新时期我国区域工业生态效率时空演化特征分析
发布时间:2021-04-30 03:25
采用考虑非期望产出的超效率SBM模型,结合探索性空间数据分析方法与Theil指数,对我国2001-2016年的区域工业生态效率进行测度分析,结果表明:(1)研究期内我国工业生态效率水平呈现下降趋势,两极分化特征明显。同时在空间上呈现出梯度转移的变化格局,即高水平工业生态效率逐渐从东部沿海与北部部分地区转向中部和西南地区。(2)全局空间分异显示,除2001-2003年以及2005年以外,我国区域工业生态效率呈现正相关特征,空间集聚现象显著。局部空间分异显示,正相关的区域个数逐渐减小,区域工业生态效率集聚态势减弱。工业生态效率高高集聚区域主要集中在北京、天津、河南、山东、陕西等地区,空间上具有一定扩散效应。低低集聚区域较为稳定,主要集中在青海。(3)我国区域工业生态效率总体差异呈现出一定幅度的波动上升趋势,东中西三大区域也呈现相同的态势,但中部地区与西部地区差异变化较小。从贡献度来看,区域工业生态效率发展差异扩大主要是由区域内部差异变动导致,在三大区域中受东部地区工业生态效率差异变化影响最大。
【文章来源】:经济问题探索. 2020,(01)北大核心CSSCI
【文章页数】:10 页
【文章目录】:
一、引言
二、研究方法与评价指标体系构建
(一)研究方法
1. 考虑非期望产出的超效率SBM模型及ESDA
2. 泰尔指数及其分解
(二)工业生态效率测度指标体系构建
三、实证分析
(一)研究区域与数据来源
(二)测度结果分析
1. 区域工业生态效率的时间演变分析
2. 区域工业生态效率的空间变化分析
(1)区域工业生态效率的空间格局变化趋势
(2)区域工业生态效率的空间相关性分析
(3)区域工业生态效率的区域差异分解
四、结论与启示
(一)结论
(二)启示
本文编号:3168742
【文章来源】:经济问题探索. 2020,(01)北大核心CSSCI
【文章页数】:10 页
【文章目录】:
一、引言
二、研究方法与评价指标体系构建
(一)研究方法
1. 考虑非期望产出的超效率SBM模型及ESDA
2. 泰尔指数及其分解
(二)工业生态效率测度指标体系构建
三、实证分析
(一)研究区域与数据来源
(二)测度结果分析
1. 区域工业生态效率的时间演变分析
2. 区域工业生态效率的空间变化分析
(1)区域工业生态效率的空间格局变化趋势
(2)区域工业生态效率的空间相关性分析
(3)区域工业生态效率的区域差异分解
四、结论与启示
(一)结论
(二)启示
本文编号:3168742
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