地理科学进展 ›› 2015, Vol. 34 ›› Issue (6): 665-675.doi: 10.18306/dlkxjz.2015.06.002
收稿日期:
2014-11-01
修回日期:
2015-03-01
出版日期:
2015-06-15
发布日期:
2015-06-15
通讯作者:
曹小曙
E-mail:caoxsh@mail.sysu.edu.cn
作者简介:
作者简介:王武林(1982-),男,湖南邵阳人,博士研究生,研究方向为区域交通地理,E-mail:
基金资助:
Wulin WANG1, Wenyue YANG1, Xiaoshu CAO1,2,*()
Received:
2014-11-01
Revised:
2015-03-01
Online:
2015-06-15
Published:
2015-06-15
Contact:
Xiaoshu CAO
E-mail:caoxsh@mail.sysu.edu.cn
摘要:
通过集成公路网络密度、城市邻近度和加权平均出行时间等指标,测量了2012年中国14个集中连片特困地区680个县(市、区)的公路交通优势度,对其空间格局进行综合评价,并通过选择拟合程度最优的SEM模型探讨了公路交通优势度对经济增长的影响。研究发现:①14个集中连片特困地区680个县(市、区)的公路网络密度、城市邻近度和加权平均出行时间的差异较大,公路交通优势度呈现偏右的正态分布;②将公路交通优势度从优到劣分为4个等级,第一等级为大别山区、罗霄山区、吕梁山区、燕山—太行山区;第二等级为秦巴山区、六盘山区、武陵山区、乌蒙山区、滇桂黔石漠化区;第三等级为滇西边境山区、大兴安岭南麓山区以及四省藏区;第四等级为西藏区和新疆南疆三地州;③SEM模型的拟合优度高于OLS模型和SLM模型,结果显示,公路交通优势度对经济增长具有较明显的推动作用,公路交通优势度每提升1个百分点,对其经济产出的贡献达到0.193%,提高公路网络密度能提升公路交通优势度,进而促进当地经济增长。
王武林, 杨文越, 曹小曙. 中国集中连片特困地区公路交通优势度及其对经济增长的影响[J]. 地理科学进展, 2015, 34(6): 665-675.
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表1
2012年14个片区概况"
编号 | 名称 | 面积/104km2 | 省级行政单位 | 地级行政单位/个 | 县级行政单位/个 | GDP/亿元 | 人口/万 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
1 | 六盘山区 | 15.30 | 陕、甘、青、宁 | 15 | 61 | 2564 | 2090 |
2 | 秦巴山区 | 21.83 | 豫、鄂、渝、川、陕、甘 | 18 | 75 | 5256 | 3419 |
3 | 武陵山区 | 16.32 | 鄂、湘、渝、黔 | 12 | 64 | 4439 | 3368 |
4 | 乌蒙山区 | 10.70 | 川、贵、云 | 10 | 38 | 2428 | 2349 |
5 | 滇桂黔石漠化区 | 21.28 | 桂、贵、云 | 15 | 80 | 3377 | 2887 |
6 | 滇西边境山区 | 19.21 | 云 | 10 | 56 | 2131 | 1448 |
7 | 大兴安岭南麓山区 | 11.18 | 内蒙、吉、黑 | 4 | 19 | 1173 | 705 |
8 | 燕山—太行山区 | 9.27 | 冀、晋、内蒙 | 6 | 33 | 1779 | 1101 |
9 | 吕梁山区 | 3.63 | 晋、陕 | 4 | 20 | 561 | 410 |
10 | 大别山区 | 6.47 | 皖、豫、鄂 | 11 | 36 | 4370 | 3614 |
11 | 罗霄山区 | 5.21 | 赣、湘 | 6 | 23 | 1528 | 1115 |
12 | 西藏区 | 122.84 | 藏 | 7 | 74 | 750 | 290 |
13 | 四省藏区 | 99.62 | 云、川、甘、青 | 12 | 77 | 1445 | 542 |
14 | 新疆南疆三地州 | 43.65 | 疆 | 3 | 24 | 725 | 684 |
14个片区合计 | 406.51 | 21 | 124* | 680 | 32526 | 24022 | |
占全国比重/% | 42.34 | 61.76 | 37.24 | 23.81 | 6.26 | 17.74 |
表3
2012年14个片区公路网络密度"
片区 | 省道以上公路长度/km | 公路网络密度/(km/100 km2) | 片区 | 省道以上公路长度/km | 公路网络密度/(km/100 km2) |
---|---|---|---|---|---|
六盘山区 | 8378.12 | 5.41 | 燕山—太行山区 | 6451.02 | 7.32 |
秦巴山区 | 12837.25 | 5.88 | 吕梁山区 | 2363.89 | 6.88 |
武陵山区 | 9481.54 | 5.58 | 大别山区 | 6639.32 | 9.74 |
乌蒙山区 | 4916.35 | 4.52 | 罗霄山区 | 4095.87 | 7.49 |
滇桂黔石漠化区 | 9897.77 | 4.57 | 西藏区 | 14279.51 | 1.20 |
滇西边境山区 | 6272.52 | 3.10 | 四省藏区 | 21301.26 | 2.19 |
大兴安岭南麓山区 | 3324.21 | 3.11 | 新疆南疆三地州 | 4808.24 | 1.18 |
表4
2012年14个片区城市邻近度"
片区 | 城市邻近度区间/h | 均值/h | 标准差/h | 片区 | 城市邻近度区间/h | 均值/h | 标准差/h |
---|---|---|---|---|---|---|---|
六盘山区 | 1740~2360 | 2050 | 158.61 | 燕山—太行山区 | 1817~2376 | 2035 | 150.08 |
秦巴山区 | 1611~2213 | 1855 | 148.85 | 吕梁山区 | 1727~1952 | 1867 | 58.37 |
武陵山区 | 1716~2260 | 2013 | 119.10 | 大别山区 | 1612~1841 | 1683 | 47.57 |
乌蒙山区 | 2056~2715 | 2393 | 152.44 | 罗霄山区 | 1932~2276 | 2048 | 85.21 |
滇桂黔石漠化区 | 2067~3130 | 2436 | 262.15 | 西藏区 | 3111~7086 | 4859 | 875.63 |
滇西边境山区 | 2557~3769 | 3084 | 238.65 | 四省藏区 | 2168~3840 | 2811 | 423.90 |
大兴安岭南麓山区 | 2878~3657 | 3249 | 186.19 | 新疆南疆三地州 | 5331~6182 | 5675 | 173.99 |
表5
14个片区公路交通优势度系数分级与计数"
片区 | 0.0309~0.2311 | 0.2312~0.4314 | 0.4315~0.6316 | 0.6317~0.8319 | 0.8320~1.0322 | 1.0323~1.2324 | 1.2325~1.4327 | 1.4328~1.6329 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
六盘山区 | 0 | 0 | 0 | 0 | 12 | 41 | 7 | 1 |
秦巴山区 | 0 | 0 | 0 | 0 | 12 | 50 | 10 | 3 |
武陵山区 | 0 | 0 | 0 | 0 | 8 | 49 | 7 | 0 |
乌蒙山区 | 0 | 0 | 0 | 2 | 23 | 13 | 0 | 0 |
滇桂黔石漠化区 | 0 | 0 | 0 | 3 | 46 | 24 | 6 | 1 |
滇西边境山区 | 0 | 0 | 0 | 32 | 24 | 0 | 0 | 0 |
大兴安岭南麓山区 | 0 | 0 | 0 | 8 | 11 | 0 | 0 | 0 |
燕山—太行山区 | 0 | 0 | 0 | 0 | 5 | 10 | 14 | 4 |
吕梁山区 | 0 | 0 | 0 | 0 | 1 | 9 | 10 | 0 |
大别山区 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 6 | 20 | 10 |
罗霄山区 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 15 | 8 | 0 |
西藏区 | 7 | 20 | 35 | 12 | 0 | 0 | 0 | 0 |
四省藏区 | 0 | 0 | 2 | 33 | 41 | 1 | 0 | 0 |
新疆南疆三地州 | 1 | 20 | 2 | 1 | 0 | 0 | 0 | 0 |
合计 | 8 | 40 | 39 | 91 | 183 | 218 | 82 | 19 |
表6
不同模型的估计结果"
项目 | 普通最小二乘法(OLS) | 空间滞后模型(SLM) | 空间误差模型(SEM) |
---|---|---|---|
ρ | - | 0.139* | - |
a | -4.166* | -4.042* | -4.241* |
a1 | 0.112* | 0.101* | 0.070* |
a2 | 0.136* | 0.132* | 0.133* |
a3 | 0.208* | 0.149* | 0.193* |
β1 | 0.194* | 0.173* | 0.183* |
β2 | 0.032* | 0.023* | 0.028* |
β3 | 0.350* | 0.337* | 0.408* |
β4 | 0.049* | 0.035* | 0.050* |
λ | - | - | 0.446* |
R2 | 0.886* | 0.892 | 0.908 |
P | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
Log-Likelihood | -298.126 | -284.983 | -250.501 |
AIC | 612.252 | 587.965 | 517.002 |
SC | 648.239 | 628.45 | 552.988 |
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