资源依赖区域城市生态效率时空演变研究——以黑龙江省为例
发布时间:2023-12-29 19:25
基于黑龙江省12城市2006~2017年的面板数据,应用三阶段SBM模型测算出生态效率,并运用空间自相关方法、构建传统和空间马尔科夫链概率矩阵,分析了黑龙江省生态效率的空间相关性、随时间和空间演变规律。研究发现,哈尔滨、大庆和绥化的生态效率排名一直居前,衰退型资源型城市排名垫底,存在生态效率低水平陷阱。城市间生态效率差异性较稳定,自2014年以后差异性逐步减小。12城市形成了生态效率三大梯度城市群,呈现出空间集聚特征。时空演变规律体现为:生态效率存在趋同俱乐部现象、具有路径依赖性、具有正向累积效应、难以实现跨越性改变、存在地理邻近效应和空间溢出效应。
【文章页数】:10 页
【文章目录】:
1 引言
2 研究方法与指标数据
2.1 研究方法
(1)三阶段SBM模型
①第一阶段:SBM模型
②第二阶段:SFA回归分析
③第三阶段:调整后的SBM模型
(2)聚类分析
(3)变异系数分析
(4)全局空间自相关分析方法
(5)传统马尔科夫链分析方法
(6)空间马尔科夫链分析方法
2.2 投入产出和外部环境因素 指标说明及数据处理
3 实证结果与分析
3.1 黑龙江12城市生态效率测算结果
(1)第一阶段SBM模型生态效率测算结果
(2)第二阶段SFA回归结果
(3)第三阶段SBM模型再测算结果
3.2 黑龙江生态效率差异的总体特征
3.3 黑龙江生态效率集聚特征
(1)生态效率的聚类分析
(2)生态效率的全局空间集聚特征
3.4 黑龙江生态效率的时间演变特征
(1)存在趋同俱乐部现象。
(2)具有路径依赖性。
(3)具有正向累积效应。
(4)难以实现跨越性改变。
3.5 黑龙江生态效率的空间演变特征
(1)存在地理邻近效应。
(2)具有空间溢出效应。
4 结论与政策建议
本文编号:3876290
【文章页数】:10 页
【文章目录】:
1 引言
2 研究方法与指标数据
2.1 研究方法
(1)三阶段SBM模型
①第一阶段:SBM模型
②第二阶段:SFA回归分析
③第三阶段:调整后的SBM模型
(2)聚类分析
(3)变异系数分析
(4)全局空间自相关分析方法
(5)传统马尔科夫链分析方法
(6)空间马尔科夫链分析方法
2.2 投入产出和外部环境因素 指标说明及数据处理
3 实证结果与分析
3.1 黑龙江12城市生态效率测算结果
(1)第一阶段SBM模型生态效率测算结果
(2)第二阶段SFA回归结果
(3)第三阶段SBM模型再测算结果
3.2 黑龙江生态效率差异的总体特征
3.3 黑龙江生态效率集聚特征
(1)生态效率的聚类分析
(2)生态效率的全局空间集聚特征
3.4 黑龙江生态效率的时间演变特征
(1)存在趋同俱乐部现象。
(2)具有路径依赖性。
(3)具有正向累积效应。
(4)难以实现跨越性改变。
3.5 黑龙江生态效率的空间演变特征
(1)存在地理邻近效应。
(2)具有空间溢出效应。
4 结论与政策建议
本文编号:3876290
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