区域差异始终是经济学和地理学研究的热点问题，适度的经济差异对于资源的高效配置和产业的合理转移有帮助，经济差异过大反而会弱化业已形成的分工与协作，甚至有可能影响到社会稳定[1]。
摘要：区域经济差异是学术界和政府决策层都关注的重要问题，适度的经济差异有助于资源的高效配置和产业的合理转移，经济差异过大则会弱化业已形成的分工与协作，甚至有可能影响到社会稳定，已有研究往往忽视了县域空间效应对经济增长的影响。本文以人均GDP为测度指标，利用ESDA和GIS空间分析方法对 2000-2010年中国国家级贫困县经济发展水平的空间差异格局进行分析;将贫困县按经济发展水平分为4种类型，计算其马尔可夫链矩阵和空间马尔可夫链矩阵，并进行类型转变及其与邻域类型转变关系的空间格局演化分析。结果表明：中国国家级贫困县在数量上表现为非均衡的发展格局，即强者日趋极化，而弱者日趋边缘化;在空间分布上呈现东―西递增，南―北递减的分异趋势。从总体分布格局来看，11年间Moran’s I估计值呈上升趋势，县域经济的自相关性在不断增加;从局部分布格局来看，各贫困县域经济总体发展水平不均衡，县域之间的经济差异有所扩大。县域经济发展存在比较显著的俱乐部趋同特征，其中高、低水平趋同俱乐部稳定性最强，其维持原有状态的可能性分别为0.942和0.957;趋同俱乐部类型的转变受邻域空间背景的影响明显，邻域环境对区域发展程度聚集类型的演变具有促进或制约效应。11年间县域经济的热、冷点格局发生了较大变化，冷点区域在空间上形成 “两横三纵”的空间架构。资源基础、区位条件以及空间近邻效应是贫困县经济空间差异的主要原因。最后，从制定多中心空间开发政策、强化县域经济跨行政区合作、提升扩散型区域辐射效应等方面提出了发展建议。
关键词：农业经济论文,区域差异,ESDA-GIS,空间计量,贫困县,中国
研究区域间经济差异的空间格局及其成因，可以为落后地区加快发展和发达地区保持竞争力提供政策制定依据[2]。我国由于不同区域间在自然禀赋、区位条件、政策倾斜、发展历史和文化背景等方面存在较大差异，致使区域经济差异显著，不仅表现在沿海与内地之间，东西与南北之间，甚至在同一区域内部也存在较大差异。这引起了学者的高度关注，开展了大量学术研究。从研究尺度看，既有全国[3]、三大地带[4]、大经济区[5]和省域[6]层面上的宏观研究，也有基于县域[7]和乡镇[8]视角的微观研究;从研究对象看，既有针对发达地区[9]和欠发达地区[10]内部差异的研究，还有针对如省际边缘区[11]和铁路沿线经济带[1]等特殊区域的跨界研究;从研究方法看，既采用传统的统计分析手段(变差函数[12]、Gini系数[13]、信息熵[14]、Theil指数[15]等)和计量经济模型(趋同模型[16]、小波分析[3]、随机前沿模型[17]等)，也借助空间计量学方法(空间自相关[2]、地理加权回归[6]、趋势面分析[11]等)展开研究。
我国已进入全面建成小康社会的历史时期，但全国仍有 1.28亿的贫困人口[18]。加快贫困地区发展，尤其是县域经济发展是减少农村贫困的根本途径。国家级贫困县是经国务院扶贫开发领导小组办公室认定的国家实施经济扶持的县级行政区特定称谓，研究其经济时空差异是科学制定县域经济发展战略的前提和基础。目前，国家级贫困县空间差异的研究鲜见报道，全国范围的格局研究更是少见。针对上述不足，本文以592个国家级贫困县为案例，基于GIS空间计量测度方法，分析经济差异的时空格局，以期为贫困地区空间格局有序开发及区域协调发展提供科学参考和决策依据。
1 数据来源与研究方法
1.1 国家级贫困县概况
1986年，国家首次划出273个国家贫困县;1994年，国家启动“八七扶贫攻坚计划”，国家贫困县扩大为592个;2001年，《中国农村扶贫开发纲要(2001-2010年)》发布，取消了沿海发达地区的所有国家级贫困县，增加了中西部地区的贫困县数目，但总数依然为592个，同时将“贫困县”的提法改为“扶贫开发工作重点县”;2011年，《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》发布，2012年3月，国务院扶贫开发领导小组办公室在其官方网站公布了最新的扶贫开发工作重点县，总数虽仍为592个，但空间分布上有所调整。1994-2012年，调出的县有127个(图1)，主要位于内蒙古(12个)、陕西(11个)、山西(10个)、山东(10个)和辽宁(9个)等省区，这些县近年来经济发展迅速，如内蒙古鄂尔多斯市的伊金霍洛旗、乌审旗和准格尔旗依靠丰富的煤炭资源大力发展能源产业，2010年3个旗的人均GDP均超过1万元，农民人均纯收入均在8 700元以上，高于全国平均水平47%，贫困县的称谓已不合时宜。调入的县也有127个，主要位于内蒙古(12个)、四川(11个)、陕西(11个)、湖南(10个)、河南(9个)和山西(9个)，这些原本并不贫困的县由于不同的原因在发展中逐渐落在了后面。调整后的国家贫困县全部分布在中西部地区，其中西部省份占375个，中部217个;按所属省区来看，云南省最多，有73个，其次是陕西和贵州，各有50个。
1.2 研究方法
1.2.1 探索性数据分析(ESDA)
常用的区域差异分析方法包括统计法、公理法、社会安全函数以及模型法，前3种方法均为基于数字挖掘的分析推导法，缺乏空间视角，无法实现地域差异空间格局的可视化表达，也忽视了邻域的影响。本文采用基于GIS平台的ESDA技术，包括全局Moran’s I指数和局域Moran’s I指数(LISA)。ESDA是得到学界认可的较为理想的数据驱动分析方法，已被广泛用于区域差异的研究中，篇幅所限，计算公式详见文献[19]。引入 GetisOrd Gi*来判别不同空间位置上的高值与低值集聚状况，计算式详见文献[20]。 1.2.2 三维趋势分析(Trend Analysis)
用于揭示空间物体的总体分布规律，忽视局部变异。一般来说，任一表面可分为两部分：确定性的全局趋势和随机性的短程变异[21]。三维趋势分析反映了描述对象在空间区域上变化的主体特征。
1.2.3 Markov chain与空间Markov chain
马尔可夫链是研究在无后效性条件下时间和状态均为离散的随机转移问题的方法。无后效性是众多地理或区域经济现象演变过程的状态转移都具有的特征，因此，马尔可夫链成为了研究区域经济增长俱乐部趋同的最常用方法。具体做法是把连续的人均GDP数值离散化为n种类型，计算每种类型的分布及其年际变化，据此近似逼近区域演变的全过程。区域经济增长在地理空间上并非孤立而是受到周边区域的影响与作用，处于一个具有状态特征的邻域环境中。传统马尔可夫链忽视了区域单元的空间相互作用，空间马尔可夫链引入空间滞后(空间权重矩阵与区域属性值的乘积)，以区域i在初始年份的空间滞后类型为条件，将传统的k×k马尔可夫矩阵分解为k个k×k条件转移概率矩阵。对第k个条件矩阵而言，元素mij(k)表示以区域在t年份的空间滞后类型k为条件，该年份属于类型i而在下一年份转移为类型j的空间转移概率[22]。
1.3 数据来源
为便于了解国家贫困县整体经济空间差异，分别选取1994年与 2012年公布的592个贫困县名单中的县域作为研究对象。人均GDP是研究区域经济发展问题时最常用的指标，因为其可以较充分地反映区域差异的内涵，而且数据的易获取性、可信性和完整性好。考虑到数据可获取的最早年份，本文以县级人均GDP为基本分析变量，2010年按2000年人均GDP的不变价计算。数据来源于2001-2011年《中国县(市)社会经济统计年鉴》与《中国区域经济统计年鉴》。县区界线、县城位置等获取自国家基础地理信息中心 1∶400万数据库。
2 区域差异时空分异特征
2.1 总体分异特征
采用ArcGIS 9.3的全局趋势分析方法，以正西和正南方向为X和Y轴，以贫困县县域人均GDP为Z轴，制作三维透视图，将透视角度合理旋转后用以揭示贫困县县域经济的总体空间特征及其趋势(图2)。在空间分布上，国家级贫困县总体呈现东―西递增，南―北递减的趋势。2010年较之2000年，这一趋势有所减小。
3 经济差异趋同分析
3.1 县域经济“俱乐部趋同”的时间特征
将国家级贫困县按历年全国贫困县人均GDP的平均值划分为4种类型：①低水平：人均GDP低于全国平均的50%;②中低水平：人均GDP介于全国平均的 50-00%;③中高水平：人均GDP介于全国平均的100-150%;④高水平：人均GDP高于全省平均的150%。表1为2000-2010年国家贫困县县域人均GDP类型的马尔可夫转移矩阵。由表1可知，2000-2010年间国家贫困县县级单元经济类型具有如下的转变特征：
(1)依据县级经济发展程度的类型划分，国家贫困县区域经济增长存在着4个趋同俱乐部。表1显示，对角线上的概率值均大于非对角线上的概率值，在任一个时期内，区域保持原有经济发展程度类型的概率至少为0.761，说明4个俱乐部趋同的稳定性都较强。其中，位于两端的低水平趋同俱乐部和高水平趋同俱乐部，其稳定度最高，保持原有发展类型的概率分别为0.942和0.957。“中间阶层”趋同俱乐部的稳定性较为均衡，相对而言中高水平趋同俱乐部的稳定性最差，向中低水平类型转变的概率(0.179)较大。
(2)不同发展类型间转换的概率较小，最大仅为0.179，约为对角线最小概率的23.52%;而与对角线不相邻的转换概率均为0(跨等级转变的概率为0)，表明在2个连续的年份之间不存在低水平发展县域向高水平以上的趋同俱乐部转变的可能，反之亦然。这与区域经济发展的过程也是一致的，经济发展是个连续的进程，短期内的跨级类型迁越或衰退均难以实现。
(3)就相邻类型的转变而言，中高水平县域向中低水平趋同俱乐部转变的概率最高，达0.179，大于逆向转变即中低水平地区向中高水平趋同俱乐部的转变概率的0.068。与之类似，中低水平向低水平趋同俱乐部转变的概率(0.133)大于其逆向转变的概率(0.058)。而高水平向中高水平趋同俱乐部转变的概率(0.043)则稍小于其逆向转变概率(0.060)。
3.2 俱乐部趋同的空间解释
在Markov chain的基础上引入邻域影响条件，建立空间Markov chain概率矩阵(表2)，从而定量分析区域所处的邻域环境如何影响其向某种趋同俱乐部转变的概率。从表2中可以看出，与表1相比，不同的邻域环境导致区域的类型转变概率差异较大，说明空间位置对区域的趋同俱乐部有着重要作用：与等级越高的县域相邻，越有利于某县域向更高等级的趋同俱乐部转变;与等级越低的县域相邻，县域向更低等级趋同俱乐部转变的概率也越大。具体而言，对于低水平俱乐部来说，在低水平、中低水平、中高水平和高水平的邻域环境等级中，其向中低水平趋同俱乐部转变的概率分别为0.033，0.072，0.108和0.188，依次增大，表明与等级越高的县域相邻，越有利于低水平俱乐部的经济增长，继而向中低水平趋同俱乐部转变。对于较低水平俱乐部，其向低水平俱乐部转移的概率大都远大于向中高水平俱乐部转移的概率，这说明高等级邻居区域环境对中低水平俱乐部的经济增长有抑制作用。中高水平和高水平俱乐部的转移则不具规律性，反映出低水平邻域对中高和高水平县域的影响较弱。
4 经济空间差异原因与对策
4.1 资源基础
4.2 区位条件
区位既决定了区域开发的次序与机遇，也影响到区域经济的发展程度和发展速度。2000-2010年，国家贫困县低-低类型的县域主要集中分布在省际边缘地区，这些地区多为丘陵山区，生态敏感脆弱，距高水平区发展的县较远，接受高水平县域的辐射和带动作用小，在竞争力、经济外向度和发展活力等领域处于相对劣势地位，退化为经济发展的“盲区”。 4.3 空间近邻效应
依据Tobler的地理学第一定律[23]，任何地理事物或现象之间都存在相关性，这种相关性与空间距离有关，越邻近的事物相关性越强。从国家贫困县县域经济发展差异的空间分异格局来看，空间邻近效应也不容忽视。以中部的河南、安徽、江西、湖南为例，距离中原经济区、皖江沿江地区、鄱阳湖、长株潭等经济区较近的外围县域，便于最大化地接受经济区的辐射，空间溢出效应显著。另一方面也说明，具有不同特质的空间格局，往往是由地理变量的空间关联所导致的邻域空间的趋同与分异，以及距离空间的增强和衰弱而形成。
5 政策启示
本文结论的政策启示是：①贫困县应制定多中心发展和多区域联动的空间开发策略，借助交通等基础设施的连接，强化中心城市的核心带动作用，加快城镇化发展步伐等措施，逐步改善萧索型县域的邻域发展环境，降低因生态脆弱、区位不利等带来的经济发展强波动风险。②县域局部空间关联模式应引起关注，空间上提升扩散型区域的辐射效应，弱化极化型效应区，避免出现新的萧索贫困区。③强化县域经济的跨行政区合作，打破阻碍经济发展的行政区划限制，革除影响区域协调发展的体制弊端。
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