一 引言

经济活动、经济现象的空间分异是区域经济空间结构研究的重要内容之一^[1]，已成为地理学研究的重要方向^[2]。长期以来，国内外学者针对区域经济空间分异开展了多尺度、多视角、多技术方法的学术研究。梳理文献可知，研究尺度由三大地带、省域等宏观尺度转向县乡单元的中微观尺度^[3]；研究区域逐步由发达地区向经济落后区扩展^[4]，省际边缘区日益成为新的研究热点^[5]；研究方法和测度技术也日趋成熟，在综合运用泰尔指数、极化指数、kernel密度估计方法等指标刻画区域经济发展差异的同时^[6]，对区域经济的空间相互作用和内在机制日益重视，ESDA-GIS相结合的空间异质性探测技术成为区域经济空间分异研究的重要技术手段^[7]。然而，这些应用研究大多关注不同时间断面上的空间自相关性，对区域经济空间演化的随机性和结构性机理的定量分析明显不足^[8]。强化区域空间演化的随机性和结构性机理的定量分析研究，有利于深刻把握区域经济格局的演变走向，为划定经济区和合理制定区域发展策略提供技术支撑。

空间分析及可视化表达技术的不断发展促进了区域经济空间结构模拟和分析研究。县域经济作为我国国民经济的基本单元，是构造地带经济、经济区、省区等区域经济的基础，深入剖析县域经济差异有助于我国宏观经济政策的制定，进而促进区域经济发展^[9]。因此，本研究从中国省域和县域两个尺度，以地均GDP为空间变量，揭示2000年以来中国经济的空间分异特征；重点运用空间自相关分析模型和空间变异函数考察2000年和2010年中国县域地均GDP在全局方向和不同方向上的变异特征及分维特性，并利用拟合参数进行克里格空间插值得到县域地均GDP空间分布图，分析县域经济差异的空间机理，以期为新时期我国经济协调、有序发展提供科学依据。

二 研究方法与数据来源

（一）研究方法

1.地均GDP模型

地均GDP是每平方公里土地创造的地区生产总值，是反映经济发达水平和土地利用效率的常用指标（可以部分地反映某地区二、三产业密集程度），能较好地反映一个区域的发展程度和经济集中程度。

式中：C_it表示i地区在t年份的地均GDP（万元/平方公里）；GDP_it表示i地区t年份的GDP（万元）；L_it表示i地区在t年份的辖区面积（平方公里）。

2.空间关联指数

ESDA法为探讨各区域属性值的空间分布模式、空间相对差异变化提供了有效手段。该方法采用Global Moran’s I和Getis-ordG*i指标来分别测度全局的和局域的空间关联特征。前者主要用于探测整个研究区的空间关联结构模式与差异程度；后者用于识别不同空间位置上的热点区与冷点区的空间分布。

3.变异函数模型

空间变异函数也称为变差函数，是定量描述区域化变量随机性和结构性的基本手段，它能够反映变量的空间变化特征——相关性和随机性，并能透过随机性反映区域化变量的结构性，从而弥补经典统计学的不足，已广泛应用于环境科学、地质学、地理学等领域^[10]。在满足二阶平稳和本征假设条件时，变异函数的计算公式如下：

式中：r（h）为半变异函数值；h为样本点空间间隔距离，即步长；Z（x）和Z（x+h）分别表示区域化变量Z（x）在空间位置x和x+h处的实际值；N（h）为间隔距离为h的样点数。通常，以采样点和变异函数公式得到实验变异函数，拟合后的曲线称为经验变异函数。理论模型利用块金方差、结构方差、基台值、块金系数等主要参数来描述研究对象的空间分布结构。

分维数D可以比较变异函数不同变量之间空间自相关的强度，其数值由变异函数r（h）和间隔距离h之间的关系来确定，计算公式为：

2r（h）=h（4-2D）（3）

分维数D是双对数直线回归方程中的斜率，它是一个无量纲数。分维数D的大小，表示变异函数的曲率，一般位于0～2，当D越接近于0，表明空间差异越显著；越接近2，表明空间分布越均衡。

（二）数据来源

本研究选取2000年和2010年作为研究断面，重点从省域和县域两个尺度揭示2000年以来中国区域经济发展的时空分异特征。为了保持数据的完整性与连续性，本研究采集数据的基本单元包括地级市辖区和县级区域，以2010年为基准对研究单元进行修正，最终选取2302个县域，暂未分析台湾、香港和澳门。采集数据包括县域GDP、县域土地面积等，来源于相应年份的《