全部 标题 作者
关键词 摘要

OALib Journal期刊
ISSN: 2333-9721
费用:99美元

查看量下载量

相关文章

更多...

基于ESDA方法的黄土高原地区经济发展格局及其演化特征分析

DOI: 10.11820/dlkxjz.2011.05.016, PP. 627-634

Keywords: 黄土高原地区,空间自相关,人均GDP,探索式空间数据分析(ESDA)

Full-Text   Cite this paper   Add to My Lib

Abstract:

探索式空间数据分析(ESDA)方法可以很好地揭示区域经济增长特征及其与空间环境的关系,是深入了解和把握区域经济的空间分布和演化规律的有效手段之一。本文基于ESDA方法,利用黄土高原地区284个县市级行政单元1990、2000和2007年3期的人均GDP数据,分析了黄土高原地区经济增长的空间分布格局和动态演变特征,验证了ESDA方法在揭示社会经济发展空间分异和演变规律方面的作用。分析结果表明黄土高原地区的人均GDP分布表现出了显著的高值和低值集聚(空间正相关)特征,且其空间分异状况具有一定的稳定性;目前黄土高原地区的经济增长仍以不平衡增长为主,短期内高水平地区高速增长趋势仍将继续,而低水平地区很难实现经济增长的快速提高;黄土高原地区存在着常态化的城市产业集聚推动型和机遇性的资源开发拉动型两种增长类型,后者对人均GDP水平的拉动效应更强,然而却容易造成产业畸形单一,经济增长缺乏可持续性、稳定性和抗干扰性。

References

[1]  Rey S, Montouri B. US regional income convergence: aspatial econometric perspective. Regional Studies, 1999,33(2): 143-1564.
[2]  孟斌, 王劲峰, 张文忠, 等. 基于空间分析方法的中国区域差异研究. 地理科学, 2005, 25(4): 393-400.
[3]  Tang Jianjun. Exploratory spatial data analysis of the distributionof regional per capita GDP in Yangtze Delta,China: 1994-2004. Ecological Economy, 2008, 4(2):180-188.
[4]  王桂新. 中国人口分布与区域经济发展. 上海: 华东师范大学出版社, 1997.
[5]  刘纪远, 岳天祥, 王英安, 等. 中国人口密度数字模拟.地理学报, 2003, 58(1): 17-24.
[6]  闫庆武, 卞正富, 赵华. 人口密度空间化的一种方法. 地理与地理信息科学, 2005, 21(5): 45-48.
[7]  廖顺宝, 李泽辉. 基于人口分布与土地利用关系的人口数据空间化研究: 以西藏自治区为例. 自然资源学报,2003, 18(6): 659-665.
[8]  Bailey T C, Gatrell A C. Interactive Spatial Data Analysis.Harlow: Longman, 1995.
[9]  Anselin L, Bera A. Spatial dependence in linear regressionmodels with an application to spatial econometrics//Ullah A, Giles D E A. Handbook of Applied EconomicsStatistics. NewYork: Marcel Dekker, 1998.
[10]  Martin D. An assessment of surface and zonal models ofpopulation. International Journal of Geographical InformationSystem, 1996, 10(8): 973-989.
[11]  Dorling D. Cartograms for visualizing human geography//Hearnshaw H M, Unwin D J. Visulization in GeographicalInformation Systems. Chichester: Wiley, 1994:85-102.
[12]  高志强, 刘纪远. 基于遥感和GIS 的中国土地资源生态环境质量同人口分布的关系研究. 遥感学报, 1999, 3(1): 66-70.
[13]  廖顺宝, 孙九林. 基于GIS 的青藏高原人口统计数据空间化. 地理学报, 2003, 58(1): 25-33.
[14]  江东, 杨小唤, 王乃斌, 等. 基于RS、GIS 的人口空间分布研究. 地球科学进展, 2002, 17(5): 734-738.
[15]  李旭东, 张善余. 贵州克斯特高原人口分布与自然环境定量研究. 人口学刊, 2006, 157(3): 49-55.
[16]  Rey S. Spatial empirics for economic growth and convergence.Geographical Analysis. 2001, 33(3): 195-214.
[17]  吴文钰, 高向东. 中国城市人口密度分布模型研究进展及展望. 地理科学进展, 2010, 29(8): 968-974.
[18]  冯健. 杭州市人口密度空间分布及其演化的模型研究.地理研究, 2002, 21(5): 635-646.
[19]  冯健, 周一星. 近20 年来北京都市区人口增长与分布.地理学报, 2003, 58(6): 903-916.
[20]  路云阁, 许月卿, 蔡运龙. 基于遥感技术和GIS的小流域土地利用/覆被变化分析. 2005, 24(1): 79-86.
[21]  万军. 贵州省喀斯特地区土地退化与生态重建研究进展. 地球科学进展, 2003, 18(3): 447-453.
[22]  蔡运龙. 中国西南喀斯特山区的生态重建与农林牧业发展:v研究现状与趋势. 资源科学, 1999, 21(5): 37-41.
[23]  彭建, 蔡运龙, 何钢, 等. 喀斯特生态脆弱区猫跳河流域土地利用/覆被变化研究. 山地学报, 2007, 25(5):566-576.
[24]  宋国宝, 李政海, 鲍雅静, 等. 纵向岭谷区人口密度的空间分布规律及其影响因素. 科学通报, 2007, 52(II):78-85.
[25]  黄秋燕,吴良林. 喀斯特石漠化与人类活动响应的定量研究. 安徽农业科学, 2008, 36(21): 9228-9231.
[26]  Barro R J, Sala-I-Martin X. Convergence across statesand regions. Brookings papers on economic activity,1991, 22(1): 107-182.
[27]  徐建华, 鲁凤, 苏方林, 等. 中国区域经济差异的时空尺度分析. 地理研究, 2005, 24(1): 57-68.
[28]  郭腾云, 徐勇. 1952-2003 年我国区域经济发展不均衡的长期变化态势. 地理科学进展, 2005, 24(1): 21-30.
[29]  韩增林, 许旭. 中国海洋经济地域差异及演化过程分析. 地理研究, 2008, 27(3): 613-622.
[30]  Unwin A, Unwin D. Exploratory spatial data analysiswith local statistics. The Statistician, 1998,47(3):415-421.
[31]  Giuseppe A. The role of spatial effects in the empiricalanalysis of regional concentration. Journal of geographicalsystems, 2001, 3(3): 271-281.
[32]  杨振山, 蔡建明. 空间统计学进展及其在经济地理研究中的应用. 地理科学进展, 2010, 29(6): 757-768.
[33]  Fotheringham A S. Exploratory spatial data analysis andGIS: Commentary. Environment & Planning A, 1992, 24(12): 1675-1678.
[34]  Moran P A P. Notes on continuous stochastic phenomena.Biometrika, 1950, 37(1-2): 17-23.
[35]  Geary R C.The Contiguity ratio and statistical mapping.The Incorporated Statistician, 1954, 5(3): 115-145.
[36]  Anselin L. Local indicators of spatial association-LISA.Geographical Analysis, 1995, 27(2): 93-115.
[37]  Getis A, Ord J K. The analysis of spatial association byuse of distance statistics. Geographical Analysis, 1992, 24(3): 189-206.
[38]  Ord J K, Getis A. Local spatial autocorrelation statistics:Distributional issues and an application. GeographicalAnalysis, 1995, 27(4): 286-306.
[39]  Gallo J L, Ertur C. Exploratory spatial data analysis ofthe distribution of regional per capita GDP in Europe,1980-1995. Papers in Regional Science, 2003, 82(2):175-201.
[40]  靳诚, 陆玉麒. 基于县域单元的江苏省经济空间格局演化. 地理学报, 2009, 64(6): 713-724.
[41]  杨振山, 蔡建明, 高晓路, 等. 利用探索式空间数据解析北京城市空间经济发展模式. 地理学报, 2009, 64(8):945-955.
[42]  Haining R. Spatial Data Analysis in the Social and EnvironmentalSciences. Cambridge: Cambridge UniversityPress, 1990.
[43]  Bailey T C, Gatrell A C. Interactive Spatial Data Analysis.Harlow: Longman, 1995.
[44]  Anselin L, Bera A. Spatial dependence in linear regressionmodels with an application to spatial econometrics//Ullah A, Giles D E A. Handbook of Applied EconomicsStatistics. NewYork: Marcel Dekker, 1998.
[45]  Rey S. Spatial empirics for economic growth and convergence.Geographical Analysis. 2001, 33(3): 195-214.
[46]  Barro R J, Sala-I-Martin X. Convergence across statesand regions. Brookings papers on economic activity,1991, 22(1): 107-182.

Full-Text

Contact Us

service@oalib.com

QQ:3279437679

WhatsApp +8615387084133