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GEOGRAPHICAL RESEARCH >

2016 , Vol. 35 >Issue 6: 1095 - 1106

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201606008

Orginal Article

Spatial pattern of Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in Shanghai

  • JIANG Haining , 1, 2, 3 ,
  • ZHANG Wenzhong , 2, 3 ,
  • LV Guoqing 4 ,
  • MA Renfeng 5 ,
  • YU Jianhui 2, 3
Expand
  • 1. College of Geography and Environmental Sciences, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, Zhejiang, China
  • 2. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling, CAS, Beijing 100101, China
  • 3. Institute of Geographic Science and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 4. The Center for Modern Chinese City Studies, East China Normal University, Shanghai 200062, China
  • 5. Department of Geography & Spatial Information Techniques, Ningbo University, Ningbo 315211, Zhejiang, China

Received date: 2016-01-05

  Request revised date: 2016-04-19

  Online published: 2016-06-20

Copyright

《地理研究》编辑部
Fold

Abstract

Textile and garment manufacturing industry plays an important role in turning China to be the largest producing and textile trading country in the world through international industry transfer. There is no doubt that the Yangtze River Delta, Shanghai in particular, has become the extremely vital place for Japanese foreign investment due to a series of preferential policies in recent years. Based on the directory of Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in Shanghai, this paper discusses their spatial distribution characteristics and the dynamic mechanism from 1995 to 2012. Empirical results reveal that the coexistence between concentration and diffusion drives the trend of suburbanization and the development zone acts as the main carrier; the agglomeration degree has enhanced and agglomeration scale has expanded rapidly as time went on, with a belt of concentration running along the highway and freeway of Shanghai; enterprises ownership and size are supposed to have direct influences, wholly foreign-owned enterprises and Sino-foreign joint ventures show the same orientation, large and mature enterprises tend to gather in the suburbs, while smaller ones are inclined to the center. An extension to the main analysis with the Poisson regression model finds that location close to high-speed or elevated-road exerts the most significant effects, followed by development zone, agglomeration and land price, while universities and research institutions play a minor role. Moreover, compared with Sino-foreign joint ventures, wholly foreign-owned enterprises are more sensitive to agglomeration, development zone and research organizations, while less affected by transportation and land price.

Key words： Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises; spatial pattern; Poisson regression model; Shanghai

Cite this article

JIANG Haining , ZHANG Wenzhong , LV Guoqing , MA Renfeng , YU Jianhui . Spatial pattern of Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in Shanghai[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2016 , 35(6) : 1095 -1106 . DOI: 10.11821/dlyj201606008

1 引言

作为世界上最古老、全球化程度最高的产业,纺织服装产业自20世纪50年代开始至今,其全球生产基地区位主要经历三次变迁,具体依次从欧美国家向日本转移,由日本向香港、台湾以及韩国等国家或地区转移,由该新兴工业化国家或地区向中国大陆以及其他部分亚非拉国家或地区转移。而中国正是通过承接全球纺织服装产业的跨国转移而成为全球最大的纺织品生产国和贸易国[1],因而有关纺织服装产业方面的研究也同样引起越来越多的经济学、管理学以及地理学等领域学者的关注,成果也较丰富,具体集中于企业发展模式[2]、转型升级[3]、产业竞争力[4]、品牌发展[5]、产业创新升级[6]、对外贸易[7]、经济影响[8]和集群网络演化[9]等方面。但基于地理学视角对其进行产业转移或空间格局的研究相对较少。空间格局是经济地理学研究的基石和重要议题,而目前国内相关文献主要有张文忠等基于工业企业微观视角,通过实地调研分析发现,纺织服装产业是重庆市区企业空间扩散过程中的主要产业之一[10];在此基础上,耿文才等基于产业宏观数据,定量分析了中国及东部地区纺织产业转移的时空特征[11-13]。与之相比,国外学者针对纺织服装业方面的研究也基于宏观产业与微观企业两方面,具体集中于产业的能源效率[14]、产业转移[15]、竞争力[16]、企业的社会责任[17]、绩效评价[18]、以及创新发展[19]等,而专门针对企业区位选择方面的研究成果依然不足。近年来,针对纺织服装企业区位选择的研究开始进一步细化与深化,出现将企业分布驱动力作为研究视角,分析其对企业区位选择的影响,如基于社会关系嵌入[20]、信息技术嵌入[21]和区域商务成本[22]的视角分析其对企业区位选择的影响。总体来说,已有研究多是以典型区域和案例来分析其区位选择及其影响因素,缺乏基于微观视角的企业空间格局的分析,同时对企业内部不同性质或不同规模企业的区位特征存在差异性的关注也不够。目前,长三角已逐渐取代珠三角成为吸引日本跨国投资最多的地区,而上海作为长三角吸引外资最多的城市,日本是其外资的重要来源国,并以纺织服装制造与电子信息两大行业为主,因此以上海作为研究区域,探讨其日资纺织服装企业空间格局问题具有重要的现实意义。
纺织服装业作为上海的“母亲工业”,依据其发展演变历程,可以划分为孕育发展阶段（1878-1949年）、快速发展阶段（1949-1982年）和转型发展阶段（1982至今）。日本是最早对上海纺织服装业投资的国家之一,于19世纪末就开设第一家纺织企业——上海纺织厂。随着时间的不断推移,其投资规模与范围均逐渐增大,投资企业类型日趋多样化,企业创新能力不断提升,进而成为推动上海经济飞速发展的重要驱动力,同时也是上海在深化改革中转型发展的重要“缩影”。基于此,尝试采用企业微观数据,运用ArcGIS 9.3软件,对上海日资纺织服装制造企业的总体格局以及企业内部不同性质、不同规模企业的区位选择进行分析,最后选择泊松回归模型对其影响因素进行定量测度,进而揭示其空间格局演化规律及驱动机制。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 核密度估计法 核密度估计法通过把系列离散的点群转化为连续的密度图来刻画其空间集聚特征。由于更具直观性与科学性,Kernel密度推定法普遍应用于地理要素空间集聚特征的分析[23,24]。基于此,采用核密度估计法,将纺织服装制造企业抽象为“点”,然后对其空间格局进行测度。
2.1.2 Ripley's K函数 点状地物的分布模式可能随着空间尺度的不同而变化[25],而Ripley's K函数是一种基于点格局的分析法,往往被用来刻画不同空间尺度上的集聚规律特征[26],具体公式为：
K ( d ) = A ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n w ij ( d ) n 2 （1）
L ( d ) = K ( d ) π - d （2）
式中：i,j=1,2,…n,i≠j;n为研究单元内企业数量;A表示研究单元面积;d为距离尺度; w ij ( d ) 是在距离d范围内企业之间的距离。当L(d)等于0、大于0和小于0,分别表示企业随机分布、集聚分布和分散布局。通过蒙特卡罗模拟检验模式的显著性,即通过模拟运算,获取L(d)函数的置信区间。如果L(d)大于置信区间上限,表示企业集聚分布;小于置信区间下限,表示企业分散布局;介于上、限之间表示呈随机分布。
2.1.3 区位选择模型 由于上海乡镇或街道内企业分布具有显著的离散特性,因而选择泊松回归模型对其影响因素进行测度,具体以乡镇或街道为基本空间单元,将上海市域划分为215个单元,选取1995-2012年各单元新增企业数量作为被解释变量,然后测算其区位选择影响因素。尽管如此,泊松回归模型一个关键假设为计数因变量平均值等于方差,且等于λi。对于非独立事件的计数资料通常体现为因变量均值远小于方差,即在样本中存在超离散问题,这将使该模型测算结果出现偏差,因而需选取负二项回归模型来刻画该现象[27,28],其模型具体如下：
ln λ i = ln K i + offse t i + β 0 + β 1 X 1 + β 2 X 2 + … + β i X i （3）
Yi服从参数为λi的泊松分布,乡镇或街道i观测到新增企业数量为Yi的概率如下：
P = ( Y i = y i X i ) = e - λ i λ i y i y i ! , y = 0 ， 1 ， 2 ， … ， n （4）
式中：K代表超离散程度;服从均值为0;方差为 α 的伽马分布,且当 α 越显著大于0,表示超离散程度愈高[28]。

2.2 数据来源

选择上海日资纺织服装制造企业为研究对象,包括纺织业、纺织服装、鞋帽制造业等,数据主要源于上海市工商管理局注册的企业数据库。鉴于日本加大对华制造业,包括纺织服装业的投资力度主要始于20世纪90年代左右,加之考虑到数据获取难度,因而主要选择1995年和2012年两个时间断点。此外,部分数据还结合《2013年上海市外商投资企业外国（地区）企业常驻代表机构名录》和《1996-1997年日本对华企业名录》等进行补充,包括企业的名称、规模、性质、地址及经营范围等信息。针对地址和建立时间记录不明确的企业,以及在研究时段内注销或吊销的企业,将其剔除,并最终整理获取1995年和2012年信息有效完整的企业分别265家和601家。需要指出的是,该研究提到的上海日资纺织服装企业在未做出明确说明的情况下全部为制造企业,而未囊括服务性企业。

3 企业空间分布特征

3.1 集聚与扩散并存,并向郊区化发展

为了直观有效地反映1995年和2012年上海日资纺织服装制造企业空间格局演变,运用ArcGIS软件对其核密度进行刻画与分析（图1）。整体来说,企业主要集聚在中心城区,并且随着时间推移,其集聚模式由“双核”向“单核”转变,而外围还存在多个次级集聚中心,其集聚规模与强度均日益增大,企业郊区化发展倾向逐渐显著。具体来说,1995年,企业集聚呈现“双核”集聚中心模式,且位于上海二环线以内,包括长宁区、静安区、普陀区、徐汇区的边界区域以及杨浦区等,而外围嘉定、青浦、金山、浦东以及闵行等近郊或远郊区企业分布相对分散,其部分乡镇街道形成若干次级集聚中心,集聚度较低。2012年,企业“双核”集聚中心逐渐扩展与融合,并开始向“单核”集聚模式转变,其外围地区的若干次级集聚中心的集聚强度逐渐增强,集聚范围也不断扩大,因而出现部分次级集聚中心演化成高等级集聚核,且原分散的“点状”次级集聚中心通过扩展融合,逐渐向“带状”或“团状”集聚格局转变。尽管如此,由于其人力资源、区位条件、产业基础以及基础设施等原因所致,上海南部地区（主要指原南汇区及奉贤区）以及崇明县等,企业分布数量较少,增速也相对较慢,绝大部分乡镇街道集聚程度较低的状态始终未发生大幅度的变化。
Fig. 1 The distribution of kernel density about Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in Shanghai

图1 上海日资纺织服装制造企业分布的核密度估计图

3.2 开发区是企业集聚的重要空间载体

由于经济技术开发区是以发展制造业为主,而本文正是以纺织服装制造企业作为研究对象,因而此处涉及的开发区仅指经济技术开发区。具体对上海地区的国家级开发区与市级开发区分别做5 km和3 km缓冲区分析（图2）,并通过综合比较企业集聚一阶热点区与开发区缓冲区空间耦合关系来说明开发区对企业区位选择的影响。经分析可知,1995年企业集聚一阶热点区与3个开发区（缓冲区）空间位置基本一致,包括虹桥经济技术开发区、上海漕河泾新兴技术开发区和上海青浦工业园区。此外,尽管闵行经济技术开发区与上海外高桥保税区两个国家级开发区缓冲区没有与企业集聚一阶热点区位置吻合,但其所在地对应的两个乡镇街道（江川路街道和高桥镇）依然是企业集聚的重要“热点区”,并随着时间的推移,其空间耦合关系进一步增强。与之相比,2012年还新增漕河泾出口加工区、闵行出口加工区、朱泾工业园区、枫泾工业园区、松江经济技术开发区、松江工业园区、松江出口加工区、上海市北工业园区、上海金山工业区和金山工业园区等9个开发区缓冲区,其与企业集聚一阶热点区的空间位置基本一致。因此,这也有效地说明国家级或市级开发区是上海日资纺织服装制造企业集聚的重要空间载体,且随着时间的推移,该特征趋势愈加显著。
Fig. 2 The spatial distribution about Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in the development zone buffer of Shanghai

图2 上海开发区缓冲区内日资纺织服装制造企业的空间分布

3.3 沿高速、高架路呈带状分布

高速路、高架路均属于城市高等级公路,其发展有利于提升区域通达性,提高运输效率,加速区域之间各要素的自由流动,实现资源优化配置,这些均对企业降低生产成本,提高经济效益等方面具有重要的促进作用。基于此,对上海市域内的高速及高架路做1 km缓冲区分析发现,上海日资纺织服装制造企业分布与高速、高架路缓冲区的空间关系密切。1995年高速、高架路1 km缓冲区内集聚企业数量占企业总量的56.60%,而2012年则进一步提升至61.56%,即至少半数以上的企业分布于上海高等级公路周边区域,体现出很强的交通依附性,并随着时间的推移,高等级公路对企业集聚吸引力进一步增强,进而呈现企业沿高速、高架路呈带状分布的格局（图3）。
Fig. 3 The spatial distribution about Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in the buffer of elevated highway and freeway in Shanghai

图3 上海高架高速路缓冲区内日资纺织服装制造企业空间分布

3.4 集聚强度和规模迅速增大

采用Ripley L(d)指数,对1995年与2012年上海日资纺织服装制造企业集聚强度与集聚规模进行比较分析,从而为政府及相关企业科学布局提供依据。其结果表明,两个年份的企业集聚L(d)曲线变化趋势基本相似,均呈先增后减的倒“U”特征（图4）,而且其集聚程度均大于随机分布的最大值,显著性均通过检验,这说明企业显著集聚的特征,并进一步验证了上述对企业空间集聚的判断。具体来说,1995年企业特征空间尺度为10.56 km,即在0~10.56 km范围内,L(d)曲线随着空间距离的增大逐渐远离置信空间,集聚强度不断增强,其集聚规模达350.15 km2,对应的集聚强度L(d)峰值为3.14。与之相比,2012年企业特征空间尺度与集聚规模分别增至16.56 km与861.09 km2,增长率分别高达56.82%和145.92%,其相应集聚强度峰值升至7.08,提升率达125.48%。可见,企业不仅呈现集聚格局特征,而且随着时间的推移,无论其集聚规模还是集聚强度均呈迅速增大的变化趋势。
Fig. 4 Ripley L(d) index of Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in Shanghai

图4 上海日资纺织服装制造企业的Ripley L(d)指数

3.5 不同类型纺织服装制造企业的空间分布特征

3.5.1 外商独资企业与合资合作企业的集聚格局相似,中心依赖性较弱 1995年与2012年,外商独资企业集聚数量较高的前4个区相同,即浦东区、松江区、青浦区和闵行区,两个年份集聚企业数量所占比例分别为66.18%和62.21%,这说明外商独资企业倾向于集聚在近郊区或远郊区的规律,尽管随着时间的推移,集聚企业数量所占比例有所减少,但其比例仍较高。对于合资合作企业来说,1995年集聚企业最多的前4个区是浦东区、青浦区、嘉定区和金山区,其企业所占比例为53.30%,2012年依次为浦东区、闵行区、嘉定区和金山区,所占企业比例略有提升,达55.46%。可见,合资合作企业与上述外商独资企业集聚格局较为相似,均倾向于集聚在近郊或远郊地区（图5）,中心依赖性较弱。这与贺灿飞等认为“与合资合作企业相比,外商独资企业可能偏爱中心城区”的结论[29]存在一定差别,其原因主要是后者研究对象针对所有外资制造企业,其内部不同类别企业的集聚机制也有所差异。本文在其研究基础上进一步细化,具体选择纺织服装制造企业作为研究对象,其总体属于劳动密集程度、污染程度较高的行业,因而对成本上涨敏感度较高,诸多企业往往不得不选择纷纷外迁,进而出现独资企业与合资合作企业中心依赖性均较弱的现象。
Fig. 5 The distribution about different kinds of Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in each district and county of Shanghai

图5 上海不同类型日资纺织服装制造企业的区县分布

3.5.2 大规模企业倾向于集聚在郊区,而小规模企业中心依赖性较强 依据从业人员规模,将企业划分为大企业、中大企业、中小企业和小企业,其从业人员依次为200人以上、51~200人、11~50人和10人以下[28]。以上海市政府所在地为中心,分别以10 km、20 km和30 km为缓冲区半径,将上海市域划分为中心城核心区、中心城外围区、近郊区和远郊区4个圈层,然后分析不同规模的纺织服装制造企业的圈层分布特征（表1）。其结果表明：随着企业规模的扩大,企业布局倾向于逐渐从中心城核心区及外围区向近郊区或远郊区转移。以小企业与大企业为例,1995年与2012年,小企业在中心城核心区及外围区企业数量比例分别为4.91%和6.49%,近郊区和远郊区所占比例分别为2.64%和2.83%,前者比例是后者的2倍左右,可见小规模企业的中心依赖性较强。1995年与2012年,大企业在中心城核心区及外围区企业数量比例分别为10.56%与5.99%,而近郊区或远郊区企业所占比例分别为23.02%和16.14%,可见大规模企业布局在近郊区或远郊区的倾向显著。
Tab. 1 The circular distribution proportion of Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in Shanghai

表1 上海日资纺织服装制造企业圈层分布比例（%）

中心城
核心区		 中心城
外围区		 近郊区 远郊区
小企业 1995年 3.40 1.51 0.38 2.26
2012年 3.99 2.50 0.67 2.16
中小
企业		 1995年 9.06 5.66 2.26 3.02
2012年 9.32 7.32 5.49 6.16
中大
企业		 1995年 10.19 8.68 7.92 12.08
2012年 6.99 11.15 8.99 13.14
大企业 1995年 5.28 5.28 9.06 13.96
2012年 2.33 3.66 5.32 10.82

4 影响因素分析

4.1 企业区位选择的解释变量

中国于1992年进行土地市场改革,使城市土地资源使用由“无偿”转为“有偿”。加之《上海市城市总体规划（1999-2020）》明确城市核心区大力推进“退二进三”政策,这均使占地面积较大、土地产出率较低的制造企业难以承受上海核心区迅速上涨的高地价,并促使其由核心区向外围郊区迁移[27,30]。假设纺织服装制造企业倾向于选择地价较低的区位,以降低企业固定成本,从而成为促使其郊区化扩散的重要因素。引入地价因素的虚拟变量X1,预期符号为负,其中位于上海内环之内的研究单元赋值为4,内环与中环之间单元赋值为3,中环与外环之间单元赋值为2,与外环线邻接单元赋值1,否则为0。
诸多研究已证实,外资企业倾向于集中布局,因为集聚经济有利于实现资源共享,降低投资风险与生产成本,并通过发挥其外部规模经济效益而不断增强[29]。因此,选择1995年研究单元内日资纺织服装制造企业数量（X2）来体现其集聚程度,预期符号为正,即新进企业可能倾向于布局在企业集聚程度较高的研究单元。
高等院校是高等级专业人才以及知识资源的重要源头,其对外资企业具有较大的吸引力。宋秀坤等研究证实企业倾向于邻近高等院校布局,进而促进自身创新升级[31]。因而假设研究单元内如果具有高等院校,则将有助于提升该单元吸收外资企业的进入。选择研究单元内是否有高等学校来体现,用X3来表示。如果研究单元内存在高等院校,赋值为1,否则为0,预期符号为正。
地方政府通过“退城进园”,以及将税收、土地等优惠政策集中于开发区,从而有利于吸引外来投资[27,32],因而假设日资纺织服装制造企业可能倾向于分布于开发区。选择各研究单元内开发区因素综合得分来表达（国家级、市级开发区分别赋值为2分和1分）,用X4来表示,期望其回归系数为正。
交通通达性是企业运营的关键,其与员工通勤也密切相关,是影响企业区位选择的重要因素[28],因而假设通达性愈好的区域,其更有助于对外资企业的吸引。选择研究单元中心与上海虹桥机场、浦东机场等重要交通基础设施之间的距离作为影响日资企业区位选择的因素,分别用X5和X6表示,期望其回归系数为负。
距离城市中心区愈近,其基础设施与公共服务设施往往愈加完善,通达性越好[33],因而假设外资制造企业倾向于布局在城市核心区。选择各研究单元与上海市政府所在地之间的距离作为变量,分析其对日资企业区位选择的影响,用X7表示,预期符号为负。
高速公路或高架路途经的地区通达性与对外联通度高,利于客货的流量与流速的提升,优化当地投资环境,因而其对外资企业具有较强的吸引力。李子蓉通过研究证实,高速公路建设已成为FDI流入的惯性通道[34],因而假设高速公路或高架路途经的研究单元有助于吸引外资企业的进驻,用X8表示。如果研究单元内有高速或高架路通过,赋值为1,否则为0,期望其回归系数为正。
降低成本是跨国企业进行海外投资的重要动机之一,并且新经济地理模型中往往假设企业可变生产成本取决于区域工资水平,因而丰富而低廉的劳动力利于吸引跨国企业的入驻[35,36]。作为劳动密集型企业,假设日资纺织服装制造企业倾向于布局在工资水平较低地区,用X9表示,期望其回归系数为负。同时因数据获取困难,假定各区县内工资水平一致。

4.2 结果分析

为了避免自变量的多重共线性影响,将相关性较大的自变量单独引入模型来测度,并通过检验模型可知,条件方差等于条件均值的假设无法通过,因而选择负二项准极大似然估计,估计模型QLR检验显著性均很高（表2）。
Tab. 2 Regression results of location choice of Japan-funded textile and garment manufacturing enterprises in Shanghai

表2 上海日资纺织服装制造企业区位选择模型估计结果

所有企业 独资企业 合资合作企业
模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3 模型1 模型2 模型3
c 0.103 -0.336 1.077 -0.545** -0.675 0.921 -0.607** -1.829*** 0.117
X1 -0.221*** -0.181** -0.280***
X2 0.264*** 0.274*** 0.241***
X3 0.105 0.126 0.071
X4 0.238 0.266 0.179
X5 -1.80E-06 -1.28E-05 4.82E-06
X6 4.07E-06 -1.71E-06 1.56E-06
X7 8.66E-06 -4.94E-07 1.82E-05
X8 0.757** 1.197** 1.502***
X9 -1.19E-05 -1.42E-05* -1.43E-05
样本数 215 215 215 215 215 215 215 215 215
显著性 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000
a 1.174*** 3.953*** 5.126*** 1.823*** 8.769*** 12.627*** 2.403*** 3.828*** 4.027***
LR stat 110.363*** 558.697*** 669.588*** 250.288*** 915.325*** 1073.551*** 353.506*** 547.261*** 563.159***

注：*表示在10%的水平上显著;**表示在5%的水平上显著;***表示在1%的水平上显著。

地价（X1）因素对独资企业、合资合作企业以及所有企业的作用系数相近且均显著为负,与期望符号一致,这说明所有企业以及不同性质的企业均倾向于布局在地价较低的区域,而且倾向于“远离”高地价区域的概率较接近。相对地价因素,集聚因素（X2）变量的作用系数均为正且数值较大,这说明集聚经济效应对新企业选址具有显著的影响,即原企业的集聚发展与成功示范作用对新企业的跟进具有较强的吸引力。此外,独资企业受集聚经济效应的影响程度略高于合资合作企业。高等院校（X3）的作用系数均为正,但数值较小且不显著,与预期符号一致。这说明尽管企业倾向于布局在高等学校周围区域,但此倾向依然比较小。这不仅由于此处高等院校并非均设置有纺织服装专业或与其相关专业,而且还与相对西方发达国家,中国高校或科研机构对企业创新发展的贡献度依然较低具有密切关系。开发区因素（X4）对所有企业及不同性质企业分布的作用系数均为正且较大,其仅低于X2,与预期符号一致。这说明开发区凭借其良好的基础设施与政府优惠政策影响,其对纺织服装制造企业具有较显著的吸引作用,同时也体现开发区分布是导致制造企业郊区化发展的重要动因。此外,与合资合作企业相比,外商独资企业更加倾向于布局在开发区或其附近,而且此倾向概率大约是前者的1.5倍。到虹桥机场距离（X5）、到浦东机场距离（X6）和到市中心距离（X7）的回归系数近似为0,而且部分与预期符号基本不一致,显著性不高,这说明上海日资纺织服装制造企业为了降低生产成本,提高经济效益,其布局在机场或市中心等交通基础设施比较完善的区域附近的倾向并不显著,对因变量解释力度不大。接近高速或高架路（X8）对所有企业以及不同性质企业的作用系数最大且较显著,这说明企业倾向于布局在高速公路或高架路及其附近区域,从而可以较好地解释企业分布呈现出明显的沿交通线带状分布特征,这与前述研究结论也比较一致。此外,与独资企业相比,合资合作企业倾向于布局在高等级公路附近区域的概率相对更高。工资水平（X9）对所有企业以及不同性质企业的作用系数均为负,但数值接近为0,与预期符号一致。这说明与其他制造企业相似,日资纺织服装制造企业倾向于布局在工资水平较低的地区。但是可能由于受到对研究单元工资水平均质化处理的影响,使研究结果显示该倾向较微弱。

5 结论与讨论

以上海日资纺织服装制造企业名录为基础,运用ArcGIS软件对其空间格局演变进行动态分析,并采用泊松回归模型对其影响因素进行定量测度,结果表明：① 企业主要集聚在中心城区,且随着时间推移,其集聚模式由“双核”向“单核”转变,同时外围还存在多个次级集聚中心,其集聚规模与强度均日益增大,企业郊区化发展倾向比较显著。② 开发区是企业集聚的重要空间载体。企业集聚一阶热点区与若干开发区（缓冲区）空间位置基本一致,并且随着时间的推移,该趋势愈加显著。③ 企业分布与高速、高架路缓冲区的空间关系密切,即至少半数以上的企业分布于上海高等级公路周边区域,具有很强的交通依附性,并随着时间的推移,高等级公路对企业吸引力进一步增强,进而呈现企业沿高速、高架路呈带状分布的格局。④ 1995与2012年的企业集聚L(d)曲线变化趋势基本相似,均呈先增后减的倒“U”特征,企业集聚特征显著,这验证了上述对企业空间集聚的判断,同时随着时间的推移,无论其集聚规模还是集聚强度均呈迅速增大的变化趋势。⑤ 合资合作企业与外商独资企业集聚格局较为相似,依然倾向于集聚在上海近郊或远郊地区,中心依赖性较弱,而大规模企业倾向于集聚在郊区,小规模企业中心依赖性较强。⑥ 从影响因素来看,高速或高架路经过区域对企业具有显著吸引作用,其次是开发区因素、集聚因素及地价因素影响程度也较大,高等院校影响相对较小,而到虹桥机场、浦东机场、市中心的距离和工资水平等4个因素对企业分布的影响并不明显。此外与合资合作企业相比,外商独资企业的区位选择对集聚效应、开发区、高等院校更加敏感,而受地价、接近高速高架路等影响相对较小。
鉴于研究数据获取困难以及文章篇幅所限,仅选择1995年与2012年样本数据展开分析,缺乏更多时间断面的动态研究。影响企业区位选择的因素较多,影响因子的准确甄别与完善还有待提升。

The authors have declared that no competing interests exist.

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
黄永明, 何伟, 聂鸣. 全球价值链视角下中国纺织服装企业的升级路径选择. 中国工业经济, 2006, (5): 56-63.中国纺织服装企业在全球价值链条上处于低端环节,迫切需要升级.本文应用基于全球价值链的升级分析框架,系统分析了嵌入全球价值链的中国纺织服装企业面临的升级障碍和升级路径选择问题,提出了基于技术能力、市场扩张能力以及技术和市场相组合三种企业升级路径,并对我国亚光纺织集团和雅戈尔集团的升级实践进行了讨论,最后给出了若干政策建议.

[Huang Yongming, He Wei, Nie Ming.The upgrading paths of Chinese textile enterprises from the point view of global value chains. China Industrial Economy, 2006, (5): 56-63.]

[2]
刘岩岩. 1920-1930年代沪、汉比较视域下的武汉棉纺织企业发展模式探析. 上海经济研究, 2014, (10): 100-108, 116.1920—30年代以裕华、申四、第一、震寰四大纱厂为代表的武汉棉纺织企业在发展过程中的努力和尝试，既体现出其遵循了企业发展的一般规律，同时因为地缘、历史等因素，不可避免地带有浓厚的地方特色。通过与以上海为代表的沿海棉纺织业进行比较，可以看出这一时期的武汉棉纺织企业有过度商业化、技术引进动力不足、新旧混存的财会制度、产品属于“二次进口替代”等特点，这就造成民国时期武汉棉纺织业既有发展的一面，又有发展不够充分的一面。

[Liu Yanyan.Probe into the pattern of development of Wuhan cotton textile enterprise in 1920-30s based on comparative perspective between Shanghai and Wuhan. Shanghai Economic Review, 2014, (10): 100-108, 116.]

[3]
邱红, 林汉川. 全球价值链、企业能力与转型升级: 基于我国珠三角地区纺织企业的研究. 经济管理, 2014, (8): 66-77.

[Qiu Hong, Lin Hanchuan.The GVC, firm capability and transformation & upgrade: Mechanism and path: Survey data based on textile enterprises in PRD. Economic Management, 2014, (8): 66-77.]

[4]
肖乌妹, 张向前. 我国服装业国际竞争力研究. 经济问题探索, 2012, (7): 85-91.服装产业是我国对外贸易的重要产业。通过分析我国服装业发展和国际竞争力现状，采用国际市场占有率（MS）、贸易竞争力指数（Tc）、显示性比较优势指数（RCA）三个关键指标对我国服装业国际竞争力进行研究，发现我国服装业在国际竞争中存在附加值低、品牌影响力小、创新能力不足等问题，提出了重新定位我国服装业国际位次，提高我国服装的质量，提升品牌影响力等措施来提升我国服装业的国际竞争力。

DOI

[Xiao Wumei, Zhang Xiangqian.The research of international competitiveness about apparel industry in China. Inquiry into Economic Issues, 2012, (7): 85-91.]

[5]
郭星梅, 邱夷平. 中国纺织产业品牌发展研究. 宏观经济研究, 2014, (11): 78-83.在经济全球化、区域经济一体化形势逐步加强的情形下,民族品牌的匮乏已在一定程度上成为制约中国纺织产业发展的“瓶颈”。而在国际竞争体系中,中国纺织品牌在世界纺织工业里却寥寥无几,纺织界在行业内打造自己的纺织强势品牌迫在眉睫。因此,纺织企业应积极推进中国纺织品牌战略实施,促进品牌文化建设,提升品牌文化价值,推动中国由纺织生产大国向纺织品牌大国转变。

[Guo Xingmei, Qiu Yiping.The research of brand development about the textile industry in China. Macroeconomics, 2014, (11): 78-83.]

[6]
马海涛. 生产网络演化视角下的城市产业升级路径研究: 以汕头市纺织服装行业为例. 人文地理, 2011, 26(4): 99-103, 152.

[Ma Haitao.Upgrade paths of urban industry from the perspective of evolutionary production networks: A case study of textile and apparel industry in Shantou city. Human Geography, 2011, 26(4): 99-103, 152.]

[7]
陆圣. 泛太平洋战略经济伙伴关系协定对中国纺织品服装出口的潜在影响: 基于一般均衡模型的评估. 世界经济研究, 2013, (11): 27-33, 55.

[Lu Sheng.Impact of the trans-Pacific partnership on China's textile and apparel exports: A computable general equilibrium approach. World Economy Study, 2013, (11): 27-33, 55.]

[8]
万千欢, 千庆兰, 陈颖彪. 广东省纺织业对经济发展的影响及其竞争力分析. 经济地理, 2014, 34(6): 130-136.基于2000—2011年广东 省纺织业的相关数据,首先运用Logistic模型结合边际分析法对广东省纺织业发展阶段进行判定,接着运用动态空间偏离份额法对广东省纺织业竞争力进行 了测度,在此基础上利用灰色关联模型对影响广东省纺织业的主导因素进行识别。结果表明:①广东省纺织业并没有步入衰退,其对广东省经济有重要的促进作 用;②广东省纺织业相比邻近省份竞争优势已不复存在,但广东省纺织业能利用邻近省份纺织业快速发展的契机和产业结构的优势带动其自身的发展;③原材料成 本、汇率以及劳动生产率这三个因素是影响广东省纺织业发展的主导因素。据此提出提高广东省纺织业发展的建议。

[Wan Qianhuan, Qian Qinglan, Chen Yingbiao.The influence of Guangdong textile industry for economic development and its competitiveness analysis. Economic Geography, 2014, 34(6): 130-136.]

[9]
马海涛, 刘志高. 地方生产网络空间结构演化过程与机制研究: 以潮汕纺织服装行业为例. 地理科学, 2012, 32(3):308-313.采用社会调查法,借助社会网络分析软件,运用演化经济地理学核心概念,对中国潮汕地区的纺织服装生产网络进行了案例研究。结果表明:① 改革开放后,潮汕地方生产网络内部空间结构不断演变,从多点集聚向多个孤立集群网络演进,再向跨集群地方网络发展;② 网络演化本质上是企业关系的变化,企业间关系是在外部环境作用下企业根据自身能力做出的战略选择,地理临近与路径依赖使潮汕集群网络结构得以保持(即“遗传”),企业创新需求作用下的路径创新推动了集群间联系的发展(即“变异”);③ 生产网络演化机理的研究还应加强对路径创新与地方产业升级的研究。

[Ma Haitao, Liu Zhigao.Spatial structure evolutionary process and mechanisms of local production networks: A case study of Chaoshan region in southeast China. Scientia Geographica Sinica, 2012, 32(3): 308-313.]

[10]
张文忠, 樊杰, 杨晓光. 重庆市区企业的扩散及与库区企业空间整合模式. 地理研究, 2002, 21(1): 107-114.<p>在实地调研基础上 ,对重庆市区企业的空间扩散行业类型、过程及效果进行了分析。近期 ,市区企业向外扩散的产业主要集中在汽车和摩托车配件类企业、食品和饮料类企业以及纺织和服装类企业。空间扩散范围近期以市区近郊为主 ,中期以市区周边县区和中等城市为主 ,远期则不断向三峡库区其它县区发展。在企业空间扩散分析基础上 ,重点就重庆市区企业对库区企业的空间整合模式进行了研究 ,并对不同的模式作了分析和探讨。</p>

[Zhang Wenzhong, Fan Jie, Yang Xiaoguang.Studies on spatial transfer and cooperation of enterprises between urban region of Chongqing and Three Gorges Area. Geographical Research, 2002, 21(1): 107-114.]

[11]
耿文才. 新经济地理学视角下中国纺织业区际转移的粘性分析. 地理研究, 2015, 34(2): 259-269.<p>如何破除产业区际转移粘性,实现区域经济协调发展已成为近年来国内研究的热点问题。基于新经济地理学视角,综合运用区位熵、产业集聚变动指数和面板数据的门限回归方法,对2000-2010年中国纺织业转移的时空特征及区际转移产生粘性的原因进行了研究。结果表明,尽管东部纺织业已出现明显的转移趋势,但就其跨区向中西部转移而言仍具有很强的粘性,其原因在于：① 纺织业对本地市场具有较强的依赖性,因而在市场接近效应的作用下东部纺织业向中西部地区的转移存在一定的市场阻力;② 纺织业集聚的外部规模效应仍在增强,特别是东部部分省份的纺织业未来仍有较强的集聚动力;③ 东部由于其特定区位优势和经济发展非均衡的特点为该地区纺织业在其内部省份间的调整提供了回旋余地。</p>

DOI

[Geng Wencai.The viscous analysis on inter-district transfer of textile industry from the perspective of New Economic Geography in China. Geographical Research, 2015, 34(2): 259-269.]

[12]
吴爱芝, 孙铁山, 李国平. 中国纺织服装产业的空间集聚与区域转移. 地理学报, 2013, 68(6): 775-790.纺织服装产业是最早实现全球产业转移,也是产业转移特征最为明显的行业之一,对其研究可更真实、清晰地审视中国的产业转移路径和产业空间布局变化。本研究借助区位基尼系数和局部Moran 分析对全国地市层面2001-2009 年的纺织服装产业的空间集聚程度进行全局和局部空间可视化的定量测度,以产业中心的变化来追踪和分析该行业的产业转移路径。研究结果显示,基尼系数大于0.95 的主要是原料依赖性强的细分行业,对原料依赖性相对较低的细分行业在空间分布上则较分散;纺织服装产业的空间集聚程度非常高,但近些年来有微弱的下降趋势;产业分布的空间正相关性也在逐渐下降。中国纺织服装产业的区域转移,主要发生在山东和江浙一带的省内地市间,也呈现出向河南、安徽、江西等中部地区的部分地市转移的态势;互动性强的细分行业具有空间布局临近性,但总体上仍存在一定的空间分异性。

[Wu Aizhi, Sun Tieshan, Li Guoping.Spatial agglomeration and regional shift of textile and garment industry in China. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(6): 775-790.]

[13]
叶茂升, 肖德. 我国东部地区纺织业转移的区位选择: 基于超效率DEA模型的解析. 国际贸易问题, 2013, (8): 83-94.

[Ye Maosheng, Xiao De.A super-DEA model analysis of location choices of textile industry transfer for China's coastal regions: Central and western China or abroad. Journal of International Trade, 2013, (8): 83-94.]

[14]
Peng L, Zhang Y, Wang Y, et al.Energy efficiency and influencing factor analysis in the overall Chinese textile industry. Energy, 2015, 12(1): 1222-1229.

[15]
Delios A, Beamish P W, Zhao X.The evolution of Japanese investment in China: From toys to textiles to business process outsourcing. Asia Pacific Business Review, 2009, 15(3): 323-345.The nature of Japanese firms' international activity in China underwent substantive change between 1995 2006. Japanese companies now compete in many more regions in China and have shifted their investment strategies in various provinces and municipalities to reflect new competitive realities. This creates substantial opportunities and challenges to scholars and practitioners alike. The challenge is to develop a nuanced understanding of sub-national variations in Japanese firms' strategies in China. The opportunities come from deepening research in three areas of scholarly endeavour: (1) subsidiary development and multinational firm strategy; (2) institutions and international business; and (3) offshoring, outsourcing and international business theory.

DOI

[16]
Lau CK, To KM, Zhang Z, et al.Determinants of competitiveness: Observations in China's textile and apparel industries. China & World Economy, 2009, 17(2): 45-64.Abstract This paper attempts to explore key determinants of competitiveness in the textile and apparel industries, with special reference to Chinese Mainland. The authors conduct a survey that is designed to use productivity, supply-side and demand-side determinants to measure enterprises' competitiveness. The collected survey data is then analyzed using factor analysis to capture the related determining factors indicative of competitiveness at the enterprise level. The findings demonstrate that government policies and related industry infrastructure are the most important determinants of competitiveness in the textile and apparel industries, followed by domestic demand. This suggests that the improvement of industry infrastructure can foster industry performance, and that more resources should be endowed to enhance the domestic business competitiveness of local enterprises. The development of domestic demand will foster the competitiveness of the textile and apparel industries on a more sustainable basis.

DOI

[17]
Cooke F L, He Q.Corporate social responsibility and HRM in China: A study of textile and apparel enterprises. Asia Pacific Business Review, 2010, 16(3): 355-376.Issues related to corporate social responsibility (CSR) have been the subject of growing debate across an increasingly wide range of disciplines in social sciences and business and management studies. China has been facing mounting pressure to take CSR issues seriously especially vis a vis environmental issues and labour standards. However, issues related to CSR and human resource management (HRM) in China remain under-explored. This study investigates how managers of textile and apparel firms perceive CSR issues, what actions they are taking and what implications these may have for institutional bodies that seek to promote CSR in the country. The study concludes that firms tend to adopt a business case approach to CSR, focusing on the market rather than their employees.

DOI

[18]
Atilgan T, Susmus T, Külahci M H, et al.Performance evaluation of the textile and clothing enterprises in Borsa Istanbul. Tekstil ve Konfeksiyon, 2014, 24(3): 243-251.Textile and clothing industry, which has a significant place in Turkish economy with its production, employment and export figures, is passing through a reconstruction process. Managers and/or owners of the enterprises must use different analysis techniques in order to be able to take accurate and clear decisions and strategize successfully in this process. At this point, ratio analysis, which gives information about the financial structure of the enterprises and the sector, is seen as a significant financial analysis technique. In this research it is aimed to evaluate the performances of textile and clothing enterprises in Borsa 脛掳stanbul where the leading enterprises of the sectors are traded. In accordance with this purpose, the performances of 22 textile and clothing enterprises between the years of 2008 and 2012 are evaluated with ratio analysis technique. Besides, residual incomes of the enterprises are calculated and interpreted. The ratio data obtained within the research scope are interpreted according to both international criteria and Turkey's dynamics. The obtained results reveal the economical situation of textile and clothing sector obviously.

[19]
Stanislawski R, Olczak A.Innovative activity in the small business sector of the textile and clothing industry. Fibres & Textiles in Eastern Europe, 2010, 18(1): 13-16.

[20]
谭文柱. 社会关系嵌入与产业转移的区位选择: 宁波服装业案例研究. 地理科学, 2012, 32(7): 835-839.从企业社会关系网络嵌入的视角,以宁波服装企业和机构为访谈调研对象,追寻众多宁波服装企业早期发展的历史,研究上海与宁波两地基于历史原因形成的社会关系嵌入——“红帮师傅”对上海服装业转移中区位选择的影响。研究发现,上海国有服装企业中宁波籍“红帮师傅”,是理解上海服装企业在向外转移加工业务的过程中为何选择宁波服装企业的关键因素。在宁波服装业的早期发展阶段,“红帮师傅”充当了宁波服装企业与上海服装企业建立业务联系的桥梁,不仅将自己所在服装企业的加工业务介绍给宁波的服装企业,还利用自己的社会网络,将上海其它服装企业引荐给宁波服装企业,使宁波服装企业从上海获得了大量的加工业务。另外,“红帮师傅”还亲自或引荐其它服装技师为宁波的服装企业提供必要的技术指导。对理解非经济因素对产业转移区位选择的影响提供了一个有意义的实证案例,为欠发达地区吸引发达地区的产业转移提供了一种新的思路。

[Tan Wenzhu.Social network embeddedness and firm relocation: A case study of the garment industry in Ningbo, China. Scientia Geographica Sinica, 2012, 32(7): 835-839.]

[21]
宋周莺, 刘卫东. 信息时代的企业区位研究. 地理学报, 2012, 67(4): 479-489.信息化对传统经济地理学的许多理论和概念提出了新的挑战.其中,尤其值得关注的是信息化对传统区位理论提出的挑战以及赋予其的新活力.本文首先分析信息技术广泛应用对企业区位因子的影响,然后深入探讨信息技术对企业区位产生影响的机制,最后通过美特斯邦威案例进行验证.研究表明,信息化逐渐成为企业区位选择的核心因素之一;同时,信息化也对其他区位因子产生重要影响,主要表现为促进传统物质区位因子的弱化以及带来新区位因子作用的不断突显.在信息技术驱动的企业区位再选择的过程中,“时间成本”是决定新区位的核心机制.

DOI

[Song Zhouying, Liu Weidong.The challenge of wide application of new information and communication technologies to traditional location theory. Acta Geographica Sinica, 2012, 67(4): 479-489.]

[22]
周正柱, 孙明贵. 区域商务成本对企业迁移区位选择影响研究: 基于纺织业等三大产业面板数据模型. 上海经济研究, 2012, (8): 81-89, 99.

[Zhou Zhengzhu, Sun Minggui.Empirical research on regional business costs affecting corporate relocation location selection: Based on panel data models of textile industry and so on. Shanghai Economic Review, 2012, (8): 81-89, 99.]

[23]
方忠权. 广州会展企业空间集聚特征与影响因素. 地理学报, 2013, 68(4): 464-476.会展业是现代服务业重要内容之一,近年来在中国得到快速发展,主要中心城市特定区域的集聚态势十分明显。以广州市会展企业名录为数据基础,借助GIS技术,运用空间点格局分析及问卷调查等方法,探讨了1991-2001 年间广州市会展企业的空间集聚特征及影响因素。研究发现,① 广州会展企业具有明显的空间集聚性,并呈现由&ldquo;单中心集聚&rdquo;到&ldquo;多中心集聚&rdquo;的演变;② 集聚与扩散并存,会展企业的空间集聚程度并没有因为空间范围的扩展而降低,而是在扩散中集聚&mdash;在向城市新区扩散的同时,老区的集聚在不断加强;③ 会展企业集聚区可分为展馆依托型和CBD依托型两种主要集聚类型,各集聚区的规模和强度具有明显差异;④ 影响会展企业集聚的因素包括会展服务设施、整体商务环境、外部经济性、政府行为和人力资源5 个方面。从包含的具体因素来看,大型展馆和交通条件对会展企业的区位选择具有显著影响,而获得高素质的劳动力、政府的政策和资金支持以及地价和房租等因素的影响并不明显。

[Fang Zhongquan.The agglomeration characteristics and influencing factors of exhibition enterprises in Guangzhou. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(4): 464-476.]

[24]
高超, 金凤君. 沿海地区经济技术开发区空间格局演化及产业特征. 地理学报, 2015, 70(2): 202-213.<p>经济技术开发区是中国经济增长关键节点,也是产业发展的重要载体。本文通过收集整理东部沿海地区国家级和省级经济技术开发区基础数据,采用GIS空间分析技术,运用多距离空间聚类分析和核密度估计方法,研究分析了1996-2013年间中国东部沿海地区经济技术开发区的空间格局演变规律以及产业集聚类型特征。研究结果表明：① 沿海地区开发区空间集聚程度增强,呈现出由&#x0201c;多中心集聚&#x0201d;向区域&#x0201c;单中心集聚&#x0201d;的演变规律。② 开发区空间集聚规模和强度呈现出先降低后快速提高的趋势,表明空间集聚范围扩大,但是集聚程度并没有降低,反而随着集聚范围的扩张其集聚强度也进一步加强。③ 各集聚区域的集聚规模和集聚强度存在明显的差异,集聚规模最大的区域集聚强度却较小。④ 东部沿海开发区主要发展产业为装备制造业、纺织服装业、通信电子、食品行业、石油化工共五大类行业,各类型产业分布格局差异显著。</p>

DOI

[Gao Chao, Jin Fengjun.Spatial pattern and industrial characteristics of economic technological development areas in eastern coastal China. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(2): 202-213.]

[25]
王劲峰, 廖一兰, 刘鑫. 空间数据分析教程. 北京: 科学出版社, 2010.

[Wang Jinfeng, Liao Yilan, Liu Xin.The Tutorial for Spatial Data Analysis, Beijing: Science Press, 2010.]

[26]
张珣, 钟耳顺, 张小虎, 等. 2004-2008年北京城区商业网点空间分布与集聚特征. 地理科学进展, 2013, 32(8): 1207-1215.本文以北京城区内的8 个行政区作为研究对象,选取批发和零售业、住宿和餐饮业、居民服务与其他服务业作为具体的商业类别,利用北京第一次、第二次全国经济普查数据,采用核密度(Kernel)、标准差椭圆、Ripley's <i>K(r)</i>函数相结合的GIS 点模式分析方法,对比研究了2004 年和2008 年北京市商业网点分布与空间集聚特征。研究结果表明:① 北京商业网点呈现相对集中分布态势,具有向心性并形成明显的集聚区,集聚中心主要分布在五环内,且在两次普查期间有所改变,商业网点空间偏向性差异明显;② 以CBD、金融街、王府井、中关村、亚运村和奥运村等为代表的典型商圈对北京商业网点的布局影响十分显著,商业网点在典型商圈周围分布密度较高,呈现集聚中心状态;③ 北京商业网点Ripley's <i>K(r)</i>曲线随距离的变化总体呈现“先增后减”态势,其中受居民小区影响较大的居民服务与其他服务业网点两次普查期间变化剧烈,反映了居民由市中心向外扩散的过程。

DOI

[Zhang Xun, Zhong Ershun, Zhang Xiaohu, et al.Spatial distribution and clustering of commercial network in Beijing during 2004-2008. Progress in Geography, 2013, 32(8): 1207-1215.]

[27]
吕卫国, 陈雯. 制造业企业区位选择与南京城市重构. 地理学报, 2009, 64(2): 142-152.<p>企业区位选择研究是从微观角度理解城市结构变动的重要视角, 本文构造了一个制造业区位选择作用于城市空间重构的理论框架, 并以南京为例进行了实证研究。在理论框架的 基础上, 首先采用计量模型检验了制造业企业郊区化扩散和重新集聚一系列影响要素, 其次 从要素空间分布及集聚经济的角度分析制造业的扩散和集聚的微观行为对城市空间重构的作用机制。研究发现, 由于土地有偿使用、城市外围交通改善、政府&ldquo;退二进三&rdquo; 的规划管理、城市开发区建设等因素的作用, 南京制造业明显的郊区化扩散和集聚, 对南京城市的郊区化 和空间重构具有显著影响。研究还发现, 污染密集型制造业较其他制造业具有更加强烈的郊区化趋势, 这对提升城市功能和改善城市环境具有重要意义。</p>

[Lv Weiguo, Chen Wen.Manufacturing industry enterprises location choice and the urban spatial restructuring in Nanjing. Acta Geographica Sinica, 2009, 64(2): 142-152.]

[28]
毕秀晶, 汪明峰, 李健, 等. 上海大都市区软件产业空间集聚与郊区化. 地理学报, 2011, 66(12): 1682-1694.随着信息经济发展壮大,软件产业日益成为城市经济的新引擎,其空间区位对城市空间结构影响不断加深.文章以上海市软件企业名录为数据基础,运用GIS 技术、社会网络分析等方法,探讨了上海大都市区软件产业的空间分布、演变特征及影响因素.研究发现,2002 年及2008年上海软件产业空间分布的集聚化特征明显,但产业集聚中心位置发生了从中心城区转向郊区的偏移.6 年间,软件企业的空间格局呈现出&quot;大都市区尺度上的扩散以及园区尺度的再集聚&quot;的时空特征.不同类型企业空间集聚与扩散的特征不同,以嵌入式软件企业为主的中小企业呈现出向远郊区扩散的特征.在影响因素的分析上,负二项回归的结果表明交通通达性、政府政策影响下的科技园区建设、产业历史基础对软件企业的区位选择具有显著影响.内外资企业区位影响因素的比较分析发现,交通通达性、自然环境及办公楼条件对外资企业区位影响较大,内资企业对政府政策更为敏感.

DOI

[Bi Xiujing, Wang Mingfeng, Li Jian, et al.Agglomeration and suburbanization: A study on the spatial distribution of software industry and its evolution in metropolitan Shanghai. Acta Geographica Sinica, 2011, 66(12): 1682-1694.]

[29]
贺灿飞, 梁进社, 张华. 北京市外资制造企业的区位分析. 地理学报, 2005, 60(1): 122-130.<p>基于第二次基本单位普查资料,采用OPM模型分析北京制造业外资企业的区位行为。研究表明,外资企业的集聚程度由城内向外显著递减,依托交通干线和开发区,外资企业已经扩散到了北京的郊区县,推动了制造业的郊区化发展。统计结果显示,企业、产业和集聚因素共同决定了制造业外资企业的区位选择。规模较大的、新建的外资企业倾向于近郊区,而多种经营的、独资的企业则偏好城内,尤其在二~四环之间,集聚经济推动了制造业外资企业的郊区化。外资企业的区位行为存在显著的产业差异。</p>

[He Canfei, Liang Jinshe, Zhang Hua.Locational study of foreign enterprises in Beijing based on an Ordered Probit Model. Acta Geographica Sinica, 2005, 60(1): 122-130.]

[30]
张定, 朱胜清, 曹卫东, 等. 上海纺织服装制造业空间格局演化及机制. 热带地理, 2013, 33(6): 720-730.纺织服装制造业作为我国参与国际竞争与合作的传统产业，其在城市内部的空间分布格局正呈现出新的特征。基于微观企业数据，运用圈层分析、热点分析和核密度估计方法，探究上海大都市区纺织服装制造业空间格局形成及演化规律。结果表明：1）上海纺织服装制造业企业布局的郊区化趋势明显，布局热点区从中心城区及近郊区向远郊区转移。2）境外、合资企业主要分布在近郊区，且空间位置变化不明显，相对前两者，在远郊区内资企业布局强度显著提升；大型企业主要分布在城市中心区东北部，以及交通便捷的近郊区和地方中心区，中型企业在分布范围和郊区分布的强度上均大于大型企业，小微型企业在远郊区分布密度趋于增强，且明显高于大中型企业。3）格局演化的主要影响机制包括：历史积淀、区位条件变迁、金融危机和政策调控、规划引导。

[Zhang Ding, Zhu Shengqing, Cao Weidong, et al.Spatial pattern evolution of textile and garment manufacturing in Shanghai. Tropical Geography, 2013, 33(6): 720-730.]

[31]
宋秀坤, 王铮. 上海城市内部高新技术产业区位研究. 地域研究与开发, 2001, 20(4): 18-21.新经济时代,高新技术产业已成为许多区域经济持续发展的主导力量,关于高新技术产业区位的研究逐步成为城市经济理论研究中非常活跃的领域.文章借助GIS手段,实证研究了上海市高新技术企业,深入探讨了具有高投入、高产出、高风险、产品生命周期短等特点的高新技术产业区位选择的特殊性.发现作为高新技术企业创新源的高校及科研院所 ,与高新技术产业之间存在着区位上的相互接近性;另一方面,由于市中心区高昂地价和过度城市化所造成的限制,高新技术产业的区位又具有向已有一定发展的边缘城市分散、聚集的趋势.

DOI

[Song Xiukun, Wang Zheng.The high-tech enterprise location in Shanghai city. Areal Research and Development, 2001, 20(4): 18-21.]

[32]
袁丰, 魏也华, 陈雯, 等. 苏州市区信息通讯企业空间集聚与新企业选址. 地理学报, 2010, 65(2): 153-163.<p>高科技产业是全球化背景下城市发展与区域竞争的关键,但是高科技产业发展空间极不平衡,空间要素显著影响高科技企业区位选择及空间集聚。针对现有研究主要集中在国家、省等大尺度单元,本文引入空间点模式分析方法,探讨了1996-2006年间苏州市区不同空间尺度上信息通讯企业的时空集聚特征。研究发现:在0~6km的尺度上,信息通讯企业表现出明显的集聚特征,并随着尺度的增加呈现出倒&quot;U&quot;型集聚趋势;随着时间的推移,企业空间集聚的&quot;热点地区&quot;逐渐从老城区向外围推移,但是集聚峰区依然主要分布在老城区及其外围的国家和省级开发区;同时,新企业的选址与原有企业的分布特征表现出很强的相关性。运用计数模型的计量结果也表明企业集聚特征对新企业区位选择具有显著影响,同时起作用的还有地方政府政策影响下的开发区建设、城市内外交通条件、自然环境条件等因素。</p>

[Yuan Feng, Wei Yehua, Chen Wen, et al.Spatial agglomeration and new firm formation in the information and communication technology industry in Suzhou. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(2): 153-163.]

[33]
张华, 贺灿飞. 区位通达性与在京外资企业的区位选择. 地理研究, 2007, 26(5): 984-994.利用北京市第二次基本单位普查资料,以邮政编码区为空间单元,采用泊松回归模型探讨了在京外资企业的城市内区位选择及其影响因素。研究涵盖了2001年全部的在京外资企业,模型估计中有效样本240个。外资企业具有显著的向中心城区集聚的分布态势,相对于制造业而言,服务业外资企业更为集中。分析结果表明,区位的通达性和城市结构对在京外资企业区位选择具有显著的影响。接近高速公路、高等院校、外国使馆以及工业园区等对外资企业具有显著吸引作用,离城市中心、火车站和机场距离过远则不利于吸引各类外资企业。研究也发现,制造业外资企业和服务业外资企业以及投资来源地不同的外资企业,在进行城市内部区位选择时存在显著的差异。

[Zhang Hua, He Canfei.Locational accessibility and location of foreign enterprises in Beijing. Geographical Research, 2007, 26(5): 984-994.]

[34]
李子蓉. 区位机遇与地区经济发展: 以长三角城市为例. 人文地理, 2007, 22(4): 95-99.

[Li Zirong.Location opportunity and regional economical development: A case study of cities in the Yangtze River Delta. Human Geography, 2007, 22(4): 95-99.]

[35]
何琼, 王铮. 跨国R&D投资在中国的区位因素分析. 中国软科学, 2006, (7): 113-120.

[He Qiong, Wang Zheng.Study on the location factors of overseas R&D investment in China. China Soft Science Magazine, 2006, (7): 113-120.]

[36]
叶素云, 叶振宇. 市场潜力、出口需求与新成立外资企业区位分布. 产业经济研究, 2012, (5): 54-61, 94.本文首先构建了一个考虑多种影响因素的外资企业区位选择的新经济地理理论框架，然后利用 1999～2008年全国286个城市的面板数据考察了市场潜力、出口需求对新成立外资企业区位分布的影响。为了纠正泊松模型条件方差过度分散问题，本文 使用了面板负二项回归方法进行估计，结果显示，城市的市场潜力和出口需求是外资企业投资区位的决定因素，同时，采用分时段、分区域方法以及2004年经济 普查数据进行重新估计，结果都证实了上述发现是稳健的。此外，城市人力资本水平和市场化程度对新成立外资企业区位分布有显著的正向影响，而城市的职工工 资、自然资源禀赋、基础设施、工业税负等因素则不会对新成立外资企业区位分布构成实质影响。文章的发现意味着新经济地理理论能较好解释新成立外资企业在华 投资区位分布。

DOI

[Ye Suyun, Ye Zhenyu.Market potential, export demands and new established foreign firm's location. Industrial Economics Research, 2012, (5): 54-61, 94.]

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