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基于GIS空间分析法的广东省经济发展区域差异_曾庆泳 文章编号: 1000- 8462( 2007) 04- 0558- 04 基于 GIS空间分析法的广东省经济发展区域差异 � 曾庆泳,陈忠暖 (华南师范大学 地理科学学院,中国广东 广州 � 510631) 摘 � 要:选取广东省各地市1990 年、1995 年和2000� 2004 年7 个年份的人均GDP数据, 采用GIS空间分析法对经济 发展区域差异进行了研究。通过计算各地市人均 GDP的空间自相关系数 Moran� s I,结果表明其经济发展具有强烈 的空间自相关,揭示了经济发展区域差异正在逐年增大...

基于GIS空间分析法的广东省经济发展区域差异_曾庆泳
文章编号: 1000- 8462( 2007) 04- 0558- 04 基于 GIS空间分析法的广东省经济发展区域差异 � 曾庆泳,陈忠暖 (华南师范大学 地理科学学院,中国广东 广州 � 510631) 摘 � 要:选取广东省各地市1990 年、1995 年和2000� 2004 年7 个年份的人均GDP数据, 采用GIS空间分析法对经济 发展区域差异进行了研究。通过计算各地市人均 GDP的空间自相关系数 Moran� s I,结果 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明其经济发展具有强烈 的空间自相关,揭示了经济发展区域差异正在逐年增大, 经济发展存在着明显的空间二元结构。最后通过对各研 究年份空间联系局域指标( LISA)的分析,揭示了经济发展区域差异的时空变化特点。 关键词:区域差异; 空间数据探索分析方法; 空间自相关;空间联系局域指标; 广东 中图分类号: F127 文献标识码: A 1 � 研究背景 自1980年代以来, 广东省作为我国对外开放的前沿阵 地,经济持续高速增长。2004 年广东省国内生产总值( GDP) 高达16 039. 46亿元, 比1978 年增长了 85倍。然而, 在经济高 速发展的同时,却不可避免地存在着经济发展的不平衡现象。 从1990年至今, 广东省人均GDP 最高的地市与最低地市的差 距甚大,相对差距徘徊在 7. 5倍上下。按照区域经济理论, 区 域经济发展的不平衡性在一定程度上是不可避免的, 是区域 经济发展的梯度转移和辐射演进的空间表现形式[1]。但是不 少研究认为,广东省的地区经济发展不平衡状况,已超过了发 展中国家或地区在经济快速发展时期的警戒线水平[2]。围绕 广东省经济发展不平衡的现状、原因和解决 措施 《全国民用建筑工程设计技术措施》规划•建筑•景观全国民用建筑工程设计技术措施》规划•建筑•景观软件质量保证措施下载工地伤害及预防措施下载关于贯彻落实的具体措施 等问题,目前 已发表了很多研究文章[ 3- 6]。综观这些研究工作, 很多是运 用一些宏观经济指标如国内生产总值、外商直接投资等数据, 使用SPSS、SAS 等软件所提供的统计方法进行差异程度分析, 并没有学者运用空间分析法对广东省经济发展差异进行研 究。鉴于此, 本文采用基于 GIS 的空间数据探索分析方法 ( Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA) 来揭示广东省经济发 展的空间依赖性和异质性。 2 � 研究方法及数据 空间分析法与其他一般的非空间分析法相比, 其独特之 处在于借鉴相关社会科学的方法和工具,提供了准确认识、评 价和综合理解空间位置和空间相互作用重要性的方法[7]。空 间分析法种类繁多[8] , 空间数据探索分析方法便是其中的一 种,是一般数据探索分析的扩展, 其目的在于通过可视化技术 揭示空间数据特性;识别异常点或区域; 探测数据空间联系的 格局、积聚或热点区; 进行空间区划或发现空间异质性[9]。空 间数据探索分析方法同样可以理解为一套技术体系。 2. 1� 空间自相关 一般而言, 对空间数据进行分析时, 研究者比较感兴趣的 往往是空间现象的区位, 目的是要了解空间现象分布的空间 依赖性( Spatial Dependence) , 空间依赖性是指空间中存在的现 象并非独立地存在, 相邻空间单元中的现象存在着某种空间 关联性。空间关联性的相关研究方法称之为空间自相关 ( Spatial Autocorrelation) ,它是检验某一现象是否显著地与其相 邻空间单元的现象相关联的重要指标, 其测算结果可能包括 有正相关和负相关两种, 正相关表明某空间单元中的研究现 象与相邻空间单元具有相同的变化趋势,即存在聚集性; 负相 关则相反。 以空间自相关的研究方法对空间特性进行研究, 根据研 究目的的不同主要有全局空间自相关和局域空间自相关。 2. 1. 1� 全局空间自相关: 在于描述某现象的整体分布状况, 判断此现象在空间是否有聚集特性存在,但并不能确切地指 出聚集在哪些地区。表示全局空间自相关的指标和方法很 多, 主要有Moran� s I, Geary� s C 和 Getis� G等统计方法, 其中 常用的是 Moran� s I。 全局型的 Moran� s I的公式如下 : I = N �n i= 1 �n j= 1 Wij � � n i= 1 �n j= 1 Wij ( xi - �x ) ( xj - �x ) � ni = 1( x i - �x ) 2 ( 1) 式中: N、n 表示空间单元的数目, xi 为观测值, �x 为 x i 的平 均值。Wij 为研究范围内空间单元 i 与空间单元 j ( i , j = 1, 2, 3, 4�, n )的空间连接矩阵。关于空间连接矩阵的构造有很 多种方法, 原则上根据不同的研究目的选择不同的构造方法。 本文所使用的空间连接矩阵为邻接矩阵, 即以 1 和 0 表示 i 与 j 的相邻关系, 1 表示 i与 j 相邻, 0 表示不相邻, 定义 Wij = 0 ,依此得到一个 N维的矩阵 W ( n, n) 。 Moran� s I需作显著性检验, 一般采用 Z检验,如下式: z ( I ) = I - E( I ) S ( I ) , 式中: S ( I ) = var ( I ) 第 27卷第 4 期 2007年 7 月 � � � � � � � � � � � � � � 经 � � 济 � � 地 � � 理 ECONOMIC GEOGRAPHY � � � � � � � � � � � � � � Vol. 27, No. 4 Jul. , 2007 � 收稿日期: 2006- 11- 02;修回日期: 2007- 03- 15 基金项目:广东省自然科学基金项目(编号: 06025041)资助。 � � 依照以上步骤计算出的Moran� s I 值的结果介于- 1 到 1 之间, 大于 0为正相关, 小于 0 为负相关, 且绝对值越大表示 空间分布的关联性越大, 即空间上有强聚集性或强相异性。 反之, 绝对值越小表示空间分布关联性小, 而当值趋于 0 时, 即代表此时空间分布呈随机性。 2. 1. 2 � 局域空间自相关 :有别于全局空间自相关, 局域空间 自相关除了度量区域内空间关联的程度外, 最重要的是能找 出空间聚集点或子区域的所在。表示局域空间自相关的方法 也很多,本文采用 Local Moran� s I来度量局域空间自相关性。 从本质上讲Local Moran� s I是将Moran� s I分解到各个空间单 元。Anselin 将其称为 LISA[10] ,即空间联系局域指标。对于某 一个空间单元 i , 其LISA的计算公式为: I i = x i - �x S �n j= 1 Wij ( xj - �x ) ( 2) 式中: N , n, x i , �x , Wij 含义同公式( 1) , S = ( �n j= 1, j � ix 2 j )�( n - 1) - �x 2 。 LISA 的 Z 检验为 z ( I i ) = Ii - E( I i )S ( I i ) , 式中: S ( I i ) = var ( I i ) 。 按上式计算出的每个 Ii 为全局Moran� s I的一部分, Ii 的 绝对值越大则表示着子区域 i具有较高程度的空间关联性。 2. 2� 数据 本文的数据来自�广东省统计年鉴� , 选取广东省各地级 市1990 年、1995年和 2000� 2004 年共7 个年份的人均 GDP数 据( 1990 年不变价)作为研究对象, 并选用广东省现行行政区 划图作为工作底图。把工作底图引入 ArcGIS 软件, 对其进行 屏幕数字化,并把全省各地级市上述年份的人均 GDP 值输入 数字化底图的相应属性项中,得到最终数据。结合现行比较 通用的经济区域分类观点,把广东省分为四个经济区,即珠三 角经济区、粤东经济区、粤西经济区和粤北山区 �。 3 � 测算结果与分析 空间自相关的计算过程比较复杂繁琐,计算量相当可观, 若全用手工计算无疑给研究工作带来不便和不必要的阻力, 因此本文利用Anselin 设计 领导形象设计圆作业设计ao工艺污水处理厂设计附属工程施工组织设计清扫机器人结构设计 的软件 GeoDA 进行计算。 3. 1� 各地市人均 GDP的全局空间自相关 利用 GeoDA 计算出广东省各地市上述 7 个研究年份的 人均GDP 空间自相关系数 Moran� s I� (图 1)。表明广东省 各地级市人均GDP 自1990 年以来存在着显著的正空间自相 关特性,表示在人均 GDP高的地市其周边地市人均 GDP 也较 高,即相互间聚集在一起, 反之亦然。如 2000 年的 Moran� s I 值为 0. 4756,揭示了该年广东省经济差异有着明显的空间聚 集性,这一现象与图 2 所示的 2000 年人均 GDP等级图所示相 吻合。 1995年的 Moran� s I 值出现较大的年际波动, 从 1990 年 的0. 4299 下降为 0. 3887, 此后又回复快速增长的趋势, 到 2000年 Moran� s I值上升至 0. 4901, 但这一时期的空间自相关 特性始终保持在一个较高的水平。这表明广东省经济发展区 域差异在 1995 年前后有所减缓, 主要表现为这一时期内粤 东、西两翼和北部山区的经济增长速度相对快于珠三角地区, 从一个侧面揭示了� 八五�期间广东省出台的相关扶持落后地 区经济发展措施和扶贫政策取得了一定的成效 (图 1)。同 时, 从图 1中还可发现 Moran� s I在 2003年出现了一个小的回 落(波谷) , 这一现象与当年社会经济环境相吻合。2003 年爆 发的� 非典�对以外向型经济为主的珠三角地区的影响程度明 显大于省内其他地区, 进出口额的锐减带来这一地区制造业 的不景气, 从一定程度上影响了经济的正常发展; 在空间自相 关系数上表现为聚集特性有所下降。但总观 Moran� s I曲线 的变化, 呈现出持续增长的趋势, 揭示了广东省经济发展的区 域差异正在逐年增大。 3. 2� 各地市人均 GDP的局域空间自相关 利用 GeoDA计算空间联系局域指标( LISA, 以下作此简 称) ,系统同时产生 Moran 散点图 ( Moran Scatter Plots)和 LISA 聚集图( LISA Cluster Map) ,这两者彼此存在紧密的内在联系, 其表现形式和含义各有不同, 从不同侧面揭示了研究现象的 空间关联特性。 3. 2. 1� Moran散点图。用于研究局域空间的异质性, 其表现 形式为笛卡尔直角坐标系, 横坐标为各空间单元 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 化后的 属性值(研究对象的值,下同) ,纵坐标为标准化后的由空间连 接矩阵决定的相邻单元属性值的平均值。散点图的四个象限 按其性质分为� 高高�(第一象限)、�低高� (第二象限)、� 低低� (第三象限)、�高低� (第四象限)。其含义是显而易见的: � 高 高�表示某一空间单元和周围单元的属性值都较高, 该单元和 周围单元组成的子区域即为通常所说的热点区, � 低低�(盲点 区)的含义与此相反,落入这两个象限的空间单元存在较强的 空间正相关, 即有均质性; � 高低�表示某一空间单元属性值较 高, 而周围单元较低, � 低高�则刚好与此相反, 落入这两个象 限的空间单元表明存在较强的空间负相关, 即异质性突出。 例如在 1990 年的 Moran散点图(图 3)中,落入�高高�区(第一 象限)的地级市有广州、深圳、珠海、东莞、佛山、中山、江门等, 他们的人均 GDP较高, 且各自周围地市的人均 GDP也较高, 这些地区组成的区域成为广东省经济发展的热点区;而在� 低 低�区的地市主要分布在粤东和粤西, 说明这些地区是经济发 展的落后区域。为了便于动态地判断每个象限包括的具体地 市及其各自的变化, 对其他研究年份的人均 GDP 做同样的分 析, 并汇总整理成表格形式(表1)。 通过观察表 1Moran 散点图的年际变化, 从总体上看, 广 东省大多地市主要落入� 高高�和� 低低�两个象限, 且年际变 动不大, 表示了自 1990 年以来广东省经济发展区域差异出现 明显的空间二元结构,其经济发展的热点区一直在珠三角, 而 盲点区主要分布在粤东和粤西两翼, 与现实情况相吻合。在 年际变化中比较活跃的地市主要集中在珠三角经济区中的几 个外围地级市, 其中惠州市自 1995 年后由� 低高�跃入� 高高� 5594 期 � � � � � � � � � � 曾庆泳,陈忠暖: 基于 GIS 空间分析法的广东省经济发展区域差异 � � 本文利用 GeoDA进行计算的结果均通过 Z 检验( P � 0. 05 )。 珠三角经济区包括广州、深圳、珠海、东莞、佛山、中山、江门、惠州、肇庆部分县区;粤东经济区包括汕头、潮州、揭阳、汕尾、梅州;粤西经 济区包括阳江、茂名、云浮、湛江;粤北山区包括韶关、清远、河源、肇庆北部部分县区。 象限,揭示了该市的经济从 1995 后取得了较大的发展, 自身 人均 GDP增长速度由低转高; 江门市则从� 高高�跌落到� 低 高�象限,表明该市的经济发展趋势恰好与惠州相反, 相比较 而言自身人均GDP 增长速度由高转低;而肇庆市人均 GDP 的 增长速度则经历了�低 � 高 � 低�的起伏变化过程。 图 1� 广东省人均 GDP 空间自相关系数Moran� s I Fig. 1� Moran� s I of per capita GDP in Guangdong 图 2� 2000 年广东省人均 GDP 等级图�元 Fig. 2� Rank map of per capita GDP in Guangdong (2000) 图 3� 1990 年广东省人均 GDP Moran散点图 Fig. 3 � Moran scatter plot of per capita GDP in Guangdong (1990) 3. 2. 2 � LISA 聚集图。从Moran 散点图中可以清楚地看到, 广 东省经济发展的空间特性出现明显的空间二元结构, 分属� 高 高�和�低低�象限的珠三角经济区和粤东粤西两翼落后区都 具有较强的空间正相关性, 但并没有指示各个区域空间自相 关的程度, LISA值恰好弥补了这一缺陷。LISA 值是衡量空间 单元属性和周围单元的相近(正相关)和相异(负相关)程度的 指标。利用 GeoDA软件,计算广东省各地级市不同年份人均 GDP的 LISA值, 绘制各年份 LISA聚集图, 为得出动态变化整 理成图 4。 表 1� 广东省各地市人均 GDP Moran散点图年际变化 Tab. 1� The changes of Moran scatter plot of per capita GDP in Guangdong 象限 1990 1995 2000 2004 高高 广州、深圳、 珠海、东莞、 佛山、中山、 江门 广州、深圳、 珠海、东莞、 佛山、中山、 江门、惠州 广州、深圳、 珠海、东莞、 佛山、中山、 江门、惠州 广州、深圳、 珠海、东莞、 佛山、中山、 惠州 低高 惠州、清远 清远、肇庆 清远 清远、江门 低低 肇庆、韶关、 河源、汕头、 汕尾、揭阳、 潮州、茂名、 湛江、云浮、 梅州、阳江 韶关、河源、 汕头、汕尾、 揭阳、潮州、 茂名、湛江、 云浮、梅州、 阳江 肇庆、韶关、 河源、汕头、 汕尾、揭阳、 潮州、茂名、 湛江、云浮、 梅州、阳江 肇庆、韶关、 河源、汕头、 汕尾、揭阳、 潮州、茂名、 湛江、云浮、 梅州、阳江 高低 无 无 无 无 图 4� 广东省主要年份人均 GDP LISA聚集图 Fig. 4� LISA cluster map of per capita GDP in Guangdong 3. 2. 2. 1� 随着珠三角经济区经济实力的稳步上升, 自身经济 发展的辐射范围逐步扩大, 珠江口东岸向外辐射的速度快于 西岸。自 1990 年以来落入� 高高� 象限的地市一直都分布在 珠三角经济区 (表 1) ; 1990� 2000 年该经济区中具有显著 LISA值的地市却只有东莞和中山两市(图 4)。揭示了这一时 期经济发展的热点地市主要是跟东莞和中山两市直接相邻的 广州、深圳、惠州、佛山、江门、珠海等地市,其向外辐射的力度 稍嫌不足, 辐射范围始终未能冲出珠三角经济区。该时期珠 三角经济区的整体实力得到稳固的提升,处于自身经济整合 阶段,其整合程度决定着经济发展向外辐射的速度和广度。 2000 年之后,具有显著 LISA 值的地市范围向外扩张, 至 2004 年涵盖了珠三角经济区东岸。这一现象表明珠三角经济区东 岸地区的整合速度远远快于西岸,且向东辐射冲出了珠三角 经济区。正是经济辐射渗透到了汕尾和河源等市才保证了惠 州市 LISA 值跃升为显著。然而,在珠三角西岸的佛山和江门 两市其 LISA 值始终未能达到显著,是因为经济辐射范围未能 很好地渗入清远、云浮和阳江等市, 致使佛山和江门两市 LISA不高。可以看出佛山、江门和中山等地市的整合程度低 于东岸的东莞、深圳和惠州等地市。 3. 2. 2. 2� 粤东、粤西和粤北三区经济实力得到提升, 经济发 展的显著盲区始终在粤东地区, 但范围逐渐缩小。广东省经 560 经 � � 济 � � 地 � � 理 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � 27 卷 济发展区域差异出现明显的空间二元结构, 处于落后一元的 粤东、粤西和粤北三区经济实力自 1990 年以来有所提升, 但 粤东地区始终是落后区的� 差中之差�。但令人兴奋的是, 随 着珠三角经济区向东辐射, 粤东盲点区的范围逐渐收缩。从 1990年具有显著 LISA 值的汕尾、揭阳、潮州和梅州 4 地市收 缩至 2004年的梅州 1 个地市。整体上看,落后一元中的粤东 经济区与另外两个落后区相比不具有起步优势, 但其后发势 头却快于另外两区。 3. 3� 区域差异变动的原因 3. 3. 1 � 从区位上看,东岸优于西岸。大珠江三角洲的两个核 心城市香港和广州, 分处于东岸的南北两端, 彼此之间的资 本、人力、信息等经济要素的交流频繁, 流量大。南北间形成 了强大的带动沿线区域发展的�穗港走廊�。而珠江口西岸地 区,南端缺乏强大的极核, 南北� 经济对流�不足, 难以形成融 贯整体的� 经济大动脉�。 3. 3. 2 � 从产业整合程度上看, 东岸高于西岸。1980 年代开 始,深圳依托自身的区位及政策优势, 吸收从香港转移而来的 产业,大力发展劳动密集型产业。在提高自身经济实力的同 时,逐步奠定了自身的产业基础及技术累积。1990 年代后, 深圳市继而转向发展知识密集型产业, 而区内大批劳动密集 型企业转向东莞、河源及惠州等市。目前高新技术产业成为 深圳市的第一支柱产业,其产值已占该市工业总产值的一半 以上。东莞市利用自身廉价地租及劳动力, 顺利地完成了产 业转接。同时大力吸引台资、港资等外商直接投资, 使高新技 术产业得到迅猛发展。通过全面的资源整合与产业调整, 东 岸地区形成了一条较为完整的产业梯度等级廊道, 整体实力 大大加强,外向辐射能力增大。而西岸地区的中山、顺德、南 海等县市产业基础与产业结构趋同, 以民营为主的企业之间 展开激烈的同位竞争,彼此优劣难以得到互补 ,大大地制约了 区域整体实力的提升。 3. 3. 3 � 从管理体制上看,东岸新于西岸。深圳市的城市化模 式以� 自上而下�和� 自外而内�两种为主;东莞市则以� 自外而 内�为主, 辅以� 自下而上�。二者的共性是在城市化的过程中 均有大批外来因素,即外来资本、外来企业参与其中。由此引 入的西方先进管理体制及管理理念, 更有利于现代经济的发 展。而西岸地区, 城市化模式以� 自下而上�为主, 其管理体 制、企业文化等产业软环境有不合理的因素存在。 因此,在珠三角经济全面竞跑过程中, 珠江口东岸地区的 整体优势渐露头角, 其外向辐射能力强自是顺理成章。随着 珠江口东岸向东辐射力度增强, 粤东经济区经济发展速度快 于其余两经济落后区。究其原因,除珠三角大力向东的辐射 作用以外, 更重要的原因是: 粤东地区的汕头市作为经济特 区, 担负起地区增长极核的角色。汕头市自身的发展对该区 域的经济发展起到一定的拉动作用。而粤西及粤北经济区缺 乏类似的核心城市。 4 � 结论 本文简单介绍了基于 GIS 空间分析法的技术特点, 并以 其中的空间自相关方法对广东省经济发展区域差异进行了 实际研究。深入了解了广东省区域发展差异的时空变化, 对 广东省经济发展的区域差异及其变化作了全新的解释。但选 取的数据粒度略大 ,若采用更细一级的县域数据, 探索深度会 更加深入具体, 更贴近实际。空间分析法揭示的结果与其他 分析方法相比, 不但具备了科学性, 且更重要的是具有了直观 明了的可视化效果, 对深入研究空间分异现象提供了有力帮 助。 参考文献: [ 1] � 高洪深.区域经济学[ M] .北京:中国人民大学出版社, 2002. 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In this foundation top, the article studies the developmental orbit and sustainabl edevelopmental mech� anism principle in shandong peninsula city group, inquires into the strategic power of activatting sustainabl edevelopmental mechanism principle of core competence of logistics industry in shandong peninsula city group. Science basis is provided for push to the sustainabl edevelopment of core competence of logistics industry in shandong peninsula city group. Key words: Shandong peninsula city group; logistics industry; core competence; sustainabl edevelopment; mechanism principle 作者简介:孙峰华( 1957� ) , 男,山东单县人,教授。主要研究领域为物流经济地理、社区地理、犯罪地理等。E- mail: sfhaaa@ sina. com。 (上接 561 页) RESEARCH ON THE REGIONAL ECONOMIC DISPARITY IN GUANGDONG PROVINCE BASED ON GIS SPATIAL ANALYSIS ZENG Qing- yong, CHEN Zhong- nuan ( School of Geography Science, South China Normal University, Guangzhou 510631, Guangdong, China) Abstract: Based on the per capita GDP data of each city from 1990 to 2004 in Guangdong, this paper investigated the regional dispar ity of eco� nomic development of Guangdong Province by using GIS spatial analysis methods. Through calculating the spatial autocorrelation coefficient � Moran� s I of per capita GDP of each city, the results show that the economic development of Guangdong Province had a significant spatial auto� correlation characteristic. The results also indicate that the regional disparity of economic development of Guangdong Province is increasing year by year . An obvious dual- spatial structure ex isted in economic development. Finally, through analyzing the Local Indicators of Spatial Asso� ciation ( LISA) of each year , this paper reveals the characteristics of spatio- temporal change of regional disparity of economic development in Guangdong Province. Key words: regional disparity; exploratory spatial data analysis; spatial autocorrelation; local indicators of spatial association; Guangdong 作者简介:曾庆泳( 1982� ) , 男,广东汕尾人,硕士生。主要研究方向是区域经济与城市规划。E- mail: zengdoudou@126. com。 574 经 � � 济 � � 地 � � 理 � � � � � � � � � � � � � � � � � � � 27 卷
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