安徽省县(市)域经济发展差异的空间相关性分析

周茂俊 葛莉 张孔生

摘 要：基于ESDA的空间自相关分析，对安徽县（市）域2008—2017年人均GDP计算全局莫兰指数和局部莫兰指数，并绘制莫兰散点图及LISA集聚图。结果表明，安徽县（市）域经济整体上具有显著的空间自相关性，空间集聚特征逐渐增强;局部自相关分析表明安徽县（市）域经济逐步形成了两个空间集聚区，即以合肥为中心和以芜湖—宣城为中心的经济发达地区，以及以阜阳、亳州、淮北等组成的经济落后地区。最后，分析县（市）域经济差异形成的原因，并针对区域经济快速发展提出建议。

关键词：县（市）域经济;ESDA;空间自相关性;莫兰指数

中图分类号：F127        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2021）21-0117-03

引言

区域经济差异在世界各国普遍存在，但在中国尤为显著。适度的区域经济差距有利于促进社会经济发展，但差距过大，则会导致严重的经济、甚至社会和民族问题[1]。县（市）域经济作为国民经济基本单元，是构造经济带、经济区、省域等区域经济的“基础细胞”。

我国学者在县（市）域经济差异方面进行了多方面的研究，并取得了大量的研究成果。早期的李小建等[2]研究了20世纪90年代中国县（市）域经济差异的空间分异，随后部分学者研究了不同省份县（市）域经济差异和空间结构[1，3，4]。在指标选择上，胡鞍钢选择使用单一指标进行評价，魏后凯使用多个指标体系进行综合评价。对于区域经济发展差异指标的测度，程永宏运用变异系数、基尼系数和泰尔指数[1]，王勇军、邵留长、姚宇哲[1，3，5]运用探索性空间数据分析（ESDA）方法对特定省份的县（市）域经济进行空间相关性分析。

安徽省地处中国中部地区，经济发展相对落后，区域发展差异问题非常突出，目前关于安徽省县（市）域经济发展差异的定量研究较少。本文运用空间统计中的ESDA方法，借助ArcGIS及GEODA软件，对安徽省县（市）域经济发展差异及空间关联性进行定量分析，揭示安徽省经济空间的分布形态、集聚特征及时空演变规律。

一、研究方法

ESDA方法是一种具有识别功能的空间数据分析方法，主要用于探测一些变量的空间关联性和集聚现象。某一变量在空间上发生集聚，意味着在一定区域内，这一变量在各个地域单元之间具有自相关性：某一地域单元该变量值较高，其周围地域单元该变量值也较高;该变量值较低，其周围地域单元该变量值也较低。因此，空间自相关性可以看作是一种反映集聚现象的尺度。本文引入全局莫兰（Moran）指数来测度全局的空间关联结构模式，利用莫兰散点图与空间联系局部指标（LISA）一同协力检测局部空间的集聚性。

（一）空间权重矩阵

空间对象的空间依赖关系，可以用空间权重矩阵来表示。空间依赖关系又可分为“邻接性”和“距离性”两种。邻接性空间关系中，目前应用较广泛的是“车式”邻接和“后式”邻接。如果地域单元i和j之间存在公共的边线，就称为“车式”邻接，此时wij=1，否则wij=0。如果地域单元i和j之间存在公共的边和公共顶点，就称为“后式”邻接，此时wij=1，否则wij=0。

（二）全局空间关联性指标

莫兰在1950年提出了全局莫兰指数I，它能够反映整个研究区域内，各个地域单元与邻近地域单元之间的相似性。计算公式为：

其中，wij是空间权重矩阵的元素值。I的取值范围在-1到1之间，I大于0表示正相关，值接近1时表明具有相似的属性集聚在一起（即高值与高值邻接、低值与低值邻接）;I小于0表示负相关，值接近-1时表明具有相异的属性集聚在一起;接近于0，则表示属性是随机分布的，或者不存在空间自相关性。当Z值所对应的P值比给定的显著性水平（一般为0.05）低，则认为各观测值在空间上存在显著的相关性。

（三）局部空间关联性指标

空间联系的局部指标（LISA）是描述该区域单元与周围显著的相似值区域单元之间空间集聚程度的指标。LISA包括局部莫兰指数和局部盖里指数，局部莫兰指数公式为：

正的Ii表示一个高值被高值所包围（高—高），或者是一个低值被低值所包围（低—低）。负的Ii表示一个低值被高值所包围（低—高），或者是一个高值被低值所包围（高—低）。

可以通过莫兰散点图将局部莫兰指数进行可视化。四个象限分别对应区域单元与其邻居之间四种类型的局部空间联系形式。第一象限代表HH，即高观测值的区域单元被同是高值的区域所包围;第二象限代表LH，即低观测值的区域单元被高值的区域所包围;第三象限代表LL;第四象限代表HL。将莫兰散点图和局部莫兰指数相结合可得到局部空间自相关的LISA集聚图，能更直观地研究各区域与其邻接区域的关联或差异。

二、指标选取及数据来源

本文选择人均地区生产总值（人均GDP）来衡量地区经济发展水平。时间段选取2008—2017年。研究对象为安徽省16个地级市市区，7个县级市及55个县共78个区域地理单元。数据来源主要为对应年份的安徽省统计年鉴、安徽省各地级市统计年鉴和部分地级市国民经济和社会发展统计公报。限于篇幅，原始数据不再列出。

三、安徽省县（市）域经济发展空间相关性的实证分析

（一）全局相关性分析

本文采用“后式”邻接定义空间权重矩阵。利用ArcGIS计算2008—2017年安徽省各县（市）域人均GDP全局莫兰指数，结果如表1所示。

表1显示出所有年份的莫兰指数值均大于0，并且呈现逐年增大的规律。2008年及2009年的莫兰指数值较小，P值大于0.05，因此可认为这两年区域间集聚特征不明显，空间相关性较弱。2010—2017年均通过检验，且莫兰指数的值越来越大，表明安徽省县（市）域经济发展水平呈现明显的集聚特征，并且相关性越来越强。