王 鵬 周 軒
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·產(chǎn)業(yè)組織研究·
水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)與區(qū)位結(jié)構(gòu)識(shí)別
——基于中國(guó)19個(gè)主要產(chǎn)業(yè)的實(shí)證分析
王 鵬 周 軒
以中國(guó)19個(gè)主要產(chǎn)業(yè)的城鎮(zhèn)法人單位數(shù)和就業(yè)人數(shù)為研究對(duì)象,結(jié)合水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的空間型態(tài)識(shí)別,分析基于水平生產(chǎn)關(guān)系的產(chǎn)業(yè)在不同空間單元的不均等分布現(xiàn)象。為解決空間單元間臨近性問(wèn)題,運(yùn)用LQ指標(biāo)(區(qū)位熵指標(biāo))以及G指標(biāo)反映產(chǎn)業(yè)和空間之間的臨近程度對(duì)空間單元的重要性,以此共同識(shí)別和分析水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài),劃分區(qū)位結(jié)構(gòu)。研究結(jié)果表明:2010年和2014年中國(guó)主要產(chǎn)業(yè)的核心區(qū)位數(shù)變化極小,外圍區(qū)位數(shù)基本不變,對(duì)應(yīng)的就業(yè)人數(shù)有所下降,非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位的數(shù)量有所增加,對(duì)應(yīng)的就業(yè)人數(shù)有所下降。當(dāng)區(qū)位具有水平型產(chǎn)業(yè)空間集群效果后,變化率較低,轉(zhuǎn)移至非集群效果區(qū)位的比例更低,而非集群效果的區(qū)位更易維持在相同的區(qū)位型態(tài)。屬于水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位主要在水平空間集群間轉(zhuǎn)移,約有半數(shù)產(chǎn)業(yè)位于核心-外圍結(jié)構(gòu)內(nèi),其中約有40%的產(chǎn)業(yè)屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè),60%的產(chǎn)業(yè)屬于高集群區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)。在兩年度中,區(qū)域極化的效果越來(lái)越明顯,超過(guò)60%的水平型空間集群產(chǎn)業(yè)位于東部地區(qū),并且其重要區(qū)域也主要集中于東部地區(qū)。
水平型產(chǎn)業(yè)空間集群; 區(qū)位型態(tài); 區(qū)位結(jié)構(gòu); 區(qū)位熵指標(biāo); G指標(biāo)
改革開放以來(lái),中國(guó)各地結(jié)合自身的資源優(yōu)勢(shì),以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心,眾多具有分工合作與競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系的企業(yè)及相關(guān)機(jī)構(gòu)聚集在同一地區(qū),擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)規(guī)模,提高產(chǎn)品質(zhì)量,呈現(xiàn)產(chǎn)業(yè)空間集群的特征。產(chǎn)業(yè)集群成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和競(jìng)爭(zhēng)力提升的重要推動(dòng)力。因此,識(shí)別、分析產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)和區(qū)位結(jié)構(gòu),提出簡(jiǎn)易可行的區(qū)位型態(tài)與區(qū)位結(jié)構(gòu)識(shí)別模式及方法,對(duì)引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集群升級(jí)具有很強(qiáng)的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。本文通過(guò)對(duì)單一產(chǎn)業(yè)的區(qū)位集中強(qiáng)度和該產(chǎn)業(yè)在不同區(qū)位集中強(qiáng)度的分布結(jié)構(gòu)進(jìn)行研究,識(shí)別出不同類型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)與區(qū)位結(jié)構(gòu),為產(chǎn)業(yè)政策分析與規(guī)劃提供支持。
一些學(xué)者基于不同的立論基礎(chǔ),運(yùn)用不同的識(shí)別指標(biāo)體系以及判定模式對(duì)產(chǎn)業(yè)空間集群進(jìn)行了識(shí)別,并探討了相關(guān)因素對(duì)集群的影響。李興旺和李會(huì)軍(2011)[1]概括出“四能力維度”框架,并結(jié)合“雛形期”產(chǎn)業(yè)集群的識(shí)別指標(biāo)體系及判定模型,提出了一種比較科學(xué)的識(shí)別方法。Titze et al.(2011)[2]使用投入-產(chǎn)出定性分析法明確區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群,結(jié)果顯示德國(guó)439個(gè)NUT-3地區(qū)中僅有27個(gè)地區(qū)具有明顯的產(chǎn)業(yè)垂直化集群特征。Nishimura和Okamuro(2011)[3]通過(guò)考察日本研發(fā)生產(chǎn)力的“產(chǎn)業(yè)集群項(xiàng)目”,使用229個(gè)小企業(yè)的數(shù)據(jù),對(duì)有效組織的集群政策進(jìn)行了實(shí)證分析。余珮(2013)[4]基于波特的產(chǎn)業(yè)集群理論,結(jié)合跨國(guó)公司區(qū)位理論和中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡結(jié)構(gòu),證明跨國(guó)公司的戰(zhàn)略是以中國(guó)市場(chǎng)需求為導(dǎo)向的,R&D類型是影響其區(qū)位的因素之一。王臘芳等(2015)[5]結(jié)合區(qū)域集中度和行業(yè)集聚度,識(shí)別了中國(guó)高耗能產(chǎn)業(yè)的集群現(xiàn)狀,并對(duì)集群的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系、發(fā)展趨勢(shì)及區(qū)域分布狀況等進(jìn)行了分析。
除了采用傳統(tǒng)指標(biāo)體系識(shí)別外,產(chǎn)業(yè)集群的空間區(qū)位識(shí)別是近年來(lái)的研究熱點(diǎn)。識(shí)別方法主要利用各種空間指標(biāo)或空間統(tǒng)計(jì)分析手段,識(shí)別單一產(chǎn)業(yè)中相對(duì)于整體空間區(qū)位有顯著空間分布不均等的個(gè)體空間區(qū)位。如Wren(2012)[6]通過(guò)分解時(shí)不變和時(shí)變位置之間的地理集中指數(shù),研究產(chǎn)業(yè)空間集群的時(shí)間范圍溢出,發(fā)現(xiàn)溢出效應(yīng)衰減時(shí)間的范圍約為5年。Silva和Mccomb(2012)[7]運(yùn)用區(qū)位熵和企業(yè)數(shù)量計(jì)算區(qū)位密度,發(fā)現(xiàn)同一行業(yè)中大企業(yè)集中度非常接近(1英里內(nèi))會(huì)增加破產(chǎn)率,而在更大距離上的更大集中度會(huì)降低破產(chǎn)率。Ord和Getis(2012)[8]在局部關(guān)聯(lián)指數(shù)的基礎(chǔ)上,開發(fā)新的局部關(guān)聯(lián)指數(shù)Hi,運(yùn)用該統(tǒng)計(jì)指標(biāo)來(lái)識(shí)別集群的邊界和描述集群內(nèi)異方差性的本質(zhì)。李華香和李善同(2014)[9]利用區(qū)位基尼系數(shù)、集中率、區(qū)位熵等指標(biāo)的研究發(fā)現(xiàn),中國(guó)城市服務(wù)業(yè)有明確的集聚方向,行政等級(jí)高、經(jīng)濟(jì)規(guī)模大的城市以及沿海城市是服務(wù)業(yè)的主要集聚區(qū)。許賢棠等(2015)[10]采取Jenks最佳自然斷裂分級(jí)法生成中國(guó)省域旅游業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的熱-冷點(diǎn)區(qū)域圖,研究表明中國(guó)省域旅游業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力熱-冷點(diǎn)區(qū)呈現(xiàn)由東南向西南、東北、西北推移的階梯狀分布,形成了以長(zhǎng)江中下游地區(qū)為熱點(diǎn)區(qū)的典型核心-邊緣結(jié)構(gòu)。
已有文獻(xiàn)多以集中或集聚指標(biāo)(區(qū)位熵、赫芬達(dá)爾指數(shù)、產(chǎn)業(yè)集中指數(shù)、區(qū)位基尼系數(shù))來(lái)分析產(chǎn)業(yè)的集中或集聚效果,進(jìn)而在宏觀層面上識(shí)別產(chǎn)業(yè)集群的空間型態(tài)(王輝等,2013)[11]。然而,此類指標(biāo)多反映該地區(qū)或區(qū)位的空間重要性,無(wú)法顯示區(qū)位與區(qū)位之間(空間與空間之間)的臨近與分散趨勢(shì)。陳蓮芳和嚴(yán)良(2012)[12]基于產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值區(qū)位熵、企業(yè)數(shù)量區(qū)位熵和就業(yè)區(qū)位熵提出復(fù)合區(qū)位熵(CLQ)概念,研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)12個(gè)油氣資源富集省區(qū)油氣產(chǎn)業(yè)下游相對(duì)于上游發(fā)育不足,油氣產(chǎn)業(yè)鏈出現(xiàn)“上游大,下游小”的畸形格局。Billings和Johnson(2012)[13]從一個(gè)離散數(shù)據(jù)生成過(guò)程構(gòu)造區(qū)位熵,認(rèn)為其統(tǒng)計(jì)測(cè)試的準(zhǔn)確性取決于樣本的大小和預(yù)期的信心水平,并結(jié)合縣域數(shù)據(jù)與空間以及工業(yè)聚合度,檢測(cè)了不同顯著性水平下的產(chǎn)業(yè)集中度的檢測(cè)精確度,發(fā)現(xiàn)顯著性水平越精準(zhǔn),檢測(cè)越不精確。Setiawan et al.(2012)[14]運(yùn)用赫芬達(dá)爾指數(shù)和產(chǎn)業(yè)地理集中指數(shù)探討印尼食品和飲料行業(yè)技術(shù)效率和產(chǎn)業(yè)集中度之間的關(guān)系,結(jié)果表明食品和飲料行業(yè)的特點(diǎn)是產(chǎn)業(yè)集中度高,但行業(yè)中的公司是低效的,靜態(tài)壽命假設(shè)比效率結(jié)構(gòu)假設(shè)更適用于印尼的食品和飲料行業(yè)。羅胤晨和谷人旭(2014)[15]運(yùn)用產(chǎn)業(yè)地理集中度和區(qū)位基尼系數(shù)考察產(chǎn)業(yè)的總體集聚態(tài)勢(shì),基于圖論分析法的研究表明,中國(guó)制造業(yè)有向東部沿海地區(qū)集中的態(tài)勢(shì)。
產(chǎn)業(yè)區(qū)位結(jié)構(gòu),可解釋為單一產(chǎn)業(yè)在不同區(qū)位空間上的分布結(jié)構(gòu)與集中強(qiáng)度。一些學(xué)者采用空間集中和分散、產(chǎn)業(yè)地區(qū)專業(yè)化或多樣化等指標(biāo)作為區(qū)位結(jié)構(gòu)變量,探討產(chǎn)業(yè)區(qū)位結(jié)構(gòu)與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)行為之間的關(guān)系。已有研究顯示,產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)關(guān)聯(lián)(水平或垂直生產(chǎn)關(guān)系)、地區(qū)化與專業(yè)化效果、國(guó)際出口等,均與產(chǎn)業(yè)空間集中和分散的趨勢(shì)有關(guān)。宣燁和宣思源(2012)[16]利用江蘇高新技術(shù)企業(yè)數(shù)據(jù),試圖揭示產(chǎn)業(yè)集聚、技術(shù)創(chuàng)新途徑對(duì)高新技術(shù)企業(yè)出口的影響,結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)企業(yè)出口具有顯著的正向作用;相對(duì)于技術(shù)引進(jìn)、消化吸收與二次創(chuàng)新,自主創(chuàng)新對(duì)企業(yè)出口的促進(jìn)作用最為明顯。李瑞琴和張曉濤(2013)[17]經(jīng)過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)認(rèn)為地區(qū)要素稟賦仍是決定我國(guó)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇的重要因素,在國(guó)際垂直專業(yè)化分工的模式下,產(chǎn)業(yè)的區(qū)位選擇對(duì)該地區(qū)交通的便利性、地區(qū)市場(chǎng)的一體化程度以及地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的配套程度非常敏感;同時(shí),國(guó)際垂直專業(yè)化分工可能使得本地市場(chǎng)效應(yīng)對(duì)產(chǎn)業(yè)布局的影響不顯著,但這種國(guó)際分工會(huì)強(qiáng)化地區(qū)技術(shù)外部性對(duì)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇的作用。Covich和Hemmati(2014)[18]通過(guò)對(duì)伊朗企業(yè)出口的研究,發(fā)現(xiàn)企業(yè)的出口決策不僅受企業(yè)特征(如企業(yè)規(guī)模、勞動(dòng)生產(chǎn)率和人力資本強(qiáng)度)的影響,而且與公司的位置(即產(chǎn)業(yè)地理集中)相關(guān),同一行業(yè)同一地區(qū)中的出口企業(yè),會(huì)降低其他公司進(jìn)入外國(guó)市場(chǎng)的成本。王俊松等(2015)[19]基于歷年上市公司數(shù)據(jù),探討上海市的上市公司總部區(qū)位分布特征及影響因素,結(jié)果表明上市時(shí)間、企業(yè)所有制條件、企業(yè)規(guī)模、行業(yè)類型顯著影響上市企業(yè)總部的區(qū)位分布,通常規(guī)模較大的企業(yè)、國(guó)有企業(yè)和上市時(shí)間較早的企業(yè)更傾向于布局在中心城區(qū),形成總部分布的二元結(jié)構(gòu)。
綜上所述,已有研究主要對(duì)產(chǎn)業(yè)空間集群及其空間區(qū)位識(shí)別展開探索,但較少?gòu)膮^(qū)位與區(qū)位(空間與空間)的聯(lián)系(臨近與分散)出發(fā),對(duì)產(chǎn)業(yè)空間集群進(jìn)行區(qū)位型態(tài)與區(qū)位結(jié)構(gòu)識(shí)別,缺乏對(duì)產(chǎn)業(yè)集群區(qū)位間聯(lián)系特征與趨勢(shì)的準(zhǔn)確定量判斷。為了彌補(bǔ)這些不足,本文運(yùn)用法人單位數(shù)和城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)數(shù)據(jù),以LQ指標(biāo)(區(qū)位熵指標(biāo))作為主要分析指標(biāo),輔以G統(tǒng)計(jì)指標(biāo)對(duì)水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)進(jìn)行識(shí)別與分析,討論空間單元間臨近性問(wèn)題,進(jìn)而提出可行和簡(jiǎn)易的區(qū)位型態(tài)、區(qū)位結(jié)構(gòu)識(shí)別模式與方法,并對(duì)中國(guó)19個(gè)主要產(chǎn)業(yè)進(jìn)行區(qū)位結(jié)構(gòu)劃分與識(shí)別,給出相關(guān)研究結(jié)論。本文余下內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排是:第二部分為識(shí)別指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明,以及區(qū)位型態(tài)與區(qū)位結(jié)構(gòu)的識(shí)別方法介紹;第三、四部分分別對(duì)水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)和區(qū)位結(jié)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別與分析;第五部分是本文的研究結(jié)論與啟示。
(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明
水平型產(chǎn)業(yè)空間集群強(qiáng)調(diào)產(chǎn)業(yè)的水平生產(chǎn)關(guān)系,包含對(duì)產(chǎn)業(yè)內(nèi)的水平空間集中與水平空間集聚。其中,空間關(guān)系維度上的水平空間集中是廠商或就業(yè)人員朝單一空間單元移動(dòng)的趨勢(shì),水平空間集聚則是廠商或就業(yè)人員朝單一空間單元周邊的空間單元移動(dòng)的趨勢(shì),因此產(chǎn)業(yè)空間集群識(shí)別的必要條件是區(qū)分集群的“生產(chǎn)關(guān)系維度”和“空間關(guān)系維度”?,F(xiàn)有集群模式主要以產(chǎn)值或就業(yè)人數(shù)作為識(shí)別指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源,容易出現(xiàn)將產(chǎn)值高、就業(yè)人數(shù)多、法人單位數(shù)少的產(chǎn)業(yè)視為集聚,而將產(chǎn)值低、就業(yè)人數(shù)少、法人單位數(shù)多的產(chǎn)業(yè)視為非集聚(Chou et al.,2011)[20]??紤]到不同產(chǎn)業(yè)在規(guī)模上存在較大差異,為避免因此造成識(shí)別結(jié)果的誤差,本文將以法人單位數(shù)與就業(yè)人數(shù)來(lái)測(cè)算和分析水平型產(chǎn)業(yè)空間集群。
本文采用2010年、2014年中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)(不包含港澳臺(tái)地區(qū))的主要行業(yè)法人單位數(shù)和城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)作為分析數(shù)據(jù),計(jì)算區(qū)位基尼指數(shù)(SGI指數(shù))和MI指數(shù)(Moran’I指數(shù))使用的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。其中,產(chǎn)業(yè)分類按照《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》中19個(gè)主要產(chǎn)業(yè)類別進(jìn)行分類,包括:租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè),農(nóng)林牧漁業(yè),居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè),采礦業(yè),房地產(chǎn)業(yè),制造業(yè),信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè),住宿和餐飲業(yè),建筑業(yè),批發(fā)和零售業(yè),金融業(yè),科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè),交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè),文化、體育和娛樂(lè)業(yè),衛(wèi)生、社會(huì)保障和社會(huì)福利業(yè),公共管理和社會(huì)組織,電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),教育,水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)等。
(二)區(qū)位型態(tài)識(shí)別方法
(1)
(2)
運(yùn)用LQ指標(biāo)與G指標(biāo)共同識(shí)別產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài),理由是:(1)如單獨(dú)以LQ指標(biāo)判斷產(chǎn)業(yè)空間集群的空間區(qū)位,則只能反映x產(chǎn)業(yè)在空間i與空間j的重要性,而無(wú)法反映空間i與空間j之間是否有彼此臨近的趨勢(shì)(孫慧等,2011)[21],為此本文用LQ指標(biāo)反映空間重要性,并以G指標(biāo)反映空間之間的臨近對(duì)單一空間的重要性。(2)使用G指標(biāo)不僅可以探究空間臨近性問(wèn)題,且該值等同于統(tǒng)計(jì)中的標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù),因此可結(jié)合區(qū)位熵判斷個(gè)別空間區(qū)位的集群效果差異。(3)識(shí)別模式中分別使用法人單位數(shù)和就業(yè)人數(shù)進(jìn)行計(jì)算,是為區(qū)別不同規(guī)模的廠商所反映出的空間區(qū)位分布,避免以單一就業(yè)人數(shù)計(jì)算LQ指標(biāo),而忽略中小廠商法人單位數(shù)多但就業(yè)人數(shù)相對(duì)較少的集群型態(tài)。
水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)識(shí)別流程可分為以下三個(gè)步驟:(1)以x產(chǎn)業(yè)在空間i的法人單位數(shù)和就業(yè)人數(shù)分別計(jì)算LQxi;然后以鄰近空間i的空間j(i≠j)的法人單位數(shù)和就業(yè)人數(shù)分別計(jì)算Gxi。(2)假設(shè)所有空間信息呈隨機(jī)分布(即虛無(wú)假設(shè)H0為隨機(jī)),將LQxi值標(biāo)準(zhǔn)化,使其與Gxi值具有相同的格式。(3)采用統(tǒng)計(jì)判斷標(biāo)準(zhǔn),分別以法人單位數(shù)與就業(yè)人數(shù)所計(jì)算的兩指標(biāo)值進(jìn)行分類。本文以Z(LQxi)與Gxi值等于1.96為標(biāo)準(zhǔn)值,Z(LQxi)大于1.96視為高集中,Z(LQxi)介于1.96與1之間視為低集中,Z(LQxi)小于1則視為不集中。同理,Gxi值大于1.96視為高集聚,Gxi值介于1.96與0之間視為低集聚,Gxi值低于0則視為不集聚。具體識(shí)別結(jié)果如表1所示:
表1 水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)識(shí)別結(jié)果
(續(xù)上表)
就業(yè)人數(shù)法人單位數(shù)A高集中高集聚B高集中低集聚C高集中不集聚D低集中高集聚E低集中低集聚F低集中不集聚G不集中高集聚H不集中低集聚I不集中不集聚Ⅵ低集中 不集聚L-3L-3L-3L-5L-5L-5L-5L-6L-6Ⅶ不集中 高集聚L-3L-3L-3L-5L-5L-5L-6L-6L-6Ⅷ不集中 低集聚L-3L-3L-3L-5L-5L-5L-6L-6L-6Ⅸ不集中 不集聚L-3L-3L-3L-5L-5L-5L-6L-6L-6
表1為以就業(yè)人數(shù)測(cè)量為主、法人單位數(shù)測(cè)量為輔識(shí)別水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位型態(tài)的結(jié)果。采用這一標(biāo)準(zhǔn)的理由是,一個(gè)空間區(qū)位可能法人單位數(shù)集中,但沒(méi)有足夠就業(yè)人數(shù),仍無(wú)法產(chǎn)生集群的效果。如L-Ⅰ-A、L-Ⅱ-A、L-Ⅲ-A,這類產(chǎn)業(yè)多屬于中大型規(guī)模,法人單位數(shù)不多,并且高度集中,但就業(yè)人數(shù)可能會(huì)出現(xiàn)不集中不集聚情形。為了避免這一問(wèn)題,本文以就業(yè)人數(shù)低集中和低集聚為主要標(biāo)準(zhǔn),如L-Ⅶ-A、L-Ⅶ-B、L-Ⅶ-C,法人單位數(shù)屬于低集中或不集中,仍將其歸類為就業(yè)人數(shù)空間集群區(qū)位;另外,如L-Ⅰ-I、L-Ⅱ-I、L-Ⅲ-I,屬于法人單位數(shù)高集中,但就業(yè)人數(shù)不集中不集聚,因此將其歸類為非空間集群區(qū)位,后續(xù)區(qū)位型態(tài)識(shí)別以此類推。
具體來(lái)看,L-1代表空間i法人單位數(shù)與就業(yè)人數(shù)都符合高集中的標(biāo)準(zhǔn),內(nèi)部差別在于空間i周邊集聚型態(tài)的差異。如L-Ⅲ-A屬于法人單位數(shù)高集中不集聚、就業(yè)人數(shù)高集中高集聚的型態(tài),該型態(tài)表明空間i可能有法人單位數(shù)不多的大規(guī)模廠商,因此法人單位數(shù)雖然呈現(xiàn)不集聚,但就業(yè)人數(shù)呈現(xiàn)高集中高集聚。根據(jù)這一標(biāo)準(zhǔn),本文將L-Ⅰ-A、L-Ⅰ-B、L-Ⅰ-C、L-Ⅱ-A、L-Ⅱ-B、L-Ⅱ-C、L-Ⅲ-A、L-Ⅲ-B均視作L-1,屬于水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位。L-2屬于法人單位數(shù)高集中不集聚、就業(yè)人數(shù)高集中不集聚的型態(tài),代表空間i可能沒(méi)有臨近的法人單位數(shù),屬于產(chǎn)業(yè)水平空間集中區(qū)位。L-3屬于法人單位數(shù)低集中與不集中的組合,而就業(yè)人數(shù)高集中的組合;L-4與L-3相反,法人單位數(shù)高集中,而就業(yè)人數(shù)低集中或不集中,這類型態(tài)多屬于以中小企業(yè)為主的產(chǎn)業(yè),本文也將L-3與L-4兩類型態(tài)劃歸為水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位。L-1~L-4劃歸為核心區(qū)位,L-5由于法人單位數(shù)與就業(yè)人數(shù)均不屬于高集中,且法人單位數(shù)或就業(yè)人數(shù)屬于低集中,因此歸類為水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的外圍區(qū)位。其余組合形式都?xì)w類為L(zhǎng)-6,屬于非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位。
(三)區(qū)位結(jié)構(gòu)識(shí)別方法
根據(jù)上述方法可識(shí)別出不同水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài),以此為基礎(chǔ)進(jìn)一步討論區(qū)位結(jié)構(gòu)識(shí)別的內(nèi)容:
第一,水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的不同區(qū)位型態(tài)組合,代表不同的空間含義,根據(jù)不同的集群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)描述,可以界定不同的集群區(qū)位結(jié)構(gòu)(Boja,2011)[22]。本文提出以下五種區(qū)位結(jié)構(gòu)型態(tài):(1)區(qū)位結(jié)構(gòu)一,∑(L-1~L-4)的累加比重高于30%。(2)區(qū)位結(jié)構(gòu)二,不符合第一種型態(tài),且∑(L-1~L-4)的累加比重介于25%~30%。這兩種區(qū)位結(jié)構(gòu)型態(tài)皆屬于高度集中于核心區(qū)位內(nèi),兩者差別主要在于集中的區(qū)位數(shù)量與就業(yè)強(qiáng)度。(3)區(qū)位結(jié)構(gòu)三,不符合前兩種型態(tài),∑(L-1~L-4)的累加比重介于20%~25%,且∑(L-1~L-5)的累加比重高于25%,此型態(tài)隱含該產(chǎn)業(yè)至少有30%空間集群于核心與外圍區(qū)位。(4)區(qū)位結(jié)構(gòu)四,不符合前三種型態(tài),且∑(L-1~L-5)的數(shù)值高于20%,此型態(tài)顯示核心與外圍外有將近80%的就業(yè)比重屬于區(qū)位型態(tài)L-6。(5)區(qū)位結(jié)構(gòu)五,不符合前四種型態(tài),且∑(L-1~L-5)的數(shù)值低于20%。
第二,將全國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)劃分為四大區(qū)域,其中東北地區(qū)包括遼寧、吉林、黑龍江;東部地區(qū)包括北京、天津、河北、山東、上海、江蘇、浙江、廣東、福建、海南;中部地區(qū)包括湖北、湖南、安徽、江西、山西、河南;西部地區(qū)包括陜西、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、青海、新疆、重慶、四川、貴州、云南、廣西、西藏。同時(shí),結(jié)合員工比重進(jìn)行分析,進(jìn)而可得出不同水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)在國(guó)內(nèi)的區(qū)域布局。
本部分主要探討水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)識(shí)別結(jié)果,并以五種區(qū)位結(jié)構(gòu)與四大區(qū)域作為識(shí)別條件,分析不同水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位型態(tài)的空間發(fā)展與空間分布強(qiáng)度。
表2 2010年和2014年中國(guó)各類水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位型態(tài)數(shù)量
說(shuō)明:括號(hào)內(nèi)數(shù)字代表區(qū)位數(shù)比重;19個(gè)主要產(chǎn)業(yè)在31個(gè)省市(自治區(qū))的區(qū)位總數(shù)有589個(gè)。
表2顯示的是2010年和2014年中國(guó)各類水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位型態(tài)的數(shù)量及其比重,以及相應(yīng)的就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)的比重。根據(jù)表中兩年度各區(qū)位型態(tài)的數(shù)量,可以看出區(qū)位型態(tài)L-1由于區(qū)位總數(shù)較少,相應(yīng)地變化較大,但數(shù)量下降變化不大;區(qū)位型態(tài)L-3的區(qū)位數(shù)量出現(xiàn)上升,區(qū)位型態(tài)L-2、L-4、L-5的區(qū)位數(shù)量下降,而區(qū)位型態(tài)L-6的區(qū)位數(shù)量略微上升。顯示出,在這兩年度中,除了無(wú)法人單位的區(qū)位開始有法人進(jìn)駐和L-1變化幅度較大外,整體數(shù)據(jù)變化幅度較小。在兩年度就業(yè)比重中,2010年L-1至L-4(即核心區(qū)位總數(shù))雖然占總區(qū)位數(shù)約7.3%,但其就業(yè)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)約16.7%;加上L-5,即核心區(qū)位及外圍區(qū)位的總數(shù)約占13.2%,就業(yè)人數(shù)上升至將近30%。2014年L-1至L-4的區(qū)位數(shù)約占6.96%,而就業(yè)人數(shù)約占22%;加上L-5,區(qū)位數(shù)約占12.7%,就業(yè)人數(shù)上升至30.7%。由此可見,中國(guó)19個(gè)主要產(chǎn)業(yè)集群于少量區(qū)位,且就業(yè)人數(shù)比重遠(yuǎn)大于所占區(qū)位數(shù)比重;對(duì)比非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位型態(tài)L-6,發(fā)現(xiàn)此型態(tài)的區(qū)位數(shù)量在中國(guó)仍然占較大比重,但就業(yè)比小于其區(qū)位比。
從表3可以看出,兩年度各區(qū)位數(shù)總體變化不大,并且區(qū)位型態(tài)間的轉(zhuǎn)移僅個(gè)別型態(tài)比較明顯,即多數(shù)區(qū)位仍然保持在同一區(qū)位型態(tài)。以2010年為例,L-1維持同樣型態(tài)的區(qū)位數(shù)占2010年的比例僅有33%,L-4和L-5維持的比例分別為47%、34%,空間集群區(qū)位轉(zhuǎn)移的現(xiàn)象比較顯著。相對(duì)地,L-2在兩年度中維持同樣型態(tài)的區(qū)位數(shù)比例達(dá)到83%,而L-3、L-6的比例分別為69%、96%,以上三種型態(tài)相對(duì)L-1、L-4、L-5而言更加穩(wěn)定。若將L-1~L-4歸類為泛空間集群區(qū)位,L-5~L-6歸類為泛非空間集群區(qū)位,對(duì)照兩年度各區(qū)位型態(tài)的區(qū)位數(shù)量變化,其中L-1轉(zhuǎn)移到L-5的比重約占17%,L-3轉(zhuǎn)移到L-5和L-6的比重有31%(25%和6%),L-4轉(zhuǎn)移到L-5和L-6的比重約有47%(27%和20%),而L-2的區(qū)位并未轉(zhuǎn)移至泛非空間集群區(qū)位,而由泛空間集群區(qū)位轉(zhuǎn)移至泛非空間集群區(qū)位、非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位的比重分別為30%、9%;并且泛非空間集群區(qū)位轉(zhuǎn)移至泛空間集群區(qū)位無(wú)明顯變化,變化比例約2%,無(wú)法人單位區(qū)位也僅僅轉(zhuǎn)為泛非空間集群區(qū)位。綜合以上數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)區(qū)位具有高水平空間集群效果后,其變化率不大,且從高集群轉(zhuǎn)為非集群的比例亦不高,而就外圍區(qū)位而言,其轉(zhuǎn)移到非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位的比例較大。
表3 2010年和2014年中國(guó)水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位型態(tài)的數(shù)量交叉對(duì)照表
注:L-0表示無(wú)法人單位數(shù)的區(qū)位型態(tài),灰色部分代表兩年均屬于同一區(qū)位型態(tài)的區(qū)位總數(shù)。
表4展現(xiàn)的是水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)和水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位變化的數(shù)據(jù),集群區(qū)位采用具有集群效果的區(qū)位L-1~L-4的數(shù)據(jù),即核心區(qū)位的數(shù)據(jù)??梢园l(fā)現(xiàn),2010-2014年,中國(guó)具有集群效果的區(qū)位總數(shù)幾乎無(wú)變化,但屬于水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)H-1、H-3、H-5、H-7的集群區(qū)位數(shù)有所增加,屬于非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)的集群區(qū)位數(shù)相應(yīng)地有所減少。同時(shí),根據(jù)兩年度皆為集群的區(qū)位數(shù)據(jù),仍然保持在同一水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)的集群區(qū)位數(shù)量較少,對(duì)比2010年集群區(qū)位轉(zhuǎn)移至2014年非集群區(qū)位的數(shù)據(jù),其變化率較小或幾乎無(wú)變化。說(shuō)明在兩年度中,屬于水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)的集群區(qū)位主要在型態(tài)H-1、H-3、H-5、H-7之間轉(zhuǎn)移,而從水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)轉(zhuǎn)移到非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)的集群區(qū)位數(shù)量較少。對(duì)照2010年非集群區(qū)位轉(zhuǎn)移至2014年集群區(qū)位的數(shù)據(jù),轉(zhuǎn)移總數(shù)占2010年L-6的比例很小,這說(shuō)明非集群區(qū)位在兩年度中維持著穩(wěn)定的狀態(tài)。同時(shí),僅H-1、H-8從2010年非集群區(qū)位轉(zhuǎn)為2014年集群區(qū)位的比例較其它型態(tài)有顯著差異。
表4 2010年和2014年中國(guó)水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)的區(qū)位型態(tài)變化分析
產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)識(shí)別可以了解產(chǎn)業(yè)核心與外圍的分布結(jié)構(gòu)(高菲等,2014)[23],但要有效反映產(chǎn)業(yè)在空間單元的重要性,以及空間之間的臨近程度對(duì)空間單元的重要性,還需分析不同產(chǎn)業(yè)的空間分布特征與區(qū)位結(jié)構(gòu)(李伯華等,2015)[24]。表5和表6是整理五種區(qū)位結(jié)構(gòu)與不同水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)的結(jié)果,其中區(qū)位結(jié)構(gòu)一與區(qū)位結(jié)構(gòu)二屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè),區(qū)位結(jié)構(gòu)三與區(qū)位結(jié)構(gòu)四屬于高集群區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)。由表5可以看出,2010年中國(guó)大約有53%的主要產(chǎn)業(yè)的區(qū)位結(jié)構(gòu)位于核心-外圍結(jié)構(gòu)內(nèi)(區(qū)位結(jié)構(gòu)一至區(qū)位結(jié)構(gòu)四),其中有40%的比重屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè),60%屬于高集群區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)。而2014年也有相似的情形,約有53%的主要產(chǎn)業(yè)的區(qū)位結(jié)構(gòu)位于核心-外圍結(jié)構(gòu)內(nèi),其中50%的產(chǎn)業(yè)屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè),50%屬于高集群區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)。結(jié)合表6結(jié)果可知,在2010年處于區(qū)位結(jié)構(gòu)一的產(chǎn)業(yè)有農(nóng)林牧漁業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè),處于區(qū)位結(jié)構(gòu)二的產(chǎn)業(yè)有制造業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè),處于區(qū)位結(jié)構(gòu)三的產(chǎn)業(yè)有信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè),處于區(qū)位結(jié)構(gòu)四的產(chǎn)業(yè)有采礦業(yè)、建筑業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)以及科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè),其余產(chǎn)業(yè)屬于區(qū)位結(jié)構(gòu)五。在2014年,處于區(qū)位結(jié)構(gòu)一的產(chǎn)業(yè)有農(nóng)林牧漁業(yè)、制造業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè),處于區(qū)位結(jié)構(gòu)二的產(chǎn)業(yè)有建筑業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè),處于區(qū)位結(jié)構(gòu)四的產(chǎn)業(yè)有電力、燃?xì)饧八纳a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、教育,其余產(chǎn)業(yè)屬于區(qū)位結(jié)構(gòu)五。
表5 2010年和2014年中國(guó)水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)與區(qū)位結(jié)構(gòu)數(shù)量
注:空格代表表格內(nèi)數(shù)值為0。
區(qū)位結(jié)構(gòu)一和區(qū)位結(jié)構(gòu)二主要以勞動(dòng)密集型和服務(wù)型產(chǎn)業(yè)為主,并且多集中在特定的單點(diǎn)區(qū)位或特定區(qū)塊內(nèi)。運(yùn)用GeoDa軟件制圖可以發(fā)現(xiàn)(見圖1),以2010年為例,高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)與核心區(qū)位的組合有:[農(nóng)林牧漁業(yè):黑龍江、新疆、山西、重慶、海南]、[租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè):北京、上海]、[制造業(yè):江蘇、浙江、福建]、[居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè):北京、天津、上海]等;而高集群區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)與核心區(qū)位的組合有:[信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè):北京]、[制造業(yè):江蘇、浙江、福建](2014年數(shù)據(jù))、[建筑業(yè):浙江、重慶、海南]、[房地產(chǎn)業(yè):北京、海南]等。根據(jù)區(qū)位型態(tài)和區(qū)位結(jié)構(gòu)的劃分,在2010年,H-1類型中屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)占H-1類型的50%,如制造業(yè)、居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè);H-2類型中屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)占H-2類型的33%,如租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè);H-4類型中屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)占H-4類型的50%,如農(nóng)林牧漁業(yè)。在2014年,H-3類型中屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)占H-3類型的100%,如租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè);H-5類型中屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)占H-5類型的33%,如居民服務(wù)和其它服務(wù)業(yè);H-4類型中屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)的產(chǎn)業(yè)占H-4類型的50%,如農(nóng)林牧漁業(yè);H-6、H-7、H-8、H-9則在兩年度中均無(wú)產(chǎn)業(yè)屬于該類。
區(qū)位結(jié)構(gòu)三和區(qū)位結(jié)構(gòu)四雖然沒(méi)有特定的產(chǎn)業(yè)型態(tài),但所占有的產(chǎn)業(yè)多于區(qū)位結(jié)構(gòu)一和區(qū)位結(jié)構(gòu)二。以2010年為例,如信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè),∑(L-1~L-4)的就業(yè)比重達(dá)到22%,而∑(L-1~L-5)的就業(yè)比重達(dá)到26%。又如區(qū)位結(jié)構(gòu)四的建筑業(yè),其∑(L-1~L-4)的就業(yè)比重達(dá)到18%,而∑(L-1~L-5)的就業(yè)比重達(dá)到39%,兩者均為區(qū)位少而就業(yè)人數(shù)多,顯示出高水平集群特征。相關(guān)產(chǎn)業(yè)如采礦業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、住宿和餐飲業(yè)以及科學(xué)研究、技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘探業(yè),皆屬于高集群區(qū)位型態(tài)產(chǎn)業(yè)。
區(qū)位結(jié)構(gòu)五的產(chǎn)業(yè)約占50%的比例,以金融業(yè)、公共管理與社會(huì)組織為例,屬于核心區(qū)位L-1~L-4的區(qū)位極少,并且少數(shù)產(chǎn)業(yè)屬于區(qū)位L-5,呈現(xiàn)分散分布狀態(tài),大部分產(chǎn)業(yè)屬于非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位L-6。
表6 2010年和2014年中國(guó)水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)與區(qū)位結(jié)構(gòu)的就業(yè)比重分析表
注:空間型態(tài)所對(duì)應(yīng)的就業(yè)比重為區(qū)位型態(tài)L-1~L-5所占的比重。
區(qū)1 農(nóng)林牧漁業(yè)(H-4)
區(qū)1 租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)(H-2)
區(qū)2 制造業(yè)(H-1)
區(qū)2 居民服務(wù)和其它服務(wù)業(yè)(H-1)
區(qū)3 信息傳輸、計(jì)算機(jī)服務(wù)和軟件業(yè)(H-2)
區(qū)4 建筑業(yè)(H-1)
區(qū)5 金融業(yè)(H-5)
區(qū)5 公共管理和社會(huì)組織(H-7)
注:以2010年區(qū)位型態(tài)識(shí)別結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行制圖,展示不同區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)在地理上的分布狀態(tài);圖中左邊TYPE1~TYPE6對(duì)應(yīng)為區(qū)位型態(tài)L-1~L-6,右邊為產(chǎn)業(yè)根據(jù)識(shí)別結(jié)果在地理上的分布結(jié)果,下方文字代表所屬區(qū)位結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)名稱、水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)。
表7主要顯示不同水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)在各區(qū)域的重要性,如該產(chǎn)業(yè)在單一區(qū)域∑(L-1~L-5)的比重超過(guò)10%即為重要區(qū)域。可以看出,2010年和2014年所有產(chǎn)業(yè)中有超過(guò)60%(12/19)以東部地區(qū)為主,且在這兩年度中均有60%以上(12/20、12/18)的重要區(qū)域位于東部地區(qū)。另外,如只考慮水平型空間集群產(chǎn)業(yè)(H-1,3,5,7),區(qū)域的差異同樣很顯著。在2010年有62.5%(5/8)的水平型空間集群產(chǎn)業(yè)主要以東部地區(qū)為主,有50%(5/10)的重要區(qū)域位于東部地區(qū)。而在2014年具有相似的區(qū)域差異,有55.6%(5/9)的水平型空間集群產(chǎn)業(yè)主要以東部地區(qū)為主,有50%(5/10)的重要區(qū)域位于東部地區(qū)。根據(jù)以上區(qū)位結(jié)構(gòu)分布結(jié)果可以看出,2010年和2014年間區(qū)域極化的效果基本保持不變,產(chǎn)業(yè)多呈水平空間集群、集中或座落于單一區(qū)域,且大多數(shù)位于東部地區(qū),因此顯示出了我國(guó)東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)的水平空間集群效果遠(yuǎn)高于其它三個(gè)區(qū)域。
表7 2010年和2014年中國(guó)水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)的區(qū)域重要性整理表
本文運(yùn)用中國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)2010年與2014年19個(gè)主要產(chǎn)業(yè)的城鎮(zhèn)法人單位數(shù)和就業(yè)人數(shù),通過(guò)Matlab7.0軟件計(jì)算出LQ指標(biāo)(區(qū)位熵指標(biāo))與G指標(biāo),并以此識(shí)別出各區(qū)位的水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位型態(tài),最后根據(jù)區(qū)位結(jié)構(gòu)劃分方式,確定各區(qū)位的水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位結(jié)構(gòu)。研究結(jié)論是:(1)對(duì)比2010年和2014年區(qū)位數(shù)和就業(yè)人數(shù)比例,發(fā)現(xiàn)核心區(qū)位數(shù)變化極小,外圍區(qū)位數(shù)基本不變,但對(duì)應(yīng)的就業(yè)人數(shù)顯著下降;非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位的數(shù)量有所增加,但對(duì)應(yīng)的就業(yè)人數(shù)出現(xiàn)了下降。(2)對(duì)比兩年度中維持同種區(qū)位型態(tài)的區(qū)位數(shù)比例及轉(zhuǎn)移比例,發(fā)現(xiàn)當(dāng)區(qū)位具有水平型產(chǎn)業(yè)空間集群效果后,其變化率較低,轉(zhuǎn)移至非集群效果區(qū)位的比例更低,而非集群效果的區(qū)位更易維持在相同的區(qū)位型態(tài)。(3)結(jié)合水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)及其區(qū)位變化的數(shù)據(jù),顯示中國(guó)具有集群效果的區(qū)位總數(shù)幾乎無(wú)變化,但屬于水平型產(chǎn)業(yè)空間集群(型態(tài)H-1、H-3、H-5、H-7)的集群區(qū)位數(shù)上升,屬于非水平型產(chǎn)業(yè)空間集群(型態(tài)H-2、H-4、H-6、H-8、H-9)的集群區(qū)位數(shù)下降。對(duì)比兩年度的集群區(qū)位數(shù)據(jù),保持在同一水平型產(chǎn)業(yè)空間集群型態(tài)的集群區(qū)位數(shù)較少,同時(shí)集群區(qū)位轉(zhuǎn)移至非集群區(qū)位的變化率較小或幾乎無(wú)變化,這說(shuō)明屬于水平型產(chǎn)業(yè)空間集群區(qū)位主要在水平空間集群間轉(zhuǎn)移。(4)在2010年和2014年中,均有50%的主要產(chǎn)業(yè)的區(qū)位結(jié)構(gòu)位于核心-外圍結(jié)構(gòu)內(nèi)(區(qū)位結(jié)構(gòu)一~區(qū)位結(jié)構(gòu)四),其中約有40%的產(chǎn)業(yè)屬于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè),60%的產(chǎn)業(yè)屬于高集群區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)。(5)區(qū)位結(jié)構(gòu)一和區(qū)位結(jié)構(gòu)二主要以勞動(dòng)密集型和服務(wù)型產(chǎn)業(yè)為主,并且多集中在特定的單點(diǎn)區(qū)位或特定區(qū)塊內(nèi);區(qū)位結(jié)構(gòu)三和區(qū)位結(jié)構(gòu)四雖然沒(méi)有特定的產(chǎn)業(yè)型態(tài),但所占有的產(chǎn)業(yè)多于區(qū)位結(jié)構(gòu)一和區(qū)位結(jié)構(gòu)二。同時(shí)在兩年度中,超過(guò)60%的水平型空間集群產(chǎn)業(yè)位于東部地區(qū),并且其重要區(qū)域也主要集中于東部地區(qū)。
由以上結(jié)論,為更好地發(fā)揮我國(guó)各地的集群經(jīng)濟(jì)效益,縮小不同區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距,需增加具有集群效果的核心區(qū)位數(shù)量,提高這些區(qū)位在全國(guó)范圍內(nèi)的就業(yè)比重和法人單位數(shù)比重。因此,提出相應(yīng)建議:第一,對(duì)于高核心區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè),政府應(yīng)在原有基礎(chǔ)上引導(dǎo)企業(yè)加大研發(fā)投入,運(yùn)用先進(jìn)技術(shù)提高生產(chǎn)效率;對(duì)于高集群區(qū)位結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè),則應(yīng)雙管齊下,既要積極引導(dǎo)其使用先進(jìn)技術(shù),也需要為其中具有發(fā)展?jié)摿Φ漠a(chǎn)業(yè)提供優(yōu)惠政策,吸引廠商入駐,擴(kuò)大產(chǎn)業(yè)和企業(yè)規(guī)模,增加更多的就業(yè)機(jī)會(huì),為該結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)向高核心結(jié)構(gòu)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型提供動(dòng)力。第二,政府應(yīng)當(dāng)合理搭建產(chǎn)業(yè)平臺(tái),科學(xué)引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展。目前中國(guó)無(wú)論是水平型空間集群產(chǎn)業(yè)還是其重要集聚產(chǎn)業(yè),均以東部地區(qū)為主,這與其它區(qū)域提供的產(chǎn)業(yè)發(fā)展平臺(tái)不足以吸引相關(guān)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)與廠商有密切關(guān)系。因此,政府應(yīng)當(dāng)與相關(guān)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)、廠商充分溝通,在有利于產(chǎn)業(yè)發(fā)展的前提下為企業(yè)、廠商提供合適且良好的發(fā)展平臺(tái)與環(huán)境,以促進(jìn)中西部地區(qū)和東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)多樣化和水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的發(fā)展。第三,各地資源稟賦等實(shí)際情況各不相同,應(yīng)當(dāng)彼此優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及布局。如黑龍江與新疆等地的農(nóng)林牧漁業(yè),北京、天津與上海的居民服務(wù)和其他服務(wù)業(yè),江蘇、浙江與福建的制造業(yè),均因各自的區(qū)位優(yōu)勢(shì)而發(fā)展起來(lái),對(duì)于此類產(chǎn)業(yè)應(yīng)當(dāng)采用高新技術(shù)進(jìn)行改造,提升生產(chǎn)效率;而與此類產(chǎn)業(yè)前后向關(guān)聯(lián)度高的產(chǎn)業(yè),地方政府應(yīng)當(dāng)在政策和資金上給予支持與鼓勵(lì),形成具有集群效果的核心區(qū)位。
[1] 李興旺, 李會(huì)軍. 我國(guó)“雛形期”產(chǎn)業(yè)集群的識(shí)別指標(biāo)體系及判定方法[J]. 財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究, 2011, (4): 38-44.
[2] Titze, M., Brachert, M., Kubis, A.. The Identification of Regional Industrial Clusters Using Qualitative Input-output Analysis (QIOA)[J].RegionalStudies, 2011, 45(1): 89-102.
[3] Nishimura, J., Okamuro, H.. R&D Productivity and the Organization of Cluster Policy: An Empirical Evaluation of the Industrial Cluster Project in Japan[J].JournalofTechnologyTransfer, 2011, 36(2): 117-144.
[4] 余珮. 外資R&D子公司在華區(qū)位戰(zhàn)略的差異性分析——基于產(chǎn)業(yè)集群理論的視角[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論, 2013, (6): 78-88.
[5] 王臘芳, 李細(xì)夢(mèng), 王紹君. 中國(guó)高耗能行業(yè)產(chǎn)業(yè)集群的識(shí)別及測(cè)度[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策, 2015, (19): 125-128.
[6] Wren, C.. Geographic Concentration and the Temporal Scope of Agglomeration Economies: An Index Decomposition[J].RegionalScience&UrbanEconomics, 2012, 42(4): 681-690.
[7] Silva, D. D., Mccomb, R. P.. Geographic Concentration and High Tech Firm Survival[J].RegionalScience&UrbanEconomics, 2012, 42(4): 691-701.
[8] Ord, J. K., Getis, A.. Local Spatial Heteroscedasticity(LOSH)[J].AnnalsofRegionalScience, 2012, 48(2): 529-539.
[9] 李華香, 李善同. 中國(guó)城市服務(wù)業(yè)空間分布的特征及演變趨勢(shì)分析[J]. 管理評(píng)論, 2014, (8): 22-30.
[10] 許賢棠, 胡靜, 劉大均. 中國(guó)省域旅游業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)及空間格局[J]. 經(jīng)濟(jì)管理, 2015, (4): 126-135.
[11] 王輝, 張萌, 石瑩等. 中國(guó)海島縣的旅游經(jīng)濟(jì)集中度與差異化[J]. 地理研究, 2013, (4): 776-784.
[12] 陳蓮芳, 嚴(yán)良. 基于復(fù)合區(qū)位熵的中國(guó)油氣資源產(chǎn)業(yè)集群識(shí)別[J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2012, (2): 152-158.
[13] Billings, S. B., Johnson, E. B.. The Location Quotient as an Estimator of Industrial Concentration[J].RegionalScience&UrbanEconomics, 2012, 42(4): 642-647.
[14] Setiawan, M., Emvalomatis, G., Lansink, A. O.. The Relationship Between Technical Efficiency and Industrial Concentration: Evidence from the Indonesian Food and Beverages Industry[J].JournalofAsianEconomics, 2012, 23(4): 466-475.
[15] 羅胤晨, 谷人旭. 1980-2011年中國(guó)制造業(yè)空間集聚格局及其演變趨勢(shì)[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2014, (7): 82-89.
[16] 宣燁, 宣思源. 產(chǎn)業(yè)集聚、 技術(shù)創(chuàng)新途徑與高新技術(shù)企業(yè)出口的實(shí)證研究[J]. 國(guó)際貿(mào)易問(wèn)題, 2012, (5): 136-146.
[17] 李瑞琴, 張曉濤. 國(guó)際垂直專業(yè)化分工與中國(guó)工業(yè)制造業(yè)的區(qū)位選擇——基于中國(guó)制造業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 世界經(jīng)濟(jì)文匯, 2013, (3): 76-88.
[18] Covich, M. P., Hemmati, M.. The Effect of Geographic-industrial Concentration on Export Decision of Iranian Industrial Firms[J].AdvancesinEnvironmentalBiology, 2014, 8(6): 1853-1858.
[19] 王俊松, 潘峰華, 郭潔. 上海市上市企業(yè)總部的區(qū)位分布與影響機(jī)制[J]. 地理研究, 2015, (10): 1920-1932.
[20] Chou, T. L., Ching, C. H., Fan, S. M., et al.. Global Linkages, the Chinese High-tech Community and Industrial Cluster Development: The Semiconductor Industry in Wuxi, Jingsu[J].UrbanStudies, 2011, 48(14): 3019-3042.
[21] 孫慧, 李小雙, 李苑. 產(chǎn)業(yè)集群識(shí)別方法綜合使用及其實(shí)證分析[J]. 科技進(jìn)步與對(duì)策, 2011, (21): 60-63.
[22] Boja, C.. Clusters Models, Factors and Characteristics[J].InternationalJournalofEconomicPractices&Theories, 2011, 1(1): 34-43.
[23] 高菲, 俞竹超, 江山. 多核式中衛(wèi)型產(chǎn)業(yè)集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析[J]. 產(chǎn)經(jīng)評(píng)論, 2014, 5(5): 63-77.
[24] 李伯華, 尹莎, 劉沛林等. 湖南省傳統(tǒng)村落空間分布特征及影響因素分析[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2015, (2): 189-194.
[責(zé)任編輯:戴天仕]
[DOI]10.14007/j.cnki.cjpl.2016.05.005
[引用方式]王鵬, 周軒. 水平型產(chǎn)業(yè)空間集群的區(qū)位型態(tài)與區(qū)位結(jié)構(gòu)識(shí)別——基于中國(guó)19個(gè)主要產(chǎn)業(yè)的實(shí)證分析[J]. 產(chǎn)經(jīng)評(píng)論, 2016, 7(5): 51-65.
Identification of Location Pattern and Location Structure in the Horizontal Industrial Spatial Cluster——A Case Study of 19 Main Industries in China
WANG Peng ZHOU Xuan
This paper took the number of industry corporate units and employment of 19 main industries in China as research object, combined with identification of spatial patterns of horizontal industrial spatial cluster, and analyzed the unequal distribution of industry in different spatial units based on horizontal production relation. At the same time, in order to solve the problem of unit space near, the paper used the LQ index (location quotient index) to reflect the importance of industry in space unit, as well as G index to reflect the importance of space in the proximity of spatial units. Using the two indices, the paper jointly identified and analyzed the location patterns of horizontal industrial spatial cluster, and classified and identified the location structure. The research results show that: In 2010 and 2014, China’s major industrial core area number changes are minimal and the number of peripheral location is basically unchanged, the corresponding employment number has declined, the number of non horizontal industrial spatial cluster location has increased, and its corresponding employment has declined. When the location has the effect of horizontal industrial spatial clustering, the change rate is low. The proportion of transferred to location of the non-cluster effect is lower, and the location of the non-cluster effect is more easily maintained in the same location. The clustering location of horizontal industrial spatial cluster is mainly transferred between horizontal spatial clusters, in which about 40% of the industry belongs to the industry of high core location structure, 60% of the industry belongs to the industry of high clustering location structure. In the two years, the regional polarization effect is more and more obvious, more than 60% of the industry of horizontal spatial cluster is located in the eastern region, and its important areas are also mainly concentrated in the eastern region.
horizontal industrial spatial cluster; location pattern; location structure; location quotient index; G index
2016-06-18
國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于空間關(guān)聯(lián)的產(chǎn)業(yè)集群脆弱性形成機(jī)理、綜合測(cè)度及優(yōu)化調(diào)控研究”(項(xiàng)目編號(hào):71673112,主持人:王鵬);廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“高技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間集聚與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新效率的互動(dòng)機(jī)理及實(shí)證研究”(項(xiàng)目編號(hào):GD15XYJ27,主持人:王鵬);廣東省人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地與經(jīng)緯粵港澳經(jīng)濟(jì)研究中心科研項(xiàng)目“粵臺(tái)高科技產(chǎn)業(yè)合作模式及其影響因素研究”(項(xiàng)目編號(hào):37714001004,主持人:王鵬);廣東省財(cái)政科研公開擇優(yōu)課題“基于五大發(fā)展理念的廣東財(cái)政改革發(fā)展創(chuàng)新研究”(項(xiàng)目編號(hào):G201612,主持人:王鵬);廣州市建設(shè)國(guó)家級(jí)科技思想庫(kù)研究課題專項(xiàng)“廣州市科技服務(wù)業(yè)促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施的政策支撐體系研究”(項(xiàng)目編號(hào):2016SX014,主持人:王鵬)。
王鵬,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)與區(qū)域創(chuàng)新;周軒,暨南大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)楫a(chǎn)業(yè)集群空間分析與評(píng)價(jià)。
F062.9
A
1674-8298(2016)05-0051-15