寇 程，趙春陽， 彭 勃

（1.西安測繪總站，陜西 西安 710054）

ESDA方法是空間數(shù)據(jù)分析的常用方法[1-5]。洪國志[6]通過空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)經(jīng)濟(jì)收斂標(biāo)準(zhǔn)分析方法的擴(kuò)展，就中國240個地級及以上城市的經(jīng)濟(jì)增長收斂性展開討論，并運用Moran'sI分析了1990～2007年人均GDP的集聚模式，結(jié)果顯示出強(qiáng)烈的全局正自相關(guān)。陳學(xué)剛[7]采用ESDA和GIS的方法進(jìn)行了新疆縣域經(jīng)濟(jì)的時空差異研究，認(rèn)為空間分析方法是傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)差異量度方法的一種有益補(bǔ)充，能更加深刻地揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間格局及其變化規(guī)律。宋萍[8]采用ESDA的方法對福建省縣域經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)行了分析，得到了福建省經(jīng)濟(jì)集聚模式。

1 研究區(qū)和數(shù)據(jù)

圖1 研究區(qū)

研究區(qū)為江蘇省，如圖1所示（圖1及下文中的圖3～6的審圖號均為GS（2014）2194），面積10.26萬 km2，2009年人口達(dá)到1.2億。截至2009年末，全省共有12 個地級市、55個市轄區(qū)、26個縣級市和25個縣[9]。其中銅山縣為兩塊不相連的區(qū)域，為了研究方便將銅山縣歸并到徐州市內(nèi)，并將1999～2009年的行政區(qū)劃都統(tǒng)一到2009年。江蘇省1999～2009年的人均GDP統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自2000～2010年的江蘇省統(tǒng)計年鑒[9]。

2 研究方法

變差系數(shù)（CV）是評價經(jīng)濟(jì)發(fā)展平衡程度的重要指標(biāo)[7]：

其中，CV是變差系數(shù)；是人均GDP的均值；n是區(qū)域個數(shù)；Yi是第i個區(qū)域的人均GDP。CV值越大則表示區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異越大。

ESDA是指利用統(tǒng)計學(xué)原理和圖形圖表相結(jié)合的方式，對空間信息的性質(zhì)進(jìn)行分析、鑒別，用以引導(dǎo)確定性模型的結(jié)構(gòu)和解法[10]，可以用來分析各縣市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分布情況及空間集聚模式。

ESDA方法大多建立在地理學(xué)第一定律所描述的空間自相關(guān)概念之上[11]，是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的、注重發(fā)現(xiàn)空間數(shù)據(jù)的分布模式，揭示數(shù)據(jù)的空間依賴性與空間異質(zhì)性的可視現(xiàn)象[12]。結(jié)合ESDA和GIS，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，從而直觀便捷地展示數(shù)據(jù)的集聚模式。

當(dāng)不同觀察對象的同一屬性變量在空間上表現(xiàn)出一定的規(guī)律性，而不是隨機(jī)分布時，則認(rèn)為它們之間存在空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)的常用指標(biāo)是Moran'sI[13]：

式中，xi表示第i個空間位置上的觀測值是所有觀測值的平均值；wij是權(quán)重矩陣第i個位置和第j個位置的關(guān)系，在本文中采用公共邊界定義的權(quán)重矩陣，即若第i個位置和第j個位置相鄰則其權(quán)重矩陣對應(yīng)值為1，否則為0；S0為權(quán)重矩陣中所有元素之和。

Moran'sI的取值范圍從-1到+1，I >0表示正的空間自相關(guān)，空間數(shù)據(jù)存在顯著的正相關(guān)，觀測值之間（高或低）相似，表明所選取的指標(biāo)是空間集聚分布的；I =0表示不存在空間自相關(guān)，觀測值在空間上隨機(jī)排列；I <0表示負(fù)的空間自相關(guān)，空間數(shù)據(jù)存在顯著的負(fù)相關(guān)，觀測值之間相異，表明所選取的指標(biāo)是空間相異分布的。

為了得到數(shù)據(jù)的空間局部分布情況，還需要局部空間關(guān)聯(lián)指標(biāo)。本文采用局部空間自相關(guān)統(tǒng)計量Moran'sIi，定義如下[11]：

式中，zi和zj是觀測值的均值標(biāo)準(zhǔn)化；空間權(quán)重矩陣元素wij采用行標(biāo)準(zhǔn)化形式，即可以看出，Ii表示位置i上的觀測值與周圍鄰居觀測值的加權(quán)平均值的乘積。這樣，全局Moran'sI和局部Moran'sIi統(tǒng)計量之間的關(guān)系是：

根據(jù)局部Moran'sIi和zi的關(guān)系，可以分為5種類型：①在一定顯著性水平下，若Ii顯著為正且zi大于0，則表明位置i和周圍鄰居的觀測值都相對較高，屬于高高集聚（HH）；②若Ii顯著為正且zi小于0，則表明位置i和周圍鄰居的觀測值都相對較低，屬于低低集聚（LL）；③若Ii顯著為負(fù)且zi大于0，則表明周圍鄰居的觀測值遠(yuǎn)低于位置i上的觀測值，屬于高低集聚（HL）；④若Ii顯著為負(fù)且zi小于0，則表明周圍鄰居的觀測值遠(yuǎn)高于位置i上的觀測值，屬于低高集聚（LH）；⑤若Ii不顯著大于0或小于0，則表明集聚模式不顯著（NS）。其中HH集聚模式、LL集聚模式，說明局部區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展比較平衡，都為高值或低值；HL集聚模式、LH集聚模式則相反。

3 實驗分析

3.1 CV分析

圖2a反映了江蘇省全省及蘇北、蘇中和蘇南3個區(qū)域CV的歷年變化情況。

圖2 江蘇省全省及蘇北、蘇中和蘇南的歷年變化

全省的人均GDP變差系數(shù)，1999年為0.91，然后呈現(xiàn)出略微下降的趨勢， 2002年達(dá)到0.79，之后緩慢上升， 2008年達(dá)到最大值0.99，在2009年有一個較大幅度的下降，達(dá)到0.66。從全省來看，江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然很不均衡，但在2009年這種情況有所轉(zhuǎn)變。從蘇北、蘇中和蘇南的分區(qū)域的CV統(tǒng)計中可以看出，蘇中和蘇南的總體走勢與全省的CV走勢基本一致，都在2009年達(dá)到最小值（分別是0.17和0.31），蘇北總體上呈現(xiàn)出上升的趨勢，在2009年達(dá)到最大值0.69。蘇中地區(qū)的CV最小、蘇北最高。全省較大的CV所表示的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡主要來自3個區(qū)域之間的不平衡。

3.2 ESDA分析

圖2b反映了全省及蘇北、蘇中、蘇南3大區(qū)域的Moran'sI歷年變化情況。全省的Moran'sI值較大，11 a都保持在0.5以上，說明全省的空間自相關(guān)程度較高。這個值從1999年的0.53到2002年的0.74呈現(xiàn)上升的趨勢，隨后在2002～2009年基本平穩(wěn)地保持在0.7以上，最大值出現(xiàn)在2004年，達(dá)到0.75。蘇南的Moran'sI值趨勢與全省基本一致，從1999年的0.21到2002年急劇上升到最大值0.74，隨后緩慢下降，在2008達(dá)到一個低點0.59，其余各年都維持在0.6以上。

蘇北和蘇中的Moran'sI較低，在0.2以下，說明空間自相關(guān)程度不高。其中蘇北在1999年、2000年和2009年的Moran'sI值在0附近，說明這幾年各縣市人均GDP分布基本呈現(xiàn)出隨機(jī)分布方式，其余幾年的Moran'sI都在0.1～0.2，空間正相關(guān)程度較低。蘇中地區(qū)歷年的Moran'sI值都較低，除2001～2004年高于0.1，其余各年都在0.1以下，說明蘇中地區(qū)各縣市的人均GDP基本呈現(xiàn)出隨機(jī)的分布。

圖3～6展示了從1999～2009年江蘇省和蘇北、蘇中、蘇南的人均GDP的局部空間自相關(guān)集聚圖。圖形采用OpenGeoDa軟件制作完成，經(jīng)濟(jì)屬性數(shù)據(jù)與圖形數(shù)據(jù)的掛接在ArcGIS 9.3軟件中完成。

從1999～2009年的人均GDP統(tǒng)計情況來看，江蘇省在這11 a間的集聚模式?jīng)]有太大的變化，整體上呈現(xiàn)出2個類型不同的集聚點，一個在蘇北，為LL型集聚模式;另一個在蘇南，為HH型集聚模式。從1999～2000年，這種集聚模式有增強(qiáng)的趨勢，集聚更加明顯，可以看出整體上蘇北比蘇南人均GDP低，而蘇中沒有顯著的集聚模式出現(xiàn),如圖3所示。

蘇北地區(qū)從1999～2005年有一些顯著的高值集聚情況，但在2006～2009年沒有出現(xiàn)顯著的高值集聚，而低值集聚一直存在，集聚中心主要分布在蘇北中部偏北的市縣,如圖4所示。

圖4 1999～2009年蘇北人均GDP LISA集聚圖

圖5 1999～2009年蘇中人均GDP LISA集聚圖

圖6 1999～2009年蘇南人均GDP LISA集聚圖

蘇中的集聚模式主要是在寶應(yīng)縣有一個低值集聚中心，在海門市出現(xiàn)高值集聚中心，除了1999年、2000年和2009年，其余年份基本保持了這種模式。在2009年除了寶應(yīng)縣有一個低值的集聚中心外，沒有其他明顯的集聚中心，如圖5所示。

蘇南地區(qū)2002～2009年呈現(xiàn)出明顯的兩種不同類型的集聚中心，在蘇南西邊為LL型集聚模式，蘇南東邊為HH型集聚模式。在蘇南中部不存在明顯的集聚現(xiàn)象，如圖6所示。

從以上的分析可知，從江蘇省全省尺度看，具有明顯的2個集聚中心，一個在蘇北，一個在蘇南。從蘇北、蘇中和蘇南3個區(qū)域的尺度來看，蘇中和蘇南具有比較穩(wěn)定和明顯的集聚中心，蘇北的集聚模式并不明顯也不穩(wěn)定。

4 結(jié) 語

本文采用CV和ESDA的方法對江蘇省人均GDP的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，得出江蘇省1999～2009年的CV變化情況和人均GDP的空間集聚模式如下：

1）江蘇全省各縣市的人均GDP存在較大的差距，發(fā)展很不平衡；蘇北、蘇中和蘇南地區(qū)的CV歷年變化基本平穩(wěn)，都比較低，可見全省的CV較高主要來自蘇北、蘇中和蘇南3大區(qū)域之間的差異。

2）全省的人均GDP主要存在2個集聚點，蘇北和蘇南分別是低值和高值集聚中心，說明蘇南的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比蘇北高；蘇北的人均GDP集聚模式?jīng)]有固定的特征，蘇中和蘇南都有比較穩(wěn)定的集聚中心。

3）空間自相關(guān)分析存在可塑性面積單元的問題，屬性數(shù)據(jù)之間的關(guān)系常常隨著研究粒度和區(qū)劃方式的不同而發(fā)生變化[14]，這是在空間數(shù)據(jù)分析中很常見的問題[15]。在本文中是以行政區(qū)劃為統(tǒng)計單元進(jìn)行空間自相關(guān)的分析，以后將在不同的區(qū)域劃分方法中進(jìn)行分析，看結(jié)果的變化，從而找到適合于經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象分析的合理的區(qū)域劃分方法。

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