陕西省县域经济发展水平空间差异及影响因素研究
发布时间:2020-07-26 15:54
【摘要】:县域作为我国国民经济的基本单元,也是构造经济区、地带经济等区域经济的基础。县域经济具有独立的相对性和完整性,因而能更好地反映省内区域经济发展规律特点,从县域尺度分析区域经济发展水平有助于得出更精细的结果,并为地方政府部门规划与合理制定政策提供理论支持。陕西省近年来虽然整体经济实力不断提高,但由于各县域之间资源分布、人口状况、社会发展等有较大差异,致使县域之间发展不平衡,经济发展差异日益凸显。研究陕西省县域经济发展水平,定量分析影响陕西县域经济发展水平差异的因素,对推进陕西省县域经济的稳步、协调发展具备重要意义。目前对县域差异性及其影响因素的研究不少,但大多忽略了因子之间的相互影响,同时利用空间计量方法研究影响因子间相互作用的就更少。出于这一角度的考量,本文立足GIS视角,利用2009-2015年陕西省经济发展数据,结合高程、坡度、道路、铁路等数据信息,运用GIS空间分析和空间计量经济学的方法,研究陕西县域经济发展水平空间差异、时空格局演化,并运用地理探测器模型对导致空间差异的影响因素进行了量化分析,通过交互探测探索了各个因子在影响经济发展水平上的相互作用程度。结果表明:(1)陕西省县域经济发展水平具有明显的空间特征,水平相近的县域有明显的集聚现象。2009-2015年各县域人均GDP的全局Moran’s I值全部都为正,表明2009-2015年陕西省县域经济发展水平在空间分布上存在正相关性,即高水平与高水平集聚,低水平与低水平集聚。陕西省县域经济发展水平空间差异明显,陕北地区,尤其是神木县、府谷县等地,一直保持陕西省县域经济发展水平前列,而以石泉县、紫阳县为代表的陕南地区以及关中地区的蒲城县、华阴市等地则属于经济欠发达地区,并且随着年份的推移,该现状没有发生变化。(2)地方财政收入、法人单位从业人数占比、人口城镇化率等影响因子对陕西省县域经济发展水平的影响显著。通过单一因子探测,分别计算出高程、坡度、人口密度、人口城镇化率、地方财政收入、法人单位从业人数占比、道路密度、铁路网密度的解释力大小,对结果进行排序可得:地方财政收入(0.4858)法人单位从业人数占比(0.4539)人口城镇化率(0.2701)人口密度(0.1790)高程(0.1419)道路密度(0.1231)坡度(0.1191)铁路网密度(0.0704)。(3)各影响因素间存在交互效应,它们的交互项对经济发展水平的影响显著。通过两两交互探测分析,得出坡度与人口城镇化率的交互作用对经济发展水平影响最强。人口密度和人口城镇化率、地方财政收入、法人单位从业人数占比,人口城镇化率和法人单位从业人数占比,地方财政收入和法人单位从业人数占比的交互影响呈现互相增强。高程、坡度、道路密度、铁路网密度与其他因素的交互作用对经济发展水平的影响均表现为非线性加强。通过以上的研究,可知对陕西县域经济发展水平影响程度较大的是地方财政收入、法人单位从业人数占比、人口城镇化率,它们的单独作用或是相互交互作用反映出的是诸如财政支持、就业保障、城镇化建设等一系列具体问题对县域经济发展重要性。因此,对陕西省县域经济发展提出具体对策建议:加大政府对经济发展的干预,进行基础设施建、招商引资等,以更好发挥宏观调控作用;重视就业问题,推进劳动力流向法人单位部门,增加就业机会,改善从业环境;提高城镇化质量,加强城乡统筹发展,缩小城乡差距,进一步缩小陕西各县域经济差距。
【学位授予单位】:兰州交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F127
【图文】:
Global Moran’s I)[70]是用来度量全局空间自相布位置(距离)的聚集程度,计算公式为:,1 1201'n ni j i ji jniiw z znMoran s ISz 要素 i 的空间属性值的标准化值,zi=xi- x,wi,j关系来定义,n 为研究对象数量,S0为空间权重0 ,1 1n ni ji jS w 量的取值一般在[-1,1],大于 0 表示正相关,等越接近 1,表示要素间自相关程度越大。如果指向分布随机。根据 Z 值对 Moran’s I 值的结果进
狃已业瓤笫
本文编号:2770970
【学位授予单位】:兰州交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2018
【分类号】:F127
【图文】:
Global Moran’s I)[70]是用来度量全局空间自相布位置(距离)的聚集程度,计算公式为:,1 1201'n ni j i ji jniiw z znMoran s ISz 要素 i 的空间属性值的标准化值,zi=xi- x,wi,j关系来定义,n 为研究对象数量,S0为空间权重0 ,1 1n ni ji jS w 量的取值一般在[-1,1],大于 0 表示正相关,等越接近 1,表示要素间自相关程度越大。如果指向分布随机。根据 Z 值对 Moran’s I 值的结果进
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