分析区域经济差异的空间统计特点

戴雪晴

摘要：区域经济差异的空间统计对区域发展有重要的作用，在应用阶段，需要综合采用多项经济指标对其进行分析，包括：多指标因子、频率分析和空间自相关分析等，只有对区域经济进行综合性分析后，才能了解区域经济实际情况，按照要求对结构属性进行评估，进而确定有效的管理和发展策略。从大区域分布情况来看，我国沿海区域经济比较发达，西北内陆区域经济发展比较落后，要以衡量指标为基础，做好空间统计工作，满足区域管理各项指标要求。本次研究中以区域经济实力衡量标准为基础，结合具体情况对区域经济差异的空间特点进行分析。

关键词：区域经济差异 空间统计 特点分析

区域经济差异是区域经济学探究的核心所在，随着研究的不断深入，区域差异对整体发展有重要的影响，需要改变原有单一指标评价体系，使其向多指标发展。针对研究形式的特殊变化，需要从单纯计量模型实现空间的分析和转变。区域经济是我国经济发展新的落脚点和突破口，也是城乡一体化进程的重要组成部分，在发展过程中需要按照统筹规划形式的具体要求对其进行设定和分析。基于区域经济发展的特殊要求，需要更深入的认识区域差异本质所在，进而实现对省区政府和中央政府区域经济的有效调控和管理。

一、区域经济实力分析

从经济发展水平来看，经济结构、经济发展速度以及经济效益等都会对空间区域发展产生影响。针对财政收入、GDP密度和城乡居民社会消费品零售总额的具体要求，要按照产业比例和经济外向发展形式要求对其进行分析。人均工业总值、工业增加值等有效数据是衡量经济指标的关键所在，要提升数据的可信性，保证数据完整性，进而实现数据的有效利用。

1.因子分析

因子分析指的是将原有的多个指标综合成一个或者几个指标，将其作为反映指标建设的关键信息。根据现有数据可知，在数据因子分析过程中，需要适当对变量分析，按照因子具体要求，做好特征分析工作。分析显示，15个指标间KMO值为0.742，表明各变量间存在高度相关性，适合进行因子分析； 选入特征根大于1的4个公因子，累积方差贡献度为 ：85.444%，表明 4个因子包含了绝大部分信息，其变化基本可以代表前述15个原始变量的变化.采用四次方旋转方式对因子载荷体系进行分析，根据指标显示可知，不同载荷大小存在差异，将主因子和副因子结合在一起。根据回归法可以分析出区域经济发展的综合情况，考虑到频率特征的要求，能得到区域的经济实力评分。如果频数分布属于正态范围，说明分数比较低的区域占有比例比较大。由于区域发展在不同主因子上呈现出明显的差异性，可以以主因子的表征为基础，对经济发展指标进行评价，按照具体差异要求进行统计和评估。

2.空间自相关

空间自相关本身属于一种空间统计方式，指的是同一观测值在不同空间上的相关性。由于整体上受到地域分布因素的影响，会出现连续性明显的趋势，考虑到空间统计的具体要求，要从度量空间入手，对指标进行评价，按照全局反应系数的要求对其进行分析。空间临接和临近的区域单元属性比较相似，为了对属性关系进行分析，需要以局部指标为基础，按照空间联系指标要求对其进行设定。全局指标在验证不同区域的空间模式中起到重要作用，局部指标被应用到整个研究区域的空间模式，局部指标是反应一个区域单元某种地理现象或者某一个地理现象属性值相关的数值。当前很多学者对全局指标增加关注度，以Morans全局指数和LocalMorans局部指数为主：

（1）全局空间

根据取值范围的具体要求，在不同区间设定过程中，要对系数进行评价。如果区域间系数存在负相关，则说明系数范围小于0，要将其具体到经济发展的目标区域。如果经济发展水平在空间区位以上，则表明相似属性值比较高。

Morans表示的是空间权重矩阵，采用的临近标准或者距离值对其进行设定的，需要根据临近标准值的具体要求对其进行计算。此外是针对距离空间的权重矩阵，距离的空间权重矩阵方式是假定空间的相互作用，取决于区域间的质心距离。可以根据距离指标对其进行创新设计。其中K值表示的是临近矩阵，通常情况下，由于一般的门槛距离会导致简单矩阵存在不平衡的现象，如果面积比较大，则说明相邻系数少，如果面积比较小，则可以以K值为评价指标。在实践过程中采用的空间计量模型是空间滞后模型和空间误差模型，受到不同因素的影响，直接对模型的估计和体验造成影响。由于标准的计量经济技术适用范围比较窄，可行性比较低，可以选择空间两段最小二乘法对其进行评估。模型的拟合度对线性模型有较大的影响，要提前对拟定值进行评价。

（2）数据样本和模型设定

LNGDP是区域GDP的对数形式，被解释为变量，沿海区域的人口比较少，经济比较发达，人均GDP比较高。受到经济发展水平和空间形式的影响，如果采用人均指标对模型进行解释，负面影响大，可以采取总量指标，以GDP为解释变量，具体包括：经济结构指标、产业结构指标，两者间存在必然的联系，在分析阶段可以采用代入模型的形式对其进行评估，通过模型的效果和显著性比较可知，在最后阶段要对选定的SGDP指标进行分析。根据现有所有制结构指标的具体要求，采用非公有制经济增加值对比例进行衡量，按照经济结构变量要求进行评价。由于所表示的结构指标比较特殊，采用非公有制经济增加值对比例进行衡量，能满足模型设定基础要求。在城市化发展过程中，以现有模型构建为基础，要重新审视投资对经济的影响，用固定资产投资占GDP之比进行表示。此外受到政府因素的影响，通常认为政府消费支出对经济增长有负面影响，而政府的投资性支出对经济增长有正面影响，要对选择的数据进行比较，发挥系统在经济发展中的作用。

二、区域经济空间差异特征

基于区域空间发展的具体要求，在后续发展阶段需要对差异比例进行分析，按照统计和设定要点对其进行合理化应用。以下将对区域经济空间差异特征进行分析。

1.区域经济发展综合指数计算

为了消除不良因素影响，要提前对数据进行标准化处理，按照SPSS17.0对各项经济指标进行因子分析，结合分析方式选择主成分。通过有效的分析可知，不同项目指标存在变量差异，表明不同变量区间存在高度相关性。统计学家要对给出的标准值进行评价，如果KMO数值大于0.8，则说明可以进行因子分析。根据巴特利特检验值要求，为了避免设定不合理的现象，必须拒绝假设，对原始变量进行有效的分析。必要时要提出3个主因子，对方差进行比较。如果提取的主因子比较合适，采用方差极大法旋转后能得到载荷矩阵。其一是GDP判定，针对非农业产值的具体要求，在后续设定阶段，将GDP和人均收入结合在一起，根据经济实力主因子的要求，对空间统计值进行假设。其二是工业生产值，其本身属于增加值，是经济活力的主要因子。

2.回归性分析

根据现有回归法计算因子得分，将其作为新变量保存在数据文件中，为旋转后各个主因子的方差设定确定标准。考虑到主因子得分加上权求和的数据变化，要提前对区域经济发展指标进行测定，如果指数比较高，则说明区域的经济发展水平比较高，反之则说明比较低。从当前区域发展水平来看，经济发展水平比较低的区域以西部区域为主，主要是受到科学技术和地理位置等因素的影响，考虑到地区性交通体系以及开发工作的重点和难点，必须对相对独立的区域发展引起重视，做好统计工作。

三、区域经济空间的计量分析

根据区域经济空间发展形式的具体要求，在后续实践过程中需要及时对变量信息进行分析，按照计量管理和统计设计的要求对其进行分析。以下将对区域经济空间的计量指标进行分析。

1.变量选择

（1）解释变量

解释变量主要是以财政收入为主，指的是国家财政参与到社会产品分配中得到的收入，是实现国家相关职能的关键所在。该指标可以作为衡量政府对经济发展的作用。以X6代表值为例，需要对县级行政单元的财政收入进行比较，正式财政收入对经济的影响。

（2）财政支出

在市场经济的条件下，政府为社会发展提供了公共产品和服务，为了满足社会共同需要，要对财政资金的支付形式引起重视，做好具体管理工作，满足财政系统的整体要求。从理论上来说，对经济稳定增长有一定的要求，需要突出不同行政单元的支出值，表明财政支出对经济发展的影响。

（3）城镇投资

投资是经济发展的直接因素，城镇固定资产投资作为重要的组成部分，可以通过影响投资间接对经济发展进行分析。

（4）储蓄能力

针对行政单元设定的特殊性，居民的存储直接影响储蓄和投资的均衡，在选定阶段需要对存储水平进行分析，找到代替变量，将其作为衡量经济发展的重要指标。

（5）结构形式

结构形式表现为不同区域内不同类型的产业部门比例关系，以相互影响为主，或者说是它们的综合。区域发展过程中产业结构和整体形式存在内在联系，结构升级和优化促进区域经济发展起到重要作用，可以以非农业比重为基础，将其作为产业结构的代替变量。

2.模型选择

区域经济发展是多个因素共同作用的过程，针对区域发展的特殊性，要对差异形式进行比较。综合国内外的理论和实践论证，可以采用空间计量经济模型，对区域经济发展进行比对。基于分析形式的具体要求，可以采用空间统计学分析指数对其进行评价。以空间统计分析值为例，可以以Moran指数为检验标准，分析其中是否存在关联性。必要时可以建立空间计量经济模型，进行空间计量评估和检验。

3.空间相关检验

Moran能对区域经济发展水平和各项系数进行有效评估，可以选择空间权重系数，对临近系数进行比较。考虑到检验区域的特殊性，需要以全局形式为标准，按照空间相关性检验指标要求对其进行评价。由于空间发展存在空间自相关性，经济发展水平在相似区域空间上呈现出积聚的趋势，高低经济发展水平和其他经济发展区域是相邻的，因此说明已有的指标存在本质性差异。如果对统计数据进行分析，则可以按照误差和模型要求对其进行比较。常用的检验准则比较多，包括：自然对数函数值、似然比率、信息准则等，数值越大，则说明比率越低。

4.区域经济指标分析

我国东部区域经济发展水平相对比较高，空间集聚分布模式突出。浙江和江苏的持续发展速度比较快，和上海强劲的经济技术存在一定的联系。广东经济实力比较雄厚，但是相邻的区域发展速度比较低，经济对比比较大，考虑到对外开放政策的特殊要求，要根据经济联系力度做好统计工作。

结束语

针对区域性经济差异指标的特殊性，在区域发展过程中需要以指标系统为基础，做好空间计量统计工作。考虑到区域经济发展的特殊要求，需要对空间效应进行论述，按照空间效应的数据显示效果，对模型进行评价。空间效应的存在导致模型中误差存在关联性，其本身不满足基本假设条件，因此在模型中系统地考虑到误差项的空间自相关因素后，使用这些改进后的空间模型，就有可能正确估计影响区域经济增长过程中的地理“溢出效应”。

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