赵 思 琦
（四川大学经济学院 四川 成都 610044）
摘 要：利用空间分析方法，分析了２０１１年全国城镇国有单位及其他单位就业人员平均工资的空间分布状况。研究发现：国有单位及其他单位就业人员工资水平呈现出负的空间自相关，即分散分布；且在空间上出现低－高，高－低的集聚群体，经济发展的溢出效应在省份之间并不明显，更多的是吸收效应，省市之间的经济发展具有俱乐部收敛的趋势；东部、西部地区工资差距在城镇就业人口之间十分明显。
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关键词 ：城镇就业人员；平均工资；空间统计
中图分类号：F249.24 文献标识码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６６５－２２７２．２０１5．15．０12
收稿日期：２０１5－05－16
０ 引言
当前，对城镇就业人员平均工资的研究主要集中在户籍制度、性别差异和正规就业与否方面。本文则从对城镇就业人员的空间统计分析入手，对城镇就业人员平均工资进行探讨。
空间统计分析主要用于空间数据的分类和综合评价，其核心是认识与地理位置相关的数据间的空间依赖、空间关联或空间自相关，通过空间位置建立数据间的统计关系。近年来，为了促进我国区域经济的协调发展，缩小区域经济发展的差距，很多专家学者进行了这方面的研究。本文借助Ｇｅｏｄａ软件，通过空间统计分析城镇国有单位及其他单位就业人员平均工资的空间分布关系，与ＧＤＰ的的空间关联以及他们的溢出效应。
１ 模型的构建
１．１ 确定空间权重矩阵
空间权重矩阵表达了不同空间对象之间的空间布局，如拓扑、邻接关系等，通常定义一个二元对称空间权重矩阵Ｗ，来表达几个位置的空间区域的邻近关系，其形式如下：
其中，ｎ表示空间单元个数，Ｗｉｊ表示区域ｉ与区域ｊ的临近关系。有多种方法来建立空间权重矩阵，比较常用的有按相邻关系、按质心距离或者按经济距离来建立空间权重矩阵。本文使用按相邻关系建立空间权重矩阵，通常使用ｒｏｏｋ与ｑｕｅｅｎ两种方法。Ｒｏｏｋ以上下左右来定义空间权重关系，ｑｕｅｅｎ在此基础上加上了对角相邻。高阶ｏｒｄｅｒ的临近关系表向四周辐射，扩大临近范围，可以选择包括低阶或不包括（以同心圆方式向外扩张，定义临近关系，但中间为空心）。若两个地区相邻，则记Wij＝１，不相邻记Ｗｉｊ＝０。
１．２ 空间统计
空间数据分析主要有两类工具，第一类用来分析空间数据在整个系统内表现出的分布特征，通常称为全局空间相关性，一般用Ｍｏｒａｎ指数Ｉ、Ｇｅａｒｙ指数Ｃ测度；第二类用来分析局部子系统所表现出的分布特征，又称局部空间自相关，一般用Ｍｏｒａｎ散点图和ＬＩＳＡ来测度。
１．３ 全局空间自相关
Ｍｏｒａｎ指数Ｉ是用来检验整个研究区域中临近地区是相似、相异（空间正相关、负相关），还是相互独立的。其计算公式如下：
式中，ｎ是研究地区总数，ｗｉｊ是空间权重，ｘｉ和ｘｊ是区域ｉ和区域ｊ的属性，x是属性的平均值，Ｓ２为属性的方差。Ｍｏｒａｎ指数Ｉ可以看做是观测值与它的空间滞后之间的相关系数，变量ｘｉ的空间滞后是ｘｉ在邻域ｊ的平均值。因此，Ｍｏｒａｎ指数Ｉ的取值一般在－１到１之间，大于０表示正相关，值接近１时表明具有相似的属性集聚在一起（即高值与高值相邻，低值与低值相邻）；小于０表示负相关，值接近－１表明具有相异的属性集聚在一起（即高值与低值相邻、低值与高值相邻）；如果Ｍｏｒａｎ指数Ｉ接近０，则表明属性是随机分布的，或者不存在空间自相关性。
１．４ 局部空间自相关
局部Ｍｏｒａｎ指数用来检验局部地区是否存在相似或相异的观察值聚集在一起。区域ｉ的局域Ｍｏｒａｎ指数用来度量区域ｉ和它邻域之间的关联程度，定义为：
正的I表示一个高值被高值所包围（高－高），或者一个低值被低值包围（低－低）。负的I表示一个低值被高值所包围（低－高），或者是一个高值被低值所包围（高－低）。
基于空间统计分析，假设１：城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资在空间上呈现正相关，即正的空间集聚；假设２：城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资与ＧＤＰ呈正相关，即ＧＤＰ越高，工资水平也越高；假设３：城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资的局部空间自相关为正，及存在高－高，低－低的趋势；假设４：经济发展具有正的溢出效应；假设５：城镇国有单位就业人员平均工资高于其它单位就业人员平均工资。
２ 实证分析
选取各省市的城镇国有单位就业人员平均工资，单位元，用ｎａｔｉｏｎ表示。其他单位就业人员平均工资，用ｏｔｈｅｒ表示。并选取了地区生产总值ｇｄｐ（单位亿元），进行多元分析。
２．１ Ｍｏｒａｎ指数Ｉ值
城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资的Ｍｏｒａｎ指数Ｉ值都为负。说明两个单位的工资水平并没有呈现出空间聚集性，其分布并不集中，差异较大，观测变量趋向于分散分布。假设一不成立。
２．２ 城镇国有单位、其他单位就业人员工资水平及ＧＤＰ的四分位图
由图１，城镇国有单位就业人员平均工资按高低水平可以分为四组，颜色越深代表工资水平越高。可以看出城镇国有单位就业人员平均工资分布不是从东到西按阶梯分布。
由图２，城镇其他单位就业人员平均工资按高低分为四个阶段后，可以看出，城镇其他单位就业人员的平均工资水平也不是从东到西按阶梯分布。
图３为各省市自治区地区生产总值（ＧＤＰ）的四分位图。颜色最深的为ＧＤＰ最高的省份，ＧＤＰ在空间上明显呈现出由西到东逐渐升高的阶梯状分布。ＧＤＰ反映了一个地区的综合经济发展水平，图3在空间上反映了我国目前东部经济发展水平最高，中部次之，西部较落后的现实。
综上，城镇国有单位就业人员，其他单位就业人员在空间分布上与ＧＤＰ并不重合，进一步使用斯皮尔曼等级相关系数来检验假设２。
由表2，城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资水平与ｇｄｐ之间的关系系数较低，且在０．０５的显著性水平下并不显著。由此，假设２不成立。
２．３ 局域空间自相关
由图４城镇国有单位就业人员平均工资的ＬＩＳＡ检验图，没有出现高－高、低－低的正局域空间自相关值，在０．０５的显著性水平下，城镇国有单位就业人员平均工资更多的呈现为负的局域空间自相关。
由图５城镇其他就业人员平均工资水平的ＬＩＳＡ检验图可知，低－高聚集群体与城镇国有单位就业人员平均工资水平的省份一致。
根据图６，高－高聚集群体并没有出现；安徽、江西为低－低聚集群体；山东、广东为高－低聚集群体，为正的局域空间自相关；河南、湖北、海南、贵州、宁夏、甘肃为低－高聚集群体，呈现出负的局域空间自相关。
综上，城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资在空间上较多的呈现为负的局域空间自相关，即出现低－高，即高－低的空间聚集群体。ＧＤＰ的空间局域自相关图也更多的呈现为负的局域空间自相关关系，没有出现高－高的聚集群体。这说明，无论是经济发展水平还是城镇就业人员的工资水平的空间溢出效应并不明显。经济发达省份的经济发展并没有给周围省份带来正的拉动作用，相反，低－高的聚集群体表明大区域内资源再向一个中心流动聚集，例如，山东、广东附近省份的资源流向山东、广东，促进了山东、广东的经济发展，但是周边省份并没有接受到其经济发展带来的溢出效应。当然，可能是溢出效应更多的是市－县一级的扩散，省际的溢出扩散效应并不明显。因此，大区域的经济发展体现出：经济发展水平较低的省份贡献出资源供临近的具有地理优势等发展优势的省市使用，进一步促进其发展水平的提升。同样，经济发展水平明显高于周边省市后会自动吸引周边资源流向本区域。
２．４ 两者人员平均工资水平的差异
根据图７，城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资与ＧＤＰ的关联态势相似度并不高。国有单位就业人员平均工资与其他单位就业人员平均工资的关联态势较为一致。总体来看，在东部地区存在三个高点，分别为北京上海和广东，另外天津、江苏、浙江的总体工资水准也都在４０ ０００以上。东部地区的国有单位平均工资与其他单位平均工资省份之间的波动性较大，但总体上处于一个较高的水平之上，且国有单位平均工资水平高于其它单位平均工资，浙江差距最大。
中部地区的国有单位、其他单位平均工资水平在省际之间的波动性较小，基本都维持在３５ ０００－４０ ０００之间。
西部地区国有单位、其他单位就业人员平均工资水平的差异在省际之间的波动性较大于中部地区，国有单位就业人员平均工资水平高于中部地区，除甘肃、贵州、广西、新疆外都处于４０ ０００以上。
３ 结论与建议
通过对城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资水平的空间关联分析，发现：
（1）城镇国有单位、其他单位就业人员平均工资水平呈负的空间自相关，即趋向于分散分布，并没有出现空间集聚效应。西部地区的国有单位就业人员平均工资水平与当地经济发展水平呈反向关系，其国有单位工资水平与其他单位工资水平差异较大。中部地区的国有单位工资水平与其他单位工资水平差异不大，与经济发展水平态势较为一致。东部地区的国有单位工资水平与其他单位工资水平差异较大，但是都维持在一个较高的水准。总体来看，除个别省份外，国有单位平均工资均高于其他单位平均工资。这说明收入不平等不仅仅存在在城乡居民之间，在城市就业人口中的收入不平等现象也值得关注。
（2）国有单位、其他单位工资水平在空间上没有出现正的集聚效应，反而呈现较多的低－高，高－低集聚群体，说明经济发展在省份之间的溢出效应并不明显。一个省份的经济发展靠吸收周边省份的资源，但是并没有回馈较多的发展资源。经济发展水平较低的省份贡献出资源供临近的具有地理优势等发展优势的省市使用，进一步促进其发展水平的提升。同样，经济发展水平明显高于周边省市后会自动吸引周边资源流向本区域，造成大区域内的发展不一致。在下一步的经济发展过程中，不仅需要关注省内的发展一致性，也需要关注省份之间的发展一致性，防止经济发展进一步呈现俱乐部收敛的趋势。
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参考文献
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（责任编辑 晓 天）