世界地理研究 ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (3): 131-146.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2024.03.20230426
• 专栏:新时期中心城市和城市群高质量发展 • 上一篇 下一篇
收稿日期:
2023-06-24
修回日期:
2023-11-14
出版日期:
2024-03-15
发布日期:
2024-03-22
通讯作者:
黄庆华
作者简介:
王浩力(1995—),男,硕士研究生,研究方向为区域经济,E-mail:429579957@qq.com。
基金资助:
Haoli WANG(), Jing XIANG, Qinghua HUANG()
Received:
2023-06-24
Revised:
2023-11-14
Online:
2024-03-15
Published:
2024-03-22
Contact:
Qinghua HUANG
摘要:
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动作用总体均呈上升趋势,人力资本因素驱动作用呈“U”形。
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企业规模 | 2014 | 2019 | 2023 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
企业数量/家 | 收入/十万元 | 企业数量/家 | 收入/十万元 | 企业数量/家 | 收入/十万元 | |
L(大型) | 31 | Y≥1 000 | 89 | Y≥1 000 | 110 | Y≥1 000 |
M(中型) | 199 | 10≤Y<1 000 | 641 | 10≤Y<1 000 | 769 | 10≤Y<1 000 |
S(小型) | 476 | 5≤Y<10 | 2 153 | 5≤Y<10 | 2 463 | 50≤Y<10 |
XS(微型) | 136 | Y<5 | 837 | Y<5 | 1 006 | Y<5 |
总计 | 842 | 3 720 | 4 348 |
表1 2014—2023年成渝双圈数字技术应用企业规模类型
Tab. 1 Chengdu-Chongqing double-circle digital technology application enterprise scale types in 2014-2023
企业规模 | 2014 | 2019 | 2023 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
企业数量/家 | 收入/十万元 | 企业数量/家 | 收入/十万元 | 企业数量/家 | 收入/十万元 | |
L(大型) | 31 | Y≥1 000 | 89 | Y≥1 000 | 110 | Y≥1 000 |
M(中型) | 199 | 10≤Y<1 000 | 641 | 10≤Y<1 000 | 769 | 10≤Y<1 000 |
S(小型) | 476 | 5≤Y<10 | 2 153 | 5≤Y<10 | 2 463 | 50≤Y<10 |
XS(微型) | 136 | Y<5 | 837 | Y<5 | 1 006 | Y<5 |
总计 | 842 | 3 720 | 4 348 |
年份 | 平均观测距离/m | 预期平均距离/m | 最邻近指数R | Z得分 | P值 | 空间分布类型 |
---|---|---|---|---|---|---|
2014 | 1 436 | 8 530 | 0.1 683 | -62.21 | 0.00 | 集聚 |
2015 | 1 209 | 7 636 | 0.1 583 | -70.33 | 0.00 | 集聚 |
2016 | 995 | 6 847 | 0.1 454 | -79.70 | 0.00 | 集聚 |
2017 | 876 | 6 256 | 0.1 401 | -87.76 | 0.00 | 集聚 |
2018 | 687 | 5 788 | 0.1 187 | -97.35 | 0.00 | 集聚 |
2019 | 632 | 5 529 | 0.1 144 | -103.24 | 0.00 | 显著集聚 |
2020 | 651 | 5 543 | 0.1 174 | -107.63 | 0.00 | 显著集聚 |
2021 | 875 | 8 497 | 0.1 030 | -112.24 | 0.00 | 显著集聚 |
2022 | 623 | 5 364 | 0.1 162 | -111.37 | 0.00 | 显著集聚 |
2023 | 623 | 5 348 | 0.1 166 | -111.66 | 0.00 | 显著集聚 |
表2 2014—2023年最小邻近指数
Tab.2 Minimum proximity index, 2014-2023
年份 | 平均观测距离/m | 预期平均距离/m | 最邻近指数R | Z得分 | P值 | 空间分布类型 |
---|---|---|---|---|---|---|
2014 | 1 436 | 8 530 | 0.1 683 | -62.21 | 0.00 | 集聚 |
2015 | 1 209 | 7 636 | 0.1 583 | -70.33 | 0.00 | 集聚 |
2016 | 995 | 6 847 | 0.1 454 | -79.70 | 0.00 | 集聚 |
2017 | 876 | 6 256 | 0.1 401 | -87.76 | 0.00 | 集聚 |
2018 | 687 | 5 788 | 0.1 187 | -97.35 | 0.00 | 集聚 |
2019 | 632 | 5 529 | 0.1 144 | -103.24 | 0.00 | 显著集聚 |
2020 | 651 | 5 543 | 0.1 174 | -107.63 | 0.00 | 显著集聚 |
2021 | 875 | 8 497 | 0.1 030 | -112.24 | 0.00 | 显著集聚 |
2022 | 623 | 5 364 | 0.1 162 | -111.37 | 0.00 | 显著集聚 |
2023 | 623 | 5 348 | 0.1 166 | -111.66 | 0.00 | 显著集聚 |
变量 | 双城 | 重庆 | 成都 |
---|---|---|---|
d | -5.279* (-2.58) | -8.572*** (-3.45) | -17.88*** (-3.61) |
d2 | 2.221** (-2.76) | 4.429** (-3.15) | 9.754*** (-3.50) |
d3 | -0.273** (-2.89) | -0.710** (-3.04) | -1.586*** (-3.50) |
cons | 4.057** (2.79) | 5.293*** (4.40) | 9.322*** (3.85) |
R2 | 0.272 | 0.538 | 0.566 |
样本数 | 99 | 99 | 99 |
表3 回归方程系数和检验参数值
Tab.3 Regression coefficients and test parameter values
变量 | 双城 | 重庆 | 成都 |
---|---|---|---|
d | -5.279* (-2.58) | -8.572*** (-3.45) | -17.88*** (-3.61) |
d2 | 2.221** (-2.76) | 4.429** (-3.15) | 9.754*** (-3.50) |
d3 | -0.273** (-2.89) | -0.710** (-3.04) | -1.586*** (-3.50) |
cons | 4.057** (2.79) | 5.293*** (4.40) | 9.322*** (3.85) |
R2 | 0.272 | 0.538 | 0.566 |
样本数 | 99 | 99 | 99 |
图7 成渝双圈数字技术应用业发展的驱动机制逻辑框架
Fig.7 The logical framework of the driving mechanism for the development of digital technology application industry in Chengdu-Chongqing double circle
年份 | 经济基础因素 | 市场潜力因素 | 政策保障因素 | 人力资本因素 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
EL | IS | RD | CP | LO | PL | FI | GS | PQ | |
2017 | 0.249* | 0.387*** | 0.274** | 0.570*** | 0.732*** | 0.275** | 0.324** | 0.274*** | 0.219** |
2018 | 0.285* | 0.497*** | 0.203* | 0.572*** | 0.731*** | 0.362*** | 0.509** | 0.244** | 0.247** |
2019 | 0.296* | 0.482*** | 0.203* | 0.573*** | 0.727*** | 0.311** | 0.505*** | 0.276** | 0.184 |
2020 | 0.420*** | 0.497*** | 0.269** | 0.334* | 0.728*** | 0.310** | 0.496*** | 0.243** | 0.307*** |
2021 | 0.560*** | 0.498*** | 0.269** | 0.283* | 0.679** | 0.308** | 0.496*** | 0.374*** | 0.345*** |
表4 驱动因素探测体系及因素探测结果
Tab.4 Driver detection system and factor detection results
年份 | 经济基础因素 | 市场潜力因素 | 政策保障因素 | 人力资本因素 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
EL | IS | RD | CP | LO | PL | FI | GS | PQ | |
2017 | 0.249* | 0.387*** | 0.274** | 0.570*** | 0.732*** | 0.275** | 0.324** | 0.274*** | 0.219** |
2018 | 0.285* | 0.497*** | 0.203* | 0.572*** | 0.731*** | 0.362*** | 0.509** | 0.244** | 0.247** |
2019 | 0.296* | 0.482*** | 0.203* | 0.573*** | 0.727*** | 0.311** | 0.505*** | 0.276** | 0.184 |
2020 | 0.420*** | 0.497*** | 0.269** | 0.334* | 0.728*** | 0.310** | 0.496*** | 0.243** | 0.307*** |
2021 | 0.560*** | 0.498*** | 0.269** | 0.283* | 0.679** | 0.308** | 0.496*** | 0.374*** | 0.345*** |
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