超级城市群之间的角逐,人均GDP和莫兰指数(Moran's I)衡量

如今倡导城市群的概念,城市群也成为国家发展的重点。当前世界有六大城市群:美国东北部大西洋沿岸城市群、北美五大湖城市群、日本太平洋沿岸城市群、英伦城市群、欧洲西北部城市群、中国长江三角洲城市群。我国有三大城市群:长三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群。本文以我国三大城市群为研究对象,研究人均GDP的空间相关性,并利用局部莫兰指数和全局莫兰指数,研究各个城市群的成员之间关系和整体结构合理性。

本文首先阐述莫兰指数理论依据及其计算方法,其次介绍利用极海云平台计算上传数据、模型计算(莫兰指数)对数据进行处理和计算,最后让计算结果在图上说话(数据上图),得出结论。

空间自相关-空间分析的基础

分析空间现象,我们不得不提到空间分析的基础:地理学第一定律,地理学第一定律在地理学的地位,就像热力学第一定律在热力学的地位,牛顿力学三定律在经典力学的地位,重要性不言而喻。地理学第一定律指出,“任何事物都是相关的,但距离近的事物比距离远的事物相关性更强”。如果现实世界没有这种形式的空间自相关,那么地理学将没有多大意义,因此自相关对于地理学科以及空间分析是极其重要的,无处不在的空间自相关是空间数据之所以特殊的原因。

空间自相关使得空间现象总是存在某种模式,空间自相关是空间现象模式探索的基础,基于对应地理位置在空间上的靠近或远离程度评价属性值相似或不同的程度,是任何解决自相关问题方法的基本思想。

空间结构与空间权重矩阵

我们很容易明白如何应用基于属性值差异的某种简单计算方法来评价属性值的相似性,在空间自相关方面,实际需要研究的问题是,怎样把空间邻近性纳入到自相关测度中。空间邻近性纳入到自相关测度的工具:空间权重矩阵,它描述了每一对地物位置之间的空间关系,这个空间关系测度一般有,距离、邻接、K近邻、相互作用和邻域概念。

空间关系与空间权重矩阵

空间自相关衡量指标

空间自相关衡量指标是衡量两个相邻或者具有某种空间关系的两个要素之间相关性的指标,常用的有两个:莫兰指数和盖里指数。本文主要使用莫兰指数,所以就不细说盖里指数了。

莫兰指数(Moran’s I)

莫兰指数公式

如果数据是正相关的,那么大多数邻接区域对的值将在均值的同一侧上,从而Moran‘s I的值为正;而另一方面,如果数据是负的自相关,大多数邻接区域的值将在均值的两侧,从而总体值为负值。最终结果并不是严格地在-1~1之间,一般来说>0.3表示强烈的正相关,<-0.3表示强烈的负相关。

极海云平台上场 ⚡️

好了,理论科普完了,该动手操作了,那么问题来了,要让数据说话一共分几步?答曰:三步:

  1. 在靠谱的平台上准备数据;
  2. 在靠谱的平台上处理分析数据;
  3. 在靠谱的平台上以易懂的方式分析结果得出结论。

不知你知不知道,有那么一个平台,很优秀,但是深藏功与名,他就是“极海云”,我们需要的,极海云平台上应有尽有,超出预期,还可以免费使用,为何不来使用一下。没啥使用成本,让我这个自封的“伪城市规划分析师”尽情折腾吧!

准备数据-数据上传

我们研究的是经济数据,用人均GDP来衡量再好不过,我们准备三大城市群的行政区划图,每份数据增加15年的人均GDP属性,上传至极海云。

上传

靠谱的分析工具-模型计算

要说空间分析工具,极海云平台的模型分析模块可是有很多靠谱易用的空间分析模型,其中便有莫兰指数模型。

莫兰指数模型

莫兰指数模型

易懂的方式-数据上图

说到易懂的方式,要表示空间现象,还有什么比地图更直观的方式么。在极海云平台,数据上图让你看的更爽。

数据上图

数据上图

结果分析

局部莫兰指数,着眼于个体和细节
京津冀2015年城市人均GDP莫兰指数

对求得的莫兰指数分级设色显示,得到的上图结果如图,从图中可以看出北京与周边的城市(保定、廊坊、承德市、张家口、天津)有轻微的正相关关系,难道是因为周围的城市的劳动力都跑到帝都赚钱,在自己家花;沧州市与周围的城市之间有强烈的正相关关系,难道是周围的城市都喜欢沧州大枣,直接提升了沧州人民的生活水平么?😲;处于城市群边界的张家口、秦皇岛和邯郸表现出与周围城市的强烈负相关,难道周围的城市对他们做了什么,这可是典型的被吸型 😖!

京津冀莫兰指数 图 京津冀城市群2015年城市人均GDP莫兰指数

长三角2015年城市人均GDP莫兰指数

长三角莫兰指数 图 长三角城市群2015年城市人均GDP莫兰指数

从长三角城市群的分层设色结果来看,舟山市、宣城市表现出与周围城市的强烈正相关,舟山属于海岛城市,舟山渔场可是中国第一大渔场,周围的城市需要舟山的水产,带动了本地的经济 😆 。宣城是中国文房四宝之乡,周围的城市肯定喜欢买他们的文房四宝,从而提升宣城人民的生活水平;上海莫兰指数值为-0.23,表现出与周围城市的负相关,上海一直就是国际化的大都市,但是近年来苏州、嘉兴也开始发展,招商引资,与上海形成了竞争,企业到苏州或者嘉兴落户,那么上海就少一块肉吃,于是负相关也是合理的;在看杭州,杭州的莫兰指数是0.056,几乎与周围的城市相关性不大,原因应该是阿里巴巴的存在,带动了本地的互联网文化,互联网公司如雨后春笋般在杭州出现,可想而知,杭州自己走出了一条互联网经济主导之路。

珠三角2015年城市人均GDP莫兰指数

珠三角莫兰指数 图 珠三角城市群2015年城市人均GDP莫兰指数

除江门市比较温和外,珠三角城市群中的所有城市都与周围的城市呈现出负相关的现象,可能是珠三角确实厉害,据新闻报道,珠三角城市群的总体人均GDP已经超过长三角城市群的总体人均GDP,城市都厉害,就会呈现出竞争态势,负相关也是比较科学 😎

全局莫兰指数,着眼于全局结构

全局莫兰指数是根据城市群中所有个体的相互关系得出的评价值,其结果可以用来评价城市群整体结构的合理性。通过计算,京津冀城市群的全局莫兰指数是0.186382,长三角城市群为0.22249,珠三角城市群为-0.436991;京津冀总体人均GDP为50093元,长三角为80357元,珠三角为96609元。列表如下:

城市群2015城市人均GDP莫兰指数总体人均GDP
京津冀0.18638250093元
长三角0.2224980357元
珠三角-0.43699196609元

三个城市群的整体结构和特点一目了然,京津冀城市群总体来说处于城市群的早期,城市之间有一定关联,但是总体都不强;长三角城市群城市之间关联性较强,总体实力较强,近年来由于安徽部分城市的加入,虽然平均实力减弱,但是未来看好;珠三角城市群城市较少,但是各个都是武林高手 👽,互相不服,关联较弱,甚至是负相关,竞争关系。

注:极海云平台目前还未上线全局莫兰指数,敬请期待!

免责声明 😷

分析得出的结论纯属虚构,如果觉得分析不专业,你可能是遇到了一个假的空间分析师 😂,数据真正反映的结论可能要真的空间分析师才能解读出来。

至此,全文完!

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