潘竟虎
, 胡艳兴, 刘晓, 张建辉
西北师范大学地理与环境科学学院,甘肃 兰州 730070
Pan Jinghu, Hu Yanxing, Liu Xiao, Zhang Jianhui
中图分类号: F299
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690(2016)04-0512-09
收稿日期: 2015-02-20
修回日期: 2015-10-7
网络出版日期: 2016-07-21
版权声明: 2016 《地理科学》编辑部 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.
作者简介:
作者简介：潘竟虎（1974-），男，甘肃嘉峪关人，博士，副教授，主要从事空间经济分析、生态遥感研究。E-mail:panjh_nwnu@nwnu.edu.cn
展开
摘要
以中国343个地级及以上行政单元为研究对象,运用数据包络分析和探索性空间数据分析,研究了2001年和2011年 “四化”协调发展及其效率的空间差异变化,借助地理加权回归模型揭示“四化”协调发展效率的影响因素及其空间差异。结果显示,中国地级单元2001年和2011年的“四化”协调发展及其效率均存在显著的空间分异,综合指数、耦合度和协调度空间差异呈现以西北-东南走向的“反胡焕庸线”为分界的态势。“四化”协调发展效率整体较低,效率值较高的地区集中在中部地区,达到“有效”状态的城市极少。10 a间平均效率值总体降低 ,高值区逐渐向东部沿海地区转移。城乡人均固定资产投资差异、人均GDP和人均社会消费品零售总额是影响“四化”协调发展效率的重要因素。
关键词：
Abstract
The efficient and coordinated development of industrialization, urbanization, information and agricultural modernization (so called ‘Sihua Tongbu’ in Chinese) is not only a practical need but also an important strategic direction of integrating urban-rural development and regional development in recent China, and it also provides a significant perspective for identifying problems so as to improve the regional policies using scientific methods. The existing studies are instructive for the overall grasp of this issue at national and provincial levels. However, they failed to uncover the regional patterns and impact factors of the ‘four modernizations’ development at an appropriate scale from the geographical perspective, and the interactions between four modernizations development and regional policies have been neglected as well. This article evaluated the comprehensive development index, coupling development index and coordinated development index of the‘four modernizations’ of China’s 343 prefecture-level administrative units, and calculated their efficiency of the ‘four modernizations’ in 2001 and 2011. Then, this article establishes the evaluation index system of the coordination development efficiency of the ‘new four modernizations’ , which includes four input elements of per capita consumption expenditure of urban and rural residents, per capita local fiscal budget, the total social investment in fixed assets and per capita local or foreign currency and one output element of the coordinated development index of the ‘four modernizations’ . Based on the data from 343 prefecture-level administrative units, the efficiencies of four modernizations and their changing trends during the period 2001-2011 were investigated using DEA (Data Envelopment Analysis) model. Spatial-temporal pattern of coordination development efficiency of the ‘new four modernizations’ of China’s prefecture-level regions was explored by using exploratory spatial data analysis (ESDA). Finally, the main influencing factors of coordinated development efficiency of four modernizations of China’s prefecture-level regions were revealed with the aid of geographically weighted regression (GWR) model. Results indicate that the comprehensive development index, coupling development index, coordinated development index and efficiency of four modernizations of China’s 343 prefecture-level administrative units have obvious spatial differences and show diverse regional patterns. Overall, the ‘four modernizations’ coordinated development efficiency is relatively low, and only few cities with small urban population and economic scale were in DEA efficiencies. The higher efficiency regions concentrated in the central China. The efficiency changing trends were decreasing in 2001-2011, with a transfer of high efficiency area from the inland area to the eastern coastal areas. The difference between urban and rural per capita investment in fixed assets boasts the greatest influence on the coordinated development efficiency of the ‘four modernizations’. Per capita GDP is the second largest influencing factor. Per capita total retail sales of consumer goods, per capita expenditure on education and per capita income ratio between urban and rural residents show obvious impacts on the coordinated development efficiency of the‘new four modernizations’.
Keywords：
促进工业化、信息化、城镇化和农业现代化（下文简称“四化”）协调发展,是推进中国经济社会转型的根本目标和关键措施,也是实现城乡要素公平交换和城乡统筹协调发展的必然要求。从1953年提出“一化三改造”的过渡时期总路线,到党的十六大提出信息化与工业化“两化融合”,再到十七届五中全会提出推进工业化、城镇化、农业现代化的“三化同步”,再到十八大提出的“四化同步”发展,均契合了中国经济发展的时代特征,也是在顶层设计上对中国现代化建设一般规律的正确把握[1]。在当前经济转型的关键时期,客观评价区域“四化”协调发展水平及时空分异,是推动“四化”全面、协调、高效和可持续发展的前提与必要准备。由于中国提出新“四化”较晚,国内学者发表的新“四化”研究相关文献较少。综合来看,现有“四化”研究内容涉及“四化”内涵和机理[2]、实现路径[3]、评价指标体系[4]及同步发展测度[5]等,“四化”协调发展和效率测度方面的实证研究较为匮乏;研究方法包括熵值法、Granger因果关系检验法、人工神经网络模型、模糊综合评价法、因子分析法、灰色关联度评价、物元模型、投影寻踪模型等,鲜见空间计量学方法和GIS分析技术的使用;研究尺度多为省域尺度[6],很少见到基于地级或县级行政单元的全国范围内综合研究,“四化”协调发展的效率研究更是少见报道。“四化”协调发展是一个包括资金、资源和技术投入、生产、转化与产出的系统过程[7],从这个意义上引申,区域“四化”协调发展效率可定义为在特定时间内（如一年）,在一定的投入条件下（人力、财力和物力）,各种“四化”资源要素所产生的协调发展输出效果,用于反映区域“四化”协调水平的高低[8],“四化”协调发展效率越高,说明该区域各要素配置较为合理,资源和要素投入发挥了较好的效用。
针对现有研究的不足,本文在前人[9~11]研究基础上,构建了“四化”发展的综合评价指标体系,以中国地级及以上行政单元为对象,以2001年和2011年为时点,定量评价各地级单元的“四化”协调发展水平;在此基础上,采用数据包络模型定量测度中国地级单元“四化”协调发展的效率水平;利用地理加权回归模型和GIS空间分析手段探寻影响“四化”协调发展效率的因素,以期为政府制定差别化的区域发展政策和学界研究提供科学参考。
中国实行（地级）市管辖县的行政体制,地级行政区的管辖范围相对较为稳定。本文以2012年地级行政区（地级市、自治州、地区和盟）为尺度进行研究,不包括台湾省、香港和澳门特别行政区。为便于分析比较,2001年尚未改为地级市的行政区,仍然以原行政区为研究单元。为了保持研究区的空间连续性,将4个直辖市及少数个别省直辖县级行政区（河南省的济源市,湖北省的潜江市、天门市、仙桃市和神农架林区,新疆维吾尔自治区的石河子市等）也作为研究单元纳入分析研究的范畴。除此之外,海南省除三亚市和海口市外,其余属于省直辖的县、市全部合并为一个研究单元,其各项指标数据采用海南省除上述2个地级市以外的平均值来代替。由此,得到343个地级及以上行政区（为了方便描述,下文统一称为地级单元）参与研究。社会经济数据来源于2002年和2012年《中国区域经济统计年鉴》[12]、《中国城市统计年鉴》[13]和《中国分县市人口统计年鉴》[14]。极个别缺失的数据通过所属省份的统计年鉴获得,无法获得的数据通过相邻年份及相邻区域的统计数据插值获得。行政界线来自国家基础地理信息中心1:400万数据库。
1.2.1 “四化”协调发展模型
从“四化”同步发展的内涵出发,参考前人研究成果[10,,11],构建了工业化发展指数G（g）、城镇化发展指数C（c）、信息化发展指数X（x）和农业现代化发展指数N（n)：
式中,αi、βi、γi、 μi为各指标的权重,利用AHP分析方法计算得出（表1）,gi、ci、xi、ni分别为各指标经过极差标准化标准后的无量纲值本文将工业化、城镇化、信息化和农业现代化对“四化”综合发展的影响同等对待,计算“四化”综合发展指数T：
T=1/4[G（g）+C（c）+X（x）+N（n）] （2）
“四化”综合发展的耦合度C的计算式为：
通过T和C,可计算“四化”协调发展模型D：
D不仅可以反映“四化”间相互发展水平的高低,而且可以表达“四化”各自发展水平的高低。
表1 “四化”发展水平的评价指标[
Table 1 Evaluation of the development level of the ‘four modernizations’[
| 一级指标 | 二级指标 | 计算方法 | 权重 |
|---|---|---|---|
| 工业化发展指数 | 工业产出比重 | 第二产业增加值/地区生产总值（%） | 0.299 |
| 工业就业比重 | 第二产业从业人数/就业总人口（%） | 0.275 | |
| 工业劳动生产率 | 第二产业增加值/第二产业从业人数（万元/人） | 0.226 | |
| 工业产值利润率 | 规模以上工业利润总额/规模以上工业总产值（%） | 0.200 | |
| 城镇化发展指数 | 人口城镇化率 | 非农业人口/总人口（%） | 0.425 |
| 就业城镇化率 | 城镇就业人数/就业总人数（%） | 0.305 | |
| 人均消费指数 | 社会消费品零售总额/总人口（元/人） | 0.172 | |
| 医卫人员指数 | 卫生机构人员数/总人口（人/万人） | 0.098 | |
| 信息化发展指数 | 邮电业务指数 | 邮电业务总量/总人口（元/人） | 0.290 |
| 固定电话普及度 | 固定电话用户数/总人口（户/万人） | 0.185 | |
| 移动电话普及度 | 移动电话用户数/总人口（户/万人） | 0.234 | |
| 互联网普及度 | 互联网宽带接入用户数/总人口（户/万人） | 0.291 | |
| 农业现代化发展指数 | 农业劳均经济产出 | 农林牧渔业总产值/第一产业从业人数（元/人） | 0.320 |
| 农业劳均农产品产量 | 主要农产品产量/第一产业从业人数（kg/人） | 0.164 | |
| 农业机械化程度 | 农业机械总动力/耕地面积（kW/hm2） | 0.276 | |
| 农业灌溉指数 | 有效灌溉面积/耕地面积（%） | 0.240 |
1.2.2 “四化”协调发展效率测度
以“四化”协调发展指数为产出指标,以城乡居民人均消费支出（某单元城镇人口比重×城镇居民人均消费性支出+农村人口比率×农村居民人均生活消费性支出）、人均地方财政预算支出、人均全社会固定资产投资和人均金融机构本外币贷款为投入指标,构建“四化”协调发展效率指标体系。由于指标体系中各个指标的度量单位不同,需要将指标进行无量纲化处理。本文采用上限效果测度法将两期数据分别进行处理,公式为：
式中,INt表示第t个地级单元投入产出指标经过无量纲化处理后的指标值,Zt为第t个地级单元的投入产出指标数值;Zmax为343个地级单元中投入指标的最大值。
效率测度的方法较多,数据包络分析法（Data Envelopment Analysis,DEA）因其无需假设权重,数据也不用无量纲化处理,且不必确定输入、输出之间关系的显式表达,客观性强,在有效性评价中得到最广泛的使用。本文采用基于规模报酬不变的CRS模型,以地级单元为决策单元,限于篇幅,具体计算公式详见文献[15]。
1.2.3 探索性数据分析
采用基于GIS技术平台的探索性空间数据分析,包括全局Moran′s I指数和局域Moran′s I指数进行空间关联分析。计算公式参见文献[16]。
1.2.4 地理加权回归
采用地理加权回归（GWR）来揭示影响“四化”协调发展效率各因素的重要性及空间分布。先对各地级单元“四化”协调发展效率的空间结构特征进行检验,以消除基础数据的空间不稳定性;然后选择核函数,利用Fotheringham的AIC（赤池信息准则）来确定最优带宽[17];最后构建GWR模型进行模拟,并根据模拟和模型检验结果进行分析讨论。计算式详见参考文献[18]。
利用公式（1）~（4）计算2时期各地级单元的“四化”协调发展综合指数、耦合度和协调度,借助Deap2.1软件计算“四化”协调发展综合效率,结果见图1和图2。“四化”协调发展特征如下：①“四化”综合发展指数：2001年和2011年的平均值分别为0.216和0.233,标准差分别为0.088和0.086。2001年高值区分布在东北、环渤海、长三角等地;低值区位于胡焕庸线沿线、西南和华中;2011年总体空间分异格局变化不大。②“四化”耦合发展指数：2001年和2011年的平均值分别为0.615和0.672,标准差为0.143和0.158。2001年,高值区分布范围较广且集聚,低值区主要位于中部传统农业区、青藏高原和西南山地丘陵;2011年,胡焕庸线沿线的低值区被大幅压缩,转为高值区。③“四化”协调发展指数：2001年和2011年的平均值分别为0.359和0.391,标准差为0.102和0.107。2001年的高值区分布在西北、内蒙古和东部沿海,低值区分布于西南、华中和青藏高原; 2011年,重庆市由低值区转化为高值区。综合来看,“四化”协调发展综合指数、耦合度和协调度空间差异基本均以西北-东南走向的“反胡焕庸线”为分界,高值区大致分布在“反胡焕庸线”西侧,低值区则多分布在“反胡焕庸线”东侧。
图1 2001年和2011年地级单元“四化”综合发展及耦合协调发展空间格局
Fig.1 Spatial pattern of integrated development level and coupling and coordination degrees of the ‘four modernization’ in 2001 and 2011
根据相关文献[20]的分级方法,设定效率值等于1为效率高,效率值在0.8~1之间为效率中等,效率值在0.6~0.8之间为效率低,效率值小于0.6为无效率。结果显示,中国地级单元“四化”协调发展效率的平均值在2001年和2011年分别为0.687和0.672,总体处于效率较低水平,且近10 a间效率值整体呈现下降趋势;标准差则从0.168减小为0.158,说明城市间的差异在缩小。具体来看,2001年仅有8个地级单元达到了效率有效状态（图2）,占地级单元总数的2.33%,除宿迁市外,全部分布在中、西部地区。2011年有12个地级单元达到了效率有效状态,占3.50%,大部分单元仍位于中、西部地区。两时点上无效率的地级单元都占到了研究单元总数的30%以上。从空间分布来看,2个年份效率值较高的地区多集中分布在河南、安徽、湖北和湖南等中部地区。值得注意的是,两时期效率较高的地级单元几乎全部是人口和经济规模较小、在省内发展水平较低的地区,特大城市的效率值普遍较低。以2011年为例,除西安外,所有副省级以上城市的效率值均低于0.7,北京、上海、广州的效率值分别仅为0.279、0.299和0.314,反映出欠发达的中小规模城市“四化”协调发展的投入产出比相对大城市而言更高。10 a间,高效率区逐渐向东部沿海地区转移,呈现更加分散分布的态势。
图2 2001年（a）和2011年（b）地级单元四化协调发展效率空间分布
Fig.2 Spatial distribution of the coordinated development efficiency of the‘four modernization’ in 2001 and 2011
利用Geoda 095i软件,在“四化”协调发展指数及其效率Moran’s I的正态统计量Z值均超过0.05置信水平的临界值1.96条件下,计算得出2001年和2011年“四化”协调发展指数全局Moran’s I指数分别为0.505和0.547,“四化”协调发展效率全局Moran’s I指数分别为0.463和0.497,表明中国地级单元“四化”协调发展及其效率存在明显的空间自相关特性,高值区和低值区在空间上都趋于集聚。
运用Geoda软件的Multivariate LISA功能进行不同年份地级单元“四化”协调发展指数—“四化”协调发展效率双变量局域空间自相关分析[21],得到双变量LISA集聚分布状况（图3）。根据某地 级单元“四化”协调发展指数与其相邻单元“四化”协调发展效率之间的关系,可将全部地级单元聚为4类：①高-高型。自身和周边邻居单元“四化”协调度及效率均较高的显著正相关地级单元,在2001年有6个, 2011年有5个。两时期高-高型单元在空间位置上的错位分布,说明10 a间“四化”协调发展的“明星”地区在空间上转换频繁。②低-低型。自身和周边邻居单元“四化”协调度及效率均较低的显著正相关地级单元, 2001年和2011年分别为26个和23个,且在空间位置上变化不大,2时期均集中分布在陕甘宁交界和西南地区的云贵川渝等地,需要重点关注。③低-高型。自身效率低,但其周边邻居单元协调度较高的显著负相关地级单元,在2001年和2011年分别有32和39个,空间分布上相对稳定。④高-低型。自身效率高,但其周边邻居单元协调度低的显著负相关地级单元,在2001年和2011年分别有24个和33个,除商丘、周口和阜阳外,两时期全部分布在西部地区,空间分布上亦较为稳定。
图3 2001年（a）和2011年（b）“四化”协调发展与“四化”协调发展效率双变量空间自相关LISA集聚图
Fig.3 LISA cluster map of the coordinated development of the ‘four modernizations’ and its efficiency in 2001 and 2011
统筹城乡协调发展是推进区域经济协调发展的重要内容,也是缩小城乡差别、促进“四化”同步发展、解决城乡二元结构的战略决策[22,23]。本文从城乡统筹发展的视角,分析“四化”协调发展效率的影响因素。由上文分析可知,中国地级单元“四化”协调发展效率空间分布具有显著的空间自相关和空间异质性,使用GWR模型即可有效解决由于空间位置引起的因变量和自变量之间的局部变异问题,从而修正经典回归模型,降低传统模型残差的空间自相关性。将2001~2011年的时间截面数据求取平均值,以避免因数据异常波动造成的误差。对各项指标进行标准差数据标准化处理,然后用逐步回归的方法进行共线性检验,剔除共线指标,选取容忍度值>0.7的人均GDP、城乡居民收入比、人均消费品零售额、人均教育支出和人均城乡固定资产投资比等5个指标作为解释变量建立GWR模型,采用adaptive核函数使AICc最小的带宽法进行局域估计。首先利用最小二乘法（OLS）模型对地级单元四化协调发展效率进行了全局回归分析,其决定系数R2为0.66,残差平方和为7.48,AICc为802.47,而利用GWR模型的R2为0.80,残差平方和为3.19,AICc为730.25。OLS模型和GWR模型残差的Moran’I指数分别为-0.013和-0.008,说明GWR模型的残差空间相关性比OLS的更小;GWR模型的AICc值与OLS的AICc值差距大于3[24],以上数据都说明GWR的拟合结果优于OLS。
为了进一步检验GWR模型的合理性,利用单变量GWR模型分别检验“四化”协调发展效率与5个影响因素之间的关系,结果显示人均GDP、城乡居民收入比、人均消费品零售额、人均教育支出和人均城乡固定资产投资比的R2分别为0.56、0.46、0.50、0.47和0.47。随后将5个解释变量全部加入GWR模型进行验证,结果显示其R2为0.80,大于每一个单变量拟合的决定系数,因此本文采用多变量GWR模型进行回归分析,结果见图4。由图4可知,影响中国地级单元“四化”协调发展效率的因素重要程度由大到小依次为城乡人均固定资产投资比>人均GDP>人均社会消费品零售总额>人均教育支出>城乡人均收入比,且在空间上存在较大差异。最显著的因素是城乡人均固定资产投资比,回归系数的极小值和极大值远大于其他因素,表现出“极端”效应,这说明多数地级单元“四化”协调效率的异动与固定资产投资在城乡间的分配息息相关。从该因素回归系数的自身数值来看,系数最小值出现在珠三角、福建和浙江沿海地区,新疆北部和西部属于回归系数的高值区。
图4 “四化”协调发展效率各影响因素回归系数估计的空间分布
Fig.4 Spatial distribution on the local relationship between the coordinated development efficiency of the ‘four modernizations’ and five factors
人均GDP对“四化”协调发展效率的解释程度仅次于城乡人均固定资产投资,影响程度在空间上自西北向东南依次递减,高值区出现在新疆、西藏、青海和黑龙江,低值区主要位于广东及其与湖南、江西、福建交界地带。人均社会消费品零售总额对“四化”协调发展效率影响的高值区和低值区均位于少数民族地区,其中高值区集中在云贵桂,这些区域应施行积极的消费拉动战略;低值区集中分布在青藏新等地,这些地区的人均消费品零售额值也较低。人均教育支出的回归系数有正有负,正值区全部分布在西部欠发达省份。城乡人均收入比回归系数的负值区主要集中于晋陕豫交界地带,这些区域欲提升“四化”协调发展效率,必须缩小城乡人均收入差距,推进城乡统筹发展。
从图5的Local R2分布状况来看,本文所建立的GWR模型对于东部沿海地带、新疆北部及西藏和内蒙古的部分地级单元具有很好的解释效果,表明影响这部分地级单元“四化”协调发展效率的主导因素以社会经济要素为主。GWR模型解释效果较差的区域主要分布在西南山地丘陵区、藏东和陇南山地,这些区域自然地理条件较复杂、生态环境脆弱,并且自然地理要素对“四化”协调发展效率的影响机理较为复杂,使得模型的解释能力大为降低,这一结论与刘彦随等[23]的研究结果相符合。
本文构建了“四化”协调发展的综合评价指标体系,以中国地级及以上行政单元为对象,测算了2001年和2011年各行政单元的“四化”协调发展水平。研究发现,2001年和2011年“四化”协调发展及其效率均存在显著的空间分异,综合指数、耦合度和协调度空间差异呈现以西北-东南走向的“反胡焕庸线”为分界的态势。“四化”协调发展效率整体较低,10 a间平均效率值总体降低。影响“四化”协调发展效率的主要因素是城乡人均固定资产投资差异、人均GDP和人均社会消费品零售总额,而且各因素存在显著的空间分异特征。
本文的研究结果为推进“四化”协调发展提供了一些政策启示：① 中国“四化”协调发展效率存在显著空间差异的现实要求我们在城乡转型发展的新阶段,推进“四化”协调发展,既需要创新顶层设计,提出共性化的政策,还需要创新差别化的区域发展策略。强化新型工业化的主导作用、发挥信息化的推动作用、培育新型城镇化的引领作用、夯实农业现代化的基础作用,以改变和促进当前结构和部门较为单一、综合性差的政策导引。②城乡人均固定资产投资的差异是“四化”协调发展效率首要影响因素的事实,要求我们要加大对农业现代化的扶持力度,切实发挥工业反哺农业和城镇带动农村的作用。③ 特大城市“四化”协调发展效率低的研究结论提示我们推进全国全面实现“四化”协调发展的重点和难点在大城市,现阶段大城市并没有为更好地解决“三农”问题、实现城乡统筹发展做出贡献,要更加注重城镇化的质量。④ 各地区推进“四化”协调发展效率的对策应结合地方实际,西北地区应从提高经济发展水平入手,西南地区应推动城乡居民消费,晋陕豫则应缩小城乡居民收入水平。此外,从地级单元角度来看,社会经济因素对区域解释程度差异较为明显,中国制定区域化差异的政策方针时不应只从宏观和微观角度出发,而忽略了中观尺度（地级单元）。
本文对中国地级城市“四化”协调发展及其效率的时空差异进行了初步探讨,由于“四化”发展效率的内涵、特征、影响因素及问题区域识别非常复杂,本文结论的片面性、局限性在所难免。由于数据量大且数据获取困难,只选择了2001年和2011年2个年份作为研究时间断面进行对比分析,需要多个时间断面的支持才可以更加准确、科学地反映地级单元“四化”协调发展效率水平的变化规律及其趋势。此外,对于“四化”协调发展与其发展效率间的科学联系尚需深入挖掘。
The authors have declared that no competing interests exist.
| [8] |
中国地级及以上城市发展效率差异的DEA—ESDA测度 [J].
选取土地、资本、劳动、技术和 通信等投入量作为输入指标,城市经济总量和地方财政收入输出指标,构建指标体系,运用数据包络分析(DEA)方法,并通过探索性空间数据分析(ESDA) 技术对2000—2010年中国286个地级及以上城市发展效率及其空间差异变化特征进行了分析,结果表明:2010年中国地级及以上城市综合效率水平较 低,只有少数城市达到了效率最优。城市效率呈现出与三大地带经济发展格局、城市行政等级和规模等级相一致的空间格局,综合性城市和专业型城市间的效率差异 显著。城市发展效率存在较强的空间关联。10年间,中国城市效率呈现先降后升的演变态势,总体有所降低,大多数城市都处在规模收益递增阶段,规模投入不足 是中国城市要素效率不高的主要原因。区位、资源禀赋、产业结构和政策因素是中国城市效率格局分布与演化的主要影响因素。
Analysis on the Urban Development Efficiency of Cities at Prefecture Level or Above in China Based on DEA-ESDA.
选取土地、资本、劳动、技术和 通信等投入量作为输入指标,城市经济总量和地方财政收入输出指标,构建指标体系,运用数据包络分析(DEA)方法,并通过探索性空间数据分析(ESDA) 技术对2000—2010年中国286个地级及以上城市发展效率及其空间差异变化特征进行了分析,结果表明:2010年中国地级及以上城市综合效率水平较 低,只有少数城市达到了效率最优。城市效率呈现出与三大地带经济发展格局、城市行政等级和规模等级相一致的空间格局,综合性城市和专业型城市间的效率差异 显著。城市发展效率存在较强的空间关联。10年间,中国城市效率呈现先降后升的演变态势,总体有所降低,大多数城市都处在规模收益递增阶段,规模投入不足 是中国城市要素效率不高的主要原因。区位、资源禀赋、产业结构和政策因素是中国城市效率格局分布与演化的主要影响因素。
|
| [9] |
工业化、信息化、城镇化和农业现代化互动关系研究——基于VAR模型 [J].
由于中国首次把信息化上升为国家战略，因此研究工业化、信息化、城镇化和农业现代化互动关系的文献较少。本文采用因子分析法，获得“四化”的综合评价值，并构建了VAR模型。分析发现，长期内城镇化、工业化和信息化都能提升农业现代化水平；短期内只有农业现代化、工业化和信息化是引起城镇化的原因，其他“三化”不存在这种因果关系；滞后一期的“四化”虽然都能有效提升当期“一化”水平，但是自身对自身的影响最大。所以，虽然“四化”还存在融合不够、互动不足、协调不力的问题，但是它们之间相互影响，互为支撑，缺一不可，必须依靠自身同步发展。
Research on the Interactive Relationship Between Industrialization,Informatization,Urbanization and Agricultural Modernization Based on the VAR Model.
由于中国首次把信息化上升为国家战略，因此研究工业化、信息化、城镇化和农业现代化互动关系的文献较少。本文采用因子分析法，获得“四化”的综合评价值，并构建了VAR模型。分析发现，长期内城镇化、工业化和信息化都能提升农业现代化水平；短期内只有农业现代化、工业化和信息化是引起城镇化的原因，其他“三化”不存在这种因果关系；滞后一期的“四化”虽然都能有效提升当期“一化”水平，但是自身对自身的影响最大。所以，虽然“四化”还存在融合不够、互动不足、协调不力的问题，但是它们之间相互影响，互为支撑，缺一不可，必须依靠自身同步发展。
|
| [10] |
中国“四化”协调发展的区域格局及其影响因素 [J].https://doi.org/10.11821/dlxb201402005 URL Magsci [本文引用: 3] 摘要
工业化、城镇化、信息化与农业现代化（简称“四化”） 是促进城乡统筹和区域发展的现实需要与战略导向。本文着力构建综合评价指标体系以揭示我国地级区域四化协调发展的空间格局，借助空间计量经济模型探讨四化协调发展的影响因素，结合相关分析探讨四化协调指数与区域发展主要指标的关联关系，建立识别方法开展基于四化发展状态的问题区域识别研究。结果表明：四化各自发展水平、综合指数、耦合度、协调度均存在明显的空间差异；四化协调发展水平越高，区域经济发展水平和农村发展水平越高，而城乡居民的收入差距和消费差距越低；社会经济、交通区位及自然地理类要素对四化协调状况有不同程度的影响，尤以农业和农村的社会投资、财政投入及金融支持，以及大中型企业发展、道路基础设施建设、居民消费等因素对四化协调发展的影响更为稳健而积极；识别出四化发展存在若干问题的7 类计145 个地市，主要分布在中部传统农区、西南山地丘陵区和青藏高原区。在城乡转型发展新时期，推进四化协调发展既需要共性制度创新，还需要针对问题区域及其区域问题研制区域政策，有必要继续加大对农业农村的社会投资、财政投入与金融扶持力度，积极扩大内需，优化外向型经济发展战略，提升城镇投资和教育投资的效率。
Liu Yansui et al. Spatial Pattern and Influencing Factors of the Coordination Development of Industrialization, Informatization, Urbanization and Agricultural Modernization in China:a Prefecture Level Exploratory Spatial Data Analysis. https://doi.org/10.11821/dlxb201402005 URL Magsci [本文引用: 3] 摘要
工业化、城镇化、信息化与农业现代化（简称“四化”） 是促进城乡统筹和区域发展的现实需要与战略导向。本文着力构建综合评价指标体系以揭示我国地级区域四化协调发展的空间格局，借助空间计量经济模型探讨四化协调发展的影响因素，结合相关分析探讨四化协调指数与区域发展主要指标的关联关系，建立识别方法开展基于四化发展状态的问题区域识别研究。结果表明：四化各自发展水平、综合指数、耦合度、协调度均存在明显的空间差异；四化协调发展水平越高，区域经济发展水平和农村发展水平越高，而城乡居民的收入差距和消费差距越低；社会经济、交通区位及自然地理类要素对四化协调状况有不同程度的影响，尤以农业和农村的社会投资、财政投入及金融支持，以及大中型企业发展、道路基础设施建设、居民消费等因素对四化协调发展的影响更为稳健而积极；识别出四化发展存在若干问题的7 类计145 个地市，主要分布在中部传统农区、西南山地丘陵区和青藏高原区。在城乡转型发展新时期，推进四化协调发展既需要共性制度创新，还需要针对问题区域及其区域问题研制区域政策，有必要继续加大对农业农村的社会投资、财政投入与金融扶持力度，积极扩大内需，优化外向型经济发展战略，提升城镇投资和教育投资的效率。
|
| [11] |
Liu Yansui et al. Problem Regions and Regional Problems of Socioeconomic Development in China: a Perspective From the Coordinated Development of Industrialization, Informatization, Urbanization and Agricultural Modernization [J].https://doi.org/10.1007/s11442-014-1142-y Magsci [本文引用: 2] 摘要
<p>Identifying the problem regions and regional problems, and thus improving regional policies, are crucial for the sustainable development of various economic entities. The coordinated development of industrialization, informatization, urbanization and agricultural modernization (hereinafter referred to as "<em>Sihua</em>") is not only a practical need but an important strategic direction of integrating urban-rural development and regional development in recent China, and it also provides a significant perspective for identifying problem regions and regional problems so as to improve the regional policies. This study mainly aims to: firstly, establish a comprehensive evaluation index system so as to explore the spatial pattern of coordinated development of <em>Sihua</em> in China at prefecture level; secondly, to develop an evaluation criteria system to identify the problem regions and regional problems from the perspective of coordinated development of <em>Sihua</em>. This paper comes first in the scientific community to evaluate the coordinated development state of <em>Sihua</em> in China at prefecture level and identify the problem regions and regional problems from the perspective of <em>Sihua</em> development by quantitative analysis. This study may benefit the improvement of regional policies and thus contribute to the sustainable socio-economic development of China.</p>
|
| [12] |
|
| [13] |
|
| [14] |
|
| [15] |
Measuring the Efficiency of Decision-making Units [J].
|
| [16] |
GeoDa: An Introduction to Spatial Data Analysis [J].https://doi.org/10.1111/j.0016-7363.2005.00671.x URL 摘要
The development of specialized software for spatial data analysis has seen rapid growth since the lack of such tools was lamented in the late 1980s by Haining (1989) and cited as a major impediment to
|
| [17] |
Quantitative Geography:Prespectives on Spatial Data Analysis [M]. |
| [18] |
Ma Haitao et al. Spatial Differences and Multi-mechanism of Carbon Footprint Based on GWR Model in Provincial China [J].https://doi.org/10.1007/s11442-014-1109-z Magsci 摘要
<p>Global warming has been one of the major concerns behind the world's high-speed economic growth. How to implement the coordinated development of the carbon footprint and the economy will be the core issue of the world's economic and social development, as well as the heated debate of the research at home and abroad in recent years. Based on the energy consumption, integrated with the "Top-Down" life cycle approach and geographically weighted regression (GWR) model, this paper analyzed the spatial differences and multi-mechanism of carbon footprint in provincial China in 2010. Firstly, this study calculated the amount of carbon footprint of each province using "Top-Down" life cycle approach and found that there were significant differences of carbon footprint and per capita carbon footprint in provincial China. The provinces with higher carbon footprint, mainly located in northern China, have large economic scales; the provinces with higher per capita carbon footprint are mainly distributed in central cities such as Beijing, Shanghai and energy-rich regions and heavy chemical bases. Secondly, with the aid of GIS and spatial analysis model (GWR model), this paper had unfolded that the expansion of economic scale is the main driver of the rapid growth of carbon footprint. The growth of population and urbanization also acted as promoting factors for the increase of the carbon footprint. Energy structure had no considerable promoting effect for the increase of the carbon footprint. Improving energy efficiency is the most important factor to inhibit the growing carbon footprint. Thirdly, developing low-carbon economies and low-carbon industries, as well as advocating low-carbon city construction and improving carbon efficiency would be the primary approaches to inhibit the rapid growth of carbon footprint. Moderately controlling the economic scale and population size would also be required to alleviate carbon footprint. Meanwhile, environmental protection and construction of low-carbon cities would evoke extensive attention in the process of urbanization.</p>
|
| [19] |
中国人口之分布——附统计表与密度图 [J].URL 摘要
正年来中外学者,研究中国人口 问题者,日见其多,中国人口是否过剩,国境以内,是否尚有大量移民之可能,此实当今亟须解答之间题,各方对此之意见,甚为纷歧;或则谓中国人口,实已过 剩,此可由社会生计艰难,失业问题严重,以及海外侨民之多可以证之;或则谓中国人口,实未过剩,以全国面积除全国人口,计算其密度,较之欧西诸国,尚不及 远甚,国境西北部,地旷而人稀,将来实大有移民之可能;两方之意见,相距十分遥远,吾人如欲对此问题,求得一公平之批判与
|
| [1] |
中国工业化、信息化、城镇化和农业现代化的内涵与同步发展的现实选择和作用机理 [J].Study on Connotation and Action Mechanism of Promoting Harmonized Development of Industrialization,IT application,Urbanization and Agricultural Modernization in China. |
| [19] |
The Distribution of Population in China,With Statistics and maps. URL 摘要
正年来中外学者,研究中国人口 问题者,日见其多,中国人口是否过剩,国境以内,是否尚有大量移民之可能,此实当今亟须解答之间题,各方对此之意见,甚为纷歧;或则谓中国人口,实已过 剩,此可由社会生计艰难,失业问题严重,以及海外侨民之多可以证之;或则谓中国人口,实未过剩,以全国面积除全国人口,计算其密度,较之欧西诸国,尚不及 远甚,国境西北部,地旷而人稀,将来实大有移民之可能;两方之意见,相距十分遥远,吾人如欲对此问题,求得一公平之批判与
|
| [20] |
|
| [21] |
33(2): 33-38. [ |
| [2] |
中原经济区“三化”协调的内在机理与定量分析 [J].
<p>基于城市-区域系统模型,从“三化”的内在机理出发,提出了“三化”协调发展的“三位一体”社会工程系统模式。结合中原经济区“三化”协调的国家战略要求,分析了中原经济区“三化”协调发展的现状与问题,并通过整体协调评价、城镇化与工业化、产业结构三者对比模式、城乡协调度3 个方面对中原经济区“三化”协调发展的实际情况进行定量分析,结果表明:① 在城镇化的快速推进和农业现代化水平不断提高的同时,工业化水平提升的空间不足。② 城镇化水平仍严重滞后于同期的工业化水平和产业结构比重。③ 城乡协调发展水平整体上呈现波动上升趋势,2001~2004 年间与河南省的城乡协调发展差距较大,到2005 年之后城乡协调发展水平才持续平稳上升。</p>
The Internal mechanism and quantitative analysis of coordination development of industrialization,urbanization and agricultural modernization of Zhongyuan Economic Region.
<p>基于城市-区域系统模型,从“三化”的内在机理出发,提出了“三化”协调发展的“三位一体”社会工程系统模式。结合中原经济区“三化”协调的国家战略要求,分析了中原经济区“三化”协调发展的现状与问题,并通过整体协调评价、城镇化与工业化、产业结构三者对比模式、城乡协调度3 个方面对中原经济区“三化”协调发展的实际情况进行定量分析,结果表明:① 在城镇化的快速推进和农业现代化水平不断提高的同时,工业化水平提升的空间不足。② 城镇化水平仍严重滞后于同期的工业化水平和产业结构比重。③ 城乡协调发展水平整体上呈现波动上升趋势,2001~2004 年间与河南省的城乡协调发展差距较大,到2005 年之后城乡协调发展水平才持续平稳上升。</p>
|
| [21] |
Tu Wei et al. Research of Spatial Differences of County Economy in Anhui Based on Geostatistical Analysis. |
| [22] |
基于DEA-ESDA的甘肃省城乡统筹发展效率评价及其空间差异分析 [J].
基于2009年甘肃省14个地级市（州）城乡统筹发展的面板数据，运用数据包络分析 （DEA）评价了各区域的城乡统筹发展效率，并通过探索性空间数据分析（ESDA）对其空间差异变化特征与规律进行了分析。结果表明：甘肃省城乡统筹发展 效率总体上呈西高东低、南北分化的分布特征，并存两大“DEA有效”极核；规模效率是当前制约甘肃省城乡统筹发展综合效率的主要方面；全省普遍存在投入冗 余现象，可通过优化环境、产业结构高级化、突出特色产业、提升产业技术、提高劳动力素质及提高城市化水平等途径来提高区域的城乡统筹发展效率；各区域之间 城乡统筹发展效率的空间差异显著，体现出“阶梯型”发展和两极“俱乐部趋同”的态势。基于DEA—ESDA的研究方法可以清楚地解释甘肃省城乡统筹发展效 率及其空间差异问题，并为城乡统筹发展评价研究提供案例参考和科学依据。
|
| [3] |
吉林省工业化、城镇化与农业现代化关系实证分析 [J].
<p>工业化、城镇化和农业现代化相互影响,三者相互促进、相辅相成,有着内在的逻辑关系。通过建立吉林省工业化、城镇化和农业现代化评价指标体系,基于1991~2009 年时间序列数据利用因子分析法计算了吉林省工业化、城镇化和农业现代化的发展指数,三条发展指数曲线相互交错,趋势基本相同,尤其是工业化和城镇化水平都在不断进步。但从三者对比来看,三化之间不同步现象明显,出现脱节现象。进而对其进行多变量协整检验,结果表明：“三化”在时间上并非同步而生,工业化的进步会滞后一期引起城镇化水平和农业现代化水平提高,工业化对“三化”的拉动作用在短期内立即体现,长期内需要工业化水平的不断提高才能为“三化”的进步提供源源不断的动力。农业现代化水平的提高也会促进城镇化水平提高,但是需要滞后三期才会体现。据此提出“三化”统筹的基本思路是“用农业化范式发展工业化”,“用工业化范式发展农业现代化”,“用工农业融合集聚发展城镇化”。</p>
Empirical Analysis on the Relationship Among Industrialization,Urbanization and Agricultural Modernization in Jilin Province.
<p>工业化、城镇化和农业现代化相互影响,三者相互促进、相辅相成,有着内在的逻辑关系。通过建立吉林省工业化、城镇化和农业现代化评价指标体系,基于1991~2009 年时间序列数据利用因子分析法计算了吉林省工业化、城镇化和农业现代化的发展指数,三条发展指数曲线相互交错,趋势基本相同,尤其是工业化和城镇化水平都在不断进步。但从三者对比来看,三化之间不同步现象明显,出现脱节现象。进而对其进行多变量协整检验,结果表明：“三化”在时间上并非同步而生,工业化的进步会滞后一期引起城镇化水平和农业现代化水平提高,工业化对“三化”的拉动作用在短期内立即体现,长期内需要工业化水平的不断提高才能为“三化”的进步提供源源不断的动力。农业现代化水平的提高也会促进城镇化水平提高,但是需要滞后三期才会体现。据此提出“三化”统筹的基本思路是“用农业化范式发展工业化”,“用工业化范式发展农业现代化”,“用工农业融合集聚发展城镇化”。</p>
|
| [22] |
Evaluation of Coordinative Development Efficiency of Urban and Rural Areas and Analysis of Its Spatial Difference in Gansu Based on DEA-ESDA.
基于2009年甘肃省14个地级市（州）城乡统筹发展的面板数据，运用数据包络分析 （DEA）评价了各区域的城乡统筹发展效率，并通过探索性空间数据分析（ESDA）对其空间差异变化特征与规律进行了分析。结果表明：甘肃省城乡统筹发展 效率总体上呈西高东低、南北分化的分布特征，并存两大“DEA有效”极核；规模效率是当前制约甘肃省城乡统筹发展综合效率的主要方面；全省普遍存在投入冗 余现象，可通过优化环境、产业结构高级化、突出特色产业、提升产业技术、提高劳动力素质及提高城市化水平等途径来提高区域的城乡统筹发展效率；各区域之间 城乡统筹发展效率的空间差异显著，体现出“阶梯型”发展和两极“俱乐部趋同”的态势。基于DEA—ESDA的研究方法可以清楚地解释甘肃省城乡统筹发展效 率及其空间差异问题，并为城乡统筹发展评价研究提供案例参考和科学依据。
|
| [23] |
中国县域耕地与农业劳动力变化的时空耦合关系 [J].
利用1996 年、2000 年和2005 年中国县域耕地与农业劳动力数据，基于GIS 技术和模型方法，分析了县域耕地面积与农业劳动力变化态势及其时空耦合特征。研究表明：① 县域耕地面积和农业劳动力变化均呈先增后减态势。1996-2000 年，耕地总量、劳动力数量分别增长2.70%和1.40%；2000-2005 年，耕地总量、劳动力数量分别减少1.51%和8.18%。②“胡焕庸线”是刻画中国耕地和劳动力变化格局的重要分界线。沿此线带状区域内因退耕还林造成耕地快速减少，而农业劳动力转移滞后；其西北部区域耕地快速增加，农业劳动力也在增长；其东南部区域耕地明显减少，而农业劳动力减少速度更快，二者呈现协调态势。③ 耕地非农化进程中县域劳动力转移效率呈下降趋势。1996-2000 年和2000-2005 年，全国分别有447 个和505 个县域的耕地减少和劳动力转移呈良性变化，90%的县域劳耕弹性系数(LFEC) 的中位数分别为4.58 和2.97。④ 基于SOM自组织特征映射神经网络聚类方法，可将1996-2005 年中国县域耕地与劳动力变化的耦合特征划分为9大类型区。多情景模拟分析表明，2005-2015年的LFEC趋势值为2.55。
|
| [4] |
工业化、城镇化、农业现代化进程协调状态测度研究——以中国西部地区为例 [J].The Quantitative Study on Coordinated Development of Industrialization:Urbanization and Agricultural Modernization. |
| [5] |
中国工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展测度 [J].
为了对中国工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展水平进行测度,构建了完整的评价指标体系,并以2010年287个地级及以上城市为研究对象,采用PLS通径模型和空间距离测度模型对我国＂新四化＂同步发展水平进行测度和评价。结果表明：中国＂新四化＂发展呈现地区间发展不均衡和地区内发展不同步的双重矛盾;总体上,城镇化落后于工业化,农业现代化发展相对滞后;信息化融合城镇化、工业化、农业现代化程度及其推动作用地区差异明显,中国＂新四化＂发展的质量及同步水平有待提高。
The Measure on the Synchronous Development of Industrialization, Informatization, Urbanization, Agricultural Modernization.
为了对中国工业化、信息化、城镇化、农业现代化同步发展水平进行测度,构建了完整的评价指标体系,并以2010年287个地级及以上城市为研究对象,采用PLS通径模型和空间距离测度模型对我国＂新四化＂同步发展水平进行测度和评价。结果表明：中国＂新四化＂发展呈现地区间发展不均衡和地区内发展不同步的双重矛盾;总体上,城镇化落后于工业化,农业现代化发展相对滞后;信息化融合城镇化、工业化、农业现代化程度及其推动作用地区差异明显,中国＂新四化＂发展的质量及同步水平有待提高。
|
| [23] |
Spatio-temporal Coupling Relationship Between Farmland and Agricultural Labor Changes at County Level in China.
利用1996 年、2000 年和2005 年中国县域耕地与农业劳动力数据，基于GIS 技术和模型方法，分析了县域耕地面积与农业劳动力变化态势及其时空耦合特征。研究表明：① 县域耕地面积和农业劳动力变化均呈先增后减态势。1996-2000 年，耕地总量、劳动力数量分别增长2.70%和1.40%；2000-2005 年，耕地总量、劳动力数量分别减少1.51%和8.18%。②“胡焕庸线”是刻画中国耕地和劳动力变化格局的重要分界线。沿此线带状区域内因退耕还林造成耕地快速减少，而农业劳动力转移滞后；其西北部区域耕地快速增加，农业劳动力也在增长；其东南部区域耕地明显减少，而农业劳动力减少速度更快，二者呈现协调态势。③ 耕地非农化进程中县域劳动力转移效率呈下降趋势。1996-2000 年和2000-2005 年，全国分别有447 个和505 个县域的耕地减少和劳动力转移呈良性变化，90%的县域劳耕弹性系数(LFEC) 的中位数分别为4.58 和2.97。④ 基于SOM自组织特征映射神经网络聚类方法，可将1996-2005 年中国县域耕地与劳动力变化的耦合特征划分为9大类型区。多情景模拟分析表明，2005-2015年的LFEC趋势值为2.55。
|
| [24] |
A New Look at the Statistical Model Identification [J].https://doi.org/10.1007/978-1-4612-1694-0_16 URL [本文引用: 1] 摘要
CiteSeerX - Scientific documents that cite the following paper: A new look at the statistical model identification
|
| [6] |
东北振兴以来吉林省四化发展的协调性研究 [J].
运用耦合协调度模型、探索性空间数据分析和障碍度模型,判别东北振兴以来吉林省四化发展的协调性。结果表明吉林省四化发展水平具有时间波动性和空间非均衡性,仅有农业现代化水平呈现递减态势,工业化和城镇化的空间分异不断缩小,信息化和农业现代化的空间分异逐渐增大;四化发展处于低水平耦合阶段,非同步性特征明显,中部城市群和东部沿边地区耦合度较高,西部内陆地区耦合度低,包括严重失调、中度失调和轻度失调三种类型;四化协调水平相似地区由离散分布向弱集聚状态转变,中部长吉、东部延边和通化地区是四化协调的热点或次热点,热点区县域不断减少,冷点区县域逐渐增加;2003 年四化协调的前5 项障碍指标是三产产值比重 >人均GDP >非农人口比重 >万人医院和卫生机构床位数>邮电业务指数,2012 年前5 项障碍指标是二产产值比重 >二产从业人员比重 >人均工业总产值 >农业地均经济产出 >农业劳均农产品产量,子系统障碍度大小排序为城镇化>农业现代化>工业化>信息化。最后,从区域战略政策、经济产业基础和自然地理环境探讨四化协调演化的驱动机制,并提出相应政策建议。
The Coordination Development of Four Modernizations inJilin Province Since the Revival of Northeast China.
运用耦合协调度模型、探索性空间数据分析和障碍度模型,判别东北振兴以来吉林省四化发展的协调性。结果表明吉林省四化发展水平具有时间波动性和空间非均衡性,仅有农业现代化水平呈现递减态势,工业化和城镇化的空间分异不断缩小,信息化和农业现代化的空间分异逐渐增大;四化发展处于低水平耦合阶段,非同步性特征明显,中部城市群和东部沿边地区耦合度较高,西部内陆地区耦合度低,包括严重失调、中度失调和轻度失调三种类型;四化协调水平相似地区由离散分布向弱集聚状态转变,中部长吉、东部延边和通化地区是四化协调的热点或次热点,热点区县域不断减少,冷点区县域逐渐增加;2003 年四化协调的前5 项障碍指标是三产产值比重 >人均GDP >非农人口比重 >万人医院和卫生机构床位数>邮电业务指数,2012 年前5 项障碍指标是二产产值比重 >二产从业人员比重 >人均工业总产值 >农业地均经济产出 >农业劳均农产品产量,子系统障碍度大小排序为城镇化>农业现代化>工业化>信息化。最后,从区域战略政策、经济产业基础和自然地理环境探讨四化协调演化的驱动机制,并提出相应政策建议。
|
| [7] |
基于DEA模型和Malmquist生产率指数的上海市开发区用地效率及其变化 [J].https://doi.org/10.11821/dlyj201409005 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
选取21个市级以上开发区为研究样本,基于单位土地面积上投入和产出指标,利用DEA模型和Malmquist生产率指数,探究2006-2011年上海市开发区整体和不同类型用地效率及其变化。研究发现：开发区用地综合效率处在一般水平,大多数开发区仍处在规模收益递增阶段,规模效率是影响开发区用地综合效率提高的主要因素;从分类特征看,国家级开发区用地效率明显高于市级开发区,市级开发区用地效率偏低是导致整体开发区用地效率不高的主要原因;从时间序列看,近郊区开发区用地效率要略高于远郊区并仍处于一般水平;“独立园区”模式的综合效率和纯技术效率均高于“一区多园”模式。用地效率变化趋势分析发现整体及不同类型生产率指数平均值均大于1,生产率呈增长趋势,市级高于国家级、近郊区高于远郊区、“独立园区”模式高于“一区多园”模式,技术变化对Malmquist生产率指数提升贡献较大,除国家级技术效率变化受规模效率下降影响外,其他类型更多的是受纯技术效率下降的影响。
Land Use Efficiencies and Their Changes of Shanghai’s Development Zones Employing DEA Model and Malmquist Productivity Index. https://doi.org/10.11821/dlyj201409005 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
选取21个市级以上开发区为研究样本,基于单位土地面积上投入和产出指标,利用DEA模型和Malmquist生产率指数,探究2006-2011年上海市开发区整体和不同类型用地效率及其变化。研究发现：开发区用地综合效率处在一般水平,大多数开发区仍处在规模收益递增阶段,规模效率是影响开发区用地综合效率提高的主要因素;从分类特征看,国家级开发区用地效率明显高于市级开发区,市级开发区用地效率偏低是导致整体开发区用地效率不高的主要原因;从时间序列看,近郊区开发区用地效率要略高于远郊区并仍处于一般水平;“独立园区”模式的综合效率和纯技术效率均高于“一区多园”模式。用地效率变化趋势分析发现整体及不同类型生产率指数平均值均大于1,生产率呈增长趋势,市级高于国家级、近郊区高于远郊区、“独立园区”模式高于“一区多园”模式,技术变化对Malmquist生产率指数提升贡献较大,除国家级技术效率变化受规模效率下降影响外,其他类型更多的是受纯技术效率下降的影响。
|
/
| 〈 |
|
〉 |
