基于莫兰指数的31地区高校科研经费空间相关性的研究

R&D经费的合理高效配置,对提升国家创新能力、增强国家发展竞争力、实现经济社会可持续发展尤为重要。为研究高校R&D课题经费的空间相关性,本文基于莫兰指数对高校R&D课题经费的空间相关性进行探索,得出高校R&D课题经费投入规模持续增长、地域差距较为悬殊、其投入在空间上不存在明显相关性但局部地区呈聚集态势等结论,并提出破解高校R&D课题经费投入区域间不均衡难题的建议,包括加大各地区高校科研领域经费的投入、构建多渠道筹措科技经费长效机制、多措并举提高资金使用效益等。

西部地区农业绿色发展水平评价、区域差异及空间相关性分析

本文从资源节约、环境友好、质量高效、乡村发展4个方面构建评价指标体系,使用熵值法和泰尔指数客观评价和分析西部地区2011—2021年农业绿色发展水平及其区域差异,在此基础上再运用莫兰指数检验各省份之间农业绿色发展的空间相关性。结果表明:(1)西部地区各省份农业绿色发展水平均得到了显著的提升,其中资源节约和质量高效两大方面发展较快,乡村发展次之,环境友好是其发展短板。(2)西部地区2011—2021年农业绿色发展水平总体差异呈现出“W”形的波动态势,各省份的农业绿色发展水平差异是在波动中不断缩小的,且西南区域内差异要比西北区域内差异的泰尔指数更趋于稳定。(3)西部地区各省份农业绿色发展水平存在空间聚集现象,且西南区域省份多偏向“高—高(H—H)”聚集状态,西北区域省份多偏向“低—低(L—L)”聚集状态。最后提出注重西部地区环境友好和乡村发展,补齐农业绿色发展短板,加强区域化合作与交流,落实区域协调发展战略,推进形成“高—高(H—H)”聚集区域等建议。

中国农业高质量发展水平评价、时间演进及空间相关性分析

本文基于新发展理念,从创新、协调、绿色、开放、共享五个维度构建农业高质量发展指标体系,依据2012—2021年宏观数据,测算我国30个省区市的农业高质量发展水平,利用非参数核密度估计及空间马尔科夫链分析农业高质量发展水平时间演进特征分布,通过莫兰指数分析各省区市之间的空间关系。得出结论:(1)我国农业高质量发展水平近年来持续上升,年增长率约为1.751%,三大地区的农业高质量发展水平存在差异,呈由东到西递减的趋势;(2)省域间农业高质量发展水平差异不断缩小,各省农业高质量发展水平一定程度上可以向邻近状态转移;(3)各省农业高质量发展水平呈显著的空间正相关关系,空间聚集性不断增强,空间聚集分化现象有向高—高集聚发展的趋势。据此提出了优化农业发展环境、加强区域交流合作、建立风险评估预警机制、落实协调发展战略等建议。

中国共同富裕水平的区域差异、分布动态演进及空间相关性

共同富裕是社会主义的本质要求,全面客观反映中国共同富裕水平及区域差异具有重要意义。从经济质效并增、发展共建共享、社会民主和睦、民生福祉改善、生态环境和谐五大维度构建共同富裕水平评价指标体系,采用熵值法测算2004—2019年中国共同富裕水平,运用Dagum基尼系数探析共同富裕水平的区域差异及来源,并利用核密度估计、马尔可夫转移概率矩阵、莫兰指数探讨中国共同富裕水平的动态演进规律和空间相关性。研究发现,中国共同富裕水平整体上不断提高,地区间差异是造成区域差异的主要来源。地区间共同富裕水平的绝对差异呈现出逐步降低的趋势,地区内差异程度从高到低顺序为东部、西部、中部;空间分布呈现非均衡性和渐进演化趋势,空间集聚特征明显,各省份共同富裕水平状态存在不同程度的向上或向下转移态势,总体流动性较低。据此提出筑牢共同富裕基础,促进区域共同富裕发展,统筹区域共同富裕协调发展战略规划布局,建立区域协调联动新机制等政策建议。

丘陵区耕地细碎化与种植多样性的空间相关性分析——以武胜县鸣钟乡为例

利用2019年分辨率为20 m的航拍影像矢量数据,获得武胜县鸣钟乡19个村的耕地细碎化景观指数,运用主成分降维分析方法,获取能够代表耕地细碎化的3个主成分(F_(1)、F_(2)、F_(3))指标,对鸣钟乡耕地细碎化与农户种植多样性的空间自相关规律进行了分析。结果表明:(1)主成分F_(1)、F_(2)、F_(3)累计方差贡献率大于90%,能够表达10个原始景观指数的大部分信息,代表耕地细碎化程度;(2)耕地细碎化Moran’s散点图显示,19个离散点中有12个离散点落入第一象限和第三象限,表明这些范围内的耕地细碎化程度与农作物种植多样性具有较强的空间正相关,局部集聚显著;(3)F_(1)、F_(2)、F_(3)与农户种植多样性空间聚集度指数显示,高值聚集区由中华村、响水滩村和龙庙村组成,低值聚集区由大锣山村、大石村和高升村组成。由此可见,耕地细碎化与农户种植多样性呈现空间正相关性,空间耦合度较好。

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。

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。

农田土壤表层入渗指数的空间相关性研究

以中科院禹城综合试验站 10 2m× 5 2m空间的农田土壤表层入渗试验为基础 ,通过对实测数据的统计分析得到Horton入渗经验公式中的指数 β遵从对数正态分布。应用地质统计方法对参数 β 的空间相关性进行了分析 ,结果表明该地块的 β在空间一定范围内具有空间相关性 ,其相关尺度南北方向大于东西方向 ;

我国省域人口安全水平的现状评价与空间相关性分析——基于GCPA模型和Moran’s I统计量

在建立人口安全水平评价指标体系的基础上,通过运用GPCA模型和基于Moran’s I统计量的全域空间关联的分析方法,对我国31个省域2005～2008年的人口安全水平现状及其空间相关性进行了动态综合评价。结果表明,近年来各地区之间的发展差距虽趋于缩小,但仍存在显著差异,不均衡发展的态势十分突出,且在空间分布上存在显著的自相关现象和集聚效应,省域人口安全状况的演化呈现出高度的空间稳定性。

中国工业环境效率的区域差异及其空间相关性分析——基于SBM—Undesirable模型和Moran's I统计量

本文采用SBM—Undesirable模型测度了中国30个省(市)2000—2010年的工业环境效率,并通过Moran's I统计量对其空间相关性进行了分析测算。结果表明,总体上,2000—2010年全国大部分省(市)工业环境效率值逐年下降;分区域来看,中部、西部和东北部地区工业环境效率普遍较低,且与东部沿海地区存在明显差距;从各省(市)来看,北京、上海、山东、广东、海南、黑龙江等6地区工业环境效率为1,而山西、四川、重庆、内蒙古等4地区工业环境效率均在0.3以下,工业发展与环境关系严重失衡。同时,本文研究也证实了中国各区域工业环境效率的演化呈现出高度的空间稳定性。因此,政府应根据区域间的空间差异性有针对性地制定区域协调发展政策,推进形成跨区域间良好的环境合作机制,才能达到经济发展与环境保护的双赢。

异质型人力资本对收入差距的影响:缩小还是扩大?——基于空间相关性和区域异质性的实证分析

文章依据2010—2019年31省面板数据,分析了异质型人力资本区位熵和收入泰尔指数组间差距存在显著的空间相关性以及区域异质性特征。研究发现:依据全国31省整体异质型人力资本对收入差距的空间效应结果,初级、中级和高级人力资本对收入差距均有较强的负向效应,通过效应系数发现,中级人力资本缩小收入差距的作用远大于初级人力资本,效应数值上高级人力资本扩大收入差距效应与初级人力小缩小收入差距效应相差无几,增加中级人力资本对缓解收入差距效果最明显。

基于Moran's I的广东省农用地利用空间相关分析

基于管控耕地“非粮化”背景,对广东省县域农用地利用空间相关性进行分析,以揭示各类农用地空间分布特征,为差异化耕地用途管制施策提供数据基础。利用2009—2018年广东省农用地利用现状面板数据,以县区为统计单元,利用空间自相关分析法,得出广东省122个县区2009、2013、2018年的农用地利用时空格局变化情况。结果显示:耕地、园地、林地及其他农用地面积的Moran's I指数反映出计算值保持一个较高的水平且非常显著,耕地0.36~0.40、园地0.37~0.39、林地0.37~0.38、其他农用地0.20,表明各县区4种地类面积存在较显著的空间正相关关系,广东省各类农用地(除草地)面积有着明显的空间聚集性。耕地、园地面积出现“高/高聚类”的县区主要在粤西部分地区,耕地、林地面积出现“低/低聚类”的县区主要在珠三角核心地区和粤东部分地区,园地出现“低/低聚类”的县区主要在珠三角部分地区和粤北部分地区。总体而言,广东省县域的各类农用地利用在空间分布上呈显著空间自相关特征和空间聚集特征。

赣南于都县遥感生态指数与地质建造空间相关性研究

地质建造是生态环境的基础,地表信息是生态环境的直接表现,研究地质建造与地表信息之间的空间关系对了解和评价区域生态环境质量具有重要意义。本文首先对赣南于都县三期遥感影像进行遥感生态指数(RSEI)提取,再利用Moran’s I分析RSEI的空间自相关性,同时引入信息熵研究地质建造与RSEI之间的空间相关性,最后详细分析各类地质建造中RSEI变化情况。研究结果表明:于都县RSEI存在显著空间自相关性,地质建造与RSEI之间存在一定的空间相关性,其中中生代红色碎屑岩建造、第四纪松散堆积建造、新元古代变质碎屑岩建造、晚古生代碎屑岩建造、早古生代变质碎屑岩建造中的RSEI稳定性较差,易发生变化;晚侏罗世花岗岩建造、南华纪变质岩建造、晚古生代碳酸盐岩建造中的RSEI稳定性较好,在三个时期基本无变化。

中国农业经济增长的空间分布及相关性——基于31个省区1985—2008年的面板数据分析

利用空间计量的方法,对中国1985—2008年31个省区农业经济发展的空间相关性、集聚特征及其空间动态演变趋势进行了分析和研究。研究结果表明,中国省际农业经济活动存在显著的非随机性空间集聚特征,存在小幅收敛趋势;东中部地区主要为高—高类型集聚区域,西部地区主要为低—低类型集聚区域,非典型省区较少;高—高集聚类型的集聚区域的空间联系带动力增强的趋势明显。

环首都圈植被分布与可吸入颗粒物的空间相关性

为了分析空气中可吸入颗粒物含量与植被覆盖间的关系，进而为减轻雾霾污染提供依据和参考，该文立足于环首都地区的环境污染程度，对环首都地区的空气可吸入颗粒物进行了相关的研究和分析，建立以环首都地区100 km为单位的圈层，并对该圈层下植被、土壤、环境、地形等重要因子按照不同矩形格网尺度进行划分，并取格网中心点作为研究点。并以环首都地区2013年的植被分布特点和规律为基础，按照矩形格网法通过地统计学Moran’s I法结合SPSS软件非线性回归分析植被分布与空气中可吸入颗粒物浓度间随距离变化的关系。经过 Moran’s 指数法分析得出环首都地区植被分布与可吸入颗粒物间随着格网尺度的增大而自相关性降低，植被盖度的自相关影响范围是6620～7131 m，可吸入颗粒物自相关影响范围是2998～6864 m。通过SPSS软件的非线性回归分析得出植被分布与可吸入颗粒物间的空间相关性影响距离是41.87 km，标准误差P均在0.001～0.003之间，相关系数R2均在80%以上，非线性回归模型拟合较好，更好的说明了环首都地区植被分布与环境污染间的空间相关关系，为日后对其他地区的植被与环境污染指数的相关性分析的研究提供了理论依据。

我国金融集聚与经济增长的空间相关性研究

本文从城市、省份、区域三个层面对我国金融集聚与经济增长存在的空间相关性进行了分析,研究发现:我国金融集聚的空间特性十分显著,金融资源会加速向中心城市、金融中心或沿海省份、东部地区集聚;在不同省份,经济增长与金融集聚存在空间相关性,相邻省份之间存在空间依赖性;不同区域间存在的空间溢出效应非常显著,经济发展水平和金融集聚程度高的地区能够对周边区域形成较强的辐射和带动;在区域发展过程中,金融集聚与经济增长存在的空间依赖性会引发两极分化。

我国农业面源污染的空间相关性及影响因素研究

在考虑地理空间因素的情况下,选取我国省域农业的总化学需氧量和农业生产总值的统计数据,分析了农业经济活动的空间相关性,构造了农业生产的经济环境指数,并建立空间计量模型对影响我国经济环境指数的因素进行了实证研究。分析表明,我国省域经济环境指数具有较强的空间依赖性和正的空间溢出效应;化肥施用强度、畜禽养殖产值比重、农业技术水平对经济环境指数有显著的正向作用,不利于农业生产的可持续发展;经济作物种植面积比率对经济环境指数有显著的负向作用,有利于农业生产的可持续发展。

基于GIS的中国城镇家庭消费的空间自相关性研究

对全国主要地区的各项消费性支出进行了全局空间自相关分析和局域空间自相关分析.全局空间自相关分析表明,食品支出、居住支出、教育文化娱乐支出、医疗支出、家庭设备及服务、总消费性支出、恩格尔系数等表现为明显的全局自相关性,而衣着、杂项商品和服务支出方面在空间上倾向于随机状态.局域空间自相关分析表明,各项支出表现出不同的局域自相关性,其中食品支出表现为南北差异,居住、教育文化娱乐支出表现为东西部差异,医疗保健支出表现为以华北为高值中心和以青海为低值中心;恩格尔系数表现为以内蒙古、河北、山西、黑龙江为低值中心,以云南为高值中心.

基于DEA-Malmquist的江苏地区水资源利用效率及空间相关性研究

选取水资源供给量、资本存量、就业人数作为投入指标,地区生产总值为产出指标,搜集江苏省2002-2016年13市的基础数据,利用DEA-Malmquist模型对江苏省水资源利用效率进行研究。在此基础上利用Open Geo Da软件,选取Moran's I作为衡量指标,对江苏省水资源利用综合效率和全要素生产力指数分别进行空间相关性分析。结果表明,江苏省水资源利用综合效率呈现倒U形发展趋势,全要素生产力指数总体上呈现下降趋势;江苏省综合效率和全要素生产力指数存在区域差异,各市间综合效率呈现负空间相关关系,全要素生产力指数呈现正空间相关关系。

空间自相关性对冬小麦种植面积空间抽样效率的影响

空间抽样是实现区域农作物面积高效估算的重要手段,农作物分布受自然条件等因素影响普遍存在空间自相关性,但以往针对空间相关性对农作物面积抽样效率的影响研究明显不足。该研究选取安徽省凤台县为研究区,通过2017年4月4景GF-1全色多光谱影像(Panchromatic and Multispectral,PMS)与Google Earth高空间分辨率影像相结合提取研究区冬小麦。设计10种抽样单元尺度、3种抽样外推方法、2种相对允许误差和5种样本布局方式,构建多种冬小麦面积空间抽样方案。利用全局莫兰指数(global Moran’s index)评价不种尺度下抽样单元内冬小麦面积比的空间自相关强度,分析空间自相关性对冬小麦面积抽样效率(抽样误差、样本容量和空间布局)的影响。研究结果表明,抽样单元内冬小麦面积比的空间自相关强度随单元尺度的增大而减小,全局莫兰指数相应地由0.75降至0.50。无论在何种尺度下抽样单元内冬小麦面积比都呈显著的空间正相关性;抽样外推冬小麦面积总体的误差随空间自相关强度的减小呈先减小后明显增大的趋势。在10种抽样单元尺度中,当抽样单元尺度为2000m且抽样比为5%时,无论采用何种抽样方法外推总体的误差均为最小(简单随机抽样、系统和分层抽样外推总体的相对误差分别为17.94%、9.48%和1.82%);当相对允许误差设计为5%时,简单随机抽样外推总体所需样本容量随空间自相关强度的降低从660降至56。而分层抽样的样本容量不受空间自相关性的影响;5种样本布局方式中,采用分层随机抽样方式外推冬小麦面积总体的平均相对误差、平均变异系数和均方根误差最小,分别为1.82%、3.19%和0.11×10^(8)m^(2)。该研究可为有空间自相关存在下的农作物面积空间抽样方案合理设计提供参考依据。