A Novel Hybrid Method for Measuring the Spatial Autocorrelation of Vehicular Crashes: Combining Moran’s Index and Getis-Ord G_i<sup style='margin-left:-7px;'>*</sup>Statistic

Spatial autocorrelation is a measure of the correlation of an observation with other observations through space. Most statistical analyses are based on the assumption that the values of observations are independent of one another. Spatial autocorrelation violates this assumption, because observations at near-by locations are related to each other, and hence, the consideration of spatial autocorrelations has been gaining attention in crash data modeling in recent years, and research have shown that ignoring this factor may lead to a biased estimation of the modeling parameters. This paper examines two spatial autocorrelation indices: Moran’s Index;and Getis-Ord Gi* statistic to measure the spatial autocorrelation of vehicle crashes occurred in Boone County roads in the state of Missouri, USA for the years 2013-2015. Since each index can identify different clustering patterns of crashes, therefore this paper introduces a new hybrid method to identify the crash clustering patterns by combining both Moran’s Index and Gi*?statistic. Results show that the new method can effectively improve the number, extent, and type of crash clustering along roadways.

地理临近视角下的安徽省高新区高质量发展评价研究

高新区是实施创新驱动发展战略的重要载体,对其高质量发展水平进行评价具有重要的现实意义。构建高新区高质量发展水平评价指标体系,采用主成分分析法结合Moran指数对2021年度安徽省20家高新区的高质量发展水平进行测度,并分析其空间相关性。研究结果显示:(1)安徽省高新区高质量发展水平不均衡,呈现“中间高两边低”和“东强西弱”的空间差异,“单极化”特征明显;(2)不同高新区的发展驱动要素各不相同,在创新创业活跃度、开放创新和产业结构优化方面各有侧重;(3)分析不同发展阶段的高新区的特征,总结出高质量发展从初级向高级的上升路径。基于此,以地理临近视角提出发挥合肥都市圈的创新引领作用、促进区域间创新要素流动、因地制宜探索创新模式等促进安徽省高新区高质量发展的建议。

中国新质生产力水平、区域差异与时空演进特征

文章构建新质生产力水平测度指标体系,运用熵值法测算2012—2021年中国31个省份的新质生产力水平,通过Dagum基尼系数法分析其差异及来源,最后采用空间相关性检验探索中国新质生产力的时空集聚特征和动态跃迁情况。研究发现:中国新质生产力水平逐年上升,但整体水平不高且存在区域差异;劳动者维度和劳动对象维度中的新质产业发展是制约新质生产力水平提升的主要因素;四大地区新质生产力水平差异较大,区域差异的主要来源始终是区域间差异;中国新质生产力水平明显集聚于高效型和低效型,且具有较强的空间稳定性;中国新质生产力水平跃迁更多转向极化型和空心型,较少转向高效型,区域协调发展战略效果不同,虹吸效应与带动效应并存。

中国农村碳排放强度时空演变趋势及影响因素分析

运用碳排放系数法测算中国农村碳排放量,结合核密度估计法和莫兰指数对农村碳排放强度时空演变趋势及空间关联特征进行分析,借助STIRPAT模型和灰色预测模型定量定性分析其影响因素并做出预测。结果显示:2010—2020年中国农村碳排放强度整体呈下降趋势,但农村人均碳排放量呈上升趋势;中国区域内部存在多极化现象,空间正相关性逐渐加强,具有集聚和依赖性特征。农业生产中畜牧业是农村碳排放主要影响因素,预计未来农村碳排放强度将持续下降,农村人均碳排放量将逐步上升。

我国生态富民水平测度、动态演进及空间关联

生态富民是推进生态文明建设、培育绿色发展新动能、助力经济高质量发展的重要路径。立足生态和富民两个维度,构建包含物质生态、精神生态、居民收入、居民文化、居民教育、居民医疗、居民就业创业七个二级指标的生态富民水平评价指标体系,测度2013—2022年我国30个省份(未含香港地区、澳门地区、台湾地区和西藏地区)的生态富民水平,并采用核密度估计法、全局莫兰指数和局部莫兰指数分析生态富民水平动态演进和空间关联特征。研究发现:从生态富民水平变化趋势看,在全国层面,我国生态富民水平整体较低但呈快速上升态势,其中2013—2018年增速较慢,2019—2022年增速不断加快,生态、富民两个维度的得分均在不断提升;在地区层面,东部、中部、西部三大地区生态富民水平均呈稳步上升态势,但地区间差距较大。其中,东部地区生态富民综合得分高于全国以及中西部地区水平,中西部地区生态富民综合得分低于全国平均水平。从生态富民水平极化现象和省份间差距看,在全国层面,我国生态富民水平极化现象不断减弱,省份间差距逐渐拉大;在地区层面,东部地区生态富民水平极化现象减弱,省份间差距不断扩大,中部地区生态富民水平极化现象减弱,省份间差距不断缩小,西部地区生态富民水平极化现象始终比较严重,省份间差距变化不明显。从空间关联看,我国各省份生态富民水平空间关联特征显著,东部省份多数属于生态富民水平和空间关联性“双高”的H-H类型,中部省份多数属于生态富民水平或空间关联性“单低”的L-H或H-L类型,西部省份大多属于生态富民水平和空间关联性“双低”的L-L类型,且大多数省份空间关联类型比较稳定。因此,应打通绿色转化通道,助力生态富民水平提升;打造模块化生态富民模式,缩小地区间发展差距;提高生态富民空间关联水平,夯实区域生态存量。

基于β收敛法的绿色技术创新产出演变规律研究

以绿色低碳转型为研究背景,从空间差异、空间交互与空间收敛3个维度分析了绿色技术创新产出的动态演变及收敛性。首先,利用Dagum基尼系数法识别绿色技术创新产出的空间差异程度,再进一步将其分解为群内差异、群间差异和超变密度因素的影响,从而发现空间差异的主要来源;然后,运用莫兰指数和散点图探究空间交互特征与集聚类型;最后,以β收敛模型分析空间收敛趋势。以我国绿色技术创新产出实际情况为例进行分析研究,发现:空间差异程度处于中高水平,东中西地区间差异是主要原因;空间互动从“微弱”转变为“显著”,“高–高”类型集聚于长三角地区,“低–低”集聚以中西部省份为主;省域间表现出明显的条件β收敛态势。相关建议为:注重长三角和京津地区“创新发动机”功能,加速溢出通道建设,为释放绿色技术创新的空间协同潜力提供方向。

中国城市群市政基础设施水平综合评价——基于ARCGIS热点分析

“十八大”以来,国家高度重视城市群内部公共设施服务共享、生态环境共治问题,对城市群基础设施水平研究可以为城市群可持续发展提供科学数据。基于5大城市群市政基础数据(2016-2020年),利用因子分析、莫兰指数、ArcGIS的热点分析工具剖析5大城市群基础设施水平。研究结果发现:珠三角城市群的基础设施水平最高,成渝、长江中游城市群等内陆城市的基础设施水平较珠三角、长三角等沿海城市群设施水平差距较大;城市群的空间集聚性明显,珠三角城市群基础设施水平属于“高高聚类”,成渝城市群属于“低低聚类”;基础设施资源配置方面存在分配不均衡问题。

全国能源消费结构低碳化的空间非均衡性及动态演进

剖析中国能源消费结构低碳化趋势、衡量其空间非均衡状态是推进能源革命及绿色发展的关键环节。文章根据2003—2020年我国各省市能源消费的面板数据,利用泰尔指数和空间自相关法,探究全国能源消费结构低碳化的空间非均衡性及动态演进特征。结果显示:1)我国能源消费结构低碳化指数总体呈稳步上升的趋势,由2003年的5.298上升至2020年的5.862;2)全国能源消费结构低碳化分布的空间非均衡性较弱,呈现先升后降态势,即泰尔指数总体呈现先上升后下降发展态势,区域间能源消费结构低碳化的差异对总体差异的影响越来越大;3)全国能源消费结构低碳化存在明显的空间正相关,空间集聚效应现象,且近年来总体空间格局分布变化较小。江浙沪地区始终呈现高高聚集的特征,而西南和华中地区则处于弱弱聚集。根据分析结果,提出构建区域利益共同体,通过技术交流等多种方式互惠互助、合作共赢,共同促进能源低碳化发展;推动产业结构高级化,激发社会创造力和市场活力,破解落后高耗能产业的模式锁定和路径依赖;优化能源产业结构,积极推进能源消费转型等政策建议。

西部地区区域经济差异的时空演变特征

运用泰尔指数和基尼系数对西部地区12省2010-2021年区域经济差异进行相对差异的测定,通过莫兰指数对其进行全局空间自相关和局部自相关的分析。结果表明:2010-2021年一阶段泰尔指数分解结果中区域内差异的变化趋势和区域总体差异的变化趋势基本相同,基尼系数和泰尔指数的变化趋势一致;从贡献率来看,西南地区的贡献率均大于西北地区的贡献率,这表明西南地区的区域协调更需要重视;全局和局部空间自相关结果表明西部地区区域经济具有空间相关性且整体异质性范围小,H-H集聚区集中在陕西、重庆、宁夏等地区,L-L集聚区集中在青海、云南、西藏、广西等地区。

中国省域生态文明建设水平:测度、时空差异及集聚特征

基于生态环境、资源环境、经济发展、社会进步和生态文明制度建设五个子系统构建省域生态文明建设水平评价体系,分析了2008—2017年省域生态文明建设水平的空间分布差异及集聚特征。结果显示:生态文明建设总体水平的发展态势是逐渐向好的,但其增幅差异大,大部分省份的增长率处于20%~30%,增幅最高的为湖北省;五个子系统的建设水平,基于省域视角10年间变动过程有所起伏,但总趋势向好。从区域来看,东部地区除了资源环境方面外,其他四个子系统建设水平显著优于中、西部地区;省域生态文明建设水平具有全局空间相关性,其空间效应显著,且其空间效应很大部分取决于8个局部地区的空间效应。

中国地区经济差距与产业布局的空间关联性——基于Moran指数的解释

本文在对地区差距进行产业分解的基础上,运用空间统计的Moran指数分析方法,分析了1997-2008年间我国31省区市制造业和服务业空间集聚的结构特征与变化趋势。研究发现,东部与中西部制造业和服务业空间集聚呈现出明显的两极化发展趋势,且在极化区域内通过集聚的路径依赖与累积循环机制,影响地区差距的演变。尽管以上海为中心形成的强强集聚区产生了正向增长极效应,但这不足以短期内完全打破两极化发展的分化现象。与以往研究不同的是,本文考虑到了制造业和服务业融合发展的事实与趋势,发现服务业对地区差距的贡献日益强化并可能成长为主导因素。因此,从长远发展看,要缩小地区差距,应加快东部地区产业转型升级,强化三大增长极的辐射效应;同时,应充分发挥中西部地区优势,优化投资环境,培育强势产业,积极加强与东部地区的产业分工合作,培育形成一批新的增长极。

全局空间自相关Moran指数和G系数对比研究

研究了最常用的衡量全局空间自相关的指标:全局Moran指数和全局G系数,基于模拟的空间区域,设计了一些有代表性的空间聚集方案进行计算,比较了两种指标的探测结果。得出的初步结论是:G系数探测高值聚集的能力强于低值聚集;当研究范围内同时存在高值和低值聚集时,G系数会受聚集区域规模的影响,当高值聚集区域和低值聚集区域规模相当时,G系数往往为正数,表明G系数对高值敏感;Moran指数主要受聚集区域规模的影响,随着空间聚集范围的扩展,Moran指数会明显增大。这些结论对于探测空间自相关模式时选择何种全局指标有指导意义。

基于莫兰指数的丘陵地区高标准农田建设时序分区——以安徽省滁州市凤阳县为例

推进高标准农田建设是提升长江中下游丘陵地区耕地质量的重要举措。为了使高标准农田建设有序、高效地进行,以安徽省滁州市凤阳县为例,基于莫兰指数,结合耕地质量、灌溉排水能力的空间分布,以地块为最小单元划分高标准农田建设区域。结果表明:凤阳县耕地质量等级为中等,平均等级为4.367等;全县耕地质量等级呈现显著的空间正相关性,其中有73.45%的耕地呈现显著的空间自相关性。灌溉排水能力的可改善程度可分为1~9级,依据耕地质量等级的空间相关性和灌溉排水能力可改善程度,将高标准农田建设时序划分为优先建设区、次级建设区、后备建设区和暂不建设区,其中优先建设区为空间相关性为高-低(HL)型且灌溉排水能力可改善程度较大的区域。采用研究区高标准农田建设实施案例对研究结果进行验证,耕地质量等级提升程度较大的区域均处于优先建设区和次级建设区。研究结果对于高标准农田建设的选址具有一定的参考和应用价值,可为有序和高效推进高标准农田建设和提升耕地质量提供参考。

空间自相关局部指标Moran指数和G系数研究

研究了空间统计中最常用的局部空间自相关指标:Moran指数和G系数。基于模拟的空间区域,设计一些有代表性的空间聚集方案进行计算,比较两种指标的探测结果,得出局部G系数优于局部Moran指数的结论。

基于PCA-DEA-Moran指数的科技金融发展效率评价研究

通过构建主成分分析、包络数据分析和Moran指数相结合的科技金融效率评价模型,运用2015年全国31个省(市、自治区)的科技金融投入指标和产出指标,对全国科技金融发展效率进行了评价。研究发现:全国大部分地区的科技金融效率相对较低,仅有北京、上海、浙江、江苏、广东、天津等地科技金融投入产出效率较高,各地区科技金融效率呈现明显的区域不均衡发展态势。根据研究结论提出应从创新科技金融产品、优化科技金融投资渠道、构建科技金融服务平台和推动科技金融区域间协调发展等方面提高整体科技金融发展效率和水平。

基于水体型生态指数的无锡市城区生态质量时空变化分析

水体是构成生态质量的重要指标,传统的城市生态质量评价方法通常掩膜了水体区域,忽略了水对生态质量的影响。基于Google Earth Engine(GEE)平台提供的2013、2015、2017、2019、2021年的Landsat8-OLI影像数据,利用信息熵权重法耦合水体丰度(SPWI)、比率植被指数(RVI)、归一化潜热指数(NDLI)、干度(NDSI)、热度(LST)构建水体型生态指数(WBEI),对江苏省无锡市城区2013-2021年生态质量进行时空变化分析,并利用Moran指数计算无锡市城区生态质量的空间自相关性。结果表明:(1)WBEI融合了水体对生态指数的影响,弥补了传统方法无法反映水体区域生态质量的不足,能更好地反映包含水体区域在内的城市生态质量;(2)2013-2021年,无锡市城区平均WBEI分别为0.4808、0.4416、0.5068、0.4471、0.4682,城区生态质量呈波动变化,总体呈小幅下降的趋势;(3)无锡市城区生态质量极好等级的面积减少67.5251km^(2),良好与一般等级增加76.8633km^(2),生态质量等级变好区域的面积大于变差区域的面积,变好的区域主要分布在东侧锡山区城乡交界处及南侧滨湖区太湖周边地区,变差的区域主要分布于梁溪区与新吴区;(4)五个年度的全局莫兰指数分别为0.6820、0.7002、0.6367、0.7007、0.6886,生态质量的空间聚类明显,且以高-高、低-低的聚类类型为主。说明无锡市城区内各区域之间的生态质量差异显著,同类空间聚集,主要表现为高质量区域之间相互聚集,低质量区域之间相互聚集,生态质量具有高度空间自相关性。本文基于WBEI实现水体型城市无锡城区的生态质量的快速检测,可为同类城市生态保护与环境监测提供方法借鉴与数据支撑。

中国FDI区域性差异的Moran I指数分析

中国的外商直接投资呈现出东、中、西部区域非均衡分布的特征,已成为影响中国地区经济差异的重要因素。通过引入Moran I指数,文章分析了中国FDI的区域聚集效应。在此基础上,借助邓宁的区位特定优势理论,通过建立面板数据模型,分析了中国FDI区域差异性的动态原因,并将其归结为数量因子和质量因子的影响。外资流入东部地区的原因是其质量因子的区位优势,并且质量因子在后期超越了数量因子成为东部地区吸引FDI的主要因素,而中西部地区吸引FDI的主要区位优势还是其数量因子。因此,中国在外资政策导向上更应注重对"质"的把握,实现从数量型FDI到质量型FDI的转变。

北京市医疗市场竞争现状及空间相关性分析

目的分析2015—2019年北京市医疗市场竞争现状以及空间自相关性。方法采用赫芬达尔-赫希曼指数(Herfindahl-Hirschman Index,HHI)计算北京市16个区市场竞争程度,并采用莫兰指数计算医疗市场竞争水平的空间自相关性。结果除出院人次HHI,2015—2019年北京市16个医疗市场的卫生技术人员数、床位数、总诊疗人次HHI均值在0.2~0.4之间,呈下降趋势,且HHI的空间全局莫兰指数均小于0,医疗市场竞争程度呈现空间负相关关系。结论北京市医疗市场竞争态势加强,城郊区竞争差距较大,且相邻市场竞争存在互斥现象。建议加强医院差异化发展,强化区域间均衡布局,以跨区域医疗联合体等带动低竞争力市场,形成正向外溢效应。

未来变化环境下大汶河流域济南段生态流量评价

生态流量是河流生态系统健康稳定的基础,在全球气候变化和人类活动增强的背景下,生态流量受到的影响日益显著。为探究大汶河流域生态流量对未来变化环境的响应,以大汶河流域济南段为研究对象,采用SWAT模型分析未来土地利用和气候情景下径流时空变化规律,评价大汶河水资源调度控制断面陈北、马小庄生态流量保证率,探究其对未来变化环境的响应规律。结果表明:未来变化环境下,大汶河流域济南段土地利用呈现耕地面积减小,城镇面积增大的特点;气候变化呈现降水量增多,温度上升的特点。未来土地利用变化引起径流减少2%,未来气候影响径流减少1%~4%,而两者共同作用,径流减少3%~5%,未来气候变化减弱了降水与径流的相关性。空间上,未来土地利用变化增强径流量空间正相关性,而未来气候变化减弱了径流量的空间正相关性及其显著性水平,且影响径流量空间分布特征。未来土地利用变化对陈北、马小庄流量及生态流量保证率影响较小,而未来气候变化改变了陈北、马小庄流量过程线的形态,将陈北、马小庄生态流量保证率由73%、74%提高到97%、98%,基本生态流量保证率90%以上占比由14%提高至93%。未来土地利用与气候因素中,降水量是陈北、马小庄生态流量保证率的主控因子。研究结果可为大汶河流域生态调度与管理,应对变化环境提供技术支持。

绿色转型与经济发展的耦合协调度分析——基于我国31个省(自治区、直辖市)面板数据的实证分析

中国式现代化是人与自然和谐共生的现代化,协同推进绿色转型与经济发展是实现高质量发展的必然要求。选取2011—2021年全国及31个省(自治区、直辖市)的面板数据,构建综合评价指标体系和耦合协调度模型,并测算各地区耦合协调度的莫兰指数。研究发现:全国绿色转型与经济发展指数总体呈大幅上升趋势,2021年分别达到0.840、0.809,较2011年分别上涨715.5%、235.7%。耦合协调度仅在2011年表现为轻度协调,2021年达到优质协调,说明绿色转型与经济发展之间不是“零和博弈”,必须协同推进、坚定不移地走绿色经济发展道路。各地区绿色转型与经济发展存在异质性,失调成因存在显著差异,广东省等7个省(自治区、直辖市)绿色转型与经济发展水平均高于全国平均水平,在绿色转型与经济发展的道路上起到带头作用,黑龙江省等8个省份绿色转型与经济发展水平均低于全国平均水平,原因在于这些地区对传统化石能源依赖程度较高,产业转型压力较大。地区间耦合协调度存在空间溢出效应,15个省(自治区、直辖市)与周边地区存在显著正向相关关系,表现出“辐射”效应,北京等3个省(自治区、直辖市)与周边地区存在负相关,出现“虹吸”效应,这导致京津冀区域耦合协调度差距拉大。为进一步提升我国及各省(自治区、直辖市)绿色转型与经济发展的耦合协调度,提出坚定绿色发展道路,强化绿色转型与经济发展协同推进顶层设计、建立科学合理的绿色高质量发展体制机制、抢抓机会,转化“虹吸”效应为“辐射”效应、攻关能源技术,助力重化工业地区加速能源体系转型的政策建议。