基于空間自相關分析的中國工業經濟效益差異研究

摘 要：準確把握地區工業經濟效益及其時空變化規律，是經濟地理學重要的研究課題，也是區域經濟管理必須面對的難題。在對中國31個省區2000年、2005年、2010年和2011年的工業經濟效益進行計算與分析的基礎上，發現中國工業經濟效益存在較為顯著的負的自相關關系，并且其負相關性越來越明顯。繼而對這一特點進行討論，并對典型區域的工業發展提出建議。

關鍵詞：工業經濟效益；空間自相關；時空變化；中國

中圖分類號：F270 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）13-0083-07

工業經濟效益是指在工業生產建設活動中所獲得的勞動成果與消耗同占用的勞動及自然資源之間的比較，即產出與投入、所得與所費的比較。考慮的是如何用盡可能少的勞動消耗和勞動占用而生產出盡可能多的符合社會需要的勞動成果[1]。空間分析法是準確認識、評價和綜合理解空間位置和空間相互作用重要性的方法 [2]，其中空間自相關是測試空間某點的觀測值是否與其相鄰點的值存在相關性的一種分析方法。GIS技術作為一種交互式、可視化的決策支持工具，在區域經濟分析中發揮著重要作用[3～4]，特別是應用于地方、區域和全國各級水平的經濟發展決策過程 [5～6]。本文以中國31省（不包括臺灣地區）典型年份的工業經濟效益為研究對象，目的在于探討中國工業發展的時空變化格局及其規律。

一、研究方法

（一）工業經濟效益綜合指數的計算

本文運用多項指標綜合評價中的綜合指標法對工業經濟效益進行計算，公式為：

工業經濟效益=

×權數/總權數

這種方法的優點是能比較全面地反映工業經濟效益水平，由于采用了統一的標準值，可比性強。

目前實行的工業企業經濟效益考核指標體系包括總資產貢獻率、資本保值增長率、資產負載率、流動資產周轉率、成本費用利潤率、全員勞動生產率、產品銷售率等七項指標。文章以此為基礎，用勞動產出實現率代替全員勞動生產率這一指標。做出這一調整的原因：一是考慮到隨著市場經濟的發展，勞動的投入愈發體現在生產規模的擴大上，普通勞動者的增減對于企業生產率水平影響很小，而產品銷售收入能衡量企業主要經營規模[7] 。二是自2006年起，《中國統計年鑒》不再發布全員勞動生產率數據；自2008年起，可用以推算全員勞動生產率的工業增加值數據也不再發布，致使2008年后的全員勞動生產率數據難以獲取。為防止數據缺失造成空間自相關分析時的不準確性，故用勞動產出實現率替代，其計算公式為：勞動產出實現率=產品銷售收入/全部職工平均人數。

為減小經濟波動的影響，選取的總資產貢獻率、流動資產周轉次數、工業成本費用利潤率、勞動產出實現率 ① 的標準值是在2000年、2005年、2010年和2011年各項指標的平均值基礎上經過適當調整得到的，資本保值增值率、資產負債率、產品銷售率則主要以經濟發展的一般合理水平為依據。各指標的標準值如下：

2000年、2005年、2010年和2011年工業經濟效益指標值計算結果如下：

（二）空間自相關的含義

一般來說，地理變量包括位置變量和屬性變量。傳統的計量地理學應用數理統計方法對地理屬性變量進行統計分析研究，而常常忽略地理變量的空間位置關系。通常認為一個區域單元上的某種地理現象或某一屬性值是與鄰近區域單元上同一現象或屬性值相關的 [8～10]。幾乎所有空間數據都具有空間依賴或空間自相關特征 [11]。

（一）全局空間自相關分析

上頁表4所示的計算結果說明，中國31省區的工業經濟效益值存在較為顯著的負的空間自相關特征，較大的空間負相關特性表明了空間差異的存在。同時，我們還發現自2000年起，這種空間差異有進一步擴大的趨勢。尤其是2010年的Moran’s I指數與2005年相比，降幅明顯。2011年與2010年相比，由于時間間隔較近，Moran’s I指數變化較小，但總體空間差異變大的趨勢仍未改變。

（二）局域空間自相關分析

從下頁圖3（顯示在LISA聚集圖中的所謂的空間聚集只是聚集中心）的變化過程可以看出：

1.工業經濟效益“低—低”聚集區逐漸向西南部省區偏移。盡管西南部省區的工業經濟效益都有所增長，但由于增長緩慢或原有工業基礎過差等原因，使得在全國范圍內此區域的工業經濟效益值較低。

2.新疆的工業運行質量與相鄰的省區相比優勢愈發明顯，差異越來越大。進一步分析發現，2000年新疆和西藏的工業經濟效益值差異并不明顯（分別約為100.3和92.7），但是到2005年，新疆的工業經濟效益出現了跨越式發展并且將這種優勢保持到了2011年，而西藏在這十一年間工業經濟發展緩慢甚至出現了倒退。也與新疆相鄰的甘肅省和青海省則由于工業基礎過于薄弱，盡管這十一年間工業經濟有所發展，但仍與新疆差距明顯。

3.東北地區工業經濟發展整體性不斷加強。2000年黑龍江省的工業經濟效益值幾乎為遼寧省和吉林省工業經濟效益值之和，到了2005年情況依舊沒得到改變。但2010年時這種區域差異明顯降低；2011年，區域空間差異進一步降低，吉林省也從Moran散點圖中的第二象限（低—高）變化到第一象限（高—高）。

三、結論及建議

本文對31個省區的工業經濟效益在空間上的相關性進行了初步的評價與分析，進一步揭示了工業經濟效益指標在全國31省的空間分布結構及其隨時間的變化。

（一）空間自相關是研究空間現象的有力手段

通過全局空間自相關分析，應用Moran’s I指數，對比幾個典型年中國工業經濟發展的空間自相關，表明中國工業經濟效益表現出較為顯著的負的空間自相關特征，并且這種差異性有進一步擴大的趨勢。這說明全國范圍內有相當一部分工業經濟效益較高（低）的省區周圍，會出現工業經濟較低（高）的區域，即經濟效益低的省區傾向于經濟效益高的省區聚集在一起，表現出高—低相關或低—高相關的聚集特征，高低相異。通過局域自相關分析，可以更加清楚地發現工業經濟發展的地區同質性與異質性。例如2011年，山西省與周圍省區呈現低—高相關特征，即山西省的工業經濟效益與周圍省區相比存在明顯的不足，異質性顯著；而新疆則與周圍省區呈現高—低相關特征，說明其工業經濟效益與周圍省區相比優勢明顯，差異較大。

（二）新疆應充分發揮工業經濟優勢，推動西部大開發的進程

新疆工業經濟發展迅猛，2005年時已在全國處于領先地位，與周圍省區存在明顯的高—低相關關系。2011年時新疆的工業經濟發展與2000年時黑龍江的工業經濟發展存在一定的相似性：即與周圍省區的工業經濟效益相比一家獨大、異質性突出。2011年東北地區的工業經濟效益差異明顯減小，整體性顯著加強。由此推斷西部地區在工業經濟發展方面可以借鑒東北地區的發展經驗，充分發揮新疆的帶動性作用，抓住新疆作為西部大開發主要陣地的政策優勢，統籌兼顧，抓住周圍省份工業發展的比較優勢，形成各省份間合理的產業分工布局。提高區域工業的整體性，促進西部地區的大發展。

（三）我們還應認識到，工業經濟效益代表的是一個地區的工業運行質量，這與一個地區的經濟發展水平是有區別的

例如北京、上海等地區，其產業結構以金融業、服務業等第三產業為主，雖然其經濟發展水平高，但工業經濟效益并不高；西南省區經濟發展遲緩，工業經濟發展水平也不高；而西南省區的工業經濟效益停滯不前是一種低—低聚集的現象，對于這些地區的工業發展，需要在縣一級甚至更小尺度上結合各地實際情況制定發展戰略。

參考文獻：

[1] 李建忠.淺談工業經濟效益評價指標體系[J].河南冶金，2001，（2）：46-48.

[2] ANSELIN L.The future of spatial analysis in the soqial sciences[J].Geographic Information Sciences，1999，（2）：67-76.

[3] Drummond W J.GIS as a Visualization Tool for Economic Development.Comput[J].Environ.and Urban Systems，1993，（5）：469-479.

[4] Goodchild M F.A Spatial Analytical Perspective on Geographical Information Systems.Int.J[J].Geographical Information Systems，1987，1（4）：327-334.

[5] Shaw S L.GIS for Urban Travel Demand Analysis：Requirements and Alternatives.Comput，Environ and Urban Systems，1993，（1）：15-29.

[6] Clarke G.Applied Spatial Modeling For Business and Service Planning[J].Comput，Environ and Urban Systems，1997，（3）：373-376.

[7] 俞肖云.工業經濟效益評價指標體系的重建[J].統計研究，2003，（3）：14-19.

[8] Cliff A D，Ord J K.Spatial Autocorrelation[J].London：Pion.，1973.

[9] Cliff A D，Ord J K.Spatial Processes：Models and Applications[J].London：Pion.，1981.

[10] Goodchild M F.Spatial Autocorrelation[J].Norwich：GeoBooks，1986.

[11] Goodchild M，Haining R.Integrating GIS and Spatial Data Analysis：Problems and Possibilities.Int.J[J].Geographical InformationSystems，1992，6（5）：407-423.

[12] 馬洪超，李德仁.基于空間統計學的空間數據窗口大小的確定[J].武漢大學學報：信息科學版，2001，（1）：18-23.

[責任編輯 陳麗敏]