尺度重组视域下河南省人口与经济空间耦合发展模式研究
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作者唐朝生
出版社经济科学出版社
ISBN9787521839883
出版时间2023-11
装帧平装
开本16开
定价80元
货号29672416
上书时间2024-10-21
商品详情
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导语摘要
人口与经济的协调发展是世界各国普遍关注的重大战略问题之一。深度挖掘人口与经济发展的时空关联规律，是解决区域协调发展问题的重要突破口。本书的研究遵循“格局-结构-过程-机理”的基本范式，以中原城市群为载体，从空间尺度重组视角下分析河南省区域经济发展分析框架，通过区域面板数据的搜集与实证，研究并提出“人口-经济”两个系统耦合协同的发展新模式。全书共分三部分，上篇，从区域宏观视角分析河南省在整个中原城市群经济发展的状况，挖掘其分异演化规律；中篇以郑州等典型城市为样本，从POI(points of interest, 兴趣点)分布的微观角度分析河南省经济空间差异态势；下篇，从系统耦合角度，分析河南省人口与经济的空间关系，并挖掘其内在的时空发展规律。
作者简介
唐朝生，男，1984年5月出生，中共党员,博士研究生河南理工大学 计算机科学与技术学院，副教授，硕士生导师。主要研究方向：数据科学。唐朝生，男，1984年5月出生，中共党员,博士研究生河南理工大学 计算机科学与技术学院，副教授，硕士生导师。主要研究方向：数据科学。唐朝生，男，1984年5月出生，中共党员,博士研究生河南理工大学 计算机科学与技术学院，副教授，硕士生导师。主要研究方向：数据科学。
目录第1章 区域人口与经济发展 //1
1.1 研究背景与意义 //1
1.2 主要研究观点 //4
1.3 相关理论概述//8
1.4 本书的组织结构/12
上篇:河南省经济发展的区域宏观尺度分析
第2章 河南省区域经济分异态势研究/15
2.1 研究对象与数据来源/15
2.2 模型与方法 //16
2.3 全局空间相关性分析19
2.4 局部空间相关性分析/20
2.5 分异影响因素分析/23
2.6 结论与建议 //29
第3章 基于引力模型的河南省经济网络关联分析/31
3.1 研究对象与数据来源/31
3.2 模型与方法 / 34
3.3 经济联系密度 //34
3.4区域城市中心性/36
3.5 结论与建议//40
第4章基于社会网络分析的河南省经济网络结构//43
4.1 模型与方法//43
4.2区域经济结构的凝聚子群分析//44
4.3 区域子群关联分析//47
4.4 城市群城市核心性分析/50
4.5 结论与建议 //51
第5章嵌入中原城市群的河南省区域经济密度研究/53
5.1 研究区概况 /53
5.2 区域经济发展现状/54
5.3 区域经济发展特征//59
5.4 模型与方法/60
5.5 指标体系 //61
5.6 TOPSIS法综合测度指数及时间演变/64
5.7 区域经济密度的空间差异演变71
5.8 经济密度的空间探索性分析 // 74
5.9 结论与建议 // 79
第6章 面向中原城市群的河南省经济发展时空演化/81
6.1 研究对象与数据来源/81
6.2 指标体系 //82
6.3 模型与方法 //83
6.4 中原城市群经济发展水平评价//84
6.5 区域空间结构演化分析/89
6.6 结论与建议 // 94
第7章 中原城市群视角下的河南省韧性与经济协调性//95
7.1 指标体系 // 95
7.2 模型与方法 // 98
……
中篇：河南省区域经济发展的微观尺度分析
下篇：河南省区域经济的空间尺度与人口关系分析
参考文献//236
后记//245
内容摘要
人口与经济的协调发展是世界各国普遍关注的重大战略问题之一。深度挖掘人口与经济发展的时空关联规律，是解决区域协调发展问题的重要突破口。本书的研究遵循“格局-结构-过程-机理”的基本范式，以中原城市群为载体，从空间尺度重组视角下分析河南省区域经济发展分析框架，通过区域面板数据的搜集与实证，研究并提出“人口-经济”两个系统耦合协同的发展新模式。全书共分三部分，上篇，从区域宏观视角分析河南省在整个中原城市群经济发展的状况，挖掘其分异演化规律；中篇以郑州等典型城市为样本，从POI(points of interest, 兴趣点)分布的微观角度分析河南省经济空间差异态势；下篇，从系统耦合角度，分析河南省人口与经济的空间关系，并挖掘其内在的时空发展规律。
主编推荐
唐朝生，男，1984年5月出生，中共党员,博士研究生河南理工大学 计算机科学与技术学院，副教授，硕士生导师。主要研究方向：数据科学。唐朝生，男，1984年5月出生，中共党员,博士研究生河南理工大学 计算机科学与技术学院，副教授，硕士生导师。主要研究方向：数据科学。唐朝生，男，1984年5月出生，中共党员,博士研究生河南理工大学 计算机科学与技术学院，副教授，硕士生导师。主要研究方向：数据科学。
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