逆城镇化过程中科技创新调整机制研究

发布时间：2020-10-11 10:10

　　 21世纪,世界经济增长的两大引擎分别是美国的科技和中国的城镇化。随着改革开放,经济快速发展,我国城镇化发展取得举世瞩目的成就,群众生活更加富足,国家经济实力更加强大。但是,随着城镇化程度持续深化,城镇系统内部的紊乱性和负面性逐渐显露,系统性的隐性矛盾逐渐显性化,如:城镇交通拥堵、生态环境恶化、环境污染、贫富差距、资源分配不均等。逆城镇化作为城镇系统的自动稳定器,熨平城镇化发展的波动性,降低城镇系统的负面效应。科技创新通过技术革新手段降低城镇化发展过程中的负面效应,换句话就是减弱逆城镇化的稳定效应。鉴于此,以逆城镇化为切入点,首先对研究背景、研究内容以及研究意义进行论述,全面总结逆城镇化的相关的研究成果。其次对逆城镇化的理论体系进行探讨,针对逆城镇化的概念内涵,从不同的角度和层次进行论述。分析逆城镇化与科技创新的辩证关系,详细讲述逆城镇化过程中科技创新的作用机制。再次,由于逆城镇化主要集中发生在大型城市,因此本文选取北京和上海作为研究区域。通过翻阅大量文献,构建出逆城镇化周期模型和VAR模型,以统计数据为依托,针对逆城镇化过程中的震荡周期变化以及科技创新调整机制进行实证分析得出如下主要结论:1,逆城镇化短周期为4.491年和长周期为11.25年;2,科技创新逆向驱动逆城镇化发展。最终,针对分析结果,提出相应建议。
【学位单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：F299.21;F124.3
【部分图文】：

图１－１技术路线图??资料来源：作者整理??１．６研究创新点??本文有三处创新点：第一，逆城镇化的量化性研究。从数理角度分析逆城镇??化领域；第二，逆城镇化的周期性研究。本文从时间的角度运用现有的计量分析??方法研究逆城镇化的周期性变动，探讨逆城镇化的震荡周期效应；第三，本文引??

从图中可以看出增长率和波动率满足一定程度上变动趋势相合性。通过比较??增长率周期和波动率周期，发现增长率周期与波动率周期几乎相同，说明系统内??部因素造成的逆城镇化的周期性变动与系统外部因素造成的扰动变化无差异性。??通过比对两曲线的波峰与波谷发现，波动率的波峰和波谷要与增长率的波峰和波??谷基本一致，如：上海１９９１年和２０１０年的增长率波谷基本与波动率１９９１年和??２０１０年的波谷相吻合；北京增长率２００８年波谷与波动率２００８年波谷，２０１０年??增长率波峰与２０１０年波动率波峰一致。??３４??

—■—中期波动值（ＡＭＲＵ）?－?＊?－短期波动（ＡＳＲＵ）??图５－２短期和中期波动图??通过短期和中期波动图（图５－２），发现逆城镇化短期波动更加剧烈，更加??容易受各种因素的细小变化影响。以波谷到波谷为界限，北京的短期波动的有效??周期性变化为：１９８１年－１９８５年（４年）、１９８５年－１９８７年（２年）、１９８７年－１９９４??年（６?年）、１９９４?年－２０００?年（６?年）、２０００?年－２００２?年（２?年）、２００２?年－２００６??年（４年）、２００６年－２００９年（３年）、２００９年－２０１５年（６年）；上海的有效??短期波动周期为：１９８１年－１９８４年（３年）、１９８４年－１９８７年（３年）、１９８７年??－１９９６?年（９?年）、１９９６?年－２０００?年（４?年）、２０００?年－２００３?年（３?年）、２００３??年－２００９年（６年）、２００９年－２０１５年（６年）。北京短期波动平均周期为４．?１２５??年，上海短期波动平均周期为４．?８５７年。中期波动反映出逆城镇化的大周期性变??动，以波峰到波峰为界限，则北京的有效逆城镇化周期为：１９８２年－１９８７年（５??年）、１９８７年－２０００年（１３年）、２０００年－２００９年（９年）；上海的有效逆城镇??化周期为：１９８２年－１９９７年（１５年）、１９９７年－２００９年（１２年）。北京的中期??波动平均周期为９年，上海的中期波动平均周期为１３．?５年。综合所述，北京和??上海两地的短期周期和中期波动周期求平均，得到逆城镇化的短期周期为４．?４９１??年
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本文编号：2836445