基于R語言的山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的空間統(tǒng)計(jì)分析

侯 麗 娟

(泰山學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，山東 泰安 271000)

隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)政策的改革，異世界各國(guó)經(jīng)濟(jì)貿(mào)易的展開，我國(guó)的經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，整體經(jīng)濟(jì)實(shí)力以及綜合競(jìng)爭(zhēng)力已經(jīng)走在國(guó)際前列，與之而來的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的問題也越來越突出，本文將重點(diǎn)研究山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，采用空間統(tǒng)計(jì)分析的方法，探索山東省各縣市之間區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否具有空間自相關(guān)性.這對(duì)山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的制定，以及整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義.

空間統(tǒng)計(jì)學(xué)源于地理信息系統(tǒng)與統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的結(jié)合，是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法在地理空間技術(shù)方面應(yīng)用的創(chuàng)新和擴(kuò)展.本文采用空間統(tǒng)計(jì)分析的方法對(duì)山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)行研究，從而進(jìn)一步揭示山東省各地市區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間分布特征、內(nèi)在規(guī)律性及動(dòng)態(tài)演變過程.基于R語言和GeoDa程序?qū)ι綎|省2014年的人均GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析，從人均GDP的空間統(tǒng)計(jì)結(jié)果對(duì)山東省的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展展開思考.

1 R語言介紹

R語言是一種面向統(tǒng)計(jì)分析的計(jì)算機(jī)高級(jí)語言，屬于數(shù)據(jù)分析軟件范疇，主要用于統(tǒng)計(jì)分析,繪圖的語言和操作環(huán)境.20世紀(jì)90年代，R語言正式問世，由兩名來自新西蘭奧克蘭大學(xué)的主要研發(fā)者Ross和Robert的名字的首字母均為R而得名.現(xiàn)在由“R開發(fā)核心團(tuán)隊(duì)”負(fù)責(zé)開發(fā)和維護(hù).R是基于1976年美國(guó)貝爾實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的S語言的一個(gè)GNU項(xiàng)目，所以也可以當(dāng)做S語言的一種實(shí)現(xiàn)，通常用S語言編寫的代碼都可以不用作修改地在R環(huán)境下運(yùn)行.

2 R語言的軟件包概述

R語言是一種面向統(tǒng)計(jì)分析的計(jì)算機(jī)高級(jí)語言.具體來講，R是一個(gè)關(guān)于包的集合.包是關(guān)于函數(shù)、數(shù)據(jù)集、編譯器等的集合.編寫R程序的過程就是通過創(chuàng)建R對(duì)象組織數(shù)據(jù)，通過調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)，或者創(chuàng)建并調(diào)用自定義函數(shù)逐步完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)的過程.

包是R語言的核心，可以劃分為基礎(chǔ)包(base)和共享包(contrib)兩大類.基礎(chǔ)包是R的底層核心，是下載R是默認(rèn)下載到R的工作空間.共享包是由R的全球性研究型社區(qū)和第三方提供的各種包的集合.使用者可根據(jù)自己的研究目的，有選擇的自行制定下載.本文所涉及的就是程序包(Packages)里面的spdep程序包.

3 空間統(tǒng)計(jì)分析的前期準(zhǔn)備

3.1 構(gòu)建shapefile文件

用R語言進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析，需要有一個(gè)存儲(chǔ)了觀測(cè)值及其空間關(guān)系的shapefile文件.R語言無法構(gòu)建這種類型的shapefile文件，因此我們通過GeoDa軟件來建立具有觀測(cè)值和空間信息的shapefile文件.

創(chuàng)建的shapefile文件是一個(gè)存儲(chǔ)了空間數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)格式，它的使用界面簡(jiǎn)明、友好，方便我們進(jìn)行下一的空間統(tǒng)計(jì)分析.使用軟件GeoDa建立一個(gè)具有觀測(cè)值和空間信息的shapefile文件，至少需要兩組數(shù)據(jù)：一個(gè)是觀測(cè)值，一個(gè)是觀測(cè)值的地理位置坐標(biāo).本文要做的是山東省各地市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的空間統(tǒng)計(jì)分析，因此需要的觀測(cè)值就是山東省各地市的GDP值(數(shù)據(jù)來源：2015年的山東省統(tǒng)計(jì)年鑒).

3.2 構(gòu)建空間權(quán)重文件

應(yīng)用R語言進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析還需要空間權(quán)重矩陣，這個(gè)文件也可以用GeoDa軟件創(chuàng)建.用R語言進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析的外部數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)條件包括據(jù)有觀測(cè)數(shù)據(jù)和空間信息的shapefile文件和空間權(quán)重文件，二者具備就可以對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行2D、3D的呈現(xiàn).

3.3 用R語言讀入數(shù)據(jù)文件

Shapefile文件和空間權(quán)重文件都不是R語言自身的文件類型，無法直接在R中打開讀取.因此我們需要利用R console，在打開窗口中輸入命令來讀取文件.R語言一般在默認(rèn)路徑中尋找外部文件，因此建議將Shapefile文件和空間權(quán)重文件拷貝到R語言的安裝目錄下，或者在輸入命令前將默認(rèn)路徑改變.然后在R程序中載入spdep軟件包，并且在R console窗口輸入如下命令：

>gdp<-read.csv(“gdp·txt”,header=TRUE,skip=1)

>gdp

其中：“gdp.txt”讀入的目標(biāo)文件；header=TRUE讀入數(shù)據(jù)有標(biāo)題行；skip=l跳過第一行讀入.這樣就可以將gdp.txt的數(shù)據(jù)讀入R語言.

命令窗口顯示如下:

圖1 2014年山東省各市人均GDP

接著用attach(gdp)命令將讀入的gdp數(shù)據(jù)放入R語言的搜索范圍.

3.4 讀入空間權(quán)重文件

>gdpgwt<-read.gwt2nb(“gdpgwt.GWT”,regin.id=ID)

上邊的命令使得R語言讀入空間權(quán)重文件，讀入后的文件名記為gdpgwt，文件類型是nb，參數(shù)“region.id=ID”表示的是選擇區(qū)域中唯一的ID號(hào).

在下面要做的統(tǒng)計(jì)分析中還需要從nb對(duì)象中得出一個(gè)listw對(duì)象.因此輸入如下命令，并將此對(duì)象命名為gdpdw：

>gdpdw<-nb2listw(gdpgwt)

4 全局空間自相關(guān)分析

4.1 Moran’s I系數(shù)的計(jì)算與檢驗(yàn)

4.1.1 Moran’s I系數(shù)的計(jì)算

2014年山東省人均GDP的Moran’s I系數(shù)計(jì)算結(jié)果如下:

List of 2

＄I：num 0.457

＄K：num 3.613

其中Moran’s I系數(shù)為0.457，K值3.613表示的是樣本值的峰度.那么山東省各地市的人均GDP存在空間正相關(guān).也就是說人均GDP高的地區(qū)在山東省的分布存在著一定的空間聚集，即人均GDP高的城市之間相對(duì)趨于相鄰，人均GDP低的城市之間相對(duì)相鄰.這與山東省的現(xiàn)狀較為相符，沿海各城市的人均GDP值相對(duì)來說遠(yuǎn)高于魯西南地區(qū)，慢慢縮小這種差距，也是各地市政府一直努力的一個(gè)方向.

4.1.2 Moran’s I系數(shù)的檢驗(yàn)

下面對(duì)山東省各地市人均GDP的Moran’s I系數(shù)做基于隨機(jī)檢驗(yàn)性的檢驗(yàn).輸入如下命令：

>moran.test(GDP.gdpdw)

運(yùn)行后結(jié)果如下:

然后對(duì)山東省各城市人均GDP的Moran’s I系數(shù)進(jìn)行基于正態(tài)近似的檢驗(yàn).結(jié)果如下：

以上兩種方法得到的p值都較小，基本一致，也就是說全局自相關(guān)Moran’s I系數(shù)是顯著的.

4.2 Geay’s C比率的計(jì)算與檢驗(yàn)

4.2.1 Geary's C比率的計(jì)算

結(jié)果如下:

List of 2

＄C:num 0.751

＄K:num 3.613

Geary’s C比率為0.751，呈現(xiàn)正的空間自相關(guān)性.K值3.613與Moran’s I系數(shù)的K值一致，樣本峰度也與Moran’s I系數(shù)的結(jié)果一致.

4.2.2 Geary’s C比率的檢驗(yàn)

基于隨機(jī)檢驗(yàn)性的檢驗(yàn)和正態(tài)近似的檢驗(yàn)結(jié)果一致.

5 局部自相關(guān)分析

5.1 Local Moran I系數(shù)的計(jì)算

由得到的Local Moran I系數(shù)的結(jié)果可以看出，p值小于0.05的城市有：淄博、青島、威海，并且它們的I值都較大且為正值，這說明淄博、青島、威海這三個(gè)城市與其周圍的城市有一定的相似性，并且存在著相對(duì)較高的空間聚集現(xiàn)象.現(xiàn)實(shí)是與這幾個(gè)城市相關(guān)的城市都具有相對(duì)較高的人均GDP值，充分印證了這一聚集現(xiàn)象.而p值大于0.95的城市有：德州、菏澤、濟(jì)寧、臨沂、棗莊.這說明與德州、菏澤、濟(jì)寧、臨沂、棗莊這幾個(gè)城市相關(guān)的城市觀測(cè)值分布比較隨機(jī)，也比較分散，他們的人均GDP值相對(duì)較低.綜合來看，處于沿海的城市是高值的空間聚集區(qū)，而處于內(nèi)陸的幾個(gè)城市，在空間分析中則表現(xiàn)出較為隨機(jī)、較為分散的分布特征.

5.2 局部G統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算

通過得到的Gi統(tǒng)計(jì)量和Gi*統(tǒng)計(jì)量結(jié)果可以看出，沿海的城市(青島、威海、煙臺(tái)、日照、濰坊)、魯北(東營(yíng))、魯中(濟(jì)南、淄博)中，除了位置比較靠?jī)?nèi)陸的濰坊和日照外，其它幾個(gè)城市的G統(tǒng)計(jì)量都很大.充分說明了山東省的經(jīng)濟(jì)中心和發(fā)展動(dòng)力，從人均GDP的層面來看仍然是沿海的幾個(gè)核心城市，所以在沿海地區(qū)形成了山東省的高值聚集區(qū).但魯南和魯西地區(qū)都沒有出現(xiàn)局部的高值聚集，也就是說在魯南和魯西地區(qū)的城市輻射作用并不明顯，還沒有出現(xiàn)能夠帶動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中心城市.

6 分析與思考

綜上所述，山東省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著失衡現(xiàn)象.在整個(gè)山東省的經(jīng)濟(jì)分布和在局部的區(qū)域經(jīng)濟(jì)分布方面都存在著一定的失衡現(xiàn)象.這種山東省經(jīng)濟(jì)在區(qū)域空間結(jié)構(gòu)上的不協(xié)調(diào)，對(duì)山東省整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著嚴(yán)重制約，也對(duì)山東省未來經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展和縮小城鄉(xiāng)差距具有重要的影響.綜合之前的結(jié)果，得到如下分析結(jié)果：

(1)從Moran’s I系數(shù)的結(jié)果來看，整個(gè)山東省的經(jīng)濟(jì)存在著存在著一定的空間聚集性.魯東、魯中地區(qū)的整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平比魯南、魯西地區(qū)的水平要高，總體來說山東省的整體經(jīng)濟(jì)存在著整的相關(guān)性.

(2)魯東地區(qū)是山東省人均GDP值的高值聚集區(qū)，其中又以青島、威海的發(fā)展水平最高.但在魯南、魯西地區(qū)都沒有出現(xiàn)局部的高值聚集，這說明在這些地區(qū)的城市中并沒有明顯的能夠帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地方性中心城市存在，也沒有明顯的輻射作用.

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