产业集群创新与县域城镇化耦合协调的空间格局及驱动力 —— 以浙江为实证

doi:10.13249/j.cnki.sgs.2015.011.1347

摘要/Abstract

摘要：

运用耦合协调模型、地理加权回归模型以及趋势面分析等方法对产业集群创新与县域城镇化之间的耦合协调度进行测度,分析了其空间特征以及驱动力。得到以下结论：2006~2012年,产业集群创新、县域城镇化、耦合度以及协调度均有一定程度的上升,协调度整体表现出“东北高,西南低”的空间趋势;协调度呈现出持续的空间集聚态势,且集聚的强度呈倒“V”型的变化态势,形成了杭州湾地区的显著热点区,浙西南的显著冷点区;影响产业集群创新与县域城镇化协调发展的驱动力具有明显的地域差异,其驱动力作用强度按经济基础、对外开放、市场力量、信息化、政府行为以及工业化依次递减。

关键词: 产业集群创新, 县域城镇化, 耦合协调

Abstract:

By using the coupled coordination model, geographically weighted regression model and trend analysis method, the article measured the coupling coordination degree between innovation of industrial cluster and the county urbanization, analyzed its characteristics in space and driving force. The conclusions are arrived as follows: in 2006-2012, the innovation of industrial cluster, county urbanization, coupling and coordination all rose with a certain degree, meanwhile, the whole coordination degree presented a spatial trend about "northeast high, southwest low"; the coordination degree took on the trend of spatial agglomeration continuously, and then the strength of the agglomeration changed with the inverted "V" type, which formed a significant hot spots focusing on the region of Hangzhou Bay, and the other significant cold spot was the southwest of Zhejiang Province; there were obvious regional differences in the driving force for the coordinated development of innovation of industrial cluster and county urbanization in different area, and its strength of driving force was decreasing according to the base of economic, opening to the outside world, power of market, informatization, behavior of government and industrialization.

Key words: innovation of industrial cluster, county urbanization, coupled coordination

中图分类号:

F290

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图/表 7

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参考文献 29

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	2006年	2007年	2008年	2009年	2010年	2011年	2012年
Moran’s I	0.3066	0.3847	0.6262	0.5499	0.4411	0.3723	0.3547
Z(I)	3.7805	4.6959	7.5467	6.6336	5.3988	4.6474	4.4271
P(I)	0.0002	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000
G(d)	0.0033	0.0034	0.0037	0.0037	0.0035	0.0034	0.0033
Z(d)	3.8307	4.5546	6.4908	5.8929	4.9583	4.0856	3.9616
P(d)	0.0001	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0001