周茂俊 葛莉 張孔生

摘 要：基于ESDA的空間自相關(guān)分析，對(duì)安徽縣（市）域2008—2017年人均GDP計(jì)算全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)，并繪制莫蘭散點(diǎn)圖及LISA集聚圖。結(jié)果表明，安徽縣（市）域經(jīng)濟(jì)整體上具有顯著的空間自相關(guān)性，空間集聚特征逐漸增強(qiáng);局部自相關(guān)分析表明安徽縣（市）域經(jīng)濟(jì)逐步形成了兩個(gè)空間集聚區(qū)，即以合肥為中心和以蕪湖—宣城為中心的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，以及以阜陽(yáng)、亳州、淮北等組成的經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)。最后，分析縣（市）域經(jīng)濟(jì)差異形成的原因，并針對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展提出建議。

關(guān)鍵詞：縣（市）域經(jīng)濟(jì);ESDA;空間自相關(guān)性;莫蘭指數(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：F127 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2021）21-0117-03

引言

區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異在世界各國(guó)普遍存在，但在中國(guó)尤為顯著。適度的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距有利于促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但差距過(guò)大，則會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)、甚至社會(huì)和民族問(wèn)題[1]?？h（市）域經(jīng)濟(jì)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)基本單元，是構(gòu)造經(jīng)濟(jì)帶、經(jīng)濟(jì)區(qū)、省域等區(qū)域經(jīng)濟(jì)的“基礎(chǔ)細(xì)胞”。

我國(guó)學(xué)者在縣（市）域經(jīng)濟(jì)差異方面進(jìn)行了多方面的研究，并取得了大量的研究成果。早期的李小建等[2]研究了20世紀(jì)90年代中國(guó)縣（市）域經(jīng)濟(jì)差異的空間分異，隨后部分學(xué)者研究了不同省份縣（市）域經(jīng)濟(jì)差異和空間結(jié)構(gòu)[1，3，4]。在指標(biāo)選擇上，胡鞍鋼選擇使用單一指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，魏后凱使用多個(gè)指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異指標(biāo)的測(cè)度，程永宏運(yùn)用變異系數(shù)、基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)[1]，王勇軍、邵留長(zhǎng)、姚宇哲[1，3，5]運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）方法對(duì)特定省份的縣（市）域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行空間相關(guān)性分析。

安徽省地處中國(guó)中部地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后，區(qū)域發(fā)展差異問(wèn)題非常突出，目前關(guān)于安徽省縣（市）域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的定量研究較少。本文運(yùn)用空間統(tǒng)計(jì)中的ESDA方法，借助ArcGIS及GEODA軟件，對(duì)安徽省縣（市）域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異及空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行定量分析，揭示安徽省經(jīng)濟(jì)空間的分布形態(tài)、集聚特征及時(shí)空演變規(guī)律。

一、研究方法

ESDA方法是一種具有識(shí)別功能的空間數(shù)據(jù)分析方法，主要用于探測(cè)一些變量的空間關(guān)聯(lián)性和集聚現(xiàn)象。某一變量在空間上發(fā)生集聚，意味著在一定區(qū)域內(nèi)，這一變量在各個(gè)地域單元之間具有自相關(guān)性：某一地域單元該變量值較高，其周?chē)赜騿卧撟兞恐狄草^高;該變量值較低，其周?chē)赜騿卧撟兞恐狄草^低。因此，空間自相關(guān)性可以看作是一種反映集聚現(xiàn)象的尺度。本文引入全局莫蘭（Moran）指數(shù)來(lái)測(cè)度全局的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模式，利用莫蘭散點(diǎn)圖與空間聯(lián)系局部指標(biāo)（LISA）一同協(xié)力檢測(cè)局部空間的集聚性。

（一）空間權(quán)重矩陣

空間對(duì)象的空間依賴(lài)關(guān)系，可以用空間權(quán)重矩陣來(lái)表示?？臻g依賴(lài)關(guān)系又可分為“鄰接性”和“距離性”兩種。鄰接性空間關(guān)系中，目前應(yīng)用較廣泛的是“車(chē)式”鄰接和“后式”鄰接。如果地域單元i和j之間存在公共的邊線(xiàn)，就稱(chēng)為“車(chē)式”鄰接，此時(shí)wij=1，否則wij=0。如果地域單元i和j之間存在公共的邊和公共頂點(diǎn)，就稱(chēng)為“后式”鄰接，此時(shí)wij=1，否則wij=0。

（二）全局空間關(guān)聯(lián)性指標(biāo)

莫蘭在1950年提出了全局莫蘭指數(shù)I，它能夠反映整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)，各個(gè)地域單元與鄰近地域單元之間的相似性。計(jì)算公式為：

其中，wij是空間權(quán)重矩陣的元素值。I的取值范圍在-1到1之間，I大于0表示正相關(guān)，值接近1時(shí)表明具有相似的屬性集聚在一起（即高值與高值鄰接、低值與低值鄰接）;I小于0表示負(fù)相關(guān)，值接近-1時(shí)表明具有相異的屬性集聚在一起;接近于0，則表示屬性是隨機(jī)分布的，或者不存在空間自相關(guān)性。當(dāng)Z值所對(duì)應(yīng)的P值比給定的顯著性水平（一般為0.05）低，則認(rèn)為各觀測(cè)值在空間上存在顯著的相關(guān)性。

（三）局部空間關(guān)聯(lián)性指標(biāo)

空間聯(lián)系的局部指標(biāo)（LISA）是描述該區(qū)域單元與周?chē)@著的相似值區(qū)域單元之間空間集聚程度的指標(biāo)。LISA包括局部莫蘭指數(shù)和局部蓋里指數(shù)，局部莫蘭指數(shù)公式為：

正的Ii表示一個(gè)高值被高值所包圍（高—高），或者是一個(gè)低值被低值所包圍（低—低）。負(fù)的Ii表示一個(gè)低值被高值所包圍（低—高），或者是一個(gè)高值被低值所包圍（高—低）。

可以通過(guò)莫蘭散點(diǎn)圖將局部莫蘭指數(shù)進(jìn)行可視化。四個(gè)象限分別對(duì)應(yīng)區(qū)域單元與其鄰居之間四種類(lèi)型的局部空間聯(lián)系形式。第一象限代表HH，即高觀測(cè)值的區(qū)域單元被同是高值的區(qū)域所包圍;第二象限代表LH，即低觀測(cè)值的區(qū)域單元被高值的區(qū)域所包圍;第三象限代表LL;第四象限代表HL。將莫蘭散點(diǎn)圖和局部莫蘭指數(shù)相結(jié)合可得到局部空間自相關(guān)的LISA集聚圖，能更直觀地研究各區(qū)域與其鄰接區(qū)域的關(guān)聯(lián)或差異。

二、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇人均地區(qū)生產(chǎn)總值（人均GDP）來(lái)衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。時(shí)間段選取2008—2017年。研究對(duì)象為安徽省16個(gè)地級(jí)市市區(qū)，7個(gè)縣級(jí)市及55個(gè)縣共78個(gè)區(qū)域地理單元。數(shù)據(jù)來(lái)源主要為對(duì)應(yīng)年份的安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒、安徽省各地級(jí)市統(tǒng)計(jì)年鑒和部分地級(jí)市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。限于篇幅，原始數(shù)據(jù)不再列出。

三、安徽省縣（市）域經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間相關(guān)性的實(shí)證分析

（一）全局相關(guān)性分析

本文采用“后式”鄰接定義空間權(quán)重矩陣。利用ArcGIS計(jì)算2008—2017年安徽省各縣（市）域人均GDP全局莫蘭指數(shù)，結(jié)果如表1所示。

表1顯示出所有年份的莫蘭指數(shù)值均大于0，并且呈現(xiàn)逐年增大的規(guī)律。2008年及2009年的莫蘭指數(shù)值較小，P值大于0.05，因此可認(rèn)為這兩年區(qū)域間集聚特征不明顯，空間相關(guān)性較弱。2010—2017年均通過(guò)檢驗(yàn)，且莫蘭指數(shù)的值越來(lái)越大，表明安徽省縣（市）域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)明顯的集聚特征，并且相關(guān)性越來(lái)越強(qiáng)。