《表5 省际汽车产量空间马尔科夫链转移概率和转移时间矩阵》

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《中国汽车制造业生产格局时空演变特征与前景展望》

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利用PySAL计算1979—2018年、1979—2000年、2001—2008年、2009—2018年4个时段的普通和空间马尔科夫链转移概率矩阵和转移时间矩阵，采用四分位数方法将汽车产量离散化为4种类型（高产量、较高产量、中低产量、低产量，分别用C4、C3、C2、C1表示），结果见表5。其中，1979—2018年的马尔科夫链转移概率矩阵中，对角线的数值均大于0.85，表明各类型较为稳定，不同类型的转换基本上仅限于相邻类型之间，如低产量类型转变为较高产量及高产量类型的概率均为0，这说明中国汽车制造业生产格局有明显的路径依赖及锁定效应。PySA还可以计算研究期内不同类型的稳态分布概率，高产量、较高产量、中低产量、低产量的稳态分布概率分别为0.23、0.30、0.31、0.15。从不同时期的马尔科夫链转移概率矩阵看，总体特征类似，中低产量及较高产量类型之间的转换概率所有增加。