2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)主體城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢演變

尹 正,孫 睿,管 盈

(安徽建筑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，合肥 230601)

中國區(qū)域發(fā)展形勢總體較好，地區(qū)不平衡程度有所緩解，城鄉(xiāng)不平衡程度整體呈現(xiàn)穩(wěn)步縮小態(tài)勢，但在區(qū)域發(fā)展過程中仍出現(xiàn)了一些值得關(guān)注的新情況新問題。中原經(jīng)濟(jì)區(qū)地處國家中心區(qū)域，其地勢廣闊平坦、鐵路體系完善、交通運(yùn)輸便捷、人口和產(chǎn)業(yè)資源豐富，具有巨大市場潛力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展前景，在我國改革發(fā)展大局中占據(jù)重要戰(zhàn)略地位。中原經(jīng)濟(jì)區(qū)涵蓋的經(jīng)濟(jì)區(qū)域眾多，條件千差萬別，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展因域而異。文中通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)和空間分析相結(jié)合的方法，分析各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間差異，探究經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律，提出相應(yīng)的對策建議，旨在聯(lián)結(jié)各區(qū)域，互補(bǔ)區(qū)域優(yōu)勢，分工協(xié)作，縮小區(qū)域間差距，促進(jìn)中原經(jīng)濟(jì)區(qū)協(xié)調(diào)穩(wěn)定發(fā)展，對改善民生、提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平具有一定的意義。

1 文獻(xiàn)綜述

區(qū)域發(fā)展的不平衡不充分仍然是中國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展面臨的長期問題。隨著區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的深入實(shí)施，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展格局與經(jīng)濟(jì)差異受到了廣泛關(guān)注。姚永鵬等[1]運(yùn)用熵值法與空間自相關(guān)等方法揭示甘肅省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異時(shí)空演變特征；孫建平等[2]運(yùn)用探索性數(shù)據(jù)分析、變異系數(shù)、泰爾指數(shù)等方法，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度對安徽省的縣域經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空格局進(jìn)行分析；黃鈺婷等[3]基于2008—2017年安徽省61個(gè)縣域的人均GDP,運(yùn)用空間自相關(guān)分析縣域經(jīng)濟(jì)的空間集聚性，通過標(biāo)準(zhǔn)差橢圓研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間分布的中心性和方向性來分析縣域經(jīng)濟(jì)空間差異及演化；程金龍[4]以省際邊界區(qū)域?yàn)檠芯恳暯遣捎靡蜃臃治龇ǎY(jié)合ESDA及GIS可視化等方法對區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空格局進(jìn)行分析；陳改改等[5]結(jié)合空間數(shù)據(jù)分析方法研究中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間分布演變，得出經(jīng)濟(jì)區(qū)整體經(jīng)濟(jì)增長存在隨機(jī)趨同的變化趨勢；閆濤等[6]采用變異系數(shù)、空間自相關(guān)和空間馬爾科夫模型分析了2001—2016年中國地級市以上城市經(jīng)濟(jì)的區(qū)域差異演變；薛亮[7]以關(guān)中地區(qū)1990—2010年人均GDP為基礎(chǔ)，采用自然斷裂法與空間馬爾科夫鏈模型對關(guān)中地區(qū)的空間聚類與演變展開研究；周麗等[8]通過傳統(tǒng)馬爾科夫鏈和空間馬爾科夫鏈方法分別構(gòu)建農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的非空間和空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣，對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的時(shí)空格局演變特征進(jìn)行分析與預(yù)測。目前，諸多學(xué)者在研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異影響時(shí)，常用空間自相關(guān)來解釋空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，卻不能充分說明不同鄰域環(huán)境對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的實(shí)際影響。文中在傳統(tǒng)馬爾科夫模型基礎(chǔ)上引入空間滯后的條件，利用空間滯后量化領(lǐng)域環(huán)境的影響，定量分析領(lǐng)域環(huán)境對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，以此來對中原經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展格局的時(shí)空演變做進(jìn)一步分析研究。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

中原經(jīng)濟(jì)區(qū)處于北京、武漢、濟(jì)南、西安之間，區(qū)域范圍涵蓋河南全省，延及山西、安徽等局部地區(qū)，是中部崛起的重要基地，也是中部崛起戰(zhàn)略中重要的一環(huán)。文中以中原經(jīng)濟(jì)區(qū)30市10 a的人均生產(chǎn)總值為指標(biāo)進(jìn)行時(shí)空演變的研究。其中,經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于各省市歷年《統(tǒng)計(jì)年鑒》與統(tǒng)計(jì)公報(bào)，空間數(shù)據(jù)來源于最新版的中國二級行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。采用Stata15、ArcGIS和Matlab軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析。

2.2 研究方法

2.2.1 泰爾指數(shù)

泰爾指數(shù)是衡量個(gè)人之間或者區(qū)域收入差距的指標(biāo)。文中以中原經(jīng)濟(jì)區(qū)30座地級市為基本空間單元，利用泰爾指數(shù)測算出中原經(jīng)濟(jì)區(qū)整體水平差異，將中原經(jīng)濟(jì)區(qū)分為核心區(qū)與輻射區(qū)，通過泰爾指數(shù)一階分解分析區(qū)域間與區(qū)域內(nèi)的差異[2]。公式為

T=TB+TW=

式中：n個(gè)個(gè)體樣本被分為K個(gè)群組，每組分別為gk(k=1,2,…,K);k為第g個(gè)地區(qū)中的個(gè)數(shù)；nk為第k組gk中的個(gè)體數(shù)目；yi與yk分別為某個(gè)研究單元i的人均GDP與某群組k的GDP總份額;TB,TW分別為群組間差距和群組內(nèi)差距。

2.2.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析是一種分析空間方向分布特性的空間分析方法，能夠用橢圓覆蓋范圍、面積、長軸、短軸和方位角等指標(biāo)反映空間要素總體的分布方向和集中程度，很好地體現(xiàn)各城市人均GDP的空間分布特征。橢圓的圓心計(jì)算公式[3]為

2.2.3 空間自相關(guān)模型

1)全局自相關(guān)模型。全局自相關(guān)是用來描述所有的城市在整個(gè)區(qū)域上與周邊地區(qū)的平均關(guān)聯(lián)程度，以此來判斷該現(xiàn)象在空間上是否存在集聚性。文中選取全局莫蘭指數(shù)I來反映各城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體分布狀況，其計(jì)算公式為

2)局部自相關(guān)模型。局部莫蘭指數(shù)Ii可以用來反映研究區(qū)域內(nèi)局部研究單元與相鄰要素的空間集聚程度，計(jì)算公式為

式中：m為與城市i相鄰接的城市個(gè)數(shù)，其他變量的解釋含義同上。

2.2.4 空間馬爾科夫模型

馬爾科夫鏈(Markov chain)是一種時(shí)間和狀態(tài)均為離散的隨機(jī)過程，在分析的過程中將連續(xù)的數(shù)值進(jìn)行離散化處理，通過數(shù)值等級將其劃分為k種類型，然后計(jì)算各類型的概率分布及其年際變化，從而近似地仿效事物演變的過程，表達(dá)式為[7]

mij=nij/ni.

式中：ni為研究時(shí)段內(nèi)屬于i類型的城市數(shù)量;nij為在研究時(shí)段內(nèi)由t年份屬于i類型到t+1年份轉(zhuǎn)變成屬于j類型的城市數(shù)量。

傳統(tǒng)的馬爾科夫鏈可以計(jì)算經(jīng)濟(jì)發(fā)展的時(shí)空演變，但無法分析鄰域地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展對本地區(qū)的影響，因而在傳統(tǒng)馬爾科夫鏈的基礎(chǔ)上引入了空間滯后或者空間自相關(guān)變量的條件構(gòu)建了空間馬爾科夫鏈，可以有效地分析區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展與其周圍環(huán)境對城市類型變化的影響。通過傳統(tǒng)馬爾科夫矩陣與空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣的對比分析，探討一個(gè)研究單元向上或者向下轉(zhuǎn)移的概率，分析在不同的鄰域環(huán)境下不同城市經(jīng)濟(jì)類型轉(zhuǎn)變的情況，研究鄰域環(huán)境對城市經(jīng)濟(jì)類型轉(zhuǎn)移的影響。

3 實(shí)證分析

3.1 中原經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)整體分異特征

3.1.1 泰爾指數(shù)

運(yùn)用Stata15軟件對中原經(jīng)濟(jì)區(qū)人均GDP的泰爾指數(shù)進(jìn)行計(jì)算。從2010—2019年的泰爾指數(shù)來看，中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的整體差異呈現(xiàn)縮小的趨勢，主體城區(qū)經(jīng)濟(jì)水平呈現(xiàn)協(xié)調(diào)發(fā)展的態(tài)勢。對泰爾指數(shù)進(jìn)行一階分解，將整體差異分解為區(qū)域間差異與區(qū)域內(nèi)差異。由表1可知，區(qū)域內(nèi)差異逐年減小，但貢獻(xiàn)率比重仍然較大，區(qū)域內(nèi)差異成為影響區(qū)域差異的重要部分。從區(qū)域分層來看，核心區(qū)與輻射區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異都呈現(xiàn)遞減的趨勢，但核心區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異較輻射區(qū)更為明顯，表明核心區(qū)的內(nèi)部存在一定的城市發(fā)展不協(xié)調(diào)現(xiàn)象?？傮w而言，得益于政策的制定與引導(dǎo)，中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的整體差異逐年減小，城市發(fā)展日益同步化。

表1 中原經(jīng)濟(jì)區(qū)主體城市人均GDP泰爾指數(shù)

3.1.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

通過ArcGIS軟件選取一級橢圓大小指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析。由圖1和表2可知，2010—2019年的中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)重心落在河南省鄭州市，橢圓主要覆蓋河南境內(nèi)，包括開封、新鄉(xiāng)、焦作、許昌等15座城市。其標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析的具體數(shù)據(jù)見表2，并選取2011、2013、2015、2017、2019年5個(gè)年份進(jìn)行簡要分析，考察2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)重心的偏移情況。

表2 中原經(jīng)濟(jì)區(qū)人均GDP標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析

圖1 2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析及經(jīng)濟(jì)重心轉(zhuǎn)移

從橢圓覆蓋的區(qū)域來看，覆蓋面積在整體上呈現(xiàn)不斷縮小的態(tài)勢，從2010年的11.617 046 km2收縮至2019年的11.197 929 km2，說明地區(qū)的空間經(jīng)濟(jì)發(fā)展聚集性增強(qiáng)。從X長半軸來看，2010—2019年由2.208 975 km增長至2.287 561 km，反觀Y短半軸,從2010年的1.674 105 km降至1.558 267 km，說明在西北-東南方向出現(xiàn)了極化現(xiàn)象，長短軸的值差距逐漸增大，即橢圓呈現(xiàn)出扁率增大現(xiàn)象，表明地區(qū)的方向性增強(qiáng)。從橢圓的轉(zhuǎn)角來看，2010—2019年，僅2016年有輕微地下降，變化程度不大，整體上呈現(xiàn)向東南方向偏轉(zhuǎn)，且偏轉(zhuǎn)明顯。

中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)重心基本落在鄭州市，處于中原經(jīng)濟(jì)區(qū)西北方向，鄭州市東北角，期間存在短距離的重心偏移，呈現(xiàn)西北-東南走向。移動軌跡為西南-東北-東南方向，其中，2018—2019年偏移尺度較大，總體有繼續(xù)向東南方向轉(zhuǎn)移的趨勢，經(jīng)濟(jì)重心逐漸從區(qū)域中點(diǎn)西北面向區(qū)域中心轉(zhuǎn)移，說明10 a 里各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展較為穩(wěn)定，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨于協(xié)同化。

3.2 中原經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)空間分異特征

3.2.1 全局自相關(guān)

全局自相關(guān)用于反映區(qū)域的空間集聚現(xiàn)象，文中基于鄰接Queen空間權(quán)重矩陣計(jì)算2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)人均GDP的全局莫蘭指數(shù)I(見表3)。從表3可知，中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的全局莫蘭指數(shù)全部大于0，且介于0.308 9～0.405 1，置信度為99%，表明中原經(jīng)濟(jì)區(qū)在過去的10 a里有顯著的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，其經(jīng)濟(jì)在空間上呈現(xiàn)集聚現(xiàn)象[4]。

表3 2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)人均GDP的全局莫蘭指數(shù)

3.2.2 局部自相關(guān)

為進(jìn)一步研究各城市人均GDP的局部集聚特征，選取 2010年和 2019年兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)作為分析的節(jié)點(diǎn)，繪制中原經(jīng)濟(jì)區(qū)主體城市人均GDP的LISA集聚如圖2所示。

圖2 中原經(jīng)濟(jì)區(qū)2010年、2019年人均GDP的LISA

2010年HH集聚的城市位于經(jīng)濟(jì)區(qū)西部，包括洛陽市和焦作市;LL集聚的城市分布于經(jīng)濟(jì)區(qū)東部、東南部、南部3個(gè)區(qū)位，覆蓋面積約占中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的1/3;LH集聚的城市僅有運(yùn)城一市與HH相連。較2010年,2019年HH集聚的城市有所增加，增至3市，鄭州市加入HH行列;LL集聚的城市數(shù)量略有下降，僅剩4市且分散分布;LH新增平頂山市，與運(yùn)城市圍繞在HH區(qū)域兩側(cè)，洛陽市與焦作市的經(jīng)濟(jì)帶動效果明顯。

3.3 中原經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)時(shí)間演變特征

3.3.1 傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣

在ArcGIS軟件的支持下，對歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行疊合分析得到中原經(jīng)濟(jì)區(qū)城市經(jīng)濟(jì)類型的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣(見表4)。

1)從表4可知，2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的轉(zhuǎn)移呈現(xiàn)“兩頭穩(wěn)中間弱，總體向上變化”的特點(diǎn)。對角線的概率值介于0.643～0.933之間，具體來說，低水平城市和高水平城市在這10 a間相對比較穩(wěn)定，在數(shù)值上分別體現(xiàn)為0.773和0.933，高水平城市在10 a中維持高的水平地位，而中低水平和中高水平的城市在對角線上的數(shù)值分別為0.643和0.662，說明期間內(nèi)城市保持原有經(jīng)濟(jì)類型的最低概率為64.3%。

表4 2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)類型的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣

2)經(jīng)濟(jì)類型發(fā)生轉(zhuǎn)移的城市較少，從非對角線的元素?cái)?shù)值來看，向上發(fā)生轉(zhuǎn)移的最大概率為34.3%，說明城市在不維持原有類型的情況下，僅有34.3%的概率向其他經(jīng)濟(jì)類型轉(zhuǎn)變。但從整體來看，表4中上三角的概率和相較于下三角的概率和大，表現(xiàn)為城市經(jīng)濟(jì)類型向上轉(zhuǎn)移的概率比向下轉(zhuǎn)移的概率大，說明城市經(jīng)濟(jì)總體呈現(xiàn)向上發(fā)展的趨勢。

3)多數(shù)城市維持其原有狀態(tài)，其城市經(jīng)濟(jì)類型維持原有水平的最低概率為64.3%，高于城市經(jīng)濟(jì)類型向其他類型轉(zhuǎn)變的概率。說明城市存在“俱樂部趨同現(xiàn)象”，且多數(shù)城市呈現(xiàn)向中低或中高經(jīng)濟(jì)類型趨同的趨勢。

3.3.2 空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣

城市并非孤立的空間存在,它與其所在的區(qū)域相互聯(lián)系。在傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣的基礎(chǔ)上，通過Matlab軟件引入空間滯后的條件，構(gòu)建了空間馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)移概率矩陣[8](見表5)。

表5 2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)類型的馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣(以空間滯后為條件)

1)不同的鄰域背景下，城市經(jīng)濟(jì)類型轉(zhuǎn)移的概率會受到不同程度的影響。中高水平城市在中低水平、中高水平和高水平的鄰域環(huán)境下，向高水平城市轉(zhuǎn)移的概率分別為0.188、0.259、0.313，數(shù)值逐漸增加，說明中高水平與越高水平的城市相鄰時(shí)，其向高水平經(jīng)濟(jì)類型轉(zhuǎn)移的概率將會增加。

2)不同鄰域環(huán)境對區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的作用力不同。與相對發(fā)達(dá)城市相鄰時(shí)，發(fā)達(dá)城市對其經(jīng)濟(jì)類型有向上轉(zhuǎn)移的正向拉力，向上轉(zhuǎn)移的概率將會增大，反之減小。例如：中低水平城市與中低水平城市相鄰時(shí)，其向中高水平轉(zhuǎn)移的概率為0.286，與中高水平相鄰時(shí)，向上轉(zhuǎn)移為中高經(jīng)濟(jì)類型的概率為0.333，略高于0.286。其次，與二者相鄰時(shí)向下轉(zhuǎn)移為低水平經(jīng)濟(jì)類型的概率分別為0.036與0.000，其向下轉(zhuǎn)移的概率在受到中高水平城市的影響時(shí)降至為0，向下轉(zhuǎn)移受到抑制。

3)與傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣相比，空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移概率矩陣解釋了鄰域環(huán)境的好壞對區(qū)域經(jīng)濟(jì)類型存在著重要的影響。簡單來說，較發(fā)達(dá)的城市能夠大概率帶動周邊城市的發(fā)展，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平向上轉(zhuǎn)移，較落后的城市會對周邊城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來負(fù)面的抑制作用，從而產(chǎn)生俱樂部趨同現(xiàn)象。

4 結(jié) 論

文中以2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)30座城市的人均GDP為依據(jù)，采用泰爾指數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析、空間自相關(guān)和空間馬爾科夫鏈對中原經(jīng)濟(jì)區(qū)主體城市經(jīng)濟(jì)差異的時(shí)空演變特征進(jìn)行分析,得出以下結(jié)論：

1)從時(shí)間演變來看，2010—2019年中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的泰爾指數(shù)逐漸減小，中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的整體差異呈現(xiàn)縮小的趨勢，但在2016—2017年略有回升，2017—2019年則又繼續(xù)回落到0.061 63，表明區(qū)域整體的發(fā)展趨于協(xié)調(diào)。這與國家制定政策有密切的聯(lián)系，國務(wù)院多次批復(fù)中原經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展文件，充分調(diào)動城市間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?，城市?jīng)濟(jì)發(fā)展水平得到提高，縮短了區(qū)域間的發(fā)展差距。

2)區(qū)域內(nèi)部差異是影響區(qū)域差異的重要組成部分，貢獻(xiàn)率最低達(dá)到68%以上，核心城區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異較為明顯。由于核心區(qū)城市戰(zhàn)略地位不同，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致核心城市中各城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較為明顯。以鄭州、洛陽為代表的重要地級市由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展體系和產(chǎn)業(yè)功能較為完善，成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增長極。

3)中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)重心主要穩(wěn)定在鄭州市境內(nèi)且由西北向東南轉(zhuǎn)移，逐漸靠近區(qū)域中心點(diǎn)，橢圓覆蓋面整體向安徽緩慢傾斜并呈現(xiàn)收縮趨勢，各城市發(fā)展較為協(xié)調(diào)穩(wěn)定。

4)從空間格局的演化來看，HH集聚的城市帶動作用明顯。全局莫蘭指數(shù)均為正值，中原經(jīng)濟(jì)區(qū)存在明顯的集聚現(xiàn)象。通過局部自相關(guān)分析可知，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域與相對落后區(qū)域呈現(xiàn)左右相對分布的局勢。通過2010年與2019年LISA圖對比，新增的HH集聚的鄭州市與LH集聚的城市圍繞洛陽和焦作兩市發(fā)展，LL集聚的城市分散位置并沒有明顯的變化。

5)從時(shí)間演化的情況來看，城市會維持原有經(jīng)濟(jì)類型的最低概率為64.3%，大部分城市的經(jīng)濟(jì)類型不會發(fā)生變化，僅有少部分城市會向上或向下轉(zhuǎn)移。在不同鄰域環(huán)境的影響下，與經(jīng)濟(jì)水平較高的城市為鄰會增加其向上轉(zhuǎn)移的概率,從而抑制其向下轉(zhuǎn)移的可能性，并在整體空間上呈現(xiàn)俱樂部趨同的現(xiàn)象[9]。

5 發(fā)展建議

1)多級支撐 ，增強(qiáng)發(fā)展協(xié)調(diào)性，強(qiáng)化區(qū)域間經(jīng)貿(mào)合作。要加快鄭州國家中心城市建設(shè)，發(fā)揮出中心城市的輻射帶動作用和區(qū)域分工協(xié)調(diào)功能，增強(qiáng)在中原城市群的分工協(xié)調(diào)作用。全面提升洛陽中原城市群副中心城市的綜合承載能力，與鄭州國家中心城市錯(cuò)位發(fā)展，加快向特大城市邁進(jìn)，輻射帶動洛陽都市圈發(fā)展，聯(lián)動鄭州構(gòu)建“兩中心-基地-樞紐”的新格局。進(jìn)一步增強(qiáng)與周邊各市和高鐵沿線區(qū)域的經(jīng)貿(mào)合作，以發(fā)展交通、旅游和物流為重點(diǎn)，推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”深度融合戰(zhàn)略，廣泛開展多層次、寬領(lǐng)域的區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作，開拓豐富的區(qū)域經(jīng)濟(jì)合作網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域共同繁榮發(fā)展[10-12]。

2)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，引導(dǎo)要素向經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)流動，實(shí)現(xiàn)落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)要素的穩(wěn)定輸入。要積極落實(shí)因地制宜、分類指導(dǎo)、區(qū)別對待、有保有壓的政策措施，制定相關(guān)扶持政策，支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)有序發(fā)展。在發(fā)揮地方特色產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢、增強(qiáng)地區(qū)自我發(fā)展能力的基礎(chǔ)上，始終堅(jiān)持把基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為補(bǔ)短板、強(qiáng)弱項(xiàng)的重點(diǎn)，持續(xù)加大有效投資，增強(qiáng)城市綜合承載能力，推動城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和居民生活條件改善[13]。

3)發(fā)揮區(qū)域和資源優(yōu)勢,打造特色產(chǎn)業(yè)集群，推動區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展。當(dāng)前中原經(jīng)濟(jì)區(qū)各地具有不同的發(fā)展條件和優(yōu)勢，要從區(qū)域整體發(fā)展的角度出發(fā)，確定每個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向和特色產(chǎn)業(yè)，依托優(yōu)勢資源，大力發(fā)展優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)，鼓勵(lì)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)向特色產(chǎn)業(yè)群拓展，科學(xué)合理布局，與其他產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢互補(bǔ)，為區(qū)域引育新動能，形成新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)[14-15]。

6 結(jié)束語

文中通過數(shù)理統(tǒng)計(jì)與空間分析的方法對中原經(jīng)濟(jì)區(qū)的經(jīng)濟(jì)差異和時(shí)空演變進(jìn)行了研究，可為地方制定方針政策提供一定的參考。雖然文中在空間自相關(guān)和傳統(tǒng)馬爾科夫鏈的基礎(chǔ)上引入了空間馬爾科夫鏈，以此來量化鄰域環(huán)境對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，具有一定的創(chuàng)新性，但人均GDP這一指標(biāo)并不能充分解釋區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展?fàn)顩r，指標(biāo)較單一。在后期的研究中，可以采用多指標(biāo)的綜合分析方法，具體準(zhǔn)確地反映經(jīng)濟(jì)水平，增加對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的研究深度和精度。