基于夜間燈光數據的陜西省縣域經濟時空特征及影響因素研究

摘"要：基于陜西省縣域單元2013—2022年夜間燈光數據，利用標準橢圓差、空間自相關等方法探究縣域經濟時空分異特征并分析相關影響因素。研究發現：從整體上看，陜西省縣域經濟發展呈現穩定態勢，陜北、關中發展較好，陜南次之，發展差異不斷縮小，同時，標準差橢圓呈現較為穩定的“東北—西南”分布格局，縣域經濟由不均衡向均衡轉變；從空間關聯性看，縣域經濟發展存在正相關關系，空間關聯程度逐漸減弱，呈現明顯的區域異質性。影響因素結果分析顯示，產業結構、工業化水平、金融發展是重要的影響因素，其中產業結構、工業化水平是重要的復合影響因子，其他因子與其交互作用后達到較大值。

關鍵詞：夜間燈光數據；縣域經濟；時空特征；陜西省

中圖分類號：F127""""文獻標識碼：A"文章編號：1005-6432（2025）04-0027-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2025.04.007

1"引言

縣域經濟作為國民經濟的基本單元，發展縣域經濟是我國經濟高質量發展的必然要求。近十年來，陜西省縣域經濟總量持續增加，經濟結構也不斷優化，但是由于陜西省各縣資源稟賦、經濟結構和發展模式不同，縣域間的經濟差異始終存在，區域內部不平衡問題日益突出。因此，研究陜西省縣域經濟的時空演化特征及影響因素，對推動縣域經濟高質量發展、實現經濟發展的協調性和持續性具有重要意義。

關于經濟發展空間演化的研究視角廣、研究成果豐富，目前衡量空間格局變化的研究方法由變異系數、泰爾指數等向數據包絡分析、探索性空間分析等方法拓展，研究數據多采用GDP、消費能力等單一指標或多元統計數據的復合評價指標，但傳統統計數據存在統計口徑不一和體制因素干擾等缺點，夜間燈光數據的客觀性與全面性使其能夠較好呈現區域經濟發展水平，夜間燈光數據被逐步應用到區域經濟發展的研究中，但相關研究尺度多集中在城市群、省、市層面，結合縣域經濟的統計數據分析縣域經濟發展變化情況的研究不足，研究存在一定局限性。基于此，文章選取陜西省所包含的縣域單元作為研究尺度，利用2013—2022年夜間燈光數據，基于標準差橢圓、空間自相關等方法進行空間方向性與關聯性機制分析，并考慮驅動時空格局演變的影響因素，采用地理探測的方法，厘清各影響因素對時空格局的影響。

2"區域概況與數據來源

2.1"區域概況

陜西省位于黃河中游段，轄31個市轄區、7個縣級市、69個縣，合計107個縣級區劃。近年來，陜西省縣域經濟實現量的持續增長和質的穩步提升，2022年全省縣域生產總值1.59萬億元、增長4.4%，占全省GDP的48.7%，縣均生產總值192.3億元。

2.2"數據來源

文章數據主要包括統計數據、柵格數據、矢量數據。統計數據為《中國縣域統計年鑒》和《陜西統計年鑒》，部分缺失數據由陜西省各市、縣統計年鑒補齊。陜西省縣域行政區劃矢量數據來源于中國國家基礎地理信息中心網站。NPP-VIIRS夜間燈光數據來源于Earth"Observation"Group網站。

2.3"數據預處理

目前，文章主要使用的夜間燈光數據主要有兩種，一種是NPP-VIIRS數據，另一種是"DMSP-OLS數據。文章考慮研究時間為2013年至2022年，使用夜間燈光數據為"NPP-VIIRS"數據，以陜西省縣域行政區劃為掩膜提取出研究年份內各個月份的"NPP-VIIRS"夜間燈光數據。NPP-VIIRS"數據受背景噪聲、火災、激光等高亮度噪點的影響，不能直接用于數據分析，需要對這些數據進行預處理。將夜間燈光數據重投影至Albers等面積投影坐標系，使用雙線性內插進行重采樣，借助柵格計算器先將各月份夜間燈光柵格"DN"值為負值的像元賦值為"0，再把月份燈光數據轉化為年度夜間燈光數據，并對燈光數據進行年際校正。由于部分數據的夏季夜間燈光亮度有缺失的問題，合成年度數據集的過程中沒有使用夏季月份數據。

3"研究方法

3.1"夜間燈光總量

文章統計2013年至2022年陜西省縣域單元的夜間燈光總量與地區GDP數據，利用SPSS軟件對兩者的相關性進行分析，結果顯示Pearson"相關系數均在［0.72，0.76］，夜間燈光總量與GDP之間的相關性較高，可借助夜間燈光總量衡量縣域經濟發展水平。夜間燈光總量計算公式如下：

TNLI=∑ni=1DNi

式中，DNi為區域內每個柵格單元的像元輻射值，n為區域內柵格的數目，TNLI為夜間燈光總量。

3.2"標準差橢圓

標準差橢圓方法多用于分析要素在空間分布的方向性特征。依據不同的需求，標準差橢圓可以對要素的集聚程度、分布范圍和重心位置進行分析。重心位置體現了要素的集聚位置，標準差橢圓的大小體現了要素的集聚程度，長短軸之比體現了要素集聚的離散程度，方位角體現了要素的分布方向。通過標準差橢圓測度經濟發展在地理空間上的變動方向和集中程度。

3.3"空間自相關

空間自相關是屬性值在整個區域的空間特征描述，用以探究空間關聯程度及其顯著性。文章選用全局莫蘭指數檢驗陜西省縣域經濟發展整體空間屬性，局部莫蘭指數衡量研究區域與周邊區域集聚程度。

3.4"地理探測器

地理探測器是探測地理因子空間分異性及其背后影響因子作用的統計學方法，被廣泛應用于與空間分異性相關的環境、自然、社會等多個領域。文章利用地理探測器模型中的因子探測器（factor"detector）及交互探測器對縣域經濟發展水平的影響因素進行研究。參考相關研究成果，并考慮到數據可得性，建立指標體系，如表1所示。

4"結果分析

4.1"整體結果分析

在整體結果分析中，基于自然斷裂法分析陜西省縣域經濟發展水平的空間差異，從空間分布區域來看，陜南大部分地區和陜北佳縣、米脂縣、延川縣等部分地區縣級單位夜間燈光值較低，而高值區集中分布在關中中部和陜北榆陽區、志丹縣、神木市及其周邊。即陜北和關中縣域經濟發展水平較高，陜南次之。

從數量上來看，夜間燈光值低和較低的縣域單元數量多于高和較高的縣域單元，等級越高，對應縣域單元數量越少。

從時間趨勢來看，2013—2022年各縣域單元夜間燈光值均呈增長趨勢，縣域經濟發展態勢良好，高值區和低值區差異不斷縮小，但經濟發展不平衡問題仍然存在。

從夜間燈光值上看，2013—2022年榆陽市、神木市、定邊縣的夜間燈光增長量最大，吳堡縣、潼關縣、碑林區夜間燈光增長量最小。留壩縣、黃龍縣、鎮坪縣夜間燈光增長率最高，增長近一倍，這些地區基數小增幅明顯。雁塔區、碑林區、蓮湖區夜間燈光增長率最低，這些地區燈光值位居前列，基數大增速緩慢。在整體上，2019—2022年相較于2013—2016年和2016—2019年平均增長率最高。

4.2"空間方向性結果分析

將夜間燈光數據柵格圖轉為矢量點，將夜間燈光數據值作為權重對其進行標準差橢圓分析。在研究期內，重心變化范圍在"108.90°E～108.92°E、35.34°N～34.43°N"變動，集中在黃陵縣內，位置變動較小。從重心移動方向上看，2013—2022"年橢圓重心向北偏，遷移距離為"18.83km，反映出陜北地區的經濟拉動作用加強。總體上看，陜西省縣域經濟重心"偏移較為穩定。

從橢圓參數表可知，陜西省縣域經濟"2013—2022"年長軸標準差始終大于短軸標準差，呈現出較為穩定的“東北—西南”分布格局。2013—2022"年，夜間燈光標準差橢圓面積不斷擴大，且"2019—2022"年漲幅最大，表明陜西省縣域經濟不斷取得了發展和進步，夜間燈光的廣度和亮度不斷增加。橢圓長軸由"328.10km"擴大到"358.30km，短軸由"119.45km擴大到"130.71km，表明在研究期間經濟發展存在空間擴散趨勢。長軸與短軸之比即扁率先擴大后縮小，這也進一步反映了陜西省南北經濟由不平衡向平衡發展。詳見表2。

4.3"空間關聯性結果分析

4.3.1"全局自相關分析

從縣域尺度計算夜間燈光數據的全局Morans"I指數，揭示縣域經濟發展的空間聚集或擴散效應。結果顯示，2013—2022"年夜間燈光的全局"Morans"I指數均分布在［0.439，0.482］區間內，且P值小于0.05，Z得分均值在7.84左右。表示陜西省縣域經濟發展存在正向顯著的空間自相關和空間聚集現象。Morans"I指數一直在下降，說明縣域經濟發展的空間關聯程度減弱，經濟發展更加均衡化。詳見表3。

4.3.2"局部自相關分析

由于全局Morans"I值只能測算全局空間經濟發展的集聚狀態，只對陜西省整體縣域經濟的空間關系進行描述，無法反映對各地區間的空間集聚情況。利用GeoDA空間分析軟件反映陜西省各地區縣域經濟的局部關聯性。各研究單元的空間集聚類型分為高高集聚區（H-H）、高低集聚區（H-L）、低高集聚區（L-H）和低低集聚區（L-L）四類。數據主要分布在高高集聚區和低低集聚區，顯著性空間特征類型以正相關為主。從分布趨勢上看，2013—2022年縣域經濟的空間集聚情況為H-H型分布在吳起縣、靖邊縣、神木市等陜北地區和關中中部地區，包括秦都區、未央區、灞橋區等，這些區域與經濟發展條件較好的縣域相吻合，是陜西省縣域經濟發展的重要區域。L-L型集聚的區域分布包括鎮巴縣、洋縣、石泉縣、漢陰縣和綏德縣。L-H型和H-L型零星分布，數量很少，包括甘泉縣、漢賓區等。2013—2022年，H-H聚類不斷在陜北地區增加，陜北地區大部分縣域發展水平較好，同時可能因為夜間燈光數據對相關產業的測度更好，鎮巴縣、洋縣從L-L聚類區域轉變為不顯著區域。扶風縣、麟游縣、乾縣從不顯著區域轉變為L-L聚類區域，這些地區雖在省會西安附近，但西安向周圍地區的輻射能力有限，并且由于大城市的虹吸效應，大量的人才、技術等優質資源流向西安從而形成低-低聚類。

4.4"影響因素結果分析

4.4.1"單因子探測結果

根據地理探測器工作原理，需要將自變量變為類型變量，采用ArcGIS的自然斷裂點法將六個影響因素分為五級，將處理后的分級因子作為自變量，夜間燈光總量作為因變量導入至Geodetector模型，結合因子探測器和交互作用探測器進行探究。求得各因子對縣域經濟的影響力值，2013年主導陜西省縣域經濟的核心因素是產業結構（0.393）和收入水平（0.341），2016年主導核心因素是產業結構（0.436）和金融發展（0.353），2019年主導核心因素是工業化水平（0.479）和金融發展（0.435），2022年主導核心因素是金融發展（0.562）和工業化水平（0.534）。從整體來看，早期陜西省縣域經濟受產業結構影響較大，后期工業化水平和金融發展的作用強度逐步凸顯。

4.4.2"交互作用探測結果

文章通過地理探測器的因子交互探測分析來比較6個影響因子對陜西省縣域經濟空間分異性的交互影響。

2013—2022年，6個影響因子對陜西省縣域經濟空間分異均存在交互作用，表現為雙因子增強和非線性增強，進一步說明陜西省縣域經濟發展的差異性受多因子綜合作用影響。

2013年，以（X2∩X5）、（X1∩X6）、（X3∩X5），影響力最大，處在所有交互因子的前列，q值分別為0.763、0.637、0.579。2016年，以（X1∩X2）、（X1∩X6）、（X5∩X6）交互作用較強，q值分別為0.713、0.685、0.660。2019年，以（X1∩X3）、（X3∩X5）、（X3∩X4）交互作用更強，q值分別為0.622、0.595、0.592。2022年，（X1∩X4）、（X3∩X5）、（X4∩X5）三個交互作用影響力更強，q值分別為0.714、0.712、0.708。"2013—2022年中，交互作用影響力大于0.5的五個交互作用形式中，產業結構（X1）、工業化水平（X2）是交互頻繁的影響因子，其他因子與其交互作用后達到較大值，是重要的復合影響因素。

5"結論

文章基于夜間燈光數據測度縣域經濟發展水平，采用空間方向性與關聯性機制分析方法對陜西省縣域經濟空間格局進行分析，并利用地理探測器探討陜西省縣域經濟發展水平的影響因素。整體上看，2013—2022年陜西省縣域經濟發展態勢良好，陜北和關中地區發展水平較好，陜南次之，縣域經濟發展差異不斷縮小，但發展不平衡問題仍然存在。從空間方向性分析結果可知，陜西省縣域經濟重心集中在黃陵縣內，位置變動較小，偏移較為穩定，標準差橢圓呈現穩定的“東北—西南”分布格局，且橢圓面積不斷擴大，縣域經濟發展取得了進步，陜西省南北經濟由不均衡向均衡發展。從空間關聯性結果可得，在全局自相關分析中，陜西省縣域經濟發展存在正向顯著的空間自相關，全局"Morans"I指數隨時間推移逐漸減小，空間關聯程度逐漸減弱，在局部自相關分析中，呈現明顯的區域發展差異性，H-H型分布在陜北和關中部分地區，是陜西省縣域經濟發展的重要區域，L-L型、L-H型、H-L型都數量較少，零星分布。對縣域經濟發展水平的影響因素探測結果顯示，產業結構、工業化水平、金融發展是陜西省縣域經濟發展的重要影響因素，通過交互作用分析，產業結構、工業化水平是重要的復合影響因子，其他因子與其交互作用后達到較大值。

參考文獻：

［1］鐘洋，胡碧松.夜間燈光數據的長江中游城市群空間格局演變［J］.測繪科學，2018，43（9）：68-75.

［2］牛亞文，趙先超，胡藝覺.基于NPP-VIIRS夜間燈光的長株潭地區縣域土地利用碳排放空間分異研究［J］.環境科學學報，2021，41（9）：3847-3856.

［3］卓蓉蓉，余斌，曾菊新，等.湖北省經濟空間格局演變與經濟空間戰略效應［J］.經濟地理，2018，38（3）：37-45.

［4］張明林，曾令銘.蘇區振興背景下贛南經濟差異格局與空間聯系研究［J］.地域研究與開發，2020，39（6）：47-53.

［5］晁靜，趙新正，李同昇，等.長江經濟帶三大城市群經濟差異演變及影響因素——基于多源燈光數據的比較研究［J］.經濟地理，2019，39（5）：92-100.

［6］張建文，梁彥慶，崔立燁，等.基于NPP-VIIRS夜間燈光數據的京津冀城市群經濟集聚特征分析［J］.西南大學學報（自然科學版），2021，43（12）：95-104.

［7］郭恒梅，馬曉冬.基于夜間燈光數據的淮海經濟區經濟空間格局演化及中心性測度［J］.地理與地理信息科學，2020，36（2）：34-40，125.

［8］楊振，朱虎嘯，王曉筱，等.江蘇省區域經濟發展空間格局及影響因素的多尺度效應分析［J］.湖南師范大學自然科學學報，2024（1）：114-123.

［9］張斌，尹劍，邱遠宏，等.西部陸海新通道城市發展時空格局演變研究——基于夜間燈光數據［J］.資源開發與市場，2022，38（11）：1364-1373.

［10］徐慧敏，胡守庚.夜間燈光視角下長江經濟帶主體城市群的發展差異分析［J］.長江流域資源與環境，2023，32（1）：14-23.