基于GIS 的區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型研究及應用——以江西省為例

1、基于GIS的區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型研究及應用以江西省為例 李恒凱，劉小生，陳優(yōu)良 (江西理工大學建筑與測繪工程學院) 【摘要】針對當前GIS軟件不能有效滿足區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析的問題，提出了利用GIS技術重新構建區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型的新思路。對該模型進行了具體建模和編程實現(xiàn)，并將該模型集成到區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析系統(tǒng)中，最后利用該系統(tǒng)對江西省各地區(qū)經(jīng)濟進行了統(tǒng)計分析的應用實踐。研究表明，該區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型能夠有效地應用于區(qū)域的經(jīng)濟統(tǒng)計分析，方便政府部門制定與經(jīng)濟相關的各種決策，具有廣泛的應用推廣價值。 【關鍵詞】統(tǒng)計分析；GIS；集中化與均衡度指數(shù)；空間自相關；江西省 0 引言 GIS作為一種交互式的

2、、可視化的決策支持工具，和傳統(tǒng)分析方法一樣，在區(qū)域統(tǒng)計分析中發(fā)揮著重要的作用。近年來，不少學者致力于空間統(tǒng)計學與GIS的結合以及其在社會經(jīng)濟發(fā)展領域的應用研究。魯鳳1、席建強2、麻清源3、陳斐4、宋琳5將空間相關分析與GIS進行結合，研究了區(qū)域經(jīng)濟的空間集聚特征；王世杰6除了采用空間相關分析技術，還采用了相對發(fā)展率、錫爾系數(shù)和加權變異系數(shù)來研究區(qū)域經(jīng)濟差異及其演變規(guī)律；杜茂華7利用錫爾系數(shù)和基尼系數(shù)對城鄉(xiāng)間經(jīng)濟發(fā)展差異進行了研究。這些研究為區(qū)域經(jīng)濟分析提供了豐富的技術方法，但由于現(xiàn)行的GIS軟件在統(tǒng)計分析方面功能較弱，如空間自相關分析、基尼系數(shù)計算、回歸分析等分析模型還必須借助統(tǒng)計分析軟件完成

3、，這使得區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型與GIS不能緊密集成，增加了這些技術方法的使用難度并限制了其廣泛應用。在這些研究基礎之上，本研究以GIS作為數(shù)據(jù)管理和模型集成平臺，采用完全一體化的集成方式，對區(qū)域經(jīng)濟分析中常用的統(tǒng)計分析模型利用GIS進行重新構建，并基于這些模型，開發(fā)出了基于GIS的區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析系統(tǒng)，為區(qū)域經(jīng)濟的統(tǒng)計分析提供了實用的技術方法。 1 區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型建立 11 模型建立思路模型建立如圖1所示，首先，利用GIS對區(qū)域統(tǒng)計單元的人口經(jīng)濟數(shù)據(jù)和統(tǒng)計單元地圖數(shù)據(jù)進行圖形屬性一體化管理，人口經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要存儲各個統(tǒng)計單元歷年人口數(shù)據(jù)和歷年的GDP數(shù)據(jù)，進而獲得各統(tǒng)計單元歷年人均GDP數(shù)據(jù)

4、。利用統(tǒng)計單元的地圖數(shù)據(jù)，結合GIS的分析功能，方便得到各個統(tǒng)計單元的相互鄰接關系的權重矩陣。利用權重矩陣和各統(tǒng)計單元歷年人均GDP數(shù)據(jù)，可計算區(qū)域人均GDP的空間自相關指數(shù)，得到區(qū)域全局和局部自相關指數(shù)，并以GIS專題圖形式進行直觀顯示，了解人均GDP的空間集聚情況?？梢詫^(qū)域人口數(shù)據(jù)和GDP數(shù)據(jù)進行相關分析，以了解人口對GDP的影響情況。通過區(qū)域歷年的人均GDP數(shù)據(jù)，可以對這些數(shù)據(jù)進行集中化與均衡度分析，包括基尼系數(shù)分析、相對發(fā)展率分析、集中指數(shù)分析、變異系數(shù)分析，以從不同角度了解整個區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展狀況。 12 集中化與均衡度分析模型建立 為了揭示經(jīng)濟現(xiàn)象分布的基本格局，常常需要計算相關經(jīng)濟

5、數(shù)據(jù)分布的集中化與均衡度指數(shù)，本模型采用人均GDP數(shù)據(jù)，利用多種方法從多角度對其進行計算，具體如下。121 基尼系數(shù)。本模型利用基尼系數(shù)來分析各個區(qū)域間人均收入分配的差異狀況。其計算方法為：首先，通過區(qū)域統(tǒng)計單元歷年人口數(shù)據(jù)和GDP數(shù)據(jù)，得到各個區(qū)域統(tǒng)計單元歷年的人均GDP數(shù)據(jù)。然后，對于每一年，分別將區(qū)域內(nèi)各統(tǒng)計單元按人均GDP按由高到低進行排序，按照排序順序，分別計算人均GDP由低到高的各統(tǒng)計單元GDP占整個統(tǒng)計區(qū)域GDP的比重wi，人口占統(tǒng)計區(qū)域比重Pi，基尼系數(shù)計算公式為 1.2.2 相對發(fā)展率。相對發(fā)展率表示各統(tǒng)計單元在某一時期內(nèi)人均GDP的變化與同時期整個區(qū)域人均GDP的變化之間的

6、關系6，可以準確地反映各個統(tǒng)計單元的發(fā)展速度。計算公式為：式中：y2i和y1i分別表示i統(tǒng)計單元在時間2和時間1的人均GDP；y2，y1，分別表示整個統(tǒng)計區(qū)域在時間2和時間1上的人均GDP。 123 集中化指數(shù)。本模型中用集中化指數(shù)來定量化地表示統(tǒng)計區(qū)域人均GDP分布的集中程度。其指數(shù)構造公式為：Ik=(A-R)(M-R)。式中：Ik表示第k年的區(qū)域各個統(tǒng)計單元人均GDP集中指數(shù)；A表示各統(tǒng)計單元人均GDP占整個統(tǒng)計區(qū)域人均GDP總和的比重按從大到小排序后的累積百分比總和；R表示各統(tǒng)計單元人均GDP均勻分布時的累積百分比總和；M表示各統(tǒng)計單元人均GDP集中分布時的累積百分比總和。124 變異系

7、數(shù)。本模型中，利用變異系數(shù)計算各統(tǒng)計單元人均GDP的相對變化程度。其計算公式為 13 相關分析模型建立 相關分析是揭示地理要素之間相互關系的密切程度，主要通過相關系數(shù)的計算和檢驗來完成，相關系數(shù)又可細分為：兩要素之間的相關系數(shù)、秩相關系數(shù)、偏相關系數(shù)、復相關系數(shù)等。其中，秩相關系數(shù)反映了區(qū)域人口與經(jīng)濟規(guī)模的關系，其計算公式為 1.4 空間自相關模型建立 空間自相關性使用全局和局部兩種指標，全局指標用于探測整個研究區(qū)域的空間模式，使用單一的值來反映該區(qū)域的自相關程度；局部指標計算每一個空間單元與鄰近單元對某一屬性的相關程度。本模型通過計算全局Moran指數(shù)和局部Moran指數(shù)來度量區(qū)域平均GDP

8、數(shù)據(jù)空間相關性指標。141 全局Moran指數(shù)，定義如下，即142 局部Moran指數(shù)Ii定義如下，即 2 模型應用實踐 根據(jù)以上模型建立思路，以ArcEngine作為GIS軟件平臺，以C#2008作為編程語言，以SQL Server 2005作為數(shù)據(jù)庫平臺，對該區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型進行了編程實現(xiàn)，并以該模型為基礎，開發(fā)了區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析系統(tǒng)。為驗證模型的實用性，以江西省統(tǒng)計年鑒20012008年度地級市社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)，運用該系統(tǒng)提供的經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型進行了應用實踐，下面對分析的具體情況作簡要介紹。 21 經(jīng)濟的集中化與均衡度通過運行系統(tǒng)，計算江西省20012008年各年度的各地級市

9、人均收入的基尼系數(shù)、人均GDP集中化指數(shù)和人均GDP變異系數(shù)。計算結果如表1所示。從表1可以看出，20012008年，江西省各地級市之間的人均收入的基尼系數(shù)均在一個正常范圍之內(nèi)，說明江西省的各個地級市人均收入分配是相對比較合理的，但是基尼系數(shù)呈逐年遞增的趨勢，地級市之間人均收入分配差異在變大，貧富差距在拉大，所以，政府部門應該進行必要的宏觀調(diào)控，避免出現(xiàn)兩極分化。20012003年，集中化指數(shù)是增大的，即集中化程度變大，通過系統(tǒng)查詢?nèi)司鵊DP數(shù)據(jù)可知，人均收入高的地方集中在南昌、景德鎮(zhèn)、新余等地區(qū)。20032008年，該指數(shù)呈下降趨勢，即集中化的程度變小，各個地區(qū)朝比較均衡的方向發(fā)展。從表1變

10、異系數(shù)可以看出，江西省各市之間的經(jīng)濟發(fā)展水平的相對差異基本是增大的趨勢，這一變化與江西省宏觀經(jīng)濟政策變動的時間大體一致，區(qū)域經(jīng)濟政策對地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展差異的變化有很大影響，個別地區(qū)有國家或者省里的政策支持，得到了優(yōu)先發(fā)展的機會，有的地方則相對發(fā)展緩慢。通過系統(tǒng)相對發(fā)展率計算功能，計算20012008年這8年間江西省各地級市相對發(fā)展率，得到如表2所示數(shù)據(jù)。 從表2數(shù)據(jù)可以看出：(1)各地級市相對發(fā)展率相差很大，新余最高，贛州最低，兩地相差45倍，說明省內(nèi)地級市之間經(jīng)濟發(fā)展速度有一定差異。(2)江西省人均GDP的相對發(fā)展率N大部分集中在0608之間，低于平均水平，從空間位置上，主要分布在江西南部。(

11、3)相對發(fā)展率最高的是新余，其次是南昌，遙遙領先于其他各地區(qū)，新余是江西工業(yè)化程度最高的城市，以新鋼為主的鋼鐵產(chǎn)業(yè)和以江西賽維為主的光伏產(chǎn)業(yè)有效帶動了整個區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展，南昌作為省會城市和交通樞紐，具有得天獨厚的優(yōu)勢。 22 人口與經(jīng)濟規(guī)模的秩相關分析 運行系統(tǒng)后，進入相關分析模型界面，利用各地區(qū)GDP數(shù)據(jù)與人口數(shù)據(jù)，計算出了它們之間的秩相關系數(shù)。本模型計算出人口與GDP位序秩相關系數(shù)為07818，統(tǒng)計單元n=11，顯著水平a=001，查表得臨界值Ra=0746，說明江西省各地區(qū)人口規(guī)模與GDP是等級相關的。 23 人均GDP的空間自相關分析 運行系統(tǒng)后，進入空間自相關分析界面，對江西省各地區(qū)

12、人均GDP數(shù)據(jù)進行空間自相關與局部空間自相關指數(shù)計算，從而了解江西省各地區(qū)人均GDP是否具有空間集聚性及集聚狀況，計算出江西省20012008年各地區(qū)人均GDP的自相關指數(shù)(表3)。 根據(jù)表3數(shù)據(jù)并進行顯著性檢驗，江西省20012008年各地區(qū)人均GDP全局Moran指數(shù)呈負的空間自相關，說明各地級市20012008年人均GDP總體比較分散，沒有明顯的空間集聚，全局Moran指數(shù)有進一步減小的趨勢，但總體上基本趨于穩(wěn)定，說明區(qū)域人均GDP分布的空間分布模式變化不大，也說明江西區(qū)域經(jīng)濟呈現(xiàn)較均衡的發(fā)展。局部Moran指數(shù)為正，其對應的統(tǒng)計單元人均GDP數(shù)據(jù)低于全省人均GDP數(shù)據(jù)時，空間關聯(lián)為“低

13、低”關聯(lián)，若高于全省人均GDP數(shù)據(jù)時，空間關聯(lián)為“高高”關聯(lián)；局部Moran指數(shù)為負，其對應的區(qū)域統(tǒng)計單元人均GDP數(shù)據(jù)低于全省人均GDP數(shù)據(jù)時，空間關聯(lián)為“低高”關聯(lián)，若高于全省人均GDP數(shù)據(jù)時，空間關聯(lián)為“高高”關聯(lián)。由此系統(tǒng)生成關聯(lián)類型圖(圖2)。從圖2可以看出，江西省局部自相關類型主要為高低集聚和低低集聚兩種類型，人均GDP高值區(qū)分散分布于江西省北部，無明顯集聚現(xiàn)象，江西省面積較大的幾個地區(qū)均為人均GDP低值區(qū)，且處于低低集聚，雖然總體上江西整個區(qū)域發(fā)展較為均衡，但從圖2可以看出，江西省經(jīng)濟發(fā)展還是有一定的南北差異，作為省會城市的南昌，并沒有發(fā)揮省會城市的輻射作用，有效帶動周邊區(qū)域的發(fā)

14、展，形成高高集聚。結合表3人均GDP局部自相關系數(shù)可知，南昌人均GDP遠遠高于周邊區(qū)域，但隨著時間推移，南昌局部自相關指數(shù)絕對值逐漸減小，說明南昌與周邊區(qū)域人均GDP差異在減小，南昌逐漸在發(fā)揮省會城市對周邊區(qū)域的輻射作用。值得注意的是，江西省地區(qū)經(jīng)濟的低低集聚有逐漸增強的趨勢，需要采取措施，防止區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不平衡。 3 結論 將區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型與GIS相結合，利用后者豐富的空間分析功能和強大的交互功能與可視化功能，能夠較好地對區(qū)域經(jīng)濟分布利用多種模型從多角度進行分析，為區(qū)域經(jīng)濟的統(tǒng)計分析提供了有效的方法，從而為區(qū)域政策的制定提供依據(jù)。本研究利用GIS技術對傳統(tǒng)的區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型進行了重構，并基于該模型開發(fā)了區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析的GIS系統(tǒng)。利用該系統(tǒng)對江西省各地區(qū)人均GDP的統(tǒng)計分析表明，該區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計分析模型能夠有效應用于區(qū)域的經(jīng)濟統(tǒng)計分析，方便政府部門制定經(jīng)濟相關決策，具有廣泛的應用推廣價值。 參考文獻： 1魯鳳，徐建華中國區(qū)域經(jīng)濟差異的空間統(tǒng)計分析J華東師范大學學報(自然科學版)，2007，46(2)：4452 2席建強，劉超，高小敏陜西省區(qū)域經(jīng)濟增長差異的空間統(tǒng)計分析J統(tǒng)計與決策，2009(4)：9295 3麻清源，馬金輝，張超，等基于交通網(wǎng)絡空間權重的區(qū)域經(jīng)濟空間相關分析J地域研究與開發(fā)，2007