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题名兰州—西宁区域经济一体化试验区建设研究
被引量：9
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作者
杨敬宇
聂华林
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机构
兰州大学经济学院
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出处
《地域研究与开发》
CSSCI
北大核心
2010年第4期27-31,共5页
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文摘
我国西北地区的可持续发展是未来10年西部大开发战略的重要内容。为推进西部开发战略的深入实施,适应国家经济重心战略调整与大城市区域化发展趋势,基于西北河湟谷地城市密集区完整的经济地理区域,提出了建立兰州—西宁区域经济一体化试验区的构想,并从区域空间与产业双重整合等方面,提出了推动实验区建设与发展的政策建议,以期推进西部开发战略的深入实施,从而推动整个西北地区的可持续发展。
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关键词
区域经济
经济一体化
试验区
兰州—西宁
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Keywords
regional economy
economic integration
test area
Lanzhou-Xining
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分类号
F129.9
[经济管理—世界经济]
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题名基于区域联动视角的兰州—西宁经济区的崛起
被引量：11
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作者
王海飞
张志强
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机构
西北师范大学地理与环境科学学院
中国科学院资源环境科学信息中心
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出处
《甘肃社会科学》
CSSCI
北大核心
2012年第1期194-198,共5页
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文摘
文章以区域联动的视角,从兰州—西宁经济区崛起的战略意义出发,研究了兰州—西宁经济区崛起的制约因素,指出产业发展水平低、行政壁垒和城镇体系发展畸形是兰州—西宁经济区崛起的三大障碍。通过比较优势分析发现,兰州—西宁经济区崛起存在着区位优势独特、经济发展潜力大、自然资源丰富等有利条件,进而提出了区域联动视角下的兰州—西宁经济区崛起的战略构想,即强化双核战略、产业联动与整合战略、城市群战略,并为了保障经济区战略崛起的实施,提出了相关政策建议。
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关键词
区域联动
兰州—西宁经济区
战略崛起
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分类号
F061.5
[经济管理—政治经济学]
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题名兰州—西宁城市区域人口密度梯度变化及内在机理研究
被引量：3
- 3
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作者
黄永斌
白永平
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机构
西北师范大学地理与环境科学学院
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出处
《西北人口》
CSSCI
2011年第6期36-40,共5页
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基金
国家自然基金(40771054)资助
教育部高等学校博士学科点专项科研基金联合资助课题(20106203110002)
西北师范大学知识与科技创新团队项目(nwnu-kjcxgc-03-50)的资助
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文摘
基于SNEF的多中心区域密度函数揭示兰州—西宁城市区域的人口密度梯度变化,进而探讨人口集聚与扩散的趋势,并建立多元回归方程来解释中心城市人口密度梯度变化的内在机理。区域密度函数的估计结果显示,兰州—西宁城市区域存在的兰州市、西宁市与临夏市三个人口高密度中心表现出不同的密度梯度变化特点,也反映出不同的人口集聚与扩散趋势。兰州市与西宁市呈现出密度梯度上升,人口向中心城市集聚的趋势;而临夏市密度梯度下降,表现出人口向外扩散的趋势。通过岭回归建立回归方程的估计结果显示,密度梯度变化主要受城市规模、第二产业从业人员比例、交通可达性等因素的显著影响,第一从业人员比例、第三产业从业人员比例以及生态环境质量对于密度梯度变化的影响不显著。
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关键词
人口密度梯度
多中心区域密度函数
岭回归
兰州—西宁城市区域
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Keywords
population density gradient
polycentric regional density function
ridge regression
Lanzhou-Xining city region
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分类号
C924.25
[社会学—人口学]
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题名基于区域密度函数的兰—西城市区域人口聚散研究
被引量：4
- 4
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作者
黄永斌
白永平
李建豹
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机构
西北师范大学地理与环境科学学院
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出处
《地域研究与开发》
CSSCI
北大核心
2011年第5期30-35,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(40771054)
教育部高等学校博士学科专项科研基金联合项目(20106203110002)
西北师范大学知识与科技创新团队项目(NWNU-kjcxqc-03-50)
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文摘
以兰州—西宁城市区域县级行政单元三普四普五普以及2009年人口数据为依托,运用探索性空间数据分析技术研究了兰州—西宁城市区域人口分布,发现该区域存在3个人口高密度中心。根据单中心密度函数与多中心密度函数拟合结果的比较,发现采用基于平方根负指数模型的多中心区域密度函数能够很好地阐述研究区域的人口集聚与扩散。研究发现,区域内存在两种人口集聚与扩散模式,兰州城区与西宁城区呈现出向心集聚的特征,而临夏市则为弱中心式扩散。
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关键词
人口集聚与扩散
区域密度函数
兰州—西宁城市区域
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Keywords
concentration and decentralization of population
regional density function
Lanzhou-Xining city region
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分类号
K901.3
[历史地理—人文地理学]
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