关中城市群产业集聚的空间演变及效应分析——以制造业为例

产业集聚与城市群作用关系是经济地理学的重要命题。本文以关中城市群制造业产业为例,采用EG指数和区位熵法,定量分析制造业产业的集聚水平、空间演变及其效应。研究表明:关中城市群制造业空间集聚水平较高,其中资源密集型产业集聚程度最高,劳动密集型产业集聚水平在降低,资金技术密集型产业虽较低但呈上升趋势;关中城市群从中心城市到外围区域依次形成了资金技术密集型制造业集聚区、劳动密集型制造业集聚区和资源密集型制造业集聚区,呈现出产业空间集聚与城市群规模等级分异相一致的空间效应。     

京津冀一体化背景下北京制造业时空演化特征及疏解方向

京津冀协同发展大背景下,北京市制造业转型升级和空间布局调整面临新的挑战。本文基于微观企业数据,采用偏离-份额模型剖析了1996-2010年北京市制造业发展的时空演化特征,基于空间偏离-份额模型,提出京津冀协同发展背景下,未来北京不同功能区制造业疏解方向。研究发现,从功能区层面来讲,北京市制造业由首都功能核心区向城市功能拓展区、城市发展新区以及生态涵养发展区渐次外迁,在此过程中高新技术产业、机械与装备制造业呈集聚发展态势,都市型工业近年来有所回迁,其余制造业逐渐退出北京市。在此基础上,以京津冀协同发展纲要为指导,结合京津冀都市圈各城市产业功能定位和集聚区建设分析了北京市不同功能区制造业未来疏解策略与方向。     

广东省制造业空间格局演化及其影响因素研究

本文基于二位数制造业数据,探究了2000-2014 年广东省制造业空间格局的演化及影响因素。研究表明,广东省制造业以2005 年为拐点,总体呈现先集聚后分散的特征,但行业差异明显。技术密集型产业在珠三角地区保持高集聚的趋势,资本密集型及劳动密集型产业则以不同的扩散速度趋于分散。空间计量回归结果表明,劳动力成本上升及运输成本下降并非广东制造业空间格局演化的主要原因,市场潜力及产业内联系所带来的正外部性抵消了土地等成本提升所带来的负效应。而且,各种影响因素在不同行业的作用不同：市场潜力显著影响劳动密集型产业,资本密集型产业的空间集聚受政府行为影响较大,产业联系则促进技术密集型产业的集聚。     

广东省制造业空间格局演化及其影响因素研究北大核心CSSCI

本文基于二位数制造业数据,探究了2000—2014年广东省制造业空间格局的演化及影响因素。研究表明,广东省制造业以2005年为拐点,总体呈现先集聚后分散的特征,但行业差异明显。技术密集型产业在珠三角地区保持高集聚的趋势,资本密集型及劳动密集型产业则以不同的扩散速度趋于分散。空间计量回归结果表明,劳动力成本上升及运输成本下降并非广东制造业空间格局演化的主要原因,市场潜力及产业内联系所带来的正外部性抵消了土地等成本提升所带来的负效应。而且,各种影响因素在不同行业的作用不同:市场潜力显著影响劳动密集型产业,资本密集型产业的空间集聚受政府行为影响较大,产业联系则促进技术密集型产业的集聚。     

环渤海地区制造业地理集聚研究

运用区位商指数和基尼系数对环渤海地区两位数制造业20个行业1993-2007年的集聚水平进行测度。结果表明:10余年来环渤海地区20个主要制造业行业的地理集中程度在不断提高,绝大部分行业呈集聚加强趋势;制造业结构具有一定的相似性,各省(市)地方专业化产业趋同,比较优势和集聚经济没有起到应有的作用;环渤海地区工业化进程呈梯度分布,北京、天津已处于工业化的后期阶段,资本和技术密集型产业向内转移,河北、山东、辽宁仍处于工业化的中期阶段,劳动密集型行业具有较强的比较优势。     

全球化背景下的广东省制造业地理集中研究

本文利用2004年经济普查的数据,分析了广东省制造业的地理分布特征。广东省大多数的制造业地理集中程度都较高,并且主要集中在珠三角地区,很多地理集中程度较高的制造业分布都存在较高的空间自相关性。对广东省制造业集中的实证研究表明,资源和能源投入强度较高的产业较为集聚,并且出口显著提高了产业集聚程度。尽管外资是广东省制造业发展的重要力量,但是并没有促进产业的集聚,说明制造业外资已经进入扩散阶段。本文的结果和全国尺度的研究结果存在差异,这说明地理尺度对于研究产业集聚非常重要。     

长三角区域旅游产业集聚水平研究

长三角区域旅游合作呼唤对旅游产业集聚水平的研究。本文引用产业基尼系数、区位商指数和产业区域集聚度指数对长三角区域旅游产业集聚度进行测算,同时对旅游产业集聚度与区域GDP增长的关系进行分析。计算结果表明：长三角区域旅游产业已经出现较强的集聚现象,但区域内部集聚程度不均衡;旅游产业中星级饭店、旅行社、其他旅游企业的区域集聚度与区域经济发展分别呈高、负、中相关性。研究同时显示区域集聚度与区域经济发展高度相关,且集聚程度呈上升趋势的行业,一定程度上将更多地拉动经济增长。     

京津冀区域制造业分工与转移

本文基于2001年至2009年京津冀区域182个区县制造业29个行业的数据,测算了京津冀区域制造业分工与转移的基本特征,并利用面板计量模型,对两者的关系进行了实证检验。研究得出:(1)京津冀区域制造业的发展呈现明显的差异化特征,三地制造业梯度分工格局正在逐步形成;(2)京津冀区域制造业在区域内部的转移主要从京津走廊向河北东部沿海的唐山、秦皇岛以及河北腹地的冀中南地区转移;(3)京津冀区域制造业的转移主要受到扩散效应的影响,在区县之间由分工的高梯度地区向低梯度地区转移。从分行业来看,技术密集型制造业转移受分工影响程度最大,其次是资本密集型制造业,劳动密集型制造业转移受分工影响最小。     

湛茂都市圈非遗文化资源分布特征及旅游融合动力机制

以湛江、茂名地区的非物质文化遗产为研究对象,利用最邻近指数、核密度分析法探析其空间分布特征,思考非遗文化与旅游融合的路径,结果表明:①湛茂都市圈非遗旅游资源空间分布类型为集聚分布,但并非随机集聚分布;②湛江、茂名地区的非遗旅游资源在空间结构上呈聚集形式,形成1个极核区,4个高密度核心区,4个次核心区;③非遗资源与旅游融合经过内外动力的作用,可形成"双循环"动力机制.     

重点开发区域工业空间格局、集疏差异及影响机制——以福建沿海地区为例

以福建沿海地区为例,利用微观工业企业数据库,探究了重点开发区域工业空间演化、产业集疏差异及其形成机制。研究表明：福建沿海地区工业发展水平大幅提升且空间差距逐渐缩小,空间形态向成熟的产业带演进,产业空间分工表现出同质化特征;不同类型行业的空间集疏过程呈现出显著差异,其中资本密集型产业表现为持续扩散趋势;地形和生态可占性、资源环境承载力对产业空间形态具有基础性作用,地区经济技术是产业空间格局演化的重要驱动力,临港区位和交通条件改善不断促进产业发生空间集聚与扩散,区域发展战略以及产业政策为工业空间调整提供了具体方向。研究结论可为重点开发区域工业空间布局优化提供一定的借鉴。     

瓦房店市轴承企业集聚及持续发展研究

我国东北老工业基地一些工业部门由于自身生产设备老化、技术增长缓慢及市场需求结构变化等原因出现了不同程度的衰退现象,而瓦房店市轴承产业在受到国内外市场冲击以及我国经济体制转型的双重影响下仍能立于不败之地,发展成为我国轴承生产基地,与大企业的基础带动作用和中小企业的集聚是分不开的,企业集聚对县域经济可持续发展具有明显的推动作用。在企业访谈基础上,对瓦房店市轴承企业集聚发展动因、过程与类型加以分析,进而提出轴承企业集聚持续发展对策。     

河南高新技术产业集聚分析

本文的研究表明,河南高新技术产业表现出十分明显的集聚特征,并依据其技术的先进性分化出3个空间层次。同时,在集聚主导下,河南高新技术产业布局还存在着分散化趋势。这种格局主要受区位效应、先行效应、企业扩张与衍生的本地化、地方政府的学习机制和发展产业的路径依赖等4个机制的共同作用。河南高新技术产业的集聚产生了明显的集聚效益,集聚效益与各高新区的集聚程度成正比。在此基础上,本文提出了优化高新技术产业布局,加快河南高新技术产业发展的建议。     

上海大都市区物联网产业集聚与空间演化

新兴技术产业的空间集聚与扩散对大都市区的空间结构有直接的影响,厘清新兴技术产业的空间分布和区位选择规律对新兴产业集群培育和大都市区空间结构调整都具有重要的政策意义。本文分析了上海市物联网企业的空间分布和集聚特征,结果发现初创期物联网企业在郊区集聚,随后向郊区其他区域扩散,并呈现出从单极向多极集聚转变的空间演化进程。通过构建负二项回归探究上海物联网企业的区位选择因素,结果表明制度因素和企业集聚效应对企业区位选择有重要影响。在产业发展初创期,企业区位选择受政府管制和市场机制双重影响,其中制度因素发挥了关键作用;而在随后的兴起期,产业集聚效应对新企业的入驻具有强大的吸引力。     

高新技术产业布局特征分析

影响高新技术产业布局的区位因子主要是知识、技术、资金和信息。地方政府对高新技术产业的扶持因素和对外开放条件对高新技术产业区位选择的影响越来越大。高新技术产业区位具有智力密集、良好的外部发展条件、对外开放度高和交通方便、生产和生活环境质量相对较高、位于大中城市等特征。高新技术产业布局存在着区域集聚与扩散两种过程。     

SPATIAL IMPACTS OF AGGLOMERATION EXTERNALITIES*

ABSTRACT This article examines the extent to which agglomeration economies in one location affect employment growth and establishment births, using data from the Dutch province of South‐Holland. The data are of particular interest because they represent a census, rather than a sample, of all establishments and the location of establishments can be pinpointed to within 416 (postal) zip code areas averaging less than 6 km² in size. Results suggest that agglomeration economies positively affect employment growth and the location of new establishments, but with the possible exception of manufacturing, this effect dies out quickly with distance. Thus, the main finding is that for many industries, agglomerative forces may well operate at a geographic scale that is smaller than a city.