徐维祥
, 刘程军
浙江工业大学经贸管理学院,浙江 杭州 310023
XU Wei-xiang, LIU Cheng-jun
中图分类号: F290
文献标识码: A
文章编号: 1000-0690（2015）11-1347-10
通讯作者:
收稿日期: 2014-11-5
修回日期: 2015-05-7
网络出版日期: 2015-11-20
版权声明: 2015 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
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作者简介:
作者简介：徐维祥（1963-）,男,浙江东阳人,教授,博士生导师,主要从事产业经济与空间计量研究。E-mail:xwq02@163.com
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摘要
运用耦合协调模型、地理加权回归模型以及趋势面分析等方法对产业集群创新与县域城镇化之间的耦合协调度进行测度,分析了其空间特征以及驱动力。得到以下结论：2006~2012年,产业集群创新、县域城镇化、耦合度以及协调度均有一定程度的上升,协调度整体表现出“东北高,西南低”的空间趋势;协调度呈现出持续的空间集聚态势,且集聚的强度呈倒“V”型的变化态势,形成了杭州湾地区的显著热点区,浙西南的显著冷点区;影响产业集群创新与县域城镇化协调发展的驱动力具有明显的地域差异,其驱动力作用强度按经济基础、对外开放、市场力量、信息化、政府行为以及工业化依次递减。
关键词：
Abstract
By using the coupled coordination model, geographically weighted regression model and trend analysis method, the article measured the coupling coordination degree between innovation of industrial cluster and the county urbanization, analyzed its characteristics in space and driving force. The conclusions are arrived as follows: in 2006-2012, the innovation of industrial cluster, county urbanization, coupling and coordination all rose with a certain degree, meanwhile, the whole coordination degree presented a spatial trend about "northeast high, southwest low"; the coordination degree took on the trend of spatial agglomeration continuously, and then the strength of the agglomeration changed with the inverted "V" type, which formed a significant hot spots focusing on the region of Hangzhou Bay, and the other significant cold spot was the southwest of Zhejiang Province; there were obvious regional differences in the driving force for the coordinated development of innovation of industrial cluster and county urbanization in different area, and its strength of driving force was decreasing according to the base of economic, opening to the outside world, power of market, informatization, behavior of government and industrialization.
Keywords：
随着中国经济的持续发展,其主要推动力已由较为单一的工业经济转变为城镇经济和工业经济共同作用[1]。工业经济高质量的可持续增长是依托产业的技术创新为根本助推力[2],城镇经济的快速增长是依靠人口聚集的城镇化进程而得以实现[3]。产业集群创新与城镇化的课题是促进经济社会持续发展和深化改革的热点问题,创新驱动发展的城镇化道路也成为战略选择[4]。
随着十八大将新型城镇化上升为国家战略以及创新驱动发展战略的持续推进,学者们开始考虑将城镇化与产业集群创新置于同一理论框架下进行分析。辜胜阻[5]认为城镇化应该从过去过度依赖廉价土地红利和人口红利“要素驱动”向依靠技术进步、人力资本等“创新驱动”转变。程开明[6]以中国的省级面板数据为例,证实了技术创新与城镇化之间的关联机制,但目前鲜有学者对产业集群创新与县域城镇化之间的互动关系进行分析。虽有学者针对产业集群与城镇化之间的互动发展进行了研究[7~9],分析认为通过产业集群与城镇化互动发展,实现要素的空间集聚,劳动力的转移和人口的集聚均要以产业集群为载体,通过产业集群的成长和壮大,为城镇地域空间的扩展和城镇化水平的提高提供了产业支撑[8]。但面对当前创新型国家建设,产业集群已向要素高阶化和价值链攀升的产业集群创新演进[10],同时,中国经济发展也提出了产业转型升级和新型城镇化的客观要求,这些研究成果已经很难指导相关研究的开展和区域发展实践的推进,使得产业集群创新与城镇化之间的良性互动成为理论研究和区域发展亟待解决的重要问题之一。这一方面可为当前关于产业集群创新与城镇化的互动研究提供理论参考。另一方面,可作为中国各级政府在推进城镇化建设过程中的实证支撑。产业集群创新推动了城镇化的进程,产业集群创新为城镇化过程中提供了坚实的产业基础、高度专业化的企业聚集、城镇人口的就业等,而产业集群创新需要创新人才、投资资金、行业信息、基础设施等多种要素,这需要在城镇化过程中获得支撑,城镇化为产业集群创新活动的开展提供了必要的条件。产业集群创新与城镇化的关联问题业已受到了国内外研究者的高度关注,但大多数研究仍停留在关联关系的测度与评价的阶段[11,12],对两者之间耦合情况的深入探讨、耦合空间规律的定量分析以及耦合协调的驱动机制等方面的研究成果较少。
因此,本研究拟以浙江省的县域数据为研究样本,采用耦合协调度模型定量分析浙江省产业集群创新与县域城镇化之间的耦合协调发展情况,研究还将进行耦合协调度的趋势面分析、空间热点演化分析,并结合地理加权回归模型探讨两者耦合协调的驱动机制,研究将进一步完善关于耦合协调发展的空间分析及其驱动机制探索的理论框架,以期为浙江省推动产业集群创新与县域城镇化耦合协调发展提供决策参考,为中国经济发达地区实施创新驱动的新型城镇化战略提供借鉴。
首先构建耦合协调度的基本模型,测度两者之间的耦合协调情况,结合空间自相关共同阐述了两者之间耦合协调发展的时空演化;其次利用趋势面分析,在时空演化的基础上,进一步揭示两者之间耦合协调发展的地域结构特征的趋势;最后利用地理加权回归试图探究产业集群创新与县域城镇化耦合协调发展的动力机制。
本文为系统探讨产业集群创新与县域城镇化之间的耦合以及耦合协调关系,尝试利用物理学当中的耦合计量手段,构建了产业集群创新与县域城镇化协调效应的耦合评价模型,具体计算过程参考孟德友[13]和洪开荣[14]的处理方法,在此不再赘述。本研究根据相关的研究成果[13,14],并结合浙江省的实际发展情况,将耦合协调度的划分为极不协调、较不协调、基本协调、比较协调和非常协调5种类型,其对应的取值范围分别为[0,0.2）、[0.2,0.3)、[0.3,0.5)、[0.5,0.8)和[0.8,1]。
1.2.1 全局空间自相关
1） Moran’s I指数。全局Moran’s I指数用来刻画区域某一属性值的空间自相关情况,即表明空间邻接或临近的研究单元的相似程度,计算过程见文献[15]。Moran’s I的值越大,那么说明空间自相关程度越高。
2） Getis-Ord General G指数。全局G指数是用以进行全局聚类的检验,是进一步验证是否存在空间上的高值和低值集聚,计算过程见文献[15]。当G(d)值为正且显著,说明研究单元之间存在高值集聚;当G(d)值为负且显著,则说明研究单元之间呈现低值集聚;当G(d)值接近零时,说明研究单元之间呈现空间的随机分布。
1.2.2 局部空间自相关
由于空间单元存在异质性,全局自相关难以细致刻画区域内各研究单元耦合协调度的空间分异特征。为了更好地阐述局部耦合协调度的空间集聚程度,运用Getis-Ord Gi*指数来测算产业集群创新与县域城镇化耦合协调度空间分布的高值聚集区和低值聚集区,计算过程见文献[15]。
趋势面是对实际曲面的近似处理,它可表示地理要素或者观测值在空间上的变化趋势与分布规律[16]。本研究根据耦合协调度这一观测值,运用趋势面分析探索产业集群创新与县域城镇化耦合协调的总体分异趋势。具体计算过程参见李强[16]的研究。
地理加权回归模型是分析空间异质性过程的一种方法,模型如下[17]：
式中,
在估计GWR模型参数时,选择加权矩阵
对于产业集群创新的测度,目前学术界尚未形成一致的观点。反映产业集群创新的指标有很多,如专利授权量、新产品产值、技术市场成交额以及科技活动经费筹集额等。其中,专利授权的形成是产业集聚区内多个创新主体共同协作的成果,这能较为客观地解释区域内产业集群创新的实际状况,并具有相对较高的市场价值,且能伴随R&D经费投入与人力资源投入等区域创新的指标变化而变化[20],因此,将专利作为衡量产业集群创新能力强弱的指标具有较强的适用性和科学性。许多学者在分析产业集群创新时,较多的运用专利授权量作为产业集群创新的测度指标[20~22]。同样,关于县域城镇化的测度,学者们更倾向选择单一指标作为衡量标准,并且以非农人口比重作为城镇化的测量指标的研究成果较多[23,24]。因此,根据已有研究成果,结合指标选取的科学性、代表性和数据的可获得性等原则,本研究分别采用非农人口比重和专利授权量来测量县域城镇化水平和产业集群创新水平。研究以浙江省69个县域单元为分析区域,其中,根据中国县域行政区划和产业集群创新活动的基本形态特征,本研究将中心城区和县域的产业集群创新活动等同起来。以耦合协调度测度浙江省69个县域的产业集群创新与县域城镇化的良性发展情况,并以此为基础对其空间分异特征及其驱动力进行剖析。专利授权量和非农人口比重的数据均来源于2007~2013年《浙江省统计年鉴》 [25]。
研究对原始数据进行标准化处理,然后根据耦合度和协调度公式,计算得到耦合度和协调度,并对县域城镇化、产业集群创新、耦合度和协调度的均值进行了测算,且绘制成图1。其中,产业集群创新的曲线由于量级较小,难以发现其变化趋势,为此将其曲线代表的数值放大了10倍,以期更为全面地剖析其变化规律。
由图1可知,县域城镇化、产业集群创新、耦合度以及协调度在研究期内均有一定程度的上升,其中以耦合度和产业集群创新上升的幅度较大。2006~2012年,产业集群创新的均值持续上升,这反映了浙江省县域单元的产业集群创新整体能力的提升,且2011~2012年有加速的趋势;耦合度的均值基本保持了平稳持续上升的趋势,这说明整体上,浙江省县域城镇化和产业集群创新之间的互动有所增强,县域城镇化和产业集群创新相互依托关系更为密切。县域城镇化和协调度均保持了连续的微弱涨幅,县域城镇化整体上仍在缓慢进行,其与产业集群创新的良性互动虽然持续改善,但整体上还显微弱。
为了进一步剖析耦合度和协调度的局域空间特征,本研究利用ArcGIS软件,以耦合度和协调度的观测值作为指标绘制了图2和图3。
由图2可知,整体上各县域单元的耦合度均有一定程度的增长,并且高值区域向外扩散,从数量和比例上分析可知。在2006年,产业集群创新与县域城镇化处于高水平耦合的区域有：乐清市、永康市、台州市辖区和慈溪市4个区域。到2009年,高水平耦合区域增加了杭州市辖区、诸暨市、宁波市辖区、余姚市以及临海市等5个县域单元。2012年,高水平耦合区进一步扩大,形成了以杭州-金华连线、温台连线以及宁波地区3个连绵聚集区,并在2009年的基础上拓展了13个县域单元,达到了22个县域单元,高值区域的个数占总研究区域个数的比重依次为5.80%、13.04%到31.88%。这也反映了产业集群创新和县域城镇化的空间联系更加密切。而低水平耦合区域由2006年的舟山市辖区、嵊泗县、岱山县、景宁县、青田县、洞头县等6个县域,至2009年减少为洞头县和嵊泗县两个区域,再到2012年就仅嵊泗县一个县域单元了。在此过程中减少的县域单元均向上一级的耦合阶段进行了跃迁,表明这些区域的产业集群创新和县域城镇化之间的互动联系有一定程度的改善。
2006年,处于拮抗耦合阶段的县域单元有：金华市辖区、湖州市辖区、嘉兴市辖区以及其周边等共25个县域单元,2009年该阶段共有包括衢州市辖区、桐乡市、江山市等区域在内的19个县域单元,继续到2012年,仅只有11个县域单元处于该阶段,发现处于该阶段的县域单元加速减少,并且大多是向磨合耦合阶段发生了跃迁。处于磨合阶段的区域变化情况如下,整体上位于浙江省中部地区和北部的研究单元较多,数量上也有较大程度的提升。2006年包含了12个县域单元,其中,杭州市辖区、宁波市辖区、温州市辖区3个市辖区,温岭市、临海市、瑞安市、义乌市、诸暨市、余姚市、绍兴县、安吉县、宁海县等九个县市,到2009年,处于磨合阶段的县域单元增加至30个,到2012年又进一步增加了4个,达到了34个,这超过了整个研究个数的一半,说明大多数地区产业集群创新和县域城镇化的耦合仍处在磨合阶段。
由图3分析可知,2006年产业集群创新与县域城镇化处于低度协调耦合阶段的区域有34个,主要集中在浙江省的西南部地区,大部分地区的县域城镇化不高或者中等,但是这些区域的产业集群创新程度较低,难以形成具有县域城镇化优势的产业集群。2009年,仍在该阶段的区域为20个,主要是向浙江省西南边陲集中。到2012年,还有12个县域单元位于低协调耦合阶段,说明浙江省各县域在研究期内产业集群创新与县域城镇化之间关系均有一定程度的优化。位于中度协调耦合的区域,有宁波市辖区、温州市辖区、台州市辖区、义乌市、慈溪市、绍兴县和嘉善县等7个县域单元,到2009年,在上一研究截面的基础上增加了湖州市辖区、嘉兴市辖区、金华市辖区、上虞市、玉环县、余姚市、海宁市、平湖市、长兴县、诸暨市、德清县、桐乡市、永康市、桐庐县、嵊州市等15个县域单元,宁波市辖区向上发展成为了高度协调耦合阶段,至2012年, 增加了绍兴市辖区、台州市辖区、衢州市辖区、舟山市辖区、象山县、温岭市、新昌县、宁海县、苍南县、乐清市、安吉县、临海市、东阳市、奉化市、瑞安市、临安市、富阳市、海盐县、玉环县共计达到了35个县域单元,在2009年的基础上减少了慈溪市和余姚市两个区域。其中,慈溪市和余姚市均发展成为了产业集群创新与县域城镇化高度协调耦合的层次。位于产业集群创新与县域城镇化高度协调耦合阶段的区域,在2006年仅有杭州市辖区,而后到2009年又增加了宁波市辖区和绍兴市辖区,最后到2012年,数量上增加一个了,但具体区域由原来的宁波市辖区和后面成长上来的温州市辖区、余姚市和慈溪市共同组成,而杭州市辖区取得了产业集群创新和县域城镇化之间良性互动关系的长足发展,达到了极度协调耦合的阶段,但绍兴市在这一时间内,产业集群创新与城镇化的整合能力略有下降,其由高度协调耦合降为中度的协调耦合。
根据测算全局Moran’s I指数的公式计算得到表1。由表1可知,2006~2012年浙江省产业集群创新与县域城镇化耦合协调度呈现了持续的空间集聚的态势,且集聚的强度呈现出了倒“V”的变化趋势。2006~2008年,全局Moran’s I指数的值快速上升,由0.306 6上升至0.626 2,全局的空间作用强度增长约一倍,耦合协调度的集聚分布态势持续增强;2009年,全局Moran’s I指数开始出现下降趋势,并在后续年份逐年下降,但下降幅度不断缩小。由2009年的0.549 9降至2012年的0.354 7,降幅依次为0.108 8、0.068 8和0.017 6,这表明该时段空间集聚效应依然存在,但空间集聚强度渐次降低,浙江省产业集群创新与县域城镇化耦合协调度的空间集聚程度减弱。
经全局G指数的测算,2006~2012年浙江省产业集群创新与县域城镇化耦合协调度在空间上存在显著的高值聚集区和低值聚集区,即表明浙江省产业集群创新与县域城镇化耦合协调度出现热点区域,这些区域两者之间的良性互动情况较好。全局G指数值呈现出“上升-稳定-下降”的梯形趋势,表明耦合协调度的高值和低值集聚现象存在增长之后稳定,然后再下降的趋势。其中,2006~2008年,全局G指数不断上升,耦合协调度的空间集聚趋势逐年强化;2009年,全局G指数保持稳定;2010~2012年,全局G指数出现持续下降的态势,此时耦合协调度空间集聚弱化趋势继续存在。
本研究选用地统计分析方法,利用公式（1）对2006、2009和2012年浙江省产业集群创新与县域城镇化耦合协调度进行了空间趋势面分析,并结合ArcGIS绘制得到图4。
由图4可知,2006~2012年产业集群创新与县域城镇化耦合协调度整体呈现出“东北高,西南低”的空间趋势,整体上,2006、2009和2012年的耦合协调度的立体趋势面分布无明显变动。在东西方向上呈现“两头低,中间高”倒U型的空间结构,表明该时期内浙江东部与西部各县域的城镇化与产业集群创新互动强度均不如中部地区,但东部地区仍然明显强于西部各县市;而在立体趋势面的南北方向上,呈现出一条自南向北攀升的斜线状,且坡度明显上升了。2006、2009与2012年,趋势曲线的北端上升而南段逐渐下降,呈由北向南降低态势,即浙江省北部县域如嘉兴市辖区的城镇化与集群创新良性互动程度明显高于南部各县域。显然,浙江省产业集群创新与县域城镇化耦合协调度发展的空间指向性较为明显,浙江东部和北部的县域是产业集群创新与县域城镇化互动发展的优势区域。
表1 浙江省产业集群创新与县域城镇化耦合协调度的全局自相关情况
Table 1 The spatial autocorrelation coefficient of coupling coordination degree with innovative of industry cluster and county of urbanization in Zhejiang
| 2006年 | 2007年 | 2008年 | 2009年 | 2010年 | 2011年 | 2012年 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Moran’s I | 0.3066 | 0.3847 | 0.6262 | 0.5499 | 0.4411 | 0.3723 | 0.3547 |
| Z(I) | 3.7805 | 4.6959 | 7.5467 | 6.6336 | 5.3988 | 4.6474 | 4.4271 |
| P(I) | 0.0002 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
| G(d) | 0.0033 | 0.0034 | 0.0037 | 0.0037 | 0.0035 | 0.0034 | 0.0033 |
| Z(d) | 3.8307 | 4.5546 | 6.4908 | 5.8929 | 4.9583 | 4.0856 | 3.9616 |
| P(d) | 0.0001 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0001 |
图4 2006年、2009年、2012年趋势面分析
Fig.4 Trend analysis of coupling coordination degree of counties in Zhejiang in 2006, 2009, 2012
结合数据的显著性水平和Getis-Ord Gi*指数的值,结合ArcGIS软件中的Manual分类法,将浙江省产业集群创新和县域城镇化之间的协调度的热点区域划分为7类,即冷点低显著区、热点低显著区、冷点中显著区、热点中显著区、冷点高显著区、热点高显著区以及随机分布区（图5）。2006年,高值聚集区即显著的热点区域共有11个县市,基本聚集在杭州湾地区,其中杭州市辖区、绍兴市辖区、海宁市、慈溪市、余姚市以及绍兴县为热点高显著区,这表明在2006年这些区域的产业集群创新与县域城镇化之间联系密切,并形成了显著的高值集聚区,热点中显著区包括宁波市辖区、桐乡市、上虞市以及德清县,富阳市为热点低显著区。与之对应的冷点显著区,共有9个,主要集聚在浙江省西南边陲的县域。其中,冷点中显著区包括了龙泉市、泰顺县、遂昌县、文成县以及景宁县,冷点低显著区由开化县、常山县、衢州市辖区以及云和县组成。2009年,热点显著区增加了3个,即诸暨市、湖州市辖区以及嵊州市三地的加入,达到了14个。冷点显著区进一步向西南集聚,并呈集中态势,出现了以景宁县为代表的冷点高显著区,冷点中显著区包括了泰顺县、文成县、龙泉市、云和县和丽水市辖区,而冷点低显著区由遂昌县、松阳县、庆元县和缙云县4个构成。到2012年,热点显著区形成以杭州市辖区和宁波市辖区为双核心的聚集区,其中,该区域类型的个数并未改变,但具体区域发生了较大变化。宁波市辖区和慈溪市、余姚市组成热点高显著区,并紧跟上虞市、奉化市以及象山县作为二级的热点中显著区。杭州市辖区形成以绍兴市辖区、绍兴县、海宁市、德清县、桐乡市作为热点高显著的核心区,并带动嘉兴市辖区和富阳市的热点低显著区的发展。冷点显著区进一步集中,并形成以景宁县为冷点高显著,龙泉市为冷点中显著和遂昌县、丽水市辖区、松阳县、云和县、文成县以及庆元县的冷点低显著的呈阶梯状分层形成低值聚集群落。
本研究将进一步探讨产业集群创新与县域城镇化协调发展的驱动机制,利用县域的统计数据,并结合GWR模型,实证分析其驱动力。本文根据前人研究成果[26~29],综合浙江省产业集群创新和县域城镇化的协调发展状况和本领域内的相关专家的意见和建议,最终确定了以下因子作为驱动力实证研究的观测变量,分别为经济基础（人均GDP）、对外开放程度（进出口总额）、市场力量（社会消费品零售总额）、政府行为（人均财政收入）、工业化水平（第二产业产值占GDP比重）、信息化水平（人均年末移动电话拥有量）。
考虑到数据指标的科学性和可获得性,利用2012年的截面数据减去2006年的相应指标的值,并利用极差方法对数据进行标准化处理。得到了经济基础的变化、对外开放的变化、市场力量的变化、信息化的变化、政府行为的变化以及工业化的变化,并作为在2006~2012年协调度变化的GWR回归的模型中作为自变量,协调度的变化为因变量。对浙江省69个县域的相关数据建立GWR模型，运用 ArcGIS“自适应”核函数使AICc最小做局域的估计。
图5 浙江省协调度空间格局热点演化
Fig.5 Evolution of spatial pattern of coordinating degree in hotspot areas of Zhejiang Province
所选6个变量的在OLS估计下的R2为0.782,残差平方和为7.912。而在GWR模型中,R2的值为0.857,残差平方和的数值是5.721。这反映GWR模型所估计的参数更为合理。从2006~2012协调度的局域估计系数分析来看(图6),影响产业集群创新与县域城镇化协调发展的系数在空间上呈现出较大的差异。就影响程度而言,从强到弱依次为经济基础、对外开放、市场力量、信息化、政府行为以及工业化。
GWR回归的模型可解释协调度变异的79.327%~93.782%,其中AICc为93.652,回归方程通过了显著性水平为0.001的检验。GWR模型估计系数中只有工业化系数有正有负,其他因子回归系数值均为正。这也体现了这些因素对促进产业集群创新与县域城镇化协调发展具有显著作用的推动力。经济基础对产业集群创新与县域城镇化协调发展的影响最大,并且是正相关关系,作用强度在空间上大致从浙西分别向浙北和浙南两个方向减弱。高值区域主要集中在衢州市辖区、江山市、常山县以及开化县,这些区域经济发展水平较低,产业基础较为薄弱,实现协调度提升的最有力措施是发展区域经济。低值的区域主要位于嘉兴-杭州-绍兴连线的浙北地区的大部分区域以及浙南的台州地区。这些地区的已经具备较为坚实的经济基础,产业集群创新与县域城镇化的协调发展,对区域经济的依赖程度相对较低。
对外开放的参数估计呈现“西高东低”的空间格局,并自东向西台阶式上升。高值区域集中在江山市、常山县以及开化县,回归系数的区间在1.529~1.945,低值区域则集中在浙中以及东部的沿海地区,范围在0.388~0.529,并且沿海地区的县域数目明显多于中部地区。说明对外开放程度对产业集群创新与县域城镇化良性互动的依赖性由东向西依次增强,这也提醒相关的政策制度部门应进一步开放浙西地区,引进外资和技术,以更快地完成两者之间的协调发展。
市场力量参数估计的空间特征为以杭嘉地区、温台地区以及宁波市辖区3个高值中心的空间分布。市场力量是影响产业集群创新与县域城镇化良性互动的第三大作用因素,回归系数为正值。高值区的回归系数范围0.779~0.958,说明在这些区域积极拓展市场力量,可为产业集群创新与县域城镇化的共同健康发展创造有利条件。
信息化参数估计值空间上表现出“东北高西南低”总体特征。大致而言,信息化水平对两者之间的协调度较低,0.302以上的区域为12个,占总体研究样本的17.39%。其他还有超过80%的区域尚未完全形成信息化的有效作用机制,这些区域主要集中在浙中、浙西南地区。这说明浙江省信息化建设需进一步加强,为产业集群创新与县域城镇化的互动发展提供信息交流平台,破除市场信息障碍,实现协同发展。
政府行为对协调度的促进强度形成以浙西为高值向浙东低值区按圈层扩散。政府行为对协调度的高值区集中在衢州市辖区、江山市、淳安县、常山县和开化县5个区域。低值区则聚集在乐清市、青田县和泰顺县三者连线形成浙南地区11个县域单元。说明在推进产业集群创新与县域城镇化的过程中应根据区域特点制定差异化的政府政策,政策实施也不能一概而论,而是要因地制宜。
图6 2006~2012年GWR模型各自变量回归系数估计的空间分布
Fig.6 Spatial variation of the coefficient estimation of independent variables in 2006-2012
工业化对产业集群创新与县域城镇化的同步发展的回归系数,出现负值,主要集中在金华、绍兴、杭州以及嘉兴地区,这表明随着工业化的高度发达,这些区域为促进区域协调度的提升,不应再实施大规模的工业化。整体上,高值集聚区在宁波-舟山区域,以及浙西南区域。形成一个以嘉杭绍金为开口的半包围状的中高值集聚态势。同时,超过95%的县域单元工业化的回归系数低于0.5,说明工业化对推动产业集群创新与县域城镇化共同发展的力度较弱,这反映了应该打破以往依靠工业化推进产业集群创新与城镇建设的老思路,寻找新的动力源来促进区域协调发展。
研究基于产业集群创新与县域城镇化之间的耦合协调度,利用G指数、趋势面分析以及热点分析方法探讨了协调度的空间分异特征,并利用地理加权回归模型对协调度的驱动力进行了分析,研究结论如下：
1） 县域城镇化、产业集群创新、耦合度以及协调度在研究期内均有一定程度的上升,其中以耦合度和产业集群创新上升的幅度较大。2006~2012年产业集群创新与县域城镇化耦合协调度整体呈现出“东北高,西南低”的空间趋势。上述研究成果是在单一指标测度下发现的,这为后续研究从多指标进行测度,比如反映县域城镇化的质量方面的指标和体现产业集群创新结构的指标等,以期更为细致地刻画两者之间的联动机制。
2） 2006~2012年,浙江省产业集群创新与县域城镇化耦合协调度呈现了持续的空间集聚的态势,且集聚的强度呈现出了倒“V”型的变化趋势,并形成了杭州湾地区的显著热点区,浙西南的显著冷点区。
3） 影响产业集群创新与县域城镇化协调发展的驱动力具有明显的地域差异。经济基础对产业集群创新与县域城镇化协调发展的影响最大,并且是正相关关系,作用强度在空间上大致从浙西分别向浙北和浙南两个方向减弱。对外开放的参数估计呈现“西高东低”的空间格局,并自东向西台阶式上升。市场力量参数估计的空间特征为形成以杭嘉地区、温台地区以及宁波市辖区3个高值中心的空间分布。信息化参数估计值空间上表现出“东北高,西南低”总体特征。政府行为对协调度的促进强度形成以浙西为高值向浙东低值区按圈层扩散。工业化对产业集群创新与县域城镇化的同步发展的回归系数,出现负值,主要集中在金华、绍兴、杭州以及嘉兴地区。
根据上述研究结论,得到了以下政策启示：
1） 统筹联动,合力发展。根据区域发展状况,通过国家纲领性文件精神指导、省级统筹谋划、各市县分阶段分步骤协同推进产业集群创新集聚区的建设。强化产业集群创新集聚区的规划建设与各类相关城镇规划的统筹与协调,确保产业集群创新集聚区建设有保障、有支撑;强化相邻产业集群创新集聚区以及各产业集群创新集聚区内部的产业融合、联合研发、要素整合,形成合力,加速发展;强化产业集群创新集聚区与现有城镇或开发区的衔接联系,推动城镇生活配套设施和基础设施向产业集群创新集聚区延伸,推进城镇体系的共建共享,实现产业集群创新与城镇化协调发展。
2） 优化布局,有序发展。按照适当兼顾区域平衡、充分体现创新集聚和推进形成城镇主体功能区的基本要求,战略选择产业导向明确、空间条件充裕、符合生态环保要求的区域,规划建设产业集群创新集聚区,为发展大产业、承接大项目、培育都市圈和城市群,进而为创新型国家建设筑建战略性大平台。合理确定产业集群创新集聚区和城镇规划层次和规模,合理划分创新功能区、城镇配套区、预留发展区等功能区块,厘清各功能区块的发展导向和建设要求,全面有序推进。
3） 创新引领,特色发展。始终坚持和突出省级乃至国家级城镇经济增长点和战略性新兴产业、高技术产业基地的集群创新发展导向,加强产业发展、管理模式等方面的创新,促进产业集群创新集聚区高水平建设。立足城镇化水平和产业集群创新的发展潜力和现实基础,把握区域优势,因地制宜地制定符合区域特点、彰显区域特色的创新驱动的城镇化发展战略。
The authors have declared that no competing interests exist.
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中国经济发展方式转变的重心所在 [J]. |
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工业发展、国情变化与经济现代化战略——中国成为工业大国的国情分析 [J].
和技术水平方面都具有国际竞争力的大型企业还很少；我国的工业结构亟待升级 和研究开发能力与世界先进水平还有较大的差距，缺乏技术储备，关键生产技术落后，技术进步投入少，技术进步体制存在问题 国际经验表明，在长期的工业化进程中，会出现相当长的一段时间的经济高速
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加快推进新型城镇化:对若干重大体制改革问题的认识与政策建议 [J].
我国城镇化潜力巨大,是下一阶 段促进经济社会持续发展和深化改革的强大动力与战略选择。推进新型城镇化应重点处理好政府与市场的边界,防止房地产价格上涨过快,切实增加建设用地供给, 建立市场化、可持续的融资机制,实现人的城镇化和市民化。为此,建议协调推进一揽子配套改革措施:建设用地按土地当量在全国范围内占补平衡,切实增加土地 供给;转变保护主义和自给自足的粮食安全观,合理扩大农业开放;改革财税制度,建立合理的地方政府事权财权体系;对城市政府适度举债建立有效的监督约束机 制;充分发挥金融市场的作用;统筹考虑对失地农民的社会保障及公共服务等。
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中国城镇化“推进模式”研究 [J].
从城镇化的动力机制和空间模式 两个视角理解中国城镇化"推进模式"的特征,发现中国城镇化的突出特征是政府主导、大范围规划、整体推动、土地的国家或集体所有、空间上有明显的跳跃性、 民间社会尚不具备自发推进城镇化的条件等。可将我国城镇化"推进模式"区分为七种类型:建立开发区、建设新区和新城、城市扩展、旧城改造、建设中央商务 区、乡镇产业化和村庄产业化。政府主导的城镇化推进模式充分体现了中国的制度创新性及灵活性,但如何更尊重客观经济规律,促进政府与民众良性互动,以实现 城市增长的公平正义,亦为亟待研究和解决的重大问题。
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城镇化要从“要素驱动”走向“创新驱动” [J].
过去30年,我国城镇化的高速 发展主要得益于廉价的土地、劳动力等要素的贡献。当前这种过度依赖廉价"土地红利"和廉价"人口红利"的"要素驱动"城镇化发展模式已经难以为继。过度依 赖"土地红利"不仅容易导致城市资源配置效率低下,而且会对城镇化过程中的居民生活和城镇化可持续发展等多方面产生负面影响;过度依赖廉价劳动力所带来 的"人口红利"也由于人口结构的变化不具有可持续性。文章全面分析当前我国城镇化过程中的两种偏向,认为城镇化必须从"要素驱动"向"创新驱动"转变,实 现从重数量的外延式扩张转向重品质的内涵式发展。城镇化的"创新驱动"需要推动城市产业升级,实现新型城镇化与新型工业化同步发展;发展智慧城市,实现城 镇化、工业化和信息化的深度融合。
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城市化、技术创新与经济增长——基于创新中介效应的实证研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1002-4565.2009.05.006 URL [本文引用: 1] 摘要
经济增长中技术创新的作用日益突出,城市在专业化与多样性、人力资本积累、信息交流网络形成、交易效率提高以及基础设施等方面的优势使其有利于技术创新的产生及扩散,城市化通过技术创新的中介效应推动经济增长.时序及横截面数据的相关分析显示,我国城市化水平与技术创新之间高度正相关,投入产出模型证实城市化有利于技术创新;基于省级面板数据的多模型估计发现,城市化与技术创新对经济增长具有正向促进作用,当前技术创新的中介效应还不是十分明显,结论对于提升技术创新能力,推动经济持续增长具有启示意义.
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以人为本、集聚创新:中国特色新型城镇化研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1006-3862.2013.12.023 URL [本文引用: 1] 摘要
当前中国的城镇化仅以土地财政和低附加值工业为主要驱动力,低经 济密度以及低附加值工业的蔓延式扩张,严重影响了城镇的集聚经济效应和网络效应.在“集聚三角形”中,以人为本、集聚创新是发挥城镇集聚经济效应的关键, 既要提升政府管理人口经济集聚的能力和水平,提高城镇人口和经济密度,又要构建城市与区域创新系统,提高城镇的创新管理和服务能力以及自主创新能力.相比 于以土地经营为主的“城镇经营1.0”,开展以城镇人文和产业生态系统经营为目标的“城镇经营2,0”是推进中国特色新型城镇化的重要举措.
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产业集群与城镇化互动发展机制及运作模式研究[D] . |
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重庆市产业集群与城镇化互动发展模式研究[D] . |
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从产业集群到区域创新系统——产业组织视角下的集群升级方向 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1003-7462.2013.03.017 URL [本文引用: 1] 摘要
通过梳理相关理论发现,产业集群升级理论主要是基于产业视角;同时观察广东专业镇转型升级实 践,基于产业组织视角,提出产业集群升级目标和方向是区域创新系统。需要分三个阶段完成,首先是建设与完善集群创新网络,通过嵌入技术服务组织,加强集群 网络各节点的互动合作创新,提升集群创新能力,推动集群升级为创新型集群;再在引入风险投资等融资渠道的基础上,使创新型集群具备区域创新系统的特征;同 时,还要加强产城互动转型,加快新型城镇化进程,构建分工完善的大中小城市体系,促进区域创新系统功能的发挥。
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工业化城镇化与科技创新协同研究 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-115X.2012.06.002 URL [本文引用: 1] 摘要
在工业化、城镇化深入发展基础 上,分析科技创新与"工业化、城镇化"协同发展,通过资料研究与调查分析,深入研究我国"工业化、城镇化"进程中具体问题,从工业化、城镇化各个不同角度 分别对科技创新的价值与其相互间的相关关系展开研究,得出科学结论,通过定量与定性方法相结合,提出科技创新与工业化、城镇化协同机制,建设发展模型,有 效促进彼此协同与统一。
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Urbanization, productivity, and innovation: Evidence from investment in higher education [J].https://doi.org/10.1016/j.jue.2009.02.004 URL [本文引用: 1] 摘要
During the past two decades, Swedish government policy has decentralized post-secondary education throughout the country. We investigate the economic effects of this decentralization policy on the level of productivity and innovation and their spatial distribution in the national economy. We find important and significant effects of this investment policy upon economic output and the locus of knowledge production, suggesting that the decentralization has affected regional development through local innovation and increased creativity. Our evidence also suggests that aggregate productivity was increased by the deliberate policy of decentralization. Finally, we estimate the spillovers of university investment over space, finding that they are substantial, but that they are greatly attenuated. Agglomerative effects decline rapidly; roughly half of the productivity gains from these investments are manifest within 5- 8 km of the community in which they are made.
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中原经济区县域交通优势度与区域经济空间耦合 [J].
从路网密度、可达性和区位优势 度三方面构建交通优势度评价指标体系对中原经济区2008年县域交通优势度进行评价与比较;并在中原经济区县域经济发展水平评价的基础上,对交通优势度与 县域经济的耦合及协调度进行测度,并进行耦合—协调类型区划分。中原经济区交通优势度区域差异突出,呈现出以郑州为中心向外围递减的圈层状空间格局;县域 经济水平西北部高于东南部,山区资源县高于平原农业县;虽然各县市交通优势度与经济发展水平耦合度均较高,但大多数县市处于中度协调或勉强协调状态;绝大 多数县市交通超前发展,仅西北部边缘县市交通对区域发展的支撑能力不足;中原经济区应充分依托现有的交通支撑优势,加快推进县域经济发展,实现经济与交通 的协调发展。
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中部地区资源-环境-经济-社会协调发展的定量评价与比较分析 [J].
通过结合中部地区实际情况,构建中部地区资源—环境—经济—社会 协调发展状况评价指标体系,引入系统协调发展度模型,定量测算了1999-2010年中部地区的协调发展度,依据测算结果对中部地区协调发展状况进行整体 区域的综合分析与六省之间的对比分析,并针对协调发展中所存在的制约因素进行探讨.结果表明,整体中部地区处于基本协调发展阶段,协调发展水平有待提升, 六省之间的协调发展水平具有一定差异,形成明显的两大等级板块,经济社会发展与资源环境之间的矛盾是中部地区协调发展的主要制约因素.
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空间自相关的数据分析方法与应用研究[D] . |
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长春市中心城区大型超市空间演变过程及机理研究 [J].
以长春市中心城区 1998~2011年大型超市实地调研资料为基础,运用GIS空间分析和计量统计等方法,研究长春市中心城区大型超市空间演变过程、特征和机理。研究表 明,长春市中心城区大型超市的空间布局演变遵循"随机-集中-分散"规律,存在整体日益分散,局部优势区域集中;空间分布不均衡,区际间差异较大;圈层发 展日趋均匀,但南北方向分异明显;空间演变格局与城市发展方向一致,连锁超市布局日趋整体化等特征。研究认为消费者因素、企业自身因素、市场因素、城市发 展因素是空间演变的内在机理。
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城市经济区位时空变异分析 [J]. |
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省域经济增长与电力消费的局域空间计量经济分析 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2009.01.005 URL [本文引用: 1] 摘要
中国各个地区经济发展对电力消费需求量大且存在地域差异，不同区域间的电力需求与经济增长之间的关系十分复杂，并非能由常系数的普通最小二乘回归分析所解释。采用电力消费模型，利用局域空间计量经济学模型方法——空间变系数的地理加权回归模型，对中国省域电力消费与经济增长之间的关系进行了局域空间计量经济分析。结果发现，中国大陆30个省域的电力消费和经济增长之间表现为一种非均衡的联动关系和局域性特征，制定差异化的区域电力消费调控政策是非常必要的。
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Versace et al. Assessment of spatiotemporal varying relationships between rainfall, land cover and surface water area using geographically weighted regression [J].https://doi.org/10.1007/s10666-011-9289-8 URL [本文引用: 1] 摘要
Traditional regression techniques such as ordinary least squares (OLS) are often unable to accurately model spatially varying data and may ignore or hide local variations in model coefficients. A relatively new technique, geographically weighted regression (GWR) has been shown to greatly improve model performance compared to OLS in terms of higher R 2 and lower corrected Akaike information criterion (AIC C ). GWR models have the potential to improve reliabilities of the identified relationships by reducing spatial autocorrelations and by accounting for local variations and spatial non-stationarity between dependent and independent variables. In this study, GWR was used to examine the relationship between land cover, rainfall and surface water habitat in 149 sub-catchments in a predominately agricultural region covering 2.6 million ha in southeast Australia. The application of the GWR models revealed that the relationships between land cover, rainfall and surface water habitat display significant spatial non-stationarity. GWR showed improvements over analogous OLS models in terms of higher R 2 and lower AIC C . The increased explanatory power of GWR was confirmed by the results of an approximate likelihood ratio test, which showed statistically significant improvements over analogous OLS models. The models suggest that the amount of surface water area in the landscape is related to anthropogenic drainage practices enhancing runoff to facilitate intensive agriculture and increased plantation forestry. However, with some key variables not present in our analysis, the strength of this relationship could not be qualified. GWR techniques have the potential to serve as a useful tool for environmental research and management across a broad range of scales for the investigation of spatially varying relationships.
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中国中小板上市公司产业创新的绩效研究 [J].
创新是经济增长的真正源泉,而 产业创新是技术创新、产品创新、市场创新等的系统集成,是国家竞争力的基本决定因素。本文构建了包括创新外溢效应、创新投入、创新产出和产业效应等变量的 分析框架,通过对中国中小板上市公司2006、2007、2008年的创新活动调查分析,检验了创新绩效与上述因子之间的关系。研究表明:企业绩效与创新 投入、创新产出呈现显著的正相关性,而与创新环境与行业背景如政府支持力度和创新机遇等之间没有显著相关性甚至呈负相关,与外溢效应呈显著的负相关性,与 创新人力资本投入、公司年龄、公司Q值也呈现负相关关系。
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我国区域创新差异时空格局演化及其影响因素分析 [J].URL 摘要
采用探索性空间数据分析和多元线性回归方法分析了我国 2001-2011年区域创新水平存在的差异及其时空格局演化,并探讨了区域创新水平的影响因素.结果表明:近10年间,我国区域创新差异总体呈现扩大的 趋势；我国区域创新水平表现出较强的空间相关性,并逐渐呈现空间集聚的态势；我国区域创新增长水平也存在差异；人才因素已经成为当前推动我国区域创新的重 要因素.
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Yang.The effects of innovative capabilities and R&D clustering on firm performance: the evidence of Taiwan’s semiconductor industry [J]. |
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江苏省城市化的空间格局及其演化 [J].https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-8462.2007.05.017 URL [本文引用: 1] 摘要
城市化的空间格局往往表现为一定的结构性和分异性。文章以江苏省为例,运用帕雷托 （Pareto）模型和空间自相关校验,从城市体系的规模结构和城市化水平的空间分异两个方面,对近年来该省城市化的空间格局及其演化进行了定量分析。结 果显示,江苏城市分布存在明显的空间梯度性,区域城市化水平的两级分化和空间收敛趋势明显。
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安徽省区域城市化格局时空演变研究 [J].
利用统计分析方法和ESDA方法,在ArcGIS和G,eoDA 等软件的支持下,以县、县级市和设区市市区为研究单元,以城市化率为测度指标,从时间、空间、关联性三个侧面,对1990-2008年安徽省区域城市化格 局时空演变进行了分析,得到结论如下:在演变的时间过程方面,安徽省城市化格局的经历了"下降-稳定-下降"的波动过程,皖北地区城市化水平内部差异变化 很小,皖中地区呈增大趋势,皖南地区呈下降趋势;在演变的空间格局方面,安徽省区域城市化趋异发展明显,尚未形成稳定的城市化高值集聚区,发展热点离散分 布,大城市人口集聚过程显著,县城及众多的建制镇人口增长缓慢,人口在不同等级城市中集聚呈两极分化之势,主要城市沿长江和合徐高速公路呈串珠状分布,在 空间上已经形成城市聚合轴,有可能成为区域发展的重要轴线.
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城镇化是缩小城乡二元经济结构的重要途径,是当前中国转变经济增长方式的重要抓手.西北地区城镇化发展水平低于东中部地区和全国平均水平,城镇化发展的速度也低于东中部地区和全国平均水平.本文从城镇化动力机制层面,利用面板数据计量方法分析西北五省区城镇化动力机制,探寻制约西北五省区城镇化发展的深层原因,以期对稳妥推进西北五省区城镇化进程提供理论支持.
西北地区城镇化动力机制研究:基于面板数据的实证分析26 ]张杰, 龚新蜀.西北地区城镇化动力机制研究:基于面板数据的实证分析 [J].
城镇化是缩小城乡二元经济结构的重要途径,是当前中国转变经济增长方式的重要抓手.西北地区城镇化发展水平低于东中部地区和全国平均水平,城镇化发展的速度也低于东中部地区和全国平均水平.本文从城镇化动力机制层面,利用面板数据计量方法分析西北五省区城镇化动力机制,探寻制约西北五省区城镇化发展的深层原因,以期对稳妥推进西北五省区城镇化进程提供理论支持.
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区域城市化水平综合测度及其理想动力分析:以江苏省为例 [J].https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2008.05.003 URL Magsci 摘要
<p>根据城市化的内涵,从人口城市化、经济城市化、生活方式城市化和地域景观城市化等4个方面,构建区域城市化水平的综合评价指标体系,并运用熵值法,对1991~2005年江苏省城市化水平进行综合分析;结果发现江苏省城市化水平在不断提高的同时,主要表现为经济城市化和地域景观城市化的快速发展,而人口城市化对区域城市化的总体贡献不断减弱;在此基础上,结合多元线型回归模型对城市化的主要动力进行比较分析,认为市场力、内源力、外向力和行政力依次是江苏省城市化发展的主要动力,其中,市场力和行政力是促进江苏省城市化和经济发展的理想动力。</p>
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基于分位数回归的江苏省城市化动力因子分析 [J].https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2013.03.006 Magsci 摘要
识别城市化动力机制对城市化持续、合理发展有着至关重要的作用。文章对国内外研究进行综述发现,以往对城市化动力机制的计量研究多采用最小二乘法(OLS),对城市化的发展动力判断过于粗略的问题。文章首先通过变异系数、核密度估计方法,描绘出江苏省城市化发展分布状况,发现江苏省历年城市化相对差异基本稳定,城市化高速发展的同时,呈现出“双峰趋同”的态势。分位数回归方法能精确地描述解释变量对被解释变量在特定分位点的边际效应,因而可使用分位数回归与OLS回归对比分析影响城市化发展的动力因子。以2005年为界,将研究时段分为两个阶段,前后城市化动力因子存在明显差异OLS回归发现,行政力对城市化的影响作用越来越小,而市场力量、外向力等因素对城市化的影响相对增大。分位数回归结果表明,行政力量对城市化高的地区影响较弱,外向力对城市化水平高的地区的影响要大于城市化水平低的地区,市场力对城市化的影响随着城市化水平的提高则经历了一个先增大后减小的过程,产业结构的影响复杂多变。由此发现,江苏省城市化在不同阶段发展路径有不同的侧重点。
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基于EOF和GWR模型的中原经济区经济增长的时空分析 [J].https://doi.org/10.11821/dlyj201407004 URL Magsci [本文引用: 1] 摘要
结合中原经济区“三化”协调发展的国家战略，基于自然正交函数（EOF）分析中原经济区经济增长的时空特征，借助地理加权回归（GWR）揭示其驱动力。EOF第一模态分析表明：中原经济区经济增长的空间分布沿京广线的东西两侧反相分布，京广线以西增长快于京广线以东；时间系数表现出明显的年际特征，且东、西两部分有近10 年的循环周期。第二模态反映局部区域经济增长的年际异常，其呈西南、东北反相空间分布；时间系数年际波动明显。GWR分析发现：驱动力的作用在空间上存在差异。农民人均纯收入对中原经济区经济增长的影响最大，呈正相关关系。资源禀赋是第二大影响因素，也呈正相关关系。经济区位是第三大影响因素，其他因素依次是第二产业、城市化和农业机械总动力。影响中原经济区经济增长的因素有明显的经度地带性规律。因此，制定区域发展政策时，要考虑不同行政区的特殊性。
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