關中-天水經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟空間相關性分析

王 蕓，王海濤，吳通宜，李晨瑞，張曉莉

（1.信息工程大學 地理空間信息學院，河南 鄭州 450052； 2. 68029部隊，甘肅 蘭州 730020；3.武漢大學 資源與環(huán)境科學學院，湖北 武漢 430079）

關中-天水經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟空間相關性分析

王 蕓1,2，王海濤2,3，吳通宜3，李晨瑞2，張曉莉2

（1.信息工程大學 地理空間信息學院，河南 鄭州 450052； 2. 68029部隊，甘肅 蘭州 730020；3.武漢大學 資源與環(huán)境科學學院，湖北 武漢 430079）

以縣域為基本單元，以2009～2013年人均GDP為基礎數(shù)據(jù)，采用區(qū)域經(jīng)濟差異測度與空間統(tǒng)計分析方法，對關中- 天水經(jīng)濟區(qū)區(qū)域經(jīng)濟差異的空間相關性進行了分析。結果表明，經(jīng)濟區(qū)區(qū)域經(jīng)濟差異存在顯著的空間正相關性，且相關性在逐漸減弱。經(jīng)濟區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的總體水平還比較低，二元結構明顯且穩(wěn)定，縣域之間的經(jīng)濟差異在逐漸縮小。經(jīng)濟區(qū)核心城市具有較強的經(jīng)濟極化作用，東部地區(qū)的經(jīng)濟活動較為活躍，西部的天水市與其他區(qū)域的經(jīng)濟互動性較弱，空間集聚模式比較穩(wěn)定。

縣域經(jīng)濟；區(qū)域經(jīng)濟差異；空間相關性；關中-天水經(jīng)濟區(qū)

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展在空間上具有普遍的差異性。這種差異在一定限度內會促進經(jīng)濟的發(fā)展，超出這個限度則會成為經(jīng)濟發(fā)展的阻礙[1]。傳統(tǒng)的區(qū)域經(jīng)濟差異研究方法往往忽略了區(qū)域的空間特征，在空間關系和數(shù)據(jù)的相關性分析上難以兼顧[2]。空間統(tǒng)計分析方法能夠分析具有坐標信息的空間特征，在處理空間數(shù)據(jù)方面具有較大的優(yōu)勢，為區(qū)域經(jīng)濟差異研究提供了有力的工具。吳玉鳴等[3]將空間統(tǒng)計方法與空間計量經(jīng)濟學的時空數(shù)據(jù)模型相結合，對中國省域經(jīng)濟增長因素和集聚原因進行了研究。肖艷秋等[4]對新疆區(qū)域經(jīng)濟差異的研究結果表明，天山北坡地區(qū)高值集中，具有顯著的“高-高”極化作用，而低值區(qū)域已覆蓋整個南疆地區(qū) 。張紅等[1]采用ESDA方法對寧夏各縣市經(jīng)濟發(fā)展的空間相關性做了測度與分析，反映出寧夏地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展顯著的空間二元結構。彭穎等[5]結合傳統(tǒng)區(qū)域差異的統(tǒng)計方法與空間統(tǒng)計方法，對成渝經(jīng)濟區(qū)區(qū)域經(jīng)濟差異的時空演變進行了定量分析。目前，張曉兵[6]、周曉唯[7]、王美昌[8]等學者已將空間統(tǒng)計分析方法應用于關中-天水經(jīng)濟區(qū)(以下簡稱經(jīng)濟區(qū))區(qū)域經(jīng)濟差異的研究中，對縣域經(jīng)濟的空間相關性有了詳細地描述與分析。但對2009年《關中-天水經(jīng)濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》(以下簡稱《規(guī)劃》)頒布實施以來區(qū)域經(jīng)濟差異還缺少相關的研究。本文選擇人均GDP作為衡量縣域經(jīng)濟發(fā)展水平的指標，采用加權變異系數(shù)、錫爾系數(shù)與空間統(tǒng)計分析方法，對2009～2013年經(jīng)濟區(qū)區(qū)域經(jīng)濟差異的時空演變特征與空間相關性進行了分析。

1 研究區(qū)域概況

經(jīng)濟區(qū)地處亞歐大陸橋中心，是全國交通、信息大通道的重要樞紐和西部地區(qū)連通東、中部地區(qū)的重要門戶，也是我國西部地區(qū)經(jīng)濟基礎好、自然條件優(yōu)越、人文歷史深厚、發(fā)展?jié)摿^大的地區(qū)。經(jīng)濟區(qū)包括陜西省西安市、銅川市、寶雞市、咸陽市、渭南市、楊凌區(qū)、商洛市(商州區(qū)、洛南縣、丹鳳縣、柞水縣)和甘肅省天水市所轄行政區(qū)域，總面積7．98萬km2，2013年末總人口2 837萬，實現(xiàn)地區(qū)生產(chǎn)總值10 801 億元，人均GDP為38 072．9元。

經(jīng)濟區(qū)研究單元的劃分以縣級行政區(qū)為基礎，考慮到數(shù)據(jù)的可得性與連續(xù)性，參照經(jīng)驗文獻的做法，將西安市所轄的新城區(qū)、蓮湖區(qū)等9個區(qū)合并為西安市轄區(qū)，其他地級市轄區(qū)也做相應處理。楊凌是陜西省直轄的國家級農(nóng)業(yè)高新技術產(chǎn)業(yè)示范區(qū)，也是經(jīng)濟區(qū)確立的次核心城市，本文將楊凌示范區(qū)所轄的楊陵區(qū)也作為一個獨立的研究單元。最終確定了51個研究單元，其空間數(shù)據(jù)來源于1∶400萬國家基礎地理信息數(shù)據(jù)的縣級行政區(qū)劃邊界，屬性數(shù)據(jù)來源于《陜西統(tǒng)計年鑒》和《甘肅發(fā)展年鑒》。

2 研究方法

2.1 區(qū)域經(jīng)濟差異測度指標

1）加權變異系數(shù)，可用于測度地理空間數(shù)據(jù)的相對變化程度。考慮人口規(guī)模的影響，加入各地區(qū)的人口數(shù)量作為權數(shù)進行加權，得到的加權變異系數(shù)[9]：

式中，Vw為加權變異系數(shù)；Yi為各地區(qū)人均GDP；Y為經(jīng)濟區(qū)人均GDP；Pi為各地區(qū)的人口；P為經(jīng)濟區(qū)的總人口；n為研究單元總數(shù)。加權變異系數(shù)越大，表示地區(qū)間經(jīng)濟差異越大，反之亦然。

2）錫爾系數(shù)（Theil），又稱錫爾熵，包括2個錫爾系數(shù)分解指標（T和 L）。本文選擇錫爾T指標，計算公式為[10]：

式中，T為錫爾系數(shù)；yi表示i地區(qū)人均GDP占整個經(jīng)濟區(qū)人均GDP的比重；pi表示i地區(qū)人口占經(jīng)濟區(qū)人口總數(shù)的比重。錫爾系數(shù)越大，表示區(qū)域經(jīng)濟差異越大，反之亦然。

2.2 全局空間自相關指標

空間關聯(lián)或空間自相關是空間現(xiàn)象普遍具有的特征。通常認為空間自相關反映的是一個區(qū)域單元某種地理現(xiàn)象或某一屬性值與鄰近區(qū)域單元同一現(xiàn)象或屬性值相關的程度，可用全局自相關與局部自相關進行分析。全局自相關描述了屬性值在整個研究區(qū)域的空間特征，常用的指標是Moran's I，它反映空間鄰接或空間鄰近區(qū)域單元屬性值的相似程度[11]，表達式為：

式中，n為區(qū)域單元個數(shù)；zi為區(qū)域i的屬性值；Wij為研究區(qū)域i和j之間的空間關系矩陣I的取值范圍是[-1，1]，I值大于0表示區(qū)域之間為正相關，數(shù)值越大表示空間分布的相關性越大；I值小于0表示區(qū)域之間為負相關，數(shù)值越小表示相關性越小；I值等于0表示不相關。

2.3 局部空間自相關指標

全局自相關能夠判斷人均GDP在空間上是否存在相關特性，但難以探測出不同區(qū)域的空間關聯(lián)模式，因此需要采用局部空間統(tǒng)計指標識別具有顯著性的局部空間關聯(lián)。本文選取局部空間關聯(lián)指標LISA（local indicators of spatial association），采用局部Moran統(tǒng)計方法，發(fā)現(xiàn)存在于不同區(qū)域的空間關聯(lián)模式，進而揭示局部區(qū)域人均GDP與相鄰區(qū)域的相關程度。局部Moran統(tǒng)計Ii的定義為[11]：

式中，Ji為區(qū)域i鄰里集；Ii為正，表示觀測值在局部正相關；Ii為負，則表示觀測值在局部負相關。

3 區(qū)域經(jīng)濟差異時空格局分析

3.1 縣域經(jīng)濟發(fā)展的相對差異

根據(jù)式（1）、式（2）計算出2009～2013年經(jīng)濟區(qū)人均GDP的加權變異系數(shù)與錫爾系數(shù)，圖1、2分別描述了2個系數(shù)的變化趨勢。2009～2013年經(jīng)濟區(qū)加權變異系數(shù)與錫爾系數(shù)總體保持下降趨勢，2條曲線走勢具有“下降-平穩(wěn)-下降-平穩(wěn)”的變化特點，說明經(jīng)濟區(qū)區(qū)域經(jīng)濟差異在不斷減小。2009～2012年加權變異系數(shù)與錫爾系數(shù)均處于下降趨勢，但年下降速度差別較大。2012～2013年錫爾系數(shù)出現(xiàn)小幅下降，但加權變異系數(shù)已經(jīng)出現(xiàn)上升的趨勢。綜合分析曲線的走勢可以看出，經(jīng)濟區(qū)區(qū)域經(jīng)濟差異減小的過程并不穩(wěn)定，受經(jīng)濟區(qū)內外因素的影響較大。隨著時間的推移，縣域經(jīng)濟之間的差距已經(jīng)出現(xiàn)增大的趨勢。

圖1 經(jīng)濟區(qū)2009～2013年人均GDP加權變異系數(shù)變化圖

圖2 經(jīng)濟區(qū)2009～2013年人均GDP錫爾系數(shù)變化圖

3.2 縣域經(jīng)濟發(fā)展的全局空間相關分析

加權變異系數(shù)與錫爾系數(shù)對區(qū)域經(jīng)濟差異的分析沒有考慮縣域經(jīng)濟的空間特性，而Moran's I的大小與地理位置有關，可反映縣域經(jīng)濟發(fā)展水平在空間上的集中或分散程度。本文使用GeoDA軟件對經(jīng)濟區(qū)人均GDP的全局空間相關性進行分析，計算結果如表1所示。2009～2013年，Moran's I值均為正且逐年下降，在P＜0．05的水平下均顯著，說明經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟發(fā)展水平在空間分布上始終具有顯著的正相關特征，即經(jīng)濟發(fā)展水平較高的縣域之間相互集聚，經(jīng)濟發(fā)展水平較低的縣域之間也相互集聚。由于空間相關性的強度在減弱，說明在區(qū)域經(jīng)濟差異整體減小的態(tài)勢下，縣域經(jīng)濟發(fā)展水平在空間分布上的差異卻有增大的趨勢。

表1 經(jīng)濟區(qū)2009～2013年人均GDP Moran's I計算結果

Moran散點圖通過4個象限對縣域經(jīng)濟發(fā)展水平的集聚類型做了分類，可用于檢測經(jīng)濟區(qū)局部空間的異質性。圖3是2009年和2013年經(jīng)濟區(qū)人均GDP的Moran散點圖，表2是對2009～2013年縣域人均GDP集聚類型的統(tǒng)計情況。

圖3 經(jīng)濟區(qū)2009年和2013年人均GDP的Moran散點圖

表2 經(jīng)濟區(qū)2009～2013年人均GDP集聚類型統(tǒng)計表

從圖3中可以看出，2013年點位的分布比2009年更趨向集中(除鳳縣、高陵縣、咸陽市等以外)，說明2009年以來經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟發(fā)展水平差距在逐漸縮小，與§3．1的分析結果一致。HH和LL類型的地區(qū)數(shù)目基本保持在縣域總數(shù)的60%左右，其中LL類型地區(qū)數(shù)量在4種集聚類型中所占比例最大。HH類型地區(qū)從14 個減為10個，LH類型地區(qū)增加了3個，表明經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟發(fā)展的二元結構特征比較顯著且穩(wěn)定，但經(jīng)濟發(fā)展的整體水平仍比較低，經(jīng)濟區(qū)的經(jīng)濟極化作用較為明顯。

3.3 縣域經(jīng)濟發(fā)展的局部空間相關分析

為了進一步探究經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟空間差異的局部變化格局，對2009年和2013年經(jīng)濟區(qū)人均GDP的局部空間相關性進行分析，繪制LISA集聚圖如圖4所示。

圖4 經(jīng)濟區(qū)2009年和2013年人均GDP LISA集聚圖

2009年，經(jīng)濟區(qū)HH類型地區(qū)呈現(xiàn)出“點簇”的空間分布特征，即以西安市、寶雞市和韓城市等人均GDP的高值地區(qū)為核心，HH類型縣域分布在其周邊，其中咸陽市和高陵縣具有顯著的高高集聚特征。LL類型的縣域主要位于經(jīng)濟區(qū)的東部、中部和西北部地區(qū)，呈現(xiàn)出連片分布的態(tài)勢。2013年，經(jīng)濟區(qū)東北部的韓城市和合陽縣分別轉變?yōu)镠L和LH類型，兩個地區(qū)之間出現(xiàn)了經(jīng)濟極化作用，縣域經(jīng)濟發(fā)展水平差距開始拉大。彬縣和旬邑縣在煤炭產(chǎn)業(yè)的帶動下，人均GDP集聚類型分別從HL和LH類型變?yōu)镠H類型，在經(jīng)濟區(qū)北部形成了以兩縣為核心的經(jīng)濟增長極，并對鄰接的永壽縣和麟游縣產(chǎn)生了經(jīng)濟涓滴作用。西安市和寶雞市仍表現(xiàn)出高高集聚的特征，但是鄰接的HH類型地區(qū)數(shù)量減少了3個，咸陽市和高陵縣的高高集聚特征已經(jīng)不再顯著，表明西安市、寶雞市等發(fā)達地區(qū)對周邊欠發(fā)達縣域的經(jīng)濟極化作用在不斷增強，縣域經(jīng)濟發(fā)展水平差距在加大。經(jīng)濟區(qū)人均GDP集聚類型變化較大的地區(qū)主要分布于中、東部地區(qū)，西部地區(qū)人均GDP集聚類型未發(fā)生變化，表明2009～2013年經(jīng)濟區(qū)中、東部地區(qū)經(jīng)濟活動較為活躍，核心發(fā)達區(qū)域對西部地區(qū)的經(jīng)濟輻射帶動能力較弱。

4 結 語

通過上述分析，本文得出以下結論：

1）2009～2013年經(jīng)濟區(qū)人均GDP加權變異系數(shù)和錫爾系數(shù)的計算結果與Moran散點圖中點位的變化，均反映出經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟總體之間的差距在逐步縮小。而經(jīng)濟區(qū)人均GDP在空間上表現(xiàn)出顯著的正相關，相關系數(shù)在逐年減小，說明經(jīng)濟發(fā)展較快的縣域與經(jīng)濟發(fā)展較慢的縣域集聚的程度在增加，導致經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟的空間差異出現(xiàn)增大的趨勢。

2）經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的二元結構特征。低低集聚的縣域所占比重最大，經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟總體還處于較低的水平。秦安、張家川、甘谷等縣由于地處六盤山區(qū)連片特困地區(qū)，人均GDP低低集聚的特征十分顯著，2009～2013年始終是經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟發(fā)展的“洼地”，脫貧致富任務十分艱巨。西安市和寶雞市是《規(guī)劃》確立的經(jīng)濟區(qū)核心城市與副中心城市，具備良好的經(jīng)濟發(fā)展基礎，自《規(guī)劃》頒布實施以來經(jīng)濟得到快速發(fā)展，經(jīng)濟極化作用比較顯著。應注重發(fā)揮發(fā)達城市的經(jīng)濟帶動作用，逐步縮小與周邊地區(qū)的經(jīng)濟差距。

3）2009～2013年縣域經(jīng)濟發(fā)展集聚類型變化較大的地區(qū)，主要位于經(jīng)濟區(qū)的東部和中部，基本處在西安市、寶雞市和彬縣等人均GDP較高的地區(qū)周邊。其中西安市和寶雞市對周邊地區(qū)以經(jīng)濟極化作用為主，彬縣對周邊地區(qū)以經(jīng)濟涓滴作用為主。從經(jīng)濟區(qū)整體來看，中、東部地區(qū)經(jīng)濟活動較為活躍，西部地區(qū)的天水市所轄區(qū)域由于受行政隸屬關系等客觀因素的影響，與中、東部地區(qū)經(jīng)濟活動的互動性較弱，經(jīng)濟區(qū)發(fā)達地區(qū)經(jīng)濟極化或涓滴作用在這一地區(qū)并不顯著。在今后的發(fā)展中應突破行政區(qū)劃限制，注重加強經(jīng)濟區(qū)內部經(jīng)濟聯(lián)系，加大中、東部地區(qū)對西部地區(qū)的經(jīng)濟輻射力度。

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P208

B

1672-4623（2016）01-0037-04

10.3969/j.issn.1672-4623.2016.01.011

王蕓，碩士，工程師，主要從事空間數(shù)據(jù)分析與GIS開發(fā)研究。

2014-12-29。

項目來源：國家自然科學基金資助項目（41271455）。