基于多源地理大数据的我国GDP空间建模研究

摘要

国内生产总值(GDP)是衡量一个国家经济状况和发展水平的重要指标，精确核算年度GDP对于一个国家制定发展策略非常重要。然而不同研究用于GDP估算的地理数据均有所差别，且哪种地理数据更有利于核算GDP是尚未明确的问题。文章以我国2 848个区县为研究区，采用多元线性回归(OLS)方法及地理加权回归(GWR)方法，结合夜间灯光遥感数据、兴趣点POI数据、腾讯位置大数据和城镇建设用地面积等多源地理数据模拟2020年区县GDP规模，并探讨不同变量的模拟效果。研究发现：(1)综合运用多源地理数据并结合空间加权回归方法可在区县级和地级市级分别实现74%和87%GDP空间模拟精度；(2)对比不同地理因子，发现POI数据最能有效反映区县级别GDP总量，效果优于其他地理因子；(3)相比于POI因子，腾讯位置大数据能较好地反映西部地区GDP总量。因此，结合腾讯位置及兴趣点POI数据，可提高全国GDP建模精度。文章为快速、准确模拟我国GDP空间分布提供了重要数据和方法参考。

关键词

GDP / 夜间灯光 / POI数据 / 腾讯位置大数据 / 土地利用数据

基金资助

国家自然科学基金资助项目(42271477)