地理研究 ›› 2020, Vol. 39 ›› Issue (12): 2763-2778.doi: 10.11821/dlyj020191045
收稿日期:
2019-12-02
修回日期:
2020-04-05
出版日期:
2020-12-20
发布日期:
2021-02-20
通讯作者:
孙威
作者简介:
盛科荣(1977-),男,山东日照人,博士,副教授,硕士生导师,研究方向为城市地理和区域可持续发展。E-mail: 基金资助:
SHENG Kerong1(), WANG Liping1, SUN Wei2,3(
)
Received:
2019-12-02
Revised:
2020-04-05
Online:
2020-12-20
Published:
2021-02-20
Contact:
SUN Wei
摘要:
价值链的空间重组正在深刻的改变着城市体系的经济景观,建立在价值链分工基础上的城市功能结构的研究已经成为经济地理学的重要课题。将中国上市公司500强企业网络划分为公司总部、商务服务、研究开发、传统制造、现代制造、物流仓储和批发零售七种类型功能区块,研究了中国城市价值链功能分工及其影响因素。结果发现:沿着价值链的功能分工已经成为中国城市体系经济景观的显著特征,功能多样化城市和功能专业化城市并存于中国城市体系,东部地区和城市密集地区的城市在价值链分工中占据了更好的地位;中国城市按照价值链中的优势功能可以划分为九种类型,少数城市转变为承载公司总部、研究开发、商务服务等多样化功能的高等级中心城市,而大量中小城市则转变为传统制造专业化基地;市场潜力、关键资源、区位条件、营商环境等城市属性特征是城市功能分工的重要影响因素,城市资源、区位可达性等属性特征的增强将提高城市成为总部基地、商务中心和研究基地的概率,而降低城市成为传统制造基地的概率。
盛科荣, 王丽萍, 孙威. 中国城市价值链功能分工及其影响因素[J]. 地理研究, 2020, 39(12): 2763-2778.
SHENG Kerong, WANG Liping, SUN Wei. Patterns and determinants of functional division of cities across product value chain in China[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2020, 39(12): 2763-2778.
表1
价值链视角下企业网络的功能类型分解"
功能类型 | 主营业务范围 | 区块数量 | 占比(%) |
---|---|---|---|
公司总部 | 战略规划、资本运作、投资管理、业务考核等企业中央管理功能 | 500 | 3.01 |
商务服务 | 货币金融服务、资本市场服务、资产管理、信息咨询、互联网和相关服务、软件和信息技术服务、生态保护和环境治理 | 5644 | 33.98 |
研究开发 | 基础研究、应用研究、试验发展和科技推广、专业技术服务 | 1591 | 9.58 |
现代制造 | 计算机、通信设备、通用设备、仪器仪表、运输设备、汽车、电气机械和器材、专用设备、生物制品和医疗器械等知识密集型制造环节 | 1751 | 10.54 |
传统制造 | 石油加工、化学原料和化学制品、金属冶炼和压延加工、金属制品、食品制造、家具制造、皮革制品、纺织服装、塑料制品和纸制品、土木工程建筑、房屋建筑等资本、劳动密集型制造环节 | 2992 | 18.01 |
物流仓储 | 运输及运输代理、装卸搬运、货物进出口、仓储及相关服务 | 648 | 3.90 |
批发零售 | 批发、零售、贸易及相关服务 | 3485 | 20.98 |
表2
功能区块数量和区位商在不同城市规模分组的统计特征"
人口规模(万人) | 公司总部 | 商务服务 | 研究开发 | 传统制造 | 现代制造 | 物流仓储 | 批发零售 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
组内功能区块总数 | |||||||
800以上 | 241 | 1709 | 553 | 370 | 354 | 205 | 982 |
500~800 | 62 | 712 | 298 | 314 | 312 | 88 | 646 |
300~500 | 86 | 1872 | 427 | 484 | 402 | 134 | 731 |
80~300 | 90 | 974 | 246 | 1159 | 523 | 165 | 857 |
80以下 | 21 | 377 | 67 | 665 | 160 | 56 | 269 |
组内区位商均值 | |||||||
800以上 | 10.830 | 2.298 | 2.100 | 1.000 | 1.420 | 2.245 | 1.889 |
500~800 | 1.124 | 1.212 | 1.772 | 1.000 | 1.736 | 1.621 | 1.927 |
300~500 | 0.843 | 1.234 | 1.156 | 1.000 | 1.340 | 0.903 | 1.161 |
80~300 | 0.400 | 0.485 | 0.408 | 1.000 | 0.899 | 0.658 | 0.652 |
80以下 | 0.194 | 0.397 | 0.176 | 1.000 | 0.490 | 0.501 | 0.559 |
表3
不同类型城市的功能区块数量和区位商均值"
公司总部 | 商业服务 | 研究开发 | 传统制造 | 现代制造 | 物流贸易 | 批发零售 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
数量 | 区位商 | 数量 | 区位商 | 数量 | 区位商 | 数量 | 区位商 | 数量 | 区位商 | 数量 | 区位商 | 数量 | 区位商 | |
类型Ⅰ | 75 | 4.407 | 638 | 3.399 | 230 | 4.300 | 100 | 1.000 | 117 | 2.019 | 59 | 2.757 | 355 | 3.082 |
类型Ⅱ | 72 | 53.856 | 46 | 3.048 | 3 | 0.706 | 8 | 1.000 | 3 | 0.641 | 1 | 0.577 | 8 | 0.859 |
类型Ⅲ | 31 | 4.417 | 1297 | 16.371 | 232 | 10.311 | 42 | 1.000 | 95 | 3.865 | 36 | 3.958 | 215 | 4.395 |
类型Ⅴ | 8 | 1.547 | 124 | 1.877 | 39 | 2.251 | 39 | 1.000 | 41 | 1.958 | 19 | 2.157 | 77 | 1.819 |
类型Ⅵ | 4 | 1.106 | 52 | 1.405 | 17 | 1.491 | 25 | 1.000 | 23 | 1.894 | 8 | 1.988 | 49 | 2.171 |
类型Ⅶ | 2 | 0.894 | 19 | 0.774 | 8 | 1.041 | 18 | 1.000 | 12 | 1.398 | 4 | 1.180 | 21 | 1.160 |
类型Ⅷ | 1 | 0.314 | 6 | 0.225 | 1 | 0.182 | 15 | 1.000 | 3 | 0.294 | 1 | 0.311 | 6 | 0.363 |
类型Ⅸ | 0 | 0.358 | 5 | 0.467 | 1 | 0.252 | 7 | 1.000 | 3 | 0.819 | 1 | 0.821 | 4 | 0.765 |
类型Ⅹ | 0 | 0.131 | 1 | 0.372 | 0 | 0.220 | 2 | 1.000 | 1 | 0.602 | 0 | 0.307 | 1 | 0.457 |
表4
解释变量的定义"
因子 | 变量 | 定义方法 | 载荷 | 因子内涵 |
---|---|---|---|---|
factor1 | 市场潜力 | MPi=Hi+∑j≠i(Hj/Dij),Hi为城市i的市辖区年末平均人口(万人)a,Dij为城市i和j之间的空间距离(km) | 0.788 | 市场潜力和关键资源 |
科技资源 | 政府科学技术支出(万元)a | 0.779 | ||
政治资源 | 北京编码为5,香港编码为4,上海、天津和重庆编码为3,省会城市和计划单列市编码为2,其他城市编码为1 | 0.683 | ||
factor2 | 宜居竞争力b | 人口素质、社会环境、生态环境、居住环境等的加权指数 | 0.902 | 城市竞争力 |
宜商竞争力b | 企业本体、当地需求、制度环境、基础设施等的加权指数 | 0.564 | ||
可持续竞争力b | 知识投入、社会公平、资源消耗、历史文化等的加权指数 | 0.659 | ||
factor3 | 网络可达性 | 民用航空客运量(万人)a | 0.915 | 航空网络可达性 |
factor4 | 职工工资 | 市辖区在岗职工平均工资(元)a | 0.924 | 职工工资率 |
factor5 | 地理区位 | 位于河北、山东、江苏等东部11个省(直辖市)的城市编码为1,位于中西部地区的城市编码为0 | 0.963 | 地理区位 |
表5
功能区块数量影响因素的负二项回归结果"
变量 | 公司总部 | 商务服务 | 研究开发 | 传统制造 | 现代制造 | 物流仓储 | 批发零售 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
factor1 | 0.839*** (0.064) | 1.008*** (0.072) | 1.031*** (0.097) | 0.558*** (0.044) | 0.931*** (0.057) | 0.775*** (0.079) | 0.971*** (0.057) |
factor2 | 0.463*** (0.076) | 0.468*** (0.067) | 0.629*** (0.104) | 0.142*** (0.048) | 0.531*** (0.067) | 0.577*** (0.092) | 0.347*** (0.054) |
factor3 | 0.518*** (0.064) | 0.518*** (0.061) | 0.635*** (0.071) | 0.258*** (0.039) | 0.269*** (0.053) | 0.661*** (0.079) | 0.565*** (0.050) |
factor4 | 0.283*** (0.047) | 0.372*** (0.070) | 0.611*** (0.091) | 0.165*** (0.043) | 0.204*** (0.071) | 0.243*** (0.091) | 0.349*** (0.067) |
factor5 | 0.312*** (0.070) | 0.173*** (0.053) | 0.246*** (0.085) | 0.119*** (0.044) | 0.215*** (0.063) | 0.299*** (0.082) | 0.281*** (0.043) |
pseudo R2 | 0.394 | 0.306 | 0.301 | 0.187 | 0.249 | 0.323 | 0.306 |
表6
功能专业化影响因素的线性最小二乘回归结果"
变量 | 公司总部 | 商务服务 | 研究开发 | 传统制造 | 现代制造 | 物流仓储 | 批发零售 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
factor1 | 0.311*** (0.072) | 0.349*** (0.128) | 0.378*** (0.101) | 参照组 | 0.390*** (0.049) | 0.002 (0.193) | 0.290*** (0.052) |
factor2 | 0.183*** (0.068) | 0.262** (0.112) | 0.309*** (0.081) | 0.342*** (0.050) | 0.585** (0.247) | 0.194*** (0.067) | |
factor3 | 0.292*** (0.067) | 0.293*** (0.094) | 0.334*** (0.078) | 0.075 (0.054) | 0.481*** (0.095) | 0.325*** (0.053) | |
factor4 | 0.198*** (0.060) | 0.145** (0.066) | 0.325*** (0.074) | 0.079* (0.043) | 0.198 (0.155) | 0.125*** (0.045) | |
factor5 | 0.135*** (0.049) | 0.114** (0.054) | 0.074 (0.051) | 0.154*** (0.051) | 0.360*** (0.137) | 0.155*** (0.051) | |
adjusted R2 | 0.404 | 0.278 | 0.397 | 0.404 | 0.234 | 0.378 |
表 7
城市功能类型影响因素的逻辑回归分析结果"
变量 | 定序Logit 模型 | 多项Logit模型 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
类型Ⅴ | 类型Ⅵ | 类型Ⅶ | 类型Ⅷ | 类型Ⅸ | 类型Ⅹ | ||
factor1 | -1.710*** (0.225) | 0.980* (0.554) | 0.040 (0.442) | 参照组 | -1.752*** (0.412) | -1.869*** (0.376) | -3.078*** (0.446) |
factor2 | -0.751*** (0.150) | 2.023*** (0.745) | 1.799*** (0.625) | -0.645** (0.304) | -0.537* (0.279) | -1.033*** (0.302) | |
factor3 | -0.972*** (0.148) | 0.983** (0.429) | 0.985*** (0.417) | -0.465 (0.285) | -0.865*** (0.268) | -1.441*** (0.344) | |
factor4 | -0.914*** (0.243) | 0.176 (0.386) | 0.443 (0.453) | -0.913*** (0.317) | -1.161*** (0.297) | -1.569*** (0.320) | |
factor5 | -0.312*** (0.122) | 0.272 (0.506) | -0.260 (0.422) | 0.480* (0.289) | -0.156 (0.251) | -0.526* (0.270) | |
pseudo R2 | 0.318 | 0.354 |
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