城市化质量的评价体系构建及空间计量分析

发布时间：2017-07-13 21:07

  本文关键词：城市化质量的评价体系构建及空间计量分析

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【摘要】：改革开放至今,我国的城市化运动取得了举世瞩目的成果。但对城市数量和规模的过分追求,也导致我国城市的城市化质量参差不齐。同时,我国的东部沿海地区和中西部地区的城市化水平存在明显的空间不均衡现象,所以对城市化质量的空间交互效应的研究有利于更好地把握城市化这一经济增长点。 本文借鉴不同学科背景的研究者对城市化的定义,从人口学、经济学和社会学三个角度对城市化的定义进行综合概括。并基于该定义选择城市化质量评价指标,结合因子分析法,构建城市化质量评价体系。通过对城市化质量评价体系进行因子分析,得出城市化质量因子得分。本文还分别从全局Moran I指数和局部Moran I旨数两个角度对我国城市的整体空间依赖性和局部空间依赖性进行分析。为分析城市化质量的空间相互影响,本文以城市化质量因子得分为被解释变量,以人均地区GDP、人均固定资产投资总额、城市化率、科教支出占地方财政支出比重和在岗职工平均人数为解释变量,构造空间滞后模型和空间误差模型。并借助拉格朗日乘数法,最终选择具有时间固定效应的空间滞后模型。通过使用极大似然估计法对该模型进行估计,得出相关回归系数的估计值。为进一步了解某座城市5个解释变量对其他城市城市化质量的间接影响,本文基于具有时间固定效应的空间滞后模型的估计结果,计算出每个解释变量的空间溢出效应。 通过分别对经济发展公共因子得分和城市化质量因子得分进行排序,本文发现,与我国经济发展水平的空间分布状况类似,我国的城市化质量空间分布同样呈现出东部沿海地区较高,中西部地区相对落后的空间分布格局。而全局Moran I指数和局部Moran I指数的计算结果则进一步说明,虽然我国城市的城市化质量从全局而言倾向于随机分布,但是就局部地区而言,我国存在城市化质量较高的城市在东部沿海地区集聚、而城市化质量相对较低的城市在中西部地区集聚的现象。具有时间固定效应的空间滞后模型的估计结果则表明,我国城市的城市化质量受到人均地区GDP、人均固定资产投资总额、城市化率、科教支出占地方财政支出比重、在岗职工平均人数以及相邻城市的城市化质量的共同影响。其中,人均固定资产投资总额作为直接作用于城市建设的变量,对城市化质量的影响最大。同时,解释变量空间溢出效应的计算结果则表明,某城市5个解释变量对相邻城市的城市化质量也存在空间溢出效应,并且,他们对相邻城市城市化质量的影响与其对该城市自身城市化质量的影响方向相同,只是影响效果不及对该城市自身城市化质量的影响效果明显。
【关键词】：城市化质量 因子分析 空间滞后模型 空间交互效应 空间溢出效应
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F224;F299.2
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-8
• 目录8-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意义10-11
• 1.3 论文研究方法11
• 1.4 论文框架结构及主要内容11-13
• 第2章 文献综述13-19
• 2.1 城市化定义研究综述13-14
• 2.2 城市化质量研究综述14-16
• 2.3 城市化质量度量方法研究综述16
• 2.4 空间面板数据模型研究综述16-19
• 第3章 城市化质量评价体系的构建及实证检验19-30
• 3.1 城市化质量评价指标的选取19-21
• 3.2 城市化质量评价体系的建立21-24
• 3.3 结果分析和检验24-30
• 第4章 城市化质量的空间计量分析及实证检验30-43
• 4.1 城市化质量全局空间相关性分析30-36
• 4.2 空间面板数据模型的构建36-39
• 4.3 结果分析和检验39-43
• 结论43-45
• 参考文献45-48
• 致谢48

【参考文献】

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本文编号：538371