《表1 空间转移概率矩阵：中国农村居民收入的时空变迁及贫困预警》

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《中国农村居民收入的时空变迁及贫困预警》

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LISA时间路径的变迁方向揭示了各地市农民收入水平的时空演变路径，通过空间转移概率矩阵（表1）及其类型与凝聚（表2）可进一步解析不同地域单元的演变类型和过程。（1） Moran’s I散点保持在同一象限内（类型Ⅳ）的概率为77.2%，表明我国340个地市单元的农民收入空间格局演变较为稳定，呈现出逐渐加强的瞄定效应和惰性特征，我国部分地区生产结构的同质化致使其具有相似的收入格局。（2）“高-低”（H-L）转化为“低-低”（L-L）的概率高于“低-低”（L-L）转化为“高-低”（H-L）的概率，随着时间的推移，前期处于低梯度的区域的增长速度加快，逐渐赶超前期处于高梯度的区域，应加强区域互惠合作，优化后期经济发展较慢区域的产业结构，转变发展模式，最终实现经济发展的相对均衡。“高-高”（H-H）转化为“高-低”（H-L）的概率低于“高-低”（H-L）转化为“高-高”（H-H）的概率，说明一个地区的发展在一定程度上能够刺激并辐射带动周围一些地区的发展，邻域间的竞争催生新的发展机遇和动能[31]。（3）从长期的遍历（E）分布来看，处于“低-低”状态的地市是发生空间转移的主力，其次为“高-高”地区，说明未来区域农村发展的“马太效应”有望被打破，低收入地区及其邻里在外界扶持和带动作用下将逐渐转变发展局面，同时说明研究区域内的市域农村居民收入时空跃迁逐渐呈现出动态性的特征。