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认识区域单元创新学法表解一、区域及其类型(判断正误)(1)区域就是地球表面一定的空间范围。
通过区域认知，人们实现对地球表面复杂多样性的认识、理解，并找出规律。
(√)(2)区域的基本特性有整体性、差异性、开放性和动态性。
(√)(3)根据不同标准，区域划分为不同的类型。
(√)(4)在劳动地域分工基础上形成的不同层次、各具特色的地域经济单元是文化区域。
(×)二、区域发展差异与因地制宜1．区域发展经历了哪些阶段？提示：以传统农业为主的初级阶段；以工业化为主体的成长阶段；以结构优化和整体提升为主体的转型阶段；以创新驱动为主的高效益综合发展阶段。
2．区域发展的差异性(1)衡量区域发展水平常用的指标：地区生产总值、人均国民收入、三次产业构成等。
(2)区域划分：发达地区与发展中地区，或高收入地区、中等收入地区和低收入地区。
(3)人文发展指数：即以预期寿命、教育程度和地区生产总值三项指标反映一个区域的总体发展水平。
3．坚持因地制宜，促进区域发展(1)区域发展现状：对于一个区域来说，无论自然地理环境，还是人文地理环境，都具有显著的差异性。
(2)区域发展对策：因地制宜、扬长补短，推行适宜本区域的发展战略。
三、区域联系与区域协调发展1．区域联系(1)含义：地球上任何一个区域都不可能孤立存在，区域与区域之间必然具有物质、能量、信息等形式的联系。
(2)把区域环境要素及联系正确连线。
2．区域协调发展(1)现状与意义：区域经济发展的不平衡，在国家或地区内部普遍存在。
促进区域的协调发展，对于缩小区域差距，实现区域可持续发展，具有重要的意义。
(2)我国东、西部区域协调发展。
[知识体系·建构于胸]命题视角(一)区域与区域特征分析演绎法学习1．区域的特征表现为A内部、B内部各自的地理要素组成一个统一整体表现为A、B内部分别具有相对一致性，但A、B之间有差异性表现为A、B之间的联系性，能提供彼此所需3．厘清区域地理特征的分析思路分析各区域的地理特征，应主要从区位入手，整体上把握，其思路和程序如下图所示：命题点全训(2020·全国卷Ⅱ)地名常和所在地特定时期的地理环境有关。
第36卷 第5期2022年5月Vol.36 No.5May,2022中国土地科学China Land Science1 引言改革开放40年来，中国常住人口城镇化率由不到20%（1978年）提升到64%（2020年）[1]，持续增长的城市人口驱使城市用地不断扩张。
人口和土地是城市系统核心要素，二者协调增长是推进新型城镇化建设的关键[2]。
然而，中国城镇化进程中土地与人口增长不同步、不协调的问题较为突出[3-4]。
《国家新型城镇化规划（2014—2020年）》指出：“土地城镇化快于人口城镇化，建设用地粗放低效是我国城镇化快速发展过程中必须着力解决的突出矛盾和问题”。
城市土地过快扩张会加剧耕地和生态用地消耗，威胁城市生态环境，不利于城市可持续发展[5]。
已有研究普遍发现中国城市土地扩张快于人口增长[6-8]。
例如，2000—2015年中国城市建设用地年均增长率是城镇人口年均增长率的1.65倍[9]。
当然，doi: 10.11994/zgtdkx.20220513.183256中国人口与土地城镇化：演化趋势、区域和规模差异及测度方法比较许 刚1，郑沐辰1，王亚星2，李 静1（1.武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430079；2.上海交通大学国际与公共事务学院，上海 200030）摘要：研究目的：全面分析改革开放以来中国人口与土地城镇化异速发展的演化趋势，区域和规模差异，并比较二者异速发展的测度方法。
研究方法：采用城市土地与人口增长率之比、城市人口密度及其变化和异速增长模型测度全国、省域和城市3个层面二者之间增速差异。
研究结果：中国自1990年以来土地城镇化持续快于人口城镇化，2006年以后该趋势放缓，2020年该趋势初步扭转。
2006—2020年，超过80%的县级及以上城市土地扩张快于人口增长，东北多数城市在城市人口负增长情况下，城市土地仍在扩张。
从城市规模来看，大中小城市土地城镇化快于人口城镇化的程度没有显著差异。
CT各项质量控制指标一、引言CT（Computed Tomography）是一种医学影像学技术，通过利用X射线对人体进行断层扫描，生成高分辨率的三维图象，用于诊断和评估疾病。
为了确保CT图象的质量和准确性，需要进行各项质量控制措施。
本文将详细介绍CT各项质量控制指标，包括设备性能、图象质量、辐射剂量等方面。
二、设备性能指标1. 分辨力（Spatial Resolution）：分辨力是CT图象显示细小结构的能力，通常用线对线间距或者点对点间距来表示。
分辨力越高，图象中的细节越清晰。
常用的评估方法有模体扫描和线对线扫描。
2. 对照度（Contrast Resolution）：对照度是CT图象显示不同组织密度之间差异的能力。
对照度越高，不同组织之间的区分度越大。
常用的评估方法有模体扫描和线对线扫描。
3. 噪声（Noise）：噪声是CT图象中随机浮现的干扰信号，会影响图象质量和诊断准确性。
噪声越小，图象质量越好。
常用的评估方法有扫描空白区域的标准差。
4. 稳定性（Stability）：稳定性是指CT设备在长期使用过程中，输出信号的稳定性和一致性。
常用的评估方法有定期进行质量控制测试，检查输出信号是否稳定。
5. 均匀性（Uniformity）：均匀性是指CT图象中不同区域的密度差异。
均匀性越高，图象中不同区域之间的密度差异越小。
常用的评估方法有线对线扫描和模体扫描。
三、图象质量指标1. 伪影（Artifacts）：伪影是由于CT设备或者扫描过程中的各种原因导致的图象异常现象。
常见的伪影类型有金属伪影、运动伪影和散射伪影等。
评估方法包括观察和分析图象中是否存在伪影。
2. 空间分辨率（Spatial Resolution）：空间分辨率是指CT图象显示细小结构的能力，与设备的分辨力有关。
常用的评估方法有模体扫描和线对线扫描。
3. 对照度（Contrast Resolution）：对照度是指CT图象显示不同组织密度之间差异的能力，与设备的对照度有关。
不同多样性指数内涵的差异及分析生态学多样性指数是生态学中常用的一种度量生物群落或生态系统的多样性的方法。
不同类型的多样性指数在内涵和应用方面存在一些差异，下面将对其进行分析。
物种多样性指数：物种多样性指数SpeciesDiversityIndex，SDI是一种衡量生物群落中物种丰富程度的指标。
它是基于物种数量和种间关系来计算的。
SDI通常使用Shannon-Wiener多样性指数或Dincer多样性指数来计算。
SDI的优点是简单易用，但它只考虑了物种数量和种间关系，而没有考虑到物种的功能和生态角色。
这可能导致某些重要的生态功能被忽略。
此外，SDI也不能反映群落结构的变化和演化。
生态位多样性指数：生态位多样性指数Ecologicalnichediversityindex，NDI是一种衡量生态系统中各种生物群落之间生态位的差异程度的指标。
NDI通常使用Shannon-Wiener多样性指数或Dincer多样性指数来计算。
NDI的优点是可以反映生态系统中各种生物群落之间的生态角色和功能差异，以及它们对环境的适应性和竞争关系。
然而，NDI也存在一些缺点，例如它不能直接测量群落的结构和组成，而且它也不能反映生态系统的整体稳定性和健康状况。
空间多样性指数：空间多样性指数Spatialdiversityindex，SDI是一种衡量生态系统中不同区域之间生物多样性差异程度的指标。
SDI通常使用Shannon-Wiener多样性指数或Dincer多样性指数来计算。
SDI的优点是可以反映生态系统中不同区域之间的生物多样性差异，以及这些差异对生态系统的影响。
然而，SDI也存在一些缺点，例如它不能直接测量群落的结构和组成，而且它也不能反映生态系统的整体稳定性和健康状况。
raup-crick dissimilarity指数概述及解释说明1. 引言1.1 概述在生态学和生物多样性研究中，了解和评估不同生态系统之间的差异至关重要。
这些差异可以包括物种组成、物种丰富度以及物种之间的相对丰度等因素。
为了定量化这些差异并进行比较，研究人员开发了许多指数和方法。
其中一种常用的方法是使用Raup-Crick dissimilarity指数。
1.2 文章结构本文将首先对Raup-Crick dissimilarity指数进行定义和背景介绍（第2节）。
然后，我们将详细说明它的计算方法（第2.2节）以及应用领域（第2.3节）。
接下来，我们将深入解释Raup-Crick dissimilarity指数的意义（第3.1节），以及其优缺点（第3.2节）。
最后，我们将通过一些示例和案例分析来展示该指数在实际研究中的应用（第3.3节）。
最后，在结论部分我们将对整篇文章进行总结回顾，并提出未来研究展望（第4节）。
1.3 目的本文旨在全面概述和解释Raup-Crick dissimilarity指数。
通过阐明其定义、计算方法、应用领域以及优缺点，读者将了解该指数在生态学和生物多样性研究中的重要性和应用。
同时，通过具体示例和案例分析，读者可以更好地理解和运用该指数。
最终，本文旨在促进对Raup-Crick dissimilarity指数的理解和应用，并为相关领域的研究提供参考和借鉴。
2. raup-crick dissimilarity指数：2.1 定义和背景：raup-crick dissimilarity指数是一种用于衡量两个生态群落之间差异性的统计指标。
它在生态学领域中被广泛使用，并以其高效且可解释的特点而受到研究人员的青睐。
该指数由Stephen P. Raup和Paul A. Crick于1979年提出，旨在通过比较两个群落中物种的出现与消失来揭示它们之间的相似性或差异性。
2.2 计算方法：计算raup-crick dissimilarity指数时，首先需要确定参与比较的两个群落中存在的物种列表。
基于STIRPAT模型的区域城市化碳排放影响因素差异分析赵涛;张思聪【摘要】研究7种不同城市化因素对二氧化碳排放的影响,包括人口、经济、能源强度、能源结构、能源清洁度,服务水平和研发强度,采用基于FE-DK回归模型的STIRPAT模型来评估不同元素对中国三大区域(高度城市化、发展中城市化和城市化相对落后区域)的碳排放影响.结果表明,服务业水平在高度城市化地区的产业发展中发挥着越来越重要的作用.此外,发展中的城市化地区人口因素的影响高于其他2个地区.同时,在城市化相对落后地区,提高化石燃料的使用效率比其他地区更为重要.总体而言,经济城市化是影响3个地区碳排放的最重要影响因素.具体的解决方案取决于不同区域的具体情况.【期刊名称】《甘肃科学学报》【年(卷),期】2019(031)003【总页数】6页(P125-130)【关键词】二氧化碳排放;城市化;区域差异分析;扩展的STIRPAT模型【作者】赵涛;张思聪【作者单位】天津大学管理与经济学部,天津 300072;天津大学管理与经济学部,天津 300072【正文语种】中文【中图分类】F205作为世界上最大的发展中国家,中国自1978年改革开放以来,实现了经济的快速增长以及城市化进程的加速发展。
目前中国已成为世界第二大经济体,同时也是碳排放量最大的国家。
预计到2020年,中国碳排放量将占世界碳排放总量的三分之一,并在2025—2030年期间达到峰值。
中国政府承诺到2020年,每单位GDP产生的碳排放量要削减60%～65%左右。
此外,“十三五”国民经济与社会发展规划纲要明确表示,在“十三五”期间要完成能源消耗降低15%,能源强度降低18%的减排目标。
而城市地区对整个中国碳排放总量贡献率为75.5%,这也意味着城市化的发展给节能减排带来了巨大的压力和挑战[1]。
综上,中国在城市化进程中的减排形势非常严峻,因此,研究城市化对碳排放的影响有助于政府制定一系列相对应的政策来实现节能减排的目标。
莫兰指数公式1. 莫兰指数的概念和目的莫兰指数是一个常用的地理空间分析指标，用来衡量地理空间现象的空间自相关性。
莫兰指数可以帮助我们理解地理现象在空间上的分布特征，从而为公共决策等提供参考依据。
2. 莫兰指数的计算方法莫兰指数的计算方法基于空间自相关性的概念。
在计算莫兰指数时，我们需要先将空间上的数据进行空间自相关性的检验，然后计算莫兰指数的值。
具体而言，莫兰指数的计算方法如下：1）计算每个位置的权重：当两个位置之间距离越近，则它们之间的权重就越大。
常见的距离权重模型包括基于欧氏距离的权重模型和基于连接关系的权重模型等。
2）计算空间数据的整体变量值：通常为数据值的平均值。
3）计算每个位置与其它位置之间的差异：将每个位置的数值减去整体数据的平均值即可得到每个位置的差异值。
4）计算空间自相关值：将每个位置的差异值与其它位置的差异值进行比较，得出它们之间的相关性。
具体而言，我们可以采用莫兰散点图或者莫兰卡方统计量等方法来计算相关性。
5）计算莫兰指数的值：将所有位置的空间自相关值进行加权平均，即可得到莫兰指数的值。
莫兰指数的取值范围为[-1, 1]，其中莫兰指数为正表示空间正相关性，为负表示空间负相关性，为0表示没有空间相关性。
3. 莫兰指数的应用案例莫兰指数作为地理空间分析的重要指标，在社会、经济、政治等领域有着广泛的应用。
例如，在城市犯罪研究中，莫兰指数可以用来分析犯罪现象在城市空间中的分布情况，探究犯罪的空间模式和机制，从而为城市治安管理提供参考。
在公共卫生领域，莫兰指数可以用来分析传染病在不同区域间的传播模式，研究病毒传播的机制和影响因素，从而制定出更加科学的疫情防控策略。
此外，莫兰指数还可以应用于土地利用、交通规划、企业布局、气候变化等领域的分析。
4. 莫兰指数的局限性和扩展莫兰指数虽然在地理空间分析中应用广泛，但也存在着一些局限性。
首先，莫兰指数中的距离权重往往是基于人为设定的规则，可能与真实的地理距离不一致。
iou评价指标iou评价指标是一种常用的评价指标，它是指交叉验证中预测值与实际值之间差异的程度。
在机器学习和数据分析领域，iou评价指标常用于评估模型的性能和准确性。
本文将从什么是iou评价指标、iou评价指标的计算方法、iou评价指标的应用场景等多个方面进行探讨和介绍。
一、什么是iou评价指标iou全称为Intersection over Union，即预测值与实际值的交集面积除以它们的并集面积。
iou评价指标常用于目标检测和图像分割等任务中，用于衡量算法对目标位置或区域的准确度。
具体来说，iou评价指标可以用来衡量预测的目标与真实目标之间的重叠程度，值越大表示两者的重叠程度越高，准确度越高。
iou评价指标的计算方法相对简单，可以通过以下公式进行计算：iou = 交集面积 / 并集面积其中，交集面积是预测值与实际值的交集部分的面积，而并集面积是预测值与实际值的并集部分的面积。
通过计算交集面积与并集面积的比值，就可以得到iou评价指标的值。
三、iou评价指标的应用场景iou评价指标在目标检测和图像分割等任务中有着广泛的应用。
在目标检测任务中，iou评价指标可以用来衡量算法对目标位置的准确度，从而评估算法的性能。
在图像分割任务中，iou评价指标可以用来衡量算法对图像中目标区域的准确度，从而评估算法的准确性。
例如，在目标检测任务中，我们可以使用iou评价指标来计算算法对目标位置的准确度。
首先，我们需要将预测的目标位置与真实的目标位置进行比较，计算它们的交集面积和并集面积。
然后，通过计算交集面积与并集面积的比值，就可以得到iou评价指标的值。
根据iou评价指标的值，我们可以评估算法对目标位置的准确度，从而选择最佳的算法或参数。
四、总结iou评价指标是一种常用的评价指标，用于衡量预测值与实际值之间的差异程度。
它可以帮助我们评估模型的性能和准确性，特别适用于目标检测和图像分割等任务。
通过计算交集面积与并集面积的比值，可以得到iou评价指标的值，进而评估算法的准确度。
分割评价指标引言分割是计算机视觉领域中的一个重要任务，它在图像处理和视频分析中有着广泛的应用。
分割评价指标是用来衡量分割算法性能的一种方式，它可以帮助我们评估和比较不同算法的效果。
本文将介绍常用的分割评价指标，并对其进行详细解析。
1. 分割评价指标概述在图像分割任务中，我们通常希望将输入图像划分成若干个不重叠的区域，每个区域代表一个物体或者一个物体的一部分。
而分割评价指标就是用来衡量模型生成的分割结果与真实标注之间的差异程度。
常用的分割评价指标包括：准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1值、IoU（Intersection over Union）等。
2. 准确率（Accuracy）准确率是最简单直观的评价指标之一，它表示模型预测正确的像素数占总像素数的比例。
准确率可以通过以下公式计算：Accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)其中，TP（True Positive）表示模型正确预测为正类的像素数，TN（True Negative）表示模型正确预测为负类的像素数，FP（False Positive）表示模型错误预测为正类的像素数，FN（False Negative）表示模型错误预测为负类的像素数。
准确率只考虑了分类结果的正确与否，而没有考虑到每个类别的重要性和不平衡性。
因此，在某些情况下，准确率并不能完全反映模型的性能。
3. 精确率（Precision）和召回率（Recall）精确率和召回率是用来衡量分类器性能的两个指标，同样可以应用于分割任务中。
精确率表示模型预测为正类的样本中真正属于正类的比例，可以通过以下公式计算：Precision = TP / (TP + FP)召回率表示真实正类样本中被模型正确预测为正类的比例，可以通过以下公式计算：Recall = TP / (TP + FN)精确率和召回率之间通常存在一种权衡关系。
ndmi指数NDMI指数是一种用于遥感数据分析的指数，也称为归一化差异水汽指数（Normalized Difference Moisture Index）。
它可以用来评估土地植被的水分含量，进而判断该地区的干旱程度和土地的适宜性。
NDMI指数计算中使用了近红外波段和短波红外波段的遥感数据。
这两个波段能够提供关于土地表面水分含量的信息。
近红外波段往往对植被含水量敏感，而短波红外波段则对植被含水量不敏感，以及对背景土壤敏感。
根据这个原理，NDMI指数可以通过以下公式计算得出：NDMI = (NIR - SWIR) / (NIR + SWIR)其中，NIR代表近红外波段的反射值，SWIR代表短波红外波段的反射值。
计算出的NDMI值可以用来评估该地区的水分状况。
NDMI指数的取值范围为-1到1之间，数值越高表示土地的水分含量越高，数值越低表示土地的水分含量越低。
一般而言，NDMI指数大于0表示植被水分充足，土地干旱程度较低；而NDMI指数小于0则表示植被水分不足，土地干旱程度较高。
在实际应用中，NDMI指数常用作干旱监测、水资源管理和农业生产等方面。
对于干旱监测来说，NDMI指数可以提供及时的、定量化的土地水分含量信息。
通过对不同时间段NDMI指数的分析，可以观察到土地水分的动态变化。
如果NDMI指数呈现下降趋势，则可能表明该地区的干旱程度在加剧。
当干旱程度超过一定阈值时，可以采取相应的措施，如提供水源，调整农作物种植结构，以应对干旱风险。
在水资源管理方面，NDMI指数可以帮助确定优先治理的区域。
通过对不同区域NDMI指数的对比，可以发现水分利用率较低的区域，从而采取针对性的管理措施，合理调配水资源。
同时，NDMI指数还可以衡量不同水资源管理措施的效果，比如补水、节水措施的有效性。
在农业生产方面，NDMI指数可以用来评估农作物的生长状况和水分利用效率。
通过对不同农作物NDMI指数的分析，可以判断它们的水分需求，从而合理进行灌溉和施肥。
第35卷 第8期2021年8月Vol.35 No.8Aug.,2021中国土地科学China Land Science doi: 10.11994/zgtdkx.20210809.164152碳中和目标下中国耕地绿色低碳利用的区域差异与影响因素柯 楠1，卢新海1，2，匡 兵2，韩 璟2（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）摘要：研究目的：揭示碳中和目标下中国耕地绿色低碳利用的区域差异与影响因素，为实现耕地资源可持续利用和农业高质量发展提供参考。
研究方法：超效率SBM模型、核密度估计和面板Tobit回归模型。
研究结果：（1）2000—2019年，中国耕地绿色低碳利用水平整体上呈现提升趋势，粮食功能区耕地绿色低碳利用水平也表现出不同程度的上升态势。
（2）核密度估计结果显示，中国耕地绿色低碳利用水平演进过程存在明显的区域差异特征。
（3）从全国层面来看，科技投入水平和农民生活水平对耕地绿色低碳利用具有显著正向影响，自然条件、财政支农水平、工业化水平和农业机械化水平对耕地绿色低碳利用具有显著负向影响；从粮食功能区来看，不同因素对耕地绿色低碳利用水平的影响方向与程度具有明显的差异。
研究结论：中国耕地绿色低碳利用存在明显的区域差异特征，可通过“强化区域耕地生产要素高效配置”“完善相关政策工具设计”“加强农业技术研发与应用”提升耕地绿色低碳利用水平。
关键词： 耕地绿色低碳利用；碳中和；区域差异；影响因素中图分类号：F301.24文献标志码：A文章编号：1001-8158（2021）08-0067-10收稿日期：2021-05-18；修稿日期：2021-06-30基金项目：教育部人文社会科学基金青年项目（19YJC790054）；中国博士后科学基金项目（2020M672365，2020T130234）。
第一作者：柯楠（1993-），男，湖北黄梅人，博士研究生。
DOI:10.16653/ki.32-1034/f.2021.016.001一、问题的提出农村经济发展水平关乎农村居民的经济收入水平以及生活水平，并对农村居民的日常生活产生深远且持久的影响。
在国家提出乡村振兴战略的时代背景下，“三农”工作有了新的发展方向和突破口，农村经济发展能力得以增强，经济发展水平也因此得到提高，取得了诸多可喜成绩。
但是，在国家大力发展乡村经济的同时，不可忽略的是不同省份之间、不同地区之间因为在自然条件、经济基础和人民文化水平等众多要素方面存在差异，农村经济发展水平也呈现参差不齐的现象。
在乡村振兴战略持续推进的过程中，农村社会经济的发展也受到了学术界众多学者的关注，有乡村振兴视角下农村经济发展水平区域差异研究——以贵州省为例叶发达王伟摘要：随着乡村振兴战略的实施，我国的农村经济发展水平得到了进一步提高，但是不同地区之间的农村经济发展水平仍然存在较大差异。
文章结合已有研究，以贵州省的9个市（州）为研究对象，选取了8个能够代表农村经济发展水平的评价指标，构建了一个评价农村经济发展水平的综合指标体系，运用主成分分析方法对贵州省不同地区的农村经济发展水平进行了比较和评价，融入聚类分析的基本原理对其进行了分类，并在此基础上探讨了贵州省农村经济发展水平的区域差异及其影响因素，进行了进一步思考和总结。
关键词：乡村振兴；农村经济；主成分分析；聚类分析关农村经济发展水平方面的研究不断深入。
贵州省是我国传统的农业省份，其农业发展历史悠久[1]，是西部大开发的省份之一。
从第七次人口普查数据看，贵州省的农业人口仍然占有较大的比重，占比达到了46.85%。
从《贵州统计年鉴（2020）》显示数据来看，贵州省2019年的第一产业增加值仅占地区生产总值的13.6%。
因此，对贵州省不同地区之间的农村经济发展水平进行探讨和研究不仅具有重要性，同时也存在必要性。
二、文献综述目前，针对我国农村经济发展水平开展研究的学者不在少数，而且取得了一些成果。
湘教版选择性必修2全册知识点总结第一章认识区域.................................................................................................................... - 1 - 第一节区域及其类型.................................................................................................. - 1 - 第二节区域发展差异与因地制宜.............................................................................. - 5 - 第三节区域联系与区域协调发展.............................................................................. - 8 - 第二章区域发展.................................................................................................................. - 11 - 第一节大都市的辐射功能——以我国上海为例..................................................... - 11 - 第二节产业转型地区的结构优化——以美国休斯敦为例..................................... - 14 - 第三节资源枯竭型地区的可持续发展——以德国鲁尔区为例............................. - 16 - 第四节生态脆弱区的综合治理——以我国荒漠化地区为例................................. - 20 - 第三章区域合作.................................................................................................................. - 24 - 第一节产业转移对区域发展的影响........................................................................ - 24 - 第二节资源跨区域调配对区域发展的影响............................................................ - 28 - 第三节长江流域协作开发与环境保护.................................................................... - 34 - 第四节“一带一路”倡议与国际合作 ........................................................................ - 40 -第一章认识区域第一节区域及其类型一、区域的特征1．含义：是地球表面一定的空间范围。
长三角城市群经济重心动态演变及区域发展差异分析白雪【摘要】The economic development of the Yangtze River Delta urban agglomeration continues to accelerate since China’s reform and opening-up,but there is a big gap in development between cities. This paper,by employing the research method of economic gravity center,calculates the location,direction and distance of the economic gravity center in the Yangtze River Delta urban agglomeration from 1982 to 2013. Then the paper makes an analysis on the difference of regional economic development by combining with indexes,such as the relative speed of economic development and the skewness coefficient,etc.,discusses the causes of differences of regional economic development in the Yangtze River Delta urban agglomeration,and puts forward suggestions and prospects for the balanced regional development.%改革开放以来，长江三角洲城市群经济发展持续加快，但各城市之间也产生了较大的发展差距。
指标横向对比指标横向对比，是一种对比分析方法，通过对同一类指标在不同时间、不同地区、不同公司或个体之间进行比较，深入了解其差异和变化，并从中找出问题所在、发现矛盾和变化趋势。
下面就让我们来看一下指标横向对比中常用的方法和技巧。
1. 指标定义的准确性在进行指标横向对比时，首先要保证指标定义的准确性。
指标定义清晰明了，才能更好地分析和评价不同维度的数据差异。
同时，在定义指标时也要注重具体化，避免模糊不清或者出现数据误差。
2. 数据精准度要保证指标横向对比的实用性，需要保证数据的精准度。
只有数据准确无误，才能更好地分析参与对比的各项指标并进行科学的对比运算。
同时，还要注意数据来源的可靠性和数据获取渠道的多样性。
3. 对比时间的选择在进行指标横向对比时，对比时间的选择非常关键。
这涉及到横向对比所要表达的意义和目的。
如果是长期趋势分析，则要选取历史时间段内的数据进行对比，以便发现跨越多年的发展趋势；如果是短期趋势分析或市场预测，则需要选取近期的数据进行对比。
4. 对比地区的选择除了时间选择之外，对比地区的选择也非常重要。
特别是在区域性企业或行业的背景下，对比同一地区不同企业或同一企业不同地区的数据，可以及时发现异质现象和问题，并针对不同地区制定不同的战略和措施，以取得更好的发展效果。
5. 对比维度的划分对比维度的划分也是指标横向对比的重要环节。
根据不同的目的和研究现象的维度选择不同的对比方式，如企业规模、业务范围、产品生命周期等等，划分合理的对比维度，有利于深入分析各项数据。
总之，了解指标横向对比的方法和技巧，对于进行数据比较和分析具有非常重要的意义，可以为企业策略和决策提供强有力的支撑。
衡量区域差异的几种方法一、概述（一）区域差异的定义所谓区域差异是指经济区域之间在自然条件、经济发展现有水平以及经济发展可预期的前景等方面的差异，这种差异可能在一定条件下的相互转化。
（二）国外文献中描述地区差异的定量测算方法。
根据测算指标个数大体上可以分为两类[1]：第一类，测算单个经济指标的地区差异。
在单变量地区差异的测算中，穆勒、赫斯特、史密斯 (W.Molle，Holst.B.van，Smith.H，1980)等人进行了深入研究，他们将单变量地区差异分为两种不同情况：一是分析单个变量的极值，二是分析样本观察值的离散趋势。
衡量单个变量极值差异的主要方法有：极值差幅(即经济指标最大值与最小值之差额)、极值差率(即经济指标最大值与最小值之比率)、极均值差幅(即经济指标最大值与平均值或平均值与最小值之差额)、极均值差率(即经济指标最大值与平均值或平均值与最小值之比率)、相对差距系数(即最大值与最小值之差额除以最大值)。
分析样本观察值离散趋势的主要方法有：相对平均离差、加权平均离差、变异系数、加权变异系数、对数变异系数等。
这些指标均大于或等于零，当系数等于零时，表示最大的平等，系数值越大，表明地区间差异越大。
第二类，比较两个经济指标的地域分布。
研究双变量地区差异，就是比较两个经济指标的地区分布，这种方法通常又可以分为两种类型：一是单一效果系数，二是可分解系数。
单一效果系数是比较两个经济指标地区差异的最简单、最直接的方法，其指标很多，其中以基尼系数的应用最为广泛，它是在洛伦兹曲线(M.o.Lrenz，1905)的基础上发展起来的。
此外单一效果系数还包括两变量的平均离差、两变量的标准差和地理联系率等。
以上是对国外描述地区差异的定量测算方法的概括，下面是就我们在实际运用中常常用到的一般用法。
二、测算区域差距的一般方法（一）变异系数法[2]。
变异系数是指总体中单位样本值变异程度的相对数，是绝对差异与平均值之比，因为在标准差的基础上进行计算的一个统计指标，所以也被称为标准差系数。
标准差是样本中的各变量值与其均值的离差平方的平均值的算术平方根，它能精确反映个地区经济指标的离散程度，各地区经济指标绝对差距越大，标准差也就越大。
变异系数在标准差的基础上，考虑到每组样本基数大小不同，为了剔除由于基数大小不同造成的影响，因此变异系数是以样本标准差除以样本平均值，其计算公式为：,C V Xσσ==其中，n 为样本数量，xi 表示i 地区的样本值，x 表示样本的平均值，σ表示标准差，该指标运用了所有地区的数据，因此所包含的信息量较为充分。
实际运用中一般使用加权变异系数也叫威尔逊系数[8]。
其公式为：1V u x =⨯'式中：,,,i i x x p p '分别是i 地区人均GDP 、背景区域人均GDP 、i 地区人口和背景区域总人口。
u V 越大，不平衡性就越大。
（二）差异系数[3]设x 、y 分别为对象数据和标准数据，则k =为对象数据与标准数据的相对差异系数。
ｋ值越大表示对象数据间差异越大。
（三）基尼系数法[4]。
1.基尼系数计算的通式基尼系数是在洛伦兹曲线的基础上总结出的测量收入距的指标。
洛伦兹曲线(图1)原本用于衡量收入和财富分配的不平等程度，现在已经广泛应用于衡量收入分配、地区差异、产业集中度等领域。
基尼系数以洛伦兹曲线为基础，由基尼系数的定义推导出来，它是洛伦兹 曲线与对角线之间的面积A 与对角线以下的面积(A+B)之比，即：A G A B=+公式虽然简单，然而在实际计算中却难以运用，因此经济学家和统计学家们提出了各种变形公式，使其更具实际操作性。
目前，国内经济学界通常采用的基尼系数计算方法为：211,02nnjt itj i Y Y u n==-∆=≤∆≤∑∑（1）1niti Yu n==∑ (2)式中，∆是基尼平均差，jt it Y Y -是任何一对收入样本差的绝对值，jt Y 为某一省区第t 年的某一指标，n 是样本容量，u 是总样本某指标的均值。
则定义：,012G G u∆=≤≤ （3）由（1）、（2）、（3）综合得出基尼系数的计算方法： 21112nnjt it j i G Y Y nu===-∑∑2.基尼系数的分解分解法是在求出上述值的基础上，力图研究基尼系数的构成因素，除了得出总的基尼系数的信息之外，在计算过程中还能够获得分解部分内部的基尼系数值。
分解法并不是独立计算基尼系数的方法，它更重要的意义在于对基尼系数的分解，即定义的各个不同基尼系数值之间的相互关系。
例如，用分解法来测算城乡收入分配均衡情况。
经济学家Sundrum （1990）在他的《欠发达国家的收入分配》一书中介绍了一种对一国或地区基尼系数进行分解的方法，其数学公式为：22121212122u u u u G pG pG p p u uu-=++12式中，G 表示总体基尼系数，G 1和G 2分别表示农村和城镇的基尼系数，P 1、P 2分别表示农村人口和城镇人口占总人口的比重，u 1、u 2、u 分别表示农村、城镇和总体的人均收入。
这种方法会在可能在两个环节产生误差：一是用其他方法估计城乡各自的基尼系数G 1和G 2时，可能产生误差；二是城乡收入分布一般会在不同程度上重叠。
基尼系数为0时，表示收入分配绝对平等；基尼系数为1时，表示收入分配绝对不平等。
按照联合国有关组织规定：基尼系数若低于0.2表示收入绝对平均；0.2-0.3表示比较平均；0.3-0.4表示相对合理；0.4-0.5表示收入差距较大；0.5以上表示收入差距悬殊。
经济学家们通常用基尼指数来表现一个国家和地区的财富分配状况，并把0.4作为收入分配差距的“警戒线”。
（四）余期望系数[５]。
设P 是事件A 发生的概率P(A)=P,因为知道越不容易发生的事,需要的信息量就越大,从而已知事件A 发生所需的信息量一般假定为P 的减函数log(1/P)。
如有n 个事件,发生的概率分别为12,......n P P P ，则相应的期望信息量为：1log()ii P E P =∑概率12,......n P P P ，的值越接近,期望信息量E 就越大。
如果121....n P P P n====，则E 达到最大值log n 。
于是可定义余期望系数：i i i i P lo g (1/P )P lo g P =1-=1+lo g nlo g nμ∑∑如果把Pi 视为第i 个单位所占的收入份额即/i i i P W W =∑，i W 为第i 个单位的收入（i=1,2,……,n ）则余期望系数μ可以测度收入分配的差异性。
若该系数愈靠近0，表明单位之间收入差异愈小；若该系数愈靠近1，则表明单位之间收入差异愈大。
与基尼系数相比，由于余期望系数的数学含义及表达式简单明了，不涉及不规则图形面积的计算，也不需要在计算过程中对各收入单位进行人为的分组，因此其计算精度能得到保证，根据余期望系数做出的分析判断应该具有较高的可信度。
对于余期望系数μ，可以参照泰尔指标的分解原理，设定总的收入差异T μ为单位之间收入差异G μ和单位内部的收入差异M μ之和，而单位内部的收入差异M μ等于各个单位内部收入差异μi 的加权和（i f 为以某指标的各样本在总体中的份额），即：T G M G i i f μμμμμ=+=+∑这样，余期望系数与泰尔指标一样，可以用来深入考察两个层次(单位之间与单位内部)的收入差异及其相互关系。
但是，与泰尔指标相比，由于余期望系数只涉及各单位收入一个经济变量，因此计算不复杂，具体计算过程中不可能暗含任何假设前提。
同时,余期望系数尽管也涉及对数运算，但其值与对数底的选取无关，不同时间不同空间的系数值可以直接对比，这也是泰尔指标不能比拟的。
（五）泰尔系数法[4] 泰尔指数基本公式 ： 11logni iy G ny ==∑指数分解为组间和组内差距，其分解公式为：111log log g w bGGg g gg i S g g i gG I I N y N y G N N y N y =∈==+⎡⎤=+⎢⎥⎢⎥⎣⎦∑∑∑N 为样本总数，将样本分为G 组，g N 为第g 组的样本个数，g y 为第g 组的收入均值，i y 为第i 个样本的收入。
泰尔在20世纪50年代和60年代分别提出了两个计算公式:泰尔U 系数和泰尔T 系数。
其计算公式分别为：U =U 值在0～1之间变动，若为0，表示完全平等；若为1，表示完全不平等。
1logini ii y y y T x yx==∑，1n ii y y ==∑，1nii x x==∑其中，n 为地区数量，i x 是按各地区人均收入的份额从低到高的顺序排列的，i y 为各地区的人均收入。
T值在0～logN 之间变化。
若T 值为0，表示最大平等;若为logN ，表示最大不平等。
由于泰尔T 系数具有可分解性，不仅能判断整体差异水平，还可以区分组内差距和组间差距，并分析二者对整体差距的贡献，另外由于其涉及对数运算，可选用不同正数作底，其结果只具有相对意义，因此实际操作中多利用泰尔T 系数分解后的计算公式：*111loglog nnm ij i n ii i i j iij Y Y T T T YY p p ===⎛⎫=+=+⎪ ⎪⎝⎭∑∑∑ *n T T T 、、分别表示总体区域差异、地带间的差异、地带内的差异，i 表示地带，n 为总的地带数，j 为地带内子区域，i Y 表示第i 地带的GDP 占全国GDP 的比重，i P 表示第i 地带人口占全国总人口的比重，ij Y 表示第j 省GDP 在第i 地带GDP 中所占比重，ij P 表示第j 省人口在第i 地带人口中所占比重。
（六）库兹涅茨比率和加权库兹涅茨比率[7]库兹涅茨比率也是用来描述区域不平衡性的,它不仅计算方便，还可以通过适当分解，发现导致不平衡性变化的原因。
库兹涅茨比率计算如下：1ni i i K p q ==-∑（4）式中：Ｋ为不平衡系数；i i p q 分别为各地区人口和GDP 所占的比重。
ｋ越大表示区域差异越大。
库兹涅茨不平衡系数的分解由于111,1nni i i i p q ====∑∑ ，所以 ()10niii K pq ==-=∑将()i i p q -从大到小排列，必然存在ｍ，使得当0,i i i m p q ≤-≥时，为低收入人群人口比例与经济比例之差；0,i i i m p q ≤-≤时，为高收入人群人口与经济比例之差。
这样公式（4）可以分解如下：11mni i i i i i m K p q q p A B ==+=-+-=+∑∑(5)由式（5）可以看出，库兹涅茨比率可以分解成为两部分：其中的A 表示由于低收入人口的相对增加所导致不平衡系数K 的增加；B 表示由于高收入人群收入的相对增加而导致的不平衡性的增加。
