经济密度时空格局研究方法综述

毛巧梅

摘 要：经济密度有助于测度地区经济的发展水平和集聚程度，同时也为制定协调区域发展的经济政策提供了一个重要依据。因此，本文在回顾国内相关文献基础上，重点讨论了经济密度的空间和时间格局演化，并对其研究方法进行了归纳和总结，这对于今后的经济密度相关研究具有重要的理论与方法意义。

关键词：经济密度；空间格局演化；时间格局演化；研究方法

中图分类号：F293 文献标识码：A doi：10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2013.06.35 文章编号：1672-3309（2013）06-78-02

一、引言

由于经济密度对于区域经济发展水平有一个较准确的测度，因此，在区域经济发展过程中，经济密度应该成为协调区域发展的一个重要杠杆。同时，应该充分利用经济密度所起的重要作用，从而更好地制定和实施区域政策。所谓经济密度，是指区域国民生产总值与区域面积之比，它表征了城市单位面积上经济活动的效率和土地利用的密集程度。

从已有的研究来看，涉及土地经济密度、城镇建设用地经济密度的文献相对较多，如冯科、吴次芳等（2008）分析了1998-2005年全国27个省区和4个直辖市的土地经济密度变化特征；贝涵璐等（2009）运用泰尔指数、空间自相关等方法对长三角地区城市土地经济密度的区域差异特征及动态演变格局进行了分析；曹广忠等（2010）以全国地级以上城市中273个样本城市为研究对象，分别从全国、沿海地区和内陆三个层面考察了样本城镇建设用地经济密度区位差异。

本文将在回顾相关文献的基础上，初步探讨经济密度的空间格局演化特征和时间格局演化特征，并对其研究方法进行了重点分析。另外，本文还将多种经济密度时空格局的研究方法进行简单比较，从而为经济密度研究方法的进一步开展打下了坚实的理论基础。

二、经济密度空间格局演化及研究方法分析

（一）基于GIS的分析方法

对区域经济密度空间分异特征通常采用GIS分析法，如方斌、吴金凤等（2010）基于1999-2007年间江苏省13个地级市的土地经济密度数据，采用GIS分析法，对城市土地经济密度变异进行空间分析。GIS分析法主要是通过把计算出的历年土地经济密度转入ArcGIS进行叠加分析，从而实现在不同区域的特征表达。

采用GIS分析方法可以很清楚地发现，在绝大多数区域土地经济密度呈不断上涨趋势，只是上涨程度在各地区有所差异。但是，GIS分析方法也存在些许不足，因为该方法难以揭示出城市间土地经济密度差距如何，区域空间格局是否呈现出集聚区等方面的内容，这些都可通过空间自相关分析法做进一步的研究。

（二）基于ESDA的分析方法

在经济密度空间演变分析中，较多学者引用ESDA，即探索性空间数据分析法。ESDA主要是利用空间关联度描述事物的空间分布格局，从而发现事物的空间分布特征。空间自相关分为两种：全局空间自相关和局部空间自相关。全局空间自相关通过描述研究区域内对象之间的空间关联程度来判断研究对象是否存在空间集聚现象，常采用Morans I进行度量。Morans I指数的计算公式如下：

（1）

式（1）中，N表示研究对象的数目；S0是空间权重矩阵W的所有元素之和；W（i，j）是空间权重矩阵W；Xi表示第i个空间位置上的观测值；X是Xi的平均值。Morans I的取值范围为（-1，1）。其中，-1

局部空间自相关可用来观察不同空间位置上局部不平稳性，发现数据之间的空间异质性，从而为分类或区划提供依据。局部空间自相关主要是针对一个局部小区域，探讨其与周边区域的相关作用，可在GeoDA095i软件中计算得出相关指标数据。在具体分析中，一般选用局部空间关联指标Moran散点图和LISA集聚图。Moran散点图可以识别空间关联的全局模式、空间异常和局部不平稳性等；LISA是在1994年由Anselin提出，LISA散点图可以揭示每个空间单元的空间自相关性，同时也能够识别局部的空间非平稳性或集聚性。

基于ESDA的分析法可知，城市土地经济密度的区域空间格局具有两大特点：（1）往往呈现出以某个或某几个城市为中心的集聚区，这些中心城市会对周边城市产生不同程度的辐射作用，并且带动周围城市经济水平不同程度的提高，进而提高了周边城市的土地经济密度。（2）城市间土地经济密度差距明显，大部分经济欠发达地区的城市土地经济密度低于平均水平，说明这些城市的用地效益还有很大的提升空间；而经济发达地区的土地经济密度普遍较高，表明这些城市的土地利用效率随着经济发展而逐渐提高。

（三）基于“重心”的分析方法

王海燕、濮励杰、张健等（2012）还分析了江苏省城镇建设用地经济密度空间转移情况。文章采用“重心”法来探讨江苏省建设用地经济密度变化情况，并得出结论：全省城镇建设用地经济密度的重心向西北方向转移。重心是描述空间分布的一个指标，主要有两种：加权平均重心和几何平均重心。王海燕等在文中采用城镇建设用地经济密度的加权平均重心来分析，

，（2）

式（2）中，Xw、Yw表示平均重心坐标值；N表示市县个数；Xi和Yi表示第i城市的重心坐标；Wi表示第i城市的城镇建设用地经济密度占全省的比重。

通过对以上三种方法的比较，笔者认为空间自相关分析法能够对经济密度空间格局进行更全面的研究。在GIS分析中，虽然GIS的空间图示可以对区域空间分布和时间序列变化状态进行模拟，直观出土地经济密度的空间变异，但是它也有一定的局限性，GIS分析法难以深入揭示区域土地经济密度差异的空间机制；重心分析法只能片面地了解到经济密度的空间转移情况；而空间自相关分析却能够清楚地揭示出对象之间的空间依赖性或者空间异质性，对区域经济密度空间分异特征进行深入探讨，从而为区域差异评估提供一种全新的度量路径。

三、经济密度时间格局演化及研究方法分析

在时间层面上，大多学者研究城市土地经济密度区域动态差异特征。城市土地经济密度总体区域差异动态特征表示各个城市的土地经济密度在时间维度下与区域总体平均水平的离散状况。分析区域差异的统计方法有很多，其中，变差系数和泰尔指数应用较多。变差系数和泰尔指数这两种方法可以较好地测度地区土地经济密度差异变化趋势。罗文斌、冯科等（2010）利用变差系数和泰尔指数对土地经济密度的区域差异动态特征进行了初步探索。

（1）变差系数主要反映样本数据离散程度，通过样本的标准值与均值之比来表示，公式如下：

式（3）中，Cv表示变差系数；N表示城市个数；yi表示第i个城市的城镇建设用地经济密度y表示城市平均建设用地经济密度。

（2）泰尔指数将总体差异分解为区域内与区域间差异，并且计算出区域内差异与区域间差异对总体差异的贡献率，公式如下：

式（4）中：T为泰尔指数，TWR表示区域内差异，TBR表示区域间差异；N表示城市个数；yi表示城市i的土地经济密度，y表示平均土地经济密度；Pi为城市i的建成区面积，p为总建成区面积；Pg为第g组城市的建成区面积占总建成区面积的比重，Vg为第g组城市的二三产业增加值占总地区二三产业增加值的比重。

四、结语

本文对经济密度的空间格局演化和时间格局演化进行了初步分析，这为未来经济密度研究构建了理论基础，也为经济密度的分布与演化规律提供了研究方法。然而，目前系统完整的经济密度研究方法体系还未被构建起来，上述研究方法依然存在某些不足，有待拓展。在区域动态差异特征的研究中，对城市土地经济密度发展速度差异的研究较少，只有少数学者在研究经济密度时空差异特征时对城市土地经济密度发展速度进行了研究。事实上，城市土地经济密度是各城市发展能力的重要反映，为准确反映各城市土地经济密度在一定时期内相对某个总体区域的发展速度，可以引入相对发展率公式进行量化研究。因此，这将是下一步经济密度时空差异特征的研究重点。

■

参考文献：

[1] 冯科、吴次芳、陆张维、贝涵璐.中国土地经济密度分布的时空特征及规律——来自省际面板数据的分析[J].经济地理，2008，（05）：817-820.

[2] 贝涵潞、吴次芳等.土地经济密度的区域差异特征及动态演变格局——基于长江三角洲地区的实证分析[J].自然资源学报，2009，（11）：1952-1962.

[3] 曹广忠、白晓.中国城镇建设用地经济密度的区位差异及影响因素分析——基于273个地级及以上市的分析[J].中国人口资源与环境，2010，（02）：12-18.

[4] 方斌、吴金凤、孟颖.江苏省土地经济密度的时空变异分析[J].农业现代化研究，2010，（06）：716-719.

[5] 蒲英霞、葛莹、马荣华等.基于ESDA的区域经济空间差异分析——以江苏省为例[J].地理研究，2005，（06）：965-974.

[6] 王海雁、濮励杰等.城镇建设用地经济密度时空分异的实证分析[J].中国土地科学，2012，（04）：47-53.

[7] 罗文斌、吴次芳、冯科.城市土地经济密度的时空差异及其影响机理——基于湖南省城市面板数据的实证分析[J].城市发展研究，2010，（06）：68-74.