EN中文

地理科学 >

2015 , Vol. 35 >Issue 2: 190 - 195

DOI: https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2015.02.190

东北地区城市民生质量测度与空间分析

  • 王哲野 1 ,
  • 程叶青 , 2 ,
  • 马靖 3 ,
  • 叶信岳 4 ,
  • 魏也华 5
展开
  • 1. 中国科学院东北地理与农业生态研究所,吉林 长春130102
  • 2. 海南师范大学地理与旅游学院,海南 海口 571158
  • 3. 深圳中学, 广东 深圳 518001
  • 4. Department of Geography, Kent State University, Kent, Ohio 44242, USA
  • 5. Department of Geography, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112-9155, USA
程叶青,副研究员。E-mail:

作者简介：王哲野(1989-),男,山东济宁人,硕士,主要从事区域发展与空间计量研究。E-mail:

收稿日期: 2014-01-10

  要求修回日期: 2014-04-22

  网络出版日期: 2015-02-15

基金资助

中国科学院重点部署项目(KZZD-EW-06,KSZD-EW-Z-021)

教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(13JJD790008)

国家自然科学基金项目(41329001)资助

收起

Measurement and Spatial Analysis of Quality of Life of Urban Residents in Northeast China

  • WANG Zhe-ye 1 ,
  • CHENG Ye-qing , 2 ,
  • MA Jing 3 ,
  • YE Xin-yue 4 ,
  • WEI Ye-hua 5
Expand
  • 1. Northeast Institute of Geography and Agroecology, Chinese Academy of Sciences, Changchun, Jilin 130102, China
  • 2. College of Geography and Tourism, Hainan Normal University, Haikou, Hainan 571158, China
  • 3. Shenzhen Middle School, Shenzhen, Guangdong 518001, China
  • 4. Department of Geography, Kent State University, Kent, Ohio, 44242, USA
  • 5. Department of Geography, the University of Utah, Salt Lake City, UT 84112-9155, USA

Received date: 2014-01-10

  Request revised date: 2014-04-22

  Online published: 2015-02-15

Copyright

本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
Fold

摘要

民生问题是当今中国政府和民众高度关注的热点问题,也是全面建成小康社会进程中需要迫切解决的关键科学问题。借鉴当代中国人的价值观结构,构建了民生质量评估指标体系,定量测度了东北地区34个地级市的民生质量指数,并采用ESDA和多元线性回归模型探讨其空间分异特征及其影响因素。研究结果表明：① 东北地区城市民生质量呈等级分布特征,且“两极分化”明显。② 经济实力、产业结构、城市化和地理邻近性对民生质量空间分异有重要影响。

关键词： 东北地区; 民生质量指数; ESDA; 多元线性回归模型; 影响因素

本文引用格式

王哲野 , 程叶青 , 马靖 , 叶信岳 , 魏也华 . 东北地区城市民生质量测度与空间分析[J]. 地理科学, 2015 , 35(2) : 190 -195 . DOI: 10.13249/j.cnki.sgs.2015.02.190

Abstract

The problem of people's quality of life (QOL) is the focus of today′s society and Chinese government, which needs to be tackled during the process of completing the establishment of a moderately prosperous society in all respects. In this article, we first review the existing QOL-related literature appeared in many areas such as sociology, philosophy and geography, and then we make 34 municipal districts of the prefecture-level cities in northeast China as our study object and build a comprehensive index system to measure the QOL index based on the structure of contemporary Chinese values. Finally, we adopt exploratory spatial data analysis and multivariable linear regression model to analyze the spatial variation and its driving factors of urban QOL in northeast China. The results are shown as follows. First, the urban QOL presents a hierarchical spatial structure; residents in cities located in the medium-south part of Liaoning province tend to have higher quality of life compared with other cities in Northeast China, and the residents′ QOL in cities of north Heilongjiang province are more likely to be low. Second, the “Polarization” of the urban QOL is obvious, the “hotspot” areas distribute to the middle part of the Songnen Plain as an intersectional shape of the direction of “North-south” and “West-east”, while the “coldspot” areas concentrate in the eastern and northern cities of Heilongjiang Province. Third, the results of multivariable linear regression indicate that economic capacity, industrial structure, urbanization and geographical proximity are key influencing factors of the spatial variation features, of which, economic capacity has deciding impact on the urban QOL in northeast China, the spatial pattern of the QOL is high anastomose to that of GDP per capita, that is, the more developed economy, the higher QOL. Since the “reform and opening up”, the fast transition of society and economy improves greatly the residents` income in China, however, the development model of emphasizing excessively economic growth has brought about series issues such as unfair allocation, differential rich and poor, degraded environment and bereaved happiness. As one of the most typical old industrial bases, the issues of the QOL is much more serious and urgent than that of other region in China, therefore, the local government should impel vigorously the reform of social security, education, reside and medical treatment so as to improve the rural QOL and reduce the regional gap .

Key words： Northeast China; QOL index; ESDA; multi-linear regression model; influencing factors

20世纪 50年代以来, 随着全球社会经济转型,区域发展理念逐渐由以经济增长为核心向以社会全面发展为宗旨的转变, 这种“以人为本”的发展观强调应以人的全面发展为根本目标 [1,2], 其核心内容是不断提高居民生活质量和个性解放。 因此, 生活质量成为学术界关注的热点问题, 并开展了大量的理论与实证研究： ① 概念阐释。 生活质量作为一个广义的概念, 表示人类需求被满足的情况以及个人或群体在生活的多个方面所感知到的满足感的程度 [3], 物质生活水平只是其中一个维度, 文化和精神也会影响人们对生活质量的感知 [4-6], 常用“幸福感”和“生活满意度”来刻画, 认为生活质量是一个地区所具有的一系列有吸引力的特质“舒适度” [7,8], 但仅使用社会经济指标不能很好的定义生活质量[9], 应更加关注人类需求被满足的程度[10-13]。② 评价指标。 Roback将生活质量的概念物质化, 并尝试用经济指标来反映居民生活质量 [8], Dröge 等认为 , 从直观上感觉物质财富的增加确实能够增进人类福祉, 但是, 物质主义使人们忽视了公平和利他主义等重要的价值观念 [14]。 就业、 教育、 犯罪等常用来表征“舒适度”(local amenities) [7]。“人类发展指数”通过建立经济-社会二维指标, 将收入、 健康和教育作为主要指标 [15]。 学者们针对“生活满意度”、“幸福感”的测度指标同样进行了热烈的讨论 [16-20]。 国内学者从不同视角构建了包括维度、 指标、 合成方式、 权重等均不完全相同的指标体系 [3]。 主要以居民生活与消费、 社会保障、 就业、 教育、 医疗、 居住、环境与安全等来表征 [21], 但在指标选取上各有特色[22,23]。 ③ 测度方法。 早期研究大多采用普查性质的社会经济数据分析生活质量 [24-26]。 随着遥感和 GIS 的发展, 利用遥感影像及社会经济普查数据结合对生活质量研究成果逐渐丰富 [27-30]。 上述研究大多从社会学或心理学视角对生活质量进行阐释和测度, 缺乏地理学视角的研究。 因此, 本文借鉴当代中国人价值观结构 , 构建民生质量指数, 测度东北地区 34 个地级市民生质量, 结合探索性空间数据分析(ESDA)和多元线性回归模型,试图阐明东北地区城市民生质量的空间特征及成因。

1 研究方法与数据来源

1.1 民生质量指数

借鉴当代中国价值观结构[31],本文从公共利益、家庭本位、守法从众、人伦情感、才能务实和功利物质6个维度,构建民生质量定量评估的指标体系(表1)。针对每个价值维度,分别选取一个初级指标和一个高级指标。由于表征功利物质维度的指标较多,将人均可支配收入、人均住房面积和人均城市道路面积归类为综合指标1,以表征其初级指标;将人均消费支出、每百户家用汽车拥有量和每百户家用电脑数量归类为综合指标2,以表征其高级指标。
Table 1 Index system of quality of life （QOL）

表1 居民生活质量指标体系

价值观维度 初级指标 高级指标
公共利益 人均绿地面积(V11) 建成区绿化覆盖率(V12)
家庭本位 人口死亡率(V21) 粗离婚率(V22)
守法从众 犯罪人数比重(V31) 交通事故死亡率(V32)
人伦情感 社区服务机构数(V41) 城镇居民文教娱乐支出(V42)
才能务实 每百人公共图书藏(V51) 每万人拥有医生数(V52)
功利物质 综合指标1(V61) 综合指标2(V62)
为消除量纲的影响,采用最大、 最小值将各具体指标标准化,公式如下：
V ij * = V ij - min V ij max V ij - min V ij （正向指标） V ij * = max V ij - V ij max V ij - min V ij （负向指标） (1)
综合指标1和综合指标2分别取其对应的3个具体指标的算术平均值。以中国民众对每个价值观维度的认可程度M为权重,以每个价值观维度的初级和高级指标为变量,建立民生质量指数模型。
I = 1 6 ∑ i = 1 6 M i ( V i 1 + V i 2 ) (2)
式中,I为民生质量指数,Mi为价值观维度的权重,Vi1和Vi2分别是价值观维度对应的初级指标和高级指标。中国民众对公共利益、家庭本位、守法从众、人伦情感、才能务实和功利物质等价值观维度认可程度分别为4.70(M1)、3.760(M2)、3.46(M3)、4.60(M4)、4.90(M5)和3.32(M6) [31]。

1.2 ESDA方法

ESDA(探索性空间数据分析)是一种衡量某一现象空间效应的空间自相关分析方法 [32]。一般用全局空间自相关指标(Moran's I) 和局部空间自相关指标(Moran散点图) 2类指标来衡量[33]。
Moran′s I 指数。常用Global Moran′s I 统计量,其值介于-1和1之间,表达式如下：
I = n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W ij y i - y ̅ y j - y ̅ ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W ij ∑ i = 1 n y i - y ̅ (3)
式中：n为地级市个数,yi,yj为地级市i和j的民生质量指数, y ̅ 为全部地级市民生质量指数平均值,Wij为空间权重矩阵。
Moran散点图。可将局域的空间关联模式分为HH(高高)、HL(高低)、LH(低高)和LL(低低)4种。其空间含义：HH(LL)集聚型表示高(低)民生质量区域在空间上集聚。HL(LH)型表示高(低)民生质量的区域被低(高)民生质量的区域包围。

1.3 数据来源

以东北三省34个地级市(副省级城市)市辖区为基本空间单元,包括黑龙江省12个(除大兴安岭地区);吉林省8个(除延边朝鲜族自治州)和辽宁省14个。原始数据来源于《中国城市统计年鉴》[34]、《中国民政统计年鉴》[35]、《吉林统计年鉴》[36]、《辽宁省统计年鉴》[37]和《黑龙江省统计年鉴》[38]。

2 结果与分析

2.1 民生质量空间格局

为直观反映东北地区城市民生质量的空间分布特征,基于 GIS技术平台,采用自然断裂点法将东北地区 34个地级市民生质量划分为高、较高、中等、较低和低 5个等级,绘制成图(图 1)。由图 1可知,民生质量高和低的城市数量较少,前者仅有大庆、大连和沈阳,后者主要集中在黑龙江省中东部的鸡西和七台河,以及辽宁省西南部的葫芦岛和朝阳。民生质量较低的城市主要集中在两大区域：①呈带状分布于黑龙江北部的黑河、伊春、鹤岗和双鸭山;②呈弧状分布于吉林省西南部和辽宁省西北部的白城、四平、铁岭和阜新。民生质量中等的城市在空间上形成了两大组团：①吉林省与辽宁省接壤的辽源市、通化市和抚顺市;②辽宁省中南部的锦州、盘锦、辽阳和鞍山。而民生质量较高的城市主要为长春、吉林和哈尔滨。总体而言,东北地区城市民生质量在空间分布上呈现较为明显的等级结构,中部松嫩平原区位条件优越,是东北地区人口和经济要素的集聚区,城市服务体系较完备,民生质量普遍较高。从省域尺度看,黑龙江省哈大齐(哈尔滨、大庆和齐齐哈尔)民生质量较高,该区位于松嫩平原北部,地势平坦,交通路网发达,与其他城市的经济联系密切。吉林省中部的长春、吉林和松原等位于松嫩平原中部,哈大线贯穿其中,人口和城镇最密集、经济和交通发达,是该省民生质量较高地区。辽中南是东北地区经济和交通最发达、城镇最为密集的地区,作为引领东北地区发展的龙头,其中心城市沈阳和大连等民生质量较高。
Fig.1 Spatial pattern of urban QOL in Northeast China

图1 东北地区城市民生质量空间格局

2.2 民生质量的空间集聚

东北地区城市民生质量Moran′s I=0.012 1,表明在全局上存在正的空间自相关性,但伴随概率P=0.33,未能通过5%水平的显著性检验,说明全局空间自相关性并不显著。然而全局Moran′s I分析会在一定程度上掩盖局部空间的不平稳性。为了弥补这种缺陷,本文采用ArcGIS软件绘制民生质量Moran′s I散点空间分布图(图2),以刻画民生质量的空间局部特征。分析图2,东北地区城市民生质量低水平集聚区连片分布,集中在黑龙江省东部和北部的黑河、伊春、鹤岗、双鸭山、鸡西和牡丹江,这些城市可视为民生质量的“冷点”地区。该类区域属于东北沿边区,其自然地理结构以山地丘陵与和河谷盆地为主,人口稀少且少数民族聚居,交通运输不发达,很多边境城市只有等级不同的公路与其他地区相联系。高水平区域主要分布在松嫩平原中部哈尔滨、长春、吉林等,大体呈南-北和东-西近“十字”交叉状特征,这些城市可视为民生质量的“热点”地区。其地理位置优越,处于东北地区交通运输网的枢纽地带,人口密集,经济发达。统计分析可得,HH型、LL型、HL型与LH型城市占全部城市比重分别为26.5%、29.4%、14.7%和29.4%。其中,HL和LH型占44.1%,表明部分城市与相邻城市间民生质量差异较为显著。而HH和LL型城市占55.9%,表明东北地区城市民生质量存在较为明显的“两极分化”现象。
Fig.2 Spatial display of Moran scatter plot of urban QOL in Northeast China

图2 东北地区城市民生质量Moran’s I 散点空间分布

3 民生质量空间分异的影响因素

民生质量受多因素的综合影响,其中,经济实力对生活质量的影响不可忽视,Diener的研究表明经济状况对生活质量的贡献达到了62%[39];产业结构直接影响社会就业、保障和人居环境;此外,城市化水平、全球化程度、区位条件等对民生质量亦具有重要影响。本文以民生质量指数为因变量,以经济实力(PGDP)、产业结构(IS)、城市化(UR)、全球化(FDI)和地理邻近性(DT)为自变量,构建多元线性回归模型,以期识别东北地区城市民生质量的主要影响因子。模型如下：
Y = α + ∑ i = 1 n β i X i + ε (4)
式中：Y为民生质量指数;α为常数项;Xi为i因子准化值;βi为i因子的回归系数;n为选择的因子数量;ε为随机扰动项向量,服从独立正态分布。其中,人均GDP表征经济实力(PGDP);第二产业产值比重表征产业结构(IS);非农人口占总人口的比重表示城市化(UR);实际利用外资占当年GDP比重表示全球化(FDI);各城市到该省民生质量指数最高值城市的欧氏距离(DT)作为衡量地理邻近性的指标。
回归模型估计与检验结果表明(表2),人均GDP的回归系数为0.187 5,且在1%水平上显著,表明人均GDP对居民生活质量具有显著的正向影响;产业结构的回归系数为-0.278 2,且在1%水平上显著,表明其对城镇民生质量具有显著的负向影响,即第二产业比重越大,民生质量就越差;城市化的回归系数为0.410 3,且在5%水平上显著,表明其对民生质量有显著的正向影响,即非农人口比重越大,相应地民生质量越好;全球化的回归系数为0.014 4,但并不显著,表明全球化虽然对民生质量存在正向的影响,但并不明显;地理邻近性的回归系数为-0.025 7,且在1%水平上显著,表明民生质量与距高值城市的距离成反比,存在距离衰减效应。总体而言,经济实力、产业结构、城市化和地理邻近性对东北地区城市民生质量影响显著,全球化有正向影响但并不太明显。
Table 2 Results of multivariable linear regression

表2 多元线性回归分析结果

系数 t统计量 P
常数项 -2.7375*** -4.3806 0.0002
PGDP 0.1875*** 3.8695 0.0006
IS -0.2782*** -3.0347 0.0052
UR 0.4103** 2.6963 0.0117
FDI 0.0144 0.6910 0.4952
DT -0.0257* -1.7719 0.0873
1) 经济实力。经济实力对民生质量有着决定性的作用,经济的发展为改善民生提供物质基础。为进一步说明经济水平与民生质量的关系,应用GIS 空间分析软件,将2010年各城市人均GDP按自然断裂点法划分为5级,并绘成空间分布图(图3),对比图1和图3可得,人均GDP的空间分布与民生质量的空间分布较为吻合：吉林省中部和辽宁省中南部等经济较为发达的城市其民生质量也相对较高,两省东、西部以及黑龙江省北部和东部的城市,其经济水平及民生质量均较低。
Fig.3 Spatial display of urban per capita GDP in Northeast China

图3 东北地区城市人均GDP（元）空间分布

2) 产业结构。东北地区经济发展主要依赖于资源型和资本密集型产业。东北振兴战略实施以来,产业结构升级和优化调整速度加快,技术装备水平提高。但是,沈阳、大连、哈尔滨、大庆等城市以石油、化工等高污染、高能耗等为主的产业结构未能从根本上改变,金融、服务、旅游、商业等现代服务业体系不够完善。产业结构重型化和空间上的集聚导致吸纳就业、环境问题的差异性显著。从某种意义上讲,东北地区城市民生问题实质上就是“结构性民生问题”,长期以来形成的重型产业结构尾大不掉,非公有制经济发育不足问题依然存在,由此产生的“失业”、“贫困”和“环境污染”等民生问题难以短期内解决。
3) 城市化。在“先生产,后生活”的城市建设指导方针下,东北地区城市,特别是资源型城市不同程度的出现“城象矿,矿象城”的景象,城市基础设施落后,城市功能与基本公共服务能力不健全,加之目前正处于快速城市化阶段且进入“半城市化时期”,大量涌入的农村人口迫切要求与城市居民分享同等的权力和利益,导致东北地区城市尤其是资源型城市转型面临巨大的压力。
4) 全球化。东北地区对外开放时间短、起点低,与周边区域合作程度低、规模小、水平低,其形势远不能适应当前发展的需要,对外合作的滞后使东北区在全球化的进程中处于不利地位。四大中心城市(大连、沈阳、长春和哈尔滨)由于基础设施建设以及城市管理水平有限,导致其国际服务功能有限,未能充分发挥其在东北亚地区的影响力,其他城市也未能有效融入全球化进程中。全球化在带来机遇的同时也带来了难以完全控制的全球风险,这些机遇和风险都将会直接影响民生质量以及民生问题的解决。
5) 地理邻近性。多元线性回归分析结果表明,民生质量呈现距离衰减效应。沈阳、长春、大连等民生质量核心区的外围城市可以最大化地实现与核心区的空间联动,在民生建设的信息交流、资源共享等方面互通有无,而距离核心区较远的边缘城市则因缺乏沟通导致民生质量的滞后。不同特质的空间格局往往因地理变量空间关联导致的邻域空间的趋同与分异及距离空间的增强和衰弱而形成。

4 结论与讨论

借鉴中国人的价值观结构理论,本文构建了民生质量测度指标体系,定量测度东北地区34个地级市民生质量指数,阐明其的空间分布特征与成因。结论如下：① 东北地区城市民生质量空间差异显著,并呈现较为明显的等级结构和“两极分化”现象。人口、产业、城镇和经济密集的哈大齐、吉林省中部和辽宁省中南部城市民生质量相对较高,而黑龙江省北部、东部,以及吉林、辽宁等省域边界区的城市民生质量相对较低;② 经济实力、产业结构、城市化和地理邻近性对东北地区城市民生质量有重要的影响,全球化有正向影响但不显著。
改革开放以来,社会经济的快速转型发展推进了居民生活水平大幅度提高,但是,过渡强调经济增长的发展模式带来诸如分配不公,贫富分化、腐败频生、社会公正缺失、环境恶化和幸福感丧失等社会民生问题。东北地区作为中国典型的老工业基地,长期受计划经济体制的影响,企业体制机制改革、公共服务基础设施建设就业、经济转型和产业结构战略性调整等难以短时期内得到有效推进,长期积累的社保、教育、居住、医疗等问题突出,解决民生问题显得尤为重要和紧迫。因此,民生问题的深入研究理应受到更为广泛的重视。本文通过对东北地区城市民生质量的定量测度,能够阐明其静态格局和空间特征,但是,由于缺少时间维度的信息,未能揭示民生质量的时空演化规律,需要进一步深入研究。同时,对东北地区城市民生质量时空演化机理的研究有待加强,后续研究将着重资源环境承载能力、产业区位和人口集疏过程等对民生质量的影响及其作用机制。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
彭念一, 李丽. 我国居民生活质量评价指标与综合评价研究[J]. 湖南大学学报(社会科学版), 2003, 17(5): 21-25.

[2]
社会发展问题世界首脑会议.哥本哈根宣言和行动纲领. 1995.

[3]
风笑天. 生活质量研究: 近三十年回顾及相关问题探讨[J]. 社会科学研究, 2009, (6): 1-8.

[4]
Ferrans C, Powers M.Psychometric assessment of the quality of life index[J]. Research in Nursing & Health, 1992, 15(1): 29-38.

[5]
Jalowiec A.Issues in using multiple measures of quality of life[J]. Seminars in Oncology Nursing, 1990, 6(4): 271-277.

[6]
Wilson K, Dowling A, Abdolell M, et al.Perception of quality of life by patients, partners, and treating physicians[J]. Quality of Life Research, 2001, 9(9): 1041-1052.

[7]
Rosen S.Wage-based indexes of urban quality of life[C]//Mieszkowski P, Straszheim M. Current issues in urban economics. Baltimore: Johns Hopkins University Press,1979:74-104.

[8]
Roback J.Wages, rents and quality of life[J]. The Journal of Political Economy, 1982, 90(6): 1257-1278.

[9]
Diener E, Suh E.Measuring quality of life: Economic, social and subjective indicators[J]. Social Indicators Research, 1997, 40(1-2): 189-216.

[10]
Diener E, Suh E M, Lucas R E, et al.Subjective well-being: Three decades of progress[J]. Psychological Bulletin, 1999, 125(2): 276-302.

[11]
Haas B K.A multidisciplinary concept analysis of quality of life[J]. Western Journal of Nursing Research, 1999, 21(6): 728-742.

[12]
Easterlin R A.Explaining happiness[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2003, 100(19): 11176-11183.

[13]
周长城,饶权.生活质量测量方法研究[J].数量经济技术经济研究, 2001, (10): 74-77.

[14]
Dröge C, Calantone R, Agrawal M, et al.The consumption culture and its critiques: A framework for analysis[J]. Journal of Macromarketing, 1993, 13(2): 32-45.

[15]
Klugman P.Human development report 2010[M]. New York: UNDP, 2010, 85-99.

[16]
Cantril H.The pattern of human concern[M]. New Brunswick, NJ: Rutgers University Press, 1965.

[17]
Angner E.The politics of happiness: subjective vs. economic measures as measures of social well-being[C]//Bortolotti L. Philosophy and Happiness. New York, Palgrave, 2009:149-166.

[18]
Diener E, Lucas R E, Oishi S.Subjective well-being: the science of happiness and life satisfaction[C]//Snyder C R , Lopez S J. Handbook of Positive Psychology. Oxford, Oxford University Press, 2005:63-73.

[19]
Diener E, Seligman M E P. Beyond money toward an economy of well-being[J]. Psychological Science in the Public interest, 2004, 5(1): 1-31.

[20]
Kahneman D, Krueger A B, Schkade D A, et al.A survey method for characterizing daily life experience: The day reconstruction method[J]. Science, 2004, 306(5702): 1776-1780.

[21]
北京师范大学管理学院,北京师范大学政府管理研究院.2011中国民生发展报告—迎接“十二五”保障与改善民生挑战[M].北京 :北京师范大学出版社, 2011:34-40 .

[22]
冯立天. 中国人口生活质量研究[M].北京:北京经济学院出版社, 1992.

[23]
林南,卢汉龙. 社会指标与生活质量的结构模型探讨[J]. 中国社会科学, 1989, (4): 75-97.

[24]
Green N E.Aerial photographic interpretation and the social structure of the city[J]. Photogrammetric Engineering, 1957, 23: 8-96.

[25]
Mumbower L E, Donoghue J.Urban poverty study[J]. Photogrammetric Engineering, 1967, 33: 610-618.

[26]
Metivier E D, Mccoy R M.Mapping urban poverty housing from aerial photographs[C].Proceedings of the Seventh International Symposium on Remote Sensing of Environment, Ann Arbor: University of Michigan Press, 1971:1563-1569.

[27]
Bederman S H, Hartshorn T A.Quality of life in Georgia: the 1980 experience[J].Southeastern Geographer, 1984, 24(2): 78-98.

[28]
Weber C, Hirsch J.Some urban measurements from SPOT data: urban life quality indices[J]. International Journal of Remote Sensing, 1992, 13(17): 3251-3261.

[29]
Lo C P, Faber B J.Integration of Landsat Thematic Mapper and census data for quality of life assessment[J]. Remote Sensing of Environment, 1997, 629(2): 143-157.

[30]
Li G., Weng Q.Measuring the quality of life in city of Indianapolis by integration of remote sensing and census data[J]. International Journal of Remote Sensing. 2007, 28(2): 249-267.

[31]
金盛华,郑建君,辛志勇.当代中国人价值观结构与特点[J].心理学报, 2009, 41(10): 1000-1014.

[32]
Haining R.Spatial data analysis in the social and environmental sciences[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 1990.

[33]
Anselin L.Spatial econometrics: Methods and models[M]. Dordrecht, Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 1988, 17-21.

[34]
国家统计局社会经济调查司.中国城市统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2012.

[35]
中华人民共和国民政部.中国民政统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2012.

[36]
吉林省统计局.吉林统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2012.

[37]
辽宁省统计局.辽宁统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2012.

[38]
黑龙江省统计局.黑龙江统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2012.

[39]
Diener E.The wealth of nations revisited: Income and quality of life[J]. Social Indicators Research, 1995, 36(2): 275-286.

Options
文章导航

/

〈 〉