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地理位置在人类生活中的重要性,人类活动80%的数据都与空间有关，经济活动更是避免不了空间因素的影响。长期以来，主流经济学给人留下的印象是经济学中的生产与消费活动都发生在针尖上，没有任何空间维度，无论是土地还是距离都没有涉及。空间及其主要组成要素在很大程度上要么假定同质，要么被忽略。传统主流经济学只研究三大问题：生产什么？为谁生产？怎样生产？却忽略了“在哪里生产”即生产活动的空间定位问题。之所以忽略空间问题，并不是经济学家们不知其重要性，而只是因为过去没有掌握描述空间的手段和方法。因此，萨缪尔森评价：“经济理论如此忽视空间问题，是因为只对自身感兴趣的领域的缘故。”20世纪80年代以来，以报酬递增、不完全竞争为假设前提，以数学建模为分析工具的新经济地理学的研究有了不断发展，出现了诸如克鲁格曼、藤田昌久、维纳布尔斯等一流的学者，将空间因素纳入了西方主流经济学的分析框架中，研究空间的经济现象与规律、生产要素的空间布局和经济活动的空间区位等，并诞生了一门新学科--新经济地理学，实现了主流经济学向空间维度的扩展，成为当代经济学中最激动人心的领域。经济学尤其是区域经济学对空间因素的空前重视，导致其研究分析避免不了空间分析。圈内有句话，凡是不考虑属性的空间分析，都是耍流氓。然而，现有经济学与区域经济学对空间因素的分析更倾向于理论层面的演绎分析，缺乏现实世界中的空间影响的反演与归纳，难免会导致理论与实践的脱钩。
作为一种新兴的研究方法和技术,GIS既能对图形信息数据进行显示和处理,还能完成数据的地学模型分析和具有空间定位意义的数据处理,并成为一种全新的区域空间研究决策支持系统,它能够高效率、高精度、定量地实现经济学意义上的区域空间分析和过程模拟，为区域经济分析提供了一种研究问题和解决问题的新视角。通过GIS提供的空间分析功能,可从已知的地理数据中得出隐含的重要结论,从而发现用传统统计学和数据库技术无法揭示的客观规律，例如，采用叠加、缓冲区、相关性等分析，可以有效地观察到经济变量之间的相关关系。通过对区域进行分类，有助于深入分析和揭示区域经济发展中的内在机制，特别是关于地理因素对区域经济发展的影响，了解资源禀赋、人口积聚、产业结构变迁等因素在经济增长中的作用。以往区域经济学研究中，很少意识到GIS与空间分析的力量，很多实证分析都是在没有地图显示的情况下进行的，为了在数据分析时能够发现模式，通常都要花费好几个小时在表格化数据和运行回归上。但是如果使用诸如ArcGIS等GIS工具，那么在一个案例分析的归纳阶段，通过数据可视化与探索性空间数据分析(ESDA)等功能，可以获得极高的效率。这种方法特别适合于理论方法起不到指导性作用的时候，或者是研究对象涉及多学科交叉的时候。GIS的奠基人之一M.F.Goodchild曾指出：“地理信息系统真正的功能在于它利用空间分析技术，对空间数据的分析”，GIS不仅能进行海量空间数据管理、信息查询检索与量测，更可通过图形操作与数学模拟运算分析出地理空间数据中隐藏的模式、关系和趋势，挖掘出对科学决策具有指导意义的信息，从而解决复杂的区域经济应用问题，促进理论与实证的有效结合。因此将区域经济学分析与GIS结合，势必会对研究带来巨大效率，其应用前景更加广阔。从经济学学科发展角度来看，继文字、数学之后，GIS将会成为（区域）经济学研究的“第三代语言”。
区域经济学本身就是通过经济学范式来研究区域经济活动，区域经济活动都与空间信息密切相关，而且在区域经济分析如空间格局分析、影响范围分析、空间结构等方面，对空间区位与属性信息的综合分析是其必然要求。传统区域经济分析，侧重于对属性信息进行管理，缺乏空间信息管理与分析功能。GIS技术因其属性信息、空间信息一体化管理与强大的分析功能，对区域经济学会带来重要意义：
（1）通过对空间信息与属性信息的一体化管理与综合分析，将区位特性纳入研究范畴，弥补传统方法缺乏对空间信息管理与分析能力的不足。
（2）GIS的输出功能、可视化技术可以为区域经济可视化与动态模拟提供有效的技术支持，传统的方法提供的往往是文本、表格等结果。而随着科学技术的发展，图形、图像是最直观、最受欢迎的信息表达形式，而这正是GIS的优势所在。
（）GIS的空间分析功能可以直接用于区域经济活动中，为经济分析插上了空间维度的翅膀，使研究分析更具有实际操作性，如缓冲区分析用于区域经济活动影响范围分析；叠加分析可用于对经济活动影响因子的综合考虑；空间探索性分析则可以有效探析空间格局演变。
二、GIS环境下区域经济分析框架在GIS环境中开发有效进行区域经济分析，是一个极具挑战性的研究课题。考虑到GIS环境下区域经济分析的易理解性和可操作性，本书将GIS环境下区域经济分析分为如下六个方面：
1.确定性空间分析
确定性空间分析是指分析处理确定性空间数据或解决确定性空间问题的方法，它是高级空间分析的基础。无论是区域查询、区域经济统计分析，还是网络分析、基于地图代数的叠加分析等基本分析方法都是基于确定性的算法或技术，包括坐标、长度、面积、体积、方位、形状、空间分布等指标的量测、空间拓扑查询、空间要素图形叠加与属性叠加等。从算法来看，确定性空间分析的算法基本上是基于经典数学方法建模的，其在GIS空间分析技术中已经相当成熟。
2.探索性空间数据分析
探索性空间数据分析是利用统计学原理和图形图表相结合对区域经济数据的性质进行分析、鉴别，用以引导确定性模型的结构和解法的一种技术，本质上是一种“数据驱动”的分析方法。广义上讲，ESDA可以定义为技术的集合，它可描述和显示空间分布，识别非典型空间位置（空间表面），发现空间关联模式（空间集群），提出可用的空间结构及空间不稳定性（空间非固定性）的其他模式（AnselinL，）。ESDA技术注重研究数据的空间相关性与空间异质性，相对于传统的统计分析而言，ESDA技术不是预设数据具有某种分布或某种规律，而是一步步地、试探性地分析数据，逐步地认识和理解数据。
.时空数据分析
Goodchild曾指出，GIS分析模拟环境问题的主要能力是能够处理海量的、异质的、空间导向的数据，对地理问题的处理伴随着时空过程。在现实世界中，时间、属性、空间是区域经济发展目标的三个不可分割的特性，空间目标的特征随时间变化而变化，其几何位置、形态、空间关系等信息都是在特定时刻或时段通过直接或间接观测得到的。与其他类型的信息相比，空间信息具有明显的时序特征。传统区域经济分析只涉及属性维度。GIS能同时处理时间维与空间维，模拟和分析区域经济数据随时空变化，即GIS具有时空数据分析的能力。时空数据分析是当前及今后GIS界的热点研究问题之一，它不仅描述系统在某一时刻、时段的状态，而且描述系统沿时间维变化的过程，预测未来时刻、时段系统将呈现的状态，以此获得系统变化的趋势，或对过去不同时刻、时段的系统状态回放重现，挖掘系统沿时间变化的规律。
4.专业模型集成分析
解决某一类区域经济问题时，由于各种应用系统的服务对象、解决问题的类型、复杂程度等方面差异很大，不同的研究对象或专业范畴需要不同的专业模型。专业模型是在对系统所描述的具体对象或过程进行大量专业研究的基础上，模拟或抽象客观规律，将系统数据重新组织，并总结出与研究目标有关的、有序的数据集合的有关规则和公式。专业模型中既有定量模型，又有定性模型，既有结构化模型，又有非结构化模型，如区域经济增长模型、区域中心外围模型、区域经济竞争力评价模型等。
区域经济行作用机理是区域经济分析的重要研究内容，主要是利用有关专业模型来模拟区域主体的行为过程，预测对象发展、变化趋势，发现对象间的相互关系，得到所需的信息或知识。运用专业模型集成分析可以将区域主体和空间属性关系通过专业模型进行简化和抽象，系统则通过模型进行深入分析。
目前，通用GIS空间分析功能与各种领域专业模型集成主要有两种途径：
（1）基于组件的嵌入式耦合，即利用组件开发技术，将专业应用模型封装成一个组件，作为GIS系统的一部分。GIS的通用功能组件与应用模型组件具有公共的数据环境和操作平台，并以统一的用户界面与用户进行交互。这种方法的优点在于充分利用GIS空间分析功能，支持应用问题的数据集定义、模型定义、模型生成和模型检验等整套过程。
（2）基于数据交换的松散耦合方式，即GIS与专业模型相对独立，专业模型由其他外部软件实现，二者之间在一定的规范和协议支持下，采用数据通讯的方式进行联系。从总体上说，此种结合方式实现简单，技术要求低，但对用户自己定义的专用模型支持程度不够，不能很好地处理复杂问题。
5.可视化空间分析
区域经济可视化以及基于可视化技术的空间分析、空间数据挖掘和现象发现已发展成为空间数据处理的重要手段和关键技术。GIS可以将区域经济数据转化为“地图”，使这些数据所表达的空间关系可视化，人们可以在地图、影像和其他图形中分析它们所表达的各种类型的空间关系。可视化空间分析主要用于分析空间对象的空间分布规律，进行空间对象的空间性质计算，表现数据的内在复杂结构、关系和规律。目前，可视化空间分析已由静态空间关系的可视化发展到动态表示系统演变过程的可视化。
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