世界地理研究 ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (7): 116-127.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2024.07.20220095
• 城市与产业 • 上一篇
收稿日期:
2022-02-13
修回日期:
2022-06-01
出版日期:
2024-07-15
发布日期:
2024-07-16
通讯作者:
蒋雪中
作者简介:
陈宇奇(1996—),女,硕士研究生,研究方向为港口与经济地理,E-mail:cyuqii@163.com。
基金资助:
Yuqi CHEN1(), Xuezhong JIANG1,2()
Received:
2022-02-13
Revised:
2022-06-01
Online:
2024-07-15
Published:
2024-07-16
Contact:
Xuezhong JIANG
摘要:
长江下游12.5 m深水航道的建成对长江南京以下港口与城市的发展具有重要影响。将港口系统与城市系统相结合,采用二阶段SBM-DEA模型对长江南京以下9个港口城市的可持续效率进行测算,结果表明:长江三角洲地区港口城市可持续效率值逐年增长;在空间分布上,可持续效率存在局部地区的效率值波动,呈现临海港口高于内河港口。产业结构、对外贸易量对港口城市可持续效率具有显著正向影响,而经济水平、人口密度和人才数量对其具有负向影响。研究丰富了港城互动方面的研究,可为促进港城绿色建设、提高港口城市可持续发展效率提供有益参考。
陈宇奇, 蒋雪中. 长江南京以下港口城市可持续效率演变与影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2024, 33(7): 116-127.
Yuqi CHEN, Xuezhong JIANG. Evolution and influencing factors of sustainable efficiency of port cities below Nanjing on the Yangtze River[J]. World Regional Studies, 2024, 33(7): 116-127.
系统 | 指标 | 变量 | 单位 | 最大值 | 最小值 | 均值 | 标准差 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
港口 | 投入指标 | 码头长度 | 米 | 126 900 | 3 111 | 31 414.62 | 33 776.47 |
泊位数量 | 个 | 1 300 | 93 | 444.22 | 356.61 | ||
输出指标 | 货物吞吐量 | 万吨 | 77 574.6 | 7 384.5 | 26 683.98 | 20 150.68 | |
城市 | 投入指标 | 建成区面积 | 平方公里 | 1 237.9 | 163 | 477.91 | 321.96 |
劳动力人数 | 万人 | 1 376.2 | 182.14 | 376.45 | 145.14 | ||
总耗电量 | 亿千瓦时 | 1 562.49 | 151.09 | 482.63 | 356.14 | ||
货物吞吐量 | 万吨 | 77 574.6 | 7 384.5 | 26 683.98 | 20 150.68 | ||
期望产出 | GDP | 亿元 | 38 155.32 | 1 956.64 | 9 098.06 | 7 798.581 | |
非期望产出 | CO2 | 百万吨 | 230.71 | 29.08 | 75.52 | 52.90 | |
SO2 | 万吨 | 26.32 | 0.61 | 6.6193 | 5.46 |
表1 投入与输出指标
Tab.1 Input and output indicators
系统 | 指标 | 变量 | 单位 | 最大值 | 最小值 | 均值 | 标准差 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
港口 | 投入指标 | 码头长度 | 米 | 126 900 | 3 111 | 31 414.62 | 33 776.47 |
泊位数量 | 个 | 1 300 | 93 | 444.22 | 356.61 | ||
输出指标 | 货物吞吐量 | 万吨 | 77 574.6 | 7 384.5 | 26 683.98 | 20 150.68 | |
城市 | 投入指标 | 建成区面积 | 平方公里 | 1 237.9 | 163 | 477.91 | 321.96 |
劳动力人数 | 万人 | 1 376.2 | 182.14 | 376.45 | 145.14 | ||
总耗电量 | 亿千瓦时 | 1 562.49 | 151.09 | 482.63 | 356.14 | ||
货物吞吐量 | 万吨 | 77 574.6 | 7 384.5 | 26 683.98 | 20 150.68 | ||
期望产出 | GDP | 亿元 | 38 155.32 | 1 956.64 | 9 098.06 | 7 798.581 | |
非期望产出 | CO2 | 百万吨 | 230.71 | 29.08 | 75.52 | 52.90 | |
SO2 | 万吨 | 26.32 | 0.61 | 6.6193 | 5.46 |
年份 | 港口 | 城市 | 可持续 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
综合技术效率 | 纯技术效率 | 规模效率 | 综合技术效率 | 纯技术效率 | 规模效率 | 综合技术效率 | 纯技术效率 | 规模效率 | |
2010 | 0.416 4 | 1.013 7 | 0.419 4 | 0.343 1 | 0.742 7 | 0.544 9 | 0.379 7 | 0.878 2 | 0.482 2 |
2011 | 0.440 8 | 0.945 4 | 0.464 0 | 0.382 1 | 0.709 8 | 0.613 3 | 0.411 4 | 0.827 6 | 0.538 6 |
2012 | 0.444 5 | 0.877 1 | 0.494 0 | 0.417 1 | 0.696 5 | 0.658 1 | 0.430 8 | 0.786 8 | 0.576 1 |
2013 | 0.457 9 | 0.842 2 | 0.520 1 | 0.441 9 | 0.683 3 | 0.693 2 | 0.449 9 | 0.762 8 | 0.606 6 |
2014 | 0.455 5 | 0.805 4 | 0.542 9 | 0.478 2 | 0.704 0 | 0.719 8 | 0.466 8 | 0.754 7 | 0.631 4 |
2015 | 0.461 3 | 0.801 5 | 0.549 8 | 0.516 3 | 0.751 4 | 0.728 8 | 0.488 8 | 0.776 4 | 0.639 3 |
2016 | 0.438 0 | 0.714 3 | 0.588 6 | 0.570 3 | 0.775 8 | 0.762 7 | 0.504 1 | 0.745 1 | 0.675 6 |
2017 | 0.464 8 | 0.703 3 | 0.633 0 | 0.714 6 | 0.866 9 | 0.837 6 | 0.589 7 | 0.785 1 | 0.735 3 |
2018 | 0.485 7 | 0.703 6 | 0.688 8 | 0.774 2 | 0.923 4 | 0.846 1 | 0.629 9 | 0.813 5 | 0.767 4 |
2019 | 0.573 6 | 0.806 7 | 0.728 7 | 0.907 5 | 0.979 2 | 0.923 8 | 0.740 6 | 0.892 9 | 0.826 2 |
均值 | 0.463 8 | 0.821 3 | 0.562 9 | 0.554 5 | 0.783 3 | 0.732 8 | 0.509 2 | 0.802 3 | 0.647 9 |
表2 长江南京以下港口城市可持续效率演化
Tab.2 Evolution of sustainable efficiency of port cities below Nanjing on the Yangtze River
年份 | 港口 | 城市 | 可持续 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
综合技术效率 | 纯技术效率 | 规模效率 | 综合技术效率 | 纯技术效率 | 规模效率 | 综合技术效率 | 纯技术效率 | 规模效率 | |
2010 | 0.416 4 | 1.013 7 | 0.419 4 | 0.343 1 | 0.742 7 | 0.544 9 | 0.379 7 | 0.878 2 | 0.482 2 |
2011 | 0.440 8 | 0.945 4 | 0.464 0 | 0.382 1 | 0.709 8 | 0.613 3 | 0.411 4 | 0.827 6 | 0.538 6 |
2012 | 0.444 5 | 0.877 1 | 0.494 0 | 0.417 1 | 0.696 5 | 0.658 1 | 0.430 8 | 0.786 8 | 0.576 1 |
2013 | 0.457 9 | 0.842 2 | 0.520 1 | 0.441 9 | 0.683 3 | 0.693 2 | 0.449 9 | 0.762 8 | 0.606 6 |
2014 | 0.455 5 | 0.805 4 | 0.542 9 | 0.478 2 | 0.704 0 | 0.719 8 | 0.466 8 | 0.754 7 | 0.631 4 |
2015 | 0.461 3 | 0.801 5 | 0.549 8 | 0.516 3 | 0.751 4 | 0.728 8 | 0.488 8 | 0.776 4 | 0.639 3 |
2016 | 0.438 0 | 0.714 3 | 0.588 6 | 0.570 3 | 0.775 8 | 0.762 7 | 0.504 1 | 0.745 1 | 0.675 6 |
2017 | 0.464 8 | 0.703 3 | 0.633 0 | 0.714 6 | 0.866 9 | 0.837 6 | 0.589 7 | 0.785 1 | 0.735 3 |
2018 | 0.485 7 | 0.703 6 | 0.688 8 | 0.774 2 | 0.923 4 | 0.846 1 | 0.629 9 | 0.813 5 | 0.767 4 |
2019 | 0.573 6 | 0.806 7 | 0.728 7 | 0.907 5 | 0.979 2 | 0.923 8 | 0.740 6 | 0.892 9 | 0.826 2 |
均值 | 0.463 8 | 0.821 3 | 0.562 9 | 0.554 5 | 0.783 3 | 0.732 8 | 0.509 2 | 0.802 3 | 0.647 9 |
图5 2011—2019年长江南京以下港口城市可持续效率空间演变
Fig.5 Spatial evolution of sustainable efficiency of port cities below Nanjing on the Yangtze River from 2011 to 2019
变量 | 变量名称/符号 | 变量定义 | 单位 |
---|---|---|---|
被解释变量 | 可持续效率/ Y | 各港口城市可持续效率值 | |
解释变量 | 经济水平/ X1 | 人均GDP | 人/万元 |
人口密度/ X2 | 常住人口与城市行政面积之比 | 人/km2 | |
产业结构/ X3 | 第三产业占比 | % | |
人才数量/ X4 | 普通高等院校人数 | 万人 | |
贸易往来/ X5 | 对外贸易量 | 亿元 |
表3 变量名称与定义
Tab.3 Variable name and definition
变量 | 变量名称/符号 | 变量定义 | 单位 |
---|---|---|---|
被解释变量 | 可持续效率/ Y | 各港口城市可持续效率值 | |
解释变量 | 经济水平/ X1 | 人均GDP | 人/万元 |
人口密度/ X2 | 常住人口与城市行政面积之比 | 人/km2 | |
产业结构/ X3 | 第三产业占比 | % | |
人才数量/ X4 | 普通高等院校人数 | 万人 | |
贸易往来/ X5 | 对外贸易量 | 亿元 |
变量 | 回归系数 | 标准误差 | P值 | Z统计量 |
---|---|---|---|---|
X1 | -0.033 4 | 0.097 2 | 0.722 2 | -0.355 5 |
X2 | -0.060 9 | 0.094 1 | 0.581 8 | -0.550 7 |
X3 | 0.996 9* | 0.110 6 | 0.006 5 | 2.720 5 |
X4 | -0.127** | 0.366 4 | 0.000 7 | -3.398 2 |
X5 | 0.080 6* | 0.037 3 | 0.005 4 | 2.781 1 |
c | -3.138 3*** | 0.738 4 | 0.000 0 | -4.249 8 |
表4 长江南京以下港口城市可持续效率影响因素Tobit回归结果
Tab.4 Tobit regression results of influencing factors of sustainable efficiency of port cities of the Yangtze River
变量 | 回归系数 | 标准误差 | P值 | Z统计量 |
---|---|---|---|---|
X1 | -0.033 4 | 0.097 2 | 0.722 2 | -0.355 5 |
X2 | -0.060 9 | 0.094 1 | 0.581 8 | -0.550 7 |
X3 | 0.996 9* | 0.110 6 | 0.006 5 | 2.720 5 |
X4 | -0.127** | 0.366 4 | 0.000 7 | -3.398 2 |
X5 | 0.080 6* | 0.037 3 | 0.005 4 | 2.781 1 |
c | -3.138 3*** | 0.738 4 | 0.000 0 | -4.249 8 |
1 | HOYLE B. The port-city interface: Trends, problems and examples. Geoforum, 1989, 20(4): 429-435. |
2 | 曹有挥, 蒋自然, 陈欢, 等. 长江沿岸港口体系的形成过程与机制. 地理科学进展, 2015, 34(11): 1430-1440. |
CAO Y, JIANG Z, CHEN H, et al. The evolution course and mechanism of the port system along the Yangtze River. Progress in Geography, 2015, 34(11): 1430-1440. | |
3 | 张广兴, 刘东坡. 基于港口功能的临港产业与腹地产业演进共生模式研究. 河北师范大学学报(哲学社会科学版), 2011, 34(3): 65-71. |
ZHANG G, LIU D. On the evolutionary and symbiotic models of port-hinterland industries. Journal of Hebei Normal University (Philosophy and Social Sciences Edition), 2011, 34(3): 65-71. | |
4 | ROH S, THAI V V, WONG Y. Towards sustainable ASEAN port development: Challenges and opportunities for vietnamese ports. Asian Journal of Shipping and Logistics, 2016, 32(2): 107-118. |
5 | 沈秦伟, 韩增林, 郭建科. 港口物流与城市经济增长的关系研究——以大连为例. 地理与地理信息科学, 2013, 29(1): 69-73. |
SHEN Q, HAN Z, GUO J. Research on the relationship between port logistics and urban economic growth -- A case study of Dalian. Geography and Geo-Information Science, 2013, 29(1): 69-73. | |
6 | AKHAVAN M. Development dynamics of port-cities interface in the Arab Middle Eastern World--The case of Dubai global hub port-city. Cities, 2017(60): 343-352. |
7 | LIAO C H, TSENG P H, CULLINANE K, et al. The impact of an emerging port on the carbon dioxide emissions of inland container transport: An empirical study of Taipei Port. Energy Policy, 2010, 38(9): 5251-5257. |
8 | LEE T, YEO G T, THAI V V. Environmental efficiency analysis of port cities: Slacks-based measure data envelopment analysis approach. Transport Policy, 2014, 33(4): 82-88. |
9 | CUI Q. Environmental efficiency measures for ports: An application of RAM-Tobit-RAM with undesirable outputs. Maritime Policy & Management, 2017, 44(5): 1-14. |
10 | DE JONGE V N, PINTO R, TURNER R K. Integrating ecological, economic and social aspects to generate useful management information under the EU directives' 'ecosystem approach'. Ocean & Coastal Management, 2012, 68(11): 169-188. |
11 | 镇璐, 诸葛丹, 汪小帆. 绿色港口与航运管理研究综述. 系统工程理论与实践, 2020, 40(8): 2037-2050. |
ZHEN L, ZHUGE D, WANG X. Researches on green ports and shipping management: An overview. Systems Engineering Theory & Practice, 2020, 40(8): 2037-2050. | |
12 | 赵宇哲, 刘芳. 生态港口评价指标体系的构建——基于R聚类、变异系数与专家经验的分析. 科研管理, 2015, 36(2): 124-132. |
ZHAO Y, LIU F. The ecological port evaluation indicator system based on r-cluster, coefficient of variation and expert experience. Science Research Management, 2020, 40(8): 2037-2050. | |
13 | 曾凡涛, 吕靖. 厦门港船舶排放清单及港口生态效率评价. 中国环境科学, 2020, 40(5): 2304-2311. |
ZENG F, LV J. Ship emission inventory and valuation of eco-efficiency in Xiamen Port. China Environmental Science, 2020, 40(5): 2304-2311. | |
14 | 赵宇哲, 周晶淼, 钟逸雯, 等. 港口城市绿色增长发展机制研究——基于增长协同与资源约束的二重机制. 管理评论, 2018, 30(1): 46-59. |
ZHAO Y, ZHOU J, ZHONG Y, et al. Research on the green growth development mechanism of port-city: Based on dual mechanism of co-evolutionary growth and resource constraint. Management Review, 2018, 30(1): 46-59. | |
15 | 乔文怡, 管卫华, 王晓歌, 等. 基于绿色理念的港口城市耦合系统动力学研究——以连云港市为例. 南京师大学报(自然科学版), 2018, 41(1): 140-148. |
QIAO W, GUAN W, WANG X, et al. Study on the dynamics of port-city coupling system based on green concept--A case study of Lianyungang City. Journal of Nanjing Normal University (Natural Science Edition), 2018, 41(1): 140-148. | |
16 | 叶潇潇, 赵一飞. 基于聚类分析的长江三角洲港口群可持续发展水平评价. 长江流域资源与环境, 2016, 25(S1): 17-24. |
YE X, ZHAO Y. Evaluation of the sustainable development level of port based on the clustering methodology. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2016, 25(S1): 17-24. | |
17 | SCHIPPER C A, VREUGDENHIL H, DE JONG M P C. A sustainability assessment of ports and port-city plans: Comparing ambitions with achievements. Transportation Research Part D Transport and Environment, 2017(57): 84-111. |
18 | 周亮, 车磊, 周成虎. 中国城市绿色发展效率时空演变特征及影响因素. 地理学报, 2019, 74(10): 2027-2044. |
ZHOU L, CHE L, ZHOU C. Spatio-temporal evolution and influencing factors of urban green development efficiency in China. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(10): 2027-2044. | |
19 | FRANTZESKAKI N, WITTMAYER J, LOORBACH D. The role of partnerships in 'realising' urban sustainability in Rotterdam's city ports area, The Netherlands. Journal of Cleaner Production, 2014(65): 406–417. |
20 | LAM J, YAP W. A stakeholder perspective of port city sustainable development. Sustainability, 2019, 11(2): 1-15. |
21 | 杜浩, 周昱彤, 匡海波, 等. 基于三阶段超效率DEA的港口运行效率研究. 技术经济, 2021, 40(7): 22-35. |
DU H, ZHOU Y, KUANG H, et al. Research on port operation efficiency based on Three‑Stage Super‑Efficiency DEA. Technology Economics, 2021, 40(7): 22-35. | |
22 | 田鹏, 汪浩瀚, 李加林, 等. 东海海岸带县域城市生态效率评价及影响因素. 地理研究, 2021, 40(8): 2347-2366. |
TIAN P, WANG H, LI J, et al. Eco-efficiency evaluation and influencing factors analysis of county-level cities in the East China Sea coastal zone. Geographical Research, 2021, 40(8): 2347-2366. | |
23 | ZHENG Y, ZHAO J, SHAO G. Port city sustainability: A review of its research trends. Sustainability, 2020, 12(8355): 1-17. |
24 | 许麟, 马轶玮, 谭志国, 等. 深水航道对江苏港口的推动作用及港口发展策略分析. 水运工程, 2019(10): 9-13. |
XU L, MA Y, TAN Z, et al. Promoting role of deepwater channel to Jiangsu port and port development strategy. Port & Waterway Engineering, 2019(10): 9-13. | |
25 | CHARNES A, COOPER W W, RHODES E. Measuring the efficiency of decision making units. European Journal of Operational Research, 1978, 2(6): 429-444. |
26 | 叶士琳, 蒋自然, 祁新华. 长江南京以下集装箱码头效率时空演化及其影响因素. 地理研究, 2020, 39(8): 1782-1793. |
YE S, JIANG Z, QI X. Spatio-temporal characteristics and influencing factors of container terminals efficiency in the Yangtze River Delta. Geographical Research, 2020, 39(8): 1782-1793. | |
27 | TONE K. A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 2001, 130(3): 498-509. |
28 | TONE K. A slacks-based measure of super-efficiency in data envelopment analysis. European Journal of Operational Research, 2002, 143(1): 32-41. |
29 | 董博. 长江经济带省市生态效率测算及影响因素研究. 武汉理工大学学报(社会科学版), 2020, 33(2): 121-130. |
DONG B. Eco-efficiency calculation of provinces in the Yangtze River Economic Belt and its influencing factors. Wu Han University of Technology (Social Science Edition), 2020, 33(2): 121-130. | |
30 | 刘峻源, 周威平. 江苏沿江港口群空间协调发展研究. 南通大学学报(社会科学版), 2020, 36(3): 39-48. |
LIU J, ZHOU W. Study of the spatial-coordinated development of the port group along the Yangtze River in Jiangsu Province. Journal of Nantong University (Social Sciences Edition, 2021, 2020, 36(3): 39-48. | |
31 | 郑兵云, 杨宏丰. "一带一路"中国沿海城市港口效率评价——基于DEA博弈交叉效率-Tobit模型. 数理统计与管理, 2021, 40(3): 502-514. |
ZHEN B, YANG H. Evaluation of port efficiency of China's coastal cities in "The Belt and Road"--Based on DEA Game Crossover Efficiency-Tobit Model. Journal of Applied Statistics and Management, 2021, 40(3): 502-514. | |
32 | 马轶玮, 刘翰卿, 朱苏辉, 等. 长江南京以下12.5 m深水航道二期工程初步效益分析. 水运工程, 2019(7): 9-12. |
MA Y, LIU H, ZHU SU, et al. Benefits analysis for 12.5 m deep-water channel second-phase project in the Yangtze River below Nanjing. Port & Waterway Engineering, 2019(7): 9-12. | |
33 | 牛方曲, 孙东琪. 资源环境承载力与中国经济发展可持续性模拟. 地理学报, 2019, 74(12): 2604-2613. |
NIU F, SUN D. Modelling the sustainability of China's growth based on the resource and environmental carrying capacity. Acta Geographica Sinica, 2019, 74(12): 2604-2613. | |
34 | 王勇, 解延京, 刘荣, 等. 北上广深城市人口预测及其资源配置. 地理学报, 2021, 76(2): 352-366. |
WANG Y, XIE Y, LIU R, et al. Population prediction and resource allocation in megacities from the optimum population perspective: A case study of Beijing, Shanghai, Guangzhou and Shenzhen. Acta Geographica Sinica, 2021, 76(2): 352-366. | |
35 | 姜星. 人力资源管理对港口物流效率的影响分析. 大连: 大连海事大学, 2014. |
JIANG X. The influence of human resource management on the port logistics efficiency analysis. Dalian: Dalian Maritime University, 2014. | |
36 | 邵文欣. 南通港口集团人力资源规划方案研究. 兰州: 兰州大学, 2020. |
SHAO W. Study on the human resources planning solution of Nantong Port Group. Lanzhou: Lanzhou University, 2020. |
[1] | 宋关东, 唐承丽, 周国华. 基于县域尺度的乡村韧性测量及其影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2024, 33(6): 128-140. |
[2] | 胡彬, 刘军. 肯尼亚人口分布空间格局演化及影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(6): 64-75. |
[3] | 刘海朦, 田小波, 曹婷婷. 基于百度指数的乡村旅游需求时空特征及其影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(5): 177-188. |
[4] | 彭红艳, 丁志伟. 中国淘宝村“增长-消失”的时空特征及影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2024, 33(4): 103-116. |
[5] | 张圣忠, 孟迪, 柴廷熠. 关中平原城市群物流企业空间格局演化及影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(4): 117-129. |
[6] | 周玉涛, 李振福, 邓昭. 环渤海地区港口效率的时空分异、未来趋势及驱动因素研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(4): 142-154. |
[7] | 鄢继尧, 赵媛, 熊筱燕, 许昕. 中国家政服务业发展的时空演变特征及影响因素[J]. 世界地理研究, 2024, 33(3): 161-174. |
[8] | 李文, 李德升, 胡浩, 胡森林. 长三角地区养老产业发展水平格局及影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(2): 123-135. |
[9] | 梁茂林, 洪菊花, 骆华松, 彭邦文, 熊琛然. 亚太经合组织贸易网络结构时空演变及其影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2024, 33(1): 18-32. |
[10] | 董俊鸷, 孟怡伟, 丁志伟. 中国县域创新产出的空间分异及其影响因素[J]. 世界地理研究, 2023, 32(8): 88-102. |
[11] | 周锐波, 陈依楠, 覃远红. 全球高技术产品贸易网络演化及影响因素[J]. 世界地理研究, 2023, 32(6): 1-13. |
[12] | 赵沙, 王茂军, 邵静. 跨国公司空间撤资研究综述[J]. 世界地理研究, 2023, 32(5): 18-33. |
[13] | 孙启翔, 李百岁, 田桐羽, 许晔晖, 赵洪朴. 内蒙古的城市活力时空格局及影响因素研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(3): 101-111. |
[14] | 李在军, 胡美娟. 江苏省生态福利绩效时空演化及影响机制研究[J]. 世界地理研究, 2023, 32(3): 124-135. |
[15] | 李振福, 邓昭, 张一然. 基于“大树理论”的港口腹地全树形生命空间结构探析[J]. 世界地理研究, 2023, 32(3): 136-143. |
阅读次数 | ||||||
全文 |
|
|||||
摘要 |
|
|||||