杜 鵬，朱 紅，劉萬波，2，王乙晴

（1.遼寧師范大學地理科學學院，遼寧大連 116029；2.遼寧師范大學海洋可持續(xù)發(fā)展研究院，遼寧大連 116029）

一、問題的提出

制造業(yè)是推動城市空間結構和地域經(jīng)濟系統(tǒng)演化的重要驅(qū)動力，其形成、集聚、擴散過程對要素合理配置和經(jīng)濟健康發(fā)展具有重要影響[1]。遼寧省作為以重工業(yè)行業(yè)為主要支柱產(chǎn)業(yè)的制造業(yè)大省，經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變既受到重型產(chǎn)業(yè)結構制約[2]，也面臨著生態(tài)環(huán)境保護壓力[3]。營口市是遼寧沿海經(jīng)濟帶和沈陽經(jīng)濟區(qū)協(xié)同發(fā)展的重要節(jié)點城市，是東北地區(qū)重要的現(xiàn)代化港口城市和制造業(yè)產(chǎn)業(yè)基地[4]。因此，本文旨在通過對營口市制造業(yè)空間格局演化過程進行細致分析，促進營口市合理配置生產(chǎn)要素，優(yōu)化城市空間結構，加快產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整，促進經(jīng)濟可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展。

產(chǎn)業(yè)的空間集聚作為經(jīng)濟活動最突出的地理特征[5]，產(chǎn)業(yè)活動的空間差異是聚集力和分散力相互作用的結果[6]，而產(chǎn)業(yè)空間具有分類效應與選擇效應[7]。石敏俊等（2013）[8]基于地市尺度的制造業(yè)部門統(tǒng)計數(shù)據(jù)，研究了中國制造業(yè)在不同省份和不同地市間的分布格局和轉(zhuǎn)移特點。曹宗平和朱勤豐（2017）[9]基于廣東省21 個地級市制造業(yè)數(shù)據(jù)，制造業(yè)空間集聚與轉(zhuǎn)移態(tài)勢，并分析了不同類型制造業(yè)集聚狀態(tài)。企業(yè)區(qū)位選擇和位移是產(chǎn)業(yè)空間分布和轉(zhuǎn)移的形成基礎，也是從微觀視角出發(fā)探討產(chǎn)業(yè)空間演變規(guī)律的重要途徑[10]，但以制造業(yè)企業(yè)樣本為對象的研究尚不多見。王俊松（2014）[11]發(fā)現(xiàn)長三角制造業(yè)具有明顯的集聚分布特征但呈現(xiàn)擴散趨勢，且伴隨著行業(yè)差別明顯的產(chǎn)業(yè)擴散過程，上海市的區(qū)域中心城市地位卻趨于增強。徐維祥等（2019）[12]發(fā)現(xiàn)長三角制造業(yè)企業(yè)在總體上和分行業(yè)上都具有顯著的空間集聚特征，并且存在較為普遍的郊區(qū)化現(xiàn)象。張杰和唐根年（2018）[13]運用多種空間統(tǒng)計方法和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，得出浙江省制造業(yè)企業(yè)空間分異格局和時空擴散路徑。鄭艷婷等（2018）[14]研究發(fā)現(xiàn)長江中游地區(qū)制造業(yè)企業(yè)2008年之前朝著核心城市群集聚態(tài)勢，而在2008 年后呈現(xiàn)向城市群以外的城市市轄區(qū)擴散的趨勢，區(qū)域總體制造業(yè)企業(yè)分布趨向均衡。李漢青等（2018）[15]基于制造業(yè)企業(yè)工商注冊數(shù)據(jù)，利用企業(yè)位置分布研究了珠三角制造業(yè)的集聚特征和分布格局。

現(xiàn)有研究多集中全國省域尺度、市域尺度以及北京市[16]、上海市[17]等經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，對縣區(qū)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度的研究相對少見，遼寧省作為制造業(yè)大省受到的關注也不多，對大城市制造業(yè)空間分布的研究成果較多，數(shù)量眾多的中小城市往往受到忽視。為此，本文基于營口市2003—2013 年的制造業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，以街道鄉(xiāng)鎮(zhèn)為研究單元，利用核密度、標準差橢圓、K 函數(shù)等方法，揭示營口市制造業(yè)企業(yè)的空間格局及其演變規(guī)律，以期對營口市制造業(yè)的健康發(fā)展與合理布局提供科學依據(jù)與決策參考。

二、數(shù)據(jù)來源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源與處理

不同尺度的經(jīng)濟問題需要對應不同尺度的數(shù)據(jù)支持，企業(yè)位置數(shù)據(jù)是微觀視角研究制造業(yè)空間分布格局的重要基礎[9]。本文使用的營口市底圖數(shù)據(jù)來源于國家基礎地理信息中心，制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)來源于2003 年和2013 年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)涵蓋了營口市2003 年和2013 年所有規(guī)模以上企業(yè)登記的信息數(shù)據(jù)，包括企業(yè)名稱、注冊地址、行業(yè)代碼等信息。為了滿足研究需要，本文對原始數(shù)據(jù)進行了如下處理：首先，根據(jù)企業(yè)類型字段剔除工礦企業(yè)數(shù)據(jù)，保留制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)；然后，運用Python 調(diào)用百度地圖API，利用地理編碼技術將企業(yè)注冊地址轉(zhuǎn)換成BD-09 經(jīng)緯度坐標；接著，再次調(diào)用百度地圖API，利用坐標糾偏技術將BD-09 經(jīng)緯度坐標轉(zhuǎn)換成WGS-1984 經(jīng)緯度坐標；最后，利用ArcGIS 10.5 軟件工具，運用投影變換技術將數(shù)據(jù)統(tǒng)一投影坐標系為WGS1984_UTM_51N，從而完成企業(yè)數(shù)據(jù)的空間化處理，并構建形成基礎地理數(shù)據(jù)庫。

（二）研究方法

標準差橢圓（Standard Deviational Ellipse，SDE）。該方法是能夠精確揭示地理要素整體分布的空間統(tǒng)計方法。主要包括中心點，長短軸及旋轉(zhuǎn)角度三個度量特征，通過可視化表達來揭示地理要素分布的空間性、方向性及延展性，具體計算方法見參考文獻[18]。

核密度估計法（Kernel Density Estimation，KDE）。核密度估計法認為地理事件可以發(fā)生在空間的任意位置上，但是在不同位置上的概率不同，點密集的區(qū)域事件發(fā)生的概率高，點稀疏的區(qū)域事件發(fā)生的概率低[19]，常用來測度點要素的空間聚集程度。通常用Rosenblatt-Parzen 核估計[17]：

式中，f（x）是核密度估計值；n 是企業(yè)個數(shù)；h＞0為帶寬；k（）為核函數(shù)；（x-xi）表示估計點x 到事件Xi的距離。核密度估計值越高說明企業(yè)集聚程度越高，反之就越低。

最近鄰距離層次聚類分析（Nearest Neighbor Hierarchical Clustering，NNH）。作為一種全局聚集性檢驗方法，NNH 根據(jù)鄰近距離等規(guī)則來探測空間熱點區(qū)域，通過逐級類推的方式依次得到一階熱點區(qū)、二階熱點區(qū)以及更高階熱點區(qū)[20-21]。借助CrimeStat 3.3 軟件，通過限定聚集單元內(nèi)點要素的最小數(shù)目和距離閾值，判定某一點要素是否落入聚集單元，若落入，則其與相鄰滿足閾值條件的點要素共同形成低階熱點區(qū)，表現(xiàn)為橢圓區(qū)域或者凸包區(qū)域，低階熱點區(qū)聚類可以得到更高階熱點區(qū)[22]。

多距離空間聚類分析（Ripley's K 函數(shù)）。不同尺度的點要素分布模式存在一定的差異。Ripley's K 函數(shù)是空間點模式分析的常用方法，通過考慮所有點之間的距離關系，按照一定搜索半徑判別點要素在不同空間尺度下呈現(xiàn)出集聚或離散分布模式。本文主要運用單變量K 函數(shù)來研究營口市制造業(yè)企業(yè)的空間分布模式，計算公式如下[23-24]：

式中，K（d）為K 函數(shù)；A 為研究區(qū)面積；n 為企業(yè)個數(shù)；Id表示以企業(yè)點i 為圓心、d 為半徑的企業(yè)集合。企業(yè)點包含于集合內(nèi)通過比較企業(yè)點之間的距離dij來確定。當時，Id為1，否則為0。為保持方差穩(wěn)定，對K（d）作開方線性變換，即L（d）=當L（d）大于0 時企業(yè)聚集分布，小于0 時企業(yè)擴散分布。采用Monte Carlo 模擬檢驗方法[25]，通過設置置信區(qū)間構建包絡線。若觀測值位于包絡線的置信區(qū)間內(nèi)，則認為該觀測值呈現(xiàn)隨機分布模式；位于包絡線的上限以上的則呈集聚分布模式；位于包絡線下限以下的則為均勻分布模式。

三、營口市制造業(yè)企業(yè)空間格局演化特征

（一）總體空間分布特征

如圖1 所示，2003—2013 年營口市制造業(yè)企業(yè)主要分布在主城區(qū)和鲅魚圈港區(qū)，總體上呈現(xiàn)出沿海多、內(nèi)陸少的空間分異格局，具有顯著的臨港產(chǎn)業(yè)布局特征。營口市制造業(yè)企業(yè)分布的重心點都位于二道鎮(zhèn)，但略向北偏移，說明企業(yè)有朝著主城區(qū)附近集聚的趨勢。中軸線大體處于高坎鎮(zhèn)至蘆屯鎮(zhèn)一線的海岸帶地區(qū)，說明靠近港區(qū)吞吐能力和集疏運能力的區(qū)位始終是營口市制造業(yè)企業(yè)選址的重點。標準差橢圓的轉(zhuǎn)角由2003 年的12.38觷順時針旋轉(zhuǎn)至2013 年的14.11觷，長軸和短軸均出現(xiàn)縮減，長軸向北縮減尤其明顯，橢圓面積有所減小，說明營口市制造業(yè)企業(yè)分布的方向性減弱，向中心集聚的態(tài)勢趨于明顯。

圖1 2003 年、2013 年營口市制造業(yè)分布標準差橢圓

（二）空間集聚特征與集聚熱點區(qū)探測

運用核密度分析，利用ArcGIS 10.5 對2003 年、2013 年的企業(yè)數(shù)據(jù)進行可視化處理，通過自然間斷點分級法（Jenks）分為低值區(qū)、較低值區(qū)、中值區(qū)、較高值區(qū)和高值區(qū)5 個等級，得到營口市制造業(yè)企業(yè)的核密度圖（見圖2）。另外，采用最近鄰距離層次聚類分析法對營口市2003 年和2013 年制造業(yè)企業(yè)分布的熱點地區(qū)進行探測，并運用ArcGIS 10.5 對各階熱點進行可視化表達，如圖2 所示。

2003—2013 年營口市制造業(yè)企業(yè)分布經(jīng)歷了由雙核結構向單核結構的演變過程，集聚范圍減小。2003 年以前營口市形成兩個核心區(qū)，分別是以西市區(qū)和站前區(qū)為中心的核心區(qū)和以鲅魚圈區(qū)為中心的核心區(qū)，兩大核心區(qū)分別與其外圍形成中心——外圍結構。其中，以鲅魚圈為集聚中心的圈層結構處于形成初期，高值區(qū)范圍較小。另外，在大石橋市區(qū)和蓋州市區(qū)形成次一級的核心區(qū)。說明在2003 年，營口市制造業(yè)企業(yè)主要集中分布在西市區(qū)、站前區(qū)和鲅魚圈區(qū)。到2013 年，鲅魚圈區(qū)退出核心區(qū)域，西市區(qū)與站前區(qū)形成的核心區(qū)域范圍縮減，只剩下西市區(qū)一個最高值核心區(qū)，形成單核結構。大石橋市、蓋州市退出次級中心，集聚趨勢不明顯。說明在2013 年營口市制造業(yè)企業(yè)只在西市區(qū)集聚趨勢明顯，營口市其他地區(qū)制造業(yè)企業(yè)集聚趨勢不再明顯。

圖2 2003 年、2013 年營口市制造業(yè)核密度及熱點分布圖

空間熱點探測結果顯示，2003 年，營口市形成了3 個一級熱點區(qū)，16 個二級熱點區(qū)。其中，一級熱點區(qū)主要集中在站前區(qū)、老邊區(qū)和西市區(qū)的三區(qū)的交界地帶，大石橋市以及鲅魚圈區(qū)。二級熱點區(qū)主要集中在站前區(qū)、西市區(qū)、老邊街道、大石橋市區(qū)、永安鎮(zhèn)、蓋州城區(qū)、鲅魚圈區(qū)、紅旗鎮(zhèn)及熊岳鎮(zhèn)。到2013 年，一階熱點區(qū)增長至4 個，二級熱點區(qū)增長為32 個。其中，一級熱點區(qū)域主要集中在站前區(qū)、老邊區(qū)、大石橋市以及鲅魚圈區(qū)。二級熱點區(qū)主要集中在西市區(qū)、站前區(qū)、老邊街道、城東街道、大石橋市區(qū)、蘆屯鎮(zhèn)、紅旗鎮(zhèn)和熊岳鎮(zhèn)。

總體上，在2003 年，營口市制造業(yè)企業(yè)在站前區(qū)和鲅魚圈區(qū)最為集中，在大石橋市的集聚分布也較明顯，在蓋州城區(qū)形成的次級核密度高值區(qū)但其集聚趨勢不太明顯。到2013 年，制造業(yè)企業(yè)在站前區(qū)和老邊區(qū)分布最為集中，其次在大石橋市區(qū)集聚分布趨勢也較為明顯。與2003 年相比，2013 年二級熱點區(qū)的數(shù)量增長明顯，尤以站前區(qū)增長最多。說明這一時期，營口市制造業(yè)企業(yè)向站前區(qū)和老邊區(qū)大量集中，集聚趨勢更為明顯。

（三）分行業(yè)空間分布特征

參照曹宗平和朱勤豐（2017）[9]所提出的分類標準，按要素密集度將營口市制造業(yè)企業(yè)劃分為4類，即勞動密集型、資本密集型、技術密集型和資源密集型。運用ArcGIS 10.5 進行核密度分析，對2003年、2013 年營口市各行業(yè)企業(yè)的空間分布格局進行可視化處理，根據(jù)ArcGIS 中的相等間隔法分為高值區(qū)、較高值區(qū)、中值區(qū)、較低值區(qū)和低值區(qū)5 級，最終得到兩個年份的核密度圖（見圖3）。

圖3 2003 年、2013 年營口市各要素類型核密度圖

如圖3 所示，營口市制造業(yè)各行業(yè)企業(yè)空間分布趨勢與制造業(yè)企業(yè)總體分布趨勢大致相同，主要分布在站前區(qū)、老邊區(qū)、大石橋市和鲅魚圈區(qū)。隨著時間推移，從2003—2013 年，不同類型制造業(yè)企業(yè)的集聚狀況都有所變化。首先，勞動密集型制造業(yè)企業(yè)在以西市區(qū)和站前區(qū)為中心的核心區(qū)的范圍有所增大，而分別以蓋州城區(qū)、鲅魚圈區(qū)為核心區(qū)的次級中心則不再明顯，這說明2003 年以后，勞動密集型制造業(yè)企業(yè)向西市區(qū)和站前區(qū)大量集聚。其次，資本密集型制造業(yè)企業(yè)分布在2003 年形成雙核結構，分別是以西市區(qū)、站前區(qū)為核心和以永安鎮(zhèn)、大石橋市為核心。到2013 年只剩下以西市區(qū)和站前區(qū)組成的核心區(qū)，并在其外圍形成次核心區(qū)。再次，技術密集型制造業(yè)企業(yè)從2003—2013 年都只有以西市區(qū)和站前區(qū)為中心的這一個核心區(qū)。到2013 年核心區(qū)范圍有所減小，高值區(qū)主要集中在西市區(qū)。說明這一時期技術密集型制造業(yè)企業(yè)的集聚范圍有所縮減。最后，資源密集型制造業(yè)企業(yè)在2003 年高值區(qū)核心區(qū)位于大石橋市，在站前區(qū)，西市區(qū)以及鲅魚圈區(qū)形成次級中心。到2013 年大石橋市退出最高值核心區(qū)成為次級核心區(qū)，西市區(qū)成為最高值核心區(qū)。這說明營口市資源密集型制造業(yè)企業(yè)的集聚重心發(fā)生轉(zhuǎn)移，主要向西市區(qū)轉(zhuǎn)移。

（四）多尺度集聚特征

通過CrimeStat 3.3 軟件對營口市制造業(yè)企業(yè)進行Ripley's K 統(tǒng)計分析，結果顯示，營口市總體及各行業(yè)制造業(yè)企業(yè)的L（d）指數(shù)均高于隨機分布模擬的最大值并通過99%水平下的顯著性檢驗，總體及各行業(yè)企業(yè)的L（d）曲線L（d）值均大于上包絡線值，說明營口市制造業(yè)企業(yè)成集聚分布，變化趨勢相似，均呈現(xiàn)先增后減的倒“U”型曲線。首先，從營口市制造業(yè)總體曲線變化可以看出L（d）出現(xiàn)峰值的距離由2003 年的9.13 km 變化為2013 年的10.78 km，距離擴大的同時峰值明顯增高，說明營口市制造業(yè)集聚范圍有所擴大且集聚強度增大。進一步分析2013 年各行業(yè)企業(yè)的集聚特征，發(fā)現(xiàn)四種類型行業(yè)企業(yè)的L（d）曲線的峰值所對應的距離相近，說明四種類型行業(yè)企業(yè)的集聚范圍大體相同，空間分布模式基本一致。

圖4 營口市制造業(yè)總體及各類型制造業(yè)企業(yè)的K 函數(shù)分布圖

四、結論與討論

本文基于制造業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，分析了2003—2013 年營口市制造業(yè)企業(yè)空間格局演變特征，得出以下結論：一是營口市制造業(yè)企業(yè)集聚分布在主城區(qū)和鲅魚圈區(qū)，沿海鄉(xiāng)鎮(zhèn)明顯多于內(nèi)陸鄉(xiāng)鎮(zhèn)，臨港產(chǎn)業(yè)布局特征明顯，大石橋市區(qū)也是重要的企業(yè)集聚熱點區(qū)，兩個年份的集聚重心都位于二道鎮(zhèn)，且有著向營口市中心城區(qū)遷移的趨勢。二是營口市各要素類型制造業(yè)企業(yè)分布都呈現(xiàn)出主城區(qū)和臨港區(qū)的傾向性，資源密集型企業(yè)相對分散分布。三是營口市總體及各行業(yè)制造業(yè)企業(yè)均呈現(xiàn)出集聚分布模式，具有明顯的尺度效應。

產(chǎn)業(yè)集聚與港口城市存在互動融合關系，港口城市制造業(yè)企業(yè)集聚分布受到多重因素的影響，一是港區(qū)碼頭布局和港口集疏運體系，二是規(guī)模經(jīng)濟指向與產(chǎn)業(yè)政策引導。集聚經(jīng)濟指向是中國制造業(yè)企業(yè)區(qū)位選擇的重要特征[26]，地方化經(jīng)濟和城市化經(jīng)濟具有不同的本地效應和空間效應，對不同行業(yè)制造業(yè)企業(yè)分布的驅(qū)動機制和影響效應值得深入探討。就營口市而言，還需要關注大連市太平灣臨港經(jīng)濟區(qū)建設對鲅魚圈臨港產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的影響，考慮到遼寧沿海港口資源整合和東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)振興發(fā)展大局。