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（1）广东省县域经济空间异质性的空间格局特征
广东省县域经济差异的空间格局特征表现为明显的“中心-外围”结构。珠三角地区作为广东省的经济中心，其经济发展水平显著高于其他地区，形成了高经济发展水平的集聚区。这种集聚现象在空间上呈现出显著的空间相关性，即经济发展水平相似的县域在空间上趋于集聚。从局部空间自相关来看，珠三角地区的“高-高”型县域集中，而北部山区则以“低-低”型县域为主。这种空间异质性揭示了广东省县域经济发展的不均衡性，其中珠三角地区的经济发展对周边地区具有较强的辐射和带动作用，而北部山区则因地理、交通等因素制约，经济发展相对滞后
。
（2）产业结构的空间格局及其对县域经济的影响
产业结构的空间格局在广东省县域经济中同样表现出明显的空间异质性。第二产业和第三产业的空间分布格局及集聚特征与整体经济发展基本保持一致，高值区主要集中在珠三角核心地区。这表明珠三角地区的工业化和现代化水平较高，服务业发展迅速，对经济增长的贡献显著。而第一产业的空间格局则表现出与整体经济发展相反的情况，高值区主要位于西翼地区，这可能与该地区的农业资源禀赋有关。第一产业的发展对县域经济的提升作用有限，而第二产业的集聚在缩小县域经济发展水平差距中起到了关键作用，第三产业则在一定程度上对周边地区经济发展具有扩散效应，但相较于第二产业较弱
。
（3）县域经济发展和产业结构的影响因素分析
影响广东省县域经济发展的主要因素包括自然资源、交通区位和经济基础。货币流通度和商业规模对东翼地区经济发展的作用更为明显，而交通接近度、交通穿行度和经济活跃度主要作用于北部山区和东部沿海地区。气候条件和植被覆盖度对珠三角地区县域经济发展的影响力有限，这可能与珠三角地区经济结构以工业和服务业为主有关。从产业结构分解的驱动机制来看，自然地理因素和气候环境条件是影响广东省县域第一产业的主导因素，而第二产业和第三产业更容易受交通区位状况、经济发展基础、社会发展水平的影响
import geopandas as gpd
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np
# 假设有一个广东省县域经济数据集，包含经济指标和地理空间数据
# 加载广东省县域经济和地理空间数据
gdf = gpd.read_file('guangdong_counties.shp')
# 提取经济数据和地理空间数据
X = gdf[['GDP', 'Investment', 'Population']] # 经济指标
y = gdf['Economic_Growth'] # 经济增长指标
# 数据分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测和评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
# 保存模型系数
coefficients = pd.DataFrame(model.coef_, X.columns, columns=['Coefficient'])
print(coefficients)
# 地理空间数据可视化（示例代码，需要在GIS软件中实现）
# gdf.plot(column='Economic_Growth', cmap='OrRd')