中国互联网企业风险投资网络及区位影响因素

以中国互联网企业的风险投资活动为例,构建要素流网络,采用空间分析、网络分析和负二项回归模型等方法,考察中国互联网企业风险投资活动的空间动态与区位选择机制。研究发现,互联网企业风险投资具有累积式发展的特点,投资企业与融资企业空间分布具有相似性;互联网风险投资本地化倾向显著,加剧了空间极化,进而推动了投资网络“核心-边缘”结构的形成;与传统风险投资活动相比,互联网风险投资的空间动态呈现更加集聚的特征;从区位选择机制看,市场化、政策引导、投资邻近性和空间邻近性在塑造互联网企业风险投资区位方面与传统投资活动存在差异,且对于互联网产业发展的各阶段存在不同程度的影响。     

重化工业集群式创新机制与空间响应研究

本文从集群权力分层视角出发,以德国化学工业和汽车、光伏重工产业为研究对象,采用多种空间计量模型分析方法,研究重化工业创新模式及其空间组织形态变化。理论研究结果表明,重化工业分布的弱地理邻近与空间尺度扩大是基于其产业技术特征和创新合作特点的“必然”：由于集群技术权力分层导致其创新外部性发生根本性改变,地理邻近非再必需,创新合作空间尺度由集群向区域层面拓展。德国实证研究分析揭示：重化工业空间布局呈显著弱地理邻近分布效应;其空间集聚形态已非传统意义上的产业集群,而是依托更大空间尺度的产业集聚带;重工与化工产业有着基于对综合性知识和共性技术扩散共同需求的区位指向;其核心企业因对创新合作者的高度选择权而呈现“孤岛效应”布局。研究指出,重视重化工业技术创新垂直扩散能力的培育、建立多生产环节的共性技术联盟、重视大工业区区域创新协同合作将有助于促进中国重化工业创新升级和空间布局优化。     

上海大都市区软件产业空间集聚与郊区化

随着信息经济发展壮大,软件产业日益成为城市经济的新引擎,其空间区位对城市空间结构影响不断加深.文章以上海市软件企业名录为数据基础,运用GIS 技术、社会网络分析等方法,探讨了上海大都市区软件产业的空间分布、演变特征及影响因素.研究发现,2002 年及2008年上海软件产业空间分布的集聚化特征明显,但产业集聚中心位置发生了从中心城区转向郊区的偏移.6 年间,软件企业的空间格局呈现出"大都市区尺度上的扩散以及园区尺度的再集聚"的时空特征.不同类型企业空间集聚与扩散的特征不同,以嵌入式软件企业为主的中小企业呈现出向远郊区扩散的特征.在影响因素的分析上,负二项回归的结果表明交通通达性、政府政策影响下的科技园区建设、产业历史基础对软件企业的区位选择具有显著影响.内外资企业区位影响因素的比较分析发现,交通通达性、自然环境及办公楼条件对外资企业区位影响较大,内资企业对政府政策更为敏感.     

文化创意产业区位模型与浙江实证

以浙江省为例,基于区位熵方法借助从业人员数据刻画文化创意产业空间格局,并运用主成分分析法与OLS模型,甄别驱动因素佐证文化创意产业区位模型。结果表明：① 市域尺度浙江文化创意产业区位规律不仅具有“资本空间”（杭州）集聚性,还具有“地方空间”（舟山、金华和台州）分异性;② 经济科教、政府支持、市场需求、环境、交通和地方性是重要区位因素,且不同重点行业、不同地理层级所受区位因素不尽相同;③ 浙江文化创意产业全行业区位特征主要是基础设施和管治双要素驱动型,8重点行业区位特征主要是“软因子”驱动型;④ 研究有助于提升城市文化创意产业政策着力点与规划调控协同性。     

中国国家级经济技术开发区及其产业空间格局演化——基于地级及以上市面板数据实证研究

选取1989~2015年地级市国家级经济技术开发区数量及主导产业面板数据,运用探索性空间数据分析（ESDA）技术,探讨国家级经济技术开发区及其产业空间格局演化特征。研究发现：① 国家级经济技术开发区整体经历探索阶段、推广阶段、完善阶段和升级阶段等4个阶段;空间格局演化体现出“点轴结构、T型结构、π型结构和网状结构”4种空间形态;空间扩散方式有“点-线-面”扩散、梯度扩散、等级扩散、邻近扩散、集聚扩散和升级扩散6种扩散模式;空间相关性整体呈波动起伏且逐渐上升态势,高-高集聚区从青岛-烟台逐渐演变为长三角、京津冀和福建沿海。② 五大主导产业集中稳定,装备制造始终处于集聚态势,其余4个主导产业呈“分散-集聚”态势;三大类型产业空间布局演化与上述空间格局演化态势基本一致,空间集聚性整体呈“N型”变化态势,技术密集型产业集聚特征最为明显。     

北京市外资制造企业的区位分析

基于第二次基本单位普查资料,采用OPM模型分析北京制造业外资企业的区位行为。研究表明,外资企业的集聚程度由城内向外显著递减,依托交通干线和开发区,外资企业已经扩散到了北京的郊区县,推动了制造业的郊区化发展。统计结果显示,企业、产业和集聚因素共同决定了制造业外资企业的区位选择。规模较大的、新建的外资企业倾向于近郊区,而多种经营的、独资的企业则偏好城内,尤其在二~四环之间,集聚经济推动了制造业外资企业的郊区化。外资企业的区位行为存在显著的产业差异。     

市场间邻近性与广东省出口企业的地理集聚

对外贸易是塑造广东省产业空间分布格局的重要力量,深入地探讨出口贸易与广东省企业集聚的内在联系机制,具有重要意义。本文从出口市场与本地市场之间的多维邻近性角度,为广东省的企业集聚发生机制提供了新的解释,具有一定的理论与政策参考价值。本文认为,企业的出口市场与本地邻近性越低,企业自身越难以远距离地直接获取关于目的市场的出口知识。在这种情况下,企业为了实现出口的成功扩张,其在空间上倾向于集聚分布,以在本地获取相关知识的溢出。基于2000—2016年中国海关进出口贸易数据,本文对广东省出口企业的外部出口市场格局以及内部空间集聚格局进行了描述,并实证测度了企业的出口市场与广东省在地理、经济、文化、政治和制度五个维度上的邻近性与企业地理集聚水平之间的关系。特别地,本文运用DO方法对企业集聚水平进行定量测度,还原了企业集聚的原始微观形态,一定程度上弥补了现有对于集聚水平测度方法的不足。描述性分析表明,一方面,广东省企业的出口市场具有多样化的特点,其扩张一定程度上遵循“邻近性”原则;另一方面,广东省的企业空间分布呈现明显的“核心-边缘”格局。实证结果表明,当出口至与本地在经济、政治和制度三个维度上邻近性较低的市场时,企业在本地更加集聚。市场间地理和文化邻近性对企业集聚水平的影响不显著。同时,该影响效应在出口市场为发达地区和发展中地区的企业样本中具有差异。     

中国城市绿色技术扩散的时空过程与形成机制

以绿色专利转让刻画绿色技术扩散,分析了2001—2020年中国城市绿色技术扩散的时续动态以及空间格局,揭示了中国城市绿色技术扩散活动中的热门技术、行为主体和城市类型,并探讨了驱动中国城际绿色技术扩散的主要因素。研究发现：(1)中国绿色技术交易市场中的热门技术由环境治理技术快速转变为绿色建筑技术和清洁能源技术,企业始终是绿色技术扩散的主要行为体;(2)绿色技术跨城流动成为新常态,城市角色逐渐由自给自足式的城内集散型向开放创新式的城际集散型发展,全国统一的绿色技术交易大市场正在逐渐形成;(3)绿色技术扩散活动高度集聚在由东部沿海和长江经济带组成的“T”型地区,其中城际绿色技术扩散形成以京津、长三角、珠三角、成渝地区为枢纽的菱形网络;(4)遵循偏好连接和同配性法则,城际绿色技术扩散网络中新加入城市倾向于从枢纽城市获取绿色技术,但枢纽城市间的绿色技术流动更加频繁;(5)多维邻近性分析框架下的模型回归结果揭示了城市间技术差距、地理邻近性、经济邻近性、认知邻近性对城际绿色技术扩散的形成机制差异。     

成渝地区双城经济圈数字技术应用业时空演化特征及驱动因素

产业数字化是数字经济同实体经济深度融合的重要表现,将数字技术应用业的区位及驱动因素纳入其研究框架对成渝双圈实现产业数字化赋能经济高质量发展具有重要意义。基于成渝双圈2014—2023年4 348家数字技术应用企业样本,运用平均最近邻指数、核密度估计、标准差椭圆及多距离空间聚类分析等方法,刻画成渝双圈数字技术应用业的时空格局演化特征,采用地理探测器探究各类要素对成渝双圈数字技术应用业集聚发展的驱动作用。研究发现：(1)成渝双圈数字技术应用企业数量逐年增加,小型规模的企业数量增加最多,其次为微型、中型和大型企业。企业分布覆盖范围连年扩大,呈现“中心城区集聚,周边梯度扩散”的空间分布特征,总体分布与产业园区和高等院校的地理格局高度契合。(2)集聚水平总体上升,呈现“东（略偏南）-西（略偏北）”的空间演化态势,由“单中心主导”过渡到“双中心辐射”,逐渐演化为“多中心扩散”。(3)在分别以成都、重庆中心城区为中心和成渝双中心的观测尺度上,数字技术应用业集聚峰值分别为30 km、4 km和50 km,集聚最优值分别为270 km、130 km和360 km。(4)经济基础、市场潜力和政策保障因素驱...     

东北三省企业空间格局演化与区位选择因素

企业作为产业空间的核心载体和组织主体,其区位特征和影响因素识别对优化区域产业空间布局、合理配置资源具有重要意义。以东北三省115 852条有效规模以上企业数据为研究对象,采用空间分析方法总结2000年、2010年和2019年东北三省企业空间格局特征,并运用OLS模型和GWR模型解析影响企业区位选择的核心因素。结果表明：① 东北三省企业以“T”字形铁路沿线为轴线逐渐向两端扩展;② 沈阳市区始终保持东北三省企业资本规模领先地位,哈尔滨、长春、大连市区资本规模增长迅速,并与沈阳市区之间的差距逐渐缩小;③ 东北三省企业空间分布可以分为单核心热点型、中心城市集聚型和“大集聚-小分散”型3种类型;④ 市场规模、城市等级是影响东北三省企业空间分异格局的两大核心因素,外商投资水平次之;⑤ 不同区位影响企业空间布局的核心因素存在一定空间差异。     

中国高技术产业创新空间分布及其影响因素——基于面板数据的空间计量分析

本文基于2003-2012年省域面板数据,采用地统计方法分析中国高技术产业创新的空间分布,并运用空间计量模型对其影响因素进行探讨。研究发现：中国高技术产业创新存在明显的空间差异,其中东部地区的创新水平明显高于中部和西部地区;2003-2012年间,高技术产业创新整体空间差异表现出先扩大后缩小的趋势,空间分布呈现出先集聚后扩散的变化特征;相邻省域间的创新水平存在明显溢出现象,研发资金投入、研发人员投入、高校研发水平、企业规模和市场开放度均对高技术产业创新起到促进作用,且研发人员投入和市场开放度还能进一步促进相邻地区的创新发展,而企业规模则对相邻地区的创新存在负面影响。因此,加大对中西部地区研发资金和研发人员投入,重视高校在创新发展中的作用,破除区域壁垒促进技术流动以及加大市场开放度,都有利于提高整体创新水平和缩小创新空间差异。     

基于微观企业数据的产业空间集聚特征分析——以杭州市区为例

与基于面状地理数据的研究不同,以微观企业点数据为基础,采用基于距离的产业集聚的研究方法,最终完成一个完整的从企业地址信息处理,到大量企业之间距离运算和处理,再到集聚参照设定,最后进行产业空间集聚分析的研究过程。以杭州市2013年工商登记数据为基础,通过对不同类型产业的研究,认为生产性服务业和高科技制造业集聚趋势较为明显,而传统的零售业和制造业在城市空间上没有形成集聚。进一步分析企业规模对空间集聚趋势的影响表明,金融服务和商务服务业的集聚由较小规模企业主导,零售业的集聚由较大规模企业主导,信息服务业的集聚由中等规模企业主导,制造业的集聚整体上由中小规模企业主导。     

基于点状数据的上海都市型工业空间格局研究

镶嵌于城市地域的都市型工业,有着其独特的区位特征和空间格局。基于2008年上海都市型工业微观企业数据,探讨工业郊区化背景下都市型工业空间分布、集聚特征以及行业间的空间邻近关系。研究表明：上海都市型工业企业区位选择具有中心城区与近郊区双重指向性,在距离城市中心10~20 km区间都市工业分布最密集,空间分布的非均质特征明显。空间集聚以城市内各类园区（商业楼宇、都市工业园、工业园区）为主要载体,集聚格局在行业间存在一定差异。在空间邻近关系方面,各行业间呈现出基于相同要素投入、生产关联、共同市场、政策导向的邻近布局以及基于异质排他性、环境要求的弱邻近布局特征。     

高技术产业聚集区形成的区位因子分析

高技术产业发生空间聚集是一种重要的新经济的地理现象,空间上细分,这种聚集进一步呈现形成产业专业化的产业带或者产业区具有专业化特征的产业集群。在首先讨论聚集与集群概念的基础上,指出了高技术产业聚集区的形成有赖于产业集群。基于这种认识,我们详细分析了国内外关于产业聚集区分布的区位因子,发现这些因子包括人力资本、知识环境、气候环境和商贸环境。并对这几个因子进行了量化,对此建立模型,验证了这些区位要素对高技术产业聚集的影响。研究结果表明：①聚集是产业、资本、人口向空间的集中。产业发生聚集的区位因子包括知识溢出环境、人力资本聚集、气候环境、商贸环境、交通环境与供应链环境。②在6个区位因子中,知识溢出环境、人力资本、气候条件是高技术产业聚集区形成的决定性区位因子,交通条件、供应链环境、商贸环境是高技术产业聚集发展的辅助性区位因子。在高技术产业集群中,交通条件、供应链环境、商贸环境成为控制性因素。     

西北五省区经济开发区空间格局演变与主导产业变迁

在我国经济进入新常态发展阶段的背景下，经济开发区的空间布局优化和主导产业转型升级事关区域经济协同发展、创新驱动发展和高质量发展。本文选取西北五省区作为研究对象，根据官方发布的国家级和省级开发区数据，利用核密度分析和多距离空间聚类分析等方法探讨该区域经济开发区2006年和2017年空间格局演变及主导产业变迁过程，得到以下结论：（1） 2006年和2017年西北五省区经济技术开发区均呈现明显的空间集聚，集聚强度增大，并呈现差异化的集聚扩散模式。（2） 五省区开发区在特定范围内的空间分析尺度上显著集聚，2006—2017年间集聚程度和强度有不同程度的提高。（3） 五省区开发区整体产业结构并没有发生根本性变化，但主导产业为战略性新兴产业的经济开发区数量和所占比例均有较大幅度的提升，不同类型主导产业的开发区在空间上呈现明显的变迁差异：技术密集型产业更倾向于在“西安—兰州—银川”集聚片区集聚；劳动密集型产业一方面在“乌昌石—奎屯—喀什”沿边集聚带强化集聚，另一方面，在“西安—兰州—银川”集聚片区的集聚中心逐步从兰州转移到了西安地区；资金密集型产业在新疆“乌昌石—奎屯—喀什”沿边集聚带和西安市与兰州市之间的“通道状”集聚区强化集聚；战略性新兴产业为主导的开发区在西安市和乌鲁木齐市集聚。     

首都圈产业分布变化及其空间溢出效应分析——基于制造业从业人数的实证研究

使用探索性空间分析技术,对首都圈制造业空间分布及其变化的地域与行业特征进行了研究,并建立空间计量模型重点分析了中心城市的空间溢出效应对产业空间格局变化的影响。2001-2009 年,多数制造业空间集聚程度表现出不断地加强的趋势,而且分行业的发展热点区在空间上有变化和迁移的现象,总体上工业发展表现出由中心向外围扩散的趋势,临近中心城市的外围郊县区成为工业集聚与发展的热点地区。中心城市发展对区域内的空间溢出效应是推动首都圈产业空间分布变化的重要因素。北京、天津两个中心城市对外围地区产业发展具有一定的空间溢出效应,但这种影响也因产业特征与中心城市产业结构及发展阶段的差异而有所不同。北京整体的发展环境相对有利于对资本、技术、人才需求较高的科技、资本密集型产业,北京本身这类产业的发展会袭夺外围地区的生产要素,引致负面的回流效应;而天津还处于工业化后期阶段,无论是经济总量增长还是分行业的发展对外围地区的空间作用并不具有明显的一致性。     

产业地理集中、产业集聚与产业集群: 测量与辨识

本文综述了产业地理集中、产业地理集聚以及产业集群的测量与辨识方法。传统的测量 产业地理集中方法包括集中系数、变差系数、赫芬代尔系数、赫希曼- 赫芬代尔系数、信息熵、锡尔 系数以及基尼系数等, 这些系数测量产业总体地理集中程度, 没有考虑企业规模分布对产业地理 集中的影响。基于企业区位选择模型, 经济学家发展了测量产业地理集聚的指数, 控制产业内企 业规模分布对产业地理集中的影响。无论地理集中指数还是地理集聚系数都以行政单元为基础, 仅描述单一空间尺度上的产业区位模式。Ripley 的K 函数通过计算某个企业一定距离内的邻居 企业个数来测量产业的地理集聚程度, 可同时反映产业在不同空间尺度的集聚程度。相互联系的 一群企业在地理空间上的集聚构成了产业集群, 产业集群的辨识不仅要测量产业间联系, 也要考 虑产业地理临近性。区位商和标准化区位商法、空间相关与产业联系法、因子分析和聚类分析等 多元统计方法以及基于投入产出关系的图谱分析方法等可以用来作为辨识区域产业集群手段。     

伴随资金流的技术溢出

以上市高新技术企业为例，通过建立Tobit模型，实证分析了股东技术水平对企业创新绩效的影响，进而探讨资金流带来的技术溢出机制。研究发现：高新技术企业与股东呈现出分离的空间布局特征，其中股东和资金流空间主要分布在中国的东部地区；股东技术水平对被投资企业创新绩效有正向影响并表现出稳健的结果；同时，股东作为区域外联系的对象，其投资行为使得创新主体之间相互作用的门槛更低，通过建立通畅的知识人才互动管道和更低的研发合作门槛，实现了技术溢出。并做出以下建议：资金流带动的技术外溢增加了技术学习的新路径，创新落后地区在引入高新技术企业限制的情况下，可引入携带技术的资金以达到补充效果。