地球信息科学学报 ›› 2020, Vol. 22 ›› Issue (12): 2358-2370.doi: 10.12082/dqxxkx.2020.200286
赵丹丹1,2(), 金声甜3,*(
), 鲍丙飞4, 张利国1
收稿日期:
2020-06-15
修回日期:
2020-10-12
出版日期:
2020-12-25
发布日期:
2021-02-25
通讯作者:
金声甜
E-mail:178987618@qq.com;1163537908@qq.com
作者简介:
赵丹丹(1979— ),女,湖北麻城人,博士,讲师,研究方向为土地利用与生态环境。E-mail: 基金资助:
ZHAO Dandan1,2(), JIN Shengtian3,*(
), BAO Bingfei4, ZHANG Liguo1
Received:
2020-06-15
Revised:
2020-10-12
Online:
2020-12-25
Published:
2021-02-25
Contact:
JIN Shengtian
E-mail:178987618@qq.com;1163537908@qq.com
Supported by:
摘要:
中部崛起战略后,中国中部六省(湖北省、湖南省、安徽省、山西省、江西省和河南省)经济快速发展,建成区面积不断扩张,不仅威胁粮食安全,更加剧资源环境约束。在此背景下,本文采用2007—2018年中部六省80个地级市面板数据,并运用Malmquist-Luerberger指数、重心模型、空间计量模型和地理探测器模型分析中部六省80个地级市土地绿色利用效率时演变、重心移动轨迹变化及其影响因素情况。结果表明:① 2007—2018年中部六省土地绿色利用效率增长是靠技术进步“单轨驱动”的。② 城市土地绿色利用效率值表现出明显的空间分异特征,且重心总体向东北方向移动。③ 中部六省各地级市之间土地绿色利用效率存在空间依赖性和空间溢出效应。④ 除城市建设用地面积外,城镇化率、产业结构高级化水平、经济发展水平、外商直接投资额均正向影响中部六省80个地级市土地绿色利用效率。其中,各个影响因素对土地绿色利用效率的影响从强到弱依次为产业结构高级化水平、外商直接投资额、建设用地面积、城镇化率、经济发展水平。
赵丹丹, 金声甜, 鲍丙飞, 张利国. 基于地理探测器的中国中部城市土地绿色利用效率时空演变及影响因素研究[J]. 地球信息科学学报, 2020, 22(12): 2358-2370.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.200286
ZHAO Dandan, JIN Shengtian, BAO Bingfei, ZHANG Liguo. Analysis of Spatial-temporal Evolution and Influencing Factors of Green Land Use Efficiency in Central China based on Geographic Detector[J]. Journal of Geo-information Science, 2020, 22(12): 2358-2370.DOI:10.12082/dqxxkx.2020.200286
表1
2007—2018年中部六省土地绿色利用效率全局Moran's I指数结果"
年份 | 土地绿色利用效率 | |||
---|---|---|---|---|
Moran's I指数 | 均值 | 标准差 | P值 | |
2007 | 0.0720 | -0.0181 | 0.0605 | 0.0500 |
2008 | 0.1497 | -0.0135 | 0.0619 | 0.0040 |
2009 | 0.0960 | -0.0146 | 0.0653 | 0.0480 |
2010 | 0.2480 | -0.0112 | 0.0681 | 0.0010 |
2011 | 0.1712 | -0.0116 | 0.0638 | 0.0070 |
2012 | 0.2561 | -0.0120 | 0.0695 | 0.0020 |
2013 | 0.2082 | -0.0112 | 0.0672 | 0.0020 |
2014 | 0.1919 | -0.0100 | 0.0663 | 0.0050 |
2015 | 0.1700 | -0.0122 | 0.0680 | 0.0120 |
2016 | 0.1934 | -0.0097 | 0.0678 | 0.0040 |
2017 | 0.3957 | -0.0113 | 0.0672 | 0.0010 |
2018 | 0.2834 | -0.0132 | 0.0665 | 0.0010 |
表2
中部六省土地绿色利用效率影响因素回归结果"
变量 | 模型Ⅰ SAR双向固定回归结果 | 模型Ⅱ 稳健性检验① | 模型Ⅲ 稳健性检验② | |||
---|---|---|---|---|---|---|
回归系数 | T值 | 回归系数 | T值 | 回归系数 | T值 | |
X1 | -0.5576*** | -2.9200 | -0.5527*** | -2.8900 | -0.5578*** | -2.9200 |
X2 | 0.0309** | 2.1400 | 0.0303** | 2.0900 | 0.0313** | 2.1700 |
X3 | 0.0670 | 0.2800 | 0.0600 | 0.2600 | 0.0700 | 1.6800 |
X4 | 0.5713* | 1.9400 | 0.5831* | 1.9900 | 0.5725* | 1.9500 |
X5 | 0.0111*** | 5.3900 | 0.0110*** | 5.3300 | 0.0110*** | 5.4200 |
ρ | 0.6254*** | 0.5310*** | 0.4320*** | |||
R2 | 0.3900 | 0.4700 | 0.4800 | |||
LogL | 23.6154 | 23.4366 | 23.3704 | |||
AIC | 61.2308 | 60.8733 | 60.7409 | |||
BIC | 95.2994 | 94.9418 | 94.8094 |
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