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东北三省人口结构与经济发展的时空耦合特征

发布时间:2018-03-03 16:40

  本文选题:人口结构 切入点:经济发展 出处:《中国科学院大学学报》2017年03期  论文类型:期刊论文


【摘要】:人口问题已成为当前振兴东北老工业基地的一个热点。运用灰色关联分析法,构建人口结构与经济发展相互作用的关联度模型和耦合度模型,研究东北三省人口结构与经济发展的时空耦合特征。研究结果如下。东北三省36市(地区、自治州)人口结构与经济发展的耦合度在空间上存在一定的差异,分为低水平协调耦合型、拮抗型、磨合型和高水平协调耦合型4种类型,以拮抗型为主,其次为磨合型。在时间序列上,2004—2013年东北三省人口结构与经济发展耦合度大致可分为两个阶段:在第一阶段(2004—2009年),耦合度呈现波动上升;在第二阶段(2010—2013年),耦合度急速下降。根据人口结构与经济发展的时空耦合特征,东北三省应加快产业结构优化升级,吸引培养留住优秀人才,促进人口与经济协调发展,保障东北老工业基地振兴。
[Abstract]:Population problem has become a hot spot in revitalizing the old industrial base in Northeast China. By using the grey relational analysis method, the correlation degree model and coupling degree model of the interaction between population structure and economic development are constructed. The characteristics of spatiotemporal coupling between population structure and economic development in the three northeastern provinces are studied. The results are as follows. There are some spatial differences in the coupling degree between population structure and economic development in 36 cities (regions, autonomous prefectures) in Northeast China. It can be divided into four types: low level coordination coupling type, antagonistic type, running-in type and high level coordination coupling type, mainly antagonistic type. The second is running-in type. In the time series, the coupling degree between population structure and economic development in the three provinces of Northeast China from 2004 to 2013 can be roughly divided into two stages: in the first stage, the coupling degree increased in fluctuation from 2004 to 2009; In the second stage, 2010-2013, the coupling degree declined rapidly. According to the space-time coupling characteristics of population structure and economic development, the three northeastern provinces should speed up the optimization and upgrading of industrial structure, attract and train and retain outstanding talents, and promote the coordinated development of population and economy. To ensure the revitalization of the old industrial base in Northeast China.
【作者单位】: 中国科学院东北地理与农业生态研究所;中国科学院大学;
【基金】:国家自然科学基金面上项目(41571152,41601124,41201160,41201159) 中国科学院科技战略咨询研究院重大咨询项目(Y02015005)资助
【分类号】:C924.2;F127

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本文编号:1561838

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