基于CiteSpace的国内外产业集聚评价研究述评

邱 羽， 李丽红

(沈阳建筑大学 管理学院， 沈阳 110168)

“产业集聚”这一概念最初由阿尔弗雷德·韦伯(1929)在《工业区位论》中提出，是指生产同类产品的若干企业以及为这些企业配套的上下游企业和相关服务业，在某个特定地理区域内高度集中的现象[1]。产业集聚是经济活动最突出的地理特征，也是一个世界性的经济现象[2-3]。产业集聚评价是对产业空间集聚程度进行测度、对产业空间分布的变化规律及区域和行业差异进行追踪，可作为投资、贸易、促进要素流动和区域空间发展政策制定的有力依据[4]。科学的产业集聚评价对分析产业集聚演进趋势、加快产业集聚发展，发挥产业集聚对经济增长的推动作用具有重要意义[5]。

目前国内外关于产业集聚评价积累了一定的研究成果，这些成果多是针对具体问题进行分析，缺少从全局角度对此进行系统梳理，特别是鲜有应用知识图谱软件对产业集聚评价进行回顾性研究。本文基于CiteSpace软件对国内外2000—2019年产业集聚评价领域的相关文献进行计量与可视化分析，统计列出年度发文数量、高被引作者和文献、高频和核心关键词，在梳理出国内外产业集聚评价研究概况的同时提出研究热点，并找出国内外异同之处；其次，根据纳入文献归纳总结出国内外产业集聚评价指标、评价方法、评价对象和研究层面，并提出未来的研究方向。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

Citation Space(简称CiteSpace)是由李杰、陈超美开发的一款基于科学计量学、数据可视化研究下的可视化分析软件，兼具图和谱的双重特性[6]。使用CiteSpace软件对国内外产业集聚评价研究成果进行梳理，在总结分析时下国内外产业集聚研究现状的同时，为该领域的学术前沿提供借鉴与参考。

1.2 数据来源

在样本选择上，国外数据源选择Web of Science的核心合集数据库，由于产业集聚评价包括产业集聚测度，因此以“[(cluster OR agglomeration) evaluation) OR (cluster OR agglomeration) measure]”为检索词，以“主题”为检索范围，发表时间界定为2000—2019年，去除有关产业集聚经济效应评价等不相关文献，最后实际引用样本共118篇。国内数据源选择具有代表性的CNKI数据库，使用高级检索，以“集聚评价”或含“集聚度”为检索词，根据文献内容对样本进行筛选，最后得到2000—2019年的核心期刊论文167篇。

2 产业集聚评价研究计量分析

2.1 年发文量分析

对研究领域年发文量进行统计(图1)分析有助于了解该学科领域各发展阶段的研究强度。根据期刊发文量在各个年度的分布状况，将中外产业集聚评价研究分为萌芽探索阶段、快速发展阶段和稳定完善阶段。萌芽探索阶段为2000—2007年，国外年度发文量不断波动。国内起步相对较晚，从2002年才开始有文献成果，发文量平缓增长。2007年11月13日《国家发展改革委关于促进产业集群发展的若干意见》明确提出要整合提升各类开发区，促进产业集聚发展。在政策的推动下，2007年国内相关研究文献达到阶段最高，在学术界针对产业集聚评价开始进行了系统的研究。此阶段国内外学者以产业集聚理论为基础，多使用投入产出法和前两代测度方法，从产业间联系和地理接近角度进行宏观国家和中观区域层面的制造业集聚水平评价。

图1 国内外产业集聚评价论文出版年度统计

图2 国外产业集聚评价高被引作者时间轴图谱

快速发展阶段为2008—2015年，国内发文量增长速度尤为迅猛，2009年3月25日《工业和信息化部关于促进产业集聚发展和工业合理布局工作的通知》指出引导和推动企业合理、有序地集聚建设和发展，使区域工业的建设集中度要逐步达到50%以上。在此背景下，产业集聚评价相关研究进一步加深，文献在2015年达到发文量峰值21篇；国外发文量相对平均，呈现平缓增长趋势。这一阶段国内外专家学者针对前两代测度方法不断进行改进。在实证研究方面，国外更加强调地方化经济在集聚形成中的作用，国内逐渐将研究的重点从第二产业转移到第三产业。

2016—2019年，国外年度发文量保持稳定，国内发文量虽然于2016、2017出现下跌趋势，但从2018年开始发文量都呈现增长的趋势，产业集聚评价仍为研究的热点问题。该阶段国内外产业集聚评价研究从社会科学领域逐渐向地球科学领域发展[7]，侧重对产业集聚空间特性、演进趋势的研究。在评价方法上，空间计量方法、以ArcGIS为代表的地理信息分析方法和以云计算为基础的大数据分析方法逐渐兴起，通过地理计算和空间表达挖掘产业潜在的空间信息，衡量经济活动的空间分布，推动产业集聚评价的进一步深化。

2.2 核心作者与代表文献

为了解高被引作者，在CiteSpace软件节点选择Cited Author，阈值“TOPN”设定为50，时间范围为2000—2019年，“Year Per Slice=1”。得出国外高被引作者时间轴图谱(图2)。如timeline图谱所示，国外产业集聚评价文献大多集中发表在2010年之前，被引次数排名前5位的作者分别为ELLISON、DURANTON、KRUGMAN、MARSHALL、PORTER。高频被引文献主要在产业集聚理论、基于距离的产业集聚测度方法、产业集聚空间集聚特性研究方面为学者们起到借鉴作用。

将国内2000—2019年产业集聚评价高被引文献进行梳理，如表1所示，可以看出，高频被引文献的发表时间集中2008年之前，由于制造业是集聚特征最为明显的产业，高被引文献研究内容集中在利用CRn指数、EG指数、基尼系数、赫芬达尔指数等前两代产业集聚评价指数对中国制造业集聚水平进行评价。到2008年李文秀等将研究对象从制造业转移到服务业，在明确服务业集聚特性的基础上，从地理和市场两个角度分别对美国服务业集聚水平进行评价[8]。说明随着世界经济从“工业经济”向“服务经济”的转型，国内的研究重点逐渐从第二产业转移到第三产业，而针对不同的评价对象，产业集聚的评价方法也一直不断的改进。

表1 2000—2019年国内产业集聚评价前5高被引文献

2.3 关键词综述

关键词是对论文核心内容的高度凝练，通过高频和核心关键词来考察一个学科领域的研究热点与关键问题具有重要意义。在CiteSpace5.6软件中设置“keyword”为节点类型，得到国内外产业集聚评价知识图谱如图3、图4所示。其中节点大小表示关键词出现频数；节点之间连线越粗，说明节点间的共现关系越强。选取出现频数与节点中心度排名前十的关键词如表2所示。

图3 国外产业集聚评价关键词共现知识图谱

图4 国内产业集聚评价关键词共现知识图谱

表2 国内外产业集聚评价2000—2019年关键词分析

根据生成的关键词知识图谱，将视图选择为时间序列视图(图5、图6)，每个节点代表一个关键词，节点生成的年轮圆圈越大代表出现的被引频率越高，年轮表示该关键词正在急速发展[9]。

图5 国外产业集聚评价关键词时间线视图

图6 国内产业集聚评价关键词时间线视图

根据图3和图5总结出国外产业集聚评价研究热点为产业地理集中测度，基于企业间知识交流程度、产业本地化程度的产业集聚评价。除此之外，企业层面的产业集聚评价和制造业集聚水平的实证研究也成为国外的研究热点。“集聚”一词节点中心度最高，主要与本文的研究内容有关；其次，“地理集中度”具有较高的节点中心度，体现了地理角度的产业集聚测度是产业集聚评价的重要手段。

根据图4和图6总结出国内产业集聚评价的研究热点为产业空间集聚特性、时空演变规律的研究；区位熵、空间基尼系数等产业集聚评价方法的述评；金融产业、生产性服务业、战略新兴产业集聚水平评价。根据时间线视图可以总结出从2009年开始，金融产业集聚水平评价研究逐渐增多；2013年，国家发展改革委公布《战略性新兴产业重点产品和服务指导目录》，为全国开展培育发展战略性新兴产业工作提供了方向，新兴产业集聚评价成为研究热点。而制造业产业集聚评价一直为国内的研究热点。根据节点中心度可以看出，除了主要研究内容“产业集聚”以外，“空间集聚”具有较高的节点中心度，因此产业空间集聚测度是产业集聚评价重要研究内容。

根据以上剖析发现，国内外研究热点相同之处在于从产业的空间特点、地理集中度角度进行集聚水平评价，对制造业集聚水平的实证研究。不同点在于，国外学者追求研究深度，对评价方法不断改进；国内学者主要是对评价方法进行应用，在研究上追求广度，对服务业、金融产业等多个行业进行产业集聚评价实证研究。

3 产业集聚评价研究现状分析

对国内外产业集聚评价可视化分析结果进行深入剖析，将国内外产业集聚评价研究内容归纳为产业集聚评价方法述评和产业集聚评价的实证研究，具体包括4个方面内容：①从哪些角度应用什么变量进行产业集聚评价，即产业集聚评价指标；②如何对产业集聚进行评价，即产业集聚评价方法；③应用这些评价方法对哪些区域哪些行业进行评价，即产业集聚评价对象；④应用的数据是宏观的区域数据还是微观的企业数据，即产业集聚评价研究层面。本文对这4个方面的研究现状进行梳理，由于产业集聚评价指标与产业集聚评价方法具有一定的关联性，因此同时对这两部分内容进行综述。

3.1 产业集聚评价指标与方法

产业集聚评价主要具有4种方法，包括单一的产业集聚测度指数、综合评价法、地理信息与大数据分析方法和投入产出法。

3.1.1 单一产业集聚测度指数

单一产业集聚测度指数是从空间地理和市场份额占比角度来衡量产业的集中程度，反映的是地域经济发展的差异。Duranton和Overman将产业集聚测度指数划分为三代[10]。第一代(1991—1997年)来自经济分析中对不平等的测度，包括区位熵、CRn指数等传统测度方法。第二代测度指数(1997—2005)考虑了企业规模因素，并以企业区位选择为理论基础，主要包括EG指数及改进的EG指数、MS指数等方法。第三代测度方法包括两类，一类是对离散空间下的集聚指数进行修正，即仍将空间看作是分割的，但考虑空间相关性；另一类将空间看作是连续的，提出基于距离的测度方法，包括DO指数[11]、M函数[12]等。

由图3和图4可知，国内实证研究集中在对区位熵、空间基尼系数、CRn指数、EG指数4种方法的应用，这几种方法都是通过与总体空间分布情况进行比较来测度产业集聚水平；国外主要是应用EG指数和DO指数进行实证研究。表3对国内外常用的产业集聚测度指数的计算指标、评价内容和地理意义进行梳理。可以看出除了DO指数是以特定距离上的距离密度估计值为评价指标外，其他常见测度方法都以行业就业人数、产值等为评价指标。

表3 常见产业集聚测度指数

国内外已产生较多的产业集聚测度指数，但目前尚没有公认的科学方法，因为每种测度指数都各有优劣，在进行方法选择时，要考虑研究对象自身特性、计算的可操作性和数据可获得性等因素[13]。

3.1.2 产业集聚综合评价法

产业集聚不仅要关注企业间空间特点，还要促进产业联系的形成和增强，重视企业间的互动合作和知识交流[14]。产业集聚综合评价法是在产业集聚测度指数的基础上考虑人口、区域经济基础、技术、政府、创新能力等因素，建立产业集聚评价指标体系，利用合适的评价方法对指标体系赋权，最后对产业集聚水平进行综合评价[15]。通过文献梳理发现，产业集聚的综合评价方法主要包括因子分析[16-18]、层次分析法[19]和灰色关联度法[20]，其中因子分析是应用最多的方法，并且主要应用在金融产业中。

3.1.3 地理信息与大数据分析方法

地理信息与大数据分析方法是指以ArcGIS为代表的地理信息分析方法和以云计算为基础的大数据分析方法，通过地理计算和空间表达挖掘产业潜在的空间信息，衡量经济活动的空间分布，推动产业集聚评价的进一步深化[21]。Rybnikova等利用遥感探测卫星获取区域散布的夜间照明强度(LAN强度)，来预测欧盟整个区域内不同经济活动的集中程度[22]。Bocci等将公司的空间分布视为连续空间中不均匀标记点过程，结合地理信息系统(GIS)技术分析了2005—2008年托斯卡纳制造企业的地理分布和集聚趋势[23]。Bersimis等将空间扫描统计数据与基于GIS的空间自相关局部指标(LISA)结合起来，以检测和解释希腊农村山区中小型企业的集聚水平[24]。

3.1.4 投入产出法

投入产出法通过检验生产要素的地理接近是否具有规模收益、能否促进区域经济发展来评价集聚程度。Titze等利用投入产出法对区域产业集聚进行识别[25]。李强[26]、王栋等[27]基于带有内生技术进步的科布—道格拉斯生产函数，探讨了中国高新区生产要素地理集中及其规模收益变化，以评价高新技术区的集聚水平。张军谋等使用柯布-道格拉斯生产函数，建立了纳入区位熵指标的旅游产业投入产出模型，对甘肃省旅游产业集聚水平进行了分析[28]。

以上4种方法中，单一产业集聚测度指数是从地理集中和市场份额占比角度对产业集聚过程进行评价，目前在国内外应用最多；综合评价法是在建立综合评价指标体系的基础上，对集聚程度进行综合评价，评价指标体系以产业集聚概念为基础，全方面考虑影响产业集聚的各项因素，通常包括外部经济总量、内部产业规模、相关机构和基础设施的支持程度3个方面，因子分析法是应用最多的方法。地理信息与大数据分析方法是通过可视化的方式研究产业的空间分布特征；投入产出方法则是对产业集聚结果的一种评价，研究产业地理集中生产要素的规模效益程度，从而说明产业集聚的水平。4种方法可以相互结合基于不同角度考察哪些产业形成集聚-集聚在哪个尺度上发生-集聚程度如何-集聚空间分布特征-集聚演变趋势-集聚是否产生规模效益。Brachert将Gi指数和投入产出法相结合从水平和垂直两个维度对德国工业集聚水平进行评价[29]。

3.2 产业集聚评价对象

产业集聚评价是对位于特定地区的特定行业进行评价，因此评价对象包括特定的地理单元或地理位置和具体的国民经济行业分类[30]。通过梳理国内外产业集聚评价相关文献发现，国外多为对整个国家的制造业进行评价，有少部分涉及计算机通信业和旅游业等。国内产业集聚评价研究领域较广，评价的行业包括制造业、金融业、服务业、物流业、旅游业等。在研究范围上，以整个国家为评价对象的研究最多。

3.3 产业集聚评价研究层面

产业集聚评价研究层面主要通过评价过程中使用的数据进行分类，包括宏观的区域层面和微观的企业层面。评价层面越细微，研究得越具体细致，且更贴近经济活动的现实，研究产业集聚相对更加准确[30]。国外企业数据的对外开放，推动了企业层面的研究，因此国外关于产业集聚的评价主要集中在企业层面。国内关于产业集聚评价的研究主要集中在中观的区域层面，原因主要包括两方面：①企业数据的不可获得性；②由于常见的测度方法都将总体空间分布作为参考系，因此无法直接从国家层面对产业集聚进行评价。

4 结论与启示

4.1 结论

运用CiteSpace软件对WOS和CNKI数据库中的2000—2019年国内外产业集聚评价文献进行了可视化和计量化分析，得出以下结论：

1)2000—2019年，国内外产业集聚评价研究阶段可以分为3段：萌芽探索阶段、快速发展阶段和稳定完善阶段。

2)在研究热点上，国内外产业集聚评价热点包括产业空间集聚特点、地理集中度研究；产业集聚测度方法研究；制造业、生产性服务业等集聚水平实证研究。

3)在评价方法上，主要包括三代产业集聚测度指数、综合评价法、地理信息与大数据分析方法、投入产出法，各方法侧重点不同，产业集聚测度指数是目前应用最多的评价方法。

4)在评价对象上，国外主要是对制造业集聚水平进行评价，国内将研究中心逐渐转移到第三产业。

5)在研究层面上，受数据的可获性和研究方法选择的影响，相比于国外，国内对产业集聚评价的定量研究仍以宏观的区域层面为主，基于微观的企业层面研究较少。

4.2 启示

通过以上综述，可知学者们对产业集聚评价从多角度开展了研究，并有一些有价值的学术成果。但总体来看，目前研究可以从以下几个方面做进一步完善。

1)在研究领域方面，未来的研究可以在既有领域理论深化的基础上注重不同学科间的理论交叉和方法集成，同时引进更多学科加入，加强各研究领域的学者和机构沟通合作。

2)在评价方法上，国内研究文献大多沿用制造业的集聚理论，将制造业的集聚方法和理论体系简单移植到其他产业的实证研究中，忽略行业之间的异质性，因此应根据行业特点对传统的测度方法进行修正，通过理论界定和模型测度实现不同空间尺度、不同时间节点、不同行业类型的可比性。并且注意区分产业集聚评价与集群评价的方法。同时以ArcGIS为主流的一系列地理信息分析软件在产业集聚中拥有极大的潜能，有待于进一步开拓，用于进行产业空间集聚的测度辨识、格局演变及其可视化表达。

3)在空间尺度行业层次的选择上，不同空间尺度及不同层次行业上产业集聚的形成机制和影响因素存在显著差异，应对不同空间尺度和不同行业层级的研究结果进行比较。

4)在研究层面上，由于微观尺度大样本企业数据难以获取，使得国内在企业层面的产业集聚评价有所欠缺，从而影响研究的准确性，应加强国内微观企业层面的研究。

5)在研究对象上，随着产业的不断升级，产业集聚的评价研究重点逐渐从制造业转移到第三产业，并且习近平主席在全国政协经济界联组会上发表的重要讲话，一连提出了多个“新”，在2020年政府工作报告中同样明确了新兴产业的发展是巩固中国制造竞争优势，因此战略性新兴产业集聚为研究中的重点。