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区域城市化水平综合测度及其理想动力分析——以江苏省为例 总被引：57，自引：8，他引：49
根据城市化的内涵,从人口城市化、经济城市化、生活方式城市化和地域景观城市化等4个方面,构建区域城市化水平的综合评价指标体系,并运用熵值法,对1991~2005年江苏省城市化水平进行综合分析;结果发现江苏省城市化水平在不断提高的同时,主要表现为经济城市化和地域景观城市化的快速发展,而人口城市化对区域城市化的总体贡献不断减弱;在此基础上,结合多元线型回归模型对城市化的主要动力进行比较分析,认为市场力、内源力、外向力和行政力依次是江苏省城市化发展的主要动力,其中,市场力和行政力是促进江苏省城市化和经济发展的理想动力。 相似文献
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中国城市化水平的综合测度及其动力因子分析 总被引：116，自引：18，他引：98
从城市化内涵的人口、经济、社会、土地四个方面,构建中国城市化水平的综合评价指标体系.基于熵值法,对1981-2006年的中国城市化进行综合测度,结果表明中国城市化综合水平持续提高,以经济增长和地域景观的快速演进为主要特征,其次是人口城市化,最后是社会城市化中的医疗水平,其中各子系统有不同的演变特点.多元回归模型分析表明,城市化动力因子呈现多元化特征,市场力是最主要的驱动力,后而依次是内源力、行政力和外向力.从城市化发展阶段上看,市场力、外向力和行政力对城中化综合水平的影响呈上升趋势,而内源力呈明显下降趋势.本文认为,中国城市化主要是内生过程,应强化市场经济体制改革,统筹城乡发展. 相似文献
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江苏县域经济要素关系及演化过程的分位数回归 总被引：1，自引：0，他引：1
针对经典回归模型的“两难问题”,引入非参数的分位数回归构建了要素关系模型,并以江苏县域经济为案例分析.结果表明:1)相比OLS回归,分位数回归对县域经济总体模拟效果和刻画演化特征能力更优;2)根据变量关系结构,将县域经济发展驱动机制划分为产业结构占优型、一般均衡驱动型和高效均衡驱动型;3)苏锡常各县市受因子波动影响而使得驱动机制发生改变导致演化过程的分位点跃迁,表现出发展路径选择具有多样化的特点. 相似文献
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多变量驱动的江苏县域经济空间格局演化 总被引：7，自引：0，他引：7
针对现有区域空间格局演化对影响要素及其作用关系研究缺失的问题,本文通过分位数回归建立江苏省2000-2010 年县域经济的变量关系模型,并在结合ESDA空间关联模型的基础上对其空间演化格局进行研究,得出以下结论:① 变量揭示的区域格局演化的空间关联特征有强化的表现,但不同变量在不同时段分异特征不同。② ESDA探测发现经济发展与变量演化过程可能的潜在关系不同而出现不同类型区空间对应程度的差异,分位数回归给出了不同变量对不同分位地区边际效应影响程度不同的细致信息,从而证实了上述关系的存在。③分位数回归最优拟合值揭示区域经济演化格局与实际吻合度较高,即形成“苏锡”核心热点区和“淮宿”核心冷点区的“圈层结构”,且低值簇内部的演化分异趋势大于高值簇而表现出核心冷点区显著的“内陆化”与次核心冷点区的“沿海化”特征,“高值簇”与“低值簇”分界线一直稳定于苏中地区。 相似文献
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《云南地理环境研究》2019,(6)
根据城镇化内涵,从经济、人口、社会和空间4个维度构建了城镇化综合评价指标体系,基于城镇化综合发展指数模型及多元线性回归模型,分析了昆明市2000～2017年的城镇化特征及动力机制。结果表明:(1)2000～2017年,昆明市城镇化综合发展指数增长迅速,由2000年的0.106上升到2017年的0.896;各个维度的城镇化在不断发展的同时也表现出不同的特征,2000～2004年,主要表现为经济城镇化,2004～2012年,城镇化发展以人口城镇化与经济城镇化为主,2012～2017年,主要表现为社会城镇化;(2)内源力、市场力、行政力、外向力共同促进昆明市城镇化发展,其动力大小顺序为:内源力行政力外向力市场力,内源力是昆明城镇化最主要的动力因子。 相似文献
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基于地理加权回归的吉林省人口城镇化动力机制分析 总被引：8，自引：2，他引：6
以吉林省各县域(市辖区)为基本单元,借助第六次人口普查和统计年鉴的相关数据,结合地理加权回归模型和空间自相关分析方法,讨论人口城镇化水平和国有动力、非国有动力、农业动力及外向动力等因素的空间相关关系,并以此解释人口城镇化分县域(市辖区)差异的影响因素。结果表明:国有动力对吉林省人口城镇化的影响作用最大,影响强度由中北部向西南、东南两个方向递减;农业动力和非国有动力分居二、三位,但差别不明显。其中农业动力的影响强度由西北向东南方向递减,非国有动力的影响强度由东南向西北递减;外向动力对人口城镇化的影响力较弱,影响强度各地区差别较大。吉林省人口城镇化未来发展应重视非国有动力的影响和农村现代化的作用;关注人口城镇化动力多元化,考虑实现错位发展和个性化发展。 相似文献
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黑龙江垦区城镇化动力机制分析 总被引：8，自引：0，他引：8
垦区是中国农业现代化发展最为迅速的地区之一,也是中国中西部农村工业化和城镇化的参鉴模式之一。以黑龙江垦区为例,分两个层次深入分析垦区城镇化的动力机制的演变过程及与其他农区城镇化的差异。按照城镇化的资金来源和发展主体进行划分,黑龙江垦区城镇化的动力机制过程分为两个阶段,即1947-1978 年自上而下的城镇化阶段,1979-至今自下而上为主的快速城镇化新阶段。从动力因子视角对垦区的动力机制进行了研究,结果表明1989-2010 年间影响垦区城镇化的主要动力依次是市场力、内源力、行政力和外向力。与沿海地区的小城镇相比,黑龙江垦区远离大都市区,城镇化动力表现为典型的“内生性增长”,其发展模式可为我国广大中西部地区村镇发展提供很好的借鉴。但垦区的城镇化方式有其特殊性和先天不足,应加强体制改革,转变经济增长方式,合理规划农垦小城镇,实现垦区农业现代化、工业化、城镇化的协调发展。 相似文献
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文旅融合是中国旅游发展的大趋势,也是民族地区社会经济发展的重要方向。以内蒙古自治区为例,基于内蒙古12个盟市2009—2018年的多指标面板数据,运用熵权TopSIS、改进的容量耦合模型、标准差椭圆、重心模型和面板数据分位数回归模型分析民族地区文化产业和旅游产业融合的时空演变特征及影响因素。研究发现：①内蒙古各盟市文化产业发展态势向好,旅游产业区域差异明显;②各盟市处于中度失调向失调-协调过渡的优化发展阶段,融合协调度等级不高,大多数盟市一直处于旅游产业发展滞后的局面;③各盟市空间分异显著,协调度水平呈“蒙中>蒙东>蒙西”的局面,协调度水平相对较好的盟市呈分散分布,盟市间的文旅发展尚未形成合力;④政府支持是内蒙古文旅产业融合低值区的主导影响变量,消费水平是中值区的主导变量,基础设施是高值区的主导变量。 相似文献
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县域经济合作与协调发展中的江苏省区际边界效应实证研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以人均GDP为指标,运用Barro回归方程结合重力模型时江苏省区际县域间1995-2009年的边界效应进行实证分析.研究发现:(1)江苏省区际各县域间表现出经济一体化趋势,但边界效应对区域一体化趋势存在一定的阻碍作用,影响了江苏省县域协调发展的速度;(2)从变动态势来看,江苏省区际边界效应呈持续下降趋势,但在不同的时间段和区间,表现出不完全相同的演化过程和结构性波动;(3)交通条件的改善在很大程度上促进了江苏省区域一体化的进程,但仍对江苏省区际县域边界效应的影响表现出一定的显著性.最后,从区位条件、经济因素和交通建设等方面分析了边界效应及其演变的原因. 相似文献
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中国边境地区的城镇化格局及其驱动力 总被引：1，自引：0，他引：1
边境地区是内陆对外开放重要门户,也是全面建成小康社会、优化城镇空间格局的重要组成。本文深入分析2000—2015年中国134个边境县域的城镇化发展格局,基于边境地区城镇化特征构建驱动力体系,并运用地理探测器探析边境地区城镇化驱动机制。研究发现:① 2000—2015年边境地区城镇化水平长期低于全国平均水平且差距不断拉大,面临城镇化发展滞后、动力不足的困境。② 同期,西北、西南边境的城镇化水平偏低、但增速较快;西藏边境的城镇化水平最低、增速平缓;东北、北部边境的城镇化水平稍高、但城镇化速度缓慢甚至停滞。③ 交通力和产业力对边境地区城镇化贡献最大,市场力作用较小,各种驱动力之间存在明显的相互加强作用。④ 西北、西南边境分别形成了以产业力和交通力、市场力和行政力为主要驱动力的城镇化发展机制;西藏边境的自然、社会、经济条件薄弱,尚未形成具有较强贡献作用的城镇化驱动力;东北、北部边境的交通力对城镇化贡献较大,与市场、产业的交互增强效果明显。 相似文献
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中国边境地区城镇化时空格局及其驱动力 总被引：2，自引：1，他引：2
Border area is not only an important gateway for inland opening-up,but also an important part of completing the building of a moderately prosperous society and optimizing national urban spatial pattern in China.Due to the location,natural resources endowment,and traffic accessibility,the urbanization speed is relatively slow in border areas.Therefore,it is a special area that needs to pay close attention to,especially under the background of the Belt and Road Initiative and China's regional coordinated development program.Based on the county-level data from 2000 to 2015,this paper tries to analyze the spatio-temporal pattern of urbanization in 134 border counties,and applies geographical detector method to study the driving forces of urbanization in border areas.Conclusions are as follows:(1)From 2000 to 2015,urbanization rate in border areas has been lower than the national average,and the gap has been widening.Some border counties in southern Xinjiang,Tibet,northeast of Inner Mongolia,and Yunnan,are even facing the problem of population loss.(2)In the same period,urbanization rate in the northwestern and southwestern border is low,while their urbanization rate grows relatively faster comparing with other border counties;urbanization rate in Tibet border is the lowest and grows relatively slowly;urbanization rate in the northeastern and northern border is slightly higher,but it grows slowly or even stagnates.(3)Transportation and industry are the important driving forces of urbanization in border areas,while the driving forces of market is relatively weak.And there are obvious mutual reinforcements among the driving forces,while the effort and explanatory power of resource force increases obviously after interaction.(4)Urbanization rate in the northwestern and southwestern border areas grows relatively fast,with industrial force and transportation force,market force and administrative force as the main driving forces respectively.Tibet border area has the lowest urbanization rate and growth rate,as the driving force of urbanization with strong contribution has not yet formed in Tibet.In the northeastern and northern border areas,the contribution of transportation force to urbanization is greater than other forces,and its interaction with market and industry has obvious effects. 相似文献
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川滇黔接壤地区城镇化空间特征及驱动力分析 总被引：1，自引：0，他引：1
川滇黔接壤地区经济落后,整体城镇化水平较低,采用川滇黔接壤地区2008年各区县(市)的城镇化率作为测度指标,运用探索性空间数据分析(ESDA)方法,分析了本区域的城镇化水平的空间分布特征。通过对城镇化率的空间自相关系数Moran’s I的计算,发现各区县城镇化率的空间分布并非表现出完全随机性,而是具有明显的空间自相关性,具体表现为低值空间聚集。利用空间计量模型研究了城镇化水平的驱动机制。结果表明:空间误差模型优于空间滞后模型和OLS模型;相邻地区各因素的空间扩散效应对城镇化水平存在显著的影响,其弹性系数为0.416 1;第三产业增加值是城镇化率的最主要驱动因子,其弹性系数为0.777 7。因此,未来川滇黔接壤地区在推进城镇化时,应考虑城镇化水平的空间相关性,建立区域一体化开发政策,并积极发展第三产业,提高第三产业在国民经济中的比重。 相似文献
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基于高速公路流的江苏省城市网络空间结构与演化特征 总被引：4，自引：2，他引：4
高速交通网络是城市网络发育的重要指示器。以江苏省2004~2012年的高速公路流数据为支撑,辅以路网为背景,借助社区发现模型对其城市网络的空间结构与演化过程进行分析。结论如下：① 城市网络的演化由稀疏到稠密,但“南密北疏”的宏观格局与松散化的空间结构未发生明显改变;② 不同年份城市网络的空间结构可视为由多个“城市社区”组成,并凸显一体化效应、行政区效应、袭夺与被袭夺效应等区域效应;③ 苏南、苏中和苏北的空间关联特征可分别概括为“一体化、多层次”“由均一到分化”和“破碎化、分散化”的网络结构。在此基础上,归纳了一个涵盖城镇化中早期、中期和中后期的“破碎化、分散化网络-逐步分化的多层级网络-多中心、多层级网络”三阶段的城市网络演化模型。 相似文献
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中国城镇化与非农化的空间分异、相互关系和形成机制 总被引：2，自引：1，他引：1
区域就业非农化和人口城镇化是相互关联且进程相对一致的过程,但由于发展背景和影响机制的不同,二者的关系有可能在空间和时间上呈现一定的差异性。基于第五、第六次人口普查资料,分析了中国人口城镇化与就业非农化水平和进程的空间格局、相互关系及其形成机制。研究发现：城镇化和非农化水平的分布和演变都具有明显的行政指向特征和地带分异特征,差异化的空间集散态势下,在不同地区二者形成了多样化的相互关系,但总体上相互促进、共同发展。在城镇化初期和中期阶段,非农化适当超前或同步于城镇化有利于促进城镇化水平的提高。主导驱动因素不一致是城镇化和非农化空间差异和相互关系形成的基础,要素投入引致的经济增长直接促进就业非农化进程,但人口城镇化则更多受到政府行为的影响;要素投入产出效率和政府政策实施力度的不同也导致这一机制过程呈现出鲜明的区域特征。 相似文献
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江苏省人口空间格局演化特征 总被引：7，自引：3，他引：4
以江苏省为例,选取人口数及人口密度为研究指标,以县域为研究单元,通过人口密度、空间自相关、不均衡指数、重心移动及偏移—分享分析,描述20 世纪90 年代以来江苏省人口空间格局及其演变趋势。结果表明:近20 年来,江苏省人口密度有“南高北低”的特征,该现象与经济发展水平相对应;江苏省人口分布存在一定的空间关联性,在长江中下游各县市形成空间人口密度高的集聚区域,在苏北平原形成空间人口密度低的集聚区域,随时间推移人口集聚趋势不断减弱;江苏省人口呈不均衡分布状态且不均衡趋势加强,人口重心逐渐向西北方向迁移;江苏省人口增长速度在变慢,集聚人口能力在3 大区域之间有明显差异,苏中相对不足,苏南不断增强而苏北不断减弱。 相似文献
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生产要素市场化与江苏城市化动力机制演变 总被引：6，自引：0，他引：6
江苏是最近中国城市化发展最迅速的地区之一,也是中国乡村工业化和农村城市化样板之一。以江苏为例,从城市化制度变迁和创新、产业结构转换和市场经济体制下经济要素自由流动角度出发,采用空间分析与经济供求分析、新制度经济学分析结合的方法,详细考察生产要素市场化进程和城市化动力机制结构及其演变过程,并总结了1990年代以来江苏城市化的基本特征。 相似文献
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Urbanization is a complex process reflecting the growth, formation and development of cities and their systems. Measuring regional urbanization levels within a long time series may ensure healthy and harmonious urban development. Based on DMSP/OLS nighttime light data, a human–computer interactive boundary correction method was used to obtain information about built-up urban areas in the Bohai Rim region from 1992 to 2012. Consequently, a method was proposed and applied to measure urbanization levels using four measurement scale units: administrative division, land-sea location, terrain feature, and geomorphological types. Our conclusions are: 1) The extraction results based on DMSP/OLS nighttime light data showed substantial agreement with those obtained using Landsat TM/ETM+ data on spatial patterns. The overall accuracy was 97.70% on average, with an average Kappa of 0.79, indicating that the results extracted from DMSP/OLS nighttime light data were reliable and could well reflect the actual status of built-up urban areas. 2) Bohai Rim's urbanization level has increased significantly, demonstrating a high annual growth rate from 1998 to 2006. Areas with high urbanization levels have relocated evidently from capital to coastal cities. 3) The distribution of built-up urban areas showed a certain degree of zonal variation. The urbanization level was negatively correlated with relief amplitude and altitude. A high level of urbanization was found in low altitude platforms and low altitude plains, with a gradual narrowing of the gap between these two geomorphological types. 4) The measurement method presented in this study is fast, convenient, and incorporates multiple perspectives. It would offer various directions for urban construction and provide reference values for measuring national-level urbanization. 相似文献