全域Moran's I值衡量整个空间系统内总体相关性问题，是以全国的样本进行计算的结果，即观察样本的整体分布情况。这意味着可能存在局部的观察样本与整体样本计算的不一致。为了进一步具体计算全国各局部省域的空间相关性，本章使用空间关联局域指标（LISA）来反映每个省区与相邻省区之间的空间关联程度。LISA指数用局部Moran's I指数计算。

其中，

yi、yj和wij的意义同（4－1）式。根据相关性的定义来看，局部Moran's I可能大于0，空间分布是LL（低乘低），低的被低的包围，或者HH（高乘高），高的被高的包围；如果小于0，则空间分布为HL（高乘低），高的被低的包围，或者LH（低乘高），低的被高的包围。(www.daowen.com)

表4－2　2001年中国省域Local Moran's I指数

根据公式（4－2）对2001年的全国省区市建成区面积的Local Morans’I指数计算结果，在全国31个省区市中，（高，高）9个，处于第一象限；（低，低）11个，处于第三象限；（高，低）4个，处于第四象限；（低，高）7个，处于第二象限。总体而言，处于第一象限和第三象限的省区市有20个，占全国所有省域的67%。这与Global Moran’s I指数一致。说明中国省域城镇建设用地存在空间溢出效应。表4－3是根据局部空间Moran’s I计算的2001年中国各省区的Local Moran’s I指数及其空间分布。

表4－3　2001年中国省域Local Moran’s I指数及空间分布