摘 要：随着国家和地区的经济发展，人们的生活水平也在发生着变化，中心地区的经济发展会带动周边城市的经济一同发展。本文以江苏省各市县为研究区域，江苏省各市县人均GDP数据为研究数据，运用空间自相关性分析方法，借助GeoDa软件得到江苏省人均GDP的全局空间自相关Moran’s I指数及局部空间自相关LISA指标，并与利用ArcGIS软件生成人均GDP分布专题地图进行对照。分析结果表明：江苏省人均GDP分布呈现显著的空间集聚现象,苏南地区的高高集聚和苏北地区的低低集聚，且与人均GDP分布专题地图显示结果一致。54522
毕业论文关键字：空间自相关分析，江苏省，人均GDP,GeoDa,ArcGIS
Abstract：With the economic development of the country and the region, people's living standard is also changing. The central area’s economic development will develop the economy of surrounding cities. This paper takes the cities and counties in Jiangsu Province as the study area and their per capita GDP data as the study data. It uses spatial autocorrelation analysis methods and GeoDa software to get the global space autocorrelation Moran's I index of Jiangsu Province’s per capita GDP and the local space autocorrelation LISA indicators. And these are compared with the distribution of per capita GDP thematic maps generated by the use of ArcGIS software. The results of the analysis show that the distribution of per capita GDP of Jiangsu presents a significant spatial agglomeration phenomenon,South of Jiangsu area of high concentration and low concentration of North Jiangsu area，and in line with GDP per capita distribution thematic map shows the result.
Key words：spatial autocorrelation, Jiangsu Province, GDP per capita,GeoDa,ArcGIS
目 录
1 引言 4
2 空间自相关概述 4
2.1 空间权重矩阵 4
2.2 全局空间自相关分析 5
2.3 局部空间自相关分析 6
3 研究区概况和技术路线 7
3.1 研究区概况 7
3.3 技术路线图 8
4 人均GDP空间自相关分析 8
4.1 人均GDP数据的全局空间自相关分析 9
4.2 人均GDP数据的局部空间自相关分析 10
4.3 人均GDP专题地图 12
5 空间自相关影响因素分析 13
5.1 历史因素 13
5.2 区位因素 14
5.3 区域发展战略因素 14
5.4 经济全球化因素 15
结 论 16
参考文献 17
致 谢 18
1 引言
地区生产总值（GDP）是指一个国家或地区在一定时期内（一个季度或一年），其经济生产的全部最终产品和服务的价值，通常被认定为是衡量一个国家或地区的经济的最好的指标。GDP不仅能够体现一个国家的经济状况，同时还能够表现一个国家的财富和国力。是将一个国家或地区核算期内（通常是一年）实现的GDP与这个国家或地区的常住人口（目前使用户籍人口）相比来计算得到的。人均GDP是重要的宏观经济指标之一，经常被用来作为发展经济学中衡量经济发展状况的指标，是一个让人们可以有效理解和把握一个国家或地区的宏观经济形势的工具，是一个衡量一个国家或地区人民生活水平的标准。 江苏省各市县人均GDP的空间自相关分析:http://www.751com.cn/jingji/lunwen_58742.html