基于ESDA-GIS 的皖江城市带产业空间判识及用地对策分析

范树平，程久苗，项思可，张红梅，朱传民

(1.安徽省土地勘测规划院，安徽 合肥 230601；2.安徽师范大学国土资源与旅游学院，安徽 芜湖 241000；3.东华理工大学地球科学学院，江西 南昌 330013)

1 皖江城市带及行业分类

皖江城市带以承接产业转移为中心，大力推进工业化、城镇化步伐，是促进区域协调发展的重大举措，推进安徽参与泛长三角区域发展分工，探索中西部地区承接产业转移新模式。皖江城市带现覆盖合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、滁州、宣城八市全境和六安市金安区、舒城县，共计59 个县(市、区)，土地面积7.6 万平方公里，占全省54%。2011年，全域人口达到3000 万人，GDP 突破1 万亿，分别占全省的45%和68%，城镇化水平超过50%。

随着皖江承接产业转移规划实施及行政区划调整，区域产业发展必然加快调整升级，产业优化发展势在必行。中国多年一直使用《国民经济行业分类》(GB/T4754 ―2002)，但出于本研究实际需要，拟将区域行业按照现代农业、装备制造业、原材料产业、轻纺产业、高技术产业、现代服务业等产业类型进行归类统计分析，以便更好地与皖江规划承接产业重点相对接，研究结果也能够更好地服务皖江规划实施。

1.1 构建判识模型

区域优势产业判识指标主要有单指标及多指标，其中单指标一般采用区位熵值模型，多指标主要有专家评定法、主成分分析法、两总体聚类分析法。在此，结合区域产业数据收集整理情况，其中，现代农业与现代服务业采用单指标的区位熵值法;装备制造业、原材料产业、轻纺产业、高技术产业等产业类型拟选取综合指标，运用区位熵值法分别计算各指标区位熵值，兼用专家法评定各指标权重，加权综合求和区位熵值，以此分析得出各区域的不同产业类型的区域优势程度。

单指标区位熵qij=(eij/ei)/ (Ej/E);多指标区位熵。其中:qij为i 地区j 产业的综合区位熵，qijn为第n 指标的区位熵值，wn为第n 指标的权重值。

按照区域经济理论，区域经济发展的不平衡性在一定程度上是不可避免的，是区域经济发展的梯度转移和辐射演进的空间表现形式［1］。产业作为区域经济分析的重点内容，产业发展及演变具有很强的空间关联，区域之间发展的相互影响及相互作用很大。空间数据探索分析方法(ESDA)，是一般数据探索分析的扩展，其目的在于通过可视化技术揭示空间数据特性，识别异常点或区域;探测数据空间联系的格局、积聚或热点区;进行空间区划或发现空间异质性［2］。

(1)全局空间自相关(GSA)。描述全局空间自相关的指标和方法有很多，主要有Moran's I，Geary's C 和Getis'G 等统计方法，出于Moran's I 比其他指标方法更不易受偏离正态分布的影响，且其分析指标值在空间分布的差异性和相关性，所以Moran's I 的应用更加广泛。

式中:N、n 表示评价空间对象的个体数目，xi为观测值，为xi的平均值。空间权重矩阵元素Wij为空间对象在第i 和第j 两点之间的连接关系，而空间连接矩阵的构造有距离、面积、可达度等诸多方式，但一般为对称矩阵，其中Wij=0。Moran's I 值介于-1 到1 之间，大于0 为正相关，小于0 为负相关，且绝对值越大表示空间分布的关联性越大，空间上有强聚集性或强相异性;反之，绝对值越小表示空间分布关联性小，而当值趋于0时，即代表此时空间分布呈随机性。

Moran's I 首先是设定评价对象间没有任何空间相关性，并通过Z-score 得分检验假设是否成立，具体公式如下:

(2)局域空间自相关(LISA)。全局空间自相关指标只能反映区域整体情况，但往往忽视了局部区域的差异性，而局部空间自相关指标能够表达区域之间的分异情况。在此，采用Local Moran's I 来衡量局域空间相关度，其实是将表达区域总体的Moran's I 分解到各个空间单元，计算公式如下:

式中:Wij同前式，若两区邻接，Wij=1;若两区不邻接，Wij=0。Moran's I 指数大于零时，表示特征值相似的区域存在集聚 (高值或低值的集聚);当Moran's I 指数小于零时，表示特征值不相似的区域存在集聚(低高或高低的集聚)。

1.2 数据来源与处理

结合总体分析思路及模型设计，收集整理皖江城市带区县数据，涉及装备制造业、原材料产业、轻纺产业、高技术产业四个产业类型的工业总产值、主营业务收入、从业人员年平均人数均来源于省普查中心，现代农业、现代服务业两个产业类型的总产值数值来源于涉及各市的社会经济统计年鉴;土地数据从区县2011年土地变更调查数据及规划文本汇总整理。其中，Moran's I 指数及图件运用专业空间统计软件Geoda095i 进行计算分析得出，空间权重矩阵Wij采用临近权重(Knearest)创建并运用空间指数计算。

图2 皖江城市带产业区位熵空间分异结构图

1.3 计算结果与分析

根据产业区位熵值模型，分别计算各区县6大产业类型的区位熵值，运用ArcGIS 建立评价单元的区位熵属性库，为便于导入Geoda095i 进行自相关分析，形成并保存shp 文件格式，同时采用Natural Breaks (Jenks)法输出各产业类型区位熵值的空间分异格局 (见图2)。现代农业发展受土地资源的禀赋影响很大，淮河平原、长江沿岸等传统农业耕作区现代农业发展较高，而皖南山区、大别山区及城市辖区等区域不符合发展精耕细作化的现代农业发展要求;从装备制造业产业区位熵值，其发展主要集中于合肥市、芜湖市、马鞍山市及周边县域，滁州市域零星集中分布，其他区域发展规模及能力水平较低;原材料产业主要涉及矿产原料，产业发展受材料产地制约很大，并与矿产资源分布高度耦合，主要集中于铜陵、马鞍山、滁州等及周边的铜、铁、盐、石英等矿场相对丰富区域;轻纺产业的优势条件是充足的劳动力、必要原材料、就近消费市场等方面，分析结果与实际仍较为吻合，西南的大别山区、皖南山区、滁州及合肥局部等属于轻纺产业发展较为集中地区;从高技术产业的区位熵值分布看，巢湖市、天长市、旌德县、明光市、繁昌县、无为县等地区较高，而市辖区水平却不高，主要原因在于产业类型划分本身造成，以及部分地区总产值较低，但高技术产业占比相对较高;现代服务业产业区位熵，合肥市遥遥领先，承担着全省大部分服务功能，芜湖、马鞍山及部分市辖区等相对较高，其他地区普遍较低。

首先，将以shp 数据格式形成产业区位熵数据库导入到Geoda095i 软件，采用K-nearest 法，创建GWT 格式文件的皖江城市带空间权重矩阵;再次，启动Space 功能模块“Univariate Moran”和“Univariate LISA”按钮，分别对皖江城市带进行全局与局域的空间自相关分析。

(1)全局空间自相关。全局空间自相关程度主要表现在群体位于第一象限(高值与高值集聚区)和第三象限(低值与低值集聚区)的所占份额大小，从皖江城市带各产业类型的全局空间散点图(见图3)分析得出，现代农业、装备制造业、原材料产业、高技术产业、现代服务业等产业类型的全局散点落入到第一、三象限的集中程度并不明显，表明区域没有形成集中或集群发展的热点态势，区域发展关联度及辐射外溢效益没有发挥出来;只有轻纺产业形成散点图在第一、三象限集中分布程度较大，主要由于轻纺行业发展的劳动力和原材料等依赖要素本身具有区域集聚特征;从全局空间相关分析得出，皖江城市带区域产业结构及关联的演变仍然处于初级阶段，没有形成竞相合作的区域联动发展机制，区域整体效益没有充分体现出来。

为了进一步验证分析结果，经过999 permutations 的检验假设(见表1)，确实只有轻纺产业pvalue 值达到0.0010 检验标准，其他产业类型均为通过假设检验，可进一步验证数据准确性、结果可靠性。

图3 皖江城市带产业区位熵全局空间自相关Moran 散点图

表1 皖江城市带全局空间自相关随机序列假设检验结果

(2)局域空间自相关。全局空间自相关指数I是一个区域整体度量指标，仅反映区域及周边之间空间关联的平均程度。为了全面反映区域空间差异变化趋势，还需要采用局部自相关分析方法进行分析［3］。各产业类型区位熵值数据经过Geoda095i 软件的局域空间自相关分析处理，得到系列LISA 显著性地图(见图4)。从局域空间自相关LISA 图得出，高技术产业及现代服务业的空间集聚性根本不存在显著特征，没有明显高高或低低的空间集聚特征;现代农业高高集聚区位于巢湖市、长丰县、金安区、明光市，并呈现零散分布，低低集聚区有青阳县、泾县;装备制造业低低集聚区表现非常明显，主要集中于安庆大部分市域范围;原材料产业高高集聚区贵池区、青阳县、枞阳等沿江区域，低低集聚区安庆北部、合肥市域等;轻纺产业空间集聚特征非常明显，高高集聚区只集中于安庆全域、东至县，低低集聚区集中于芜湖市、马鞍山市等市域连片区。而此，从表1 得到全局空间自相关指数I 大于0 有现代农业、装备制造业、原材料产业、轻纺产业等四类，其余的高技术产业、现代服务业等两类小于0，可进一步得到局域空间自相关是全局空间自相关补充和完善，特别是只从全局空间自相关指数I 的高低，并不能完全判断空间不存在空间集聚性，完全可能有密集的高高集聚区或低低集聚区。

2 皖江城市带用地对策分析

“空间集聚”将是我国未来很长时期内社会经济空间结构演变的基本趋势，地域空间的管制和规划将成为永恒的主题［4］。本研究正是采用ESDA-GIS 空间分析功能，分产业类型深度判识产业区位熵空间分异及产业发展集聚“凝固态”，构建皖江城市带产业空间发展战略格局，指导土地利用空间模式设计，相应提出土地利用差异化政策。高技术产业、现代服务业等两类Moran's I 指数均为负，且没有明显的高高集聚区，可以断定两者产业发展没有表现出内在的集聚发展态势，以极点或孤岛型的发展为佳;从产业用地实际情况分析，两者对土地依赖及需求并不高;在此，剔除高技术产业、现代服务业，仅对现代农业、装备制造业、原材料产业、轻纺产业等产业类型进行空间发展战略定位。加强与《皖江城市带承接产业转移示范区规划》提出“一轴双核两翼”产业空间布局的衔接力度，紧密结合产业区位熵与空间自相关的定量数据及空间分异，遵循区域产业定位主导性、分区共轭性等原则，划分现代农业培育区、装备制造优化区、原材料开发区、轻纺发展区等区域，形成皖江城市带产业空间发展战略格局(见图5)。

图4 皖江城市带产业区位熵局域空间自相关LISA 图

(1)现代农业培育区。位于区域西北部，范围包括定远县、长丰县、肥东县、凤阳县及明光市。要充分发挥现代农业发展的自然禀赋、区位等优势条件，积极培育现代农业发展，同时为内嵌于区域的合肥、芜湖等大城市提供农产品保障;土地利用要以农业用地为主，重点监控城乡结合区域建设用地扩张势态，在农产品加工企业入驻用地要得到积极保障，加大土地整治力度以发展集中连片式的大规模农业产业化经营。

(2)装备制造重点区。该区域核心范围包括合肥市区、芜湖市区、肥西县、芜湖县、滁州市区、天长市，分布呈现类似“T”字形。要加强合芜沿线交通基础设施建设，加大招商引资产业倾向，优化整合其他地区装备制造企业，巩固合芜轴的装备制造业基地发展;积极承接江苏装备制造产业转移，发展天长市、滁州市、全椒县一线，共同构成内强外联的空间格局。装备制造业用地主要是以建设用地为主，建设用地指标下达及用地年度计划要向该区域倾斜，尽力保障产业用地需求;同时尽量减少耕地及基本农田指标下达，并在整个区域范围统筹耕地保护。

(3)原材料优化区。该区域核心范围包括马鞍山市、铜陵市、安庆市、宣州区、繁昌县、贵池区、青阳县，沿江分布并涵盖整个皖南山区。主要由于该区域矿产资源较为丰富，并在全国占有绝对分量，主要优势产业是基于原材料而发展起来的加工及制造产业，原材料占有主导地位，其他产业发展不足，产业链较为单一而脆弱。区域要加快以原材料产业为主的产业结构调整，土地利用要倾向保障产业转型而引致的产业建设用地，适当控制继续发展原材料产业的用地需求，土地政策手段促进产业结构调整及升级;区域主要以山地丘陵区为主，土地生态环境较为脆弱，以原材料产业为主的生产建设更要加大土地生态环境保护，注重土地生态环境治理及防治。

图5 皖江城市带产业空间发展战略格局

(4)轻纺发展区。该区域范围包括怀宁县、太湖县、宿松县、望江县、岳西县、桐城市、舒城县、潜山县，且主要以安庆地区为主，产业集聚发展较为明显。该区域属于大别山区，交通区位条件相对薄弱，产业整体发展阶段仍以初级产品加工为主，为了切实转移剩余劳动力及充分运用其原材料，发展轻纺产业较为符合该区域的产业定位要求，已具有一定的轻纺产业发展基础及集聚趋势。该区域土地利用类型主要以山地林地为主，要特别注重土地生态环境，能够开发利用建设用地空间有限，要加强土地节约集约利用，特别是轻纺工业可较多采用多层厂房;土地利用主要以保留现状为主，不能盲目扩大开发建设用地，防止土地生态环境恶化，继续发挥好区域生态屏障功能。

3 结论与讨论

本研究在深入探讨产业发展与土地利用作用机理的基础上，构建产业区位熵、ESDA 等系列判识模型，组合运用ArcGIS 和Geoda095i 两个软件空间分析功能，依据产业区位熵计算结果，分别判识得到皖江城市带六大产业区位熵空间分异，熵值极高区与极低区表现突出，显著存在空间差异性;将整个皖江城市带构建由现代农业培育区、装备制造优化区、原材料开发区、轻纺发展区为主体框架的产业空间发展战略格局，提出应对区域用地政策及措施，服务于土地利用模式设计，提高区域用地保障能力。

［1］高洪深.区域经济学［M］.北京:中国人民大学出版社，2002.

［2］孟斌，王劲峰.基于空间分析方法的中国区域差异研究［J］.地理科学，2005，(4):393-400.

［3］GETIS A，ORD J K.The analysis of spatial association by use of distance statistics［J］.Geogra Analysis，1992，(24):189-206.

［4］陆大道.关于我国区域发展战略与方针的若干问题［J］.经济地理，2009，(1):2-7.