世界地理研究 ›› 2023, Vol. 32 ›› Issue (4): 119-131.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2023.04.2021425
• 产业与布局 • 上一篇
收稿日期:
2021-03-21
修回日期:
2021-06-21
出版日期:
2023-04-15
发布日期:
2023-05-19
通讯作者:
张志斌
作者简介:
马晓敏(1997—),女,硕士研究生,研究方向为城市与区域规划,E-mail: mxm202009@163.com。
基金资助:
Xiaomin MA(), Zhibin ZHANG(), Weimin GONG, Yan GUO, Xuewei ZHAO
Received:
2021-03-21
Revised:
2021-06-21
Online:
2023-04-15
Published:
2023-05-19
Contact:
Zhibin ZHANG
摘要:
作为现代经济体系重要组成部分的都市型工业,具有独特的空间布局与区位选择偏好。基于微观企业数据,采用区位熵、热点分析和条件Logit模型,对兰州市都市型工业企业的空间分布特征及其区位选择的影响因素进行分析。研究发现:①兰州市都市型工业企业整体分布呈“一心两翼”的空间集聚特征,中心城区、近郊区和远郊区企业数量和密度相差不大,但随着空间尺度的缩小,区县尺度上的差异较为明显,街道尺度上的差异则更为显著。②从各行业来看,食品加工和室内装饰用品制造业在市域各个圈层均有热点集聚区分布,服装制造、工艺旅游用品和电子信息制造业主要在中心城区集聚,而包装印刷和化妆洗涤用品制造业则主要在近郊区和远郊区集聚。③都市型工业企业在区位选择过程中主要受到地方化经济、城市化经济、基础设施、政策规划和郊区化的影响,技术创新对其区位选择的影响较小。④从各行业来看,空间距离、历史区位、基础设施等对劳动密集型的服装制造、食品加工、包装印刷、室内装饰用品和工艺旅游用品制造业的区位选择影响较为显著,资本技术密集型的化妆洗涤用品、电子信息制造业则更加关注政策规划和技术创新因素。
马晓敏, 张志斌, 公维民, 郭燕, 赵学伟. 兰州市都市型工业空间分布及区位选择[J]. 世界地理研究, 2023, 32(4): 119-131.
Xiaomin MA, Zhibin ZHANG, Weimin GONG, Yan GUO, Xuewei ZHAO. Analysis of spatial distribution and location selection of urban industries in Lanzhou[J]. World Regional Studies, 2023, 32(4): 119-131.
行业类别 | 子行业 | 企业数/家 | 比例 |
---|---|---|---|
服装制造业 | 纺织服装、服饰业,毛皮服装加工,制鞋业 | 322 | 9.1% |
食品加工业 | 食品制造业,酒、饮料和精制茶制造业 | 1 285 | 36.3% |
包装印刷业 | 印刷和记录媒介复印业,纸制品制造 | 245 | 6.9% |
室内装饰用品制造业 | 家具制造业,照明灯具制造 | 1 116 | 31.5% |
化妆品及洗涤清洁用品制造业 | 肥皂及洗涤剂制造,化妆品制造,日用化学品制造 | 104 | 3.0% |
工美艺术品和旅游用品制造业 | 工艺美术及礼仪用品制造,玩具制造 | 149 | 4.2% |
电子信息产品制造业 | 计算机、通信和其他电子设备制造业 | 319 | 9.0% |
表1 都市型工业分类表
Tab.1 Classification of urban industry
行业类别 | 子行业 | 企业数/家 | 比例 |
---|---|---|---|
服装制造业 | 纺织服装、服饰业,毛皮服装加工,制鞋业 | 322 | 9.1% |
食品加工业 | 食品制造业,酒、饮料和精制茶制造业 | 1 285 | 36.3% |
包装印刷业 | 印刷和记录媒介复印业,纸制品制造 | 245 | 6.9% |
室内装饰用品制造业 | 家具制造业,照明灯具制造 | 1 116 | 31.5% |
化妆品及洗涤清洁用品制造业 | 肥皂及洗涤剂制造,化妆品制造,日用化学品制造 | 104 | 3.0% |
工美艺术品和旅游用品制造业 | 工艺美术及礼仪用品制造,玩具制造 | 149 | 4.2% |
电子信息产品制造业 | 计算机、通信和其他电子设备制造业 | 319 | 9.0% |
企业所在地 | 服装制造业 | 食品加工业 | 包装印刷业 | 室内装饰用品制造业 | 化妆洗涤用品制造业 | 工艺旅游用品制造业 | 电子信息制造业 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
市域 | 中心城区 | 1.31 | 0.91 | 0.80 | 0.92 | 1.02 | 1.44 | 1.35 |
近郊区 | 0.51 | 1.12 | 1.09 | 1.78 | 1.00 | 0.62 | 0.74 | |
远郊区 | 0.94 | 1.05 | 1.03 | 1.12 | 1.47 | 0.55 | 0.98 | |
区县 | 城关区 | 1.59 | 0.73 | 0.54 | 1.03 | 0.97 | 1.70 | 1.45 |
七里河区 | 0.73 | 1.32 | 0.52 | 0.39 | 0.68 | 0.61 | 0.60 | |
安宁区 | 0.74 | 0.74 | 0.98 | 0.91 | 0.57 | 0.84 | 2.25 | |
西固区 | 1.04 | 0.77 | 0.95 | 0.92 | 0.71 | 0.89 | 0.91 | |
红古区 | 0.86 | 0.68 | 1.42 | 1.00 | 0.99 | 1.00 | 0.42 | |
永登县 | 0.69 | 0.88 | 1.00 | 0.96 | 1.42 | 0.73 | 0.48 | |
皋兰县 | 0.83 | 0.98 | 0.98 | 1.24 | 0.98 | 0.74 | 0.56 | |
榆中县 | 0.58 | 1.02 | 2.05 | 0.87 | 1.05 | 0.41 | 0.63 |
表2 兰州市都市型工业企业区位熵
Tab.2 Location quotient of urban industrial enterprises in Lanzhou
企业所在地 | 服装制造业 | 食品加工业 | 包装印刷业 | 室内装饰用品制造业 | 化妆洗涤用品制造业 | 工艺旅游用品制造业 | 电子信息制造业 | |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
市域 | 中心城区 | 1.31 | 0.91 | 0.80 | 0.92 | 1.02 | 1.44 | 1.35 |
近郊区 | 0.51 | 1.12 | 1.09 | 1.78 | 1.00 | 0.62 | 0.74 | |
远郊区 | 0.94 | 1.05 | 1.03 | 1.12 | 1.47 | 0.55 | 0.98 | |
区县 | 城关区 | 1.59 | 0.73 | 0.54 | 1.03 | 0.97 | 1.70 | 1.45 |
七里河区 | 0.73 | 1.32 | 0.52 | 0.39 | 0.68 | 0.61 | 0.60 | |
安宁区 | 0.74 | 0.74 | 0.98 | 0.91 | 0.57 | 0.84 | 2.25 | |
西固区 | 1.04 | 0.77 | 0.95 | 0.92 | 0.71 | 0.89 | 0.91 | |
红古区 | 0.86 | 0.68 | 1.42 | 1.00 | 0.99 | 1.00 | 0.42 | |
永登县 | 0.69 | 0.88 | 1.00 | 0.96 | 1.42 | 0.73 | 0.48 | |
皋兰县 | 0.83 | 0.98 | 0.98 | 1.24 | 0.98 | 0.74 | 0.56 | |
榆中县 | 0.58 | 1.02 | 2.05 | 0.87 | 1.05 | 0.41 | 0.63 |
解释变量 | 变量含义 | 预期影响 | |
---|---|---|---|
地方化经济 | 企业数量(Firm) | 各街道2015年前该行业的企业数量(取对数)/个 | + |
集聚效益(Aggl) | 各街道2015年后该行业企业数量(取对数)/个 | + | |
城市化经济 | 城市化率(Rate) | 各街道非农业人口占年末总人口比重/% | + |
人口密度(Popudens) | 各街道单位面积人口数(取对数)/(人/km2) | + | |
区位历史 | 老城区(OC) | 各街道位于老城区赋值为1,否则为0 | + |
老工业基地(OIA) | 各街道位于老工业基地赋值为1,否则为0 | + | |
土地价格 | 地价(LAN) | 地价分七级,其中一级代表最高地价并赋值为7(取对数) | - |
基础设施 | 路网密度(Roddens) | 各街道的道路密度(取对数)/(km/km2) | + |
空间距离 | 距最近商业中心距离(CBD) | 各街道到最近商业中心的直线距离(取对数)/km | - |
距最近火车站距离(Railway) | 各街道到最近火车站的直线距离(取对数)/km | - | |
距机场距离(Airport) | 各街道到机场的直线距离(取对数)/km | - | |
技术创新 | 距最近学研机构距离(UNI) | 各街道距最近学研机构的直线距离(取对数)/km | - |
郊区化 | 是否位于郊区(CS) | 各街道位于近郊区或远郊区赋值为1,否则为0 | + |
政策规划 | 是否位于国家新区(NA) | 各街道位于国家新区赋值为1,否则为0 | + |
是否位于开发区(DZ) | 各街道位于开发区赋值为1,否则为0 | + |
表3 解释变量定义及预期影响
Tab.3 Definition of explanatory variables and expected effect
解释变量 | 变量含义 | 预期影响 | |
---|---|---|---|
地方化经济 | 企业数量(Firm) | 各街道2015年前该行业的企业数量(取对数)/个 | + |
集聚效益(Aggl) | 各街道2015年后该行业企业数量(取对数)/个 | + | |
城市化经济 | 城市化率(Rate) | 各街道非农业人口占年末总人口比重/% | + |
人口密度(Popudens) | 各街道单位面积人口数(取对数)/(人/km2) | + | |
区位历史 | 老城区(OC) | 各街道位于老城区赋值为1,否则为0 | + |
老工业基地(OIA) | 各街道位于老工业基地赋值为1,否则为0 | + | |
土地价格 | 地价(LAN) | 地价分七级,其中一级代表最高地价并赋值为7(取对数) | - |
基础设施 | 路网密度(Roddens) | 各街道的道路密度(取对数)/(km/km2) | + |
空间距离 | 距最近商业中心距离(CBD) | 各街道到最近商业中心的直线距离(取对数)/km | - |
距最近火车站距离(Railway) | 各街道到最近火车站的直线距离(取对数)/km | - | |
距机场距离(Airport) | 各街道到机场的直线距离(取对数)/km | - | |
技术创新 | 距最近学研机构距离(UNI) | 各街道距最近学研机构的直线距离(取对数)/km | - |
郊区化 | 是否位于郊区(CS) | 各街道位于近郊区或远郊区赋值为1,否则为0 | + |
政策规划 | 是否位于国家新区(NA) | 各街道位于国家新区赋值为1,否则为0 | + |
是否位于开发区(DZ) | 各街道位于开发区赋值为1,否则为0 | + |
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | 模型5 | 模型6 | 模型7 | 模型8 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
全部企业 | 服装制造 | 食品加工 | 包装印刷 | 室内装饰用品制造 | 化妆洗涤用品制造 | 工艺旅游用品制造 | 电子信息制造 | |
Firm | 0.856*** | 0.970** | 0.560 | 0.726 | 0.595* | 0.670* | 0.517 | 0.843 |
(0.506) | (0.895) | (0.001) | (0.732) | (0.260) | (0.732) | (0.647) | (0.042) | |
Aggl | 0.791** | 1.070 | 1.267 | 0.256 | 1.326* | 0.935 | 0.940** | 1.075* |
(0.082) | (0.046) | (0.354) | (0.056) | (0.079) | (0.660) | (0.244) | (0.096) | |
Rate | 0.812* | 0.960** | 0.230** | 0.540 | 0.660** | 0.954 | 0.720 | 0.435** |
(0.082) | (0.257) | (0.115) | (0.057) | (0.396) | (0.476) | (0.820) | (0.749) | |
Popudens | 1.055*** | 0.807** | 0.832** | 0.956** | 0.850* | 0.021** | 0.640 | 0.057 |
(0.006) | (0.946) | (0.040) | (0.168) | (0.075) | (0.872) | (0.654) | (0.824) | |
OC | 0.375* | 0.260** | 0.583** | 0.650* | 0.280** | 0.532 | 0.721*** | 0.860 |
(0.706) | (0.218) | (0.719) | (0.041) | (0.387) | (0.626) | (0.224) | (0.996) | |
OIA | 1.132 | 1.175*** | 1.490* | 2.812 | 1.680 | 1.287 | 1.025* | 1.809 |
(0.006) | (0.351) | (0.034) | (0.057) | (0.487) | (0.004) | (0.255) | (0.846) | |
LAN | -0.114* | -0.750** | -1.845* | -1.034* | -1.490*** | -0.943* | -0.148 | -0.840 |
(-0.247) | (-0.356) | (-0.084) | (-0.114) | (-0.369) | (-0.357) | (-0.123) | (-0.005) | |
Roddens | 1.128*** | 1.337* | 1.089*** | 1.056** | 1.475* | 1.578 | 1.647* | 1.354** |
(0.258) | (0.147) | (0.356) | (0.324) | (0.064) | (0.429) | (0.532) | (0.164) | |
CBD | -0.252* | -0.176*** | -1.358 | -0.841 | -0.524 | -0.980 | -0.672** | -0.193* |
(-0.046) | (-0.005) | (-0.577) | (-0.076) | (-0.086) | (-0.002) | (-0.574) | (-0.093) | |
Railway | -0.624* | -0.642* | -0.974*** | -0.980 | -0.164 | -0.540 | -0.768 | -0.515 |
(-0.824) | (-0.005) | (-0.671) | (-0.941) | (0-.358) | (-0.159) | (-0.203) | (-0.687) | |
Airport | -0.245 | -0.338 | -0.549* | -0.257 | -0.315 | -0.462 | -0.384 | -0.297** |
(-0.579) | (-0.468) | (-1.025) | (-0.987) | (-0.574) | (-0.358) | (-0.921) | (-0.698) | |
UNI | -1.970 | -0.878 | -0.254 | -0.954 | -1.840 | -0.732* | -1.782 | -1.08*** |
(-0.378) | (-0.035) | (-0.020) | (-0.096) | (-0.298) | (-0.515) | (-0.059) | (-0.004) | |
CS | 0.103*** | 0.610* | 0.084** | 1.736*** | 0.433** | 1.096 | 1.058* | 1.025 |
(0.002) | (0.052) | (0.032) | (0.064) | (0.265) | (0.258) | (0.456) | (0.356) | |
NA | 1.380*** | 0.057 | 1.043 | 0.092 | 1.064** | 0.098*** | 0.732 | 0.185** |
(0.135) | (0.131) | (0.520) | (0.702) | (0.459) | (0.358) | (0.120) | (0.005) | |
DZ | 2.407*** | 2.042 | 1.725* | 1.680** | 1.087* | 1.066** | 0.943 | 1.575* |
(0.026) | (0.148) | (0.458) | (0.236) | (0.505) | (0.067) | (0.012) | (0.036) |
表4 都市型工业企业区位条件Logit模型估计结果
Tab.4 The results of conditional logit mode for urban industrial enterprises
变量 | 模型1 | 模型2 | 模型3 | 模型4 | 模型5 | 模型6 | 模型7 | 模型8 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
全部企业 | 服装制造 | 食品加工 | 包装印刷 | 室内装饰用品制造 | 化妆洗涤用品制造 | 工艺旅游用品制造 | 电子信息制造 | |
Firm | 0.856*** | 0.970** | 0.560 | 0.726 | 0.595* | 0.670* | 0.517 | 0.843 |
(0.506) | (0.895) | (0.001) | (0.732) | (0.260) | (0.732) | (0.647) | (0.042) | |
Aggl | 0.791** | 1.070 | 1.267 | 0.256 | 1.326* | 0.935 | 0.940** | 1.075* |
(0.082) | (0.046) | (0.354) | (0.056) | (0.079) | (0.660) | (0.244) | (0.096) | |
Rate | 0.812* | 0.960** | 0.230** | 0.540 | 0.660** | 0.954 | 0.720 | 0.435** |
(0.082) | (0.257) | (0.115) | (0.057) | (0.396) | (0.476) | (0.820) | (0.749) | |
Popudens | 1.055*** | 0.807** | 0.832** | 0.956** | 0.850* | 0.021** | 0.640 | 0.057 |
(0.006) | (0.946) | (0.040) | (0.168) | (0.075) | (0.872) | (0.654) | (0.824) | |
OC | 0.375* | 0.260** | 0.583** | 0.650* | 0.280** | 0.532 | 0.721*** | 0.860 |
(0.706) | (0.218) | (0.719) | (0.041) | (0.387) | (0.626) | (0.224) | (0.996) | |
OIA | 1.132 | 1.175*** | 1.490* | 2.812 | 1.680 | 1.287 | 1.025* | 1.809 |
(0.006) | (0.351) | (0.034) | (0.057) | (0.487) | (0.004) | (0.255) | (0.846) | |
LAN | -0.114* | -0.750** | -1.845* | -1.034* | -1.490*** | -0.943* | -0.148 | -0.840 |
(-0.247) | (-0.356) | (-0.084) | (-0.114) | (-0.369) | (-0.357) | (-0.123) | (-0.005) | |
Roddens | 1.128*** | 1.337* | 1.089*** | 1.056** | 1.475* | 1.578 | 1.647* | 1.354** |
(0.258) | (0.147) | (0.356) | (0.324) | (0.064) | (0.429) | (0.532) | (0.164) | |
CBD | -0.252* | -0.176*** | -1.358 | -0.841 | -0.524 | -0.980 | -0.672** | -0.193* |
(-0.046) | (-0.005) | (-0.577) | (-0.076) | (-0.086) | (-0.002) | (-0.574) | (-0.093) | |
Railway | -0.624* | -0.642* | -0.974*** | -0.980 | -0.164 | -0.540 | -0.768 | -0.515 |
(-0.824) | (-0.005) | (-0.671) | (-0.941) | (0-.358) | (-0.159) | (-0.203) | (-0.687) | |
Airport | -0.245 | -0.338 | -0.549* | -0.257 | -0.315 | -0.462 | -0.384 | -0.297** |
(-0.579) | (-0.468) | (-1.025) | (-0.987) | (-0.574) | (-0.358) | (-0.921) | (-0.698) | |
UNI | -1.970 | -0.878 | -0.254 | -0.954 | -1.840 | -0.732* | -1.782 | -1.08*** |
(-0.378) | (-0.035) | (-0.020) | (-0.096) | (-0.298) | (-0.515) | (-0.059) | (-0.004) | |
CS | 0.103*** | 0.610* | 0.084** | 1.736*** | 0.433** | 1.096 | 1.058* | 1.025 |
(0.002) | (0.052) | (0.032) | (0.064) | (0.265) | (0.258) | (0.456) | (0.356) | |
NA | 1.380*** | 0.057 | 1.043 | 0.092 | 1.064** | 0.098*** | 0.732 | 0.185** |
(0.135) | (0.131) | (0.520) | (0.702) | (0.459) | (0.358) | (0.120) | (0.005) | |
DZ | 2.407*** | 2.042 | 1.725* | 1.680** | 1.087* | 1.066** | 0.943 | 1.575* |
(0.026) | (0.148) | (0.458) | (0.236) | (0.505) | (0.067) | (0.012) | (0.036) |
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