空间自相关分析的一些关键问题

一、 空间自相关 <一>权重

计算权重的方法有很多种~

ARC/NOF 可以自动生成拓扑关系 ，可以自动生成多边形地图的连接矩阵（空间权重矩阵的生成方法分析与实验①） 倒数法

1 二进制矩阵算法

2

3

<二>全局空间自相关 还有多种表现方式

二

通过建设中的散点图中的直线的斜率等于莫兰的I系数（全局空间自相关）。

<三>局部空间自相关 何谓属性值标准化形式

1局部自相关系数专题图 2局部自相关聚类分析图

如何转换

转换方法~

图的右上方的第1象限，表示高集聚增长的地区被高集聚的其他地区所包围（HH），代表正的空间自相关关系的集群；左上方的第2象限，表示低集聚增长的地区被高集聚增长的其他地区所包围(LH)，代表负的空间自相关关系的集群；左下方的第3象限，表示低集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(LL)，代表正的空间自相关关系的集群；右下方的第4象限，表示高集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(HL)，代表负的空间自相关关系的集群。第1、第3象限正的空间自相关关系揭示了区域的集聚和相似性，而第2、第4象限负的空间自相关关系揭示区域的异质性。如果观测值均匀地分布在4个象限则表明地区之间不存在空间自相关性。

邻近值的加权平均值为Y轴！！！！！

二 空间操作

<一>普通的空间操作

包括 ：放大、缩小、全幅显示、漫游、自由缩放、鹰眼

<二>地图信息的多风格显示

直方图

分级图

点状图

<三>数据操作

数据编辑（主要是针对属性表，包括删除、修改、新数据的生成）

数据导出：选定一定区域（用不同的工具，多边形，圆，折线等）导出对应区域的属性表。

空间关联分析平台

必胜！！！

关于全局聚类系数的算法

G;聚类系数, Ki代表

i地区属性值，KJ代表j地区的属性值。N表示选定

地区个数，—uK 表示选定区域各地区属性值占总体区域总属性质的比例的平均

值。

以下是横来那个标准。

空间是否相关的检测标准

根据Mroan’s I指数的计算结果，可采用正态分布假设进行检验n个区域是否存在空间自相关关系，其标准化形式为：

Z(d)Moran's IE(I) （4）

VAR(I)根据空间数据的分布可以计算正态分布Moran’I指数的期望值及方差：

En(I)

1n12n2w1nw23w02VARn(I)En(I)22w0(n1) （5）

2n1nn2 式中，w0wij,w1(wijwji),w2(wi.wj.),wi.和wj.分别

2i1j1i1j1i1nn为空间权值矩阵中i行和j列之和。

公式（4）、（5）可以用于检验n个区域是否存在空间自相关关系。如果Mroan’s I指数的正态统计量的Z值大于正态分布函数在0.05水平下的临界值1.96，表明金融集聚在空间分布上具有明显的正向相关关系，正的空间相关代表相邻地区的类似特征值出现集群趋势。

积聚图的生成

为进一步分析我国省域金融产业发展的空间集聚特征，本文给出了局域Mroan指数散点图（见图1）。图1展示了空间滞后W_FIN作为纵轴和FIN作为横轴的分布情况。其中，FIN为金融产业的集聚度，W_FIN表示邻近值的加权平均值。根据散点图，可将各个省域金融产业的发展分为4个象限的集群模式，分别识别一个地区及其与邻近地区的关系：图的右上方的第1象限，表示高集聚增长的地区被高集聚的其他地区所包围（HH），代表正的空间自相关关系的集群；左上方的第2象限，表示低集聚增长的地区被高集聚增长的其他地区所包围(LH)，代表负的空间自相关关系的集群；左下方的第3象限，表示低集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(LL)，代表正的空间自相关关系的集群；右下方的第4象限，表示高集聚增长的地区被低集聚增长的其他地区所包围(HL)，代表负的空间自相关关系的集群。第1、第3象限正的空间自相关关系揭示了区域的集聚和相似性，而第2、第4象限负的空间自相关关系揭示区域的异质性。如果观测值均匀地分布在4个象限则表明地区之间不存在空间自相关性。

根据上述理论及图1所显示的结果，可以得到我国28个省际区域的空间相关模式，如表2所示。

图2 我国省域金融集聚度的Mroan指数散点图

注：FIN07表示2007年我国28个省域的金融集聚度。W_FIN表示邻近值的加权平均值。

表2 金融产业集聚度各省际区域的空间相关模式

第1象限 第2象限 第3象限 第4象限 空间相关模式 HH LH LL HL 河北、江苏、浙江 甘肃、河南、陕西、青海、山东、安徽、四川、湖北、湖南、江西、云南、贵州、福建、广西、广东 、上海、山西、宁夏 地区 北京、天津、黑龙江、吉林、辽宁、内蒙古

根据上图也可以得出该区域的集聚专题图！

(1)工显著地大于0，且鼍大于平均值——地区j是一

个‘扩散中心”，因为它和周边地区的主导产业均有显著的 集聚经济效益，并且集聚水平也达到相当的高度。该地区对 周边地区的经济产生正的影响。按照增长极理论，核心地区 主导产业的快速发展，通过资本、技术和信息的扩散，带动 周围地区同类产业经济的共同发展。这就是所谓的‘扩散作 用”，中心经济向周边扩散和周边经济的快速发展而使整体 区域经济差异呈缩小态势。

(2)上显著地大于0，且x；小于平均值——地区j也是

一个‘扩散中心”，为“次级扩散中心”尽管它和周边地区的主导产业都有显著 的集聚经济效益，但它们还处于产业发展的初级阶段。与上 述形式相比，该地区对周边地区的影响力显然要小得多，原 因是它们的集聚经济水平都较低。

(3)正显著地小于0，且xj大于平均值——地区i是一

个‘极化中心”。虽然它自身的产业经济发展较快，但是它 周围地区的经济发展却比较缓慢。为了维持它自身经济的快 速发展，吸引劳动力、资金等生产要素从周边地区不断向该 地区转移，导致周围地区的经济水平较低，使它与周围地区 产业发展的差距扩大。

(4)‘显著地小于O，且xi小于平均值——地区j是一

个经济发展的‘低洼地”。由于人力、物力从该地区流向周 边一些经济相对发达的地区，因而它自身的经济发展较为缓

慢。与此同时，周边地区经济却走上了快速发展的道路。同 上，这种情况也会增加它与周边地区经济发展的差距。