中国区域可持续发展综合优势能力空间关联分析.pdf

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1、 文章编号:100428227(2007)0220157206中国区域可持续发展综合优势能力空间关联分析郭建宏1,2,钱莲文2,彭道黎1,欧阳钟辉2(1.北京林业大学资源与环境学院,北京100083;2.泉州师范学院陈守仁工商信息学院,福建 泉州362000)摘 要:采用空间统计方法研究了中国31个省、市、自治区的可持续发展综合优势能力的空间关联关系,结果显示中国可持续发展的总资产能力、总负债能力和综合优势能力均存在较强的空间依赖性。综合优势能力Z值与总资产Z值存在显著正相关(R=0.944),而与总负债Z值存在显著的负相关(R=-0.952)。利用综合优势能力空间关联Z值对中国可持续发展能力

2、进行初步的分区,并采用古典聚类(K2means)方法对中国可持续发展能力进行同质性研究,利用K聚类结果对空间聚类(G统计)结果进行修正,将中国可持续发展能力划分为3种区域类型:中国东部沿海强发展区域、中国中部中等发展区域和中国西部弱发展区域。分区结果与中国传统的东部、中部、西部区域划分基本对应,东部沿海省市除海南和广西处于中等发展类型外,其他省市均处在强发展类型之列,中国中部全部省市均处于中等发展类型而中国西部全部省市均处于弱发展类型。关键词:可持续发展;综合优势能力;空间统计分析;空间关联文献标识码:A 随着社会知识化、科技信息化和经济全球化的不断推进,人类世界将进入可持续发展综合国力激烈竞

3、争的时代。谁在可持续发展综合国力上占据优势,谁便能为自身的生存与发展奠定更为牢靠的基础与保障,创造更大的时空与机遇。可持续发展综合国力将成为争取未来国际地位的重要基础和为人类发展做出重要贡献的主要标志之一15。在这样的重要历史时刻,我们需要把握决定可持续发展综合国力竞争的关键,需要清楚自身的地位和处境、优势和不足,需要检验已有的同时制定新的竞争和发展战略,以实现可持续发展综合国力迅速提升的战略目标。但整体的发展离不开一定的区域,只有确切地知道一个国家各区域发展的优势和劣势,发现区域间发展态势的空间分布特征,在时间和空间尺度上实现资源的合理分配,保证区域内和区域间当代人的公平性和代际间的公平性,

4、才能最终实现区域的可持续发展。加强我国区域可持续发展研究是具体落实“科学发展观”的重要措施,也是建立“和谐社会”的重要基础。杨多贵等对中国区域可持续发展“综合优势能力”进行了测算5,所提出的可持续发展“综合优势能力”反映了区域可持续发展的相对比较优势与比较劣势,是对区域“发展质量”进行评判的综合指标。本研究在杨多贵等研究的基础上,采用空间统计方法研究了中国31个省、市、自治区的可持续发展“综合优势能力”的空间关联关系,以期能够使各级政府克服认识上的局限性,为全国整体可持续发展政策的制定提供新的思路。空间自相关研究的是空间实体与其相邻实体之间相似的程度。空间关联(G统计)研究的是空间上属性之间关

5、联的程度614。空间关联和空间自相关的研究方法是很近似的,它们有两个共同的优点,第一它们能区分由小属性值形成的空间聚类和大属性值形成的空间聚类;第二通过多边形或点能提供更多的它们聚集的信息。空间自相关和空间关联统计研究的都是一个多边形或一个点与它最接近的多边形或点的关系。可持续发展的区域数据就是由多边形组成,目的是要研究一个区域与它接近区域的空间依赖关系。目前普遍使用Moran I指数和G统计模型进行空间自相关和空间关联分析。收稿日期:2006202222;修回日期:2006204219基金项目:教育部留学回国基金项目(A199903)和福建省青年科技人才创新项目(2005J056)资助.作者

6、简介:郭建宏(1973),男,甘肃省定西人,博士研究生,主要从事资源评价与资产评估研究.暂未包括香港、澳门和台湾.1 研究方法1.1 资料收集杨多贵等借鉴“比较优势原理”的基本思想,在可持续发展的生存支持系统(37项要素)、发展支持系统(64项要素)、环境支持系统(33项要素)、社会支持系统(41项要素)、智力支持系统(74)各项要素中,寻求每一个支持系统内部所有指标要素的比较优势与比较劣势,将比较优势和比较劣势定量化、规范化处理,在统一基础中加以对比,所谓可持续发展能力的“资产”(比较优势)和“负债”(比较劣势),定量计测后综合到总体层次上,便形成了总体层次上的区域可持续发展的“总资产”量与

7、“总负债”量,定义区域“总资产”量与“总负债”量之差为其可持续发展“综合优势能力”(详细计量方法参见文献5)。本研究以杨多贵等对中国区域可持续发展综合优势能力测算的结果为数据来源,在对中国31个省、市、自治区的总资产能力、总负债能力及综合优势能力进行了标准化处理的基础上,进行了空间统计分析。1.2 空间统计分析1.2.1 空间自相关指标 MoranI表示全局空间自相关最常用的指标是MoranI613,其公式为:I(d)=ninjiWij(Xi-X-)(Xj-X-)S2ninjiWij其中:S2=1nni(Xi-X-)2X-=1nniXi(1)式中:Xi为区域i的观测值,Wij为空间权重矩阵,当

8、区域i与j为邻接关系时,Wij=1;否则Wij=0。一般用标准形式检验n个区域是否存在空间自相关关系(具体参见文献6,13,14):Z(d)=I(d)-E(I)V ar(I)(2)本研究讨论的是多边形的邻接关系,当MoranI为正时邻接区域的观测值有趋同的趋势;当Mo2ranI为负时,在邻接区域的观测值有不同的趋势;当MoranI为 零 时,观 测 值 属 于 独 立 随 机 分布613。1.2.2 空间关联 G统计Ord和Getis13研究了用于空间关联的G统计,其计算公式为:Gi(d)=nj,jiWijXjnj,jiXj(3)式中:n为观测值的个数,Xi为位置i的观测值,Wij为空间权重矩

9、阵。Ord和Getis在1994年定义了 的标准形式:当,ij时,Z(Gi)=Gi-E(Gi)V ar(Gi)(4)当Z(Gi)为正时说明位置i被数量大的观测值所包围;当Z(Gi)为负时说明位置i被数量小的观测值所包围。Z(Gi)统计可以用来判断空间聚类是大数值型或小数值型的。但是,Z(Gi)统计不能用其正负号判断空间类型的相似性。1.3 空间统计分析与GIS的集成地理信息系统(GIS)的最关键的特性是能够将各种与空间有关的数据与地理位置链接在一起,从而可以从空间角度出发表达、分析各种数据。本研究将前述空间统计方法嵌入到一个GIS中,开发了一个基于GIS的空间统计模块,完成空间数据处理及可视化

10、表达。2 结果与分析2.1 空间关联分析中国31个省、市、自治区的总资产能力、总负债能力及综合优势能力的数值大小、Moran I系数和G统计结果分别见表1、表2,其Z值的空间分布分别见图1、图2和图3。对于总资产能力、总负债能力及综合优势能力,Moran I系数均为正值,说明中国可持续发展能力在空间上存在较大的信息聚集,高发展区域和高发展区域有相互邻接的趋势,低发展区域和低发展区域有相互邻接的趋势。表1 中国区域可持续发展综合优势能力Moran I系数及其Z值Tab.1Moran s I and itsZof Overall Strength ofSustainable Development

11、 in China项目MoranIE(I)Varn(I)VarR(I)Z(normal)Z(random)总资产0.418-0.0330.0130.0123.9564.117总负债0.452-0.0330.0130.0124.2544.427综合优势0.447-0.0330.0130.0124.2104.382851 长江流域资源与环境 第16卷 由表2和图1可知,对于总资产能力,北京、天津、河北、吉林、山东、江苏、安徽、上海、浙江、江西、福建、广东和海南几省市的G统计为正,意味着这些省市将有被总资产能力高的省市所包围趋势,黑龙江、内蒙古、辽宁、新疆、西藏、青海、甘肃、宁夏、陕西、河南、山西、

12、四川、重庆、湖北、湖南、广西、云南、贵州等大部分省市的G统计为负,说明这些省市有被总资产能力低的省市所包围的趋势;由表2和图2可以看出,对于总负债能力,北京、天津、河北、辽宁、山东、河南、江苏、安徽、上海、浙江、江西、湖南、湖北、福建、广东和海南几省市的G统计为负,意味着这些省市将被总负债能力低的省市所包围,而黑龙江、吉林、内蒙古、新疆、西藏、青海、甘肃、宁夏、陕西、山西、四川、重庆、广西、云南、贵州等大部分省市的G统计为正,说明这些省市有被总负债能力高的省市所包围的趋势;从表2和图3可以看出,综合优势能力的空间关联趋势与总资产能力的空间关联趋势基本上是一致的,北京、天津、河北、吉林、山东、河

13、南、江苏、安徽、上海、浙江、江西、福建、广东和海南有被综合能力高的省市所包围的趋势,而黑龙江、内蒙古、辽宁、新疆、西藏、青海、甘肃、宁夏、陕西、山西、四川、重庆、湖北、湖南、广西、云南、贵州等大部分省市有被综合能力低的省市所包围的趋势。表2 中国区域可持续发展综合优势能力G统计及其Z值Tab.2Getis sGand itsZof Overall Strength of Sustainable Development in China编号名称总资产能力 资产 Z(i)总负债能力 负债 Z(i)综合优势度优势度 Z(i)类别 迭代聚类 类别 距离 1黑龙江36.55-0.015 728.110.

14、009 58.44-0.008 02216.453 12内蒙古18.47-0.039 146.180.013 9-27.71-0.016 9239.913 53新疆26.51-0.042 441.370.080 5-14.86-0.039 03215.883 54吉林30.520.000 127.310.000 23.210.000 1228.908 65辽宁41.77-0.017 222.49-0.002 819.28-0.004 62123.126 86甘肃12.85-0.057 659.040.072 6-46.19-0.040 83313.683 47河北30.120.034 020.

15、88-0.034 59.240.021 91216.505 98北京59.840.026 716.47-0.023 142.170.016 1116.848 69山西17.27-0.041 139.360.006 4-22.09-0.015 32318.683 010青海18.88-0.045 461.450.070 0-42.57-0.035 93311.508 911天津57.430.029 021.69-0.028 235.740.018 0115.712 912陕西20.88-0.093 636.950.039 1-16.07-0.042 63214.907 313宁夏12.45-0.

16、046 956.220.051 6-43.77-0.031 03310.774 014西藏24.10-0.040 051.410.063 1-27.31-0.032 43310.090 515山东42.970.000 517.69-0.037 725.280.012 61117.072 916河南20.88-0.037 429.32-0.038 6-8.440.000 3226.728 917江苏55.420.067 014.06-0.052 041.360.038 5114.809 918安徽21.290.019 328.92-0.059 5-7.630.025 4125.943 119四川

17、22.49-0.096 737.750.137 8-15.26-0.074 83214.205 720湖北26.10-0.061 311.65-0.014 214.45-0.015 22225.877 521上海69.080.052 717.27-0.036 251.810.028 61120.169 422浙江55.420.067 715.66-0.055 639.760.039 9112.617 423江西23.690.049 932.53-0.094 4-8.840.046 3125.987 724湖南29.72-0.028 517.27-0.002 412.45-0.008 32221

18、.022 325云南22.89-0.045 944.580.065 1-21.69-0.035 13316.501 726贵州15.26-0.047 964.280.018 3-49.01-0.020 93318.244 027福建51.410.046 415.66-0.038 335.750.027 5114.057 828广西23.29-0.002 634.940.010 8-11.65-0.004 2229.585 629广东59.440.004 212.05-0.030 347.390.011 51111.918 530海南32.130.028 233.33-0.020 8-1.200

19、.015 7127.679 331重庆18.07-0.049 737.350.009 0-19.28-0.018 93218.764 2951 第2期 郭建宏等:中国区域可持续发展综合优势能力空间关联分析图1 中国区域可持续发展总资产能力及其空间关联Fig.1Total Assets and Its Spatial Association of Sustainable Development in China图2 中国区域可持续发展总负债能力及其空间关联Fig.2Total Debts and Its Spatial Association of Sustainable Development

20、 in China图3 中国区域可持续发展综合优势能力及其空间关联Fig.3Overall Strength&Capacity and Its Spatial Association of Sustainable Development in China2.2 空间聚类分析经分析,可持续发展综合优势能力Z值与总资产Z值存在显著正相关(R=0.944),而与总负债Z值存在显著的负相关(R=-0.952),因此定义综合优势能力Z值作为中国可持续发展能力空间聚类的主要指标。将综合优势能力Z值等范围计量后初步划分出中国可持续发展能力3个类型(表2)。可以看出,1类区域除江西、安徽、海南可持续发展综合能

21、力较低外,主要包括中国东部沿海多数发达省市,2类区域主要是中国东北及中部可持续发展能力中等的省市,而3类区域主要是中国西部可持续发展能力较低的省市。061 长江流域资源与环境 第16卷 由于G统计可以用来判断空间聚类是大数值型或小数值型的,但不能用其正负号判断空间类型的相似性(见1.2.2)。Z值的大小能够说明空间属性间的关联程度,但不能说明空间类型的相似程度。为了研究中国可持续发展综合优势能力的空间分异特征,本研究采用迭代聚类(K2means)的方法对中国可持续发展能力在总资产能力、总负债能力、综合优势能力三个水平上进行了聚类分析(结果见表2),并利用K聚类结果将中国可持续发展综合优势能力的

22、空间聚类(G统计)结果做以下调整。江西、安徽与邻接沿海区域有明显的异质特性,且由K聚类距离(5.9877、6.7289)可知,具有比较典型的2类区域特征,故将江西、安徽归为2类区。海南由于地理位置的特殊性,只与综合能力强的广东邻接,具有明显的空间异质性,且有比较典型的2类区域特征(距离7.6793),故将海南归为2类区。辽宁综合优势能力明显优于邻接区域吉林、内蒙古,与邻接区域河北有一定的相似性,参照K聚类结果,将辽宁归为1类区。据此,在研究中国可持续发展综合能力空间结构的基础上,得到中国可持续发展综合能力类型分区(图4):中国东部沿海强发展区域、中国东北及中部中等发展区域和中国西部低发展区域。

23、值得注意的是该分区与中国传统概念上的东部、中部和西部的区域划分(图4中用粗线示意)基本一致。图4 中国可持续发展综合能力分区Fig.4Spatial Clustering of Sustainable DevelopmentCapacity in China3 结论与讨论在地理情形分析中,通常认为一个区域单元上的某种地理现象或某一属性值是与邻近区域单元上同一现象或属性值相关的。几乎所有空间数据都具有空间依赖或空间自相关特征。空间依赖的存在打破了大多数古典统计分析中相互独立的基本假设,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614。因此,把空间

24、统计方法引用到与地理空间有较大依赖性的可持续综合优势评价中,可以用具体数量的大小来衡量相邻地理单元可持续发展能力的关联程度,其评价结果更直观也更符合客观实际。近年来,也有不少学者致力于ESDA(Explora2tory Spatial Data Analysis,探索性空间数据分析)与GIS的结合在社会经济发展领域的应用研究。这种结合集中体现于空间统计分析在区域发展分析中的应用,也体现了空间统计分析在区域经济发展中的应用前景及方向68,15。全局指标(MoranI)仅仅使用一个单一的值来反映一定范围内的自相关,很难发现存在于不同位置区域的空间关联模式。局部指标(G统计)可以用来确定空间凝聚的模

25、式,判定是高值簇还是低值簇。然而,G统计不能发现相似性(正关联)或非相似性(负关联)的空间模式614。因此,将空间统计分析技术应用到区域可持续发展评价研究中时还应注意与古典统计方法的结合(如聚类分析、相关分析等),充分挖掘研究对象的空间特性和非空间特性。本研究采用空间统计方法对中国31个省、市、自治区的可持续发展综合优势能力的空间关联关系的研究结果表明,中国可持续发展综合优势能力空间分异显著,整体上呈现由沿海到内陆再到西部的阶梯递减的趋势。结合迭代聚类结果将中国可持续发展能力划分为3种类型区域:中国东部沿海强发展区域、中国东北及中部中等发展区域和中国西部弱发展区域。并与中国传统的东部、中部、西

26、部区域划分基本对应,东部沿海省市除海南和广西处于中等发展类型外,其他省市均处在强发展类型之列,中国中部全部省市均处于中等发展类型而中国西部全部省市均处于弱发展类型。结果也充分说明中国政府实施的西部大开发战略与振兴东北老工业基地战略及中部崛起战略的区域经济协调发展政策是完全正确和必要的。参考文献:1 中国科学院可持续发展研究组.2003中国可持续发展战略报161 第2期 郭建宏等:中国区域可持续发展综合优势能力空间关联分析告M.北京:科学出版社,2003.2 黄明知,罗荣桂,张守凤.PRED系统可持续发展五要素典型组合模式J.长江流域资源与环境,2005,14(2):159162.3 任东明,曹

27、 静.经济高速增长条件下中国区域可持发展状态的综合评价J.中国人口 资源与环境,2000,10(1):1215.4 陈利顶,傅伯杰.长江流域可持续发展基本政策研究J.长江流域资源与环境,2000,9(2):148153.5 杨多贵,牛文元,陈劭锋,等.中国区域可持续发展综合优势能力评价J.科学管理研究,2003,18(5):7072,78.6 陈 斐,杜道生.空间统计分析与GIS在区域经济分析中的应用J.武汉大学学报(信息科学版),2002,27(4):391394.7 马晓冬,马荣华,徐建刚.基于ESDA-GIS的城镇群体空间结构J.地理学报,2004,59(6):1 0481 057.8

28、张显峰,崔伟宏.基于GIS与空间统计分析的可持续发展度量方法研究 以缅甸Myingyan District为例J.遥感学报,2001,5(1):3440.9 郭建宏,钱莲文,吴承祯,等.福建省森林生态系统公益价值增长率及其空间关联分析J.江西农业大学学报,2005,27(5):689693.10Anselin L.Local indicators of spatial association:LISAJ.Geographical Analysis,1995,27(2):93115.11Cliff A D,Ord J K.Spatial processes:Models and applica2

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31、LLSTRENGTH OF REGIONAL SUSTAINABLE DEVELOPMENT IN CHINAGUO Jian2hong1,2,QIAN Lian2wen2,PEN G Dao2li1,OU2YAN G Zhong2hui2(1.College of Resources and Environment,Beijing Forestry University,Beijing 100083,China;2.TSL School of Business Information Technology,Quanzhou Normal University,Quanzhou 362000,

32、China)Abstract:In this paper,spatial statistical method was used to study the spatial relationships in overallstrength and capacity of sustainable development of different regions in China,including 31 provinces,mu2nicipalities and autonomous regions.The spatial dependence of all the total assets,to

33、tal debts and overallstrength and capacity of sustainable development in China was obvious.The positive significant correlationwas observed between theZvalue of overall strength and capacity and total assets(R=0.944),while thenegative significant correlation between theZvalue and total debts.The clu

34、ster of sustainable developmentcapacity in China was firstly given based on theZvalues of overall strength and capacity.Then,the spatialcluster results were adjusted according to the results of K2means cluster.Finally,3 types of sustainabledevelopment capacity were compartmentalized in China,i.e.,de

35、veloped type of eastern and coastal re2gions,developing type of center regions and lower development type of western regions of China.The re2sults obtained in the present study were in accordance with the traditional division of regions in China.Allof the provinces and cities of Eastern China belong

36、 to developed type except for Guangxi and Hainan be2longing to developing type,the provinces and cities in the central belong to developing type and all of west2ern provinces and cities belong to lower development type.Key words:sustainable development;overall strength&capacity;spatial statistical analysis;spatial associ2ation261 长江流域资源与环境 第16卷