壮族集中聚居区经济集聚与产业集聚空间相关性分析*

陈艳红，许春慧

(南宁师范大学 a.经济与管理学院;b.学报编辑部，广西 南宁 530299)

0 引言

2020年，中国脱贫攻坚战取得了全面胜利，对脱贫地区产业要长期培育和支持[1]。产业兴旺既是脱贫攻坚的根本之策，也是乡村振兴的第一要务，对壮族集中聚居区经济发展影响重大。本研究利用莫兰指数，对壮族集中聚居区产业集聚与经济集聚的空间一致性进行分析，探索产业与经济集聚规律，以期为壮族集中聚居区产业兴旺与经济发展提供政策借鉴。

经济集聚在不同的发展阶段具有不同特征，Puga[2]研究发现，在经济发展初期阶段，经济活动在空间上较均匀分布；Fujita等[3]研究发现，随着交通设施的不断完善，运输成本不断下降，经济活动空间分布由分散型向集聚型转变。Tabuchi[4]进一步研究发现，随着交通运输成本的下降，经济活动空间分布呈“分散-集聚-有限扩散”的演化进程。Porter[5]认为，产业的空间集聚能加强产业的竞争优势，推动经济发展。魏民洲[6]运用实地调研和比较分析等方法对非农产业发展与农民收入增长关系进行探讨，发现非农产业发展是促进农民收入快速增长的主要途径。韩炜等[7]运用中国乡镇企业数据实证发现，乡村非农产业对农民收入具有明显的正向促进效应。陈国亮等[8]通过欧美国家出现的“再工业化战略”研究，认为中国需依据不同地区工业化阶段，合理引导制造业和生产性服务业的空间分布，提高资源的空间配置效率。学者们对产业集聚、经济集聚做了大量研究，但是对于二者的相关性研究较为薄弱。本研究以壮族集中聚居区县域为研究对象，利用莫兰指数对产业集聚与经济集聚的空间相关性进行分析。

本研究以壮族集中聚居区为研究区域，包括广西79个县市、广东连山壮族瑶族自治县、湖南江华瑶族自治县、云南文山壮族苗族自治州8个县市与贵州黔东南苗族侗族自治州从江县，共计90个县市。本研究数据均来自《中国统计年鉴(2000—2019)》《中国民族统计年鉴(2000—2019)》《中国县域统计年鉴(2000—2019)》。

1 壮族集中聚居区经济与产业发展情况

1.1 壮族集中聚居区经济运行趋势

近年来，壮族集中聚居区经济实现了稳步发展，但与全国经济发展仍然存在差距(见图1)。2000—2018年，壮族集中聚居区经济总值增加了14 342.02亿元，总体呈现稳步上升态势，但2018年，壮族集中聚居区经济出现小幅度下滑。壮族集中聚居区生产总值增加值占民族自治地方的20.51%，占全国经济增加值的2.33%，整体上增长速度低于全国和民族自治地方。

1.2 壮族集中聚居区产业发展情况

1.2.1 壮族集中聚居区第一、二、三产业对比分析壮族集中聚居区2005—2018年第一、二、三产业与地区生产总值的比值如图2所示。2005—2018年，第一产业占比总体逐步下降。第二产业占比总体呈现倒“U”型，2005—2011年，除2009年有小幅下降，总体保持上升；2012—2018年，除2017年有小幅上升，总体下降。第三产业占比总体呈现“W”型，2005—2007年总体小幅下降，2008—2009年略有回升，2010—2011年再次回落，2012—2018年保持稳步上升。2005—2017年第二产业比重始终领先第一、三产业。总体看，第二、三产业对壮族集中聚居区经济发展更具影响力。

图2 壮族集中聚居区第一、二、三产业产值比重

1.2.2壮族集中聚居区第二、三产业异域性对比分析

前文分析认为，第二、三产业是壮族集中聚居区经济发展的支撑产业。壮族集中聚居区与民族自治地方及全国第二、三产业总产值占地区生产总值比重对比分析见图3。从不同时间节点分析，2005年，壮族集中聚居区、民族自治地方及全国产业第二、三产业占比分别为0.6741、0.7899、0.8836，壮族集中聚居区第二、三产业占比低于民族自治地方和全国第二、三产业比重。2018年，壮族集中聚居区、民族自治地方及全国第二、三产业占比分别为0.7849、0.8533、0.9296，壮族集中聚居区第二、三产业占比低于民族自治地方和全国第二、三产业占比。

图3 壮族集中聚居区、民族自治地方及全国第二、三产业产值比重

从不同阶段分析，2005—2018年，壮族集中聚居区第二、三产业占比呈现出先快速增长(2005—2009年)，后稳定增长(2010—2016年)，再降低(2017—2018年)的阶段性变化特征。壮族集中聚居区、民族自治地方和全国第二、三产业占比在整个分析区间总体均保持增长态势，但壮族集中聚居区第二、三产业占比低于民族自治地方，民族自治地方低于全国第二、三产业占比。

2 壮族集中聚居区经济集聚和产业集聚的一致性分析

集聚表现为空间紧密相依的分布状态，利用莫兰指数可以反映出经济变量的空间集聚特征。基于前文分析，壮族集中聚居区第二、三产业是当地经济发展的重要产业，但与民族自治地方及全国第二、三产业发展仍存在差距，是提升壮族集中聚居区发展水平需重点关注的两大产业。基于此，本研究通过莫兰指数进一步考察壮族集中聚居区县域层面地区生产总值和非农产业的空间相依情况，分析壮族集中聚居区经济集聚与非农产业集聚的特征表现。

计算莫兰指数需要先确定空间权重矩阵，即测定样本个体空间关系的矩阵。这种矩阵有3种典型权重，即地理相邻空间、地理距离空间和经济空间权重矩阵。为减轻计算误差对实证结果的影响，本研究选择地理邻接空间权重矩阵，记区域i与j之间的空间距离为wij，则空间权重矩阵为:

其中，主对角线元素wii=0；如果两个县市拥有共同的边界，则认为两县市相邻，wij=1；反之，则不相邻，wij=0。

2.1 经济与非农产业全局集聚特征

本研究利用莫兰指数测度壮族集中聚居区地区生产总值和非农产业产值的全局莫兰指数值(见图4)。2005—2018年，壮族集中聚居区地区生产总值与非农产业产值全局莫兰指数值变动趋势具有一致性，且均呈现波动上升趋势。这表明壮族集中聚居区地区生产总值与非农产业产值在集聚时间变动趋势上高度相关，且随着时间的推移，壮族集中聚居区地区生产总值与非农产业产值空间分布相关性在不断增加。各年地区生产总值莫兰指数均为正数，且通过了显著性检验。这表明壮族集中聚居区地区生产总值与非农产业产值在空间分布上均显著正相关，即地区生产总值水平高的地区在空间上比较集中，地区生产总值水平低的地区在空间上也比较集中；非农产业产值高的地区在空间上比较集中，非农产业产值低的地区在空间上也比较集中。2005—2018年，壮族集中聚居区地区生产总值全局莫兰指数始终大于非农产业产值全局莫兰指数值。这表明壮族集中聚居区地区生产总值的集聚程度要高于非农产业产值集聚程度。

图4 壮族集中聚居区地区生产总值与非农产业产值全局莫兰指数

2.2 经济与非农产业局部集聚特征

本研究通过测度壮族集中聚居区地区生产总值和非农产业产值的局部莫兰指数值，分析非农产业集聚与经济局部集聚特征。利用局部莫兰指数的散点图划分获得4个象限，每个象限对应一种空间结构。在第一象限内表现为高高集聚空间模式，即个体变量值为高且相邻个体的变量值也高，可用HH表示；在第二象限内表现为低高集聚空间模式，即个体变量值为低，相邻个体的变量值为高，可用LH表示；在第三象限内表现为低低集聚空间模式，即个体变量值为低且相邻个体的变量值也低，可用LL表示；在第四象限内表现为高低集聚空间模式，即个体变量值高，相邻个体变量值低，可用HL表示。分别测度壮族集中聚居区县域地区生产总值和非农产业产值的局部莫兰指数值，通过识别局部集聚特征的县市可以发现，壮族集中聚居区经济集聚与非农产业集聚区域的同一性情况(见表1和表2)。

表2 壮族集中聚居区县域非农产业增长值局部莫兰指数值

2.2.1 经济集聚局部集聚特征

2005—2018年，壮族集中聚居区经济发展水平高高集聚区由2005年的22个县市波动下降为2018年的19个县市；低高集聚区由15个县市波动上升为16个县市；低低集聚区由37个县市波动下降为36个县市；高低集聚区由16个县市上升为19个县市。壮族集中聚居区经济发展水平大部分处于低低集聚区，经济发展水平较低。

2005—2018年，壮族集中聚居区部分县市经济发展水平集聚类型发生了改变。以武鸣县为代表的部分县市从HH类型地区进入HL类型地区，周边经济水平降低；以上思县为代表的部分县市从LL类型地区进入LH类型地区，周边经济水平提高；以永福县为代表的部分县市从HH类型地区进入LH类型地区，本地经济水平降低；以靖西市为代表的部分县市从LL类型地区进入HL类型地区，本地经济水平提高。总之，变化类型是多样的。

随着时间的推移，壮族集中聚居区部分县市4个典型年份经济发展水平集聚类型始终保持不变。以宾阳县为代表的部分县市始终位于高高集聚区，即为本地经济发展水平高，周边地区发展水平高地区；以隆安县为代表的部分县市始终位于低高集聚区，即为本地经济发展水平低，周边地区发展水平高地区；以融水苗族自治县为代表的部分县市始终位于低低集聚区，即为本地经济发展水平低，周边地区发展水平低地区；以临桂区为代表的部分县市始终位于高低集聚区，即为本地经济发展水平高，周边地区发展水平低地区。

2.2.2 非农产业集聚局部集聚特征

2005—2018年，壮族集中聚居区非农产业高高集聚区由2005年的21个县市下降为2018年的18个县市；低高集聚区由24个县市下降为16个县市；低低集聚区由32个上升为38个；高低集聚区由13波动上升为18个。壮族集中聚居区非农产业产值大部分处于低低集聚区，总体发展水平较低，且低低集聚区数量不断增加，需引以重视。

2005—2018年，壮族集中聚居区部分县市非农产业集聚类型发生了改变。以武鸣县为代表的部分县市从HH类型地区进入HL类型地区，周边非农产业产值降低；以上思县为代表的部分县市从LL类型地区进入LH类型地区，周边非农产业产值提高；以永福县为代表的部分县市从HH类型地区进入LH类型地区，本地非农产业产值降低；以靖西市为代表的部分县市从LL类型地区进入HL类型地区，本地非农产业产值提高；总之，变化类型是多样的。

随着时间的推移，壮族集中聚居区部分县市4个典型年份非农产业集聚类型始终保持不变。以宾阳县为代表的部分县市始终位于高高集聚区，即为本地非农产业产值高，周边地区非农产业产值地区；以隆安县为代表的部分县市始终位于低高集聚区，即为本地非农产业产值低，周边地区非农产业产值高地区；以融水苗族自治县为代表的部分县市始终位于低低集聚区，即为本地非农产业产值低，周边地区非农产业产值低地区；以临桂区为代表的部分县市始终位于高低集聚区，即为本地非农产业产值高，周边地区非农产业产值低地区。

2.3 非农产业集聚与经济集聚的协调性分析

为了进一步考察壮族集中聚居区经济发展水平与非农产业的协调性，本研究参考蒋子龙等[9]的不均衡指数进行分析。不均衡指数的计算式为：

(1)

式中，xi和yi分别表示i地区的地区生产总值和非农产业产值占壮族集中聚居区总量的比重。若指数的计算结果越小，经济与非农产业空间分布的耦合度越高，即经济发展水平与非农产业的匹配程度越好。据式(1)计算出壮族集中聚居区的不均衡指数并绘制趋势图(见图5)。

图5 壮族集中聚居区经济与非农产业不均衡指数

壮族集中聚居区经济与非农产业不均衡指数数值较小，所有数值均小于0.001 4，说明壮族集中聚居区经济与非农产业的匹配度较好。总体上，2005—2018年壮族集中聚居区不均衡指数呈现波动下降趋势，由2005年的0.001 29降至2018年的0.000 86，耦合度由低到高变化，即壮族集中聚居区经济分布与产业分布的协调性越来越强。根据2005—2018年壮族集中聚居区不均衡指数变化趋势进行细分，大致可以分为三个阶段：第一阶段(2005—2009年)呈现下降趋势，表明壮族集中聚居区经济与非农产业空间耦合程度逐年上升；第二阶段(2010—2014年)呈现“M”型发展趋势，表明壮族集中聚居区经济与非农产业空间耦合程度较平稳波动，经历了先降低，后升高，再降低，再升高的历程；第三阶段(2015—2018年)呈现“U”型发展趋势，表明壮族集中聚居区经济与非农产业空间耦合程度由低变高，又由高变低。

3 结论与建议

3.1 结论

通过对壮族集中聚居区产业与经济的分析获得如下结论：

(1)壮族集中聚居区第二、三产业是其发展的重要产业，但与民族自治地方及全国第二、三产业发展水平仍存在较大差距。(2)从全局集聚特征看，壮族集中聚居区非农产业和经济是高度集聚的，相互临近的县域非农产业密度和经济发展水平相似，经济集聚程度要高于非农产业的集聚程度。(3)从局部集聚特征看，壮族集中聚居区非农产业产值和地区生产总值大部分处于低低集聚区，总体发展水平较低；非农产业产值和地区生产总值县市变化趋势具有高度一致性，随着时间的推移，以靖西市为代表的部分县市本地情况转好，与之对应，以永福县为代表的部分县市本地情况转差；以上思县为代表的部分县市周边情况转好，与之对应，以武鸣县为代表的部分县市周边情况转差；同时存在一些发展较优情况如宾阳县、横县、柳江区等县市始终位于高高集聚区，一些发展较差情况如融水苗族自治县、三江侗族自治县、恭城瑶族自治县等县市始终位于低低集聚区。(4)据壮族集中聚居区经济与非农产业的不均衡指数，发现2005—2018年壮族集中聚居区不均衡指数总体呈现波动下降趋势，耦合度经历了由低到高的变化，壮族集中聚居区经济分布与非农产业分布的协调性越来越强。

3.2 建议

基于上述结论，本研究对壮族集中聚居区产业兴旺与经济发展提出以下建议：

(1)加快产业结构调整，积极创造承接先进制造业转移的机会，在夯实工业基础的基础上，加快新兴产业发展步伐。

(2)县域间加强非农产业合作分工，积极推动建立产业合作机制，构建同一产业链、不同价值链的产业经济体系。

(3)加快培育非农产业集群，借鉴宾阳县、横县、柳江区等极优地区发展经验，关注融水苗族自治县、三江侗族自治县、恭城瑶族自治县等发展较差区域，补齐发展短板，增强壮族集中聚居区总体发展水平。第四，培育壮大产业集群，聚焦非农产业薄弱环节，补齐非农产业发展链条，提升非农产业与经济发展的协调性。