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广东省环境友好型社会发展状况综合评价及空间分异:基于21个地级市的实证研究
引用本文:吴小节,杨书燕,汪秀琼,李鸿雁.广东省环境友好型社会发展状况综合评价及空间分异:基于21个地级市的实证研究[J].科技管理研究,2015(14).
作者姓名:吴小节  杨书燕  汪秀琼  李鸿雁
作者单位:广东工业大学管理学院,广东工业大学管理学院,华南理工大学经济与贸易学院,广东工业大学管理学院
基金项目:国家自然科学基金(71102052);教育部人文社会科学基金(09YJCZH018,10YJC630089);广东省哲学社会科学基金(09O-17);广东省自然科学基金项目(S2013040015292);广东省教育厅人文社科项目(2012WYM_0010,2013WYXM0032);中央高校基本科研业务费专项资金项目(X2jmD2143320)
摘    要:从环境影响总量、环境影响发展和环境保护潜力等3个方面,构建环境友好型社会综合评价指标体系,并使用2011年统计数据,对广东省21个地级市行政区的环境友好型社会发展状况进行综合评价和聚类分析。研究结果表明,广东省21个地级市行政区的环境友好型社会发展状况可以划分为4类;在空间分布上,环境友好型社会程度相对较高的地区大多位于珠三角地区,而环境友好型社会程度相对较弱的地区大多位于粤东、粤西和粤北地区。

关 键 词:环境友好型社会  评价指标体系  聚类分析  因子分析  空间分异
收稿时间:2014/6/30 0:00:00
修稿时间:2014/6/30 0:00:00

The comprehensive evaluation of development and spatial variation of environment-friendly society in Guangdong Province: An empirical study based on 21 prefecture-level city
Abstract:To evaluate the development of environment-friendly society, this paper is based on the connotation of environment-friendly society, and following the general principles of which are constructed on the comprehensive assessment indicator system, from the aspects of total environmental impact, environmental impact development and environmental protection potential, building a comprehensive assessment indicator system of environment-friendly society, and using statistical data of the year 2011, the comprehensive assessment indicator system and cluster analysis are applied to appraise the development situation of the environment-friendly society of 21 prefecture-level city in Guangdong Province. The results indicate that the 21 prefecture-level city in Guangdong Province can be divided into four groups. On the spatial distribution, regions with relatively higher degree of environment-friendly society mostly lie in the Pearl River Delta region, while regions with relatively lower degree of environment-friendly society mostly lie in the eastern, western and northern Guangdong. These conclusions have great referential value for the relevant government decision.
Keywords:environment-friendly society  assessment indicator system  cluster analysis  factor analysis  spatial variation
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