在对自然、社会和经济数据的分析处理中,空间自相关分析成为人们关注的重点,其中,Morans Ⅰ是出现最早、应用最广的一个空间自相关度量参数。空间权重矩阵则是空间相邻关系的主要表达方式。目前,在国内外的空间自相关研究中,几乎都只采用了一种空间权重定义,对于不同空间权重的定义对MoransⅠ的影响缺少必要的研究。本文通过蒙特卡洛模拟方法并通过江苏省的人均GDP数据分析了典型空间权重定义对MoransⅠ指数计算结果的影响,结果表明：(1)权重矩阵中,K最近点权重和阈值权重这两种定义产生的全局MoransⅠ结果比较稳健。左右相邻权重、上下相邻权重得到的全局MoransⅠ值的变异大,结果可比性较差。(2)江苏省实例分析表明不同空间权重定义的全局MoransⅠ指数都表明人均GDP数据在江苏省县、县级市之间都表现出了较强的全局空间自相关,局部Morans Ⅰ指数表明不同权重矩阵揭示出来的空间自相关规律虽然相似但有较大的差异,其中K最近点权重矩阵所得结果较为可信。