西部地区旅游经济空间变化趋势及影响因素研究

文章建立了一个旅游经济空间差异影响因素的分析框架,包含旅游要素投入、旅游基础设施、旅游服务设施、经济发展水平和旅游资源禀赋5个方面,并基于收敛理论的σ-收敛、β-收敛和俱乐部收敛等方法定量分析了2000～2009年西部地区旅游经济的空间变化特征及影响因素,得到如下结论:①12省(区、市)间旅游经济呈现出比较明显的σ-收敛和β-收敛趋势,表明均衡化发展的主流变化特征,但西南和西北两地区不存在俱乐部收敛;②影响因素分析显示,旅游业从业人员数量、城镇居民可支配收入和旅游资源禀赋水平对西部地区旅游经济的均衡化发展发挥了主导的推动作用,而星级酒店水平更支持旅游经济的空间集聚。在此基础上,提出了旅游经济较落后省份加快发展旅游经济、缩小区域差异的建议措施。     

成渝经济区县域经济差异的空间分析

借助ARCGIS软件中ESDA分析模块和统计功能,并与传统统计方法加权变异系数相结合,以县域为研究单元,以人均GDP和GDP为测度指标,初步探索了1999-2008年成渝经济区县域经济差异的空间格局变化。结果表明,成渝经济区县域经济总体差异呈逐渐扩大趋势,经济发展水平、经济增长能力和经济密度的空间特征三者的空间格局基本吻合,形成以成都市区和重庆市区为核心的圈状空间结构,且这种格局在不断的强化;高速公路发展轴经济带动作用不明显,广大地区经济仍处于落后状态;现发展阶段,核心区的极化作用占主导,区域经济发展极不平衡。     

东北地区经济空间极化及其驱动因子的定量研究

在对区域经济空间极化相关文献研究综述的基础上,借鉴有关研究方法,遵循从过程到格局、机理,从整体到局部的研究思路,首先以人均GDP为测度指标,综合分析东北三省及其内部各区域经济差异与空间极化的过程与空间格局,接着以人均GDP的极化水平为应变量,以工业总产值、当年实际直接利用外资额、社会商品零售总额、全社会固定资产投资、全员劳动生产率和复合流量的极化水平为自变量,建立多元线性回归模型,分析区域经济空间极化的内在机理。结果表明:①区域经济发展存在空间极化现象,且整体呈现出南强北弱的态势;②哈长经济区和辽中南经济区已初步形成,其中哈长经济区处于明显的集聚阶段,而辽中南经济区扩散效应已开始发挥作用;③地区经济发展的位序排名及其变化表明区域经济发展中心逐步南移;④区域差异和空间极化总体变化趋势基本一致,呈现出先升后降,但总体水平呈上升的变化态势;⑤多元线性回归模型表明各动力因子的作用程度和作用趋势不尽相同,但工业总产值和全员劳动生产率是东北三省及其内部区域经济空间极化演变所共有的主导驱动因子,说明其区域经济发展是一个内生增长过程,并提出应强化市场体制转轨、国有企业改组改革、产业结构升级换代和政府政策的导向作用。     

黄河流域区域经济差异的时空动态分析

以黄河流域的各地级市为研究单元,人均GDP为测度指标,综合运用不同时空动态分析方法,在Open Geoda和Pysal2.7软件支持下,对1990-2013年黄河流域73个地级市经济发展水平空间格局和演变过程进行分析。研究表明:黄河流域整体区域经济差异呈现先扩大后减小的趋势,东部地区内部差异最显著对整体差异贡献最大,中部、西部区域经济差异相对稳定;流域经济空间异质性明显,存在显著的空间正相关,区域经济格局两极化明显且东部经济水平明显高于中西部地区,流域经济发展的热点区主要分布在山东省内,冷点区主要分布在甘肃、陕西、青海等部分州市;通过分析黄河流域73个地级市经济发展类型时空演变特征,反映出黄河流域经济发展存在俱乐部趋同趋势,初始状态对区域经济发展具有重要作用,区域背景亦具有一定作用,区域经济水平的跨越式发展基本不存在。     

福建省县域经济差异的时空格局演化分析

以人均GDP 作为测度指标,采用传统统计分析与ESDA相结合的方法,从时间、空间以及关联性三个方面对2005-2013 年福建省县域经济差异的时空格局演化进行了分析。研究结果显示：①福建省县域经济的绝对差异波动性增加,相对差异逐年缩小,其中福建省经济差异的最大贡献者是闽东南地区内部差异;②县域经济存在正的空间自相关性,但县域经济集聚性呈波动衰退状态,两级分化现象呈减弱趋势;③较发达县域沿四大交通线路呈“口”字型分布;④欠发达县域在部分省际接壤地区分布较为集中,出现经济落后走廊;⑤县域经济增长对全省区域经济差异的影响表现为收敛;⑥县域经济发展的空间关联效应较强,发展速度相对较快。     

论内蒙古私家车拥有量与人均GDP的相关性分析

我国的快速经济发展,为私人汽车发展提供了巨大的发展空间。内蒙古自治区作为一个新的经济快速增长地区,私家汽车的增长量也得到了迅猛的发展。根据人均GDP与私家车的关系本文做出了相关数据分析。     

中国区域旅游经济差异的空间统计分析

本文借助ArcGIS技术,结合空间统计分析方法,以2000年以来全国31个省、直辖市和自治区的人均旅游收入的空间分布格局及其演变过程为研究对象,在分析区域旅游经济差异的相关研究基础上,对2000年～2011年的中国区域旅游经济差异的空间格局、互动关联模式以及演变过程进行分析.研究发现,中国区域旅游经济差异的空间格局整体上呈现出较强的空间依赖性;局部上则长期表现出高高相聚和低低相聚的两极分化格局;邻接省、直辖市和自治区的旅游经济发展存在着关联互动,使得中国区域旅游经济差异不断演变并出现新的空间格局.     

基于空间自相关的江苏省县域经济实力空间差异研究

本文选用14项代表性指标对江苏省县域经济实力空间差异进行分析并探讨了其形成原因。研究结果表明:①江苏省县域经济实力得分的全局自相关系数为-0.0691,说明就经济实力来讲江苏省县域之间存在弱的负相关性;②全省经济格局从南向北呈现"三峰两谷",地级市市区的经济实力高于周围县的经济实力;③经济发展水平因子、经济结构因子和经济效益因子三者的空间集中程度不同;④苏南地区随着距上海距离的增加,经济实力空间相似程度逐渐递减。     

江苏非物质文化遗产空间格局研究

非物质文化遗产是重要的文化基因,也是独特的地域文化资源。厘清非遗资源的分布特征,有利于非遗资源的合理利用和开发策略的制定。以江苏省为例,运用ArcGIS 10.2软件和地理学相关方法对非物质文化遗产资源进行可视化分析,并探讨其空间分布特征。研究表明,江苏省各地级市的国家级和省级非遗在空间分布上呈现不均衡的特点,在苏南分布较为集中,苏北分布较为稀疏。希望该研究可以为江苏省非物质文化遗产传承和发展提供科学依据。     

针对我国省际旅游业发展与经济增长间关系的空间计量方法应用

本研究利用空间计量模型研究中国省际旅游业发展与经济增长的关系。结果表明：1999～2007年各省级行政区的旅游发展对经济增长具有长期推动作用;各省级行政区的经济增长受到本区域旅游业发展水平、邻近区域的旅游业发展水平和经济增长的共同影响;并且入境旅游对经济增长的作用效果比国内旅游更为显著。因此,建议各省级行政区在旅游产业布局和功能分区的基础上加强区域间旅游合作和开拓国际国内旅游市场。     

中国城市的企业家精神——时空分布与影响因素

本文以每万人拥有的中小企业数量为代理变量,分析了中国城市企业家精神的空间分布格局、变化趋势和影响因素。结果表明,企业家精神整体提升的同时,地区差异也在扩大;空间自相关显著,集聚趋势不断增强;变化强度呈西减东增的趋势。互联网设施、人口多样性、沿海区位和资源环境压力、较高的女性比重、较少的政府干预和较低的国企占比和外资占比有促进作用;未发现集聚和房价的显著影响;而平均教育水平与企业家精神显著负相关,说明我国的创业类型、教育体制和内容还有待提升。     

现代服务业集聚形成机理空间计量分析

在纳入空间效应前提下,构建现代服务业集聚形成机理空间面板计量模型,对我国28个省域相关数据实证研究表明:我国现代服务业集聚在省域之间有较强的空间依赖性和正的空间溢出效应。技术差异在时间维度上对现代服务业集聚促进作用显著,在空间维度上并不显著;交易费用与现代服务业集聚有显著的负相关性;知识溢出、规模经济、政府行为对现代服务业集聚促进作用显著。     

港口连通性及其影响因素的时空差异——以中国环渤海港口为例

为明确港口连通性及其影响因素的时空差异，基于港口供应链视角，从港口面向内陆、内贸和外贸连通能力构建港口连通性模型，并借助空间计量模型对2002-2017年间中国环渤海港口连通性及其影响因素的时空差异进行测度。结果表明：①除天津、青岛和大连港连通性最强外，内陆、内贸和外贸连通性最强分别为日照、唐山和烟台港，连通性最弱分别为威海、丹东和盘锦港，黄骅港增速最快；②连通性分布具有多核心-边缘特征和多门户港口并存格局；③连通性影响因素具有空间相关性和异质性，但均对连通性有正向促进作用。本文旨在使决策者明确港口运输的连通能力及其影响因素，为港口规划布局和提升在港口供应链中地位提供决策支持。     

Human capital accumulation and long‐term income growth projections for European regions

We propose an econometric framework to construct projections for per capita income growth and human capital for European regions. Using Bayesian methods, our approach accounts for model uncertainty in terms of the choice of explanatory variables, the nature of spatial spillovers, as well as the potential endogeneity between output growth and human capital accumulation. This method allows us to assess the potential contribution of future educational attainment to economic growth and income convergence among European regions over the next decades. Our findings suggest that income convergence dynamics and human capital act as important drivers of income growth for the decades to come.     

SPATIAL AUTOCORRELATION IN BRITISH UNEMPLOYMENT

ABSTRACT. The recent literature on local unemployment in Britain and the U.S. is reviewed, and a model estimated for Britain which is consistent with the findings of that literature. Spatial econometric techniques are applied to test and elaborate on that model. The results indmte the presence of significant spillovers in adjustments to local demand shocks. These spillovers occur over a wide spatial field and are strongest after a lag, suggesting that they reflect migration behavior. In addition, highly localized spatial interactions are found, consistent with commuting adjustments in response to shocks. Incorporating these effects eliminates spatial autocorrelation from the residuals. A simulation exercise is undertaken to demonstrate the effects of supply- and demand-side shocks on the model solution.     

江苏省城市化质量的区域差异时空分析

根据城市化的内涵及推进城市化的目的,从人口城市化、经济城市化、居民生活城市化、景观环境城市化和基础设施城市化等五个方面,构建区域城市化质量的综合评价指标体系,运用熵值法,对2001-2009年江苏县市城市化质量进行综合测度,并以此为变量,运用差异系数,对江苏县市城市化质量差异的演变过程与空间格局进行定量分析。结果发现:2001-2009年江苏区域城市化质量差异总体扩大的基础上呈现先扩大后缩小趋势,且主要表现为经济发展质量差异、基础设施质量差异和居民生活质量差异,人口发展质量差异和景观环境质量差异则相对较小;在空间上,县市城市化质量提升有向环太湖地区不断极化的态势。其中,地级市区以向下收敛为主;苏中和苏北县域以向上收敛为主,而沿海地区县域以向下发散为主;苏南地区的沿江县域以向下收敛为主,环太湖县域则以向上发散为主。     

城市舒适性视角下长春市创新产出的空间特征及影响因素

基于长春市2009—2018年专利授权数，以城市街道为创新产出基本分析单元，从城市舒适性视角探讨城市创新产出的空间格局及其影响因素。研究发现：2009—2018年长春市城市内部创新发展差异逐渐增大，局部区域相对均衡，整体呈现“西南集聚，东南分散”的空间特征；创新产出的空间单元数量逐渐增多，并形成“北低南高，四大核心”的空间格局；且伴随显著的高值集聚现象，企业、大学与研究机构的空间聚集性促进了知识溢出效应；城市舒适性对于长春市创新产出的空间集聚有一定影响，休闲舒适性因子与长春市创新产出的空间分布整体相关性较强。     

Beyond Moran's I: Testing for Spatial Dependence Based on the Spatial Autoregressive Model

The statistic known as Moran's I is widely used to test for the presence of spatial dependence in observations taken on a lattice. Under the null hypothesis that the data are independent and identically distributed normal random variates, the distribution of Moran's I is known, and hypothesis tests based on this statistic have been shown in the literature to have various optimality properties. Given its simplicity, Moran's I is also frequently used outside of the formal hypothesis-testing setting in exploratory analyses of spatially referenced data; however, its limitations are not very well understood. To illustrate these limitations, we show that, for data generated according to the spatial autoregressive (SAR) model, Moran's I is only a good estimator of the SAR model's spatial-dependence parameter when the parameter is close to 0. In this research, we develop an alternative closed-form measure of spatial autocorrelation, which we call APLE , because it is an approximate profile-likelihood estimator (APLE) of the SAR model's spatial-dependence parameter. We show that APLE can be used as a test statistic for, and an estimator of, the strength of spatial autocorrelation. We include both theoretical and simulation-based motivations (including comparison with the maximum-likelihood estimator), for using APLE as an estimator. In conjunction, we propose the APLE scatterplot, an exploratory graphical tool that is analogous to the Moran scatterplot, and we demonstrate that the APLE scatterplot is a better visual tool for assessing the strength of spatial autocorrelation in the data than the Moran scatterplot. In addition, Monte Carlo tests based on both APLE and Moran's I are introduced and compared. Finally, we include an analysis of the well-known Mercer and Hall wheat-yield data to illustrate the difference between APLE and Moran's I when they are used in exploratory spatial data analysis.     

基于县域尺度的江苏省乡村性空间格局演变及其机理研究

基于区域城乡一体的思想构建乡村性指数RI,通过GIS-ESDA空间分析框架,运用空间自相关、空间变差函数等测度模型对20世纪90年代以来县域尺度江苏省乡村性空间格局演变和机理进行了研究。结果表明:1990年以来县域尺度江苏省乡村性表现出较强的空间自相关性,相似地区在空间聚集分布,且集聚的程度不断增强;乡村性热点区空间结构主要以徐州-宿迁-淮安为核心的圈层结构,并且不断向盐城集聚,呈现出明显的地理集中演变特征;县域尺度乡村性空间格局的连续性和自组织性越来越强,由空间自相关引起的结构化分异的机理越来越显著;东北-西南方向乡村性空间差异较小,东南-西北方向乡村性的异质性则十分明显,空间差异较大。     

Stochastic Efficiency of Bayesian Markov Chain Monte Carlo in Spatial Econometric Models: An Empirical Comparison of Exact Sampling Methods

Spatial econometric specifications pose unique computational challenges to Bayesian analysis, making it difficult to estimate models efficiently. In the literature, the main focus has been on extending Bayesian analysis to increasingly complex spatial models. The stochastic efficiency of commonly used Markov Chain Monte Carlo (MCMC) samplers has received less attention by comparison. Specifically, Bayesian methods to analyze effective sample size and samplers that provide large effective size have not been thoroughly considered in the literature. Thus, we compare three MCMC techniques: the familiar Metropolis‐within‐Gibbs sampling, Slice‐within‐Gibbs sampling, and Hamiltonian Monte Carlo. The latter two methods, while common in other domains, are not as widely encountered in Bayesian spatial econometrics. We assess these methods across four different scenarios in which we estimate the spatial autoregressive parameter in a mixed regressive, spatial autoregressive specification (or, spatial lag model). We find that off‐the‐shelf implementations of the newer high‐yield simulation techniques require significant adaptation to be viable. We further find that the effective sizes are often significantly smaller than nominal sizes. In addition, we find that stopping simulation early may understate posterior credible interval widths when effective sample size is small. More broadly, we suggest that sample information and stopping rules deserve more attention in both applied and basic Bayesian spatial econometric research.