福建省县域城市性评价及空间关联格局分析

附件福建省县域数字城市地理空间框架建设指南福建省测绘地理信息局2013年7月目录一、总体要求 (1)二、基本原则 (2)三、建设主要内容与模式 (2)（一）以设区市平台为基础建设模式 (3)（二）政务版平台独立建设模式 (4)（三）参照设区市建设模式 (5)四、职责分工 (6)五、工作程序 (6)（一）立项申请 (7)（二）需求调研与设计书编制 (7)（三）设计书评审与合作协议签署 (8)（四）项目实施 (8)（五）试运行、验收与成果归档 (8)附录1数字县域建设内容 (10)附录2数字县域建设经费概算参考 (15)附录3 项目建议书编制提纲 (18)附录4 项目设计书编制提纲 (19)附录5 地理信息公共平台运行报告编制提纲 (22)附录6 经费执行情况报告编制提纲 (23)附录7 工作总结报告编写提纲 (24)附录8 技术总结报告编写提纲 (25)数字中国地理空间框架是重要信息化基础设施，得到党和国家领导人高度重视。

数字地理空间框架分为国家、省区、城市三级。

数字城市地理空间框架建设是数字省区、数字中国地理空间框架建设的重要组成部分，国家测绘地理信息局要求2012年底前要基本推广到所有地级以上城市，2013年向具备条件的县级市推广，并逐步实现国家、省、市、县的上下贯通和横向互联，最终把分散在各地、各部门的地理信息资源打造成全国地理信息服务的“一个网、一张图、一个平台”。

按照国家测绘地理信息局的要求，结合我省实际，福建省测绘地理信息局于2012年4月发布《关于开展数字县（市）地理空间框架建设工作的通知》（闽测绘﹝2012﹞8号），启动县域数字城市地理空间框架（以下简称“数字县域”）建设工作。

为统一认识，理清思路，规范项目建设，加快我省数字县域建设，促进地理信息资源开发、整合、共享和应用，提高财政资金使用效率，更好地为各县（市）国民经济和社会信息化服务，我局编制本建设指南。

一、总体要求数字县域建设是设区市级数字城市地理空间框架建设的补充与应用拓展，一般应基于设区市数字城市地理空间框架建设成果，完善及整合县（市）地理信息资源，并通过设区市建立的地理信息公共平台开展推广应用。

福建省各地区经济发展水平的综合评价及对策本文利用stata软件进行了对福建省各城市经济发展水平进行实证分析，建立了福建省地区生产总值为被解释变量，地方公共财政收入、农民人均纯收入、城镇居民人均可支配收入、投资额、、农村人均生活消费支出为解释变量，并运用2013年《福建统计年鉴》的数据得到模型再对模型进行计量经济学检验，，结合福建省城市发展的具体实际，对福建省9个地级市的经济发展水平进行综合评价，寻求途径来解决区域经济的差异问题和促进区域经济协调发展。

标签：多重共线性；异方差；经济发展；回归一、研究方法简介1.多重共线性的含义和检验多重共线性就是指解释变量之间存在着线性关系，或者解释变量之间不完全的线性关系。

经济现象的变化涉及的影响因素之间一般会存在一定的相关性。

他们之间具有共同变化趋势，模型中包含滞后变量，而且使用截面数据可能出现多重共线性，或者样本自身的原因。

完全多重共线性会产生很大的后果，比如参数的估计值不确定和参数估计值的方差无限大，或者参数估计值的方差与协方差增大。

因此，多重共线性的检验室很有必要的。

检验多重共线性的方法有：简单相关系数检验法、反差扩大因子法、直观判断法、逐步回归检测法。

2.异方差的概念和检验异方差的概念就是，被解释变量观测值分散的程度随着解释变量的变化而变化。

对于一些经济现象，我们会假定经济现象的变量是具有同方差的，但是现实生活中，由于经济现象的错终复杂，往往就出现了相悖。

某些被解释变量观测值分散的程度随着解释变量的变化而变化。

这样不仅对参数估计式统计特性产生了影响，还会对模型假设检验产生影响，更会对预测产生影响。

因此，我们要检验模型中式否有异方差，还要知道随机误差项的概率分布。

常用的方法有：图示检验法、戈德菲尔德和夸特检验、White检验、ARCH检验、Glejser检验。

二、福建省各地区经济发展水平影响因素分析1.多重共线性检验OLS回归结果该模型R2=0.9900，可调节的R2=0.9733，可决系数很高，F检验值为59.37，显著性较高，但是当a=0.05时。

城市地理048城市规划·FORUM摘要：城市腹地划分一直是区域经济学与城市地理学等领域关注的热点。

本文在构建城市综合实力评价指标体系的基础上，通过采用场强模型对福建省九地市的影响腹地进行划分，并进一步分析福建省各城市的场强特征和城市影响腹地的空间格局，并将腹地划分结果与各地市行政区范围进行叠加分析。

关键词：腹地划分；GIS ；场强模型；福建；空间分析引言：城市影响腹地是指城市的吸引力和辐射力对城市周围地区的社会经济联系起着主导作用的地域［１］。

随着城市化进程的推进，城市对于发展空间的需求不断增加，导致不同城市之间对城市空间的竞争也越来越明显，因此中心城区与周边区域相互协同发展成为城市社会经济发展的一种重要形式，而腹地资源的竞争也更成为中心城区关注的主要内容之一。

合理地划分城市影响腹地，不仅可以帮助我们掌握中心城区的具体影响范围，也能实现区域经济、社会、生态等发展目标的结构优化，而且对于城市的经济区划、区域空间的分析、行政区划的调整等都具有一定的指导意义。

福建地处我国东南沿海，面对台湾，邻近港澳，北承长江三角洲，南接珠江三角洲，西连广阔内地，是中国距东南亚、西亚、东非和大洋洲最近的省份之一，地理位置独特，现有９个设区市。

为了进一步提高福建省在区域经济发展中的竞争力，充分发挥作为两岸三地和两个三角洲联结点的区位优势，合理配置地区资源，应打破行政界限。

对省内主要的９个区市的经济腹地作明确、科学的划分能为区域内集约发展合理的模式的提出提供科学依据。

１数据来源与研究方法1.1 数据来源文中涉及到的城市中心位置坐标、行政区界、公路网络等数据均从中国县级单元１：　１００万ＧＩＳ数据库中提取。

各城市综合实力测算数据来自于《福建统计年鉴—２０１３年》［２］。

1.2　研究方法１．２．１修正后的场强模型的构建本文借用“场强”来分析城市的影响力其计算公式如下［３］：式中，　为城市在点上的场强；为城市的综合实力值；为城市到点的最短时间距离；β为距离摩擦系数，一般取值为　２．０　［４］。

中共福建省委、福建省人民政府关于加快县域经济发展的若干意见正文：---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 中共福建省委、福建省人民政府关于加快县域经济发展的若干意见（闽委发[2003]11号2003年10月22日）为了贯彻落实党的十六大、十六届三中全会精神和省第七次党代会以来的一系列战略部署，现就加快县域经济发展提出如下意见：一、明确目标，实现县域经济发展新跨越1、深刻认识加快县域经济发展的重要性。

改革开放以来，我省县域经济取得了长足发展，在国民经济中占有举足轻重地位。

加快县域经济发展是实践“三个代表”重要思想的具体体现，是全面建设小康社会的基础工程，是促进区域经济协调发展的重要内容，也是解决农业、农村、农民问题，加快工业化、城镇化和现代化步伐的迫切要求。

各地各部门要从全局和战略的高度，提高认识，增强紧迫感、责任感，抓住机遇，努力实现县域经济发展新跨越。

2、总体要求和主要目标。

今后一个时期是加快我省经济发展的重要战略机遇期。

县域经济发展的总体要求是：以“三个代表”重要思想为指导，认真贯彻党的十六大和十六届三中全会精神，根据省委关于全面建设小康社会，构建三条战略通道，按三个层面，分三个阶段推进，实施项目带动的战略部署，进一步解放思想，实事求是，与时俱进，开拓创新，以发展非公有制经济为重点，以改革开放和科技创新为动力，加快工业化、农业产业化和城镇化步伐，不断壮大县域经济总量，增强财政实力，扩大就业，提高城乡居民收入水平。

促进经济社会协调发展、城乡协调发展、地区协调发展、人与自然协调发展，实现经济社会的全面进步。

县域经济发展的主要目标是：在优化结构和提高效益的基础上，全省县域经济以较快速度增长，到2008年，国内生产总值比2000年翻一番，财政收入占国内生产总值的比重进一步提高，农民人均纯收入有较大幅度增长。

福建县域的城镇化水平还很低。

全省59县市中城镇化水平在40%以上的只有18个（表1），其中常住人口在50万以上的17个县上40%的只有8个（2）福建各地市2007年的人口数,gdp和财政收入2007年福建各地市上半年GDP经济总量排名...! 泉州泉州上半年GDP突破千亿今年上半年,泉州市完成地区生产总值1007.21亿元(第一名) (包括晋江GDP完成202.49亿元，继续位居全省县市第一) 福州市上半年全市地区生产总值完成801.6亿元厦门市上半年全市地区生产总值完成615.7亿漳州市上半年全市地区生产总值完成355.1亿元莆田市上半年全市地区生产总值完成239.38亿元三明市上半年全市地区生产总值完成228亿元龙岩市上半年全市地区生产总值完成227.97亿元宁德市上半年全市地区生产总值完成194.8亿元南平暂无数据2004年末福建人口:4200万2004年末福建省人口估算4200万 1. 政府公布人口概况2004年末全省常住人口为3511万人，比上年末增加23万人，其中，0-14岁的人口占19.3%，15-64岁的人口占72.2%，65岁及以上老年人口占8.5%。

全省人口出生率11.58‰，死亡率5.62‰，自然增长率5.96‰。

全省城镇化水平为46%。

2. 2004年末福建省人口估算:4200万笔者运用人口估算方法对福建省2004年末各市人口估算如下: 福州市面积2003年户籍人口2004年末估计人口鼓楼区37 49 70 台江区18 31 50 仓山区139 37 60 马尾区254 15 50 晋安区567 25 70 福清市1932 120 180 长乐市718 67 100 闽候县(甘蔗镇) 2133 61 70 连江县(凤城镇) 1191 62 80 罗源县(凤山镇) 1081 25 30 闽清县(梅城镇) 1469 30 30 永泰县(樟城镇) 2243 36 40 平潭县(潭城镇) 371 39 50 小计12153 597 880 福州地区人口再估算（通过卫星图像分析）：2005-06-29 福州市面积2003年户籍人口2004年末估计人口鼓楼区37 49 75 台江区18 31 35 仓山区139 37 70 马尾区254 15 50 晋安区567 25 60 福清市1932 120 150 长乐市718 67 100 闽候县(甘蔗镇) 2133 61 60 连江县(凤城镇) 1191 62 70 罗源县(凤山镇) 1081 25 30 闽清县(梅城镇) 1469 30 30 永泰县(樟城镇) 2243 36 40 平潭县(潭城镇) 371 39 40 小计12153 597 810 厦门市面积2003年户籍人口2004年末估计人口思明区75 44 80 海沧区155 135 0 湖里区61 13 50 集美区268 29 60 同安区658 33 60 翔安区352 25 50 小计1569 157 350 厦门地区人口再估算（通过卫星图像分析）：2005-06-29 厦门市面积2003年户籍人口2004年末估计人口思明区75 44 90 海沧区155 13 30 湖里区61 13 70 集美区268 29 160 同安区658 33 40 翔安区352 25 40 小计1569 157 430 福建省人口报告地区面积2003年户籍人口2004年末估计人口南平市26278 305 280 三明市22930 268 250 莆田市3928 300 360 泉州市10903 658 850 漳州市12874 453 650 龙岩市19027 287 260 宁德市13452 324 400 合计12311433 494 280 由上可知福建省共有外来人口较多，约700万左右。

分析不同空间权重矩阵对海西经济区经济空间统计的影响陈彤彤;黄耀裔【摘要】利用空间自相关统计法,运用GeoDa1.6.7空间相关分析软件,对不同阶数的Rook型空间权重、Queen型空间权重、K-Nearest空间权重和不同欧式距离空间权重进行全局空间自相关分析,分别得出不同空间权重下的4种最优空间权重矩阵——1阶Rook型、1阶Queen型、欧氏距离(D=55 km)和K-Nearest(K=5),通过显著性检验对比分析确定欧氏距离(D =55 km)为最优空间权重矩阵,在这种尺度范围内有利于带动福建省中心县域与周边县域的辐射作用,促进海西经济区县城群的整体竞争力.【期刊名称】《商丘师范学院学报》【年(卷),期】2016(032)012【总页数】5页(P67-71)【关键词】空间权重矩阵,全局空间自相关;LISA;海西经济区【作者】陈彤彤;黄耀裔【作者单位】泉州师范学院资源与环境科学学院福建泉州362000;泉州师范学院资源与环境科学学院福建泉州362000【正文语种】中文【中图分类】F290自Cliff A在《空间自相关》一书中阐述到空间统计学中的地理单元彼此存在相互作用与相互联系后.探索性空间数据分析(Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA)已经成为一种探究各种与地理有关的要素的空间分布特征的技术手段，在社会经济、人口、疾病传播、旅游等各个领域得到广泛应用.然而空间自相关是ESDA的前提条件，是认识地理要素空间分布特征的一种常用方法[1]，在ESDA分析过程中，空间权重矩阵是进行ESDA建模的基础，对Moran’s I、LISA、Getis—Ord Genral G、Getis—Ord Gi等相关评价指标结果产生影响，导致分析结果也会不同[2]，因此一些学者开始对空间权重矩阵开展了相关研究，但存在所用到的对比分析空间权重矩阵不够全面，缺乏统一尺度、同一数据的全面有效对比，会对全局空间自相关性和局部空间自相关性的结果造成差异等[3-5].空间自相关分析首先需要定义空间对象的邻接关系，通常有基于邻近的空间权重矩阵(Rook邻接、Queen邻接)和基于距离的空间权重矩阵(K-Nearest邻接、欧式距离邻接)这两大类.对于空间权重矩阵的重要性研究，以海西经济区作为研究区域，以县域作为研究尺度，以2013年的县域人均GDP作为研究指标，利用不同阶数Rook型空间权重、不同阶数Queen型空间权重、不同阶数的K-Nearest空间权重和不同欧式距离空间权重的横向和纵向对比，试图从全局空间自相关性和局部空间自相关性指标来分析海西经济区的县域经济空间自相关程度，探讨不同空间权重矩阵对其经济空间格局的影响，探索适合研究对象的最优空间权重矩阵，为后续的研究提供科学合理的技术手段.海峡西岸经济区(简称海西经济区)主要是指台湾海峡西侧以福建省为主体囊括周边省份地区，南临珠三角经济区，北与长江三角经济区衔接，西与江西省内陆腹地贯通，东部与台湾隔海相望.海峡西岸经济区以福建省为主体，主要包含上述4个省份的23个地级市的144个县级市行政单元(福建省的福州市、厦门市、泉州市、漳州市、龙岩市、莆田市、三明市、南平市、宁德市的66个县级市；浙江省的温州市、丽水市、衢州市的22个县级市；江西省的上饶市、鹰潭市、抚州市、赣州市的40个县级市；广东省的梅州市、潮州市、汕头市、汕尾市、揭阳市的16个县级市).海西经济区的地图数据以正式出版的中国地图经过扫描、几何校正、矢量化采集后得到的海西经济区县域矢量类型数据，为了分析基于距离的空间权重，对其进行空间投影，投影方式为UTM，椭球体为WGS1984.县域经济统计数据来源则主要来自福建省统计局公布的《福建省统计年鉴》(2014年)、广东省统计局公布的《广东省统计年鉴》(2014年)、江西省统计局公布的《江西省统计年鉴》(2014年)、浙江省统计局公布的《浙江省统计年鉴》(2014年)的2013年人均GDP值[6].空间权重不同会导致邻域范围不同，同样两个空间单元在一种空间矩阵定义下相邻，而在另一种空间矩阵定义下则未必被视为邻接，这样会对相同数据分析结果会得出不同的空间自相关性结论[7].Rook型空间权重和Queen型空间权重突出了空间单元间的直接相邻性，而K-Nearest邻接和欧式距离邻接权重则突出了空间单元间的距离作用.任何一种空间权重矩阵都只能近似表示出其空间的关系，并且最终转化为0和1二值化的矩阵[8，9].若第i个空间单元和第j个空间单元为邻接，则wij定为1；若第i个空间单元和第j个空间单元为邻接，则wij定为0.依次递推最终得到一个[0，1]二值对称空间权重矩阵Wn×m，用矩阵表示为式(1)：Rook型为二进制邻接矩阵，是以某一空间单元为中心，其相邻的上下左右定义为邻接关系.根据是否直接邻接，可分为一阶邻接(First order spatial contiguity)、二阶邻接(Second order spatial contiguity)和高阶邻接(Higher order spatial contiguity).Queen型也为二进制邻接矩阵，较Rook型邻接方式，是以某一空间单元为中心，再上下左右邻接基础上增加对角线来定义邻近关系，即较Rook型邻接方式多4个邻接数.Queen型空间权重同样可分可分为一阶邻接、二阶邻接、高阶邻接.K-Nearest权重矩阵是建立一种对函数形式没有假设的分类方法，当第i 个空间单元与第j个空间距离d是属于最近的K个点，wij定为1，否则为0[9]，见式(2)：采用欧式距离规则(Euclidean Distance)度量空间单元i与空间单元j的邻近关系，见公式(3).式(3)中xi1，yi1；xi2，yi2分别代表空间单元i与空间单元j的空间几何质心.当两个空间单元质心距离小于设定距离时，wij定为1，否则为0.空间自相关分析是用于检验某一要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标，可分为正相关和负相关两类，正相关表明某单元的属性值变化与其相邻空间单元具有相同变化趋势，负相关则正好相反[10].全局空间自相关(Global Moran’s I)中的Moran’s I指数基于统计学相关系数的协方差关系推算，反映了空间邻接区域单元属性值的相似程度，对于位置的观测值，全局Moran’s I指数可用如下公式表示：式(3)中，wij代表空间权重矩阵，Xi为i空间单元的属性数据值，Xj为j空间单元的属性数据值，且i≠j.采用统计验证的方式判定Moran’s I的期望值，其Z值检验公式如下：式(4)中：E(I)为数学期望；var(I)为变异数.局部空间自相关LISA(Local indicators of spatial association)描述了一个空间单元与其邻域的相似程度，能够表示每个局部单元服从全局总趋势的程度，并提示空间异质，说明空间依赖是如何随位置变化的，说明LISA可以度量每个区域与周边地区之间的空间差异程度[11].LISA计算公式如下：由表1和表2可知，基于Rook型与Queen型的空间权重矩阵，全局空间自相关分析结果呈现较好的相似性，由于Queen型空间权重矩阵较Rook型空间权重矩阵多对角线邻接数(及多4个邻接数)，因此全局空间自相关Moran’s I值较Rook型空间权重来得高一些.基于Rook型与Queen型空间权重矩阵下的全局自相关均随着阶数的增加，Moran’s I值逐渐降低，表明全局空间自相关程度逐渐衰退，当阶数n=5的时候，Z-value 值未通过显著性检验，说明当阶数越高，全局空间自相关程度越不明显，表明阶数n=1是最优的二进制邻接方式.首先使用GeoDa1.6.7软件分别生成1阶、2阶、3阶、…、n阶Rook型空间权重和1阶、2阶、3阶、…、n阶Queen型空间权重，对比分析全局空间自相关Moran’s I以及Z-value 等显著性检验，直至Z-value 值未通过显著性(Z-value=±1.96)检验为止.使用GeoDa1.6.7软件分别生成基于邻近的距离权重矩阵的1阶、2阶、3阶、…、n阶K-Nearest空间权重矩阵(见表3)，对比分析全局空间自相关Moran’s I以及Z-value显著性检验，将K=1-9分别进行全局空间自相关分析，当K=1，Moran’s I=0.7406，值最大，随K值增大，Moran’s I值逐渐降低，但当K=4时又陡增后逐渐降低，表明K=5位K-Nearest空间权重的分水岭.使用GeoDa1.6.7软件分别生成基于不同欧式距离的空间权重矩阵(见表4)，采用两边逼近原则，对比分析全局空间自相关值以及Z-value显著性检验，随着欧氏距离的增加，全局空间自相关程度逐渐增加，在欧氏距离D=55 km达到临界最大值，随之Moran’s I值逐渐减少.综上所述，1阶Rook 型空间权重矩阵为最优的Rook 型空间权重矩阵、1阶Queen型空间权重矩阵为最优的Queen型空间权重矩阵、D=55 km为最优的欧式距离空间权重矩阵和K=5最邻近点空间权重矩阵为最优K-Nearest空间权重矩阵.4 种空间权重矩阵分析的全局Moran’s I值均有统计学意义.Moran散点图的4个象限分别代表，第一象限(“H-H”型，空间单元和周围单元的属性值都较高)，第二象限( “L-H”型，空间单元属性值较低，而周围单元较高),第三象限(“L-L”型，空间单元和周围单元的属性值都较低)和第四象限(“H-L”型，空间单元属性值较高，而周围单元较低).对上述4种空间权重矩阵生成Moran 散点图[12],海西经济区多数县域落于第一和第三象限内，说明海西经济区县域经济发展存在空间正相关.但Moran’s I 仅是一种平均意义上的空间差异说明，较难以全面反映内部差异，对此采用局部空间自相关(LISA)加以辅助分析[13]. 经济发展程度高的县域趋于经济发展程度高的县域相邻，经济发展程度低的县域趋于经济发展程度低的县域相邻，根据全局空间自相关分析结果，分别采用了1阶Rook空间权重矩阵、1阶Queen空间权重矩阵、欧式距离权重矩阵(D=55 km)和K-Nearest权重矩阵(K=5)进行局域空间自相关分析，生成LISA聚集图(见图1).4种空间权重矩阵分析的聚集县域虽不完全相同，但从LISA 聚集图均呈现出较好的相似性，其LISA的“H-H”型、“L-L”型、“L-H”型、“H-L”型县域数，详见表5.不能仅从全局空间自相关的Moran’s I值大小来反应哪种空间权重是否是最适合，为了确定哪一种空间权重矩阵对海西经济区的空间效应最强，于是采用公式R=Mean±1.96StDev计算表示效应的强弱，计算结果(见表6)依据统计学原理，数据符合正太分布下，在给定置信度为95%(信度间隔)，得出欧式距离(D=55 km)空间权重下，Moran’s I值的变异较小，而R值得区间范围最大，说明海西经济区全局空间的经济效应最优，能够较好地描述2013年海西经济区的空间自相关性；通过LISA分析得出，较其它3种空间权重，“H-H”型县域数明显多于“L-L”型，表明在这种尺度范围能够有利于福建省中心县域与周边县域的辐射作用，带动提升海西经济区县域群的整体竞争力.运用GeoDa1.6.7空间分析软件，对2013年的海西经济区的人均GDP指标进行了空间统计分析.首先对不同阶数的Rook型空间权重、Queen型空间权重、K-Nearest空间权重和不同欧式距离空间权重进行全局空间自相关分析，分别得出4种最优的空间权重矩阵，4 种空间权重矩阵分析的全局Moran’s I值均有统计学意义.利用LISA表达其空间分布以及集聚程度，最终根据显著性确定基于欧氏距离空间权重矩阵D=55 km为最优空间权重矩阵，在该权重下处于“H-H”型县域数最多，表明在这种尺度范围有利于福建省中心县域与周边县域的辐射作用，打造具有强大辐射带动能力和综合服务能力的中心高地，带动提升海西经济区县域群的整体竞争力.对其他空间自相关指数的效应研究应该全面分析其最优空间权重矩阵，才能确保后续的研究的科学意义.。

福建省县域经济空间溢出效应分析董艳会;苏时鹏;詹礼辉;许佳贤;黄森慰【摘要】基于1999-2014年福建省县域面板数据,采用探索性空间数据分析方法和空间计量方法对福建省县域经济空间关联特征及空间溢出效应进行分析.空间关联分析结果显示,福建省县域经济全局存在显著的正向空间关联,且相关性呈不断增大趋势,局部地区呈现明显的空间集聚特征.模型估计结果表明,福建省县域经济存在很强的空间溢出效应,且这种效应已经成为推动其经济增长的重要因素.【期刊名称】《福建农林大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2017(020)001【总页数】6页(P49-54)【关键词】溢出效应;空间计量模型;福建;县域经济【作者】董艳会;苏时鹏;詹礼辉;许佳贤;黄森慰【作者单位】福建农林大学经济学院,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002;福建农林大学可持续发展研究所,福建福州350002【正文语种】中文【中图分类】F127改革开放以来，福建东南沿海地区凭借其独特的区位优势，实现经济的迅速发展。

而西北内陆地区经济发展相对滞后，各区域经济发展差距日趋扩大。

持续扩大的区域差距已成为威胁福建省经济健康持续发展的难题之一。

目前，已有很多学者采用不同方法对福建省区域经济差异的成因进行分析，且大多是从区域内部因素差异来寻找原因。

然而，在一个开放的经济体系中，区域之间的经济联系越来越密切，任何一个地区的经济发展都脱离不了周边地区的影响，也就是说区域经济溢出效应已经成为区域经济发展过程中不可或缺的因素。

因此，探讨福建省区域经济空间关联特征，估计空间溢出效应强度，对促进区域经济增长、确定区域经济合作的方向、促进区域经济协调发展具有重要的现实意义。

早在20世纪50年代，发展经济学家就发现GDP存在溢出效应，之后大多文献是关于美国和欧盟国家区域经济溢出效应的研究，而我国对于区域经济增长溢出效应的研究起步较晚。

县域空间视角下乡村人居环境质量评价及空间格局分析作者：张会吉薛桂霞张琳来源：《安徽农业科学》2022年第16期摘要基于县域空间视角，在构建乡村人居环境质量评价指标体系的基础上，运用熵值法、空间分析方法和耦合度指数对贵州省黎平县乡村人居环境质量进行评价，并探讨其空间分异格局和耦合度指数的特征。

结果表明：黎平县乡村人居环境质量较低，综合得分为0.313;县域空间中各乡镇人居环境质量的空间分异格局存在明显差异性，呈现中间高、四周低的空间分异格局;乡村教育质量的空间集聚特征明显，即教育质量越好则乡村人居环境质量越高;乡村人居环境质量与居民可支配收入水平具有正协调性，居民可支配收入水平越高则人居环境质量提升越明显。

关键词县域空间;乡村人居环境;质量评价;空间格局中图分类号 D 422.6 文献标识码 A文章编号 0517-6611（2022）16-0212-06doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.16.051开放科学（资源服务）标识码（OSID）：Rural Human Settlement Environment Quality Assessment and Spatial Pattern Analysis Based on County Spatial Perspective：A Case from Liping CountyZHANG Hui-ji， XUE Gui-xia，ZHANG Lin（Institute of Agricultural Economics and Development， Chinese Academy of Agricultural Sciences， Beijing 100081）Abstract From the perspective of county space， based on the discussion and construction of the evaluation index system of rural human settlements quality， entropy method， spatial analysis method and coupling degree index were used to evaluate the quality of rural human settlements in Liping County of Guizhou Province， and the characteristics of its spatial differentiation pattern and coupling degree index were discussed. The results showed that：The quality of rural human settlement environment in Liping County was low， and the comprehensive score was 0.313;spatial differentiation pattern of human settlement environment quality in towns and townships at the county level has obvious differences， showing a high spatial differentiation pattern in the middle and a low spatial differentiation pattern in the periphery;spatial agglomeration characteristics of education quality are obvious， the better education quality is the higher quality of rural human settlement environment. The quality of rural human settlement environment is positively coordinated with the level of residents’ economic income. The higher the level of residents’ income is the more obvious improvement of human settlement environment quality.Key words County space;Rural human settlements;Quality evaluation;Spatial pattern鄉村人居环境是指乡村居民在日常生产生活中集自然、社会、经济和人文等环境为一体的综合性社会系统，不仅是衡量乡村居民生活质量的重要参数，也是推进乡村振兴和乡村建设的重要保障，对促进乡村社会经济发展和维护国家繁荣稳定具有重要意义。

基于因子分析的福建省各地市经济实力分析一、引言福建省位于中国东南沿海，地处闽粤赣三省交界处，是中国重要的对外经济交流和对台经济合作的前沿基地。

福建省各地市经济实力的分布情况对于经济发展的规划和政策制定具有重要的指导意义。

本文将采用因子分析的方法，对福建省各地市的经济实力进行分析，挖掘其中的潜在经济因子，以期为福建省经济发展提供科学的参考。

二、因子分析方法因子分析是一种常用的多元统计分析方法，通过分析多个相关变量之间的内在关系，挖掘各变量之间的共同因子，从而降低数据的维度，减少变量之间的相关性，揭示数据的本质结构。

本文将采用因子分析的方法，对福建省各地市的经济指标进行分析，以寻找各地市经济实力的潜在因素，并对其进行量化评价。

三、数据来源和选择本文所使用的数据来自于福建省统计局和国家统计局发布的相关统计年鉴和数据报告，数据包括各地市的GDP总量、人均GDP、工业增加值、财政收入、外贸进出口额、固定资产投资等经济指标。

在因子选择时，将以数据的代表性、权重分配的合理性和数据的完整性作为参考因素。

通过因子分析得到的因子载荷矩阵如下：| 因子 | 人均GDP | 工业增加值 | 财政收入 | 外贸进出口额 | 固定资产投资|| -------- | -------- | ----------- | -------- | ------------ | ------------ || 因子1 | 0.82 | 0.76 | 0.69 | 0.57 | 0.49 || 因子2 | 0.17 | 0.28 | 0.61 | 0.74 | 0.68 || 因子3 | 0.34 | 0.51 | 0.75 | 0.42 | 0.62 || 因子4 | 0.71 | 0.45 | 0.53 | 0.62 | 0.29 || 因子5 | 0.58 | 0.67 | 0.49 | 0.31 | 0.68 |根据因子载荷矩阵的结果，我们可以将各地市的经济指标分解为5个潜在因子，分别是人均GDP、工业增加值、财政收入、外贸进出口额和固定资产投资。

本文主要对目前我国的城镇体系进行了分析，详细介绍我们福建省的城镇空间格局现状，以及简单分析了海西城镇群的格局，并对我国接下去的城镇发展格局简单描绘。

通过这些，主要目的是为了适应建立健全的社会主义市场经济的要求，加强中央政府的宏观调控能力，发挥城乡规划对空间资源的宏观调控作用，实现协调发展，努力形成资源节约，环境友好、经济高效、社会和谐的城镇发展新格局，我们确实的需要对我国目前的城镇体系现状、福建城镇体系空间格局特点、海西城镇群进行进一步的分析调查，以实现与国家中长计划、“十一五”规划相协调，确保城镇化的有序和健康发展，实现城乡统筹发展，区域协调发展。

福建省城镇体系空间格局分析（一）我国目前城镇体系现状长期以来我国城镇分布由于历史、地理和社会经济发展多种因素的影响，其空间分布形态一直呈现自东而西，由密到疏的扩散发展特征。

建国后国家尽管加强了中、西部地带城镇的建设，但其分布的地域差异仍然具有如下特征（1）城镇分布东密西疏从我国目前城镇网密度看，城镇体系内城镇密集东部的格局基本没有改变，表现为东密西疏的空间分布总特征。

据1985年统计资料，我国现有城镇7928座，平均每万平方公里有8.26座城镇。

由于我国正处于城镇经济大发展时期，城镇网密度的分布既继承了历史上城镇分布的基础，又受到了国家生产力布局自东而西推移的影响，表现为代表历史遗存主流的城镇网密度密集于东南的格局基本未变；同时作为新城市（镇）迅速崛起的“三线”建设地区，其城镇网密度正在发生根本的改变这两大特征。

（2）城市偏集中纬地带城市空间分布测度的另一形式是经纬网内分布状况。

我国疆域辽阔，所囊括的经纬度跨度较大（自南而北跨纬度49度多，从东到西跨经度60多度）。

从我国城镇体系的地域分布看，城市主要集中于北纬20—40度及东经105—125度的地区。

全国城镇空间结构将朝着“一带、七轴、多中心”的空间格局演变，其中一带是沿海城镇发展带，七轴是京广线等主要交通干线，多中心就是长三角、珠三角、京津冀、关中等全国范围内的重点城镇群。

沈阳建筑大学学报(社会科学版)Journal of Shenyang Jianzhu University ( Social Science )2 0 2 1年2月第23卷第1期Feb. 2021Vol. 23,No. 1文章编号：1673 -1387(2221 )21 -0221 -27dot ： 2.11717/j. issn. 1673 -1 337.2221.2.24基于ANN -CA 的中小城市空间拓展分析——以福建平和县为例丁美辰1，蔡卓2（（•厦门大学嘉庚学院建筑学院，福建漳州363125；.漳州市城市规划设计有限公司，福建漳州363025）摘要：以福建平和县中心城区城市空间为研究对象，采用耦合神经网络（ANN ）和元胞自动机模型（CA ）,依据2223年,2229年,2217年平和县城市土地利用数据,选取地形坡度、交通设施、规划改策作为城市扩张驱动主因子，对2230年城市 空间拓展进行模拟预测。

结果表明：三因子对城市土地利用变化量及形态发展有着积极影响，以政府部门为主导的规划改策因子影响力显著；2233年平和县空间 扩张形态预测结果与城市未来发展趋势相符合，计算两者的KAPPA 系数，一致度达72.82% ；ANN-CA 耦合模型对于中心城区未开发利用的真空地带具有预算效 用，并能够实现城市骨干道路蔓延预测。

关键词：中小城市;城镇化;城市空间拓展;ANN-CA ；平和县中图分类号:TU974 文献标志码:A2217年我国城镇化率达到59.57%，预 计到2233年将达到77% ,我国正步入城镇化中期阶段［1］0自2211年以来，我国开始系 统检讨传统的城镇化模式，它带来了超大城市的快速膨胀和大量中小城市、小城镇日渐凋敝的问题。

伴随着中央提出的“构建科学 合理的城市格局,大中小城市和小城镇、城市群要科学布局”等重大决策，中小城镇的发 展出现了崭新的机遇和广阔的空间［2\中小城市城镇化的健康发展,需要管理者更加科学地对城市土地资源进行规划和开发建设。