基于ESDA 的湖北省縣域經(jīng)濟空間差異分析

楊革，于立凱

(北京交通大學(xué)交通運輸學(xué)院，北京 100044)

湖北省位于中國中部地區(qū)，地理位置優(yōu)越。2000年以來湖北經(jīng)濟保持了持續(xù)、快速的發(fā)展勢頭，經(jīng)濟實力顯著增強，2008年全省實現(xiàn)地區(qū)GDP 11 328.92 億元，居全國第11 位，居中部地區(qū)第3 位。由于各地區(qū)之間在生產(chǎn)力水平、自然條件、地理位置、資源狀況以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等方面差距很大，形成各地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展水平、發(fā)展戰(zhàn)略等方面有很大的差異，并且區(qū)域內(nèi)部各經(jīng)濟體之間也存在較大的差別。如2011年武漢市人均GDP 高達58 000 元/人，高出全省平均收入100%，而十堰市鄖西縣僅9 600 元/人，不及人均水平的20%。

傳統(tǒng)區(qū)域經(jīng)濟差異度量是建立在區(qū)域之間相互獨立不存在相互作用的假設(shè)之上的［1］，缺乏空間視角，難以真正反映區(qū)域空間差異的變化。面對突出的區(qū)域內(nèi)差距問題，本文引入探索性空間數(shù)據(jù)分析方法(Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA)，選取反映區(qū)域經(jīng)濟差異內(nèi)涵的指標人均GDP［2］，來探索湖北省縣域經(jīng)濟空間差異的變化情況和影響空間差異擴大或縮小的原因，試圖為深層次解決區(qū)域內(nèi)縣域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展提供決策參考。

1 分析方法與數(shù)據(jù)說明

1.1 分析方法

1.1.1 全局空間自相關(guān)分析法

檢驗區(qū)域變量是否存在空間相關(guān)性，空間統(tǒng)計學(xué)常用Global Moran's I 和Global Geary's C 等統(tǒng)計量進行估計，其中Global Moran's I 指數(shù)是目前最流行的統(tǒng)計量，其表達式為［3］:

Global Moran's I 值介于-1～1 之間，如果I 值大于0 且顯著表明空間對象的屬性是正相關(guān)的，越接近于1 表示空間相關(guān)性越強，相似觀測值的區(qū)域在空間上顯著集聚;I 值小于0 且顯著表示負相關(guān)，表明空間相鄰對象沒有相似的屬性;接近于0 表示空間對象屬性取值不存在空間相關(guān)性。

Global Moran's I 是一種衡量總體情況的統(tǒng)計指標，僅用于表示所研究區(qū)域整體空間的平均差異程度。在區(qū)域整體空間差異變小的情況下，局部對象之間的空間差異則可能變大，因此，還需要用局部分析方法進行局部空間差異分析［4］，才能全面反映區(qū)域經(jīng)濟空間差異的變化趨勢。

1.1.2 局部空間自相關(guān)分析法

很多自相關(guān)分析采用Getis G、Local Geary's C 和Local Moran's I 等局部自相關(guān)統(tǒng)計量來度量各個區(qū)域與其周邊區(qū)域的局部空間關(guān)聯(lián)程度及差異程度。這里選用與Global Moran's I 具有內(nèi)在聯(lián)系的Moran 散點圖和Local Moran's I 來研究區(qū)域內(nèi)空間分布情況，并利用局部空間關(guān)聯(lián)顯著檢驗圖(Local Indicators of Spatial Association，LISA)將局部空間差異在地圖上可視化，以進行進一步的分析。

(i)Local Moran's I 揭示參考對象與其鄰近單元屬性值之間的關(guān)聯(lián)性和差異程度，其表達式為［5］:

其中，Zi=Yi－，Zj=Yj－，Wij是標準化的空間權(quán)重矩陣。

(ii)Moran 散點圖［6］用散點圖的形式，描述變量Z 與空間滯后(該觀測值周圍的相鄰區(qū)域的加權(quán)平均)向量Wz間的相互關(guān)系，是一個可視化的二維圖示。該圖橫軸對應(yīng)變量Z，縱軸對應(yīng)空間滯后向量Wz，分為4 個象限:第1 象限(HH)，表示該區(qū)域自身和周圍地區(qū)的觀測值都相對較高;第2 象限(LH)，表示該地區(qū)觀測值較低但是其周圍相鄰地區(qū)的觀測值比較高;第3 象限(LL)表示該地區(qū)與其周圍地區(qū)的觀測值均相對較低，是低值集聚地區(qū);第4 象限(HL)表示該地區(qū)觀測值較高周圍地區(qū)觀測值較低。第2 和第4 象限為空間離群，即非典型區(qū)域，第1 象限為高值集聚，第3 象限為低值集聚。

1.2 樣本選擇與數(shù)據(jù)描述

為了分析湖北省縣域經(jīng)濟差異，本文數(shù)據(jù)選取《湖北統(tǒng)計年鑒》(2000—2012)和《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》(2000—2011)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析范圍為湖北省81 個縣(市、區(qū)、自治州、自治區(qū)、林區(qū))，時間跨度為2007—2012年，分析變量為縣級人均GDP(現(xiàn)價)。運用Geoda 和Arcgis 軟件數(shù)字化地圖，進行分析計算。

2 基于ESDA 的湖北省縣域經(jīng)濟分析

2.1 探索性空間數(shù)據(jù)分析

區(qū)域作為一個開放的系統(tǒng)，其相互之間的作用會使區(qū)域的許多特性存在相關(guān)性［7］。傳統(tǒng)的區(qū)域差異測量法假定各單元的同質(zhì)性而忽視了空間相關(guān)性的因素，難以準確地反映出區(qū)域的空間差異性。基于ESDA的區(qū)域差異研究方法能較好地解決這一問題。［8］

ESDA 是指對數(shù)據(jù)不施加任何先驗的理論或假設(shè)的前提下，利用統(tǒng)計學(xué)原理和地圖、圖形、圖表等可視化技術(shù)相結(jié)合的方式，對空間數(shù)據(jù)的性質(zhì)進行鑒別、分析，并以一種歸納的方式提出假設(shè)［5-6］。ESDA 方法建立在地理學(xué)第一定理的空間自相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)空間離群值或者空間集聚的模式，通過Moran's I、Geary's C 等統(tǒng)計量來體現(xiàn)各地區(qū)間的相關(guān)性及相關(guān)的程度，用G 統(tǒng)計量來衡量各地區(qū)之間是高值空間集聚還是低值空間集聚，用局域空間關(guān)聯(lián)指數(shù)LISA 圖和Moran 散點圖更為直觀地發(fā)現(xiàn)各地區(qū)的相互依賴性及異質(zhì)性特點［9］。因此要分析區(qū)域內(nèi)各個縣域間經(jīng)濟水平的差異，ESDA 方法的優(yōu)勢更為突出。

2.2 全局差異分析

采用Global Moran's I 統(tǒng)計量來刻畫各地區(qū)經(jīng)濟水平的關(guān)聯(lián)程度，空間權(quán)重矩陣的選擇是很關(guān)鍵的一步。目前有9 種最常用的空間權(quán)重矩陣，不同的權(quán)重矩陣得到的I 值是不一樣的，所以權(quán)重矩陣的選擇是十分重要的［10］。考慮到湖北省地理地貌類型復(fù)雜多樣，山地、丘陵、崗地和平原兼?zhèn)?，地勢高低相差懸殊等原因，進行空間關(guān)系建模選取空間權(quán)重矩陣時本文采用不同的空間權(quán)重矩陣進行實證嘗試。首先采用Anselin提出的k 值最鄰近空間矩陣(k-nearest neighbor sptatial weights)進行測算，即選取k 個最鄰近的區(qū)域視為相鄰［11］。k 分別取4、5、6，對比測算結(jié)果發(fā)現(xiàn)空間聯(lián)系大部分發(fā)生在相鄰的地區(qū)之間(由于篇幅的局限只列出2011年k=5 的LISA 空間集聚圖，見圖1)。因此最終選擇基于鄰接關(guān)系的空間權(quán)值矩陣rook 空間權(quán)值矩陣，即兩個地區(qū)有共同邊界視為相鄰，并通過對rook 一階、二階、三階進行實證。一階鄰近是指只有直接鄰近關(guān)系即有公共邊界的區(qū)域;二階鄰近是關(guān)系是在一階的基礎(chǔ)上進一步確定“鄰居的鄰居”;三階鄰近則是指“鄰居的鄰居的鄰居”。表1 中rook=1 是一階空間權(quán)重矩陣的測算結(jié)果，rook=2 是二階空間權(quán)重矩陣的測算結(jié)果，rook=3 是三階空間權(quán)重矩陣的計算結(jié)果。

表1 基于不同空間權(quán)值矩陣的湖北省縣域全局自相關(guān)分析Table 1 Different spatial weight matrix based Hubei county-level global autocorrelation analysis

圖1 2011年k=5 的湖北省縣域人均GDP Moran 顯著性地圖Fig.1 LISA cluster map of Hubei county-level per capital GDP in 2011 for k=5

觀察表中數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，2000—2011年的Moran's I 值有隨著年份增長的趨勢，這表明隨著經(jīng)濟的高速發(fā)展全省范圍內(nèi)各個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的空間相關(guān)性逐步增強。各年份的Moran's I 指數(shù)，rook 鄰近從低階到高階逐階降低，這表明各地區(qū)經(jīng)濟相關(guān)性隨距離的增大不斷減弱。該結(jié)果也與地理學(xué)第一定律相符合，即各個地區(qū)的空間相聯(lián)性隨著空間距離的增大而減小。綜合圖1、表1 的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)rook 一階空間權(quán)重矩陣是符合現(xiàn)實的，并且我們在研究縣域經(jīng)濟水平時為了避免出現(xiàn)較大的誤差，考慮空間關(guān)系是很有必要的［12］。

此外，表1 還顯示，在整個研究期間縣域人均GDP 的全局Moran's I 估計值均為正值，且整體趨勢在增加，在2007年以前Moran's I 估計值有減小的年份，但在2007年以后的增長更快、增長幅度更大。這表明近10年以來湖北省縣域經(jīng)濟發(fā)展水平相似的地區(qū)在空間上呈現(xiàn)集聚，縣域總體空間差異下降。湖北省區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展基本格局是發(fā)達地區(qū)集中在鄂東南環(huán)武漢城市圈［13］和荊襄宜城市群，欠發(fā)達地區(qū)集中在鄂西北十堰等交通基礎(chǔ)設(shè)施落后，經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱的山區(qū)［14］。Global Moran's I 值代表了縣域之間的差異在平均意義上的縮小，縣域與周邊地區(qū)之間空間差距縮小，進而導(dǎo)致了同期總體縣域空間差距下降。

2.3 局域差異分析

局域差異用Moran 散點圖和LISA 地圖來進一步刻畫局域地區(qū)的空間集聚性。為了突出區(qū)域差異的變化結(jié)果和變化趨勢，對2000年和2011年湖北省縣域GDP 的Moran 散點圖進行對比(圖2 和圖3)，可以看出2000年以來湖北省縣域經(jīng)濟呈現(xiàn)出較快發(fā)展的趨勢，各縣域之間的差異不斷縮小。到2011年，落在第一象限(HH)的縣(市)有29 個，超過全省區(qū)域總數(shù)的36%，比2000年的16 個增加了13 個。位于第2 象限(LH)和第4 象限(HL)的縣域的數(shù)目分別由2000年的14 和8 個下降到2011年的11 個和4 個。這表明研究年份期間縣域經(jīng)濟的總體差異正在縮小，這與Global Moran's I 估計結(jié)果保持一致。

“十一五”計劃以來，湖北省交通、通訊基礎(chǔ)設(shè)施得到較大的改善，高速公路、高速鐵路的開通帶來經(jīng)濟的高速發(fā)展，也使區(qū)域間經(jīng)濟、技術(shù)的交流更加明顯，促使各地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的步伐更加一致。發(fā)展繁榮的同時，有一些原來落在第4 象限(LL)，自身和周圍經(jīng)濟水平都比較低的地區(qū)，經(jīng)過這個“大聚焦、大發(fā)展”的時代仍然沒有擺脫相對落后的局面。2011年，湖北省第4 象限的地區(qū)仍然有37 個，僅比2000年減少了6 個。這說明湖北省區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展是一個緩慢的過程，還有很長的路要走。

為了更加直觀的表現(xiàn)湖北省縣域經(jīng)濟空間差異的變化格局，LISA 圖在地圖上可視化的表現(xiàn)出了這一變化結(jié)果(圖4 和圖5)。

圖4 2000年湖北省縣域人均GDP LISA 圖(P ＜0.05)Fig.4 LISA cluster map of Hubei county-level per capital GDP in 2000，P ＜0.05

從圖4 可以看出，在2000年湖北省縣域經(jīng)濟空間分布格局差異很明顯，在5%的顯著水平下HH 地區(qū)坐落在鄂東地區(qū)武漢市和宜昌市下的兩個轄區(qū)周圍，這些地區(qū)自身和周邊地區(qū)均擁有較高的經(jīng)濟水平;而LL地區(qū)分布在鄂西十堰市和恩施土家族自治州轄區(qū)內(nèi)，這些地區(qū)多為山林覆蓋，城市化水平和農(nóng)業(yè)發(fā)展與鄂東地區(qū)有一定差距。較少地區(qū)顯著屬于HL 和LH 區(qū)域［15］。

湖北省縣域經(jīng)濟經(jīng)過10年的發(fā)展，到2011年(圖5)其空間格局產(chǎn)生了一些變化。首先，HH 地區(qū)在2000年分布的基礎(chǔ)上擴大，環(huán)武漢城市和荊宜地區(qū)顯著的HH 地區(qū)數(shù)目增多有趨同的跡象。其次，LL 區(qū)域開始在鄂東地區(qū)出現(xiàn)(廣水、羅田等地區(qū))。LH 顯著地區(qū)在荊宜地區(qū)的周邊城市出現(xiàn)。值得注意的是雖然發(fā)展了10年，但是經(jīng)濟發(fā)展熱點仍然集中在兩大城市群。

2.4 結(jié)果分析

ESDA 方法識別了空間差異的存在，對這種差異的變化趨勢做出了判斷，并對其變化的作用機制進行了揭示［16］。處于HH 或LL 區(qū)域的地區(qū)與周圍相鄰區(qū)域之間存在擴散作用，其區(qū)域之間的空間差異逐步縮小。相反則可能存在極化作用，空間差異趨于擴大。圖4 表明，湖北省縣域經(jīng)濟顯著區(qū)域存在且呈增多的趨勢，說明湖北省縣域之間確實存在正的空間效應(yīng)。經(jīng)過“十五”和“十一五”這10年經(jīng)濟大發(fā)展的時期，使得縣域與鄰近地區(qū)之間出現(xiàn)趨同的趨勢。但是這種局面僅出現(xiàn)在武漢城市圈”和荊襄宜城市群這兩個城市群周圍。在所研究的10年期間，“中部崛起”、“武漢城市圈”、“城市圈與縣域經(jīng)濟同時抓”等多個發(fā)展計劃在湖北省貫徹實施，這一系列政策對鄂東地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展有極大的促進作用，短短10年期間武漢周圍區(qū)域經(jīng)濟被帶動發(fā)展。同時荊襄宜地區(qū)尤其是宜昌三峽經(jīng)濟區(qū)，國家和區(qū)域投資計劃的實施和投資力度的增大促進了該區(qū)域經(jīng)濟的快速發(fā)展，并且對周邊地區(qū)有強大的帶動作用［17］。經(jīng)濟水平較低的地區(qū)主要集中在恩施、十堰、咸寧和襄陽的部分地區(qū)，這些地區(qū)均為經(jīng)濟發(fā)展的邊緣地區(qū)，部分處于西部大開發(fā)的建設(shè)區(qū)域，經(jīng)濟基礎(chǔ)薄弱，交通條件有限，區(qū)域發(fā)展政策差異較大，在市場資源配置過程中毫無優(yōu)勢，且擴散作用越來越嚴重。由此可以預(yù)見，湖北省縣域經(jīng)濟水平在兩大城市圈以及經(jīng)濟薄弱地區(qū)內(nèi)部空間差異會不斷縮小，但是這種趨同也加劇了全省區(qū)域經(jīng)濟分布不平衡的格局。

圖5 2011年湖北省縣域人均GDP LISA 圖(p ＜0.05)Fig.5 LISA cluster map of Hubei county-level per capital GDP in 2011，P ＜0.05

3 結(jié)論

本文利用ESDA 全局和局域空間自相關(guān)分析方法，對湖北省2000—2011年縣域經(jīng)濟的空間差異進行了論證分析，結(jié)論如下:(1)整體而言，湖北省縣域經(jīng)濟平均空間差異趨于縮小，縣域間的相關(guān)性增強，各縣與其周邊地區(qū)的經(jīng)濟有同步發(fā)展的趨勢;(2)整體差異縮小并不代表全省經(jīng)濟水平的協(xié)調(diào)發(fā)展，湖北省縣域經(jīng)濟發(fā)展的“熱點”和“冷點”地區(qū)相對明顯，只有這些“熱點”和“冷點”間差異的縮小，全省的經(jīng)濟才會趨于全面、健康發(fā)展;(3)加快城鎮(zhèn)化建設(shè)，促進經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展要積極發(fā)揮兩大城市圈和經(jīng)濟相對較好的區(qū)域的輻射帶動作用，同時要打破目前格局，十堰、襄樊、宜昌、恩施等區(qū)域中心城市要增強實力，形成區(qū)域特色以增長極的形式帶動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。

本文選取湖北省作為一個封閉的區(qū)域進行分析，這將導(dǎo)致在確定和周邊省份相鄰區(qū)縣的空間權(quán)重時會存在一定的偏差，但對于整體的空間集聚尤其是局部輻射效應(yīng)影響不大，通過對不同權(quán)重矩陣的對比選擇，最終的分析結(jié)論與現(xiàn)實相符。本文對于區(qū)域經(jīng)濟差異的空間分析是初步的，只是簡單的統(tǒng)計分析，在分析空間尺度和理論模型解釋等方面還有待進一步的研究。

［1］ARBIA G.The role of spatial effects in the empirical analysis of regional concentration［J］.Journal of Geographical Systems，2001，3(3):271 -281.

［2］何容，陳端呂.湖南省縣域單元人均GDP 空間相關(guān)性研究［J］.湖南文理學(xué)院報:自然科學(xué)版，2010，22(4):81 -87.

［3］CLIFF A D，ORD J.Spatial process:models and applications［M］.London:Poin，1981.

［4］蒲英霞，葛瑩，馬榮華，等.基于ESDA 的區(qū)域經(jīng)濟空間差異分析——以江蘇省為例［J］.地理研究，2005，24(6):965 -974.

［5］ANSELIN L.Local indicators of spatial association:LISA［J］.Geographical Analysis，1995，27(2):93 -115.

［6］ANSELIN L.The Moran scatter plot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association［C］//Spatial Analytical Perspectives on GIS.London:Taylor＆Francis，1996:111 -125.

［7］崔功豪，魏清泉，陳宗興.區(qū)域分析與規(guī)劃［M］.北京:高等教育出版社，1999:217 -244.

［8］Le GALLO J，KAMARIANAKIS Y.The evolution of regional productivity disparities in the European Union from 1975 to 2002:A combination of shift–share and spatial econometrics［J］.Regional Studies，2011，45(1):123 -139.

［9］ANSELIN L.Interactive techniques and exploratory spatial data analysis［C］//Geographical Information Systems，Principles，Technical Issues，Management Issues and Applications.UK:John Wiley＆Sons.Inc，1999:253 -266.

［10］王紅亮，胡偉平，吳馳.空間權(quán)重矩陣對空間自相關(guān)的影響分析［J］.華南師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版，2010，1(1):110 -115.

［11］ANSELIN L.GeoDa 0.9 User＇s Guide［EB/OL］.(2003 -6 -15)［2013 -3 -20］.http://geodacenter.org/downloads/pdfs/geoda093.pdf.

［12］吳玉鳴，陳志建.居民消費水平的空間相關(guān)性與地區(qū)收斂分析［J］.世界經(jīng)濟文匯，2009(5):76 -89.

［13］趙亮，王婧.武漢城市圈“兩型”產(chǎn)業(yè)綜合評價及分區(qū)研究［J］.世界地理研究，2010，19(4):67 -78.

［14］李玉泉.湖北經(jīng)濟發(fā)展的兩大城市群基礎(chǔ)［J］.學(xué)習(xí)月刊，2010 (1):19 -20.

［15］楊賀，劉金平.中原經(jīng)濟區(qū)縣域經(jīng)濟空間相關(guān)性分析［J］.經(jīng)濟經(jīng)緯，2012(1):32 -36.

［16］CELEBIOGLU F，DALL＇ERBA S.Spatial disparities across the regions of Turkey:an exploratory spatial data analysis［J］.The Annals of Regional Science，2010，45(2):379 -400.

［17］宋亞平.回望湖北改革開放放眼荊楚科學(xué)發(fā)展［J］.湖北社會科學(xué)，2009(2):191 -192.