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边缘省区县域经济差异的空间格局演化分析--以广西为例 　　摘要：以县域为研究单元，人均GDP为测度指标，运用ESDA-GIS方法对1997-2010年处于全国经济边缘的广西区内空间差异格局进行分析，发现其县域经济已初现较为显著的空间自相关，发展差异呈现出先扩大后缩小的趋势，但总体空间集聚水平仍较低在局部差异方面，高-高类型区集中在桂南县域及柳州、桂林中心城区，低-低类型区集中在桂西及桂中县域受空间相互作用影响，边缘省区内核心-外围结构显著经济热点区在保持总体格局相对稳定的情况下有进一步向桂南沿海的北部湾经济区集聚的趋势经济增长也具有较强空间关联特征，热点区和冷点区快速跃迁，增长的空间差异缓慢缩小进而，从历史发展基础、地理区位、开放开发政策和空间邻近效应等方面讨论了边缘省区经济空间差异的动因与政策启示　　关键词：县域经济；ESDA；空间格局演化；边缘省区；广西　　区域发展差异一直是经济地理领域关注的热点，差异的空间格局探索则是问题的关键空间计量方法对此问题的探讨在研究对象、空间尺度、指标体系的选择方面目前已趋于成熟，其中的探索性空间数据分析（ExploratorySpatialDataAnalysis，ES.DA），是一系列空间数据分析方法和技术的集合，以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间离散，在揭示空间分异及相互作用机制等方面具有特殊功效。

当前国内运用ESDA方法对于区域经济空间格局演化的研究多集中于江苏、广东、福建、辽宁、河南、河北、安徽等省以及一些新近批复的国家级经济区，如成渝经济区、关中—天水经济区、中原经济区等，而对处于经济地理边缘的欠发达省区及其内部空间关联与核心—外围格局演化的研究尚不充分　　鉴于此，为探索边缘省区内部经济发展的空间差异与关联，进而从经济地理因素发现其经济增长的动力机制以及科学决策的着力点，促进沿边开放及西部大开发，避免新一轮的边缘化，本文尝试在GIS技术支持下运用ESDA方法研究边缘省区内部空间经济结构演进的规律以广西为例，作为一个典型的欠发达、边缘省区，像大多数沿边省区一样，不仅地处祖国边陲，位于国内外多个地缘经济区（如中国—东盟自由贸易区、泛北部湾区域、华南经济圈、泛珠三角及大西南合作区等）的结合部，且整体经济发展水平处在全国欠发达或外围省区之列而今，根据国家“十二五”发展规划纲要及区域一体化发展进程，广西既要建成中国—东盟区域合作的新高地、发挥其在国际区域互联互通中的重要作用，又要深入实施西部大开发战略，其内部经济空间格局正在快速调整因此，从县域尺度探讨其经济的空间差异与关联特征及结构演进规律，对于欠发达、边缘省区构建有序的空间经济结构与合理的产业分工格局及科学发展具有借鉴意义。

　　1、数据来源与研究方法　　1.1数据来源　　以县域（含县、县级市、市辖区）为研究尺度，依现时的行政区划，广西共有89个县域研究单元，包括全区14个市辖区（每个地级市市辖区作为一个研究单元）、7个县级市、68个县根据统计数据的连续性、可得性与可比性原则，研究时间跨度为1997—2010年，数据来源于1998—2011年《广西统计年鉴》，选取人均GDP（当年价）作为研究指标，并对行政区划有调整的区域按可比性原则进行了相应的合并处理　　1.2研究方法　　1.2.1全局空间自相关GlobalMoran’sI它反映观测变量在整个研究区域内空间相关性的总体趋势，常用的测度指标为GlobalMoran’sI统计量，指数I统计量取值处于-1和1之间其公式为：GlobalMoransI=Σi=1nΣj=1n；Wij(Y)i-Yˉ(Y)j-YˉS2Σi=1nΣj=1nWij；式中：n为研究对象的总数；Yi和Yj为区域i和区域j的属性值；Wij为空间权重矩阵（空间相邻为1，不相邻为0）；S2为属性值的方差；Yˉ为属性值的平均值　　对Moran’sI结果进行统计检验，本文采用z检验：z(I)=I-E(I)Var(I)。

如果Moran’sI指数的正态统计量z值大于正态分布函数在0.05水平下的临界值1.96，表明在空间分布上具有明显的正向相关性　　1.2.2局部空间自相关Moran散点图Moran散点图常用来研究局部空间不稳定性，描述变量z与其空间滞后（即该观测值周围邻居的加权平均）向量Wz间的相关关系　　1.2.3热点分析Getis-OrdG.iGetis-OrdG.i可以进一步测度局部空间自相关的特征，识别不同空间区域的高值簇与低值簇，即热点区与冷点区的空间分布，计算公式为：G.　　i(d)=Σj=1n；Wij(d)Xj/Σj=1nXj为了便于比较和分析，对G.i(d)进行标准化处理，即：Z(G.i)=G.i-E(G.i)Var(G.i)式中，E(G.i)和Var(G.i)分别是G.i的数学期望值和变异系数，Wij(d)是空间权重如果Z(G.i)为正且显著，表明位置i周围的值相对较高（高于均值），属高值空间集聚（热点区），反之为负且显著，则说明位置i周围的值低于均值，属于低值空间聚集（冷点区）　　2、结果分析　　2.1总体差异　　利用GeoDa软件计算1997—2010年广西县域人均GDP的全局空间自相关指数Moran’sI，并且选择999次空间排列次数判断其显著性水平，结果显示如图1。

由图1可知，1997—2010年Moran’sI的统计量均为正值，且各年度Moran’sI的正态统计量Z值基本上都大于0.05置信水平的临界值（1.96），通过显著性检验这表明在整个研究期间广西各县域人均GDP已初现较为显著的正的空间自相关特性，即经济发展水平较高的县域趋于相邻，经济发展水根据1998年和2011年《中国统计年鉴》公布的各省市区人均地区生产总值（GDP）数据，1997年广西在全国排22位，比全国平均水平低1671元；2010年排第27位，比全国平均水平低9773元同时，观察Moran’sI曲线的走势，可将整个研究时段划分为两个阶段，1997—2004年为第一阶段，全局空间自相关系数Moran’sI由0.1515下降到2004年的0.0631，空间集聚性趋于下降，说明经济发展水平较快的县域与经济发展滞后的县域在一起集聚的程度增加，导致县域经济总体空间差异呈现增高的趋势，经济发展区域不平衡，县域经济差异逐渐增大；2004—2010年，全部空间自相关系数Moran’sI由0.0631增加到0.1454，空间集聚性趋于增强，说明经济发展水平相似的县域在空间上集中分布，各县域之间的经济联系逐渐增强，发展趋于平衡，差异逐渐变小。

由变异系数（CV）在整个研究期间的变化趋势也可得出相类似的结论，即广西县域经济差异在1997—2004年趋于增大，而在2004—2010年呈现整体上趋于缩小的趋势此外，需要说明的是，广西县域空间集聚性不断增强，总体空间差异的缩小并不能说明全区区域经济已经走上全面、健康与和谐发展之路，而恰是各个区域经济板块空间分异的反映，且整个研究期间全局空间自相关系数Moran’sI最大仅为2009年的0.1525，说明广西县域经济的总体空间集聚还处于较低水平，尚待深化，各大区域经济板块之间的经济联系还较弱　　2.2Moran散点图　　为进一步分析广西县域经济的局部空间特性，依据前文全局空间自相关Moran’sI指数的时段特征，选取1997、2004、2010年作为研究截面，利用GeoDa软件分析得到广西县域人均GDP的Moran散点图（图略），并在ArcGIS软件的支持下将其空间显示　　对Moran散点图的时空演化可采用时空跃迁（Space-timeTransitions）测度法来深入刻画该时空跃迁可以被分成如下4种类型：类型Ⅰ、类型Ⅱ、类型Ⅲ和类型Ⅳ；类型Ⅰ跃迁描述的仅仅是相对位移的县域跃迁，包括HHt→LHt+1、HLt→LLt+1、LHt→HHt+1、LLt→HLt+1；类型Ⅱ描述的是仅仅是相关空间邻近县域的跃迁，包括HHt→HLt+1、HLt→HHt+1、LHt→LLt+1、LLt→LHt+1；类型Ⅲ包括了某县域及其邻居均发生跃迁，包括HHt→LLt+1、HLt→LHt+1、LLt→HHt+1、LHt→HLt+1；类型Ⅳ是县域保持了相同水平的情况，包括HHt→HHt+1、HLt→HLt+1、LHt→LHt+1、LLt→LLt+1。

由图2可知，在1997—2010年整个研究期间，最普遍的跃迁类型是县域本身及其邻居均保持了相同水平的类型Ⅳ，共有50个县域，说明约56%的县域表现出空间上的持续稳定性以灵山县为例，在所考察的3个时期，均位于低—高类型的第二象限，尽管在地理位置上邻近钦州市辖区以及南宁市辖区，但是经济发展水平却较低，表明经济发展的空间格局具有一定的锁定特征或路径依赖，空间依赖性和集聚特征存在着高度的稳定性　　1997年属于高—高类型区（第一象限）的县域有16个，占总数的18%；属于低—低类型区（第三象限）的县域有42个，占总数的47%，呈空间正相关的县域共占总数的65%，这说明广西县域经济的发展呈现出明显的空间二元结构经济发展水平相似的地区在空间上均呈块状集聚分布，经济发展水平较高的地区集中分布在北海、钦州、防城港市所辖的大部分县域以及柳州、桂林、贺州市所辖的部分县域，落后地区分布在百色、河池、来宾以及贵港市所辖的大部分县域从整体来看，1997年有将近一半的县域落入第三象限，低水平县域所占比例较大，说明广西县域经济发展的整体水平还较低与1997年相比，2004年Moran散点图落入高—高类型区减少为12个，主要是由于贺州市所辖的县域由高—高类型区落为低—低类型区；而高—低类型区则由1997年的15个增加为2004年的21个，说明经济发展的空间极化作用显著，发达地区和落后地区的经济差异不仅没有缩小，反而有继续扩大的趋势，在南宁市辖区以及桂林市辖区的外围形成了圈层的高—低类型区。

而2010年与2004年相比，变化最大的属高—高类型区，增加了4个，且桂林市的灵川、桂林市辖区、临桂、阳朔、永福、荔浦县与柳州市的鹿寨、柳州市辖区、柳城、柳江县在空间上形成了连续的高—高类型区，相互之间的空间联系越来越密切，扩散作用显著此外，从3个研究时段还可发现，南宁市作为区域中心城市尚未表现出强烈的辐射带动作用，反而一直处于空间极化作用显著的高—低类型区；凭祥市则由于靠近越南的区位优势，大力发展边境贸易，从而一直都位于高—低类型区　　2.3热点区演化　　为进一步分析是否存在局部空间集聚，哪个区域单元对于全局空间自相关的贡献更大，以及Mo.ran’sI的全局评估在多大程度上掩盖了局部不稳定，我们分别计算1997、2004、2010年各县域人均GDP的局域空间关联系数Getis-OrdGi﹡，并利用ArcGIS软件将其空间化，选择Jenks最佳自然断点法对每个年份的局域Gi﹡统计量从高到低分成4类，依次为热点、次热、次冷、冷点区，生成广西经济空间格局的热点演化图，以便考察其集聚热点区域的变化　　①从整体看，1997年以来，广西经济热点区域的总体格局保持相对稳定，热点分布多为以桂南的防城港、钦州、南宁以及桂北的柳州、桂林为核心的圈层空间结构，这种结构说明在广西区域经济中，桂南的防城港、钦州、南宁以及桂北的柳州、桂林始终是最具活力的地方，是广西经济发展的核心地带，在全区经济发展中有着举足轻重的地位。

而桂西的百色、河池以及桂中的贵港市所辖的大部分县域，大多处于低值簇，为广西经济发展的冷点区域，研究期内在全区的地位没有实质性的改变　　②桂南沿海地区以及桂北地区明显好于桂西、桂中地区，广西经济热点区域明显分布于北部湾经济区以及西江经济带的柳州、桂林地区从1997年、2004年、2010年的对比可以看出，桂西的百色、河池和桂中的贵港市所辖县域单元除德保、田阳以及南丹外，均未发生向热点或次热点区。