原创《中国区域人类水平空间集聚时空格局演变》：这是一篇与集聚论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
[摘 要]利用空间统计分析方法,基于全局空间和局部空间两个角度探究中国区域人类发展水平的空间关联性和集聚分布特征,揭示中国区域人类发展水平的空间集聚时空格局演变规律.研究发现：在全局空间上中国区域人类发展水平一直存在高—高集聚或低—低集聚的效应,在局部空间分布上长期呈现出西部地区低—低集聚和东部地区高—高集聚的东高西低空间分布特征.LISA集聚图显示,中国区域人类发展水平的冷点区域逐渐集中在西部省区,空间集聚分布格局的变化趋于更加复杂.
[关键词]人类发展水平；空间差异；空间集聚；时空演变
[中图分类号]F1299
[文献标识码]A
[文章编号]2095-3283（2017）12-0084-05
一、引言
改革开放以来,中国社会经济发展中的区域不平衡和差异是长期备受政府和学者们关注的重要问题,多数研究主要关注区域的经济、收入、教育等问题的不平衡和差异.然而,近年来区域人类发展水平的差异已成为研究的热点问题之一,主要是借助人类发展指数多维评价区域社会进步的差异.国家“十三五”规划提出“要全面推进协调发展、共享发展,确保全面建成小康社会”,指出“重点促进区域协调、协同、共同发展,努力缩小区域发展差距”.本文基于地理空间视角进一步研究中国人类发展水平的区域异质性,探寻其空间集聚格局的演变规律,对推动区域协调发展和全面建设小康社会具有重要的现实意义.
人类发展指数（HDI）是由联合国开发计划署（UNDP）于1990年首次提出,用以测度和评估世界各国和地区的人类发展水平.之后,随着社会经济的发展及其评价方式的改进,UNDP不断地修改完善人类发展指数（张潆元,2015）.同时,人类发展指数被广泛运用于衡量一国或地区内部人类发展水平的区域异质性.我国学者借鉴UNDP提出的人类发展指数理论开展了大量有关中国区域人类发展水平差异的研究（覃成林等,2004；赵志强等,2005；周恭伟,2011；汪毅霖,2012；李晶和郭立文,2013）.从现有研究来看,主要是对中国区域人类发展水平数值差异的比较分析,忽略了各个区域数据间的空间相关性和相互作用性,缺乏对中国区域人类发展水平的空间差异性分析.因此,本文采用空间统计方法,分析中国省市区人类发展水平的空间差异性,揭示其全局和局部的空间关联性和集聚格局,并探寻空间集聚时空格局的演变规律.
二、度量指标、研究方法及数据来源
(一)人类发展水平的度量指标
对于人类发展水平的度量一般采用UNDP提出的人类发展指数或者扩展的人类发展指数.鉴于UNDP提出的人类发展指数相对比较完善和成熟,且已被广泛接受和应用,故本文遵循UNDP2015年发布的《人类发展报告》中关于HDI的计算方法来进行HDI的指标构建和测度.其人类发展指数由健康长寿、知识获取、体面生活水平三个维度的指标构成,全面地衡量了人类发展的状况,具体构建过程如图1.各指标的阈值也采用UNDP《2015年人类发展报告》中所使用的最大值和最小值,依据维度指数等于实际值-最小值最大值-最小值的公式,分别计算出各个维度的分项指标指数,然后利用几何平均法进行HDI指数的合成.
(二)研究方法
本文主要运用空间统计方法中的探索性空间数据分析法（Exploratory Spatial Data Analysis,简称ESDA）,借助ArcGIS支持,利用GeoDa软件进行计算和分析,可更直观、更深刻地动态展示中国区域人类发展水平的空间集聚特征,从而揭示中国区域人类发展水平的时空格局演变规律.ESDA方法主要是探讨地理位置相连区域数据间的空间相关性和空间依赖程度,涉及空间权重矩阵的设置、全局和局部空间自相关分析.
1空间权重矩阵
空间权重矩阵的建立规则有多种,常用的两种形式为邻接规则和距离规则.本文采用简单二进制邻接空间权重矩阵.由于海南省是海岛,借鉴相关研究中常用的处理方法对,即基于海南省和广东省的地理位置、密切的经济社会联系,在空间权重矩阵设置时,将两省作为邻接关系处理.
2全局空间自相关
全局空间自相关主要描述和测量变量观测值在整体区域范围内的空间依赖程度和空间分布特征,用以判断空间是否有显著的集聚特性存在.本文采用最为常用的全局Moran’s I指数来反映中国区域人类发展水平的集聚程度.其计算公式如下：
I全局等于n×∑ni等于1∑nj≠iWij（xi-x）（xj-x）（∑ni等于1∑nj等于1Wij）×∑ni等于1（xi-x）2（1）
其中,I全局为Moran’s I全局指数,xi、xj为区域i和j的观测值,Wij为空间权重矩阵的元素,n为区域个数.对该指数标准化并进行显著性检验,显著性水平α一般取005.当标准化值显著且大于零时,表明存在正空间自相关,即存在高-高或低—低空间集聚；当标准化值显著且小于零时,表明存在负空间自相关,即趋于分散分布；当标准化值为零时,呈现独立随机分布,无空间相关性.标准化值越大,其全局空间关联性越强.
3局部空间自相关
全局空间自相关没有反映出空间集聚的具体区域,为进一步研究在局部空间是否有集聚特征存在、区域单元对局部空间自相关贡献大小等,需开展局部空间自相关分析.本文采用空间联系的局部指标LISA图（Local Indicators of Spatial Association）和Moran散点图进行分析.
（1）空间联系的局部指标（LISA）
局部Moran指数是衡量局部区域范围内的空间关联形式的指标.其計算公式如下：
Ii等于（xi-x）s2∑jWij（xj-x）（2）
式（2）中,xi、Wij同上文含义；Ii为正值说明该区域和相邻周边区域之间存在相似值（高值或低值）的空间聚集特征,空间差异显著小；Ii为负值说明该区域和相邻周边区域之间存在非相似值的空间聚集,空间差异显著大.
集聚论文参考资料：
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