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淮海城市群城镇化水平与制造业空间分布相关性分析(3)

时间:2021-10-13 20:39来源:毕业论文
式中: ; 为地区i的观测值,n为地区总数; 为二进制邻接空间权重矩阵且一般采用邻接标准或距离标准; 表示i地区与j地区得临近关系。根据Moran I的规则

式中: ;

       为地区i的观测值,n为地区总数;

         为二进制邻接空间权重矩阵且一般采用邻接标准或距离标准;

表示i地区与j地区得临近关系。根据Moran I的规则:当两地相邻时的取值为1,两地不相邻时的取值为0[12]。

局部自相关:全局自相关只能反映总体集聚情况,而不能揭示每一个研究单元的具体情况。因而只有采用局部自相关来揭示制造业与城镇化相关性的空间差异[13]。本研究运用LISA来研究城镇化与制造业具体相关性。来*自-优=尔,论:文+网www.youerw.com

公式: 

式中, 与 分别是空间单元在 和 上属性观测值的标准值;

        是二元对称空间权重矩阵的元素;

2。2  数据来源

本研究涉及的数据主要来源于2004-2013年《江苏统计年鉴》、《山东统计年鉴》、《安徽统计年鉴》、《河南统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》及淮海城市群所属各地级市的统计年鉴。根据《国民经济行业分类》(GB/T4754-2011),制造业包括31大类、175中类、532小类[14]。考虑到制造业内部不同行业与城镇化相关的差异,本研究制造业并不等同于工业,但是制造业是属于工业的一部分,其按照生产要素分类主要分为三大类:劳动密集型

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