中国地区经济发展差距的空间分析_张馨之
中国区域经济增长的空间相关性分析：1990～2004
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《 软科学｝ ０ 年． ０ ． 期 总 ８ ２ ６ 第２ 卷 第４ （ 第８期） ０
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张馨之 ， 何 江
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哪些因素影响了中国的创业活动水平——基于探索性的空间数据分析
哪些因素影响了中国的创业活动水平——基于探索性的空间
数据分析
邹环;于亚申
【期刊名称】《经济研究参考》
【年(卷),期】2018(000)026
【摘要】本文利用2000～2015年中国31个省级平衡面板数据,采用空间计量模型对中国创业活动及其溢出效应的影响因素进行了实证分析.研究结果表明:(1)中国省域间的创业活动存在显著的空间相关性,空间集聚与溢出效应明显;(2)区域创业储备、区域人力资本、购买力水平、政府支持力度及失业率对创业活动具有显著的促进作用,区域风险投资水平对创业活动具有显著的抑制作用;(3)通过计算直接效应和间接效应发现,区域创业储备、区域人力资本、区域风险投资水平、购买力水平及失业率等变量溢出效应显著.
【总页数】11页(P52-62)
【作者】邹环;于亚申
【作者单位】辽宁大学经济学院;辽宁大学经济学院
【正文语种】中文
【中图分类】F224
【相关文献】
1.广东省区域创新活动空间差异分析——基于探索性空间数据分析(ESDA) [J], 梁洁鸣
2.中国区域经济发展水平的探索性空间数据分析 [J], 张馨之;龙志和
3.中国省域农村居民消费水平探索性空间数据分析: 1993-2013 [J], 罗建利;郑阳阳
4.基于探索性空间数据分析的中国人口生育率空间差异研究 [J], 夏磊
5.中国互联网技术的空间扩散与区域差异——基于探索性空间数据分析 [J], 汪明峰
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中国区域经济发展数据分析报告
中国区域经济发展数据分析报告一、引言中国是一个拥有广阔领土和多样化经济实力的国家。
为了更好地了解中国不同地区的经济发展情况，本报告将使用政府公开数据进行深入分析，旨在为各方了解中国区域经济发展提供客观准确的信息与见解。
二、全国经济总体数据分析基于最新公开数据，中国经济总规模稳步增长，GDP总量呈现持续增加的趋势。
根据数据显示，2019年，中国的GDP总量达到XX万亿人民币，同比增长X.X％。
这一数据反映了中国经济的总体稳中向好的态势。
三、区域经济数据对比分析1. 北京市作为中国的首都，北京市一直扮演着经济发展的引领者角色。
根据数据分析，北京市GDP总量在过去几年内稳步增长，2019年达到XX 万亿元，同比增长X.X％。
这一数据显示出北京市作为国家政治、文化和经济中心的优势。
2. 上海市上海市是中国最大的经济中心之一。
根据数据分析，上海市GDP 总量也呈现稳步增长的态势。
2019年，上海市GDP总量达到XX万亿元，同比增长X.X％。
这一数据表明上海市在金融、贸易、航运等方面的竞争力和优势。
3. 广东省作为中国的经济大省，广东省在经济发展方面也呈现出较大的潜力与规模。
根据数据显示，2019年，广东省GDP总量为XX万亿元，同比增长X.X％。
这一数据显示出广东省在制造业、出口贸易等方面的突出地位。
4. 四川省四川省作为中国的西部内陆省份，也在经济发展中逐渐崭露头角。
根据数据分析，2019年，四川省GDP总量达到XX万亿元，同比增长X.X％。
这一数据表明四川省在农业、能源等领域的快速发展。
5. 新疆维吾尔自治区新疆维吾尔自治区作为中国的西部边疆地区，也在经济发展中取得了显著进展。
根据数据分析，2019年，新疆维吾尔自治区GDP总量达到XX万亿元，同比增长X.X％。
这一数据反映出新疆在资源开发、旅游等方面的潜力。
四、区域经济发展趋势分析从数据分析可以看出，中国的经济发展呈现出一些共同的趋势。
首先，一线城市如北京、上海等地具备较强的经济实力和竞争力，对全国经济发展有重要影响。
中国地区经济发展差距的空间分析
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词 ：地 区经济 ； 索性 空间数据 分析 ； 间相关性 ； 探 空 空间异质性 ； 中国
文献标识码 ：Ａ 文章编 号：１ ０－３ ３ ２ ｏ ）卜０ ３ －５ ０ ３２ ６ （ｏ ７ ０ ０ ５０
中图分类号 ：Ｆ ６ ． ０ １５
近年来 ， 间思维 （ｐ ｔｌ ｈ ｋｎ ） 社会科 学 的 空 ｓａｉ ｉ ｉｇ 在 ａ ｔｎ
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１ Ｓ Ａ方法简介 Ｅ Ｄ
姒 方法是一类空间数据分析方法的总称 ， 它提 供 了测度 空 间相关 性 的工具 ， Ｍｏａ ’ 如 ｒｎ ＳＪ统计 量 、
中国旅游经济区域差异的空间分析
中国旅游经济区域差异的空间分析中国拥有丰富的自然和人文景观，旅游业发展迅速。
然而，中国各地区的旅游经济发展存在显著差异。
本文将通过空间分析和统计学方法，深入探讨中国旅游经济区域差异的现状、原因和影响，旨在为制定合理的旅游经济发展政策提供参考。
关键词：旅游经济，区域差异，空间分析，统计学方法近年来，中国旅游经济总体发展迅速，旅游收入和游客数量持续增长。
然而，各地区的旅游经济发展水平存在显著差异。
东部沿海地区的旅游经济较为发达，而中西部地区的旅游经济发展相对滞后。
这种区域差异与各地区的资源禀赋、基础设施、产业结构等因素密切相关。
为了更好地了解中国旅游经济区域差异的成因，本文采用空间计量经济学方法，构建了一个包含地理距离权重矩阵和空间滞后因变量的模型。
结果显示，各地区的旅游经济发展水平与距离核心旅游城市的距离、当地产业结构、政策支持等因素显著相关。
中西部地区的地域辽阔、人口稀疏，导致旅游资源开发不足，也是区域差异的重要原因。
根据相关数据和信息，我们将各地区的旅游经济发展水平进行比较。
结果显示，东部沿海地区的旅游收入和游客数量远高于中西部地区。
这种区域差异会导致资源配置不均和市场竞争失衡，不利于全国旅游经济的协调发展。
同时，旅游经济区域差异也会对当地产业结构产生影响，制约了地区经济的转型升级。
本文通过空间分析和统计学方法，探讨了中国旅游经济区域差异的现状、原因和影响。
研究发现，各地区的旅游经济发展水平存在显著差异，这种差异主要与距离核心旅游城市的距离、当地产业结构、政策支持等因素有关。
为促进中国旅游经济的协调发展，政府部门应加大对中西部地区的政策支持力度，加强旅游资源开发，优化产业结构，提升当地旅游经济的竞争力。
同时，各地区需加强合作，实现优势互补，提高整个国家的旅游经济发展水平。
未来研究方向包括进一步探讨旅游经济区域差异的动态变化和影响因素，以及如何通过政策调控和区域合作等手段缩小区域差异，促进全国旅游经济的均衡发展。
中国地区经济发展差距的空间分析_张馨之
中国地区经济发展差距的空间分析张馨之1,何 江2(1.华南理工大学工商管理学院,广州510640; 2.广州市社会科学院,广州510410)摘要:近年来,空间思维和空间数据分析方法在社会科学领域越来越受到重视。
运用探索性空间数据分析方法考察了1990~2004年中国341个区域单位人均GDP 增长速度的空间相关性和空间异质性,揭示了中国区域经济增长速度的空间格局及区域发展差距的演变过程。
分析结果表明,为了更加深入地理解中国区域经济增长,必须强调空间因素的重要性,这样做不仅有助于深化中国区域经济增长研究,而且可以为协调区域经济发展提供丰富的政策启示。
关 键 词:地区经济;探索性空间数据分析;空间相关性;空间异质性;中国中图分类号:F061.5 文献标识码:A 文章编号:1003O 2363(2007)01O 0035O 05收稿日期:2006-01-02;修回日期:2006-10-21作者简介:张馨之(1974-),女,宁夏贺兰县人,在读博士,主要从事区域经济学研究,(E _mail)amber_chang @ 。
近年来,空间思维(spat ial t hinking)在社会科学的许多领域越来越受到重视[1]。
与此同时,ESDA (ex -ploratory spatial data analysis)[2~3]等空间数据分析方法取得了长足的进展,并得到了越来越广泛的应用,产生了不少具有启发性的研究成果[4~6],显示出空间分析方法的强大功能和适用性。
有关中国区域经济发展差距的经验研究,大都使用省级区划的统计数据,由于省级数据较高程度的加总性质,难以揭示较小区域单元之间的相互作用,而这种相互作用可能是影响区域经济增长的重要因素之一。
基于以上考虑,文章使用以地级区划单位为主的统计数据,对1990~2004年人均GDP 增长速度进行ESDA 分析,以揭示人均GDP 增长速度空间相关性的基本特征;然后,与1990年人均GDP 的空间分布进行比较,探索考察期内地级区域经济发展差距的演化,从而为协调区域经济发展提供政策启示。
中国区域经济发展差异及其原因分析
中国区域经济发展差异及其原因分析近年来，中国经济以惊人的发展速度跻身世界第二大经济体，但是这个以庞大人口为基础的国家依然存在着巨大的区域经济发展差异。
从世界银行发布的《中国城市化与地区经济发展报告》中可以看出，中国整体经济增长的背后，不同地区推力的差异极大，东南沿海地区依然保持着引领全国发展的态势，而中西部地区尚有巨大的发展空间。
那么，究竟是什么影响了不同地区经济的发展差异呢？一、历史遗留问题中国是一个拥有着悠久历史的国家，在各个发展阶段都有自己的优劣势。
在改革开放以前，中国处于传统的农业经济体系，且社会主义经济的政治形式，初期的改革开放集中在东南沿海地区，先天优势势不可挡。
而中西部地区经济结构转型的标志是要到1990年代后期，这个时候东南沿海地区经济体系已经基本成型。
二、不同地区资源禀赋不同各地区的经济发展依赖于本地的资源禀赋，如工业、基础设施、人口等。
一些资源条件好的地区如江浙沪地区，由于人口众多、经济开发较早、沿海便利的交通等因素，先天优势明显，吸引了大量的资本和人才，而中西部地区则相对落后。
西部地区山地较多，土地面积小，如四川盆地和贵州高原，由于地理上的局限性，资源的利用难度较大，因此区域经济开发水平较为滞后。
而东北地区的历史原因使得其经济结构转型较为困难，导致了当前形势不佳。
三、市场环境差异市场环境是一个地区经济发展的重要因素。
不同地区的市场环境差异较大。
东南沿海地区相对于中西部地区，具有更为完备的市场机制，得益于经济体制改革，形成了更加国际化的市场环境、更为先进的市场经济机制和更高效的法律、财务等服务体系，这些有利的条件吸引了更多的资本和人才，有力促进了地区经济的快速发展，而中西部地区在这些方面的配套条件要差得多。
四、政策差异地方政府在经济发展中拥有着重要作用。
不同地区的政府政策不同，可能会对当地的经济发展产生重要的影响。
东南沿海地区依托于政策优惠和迅速提升的发展氛围，支付了巨大的发展代价。
中部地区经济差异的空间尺度效应分析的开题报告
中部地区经济差异的空间尺度效应分析的开题报告一、选题的背景和意义我国中部地区是经济发展水平相对较低的大区之一。
中部地区经济差异的存在是一种真实存在的现象，这种差异反映了不同地区的经济发展水平、产业结构和基础设施建设等方面的差异，也是制约该地区经济发展的重要原因之一。
因此，探究中部地区经济差异空间尺度效应的影响因素、形成机理和对中部地区经济发展的影响程度，有利于深入了解中部地区的经济差异问题，有助于制定政策和措施，推动中部地区经济可持续发展。
二、研究的目的和内容研究的目的是探究中部地区经济差异的空间尺度效应，并分析其影响因素和发展趋势。
主要内容包括：1. 对中部地区经济差异的概念、表现形式和影响因素进行梳理和分析。
2. 利用空间自相关和多元回归等方法，探究中部地区经济差异的空间尺度效应，并对其可能存在的空间依赖性进行检验。
3. 分析中部地区经济差异的发展趋势，探究影响中部地区经济差异的主要因素和机理。
三、研究的方法和技术路线研究方法主要包括文献调研、统计分析和地理信息技术分析等。
其中，统计分析是本研究的核心方法，主要使用应用程序R进行数据处理和建模。
技术路线如下：1. 数据收集：收集中部地区各县市的社会经济数据和地理数据，如GDP、人均收入、产业结构、交通、医疗、教育和文化等数据。
同时，还要收集各类政策和环境背景等信息，为后续分析提供素材。
2. 数据处理：通过对数据的清洗、梳理、标准化等操作，使数据具有可操作性和统计性。
3. 空间自相关分析：通过Moran's I指数等统计工具，探讨中部地区经济差异的空间依赖性和空间自相关性。
4. 多元回归分析：将中部地区经济差异作为因变量，选用GDP、产业结构、交通、医疗、教育和文化等多个方面的指标作为自变量，使用回归分析法进行多元回归建模，并分析各自变量的权重和相互作用。
5. 空间回归分析：结合空间自相关和多元回归分析，使用空间自回归模型和空间误差模型对中部地区经济差异的影响因素进行研究。
中国区域经济发展差异及其原因的多尺度分析
中国区域经济发展差异及其原因的多尺度分析一、本文概述《中国区域经济发展差异及其原因的多尺度分析》这篇文章旨在深入探讨中国各地区之间经济发展的不均衡现象，并从多个尺度分析其背后的原因。
中国作为一个地域广阔、人口众多的国家，其内部各区域的经济发展呈现出显著的差异，这种差异不仅体现在经济总量上，更体现在产业结构、创新能力、资源分配等多个方面。
本文的研究将综合运用地理学、经济学、社会学等多学科的理论和方法，对中国区域经济差异的形成机制进行深入分析，以期为国家层面的区域发展政策提供理论支持和决策依据。
文章将首先对中国区域经济发展的总体格局进行概述，明确各地区之间的经济差异现状。
在此基础上，文章将从宏观、中观和微观三个尺度出发，分别探讨导致这些差异的自然条件、政策导向、资源分配、产业结构、创新能力等因素。
宏观尺度将关注国家层面的发展战略和政策布局，中观尺度将分析区域内部的经济结构和发展动力，微观尺度则将深入到企业和个人层面，探讨其经济行为和决策对区域经济差异的影响。
通过对这些因素的深入分析，文章将揭示中国区域经济发展差异的形成是一个复杂而多元的过程，涉及到国家、区域、企业等多个层面。
文章也将提出针对性的政策建议，以促进区域经济协调发展，缩小地区间的发展差距，实现中国经济的全面、均衡和可持续发展。
二、中国区域经济发展差异的现状中国作为一个地域广阔、人口众多的国家，其区域经济发展差异一直是显著而复杂的问题。
从宏观经济角度看，东部沿海地区与西部内陆地区、南部与北部之间的发展差距明显。
东部沿海地区，尤其是长三角、珠三角和京津冀等区域，凭借其地理优势、政策倾斜以及较早的开放政策，经济发展迅猛，成为全国的经济增长极。
这些地区不仅工业化程度高，而且服务业、高新技术产业也发展得较为成熟。
相对而言，西部内陆地区由于地理条件相对恶劣、交通不便、资源有限等因素，经济发展相对滞后。
尽管近年来国家加大了对西部地区的开发力度，如实施西部大开发战略，但与东部地区相比，仍然存在较大的差距。
中国区域经济差异的空间统计分析
第2期
鲁凤 , 等 :中国区域经济差异的空间统计分析
45
较多地运用传统的数量统计模型 , 在空间关系和数值的相关分析上往往顾此失彼[ 1-6] . 几乎 所有空间数据都具有空间依赖或空间自相关特征 , 空间统计的核心就是认识与地理位置相 关的数据间的空间依赖 、空间关联和空间自相关 , 逐渐发展和完善的探索性空间数据分析 (Explo ra to ry Spatial D ata A nalysi s , ESD A)技术 , 即是空间分析技术的核心内容之一[ 7-22] . 近年来 , 空间分析技术已经在广泛的领域内得到应用 , 但国内的应用研究还多局限在进行空 间自相关指标的度量以及空间聚类方面 , 尚未深入至考察区域经济联系层面[ 7-12] . 由于 ESDA 系列方法强调了区域经济增长问题之中地理区位的重要性 , 利用属性数据的空间特性 , 在分析空间关系的基础上进行数值的相关分析 , 突出空间相互作用 , 更为科学地揭示区域经 济联系[ 13 , 20 , 21] . 因此 , 对于中国经济差异这一问题 , 基于 G IS 采用 ESDA 一系列的空间统计 方法进行研究 , 可更形象 、更深刻地揭示出中国各省区经济活动的空间分布特征 , 并能进行 各种深层次的分析.
空间联系的局部指标满足下列两个条件 :(1)每个区域单元的 L ISA 是描述其周围显著
的相似值区域单元空间集聚程度的指标 ;(2)所有 LISA 总和与全局空间联系指标成正比.
∑ I i =(xi - x—) ωij (xj - x—).
m0
j
(6)
∑ 其中 , m0 = (xi - x—)2 / n , 对 j 求和仅限于区域单元 I 的所有邻居 . i 检验统计量可以对有意义的局部空间关联进行显著性检验. 当两个区域单元的某些相
中 国区域经济发展差距分析
中国区域经济发展差距分析《中国区域经济发展差距分析》中国作为一个地域辽阔、人口众多的大国，区域经济发展存在着明显的差距。
这种差距不仅体现在经济总量、产业结构、居民收入等方面，还受到地理区位、资源禀赋、政策环境等多种因素的影响。
从经济总量来看，东部沿海地区一直是我国经济发展的“领头羊”。
以长三角、珠三角和京津冀为代表的城市群，拥有强大的经济实力和创新能力。
这些地区凭借优越的地理位置、便利的交通条件和开放的政策环境，吸引了大量的国内外投资，形成了高度发达的制造业和服务业体系。
相比之下，中西部地区的经济总量相对较小。
尽管近年来中西部地区的经济增长速度有所加快，但与东部地区相比，仍存在较大差距。
产业结构的差异也是导致区域经济发展不平衡的重要原因之一。
东部地区的产业结构更加优化，以高新技术产业、现代服务业和先进制造业为主导。
例如，在信息技术、生物医药、金融服务等领域具有较强的竞争力。
而中西部地区的产业结构相对较为单一，传统产业如资源开采、初级加工等仍占据较大比重，高新技术产业和现代服务业发展相对滞后。
这种产业结构的差异使得东部地区在经济发展的质量和效益上明显优于中西部地区。
居民收入水平是衡量区域经济发展差距的直接指标。
东部地区的居民收入普遍较高，尤其是长三角和珠三角地区，居民的工资性收入、经营性收入和财产性收入都较为丰厚。
而中西部地区的居民收入相对较低，特别是一些贫困地区，居民的生活水平还有待提高。
居民收入差距不仅影响了人民的生活质量，也在一定程度上制约了消费市场的扩大和内需的拉动。
地理区位和资源禀赋对区域经济发展也有着重要的影响。
东部沿海地区拥有众多优良的港口，便于开展对外贸易和物流运输。
同时，这些地区的自然资源相对匮乏，促使其更加注重发展技术和资本密集型产业。
中西部地区则拥有丰富的自然资源，如矿产资源、能源资源等，但由于交通不便、开发难度大等因素，资源优势未能充分转化为经济优势。
政策环境也是造成区域经济发展不平衡的因素之一。
中国区域经济发展差距分析
中国区域经济发展差距分析近几十年来，中国以令人瞩目的速度迅猛发展，然而，我们也必须面对一个不容忽视的现实，那就是中国区域经济发展的差距问题。
本文将从多个角度对中国区域经济发展差距进行分析，并探讨背后的原因和可能的解决方案。
一、GDP差距首先，通过比较各个地区的GDP数据，可以清晰地看到中国区域经济发展的差距。
沿海地区如北京、上海和广东等经济发达地区，其GDP总量远远超过了中西部地区。
这种差距主要源自资源禀赋、人才集聚和市场规模等因素的不均衡分配。
二、产业结构差异其次，中国各个地区的产业结构也存在明显差异。
沿海地区以制造业、高技术产业为主，而中西部地区则以传统产业、资源型产业为支柱。
这种差异导致了经济增长的差异性，使得沿海地区在技术创新、产业升级等方面具有明显优势。
三、基础设施建设不均衡不可忽视的是，中国区域发展差距也与基础设施建设的不均衡有关。
大量的公路、高铁、机场等基础设施集中在沿海地区，使得这些地区的交通运输更加便利，吸引了大量的资源和投资。
与之相比，中西部地区的基础设施建设相对滞后，限制了经济发展的速度和规模。
四、教育和人才流失教育和人才流失也是导致中国区域经济发展差距的原因之一。
优质的教育资源、高水平的大学和研究机构多集中在沿海地区，这吸引了大量的优秀学子和专业人才。
然而，中西部地区的教育资源相对较少，导致了人才的外流，制约了当地的经济发展。
解决中国区域经济发展差距有着极其重要的现实意义。
首先，政府可以采取积极的政策措施，通过加大对中西部地区的扶持力度，引导人才和资金向这些地区流动。
其次，加强沿海地区和中西部地区的互联互通，建立良好的交通和信息网络，促进资源要素在地区之间的流动。
此外，加大对中西部地区的教育投入，提高当地教育质量，培养更多的专业人才，也是一个重要的举措。
总结起来，中国区域经济发展的差距问题既是挑战，也是机遇。
政府应该认识到这一问题的重要性，制定出有效的政策和措施，通过扩大内需、提高中西部地区的创新能力和竞争力，来实现中国经济的全面发展和可持续增长。
中国区域经济发展差异的时空分析
中国区域经济发展差异的时空分析一、引言中国是一个地域辽阔的国家，其地势高低起伏，气候多样，历史文化悠久。
在这样一个复杂的国家中，不同地区之间的经济发展水平差异巨大。
因此，对中国区域经济发展差异的时空分析具有重要的意义。
本篇文章将从不同的角度对这一问题进行探讨。
二、历史回顾中国的区域经济发展差异是一个长期存在的问题。
在古代中国，中原地区一直是中国的政治、经济和文化中心，而其它地区则相对较为贫穷落后。
在现代，沿海地区和大城市的经济发展迅速，而内陆地区和农村地区则发展缓慢。
这种差异在改革开放以后得到了进一步的放大，而分化趋势也越来越明显。
因此，对中国区域经济发展的时空特征进行深入分析具有重要的现实意义。
三、空间分析1、地理因素：中国的地理位置和地形地貌对区域经济发展产生了很大影响。
沿海地区由于得天独厚的自然环境和航运条件，其对外贸易活动更活跃，而内陆地区则因交通不便、资源匮乏等因素而发展缓慢。
2、政策因素：中国的行政区划和政策制定对区域经济发展也起着重要的作用。
不同地区的政策差异的产生可能会导致某些区域受益而某些区域受损。
3、人口因素：人口是一个地区经济发展的基础条件。
由于人口过度集中的地区会面临资源和环境压力过大的问题，而人口稀少的地区又因市场过于狭小而受限制。
因此，人口在区域经济发展中也起着重要作用。
四、时空分析1、历史时期：中国历史上的区域经济发展差异主要源于中央地区的经济垄断和地方经济的被动发展。
在周代，中原地区成为了中国的文化和政治中心，经济也得到了发展。
而到了明清时期，东北地区由于遭受外来侵略和采矿业的开发，其经济发展较为落后。
此外，闽南地区在明清时期的经济发达程度也远远超过了其它地区。
2、改革开放时期：改革开放以后，中国的区域经济发展差异得到了进一步放大。
沿海地区和大城市的经济发展相对较快，而内陆地区、西部地区和农村地区则发展缓慢。
这种差异的产生主要是由于政策、市场和基础设施等因素的影响。
中国新质生产力水平、区域差异与时空演进特征
中国新质生产力水平、区域差异与时空演进特征
王珂;郭晓曦
【期刊名称】《统计与决策》
【年(卷),期】2024(40)9
【摘要】文章构建新质生产力水平测度指标体系,运用熵值法测算2012—2021年中国31个省份的新质生产力水平,通过Dagum基尼系数法分析其差异及来源,最后采用空间相关性检验探索中国新质生产力的时空集聚特征和动态跃迁情况。
研究发现:中国新质生产力水平逐年上升,但整体水平不高且存在区域差异;劳动者维度和劳动对象维度中的新质产业发展是制约新质生产力水平提升的主要因素;四大地区新质生产力水平差异较大,区域差异的主要来源始终是区域间差异;中国新质生产力水平明显集聚于高效型和低效型,且具有较强的空间稳定性;中国新质生产力水平跃迁更多转向极化型和空心型,较少转向高效型,区域协调发展战略效果不同,虹吸效应与带动效应并存。
【总页数】7页(P30-36)
【作者】王珂;郭晓曦
【作者单位】浙江工业职业技术学院财经学院;云南财经大学会计学院
【正文语种】中文
【中图分类】F124.3
【相关文献】
1.中国新质生产力指标构建与时空演进
2.中国绿色经济高质量发展水平、区域差异与时空演进
3.我国农民农村共同富裕水平的区域差异和时空演进特征研究
4.中国新质生产力发展水平测度与时空演进
5.新质生产力水平的统计测度与时空演变特征研究
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基于空间自相关的云南省区域经济与游客数量研究
基于空间自相关的云南省区域经济与游客数量研究发表时间：2014-12-29T13:08:18.500Z 来源：《价值工程》2014年11月上旬供稿作者：柳笑盈罗志清[导读] 空间分析法揭示的结果具有直观明了的可视化效果，对深入研究空间聚集和分异现象及动态变化过程提供了有力帮助。
柳笑盈LIU Xiao-ying曰罗志清LUO Zhi-qing（昆明理工大学国土资源工程学院，昆明650093）（Faculty of Land Resource Engineering，Kunming University of Science and Technology，Kunming 650093，China）摘要院选取云南省2008-2012 年各州市的GDP 数据，运用空间统计分析方法对其区域经济发展的空间关系、时空变化特点进行研究，并初步探索游客数量与区域经济间的时空关系。
Abstract: Selecting the GDP data of every cities of Yunnan from 2008 to 2012, this paper uses the spatial statistical analysis methodto study the spatial relationship and the characteristics of spatial and temporal changes of regional economic development and explore thetemporal relationship between the number of tourists and regional economy.关键词院空间自相关；GDP；游客数量；云南省Key words: spatial autocorrelation；GDP；the number of tourists；Yunnan province中图分类号院F127 文献标识码院A 文章编号院1006-4311（2014）31-0152-031 研究背景地理学第一定律中提出，“空间实体总是相互关联的，特别是距离较近实体间的关联表现得更为显著”[1]。
珠三角区域经济发展的空间分析及其政策含义
其一 ，增 长速 度较 快 的地 区基本 上分 布在广佛都市 区和深圳周 围 ，
而且 随着远 离这 两 个地 区 ，增 长
低 的地 区则分 布 在珠 三角 的边 缘
地 带 ， 而 且 从 中 心 到 外 围 人 均
速度 呈下 降趋 势 。作 为 区域 经济 中心 ，不仅 自身 具有 较 大 的经济 规 模和 较高 的发 展 水平 而且 能 够对周边地 区起 到辐 射带动 作用 ， 分析 结果 初步 验证 了广佛 都 市 区 和 深圳 在珠 三 角的 区域 经济 中心 地 位 。其二 ，增 长 速 度 的空 间分 布也 具有 较 明显 的集 聚特 征 ，地
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区 、顺 德 区 、三 水 区 、高 明 区 、
肇庆市 区 （ 端州 区和鼎湖 区） 、高
要 市 、 四会 市 。
觋 一
图 １ 珠 三角各地 区区位示意图
一
、
珠 三 角 区域 经济 发
展的空 问格局概况
（ 一）经济活动的空问分布
珠 三 角 是 我 国 改 革 开 放 的前 沿 地 ｅ ａ ２０） ｔ １ ０ ０ 。与此 同时 ，地理 信 息 系统 ．
带 。改革 开放 以来 ，珠三 角凭借得 天独
厚 的区位 、人 文和政策 优势 ，成为全 球 经济增长最快 的区域 之一 。然 而在珠 三 角 区域 经 济 发 展 过程 中也 存 在 一 些 问 题 ，如 经济 区的地理空 间相对 狭小 ，区
２０ ０ ４年 表 现 得 更 加 明 显 。 广 州 、
东莞 、深圳 是 Ｇ Ｐ最大 的 ３个地 Ｄ
区 ，１９ ９ ０年这 三个地 区约 占珠 三 角经 济 总量 的 ５ ． ，２ ０ １％ ３ ０ ４年 为 ５． ６ ％，可见广深经 济带 ，尤其是 ８
我国区域经济差异研究与分析
我国区域经济差异研究与分析
梁媛
【期刊名称】《现代商业》
【年(卷),期】2015(0)4
【摘要】我国是一个幅员辽阔、区域经济发展差异显著的发展中国家。
本文采用定性与定量相结合的方法对我国区域经济差异作了统计分析。
本文采用定性与定量相结合的方法对我国区域经济差异作了统计分析。
总结出造成东西部经济发展差异的原因主要在于思维意识、地理区位的影响及基础设施、资金投入、产业结构、地区发展战略、政府政策的作用等方面的影响。
【总页数】2页(P136-137)
【作者】梁媛
【作者单位】贵州航天职业技术学院 563000
【正文语种】中文
【相关文献】
1.我国区域经济发展的生态效率差异研究——基于2007年省际数据的实证分析[J], 王波;方春洪
2.丝绸之路经济带我国沿线省市物流业与区域经济耦合协调及空间差异研究 [J], 杨宏伟;李雅莉;郑洁
3.基于TOPSIS法我国高等教育与区域经济协调发展的地区差异研究 [J], 迟景明; 李奇峰; 何声升
4.我国新农村建设中区域经济差异研究——以江苏湖南为例 [J], 徐阳;谭一杰;徐潭
5.基于因子分析的我国区域经济差异研究 [J], 杨婷婷;陈英凤;樊华术
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地域研究与开发 2007年(第26卷)总目次
第 ２期
・
区域 研究 ・
解读海峡西岸经济区 ……………………………… …………………………………………………………… 周一星 （ ） １ 南海开发与中国能源安全问题研究 ………………………………………………… 于文金 ，邹欣庆 ，朱大奎 ，等 （ ） ６ 我国空港都市 区的形成条件与趋势研究…………………………………………………………… 吕 斌 ，彭立维 （ １ １） 第三方物流企业的区位影 响因素研究 ……………………………………………………………… 韩增林 ，李晓娜 （６ １） 经济技术开发区区域带动效应研究 …………………………………………………………………………… 郑 国（０ ２） 西部地区 自然资源开发状态及其效益评价…………………………………………………………………… 姜 巍 （６ ２） 河南省主体功能区划分的主导因素研究…………………………………………………………… 张 莉 ，冯德显 （０ ３） 宁南 山区可持续发展中的人 口问题探讨 …………………………………………… 魏海平 ，张明鑫 ，王 欢 ， （５ 等 ３） 我国中部欠发达地 区城镇化与生态化研究——以河南信阳市为例………………………………………… 刘 明华 （９ ３）
・
旅游研究 ・
论旅游发展战略研究的创新与体系 …………………………………………………………………………… 王云才 （８ ５） 我国旅游经济发展水平省际差异 的空间分析…………………………………………… 王 凯 ，李 华 ，贺曲夫（ ３ ６） 旅游 区位 与市场拓展关系的研究——以西安 市日本入境市场为例…………………… 梁雪松 ，马耀峰 ，李天顺（ ８ ６） 辽河三角洲湿地资源景观特征评价及生态旅游开发……………………………………………… 汤 蕾 ，许 东（ ２ ７）
区域经济发展差异的地理因素分析
区域经济发展差异的地理因素分析
朱琦
【期刊名称】《中学地理教学参考》
【年(卷),期】2021()23
【摘要】随着改革开放以来我国经济的飞速发展,不同区域经济发展水平的差异日益突显,特别是我国西部地区,与其他区域的经济发展差距表现得最为明显。
区域经济发展差异问题成为当前学界关注的重点。
由路铭撰写的《空间的力量:地理、政治与城市发展(第二版)》一书,主要针对中国的城市化、区域发展及经济增长方式展开了探究,作者将地理(包括经济地理)因素作为影响区域发展的核心因素,在此基础上针对当前中国经济发展中存在的问题,如"为什么限制大城市不利于中小城市""为什么城市间出现人力资本的分化" "为什么经济增长方式难以转变",提出了政策层面的建议。
对影响区域经济发展的地理因素进行分析,不仅有利于寻找适合区域的发展之路,还可有效减弱地理环境差异对区域发展的消极影响。
【总页数】1页(PI0003)
【作者】朱琦
【作者单位】江苏农牧科技职业学院
【正文语种】中文
【中图分类】F12
【相关文献】
1.基于金融地理视角的区域金融发展差异的影响因素分析——以陕西和浙江的对比为例
2.新疆县域经济发展影响因素的空间差异分析——基于地理加权回归(GWR)模型
3.中国数字经济发展区域差异及影响因素分析
4.区域经济发展影响因素的效应差异研究——基于中国四大经济区域的面板数据分析
5.中国数字经济发展的区域差异及驱动因素——基于空间面板模型的实证分析
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中国地区经济发展差距的空间分析_张馨之第26卷第1期2019年 2月地域研究与开发AREAL RESEA RCH AN D DEVELOP M EN T V ol. 26 N o. 1Feb. 2019中国地区经济发展差距的空间分析张馨之, 何江12(1. 华南理工大学工商管理学院, 广州510640; 2. 广州市社会科学院, 广州510410)摘要:近年来, 空间思维和空间数据分析方法在社会科学领域越来越受到重视。
运用探索性空间数据分析方法考察了1990~2019年中国341个区域单位人均GDP 增长速度的空间相关性和空间异质性, 揭示了中国区域经济增长速度的空间格局及区域发展差距的演变过程。
分析结果表明, 为了更加深入地理解中国区域经济增长, 必须强调空间因素的重要性, 这样做不仅有助于深化中国区域经济增长研究, 而且可以为协调区域经济发展提供丰富的政策启示。
关键词:地区经济; 探索性空间数据分析; 空间相关性; 空间异质性; 中国中图分类号:F061. 5 文献标识码:A 文章编号:1003O 2363(2019) 01O 0035O 05近年来, 空间思维(spat ial t hinking) 在社会科学的许多领域越来越受到重视[1]。
与此同时, ESDA (ex -ploratory spatial data analysis) [2~3]等空间数据分析方法取得了长足的进展, 并得到了越来越广泛的应用, 产生了不少具有启发性的研究成果[4~6]内空间相关的整体趋势, 一般用M oran . s I 统计量[8]来测度, 计算公式如下NI t =@S 0NNE E w i j (X it -i=1j =1N i=1N NX t ) (X jt -X t ),X t )2, 显示出空间分析方法的强大功能和适用性。
有关中国区域经济发展差距的经验研究, 大都使用省级区划的统计数据, 由于省级数据较高程度的加总性质, 难以揭示较小区域单元之间的相互作用, 而这种相互作用可能是影响区域经济增长的重要因素之一。
基于以上考虑, 文章使用以地级区划单位为主的统计数据, 对1990~2019年人均GDP 增长速度进行ESDA 分析, 以揭示人均GDP 增长速度空间相关性的基本特征; 然后, 与1990年人均GDP 的空间分布进行比较, 探索考察期内地级区域经济发展差距的演化, 从而为协调区域经济发展提供政策启示。
S 0=i=1j =1E (X it -E E w i j, (i , j =1, 2, 3, , N ) 。
(1)式中:X it , X jt 分别代表第t 年第i 个和第j 个观测值; N 为观测单元; X t 代表t 年X it 的均值; w i j 是空间权重矩阵中的元素; S 0是所有元素w i j 的和。
Moran . s I 统计量的取值处于-1和1之间, 绝对值越大表示空间相关程度越强。
与期望值E(I ) =-1/(N -1) 相比, I t >E (I ) 表明存在空间正相关, 反之为空间负相关。
1.2 Moran 散点图(Moran scatterplot m ap)Moran 散点图描绘了考察变量(x ) 与其空间滞后项(W x ) 的相关关系, 直观地反映各个地区局部空间相关性的类型及其空间分布。
在M oran 散点图中, 地理单元被划分为High_High, Low_Low,Low_High和High_Low 4种类型。
High_High(或Low_Low)是指具有较高(或较低)¹1 ESDA 方法简介ESDA 方法是一类空间数据分析方法的总称, 它提供了测度空间相关性的工具, 如Moran . s I 统计量、Moran 散点图和LISA 等。
空间相关性(spatial depen -dence) 指不同位置的观测值在空间上是非独立的。
空间正相关是指数值相似与区位相似的一致性[7], 表现为相似的观测值倾向于在空间上聚集。
1. 1 M oran . s I 统计量全局空间相关性反映了考察变量在全部区域范围收稿日期:2019-01-02; 修回日期:2019-10-21作者简介:张馨之(1974-) , 女, 宁夏贺兰县人, 在读博士, 主, 观测值的地区, 其相邻地区的观测值也较高(或较低) 。
High_High和Low_Low属于局部空间正相关, Low_High和High_Low则属于局部空间负相关。
1. 3 LIS A(local indicators of spatial association)LISA 是用于局部空间相关性分析的一类统计量的总称, 作为L ISA 应当满足以下2条标准[2]:其一, LISA 可以反映局部空间相关性的显著性水平; 其二, LISA 之和与全局空间相关性统计量成比例。
局部¹(#36#标准, 可以作为LISA, 计算公式如下I i t =m 0=(x i t -L t )m 0地域研究与开发第26卷表1 人均GDP 增长速度的Moran . s I 检验Moran . s I 统计量(local M oran . s I stat ist ics) 满足这2条Tab. 1 Moran . s I test for growth rate of per capita GDPE w i j (x j t -iL t ) ,(2)时间段1990~20191990~19951995~20002000~2019M oran . s I (P. Value)W 10. 4876(0. 001) 0. 4763(0. 001) 0. 3464(0. 001) 0. 2838(0. 001)W 20. 2459(0. 001) 0. 3446(0. 001) 0. 1452(0. 001) 0. 1154(0. 001)W 30. 1491(0. 001) 0. 2867(0. 001) 0. 0479(0. 093) 0. 0213(0. 001)E (x i t -iL t ) 2/n 。
式中:I i t 代表第i 个观测值第t 年的Local M oran . s I 的统计量值; x i t代表第t 年地区i 的观测值; L t 代表第t 年所有地区观测值的均值; w ij 是空间权重矩阵W 中的元素; n 为观测值的个数; j 表示与i 相邻的地区。
I i t 为正, 表示观测值在局部正相关; I i t 为负, 则表示观测值在局部负相关。
把M oran 散点图与L ISA结合起来, 可以显示局部Moran . s I 显著的那些地区, 并标明这些地区的局部相关类型, 这就是所谓的L ISA 聚集图(LISA clust er map) 。
说明:表中括号外的数字为M oran . s I 统计量值, 括号内的数字代表M oran . sI 精确的显著性水平(pseudo sign i ficance level) 。
假设检验使用999次重复排列方法, 计算及检验结果是使用SpaceStat1. 91得二阶和三阶空间到的。
表中W 1, W 2和W3分别为行标准化的一阶、权重矩阵。
基于一阶空间权重矩阵的检验结果表明, 1990~2019年中国人均GDP 增长速度的Moran . s I 统计值较大, 达0. 4876, 且在统计上非常显著, 表明各地区人均GDP 增长速度存在显著的空间正相关关系, 人均GDP 增长速度相近的地区倾向于在空间上集聚。
为了考察人均GDP 增长速度的全局空间相关性随时间变化的特点, 我们把1990~2019年分为3个时段, 分别予以考察。
由表1可以看出, 人均GDP 增长速度的M oran . s I在这3个时段都是高度显著的, 但与整个时段相比, 空间相关的强度有所降低; 此外, 空间相关性还呈现出较明显的下降趋势, 1990~1995年人均GDP 增长速度的M oran . s I统计值最高, 为0. 4763, 2000~2019年减少为0. 2838。
上述结果表明:第一, 1990~2019年中国各地区人均GDP 增长速度不仅在整个考察期, 而且在各个子时段都表现出了显著的空间相关性; 第二, 与各个较短的子时段相比, 整个考察期的人均GDP 增长速度表现出了更强的空间相关性; 第三, 人均GDP 增长速度的空间相关性随时间递减, 这可能暗示着区域经济增长的近邻效应有所减弱, 一个地区的增长速度变得较少地依赖相邻地区的经济增长。
比较基于一阶、二阶和三阶空间权重矩阵的Moran . s I 可以看出, 从低阶到高阶, 各个时段的Moran . s I 无一例外地明显下降, 表明人均GDP 增长速度的空间相关性随距离衰减。
根据地理学第一定律[10], 各个地区的经济联系随距离的增大而减小, 我们的分析结果显示, 考察期内中国各地区人均GDP 增长速度的空间分布符合这一规律。
由此可以推断, 要理区域单位包括281个地级市、1个省(海南) 、4个直辖市、2918¹2 数据和空间权重矩阵2. 1 数据说明该研究以2019年的行政区划为准, 把中国划分为以地级市为主的341个区域单位¹, 考察时期为1990~2019年。
人均GDP 增长速度用首尾2年人均GDP(按可比价格计算) 自然对数值之差来度量。
有关数据主要来自于1991~2019各年5中国城市统计年鉴6、2000~2019各年5中国区域经济统计年鉴6、5中国县(市) 社会经济统计概要20006、5中国县域经济6各卷、部分省及地市级统计年鉴和统计公报。
2. 2 空间权重矩阵为了使用ESDA 和其他空间数据分析方法, 首先要确定地区之间相互作用的关系模型, 一般通过设定空间权重矩阵(spat ial w eights mat rix) 来实现这个目的。
如何选择适当的空间权重矩阵是空间数据分析中最难且最有争议的方法论问题之一。
一般来说, 设定空间权重矩阵主要依据地理特征, 如地区边界和距离等, 这样可以保证空间权重矩阵的外生性。
我们在分析中采用了基于Rook 规则[9]的简单二分相邻矩阵。
3 人均GDP 增长速度的ESDA 分析3. 1 全局空间相关性在全局空间相关性检验中我们使用了一阶和高阶(二阶和三阶) 相邻矩阵。
二阶相邻是指根据一阶相邻关系, 如果不相邻的2个地区都与另外一个地区相邻, 则这2个地区为二阶相邻, 即/邻居的邻居0; 同理, 三阶相邻则是指/邻居的邻居的邻居0。
所有空间权重矩阵都经过了行标准化处理。
各个时段人均GDP 增长. s 1第1期张馨之等:中国地区经济发展差距的空间分析#37#解地区经济增长差异及相互作用, 不可忽视相对区位和空间距离等地理因素, 而且要解释较长时期的地区经济增长, 地理因素的作用不容忽视。