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空间权重对分析地理要素时空关联格局的影响——基于中国大陆省域水资源消耗强度的实证

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

臧正¹^,, 邹欣庆¹^,²^,, 宋翘楚¹

1. 南京大学地理与海洋科学学院,南京 210023

2. 中国南海研究协同创新中心,南京 210093

Impacts of spatial weight on the analysis of spatial-temporal patterns of geographic factors: An empirical study on the intensity of water resource consumption in provinces of Chinese Mainland

ZANGZheng¹^,, ZOUXinqing¹^,²^,, SONGQiaochu¹

1. School of Geographic and Oceanographic Sciences, Nanjing University, Nanjing 210023, China

2. Collaborative Innovation Center of South China Sea Studies, Nanjing 210093, China

通讯作者:通讯作者:邹欣庆（1964- ）,男,江苏沙洲人,博士,教授,主要从事海岸带资源环境及可持续发展研究。E-mail:zouxq@nju.edu.cn
收稿日期:2016-08-15
修回日期:2016-12-23
网络出版日期:2017-05-20
版权声明:2017《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部
基金资助:

国家基础科学人才培养基金项目（J1103408）

作者简介:
-->作者简介：臧正（1978- ）,男,吉林白城人,博士研究生,助理工程师,主要从事自然资源管理及区域可持续发展研究。E-mail:zangzheng@126.com

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摘要
基于区域经济发展水平、资源禀赋等地理要素对水资源利用效率的耦合影响,以2003-2013年中国大陆省区为例,应用多种空间权重方案对省际水资源消耗强度的时空格局进行比较分析,针对评价结果的不确定性,提出了基于GDP-距离倒数的改进空间权重方案,并进行实证研究。结果表明：① 应用对称性空间赋权方法,得出的省际水资源强度的空间自相关特征检验结果具有局限性,依据基于邻接或距离原则构建的空间权重,评价结果不够稳健;② 应用GDP-距离倒数的组合空间权重方案,能够充分体现经济—地理要素对水资源利用效率的非对称性影响,所得局部空间自相关评价结果的可靠性提高;③ 在研究时段内,中国大陆省际居民生活用水强度的时空异质性最小,生态环境用水强度异质性最大,工业和农业用水强度的时空异质性相对较小并且具有显著的全局空间自相关特征;④ 省际工业用水强度具有南北分异特征,局部低—低集聚区位于黄河以北并且相对稳定,高—高集聚区位于长江以南并趋于弱化;⑤ 省际农业用水强度的局部高—高集聚、高—低集聚区位于中国大陆西部,且研究时段内表现相对稳定。基于GDP-距离倒数的组合空间权重方案,能够同时体现省际经济水平及空间距离的临近度,因此可在一定程度上提高相关研究中评价结果的可靠性。

关键词：组合权重;探索性空间数据分析方法;水资源消耗强度;时空格局;中国大陆
Abstract
In order to evaluate the combined impacts of regional economic development, resource endowment and other geographical factors on the efficiency of water resource utilization, we applied various spatial weight schemes to analyze the inter-provincial spatial patterns of intensity of water resource consumption in Chinese Mainland from 2003 to 2013. Due to the uncertainty of the results, we proposed a modified spatial weight scheme based on GDP-distance reciprocal. The results showed the limitation of the symmetry spatial weight method in examining the spatial autocorrelation of the inter-provincial water resources, hence the evaluation could be inadequate in terms of the adjacent or distant principles. The modified spatial weight scheme based on GDP-distance reciprocal properly demonstrated the influences of economic geographical factors on the efficiency of water resource utilization, therefore it improved the reliability of the evaluation of local spatial autocorrelation. Within the time window of our study, we found that the spatial-temporal heterogeneity was the lowest in the intensity of residential water utility, whereas it was the highest in that of eco-environmental water utility. The spatial-temporal heterogeneities of the intensities of industrial and agricultural water utility were low and displayed an obvious spatial autocorrelation. Inter-provincial intensity of industrial water utility was distinct between north and south China. The low-low concentrated areas, distributed to the north of the Yellow River were relatively stable, while the high-high concentrated areas located to the south of the Yangtze River were declining. As for the inter-provincial intensity of agricultural water utility, both high-high and high-low concentrated areas were in western China and relatively stable during 2003 to 2013. Our study suggested the spatial weight scheme based on GDP-distance reciprocal could reveal the proximity of both inter-provincial economic levels and the spatial distances, thus may improve the reliability of the evaluation.

Keywords：combination weighting;ESDA;water resource consumption intensity;spatial and temporal pattern;Chinese Mainland

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臧正, 邹欣庆, 宋翘楚. 空间权重对分析地理要素时空关联格局的影响——基于中国大陆省域水资源消耗强度的实证[J]. , 2017, 36(5): 872-886 https://doi.org/10.11821/dlyj201705006
ZANG Zheng, ZOU Xinqing, SONG Qiaochu. Impacts of spatial weight on the analysis of spatial-temporal patterns of geographic factors: An empirical study on the intensity of water resource consumption in provinces of Chinese Mainland[J]. 地理研究, 2017, 36(5): 872-886 https://doi.org/10.11821/dlyj201705006

1 引言

空间计量经济学理论认为,特定空间单元上的某种经济地理现象或其属性值与邻近单元上的同一现象或属性值具有相互依赖性。地理学第一定律进一步指出,地理环境要素属性具有空间非匀质性和非静止性,从而使各个地理空间单元之间相互关联^[1-2]。地理要素的时空变化研究是地理学研究的核心内容之一^[3],地理现象或地理要素的时空格局、区域差异、集聚特征等成为广大****聚焦的研究热点^[4-7]。水资源的流动性使之更易于在不同空间单元产生相互作用,从而在人类开发、利用过程中更多地与其他地理要素耦合,例如：经济规模在一定程度上影响水资源的相对利用效率,区位、自然环境、人口规模等均与之相互影响^[8];劳均GDP、交通基础设施、科教投入等要素对水资源效率的正面作用亦得到实证^[9];水足迹的空间分布不仅与地理空间有关,同时与经济发达程度和水资源禀赋等有着密切联系^[10]。
探索性空间数据分析（exploratory spatial data analysis,ESDA）方法是一系列空间数据分析技术与方法的集合,通过可视化的表达方法描述数据的空间分布特征、识别空间数据结构及其异常值,能直观地检测某些地理现象的空间集聚效应、揭示相互之间的空间依赖机制,因此常用于地理学空间计量研究^[11-13]。空间自相关指数是ESDA方法中测度地理变量的空间分布特征及其对邻域影响程度的指标,由全局Moran's I（global Moran's I,GMI）、局域Moran's I（local Moran's I,LMI）及其显著性检验等一系列空间统计和检验技术组成^[14-18],其中：GMI用于检验整个被评价区域的空间模式,应用单一值反映评价区域内某一属性值的自相关程度;LMI用于衡量空间单元与邻近单元内某一属性值的自相关程度。空间权重矩阵是空间经济计量模型的应用前提,一般可通过空间邻接规则或空间距离原则构建相互对称（评价单元之间的相互影响取等权重）的空间权重矩阵。与数据误差相比,通常空间权重的定义方式对空间自相关指数的不确定性影响更大^[19],但是已有的地理要素时空变化类研究成果往往单纯地采用二元邻接法、最小距离法或距离倒数法等确定评价单元的空间权重,由于仅对权重矩阵进行简单的定性分析或直接将合理性诊断过程省略,常使人们对未经实证检验的假设存有疑问。
本文在借鉴已有研究的基础上,尝试基于多种空间赋权方案、应用ESDA方法对2003-2013年中国大陆各业用水强度的时空关联格局进行对比研究,以期通过实证来分析不同空间权重方案对评价结果的影响,为进一步准确揭示不同地区、不同时期、不同部门用水效率差异及其驱动因素奠定基础。

2 研究方法

空间自相关性是同一变量在不同空间位置上相关性的度量,能够描述空间单元属性值的聚集程度及相互依赖程度：如果某一变量属性值随着测定距离缩小而变得更加相似,则称这一变量具有空间正相关性;若其属性值随距离缩小而致差异更大,则称为空间负相关;若所测值未表现出任何空间依赖关系,则这一变量具有空间不相关性或空间随机性。一般采用三个步骤进行空间自相关分析^[14]：① 取样,确定空间权重;② 建立空间自相关函数,计算自相关指数;③ 自相关的显著性检验,分析结果。

2.1 基于空间邻接原则的空间权重方案

空间权重矩阵是空间计量模型的应用前提,进行空间自相关分析时,首先要定义研究对象的空间关系并据此确定空间权重矩阵（定义空间对象的相互邻接关系）,一般可通过空间邻接原则、空间距离原则确定二元对称的空间权重矩阵^[8-10]。
2.1.1 共边或共点原则（queen contiguity）两个评价单元之间只要有公共边或者存在公共点,即可认为相邻并将其赋值为1,否则判为不相邻并赋值为0,即：

\begin{matrix} w_{ij} = \{\begin{matrix} 1 （单元 i 与单元 j 之间有共同边界或顶点） \\ 0 （单元 i 与单元 j 之间无共同边界或顶点） \end{matrix} \end{matrix}

（1）
式中：w_ij代表单元i与j的空间权重。该方法需要被评价单元存在于一个可视的地图上并且单元之间的公共边界或公共顶点能够被明确识别出来。
2.1.2 共点原则（rook contiguity）该方法较上述方法进一步限制了对评价单元空间邻接的判断标准——两个评价单元之间需存在公共点,方可认为相邻并将其赋值为1,否则判为不相邻并赋值为0,即：

\begin{matrix} w_{ij} = \{\begin{matrix} 1 （单元 i 与单元 j 之间有共同顶点） \\ 0 （单元 i 与单元 j 之间无共同顶点） \end{matrix} \end{matrix}

（2）
由于以上两种方法建立在空间依赖性的假设基础之上（默认空间邻接单元之间地理要素具有高度相似性）,实际上忽略了地理要素属性值在空间分布上的异质性,使得评价结果与客观事实的出入较大,因此多用于相对较小尺度的地理要素空间分析。

2.2 基于空间距离原则的空间权重方案

2.2.1 最小距离原则（Threshold Distance）以某一距离为阈值,小于此距离的范围赋予权重1并据此认为相邻（不考虑地表障碍物影响）,否则权重为0并判为不相邻,即：

\begin{matrix} w_{ij} = \{\begin{matrix} 1 （单元 i 与单元 j 之间的距离 d_{ij} < 阈值 T ） \\ 0 （单元 i 与单元 j 之间的距离 d_{ij} \geq 阈值 T ） \end{matrix} \end{matrix}

（3）
式中：d_ij代表单元i与j之间的距离（通常取两评价单元重心点之间的直线距离）。
2.2.2 多边形原则（K-Nearest Neighbors）该方法将空间上距离最近的几点能够构成具有公共边界的特定多边形判定为相邻并赋予权重1,否则权重为0,即：

\begin{matrix} w_{ij} = \{\begin{matrix} 1 （单元 i 与单元 j 之间的距离属于最近的 K 个点） \\ 0 （单元 i 与单元 j 之间的距离不属于最近的 K 个点） \end{matrix} \end{matrix}

（4）
式中：K取3, 4,

\begin{matrix} ? \end{matrix}

, N等自然数。
与空间邻接原则相比,基于空间距离原则的权重矩阵尽管也建立在空间依赖性假设基础之上,但通过距离阈值的灵活设定,使之可应用于较大的空间尺度。但正因如此,该方法也常常导致评价过程具有一定随意性,因此评价结果往往不够稳健。

2.3 基于GDP-距离倒数的组合空间权重方案

上述基于空间邻接原则、空间距离原则确定的权重矩阵均具有对称性,即默认两个评价单元之间的相互影响是一致的。然而,事实上这并不能完全体现不同评价单元内地理要素之间的相互影响。例如,经济发展水平不同的单元i对单元j的影响往往与单元j对单元i的影响不尽相同甚至差异悬殊,因此应用过程中将评价单元之间的空间权重设置为非对称性权重更能体现地理要素的空间异质性^[20,21]。基于对中国大陆省际水资源利用效率的时空异质性及其演变特征的整体认识^[8-10],本文从“三生”视角将水资源利用效率分解为生产用水效率、生活用水效率、生态用水效率,通过万元工业增加值耗水量、万元农业增加值耗水量、人均居民生活用水量、城市公共绿地亩均用水量进行横向比较。考虑到工、农业用水效率不单单与水资源投入有关,而且还可通过人力资本、科技投入等与经济要素产生关联,为了进一步体现经济发展水平、地理空间距离对工业和农业用水效率的影响,在借鉴已有方法的基础上^[9],本文引入基于GDP-距离倒数的组合空间权重方案（GDP-inverse distance）,模型如下：

\begin{matrix} w_{ij} = \{\begin{matrix} {(\frac{GD P_{i}}{GD P_{j}})}^{\frac{1}{2}} \times \frac{1}{d_{ij}} （ i \neq j ） \\ 0 （ i = j ） \end{matrix} \end{matrix}

（5）
式中：GDP_i、GDP_j分别表示单元i与单元j内的经济属性值。下文以中国大陆省际工农业用水强度为例进行实证,所得GDP-距离倒数的空间权重简称组合权重。。
依据上述思路构建的非对称空间组合权重,可进一步体现经济—地理要素之间的相互作用及空间依赖性。并且,通过各省区重心距离的倒数确定空间权重矩阵,可以认为距离相对较远的评价单元之间相互影响趋近于零,从而与地理学第一定律中的距离衰减原理相吻合。

3 不同空间权重方案对评价结果的影响分析

囿于数据所限,本文以中国大陆省级行政单元为研究对象（不包括中国香港、中国澳门、中国台湾与南海诸岛等）,基于多种空间赋权方案对工业及农业用水消耗强度进行实证分析（作为比较,同时对居民生活用水及生态用水的全局空间自相关特征进行检验）。数据来源如下：各部门年际用水量的原始数据取自有关年度中国水资源公报^[22];各省区有关年度工业和农业增加值、国民生产总值、人口数及城市绿地面积等取自相关年度中国统计年鉴^[23]、中国城市统计年鉴^[24];西藏自治区个别年度生态用水量数据缺失,采用线性插值法插值得出。

3.1 初步统计分析

分别以工业用水量（m3）与工业增加值（万元）、城镇居民生活用水量（m3）与城镇人口数（人）、农业用水量（m3）与农业增加值（万元）、生态用水量（按中国水资源公报的统计依据,这部分用水量仅为人工措施供给的城镇环境用水等,不含太湖引江济太调水、浙江的环境配水及新疆塔里木河大西海子、塔里木河干流、阿勒泰地区河湖补水;m3）与城市公共绿地面积（hm²）等4个比值表征工业用水、城镇居民生活用水、农业用水及生态环境用水消耗强度。借用能源强度概念内涵,本文将其统称为水资源强度;在此基础上将各省区各有关行业的水资源强度与全国平均值的比值定义为水资源相对强度（无量纲）;下文提到各业用水强度均为相对强度。结合有关统计数据计算出2003-2013年中国大陆31个省级行政单元的四部门水资源相对强度,结果如图1所示。

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图12003-2013年中国大陆省区水资源相对强度比较
-->Fig. 1Comparison of water resource relative intensity in provinces of Chinese Mainland during 2003-2013
-->

各业用水相对强度为无量纲值,因此可以在不同年度或不同单元之间进行比较,也可以实现不同年度、不同评价单元、不同用水部门之间的比较。图1a~图1d显示了2003-2013年中国大陆省区四部门用水相对强度的时空分布情况：在分别由各业用水相对强度构成的样本数据中,同一年度、不同单元之间水资源相对强度的极值比（极大值/极小值）分别为13.31~41.25（工业用水）、15.34~22.36（农业用水）、3.57~4.29（居民生活用水）和104.88~847.36（生态环境用水）;同一单元、不同年度之间水资源相对强度的极值比为1.18~4.70（工业用水）、1.13~2.04（农业用水）、1.04~2.86（居民生活用水）和1.75~57.90（生态环境用水）;不同年度、不同单元、不同部门之间水资源相对强度的极值比则达到了173.16（2005年新疆生态环境用水与2007年天津工业用水之比）。
依据图1所示的结果计算考察期内中国大陆有关行业用水相对强度的标准差,可以进一步观察省际差异的离散程度（相对于全国均值）,结果如图2所示。

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图22003-2013年中国大陆水资源相对强度的省际差异及其变化趋势
-->Fig. 2Inter-provincial differences and variation trends of water resource relative intensity in Chinese Mainland during 2003-2013
-->

① 从各业用水相对强度的省际差异来看（纵向）：受各地气候条件及政策因素的不确定性影响,2003-2013年中国大陆生态环境用水的标准差整体最高（1.5~3.5之间）,表明其省际差异最大;农业是中国大陆用水大户,但因其在各地经济发展中的地位不尽相同加之气候条件各异,因此省际差异也较大（标准差仅次于生态环境用水）;工业用水效率提升受制于技术进步缓慢、产业结构调整难度相对较大等因素影响,省际差异相对不高（标准差次低）;居民生活用水处于优先保障地位,省际差异最小（标准差低于0.5,为四部门中最低者）。② 从时序上来看（横向）,研究时段内中国大陆各业用水相对强度变化趋势各异：生态用水年际波动较大;生活用水相对平稳;以2008年为拐点,工业和农业用水相对强度的省际差异呈现“先增大—后减小”的变化趋势。上述两方面比较进一步表明：省际居民生活用水效率的时空异质性最小、且整体表现最为平稳,生态环境用水效率异质性最大、整体表现最不稳定,工业及农业用水效率的省际差异介于前两者之间、表现相对稳定。

3.2 基于几种对称性空间权重矩阵的评价结果比较

3.2.1 四部门用水强度的全局空间自相关分析通过全局Moran's I,可识别省际各业用水强度的相似程度,有助于从整体上把握中国大陆水资源消耗的时序演变趋势。应用GeoDa件算出不同时期各业用水强度的GMI及其显著水平,如表1所示。
Tab. 1
表1
表1基于方案Ⅰ~方案Ⅳ的全局空间自相关指数及其显著性检验值
Tab. 1Global indicators of spatial autocorrelation and significance test value based on Scheme I to Scheme IV

部门	权重方案	统计值	2003年	2005年	2007年	2009年	2011年	2013年
工业用水	方案Ⅰ （queen contiguity）	GMI	0.379	0.398	0.316	0.177	0.123	0.112
	方案Ⅰ （queen contiguity）	P值	0.001	0.001	0.002	0.030	0.006	0.001
	方案Ⅱ （rook contiguity）	GMI	0.390	0.399	0.311	0.168	0.114	0.109
	方案Ⅱ （rook contiguity）	P值	0.001	0.001	0.004	0.029	0.049	0.013
	方案Ⅲ （threshold distance）	GMI	0.091	0.126	0.138	-0.020	-0.038	-0.029
	方案Ⅲ （threshold distance）	P值	0.045	0.021	0.015	0.581	0.433	0.376
	方案Ⅳ （4-nearest neighbors）	GMI	0.375	0.439	0.353	0.207	0.135	0.118
	方案Ⅳ （4-nearest neighbors）	P值	0.003	0.002	0.001	0.011	0.025	0.001
居民生活用水	方案Ⅰ （queen contiguity）	GMI	-0.151	-0.185	-0.133	-0.095	-0.127	-0.201
	方案Ⅰ （queen contiguity）	P值	0.126	0.065	0.153	0.263	0.166	0.199
	方案Ⅱ （rook contiguity）	GMI	-0.014	-0.042	0.000	0.033	0.014	0.006
	方案Ⅱ （rook contiguity）	P值	0.530	0.456	0.591	0.268	0.326	0.233
	方案Ⅲ （threshold distance）	GMI	-0.044	-0.039	-0.052	-0.054	-0.059	-0.062
	方案Ⅲ （threshold distance）	P值	0.416	0.452	0.367	0.361	0.318	0.325
	方案Ⅳ （4-nearest neighbors）	GMI	-0.067	-0.056	-0.051	-0.039	-0.397	-0.347
	方案Ⅳ （4-nearest neighbors）	P值	0.378	0.408	0.432	0.472	0.470	0.465
农业用水	方案Ⅰ （queen contiguity）	GMI	0.298	0.253	0.289	0.269	0.277	0.291
	方案Ⅰ （queen contiguity）	P值	0.009	0.014	0.011	0.008	0.009	0.002
	方案Ⅱ （rook contiguity）	GMI	0.306	0.255	0.292	0.273	0.282	0.269
	方案Ⅱ （rook contiguity）	P值	0.008	0.012	0.015	0.018	0.010	0.001
	方案Ⅲ （threshold distance）	GMI	0.121	0.077	0.117	0.098	0.116	0.119
	方案Ⅲ （threshold distance）	P值	0.022	0.038	0.025	0.028	0.031	0.015
	方案Ⅳ （4-nearest neighbors）	GMI	0.346	0.313	0.348	0.331	0.340	0.332
	方案Ⅳ （4-nearest neighbors）	P值	0.001	0.006	0.003	0.008	0.012	0.001
生态环境用水	方案Ⅰ （queen contiguity）	GMI	0.095	0.147	0.220	0.466	0.296	0.308
	方案Ⅰ （queen contiguity）	P值	0.032	0.018	0.015	0.001	0.009	0.002
	方案Ⅱ （rook contiguity）	GMI	0.091	0.140	0.208	0.455	0.278	0.353
	方案Ⅱ （rook contiguity）	P值	0.025	0.018	0.012	0.002	0.008	0.011
	方案Ⅲ （threshold distance）	GMI	0.035	-0.041	-0.035	0.360	0.232	0.197
	方案Ⅲ （threshold distance）	P值	0.041	0.418	0.510	0.007	0.012	0.001
	方案Ⅳ （4-nearest neighbors）	GMI	0.089	0.127	0.207	0.404	0.291	0.316
	方案Ⅳ （4-nearest neighbors）	P值	0.018	0.013	0.011	0.001	0.003	0.001

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从表1可以看出：除了方案Ⅲ的个别年度之外,各方案整体支持中国大陆省际工业用水强度在5%的显著水平上呈全局空间正相关性（GMI >0）;居民生活用水强度则表现为全局性的空间负相关特征（GMI <0）,但各方案均未通过5%的置信水平检验;农业用水强度也具有较高的全局空间正相关性,并且各方案甚至所有年度的显著性水平均在5%以上;生态环境用水强度在2005年、2007年两个时期表现为不显著的全局空间负相关性,并且方案III整体未通过5%的显著性检验,因此尽管其他方案全局正相关性比较显著,但也不能得出进一步判断结果。需要指出的是,表1所得P值是基于999次蒙特卡洛随机检验得出的,实际上根据随机检验次数不同（GeoDa095i提供了99次、199次、499次等多种随机检验方式）、所得P值会发生一定变化,即使同为999次随机检验、每次所得P值也不尽相同,尽管整体上不影响对显著性水平的判断,但仍有可能导致相关评价结果在某种程度上存在不确定性。
上述基于4种对称性空间权重方案进行的各业用水强度空间相关性检验结果表明：考察期内中国大陆省际居民生活用水及生态环境用水强度未表现出具有统计学意义的全局空间正相关性;与之相对的是,工业用水和农业用水强度则具备显著的全局空间正相关特征,即省际工业用水和农业用水强度的差异并不表现为随机性,而是表现为用水强度高的省区或用水强度低的省区各自呈现一定空间集聚（高—高集聚或低—低集聚）特征、且在研究时段内保持相对稳定。鉴于此,下文将对两者的局部空间正相关性做进一步检验。
3.2.2 工业与农业用水强度的局部空间自相关分析全局Moran's I仅能体现不同省区各业用水强度的整体差异水平,以各省区工业和农业用水强度为横轴、以其相应的空间滞后值为纵轴构建Moran散点图,可以更加清晰地描绘每个省区与周边省区行业用水效率的空间集聚或离散趋势。为进一步揭示空间相似值分布特征的稳定性,需通过局部Moran's I深入分析显著相似省区的空间自相关程度。
（1）工业用水强度的局部空间自相关分析。以2003年、2007年、2011年为例,中国大陆工业用水强度在5%显著水平上的LISA集聚图如图3所示。图3a、图3b是基于空间邻接规则的对称性空间权重方案Ⅰ和方案Ⅱ所得2003年、2007年、2011年三个时期中国大陆省际工业用水强度的局部空间集聚图。比较而言,两者所得结果整体上基本一致：三个时期两方案所检测到的显著低—低集聚区（低—低集聚区）和显著低—高集聚区完全一致,海南因“孤岛”效应而未被有效识别;二者的差异体现在：与方案Ⅰ相比,方案Ⅱ在2003年、2007年两时期检测到的显著高—高集聚区均增加了江西;2011年方案Ⅰ未检测到显著高—低集聚区,但方案Ⅱ则识别出了西藏的显著高—低集聚性特征。图3c、图3d是基于距离原则的对称性空间权重方案Ⅲ和方案Ⅳ得出的结果,可以看出：除2003年之外,方案Ⅲ在2007年、2011年未能识别出显著高—高集聚区;由于新疆的重心与其他省区重心间的距离大于设定的阈值,导致该方案未能有效识别该单元的局部空间自相关特征;方案Ⅳ则有效识别了2003年及2007年的高—高集聚区（江西、湖南）、2011年的低—低集聚区（甘肃）以及三个时期的显著低—高集聚区（浙江）,检验结果与方案Ⅱ具有较高一致性。

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图3基于方案Ⅰ~方案Ⅳ的中国大陆工业用水强度局部空间自相关集聚图
-->Fig. 3LISA chart of industrial water intensity in Chinese Mainland based on Scheme I to Scheme IV
-->

（2）农业用水强度的局部空间自相关分析。上述三个时期中国大陆农业用水强度在5%显著水平上的LISA集聚图如图4所示。对比方案Ⅰ与方案Ⅱ可以看出：两者识别到的显著低—高集聚区（甘肃）、高—高集聚区在三个年度上保持一致,海南因不与任何陆地单元相邻而未检测;两方案对各年度低—低集聚区的检测结果略有差异,但结果均集中体现在重庆、湖北、贵州及广东等4个省份。比较方案Ⅲ和方案Ⅳ可以看出：两者识别到的各年度显著低—高集聚区（集中于山东、吉林、辽宁等三地）完全一致,高—高集聚区不尽一致但整体差异很小（后者较前者历年均增加了黑龙江）;两方案对显著高—低集聚区（后者未检测到）及低—低集聚区（前者检测到的省区数量较多、范围更大）的检测结果具有一定差异性。除此之外,图4显示：与基于空间邻接规则的空间权重得出的结果（图4a、图4b）相比,基于空间距离规则的权重方案（图4c、图4d）较前者检测到的低—低集聚区省区数量多,后者识别到的范围不再局限于重庆、湖北、贵州及广东等4个省份;基于各方案得出的显著低—高集聚区及高—高集聚区集中在黄河以北、水资源相对匮乏的北方省区,显著高—低集聚、低—低集聚区集中在西南、长江流域及其以南地区,这种具有明显南北分异特征的空间分布格局及其形成机制有必要在后续研究中深入探讨。

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图4基于方案Ⅰ~方案Ⅳ的中国大陆农业用水强度局部空间自相关集聚图
-->Fig. 4LISA chart of agriculture water intensity in Chinese Mainland based on Scheme I to Scheme IV
-->

3.2.3 几种对称性空间权重矩阵的适用性分析被评价单元之间的空间邻接关系往往基于单元形状比较“理想”的假设（直线型、网格状等）之上进行判断,由于实际应用过程中情况并不一定“理想”,因此空间自相关分析过程对空间权重比较敏感^[25],不同空间权重方案对评价结果难免存在不确定性影响^[26-28]。前文基于4种对称性空间权重方案得出的评价结果主要受被评价单元的周长及面积（如新疆和北京两地面积相差较大）、形状（如甘肃和内蒙古省域范围狭长）等因素影响,例如：在方案Ⅰ和方案Ⅱ中,由于与其他省区不直接相邻,导致上述两方案无法对海南省那样的岛状多边形单元进行统计,评价结果存在局限性;在方案Ⅲ中,由于新疆地域面积大,导致其与相邻省区重心之间的距离大于既定的距离阈值,因此被判定为“无邻居”;如果将距离阈值放大,势必改变对其他省区邻居个数的判断,因此该方案不仅具有随意性,而且评价结果存在不确定性;在方案Ⅳ中,对多边形K值（边数）的设定也同样会导致评价结果具有随意性和不确定性。因此,尽管几种对称性的空间权重设置方案都有各自特点,均可在某一方面反映被评价单元之间的空间邻接关系,但在实际应用过程中应当尽量减少主观随意性^[28]。
基于图3、图4的2003-2011年中国大陆省际工业和农业用水强度的实证分析结果进一步揭示了4种空间权重方案的差异及其适用性：① 基于方案Ⅰ与方案Ⅱ的检测过程对低—低集聚区的识别效果较好并且结果相对一致,但两者在探测高—高集聚区时容易漏掉与最热点相距较远的空间单元;② 方案Ⅲ和方案Ⅳ检测到的高—高集聚区数目及位置具有较高一致性,但方案Ⅲ容易导致低—低集聚区范围扩大、方案Ⅳ则更易于发现高值聚集区。整体而言,基于空间邻接规则的权重方案更适合于公共边界或顶点比较明确的小尺度空间应用,基于空间距离原则的权重方案则更适用于大尺度范围内检测,但在距离阈值、多边形边数K的选择上难免受主观随意性的影响,致使评价结果仍有局限。鉴于通过方案Ⅰ~方案Ⅳ所得的评价结果不尽相同,不能据此得出明确而统一的判断,因此,进一步分析将在改进权重方案之后进行。

3.3 基于GDP-距离倒数权重的空间自相关分析

3.3.1 全局空间自相关分析前文基于4种对称性空间权重方案初步识别了研究期内中国大陆省际水资源强度的空间自相关性。鉴于区域经济发展水平与水资源利用效率存在显著相关性和依赖性^[8,9],为提高评价结果的可靠性,依据式（5）、以GDP表征影响水资源强度高低的经济地理要素,构建基于GDP-距离倒数的组合空间权重（方案Ⅴ）对2003-2013年省际工业和农业用水强度进行再次检验（基于Matlab 7.0提供的空间计量工具箱实现;由于研究时段内中国大陆省际居民生活用水及生态环境用水强度的空间自相关性并不显著、加之文章篇幅有限,暂不作分析）,全局及局部检验结果分别如表2、图5所示。

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图5基于方案Ⅴ的中国大陆工业及农业用水强度局部空间自相关集聚图
-->Fig. 5LISA chart of industrial and agricultural water intensity in Chinese Mainland based on Scheme V
-->

表2显示：研究时段内省际工业用水强度的GMI呈下降趋势,与表1基于4种对称性权重方案得出的GMI值变化趋势大体相同;Z值>1.96表明其在5%的显著水平上具有全局空间正相关性,Z值与P值逐渐减小表明全局正相关性逐渐减弱、即显著高—高集聚与显著低—低集聚省区逐渐减少,整体趋势接近图2所得结果。另一方面,从农业用水强度的统计和检验结果来看：各年度GMI均为正值并且Z值>1.96,表明省际农业用水强度同样具备全局空间正相关性并且年际变化相对稳定,与表1所示GMI的变化趋势以及图4所示高—高集聚区及低—低集聚区变动较小的演变趋势整体上比较一致。
需要指出的是：与表1基于999次蒙特卡洛随机检验所得P值不同,表2所示的P值是在空间不相关的随机假设条件下得出的。考虑到在空间自相关水平不高（GMI≤0.2）的情况,空间权重矩阵对Z检验的影响不大^[29],因此表2所得结果进一步支撑了表1对中国大陆工农业用水强度具有空间正相关性的整体判断。此外,表2与表1所得结果的差异还体现在两者的GMI值：在不考虑经济水平的非对称性影响的情况下（表1）,所得GMI值高于基于GDP-距离倒数的组合空间权重方案得出的GMI值（表2）。
Tab. 2
表2
表2基于方案Ⅴ的全局空间自相关指数及其显著性检验值
Tab. 2Global indicators of spatial autocorrelation and significance test value based on Scheme V

用水部门	统计值	2003年	2005年	2007年	2009年	2011年	2013年
工业用水	GMI	0.158	0.150	0.122	0.078	0.055	0.052
	Z值	5.440	5.200	4.413	3.167	2.515	2.426
	P值	0.000	0.000	0.000	0.001	0.006	0.001
农业用水	GMI	0.058	0.042	0.050	0.043	0.045	0.039
	Z值	2.589	2.145	2.385	2.170	2.224	2.423
	P值	0.005	0.016	0.009	0.015	0.013	0.008

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3.3.2 局部空间自相关分析图5a、图5b是基于GDP-距离倒数的组合空间权重方案（方案Ⅴ）得出的,代表显著水平高于5%的省际工业用水强度和农业用水强度的局部空间集聚图。
从图5a可以看出：2003年、2007年、2011年三个代表时期工业用水强度的低—低集聚区位置及范围比较稳定,由北京、天津、河北、辽宁、山西、内蒙古等6省区组成（2007年增加陕西和吉林两地）,表明这些水资源相对稀缺的北方省区工业用水处于低增长或微增长阶段^[30],受水资源稀缺的资源压力驱动,未来进一步提高这些省区工业用水效率的空间已然有限^[31];2003年高—高集聚区范围由湖南、重庆、贵州、广西及海南5个省区组成,2007年海南从该集团退出,2011年整个中国大陆高—高集聚区均已不再显著——这一结果表明水资源相对丰富、高耗水行业相对集中的南方部分省区初始效率不高但提升速度较快^[32],同时表明进一步提升中国大陆工业用水效率的潜力也正在于此。因此,南方省区宜进一步加快新增工业项目的现代化水平,逐步调整高耗水行业相对集中的产业结构;考虑到这些省区是我国水资源相对丰富的地区,因此还要从节水观念、节水技术、节水制度以及用水价格等多个方面制定针对性措施,从而带动本地区及相邻省区工业用水效率的持续提升。
图5b显示：2003-2011年中国大陆农业用水强度的高—高集聚区位于中国西部,集中在新疆和西藏（3个代表时期）以及甘肃（2003年）、青海（2003年）等省区,在提高农业生产力水平的带动下,这一地区未来有望成为提升中国大陆农业用水效率的主导省区;由于宁夏自身农业用水强度高、但相邻省区农业用水强度较低（尤其是2007年、2011年表现更加明显）,因此构成显著高—低集聚区,研究时段内种植结构调整对提升农业用水效率的促进作用尚未体现^[33]。此外,图5b显示山东为农业用水强度的低—低集聚区,加之该地同为工业用水强度的显著低—低集聚区（图5a）,不仅表明其节水型社会建设取得良好效果——2002-2010年全省水资源利用效率年均提升2.4倍^[34],“经济发展水平较高地区的水资源利用效率增长幅度较大”的经验,也体现了基于GDP-距离倒数构建组合权重方案进行研究的必要性。

4 结论与讨论

本文基于多种空间权重方案对有关年度中国大陆省际水资源强度的时空格局进行实证分析,评价结果的可靠性和可比性得以提高。本文的主要结论如下：
（1）应用对称性空间赋权方法检验省际水资源强度的全局和局部空间自相关特征具有一定局限性,单纯依据空间邻接或距离原则进行时空格局分析,评价结果不够稳健;基于GDP-距离倒数的组合空间权重方案能够充分体现区域经济发展水平、资源禀赋等地理要素对水资源利用效率的影响,所得局部空间自相关评价结果的可靠性提高。
（2）在研究时段内,中国大陆省际居民生活用水强度的时空异质性小、生态环境用水强度异质性大,工业用水和农业用水强度的时空异质性相对较小、并且具有显著的全局空间自相关特征;省际工业用水强度的高—高集聚区和低—低集聚区具有显著的南北分异特征,黄河以北省区工业用水效率相对较高,因此在降低北方省区工业用水强度空间有限的形势下,提高工业用水效率的潜力在水资源相对丰富、高耗水产业比重较大的长江以南部分省区;省际农业用水强度的显著高—高集聚区及显著高—低集聚区位于中国大陆西部,新疆、西藏、甘肃、青海及宁夏等有望成为未来提升中国大陆农业用水效率的主导省区。
（3）由于中国大陆经济—地理要素的省际差异显著,因此在实施最严格的水资源管理制度过程中,应当充分考虑经济发展水平、产业结构特征、水资源禀赋等因素在省际之间的相互影响,建议在“严格控制”的同时加强对省域用水总量的科学调配及时空分解,以尽可能地避免“一刀切”问题。
不同空间单元地理要素之间的相互作用具有时空尺度效应,因此选择合适的、动态的空间权重是开展相关研究的关键^[35,36]。已有研究基于探索性空间数据分析方法,进行地理要素的空间自相关分析多在小规模空间尺度内展开^[4,5,12],而基于省域大尺度研究成果相对较少^[10,11]。本文在中国大陆水资源禀赋及区域经济发展水平差异等地理要素与水资源利用效率具有相互依赖、相互关联特征的认识基础上^[8-10],从省域尺度宏观地探讨了中国大陆水资源消耗强度的空间关联格局及其在时序上的演变趋势：首先,借鉴地理学第一定律及前人相关研究成果^[37],构建了基于GDP-距离倒数的空间权重矩阵,通过经济水平临近和地理空间距离临近思想表达经济—地理要素在时空尺度上的相互作用强度,反映了不同评价单元之间的空间协动程度及空间引力效应^[38,39],并且空间相互作用的不对称性得以体现;为了进一步提高评价结果的可靠性,本文采用多种空间赋权方案,通过横向比较进行实证分析,与已有的单纯依据空间邻接原则或空间距离原则确定空间权重方案开展的类似研究相比^[4-8,10-12],本文得出的评价结果更加具有可比性,与对称性空间赋权方法相比,基于GDP-距离倒数的组合空间权重方案不仅体现了区域经济发展水平与行业用水效率的相互关联,同时可得到地理学第一定律中距离衰减原理的有力支撑;据此得出的2003-2011年中国大陆省际工业与农业用水强度的空间自相关特征检验结果得到相关研究的支持和佐证^{[30-34,40,41]},评价结果的稳健性显著提高。
需要指出的是：任何空间权重矩阵都只能近似表达评价目标的空间关系,因此无论是空间邻接矩阵、空间距离矩阵、亦或是组合权重矩阵,均不能完全体现客观实际;加之空间自相关指数在一定程度上随观察视角及分析尺度改变而变化,故在进行空间自相关分析时,应在充分掌握研究对象的时空分布特征的基础上谨慎应用,基于不同时空尺度进行多尺度实证分析。除此之外,因居民生活及生态用水不具有显著的空间相关性,本文仅以GDP-距离倒数为代表实证了地理要素—距离倒数的空间组合权重方案,后续研究还需根据细化、具体的评价目标及研究区域的实际情况确定表征要素及空间权重方案;文中基本评价单元为面状要素,实证过程中根据各省省会驻地的经、纬度坐标计算空间距离,以点代面的处理方式使得评价结果具有局限性。本文存在的不足还需在后续研究中不断深入研究和完善。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]	Tobler W R.A computer movie simulating urban growth in the Detroit region. Economic Geography, 1970, 46(2): 234-240.https://doi.org/10.2307/143141 URL [本文引用: 1]
[2]	杨华, 李小文, 施宏, 等. SARS沿交通线的“飞点”传播模型 . 遥感学报, 2003, 7(4): 251-255.https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-4619.2003.04.003 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 2003年春SARS在中国部分地区暴发与蔓延，情况非常危急。全国集中力量对SARS病原学、实验室诊断和临床治疗以及传播模型、应急反应系统等展开研究。综观此次SARS的传播，除有以往流行性疾病传播的一些共同特点外，还有一个很明显的特点：远距离跳跃式传播。这是以往以及目前针对SARS建立的点源扩散模型无法单独解决的。因此提出建立沿交通线的“飞点”传播模型，以交通工具为一尺度，建立相对封闭的交通工具内的SARS传播模型，另以此为基础，建立沿交通线这一尺度上的有人员流动的空间传播模型，建立二尺度的“飞点”传播模型，模拟交通工具内SARS传播的主要影响因子，SARS疫区对非疫区疫情的影响效果，为SARS防治提供决策支持。 [Yang Hua, Li Xiaowen, Shi Wang, et al.SARS along the lines of communication of the "flying spot" propagation model. Journal of Remote Sensing, 2003, 7(4): 251-255.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-4619.2003.04.003 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 2003年春SARS在中国部分地区暴发与蔓延，情况非常危急。全国集中力量对SARS病原学、实验室诊断和临床治疗以及传播模型、应急反应系统等展开研究。综观此次SARS的传播，除有以往流行性疾病传播的一些共同特点外，还有一个很明显的特点：远距离跳跃式传播。这是以往以及目前针对SARS建立的点源扩散模型无法单独解决的。因此提出建立沿交通线的“飞点”传播模型，以交通工具为一尺度，建立相对封闭的交通工具内的SARS传播模型，另以此为基础，建立沿交通线这一尺度上的有人员流动的空间传播模型，建立二尺度的“飞点”传播模型，模拟交通工具内SARS传播的主要影响因子，SARS疫区对非疫区疫情的影响效果，为SARS防治提供决策支持。
[3]	姚鲁烽, 何书金, 赵歆. 地理学论文写作. 北京: 科学出版社, 2015. [本文引用: 1] [Yao Lufeng, He Shujin, Zhao Xin.How to Write Geography Papers. Beijing: Science Press, 2015.] [本文引用: 1]
[4]	Fan Fei, Du Debin, Wang Xinzhu.The measure and characteristics of spatial-temporal evolution of China's science and technology resource allocation efficiency. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(3): 492-508.https://doi.org/10.1007/s11442-014-1102-6 URL Magsci [本文引用: 3]摘要 <p>According to the connotation and structure of science and technology resources and some relevant data of more than 286 cities at prefecture level and above during 2001-2010, using modified method—Data Envelopment Analysis (DEA), science and technology (S&T) resource allocation efficiency of different cities in different periods has been figured out, which, uncovers the distributional difference and change law of S&T resource allocation efficiency from the time-space dimension. Based on that, this paper has analyzed and discussed the spatial distribution pattern and evolution trend of S&T resource allocation efficiency in different cities by virtue of the Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA). It turned out that: (1) the average of S&T resource allocation efficiency in cities at prefecture level and above has always stayed at low levels, moreover, with repeated fluctuations between high and low, which shows a decreasing trend year by year. Besides, the gap between the East and the West is widening. (2) The asymmetrical distribution of S&T resource allocation efficiency presents a spatial pattern of successively decreasing from Eastern China, Central China to Western China. The cities whose S&T resource allocation efficiency are at higher level and high level take on a cluster distribution, which fits well with the 23 forming urban agglomerations in China. (3) The coupling degree between S&T resource allocation efficiency and economic environment assumes a certain positive correlation, but not completely the same. The differentiation of S&T resource allocation efficiency is common in regional development, whose existence and evolution are directly or indirectly influenced by and regarded as the reflection of many elements, such as geographical location, the natural endowment and environment of S&T resources and so on. (4) In the perspective of the evolution of spatial structure, S&T resource allocation efficiency of the cities at prefecture level and above shows a notable spatial autocorrelation, which in every period presents a positive correlation. The spatial distribution of S&T resource allocation efficiency in neighboring cities seems to be similar in group, which tends to escalate stepwise. Meanwhile, the whole differentiation of geographical space has a diminishing tendency. (5) Viewed from LISA agglomeration map of S&T resource allocation efficiency in different periods, four agglomeration types have changed differently in spatial location and the range of spatial agglomeration. And the continuity of S&T resource allocation efficiency in geographical space is gradually increasing.</p>
[5]	王春杨, 张超. 中国地级区域创新产出的时空模式研究: 基于ESDA的实证 . 地理科学, 2014, 34(12): 1438-1444. URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>以341个地级层面区域作为空间观测单元,以专利申请受理数作为衡量指标,对中国1997~2009年期间地级区域创新产出的时空特征进行了ESDA分析.结果表明:中国地级区域创新产出的地域性特征显著,首先表现为全局上的地理集聚和地带间的巨大差异;但不同于省级空间尺度下地带内部区域创新显著的极化特征,地级空间尺度区域创新却呈现多样化的局部空间依赖模式.整体上,创新产出在地级空间尺度上自然形成2个显著的空间集群,即东部沿海的H-H集群和西部内陆的L-L集群.东部H-H集群在考察期内由东北和华北地区逐渐向山东半岛、长三角和珠三角地区转移,西部L-L集群的空间发展则相对稳定;H-L型集群和L-H型集群主要分布在中部地区和东中西邻接地区,创新的空间过渡特征明显.最后在实证分析的基础上,提出了政策建议和未来研究的方向.</p> [Wang Chunyang, Zhang Chao. Spatial-temporal pattern of prefecture-level innovation outputs in China: An investigation using the ESDA . Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(12): 1438-1444.]URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>以341个地级层面区域作为空间观测单元,以专利申请受理数作为衡量指标,对中国1997~2009年期间地级区域创新产出的时空特征进行了ESDA分析.结果表明:中国地级区域创新产出的地域性特征显著,首先表现为全局上的地理集聚和地带间的巨大差异;但不同于省级空间尺度下地带内部区域创新显著的极化特征,地级空间尺度区域创新却呈现多样化的局部空间依赖模式.整体上,创新产出在地级空间尺度上自然形成2个显著的空间集群,即东部沿海的H-H集群和西部内陆的L-L集群.东部H-H集群在考察期内由东北和华北地区逐渐向山东半岛、长三角和珠三角地区转移,西部L-L集群的空间发展则相对稳定;H-L型集群和L-H型集群主要分布在中部地区和东中西邻接地区,创新的空间过渡特征明显.最后在实证分析的基础上,提出了政策建议和未来研究的方向.</p>
[6]	杨宇, 刘毅. 基于DEA-ESDA的中国省际能源效率及其时空分异研究 . 自然资源学报, 2014, 29(11): 1815-1825.URL [Yang Yu, Liu Yi. Study on China's energy efficiency and its spatial-temporal variation from 1990 to 2010 based on DEA-ESDA . Journal of Natural Resources, 2014, 29(11): 1815-1825.]URL
[7]	王国刚, 王明利, 杨春. 中国畜牧业地理集聚特征及其演化机制 . 自然资源学报, 2014, 29(12): 2137-2146.https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2014.12.014 URL [本文引用: 1]摘要农业地理集聚是有效实现农业分工的空间组织形态。以畜牧业为例,采用基尼系数、专业化指数、产业集中度和产业平均集聚率等指标与模型,分析了畜牧业地理集聚的发展特征、演变态势及其形成机制。结果表明:1980—2011年中国畜牧业地理集聚程度不断增强,呈现出先增强后减弱再到稳定上升的阶段性演化特征,但不同畜产品生产的地理集聚过程差异显著;省域尺度上,畜牧业平均集聚率重心不断北移,逐步形成了北方地区高度集聚、南方地区中低度集聚的空间分异格局;畜牧业地理集聚格局经历了由自然集聚到空间重构再到空间优化的过程,自然资源禀赋、农业生产力以及市场与政策,在不同时期主导着中国畜牧业空间格局的演变,构成了我国畜牧业地理集聚格局的演化机制。 [Wang Guogang, Wang Mingli, Yang Chun.Characteristics and mechanism of animal husbandry's geographical agglomeration in China. Journal of Natural Resources, 2014, 29(12): 2137-2146.]https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2014.12.014 URL [本文引用: 1]摘要农业地理集聚是有效实现农业分工的空间组织形态。以畜牧业为例,采用基尼系数、专业化指数、产业集中度和产业平均集聚率等指标与模型,分析了畜牧业地理集聚的发展特征、演变态势及其形成机制。结果表明:1980—2011年中国畜牧业地理集聚程度不断增强,呈现出先增强后减弱再到稳定上升的阶段性演化特征,但不同畜产品生产的地理集聚过程差异显著;省域尺度上,畜牧业平均集聚率重心不断北移,逐步形成了北方地区高度集聚、南方地区中低度集聚的空间分异格局;畜牧业地理集聚格局经历了由自然集聚到空间重构再到空间优化的过程,自然资源禀赋、农业生产力以及市场与政策,在不同时期主导着中国畜牧业空间格局的演变,构成了我国畜牧业地理集聚格局的演化机制。
[8]	孙才志, 刘玉玉. 基于DEA-ESDA的中国水资源利用相对效率的时空格局分析 . 资源科学, 2009, 31(10): 1696-1703.https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-7588.2009.10.010 URL Magsci [本文引用: 6]摘要基于我国31个省市自治区1997年~2007年水资源与社会经济的面板数据，利用改进的数据包络分析法（DEA）计算出各地区在不同时期的水资源利用相对效率，运用探索性空间数据分析法（ESDA）对中国水资源利用相对效率的时空差异变化特征与规律进行了初步探索。研究结果表明：①中国水资源利用相对效率在时间上呈上升趋势，发达地区用水效率最高，欠发达地区用水效率最低；②中国水资源利用相对效率在空间上存在显著的差异，11年内经历了先缩小后变大的过程，到2007年差异总体上在扩大，水资源利用水平相似地区之间差异在缩小；③水资源利用相对效率的差异是区域经济社会发展的普遍现象，它的存在与演变是区域经济和社会发展等诸多方面直接或间接的影响和反映。 [Sun Caizhi, Liu Yuyu.Analysis of the spatial-temporal pattern of water resources utilization relative efficiency based on DEA-ESDA in China. Resources Science, 2009, 31(10): 1696-1703.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1007-7588.2009.10.010 URL Magsci [本文引用: 6]摘要基于我国31个省市自治区1997年~2007年水资源与社会经济的面板数据，利用改进的数据包络分析法（DEA）计算出各地区在不同时期的水资源利用相对效率，运用探索性空间数据分析法（ESDA）对中国水资源利用相对效率的时空差异变化特征与规律进行了初步探索。研究结果表明：①中国水资源利用相对效率在时间上呈上升趋势，发达地区用水效率最高，欠发达地区用水效率最低；②中国水资源利用相对效率在空间上存在显著的差异，11年内经历了先缩小后变大的过程，到2007年差异总体上在扩大，水资源利用水平相似地区之间差异在缩小；③水资源利用相对效率的差异是区域经济社会发展的普遍现象，它的存在与演变是区域经济和社会发展等诸多方面直接或间接的影响和反映。
[9]	Sun Caizhi, Zhao Liangshi, Zou Wei, et al.Water resource utilization efficiency and spatial spillover effects in China. Journal of Geographical Sciences, 2014, 24(5): 771-788.https://doi.org/10.1007/s11442-014-1119-x URL Magsci [本文引用: 3]摘要 <p>Based on provincial panel data of water footprint and grey water footprint, and with the help of data envelopment analysis model considering and without considering the undesirable output, this paper estimates the water resources utilization efficiency in China from 1997 to 2011. The spatial weighting matrix based on economy-spatial distance function is established to discuss spatial autocorrelation of water resources utilization efficiency. With the help of absolute <i>β</i>-convergence model, this paper concludes that there exists <i>β</i>-convergence in the water resources utilization efficiency. Under the conditions of considering and without considering the undesirable output, it takes about 52.6 and 5.6 years respectively to achieve the extent of half of convergence. By mean of the spatial Durbin econometric model, this paper studies spatial spillover effects of the provincial water resources utilization efficiency in China. The results are as follows. 1) With considering and without considering the undesirable output, there is significant spatial correlation in provincial water resource efficiency in China. 2) Under the two cases, the spatial autoregressive coefficients (<i>ρ</i>) are 0.278 and 0.507 respectively, at 1% significance level. There exist the spatial spillover effects of provincial water resources utilization efficiency. 3) With considering the undesirable output, these factors of the education funds, the transportation infrastructure, and the industrial and agricultural water consumption proportion have positive impacts. These factors of foreign direct investment, the industry value-added water consumption per ten thousand yuan, per capita water consumption, and the total precipitation have negative impacts. 4) Without considering the undesirable output, the factor of GDP per laborer has a greater positive significant influence on the water resources utilization efficiency. However the facts of industry value-added water consumption in ten thousand yuan and the transportation infrastructure have no significant influence. 5) Regardless of undesirable output of water resources utilization efficiency, the assessment of the present real water resources utilization in China will be distorted and policy-making will be misled. The water efficiency measure considering environmental factors (such as gray water footprint) is more reasonable.</p>
[10]	孙才志, 陈栓, 赵良仕. 基于ESDA的中国省际水足迹强度的空间关联格局分析 . 自然资源学报, 2013, 28(4): 571-582.https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2013.04.004 URL Magsci [本文引用: 6]摘要 <p>水足迹强度是一个反映水的利用效率的指标,论文在对1995-2009年中国31个省(市、区)水足迹计算的基础上(因资料所限,未考虑香港、澳门和台湾地区),利用探索性空间数据分析(ESDA)对15 a来各地区水足迹强度空间分布格局以及演变态势进行了分析和探讨。结果表明:①中国水足迹强度整体呈现明显的下降趋势,说明水资源的利用效率明显提高,但是区域发展并不平衡;②从全局空间分异来看,中国各地区水足迹强度呈现出正的空间相关性特征,存在着空间集聚特征,即水足迹强度高的地区相互邻接,强度低的地区相互邻接;③从局部空间分异来看,空间正相关模式(LL集聚和HH集聚)所占比例很大,且在研究年份内逐渐增加,反映出水足迹强度的LL集聚和HH集聚变得越来越显著。LL集聚主要分布在东部沿海一带,在空间上有明显的向周边扩散的趋势;HH集聚主要分布在西部地区,在空间分布上较稳定。</p> [Sun Caizhi, Chen Shuan, Zhao Liangshi.Spatial correlation pattern analysis of water footprint intensity based on esda model at provincial scale in China. Journal of Natural Resources, 2013, 28(4): 571-582.]https://doi.org/10.11849/zrzyxb.2013.04.004 URL Magsci [本文引用: 6]摘要 <p>水足迹强度是一个反映水的利用效率的指标,论文在对1995-2009年中国31个省(市、区)水足迹计算的基础上(因资料所限,未考虑香港、澳门和台湾地区),利用探索性空间数据分析(ESDA)对15 a来各地区水足迹强度空间分布格局以及演变态势进行了分析和探讨。结果表明:①中国水足迹强度整体呈现明显的下降趋势,说明水资源的利用效率明显提高,但是区域发展并不平衡;②从全局空间分异来看,中国各地区水足迹强度呈现出正的空间相关性特征,存在着空间集聚特征,即水足迹强度高的地区相互邻接,强度低的地区相互邻接;③从局部空间分异来看,空间正相关模式(LL集聚和HH集聚)所占比例很大,且在研究年份内逐渐增加,反映出水足迹强度的LL集聚和HH集聚变得越来越显著。LL集聚主要分布在东部沿海一带,在空间上有明显的向周边扩散的趋势;HH集聚主要分布在西部地区,在空间分布上较稳定。</p>
[11]	冯长春, 曾赞荣, 崔娜娜. 2000年以来中国区域经济差异的时空演变 . 地理研究, 2015, 34(2): 234-246.https://doi.org/10.11821/dlyj201502004 URL Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>基于经济区、省（直辖市、自治区）、地区（市、区、盟、自治州）三级空间单元,以2000-2012年人均GDP为指标,采用Theil指数二阶分解和ESDA空间统计方法,探索中国区域经济差异的时空演变。结果表明：① 2000年以后经济差异呈现“先小幅上升、后持续下降”的趋势,且省内差异>经济区间差异>省间差异;② 相比北部沿海、东部沿海、长江中游、南部沿海等综合经济区,黄河中游、大西北、大西南、东北等综合经济区内的省间差异相对较大;③ 省内差异减小的省份呈现增多趋势;④ 地级单元经济差异以空间正关联为主,HH类型有扩大趋势,LL类型较为稳定,HL和LH类型则较少且分布零散。在此基础上,从国家政策、地理区位、资源禀赋、资产投资和行政分割等角度探讨了经济差异的原因。</p> [Feng Changchun, Zeng Zanrong, Cui Nana.The economic disparities and their spatio-temporal evolution in China since 2000. Geographical Research, 2015, 34(2): 234-246.]https://doi.org/10.11821/dlyj201502004 URL Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>基于经济区、省（直辖市、自治区）、地区（市、区、盟、自治州）三级空间单元,以2000-2012年人均GDP为指标,采用Theil指数二阶分解和ESDA空间统计方法,探索中国区域经济差异的时空演变。结果表明：① 2000年以后经济差异呈现“先小幅上升、后持续下降”的趋势,且省内差异>经济区间差异>省间差异;② 相比北部沿海、东部沿海、长江中游、南部沿海等综合经济区,黄河中游、大西北、大西南、东北等综合经济区内的省间差异相对较大;③ 省内差异减小的省份呈现增多趋势;④ 地级单元经济差异以空间正关联为主,HH类型有扩大趋势,LL类型较为稳定,HL和LH类型则较少且分布零散。在此基础上,从国家政策、地理区位、资源禀赋、资产投资和行政分割等角度探讨了经济差异的原因。</p>
[12]	闫东升, 陈雯, 李平星. 基于人口分布空间特征的市民化压力研究 . 地理研究, 2015, 34(9): 1733-1743.https://doi.org/10.11821/d1yj201509011 URL Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>改革开放以来的人口大规模迁徙导致中国人口分布格局发生剧烈变动,成为人文地理学关注的热点问题。以2010年第六次人口普查数据为支撑,采用人口总量指标研究中国户籍人口、常住人口及二者比例关系的分布特征,利用探索性空间数据分析技术研究人口空间分布规律。结果表明：中国人口分布整体依然呈现“东多西少”格局,且存在较强的空间集聚性;户籍人口、常住人口的分布主要表现为沿交通线、经济带集聚的格局,且常住人口分布的经济指向性更强;人口迁移格局较为清晰,东部沿海地区是主要的人口流入区,而中部地区多为人口外流区;人口迁移导致户籍人口与常住人口的热点区域存在较大差异,但热点区域集中在泛珠三角区域及长三角核心区。基于人均GDP及常住人口/户籍人口比值,将研究单元分为四类,对各个类型的常住人口/户籍人口比值、市民化压力、发展状况及三者关系进行探讨,为后续城镇化建设提供相关参考。</p> [Yan Dongsheng, Chen Wen, Li Pingxing.Research of citizenship pressure based on the spatial pattern of population. Geographical Research, 2015, 34(9): 1733-1743.]https://doi.org/10.11821/d1yj201509011 URL Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>改革开放以来的人口大规模迁徙导致中国人口分布格局发生剧烈变动,成为人文地理学关注的热点问题。以2010年第六次人口普查数据为支撑,采用人口总量指标研究中国户籍人口、常住人口及二者比例关系的分布特征,利用探索性空间数据分析技术研究人口空间分布规律。结果表明：中国人口分布整体依然呈现“东多西少”格局,且存在较强的空间集聚性;户籍人口、常住人口的分布主要表现为沿交通线、经济带集聚的格局,且常住人口分布的经济指向性更强;人口迁移格局较为清晰,东部沿海地区是主要的人口流入区,而中部地区多为人口外流区;人口迁移导致户籍人口与常住人口的热点区域存在较大差异,但热点区域集中在泛珠三角区域及长三角核心区。基于人均GDP及常住人口/户籍人口比值,将研究单元分为四类,对各个类型的常住人口/户籍人口比值、市民化压力、发展状况及三者关系进行探讨,为后续城镇化建设提供相关参考。</p>
[13]	孙才志, 王雪妮. 基于WPI-ESDA模型的中国水贫困评价及空间关联格局分析 . 资源科学, 2011, 33(6): 1072-1082.URL Magsci [本文引用: 1]摘要水贫困评价是当今水科学的新领域。本文介绍了水贫困的研究概况，界定了水贫困概念，将水贫困分为自然水贫困和经济社会水贫困两个层面。依据牛津大学水贫困指标框架，适当添加反映社会适应性能力的指标，建立了由资源、设施、能力、使用和环境5个子系统综合而成的水贫困评价体系，利用综合赋权法对各子系统内部进行加权，并用动态层次分析法赋予各子系统不同时期的权值，体现了利用社会资源对水资源稀缺的适应性逐渐提高的现实。对1997年-2008年中国31个省（市）的水贫困水平进行计算和评价，并运用空间自相关分析方法进行分析。研究结果表明：北方地区自然水资源贫乏但是使用效率较高，东部地区的使用能力和设施水平普遍较高，经济发展较好的地区能更多关注环境保护，西部地区在各个子系统得分普遍较低；无论是自然水贫困还是经济社会水贫困都存在高度的全局空间自相关现象，水贫困分布没有从根本上摆脱自然资源稀缺的束缚，依然呈现南北分划的态势。 [Sun Caizhi, Wang Xueni.Research on the assessment and spatial correlation pattern of water poverty in China based on WPI-ESDA Model. Resources Science, 2011, 33(6): 1072-1082.]URL Magsci [本文引用: 1]摘要水贫困评价是当今水科学的新领域。本文介绍了水贫困的研究概况，界定了水贫困概念，将水贫困分为自然水贫困和经济社会水贫困两个层面。依据牛津大学水贫困指标框架，适当添加反映社会适应性能力的指标，建立了由资源、设施、能力、使用和环境5个子系统综合而成的水贫困评价体系，利用综合赋权法对各子系统内部进行加权，并用动态层次分析法赋予各子系统不同时期的权值，体现了利用社会资源对水资源稀缺的适应性逐渐提高的现实。对1997年-2008年中国31个省（市）的水贫困水平进行计算和评价，并运用空间自相关分析方法进行分析。研究结果表明：北方地区自然水资源贫乏但是使用效率较高，东部地区的使用能力和设施水平普遍较高，经济发展较好的地区能更多关注环境保护，西部地区在各个子系统得分普遍较低；无论是自然水贫困还是经济社会水贫困都存在高度的全局空间自相关现象，水贫困分布没有从根本上摆脱自然资源稀缺的束缚，依然呈现南北分划的态势。
[14]	Cliff A D, Ord J K. Spatial Autocorrelation . London: Pion, 1973. [本文引用: 2]
[15]	Anselin L.Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 1988.https://doi.org/10.1007/978-94-015-7799-1 URL摘要 Spatial econometrics : methods and models by Luc Anselin （Studies in operational regional science, 4） Kluwer Academic Publishers, c1988 : pbk
[16]	Anselin L.Local indicators of spatial association-LISA. Geographical Analysis, 1995, 27(2): 93-115.URL
[17]	Fischer M, Getis A.Recent Developments in Spatial Analysis. Berlin: Springer, 1997.https://doi.org/10.1007/978-3-662-03499-6 URL摘要 In recent years, spatial analysis has become an increasingly active field, as evidenced by the establishment of educational and research programs at many universities. Its popularity is due mainly to new technologies and the development of spatial data infrastructures. This book illustrates some recent developments in spatial analysis, behavioural modelling, and computational intelligence. World renown spatial analysts explain and demonstrate their new and insightful models and methods. The applications are in areas of societal interest such as the spread of infectious diseases, migration behaviour, and retail and agricultural location strategies. In addition, there is emphasis on the uses of new technologoies for the analysis of spatial data through the application of neural network concepts.Fischer, Manfred; Getis, Arthur
[18]	LeSage J P. Discussion: Applications and innovations in spatial econometrics. Journal of Agricultural and Applied Economics, 2011, 43(3): 339-343.https://doi.org/10.1017/S1074070800004338 URL [本文引用: 1]摘要 These articles provide a discussion of studies presented in a session on spatial econometrics, focusing on the ability of spatial regression models to quantify the magnitude of spatial spillover impacts. Both articles presented argue that a proper modeling of spatial spillovers is required to truly understand the phenomena under study, in one case the impact of climate change on land values (or crop yields) and in the second the role of regional industry composition on regional business establishment growth.
[19]	徐彬. 空间权重矩阵对Moran's I指数影响的模拟分析 . 南京: 南京师范大学硕士学位论文, 2007.https://doi.org/10.7666/d.y1117804 URL [本文引用: 1]摘要随着应用的深入，在对自然、社会和经济数据的分析处理中，GIS已经不再局限于对数据进行存储、查询与显示。根据动力学特征深入分析事物的发生、发展变化规律成为当前的主要工作。为此，空间自相关分析成为人们关注的重点，产生了许多空间自相关的度量参数。在这些参数中，Moran'sⅠ是出现最早、应用最广的一个参数。为了揭示现象之间的空间联系，首先需要定义空间现象之间的相互邻接关系。空间权重矩阵是空间相邻关系的主要表达方式。随着研究的深入，逐渐产生了不同的空间权重定义。在当前国内外研究中，几乎都只采用了一种空间权重定义，要么是基于距离的权重定义、或是二进制连接的权重定义、或是K最近点权重定义。对于不同空间权重的定义对Moran'sⅠ的影响，以及对空间聚集、空间自相关分析结果的影响方面，还缺少必要的研究。空间权重定义的不同将直接影响Moran'sⅠ指数的值，进而影响对空间相关性问题的分析和认识。此外，空间的属性数据或多或少存在有一定的误差，这些误差影响着数据的统计分析，但是，它们对空间自相关分析的影响如何，尚缺少必要的评估。本文通过蒙特卡洛模拟方法并通过江苏省的人均GDP数据分析了空间权重的不同定义和空间数据误差对Moran'sⅠ指数计算结果的影响，得到以下结论： (1)权重矩阵中，K最近点权重和阈值权重这两种定义产生的全局Moran'sⅠ结果比较稳健。左右相邻权重、上下相邻权重得到的全局Moran'sⅠ值的变异大，结果可比性较差。 (2)数据误差会对全局Moran'sⅠ指数产生明显的影响。全局Moran'sⅠ值会随着误差的变大而减少。基于距离的权重、阈值权重、上下相邻权重对误差较敏感；二进制连接权重、K最近点权重对误差不太敏感。与数据误差相比，空间权重的定义方式对全局Moran'sⅠ指数的影响更大。 (3)江苏省实例分析表明空间权重矩阵的不同定义方式对Moran'sⅠ的计算结果确实会产生影响。不同空间权重定义的全局Moran'sⅠ指数都表明人均GDP数据在江苏省县、县级市之间都表现出了较强的全局空间自相关；而局部Moran'sⅠ指数表明K最近点权重矩阵所得结果最为可信。 [Xu Bin.Simulation analysis of the influence of spatial weight matrix on Moran's I Index. Nanjing: Master Dissertation of Nanjing Normal University, 2007.]https://doi.org/10.7666/d.y1117804 URL [本文引用: 1]摘要随着应用的深入，在对自然、社会和经济数据的分析处理中，GIS已经不再局限于对数据进行存储、查询与显示。根据动力学特征深入分析事物的发生、发展变化规律成为当前的主要工作。为此，空间自相关分析成为人们关注的重点，产生了许多空间自相关的度量参数。在这些参数中，Moran'sⅠ是出现最早、应用最广的一个参数。为了揭示现象之间的空间联系，首先需要定义空间现象之间的相互邻接关系。空间权重矩阵是空间相邻关系的主要表达方式。随着研究的深入，逐渐产生了不同的空间权重定义。在当前国内外研究中，几乎都只采用了一种空间权重定义，要么是基于距离的权重定义、或是二进制连接的权重定义、或是K最近点权重定义。对于不同空间权重的定义对Moran'sⅠ的影响，以及对空间聚集、空间自相关分析结果的影响方面，还缺少必要的研究。空间权重定义的不同将直接影响Moran'sⅠ指数的值，进而影响对空间相关性问题的分析和认识。此外，空间的属性数据或多或少存在有一定的误差，这些误差影响着数据的统计分析，但是，它们对空间自相关分析的影响如何，尚缺少必要的评估。本文通过蒙特卡洛模拟方法并通过江苏省的人均GDP数据分析了空间权重的不同定义和空间数据误差对Moran'sⅠ指数计算结果的影响，得到以下结论： (1)权重矩阵中，K最近点权重和阈值权重这两种定义产生的全局Moran'sⅠ结果比较稳健。左右相邻权重、上下相邻权重得到的全局Moran'sⅠ值的变异大，结果可比性较差。 (2)数据误差会对全局Moran'sⅠ指数产生明显的影响。全局Moran'sⅠ值会随着误差的变大而减少。基于距离的权重、阈值权重、上下相邻权重对误差较敏感；二进制连接权重、K最近点权重对误差不太敏感。与数据误差相比，空间权重的定义方式对全局Moran'sⅠ指数的影响更大。 (3)江苏省实例分析表明空间权重矩阵的不同定义方式对Moran'sⅠ的计算结果确实会产生影响。不同空间权重定义的全局Moran'sⅠ指数都表明人均GDP数据在江苏省县、县级市之间都表现出了较强的全局空间自相关；而局部Moran'sⅠ指数表明K最近点权重矩阵所得结果最为可信。
[20]	Parent O, Lesage P J.Using the variance structure of the conditional autoregressive spatial specification to model knowledge spillovers. Journal of Applied Econometrics, 2008, 23: 235-256.https://doi.org/10.1002/jae.981 URL [本文引用: 1]摘要 This study investigates the pattern of knowledge spillovers arising from patent activity between European regions. A Bayesian hierarchical model is developed that specifies region-specific latent effects parameters modeled using a connectivity structure between regions that can reflect geographical proximity in conjunction with technological and other types of proximity. This approach exploits the fact that interregional relationships may exhibit industry-specific technological linkages or transportation network linkages, which is in contrast with traditional studies relying exclusively on geographical proximity. We also allow for both symmetric and asymmetric knowledge spillovers between regions, and for heterogeneity across the regional sample. A series of formal Bayesian model comparisons provides support for a model based on technological proximity combined with spatial proximity, asymmetric knowledge spillovers, and heterogeneity in the disturbances. Estimates of region-specific latent effects parameters structured in this fashion are produced by the model and used to draw inferences regarding the character of knowledge spillovers across the regions. The method is illustrated
[21]	张伟, 张宏业, 张义丰. 基于“地理要素禀赋当量” 的社会生态补偿标准测算 . 地理学报, 2010, 65(10): 1253-1265.https://doi.org/10.11821/xb201010010 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>生态补偿是当前国内外**广泛关注的热点和难点问题，而科学制定区域生态补偿的空间分配标准又是生态补偿研究中的关键环节。当前对区域空间补偿标准的计算思路大致可分为两种：生态建设成本核算法和生态系统服务功能价值核算法。本文剖析了社会生态补偿与区域社会经济发展的关系，从社会公平的角度出发，利用2007 年全国各省市的数据，建立计量经济模型，分析了各省地理要素禀赋差异对区域社会经济发展的影响。在此基础上，提出“地理要素禀赋当量”的概念，分析了该指标在区域生态补偿政策和单项生态补偿政策制定中的应用前景。研究结论如下：① 实施社会生态补偿，是各区域获得平等的生存权、环境权和发展权的有力保障，也是促进区域间协调、平衡和可持续发展的必要保证。② 各地地理要素禀赋的差异是引起区域社会经济发展差异的重要因素，也是制定社会生态补偿标准的重要依据；③ 利用“地理要素禀赋当量”，可以科学确定区域间社会生态补偿的空间分配标准，有效地避免以往生态补偿政策制定中的“一刀切”现象。</p> [Zhang Wei, Zhang Hongye, Zhang Yifeng. The determination of social ecological compensation standard based on "equivalent value of geographical factor endowment" . Acta Geographica Sinica, 2010, 65(10): 1253-1265.]https://doi.org/10.11821/xb201010010 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>生态补偿是当前国内外**广泛关注的热点和难点问题，而科学制定区域生态补偿的空间分配标准又是生态补偿研究中的关键环节。当前对区域空间补偿标准的计算思路大致可分为两种：生态建设成本核算法和生态系统服务功能价值核算法。本文剖析了社会生态补偿与区域社会经济发展的关系，从社会公平的角度出发，利用2007 年全国各省市的数据，建立计量经济模型，分析了各省地理要素禀赋差异对区域社会经济发展的影响。在此基础上，提出“地理要素禀赋当量”的概念，分析了该指标在区域生态补偿政策和单项生态补偿政策制定中的应用前景。研究结论如下：① 实施社会生态补偿，是各区域获得平等的生存权、环境权和发展权的有力保障，也是促进区域间协调、平衡和可持续发展的必要保证。② 各地地理要素禀赋的差异是引起区域社会经济发展差异的重要因素，也是制定社会生态补偿标准的重要依据；③ 利用“地理要素禀赋当量”，可以科学确定区域间社会生态补偿的空间分配标准，有效地避免以往生态补偿政策制定中的“一刀切”现象。</p>
[22]	中华人民共和国水利部. 中国水资源公报 . , 2015-10-26.URL [本文引用: 1] [Ministry of Water Resources of the People's Republic of China. Bulletin of China Water Resources . , 2015-10-26.]URL [本文引用: 1]
[23]	中国国家统计局. 中国统计年鉴(2004-2014年). , 2015-10-26.URL [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics of China. Statistical Yearbook of China from 2004 to 2014 . , 2015-10-26.]URL [本文引用: 1]
[24]	中华人民共和国国家统计局. 中国城市统计年鉴. 北京: 中国统计出版社, 2004-2014. [本文引用: 1] [National Bureau of Statistics of China. China City Statistical Yearbook. Beijing: China Statistics Press, 2004-2014.] [本文引用: 1]
[25]	Bhattacharjee A, Jensen-Butler C.Estimation of the spatial weights matrix under structural constraints. Regional Science and Urban Economics, 2013, 43: 617-634.https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2013.03.005 URL [本文引用: 1]摘要 While estimates of models with spatial interaction are very sensitive to the choice of spatial weights, considerable uncertainty surrounds de nition of spatial weights in most studies with cross-section dependence. We show that, in the spatial error model the spatial weights matrix is only partially identi ed, and is fully identifi ed under the structural constraint of symmetry. For the spatial error model, we propose a new methodology for estimation of spatial weights under the assumption of symmetric spatial weights, with extensions to other important spatial models. The methodology is applied to regional housing markets in the UK, providing an estimated spatial weights matrix that generates several new hypotheses about the economic and socio-cultural drivers of spatial di陇usion in housing demand.
[26]	王红亮, 胡伟平, 吴驰. 空间权重矩阵对空间自相关的影响分析: 以湖南省城乡收入差距为例 . 华南师范大学学报 :自然科学版, 2010, (1): 110-115.URL [本文引用: 1]摘要空间权重矩阵定量表达了地理要素之间的空间关系,是空间统计分析的重要工具.该文详细分析了Arcgis 9.3用于空间自相关分析的空间权重矩阵的生成方法,并以湖南省各县的城乡收入差距为例进行了实证分析.分析结果表明,随着各要素的平均影响范围增大,全局 Moran'I呈曲线下降趋势,局部自相关的结果也出现明显差异. [Wang Hongliang, Hu Weiping, Wu Chi.Analyzing the effect of spatial weighted matrix on spatial autocorrelation: Taking hunan's income gap between urban and rural areas as a case. Journal of South China Normal University: Natural Science Edition, 2010, (1): 110-115.]URL [本文引用: 1]摘要空间权重矩阵定量表达了地理要素之间的空间关系,是空间统计分析的重要工具.该文详细分析了Arcgis 9.3用于空间自相关分析的空间权重矩阵的生成方法,并以湖南省各县的城乡收入差距为例进行了实证分析.分析结果表明,随着各要素的平均影响范围增大,全局 Moran'I呈曲线下降趋势,局部自相关的结果也出现明显差异.
[27]	Seya H, Yamagata Y, Tsutsumi M.Automatic selection of a spatial weight matrix in spatial econometrics: Application to a spatial hedonic approach. Regional Science and Urban Economics, 2013, 43: 429-444.https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2013.02.002 URL摘要 The recent progress of spatial econometrics has developed a new technique called the “spatial hedonic approach,” which considers the elements of spatial autocorrelation among property values and geographically distributed attributes. The practical difficulties in applying spatial econometric models include the specification of the spatial weight matrix (SWM), which affects the final analysis results. Some simulation studies suggest that information criteria such as AIC are useful for the SWM's selection, but if many model candidates exist (e.g., when the selections of explanatory variables are performed simultaneously), then the computational burden of calculating such criteria for each model is large. The present study develops an automatic model selection algorithm using the technique of reversible jump MCMC combined with simulated annealing; termed trans-dimensional simulated annealing (TDSA). The performance of the TDSA algorithm is verified using the well-known Boston housing dataset, and it is applied empirically to a Japanese real estate dataset. The obtained results suggest a two-step strategy for model selection, with SWM (W) first, followed by the explanatory variables (X and WX), will result in local optima, and therefore these variables should be selected simultaneously. The TDSA algorithm can find the significant variables that are “hidden” because of multicollinearity in the unrestricted model, and can attain the minimum AIC automatically.
[28]	陈彦光. 基于Moran 统计量的空间自相关理论发展和方法改进 . 地理研究, 2009, 28(6): 1449-1463.https://doi.org/10.11821/yj2009060002 URL Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>本文旨在发展基于Moran指数的空间自相关分析理论和方法。首先,利用线性代数知识对基于Moran统计量的空间自相关过程的数学表示进行规范化整理;其次,基于变换中的不变性思想给出Moran指数的理论解释;第三,对空间权重矩阵的数理性质、建设方法和应用范围提出新的见解。总结并发展了Moran指数的三种计算方法——三步求值法、矩阵标度法和回归分析法,将空间权重矩阵划分为四种基本类型——局域关联型、准局域关联型、准长程关联型和长程关联型。以河南省鹤壁市乡镇体系为实证对象,以本文改进的理论和方法为依据,提供了一个空间自相关分析的简明案例。</p> [Chen Yanguang.Reconstructing the mathematical process of spatial autocorrelation based on Moran' s statistics. Geographical Research, 2009, 28(6): 1449-1463.]https://doi.org/10.11821/yj2009060002 URL Magsci [本文引用: 2]摘要 <p>本文旨在发展基于Moran指数的空间自相关分析理论和方法。首先,利用线性代数知识对基于Moran统计量的空间自相关过程的数学表示进行规范化整理;其次,基于变换中的不变性思想给出Moran指数的理论解释;第三,对空间权重矩阵的数理性质、建设方法和应用范围提出新的见解。总结并发展了Moran指数的三种计算方法——三步求值法、矩阵标度法和回归分析法,将空间权重矩阵划分为四种基本类型——局域关联型、准局域关联型、准长程关联型和长程关联型。以河南省鹤壁市乡镇体系为实证对象,以本文改进的理论和方法为依据,提供了一个空间自相关分析的简明案例。</p>
[29]	黄飞, 曹家和. 基于空间权重矩阵变化下Moran's I检验研究 . 统计与决策, 2014, (20): 8-12.URL [本文引用: 1]摘要文章运用LEE的矩阵算法,推导出Moran’s I的期望和方差,然后在四类空间权重矩阵及三个空间计量模型下构建蒙特卡洛实验,并以拒绝频率为依据来检测Z检验效果,研究发现:不存在空间相关时,Z检验在各权重矩阵和空间计量模型下的拒绝频率非常接近标准值0.05,表明检验效果较稳健;在空间相关程度不高(￡0.2)时,空间计量模型和空间权重矩阵对Z检验有轻微影响;但在空间相关程度较高(30.4)时,空间模型对Z检验有一定程度的影响,但SAR与SEMAR无差别;而权重矩阵属性与空间单元个数对Z检验影响程度较大,且与空间相关程度有近似正比关系。 [Huang Fei, Cao Jiahe.Moran's I test study based on spatial weights matrix transformation. Statistics and Decision, 2014, (20): 8-12.]URL [本文引用: 1]摘要文章运用LEE的矩阵算法,推导出Moran’s I的期望和方差,然后在四类空间权重矩阵及三个空间计量模型下构建蒙特卡洛实验,并以拒绝频率为依据来检测Z检验效果,研究发现:不存在空间相关时,Z检验在各权重矩阵和空间计量模型下的拒绝频率非常接近标准值0.05,表明检验效果较稳健;在空间相关程度不高(￡0.2)时,空间计量模型和空间权重矩阵对Z检验有轻微影响;但在空间相关程度较高(30.4)时,空间模型对Z检验有一定程度的影响,但SAR与SEMAR无差别;而权重矩阵属性与空间单元个数对Z检验影响程度较大,且与空间相关程度有近似正比关系。
[30]	陆大道, 贾绍凤, 白永平. 中国北方地区用水进入低增长和微增长阶段的必要性和可能性 . 地理研究, 2014, 33(2): 203-213.https://doi.org/10.11821/dlyj201402001 URL Magsci [本文引用: 2]摘要水资源如何能够得到长期和可持续的供应和利用，已成为全社会十分关注的重大问题。中国用水问题突出的是在北方地区。而北方地区依赖“开源”解决水问题已面临极限挑战。本文论证了中国北方地区未来进入用水微增长乃至零增长阶段的可能性和必要性。其主要依据是近年来的用水增长态势是进入稳定低增长阶段的前兆；农业用水量增长态势呈波动状态，效率有所提高；工业年耗水量在波动中有所下降；生活用水特别是城镇生活用水上升，但占全部用水的比重小。在政府管理和用水理念方面，需要在用水需求、用水观念、节水措施、制度建设上作出与时俱进的调整。 [Lu Dadao, Jia Shaofeng, Bai Yongping.Study on the necessity and possibility of water use decrease in northern China. Geographical Research, 2014, 33(2): 203-213.]https://doi.org/10.11821/dlyj201402001 URL Magsci [本文引用: 2]摘要水资源如何能够得到长期和可持续的供应和利用，已成为全社会十分关注的重大问题。中国用水问题突出的是在北方地区。而北方地区依赖“开源”解决水问题已面临极限挑战。本文论证了中国北方地区未来进入用水微增长乃至零增长阶段的可能性和必要性。其主要依据是近年来的用水增长态势是进入稳定低增长阶段的前兆；农业用水量增长态势呈波动状态，效率有所提高；工业年耗水量在波动中有所下降；生活用水特别是城镇生活用水上升，但占全部用水的比重小。在政府管理和用水理念方面，需要在用水需求、用水观念、节水措施、制度建设上作出与时俱进的调整。
[31]	姜蓓蕾, 耿雷华, 卞锦宇, 等. 中国工业用水效率水平驱动因素分析及区划研究 . 资源科学, 2014, 36(11): 2231-2239.URL [本文引用: 1]摘要以全国31个省级行政区1997-2010年的工业发展规模、资源环境、工业结构、技术投入、环境以及经济杠杆等方面的指标数据为分析样本,采用主成分分析方法对工业用水效率驱动因素进行筛选分析,认为水资源条件和高耗水行业的比重对工业用水效率的提高呈现负向作用,且水资源条件约束性是持久性的,高耗水行业比重的负向作用呈现出加强的趋势;工业科技投入和技术进步对提高工业用水效率具有正向作用,且从时间上看,推进作用持续明显.根据2010年全国及各省区的主成分综合得分,在聚类分析法基础上,将全国划分成5个区域:区域Ⅰ资源压力是工业用水效率的主要驱动因素,未来效率的提升空间较小;区域Ⅱ工业产业规模和资源压力是主要驱动因素;区域Ⅲ工业产业规模是主要影响因子;区域Ⅳ工业产业规模、科技技术是主要驱动因素,用水效率具有一定的提升空间;区域V资源压力小和技术投入较低是工业用水效率的主要影响因素.本研究可为建立工业用水效率驱动-响应关系提供区划基础. [Jiang Beilei, Geng Leihua, Bian Jinyu, et al.Driving factor analysis and the spatial regionalization on the industrial water use efficiency in China. Resources Science, 2014, 36(11): 2231-2239.]URL [本文引用: 1]摘要以全国31个省级行政区1997-2010年的工业发展规模、资源环境、工业结构、技术投入、环境以及经济杠杆等方面的指标数据为分析样本,采用主成分分析方法对工业用水效率驱动因素进行筛选分析,认为水资源条件和高耗水行业的比重对工业用水效率的提高呈现负向作用,且水资源条件约束性是持久性的,高耗水行业比重的负向作用呈现出加强的趋势;工业科技投入和技术进步对提高工业用水效率具有正向作用,且从时间上看,推进作用持续明显.根据2010年全国及各省区的主成分综合得分,在聚类分析法基础上,将全国划分成5个区域:区域Ⅰ资源压力是工业用水效率的主要驱动因素,未来效率的提升空间较小;区域Ⅱ工业产业规模和资源压力是主要驱动因素;区域Ⅲ工业产业规模是主要影响因子;区域Ⅳ工业产业规模、科技技术是主要驱动因素,用水效率具有一定的提升空间;区域V资源压力小和技术投入较低是工业用水效率的主要影响因素.本研究可为建立工业用水效率驱动-响应关系提供区划基础.
[32]	陈关聚, 白永秀. 基于随机前沿的区域工业全要素水资源效率研究 . 资源科学, 2013, 35(8): 1593-1600.URL [本文引用: 1] [Chen Guanju, Bai Yongxiu.Regional differences in total-factor industrial water efficiency based on a stochastic frontier approach. Resources Science, 2013, 35(8): 1593-1600.]URL [本文引用: 1]
[33]	张金萍, 郭兵托. 宁夏平原区种植结构调整对区域水资源利用效用的影响 . 干旱区资源与环境, 2010, 24(9): 22-26. URL [本文引用: 1]摘要种植结构调整是宁夏平原区未来实现节水高效的一项重要措施。文中从水资源消耗、微观与宏观两层次出发,对水资源利用效率和效益进行重新定义和解释,应用水资源高效利用核算模型体系对不同种植结构下的宁夏平原区水资源利用效率和效益变化进行分析。结果表明:无论是调整水稻面积还是套种面积,随着种植结构调整力度的增大,农业和生态水资源利用效率逐渐增加,区域水资源利用效率增加;微观工程经济效益增加,宏观区域单方耗水GDP递增,区域用水效益增大,但生态效益却呈递减趋势。可见,种植结构调整对平原区水资源利用效率和效益有较大的影响。 Zhang Jinping, Guo Bingtuo. The effects of crop planting structure adjustment on regional water use efficiency and benefit . Journal of Arid Land Resources and Environment, 2010, 24(9): 22-26.]URL [本文引用: 1]摘要种植结构调整是宁夏平原区未来实现节水高效的一项重要措施。文中从水资源消耗、微观与宏观两层次出发,对水资源利用效率和效益进行重新定义和解释,应用水资源高效利用核算模型体系对不同种植结构下的宁夏平原区水资源利用效率和效益变化进行分析。结果表明:无论是调整水稻面积还是套种面积,随着种植结构调整力度的增大,农业和生态水资源利用效率逐渐增加,区域水资源利用效率增加;微观工程经济效益增加,宏观区域单方耗水GDP递增,区域用水效益增大,但生态效益却呈递减趋势。可见,种植结构调整对平原区水资源利用效率和效益有较大的影响。
[34]	陈东景, 于庆东, 肖建红. 节水型社会建设前后的山东省水资源使用效率变化及其收敛性研究 . 干旱区资源与环境, 2014, 28(4): 60-65.URL [本文引用: 2]摘要山东省及其各市的水资源使用效率在开展节水型社会建设之后均显著提高。2002-2010年间,全省水资源使用效率年均增加量提高2.4倍,17个城市的水资源使用效率年均增加量提高 1.62元/m3~23.15元/m3不等,基本呈现经济发展水平较高地区的水资源使用效率增长幅度较大的特点。节水型社会建设中,各市水资源使用效率增加量对全省水资源使用效率增加量的贡献程度差别较大,虽然各市的贡献量均有所增加,但是经济发展水平较高城市的贡献率有所下降,而经济发展水平较低城市的贡献率则有所增加。水资源使用效率较高城市对节水型社会建设的响应更强,导致2002年之后全省水资源使用效率收敛速度有所放缓。 [Chen Dongjing, Yu Qingdong, Xiao Jianhong.The change and convergence of water use efficiency in Shandong province in the process of water-saving society construction. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2014, 28(4): 60-65.]URL [本文引用: 2]摘要山东省及其各市的水资源使用效率在开展节水型社会建设之后均显著提高。2002-2010年间,全省水资源使用效率年均增加量提高2.4倍,17个城市的水资源使用效率年均增加量提高 1.62元/m3~23.15元/m3不等,基本呈现经济发展水平较高地区的水资源使用效率增长幅度较大的特点。节水型社会建设中,各市水资源使用效率增加量对全省水资源使用效率增加量的贡献程度差别较大,虽然各市的贡献量均有所增加,但是经济发展水平较高城市的贡献率有所下降,而经济发展水平较低城市的贡献率则有所增加。水资源使用效率较高城市对节水型社会建设的响应更强,导致2002年之后全省水资源使用效率收敛速度有所放缓。
[35]	Fingleton B.Theoretical economic geography and spatial econometrics: Dynamic perspectives. Journal of Economic Geography, 2001, 1(2): 201-225.https://doi.org/10.1093/jeg/1.2.201 URL [本文引用: 1]摘要 Theoretical economic geography has received significant new impetus from so-called `new economic geography` theory, and this provides the basis of the spatial e
[36]	Wang W, Yu J H.Estimation of spatial panel data models with time varying spatial weights matrices. Economics Letters, 2015, 128: 95-99.https://doi.org/10.1016/j.econlet.2015.01.021 URL [本文引用: 1]摘要 This paper investigates the quasi-maximum likelihood (QML) estimation of spatial panel data models where spatial weights matrices can be time varying. We show that QML estimate is consistent and asymptotically normal. We also derive the asymptotic distribution of average impact coefficients (direct, indirect, total). Monte Carlo results are reported to investigate the finite sample properties of QML estimates and impact coefficients.
[37]	Qu X, Lee L F.Estimating a spatial autoregressive model with an endogenous spatial weight matrix. Journal of Econometrics, 2015, 184: 209-232.https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2014.08.008 URL [本文引用: 1]摘要 The spatial autoregressive (SAR) model is a standard tool for analyzing data with spatial correlation. Conventional estimation methods rely on the key assumption that the spatial weight matrix is strictly exogenous, which would likely be violated in some empirical applications where spatial weights are determined by economic factors. This paper presents model specification and estimation of the SAR model with an endogenous spatial weight matrix. We provide three estimation methods: two-stage instrumental variable (2SIV) method, quasi-maximum likelihood estimation (QMLE) approach, and generalized method of moments (GMM). We establish the consistency and asymptotic normality of these estimators and investigate their finite sample properties by a Monte Carlo study.
[38]	张嘉为, 陈曦, 汪寿阳. 新的空问权重矩阵及其在中国省域对外贸易中的应用 . 系统工程理论与实践, 2009, 29(11): 84-92.URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <FONT face=Verdana>采用空间计量经济学的方法,研究我国31个省市1997--2006年间对外贸易的空间关系．提出了一种新的经济空间权重矩阵——基于区域变量协动程度的协动空间权重矩阵(Co-Movement<BR>spatial weight matrix)．并分别采用简单地理空间权重矩阵和协动空间权重矩阵对31个省市间的空间关系进行了检验,说明我国各省市间存在空间相关关系.基于这两种空间权重矩阵及31个省市的数据,分别构造得到影响各个省市的空间滞后项, 将其引入到误差修正模型中,对31个省市的出口数据进行了预测, 并以有代表性的三个省市:广东、北京、湖南说明模型预测效果. 结果表明: 在一些省市的预测中,引入空间关系十分必要, 并且能够显著的提高模型的预测精度.<BR></FONT> [Zhang Jiawei, Chen Xi, Wang Shouyang.New spatial weight matrix and its application in China's regional foreign trade. Systems Engineering: Theory & Practice, 2009, 29(11): 84-92.]URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <FONT face=Verdana>采用空间计量经济学的方法,研究我国31个省市1997--2006年间对外贸易的空间关系．提出了一种新的经济空间权重矩阵——基于区域变量协动程度的协动空间权重矩阵(Co-Movement<BR>spatial weight matrix)．并分别采用简单地理空间权重矩阵和协动空间权重矩阵对31个省市间的空间关系进行了检验,说明我国各省市间存在空间相关关系.基于这两种空间权重矩阵及31个省市的数据,分别构造得到影响各个省市的空间滞后项, 将其引入到误差修正模型中,对31个省市的出口数据进行了预测, 并以有代表性的三个省市:广东、北京、湖南说明模型预测效果. 结果表明: 在一些省市的预测中,引入空间关系十分必要, 并且能够显著的提高模型的预测精度.<BR></FONT>
[39]	李立, 田益祥, 张高勋, 等. 空间权重矩阵构造及经济空间引力效应分析: 以欧债危机为背景的实证检验 . 系统工程理论与实践, 2015, 35(8): 1918-1927.URL Magsci [本文引用: 1]摘要空间计量经济学是当今计量经济学研究的热点领域, 空间权重矩阵一直是空间计量经济学发展的瓶颈. 通过引入区域经济空间引力效应, 结合地理区域和经济状态指标, 构造动态性的引力空间权重矩阵; 以欧债危机为背景, 检验新的空间权重矩阵的适应性和有效性, 并通过对其动态设置, 挖掘传染路径, 检验经济危机传染方式. 实证结果表明: 挖掘金融数据多维空间效应, 引力空间权重矩阵具有显著优势, 金融资本渠道是经济危机传染路径的根本, 经济危机传染是双向性传染和间接关系性传染合力的结果. [Li Li, Tian Yixiang, Zhang Gaoxun, et al.Spatial weights matrix construction and economic space gravitational effects analysis: Empirical testing based on European debt crisis. Systems Engineering-Theory & Practice, 2015, 35(8): 1918-1927.]URL Magsci [本文引用: 1]摘要空间计量经济学是当今计量经济学研究的热点领域, 空间权重矩阵一直是空间计量经济学发展的瓶颈. 通过引入区域经济空间引力效应, 结合地理区域和经济状态指标, 构造动态性的引力空间权重矩阵; 以欧债危机为背景, 检验新的空间权重矩阵的适应性和有效性, 并通过对其动态设置, 挖掘传染路径, 检验经济危机传染方式. 实证结果表明: 挖掘金融数据多维空间效应, 引力空间权重矩阵具有显著优势, 金融资本渠道是经济危机传染路径的根本, 经济危机传染是双向性传染和间接关系性传染合力的结果.
[40]	李保国, 黄峰. 1998-2007 年中国农业用水分析 . 水科学进展, 2010, 21(4): 575-583.URL Magsci [本文引用: 1]摘要中国农业用水在未来将面临巨大的挑战。根据国际农业用水研究和政策领域近10年出现的范式变迁的核心内容,建立了基于"绿水"、"蓝水"的中国农业用水的新综合分析框架。并利用广义农业水资源量和广义农业水土资源匹配的概念和评估方法,分析了全国1998～2007年10年间4种主要粮食作物(水稻、小麦、玉米和大豆)的农业用水、耗水以及水分生产力变化趋势和现状。结果表明:中国广义农业水资源量中57%来源于耕地有效降水的"绿水",43%来源于耕地灌溉"蓝水"。主要粮食作物水分生产力水平已经接近或达到世界较高水平。未来继续提升水分生产力的任务将会更加艰巨。因此,为保证中国粮食安全,建议国家设立"粮食安全水资源红线"。同时,根据广义农业水资源量的分析计算,主要粮食作物用水安全红线应该划定在大约7800亿m<sup>3</sup>左右。 [Li Baoguo, Huang Feng.Trends in China's agricultural water use during recent decade using the green and blue water approach. Advances in Water Science, 2010, 21(4): 575-583.]URL Magsci [本文引用: 1]摘要中国农业用水在未来将面临巨大的挑战。根据国际农业用水研究和政策领域近10年出现的范式变迁的核心内容,建立了基于"绿水"、"蓝水"的中国农业用水的新综合分析框架。并利用广义农业水资源量和广义农业水土资源匹配的概念和评估方法,分析了全国1998～2007年10年间4种主要粮食作物(水稻、小麦、玉米和大豆)的农业用水、耗水以及水分生产力变化趋势和现状。结果表明:中国广义农业水资源量中57%来源于耕地有效降水的"绿水",43%来源于耕地灌溉"蓝水"。主要粮食作物水分生产力水平已经接近或达到世界较高水平。未来继续提升水分生产力的任务将会更加艰巨。因此,为保证中国粮食安全,建议国家设立"粮食安全水资源红线"。同时,根据广义农业水资源量的分析计算,主要粮食作物用水安全红线应该划定在大约7800亿m<sup>3</sup>左右。
[41]	陆大道. 用调适的观点处理好经济社会发展用水和生态系统用水 . 中国水利, 2009, (19): 26-27.URL [本文引用: 1] [Lu Dadao.Handle the relationship between economic and social development water use and ecological system water use with the perspective of adaptation. China Water Resources, 2009, (19): 26-27.]URL [本文引用: 1]

空间权重对分析地理要素时空关联格局的影响——基于中国大陆省域水资源消耗强度的实证

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Impacts of spatial weight on the analysis of spatial-temporal patterns of geographic factors: An empirical study on the intensity of water resource consumption in provinces of Chinese Mainland

1 引言