沈阳市中心城区都市工业空间分布及影响因素分析

姜苏容,杜 鹏,丁晓健

(辽宁师范大学 地理科学学院,辽宁 大连 116029)

都市工业的概念最早在二战后由西方发达国家提出,当城市化水平达到一定程度后,城市化速度将会放缓,城市为避免高昂的地价、拥挤的交通,不可避免的进入了郊区城市化[1-2]。随着产业的不断迁出和人口流失,市中心出现经济、交通、治安等方面的问题,产业外迁带来的弊端由此而生[3-4]。Macleod G通过对城市和工业发展状况的分析,最早提出“再工业化”概念,为解决当时陷入后工业化衰落化的城市出现的弊端,包括德国鲁尔区、美国东北部“锈带”、日本九州地区[5]。此外在欧洲其他地区,Henderson J V对巴黎分散化就业空间分析,提出工业用地的新发展战略,对欧洲废弃工业区再利用提出新方法[6]。

新中国成立后,城市化进程不断加快,工业化水平不断提高,中国部分大城市陆续显现出的“城市病”问题[7]。伴随着退二进三,以制造业为主的大工业不断从市中心迁出,城市空心化、人口老龄化、高失业率等问题涌现。上海作为中国最早提出都市工业概念的城市,其早期都市工业的首要原则是“节约成本”,显现出都市工业与传统工业并存的状态[8]。2001年后,北京市也对都市工业有了新的研究,强调都市工业的“互补作用”。邢少军认为都市工业的属性与北京首都的属性相契合,他强调要更注重都市工业的信息化建设,都市工业开始被各大城市关注[9]。武汉市[10]、南京市[11]、天津市[12]、徐州市[13]、昆明市[14]、兰州市相继提出都市工业的概念,要求都市工业具有低污染、规模小、布局灵活的特点。

都市工业的概念在早期研究中较为模糊,从最早以上海轻工业代表的文旅工艺用品,到后来提出“楼宇经济”的概念,各派学者各执一词[15]。产业的划分不断细化,从最开始的纺织业、手工业划分方式,到日用化学、食品工业、现代办公体育文化用品、室内装饰、旅游工艺品的划分方式,再到服装服饰行业、电子信息产品加工制造业、食品加工制造业、包装设计和印刷行业、室内装饰装潢产品制造业、化妆品及洗涤用品制造业、珠宝钻石等工艺美术品、旅游产品及健身器材制造业、钟表制造业等划分方式,不同的学者划分方式各有不同[16]。随着对都市工业研究的不断深入,知识密集型产业、创意类产业等新兴产业也加入到分类方式中[17-18]。除了前有研究遵从绿色发展的概念外,当前都市型工业还应当具有明显的消费、市场指向性的特征,表现为空间上的集聚。

随着研究深入,定性研究转向定量研究,刘宇鸣对成都武侯区进行定量分析,采用SWOT-PEST模型分析都市工业优劣势,并提出相关建议[19]。马晓敏等利用Logit模型对都市工业驱动因素进行分析,量化驱动因素的影响程度[20]。各方研究表明,去工业化的模式不能适应现代城市发展,引导其良性发展才是应对之策[21]。都市型工业区具有污染少、分布集中、就业灵活、投入成本小等别于传统工业的特征,其特殊的非标准化特点与传统工业理念背道而驰,但对于城市工业结构的完备却发挥不可替代的作用[22-23]。前人所研究成果在定量分析方面很少,驱动因素的方向、程度说明不足,本研究引入OLS模型和GWR模型,并考虑空间异质性的影响,对沈阳市都市型工业进行定量化研究。

都市工业的发展深受演化经济地理理论影响,该理论通过寻找经济活动在发展过程中,涉及的历史方面的规律,来将空间内的不同变量与时间相关联,试图从历史的视角来解释其本质规律[24]。此外还受到上世纪70年代发达国家应对金融危机而产生的后福特主义,依托信息与通讯技术,通过小批量、分散化、高灵活的生产过程和劳动关系来取代传统大规模、标准化的生产[25]。在这些理论的支撑下,区域中企业发展往往显现出极具特色与新颖的产业结构并由内向外的衍生出与其有很大关联的相关深层产业。

辽宁省在计划经济时期实行优先发展重工业的政策,致使其工业体系至今仍有着“偏重”的属性[26]。历来研究重点在于计划时期重工业发展和新时代老工业基地的振兴,对于都市型工业的研究较少。2019年沈阳市被列为新一线城市,拥有国家级中心城市的定位,成为整个东北地区的中心城市,城市人口和面积飞速扩张,周边县区人口涌入中心城区,对城市环境提出了更加严格的要求[27-28]。自中国共产党第二十次全国代表大会召开以来,习近平总书记强调,要坚持以推动高质量发展为主题,推动经济实现质的有效提升和量的合理增长,建设现代化产业体系,坚持把发展经济的着力点放在实体经济上,推进新型工业化。都市型工业将成为新型工业化的重要一环,对实现“高质量”城市化,提高人民幸福指数起到不可替代的作用,发展都市工业将帮助中国城市步入社会主义现代化。此外沈阳市政府着力做好统筹保障发展和保护资源工作,有效保护了现有土地资源,为经济建设和社会事业发展提供了用地保障[29]。为推动城市绿色发展,规划建设新城新市镇,建设各类产业园区,进一步优化城市功能结构,完善国家级中心城市的定位。本研究意在对沈阳市中心城区都市工业的空间分布进行系统分析,揭示其空间分布特征及驱动因素,对未来城市规划政策制定提供理论支撑。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

沈阳,古称盛京、奉天,为辽宁省省会城市,坐落于辽河平原,位于东北地区南部,辽宁省中部,南连辽东半岛,北依长白山麓。沈阳市是国务院批复的东北地区的中心城市,2019年成为东北地区唯一的新一线城市,是沈阳都市圈的核心城市,中国重要的重工业基地和先进装备制造业基地,总面积12 860 km2,2021年沈阳实现地区生产总值7 249.7亿元,年末全市常住人口911.8万。如图1所示所选研究区为沈阳市自然资源局印发的《沈阳市城市总体规划2011-2020》中规定的中心城区范围包括:和平区、沈河区、大东区、皇姑区、铁西区、苏家屯区、浑南区、沈北新区、于洪区9个行政区,中心城区位于沈阳东南侧,东至三环高速公路,西至大潘街道,南至桃仙街道,北至京哈客专直通线,面积1 353 km2,是沈阳市人口、道路、企业最密集,经济最发达的地区。

图1 沈阳市中心城区及企业点位置图

1.2 数据来源

本研究沈阳市中心城区行政单元图层来源于国家基础地理信息中心提供标准地图数据库,根据沈阳市自然资源局政府文件划定的中心城区范围,进行裁剪以获取所需图层,以及利用ArcGIS 10.2软件将中心市区划分成1 609个1 km×1 km单元格网。沈阳市中心城区企业信息数据来源于企查查(https://www.qichacha.com/),限定时间范围为2022年7月1日前注册的工商企业登记数据,包含企业名称、地址、经营范围、企业类型等,且登记状态为在业/续存。本研究依照国民行业经济分类,选取了制造业中符合都市型的七大工业类别,包括:食品制造业4 696家(40.8%)、家具制造业2 142家(18.6%)、文教工美体育娱乐用品制造业1 607家(14%)、纺织服装、服饰制作业1 448家(12.6%)、印刷和记录媒介复制业1 025家(9%)、计算机、通讯和其他电子设备制造业380家(3.3%)、医药制造业218家(2%)。通过中心城区范围裁剪、筛选所研究行业,共得到11 514家企业点数据,借助企业点地址信息,进行WGS84坐标批量拾取系统获取坐标,通过ArcGIS 10.2建立沈阳市中心城区企业空间数据库。

1.3 研究方法

1.3.1 核密度估计法

核密度估计方法(Kernel Density Estimation,KDE)当一个空间单元内的要素之间呈现出非均质的空间分布特征时,常常将KDE作为分析其空间分布特征的工具之一,可以直接反应沈阳市中心城区都市型企业空间集聚程度和及集聚形态。其计算公式为:

(1)

1.3.2 热点分析法

热点分析通过给定一组加权要素,使用Getis-Ord Gi*统计识别具有统计显著性的热点和冷点,用于识别具有统计显著性的高值(热点)和低值(冷点)的空间聚类。其计算公式为:

(2)

对G*(d)进行标准化:

(3)

1.3.3 地理加权回归

地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型在普通线性回归模型(OLS)的基础上加以拓展,将要素的空间特性加入到回归模型。考虑到地理空间的非平稳性及异质性,引入GWR模型对不同地理位置下的影响因素发挥作用的大小进行分析,能够更好地对空间变异特征进行探测,充分反映回归参数在不同地理空间下的不同地理空间特征。其计算公式为:

(4)

式中:yi及xij为被解释变量Y及解释变量矩阵X在i点的观测值;(ui,vi)为观测点i在空间上的地理坐标;αi(ui,vi)及βj(ui,vi)为关于i点地理位置的相关参数函数;εi(ui,vi)为关于i点的随机误差函数;j为解释变量的个数。

地理加权回归模型对每一个观测点(ui,vi)进行加权最小二乘法进行估算,权重常选取距离衰减函数的某种形式。对于n个位置的每一组系数估计将可以实现在地图上的分布,这可以提供有价值的空间非平稳性条件下回归关系的信息。本文以1 km×1 km的格网作为样本单元获取沈阳中心城区企业数量与密度值,借助GWR工具,选取高斯函数作为权重函数,采用AICc来确定模型带宽,运行得到回归模型的结果。

2 沈阳市中心城区都市工业空间布局特征

2.1 总体特征

沈阳市中心城区位于沈阳市东南方向,城区核心区为企业点最密集区,东北方向企业点相对稀疏。其中沈北新区企业点占比4.4%,全分区最少,该区划入中心城区的面积较少,且人口相对稀疏。于洪区企业点占比31%,在各区中所占比例最高,人口在沈阳市各区排名第二,政策优势显著,聚集了算选所有都市型行业的类型,铁西区、皇姑区、和平区、沈河区、大东区、浑南区、苏家屯区企业点分别占比11.7%、5.5%、4.8%、10.5%、8%、16.1%、8.1%。其中大东区、沈河区、铁西区、皇姑区、和平区虽然面积较小,但是人口密集,是沈阳市发展的传统核心区。因此集聚的企业消费、服务指向性强,紧张的用地也加剧其集中占地面积较小的企业。

2.2 集聚特征

本研究采用核密度分析法和热点分析法,通过ArcGIS 10.2对沈阳市中心城区都市工业集聚特征进行可视化分析,得到结果如图2所示。沈阳市都市型工业呈现出:(1)“双核”型分布特征,沈河区、大东区形成首位核心,于洪区西部形成次一级核心,双核空间上呈现东西分布,双核间形成条带状密集区,西南方向形成密集点分散布局。(2)“中心—外围”型空间分布特征,具体来看,首位核心位于中心城区的几何中心,由沈河区、大东区组成热点区,铁西区、皇姑区组成次热点区,其属于沈阳市老城区,计划经济以来建设良好的工业基础,基础设施建设较为完善,人口密集占全市人口11.75%,具有巨大的消费市场,产业在此聚集形成首位核心。此外核心外围区由于洪区、沈北新区、苏家屯区、浑南区组成,其中于洪区的光辉街道、马三家街道、平罗街道形成热点集区,苏家屯区民主街道形成次热点区。这些区的面积更大,享有政府政策支持,沈北新区于2006年10月国务院批准成立,享有市级经济管理权,享受国家级开发区政策优惠。于洪区人口位列沈阳市分区第二位,产业基础优越,先后获批成为国家中小城市综合改革试点、国家首批示范物流园区、国家电子商务示范基地、国家现代农业示范区和沈阳跨境电商先导区,因此在此形成二级核心区,位于于洪区西侧。在沈阳市经济区规划建设新城新市镇中,蒲河新城、永安新城、浑河新城、主城皆位于外围区,政策倾斜使各类产业园在此布局、配套基础设施完善,标准化的工业厂房以及上下游关联产业,为都市工业企业布局创造条件。

图2 沈阳市都市工业核密度分析与热点分析图

如图3所示,从各行业分布特征来看:(1)食品制造业、文教工美体育娱乐用品制造业、纺织服装、服饰制作业具有明显的集聚指向性,集中分布于东站街道、东陵街道、南塔街道、东湖街道、前街街道,具有明显的消费指向性,这些区域人口密集,是沈阳市的中心,总体消费需求数量大,因此日常消费型企业聚集于此。(2)印刷和记录媒介复制业,医药制造业数量较少,分布较为分散,但各区具有聚集点。(3)家具制造业和计算机、通讯和其他电子设备制造业分布于外围区,其家具制造业在于洪区集中分布,呈聚集点呈现斑块状分散于全区,其他区域较少,电子制造业较为均匀,各区皆有聚集分布。

图3 分行业企业空间分布图

3 沈阳市都市型工业影响因素分析

3.1 基于OLS的影响因素分析

将1 609个基本格网中的企业数量Y作为因变量,距离新城新市镇的距离X1、距离产业园距离X2、距离机场距离X3、距离市中心距离X4、新增企业数量X5、距离火车站距离X6,6个指标在进行标准化处理后作为自变量参与模型分析检验。借助ArcGIS 10.2分析得出相关系数,并通过了0.05的显著水平检验,R2=0.799 234,校正后的R2=0.798 482,说明该模型拥有较好的解释性。从表1中各项指数得出,沈阳市都市型工业空间布局的驱动因素各不相同,其中集聚经济、距市中心距离、距火车站距离的回归系数较大,集聚经济是影响最大的正向驱动因素,而距离新城距离、距离产业园距离、距离火车站距离呈现出负相关,说明它们对沈阳市都市工业集聚产生负面影响,是负向驱动因素。

表1 OLS参数及其结果

3.2 基于GWR的影响因素分析

为弥补OLS只能计算全局平均系数而忽略空间差异的特点,本研究将现有数据进行Z-score标准化处理,利用ArcGIS 10.2进行地理加权回归分析得到所示模型参数结果,其中R2=0.838 842,调整后R2=0.836 551,对比发现其拟合程度由于OLS模型,解释沈阳市都市工业驱动因素的效果更好。如表2所示与OLS模型相比,GWR模型能够反应研究对象的空间异质性,从模型报表中可以看到各个单元格网有各自的R2值,表明解释可信度的R2也存在着空间异质性。

表2 GWR模型参数及结果

GWR模型能模拟研究区内不同空间单元的驱动因素回归系数,为了进一步解释驱动因素的作用程度,利用SPSS软件对结果进行描述性统计,得出各个驱动因素的平均值、中位数、标准差、方差,从回归系数的稳定性来看,距产业园距离X1、距离机场距离X2、距离市中心距离X3等要素的数值较低,表示回归系数的稳定性较强,结果较为稳定。距离新城新市镇距离X1、新增企业数X5、距离火车站距离X6等要素,数值较高,表示回归系数稳定性较差。回归系数的平均值大小反应了各影响因素对都市工业聚集的贡献程度,而符号则代表各要素所影响的方向,从平均贡献度来看:集聚经济(0.891 739 738 9)>市中心距离(0.009 615 145 6)>产业园距离(-0.004 792 414)>机场距离(-0.009 758 183)>火车站距离(-0.025 108 027)>新城新市镇距离(-0.040 772 619),集聚经济对沈阳市都市工业的集聚作用影响较大且为正向,距产业园距离因素的平均值最趋近于0,表示其对沈阳市都市工业布局的影响较小。

距新城新市镇距离对企业空间聚集的影响。从分布来看,呈现由东向西递减趋势,于洪区尤为明显,沈阳市提出新城新市镇建设,在城际连接带规划建设新城、新市镇33个,其中重要节点城16个,连接带新城9个、新市镇8个,企业于此布局不仅能享受政策优惠,同时能拥有人口流入带来的市场扩张,所设新城新市镇沈阳市中心城区东部密度大于西部,反映都市型工业企业决策者对于政策的偏好。从表2中得知,距新城距离的回归系数有正有负,其中正值占比4.8%,负值占比95.2%,表明随着距新城距离的增加对沈阳市都市型工业的集聚产生负面影响,整体呈负向驱动作用。

距产业园距离对企业空间聚集的影响。从空间上呈现由东北向西南递减的空间分布格局。沈阳市中心城区产业园在东北方向密集,企业决策者为共同享受良好的基础设施和配套的上中下产业于此集聚。从表2中得知产业园距离的回归系数负值占60.7%,高于正值所占39.3%,总体系数较小,但不同区域间仍存在差异,表明随着距产业园距离因素对沈阳市中心城区都市型工业产生负面影响,具体影响程度大小存在明显的空间异质性。

距离机场距离对企业空间聚集的影响。从表2得知距机场距离的回归系数正值占比52.1%大于负值占比47.9%,距机场距离影响因素整体上对沈阳市中心城区都市工业聚集发挥正向驱动作用,具体影响程度具有区域差异。当前沈阳市仅存在一个大型国际机场——沈阳桃仙国际机场,其影响辐射沈阳全境,是东北地区中心航空港,也是东北地区一流客货运枢纽,因此在空间上呈现由南向北递减,但总体回归系数较小,对沈阳市都市工业集聚影响并不明显。从结果来看,沈阳市中心城区的企业类型主要用于日常消费,临近机场附近主要是部分电子制造业及印刷复制业,从整体来看对航空运输需求较小。

距市中心距离对企业空间聚集的影响。本研究将沈河市人民政府作为中心点进行分析,于洪区作为沈阳市人口第二大区,密集的人口致使日常生活消费企业于此布局,该区面积较为广阔,土地成本降低,因此布局了最多的家具制造业,但总体回归系数较小,对沈阳市中心城区企业集聚的驱动作用较弱。从表2得知距离市中心距离的地理加权回归系数正值占比58.3%,距市中心距离影响因素对沈阳市中心城区都市工业的集聚发挥正向驱动作用,空间上呈现由西南向东北递减。

集聚经济对企业空间集聚的影响。本文选取2018-2022年沈阳市中心城区新增4 990家企业作为反应集聚经济的指标,2022年企业总数比2018年增长76.5%,年均增长率10.55%,增速较快,且处于持续增长的过程。如表2所示地理加权回归系数全为正值,平均数为0.891 739 738 9,数值最大,说明集聚经济对沈阳市中心城区集聚有正向驱动作用,且作用最为显著。中位数为0.812 704 043 1表明在空间差异性的状态下,大部分数值较高且为正,集聚经济发挥作用的大小由西南向东北递减,在于洪区西南部驱动作用达到最大程度,一方面是由于主观上企业决策者惯性思维的影响,受到原有布局企业经验和信息的交流,进而获得存在与经营的便利。另一方面都市工业具有小而精的特点,产业链上中下游受空间地理临近性影响而缩短时空距离,进而达到减少成本,提高利润的经济需要,此外企业利用原有布局企业市场知名度和品牌效应,迎合当地居民消费习惯,满足消费者需求的同时节约前期宣传成本,形成“集市效应”促使集聚经济的效应最大化,例如:著名小吃街、大型家具城、数码电子城等等。企业集聚可以共享配套的基础设施,密集的劳动人口,提高市场规模,进一步吸引企业驻扎形成良性循环。

距离火车站距离对企业空间集聚的影响。从表2得知距火车站距离的地理加权回归系数正值占比24.9%,负值占比75.1%。表明距火车站距离因素对沈阳市中心城区都市工业聚集起负向驱动作用,空间上呈现东北高,中心、西南方向低的特点,铁西区和沈河区形成低值核心区,发挥作用最大的区域为沈北新区和浑南区,距火车站距离因素回归系数为负且数值较大,表示企业依赖铁路运输和火车站带来的人流量,距离火车距离越大,对企业聚集越弱。

4 结论与讨论

4.1 结论

以沈阳市中心城区都市型工业为研究对象,选取符合都市型工业特点的七大类产业,共11 514家企业,选取6项指标利用OLS模型、GWR模型进行定量分析,得出结果如下:

(1)从空间分析上看,沈阳市都市工业空间布局呈现“双核”与“中心—外围”结构特征。“中心”指由沈河区、皇姑区、大东区、和平区、铁西区组成一级核心区,“外围”指的包围中心区的于洪区、于洪区、沈北新区、苏家屯区、浑南区,各区的二级核心区连接成环带分布于一级核心区周边,全部企业呈现点状集聚,块状分散布局的特征。

(2)各行业属性不同,集中程度存在明显差异,食品制造业、文教工美体育娱乐用品制造业、纺织服装、服饰制作业具有明显的消费集聚指向性,空间布局上更为集中,在东站街道、东陵街道、南塔街道、东湖街道、前街街道等地较为显著。家具制造业在于洪区集聚特征显著,印刷和记录媒介复制业,医药制造业分布较为分散,计算机、通讯和其他电子设备制造业呈现点状集聚,块状分散的空间特征。

(3)从影响因素上来看,GWR模型优于OLS模型,分析检验发现:从平均贡献度来看,集聚经济(0.891 739 738 9)>市中心距离(0.009 615 145 6)>产业园距离(-0.004 792 414)>机场距离(-0.009 758 183)>火车站距离(-0.025 108 027)>新城新市镇距离(-0.040 772 619),其中集聚经济受到企业决策者的主观行为和客观上减少成本,增加利润的需要而为最大的正向驱动因素,距新城新市镇距离则为最大负向驱动因素。

4.2 讨论

随着沈阳市被列为“新一线”城市,成为整个东北地区的中心城市,对整个东北地区的吸引和辐射能增强,享受国家政策的支撑,而都市型工业使城市化更合理高效,都市型工业对于建设现代化城市,避免城市空心化,优化二、三产业的产业比重结构起重要支撑作用,进一步建设“大沈阳”的现代化都市圈[30]。自中国共产党第二十次代表大会召开后,沈阳站在了“两个一百年”奋斗目标的历史交汇点,为实现“2035年与全国、全省同步基本实现社会主义现代化,实现新时达全面振兴全方位振兴,成为国家战略部署中具有重要地位的中心城市”的远景目标和“以‘十四五’期间推动全面振兴全方位振兴取得新突破,努力建设国家中心城市”的近景目标,沈阳对高质量发展的追求更迫切。同时沈阳市看到企业集聚带来的收益,着重关注现有企业集聚区,保留亩均效益高的企业,把握城市空间异质性规律,因地制宜的发展区域优势产业,迁出高污染高物耗的制造业,使城区产业结构更加绿色合理。强化基础设施建设,合理利用沈阳市新城新市镇政策,提高经济收益的同时优化产业结构。本研究采用静态数据进行分析,同时对影响因素的甄别还有待完善,未对考虑沈阳市行政区划调整因素的影响,在未来的研究过程中将进一步探讨。