Forest and Grassland Resources Research >
Analysis on Spatiotemporal Pattern of China's Timber Market
Received date: 2021-12-02
Revised date: 2022-01-11
Online published: 2022-03-31
In order to study the spatiotemporal pattern and dynamic changes of China's timber market,based on the production data of China's provincial commercial timber from 1997 to 2020,this paper applied the concentration ratio,space Gini coefficient,gravity model,Global Moran's I and local Getis-Ord Gi,combined with ArcGIS and GeoDa analysis software to conduct the research. The results showed that from 1997 to 2020,the concentration ratio of China's timber market increased from 43.62% to 64.10%,and the spatial Gini coefficient increased from 0.044 to 0.129,indicating that the degree of spatial imbalance has increased;The distribution center of gravity has shifted from Shandong Province to Jiangsu,Henan,Hubei and Hunan Provinces;There was a significant spatial autocorrelation between provincial timber markets,with the global Moran's index decreasing from 0.36 in 1997 to 0.22 in 2020;The hot spots changed from Heilongjiang and Jilin Provinces to Yunnan,Guangdong,Guangxi,Hunan and Guizhou Provinces. So the regional distribution difference of China's timber market expanded and the degree of concentration increased;The center of gravity and hot spots of spatial distribution migrated from northeast to southwest;The distribution of China's timber market showed a positive spatial correlation,and the agglomeration area tended to be stable.
Linbei LI , Jianquan LI , Huimin GUO . Analysis on Spatiotemporal Pattern of China's Timber Market[J]. Forest and Grassland Resources Research, 2022 , 0(1) : 78 -85 . DOI: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2022.01.010
| [1] | 国家林业和草原局. 2020年中国林业和草原统计年鉴[M]. 北京: 中国林业出版社, 2021. |
| [2] | 陈思莹, 杨超, 林洁, 等. 中国南方木材市场整合程度与价格传导机制研究[J]. 林业经济问题, 2016,36(3):262-267. |
| [3] | Kanieski D S B, Schons S Z, Cubbage F W, et al. Spatial and cross-product price linkages in the Brazilian pine timber markets[J]. Forest policy and economics, 2020,117:102-186. |
| [4] | 李健, 何继新, 荆涛. 木质林产品进口与中国木材市场消费及木材生产关系的实证研究[J]. 林业经济问题, 2013,33(1):27-31. |
| [5] | Morland C, Schier F, Weimar H. The structural gravity model and its implications on global forest product trade[J]. Forests, 2020,11(2):178. |
| [6] | 杨羽昆, 陈绍志, 赵荣, 等. 中国主要木材交易市场发展时空变化分析[J]. 世界林业研究, 2018,31(3):48-51. |
| [7] | 姜晴晴. 基于社会网络分析的国际木材贸易格局及中国发展态势研究[D]. 哈尔滨:东北林业大学, 2017. |
| [8] | 杨超, 张露露, 程宝栋. 中国林业70年变迁及其驱动机制研究——以木材生产为基本视角[J]. 农业经济问题, 2020(6):30-42. |
| [9] | 杨超, 程宝栋, 谢屹, 等. 中国木材产业发展的阶段识别及时空分异特征[J]. 自然资源学报, 2017,32(2):235-244. |
| [10] | 宋维明, 杨超. 1949年以来林业产业结构、空间布局及其演变机制[J]. 林业经济, 2020,42(6):3-17. |
| [11] | 李小平. 中国木材加工产业集聚的空间格局演变及影响因素研究[D]. 北京:北京林业大学, 2013. |
| [12] | 姜钰, 蔡秀亭. 区域林业经济发展差异性及其影响因素分析[J]. 林业经济, 2016(10):28-32. |
| [13] | 杨阳, 李朝洪, 孙丹. 黑龙江省大小兴安岭重点国有林区产业集聚的时空计量分析[J]. 东北林业大学学报, 2020,48(8):78-84. |
| [14] | 李雨馨, 张智光. 长江经济带林业产业集聚与发展态势研究[J]. 中国林业经济, 2019(6):83-86. |
| [15] | 魏肖杰, 张敏新. 中国林业产业集聚影响因素作用机制的实证研究—基于空间杜宾模型[J]. 资源开发与市场, 2018(12):1731-1737. |
| [16] | 夏永红. 木材加工产业集聚机理与经济效应研究[D]. 南京:南京林业大学, 2019. |
| [17] | 黄韶海, 王国峰, 邓祥征, 等. 中国林业生产效率的格局与区域差异分析[J]. 世界林业研究, 2016,29(3):80-85. |
| [18] | 陈发虎, 傅伯杰, 夏军, 等. 近70年来中国自然地理与生存环境基础研究的重要进展与展望[J]. 中国科学:地球科学, 2019,49(11):1659-1696. |
| [19] | 李剑泉, 蒋宏飞, 武国芳, 等. 中国林产品市场分析与国际贸易研究[M]. 北京: 中国林业出版社, 2019. |
| [20] | 中华人民共和国林业部编. 中国林业统计资料1997[M]. 北京: 中国林业出版社. 1998. |
| [21] | 国家林业局. 1998—2017中国林业统计年鉴[M]. 北京: 中国林业出版社. 1999-2018. |
| [22] | 国家林业和草原局. 2018—2019年中国林业和草原统计年鉴[M]. 北京: 中国林业出版社,2019- 2021. |
| [23] | 傅磊, 祝文琪, 高然, 等. 中国乳制品进口市场集中度的演变规律研究[J]. 中国乳品工业, 2020,48(2):41-45. |
| [24] | 贾路, 任宗萍, 李占斌, 等. 2000-2013年西安市植被覆盖度时空演变[J]. 水土保持研究, 2019,26(6):274-279. |
| [25] | 罗永仕. “谣言”与转变:地方政府环境治理的风险平衡逻辑——基于广西速生桉种植政策的分析[J]. 中国农业大学学报:社会科学版, 2020,37(2):75-83. |
| [26] | 魏宛青. 我国西北地区木材市场现状及对策[J]. 甘肃农业, 2020(9):106-107. |
| [27] | 周彬, 蒋有绪, 臧润国. 西南地区近60年商品材消耗和经济增长关系[J]. 自然资源学报, 2010,25(11):1907-1917. |
| [28] | 宋秀峰, 康孟云. “一带一路”背景下中国林业产业对外投资思考[J]. 林业经济, 2017(4):42-45. |
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