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经过30多年的快速城镇化发展,2015年中国城镇化的总体水平已达56.1%.在全国整体城镇化水平快速提高的同时,各地区的城镇化进程呈现出明显的区域差异.如何在全国层面上,阐述中国城镇化的地区差异,探索驱动这些差异的内在因素,学界仍缺乏深入的研究.文章以中国地级行政单位为主要研究单元,以城镇化水平和速度两个维度划分城镇化类型,将中国划分为四个类型的城镇化地区:高城镇化率稳定型、高城镇化率快速型、低城镇化率快速型和低城镇化率缓慢型地区,刻画城镇化的地区差异.进而选择了7个经济和地理指标,利用有序逻辑回归模型探究城镇化类间差异的驱动因素,利用多元线性回归模型分析这些驱动因素在各类城镇化地区间的驱动作用差异.研究表明,人均GDP、各行业从业人口区位商、城乡收入比、到主要发展中心的时间距离等因素显著驱动了城镇化地区差异;同时这些因素在各类型地区内部的驱动作用强度不同,人均GDP、各行业从业人口区位商对城镇化的推动作用呈边际递减的趋势,而区域内主干交通线密度对城镇化水平较低的城市影响更加显著. 相似文献
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城市人口分布与活动呈现高度的时空动态变化,掌握人口时空变化特征并进行未来预测,对于精准人口评估、有效的政策措施制定、实时的人口预警与调控等具有重要意义。本研究利用以手机信令数据为主的多源时空数据,首先利用地理探测q统计进行探索性数据分析,其次结合贝叶斯模型进行北京市朝阳区居住人口的时空变化探究及时空预测,以期达到对朝阳区人口的动态评估与预测。首先,选用地理探测q统计进行空间异质性探测,用贝叶斯时空层次模型探究基于手机信令数据推算的北京市朝阳区居住人口的总体空间效应、总体时间效应以及局部变化趋势;其次,选用贝叶斯高斯预测过程模型,基于朝阳区各街乡的居住人口及相关人口影响因子数据进行朝阳区各街乡2017年12月的居住人口预测。时空探究表明：朝阳区居住人口在空间上存在完美空间分异,整体呈现沿环路由内向外递增的空间分布格局,整体时间趋势表现为增长,各街乡局部时间变化趋势呈现一定差异。预测的空间分布与实测空间分布整体一致,精度较高,各街乡预测精度不一。结果表明基于贝叶斯理论的时空层次模型和高斯预测过程模型可以为多源时空数据下的多尺度精准识别与人口时空模式挖掘提供有效的方法支撑。 相似文献
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