制造业企业空间格局演变——以营口市为例

杜 鹏，朱 红，刘万波，2，王乙晴

（1.辽宁师范大学地理科学学院，辽宁大连 116029；2.辽宁师范大学海洋可持续发展研究院，辽宁大连 116029）

一、问题的提出

制造业是推动城市空间结构和地域经济系统演化的重要驱动力，其形成、集聚、扩散过程对要素合理配置和经济健康发展具有重要影响[1]。辽宁省作为以重工业行业为主要支柱产业的制造业大省，经济发展方式转变既受到重型产业结构制约[2]，也面临着生态环境保护压力[3]。营口市是辽宁沿海经济带和沈阳经济区协同发展的重要节点城市，是东北地区重要的现代化港口城市和制造业产业基地[4]。因此，本文旨在通过对营口市制造业空间格局演化过程进行细致分析，促进营口市合理配置生产要素，优化城市空间结构，加快产业结构调整，促进经济可持续、高质量发展。

产业的空间集聚作为经济活动最突出的地理特征[5]，产业活动的空间差异是聚集力和分散力相互作用的结果[6]，而产业空间具有分类效应与选择效应[7]。石敏俊等（2013）[8]基于地市尺度的制造业部门统计数据，研究了中国制造业在不同省份和不同地市间的分布格局和转移特点。曹宗平和朱勤丰（2017）[9]基于广东省21 个地级市制造业数据，制造业空间集聚与转移态势，并分析了不同类型制造业集聚状态。企业区位选择和位移是产业空间分布和转移的形成基础，也是从微观视角出发探讨产业空间演变规律的重要途径[10]，但以制造业企业样本为对象的研究尚不多见。王俊松（2014）[11]发现长三角制造业具有明显的集聚分布特征但呈现扩散趋势，且伴随着行业差别明显的产业扩散过程，上海市的区域中心城市地位却趋于增强。徐维祥等（2019）[12]发现长三角制造业企业在总体上和分行业上都具有显著的空间集聚特征，并且存在较为普遍的郊区化现象。张杰和唐根年（2018）[13]运用多种空间统计方法和规模以上工业企业数据，得出浙江省制造业企业空间分异格局和时空扩散路径。郑艳婷等（2018）[14]研究发现长江中游地区制造业企业2008年之前朝着核心城市群集聚态势，而在2008 年后呈现向城市群以外的城市市辖区扩散的趋势，区域总体制造业企业分布趋向均衡。李汉青等（2018）[15]基于制造业企业工商注册数据，利用企业位置分布研究了珠三角制造业的集聚特征和分布格局。

现有研究多集中全国省域尺度、市域尺度以及北京市[16]、上海市[17]等经济发达地区，对县区和乡镇尺度的研究相对少见，辽宁省作为制造业大省受到的关注也不多，对大城市制造业空间分布的研究成果较多，数量众多的中小城市往往受到忽视。为此，本文基于营口市2003—2013 年的制造业企业微观数据，以街道乡镇为研究单元，利用核密度、标准差椭圆、K 函数等方法，揭示营口市制造业企业的空间格局及其演变规律，以期对营口市制造业的健康发展与合理布局提供科学依据与决策参考。

二、数据来源与研究方法

（一）数据来源与处理

不同尺度的经济问题需要对应不同尺度的数据支持，企业位置数据是微观视角研究制造业空间分布格局的重要基础[9]。本文使用的营口市底图数据来源于国家基础地理信息中心，制造业企业数据来源于2003 年和2013 年中国工业企业数据库。数据涵盖了营口市2003 年和2013 年所有规模以上企业登记的信息数据，包括企业名称、注册地址、行业代码等信息。为了满足研究需要，本文对原始数据进行了如下处理：首先，根据企业类型字段剔除工矿企业数据，保留制造业企业数据；然后，运用Python 调用百度地图API，利用地理编码技术将企业注册地址转换成BD-09 经纬度坐标；接着，再次调用百度地图API，利用坐标纠偏技术将BD-09 经纬度坐标转换成WGS-1984 经纬度坐标；最后，利用ArcGIS 10.5 软件工具，运用投影变换技术将数据统一投影坐标系为WGS1984_UTM_51N，从而完成企业数据的空间化处理，并构建形成基础地理数据库。

（二）研究方法

标准差椭圆（Standard Deviational Ellipse，SDE）。该方法是能够精确揭示地理要素整体分布的空间统计方法。主要包括中心点，长短轴及旋转角度三个度量特征，通过可视化表达来揭示地理要素分布的空间性、方向性及延展性，具体计算方法见参考文献[18]。

核密度估计法（Kernel Density Estimation，KDE）。核密度估计法认为地理事件可以发生在空间的任意位置上，但是在不同位置上的概率不同，点密集的区域事件发生的概率高，点稀疏的区域事件发生的概率低[19]，常用来测度点要素的空间聚集程度。通常用Rosenblatt-Parzen 核估计[17]：

式中，f（x）是核密度估计值；n 是企业个数；h＞0为带宽；k（）为核函数；（x-xi）表示估计点x 到事件Xi的距离。核密度估计值越高说明企业集聚程度越高，反之就越低。

最近邻距离层次聚类分析（Nearest Neighbor Hierarchical Clustering，NNH）。作为一种全局聚集性检验方法，NNH 根据邻近距离等规则来探测空间热点区域，通过逐级类推的方式依次得到一阶热点区、二阶热点区以及更高阶热点区[20-21]。借助CrimeStat 3.3 软件，通过限定聚集单元内点要素的最小数目和距离阈值，判定某一点要素是否落入聚集单元，若落入，则其与相邻满足阈值条件的点要素共同形成低阶热点区，表现为椭圆区域或者凸包区域，低阶热点区聚类可以得到更高阶热点区[22]。

多距离空间聚类分析（Ripley's K 函数）。不同尺度的点要素分布模式存在一定的差异。Ripley's K 函数是空间点模式分析的常用方法，通过考虑所有点之间的距离关系，按照一定搜索半径判别点要素在不同空间尺度下呈现出集聚或离散分布模式。本文主要运用单变量K 函数来研究营口市制造业企业的空间分布模式，计算公式如下[23-24]：

式中，K（d）为K 函数；A 为研究区面积；n 为企业个数；Id表示以企业点i 为圆心、d 为半径的企业集合。企业点包含于集合内通过比较企业点之间的距离dij来确定。当时，Id为1，否则为0。为保持方差稳定，对K（d）作开方线性变换，即L（d）=当L（d）大于0 时企业聚集分布，小于0 时企业扩散分布。采用Monte Carlo 模拟检验方法[25]，通过设置置信区间构建包络线。若观测值位于包络线的置信区间内，则认为该观测值呈现随机分布模式；位于包络线的上限以上的则呈集聚分布模式；位于包络线下限以下的则为均匀分布模式。

三、营口市制造业企业空间格局演化特征

（一）总体空间分布特征

如图1 所示，2003—2013 年营口市制造业企业主要分布在主城区和鲅鱼圈港区，总体上呈现出沿海多、内陆少的空间分异格局，具有显著的临港产业布局特征。营口市制造业企业分布的重心点都位于二道镇，但略向北偏移，说明企业有朝着主城区附近集聚的趋势。中轴线大体处于高坎镇至芦屯镇一线的海岸带地区，说明靠近港区吞吐能力和集疏运能力的区位始终是营口市制造业企业选址的重点。标准差椭圆的转角由2003 年的12.38觷顺时针旋转至2013 年的14.11觷，长轴和短轴均出现缩减，长轴向北缩减尤其明显，椭圆面积有所减小，说明营口市制造业企业分布的方向性减弱，向中心集聚的态势趋于明显。

图1 2003 年、2013 年营口市制造业分布标准差椭圆

（二）空间集聚特征与集聚热点区探测

运用核密度分析，利用ArcGIS 10.5 对2003 年、2013 年的企业数据进行可视化处理，通过自然间断点分级法（Jenks）分为低值区、较低值区、中值区、较高值区和高值区5 个等级，得到营口市制造业企业的核密度图（见图2）。另外，采用最近邻距离层次聚类分析法对营口市2003 年和2013 年制造业企业分布的热点地区进行探测，并运用ArcGIS 10.5 对各阶热点进行可视化表达，如图2 所示。

2003—2013 年营口市制造业企业分布经历了由双核结构向单核结构的演变过程，集聚范围减小。2003 年以前营口市形成两个核心区，分别是以西市区和站前区为中心的核心区和以鲅鱼圈区为中心的核心区，两大核心区分别与其外围形成中心——外围结构。其中，以鲅鱼圈为集聚中心的圈层结构处于形成初期，高值区范围较小。另外，在大石桥市区和盖州市区形成次一级的核心区。说明在2003 年，营口市制造业企业主要集中分布在西市区、站前区和鲅鱼圈区。到2013 年，鲅鱼圈区退出核心区域，西市区与站前区形成的核心区域范围缩减，只剩下西市区一个最高值核心区，形成单核结构。大石桥市、盖州市退出次级中心，集聚趋势不明显。说明在2013 年营口市制造业企业只在西市区集聚趋势明显，营口市其他地区制造业企业集聚趋势不再明显。

图2 2003 年、2013 年营口市制造业核密度及热点分布图

空间热点探测结果显示，2003 年，营口市形成了3 个一级热点区，16 个二级热点区。其中，一级热点区主要集中在站前区、老边区和西市区的三区的交界地带，大石桥市以及鲅鱼圈区。二级热点区主要集中在站前区、西市区、老边街道、大石桥市区、永安镇、盖州城区、鲅鱼圈区、红旗镇及熊岳镇。到2013 年，一阶热点区增长至4 个，二级热点区增长为32 个。其中，一级热点区域主要集中在站前区、老边区、大石桥市以及鲅鱼圈区。二级热点区主要集中在西市区、站前区、老边街道、城东街道、大石桥市区、芦屯镇、红旗镇和熊岳镇。

总体上，在2003 年，营口市制造业企业在站前区和鲅鱼圈区最为集中，在大石桥市的集聚分布也较明显，在盖州城区形成的次级核密度高值区但其集聚趋势不太明显。到2013 年，制造业企业在站前区和老边区分布最为集中，其次在大石桥市区集聚分布趋势也较为明显。与2003 年相比，2013 年二级热点区的数量增长明显，尤以站前区增长最多。说明这一时期，营口市制造业企业向站前区和老边区大量集中，集聚趋势更为明显。

（三）分行业空间分布特征

参照曹宗平和朱勤丰（2017）[9]所提出的分类标准，按要素密集度将营口市制造业企业划分为4类，即劳动密集型、资本密集型、技术密集型和资源密集型。运用ArcGIS 10.5 进行核密度分析，对2003年、2013 年营口市各行业企业的空间分布格局进行可视化处理，根据ArcGIS 中的相等间隔法分为高值区、较高值区、中值区、较低值区和低值区5 级，最终得到两个年份的核密度图（见图3）。

图3 2003 年、2013 年营口市各要素类型核密度图

如图3 所示，营口市制造业各行业企业空间分布趋势与制造业企业总体分布趋势大致相同，主要分布在站前区、老边区、大石桥市和鲅鱼圈区。随着时间推移，从2003—2013 年，不同类型制造业企业的集聚状况都有所变化。首先，劳动密集型制造业企业在以西市区和站前区为中心的核心区的范围有所增大，而分别以盖州城区、鲅鱼圈区为核心区的次级中心则不再明显，这说明2003 年以后，劳动密集型制造业企业向西市区和站前区大量集聚。其次，资本密集型制造业企业分布在2003 年形成双核结构，分别是以西市区、站前区为核心和以永安镇、大石桥市为核心。到2013 年只剩下以西市区和站前区组成的核心区，并在其外围形成次核心区。再次，技术密集型制造业企业从2003—2013 年都只有以西市区和站前区为中心的这一个核心区。到2013 年核心区范围有所减小，高值区主要集中在西市区。说明这一时期技术密集型制造业企业的集聚范围有所缩减。最后，资源密集型制造业企业在2003 年高值区核心区位于大石桥市，在站前区，西市区以及鲅鱼圈区形成次级中心。到2013 年大石桥市退出最高值核心区成为次级核心区，西市区成为最高值核心区。这说明营口市资源密集型制造业企业的集聚重心发生转移，主要向西市区转移。

（四）多尺度集聚特征

通过CrimeStat 3.3 软件对营口市制造业企业进行Ripley's K 统计分析，结果显示，营口市总体及各行业制造业企业的L（d）指数均高于随机分布模拟的最大值并通过99%水平下的显著性检验，总体及各行业企业的L（d）曲线L（d）值均大于上包络线值，说明营口市制造业企业成集聚分布，变化趋势相似，均呈现先增后减的倒“U”型曲线。首先，从营口市制造业总体曲线变化可以看出L（d）出现峰值的距离由2003 年的9.13 km 变化为2013 年的10.78 km，距离扩大的同时峰值明显增高，说明营口市制造业集聚范围有所扩大且集聚强度增大。进一步分析2013 年各行业企业的集聚特征，发现四种类型行业企业的L（d）曲线的峰值所对应的距离相近，说明四种类型行业企业的集聚范围大体相同，空间分布模式基本一致。

图4 营口市制造业总体及各类型制造业企业的K 函数分布图

四、结论与讨论

本文基于制造业企业微观数据，分析了2003—2013 年营口市制造业企业空间格局演变特征，得出以下结论：一是营口市制造业企业集聚分布在主城区和鲅鱼圈区，沿海乡镇明显多于内陆乡镇，临港产业布局特征明显，大石桥市区也是重要的企业集聚热点区，两个年份的集聚重心都位于二道镇，且有着向营口市中心城区迁移的趋势。二是营口市各要素类型制造业企业分布都呈现出主城区和临港区的倾向性，资源密集型企业相对分散分布。三是营口市总体及各行业制造业企业均呈现出集聚分布模式，具有明显的尺度效应。

产业集聚与港口城市存在互动融合关系，港口城市制造业企业集聚分布受到多重因素的影响，一是港区码头布局和港口集疏运体系，二是规模经济指向与产业政策引导。集聚经济指向是中国制造业企业区位选择的重要特征[26]，地方化经济和城市化经济具有不同的本地效应和空间效应，对不同行业制造业企业分布的驱动机制和影响效应值得深入探讨。就营口市而言，还需要关注大连市太平湾临港经济区建设对鲅鱼圈临港产业集聚发展的影响，考虑到辽宁沿海港口资源整合和东北地区产业振兴发展大局。