羅建利 鄭陽(yáng)陽(yáng)
摘要:運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法,對(duì)1993-2013年中國(guó)各省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平空間分布特征及其動(dòng)態(tài)演化機(jī)制進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn):各省域的農(nóng)村居民消費(fèi)水平非隨機(jī)分布,而是呈正的空間相關(guān)特性,農(nóng)村居民消費(fèi)水平相似的省份在地理空間呈聚集趨勢(shì);通過(guò)Moran散點(diǎn)圖和LISA聚類變化圖分析,得出一個(gè)是以東部沿海省份組成的HH聚集區(qū),一個(gè)是以西部省份組成的LL聚集區(qū),而且這種空間格局隨著時(shí)間推移呈現(xiàn)一定的穩(wěn)定性和強(qiáng)化性。
關(guān)鍵詞:農(nóng)村居民消費(fèi)水平;探索性空間數(shù)據(jù)分析;Moran′s I;局部Moran′s I
中圖分類號(hào):F325.12 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
收稿日期:2015-09-21
作者簡(jiǎn)介:羅建利(1980-),男,浙江溫州人,溫州大學(xué)商學(xué)院副教授,研究方向:農(nóng)村合作組織與農(nóng)村經(jīng)濟(jì);鄭陽(yáng)陽(yáng)(1990-),本文通訊作者,男,河南許昌人,溫州大學(xué)商學(xué)院研究生,研究方向:農(nóng)村合作組織與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)。
2014年我國(guó)消費(fèi)占GDP的比重過(guò)半,其中居民消費(fèi)占GDP比重已升至43%左右;而同期美國(guó)的消費(fèi)占GDP的比重為83.34%,其居民消費(fèi)占GDP的68.5%。我國(guó)“十二五”規(guī)劃強(qiáng)調(diào)“把擴(kuò)大消費(fèi)需求作為擴(kuò)大內(nèi)需的戰(zhàn)略重點(diǎn)”,增強(qiáng)居民的消費(fèi)能力成為未來(lái)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新亮點(diǎn)。其中,擁有6.17億人口〔占全國(guó)總?cè)丝诘?0.32%(數(shù)據(jù)來(lái)源于2010年中國(guó)第六次人口普查)〕的我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的提升對(duì)整體消費(fèi)水平的增長(zhǎng)具有巨大的拉動(dòng)能力,也是未來(lái)消費(fèi)增長(zhǎng)的巨大潛力市場(chǎng)[1]。
目前對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的研究主要集中在對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的影響因素研究和對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)的行為特征研究[2-3]兩個(gè)方面。上述研究都是建立在觀測(cè)值獨(dú)立的假設(shè)基礎(chǔ)上,也缺乏對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間差異研究?,F(xiàn)實(shí)中各省域之間存在知識(shí)、技術(shù)、貿(mào)易等方面的聯(lián)系,存在空間溢出效應(yīng)。因此,本文運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)方法,利用各省域1993-2013年的農(nóng)村居民消費(fèi)水平的數(shù)據(jù),深入分析各省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間分布特征和時(shí)空演變,揭示地理空間相互影響對(duì)農(nóng)村居民消費(fèi)水平空間分布特征的影響,以期為政府制定相關(guān)“三農(nóng)”政策提供理論參考。
一、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法
本文所采用的樣本空間包括我國(guó)大陸31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)(不包括香港、澳門特別行政區(qū)和臺(tái)灣?。?。1992鄧小平南方談話,社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制正式確立,成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。因此本文確定以1993-2013為研究區(qū)間,農(nóng)村居民消費(fèi)水平的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(1993-2013年)。
(一)全局空間相關(guān)指標(biāo)
Moran′s I是最早應(yīng)用于全局聚類檢驗(yàn)的方法。它檢驗(yàn)整個(gè)研究區(qū)中臨近地區(qū)間是否相似、相異(空間正相關(guān)或負(fù)相關(guān)),還是相互獨(dú)立。Moran′s I的計(jì)算公式如下:
(二)局部空間相關(guān)指標(biāo)
1.Moran散點(diǎn)圖。Moran散點(diǎn)圖可以看成是某地區(qū)的觀測(cè)值與該地區(qū)的空間滯后變量之間的相關(guān)關(guān)系,以某地區(qū)的觀測(cè)值為橫軸,該地區(qū)的空間滯后變量為縱軸組成的二維坐標(biāo)圖。Moran散點(diǎn)圖分為四個(gè)象限,每個(gè)象限對(duì)應(yīng)一個(gè)地區(qū)與其相鄰地區(qū)的空間關(guān)聯(lián)模式。第一象限表示該地區(qū)具有較大的觀測(cè)值,其附近地區(qū)也有較大的觀測(cè)值(HH);第二象限表示該地區(qū)有較小的觀測(cè)值,其附近地區(qū)具有較大的觀測(cè)值(LH);第三象限表示該地區(qū)有較小的觀測(cè)值,其附近地區(qū)也是較小的觀測(cè)值(LL);第四象限表示該地區(qū)具有較大的觀測(cè)值,其附近地區(qū)具有較小的觀測(cè)值(HL)。
2.局域Moran′s I。局域Moran′s I也稱為L(zhǎng)ISA(local indication of spatial association),用來(lái)檢驗(yàn)局部地區(qū)是否存在相似或相應(yīng)的觀測(cè)值聚集在一起。區(qū)域i的局域Moran′s I用來(lái)度量區(qū)域i和它相鄰域之間的關(guān)聯(lián)程度,定義為:
二、我國(guó)省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間分布描述
隨著1978年家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制的實(shí)施,以及國(guó)家一系列強(qiáng)農(nóng)、惠農(nóng)政策的落實(shí),農(nóng)村經(jīng)濟(jì)獲得了巨大發(fā)展,農(nóng)村居民消費(fèi)水平也逐年攀升。從圖1可以看出,1993年的農(nóng)村居民消費(fèi)水平為822元,2013年為7 773元,增長(zhǎng)了約8.46倍,平均每年增長(zhǎng)約12.6%。從圖中的折線可以看出,1993-2004的折線斜率較小,相對(duì)比較平緩,尤其是1996-2004年,說(shuō)明這一段時(shí)期農(nóng)村居民消費(fèi)水平增長(zhǎng)較慢,平均每年增長(zhǎng)11.86%。2004-2013年的折線斜率較大,相對(duì)比較陡,尤其是2010-2013年,說(shuō)明這一段時(shí)期農(nóng)村居民消費(fèi)水平增長(zhǎng)較快,平均每年增長(zhǎng)13.3%。整體上看,1993-2013年農(nóng)村居民消費(fèi)水平保持一個(gè)較高的增長(zhǎng)率。
圖2展示了1993年、2004年、2013年31個(gè)省份的農(nóng)村居民消費(fèi)水平。從圖中可以看出,一方面,31個(gè)省的農(nóng)村居民消費(fèi)水平在這三個(gè)年份中都有較大的程度的提升,集中表現(xiàn)在消費(fèi)水平的快速增長(zhǎng)。1993-2004年間,增長(zhǎng)最快的省份是安徽、浙江、天津、河南等,其中安徽增長(zhǎng)3.2倍。2004-2013年間,增長(zhǎng)最快的省份是青海、江蘇、貴州、黑龍江,其中青海增長(zhǎng)3.4倍。另一方面,31個(gè)省的農(nóng)村居民消費(fèi)水平存在明顯的地區(qū)差異,消費(fèi)水平一直位于前列的是上海、北京、浙江、天津、江蘇等地。2013年,上海、北京、浙江農(nóng)村居民消費(fèi)水平達(dá)到20 221元、17 663元、15 458元。其中,超過(guò)8 000元的省份有11個(gè)。
從1993年、2004年、2013年三年的農(nóng)村居民消費(fèi)水平的分位圖(圖3)可以清晰地看出各省農(nóng)村居民消費(fèi)水平及其演進(jìn)遵循某種特定的空間模式。消費(fèi)水平相似的省份傾向于聚集在一起,在空間上形成集聚,如東南沿海省份和北京、天津都屬于高高(H-H)關(guān)聯(lián)的空間特征。西部地區(qū)屬于低低(L-L)關(guān)聯(lián)的空間特征。隨著時(shí)間的推移,消費(fèi)水平相似省份的空間集聚更加顯著,位于第一分位的省份開(kāi)始向西南部蔓延、聚集。位于第二、三分位的省份在中部和東北部更加聚集。第四分位的省份依舊聚集于東南沿海及北京、天津和遼寧。
三、我國(guó)省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間演變特征
(一)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的全局空間相關(guān)分析
表1顯示了31個(gè)省份1993-2013年農(nóng)村居民消費(fèi)水平的Moran′s I及其P值,Moran′s I在各個(gè)年份都為正值,都通過(guò)了5%水平的顯著性檢驗(yàn),而且1998-2013年的Moran′s I更是通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明1992年社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)制度確立以來(lái),各省域的農(nóng)村居民消費(fèi)水平不是隨機(jī)分布的,而是在空間上呈現(xiàn)出顯著的空間聚集趨勢(shì)。即消費(fèi)水平較高的地區(qū)傾向于和消費(fèi)水平較高的區(qū)域相臨近,消費(fèi)水平較低的地區(qū)傾向于和消費(fèi)水平較低的區(qū)域相臨近。
通過(guò)觀察農(nóng)村居民消費(fèi)水平的Moran′s I隨時(shí)間的變化,可以發(fā)現(xiàn)各省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平地區(qū)分布的整體時(shí)空演變趨勢(shì)。1993-2003年份,Moran′s I不斷的呈上升趨勢(shì)(2003年開(kāi)始下降),其中,1993年的Moran′s I較低,僅為0.1293;2002年達(dá)到這21年的最大值,為0.3670;2003年的Moran′s I略有下降,為0.3544。這說(shuō)明從1993年開(kāi)始,農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間聚集程度較小,而隨時(shí)時(shí)間的推移,空間聚集程度不斷加強(qiáng),在2002年、2003年達(dá)到最大。這也反應(yīng)出在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)確立之后,對(duì)外開(kāi)放水平進(jìn)一步提高,農(nóng)村市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)更加活躍,然而區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距不斷擴(kuò)大,導(dǎo)致各省農(nóng)村消費(fèi)水平的差距也不斷擴(kuò)大,即消費(fèi)水平高的省份聚集于東部,消費(fèi)水平低的省份聚集西部。2004年中央一號(hào)文件再次回歸“三農(nóng)”(當(dāng)年主題是農(nóng)民增收問(wèn)題),以及西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略的成效,落后省份農(nóng)村居民消費(fèi)水平提高較快,2004-2013年的Moran′s I有所下降,2005年的Moran′s I降到最低,為0.2320,但是依舊保持較高的水平,從2005年開(kāi)始Moran′s I逐年遞增。這充分說(shuō)明各省農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間自相關(guān)和聚集特征呈現(xiàn)自我強(qiáng)化趨勢(shì)。
(二)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的局部空間相關(guān)分析
各年度農(nóng)村居民消費(fèi)水平的Moran′s I僅僅說(shuō)明了研究區(qū)域的整體空間聚集特征,而無(wú)法識(shí)別局部區(qū)域空間上的差異,因此,利用Moran散點(diǎn)圖和LISA來(lái)進(jìn)行局部空間相關(guān)分析。2004年,中央一號(hào)文件再次回歸“三農(nóng)”,此后連續(xù)12年的中央一號(hào)文件都是關(guān)于“三農(nóng)”問(wèn)題;而且,從上述圖1的分析中可知,2004年作為農(nóng)村居民消費(fèi)水平的“分水嶺”。因此,我們選取1993年、2004年、2013年作為代表性年份進(jìn)行分析,以揭示研究時(shí)段內(nèi)的農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間演進(jìn)特征。
1.各省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平的Moran散點(diǎn)圖。圖4、圖5、圖6直觀的展示了1993、2004、2013年的農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間格局。大多數(shù)省份分布在第一象限(HH)和第三象限(LL),在地理空間上呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。1993年有6個(gè)落在第一象限,有13個(gè)落在第三象限,總共占樣本總數(shù)的61.3%。2004年落在第一、第三象限的有8、14個(gè)省份,總共占樣本總數(shù)的71%。2013年落在第一、第三象限的有8、15個(gè)省份,總共占樣本總數(shù)的74.2%。從第一、第三象限分布的省份可以看出,各省的農(nóng)村居民消費(fèi)水平呈現(xiàn)兩個(gè)正的相關(guān)聚集區(qū):HH聚集區(qū),其自身消費(fèi)水平較高,而相鄰省份的消費(fèi)水平也較高,主要分布在東部沿海主要省份;LL聚集區(qū),其自身消費(fèi)水平較低,而相鄰省份的消費(fèi)水平也較低,主要分布在西北和西南以及中部一些省份。落在第二象限(LH)和第四象限(HL)的省份比較少,尤其是第四象限,因此農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間分布呈現(xiàn)“典型性”特征。位于第二象限的省份多是與農(nóng)村居民消費(fèi)水平較高省份相鄰,其分布較為分散,主要集中于東部和中部;位于第四象限的省份多是被農(nóng)村居民消費(fèi)水平較低的省份包圍,如廣東省被湖南、廣西等省份包圍,北京被河北包圍。
從散點(diǎn)圖及表2可以看出,某省域及其空間相鄰省域所屬象限保持不變即類型IV的躍遷最為普遍,而類型I和類型II的躍遷數(shù)量較少。1993-2004年間,類型IV的省份為24個(gè),約占總數(shù)的77.42%;類型I和類型II的省份有5個(gè),約占總數(shù)的16.13%。此外,安徽、山東、海南發(fā)生了類型I躍遷,具體躍遷類型:安徽、山東為L(zhǎng)H-HH,海南為HL-LL;北京、廣西發(fā)生了類型II躍遷,具體躍遷類型:北京為L(zhǎng)H-HH,廣西為L(zhǎng)H-LL。2004-2013年間,類型IV的省份為29個(gè),約占總數(shù)的94.48%;類型I和類型II的省份有1個(gè)(不考慮跨象限的遼寧和湖南),約占總數(shù)的3.23%;安徽發(fā)生了類型I躍遷,具體躍遷類型為HH-LH。這個(gè)結(jié)果說(shuō)明,我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平具有很強(qiáng)的“路徑依賴”,即各省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間聚集特性具有高度的凝固性和穩(wěn)定性,而且,隨著時(shí)間的推移,這種凝固性和穩(wěn)定性呈現(xiàn)自我強(qiáng)化的趨勢(shì),如1993-2004年間,類型IV的省份為24個(gè),而2004-2013年間,類型IV的省份增至29個(gè)。1992年以來(lái),農(nóng)村發(fā)展取得了翻天覆地的變化,農(nóng)民收入水平不斷提高,尤其是從2004年,連續(xù)12年中央一號(hào)文件聚焦于“三農(nóng)”,但是,從地區(qū)分布來(lái)看,各省域的農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間差異持續(xù)擴(kuò)大,而且,這種空間格局越來(lái)越呈現(xiàn)一種穩(wěn)定性,呈現(xiàn)“馬太效應(yīng)”。
2.各省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平的LISA。由于Moran散點(diǎn)圖沒(méi)有給出顯著性水平的指標(biāo),因此有必要計(jì)算LISA聚類圖及其顯著性指標(biāo)來(lái)進(jìn)一步探究空間分析的結(jié)果。從表3可以看出,在5%的顯著性水平上,1993年、2004年、2013年達(dá)到顯著性水平的省份分別為10、11、12個(gè)。而且,主要分布在東部和西部地區(qū)。這說(shuō)明我國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的地理分異特征明顯。從圖7可以看出,東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、對(duì)外開(kāi)放程度高,空間關(guān)聯(lián)模式以HH為主,區(qū)域之間的互動(dòng)和空間溢出效應(yīng)較為明顯,隨著時(shí)間推移,這種空間溢出效應(yīng)愈加明顯。2013年,山東、江蘇、上海、浙江四個(gè)省份通過(guò)了5%顯著性水平的檢驗(yàn),形成了HH型的連綿帶。西部地區(qū)由于歷史和地理原因,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)比較薄弱,空間關(guān)聯(lián)模式以LL為主,而且呈現(xiàn)出一種比較強(qiáng)的穩(wěn)定性。中部地區(qū)(包含東部三?。┑目臻g關(guān)聯(lián)模式以LH、LL為主,大部分省份都不具有統(tǒng)計(jì)意義,只有1993年的安徽省,2013年的安徽、吉林通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn),且都屬于LH類型。這說(shuō)明東部省份和中部省份之間的還沒(méi)建立起消費(fèi)反向溢出的“回流機(jī)制”,即東部省份對(duì)中部省份的溢出效應(yīng)較低。整體上,我國(guó)東部省份的農(nóng)村居民消費(fèi)水平呈現(xiàn)一種越來(lái)越高的趨勢(shì),相對(duì)來(lái)說(shuō),西部省份處于較低的穩(wěn)定趨勢(shì)。而對(duì)應(yīng)各省域農(nóng)村居民消費(fèi)水平的LISA分析,也印證了上述Moran′s I正的空間相關(guān)性以及Moran散點(diǎn)圖的分析結(jié)果。
四、結(jié)論與討論
1.1993-2013年,我國(guó)31個(gè)省份的農(nóng)村居民消費(fèi)水平在增長(zhǎng)數(shù)量和速度上都有了大幅度的提升,但存在著顯著的地區(qū)差異。通過(guò)Moran′s I分析,各省域的農(nóng)村居民消費(fèi)水平不是隨機(jī)分布的,而是呈現(xiàn)出正的空間相關(guān)特性,農(nóng)村居民消費(fèi)水平相似的省份在地理空間呈現(xiàn)聚集趨勢(shì)。通過(guò)Moran散點(diǎn)圖和LISA聚類變化圖分析,農(nóng)村居民消費(fèi)水平的省域分布大致呈現(xiàn)兩個(gè)不同的空間集團(tuán):一個(gè)是以東部沿海省份組成的HH聚集區(qū),一個(gè)是以西部省份組成的LL聚集區(qū)。而且,隨著時(shí)間推移,這種空間格局呈現(xiàn)一定的穩(wěn)定性和強(qiáng)化性。
2.農(nóng)村居民消費(fèi)水平的省域分布具有空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性。對(duì)于空間相關(guān)性,HH類型的省份可以打破行政界限,加強(qiáng)區(qū)域之間的合作,實(shí)行“強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合”,同時(shí)制定和實(shí)施一些“富鄰”的發(fā)展政策,實(shí)現(xiàn)雙贏的局面。LL類型的省份要清楚自身的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì),因地制宜的制定發(fā)展戰(zhàn)略,并以聚集區(qū)為激勵(lì)對(duì)象,制定促進(jìn)聚集區(qū)共同發(fā)展的區(qū)域政策。LH類型的省份應(yīng)該充分利用自身的地理優(yōu)勢(shì),積極的借鑒和引進(jìn)發(fā)達(dá)省份的經(jīng)驗(yàn)、技術(shù)等,制定區(qū)別于發(fā)達(dá)省份的發(fā)展政策,以期獲得更多的溢出效應(yīng)。
3.空間溢出效應(yīng)的存在和加強(qiáng),在一定程度上依賴于地理的臨近性,但是本地區(qū)的人力資源、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等對(duì)空間溢出效果的大小也起重要作用。由于歷史或地理原因,各地區(qū)的人力資源、技術(shù)、政策等存在差異,這也導(dǎo)致了各地區(qū)農(nóng)村居民消費(fèi)水平的差異。因此,落后地區(qū)不僅要加強(qiáng)與發(fā)達(dá)地區(qū)的交流與合作,同時(shí)也要加強(qiáng)自身的人才、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等方面的投入,提高自身知識(shí)吸收能力,縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)的差距。
本文運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)方法(ESDA)探討農(nóng)村居民消費(fèi)水平的空間分布及其演化。由于探索性空間數(shù)據(jù)方法在本質(zhì)上是“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”,其結(jié)論缺乏理論模型的解釋力。因此,進(jìn)一步的研究可以使用考慮空間效應(yīng)的證實(shí)性空間數(shù)據(jù)分析方法。同時(shí),本文只選取農(nóng)村居民消費(fèi)水平這一個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析,研究結(jié)果具有一定的局限性,未來(lái)研究可以選取更多的指標(biāo)進(jìn)行比較分析,比如把城鎮(zhèn)居民消費(fèi)水平和農(nóng)村居民消費(fèi)水平進(jìn)行比較分析等。
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Abstract:Using exploratory spatial data analytical method, the paper analyzes 1993-2013 spatial consumption characteristics of provincial rural residents′ consumption level and its dynamic evolution mechanism. Results show provincial rural residents′ consumption level is not randomly distributed, but shows a positive spatial correlation, and provinces with similar rural residents′ consumption level show geospatial tendency to aggregate; by Moran scatterplot and LISA change map cluster analysis, the paper concludes the one based on the composition of the eastern coastal province HH gathering area, the one is composed of the western provinces LL gathering area. And, over time, the spatial pattern shows stability and strengthening.
Key words:rural residents′ consumption level; exploratory spatial data analysis; Moran′s I; Local Moran′s I
(責(zé)任編輯:李江)