世界地理研究 ›› 2020, Vol. 29 ›› Issue (3): 557-567.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2020.03.2019384
收稿日期:
2019-08-08
修回日期:
2019-12-05
出版日期:
2020-05-30
发布日期:
2020-06-12
通讯作者:
刘青
作者简介:
余颖(1995-),女,硕士研究生,研究方向为城市与区域规划,E-mail: yu-ying@pku.edu.cn。
基金资助:
Ying YU(), Qing LIU(), Guicai LI
Received:
2019-08-08
Revised:
2019-12-05
Online:
2020-05-30
Published:
2020-06-12
Contact:
Qing LIU
摘要:
基于深圳市2007—2017年电子信息类高新技术企业名录数据,通过全局墨兰指数、核密度分析与热点分析研究深圳市高新电子信息企业的空间集聚与演化特征,运用空间回归模型分析其影响因素及变化。结果表明:在研究时段内,高新电子信息企业全局集聚强度进一步升高,其分布经历了“集聚-分散-集聚”的变化过程;企业空间集聚由“双核共振”转变为“三足鼎立”格局,并形成“高新园区型”、“老工业区型”和“龙头企业型”三种集聚模式;园区政策、产业集聚一直是深圳电子信息技企业分布的关键影响因子,交通和区位等基础因素影响相对偏弱;影响因素的变化显示出产业集聚、对外交通因子的影响显著提升,知识技术因子的影响开始显现。
余颖, 刘青, 李贵才. 深圳高新电子信息企业空间格局演化及其影响因素[J]. 世界地理研究, 2020, 29(3): 557-567.
Ying YU, Qing LIU, Guicai LI. The spatial evolution of Shenzhen high-tech electronic information technology agglomeration pattern and locational determinants[J]. World Regional Studies, 2020, 29(3): 557-567.
参数 | 2007年 | 2013年 | 2017年 |
---|---|---|---|
I值 | 0.25*** | 0.35*** | 0.37*** |
Z值 | 23.72 | 25.23 | 29.11 |
显著度 | 显著集聚 | 显著集聚 | 显著集聚 |
表1 深圳高新电子信息企业全局墨兰指数
Tab. 1 Moran's I of Shenzhen HEIT enterprises
参数 | 2007年 | 2013年 | 2017年 |
---|---|---|---|
I值 | 0.25*** | 0.35*** | 0.37*** |
Z值 | 23.72 | 25.23 | 29.11 |
显著度 | 显著集聚 | 显著集聚 | 显著集聚 |
年份 | 数量(关内/全市) | 原关内企业数量占比 |
---|---|---|
2007 | 1031/1564 | 65% |
2013 | 851/1835 | 46% |
2017 | 3006/6888 | 42% |
表2 原关内高新电子信息企业占比
Tab. 2 Statistics of electronic HEIT enterprises inside the Zone borders
年份 | 数量(关内/全市) | 原关内企业数量占比 |
---|---|---|
2007 | 1031/1564 | 65% |
2013 | 851/1835 | 46% |
2017 | 3006/6888 | 42% |
图1 2007、2013、2017年距城市中心不同距离圈层的企业占比
Fig.1 The percentage of electronic information enterprises in different distance from city center in 2007,2013 and 2017
集聚热点区 | 2007年 | 2013年 | 2017年 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
总数 | 百分比 | 峰值 | 均值 | 总数 | 百分比 | 峰值 | 均值 | 总数 | 百分比 | 峰值 | 均值 | |
高新区集聚区(南山) | 524 | 33.50% | 81 | 14 | 491 | 26.75% | 57 | 13 | 2301 | 33.41% | 227 | 32 |
老工业区集聚区(福田) | 301 | 19.25% | 62 | 8 | 186 | 10.14% | 46 | 7 | 507 | 7.36% | 167 | 22 |
龙头企业集聚区(龙华) | - | - | - | - | 67 | 3.65% | 15 | 4 | 513 | 7.45% | 76 | 18 |
表3 2007、2013、2017年企业集聚区企业统计
Tab.3 Statistics of enterprise-agglomeration area in 2007, 2013, 2017
集聚热点区 | 2007年 | 2013年 | 2017年 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
总数 | 百分比 | 峰值 | 均值 | 总数 | 百分比 | 峰值 | 均值 | 总数 | 百分比 | 峰值 | 均值 | |
高新区集聚区(南山) | 524 | 33.50% | 81 | 14 | 491 | 26.75% | 57 | 13 | 2301 | 33.41% | 227 | 32 |
老工业区集聚区(福田) | 301 | 19.25% | 62 | 8 | 186 | 10.14% | 46 | 7 | 507 | 7.36% | 167 | 22 |
龙头企业集聚区(龙华) | - | - | - | - | 67 | 3.65% | 15 | 4 | 513 | 7.45% | 76 | 18 |
分类 | 变量 | 变量代码 | 定义与解释 |
---|---|---|---|
政策因素 | 园区政策 | PARK | 格网内是否有企业在产业园区内* |
产业规划 | PLANNING | 格网内是否在高新技术产业规划园区范围内 | |
集聚因素 | 产业集聚 | AGGLO | 格网内上一期电子信息企业数量 |
旧工业区 | OLD | 格网内在旧工业区的企业数量 | |
智力因素 | 知识技术 | INSTITUTE | 格网内的知识创新载体数量 |
基础因素 | 道路密度 | RDENSITY | 格网的道路密度 |
对内交通 | METRO | 格网内的地铁站数量** | |
对外交通 | RSTATION | 格网中心距离最近火车站的距离 | |
城市服务 | CBD | 格网中心距离最近CBD的距离 |
表4 影响因素变量及解释
Tab.4 Variables and definitions of influence factors
分类 | 变量 | 变量代码 | 定义与解释 |
---|---|---|---|
政策因素 | 园区政策 | PARK | 格网内是否有企业在产业园区内* |
产业规划 | PLANNING | 格网内是否在高新技术产业规划园区范围内 | |
集聚因素 | 产业集聚 | AGGLO | 格网内上一期电子信息企业数量 |
旧工业区 | OLD | 格网内在旧工业区的企业数量 | |
智力因素 | 知识技术 | INSTITUTE | 格网内的知识创新载体数量 |
基础因素 | 道路密度 | RDENSITY | 格网的道路密度 |
对内交通 | METRO | 格网内的地铁站数量** | |
对外交通 | RSTATION | 格网中心距离最近火车站的距离 | |
城市服务 | CBD | 格网中心距离最近CBD的距离 |
变量名 | 2007年 | 2017年 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
OSL | SLM | SEM | OSL | SLM | SEM | |
CONSTANT | -0.008 | -0.007 | -0.008 | -0.016 | -0.015 | -0.016 |
PARK | 0.711*** | 0.681*** | 0.715*** | 0.552*** | 0.547*** | 0.565*** |
PLANNING | 0.263*** | 0.235*** | 0.254*** | 0.157*** | 0.153*** | 0.165*** |
OLD | 0.353*** | 0.349*** | 0.351*** | 0.232*** | 0.232*** | 0.242*** |
AGGLO | 0.109*** | 0.110*** | 0.112*** | 0.279*** | 0.277*** | 0.269*** |
INSTITUTE | 0.024* | 0.009 | 0.009 | 0.038*** | 0.036*** | 0.037*** |
RDENSITY | 0.057*** | 0.043*** | 0.056*** | 0.057*** | 0.054*** | 0.048*** |
METRO | 0.062*** | 0.055*** | 0.047*** | 0.025* | 0.025* | 0.020* |
RSTATION | 0.105* | 0.075 | 0.121* | -0.078** | -0.076** | -0.077** |
CBD | -0.132** | -0.093* | -0.152** | 0.045 | 0.045 | 0.039 |
R2 | 0.872 | 0.875 | 0.877** | 0.822 | 0.822 | 0.825 |
ρ | 0.115*** | 0.021 | ||||
λ | 0.288*** | 0.21*** | ||||
Log likelihood | -869.878 | -848.277 | -841.126 | -1241.190 | -1240.660 | -1225.884 |
AIC | 1759.760 | 1718.550 | 1702.250 | 2502.380 | 2503.330 | 2471.770 |
SC | 1816.940 | 1781.450 | 1759.430 | 2559.560 | 2566.230 | 2528.950 |
表5 深圳市高新电子信息企业影响因素回归结果
Tab.5 Regression result of influence factors in of HEIT enterprises
变量名 | 2007年 | 2017年 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
OSL | SLM | SEM | OSL | SLM | SEM | |
CONSTANT | -0.008 | -0.007 | -0.008 | -0.016 | -0.015 | -0.016 |
PARK | 0.711*** | 0.681*** | 0.715*** | 0.552*** | 0.547*** | 0.565*** |
PLANNING | 0.263*** | 0.235*** | 0.254*** | 0.157*** | 0.153*** | 0.165*** |
OLD | 0.353*** | 0.349*** | 0.351*** | 0.232*** | 0.232*** | 0.242*** |
AGGLO | 0.109*** | 0.110*** | 0.112*** | 0.279*** | 0.277*** | 0.269*** |
INSTITUTE | 0.024* | 0.009 | 0.009 | 0.038*** | 0.036*** | 0.037*** |
RDENSITY | 0.057*** | 0.043*** | 0.056*** | 0.057*** | 0.054*** | 0.048*** |
METRO | 0.062*** | 0.055*** | 0.047*** | 0.025* | 0.025* | 0.020* |
RSTATION | 0.105* | 0.075 | 0.121* | -0.078** | -0.076** | -0.077** |
CBD | -0.132** | -0.093* | -0.152** | 0.045 | 0.045 | 0.039 |
R2 | 0.872 | 0.875 | 0.877** | 0.822 | 0.822 | 0.825 |
ρ | 0.115*** | 0.021 | ||||
λ | 0.288*** | 0.21*** | ||||
Log likelihood | -869.878 | -848.277 | -841.126 | -1241.190 | -1240.660 | -1225.884 |
AIC | 1759.760 | 1718.550 | 1702.250 | 2502.380 | 2503.330 | 2471.770 |
SC | 1816.940 | 1781.450 | 1759.430 | 2559.560 | 2566.230 | 2528.950 |
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