中原经济区城镇化区域差异时空演化研究时间： 2015-09-25信息来源：李波 张吉献 作者：wl_admin 责编：
摘要：对2008-2011年中原经济区所涉及5省30个市、县的影响城镇化水平的多个指标进行主成分分析，计算中原经济区各地级市的综合得分，运用探索性空间数据分析(ESDA)法，在工具型软件ArcGIS 9.3与空间统计分析软件GeoDa的支持下，对中原经济区城镇化综合水平进行区域差异分析。通过计算全局空间自相关指标和局部空间自相关指标，探讨中原经济区各地级市城镇化水平存在的空间差异性，并对差异原因进行剖析。分析得知中原经济区城镇化综合水平在空间上表现出较为明显的局部空间自相关集聚格局，由西北部向东南部呈降低趋势。针对分析的结果，提出提高城镇化水平的一些建议。
关键词：城镇化水平;主成分分析;探索性空间数据分析;空间自相关;中原经济区
0 引言
中原经济区以河南省为主体，包括毗邻的晋东南、鲁西南、冀南、皖北的部分区域。具体包括：河南全省18个省辖市;晋城、长治、运城、邯郸、邢台、聊城、菏泽、淮北、亳州、宿州、阜阳、蚌埠等地级市;还包括泰安市东平县，淮南市凤台县和潘集区，共涵盖30个地级市和3个县(区)，面积28.9万km2，2011年末总人口1.79亿人，地区生产总值4.2万亿元。中原经济区经济总量仅次于长三角、珠三角及京津冀，列全国第四位[1]。
中原经济区建设就是推进新型城镇化，发挥新型城镇化的引领作用，把发展粮食生产放在突出位置，走具有中原特色的农业现代化道路，实现“三化”协调发展，并为全国同类地区创造经验[2]。
目前，中原经济区新型城镇化建设的研究更多集中在建设的对策与建议上，而对中原经济区城镇化水平的定量分析较少。本研究首先运用主成分分析法建立城镇化评价指标体系，对中原经济区各地级市进行综合评价，并对中原经济区城镇化水平进行区域差异分析。据此，提出加快中原经济区综合城镇化水平建设的建议，对中原经济区建设与发展具有重要理论和现实意义。
1 中原经济区各市城镇化水平评价
1.1 数据来源
研究单元基于中原经济区的30个地级市，数据主要来源于2009-2012年中原经济区所涉5省的《统计年鉴》及各年的《中国城市统计年鉴》等。中原经济区所包括的泰安市东平县、淮南市凤台县和潘集区3个县(区)，因数据的易得性和对整体综合分析影响不大，故不列于计算。
1.2 评价指标选取
城镇化发展是一个由社会、经济、自然以及环境等众多因素共同影响的过程，对城镇化水平的评价宜采用多指标综合评价的方法。选取各地级市的城镇化率、城乡从业人员比、人均GDP、非农产业比重、人均地方财政收入、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均纯收入、城市人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率、人均卫生机构床位数、人均卫生机构人员数、公共图书馆藏书量、互联网用户、人均教育经费、单位GDP耗能15个指标作为城镇化水平评价的依据，由于反映地区城镇化水平的各种指标之间是相互联系和相互影响的，不同的指标之间具有统计相关性，采用主成分分析法对选取的指标进行综合评价。
1.3 中原经济区各市城镇化水平评价
首先对原始数据进行标准化处理，以消除观测量纲的差异及数量级的影响，然后采用统计分析软件SPSS19.0对选取的城镇化指标进行主成分分析，将特征值大于1的指标作为主成分，通过计算得到各市2008-2011年的城镇化水平综合得分与综合排名(表1)。
2 区域差异研究方法
近年来，许多学者将探索性空间数据分析方法用于解决区域经济差异问题方面。这种方法利用属性数据的空间特性，挖掘隐含于其中的空间关系，主要突出空间的相互作用与相关关系。
2.1 全局空间自相关
空间自相关是指某一研究对象与其空间位置之间的相关性。可用来检验某一要素的属性值与其周围空间要素的属性值是否存在显著的空间关联关系，同时也可探索空间的集聚效应。空间自相关包括正、负相关两种，正相关说明某要素的属性值与其周围空间要素的属性值具有一定相似性，负相关则相反[3-4]。
全局空间自相关描述属性值在整个区域的空间特征，表达空间邻近区域属性值之间的相似程度，以此判定某种现象在空间上是否存在相关与集聚。通常使用Moran’s I作为空间自相关性指标。Moran’s I的取值范围为-1～1，正值表示该空间要素的属性分布具有正相关性;负值表示该空间要素的属性分布具有负相关性;0则表示该空间要素的属性分布不存在相关性[5-6]。可用下面公式计算：
式中：I为全局Moran指数;n为区域个数;xi，xj分别表示区域单元i，j的属性值;x为各区域属性值的均值;Wij为空间权重矩阵，表示区域i与j之间的临近关系。空间权重矩阵通常按照相邻标准或距离标准进行定义。
相邻标准定义的二进制空间权重矩阵：
式中：E(I)表示期望值;VAR(I)表示方差。
2.2 局部空间自相关
局部空间自相关主要用来分析每个区域单元与相邻区域单元之间的局部空间关联关系与空间差异程度。方法主要包括：Moran散点图以及空间联系的局域指标(LISA)。
2.2.1 Moran散点图。全局空间自相关可通过二维的Moran散点图进行表示。其中，横轴为观测值向量z，纵轴为空间滞后向量Wz(每个区域单元属性值的空间滞后就是该区域周围相邻区域单元属性值的加权平均，具体通过标准化的空间权重矩阵进行定义)。其中，第一至第四象限点分别表示某空间单元与相邻单元呈现高值与高值集聚(高高)、低值与高值集聚(低高)、低值与低值集聚(低低)、高值与低值集聚(高低)的空间关系。落入第一、第三象限的空间单元及其相邻单元属性值都较高(或较低)，存在空间正相关，区域具有同质性;落入第二、第四象限的空间单元与相邻单元属性值差异显著，存在空间负相关，具有空间异质性[7-9]。
2.2.2 空间联系的局域指标(LISA)。LISA的局域Moran’s I的计算公式为：
式中：Ii表示区域单元i周边区域具有显著的相似值的空间集聚指标。与计算全局空间自相关的I值类似，检验统计量为标准化z(I)值，用来检验n个区域是否存在局部空间自相关关系。局域Moran’s I通过检验达到显著水平并存在显著的正空间自相关时，表明某区域与它周围相邻的区域的属性值相似，即可形成空间集聚效应[7-10]。局部空间联系具体可通过局域Moran’s I的显著性检验结果结合LISA集聚图进行可视化显示。
3 中原经济区城镇化水平区域差异分析
3.1 数据来源
以中原经济区所包含的5省30个市的区域单元作为空间数据，应用ArcGIS对国家动态地图网1:400万的基础地图数据中的各市边界进行数字化，并建立拓扑关系。选取表1中2008-2011年中原经济区各市城镇化水平的综合得分作为属性进行区域差异分析。
3.2 全局空间自相关分析
依据公式(1)，计算2008-2011年的全局Moran’s I用公式(2)计算其检验的标准化统计量Z(I)，结果如表2所示。从表2中可以看出，2008-2011年的I值均大于0，说明各市城镇化水平之间存在正相关;对Z(I)值进行显著性检验，取显著性水平α=0.05(临界值为Z=1.96)，2008-2011年，Z(I)远大于1.96，说明城镇化水平的空间自相关性是高度显著的。
3.3 局部空间自相关分析
全局Moran’s I统计量反映了中原经济区城镇化水平空间自相关的平均情况，反映不出各区域城镇化内部空间关系。因此，需要采用局部空间自相关深入研究区域城镇化水平之间的空间相关性。
3.3.1 Moran散点图。本研究采用GeoDa软件提供的Moran散点图进行分析(图1)。从图1可以看出：2008-2011年在4个象限内均有样本点分布，各地级市城镇化水平的空间相关性呈现较平稳状态，高值被高值包围的高高集聚城市最多，平均占总数的43%;低值被低值包围的低低集聚城市次之，平均占总数的29%，即正相关城市平均占总数的72%;被低值包围的高值城市最少，平均占总数的11%，但是这类型城市数量在增加，从2008年的2个增加到2011年的5个，说明个别城市的城镇化水平有了明显的提高;被高值包围的低值城市占总数的17%。由此可见，各市城镇化水平的空间集聚与空间差异是一个长期的、缓慢变化的过程。
3.3.2 LISA集聚图。同样采用GeoDa软件计算中原经济区2008-2011年城镇化水平的局部Moran’s I值及其显著性，并绘制出中原经济区各城市城镇化水平局部空间自相关集聚类型的LISA集聚图(图2)。
从图2中可以判断，中原经济区城镇化水平在空间上表现出较为明显的局部空间自相关集聚格局，城镇化水平较高区域集中在西北，城镇化水平滞后地区主要集中在东南。1)城镇化水平空间差异较小、区域本身城镇化水平较高且周围区域城镇化水平较高的城市(高高型)。在2008年位于集聚区高高型的城市有2个，分别为焦作、洛阳。2009与2011年位于高高型的城市有3个，分别为焦作、洛阳及晋城。2010年位于高高型的城市有3个，分别为焦作、洛阳及新乡。可以看出，从2008-2011年，焦作与洛阳一直属于高高型的城市，其次为晋城与新乡，主要在于晋城的城镇化水平提高较快，而焦作与洛阳及周边城市的城市化水平变化不大。这些高高型的城市由于本身经济基础较好，工业特别是重工业较发达，相应城镇化水平也较高。但是平均量却只有不到9%。2)城镇化水平空间差异较小、区域本身城镇化水平较低且周围区域城镇化水平较低的城市(低低型)。在2008年位于低低型的城市为商丘与亳州，2009年为商丘、亳州与阜阳，2010年为商丘、亳州、阜阳与宿州，2011年仅为商丘。从2008-2011年，商丘始终位于低低型区域，其次为亳州、阜阳与宿州。这些城市位于中原经济区东南部，以农业为主，城镇化水平相应较低，这些地区可以通过适当发展企业与适当进行规模化农业来提高城镇化水平。3)城镇化水平空间差异较大、区域本身城镇化水平较高且周围区域城镇化水平较低的城市(高低型)只有淮北，而且在2008-2011年间没有变化，主要原因在于其周围的商丘、亳州与宿州城镇化水平较淮北要低很多，淮北的矿产丰富，工业较发达。4)城镇化水平差异较大、区域本身城镇化水平较低且周围区域较高的城市(低高型)。2008年与2010年为长治和晋城，2009年与2011年仅为长治，原因在于长治与晋城周围的邯郸、安阳、鹤壁、济源与焦作城镇化水平相对较高。其他从集聚图上看到的空白区域城镇化水平与周围相比没有明显的特征，但是符合总体的城镇化分布特征。
4 结论与对策
对影响中原经济区城镇化水平的15个指标进行主成分分析，得到2008-2011年各市的城镇化综合得分，作为城镇化空间差异分析的主要依据。运用EDSA方法(包括Moran指数、Moran散点图和LISA等)对2008-2011年中原经济区城镇化的空间格局进行了探索性分析，发现中原经济区城镇化综合水平在空间上表现出较为明显的局部空间自相关集聚格局，由西北部向东南部呈降低趋势，具体可分为3种类型：一是城镇化水平空间差异较小、区域城镇化水平较高且周围区域城镇化水平亦较高的西北地区;二是城镇化水平空间差异较小、区域城镇化水平较低且周围区域城镇化水平亦较低的东南地区;三是城镇化水平空间差异较大、区域城镇化水平较高但周围区域城镇化水平较低的淮北地区。
针对不同情况各地区应采取相应的区域城镇化发展策略。西北地区具有较好的工业基础，应在现有产业基础上做好产业结构升级，发展技术密集型产业和服务业，提升城镇化发展的质量。东南传统农业区应着重提高工业化水平，以新型的工业化带动城镇化水平的提高，积极扩大与长三角和中原经济区的产业联系，承接与自身经济技术水平相适应的产业转移。加快农业产业化步伐，实施土地所有权与经营权的分离，提升经济发展效益，大力发展农产品加工产业，促进农业人口的产业转移，努力提升城镇化发展水平。淮北地区应逐渐扩大较高城镇化区域的面积，利用自身较好的工业基础，为周围地区的城镇化发展提供条件，带动周边地区的城镇化发展，达到区域共同发展的目标。
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