改革开放以来，中国经济30多年的高速发展令世界震惊，不断增加的投资是拉动中国经济发展的主要源泉。投资中最为重要的固定资产投资对中国经济增长起着推动作用，也具有经济发展的指向作用，同时也是导致地区间经济发展差异的重要因素之一。在对区域经济差异的各种影响因素进行详细分析的基础上，业内学者普遍认同，投资是影响区域经济差异的重要因素之一。

我国经济在地区间表现出非一致性，与之相对应的是，投资也表现出分布的非均衡性，东部地区凭借区位优势及政策倾向，吸引了更多的投资。本文分析了中国1995、2000、2005、2010年的投资分布规律，重点用空间统计分析方法研究了这四个时间断面的空间关联关系。

ESDA（探索性空间数据分析）是一种具有识别功能的空间数据分析方法，主要用于探测空间分布的非随机性或空间自相关。空间自相关分析是认识空间分布特征、选择适宜的空间尺度来完成空间分析的最常用方法。目前，普遍使用空间自相关系数——Moran’s I指数。

研究数据与方法

（一）数据来源

本文共采用337个地级及以上城市（包括地区、自治州、盟）的数据信息。其中，城市数据来自《中国城市统计年鉴》（1996、2001、2006、2011年），自治州和地区则以相应年份和省份统计年鉴中的全社会固定资产作为投资数据。

（二）研究方法

探索性空间数据分析基础是定义空间权重矩阵。在生成权重矩阵过程中可以运用不同规则对空间的关系进行定量分析，因而可以从全局和局部两个角度来定义不同的规则，从不同视角发现空间发展的趋势和差异。

1.全局空间关联分析

全局空间关联分析（Global Moran’s I）反映的是空间邻接或空间邻近的区域单元属性值的