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    安徽省新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化空間自相關(guān)解析

    2019-03-26 06:36:08也,陳
    南方農(nóng)村 2019年1期
    關(guān)鍵詞:梯隊市域安徽省

    王 也,陳 莉

    (安徽建筑大學(xué) 經(jīng)濟與管理學(xué)院;安徽 合肥 230601)

    一、引言

    安徽省的新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進程是一個綜合的發(fā)展過程,是社會經(jīng)濟發(fā)展的必然趨勢,并且隨著交通的便利和信息網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展,各區(qū)域間經(jīng)濟活動的空間相關(guān)性愈發(fā)明顯。應(yīng)用空間相關(guān)性理論研究安徽省新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的空間相關(guān)性對掌握安徽省新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的發(fā)展時空演變特征具有重要意義。本文運用空間自相關(guān)理論,研究安徽省2011-2016年新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化空間自相關(guān),以期為兩化的協(xié)同發(fā)展做努力。

    二、空間自相關(guān)原理

    Tobler(1970)曾指出“地理學(xué)第一定律:任何東西與別的東西之間都是相關(guān)的,但近處的東西比遠(yuǎn)處的東西相關(guān)性更強”??臻g自相關(guān)(spatial autocorrelation)是指一些變量(X1,X2……XN)在同一個分布區(qū)內(nèi)的觀測數(shù)據(jù)之間潛在的相互依賴性,就是研究空間中,某空間單元與其周圍單元間,就某種特征值,透過統(tǒng)計方法,進行空間自相關(guān)性程度的計算,以分析這些空間單元在空間上分布現(xiàn)象的特性??臻g自相關(guān)分析一般涉及3個步驟:取樣、計算空間自相關(guān)系數(shù)或建立自相關(guān)函數(shù)、自相關(guān)顯著性檢驗。

    空間自相關(guān)分析的目的是確定某一變量Xi是否在空間上相關(guān),其相關(guān)程度究竟如何,需要定量指標(biāo)表征,空間自相關(guān)分析現(xiàn)已有多種指數(shù)可以使用,但最主要的包括Moran's I和Geary的統(tǒng)計量等。

    Moran's I統(tǒng)計量和Geary統(tǒng)計量是兩個用來度量全局空間自相關(guān)的指標(biāo)。兩者在判斷空間自相關(guān)的存在性上具有相似的作用,實際使用中又以Moran's I指數(shù)使用更為廣泛,故本文選用Moran's I指數(shù)作為判斷安徽省新型城鎮(zhèn)化和農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化空間相關(guān)性的指標(biāo)數(shù)據(jù)。

    Moran's I指數(shù)反映的是空間上相鄰或相近的區(qū)域單元屬性值的相似程度。如果用Y表示空間單元的屬性值,則該屬性值的全局Moran's I指數(shù)用如下公式計算:

    標(biāo)準(zhǔn)化的Moran's I指數(shù)

    Wi.,和WJ.分別為空間權(quán)重矩陣中i行和j列之和。在不存在空間相關(guān)性的原假設(shè)下,Z服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

    Moran's I指標(biāo)的取值在[-1,1]之間,小于0表示負(fù)相關(guān),等于0表示不相關(guān),大于0表示正相關(guān)。越接近-1,表示單元間的差異越大或分布越不集中;越接近1,則代表單元間的關(guān)系越密切或性質(zhì)越相似;接近0,則表示單元間不相關(guān)。

    圖1 安徽省2011至2016年新型城鎮(zhèn)化水平四分位圖

    三、安徽省新型城鎮(zhèn)化全局空間自相關(guān)分析

    利用CAD和ArcMap軟件制作格式為shp的安徽省市域行政區(qū)劃矢量地圖,將隨機森林模型輸出的安徽省各市各年的新型城鎮(zhèn)化輸出值分別命名urb2016、urb2015、urb2014、urb2013、urb2012、urb2011錄入制作完成的shp格式文件中。運用GeoDa軟件,分別以urb2016、urb2015、urb2014、urb2013、urb2012、urb2011為變量,以四分位空間地圖的形式給出了安徽省2011至2016年各市新型城鎮(zhèn)化水平的空間地圖。圖中顏色越深表示該市的新型城鎮(zhèn)化評估水平越高。

    可以發(fā)現(xiàn),安徽省新型城鎮(zhèn)化水平呈現(xiàn)較為明顯的空間聚集現(xiàn)象,皖中部分歷年來新型城鎮(zhèn)化水平最高,東南部次之,東北部再次之,西北部最弱。具體來說,合肥市、蕪湖市歷年均為最高區(qū)域,銅陵市在2015年落入第二梯段,但其余各年均處于第一梯段,馬鞍山市2011年至2014年均為第一梯段,2015年和2016年落入第二梯段。東南部三市,黃山市、池州市、和宣城市各年新型城鎮(zhèn)化成都均較高,其中池州市和宣城市于2015年進入第一梯隊,黃山市2016年進入第一梯隊,其余各年該三市均為第二梯隊。此外,西部、北部各市歷年新型城鎮(zhèn)化水平均較低,其中蚌埠市在2011年和2012年處于第三梯隊,往后各年均處于第二梯隊。阜陽市各年均處于第四梯隊,六安市除2015年處于第三梯隊外其余各年均處于第四梯隊,淮北市2011和2012年處于第二梯隊,往后四年處于第三梯隊,亳州市在2011和2012年處于第三梯隊,往后四年均處于第四梯隊。

    運用GeoDa軟件進行單變量全局空間自相關(guān)分析,得到安徽省16市2011至2016年的各市新型城鎮(zhèn)化水平Moran's I指數(shù)。并利用GeoDa軟件自帶的蒙特卡羅模擬檢驗進行顯著性檢驗。

    結(jié)果顯示各年的Moran's I指數(shù)均為正值,且數(shù)值在0.4左右,數(shù)值較大。表明以市域為單位的安徽省新型城鎮(zhèn)化水平具有明顯的正向空間相關(guān)性,市域間新型城鎮(zhèn)化水平的這種分布不是隨機的,而是表現(xiàn)為較強的空間依賴和聚集特征。某一市域的新型城鎮(zhèn)化水平在空間上不是孤立的,它受到周圍空間的影響,也同時影響著周圍的地域。

    p-value值表示顯著性水平,p-value值為0.0060表示在99.4%的置信度下空間自相關(guān)是顯著的,一般我們認(rèn)為P-value值小于0.05為顯著,P小于0.01為極顯著。表中安徽省各年p-value值水平僅2011和2014年略微超出0.001,顯示出安徽省的新型城鎮(zhèn)化水平空間相關(guān)性是非常顯著的。

    表1 安徽省各市歷年新型城鎮(zhèn)化水平Moran's I指數(shù)和顯著性檢驗值p-value

    圖2 2016年安徽省新型城鎮(zhèn)化Moran’s I指數(shù)及蒙特卡洛模擬顯著性檢驗

    四、安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化全局空間自相關(guān)分析

    將隨機森林模型輸出的安徽省各市各年的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化輸出值分別命名AGR2016、AGR2015、AGR2014、AGR2013、AGR2012、AGR2011錄入前述的shp格式文件中。運用GeoDa軟件,分別以AGR2016、AGR2015、AGR2014、AGR2013、AGR2012、AGR2011為變量,以四分位空間地圖的形式給出了安徽省2011至2016年各市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的空間地圖。圖中顏色越深表示該市的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化評估水平越高。

    由圖可知,安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平呈現(xiàn)較為明顯的空間聚集現(xiàn)象,皖中部分歷年來農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平最高,東北部次之,西北部再次之,南部最弱。具體來說,合肥市、滁州市歷年均為最高區(qū)域。蚌埠市2011年、2014年、2015年、2016年均處于第一梯隊,2012年和2013年處于第二梯隊,總體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高?;茨鲜?012年、2013年、2016年均處于第一梯隊,2011年、2014年、2015年處于第二梯隊,總體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高。宿州市2012年、2013年、2014年、2015年均處于第一梯隊,2011年和2016年處于第二梯隊,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較高。亳州市和阜陽市各年,除阜陽市2011年處于第一梯隊以外,各年均處于第二第三梯隊,總體農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平適中。安慶市、六安市、宣城市各年分別處于第三和第四梯隊,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平較低。銅陵市、池州市、黃山市2011至2016年各年均處于第四梯隊,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平低。

    圖3 安徽省2011至2016年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平四分位圖

    運用GeoDa軟件進行單變量全局空間自相關(guān)分析,輸出安徽省16市2011至2016年的各市農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平Moran's I指數(shù),并利用GeoDa軟件自帶的蒙特卡羅模擬檢驗進行顯著性檢驗,得出結(jié)果如下所示:

    表2 安徽省各市2011-2016年年農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平Moran's I指數(shù)和顯著性檢驗值p-value

    圖4 2016年安徽省新型城鎮(zhèn)化Moran's I指數(shù)及蒙特卡洛模擬顯著性檢驗

    從表中來看,安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平有明顯的空間相關(guān)性2011至2014年,空間相關(guān)性非常明顯,顯著性很高。2015年Moran's I指數(shù)偏低,但0.1956的數(shù)值表示2015年安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平的空間相關(guān)性仍頗為可觀。表明了以市域為單位的安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平有明顯的空間相關(guān)性,市域間的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平分布不是隨機的,市域的農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平受周圍市域空間的影響,也影響著周圍的市域空間。表中安徽省各年p-value值水平僅2015超過0.05而且僅略微超出,表明安徽省的新型城鎮(zhèn)化水平空間相關(guān)性是非常顯著的。

    五、結(jié)論

    安徽省新型城鎮(zhèn)化最高的四個市域為合肥市、蕪湖市、銅陵市和馬鞍山市。該四市在人口與經(jīng)濟、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和人居質(zhì)量方面均領(lǐng)先于安徽省內(nèi)其他諸市,其中合肥市歷年新型城鎮(zhèn)化水平均為最高,常住人口城鎮(zhèn)化率在2016年已經(jīng)達到72.05%。安徽省新型城鎮(zhèn)化最低的四個市域為阜陽市、亳州市、宿州市、六安市??臻g上的研究發(fā)現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化水平高的區(qū)域是聚集在一起位于安徽省的中部,水平低的四市除宿州市位于安徽省北部外,其余三市均集中在安徽省西部,可見安徽省新型城鎮(zhèn)化水平在空間上有高度的空間相關(guān)性。

    農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平最高的四市為合肥市、滁州市、蚌埠市、宿州市,該四市的農(nóng)閑現(xiàn)代化投入與產(chǎn)出均高于省內(nèi)其他地市,農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展水平最低的四市為銅陵市、池州市、黃山市和安慶市??臻g上的研究發(fā)現(xiàn),農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平高的市域除合肥位于安徽省中部外,其余集中位于東北部且與合肥市相連。水平低的區(qū)域集中位于安徽省西南部,且相互緊密連接。可見安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化水平在空間上也具有高度的空間相關(guān)性。

    安徽省的新型城鎮(zhèn)化發(fā)展目前已經(jīng)進入了中期,新型城鎮(zhèn)化建設(shè)必須以人為本,以“人”為核心價值;對城市來說,農(nóng)業(yè)轉(zhuǎn)移人口市民化是新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的首要任務(wù),在優(yōu)化新型城鎮(zhèn)化空間布局方面,以都市圈和城市群為中心,統(tǒng)籌兼顧,引導(dǎo)周邊城市、縣城、小鎮(zhèn)的協(xié)調(diào)發(fā)展,同時兼顧各地的傳統(tǒng)地域文化,打造富有地方文化和地域特色的不同區(qū)域;加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),提高城市服務(wù)水平。在安徽省農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化健康發(fā)展方面,強化農(nóng)業(yè)資源質(zhì)量建設(shè)與保護,開展土地整治,合理利用土地資源,對于不適合大面積現(xiàn)代化生產(chǎn)的農(nóng)用地,積極拓展新型經(jīng)作物,打造地方特色農(nóng)業(yè);強化農(nóng)業(yè)技術(shù)知識技能培訓(xùn)提升從業(yè)人員技術(shù)水平的同時,宣傳好現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)理念,強化可持續(xù)發(fā)展概念與資源保護意識等;宣傳提倡現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)思想,實現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)?;?、集群化、科學(xué)化、現(xiàn)代化,通過現(xiàn)代化的科學(xué)手段來降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,鼓勵各地方建立企業(yè)化合作農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機制,對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料采購進行科學(xué)化管理以降低成本,提升自身農(nóng)產(chǎn)品競爭力。

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