地理科学 2017 , 37 (12): 1850-1858 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.12.008

Orginal Article

中国地级以上城市土地经济密度差异的时空演化分析

匡兵¹^,, 卢新海²^,, 周敏³, 饶映雪⁴

1.华中科技大学公共管理学院,湖北武汉 430074
2.华中师范大学公共管理学院,湖北武汉 430079
3.辽宁大学哲学与公共管理学院,辽宁沈阳 110136
4.中南民族大学公共管理学院,湖北武汉 430074

Analysis of Spatial-Temporal Evolution of Urban Land Economic Density Disparity in Prefecture-Level Cities of China

Kuang Bing¹^,, Lu Xinhai²^,, Zhou Min³, Rao Yingxue⁴

1.College of Public Administration, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, Hubei, China
2. College of Public Administration, Central China Normal University, Wuhan 430079, Hubei, China
3. Philosophy and Public Management School, Liaoning University, Shenyang 110136, Liaoning, China
4. College of Public Administration, South-Central University for Nationalities, Wuhan 430074, Hubei, China

中图分类号: F293.2

文献标识码: A

文章编号: 1000-0690（2017）12-1850-09

通讯作者: 卢新海,教授,博士。Email：xinhailu@163.com

收稿日期: 2017-01-9

修回日期: 2017-04-15

网络出版日期: 2017-12-20

基金资助: 国家社会科学基金项目（16CGL054）资助

作者简介:

作者简介：匡兵（1989-）,男,湖北监利人,博士研究生,主要从事土地利用与管理、耕地保护研究。E-mail:kuangbing117@163.com

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摘要

以中国336个地级以上城市为研究对象,利用核密度估计和探索性空间数据分析方法,对2001~2014年中国地级以上城市土地经济密度差异的时空格局演化及影响因素进行分析和探讨。结果表明：① 中国地级以上城市土地经济密度的总体水平不断提高,平均值从2001年的4.769亿元/km²增加至2014年的15.375亿元/km²,但地区差距逐渐扩大;② 中国地级以上城市土地经济密度表现出显著的全局空间正相关性,相邻地市相互影响,呈现出“高–高”或“低–低”的空间集聚态势,且从LISA集聚图来看,城市土地经济密度通过空间聚类可以划分为“高水平均质型地域”、“塌陷型地域”、“极化型地域”和“低水平均质型地域”4种类型,不同地域类型的空间分布范围和稳定性等都存在差异;③ 中国地级以上城市土地经济密度冷、热点区域的空间分布具有相对稳定性,总体上表现出“东热西冷”的分布格局,热点区主要分布在东部的京津冀地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区等,广大中、西部地区则大多处于低值簇,属于城市土地经济密度的冷点区或次冷点区;④ 自然条件状况决定城市土地的供给能力和开发潜力,是导致中国地级以上城市土地经济密度差异的基础性因素,区域经济发展水平、经济发展政策、土地利用管理政策也会对城市土地经济密度差异造成一定程度的影响。

关键词： 城市土地经济密度 ; 差异 ; 时空演化 ; 影响因素 ; 中国

Abstract

Taking 336 cities across China as research subject, this study employs Kernel Density Estimation (KDE) and Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) to analyze and discuss the spatial-temporal evolution and influencing factors of urban land economic density disparity in prefecture-level cities of China from 2001 to 2014. The results show that: ① Urban land economic density in prefecture-level cities of China increases, the average value increased from RMB 47.69 million per km² in 2001 to RMB 1.5375 billion per km² in 2014, with increasing regional disparity. ② Urban land economic density in prefecture-level cities of China displays significant global positive spatial autocorrelation, and neighboring cities interrelate, showing the spatial agglomeration of "high- high" or "low-low". From the LISA map, the spatial cluster of urban land economic density can be divided into high level and equally regional type, type of collapse, type of polarization and lower level and equally regional type, while the stability of the spatial distribution of various clubs are differ. ③ Cold spots and hot spots of the urban land economic density in prefecture-level cities of China distribute stably, showing the pattern of "hot east and cold west" on the whole, hot spots mainly lie in Beijing-Tianjin-Hebei region, the Yangtze River delta and the Pearl River delta; While most middle and west regions locate in the low value cluster, belonging to the cold spots or second cold spots of urban land economic density. ④ Natural conditions determines the supply ability and development potential of urban land, which is the basic factor for the disparity of urban land economic density in prefecture-level cities of China. Additionally, the level of regional economic development, the policies of regional economic development and land use management also have a certain influence on the disparity of urban land economic density.

Keywords： urban land economic density ; disparity ; spatial-temporal evolution ; influencing factors ; China

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匡兵, 卢新海, 周敏, 饶映雪. 中国地级以上城市土地经济密度差异的时空演化分析[J]. 地理科学, 2017, 37(12): 1850-1858 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.12.008

Kuang Bing, Lu Xinhai, Zhou Min, Rao Yingxue. Analysis of Spatial-Temporal Evolution of Urban Land Economic Density Disparity in Prefecture-Level Cities of China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(12): 1850-1858 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.12.008

城市土地经济密度是城市土地利用系统与经济发展系统交互作用的结果^[1],是判断城市土地利用合理与否的重要切入点。目前中国不同空间尺度城市都处在城市化加速推进和社会经济转型升级的关键时期,城市土地需求旺盛,“以土地投入换经济增长”的发展模式虽广受诟病^[2],却又在各地屡见不鲜^[3],由此导致城市土地利用与经济发展之间的矛盾日益突出^[1],“系统掌握城市经济发展与城市土地利用的总体格局及变化趋势,探寻协调发展路径”显得尤为必要与及时。

目前理论界有关城市土地经济密度的研究主要集中在以下3个层面：一是理论层面对城市土地经济密度基本内涵的探讨,学者们普遍认为城市土地经济密度是城市经济发展在空间上的映射^[1],是衡量城市经济发展和城市土地利用经济产出的关键指标^[1,4],能够有效反映一定时空范围内区域经济发展程度和集中程度^[5];二是实证层面对不同空间尺度城市土地经济密度分布格局^[3,6]、演进特征^[4]及影响因素^[3,7,8]的分析,或是对城市土地经济密度与城市经济发展^[9]、碳排放^[10]、产业结构变化^[5]等社会经济指标互动关系的探讨;三是政策层面对城市土地利用与经济发展耦合协调路径的探讨,包括“控制城市土地无序扩张,提高城市土地集约利用水平,提升城市土地经济密度”^[10]、“完善经济要素空间流动渠道与机制,最大限度发挥城市土地利用的辐射带动效应”^[1]等。由于不同地区土地资源禀赋以及经济发展过程中各类要素组合程度的差异,区域异质性背景下城市土地经济密度差异已经得到了学者们的普遍认同,学者们综合运用泰尔指数^[3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程。同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足。特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高。基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考。

1 研究方法、指标选取与数据来源

1.1 核密度估计

核密度估计（Kernel Density Estimation,KDE）是概率论中典型的非参数检验方法之一^[15],它通过估计随机变量的概率密度,用连续的密度曲线描述随机变量的分布形态,其基本原理可参照文献[4]、[15]。根据表现形式的不同,核函数通常可分为高斯（Gauss）核、三角核（Triangular）、四角核（Quartic）和Epanechnikov核等类型^[4],不同类型的核函数形状对于估计结果的准确性影响很小,即可以选择任意可用的核函数^[16]。本文主要以城市土地经济密度观测值为基础,借助Eviews8.0软件,选取目前理论界应用最广泛的高斯核函数^[4]进行估计,绘制出2001年、2005年、2009年和2014年的核密度二维图,通过对不同时期曲线形状、位置等的比较,分析中国地级以上城市土地经济密度差异的时序演进特征。

1.2 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA）主要用于描述数据空间分布规律、识别异常空间位置、揭示现象之间的空间相互关系等,本质上是一种“数据驱动”型分析方法^[14,17]。常用的ESDA分析指标包括2类：一是探索某属性在整个区域空间关联和空间差异程度的全局统计量,包括全局 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数,Getis-Ord指数, $\begin{matrix} Global Geary' s C \end{matrix}$ 等;二是探索属性值在子区域上的空间分布格局和空间异质性的局域统计量,包括局部 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数,Getis-Ord指数, $\begin{matrix} Local Geary' s C \end{matrix}$ 等^[17],各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18]。本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数、局部 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征。

1.3 研究对象、指标选取及数据来源

本文以2014年底中国地级行政区（地级市、自治州、地区、盟）和直辖市为研究对象（不包括香港、澳门特别行政区和台湾省）,同时为了便于比较分析,对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,并最终确定336个地级及以上城市作为本文的研究样本^①（ ① 《中国统计年鉴2015》资料显示,2014年底,中国地级区划数为333个,考虑到数据的完整性,将海南省三沙市（2012年设立）从样本中剔除,最终得到332个地级区划、4个直辖市（共336个研究单元）。样本在各省市的分布为：京1、津1、冀11、晋11、蒙12、辽14、吉9、黑13、沪1、苏13、浙11、皖16、闽9、赣11、鲁17、豫17、鄂13、湘14、粤21、桂14、琼2、渝1、川21、贵9、云16、藏7、陕10、甘14、青8、宁5、新14。）。在度量城市土地经济密度时,参照现有研究成果^[3,4],选取单位建成区面积上第二、三产业增加值作为表征城市土地经济密度的指标,研究基础数据主要来源于2002~2015年的《中国区域经济统计年鉴》^[19]和2001~2014年的《中国城市建设统计年鉴》^[20]。

2 城市土地经济密度差异的时空格局

2.1 城市土地经济密度差异的时序演变

图1反映的是主要年份中国地级以上城市土地经济密度的核密度曲线图,总体来看,核密度曲线表现出显著的“长尾起峰”特征,曲线左侧起始值变化幅度不大,右侧值不断右移,峰值持续降低并表现出由“尖峰形”向“宽峰形”的变化态势,变化区间不断增加,表明城市土地经济密度的总体水平在样本考察期内不断提高,但地区差距也不断加剧,并呈现出“中低水平”的“俱乐部”收敛特征。2001~2014年,中国地级以上城市平均城市土地经济密度由4.769亿元/km²增长到15.375亿元/km²,净增长10.606亿元/km²,年均增长率高达9.42%,同时,地级以上城市土地经济密度的标准差在研究期内也呈增长趋势,由2001年的3.708增加至2014年的8.758,平均每年增长0.388。

表1 城市土地经济密度的全局Moran’s I估计值

Table 1 Estimates of Global Moran’s I for urban land economic density

年份	2001	2003	2005	2007	2009	2011	2013	2014
Moran’s I	0.282	0.301	0.243	0.272	0.310	0.204	0.231	0.250
Z值	13.963	15.024	12.608	13.521	15.517	8.665	11.664	12.407
P值	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000

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图1 中国地级以上城市土地经济密度的演进

Fig.1 Urban land economic density evolution in prefecture-level cities of China

从演变过程来看,2001年,核密度曲线非常陡峭且呈轻微多峰分布,主峰对应的核密度远高于其他波峰,城市土地经济密度的总体水平较低且表现出轻微的多极分化现象;2001~2005年,峰值降低,且多峰变为单峰,变化区间大幅增加,城市土地经济密度在这一时间段内的地区差距扩大,但极化现象得到缓解;2009年与2005年相比,密度函数中心向右移动,峰值大幅度降低,波峰变缓但变化区间变化并不明显;与2009年相比,2014年密度函数中心继续右移,波峰更加平缓,核密度曲线尾部呈拉长波浪线分布,表明随着时间的推移,中低值城市土地经济密度的城市逐渐流向高值区,但流动规模和速度的不同使得城市土地经济密度的地区差距继续扩大。

2.2 城市土地经济密度差异的空间格局

2.2.1 总体空间格局

表1反映的是研究期内中国地级以上城市土地经济密度的全局 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数变化情况,从中可以看出,全局 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 估计值均在0.05显著性水平（临界值为1.96）下通过检验,表明中国地级以上城市土地经济密度存在显著的、正的空间自相关性,在空间分布上呈现出集聚现象,城市土地经济密度较高的地市相对地趋于和较高的地市相邻,较低的地市相对地趋于和较低的地市相邻。从全局 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数变化方向来看,中国地级以上城市土地经济密度的全局 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数总体上呈波动下降趋势,由2001年的0.282变化至2014年的0.250,说明随着时间的推移,各研究单元城市土地经济密度的关联程度减弱,表现出由强集聚向弱集聚态势转变。

2.2.2 局域空间格局

依次选取2001年、2005年、2009年和2014年作为研究截面,并结合局部 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数的散点分布情况,将336个研究单元划分为高水平均质型地域（“高–高”关联型）、塌陷型地域（“低–高”关联型）、极化型地域（“高–低”关联型）和低水平均质型地域（“低–低”关联型）4种类型（图2）,以此来归纳LISA（Local Indicators of Spatial Association）空间集聚特征。

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图2 主要年份中国地级以上城市土地经济密度的LISA集聚图

Fig.2 LISA cluster of urban land economic density in prefecture-level cities of China in main years

1）高水平均质型地域。该类型地市城市土地经济密度的空间分异较小,区域自身与邻域的城市土地经济密度水平都较高,呈正相关,主要分布在中国东部沿海地区和中西部地区的部分城市,且在空间上表现出明显的扩展趋势,特别是京津冀、长三角等地区的城市,在较高的经济发展水平、先进的生产技术、有序的生产要素交流与循环、规范的土地管理政策等多种因素的综合作用下,城市土地经济密度不断提高,且对周边城市形成明显的正向带动作用,空间溢出效应明显,但不同地区的扩展强度和方向存在差异。

2）塌陷型地域。该类型地市城市土地经济密度的空间分异明显,区域自身城市土地经济密度水平较低,而邻域城市土地经济密度水平较高,表现出“中心低,四周高”的负相关性,在空间上主要包括吉林、辽宁、内蒙古、安徽等省区的部分地级市。

3）极化型地域。该类型地市城市土地经济密度的空间分异程度高,区域自身城市土地经济密度水平较高,但周边城市的综合吸引能力有限,经济发展系统与城市土地利用系统的耦合效应并不强,城市土地经济密度水平较低,呈“中心高,四周低”的负相关性,集中分布在新疆和青海的部分城市,如昌吉回族自治州、巴音郭楞蒙古自治州、塔城地区、海西蒙古族藏族自治州等,在云南、广东等少数省份也有零星分布。

4）低水平均质型地域。该类型地市城市土地经济密度的空间分异程度较低,区域自身及邻域的城市土地经济密度水平都较低,呈正相关性,在空间上主要分布在中国西部地区西藏、云南、新疆等少数省份的部分地级市。

2.2.3 空间格局演变

分别计算出2001年、2005年、2009年和2014年各行政单元的Getis-Ord指数并利用ArcGIS10.2对其进行可视化表达,根据Jenks最佳自然断裂法将相应研究截面的 $\begin{matrix} G_{i}^{*} \end{matrix}$ 指数从高到低分为热点区、次热区、次冷区和冷点区4类,生成中国地级以上城市土地经济密度空间格局的热点演化图（图3）。

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图3 主要年份中国地级以上城市土地经济密度格局的热点区演化

Fig.3 Evolvement of spatial pattern of urban land economic density hotspot areas in prefecture-level cities of China in main years

1）冷热点区域的总体格局保持相对稳定且表现出高度集聚的空间特征。整体上来看,2001年以来,中国地级以上城市土地经济密度的冷热点区域基本呈“热点-次热-次冷-冷点”的圈层结构,不同类型区在空间上集聚连片分布,区域差异明显。

2）东部沿海地区是城市土地经济密度变化的核心区域。中国地级以上城市土地经济密度表现出明显的地带性规律,呈现出由东部地区向中、西部地区梯度递减的空间格局,热点区主要分布在东部的京津冀地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区等,研究期末在陕西省和山西省交界处也有分布,如榆林市、延安市、吕梁市、临汾市等,形成“点状+带状”的空间结构,共同组成了中国社会经济发展与城市土地利用高水平耦合的先行区,广大中、西部地区在社会经济发展水平、城市土地管理政策的完备性和先进性、城市整体的吸附力和辐射能力等方面与东部地区相比,均存在一定差距,它们大多处于低值簇,属于城市土地经济密度的冷点区或次冷点区。

3）在总体格局相对稳定的前提下,不同类型区域的城市数量和空间规模也出现了一定程度的波动。2001~2014年间,冷点区的城市数量表现出减少趋势,由82个降低至52个,热点区和次热点区的城市数量则呈增加态势,分别由2001年的33个、59个变化至2014年的40个、120个,增幅分别为21.21%和103.39%;从各类型区的变迁来看,上海、苏州、无锡、福州、厦门等25个研究单元在考察期内始终处于热点区,张掖、武威、鸡西、大理等37个研究单元则始终位于冷点区,内部变化幅度较小,与核心地区的差异也逐渐加大,相当一部分城市,在城市化水平不断提高和社会经济转型升级有序推进的过程中,城市社会经济发展系统与土地利用系统之间的互动机制不断完善,表现出由低级别向高级别或更高级别跃进的现象,如山西省的临汾市、运城市,陕西省的榆林市、延安市等,也有城市表现出由高级别向低级别退进的现象,如云南省的昆明市、玉溪市、红河哈尼族彝族自治州等,均由次热点区变化成冷点区。

3 城市土地经济密度差异的影响因素分析

城市土地经济密度差异的影响因素识别及各因素具体作用路径梳理是扩展该主题研究深度的关键步骤。根据城市土地经济密度的基础内涵及中国地级以上城市土地经济密度差异的时空变化特征,将造成这种差序格局的主要影响因素归结为以下4类：

3.1 基础因素：自然条件状况

自然资源禀赋和地理区位条件直接影响到区域土地、资本、劳动力等要素的总体分布格局及相互作用频率,决定城市土地的供给能力和开发潜力^[21],是导致城市土地经济密度地区差异的基础性因素。336个研究单元分属不同自然区,在自然资源丰度和地理特征等方面存在相对一致性和区域差异性,从LISA集聚图可以看出,大部分地处华北平原、东北平原、长江中下游平原的地市,城市土地经济密度水平明显高于周边区域,主要原因在于平原地形优势使得这些地市对各类要素的获取能力以及资源的集聚效应、耦合效应等高于其他地形区,同时,沿海一带的地市由于临近港口和市场,各类要素的规模优势及结构优势明显,城市土地经济密度整体水平也较内陆地市高。

3.2 决定因素：经济发展格局

不同区域经济发展的空间差异与极化现象是目前中国社会经济全面转型升级面临的突出问题^[22],也是导致城市土地经济密度地区差异的决定性因素。从LISA集聚图可以看出,城市土地经济密度塌陷型地域和极化型地域集中分布在中、西部地区和东北地区的地市,其中,中、西部地区地处内陆,经济发展基础与规模、投资环境等与东部发达地市相比还存在较大的提升空间;东北地区是中国工业化起步较早的区域,曾在建国后的经济建设中起到过非常重要的作用,但是随着“东北现象”、“新东北现象”的出现^[23],该地区经济发展环境日趋复杂,经济发展步伐明显放缓,在全国的经济地位也逐渐下滑,并都反映在社会经济发展载体——城市土地上,改变了城市土地利用系统对区域社会经济发展系统的传统响应路径及作用关系,对城市土地经济密度的整体分布格局及动态演进趋势也造成了一定的冲击。

3.3 关键因素：政策发展导向

区域发展政策和城市土地管理政策是调控城市各类要素配置的重要手段,是导致城市土地经济密度地区差异的关键性因素。一方面,区域发展理论^[24]认为,区域经济发展过程通常由少数区位条件相对较好的地区开始,进而带动整个区域的发展,与中、西部地区相比,中国东部地区在生产条件以及各类生产要素的组合结构、总体规模、整体收益率等方面具有明显优势,技术、要素等流动频繁,并直接表现在城市土地利用的经济产出,即城市土地经济密度上,形成局域活跃的空间格局;另一方面,在当前城市土地经济价值不断显化的现实背景下^[25],土地管理政策成为指导城市土地资源高效利用与配置的关键环节,然而,不同社会经济发展状况的地市所面临的城市土地问题的复杂性截然不同,与之相匹配的城市土地管理政策的完整性、前瞻性等也存在较大差异,并直接影响到区域城市土地配置格局和产出效率。

3.4 重要因素：空间邻近效应与反馈效应

除此之外,空间邻近效应与反馈效应也是导致城市土地经济密度地区差异的重要因素。任何地理事物或现象之间都具有相关性,不同特质的空间格局往往是由地理变量距离空间的变化而形成的^[26],空间相邻度越高,事物的相关性就越强。作为区域生产要素作用于城市土地的直接表现形式,城市土地经济密度分布也表现出明显的空间近邻效应。2001~2014年,中国地级以上城市土地经济密度的全局 $\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}$ 指数均为正值,城市土地经济密度较高的地市、城市土地经济密度较低的地市在空间上集中分布。同时,城市土地对资本和劳动等要素形成空间集聚后反馈至城市土地利用系统,通过提高土地经济密度或扩大城市土地利用规模以承载更多的资本和劳动等要素,由此造成区域城市土地经济密度总体格局和变化路径的差异。

4 结论与讨论

1）中国地级以上城市土地经济密度的总体水平不断提高,但地区差异也逐渐扩大。城市土地经济密度由较低水平向较高水平演进是区域经济发展和城市土地可持续、集约利用的必然结果,是区域土地利用经济产出状况的直接表现形式,然而,在不同经济发展阶段或不同经济发展水平条件下,区域资本、劳动力、土地等要素的交换规模、频率及作用路径等并不一致,由此导致城市土地经济密度的演变特征也存在较大差异。总体来看,中国地级以上城市土地经济密度在研究期内呈上升趋势,其平均值从2001年的4.769亿元/km²增加至2014年的15.375亿元/km²,同时,核密度估计结果表明,2001~2014年间,中国地级以上城市土地经济密度核密度曲线峰值持续降低并表现出由“尖峰形”向“宽峰形”的变化态势,变化区间不断增加,地区差距呈加剧态势。

2）中国地级以上城市土地经济密度存在显著的空间正相关,相邻城市相互影响,表现出“高–高”或“低–低”的空间集聚态势。研究期内,城市土地经济密度的全局Moran’s I指数均为正值,城市土地经济密度较高的地市、城市土地经济密度较低的地市在空间上集中分布,且随着时间的推移,这种空间集聚格局呈小幅减缓态势,且从LISA集聚图来看,中国地级以上城市土地经济密度通过空间聚类可以划分为“高水平均质型地域”、“塌陷型地域”、“极化型地域”和“低水平均质型地域”4种类型,不同地域类型的空间分布范围和稳定性等都存在差异。同时,从Getis- $\begin{matrix} Ord G_{i}^{*} \end{matrix}$ 指数来看,中国地级以上城市土地经济密度空间格局的发展态势在分布上具有相对稳定性,总体上表现出“东热西冷”的分布格局,但不同类型区域的城市数量和空间规模出现了小幅波动。

3）中国地级以上城市土地经济密度的差序格局是区域自然条件状况、经济发展格局、政策发展导向、空间近邻效应等共同作用的结果。由于不同地区土地资源禀赋、经济发展基础、要素交换频率等方面的差异,城市土地经济密度的整体水平、增长幅度等表现出明显的时空异质性,特别是在当前城市化加速推进和社会经济转型升级的宏观背景下,城市土地经济密度的这种差序格局表现得尤为明显。自然条件状况决定城市土地的供给能力和开发潜力,是影响城市土地经济密度差异的基础性因素,区域经济发展水平、经济发展政策、土地利用管理政策等也都会对城市土地经济密度差异造成一定程度的影响。

特定要素或地理现象的区域差异一直以来都是理论界研究的焦点和热点,本文以中国336个地级以上城市为研究样本,选用基于点的核密度估计方法和基于面的探索性空间数据分析方法,在全局视野和国家高度对城市土地经济密度差异的总体格局及影响因素进行了探讨,对于实现城市土地智慧利用与管理具有极强的理论指导意义和现实参考价值,然而,本文并没有提炼出如何根据不同城市土地经济密度演化特征,制定出差异化的区域发展政策和城市土地利用管控策略,也没有对城市土地经济密度时空差异的作用机制进行实证分析,未来将综合运用计量经济学、经济地理学的相关方法,围绕这些问题开展更深入的研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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被引期刊影响因子

[11]	[Sun He, Liang Hongmei, Wang Fuxi et al. Regional difference and dynamic evolution pattern of urban land economic density: Evidence from Blue Economic Zone of Shandong Peninsula . Bulletin of Soil and Water Conservation, 2015, 35(4):223-228.] [本文引用: 2]
[12]	谭术魁,胡玲,张路. 湖北省土地经济密度的时空分异研究 [J].中国房地产,2014(12):41-53. URL [本文引用: 1] 摘要以湖北省12个地级市为研究单元,采用Arc GIS空间叠加分析、泰尔指数、变差系数、空间自相关分析和面板数据模型,研究湖北省2000-2010年土地经济密度总体空间分布差异及演变特征,并探寻其分异的影响因素。结果表明:(1)2000-2010年湖北省各地级市土地经济密度呈现不断上涨趋势,在空间上呈现一定的集聚性,地区间差异也较明显,随着时间的发展差距正逐渐缩小。(2)湖北省各地级市土地经济密度呈现显著的正空间自相关特性,表现为土地经济密度较低的市趋向于同土地经济密度较低的市相邻,出现鄂西北与鄂东南的二元空间结构。(3)劳动力投入强度、建成区人口密度、产业结构和建成区面积增长率对湖北省土地经济密度产生负效应。空间自相关分析能较好地解释区域差异,对湖北省土地经济密度时空分异的研究,能够为其合理利用土地、实现区域平衡发展提供参考。 [Tan Shukui, Hu Ling, Zhang Lu. Spatial-temporal variation analysis of land economic density in Hubei Province . China Real Estate, 2014(12):41-53.] URL [本文引用: 1] 摘要以湖北省12个地级市为研究单元,采用Arc GIS空间叠加分析、泰尔指数、变差系数、空间自相关分析和面板数据模型,研究湖北省2000-2010年土地经济密度总体空间分布差异及演变特征,并探寻其分异的影响因素。结果表明:(1)2000-2010年湖北省各地级市土地经济密度呈现不断上涨趋势,在空间上呈现一定的集聚性,地区间差异也较明显,随着时间的发展差距正逐渐缩小。(2)湖北省各地级市土地经济密度呈现显著的正空间自相关特性,表现为土地经济密度较低的市趋向于同土地经济密度较低的市相邻,出现鄂西北与鄂东南的二元空间结构。(3)劳动力投入强度、建成区人口密度、产业结构和建成区面积增长率对湖北省土地经济密度产生负效应。空间自相关分析能较好地解释区域差异,对湖北省土地经济密度时空分异的研究,能够为其合理利用土地、实现区域平衡发展提供参考。
[13]	方斌,吴金凤,孟颖. 江苏省土地经济密度的时空变异分析 [J].农业现代化研究,2010,31(6):716-719. https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0275.2010.06.018 URL [本文引用: 1] 摘要为进一步缩小由于区域发展不平衡形成的苏南、苏中、苏北三个阶梯性经济发展群的差距,加速苏北地区经济的良性增长,分区域对江苏省的经济展开研究具有十分重要的意义。本文基于1999-2007年间江苏省13个地级市的土地经济密度数据,采用 GIS分析法和Pearson相关系数法,对城市土地经济密度变异进行空间分析,并利用库兹涅茨曲线作比对。结果表明：（1）不同区域的土地经济密度的差异大小基本上体现了区域经济的发达程度;（2）不同区域土地经济密度的差异性与区域经济结构的稳定性之间具较大的一致性;（3）发达地区市场化程度对土地经济密度的影响力大;而相对落后区域经济发展助推力更依赖于城市化的强势;（4）发达地区人口聚集更有利于经济的发展,相对落后区则相反。针对以上结论, 本文提出3点促进欠发达地区经济发展的建议。 [Fang Bin, Wu Jinfeng, Meng Ying. Discussions about spatial-temporal variation of land economic density in Jiangsu Province . Research of Agriculture Modernization, 2010, 31(6):716-719.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0275.2010.06.018 URL [本文引用: 1] 摘要为进一步缩小由于区域发展不平衡形成的苏南、苏中、苏北三个阶梯性经济发展群的差距,加速苏北地区经济的良性增长,分区域对江苏省的经济展开研究具有十分重要的意义。本文基于1999-2007年间江苏省13个地级市的土地经济密度数据,采用 GIS分析法和Pearson相关系数法,对城市土地经济密度变异进行空间分析,并利用库兹涅茨曲线作比对。结果表明：（1）不同区域的土地经济密度的差异大小基本上体现了区域经济的发达程度;（2）不同区域土地经济密度的差异性与区域经济结构的稳定性之间具较大的一致性;（3）发达地区市场化程度对土地经济密度的影响力大;而相对落后区域经济发展助推力更依赖于城市化的强势;（4）发达地区人口聚集更有利于经济的发展,相对落后区则相反。针对以上结论, 本文提出3点促进欠发达地区经济发展的建议。
[14]	潘竟虎,尹君. 中国地级及以上城市发展效率差异的DEA-ESDA测度 [J].经济地理,2012,32(12):53-60. [本文引用: 3] [Pan Jinghu, Yin Jun. Analysis on the urban development efficiency of cities at prefecture level or above in China based on DEA-ESDA . Economic Geography, 2012, 32(12):53-60.] [本文引用: 3]
[15]	王泽宇,郭萌雨,孙才志,等. 基于可变模糊识别模型的现代海洋产业发展水平评价 [J].资源科学,2015, 37(3): 534-545. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要现代海洋产业的发展对推动海洋产业结构优化升级、加快经济发展方式转变有着重要的战略意义。本文界定现代海洋产业的范畴,遵循科学性、层次性、可操作性和目标导向性原则,从现代海洋产业的总体规模、产业结构、科技支撑、发展潜力、产业效率五个方面构建了现代海洋产业发展水平的评价指标体系。本文通过可变模糊识别模型得出了2001-2011年沿海11省市区（不包括港澳台）的现代海洋产业发展水平的评价得分,利用Kernel密度估计分析其动态演变趋势,并对沿海11省市区现代海洋产业发展水平进行分类研究。研究结果表明：我国现代海洋产业发展水平总体上呈现稳步提升趋势,且沿海11省市区主要分为三类地区：广东、上海、山东为现代海洋产业发展水平较高地区,浙江、天津、江苏、福建、辽宁为现代海洋产业发展水平中等地区,河北、海南、广西为现代海洋产业发展水平较低地区。因此,沿海各地区要正确认识其现代海洋产业发展特点,加强政策的引导与扶持,努力形成具有本地区特色的现代海洋产业发展模式。 [Wang Zeyu, Guo Mengyu, Sun Caizhi et al. The evaluation of modern marine industry development levels . Resources Science, 2015, 37(3): 534-545.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要现代海洋产业的发展对推动海洋产业结构优化升级、加快经济发展方式转变有着重要的战略意义。本文界定现代海洋产业的范畴,遵循科学性、层次性、可操作性和目标导向性原则,从现代海洋产业的总体规模、产业结构、科技支撑、发展潜力、产业效率五个方面构建了现代海洋产业发展水平的评价指标体系。本文通过可变模糊识别模型得出了2001-2011年沿海11省市区（不包括港澳台）的现代海洋产业发展水平的评价得分,利用Kernel密度估计分析其动态演变趋势,并对沿海11省市区现代海洋产业发展水平进行分类研究。研究结果表明：我国现代海洋产业发展水平总体上呈现稳步提升趋势,且沿海11省市区主要分为三类地区：广东、上海、山东为现代海洋产业发展水平较高地区,浙江、天津、江苏、福建、辽宁为现代海洋产业发展水平中等地区,河北、海南、广西为现代海洋产业发展水平较低地区。因此,沿海各地区要正确认识其现代海洋产业发展特点,加强政策的引导与扶持,努力形成具有本地区特色的现代海洋产业发展模式。
[16]	曹景林,邰凌楠. 基于消费视角的我国中等收入群体人口分布及变动测度 [J].广东财经大学学报,2015(6):4-15. URL [本文引用: 1] 摘要我国倡导扩大中等收入群体比重并不仅仅是要增加达到中等收入的人群,而是要培育稳定的中坚力量,以保障社会的稳定和经济的发展."中等收入群体"本质上应是相对富有、生活稳定、具有较高生活质量的人群.梳理主流消费理论文献可发现,家庭人均消费水平指标较之收入指标更能科学分析中等收入群体.采用北京大学中国社会科学调查中心2010年～2012年的中国家庭动态跟踪调查数据,运用对数样条估计法建立M-曲线,探究我国中等收入群体人口分布特征及变动情况,发现我国中等收入群体的人口占比三年中几乎没有变化,但上中等收入群体的人口占比呈先增加后减少的变动特征,而传统基于收入视角测算的中等收入群体比重被低估. [Cao Jinglin, Tai Lingnan. The measurement of distribution and change of the middle-income group in China from the perspective of consumption . Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2015(6):4-15.] URL [本文引用: 1] 摘要我国倡导扩大中等收入群体比重并不仅仅是要增加达到中等收入的人群,而是要培育稳定的中坚力量,以保障社会的稳定和经济的发展."中等收入群体"本质上应是相对富有、生活稳定、具有较高生活质量的人群.梳理主流消费理论文献可发现,家庭人均消费水平指标较之收入指标更能科学分析中等收入群体.采用北京大学中国社会科学调查中心2010年～2012年的中国家庭动态跟踪调查数据,运用对数样条估计法建立M-曲线,探究我国中等收入群体人口分布特征及变动情况,发现我国中等收入群体的人口占比三年中几乎没有变化,但上中等收入群体的人口占比呈先增加后减少的变动特征,而传统基于收入视角测算的中等收入群体比重被低估.
[17]	狄乾斌,韩帅帅,韩增林. 中国地级以上城市经济承载力的空间格局 [J].地理研究,2016,35(2):337-352. [本文引用: 2] [Di Qianbin, Han Shuaishuai, Han Zenglin. Spatial pattern of economic carrying capacity of cities at prefecture level and above in China . Geographical Research, 2016, 35(2):337-352.] [本文引用: 2]
[18]	韩楠,于维洋. 中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究 [J].地理科学,2016,36(2):196-203. https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.02.005 Magsci 摘要基于2000~2012 年中国31 个省(市、自治区)面板数据,运用探索性空间数据分析方法对中国工业废气排放的空间分布特征进行研究,结果显示中国各省域(不含港澳台)工业废气排放存在显著的空间自相关和空间集聚效应;总体呈现东部、西部地区集聚的空间分布特征,其中东部多为高-高集聚区、西部则多为低-低集聚区,并且高值集聚现象的显著性逐渐增强,显著区域呈持续扩张趋势.在此基础上,以STIRPAT模型为基础构建空间计量模型,分析经济发展、人口规模、产业结构、技术水平和国家政策等因素对工业废气排放量的影响.研究结果表明,中国各省域工业废气排放存在空间依赖作用和正的空间溢出效应;经济发展、产业结构与工业废气排放之间呈现显著的正相关关系;技术进步和国家政策对工业废气排放具有抑制作用,而人口增长对工业废气排放的影响并不显著. [Han Nan, Yu Weiyang. Spatial characteristics and influencing factors of industrial waste gas emission in China . Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(2): 196-203.] https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2016.02.005 Magsci 摘要基于2000~2012 年中国31 个省(市、自治区)面板数据,运用探索性空间数据分析方法对中国工业废气排放的空间分布特征进行研究,结果显示中国各省域(不含港澳台)工业废气排放存在显著的空间自相关和空间集聚效应;总体呈现东部、西部地区集聚的空间分布特征,其中东部多为高-高集聚区、西部则多为低-低集聚区,并且高值集聚现象的显著性逐渐增强,显著区域呈持续扩张趋势.在此基础上,以STIRPAT模型为基础构建空间计量模型,分析经济发展、人口规模、产业结构、技术水平和国家政策等因素对工业废气排放量的影响.研究结果表明,中国各省域工业废气排放存在空间依赖作用和正的空间溢出效应;经济发展、产业结构与工业废气排放之间呈现显著的正相关关系;技术进步和国家政策对工业废气排放具有抑制作用,而人口增长对工业废气排放的影响并不显著.
[19]	中华人民共和国国家统计局.中国区域经济统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,2002-2015. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistic of the People’s Republic of China. China Statistical Yearbook for Regional Economy. Beijing: China Statistic Press, 2002-2015.] [本文引用: 1]
[20]	中华人民共和国住房和城乡建设部.中国城市建设统计年鉴[M].北京:中国计划出版社,2001-2014. [本文引用: 1] [Ministry of Housing and Urban-Rural Development of the People’s Republic of China. China Urban Construction Statistical Yearbook. Beijing: China Planning Press, 2001-2014.] [本文引用: 1]
[21]	王枫,董玉祥. 广州市土地利用多功能的空间差异及影响因素分析 [J].资源科学,2015,37(11):2179-2192. URL Magsci [本文引用: 1] 摘要随着经济社会发展和土地利用格局变化,区域土地利用功能的多元化和空间差异特征日益明显。以县域为评价单元,从可持续发展的经济、环境和社会三大维度构建土地利用多功能评价指标体系,采用改进突变级数法评价广州市土地利用多功能水平,并对其空间差异及影响因素进行分析。结果表明：①2005-2011年广州市土地利用总功能在所有区县几乎均增强,空间差异缩小,并呈现沿中心城区向外逐渐增强的态势。在总功能构成中,县级市和远郊区的农业生产和环境功能比重较大,中心城区和近郊区的社会、经济发展与交通功能占比较大。②单项功能在所有区县几乎均增强,空间差异有所变小。经济和社会功能由中心城区向外逐渐减弱,环境功能由中心城区向外逐渐增强。③农业生产和资源供给功能在所有区县均减弱,空间差异有所扩大,其它子功能几乎均增强,空间差异有所缩小。农业生产、资源供给和环境净化功能县级市和远郊区高于近郊区和中心城区,生态维持功能北部区县高于南部区县,文化休闲功能空间分异规律不明显,其它子功能基本是中心城区和近郊区高于远郊区和县级市。④影响土地利用多功能的因素主要包括自然资源禀赋、社会经济因素和政策因素等方面。 [Wang Fen, Dong Yuxiang. Spatial differences and influencing factors of land use function in Guangzhou . Resources Science, 2015, 37(11):2179-2192.] URL Magsci [本文引用: 1] 摘要随着经济社会发展和土地利用格局变化,区域土地利用功能的多元化和空间差异特征日益明显。以县域为评价单元,从可持续发展的经济、环境和社会三大维度构建土地利用多功能评价指标体系,采用改进突变级数法评价广州市土地利用多功能水平,并对其空间差异及影响因素进行分析。结果表明：①2005-2011年广州市土地利用总功能在所有区县几乎均增强,空间差异缩小,并呈现沿中心城区向外逐渐增强的态势。在总功能构成中,县级市和远郊区的农业生产和环境功能比重较大,中心城区和近郊区的社会、经济发展与交通功能占比较大。②单项功能在所有区县几乎均增强,空间差异有所变小。经济和社会功能由中心城区向外逐渐减弱,环境功能由中心城区向外逐渐增强。③农业生产和资源供给功能在所有区县均减弱,空间差异有所扩大,其它子功能几乎均增强,空间差异有所缩小。农业生产、资源供给和环境净化功能县级市和远郊区高于近郊区和中心城区,生态维持功能北部区县高于南部区县,文化休闲功能空间分异规律不明显,其它子功能基本是中心城区和近郊区高于远郊区和县级市。④影响土地利用多功能的因素主要包括自然资源禀赋、社会经济因素和政策因素等方面。
[22]	赵璐,赵作权. 基于特征椭圆的中国经济空间分异研究 [J].地理科学,2014,34(8):979-986. Magsci [本文引用: 1] 摘要根据克鲁格曼的“两个自然”理论，运用空间统计SDE方法，在GIS 技术的支持下，基于中国国土空间特征椭圆系列——国土均衡分布椭圆、国土地形分布椭圆、人口分布椭圆等，在空间上定量刻画了中国经济空间分异的基本特征，并为分析经济空间分异提供了新的方法参考。主要结论如下：① 在“两个自然”的分异作用下，中国经济空间分异主要以东-西方向为主。相对于国土均衡分布椭圆，国土地形分布椭圆明显偏西，长、短轴均明显减小，这反映出中国高地势主要集中分布在西部；中国人口空间分布靠近东部地区，其椭圆长、短轴长度均显著减小，充分表现出了经济活动的空间分异特征和空间聚集特征；② 国土地形等“第一自然”要素对社会经济活动的控制作用显著。人口分布椭圆对于地形分布椭圆的空间分异系数为89.55%，其93%的空间展布范围位于胡焕庸线的东南，且分布轴线基本与胡焕庸线平行；③ 在“第二自然”聚集机制的作用下，中国城市体系人口、GDP主体集中在胡焕庸线东南方约20%的大陆国土面积上，且二者之间也存在着明显的空间差异。从“第一自然”要素的空间分异和控制作用来看，胡焕庸线以西地区，特别是西北侧地区发展经济、集聚人口的功能较弱。同时，由于区域发展的内在核心动力聚集机制的空间差异性，区域发展的过程也呈现不平衡的特征。从兼顾效率和公平的角度出发，可通过重点培育人口分布较为集中的成渝城市群、关中城市群等中西部经济增长极拉动中国经济增长和市场空间向中西部发展；可通过制定相关政策吸引人口向GDP分布椭圆北部地区流动、聚集，发挥人口的红利作用，推进经济增长由南向北发展。 [Zhao Lu, Zhao Zuoquan. Projecting the spatial variation of economic based on the Specific Ellipses in China . Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(8):979-986.] Magsci [本文引用: 1] 摘要根据克鲁格曼的“两个自然”理论，运用空间统计SDE方法，在GIS 技术的支持下，基于中国国土空间特征椭圆系列——国土均衡分布椭圆、国土地形分布椭圆、人口分布椭圆等，在空间上定量刻画了中国经济空间分异的基本特征，并为分析经济空间分异提供了新的方法参考。主要结论如下：① 在“两个自然”的分异作用下，中国经济空间分异主要以东-西方向为主。相对于国土均衡分布椭圆，国土地形分布椭圆明显偏西，长、短轴均明显减小，这反映出中国高地势主要集中分布在西部；中国人口空间分布靠近东部地区，其椭圆长、短轴长度均显著减小，充分表现出了经济活动的空间分异特征和空间聚集特征；② 国土地形等“第一自然”要素对社会经济活动的控制作用显著。人口分布椭圆对于地形分布椭圆的空间分异系数为89.55%，其93%的空间展布范围位于胡焕庸线的东南，且分布轴线基本与胡焕庸线平行；③ 在“第二自然”聚集机制的作用下，中国城市体系人口、GDP主体集中在胡焕庸线东南方约20%的大陆国土面积上，且二者之间也存在着明显的空间差异。从“第一自然”要素的空间分异和控制作用来看，胡焕庸线以西地区，特别是西北侧地区发展经济、集聚人口的功能较弱。同时，由于区域发展的内在核心动力聚集机制的空间差异性，区域发展的过程也呈现不平衡的特征。从兼顾效率和公平的角度出发，可通过重点培育人口分布较为集中的成渝城市群、关中城市群等中西部经济增长极拉动中国经济增长和市场空间向中西部发展；可通过制定相关政策吸引人口向GDP分布椭圆北部地区流动、聚集，发挥人口的红利作用，推进经济增长由南向北发展。
[23]	樊杰,刘汉初,王亚飞,等. 东北现象再解析和东北振兴预判研究——对影响国土空间开发保护格局变化稳定因素的初探 [J].地理科学,2016,36(10):1445-1456. URL [本文引用: 1] 摘要从＂东北现象＂的新近表现,提出影响国土空间开发保护格局变化的3个稳定因素：资源环境承载能力、地缘关系、文化和体制机制。分别对3个稳定因素在东北地区的特征状况进行了解析,结果表明东北资源环境承载能力本底强,但开发利用效益不佳,突出表现在优化开发区和重点开发区面积过小、限制性开发区收益较低、资源环境承载力预警超载低;位于全球三大经济圈之一的东北亚核心区,地缘优势突出,但未能转换为经济优势,突出表现为外向型经济比重过小、对日韩贸易地位不凸显;文化和体制机制成为限制东北地区发展的核心障碍,突出表现在产业结构不合理、国有经济比重过高。以五大发展理念为指引,结合东北振兴的问题导向,着重对东北地区提高科技创新能力解决发展驱动力的转型、创新国有企业改革模式和促进多种所有制经济协调发展、围绕＂一带一路＂战略实现开放经济的转型以及腾出国内市场促进东北优势产业继续保持活力、以共享发展理念消除城市贫困增进东北地区民生福祉、采取经济社会生态效益相统一的原则实现东北地区按照主体功能定位进行发展等开展预判研究。 [Fan Jie, Liu Hanchu, Wang Yafei et al. “The Northeast China Phenomenon” and prejudgment on Economic Revitalization in Northeast China: A primary research on stable factors to impact national spatial development and protection pattern . Scientia Geographica Sinica,2016,36(10):1445-1456.] URL [本文引用: 1] 摘要从＂东北现象＂的新近表现,提出影响国土空间开发保护格局变化的3个稳定因素：资源环境承载能力、地缘关系、文化和体制机制。分别对3个稳定因素在东北地区的特征状况进行了解析,结果表明东北资源环境承载能力本底强,但开发利用效益不佳,突出表现在优化开发区和重点开发区面积过小、限制性开发区收益较低、资源环境承载力预警超载低;位于全球三大经济圈之一的东北亚核心区,地缘优势突出,但未能转换为经济优势,突出表现为外向型经济比重过小、对日韩贸易地位不凸显;文化和体制机制成为限制东北地区发展的核心障碍,突出表现在产业结构不合理、国有经济比重过高。以五大发展理念为指引,结合东北振兴的问题导向,着重对东北地区提高科技创新能力解决发展驱动力的转型、创新国有企业改革模式和促进多种所有制经济协调发展、围绕＂一带一路＂战略实现开放经济的转型以及腾出国内市场促进东北优势产业继续保持活力、以共享发展理念消除城市贫困增进东北地区民生福祉、采取经济社会生态效益相统一的原则实现东北地区按照主体功能定位进行发展等开展预判研究。
[24]	关伟,朱海飞. 基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析 [J].地理研究,2011,30(11):2008-2016. https://doi.org/10.11821/yj2011110007 URL [本文引用: 1] 摘要以县域（含县、县级市、市辖区）为研究单元，采用人均GDP为测度指标，运用ES—DA的方法对2000-2009年辽宁省县际经济差异的时空格局进行分析，认为辽宁省县际经济具有显著的空间自相关，区县经济差异呈现先扩大后缩小的趋势。在局部差异方面，“高-高”类型的区县主要集中在沈阳、大连地区并有向沿海地区扩散的趋势，“低-低”类型的区县主要集中在阜新、朝阳及葫芦岛等所属的广大辽西地区。经济热点区县在空间分布上虽表现出一定的随机性和不稳定性，但仍以沈阳地区、大连地区最为活跃。在进一步从历史发展基础、区位条件、政策因素、空间近邻效应等方面分析辽宁省县际经济差异驱动机制的基础上，指出“辽宁沿海经济带”和“沈阳经济区新型工业化综合配套改革试验区”上升为国家战略后，沈阳、大连在辽宁沿海经济带、沈阳经济区中的核心地位已经确立，但其辐射功能或带动作用仍然有限。 [Guan Wei, Zhu Haifei. Spatio-temporal analysis of inter-country economic differences in Liaoning Province based on ESDA . Geographical Research, 2011, 30(11):2008-2016.] https://doi.org/10.11821/yj2011110007 URL [本文引用: 1] 摘要以县域（含县、县级市、市辖区）为研究单元，采用人均GDP为测度指标，运用ES—DA的方法对2000-2009年辽宁省县际经济差异的时空格局进行分析，认为辽宁省县际经济具有显著的空间自相关，区县经济差异呈现先扩大后缩小的趋势。在局部差异方面，“高-高”类型的区县主要集中在沈阳、大连地区并有向沿海地区扩散的趋势，“低-低”类型的区县主要集中在阜新、朝阳及葫芦岛等所属的广大辽西地区。经济热点区县在空间分布上虽表现出一定的随机性和不稳定性，但仍以沈阳地区、大连地区最为活跃。在进一步从历史发展基础、区位条件、政策因素、空间近邻效应等方面分析辽宁省县际经济差异驱动机制的基础上，指出“辽宁沿海经济带”和“沈阳经济区新型工业化综合配套改革试验区”上升为国家战略后，沈阳、大连在辽宁沿海经济带、沈阳经济区中的核心地位已经确立，但其辐射功能或带动作用仍然有限。
[25]	邹秀清. 中国土地财政区域差异的测度及成因分析——基于287个地级市的面板数据 [J].经济地理,2016,36(1):18-26. https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.01.003 URL [本文引用: 1] 摘要采用2003—2012年中国287个地级（及以上）城市面板数据资料,基于回归方程的Shapley值分解方法,对我国土地财政区域差异的测度及成因进行了系统的实证研究。研究发现：1我国各地市间的土地财政指标存在明显的区域差异,这一差异随着时间的推移总体呈现波动下降的特征。2从全国层面看,第二产业比重及其所反映的工业化进程是导致土地财政区域差异的最重要因素,其对土地财政区域差异的贡献达到了34.28%;地区经济发展水平与第三产业比重是仅次于第二产业比重的影响因素,它们的贡献水平分别达到了30.44%和18.29%;人口城市化水平、人口密度、土地城市化水平和经济开放度这四个因素的贡献度较小,但仍然不可忽视;这七个解释变量对土地财政指标区域差异的影响均为正向作用,尚未发现能够有效抑制土地财政区域差异的负向作用影响因素。3土地财政区域差异的决定因素在东部、中部、西部和东北地区存在较大差异。政策启示：中央政府应当参考土地财政区域差异影响因素的贡献度,以差别化的土地、财税政策工具实施宏观调控,渐进、有序地引导地方政府的土地财政行为取向;各级地方政府尤其是市县级政府,需要参考影响各自土地财政指标的因素的作用方向和贡献大小,结合自身的经济发展目标、产业定位和资源禀赋等,合理制定具体的土地、财税政策措施。
[1]	吴一洲,吴次芳,罗文斌. 经济地理学视角的城市土地经济密度影响因素及其效应 [J].中国土地科学,2013,27(1):26-33. URL [本文引用: 5] 摘要研究目的:从经济地理学角度研究城市土地经济密度的影响因素及其效应。研究方法:空间密度分析、空间相关分析和面板数据模型。研究结果:根据自然禀赋、集聚经济和政策制度三个维度对城市土地经济密度的影响分析,自然资源禀赋总体上呈正向效应,但中西部城市与东部相比更偏向于依赖初始禀赋;在当前的产业集聚初步阶段,产业多样性比专业化更有利于城市土地经济密度的提高;城市交通成本降低、消费多样性和高人力资源素质有利于城市土地经济密度的提高,人力资源素质对于东部城市的影响效应要高于中西部城市;经济开放政策呈明显的正向效应;目前土地市场化政策对土地经济密度的影响并不显著。研究结论:经济地理学中的重要因素对城市土地经济密度有着显著的影响效应,但不同因素的影响对不同地域与不同发展阶段的城市差异性很大;以促进城市产业转型、合理配置城市土地开发的功能结构、完善区域内外部交通系统、引导人口与人才集聚、深化土地资源配置的市场机制等方面为引导方向的城市土地的节约与集约利用制度和战略创新,将有利于城市土地经济密度的提高。 [Wu Yizhou, Wu Cifang, Luo Wenbin. Research on the influencing factors and the effects on urban land economic density based on the economic perspective . China Land Sciences, 2013, 27(1):26-33.] URL [本文引用: 5] 摘要研究目的:从经济地理学角度研究城市土地经济密度的影响因素及其效应。研究方法:空间密度分析、空间相关分析和面板数据模型。研究结果:根据自然禀赋、集聚经济和政策制度三个维度对城市土地经济密度的影响分析,自然资源禀赋总体上呈正向效应,但中西部城市与东部相比更偏向于依赖初始禀赋;在当前的产业集聚初步阶段,产业多样性比专业化更有利于城市土地经济密度的提高;城市交通成本降低、消费多样性和高人力资源素质有利于城市土地经济密度的提高,人力资源素质对于东部城市的影响效应要高于中西部城市;经济开放政策呈明显的正向效应;目前土地市场化政策对土地经济密度的影响并不显著。研究结论:经济地理学中的重要因素对城市土地经济密度有着显著的影响效应,但不同因素的影响对不同地域与不同发展阶段的城市差异性很大;以促进城市产业转型、合理配置城市土地开发的功能结构、完善区域内外部交通系统、引导人口与人才集聚、深化土地资源配置的市场机制等方面为引导方向的城市土地的节约与集约利用制度和战略创新,将有利于城市土地经济密度的提高。
[25]	[Zou Xiuqing. Measurement and contributing factors of regional disparities of China’s land finance:Based on panel data of 287 prefecture-level cities . Economic Geography, 2016,36(1):18-26.] https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2016.01.003 URL [本文引用: 1] 摘要采用2003—2012年中国287个地级（及以上）城市面板数据资料,基于回归方程的Shapley值分解方法,对我国土地财政区域差异的测度及成因进行了系统的实证研究。研究发现：1我国各地市间的土地财政指标存在明显的区域差异,这一差异随着时间的推移总体呈现波动下降的特征。2从全国层面看,第二产业比重及其所反映的工业化进程是导致土地财政区域差异的最重要因素,其对土地财政区域差异的贡献达到了34.28%;地区经济发展水平与第三产业比重是仅次于第二产业比重的影响因素,它们的贡献水平分别达到了30.44%和18.29%;人口城市化水平、人口密度、土地城市化水平和经济开放度这四个因素的贡献度较小,但仍然不可忽视;这七个解释变量对土地财政指标区域差异的影响均为正向作用,尚未发现能够有效抑制土地财政区域差异的负向作用影响因素。3土地财政区域差异的决定因素在东部、中部、西部和东北地区存在较大差异。政策启示：中央政府应当参考土地财政区域差异影响因素的贡献度,以差别化的土地、财税政策工具实施宏观调控,渐进、有序地引导地方政府的土地财政行为取向;各级地方政府尤其是市县级政府,需要参考影响各自土地财政指标的因素的作用方向和贡献大小,结合自身的经济发展目标、产业定位和资源禀赋等,合理制定具体的土地、财税政策措施。
[26]	Tobler W A. Computer movie simulating urban growth in the Detroit Region [J]. Economic Geography, 1970, 46(2):234-240. https://doi.org/10.2307/143141 URL [本文引用: 1]
[2]	李学文,卢新海. 经济增长背景下的土地财政与土地出让行为分析 [J].中国土地科学,2012,26(8):42-47. https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-8158.2012.08.007 URL [本文引用: 1] 摘要研究目的：对分税制后广泛存在于地方政府的土地财政和其与地方政府土地出让行为的相互关系进行研究,并分析地方政府差别化土地出让策略的原因。研究方法：理论分析、文献分析与面板向量自回归实证模型分析相结合。研究结果：协议出让土地价格和招拍挂土地出让价格之间体现了一种非对称的互动关系。协议出让土地价格对其自身的短期滞后响应比较明显,且作用为正,招拍挂土地出让价格对协议出让土地价格没有明显的滞后效应;而招拍挂土地出让价格却受到协议出让土地价格及其自身明显而持续的正向滞后影响。研究结论：地方政府之所以热衷于土地出让,并在工业用地和商住用地出让上采取差别化策略,根源在于地方政府对土地财政的追求,这也是当前中国以＂经营土地＂为特征的经济增长模式的根本源头。 [Li Xuewen, Lu Xinhai. Analysis on the land finance and land conveyance in the context of economic growth . China Land Sciences, 2012, 26(8):42-47.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-8158.2012.08.007 URL [本文引用: 1] 摘要研究目的：对分税制后广泛存在于地方政府的土地财政和其与地方政府土地出让行为的相互关系进行研究,并分析地方政府差别化土地出让策略的原因。研究方法：理论分析、文献分析与面板向量自回归实证模型分析相结合。研究结果：协议出让土地价格和招拍挂土地出让价格之间体现了一种非对称的互动关系。协议出让土地价格对其自身的短期滞后响应比较明显,且作用为正,招拍挂土地出让价格对协议出让土地价格没有明显的滞后效应;而招拍挂土地出让价格却受到协议出让土地价格及其自身明显而持续的正向滞后影响。研究结论：地方政府之所以热衷于土地出让,并在工业用地和商住用地出让上采取差别化策略,根源在于地方政府对土地财政的追求,这也是当前中国以＂经营土地＂为特征的经济增长模式的根本源头。
[3]	罗文斌,吴次芳,冯科. 城市土地经济密度的时空差异及其影响机理——基于湖南省城市面板数据的实证分析 [J].城市发展研究,2010,17(6):68-74. https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2010.06.013 URL [本文引用: 6] 摘要基于湖南省13个地级市1995—2007年的面板数据,利用Arcgis空间分析、变差系数及泰尔指数等方法分析了城市土地经济密度的时空分异特征,并构建面板数据模型对内在影响机理进行了初步探讨。研究表明:(1)湖南省城市土地经济密度总体上呈现不断上升趋势,但城市之间差异明显,空间格局上呈现出一定的集聚效应和峰值效应;(2)1995—2007年,湖南省城市土地经济密度总体区域差异呈现出持续非匀速缩小趋势,城市之间土地经济密度的相对发展速度差异明显;(3)从业人口、城市化水平、二三产业结构、交通区位对城市土地经济密度具有显著的影响作用,其与城市土地经济密度的弹性系数分别为0.2582、0.8781、-0.5973和0.1583。研究结论:城市发展应杜绝"以土地换增长"的模式,合理配置土地资源,统筹土地利用与城市人口、产业、科技、交通等要素之间的关系,从增加城市就业、提高城市化水平、调整二三产业结构、改善城市交通等方面提高城市土地经济水平,形成一种土地利用与各要素良性互动的城市发展模式。 [Luo Wenbin, Wu Cifang, Feng Ke. Temporal-Spatial features and influence mechanism of urban land economic density: An empirical study based on city panel data in Hunan Province . Urban Studies, 2010, 17(6):68-74.] https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2010.06.013 URL [本文引用: 6] 摘要基于湖南省13个地级市1995—2007年的面板数据,利用Arcgis空间分析、变差系数及泰尔指数等方法分析了城市土地经济密度的时空分异特征,并构建面板数据模型对内在影响机理进行了初步探讨。研究表明:(1)湖南省城市土地经济密度总体上呈现不断上升趋势,但城市之间差异明显,空间格局上呈现出一定的集聚效应和峰值效应;(2)1995—2007年,湖南省城市土地经济密度总体区域差异呈现出持续非匀速缩小趋势,城市之间土地经济密度的相对发展速度差异明显;(3)从业人口、城市化水平、二三产业结构、交通区位对城市土地经济密度具有显著的影响作用,其与城市土地经济密度的弹性系数分别为0.2582、0.8781、-0.5973和0.1583。研究结论:城市发展应杜绝"以土地换增长"的模式,合理配置土地资源,统筹土地利用与城市人口、产业、科技、交通等要素之间的关系,从增加城市就业、提高城市化水平、调整二三产业结构、改善城市交通等方面提高城市土地经济水平,形成一种土地利用与各要素良性互动的城市发展模式。
[4]	匡兵,卢新海,周敏. 中国城市土地经济密度的分布动态演进 [J].中国土地科学,2016,30(10):64-71. [本文引用: 6] [Kuang Bing, Lu Xinhai, Zhou Min. Distribution dynamic evolution of urban land economic density in China . China Land Sciences, 2016, 30(10):64-71.] [本文引用: 6]
[5]	姚飞,陈龙乾,王秉义,等. 合肥市产业结构与土地经济密度的关联协调研究 [J].中国土地科学,2016,30(5):53-61. https://doi.org/10.11994/zgtdkx.20160616.140519 URL [本文引用: 3] 摘要研究目的：探讨合肥市产业结构与土地经济密度的内在关系及相互作用,为区域产业结构调整优化和土地利用规划提供参考。研究方法：灰色关联度模型,协调度模型。研究结果：产业结构合理化和产业结构高级化对土地经济密度的影响作用显著;劳动生产率与土地经济密度的增长幅度一致时,二者的关联性强;第二产业占比大于第三产业且超出范围较小时,产业结构高级化水平仍较高;产业结构和土地经济密度保持较高关联、协调性时,二者相互促进。研究结论：在一定的经济发展阶段产业结构与土地经济密度密切相关,通过调整劳动生产率增速、GDP增速和各产业占比状况,能使二者的相互促进作用达到最优。 [Yao Fei, Chen Longqian, Wang Bingyi et al. Coordination and integration between industrial structure and land economic density in Hefei . China Land Sciences, 2016, 30(5):53-61.] https://doi.org/10.11994/zgtdkx.20160616.140519 URL [本文引用: 3] 摘要研究目的：探讨合肥市产业结构与土地经济密度的内在关系及相互作用,为区域产业结构调整优化和土地利用规划提供参考。研究方法：灰色关联度模型,协调度模型。研究结果：产业结构合理化和产业结构高级化对土地经济密度的影响作用显著;劳动生产率与土地经济密度的增长幅度一致时,二者的关联性强;第二产业占比大于第三产业且超出范围较小时,产业结构高级化水平仍较高;产业结构和土地经济密度保持较高关联、协调性时,二者相互促进。研究结论：在一定的经济发展阶段产业结构与土地经济密度密切相关,通过调整劳动生产率增速、GDP增速和各产业占比状况,能使二者的相互促进作用达到最优。
[6]	贝涵璐,吴次芳,冯科,等. 土地经济密度的区域差异特征及动态演变格局——基于长江三角洲地区的实证分析 [J].自然资源学报,2009,24(11):1952-1962. https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2009.11.010 Magsci [本文引用: 3] 摘要基于长江三角洲地区25个城市的土地经济密度数据，利用泰尔指数、空间自相关等方法对1995—2007年长江三角洲地区土地经济密度的区域差异特征及动态演化格局进行了初步探索。研究表明：①该区域的土地经济密度总体呈不断上升趋势，但是城市间差异明显，其高值点主要集中于沪苏锡常地区；②土地经济密度的总体差异和区间差异呈现波动性缩小趋势，江苏省内部差异和区间差异是总体差异的主要组成部分；③土地经济密度总体上趋于空间集聚，但局部的空间集聚中心从环杭州湾城市转移到苏南地区和上海。可见，高投入、低效率的土地利用方式已不适合长江三角洲地区的发展，未来必须统筹区域土地利用，合理配置土地资源，促进区域合理分工和协调发展。 [Bei Hanlu, Wu Cifang, Feng Ke et al. Regional disparity and dynamic evolution of land economic density: Evidence from the Yangtze River Delta Area . Journal of Natural Resources, 2009, 24(11):1952-1962.] https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2009.11.010 Magsci [本文引用: 3] 摘要基于长江三角洲地区25个城市的土地经济密度数据，利用泰尔指数、空间自相关等方法对1995—2007年长江三角洲地区土地经济密度的区域差异特征及动态演化格局进行了初步探索。研究表明：①该区域的土地经济密度总体呈不断上升趋势，但是城市间差异明显，其高值点主要集中于沪苏锡常地区；②土地经济密度的总体差异和区间差异呈现波动性缩小趋势，江苏省内部差异和区间差异是总体差异的主要组成部分；③土地经济密度总体上趋于空间集聚，但局部的空间集聚中心从环杭州湾城市转移到苏南地区和上海。可见，高投入、低效率的土地利用方式已不适合长江三角洲地区的发展，未来必须统筹区域土地利用，合理配置土地资源，促进区域合理分工和协调发展。
[7]	张吉献,丁志伟,张改素. 中原经济区土地经济密度的时空差异及影响因素分析 [J].安阳师范学院学报,2013(2):66-72. [本文引用: 2] [Zhang Jixian, Ding Zhiwei, Zhang Gaisu. A study on temporal-spatial features and influence factors of land economic density of Central Plain Economic Zone . Journal of Anyang Normal University, 2013(2):66-72.] [本文引用: 2]
[8]	方明,吴次芳,吕添贵,等. 中原经济区土地经济密度区域差异及影响机理 [J].中国国土资源经济,2015(6):35-40. URL [本文引用: 3] 摘要评价区域土地经济密度并研究其内在影响机理对指导区域城市健康可持续发展具有重要指导意义。文章以中原经济区为研究对象，分析30个城市2002-2012年间的土地经济密度，并采用空间分析法和面板数据模型对土地经济密度的区域差异和影响机理进行探讨。结果表明：(1)中原经济区土地经济密度总体呈不断上升趋势，但个别城市近年来有所下降；(2)土地经济密度总体差异上下波动有缩小趋势，其中核心区区内差异是总体差异主要来源；(3)土地经济密度在整体上没有显著空间集聚，各城市土地经济密度呈现随机分布状态； (4)人口规模、经济水平、城市化水平和产业结构对土地经济密度具有显著影响，且呈正相关态势。 [Fang Ming, Wu Cifang, Lv Tiangui et al. The regional difference and its influence mechanism of land economical density in Central Plains Economic Zone . Natural Resource Economics of China, 2015(6):35-40.] URL [本文引用: 3] 摘要评价区域土地经济密度并研究其内在影响机理对指导区域城市健康可持续发展具有重要指导意义。文章以中原经济区为研究对象，分析30个城市2002-2012年间的土地经济密度，并采用空间分析法和面板数据模型对土地经济密度的区域差异和影响机理进行探讨。结果表明：(1)中原经济区土地经济密度总体呈不断上升趋势，但个别城市近年来有所下降；(2)土地经济密度总体差异上下波动有缩小趋势，其中核心区区内差异是总体差异主要来源；(3)土地经济密度在整体上没有显著空间集聚，各城市土地经济密度呈现随机分布状态； (4)人口规模、经济水平、城市化水平和产业结构对土地经济密度具有显著影响，且呈正相关态势。
[9]	陆贝贝,李刚. 江淮城市群土地经济密度与城市经济联系协调关系研究 [J].蚌埠学院学报,2014,3(5):88-92. URL [本文引用: 1] 摘要对江淮城市群10个城市的土地经济密度和城市经济联系进行了耦合协调度分析,发现2005到2012年各城市土地经济密度和城市经济联系不断增加,但是两者耦合协调度依然较低。利用 2012年数据对影响耦合协调度的因素进行了实证分析,表明对协调度影响较大的是出口总额和第二产业产值等7个因素。并提出如下政策建议:发挥合肥和芜湖等城市的经济辐射能力,加强城市群内城市层面的产业分工和调整城市内部产业结构。 [Lu Beibei, Li Gang. The coordination degree between land economics density and economic ties of Jianghuai Urban Agglomeration . Journal of Bengbu College, 2014, 3(5):88-92.] URL [本文引用: 1] 摘要对江淮城市群10个城市的土地经济密度和城市经济联系进行了耦合协调度分析,发现2005到2012年各城市土地经济密度和城市经济联系不断增加,但是两者耦合协调度依然较低。利用 2012年数据对影响耦合协调度的因素进行了实证分析,表明对协调度影响较大的是出口总额和第二产业产值等7个因素。并提出如下政策建议:发挥合肥和芜湖等城市的经济辐射能力,加强城市群内城市层面的产业分工和调整城市内部产业结构。
[10]	郭施宏,高明. 城市土地经济密度与碳排放的EKC假说与验证——基于省际静态与动态面板数据的对比分析 [J].南京农业大学学报(社会科学版),2017,17(1):80-90,146-147. URL [本文引用: 2] 摘要在土地利用和碳排放方面的环境库兹涅茨曲线假说研究基础上,提出城市土地经济密度与碳排放之间的EKC假说。基于1995—2012年中国省际面板数据,分别构造静态面板模型和动态面板模型对假说进行验证。静态模型和动态模型估计结果均表明,城市土地经济密度与碳排放之间存在EKC的＂重组＂效应,二者呈现倒N型的曲线关系,曲线的极大值点出现在城市土地经济密度为180000万元/km2附近。动态模型估计的结果也表明碳排放具有明显的滞后效应。当前,除上海、浙江、福建、河北和江苏5个省（市）的城市碳排放量随着城市土地经济密度增长而降低外,大部分地区的城市需到2020年才能进入这一阶段。为此,要提升城市土地经济密度使城市尽早进入曲线的下降阶段,以及提高生产技术水平促使极大值点提前到来。 [Guo Shihong, Gao Ming. Hypothesis and validation on the Environmental Kuznets Curve relation between urban land economic density and carbon emissions: a comparative analysis of static panel data and dynamic panel data. Journal of Nanjing Agricultural University (Social Sciences Edition), 2017, 17(1):80- 90,146-147.] URL [本文引用: 2] 摘要在土地利用和碳排放方面的环境库兹涅茨曲线假说研究基础上,提出城市土地经济密度与碳排放之间的EKC假说。基于1995—2012年中国省际面板数据,分别构造静态面板模型和动态面板模型对假说进行验证。静态模型和动态模型估计结果均表明,城市土地经济密度与碳排放之间存在EKC的＂重组＂效应,二者呈现倒N型的曲线关系,曲线的极大值点出现在城市土地经济密度为180000万元/km2附近。动态模型估计的结果也表明碳排放具有明显的滞后效应。当前,除上海、浙江、福建、河北和江苏5个省（市）的城市碳排放量随着城市土地经济密度增长而降低外,大部分地区的城市需到2020年才能进入这一阶段。为此,要提升城市土地经济密度使城市尽早进入曲线的下降阶段,以及提高生产技术水平促使极大值点提前到来。
[11]	孙赫,梁红梅,王富喜,等. 城市土地经济密度区域差异及其动态演变格局——基于山东半岛蓝色经济区的实证分析 [J].水土保持通报,2015,35(4):223-228. [本文引用: 2]

城市土地经济密度区域差异及其动态演变格局——基于山东半岛蓝色经济区的实证分析

2015

... 目前理论界有关城市土地经济密度的研究主要集中在以下3个层面：一是理论层面对城市土地经济密度基本内涵的探讨,学者们普遍认为城市土地经济密度是城市经济发展在空间上的映射^[1],是衡量城市经济发展和城市土地利用经济产出的关键指标^[1,4],能够有效反映一定时空范围内区域经济发展程度和集中程度^[5];二是实证层面对不同空间尺度城市土地经济密度分布格局^[3,6]、演进特征^[4]及影响因素^[3,7,8]的分析,或是对城市土地经济密度与城市经济发展^[9]、碳排放^[10]、产业结构变化^[5]等社会经济指标互动关系的探讨;三是政策层面对城市土地利用与经济发展耦合协调路径的探讨,包括“控制城市土地无序扩张,提高城市土地集约利用水平,提升城市土地经济密度”^[10]、“完善经济要素空间流动渠道与机制,最大限度发挥城市土地利用的辐射带动效应”^[1]等.由于不同地区土地资源禀赋以及经济发展过程中各类要素组合程度的差异,区域异质性背景下城市土地经济密度差异已经得到了学者们的普遍认同,学者们综合运用泰尔指数^[3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

... [11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

湖北省土地经济密度的时空分异研究

江苏省土地经济密度的时空变异分析

2010

江苏省土地经济密度的时空变异分析

2010

中国地级及以上城市发展效率差异的DEA-ESDA测度

2012

... 探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis,ESDA）主要用于描述数据空间分布规律、识别异常空间位置、揭示现象之间的空间相互关系等,本质上是一种“数据驱动”型分析方法^[14,17].常用的ESDA分析指标包括2类：一是探索某属性在整个区域空间关联和空间差异程度的全局统计量,包括全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数,Getis-Ord指数,

\begin{matrix} Global Geary' s C \end{matrix}

等;二是探索属性值在子区域上的空间分布格局和空间异质性的局域统计量,包括局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数,Getis-Ord指数,

\begin{matrix} Local Geary' s C \end{matrix}

等^[17],各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18].本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数、局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征. ...

... ,各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18].本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数、局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征. ...

中国地级及以上城市发展效率差异的DEA-ESDA测度

2012

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数,Getis-Ord指数,

\begin{matrix} Global Geary' s C \end{matrix}

等;二是探索属性值在子区域上的空间分布格局和空间异质性的局域统计量,包括局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数,Getis-Ord指数,

\begin{matrix} Local Geary' s C \end{matrix}

等^[17],各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18].本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数、局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征. ...

... ,各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18].本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数、局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征. ...

基于可变模糊识别模型的现代海洋产业发展水平评价

2015

... 核密度估计（Kernel Density Estimation,KDE）是概率论中典型的非参数检验方法之一^[15],它通过估计随机变量的概率密度,用连续的密度曲线描述随机变量的分布形态,其基本原理可参照文献[4]、[15].根据表现形式的不同,核函数通常可分为高斯（Gauss）核、三角核（Triangular）、四角核（Quartic）和Epanechnikov核等类型^[4],不同类型的核函数形状对于估计结果的准确性影响很小,即可以选择任意可用的核函数^[16].本文主要以城市土地经济密度观测值为基础,借助Eviews8.0软件,选取目前理论界应用最广泛的高斯核函数^[4]进行估计,绘制出2001年、2005年、2009年和2014年的核密度二维图,通过对不同时期曲线形状、位置等的比较,分析中国地级以上城市土地经济密度差异的时序演进特征. ...

基于可变模糊识别模型的现代海洋产业发展水平评价

2015

基于消费视角的我国中等收入群体人口分布及变动测度

中国地级以上城市经济承载力的空间格局

2016

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数,Getis-Ord指数,

\begin{matrix} Global Geary' s C \end{matrix}

等;二是探索属性值在子区域上的空间分布格局和空间异质性的局域统计量,包括局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数,Getis-Ord指数,

\begin{matrix} Local Geary' s C \end{matrix}

等^[17],各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18].本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数、局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征. ...

... [17],各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18].本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数、局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征. ...

中国地级以上城市经济承载力的空间格局

2016

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数,Getis-Ord指数,

\begin{matrix} Global Geary' s C \end{matrix}

等;二是探索属性值在子区域上的空间分布格局和空间异质性的局域统计量,包括局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数,Getis-Ord指数,

\begin{matrix} Local Geary' s C \end{matrix}

等^[17],各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18].本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数、局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征. ...

... [17],各类指数的基本内涵和计算原理可参照文献[14]、[17~18].本文主要借助Open GeoDa 1.4.1和ArcGIS 10.2软件,综合运用全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数、局部

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数和Getis-Ord探讨中国地级以上城市土地经济密度的空间关联特征. ...

中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究

2016

中国工业废气排放的空间特征及其影响因素研究

2016

2015

... 本文以2014年底中国地级行政区（地级市、自治州、地区、盟）和直辖市为研究对象（不包括香港、澳门特别行政区和台湾省）,同时为了便于比较分析,对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,并最终确定336个地级及以上城市作为本文的研究样本^①（ ① 《中国统计年鉴2015》资料显示,2014年底,中国地级区划数为333个,考虑到数据的完整性,将海南省三沙市（2012年设立）从样本中剔除,最终得到332个地级区划、4个直辖市（共336个研究单元）.样本在各省市的分布为：京1、津1、冀11、晋11、蒙12、辽14、吉9、黑13、沪1、苏13、浙11、皖16、闽9、赣11、鲁17、豫17、鄂13、湘14、粤21、桂14、琼2、渝1、川21、贵9、云16、藏7、陕10、甘14、青8、宁5、新14.）.在度量城市土地经济密度时,参照现有研究成果^[3,4],选取单位建成区面积上第二、三产业增加值作为表征城市土地经济密度的指标,研究基础数据主要来源于2002~2015年的《中国区域经济统计年鉴》^[19]和2001~2014年的《中国城市建设统计年鉴》^[20]. ...

2015

2014

广州市土地利用多功能的空间差异及影响因素分析

2015

... 自然资源禀赋和地理区位条件直接影响到区域土地、资本、劳动力等要素的总体分布格局及相互作用频率,决定城市土地的供给能力和开发潜力^[21],是导致城市土地经济密度地区差异的基础性因素.336个研究单元分属不同自然区,在自然资源丰度和地理特征等方面存在相对一致性和区域差异性,从LISA集聚图可以看出,大部分地处华北平原、东北平原、长江中下游平原的地市,城市土地经济密度水平明显高于周边区域,主要原因在于平原地形优势使得这些地市对各类要素的获取能力以及资源的集聚效应、耦合效应等高于其他地形区,同时,沿海一带的地市由于临近港口和市场,各类要素的规模优势及结构优势明显,城市土地经济密度整体水平也较内陆地市高. ...

广州市土地利用多功能的空间差异及影响因素分析

2015

基于特征椭圆的中国经济空间分异研究

2014

... 不同区域经济发展的空间差异与极化现象是目前中国社会经济全面转型升级面临的突出问题^[22],也是导致城市土地经济密度地区差异的决定性因素.从LISA集聚图可以看出,城市土地经济密度塌陷型地域和极化型地域集中分布在中、西部地区和东北地区的地市,其中,中、西部地区地处内陆,经济发展基础与规模、投资环境等与东部发达地市相比还存在较大的提升空间;东北地区是中国工业化起步较早的区域,曾在建国后的经济建设中起到过非常重要的作用,但是随着“东北现象”、“新东北现象”的出现^[23],该地区经济发展环境日趋复杂,经济发展步伐明显放缓,在全国的经济地位也逐渐下滑,并都反映在社会经济发展载体——城市土地上,改变了城市土地利用系统对区域社会经济发展系统的传统响应路径及作用关系,对城市土地经济密度的整体分布格局及动态演进趋势也造成了一定的冲击. ...

基于特征椭圆的中国经济空间分异研究

2014

东北现象再解析和东北振兴预判研究——对影响国土空间开发保护格局变化稳定因素的初探

2016

东北现象再解析和东北振兴预判研究——对影响国土空间开发保护格局变化稳定因素的初探

2016

基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析

2011

... 区域发展政策和城市土地管理政策是调控城市各类要素配置的重要手段,是导致城市土地经济密度地区差异的关键性因素.一方面,区域发展理论^[24]认为,区域经济发展过程通常由少数区位条件相对较好的地区开始,进而带动整个区域的发展,与中、西部地区相比,中国东部地区在生产条件以及各类生产要素的组合结构、总体规模、整体收益率等方面具有明显优势,技术、要素等流动频繁,并直接表现在城市土地利用的经济产出,即城市土地经济密度上,形成局域活跃的空间格局;另一方面,在当前城市土地经济价值不断显化的现实背景下^[25],土地管理政策成为指导城市土地资源高效利用与配置的关键环节,然而,不同社会经济发展状况的地市所面临的城市土地问题的复杂性截然不同,与之相匹配的城市土地管理政策的完整性、前瞻性等也存在较大差异,并直接影响到区域城市土地配置格局和产出效率. ...

基于ESDA的辽宁省县际经济差异时空分析

2011

中国土地财政区域差异的测度及成因分析——基于287个地级市的面板数据

2016

经济地理学视角的城市土地经济密度影响因素及其效应

2013

... 城市土地经济密度是城市土地利用系统与经济发展系统交互作用的结果^[1],是判断城市土地利用合理与否的重要切入点.目前中国不同空间尺度城市都处在城市化加速推进和社会经济转型升级的关键时期,城市土地需求旺盛,“以土地投入换经济增长”的发展模式虽广受诟病^[2],却又在各地屡见不鲜^[3],由此导致城市土地利用与经济发展之间的矛盾日益突出^[1],“系统掌握城市经济发展与城市土地利用的总体格局及变化趋势,探寻协调发展路径”显得尤为必要与及时. ...

... [1],“系统掌握城市经济发展与城市土地利用的总体格局及变化趋势,探寻协调发展路径”显得尤为必要与及时. ...

... [1,4],能够有效反映一定时空范围内区域经济发展程度和集中程度^[5];二是实证层面对不同空间尺度城市土地经济密度分布格局^[3,6]、演进特征^[4]及影响因素^[3,7,8]的分析,或是对城市土地经济密度与城市经济发展^[9]、碳排放^[10]、产业结构变化^[5]等社会经济指标互动关系的探讨;三是政策层面对城市土地利用与经济发展耦合协调路径的探讨,包括“控制城市土地无序扩张,提高城市土地集约利用水平,提升城市土地经济密度”^[10]、“完善经济要素空间流动渠道与机制,最大限度发挥城市土地利用的辐射带动效应”^[1]等.由于不同地区土地资源禀赋以及经济发展过程中各类要素组合程度的差异,区域异质性背景下城市土地经济密度差异已经得到了学者们的普遍认同,学者们综合运用泰尔指数^[3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

... [1]等.由于不同地区土地资源禀赋以及经济发展过程中各类要素组合程度的差异,区域异质性背景下城市土地经济密度差异已经得到了学者们的普遍认同,学者们综合运用泰尔指数^[3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

经济地理学视角的城市土地经济密度影响因素及其效应

2013

... [1],“系统掌握城市经济发展与城市土地利用的总体格局及变化趋势,探寻协调发展路径”显得尤为必要与及时. ...

中国土地财政区域差异的测度及成因分析——基于287个地级市的面板数据

2016

Computer movie simulating urban growth in the Detroit Region

1970

... 除此之外,空间邻近效应与反馈效应也是导致城市土地经济密度地区差异的重要因素.任何地理事物或现象之间都具有相关性,不同特质的空间格局往往是由地理变量距离空间的变化而形成的^[26],空间相邻度越高,事物的相关性就越强.作为区域生产要素作用于城市土地的直接表现形式,城市土地经济密度分布也表现出明显的空间近邻效应.2001~2014年,中国地级以上城市土地经济密度的全局

\begin{matrix} Moran' s I \end{matrix}

指数均为正值,城市土地经济密度较高的地市、城市土地经济密度较低的地市在空间上集中分布.同时,城市土地对资本和劳动等要素形成空间集聚后反馈至城市土地利用系统,通过提高土地经济密度或扩大城市土地利用规模以承载更多的资本和劳动等要素,由此造成区域城市土地经济密度总体格局和变化路径的差异. ...

经济增长背景下的土地财政与土地出让行为分析

2012

经济增长背景下的土地财政与土地出让行为分析

2012

城市土地经济密度的时空差异及其影响机理——基于湖南省城市面板数据的实证分析

2010

... [3,7,8]的分析,或是对城市土地经济密度与城市经济发展^[9]、碳排放^[10]、产业结构变化^[5]等社会经济指标互动关系的探讨;三是政策层面对城市土地利用与经济发展耦合协调路径的探讨,包括“控制城市土地无序扩张,提高城市土地集约利用水平,提升城市土地经济密度”^[10]、“完善经济要素空间流动渠道与机制,最大限度发挥城市土地利用的辐射带动效应”^[1]等.由于不同地区土地资源禀赋以及经济发展过程中各类要素组合程度的差异,区域异质性背景下城市土地经济密度差异已经得到了学者们的普遍认同,学者们综合运用泰尔指数^[3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

... [3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

... [3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

城市土地经济密度的时空差异及其影响机理——基于湖南省城市面板数据的实证分析

2010

中国城市土地经济密度的分布动态演进

2016

... [4]及影响因素^[3,7,8]的分析,或是对城市土地经济密度与城市经济发展^[9]、碳排放^[10]、产业结构变化^[5]等社会经济指标互动关系的探讨;三是政策层面对城市土地利用与经济发展耦合协调路径的探讨,包括“控制城市土地无序扩张,提高城市土地集约利用水平,提升城市土地经济密度”^[10]、“完善经济要素空间流动渠道与机制,最大限度发挥城市土地利用的辐射带动效应”^[1]等.由于不同地区土地资源禀赋以及经济发展过程中各类要素组合程度的差异,区域异质性背景下城市土地经济密度差异已经得到了学者们的普遍认同,学者们综合运用泰尔指数^[3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

... [4],不同类型的核函数形状对于估计结果的准确性影响很小,即可以选择任意可用的核函数^[16].本文主要以城市土地经济密度观测值为基础,借助Eviews8.0软件,选取目前理论界应用最广泛的高斯核函数^[4]进行估计,绘制出2001年、2005年、2009年和2014年的核密度二维图,通过对不同时期曲线形状、位置等的比较,分析中国地级以上城市土地经济密度差异的时序演进特征. ...

... [4]进行估计,绘制出2001年、2005年、2009年和2014年的核密度二维图,通过对不同时期曲线形状、位置等的比较,分析中国地级以上城市土地经济密度差异的时序演进特征. ...

中国城市土地经济密度的分布动态演进

2016

合肥市产业结构与土地经济密度的关联协调研究

2016

... [5]等社会经济指标互动关系的探讨;三是政策层面对城市土地利用与经济发展耦合协调路径的探讨,包括“控制城市土地无序扩张,提高城市土地集约利用水平,提升城市土地经济密度”^[10]、“完善经济要素空间流动渠道与机制,最大限度发挥城市土地利用的辐射带动效应”^[1]等.由于不同地区土地资源禀赋以及经济发展过程中各类要素组合程度的差异,区域异质性背景下城市土地经济密度差异已经得到了学者们的普遍认同,学者们综合运用泰尔指数^[3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

... [5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

合肥市产业结构与土地经济密度的关联协调研究

2016

土地经济密度的区域差异特征及动态演变格局——基于长江三角洲地区的实证分析

2009

... [6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

... [6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

土地经济密度的区域差异特征及动态演变格局——基于长江三角洲地区的实证分析

2009

中原经济区土地经济密度的时空差异及影响因素分析

... [7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

中原经济区土地经济密度的时空差异及影响因素分析

中原经济区土地经济密度区域差异及影响机理

... [8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

... ,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

中原经济区土地经济密度区域差异及影响机理

江淮城市群土地经济密度与城市经济联系协调关系研究

2014

江淮城市群土地经济密度与城市经济联系协调关系研究

2014

城市土地经济密度与碳排放的EKC假说与验证——基于省际静态与动态面板数据的对比分析

2017

... [10]、“完善经济要素空间流动渠道与机制,最大限度发挥城市土地利用的辐射带动效应”^[1]等.由于不同地区土地资源禀赋以及经济发展过程中各类要素组合程度的差异,区域异质性背景下城市土地经济密度差异已经得到了学者们的普遍认同,学者们综合运用泰尔指数^[3]、空间自相关^[6]、变异系数^[8]、相对发展率^[11]等方法对不同空间尺度城市土地经济密度的地区差距程度进行了量化分析,但是这些方法无法有效刻画出这种差距的整体演进过程.同时,现有文献的研究对象主要集中在长江三角洲地区^[6]、中原经济区^[7,8]、山东半岛蓝色经济区^[11]等地域共同体,或湖南^[3]、湖北^[12]、江苏^[13]、合肥^[5]等省域及市域单位,在全国层面对城市土地经济密度变化规律的把握相对不足.特别是中国实行“市管县”的行政体制,地级以上城市在区域政治、经济和文化方面都具有特殊地位^[14],以地级以上城市为研究尺度开展城市土地经济密度的研究科学性更强,可信度更高.基于此,本文以中国336个地级以上城市2001~2014年数据为支撑,综合运用核密度估计和探索性空间数据分析方法对研究期内城市土地经济密度差异的时变特征和空间关联格局进行分析,以期为社会经济全面转型过程中城市土地的高效利用与配置提供参考. ...

城市土地经济密度与碳排放的EKC假说与验证——基于省际静态与动态面板数据的对比分析

2017

城市土地经济密度区域差异及其动态演变格局——基于山东半岛蓝色经济区的实证分析

2015

〈

〉

中国地级以上城市土地经济密度差异的时空演化分析

Analysis of Spatial-Temporal Evolution of Urban Land Economic Density Disparity in Prefecture-Level Cities of China

1 研究方法、指标选取与数据来源

1.1 核密度估计

1.2 探索性空间数据分析

1.3 研究对象、指标选取及数据来源

2 城市土地经济密度差异的时空格局

2.1 城市土地经济密度差异的时序演变

2.2 城市土地经济密度差异的空间格局

3 城市土地经济密度差异的影响因素分析

3.1 基础因素：自然条件状况

3.2 决定因素：经济发展格局

3.3 关键因素：政策发展导向

3.4 重要因素：空间邻近效应与反馈效应

4 结论与讨论

参考文献 文献选项 原文顺序 文献年度倒序 文中引用次数倒序 被引期刊影响因子

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子