贵州省县域经济差异的时空格局演变研究

（黔南民族师范学院 旅游与资源环境学院，贵州 都匀 558000）

0 引言

区域经济发展不平衡是区域经济中的一种常态，一直是国内外学者关注的热点问题。探讨区域经济差异的空间格局演化[1]问题，对促进落后地区经济发展、保持发达地区的持续竞争力具有重要意义。改革开放40 a 以来，中国经济飞速发展，但不同尺度区域之间和区域内部经济发展存在明显的空间差异，如何缩小区域间的经济差异、推动区域经济协调发展，已成为中国各级政府着力解决的重要问题。基于此背景，国内学者借鉴西方先进理论和方法，并结合中国的实际对中国区域经济差异进行了一系列系统性的研究，并取得了丰硕的研究成果。一方面，随着研究的深入及小尺度数据的增加，研究尺度由早期的东中西三大地带[2]、省域[3]等宏观尺度向市域[4]、县域[5]及乡镇[6]等微观尺度转换，研究结果也与实际情况越来越接近。另一方面，研究方法和技术日趋完善。早期的研究主要采用泰尔指数、基尼系数、变异系数等方法[7]，但上述方法忽略了空间效应，无法真实地反应空间格局演化。随着地理信息技术的发展，出现空间自相关[8]、标准差椭圆[8]、地理加权回归模型（geographical weighted regression，GWR）[9]等方法，这些方法可被用于研究区域经济差异，解决了上述传统方法存在的问题。

改革开放以来，国家先后提出西部大开发、贵安新区、长江经济带、黔中城市群等发展战略，对贵州省经济发展起到了积极的促进作用，但因贵州省境内自然条件差异较大，各区域区位条件、基础设施和政策因素等存在差异性，导致境内区域经济具有较大差异性。如何缩小贵州省区域经济差异，推动区域经济协调发展是贵州省各级政府及学者们研究的重要课题。近年来，学者们对贵州省区域经济差异问题做了一些研究，并取得了相关的研究成果[10-11]，但与其它省份相比，在研究成果的数量和深度上存在明显不足。县域作为统筹城乡经济发展的基本单元，在国民经济发展中具有重要作用。基于此，本文以贵州省为研究区域，以县域为空间单元，采用空间自相关分析、时空跃迁等空间统计方法，探讨2006—2017年贵州省县域经济的时空格局演变特征，旨在为贵州省优化经济格局、促进经济协调发展提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源与处理

以2006—2017年贵州省县域人均GDP 为研究指标，各县域行政单元的人口（以半年常住人口为准）和GDP 数据均来源于《贵州省统计年鉴》（2007—2018）。贵州省县域矢量空间数据来源于国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据共享平台（http://www.geodata.cn）。因2006—2017年贵州省存在行政区划调整，为保持一致性，将贵州省88 个县级行政单元合并为79 个。其中，将云岩区、南明区、观山湖区、乌当区、花溪区和白云区合并为贵阳市；红花岗区、汇川区和播州区合并为遵义；碧江区、万山区合并为铜仁市；凯里、麻江合并为凯里市。为消除价格波动的影响，本文使用的经济数据均折算为2005年不变价。

1.2 研究方法

1.2.1 全局空间自相关

全局空间自相关用于探究贵州省县域经济在整体上的空间依赖性及空间差异程度。Global Moran’sI指数的计算公式为

式中：n为贵州省县域总数；

yi和yj分别为县域i和县域j的人均GDP；

为县域人均GDP 的平均值；

Wij为基于K-Nearst Neighbor 得到的空间权重矩阵中的元素，此处K取常用值4。

Global Moran’sI在[-1,1]之间，大于0 且趋近1，表示贵州省县域经济之间具有空间依赖性且空间差异呈缩小趋势；为0，表示无相关性；小于0 且趋近-1，表示贵州省县域经济之间具有空间负相关性，且空间差异呈扩大趋势。

1.2.2 局部空间自相关

局部Moran’sI用于探究贵州省相邻县域之间经济的空间差异程度、空间关联结构及显著性，其表达式为

式中Zi和Zj为县域i和j的标准化人均GDP。

Moran 散点图用于刻画贵州省各县域经济发展与其空间滞后项的关系，散点图中的4 个象限分别对应H-H、L-H、L-L 和H-L 4 种空间关联结构。其中属于H-H 和L-L 集聚的县域之间存在空间正相关关系，属于L-H 和H-L 的县域之间存在空间负相关关系。H-H（L-L）表示经济发展水平高（或低）的县域与经济发展水平高（或低）的县域相邻，H-L（L-H）表示经济发展水平高（或低）的县域与经济发展水平低（或高）的县域相邻。Moran 散点结合显著性水平检验形成的LISA 集聚图，用于识别贵州省县域经济发展的“热点”和“冷点”区域，以揭示空间异质性的存在。

1.2.3 时空跃迁

采用时空跃迁探究2006—2017年贵州省县域经济局部空间关联模式的转移情况，该方法包括类型Ⅰ、类型Ⅱ、类型Ⅲ和类型Ⅳ等4 种类型。

1）类型Ⅰ表示仅自身发生跃迁，包括HHt→LHt+1、HLt→LLt+1、LHt→HHt+1、LLt→HLt+1；

2）类型Ⅱ表示仅相邻县域发生跃迁，包括HHt→HLt+1、HLt→HHt+1、LHt→LLt+1、LLt→LHt+1；

3）类型Ⅲ表示自身及其相邻县域均发生跃迁，包括HHt→LLt+1、HLt→LHt+1、LLt→HHt+1、LHt→HLt+1；

4）类型Ⅳ表示自身与相邻县域均保持稳定，包括HHt→HHt+1、HLt→HLt+1、LLt→LLt+1、LHt→LHt+1。

贵州省县域经济的空间稳定性可表示为

式中：F0,t为t时间段内发生类型Ⅳ跃迁的县域数量；

n为可能发生跃迁的县域总量。

St取值范围为[0,1]，其值越大，表示贵州省县域经济的空间稳定性越强，发生跃迁的阻力越大；其值越小，表示贵州省县域经济的空间稳定性越弱，发生跃迁的阻力越小。

2 结果与分析

2.1 贵州省县域经济差异的全局空间自相关分析

以贵州省县域人均GDP 为空间分析变量，借助GeoDa 软件计算2006—2017年的Global Moran’sI，并计算P值以检验其显著性，如图1所示。

图1 2006—2017年贵州省县域人均GDP 全局Moran’s IFig.1 Global Moran’s I of per capita GDP of Guizhou Province in 2006—2017

观察图1可知，2006—2017年Global Moran’sI指数均为正值，且在0.05 水平下显著，表示贵州省县域经济在空间分布上并非相互独立，而是具有显著的空间依赖性，即经济发展水平较高的县域趋于和经济发展水平较高的县域相邻，经济发展水平较低的县域趋于和经济发展水平较低的县域相邻。从时间演变趋势上看，Global Moran’sI指数整体上呈上升趋势，从2006年的0.149 上升到2017年的0.311，说明贵州省县域经济之间的空间依赖性增强、趋同性也不断增强，即贵州省县域经济之间的空间差异呈减弱趋势。这与近年来国家提出的西部大开发战略、长江经济带发展战略、黔中城市群和贵安新区等一系列发展战略和政策是分不开的，这些发展战略和政策为贵州省区域经济协调发展提供了千载难逢的机遇，促使贵州省县域经济之间的空间依赖性持续增强。

2.2 贵州省县域经济局部空间演化特征

上述分析表明贵州省县域经济在整体上具有空间依赖性，但空间数据之间不仅具有空间相关性，而且具有空间异质性。贵州省县域经济数据作为空间数据同样具有空间异质性，为揭示贵州省县域经济之间的局部空间关联模式和空间异质性，采用Moran散点和LISA 集聚图探究贵州省县域经济之间的局部空间关联类型。

2.2.1 基于Moran 散点图的局部空间演化特征

选择2006年和2017年 2 a 横截面数据进行局部空间自相关分析，并利用ArcGIS 软件绘制Moran 散点的空间分布图，结果见图2。

图2 2006、2017年贵州省县域人均GDP 的Morn 散点的空间分布Fig.2 Spatial distribution of Moran scatterplots of per capita GDP in counties of Guizhou Province in 2006 and 2017

分析图2可知，贵州省县域经济之间具有明显的局部空间依赖特征，即经济水平较高的县域被经济水平较高的县域包围（H-H 集聚），经济水平较低的县域被经济水平较低的县域包围（L-L 集聚）；H-H集聚和L-L 集聚的县域数量较多，而低高集聚（L-H）和高低集聚（H-L）的县域数量相对较少。随着时间的演进，各集聚类型县域的数量和空间分布均存在动态变化。具体表现为：2006年，属于H-H 集聚和L-L 集聚类型的县域分别有18 个和34 个，占贵州省县域总数的65.8%，而L-H 集聚和H-L 集聚类型的县域占34.2%。H-H 集聚的县域主要分布在贵阳-遵义一带、贵州省的西南部和铜仁市周边；L-L 集聚的县域分布较广，主要包括贵州省的东北部、东南部和毕节市的部分县域。2017年和2006年相比，H-H 集聚的县域减少了4 个，L-L 集聚的县域增加了7 个，说明经济发展水平较低的县域空间聚集程度有所增强，经济空间差异有进一步缩小的趋势。各集聚类型的空间分布也发生了一定的变化，H-H 集聚的县域主要集中分布在贵阳-遵义一带，L-L 集聚县域主要分布在贵州省的东北部、东南部和西南部。近年来，黔中城市群、贵安新区等发展战略的提出以及国家大数据中心落户贵阳促进贵州中部的经济快速发展，使其发展成为经济水平较高的核心区，并通过辐射作用带动周边县域的经济发展。

Moran 散点的空间分布图仅能显示县域的局部空间关联类型，但无法直观反映其随时间的转移变化，故进一步采用时空跃迁分析贵州省县域经济发展局部空间关联结构的空间转移特征及其空间稳定性，结果如图3所示。

分析图3可知，2006—2017年有55 个县发生类型Ⅳ跃迁，占全部县域的69.62%，发生类型Ⅰ、类型Ⅱ和类型Ⅲ跃迁的县域分别是5,14,5 个。这表明贵州省县域经济的局部空间关联结构具有较强的稳定性，即贵州省县域经济空间格局具有一定的空间锁定或路径依赖特征。

2.2.2 基于LISA 集聚图的局部空间演化特征

Moran 散点虽然可以反映各县域间的局部空间关联类型，但是却无法判断各县域间的局部空间关联类型是否在统计意义上显著，而LISA（local indicators of spatial association）集聚图能够直观地反映通过显著性检验的局部空间关联县域，基于此，采用LISA集聚图做进一步研究。课题组采用GeoDa 软件在0.05显著性水平下进行分析，并利用ArcGIS 软件对其进行可视化，得到贵州省县域经济LISA 集聚图的空间分布图，如图4所示。

High-High（热点区域）县域，该类型县域的经济发展水平较高，并且会对邻近县域的经济发展产生影响，使其邻近县域的经济发展处于较高水平；Low-Low（冷点区域）县域，此类型县域的经济发展水平较低，而且对邻近县域的经济发展具有一定的影响，使其邻近县域的经济发展处于较低水平。分析图4可以得知，贵州省大多数县域未通过显著性检验，即图4中不显著的县域，这些县域的经济发展基本属于孤立发展状态，县域之间的空间关联程度较弱。2006年，修文县、铜仁市和玉屏县为High-High 集聚类型县域，即热点区，其经济发展水平较高。七星关区、大方县、荔波县、道真县、务川县、德江县、思南县和凤冈县为Low-Low 集聚类型县域，即冷点区，其经济发展水平较低。岑巩县和沿河县为Low-High 关联类型。随着时间的推移，2017年存在显著空间正相关和显著空间负相关的县域均增加，赤水市、遵义市、金沙县、开阳县、修文县、清镇市和贵阳市为热点区域，道真县、务川县、德江县、黎平县、锦屏县和榕江县为冷点区域，习水县、桐梓县和黔西县为Low-High 关联类型县域，荔波县为High-Low关联类型县域。从空间格局角度看，2017年与2006年相比各集聚类型的县域空间格局存在变化。2006年属于热点区县域的空间分布较为分散，到2017年热点区县域主要集中分布在“贵阳-遵义”一带，主要是因为贵阳市市区和遵义市市区的经济发展水平较高，经济发展基础条件较好，经济发展速度较快，与周边县域间的经济交流频繁，带动周边县域的经济较快发展。近年来，国家大数据中心落户贵安新区，这将为贵州经济发展注入新的活力，贵州省以后将形以“贵阳-安顺-遵义”为主体的经济发展核心区。2006年冷点地区主要分布在遵义市和铜仁市交界的县域、毕节市的七星关区和大方县以及黔南州的荔波县，这些县域的经济发展条件较差、水平较低，县域之间的经济发展存在互相抑制作用，导致其成为冷点区。到2017年冷点区县域的数量有所下降，主要集中分布在遵义市和铜仁市交界的县域、黔东南州东南部的部分县域。荔波县由2006年的冷点区转变为2017年的High-Low 集聚，主要是由于近年来荔波县旅游业发展迅速，带动了其经济发展，进而吸引周边县域的人力、财力、物力等资源，使荔波县发展成为一个增长极，和相邻县域呈负相关关系。

3 结论与建议

3.1 结论

本文以2006—2017年贵州省县域经济数据为研究对象，利用空间自相关分析、时空跃迁等方法[12-13]探究了贵州省县域经济差异的时空格局演变问题，得出以下主要结论：

1）2006—2017年的Global Moran’sI均为正值，并且通过了0.05 水平下的显著性检验，这说明贵州省县域经济之间具有显著的空间依赖性，即经济发展水平相似的县域在空间上呈集聚分布；随着时间的推移，Global Moran’sI整体上呈上升的变化趋势，这表明贵州省县域经济差异呈缩小趋势。这是因为，国家提出的西部大开发战略、长江经济带发展战略、黔中城市群、贵安新区等战略为贵州省的经济发展提供了千载难逢的发展机遇，这对促进贵州省经济协调发展具有重要意义。

2）从局部角度看，贵州省县域经济发展不仅具有空间相关性，而且具有空间异质性。2006年，H-H集聚的县域主要分布在贵阳-遵义一带、贵州省的西南部和铜仁市周边；L-L 集聚的县域分布较广，主要包括贵州省的东北部、东南部和毕节市的部分县域。2017年和2006年相比，H-H 集聚的县域减少了4 个，L-L 集聚的县域增加了7 个，说明经济发展水平较低的县域空间聚集程度有所增强，贵州省县域经济发展的空间差异有进一步缩小的趋势。空间分布格局也发生了变化，H-H集聚的县域主要集中分布在“贵阳-遵义”一带，L-L 集聚的县域主要分布在贵州省的东北部、东南部和西南部县域。

3）2006—2017年贵州省有55 个县域发生类型Ⅳ跃迁，占比为69.62%，发生类型Ⅰ、类型Ⅱ和类型Ⅲ跃迁的县域分别是5,14,5 个，说明贵州省县域经济之间的局部空间关联结构具有较强的稳定性，即贵州省县域经济空间格局具有一定的空间锁定或路径依赖特征。

4）贵州省大部分县域未通过显著性检验，说明这些县域的经济基本属于孤立发展状态，空间关联程度较弱。2006年，修文县、铜仁市和玉屏县为High-High 集聚类型县域，即热点区，其经济发展水平较高。七星关区、大方县、荔波县、道真县、务川县、德江县、思南县和凤冈县为Low-Low 集聚类型县域，即冷点区，其经济发展水平较低。随着时间的推移，2017年存在显著空间正相关和显著空间负相关的县域均增加，赤水市、遵义市、金沙县、开阳县、修文县、清镇市和贵阳市为热点区域，道真县、务川县、德江县、黎平县、锦屏县和榕江县为冷点区域。

3.2 建议

基于上述结论，为促进贵州省经济快速、协调、持续发展，特提出以下几点建议：

1）应充分认识贵州省县域经济发展的空间效应，加强县域之间经济发展的横向合作（信息共享、政策协调、技术交流）力度。

2）对经济发展水平相对较高的H-H 集聚县城和H-L 集聚县域，应加快推进产业转型升级，一、二、三产业科学发展，由粗放型产业向集约型产业转变，守住绿水青山，做到发展与生态一起抓；加强与周边县域的经济合作，以增强对落后县域的辐射能力和推动力，带动落后县域的经济发展，缓解两极分化。

3）对经济落后的L-L 集聚和L-H 集聚县域，应加强铁路、公路等基础交通网络的建设，强化与贵阳、遵义等经济发展水平较高城市的联动发展；加强现代农业基础设施的建设，促进农业健康可持续发展；针对部分旅游资源丰富的贫困县域，应着重发展旅游业、服务业等第三产业。

4）贵州省应加强全省区域发展及产业布局规划，利用贵安新区、黔中城市群、大数据战略的建设，打造区域发展增长极，以带动落后区域的发展；积极规划攀西—六盘水经济区的建设，完善黔川滇区域合作机制；积极融入泛珠三角区域、长江经济带发展战略，加强与四川、重庆、广东等省市的合作，促进贵州省县域经济的协调发展。