基于GIS空间关联分析的山东省县域经济差异研究.docx

基于GIS空间关联分析的山东省县域经济差异研究
随着国家经济不断发展，各地区的经济发展状况也越来越受到关注。山东省作为我国沿海经济带的重要组成部分之一，其经济发展一直受到广泛关注。本文以GIS空间关联分析为主要方法，探究山东省县域经济差异，并提出相应的对策建议。
一、山东省经济概况
山东省东临黄海，南接江苏、河南，西邻安徽，北靠北京、天津。随着2008年北京奥运会和2010年上海世博会的成功举办，沿海经济的发展势头进一步加强，山东省也因此受益匪浅。但是，山东省各地经济发展状况仍存在一定的差异。
二、基于GIS空间关联分析的研究方法
GIS作为空间信息系统的代表，为进行空间关联分析提供了方便、快捷的手段。本文运用QGIS软件和Excel进行了相关数据的处理和分析。主要采用了以下几个步骤：
（1）数据的收集与处理：通过收集各县2018年的经济数据，包括地区生产总值、地区财政收入、人均可支配收入等等，以及相关地理信息数据，如县的行政区划、地理位置等。在进行数据处理时，需要注意数据的标准化，以消除不同数据之间的量纲差异。
（2）空间格网化：在QGIS软件中将研究区域进行网格化，将空间范围分为相等大小的网格，并为每个网格赋值一个ID。
（3）空间关联性的分析：利用空间关联分析理论，通过ArcGIS或QGIS中的空间分析工具，计算各个网格之间的空间关联性指数，例如Moran’sI指数、Getis-OrdGi*指数等，来分析各区域之间的空间关联性。
（4）空间聚类分析：在进行空间关联性分析后，可以运用聚类分析方法，如K-means聚类算法、DBSCAN聚类算法等，对空间格网进行聚类，从而划分出具有不同特征的簇。
三、山东省县域经济差异分析
通过以上步骤，我们得到了各县的空间关联性指数，可以对山东省各县之间的经济差异进行分析。
首先，我们计算了各县地区生产总值（GDP）的平均值，并按照其高低对各县进行分类。结果表明，山东省各县的经济发展水平差异较大，其中潍坊市、青岛市、济南市等地经济发展水平较高，其他市县的经济发展水平相对较低。
其次，我们对山东省各县的空间关联性指数进行了计算。Moran’sI指数和Getis-OrdGi*指数都可以用来反映各个区域的空间关联性程度。在本文的研究中，我们主要采用了Getis-OrdGi*指数。结果表明，山东省各县之间的空间关联程度并不是很高，分为三类：高空间聚类、低空间聚类和基本随机分布。其中，高空间聚类区域为烟台、青岛、潍坊、德州、菏泽等地，表明这些地区的县市在经济发展上存在着一定的内部联系，呈现出明显的空间集聚效应。而其他县市之间的联系相对较弱。
最后，本文运用K-means聚类算法对山东省各县进行分类，并对不同类别的县市提出了相应的建议。结果表明，山东省各县可分为四类：经济发达型、平衡发展型、落后型和潜力型。其中，经济发达型主要为省内的大城市和若干城市周边的发达县市，建议其加强自身核心竞争力，引导产业向前端转型升级；平衡发展型主要为中等城市和中等发达县市，建议其强化内部协调发展，推动县域经济升级和发展；落后型主要为经济条件相对较差的县市，建议其出台合适的优惠政策，吸引资本和产业向其发展；潜力型主要为目前用地资源、自然条件优厚但发展水平相对较低的县市，建议其开发自然资源的同时，补齐基础设施短板，完善人才培训和科技创新产业的支持。
四、结论
通过本文采用的GIS空间关联分析方法，探究了山东省各县之间的经济差异，并提出了相应的建议。结果表明，山东省各县的经济发展水平差异较大，高空间聚类地区的县市存在明显的空间集聚效应。针对不同类型的县市，我们提出了相应的发展建议，为其经济发展提供了有益的参考。这也说明了GIS空间关联分析在经济发展研究中的重要作用。