劉 楠，謝永生，，索改弟，景民曉，陳 磊

（1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院，陜西 楊凌712100；2.中國(guó)科學(xué)院 水利部 水土保持研究所，陜西 楊凌712100）

區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異是區(qū)域發(fā)展過(guò)程中的一種常態(tài)，由于各地區(qū)在區(qū)位、資源及社會(huì)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)等方面存在不均衡性，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在同一時(shí)期不可能達(dá)到均等水平。對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的研究一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題［1］。適度的經(jīng)濟(jì)差異有利于資源優(yōu)化配置及產(chǎn)業(yè)合理的空間轉(zhuǎn)移，而過(guò)大的經(jīng)濟(jì)差異則會(huì)弱化業(yè)已形成的經(jīng)濟(jì)分工與合作，嚴(yán)重的還會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展造成負(fù)面影響［2］。因此，分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的變化規(guī)律及其成因，對(duì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)健康平穩(wěn)發(fā)展具有重要意義。

傳統(tǒng)度量區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的方法主要有Theil指數(shù)、基尼系數(shù)、變異系數(shù)、加權(quán)變異系數(shù)等［3－4］。然而，這些研究方法多運(yùn)用傳統(tǒng)的數(shù)量統(tǒng)計(jì)模型，假設(shè)區(qū)域之間相互獨(dú)立，不存在任何相互作用［5］，難以真正反映區(qū)域空間差異的變化，無(wú)法揭示區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間分布差異性與相似性。而已有的陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異研究以地區(qū)或地市為尺度，對(duì)個(gè)別年份的經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)行了分析，在時(shí)間和空間上都無(wú)法精確地展示區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異狀況［6－8］。

探索性空間數(shù)據(jù)分析（Exploratory Spatial Data Analysis，ESDA）以空間關(guān)聯(lián)測(cè)度為核心，通過(guò)對(duì)事物和現(xiàn)象的空間分布格局進(jìn)行描述和可視化，揭示研究對(duì)象之間的空間相互作用機(jī)制［9］。目前已有學(xué)者運(yùn)用ESDA對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)行分析，如李小建等［10］使用ESDA方法對(duì)20世紀(jì)90年代中國(guó)縣際經(jīng)濟(jì)差異進(jìn)行了實(shí)證研究。Le Gallo等［11］則用ESDA方法研究了歐洲1980—1995年區(qū)域人均GDP的空間分布關(guān)系。

本文以縣域?yàn)榛締卧?，選取人均GDP為基本指標(biāo)，采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法，對(duì)陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間格局演變進(jìn)行研究，并初步探索陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異演變的空間機(jī)理和驅(qū)動(dòng)因素，以期為制定合理的區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略提供依據(jù)。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來(lái)源及研究方法

1.1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來(lái)源

陜西省位于中國(guó)內(nèi)陸腹地，是我國(guó)鄰接省區(qū)數(shù)量最多的省份，具有承東啟西、聯(lián)結(jié)南北的重要戰(zhàn)略地位。其北部黃土高原礦產(chǎn)資源豐富；中部關(guān)中平原文化旅游業(yè)發(fā)展迅速，是工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和科研教育的重要基地；南部秦巴山區(qū)則擁有豐富的生物資源。考慮到行政區(qū)劃調(diào)整、減少數(shù)據(jù)冗余及區(qū)域精度問(wèn)題（如西安市臨潼區(qū)面積較大，將其單獨(dú)列出能更好反映該地區(qū)實(shí)際經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r），本文對(duì)部分行政區(qū)劃進(jìn)行合并和分割，得到縣域（市區(qū)、縣級(jí)市）98個(gè)。然后收集各縣域2002—2011年10a人均GDP，數(shù)據(jù)取自《陜西省統(tǒng)計(jì)年鑒（2002—2011）》。

1.2 研究方法

本文應(yīng)用Global Moran′s I和Getis－Ord G＊i來(lái)測(cè)度全局和局部空間關(guān)聯(lián)特征。前者用于測(cè)度整個(gè)研究區(qū)的空間關(guān)聯(lián)情況，后者用于識(shí)別局部的空間集聚狀況［12］。

1.2.1 全局空間關(guān)聯(lián) Global Moran′s I是一種全局空間自相關(guān)（Spatial Auto－correlation）分析方法，其用于檢驗(yàn)要素屬性值與其相鄰空間要素上的屬性值是否顯著關(guān)聯(lián)［13］。其包括正相關(guān)和負(fù)相關(guān)兩種，正相關(guān)表示某要素屬性值與相鄰空間要素屬性值具有相似性，負(fù)相關(guān)則表明兩要素屬性值具有顯著差異。其計(jì)算公式為：

式中：Xi，Xj——區(qū)域i，j的觀測(cè)值；Wij——空間權(quán)重矩陣，空間相鄰為1，不相鄰為0；n——縣域總數(shù)。S2——樣本的方差；——所有區(qū)域觀測(cè)值的平均值。采用Z對(duì)Global Moran′s I結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：

Moran′s I取值范圍為［－1，1］，趨近于1表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高（或較低）的區(qū)域在空間上集聚，趨近于－1則表明區(qū)域與相鄰區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有顯著差異。當(dāng) Moran′s I接近期望值－1／（n－1）時(shí)，觀測(cè)值之間才相互獨(dú)立，在空間上隨機(jī)分布，此時(shí)滿足傳統(tǒng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異度量方法所要求的獨(dú)立條件。

式中：Xj——區(qū)域j的觀測(cè)值；Wij——空間權(quán)重矩陣，相鄰為1，不相鄰為0；n——縣域總數(shù)；S——樣本的標(biāo)準(zhǔn)差——所有區(qū)域觀測(cè)值的平均值。同樣用Z對(duì)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：

1.2.3 經(jīng)濟(jì)平均增長(zhǎng)指數(shù) 經(jīng)濟(jì)平均增長(zhǎng)指數(shù)將各縣域經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的年均增長(zhǎng)速度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使不同時(shí)期增長(zhǎng)速度具有可比性［15］。其計(jì)算公式為：

式中：S——人均 GDP的平均增長(zhǎng)指數(shù)；Et1，Et2——t1，t2年份的人均GDP。

2 結(jié)果與分析

2.1 總體格局特征分析

2.1.1 全局空間關(guān)聯(lián) 利用ArcGIS 9.3工具箱中空間統(tǒng)計(jì)模塊下的Spatial autocorrelation（Moran′s I）工具對(duì)陜西省10a縣域人均GDP的Global Moran′s I指數(shù)及其檢驗(yàn)值進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表1所示。從表中可以得出以下結(jié)論：

（1）從表1看出，研究年份陜西省縣域人均GDP的Global Moran′s I指數(shù)全部為正，且介于0.086 9～0.217 9之間，在置信度大于95%的情況下（p＜0.05），全部通過(guò)顯著性檢驗(yàn)（Z臨界值為1.96）。表明陜西省縣域發(fā)展呈現(xiàn)顯著的空間集聚性，即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高（或較低）的縣域在空間上集中分布，而非隨機(jī)分布。

（2）另外，2002—2005年，Global Moran′s I指數(shù)呈現(xiàn)緩和的下降趨勢(shì)，在2005年達(dá)到最低值0.086 9，而后明顯上升，到2008年達(dá)到最大值0.217 9。2002—2006年 Global Moran′s I指數(shù)在較小值波動(dòng)，而2007—2011年則在較大值波動(dòng)。說(shuō)明陜西經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在10a間空間集聚趨勢(shì)得到明顯加強(qiáng)。陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本格局是：發(fā)達(dá)地區(qū)集中在陜北和關(guān)中地區(qū)，欠發(fā)達(dá)地區(qū)則集中在陜南地區(qū)。正是隨著各區(qū)域內(nèi)部空間差異的減小，使得縣域總體空間差異顯著減小。

表1 陜西省2002－2011年縣域人均GDP的Moran′s I估計(jì)值

2.1.2 經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū)域演變 由于Global Moran′s I是一種總體統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，僅說(shuō)明所有區(qū)域與周邊地區(qū)之間空間差異的平均程度。在區(qū)域總體空間差異縮小的情況下，局部空間差異可能擴(kuò)大［16］。為了更詳細(xì)地探明陜西省經(jīng)濟(jì)格局演變狀況，本研究選取4個(gè)典型年份，計(jì)算其局部空間關(guān)聯(lián)指數(shù)Getis－Ord，并使用GIS軟件將其空間化，用Jenks最佳自然斷裂法將每個(gè)年份的局域Getis－Ord統(tǒng)計(jì)值分為4類（熱點(diǎn)區(qū)域、次熱區(qū)域、次冷區(qū)域、冷點(diǎn)區(qū)域），生成陜西省經(jīng)濟(jì)空間格局的熱點(diǎn)演變圖（圖1），從圖中可以看出：

圖1 陜西省經(jīng)濟(jì)格局熱點(diǎn)區(qū)域演化

（1）從整體上看，陜西省典型年份經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū)域在空間上主要分布在以志丹縣和安塞縣為核心的陜北地區(qū)。這說(shuō)明在陜西省縣域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中，陜北地區(qū)最具活力，在陜西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展中始終占主導(dǎo)地位。而以西安市為中心的關(guān)中地區(qū)，在2003年呈現(xiàn)出高值簇，也一度體現(xiàn)出了省會(huì)地區(qū)所具備的經(jīng)濟(jì)發(fā)展及擴(kuò)散能力。但以紫陽(yáng)縣和石泉縣為代表的陜南地區(qū)，大多屬于低值簇，屬于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的冷點(diǎn)區(qū)域，而且隨著時(shí)間的發(fā)展，這種局面沒(méi)有得到改觀。值得一提的是，在熱點(diǎn)區(qū)集中分布的陜北地區(qū)，米脂縣、綏德縣、吳堡縣和佳縣卻始終屬于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的冷點(diǎn)區(qū)域。

（2）從各類型區(qū)域的數(shù)量上來(lái)看，熱點(diǎn)區(qū)域逐漸減少，而冷點(diǎn)區(qū)域顯著增多。具體來(lái)說(shuō)，高值簇地區(qū)由2003年的20個(gè)減少到2005年的13個(gè)，繼而減少到2007年的5個(gè)，這說(shuō)明陜西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心區(qū)域不斷縮小并發(fā)生產(chǎn)業(yè)整合，集聚在志丹縣和安塞縣地區(qū)；低值簇地區(qū)則由2005年的12個(gè)顯著增加到2007年的52個(gè)，并由陜南地區(qū)向關(guān)中地區(qū)蔓延。

（3）通過(guò)觀察不難發(fā)現(xiàn)，2007年陜西省經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)圖與其它年份顯著不同：關(guān)中和陜南地區(qū)全部變?yōu)槔潼c(diǎn)和次冷區(qū)域，同時(shí)冷點(diǎn)區(qū)域數(shù)達(dá)到最多；陜北熱點(diǎn)區(qū)域府谷縣和神木縣變?yōu)榇螣釁^(qū)域，熱點(diǎn)區(qū)域總數(shù)達(dá)到最少。而后的2009年，關(guān)中地區(qū)回升為次熱區(qū)域，而府谷縣和神木縣回升為熱點(diǎn)區(qū)域。

2.2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間格局

2.2.1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的全局空間關(guān)聯(lián) 由于基于各年份的空間關(guān)聯(lián)分析只能從靜態(tài)的角度測(cè)度縣域經(jīng)濟(jì)的空間集聚，忽略了演變過(guò)程的研究，為了探明研究區(qū)經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)發(fā)展的空間熱點(diǎn)演變，本研究將10個(gè)研究年份分為3個(gè)研究時(shí)段，分別為：2002—2005年、2005—2008年、2008—2011年，并根據(jù)公式（3）計(jì)算各時(shí)段的經(jīng)濟(jì)平均增長(zhǎng)指數(shù)。然后運(yùn)用Global Moran′s I進(jìn)行空間關(guān)聯(lián)分析，結(jié)果如表2所示。從表中可以看出：

（1）3個(gè)時(shí)段，Global Moran′s I均為正，且先增后降，置信度均大于95%（p＜0.05）。2002—2005年，Global Moran′s I為0.058 9，且Z 值檢驗(yàn)不顯著，說(shuō)明該時(shí)段空間自相關(guān)程度很低，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的高值和低值呈現(xiàn)隨機(jī)分布。2005—2008年，Global Moran′s I為0.244 6，且通過(guò)Z值檢驗(yàn)，該時(shí)段相鄰縣域呈現(xiàn)正相關(guān)，有明顯的集聚現(xiàn)象。2008—2011年，Global Moran′s I有所下降，為0.199 1，且通過(guò)Z 值檢驗(yàn)，該時(shí)段呈現(xiàn)空間正相關(guān)，但集聚現(xiàn)象有所減弱。3個(gè)時(shí)段Global Moran′s I明顯增加，而后稍有回落的現(xiàn)象，說(shuō)明陜西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)格局呈現(xiàn)出由隨機(jī)分布到集聚分布的演變趨勢(shì)。

（2）與各年份人均GDP的Global Moran′s I相比，兩種不同指標(biāo)的空間關(guān)聯(lián)趨勢(shì)基本相符。10a間Global Moran′s I呈現(xiàn)明顯增加而后緩慢下降的趨勢(shì)，而對(duì)應(yīng)時(shí)段的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)Global Moran′s I也經(jīng)歷了類似的過(guò)程。這說(shuō)明陜西省縣域經(jīng)濟(jì)格局在人均GDP和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)層面都呈現(xiàn)集聚的演變趨勢(shì)。

表2 陜西省縣域人均GDP平均增長(zhǎng)指數(shù)的Moran′s I估計(jì)值

2.2.2 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)熱點(diǎn)區(qū)域演變 全局的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間關(guān)聯(lián)掩蓋了局部的關(guān)聯(lián)狀況。所以可以通過(guò)計(jì)算Getis－Ord來(lái)分析人均GDP增長(zhǎng)率的局部空間差異。使用ArcGIS的空間統(tǒng)計(jì)工具計(jì)算每個(gè)時(shí)段的Getis－Ord指數(shù)，同樣利用Jenks最佳自然斷裂法將每個(gè)年份的局域Getis－Ord統(tǒng)計(jì)值分為4類（熱點(diǎn)區(qū)域、次熱區(qū)域、次冷區(qū)域、冷點(diǎn)區(qū)域），生成陜西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間格局的熱點(diǎn)演變圖（圖2），從圖中可以看出：

圖2 陜西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)熱點(diǎn)區(qū)域演化

（1）從整體上看，雖然經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)熱點(diǎn)區(qū)域不斷變化，但3個(gè)時(shí)段的熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在陜北地區(qū)。2002—2005年鳳縣、太白縣和留壩縣呈現(xiàn)熱點(diǎn)區(qū)域，而后消失。而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的冷點(diǎn)區(qū)域經(jīng)歷了由南向北的遷移：2002—2005年，冷點(diǎn)區(qū)域分散的分布在關(guān)中及陜南地區(qū)；2005—2008年，冷點(diǎn)區(qū)域集中分布在關(guān)中大部分地區(qū)；2008—2011年，冷點(diǎn)區(qū)域分別以周至縣和安塞縣為核心在關(guān)中和陜北的局部地區(qū)集聚。

（2）從各類型區(qū)數(shù)量上來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的熱點(diǎn)區(qū)域數(shù)量逐漸減少，3個(gè)時(shí)段熱點(diǎn)區(qū)域分別為15個(gè)、12個(gè)和8個(gè)，而在空間上逐漸向北部遷移。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的冷點(diǎn)區(qū)域數(shù)量則經(jīng)歷了先增后減的過(guò)程，3個(gè)時(shí)段冷點(diǎn)區(qū)域分別為15個(gè)、32個(gè)和9個(gè)，在空間上也向北部進(jìn)行遷移。

（3）和4個(gè)典型年份陜西省經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū)域演變圖相比，3個(gè)時(shí)段陜西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)熱點(diǎn)區(qū)域也分布在陜北地區(qū)，即本來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r較好的地區(qū)仍保持較高的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，這與陜北地區(qū)良好的發(fā)展條件息息相關(guān)。而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的冷點(diǎn)區(qū)域雖然經(jīng)歷了北遷的過(guò)程，但主要還是分布在關(guān)中和陜南地區(qū)，即本來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r欠佳的地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度仍較低，這種“熱點(diǎn)更熱，冷點(diǎn)更冷”的現(xiàn)象在一定程度上說(shuō)明陜西省縣域經(jīng)濟(jì)差距仍然很大，陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)健康發(fā)展的路子還很長(zhǎng)。值得注意的是：2008—2011年間，一直是經(jīng)濟(jì)發(fā)展冷點(diǎn)的米脂縣、綏德縣、吳堡縣和佳縣，成為了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)熱點(diǎn)區(qū)域，而一直是經(jīng)濟(jì)發(fā)展熱點(diǎn)的志丹縣和安塞縣等地區(qū)，成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)冷點(diǎn)區(qū)域，這種現(xiàn)象對(duì)這陜北地區(qū)局部的均衡發(fā)展具有重要意義。

3 驅(qū)動(dòng)力分析

區(qū)域經(jīng)濟(jì)是一個(gè)復(fù)雜的空間概念，影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素有很多。本文將從能礦資源開(kāi)發(fā)、經(jīng)濟(jì)區(qū)位差異和區(qū)域發(fā)展政策三個(gè)方面對(duì)陜西省縣域經(jīng)濟(jì)格局的演變驅(qū)動(dòng)力進(jìn)行分析。

3.1 能礦資源開(kāi)發(fā)

陜西省礦產(chǎn)資源豐富，煤、石油、天然氣和鹽礦等儲(chǔ)量位居全國(guó)前列，但資源分布區(qū)域特色明顯。典型年份陜西省經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在陜北地區(qū)，且3個(gè)時(shí)段經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的熱點(diǎn)區(qū)域也集中在陜北地區(qū)。這是由于陜北地區(qū)礦產(chǎn)資源分布集中且儲(chǔ)量可觀，品級(jí)和質(zhì)量較好，開(kāi)發(fā)成本較低，良好的資源稟賦使其成為我國(guó)重要的能源和化工基地，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平很高。在西部大開(kāi)發(fā)和資源緊缺的大背景下，依托資源開(kāi)發(fā)的陜北地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展依然能夠保持較快的增速。而陜北米脂縣、綏德縣等地區(qū)局部經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)冷點(diǎn)與其資源分布相對(duì)較少有直接關(guān)系。典型年份陜西省經(jīng)濟(jì)冷點(diǎn)區(qū)域主要分布在陜南地區(qū)，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的冷點(diǎn)區(qū)域由南向北遷移。這是因?yàn)殛兡系貐^(qū)以黑色金屬、有色金屬、貴金屬及各類非金屬礦產(chǎn)為主，分布較為分散，開(kāi)發(fā)難度大、成本高，由此造成工業(yè)落后和經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后。而一直是經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)區(qū)域的志丹縣和安塞縣在2008—2011年變?yōu)榻?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的冷點(diǎn)區(qū)域，凸顯了其資源開(kāi)發(fā)粗放、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一的缺點(diǎn)。

3.2 經(jīng)濟(jì)區(qū)位差異

北山和秦嶺把陜西分為三個(gè)區(qū)域，北部是陜北高原，中部是關(guān)中平原，南部是秦巴山地。結(jié)合各自的地理特征與上文研究結(jié)果進(jìn)行分析：① 以西安市為中心的關(guān)中地區(qū)，在2003年為熱點(diǎn)區(qū)域，這與其優(yōu)越的經(jīng)濟(jì)區(qū)位是分不開(kāi)的。關(guān)中地區(qū)地勢(shì)平坦，交通便利，人文歷史深厚，具有豐富的旅游資源，而后熱點(diǎn)的消失則與工業(yè)化水平低和城鄉(xiāng)發(fā)展不協(xié)調(diào)有關(guān)。② 典型年份陜西省經(jīng)濟(jì)冷點(diǎn)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)冷點(diǎn)在陜南地區(qū)的分布除了能礦資源的原因，也與其較差的經(jīng)濟(jì)區(qū)位條件有關(guān)。其位于秦巴山地，交通條件差，工業(yè)和工商業(yè)發(fā)展落后，接受輻射和擴(kuò)散的能力很差。③2008—2011年間，一直是經(jīng)濟(jì)發(fā)展冷點(diǎn)的米脂縣、綏德縣、吳堡縣和佳縣，成為了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)熱點(diǎn)區(qū)域。雖然這一地區(qū)礦產(chǎn)儲(chǔ)量較低，但周邊發(fā)達(dá)地區(qū)的擴(kuò)散效應(yīng)對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到了重要作用。隨著這些發(fā)達(dá)地區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的日趨成熟，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)增強(qiáng)，生產(chǎn)要素成本上升，促使生產(chǎn)線向周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而帶動(dòng)了資本、技術(shù)和勞動(dòng)力的流動(dòng)，最終促進(jìn)了冷點(diǎn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

3.3 區(qū)域發(fā)展政策

發(fā)展政策是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，扮演著十分重要的角色。國(guó)家和地方政府的調(diào)控政策很大程度上影響了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的格局演變。（1）對(duì)比2005—2008年和2008—2011年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)熱點(diǎn)圖可以發(fā)現(xiàn)冷點(diǎn)區(qū)域逐漸北遷。2006年，陜西省提出了“關(guān)中率先發(fā)展，陜北跨越發(fā)展，陜南突破發(fā)展”的總思路，旨在協(xié)調(diào)三大地區(qū)發(fā)展，發(fā)揮各自的優(yōu)勢(shì)。尤其是陜南地區(qū)逐步揚(yáng)長(zhǎng)避短，大力發(fā)展了以食品、藥材、水電和旅游等綠色產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的特色經(jīng)濟(jì)，經(jīng)濟(jì)增速有所提升。而陜北地區(qū)則逐漸限制高耗能、高污染企業(yè)的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)增速放緩。這種協(xié)調(diào)性政策有利于陜西經(jīng)濟(jì)的健康平衡發(fā)展。（2）而2007年陜西省經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)圖中所表現(xiàn)出的整體由熱變冷的現(xiàn)象與這種協(xié)調(diào)政策并不矛盾：首先，任何經(jīng)濟(jì)政策所產(chǎn)生的作用都有一定的滯后性，不可能達(dá)到“立竿見(jiàn)影”的效果，短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展冷點(diǎn)區(qū)域仍會(huì)集聚在陜南地區(qū)。其次，雖然陜北增速放緩，但在西部大開(kāi)發(fā)的背景下，資源優(yōu)勢(shì)明顯的陜北地區(qū)仍占有絕對(duì)的發(fā)展主導(dǎo)地位。隨著能源的日趨緊張，我國(guó)對(duì)能源的依賴性逐漸增大，使得陜北地區(qū)產(chǎn)業(yè)向個(gè)別縣域集聚并保持較高水平的發(fā)展。

4 討論

本文以陜西省為例，通過(guò)ESDA分析方法，選取Global Moran′s I和Getis－Ord G＊i為測(cè)度指標(biāo)，對(duì)陜西省縣域經(jīng)濟(jì)空間格局及其演變進(jìn)行了分析，并進(jìn)一步分析了影響這種空間差異演變的驅(qū)動(dòng)力。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)：（1）在總體格局方面，陜西省縣域經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)顯著的空間自相關(guān)，即相似的縣域在空間上集聚分布，而且這種集聚趨勢(shì)逐漸加強(qiáng)。熱點(diǎn)區(qū)域主要分布在陜北及關(guān)中地區(qū)，且逐漸向陜北遷移。而冷點(diǎn)區(qū)域則主要分布在陜南地區(qū)，并逐漸向關(guān)中地區(qū)蔓延。（2）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間格局呈現(xiàn)出由隨機(jī)分布到集聚分布的演變趨勢(shì)。增長(zhǎng)熱點(diǎn)集聚在陜北地區(qū)，增長(zhǎng)冷點(diǎn)則經(jīng)歷了由南向北的遷移。（3）陜西省縣域經(jīng)濟(jì)空間格局演變的驅(qū)動(dòng)力主要體現(xiàn)在能礦資源開(kāi)發(fā)、經(jīng)濟(jì)區(qū)位差異和區(qū)域發(fā)展政策3個(gè)方面。能礦資源和經(jīng)濟(jì)區(qū)位是各地區(qū)發(fā)展的客觀條件，而唯有制定合理的區(qū)域發(fā)展政策才能推動(dòng)各縣域快速發(fā)展，從而合理調(diào)控省內(nèi)經(jīng)濟(jì)格局。

本研究還有兩個(gè)問(wèn)題有待進(jìn)一步研究。（1）不同的空間權(quán)重矩陣對(duì)空間集聚的分析結(jié)果會(huì)產(chǎn)生不同的影響，可以進(jìn)一步嘗試不同空間關(guān)系建模方法對(duì)分析結(jié)果進(jìn)行相關(guān)比較和驗(yàn)證。（2）本研究從區(qū)域尺度細(xì)化到縣域，但在一定程度上仍不能反映個(gè)別地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間集聚及演變狀況，可以進(jìn)一步細(xì)化到鄉(xiāng)鎮(zhèn)級(jí)進(jìn)行分析，以期得到更為全面和精細(xì)的分析結(jié)果。

［1］ 李小建，喬家君.20世紀(jì)90年代中國(guó)縣際經(jīng)濟(jì)差異的空間分析［J］.地理學(xué)報(bào)，2001，56（2）：136－145.

［2］ 張海峰，白永平，陳瓊，等.基于ESDA－GIS的青海省區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異研究［J］.干旱區(qū)地理，2009，32（3）：454－461.

［3］ Gastwirth J L.The estimation of the Lorenz curve and Gini index［J］.The Review of Economics and Statistics，1972，54（3）：306－316.

［4］ Theil H.Economics and Information Theory［M］.Chicago：Rand McNally and Comany，1967.

［5］ Arbia G.The role of spatial effects in the empirical analysis of regional concentration［J］.Journal of Geographical Systems，2001，3（3）：271－281.

［6］ 席建強(qiáng)，劉超，高小敏.陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異的空間統(tǒng)計(jì)分析［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2009（4）：92－95.

［7］ 李芹芳，錢文君，陳瑋，等.陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異評(píng)價(jià)分析［J］.干旱區(qū)地理，2010（5）：456－461.

［8］ 趙光華，于鵬，丁艷萍.陜西省區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)差異分析［J］.地域研究與開(kāi)發(fā)，2007，26（3）：27－30.

［9］ 李梅，王鐵.基于ESDA的區(qū)域經(jīng)濟(jì)格局時(shí)空演變研究［J］.國(guó)土與自然資源研究，2011（6）：9－11.

［10］ 李小建，喬家君.20世紀(jì)90年代中國(guó)縣際經(jīng)濟(jì)差異的空間分析［J］.地理學(xué)報(bào)，2001，56（2）：136－145.

［11］ Le Gallo J，Ertur C.Exploratory spatial data analysis of the distribution of regional per capita GDP in Europe，1980—1995［J］.Papers in Regional Science，2003，82（2）：175－201.

［12］ Getis A，Ord J K.The analysis of spatial association by use of distance statistics［J］.Geographical Analysis，1992，24（3）：189－206.

［13］ Cliff A，Ord J.Spatial autocorrelation［M］.London：Pion Ltd，1973.

［14］ 張松林，張昆.空間自相關(guān)局域指標(biāo)Moran指數(shù)和G系數(shù)研究［J］.大地測(cè)量與地球動(dòng)力，2007，27（3）：31－34.

［15］ 靳誠(chéng)，陸玉麒.基于縣域單元的江蘇省經(jīng)濟(jì)空間格局演化［J］.地理學(xué)報(bào)，2009，64（6）：713－724.

［16］ 李丁，李平安，王鵬.基于ESDA的甘肅省縣域經(jīng)濟(jì)空間差異分析［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，2009，23（12）：1－5.