在划分好的46 个产业集群基础之上，本文通过计算每个集群在全国345 个地级市层面上的全局空间自相关系数，进一步考察各集群在地理空间上的集聚情况。莫兰指数（Moran’s I）是最常用的全局空间自相关系数，可以直观地表示某空间区域的数据与其他空间区域的数据在空间上的相互依赖程度，其计算公式如下：
其中，x 为各空间区域上的观察值，
为观察值的平均数，n 为空间区域个数，wij 为空间权重系数，本文采取rook 邻接标准确定该值，若空间区域i 和j 具有共同边界，wij =1；否则，wij =0。莫兰指数取值范围为［-1，1］，I>0 时，观察值呈空间正相关，值越大则说明空间相关性越明显；I<0 时，观察值呈空间负相关，值越小则空间差异性越明显；I=0 时，不存在空间相关性，观察值在空间上呈随机独立分布。
莫兰指数在原假设为观察值不存在空间相关性而呈随机独立分布的期望和方差分别为：
其中，
， 
为第i 行数据之和，
为第i 列数据之和。莫兰指数的检验可通过Z 标准统计量和对应的概率P 值完成，
。如果Z 的绝对值显著大于零或者P 值小于显著性水平值，则表明观察值具有空间自相关性或空间集聚性，反之则认为观察值在空间上是随机独立分布的。经计算，各集群企业个数在地级市层面上的莫兰指数如表23-2 所示。
表23-2 各集群企业个数在地级市层面上的莫兰指数
续表
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注：表中*、**、***分别为1%、5%、10%的显著性水平。
由表23-2 可知，46 个产业集群中共有44 个呈明显的空间正相关分布，即这些集群在空间上也是趋于集聚的。这说明，各集群内部的产业之间不仅有着紧密的技术联系，也有着密切的地理位置联系。本文选取集群中具有代表性的四个产业集群C27、C26、C35 和C44，利用GeoDa 软件绘制各自在地级市层面上的空间分布示意图（见图23-2 至图23-5），可以看出不同产业集群在地理位置上集聚的差异性。C27 集群是莫兰指数最高的集群，以服装原料的制造和加工产业为主（具体见表23-1，下同），主要集聚在长三角、渤海湾和京津冀等地区。C26 集群则以化工产品的生产和制造为主，集聚区域除主要的长三角、渤海湾、京津冀等以外，呈现较为明显向长江中游经济带、成渝经济圈、辽中南经济圈等外围地区扩散趋势，在中西部地区的分布也明显高于C27 集群。C35 集群以机械制造产业为主，在空间分布上集中于东部沿海地区，包括东北老工业基地、珠三角地区等。C44 集群以电子产品制造产业为主，主要集聚于长三角、珠三角等地。
图23-2 产业集群的空间分布——C27
图23-3 产业集群的空间分布——C26
图23-4 产业集群的空间分布——C35
图23-5 产业集群的空间分布——C44
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