摘要:基于長(zhǎng)三角地區(qū)2000至2010年第三產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù),本文運(yùn)用空間探索性數(shù)據(jù)分析方法,對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的空間分布格局進(jìn)行探討,認(rèn)為長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)在總體上存在顯著正全域空間自相關(guān)性。局域自相關(guān)分析揭示了該地區(qū)空間分布的異質(zhì)性,特別是滬寧一線體現(xiàn)出顯著高值空間集聚特征,蘇北地區(qū)存在顯著低值集聚特征,浙江大部分地區(qū)具有空間分散特征且不顯著。
關(guān)鍵詞:長(zhǎng)三角;第三產(chǎn)業(yè);空間結(jié)構(gòu);集聚
中圖分類號(hào):F0615 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
收稿日期:2013-03-27
作者簡(jiǎn)介:魚鴻杰 (1984-),男 ,江蘇鹽城人,上海社會(huì)科學(xué)院部門經(jīng)濟(jì)研究所博士研究生,研究方向:產(chǎn)業(yè)組織。 我國(guó)的長(zhǎng)三角地區(qū)已形成了以上海為核心的江蘇浙江經(jīng)濟(jì)帶,2010年國(guó)務(wù)院正式批準(zhǔn)的《長(zhǎng)江三角洲地區(qū)區(qū)域規(guī)劃》,首次提出將長(zhǎng)三角建設(shè)成為全球重要的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)中心。2010年該地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值以及就業(yè)比重分別已達(dá)474%、436%,高于全國(guó)平均水平的385%與346%??臻g統(tǒng)計(jì)分析表明空間事物屬性間存在著一定的相關(guān)特性,并隨著空間距離的縮小不斷增強(qiáng),特別是許多空間屬性存在空間集聚特性。忽略空間事物的相關(guān)特性,會(huì)使傳統(tǒng)實(shí)證分析結(jié)果造成一定的偏差,而空間統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的興起正克服了這一弱點(diǎn),可以以此深入探究空間事物屬性間的相關(guān)性,并以此得出更加豐富而有意義的結(jié)論。因此,深入探究長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)空間分布特性,對(duì)于制定合理的區(qū)域間第三產(chǎn)業(yè)政策具有重要意義。
一、研究方法
目前,國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的研究主要聚焦于:一是第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特征及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)分析(李江帆等,2003);二是第三產(chǎn)業(yè)與第一、二產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系(李江帆,2004;趙凱,2009);三是第三產(chǎn)業(yè)的就業(yè)效應(yīng)(顧乃華,2002;魏作磊,2004;曾國(guó)平等,2005;韓漢君等,2007),多數(shù)學(xué)者認(rèn)為第三產(chǎn)業(yè)具有較強(qiáng)的勞動(dòng)力吸納能力;四是第三產(chǎn)業(yè)的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)比較(彭志龍,2001;李冠霖等,2005);五是試圖嘗試從貿(mào)易、能源、城市化、工業(yè)化等視角來(lái)研究第三產(chǎn)業(yè)(張宗益,2010;羅知,2011)。但是,上述研究并未考慮第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間聯(lián)系性,實(shí)證分析并未突破主流經(jīng)濟(jì)學(xué)中空間事物無(wú)關(guān)聯(lián)及均質(zhì)性的假設(shè)局限(吳玉鳴,2006),忽略了區(qū)域間可能存在的空間相互作用??臻g探索性數(shù)據(jù)分析方法(ESDA)是空間統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的核心方法之一,主要通過(guò)可視化技術(shù)來(lái)揭示空間依賴性與異質(zhì)性,探索空間分布格局[1-2]。主要分為全域自相關(guān)分析與局域自相關(guān)分析。
(一)空間權(quán)重矩陣
空間權(quán)重矩陣對(duì)確定區(qū)域間鄰近關(guān)系具有重要的作用,是空間自相關(guān)分析的基礎(chǔ)與前提,主要分為鄰接矩陣、距離矩陣與經(jīng)濟(jì)矩陣。本文主要采用鄰接矩陣來(lái)設(shè)定長(zhǎng)三角地區(qū)的空間鄰近關(guān)系。當(dāng)兩城市相鄰時(shí)權(quán)重值Wij=1,否則Wij=0。此外考慮到舟山市孤立在外,為避免產(chǎn)生孤島現(xiàn)象,同時(shí)考慮其與寧波現(xiàn)實(shí)聯(lián)系密切,因此認(rèn)為其與寧波相鄰。
(二)全域自相關(guān)分析
全域自相關(guān)分析主要是對(duì)整個(gè)區(qū)域內(nèi)的空間總體特性進(jìn)行描述,本文采用Global Morans I測(cè)算全域自相關(guān)程度,具體公式如下:
其中,N表示所研究區(qū)域數(shù)量,xi、xj為觀測(cè)值,Wij為空間權(quán)重矩陣,x=∑Ni=1xiN,S2=1N∑Ni=1(xi-x)2,I的取值范圍為-1與1之間,且其必須經(jīng)原假設(shè)為變量間不存在空間自相關(guān)性的標(biāo)準(zhǔn)化Z值進(jìn)行檢驗(yàn)(見公式(2)),顯著性水平由Z值的P值來(lái)確定,通常為005[3]。若I大于0且顯著,則表明存在正的空間自相關(guān)性,即具有較高(較低)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的城市趨于與具有較高(較低)發(fā)展水平的城市相鄰;若I小于0且顯著,則存在負(fù)的空間自相關(guān)性,即具有較低(較高)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的城市趨于與具有較高(較低)發(fā)展水平的城市相鄰。
總第437期
魚鴻杰:長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)與集聚特性研究
2013/09(三)局域自相關(guān)分析
全域自相關(guān)分析在整體上揭示了空間依賴程度,卻忽略了可能存在的局部不穩(wěn)定性[4],而局域自相關(guān)分析中,通過(guò)Moran 散點(diǎn)圖中的四象限來(lái)展現(xiàn)區(qū)域與其相鄰區(qū)域的空間相關(guān)關(guān)系,以此來(lái)探索局域空間的異質(zhì)性,有利于揭示被全域自相關(guān)分析掩蓋的局域空間特性。具體到本文,其橫坐標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)化的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平,而縱坐標(biāo)為該地區(qū)相鄰地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的空間地理加權(quán)平均值(同樣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理),其中第一(高-高)、三(低-低)象限為正的空間自相關(guān)性,體現(xiàn)了第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的空間集聚特性,而第二(低-高)、四(高-低)象限為負(fù)的空間自相關(guān)性,體現(xiàn)了第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的空間分散特性。
此外,Moran散點(diǎn)圖并沒有給出局域空間相關(guān)特性的顯著性水平,而LISA集群圖與顯著性水平圖克服了這一缺陷,并且有利于分析區(qū)域間空間相互作用模式。顯著的高-高區(qū)域某種程度上存在一定的輻射擴(kuò)散作用,從而帶動(dòng)周邊地區(qū)發(fā)展,形成空間集聚,而顯著的高-低區(qū)域體現(xiàn)了該區(qū)域通過(guò)回流效應(yīng)惡化了周邊地區(qū)的發(fā)展。
二、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明
(一)指標(biāo)選取
本文在借鑒相關(guān)研究成果[5-6]的基礎(chǔ)上,從發(fā)展規(guī)模、發(fā)展速度以及產(chǎn)業(yè)高級(jí)化角度來(lái)衡量第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平,同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可得性,本文用第三產(chǎn)業(yè)增加值、人均第三產(chǎn)業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人數(shù)來(lái)衡量發(fā)展規(guī)模,用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率衡量發(fā)展速度,并用第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重與第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)比重衡量產(chǎn)業(yè)的高級(jí)化程 (二)數(shù)據(jù)說(shuō)明
本文以長(zhǎng)三角所轄兩省一市(江蘇省、浙江省、上海市)為研究區(qū)域??紤]到數(shù)據(jù)的可得性,選取2000-2010年三個(gè)地區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行ESDA分析。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于歷年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒。限于篇幅,原始數(shù)據(jù)不再列出。
1.指標(biāo)權(quán)重的設(shè)定。運(yùn)用層次分析法(AHP)確定各指標(biāo)權(quán)重,具體步驟為:(1)構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣;(2)計(jì)算判斷矩陣的最大特征根和特征向量;(3)對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),若不通過(guò)檢驗(yàn),則需重新設(shè)定判斷矩陣;(4)確定權(quán)重:對(duì)特征向量進(jìn)行歸一化處理得到各指標(biāo)權(quán)重Wi [7]。應(yīng)用yaahpv060計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重,權(quán)重值如表1所示。
2.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。為消除數(shù)據(jù)的量綱量級(jí),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,公式為:
x′ij=xij-minxjmaxxj-minxj
其中,x′ij指標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù),xij指未標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù),maxxj、minxj分別指該指標(biāo)數(shù)據(jù)中的最大值與最小值。
3.綜合指數(shù)計(jì)算。將經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)乘以各自的指標(biāo)權(quán)重并求和,可以得出各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的綜合指數(shù)。限于篇幅,綜合指數(shù)不再列出。
4.空間分位圖分析?;陂L(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)綜合指數(shù),運(yùn)用GeoDa軟件畫出長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)空間分位圖(如圖1),可以初步展現(xiàn)長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)的空間分布特征,其中第四級(jí)排列為第三產(chǎn)業(yè)占優(yōu)區(qū)域,第三、二、一級(jí)排列逐級(jí)遞減,特別是第一級(jí)排列為長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平最差區(qū)域。
圖1 長(zhǎng)三角第三次產(chǎn)業(yè)空間分位圖 (1)觀察圖(a)、(b),處于第三、四級(jí)排列的城市數(shù)由2000年的19個(gè)下降為2010年的13個(gè),比例由76%下降為52%,而第二級(jí)排列由0變?yōu)?個(gè)。由此可見,十年來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)各城市間第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平差異具有擴(kuò)大之勢(shì)。特別是浙江省2000年僅2個(gè)城市處于第一、二級(jí)排列,而2010年擴(kuò)大為4個(gè),同時(shí)排列區(qū)域更加分散。具體來(lái)看,2000年第三產(chǎn)業(yè)的優(yōu)勢(shì)區(qū)域主要分布在浙江南部以及以上海為中心的長(zhǎng)三角中部地區(qū),而至2010年浙江南部各市域第三產(chǎn)業(yè)的分布表現(xiàn)出明顯的差異性,江蘇卻形成了以滬寧一線為主的第三產(chǎn)業(yè)占優(yōu)區(qū)域。
(2)由圖(c),從2000-2010年均值來(lái)看,浙江省除湖州、嘉興、紹興、衢州等4個(gè)城市外,其余市域均為第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的占優(yōu)區(qū)域;而江蘇省僅滬寧一線5個(gè)城市為占優(yōu)區(qū)域,其余市域第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平均相對(duì)較差。此外,上海無(wú)論是2000年、2010年亦或是十年均值來(lái)看均顯示第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的優(yōu)勢(shì)地位。
總之,空間分位圖展現(xiàn)了長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)空間分布規(guī)律以及變動(dòng)趨勢(shì)。值得一提的是,經(jīng)過(guò)十年的發(fā)展演變,滬寧一線,特別是蘇錫常異軍突起,使得該地區(qū)成為第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的占優(yōu)區(qū)域,為整體帶動(dòng)蘇北地區(qū)乃至整個(gè)長(zhǎng)三角地區(qū)產(chǎn)業(yè)升級(jí)帶來(lái)機(jī)遇。此外,浙江南部逐漸分化的第三產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)分布帶,為各地區(qū)發(fā)揮特有的稟賦優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)該地區(qū)的合理產(chǎn)業(yè)布局提供了契機(jī)。
三、ESDA分析
空間分位圖初步展現(xiàn)了長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)空間分布規(guī)律,然而其并未揭示該區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)空間分布的內(nèi)在機(jī)理。因此,下文將運(yùn)用空間探索性數(shù)據(jù)分析方法(ESDA)來(lái)進(jìn)一步揭示長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)空間分布的依賴性與異質(zhì)性等空間聯(lián)系結(jié)構(gòu)。
(一)全域自相關(guān)分析
表2為長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)全域自相關(guān)Global Morans I統(tǒng)計(jì)量值以及對(duì)應(yīng)的P值,可以發(fā)現(xiàn)Morans I統(tǒng)計(jì)量均為正值,且通過(guò)了5%的顯著性檢驗(yàn)。由此可知,長(zhǎng)三角地區(qū)25個(gè)城市第三產(chǎn)業(yè)在空間分布上并非表現(xiàn)出完全隨機(jī)分布的狀態(tài),而是表現(xiàn)出某些市域的相似值之間在空間上的集聚,即具有較高第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的城市趨于與具有較高發(fā)展水平的城市相鄰,而第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)低水平城市趨于與相對(duì)低水平城市相鄰。此外,由圖2 Global Morans I趨勢(shì)圖可知,Global Morans I呈現(xiàn)波動(dòng)的狀態(tài),十年來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的空間集聚態(tài)勢(shì)并不穩(wěn)定,2003年達(dá)到集聚的峰值,而2009年的空間集聚特性尤為顯著。
(二)局域自相關(guān)性分析
1. Moran 散點(diǎn)圖。圖3為長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)Moran散點(diǎn)圖,而表3列出了散點(diǎn)圖各象限對(duì)應(yīng)的市域表。比較圖3(a)與(b)兩圖,可以發(fā)現(xiàn)多數(shù)城市分布于第一、三象限,表現(xiàn)出正的空間自相關(guān)性,這恰好印證了全域自相關(guān)Global Morans I 為正的自相關(guān)性的總體趨勢(shì)。具體來(lái)看,2000年多數(shù)城市位于第一象限,即第三產(chǎn)業(yè)相對(duì)發(fā)展水平較高的城市趨向于與發(fā)展水平較高的城市相鄰,而2010年正的空間自相關(guān)性主要聚集于第三象限。此外,Moran 散點(diǎn)圖揭示了長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)空間分布的非典型區(qū)域,如第二(四)象限所展現(xiàn)的空間分布的異質(zhì)性特征,即第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較低(高)的城市趨向于與較高(低)的城市相鄰,體現(xiàn)了負(fù)的空間自相關(guān)性,其偏離了總體的正的自相關(guān)性特征。然而,從2000-2010年的均值來(lái)看(圖c)該地區(qū)在第二象限具有較為明顯的聚集,體現(xiàn)為低-高的負(fù)的自相關(guān)性。
由表3可知2000、2010年以及十年均值來(lái)看,上海、蘇錫常等滬寧一線城市均處于第一象限(高-高)區(qū)域,而低-低城市主要分布在蘇北地區(qū),如徐州、連云港等5個(gè)城市。另外,異質(zhì)性區(qū)域(低-高、高-低)中浙江省占居多數(shù)。由此可見,江蘇、上海體現(xiàn)出明顯的空間集聚特征,而浙江空間分散特征較為顯著。
此外,觀察表3中2000年、2010年各象限中城市的變動(dòng),可以發(fā)現(xiàn),長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)空間分布的市域躍遷模式:(1)由高-高象限躍遷至低-高象限,如泰州與舟山;(2)高-高象限躍遷至低-低象限,如金華;(3)低-高象限躍遷至低-低象限,如衢州;(4)由高-低象限躍遷至低-低象限,如揚(yáng)州、寧波、麗水。其中,第一種躍遷模式主要源于該城市的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與周圍相鄰地區(qū)的差異擴(kuò)大,尤其是泰州十年間第三產(chǎn)業(yè)綜合指數(shù)增長(zhǎng)92%,而其周邊相鄰市域平均增長(zhǎng)了154%,差距高達(dá)62%;第二、三種躍遷模式中周邊相鄰區(qū)域均由高值區(qū)變?yōu)榈椭祬^(qū),即周邊地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平相對(duì)于其他地區(qū)發(fā)展較為滯后,而這點(diǎn)與空間分位圖中所顯示的浙江南部地區(qū)空間分布的演變特征相一致;第四種躍遷模式中具有較高發(fā)展水平的城市最終被發(fā)展水平較低的周邊城市同化,陷入低水平的發(fā)展陷阱。
上述結(jié)果反映了長(zhǎng)三角各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)存在著空間自相關(guān)性以及異質(zhì)性,并揭示了該地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)空間分布格局及其演進(jìn)特征。
2. LISA 集群圖與顯著性水平圖。圖4、圖5分別顯示了長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)LISA集群圖及其對(duì)應(yīng)的顯著性水平圖。2000年時(shí)低-低類型處于主導(dǎo)地位,特別是蘇北地區(qū)存在顯著的低-低區(qū)域空間聚集,表明其空間上并非隨機(jī)分布而是形成連片集聚區(qū)域,其第三產(chǎn)業(yè)體現(xiàn)為發(fā)展相對(duì)滯后區(qū)域間的空間集聚分布;具有較高第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的蘇州地區(qū),憑借與上海相鄰的區(qū)位優(yōu)勢(shì)形成顯著的高-高的正的空間自相關(guān)性,而負(fù)的空間自相關(guān)性則由具有顯著低-高性質(zhì)的嘉興反映,不難理解,相對(duì)于其周邊地區(qū)上海、蘇州、杭州,嘉興的三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后,這點(diǎn)恰好與空間分位圖1(a)相吻合。
圖4 長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)LISA 集群圖
圖5 長(zhǎng)三角第三產(chǎn)業(yè)LISA顯著性水平圖
2010年與2000年相比,變化較為顯著。其中:(1)蘇北地區(qū)僅徐州一個(gè)城市處于低-低區(qū)域,顯著的低-低連片區(qū)域明顯減少,通過(guò)計(jì)算綜合指數(shù)發(fā)現(xiàn),十年間蘇北的宿遷、淮安第三產(chǎn)業(yè)分別增長(zhǎng)303%、205%,而徐州僅增長(zhǎng)123%;(2)作為正著力建設(shè)“四大中心”的上海,發(fā)揮其擴(kuò)散輻射效應(yīng),帶動(dòng)周邊蘇錫常地區(qū)形成顯著的高值集聚區(qū)域;(3)南通市由非顯著性區(qū)域變?yōu)轱@著的低-高區(qū)域,可以看出其受到周邊蘇錫常等區(qū)域回流作用,第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后。
從十年均值來(lái)看,蘇北地區(qū)低-低連片區(qū)域以及上海的高-高區(qū)域輻射效應(yīng)尤為顯著。此外,無(wú)論是2000年、2010年亦或是十年均值來(lái)看,浙江省除嘉興外,其余城市并未表現(xiàn)出空間分布的顯著性特征。由此可見浙江各區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間相互作用并不明顯,而聯(lián)系空間分位所展示的該地區(qū)具有明顯的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展優(yōu)勢(shì),特別是2010年相對(duì)于2000年空間分異性變大,浙江可以借此根據(jù)地區(qū)的區(qū)位稟賦優(yōu)勢(shì),采取不同第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策,實(shí)現(xiàn)地區(qū)間第三產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展,最終形成顯著的高-高類型第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展區(qū)域。
四、結(jié)語(yǔ)
本文通過(guò)空間探索性數(shù)據(jù)分析方法,包括全域自相關(guān)與局域自相關(guān)等分析工具,對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)近十年來(lái)第三產(chǎn)業(yè)的空間分布格局進(jìn)行了初步探索,揭示了該地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)空間分布的依賴性與異質(zhì)性等空間聯(lián)系結(jié)構(gòu)。全域自相關(guān)分析表明,長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平存在顯著的正空間自相關(guān)性,即具有較高(較低)三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的城市趨于與發(fā)展水平較高(較低)的城市相聚集,且在2003年尤為顯著。同時(shí),局域自相關(guān)分析中,Moran散點(diǎn)圖以及LISA集聚圖與顯著性水平圖顯示了長(zhǎng)三角地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)空間分布的異質(zhì)性,蘇北地區(qū)存在顯著的低-低區(qū)域,滬寧一線形成顯著的第三產(chǎn)業(yè)高值集聚區(qū)域,而浙江雖大多數(shù)城市表現(xiàn)為異質(zhì)性,但并不顯著。
近些年來(lái),以蘇南模式崛起的蘇錫常地區(qū),憑借毗鄰上海的優(yōu)勢(shì)區(qū)位,第三產(chǎn)業(yè)異軍突起,同時(shí)其對(duì)蘇北地區(qū)形成強(qiáng)大的空間極化作用,致使蘇北地區(qū)的資金、人力、技術(shù)資源流向蘇南地區(qū),阻礙蘇北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí),最終引致蘇北形成顯著的三次產(chǎn)業(yè)低-低區(qū)域;以溫州模式著稱的浙江地區(qū),其批發(fā)零售貿(mào)易、餐飲業(yè)等傳統(tǒng)的第三產(chǎn)業(yè)擁有較大的優(yōu)勢(shì),然而其新興的三次產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為滯后,且區(qū)域間存在差異,如中心城市杭州、寧波等地金融、信息咨詢、計(jì)算機(jī)應(yīng)用服務(wù)等占據(jù)優(yōu)勢(shì),而欠發(fā)達(dá)的浙西南地區(qū)仍舊以傳統(tǒng)的三次產(chǎn)業(yè)為主,這恰好解釋了浙江高發(fā)展水平但卻非顯著空間異質(zhì)性的特點(diǎn)。 從今后研究的拓展內(nèi)容看,若能夠深入分析第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部具體各行業(yè)的空間分布特征,則結(jié)果不但更加全面,而且可能還會(huì)從更加細(xì)致的行業(yè)分類中揭示第三產(chǎn)業(yè)空間分布更多細(xì)微的特征,這有利于全面了解和掌握長(zhǎng)三角地區(qū)各城市間空間相互作用機(jī)制,從而制定更加合理的區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策,促進(jìn)區(qū)域間三次產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。
注釋:
① 位于坐標(biāo)軸上的點(diǎn)所屬城市未在表中列出。
參考文獻(xiàn):
[1] Luc Anselin. Spatial Econometrics:Methods and Models[M].Kluwer Academic,Boston,1988.
[2] 孟斌,王勁峰,張文忠.基于空間分析方法的中國(guó)區(qū)域差異研究[J].地理科學(xué),2005(4):393-400.
[3] 魯鳳,徐建華.中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異的空間統(tǒng)計(jì)分析[J].華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007(2):44-51.
[4] 宣國(guó)富,徐建剛,趙靜.基于ESDA的城市社會(huì)空間研究-以上海市中心城區(qū)為例[J].地理科學(xué),2010(2):22-29.
[5] 黃京鴻,葛永軍,刁承泰.中國(guó)各地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)[J].經(jīng)濟(jì)地理,2001,21(1):43-46.
[6] 呂一清,何躍.基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的預(yù)測(cè)模型[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2011(4):157-159.
[7] 吳育華,劉喜華,郭均鵬.經(jīng)濟(jì)管理中的數(shù)量方法[M].北京:經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2008.