边缘省区县域经济差异的空间格局演化分析——以广西为例
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第 32 卷第 7 期 2012 年 7 月
经 济 地理 ECONOMIC GEOGRAPHY
Vol.32，No. 7 Jul.，2012
边缘省区县域经济差异的空间格局演化分析
—— 以 广 西 为 例
李 红，丁 嵩，刘光柱
（广西大学 商学院，中国广西 南宁 530004）
摘 要：以县域为研究单元，人均 GDP 为测度指标，运用 ESDA-GIS 方法对 1997—2010 年处于全国经济边缘的广西 区内空间差异格局进行分析，发现其县域经济已初现较为显著的空间自相关，发展差异呈现出先扩大后缩小的趋 势，但总体空间集聚水平仍较低。在局部差异方面，高—高类型区集中在桂南县域及柳州、桂林中心城区，低—低类 型区集中在桂西及桂中县域。受空间相互作用影响，边缘省区内核心—外围结构显著。经济热点区在保持总体格 局相对稳定的情况下有进一步向桂南沿海的北部湾经济区集聚的趋势。经济增长也具有较强空间关联特征，热点 区和冷点区快速跃迁，增长的空间差异缓慢缩小。进而，从历史发展基础、地理区位、开放开发政策和空间邻近效应 等方面讨论了边缘省区经济空间差异的动因与政策启示。 关键词：县域经济；ESDA；空间格局演化；边缘省区；广西 中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1000 - 8462（2012）07 - 0030 - 07
对 Moran’s I 结果进行统计检验，本文采用 z 检验：
z(I) =
I - E(I) Var(I)
。如果 Moran’s I 指数的正态统计量 z
值大于正态分布函数在 0.05 水平下的临界值 1.96，
表明在空间分布上具有明显的正向相关性。
ห้องสมุดไป่ตู้
1.2.2 局部空间自相关 Moran 散点图。Moran 散点图 常用来研究局部空间不稳定性，描述变量 z 与其空 间滞后（即该观测值周围邻居的加权平均）向量 Wz 间的相关关系。 1.2.3 热点分析 Getis-Ord G∗i 。Getis-Ord G∗i 可以 进一步测度局部空间自相关的特征，识别不同空间
人均 GDP 的全局空间自相关指数 Moran’s I，并且选 择 999 次空间排列次数判断其显著性水平，结果显 示如图 1。由图 1 可知，1997—2010 年 Moran’s I 的统 计量均为正值，且各年度 Moran’s I 的正态统计量 Z 值基本上都大于 0.05 置信水平的临界值（1.96），通 过显著性检验。这表明在整个研究期间广西各县域 人均 GDP 已初现较为显著的正的空间自相关特性， 即经济发展水平较高的县域趋于相邻，经济发展水
收稿时间：2012 - 03 - 08；修回时间：2012 - 04 - 16 基金项目：国家自然科学基金项目（41161024）；教育部人文社会科学基金项目（10YJA790089）；广西区研究生科研创新项目（GXU11T32678） 作者简介：李红（1968—），男，广西荔浦人，博士，教授。主要研究方向为区域合作、边境经济发展及空间计量分析。E-mail：luke6803@126. com。
Abstract: Taking the counties of Guangxi, a periphery province as a study case, GDP per capita as the measuring indicator, this paper analyses the spatial pattern of economic disparities in Guangxi from 1997 to 2010 by use of ESDA-GIS. The results show that: ① the county economy in Guangxi has started to show a strong trend of spatial autocorrelation, and developmental differences are enlarged first and dwindled afterward. The overall spatial agglomeration is in the low level. ② In terms of local differences, the counties of“H-H”type are currently found mainly in the south of Guangxi, including the center of Liuzhou and Guilin; the counties of“L-L”are mainly located in the west of Guangxi, and the center of Guangxi. There exists the obvious core-periphery structure as a result of spatial interaction. ③Although the overall pattern is relatively stable, the spatial distribution of counties with economic hotspots shows the trend of moving to the Beibu Gulf Economic Zone. ④The spatial pattern of economic growth also shows a strong trend of spatial autocorrelation, and the spatial disparities of economic growth start to narrow owing to hotspot areas and coldspot areas switching quickly. The paper discusses further the main driving forces for economic spatial disparities in periphery province from historical development foundation, geographical location, opening and developing policies and spatial proximity effect aspects. The corresponding policy implications are also been given. Key words: ESDA; county economy; spatial pattern evolution; periphery province; Guangxi
Spatial Pattern Evolution of County Economic Disparities in the Periphery Province: A Case Study of Guangxi
LI Hong，DING Song，LIU Guang - zhu
（Business School，Guangxi University，Nanning 530004，Guangxi，China）
1 数据来源与研究方法
1.1 数据来源 以县域（含县、县级市、市辖区）为研究尺度，依
现时的行政区划，广西共有 89 个县域研究单元，包 括全区 14 个市辖区（每个地级市市辖区作为一个 研究单元）、7 个县级市、68 个县。根据统计数据的 连 续 性 、可 得 性 与 可 比 性 原 则 ，研 究 时 间 跨 度 为 1997—2010 年，数据来源于 1998—2011 年《广西统 计年鉴》，选取人均 GDP（当年价）作为研究指标，并 对行政区划有调整的区域按可比性原则进行了相 应的合并处理。 1.2 研究方法 1.2.1 全局空间自相关 Global Moran’s I。它反映观 测变量在整个研究区域内空间相关性的总体趋势， 常用的测度指标为 Global Moran’s I 统计量，指数 I 统计量取值处于-1 和 1 之间。其公式为：
分
别是 G∗i 的数学期望值和变异系数，Wij(d)是空间权 重。如果 Z(G∗i ) 为正且显著，表明位置 i 周围的值相
对较高（高于均值），属高值空间集聚（热点区），反
之为负且显著，则说明位置 i 周围的值低于均值，属
于低值空间聚集（冷点区）。
2 结果分析
2.1 总体差异 利用 GeoDa 软件计算 1997—2010 年广西县域
① 根据 1998 年和 2011 年《中国统计年鉴》公布的各省市区人均地区生产总值（GDP）数据，1997 年广西在全国排 22 位，比全国平均水平 低 1671 元；2010 年排第 27 位，比全国平均水平低 9773 元。
32
经济地理
第 32 卷
平较低的县域也趋于相邻。同时，观察 Moran’s I 曲 线 的 走 势 ，可 将 整 个 研 究 时 段 划 分 为 两 个 阶 段 ， 1997—2004 年为第一阶段，全局空间自相关系数 Moran’s I 由 0.1515 下降到 2004 年的 0.0631，空间集 聚性趋于下降，说明经济发展水平较快的县域与经 济发展滞后的县域在一起集聚的程度增加，导致县 域经济总体空间差异呈现增高的趋势，经济发展区 域不平衡，县域经济差异逐渐增大；2004—2010 年， 全部空间自相关系数 Moran’s I 由 0.0631 增加到 0.1454，空间集聚性趋于增强，说明经济发展水平 相似的县域在空间上集中分布，各县域之间的经济 联系逐渐增强，发展趋于平衡，差异逐渐变小。由变 异系数（CV）在整个研究期间的变化趋势也可得出 相类似的结论，即广西县域经济差异在 1997—2004 年趋于增大，而在 2004—2010 年呈现整体上趋于 缩小的趋势。此外，需要说明的是，广西县域空间集 聚性不断增强，总体空间差异的缩小并不能说明全 区区域经济已经走上全面、健康与和谐发展之路， 而恰是各个区域经济板块空间分异的反映（详见下 文的局部空间差异分析），且整个研究期间全局空 间 自 相 关 系 数 Moran’s I 最 大 仅 为 2009 年 的 0.1525，说明广西县域经济的总体空间集聚还处于 较低水平，尚待深化，各大区域经济板块之间的经 济联系还较弱。
( ) n n
∑∑Wij(Yi - Yˉ) Yj - Yˉ
Global Moran's I = i = 1 j = 1 n n
∑∑ S2
Wij
i=1 j=1
式中：n 为研究对象的总数；Yi和 Yj为区域 i 和区域 j
的属性值；Wij为空间权重矩阵（空间相邻为 1，不相
邻为 0）；S2为属性值的方差；Yˉ 为属性值的平均值。
区域的高值簇与低值簇，即热点区与冷点区的空间
分布，计算公式为：
n
n
∑ ∑ G∗i (d) = Wij(d)Xj / Xj
j=1
j=1
为了便于比较和分析，对 G∗i (d) 进行标准化处
理，即：Z(G∗i ) =
G∗i - E(G∗i ) Var(G∗i )
。式中，E(G∗i )
和
Var
(G∗i )
第7期
李 红，丁 嵩，刘光柱：边缘省区县域经济差异的空间格局演化分析
31
间格局演化的研究多集中于江苏[2-4]、广东[5-6]、福建[7]、 辽宁[8]、河南 、河 [9-10] 北[11]、安徽[12]等省以及一些新近 批复的国家级经济区，如成渝经济区 、关 [13] 中—天 水经济区[14]、中原经济区[15]等，而对处于经济地理边 缘的欠发达省区及其内部空间关联与核心—外围 格局演化的研究尚不充分。
区域发展差异一直是经济地理领域关注的热 点，差异的空间格局探索则是问题的关键。空间计 量方法对此问题的探讨在研究对象、空间尺度、指 标体系的选择方面目前已趋于成熟，其中的探索性 空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ES⁃
DA），是一系列空间数据分析方法和技术的集合， 以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分 布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间离 散，在揭示空间分异及相互作用机制等方面具有特 殊功效[1]。当前国内运用 ESDA 方法对于区域经济空
鉴于此，为探索边缘省区内部经济发展的空间 差异与关联，进而从经济地理因素发现其经济增长 的动力机制以及科学决策的着力点，促进沿边开放 及西部大开发，避免新一轮的边缘化，本文尝试在 GIS 技术支持下运用 ESDA 方法研究边缘省区内部 空间经济结构演进的规律。以广西为例，作为一个 典型的欠发达、边缘省区，像大多数沿边省区一样， 不仅地处祖国边陲，位于国内外多个地缘经济区 （如中国—东盟自由贸易区、泛北部湾区域、华南经 济圈、泛珠三角及大西南合作区等）的结合部，且整 体经济发展水平处在全国欠发达或外围省区之 列①。而今，根据国家“十二五”发展规划纲要及区域 一体化发展进程，广西既要建成中国—东盟区域合 作的新高地、发挥其在国际区域互联互通中的重要 作用，又要深入实施西部大开发战略，其内部经济 空间格局正在快速调整。因此，从县域尺度探讨其 经济的空间差异与关联特征及结构演进规律，对于 欠发达、边缘省区构建有序的空间经济结构与合理 的产业分工格局及科学发展具有借鉴意义。
经 济 地理 ECONOMIC GEOGRAPHY
Vol.32，No. 7 Jul.，2012
边缘省区县域经济差异的空间格局演化分析
—— 以 广 西 为 例
李 红，丁 嵩，刘光柱
（广西大学 商学院，中国广西 南宁 530004）
摘 要：以县域为研究单元，人均 GDP 为测度指标，运用 ESDA-GIS 方法对 1997—2010 年处于全国经济边缘的广西 区内空间差异格局进行分析，发现其县域经济已初现较为显著的空间自相关，发展差异呈现出先扩大后缩小的趋 势，但总体空间集聚水平仍较低。在局部差异方面，高—高类型区集中在桂南县域及柳州、桂林中心城区，低—低类 型区集中在桂西及桂中县域。受空间相互作用影响，边缘省区内核心—外围结构显著。经济热点区在保持总体格 局相对稳定的情况下有进一步向桂南沿海的北部湾经济区集聚的趋势。经济增长也具有较强空间关联特征，热点 区和冷点区快速跃迁，增长的空间差异缓慢缩小。进而，从历史发展基础、地理区位、开放开发政策和空间邻近效应 等方面讨论了边缘省区经济空间差异的动因与政策启示。 关键词：县域经济；ESDA；空间格局演化；边缘省区；广西 中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1000 - 8462（2012）07 - 0030 - 07
对 Moran’s I 结果进行统计检验，本文采用 z 检验：
z(I) =
I - E(I) Var(I)
。如果 Moran’s I 指数的正态统计量 z
值大于正态分布函数在 0.05 水平下的临界值 1.96，
表明在空间分布上具有明显的正向相关性。
ห้องสมุดไป่ตู้
1.2.2 局部空间自相关 Moran 散点图。Moran 散点图 常用来研究局部空间不稳定性，描述变量 z 与其空 间滞后（即该观测值周围邻居的加权平均）向量 Wz 间的相关关系。 1.2.3 热点分析 Getis-Ord G∗i 。Getis-Ord G∗i 可以 进一步测度局部空间自相关的特征，识别不同空间
人均 GDP 的全局空间自相关指数 Moran’s I，并且选 择 999 次空间排列次数判断其显著性水平，结果显 示如图 1。由图 1 可知，1997—2010 年 Moran’s I 的统 计量均为正值，且各年度 Moran’s I 的正态统计量 Z 值基本上都大于 0.05 置信水平的临界值（1.96），通 过显著性检验。这表明在整个研究期间广西各县域 人均 GDP 已初现较为显著的正的空间自相关特性， 即经济发展水平较高的县域趋于相邻，经济发展水
收稿时间：2012 - 03 - 08；修回时间：2012 - 04 - 16 基金项目：国家自然科学基金项目（41161024）；教育部人文社会科学基金项目（10YJA790089）；广西区研究生科研创新项目（GXU11T32678） 作者简介：李红（1968—），男，广西荔浦人，博士，教授。主要研究方向为区域合作、边境经济发展及空间计量分析。E-mail：luke6803@126. com。
Abstract: Taking the counties of Guangxi, a periphery province as a study case, GDP per capita as the measuring indicator, this paper analyses the spatial pattern of economic disparities in Guangxi from 1997 to 2010 by use of ESDA-GIS. The results show that: ① the county economy in Guangxi has started to show a strong trend of spatial autocorrelation, and developmental differences are enlarged first and dwindled afterward. The overall spatial agglomeration is in the low level. ② In terms of local differences, the counties of“H-H”type are currently found mainly in the south of Guangxi, including the center of Liuzhou and Guilin; the counties of“L-L”are mainly located in the west of Guangxi, and the center of Guangxi. There exists the obvious core-periphery structure as a result of spatial interaction. ③Although the overall pattern is relatively stable, the spatial distribution of counties with economic hotspots shows the trend of moving to the Beibu Gulf Economic Zone. ④The spatial pattern of economic growth also shows a strong trend of spatial autocorrelation, and the spatial disparities of economic growth start to narrow owing to hotspot areas and coldspot areas switching quickly. The paper discusses further the main driving forces for economic spatial disparities in periphery province from historical development foundation, geographical location, opening and developing policies and spatial proximity effect aspects. The corresponding policy implications are also been given. Key words: ESDA; county economy; spatial pattern evolution; periphery province; Guangxi
Spatial Pattern Evolution of County Economic Disparities in the Periphery Province: A Case Study of Guangxi
LI Hong，DING Song，LIU Guang - zhu
（Business School，Guangxi University，Nanning 530004，Guangxi，China）
1 数据来源与研究方法
1.1 数据来源 以县域（含县、县级市、市辖区）为研究尺度，依
现时的行政区划，广西共有 89 个县域研究单元，包 括全区 14 个市辖区（每个地级市市辖区作为一个 研究单元）、7 个县级市、68 个县。根据统计数据的 连 续 性 、可 得 性 与 可 比 性 原 则 ，研 究 时 间 跨 度 为 1997—2010 年，数据来源于 1998—2011 年《广西统 计年鉴》，选取人均 GDP（当年价）作为研究指标，并 对行政区划有调整的区域按可比性原则进行了相 应的合并处理。 1.2 研究方法 1.2.1 全局空间自相关 Global Moran’s I。它反映观 测变量在整个研究区域内空间相关性的总体趋势， 常用的测度指标为 Global Moran’s I 统计量，指数 I 统计量取值处于-1 和 1 之间。其公式为：
分
别是 G∗i 的数学期望值和变异系数，Wij(d)是空间权 重。如果 Z(G∗i ) 为正且显著，表明位置 i 周围的值相
对较高（高于均值），属高值空间集聚（热点区），反
之为负且显著，则说明位置 i 周围的值低于均值，属
于低值空间聚集（冷点区）。
2 结果分析
2.1 总体差异 利用 GeoDa 软件计算 1997—2010 年广西县域
① 根据 1998 年和 2011 年《中国统计年鉴》公布的各省市区人均地区生产总值（GDP）数据，1997 年广西在全国排 22 位，比全国平均水平 低 1671 元；2010 年排第 27 位，比全国平均水平低 9773 元。
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经济地理
第 32 卷
平较低的县域也趋于相邻。同时，观察 Moran’s I 曲 线 的 走 势 ，可 将 整 个 研 究 时 段 划 分 为 两 个 阶 段 ， 1997—2004 年为第一阶段，全局空间自相关系数 Moran’s I 由 0.1515 下降到 2004 年的 0.0631，空间集 聚性趋于下降，说明经济发展水平较快的县域与经 济发展滞后的县域在一起集聚的程度增加，导致县 域经济总体空间差异呈现增高的趋势，经济发展区 域不平衡，县域经济差异逐渐增大；2004—2010 年， 全部空间自相关系数 Moran’s I 由 0.0631 增加到 0.1454，空间集聚性趋于增强，说明经济发展水平 相似的县域在空间上集中分布，各县域之间的经济 联系逐渐增强，发展趋于平衡，差异逐渐变小。由变 异系数（CV）在整个研究期间的变化趋势也可得出 相类似的结论，即广西县域经济差异在 1997—2004 年趋于增大，而在 2004—2010 年呈现整体上趋于 缩小的趋势。此外，需要说明的是，广西县域空间集 聚性不断增强，总体空间差异的缩小并不能说明全 区区域经济已经走上全面、健康与和谐发展之路， 而恰是各个区域经济板块空间分异的反映（详见下 文的局部空间差异分析），且整个研究期间全局空 间 自 相 关 系 数 Moran’s I 最 大 仅 为 2009 年 的 0.1525，说明广西县域经济的总体空间集聚还处于 较低水平，尚待深化，各大区域经济板块之间的经 济联系还较弱。
( ) n n
∑∑Wij(Yi - Yˉ) Yj - Yˉ
Global Moran's I = i = 1 j = 1 n n
∑∑ S2
Wij
i=1 j=1
式中：n 为研究对象的总数；Yi和 Yj为区域 i 和区域 j
的属性值；Wij为空间权重矩阵（空间相邻为 1，不相
邻为 0）；S2为属性值的方差；Yˉ 为属性值的平均值。
区域的高值簇与低值簇，即热点区与冷点区的空间
分布，计算公式为：
n
n
∑ ∑ G∗i (d) = Wij(d)Xj / Xj
j=1
j=1
为了便于比较和分析，对 G∗i (d) 进行标准化处
理，即：Z(G∗i ) =
G∗i - E(G∗i ) Var(G∗i )
。式中，E(G∗i )
和
Var
(G∗i )
第7期
李 红，丁 嵩，刘光柱：边缘省区县域经济差异的空间格局演化分析
31
间格局演化的研究多集中于江苏[2-4]、广东[5-6]、福建[7]、 辽宁[8]、河南 、河 [9-10] 北[11]、安徽[12]等省以及一些新近 批复的国家级经济区，如成渝经济区 、关 [13] 中—天 水经济区[14]、中原经济区[15]等，而对处于经济地理边 缘的欠发达省区及其内部空间关联与核心—外围 格局演化的研究尚不充分。
区域发展差异一直是经济地理领域关注的热 点，差异的空间格局探索则是问题的关键。空间计 量方法对此问题的探讨在研究对象、空间尺度、指 标体系的选择方面目前已趋于成熟，其中的探索性 空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ES⁃
DA），是一系列空间数据分析方法和技术的集合， 以空间关联测度为核心，通过对事物或现象空间分 布格局的描述与可视化，发现空间集聚和空间离 散，在揭示空间分异及相互作用机制等方面具有特 殊功效[1]。当前国内运用 ESDA 方法对于区域经济空
鉴于此，为探索边缘省区内部经济发展的空间 差异与关联，进而从经济地理因素发现其经济增长 的动力机制以及科学决策的着力点，促进沿边开放 及西部大开发，避免新一轮的边缘化，本文尝试在 GIS 技术支持下运用 ESDA 方法研究边缘省区内部 空间经济结构演进的规律。以广西为例，作为一个 典型的欠发达、边缘省区，像大多数沿边省区一样， 不仅地处祖国边陲，位于国内外多个地缘经济区 （如中国—东盟自由贸易区、泛北部湾区域、华南经 济圈、泛珠三角及大西南合作区等）的结合部，且整 体经济发展水平处在全国欠发达或外围省区之 列①。而今，根据国家“十二五”发展规划纲要及区域 一体化发展进程，广西既要建成中国—东盟区域合 作的新高地、发挥其在国际区域互联互通中的重要 作用，又要深入实施西部大开发战略，其内部经济 空间格局正在快速调整。因此，从县域尺度探讨其 经济的空间差异与关联特征及结构演进规律，对于 欠发达、边缘省区构建有序的空间经济结构与合理 的产业分工格局及科学发展具有借鉴意义。