張雄

[摘要]利用空間統計分析方法，基于全局空間和局部空間兩個角度探究中國區(qū)域人類發(fā)展水平的空間關聯性和集聚分布特征，揭示中國區(qū)域人類發(fā)展水平的空間集聚時空格局演變規(guī)律。研究發(fā)現：在全局空間上中國區(qū)域人類發(fā)展水平一直存在高—高集聚或低—低集聚的效應，在局部空間分布上長期呈現出西部地區(qū)低—低集聚和東部地區(qū)高—高集聚的東高西低空間分布特征。LISA集聚圖顯示，中國區(qū)域人類發(fā)展水平的冷點區(qū)域逐漸集中在西部省區(qū)，空間集聚分布格局的變化趨于更加復雜。

[關鍵詞]人類發(fā)展水平；空間差異；空間集聚；時空演變

[中圖分類號]F1299

[文獻標識碼]A

[文章編號]2095-3283（2017）12-0084-05

一、引言

改革開放以來，中國社會經濟發(fā)展中的區(qū)域不平衡與差異是長期備受政府和學者們關注的重要問題，多數研究主要關注區(qū)域的經濟、收入、教育等問題的不平衡和差異。然而，近年來區(qū)域人類發(fā)展水平的差異已成為研究的熱點問題之一，主要是借助人類發(fā)展指數多維評價區(qū)域社會進步的差異。國家“十三五”規(guī)劃提出“要全面推進協調發(fā)展、共享發(fā)展，確保全面建成小康社會”，指出“重點促進區(qū)域協調、協同、共同發(fā)展，努力縮小區(qū)域發(fā)展差距”。本文基于地理空間視角進一步研究中國人類發(fā)展水平的區(qū)域異質性，探尋其空間集聚格局的演變規(guī)律，對推動區(qū)域協調發(fā)展和全面建設小康社會具有重要的現實意義。

人類發(fā)展指數（HDI）是由聯合國開發(fā)計劃署（UNDP）于1990年首次提出，用以測度和評估世界各國和地區(qū)的人類發(fā)展水平。之后，隨著社會經濟的發(fā)展及其評價方式的改進，UNDP不斷地修改完善人類發(fā)展指數（張瀠元，2015）。同時，人類發(fā)展指數被廣泛運用于衡量一國或地區(qū)內部人類發(fā)展水平的區(qū)域異質性。我國學者借鑒UNDP提出的人類發(fā)展指數理論開展了大量有關中國區(qū)域人類發(fā)展水平差異的研究（覃成林等，2004；趙志強等，2005；周恭偉，2011；汪毅霖，2012；李晶和郭立文，2013）。從現有研究來看，主要是對中國區(qū)域人類發(fā)展水平數值差異的比較分析，忽略了各個區(qū)域數據間的空間相關性和相互作用性，缺乏對中國區(qū)域人類發(fā)展水平的空間差異性分析。因此，本文采用空間統計方法，分析中國省市區(qū)人類發(fā)展水平的空間差異性，揭示其全局和局部的空間關聯性和集聚格局，并探尋空間集聚時空格局的演變規(guī)律。

二、度量指標、研究方法及數據來源

（一）人類發(fā)展水平的度量指標

對于人類發(fā)展水平的度量一般采用UNDP提出的人類發(fā)展指數或者擴展的人類發(fā)展指數。鑒于UNDP提出的人類發(fā)展指數相對比較完善和成熟，且已被廣泛接受和應用，故本文遵循UNDP2015年發(fā)布的《人類發(fā)展報告》中關于HDI的計算方法來進行HDI的指標構建和測度。其人類發(fā)展指數由健康長壽、知識獲取、體面生活水平三個維度的指標構成，全面地衡量了人類發(fā)展的狀況，具體構建過程如圖1。各指標的閾值也采用UNDP《2015年人類發(fā)展報告》中所使用的最大值和最小值，依據維度指數=實際值-最小值最大值-最小值的公式，分別計算出各個維度的分項指標指數，然后利用幾何平均法進行HDI指數的合成。

（二）研究方法

本文主要運用空間統計方法中的探索性空間數據分析法（Exploratory Spatial Data Analysis，簡稱ESDA），借助ArcGIS支持，利用GeoDa軟件進行計算和分析，可更直觀、更深刻地動態(tài)展示中國區(qū)域人類發(fā)展水平的空間集聚特征，從而揭示中國區(qū)域人類發(fā)展水平的時空格局演變規(guī)律。ESDA方法主要是探討地理位置相連區(qū)域數據間的空間相關性和空間依賴程度，涉及空間權重矩陣的設置、全局和局部空間自相關分析。

1空間權重矩陣

空間權重矩陣的建立規(guī)則有多種，常用的兩種形式為鄰接規(guī)則和距離規(guī)則。本文采用簡單二進制鄰接空間權重矩陣。由于海南省是海島，借鑒相關研究中常用的處理方法對，即基于海南省與廣東省的地理位置、密切的經濟社會聯系，在空間權重矩陣設置時，將兩省作為鄰接關系處理。

2全局空間自相關

全局空間自相關主要描述和測量變量觀測值在整體區(qū)域范圍內的空間依賴程度和空間分布特征，用以判斷空間是否有顯著的集聚特性存在。本文采用最為常用的全局Morans I指數來反映中國區(qū)域人類發(fā)展水平的集聚程度。其計算公式如下：

I全局=n×∑ni=1∑nj≠iWij（xi-x）（xj-x）（∑ni=1∑nj=1Wij）×∑ni=1（xi-x）2（1）

其中，I全局為Morans I全局指數，xi、xj為區(qū)域i和j的觀測值，Wij為空間權重矩陣的元素，n為區(qū)域個數。對該指數標準化并進行顯著性檢驗，顯著性水平α一般取005。當標準化值顯著且大于零時，表明存在正空間自相關，即存在高-高或低—低空間集聚；當標準化值顯著且小于零時，表明存在負空間自相關，即趨于分散分布；當標準化值為零時，呈現獨立隨機分布，無空間相關性。標準化值越大，其全局空間關聯性越強。

3局部空間自相關

全局空間自相關沒有反映出空間集聚的具體區(qū)域，為進一步研究在局部空間是否有集聚特征存在、區(qū)域單元對局部空間自相關貢獻大小等，需開展局部空間自相關分析。本文采用空間聯系的局部指標LISA圖（Local Indicators of Spatial Association）和Moran散點圖進行分析。

（1）空間聯系的局部指標（LISA）

局部Moran指數是衡量局部區(qū)域范圍內的空間關聯形式的指標。其計算公式如下：

Ii=（xi-x）s2∑jWij（xj-x）（2）

式（2）中，xi、Wij同上文含義；Ii為正值說明該區(qū)域與相鄰周邊區(qū)域之間存在相似值（高值或低值）的空間聚集特征，空間差異顯著??；Ii為負值說明該區(qū)域與相鄰周邊區(qū)域之間存在非相似值的空間聚集，空間差異顯著大。

（2）Moran散點圖

Moran散點圖是研究分析局部空間不穩(wěn)定性的可視化二維圖，基于區(qū)域單元與其鄰接單元之間的局部空間聯系形式，可將其劃分為四個象限。第I象限（HH）：高—高集聚型；第Ⅱ象限（LH）：低—高集聚型；第Ⅲ象限（LL）：低—低集聚型；第Ⅳ象限（HL）：高—低集聚型。Moran散點圖直觀、形象，借助于象限分析能很好地識別出局部空間集聚分布的空間聯系形式類型。通常將其與LISA顯著性水平相結合，得到“LISA集聚圖”，用來反映局部空間的“熱點”和“冷點”區(qū)域，從而揭示空間分布異質現象。

（三）數據來源

本文選擇1995—2015年中國各省市區(qū)人類發(fā)展水平作為樣本數據，研究區(qū)域選取中國大陸31個省、自治區(qū)和直轄市（1995年，1996年不包含重慶）。測算各省市區(qū)人類發(fā)展水平所采用的基礎數據資料來源于《中國統計年鑒（1996—2016）》，其中預期壽命數據是根據中國歷次人口普查資料采用內插法和外推法計算得來，各省市區(qū)地理位置邊界的空間數據來自于中國地理信息網。

三、結果與分析

（一）全局空間集聚效應

按人類發(fā)展指數的計算方法，計算出1995—2015年中國31個省市區(qū)的人類發(fā)展指數，并借助于GeoDa軟件計算得到1995—2015年中國人類發(fā)展水平的全局Morans I值、標準化Z值及其P值，詳見表1。

可以看出，1995—2015年中所有年份的全局Morans I值均大于零，且在正態(tài)分布假設基礎上，其標準化Z值均大于35，通過了5%的顯著性檢驗，表明中國各省市區(qū)人類發(fā)展水平在全局空間上存在顯著的正空間自相關，即存在較高人類發(fā)展水平相鄰省區(qū)的空間集聚或較低人類發(fā)展水平相鄰省區(qū)的空間集聚，且這種空間集聚分布格局一直存在。

為了進一步探究中國區(qū)域人類發(fā)展水平全局空間集聚分布的演變，繪制其Morans I指數的時間變化趨勢圖，如圖2所示。

可以看出，中國人類發(fā)展水平全局Morans I指數1995—1998年逐漸上升， 1999年略微下降，2000—2010年趨于平穩(wěn)，但近幾年又有下降趨勢，表明中國區(qū)域人類發(fā)展水平的全局空間集聚效應呈現出增強—平穩(wěn)—減弱的規(guī)律特征。

（二）中國區(qū)域人類發(fā)展水平的局部集聚特征及其演變規(guī)律

為了深入探究中國區(qū)域人類發(fā)展水平的空間集聚分布特征及其時空演變規(guī)律，必須進一步進行局部空間統計分析。本文選取1995年、2005年、2015年這3個時間點的各省市區(qū)人類發(fā)展指數，運用局部空間自相關分析方法來剖析不同時間點下中國局部區(qū)域內人類發(fā)展水平的空間集聚分布情況（如圖3）。

對比三個年份的局部Moran散點圖，可以觀察到具有相似的分布特征。其分布在第I、Ⅲ象限的省市區(qū)數量明顯較多，而反映空間異質性的第Ⅱ、Ⅳ象限分布的省市區(qū)較少，表明中國區(qū)域人類發(fā)展水平局部空間分布以正空間自相關為主導，屬于高—高集聚和低—低集聚類型；進一步細致研究，發(fā)現第I象限主要集中的是東部省市區(qū)，第Ⅲ象限主要集中的是西部省區(qū)市。這一特征揭示中國區(qū)域人類發(fā)展水平在空間分布上不均衡，呈現出兩極分化特征，基本形成了人類發(fā)展高水平的東部省市區(qū)集聚和人類發(fā)展低水平的西部省市區(qū)集聚兩種類型，與吳映梅等（2008）研究結果相一致；探究其空間分布差異的原因，主要是東部地區(qū)的省市經濟發(fā)展、教育水平等整體較中西部地區(qū)的高，從而導致了其人類發(fā)展水平較高。

為了更清晰地了解各個省區(qū)的空間集聚類型及變化，具體將3個年度的局部Moran散點圖中各象限對應的省區(qū)列舉出來（見表2）。

從表2中可以看出：1995—2015年以來，大部分省市區(qū)的象限分布還是比較穩(wěn)定，31個省市區(qū)中有18個分布象限未發(fā)生變化。其中，北京、天津、遼寧、吉林、黑龍江、上海、江蘇一直分布在第Ⅰ象限，呈現出高—高集聚類型，從地理位置來看，這些省市位于我國東部沿海地區(qū)，反映出東部地區(qū)的省市人類發(fā)展水平較高，與其相鄰的省市也具有較高人類發(fā)展水平。四川、貴州、云南、西藏、甘肅、青海、寧夏一直分布在第Ⅲ象限，呈現出低—低集聚類型，說明這些省區(qū)本身具有較低的人類發(fā)展水平，且與其相鄰的省區(qū)也具有較低的人類發(fā)展水平。象限分布變化比較顯著的省市區(qū)有：廣西1995年和2005年處于第Ⅲ象限低—低類型區(qū)，2015年跨入第Ⅰ象限高—高類型區(qū)；河北1995年和2005年處于第Ⅰ象限高—高類型區(qū)，而2015年落入第Ⅱ象限低—高類型區(qū)；新疆1995年和2005年處于第Ⅳ象限高—低類型區(qū)，2015年處于第Ⅲ象限低—低類型區(qū)；陜西由1995年的第Ⅲ象限低—低類型區(qū)轉變?yōu)?005年和2015年的第Ⅳ象限高—低類型區(qū)；究其變化原因主要是由其經濟社會發(fā)展水平和發(fā)展速度決定的。

（三）基于LISA的中國區(qū)域人類發(fā)展水平集聚的時空演變分析

由于局部Moran散點圖不能判斷各區(qū)域局部空間相關類型及其集聚在統計意義上的顯著性，借助LISA集聚圖來更好地反映中國區(qū)域人類發(fā)展水平空間差異的局部變化格局。繪制1995年、2005年和2015年中國區(qū)域人類發(fā)展水平差異的LISA集聚圖（如圖4），其顯著性水平為005。

圖4清晰地展現了中國區(qū)域人類發(fā)展水平差異的空間集聚分布格局及其演變趨勢?？芍?，1995年中國區(qū)域人類發(fā)展水平空間差異格局主要由顯著的低—低類型地區(qū)（冷點地區(qū)）占主導地位，且在空間分布上形成四川、陜西、貴州、湖南連片分布格局。顯著的高—高類型地區(qū)（熱點地區(qū)）只有河北省，顯著的高—低類型地區(qū)只有湖北省。揭示中國區(qū)域人類發(fā)展水平在中西部地區(qū)呈現出低—低集聚的局部空間自相關特征。2005年中國區(qū)域人類發(fā)展水平空間分布格局發(fā)了變化，以顯著的低—低和高—高類型地區(qū)為主，且連片分布。顯著的低—低集聚分布區(qū)域集中在西部省市區(qū)，連片分布范圍更廣，表現為人類發(fā)展水平較低的西藏、四川、青海、云南、重慶、貴州等省份在空間上趨于集聚；陜西、湖南不再顯著。顯著的高—高集聚區(qū)域由天津和河北組成。隨著時間的推移，2015年中國區(qū)域人類發(fā)展水平空間格局又有了新變化，但整體上仍表現出顯著的低—低集聚局部空間自相關特征。重慶、甘肅不再顯著，新疆由于其人類發(fā)展水平提升較慢，落入顯著的低—低類型區(qū)。值得關注的是，出現了顯著的低高非典型區(qū)河北，不難理解，是由其所處的地理位置影響所致。河北內環(huán)京津，在近10年的發(fā)展中，不僅受京津經濟社會發(fā)展輻射作用有限，反而受到“回流效應”影響。

總體上看，1995—2015年中國區(qū)域人類發(fā)展水平空間格局基本以西部地區(qū)低—低顯著集聚為主導地位，且低—低顯著集聚的地區(qū)逐漸向西轉移。中國區(qū)域人類發(fā)展水平空間差異的分布格局演變主要由顯著的低—低空間關聯類型推動。在2015年的LASI集聚圖中，低—高類型區(qū)的河北呈現顯著，這一變化提示空間分布格局異常，也表現出中國區(qū)域人類發(fā)展水平差異的空間分布格局趨于更加復雜的變化態(tài)勢。

四、結論與啟示

通過分析，本文主要得到以下幾點結論：第一，從全局空間來看，1995年以來，中國區(qū)域人類發(fā)展水平一直呈現出顯著的高—高集聚或低—低集聚效應，空間集聚效應隨時間的變化特征為：增強—平穩(wěn)—減弱。第二，從局部空間來看，中國區(qū)域人類發(fā)展水平呈東部地區(qū)高—高型和西部地區(qū)低—低型的兩極分化集聚格局。第三，基于LISA集聚圖分析，顯示1995—2015年中國區(qū)域人類發(fā)展水平空間格局基本以西部地區(qū)低—低顯著集聚為主導地位，且低—低顯著集聚的地區(qū)逐漸向西轉移。

得到以下啟示：1政府相關部門應高度重視我國人類發(fā)展中長期存在的空間差異問題，需重新審視前期解決區(qū)域人類發(fā)展差異的相關政策和措施，制定切實有效的區(qū)域協調發(fā)展政策。2在研究中國區(qū)域人類發(fā)展差異問題時，要充分探尋其空間差異時空格局的動態(tài)演變規(guī)律，在此基礎上，制定有針對性的政策。3針對西部地區(qū)人類發(fā)展水平整體較低的狀況，找出共同的潛在影響因素和原因，嘗試從區(qū)域整體角度制定促進西部地區(qū)人類發(fā)展的相關政策。

[參考文獻]

[1]張瀠元.不斷改進完善的人類發(fā)展指數[J].中國統計，2015（3）：37-38.

[2]覃成林，羅慶.中國區(qū)域人類發(fā)展差異研究[J].經濟經緯，2004（6）：49-51.

[3]田輝，孫劍平，等.東部六省市可持續(xù)發(fā)展狀況——基于人類發(fā)展指數（HDI）的研究[J].統計與決策，2007（8）：74-75.

[4]吳映梅，普榮等.中國省級人類發(fā)展指數空間差異分析[J].昆明理工大學學報，2008（8）：53-58.

[5]宋洪遠，馬永良.使用人類發(fā)展指數對中國城鄉(xiāng)差距的一種估計[J].經濟研究，2004（11）：4-15.

[6]趙志強，葉蜀君.東中西部地區(qū)差距的人類發(fā)展指數估計[J].華東經濟管理，2005（12）：12-15.

[7]李晶，李曉穎.基于空間距離法的區(qū)域人類發(fā)展指數[J].統計研究，2012（1）：61-67.

[8]周恭偉.中國人類發(fā)展指標體系構建及各地人類發(fā)展水平比較研究[J].人口研究，2011（11）：78-89.

[9]汪毅霖.生態(tài)人類發(fā)展指數的原理、構建和應用—基于HDI2010新方法的中國區(qū)域間人類發(fā)展差距測算[J].西部論壇，2012（7）：70-79.

[10]楊永恒，胡鞍鋼，等.基于主成分分析法的人類發(fā)展指數替代技術[J].經濟研究，2005（7）：4-17.

[11]靳友雯，甘霖.中國人類發(fā)展地區(qū)差異的測算[J].統計與決策，2013（13）： 11-14.

[12]United Nations Development Programme.Human Development Report 2015[EB/OL].http：//report.hdr.undp.org.

（責任編輯：張彤彤藍亮）