长江经济带省域科技创新能力评价及空间关联格局分析（下）

长江经济带省域科技创新能力评价及空间关联格局分析（下）2017-11-13其中，；xi为省域i的科技创新能力综合得分；Wij为空间权重矩阵W中的元素，在此选择基于相邻效应的0-1空间权重矩阵。若I显著为正，则表示科技创新能力发展水平相似的省域在空间上显著集聚。Moran′sI的取值范围为[-1，1]，值越趋近于1，区域总体的空间关联程度就越大。(2)局部空间自相关分析。Moran散点图常用于局域空间关联性分析，横轴对应变量(Z)的所有观测值，纵轴对应空间滞后向量(Wz)的所有取值[21]。其可以划分为4个象限，分别对应“H-H”、“L-H”、“L-L”和“H-L”4种不同的区域空间关联类型。3.2空间关联格局分析基于表4中的各省域科技创新能力综合得分数据，通过式(1)计算得出2014年长江经济带省域科技创新能力的全局空间自相关系数GlobalMoran′sI为0.35，显著为正，说明长江经济带区域科技创新发展具有较强的空间相关性，表现为属性值相似省份之间形成空间集聚现象，即科技创新能力相似的省份在空间上相邻，空间上形成科技创新发展高值集聚区或低值集聚区。从Moran散点图中可以看出，