耿杉姗 GENG Shan-shan;赵丽坤 ZHAO Li-kun;赵鹏 ZHAO Peng
(北方工业大学土木工程学院,北京 100144)
《国务院办公厅关于促进建筑产业持续健康发展的意见》(国办发〔2017〕19 号)指出,建筑产业是国民经济的支柱产业,对经济社会发展,城乡建设有巨大贡献。2011-2020 年,建筑产业总产值增长率为9.5%,建筑产业实现增加值达到了7.3 万亿元[1]。但中国建筑产业区域发展不平衡、地区间竞争力差距大,建筑产业集聚呈分散化发展。
目前关于区域关联关系和时空演化规律的研究,国外学者集中在“空间相互作用”、“中心地”[2-3],以及CA[4]、SAM模型[5]、重力模型[6-8]等模型与方法进行研究,国内学者大多应用引力模型[9]-[11]、空间计量、耦合协调性、空间分布特征、空间结构联动、空间集聚与全要素生产率关系等模型与方法进行研究。
戴永安[12]、洪竞科[13]等人运用了空间计量分析方法,对建筑产业进行了空间依赖性和溢出效应的研究。范建双[14]、杨阳[15]、曹琳剑[16]等人运用耦合研究,对建筑产业的正向溢出效应、耦合协调度的离散程度和拉动效应进行了研究。学者们对于空间分布特征的分析,常从密度、规模的角度切入,分析结点特征[17]。米洋[18]、杨国安[19]等人进行空间分布特征研究,对空间相关性、空间异质性、和城镇网络密度进行研究。空间结构联动的方法多用于分析经济和地区集聚的关系,Krugman P,Venables A[20]和Crozet M,Soubeyran P[21],应用空间结构联动的方法进行了地区集聚和经济集聚的通达性的结论。李少林[22]等人把该方法应用于建筑产业,对城镇化率与建筑产业的关系进行研究。王幼松[23]等人运用空间集聚与全要素生产率关系分析,对中国建筑产业集聚和整体TFP 的关系进行研究。除此之外,还有胡盈等[24]运用引力模型和城市强度模型,对外向功能性进行研究。贾楠等[25]运用熵值法,对建筑产业发展格局进行研究。
文献研究发现,对于建筑产业区域关联关系和时空演化的研究,主要集中在单一区域或单一影响因素的微观视角,研究方法以基尼系数,空间计量模型、引力模型为主。从宏观视角研究全国建筑产业集聚问题的研究相对较少。基于此,本文通过2011-2020 年中国大陆31 个省(自治区、直辖市)建筑产业相关数据,构建全国建筑产业集聚关联模型和演化分析模型,对建筑产业集聚关联关系进行深入研究,并通过Ucinet 软件以及Arcgis 进行时间和空间维度的可视化分析。以此对于优化中国建筑产业结构,促进区域间平衡发展,调整中国宏观经济发展有着重要影响。
本文以中国大陆31 个省(自治区、直辖市)为研究对象,以国家统计局和《中国建筑产业统计年鉴》(2011-2020年)的数据为样本。
空间相互作用随时间变化而变动,因此需要使静态评价指标转化为动态评价指标,其实质是将指标中加入时间维度,具体体现为原始数值的无量纲化。运用的公式如(1)所示
式中:X’表示经济与建筑相关指标无量纲化后数值;x 表示经济与建筑相关指标原值;maxx为指标最大值;minx为指标最小值;a、b 为常量,a,b 分别取10,100。
1.2.1 引力模型
为得到中国各省建筑产业的空间关联,本文运用引力模型计算各省市的建筑产业集聚的引力,构建各省市间的省群网络。由于两个省之间会出现距离反向关系,对联系强度有一定的影响,本文参照修正后的引力模型构造省群网络[3]。引力模型表达式如下所示:
式中:Rmn表示m 省市与n 省市之间建筑产业的联系强度;Kmn表示m 省市对Rmn的贡献程度,为修正量;Pm表示m 省市年末常住人口;Gm表示m 省市生产总值;G 表示全国生产总值;gm表示m 省市人均GDP;Bm表示m 省市建筑产业生产总值;B 表示全国建筑产业生产总值;Cm表示m 省市建筑区位熵指数;Dmn表示m 省市到n 省市之间的地理距离。
为了便于省群网络的分析,本文对建筑产业集聚的网络矩阵中的元素进行二值化处理[21],计算每年均值公式如(6)所示:
式中:Xm为第m 行均值;为第m 行中格列矩阵值,n 为31 个省市。
1.2.2 社会网络分析方法
①网络密度。网络密度是指整体网络中各个节点之间联系的紧密程度。本文运用网络密度说明2011-2020 年我国整体建筑产业集聚情况的演化趋势。网络密度的表达式如(7)所示
式中:D 为网络密度;N 为31 个省市;L 为整体网络中省域间空间关联关系总数。
②网络中心性。中心度用于衡量节点在网络中的重要性、独立性和可控性,是研究省市关联的重要指标。
点度中心度表示节点在网络中中心位置的情况。公式如(8)
式中:De表示点度中心度;L 表示网络中各省域间空间关联联系总数;N 为31 个省市。
接近中心度用于判断节点不受其他节点控制的程度即独立程度。公式如(9)
式中:L 表示网络中各省域间空间关联联系总数,dmn表示m 省与n 省之间的最短路径。
中间中心度表示一个节点担任其他两个节点之间最短路的桥梁次数,可用于判断节点对其他省市的可控性大小,公式如(10):
式中:Be 为中间中心度,bni(m)表示省n 和省i 之间经过省m 的最短路径数量;L 表示网络中各省域间空间关联联系总数。
③凝聚子群。凝聚子群是联系单个省市与整个省市网络的桥梁,当省市间系存在频繁的信息交互和合作则会形成凝聚子群,凝聚子群之间相互联系形成整个网络。
本文使用2011-2020 年的中国各省的数据,构建中国建筑产业集聚的网络图,通过Ucinet 计算2011-2020 年的中国建筑产业集聚的网络密度,如图1 所示。
图1 建筑产业集聚的网络密度
根据图1 分析发现:①2011-2020 年中国建筑产业集聚整体网络密度呈下降趋势。②2011-2013 年建筑产业集聚网络密度呈缓慢上升趋势,2013 年网络密度达到顶点,2014-2019 年整体网络密度明显下降,其中2016 年为一个突变点,2020 年整体网络密度再次回升。
上述现状和国家政策有着直接的关系,原因如下:①2011 年8 月住宅城乡建设部制定《建筑产业发展“十二五”规划》,体现了政府对建筑产业发展的高度重视,并在资金拉动下2011-2013 年建筑产业集聚的网络密度逐年上升。②2013 年12 月,中央经济工作会议中提出经济发展进入“新常态”,4 个转向导致经济下行压力加大,使建筑产业资金紧张,建筑产业集聚的网络密度下降。③2016年被称为建筑产业的严冬,由于建筑产业产能过剩导致大面积的企业亏损,为了调整当前局势和建筑产业产能,2016 年2 月国务院发表《关于进一步加强城市规划建设管理工作的若干意见》提出:按照严控增量、盘活存量、优化结构的思路,逐步调整城市用地结构;对于公共服务方面,有管廊以外区域不得新建管线等。同年9 月,国务院出台《关于大力发展装配式建筑的指导意见》,强制淘汰不符合节能环保要求、质量性能差的建筑材料。④2020 年4 月住建部印发了《住房和城乡建设部工程质量安全监管司2020 年工作要点》,推动BIM 技术在工程建设全过程的集成应用,并推动建筑机器人等新基建的产生,促进建筑产业集聚发展,2020 年建筑产业集聚的网络密度随之增加。
2.2.1 空间演化分析
根据上述分析,得出国家政策是影响建筑产业集聚发展的重要因素,因此本文在选取展示的节点年份时主要根据产业政策的变化,以国家五年发展计划为主,选取开局之年和结束之年进行展示。
本文运用ArcGIS 构建2011、2015、2016、2020 年全国各省建筑产业集聚的空间演变图。采用自然断裂法,将发展水平分为五个等级:高发展、较高发展、一般发展、较低发展、低发展,如图2 所示。
根据图2 分析发现:①各省市建筑产业发展不均匀,发展水平集中在一般发展和较高发展上的省市较多,总体呈现“东高西低,南高北低”的局势,与我国各省市经济和政治发展趋势吻合。②2011、2016、2017 年建筑产业发展集中在较高发展的省市多,且集中于我国东部。2012-2015、2018-2020 年集中在一般发展的省市多。2012、2014-2020 年处于较低发展的省市数量减少,处于低发展的省市数量增加。③建筑产业发展水平高的地区大多处于江浙沪和北京市,中国西部地区一直呈现较弱和弱的发展水平。2011、2015、2016 年建筑产业呈高水平发展的省市为北京市、江苏省、上海市和浙江省,被较高发展省市包围。2020 年高水平和较高水平发展的省市数量大幅度减少,处于中等与较高阶段的省市建筑产业发展水平数值相差较低。
图2 2011、2015、2016、2020 年全国建筑产业发展水平演化图
产生上述现状原因如下:①2011 年住建部近日发布《建筑产业发展"十二五"规划》中指出“十二五”以加快建筑产业发展方式转变和产业结构调整为主要目标,加快建筑产业发展方式转变和企业结构调整,促进各省市建筑产业迅速发展。②2016 年国务院发表的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要(草案)》中提出实施西部开发、东北振兴、中部崛起和东部率先的区域发展总体战略,奠定了我国建筑产业发展的整体局势,促进我国建筑产业发展水平差距减小。
2.2.2 区域关联分析
上述研究分析了各年各省建筑产业发展水平的变化及我国整体发展水平呈现的局势,引入引力模型,对建筑产业空间关联的网络图进行研究,如图3 所示。
图3 2011、2015、2016、2020 年建筑产业空间关联的网络图
由图3 可知:①各省市关联关系以2015、2016、2017年为转折点发生小幅度变化,比较突出的有:2015 年北京市对湖北省和贵州省的联系减弱,天津市对吉林省、湖南省等省市联系减弱,整体网络联关联关系减少。2016 年上海市对黑龙江省的联系增加,2017 年浙江省对北京市和山东省的关联关系增加,整体网络关联关系增加。②2015-2016 年网络密集程度越来越小,即空间网络的关联关系减少,2020 年网络关联关系明显增多,建筑产业发展水平低的地区在高发展地区的带动下,发展速度加快,各省市间与建筑产业相关的技术和信息的交互加强。
由引力模型计算出各省市间联系强度,构建网络共现矩阵展开深入的网络分析。由于社会网络中各个节点之间的关系不平等,为衡量每个节点在社会网络中所处的地位和担任的角色,引入了中心度分析的理论,从点度中心度、接近中心度、中间中心度分析各省份的关联情况。
①点度中心度。某一省市与其他省市建立的联系越多,其点度中心度越高,则这一省市越接近整个网络的中心地位,更能够引领其他省市建筑产业的发展。2011、2015、2016、2020 年点度中心度值如表1 所示。由表1 可知,北京市、天津市等7 个省市的度数中心度高于全国各省份均值,表明这些省市与其他省市建立的联系较多。北京市、上海市、浙江省度数中心度排名最高,处于网络的中心地位,是建筑产业集聚网络中的主要行动者。
表1 2011、2015、2016、2020 年各省点度中心度与接近中心度值
北京市与天津市处于京津冀经济圈,有着丰富的人才和科技资源,其政治、交通、经济高度发达;上海市、江苏省、浙江省、福建省、广东省位于我国东部沿海地区,有良好的区位优势,是我国的金融中心和交通中心,在建筑产业的发展上起到了枢纽作用,有较高的空间溢出效应,能够带动其他省市建筑产业的发展。
②接近中心度。接近中心度反映某一省市在建筑产业集聚中不受其他省市控制的程度。2011、2015、2016、2020年的接近中心度值如表1 所示。北京市、天津市、江苏省、上海市、浙江省、福建省的接近中心度值排名靠前,且有5个省市属于东部沿海经济发达地区,有较强的空间溢出效应和内生动力。排名靠后的有辽宁省、内蒙古省,由于地理位置、经济等因素造成其在空间中属于边缘行动者的地位。
③中间中心度。中间中心度反映一个省份担任其他两个省份沟通、交互的桥梁次数,2011、2015、2016、2020 年的中间中心度值如表2 所示。由表2 可知,北京市、江苏省、上海市、浙江省、福建省的中间中心度排名靠前,能够担任联系其他省建筑业的中介人。
表2 2011、2015、2016、2020 年中间中心度值
④各省建筑产业集聚网络凝聚子群。凝聚子群分析是以省市之间的建筑产业的联系强度为依据,分析网络内部各省市的集聚情况和凝聚子群的演化情况,体现了建筑产业联系的亲疏关系。本文运用Ucinet 生成全国31 个省市的凝聚子群。
2011、2012、2015 、2017 、2018、2019 年生成了7 个凝聚子群,2013、2014、2016、2020 年生成了8 个凝聚子群。
由图4 可知:①2011-2020 年所有的凝聚子群都有变动。其中变动次数显示:除了北京市,其他省市都属于两个及以上子群,子群变动最多的省市为湖北省与内蒙古省,说明湖北省与内蒙古省与其他省市建筑产业相关信息和合作变动频繁。②广东省、福建省一直处于同一个凝聚子群,两省地理位置相邻,且在2010 年成立广东省福建省商会,使两省在经济上有密切往来关系,经济的联系直接促进了建筑产业上的共同发展。新疆省、海南省、青海省、西藏省地理位置相邻,联系密切,一直处于同一个凝聚子群。③2011、2015 年子群成员变化不大,且中国存在四个明显的凝聚子群,分别为位于中国西部、北部、东部、南部。④2016年中国北部与中国南部的凝聚子群中部分省市开始打破空间限制,形成不同的凝聚子群。中国东部地区形成的凝聚子群由经济高度发达的少数省形成,且子群内的省市处于不断变化中,说明中国东部地区内生动力较强,有着一定的独立性。
图4 2011、2015、2016、2020 年凝聚子群图
本文基于2011-2020 年中国大陆31 个省(自治区、直辖市)的相关数据,构建全国建筑产业集聚关联模型和演化分析模型,对全国各省建筑产业的联系强度和发展水平进行了分析。主要结论如下:①国家政策是影响建筑产业集聚发展的重要因素。长期以来建筑产业产能过剩导致大面积的企业亏损,由于2016 年国家相继出台的政策,调整产业结构,使建筑产业发展的网络密度下降速率大幅度增加,2016-2019 年一直处于低集聚水平。②各省建筑产业发展呈现不均匀,不对称的现象。总体呈现“东高西低,南高北低”的局势,与我国各省经济和政治发展趋势吻合。③京津冀经济圈与我国东部沿海地区的度数中心度与接近中心度最高。其所含省市占据网络的中心位置,能够很好地控制、带动其他省市建筑产业集聚和发展,并发挥“纽扣”的作用,带动西部欠发达省向中等发达地区迈进。④建筑产业集聚网络中邻近或经济发展程度相同的省市更容易组成同一个凝聚子群,共同发展。目前中国有四个明显的凝聚子群。中国东部地区的凝聚子群由少数高度发达省市组成,与其他省市的联系不太密切。