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甘肃省经济与人口空间关系变迁分析
　　摘 要： 中国论文网 /2/view-6418566.htm　　为了揭示自西部大开发实施以来甘肃省人口与经济空间关系变迁，通过分析甘肃省人口和经济地理集中度的空间关系，来说明甘肃省的人口、经济聚集特征及两者在空间上的耦合关系。结果表明，甘肃省的经济地理集中度与人口地理集中度的空间分布格局均为西北低东南高;人口地理集中度重心与经济地理集中度重心的偏离逐渐缩小，人口与经济的耦合程度逐步提升;形成了从西往东依次为经济超前型、经济协调型、经济落后型的空间分布格局，总的来说，区域发展的协调性进一步增强。 　　关键词： 　　人口分布;经济分布;空间耦合性;甘肃省 　　中图分类号： 　　F2 　　文献标识码：A 　　文章编号：（9-04 　　人口与经济之间的关系是区域可持续发展的轴心问题。关于人口与经济关系的研究由来已久，这方面的文献可谓汗牛充栋，但人口与经济之间的关系概括起来，主要表现为人口增长与经济的关系和人口区域分布与经济的关系两个基本方面。由于人口与区域经济协调发展作用的交错性与复杂性，同时考虑到两个子系统间的关联性，系统剖析二者之间的关系具有一定的难度，因此，目前大多数研究主要关注人口数量与经济发展间的关系。 　　本文试图通过研究甘肃省人口和经济地理集中度的分布现状，以及人口和经济聚集的动态变化，并以此为基础，用人口经济一致性指数来探讨甘肃省人口与经济空间一致性关系的变迁。 　　1 研究方法与数据来源 　　1.1 研究方法 　　（1）地理集中度。地理集中度是衡量某一要素在地域上集中程度的指标，既可以反映区域要素的空间分布，同时又可以反映某一区域在同级区域和整体中的地位和作用。为了衡量人口和经济的集中程度，引入经济和人口地理集中度指数，其计算公式如下： 　　人口地理集中度=人中比重国土面积比重=Ri（pop）=popi/popilandi/landi（1） 　　经济地理集中度=经济比重国土面积比重=Ri（gdp）=gdpi/gdpilandi/landi（2） 　　式中：Ri（pop）和Ri（gdp）分别表示某一时段i地区的人口和经济地理集中度;popi、gdpi、landi分别表示i地区的常住人口、国内生产总值、国土面积;Σ表示相关属性值在研究区域的加总。 　　（2）空间探索性数据分析（ESDA）。 　　空间探索性数据分析是一种具有识别功能的空间数据分析方法，主要用于探测空间分布的非随机性或空间相关性。空间探索性数据分析主要是用两类工具：第一类用来分析空间数据在整个系统内表现出的分布特征，通常将这种整体分布特征称为全局空间自相关性，一般用Global Moran’I（Moran，1950），Geary指数C（Geary，1954）测度;第二类用来分析局部子系统所表现出来的分布特征，又称局部空间自相关性，具体表现形式包括空间聚集、非典型的局部区域、异常值或空间政区（spatial regimes）等，一般用G统计量、Moran散点图和局部空间自相关指数（LISA）来测度。 　　Global Moran’I的计算公式如下： 　　I=nni=1nj=1wij（xi-）（xj-）ni=1nj=1wijni=1（xi-）2（3） 　　式中：n为研究区域内地区数;wij为空间权重矩阵，本文采用queen原则，如果区域i和区域j有共同的顶点或共同的边，则称区域i和区域j相邻，记wij=1，否则，记wij=0;xi，xj分别为i，j空间单元的观测值;=1nni=1xi。I的取值范围为-1≤I≤1，大于0表示正相关，值接近于1时表明具有具有相似的属性聚集在一起（即高值与高值相邻、低值与低值相邻）;小于0表示负相关，值接近于-1时表明具有相异的属性聚集在一起（即高值与低值相邻、低值与高值相邻），如果Moran指数接近于0，则表示属性是随机分布的，或者不存在空间自相关性。 　　Local Moran’I的计算公式如下： 　　Ii=n2ni=1nj=1wij 　　Zinj=1wijZj 　　（4） 　　式中，Zi=xi-，Zj=xj-，wij为空间权重矩阵（其设定同全域空间自相关分析）。该指数测度了区域i与周围其他区域间的相关程度。 　　若Ii>0且Zi>0，则区域i与周围相邻区域属性值均高，属于H-H聚集性;若Ii>0且Zi<0，则区域i与周围相邻区域属性值均低，属于L-L聚集性;若Ii0，则区域i的属性值高，相邻区域属性值低，属H-L发展性（反映局部空间分异）;若Ii<0且Zi&0，则区域i的属性值低，相邻区域属性值高，属于L-H发展型（也反映局部空间分异）。 　　（3）几何重心法。 　　重心法是衡量区域某种属性总体分布状况的一个指标，可提供区域该属性分布简明、概括而又准确的印象，并可表示其分布的总趋势和中心区位。在这里采用几何重心法来衡量人口、经济属性的空间分布状况。在研究中，假设某一个区域由n个次级区域i构成，那么该区域某种属性的“重心”通常采用如下的计算方法来表示： 　　=XiWiWi，=YiWiWi（5） 　　式中：、分别是某属性重心坐标的经度和纬度。（Xi，Yi）为第i个次级区域的中心城市的地理坐标，Wi为次级区域i的某种属性的量值。 　　（4）一致性指数。 　　人口经济一致性系数（Consistency of Population and Economy，简称CPE），是指某区域内次级区域人口占比与国内生产总值占比的比值，反映某一地区人口分布与经济发展的一致性程度。具体计算公式如下： 　　CPEi=pi/gi=（pi/ni=1Pi）/（Gi/ni=1Gi）=Ri（pop）/Ri（gdp）
　　（6） 　　式中：CPEi为人口经济一致性系数，n为区域数量，pi为区域i的人口聚集水平，gi为区域i的经济聚集水平;Pi代表i区域的人口，Gi代表i区域内国内生产总值，Ri（pop）为人口地理集中度，Ri（gdp）为经济地理集中度。CPEi系数越大，表示人口的空间集聚能力越强，以1为临界值，大于1表示人口集聚大于经济集聚，小于1时，经济集聚能力大于人口集聚能力。 　　1.2 数据来源 　　本文采用的人口与经济数据来源于年的《甘肃省统计年鉴》，图件数据来源于1：400万中国国家地理基础信息，从中剪切出甘肃省基础地理数据，行政区划及区域面积信息来源于中华人民共和国民政部区划地名司统计信息，因行政区划的变化，相应的区域的经济与人口数据作相应的调整。 　　2 经济与人口空间分布特征 　　2.1 经济与人口空间分布概况 　　表1 甘肃省人口与经济地理集中度描述性统计特征 　　指标人口地理集中度经济地理集中度 　　年年 　　均值2.. 　　中值1.. 　　极小值0.. 　　极大值39.481.6 　　极大值/极小值752366 　　表1是年甘肃省人口与经济地理集中度的一些描述性统计指标，从表中可以看出，人口和经济地理集中度的均值均大于中值，表明较多的低值数据集簇分布，而高值数据离散分布，这反映了甘肃省的人口与经济地理集中度分异明显。从极值来看，年人口地理集中度的极小值与极大值都有所增加，只不过极大值增加明显，最终，极大值/极小值进一步扩大，表明人口进一步向自然条件好、社会经济发展快的城市集聚;而年经济地理集中度的极小值增大了150%，但其极大值却减少了近20%，结果是经济地理集中度的极大值/极小值大幅缩小，经济地理集中度差异呈缩小趋势。年人口地理集中度极大值/极小值都远远大于经济地理集中度极大值/极小值，特别是2012年前者为后者的5倍，意味着甘肃省的人口分布不均衡程度要大于经济分布不均衡程度。 　　2.2 经济空间分布变化 　　为了更好地分析甘肃省经济空间分布变化，利用式（2）计算年甘肃经济地理集中度，结合经济地理集中度值域的分布情况，对年经济地理集中度按以下标准进行分级：一级为高于2.0倍均值;二级为1.0―2.0倍均值;三级为1/2―1倍均值;四级为1/5―1/2倍均值;五级为低于1/5倍均值，如图1。 　　从经济地理集中度的空间分布来看（图1），2001年和2012年甘肃经济地理集中度空间分布有以下特征：（1）经济地理集中度在空间格局上呈东高西低、东南低的整体特征，大于均值的区域呈点状零散分布，如一级、二级区域在大体上呈“飞地”模式，被经济地理集中度低值区域包围，从而表明过去十多年的发展，经济增长极对周围区域的回波效应大于涓滴效应;而经济地理集中度低值区域却呈片状分布，特别是五级区域主要分布在酒泉、甘南及陇南地区。（2）经济地理集中度高的区域沿轴线分布，除了少部分一、二级区域分布在陇东地区外，其余的一、二级均分布在以陇海线为轴线的区域附近，说明区域位置对区域经济发展有重要影响，这恰好符合陆铭和陈钊提出的“地理和政策是造成区域经济发展差异的两大基本要素”。（3）一、二级区域总数减少，由2001年的14个减少为2012年的12个，证实了甘肃经济地理集中度的聚集趋势有所放缓。三级区域数量有所增加，由2001年的15个增加为2012年的17个，三级区域分布一个明显的变化，就是由分散向聚集转变。四级、五级区域总数基本保持不变，在数量超过甘肃省的60%。四、五级区域分布特征明显，主要分布在酒泉、甘南及陇南地区，四、五级区域的区域面积都很大，这是造成其经济地理集中度等级低的主要原因之一。 　　图1 2001（左）、2012（右）甘肃经济地理集中度分布 　　为了更好地揭示甘肃省经济空间分布变化的特征，根据式3对甘肃省年的经济地理集中度进行全局空间自相关计算，得到年各年度Global Moran’s I，并用Z值法对其显著性进行检验（图2）。 　　图2 甘肃经济和人口地理 　　集中度Moran’s I 　　由图可以看出，经济地理集中度Moran’s I指数均为负值，且绝对值较小，说明整个区域的经济地理集中度仅存非常微弱的负的空间自相关性，反映了各区域经济发展的独立性较高，经济地理集中度随机分布，经济增较快的地区的带动性作用还较弱。Global Moran’s I统计量只能从整体上反映区域经济的空间聚集或分散程度，并不能揭示区域经济的局部空间异质性。为此，对甘肃年经济地理集中度进行局部空间相关性分析，结果表明在5%的显著性水平下2001年经济地理集中度没有H-H型聚集区;L-L型集聚区为瓜州、敦煌、阿克塞、肃北、玛曲、卓尼、迭部、舟曲等10个县，从分布特征来看一种是人均GDP较高但县域面积较大的县，如敦煌、阿克塞等，一种是人均GDP较低的县域，如玛曲、卓尼、迭部等;2012年与2001年相比没有很大的变化，只是L-L型聚集区中没有了舟曲，增加了武都县。说明西北大开发以来甘肃县域经济地理集中度的空间分布基本没变。 　　2.3 人口空间分布变化 　　按照经济地理集中度的分级方法，对人口地理集中度分级并进行可视化（图3）。
　　图3 2001（左）、2012（右）甘肃人口地理集中度分布 　　由图3可知，甘肃省人口地理集中度分布具体分布为：东南高西北低的整体格局，人口密集区主要分布在陇中经济区和陇东经济区，河西走廊经济区和甘南经济区人口聚集较少，十二年来甘肃省人口空间分布总体格局没有太大的变化。这种分布格局，很大程度受自然条件和经济社会发展条件的影响，人口聚集较高的区域多集中于自然条件和经济社会发展条件较好的地区，例如兰州市区，地处黄河上游，属于典型的温带大陆性气候，是水资源较丰富的河谷盆地，无论人口密度还是人口增长速度都远高于其他地区，这说明良好的自然环境对于人口的聚集具有良好的指向作用。人口地理集中度空间分布的变化主要体现在人口地理集中度等级高的区域在减少，人口地理集中度低的区域在增加。 　　由图2可以看出人口地理集中度Moran’s I指数自2001年以来，呈下降趋势，即使在2001年其最大值也只有0.08，人口地理集中度空间自相关性较弱，仅有微弱的正相关，人口地理集中度呈随机分布。为了更好观察人口地理集中度的分布，对甘肃人口地理经济度进行局部空间自相关分析，在5%的显著性水平下显示2001年人口H-H聚集区为秦安、甘谷、武山，L-L型聚集区为瓜州、敦煌、阿克塞、肃南裕固自治县、碌曲等;2012年H-H型聚集区为静宁、甘谷、武山，L-L型聚集区为肃南、会宁、永昌;H-H型聚集区数量没变，而L-L型聚集区减少了三个，分别为瓜州、敦煌、阿克塞。 　　3 经济与人口空间耦合动态变化 　　3.1 经济重心和人口重心的动态变化 　　经济重心与人口重心的动态演化可以从整体上把握区域人口与经济的变动态势以及空间关系。按式（5）分别计算经济地理集中度重心与人口地理集中度重心，并绘制其演变轨迹（如图4）。 　　由图4可知，西部大开发战略的实施以来甘肃经济重心移动的轨迹呈现以下特点：（1）经济重心先向西北移后向东南移，2007年为西北移向东南移的转折点，移动轨迹呈现出倒“S”型。经济重心在纬度上移动的距离要大于在经度上移动的距离，主要在E103°50′46″―E103°55′3″，N36°2′50″―N36°10′9″之间变动，12年来在经度方向上移动了4′17″，在纬度方向上移动了7′19″。（2）人口重心逐渐向西北方向移动，移动轨迹呈左开口的“V”型，在经度方向上的移动距离要大于其在纬度方向上的移动距离，人口重心在E104°12′11″―E104°26′0″，N35°30′28″―35°37′32″之间变动，人口重心在经度方向上移动了13′49″，在纬度方向上移动了7′4″。（3）实际上人口重心一直定西市安定区附近变动，而经济重心则一直在兰州附近移动。 　　图4 经济地理集中度（上图）、人口地理集 　　中度（下图）重心演变轨迹 　　动态地看，经济重心在纬度方向上移动要大于在经度上的移动，说明甘肃省东西方向的经济差异要大于南北方向。从2007年开始，经济重心向东南转移，一方面是因为河东经济发展速度迅速提升，另一方面是作为资源富集区的河西地区，经济发展受2008年的金融危机的负面影响较大。人口重心除2003年外，大致向西北方向移动，原因之一是人口加速向中心城市聚集，如兰州。从偏移距离看，经济重心向西南偏移了5.9公里，而人口重心向西北偏移了15公里，这导致了经济重心与人口重心偏离的缩小，说明甘肃区域经济发展协调性逐步提高。 　　从相对位置来看，人口重心一直在经济重心的东南方向变动，人口重心有向西北方向运动的轨迹，经济重心自2007年开始出现向东南方向运动的倾向，在两者的作用下，经济重心与人口重心的距离有缩小的趋势，2001年人口重心与经济重心相距70.3公里，而2012年两者相距62.0公里。空间偏离距离的缩小，说明甘肃省人口和经济耦合程度逐步提高，两者空间关系更为协调，甘肃区域均衡发展程度不断提高。 　　3.2 人口经济空间分布一致性分析 　　（1）人口经济空间一致性格局。 　　通过前面的分析，可知甘肃省的人口与经济空间分布协调程度不断提高，为了衡量人口与经济空间分布的协调程度，利用公式（6）计算各县域的人口经济空间一致性指数，根据甘肃省各县域分布状况，并参考刘正兵对人口经济一致性划分与王国霞等提出的等级划分法，将人口经济一致性分为四个种类型：经济超前型（0<CPEi≤0.8），经济协调性（0.8<CPEi≤1.2），经济滞后型（1.2<CPEi≤1.8）和经济落后型（1.8<COEi），并用ArcGIS软件对人口经济一致性指数可视化（如图5）。结果显示，甘肃人口与经济的一致性水平有很大的变化，2001年，经济超前型县域为22个占到了甘肃省县域总数的26.5%，而2012年该类县域为21个，略有缩减，说明中心城市人口聚集快于经济聚集。经济协调型县域明显增加，由2001年的10个增加到2012年的15个，再一次证实了甘肃区域均衡发展的程度不断提高。经济滞后型县域的数量没有变化，2001年和2012年均为12个。经济落后型县域有所减少，从2001年的39个减少为2012年的35个，说明实施西部大开发以来，甘肃省县域经济得到了较快的发展。总的来说，经济超前型县域和经济落后型县域数量都有所减少，而经济滞后型县域数量没变，经济协调型县域数量增幅较大，甘肃省区域协调发展有了很大的改善。 　　图5 2001（左）、2012（右）甘肃各县人口 　　经济一致性空间格局 　　从区位分布来看，年经济超前型区域和区域落后型的分布变化不大。经济超前型区域主要分布在河西地区及经济聚集较高的市区。主要原因河西地区含有丰富的能源矿产，金属和非金属矿产，同时还含有煤炭，石油，天然气，以及风能和太阳能等新兴能源，是我国重要的能源富集区;其次，河西地势较为平坦，机耕条件好，水资源充足，农业发展条件好;第三，河西地区旅游资源丰富，且知名度高。这些优势使河西地区在西部大开发实施以来经济快速增长。但是河西地区自然环境恶劣，人口基数较弱，人口发展却相对缓慢。最终的结果就是，河西地区的经济聚集水平高于人口聚集水平。
　　经济落后型县域主要分布在陇中和陇南地区及天水市部分县域，这些地区资源分布不均衡，基础设施较为落后，自然环境恶劣，水资源尤其匮乏，导致经济发展缓慢。 　　经济协调型县域变化较大，2001年经济协调型县域零散分布，而2012年经济协调型县域连片分布，主要分布在武威、金昌、张掖，反映这些地区在经济发展过程中，人口聚集加快，并超过经济的集聚。经过十几年的发展，2012年人口经济一致性分布呈现出非常明显的规律，从西往东的区域分布依次是经济超前型、经济协调性、经济落后型和经济滞后型。 　　（2）人口与经济一致性指数自相关分析。 　　人口经济空间一致性分析只是展示了其在空间上的集聚关系，这种关系仅仅是反映要素的统计或比率关系。为了更好地说明人口经济一致性空间分布的相互关系，运用ESDA方法，对人口经济空间一致性程度进行局部空间自相关分析（如图6）。 　　图6 2001（上）、2012（下）年一致性指数Moran’s I 　　散点图与LISA集聚图 　　由图6可知，年Moran’I散点图中一三象限的数量远远大于二四象限，表明甘肃人口经济一致性指数呈现较大的空间聚集性。相比2001年，2012年的一致性指数分布在第一、第三象限的数量有所减少，空间异质性增强。结合LISA聚集图展现的空间关联模式，结果显示在5%的显著性水平下，显著的空间趋同县域个数由38个减少为33个（包括High―High、Low―Low）。High―High型，即一致性指数较高的区域其周围区域的一致性指数也较高，由20个减少为18个，但这类区域的空间分布几乎没变，2012年仍集中分布在河东地区，这类区域为远离中心城市的传统农业县;Low―Low型，即一致性指数较低的区域其周围区域的一致性指数也较低，该类区域有所缩小，由18个县域减少为15个，说明近年来随着经济的发展该类区域人口的聚集能力大大提高以至于人口聚集的数度超过了经济;L-H型区域由2个曾加到5个也说明了一些县域在近十年的发展中人口聚集速度要快于经济聚集速度，导致了一些县域由经济超前型变为经济滞后型;最后，H-H、L-L的减少，从两个方面提升了区域经济发展的协调程度。 　　最后，无论是从人口经济一致性指数统计要素的空间可视化，还是人口经济一致性指数的空间自相关分析都可以看到人口经济一致性指数形成以黄河为分界线两大区域，河西为人口地理集中度小于经济地理集中度的聚集区域，河东为人口地理集中度大于经济地理集中度的聚集区域，这与甘肃的经济地理分布基本一致;另外，十多年来人口经济协调型区域有所扩大;总的来说，西部大开发战略的实施以来，甘肃区域经济均衡发展水平有所提高。 　　4 结论 　　第一，经济地理集中度与人口地理集中度空间分布格局均为西北低东南高，整体上经济发展不均衡状况有所缓 　　解，而人口的聚集程度进一步增强。一级经济地理集中度区域为地市的中心城市，这部分区域经济极化程度高，在当前发展阶段，这些区域对周边地区的作用还处在回波效应大于涓滴效应的阶段。 　　第二，经济重心在纬度方向上移动幅度要大于其在经度上的移动，而人口重心在经度方向上移动幅度大于纬度方向上移动幅度，实际上人口重心一直定西市安定区附近变动，而经济重心则一直在兰州市附近移动。 　　第三，整体来看，人口与经济耦合程度不断提高。人口重心在经济重心的东南方向运动，自2004年以来人口重心一直在向西北方向运动，而经济重心从2007年开始向东南方向运动，在两者的作用下，经济重心与人口重心的距离有缩小的趋势，2001年人口重心与经济重心相距70.3公里，而2012年两者相距62.0公里。空间偏离距离的缩小，说明人口和经济耦合程度提高，两者空间关系协调水平提升。 　　第四，人口经济一致性空间分布亦为西北低东南高，形成以黄河为分界线的河西低值区和河东高值区。人口与经济一致性空间分布也发生了较大变化，人口经济协调型县域由相对分散转为相对集中，2001年人口经济协调型县域呈零散分布，而2012年变为连片分布。经过十多年的发展，人口经济一致性形成明显的空间分布规律，从西往东依次为经济超前型、经济协调型、经济落后型和经济滞后型。 　　第五，虽然人口经济耦合程度在提高，但人口与经济协调发展依然任务艰巨，2012年经济落后型县域仍达35个，提升经济发展速度，提高经济与人口的一致性发展水平仍然是政府工作的重中之重。 　　参考文献 　　[1]刘训美，苏维词，官冬杰.三峡库区重庆段人口与经济空间耦合分布研究[J].重庆师范大学学报，2013，（5）：37-43. 　　[2]郭文炯，安祥生，王尚义.山西省人口分布与区域经济协调发展研究[J].经济地理，2004，（4）：454-458. 　　[3]封志明，刘晓娜.中国人口分布与经济发展空间一致性研究[J].人口与经济，2013，（2）：3-11. 　　[4]钟喜业，陆玉麒.鄱阳湖生态经济区人口与经济空间耦合研究[J].经济地理，）：195-200. 　　[5]沈体雁，冯等田，孙铁山.空间计量经济学[M].北京：北京大学出版社，. 　　[6]薛宝琪.河南省经济空间格局演化特征分析[J].地理研究与开发，）44-48. 　　[7]王磊，段学军，田方，秦贤宏.长江三角洲人口与经济的空间分布关系研究[J].经济地理，2009，（10）：. 　　[8]王国霞，秦志琴.山西省人口与经济空间关系变化研究[J].经济地理，2013，（4）：29-35. 　　[9]陆铭，陈钊.中国区域经济发展中的市场整合与工业聚集[M].上海：上海人民出版社，2006，（1）. 　　[10]刘娜，石培基，李博.甘肃省人口经济空间分异与关联研究[J].干旱区地理，2014，（1）：179-187. 　　[11]刘正兵.河南省人口与经济空间格局分析[J].安阳师范学院学报，2013，（5）：73-79.
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方创琳,乔标.水资源约束下西北干旱区城市经济发展与城市化阈值.生态学报,):
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水资源约束下西北干旱区城市经济发展与城市化阈值
Optimal thresholds of urban economic development and urbanization under scarce water resources in arid northwest China
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城市化水平阈值是指在水资源硬约束下,在确保经济发展达到一定速度与规模、生态环境建设得到基本保障、并具备足以支撑城市接纳一定数量农民进城转为非农人口的经济能力时,能达到的“农转非”人口占总人口的最大比例。以干旱区河西走廊为例,分析了在水资源约束下城市经济发展总量及其对应的城市化阈值。采用阈值模型计算表明,未来30a在不跨区调水的前提下,河西走廊总需水量的上限阈值为7.81×109m3,其中生态需水、生产需水和生活需水比例调整为13.2:83.5:3.3,总需水量对应的国内生产总值为1.81×1011元,历年平均增长速度最快可达到6.91%,第一、二、三产业结构调整为18.99:47.20:33.81。在总需水量阈值、经济总量、需水结构与产业结构调整优化和经济增长速度不低于7%、农业需水按0.61%的速度退水9.12×108m3、生态需水比例不低于13%等多重条件约束下,求得河西走廊未来30a能够达到的总人口为5.82×106人,城镇非农业人口可达到2.05×106人,城市化水平可达到35.14%,这一水平仅相当于中国2001年的平均城市化水平。在跨区调水1.31×109m3的条件下,城市化水平可望达到47.17%。进而采用总人口人均拥有的GDP、非农业人口人均拥有的第二、三产业增加值、农业人口人均拥有的第一产业增加值3项经济指标对水资源约束下经济发展总量对城市化水平的保障程度进行了验证分析。由于各城市的缺水状况、取水条件、发展性质、发展阶段与经济发展实力与前景等各不相同，致使不同城市之间对应的总需水量、经济总量、经济增长速率和城市化水平等均表现出较大的差异性。
Under the constraint of water resource, the threshold for urbanization level in arid area refers to the utmost portion of nonagricultural population transformed from agricultural population in the total population. It is reached by constructing economic capabilities to accommodate a certain amount of transformed nonagricultural population while ensuring certain speed and the scale of economic development and basic environmental construction. This paper, using the arid area of Hexi Corridor in Gansu province...
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