２Ｏ１５年１月 绿色科技 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｒｅｅｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 第１期 浙江省县域经济发展差异的ＧＩＳ分析 朱为斌，郝晓斌 （浙江师范大学地理与环境科学学院，浙江金华３２１００４） 摘要：对浙江省６８个县级行政单元的经济发展进行了空间自相关分析，结果显示：浙江省Ｍｏｒａｎ指数为 正，且多数县域分布在Ｍｏｒａｎ散点图的第一、第三象限，说明浙江省经济发展具有显著的空间正相关。同 时浙江省县域经济Ｉ ＩｓＡ图显示浙北、浙南地区经济发展差异明显，应该采取有力措施，加强区域联系，促 进全省经济协调发展。 关键词：经济发展差异；空间自相关；Ｍｏｒａｎ指数；浙江省 中图分类号：Ｆ３２７ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４ ９９４４（２０１５）０１ ０２７６—０４ １ 引言 经济发展是伴随着时代发展的永恒话题，也是学术 界研究的热点话题，传统的研究方法主要从时间维度对 问题进行分析，不能很好的表现区域经济发展差异和相 互之间的关系，随着空间计量地理学的发展，学界开始 将计量学的空间统计模型应用到实际问题中，从时间和 空间两个维度对区域经济发展进行分析，从而更加深入 的揭示区域之问的相关性和集聚性 ］。 空间自相关是为了确定某一变量在空间位置上的 关联性，一般分为正相关和负相关，空间系数用来描述 空间关联的程度，Ｔｏｂｌｅｒ（１９７０）指出：“空间中任何事物 都与别的事物存在相关性，距离较近的事物比距离较远 的相关性强 。” 全局空间自相关主要研究整个研究区空间属性值 的相似性，通常采用Ｍｏｒａｎ Ｓ Ｉ系数来衡量，计算公式 为： Ｔ—浙江省地处东南沿海，民营经济发达，塑造了典型 的“浙江经济”，有学者从市级层面对浙江省区域经济发 Ｎ∑ ∑，训 （ｚ －－ｘ）（Ｘｊ－－ｘ） （∑ ∑，叫 ）∑，（ｚ 一ｚ） ｒ１、 展差异进行过研究，以县为单位的相关研究较少，但基 于县域经济空间差异进行研究更能揭示浙江省经济发 展状况ｌ２ ］。本文选取浙江省６８个县域单元作为研究 对象，采用空间自相关方法，对浙江省内县域经济发展差 异进行了定量分析，为促进县域经济发展提供理论参考。 式中：Ｎ代表浙江省县域行政单元的个数，本文中 Ｎ一６８，ｚ 、 ，代表空间地理单元ｉ和 的属性值， 代表 ６８个县域单元的平均属性值，叫．．是地理单元之间的空 间权重矩阵 。这里，莫兰指数的范围为＿［一１，１１，当所 得结果为正时表明地理单元之间的属性值呈空间正相 ２研究数据与方法 ２．１数据来源 考虑到浙江省县域经济经济发展差异明显，为了能 更好的反应研究结果，本文在指标选取上，根据空间尺 度的差异，主要选取县域年末总人口、地区生产总值 （ＧＤＰ）、人均ＧＤＰ等指标，其中２００７～２Ｏ１２年的数据 来源于《浙江省统计年鉴》。 ２．２ 研究方法 空间自相关分析方法包括全局空间自相关和局部 关，反之，则表明地理单元之间的属性值为空间负相关， 莫兰指数越接近一１或１时表明空间分散或聚集现象 越明显。当莫兰指数接近０时，表明所选地理单元之间 是随机分布的。 在用莫兰指数进行空间自相关性分析时需要对其进 行显著性检验，以便保证在一定显著性水平下所得结论的 正确性，本文中采用标准化统计量Ｚ值进行显著性检验。 ｒ——Ｆ，ｒ、 Ｚ－－Ｓ∞ｒｅ＝ ＝兰 、／ ｒ（Ｉ） （２） 式中：当标准化统计量Ｚ为正且显著时，表明空间 对单元之间具有正的空间相关性，当空间地理单元间相 空间自相关，莫兰（Ｍｏｒａｎ，１９５０）提出的全局空间自相 关分析方法主要用于检验研究区域之间的关系，是相互 联系还是相互；安索林（Ａｎｓｅｌｉｎ，１９９５）提出的局部 空间自相关主要用于检验局部地区是否存在聚集在一 起的相似和相异的观察值 ］。本文利用空间自相关的 分析方法对浙江省６８的县域的人均ＧＤＰ进行相关性 似的观测值呈现集聚的特征，相反亦然。当Ｚ一０时， 属性观测值呈现随机分布的特征。 局部空间自相关用来检验局部地区观察值的相似 性和空间差异关系，结合莫兰散点图将空间差异关系可 视化，揭示研究区域内不同地理单元之间的空间分布规 律。通常采用局部莫兰指数（ＬＩｓＡ）衡量地理单元间的 自相关性。其公式为： ｒ 一，分析，通过县域经济发展聚类图（ＬＩｓＡ）了解浙江省县 域经济发展集聚情况，发掘经济发展热点地区和滞后地 区，寻求解决县域经济发展不均衡问题的途径，从而加 强区域合作，促进地区协调发展。 收稿日期：２０１４—１１—２５ ——下、—— ∑，ｒ叫 （ 一 ）］ （３） 作者简介：朱为斌（１ ９８９…），男，山东临沂人，浙江师范大学地理与环境科学学院硕士研究生。 ２７６ 朱为斌，等：浙江省县域经济发展差异的ＧＩＳ分析 经济与管理 的正相关性较为稳定，在经历了２００９年后的短暂下降 式中，ｓ：：∑，（ 一ｚ）／ｎ是方差，其他符号与上式 相同，对空间单元 的累加不包括空间单元ｉ本身，即 ≠ 。局部空间自相关有效的弥补了全局空间自相关 分析的缺陷，逐一对每个空间地理单元进行分析，有效 反映每个地理单元和相邻单元之间的关联程度。 ３浙江省区域经济发展差异分析 ３．１ 浙江省区域经济发展差异Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ法分析 借助Ａｒｃｇｉｓ９．３软件对浙江省６８个县级行政单元 的人均ＧＤＰ进行空进分析，计算得出２００７年到２０１２ 年的Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ值和Ｚ值（表１）。 表１ 浙江省２００７￣２０１２年人均ＧＤＰ的Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ指数 及Ｚ检验结果 年份 Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ Ｚｓｃｏｒｅ 年份 Ｍｏｒａｆｆｓ Ｉ Ｚｓｃｏｒｅ ２００７ ０ ４２ ４．６７ ２０１０ ０．４１ ４．６１ ２００８ ０．４２ ４．７ ２０１ｌ ０．３９ ４．３７ ２００９ ０ ４７ ５ １１ ２０１ ２ ０ ４１ ４ ６４ 从表１中的数据看出，２００７～２０１２年浙江省６８个 县域的Ｍｏｒａｆｆｓ Ｉ始终都大于零，并且数值较大，说明浙 江省县域行政单元之间与其相邻的县域存在显著的正 空间自相关。在２００７～２００９年之间各个县域之间的相 关性增强，但是，在２０１０～２Ｏ１２年之间县域之间的相关 性总体呈下降趋势。 图１ 浙江省人均ＧＤＰ的Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ指数时序图和 Ｚ—Ｓｃｏｒｅ检验时序 通过图１看出，浙江省人均ＧＤＰ的Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ指数 在近６年间保持较为稳定的状态，并保持较高的水平， 从整体看，在２００７～２００９年间呈现一个小的上升期，说 明浙江省各地县域与周边县域的空间相关性增强；在 ２００９～２Ｏ１２年间呈现小幅下降态势，说明各个县域之 间的空间相关性有所减弱；Ｚ—Ｓｃｏｒｅ保持较高的数值， 整体态势跟Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ指数相同，都在２００９年达到一个 波峰，之后再２０１１年出现一个波低。结合Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ指 数的含义判断，浙江省各个县域之间与其相邻县域之间 后，在２０１１年开始回升，说明浙江省县域经济单元的关 联性得到提高。 根据图１所显示的内容，选取具有代表性的两个年 份（２００９、２０１２）作为特征值，借助ＧｅｏＤａ软件创建权重 矩阵，制作两个特殊年份的Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ散点图（图２）。 图２浙江省人均ＧＤＰ的Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ散点 Ｍｏｒａｎ＇ｓ Ｉ散点图是由横坐标标准化值和纵坐标空 间滞后向量组成的反应空间样本单元之间相互关系的 图，散点图共由四个象限组成，反应地域单元与其相邻 单元之间不同类型的空间相互关系，第一象限（高一高） 代表人均ＧＤＰ高值的县被其他高值的县所包围，这样 的状态可以充分发挥经济发达的县的扩散效应；第二象 限（低一高）代表人均ＧＤＰ低值的县被高值的县所包 围，一般这样的地区被称为过渡区，有利于承接发达地 区的产业转移和辐射带动作用；第三象限（低一低）代表 人均ＧＤＰ低的县跟低值的县相邻，一般这样的地区发 展较为落后；第四象限（高一低）代表人均ＧＤＰ高的县 与低值的县相邻，这样有利于发挥中心县的极化效应。 其中第一、第三象限反应各个县域单元与周边县域之间 呈现空间正相关性，区域之间的属性值相似，具有显著 的集聚效应；第二、第四象限反应各个县域单元与周边 县域之间具有空间负相关性，区域之间的属性值不同， 区域之间存在异质性。 另外从图２中发现，在第一、第三象限的县域占据 了大多数，说明浙江省大多数县域之间具有集聚作用， ２７７ ２０１５年１月 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｒｅｅｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 绿色科技 第１期 吉林省林业产业结构与就业结构的相关性分析 郭伟 （吉林省林业厅，吉林长春１３００２２） 摘要：分析了２００７￣２０１３年吉林省林业三次产业结构与就业结构之间的相关性，并阐述了林业三次产业结 构与就业结构之间的动态变化过程及其相关性程度，为促进吉林省林业产业结构与就业结构的均衡性发 展提供参考。 关键词：林业产业结构；就业结构；相关性 中图分类号：Ｆ１２１．３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７４ ９９４４（２０１５）０１ ０２７９—０４ ｌ 引言 吉林省是我国重要的林业大省之一，拥有丰富的森 林资源，在我国的木材生产基地中占有重要的位置。 《吉林省２０１０～２０２０年林业产业规划》提出，吉林省将 林业服务业等。林业服务主要是指病虫害防治，森林防 火等基本的支持性活动。第二产业包括木材加工及木、 竹、藤、棕、草制品业，造纸及纸制品业，家具制造业，专 用设备制造业，化学原料及化学制品制造业等。第三产 业涉及的范围比较广泛包括交通运输，仓储业，住宿和 餐饮业，批发与零售业，沙漠、水土流失、森林生态环境 的监测，旅游业，林业的规划活动，文教卫生，自然保护 在未来十年左右的时间内，把林业产业建成该省国民经 济的重要支柱产业，打造林业经济强省，通过发展林业 拉动区域经济的增长，实现兴林富民。目前吉林省林业 产业面临经济发展的契机，产业结构处在战略性调整的 阶段，然而产业结构的升级和调整势必会影响就业结 构。本研究通过对吉林省林业产业结构与就业结构的 相关性作出分析，以期了解产业结构与就业结构是否协 调发展，从而引领就业结构能够顺应产业结构的内在要 求，实现产业结构与就业结构的均衡发展。 区管理和野生动植物的保护，公共管理与社会组织，国 际组织等。 ２．１ 林业产业结构的变化与特点 吉林省最初的林业产业采取的是粗放式快速发展 模式，是对天然林的采伐利用及一些简单的林木加工 业。直至１９９５年以后，森林结构的变化使得可采资源 的减少，木材的综合利用才得到重视。在国家的支 持下和“生态和产业协调发展”方针的指导下，不断加大 林业产业的建设以及结构调整。由图１可知，２００７～ ２ 吉林省林业产业结构与就业结构的演变 林业产业是一个横民经济第一、第二和第三产 业，涵盖范围广、产业链条长、产品种类多的复合产业群 体，是我国国民经济的重要组成部分，对维护国家生态安 全，促进社会就业，繁荣社会经济，有着十分重要的作用。 据国家统计局对林业产业的划分：第一产业包括林 木的培育和种植、林产品的采集、木材和竹材的采运及 ２Ｏ１３年吉林省林业产业总产值保持快速增长的速度， ２００８年和２０１１年吉林省林业产值总量增长速度分别 达到７７ 和３４．５ 。２００８年之后增长速度虽处于波 动中但仍保持在快速增长的势头，２Ｏ１２年最低也达到 １２ 收稿日期：２０１４—１１—１８ 作者简介：郭伟（１９７６一），男，吉林抚松人，高级工程师，主要从事营造林工程及工程项目管理工作。 ＧＩＳ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｄｉｓｐａｒｉｔｙ ａｔ Ｃｏｕｎｔｙ Ｓｃａｌｅ ｉｎ Ｚｈｅｊ ｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ Ｚｈｕ Ｗｅｉｂｉｎ，Ｈ ａｏ Ｘｉａｏｂｉｎ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｊｉｎｈｕａ ３２１００４，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ａｒｔｉｃｌｅ ｃｏｎｄｕｃｔｓ ａ ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｏ ａｎａｌｙｚｅ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ６８ ｃｏｕｎｔｙ— ｌｅｖｅｌ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎｓ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ ｐｒｏｖｉｎｃｅ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ Ｍｏｒａｎ ｉｎｄｅｘ ｏｆ Ｚｈ＠ａｎｇ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｉｓ ｐｏｓ— ｉｔｉｖｅ ａｎｄ ｔｈｅ ｍａｊｏｒｉｔｙ ｏｆ ｃｏｕｎｔｉｅｓ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｈｉｒｄ ｑｕａｄｒａｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｏｒａｎ ｓｃａｔｔｅｒ ｄｉａｇｒａｍ，ｗｈｉｃｈ ｐｒｏｖｅ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｈａｓ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｓｐａｔｉａｌ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ；ａｔ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｔｉｍｅ，ｔｈｅ ＬＩ— ＳＡ ｄｉａｇｒａｍ ｏｆ ｃｏｕｎｔｙ ｅｃｏｎｏｍｙ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｏｕｔｈ ｐａｒｔ ｏｆ Ｚｈｅｊｉａｎｇ ｐｒｏｖｉｎｃｅ ｈａｖｅ ｏｂｖｉｏｕｓ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ，ｗｈｉｃｈ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｓｔｒｏｎｇ ｍｅａｓｕｒｅｓ ａｒｅ ｎｅｅｄｅｄ ｔｏ ｓｔｒｅｎｇｔｈｅｎ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｔｏ ｐ（Ｑｍｏｔｅ ｔｈｅ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｙ ｏｆ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅ． ． ， Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｄｉｓｐａｒｉｔｙ；ｓｐａｔｉａｌ ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ；Ｍｏｒａｎ，ｉｎｄｅｘ；Ｚｈｅｊ ｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ２７９
