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2021 , Vol. 41 >Issue 4: 66 - 73

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2021.04.009

城市地理与新型城镇化

西藏县域综合经济实力变化与政策思路探析

  • 卜洁文
展开
  • 清华大学 公共管理学院，中国 北京 100094

卜洁文（1989—），女，陕西西安人，博士研究生，研究方向为公共管理。E-mail：

收稿日期: 2020-10-29

  网络出版日期: 2025-04-25

基金资助

国家社会科学基金重大项目(20ZDA042)

收起

Spatio-temporal Evolution of the Comprehensive Economic Strength of Tibet Autonomous Region at the County Level and Its Policy Suggestions

  • BU Jiewen
Expand
  • School of Public Policy & Management，Tsinghua University，Beijing 100084，China

Received date: 2020-10-29

  Online published: 2025-04-25

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摘要

西藏是全国唯一的省级集中连片特困地区。文章采用2000—2017年西藏县域综合实力指标面板数据，运用主成分分析和空间自相关分析等方法和相关软件，分析西藏县域综合实力的时空演化特征。结果表明：西藏县域间综合实力差距有逐渐拉大的趋势，且自2004年开始综合实力空间分布表现出较显著的空间正相关性（空间集聚）。局部空间自相关分析结果显示，高—高聚集和低—低聚集的二元分布是西藏县域空间分布的显著特征，且已初步形成以城关区和巴宜区两个地区强县为主导的“强县经济圈”。根据西藏县域时空分异特征，探讨西藏后续发展的政策思路及建议。

关键词： 西藏; 县域综合实力; 探索性数据分析（ESDA）; 主成分分析

本文引用格式

卜洁文 . 西藏县域综合经济实力变化与政策思路探析[J]. 经济地理, 2021 , 41(4) : 66 -73 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2021.04.009

Abstract

The Tibet Autonomous Region is the only provincial-level contiguous destitute area in China. This paper utilizes the panel data of counties in Tibet Autonomous Region from 2000 to 2017,and analyzes the spatio-temporal evolution features of its comprehensive strength applying the methods of principal component analysis and spatial autocorrelation analysis as well as relevant tools. The results show that the gap of comprehensive strength among the Tibetan counties is gradually widening. The spatial distribution of comprehensive strength of each county shows positive spatial autocorrelation (spatial agglomeration). In terms of local spatial autocorrelation,the results show that the binary distribution of high-high aggregation and low-low aggregation is a prominent feature of the spatial distribution of the Tibetan counties. The 'strong-economic circle' dominated by two strong counties (Chengguan District and Bayi District) has been initially formed. Based on the features of the spatio-temporal distribution in the Tibet Autonomous Region,the policy ideas and suggestions for the follow-up development of the Tibet Autonomous Region are discussed.

Key words： Tibet; comprehensive strength of county; exploratory spatial data analysis (ESDA); principal component analysis

2020年8月，习近平总书记在中央第七次西藏工作座谈会上强调，要全面贯彻新时代党的治藏方略，建设团结富裕文明和谐美丽的社会主义现代化新西藏。2020年是中国脱贫攻坚战收官之年，2021年又是西藏和平解放70周年。西藏作为全国唯一的省级集中连片特困地区[1]，是攻坚战中最大的“硬骨头”。由于特殊的历史地理等因素，西藏发展落后于全国平均水平，且其内部各地区也存在发展不平衡不充分问题。提升西藏发展质量，保障和改善民生，对维护民族团结和祖国统一具有重要意义。从西藏县域发展视角出发，以县域综合实力指标替代传统经济发展指标表征民生水平，分析综合实力时空演化，剖析内因、总结规律，将有助于探寻后续西藏工作的着眼点和着力点。
西藏特殊的地理条件和连片贫困[2]特点吸引了许多学者进行研究。有的学者从贫困成因角度进行定性研究[3⇓⇓-6]，有的以地市为单位对西藏区域经济发展差异进行定量研究[7⇓⇓⇓-11]。从地区经济的研究方法来说，有的采用传统统计学方法分析锡尔系数、标准差等[12]，有的从经济地理学角度，运用Moran's I分析各区域经济联系[13-14]，或者用探索性空间数据分析方法[15⇓-17]测度区域经济差异的时空演变。上述研究均取得了较好的成果，而利用探索性空间数据分析（ESDA）定量对西藏县域综合实力及其时空发展演化的研究相对较少。本文采用2000—2017年西藏县域发展指标面板数据，选取9项核心社会发展指标表征县域综合实力，运用主成分分析ESDA研究方法，结合SPSS、ArcGIS和GeoDa等分析软件，对西藏县域综合实力及其时空发展演化进行定量研究。本研究揭示西藏县域综合实力的空间差异、内在联系与时空演变趋势，可对西藏后续发展和政策制定提供一定理论参考与决策支持。

1 研究区域与数据来源

1.1 研究区域界定

西藏自治区下辖6个地级市、1个地区，共计74个区县（8个市辖区、66个县）。其中，双湖县于2012年设立，由原尼玛县的措折罗玛镇、协德乡、雅曲乡、嘎措乡、措折强玛乡、多玛乡、巴岭乡组成，隶属那曲市管辖，为保证数据的连续性，本文研究对象按原有区县划分开展。同时，部分县曾有更名和撤县设区情况，为前后名称保持一致，本文将各县域/地区名称统一使用最新的称谓（堆龙德庆区为原堆龙德庆县、达孜区为原达孜县、桑珠孜区为原日喀则县、卡若区为原昌都县、巴宜区为原林芝县、乃东区为原乃东县、色尼区为原那曲县；除阿里仍为地区外，拉萨、林芝、那曲、日喀则、昌都均已改为市级称谓）。

1.2 数据来源

2 研究方法

2.1 主成分分析

主成分分析方法[18]（Principal Component Analysis，PCA）是通过提取变量矩阵主成分实现对原始信息的降维，提取后的主成分为原变量的线性组合，可解释原始变量矩阵的绝大部分信息，即将高维系统以低维系统的形式表示出来，从而提升分析效率。采用该方法可将反映县域综合实力的各项指标总结归纳为若干主成分。

2.2 空间自相关分析

全局空间自相关反映空间临界或相邻区域同一属性的相似程度，多以指标Moran's I指数或Geary's C表示，本文选取Moran's I指数进行统计[19]。本文选取空间关联局部指标（Local Indicators of Spatial Association，LISA）和Moran散点图表征局部空间自相关性。局部Moran's I值较高时可表征相似变量值在局部有空间聚集现象，反之则没有[20]。

3 西藏自治区县域综合经济实力评价

3.1 综合经济实力指标体系构建

本文选用不同维度指标对西藏自治区73个县综合实力差异进行比较分析，建立综合实力指标体系。综合考虑指标的覆盖性和数据可获取性，选取GDP X1、第二产业产值X2、财政预算收入X3和地区存贷款总额X4表征当地整体经济规模与活力；选择第二产业和第三产业在GDP综合占比X5表征当地产业结构；选用人均GDP X6、人均储蓄存款余额X7表征当地居民生活水平；选取中小学在校学生数X8和每千人医疗及福利院床位数X9表征当地教育医疗水平。
西藏各县域第一产业相差不大，经济实力差异可能更多体现在二三产业方面。需要强调的是，由于地域和历史等原因，西藏产业结构组成和演进均具有特殊性，很多区县形成了第二产业较低、第三产业畸高的非典型二元经济结构现象，单一从第二产业占GDP比例或者第三产业占GDP比例均难以全面反映县域综合实力。因此，本文根据西藏自治区实际情况对指标进行筛选，选用第二第三产业在GDP的综合占比表征当地产业结构，以更全面客观反映县域综合实力。

3.2 县域综合实力计算

本文选用的数据处理软件为SPSS 25，以2017年西藏自治区统计数据为例进行计算（2000—2016年计算相同）。第一步采用Z得分法对原始数据进行标准化数据处理，并进行KMO和Bartlett检验，结果见表1，KMO值0.765，Bartlett球形检验统计量797.259，显著性Sig.为0.000<0.0001，表明原始数据适合采用主成分分析方法。
表1 主成分及累计方差贡献率

Tab.1 Principal component and cumulative variance contribution rate

成分 初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷平方和
总计 方差 % 累积 % 总计 方差 % 累积 % 总计 方差 % 累积 %
1 5.598 62.206 62.206 5.598 62.206 62.206 4.228 46.975 46.975
2 1.371 15.231 77.436 1.371 15.231 77.436 2.135 23.726 70.701
3 0.915 10.165 87.601 0.915 10.165 87.601 1.521 16.900 87.601
4 0.517 5.748 93.350
5 0.252 2.795 96.145
6 0.183 2.035 98.180
7 0.106 1.180 99.360
8 0.048 0.531 99.891
9 0.010 0.109 100.000
计算相关矩阵特征值及各个主成分的方差贡献率和累计贡献率，结果见表1。可知，前3个成分特征值均大于1，且累计贡献率大于85%，因此选择前三个主成分替代原变量，可较大程度保留原始矩阵信息。第一、第二、第三主成分的贡献率依次为58.917%、15.778%、13.112%，分别表示为F1、F2、F3，这3个主成分的值通过特征向量与标准化后的数据相乘得到。
提取主成分后，在SPSS中计算成分矩阵、旋转矩阵和得分系数矩阵，所得结果见表2，表中显示各主成分对应每个综合实力指标的相关程度，即各个指标在其对应主成分上的载荷值，载荷值大于0表明该项指标与对应主成分正相关，反之负相关。旋转矩阵中各项指标的系数展现出一定规律与实际含义，其中与主成分1密切相关的主要有第二产业产值（X2）、财政预算收入（X3）、人均GDP（X6）、人均储蓄存款余额（X7）和在校学生（X8），主要表征地区经济水平与人才综合实力；主成分2主要与GDP（X1）、地区存贷款总额（X4）、第二第三产业在GDP综合占比（X5）相关，主要表征地区经济总量与产业结构；成分3主要与每千人医疗及福利院床位数（X9）相关，主要表征地区医疗水平。
表2 成分矩阵、成分旋转矩阵和得分系数矩阵

Tab.2 Component matrix，rotational component matrix and score coefficient matrix

指标 成分矩阵 成分旋转矩阵 得分系数矩阵
1 2 3 1 2 3 1 2 3
GDP 0.799 0.443 0.091 0.413 0.655 0.494 -0.071 0.286 0.219
第二产业产值 0.952 -0.245 -0.099 0.935 0.287 0.140 0.258 -0.075 -0.021
财政预算收入 0.929 -0.134 0.200 0.786 0.550 0.034 0.133 0.204 -0.160
地区存贷款总额 0.515 0.548 0.464 0.033 0.842 0.267 -0.252 0.602 0.014
第二产业占比 0.689 -0.119 0.501 0.505 0.665 -0.204 0.010 0.436 -0.364
人均GDP 0.919 0.088 -0.172 0.757 0.361 0.423 0.150 -0.033 0.207
人均储蓄存款余额 0.903 -0.206 -0.284 0.920 0.140 0.267 0.286 -0.220 0.121
在校学生 0.792 -0.478 -0.166 0.938 0.056 -0.037 0.339 -0.219 -0.110
每千人医疗及福利院床位 0.405 0.709 -0.502 0.099 0.129 0.945 -0.067 -0.153 0.739
本文将各主成分对应的方差贡献率占提取的最大累计方差贡献率的比例作为权重，构建县域综合实力计算方程： F = 0.536 ∙ F 1 + 0.271 ∙ F 2 + 0.193 ∙ F 3。按此计算得到的西藏自治区县域综合实力得分与排名的前20名见表3。
表3 2017年西藏自治区县域综合实力得分(前20名)

Tab.3 Comprehensive strength score in Tibetan counties (Top 20) in 2017

区县名 得分 排名 区县名 得分 排名
城关区 4.6319 1 加查县 0.1050 11
巴宜区 1.6696 2 波密县 0.0999 12
堆龙德庆区 0.7253 3 错那县 0.0571 13
乃东区 0.6711 4 墨脱县 0.0558 14
桑珠孜区 0.6331 5 措美县 0.0460 15
墨竹工卡县 0.5108 6 曲水县 0.0356 16
达孜区 0.3883 7 朗县 0.0243 17
桑日县 0.3146 8 贡嘎县 0.0208 18
米林县 0.2396 9 曲松县 -0.0017 19
卡若区 0.1801 10 当雄县 -0.0037 20
计算得到的西藏各县综合得分中，分值0代表自治区综合实力平均水平。由计算结果知，综合得分在平均水平之上的有城关区（4.6319）、巴宜区（1.6696）、堆龙德庆区（0.7253）、乃东区（0.6711）、桑珠孜区（0.6331）等共18个县，即自治区73个县中仅18个得分大于0，超过75%的县在平均水平以下，且第二名巴宜区与第一名城关区的差距达3分之多，而排名靠后的30名相互之间分差不超过0.2分，数据说明西藏自治区各县域之间综合实力差距较大，地区发展不平衡较为明显。

3.3 综合实力时空演化特征

为进一步分析各县综合实力随时间的变化，同时考虑篇幅限制，本文从2000—2017年面板数据中选取2000、2006、2011年3个时间节点的指标数据进行计算，指标体系与计算流程与前述文中相同。选用ArcMap 10.2软件将计算得到的各县域综合实力结果可视化显示，利用Jenks最佳自然断裂法对各县域进行分类。由于拉萨市城关区综合实力得分显著高于其他各县域，而排名靠后的县域综合实力得分又非常接近，综合实力分类数量过少或过多都将影响县域实力差异的区分度，为有效辨别各县域实力差距，本文将西藏各县自身实力划分为综合实力强县、综合实力较强县、综合实力一般县和综合实力较弱县四类。2000、2006、2011和2017年4个年份的综合实力划分及地区分布情况如图1所示。
图1 2000—2017年西藏自治区县域综合实力分布演化

Fig.1 Distribution evolution of comprehensive strength in Tibetan counties (2000-2017)

由图1可知，西藏自治区各县综合实力分布在2000—2017年发生了较为显著的变化。从整体上看，2000年西藏西南和东北两个方向的县综合实力较弱、排名相对落后，综合实力强县仅拉萨市城关区，综合实力较强县大部分集中在拉萨市和林芝市附近，其他几个较强县多为卡若区、色尼区和桑珠孜区等地区首府且零散分布。阿里地区、拉萨市以及林芝市各县域的平均实力位居整体水平中上游，昌都市、那曲市整体平均实力较弱，仅卡若区和色尼区两个县作为地区首府综合实力较强。自2000—2006年，各县发展速度显著不同，地区发展差异逐步凸显，同时拉萨市和林芝市各县发展迅猛，逐步拉开与其他地区的差距。2006—2011年，阿里地区、那曲市发展逐步落后，综合实力强县新增巴宜区，拉萨市和林芝市发展稳定且有逐步形成地区聚集效应的趋势。2011—2017年，山南市整体快速发展，排名稳步向前，与拉萨市和林芝市呈现连片发展趋势，综合实力较强县聚集效应更加明显。
从图1可以看出，拉萨市和林芝市一直处于自治区发展领头羊位置，且对整个自治区来说，区域发展已呈现出一定的以城关区和巴宜区为中心的极化效应，为进一步对比说明地区发展趋势，将各地区的县域综合实力平均排名作为地区发展平均实力参照，将地区排名均方差作为地区内部发展均衡性参照，列出2000—2017年各地区平均排名变化，如图2。
图2 西藏自治区各地区平均排名与均方差变化

Fig.2 Average ranking and variance change of each region in Tibet

图2展示了各地区平均排名的均方差变化情况，数值越大表明该地区各县间排名差距越大，地区发展不平衡越显著。2000—2017年，阿里地区综合实力平均排名整体有落后的趋势，均方差也逐渐增大，2017年甚至大于20（全区最大），表明阿里地区已成为全自治区发展最不平衡的地区；昌都市综合实力平均排名稳定在40名左右，但平均排名均方差一直较大，近几年数值仅次于阿里地区；拉萨市综合实力平均排名由最初的26.38逐步前进到近几年的15左右，均方差由17.76缩减到14.02，表明该地区在整体综合实力前进的同时，地区发展差异逐步缩小；林芝市综合实力平均排名一直稳定在14~18左右，且均方差一直保持在11左右（全区最小），表明该地区的整体综合实力一直保持全自治区前列，同时地区发展平衡性也是全区最好的；那曲市综合实力平均排名由40多名滑退至60名左右，与此同时协方差由24大幅缩减至11左右，表明该地区整体综合实力退步，但地区发展平衡性明显提升；日喀则市综合实力平均排名一直保持在40~50名范围内，均方差与昌都市数值相似，地区发展均衡性处于全自治区中下游水平；山南市综合实力平均排名由40多名提升至20名左右，均方差先变大后缩小，山南地处拉萨市城关区和林芝市巴宜区两个综合实力强县中间，在发展过程中受两县涓滴效应影响，该地区各县整体实力稳步提升，且由不均衡向均衡性发展。

4 县域综合实力空间探索性分析

考虑到县域间，特别是邻近县域间一般存在涓滴或极化效应，空间分布上可能存在一定的相互作用，本文采用探索性空间数据分析方法，综合利用ArcGIS和GeoDa软件进行研究分析。

4.1 空间权重矩阵构建

空间权重矩阵是反映个体在空间中相互影响程度的矩阵，是进行空间相关性分析的基础。常用的空间权重矩阵选择通常有邻接和相对距离两种。西藏面积辽阔，各县域之间相对距离大小不尽相同，因此本文选择邻接规则创建空间权重矩阵。考虑到地域相近的县域间相互影响主要受公路、铁路等交通线路影响，即只要有公共交点或公共边界即可，故选用Queen邻接规则创建空间权重矩阵，邻接的秩选1。

4.2 全局空间自相关分析

基于上文建立的空间权重矩阵，运用GeoDa 1.14软件对2000—2017年的西藏自治区各县域综合实力得分的全局Moran指数Global Moran's I进行了分析，并采用999次随机分布检验的方式对计算结果进行显著性检验，将计算结果列于表3中。由于P值为0.10（置信度90%）、0.05（置信度95%）和0.01（置信度99%）时，对应的Z临界值分别为1.65、1.96和2.58，可知2000—2003年的计算结果未通过检验，2003年以后的值均通过了检验，表明综合实力全局空间分布呈现空间正相关，2003年后，Moran's I指数随时间变化关系如图3所示。
图3 全局莫兰指数随时间变化关系

Fig.3 Change of global Moran index

由图3可知，2000—2003年，虽然全局Moran's I指数为正，但由于未通过检测，表明西藏自治区各县域间综合实力分布未呈现出明显聚集特征；2003年以后，全局Moran's I指数均为正值，并全部通过了检测，同时数值呈现出逐渐上升的趋势，表明西藏自治区各县域间综合实力在全局空间分布呈正相关，即出现一定的聚集特征。

4.3 局部空间自相关分析

本文采用Moran散点图、LISA分析两种局部空间自相关分析手段对西藏自治区县域综合实力分布进行研究。

4.3.1 Moran散点图

由上文分析可知，自2004年开始，西藏自治区各县域综合实力分布开始出现越来越显著的正相关，表明局部地区存在集聚效应。为进一步分析哪些地区出现集聚效应，采用局部空间自相关分析方法进行分析。为与上文全局空间自相关结果进行对比，同样选取2000、2006、2011、2017年4个年份进行局部空间自相关分析，因2000年全局空间自相关未通过检测，因此仅对其他3个年份进行局部空间自相关分析，Moran's I散点图如图4。
图4 2006、2011、2017年Moran散点图

Fig.4 Moran scatter plot i(2006, 2011, 2017)

由图4分析可知，从2006年开始，位于第三象限的县域城市数量始终最多，表明从西藏整体分布来看，低—低聚集最为明显。同时，随着城关区、巴宜区等强县作为地区领头羊不断快速发展，区域间高—高聚集开始逐渐显著。
以2017年为例进行分析，图4中位于第一和第三象限的县域城市远多于其他两个象限内的城市数量，空间正相关性较强，表明西藏的区域发展空间特征已呈现出明显的空间二元结构，即“高—高”和“低—低”聚集。分布在高—高组的城市有城关区、巴宜区、堆龙德庆区、达孜区、墨竹工卡县、乃东区、桑日县、米林县、曲水县、加查县、波密县、墨脱县、措美县、朗县、贡嘎县和曲松县共16个县域，其中包含了自治区当年全部2个综合实力强县（城关区和巴宜区），其余各县均分布在这3个强县周边。这表明，高—高组内综合实力较高地区通过与周边县域的地缘联系，向周边各县提供技术、就业等，逐渐产生经济辐射与产业带动作用，相关区域共同发展，有形成“强县发展圈”、区域联合发展的趋势。分布在低—高组的城市有卡若区、桑珠孜区和错那县，其中卡若区和桑珠孜区分别为昌都市和日喀则市首府，由于政治地位的原因，其发展资源相对充沛，故综合实力高于周边县域，但其本身综合实力有限，尚不具备城关区等强县对周边县域产业辐射、拉动地区发展能力。分布在高—低组的城市有工布江达县、扎囊县、林周县、琼结县和隆子县共5个县，这些县虽然也分布于3个强县周边，但或由于自身地理和发展条件限制，尚未进入“强县发展圈”，综合实力未受到强县带动。其余49个县均分布在低—低组，这些县远离“强县发展圈”，又不是地区政治首府，因此综合实力发展逐渐落后，形成连片弱势区域。

4.3.2 LISA分析

Moran散点图的分析反映出自治区各县间存在空间集聚性，为进一步分析局部空间的集聚和非平稳性，给出相应的显著性水平指标，选择LISA分析继续进行结果分析。计算得到的LISA聚集图如图5所示。
图5 2017年西藏自治区县域综合实力得分LISA聚集图

Fig.5 LISA clust map of comprehensive strength score in Tibetan counties (2017)

由结果分析可知，通过显著性水平P=0.05检验的城市有堆龙德庆区、贡嘎县和达孜区的高—高组空间聚集；林周县和扎囊县构成低—高组空间聚集；低—低组空间聚集连片发生，东起巴青、西至仲巴、南至定日；日喀则市桑珠孜区为高—低组空间聚集。城关区作为自治区首府拉萨市的政治中心，其可利用资源远远多于其他县域，综合实力遥遥领先。堆龙德庆区紧邻城关区，自身定位准确，多年来大力发展第二产业，充分利用地缘优势，综合实力已排名自治区第三。达孜区位于城关区东侧，贡嘎县位于城关区西侧，两地区在接受城关区工业产业、科技资源辐射等方面优势明显，其与堆龙德庆均在发展上依托临近城关区的有利地理位置，已融入拉萨城市发展圈，进入发展快车道。林周县和扎囊县处于城关区和堆龙德庆区周边，但综合实力发展较慢，属于典型的低—高型空间聚集，其原因是林周县矿产资源丰富，但受限于高原环境保护政策，难以发展第二产业，处于向第三产业转型阶段，且该县人口较多、人均资源较少，故综合实力上升缓慢。扎囊县素有“西藏粮仓”的美称，为西藏粮食主产区，与“强县发展圈”其他地区相比，未完全将辐射转化成发展驱动力，其发展相对落后。低—低组包含了13个县，主要属于阿里地区和那曲市，这些地区海拔较高，道路交通里程短、环境差，区域发展环境相较于“一江两河”流域劣势明显，第二、第三产业受限于基础设施有限，自身发展缓慢，又处于“强县发展圈”以外，缺少外部带动作用，因此逐渐形成连片弱势县。桑珠孜区得益于自身为地区首府的原因，发展略强于周边县域，但又不具备带动周边县域发展的能力。

5 实证结果分析与政策思路探析

本文首先构建西藏自治区县域综合实力指标评价体系，采用主成分分析方法对自治区73个县域城市的综合实力进行评价。随后，本文结合2000—2017年的面板数据，利用GIS技术对各县综合实力的时空变化进行分析。最后，基于ESDA和GIS技术，使用空间自相关分析方法对西藏自治区各县域综合实力的空间自相关性以及空间异质性进行了对比分析。本文结论如下：
第一，从西藏自治区2000—2017年的综合实力时空演化可以看出，各地区综合实力差距有逐渐拉大的趋势。拉萨、林芝发展一直位居前列且逐年稳固，山南近年快速发展、紧随其后，昌都、日喀则综合实力一直位于自治区中游，阿里、那曲均较最初有所下降，综合实力逐渐居于自治区下游。
第二，2000—2017年自治区县域综合实力全局空间自相关分析结果表明，Moran指数18年中有逐渐变大的趋势，且自2004年开始综合实力的空间分布即表现出较为显著的空间自相关性（正相关），即一定范围的空间集聚。
第三，局部空间自相关分析中，Moran散点图和LISA分析结果显示，高—高聚集和低—低聚集的二元分布一直是西藏县域空间分布的显著特征。综合县域综合实力时空变化趋势，分析可知，随着城关区和巴宜区两个地区综合实力强县的快速发展，其已开始具备辐射和带动周边县域共同发展的能力，并初步形成“强县发展圈”，山南地区正是得益于自身处于“强县发展圈”的优越地理位置，近年来稳步发展、地区实力逐年上升。对于低—低类型，由于自身地理环境无优势、附近无强县带动、经济基础孱弱、地区极化效应等多重原因，综合实力弱县已出现连片态势，成为西藏地区下一步发展需优先考虑的问题。通过Moran散点图和LISA分析还可发现，卡若区和桑珠孜区作为高—低组成员相对稳定，这两个县作为各地区政治首府，各项资源优于周边、发展略快，但自身实力尚不具备辐射带动周边县域能力。低—高组中各成员未有效利用自身地理优势，主要有自身发展转型（林周县）、自治区特殊定位（扎囊县）、陆上交通等发展环境恶劣（阿里地区各县）等原因。
根据上述分析，本文对西藏自治区经济社会发展给出以下建议：
第一，目前由拉萨市城关区和林芝市巴宜区2个县组成的“强县发展圈”已初具雏形，应进一步培育发展动能，增强示范效应。同时，着力打造与巴宜区实力接近的拉萨市堆龙德庆区，使其迈入“强县”行列，力争形成三“点”连成一“线”。借助拉萨、林芝两个火车头，更大范围地辐射带动周边县域地区。
第二，山南处于拉萨和林芝中间，应抓牢发展机遇，积极承接区域强县对周边的发展辐射，着力发展与强县互补性产业结构、促进区域间协同发展，将自身打造成拉萨与林芝两个火车头联结纽带，由“线”进一步扩展至协同发展“带”。
第三，昌都、日喀则、那曲和阿里地区，由于和自治区强县发展脱节，目前部分地区已形成连片弱县。对此种情况，应尽快挖掘如卡若区、桑珠孜区、色尼区和噶尔县等地区内产业基础较好、发展潜力较大的县进行重点扶持，有针对性地开展商贸、旅游、特产加工和民族特色产业等，在各自地区中打造出自身的综合实力强县，利用强县对连片弱县辐射和带动，遏制连片弱县进一步扩大，并对已有成片弱县进行“蚕食”，从而早日使自治区整体驶入发展快车道，实现西藏自治区的区域协同健康发展。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
孙久文, 张静, 李承璋, 等. 我国集中连片特困地区的战略判断与发展建议[J]. 管理世界, 2019, 35(10):150-159,185.

[2]
杨龙, 徐伍达, 张伟宾, 等. 西藏作为特殊集中连片贫困区域的多维贫困测量——基于“一江两河”地区农户家计调查[J]. 西藏研究, 2014(1):69-77.

[3]
李俊清, 向娟. 民族地区贫困成因及其治理[J]. 中国行政管理, 2018(10):59-63.

[4]
周猛. 西藏牧区县域欠发达原因剖析——以改则县为例[J]. 农村经济, 2012(12):41-46.

[5]
周猛. 集中连片特困牧区的致贫因素探析与对策研究——以改则县为例[J]. 西部发展评论,2013:175-185.

[6]
徐伍达. 西藏打赢深度贫困地区脱贫攻坚战的路径选择[J]. 西南民族大学学报:人文社科版, 2018(5):57-62.

[7]
蒲柯竹, 美郎宗贞. 西藏区域经济发展差异实证研究[J]. 西藏大学学报:社会科学版, 2019(4):155-163.

[8]
田茂德, 毛阳海. 西藏区域经济差异问题分析[J]. 中国集体经济, 2014(8):33-34.

[9]
邓青春. 2000年以来西藏区域经济差异演变分析及对策[J]. 四川林勘设计, 2010(1):8-12.

[10]
陈朴, 杨本锋. 西藏三大经济区差异和协调发展的实证分析[J]. 西藏研究, 2010(1):83-98.

[11]
李国斌. 西藏区域经济增长σ收敛空间实证研究[J]. 西藏科技, 2018(3):21-24.

[12]
陈利, 朱喜刚, 李小虎. 云南省区域经济差异时空演变特征[J]. 经济地理, 2014, 34(8):15-22.

[13]
白雪, 杜宾宾, 姜亚莉. 基于县域单元的广东省经济空间差异及演化研究[J]. 水土保持研究, 2019(5):296-303.

[14]
张安驰, 范从来. 空间自相关性与长三角区域一体化发展的整体推进[J]. 现代经济探讨, 2019(8):15-24.

[15]
张利国, 鲍丙飞, 杨胜苏. 我国农业可持续发展空间探索性分析[J]. 经济地理, 2019, 39(11):159-164.

DOI

[16]
冉泽泽. 基于ESDA的经济空间差异实证研究——以丝绸之路经济带中国西北段核心节点城市为例[J]. 经济地理, 2017, 37(5):28-34.

[17]
蔡芳芳, 濮励杰, 张健, 等. 基于ESDA的江苏省县域经济发展空间模式解析[J]. 经济地理, 2012, 32(3):22-28.

[18]
何晓群. 应用多元统计分析[M]. 北京: 中国统计出版社, 2010.

[19]
Anselin L. The Moran scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial[J]. Spatial Analytical, 1996(4):111-126.

[20]
Anselin L. Local indicators of spatial association-LISA[J]. Geographical Analysis, 1995, 27(2):93-115.

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