貴州省縣域經(jīng)濟差異的時空格局演變研究

（黔南民族師范學院 旅游與資源環(huán)境學院，貴州 都勻 558000）

0 引言

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不平衡是區(qū)域經(jīng)濟中的一種常態(tài)，一直是國內(nèi)外學者關注的熱點問題。探討區(qū)域經(jīng)濟差異的空間格局演化[1]問題，對促進落后地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、保持發(fā)達地區(qū)的持續(xù)競爭力具有重要意義。改革開放40 a 以來，中國經(jīng)濟飛速發(fā)展，但不同尺度區(qū)域之間和區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟發(fā)展存在明顯的空間差異，如何縮小區(qū)域間的經(jīng)濟差異、推動區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展，已成為中國各級政府著力解決的重要問題?；诖吮尘?，國內(nèi)學者借鑒西方先進理論和方法，并結合中國的實際對中國區(qū)域經(jīng)濟差異進行了一系列系統(tǒng)性的研究，并取得了豐碩的研究成果。一方面，隨著研究的深入及小尺度數(shù)據(jù)的增加，研究尺度由早期的東中西三大地帶[2]、省域[3]等宏觀尺度向市域[4]、縣域[5]及鄉(xiāng)鎮(zhèn)[6]等微觀尺度轉換，研究結果也與實際情況越來越接近。另一方面，研究方法和技術日趨完善。早期的研究主要采用泰爾指數(shù)、基尼系數(shù)、變異系數(shù)等方法[7]，但上述方法忽略了空間效應，無法真實地反應空間格局演化。隨著地理信息技術的發(fā)展，出現(xiàn)空間自相關[8]、標準差橢圓[8]、地理加權回歸模型（geographical weighted regression，GWR）[9]等方法，這些方法可被用于研究區(qū)域經(jīng)濟差異，解決了上述傳統(tǒng)方法存在的問題。

改革開放以來，國家先后提出西部大開發(fā)、貴安新區(qū)、長江經(jīng)濟帶、黔中城市群等發(fā)展戰(zhàn)略，對貴州省經(jīng)濟發(fā)展起到了積極的促進作用，但因貴州省境內(nèi)自然條件差異較大，各區(qū)域區(qū)位條件、基礎設施和政策因素等存在差異性，導致境內(nèi)區(qū)域經(jīng)濟具有較大差異性。如何縮小貴州省區(qū)域經(jīng)濟差異，推動區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展是貴州省各級政府及學者們研究的重要課題。近年來，學者們對貴州省區(qū)域經(jīng)濟差異問題做了一些研究，并取得了相關的研究成果[10-11]，但與其它省份相比，在研究成果的數(shù)量和深度上存在明顯不足?？h域作為統(tǒng)籌城鄉(xiāng)經(jīng)濟發(fā)展的基本單元，在國民經(jīng)濟發(fā)展中具有重要作用。基于此，本文以貴州省為研究區(qū)域，以縣域為空間單元，采用空間自相關分析、時空躍遷等空間統(tǒng)計方法，探討2006—2017年貴州省縣域經(jīng)濟的時空格局演變特征，旨在為貴州省優(yōu)化經(jīng)濟格局、促進經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

以2006—2017年貴州省縣域人均GDP 為研究指標，各縣域行政單元的人口（以半年常住人口為準）和GDP 數(shù)據(jù)均來源于《貴州省統(tǒng)計年鑒》（2007—2018）。貴州省縣域矢量空間數(shù)據(jù)來源于國家科技基礎條件平臺——國家地球系統(tǒng)科學數(shù)據(jù)共享平臺（http://www.geodata.cn）。因2006—2017年貴州省存在行政區(qū)劃調(diào)整，為保持一致性，將貴州省88 個縣級行政單元合并為79 個。其中，將云巖區(qū)、南明區(qū)、觀山湖區(qū)、烏當區(qū)、花溪區(qū)和白云區(qū)合并為貴陽市；紅花崗區(qū)、匯川區(qū)和播州區(qū)合并為遵義；碧江區(qū)、萬山區(qū)合并為銅仁市；凱里、麻江合并為凱里市。為消除價格波動的影響，本文使用的經(jīng)濟數(shù)據(jù)均折算為2005年不變價。

1.2 研究方法

1.2.1 全局空間自相關

全局空間自相關用于探究貴州省縣域經(jīng)濟在整體上的空間依賴性及空間差異程度。Global Moran’sI指數(shù)的計算公式為

式中：n為貴州省縣域總數(shù)；

yi和yj分別為縣域i和縣域j的人均GDP；

為縣域人均GDP 的平均值；

Wij為基于K-Nearst Neighbor 得到的空間權重矩陣中的元素，此處K取常用值4。

Global Moran’sI在[-1,1]之間，大于0 且趨近1，表示貴州省縣域經(jīng)濟之間具有空間依賴性且空間差異呈縮小趨勢；為0，表示無相關性；小于0 且趨近-1，表示貴州省縣域經(jīng)濟之間具有空間負相關性，且空間差異呈擴大趨勢。

1.2.2 局部空間自相關

局部Moran’sI用于探究貴州省相鄰縣域之間經(jīng)濟的空間差異程度、空間關聯(lián)結構及顯著性，其表達式為

式中Zi和Zj為縣域i和j的標準化人均GDP。

Moran 散點圖用于刻畫貴州省各縣域經(jīng)濟發(fā)展與其空間滯后項的關系，散點圖中的4 個象限分別對應H-H、L-H、L-L 和H-L 4 種空間關聯(lián)結構。其中屬于H-H 和L-L 集聚的縣域之間存在空間正相關關系，屬于L-H 和H-L 的縣域之間存在空間負相關關系。H-H（L-L）表示經(jīng)濟發(fā)展水平高（或低）的縣域與經(jīng)濟發(fā)展水平高（或低）的縣域相鄰，H-L（L-H）表示經(jīng)濟發(fā)展水平高（或低）的縣域與經(jīng)濟發(fā)展水平低（或高）的縣域相鄰。Moran 散點結合顯著性水平檢驗形成的LISA 集聚圖，用于識別貴州省縣域經(jīng)濟發(fā)展的“熱點”和“冷點”區(qū)域，以揭示空間異質(zhì)性的存在。

1.2.3 時空躍遷

采用時空躍遷探究2006—2017年貴州省縣域經(jīng)濟局部空間關聯(lián)模式的轉移情況，該方法包括類型Ⅰ、類型Ⅱ、類型Ⅲ和類型Ⅳ等4 種類型。

1）類型Ⅰ表示僅自身發(fā)生躍遷，包括HHt→LHt+1、HLt→LLt+1、LHt→HHt+1、LLt→HLt+1；

2）類型Ⅱ表示僅相鄰縣域發(fā)生躍遷，包括HHt→HLt+1、HLt→HHt+1、LHt→LLt+1、LLt→LHt+1；

3）類型Ⅲ表示自身及其相鄰縣域均發(fā)生躍遷，包括HHt→LLt+1、HLt→LHt+1、LLt→HHt+1、LHt→HLt+1；

4）類型Ⅳ表示自身與相鄰縣域均保持穩(wěn)定，包括HHt→HHt+1、HLt→HLt+1、LLt→LLt+1、LHt→LHt+1。

貴州省縣域經(jīng)濟的空間穩(wěn)定性可表示為

式中：F0,t為t時間段內(nèi)發(fā)生類型Ⅳ躍遷的縣域數(shù)量；

n為可能發(fā)生躍遷的縣域總量。

St取值范圍為[0,1]，其值越大，表示貴州省縣域經(jīng)濟的空間穩(wěn)定性越強，發(fā)生躍遷的阻力越大；其值越小，表示貴州省縣域經(jīng)濟的空間穩(wěn)定性越弱，發(fā)生躍遷的阻力越小。

2 結果與分析

2.1 貴州省縣域經(jīng)濟差異的全局空間自相關分析

以貴州省縣域人均GDP 為空間分析變量，借助GeoDa 軟件計算2006—2017年的Global Moran’sI，并計算P值以檢驗其顯著性，如圖1所示。

圖1 2006—2017年貴州省縣域人均GDP 全局Moran’s IFig.1 Global Moran’s I of per capita GDP of Guizhou Province in 2006—2017

觀察圖1可知，2006—2017年Global Moran’sI指數(shù)均為正值，且在0.05 水平下顯著，表示貴州省縣域經(jīng)濟在空間分布上并非相互獨立，而是具有顯著的空間依賴性，即經(jīng)濟發(fā)展水平較高的縣域趨于和經(jīng)濟發(fā)展水平較高的縣域相鄰，經(jīng)濟發(fā)展水平較低的縣域趨于和經(jīng)濟發(fā)展水平較低的縣域相鄰。從時間演變趨勢上看，Global Moran’sI指數(shù)整體上呈上升趨勢，從2006年的0.149 上升到2017年的0.311，說明貴州省縣域經(jīng)濟之間的空間依賴性增強、趨同性也不斷增強，即貴州省縣域經(jīng)濟之間的空間差異呈減弱趨勢。這與近年來國家提出的西部大開發(fā)戰(zhàn)略、長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略、黔中城市群和貴安新區(qū)等一系列發(fā)展戰(zhàn)略和政策是分不開的，這些發(fā)展戰(zhàn)略和政策為貴州省區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展提供了千載難逢的機遇，促使貴州省縣域經(jīng)濟之間的空間依賴性持續(xù)增強。

2.2 貴州省縣域經(jīng)濟局部空間演化特征

上述分析表明貴州省縣域經(jīng)濟在整體上具有空間依賴性，但空間數(shù)據(jù)之間不僅具有空間相關性，而且具有空間異質(zhì)性。貴州省縣域經(jīng)濟數(shù)據(jù)作為空間數(shù)據(jù)同樣具有空間異質(zhì)性，為揭示貴州省縣域經(jīng)濟之間的局部空間關聯(lián)模式和空間異質(zhì)性，采用Moran散點和LISA 集聚圖探究貴州省縣域經(jīng)濟之間的局部空間關聯(lián)類型。

2.2.1 基于Moran 散點圖的局部空間演化特征

選擇2006年和2017年 2 a 橫截面數(shù)據(jù)進行局部空間自相關分析，并利用ArcGIS 軟件繪制Moran 散點的空間分布圖，結果見圖2。

圖2 2006、2017年貴州省縣域人均GDP 的Morn 散點的空間分布Fig.2 Spatial distribution of Moran scatterplots of per capita GDP in counties of Guizhou Province in 2006 and 2017

分析圖2可知，貴州省縣域經(jīng)濟之間具有明顯的局部空間依賴特征，即經(jīng)濟水平較高的縣域被經(jīng)濟水平較高的縣域包圍（H-H 集聚），經(jīng)濟水平較低的縣域被經(jīng)濟水平較低的縣域包圍（L-L 集聚）；H-H集聚和L-L 集聚的縣域數(shù)量較多，而低高集聚（L-H）和高低集聚（H-L）的縣域數(shù)量相對較少。隨著時間的演進，各集聚類型縣域的數(shù)量和空間分布均存在動態(tài)變化。具體表現(xiàn)為：2006年，屬于H-H 集聚和L-L 集聚類型的縣域分別有18 個和34 個，占貴州省縣域總數(shù)的65.8%，而L-H 集聚和H-L 集聚類型的縣域占34.2%。H-H 集聚的縣域主要分布在貴陽-遵義一帶、貴州省的西南部和銅仁市周邊；L-L 集聚的縣域分布較廣，主要包括貴州省的東北部、東南部和畢節(jié)市的部分縣域。2017年和2006年相比，H-H 集聚的縣域減少了4 個，L-L 集聚的縣域增加了7 個，說明經(jīng)濟發(fā)展水平較低的縣域空間聚集程度有所增強，經(jīng)濟空間差異有進一步縮小的趨勢。各集聚類型的空間分布也發(fā)生了一定的變化，H-H 集聚的縣域主要集中分布在貴陽-遵義一帶，L-L 集聚縣域主要分布在貴州省的東北部、東南部和西南部。近年來，黔中城市群、貴安新區(qū)等發(fā)展戰(zhàn)略的提出以及國家大數(shù)據(jù)中心落戶貴陽促進貴州中部的經(jīng)濟快速發(fā)展，使其發(fā)展成為經(jīng)濟水平較高的核心區(qū)，并通過輻射作用帶動周邊縣域的經(jīng)濟發(fā)展。

Moran 散點的空間分布圖僅能顯示縣域的局部空間關聯(lián)類型，但無法直觀反映其隨時間的轉移變化，故進一步采用時空躍遷分析貴州省縣域經(jīng)濟發(fā)展局部空間關聯(lián)結構的空間轉移特征及其空間穩(wěn)定性，結果如圖3所示。

分析圖3可知，2006—2017年有55 個縣發(fā)生類型Ⅳ躍遷，占全部縣域的69.62%，發(fā)生類型Ⅰ、類型Ⅱ和類型Ⅲ躍遷的縣域分別是5,14,5 個。這表明貴州省縣域經(jīng)濟的局部空間關聯(lián)結構具有較強的穩(wěn)定性，即貴州省縣域經(jīng)濟空間格局具有一定的空間鎖定或路徑依賴特征。

2.2.2 基于LISA 集聚圖的局部空間演化特征

Moran 散點雖然可以反映各縣域間的局部空間關聯(lián)類型，但是卻無法判斷各縣域間的局部空間關聯(lián)類型是否在統(tǒng)計意義上顯著，而LISA（local indicators of spatial association）集聚圖能夠直觀地反映通過顯著性檢驗的局部空間關聯(lián)縣域，基于此，采用LISA集聚圖做進一步研究。課題組采用GeoDa 軟件在0.05顯著性水平下進行分析，并利用ArcGIS 軟件對其進行可視化，得到貴州省縣域經(jīng)濟LISA 集聚圖的空間分布圖，如圖4所示。

High-High（熱點區(qū)域）縣域，該類型縣域的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，并且會對鄰近縣域的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響，使其鄰近縣域的經(jīng)濟發(fā)展處于較高水平；Low-Low（冷點區(qū)域）縣域，此類型縣域的經(jīng)濟發(fā)展水平較低，而且對鄰近縣域的經(jīng)濟發(fā)展具有一定的影響，使其鄰近縣域的經(jīng)濟發(fā)展處于較低水平。分析圖4可以得知，貴州省大多數(shù)縣域未通過顯著性檢驗，即圖4中不顯著的縣域，這些縣域的經(jīng)濟發(fā)展基本屬于孤立發(fā)展狀態(tài)，縣域之間的空間關聯(lián)程度較弱。2006年，修文縣、銅仁市和玉屏縣為High-High 集聚類型縣域，即熱點區(qū)，其經(jīng)濟發(fā)展水平較高。七星關區(qū)、大方縣、荔波縣、道真縣、務川縣、德江縣、思南縣和鳳岡縣為Low-Low 集聚類型縣域，即冷點區(qū)，其經(jīng)濟發(fā)展水平較低。岑鞏縣和沿河縣為Low-High 關聯(lián)類型。隨著時間的推移，2017年存在顯著空間正相關和顯著空間負相關的縣域均增加，赤水市、遵義市、金沙縣、開陽縣、修文縣、清鎮(zhèn)市和貴陽市為熱點區(qū)域，道真縣、務川縣、德江縣、黎平縣、錦屏縣和榕江縣為冷點區(qū)域，習水縣、桐梓縣和黔西縣為Low-High 關聯(lián)類型縣域，荔波縣為High-Low關聯(lián)類型縣域。從空間格局角度看，2017年與2006年相比各集聚類型的縣域空間格局存在變化。2006年屬于熱點區(qū)縣域的空間分布較為分散，到2017年熱點區(qū)縣域主要集中分布在“貴陽-遵義”一帶，主要是因為貴陽市市區(qū)和遵義市市區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，經(jīng)濟發(fā)展基礎條件較好，經(jīng)濟發(fā)展速度較快，與周邊縣域間的經(jīng)濟交流頻繁，帶動周邊縣域的經(jīng)濟較快發(fā)展。近年來，國家大數(shù)據(jù)中心落戶貴安新區(qū)，這將為貴州經(jīng)濟發(fā)展注入新的活力，貴州省以后將形以“貴陽-安順-遵義”為主體的經(jīng)濟發(fā)展核心區(qū)。2006年冷點地區(qū)主要分布在遵義市和銅仁市交界的縣域、畢節(jié)市的七星關區(qū)和大方縣以及黔南州的荔波縣，這些縣域的經(jīng)濟發(fā)展條件較差、水平較低，縣域之間的經(jīng)濟發(fā)展存在互相抑制作用，導致其成為冷點區(qū)。到2017年冷點區(qū)縣域的數(shù)量有所下降，主要集中分布在遵義市和銅仁市交界的縣域、黔東南州東南部的部分縣域。荔波縣由2006年的冷點區(qū)轉變?yōu)?017年的High-Low 集聚，主要是由于近年來荔波縣旅游業(yè)發(fā)展迅速，帶動了其經(jīng)濟發(fā)展，進而吸引周邊縣域的人力、財力、物力等資源，使荔波縣發(fā)展成為一個增長極，和相鄰縣域呈負相關關系。

3 結論與建議

3.1 結論

本文以2006—2017年貴州省縣域經(jīng)濟數(shù)據(jù)為研究對象，利用空間自相關分析、時空躍遷等方法[12-13]探究了貴州省縣域經(jīng)濟差異的時空格局演變問題，得出以下主要結論：

1）2006—2017年的Global Moran’sI均為正值，并且通過了0.05 水平下的顯著性檢驗，這說明貴州省縣域經(jīng)濟之間具有顯著的空間依賴性，即經(jīng)濟發(fā)展水平相似的縣域在空間上呈集聚分布；隨著時間的推移，Global Moran’sI整體上呈上升的變化趨勢，這表明貴州省縣域經(jīng)濟差異呈縮小趨勢。這是因為，國家提出的西部大開發(fā)戰(zhàn)略、長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略、黔中城市群、貴安新區(qū)等戰(zhàn)略為貴州省的經(jīng)濟發(fā)展提供了千載難逢的發(fā)展機遇，這對促進貴州省經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

2）從局部角度看，貴州省縣域經(jīng)濟發(fā)展不僅具有空間相關性，而且具有空間異質(zhì)性。2006年，H-H集聚的縣域主要分布在貴陽-遵義一帶、貴州省的西南部和銅仁市周邊；L-L 集聚的縣域分布較廣，主要包括貴州省的東北部、東南部和畢節(jié)市的部分縣域。2017年和2006年相比，H-H 集聚的縣域減少了4 個，L-L 集聚的縣域增加了7 個，說明經(jīng)濟發(fā)展水平較低的縣域空間聚集程度有所增強，貴州省縣域經(jīng)濟發(fā)展的空間差異有進一步縮小的趨勢?？臻g分布格局也發(fā)生了變化，H-H集聚的縣域主要集中分布在“貴陽-遵義”一帶，L-L 集聚的縣域主要分布在貴州省的東北部、東南部和西南部縣域。

3）2006—2017年貴州省有55 個縣域發(fā)生類型Ⅳ躍遷，占比為69.62%，發(fā)生類型Ⅰ、類型Ⅱ和類型Ⅲ躍遷的縣域分別是5,14,5 個，說明貴州省縣域經(jīng)濟之間的局部空間關聯(lián)結構具有較強的穩(wěn)定性，即貴州省縣域經(jīng)濟空間格局具有一定的空間鎖定或路徑依賴特征。

4）貴州省大部分縣域未通過顯著性檢驗，說明這些縣域的經(jīng)濟基本屬于孤立發(fā)展狀態(tài)，空間關聯(lián)程度較弱。2006年，修文縣、銅仁市和玉屏縣為High-High 集聚類型縣域，即熱點區(qū)，其經(jīng)濟發(fā)展水平較高。七星關區(qū)、大方縣、荔波縣、道真縣、務川縣、德江縣、思南縣和鳳岡縣為Low-Low 集聚類型縣域，即冷點區(qū)，其經(jīng)濟發(fā)展水平較低。隨著時間的推移，2017年存在顯著空間正相關和顯著空間負相關的縣域均增加，赤水市、遵義市、金沙縣、開陽縣、修文縣、清鎮(zhèn)市和貴陽市為熱點區(qū)域，道真縣、務川縣、德江縣、黎平縣、錦屏縣和榕江縣為冷點區(qū)域。

3.2 建議

基于上述結論，為促進貴州省經(jīng)濟快速、協(xié)調(diào)、持續(xù)發(fā)展，特提出以下幾點建議：

1）應充分認識貴州省縣域經(jīng)濟發(fā)展的空間效應，加強縣域之間經(jīng)濟發(fā)展的橫向合作（信息共享、政策協(xié)調(diào)、技術交流）力度。

2）對經(jīng)濟發(fā)展水平相對較高的H-H 集聚縣城和H-L 集聚縣域，應加快推進產(chǎn)業(yè)轉型升級，一、二、三產(chǎn)業(yè)科學發(fā)展，由粗放型產(chǎn)業(yè)向集約型產(chǎn)業(yè)轉變，守住綠水青山，做到發(fā)展與生態(tài)一起抓；加強與周邊縣域的經(jīng)濟合作，以增強對落后縣域的輻射能力和推動力，帶動落后縣域的經(jīng)濟發(fā)展，緩解兩極分化。

3）對經(jīng)濟落后的L-L 集聚和L-H 集聚縣域，應加強鐵路、公路等基礎交通網(wǎng)絡的建設，強化與貴陽、遵義等經(jīng)濟發(fā)展水平較高城市的聯(lián)動發(fā)展；加強現(xiàn)代農(nóng)業(yè)基礎設施的建設，促進農(nóng)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展；針對部分旅游資源豐富的貧困縣域，應著重發(fā)展旅游業(yè)、服務業(yè)等第三產(chǎn)業(yè)。

4）貴州省應加強全省區(qū)域發(fā)展及產(chǎn)業(yè)布局規(guī)劃，利用貴安新區(qū)、黔中城市群、大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的建設，打造區(qū)域發(fā)展增長極，以帶動落后區(qū)域的發(fā)展；積極規(guī)劃攀西—六盤水經(jīng)濟區(qū)的建設，完善黔川滇區(qū)域合作機制；積極融入泛珠三角區(qū)域、長江經(jīng)濟帶發(fā)展戰(zhàn)略，加強與四川、重慶、廣東等省市的合作，促進貴州省縣域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展。