粤港澳和环杭州两大湾区的产业空间演化特征及其驱动机制

黄 蕊 周航凯 姜丽佳 钟虹芳

(浙江工业大学 经贸管理学院，浙江 杭州 310023)

1 研究对象、数据来源与研究方法

1.1 研究对象和数据来源

研究对象包括粤港澳和浙江两大湾区。粤港澳大湾区的地域范围没有明确的官方界定，基于现有的研究，本文把珠江三角洲和港澳定义为粤港澳大湾区的研究范围，即香港和澳门2个特别行政区，广州、佛山、肇庆、珠海、中山、江门、深圳、东莞、惠州9个地级市。鉴于数据的可获得性，本文对香港、澳门的产业不作分析。

根据2018年提出的环杭州大湾区规划和相关文献，将环杭州大湾区研究范围定义为11个中心城市和中心城市所属的73个县(区、市)级单元，即杭州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴、舟山、温州、台州、金华、衢州和丽水。

本文主要研究除去工艺品和其他制造业与废弃资源、废旧材料回收加工业的制造业， 按照2011年的国民经济行业分类和代码分类标准，共计29个行业。数据来源于《浙江省统计年鉴》、中国工业企业数据库(1998-2013)、广东省各地市统计年鉴。根据中国工业企业数据库，整理出粤港澳大湾区和环杭州大湾区2008年38405家、2013年39611家制造业企业样本。

1.2 研究方法

1.2.1区位熵

区位熵指数，又被称作生产的地区集中度指数或者专业化指数，常被用来衡量某一产业在某一地区的专业化水平。

(1)

Qij就是j地区i产业的区位熵；Gij是j地区i产业的总产值；Gi表示全国i产业的总产值；Gj是j地区的各个产业的产值总额；G代表全国各产业的总额。

1.2.2比较劳动生产率

比较劳动生产率是某个部门的产值比重和在该部门就业的劳动力比重的比率，能够直接客观地反映该部门劳动生产率的情况。

(2)

Bi是该地区i产业的比较劳动生产率；gi表示该地区i产业的国民收入，li表示该地区i产业的劳动力；g和l则分别代表该地区的国民收入总值和劳动力总数。

1.2.3利税规模

(3)

Pi(t)表示i产业在t年的利润和税收在全部利税总额中的比重，Ui(t)是i产业在t年的利润和税收。

1.2.4平均增长率

(4)

Rij为j地区i产业的产业发展速度，Gij(t)是i产业在j地区t年的产值，Gij(t0)是i产业在j地区t0年的产值。本文设置2009年为基年，计算粤港澳大湾区和环杭州大湾区各产业2009年至2013年的平均增长率。

这四个指标主要用来区分粤港澳大湾区和环杭州大湾区各自的主导产业。采用三个标准来划分：首先，主导产业是区位熵大于1的产业；其次，主导产业符合比较劳动率大于或接近1；最后，主导产业的利税规模要大于0.1，平均增长率高于GDP增长率。

1.2.5空间自相关和热点分析

空间自相关为测度邻近事物关联强度的方法与指标。具体来说，空间自相关方法在处理变量在邻近观测单元之间的协变关系，即比较观测值的相似性和它们空间位置之间的相似性。空间自相关有全域测度和局域测度两种。全域空间自相关描述的是研究空间范围内所有单元的整体空间关系。在本研究中，采取全局Moran’sIi指标来描述空间关系在空中如何分布和变化。全局自相关认为位置上的观测值的期望值和方差均为常数。然而，现实中的空间过程通常是不平稳的，为了识别随空间位置不同而可能存在的不同空间关联模式，采用局域Getis-OrdGi进一步分析局部地区的空间聚类特点。

(5)

(6)

上式中，Ii是全局Moran’s I指数，Ii的取值范围为-1≤Ii≤1。该指数越接近1，表明地区空间自正相关程度越高；指数越接近-1，说明该地区空间负相关的程度越强；接近0表示地区间不存在空间自相关性。Gi(d)是局域Getis-OrdGi指数，zi和zj是标准化后的观测值，wij是行标准化后的空间权重矩阵，计算得出的Gi(d)值越大，表明该地区为热点区；Gi(d)值越小，表明该地区为冷点区；如果Gi(d)值接近零，表明该地区的空间聚集不明显。

1.2.6核密度分析

核密度分析主要说明空间要素在周围邻域中的密度。该方法采用非参数估计，在估计时只从数据自身入手，避免了事先的假定分布造成的误差。计算得出的核密度值越大，该空间要素越集聚，否则反之。

(7)

2 产业空间格局分布特征

2.1 主导产业分析

根据区位熵、比较劳动生产率、利税规模和平均增长率指标，本文从制造业29个行业中筛选出了2008年和2013年粤港澳大湾区和环杭州大湾区的主导产业，具体行业见表1。

从表1可以看出，粤港澳大湾区和环杭州大湾区的主导产业有一定的相似性。2008年的结果显示，粤港澳和环杭州大湾区的主导产业都包括化学原料和化学制品制造业、交通运输设备制造业、电气机械和器材制造业。而在2013年，粤港澳大湾区和环杭州大湾区在电气机械和器材制造业、造纸和纸制品业、金属制品业、橡胶和塑料制品业等都具有发展优势。

表1 粤港澳大湾区和环杭州大湾区的主导产业

基于2008年和2013年的数据，两大湾区的主导产业基本都是具有原有的区域资源优势和产业优势的产业。依靠丰富的劳动力资源，环杭州大湾区的纺织业、橡胶和塑料制品业等发展良好，而粤港澳大湾区借助香港、澳门的区位优势，高新技术产业发展迅猛。同时，2013年两大湾区的主导产业和2008年的主导产业十分接近，且主导产业多为传统的制造业产业，产业转型升级十分缓慢，和成熟湾区相比仍有很大差距。

2.2 空间全局自相关分析和热点分析

2.2.1全局空间自相关分析

根据公式(5)，得出粤港澳大湾区和环杭州大湾区的全局空间自相关的统计结果(见表2)。从表2可以看出，粤港澳大湾区主导产业企业的空间分布集聚特征不太显著，2008年的Moran′sI指数为负值，该空间具有一定的空间负相关性，产业在空间上比较分散。2013年，粤港澳大湾区主导产业企业的Moran′sI指数上升到0.029，表明粤港澳大湾区主导产业企业的空间集聚程度有加强的趋势，主导产业分布逐渐集中化。

同时期的环杭州大湾区的Moran′sI指数均为正值，且P值均小于0.05，说明环杭州大湾区的主导产业企业的分布具有较强的集聚特征。进一步纵向对比发现环杭州大湾区2013年的Moran′sI指数低于2008年的Moran′sI指数，显示环杭州大湾区的主导产业的企业空间集聚程度逐渐减弱，主导产业的空间离散程度、均衡化趋势加强。

表2 粤港澳大湾区和环杭州大湾区主导产业

2.2.2热点分析

为了更好地分析两大湾区的局部地区的空间聚类特征，解析粤港澳大湾区和环杭州大湾区的主导产业企业的高低值集聚的空间特征，根据公式(6)，运用地理分析工具Arcgis10.2空间统计工具中的热点分析手段，得出两大湾区在2008年和2013年主导产业企业的Gi(d)指标Z值得分，并采用自然断点法将得分分为5段，得到了粤港澳大湾区和环杭州大湾区2008年、2013年主导产业企业的冷热点分布图，如图1所示。

图1 两大湾区主导产业企业的冷热点分布图

2008年至2013年，粤港澳大湾区的主导产业企业的冷热点变动较少。2008年，热点区为中山、东莞，次热区为广州、惠州，冷点区为江门、肇庆。2013年，热点区数量增加到三个，即中山、东莞和惠州，次热区为广州，冷点区则变动为江门、佛山。冷热点区域基本以“肇庆—珠海”线为界，呈“东北—西南”走向。

总体来看，环杭州大湾区的主导产业企业的冷热点空间分布变化较为显著。热点区域主要为环杭州湾地区以及浙东部的沿海地区，冷点区域基本集中在浙江西南地区。和粤港澳大湾区类似，环杭州大湾区主导产业企业的冷热点区域按“东北—西南”分布。2008年，环杭州大湾区热点区域数量较少，主要包括杭州、绍兴、嘉兴、宁波等市，冷点区域占比较大，主要包括丽水、衢州和台州、温州等市。而在2013年，环杭州大湾区主导产业企业的热点区域扩张明显，冷点区域则大大减少。冷点区域依然包括丽水、衢州、台州和温州部分地区，但是数量减少。结合实际情况，2008年环杭州大湾区热点区个数较少而冷点区数量较多，因为环杭州大湾区的主导产业受金融危机的影响较大，而2013年热点数量增加、冷点数量减少说明环杭州大湾区的主导产业逐渐恢复生机，摆脱了金融危机的影响。

2.2.3核密度分析

热点分析展示了两大湾区主导产业企业的总体空间集聚特征，而核密度则可以进一步从更小的尺度分析两大湾区主导产业企业的空间分布格局。借助Arcgis10.2软件中的核密度工具， 调整像元大小为500米，对粤港澳大湾区和环杭州大湾区2008年和2013年的企业数据进行分析处理，并选择自然间断点分级法把区域分为五个等级，图2即为最终的核密度分析图。

图2 两大湾区主导产业企业的核密度

由图2可知，2008年至2013年，粤港澳大湾区的主导产业的核心区范围在不断扩大。2008年，粤港澳大湾区形成以深圳(宝安区、光明新区、南山区)、中山(东凤镇、南头镇)为核心的产业空间布局。2013年，深圳成为粤港澳大湾区唯一的核心区，且中心区由宝安区、光明新区、南山区变化为福田区、南山区、龙华新区、罗湖区和龙岗区，数量明显增多。核心地区周边的城市块状发展趋势显著加强。

相比粤港澳大湾区，环杭州大湾区形成以杭州、宁波、温州为三大核心区主导产业空间格局。而从时间上看，环杭州大湾区的核心地区范围略有缩小。2008年，杭州市的核心区包括西湖区、上城区、下城区、萧山区、余杭区等9个地区，宁波市的核心区主要为北仑区、江东区、镇海区和鄞州区，温州市的核心区包括乐清市和瑞安市。外围地区也出现中心极化的现象。绍兴市、嘉兴市和台州市的部分地区发展较好。2013年，环杭州大湾区主导产业的核心地区发生了一些改变，由原先的杭州、温州、宁波调整为杭州、宁波和金华市。其中：杭州市的核心区调整为拱墅区、上城区、下城区、江干区、滨江区、萧山区和西湖区；宁波市的核心区没有改变，地域覆盖面积略有缩小；新增的金华市的核心区主要为金华市区、义乌市和永康市。

3 产业空间布局的影响因素分析

3.1 指标选择

古典的区位理论认为外在的资源、劳动力的成本等因素会对产业空间分布产生重要影响，资源比较丰富的地区一般具有产业集聚的特征。而克鲁格曼等学者创立的新经济地理理论和新贸易理论则提出市场的规模大小和空间地域关联对企业区位的选择也十分重要。结合我国经济发展的实际，政府的决策会影响当地产业的发展。

由此，本文结合古典区位理论、新经济地理和新贸易理论、实际因素来选择影响两大湾区产业空间分布的影响因素。首先是要素禀赋，主要包括劳动力成本(LABOR)和创新水平(INNOVATION)，劳动成本的指标选取城镇职工平均工资，创新水平选取每万人专利授权量。第二类要素为区位特征，包括港口(PORT)、交通基础(ROAD)、市场潜力(MARKET)、开放水平(OPENNESS)。前2个变量主要衡量地区的通达性，交通越便利，基础设施越完善，要素的流动速度就越快，越有利于产业的均衡化发展。其中，交通基础变量选择每平方公里公路里程数来衡量。市场潜力越大，对企业的吸引力就越大，选取地区的人均GDP来表示。同时，改革开放后，外商的投资对企业的空间分布也产生了不可忽视的作用，本文选取实际利用外商直接投资额与地方生产总值之比来衡量地区的对外开放度。最后，选取地方财政支出占地方总产值的比重作为政府政策(GOVERNMENT)的指标。具体指标见表3。

表3 影响因素的指标体系

3.2 模型选择

根据上述研究，可知两大湾区主导产业存在较为显著的空间相关性,如果采用传统的计量模型，容易忽视地区之间的空间相关性，因此本文采用空间计量模型来考虑影响企业空间分布的因素。

空间相关性表现出的空间效应可以用不同的模型来刻画：当被解释变量之间的空间依赖性导致了空间相关时，空间滞后模型(SLM)可以更好地解释；当模型的误差项具有空间相关的特征时，空间误差模型(SEM)则更为适合。公式(8)、(9)分别是SLM和SEM模型的数学表达式。

Y=ρWY+Xβ+μ+ε,E(ε)=0,

(8)

Y=Xβ+μ+Φ,Φ=ε+λWΦ，

E(ε)=0,E(εε′)=σijIN

(9)

上式中，Y是被解释变量，本文首先识别出两大湾区2008年至2013年每年的主导产业，再从工业企业数据库中统计出每个市的企业数作为本文的被解释变量。X是解释变量；W是空间矩阵；β是X对Y的影响程度；ε代表正态分布的误差项；ρ表示邻近区域的值对本区域值的影响程度，λ表示相邻区域的误差项对本区域值的影响。

3.3 回归结果分析

为了突出显示SLM模型和SEM模型的解释力，在回归中加入最小二乘法(OLS)。从回归结果看，模型的拟合优度较为理想，R2分布为0.53～0.88。且粤港澳大湾区的模型空间滞后项W的系数ρ和空间误差项λ的系数均在5%的水平上显著；环杭州大湾区的模型空间滞后项W的系数ρ在1%的水平上显著，模型的空间误差项λ的系数在10%的水平上显著。由此可知，两大湾区主导产业的空间分布具有明显的空间相关性，中心地区对邻近地区的产业分布影响明显。

表4 产业空间布局影响因素的回归结果

注： * 、 ** 、 *** 分别代表在10%、5%、1%的水平上显著

根据表4,SLM模型和SEM模型的回归结果表明要素禀赋是影响两大湾区主导产业分布的重要因素。劳动力成本(LABOR)每增加一倍，粤港澳大湾区主导产业的企业数量就会增长61%至93%，而环杭州大湾区的企业数量增加则较少。这是因为环杭州大湾区的主导产业大多是劳动密集型产业，职工平均工资的上涨压缩了企业的利润空间，导致企业逐渐向劳动力成本低的地区转移。且控制了空间相关性之后，模型的结果显示劳动力对其影响依然十分重要。创新水平(INNOVATION)虚拟变量在模型中的符号均为负，对粤港澳大湾区的产业布局分布的影响较为显著。可能的原因如下：虽然创新对企业的长远发展具有十分重要的促进作用，但是创新的技术、专利等在短期内变现或给企业带来巨大利润仍存在一定的难度，且创新研发活动的成本也较为高昂。

港口(PORT)对粤港澳大湾区主导产业空间分布的影响在模型中均为正，值为0.70～1，说明该地区的主导产业多邻近港口，也与实际情况相符。与环杭州大湾区相比，粤港澳大湾区的进出口规模更大。而港口(PORT)对环杭州大湾区主导产业空间分布的影响在模型中为负，这也表明了环杭州大湾区的主导产业对港口的依赖程度较低。交通基础(ROAD)对两大湾区的影响均为正，说明良好的交通条件更有利于产业集聚。回归结果还显示市场潜力(MARKET)也是吸引主导企业的因素。人均GDP每增长一倍，粤港澳大湾区的主导企业数量就增长52.4%～66.7%。而同样的情况下，环杭州大湾区主导企业的数量增长11.3%～13.6%，远低于前者，这也显示了在市场的规模、潜力方面，环杭州大湾区还有很大的进步发展空间。

在模型中，开放水平(OPENNESS)对粤港澳大湾区的影响最为重要，虚拟变量都在1%的水平上显著。粤港澳大湾区的深圳、珠海作为第一批经济特区，最早享受了改革开放带来的成果，也带动了周边其他城市的快速发展。开放水平对环杭州大湾区的影响则较前者弱。结合实际情况，第一，两者的贸易结构存在差异，第二，和粤港澳大湾区不同，环杭州大湾区的民营经济发展十分活跃，民间资本对其经济发展的贡献远超外商直接投资带来的贡献。

政策要素(GOVERNMENT)对两大湾区的影响一致，都具有正面效应，且对粤港澳大湾区的影响更明显。政府可以通过财政支出，改善该地的市场环境，引导产业进行合理布局。模型的回归结果也验证了这一点。同时要注意的是，政府的干预要在合理的范围内，过多的操控无益于市场发展。

4 结论与讨论

基于粤港澳大湾区和环杭州大湾区的制造业企业数据讨论其主导产业及空间布局的变化并分析其影响因素。研究结论说明，两大湾区的主导产业存在一定的重复性，如化学原料和化学制品制造业、交通运输设备制造业、电气机械和器材制造业等。同时，两大湾区也保持了自己的特色，如粤港澳大湾区的计算机、通信和其他设备制造业多年来对其经济发展影响深远，而环杭州大湾区的铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业在其主导产业中占据重要位置。

借助地理分析工具ARCGIS，进一步可得两大湾区主导产业的空间聚类情况。粤港澳大湾区的主导产业在空间分布上较为分散，集聚特征较弱，但集中化的趋势逐年加强。而同时期的环杭州大湾区的主导产业在空间上的集聚特征较为显著，具有一定的空间相关性，但与前者相反，环杭州大湾区主导产业的集中化趋势减弱、均衡化趋势加强。同时还发现，粤港澳大湾区冷热点区域基本以“肇庆—珠海”线为界，呈“东北—西南”走向，冷热点区域随时间的变化不明显。同样，环杭州大湾区的冷热点分布也呈“东北—西南”走向，由核心的区域向边缘进行扩散。

从更小的区域尺度分析，粤港澳大湾区的主导产业从以深圳—中山为双核心逐步形成以深圳为单核心、周边地区块状发展的空间格局。环杭州大湾区的核心区域略有调整，但宁波、杭州始是其主导产业的核心区域。

空间模型的回归结果表明，影响粤港澳大湾区主导产业空间分布的核心因素是创新水平、市场潜力和开放水平，而区位特征和政府要素则对环杭州大湾区的影响最为关键。

随着科技的进步和社会的发展，制造业也在不断升级，向着具有更高技术含量、更高附加值、更高加工难度的方向发展，这同时也对两大湾区的制造业产业提出了新的挑战。第一，环杭州大湾区应加快产业转型升级，改变依赖廉价劳动成本的发展模式，转向依靠创新驱动的发展模式，提高产业的技术含量和附加值。粤港澳大湾区可以利用信息产业发达的优势，借助数字平台，进一步推进创新活动与工业化的结合，更好地发挥创新对产业进步的作用。第二，区位条件对两大湾区的影响各异。粤港澳大湾区应继续提高对外开放水平，借助香港、澳门的国际化优势，更好地推进产业向先进制造业过渡，而环杭州大湾区可加快港口和相关基础设施的建设，提供良好的港区环境。同时，鉴于存在空间相关性，两大湾区内部也要注意加强区域之间的合作。最后，政府应适当发挥引导作用，形成适宜的政策环境，提升居民的消费能力，继续扩大两大湾区的市场。

本文旨在探讨两大湾区的产业空间布局特征及其影响因素，受到数据的限制，在研究中剔除了对粤港澳大湾区十分重要的香港、澳门，尚待获取到愈加完备的数据后进行更深入的研究。同时，本文只对两大湾区的主导产业进行了一定的分析，并不能完全代表两大湾区制造业整体的发展情况，分析时也没有区分行业特性，下一步的研究可以从两大湾区不同特征的行业入手，更精准地分析其空间布局和影响因素。