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沈阳经济区工业经济增长的内部空间关联分析及预测.pdf

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沈阳经济区工业经济增长的内部空间关联分析及预测.pdf

上传人:sp4772 2016/6/21 文件大小:0 KB

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文档介绍

文档介绍:学位论文独创性声明本人承诺:所呈交的学位论文是本人在导师指导下所取得的研究成果。论文中除特别加以标注和致谢的地方外,不包含他人和其他机构已经撰写或发表过的研究成果,其他同志的研究成果对本人的启示和所提供的帮助,均己在论文中做了明确的声明并表示谢意。学位论文作者签名: /支,懒。学位论文版权的使用授权书本学位论文作者完全了解辽宁师范大学有关保留、使用学位论文的规定,及学校有权保留并向国家有关部门或机构送交复印件或磁盘,允许论文被查阅和借阅。本文授权辽宁师范大学,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库并进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文,并且本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后使用本授权书。学位论文作者签名: 指导教师签名:1/知1 签名日期: 妒‘:;年舌月I)目辽宁师范大学硕士学位论文摘要 2003年国家实施振兴东北老工业基地战略以来,如何采取措施促进东北工业崛起成为学者的研究重点。沈阳经济区作为东北老工业基地的重点区域,我们研究沈阳经济区工业经济增长的一系列特点,对于解决东北老工业基地的工业振兴有重要的参考价值和意义。首先,本文介绍了空间关联理论,包括空间权值矩阵和空间自相关理论,然后引用了空间面板数据模型的概念与原理。通过实证分析研究沈阳经济区空间自相关情况和工业经济一体化的进程,在此基础上运用空间面板数据模型,在考虑空间相关性的基础上得到各地区经济发展的模型,深入分析和解释各地区工业经济发展特点,并给出分析预测结果。本文得到的相关结论如下: (1)沈阳经济区全局空间存在显著的正相关,通过高低聚类z得分可以看出沈阳经济区大部分年份都属于高高集聚,说明沈阳经济区工业经济一体化进程已经初具规模,但是一体化程度并不明显,仍有很大的提升空间。(2)沈阳经济区局部空间自相关结果表明各地区的空间集聚状态,并且这种空间集聚模式随时间的变化显现出的不同变化。仔细分析各地区空间集聚特征有利于认识各地区工业经济发展规模,为促进沈阳经济区工业经济一体化进程提供依据。(3)通过模型回归有助于分析各个地区的工业经济增长特点,这种特点有利于我们有针对性的提出推动工业经济发展的对策和建议,对于各个地区的工业经济发展有显著的作用。(4)通过对沈阳经济区2012年各地区的工业经济产值预测,我们可以分析各地区工业经济增长特点,并对工业经济出现大幅下降和工业经济增幅较小的地区分析可能性原因,提出针对性的建议,预防工业经济进一步下降。最后,本文根据实证分析结论提出具有针对性的对策和建议。首先,应当提高政府对各地区工业经济的重视程度,重点发展工业经济。其次,合理调整变量投入比例,挖掘多元化要素促进工业经济发展。第三,提高自主创新能力,研发工业科技,这对于改变工业经济发展规模有重要意义。最后,加快实现沈阳经济区工业经济一体化,提高沈阳经济区整体竞争实力。这对于提升沈阳经济区工业经济在国内和国际的竞争力有重要帮助。关键词:沈阳经济区;空间自相关;空间面板数据;地理加权回归 Related InternalSpace Economic Analysis andPrediction ofShenyang IndustrialEconomic Growth Abst ract Since 2003,the national strategy implementation ofrevitalizing thenortheast oldindustrial base,how totakemeasures topromote thenortheastindustry became thefocus ofthestudy of thekey area ofnortheast oldindustrialbase,with aseriesoffeatures ofeconomic growth ofShenyang economic zone industry,has important reference value andsignificance. Firstly,thispaper introduces thespatial correlation theory,including thespatialweight matrix and spatial autocorrelation theory,then reference the concept and principle ofspatialpanel data theempirical analysis of Shenyang Economic Zone,spatial autocorrelation and