包含地理因素的区域经济增长模型及实证分析

资源与产业 ›› 2012, Vol. 14 ›› Issue (5): 182-188.

• 资源经济 • 上一篇

包含地理因素的区域经济增长模型及实证分析

郑林昌¹，蔡征超²，张雷³

1.河北大学经济学院，河北保定 071002；2.河北大学马列教研部，河北保定 071002；3.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101

收稿日期:2011-11-04 修回日期:2012-05-14 出版日期:2012-10-08 发布日期:2012-10-08
作者简介:郑林昌（1978— ），男，博士、讲师，主要从事区域和城市经济研究。E-mail: zhenglinchang@126.com
基金资助:
2012年度河北省社科基金资助项目（HB12YJ094）；2012年河北省软科学研究课题（12457201D-3）；河北大学人文社会科学项目（XSK1001001）。

GEOGRAPHY-INCLUDED REGIONAL ECONOMIC GROWING MODEL AND CASE STUDY

ZHENG Lin-chang¹,CAI Zheng-chao², ZHANG Lei³

1.School of Economics, Hebei University, Baoding 071002, China; 2. Department of Marxism and Leninism, Hebei University, Baoding 071002, China;3. Institute of Geography and Resources, CAS, Beijing 100101, China

Received:2011-11-04 Revised:2012-05-14 Online:2012-10-08 Published:2012-10-08

摘要/Abstract

摘要：

资源环境的差异性决定着人文活动的难度和深度，而以往的研究尤其区域经济增长模型对地理环境差异性并未给予足够的重视。在前人研究的基础上，利用哈罗德—多马模型，构建起包含地理因素在内的区域经济增长模型。以中国为例，利用回归分析方法进行定量分析，
结果显示：空间距离、地形条件两大地理因素在区域经济增长过程中发挥着重要的影响作用，且空间距离的影响作用要大于地形条件的影响作用，而地形条件对经济增长的影响作用在中西部地区表现明显。这在验证包含地理因素在内的区域经济增长模型的同时，也进一步证明了地理因素对区域经济增长影响作用的存在。

关键词: , 地理因素, 市场距离, 地形, 经济增长

Abstract:

Variance of resources and environment determines the depth and extension of human activities, but previous studies disdained the variance of regional economic growing model to geographic environment. This paper, based on Harold-Thomas model, establishes a regional economic growth model including geography. A quantitative study on China via regression method shows spatial distance and terrain play a vital role in regional economic growth, with bigger effect of the former than the latter while the latter prevails in central-western China. This verifies the regional economic growth model including geography and the existence of terrain's effect on regional economic growth.

Key words: geography, market distance, terrain, economic growth

中图分类号:

F207

郑林昌，蔡征超，张雷. 包含地理因素的区域经济增长模型及实证分析[J]. 资源与产业, 2012, 14(5): 182-188.

ZHENG Lin-chang,CAI Zheng-chao, ZHANG Lei. GEOGRAPHY-INCLUDED REGIONAL ECONOMIC GROWING MODEL AND CASE STUDY[J]. Resources & Industries, 2012, 14(5): 182-188.

[1]	王成军, 韩延菲. 节能减排约束下的行业经济增长路径研究[J]. 资源与产业, 2023, 25(4): 1-11.
[2]	程铭, 闫峰, 杜廷霞, 等. 研发投入、创新绩效与经济增长的动态关系研究——基于山东省16个地市面板数据的PVAR实证研究[J]. 资源与产业, 2023, 25(1): 97-108.
[3]	侯震梅, 张鹏彦, 周勇. 基于空间收敛视角的新疆区域经济协调发展的演变特征研究[J]. 资源与产业, 2022, 24(3): 53-62.
[4]	舒欢, 李妍. 房地产企业社会责任与融资约束关系的地区差异研究[J]. 资源与产业, 2022, 24(1): 126-135.
[5]	孙涵, 张红艳, 付晓灵. 中国经济增长与能源消费的多部门脱钩预测[J]. 资源与产业, 2021, 23(5): 11-20.
[6]	王保乾，丁陈娟. 双向FDI、经济增长与工业废水排放的关联性研究——基于面板VAR模型的实证分析[J]. 资源与产业, 2020, 22(6): 46-54.
[7]	陈翠芳，卢新海，刘茜，等. 城市土地集约利用能提升经济增长质量吗？[J]. 资源与产业, 2019, 21(3): 67-74.
[8]	马千里，李倩. 新能源、传统能源与中国经济增长关系的实证研究[J]. 资源与产业, 2019, 21(2): 85-94.
[9]	张二超，汪松，黄珺嫦，等. 中原经济区资源型城市脆弱性及综合竞争力研究 [J]. 资源与产业, 2018, 20(6): 1-8.
[10]	葛文峰. 可持续发展下资源型城市发展旅游业的优势与策略 [J]. 资源与产业, 2018, 20(6): 9-15.
[11]	李芳琴. 美国金属矿产资源消费规律及对我国的启示——基于工业化发展的视角 [J]. 资源与产业, 2018, 20(6): 16-23.
[12]	周园园，王京，唐萍芝. 钼消费规律分析及未来10年中国需求预测 [J]. 资源与产业, 2018, 20(6): 24-29.
[13]	邓亚东，罗书文，孟庆鑫，等. 盐津地质公园岩溶洞穴资源旅游开发时序与质量等级评价 [J]. 资源与产业, 2018, 20(6): 30-37.
[14]	陈龙，黄涛，叶有华，等. 工业发达地区城市生态资源变化状况分析——以深圳市宝安区为例 [J]. 资源与产业, 2018, 20(6): 38-46.
[15]	范雪婷，赵朝贺，潘九宝, 等. 矿山地质环境及治理恢复现状的调查与评价——以任楼矿区为例 [J]. 资源与产业, 2018, 20(6): 47-51.

包含地理因素的区域经济增长模型及实证分析

GEOGRAPHY-INCLUDED REGIONAL ECONOMIC GROWING MODEL AND CASE STUDY

PDF

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics