黄河流域三生空间的演变与区域差异——基于资源型与非资源型城市的对比

黄河流域是中国生态脆弱性较典型的国土空间范围,流域内资源型与非资源型城市经济发展方式差异大,研究两者三生空间的演变与区域差异,对认知黄河流域国土空间开发利用状况很重要。在三生空间分类的基础上,采用空间自相关、泰尔指数,测度了流域内两类城市三生空间的区域差异。研究表明：①两类城市三生空间均变化较大,生活空间上升显著,资源型城市生态空间被生活、生产空间挤压的时段更长;非资源型城市生产空间被生活、生态空间挤压的时段更长。②两类城市三生空间具有空间聚集特征,三生空间的高密度区和低密度区较稳定。③对于影响两类城市三生空间区域差异的要素（经济和人口）而言,经济发展更易扰动三生空间变化。在经济和人口要素的影响下,非资源型城市三生空间的区域差异较大,而资源型城市的区域差异较小,其可能的原因与非资源型城市经济发展方式多样而资源型城市相对单一有关。黄河流域所有城市三生空间的总体差异主要来自两类城市内部。资源型城市生产、生态空间的区域差异,以及非资源型城市生活空间的区域差异,对黄河流域所有城市三生空间的区域差异产生主要影响。本文提出相关对策建议,以期为黄河流域国土空间管控与治理提供参考。     

改革开放以来中国城市化水平发展的区域差异研究

本文从城市与区域关系的角度出发,建立反映城市化水平的复合指标体系,采用因子分析的方法分别对改革开放以来中国各省区在1982、1990和2000年城市化综合水平差异进行探讨.研究表明,区域社会经济发展的水平和规模是反映和影响区域城市化水平的重要因素,但体现城市化水平的因子却发生了较大变化.上世纪80年代以城市中心性因素为主导,上世纪90年代以区域发展为主导,当前以城市与区域的互动为主导.     

安徽省区域经济发展环境评价研究

随着经济发展阶段的变化,以及全面改革的深化,区域经济发展态势正在发生着变化,区域经济发展环境逐渐成为了区域经济发展的重要因素。基于安徽省16个地级市2004—2013年数据,运用因子分析法、线性加权综合法、Ward聚类法以及ArcGis技术,对安徽省的区域经济发展环境进行了综合评价分析,结果表明,安徽省的区域经济发展环境的差距很大,总体来看皖南地区的经济发展环境要优于皖北地区,合肥作为省会城市,经济发展环境是最好的,了解安徽省区域间经济发展环境的差异,有助于更加合理布局省内城市的发展,逐渐缩小城市间的发展差距。     

京津冀区域经济差异分析及其协调发展研究

京津冀地区是我国区域经济发展比较特殊的地区。京津冀在地理位置上毗邻,然而经济发展差异却很大。针对这一情况,本文采用2005年的统计数据,应用主成分分析和聚类分析法,对京、津及河北省各城市的经济差异情况进行了分析,并分析了差异原因,提出了一些协调发展京津冀经济区的建议和对策。     

中国区域城市循环经济发展的聚类实证分析

我国各区域城市循环经济发展水平相差较大,本文首先介绍了用 SPSS 进行聚类的依据,并对中国各区域城市循环经济发展水平进行实证分析,着重探讨了用系统聚类方法进行聚类的过程及其结果,并对结果进行分析。通过讨论评价区域城市循环经济发展水平的方法,有助于加深对我国区域城市循环经济发展水平的认识。     

山东省区域经济差异综合评价

利用山东省近3年的统计年鉴数据,对山东省各城市经济发展进行差异分析,运用SPSS软件进行因子分析和主成分分析。通过数据分析,按经济发展水平,把山东省划分为鲁东、鲁中和鲁西3个地区,并分析了各区域的经济发展情况及影响因素,得出4个概括性结论。     

城市物流核心竞争力培植的理论探索

简要介绍了城市核心竞争力的内涵和构成要件,讨论了城市物流与城市经济发展的作用机制及发展城市物流对区域经济发展的影响,探讨了城市物流核心竞争力的特点与构建,提出了城市物流业核心竞争力培植的基本思路。     

基于DEA的陕西经济发展研究

运用OCR模型对陕西省13个市区的经济发展进行实证分析,定量揭示不同城市投入产出的效率差异,反映陕西区域经济发展不平衡的现状.根据模型技术效率、规模效率和冗余情况,分析非DEA有效四个市区的原因并提出对策,将不同地区经济发展的效率进行比较和排序,为制定陕西经济发展政策提供依据.     

中国经济发展水平区域差异的人工神经网络判定

本文在对目前经济发展水平度量方法进行分析的基础上,运用人工神经网络(ANN)的理论和方法,构建了ANN模型分析中应用最为广泛的BP网络,并对2000年中国31个省、市(自治区)的经济发展水平进行了评价.网络运行结果表明,中国经济发展水平的区域差异显著,评价结果与专家的判断基本近似.根据评价结果,采用最短聚类分析法,将中国区域经济发展水平分为5级,经济发展水平较高的省(市、区)主要分布在东部沿海地区,经济发展水平较低及落后的省(市、区)主要分布在中部和西部地区,中国经济发展水平的区域差异主要表现为东部和中西部及沿海和内地的差异.可见,人工神经网络用于评价经济发展水平简便、实用,且避免了人工确定指标权重的主观性,是一条具有发展和应用前景的途径.     

江苏省区域自主创新能力的对比研究

文章采取因素分析和聚类分析相结合的方法,对江苏省所有13个城市的自主创新能力进行了定量评估和比较,认为创新的基础、创新的投入及经济发展的成熟度是影响区域自主创新能力的主要因素,并根据各城市创新能力现状聚类分为领先型集团和追赶型集团;通过比较不同城市和区域特点,提出了有针对性的对策建议.