安徽省城市職能演變特征

汪增洋，吳慧梓

（安徽財經大學經濟學院，安徽蚌埠233000）

一、引 言

隨著城市化進程的不斷推進，城市面貌日新月異、城市規模迅速壯大且產業結構不斷優化調整，城市職能結構也快速轉型。城市職能是指城市在國家或某一區域的政治、經濟、文化等各個領域的活動中所起到的作用和承擔的分工[1]。研究城市職能有助于了解區域當下的發展程度以及把握未來的發展趨勢，能夠確定城市性質，是制定城市總體規劃、制定城市發展戰略的必要前提和基礎，其相關問題的研究具有重大的實踐意義。國外學者奧隆索（Aurousseau）最早研究城市職能的分類，通過定性描述把城市劃分為6 種類型，包括為行政、文化、生產、防務、交通和娛樂等[2]。其后，英國地理學家Cater、波納爾(Pownall)、納爾遜(Nelson)[3-5]等學者先后將研究視角集中在研究框架、理論方法和實證分析等方面，西方城市職能研究的主流趨勢集中在計算與評估多變量的城市職能分類。我國最早對城市職能進行研究的學者周一星，提出城市職能的“三要素理論”，包括專業化部門、職能強度和職能規模3 個要素[6]，對我國后來的城市職能研究產生深遠影響。隨后，許一峰等基于第五次人口普查分縣數據與基于四普資料的分類結果比較,分析得出了1990—2000 年中國城市職能結構變化的動態特征及其影響因素和變化機制[7]。季小妹等從城市職能結構類型、發展階段和效益三方面比較分析了我國26個省會城市職能結構[8]。曾鵬等分析比較了中國十大城市群職能結構特征的異同點及其發展和變化規律[9]。王振波等利用全國第五次和第六次人口普查數據,分析了2000—2010年長江經濟帶城市職能結構與演變特征[10]。近年來安徽省處在工業化轉型、城市化加速階段，2018 年城鎮化率達到54.7%，在快速城鎮化背景下對其城市職能的研究十分必要。本文以新型城鎮化背景下的安徽省為研究區域，旨在理清各市間城市職能結構及空間分異現狀，并基于此提出分區優化思路及分工合作重點，以期對安徽省及各市經濟社會健康發展提供參考。

二、研究方法和數據

（一）研究方法

以往研究以區位商值是否大于1 作為判斷基本職能或非基本職能的劃分標準，但是區位商法的假設只有在國家沒有外貿出口和全國各城市都有相同的生產率和消費結構的前提下才能成立，對于重要的出口部門，用全國比重去衡量城市滿足本地需要的部分，顯然標準就偏高了。城市之間在同一部門生產率的實際差別和消費習慣的不同也會影響計算的準確性[11]。因此，再用區位商作為基本職能和非基本職能的劃分就不太合適。但是區位商值的大小可以反映出地區的某項經濟指標在全國是否具有優勢。因此，本文通過比較區位商大小增減來反映一段時間內城市職能的發展情況。LQij表示i 城市j 產業的區位商；Eij表示i城市j 行業的就業人數；Ei表示i 城市總的就業人數；Ej表示所有城市j行業的就業人數；E表示所有城市所有行業的就業人數。

在此基礎上，分別從職能規模、職能強度和專業化部門3 個要素分析安徽省城市職能結構的演變特征。采用城市分行業從業人員數反映城市的職能規模，使用納爾遜城市職能統計分析方法計算城市職能強度，其中Hij為i城市j職能部門的從業人員比重,為所有城市j職能部門的平均從業人員比重，S.D代表所有城市該行業從業人員比重的標準差。Fij表示i城市j產業的城市職能強度指數，Fij值越大，表明城市的職能強度越高。借鑒梅琳等[12]的研究成果，將0≤Fij<0.5、0.5≤Fij<1、1≤Fij<2、Fij≥2 分別確定為低、中、較高和高職能強度，并且將Fij≥1的職能部門確定為城市的專業化部門。

（二）研究數據

本文以安徽省16個地級以上城市作為研究單元。研究數據取自2009年和2018年《安徽省統計年鑒》以及安徽省各市的統計年鑒，涵蓋16個地級以上城市19個行業的從業人員數據和分行業工業總產值數據。在城市職能劃分上，借鑒王振波等[10]的分類方法，把相關性很高、性質同一的部門進行歸并處理。由于農林牧漁業并不是城市主要職能，故剔除農林牧漁業。參照《國民經濟行業分類》（GB/T4754—2018）將制造業和電力、燃氣及水的生產和供應業歸并為工業；由于采礦業可反映出一個地方的資源稟賦，故單獨列出；交通運輸、倉儲和郵政業以及信息傳輸、計算機服務和軟件業歸并為交通通信業；批發和零售業以及住宿和餐飲業歸并為商業；科學研究和技術服務業以及水利、環境和公共設施管理業歸并為科研管理業；教育、衛生和社會工作以及公共管理、社會保障和社會組織業歸并為社會服務業；居民服務、修理和其他服務業以及租賃和商務服務業歸并為其他服務業；歸并處理后得到礦業、工業、建筑業、交通通信、商業、金融業、房地產業、科研管理、行政、社會服務和其他服務職能共11個城市職能變量。

由于分行業工業總產值數據的總類較多，為了便于分析和觀察，本文參照原嫄等[13]研究的分類方法，依照生產要素在不同行業大類的密集程度的慣例分類，大致可分為四個類型，分別是資源密集型產業、勞動密集型產業、資本密集型產業和技術密集型產業。

表1 分行業工業總產值劃分類型

三、安徽省城市職能演變特征

（一）城市職能結構特征

根據區位商公式分析結果，安徽省礦業、建筑業、金融業、行政、社會服務、工業、交通通信、商業、房地產業、科研管理和其他服務職能的區位商值分別如下（表2）。2009—2018 年，安徽省內工業、房地產、交通通信、商業、建筑業和金融業職能區位商值出現不同程度的增加，其中工業、房地產、金融業職能提升最高，工業的發展帶動了生活性服務業與生產性服務業的發展，反映近些年安徽省工業化與城市化進程的加速發展。安徽作為中部地區相對不發達省份，選擇加速發展工業對于地區經濟的推動作用更加明顯，處在工業化發展中期的安徽[14]，工業職能正在不斷強化。除以上職能，其余礦業、行政、社會服務、科研管理和其他服務職能的區位商值分別下降，其中礦業的區位商值下降最多，這與資源型城市自身資源量的減少以及受到國家經濟結構轉型的影響有關，行政、社會服務和其他服務業等這類公共服務業由于省內工業化進程的加速和市場經濟體制的不斷完善，職能稍有弱化。科研管理職能較弱可能與近些年安徽承接長三角地區產業轉移有關，相關先進技術依賴長三角地區的轉移，自身科技研發能力不足。

表2 2009—2018年安徽省城市職能部門區位商

（二）城市職能要素演變特征

1.城市職能規模演變特征

從城市職能規模上看，2009—2018年建筑業、房地產、交通通信、金融業和商業職能就業人口比重普遍上升，其中建筑業發展迅猛，就業人口比重上升幅度最大；采礦業、社會服務和行政業就業人口比重普遍下降，變化趨勢與全國同步且均高于全國平均水平。全國層面上，工業職能就業人口比重下降2.27%，安徽省工業就業人口比重增加2.69%，工業職能就業人口比重增加顯著，工業仍是安徽省就業人口比重最多的行業；科研管理就業比重上升0.18%，安徽省科研管理就業比重下降0.42%；其他服務就業比重上升0.69%，安徽省其他服務就業比重下降0.03%，低于全國平均水平。

表3 2009—2018年安徽省城市和全國行業就業人口比重對比表（單位：%）

2.城市職能強度和專業化部門演變特征

2009—2018年間安徽省礦業職能地位較為穩定。具備該職能專業化部門的城市為淮北、淮南兩市，職能強度較高，采礦業是其主導職能。工業職能強度增加，向“遍在”職能方向發展，除皖北大部分城市和旅游城市黃山外，其余城市工業職能強度不斷增強。工業職能為專業化部門的城市數量仍為3個，素有“鋼城”之稱的馬鞍山，工業職能強度減弱，不具主導優勢，但服務業職能強度增加。交通通信業上，“合蕪蚌”地區仍為主要交通通信樞紐，省會城市合肥的職能強度最高。

建筑業、房地產和商業職能增強，地域集聚性明顯，快速城鎮化進程顯著。2009—2018年，具備建筑業職能的城市由皖南轉至皖北，蚌埠和宿州城市職能強度大幅提升，這與近幾年省內促進皖北地區加快發展、加速崛起的發展政策有關；房地產職能強度普遍增強，蚌埠、合肥、安慶、黃山等地房地產職能強度較高；商業職能強度略有上升，具備該職能強度的城市增加。隨著城鎮化進程的不斷推進，建筑業和房地產職能也得到了一定程度提升，建筑業的快速發展在一定程度上拉動商業的快速發展，在空間上表現為以中心城市合肥為核心，帶動周邊城市發展，這也表明作為省會城市的合肥其快速發展水平在全省遙遙領先。

金融、科研管理職能專業化部門數量不變，職能強度上逐漸呈現“多而小”的發展格局。金融業方面阜陽、池州和黃山職能強度較高，皖中地區缺乏明顯的金融核心；科研管理職能上，受到中心城市合肥的輻射作用以及產業轉移的影響，合肥周邊的六安、淮南職能強度最高，沿江城市職能強度增加最多。

行政、社會服務、其他服務等公共服務業呈現均等化趨勢。具備該類職能專業化部門的城市數量幾乎未發生變化，職能強度基本維持在中等強度上下。安徽省正處在城鎮化快速發展和工業化中期階段，大量就業人口轉移至工業、房地產或金融行業等，政府行政人員數量基本穩定，由于市場經濟體制的完善，社會服務制度的高效化和管理職能的多元化，行政職能及社會服務職能均在弱化，各個城市該類職能均呈現均等化發展趨勢。

表4 2009—2018年安徽各城市職能強度和專業化部門

（三）工業職能演變特征

通過上述分析發現，2009—2018 年間安徽省的工業職能區位商增加顯著，職能規模、職能專業化部門和職能強度都有著不同程度的提高，反映出在“工業強省”戰略的強力帶動下，安徽省工業化進程明顯加快，工業實力增強，因此有必要對安徽省工業發展職能進行研究。利用安徽省各地級市分行業工業總產值的數據，探究安徽省工業內部分工情況。

如表5 所示，總的來看，2009—2018 年安徽省資源密集型、資本密集型產業的產值下降比較明顯，勞動密集型產業產值基本維持不變，技術密集型產業產值上升幅度較大，這與楊智峰等[15]對中部地區工業結構升級的研究基本一致。工業結構升級表現出不同類別行業在工業中所占份額比重的增加或減少，2009—2018年安徽省技術密集型行業份額比重大幅增加，資源密集型和資本密集型行業比重減少，這意味著安徽省工業結構的升級，2018年技術密集型產業比重達到40.15%，說明安徽省正處在工業化中期向工業化后期發展的階段。

分行業看，資源密集型產業內部呈現不同程度的下降，這與資源型城市自身資源量的影響以及國家經濟結構轉型的影響有關。其次，勞動密集型產業產值基本未發生變化。安徽省作為農業大省，早期工業化發展水平不高，以勞動密集型產業為主，產業比重較高。研究表明，近些年東部地區勞動密集型產業主要轉移至長江中游地區[16]，其中包括安徽省，因此由于自身發展基礎以及受到產業轉移的影響，近幾年勞動密集型產業比重基本維持不變。2009—2018年安徽省資本密集型產業比重下降明顯，其中以黑色金屬冶煉和壓延加工業為代表，下降份額最多，此類產業對環境污染較為嚴重，超出環境承載力，在此期間，政府提出從要素和投資驅動轉為創新驅動經濟增長，因此，資本密集型產業比重下降，技術密集型產業比重逐漸提高。

表5 2009—2018年安徽省分行業工業總產值變動情況

從不同城市分工上看，2009—2018 年各城市優勢行業類型幾乎沒有改變（表6）。中心城市合肥的優勢職能是計算機通信、電子設備制造業等技術密集型產業，一定程度上反映出合肥的工業化水平較高，處在全省的領先地位。蕪湖、馬鞍山和銅陵的優勢職能體現在運輸設備制造業、金屬冶煉和機械設備修理等資本密集型產業。淮南和淮北的優勢職能體現在煤炭開采洗選和電力、熱力生產等資源密集型產業上。蚌埠、安慶、宣城具有一定的工業基礎，優勢職能主要是勞動密集型和資本密集型產業，如紡織業、石油加工、化學原料和化學制品制造業，但是其職能優勢并不突出。毫州、宿州、阜陽、六安等以農業為主的地區，工業發展水平低，優勢職能以勞動密集型產業為主，如廢棄資源綜合利用、木材加工、家具制造、紡織業等。黃山、池州等以旅游為主的山區，工業規模偏小，工業化水平不高，職能優勢并不顯著，其優勢職能以勞動密集型產業為主。

表6 安徽省各市2009—2018年具有優勢的前三個行業類型

池州滁州阜陽合肥淮北淮南黃山六安馬鞍山銅陵蕪湖宿州宣城資源密集型技術密集型勞動密集型技術密集型勞動密集型技術密集型技術密集型勞動密集型資本密集型技術密集型技術密集型技術密集型資源密集型勞動密集型資本密集型資源密集型資源密集型技術密集型勞動密集型資本密集型勞動密集型勞動密集型資源密集型勞動密集型資本密集型資本密集型資源密集型資本密集型資源密集型技術密集型資本密集型技術密集型資本密集型技術密集型勞動密集型勞動密集型資本密集型勞動密集型勞動密集型資源密集型勞動密集型資源密集型資源密集型技術密集型勞動密集型資本密集型勞動密集型勞動密集型技術密集型技術密集型技術密集型資源密集型資源密集型勞動密集型資源密集型資源密集型資源密集型資本密集型勞動密集型勞動密集型勞動密集型資源密集型勞動密集型技術密集型資源密集型資本密集型資本密集型資本密集型資本密集型資本密集型資源密集型資源密集型資源密集型勞動密集型勞動密集型資源密集型資本密集型勞動密集型

四、 結論和建議

通過對安徽省城市職能的演變研究，可以得到如下結論：（1）2009—2018 年安徽省工業、房地產、金融業發展較為迅速，商業、行政、社會服務等生產性服務業發展較為緩慢。（2）城市職能部門規模變化與全國基本同步，不同規模城市發展不均衡，中心城市對人口的吸引力強，中小城市的吸引力較弱。（3）城市專業化部門數量基本不變；工業、房地產、商業、金融業職能強度普遍增加，向“遍在”職能方向發展，行政、社會服務、其他服務等公共服務業呈現均等化發展趨勢。（4）2009—2018年技術密集型產業發展最為迅速，勞動密集型產業發展穩定，資源密集型和資本密集型產業比重大幅減少；城市分工上，省會城市合肥主要承擔技術密集型產業，蕪湖、馬鞍山、銅陵這類沿江工業城市主要承擔資本密集型產業，淮南、淮北這類資源型城市承擔資源密集型產業，皖北地區毫州、宿州、阜陽、六安和皖南地區黃山、池州主要承擔勞動密集型產業。

在新型城鎮化的背景下，考慮安徽省城市職能的演變和現狀特征，在城市職能方面可進一步優化。安徽省內各城市專業化部門較為單一，應積極引導各城市培育特色的城市職能部門，增強城市發展的內生動力，實現錯位競爭。其中淮南、淮北等資源型城市專業化部門單一，亟需統一引導其發展轉型；工業上進一步提升工業專業化，重點發展技術型產業，加強高新技術產業研發與應用，在技術型產業上形成輻射力，承接產業轉移應圍繞區域內現有擁有比較優勢的節能環保、醫藥、現代物流、農產品深加工等行業進行重點承接，形成區域品牌；應加大科研管理人才隊伍建設和投入，制定適當的人才政策，吸引人才，提高省內的科技創新能力。