大连市制造业空间格局演变及影响因素分析

(辽宁师范大学 地理科学学院,辽宁 大连 116029)

制造业是城市经济的重要组成部分和推动城市空间格局演化的重要推动力[1]。研究制造业在城市中的布局演变及其影响因素对实现资源优化配置、优化产业结构和城市空间结构具有重要意义。国外对制造业的研究早于国内,20世纪50年代之前，对制造业空间布局研究多为描述性分析,着重分析城市制造业发展过程及其布局[2,3]。20世纪50年代后，发达国家开始经历郊区化,产业开始向郊区和城市边缘地区转移,改变了城市内部和区域结构。西方学者开始关注区域内制造业的迁移及其对都市空间结构的影响[4,5]。20世纪80年代后,发达国家制造业开始向非都市区和国外转移[6]。关于国内省市制造业的空间格局,改革开放后外资和港澳台企业开始在沿海地区投资,制造业在沿海地区集聚。自20世纪90年代开始,我国制造业开启了郊区化进程,越来越多的学者开始研究制造业的集聚与扩散。国内学者多利用特定产业、区域的实证研究,从不同时间、空间尺度、机制、模型等不同视角分析产业转移和空间集聚及其影响因素[1，7-12]。在研究方法上,随着GIS技术的运用,学者们趋向运用探索性空间数据分析方法研究制造业的空间布局[13]。

我国经济正处于转型时期,政府、市场等多种因素相互作用影响到产业空间结构,使城市内部企业的区位选择机制更加复杂[14],因此制造业在城市中的空间布局和区位选择值得探究。2000—2010年是大连市主城区产业“退二进三”的主要时期,产业园区的成立促进了制造业转移,同时该时期又是大连市产业转移和城市空间重构变化强度最大的时期。因此,本文以乡镇、街道为基本单元研究大连市2000—2010年制造业的分布格局、演变过程和影响因素,期望对大连市制造业的空间布局优化提供帮助。

1 研究区域和研究数据

本文采用三类地区划分法将大连划分为中心城区、近郊、远郊县市[15]：中心城区包括中山区、西岗区、沙河口区、甘井子区,近郊包括旅顺口区、金州区,远郊包括瓦房店市、普兰店市、庄河市、长海县。考虑到研究方法的适用性,选取大连市陆域乡镇街道作为研究单元。为了保证数据的连续性和完整性,根据国家、省级、地级、县级民政部门行政区划调整,以2010年行政区划为基础,对研究区域进行梳理,最后确定为154个乡镇和街道。企业数据来源于2010年的工业企业数据库，最终整理出2000年1133家、2010年3545家制造业企业样本。利用企业的地址信息将2000年、2010年企业分别与大连市乡镇街道的矢量图进行匹配,得到两个年份的大连市制造业企业空间分布图。

2 研究方法

2.1 空间自相关和热点分析

采用全局空间自相关分析大连市制造业的街道分布的总体空间模式,通过全局Moran′s I衡量单元属性值在整体上的空间关联程度,计算过程参考相关文献[16]。局部Moran′s I值虽然能发现局部空间是否存在空间自相关,但识别高低值集聚的具体分布不够精确,因此本文进一步基于乡镇、街道单元计算制造业企业的Gi*值,分析冷热点区域制造业分布特征,Gi*指数计算过程参考相关文献[17]。

2.2 核密度

为了更加清晰地呈现区域企业点的空间分布,采用核函数密度估计法。该方法通过考察规则区域中点密度的空间变化来研究点的空间集聚模式。根据核密度值的高低可判断制造业空间集聚程度高低。函数的计算公式为:

(1)

式中,λ(s)为地点s处的核密度估计;r为核密度函数的搜索半径;n为样本数;w为地点l与s之间距离dls的权重。

2.3 负二项回归分析模型

以乡镇、街道为地理空间单元,乡镇、街道内企业数量不连续,并且取0或数值小的情形出现较频繁,因此有必要引入描述非负整数特征的概率分布来建立离散计数模型[18]。假设因变量企业数量服从泊松分布,使用泊松回归模型分析企业区位选择的影响要素。泊松回归模型的一个重要假设是因变量条件均值与条件方差相等,但在实际应用中往往表现为方差远远大于均数,出现过度离散问题,不符合泊松回归模型的假设,需用运用负二项回归模型[19,20]。负二项回归模型为:

Lnλi=LnKi+offseti+β0+β1x1+β2x2+…+βixi

(2)

式中,λi为Yi的估计参数；Yi服从泊松分布。

(3)

式中,K为超离散程度,服从均值为0、方差为α的伽马分布,α=0时,此模型为泊松模型;offseti表示把i作为解释变量,令其系数为1。

3 大连市制造业空间格局分布特征

3.1 总体格局与变化

大连市制造业企业的县级分布数量见表1。从表1可见,大连市制造业企业分布不均衡,主要分布在中心城区和金州区。2003年以后随着大量新产业园区的设立,大连市郊区制造业企业数量逐渐增加,2010年中心城区制造业企业占比为25.44%,明显低于2000年的43.42%。2010年大连市制造业企业数量在近郊区和远郊占比分别为42.64%、31.92%,比2000年的40.68%、15.88%出现明显增长,制造业郊区化特征明显。其中,金州区2000年有387家企业,2010年增长为1241家,在两个年份都位于首位。

表1 不同时段大连制造业企业的区县分布情况(个)

为了更直观反映制造业乡镇、街道分布状况,本文利用ArcGIS10.2的核密度分析方法,分别对2000年、2010年大连市制造业企业空间分布进行核密度分析,按照自然断点法将结果分为5个等级,得到两个年份的核密度图,见图1。

图1 2000年、2010年大连市制造业企业分布核密度

从图1可见,大连市制造业布局的特征为:①制造业郊区化明显并逐渐形成新的集聚点。2000年,大连市制造业企业布局形成中心城区和金州区两个核心区,核心区周边制造业布局呈中心向外围占比分布模式,核心地区的主要街道有中心城区的春柳街道、马栏街道、香炉礁街道、中山公园街道、北京街道、日新街道、青泥洼桥街道、站北街道和金州区的站前街道、先进街道和马桥子街道。2010年,大连市制造业核心区从双核变成单核,核心地区集中在金州区的光明街道、站前街道、先进街道、马桥子街道和海青岛街道,制造业布局的核心区向郊区方向扩展,市中心的企业集聚程度降低,但大连市开发区仍是制造业分布的核心区。2000年,在大连市瓦房店、庄河和普兰店制造业企业形成新的集聚点,但规模较小,对周边的辐射带动作用小。2010年,大连市远郊区围绕共济街道、新华街道、普兰店经济开发区发展扩大,形成了稳定的次中心。②大连市制造业企业沿着沈大、丹大高速公路等主要的交通廊道和黄渤海两岸发展。研究期内除大连市中心城区制造业企业数量下降外,其他地区的制造业数量都有所上升。大连市制造业企业沿着主要的交通廊道向西北方向的普兰店、瓦房店和东北部的庄河市呈线状扩散分布,以火车站和高速公路为要素在市区和郊区间的转移提供了便利,沿海地区的港口和产业园区建立,吸引了企业临海分布。

3.2 空间相关性分析

全局空间自相关分析:为了从整体上把握大连制造业企业空间集聚格局,计算大连市2000年、2010年的制造业Moran′s I指数。其中,Moran′s I值和Z值均为正值,且通过显著性检验,表明大连市两个年份的制造业分布存在明显的正向自相关。即制造业企业数量多的单元趋于相邻,数量少的单元也趋于相邻。2000—2010年Moran′s I指数由0.437721下降到0.158736,大连市制造业空间集聚减弱。

图2 大连制造业企业分布热点图

热点分析:为了进一步探讨大连市制造业企业乡镇和街道的分布格局,识别高低值具体分布状况,运用ArcGIS10.2软件进行热点分析,计算大连市2000年和2010年制造业的Gi*(d)的统计量Z值。按照自然断点法将Z值分成5个等级,Gi*值较高表明该单元制造业集聚度较高,反之较低。根据计算结果生成大连市不同年份制造业企业分布冷热点图,见图2。2000—2010年,大连市制造业分布的热点区域主要在中心城区,冷点主要集中在北部和东北部地区,冷热点大体呈“东北—西南”走向。在研究时间内,大连市热点区域的数量增加且位置发生转移,冷点区域数量在减小。具体而言,2000年大连市一级热点区域呈片状集中分布在西岗区、中山区、沙河口和除营城子街道外的甘井子区全部街道,二级热点区域呈片状分布在一级热点外围。2010年大连市一级热点区域向近郊方向扩展,中心城区部分原一级热点区域成为二级热点区域,一级热点街道数量明显减少;二级热点区域的数量增加,瓦房店、普兰店和庄河出现二级热点区域。通过比较街道内企业分布和大连市制造业产业园区发现,新增的热点区域往往是设立有产业园区的街道。在冷点区域方面,2000—2010年大连市制造业冷点区域数量减少,2000年一级冷点区域分布在普兰店、庄河和瓦房店的北部和瓦房店的西部,2010年一级冷点区域分布在庄河和普兰店北部的部分街道,二级冷点区域的街道数量有所减少。冷热点变化说明郊区已成为制造业分布的热点区域,近郊和远郊的制造业数量增加,市中心已成为次热点区域。

4 指标选取及结果分析

4.1 指标选取

影响制造业企业区位选择的因素众多,本文综合区位理论的相关研究尝试从区位因素、要素禀赋和政策因素三个方面分析了影响大连市制造业企业分布的因素。本文将被解释变量定为2010年154个乡镇、街道制造业企业数量,解释变量指标选取及具体定义见表2。为消除因变量中不同计量单位的影响,预先对除ZONE外其他有量纲的解释变量取对数,以降低可能出现的异方差问题。

表2 解释变量指标选取及说明

区位要素:良好的区位通达度会降低企业的成本,促进企业集聚。选用以下指标衡量研究单位的区位通达度:①到市中心距离(CENTER),距离市中心越近越接近大市场,且市中心的通达性更好,以大连市政府地址作为市中心位置。②到机场距离(AIRP),计算各单元距周水子机场距离。③到最近火车站的距离(RAIL),火车站定为大连站和大连北站。④到最近高速口距离(FREEWAY)。⑤到最近港口距离(PORT),大宗货物通过港口运输更便利,同时选择市场潜力[9](MARKET)衡量区位条件。

要素禀赋:选择土地成交价(LAND)和劳动力工资(LABOR)作为衡量要素成本的指标。中心城区虽然能吸引大量企业入驻,但仍是土地价格最高的区域,一些劳动密集型的企业会选择土地价格更低的街道。土地成交价格来源于大连市土地资源网站,街道居民人均工资来源于实际调查数据。

政策因素:政府通过制定各种优惠政策吸引企业进入,如设立产业园区。引入ZONE指标,将有市级及市级以上产业园区的街道赋值为1,否则为0。园区数据来源于大连市商务局和发改委文件资料。

4.2 结果分析

通过对各解释变量的相关性检验,发现工资水平、到港口的距离、土地价格之间存在相关性。为消除解释变量间多重共线性,将3个变量单独引入模型进行回归验证,设定置信水平为95%,得到大连市制造业分布的负二项回归结果(表3)。参数α均显著大于零,证明了采用负二项模型估计的合理性。

表3 负二项回归结果

注:***、**、*分别表示1%、5%、10%水平上显著。

从回归结果看,区位因素对制造业企业的区位选择具有显著影响。到市中心的距离、到高速口的距离和到港口的距离的回归系数与预期符号相符,并通过显著性检验,说明区位的通达度是企业区位选择的重要影响因素。到机场的距离出现与预期值相反的情况,主要是考虑生产精密仪器等轻薄短小产品的企业需要离机场更近。到火车站的距离变量回归结果并不显著,说明受便利的现代高速物流和港口的影响,车站并非制造业企业选址的重要考虑因素。市场潜力作为另一个区位要素,其回归值为正,说明市场潜力越大的单元更容易吸引企业进入。

在要素禀赋因素中,土地价格和劳动力水平均通过显著性检验。土地价格的回归系数为正,与预期值相反,说明地价越高的区域吸引的企业越多,地价越高的区域往往也是通达性好的区域,说明通达性对制造业的重要性,两者呈现显著的正相关性。劳动力水平也出现与预期值相反的正向回归系数,与企业追求成本最低的预测不符,但企业在追求进步和创新的过程中需要高素质人才,许多企业特别是技术密集型企业对员工的科技文化素质要求高,对技术协作的环境要求也高。

在政府政策因素方面,产业园区的设立,相关人才的引进、税收优惠等政策,提供了良好的服务和配套设施,对制造业企业的区位选择具有明显正向作用。ZONE与预期结果一致,回归系数相对较大,表明产业园区的空间布局是制造业空间格局演变与企业区位选择的重要影响之一。

5 结论

主要结论:①空间布局方面,大连市制造业在2000—2010年内企业数量迅速增加。核心区域由双核变成单核,制造业布局逐渐向郊区方向转移,空间布局相对分散;制造业沿主要交通走廊和黄渤海沿岸呈带状扩展。②空间演化方面,制造业集聚趋势减弱,热点区域向郊区方向扩散,一级热点区域数量减少,二级热点区域数量增加,冷点区域的数量减少,冷点区域向西北方向转移。③影响因素方面,大连市制造业空间格局演变受到区位因素、要素禀赋和政策因素等多种因素影响。通过负二项回归模型分析发现,影响大连市制造业分布的主要区位因素为是否有港口、距离高速路口的距离和街道的市场潜力,而到火车站距离的影响不显著;要素禀赋因素是工资水平和土地价格;政策因素方面,政府通过一系列的优惠政策使产业园区吸引众多制造业企业进入,产业园区的设立对制造业空间格局演变的影响十分显著。

在经济转型的过程中,制造业格局演变对城市空间重构和城市功能的转变影响重大,大连市应进一步依托产业园区和优越的港口条件,促进产业升级,发展现代服务业和先进制造业,加强高新技术制造产品的研发,建设现代化的港口城市。本文以大连市空间演变和城市空间重构变化强度最大的时期作为研究时段,未来可继续进行后续跟踪研究大连市制造业空间格局演变特征,以及分不同要素密集型行业的空间格局和影响因素进行研究，以完善大连市制造业企业空间演变特征和影响因素。