新版白话空间统计（7）：用全局莫兰指数分析经济变化案例
上回说到，统计分析，对比是核心。
也就是所谓的：世事无绝对。
人类对于任何事务首先的第一评价方式，就是对比。如果没有对比的话，单纯的数字会让我们觉得有些不知所措。比如这句话“某校今年招生500人”，那么你怎么评价呢？招了很多人？还是才招了这么一点点？但是加上对比之后，就不一定了，比如“A校招生500人，B校招生100人”……这样一说，就发现，哦，500人还是蛮多的嘛。但是如果说，“A校招生了500人，B校招生了2000人”，那么这500人的评价，就立马从“蛮多的”变成“这么一点点”了：
所以统计结果也是一样，解读的核心就是需要对比：
比如国家的统计公报也是都是这样写的：
但是，还是俗话说：一个巴掌拍不响……要对比，起码也是两个或者两个以上的值啊……，但是经常有这样的情况，我做分析，但是只有目前的数据……没有以前可用的样本，怎么办？
遇上这种情况，虾神语录：“统计对比，有样本要上，没有样本，制造样本也要上”。特别在空间统计中，样本就是通过各种理论情况进行制造就行。
比如下面这种情况，制造三种极端理论样本：聚集、随机（均匀）和离散，然后通过量化，与实际数据进行对比，看实际数据与谁接近，就是是谁了（当然，随机作为正态分布中轴位置，拒绝它是要有一定置信度的）
填坑：看到这里，大家回想一下上篇文章里面，计算完成之后，有个期望值，就是制造出来，用于评估对比观测值的。
不过样本的选定，也是需要有一定规则的，否则就出现下面这种情况了……
扫盲：巴西队11次进入4强7次杀入决赛5次获得冠军，即：1958年瑞典世界杯、1962年智利世界杯、1970年墨西哥世界杯、1994年美国世界杯、2002年韩日世界杯。
根据规则，获得过世界杯冠军的球队，有权利在自己的球衣上绣上星星来表示他们获得的至高荣誉，夺得过几次冠军，就可以绣上几颗。所以，巴西也号称五星球队……当然，我们也绣了五颗星……）
那么今天我们就来通过一个案例，来讲讲莫兰指数的分析案例：
首先我们来看国民经济指标中，大家最耳熟能详的一个指标——鸡滴屁……啊不，GDP。。。这个全称为：国内生产总值的东东，概念上是指按国家市场价格计算的一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果，常被公认为是衡量国家经济状况的最佳指标。
那么我们一直有对省份之间GDP排名和统计的传统，一般来说大致是这样的：
下面是2000、2005、2010、2015四个年份的各省GDP专题图
可以看见，所谓的GDP三强：广东、山东、江苏的地位重来没有变过，如果通过折线图来看各省的情况，也是一样的：
里面除了台湾木有数据，都是0以外，还有两个比较奇葩的省：
其他的省基本上都是上升型，这两个省出现了明显的拐点……特别是辽宁，愿意大家自己某度就行：
这个问题暂时不谈，我们仅从数据上看，中国的GDP（起码绝大部分省）都是呈现上升状态的，毕竟这些年，我们的生活质量的改善是有目共睹。
那么我们通过空间分布，能够对中国经济的数据做出一些什么观察呢？
首先看中国的一个基本国策：
小平同志不止一次提出过这样一个口号：允许一部分人先富起来……虽然这个口号后来被很多人诟病，但是不可否认的是，这个政策在很大程度上影响了中国几十年的发展。
用张维为教授的话来说：中国自古以来是一个“大一统”的国家，一方有难，八方支援一直在我们的民族基因里面，所以这次湖北疫情才能够这么快得以控制：
这种基因是西方无法理解的……先不说乱成一锅粥的欧洲：
就看同样是大一统的美国：
好了，闲话少叙，言归正传：允许一部分人（地方）先富起来之后，中国诞生了一个史诗级的财政政策：
这个政策要去真实理解起来，很复杂，实际上举个例子就很容易明白了：
比如修高铁，如果是各省独立修建自己省内的高铁的话，很多省本身的财政是承担不起来的，比如西部的大部分省，那么怎么办呢？东部有钱的省上缴给中央财政的结余部分，就可以来支援西部搞建设。这就是财政转移支付的现象之一。
那么现在看起来，中国的各省财政情况，是怎么样的呢？从2018年的情况来看，实在是不容乐观，号称：七省五市支撑全中国
从各级财政公开数据来看，只有北京、上海、天津、浙江（不含宁波），江苏、广东（不含深圳）、福建（不含厦门）这七个省（直辖市），以及宁波、青岛、大连、厦门、深圳这五个技术单列市的财政有结余，其他的东北三省，华北两省，西南六省，中部六省，西北七省以及庞大的中央财政，都是赤字，所以基本上就形成这种“七省五市支撑全中国”的情况。
如果单论经济本身的发展，那么各种对比都有，而不管经济数值如何变化，有一个东西是没法改变的，就是中国的省域版图，正如我前面说过的：
所以我们可以以中国的地理空间为客观尺度，来衡量经济发展的一些变化——那么这些年，我们国家的经济发展带来的空间分布变化，有哪些呢？
从空间分布假设来看，应该有三种假设：
其中，聚集和离散，代表的都是区域发展不均衡——聚集是有钱的蹲一起，没钱的蹲一起，说明出现了连片贫困地区，离散也是一样，有钱的地方，旁边一圈都是没钱的省：
最著名的离散区域就是北京，如果细化为县域版图的话，北京周边有一圈的县，都是国家级贫困县（当然，目前扶贫脱帽了），也就是大家经常说的：环首都贫困带；也是俗话说的：大树底下不长草。
那么从省域空间尺度来看，中国的经济发展空间分布模式是怎样的呢？我们仅需要对这19年以来的全局空间自相关做一个计算，就可以粗略看出来了：
下面是我依次计算了2000年到2018年，19年的莫兰指数的列表，空间关系用的是最简单的共点共边方法：
那么我们来解读一下，首先看pz——嗯，P统统小于0.05，Z统统大于1.65，一句话，都有效，然后就可以看莫兰指数了，这样看数值好像没啥意义，都是大于0的，都是聚集，那么我们仅需要做一个非常简单的折线图，就可以看见完全不一样的效果了：
可以看到，从2000以来，莫兰指数发生了几次重大的变化：
首先是2000年以来，中国的省域经济结构一直从聚集向着随机（离散）在变化的，因为国家推行的就是减少地区之间的差异这种政策。
然后第一次变化是2003年，国八条启动的房改，随之而来的量化宽松和国有化改革，可以看出是央行第一次开闸放水。这一撒币不要紧，莫兰指数立刻向上窜升了一大截——为什么会这样？我们后面再介绍。
之后一直继续向下，最低点是2008的全球金融危机，大家知道，那一年沿海发达地区大量的工厂关门倒闭，大批农民工返乡，实际上他们从沿海发达地区回到相对落后的家乡，是带来了大量的资金和消费等需求的，所以在2008年的时候，我国各省的GDP之间的差异是最少的。
然后就是所谓的4万亿投资——央行再度开闸放水，莫兰指数再度拉了起来；一直到2010，应对经济过热，央行连续九次提高存款准备金率，以减少投资，缓解经济过热情况。然后才把这个聚集效应给压下去。
之后到了2014年，这一年出台了庞大的放水计划——去库存，货币化棚改政策——涉及中央总投资高达1.5万亿——这是什么概念？四万亿虽然多，但是重点还在铁公基（铁路公路基础建设）上，但是1.5万亿规模的资金，全部投向的是房地产。
这一波放水啊，莫兰指数直线上扬……知道2017年提出房住不炒，才略略压着。
看到这里，可能有同学的问题就来了——为什么这个莫兰指数的变化，和我国大笔投资（准确说是央行撒币）关系如此紧密呢？
那么我们简单通过一个例子来看看——
比如，虾神在老家，有个带院子的破屋子，国家说：来，棚改了，我们货币化安置（也就是说，拆了虾神的破屋子，不进行实物补偿，而是直接给钱——），给你500万！你拿去买新房子吧。
那么你觉得，在北京工作的虾神，是拿着这500万，在老家买个别墅呢，还是带着这500万来北京，买个学区房呢？
——别说虾神了，就是虾神哪些没读多少书的父老乡亲，如果给他们一大笔钱，也很多人都在讨论，如果有子女在外，就去投奔外地发达地区，没有子女在外的，也考虑去大城市（市里面或者省城）去买一套房子……
所以，看是国家大水漫灌的给所有地方都投资，最后钱依然会被集中在更有钱更发达的地区。这也就是经济学上所谓的“虹吸”效应。
所以也就出现了这么一句话：
国家每谈一次东北振兴计划，带来的结果是——海南的房价翻了一翻。
东北四省：黑吉辽琼……
那么更优的分布模式是什么样的呢？在后面我们讲置信度的时候，会给大家详解随机的力量。
到这里，全局莫兰指数就基本上介绍完了，下一节我们会做一个简要总结，对使用莫兰指数时候的一些注意事项和疑问进行解答。
待续未完。
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