将我国省（市、区）金融生态运行效率值纳入空间Moran’s I散点图中（见图5-1，5-2，5-3），散点图四个象限的空间分布判断出，我国金融生态运行效率在空间分布特征上表现出显著的正向空间依赖性。进一步发现，绝大部分的省份金融生态运行效率值均处于散点图的第Ⅰ和第Ⅲ象限，表征出明显的空间依存关系；仅仅部分省份处于第Ⅱ和第Ⅳ象限，这些省份金融生态运行效率体现出非典型性和随机性，偏离了全国整体的空间自相关趋势。为了分阶段考察总体特征，本文拟按照2006年、2015年和2006—2015年三个时间段做出判断。
2006年：位于第Ⅰ象限的有10个省份，分别是辽宁、天津、北京、上海、河北、山东、江苏、浙江、福建、湖北，这些省份金融生态运行效率空间分布表现出高水平—高空间滞后（H-H）的正相关集聚特征；位于第Ⅱ象限的是贵州，该地区金融生态运行效率表现出低水平—高空间滞后（L-H）的负相关特征；位于第Ⅲ象限的有16个省份，分别是黑龙江、吉林、山西、陕西、甘肃、内蒙古、宁夏、新疆、青海、云南、广西、四川、重庆、湖南、江西、湖北，这些省份金融生态运行效率空间分布表现为低水平—低空间滞后（L-L）的正自相关集聚特征；广东则位于第Ⅳ象限，表现出高水平—低空间滞后（H-L）的负自相关特征；也有部分省份同时跨越不同的象限，比如海南跨了第Ⅱ、第Ⅲ象限。
图5-1 2006年中国金融生态运行效率Moran空间散点图
2015年：位于第Ⅰ象限的省份减少到7个，分别是北京、上海、天津、江苏、浙江、福建、广东。这些省份金融生态运行效率空间分布表现出高水平—高空间滞后（H-H）的正自相关空间集聚特征；位于第Ⅱ象限的省份有三个，分别是青海、江西、吉林，金融生态运行效率空间分布表现出低水平—高空间滞后（L-H）的负自相关集聚特征；位于第Ⅲ象限的省份包括17个，分别是黑龙江、辽宁、河南、河北、甘肃、陕西、山西、内蒙古、宁夏、新疆、广西、云南、贵州、重庆、四川、湖南、湖北。金融生态运行效率空间分布表现出低水平—低空间滞后（L-L）的正自相关集聚特征；位于第Ⅳ象限的是安徽省，表现出高水平—低空间滞后（H-L）的负自相关特征；同时跨了第Ⅰ和第Ⅳ象限的包括山东和海南。
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图5-2 2015年中国金融生态运行效率的Moran空间散点图
2006—2015年：根据10年效率平均值计算，位于第Ⅰ象限的省份一共10个，分别是辽宁、天津、北京、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、河北。金融生态运行效率空间分布表现出高水平—高空间滞后（H-H）的正自相关集聚特征；位于第Ⅱ象限的是吉林，金融生态运行效率空间分布表现出低水平率—高空间滞后（L-H）的负自相关特征；位于第Ⅲ象限一共有17个省份，分别是江西、黑龙江、内蒙古、宁夏、新疆、青海、甘肃、陕西、云南、广西、贵州、湖北、湖南、河南、山西、四川、重庆，金融生态运行效率空间分布表现出低水平—低空间滞后（L-L）的正自相关集聚特征；安徽省位于第Ⅳ象限，金融生态运行效率空间分布表现出高水平—低空间滞后（H-L）的负自相关特征；海南同时跨了第I和第IV象限。
通过对比考察初期和末期的Moran散点图的变化趋势（图5-1和图5-2），我们可以发现，考察初期的2006年，一共有26个省份金融生态运行效率体现出正向空间自相关集聚特征，其中，一共有10个省份位于第Ⅰ象限，表现出高水平—高空间滞后特征，共16个省份位于第Ⅲ象限，表现出低水平—低空间滞后特征；考察末期的2015年，一共有22个省份金融生态运行效率体现出正向空间自相关集聚特征，其中，共7个省份位于第Ⅰ象限，共15个省份域位于第III象限。
根据此变动趋势，可以进一步判断出我国金融生态运行效率存在明显的空间依存性，正相关趋势显著。相邻省份的金融生态运行效率具有类似的集聚特征，即高金融生态效率的省份被较高金融生态效率的省份包围，低水平金融生态效率的省份被低水平金融生态效率的省份所包围。而且，我们可以利用散点图判断出随机性以及非典型性省份，即偏离了全国总体正相关性趋势的地区。2006年，1个省份表现出非典型空间关联；2015年，共有2个省份表现了非典型空间关联。
5-3 2006—2015年中国金融生态运行效率的Moran空间散点图
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