湖南省工业集聚的空间关联性研究

陈赤平，罗运辉，张紫琴

一、引 言

对处于工业化中期的湖南而言，工业发展水平对全省经济的整体发展具有决定性的影响。由于资源禀赋、经济发展水平、发展战略、政策扶持等方面的不同，湖南14个市州之间的工业发展存在显著差异。但由于交通的发展和地理上的邻近性，不同地区的工业发展必然存在相互影响、相互关联。不同地区的工业集聚水平及相互之间的空间关联性又直接影响整个湖南工业的空间布局结构和整体发展水平。因此，研究湖南工业集聚的空间关联性问题，对于湖南工业发展战略的确定和工业空间结构的合理布局都具有十分重要的意义。

最早对工业集聚现象进行深入研究的是马歇尔，他在1890年就指出产业集聚能够给经济活动带来正的外部性；波特从竞争经济学入手，说明了产业集聚能够极大地提高集聚区内企业的竞争力；克鲁格曼第一次将空间基尼系数运用到工业集聚的研究当中，从规模收益以及不完全竞争两方面解释了产业集聚并以此开创了新经济地理学。Weber则在其著作《工业区位论》中认为工厂之所以集聚是因为它们由此获得的收益要高于其成本；Brulhart和Trionfetti研究发现，经济地理、工业分布受要素禀赋的影响很大①；Rosenthal和Strange认为，劳动力市场效应、中间投入与运输成本在很大程度上对制造业在区域间的集聚起了推动作用②；Sweeney和Feser对美国北卡罗莱州进行研究后得出结论，厂商的集聚度在上升到一定程度后开始下降，与企业规模存在倒“U”型关系③；Kim对100多年来美国制造业空间分布进行研究发现，规模经济和资源密度对工业分布有着举足轻重的作用④；白重恩和梁琦通过计算发现：集聚程度最低的行业是劳动密集型行业，其次是资本密集型行业，集聚程度最高的是技术密集型行业⑤。

国内很多学者对产业的空间分布及其关联性进行了研究。万鲁河利用地理空间分析方法和GeoDA空间分析软件，分析了哈大齐工业走廊2008年各县GDP空间分布状况⑥；周少华基于空间滞后模型和空间误差模型，测度了“长株潭3+5城市群”的生产性服务业发展的空间关联效应和空间关联模式，进而考察了空间集聚对“长株潭3+5城市群”生产性服务业发展的实际影响⑦；陈彦光总结并发展了Moran指数的三种计算方法，并以此为依据，对河南省鹤市乡镇体系进行了空间自相关分析⑧；何雄浪通过建立空间面板数据模型，将空间相关性纳入分析框架，分析了我国1953～2010年地区经济增长的绝对收敛性以及考虑财政政策与人力资本影响后的条件敛性⑨。但总体来说，结合地方工业特征，对地方工业集聚关联性进行研究的成果仍然很少。

本文运用空间自相关分析，对湖南省工业空间集聚效应及其关联性进行研究，从而对区域内产业空间转移及实现产业资源合理配置提供理论指导和实证依据。文章在对Moran’s I和Getis-Ord Gi*指数分别进行测算的基础上，生成湖南省工业发展的热点区域演化图，并进一步分析工业发展热点区域演进特征和工业空间布局结构及其特点，最后提出优化湖南工业空间布局结构的对策建议。

二、空间关联性的测度方法与数据说明

进行空间统计分析时，如果两种相关现象为同一属性变量且分别属于不同的研究对象，那么这就叫做自相关。探讨一个地域与其相邻地域的同个属性值的相关程度就是空间自相关分析。可以根据一个区域内的变化是否受其临近区域内变化的影响，来判定两个区域的变化是否存在空间自相关⑩。如果各个属性值在空间上的表现不是随机的，而是遵循一定规律，那么就表明它们存在自相关⑪。如果同一个属性变量在某一区域的属性值与其相邻区域的同一值变化趋势相同，那么就可以认为这一属性存在正的空间自相关；否则为负的空间自相关⑫。

衡量空间自相关性的指数比较多，有吉里比率和莫兰指数等。这些指数按照功能不同分为全域型和局域型两类。全域型自相关能够对特定产业的总体集聚状态进行衡量，对该产业在总体地域范围内是否存在空间集聚进行分析，但对于聚集区域的具体分析则无能为力。而局域型自相关克服了上述缺陷，能够说明区域内的局部地区之间产业属性的相关程度。在各类指数中，Moran’s I指数在探索工业空间结构的关联性方面具有明显优势。Moran’s I指数又包括两种类型，一种是用来衡量整个区域的空间自相关，被称为全局Moran’s I指数，另外一种则是衡量空间内各单元的空间自相关，被称为局部Moran’s I指数⑬。

1.全局空间自相关分析

全局Moran’s I指数由统计计量分析中的Pearson相关系数演变而来：主要用来测度观测属性值在整个研究区域内的空间分布特点及其随时间的变化过程。伴随着空间维度由一维扩展至二维，时间序列自相关发展为空间序列自相关，通过定义加权函数和滞后函数得到I系数，实质上是标准化了的空间自协方差⑭。本文利用全局型Moran指数来研究湖南省的全局空间自相关程度，该指数计算公式如下：

为了便于理解，对其进行标准化处理，可得到

n是观测值的数目，由于湖南省有14个市州，所以n=14。Xi为地区i的观察值，Xj代表与之相邻地区j的观察值，湖南省14个市州工业观察值均值为。Wij是空间权重矩阵W中的元素，空间权重矩阵W定义了各市州之间的特定的空间相关性。Wij的取值如下：

权重矩阵的元素取值的原则为：Wij=1，两个地区在空间上相邻；Wij=0，两个地区在空间上不相邻。

Moran指数的取值范围为-1至1。如果取值大于零，意味着存在正相关，且随着这个值的增加，空间关联性也随之增加；如果取值小于零，意味着存在负相关，且取值越小空间关联性越小，即在全局范围内集聚可能性越小；如果取值接近于0，则意味着工业在全局范围内呈随机分布状态。

2.局部空间自相关（LIAS）分析

局部Moran's I指数是Moran指数的局部形式，通过该指数可以发现每个区域同其相邻区域之间的空间自相关程度。由于每个地域的局部Moran指数都可以计算出来，因此可以根据局部Moran指数和相应的Z值画出相应的集聚地图，从而更直接地观察四种空间关联区域，了解区域之间的发展状况和相互影响。而局部Moran’s I指数的表达式如下：

在假设的显著性水平下，I能够区分一个区域与其临近区域产业集聚程度的4种类型。具体如下：

3.工业发展的冷热点区域分析

本文引用Getis-Ord Gi*来区分研究区域中高值集聚与低值集聚的差异。其计算公式为

Getis-Ord Gi*是衡量产业局部空间自相关的指标，是不同空间位置上的高值簇与低值簇，即热点区与冷点区的空间分布⑮⑯。其中E（Gi*）和Var（Gi*）分别为Gi*的数学期望和变异数。如果Z（Gi*）大于0，则说明该地区的值高于整个区域的均值，属高值空间集聚，即热点区；反之，如果Z（Gi*）值小于0，则说明该地区的值低于整个区域的均值，属低值空间集聚，即冷点区⑰。

4.数据来源及计算说明

湖南省2012年的经济总量为22 154.23亿元，工业总产值与人均GDP均低于全国平均水准，分别为11 991.78亿元和33 587.37元。各州市中，人均GDP最高的是长沙，为89 903元；最低的是邵阳市，只有14 406元。

从各市州来看，长沙、常德、岳阳的GDP排在前三位，张家界GDP最少；而湘潭、岳阳、株洲这三个地市级城市的人均GDP要高于全国的平均水准。本文选取1996、2001、2006、2011年4个年份作为研究断面，以工业总产值作为研究数据，各市州为研究单元，共包括14个市州。数据资料取自各年份《湖南省统计年鉴》。

三、湖南省工业空间集聚中各市州之间的空间关联性分析

1.总体格局特征分析

通过计算全局Moran’s I指数可以测度因空间关联而导致的全局性的湖南省各市州工业之间的空间集聚现象。

表1 湖南省2001～2011年各年工业总产值的Moran’s I指数值

图1 2001～2011年湖南省各市州工业总产值 Moran’s I值变化图

从图1中可以看出，2001～2011年间所有的Moran’s I指数值都大于零，但是整体数值较小。这说明在统计上湖南省各市州的工业总产值之间在空间上存在相关性，工业发展水平相近的市域在全省空间地域上有显著的集聚特性。整体上Moran’s I数值大小的变化呈现一定的波动性，相继出现两次反复的上升、下降，市州工业发展呈现弱分散—弱集聚—弱分散—弱集聚的空间格局。2001～2002年Moran’s I数值有显著地上升，达到了0.376，说明集聚程度有显著的增强，工业在地域上的集聚性较明显；2002～2006年数值持续地小幅下降，说明各市州之间工业的集聚水平有相应降低；而2006～2011年间的数值变化类似于2001～2006年间的变化。这说明湖南省各市州工业的集聚现象存在一定的演化和变迁现象。

利用专业的GeoDa软件计算出Moran’s I指数值，并生成Moran's I散点图。Moran’s I散点图可以让我们对全局Moran’s I指数有一个直观的了解，其横轴表示各空间单元的属性值，纵轴表示空间滞后量（即与各单元空间相邻地区的属性值乘以空间权重后的加总值）。Moran’s I散点图被两轴属性值的均值分成四象限，每个象限分别对应各种空间自相关类型：第一象限和第三象限分别为高高关联和低低关联，对应的是正的空间自相关；第二象限为低高关联，第四象限为高低关联，两者表示的是负的空间自相关⑱。

图2～图5是根据湖南省14个市州的数据生成的Moran’s I散点图。在假设的显著性水平（5%）下，Moran’s I指数值整体都显著地大于0，说明湖南省各市州工业达到了显著的集聚水平，具有正的空间相关性。根据4幅图中散点分布的变化趋势，我们可以判断自1996年以来，各市州工业发展在空间中的集聚趋势越来越明显，即工业比较发达的地区和工业比较落后的地区在空间上呈现集中趋势。1996年位于一、三象限的散点数目与位于二、四象限中的相同（如图2所示），说明了湖南省各市州工业整体上存在正的空间关联性。但是位于第三象限的市州的数目超过了位于第一象限的市州的数目，这说明工业发达的地区之间相邻的情况并不多，相反工业不发达的地区之间相邻的情况却比较多。与1996年相比，2001年的分布相对更加集中（如图3所示）；2006年位于一、三象限的散点数目已经超过了位于二、四象限的散点数；到2011年，Moran’s I指数值为0.124 092，虽然位于一、三象限的散点数没有变化，但位于二、四象限的散点已经非常接近原点，这说明过去的极化中心与低洼地同周边地区的关系已经开始转化。这种变化与近几年湖南省在新型工业化战略指导下，重视协调各地区之间的差异，创造了长株潭城市群、湘南地区和大湘西地区工业并驾齐驱的局面是相符合的。

图2 1996年各市州Moran’s I散点图

图3 2001年各市州Moran’s I散点图

图4 2006各市州Moran’s I散点图

图5 2011年各市州Moran’s I散点图

2.局部差异特征分析

通过计算局部Moran's I指数可以测度出因空间关联而导致的每个空间单元同其相邻单元之间的空间自相关程度，从而衡量湖南省各市州之间工业集聚的扩散效应与溢出效应。

在得出各市州1996、2001、2006、2011年的工业总产值局部Moran’s I指数值后（见表2），利用Geoda软件将其空间可视化生成LISA集聚地图和LISA显著性地图。在集聚地图中，灰色代表高—高，黑色代表低—低，横条纹色代表高—低，竖条纹色代表低—高。且在显著性地图中，浅色代表该区域在P=0.05下通过了检验，而深色则代表在P=0.01下通过了检验。

表2 湖南省各市州工业总产值的局部Moran’s I指数

图7 1996年LISA显著性地图

图8 2001年LISA集聚地图

图9 2001年LISA显著性地图

图10 2006年LISA集聚地图

图11 2006年LISA显著性地图

图12 2011年LISA集聚地图

图13 2011年LISA显著性地图

通过观察发现，湖南省4个年份各市州工业的局部集聚有显著的变化，伴随时间的推移其集聚程度呈逐渐增强的趋势。1996年湘潭和常德的工业显示出一定的集聚性，而张家界、湘西、怀化的工业空间格局显示出了较强的分散性。2001年，随着株洲工业的蓬勃发展，其工业空间集聚程度不断增加，湘西和怀化的工业仍然呈现一定的分散性。到2006年，湘潭因其老工业基地的优势，不断加快发展步伐，其工业集聚程度再次提高，而此时只有怀化的工业分布显示出一定程度的分散性。最近几年，通过有效调整产业结构，提升园区工业集聚发展水平，长株潭明确了其目标定位，从而使其工业发展的集聚水平越来越高。整体上，形成了以环长株潭城市群为核心的工业发展格局。

根据以上分析，可以将湖南省整体工业发展空间划分为四类功能区域。

（1）高—高型：长沙、株洲、湘潭。长株潭地区作为我省工业发展的核心增长极，也是工业产业集群的起源地。该区域工业发展前景很不错，汇集了许多的人力、资金、技术等。扩散效应所形成的巨大辐射和集聚影响，使之对临近地区工业的成长非常有帮助，这也导致了两者之间工业发展的差异越来越小，同时，周边区域的良好发展态势也给长株潭的工业集群提供了持续发展空间。

（2）高—低型：衡阳、常德、岳阳、郴州。这些地区工业发展前景也不错，然而邻近地区工业发展却不好。它们属于湖南省工业集群的重要增长极，是工业产业集群的重点发展区域，并且是全省工业发展的“凹地”。如果该地区的工业要更好的发展，必须持续引进外围地区的劳动力和投资，通过汇集大量优势资源逐渐变成工业的“增长极”，产生集聚效应。然而，因为邻近区域没有工业发展的先天条件以及政策支持，致使其与工业起步较早区域的差距持续拉大，导致这些区域的扩散功能没有发挥出来。因此，必须加强政策上的倾斜力度，促使其扩散效应得到充分的发挥，从而提升湖南省工业产业整体集群的集聚水平。

（3）低—低型：怀化、张家界、湘西。通过自相关分析，发现上述地区的局部Moran’I值皆为正数，这意味着这些区域与其周边地区的工业发展呈现出强正相关的关系，说明它们之间还有着非常大的集聚潜力，可以加强合作交流。同时由于这些地区普遍存在工业先天发展不足，后天发展也是举步维艰，因此也非常有必要加强合作交流，并给予适当的产业扶持和政策支持。

（4）低—高：益阳、邵阳、娄底、永州。由于很多的资本、劳动、人才、技术等资源被周边相对发达地区所占用，再加上工业发展速度缓慢，该类型的区域成了全省工业发展的边缘之地。一方面，工业资源禀赋、市场成熟度和地理区位先天不足，一直以来与发达区域的差距使得这些地区的工业发展更加落后和被动；另一方面，由于内部动力以及吸纳先进技术能力的缺失，这类处于劣势的地区对于加入工业发展链条积极性也不高。

3.工业发展冷热点区域的演化

根据各市州的数据，计算出局部Getis-Ord Gi*值之后，并以此作表3。

表3 湖南省各市州的Getis-Ord Gi*数值

再将Getis-Ord Gi*标准化，得表4。

表4 湖南省各市州的Z(Gi*)数值

Z（Gi*）数值越大的代表集聚程度越高。将不同年份的Z（Gi*）数值由低到高分成四个组，每个组分别包含3～4个地州市，从而将14个地州市划分为工业冷点区、次冷点区、次热点区、热点区。通过考察1996～2011年每个区域所包含地州市的变化，就可以判断工业发展冷热点区域的演化情况。通过分析我们发现，从整体上看，全省工业的空间集聚状态整体保持一定的稳定性：工业发展的热点区域基本集中在长株潭城市群及其周边城市群，冷点区始终停留在湘西、张家界这些位于西北的市州，这是一种典型“俱乐部趋同”⑲，这种基本格局与区域经济发展格局完全吻合，此类集聚状态也与地区经济发展水平的分布非常相似。

同时我们也看到，1996年以益阳、娄底、湘潭为工业热点区，而到了2001年，湘潭被划为了增长次热点区域，而衡阳是湘中南中心城市，成为了工业发展的热点区域。但到2005年工业发展热点区域又与1996年相同。随着工业整体发展水平的不断提升，到2011年，湖南省的交通枢纽——株洲加入了工业发展热点区域的行列，并逐渐发展成为湖南省的工业核心城市。

从冷点区域与热点区域的数量变化上来看，整体也一直比较稳定。但是1996～2011年之间，工业增长的次冷区域与次热区域存在交替的现象。这说明这段时间之内，湖南省不同市州工业的发展水平存在一定差异。

四、研究结论与政策建议

根据对湖南省各市州之间工业空间集聚的关联性研究，我们可以得出以下结论：第一，在统计上湖南省各市州的工业总产值之间在空间上有相关性，工业发展水平相近的市域在全省空间地域上有显著的集聚特性；第二，长沙、株洲、湘潭是我省工业发展的核心增长极，同时也是工业产业集群的起源地；第三，工业发展的热点区域基本集中在长株潭城市群及其周边城市群，冷点区集中在西北的市州；第四，工业集聚地区差异明显，集聚程度存在差距。

湖南省未来工业空间集聚格局，应该以长株潭为核心集聚区域，以连接长株潭与四大次级增长圈的交通道路和经济成长带为轴线，以人力、物力、资金、信息等相互作用为沟通网络，逐步向周边拓展，从而形成圈层状工业空间集聚结构。

首先必须以长株潭为核心增长极。目前湖南省工业发展仍然是以长株潭三大城市为工业增长的热点区域，但是其辐射带动作用还不强。未来三个区域的主导产业应该坚持差别化战略，强调企业之间分工与合作，积极参与国际分工与协作。加速先进制造业与高新技术产业的融合互动，全力推进科技、人才、资本与市场的接轨并集聚，充分利用区域优势并挖掘发展潜力。进一步巩固长株潭的老牌工业的地位，使之成为中部崛起的核心增长级，并进一步成为国内举足轻重的先进制造基地。

注释：

①Brulhart M，Trionfetti F：“Industrial Specialization and Public Procurement：Theory and Empirical Evidence”，CEPWorking Paper，1998.

②Rosenthal S，Strange W：“The determinants of agglomeration”，Journal of Urban Economics，Vol.50，2001.

③Sweeney S，Feser E：“Plant size and clustering of manufacturing activity”，Geographical Analysis，Vol.30，No.1，1998.

④Kim S：“Expansion of markets and the geographic distribution of economic activities：the trends in U.S.regional manufacturingstructure，1860-1987”，Quarterly Journal of Economics，Vol.110，1995.

⑤梁琦：《产业集聚论》，北京：商务印书馆，2004年，第277-285页。

⑥万鲁河、王绍巍：《基于GeoDA的哈大齐工业走廊GDP空间关联性》，《地理研究》2011年第6期。

⑦周少华：《长株潭3+5城市群生产性服务业空间关联性研究》，《经济地理》2012年第8期。

⑧陈彦光：《基于Moran统计量的空间自相关理论发展和方法改进》，《地理研究》2009年第6期。

⑨何雄浪、郑长德：《空间相关性与我国区域经济增长动态收敛的理论与实证分析——基于1953-2010年面板数据的经验证据》，《财经研究》2013年第7期。

⑩杨洪焦、孙林岩、吴安波：《中国制造业集聚度的变动趋势及其影响因素研究》，《中国工业经济》2008年第4期。

⑪杨贺、刘金平：《中原经济区县域经济空间相关性分析》，《经济经纬》2012年第1期。

⑫靳诚、陆玉麒：《基于县域单元的江苏省经济空间格局演化》，《地理学报》2009年第6期。

⑬麻永建、徐建刚：《基于ESDA的河南省区域经济差异的时空演变研究》，《软科学》2006年第5期。

⑭俞路、兰宜生：《长三角县域经济发展与空间格局演化》，《南京社会科学》2009年第5期。

⑮Anselin L：“Local indicators of spatial association：LISA”，Geographical Analysis，Vol.27，1995.

⑯靳诚、陆玉麒：《基于县域单元的江苏省经济空间格局演化》，《地理学报》2009年第6期。

⑰曾伟鹏：《区位优势与工业集聚：基于新经济地理学的解释》，《未来与发展》2012年第5期。

⑱Getis A，Ord JK：“The analysis of spatial association by the use of distance statistics”，Geographical Analysis，Vol.24，1992.

⑲所谓“俱乐部趋同”，是说初始条件相同的不同国家和地区之间在人均收入及经济发展水平上的相互趋同，此处则指代工业发展水平趋同。