     

县域体育场地发展空间特征及其影响因子研究——基于ESDA-GWR方法

利用第6次全国体育场地普查福建省84个县域数据,以及其他经济社会数据,运用探索性空间数据分析(ESDA)方法和地理加权回归(GWR)模型,探索县域体育场地发展的空间特征及其影响因子.研究表明:福建县域体育场地面积(存量)发展在空间上存在集聚分布特征,而人均场地面积(相对量)在空间上则呈随机分布;东部沿海县域的场地面积发展快于内陆山区,而南部内陆山区又快于北部;构建的GWR模型拟合效果优于OLS回归模型,提高了对县域场地面积的解释力;与县域场地面积相比,影响县域人均场地面积发展的因素更为复杂.     

中国城市生活垃圾排放及其影响因素的时空变化研究

城市生活垃圾是当前急需解决的环境问题.控制城市生活垃圾排放,减少城市生活垃圾带来的环境危害,事关我国生态文明建设.基于2003年和2017年中国258个地级市的数据,首先分析了中国城市生活垃圾排放的时空变化特征,然后利用最小二乘线性模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR)研究了经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的影响,并且将两种模型进行了比较.研究结果表明：1) 除东北地区外,其他地区各城市的生活垃圾排放量有了很大增长,其中东部地区的城市增长最为明显,并且经济越发达人口越多的城市表现出更强的生活垃圾排放增长趋势,各城市的生活垃圾排放差异性不断扩大.2) OLS模型的回归结果表明经济、城市人口规模、城市化水平和产业结构对城市生活垃圾排放的促进作用增强,并且城市人口规模是促进城市生活垃圾排放的最重要因素,其次是产业结构、城市化水平、经济发展.3) GWR模型在解释城市生活垃圾排放的影响因素方面要优于OLS模型,并且GWR模型的回归结果表明各因素对城市生活垃圾排放的影响具有显著的空间差异性,并随时间发生了变化.根据研究结果和各城市的经济社会发展现状,对各城市提出了控制城市生活垃圾排放增长的针对性建议.     

城市住宅价格影响因素的空间非平稳性分析

应用住宅特征价格法,选取南京市2011年9月份住宅小区均价作为因变量,选取8个影响住宅价格的因素并量化作为自变量,进行地理加权回归(GWR).与传统的OLS估计相比较,GWR模型具有更好的拟合优度,同时得出具有显著性的各因素对住宅价格的影响在空间分布上是有差异的,并揭示了这种差异的特点.     

应用改进的时空地理加权模型分析城市住宅价格变化

以深圳市为例对城市住宅价格进行时空地理加权统计回归分析,揭示城市住宅价格在时间与空间方面的变化趋势。研究结果表明,时空地理加权回归模型不仅能够分析相关因素在空间的差异性上对住宅价格具有重要影响,还能够揭示其在时间上的差异性,得出相关因素对住宅价格影响是随时间和空间变化的特点。依据模型的拟合度标准,GTWR能够从OLS的0.617,GWR的0.736提高到0.895。AIC标准的统计信息则表明,GTWR模型明显优于OLS与GWR模型。     

喀斯特山区TRMM降水数据降尺度研究

获取高精度的卫星降水数据,为喀斯特区域旱涝灾害评估、水文预报等各研究领域提供数据基础。以热带降雨卫星(tropical rainfall measuring mission, TRMM)为数据源,采用多元线性回归法(ordinary least square, OLS)和地理加权回归法(geographically weighted regression, GWR),综合考虑高程、坡度、坡向、经纬度和归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)等6个因子构建OLS和GWR降尺度模型进行年降尺度研究,并比较OLS和GWR两种降尺度模型在喀斯特山区的适用性。结果表明：1)TRMM数据与站点观测数据之间精度较好;2)降尺度后数据空间分辨率提升到1 km, GWR降尺度年降水量在多数年份比原始TRMM数据更接近实测值,高估现象得到改善;与OLS降尺度数据相比,其三项指标表现更好;3)单站点中,OLS降尺度数据在高程和NDVI突变区域易出现假性更优相关性。综合多指标评价,GWR降尺度数据在喀斯特山区总体精度更高。后续可通过划分植被区、...     

空间数据驱动的B市主城区犯罪时空分布及其影响因素分析

本文以基于派出所的泰森多边形为研究单元,采用核密度估计、标准差椭圆、G统计分析、地统计分析和全局Moran''s I指数分析B市2016-2017年犯罪在空间上的分布情况。基于空间兴趣点（Point of Interest, POI）与多时相遥感分类体系等多源数据,采用相关分析和主成分分析提取犯罪影响因子,通过解释变量Johnson变换后的地理加权回归模型（Geographically Weighted Regression model, GWR）和基于主成分因子的最小二乘法模型（the Ordinary Least Squares model, OLS）解释因子对五类犯罪空间分布的影响。研究发现：时空分析上,在六、七月份犯罪率最高,具有“东西”走向且“离心型犯罪化”的表现;影响因素分析中16个自变量中有10个变量对犯罪率存在较强的正相关影响,而这些变量之间具有空间自相关性,因此采用基于主成分分析的最小二乘法和地理加权回归模型对其消除空间自相关性建立回归模型;而几个回归模型检验上,基于主成分因子的OLS、GWR与Johnson变换后GWR模型均具有较高的拟合度。此研究结果可为犯罪防控及犯罪预测建模提供参考与建议。     

福建省县域人均GD P影响因素的局部时空异质性分析

人均GDP变化过程可能不仅具有空间异质性还具有时间异质性。利用空间联系局域指标(LISA)和泰尔指数分别探测福建省2013至2016逐年县域人均GDP的空间异质性和时间异质性特征。综合利用县域的人均实际外商投资、第一产业占GDP比重、人均固定资产投资、人均教育支出的逐年数据,对比分析地理加权回归(GWR)、时空地理加权回归(GTWR)和时空加权回归(STWR)三种模型的拟合和预测性能,在2016年,STWR的平均决定系数(R2)为0.897,高于GWR的0.453和GTWR的0.444,STWR的估计的标准误差仅占GWR和GTWR估计误差的25.56%和25.84%。另外,STWR模型的AICc值为1846.51,分别比GWR和GTWR小81.21、80.81,其性能较GWR和GTWR显著提高。留一法交叉验证也表明STWR比GWR具有更好的预测能力。利用STWR生成县域人均GDP各影响因素的回归系数空间分布图,并进行显著性测试,结果表明:人均实际外商投资与人均固定资产投资在平和县和南靖县有显著正向影响,且影响作用持续增大,而第一产业占GDP比重在华安县与延平区负向影响显著,其回归系数在逐年减小。人均教育支出在延平区正向影响有明显空间溢出效应。     

红松天然林胸径生长的空间异质性及其与地形的关系

【目的】探讨红松天然林胸径生长的空间异质性及其与地形因子的关系,为科学管理经营红松天然林提供借鉴。【方法】通过采用地统计学、方差分析、地理加权回归等方法,对白河林业局的红松天然林胸径生长的空间异质性及其与海拔、坡位、坡向和坡度等地形因子的关系进行了研究。【结果】研究区内红松天然林胸径生长变异系数为0.6,属于中等变异性,其空间变异特征最适合用指数模型来描述,且模型拟合度高; 红松天然林胸径生长在0～4 230 m范围内存在强烈的空间自相关; 运用普通线性回归(OLS)与地理加权回归(GWR)方法建立基于地形因子的红松天然林胸径生长模型,预测结果显示,GWR方法较OLS方法提高了预测精度。【结论】红松天然林胸径生长在一定范围内具有较强空间异质性,且会因地形因子的变化而产生差异,其中海拔、坡向对胸径的生长影响较大。     

世界遗产旅游地网络关注度的省际分布特征与影响因素研究——以平遥古城为例

收集百度指数2011年～2017年中国31省(市、自治区)对平遥古城的日网络关注度数据,采用地理集中指数和变差系数,并引入区域经济差异变化趋势的库兹涅茨比率,对平遥古城网络关注度的省际分布差异和变化趋势进行分析.选取对应年份中国31个省、自治区和直辖市的人口规模、互联网普及率等面板数据作为样本,研究了平遥古城网络关注度空间分布差异的影响因素.结果表明:(1) 2011年～2016年平遥古城网络关注度存在显著的省际分布差异且不断扩大;(2)地区人口规模、互联网发展水平和受教育程度对平遥古城的网络关注度呈显著正相关,各省距平遥古城的空间距离对平遥古城的网络关注度呈显著负相关,各省人均消费水平对平遥古城网络关注度影响不大;(3)各因素变化对平遥古城网络关注度影响的弹性系数从高到低依次是距离、受教育程度、地区人口规模和互联网普及率.并基于研究结论提出平遥古城的目标市场营销策略.     

能源消费碳排放的影响因素及空间相关性分析

选取2007—2016年能源消费省级面板数据,借助ArcGIS平台对我国能源消费碳排放的时空分布进行分析,并基于OLS回归分析,应用地理加权回归模型(GWR)对碳排放影响因素的空间相关性进行研究。结果显示:能源消费碳排放具有阶段性特征,2007—2010年我国能源消费碳排放强度波动性明显,但增长幅度较小,2011—2016年碳排放波动性减小,但增长幅度增大;碳排放空间分布异质性逐渐降低,高排放水平区域由2007年的1个增长到2016年的6个,并且区域间差距在不断缩小;城市化率、产业结构对碳排放具有抑制作用,对外开放程度、交通强度、科技发展水平对碳排放具有促进作用。     

成渝地区双城经济圈交通优势度时空演变格局及影响机制研究

为研究成渝地区双城经济圈交通优势度演变特征和影响机制,以成渝地区双城经济圈148个县区为研究单元,通过集成交通网络密度、城市临近度、交通干线影响度和区域可达性四个指标,构建成渝地区双城经济圈交通优势度评价体系,利用变异系数、冷热点分析、普通最小二乘(OLS)和地理加权回归(GWR)等方法,对其空间格局演变特征和影响机制...     

基于GWR模型的中国5A级旅游景区空间异质性分析

随着5A级景区“退出机制”的实施,各地方政府越来越重视5A级景区的可持续发展.为了探讨中国5A级景区的时空演变特征及其影响因素的空间异质性,选取2007年、2011年、2015年全国5A级景区为研究对象,综合运用了空间自相关、空间回归模型、最邻近指数和地理集中指数等方法,结果显示：1) 中国5A级景区呈凝聚型分布,集中程度逐渐增强;2) 5A级景区在空间上的分布存在较强的依赖性,并非随机分布,2007年中国5A级景区的空间聚类整体上存在差异性,而2011年、2015年空间聚类的差异减小,但空间集聚态势加强;3) GWR模型要优于OLS模型,从全域视角,A级景区资源和公共交通密度对中国第一批5A级景区的分布具有显著的影响,随后公共交通密度的影响减弱,文化资源的开发程度影响增强.从局部视角,公共交通密度、文化资源的开发程度、自然生态环境以及A级景区资源在空间上均具有显著的异质性.     

城市消防警情的空间异质性及影响因素

城市消防警情主要分为火警和非火警(抢险救援和社会救助),目前对火警的研究相对较多，而对救援救助警情的研究相对较少。该文采用探索性空间数据分析(ESDA),定量研究了城市消防警情的空间差异和集聚程度，确定了影响消防警情的社会因素，构建了多尺度地理加权回归(MGWR)模型，将其应用到城市消防警情的实证研究中，并采用多元线性回归、地理加权回归模型(GWR)进行了对比分析。研究结果表明：火警和救援救助在所研究城市都呈现出一定程度的空间聚集，老城区为火警的热点区域，而救援救助的热点分布相对更广。MGWR模型相较于传统的多元线性回归和经典的GWR模型有着更好的效果，在火警、救援救助和总警情中拟合优度均超过了0.8,且其残差平方和、修正后的Akaike信息准则(AICc)数值最低。通过GWR模型和MGWR模型的带宽对比分析发现，不同社会因素对消防警情的影响存在空间异质性。该研究还发现救援救助与火警在该城市的空间分布及影响因素的空间异质性上具有显著差异。在未来的消防工作中，考虑救援救助对整体警情的影响具有重要意义。     

基于AOD数据和随机森林模型估算河南省ρ(PM2.5)

基于融合的深蓝/暗目标气溶胶光学厚度数据集构建了随机森林(RF)、地理加权回归(GWR)和线性混合效应(LME)模型估算河南省的ρ(PM_2.5),通过十折交叉验证评价模型性能.结果表明, RF模型估算的河南省ρ(PM_2.5)精度优于其他模型,其中RF模型月数据的R²比GWR和LME模型分别高0.26、0.27, R_MSE分别低6.56、5.32μg/m³; RF模型季节数据的R²比GWR和LME模型均高0.24, R²MSE分别低3.13、4.31μg/m³.利用RF模型估算河南省2017年的ρ(PM_2.5),冬季最高, R最高,R_MSE最大;春、秋季次之;夏季最低, R²和R_MSE最小,空间分布特征为北高南低.     

中国建设用地利用强度时空演化及其驱动机制分析

以中国4个五年发展战略的截止年份为时间节点, 基于径向函数(RBF)神经网络模型测度2000, 2005, 2010和2015年中国337个市级行政单元(不含港澳台地区)建设用地的利用强度, 并利用探索性空间数据分析模型(ESDA)分析其时空演变格局, 运用地理加权回归模型(GWR)分析中国建设用地利用强度时空分异的主要驱动因素。结果表明: 1) 2000—2015年, 中国建设用地利用强度整体上呈上升趋势, 且空间差异显著, 高强度的利用水平集中在环渤海经济区、各大沿海城市和省会城市; 2) 中国建设用地利用强度呈现空间自相关性, 且全局分异格局与冷热点分布格局及空间异质性的态势基本上吻合; 3) 中国建设用地利用强度的空间格局演变主要受经济发展水平、产业结构、城市化水平以及政府经济调控4 种因素影响, 影响程度的排序为城市化水平<产业结构<经济发展水平<政府经济调控。     

河北省县域农业机械化水平的分异格局及其影响因素

借助TOPSIS模型、空间探索性数据分析和地理加权回归模型等方法,系统分析河北省县域农业机械化水平的空间特征、关联水平及其影响因素,以期为因地制宜地推进农业机械化发展提供支撑。结果表明:1)2013年河北省县域农业机械化水平在空间上呈现明显的方向性和地形分布差异:中南部偏东平原地区的农业机械化水平较高,北部偏西地区次之,西部丘陵区发展滞后;2)县域农业机械化发展水平存在较强的空间自相关特性,区域趋同性比较明显,河北南部以高高集聚(HH)类型居多,北部以低低集聚(LL)类型居多;3)与OLS模型相比,GWR模型在揭示农业机械化水平空间非平稳性方面具有优势。在研究所选的自变量中,地形因子对县域农业机械化的影响较大且均为正向,耕地经营规模和种植结构对农业机械化水平的影响有正有负,但整体上为正。建议在高原县域采取适度增加耕地经营规模,调整作物种植比例等措施提升农业机械化发展水平,在平原县域通过改变其他经济因素来提高发展水平。     

基于GIS的微尺度山地近地表风速小网格推算研究

在复杂山地地形条件下,近地表风速是空间随机向量,受地形、地貌和地物影响较大.采用正交试验设计采样点,使用手持气象站对风速进行采样,利用普通最小二乘法回归分析(OLS)、空间回归分析方法对采样数据进行分析,建立平均风速和小地形因子的数学推算模型.结果表明OLS回归模型对研究区风速的模拟效果良好,模拟结果基本能够反映山地近地表风速的分布差异.