基于基尼系数空间分解的江苏省经济发展差异分析

发布时间：2018-04-10 15:41

  本文选题：基尼系数 + 空间分解　； 参考：《地域研究与开发》2017年03期

【摘要】：不平等性是区域研究的重点,空间集中作为衡量不平等性的重要手段,是非空间与空间属性的二维统一体。传统的研究仅仅关注了全局非空间上的不均衡性,而忽略了地理空间上的集聚特点,往往不利于识别地理属性的集中特点。引进基尼系数的空间分解这一概念,通过对其空间随机分布性的零假设采用蒙特卡罗方法进行检验,从而判定其分解形式是否内生衡量区域不平等与空间自相关的特性。以1978—2015年江苏省区域经济发展差异的演变进行案例分析,通过蒙特卡罗99次随机模拟检验后,将分解的非邻居项与Moran’s I值进行显著性检验,结果进一步证实了这一分解的有效性与简洁性,表明空间基尼系数可内生测度空间的集聚性与非空间的差异性。
[Abstract]:Inequality is the focus of regional research. Spatial concentration, as an important measure of inequality, is a two-dimensional unity of non-spatial and spatial attributes.The traditional research only pays attention to the global non-spatial imbalance, but neglects the agglomeration characteristics of geographical space, which is often not conducive to identifying the centralized characteristics of geographical attributes.The concept of spatial decomposition of Gini coefficient is introduced. The null hypothesis of its spatial random distribution is tested by Monte Carlo method to determine whether the decomposition form is an endogenous measure of regional inequality and spatial autocorrelation.Based on the evolution of regional economic development difference in Jiangsu Province from 1978 to 2015, a case study was carried out. After 99 times of Monte Carlo random simulation tests, the decomposed non-neighbor terms and Moran's I values were tested for significance.The results further confirm the validity and conciseness of the decomposition, and show that the spatial Gini coefficient can be used to measure the agglomeration of the space and the difference between the non-space and the spatial Gini coefficient.
【作者单位】： 江苏师范大学历史文化与旅游学院;南京师范大学地理科学学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41671155,41671140) 江苏师范大学人文社会科学基金项目(14XWA02)
【分类号】：F127;F224

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本文编号：1731832