(云南财经大学 云南 昆明 650032)

一、引言

从GIS与区域经济结合的角度引入空间分析思路，研究贵州省各市(州)地区的发展时空差异与空间演化，为区域经济发展政策制定提供科学合理的参考。

二、数据说明

本文使用的数据来自《贵州统计年鉴》(2013-2017)，包含区域：贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、毕节市、铜仁市、黔西南州地区、黔东南州地区及黔南州地区。

三、贵州省各市(州)地区区域经济演化

(一)总体布局特征

空间自相关是一种空间数据分析方法，研究空间中某位置与其相邻位置观察值是否存在相关性及相关程度。常用的空间自相关主要有全局自相关和局域自相关两种。全局Moran's I指数反映空间邻近区域单元属性的相似度，取值在[-1,1]之间。当其值等于0时，表示空间事物为空间随机分布；其值大于0且接近1，表明空间实物是存在集聚的，即空间正相关；其值小于0且接近-1，表明空间实物是分散的，即空间负相关。Z得分表示标准差的倍数，P值表示所观测到的空间模式是由某一随机过程创建而成的概率，当Z<-1.65且P<0.10时，置信度为90%；当Z<-1.96且P<0.05时，置信度为95%；当Z<-2.58且P<0.01时，置信度为99%。

利用ArcGIS对贵州省2013-2017年人均生产总值的Moran's I指数、P值、Z值进行计算，结果如表1、图1所示。

表1 2013-2017年贵州各地区人均生产总值Moran's I指数

图12013-2017年贵州省区域Moran'sI指数与Z值、P值检验变化图

结合表1、图1可知，贵州省各市(州)地区的人均生产产值Moran's I指数和Z-Score检验随时间变化的趋势基本相同。

贵州省各市(州)地区的经济发展具有显著的空间负的自相关性，并呈逐年减弱的趋势且随着时间推移这种变化幅度很小。2013-2017年Z检验值均小于1.65，呈随机分布。说明自2013年以来至今，贵州省各市(州)地区的人均生产总值在空间上呈现随机分布。

(二)局部演化特征

1.Getis-Ord Gi*指数

全局Moran's I指数评估在很大程度上掩盖了局部不稳定性时，就需要考察其集聚热点区域的变化情况，以便更有效地研究区域经济格局的演化状况。Get-Ord Gi*指数用于局域相关性分析，可以区分出高值聚类和低值聚类，可识别出研究区域内热点区域和冷点区域的空间分布。

利用ArcGIS分别对贵州省的人均生产总值的Get-Ord Gi*指数进行计算，结果如图2所示。

图2

结果如图所示，经济热点地区几乎没有任何变化，热点区域较为稳定，主要集中在毕节市地区。

2.标准差椭圆

标准差椭圆是一种重要的空间计量分析工具，主要用来测量要素的空间差异与其空间分布特征。椭圆面积的大小反映空间数据的分散或聚集程度，椭圆的主轴代表空间数据分布的主要方向，长度代表要素的空间分布在主要方向上偏向于重心的程度，辅轴则代表空间数据分布最少的方向，长度代表要素分布在次要方向上偏离重心的程度。

利用ArcGIS分别对贵州省2013-2017年人均生产总值的标准差椭圆和平均中心参数进行计算，结果如表2、图3所示。

表2 2013-2017年贵州省各地区标准差椭圆参数计算结果

图3

从标准差椭圆面积来看，贵州省标准差椭圆面积随着时间的推移在不断波动中增加，表明其发展呈空间扩张的趋势，其中2016年的标准差椭圆面积最大，但从2013-2107年来基本保持不变，表明贵州省各地区发展的整体空间分布范围也几乎没有变化。

从转角方面来看，贵州省各地区人均生产总值的标准差椭圆方向均呈东北-西南格局，转角角度变化不大。

四、结语

从全局空间自相关Moran's I指数及其对应的Z-Score检验结果来看，自2013-2017年间贵州省各地区人均生产总值数据在总体上呈显著的空间负相关，显著性在波动中有减弱的趋势。

从Getis-Ord Gi*指数来看，贵州省2013-2017年发展主要集中在毕节地区且范围逐渐扩大。