第二节 长三角经济空间格局的探索性空间数据分析
通过对长三角区域经济差异的初步分析，可以了解长三角区域经济整体差异的现状。为进一步了解长三角区域经济差异情况，我们利用空间探索性数据分析方法对其进行深入研究。
一、数据选取
区域经济差异主要体现在区域经济总量的差别上，但是GDP往往会因为人口、价格指数等因素，而使分析结果出现较大的误差。而人均GDP排除了人口因素的影响，另外由于2003年以后长三角地区的行政区划有所变化，因此，我们选取2003年—2010年的人均GDP作为我们的数据支撑。我们以2000年的价格为基期价格，根据各城市统计年鉴中获取的GDP总额及人口数量，计算得到人均GDP。
二、权重矩阵的建立
空间探索性数据分析方法最重要的是权重矩阵的建立。因此，在进行相关性分析之前，首先要创建空间权重矩阵。本书选取二进制邻接方法创建权重矩阵，先将长三角25个城市进行编码，再根据它们与周围城市的地理位置是否相邻，得到权重矩阵。因为舟山在地理上处于孤僻的位置，因此在由地理位置得到的二进制邻接矩阵的基础上，根据区域间经济活动往来密切的城市，稍作修改，将其与宁波、上海视为邻居关系。邻接矩阵的编码如表1.2所示。
表1.2 长三角地区25个城市权重矩阵编码表
三、Moran's I指数
全局空间相关性反映了观测值在全部区域范围内集聚的整体趋势，一般用全局Moran's I指数作为统计量进行分析。利用GeoDa软件，采用2003年—2010年间的人均GDP数据，得出长三角的全局Moran's I指数，如表1.3所示。
表1.3 全局Moran's I指数表
通过对表1.3进行观察，可以初步得出长三角区域经济差异的大体分布，2006年—2013年之间，人均GDP的Moran's I指数均大于0，小于1，表明长三角区域之间经济发展存在正相关性，即经济增长较快的区域彼此相邻，而增长相对缓慢的区域则彼此相邻。而且这种相关性随着时间的推移不断增强，Moran's I值由2006年的0.1098逐渐增至2013年的0.2743，表明长三角区域之间相互促进作用不断增强，经济增长快的区域带动增长较为缓慢的区域不断发展，且这种带动作用呈现不断上升的趋势，不仅促进了周边地区经济的快速发展，更是在一定程度上缩小了长三角区域间的差异，这有利于长三角区域整体的快速发展。
四、Moran's I散点图
空间集聚的全局分析往往会忽略一些局部反常的情况或一些局部不稳定的现象，因此在进行全局分析的同时，需要加入局部空间分析，例如局部Moran's I指数、Moran's I散点图等，作为对全局分析的一个补充，以求把握整体空间分布格局，尽可能地避免局部不稳定情况的影响。
在这里采用2006年和2013年的人均GDP作为数据支撑，通过GeoDa软件分析这两年的人均GDP局部Moran's I指数，并得到相应的Moran's I散点图，如图1.1和图1.2所示。
图1.1 2006年人均GDP散点图
图1.2 2013年人均GDP散点图
通过对2006年和2013年两个时期人均GDP的Moran's I散点图进行比较分析，我们可以发现：首先，散点图整体上明显由2006年的较为零散转变为2013年的较为集中，且主要向中心点集聚；其次，2006年与2013年的散点图中，各个象限中点的个数都有所增减，即HH区域由2006年间6个增加到2013年的7个，LL区域由9个减少为8个，LH区域和HL区域没有多大变化，虽然有个别的点不是很合群，但是这不影响整体差异的分析。单从散点图这两方面的变化，我们可以看到2006年至2013年间，长三角区域经济增长在各城市间的差异逐步缩小，这进一步说明经济增长较快的区域在自身迅猛发展的同时，能带动周边地区经济的发展，从而在一定程度上缩小了彼此间的差距，有利于长三角整体的快速发展。
五、LISA显著性水平图
虽然Moran's I散点图说明长三角各城市间的差距有所缩小，但是Moran's I散点图不能很好地提供区域显著性检验结果，因此我们利用LISA显著性水平图分析2006年和2013年人均GDP的数据，得到LISA显著性水平图，以形象地展示长三角区域经济的空间相关集聚现状。
图1.3和图1.4形象地展示了2006年和2013年长三角地区25个城市人均GDP的Moran's I空间自相关聚类现象。其中，HH代表高经济增长集聚中心，LL代表低经济增长集聚中心，LH代表低经济增长区域被高经济增长区域包围，Not Significant代表区域间差异较小甚至区域间经济发展几乎相近。观察图1.3和图1.4，我们可以在全局分析的基础上，进一步推断长三角区域经济发展差异的现状。在2006年和2013年LISA图中，HH集聚中心由浙江的宁波向江苏的苏州转移，LL集聚现象由原来江苏的徐州、连云港、宿迁、淮安减少为只有江苏连云港，LH现象没有变化。这种空间集聚现象的变化，无论是HH集聚中心的转移，还是LL集聚区域的减少，主要是集中在江苏省，这说明在2006年以后江苏省的经济得到快速发展，有些城市的发展水平甚至超过浙江的一些主要城市。江苏省的快速发展缩小了江浙沪之间的差距，缩小了长三角各城市间的差异，这与全局分析的结果基本一致。
图1.3 2006年LISA显著性水平图
图1.4 2013年LISA显著性水平图
综上所述，对于长三角区域空间分布格局的全局性分析，显示了区域空间分布呈正相关性，即高经济增长区域与高经济增长区域相邻，低经济增长区域与低经济增长区域相邻，且随着经济的不断发展，长三角区域的高经济增长区域不断发挥自身的带动作用，且高经济增长中心也在不断增加，促进周边低经济增长区域的发展，出现规模不等的中心外围结构，这种带动作用促使长三角的点—轴模式不断向空间一体化发展，使区域间的差异有逐渐缩小的趋势。局域性分析深入地表明长三角区域经济发展差异的现状，Moran's I散点图和LISA显著性水平图都表明长三角区域各城市在2006年后均得到快速发展，尤其是江苏省各城市发展尤为迅速，长三角区域各城市间经济发展的差距正在逐步缩小，利于长三角区域经济一体化的迅速扩展，加快整体的发展。