發(fā)布時(shí)間：2021-10-31 10:39

　　基于多尺度與多機(jī)制分析框架,采用差異測(cè)度及尺度分解指數(shù)、ESDA及回歸分析等方法,從省級(jí)、地級(jí)、縣級(jí)3個(gè)尺度分析了2003-2016年東北三省經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空特征及驅(qū)動(dòng)機(jī)制。研究表明:①各尺度區(qū)域經(jīng)濟(jì)絕對(duì)和相對(duì)差異均較為明顯,呈縣級(jí)>地級(jí)>省級(jí)的尺度格局;經(jīng)濟(jì)差異總體呈下降趨勢(shì),各尺度差異及對(duì)總差異貢獻(xiàn)率呈市間差異>市內(nèi)差異>省間差異。②各尺度區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈顯著空間集聚特征,關(guān)聯(lián)類型以正相關(guān)為主且低-低（LL）型占主導(dǎo)地位,越小的尺度空間依賴性和異質(zhì)性越明顯。③區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間上呈現(xiàn)"兩核兩帶"的格局,即以遼中南和哈長城市群為核心,以哈大軸和東部沿邊軸為發(fā)展軸帶。④地理區(qū)位與要素稟賦、戰(zhàn)略政策與財(cái)政扶持、行政分割與等級(jí)體制、開放帶動(dòng)與空間優(yōu)化等諸多要素綜合作用于區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異時(shí)空格局的演化。 

【文章來源】：地理科學(xué). 2020,40(03)北大核心CSSCICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

-2016年東北三省不同尺度經(jīng)濟(jì)發(fā)展的絕對(duì)和相對(duì)差異Fig.2AbsoluteandrelativedifferencesofeconomicdevelopmentinthethreeprovincesofNortheastChinaatdifferentscaleduring2003-2016

?[31](2014-2017年)及2003-2016年各市縣國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等；地理信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國家地理信息中心1∶400萬數(shù)據(jù)庫。同時(shí)對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理：省級(jí)和地級(jí)單元數(shù)據(jù)采用縣級(jí)單元數(shù)據(jù)推算而得，以滿足數(shù)據(jù)尺度嵌套結(jié)構(gòu)要求；個(gè)別缺失數(shù)據(jù)由插值法補(bǔ)齊。11.2研究思路與框架各尺度單元經(jīng)濟(jì)差異時(shí)空格局的形成與演化受諸多方面要素的影響，按照狀態(tài)-過程-機(jī)制的研究范式，基于數(shù)量統(tǒng)計(jì)及GIS工具，構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的多尺度和多機(jī)制分析框架全面解析區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空特征和動(dòng)力機(jī)制（圖1）。采用差異測(cè)度指數(shù)及Theil分解指數(shù)，分析不同尺度區(qū)域經(jīng)濟(jì)分異特征及尺度效應(yīng)；采用空間關(guān)聯(lián)及分類法，分析其空間集聚狀態(tài)及差異格局；綜合定性與定量方法，分析其時(shí)空演化的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。圖1區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的多尺度與多機(jī)制技術(shù)框架Fig.1Thetechnicalframeworkformulti-scaleandmulti-mechanismofregionaleconomicdifferences11.3研究方法1）差異測(cè)度與尺度分解指數(shù)。綜合絕對(duì)和相對(duì)差異指數(shù)全面、客觀揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異時(shí)序特征，其中絕對(duì)差異指數(shù)采用極差（R）和標(biāo)準(zhǔn)差（S），相對(duì)差異指數(shù)采用變異系數(shù)（Cv）和基尼系數(shù)（G），公式參見文獻(xiàn)[32]。泰爾指數(shù)可以衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)總體差異水平，同時(shí)可以基于空間尺度進(jìn)行嵌套分解，包括以GDP和人口為比重加權(quán)計(jì)算的T和L指數(shù)，本文采用T指數(shù)，并進(jìn)行二階分解，主要分解過程及結(jié)果參見文獻(xiàn)[32]。2）空間關(guān)聯(lián)與空間分類�？臻g關(guān)聯(lián)：探索性空間統(tǒng)計(jì)分析法可以揭示研究對(duì)象或某屬性值的空間依賴性和異質(zhì)性，分為全局和局部自相關(guān)。全局自相關(guān)從整體上衡量要素空間依賴度，取莫蘭指數(shù)測(cè)度；局部自相關(guān)描述一個(gè)空間單元與其領(lǐng)域的相似程度?

?⒘俳?⒊?白、撫松等縣市，同時(shí)2016年哈長城市群內(nèi)九臺(tái)、德惠、扶余、雙城、大慶市區(qū)等也轉(zhuǎn)為HH型；LL型數(shù)量有所減少，但空間分布較為穩(wěn)定，集聚分布于黑龍江中西部及遼寧西南部等縣市。顯著空間關(guān)聯(lián)格局總體穩(wěn)定，以正相關(guān)為主且LL型占絕對(duì)主導(dǎo)地位，總體自相關(guān)程度增強(qiáng)及區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異擴(kuò)大主要由于顯著LL型縣市增加，但縣級(jí)尺度顯著關(guān)聯(lián)類型總體占比仍較少，僅從21.85%增長至24.04%。2005年顯著正相關(guān)縣市32個(gè)，占顯著類型的80%，其中LL型占62.50%；2016年38個(gè)，占86.35%，其中LL型占65.91%，空間分布主要表現(xiàn)圖32003-2016年東北三省不同尺度經(jīng)濟(jì)差異的尺度分解及構(gòu)成Fig.3ScaledecompositionandcompositionofeconomicdifferencesinthethreeprovincesofNortheastChinaatdifferentscaleduring2003-2016圖42003-2016年東北三省不同尺度人均GDP莫蘭指數(shù)及檢驗(yàn)值Fig.4MoranindexandtestvalueofpercapitaGDPinthethreeprovincesofNortheastChinaatdifferentscaleduring2003-2016386

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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