王 文 剛,崔 承 潤(rùn),李 汝 資

(1.河北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,河北 石家莊 050024;2.河北省高等學(xué)校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地“河北師范大學(xué)地理計(jì)算與規(guī)劃研究中心”,河北 石家莊 050024;3.河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)實(shí)驗(yàn)室,河北 石家莊 050024;4.河北省環(huán)境變化遙感識(shí)別技術(shù)創(chuàng)新中心,河北 石家莊 050024;5.南昌大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江西 南昌 330031)

0 引言

改革開放以來,企業(yè)逐漸成為中國(guó)社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的主體[1]。中國(guó)民營(yíng)企業(yè)經(jīng)歷了由小變大、由弱變強(qiáng)的發(fā)展過程,成為推動(dòng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量[2,3]。全國(guó)工商聯(lián)《中國(guó)民營(yíng)企業(yè)社會(huì)責(zé)任報(bào)告(2021)》顯示,截至2020年,中國(guó)民營(yíng)企業(yè)數(shù)量超過4 000萬家,占全國(guó)企業(yè)數(shù)量的90%以上,貢獻(xiàn)了近60%的稅收和65%的GDP。企業(yè)作為產(chǎn)業(yè)空間的核心載體和組織主體[4],其空間區(qū)位的選擇對(duì)企業(yè)發(fā)展以及區(qū)域經(jīng)濟(jì)變化產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響[5,6]。

自然資源稟賦[7]、政治和經(jīng)濟(jì)環(huán)境[8,9]、國(guó)家政策[10]等因素在不同程度上影響著企業(yè)的空間分布。其中,自然資源稟賦條件影響制造業(yè)的地域集中性,原料資源不平衡分布對(duì)企業(yè)區(qū)位的影響更突出[7];區(qū)域在技術(shù)、收入水平、市場(chǎng)規(guī)模等方面的差異是造成中國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)總體空間差異的主要因素[11],因而我國(guó)500強(qiáng)民營(yíng)企業(yè)的空間分布呈現(xiàn)出“東強(qiáng)西弱”的特點(diǎn)[12],民營(yíng)上市公司數(shù)量也呈現(xiàn)出“東南密、西北疏”的特征[13];制度環(huán)境對(duì)民營(yíng)企業(yè)的產(chǎn)生與發(fā)展具有基礎(chǔ)性作用[14],民營(yíng)企業(yè)擁有的政治資源通過影響企業(yè)的多元化動(dòng)機(jī)和策略選擇而影響民營(yíng)企業(yè)的發(fā)展[15],李王鳴以改革開放后我國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)起步最早、發(fā)展最快的地區(qū)之一溫州為例,揭示了制度轉(zhuǎn)型期民營(yíng)企業(yè)從以農(nóng)村大分散分布為主逐漸趨向城市大集中分布的發(fā)展過程[16];文化因素對(duì)民營(yíng)企業(yè)發(fā)展影響的研究較多,王麗敏等從CEO人口學(xué)特征揭示企業(yè)總部空間布局的關(guān)聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)文化因素對(duì)于地區(qū)企業(yè)布局具有重要的支持作用[17];田玲玲等發(fā)現(xiàn)對(duì)外貿(mào)易驅(qū)動(dòng)因素對(duì)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平空間差異影響較顯著[18],中國(guó)制造業(yè)的地理格局存在顯著的產(chǎn)業(yè)間差異,出口加工型/消費(fèi)市場(chǎng)導(dǎo)向型產(chǎn)業(yè)主要集中在沿海地區(qū),原材料指向型則傾向于分布在中部地區(qū)[19];休閑娛樂和交通空間促進(jìn)零售業(yè)整體空間集聚分布[20];政治因素則對(duì)跨國(guó)公司的空間區(qū)位選擇影響較突出[21,22];不同因素對(duì)民營(yíng)企業(yè)的空間分布影響具有尺度特征,在省域尺度上市場(chǎng)化因素影響較大,而在市域尺度上市場(chǎng)容量的影響更顯著[13]。

綜上,當(dāng)前民營(yíng)企業(yè)空間區(qū)位的相關(guān)研究大多集中于空間分布描述與影響因子分析,對(duì)其動(dòng)態(tài)演化分析和行業(yè)結(jié)構(gòu)特征關(guān)注較少[23]?；诖?本文以中國(guó)500強(qiáng)民營(yíng)企業(yè)為樣本,對(duì)我國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)的空間分布特征、行業(yè)結(jié)構(gòu)特征及演變趨勢(shì)進(jìn)行分析,并探究不同因素對(duì)頭部民營(yíng)企業(yè)總部區(qū)位演化的影響程度。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)據(jù)來源于全國(guó)工商聯(lián)與中商情報(bào)網(wǎng),通過企查查、天眼查等平臺(tái)補(bǔ)充公司地址、所屬行業(yè)、企業(yè)類型、營(yíng)業(yè)收入等企業(yè)信息。企業(yè)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2005—2020年,因以告解散企業(yè)數(shù)據(jù)信息的不可獲取性,將歷年500強(qiáng)企業(yè)中以告解散的企業(yè)剔除,故2013—2019年每年為499家企業(yè),其余年份皆為500家企業(yè)(以下統(tǒng)稱為“頭部民營(yíng)企業(yè)”)。通過Map Location(https://maplocation.sjfkai.com/)將企業(yè)地址信息轉(zhuǎn)換成地理坐標(biāo)信息,進(jìn)而使用ArcGIS軟件進(jìn)行分析。探測(cè)因子中的指標(biāo)數(shù)據(jù)來自2005—2020年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)港口年鑒》和相應(yīng)地級(jí)市的國(guó)民經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào),其中“政商關(guān)系健康指數(shù)”來源于《中國(guó)城市政商關(guān)系排行榜》。

1.2 研究方法

1.2.1 核密度分析法 本文使用核密度分析法分析中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)的空間集聚情況,主要利用ArcGIS軟件中的空間平滑技術(shù)將離散的點(diǎn)群轉(zhuǎn)化為連續(xù)的密度圖,進(jìn)而研究點(diǎn)狀數(shù)據(jù)的空間分布特征[12]。

1.2.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法能從全局、空間的角度揭示產(chǎn)業(yè)空間格局的方向性、密集型等特性,通過中心、方位角、長(zhǎng)短軸等參數(shù)描述點(diǎn)要素的空間分布特性[24]。橢圓的中心點(diǎn)表示整個(gè)數(shù)據(jù)的中心位置,方位角表示正北方向上順時(shí)針旋轉(zhuǎn)到橢圓長(zhǎng)軸而形成的夾角,長(zhǎng)短軸分別表示數(shù)據(jù)分布方向和數(shù)據(jù)分布范圍,長(zhǎng)軸越長(zhǎng),表明地理要素方向性越強(qiáng),短軸越長(zhǎng),表明地理要素離散程度越高。本文使用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法對(duì)我國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)主要行業(yè)類型的分布范圍進(jìn)行分析。

1.2.3 地理集中指數(shù) 地理集中指數(shù)G(式(1))用于衡量某區(qū)域在空間、行業(yè)等要素上的地理集中程度[25],G值越大,表明某要素的集中程度越高,反之,分布越分散。

(1)

式中:Pi為區(qū)域i內(nèi)企業(yè)數(shù)量,Q為區(qū)域內(nèi)企業(yè)總數(shù)。

1.2.4 地理探測(cè)器 地理探測(cè)器可用于探測(cè)要素空間分異性并揭示其背后驅(qū)動(dòng)因子[26],該方法無需線性假設(shè),本文使用地理探測(cè)器的因子探測(cè)模塊分析各因素對(duì)頭部民營(yíng)企業(yè)空間分布的作用機(jī)制。

2 頭部民營(yíng)企業(yè)空間分布特征

2.1 企業(yè)數(shù)量空間分布特征

參照國(guó)家“七五”計(jì)劃對(duì)中國(guó)“東中西”區(qū)域的劃分及部分研究慣例,本文從三大地帶角度分析2005年、2010年、2015年和2020年頭部民營(yíng)企業(yè)的空間分布特征(圖1),并對(duì)4個(gè)年份頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量及其占比進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(表1)。可以看出,東部地區(qū)頭部民營(yíng)企業(yè)占比最高,但隨著生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本增加以及長(zhǎng)三角等地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí),東部占比有所降低;中部地區(qū)憑借資源以及勞動(dòng)力等優(yōu)勢(shì),承接?xùn)|部地區(qū)的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移,民營(yíng)企業(yè)得到相對(duì)較好的發(fā)展[12],頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量占比逐漸增加,2010年之后占比維持在11%以上;西部地區(qū)頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量最少,占比變化較小。總體看,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在宏觀尺度上對(duì)孕育頭部民營(yíng)企業(yè)具有重要影響。

表1 中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)東中西三大地帶分布

注:基于審圖號(hào)為GS(2020)4619號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無修改,下同。

從2005—2020年核密度分析結(jié)果(圖2)看,長(zhǎng)三角地區(qū)始終是全國(guó)和東部地區(qū)頭部民營(yíng)企業(yè)分布的核心,2020年達(dá)184家;珠三角地區(qū)頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量穩(wěn)步增長(zhǎng),從7家增至54家,2020年珠三角地區(qū)已成為東部地區(qū)和全國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)集聚的第二核心區(qū)域,與長(zhǎng)三角地區(qū)共同構(gòu)成中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)分布的雙核心;環(huán)渤海地區(qū)頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量也顯著增長(zhǎng),除京津外,山東省東營(yíng)市頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量達(dá)到14家,使山東省北部形成明顯的小型集聚區(qū)域;此外,福建沿海地區(qū)頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量也有一定增長(zhǎng)。中部地區(qū)頭部民營(yíng)企業(yè)呈現(xiàn)多點(diǎn)分布態(tài)勢(shì),北部的山西長(zhǎng)治與晉城、河南鄭州及河北邯鄲形成小型集聚片區(qū),4個(gè)城市共有頭部民營(yíng)企業(yè)18家;南部主要以長(zhǎng)江中游城市群為依托,武漢、長(zhǎng)沙和南昌形成3個(gè)分布核心。西部地區(qū)形成成渝雙核分布結(jié)構(gòu),其余地區(qū)頭部民營(yíng)企業(yè)分布極少。整體看,2005—2020年中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)的空間分布結(jié)構(gòu)從“單核、多點(diǎn)”演變?yōu)椤耙粠?、雙核、多點(diǎn)”。

圖2 中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)核密度分布

2.2 行業(yè)類型及空間分布特征

依據(jù)國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 4754—2017),按照主營(yíng)行業(yè)對(duì)中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)進(jìn)行行業(yè)類型劃分,共劃分為14類(圖3)。2005—2020年頭部民營(yíng)企業(yè)的行業(yè)分布主要集中在制造業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、批發(fā)與零售業(yè),占比之和超過70%。隨時(shí)間推移,制造業(yè)企業(yè)數(shù)量比重下降明顯,從2005年的241家降至2020年的180家;批發(fā)與零售業(yè)企業(yè)數(shù)量有一定減少,但比例結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定;租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)企業(yè)數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng),2020年較2005年增加了86%;房地產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)和金融業(yè)企業(yè)數(shù)量占比約10%～20%,其中,建筑業(yè)企業(yè)數(shù)量占比呈現(xiàn)先增后降態(tài)勢(shì),金融業(yè)企業(yè)數(shù)量占比持續(xù)增加;采礦業(yè),電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè),交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)等剩余行業(yè)企業(yè)數(shù)量較少,占比在5%左右。民營(yíng)企業(yè)的行業(yè)部門結(jié)構(gòu)總體上與我國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)演化相一致。

圖3 中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)主營(yíng)行業(yè)類型結(jié)構(gòu)

使用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法分析2005年、2010年、2015年和2020年上述6種占比較大行業(yè)類型的空間分布特征(圖4)?？梢钥闯?制造業(yè)企業(yè)在2005—2010年主要為東北—西南向分布,2015—2020年企業(yè)點(diǎn)分布的離散性增強(qiáng),橢圓的長(zhǎng)短半軸差值減小,企業(yè)分布的方向性減弱,橢圓中心點(diǎn)向西北偏移;2005—2020年批發(fā)與零售業(yè)企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)短半軸差值逐漸增大,表明企業(yè)分布的方向性愈發(fā)明顯,2015年和2020年呈現(xiàn)明顯的南北方向分布,橢圓中心點(diǎn)南移,企業(yè)分布重心逐漸由北向南移,黑龍江、河北和內(nèi)蒙古等地區(qū)該類型企業(yè)數(shù)量減少,而廣東、福建兩省該類型企業(yè)數(shù)量增加了4倍;2005—2020年租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)企業(yè)主要為西北—東南向分布,隨著企業(yè)分布逐漸分散化,橢圓的長(zhǎng)短半軸差值逐漸降低,企業(yè)分布的方向性減弱,橢圓中心點(diǎn)變化較小,說明企業(yè)分布地點(diǎn)并未發(fā)生太大變化;金融業(yè)企業(yè)大體沿南北向分布,2020年橢圓長(zhǎng)短半軸扁率增大,企業(yè)分布的方向性更明顯,橢圓中心主要位于河南省,該行業(yè)類型企業(yè)分布偏西且逐漸向西南偏移;2005—2010年建筑業(yè)企業(yè)主要為西北—東南向分布,2015—2020年為東北—西南向分布,由以浙江和江蘇分布為主導(dǎo)變?yōu)橐越K為核心區(qū)域,浙江、山東和湖北多中心分布的特征;2005—2020年房地產(chǎn)企業(yè)大致呈東北—西南向分布,橢圓的中心點(diǎn)變化較大且規(guī)律性較差,該類型企業(yè)歷年分布變化較大?？傮w看,在上述6種行業(yè)類型中,建筑業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)的分布方向以及中心點(diǎn)位置的變動(dòng)略大,制造業(yè)、批發(fā)與零售業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)以及金融業(yè)類型民營(yíng)企業(yè)在時(shí)空分布上具有一定的穩(wěn)定性。

圖4 中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)6類主營(yíng)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

2.3 企業(yè)空間—行業(yè)集中度地域特征

為進(jìn)一步明晰頭部民營(yíng)企業(yè)在省域單元上的空間與行業(yè)集中分布情況,通過Tableau軟件對(duì)2005年、2010年、2015年和2020年頭部民營(yíng)企業(yè)的空間—行業(yè)集中指數(shù)進(jìn)行四象限圖對(duì)比分析(圖5)?？梢钥闯?多數(shù)省域分布在第三象限,主要為東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省域,企業(yè)數(shù)量較多,企業(yè)的空間分布與行業(yè)分布較均衡;其他象限以中西部省域(如西藏、貴州、寧夏等)分布為主,企業(yè)數(shù)量較少,但空間分布相對(duì)集中且主要分布在省會(huì)城市,其中,第二象限中部地區(qū)企業(yè)數(shù)量增加,企業(yè)的空間集中指數(shù)降低,較為顯著的有湖北、湖南和江西。整體看,2005—2020年中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)省域尺度下的空間—行業(yè)集中度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

圖5 中國(guó)各省域頭部民營(yíng)企業(yè)空間—行業(yè)集中指數(shù)象限圖

3 頭部民營(yíng)企業(yè)空間分布驅(qū)動(dòng)因子分析

3.1 影響因子選取

結(jié)合已有相關(guān)研究,本文主要從經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力、市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力、政策驅(qū)動(dòng)力和地區(qū)驅(qū)動(dòng)力四方面選取影響因子(表2)。①經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力選取地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與市場(chǎng)容量?jī)蓚€(gè)因子,二者分別用人均GDP與地區(qū)生產(chǎn)總值表征。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)在資產(chǎn)規(guī)模以及經(jīng)營(yíng)績(jī)效上表現(xiàn)良好,有利于為未來企業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大提供資金支持[13];市場(chǎng)容量是企業(yè)獲取利潤(rùn)的基礎(chǔ),在很大程度上影響民營(yíng)企業(yè)的數(shù)量和規(guī)模[13]。②市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力選取體現(xiàn)市場(chǎng)配置作用的市場(chǎng)化程度和反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)活力的對(duì)外開放水平兩個(gè)因子,分別用非國(guó)有就業(yè)人數(shù)占城鎮(zhèn)就業(yè)人數(shù)比例和外貿(mào)進(jìn)出口總額表示[12,27]。③政策驅(qū)動(dòng)力選取地區(qū)稅收負(fù)擔(dān)水平(用地方政府稅收占GDP比重表示[12])和地區(qū)營(yíng)商環(huán)境(用政商關(guān)系健康指數(shù)(來自《2020年人大國(guó)發(fā)院系列報(bào)告》)表示[13])兩個(gè)因子。稅收負(fù)擔(dān)越低,對(duì)企業(yè)的吸引力越強(qiáng);營(yíng)商環(huán)境體現(xiàn)市場(chǎng)主體在進(jìn)入至退出的過程中所涉及的政務(wù)、市場(chǎng)、法治等環(huán)境和條件的總和,直接影響地區(qū)內(nèi)招商引資的多寡與產(chǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)的好壞。④地區(qū)驅(qū)動(dòng)力以城市等級(jí)與交通通達(dá)度兩個(gè)因子反映。其中,城市等級(jí)以中國(guó)城市權(quán)力等級(jí)表示,該指標(biāo)主要分為九大等級(jí),分別為首都城市、其他直轄市、省會(huì)城市、計(jì)劃單列市、省或者區(qū)內(nèi)強(qiáng)勢(shì)經(jīng)濟(jì)大市、副中心城市、一般地級(jí)市、省直管市、一般縣(鎮(zhèn)),本文選取前7個(gè)等級(jí)衡量城市等級(jí)水平;交通通達(dá)度利用港口、機(jī)場(chǎng)以及公路路網(wǎng)密度綜合表征,港口選取年貨物吞吐量大于3 000萬t的特大型港口,機(jī)場(chǎng)選取4D級(jí)及其以上等級(jí)機(jī)場(chǎng),通過地級(jí)市內(nèi)擁有選定等級(jí)港口及機(jī)場(chǎng)的數(shù)量和最近距離表示港口和機(jī)場(chǎng)指標(biāo),使用改進(jìn)熵值法對(duì)二者與公路路網(wǎng)密度賦權(quán)[28],通過指標(biāo)匯總計(jì)算交通通達(dá)度[12,29]。

3.2 驅(qū)動(dòng)因子分析

由因子探測(cè)結(jié)果(表3)可知,各驅(qū)動(dòng)因子均通過顯著性檢驗(yàn)(P<0.05)。其中,中國(guó)城市政商關(guān)系健康指數(shù)在2017年才提出,故2005年并沒有進(jìn)行營(yíng)商環(huán)境指標(biāo)探測(cè)。①在經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力維度上,2005年、2020年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子q值均較高,表明該因子的解釋力較強(qiáng)。頭部民營(yíng)企業(yè)榜單前十強(qiáng)多分布于北京、南京、深圳、佛山等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市,城市之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異在一定程度上導(dǎo)致民營(yíng)企業(yè)在空間上非均衡分布;2020年市場(chǎng)容量因子q值為0.696,解釋力最高,較大的市場(chǎng)容量有利于民營(yíng)企業(yè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng),長(zhǎng)三角、珠三角地區(qū)人口密度大、人口容量高,國(guó)際國(guó)內(nèi)市場(chǎng)發(fā)達(dá),故該區(qū)域民營(yíng)企業(yè)呈現(xiàn)明顯的集聚特征。 ②在市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力維度上,2020年市場(chǎng)化程度因子解釋力較2005年降低一半左右。市場(chǎng)化程度越高,越有利于民營(yíng)企業(yè)發(fā)展。改革開放后,隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,各省域整體市場(chǎng)化程度均有所提升,省域間差距變小,故該因子對(duì)企業(yè)空間分布的影響程度有所下降。對(duì)外開放水平因子的q值由2005年的0.350降至2020年的0.162。對(duì)外開放水平影響區(qū)域接受域外經(jīng)濟(jì)輻射及企業(yè)發(fā)展績(jī)效,隨著改革開放和全球化發(fā)展,內(nèi)陸地區(qū)開放水平不斷提高,市場(chǎng)需求不斷增長(zhǎng),故解釋力呈下降趨勢(shì)。③在政策驅(qū)動(dòng)力維度上,稅收負(fù)擔(dān)水平因子q值從2005年的0.202提高到2020年的0.426。稅收水平影響企業(yè)成本,民營(yíng)企業(yè)傾向于選址在稅收較低的區(qū)域。營(yíng)商環(huán)境因子對(duì)民營(yíng)企業(yè)空間分布的影響力雖略低于稅收負(fù)擔(dān)水平因子,但在2020年的解釋度也達(dá)到近40%。良好的營(yíng)商環(huán)境對(duì)企業(yè)發(fā)展績(jī)效有較強(qiáng)的影響,隨著交通、技術(shù)等條件差異的縮小,營(yíng)商環(huán)境等軟環(huán)境對(duì)企業(yè)區(qū)位選擇的影響增強(qiáng)。④在地區(qū)驅(qū)動(dòng)力維度上,城市等級(jí)與交通通達(dá)度的解釋力均有所上升,二者對(duì)企業(yè)接近高級(jí)市場(chǎng)、高素質(zhì)勞動(dòng)力等有重要影響,大企業(yè)趨向于布局在交通便利且城市等級(jí)高的地區(qū)。

表3 中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)空間分布驅(qū)動(dòng)因子探測(cè)結(jié)果

3.3 驅(qū)動(dòng)因子交互作用分析

進(jìn)一步對(duì)影響頭部民營(yíng)企業(yè)空間分布的8個(gè)因子進(jìn)行交互探測(cè)(表4)。結(jié)果表明,不同因子之間的兩兩交互作用呈現(xiàn)出非線性和雙因子增強(qiáng)關(guān)系,說明各因子對(duì)我國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)空間分布的影響存在一定的關(guān)聯(lián)性,并不存在相互獨(dú)立的影響因子。2005年對(duì)外開放水平與交通通達(dá)度交互作用最小,q值為0.407,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與市場(chǎng)容量交互作用最大,q值為0.938;市場(chǎng)容量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、市場(chǎng)化程度、交通通達(dá)度以及城市等級(jí)與市場(chǎng)化程度、交通通達(dá)度的交互作用解釋力均達(dá)80%以上,2020年交互作用q值比2005年整體有所提高,其中市場(chǎng)容量與其余因子交互作用的解釋力均在70%以上。綜上,因子之間的交互作用對(duì)我國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)空間分布的影響均大于單因子所發(fā)揮的作用。

表4 2005年、2020年驅(qū)動(dòng)因子交互探測(cè)結(jié)果

4 結(jié)論與討論

本文基于2005—2020年中國(guó)500強(qiáng)民營(yíng)企業(yè)數(shù)據(jù)分析我國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)的空間分布特征與影響因素,得出以下結(jié)論:①中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)的空間分布格局由“單核、多點(diǎn)”演變?yōu)椤耙粠?、雙核、多點(diǎn)”。早期長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),成為頭部民營(yíng)企業(yè)“單核”分布區(qū);隨著東部沿海地區(qū)快速發(fā)展,珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力顯著增強(qiáng),成為中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)分布第二核心;中西部地區(qū)在本地政策支持、區(qū)域產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等背景下,頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量增長(zhǎng)明顯,空間分布逐漸多元化。②中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)的行業(yè)結(jié)構(gòu)均衡性有所改善。頭部民營(yíng)企業(yè)以制造業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、批發(fā)與零售業(yè)為主,總占比超過70%,其中制造業(yè)占主導(dǎo)地位。2005—2020年制造業(yè)、批發(fā)與零售業(yè)企業(yè)數(shù)量減少,租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)等行業(yè)的民營(yíng)企業(yè)數(shù)量逐漸增加,且除金融業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)外,其余4種主要行業(yè)類型企業(yè)分布中心主要位于東部地區(qū)。③多數(shù)省域頭部民營(yíng)企業(yè)的空間分布與行業(yè)分布更均衡。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省域頭部民營(yíng)企業(yè)的空間集中度與行業(yè)集中度均有下降趨勢(shì),其行業(yè)類型更完善,地域分布更均衡;經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)省域由于頭部民營(yíng)企業(yè)數(shù)量較少,其空間集中度與行業(yè)集中度較高,企業(yè)多分布在省會(huì)城市。④經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)力是影響頭部民營(yíng)企業(yè)空間布局的主要因素,企業(yè)傾向于布局在市場(chǎng)容量較大的區(qū)域;市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)力對(duì)頭部民營(yíng)企業(yè)空間分布的影響減弱;地方政策驅(qū)動(dòng)下的稅收負(fù)擔(dān)水平和營(yíng)商環(huán)境對(duì)頭部民營(yíng)企業(yè)的區(qū)位選擇影響增強(qiáng),對(duì)地方企業(yè)發(fā)展環(huán)境提出了更高要求;城市等級(jí)與交通通達(dá)性對(duì)頭部民營(yíng)企業(yè)的空間分布影響顯著增強(qiáng),這與高等級(jí)城市的市場(chǎng)規(guī)模、權(quán)利資源、交通樞紐地位等密切相關(guān)。

本文通過對(duì)中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)的空間演化特征進(jìn)行分析,意圖折射中國(guó)民營(yíng)企業(yè)發(fā)展的空間格局特征,但其代表性顯然不足,未來可結(jié)合多元民營(yíng)企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析;其次,本文僅就頭部民營(yíng)企業(yè)的總部區(qū)位進(jìn)行分析,無法了解其企業(yè)布局的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征,結(jié)合民營(yíng)企業(yè)總部和分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù),可以深入剖析民營(yíng)企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征;再次,本文采用國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)(GB/T 4754—2017)對(duì)中國(guó)頭部民營(yíng)企業(yè)的行業(yè)類型劃分尚顯粗糙,未能體現(xiàn)當(dāng)今中國(guó)新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,且在影響因子探測(cè)分析中選取的指標(biāo)未涵蓋文化、科技等指標(biāo),此類不足可在后續(xù)研究中予以探討。