区域协调发展：基于产业专业化视角的实证

2018-07-05李红锦李胜会

中央财经大学学报 2018年6期

李红锦张宁李胜会

一、引言

区域协调发展作为社会进步的标志已经成为我国经济社会发展中的重要课题。近年来，在区域协调发展战略的推动下，我国区域差距虽呈现缩小态势，但发展中依然存在的不平衡、不协调、不可持续问题都继续影响着我国社会的和谐发展。同样，对于省际以及省内区域层面而言，以上问题也将严重制约地区社会以及经济持续健康的发展。区域承载能力与产业布局的矛盾作为制约区域发展的重大问题之一，也成为当前落实区域协调发展的突出难题。因此，在落实区域发展总体战略，促进区域协调发展的过程中，就要求我们应当形成分工合理、特色明显、优势互补的区域产业结构，从而推动各地区协调共同发展。十八届三中全会在科学界定市场与政府关系的同时，将促进区域协调发展作为政府实施宏观调控的一项重要职责，因此，如何统筹省际及省内区域协调发展，成为各级政府面临的一个重要问题。中共广东省委省政府也强调：“实现广东地区 ‘十三五’时期发展目标，必须按照中央要求，牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念。”珠三角作为我国典型经济区，以及广东省发展先行区，对于其内部城市协调发展的探索将带给我们更大的启发。

区域协调发展是一项综合研究，协调发展的协调包含三个层次的含义：一是要素的协调，即要素利用和要素条件的协调；二是发展的协调，即发展水平之间的协调；三是要素和发展的协调，即发展条件和发展成果之间的协调。综观学术界对区域协调发展定义的探讨，可以发现区域协调发展研究由区域（或系统）内部之间协调延伸到内外部协调兼顾以及侧重于外部协调。对区域协调发展的内涵的界定，孙海燕（2007）［1］将区域协调发展定义为区域内部的和谐及与区域外部的共生。陈秀山和杨艳（2010）［2］认为科学发展观视角下区域协调发展的内涵是 “区域发展过程中，实现宏观（空间）经济效率与区域公平的统一；实现区域合作与区域竞争的统一。覃成林和姜文仙（2011）［3］则将区域协调发展界定为一种 “过程”：即各区域之间经济联系日益紧密，区域分工更加合理，经济社会发展差距逐渐缩小并趋向收敛，整体经济效率持续增长的过程。薄文广等人（2011）［4］认为区域协调发展不仅考虑经济发展水平的差异（这可以用人均GDP、人均GDP的增长率、基尼系数、锡尔指数等指标来表征），还要考虑享受公共服务方面的差异（可以用社会保障、住房、医疗、教育、卫生、文化、生态环境服务等指标来表征）。以上学者的界定并无本质区别，只是在外延上范围不同而已。关于我国区域协调发展的程度及水平测度，徐盈之和吴海明（2010）［5］，覃成林等（2013）［6］都认为：在考察期内，我国各地区的协调发展水平有了显著的提高，但东、中、西部协调发展水平以及效率有明显的区域差异。张燕和魏后凯（2012）［7］则认为改革开放以来，中国区域发展综合协调水平经历了先持续下降（1985—2003年）、后逐年提高（2004—2009年）的 “U”型演变，不过，当前中国区域协调发展的综合水平依然处于较低层次。随着对区域协调发展研究的越发广泛，许多学者也尝试将区域协调发展与其他方面相结合，从多个维度深入探讨区域协调发展的影响或制约。张孝锋和蒋寒迪（2006）［8］、樊士德和姜德波（2014）［9］、高云虹和李敬轩（2016）［10］以产业转移为基础，探讨了产业转移对区域协调发展的影响，并解释了产业转移推动区域协调发展的内生及外生机制。杨莉莉和王宏起（2008）［11］、张少军和刘志彪（2010）［12］、吴玉鸣和刘鲁艳（2016）［13］则分别从产业集群、产业升级、产业布局的角度出发对两者内在联系、影响关系等进行了研究。可以看出，学者已经透过不同的视角来看区域协调发展，但产业专业化的相关研究却不多。地方化、专业化的聚集经济能够发挥比较优势，提高区域创新能力，从而提高区域的聚集经济效益和整体竞争力。当周边地区已有经济技术辐射能力相当强的中心城市时，中心城市与落后地区的共同发展可通过发挥各自资源优势，以产业结构差异实现互补效益（巨拴科，2010）［14］。孙玉娟和李倩楠（2015）［15］也认为合理而完整的产业链条能够促进经济发展。吴康（2015）［16］对京津冀的产业网络分工进行研究发现，2000年以来京津冀城市群产业专业化程度不断增强，潜在的城市经济互补性有所提高主要得益于北京为服务业职能而天津则主要承担资本和技术型制造业的职能。

学术界对于区域协调的内涵、机制、政策等已经有了很多研究，我国学者也在不断拓宽区域协调发展与其他领域的结合范围，以上领域为今后从多个视角了解影响区域协调发展的影响因素以及内在机制奠定了基础。然而纵观上述各个方面，虽然涉及产业的若干角度，如产业转移、产业布局、产业结构优化等，但从产业专业化出发，将产业专业化和区域协调发展相融合的文献却并不多。因此，探讨城市间产业专业化分工及互补，能够深化城市间合作以及城市功能定位，消除区域间的利益冲突，实现互利互惠、共同发展。本文在借鉴已有研究基础以及思路上，将从产业专业化分工与互补的角度来分析区域协调发展。同时也将从区域内层面考虑，对珠三角进行区域协调发展水平的测度。文章后续安排：第二部分为区域协调发展水平的测度模型和方法；第三部分为珠三角区域协调发展水平的测度结果分析；第四部分为基于产业专业化视角的实证；第五部分为结果和讨论。

二、区域协调发展测度模型及指标

（一）研究对象

本文选取珠三角九个地级市作为研究对象，从省内区域层面出发探讨区域协调发展问题。珠三角作为我国发展的典型经济区，是我国经济最发达的地区之一，其在广东省区域协调发展过程中起着不可忽视的作用。同时，珠三角本身也正处于转型升级的关键时期，对其内部经济空间结构进行优化调整十分有必要。因此，以产业专业化为视角研究珠三角内部区域协调发展，有利于提高珠三角地区总体的发展水平，有利于广东省整体区域协调发展，同时也将对相似地区协调发展具有示范效果。

（二）测度模型

区域协调发展水平的评价需要建立在对区域协调发展内涵的深刻理解之上。准确反映区域协调发展的状态、结构和质量，必须借助一定的测度手段，同时还需要综合多层面的因素。一些学者认为区域协调发展不仅仅体现在经济层面，社会、环境、人口、科技等各方面也都应当考虑在内。对于多个地区或城市，为了比较不同地区或城市之间发展水平的差异，以及突出区域中某一个地区与其他周边区域的协调差异，本文借鉴张燕和魏后凯（2012）［7］提出的N个地区之间的协调发展水平测度模型，采用李胜会和宗洁（2016）［17］在此基础上改进的局部协调度指标进行测算。计算公式为：

其中，Ii为i区域或城市的某一方面指标值，Ij为j区域或城市的某一方面指标值，n为配对区域的数量。i将分别反应为城市经济、社会、科技与人口、资源与环境四个方面的指标得分。通过上述测度模型，可以得出各地区或城市与其他地区或城市各个方面的协调情况，最后将四个方面协调度值进行加权即可得到珠三角各地区区域协调发展综合数值。根据张燕和魏后凯（2012）［7］子系统权重的设定，并结合本文的研究目标以及内涵，在此认为四个子系统权重相等，权重取值分别为25%、25%、25%、25%。

（三）指标体系

对区域协调发展多层面的测度，须有相对应的指标体系。汪波和方丽（2004）［18］，李兴江和唐志强（2007）［19］，庄亚明等（2008）［20］采用了系统性层次结构的可持续发展指标体系，将涉及经济、社会、环境等诸多因素的指标纳入统一的概念模型之中，试图比较全面地反映区域可持续发展的主要方面和重要层次。本文借鉴以上方法，在遵循科学性、代表性、稳定性、和可操作性等原则上，构建了表1所示三个层次的指标体系。其中，区域协调发展为一级指标，经济、社会、人口与科技、资源与环境四个子系统为二级指标，反映各个子系统状况的具体指标为三级指标。

表1 区域协调发展水平综合评价指标体系

续前表

三、珠三角区域协调发展测度方法及结果

（一）权重确定

区域协调发展水平的评价过程中对各功能团数值的计算属于多目标决策问题，各指标权重应能够反映对应功能团的重要程度。对指标权重的确定有多种方法，常见的有主成分分析法、因子分析法、熵值法、均方差方法等，本文将采用层次分析法进行评价，综合专家和政府部门的意见，确定各指标在计算所属功能团数值时的权重。首先，对于区域协调的经济、社会、人口与科技、资源与环境子系统，我们认为其权重相等，而对于四个子系统内的三级指标将进行两两比较，按照比较重要、重要、很重要、十分重要和极其重要五个标准，记为1、2、3、4、5等级，得出重要性判断，并按照重要性判断进行排序建立判断矩阵，计算各自权数向量（表2）。经过矩阵运算，经济子系统C1～C6的权数行向量为（0.277 8，0.222 2， 0.166 7， 0.166 7， 0.111 1， 0.055 6）；社会子系统C7～C13的权数行向量为（0.250 0，0.200 0，0.200 0， 0.150 0， 0.050 0， 0.050 0， 0.100 0）；人口与科技子系统C14～C18的权数行向量为（0.277 8，0.166 7， 0.222 2， 0.055 6， 0.277 8）；环境资源子系统C19～C22的权数行向量为（0.384 6，0.307 7，0.076 9， 0.230 8）。

表2 区域协调发展指标体系各子系统权重矩阵

（二）数据来源与处理

为了计算珠三角各市的区域协调发展水平，本文将对2004—2013年珠三角九个地市的面板数据进行分析，所选取的样本主要源于历年的《广东统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》以及珠三角各个城市统计年鉴。由于数据的量纲、数量级以及属性各有不同，尽管各指标都有具体的量化数据，但不能直接进行运算，首先应对数据进行标准化处理。在此，我们采用以下方法：

其中，xij表示第 i个城市第 j个指标值，xjmax，xjmin分别表示j项指标的最大值和最小值，经过标准化处理的值即为对应区域、对应指标的标准化值zij，所有标准化值都处于［0，1］区间。

（三）测算结果

通过以上指标处理和权重确定，可以计算出各个城市历年间四个子系统的得分，四个子系统的得分将反映出城市对应层面的发展状况。在构建区域协调发展水平的测度方法及模型的基础上，珠三角各市历年区域协调发展水平测算结果如表3，并在此基础上绘制出十年间珠三角整体区域协调发展水平变化的线图1。

表3 2004—2013年珠三角各市区域协调发展水平

图1 十年间珠三角整体平均区域协调发展水平

对于珠三角整体而言，其区域协调发展水平如图1。根据图1我们可以直观地发现十年间珠三角区域协调发展水平在不断提高，从2004年的0.577 1提高到2013年的0.867 1，同时最初几年增长幅度较大，近几年幅度有所减小趋于平缓。对于珠三角各市可以看出，2004年到2013年间，珠三角九个城市区域协调发展指数总体上都呈现出增大趋势，这表明珠三角各市与其他城市之间的协调度在提高，但每个城市在不同阶段的协调水平却不尽相同。为了便于分析，根据表4对各城市的区域协调发展状况进行分类。

表4 区域协调发展水平评价标准

由分类标准可知，广州市区域协调发展水平相对较低，与其他城市的协调相对较差，截至2013年只处于中级协调阶段；深圳市和东莞市的区域协调发展水平高于广州市，虽然两者在2009—2010年间都进入了良性协调阶段，但区域协调指数仍不是很高；珠海市、江门市和惠州市三市进入良性协调阶段的时间与深圳市和东莞市接近，但其区域协调发展指数大都处于0.85以上的较高水平；佛山市、肇庆市和中山市的区域协调发展指数最高，从2007年开始，三市与其他城市都已经处于良性协调状态。综合来看，2004年整个珠三角大部分城市仍处于不协调阶段，到2013年，只有广州处于勉强中级阶段，其余各市都进入到良性协调的较高阶段，中山市甚至已经达到了优质协调。其中部分年份珠三角各市区域协调发展水平分类如表5。

表5 部分年份各个城市区域协调发展水平分类

广州市和深圳市作为珠三角地区发展较快的城市，不可避免地会与其他城市产生差距，导致广州市和深圳市与其他城市之间发展的相对不协调，而其余各市由于彼此之间发展状况相似、程度差异较小，协调发展系数也会较高。因此，珠三角其他城市仍需不断努力向较快发展城市迈进，缩小与广东和深圳之间的不平衡，与此同时，广东和深圳也应不断利用自身优势和效益，充分发挥辐射性与引领性作用，带动珠三角其他各市迈向更高层次。

四、基于产业专业化的计量模型分析

珠三角各市区域协调发展水平的测度有助于我们认清各市与其他城市间是怎样一种发展关系，但关于产业专业化分工的区域协调是怎样的一种状况，或者产业专业化与区域协调之间是怎样的一种关系我们却并不了解，因此，考虑到空间相关性的存在，在此将运用空间计量经济模型对两者间的关系进行探讨。

（一）空间计量模型

1.空间滞后模型（SLM）。考虑各城市之间的空间联系，当把空间联系考虑到区域协调发展行为中去时，某一城市的区域协调发展系数不仅受到自身因素影响，还有可能受到邻近城市区域协调发展水平的溢出作用影响。这样，该城市的区域协调发展不仅是自身因素的函数而且是邻近城市区域协调发展系数的函数，这就是区域协调发展的空间滞后模型（SLM），其设定如下：

2.空间误差模型（SEM）。区域协调发展的影响因素除了纳入模型的解释变量和控制变量外，还可能有未观察到或被遗漏的因素，如气候、政策等，这些被忽略掉的变量也可能存在着空间相关性，并对区域协调发展产生不可忽视的作用，将上述忽略的误差项考虑进去就延伸出区域协调发展的空间误差模型，其设定如下：

其中，regit表示i城市在t时期的区域协调发展程度；Xit表示i城市在t时期对区域协调发展产生影响的变量集，包括控制变量和解释变量，β为自变量集的系数；μit为误差项，服从独立分布，W为空间权重矩阵，Wμit为误差项的滞后变量，其系数λ度量了误差项的溢出效应；εit是随机残差项。

3.空间杜宾模型（SDM）。对于溢出效应，某城市的区域协调发展系数不仅受到被解释变量（即邻近城市的区域协调发展程度）的效应影响，有时还受邻近城市的解释变量的空间溢出效应影响。将两者都纳入模型便得到了区域协调发展的空间杜宾模型（SDM），其设定如下：

（二）解释变量

产业专业化。指某一地区的生产要素集中配置在某些产业部门，而使该部门的生产总值在总生产总值中占很大的比重，地区间产业化水平其实就是地区间的产业结构差异程度（张建华和程文，2012）［21］。本文涉及的产业专业化主要是指在珠三角区域范围内，相对于其他城市而言，某一个城市更专注于哪些产业的生产。目前，由于研究视角或研究思路的不同，学者们关于一国或地区产业专业化随着经济发展呈现的演变规律性存在争议。大多数研究也多侧重于专业化对产业增长、经济发展以及就业等方面的影响。在此则将产业专业化与区域协调发展相联系，对于涉及的产业专业化程度，采用克鲁格曼指数进行表述。克鲁德曼指数又被称为行业分工指数或产业专业化系数，可以大致评估区域间产业分工的程度，数值越大则表示不同地方间分工程度越高，产业专业化越深入，由区域间分工所导致的产业同构化现象越不明显；反之亦然。其表达式如下：

其中，Xik和Xjk分别表示产业k在区域i和j的产值比重；Sij的值在0和1之间，Sij越接近0，表明地区间产业分工越不明显，Sij越接近1，表明地区间产业分工越专业。经计算，珠三角各市产业专业化程度计算结果如表6：

表6 2004—2013年间珠三角各市产业专业化系数① 注：研究数据采用珠三角各市2004—2013年采掘业、制造业、电力煤气及水生产供应业、建筑业、交通仓储邮电业、信息传输、计算机服务和软件业、批发零售业贸易业、住宿餐饮业、金融业、房地产业、租赁和商业服务业、科研技术服务和地质勘查业、水利环境和公共设施管理业、居民服务业和其他服务业、教育业、卫生社会保险和社会福利业、文化体育和娱乐业、公共管理和社会组织业十八个行业的行业就业人数。

对比各市十年间专业化系数的变化可知，各市产业专业化呈现出不同趋势与水平。东莞市产业专业化程度明显处于最高水平，专业化系数随着时间在波动中不断提升。从2004年的0.5到2013年的0.65都远远高于其他各市，这也说明东莞市与珠三角其他各市间产业结构差异明显；其次为广州市与惠州市，两者大部分水平都在0.5之上，产业专业化程度总体上都在增大，但广州市在2013年则表现出一个大幅回落；接着为深圳市、珠海市和肇庆市，三个城市产业专业化系数大都处于0.45到0.5之间，但仍可以看出深圳市产业专业化系数总体大于珠海市，珠海市总体大于肇庆市。三个城市产业专业化系数在十年间呈现一定的上下波动，但大体上幅度变化不大，较为稳定；佛山市、江门市和中山市的产业专业化系数大部分处于0.35到0.4水平之间，说明这三个城市与其他城市的产业结构差异较小，产业专业化程度不深。同时，佛山市产业专业化程度在近几年有所增大，江门市增幅相对佛山市较小，中山市则变化不明显。

（三）控制变量

产业专业化程度作为核心解释变量，只代表了区域协调发展的一个方面，为更全面检验两者之间的关系，需要引入其他控制变量从而验证其他因素的影响。影响区域协调发展的因素很多，根据张延爱（2011）［22］，李裕瑞等（2014）［23］以及王艳飞等（2016）［24］的研究，本文在结合现实情况的基础上，引入实际利用外资、人均投资、人均社会消费品消费额、教育支出、公路密度五个变量作为控制变量，尽可能涵盖区域协调发展中经济、社会生活、人口科技以及环境与资源的各个方面。

实际利用外资。作为一个城市经济活动开放程度的度量指标，不仅可以反映该城市的贸易开放程度，还可以通过产业关联、知识外溢等途径促进这一地区的经济增长。在此采用各城市每年所获得的实际外商投资额衡量。

人均投资。地区固定资产投资完成情况在一定程度上可以衡量经济发展的增长状况。在此采用人均投资衡量地区经济发展状况，以各市的人均固定资产投资额进行衡量。

人均社会消费品零售额。作为消费因素可以度量一个城市的消费水平，在一定程度能够反映出一个城市的社会生活状况。在此采用各城市每人所消费的消费品零售额进行衡量。

教育支出。教育支出费用占政府财政支出的比例可以衡量一个城市教育支出的水准，教育支出也能够间接反映其对教育事业重视的程度以及人才科技的投入程度。在此采用教育支出衡量科技教育发展状况，以政府支出中的教育支出进行衡量。

公路密度。交通基础设施的改善能够加速知识和信息的传播，促进与周边地区的交流，有助于规模经济的形成和地区的共同发展。在此用公路密度衡量基础设施状况，以每平方公里的公里总里程数进行衡量。

（四）实证结果

1.描述性分析。构建模型前对各变量的描述性统计分析结果如表7。

表7 各个变量的描述性统计量

2.模型适宜性检验。为了计算指数检验各城市空间相关性，首先需要构建各城市的空间权重矩阵Wij，本文采用0～1空间邻近权重矩阵。对区域协调发展水平进行空间自相关检验，在此采用Moran's I指数，其定义如下：

表8 历年间区域协调发展水平Moran's I指数

究竟空间面板模型和非空间面板模型哪个更适合，在此我们采用LM检验进行判别。如表9所示，LM检验结果在1%显著性水平下拒绝了没有空间误差和空间滞后影响的假设。因此，考虑空间面板模型更为合适。

在确定采用空间面板经济计量模型后，还需要判断空间杜宾模型（SDM）、空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）三个模型中哪个更适合分析本文的问题，以及空间杜宾模型（SDM）是否能够转化为空间滞后模型（SLM）或空间误差模型（SEM），在此我们采用LR检验。表9中LR检验结果显示在5%显著性水平下检验拒绝了原假设，在此我们认为空间杜宾模型（SDM）不能简化为空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM），因此，空间杜宾模型（SDM）更适合该问题的研究。

同时，对于模型究竟采用固定效应还是随机效应，在此我们采用Hausman检验。Hausman检验结果显示在此使用随机效应较为合适。

表9 空间计量经济模型检验结果

3.实证结果。模型实证结果如表10所示，空间滞后回归系数ρ和空间误差回归系数λ都在1%的水平上显著为正，表明在分析时不能忽视区位因素的存在和空间效应的影响。三个模型中，拟合优度以及似然比最高的都为空间杜宾模型（SDM），空间滞后模型（SLM）的拟合度明显高于空间误差模型（SEM），但似然比却不如它高；但是从模型的总体性检验可以发现，考虑了空间邻毗效应的SDM模型和SLM模型的拟合效果好于仅考虑误差影响而忽略邻毗效应的SEM模型。

表10 空间计量经济模型估计结果

产业专业化的作用。比较三个模型可知，产业专业化在空间误差模型（SEM）中不显著，而空间杜宾模型（SDM）和空间滞后模型（SLM）则分别通过了1%和10%显著性水平下的检验，同时结合以上拟合优度的比较可知，本文中空间杜宾模型（SDM）和空间滞后模型（SLM）的适用性要远远高于空间误差模型（SEM），所以在此也将主要讨论SDM模型和SLM模型。通过显著性检验的两个模型中产业专业化的系数均为正，其中，空间杜宾模型（SDM）中产业专业化系数0.312 5要略大于空间误差模型（SLM）的0.250 5，对于空间杜宾模型（SDM）而言，产业专业化的系数增加一个百分点，区域协调发展水平将会提高0.312 5个百分点。通过以上简单分析可知，产业专业化系数与区域协调发展指数存在正向关系，在一定程度上，区域中各市产业专业分工互补越明显对各市之间区域协调发展越会产生促进作用。城市之间的专业化分工体系，会使得城市之间的经济联系日益密切，而城市产业空间结构和产业部门结构相互作用也会共同强化城市之间的合作、竞争以及功能一体化［25］。

对于控制变量，在空间杜宾模型（SDM）和空间误差模型（SLM）中均通过显著性检验的有（1）外商投资：在两个模型中均通过了5%的显著性水平检验。模型中外商投资的变量系数均为正，说明实际利用外资越多将越有利于各市协调发展，这也是因为外商投资的增加能为地区发展提供更大资金支持与发展机遇。（2）人均社会消费品零售额：分别通过了1%和5%的显著性水平检验，且在三个模型中系数均显示为负，这表明人均社会消费品消费越多则不利于区域的协调发展，人均社会消费品消费对区域的协调发展有着负向影响，而对其原因还有待我们进一步思考。（3）教育支出：在两个模型中估计结果良好均通过1%显著性水平检验，其变量系数均为正。教育支出利于地区整体教育水平的提高，对人口素质以及科技发展都将产生有益影响，回归结果显示教育支出的增加也将有利于提高地区协调发展水平。

其他控制变量中（4）公路密度：只在空间滞后模型（SLM）中通过了检验。公路密度越大越容易促进各市间交通运输与开放交流，而其为正的系数也表明公路密度越大将越对区域协调发展产生积极影响。（5）人均投资：只在空间杜宾模型（SDM）中结果显著，投资能够为地区带来更多机会实现自身发展，避免造成与其他地区的过大差距，投资对区域协调发展也会产生正向影响，所以人均投资系数结果也为正。

对于自变量的滞后项，其在空间杜宾模型（SDM）中分别解释了对其他地区的溢出效应。其中，通过显著性检验的有外商投资、教育支出以及人均投资三个滞后变量，结合其系数可知外商投资和人均投资对其他地区区域协调发展具有正向的溢出效应，教育支出则呈现出负向影响。人均社会消费品零售额、公路密度以及产业专业化三个变量的滞后项均未通过检验，在此作用不显著也有待进一步去考察。

以上综合描述了区域协调发展中涉及的方面，一定程度上为区域协调发展的影响因素提供了解释，同时也更为直观地说明了各因素对区域协调的影响大小及方向。产业专业化对区域协调发展的正向影响说明了地区产业的专业化程度越高地区间发展的协调程度也就越高，产业专业化系数从整体上反映了各市产业结构与其他城市的差异程度与产业专业化程度，但不能直观反映出各城市具体产业职能间的分工关系，因此，若要讨论区域协调发展的问题就有必要深刻了解珠三角九个城市产业专业化程度的发展变化。为了更加直观地反映问题，在此采用对应分析法研究珠三角各城市职能分工及互补性情况。本文城市职能的点聚图（图2）中，离原点较近的职能表示城市的一般化职能，离原点较远的表示某一个或某几个城市的专业化职能，职能点和城市点位置接近表示城市具有该职能特征。同时，观察不同年份点聚图的变化可以了解区域核心城市职能特征的变动。不同年份间城市点向原点移动表示城市职能由专业化变向综合化，城市点远离原点移动表示城市职能趋于专业化。运用SPSS 22.0软件中对应分析法生成的点聚图对珠三角各城市职能分工体系特征、格局以及职能互补关系动态地进行比较研究。对比十年间点聚图的变化可以看出，各城市点由最初聚集在原点随着时间逐渐变得发散，越接近2013年越可以看出整体不断向三个象限分散，说明各城市是在由综合不断向专业化发展。

分析各城市与各行业接近程度便于了解珠三角各城市具体职能的变化。2004年各行业聚集状态紧密，大多数行业集中在一个区域且离原点较近，到2013年，各城市变得越发远离原点，城市职能聚集点随着时间推移也变得相对分散。点聚图的动态分散变化显示出珠三角各市不断在向专业化发展，根据模型的实证结果这些专业化的发展都将利于区域协调发展，然而城市的专业化程度依旧存在很大的发展空间。例如广州市和深圳市、东莞市、惠州市三者随着时间分布越加分散，但广州市和深圳市各行业发展得较为全面，惠州市则显得不足，而综合的产业体系支撑将更能够促进地区优势产业作用的发挥；也有一些城市处于聚集的状态，发展状况相似分工不够明显，例如佛山市、江门市与中山市。

图2 2004、2007、2010、2013年间珠三角城市职能分工点聚图

结合产业专业化系数以及点聚图可知：第一，广州市和深圳市相比其余七个城市具有优势的产业较多，两者接近住宿餐饮业、批发零售贸易业、居民服务和其他服务业、科研技术服务和地质勘查业、交通仓储邮电业、信息传输计算和软件业等行业组成的职能点聚集团，因此两者的专业化多体现在科技产业以及服务业。显而易见，其他城市在相关行业的发展显得不足，所以广州市和深圳市可以根据自身定位以及拥有的人力资本等优势发展先进产业；第二，东莞市在点聚图中发展方向也不同于大部分城市，近几年与东莞市接近的职能点多为公共管理、卫生社会保险和社会福利业等，无论专业化系数的测算还是点聚图显示，东莞都表现出强烈的自身特色；第三，惠州市周围职能点较少，最接近的也只有制造业，存在发展过于单一的不利局面；第四，珠海市与肇庆市产业专业化系数处于中等水平，虽未分布在极端方向，但也较偏离原点。其中，珠海一直围绕制造业这个职能点，肇庆市附近主要为教育业职能点；第五，佛山市、江门市和中山市在点聚图中是集聚状态，且三个城市接近原点，并处于各个职能点较中心地带，说明三个城市发展相对较为综合，并且职能具有一定相似性。同时，佛山和江门两者都接近电力煤气及水供应业、水利环境和公共设施管理业。

综上可知，珠三角九个地市有的城市发展综合且具有相对专业化的产业，如广州市和深圳市，两者在科技等先进产业以及服务业有着其他城市不能撼动的地位；有的城市虽然有强烈的自身特色以及明显不同的发展方向，但总体过于薄弱的体系未必能够使其不断发挥优势，例如惠州市；也有些城市综合发展较好但缺乏个性鲜明的标签，发展模式以及产业选择难免会造成重复，如佛山市、江门市和中山市；还有一些城市发展侧重略有不同，但在较为重要的专业化职能中出现冲突，例如珠海市、中山市与惠州市都围绕在制造业附近。因此，不同城市应当根据自身产业专业化的情况制定符合自身的发展策略，从而提高与周边其他城市的协调发展。

五、结论与总结

本文通过测度珠三角九个城市十年间区域协调发展水平的变化，并从产业专业化的视角进一步测算了产业专业化系数以及绘制点聚图来分析城市之间的产业专业化分工状况。在计算出各个城市历年的区域协调发展水平的基础上，将产业专业化融入区域协调发展中，通过构建空间经济计量模型探讨各市的区域协调发展及关键影响因素。总结以上分析内容有：

一是珠三角各市区域协调发展水平十年间都呈现增长趋势，各市与其他城市之间发展越来越协调。广州市区域协调发展所处阶段最低，到2013年为止只处于中级协调阶段；深圳市、珠海市、江门市、惠州市和东莞市这几个城市的区域协调发展在珠三角中处于中等程度，到2010年先后进入到了良性协调阶段；而佛山市、肇庆市和中山市的区域协调发展程度最高，中山市在2013年甚至进入到了优质协调阶段。二是通过引入空间经济计量模型来分析产业专业化程度与区域协调发展之间的关系，得出产业专业化和区域协调发展存在着正向关系，这意味着珠三角各市产业专业化的提高会促进各市的协调发展。其中，东莞市产业结构专业化系数最高，广州市和深圳市其次，接着为惠州市、珠海市和肇庆市，佛山市、江门和中山市的产业结构差异系数最低，并且三者系数接近。应用对应分析法得出的点聚图显示，与东莞接近的职能点为公共管理、卫生社会保险和社会福利业等；广州市和深圳市则处于聚集职能点的附近，两个城市均在较多行业具有发展优势，如服务业及科技信息业等；惠州市处于点聚图边界，但发展不够全面，其和珠海市两者都围绕在制造业附近，而肇庆市的教育业在点聚图上体现出优势；佛山市、江门市和中山市三个城市靠近原点，属于综合发展型，但专业化的优势并不明显。

在一个都市圈内部，经济技术水平差异最大的城市之间主导的产业分工格局是产业间分工；经济技术条件相当的不同发达城市更多的是基于其比较优势和区位优势进行产业间分工（陈耀，2014）［26］。通过优化空间布局可以构建多中心网络型城市群，推动形成多中心网络型空间结构。广州市与深圳市作为发达城市，在先进行业具有一定优势，可以着力发展层次水平较为先进的产业；佛山市、江门市及中山市三个城市职能体现差异不大，综合发展的基础上应当寻求各自专业化产业，可以在广州市和深圳市的带动下，发挥比较优势认清着力点，实现具有优势的特色产业的专业化；东莞市产业专业化系数最高，且发展方向独立；珠海市和肇庆市产业专业化系数处于中等水平，两者存在一定的专业化职能，珠海市城市职能体现在制造业，由于江门市、中山市也接近制造业，因此珠海应当在抓住优势的基础上突破自身；东莞市作为专业化系数最高的城市，发展有着自身特色，可以在此基础上利用专业化优势，同时也可探索新的方向保持并巩固优势；惠州市的发展比较而言不够综合，应当注意加快社会保障、教育科研、基础设施建设等公益事业和公共建设领域的发展，可以通过基础设施互联互通打通促进与周围城市的交流发展，通过实现公共服务共建共享打造产业体系健康发展的支撑平台，为专业化产业发展提供有力支持。城市分工合作与区域协调发展内涵存在高度一致性，有利于促进区域协调发展。各地区根据自己的资源禀赋、主体功能对产业结构进行调整，有利于实现经济的良性增长，良好的分工合作也能实现各方互利共赢。

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