文章采用五大城市群2007—2016年數(shù)據(jù),運(yùn)用擴(kuò)展的耦合度模型測算了人力資本和經(jīng)濟(jì)增長的耦合水平,利用ArcGIS技術(shù)對耦合度的空間分布特征進(jìn)行分析,在分布動態(tài)學(xué)框架下設(shè)計了五大城市群人力資本和經(jīng)濟(jì)增長的耦合提升路徑。結(jié)果顯示:五大城市群的耦合度呈緩慢上升趨勢且具有極化現(xiàn)象;熱點(diǎn)地區(qū)在2007—2016年沒有發(fā)生大的變化并存在擴(kuò)散效應(yīng);五大城市群人力資本與經(jīng)濟(jì)增長存在明顯的動態(tài)不協(xié)調(diào),后者的固化程度大于前者,地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的"低水平均衡陷阱"現(xiàn)象更加嚴(yán)重�；诖�,根據(jù)各地區(qū)人力資本與經(jīng)濟(jì)增長的具體情況提出了針對性的耦合提升路徑,在提升各城市群二者耦合水平的同時,又能幫助扭轉(zhuǎn)五大城市群耦合水平的空間非均衡態(tài)勢。 

【文章來源】：統(tǒng)計與決策. 2020,36(20)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

耦合等級無數(shù)據(jù)低度耦合較低度耦合中度耦合高度耦合極度耦合0100km0100km圖2五大城市群2007年耦合度的空間分布格局(d)成渝(e)長江中游

統(tǒng)計與決策2020年第20期·總第560期統(tǒng)計觀察(a)京津冀(b)長三角(c)珠三角(d)成渝(e)長江中游耦合等級無數(shù)據(jù)低度耦合較低度耦合中度耦合高度耦合極度耦合0100km0100km0100km0100km0100km圖2五大城市群2007年耦合度的空間分布格局耦合等級無數(shù)據(jù)低度耦合較低度耦合中度耦合高度耦合極度耦合(a)京津冀(b)長三角(c)珠三角0100km0100km0100km(d)成渝(e)長江中游0100km0100km圖3五大城市群2016年耦合度的空間分布格局2.3耦合提升路徑（1）五大城市群人力資本與經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)協(xié)調(diào)性分析本文分別采用均值和中位數(shù)的75%、125%為分界點(diǎn)將各城市劃分為三大類俱樂部，并且運(yùn)用可變時長的Markov模型考察各城市協(xié)調(diào)與發(fā)展水平在不同類型間的轉(zhuǎn)移情況，以體現(xiàn)人力資本與經(jīng)濟(jì)增長水平轉(zhuǎn)移的時間積累效應(yīng)，時長分別取3年、6年、9年。具體的俱樂部趨同指數(shù)測算結(jié)果如表3所示。表3不同跨度時長下人力資本與經(jīng)濟(jì)增長的俱樂部趨同指數(shù)時長（年）369均值均值劃分人力資本0.7630.6970.7240.728經(jīng)濟(jì)增長0.9170.8750.8820.891二者差值-0.154-0.178-0.158-0.163中位數(shù)劃分人力資本0.8030.7110.6840.732經(jīng)濟(jì)增長0.9170.8950.9210.911二者差值-0.114-0.184-0.237-0.178從表3可以發(fā)現(xiàn)，不管采用均值還是中位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行俱樂部類型劃分，在不同跨度時長下五大城市群經(jīng)濟(jì)增長的俱樂部趨同指數(shù)均要大于人力資本的俱樂部趨同指數(shù)，二者差值分別介于0.154~0.178與0.114~0.237（絕對值），并且這種差異隨著時間的積累有擴(kuò)大的趨勢。這表明，在分布動態(tài)視角下，五大城市群存在著更嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)

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