区域空间经济关联模式研究

　　南昌大学陈斐教授主持完成的国家社会科学基金项目《区域空间经济关联模式分析理论与实证研究》（批准号04CJL019），最终成果为同名研究报告。课题组成员有：毛建华、郭朝晖、雷军、康松。

　　区域经济空间关联研究是地理学界关注的焦点之一，也是现代区域经济学研究的主要方向之一。本研究以非均质区域经济发展空间关联分析为主线，基于空间统计分析、空间计量经济学、区域经济学等相关理论与方法以及GIS技术，将空间相关分析与区域空间经济过程模式分析结合在一起，从空间角度考察潜在的区域经济发展总体空间关联的性质以及各区域单元之间潜在的局部空间经济关联模式；同时开展有关区域经济空间特征的确证性空间数据分析。　　一、主要内容与观点

　　1．主要内容

　　本成果主要包括三个部分：第一部分对适用于城市与区域分析的空间统计理论与方法进行了系统、深入的研究；第二部分就空间统计分析与GIS的集成理论与可行的集成方式进行了分析，并建立了一个区域经济分析与决策系统雏形；第三部分对非均质区域空间经济关联模式进行实证分析，并对空间回归模型及其实践应用进行了初步研究。

　　第一，较系统地论述了适用于城市与区域分析的空间统计分析方法，并就有关理论进行了深入分析。空间自相关全局度量和检验、空间相关局部模式的识别与检验是空间数据分析的两个重要方面，主要包括定义空间目标邻近关系及建立空间权重矩阵、空间自相关度量与检验、空间自相关估计的应用、局部空间相关度量的理论与方法、局部相关度量指标的结合分析、局部空间统计的实际应用等。

　　第二，采用了两种不同的方法来评价局部空间统计的显著性：一是基于随机零假设；二是基于随机试验方法。对于前者，通常基于一个Bonferroni限制标准计算显著性水平；对于后者，采用条件随机或排列方法计算伪显著性水平。在计算伪显著性水平时，作者对蒙特卡罗多序列模拟与完全随机无重复试验结果进行了比较，认为蒙特卡罗多序列模拟在计算上更为可行。

　　第三，结合区域经济分析研究，集成了空间统计分析与GIS，初步实现区域经济分析的空间化。一是选用ArcView GIS作为开发环境，利用Avenue开发了交互式空间统计分析模块，在GIS环境中实现了空间统计分析与GIS的集成；二是以MSSQL 7作为后台数据库、利用ArcObjects为基础平台进行二次开发，采用VB可视化编程语言，在DBMS环境中开发了一个区域经济统计分析GIS系统，实现经济数据与图形数据之间的关联，有效探索区域经济发展的空间联系，初步实现了区域经济分析的空间化。

　　第四，探讨了空间经济分析的基本内涵，并以县市行政区为基本空间对象单元，系统分析了新疆、江西两省区不同时段潜在的区域总体及局部空间经济关联模式及其动态变化。包括全局自相关模式分析、核心区与邻近县市之间潜在的空间经济关联局部模式分析、多阶段综合分析等。同时以新疆为例，对空间相关局部不平稳性分析作了相关论述。研究表明，不管哪个时段新疆、江西各县市GDP年平均增速之间均存在显著的正的空间自相关。不同时段的县级水平局部Moran和局部Geary统计与显著性检验反映了新疆、江西内部存在不同的局部空间经济关联模式。结合各自的分区情形，表现为核心县市与邻近县之间的空间经济关联模式不同。

　　对新疆的空间相关局部不平稳性分析表明，新疆空间经济关联局部模式与全局模式的方向大致一致，不管对哪个时段而言，对全局模式具有显著影响的观测单元所呈现出的局部空间相关模式与全局空间模式的方向几乎相同。然而，不同时段对全局统计具有显著影响的观测单元完全不同，反映了新疆区域经济发展过程的局部不平稳性。但就具体的局部模式而言，存在两种主要情形：低发展水平县市的集聚、高发展水平县市的集聚。

　　第五，对区域经济分析的空间计量经济方法及其实践应用进行了初步研究。主要讨论了适用于横截面数据的空间线性模型通用形式，分析了两种特定模型（空间滞后模型和空间误差模型）的回归参数和空间参数的ML估计与优化、空间相关检验，并示范性地说明了如何建立不同空间相关情形下空间回归模型的经验公式。对两种特定模型而言，分别采用分半搜索法、最速下降法执行非线性优化迭代过程，估计使对数似然最大化的空间参数；并且基于标准回归分析程序的中间结果，利用Visual　 Basic开发了一些特定的估计例程。

　　2．基本观点

　　1．对大多数城市一区域性面域数据空间分析而言，需要引入一些合适的空间统计分析方法。将古典统计方法应用于与地理位置相关的数据时，通常不能获取这些数据的空间依赖性，会引起各种问题。在本研究中，空间统计是狭义上的定义，是指适合处理地理区域或地带的离散化数据的统计方法，而不是所有分析空间数据的统计方法。在这种情况下，空间统计分析的核心是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关。

　　2．对于大多数区域研究而言，相对独立的经济区构成了分析的重要基础。通常需要深入考虑研究区的基础地理背景、区域结构差异和层次等级关系，根据一定的规则对大的经济区分区。在区域空间经济关联分析中，可以将县市级行政区看作为空间统计分析的基本空间对象单元，将各行政中心所在地作为各县市的经济质心，从而将各县市之间的邻近关系转化为各经济质心之间的邻近关系。

　　3．空间统计分析与GIS技术的结合，初步实现了区域经济分析的空间化。空间统计分析与GIS集成可以采用两种比较可行的集成方式：一是在一个GIS环境中开发空间统计分析模块，二是在一个DBMS环境中集成空间统计分析与GIS。不管采用哪种方式，目前开发的空间统计模块仅能提供有限的空间统计分析功能。

　　4．空间经济相关模式分析主要包括全局模式分析和局部模式分析两大内容。全局空间自相关模式分析的完成需要计算出全局MC系数与GR比率及其显著性检验值。通过计算县级水平的局部Moran和局部Geary统计，结合区域空间经济过程模式分析，可以分析、识别经济区内潜在的局部空间经济关联模式及其动态变化，以揭示和分析不同区域的局部经济增长与发展情况。此外，可以根据two-sigma规则和1．5倍(3．0倍)IQR规则或借助局部Moran系数散点图来确定空间显著观测或对全局指标具有显著影响的观测。从某种意义上而言，可以使用具有显著影响的区域单元来衡量全局模式稳定性，揭示整个空间过程中可能存在的局部不稳定性，以更好地提出区域经济发展空间调控的相应对策。

　　5．横截面数据空间线性回归模型构成了空间计量经济学中组织各种模拟方法的框架。通过对通用模型参数的不同限制，可以导出特定的模型，从而以不同的方式合并空间相关。空间影响的存在对回归系数的估计和检验产生显著的影响，不能将具有滞后因变量的模型或系列残差相关的模型的OLS估计特性直接移植到空间情形。主要可以采用最大似然估计方法估计空间滞后模型和空间误差模型；可以根据模型的ML估计的渐进方差矩阵导出Wald检验或渐进的t--检验或基于似然比等检验来分析拟合模型的合理性，并诊断回归模型中的空间相关性更可能是源于实质性的相关，还是源于误差自相关。

　　6．建立与拟合不同空间相关情形下空间回归模型的经验分析公式还需要做大量的工作。包括原始数据的进一步收集、完善，拟合模型形式的研究、空间模型自回归模拟分析、ML估计的优化与检验、非线性优化迭代程序设计等，以获得对所研究的空间模式的本质理解。

　　二、成果的学术价值与社会价值

　　本研究代表区域经济分析研究一个新的方向，具有重要的理论意义和经济地理定量研究学术价值。首先，它将空间关联模式分析与区域空间经济发展研究结合在一起，为分析、识别经济区内潜在的总体及局部空间经济关联模式及其动态变化提供一种指导方法；其次，探讨空间影响数据分析和空间模型处理的有关理论与专业化方法，为评价空间因素对区域经济发展的影响提供技术方法，为空间关联模拟研究提供理论支撑；第三，建立了空间相关检验与空间自回归分析的实验模型，将为非均质区域经济发展空间调控提供重要的实证分析基础和策略支持。

　　本研究理论联系实际，对潜在的空间经济关联模式、空间计量经济实践应用的分析尝试与探索，将有利于把握区域经济发展空间过程，协助解决区域经济发展中存在的空间差异问题，从而为区域经济发展空间决策、空间差异调控与区域经济协调发展政策的制订和实施提供重要科学依据，为评价空间因素对区域经济发展所起的作用提供了更高级的方法，同时也为江西、新疆实现区域经济协调发展、缩小区域经济发展空间差异提供有力的实证分析基础。