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1、基于探索性空间分析的中原经济区城市竞争力研究 摘要：利用空间探索性数据分析的方法，选择构建城市竞争力指标，对中原经济区的28个地级市2011年竞争力进行全局和局部空间相关分析，揭示中原经济区城市竞争力的空间自相关性、空间异质性以及空间作用相互机制。分析表明，中原经济区28个城市中，仅郑州市、邯郸市和洛阳市的发展存在显著地负相关性，中原经济区整体上呈现相关性极小的趋势，基本上呈现随机分布。关键词：探索性空间分析；空间自相关；Moran Index；城市竞争力0引言城市是区域经济的重要组成因素，是区域内经济和社会活动的聚集体。随着全球化和城市化的发展，区域或者国家之间的竞争日益演变为城市之间的竞争
2、，由于城市在当今世界经济与社会发展体系中占据了核心地位，城市竞争力已经成为整个竞争体系的关键所在；同时，城市作为一定区域范围内的经济中心和驱动器，通过与周边区域的相互联系、互相补充，带动整个区域的经济发展，在竞争中取得优势。通过对城市竞争力的比较和分析，客观反映城市综合实力和发展潜力，为城市规划、可持续发展提供信息。新兴的空间统计在分析空间关系的基础上为进行数值相关分析提供了新思路，其核心是探讨与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联和空间自相关。探索性空间数据分析（Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA）是一系列空间数据分析方法和技术的集合，以空间关
3、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异常，揭示对象之间的空间相互作用机制。它实际上是在没有太多先验知识、理论与假设的基础上，利用统计学和图形图表相结合的方法对空间信息进行分析、鉴别和归纳。该方法已经广泛应用于空间数据挖掘、数字图像处理、流行病学、自然灾害、区域经济等研究领域，也为区域内城市竞争力空间关系研究提供了依据。1研究区概况中原经济区由七省28市（图1：中原经济区行政区分布图）组成：河南省（郑州市、洛阳市、平顶山市、南阳市、安阳市、焦作市、新乡市、许昌市、三门峡市、濮阳市、信阳市、周口市、驻马店市、商丘市、漯河市、济源市、开封市、鹤壁市）；山东省（
4、菏泽市）；河北省（邯郸市）；山西省（运城市、晋城市、长治市）；湖北省（襄阳市）；安徽省（亳州市、淮北市、阜阳市）；江苏（徐州），总面积约28万平方公里，作为国家层面重点开发区域， 涵盖河南全省、延及周边地区的经济区域，是沿海地区发展的重要支撑，是中部崛起的重要基地，市国家重要的粮食生产和现代农业基地，是继“长三角”、“珠三角”、“京津冀”三大经济区之后，于2010年由豫鲁苏皖冀晋鄂7省28市组成的经济区域，该区域定位为全国重要的高新技术产业、先进制造业和现代服务业基地，能源原材料基地、综合交通枢纽和物流中心，区域性的科技创新中心，中部地区人口和经济密集区，使之成为支撑全国经济又好又快发展的新的
5、经济增长板块。 图1 中原经济区行政区图2研究基础2.1主成分分析方法主成分分析是考察多个变量间相关性的多元统计方法，该方法将高维变量进行降维处理，在保证信息损失最小的前提下，经线性变换、筛选和舍弃一小部分信息，以少数综合变量取代原始采用的多数变量。主成分分析的步骤：（1）将原始数据进行标准化处理，使指标具有可比性。（2）计算数据表的相关系数矩阵R。（3）对R求其特征根及相应的特征向量。（4）计算累计贡献率，一般来说，当累计贡献率大于80%时，就选取前m个主成分量，对m个主成分进行综合分析，得到主成分量。（5）根据各主成分量方差贡献率得到子系统的评价指数F2.2全局空间自相关测度全局空间自相关
6、用于探测整个研究区域的空间模式，使用单一指标反映研究区域整体的相关程度，是属性值在整个区域空间特征的描述，表现为要素在一个总的空间模式中的依赖程度。用于表示全局空间自相关的指标和方法很多，主要包括：连接统计、Morans I 指标、GearyC系数，其中常用的是Morans I ，其公式定义如下：式中： ，表示在i 处的属性值，在这里，选取每个城市的GDP作为属性值；为空间权重值。 Morans I用于表示空间要素的相互关系，取值区间为-1，1。如果I趋于1或-1，表明区域变量在空间分布的相关性强，且正负值分别表示正相关或负相关；当I趋于0时，表示区域变量在空间分布相关性弱(I=0时，区域变量
7、在空间上不相关)。2.3局部空间自相关测度局部Moran指数为体现出显著性水平的指标,突出中原经济区28个地级市空间异质性关系以及更加清晰地识别局部空间集聚发生的位移。Local Moran为空间相互作用的模式, 即Z值显著的城市表明其城市竞争力与核心城市发展的动态增长有关, 而并非随机出现。正值表示经济水平较高的地区通过同周边地区密切的经济联系、大力发展专业化生产分工和协作、形成技术扩散, 对周边地区的发展产生较强的经济辐射作用, 带动周边地区共同发展, 形成区域经济一体化发展格局。负值反映了回流的形式, 表现为资本、劳动力、技术等要素, 由于收益差异而导致由外围向中心的流动, 造成周边城市
8、发展落后, 使城市发展差距不断扩大 3数据来源根据研究的需要，本文数据来自于河南、山东、河北、山西、湖北、安徽、江苏各省的统计年鉴2011，地图来自于全国地区级SHP地图。4数据处理4.1主成分分析根据各省中原经济区各省2011年统计年鉴，选取方法的工作目标是对原有变量进行线性变换和舍弃一小部分28市的10项指标，分别为生产总值、市辖区人口、工业总产值、财政收入、科研经费、教育经费、邮电业务总量、客运量、货运量、参加基本医疗保险人数。采用主成分分析法提取主要因子, 调用统计分析软件SPSS18.0和Excel工具计算出中原经济区28个地级城市的综合实力得分和排序（如表1所示）， 然后基于探索性
9、空间分析对中原经济区28个省辖市以综合实力为代表 , 探讨中原经济区竞争力的空间格局与聚集特征, 为加速发展中原经济区、提高中原经济区竞争力提供科学依据。经过分析，得到中原经济区各市城市综合实力如表1。（见第6页）表1中原经济区城市综合实力得分和排序城市名称F1分值F2分值F3分值综合实力排序郑州市7.890423.196021-0.261316.0516831邯郸市4.1907650.4268230.2270253.0258332洛阳市3.0961480.920023-0.646552.2482343徐州市2.4335732.113179-1.507851.9011534南阳市2.36585
10、0.2505050.3288921.7340535菏泽市1.91934-0.759980.830061.2983546襄阳市1.1714940.3191650.0400660.8795697商丘市0.663023-0.928220.3696550.3367788周口市0.358033-0.128020.286710.2605459平顶山市0.277745-0.22035-0.520860.09072510驻马店市0.140987-0.899750.231305-0.0384411安阳市0.171182-0.69565-0.27208-0.0405512新乡市-0.041140.095967-0
11、.43803-0.0637313长治市-0.944431.7098542.171111-0.0848614运城市-1.279091.3423563.112755-0.2721715许昌市-0.25274-0.39185-0.79633-0.343416信阳市-0.49187-0.615080.02538-0.4521817阜阳市-0.67609-1.293981.240426-0.5587318焦作市-0.60866-0.42643-0.81624-0.6001519毫州市-1.52037-0.593620.610828-1.094720晋城市-2.099891.0908791.054779-
12、1.1373221开封市-1.51414-0.68357-0.34065-1.2210722濮阳市-1.87763-0.43668-0.7577-1.4793423三门峡市-2.076-0.42091-0.97389-1.6406724淮北市-2.39728-0.32941-0.35409-1.7734125漯河市-2.41098-0.65364-0.83336-1.8997826鹤壁市-2.8914-1.07188-0.89123-2.31827济源市-3.59685-0.91573-1.11882-2.80841284.2全局空间自相关分析 基于以上各种指标，利用Arc GIS 软件的工具
13、箱中Spatial Statistics Tools Analyzing Patterns Spatial Autocorrelation(Morans I )分析工具计算2011年中原经济区地级市城市竞争力的全局空间自相关指数Morans I 及其检验值。结果如图2所示,可以看出表示中原经济区的28个地级市的全局空间自 相关的Moran值为-0.16，表现为一种极其微弱的负相关。这里的I值为负值，代表相邻城市综合实力总体上呈现差异而非相似的现象，而这个值又趋近于0，进而代表这种差异现象并不显著。Z 值-0.68大于正态分布函数在0.01 水平下的临界值-1.96 , 表明28个地级市在全局范
14、围内地区属性存在微小差异，基本上空间现象（各市综合实力）高值或低值呈无规律的随机分布状态(即空间依赖性不强) 。河南省各地级市的空间分布基本上表现出完全随机状态,相似值之间的空间离散,即具有较高城市竞争力的城市随机的散布于较低城市竞争力之中。 图2 2011年中原经济区城市竞争力Moran 指数4.3局部空间自相关分析利用Arc GIS软件的工具箱中Spatial Statistics Tools Mapping Clusters Cluster and Outlier Analysis工具计算局部Moran指数, 输出的要素包括L -Mi Index (inverse distance method) 和L Mi Z-Score (inverse distance method) 两个属性值, 分别代表各个要素的局部Moran指数和Z值。局部Moran指数为正值, 则要素值与其相邻的要素值相近; 局部Moran指数为负值,则与相邻要素值有很大的不同。得到图3（见第9页），从图3中可以看出，中原经济区的18个城市的局部Moran 值均趋近于0，分别呈现出非常微弱的正相关或负相关，即各个城市与其临近城市的要素值的同异性随机分布。同时可以发现，漯河、三门峡、洛阳、郑州、开封、济源、邯郸、徐
