湖南省省级及以上高新区高质量发展水平空间分析

吕 昕

（湖南师范大学 地理科学学院， 湖南 长沙 410081）

0 引言

湖南省现有国家级高新区8 家，省级高新区36家，共计44 家高新区。从长沙高新区1991 年被批复为国家高新区以来，湖南省高新区已走过近30 年，走出了一条有中国特色的高新技术产业化道路，国家高新区即将进入创新驱动和高质量示范发展的“十四五”新阶段[1]，目前高质量发展评价体系的研究主要分为两类。第一，没有实际开展经济高质量发展的测度评价，但从理论层面给出了指标体系架构的基本设想[2-8]。第二，不仅考虑了高质量发展的多维性特征，选取了不同形式的测度指标，同时结合不同的研究对象和研究尺度，进行了实际的测度分析[9-15]。本文将基于湖南省高新区发展现状和高新区高质量发展要求建立适用于湖南省高新区高质量发展的评价体系，探究湖南省高新区高质量发展的具体成效，再基于ArcGIS 软件和Geoda 软件分析高新区高质量发展水平的空间格局，对湖南省省级及以上高新区2018 年高质量发展空间特征进行总结。本文以湖南省44 个省级及以上高新区为研究对象，包括8 个国家级高新区和36 个省级高新区，数据的时间节点为2018 年，数据来源于《2019 年湖南省级及以上产业园区统计年鉴》以及湖南省产业园区公共服务信息平台。

1 研究方法

1.1 熵权-TOPSIS 模型

本文采用熵权-TOPSIS 组合模型[16]进行分析，熵权法可以规避主观赋权的弊端，确保权重的客观性与准确性。采用TOPSIS 法具有灵活、简便等特点，能够在现有的对象中进行相对优劣的评价，不仅能发现评价对象的发展情况，还能对各个研究对象进行排序对比，所得结果具有科学性和参照性。

1.2 核密度分析法

通过分析一定范围内的点的空间分布，可以研究一定区域内点的空间聚集程度，是点模式分析中最常用也是最有效的方式之一[17]。公式为：

式中：FA为湖南省高新区高质量发展水平的核密度估计值；n为高新区高质量发展水平综合分数；h为带宽，即圆域的半径；K函数为空间权重函数；x-xi为2个高新区之间的估计距离。本文主要利用ArcGIS10.6对高新区的综合分数进行密度分析。

1.3 空间自相关分析

全局空间自相关[18]用于描述空间要素属性值在全区域内的空间特征，并反映其领域属性值相似度，衡量某一特定空间，某一属性值是否存在聚集性。Moran’s I 指数为最常见的统计量。局部空间自相关常用Local Moran's I（LISA）统计量来展示局部空间的聚集程度和范围的稳定性，以检验单位区域内某一属性值在地理空间上是否具有高高相邻、低低相邻或者高低相邻、即在地理空间上是否存在聚集性。基于Geoda 软件可以生成LISA 聚类图，来表示不同的集聚模式，一共有五种集聚模式，分别是“H-H”聚集区域、“L-L”聚集区域、“L-H”聚集区域、“H-L”聚集区域和不显著区域。

2 研究结果及分析

2.1 湖南省高新技术产业开发区高质量发展空间特征分析

2.1.1 评价指标体系的建立

基于高新区高质量发展内涵，并对已有高新区高质量发展评价体系进行总结提炼，依据科学性、目的性、可行性、数据的易得性等原则，构建了由创新驱动、结构优化、经济效益、开放合作、绿色发展五个维度18 个指标构成的高新区高质量发展评价体系，见表1。

表1 高新区高质量发展评价体系

2.1.2 湖南省高新区高质量发展水平空间格局分析

基于熵权-TOPSIS 模型得到湖南省不同高质量发展水平的高新区的综合分数（见表2），运用ArcGIS10.6软件，得出湖南省高新区高质量发展水平空间分布图（见图1）和全省高新区高质量发展水平核密度分析图（见图2）。

图1 湖南省高新区高质量发展水平空间分布

图2 湖南省高新区高质量发展水平核密度分析

表2 不同高质量发展水平的高新区综合分数及排名

从图1 中可以看出，湖南省高新区在数量和质量分布上存在明显的空间差异特征，从数量上来看，呈现出“东多西少，北多南少”的空间分异规律。从发展等级上来看，高新区高质量发展水平存在“东北高，西南低”的空间分布差异。

从图2 中可以看出，湖南省高新区高质量发展水平在空间上集聚于湘东北的长株潭城市群中心及近邻的岳阳、常德和衡阳市，具体表现为以长株潭为核心的单中心发展高地、常德市、岳阳市和衡阳市为较高聚集地以及多个规模小的增长点并存的空间格局。

2.2 湖南省高新区高质量发展水平空间自相关分析

2.2.1 湖南省高新区高质量发展水平全局空间自相关分析

从表3 中可以看出，44 个高新区的Moran's I 指数和14 个市州的Moran's I 指数都是正值，说明44 个省级及以上高新区高质量发展水平在空间上呈现正相关性，形成空间上的集聚；同理，14 个市州的高新区高质量发展水平在空间上呈现正相关性，形成空间上的集聚。但是，Moran's I 指数均只有0.3 左右，说明相关性不强，44 家湖南省高新区高质量发展水平在空间分布上虽然存在相似值之间的集聚，但这种空间相关关系不太显著，各高新区高质量发展水平在空间上存在一定的相互作用，但空间作用比较有限，整体上趋于随机分布，同时说明湖南省高新区在高质量发展方面合作性不强。同理，14 市州高新区高质量发展水平在空间上的相关性也不强。

表3 湖南省高新区高质量发展全局空间自相关指数

同时，四大板块的Moran's I 指数为负值，z 值远远小于1.96，这表明湖南省四大板块的高新区高质量发展水平在空间上呈现负相关性，形成空间上的离散，呈现随机分布，说明四个板块的高新区之间合作性非常小，整体上尚未形成高新区高质量发展水平的高空间格局。

2.2.2 湖南省高新区高质量发展水平局部空间自相关分析

14 个市州的面板数据是基于每个市州各高新区的综合得分平均值得到，根据每个市州高新区的综合分数，基于自然断裂点数据分区法将14 市州高新区高质量发展水平进行再一次的等级划分，划分为5 个类型，分别是高水平发展市州，较高水平发展市州、中等水平发展市州、较低水平发展市州和低水平发展市州，见表4。

表4 14 市州高新区高质量发展水平类型表

基于ArcGIS 和14 市州的面板数据，绘制湖南省14 市州的高新区高质量发展水平空间格局图，见图3。

图3 各市州的高新区高质量发展水平空间分布

从图3 中可以看出，市州高新区高质量发展水平具有明显的空间差异特征，其高质量发展水平由东部向西部逐渐降低。长株潭城市群和环洞庭湖城市群高新区高质量发展水平均比较高，而湘南地区和湘西地区高新区高质量发展水平比较低。

为了探究市州之间高新区高质量发展水平的空间相关性，基于Geoda 软件和14 市州面板数据，绘制湖南省14 市州的高新区高质量发展水平LISA 聚类图，见图4。

图4 湖南省14 市州的高新区高质量发展水平LISA 聚类

从前面的14 市州高新区高质量发展水平全局空间自相关指数可以得知，市州之间的空间自相关程度并不强，图4 更精准地表现了市州高新区高质量发展水平的局部空间自相关程度。湖南省省级及以上高新区高质量发展水平在个别市州存在显著的空间自相关，即存在高高聚集和低低聚集的空间形态，其余市州呈现不显著的空间相关性。

其中“H-H”聚集区域是长沙市，这说明长沙市高新区高质量发展水平高，长沙周边市州的高新区高质量发展水平也高。这说明长沙市对周边市州高新区高质量发展的集聚力和带动力强。其中“L-L”聚集区域是张家界市，这说明张家界市高新区高质量发展水平低，张家界周边市州的高新区高质量发展水平也低。不存在“H-L”聚集区域和“L-H”聚集区域，说明湖南省不具有高新区绝对高水平发展的市州，也不具有高新区绝对低水平发展的市州。其余市州高新区高质量发展水平不具有显著的空间相关性，说明大部分市州高新区高质量发展在市州之间的集聚度和合作性不强，整体上未能形成高新区高质量发展的高空间格局。

3 结论

1）湖南省高新区在数量和质量分布上存在明显的空间差异特征，从数量上来看，呈现出“东多西少，北多南少”的空间分异规律。从发展等级上来看，高新区高质量发展水平存在“东北高，西南低”的空间分布差异。

2）湖南省高新区高质量发展水平在空间上集聚于湘东北的长株潭城市群中心及近邻的岳阳、常德和衡阳市，具体表现为以长株潭为核心的单中心发展高地、常德市、岳阳市和衡阳市为较高聚集地以及多个规模小的增长点并存的空间格局。

3）44 家湖南省高新区高质量发展水平在空间分布上虽然存在相似值之间的集聚，但这种空间相关关系不太显著，各高新区高质量发展水平在空间上存在一定的相互作用，但空间作用比较有限，整体上趋于随机分布，同时说明湖南省高新区在高质量发展方面合作性不强。同理，14 市州、“四大板块”高新区高质量发展水平在空间上的相关性也不强。

4）湖南省省级及以上高新区高质量发展水平在个别市州存在显著的空间自相关，即存在“高高聚集”——长沙市对周边市州高新区高质量发展的集聚力和带动力强，和“低低聚集”的空间形态——张家界市高新区高质量发展水平低，张家界周边市州的高新区高质量发展水平也低，其余市州呈现不显著的空间相关性。大部分市州高新区高质量发展在市州之间的集聚度和合作性不强，整体上未能形成高新区高质量发展的高空间格局。

5）综上研究成果的初步分析，结合高新区高质量发展内涵，湖南省高新区高质量发展应采取相关措施缩小高新区之间的发展差异，增强长沙作为增长极对于周边地区的带动作用，促进高新区整体高质量发展水平持续稳步提升。依据分维度高质量发展水平测度成果，可以针对薄弱环节采取相关措施对症下药，如加强创新驱动建设，加大科技投入力度，提高科技成果转化效率；坚持发展“一区一主导产业”，不断优化产业结构，坚持体制改革与创新；大力营造健康良好的双向投资环境；坚持绿色发展理念，突出以循环链条为核心，打造了“企业小循环、园区中循环、行业大循环”的循环的经济格局等。