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GEOGRAPHICAL RESEARCH >

2017 , Vol. 36 >Issue 4: 707 - 718

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201704009

Articles

An analysis of industrial structure increase of regenerative resource-based cities: A case of Tangshan city

  • LI Jiangsu , 1 ,
  • TANG Zhipeng , 2, 3
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  • 1. Key Research Institute of Yellow River Civilization and Sustainable Development & Collaborative Innovation Center on Yellow River Civilization of Henan Province, Henan University, Kaifeng 475001, Henan, China;
  • 2. Institute of Geography Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 3. Collaborative Innovation Center for Geopolitical Setting of Southwest China and Borderland Development, Kunming 650500, China

Received date: 2016-11-21

  Request revised date: 2017-02-22

  Online published: 2017-04-20

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《地理研究》编辑部
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Abstract

Industrial transformation is a hot topic for resource-based cities. Based on the input-output table of Tangshan in 2002 and 2012, the whole structural increase of industries in Tangshan and their impact factors are analyzed by the increasing causative matrix and probit model. The results show that, there was not a structural increase in the sector of coal mining and processing and the sector of metal smelting and pressing from 2002 to 2012. Tangshan has been out of the development mode with the high dependency on coal and steel. Some sectors have experienced a structural increase characterized by the high technology, such as special equipment, instrumentation and cultural office machinery manufacturing, as well as information transmission software and information technology services. All of the indications illustrate that Tangshan has shown a trend of industrial transformation. As for the impact factors of industrial structural increase, it is found that the industrial influence coefficient has a negative effect, while the industrial sensitivity coefficient, GDP proportion of industrial value added, and industrial direct value added ratio have positive effects. Finally, it is helpful to improve the ratio of direct value added and linkages with downstream industries for the industrial transformation of the resource-based cities.

Key words： resource-based cities; structural increase; industry; influential factor; Tangshan city

Cite this article

LI Jiangsu , TANG Zhipeng . An analysis of industrial structure increase of regenerative resource-based cities: A case of Tangshan city[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2017 , 36(4) : 707 -718 . DOI: 10.11821/dlyj201704009

1 引言

2013年12月国务院发布《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》,界定了262个资源型城市。资源型城市是依托资源优势迅速发展起来的城市,作为能源资源的供应地,这些城市为中国经济的长期发展做出了重要贡献。但由于过于强调资源型产业的支柱地位,忽视生态环境和经济发展的长远统筹规划,导致资源型城市普遍面临资源枯竭和替代产业乏力等问题。由于经济发展惯性影响和路径依赖,资源型城市往往被锁定在生产链的上游,面临着可持续发展的严峻挑战,加快经济发展的任务十分艰巨。随着“调结构”成为“十三五”期间中国发展的主旨之一,资源型城市以资源型产业为支柱的经济结构风险逐渐显现,转型升级势在必行。按照资源保障能力和经济社会可持续发展能力,资源型城市分为成长型、成熟型、衰退型和再生型。这四类城市反映了资源型产业处在不同的发展阶段,具有不同的特点和发展方向[1]：成长型城市资源开发处于上升阶段,资源保障潜力大,经济社会发展后劲足,是中国能源资源的供给和后备基地,应规范资源开发秩序,形成一批重要矿产资源战略接续基地;成熟型城市资源开发处于稳定阶段,资源保障能力强,经济社会发展水平较高,是现阶段中国能源资源安全保障的核心区,应高效开发利用资源,提高资源型产业技术水平,延伸产业链条,加快培育一批资源深加工龙头企业和产业集群;衰退型城市资源趋于枯竭,经济发展滞后,民生问题突出,生态环境压力大,是加快转变经济发展方式的重点难点地区,应着力破除城市内部二元结构,大力扶持接续替代产业发展,逐步增强可持续发展能力;再生型城市基本摆脱了资源依赖,经济社会开始步入良性发展轨道,是资源型城市转变经济发展方式的先行区,应进一步优化经济结构,培育发展战略性新兴产业,加快发展现代服务业。资源型城市转型的本质是通过引导经济结构升级,降低城市对资源型产业的依赖。国外资源型城市产业转型的研究大多发表于2000年以前,原因在于国外对资源开发引起的城市衰退和结构性问题多发生在20世纪50-60年代。2000年以后,国外对资源型城市的专项研究逐渐减少,讨论较多的成功范例包括德国鲁尔区和日本北九州等[2-7]。国内对资源型城市的大量研究主要开始于20世纪90年代,包括资源型城市概念的界定[8,9]、产业转型问题成因以及发展对策研究[10-18]、资源型城市的产业结构[19]、服务业发展[20]、接续产业的发展[21]以及建设用地评价[22]。目前对资源型城市转型的研究方法主要包括指标评价[23,24]、数据包络分析[25]、欧氏空间距离[26]、计量经济学模型[27]和生命周期模型[28]等。这些研究成果尽管对中国资源型城市作了定量计算和政策分析,但缺乏涉及具体产业部门的研究,尤其是涉及城市内部产业间由于上下游关联影响导致的结构性变化。
再生型资源型城市由于已经基本摆脱了资源依赖,研究其发展历程和产业结构性变化及其影响因素,对于其他三种类型的资源型城市转型具有重要的借鉴意义。唐山市是河北省所辖地级市,作为再生型资源型城市,是河北省经济增长的排头兵。唐山市地处环渤海湾中心地带,南临渤海,北依燕山,东与秦皇岛市接壤,西与天津市毗邻,总面积13472 km2。第六次人口普查数据显示全市常住人口为757.7万,蕴藏着丰富的煤铁矿产资源,享有“北方煤都”“中国近代工业摇篮”的盛名。2000-2013年唐山市三次产业结构基本为“二三一”的架构。第二产业比重在2011年达到峰值后开始下降,第三产业比重一直处于缓慢上升状态,第一产业比重则呈现缓慢下降状态（图1）。产业的发展往往有内在动力驱动,内在动力除了资本和劳动力生产要素投入外,产业之间潜在的需求会促使所拉动的产业发生增长变化趋势。这种产业间的需求拉动效应更能反映经济系统结构性增长问题。研究再生型资源型城市摆脱资源依赖的潜在发展产业,通过分析产业发展的结构性增长的影响因素,有助于厘清资源型城市产业的结构性变动的主导因素,对于指导其他资源型城市进行产业转型具有十分重要的政策意义。本文的研究目的在于通过研究再生型资源型城市——唐山市产业的结构性增长的影响因素,最终为其他类型的资源型城市跨入再生型资源型城市,进而摆脱对资源的过度依赖,转变经济发展方式提供政策建议。
Fig. 1 Three industrial structure of Tangshan city from 2000 to 2013

图1 2000-2013年唐山市三次产业结构

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 产业的结构性增长——增长态归因矩阵[29] 归因矩阵是一种研究产业结构性变化的定量方法,并在产业研究中得到了应用[30-34]。两个时期经济状况的转移概率矩阵可以表示为： P t C = P t + 1 ,式中： P t 和 P t + 1 分别是 t 时期和 t + 1 时期经济状况的转移概率矩阵; C 是归因矩阵。两个时期矩阵之间变动的转移概率矩阵元素表示为： p ij t + 1 = ∑ k p ik t c kj ,矩阵p的行和是1,这样 t + 1 时期的转移概率 p ij t + 1 是 t 时期转移概率 p ik t 的加权线性组合,其中的权就是归因矩阵中的元素 c kj ,元素 c kj 反映了对于任何状态i,状态k对状态j变动概率的影响。若 c kj 为负,表示状态k比状态j更有竞争力,因为它导致向状态j的转移概率减小;若 c kj 为正,表示状态j比状态k更有竞争力,因为它增加了向状态j的转移概率。归因矩阵的元素可以表示为：
c ij = ∑ k e kj A ki P t （ i ≠ j ）， c ii = 1 + ∑ k e kj A ki P t （1）
式中： e kj = P kj t + 1 - P kj t ; A ki 对应的代数余子式; P t 表示矩阵的行列式;元素 c ij i ≠ j 是使状态k与状态j之间转移的概率 e kj 的加权平均值,其中权等于 A ki P t ,它度量了状态k与状态i之间的关系。这里状态i对变动到状态j的影响,既包括直接影响（部门之间直接影响）Pij,又包括了间接影响（部门之间通过其他部门发生影响） P kj ( k ≠ j ) 。类似地,这个模型也可以表示为： p ij t + 1 = ∑ k c ik p kj t 。这种情况下, t + 1 时期的转移概率 p ij t + 1 是t时期转移概率 p kj t 的线性组合;元素 c ik 反映了对于任意状态j,状态i对状态k变动概率的影响。若 c ik 为负,表示状态k减小状态i转移到状态j的可能性;若 c ik 为正,表示状态k增加了i状态转移到状态j可能性。增长态归因矩阵表示为[29]：
p ij t + 1 = p kj t + ∑ k d ik p kj t （2）
式中：增长态归因矩阵元素dik满足各列的i行加和都是0;元素 p ij t + 1 可以看成i部门通过k部门对j部门贡献的比重,对于固定基准期t一个j部门对k部门完全需要的比重 p kj t ,其中某一i部门对k部门的贡献 d ik 的增加必然导致另一些部门对k部门贡献 d ik 的减少。 d ik > 0 时,说明由于k部门的影响,i部门的产品作为中间产品向j部门的最终需求转化增强,即i部门对j部门的贡献增大;同时也反映了通过k部门的最终需求拉动,对i部门拉动效应呈增长趋势。这样通过考察增长态归因矩阵各元素 d ik 的大小来识别i部门结构性变动的最大影响的k部门。 ∑ k d ik > 0 ,i部门总体呈结构性增长,反之亦然。由于各行业部门经济效益用增加值来反映,在式（2）中采用P矩阵为部门间由于最终需求拉动引致完全增加值率系数矩阵,即直接增加值率系数对角阵与列昂惕夫逆矩阵乘积,用以考察唐山市2002-2012年各产业是否出现结构性增长。
2.1.2 产业关联效应——影响力系数和感应度系数[35]
E j = 1 n ∑ i = 1 n b ij 1 n 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n b ij ； F i = 1 n ∑ j = 1 n b ij 1 n 2 ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n b ij （3）
式中：bij为投入产出表中的列昂惕夫逆系数,表示j部门每增加1单位最终需求对i部门的完全需求量;Ej表示j部门每增加1单位最终需求拉动所有部门总产出的增加量,表示后向效应;Fi表示i部门每增加1单位初始投入波及所有部门总产出的增加量,表示前向效应,Ej和Fi值越大,表明产业关联的后向和前向效应越大。
2.1.3 产业的总体结构性增长影响因素分析——Probit模型
y i = β 0 + β 1 x 1 i + β 2 x 2 i + ⋯ + β m x mi + μ i i = 1,2 , ⋯ , n （4）
式中：yi为二元离散选择变量,yi=1表示相应产业发生了总体结构性增长,yi=0表示相应产业未发生结构性增长; β 0 为常数项, β 1 , β 2 , ⋯ , β m 均为相应系数; μ i 为标准正态分布残差项; x 1 i , ⋯ , x mi 分别为对应i产业的影响力系数、感应度系数等解释变量。由于上述模型不是连续分布函数,不能采用最小二乘估计,而需要采用极大似然估计对其概率分布进行参数估计。所估计的回归系数并不是普通回归模型那样理解为对应自变量引起的边际效应,而只能从符号上判断自变量的增加引起因变量概率的增减,回归系数为正表明因变量概率随自变量增加而增加,反之则表明减少。

2.2 数据来源

采用河北省投入产出学会所编制的2002年和2012年唐山市42部门投入产出表。2012年投入产出表是目前可获得的最新地区投入产出表数据,为使产业具有可对比性,将国民经济统一划分为33个部门（表1）。
Tab. 1 Each sector number according to its denomination of national economy of Tangshan during 2002-2012

表1 唐山市国民经济的部门编号及名称

编号 部门名称 编号 部门名称
1 农林牧渔业 18 交通运输设备制造业
2 煤炭开采和洗选业 19 电气机械及器材制造业
3 石油和天然气开采业 20 通信设备计算机及其他电子设备制造业
4 金属矿采选业 21 仪器仪表及文化办公用机械制造业
5 非金属矿及其他矿采选业 22 其他制造业
6 食品制造及烟草加工业 23 电力热力的生产和供应业
7 纺织业 24 燃气的生产与供应业
8 纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业 25 水的生产与供应业
9 木材加工及家具制造业 26 建筑业
10 造纸印刷及文教体育用品制造业 27 批发零售业
11 石油加工炼焦及核燃料加工业 28 交通运输及仓储邮政业
12 化学工业 29 住宿餐饮业
13 非金属矿物制品业 30 信息传输软件和信息技术服务业
14 金属冶炼及压延加工业 31 金融保险业
15 金属制品业 32 房地产业
16 通用设备制造业 33 其他服务业
17 专用设备制造业
文中所需的唐山市2002年和2012年各行业直接增加值率,列昂惕夫逆矩阵系数均可由投入产出表数据计算获得,各行业的影响力系数,感应度系数,产业增加值所占GDP比重和完全增加值率也均可由投入产出数据计算获得。

3 结果分析

通过式（2）计算可以得到相关结果（表2）。在表1显示的33个国民经济部门中,产业总体呈现结构性增长的部门有11个,占到了三分之一。
Tab. 2 The results of total structural increase of each sector of Tangshan during 2002-2012

表2 2002-2012年唐山市产业总体的结构性增长计算结果

部门编号 ∑kdik 是否总体结构性增长 引致i部门结构性增长最大的k部门
1 -0.1572 否 纺织业
2 -4.1114 否 电力热力的生产和供应业
3 7.3970 是 燃气的生产和供应业
4 2.6600 是 金属矿采选业
5 -0.4122 否 非金属矿及其他矿采选业
6 -0.5144 否 住宿餐饮业
7 -0.6098 否 批发零售业
8 0.2282 是 纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业
9 -0.5538 否 其他制造业
10 -0.0981 否 化学工业
11 -0.3184 否 石油加工炼焦及核燃料加工业
12 -1.1163 否 通信设备计算机及其他电子设备制造业
13 -0.3850 否 木材加工及家具制造业
14 -1.9092 否 电力热力的生产和供应业
15 -0.4869 否 金属制品业
16 -0.3284 否 仪器仪表及文化办公用机械制造业
17 0.2463 是 专用设备制造业
18 -1.1855 否 其他设备制造业
19 -0.9099 否 仪器仪表及文化办公用机械制造业
20 -0.4104 否 信息传输软件和信息技术服务业
21 0.0578 是 仪器仪表及文化办公用机械制造业
22 0.2953 是 燃气的生产和供应业
23 -2.1595 否 造纸印刷及文教体育用品制造业
24 0.7343 是 燃气的生产和供应业
25 -0.3163 否 水的生产和供应业
26 -0.3802 否 建筑业
27 3.1121 是 批发零售业
28 1.1444 是 燃气的生产和供应业
29 -0.4338 否 金融保险业
30 1.2607 是 信息传输软件和信息技术服务业
31 -0.7560 否 水的生产和供应业
32 1.4380 是 房地产业
33 -1.0216 否 纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业
在总体结构性增长部门中,绝大部分部门都是依赖部门自身拉动引致的结构性增长,包括金属矿采选业、纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业、专用设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、燃气的生产和供应业、批发零售业、信息传输及软件和信息技术服务业和房地产业。其中,对于制造业而言,由于产业链条较长,产业内部贸易较多导致部门自身需求拉动引致结构性增长较强,而对于能源部门而言,能源自消耗的比重较高导致部门自身需求引致结构性增长较强。通过计算发现2002-2012年期间,唐山市煤炭开采和洗选业、金属冶炼及压延加工业都已经不再总体呈现结构性增长。在资源产业中,唐山总体呈现结构性增长的部门为石油和天然气开采业、金属矿采选业和燃气生产和供应业;在制造业中,总体呈现结构性增长的部门既有传统的制造业如纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业和其他设备制造业,也出现了具有一定技术含量的部门,如专用设备制造业和仪器仪表及文化办公用机械制造业;在服务业中,总体呈现结构性增长的部门除传统的批发零售业、交通运输及仓储邮政业和房地产业外,具有科技创新的信息传输软件和信息技术服务业也呈现出结构性增长。由此,可以看出唐山市产业发展确实已经基本摆脱了对资源高度依赖,开始步入良性发展轨道,经济增长方式开始转型升级。
在国民经济中所有的产业相互依赖形成一条条的产业链。在不同的产业链条上,每个产业既可能作为下游产业成为其他产业生产发展的最终需求,也可能作为上游产业成为其他产业生产发展的初始投入,譬如在农林牧渔业至纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业的产业链中,纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业是下游产业;而在纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业至批发零售业的产业链中,纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业是上游产业。当一个产业的影响力系数增大（或减小）,表明该产业在产业链中对上游产业的关联程度有所增强（或减弱）,即对上游资源能源等原材料和辅助材料等投入的需求有所增强（或减弱）,这对于资源型城市而言,会导致对资源能源等原材料产业的依赖程度加重（或减轻）,从而不利于（或有利于）摆脱对资源的依赖,实现产业转型。而当一个产业的感应度系数增大（或减小）,表明该产业在产业链中对下游产业的关联程度有所增强（或减弱）,即对下游进一步精细加工制造及售后服务的波及感应有所增强（或减弱）,这对于资源型城市而言,会导致对资源能源等原材料产业的依赖程度减轻（或加重）,从而有利于（或不利于）摆脱对资源的依赖,实现产业转型。
在产业系统中,每个产业的影响力系数和感应度系数总是同时存在的,即代表着相应产业对上游产业和下游产业的关联效应并存。除了产业关联效应影响着资源型城市产业转型外,产业的规模比重以及产业内部的经济效益比重也是影响资源型城市产业转型的重要因素,譬如资源品采掘类行业的规模比重下降,表明资源型城市产业转型正朝着有利的方向发展,反之亦然。非资源品采掘类行业内部的经济效益比重上升,代表该行业发展势头良好,未来可能会成为支柱产业逐渐替代资源品采掘类行业的发展,这也表明了资源型城市产业转型正朝着有利的方向发展,同理亦然。这四种因素是最能直观体现出产业的发展变化,可以通过相关数据指标直接加以反映。
通常产业关联效应用影响力系数和感应度系数来反映,产业的规模比重可以用产业增加值占GDP比重来体现,产业直接增加值率体现了该产业的附加值高低,代表了该行业内部的经济效益比重。2002-2012年唐山市产业总体结构性增长的影响因素不仅产业关联效应发生了相应变化（2012年产业关联效应中影响力系数和感应度系数减去2002年的差值）,并且产业规模比重和产业内部的经济效益比重也都发生了相应变化（表3）。
Tab. 3 The results of influential factors of total structural increase of each sector of Tangshan during 2002-2012

表3 2002-2012年唐山市产业总体结构性增长的影响因素计算结果

部门编号 影响力系数变化值 感应度系数变化值 产业增加值占GDP比例变化值 产业直接增加值率变化值
1 -0.1095 -0.0950 -0.0583 0.0818
2 0.4253 0.8638 -0.0154 -0.3486
3 0.1103 0.3374 0.0030 -0.1455
4 -0.3911 1.6190 0.1326 0.2629
5 0.2638 0.1811 -0.0209 -0.2789
6 0.0798 0.0151 -0.0128 -0.1105
7 -0.1092 -0.4972 -0.0037 -0.0185
8 -0.2068 -0.0481 -0.0084 0.0587
9 0.1007 -0.2432 -0.0148 -0.1360
10 0.1301 -0.1038 -0.0153 0.0174
11 0.1115 0.2099 0.0222 0.0217
12 0.1378 -0.7708 -0.0276 -0.0535
13 0.1476 -0.1601 -0.0343 -0.0686
14 0.0063 0.5891 0.0624 -0.0074
15 -0.0493 -0.5181 0.0342 0.0393
16 -0.0731 -0.0446 0.0049 0.0211
17 -0.0967 0.0692 -0.0048 0.0504
18 0.0435 -0.4995 -0.0136 -0.0470
19 0.4270 -0.1267 -0.0001 -0.3965
20 0.2076 -0.2526 -0.0051 -0.1498
21 -0.1863 -0.2385 -0.0018 0.1513
22 0.6024 0.1246 -0.0513 -0.5753
23 0.3342 0.0041 -0.0030 -0.1623
24 -0.2647 -0.3858 0.0001 0.0385
25 -0.0943 -0.2176 0.0008 0.0555
26 0.0208 -0.2805 0.0049 0.0083
27 -0.6876 0.2637 0.0277 0.4811
28 0.0972 0.9812 0.1195 -0.1019
29 0.1703 -0.0856 -0.1115 -0.2001
30 -0.4689 -0.1055 -0.0038 0.3598
31 0.0619 -0.0483 -0.0096 -0.1444
32 -0.5547 -0.0230 0.0085 0.4771
33 -0.1861 -0.5136 -0.0046 0.1398
表3显示出2002-2012年这一期间唐山市总体呈现结构性增长的产业无论是对上游拉动的影响力增强,还是对下游波及感应度增强,亦或是产业规模比重或产业内部的经济效益比重有所增加,都难以直观看出这些因素是否对产业发生总体结构性增长有所影响,需要采用计量模型加以计算验证。
根据产业总体结构性增长的主要因素——影响力系数变化值x1、感应度系数变化值x2、产业增加值在GDP比重变化值x3和产业直接增加值率变化值x4。相关性Peason系数计算结果显示（表4）,x1和x4,x2和x3,x1和x3,x3和x4都存在较高的相关性,直接采用回归分析同时引入可能会导致较强共线性的产生,因此分别引入4个影响因素后再逐步引入其他相关性明显较小的影响因素,如同时引入x1和x2,x2和x4,以考察相关系数的稳健性（表5）。
Tab. 4 The correlation coefficients of influential factors of total structural increase of each sector of Tangshan

表4 唐山产业总体结构性增长影响因素的Pearson相关系数

x1 x2 x3 x4
x1 1.00 -0.014 -0.334 -0.958***
x2 -0.014 1.00 0.608*** -0.002
x3 -0.334 0.608*** 1.00 0.346**
x4 -0.958*** -0.002 0.346** 1.00

注：***表示0.01水平上显著,**表示0.05水平上显著。

Tab. 5 Probit model estimation and results

表5 Probit模型估计结果

变量 估计参数 常数项 对数似然值 LR统计量 R2 样本数
模型1分别单独估计各影响因素 x1 -2.368** -0.466* -17.265 7.479 0.178 33
x2 1.108* -0.459* -18.813 4.384 0.104 33
x3 11.537* -0.454* -19.094 3.823 0.091 33
x4 2.191** -0.406* -18.779 4.453 0.106 33
模型2同时估计影响因素 x1 -2.854*** -0.458* -14.406 13.199 0.314 33
x2 1.619**
模型3同时估计影响因素 x2 1.379** -0.404 -16.221 9.568 0.227 33
x4 2.508**

注：***表示0.01水平上显著,**表示0.05水平上显著,*表示0.1水平上显著。

资源型城市的产业转型,通常是指依赖不可再生资源的主导产业逐渐向非资源型产业转变,从而规避城市的衰败,实现城市的可持续发展。唐山市作为一座具有百年历史的沿海重工业城市,是典型靠资源发展的传统资源型城市,其中煤炭和钢铁曾经是推动唐山经济高速发展的双动力。由于煤炭和铁矿资源的紧缺和产业结构单一,导致城市发展缺乏创新动力,资源环境压力加大[36]。根据表5计算结果,可以得知三种Probit模型估计参数的正负号相同,也皆体现出一定水平的显著性,表明所估计的参数具有良好的稳健性。其中,行业影响力系数显示为负号,表明影响力系数增大反而使产业发生总体结构性增长的概率减小,即行业的影响力系数增大反而对产业总体结构性增长具有阻碍作用。而行业感应度系数显示为正号,表明感应度系数增大促使产业发生总体结构性增长的概率增大。影响力系数反映的是该行业与上游产业的联系紧密程度,而感应度系数反映的是该行业与下游产业的联系紧密程度。进一步从微观企业角度来分析产业关联效应这一因素对唐山市产业转型的影响。
早期,唐山煤矿的多数矿区仅提供单一的原煤产品,煤炭生产链条比较短,深加工力度不大,产品附加值偏低。2008年以来,唐山煤炭企业开滦集团加快产业结构调整和外部资源开发,煤炭产业和煤化工、现代物流、煤电热等支柱产业实现了跨越式发展。2009年唐山开滦集团和与北燃实业整合重组建立开滦京唐港煤化工园区,成为国内独立焦化企业中规模最大和技术最先进的具有循环经济意义的绿色煤化工园区[37]。唐山钢铁企业多以普通钢材为主要产品,“中国钢铁看河北,河北钢铁看唐山”。在全国钢铁过剩去产能的大形势下,唐山钢铁企业提出分流职工、从钢铁主业向非钢产业转型,提出非钢产业的重点方向装备制造与工程技术、资源开发与综合利用、服务于教育培训等,力争“十二五”末非钢产业年收入超过钢铁主业[38]。借助曹妃甸有利区位和京津冀协同发展的战略核心地位,唐山市积极发展现代物流业、新能源战略新兴产业、重型装备制造业。可见,降低对上游资源型产业的依赖,以市场需求为信号,有助于产业的分化创新,延伸出其他非资源型产业。
表5显示产业规模和经济效益因素对该行业总体结构性增长的影响,这两项因素均为正号,表示对唐山市产业总体结构性增长具有促进作用。产业增加值占GDP比重增大表明该产业在国民经济中规模增大,产业支柱地位提升,有助于产业总体的结构性增长。产业的直接增加值率提高有助于减少物耗能耗,促使相关产业提高附加值含量,呈现总体结构性增长。2002-2012年唐山市信息传输、软件和信息技术服务业呈现结构性增长,科技创新的投入促使信息产业不断发展壮大。2012年唐山市全市共培育首批国家信息化和工业化融合示范企业4家,省级两化融合重点企业18家[39]。目前唐山高新技术产业开发区依托于设备焊接、机器人制造等高新技术产业,涉及机电一体化、电子信息、汽车零部件、生物制药、节能环保、新材料、精细化工等重点领域,集聚了工业企业205家,服务业企业365家[40]。

4 结论与讨论

产业的结构性增长体现了由产业之间需求拉动的变化趋势,潜在反映了产业发展在经济系统的内在动力。再生型资源型城市作为转变经济增长方式的先行区,其产业实现结构性增长的路径对于其他类型的资源型城市摆脱资源依赖,实现结构转型具有重要意义。以唐山市为例,采用2002-2012年的33部门投入产出数据研究了唐山市产业的结构性增长,并确立了引致总体呈现结构性增长相关产业的关键部门,最后分析了产业总体结构性增长的相关影响因素。具体结论和启示如下：
（1）唐山市曾经的支柱产业——煤炭采选业和金属冶炼及压延业总体上都没有呈现结构性增长,表明唐山市以往的经济增长对煤炭和钢铁的高度依赖已经不再存在,步入了产业转型的阶段。作为现有的再生型资源型城市,唐山市绝大部分产业依赖部门自身拉动实现总体结构性增长,只有石油和天然气开采业、其他制造业和交通运输及仓储邮政业是由燃气的生产和供应业拉动引致结构性增长的最主要部门。资源型城市产业要实现结构性增长,摆脱对资源的高度依赖,最主要的内在动力还是产业自身,尤其是产业链较长的制造业部门,需要在产业内进一步拓展精细加工,提升技术含量延长产业链条,这样有助于改变资源型城市的单一的产业结构,培育新兴产业。
（2）2002-2012年唐山市产业总体呈现结构性增长的部门既有传统的制造业和服务业,也出现了带有一定技术含量的制造业如专用设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业和信息传输软件和信息技术服务业。作为再生型资源型城市,产业实现转型的苗头往往是带有技术含量的部门先发展起来进而逐渐成为主导产业,而依赖物耗能耗的资源型产业逐渐退出主导地位,最终完成资源型城市的产业转型升级。因此,实现资源型城市产业转型并非一蹴而就、全然一新的短期过程,而是部分带有科技含量产业出现结构性增长,逐渐取代传统资源型产业主导地位的过程。
（3）唐山市产业总体呈现结构性增长的影响因素中,影响力系数呈现负向影响,感应度系数、产业增加值占GDP比重和产业直接增加值率则呈现正向影响。对于资源型城市而言,产业的影响力系数减小意味着产业与上游资源能源原材料产业关联效应减小,有助于摆脱对资源型产业的依赖,促使再生型资源型城市实现产业转型,而感应度系数增大则表明与下游产业关联程度增强,由上游原材料供给转变为下游市场需求为导向。产业增加值占GDP比重增大体现产业在国民经济中支柱地位上升,有助于结构性增长。产业直接增加值率增大表明促使结构性增长需要提高产业的附加值,而这一先决条件正是需要减少物耗能耗,加大技术和智力投入,这也是产业所追逐的发展目标,因此,实现资源型城市产业转型需要提高直接增加值率,更加关注提升与下游产业的关联效应。

The authors have declared that no competing interests exist.

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李汝资, 宋玉祥, 李雨停, 等. 吉林省资源型城市转型阶段识别及其特征成因分析. 地理科学, 2016, 36(1): 90-98.分析、界定资源型城市不同转型阶段内涵及特征,构建吉林省资源型城市转型阶段识别体系。引入具有隶属函数性质的分段函数模型,识别转型阶段、分析转型特征及成因。结果表明,吉林省资源型城市经济与社会发展、基础设施建设、环境污染治理等方面转型效果均有所提升,总体进入基本转型阶段,经济转型特征最为明显,城市基础设施建设较落后。不同类型资源型城市转型效果差异显著,其中石油类城市转型较好,森工类、煤炭类城市转型较差,资源枯竭型城市较其他城市转型难度大;同时城市的资源依赖特征仍然突出。评价结果符合吉林省资源型城市实际情况。最后从中央政策、产业基础与空间区位、资源禀赋、地方财政等方面分析吉林省资源型城市转型特征成因,并提出了吉林省资源型城市未来的可持续发展模式与路径。

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[Li Ruzi, Song Yuxiang, Li Yuting, et al.The identification of transition stages and causes of resource-based cities in Jilin province. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(1): 90-98.]

[24]
朱爱琴, 曾菊新, 唐承财, 等. 资源型城市生命周期优化调控潜力测评. 人文地理, 2013, 28(5): 69-75.近年来我国不少资源型城市出现 了生态环境急剧恶化、主导资源濒临枯竭和经济持续衰退等一系列重大问题,解决这些问题正成为推动资源型城市可持续发展的关键。本研究基于生命周期理论,分 析了城市生命周期,构建资源型城市生命周期优化调控理论模型,采用AHP层次分析法与德尔菲法,构建了资源型城市优化调控潜力测评指标体系。并以我国典型 资源型城市大庆为例,测评了其生命周期优化调控潜力。测评结果表明,目前大庆市生命周期正处于优化转型阶段,具有较强的优化调控潜力。最后,从提升发展理 念、发展基础、主导动力、核心功能与保障能力等五个方面构建了大庆市生命周期优化调控潜力的提升机制。

[Zhu Aiqin,Zeng Juxin, Tang Chengcai, et al.Measuring the potentiality of regulation on the lifecycle of resource-based city. Human Geography, 2013, 28(5): 69-75.]

[25]
孙威, 董冠鹏. 基于DEA模型的中国资源型城市效率及其变化. 地理研究, 2010, 29(12): 2155-2165.利用DEA模型和Malmquist生产率指数,对2000年和2008年我国24个典型资源型城市效率及其变化进行了深入研究。研究发现,资源型城市综合效率水平一般,只有少数城市达到了综合效率最优;规模效率是决定综合效率最优的主要因素,但作用有所下降。从城市效率的分类特征看,东北地区的资源型城市效率始终排在前列;人口规模与城市效率呈一定的正相关关系。资源型城市的综合效率变化呈弱改善趋势;技术变化指数和生产率变化指数均呈下降趋势。从城市效率变化的分类特征看,西部地区的城市综合效率提高最明显;除钢铁型城市外,不同资源类型的城市综合效率都有提高;中小城市的综合效率提高幅度大于大城市。

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[Sun Wei, Dong Guanpeng.The efficiencies and their changes of China's resources-based on cities employing DEA and Malmquist INDES models. Geographical Research, 2010, 29(12): 2155-2165.]

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孙威, 李洪省. 中国资源枯竭城市的区位条件辨析. 地理学报, 2013, 68(2): 199-208.国内很多学者认为资源型城市区位偏远是资源型城市转型和可持续发展的主要障碍,但资源型城市是否真的区位偏远以及如何进行科学识别一直没有给予回答.本文以国务院分3批确定的78个资源枯竭城市为对象,以资源枯竭城市所在省的省会城市和与资源枯竭城市联系紧密的北京、上海、广州3个区域中心城市为参照对象,利用空间距离和时间距离相结合的计算方法,对资源枯竭城市的区位条件进行分类型和分地区的评价.研究发现①从总体样本看,资源枯竭城市的确存在区位偏远现象,基于空间距离测度的区位偏远度α1=1.36(相对于省会城市)和β1=1.14(相对于区域中心城市),基于时间距离测度的区位偏远度α2=1.65(相对于省会城市)和β2=1.16(相对于区域中心城市);②从分类型看,不同省份和不同资源类型之间城市区位偏远度表现出明显差异,西部地区和森工型城市区位偏远度最大;③综合空间距离和时间距离的分析结果,资源枯竭城市区位很偏远的城市,即α>1.5∩β>1.5,分别为18个和23个,分别占资源枯竭城市总数的23.1%和29.5%;区位不偏远的资源枯竭城市,即α≤1.0∩β≤1.0,分别为30个和35个,分别占到资源枯竭城市总数的38.5%和44.9%.在此基础上,进一步提出不同区位条件的资源枯竭城市的发展方向和政策着力点.

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[Sun Wei, Li Hongsheng.Quantifying location condition of resources-exhausted cities in China. Acta Geographica Sinica, 2013, 68(2): 199-208.]

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郭存芝, 罗琳琳, 叶明. 资源型城市可持续发展影响因素的实证分析. 中国人口·资源与环境, 2014, 24(8): 81-89.本文选择有代表性的33个资源型城市2006-2011年的面板数据为样本,以生态效率反映可持续发展状况,在借助因子分析等方法测算资源效率、环境效率进而计算生态效率的基础上,建立面板数据模型,通过实证检验经济发展水平、产业结构、科技进步、出口依存度、环境改善投入力度、环境资源区位竞争力、城市规模、城市类型等因素对资源型城市生态效率的影响,以及这些因素对决 定生态效率的两个重要方面——资源效率、环境效率的影响,实证分析资源型城市可持续发展影响因素.实证结果显示,除科技进步 外,上述因素对资源型城市可持续发展都有显著影响,其中:经济发展水平在99％的置信度下有正向影响,出口依存度在95％的置信 度下有负向影响,城市规模在99％的置信度下有正向影响,城市类型在95％的置信度下有显著影响,与预期一致;第三产业比重在 90％的置信度下有负向影响,环境改善投入力度在95％的置信度下有负向影响,与预期存在较大差异;科技进步的影响统计上不显 著,但表现为负相关,与预期不相符.文中进一步分析了产生这一结果的原因,有针对性地提出了对策建议.

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[Guo Cunzhi, Luo Linlin, Ye Ming.Empirical analysis of factors influencing the sustainable development of resource-based cities. China Population, Resoureces and Environment, 2014, 24(8): 81-89.]

[28]
毛蒋兴, 何邕健. 资源型城市生命周期模型研究. 地理与地理信息科学, 2008, 24(1): 56-60.在评述国内外资源型城市发展研究成果的基础上,指出资源型城市生命周期研究的意义.从资源型城市生命周期根源出发,阐述了在不可再生资源单一开发条件下建立起来的传统生命周期模型特征.通过拓展资源开发领域,将生命周期的研究范围由不可再生资源拓展到地域所有资源范畴,从而构建了资源综合开发条件下的新型生命周期模型,并与传统生命周期模型进行比较.最后,重点论述新型生命周期的阶段特征.

[Mao Jiangxing, He Yongjian.Study on the lifecycle model of resource-intensive cities. Geography and Geo-Information Science, 2008, 24(1): 56-60.]

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唐志鹏, 李建斌, 熊世峰. 我国产业基于最终需求拉动效应的竞争力评价. 管理评论, 2009, 21(7): 74-79.部门的经济发展受部门自身的最终需求拉动,也受其它部门的最终需求影响。最终需求拉动效应的结构性变动体现了这一时期该部门在国民经济系统中发展的竞争力强弱。为测定各部门剔除进口品影响后的经济发展受最终需求拉动的主要部门,本文将基于投入产出技术的原归因矩阵分离出增长态归因矩阵,给予其数学性质和经济含义,并根据增长态归因矩阵建立了基于最终需求拉动效应的我国部门发展的竞争力评价体系。从1992-2002年中国三次产业的18个部门的计算结果来看,第二产业发展的竞争力优势地位显著,其中食品制造和烟草加工业、化学工业、交通运输设备制造业和电子及通信设备制造业4个部门受自身最终需求影响而发展的竞争力一直很强,农业较弱,第三产业的计算结果受资料限制有所偏差。应该说,利用增长态归因矩阵来衡量本国部门受最终需求影响而发展的竞争力,进而为制定相应的产业政策提供了一种有效的参考依据。

[Tang Zhipeng, Li Jianbin, Xiong Shifeng.An evaluation of Chinese industry's competition based on the pull effect of final demand. Management Review, 2009, 21(7): 74-79.]

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Liptein B.Test marketing: A perturbation in the market place. Management Science: Series B, 1968, 14(8): 437-448.New products achieve positions in the market place by disrupting existing brand loyalty and switching patterns. Test markets can be viewed as going through phases of equilibrium prior to new product introduction, disequilibrium during introduction and return to equilibrium. This process is described by transition matrices of brand loyalty and brand switching. A method of analysis is developed which provides indices of the market's stability prior to new product entry, disequilibrium created by the introduction and the market's return to stability. This enables marketing management to judge the impact of introduction as well as evaluate test market results in approximately half the length of time normally required by conventional methods.

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Rogerson P, Plane D.Modeling temporal change in flow matrices. Paper of the Regional Science Association, 1984, 54(1): 147-164.ABSTRACT Regional analysts are often faced with the task of forecasting future flows. The ability to carry out such a task is often limited to a reliance on either a Markovian assumption or other techniques that use only one or two observed flow matrices. This paper explores alternative methods that may be used to combine the information contained in an observed temporal sequence of flow matrices. Information theoretic principles, lag structures, and constant causative matrix operators are among the techniques discussed. These methods are applied and evaluated using inter-regional migration flow data for the United States.

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Plane D, Rogerson P.Dynamic flow modeling with interregional dependency effects. Demography, 1986, 23(1): 91-104.

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Jackson R W, Rogerson P, Plane D, et al.A causative matrix approach to interpreting structural change. Economic Systems Research, 1990, 2(3): 259-270.Abstract Regional economic structure is uniquely represented in the input-output matrix of interindustry transactions. Although changes in this matrix representation reflect certain changes in economic structure, there is no consensus on the measurement and interpretation of these changes. This paper assesses the utility of constant causative matrix methods for measuring, for interpreting, and potentially for forecasting structural economic change. The paper concludes with a discussion of special considerations and future research directions. Copyright 1990 by Taylor and Francis Group

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Roy S, Das T, Chakraborty D.A study on the Indian Information sector: An experiment with input-out technique. Economic Systems Research, 2002, 14(2): 107-130.ABSTRACT It is widely recognized that rapid changes in information technology (IT) are bringing about major structural changes in the economies of the world. Information flexibility, product quality and fast response are the key factors for global competition and IT plays a critical role in these areas. Policy-makers in industrialized and developing countries view IT as a critical infrastructure to enhance their access to global knowledge, markets and capital. These views--of IT as infrastructure and as core capability for development--resonate with India's aspirations to modernize its infrastructure, transform its industry and join the global economy. Realizing the huge potential of the Indian IT industry, we make an attempt in this paper to study the extent of informatization in the Indian economy during the period 1983-84 to 1989-90 and try to identify the information intensive sectors. This paper also studies the sources of growth of the information sectors of India during 1983-84 to 1989-90 with the help of a structural decomposition analysis (SDA).

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Sonis M, Hewings G J D, Guo J M. A new image of classical key sector analysis: Minimum information decomposition of Leontief inverse. Economic Systems Research, 2000, 12(3): 401-423.This paper provides a theoretical framework for the Rasmussen-Hirschman key sector analysis based on a minimum information approach. This approach introduces a separation of information about regional economic structure into two parts. In the first part, knowledge about economic structure, extracted on the basis of minimum information included in the row and column multipliers, is extracted from the Leontief inverse matrix. The second part presents the specifics of synergetic interactions between different sectors of the economy. A corresponding intensity matrix represents the strength of the fields of influence of simultaneous multiple changes. From this formulation, a minimum information decomposition of the Leontief inverse is shown to exist and applied to Chinese input-output tables for 1987 and 1990.

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于莹. 唐山资源型城市产业转型问题研究. 天津: 天津财经大学硕士学位论文, 2009.唐山市是一座依靠煤炭和钢铁资源而兴起的资源型城市,城市的发展与资源息息相关,资源型产业是关系其经济命脉的主导产业。然而由于矿产资源的不可再生性,资源型产业具有周期性的发展规律,在此基础上发展起来的资源型城市也因此拥有了与之相适应的城市发展的阶段性。当资源型产业发展到中后期,资源型城市的发展将会面临一系列的问题,如资源枯竭、生态环境恶化、产业结构不合理以及吸收劳动力能力下降等。唐山市作为一个处于发展中期的资源型城市,也逐渐开始面临这些问题。为了避免最终出现矿竭城衰的局面,唐山市产业转型迫在眉睫。 为了使唐山市的产业转型能够合理有效的进行,必须对唐山市产业转型进行系统而科学的分析。本论文首先分析了国内外资源型城市产业转型有关理论的研究进展,以便充分了解产业转型的内涵和模式；而后参考国内外转型成功的资源型城市的发展历程,总结出其中的经验和教训；同时调研唐山市现有产业的发展现状以及存在的问题,与其他转型成功的城市进行对比,以便选择合理的转型模式；为了使选择的转型模式更加科学,该文构建了一套产业转型评价指标体系,该体系包含了12种具有代表性的评价指标,利用因子分析法计算唐山市各产业的综合得分,最终确定了唐山市产业转型最为科学合理的模式一一复合模式；为了使唐山市产业转型研究不但具有理论意义,更具备可操作性,文章在最后提出了唐山市现有各主导产业产业链延伸方式和未来新型接续产业的培养方式以及与之相适应的产业政策建议。

[Yu Ying.The research on industrial transformation of Tangshan resource-based city. Tianjin: Master Dissertation of Tianjin University of Finance and Economics, 2009.]

[37]
唐山环渤海新闻网. 中国最大独立煤化工企业落户唐山湾. , 2009-08-09.

[Tangshan Bohai Rim News Net. Chinese biggest coal chemical enterprise locates in Tangshanwan, , 2009-08-09.]

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新浪财经. 唐钢转型:转岗分流两万多人, 向非钢产业战略转移. , 2016-01-05.

[Sina Finance. Tangshan steel mill transforms: Transfer twenty thousand people to non-steel industry. , 2016-01-05.]

[39]
刘健. 唐山市信息产业发展研究. 秦皇岛: 燕山大学硕士学位论文, 2013.随着新一代信息技术的进一步发展，信息产业迎来了新的发展机遇。唐山市作为一个资源型重化工业地区，产业结构的资源化特征明显，信息产业发展的基础普遍薄弱，但是，唐山同时具有经济总量大，行业组织化程度高、信息化改造需求强烈、共性需求特征明显、市场容量大、供需对接相对容易等特点，这些又构成推进信息产业发展的潜在优势。 本文在深入、系统分析国内外信息产业相关材料的基础上，对信息产业的内涵、分类、经济地位等进行研究，以产业竞争力、产业集群、产业生命周期等相关理论为基础，运用定量分析、比较分析、案例分析等方法对唐山现有信息产业现状进行分析，得出了唐山市信息产业存在基础薄弱、整体规模小、资金投入不足、人力资源匮乏等问题，同时也指出了唐山经济基础雄厚、区位优势明显、市场空间广阔等有利因素。借鉴美国硅谷、印度班加罗尔、中国台湾、中国上海等先进地区信息产业发展成功经验，总结出信息产业发展离不开技术创新、资金、政策、交流合作等综合因素的共同作用，其中政府的引导作用尤为重要。针对唐山市工业基础雄厚，信息产业发展滞后的特点，综合考虑唐山具体产业环境，从产业结构、投融资、政策引导、园区建设、区域合作等多方面提出了符合唐山实际的建议。 现今唐山市信息产业的研究仍属空白，本文首次对唐山市信息产业进行了分析，希望对助力唐山市资源型城市转型，积极构建现代产业体系，促进唐山经济可持续发展具有参考意义。

[Liu Jian.Research on the development of the information industry of Tangshan. Qinhuangdao: Master Dissertation of Yanshan University, 2013.]

[40]
中华网城市. 唐山非钢产业发展启示: 一座传统工业城市转型发展的老困境与新选择. , 2016-08-22.

[China Net. Enlightenment of Tangshan's development in non-steel industry. , 2016-08-22.]

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