浙江省县域经济发展差异的GIS分析

2016-01-15朱为斌郝晓斌

绿色科技 2015年1期

关键词：浙江省

朱为斌,郝晓斌

(浙江师范大学地理与环境科学学院,浙江金华 321004)

浙江省县域经济发展差异的GIS分析

朱为斌,郝晓斌

(浙江师范大学地理与环境科学学院,浙江金华 321004)

摘要:对浙江省68个县级行政单元的经济发展进行了空间自相关分析,结果显示:浙江省Moran指数为正,且多数县域分布在Moran散点图的第一、第三象限,说明浙江省经济发展具有显著的空间正相关。同时浙江省县域经济LISA图显示浙北、浙南地区经济发展差异明显,应该采取有力措施,加强区域联系,促进全省经济协调发展。

关键词:经济发展差异;空间自相关;Moran指数;浙江省

1引言

经济发展是伴随着时代发展的永恒话题,也是学术界研究的热点话题,传统的研究方法主要从时间维度对问题进行分析,不能很好的表现区域经济发展差异和相互之间的关系,随着空间计量地理学的发展,学界开始将计量学的空间统计模型应用到实际问题中,从时间和空间两个维度对区域经济发展进行分析,从而更加深入的揭示区域之间的相关性和集聚性[1]。

浙江省地处东南沿海,民营经济发达,塑造了典型的“浙江经济”,有学者从市级层面对浙江省区域经济发展差异进行过研究,以县为单位的相关研究较少,但基于县域经济空间差异进行研究更能揭示浙江省经济发展状况[2,3]。本文选取浙江省68个县域单元作为研究对象,采用空间自相关方法,对浙江省内县域经济发展差异进行了定量分析,为促进县域经济发展提供理论参考。

2研究数据与方法

2.1　数据来源

考虑到浙江省县域经济经济发展差异明显,为了能更好的反应研究结果,本文在指标选取上,根据空间尺度的差异,主要选取县域年末总人口、地区生产总值(GDP)、人均GDP等指标,其中2007~2012年的数据来源于《浙江省统计年鉴》。

2.2　研究方法

空间自相关分析方法包括全局空间自相关和局部空间自相关,莫兰(Moran,1950)提出的全局空间自相关分析方法主要用于检验研究区域之间的关系,是相互联系还是相互独立;安索林(Anselin,1995)提出的局部空间自相关主要用于检验局部地区是否存在聚集在一起的相似和相异的观察值[4,5]。本文利用空间自相关的分析方法对浙江省68的县域的人均GDP进行相关性分析,通过县域经济发展聚类图(LISA)了解浙江省县域经济发展集聚情况,发掘经济发展热点地区和滞后地区,寻求解决县域经济发展不均衡问题的途径,从而加强区域合作,促进地区协调发展。

空间自相关是为了确定某一变量在空间位置上的关联性,一般分为正相关和负相关,空间系数用来描述空间关联的程度,Tobler(1970)指出:“空间中任何事物都与别的事物存在相关性,距离较近的事物比距离较远的相关性强[6,7]。”

全局空间自相关主要研究整个研究区空间属性值的相似性,通常采用Moran's I系数来衡量,计算公式为:

(1)

在用莫兰指数进行空间自相关性分析时需要对其进行显著性检验,以便保证在一定显著性水平下所得结论的正确性,本文中采用标准化统计量Z值进行显著性检验。

(2)

式中:当标准化统计量Z为正且显著时,表明空间对单元之间具有正的空间相关性,当空间地理单元间相似的观测值呈现集聚的特征,相反亦然。当Z=0时,属性观测值呈现随机分布的特征。

局部空间自相关用来检验局部地区观察值的相似性和空间差异关系,结合莫兰散点图将空间差异关系可视化,揭示研究区域内不同地理单元之间的空间分布规律。通常采用局部莫兰指数(LISA)衡量地理单元间的自相关性。其公式为:

(3)

3浙江省区域经济发展差异分析

3.1　浙江省区域经济发展差异Moran's I法分析

借助Arcgis9.3软件对浙江省68个县级行政单元的人均GDP进行空进分析,计算得出2007年到2012年的Moran'sI值和Z值(表1)。

从表1中的数据看出,2007~2012年浙江省68个县域的Moran's I始终都大于零,并且数值较大,说明浙江省县域行政单元之间与其相邻的县域存在显著的正空间自相关。在2007~2009年之间各个县域之间的相关性增强,但是,在2010~2012年之间县域之间的相关性总体呈下降趋势。

表1　浙江省2007~2012年人均GDP的Moran's I指数及Z检验结果

通过图1看出,浙江省人均GDP的Moran's I指数在近6年间保持较为稳定的状态,并保持较高的水平,从整体看,在2007~2009年间呈现一个小的上升期,说明浙江省各地县域与周边县域的空间相关性增强;在2009~2012年间呈现小幅下降态势,说明各个县域之间的空间相关性有所减弱;Z-Score保持较高的数值,整体态势跟Moran's I指数相同,都在2009年达到一个波峰,之后再2011年出现一个波低。结合Moran's I指数的含义判断,浙江省各个县域之间与其相邻县域之间的正相关性较为稳定,在经历了2009年后的短暂下降后,在2011年开始回升,说明浙江省县域经济单元的关联性得到提高。

图1　浙江省人均GDP的Moran's I指数时序图和Z-Score检验时序

根据图1所显示的内容,选取具有代表性的两个年份(2009、2012)作为特征值,借助GeoDa软件创建权重矩阵,制作两个特殊年份的Moran's I散点图(图2)。

图2　浙江省人均GDP的Moran's I散点

Moran's I散点图是由横坐标标准化值和纵坐标空间滞后向量组成的反应空间样本单元之间相互关系的图,散点图共由四个象限组成,反应地域单元与其相邻单元之间不同类型的空间相互关系,第一象限(高-高)代表人均GDP高值的县被其他高值的县所包围,这样的状态可以充分发挥经济发达的县的扩散效应;第二象限(低-高)代表人均GDP低值的县被高值的县所包围,一般这样的地区被称为过渡区,有利于承接发达地区的产业转移和辐射带动作用;第三象限(低-低)代表人均GDP低的县跟低值的县相邻,一般这样的地区发展较为落后;第四象限(高-低)代表人均GDP高的县与低值的县相邻,这样有利于发挥中心县的极化效应。其中第一、第三象限反应各个县域单元与周边县域之间呈现空间正相关性,区域之间的属性值相似,具有显著的集聚效应;第二、第四象限反应各个县域单元与周边县域之间具有空间负相关性,区域之间的属性值不同,区域之间存在异质性。

另外从图2中发现,在第一、第三象限的县域占据了大多数,说明浙江省大多数县域之间具有集聚作用,在2009年浙江省各个县域之间的集聚现象达到一个波峰,之后集聚现象有所减弱,比如奉化、温岭、武义、金华市区、玉环等在2009~2012年间集聚效应下降,但值得说明的是,从2010年开始浙江省县域间的集聚效应得到回升,不同县域之间在提升自身经济发展水平的同时,应注重不同县域之间的协调发展,实现共同繁荣。

3.2　浙江省县域经济发展差异GIS分析

计量地理学的发展,为地理问题的分析提供了新的路径,将空间数据与空间地理单元相结合,从时间、空间等角度对问题进行深入分析,本文将浙江省68个县域的人均GDP作为属性数据与对应的县域单元相关联,利用分类统计工具将不同相关关系的县域进行区分,制作浙江省人均GDP的聚类分析图(LISA),如图3。

图3显示了浙江省68个县域间人均GDP的空间聚类格局,不同的颜色代表这不同的集聚格局,分表对应着散点图中的不同象限,其中,深红色代表高属性值和高属性值相邻,深蓝色代表低属性值和低属性值相邻,这两种颜色表示地理单元之间呈现正的空间相关性;浅蓝色和浅红色表示属性值相异的地理单元相邻,他们之间呈现负的空间自相关[10]。从LISA图中看出,无论是2009年还是到2012年,嘉兴、杭州、宁波以及湖州西南部都显示为深红色区域,形成以杭州和宁波为中心的高发展区,而温州、丽水以及金华和台州交接地带呈现为深蓝色,形成浙西南的欠发展区,其中温州独特的私营经济独树一帜,难以与周边县域很好的协调发展,从整体来看,浙北和浙南都呈现正的空间自相关性,而位于浙中地区的县域不具有空间自相关性,这说明浙江省整体经济不协调,出现多个经济中心,缺乏与周边地域的良好互动,而以“私营经济”为特色的浙江省应该更加鼓励不同县域之间的企业走出去,加强地域之间的联系,更好的应对金融危机之后的经济低迷期。以振兴浙中经济为契机,充分发挥金义都市新区的辐射带动作用,协调县域经济,促进全省经济的协调发展。

4结语

本文采用空间自相关的方法对浙江省2007~2012年的人均GDP进行空间分析,有效弥补了单纯经济学研究方法的弊端,有利于从整体上把握浙江省县域经济发展的态势,经过详尽分析后得出如下结论。

(1)浙江省68个县域中人均GDP具有显著的空间自相关,主要呈现高高集聚和低低集聚两种状态,并且分别位于浙北和浙南地区,不利于发挥经济单元的辐射带动作用,缩小发展差距。

(2)近几年来浙江省各个县域之间的空间相关性呈现较为稳定的状态,浙北地区在杭州和宁波等地的带动作用下迅速发展,其中海盐县、平湖市和奉化市等地与周边县域的相关性增强,经济取得显著进步,促进了区域协调发展。

(3)浙江省总体上经济差异明显,浙北和浙南地区人均GDP差异较大,经济发展不协调。

通过对浙江省68个县域的空间分析,了解各个县域之间的相互关系,采取有力措施加强不同地域之间的交流与合作,逐步缩小县域单元之间的关联性,充分发挥各个核心区域的辐射带动作用,从而提高浙江省整体的经济发展水平。另外,本文采用人均GDP来衡量各个县域的经济发展水平,在评价指标选取上不够全面和严谨,不同充分、准确的反应各个县域的经济现状,因此,在以后的研究中应该建立一套全面的经济评价指标体系,使研究结果更具现实意义。

参考文献:

[1] 孙姗姗,朱传耿.区域经济发展差异研究进展与展望[J].人文地理,2008(2):11-18+66.

[2] 赵磊,方成,黄武龙.浙江省县域经济发展差异时空演变分析[J].华东经济管理,2014(3):6~11.

[3] 黄峥,徐逸伦.区域经济空间分异及其演变分析研究——以浙江省为例[J].长江流域资源与环境,2011(S1):1~8.

[4] 陈浩,邓祥征.中国区域经济发展的地区差异GIS分析[J].地球信息科学学报,2011(5):586~593.

[5] 向延平.旅游发展与经济增长空间自相关分析——基于武陵山区的经验数据[J].经济地理,2012(8):172~175.

[6] 周翠玉.湖南省区域经济差异及区域经济发展对策影响[J].地理学与国土研究.2000,16(3):52~56.

[7] 孙希华.基于 GIS 的山东省产业重心转移与可持续发展研究[J].地球信息科学.2000,3(1):27~31.

[8] 叶华,陈修颖.近16年来浙江省区域经济发展差异分析[J].经济问题探索,2008(2):59~65.

[9] 周涛.我国区域经济发展差异及成因分析[D].厦门:厦门大学,2007.

[10]王辉,苑莹,刘帆,等.辽宁省人口、经济与环境协调发展的空间自相关分析[J].人口与发展,2013(3):29~37.

中图分类号:F327