谈述基于空间自相关的长三角城市群物流空间布局演变

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2、定量分析策略，运用空间统计模型从空间维度探讨了长三角城市群物流发展的空间布局演化过程与特征。研究表明：长江三角洲城市群物流业发展经历了由随机分布模式到存在空间关联模式演变的历程，且以上海为核心的物流产业集聚效应日趋显著；但南京的物流发展水平近年来有所下降，与周围城市之间也存在替代性竞争，物流空间分布较为分散。　　关键词：空间自相关长三角城市群物流　　　　长江三角洲城市群是我国三大城市群之一，经济总量位居三大城市群之首，也是我国经济最发达、最活跃、最具国际竞争力的地区。同时，也是我国四大物流圈之一。目前，关于区域现代基于空间自相关的长三角城市群物流空间布局演变论文

3、资料由.zgloran指数　　判断长江三角洲城市群现代物流产业发展是否存在空间相关首先需要进行探索性空间数据分析（ESDA，ExploratorySpatialDataAnalysis）。目前，探索性空间数据分析是空间经济计量学与空间统计学研究中最为基础同时也是最为成熟的领域。探索性空间数据分析是一系列空间数据分析策略和技术的集合，具体来说，它不仅可以描述数据的空间分布，使其实现可视化，还可以对空间数据的异常值进行识别，检测社会和经济现象是否存在空间集聚，展示数据的空间结构，并对空间相互作用机制进行解释。探索性空间数据分析的核心是认识与地理位置相关的数据间的空间

4、依赖、空间关联或空间自相关。全局空间自相关的Moran指数可以用来判断产业聚集与空间聚集状况，具体计算公式如下（Moran，1950）：　　（1）　　其中，xi为区域i的观测值，(xi-x)(xj-x)描述观测值的相似性；，，oran指数用向量形式可描述为（Cliffetal.，1998）：（2）　　其中z是观测值与均值的离差微量，zi=(xi-x)，zj=(xj-x)，z/=[z1,z2,…,zn]，oran指数I的取值范围通常在-1和1之间，小于0表示负相关，也就是说相似的观测值趋于空间聚集；大于0表示正相关，也就是说相似的观测值趋于空间聚集；等于0表示不相

5、关，观测值则呈独立随机分布。对于Moran指数，可以证明Moran指数I值近似服从期望值为E(I)、方差为V(I)的正态分布。检验统计量为标准化Z值，可以用式（3）来检验n个区域是否存在空间自相关关系：（3）　　根据（3）式计算出检验统计量，可以再进行显著性检验。原假设H0：n个区域单元的属性值之间不存在空间自相关。备择假设H1：n个区域单元的属性值之间存在空间自相关。显著性水平可以由标准化Z值的P值检验来确定：通过计算Z值的P值，再将它与显著性水平α作比较，决定拒绝还是接受原假设。如果P值小于给定的显著水平α，则拒绝原假设，接受备择假设；否则接受原假设，拒绝备

6、择假设。　　此外，在ESDA分析中，空间权重矩阵oran指数，G统计量和Moran散点图。在这里，本文运用Moran散点图来进行分析。　　Moran散点图用散点图的形式，描述变量Z与空间滞后（即该观测值周围相邻区域的加权平均）向量oran指数I，结果如表1所示。　　由表1可以看出，1995-1997年间长江三角洲城市群人均货运量的Moran指数Z统计量均未通过检验；1998-2000年，在10%的置信区间水平下，长江三角洲城市群人均货运量Moran指数的Z统计量通过检验；从2001年开始，Moran指数的Z统计量在5%的置信区间水平下便可以通过检验，其中，200

7、3-2007年Z统计量在1%的置信区间水平下也可以通过检验。上述情况表明近年来，长江三角洲城市群物流业的发展经历了以1998年为分水岭由随机分布模式向空间关联模式的转变。此外，Moran指数I均为负值，且这一指标近几年来日趋上升。该指数由1998年的-0.133变为-0.195。这说明该城市群人均货运量呈现空间负相关，且显著性越来越强。也就是说，长江三角洲城市群物流业发展表现为替代性竞争关系，尚未形成区域物流一体化发展。长江三角洲城市群现代物流业的局部空间自相关分析　　为进一步考察长江三角洲城市群是否存在高值或低值的局部空间分散，哪个城市单元对于全局空间自相关的

8、贡献更大，就需要用局部空