基于空间自相关的乡镇经济差异分析

曹昊天，王方雄

（1.辽宁师范大学 自然地理与空间信息科学辽宁省重点实验室，辽宁 大连 116029；2.辽宁师范大学 海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连 116029；3.辽宁师范大学 城市与环境学院，辽宁 大连 116029）

运用传统统计方法研究区域经济差异，是以样本之间的独立性为前提，忽略了不同区域经济之间的相似性[1-5]。因此，可以将GIS技术与空间统计分析技术结合，应用于区域经济差异研究，从空间角度分析区域经济数据，发现数据之间的空间自相关特征，揭示区域经济的空间自相关和集聚特征[6,7]。本文选取瓦房店市27个乡镇（街道）为研究对象，探索了乡镇经济之间的空间自相关性及集聚特征，并深度分析了瓦房店市区域经济的空间格局，为瓦房店市乡镇经济发展规划提供决策信息。

1 数据来源

选取乡镇GDP作为分析指标，需收集的数据有：按照乡镇划分的瓦房店市2006年经济统计数据GDP（见表1），来源于2006年瓦房店市统计年鉴；瓦房店市乡镇行政区划图。

表1 瓦房店市27个乡镇GDP指数统计表/万元

2 研究方法

2.1 空间权重矩阵

为了表示事物之间的空间关系，通常用一个二元对称空间权重矩阵[8]Wn×n来表示n个位置的空间邻近关系。按照距离规则和邻接规则建立空间权重[9]，当i和j邻接时，空间权重Wij=1；否则，Wij=0。

2.2 全局空间自相关

当不同对象的同属性变量在空间表现出一定规律，而不是随机分布时，则表明它们存在空间自相关[10]。Moran’I用来分析空间关联和差异程度，是全局自相关的常用指标：

效验统计量为标准化Z值，即

Moran’I取值范围为[-1，1]。Moran’I值为正，存在显著正相关，即观测值趋于空间集聚；Moran’I值为负时，则相反；Moran’I值为0时，观测值为随机独立分布。

2.3 局部空间自相关

全局空间自相关只能反映整体关联情况，而局部空间自相关可以用来辨别不同位置上可能存在的相关模式，一般用Local Moran’I表示：

式中，zi、zj是单元属性值的标准化形式；wij为空间权重矩阵；Ii>0表示区域间空间差异小，反之则大。

2.4 Moran散点图

Moran’I散点图的4个象限分别代表区域单元与邻接单元的4种空间联系：第一象限表示高高集聚（HH）；第二象限表示低高集聚（LH）；第三象限表示低低集聚（LL）；第四象限表示高低集聚（HL）。

3 瓦房店市乡镇经济空间差异分析

3.1 全局空间自相关分析

对2006年瓦房店市27个乡镇GDP指数进行空间自相关检验，其全局自相关指数为I=0.098 2，位于0.05置信区间内，z值为2.324，呈现一定趋势。Moran’I为正，说明邻近乡镇存在空间影响，有空间集聚现象，显示出正相关性，即低低集聚、高高集聚，差异明显。

3.2 局部空间自相关分析

对乡镇GDP指数进行局部空间自相关分析，在0.05显著水平下Local Moran’I图如图1所示。图1中高集聚区域可以反映了瓦房店市经济发达地区，而低集聚区多为北部内陆发展缓慢地区。经济较好的乡镇通过与周边乡镇的合作，带动了周边乡镇的发展。例如，老虎屯镇、岗店街道、祝华街道等接近市中心，受市中心带动，经济发展较快；长兴岛街道、炮台镇等新兴产业以及海洋产业较发达，经济发展也较快。

图1 GDP指数Local Moran’I图（显著性=0.05）

3.3 Moran’I散点图

图2 瓦房店27乡镇GDP指数Moran散点图

通过各个乡镇经济状况，得到瓦房店市2006年GDP指数散点图（见图2、图3）。图中多数乡镇位于第三、四象限内，即低低集聚、高低集聚,揭示了瓦房店市在经济发展上的不平衡性，即GDP指数高的位于东南部分靠近市中心地区以及南部沿海地区，而GDP指数低的较多位于东北部远离市中心、远离海洋的内陆地区。

图3 瓦房店27乡镇GDP指数Moran分布图

4 结 语

本文研究了2006年瓦房店市乡镇经济的空间差异格局，探讨了GIS技术与空间自相关分析技术在乡镇经济领域的应用，从空间角度解释了瓦房店市乡镇经济差异的空间集聚特征。研究结果表明，瓦房店市大多数乡镇GDP指数空间分布非完全的随机，存在一定的空间关联性，表现为南部经济较好的乡镇相邻，而北部经济较差的乡镇相邻，经济较差的乡镇较多。形成这种格局的因素可能与经济的原始积累、投资环境以及地理资源的分布有关，应在政策以及投资环境上对北部各乡镇加大支持力度，避免经济差异的进一步拉大。

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