中国制造业产业结构高级度的时空格局与影响因素

doi:10.11821/dlyj201808007

地理研究 ›› 2018, Vol. 37 ›› Issue (8): 1558-1574.doi: 10.11821/dlyj201808007

中国制造业产业结构高级度的时空格局与影响因素

李建新¹(), 杨永春^1,²(), 蒋小荣¹, 梁曼¹, 郭泉恩³

1. 兰州大学资源环境学院,兰州 730000
2. 兰州大学西部环境教育部重点实验室,兰州 730000
3. 南昌大学旅游学院,南昌 330031

收稿日期:2018-02-12 修回日期:2018-05-30 出版日期:2018-08-20 发布日期:2018-08-20
作者简介:
作者简介：李建新（1990- ）,男,江西东乡人,博士研究生,研究方向为经济地理与空间规划。E-mail: lijianxin318@126.com
基金资助:
国家自然科学基金项目（41571155）;中央高校基本科研业务费专项（lzujbky-2016-269）;兰州大学“一带一路”专项（2018ldbryb025）

The spatial-temporal patterns and influencing factors of the industrial structure upgrade of China's manufacturing

Jianxin LI¹(), Yongchun YANG^1,²(), Xiaorong JIANG¹, Man LIANG¹, Quanen GUO³

1. School of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
2. Key Laboratory of Western China's Environmental Systems, Ministry of Education of the People's Republic of China, Lanzhou University, Lanzhou 730000, China
3. School of Tourism, Nanchang University, Nanchang 330031, China

Received:2018-02-12 Revised:2018-05-30 Online:2018-08-20 Published:2018-08-20
About author:
Author: Shi Zhenqin (1988-), PhD, specialized in regional development and land space management in mountain areas. E-mail: kevinszq@163.com

^*Corresponding author: Deng Wei (1957-), Professor, specialized in mountain environment and regional development.

E-mail: dengwei@imde.ac.cn

摘要/Abstract

摘要：

实现制造业产业结构的优化和空间结构的协调,是当下中国制造业结构调整亟需解决的两大核心问题。基于规模以上企业数据,运用产业结构高级度（UPG）指数、GIS方法考察1998-2013年中国制造业产业结构高级度从全国到地市的多尺度时空格局特征,并对比OLS和空间回归模型进一步探讨城市制造业产业结构高级度的影响因素。研究表明：① 国家尺度,随着制造业产值提升了10.67倍,制造业UPG指数实现了由5.987到6.225的提升,但金融危机后略有下滑。② 区域尺度,制造业UPG指数由东部地区→东北地区→西部地区→中部地区递次降低,东北地区在2003年后大幅下降,中、西部地区始终处于底端且在全国地位略有下降。③ 省域尺度,直辖市与东部沿海省份的制造业UPG指数相对较高且成长更快,而中西部尤其是多数边疆省份较低且成长缓慢,甚至下降。④ 市域尺度,制造业UPG指数热点区域由北方传统工业城市向东部沿海城市转移,逐步在全国形成一个以长三角地区为导向的核心—边缘模式。⑤ 劳动力工资的提升是城市制造业UPG指数提高的重要推手,创新能力和制造业集聚的促进作用在后期有所下降,居民消费和开发区的作用在后期逐渐显著,外资的集聚总体抑制了城市制造业UPG指数的提升,而沿海三大核心城市群的作用尚不显著。

关键词: 制造业, UPG指数, 时空格局, 影响因素, 中国

Abstract:

The optimization of the industrial structure and its coordination with the spatial structures are the two present core issues that need to be solved urgently in the restructuring of China's manufacturing industry. Based on the above scale enterprise data, this paper employs the up-grade (UPG) index of industrial structure and GIS tools to investigate the spatial-temporal patterns of UPG index of China's manufacturing from 1998 to 2013 at a multi-scale. Then it further explores the influencing factors of UPG index at the prefecture level by comparing the OLS regression and spatial regression model. The research shows that: on the national scale, with the manufacturing output increasing by 10.67 times, the UPG index increased from 5.987 to 6.225, but declined slightly after the 2008 financial crisis. On the regional scale, the UPG index has decreased successively in accordance with the eastern, the northeastern, the western, the central parts of the country. The UPG index of northeastern region has decreased sharply since 2003, while this index in central and western regions has kept the bottom position during the study period and experienced a slight decline. On the provincial scale, the UPG index in the municipalities and eastern coastal provinces are relatively high and growing faster while that in the central and western regions, especially in most frontier provinces, are relatively low and growing slowly, or even declining. On the prefecture scale, the hot-spot of UPG index is in the transition from the traditional industrial city to the eastern coastal city, which has gradually formed a core-periphery mode orientated by the center of the Yangtze River Delta. The increase of labor wage is the main driving force of the promotion of the UPG index at the prefecture level while the effects of innovation and manufacturing scale decrease gradually. The consumption level and development zones play a significant role in improving the UPG index in the later stage. The agglomeration of FDI has generally restrained the improvement of the UPG index, and the role of the three urban agglomerations in coastal regions is not significant in increasing the UPG index.

Key words: manufacturing, UPG index, spatial-temporal pattern, influencing factor, China

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图/表 6

表1

表2

图1

图2

表3

表4

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2003	171035	34090	33918	60202	128210	46.96	6.241
2008	382436	82731	93734	154994	331459	46.76	6.267
2013	319653	175622	200290	315685	691597	45.65	6.225

年份	1998年	2003年	2008年	2013年	1998-2013年
东部	6.030 （100.72）	6.321 （101.28）	6.388 （101.93）	6.381 （102.51）	6.357 （102.10）
中部	5.782 （96.58）	5.949 （95.32）	5.950 （94.94）	5.971 （95.92）	5.955 （95.65）
西部	5.874 （98.11）	5.979 （95.80）	5.977 （95.37）	5.996 （96.32）	5.983 （96.10）
东北	6.291 （105.08）	6.480 （103.83）	6.226 （99.35）	6.069 （97.49）	6.157 （98.89）
全国	5.987 （100）	6.241 （100）	6.267 （100）	6.225 （100）	6.226 （100）
板块间标准差指数	0.2228	0.2607	0.2095	0.1890	0.1854
板块间变异系数	0.0372	0.0418	0.0334	0.0304	0.0298

变量	lnWAGE	lnINOVA	lnCONSU	lnMANU	lnFDI	URBAN	ZONE	模型主要参数
1998年	0.577^*** （0.001）	0.536^*** （0.000）	-0.090 （0.193）	0.130^*** （0.008）	-0.081^*** （0.000）	-0.055 （0.632）	-0.101 （0.408）	R²=0.216;AIC=334.757 Log L = -159.378
2003年	0.012 （0.865）	0.011^** （0.014）	-0.027 （0.698）	0.193^*** （0.000）	-0.045^** （0.036）	-0.119 （0.338）	0.095 （0.396）	R²=0.214;AIC=370.555 Log L = -177.278
2008年	0.730^*** （0.000）	0.003 （0.243）	-0.058 （0.422）	0.065 （0.167）	-0.015 （0.521）	0.095 （0.418）	0.211^** （0.041）	R²=0.250;AIC=348.631 Log L = -166.316
2013年	1.468^*** （0.000）	-0.001 （0.926）	0.168 （0.147）	0.025 （0.774）	-0.011 （0.791）	0.171 （0.394）	0.331^** （0.027）	R²=0.274;AIC=335.095 Log L = -159.547

变量	1998年		2003年		2008年		2013年
变量	SEM	SLM	SEM	SLM	SEM	SLM	SEM	SLM
常数	1.019	0.555	4.892^***	4.892^***	-1.447	-1.150	-13.668^***	-15.770^***
lnWAGE	0.563^***	0.620	0.013	0.016	0.741^***	0.726^***	1.280^***	1.495^***
lnINOVA	0.467^***	0.525	0.011^**	0.011^**	0.003	0.004	0.001	0.002
lnCONSU	-0.087	-0.082	-0.028	-0.026	-0.045	-0.059	0.203^*	0.159
lnMANU	0.149^***	0.125	0.194^***	0.196^***	0.068	0.065	0.018	0.017
lnFDI	-0.077^***	-0.084	-0.046^**	-0.051^**	-0.017	-0.014	-0.033	-0.029
URBAN	-0.128	-0.064	-0.120	-0.122	0.054	0.098	0.038	0.086
ZONE	-0.083	-0.098	0.095	0.105	0.183^*	0.212^**	0.317^**	0.347^**
R²	0.266	0.220	0.257	0.216	0.270	0.251	0.338	0.292
Log L	-154.293	-158.891	-172.980	-177.027	-164.376	-166.305	-155.165	-159.233
AIC	324.586	335.782	370.555	372.055	344.753	350.610	326.330	336.465
LM-Error	10.113^***		8.102^***		3.422^*		13.290^***
Robust LM-Error	9.231^***		7.598^***		3.721^*		9.047^***
LM-Lag		0.978		0.507		0.020		4.425^**
Robust LM-Lag		0.096		0.002		0.319		0.182
空间误差项l	0.260^***		0.246^***		0.174^**		0.313^***
空间滞后项r		0.018		0.014		-0.003		0.121^**

中国制造业产业结构高级度的时空格局与影响因素

The spatial-temporal patterns and influencing factors of the industrial structure upgrade of China's manufacturing

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