基于空間自相關的中國戰略性新興產業布局分析

張琳彥

（中國社會科學院研究生院，北京102488）

0 引言

大力發展戰略性新興產業是我國政府應對國際金融海嘯、實現產業結構優化升級和經濟增長方式轉變的重大戰略選擇，戰略性新興產業已經上升到國家層面，成為推動中國經濟增長的新一輪引擎。中央和地方政府相繼制定了戰略性新興產業發展規劃,學術界也對戰略性新興產業的內涵、發展模式、空間布局和政策框架等展開了研究。萬鋼(2010)認為，在戰略性新興產業中，“戰略性”是針對結構調整而言的，在國民經濟中具有戰略地位，對經濟社會發展和國家安全具有重大和長遠影響，這些產業是著眼未來的，它必須具有能夠成為一個國家未來經濟發展支柱產業的可能性；“新興”主要在于技術的創新和商業模式的創新。鄒輝霞，姜棱煒（2011）認為強化戰略性新興產業發展過程中政府的作用；站在整體的高度制定發展規劃；充分調動各類資源，實現整體涌現性；發展產業集群，進而加強產業間的互動。

產業在空間上的布局上的演變過程是由兩種作用力交互作用而形成的，即產業空間集聚過程和產業空間擴散過程[1]，因此，了解我國戰略性新興產業的空間分布現狀、找出其空間分布特點和集聚特征對實現戰略性新興產業的合理布局和經濟資源在空間上的有效配置具有重要意義。本文依據產業集聚概念、運用空間自相關方法來分析中國戰略性新興產業的集聚特征以實現戰略性新興產業的合理布局。

1 戰略性新興產業集聚的測度方法

空間自相關是指同一屬性在不同空間位置上的相關性；空間位置越鄰近,屬性越趨同、空間現象越相似[2]。之所以采用空間自相關對產業集聚進行研究，因為空間自相關可以度量空間事物的依賴程度，正自相關代表了空間現象的屬性與相鄰區域的屬性越相似，有集聚性的存在，負自相關則代表了空間現象的屬性與相鄰區域的屬性越差異，有分散現象，從這個意義上講，空間自相關分析完全可以用于戰略性新興產業集聚的研究。空間自相關的度量方法可分為全局空間自相關和局部空間自相關。全局空間自相關僅僅使用一個單一的值來反映一定范圍的自相關，僅說明所有區域與周邊地區之間空間差異的平均程度，不能充分的描述研究區域內所有單元之間的空間聯系模式，尤其當空間過程在空間上出現非平穩的狀態時，進行局部空間自相關分析就很有必要[3]。

最常用的空間自相關的統計量為Moran'sI,本文即采用Moran'sI統計量,借助軟件GeoDa來實現戰略性新興產業的空間分布特征。全局和局部的Moran's I[4]指數計算公式如下：

通過Zi和LISAi的符號組合不同可以將局部空間自相關分為以下四種類型：

高-高：Zi＞0且 LISAi＞0，中心區域和周邊區域的屬性值均高于區域內平均水平，中心區域發展較好且周邊發展也較好；若中心區域經濟具有較強的吸收效應，則產業發展水平將會從高-高型轉向高-低型，從而產生中心區域極化效應。

高-低：Zi＞0和 LISAi＜0，中心區域的屬性值高于區域內平均水平，而周邊區域的屬性值低于區域內平均水平，中心區域發展較好但周邊發展不好；這種類型凸顯中心區域的集聚優勢，中心區域的極化效應既能產生較強的吸收效果，同時又能產生擴散效果。吸收與擴散效果與其產業發展有關，較大的產業規模才能產生較強的吸收與擴散效果。若周邊區域崛起，中心區域的極化效應減弱，則其可能從高-低型轉向高-高型。

低-高：Zi＜0和 LISAi＞0，中心區域的屬性值低于區域內平均水平，而周邊區域的屬性值高于區域內平均水平，中心區域發展不好，但周邊發展較好；這種類型特征表明中心區域產業發展水平較低，較強的周邊產業發展水平對中心區域的發展產生一定負面影響，從而導致中心區域邊緣效應。若中心區域崛起，走出低谷，則其產業發展水平能從低-高型轉向高-高型。

低-低：Zi＜0和 LISAi＜0，中心區域和周邊區域的屬性值均低于區域內平均水平，中心區域發展不好且邊發展也不好。中心區域與周邊區域呈現整體盆地形狀。若周邊區域產業發展速度較快，則可能導致中心區域發展從低-低型轉向低-高型，這將造成中心區域發展水平下降，從而產生中心區域邊緣效應；若中心區域崛起，走出低谷，則其產業發展水平能從低-低型轉向高-低型。

同時，Moran指數散點圖能夠更加直觀地體現某個區域與相鄰區域之間的集聚類型。該圖包括四個象限：第Ⅰ、Ⅲ象限分別代表上述局部自相關“高-高”集聚和“低-低”集聚；第Ⅱ、Ⅳ象限分別代表“低-高”集聚和“高-低”集聚。如果大部分的點集中在第Ⅰ、Ⅲ象限，則說明區域經濟活動存在顯著的空間自相關。

2 戰略性新興產業集聚的測度

目前學術界對戰略性新興產業還沒有明確的統計分類標準。依據《國民經濟行業分類》(2002)和《高技術產業統計分類目錄(2006)，聯系《決定》及《綱要》中對七大戰略性新興產業內涵的解釋，發現：七個戰略性新興產業都無法精準的劃歸于某一特定行業，而是散見于國民經濟的某些部門，分屬于其中的某一小類，稱這些包含戰略性新興產業的部門為戰略性新興產業的依托部門[5]。我們稱這些包含戰略性新興產業的兩位數行業中類為戰略性新興產業的依托行業，根據數據可獲得性，選取C26化學原料及化學制品制造業、C27醫藥制造業、C31非金屬礦物制品業、C33有色金屬冶煉及延壓加業、C35通用設備制造業、C36專用設備制造業、C37交通運輸設備制造業、C39電氣機械及器材制造業、C40通信設備、計算機及其他電子設備制造業、C43廢棄資源和廢舊材料回收加工業、C44電力、熱力的生產和供應業共11個行業作為戰略性新興產業的依托部門。

2．3 農村留守兒童社會適應得分與其心理韌性得分的相關性 農村留守兒童社會適應各維度得分與其心理韌性各因子得分大都存在顯著負相關。見表3。

本文選取2011年全國31個省、市和自治區各行業的產值作為研究的統計指標，通過計算全局Moran'sI指數和局部LISA指數來觀察戰略性新興產業的依托行業的集聚程度和集聚特點。本文的數據均來自于《中國工業經濟統計年鑒》(2012)和中國統計數據應用支持系統。

2.1 戰略性新興產業全局自相關分析

根據式（1）和式（3）計算2011年我國31個省、市、自治區11個戰略性新興產業依托部門的行業全局Moran'I指數和Z值和空間形態并將結果列入下表：

表1 11個戰略性新興產業依托部門的全局Moran'sI指數、Z值和空間形態

從表1可以得出以下結果：

上述11個戰略性新興產業的依托行業的Moran'sI指數均大于0，表明11個依托行業均具有空間自相關性，在空間分布上表現為相似值的集聚，即較高產值的省區與較高產值的省區相鄰或者較低產值的省區與較低產值的省區相鄰。

根據Z值判別標準，取顯著性水平α=5%，上述9行業化學原料及化學制品制造業、醫藥制造業、非金屬礦物制品業、有色金屬冶煉及延壓加業、通用設備制造業、專用設備制造業、交通運輸設備制造業、電氣機械及器材制造業和電力、熱力的生產和供應業的Z值都大于1.96，這表明上述9行業均能通過顯著性水平5%的檢驗，即在空間上表現出相似值顯著的空間集聚，統計上標明這9個行業的產值在31個省市區之間趨于集聚狀態。

根據表1可知，盡管通信設備、計算機及其他電子設備制造業和廢棄資源和廢舊材料回收加工業Moran'sI指數均大于0，但由于其Z值小于1.96，在5%顯著性水平下不顯著，落在接受域內，故從統計上認為其在空間呈現隨機分布狀態。

2.2 戰略性新興產業局部自相關分析

由Moran'sI指數知11個戰略性新興產業依托行業有9個在空間上是顯著集聚的，但是它并不能描述中心區域與周邊區域的屬性值的空間差異。因此我們采用局部LISAi指數來彌補了Moran'sI指數這一局限以揭示中心區域與周邊區域屬性值之間的異質性,識別空間集聚和空間孤立[4，5]。用于評價局部相關性的最常用指標主要是LISAi指數，根據LISAi指數，計算出每個行業的局部指數來研究每個行業的空間差異。為了全面反映戰略性新興產業的空間差異,其結果我們通過Moran散點圖來表示。以（Zi，WZi)為坐標，繪制各個行業的Moran散點圖(見圖1)（其中橫坐標代表中心區域產值的標準化值，縱坐標為空間滯后值，表示與中心區域相鄰的所有區域的產值的標準化值的加權平均數）。

圖1 戰略性新興產業的Moran'sI散點圖

從圖1中可以發現,多數省份位于第Ⅰ和第Ⅲ象限內,為正的空間聯系,屬于高--高集聚類型和低--低集聚,而且位于第Ⅲ象限內的低--低集的省區比第Ⅰ象限的省區多。為了能夠更好的展示戰略性新興產業的空間差異，結合Moran'sI散點圖，我們整理畫出戰略性新興產業局部集聚的空間結構圖（見圖2）。

整體上看，圖1和圖2顯示我國9個戰略性新興產業的依托行業在31個省、市自治區的空間差異明顯,多數省區位于第Ⅰ和第Ⅲ象限內，為正的空間聯系,屬于“高-高”集聚和“低-低”集聚,而且位于Ⅲ第象限內的“低--低”集聚類型的省區比位于第Ⅰ象限內的省份比第Ⅲ象限的省份更多，表明我國戰略性新興產業發展兩極格局比較明顯，同時也表明我國戰略性新興產業發展不平衡。

從發展水平看，我國戰略性新興產業總體發展水平不高。戰略性新興產業屬于“高-高”型和“高-低”型的區域并不多（屬于這兩種類型的省區其行業產值超過平均水平）。分行業看，有色金屬冶煉及延壓加工業10個省區，通用設備制造業9個省區，專用設備制造業11個省區，交通運輸設備制造業12個省區，電氣機械及器材制造業7個省區，熱力的生產和供應業有14個省區，化學原料及化學制品制造業10個省區，醫藥制造業有12個省區，非金屬礦物制品業13個省區，由此表明我國戰略性新興產業發展水平不高，多數區域仍處于低水平發展階段。

從集聚類型看，我國絕大多數戰略性新興產業的“高-高”集聚地是浙江、山東、江蘇、河南、上海、江蘇、安徽、湖北、天津、河北；“低-低”集聚地是云南、新疆、西藏、陜西、青海、寧夏、內蒙古、黑龍江、貴州、甘肅；“高-低”值集聚地是四川、遼寧、廣東；在許多行業中，廣東直是屬于“高-低”型；“低-高“值集聚地是海南、廣西、福建、山西、海南。

我國戰略性新興產業發展也具有趨同性，如山東、河南、江蘇、廣東、浙江、安徽、湖北、遼寧、北京這些區域都是戰略性新興產業的集聚地，而且全部9個行業中“高-高”集聚區域均包括浙江、山東、江蘇。

3 結論

通過上述的全局Moran'sI指數和局部LISAi指數分析，得出我國戰略性新興產業集聚特征顯著，但區域間差異明顯。

（1）中國戰略性新興產業在空間上確實存在著比較顯著的集聚性,同時各省市、自治區之間空間差異也比較明顯。全局空間自相關分析結果表明,11個依托行業中，9個行業表現出顯著地空間集聚特征，即高值與高值相鄰，低值與低值相鄰，這種空間集聚特征是與我國大力發展戰略性新興產業政策的初衷是一致的，就是讓產業中那些代表最先進的生產力，并擁有成熟技術的產業在最有條件的產業區域率先突破，產生集聚效應以帶動經濟增長，完成產業結構優化升級。

（2）局部空間自相關分析則反映出我國各省區戰略性新興產業存在著空間異質性,多數行業屬于“高-高”型和“低-低”型，兩極格局比較明顯。從產業集聚地的空間分布來看，“低-低”值型的區域幾乎占據一半，表明我國戰略性新興產業總體上發展還是比較落后。同時也發現我戰略性新興產業不同行業之間集聚水平差距不大。

（3）局部自相關分析也顯示，我國戰略性新興產業發展也具有趨同性，如山東、河南、江蘇、廣東這些區域都是戰略性新興產業的集聚地，趨同性和過度集聚并不能實現經濟資源在空間上的有效配置。因此，對于屬于“高-高”型的區域，可將這些區域作為產業集聚率先發展區域，大力發展研發、設計、營銷中心，培育其創新能力，促進產業鏈條向高端延伸，加快淘汰落后生產能力，整合其經濟效益差的企業，增強其對周邊區域的吸收能力和輻射能力；屬于“高-低”型的區域，可將這些區域作為產業集聚重點發展區域，由于周邊地區缺乏發展的條件，因此可對中心區域集中加強扶植，引導它們發揮擴散效益，以促進周邊區域崛起，向“高-高”型發展；對于“低-高”型的區域，可將這些區域作為產業集聚崛起發展區域，對這些地區需要加強基礎設施建設，利用后發優勢[7]，向周圍發達區域學習，不斷的進行技術創新，力爭實現比發達地區更快的技術升級，最終實現中國戰略性新興產業集群全面發展；對于“低-低”值型區域，可將這些區域作為產業集聚幫扶發展區域，應對其進行系統性的引導和幫扶，合理布局與周邊區域的各項資源，通過周邊先進發展區域的幫扶和引導，實現周邊區域產業協同發展。

[1]蘇東水.產業經濟學[M].北京：高等教育出版社，2000.

[2]王勁峰等.空間統計分析[M].北京：科學出版社，2006.

[3]葛瑩，姚士謀，蒲英霞，賈凌.運用空間自相關分析集聚經濟類型的地理格局[J].人文地理，2005，（3）.

[4]Luc A.Local Indicators of Spatial Association—LISA[J].Geographical Analysis,1995,27(2).

[5]李金華.中國戰略性新興產業發展的若干思考[J].財經問題研究，2011，(5).

[6]林毅夫，張鵬飛.后發優勢、技術引進和落后國家的經濟增長[J]．經濟學，2005，(1)．