上海工业机器人产业空间格局及形成机理

李 凤 娇，姜 丽 丽，刘 家 明，张 新，刘 航

(1.中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室，北京 100101；2.中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101；3.中国科学院大学，北京 100049；4.哈尔滨师范大学地理科学学院，黑龙江 哈尔滨 150025)

0 引言

中国人口红利消失使制造业的利润逐渐缩小，迫使中国制造业向高端智能制造转型升级和创新发展。工业机器人是高端智能制造的核心产业，要全面实现制造业的转型升级，应将发展机器人产业置于首要地位[1]。目前，中国工业机器人产业已形成环渤海、长三角、珠三角三大产业集聚区，其中以上海为中心的长三角工业机器人产业集群增长速度最快，发展水平最高[2]。上海是国家中心城市和科技创新中心，众多知名工业机器人企业总部(ABB、安川电机、库卡自动化、柯马、发那科等)布局于此，工业机器人产业处于全国领先地位。区位选择是产业发展的重要步骤，好的区位不仅可以降低产业生产成本，还可以承载良好的产业环境，实现外部规模经济。因此，从企业区位选择视角探讨上海工业机器人产业空间格局及影响因素不仅可以为相关企业选址提供理论参考，还有利于提高国家智能制造产业创新能力和生产效率，从而增强国际竞争力，对上海乃至全国智能制造产业发展具有重要借鉴意义。

由于国民经济发展需要，产业空间及区位一直是学者们研究的焦点，研究成果较为丰富[3-9]。从研究内容看，相关研究多聚焦于某类产业，并具有时代性特点。2000-2015年中国处于快速发展时期，学者们偏向于研究国家发展需要的产业(电子信息[3]、海洋[4]、资源型产业[5]等)；近年来，中国进入高质量发展期，创新驱动成为经济发展的重要引擎，高技术产业[6]、物联网[7]、互联网[9]等新兴产业成为重要研究领域，研究尺度包括市域[3,5,10,11]、省域[12]及国家[4,6,8,9]。从研究方法看，定量分析产业空间分布特征的方法有区位熵[13]、基尼系数[14]、因子分析和聚类分析[15]、Riply′sK函数[11]等，产业空间格局影响因素的研究方法多元[16-22]，包括普通最小二乘法(OLS)[16]、地理加权回归(GWR)[16]、条件Logit模型[21]、地理探测器[22]等。经济学[23-28]和地理学[3-8,10,11]是国内外学者研究产业区位的主要视角，从地理学视角看，相关学者致力于探索机器人企业空间格局、区位选择及产业兴起[29,30]，但分析内容仍偏向经济领域，且研究成果较少。因此，本文利用标准差椭圆、平均最近邻指数、核密度估计方法，基于区位选择视角探讨上海工业机器人产业区位布局，并结合地理探测器的因子探测和交互探测模块分析产业区位选择的影响因素，以期丰富地理学视角下产业区位研究，为智能制造产业研究奠定理论基础，同时有助于上海提高产业发展效率、实现产业创新。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

本文采用标准差椭圆[31]分析上海工业机器人产业空间格局变化特征，利用平均重心分析产业空间重心演化路径；利用最近邻指数R[32]分析上海工业机器人产业在研究期内是否集聚(R<1代表集聚状态，反之代表离散状态)；运用核密度估计[33]分析上海工业机器人产业的空间集聚特征；利用地理探测器[34]中的因子探测模块识别影响上海工业机器人产业区位选择的主要因子，利用交互探测模块分析不同影响因子的相互作用，并量化比较双因子交互作用与单因子作用的影响程度(增强或减弱)，交互作用结果共包括非线性减弱、单因子非线性减弱、双因子增强、相互独立以及非线性增强5种类型[34]。

1.2 数据来源与处理

本文研究数据包括：1)上海行政区和道路矢量数据，来源于国家基础地理信息中心(www.ngcc.cn)；2)上海工业机器人企业数据，基于天眼查软件在企业经营范围中搜索关键词“工业机器人”，即包含工业机器人产业上、中、下游产业链，下载2010年1月1日-2020年12月31日在上海成立的工业机器人企业名称、企业成立时间、经营状态、注册地址及经营范围，而后对数据进行清洗，剔除无用数据，最终获取2010年新建企业87家，2015年增至909家，2020年共有4 482家，通过Python调用高德开放平台API批量处理地理编码，即将大量详细的结构化地址转换为经纬度坐标，从而得到上海工业机器人企业区位点；3)上海产业园区数据，来源于前瞻产业研究院，爬取上海4 266个产业园区地址及面积，剔除与工业机器人产业园区无关数据(如“农业园”“化工园区”“体育园区”等)，最终获得3 262个产业园区，并将产业园区地址转换为经纬度；4)影响因素指标中商业基准地价数据来源于《上海城乡建设用地基准地价成果》，专利数据来源于上海知识产权局，其他影响因素数据均来源于上海统计年鉴，缺失数据利用插值法补足。

2 上海工业机器人产业空间演变及布局特征

2.1 标准差椭圆分析

由图1可知，2010-2020年上海工业机器人产业空间格局整体沿“西北—东南”方向小幅扩散，说明产业区位选择偏好基本不变，产业热衷于在“西北—东南”向选址或布局。具体看，2010-2020年上海工业机器人产业标准差椭圆面积由2 224.51 km2增至2 684.38 km2，增幅不大，说明上海工业机器人产业空间布局呈小幅扩散态势；椭圆方位角由166.44°减至164.88°，椭圆扁率略有增加，说明上海工业机器人产业“西北—东南”方向性空间布局增强；平均重心向东南方向转移，但仍在闵行区内，说明上海工业机器人产业区位选择偏好重心具有向东南转移趋势，但产业整体偏好布局区域(嘉定区、闵行区、奉贤区和金山区)基本不变。

图1 上海工业机器人产业标准差椭圆及平均重心演化Fig.1 Evolution of standard deviation ellipse and mean gravity center of industrial robot industry in Shanghai

2.2 平均最近邻分析

利用平均最近邻分析工具计算得到2020年上海工业机器人产业最近邻指数R=0.17，远小于1，且通过0.01水平的显著性检验，表明上海工业机器人产业具有显著的集聚特征。究其原因：1)由于自主创新能力不足、未能掌握关键技术等因素，上海工业机器人产业链上游(零部件制造)和中游(本体制造)发展受到制约，致使工业机器人企业纷纷集聚于产业链下游(系统集成和销售)[2]，同时下游企业成立成本低，又承接“智能制造2025”产业发展机遇，大量自动化系统集成企业为实现集聚经济和大规模外部经济而集聚；2)工业机器人产业链中的上、中、下游企业为降低运输成本、扩大生产规模、提高企业间合作效率及增加企业间信息交流而集聚；3)为实现经济突破性增长，政府负责牵头规划高技术开发区和智能制造产业园区，率先引进龙头企业，给予政策优惠与扶持，积极吸引相关企业入驻产业区，逐渐形成产业集聚。

2.3 核密度估计分析

由图2可知，上海工业机器人产业高集聚片区包括嘉定区中北部片区(A)、嘉定区与宝山区交界片区(B)、闵行区西南部和奉贤区西北部片区(C)、金山区东北部(D)和东南部(E)片区、浦东新区东南部(F)小片区，整体呈“片状为主，点状为辅”的集聚特征。

图2 上海工业机器人产业核密度分析结果Fig.2 Kernel density analysis results of industrial robot industry in Shanghai

(1)嘉定区中北部片区(A)。该区域为嘉定工业区及嘉定新城北部，二者在嘉定区税收贡献排名分列第一和第三，经济发展强劲。其中国家级高科技园区、国家留学人员嘉定创业园区及中科高科技园区等均创立于嘉定工业区内，工业区以光电子信息制造、精密机械制造等为主要产业，包括赛那德机器人(上海)有限公司等知名企业。塞那德与同济大学达成合作，并设立同济大学实训基地，吸引高端人才，为京东、顺丰及菜鸟等知名企业提供物流机器人解决方案。嘉定新城北部与嘉定工业区连接，重点发展智能传感器与物联网等战略性新兴产业，已实现机器人制造机器人等智能场景，良好智能化产业发展环境吸引大量机器人企业在此集聚。

(2)嘉定区与宝山区交界片区(B)。该区域由嘉定区东南部(南翔—江桥区域，是嘉定区的核心板块)和宝山区西南部组成，虽以居住为主，但包含机器人产业园及小美科技园等高技术产业园区，承接环境优质使工业机器人企业在此集聚，并产生溢出效应，带动宝山区西南部形成小范围集聚区。宝山区是上海传统工业区，依托雄厚的产业基础积极实现智能化产业转型，在宝山区中部布局上海机器人产业园区(宝山区顾村工业园内)，借助产业园区交通、区位和政策优势引进发那科、小仓科技等机器人和智能制造领先企业，逐渐形成次级集聚区。

(3)闵行区西南部和奉贤区西北部片区(C)。闵行区西南部是马桥人工智能创新实验区，该区域重点发展以机器人为核心的智能制造产业和以云计算为核心的生产性服务业，依托良好的产业基础和政策扶持，汇聚大量自动化、智能科技等工业机器人企业，形成上海工业机器人产业重要集聚片区。闵行区中部(莘庄工业区)是次级集聚区，以“智能制造”为主要发展方向，承载工业区产业基础，大量工业机器人产业上、中、下游企业集聚于此。奉贤区西北部为最大的高级集聚区，该区域为南桥新城，是奉贤区滨海城镇体系结构的核心，以潜艇和光仪电等先进制造业为主，原拥有日本先锋、松下电机、富士电机等知名企业，产业基础良好，迅速带动微电子、自动化及机器人等综合性高技术产业，形成新型工业化示范基地。

(4)金山区东北部(D)和金山区东南部(E)片区。金山区是上海传统工业区，具有雄厚的产业基础和良好的产业环境，南北两片高级集聚区分别为金山工业区与山阳工业区，传统产业积极实现产业升级，成功打造以智能制造、绿色发展为主要发展路线，集聚大量信息科技、机器人企业，实现产业集聚。

(5)浦东新区东南部(F)小片区。该区域为上海自由贸易试验区临港新片区，依靠政策优势(关税、海关监管费用全免及“两免三减半”的高返税政策)和区位优势(临港)驱动主营业务为机器人销售、研发的中小微企业在此选址。

(6)崇明区内部、宝山区中东部、嘉定区西南部、闵行区北部、松江区西北部、金山区西部及西南部、浦东新区北部形成小范围次级点状集聚区，均具有较大发展工业机器人产业潜力，如松江依靠G60科创走廊驱动松江制造向松江创造迈进，重点发展高端制造和智能制造，工业机器人产业在松江区形成多个次级集聚区，其中以点状集聚区居多。

2.4 上海工业机器人产业微观区位分析

经过反复调试，将产业园区按面积大小分别设置不同范围的缓冲区，对面积大于0.8 km2的产业园区设置1 000 m缓冲区，对0.13～0.8 km2的产业园区设置500 m缓冲区，对小于0.13 km2的产业园区设置200 m缓冲区，而后将缓冲区与2020年工业机器人企业相交，得到产业园区辐射范围覆盖74.07%的工业机器人企业(图3)，大多数上海工业机器人企业在产业园区内或邻近产业园区布局。联合国工业组织(UNIDO)按专业化水平国际标准将产业园区分为4类，其中与工业机器人相关的包括科技园区、研究园区、出口加工区或自由贸易区三大类，工业机器人企业区位布局在以上3类产业园区均可借助园区优势实现经济增长。科技园区(或研究院区)与大学(或研究中心)形成正式合作，可将技术创新转移给园区内部企业，上海工业机器人企业布局在科技园区内，可承接科技创新优势，实现产业升级并提高企业效率。出口加工区(自由贸易区)为制造、加工、出口而形成的专业化产业园区，一般具有较好的经济环境、交通优势及享受优惠(关税减免、自由贸易以及完善的基础设施等)等特点，吸引大量工业机器人企业在此选址布局。

图3 上海工业机器人企业产业园区分布Fig.3 Distribution of industrial parks of industrial robot enterprises in Shanghai

基于ArcGIS对上海路网进行缓冲区分析，经过反复测试得到500 m为最佳缓冲距离，所得缓冲区覆盖3 804家企业，占比84.87%(图4)，说明大部分企业区位具有道路指向性，原因是工业机器人上、中、下游产业均需进行产品运输，距离道路较近便于产品搬运。零部件及关键部件制造企业(上游)、本体制造企业(中游)及系统集成企业(下游)需要办公空间和厂房空间，企业需要较大的占地面积，同时企业一侧甚至多侧沿道路分布，有利于产品运输。例如，上海新时达机器人有限公司的工厂位于嘉定区马陆镇，为两个矩形地块组成，四周紧邻道路；工业机器人销售企业(下游)距离道路较近，一方面有助于维护企业形象，另一方面便于顾客查找。

图4 上海工业机器人企业道路两侧分布Fig.4 Distribution of industrial robot enterprises on both sides of roads in Shanghai

3 上海工业机器人产业空间格局形成机理

3.1 指标体系构建

参考相关研究[11,20,23]，以2010-2020年上海工业机器人企业数量为因变量，以工业机器人产业区位选择影响因素为解释变量，将解释变量分为内、外部驱动因素，其中内部驱动因素包括集聚因素、成本因素、劳动力资源及技术创新，外部驱动因素包括政策规划、对外开放、信息化水平及交通可达性(表1)。需要说明的是，城市化经济是工业化的产物，表现为整个城市范围内所有行业之间整体的集聚经济，城市人口密度可反映整个城市的经济规模，因此利用人口密度指标代表城市化经济。同时根据集聚经济理论，城市内所有产业(城市化经济)在空间上集聚既可带来规模经济和范围经济，也会产生空间竞争和集聚不经济，因此利用城市化经济代表集聚因素[11]。

表1 上海工业机器人产业区位选择影响因素指标体系Table 1 Index system of influencing factors for location selection of industrial robot industry in Shanghai

3.2 影响因素及形成机理分析

利用地理探测器中的因子探测和交互探测模块分析各影响因素单独作用和交互作用的解释力，结果(表2)为：x4技术创新(0.8726)>x7信息化水平(0.8021)>x2成本因素(0.7153)>x3劳动力资源(0.7085)>x6对外开放(0.5046)>x8交通可达性(0.4087)>x1集聚因素(0.2989)>x5政策规划(0.1959),其中对外开放、交通可达性、集聚因素和政策规划因子均未通过显著性检验，但仍具有一定程度的解释力。

3.2.1 多种因素交互作用驱动工业机器人产业区位决策 由表2可知，上海工业机器人产业区位选择影响因素交互探测结果均为双因子增强，78.57%的交互探测结果具有70.00%以上的解释力，表明双因子交互作用影响产业区位决策程度大于单因子作用，内、外部驱动因素交互作用共同驱动工业机器人产业区位决策及空间格局形成(图5)。排名前五的交互作用解释力排序为技术创新和信息化水平>技术创新和成本因素>技术创新和劳动力资源>技术创新和对外开放>技术创新和交通可达性，说明工业机器人产业会最大概率选择技术创新水平和信息化水平均较高的区域进行布局，其次选择技术创新水平高且成本低的区域。

表2 上海工业机器人产业区位选择影响因素因子探测与交互探测结果Table 2 Factor detection and interactive detection results of the influencing factors for location selection of industrial robot industry in Shanghai

图5 上海工业机器人产业空间格局形成机理Fig.5 Formation mechanism of spatial pattern of industrial robot industry in Shanghai

3.2.2 技术创新和信息化水平为产业区位选择的内、外部主要原动力 技术创新和信息化水平分别具有87.26%和80.21%的解释力，说明技术创新为工业机器人产业区位内部主要驱动因素，信息化水平为外部主要驱动因素，二者均为驱动产业区位决策的原动力。根据前文所述，工业机器人产业具有产业园区内或紧邻产业园区分布的空间特征，科学园区或特色产业园区具有较高的技术创新能力，例如，上海机器人产业园力争成为上海科创中心核心承载力的重要支撑，具有较强的研发创新能力和较高的信息化水平，由此吸引大量的工业机器人企业在此布局。

3.2.3 成本因素和劳动力资源是影响产业区位选择的核心要素 成本因素和劳动力资源分别具有71.53%和70.85%的解释力，说明上海工业机器人产业选择区位时会重点考虑地价成本和劳动力资源，二者为内部核心影响因素。工业机器人企业为建设厂房需要较大占地空间，而城区土地资源紧张，地价普遍较高，地价较低的郊区则成为工业机器人产业选择区位的重要区域。部分集聚区或企业设立实训基地，与相邻的重点高校达成人才输送合作，充足的高端劳动力为工业机器人产业创新发展提供保障。

3.2.4 对外开放和交通是产业发展的重要依托 对外开放和交通可达性未通过显著性检验，但仍分别具有50.46%和40.87%的解释力，说明对外开放和交通可在一定程度上影响机器人产业发展。根据前文所述，浦东新区东南部(图2)形成的小范围高度集聚区为上海自由贸易试验区临港新片区，该区域的建设是上海对外开放水平提升的重要标志，为工业机器人产业区位提供了新选择，同时对外开放为产业升级和间接提高国际竞争力提供关键载体。因工业机器人产业呈道路指向性分布，具有完善的交通路网区域，可提高产业对外联系程度，为促进工业机器人产业向好发展提供了优质条件，由此说明便捷的交通是工业机器人产业区位选择的重要考虑因素之一。以上可说明高水平对外开放和便利的交通条件在工业机器人产业区位选择时发挥重要作用，与此同时，二者更是机器人产业发展的重要依托。

3.2.5 空间集聚是产业区位选择的内部推动力 集聚因素仅具有29.89%的解释力，但对上海工业机器人产业区位决策具有一定影响，同时也说明产业集聚区会吸引同行业企业在此布局，对产业区位的选择起到内部推动作用。如前文所述，上海工业机器人产业区位选择具有显著的集聚偏好，产业集聚可带来集聚经济，企业为缩减成本或加强与产业内企业联系向集聚区布局。

3.2.6 政策规划为产业区位选择提供宏观指导 政策规划对产业区位选择具有19.59%的解释力，是对上海工业机器人产业区位选择影响程度最低的因素，但却可为产业区位选择提供宏观规划指导。根据前文所述，形成高级、次级集聚的上海宝山工业区、金山工业区、顾村机器人产业园区均为政府规划区域或特色产业区，说明政府通过规划手段宏观调控工业机器人产业发展区域，为产业区位选择提供指导性意见、合理布局区域，分片区集中发展产业，从而间接提高产业生产效率并促进产业发展。

4 结论与讨论

基于企业区位选择视角，探讨上海工业机器人产业区域动态扩张范围、产业空间集聚及微观区位指向特征，通过构建指标体系分析上海工业机器人产业空间格局影响因素，进而采用地理探测器揭示产业空间格局形成机理，主要结论如下：1)上海工业机器人产业空间格局特征为：2010-2020年产业分布区域呈“西北—东南”方向小幅扩张，产业区位热衷布局于嘉定、宝山等郊区。工业机器人产业具有显著的集聚特征，高集聚片区包括嘉定区中北部片区、嘉定区与宝山区交界片区、闵行区西南部和奉贤区西北部片区、金山区东北部和东南部片区、浦东新区东南部小片区，整体集聚特征以“片状为主，点状为辅”。上海工业机器人企业微观区位在产业园区内或邻近产业园区布局以及沿道路分布。2)影响因素定量分析结果为：技术创新>信息化水平>成本因素>劳动力资源>对外开放>交通可达性>集聚因素>政策规划。多种因素交互作用驱动工业机器人产业区位决策，技术创新和信息化水平为内、外部主要原动力，成本因素和劳动力资源是影响产业区位选择的核心要素，对外开放和交通是产业发展的重要依托，空间集聚是产业区位选择的重要内部推动力，政策规划为产业区位选择提供宏观指导。

根据结论提出产业发展建议：1)2010-2020年上海工业机器人企业数量增长明显，但产业区位布局范围仅发生小幅扩散，政策规划的宏观指导至关重要。因此，城市智能制造产业应由政府牵头指导，考虑产业近期、中期及远期发展规模和方向，根据规划专家建议客观制定产业发展及空间规划。2)产业集聚区往往发生集聚经济，并为当地区域发展作出贡献。由此，若城市内部智能制造产业形成集聚区，在物理空间、基础设施等方面承载力允许的前提下，应采取措施吸引相关企业向此布局，可将集聚经济最大化，并间接促进技术、知识等空间溢出。3)产业园区及紧邻道路为上海工业机器人产业微观布局特征，其中，产业园区的规划及成功创建均基于引进特大优质国际领先企业，若政府等相关主体无能力引进知名企业，则不应匆忙建设产业园区，否则会造成有场无市的局面。4)相关智能制造产业进行区位选择时可优先选择道路两侧，利于企业经营。5)任何城市的智能制造企业区位选择均应考虑产业创新环境、地价成本、政府规划等多方面要素，而不应不顾后果盲目布局，否则不利于产业及区域发展。

本文的主要贡献在于：1)丰富了基于区位选择视角的大都市区工业机器人产业空间格局研究，并揭示了其形成机理；2)涉及工业机器人全产业链中的所有企业，反映其整体空间特征，弥补破碎化产业研究的不足，为相关研究提供理论参考；3)为智能制造产业区位选择及其相关研究奠定了理论基础，为该类产业及区域创新发展提出相关建议；4)间接促进了上海及全国各地区智能制造产业提高产业发展效率、实现产业创新，并最终实现产业及区域高质量发展。但本文仍存在以下不足：由于数据获取的有限性，未分别对上海工业机器人上、中、下游产业进行空间格局及影响因素研究，未能深入分析机器人产业链内部区位分布情况,仅对上海工业机器人产业进行研究，未来可从全国、城市群尺度进行宏观研究，还可基于社区、产业园区等微观区位尺度，对区位决策者进行深入访谈，结合传统与微观区位论对区位决策因素进行细化分析。