中国城市群三次产业空间格局演化与影响因素研究

曾 鹏，黄丽露，魏 旭

（广西民族大学a.民族学与社会学学院；b.管理学院，南宁 530006）

0 引言

纵观中国经济发展历程，产业空间格局的演化是备受瞩目的经济活动之一，我国产业在不同区域、不同行业的空间集聚与扩散表现出一定的复杂性。我国区域发展和产业基本格局曾受到自然因素的影响，但经过产业结构的三次大调整，区域内的产业空间格局演化将更多考虑到城市化因素。城市是目前我国发展的主要空间载体，以城市群为核心的“两横三纵”城镇化格局的产业空间格局合理设计有助于促进区域间分工清晰化，加强区域经济协作，将地区资源的比较优势和绝对优势充分发挥出来，促进各地区经济社会的协调发展以及整个国民经济的协调、持续、快速发展。在此背景下，探究产业空间格局演化特征以及背后的因素，对比不同地区城市群的资源禀赋和比较优势，有助于更好地服务产业在国内的有序转移、推动区域协调发展和构建新发展格局。

建立合理的地区产业分工关系，即产业空间格局合理化，其本质是实现地区分工协作的合理化、地区资源配置和利用的合理化，实现产业的集聚经济效应。佩鲁提出的增长极理论认为，经济发展处于不均衡的状态，“增长中心”由区域资源集聚发展形成，其传导扩散作用可以带动其他地区经济发展，极化效应和扩散效应是增长极对城市群所在区域发展的作用机制。弗里曼德提出的“核心-边缘”理论认为，任何一个区域都是由核心区域和边缘区域组成，在区域经济增长过程中，核心区域与边缘区域会随着经济的发展而产生变化[1]，中国城市群的产业发展也遵循着“核心-边缘”理论，在很长一段时间内，区域经济系统往往存在一个或几个核心地区，以核心区为顶点，沿着交通发展轴线自发地组织形成“核心-周边”型并不断迭代的多层空间结构，从而促进城市群产业的长期发展[2]。Thunen（1826）、Weber（1909）和Losch（1940）分别从农业、工业和市场三个不同的视角提出了区位理论，此后经不断完善，区位理论从空间最优化的角度剖析了城市产业发展的因素，阐明产业集中和城市成长的原因[3]，其主要集中在传统的地理区位因素和制度因素，如劳动力、交通、资源、技术以及环境规制对产业区域的选择。

目前，国内外关于产业空间格局的演化主要集中在工业、制造业、高新技术产业整体以及单个行业[4]，研究内容主要包括产业空间集聚[5]、产业地理分布[6]、产业空间转移[7]、地区产业结构变动[8]等。产业在空间上的格局决定要素在空间上的配置，而要素对产业的合理化格局具有重要的影响，对于产业空间格局的影响因素的研究，早期比较关注技术、市场、劳动力、原材料、土地、交通等因素[9,10]。近年来，环保因素、环境规制要素逐渐成为关注的重要因子，严格的环境规制推动了地区的产业结构升级[11]，李新等（2020）[12]认为需要持续发挥环境政策引导作用，以环保倒逼产业布局与结构优化，加大环保节能技术研发投入，推动产业高质量发展。

综上所述，关于产业空间格局演化的研究发现了不同行业空间格局的差异性，以及不同行业空间格局影响因素的特殊性，然而，已有研究多从省域层面或者在局部地区开展，但多数城市的产业发展已经没有明显的行政区划区别，而是按照产业自然发展的轨迹聚集形成。有鉴于此，本文尝试探究中国城市群整体及其不同区域城市群不同时期的产业空间格局演化与影响因素，以期为促进中国城市群产业空间格局优化提供参考。

1 研究设计

1.1 地理集中度模型

地理集中度越高，即单位面积人口越多或经济相对密度越大，要素集聚程度越高；集中度越小，表明集中程度越低、相对密度越小[13]。地理集中度的计算公式如下：

其中，RXit表示t年所研究地区i的相关部门的相关产品的地理集中度，即城市群产业的地理集中度；Xit和Tit分别表示i城市t年的产业产值和国土面积；Xt和Tt分别表示t年城市群所有城市产业总产值和国土面积总量。

1.2 空间计量模型

运用空间计量模型能够判断是否存在空间溢出效应及其溢出方向[14]。本文基于空间自回归模型（SAR）、空间误差模型（SEM）、空间杜宾模型（SDM），通过相关检验确定时间和空间固定效应，并选取最优结果进行实证分析。

1.3 指标选取

结合区位理论，依据经济指标的代表性特征和相关数据的可获取性，在此选择城市群的地理集中度作为被解释变量，选择资源条件、地理区位、外商投资、港口条件、科技投入、市场需求、环境规制这些影响因素来解释中国城市群产业空间格局的演化（见表1）。

表1 影响因素与指标解释

1.4 数据来源

本文选择辽中南、哈长、山东半岛、长江三角洲、粤闽浙沿海、珠江三角洲、晋中、长江中游、中原、呼包鄂榆、成渝、滇中、黔中、关中平原、北部湾、宁夏沿黄、兰西、天山北坡、京津冀这19个城市群作为研究对象。由于2006年“十一五”规划首次提出“将城市群作为推进城镇化的主体形态”，因此选择2006—2021年研究城市群的产业空间格局演化与影响因素。由于城市群样本中包含部分地级市代管的县级市或省直管的县级市，数据样本可能会出现重叠，因此予以剔除，加之部分城市数据缺失严重同样需要剔除，因此选取城市群包含的199个地级市的数据。本文指标数据主要来源于2007—2022 年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》和各城市2006—2021年的统计公报。

2 实证分析

2.1 产业空间格局演变特征与规律

通过地理集中度公式测算2006—2021年中国城市群整体产业地理集中度，分析产业空间集聚特征和各城市群的产业布局的集聚扩散规律的差异性（见表2、图1）。

图1 中国城市群总产业地理集中度时空差异

表2 中国城市群总产业地理集中度描述性统计

从图1 和表2 可知，大部分城市群产业地理集中度值变大，产业空间格局呈现集聚趋势。2006 年产业空间格局较集中的城市群有长江三角洲和珠江三角洲城市群，以长江三角洲和珠江三角洲城市群为主要分布热点，产业在空间格局上集聚程度较高，宁夏沿黄、呼包鄂榆等城市群的产业空间格局较分散。产业地理集中度增幅较大的有黔中、成渝、滇中、长江中游、北部湾城市群，而辽中南、粤闽浙沿海、哈长、关中平原、天山北坡、呼包鄂榆、兰西和沿黄城市群的产业空间格局呈现分散的趋势。由黔中、成渝、滇中、长江中游、北部湾城市群的产业格局集聚程度的提高可以看出长江三角洲、珠江三角洲城市群的产业集聚后的资源扩散、产业转移所带来的经济发展和产业发展。总的来说，珠江三角洲、长江三角洲和山东半岛是产业地理集中度最高的城市群，并且2006—2021年有所提高，反映了这些地区的经济活力和产业发展，具备吸引投资、创新、就业机会和市场需求的因素。

2.2 三次产业空间格局演变与集聚扩散规律

通过地理集中度公式测算2006年和2021年中国城市群三次产业和三次产业中第一产业的农业、第二产业的制造业、第三产业的批发和零售业的地理集中度，得出三次产业空间格局演变与集聚扩散的规律及三次产业之间的差异性（见表3）。

表3 中国城市群三次产业地理集中度

由表3 可以看出，2006—2021 年，大部分城市群三次产业的地理集中度都有所增加，这表明在这段时间内，城市群中的产业分布更加集中，产业发展更加均衡。2006年，珠江三角洲和长江三角洲城市群的第二产业和第三产业占比相对较高，表明珠江三角洲和长江三角洲城市群在第二、三产业发展上相对集中。北部湾、天山北坡、滇中、宁夏沿黄等城市群在2006 年的农业占比较高，表明北部湾、天山北坡、滇中、宁夏沿黄等城市群在农业方面相对集中。农业在所有城市群中的地理集中度普遍下降，说明农业在这些城市群中的重要性逐渐减小。制造业在城市群中的地理集中度普遍增加，尤其是珠江三角洲和长江三角洲城市群，这两个城市群在制造业方面的集中度较高。批发和零售业的地理集中度也普遍增加，特别是在珠江三角洲和长江三角洲城市群。这与珠江三角洲和长江三角洲城市群市场规模的增长以及消费需求的增加有关。京津冀城市群的产业结构比较平衡，三个产业的占比相对接近。珠江三角洲和长江三角洲城市群在2021年的产业结构更为多样化，第三产业占比显著增加，成为主导产业之一。而晋中、呼包鄂榆、兰西和宁夏沿黄城市群在2006年和2021 年的产业结构都相对单一，主要集中在第一产业或第二产业。总的来说，制造业、批发和零售业的集中度增加，而农业的集中度下降，受到了国家政策、市场需求和城市化进程的影响。

2.3 产业空间演变的影响因素

2.3.1 空间自相关性检验

本文利用Stata 16 计算了2006—2021 年中国城市群产业地理集中度的Moran's I，Moran's I 大于0，且在1%的水平上显著，通过了空间自相关检验。产业地理集中度的Moran's I在样本期间围绕0.45波动，说明产业地理集中度在空间上的分布存在一定的空间正相关性，聚集特征较为明显。因此，有必要借助空间计量模型构建产业地理集中度与其驱动因子间的回归关系。

2.3.2 总体空间效应回归结果

在进行空间计量回归选择时，Hausman 检验结果在1%的水平上显著，拒绝原假设，考虑到研究样本的异质性特征，选择时间、空间双固定效应模型。回归结果如表4所示，比较adj.R2与最大似然估计值（Log-L），依据Ansenlin 准则进行判断，选取空间杜宾模型（SDM）结果进行影响因素分析。

表4 总体空间计量模型回归结果

由表4、下页表5可知，总体产业地理集中度的资源条件的回归系数为0.149，通过了10%水平上的显著性检验，说明资源条件对产业地理集中度有一定的正向影响，即资源条件较好的城市群更容易实现产业集聚。空间滞后项回归系数为0.241，通过了5%水平上的显著性检验，说明资源条件存在空间溢出效应，城市群各城市的资源条件能够促进周边城市的产业发展和集聚。资源条件对第一产业的回归系数为0.331，通过了10%水平上的显著性检验，资源条件对第一产业的集聚具有一定的正向影响；对第二产业的回归系数为0.183，通过了1%水平上的显著性检验，表明资源条件对第二产业的集聚有显著正向影响；在第三产业中，资源条件的系数为0.051，未通过显著性检验，可能是因为第三产业更依赖于其他因素，而不太受资源条件的影响。

表5 分产业空间计量模型回归结果

在总体产业地理集中度中，地理区位的回归系数为0.076，空间滞后项系数为0.108，均未通过显著性检验，表明地理区位对城市群的产业地理集中度的影响相对较弱，城市的地理位置对于产业集中度的影响不如其他因素重要。地理区位对三次产业都具有显著的正向影响。

总体产业地理集中度的外商投资的回归系数为1.755，通过了1%水平上的显著性检验，说明外商投资对城市群的产业集聚具有显著的正向影响。空间滞后项回归系数为1.980，通过了1%水平上的显著性检验，表明外商投资存在空间溢出效应，即一个城市的外商投资会促使周边城市的产业发展并进一步提升产业地理集中度。这意味着外商投资的影响不限于直接投资城市，还会对邻近城市产业集聚产生积极的外部效应。外商投资对第二产业和第三产业的影响非常显著，在第一产业中未通过显著性检验。

港口条件的总体回归系数为0.015，空间滞后项回归系数为0.013，均未通过显著性检验，说明港口条件对产业集聚的影响相对较弱。其原因可能是部分城市群本身并不依赖于港口，产业结构和地理分布不与港口密切相关，导致港口条件对产业集聚的影响较弱。港口条件对三次产业的集聚都没有明显的正向影响，这反映了港口条件不是主要的决定性因素，其他因素对产业的增长集聚有更大的影响。

科技投入的总体回归系数和空间滞后项系数分别为98.452 和106.175，均通过1%水平上的显著性检验，说明科技投入对城市群的产业地理集中度有显著的正向影响。科技投入通常与创新和技术发展密切相关，具有高水平科技投入的城市群更有可能吸引高技术产业和创新型企业的聚集。高水平的科技投入可以导致知识和技术的创新和积累，通过各种方式传播到周边城市群，促进城市群中相关产业的发展。科技投入在三次产业中均通过了1%水平上的显著性检验。这表明科技投入对三次产业的集聚都具有极其重要的正向影响，反映了科技在现代产业中的关键作用。

市场需求的总体回归系数为0.719，空间滞后项系数为0.633，均在1%的水平上显著，说明市场需求对城市群的产业地理集中度具有显著正向影响。市场需求是产业发展的重要驱动因素之一，高市场需求可以吸引产业前来满足市场需求，因此市场需求的增加会促进产业的集聚。此外，空间滞后项的显著性也表明市场需求对周边城市群产业集聚产生了积极的外部效应，进一步推动了产业集聚。市场需求对三次产业的影响都非常显著，对第二产业的影响相对较低。

环境规制的总体回归系数为0.035，通过1%水平上的显著性检验，空间滞后项系数为0.276，未通过显著性检验，说明环境规制对城市群的产业地理集中度也有显著的正向影响，但不存在明显的空间溢出效应。城市群内部的环境规制可能因城市之间的差异而不同，部分城市可能实施了更严格的环境规制，而其他城市则可能较宽松，这种异质性导致了正向影响，但由于城市群内部差异较大，因此难以捕捉到明显的空间溢出效应。环境规制对第一产业和第二产业的影响较大，而对第三产业的正向影响不显著。

2.3.3 空间效应分解结果

由下页表6可知，资源条件的总效应为0.215，通过了10%水平上的显著性检验，说明资源条件对产业地理集中度具有显著的正向影响。直接效应是资源条件本身对产业集聚的贡献，而间接效应可能源于资源条件对其他因素的影响。地理区位的总效应为0.226，但未通过显著性检验。外商投资的总效应为0.413，通过了1%水平上的显著性检验，表明外商投资对产业集聚存在显著的正向影响，外商投资直接对城市群的产业集聚产生了重要的贡献，同时也影响到了周边城市的集聚。港口条件的总效应为0.174，未通过显著性检验，说明港口条件对产业集聚没有显著的总体影响。科技投入的总效应为0.634，通过了1%水平上的显著性检验，表明科技投入对产业地理集中度具有显著的正向影响，科技投入直接推动了产业集聚，同时也影响周边地区的集聚。市场需求的总效应为0.284，通过了1%水平上的显著性检验，说明市场需求对产业地理集中度具有显著的正向影响，推动了本地区和周边地区的产业集聚。环境规制的总效应为0.197，通过了10%水平上的显著性检验，直接效应为0.162，间接效应为0.035，环境规制对产业地理集中度具有显著的正向影响，促进了产业集聚，但空间溢出影响不显著。

表6 总体空间杜宾模型的效应分解结果

由表7可知，资源条件对第一产业和第二产业的增长有正向的直接和间接影响；对第三产业的影响不显著。地理区位对不同产业的影响大小取决于产业类型。外商投资对第一产业的直接效应不显著，但对第二产业和第三产业有显著的直接和间接效应。港口条件对不同产业的直接和间接效应也存在一定差异，但在第一产业中有显著的直接和间接效应。科技投入对各个产业的直接和间接效应都很显著。市场需求对各个产业的直接和间接效应都有显著影响。环境规制对不同产业的影响相对较小。

表7 三次产业空间杜宾模型的效应分解结果

3 结论与建议

本文基于地理集中度模型研究中国城市群2006—2021 年的产业空间格局演化规律，进一步使用空间计量模型探究中国城市群产业空间格局的影响因素，在分析过程中得出以下研究结论：首先，中国城市群产业空间格局整体上呈现集聚的趋势。长江三角洲、珠江三角洲、京津冀城市群产业集聚后资源扩散、产业转移到周边城市群以及中西部地区城市群，有效提高了资源利用效率，促进城市群产业空间格局不断集聚。其次，城市群的产业分布更集中，产业发展更均衡。尽管城市群内产业集聚，但这并不意味着所有城市群都集聚相同的产业。分产业的异质性分析结果表明不同城市群之间的产业分布更加均衡。最后，外商投资、科技投入、市场需求、环境规制和资源条件对于产业集聚有正向影响，地理区位和港口条件对产业地理集中度的影响不显著。

基于上述结论，本文提出以下建议：首先，充分发挥城市群对于产业空间格局的集聚效应，同时引导和优化区域间产业分工。要按照资源优化配置原则制定符合各城市群的产业集聚发展政策，使各城市群的综合比较优势得到充分发挥，形成区域协调发展新格局，缩小城市群之间的差距。其次，高度重视各区域城市群之间的产业转移和升级，根据自身优势和环境条件理性选择需要发展的产业。东部沿海地区城市群的产业向中西部地区城市群转移会进一步加大西部地区城市群的生态环境压力，要特别注意协调好产业转移与环境保护之间的关系。最后，加大科技投入、进行合理投资是优化城市群产业空间格局的有效途径。政府既要加大科技投入、进行合理投资，也要做到统筹规划，立足各城市群的发展实际，依托自身的优势实现多因素共同驱动产业空间格局优化。