基于GIS评估“一带一路”对我国内陆经济发展的影响

唐欢 尹玉环 尹燕 徐华媛 荣春辉

基于GIS的经济发展分析，能够为经济发展决策提供依据。本文立足于GIS技术，构建经济分析系统，选取了2010-2016年反映经济差异的11个指标，利用主成分聚类分析方法探讨了“一带一路”对我国内陆经济的影响。研究结果将31个省（市）分为5类：发达型、较发达型、中等型、落后型、较落后型;2010-2016年各省（市）经济有了较快的发展，尤其是中西部城市，由较落后型发展为落后型甚至为中等型城市，使得中西部地区与东地区经济差异进一步缩小。

一、引言

近年来，我国对于“一带一路”战略的实施重视越来越高，“一带一路”对我国区域经济发展影响这一问题也成为行业工作人员重点关心和研究的课题之一。自2013年“一带一路”倡议提出后，国内学者已做了很多研究。李弘涛从总体上探讨了GIS（Geography Information System，地理信息系统）技术可以用来分析“一带一路”对当地经济发展。王建伟等人运用GIS空间分析技术探讨了“一带一路”沿线国家与我国的经济联系，将“一带一路”经济带分成了三个区域，利用加权距离计算了经济带的空间可达性，测度中国与沿线各国的经济联系强度。杨文龙等人利用地统计方法和复杂网络，对“一带一路”贸易网络的拓扑性质、空间结构以及节点的邻近性进行了深入的研究。丁广伟等基于主成分分析研究了“一带一路”沿线国家经济差异演变特征分析，得出“一带一路”沿线国家经济发展呈东、西、中三个梯度，一带一路沿线国家区域间经济差异悬殊，两端经济发展较好，中部地区经济发展相对落后，整体呈“哑铃形”。众多研究结果都表明了GIS技术能够用于分析“一带一路”的经济影响。

本文以中国内陆31个省（市）为研究对象，对其进行主成分聚类分析[5-8]，确定“一带一路”对我国经济发展的主要影响因素，详细了解区域经济差异的特征，通过对各区域经济差异性确定合理的分类案，研究各省（市）经济差异，以分析“一带一路”对我国经济发展的影响。

二、研究方法与数据来源

（一）研究区和数据源

该文主要选取中国内陆31个省（市）为研究对象。东部地区发展较为迅速，而中西部由于交通方面的建设一直以来都存在着较大困难，而导致其经济很难快速发展。“一带一路”战略的实施，将解决中西部地区基础设施的建设问题。中西部地区与众多国家毗邻，地域辽阔，资源丰富，十分具有开发潜能。基础数据来源于中国一带一路网，《中国统计公报（2010-2016）》。

（二）指标选取与研究方法

指标选取和研究方法参考卢柳叶的文章。首先，进行主成分分析，分别构建2010-2016年各指标原始数据矩阵，并进行标准化处理，计算特征值与特征向量，之后计算贡献率和累积贡献率，确定主成分个数（累积贡献率大于60%的综合指标），通过计算得到各省（市）的综合主成分表达矩阵及主成分综合得分;其次，进行聚类分析，建立聚类相似矩阵，得到各省市的经济差异图;最后对分析结果利用ArcGIS进行制图分析。

对31个省（市）地区的人均GDP数据进行空间自相关与局部空间自相关指数的计算。局部莫兰指数为正时，当对应的统计单元人均GDP低于我国人均GDP时，空间关联为“低—低”关联，反之则为“高—高”关联：局部莫兰指数为负，其对应的区域统计单元人均GDP低于我国人均GDP时，空间关联为“低—高”关联，反之则是 “高—高”关联。

三、“一带一路”对各省（市）经济增长的贡献

（一）主成分分析

根据上表数据显示，在11个因素中，累计贡献率都大于60%，并且大于80%的有10个因素。为了更为精确的分析，在此仍旧选取所有成分进行主成分分析。

将主成分的方差贡献率与各主成分得分进行加权求和，进而可以得到各省的经济发展的综合得分。根据综合得分的分值可以对中国各省市的经济发展进行分析，综合得分的高低与经济发展的水平呈正相关。2010-2016年得分结果如表2所示。

由上表看出，广东省在31个省（市）中经济发展最高。广东作为交通枢纽的作用突出，地处中国大陆的最南端，与沿线国家的合作具有不可替代的区位优势;第二是江苏省，因地处“一带一路”枢纽位置，“一带一路”交汇点的建设既为苏北五市提供了契机和挑战，也让外界对苏北的发展多了一个凝视的窗口;而处于经济发展相对落后状态的是西藏自治区、甘肃省和广西壮族自治区，这些地方产业结构较为单一，矿产资源缺乏，经济较为落后。

（二）聚类分析

基于主成分分析结果，利用SPSS软件对2010-2016年各省（市）经济发展综合主成分表达矩阵进行聚类分析，并且得出聚类树状图。使ArcGIS分析软件将分析结果制图得到区域经济差异图，进而使各省市的经济差异更加直观的反映出来，如图1所示。

备注：1-5分类分别表示为经济较落后型、落后型、中等型、较发达型、发达型

由图1可以看出东部沿岸省（市）经济比较发达，中部地区经济提升较大，基本脱离了较落后等级。尤其四川省、湖南省、湖北省以及河南省经济发展脚较快，在2016年已经进入较发达型省份。在2010年大部分省（市）仍处于较落后状态，中国的经济发展状况仍存在较大的差异，到2016年只有青海省和西藏自治区仍处于较落后经济状态，经济差异明显减小，基本已经进入中等型经济状态。

（三）人均GDP的空间自相关分析

人均GDP是衡量区域经济发展的主要指标，该指标的高低反映該省市经济发展程度的高低。本文选取2010—2016年人均GDP数据作为研究的主要指标。以聚类分析得到的树状图为依据对我国经济差异分为5类，如图2所示：

由图2可以明显的看出2012年到2016年间各省的经济迅速增长，北京、江苏、浙江、上海、广东等地区一直处于经济发展较好的状态。2012年，内蒙古抓住国家实施西部大开发战略和振兴东北老工业基地的机遇，全面推进富民强区发展战略，经济社会得到快速发展，全省人均GDP由2010年的47347元/人到2016年74204元/人，增长近一倍。因地处“一带一路”枢纽位置，“一带一路”交汇点的建设为苏北五市提供了契机，使江苏的对外贸易产业迅速发展，江苏省的第一产业、第二产业以及第三产业都增长了近一倍，城镇化指数也由2010年的55.6增长到了2016年的62.85。并且上海作为我国海陆双向开放的重要节点，恰好将“一带一路”连接起来，加之在金融服务、对外贸易、科技创新等方面具有比较优势，可以成为服务“一带一路”建设的枢纽平台和辐射中心，进而带动附近城市的发展。

对主要的31个省（市）地区的人均GDP数据进行空间自相关与局部空间自相关指数计算，从而了解中国各地区人均GDP是否具有空间集聚性及集聚情况，了解一带一路政策对各省市之间经济聚合的影响，计算出以下各地区人均GDP的自相关指数（表3）。

根据表3数据，中国各地区人均GDP全局莫兰指数呈负相关，说明2010-2016年人均GDP总体比较集中，基本上区域稳定，区域人均GDP分布的空间分布模式变化不大，即中国区域经济呈现较均衡的发展。其中，上海市与北京市空间关联呈“高—高”关联，说明这两个市及其周围的省（市）城市化水平都比较高。

四、结语

根据以上对我国经济发展的分析和研究，对我国经济发展情况有了很客观的了解，我国经济比较发达的地区在东部和东南部，中部次之，西部和北部较为薄弱。并且各省市发展速度不一，有些省市的发展明显跟不上一些发展较快的省市，但经过“一带一路”政策的深入执行，使各国与中国交流加强，推动了我国三大产业的发展，使得一些地区经济落后的现象有所改观。可以从聚类分析的结果来看，2010-2016 年各省（市）间经济差距逐步缩小。

在2010到2016年期间，我国各省市的经济都有了明显的发展，并且经济发展程度较高的省市与经济发展程度较低的省市之间的差距正在逐步减小。另外，人均GDP高的省市正在带动人均GDP较低的省市一起发展，为其带来大量的投资和发展机会。

本文使用定性与定量相结合的方法，简化了各种复杂的数据信息，将复杂繁多的变量指标用较少的综合指标进行代替，并且各指标之间互不联系，客观准确的评价了我国各省市的经济质量。另外，聚类分析方法的使用，完美的规避了豪类偏差的出现，使得分析结果较为准确 直观。并应用ArcGIS将分类结果落实到图上，取得了较为满意的效果。（作者单位：1铜陵学院 建筑工程学院;2铜陵学院 建筑信息技术研究所）

基金项目：安徽省大学生创新创业训练计划项目（AH201710383201）资助。