1990_2008年中国区域经济格局时空演变

第30卷 第8期 2011年08月 地 理 科 学 进 展 PROGRESS IN GEOGRAPHY Vol.30, No.8 Aug., 2011 收稿日期：2010-10；修订日期：2011-02. 基金项目：国家自然科学基金项目(40571050)。 作者简介：王洋(1984-)，男，黑龙江黑河人，博士研究生，研究方向为经济地理、城市与区域规划。E-mail: wyxkwy@163.com 通讯作者：修春亮(1964-)，男，教授，博士生导师。E-mail: xiucl@nenu.edu.cn 1037-1046页 1990-2008年中国区域经济格局时空演变 王 洋 1,2，修春亮 3 (1.中国科学院地理科学与资源研究所，北京100101；2.中国科学院研究生院，北京100049； 3.东北师范大学城市与环境科学学院，长春130024) 摘 要：对中国区域经济格局的研究较多，但以小尺度单元、时间连续、同时关注经济水平和经济增速的研究较 少。本文以地级行政单位为研究单元，运用基尼系数、泰尔指数、沃尔夫森指数、集中指数、空间自相关方法和比 重法分析了1990年以来中国经济总体空间差异与极化程度、经济水平和增速的全局空间自相关和“热点区”、各 地经济地位的变化，并总结了主要驱动因素和演变模式。研究 表 关于同志近三年现实表现材料材料类招标技术评分表图表与交易pdf视力表打印pdf用图表说话 pdf 明：①全国总体空间差异与极化在波动中明显增 大，2003年以后继续增大。②沿海主要城市群、省会城市、特殊资源城市是“经济热点”，与其他地区之间的差距逐 步增大。③经济水平和经济增长的空间集聚特征明显，与全国总体经济增速具有耦合关系。④经济区位、区域政 策、特殊自然资源、发展基础是中国区域经济格局形成与演变的主要驱动因素。 关 键 词：区域经济；地级单元；极化；空间自相关；中国 1 引言 对中国区域经济格局研究历来被学术界所关 注，其中的区域差异与极化问题是研究热点 [1-10]。 尤其进入 20世纪 90年代，随着中国改革开放的不 断深入、经济发展加速及全球化对中国的影响不断 加深，中国区域空间格局开始发生重大变化，区域 经济空间差异开始明显增大，这一观点得到了学术 界的广泛认同。这些研究，绝大部分是基于省级行 政单元的数据，但以省为基本单元的研究忽略了省 内或区域内的经济差异与极化。事实上，20世纪 90年代以来中国相当一部分省份或区域内部的经 济差异与极化现象明显增强，经济发达省份也存在 相对落后地区[11-15]。基于此,有少数案例使用地级数 据或县级数据对中国区域经济差异进行研究[16-18]， 这些案例在研究单元上有了很大进展，但没有在时 间上连续[16,18]，或者没有统计地区、州、自治州[17]。 已有相关研究表明：①对近 20年来中国经济 格局的演变还很少出现基于小尺度研究单元且时 间连续的研究；②以往研究案例大多关注不同时间 断面上的绝对差异，而忽略了增长速度的差异。事 实上，只有把握区域经济增长速度的差异才能更好 地认识区域经济发展的空间格局，把握经济增长的 空间走向[15]；③进入21世纪以来，随着西部大开发、 东北振兴等战略的实施，中国区域格局演变又开始 变得复杂，已经有学者认为中国区域空间差异开始 趋缓或减少[19-21]，因此对于这段时间的演变，亟待采 用适当尺度的空间单元进行研究和验证。显然，省 级单元偏大；而如果采用县级单元，则需要将各城 市的市区与县并列，但市区与县的可比性是很差 的。综合考虑，地级单元尺度是适当的。 本文收集和计算了1990-2008年全部年份所有 地级单元(包括直辖市、副省级市)的人口和地区生 产总值数据，运用空间差异与极化指数、ESDA、比 重法等，对 1990年以来中国区域经济格局的时空 演变进行静态数据与动态数据相结合的系统研究， 并总结了影响因素和演变模式。 2 数据与研究方法 2.1研究区域、数据来源与处理 以GDP、人均GDP为研究指标，以全国 337个 地级市、地区、州、自治州、副省级市、直辖市的市域 为基本研究单元(以下简称地级单元)，研究范围不 地 理 科 学 进 展 30卷 8期 包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省。 其中，有个别省份的省直辖县级市和林区在统计上 不属于任何地级单元，为使研究区域全覆盖，将这 些区域并入附近的地级单元①。由于 1990年以来 全国地级单元的行政区划有不小的变动，本文一律 采用 2008年的行政区划对之前的数据进行校正。 对变动区域均采用县级单元进行合并和拆分，使用 实测数据的处理，使研究的可信度大大增加。采用 中国GDP减缩指数将所有年份数据转换为1990年 不变价，使不同年份间的GDP数据具有可比性。 统计数据主要来源于各年份的中国城市统计 年鉴、中国区域经济统计年鉴、中国城市年鉴、各省 份的统计年鉴、部分省份的年鉴、经济统计年鉴、部 分地市的统计年鉴、部分地市、县的国民经济与社 会发展统计公报②。 2.2研究方法 目前研究区域空间格局演变的方法大致有两 类：一是利用空间差异与极化指数进行测度[22-26]，二 是利用空间自相关分析方法[27-30]。两种方法各有优 劣，指数法能准确测出空间差异与极化的变动趋 势，但假设前提是区域相互独立。而ESDA能反映 出空间相互作用和空间集聚情况[31]，但不能准确测 出差异与极化的变动趋势。因此两种方法应同时 结合应用，相互引证，才能得出较满意的研究成果。 2.2.1空间差异与极化指数分析 选取了基尼系数、泰尔指数、沃尔夫森指数和 集中指数来测度全国各地级单元的空间差异与极 化趋势。其中，基尼系数、泰尔指数测度总体空间 差异，沃尔夫森指数测度总体空间极化，集中指数 测度总体空间集中程度，进而测度总体空间极化。 上述四项指数值越大，表明全国的经济差异或极化 越大。 (1)基尼系数。基尼系数是意大利经济学家基 尼(Gini)1912年根据洛伦茨曲线提出的判断收入分 配平均程度的指标。本文采用带人口加权的计算 方法，公式为: G = 1 -∑ i = 1 n pi(2Qi - wi) (1) 式中：pi、wi分别为第 i个地级单元人口、GDP占 全国总人口和GDP总量的比重；Qi为GDP从低到 高排列后的累积GDP比重；n是地级单元数。 (2)泰尔指数。泰尔指数又称为Theil熵，由数 学家 Shannon和Wiener所建立，1967年 Theil在研 究国家间的收人差距时首先加以运用[32]，公式为： T =∑ i = 1 n xilog xi pi (2) 式中：pi、xi分别为第 i个地级单元人口数和GDP 占全国总人口和GDP的比重，n为地级单元数。 (3)沃尔夫森指数。沃尔夫森指数是沃尔夫森 利用基尼系数推导出的一个极化指数[33]。计算公 式为： W = 2(U* - U1)/M (3) 式中：U*指修正了的地级单元平均人均GDP，U* = 平均人均GDP×(1-基尼系数)；U1指人均GDP最少 的1/2地级单元平均值；M 为人均GDP的中位数。 (4) 集中指数。根据Herfindahl和Hirschmann 名字命名的集中指数(H指数)，本来的含义是产业 中各企业的市场份额平方的总和。借用这一概念， 将各地级单元GDP比重的平方总和作为衡量中国 区域经济发展集中程度的 H指数，公式如下： H =∑ i = 1 n æ èç ö ø÷ Pi P 2 (4) 式中：Pi为第 i个地级单元GDP占全国GDP的比 重，n为地级单元数。 2.2.2空间自相关分析 考虑到区域间相互联系和影响，引入Moran’s I 、Geary’s C和Getis-Ord G*i 来测度全国各地级单 元人均GDP的空间关联特征。其中，前两个指数 探索总体空间关联结构模式(全局空间自相关)；后 一个指数探索经济热点区和冷点区的具体空间分 布(局部空间自相关)[34-36]。 Moran’s I 指数： I =∑ i = 1 n ∑ j = 1 n (xi - xˉ)(xj - xˉ) S 2∑ i = 1 n ∑ j = 1 n Wij (5) ①仙桃、潜江、天门市并入武汉市；神农架林区并入襄樊市；石河子市并入昌吉回族自治州；海南省除海口、三亚市以外的地域 并入海口市。 ②其中，1990年代早期几个年份，部分省份的地区、州、自治州的数据采用的是国民生产总值，其余均为国内生产总值。西藏 在1990-1998年除拉萨外的6个地级单元中的地区生产总值是依据当年全西藏自治区的GDP并参考1999年各地级单元在全 自治区GDP所占的比重进行推算的，由于这6个地级单元在全国GDP所占比重微乎其微，且它们的GDP总和是实际数据，因 此对结果影响不大。 1038 30卷 8期 王洋等：1990-2008年中国区域经济格局时空演变 Geary’s C指数： G(d) =∑ i = 1 n ∑ j = 1 n Wij(d)xi xj ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n xi xj (6) Getis-Ord G*i 指数： G*i (d) =∑ j = 1 n Wij(d)xj ∑ j = 1 n xj (7) 式(5)~(7)中：xi为地级单元 i的观测值；Wij为空间 权重矩阵，空间相邻为1，不相邻为0。 S2 =∑ i = 1 n (xi - xˉ) 2 n 式 (5)~(7)的 Z 检验值依次为：Z(I) = I - E(I) Var(I) 、 Z(G) = G - E(G) Var(G) 、Z(G*i ) = G - E(G * i ) Var(G*i ) 。 其 中 ，E(I) 、 E(G)、E(G*i )分别为在空间不集聚假设下的数学期 望；Var (I)、Var(G)、Var(G*)为变异数。在式(5)中， 当 Z(I)值为正且显著时，表明区域内存在正的空间 自相关，即高—高集聚或低—低集聚；当 Z(I)值为 负且显著时，存在负的空间自相关，即高—低集聚 或低—高集聚；当 Z(I)值为 0时，观测值呈独立的 随机分布。在式(6)中，当 Z(G)值为正且显著时，表 明区域内出现高值集聚地域；当 Z(G)值为负且显 著时，存在低值集聚地域；当 Z(G)值为零时，观测 值呈独立的随机分布。式(7)中，若 Z(G*)为正且显 著，说明 i地区周围的值相对较高(高于均值)，属于 热点区(高值集聚)；反之，则为冷点区(低值集聚)。 2.2.3增长率分析 使用空间自相关分析方法对每年人均GDP的 增长率进行测度，还观察了各地级单元多年内人均 GDP的增长率情况。为了使不同时期的增长 速度具有可比性，引用经济平均增长指数[15]： S = Et2 - Et1 Et1(t 2 - t1) (8) 式中：S为人均GDP的平均增长指数，Et1、Et2 分别为 t1、t2年份的人均GDP。 2.2.4比重分析 通过各地级单元GDP占全国GDP比重的 变化来揭示其经济地位的演变。公式为： P =(dt2 /Dt2) -(dt1 - Dt1) (9) 式中：P为GDP比重增减的绝对数；dt2、dt1分 别为 t1、t2 年份各地级单元的GDP，Dt2 、Dt1 分别为 t1、t2年份全国GDP。 3 结果与分析 3.1经济发展水平格局的时空演变 3.1.1 全国经济空间差异与极化在波动中逐步增 强，2003年后依然明显 图1可知，4个指数在波动中明显上升，变动趋 势基本一致：1990-1993年大幅上升，而后有下降， 1996-2003年又大幅上升，而后出现波动变化，2005 年以后沃尔夫森指数继续上升，其他指数则缓慢下 降。这一结果，与其他基于省级单元的研究案例在 20世纪 90年代基本相同，但 2000年以后则不同。 虽然2003年出现拐点，但下降的幅度极小，并且在 2005年又大幅上升。因此，中国经济差异与极化增 强的趋势目前并没有出现实质性的转折。 3.1.2经济水平相似的地区集聚分布且趋势增强 1990年以来Moran's I 的 Z 值全部为正且值 很高，检验结果非常显著，说明全国经济水平相似 的地区集聚分布，且趋势在增强。Geary's C 的 Z 值表明中国区域空间格局呈现明显的高值集聚特 征，1994年经济水平高值区的集聚分布开始形成并 一直延续着这种态势。 3.1.3经济冷、热点的分布总体稳定，局部变化 采用Quantile分位法对各地级单元的局部 G*i 统计值由高到低分为 4种，并定义为热点区、次热 点区、次冷点区、冷点区，生成中国经济空间格局的 热点图，为简化表示，只列出1990年和2008年的经 济热点分布图(图2)。中国热点和冷点区域的整体 格局相对稳定，部分地区变动较大。热点消失的地 区主要有东北地区东部和北部、新疆的北部；而长 三角地区、山东、福建的热点范围明显扩大，内蒙古 图1 中国各地级单元人均GDP总体差异与极化指数(1990-2008) Fig.1 Inequality and polarization index of per capita GDP at prefecture level in China since 1990 0.200.25 0.300.35 0.400.45 0.500.55 0.600.65 0.70 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 年份 指 数 值 基尼系数 泰尔指数（4倍） 沃尔夫森指数 集中指数（50倍） 0.70 0.65 0.60 0.55 0.50 0.45 0.40 0.35 0.30 0.25 0.20 指 数 值 199 0 199 1 199 2 199 3 199 4 199 5 199 6 199 7 199 8 199 9 200 0 200 1 200 2 200 3 200 4 200 5 200 6 200 7 200 8 1039 地 理 科 学 进 展 30卷 8期 西部和陕北地区是新出现的热点区。 总体上，中国经济热点区主要分布在以下 3类 地区：①沿海城市群：存在空间连续的热点区，且周 边地区存在很多次热点区，其扩散和带动作用较为 明显。②省会城市：在东部地区，这些城市与其他 热点区连片，在其他地区，这些省会城市作为周边 区域内唯一的热点区单独存在，集聚作用明显，扩 散和带动作用较弱。③特殊资源城市：这些城市拥 有丰富的石油、天然气、稀有金属、烟草等市场价值 高的特殊自然资源，本文将其称为特殊资源城市， 大多分布在西部地区，集聚和扩散作用均不明显。 中国经济冷点区主要分布在中西部省份间的交界 地区和西南边境地区，呈明显的集聚分布，且多数 长期保持稳定。 3.1.4经济热点区与其他地区间的差距逐年增大 根据图 2结果，考察上述 3类热点区和其他地 区的人均GDP变化情况(图3)③。19年来，沿海城市 群、省会城市和特殊资源城市与其他地区之间的经 济水平差距明显增大。按 1990年不变价计算，沿 海城市群人均 GDP由 1990年的 2697元增长到 2008年的 23077元，同期，其他地区仅由 1115元增 长到6117元。其差距由2.42倍扩大到3.74倍，绝对 数量的差距更大。省会城市、特殊资源城市与其他 地区间的差距也逐步增大。 3.2经济增长速度格局的时空演变 3.2.1 经济增速相似的地区空间集聚，集聚程度与 全国总体经济增速耦合 将Moran's I 的 Z 值大于 10定义为强烈的空 间自相关，将Geary's C的显著性检验值(表中未列) 小于 0.01定为强烈的高值(或低值)集聚，大于 0.05 则为随机。结果表明，经济增长率Moran's I - Z 值 一直很高，全国经济增长的“高—高，低—低”集聚 明显，1992-1996年和 2003年更加强烈。经济增长 率Geary's C - Z 值的变动较复杂，1992-1996年为 强烈的高值集聚，1997年开始，经济增长的热点区 开始由集聚转为相对分散(表2）。 ③沿海城市群仅包括东部地区的城市群：长三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群、海峡西岸城市群和山东半岛城市群， 具体城市参照方创琳的研究成果[37]，共48个；省会城市为不包括沿海城市群中的省会城市；特殊资源城市包括：克拉玛依、吐 鲁番地区、巴音州、海西州、金昌、榆林、延安、玉溪、攀枝花、大庆、松原、盘锦、包头、鄂尔多斯、乌海、巴彦淖尔、阿拉善盟，共 17个。其他地区指上述三类地区外的所有地区。 年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Moran's I-Z值 16.1262 15.5685 15.9630 15.8926 17.4999 16.9728 17.8329 19.1444 18.7436 19.3667 Geary's C-Z值 0.9818 0.8907 2.0078 2.4349 2.8942 3.3107 3.6728 3.9315 3.9324 3.9009 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 Moran's I-Z值 18.2486 18.6105 19.3477 19.2664 18.8031 19.0447 19.1635 19.8310 18.9533 Geary's C-Z值 3.6802 3.6845 3.9026 3.9456 3.8469 4.1546 4.0506 4.0805 3.6833 表1 中国各地级单元人均GDP全局空间自相关指数(1990-2008) Tab.1 Global spatial autocorrelation index of per capita GDP at prefecture level in China since 1990 图2 中国各地级单元人均GDP热点区演变(1990，2008) Fig.2 Evolution in hotspot areas of per capita GDP at prefecture level in China since 1990 -0.834894~-0.469611(冷点区) -0.469610~-0.214460(次冷点区) -0.214459~ 0.093363（次热点区） 0.093364~12.433600(热点区) -0.740260~-0.489028(冷点区) -0.489027~-0.283706(次冷点区) -0.283705~ 0.087104（次热点区） 0.087105~10.105600(热点区) 图例 0 500 km 图例 0 500 km a. 1990 b. 2008 1040 30卷 8期 王洋等：1990-2008年中国区域经济格局时空演变 这一变动趋势还表明，中国整体经济增速与各 地级单元经济增长的全局空间自相关存在着明显 的耦合关系。当全国经济增速较快时，经济增长 “高—高、低—低”集聚的空间自相关越明显，如 1992-1994年。反之，当全国经济增速较慢时，空间 自相关程度降低，且极易出现大量的经济增长低值 集聚区，如 1998-2001 年。值得注意的是， 1992-1994年的全国经济高速增长伴随着高增长区 的空间集聚；而2003-2007年的高增长时期中，高增 长区的空间集聚程度相对减弱。 3.2.2经济快速增长地区由沿海向内陆局部推移 选择 1990、1993、1999、2003、2008年做为典型 的特征年份，依据是：①1993年是全国人均GDP总 体差异与极化指数增长的转 折点和Moran's I-Z 值降低 的转折点，同时，该年也是全 国经济增速较快的一年。② 1999年处在 20世纪末，当年 的亚洲金融危机对国内影响 全面加深，全国经济增速较 缓，国家在该年实施了西部大 开发战略。③2003年是全国 人均GDP总体差异与极化指 数出现继 1993年后的第二个 转折，也有一些学者认为2003 年后，中国区域经济差异开始 逆转[19-21]，同时，东北振兴战略 也在该年实施，因此该年可能 是新时期区域格局转折的重 要年份。计算了上述年份 4 个时间段人均GDP增长率的 Getis-Ord G*i 统计值，依然采 用 Quantile分位法对局部 G*i 统计值由高到低分为 4种，生 成中国各时间段经济增长空 间格局的热点图(图4)。 1990年以来中国经济增 长格局发生了较大变化，经济 增长热点逐步由东部地区向 西部地区推移。 1990-1993 年，经济增长热点主要分布在 东部沿海地区，尤其是沿海地 区南部。1993-1999年，增长 热点开始向内陆地区的京广线、陇海-兰新线和长 江沿线推移。1999-2003年，东部沿海的热点区向 北转移，中部地区的轴线增长热点基本消失，西部 地区的增长热点迅速增多，增长热点的格局已经由 轴线分布转变为面状分布。2003-2008年，增长热 点基本转移到西部地区，而东部地区增长热点基本 消失，其中东南沿海地区甚至出现增长冷点。另 外，东北地区在整个 4个阶段的增长热点均较少， 中部地区除了 1993-1999年外，也缺少增长热点。 这表明 1990年以来中国经济增长最慢的地区是东 北地区和中部地区。 虽然中国经济增长热点呈现出由沿海向内陆 的梯度推移，但这种推移是局部的推移，反而加剧 图3 1990年以来中国各类型区人均GDP演变(1990年不变价) Fig.3 Evolution of per capita GDP of four types of areas in China since 1990 (1990 constant prices) 表2 中国地级单元人均GDP增长率全局空间自相关指数及结论(1991-2008) Tab.2 Global spatial autocorrelation index and conclusions of growth rate of per capita GDP at prefecture level in China since 1991 年份 Moran's I-Z值 Moran's I-结论 Geary's C-Z值 Geary's C-结论 全国GDP增速/% 1991 5.1503 空间正相关 -0.9629 随机 9.2 1992 20.6020 强烈的空间正相关 8.5338 强烈的高值集聚 14.2 1993 12.8250 强烈的空间正相关 5.3666 强烈的高值集聚 14.0 1994 7.0378 空间正相关 4.3300 强烈的高值集聚 13.1 1995 14.8725 强烈的空间正相关 7.3898 强烈的高值集聚 10.9 1996 15.6703 强烈的空间正相关 7.6891 强烈的高值集聚 10.0 1997 2.9798 空间正相关 0.1180 随机 9.3 1998 3.2628 空间正相关 0.2180 随机 7.8 1999 6.1569 空间正相关 -2.1581 低值集聚 7.6 2000 6.1828 空间正相关 -0.9232 随机 8.4 2001 7.5875 空间正相关 -4.4654 强烈的低值集聚 8.3 2002 8.6968 空间正相关 0.9909 随机 9.1 2003 17.1463 强烈的空间正相关 0.6533 随机 10.0 2004 7.3773 空间正相关 2.9591 强烈的高值集聚 10.1 2005 9.3593 空间正相关 1.6355 随机 10.4 2006 2.8704 空间正相关 -2.1333 低值集聚 11.6 2007 4.0984 空间正相关 -0.7622 随机 13.0 2008 10.9159 强烈的空间正相关 1.4913 随机 9.0 0 5000 10000 15000 20000 25000 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 年份 人 均 G D P / 元 ( 1 9 9 0 年 不 变 价 ) 沿海城市群 省会城市 特殊资源城市 其他地区 199 0 199 1 199 2 199 3 199 4 199 5 199 6 199 7 199 8 199 9 200 0 200 1 200 2 200 3 200 4 200 5 200 6 200 7 200 8 25000 20000 15000 10000 5000 0人 均 G D P /元 (1 99 0 年 不 变 价 ) 1041 地 理 科 学 进 展 30卷 8期 了全国(尤其是省内)的空间差异和极化，并导致了 中国经济增长的高值集聚特征在 1997年开始消 失。经济增长热点的分散和经济极化的增强二者 并不矛盾，反而具有因果关系，也表明了中国经济 差异由大区域间或省份间逐步转移到区域内或省 内。需要指出的是中国经济增长格局的变动并没 有从根本上改变中国经济既有格局，早期的经济热 点地区由于GDP基数较大，即使有小幅度的增长 率，其增长的绝对数量也不少，因此，全国经济发展 水平差距依然难以出现实质性的变化。 3.3经济地位格局的时空演变 以 0为增减界限，以 0.0005(-0.0005)为区分大 幅上升(下降)的临界值，将全国各地的经济地位变 动分为大幅上升、上升、下降、大幅下降 4个级别， 并绘制成图(图 5)。1990年以来，经济地位大幅上 升的区域集中在沿海主要城市群(辽中南城市群除 外)、省会城市和特殊资源城市。经济地位大幅下 降的区域较多，主要集中在东北大部分地区，中西 部省份的交界地区，东部的苏北、粤西和粤东地 区。经济地位大幅变动的区域集聚分布，再次证明 了全国经济发展具有明显的区域相互作用。经济 地位上升的地级单元有103个，下降的达234个，表 明全国经济发展的空间极化特征明显。 上述各类型区中，沿海城市群、省会城市和特 殊资源城市共87个，数量占全国的25.82%，而GDP 比重占到 49.89%(1990年)，到 2008年，比重上升到 60.07%。3种经济热点区分别上升了8.20%、0.95% 和 1.04%，而其他地区的比重下降了 10.18%(图 6)。 比重波动趋势与全国空间差异和极化的变动趋势 相似，表明全国空间差异与极化的扩大主要源于上 述三类经济热点区的快速增长。 图4 中国各地级单元人均GDP增长速度的热点区演变 Fig.4 Evolution of hotspot areas of growth rate of per capita GDP at prefecture level in China since 1990 图例 0 500 km 图例 0 500 km -1.883490~-0.566995 -0.566994~-0.079077 -0.079076~ 0.419831 0.419832~ 5.252860 图例 图例 0 500 km -1.828270~-0.593593 -0.593592~-0.156672 -0.156671~ 0.288944 0.288945~ 8.562180 -1.234560~-0.702823 -0.702822~-0.273061 -0.273060~ 0.499052 0.499053~ 4.857020 -2.096720~-0.760862 -0.760861~-0.000474 -0.000473~ 0.581375 0.581376~ 3.748870 0 500 km 增长冷点 增长次冷点 增长次热点 增长热点 a.1990-1993 b.1993-1999 c.1999-2003 d. 2003-2008 1042 30卷 8期 王洋等：1990-2008年中国区域经济格局时空演变 3.4主要驱动因素简析与演变模式总结 3.4.1经济区位、区域政策、特殊自然资源、发展基 础是主要驱动因素 (1)经济区位是推动中国区域经济格局演变的 重要因素。优越的经济区位更容易吸引各类要素 的集聚，更可能最先受到区域发展政策的惠及。如 东部沿海地区由于优越的对外经济区位，最先受到 经济全球化影响，成为中国对外开放最早、影响最 强的地区。沿京广轴、陇海—兰新轴、长江轴也曾 有一段时间成为经济增长热点区，是由于其在内陆 地区的重要交通轴线上。 (2)区域政策和行政资源，也是推动经济格局 演变的动力。20世纪 90年代，东部沿海地区得益 于率先开发开放的发展政策而快速发 展，1999年以后，西部大开发战略的实 施使西部地区发展加速，省会城市发 展较快的原因之一是其拥有优越的行 政资源。 (3)特殊资源是一部分地区快速发 展的支柱。这些稀缺资源产生的巨大 经济效益推动其快速发展。 (4) 历史基础是经济发展的起跑 线，区域经济发展存在着“极化—涓 滴”效应和“循环积累因果”效应。历 史基础较好的地区往往首先成为经济 增长极，吸引各种资源向该地区集聚， 这在京津唐、长三角、珠三角和省会城 市表现的较为明显。 中西部省份间的交界地区和西南 边境地区由于经济区位不佳、行政资 源缺乏、资源禀赋较差(尤其是缺乏市 场价值较高的特殊自然资源)、发展基 础薄弱，成为中国经济水平最低、发展 速度最慢的地区。 3.4.2 1990年以来中国区域经济格局时 空演变模式 根据上述结果对 1990年以来中 国区域经济格局的时空演变模式总结 如下：①沿海城市群、省会城市、特殊 资源城市的经济地位上升。②经济高 速增长地区由沿海向内陆局部梯度推 移。③经济空间差异与极化在波动中 上升。④经济水平的“高—高、低— 低”空间集聚显著。⑤经济增速的空间集聚明显， 1997年后高经济增长地区集聚消失。⑥全国经济 增速与各区域经济增长的全局空间自相关明显耦 合（图7）。 4 结论与讨论 (1) 1990年以来中国经济空间差异与极化趋势 在波动中逐步增强，2003年以后依然明显，中国经 济差异与极化增强的趋势目前并没有出现实质性 的转折。原因在于本文采用更加细化的地级单元 研究，能够反映省内的差异和极化程度。虽然2003 年以后全国省际差异开始减缓，但省内或区域内的 图6中国各类型区GDP占全国比重变化(1990-2008) Fig. 6 Variations in the proportions of the GDP of four types of areas in China since 1990 图5 中国各地级单元GDP占全国比重的增减量分布(1990-2008) Fig.5 Distribution of variations in the proporations of GDP at prefecture level in China since 1990 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% 1 9 9 0 1 9 9 1 1 9 9 2 1 9 9 3 1 9 9 4 1 9 9 5 1 9 9 6 1 9 9 7 1 9 9 8 1 9 9 9 2 0 0 0 2 0 0 1 2 0 0 2 2 0 0 3 2 0 0 4 2 0 0 5 2 0 0 6 2 0 0 7 2 0 0 8 年份 G D P 比 重 沿海城市群 省会城市 特殊资源城市 其他地区 199 0 199 1 199 2 199 3 199 4 199 5 199 6 199 7 199 8 199 9 200 0 200 1 200 2 200 3 200 4 200 5 200 6 200 7 200 8 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 G D P 比 重 /% -0.002787~-0.000500(大幅下降) -0.000499~ 0.000000(下降) 0.000001~ 0.000500（上升） 0.000501~ 0.016392(大幅上升) 图例 0 500 km 1043 地 理 科 学 进 展 30卷 8期 差异依然扩大，由此导致了全国差异的继续扩大。 (2)中国经济地域差距是沿海主要城市群、省 会城市、特殊资源城市与其他地区之间的差距，是 更为细化的“冷”、“热”点之间的差距，并非笼统的 三大地带间或省份间的差距。 (3) 1990年以来，中国经济发展水平、经济增长 速度相似的地区在空间上集聚分布，这一特征在波 动中越来越明显。经济增长热点呈现出由沿海向 内陆的局部梯度推移，加剧了省内(或区域内)的空 间差异与极化，从而增强了全国总体空间差异和极 化程度。在未来相当长的时期内，全国经济差距依 然很难缩小。 (4)中国整体经济增速与地级单元经济增速的 空间自相关程度存在明显的耦合关系。当全国经 济增速较快时，经济增长高—高、低—低集聚的空 间自相关现象就越明显。 (5)中国 4大区块的经济水平及增长速度的特 点可概括为：东部地区为高基础高增长，西部地区 为低基础高增长，中部地区为低基础低增长，东北 地区为高基础低增长。东部地区经济热点、次热点 区的数量和增加量均最多，经济增长速度最快， 2003年以后开始放缓，但经济领先地位并没有改 变。中部地区的热点区主要分布在省会城市，冷点 区较多。虽然该地区在1993-1999年间出现了沿部 分轴线的经济增长热点，但随后消失，总体发展缓 慢。西部地区自西部大开发战略实施以来，经济增 速明显加快，但增长的城市基本是特殊资源城市。 东北地区经济热点消失的数量最多，地位下降最明 显，各个阶段经济增长的热点区均很少。 (6)经济区位、区域政策、特殊自然资源、发展 基础是影响 1990年以来中国区域经济格局形成与 演变的主要驱动因素。 基于地级单元尺度的研究依然有局限性，对经 济格局演变的驱动因素分析也是初步的。基于更 小尺度的研究，以及对各驱动因素的深入考察和量 化分析，可以成为文本后续深化研究的方向。 参考文献 [1] 陆大道,薛凤旋,等. 1997中国区域发展 报告 软件系统测试报告下载sgs报告如何下载关于路面塌陷情况报告535n,sgs报告怎么下载竣工报告下载 .北京:商 务印书馆, 1998: 16-23. [2] Fujita M, Hu D. Regional disparity in China 1985-1994: The effects of globalization and economic liberalization. Annals of Regional Science, 2001, 35(1): 3-37. [3] Max L, Wang E. Forging ahead and falling behind: Changing regional inequalities in post-reform China. Growth and Change, 2002, 33(1): 42-71. [4] Huang J, Kuo C, Kao A. The inequality of regional eco- nomic development in China between 1991 and 2001. Journal of Chinese Economic and Business Studies, 2003, 1(3): 273-285. [5] Wang C, Barreto L, Zou J. China’s GDP: Examining pro- vincial disparities(1952-1998). International Journal of Asian Management, 2004, 3(1): 77-101. 图7 1990年以来中国区域经济格局的时空演变模式 Fig.7 The mode about the temporal-spatial evolution of regional economic pattern in China since 1990 沿海地区 （尤其是其南部） 沿海、沿长江、沿京广轴、沿陇海—兰新轴 沿海地区北部、 西部部分地区 西部地区 迅速增加 缓和 迅速增加 波动中增加 高水平地区集聚 快速形成阶段 高水平地区集聚形成并延续 低增长 区集聚 高增长区强烈的集聚 高高集 聚消失 低增长 区集聚 高增长区集聚与低增长区 集聚并存 正相关 强烈的正相关 正相关 强烈的正相关 低 高 下降 低 上升 高 低 沿海城市群 省会城市 特殊资源城市 东北北部和东部 新疆北部 2008年 1990年 主要驱动因素 经济区位、区域政策、发展基础 行政资源、发展基础 特殊自然资源 主要驱动因素不足 经济区位不佳、行政资源缺乏、 资源禀赋较差、发展基础薄弱 中西部省份交界 西南边境地区 沿海城市群 省会城市 特殊资源城市 中西部省份交界 西南边境地区 时空演变过程 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 经济发展 水平 经济高速增长 的地区 差异与极化变动 经济水平的 空间集聚 经济增速的 空间集聚 全国GDP增速 年份 高 低 沿海城市群、省会城市、特殊 资源城市地位上升;东北大部 分地区、中西部省份交界地 区、东部的苏北、粤西、粤东 地区地位下降 结果总结 经济低水平地区长期保持稳定 经济高速增长的地区由沿海向 内陆局部推移 差异与极化程度在波动中上升 “高—高”、“低—低”集聚显 著，尤其是高水平地区更明显 经济增速的空间集聚显著，1997年后高增长区集聚消失 全国经济增速与各区域经济增 长的全局空间自相关明显耦合 1044 30卷 8期 王洋等：1990-2008年中国区域经济格局时空演变 [6] 郭腾云.近 50年来我国区域经济空间极化的变化趋势 研究.经济地理, 2004, 24(6): 743-747. [7] Kanbur R, Zhang X. China’s GDP: Fifty years of region- al inequality in China: A journey through central plan- ning, reform, and openness. Review of Development Eco- nomics, 2005, 9(1): 87-106. [8] 徐建华,鲁凤,苏方林,等.中国区域经济差异的时空尺 度分析.地理研究, 2005, 24(1): 57-68. [9] 欧向军,沈正平,王荣成.中国区域经济增长与差异格 局演变探析. 地理科学, 2006, 26(6): 641-648. [10] Fan C C, Sun M. Regional Inequality in China, 1978-2006. Eurasian Geography and Economics, 2008, 48(1): 1-20. [11]甄峰,顾朝林.改革开放以来广东省空间极化研究.地 理科学, 2000, 20(5): 404-410. [12]欧向军,顾朝林.江苏省区域经济极化及其动力机制定 量分析.地理学报, 2004, 59(5): 791-799. [13]彭宝玉,覃成林.河南县域经济实力评价及空间差异分 析.地域研究与开发, 2007, 26(1): 45-49. [14]李秀伟,修春亮.东北三省区域经济极化的新格局.地 理科学, 2008, 28(6): 722-728. [15]靳诚,陆玉麒.基于县域单元的江苏省经济空间格局演 化.地理学报, 2009, 64(6): 713-724. [16]赵永,王劲峰.中国市域经济发展差异的空间分析.经 济地理, 2007, 27(3): 356-561. [17]李莉,刘慧,刘卫东.基于城市尺度的中国区域经济增 长 差 异 及 其 因 素 分 解. 地 理 研 究, 2008, 27(5): 1048-1058. [18]李小建,乔家君. 20世纪90年代中国县际经济差异的空 间分析.地理学报, 2001, 56(2): 136-145. [19]许召元,李善同.近年来中国地区差距的变化趋势.经 济研究, 2006(7): 106-116. [20]贾俊雪,郭庆望.中国区域经济趋同与差异分析.中国 人民大学学报, 2007(5): 61-68. [21]刘生龙,王亚华,胡鞍钢.西部大开发成效与中国区域 经济收敛.经济研究, 2009(9): 94-105. [22] Zhang X, Kanbur R. What difference do polarization measures make? An application to China. Journal of De- velopment Studies, 2001, 37(3): 85-98. [23] Esteban J, Gradin C, Ray D. An extension of a measure of polarization, with an application to the income distri- bution of five OECD countries. Journal of Economic In- equality, 2006, 5(1): 1-19. [24] Chiara G, Karl M. Constructing indices of multivariate polarization. Journal of Economic Inequality, 2008, 7(4): 435-460. [25] Ezcurra R. Does income polarization affect economic growth? The case of the European regions. Regional Studies, 2009, 43(2): 267-285. [26]于成学.中国区域经济差异的泰尔指数多指标测度研 究.华东经济管理, 2009, 23(7): 40-44 [27] Long G Y. Measuring the spill over effects: Some Chi- nese evidence. Papers in Regional Science, 2000, 79(1): 75-89. [28] Gallo J, Ertur C. Exploratory spatial data analysis of the distribution of regional per capita GDP in Europe, 1980-1995. Papers of Regional Science, 2003, 82(2): 175-201. [29]蒲英霞,葛莹,马荣华,等.基于ESDA的区域经济空间 差异分析: 以江苏省为例. 地理研究, 2005, 24(6): 965-974. [30]鲁凤,徐建华.中国区域经济差异的空间统计分析.华 东师范大学学报:自然科学版, 2007(2): 44-51, 80. [31] Arbia G. The role of spatial effects in the empirical analy- sis of regional concentration. Journal of Geographical Systems, 2001, 3(1): 271-281. [32] Theil H. Economics and theory. Amsterdam: North Hol- land Publishing Company, 1967. [33] Wolfson, Michael C. When inequalities diverge? Ameri- can Economic Review, 1994, 84(2): 353-358. [34] Cliff A D, Ord J K. Spatial processes, models and applica- tions. London: Pion, 1981. [35] Getis A, Ord J K. The analysis of spatial association by the use of distance statistics. Geographical Analysis, 1992, 24(3): 189-206. [36]陈斐,杜道生.空间统计分析与GIS在区域经济分析中 的应用. 武汉大学学报: 信息科学版, 2002, 27(4): 391-396. [37]方创琳,宋吉涛,蔺雪芹.中国城市群可持续发展理论 与实践.北京:科学出版社, 2010. 1045 地 理 科 学 进 展 30卷 8期 The Spatial-temporal Evolution of Regional Economic Pattern at Prefecture Level in China: 1990-2008 WANG Yang1,2, XIU Chunliang3 (1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China； 2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China; 3. Department of Geography, Northeast Normal University, Changchun 130024, China) Abstract: Although the increasing regional economic pattern of China is commented and studied extensively, relatively few studies are available on small spatial units, level of economic development and economic growth rate. The focus of this research is to examine spatial inequality, polarization and