第二章 贵州省区域经济差异与协调发展

第一节 区域经济发展现状及差异的时空演化特征

一 区域经济总体发展现状

（一）地区生产总值

2015年，贵州省提前实现“十二五”预设产值（8400亿元），年度地区总产值（GDP）达10502.6亿元，同比增长10.7%。“十二五”期间，贵州省以年均1180.1亿元产值逐年攀升，年均涨幅达12.5%。随着“十三五”规划的实施，贵州省地区生产总值占全国国内生产总值比值提升了0.5个百分点。2015年贵州省地区生产总值构成，第一产业增加值为1640.6亿元，同比增长6.5%，占地区生产总值15.6%；第二产业增加值为4146.9亿元，同比增长11.4%，占地区生产总值39.5%；第三产业增加值为4715.0亿元，同比增长11.1%，占地区总产值44.9%。贵州省人均地区生产总值为29847元，较上年涨幅达10.3%（见表2-1）（贵州省统计局，2016）。

（二）农业

2015年，贵州省农林牧渔业生产总值提高1712.7亿元，同比增长6.4%。种植业产值提高1096.5亿元，同比增长7.8%；林业产值调高92.9亿元，同比增长7.9%；畜牧业产值提高415.9亿元，同比增长1.2%；渔业产值提高35.3亿元，同比增长17.1%。其中，农林牧渔业附加产值提高72.0亿元，同比增长4.6%（见表2-2）（贵州省统计局，2016）。

（三）工业和建筑业

2015年，贵州省规模以上工业产值提高3550.1亿元，同比增长9.9%（见图2-1）。其中，轻工业产值提高1374.2亿元，同比增长8.3%；重工业产值提高10.9%。“十二五”期间，贵州省规模以上工业产值每年以14.3%的涨幅逐年攀升（贵州省统计局，2016）。

到2015年，贵州省登记在册的具有资质的承包企业达892户，同比增长6.1%。2015年，建筑业产值达1947.7亿元，同比增长18.7%。建筑业企业创收达1815.4亿元，同比增长19.0%；利润总额39.1亿元，同比增长11.4%；税金总额75.2亿元，同比增长19.1%（贵州省统计局，2016）。

（四）固定资产投资

2015年，贵州省投入资金10676.7亿元，同比增长21.6%（见图2-2）。“十二五”期间，以年均129.5%的速度增加投资，至2015年年末，总投资达36098.3亿元。2015年，基础设施投资总额达4137.4亿元，同比增长22.3%，占全省固定资产投资的38.8%（见表2-3），工业投资达2746.2亿元，同比增长17.5%，占全省固定资产投资的25.7%。制造业投资总额1795.7亿元，同比增长18.4%。用于房地产开发投资总额2205.1亿元，同比增长0.8%，占全省固定资产投资的20.7%。房地产建筑面积达20877.7万平方米，同比增长2.5%。其中，包括住宅建筑面积13592.7万平方米，较同期下跌1.5%；建筑规划面积601.2万平方米，较同期下跌35.8%。商品房预售面积达3559.8万平方米，同比增长12.0%；商品房销售额达1571.7亿元，同比增长14.7%（贵州省统计局，2016）。

（五）交通运输、邮电和旅游等

截至2015年年底，贵州省公路通车里程达183812千米，同比增长2.6%；高速公路通车里程达5128千米，新增出境公路线4条。铁路里程3037千米，高速铁路运营里程增至701千米，新增出境铁路线3条。航空运营航线新增56条，贵阳机场通航城市达81个。内河航道里程达3661千米，其中高等级航道里程690千米。2015年，贵州省邮电业创收514.9亿元，同比增长34.9%。其中，邮政业务产值为33.8亿元，同比增长21.7%；快递业务成交量7034.3万件，同比增长20.7%；快递业务产值13.2亿元，同比增长34.9%。电信业务产值481.1亿元，同比增长35.9%。至2015年年底，电话用户量增至3484.9万，移动用户量增至3172.3万，人均电话持有率突破100%；互联网用户量达391.3万，铺设光缆长度达60万千米，宽带入网端口增至916.7万个；无线基站达16.3万个。2015年，旅游人次接待量接近3.8亿，同比增长17.1%（见表2-4）。国内旅游人次3.8亿，同比增长17.1%，入境旅游人次94.1万，同比增长10.0%。旅游业创收达3512.8亿元，同比增长21.3%（贵州省统计局，2016）。

经济现状的其他方面，由于缺乏系统性数据没有详细分析。

二 区域经济差异时序演化及分解

（一）数据来源及选取

区域经济差异具有空间尺度效应，因此，在对区域经济差异进行研究时，需要选择不同的空间单位，这样，研究的结果才会更加全面和完善。一般认为，基于较小的空间单元更能反映研究区域经济差异的实际情况。鉴于此，本书选取两个尺度空间单元，即市（州）域和县域。市（州）域单元依据贵州省现行的行政单元，包括6个地级市和3个自治州，县域单元自2000年以后的变动不是很大，有两点变动：一是汇川区是2004年经国务院批准新成立的一个区域，因此，将汇川区和红花岗区合并为遵义新区；二是现在的碧江区和七星关区分别是于2011年由原来的铜仁市和毕节市更名而来，其数据延续原来的铜仁市和毕节市，最终县域空间单位有87个县（市、区）。区域经济差异是随着时间的推移不断变化的，理应选择较长时间段进行研究，更能准确地反映贵州区域经济差异的时空变化特征。但是，由于2000年以前贵州县域单位存在不小的变动以及贵阳市辖区的相关数据获得比较困难，同时考虑数据的量纲问题，选取2000—2014年共15年的数据作为研究的时段。考虑到数据的可信度和准确度，数据来源于《贵州统计年鉴》（2001—2015）。

（二）差异测度和指标分解方法

我国对于区域经济差异的测度经历了从定性研究向定量研究的转变，在定量研究方面，测度区域经济差异方面的方法很多。如统计指标测度区域经济差异方法，这一方法是国内区域经济差异研究比较普遍的方法，其包括变量偏离参照值绝对额的绝对差异指数和变量偏离参照值相对额的相对差异指数，前者主要代表有标准差和极差，后者代表有变异系数、基尼系数、泰尔指数、库兹涅茨比率、广义熵指数、集中指数等。笔者选择较为常用的标准差绝对指数，以及加权变异系数、泰尔指数及其地域的分解、基尼系数及其产业的分解的相对指数。两者具有相互补充的作用，可以更全面地反映贵州地区的经济差异情况。

1.区域经济差异的时序测度指标

（1）标准差。标准差是指用于衡量区域经济差异的绝对误差指标，其计算公式为：

式中，S为标准差指数；yi为i地区人均 GDP;为 n个地区人均GDP的平均值。

（2）人口加权变异指数。Kanbur和Venables（2005）、Akita和Miyata（2010）提出人口加权变异指数（Cwv），人口加权变异指数的优势在于它能最大限度地规避因人口规模变异系数的影响，导致人口规模与区域差异不符的现象，同时增强信息的实效性。它是衡量区域相对差异的指标，其计算公式为：

式中，CWV为人口加权变异系数；n为研究区域的个数；Pi为i地区人口数；P为研究区域的总人口数。其他变量同上。

（3）泰尔指数。又称为锡尔系数和锡尔熵，有两种计算方法。其一，以收入比重加权计算的泰尔系数（T）；其二，以人口比重加权计算的泰尔系数（L）。基于数据收集的简单性，笔者使用人口比重加权计算泰尔指数，其计算公式为：

式中，L表示泰尔指数；Pi为i地区人口占研究区域人口总数的比率；Yi表示i地区生产总值（GDP）占整个研究区域的比例，其他同上。

（4）基尼系数（Gini coffieient）。它是经济学领域用于综合评估区域居民收入分配差异的指标。基尼系数与区域间经济发展差异呈正相关。通过对世界各地区基尼系数的评定得出，目前多数国家或地区基尼系数介于0.2—0.6，因此根据基尼系数的差异做出如下界定：当G＜0.2时，表明区域居民收入分配高度平均；当0.2≤G＜0.3时，表明收入分配相对平均；当0.3≤G＜0.4时，表明收入分配差距大致合理；当0.4≤G＜0.6时，表明收入分配差距较大；当G≥0.6时，表明收入分配严重失衡。其计算公式为：

式中，G表示基尼系数；N表示地区的个数；y1≥y2≥y3≥…≥yn。其他变量同上。

2.差异构成地域分解：基于泰尔指数的分解

对于区域经济差异构成在地域上的分解，与回归方法相比较，统计指标的分解具有技术上更好和较强的分析实用性。目前，对于地域的分解使用频率比较高的方法是泰尔指数分解法。泰尔指数的优点在于它可以将区域间的差异分为组间差异与组内差异两个板块，从而可以观察和分析组间差异与组内差异对总差异的贡献以及各自的变化幅度。因此，将贵州省87个县（市、区）之间的总差异利用泰尔指数进行分解，分解为9个市（州）之间的差异和它们各自内部的差异两部分：

式中，表示9个市（州）之内县域之间的差；表示市（州）之间的差异。Y表示贵州省人均地区生产总值；Yi、Pi分别为i市（州）的人均地区生产总值、总人口；P为贵州省总人口，yi/Y表示i市（州）人均地区生产总值占全省人均地区生产总值的比重；pi/p表示i市（州）人口总数占全省人口总数的比重；yij、Pij分别为i市（州）j县（区、市）域人均地区生产总值和人口总数；Yi、Pi分别为i市（州）人均地区生产总值和人口总数；i表示区域（i=1,2,3,…,9分别表示贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、毕节市、铜仁市、黔西南州、黔东南州、黔南州）;j表示各市（州）所包含的县（区、市）域的序数。

3.差异构成产业分解：基于基尼系数的分解

基尼系数可以对产业进行分解，其基本思路如下：

首先，将贵州省按市（州）进行分组，即可以分成9个组，其分组数据的基尼系数计算按照上述总体基尼系数计算公式进行计算：

式中，Gj表示第j产业的基尼系数；yjn表示第n市（州）域第j产业人均产业增加值；表示第j产业增加值的平均值。0≤Gj≤1，当Gj=0时，表明产业总产值分配绝对平均；当Gj=1时，表明产业总产值绝对不平均。由此可知，基尼系数与区域经济差异呈正相关关系。

其次，对研究区域进行产业分解，即：

式中，G表示总基尼系数，αj表示贵州省第j产业增加值占全省地区生产总值的比重，Gj表示第j产业对总基尼系数的贡献度。

最后，针对贵州省区域经济差异变化的产业构成进行分解，分解为综合效应、集中效应与结构效应三类，进而分析引发区域经济差异变化的成因。笔者借鉴敖荣军（2007）的研究方法来进行分解。假设相邻两年的基尼系数的变化率为：

整理得：

式中，，依次为结构变化、集中程度。因而由结构产业变化所引起的总基尼系数的变化称为“结构效应”；由产业集中度所引起的总基尼系数的变化称为“集中效应”；由结构变化与集中变化综合作用所引起的总基尼系数的变化称为“综合效应”。因为综合效应对总基尼系数贡献比较低，

（三）总体差异时序演变趋势

根据前面所述的标准差、人口加权变异系数的计算公式和原理分别计算表征贵州省总体经济差异的标准差、人口加权变异系数。为了方便比较和直观地反映贵州省区域经济总体差异趋势和特征，分别对标准差和人口加权变异系数做了折线图，如图2-3和图2-4所示。

从图2-3中可以发现，标准差在2000—2014年总体处于扩大趋势，除了2013年有一个明显的回落，其余都是不断增加的。其中2000—2009年是一个稳步上升阶段；2010—2014年是快速上升阶段，在短短的四年时间里，标准差就翻了一番，说明贵州省区域经济的绝对差异总体处于扩大趋势，尤其是近几年，随着经济的快速发展，也伴随着区域经济绝对差异的快速扩大。

从图2-4人口加权变异系数趋势来看，贵州省的区域经济相对差异总体是倒“U”形趋势。根据趋势图的特点，可分为四个阶段：2000—2007年人口加权变异系数逐渐上升阶段；2007—2011年处于快速下降的阶段；2011—2013年经历了一个快速上升和快速下降的阶段；2013—2014年又回归平稳阶段。由此可见，贵州省区域经济差异的标准差处于不断扩大的趋势，但相对差异的人口加权变异系数总体是缩小的。标准差和人口加权变异系数这两个指标出现这种情况并不矛盾，单从两者的计算公式和原理看，标准差是表征的各地区人均生产总值的离散程度，而变异系数不仅考虑人口规模因素，与经济增长速度是成反比的，这也能解释2011—2012年快速增加一个重要的原因就是该阶段的经济增长速度远快于标准差，而2012—2013年快速下降一个重要的原因就是该阶段经济增长速度远低于标准差。这表明区域间人均生产总值存在较大差异，是加权变异系数总体削减的表征。在加入人口规模因素后，贵州省区域间人均生产总值的离散度扩大速度得以调控，相对差异总体有显著改善。

（四）差异地域构成分解结果

根据前述的泰尔指数及其地域构成分解的计算公式和原理，可以计算出2000—2014年贵州省总泰尔指数、各市（州）之间泰尔指数和各市（州）内县域间泰尔指数（见表2-5），为了直观地反映贵州省泰尔指数的趋势，做了该指数的趋势图（见图2-5）。

从图2-5可以看出，贵州省总泰尔指数在2000—2014年的变化趋势近似符合威廉姆森（1965）提出的倒“U”形假说，由泰尔指数反映的区域经济差异是先扩大再缩小。对于总泰尔指数，2000—2002年的变化比较平稳，之后有一个上升，尤其是从2004年开始有一个快速上升阶段，2007年是一个分水岭，之后转入下降阶段直到2012年有所缓和，并维持一个平稳变化。根据贵州省9个市（州）对总泰尔指数进行分解，其分解为市（州）之间泰尔指数和市（州）内的县域经济泰尔指数。从其分解结果可以看出，贵州省9市（州）之间泰尔指数的走势与总泰尔指数相似，2000—2004年走势比较平稳，保持在0.04附近，但是，从2004年开始有一个很明显的上升走势，直到2007年走势转化，转入下降阶段，在2012年下降结束，重新进入比较平稳的走势。而9个市（州）内县域经济的泰尔指数总体波动比较温和，2000—2010年十年间维持在0.4—0.8波动，之后进入温和的下降阶段。通过对市（州）之间泰尔指数和市（州）内县域经济差异的泰尔指数比较，不难看出，2000—2004年五年间市（州）内的泰尔指数大于市（州）之间的泰尔指数，2004—2009年市（州）之间的泰尔指数大于市（州）内的泰尔指数。

需要指出的是，在图2-5中，从2002年开始有一个明显的上升走势，这得益于西部大开发战略的实施。党的十五届五中全会正式将西部大开发战略提上议程，同时确立了西部大开发的战略意义，会议强调：“实施西部大开发战略，统筹区域发展，加快推进中西部地区经济建设，是促进民族团结、社会安定，实现中华民族伟大复兴的重要举措。”西部大开发战略的顺利实施，为西部地区经济发展创造了绝佳的环境，但同时，也伴随着西部地区内部差异的扩大，作为西部地区之一的贵州省，也出现了这样的情况。

表2-6是2000—2014年贵阳市、六盘水市、遵义市、安顺市、毕节市、铜仁市、黔西南自治州、黔东南自治州和黔南自治州区域间泰尔指数对于总泰尔指数的贡献率和各区域内的县域经济差异泰尔指数对总泰尔指数的贡献率。从表2-6中不难看出，2000—2004年，六盘水和黔东南的泰尔指数接近10，之后逐渐下降，在5附近平稳波动。

（五）差异产业效应分解结果

1.贵州省区域经济差异产业分解计算及结果分析

根据前面研究方法中提出的有关计算产业基尼系数和总的基尼系数的方法分别计算贵州省市（州）域经济第一、第二、第三产业基尼系数和总基尼系数（表2-7），以及第一、第二、第三产业基尼系数对总基尼系数的贡献率（表2-8）。第一、第二、第三产业对于区域经济总体差异的贡献不仅与各产业增加值比重有关，还受各产业区域差距的影响。第一产业的区域差距相对于第二产业和第三产业而言，其基尼系数比较大，2000—2007年的基尼系数已经超过了0.5，之后其基尼系数有一个缓慢的下降；第一产业增加值占 GDP比重比较低，并且在逐年快速下降，2000—2014年其所占比重由27.3%下降到13.8%，下降了13.5个百分点。在这两方面原因的共同作用下，第一产业对贵州省区域经济差异的贡献率由34.35%快速下降到12.51%，下降了21.84个百分点。

2000—2014年，由于第二产值所占比重和区位分异比较大，在贵州省区域经济差异中，第二产业起到重要的导向作用，这十五年间，其对贵州省区域差异的贡献率平均达到36.89%，其间也出现了一些波动，2000—2004年，其贡献率由34.35%上升到40.14%，之后一个微弱的回落。从产业比重来看，第二产业所占的比重平均达到40.11%，同时波动很小，说明贵州省已经开始慢慢迈向工业化初期阶段。从地理分异来看，第二产业的区域分异是逐年增加的，基尼系数由2000年的0.3494上升到2014年的0.4320，其走势像倒“U”形的左半部分。这也从一个侧面反映了全省区域差异走势，但拐点还没有到来。

2000—2014年，由于贵州省旅游资源丰富，第三产业区域分析比较大，同时在全省区域经济差异中起关键性的作用。其基尼系数由2000年的0.3816上升到2014年的0.6305，其增幅惊人，走势也呈现出倒“U”形的左半部分，但拐点还没有到来。此外，十五年来，贵州省的产业结构不断优化，其所占比重平均达到42%，尤其在2011年达到48.8%，接近一半的GDP。因此，贵州省的区域差异受到第三产业的影响逐年扩大。

通过上面横向和纵向的比较分析，表明贵州省处于工业化初始阶段，同时产业结构不断升级，第三产业不断升高，成为GDP主要贡献者，从而导致了区域经济差异不断加大。2000年以来，贵州省的非农业产值得到快速提高，非农产业布局非常不平衡，地域聚集程度不断攀高，构成了贵州省区域经济差异的关键性因素。

2.贵州省区域经济差异产业效应计算及结果分析

针对贵州省区域经济差异这一现象，可将产业效应分解为结构效应、集中效应和综合效应三类。研究表明（见表2-9），结构效应与集中效应是诱导基尼系数波动的关键因素，而产业综合效应的影响比较低。2000—2014年，贵州省9个区域的结构效应大多为负，说明产业结构效应对各地区区域差异的加大产生了抑制作用，即各地区间的产业所占比重越均衡，其总基尼系数越小，9个区域间的差异就相应越小，但是，这种抑制作用在逐年减小。其中，2010—2011年的抑制作用最强，其值达到了-0.001042。而集中效应恰恰与结构效应相反，大多数年份的值都为正数，即地区间产业集中程度高，其对总基尼系数的贡献大，对9个区域差异的加大起到促进作用。综合效应的计算结果就相对更加复杂，但不管是正值还是负值，其值都很小，因此它的影响可以忽略不计。

从产业效应对基尼系数的贡献度的角度分析，结构效应与集中效应是引发基尼系数波动的关键因素，而集中效应又对其起主导作用，无论是抑制作用还是促进作用都是相当大的。2004—2005年产业的集中效应对区域经济差异的加大的贡献度一度达到11725.26%，起到强烈的促进作用；而2009—2010年其产业集中效应对区域经济差异的缩小的贡献度为-35370.62%，起到强烈的抑制作用。而产业结构效应对基尼系数的变动的贡献就相对小很多，并且这种贡献逐年减少。

通过对贵州省三次产业的产业效应分解可知自2000—2014年第一、第二、第三次产业的产业效应对贵州省区域经济差异变化的影响及作用（见表2-10）。

第一产业结构效应在历年研究中均为负值，这一现象多归结于贵州省的战略调整。作为重要农业省，为增加农业产值，极力推进农业产业结构调整，完善农业产业规划体系，着重发展省级示范性品牌，集中凸显产业优势，使农产品品种结构得以优化，产品附加值逐步提升，有效地削减了县域经济差异，而这一举措直接导致全省第一产业比重持续下跌。第一产业的集中效应变化较为复杂，对区域经济影响好坏参半，因为农业生产对自然环境的要求甚为苛刻，这就导致一些对自然环境依存度较高的农业产区，在生产要素的回流与扩散上存在不均衡现象，加之政府在此领域投入力度较小，难以弥补农业产区抗性弱的缺陷，一旦其所处自然环境发生变化，势必会加剧第一产业集中效应的变化。综合效应是集聚结构效应与集中效应统筹作用而引发的，综合效应贡献度较低，通常不会引起县域间的差异。

第二产业的结构效应的影响比较复杂，在2000—2014年15年间有6年第二产业结构效应抑制了区域经济差异的扩大，而有9年促进区域经济差异的扩大，但其绝对值比较高，说明不管是促进作用还是抑制作用其影响力比较强，这主要是由于第二产业比重持续上升。第二产业的集中效应除2000—2001年和2003—2004年是负值外，其余都是正值，由此促进区域经济差异的扩大。第二产业的综合效应的变化与集中效应极其相似，之所以产生这种效应，是由于第二产业的产业结构变化与产业集聚度变化不均衡，使结构效应变化不足以削弱集中效应的影响，致使综合效应呈现出与集中效应一致的特性。综上所述，即便贵州省整体工业水平得以提升，但在市场经济的调控下，极化现象过于明显，已超过了政府宏观调控的范畴，致使一些经济欠发达县域资本要素集聚不足，阻碍了县域经济发展，且政府制定的政策无法契合地区的发展现状，政策落实不到位，执行力度差，难以构建集聚度高、协同性强、特色鲜明、市场竞争力强的产业集群，加剧了区域间差异。

第三产业结构效应从2000—2017年仅两年为正值，这表明第三产业结构效应对贵州省区域经济差异的扩大有较强的抑制性。相比之下，集中效应则仅在2002—2003年和2008—2009年呈现负值，这表明第三产业集中效应促进了贵州省区域经济差异的扩大。由此说明，贵州省9个区域加强第一、第二产业与服务业的融合战略已初见成效，三者的统筹协同，在抑制县域经济差异扩大方面起到至关重要的作用；然而，在生产要素的优化上，政府制定的决策难以开展，致使服务业集聚度在各区域间产生较大差异，进而加剧了第三产业集中效应的复杂性。

三 县域经济差异空间格局演变特征分析

（一）研究方法与数据来源

研究区域经济差异空间格局一般采用空间探索性数据分析，也称为空间自相关分析，该分析反映相邻空间地区区域的观测值是否具有相关性，体现数据的空间异质性和空间依赖性等特点。自相关分析分为判定某一区域总体极化程度和分布格局的全局自相关与反映局部空间相关性的显著性水平的局部自相关。本节选择贵州省87个县（市、区）的人均GDP，研究的时间段是2000—2014年，其数据来源于《贵州统计年鉴》（2001—2015）。

1.全局自相关

常用分析指标是英兰指数，其计算公式如下：

式中，n表示样本的总数；xi和xj分别表示区域所在地i和j的观测值；Wij表示研究范围内相邻研究区 i与 j的空间权重矩阵。英兰指数（Moran'sI）在[0,1]之间表示在给定的显著性水平下呈正相关关系，在[-1,0]之间呈负相关关系，其值越大表示空间相关性越大，空间上呈现聚集分布现象；反之则越小，呈现随机分布。在计算该指数之前，也需要进行相关检验，一般使用Z统计检验。

2.局部相关

常用分析指标是局部英兰指数（Lo cal Moran's I），其计算公式如下：

式中，Ii,t表示第t年i地区的观测值；μt为第t年研究的所有地区的均值；Ii,t在[0,1]之间表示在给定的显著性水平下呈正相关关系，在[-1,0]之间呈负相关关系。通过相关软件做出莫兰散点图和LISA图，并把它们结合起来，绘制显著相关性地图。

（二）县域经济差异的空间相关性

运用 OpenGeoDa软件计算2000—2014年15年间贵州省87个县（市、区）域人均GDP的全局莫兰指数，且计算结果全部为正，通过计算Z值，其值大于5%置信水平下的临界值，表现显著。这表明所研究的区域存在比较强的全局相关性，经济发达的地区倾向于聚集在一起，经济落后的地区倾向于聚到一起。为了直观地反映莫兰指数的变化趋势，绘制了莫兰指数变化趋势图（见图2-6），其变化大概可以分为三个阶段：2000—2004年缓慢波动上升作为第一个阶段，2000年和2001年的莫兰指数保持在0.53附近，之后波动上升，到2004年其值达到最高0.57，在这一段时间表明，省内各县域经济空间表现高度相关；2004—2011年作为第二个阶段，该阶段莫兰指数先是缓慢下降，到了2007年之后急剧下降，2011年莫兰指数下降到0.41附近；2011—2014年作为第三阶段，其莫兰指数有一个回升。从贵州省县域人均GDP的全局相关的莫兰指数的研读，莫兰指数的变化趋势说明贵州省区域的空间差异呈先缩小后扩大再缩小的趋势，但总体空间差异还是有所扩大。

同上节计算的加权变异系数相比，2000—2004年莫兰指数和加权变异系数走势基本一致。2004—2007年，加权变异系数继续上升而莫兰指数略微下降，但是降幅不大。从2007年开始，莫兰指数和加权变异系数急剧下降，到了2011年有一个略微的回升，总体来说，贵州省总体差异在缩小，县域空间差异也在缩小。由于加权变异系数是反映数据之间的离散程度，与地理位置无关；而莫兰指数反映的是经济在空间上的聚集程度，与位置有关。所以，在同一时间段加权变异系数的增加表示经济差在扩大，而莫兰指数的减小表示总体的空间差异在缩小，由此，空间差异与空间集聚程度的变化有可能不一致。通过比较两者的变化表明贵州省县域经济发展水平相当的地区在空间上逐渐聚集，呈现出不完全随机分布现象。因此，总体经济差异在缩小，同时经济发展水平相当的地区内部差异在逐渐缩小，而经济发达的地区与经济相对落后的地区间的差异在逐渐扩大，从而表现出两极分化。

（三）县域经济差异空间格局演变

1.莫兰散点图

根据对总体空间相关性进行的时序分析，选取2000年、2005年、2010年、2014年为研究时点，对各年份的散点图数量进行统计，利用GeoDa软件计算得到贵州省各县域人均GDP的莫兰散点图（见图2-7）。贵州省这四年的经济的聚集特征表现如下：①2000—2014年，贵州省落入第Ⅰ象限的区域比例分别为13.6%、27.2%，呈不断增加趋势，落入第Ⅲ象限的区域数量的比例分别为70.5%、51.1%，在不断减少。在第Ⅰ象限的区域数量从2000年的12个增加到2014年的24个，增幅达50%，在第Ⅲ象限的区域数量从2000年的62个减少到2014年的45个，说明在这期间贵州各县域经济得到了较快的发展，区域经济发展由欠发达地区空间集聚逐步向发展水平较高地区空间集聚。然而，从2014年在第Ⅰ象限的数量来看，经济发展水平较高地区只有24个，占全省区域数量还不到30%，说明贵州省区域经济发展比较落后，还有很大的提升空间。②2000年的莫兰散点图相对集中，大部分都在回归线附近，而经过十来年的发展，莫兰散点图呈现出向四周发散的趋势，到2014年散点图相对分散。说明在2000年时人均GDP的空间关联具有较高的显著性，经济发展水平相近的地区都趋于邻近，而经过十多年的发展，由于交通等因素限制减弱，各区域与其不相邻地区联系更加密切，使集聚的显著性逐渐减弱，即经济发展水平相近的地区集聚性相对不明显。

2.LISA集聚图

LISA是空间联系的局部指标，是衡量研究单元属性与其周边地区的相近或相异程度及其显著性的指标。利用OpenGeoDa软件和ArcGis软件对区域各年份县（市、区）人均GDP的LISA值进行计算，利用Z值在为5%的显著性水平下进行检验，并绘制2000年、2005年、2010年、2014年的LISA集聚图（见图2-8）。2000年，显著的“高—高”有修文县、白云区、乌当区、云岩区、南明区、小河区和花溪区，说明这7个地区的经济集聚性较强，与周边地区的经济联系较为紧密；显著的“低—低”类型地区有印江县、剑河县、锦屏县、黎平县、榕江县、荔波县、晴隆县、关岭县、六枝特区、贞丰县、望谟县和罗甸县12个区、县，这些区、县处于全省相对落后的山区，自身经济发展较为落后而且与周边经济联系较少，交通相对闭塞。因此，这些地区经济集聚性较弱。其余的69个区县都表现为不显著。2005年显著的“高—高”与2000年一样，还是那7个地区，而显著的“低—低”类型地区增加了同仁地区的道真县、务川县和德江县这三个县，同时晴隆县和关岭县被凤冈县和余庆县取代，其他和2000年一样。其余66个区县表现不显著，说明在这几年的发展中，贵州的落后集聚地区的增多，主要表现在同仁地区。到2010年，显著的“高—高”类型的地区增加了开阳县、遵义县、金沙县和龙里县4个县，增幅为57.1%，说明经济发达的集聚地区发生了辐射作用，带动周边地区发展。而显著的“低—低”类型地区的个数相对于2005年没有变，还是15个，锦屏县和六枝特区被正安县和思南县取代。同时在2005年出现了“低—高”类型的地区只有习水县，表明习水县的经济与周边地区具有紧密联系，但是，经济发展速度比周边地区慢一些。还出现了“高—低”类型的地区主要是都匀县和钟山区，说明这两个地区经济发展速度和水平比较高，周边地区的经济发展相对缓慢，其余各县不显著。2014年，显著的“高—高”与2010年一样，而显著的“低—低”类型地区的个数减少4个，相对于2010年降幅为30%,“高—低”类型的地区由2010年的都匀县和钟山区变为荔波县、钟山区，“低—高”类型的地区不变还是习水县，其余各县不显著。