川滇黔接壤地区城镇化空间特征及驱动力分析
文献类型：期刊论文
| 作者 | 彭立 ; 刘邵权
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| 刊名 | 地域研究与开发
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| 出版日期 | 2012-08 |
| 卷号 | 31期号:4页码:75-78 |
| 关键词 | 城镇化 空间特征 空间计量模型 川滇黔接壤地区 |
| 其他题名 | Spatial Characteristic of the Urbanization Level and Its Driving Forces in Chuan-Dian-Qian Boundary Area |
| 通讯作者 | 彭立 |
| 中文摘要 | 川滇黔接壤地区经济落后,整体城镇化水平较低,采用川滇黔接壤地区2008年各区县(市)的城镇化率作为测度指标,运用探索性空间数据分析(ESDA)方法,分析了本区域的城镇化水平的空间分布特征。通过对城镇化率的空间自相关系数Moran’s I的计算,发现各区县城镇化率的空间分布并非表现出完全随机性,而是具有明显的空间自相关性,具体表现为低值空间聚集。利用空间计量模型研究了城镇化水平的驱动机制。结果表明:空间误差模型优于空间滞后模型和OLS模型;相邻地区各因素的空间扩散效应对城镇化水平存在显著的影响,其弹性系数为0.416 1;第三产业增加值是城镇化率的最主要驱动因子,其弹性系数为0.777 7。因此,未来川滇黔接壤地区在推进城镇化时,应考虑城镇化水平的空间相关性,建立区域一体化开发政策,并积极发展第三产业,提高第三产业在国民经济中的比重。 |
| 英文摘要 | This paper investigates the temporal-spatial evolution of regional inbound and domestic tourism economic disparity in China by using the methods such as Theil coefficient and its decomposed multiply，and GIS spatial analysis technique． The findings shows that，cities are the existence of intense concentration，but regional disparity becomes smaller and smaller． And intra-regional disparity and changes of the east zone is the main contributor to temporal-spatial evolution of tourism disparity． Furtherly，the intra-regional disparity of inbound tourism economy is larger and the speed of disparity decreasing is slower than that of domestic tourism economy． On the other hand，the main feature of polarization pattern is point concentric circles for inbound tourism economy，and axial concentric circles for domestic tourism economy． Finally，the function of inbound tourism economic development for narrowing the differences between the regional development is less effective than that of domestic tourism economy． |
| 分类号 | F299.27;F224 |
| 语种 | 中文 |
| 公开日期 | 2012-12-14 |
| 源URL | [http://192.168.143.20:8080/handle/131551/4539]  |
| 专题 | 成都山地灾害与环境研究所_山区发展研究中心 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 彭立,刘邵权. 川滇黔接壤地区城镇化空间特征及驱动力分析[J]. 地域研究与开发,2012,31(4):75-78. |
| APA | 彭立,&刘邵权.(2012).川滇黔接壤地区城镇化空间特征及驱动力分析.地域研究与开发,31(4),75-78. |
| MLA | 彭立,et al."川滇黔接壤地区城镇化空间特征及驱动力分析".地域研究与开发 31.4(2012):75-78. |
入库方式： OAI收割
来源：成都山地灾害与环境研究所
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