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基于GIS評估“一帶一路”對我國內(nèi)陸經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響

2019-11-16 11:02唐歡尹玉環(huán)尹燕徐華媛榮春輝
今日財富 2019年28期
關(guān)鍵詞:各省市差異一帶

唐歡 尹玉環(huán) 尹燕 徐華媛 榮春輝

基于GIS的經(jīng)濟(jì)發(fā)展分析,能夠為經(jīng)濟(jì)發(fā)展決策提供依據(jù)。本文立足于GIS技術(shù),構(gòu)建經(jīng)濟(jì)分析系統(tǒng),選取了2010-2016年反映經(jīng)濟(jì)差異的11個指標(biāo),利用主成分聚類分析方法探討了“一帶一路”對我國內(nèi)陸經(jīng)濟(jì)的影響。研究結(jié)果將31個?。ㄊ校┓譃?類:發(fā)達(dá)型、較發(fā)達(dá)型、中等型、落后型、較落后型;2010-2016年各?。ㄊ校┙?jīng)濟(jì)有了較快的發(fā)展,尤其是中西部城市,由較落后型發(fā)展為落后型甚至為中等型城市,使得中西部地區(qū)與東地區(qū)經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)一步縮小。

一、引言

近年來,我國對于“一帶一路”戰(zhàn)略的實施重視越來越高,“一帶一路”對我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響這一問題也成為行業(yè)工作人員重點關(guān)心和研究的課題之一。自2013年“一帶一路”倡議提出后,國內(nèi)學(xué)者已做了很多研究。李弘濤從總體上探討了GIS(Geography Information System,地理信息系統(tǒng))技術(shù)可以用來分析“一帶一路”對當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。王建偉等人運(yùn)用GIS空間分析技術(shù)探討了“一帶一路”沿線國家與我國的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系,將“一帶一路”經(jīng)濟(jì)帶分成了三個區(qū)域,利用加權(quán)距離計算了經(jīng)濟(jì)帶的空間可達(dá)性,測度中國與沿線各國的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度。楊文龍等人利用地統(tǒng)計方法和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),對“一帶一路”貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫再|(zhì)、空間結(jié)構(gòu)以及節(jié)點的鄰近性進(jìn)行了深入的研究。丁廣偉等基于主成分分析研究了“一帶一路”沿線國家經(jīng)濟(jì)差異演變特征分析,得出“一帶一路”沿線國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈東、西、中三個梯度,一帶一路沿線國家區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差異懸殊,兩端經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好,中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后,整體呈“啞鈴形”。眾多研究結(jié)果都表明了GIS技術(shù)能夠用于分析“一帶一路”的經(jīng)濟(jì)影響。

本文以中國內(nèi)陸31個省(市)為研究對象,對其進(jìn)行主成分聚類分析[5-8],確定“一帶一路”對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要影響因素,詳細(xì)了解區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的特征,通過對各區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異性確定合理的分類案,研究各?。ㄊ校┙?jīng)濟(jì)差異,以分析“一帶一路”對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究區(qū)和數(shù)據(jù)源

該文主要選取中國內(nèi)陸31個?。ㄊ校檠芯繉ο?。東部地區(qū)發(fā)展較為迅速,而中西部由于交通方面的建設(shè)一直以來都存在著較大困難,而導(dǎo)致其經(jīng)濟(jì)很難快速發(fā)展?!耙粠б宦贰睉?zhàn)略的實施,將解決中西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)問題。中西部地區(qū)與眾多國家毗鄰,地域遼闊,資源豐富,十分具有開發(fā)潛能?;A(chǔ)數(shù)據(jù)來源于中國一帶一路網(wǎng),《中國統(tǒng)計公報(2010-2016)》。

(二)指標(biāo)選取與研究方法

指標(biāo)選取和研究方法參考盧柳葉的文章。首先,進(jìn)行主成分分析,分別構(gòu)建2010-2016年各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)矩陣,并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,計算特征值與特征向量,之后計算貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率,確定主成分個數(shù)(累積貢獻(xiàn)率大于60%的綜合指標(biāo)),通過計算得到各省(市)的綜合主成分表達(dá)矩陣及主成分綜合得分;其次,進(jìn)行聚類分析,建立聚類相似矩陣,得到各省市的經(jīng)濟(jì)差異圖;最后對分析結(jié)果利用ArcGIS進(jìn)行制圖分析。

對31個?。ㄊ校┑貐^(qū)的人均GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)與局部空間自相關(guān)指數(shù)的計算。局部莫蘭指數(shù)為正時,當(dāng)對應(yīng)的統(tǒng)計單元人均GDP低于我國人均GDP時,空間關(guān)聯(lián)為“低—低”關(guān)聯(lián),反之則為“高—高”關(guān)聯(lián):局部莫蘭指數(shù)為負(fù),其對應(yīng)的區(qū)域統(tǒng)計單元人均GDP低于我國人均GDP時,空間關(guān)聯(lián)為“低—高”關(guān)聯(lián),反之則是 “高—高”關(guān)聯(lián)。

三、“一帶一路”對各?。ㄊ校┙?jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)

(一)主成分分析

根據(jù)上表數(shù)據(jù)顯示,在11個因素中,累計貢獻(xiàn)率都大于60%,并且大于80%的有10個因素。為了更為精確的分析,在此仍舊選取所有成分進(jìn)行主成分分析。

將主成分的方差貢獻(xiàn)率與各主成分得分進(jìn)行加權(quán)求和,進(jìn)而可以得到各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的綜合得分。根據(jù)綜合得分的分值可以對中國各省市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行分析,綜合得分的高低與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平呈正相關(guān)。2010-2016年得分結(jié)果如表2所示。

由上表看出,廣東省在31個?。ㄊ校┲薪?jīng)濟(jì)發(fā)展最高。廣東作為交通樞紐的作用突出,地處中國大陸的最南端,與沿線國家的合作具有不可替代的區(qū)位優(yōu)勢;第二是江蘇省,因地處“一帶一路”樞紐位置,“一帶一路”交匯點的建設(shè)既為蘇北五市提供了契機(jī)和挑戰(zhàn),也讓外界對蘇北的發(fā)展多了一個凝視的窗口;而處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后狀態(tài)的是西藏自治區(qū)、甘肅省和廣西壯族自治區(qū),這些地方產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為單一,礦產(chǎn)資源缺乏,經(jīng)濟(jì)較為落后。

(二)聚類分析

基于主成分分析結(jié)果,利用SPSS軟件對2010-2016年各?。ㄊ校┙?jīng)濟(jì)發(fā)展綜合主成分表達(dá)矩陣進(jìn)行聚類分析,并且得出聚類樹狀圖。使ArcGIS分析軟件將分析結(jié)果制圖得到區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異圖,進(jìn)而使各省市的經(jīng)濟(jì)差異更加直觀的反映出來,如圖1所示。

備注:1-5分類分別表示為經(jīng)濟(jì)較落后型、落后型、中等型、較發(fā)達(dá)型、發(fā)達(dá)型

由圖1可以看出東部沿岸?。ㄊ校┙?jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá),中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)提升較大,基本脫離了較落后等級。尤其四川省、湖南省、湖北省以及河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展腳較快,在2016年已經(jīng)進(jìn)入較發(fā)達(dá)型省份。在2010年大部分省(市)仍處于較落后狀態(tài),中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r仍存在較大的差異,到2016年只有青海省和西藏自治區(qū)仍處于較落后經(jīng)濟(jì)狀態(tài),經(jīng)濟(jì)差異明顯減小,基本已經(jīng)進(jìn)入中等型經(jīng)濟(jì)狀態(tài)。

(三)人均GDP的空間自相關(guān)分析

人均GDP是衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要指標(biāo),該指標(biāo)的高低反映該省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的高低。本文選取2010—2016年人均GDP數(shù)據(jù)作為研究的主要指標(biāo)。以聚類分析得到的樹狀圖為依據(jù)對我國經(jīng)濟(jì)差異分為5類,如圖2所示:

由圖2可以明顯的看出2012年到2016年間各省的經(jīng)濟(jì)迅速增長,北京、江蘇、浙江、上海、廣東等地區(qū)一直處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展較好的狀態(tài)。2012年,內(nèi)蒙古抓住國家實施西部大開發(fā)戰(zhàn)略和振興東北老工業(yè)基地的機(jī)遇,全面推進(jìn)富民強(qiáng)區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略,經(jīng)濟(jì)社會得到快速發(fā)展,全省人均GDP由2010年的47347元/人到2016年74204元/人,增長近一倍。因地處“一帶一路”樞紐位置,“一帶一路”交匯點的建設(shè)為蘇北五市提供了契機(jī),使江蘇的對外貿(mào)易產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展,江蘇省的第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)以及第三產(chǎn)業(yè)都增長了近一倍,城鎮(zhèn)化指數(shù)也由2010年的55.6增長到了2016年的62.85。并且上海作為我國海陸雙向開放的重要節(jié)點,恰好將“一帶一路”連接起來,加之在金融服務(wù)、對外貿(mào)易、科技創(chuàng)新等方面具有比較優(yōu)勢,可以成為服務(wù)“一帶一路”建設(shè)的樞紐平臺和輻射中心,進(jìn)而帶動附近城市的發(fā)展。

對主要的31個省(市)地區(qū)的人均GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)與局部空間自相關(guān)指數(shù)計算,從而了解中國各地區(qū)人均GDP是否具有空間集聚性及集聚情況,了解一帶一路政策對各省市之間經(jīng)濟(jì)聚合的影響,計算出以下各地區(qū)人均GDP的自相關(guān)指數(shù)(表3)。

根據(jù)表3數(shù)據(jù),中國各地區(qū)人均GDP全局莫蘭指數(shù)呈負(fù)相關(guān),說明2010-2016年人均GDP總體比較集中,基本上區(qū)域穩(wěn)定,區(qū)域人均GDP分布的空間分布模式變化不大,即中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)較均衡的發(fā)展。其中,上海市與北京市空間關(guān)聯(lián)呈“高—高”關(guān)聯(lián),說明這兩個市及其周圍的?。ㄊ校┏鞘谢蕉急容^高。

四、結(jié)語

根據(jù)以上對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分析和研究,對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況有了很客觀的了解,我國經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的地區(qū)在東部和東南部,中部次之,西部和北部較為薄弱。并且各省市發(fā)展速度不一,有些省市的發(fā)展明顯跟不上一些發(fā)展較快的省市,但經(jīng)過“一帶一路”政策的深入執(zhí)行,使各國與中國交流加強(qiáng),推動了我國三大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,使得一些地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后的現(xiàn)象有所改觀??梢詮木垲惙治龅慕Y(jié)果來看,2010-2016 年各?。ㄊ校╅g經(jīng)濟(jì)差距逐步縮小。

在2010到2016年期間,我國各省市的經(jīng)濟(jì)都有了明顯的發(fā)展,并且經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的省市與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低的省市之間的差距正在逐步減小。另外,人均GDP高的省市正在帶動人均GDP較低的省市一起發(fā)展,為其帶來大量的投資和發(fā)展機(jī)會。

本文使用定性與定量相結(jié)合的方法,簡化了各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息,將復(fù)雜繁多的變量指標(biāo)用較少的綜合指標(biāo)進(jìn)行代替,并且各指標(biāo)之間互不聯(lián)系,客觀準(zhǔn)確的評價了我國各省市的經(jīng)濟(jì)質(zhì)量。另外,聚類分析方法的使用,完美的規(guī)避了豪類偏差的出現(xiàn),使得分析結(jié)果較為準(zhǔn)確 直觀。并應(yīng)用ArcGIS將分類結(jié)果落實到圖上,取得了較為滿意的效果。(作者單位:1銅陵學(xué)院 建筑工程學(xué)院;2銅陵學(xué)院 建筑信息技術(shù)研究所)

基金項目:安徽省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目(AH201710383201)資助。

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