2000年以来广东省经济极化时空演变

谢正峰

(嘉应学院 客家研究院/地理科学与旅游学院，广东 梅州 514015)

经济的空间极化现象已经引起国内外学者的关注。弗雷德曼早就提出核心—边缘理论，认为任何一个国家都是由核心区域和边缘区域组成。佩鲁提出增长极的概念，认为经济增长是不均衡的，存在极化效应，技术变化和创新对经济增长有重要作用[1]。经济空间极化问题也引起中国学者的关注。如张晓波等[2]认为中国的城乡两极分化比沿海与内地之间的分化较为严重，但沿海与内地之间的极化速度显著快于城乡之间。甄峰等[3]从核心—边缘理论出发，利用主成分因子分析法，探讨了改革开放以来广东省的空间极化与反极化的演变规律。吕拉昌[4]运用增长极理论，分析了极化效应—新极化效应与珠江三角洲(以下称珠三角)地区经济可持续发展的相互关系。马骁驰等[5]研究了江苏省区域经济极化演变过程及预警。孙平军等[6]探讨了东北地区经济空间极化及其驱动因子。芦惠等[7]分析了中国区域经济差异与极化的演变过程和格局。总之，经济极化已经成为国内外研究的热点问题。

广东省地处中国东南沿海地区，是中国改革开放的前沿阵地，也是中国经济最发达的省份之一。但是广东省内部发展并不均衡，经济发展存在较明显的空间差异性，如珠三角地区已经成为中国经济最活跃的发达区域之一，与长江三角洲地区、环渤海京津冀并列成为中国三大增长极；而珠三角地区外围的粤东、粤西和粤北地区，由于地形复杂、区位偏远和交通不够便利等原因，其发展相对较低，成为广东省的经济洼地。本文试图以地级市为基本评价单元，揭示2000年以来广东省经济空间极化的演变，以增进对广东省经济空间发展的认识。

1 研究区域、数据采集与分析方法

1.1 研究区域概况

广东省地处中国大陆最南部，东邻福建省，北接江西省和湖南省，西连广西省，南临南海，珠江口东西两侧分别与香港、澳门两特别行政区接壤，西南部雷州半岛隔琼州海峡与海南省相望。全境位于北纬20°09′～25°31′和东经109°45′～117°20′。该省辖21个地级市，虽然2000年来各市内部不断进行撤县设区、撤市设区、行政区范围重新划定等行政区划调整现象，但市辖范围并未改变。近年来，广东省经济总量稳居全国第一位，2012年GDP达57 067.92亿元，占全国经济总量的11.05%。到2013年，人口达10 594万人，成为中国人口最多的省份。由于广东省在中国社会经济中的特殊地位，该省份一直是学者们研究的热点地区。

1.2 数据采集

本研究所需的经济数据来源为2001～2013年13个年份的《广东省统计年鉴》，主要包括21个地级市的国内生产总值和常住人口，人均国内生产总值由国内生产总值和常住人口算出。本研究所使用的底图为1∶10万的coverage格式的广东省行政区划矢量地图，最小行政单元为地级市。

1.3 经济空间极化分析方法

为了对广东省经济极化现象进行定量分析，本文选择崔-王指数[8]、变异系数和空间自相关3种方法，从不同侧面对广东省的经济极化进行研究。

(1)崔-王指数

崔启源和王有强在Wolfson指数[9]的基础上，利用增加的两极化与增加的扩散两个部分排序公理推导出一组新的极化测度指数，被称为Tsui-Wang指数(简称TW指数，或崔-王指数)。其表达公式为：

(1)

式中：N为全部地理区域的总人口数，πi为i地理区域的人口(本文用常住人口)，k是地理区域个数(本文指21个地级市)，yi是i地理区域的收入，m为所有地理区域收入的中间值，θ为正的常数标量，r∈(0，1)，本文取θ=0.5，r=0.5。以上两种极化指数的值域范围处于0(无极化)和1(完全两极分化)之间。本文用崔-王指数研究广东省21个地级市的人口与地区生产总值形成的经济极化程度。

(2)变异系数

变异系数可以消除单位和平均数不同对两个或多个资料变异程度比较的影响。变异系数的计算如公式(2)所示。

(2)

(3)空间自相关

全局自相关指数(GlobalMoranIndex，GMI)和局部自相关指数(LocalMoranIndex，LMI)可以定量测度区域经济的极化模式[10]，识别区域经济“热点区”的分布，进而探测区域经济极化的空间模式。本文引入空间自相关指数，从空间角度研究广东省GDP和人均GDP的空间集聚程度。

全局Moran’sI统计量是一种应用非常广泛的全局自相关统计量，通常将Moran’sI解释为一个相关系数，取值范围为[-1，1]，在给定显著性水平下，当Moran’sI显著为正时，表示观测值之间存在显著的正相关，高的观测值倾向于与高的观测值聚集在一起，低的观测值倾向于与低的观测值集聚在一起，呈现高高集聚和低低集聚的分布格局；当Moran’sI显著为负时，表示观测值之间存在显著的负相关，高的观测值倾向于与低的观测值集聚在一起，高低向异，呈现空间分散格局。当Moran’sI接近期望值(随着样本的增大该值趋于0)时，表明不存在空间自相关，观测值在空间上随机排列。

Moran’sIi表示局部Moran’sI。Moran’sIi的取值范围并不限于-1～1，与数据有很大的关系。在一定显著性水平下，若位置i和周围邻居的观测值都相对较高，属高高集聚；当位置i和周围邻居的观测值都相对较低，属于低低集聚；当i周围邻居的观测值远低于位置i观测值，属于高低集聚；当i周围邻居的观测值远高于位置i观测值，属于低高集聚。

3 广东省经济空间极化演变分析

3.1 崔-王指数分析

由表1可知，从2000年到2012年，广东省的崔-王指数呈现升降波动变化。但总体来看，该指数从2000年的0.494 4增长到2012年的0.557 7，且2007年以来出现持续增长，说明2000年以来，广东省经济极化程度呈现不断增强的趋势。

3.2 变异系数分析

为了说明2000～2012年广东省经济发展的差异性及其时间演变，本文选取了广东省21个地级市的GDP和人均GDP，利用公式(2)进行计算，其结果(表2)。

表1 2000～2012年广东省崔-王指数表

表2 2000～2012年广东省GDP和人均GDP变异系数计算

由表2所示，2000年以来，广东省GDP变异系数均大于1，说明各市间GDP差异较大；随着时间变化，该系数有所波动，但总体处于升高趋势，说明广东省经济发展水平极化呈上升趋势。人均GDP变异系数在13年中均在0.6以上，说明GDP区域间人均经济水平差异程度较高。2000年以来，广东省GDP变异系数均大于人均GDP变异系数，说明经济总量的极化现象大于人均经济总量。两者的时间变化规律基本一致。说明GDP与人均GDP的区域差异及其时间演变有着明显的相关性。经分析，两者变异系数的相关系数达到0.683 3。

3.3 空间自相关计算

3.3.1 全局空间自相关分析

本文在分析GDP和人均GDP各自的空间自相关关系时，选择了1阶queen邻接矩阵，计算结果如表3所示。由表3可知，GDP的Moran’sI和人均GDP的Moran’sI均为正值，说明空间关系呈正相关。GDP的Moran’sI在2008年达到最大值0.210 9，而后至2012年逐渐降低；人均GDP的Moran’sI在2009年达到最大值0.408 9，而后至2012年降低。从2008年起，广东省提出“双转移”战略，珠三角地区劳动密集型产业向外围转移，东西两翼、粤北山区的劳动力向珠三角地区转移，这在一定程度上促进了广东省经济的均衡发展趋势，成为全局空间自相关系数下降的重要原因。GDP的Moran’sI和人均GDP的Moran’sI具有相同的变化趋势。说明人均GDP的空间变化和GDP的空间变化有着同步变化规律。但是两者相比，人均GDP的Moran’sI始终大于GDP的Moran’sI，说明人均GDP的空间自相关性始终高于GDP。

表3 2000～2012年广东省GDP和人均GDP全局自相关系数

3.3.2 局部空间自相关分析

图1和图2分别为2000～2012年，广东省21个地级市的人均GDP和GDP的空间集聚情况。由图1可知，人均GDP高高集聚的地区在广东省中心的珠三角地区，说明2000年以来，珠三角地区一直为广东省人均经济量的高值中心。在广东省呈低低集聚的为粤东地区，说明以梅州市为中心的粤东地区人均经济总量一直处在全省的最低水平。广东省大部分地区如粤北、粤西，集聚程度不明显。

由图2可知，广东省GDP的空间集聚在13年来高高中心出现在东莞市，说明以东莞及其周围城市一直是广东经济收入的高值集聚区，以梅州市为中心的粤东地区经济总量一直是广东省经济总量的低值集聚区，这种格局在2000年以来基本保持不变，说明广东省近年来经济的空间格局处于一种稳定状态。

图1 2000～2012年广东省人均GDP空间集聚图

Fig.1TheMoranmapsofGDPpercapitalinGuangdongProvinceduring2000～2012

图2 2000～2012年广东省GDP空间集聚图

4 结论与讨论

4.1 结论

(1)从崔-王指数来看，该值从2000年的0.4944增大到2012年的0.5577，说明广东省经济极化程度呈增长趋势。珠三角地区一直是全国和广东省经济发展的增长极，结合图1和图2的空间集聚分布可以推知，这种极化效应在不断增强。

(2)由变异系数分析可知，2000年以来，基于地级市的广东省GDP变异系数均大于1，并且随时间呈增大趋势。人均GDP变异系数均大于0.6，说明人均GDP的区域差异也较大。相比较而言，各年份GDP的变异系数均大于人均GDP，可知经济总量的极化程度大于人均经济水平。究其原因，可能是因为随着经济的不断发展，广东省人口也存在极化现象。

(3)分别从GDP和人均GDP各自的空间自相关关系来看，对于全局空间自相关，GDP和人均GDP两者随时间的变化趋势基本相同，说明两者的空间集聚具有同步发展的特点。对比两者各年份的Moran’sI值，人均GDP的全局空间自相关程度自2000年以来始终大于GDP，可以得出人均GDP的空间集聚程度大于GDP。从这两个指标的局部空间自相关来看，高高集聚和低低集聚的空间格局基本保持不变，说明广东省经济极化格局长期以来处于稳定状态。东莞一直为高高集聚的中心，而地处粤东北地区的梅州市则处于低低集聚的中心。

4.2 讨论

(1)广东省是中国经济最发达的省份，但是从本研究来看，长期以来广东省经济发展一直处于一种非均衡的状态，而且这种格局比较稳定。是保持这种状态的继续发展下去，还是应该打破这种状态，实现各市之间的均衡发展，这应该成为研究者和政府管理人员关注的重要问题，只有处理好地区间的“公平与效率”之间的矛盾，才能实现区域之间的协调发展。

(2)从本研究的各指标来看，无论是人均经济指标还是经济总量，广东省各市之间的差异均在逐渐增加，说明2000年以来广东省经济的区域差异程度在逐渐增大而不是减小。近年来广东省实行了产业和劳动力“双转移”政策，对协调区域经济发展、缓解资源环境压力等方面起到了积极的作用，但还没有能够改变区域经济非均衡性日益加剧的现象。

(3)本文只是从经济总量和人均经济总量的角度对广东省经济极化现象进行分析，从总体水平上刻画了广东省的经济极化程度。一个地区的经济格局及经济极化的形成有着复杂的机理，不同时期经济极化的机制也会因为社会经济条件的变迁而不同。因此，对于广东省经济极化，还应从机理上作进一步深入研究。

参考文献：

[1]李培祥.城市与区域相互作用的理论与实践[M].北京：经济管理出版社，2006：61.

[2]ZhangXB，KanburR.WhatdifferencedopolarizationmeasuresmakeAnapplicationtoChina[J].JournalofDevelopmentStudies，2001，37(31)：85-98.

[3]甄峰，顾朝林.改革开放以来广东省空间极化研究[J].地理科学，2000，20(5)：403-410.

[4]吕拉昌.极化效应、新极化效应与珠江三角洲的经济持续发展[J].地理科学，2000，20(4)：354-360.

[5]马骁驰，欧向军，叶磊.江苏省区域经济极化演变过程及预警分析[J].城市问题，2013(5)：51-57.

[6]孙平军，修春亮，董超.东北地区经济空间极化及其驱动因子的定量研究[J].人文地理，2013，28(1)：87-93.

[7]芦惠，欧向军，李想，等.中国区域经济差异与极化的时空分析[J].经济地理，2013，33(6)：15-21.

[8]WangYongqiang，TsuiKai-yuen.PolarzationorderingandNewClassesofPolarizationIndeces[J].JournalofPublicEconomicTheory，2000，3(2)：349-363.

[9]MichaelC，Wolfson.Conceptualissuesinnormativemeasurementwheninequalitydiverge[J].TheAmericanEconomicReviww，1994，84(2)：353-358.

[10]谢正峰，王倩.广州市土地利用程度的空间自相关分析[J].热带地理，2009，29(2)：129-133.