上海工業機器人產業空間格局及形成機理

李 鳳 嬌，姜 麗 麗，劉 家 明，張 新，劉 航

(1.中國科學院區域可持續發展分析與模擬重點實驗室，北京 100101；2.中國科學院地理科學與資源研究所，北京 100101；3.中國科學院大學，北京 100049；4.哈爾濱師范大學地理科學學院，黑龍江 哈爾濱 150025)

0 引言

中國人口紅利消失使制造業的利潤逐漸縮小，迫使中國制造業向高端智能制造轉型升級和創新發展。工業機器人是高端智能制造的核心產業，要全面實現制造業的轉型升級，應將發展機器人產業置于首要地位[1]。目前，中國工業機器人產業已形成環渤海、長三角、珠三角三大產業集聚區，其中以上海為中心的長三角工業機器人產業集群增長速度最快，發展水平最高[2]。上海是國家中心城市和科技創新中心，眾多知名工業機器人企業總部(ABB、安川電機、庫卡自動化、柯馬、發那科等)布局于此，工業機器人產業處于全國領先地位。區位選擇是產業發展的重要步驟，好的區位不僅可以降低產業生產成本，還可以承載良好的產業環境，實現外部規模經濟。因此，從企業區位選擇視角探討上海工業機器人產業空間格局及影響因素不僅可以為相關企業選址提供理論參考，還有利于提高國家智能制造產業創新能力和生產效率，從而增強國際競爭力，對上海乃至全國智能制造產業發展具有重要借鑒意義。

由于國民經濟發展需要，產業空間及區位一直是學者們研究的焦點，研究成果較為豐富[3-9]。從研究內容看，相關研究多聚焦于某類產業，并具有時代性特點。2000-2015年中國處于快速發展時期，學者們偏向于研究國家發展需要的產業(電子信息[3]、海洋[4]、資源型產業[5]等)；近年來，中國進入高質量發展期，創新驅動成為經濟發展的重要引擎，高技術產業[6]、物聯網[7]、互聯網[9]等新興產業成為重要研究領域，研究尺度包括市域[3,5,10,11]、省域[12]及國家[4,6,8,9]。從研究方法看，定量分析產業空間分布特征的方法有區位熵[13]、基尼系數[14]、因子分析和聚類分析[15]、Riply′sK函數[11]等，產業空間格局影響因素的研究方法多元[16-22]，包括普通最小二乘法(OLS)[16]、地理加權回歸(GWR)[16]、條件Logit模型[21]、地理探測器[22]等。經濟學[23-28]和地理學[3-8,10,11]是國內外學者研究產業區位的主要視角，從地理學視角看，相關學者致力于探索機器人企業空間格局、區位選擇及產業興起[29,30]，但分析內容仍偏向經濟領域，且研究成果較少。因此，本文利用標準差橢圓、平均最近鄰指數、核密度估計方法，基于區位選擇視角探討上海工業機器人產業區位布局，并結合地理探測器的因子探測和交互探測模塊分析產業區位選擇的影響因素，以期豐富地理學視角下產業區位研究，為智能制造產業研究奠定理論基礎，同時有助于上海提高產業發展效率、實現產業創新。

1 研究方法與數據來源

1.1 研究方法

本文采用標準差橢圓[31]分析上海工業機器人產業空間格局變化特征，利用平均重心分析產業空間重心演化路徑；利用最近鄰指數R[32]分析上海工業機器人產業在研究期內是否集聚(R<1代表集聚狀態，反之代表離散狀態)；運用核密度估計[33]分析上海工業機器人產業的空間集聚特征；利用地理探測器[34]中的因子探測模塊識別影響上海工業機器人產業區位選擇的主要因子，利用交互探測模塊分析不同影響因子的相互作用，并量化比較雙因子交互作用與單因子作用的影響程度(增強或減弱)，交互作用結果共包括非線性減弱、單因子非線性減弱、雙因子增強、相互獨立以及非線性增強5種類型[34]。

1.2 數據來源與處理

本文研究數據包括：1)上海行政區和道路矢量數據，來源于國家基礎地理信息中心(www.ngcc.cn)；2)上海工業機器人企業數據，基于天眼查軟件在企業經營范圍中搜索關鍵詞“工業機器人”，即包含工業機器人產業上、中、下游產業鏈，下載2010年1月1日-2020年12月31日在上海成立的工業機器人企業名稱、企業成立時間、經營狀態、注冊地址及經營范圍，而后對數據進行清洗，剔除無用數據，最終獲取2010年新建企業87家，2015年增至909家，2020年共有4 482家，通過Python調用高德開放平臺API批量處理地理編碼，即將大量詳細的結構化地址轉換為經緯度坐標，從而得到上海工業機器人企業區位點；3)上海產業園區數據，來源于前瞻產業研究院，爬取上海4 266個產業園區地址及面積，剔除與工業機器人產業園區無關數據(如“農業園”“化工園區”“體育園區”等)，最終獲得3 262個產業園區，并將產業園區地址轉換為經緯度；4)影響因素指標中商業基準地價數據來源于《上海城鄉建設用地基準地價成果》，專利數據來源于上海知識產權局，其他影響因素數據均來源于上海統計年鑒，缺失數據利用插值法補足。

2 上海工業機器人產業空間演變及布局特征

2.1 標準差橢圓分析

由圖1可知，2010-2020年上海工業機器人產業空間格局整體沿“西北—東南”方向小幅擴散，說明產業區位選擇偏好基本不變，產業熱衷于在“西北—東南”向選址或布局。具體看，2010-2020年上海工業機器人產業標準差橢圓面積由2 224.51 km2增至2 684.38 km2，增幅不大，說明上海工業機器人產業空間布局呈小幅擴散態勢；橢圓方位角由166.44°減至164.88°，橢圓扁率略有增加，說明上海工業機器人產業“西北—東南”方向性空間布局增強；平均重心向東南方向轉移，但仍在閔行區內，說明上海工業機器人產業區位選擇偏好重心具有向東南轉移趨勢，但產業整體偏好布局區域(嘉定區、閔行區、奉賢區和金山區)基本不變。

圖1 上海工業機器人產業標準差橢圓及平均重心演化Fig.1 Evolution of standard deviation ellipse and mean gravity center of industrial robot industry in Shanghai

2.2 平均最近鄰分析

利用平均最近鄰分析工具計算得到2020年上海工業機器人產業最近鄰指數R=0.17，遠小于1，且通過0.01水平的顯著性檢驗，表明上海工業機器人產業具有顯著的集聚特征。究其原因：1)由于自主創新能力不足、未能掌握關鍵技術等因素，上海工業機器人產業鏈上游(零部件制造)和中游(本體制造)發展受到制約，致使工業機器人企業紛紛集聚于產業鏈下游(系統集成和銷售)[2]，同時下游企業成立成本低，又承接“智能制造2025”產業發展機遇，大量自動化系統集成企業為實現集聚經濟和大規模外部經濟而集聚；2)工業機器人產業鏈中的上、中、下游企業為降低運輸成本、擴大生產規模、提高企業間合作效率及增加企業間信息交流而集聚；3)為實現經濟突破性增長，政府負責牽頭規劃高技術開發區和智能制造產業園區，率先引進龍頭企業，給予政策優惠與扶持，積極吸引相關企業入駐產業區，逐漸形成產業集聚。

2.3 核密度估計分析

由圖2可知，上海工業機器人產業高集聚片區包括嘉定區中北部片區(A)、嘉定區與寶山區交界片區(B)、閔行區西南部和奉賢區西北部片區(C)、金山區東北部(D)和東南部(E)片區、浦東新區東南部(F)小片區，整體呈“片狀為主，點狀為輔”的集聚特征。

圖2 上海工業機器人產業核密度分析結果Fig.2 Kernel density analysis results of industrial robot industry in Shanghai

(1)嘉定區中北部片區(A)。該區域為嘉定工業區及嘉定新城北部，二者在嘉定區稅收貢獻排名分列第一和第三，經濟發展強勁。其中國家級高科技園區、國家留學人員嘉定創業園區及中科高科技園區等均創立于嘉定工業區內，工業區以光電子信息制造、精密機械制造等為主要產業，包括賽那德機器人(上海)有限公司等知名企業。塞那德與同濟大學達成合作，并設立同濟大學實訓基地，吸引高端人才，為京東、順豐及菜鳥等知名企業提供物流機器人解決方案。嘉定新城北部與嘉定工業區連接，重點發展智能傳感器與物聯網等戰略性新興產業，已實現機器人制造機器人等智能場景，良好智能化產業發展環境吸引大量機器人企業在此集聚。

(2)嘉定區與寶山區交界片區(B)。該區域由嘉定區東南部(南翔—江橋區域，是嘉定區的核心板塊)和寶山區西南部組成，雖以居住為主，但包含機器人產業園及小美科技園等高技術產業園區，承接環境優質使工業機器人企業在此集聚，并產生溢出效應，帶動寶山區西南部形成小范圍集聚區。寶山區是上海傳統工業區，依托雄厚的產業基礎積極實現智能化產業轉型，在寶山區中部布局上海機器人產業園區(寶山區顧村工業園內)，借助產業園區交通、區位和政策優勢引進發那科、小倉科技等機器人和智能制造領先企業，逐漸形成次級集聚區。

(3)閔行區西南部和奉賢區西北部片區(C)。閔行區西南部是馬橋人工智能創新實驗區，該區域重點發展以機器人為核心的智能制造產業和以云計算為核心的生產性服務業，依托良好的產業基礎和政策扶持，匯聚大量自動化、智能科技等工業機器人企業，形成上海工業機器人產業重要集聚片區。閔行區中部(莘莊工業區)是次級集聚區，以“智能制造”為主要發展方向，承載工業區產業基礎，大量工業機器人產業上、中、下游企業集聚于此。奉賢區西北部為最大的高級集聚區，該區域為南橋新城，是奉賢區濱海城鎮體系結構的核心，以潛艇和光儀電等先進制造業為主，原擁有日本先鋒、松下電機、富士電機等知名企業，產業基礎良好，迅速帶動微電子、自動化及機器人等綜合性高技術產業，形成新型工業化示范基地。

(4)金山區東北部(D)和金山區東南部(E)片區。金山區是上海傳統工業區，具有雄厚的產業基礎和良好的產業環境，南北兩片高級集聚區分別為金山工業區與山陽工業區，傳統產業積極實現產業升級，成功打造以智能制造、綠色發展為主要發展路線，集聚大量信息科技、機器人企業，實現產業集聚。

(5)浦東新區東南部(F)小片區。該區域為上海自由貿易試驗區臨港新片區，依靠政策優勢(關稅、海關監管費用全免及“兩免三減半”的高返稅政策)和區位優勢(臨港)驅動主營業務為機器人銷售、研發的中小微企業在此選址。

(6)崇明區內部、寶山區中東部、嘉定區西南部、閔行區北部、松江區西北部、金山區西部及西南部、浦東新區北部形成小范圍次級點狀集聚區，均具有較大發展工業機器人產業潛力，如松江依靠G60科創走廊驅動松江制造向松江創造邁進，重點發展高端制造和智能制造，工業機器人產業在松江區形成多個次級集聚區，其中以點狀集聚區居多。

2.4 上海工業機器人產業微觀區位分析

經過反復調試，將產業園區按面積大小分別設置不同范圍的緩沖區，對面積大于0.8 km2的產業園區設置1 000 m緩沖區，對0.13～0.8 km2的產業園區設置500 m緩沖區，對小于0.13 km2的產業園區設置200 m緩沖區，而后將緩沖區與2020年工業機器人企業相交，得到產業園區輻射范圍覆蓋74.07%的工業機器人企業(圖3)，大多數上海工業機器人企業在產業園區內或鄰近產業園區布局。聯合國工業組織(UNIDO)按專業化水平國際標準將產業園區分為4類，其中與工業機器人相關的包括科技園區、研究園區、出口加工區或自由貿易區三大類，工業機器人企業區位布局在以上3類產業園區均可借助園區優勢實現經濟增長。科技園區(或研究院區)與大學(或研究中心)形成正式合作，可將技術創新轉移給園區內部企業，上海工業機器人企業布局在科技園區內，可承接科技創新優勢，實現產業升級并提高企業效率。出口加工區(自由貿易區)為制造、加工、出口而形成的專業化產業園區，一般具有較好的經濟環境、交通優勢及享受優惠(關稅減免、自由貿易以及完善的基礎設施等)等特點，吸引大量工業機器人企業在此選址布局。

圖3 上海工業機器人企業產業園區分布Fig.3 Distribution of industrial parks of industrial robot enterprises in Shanghai

基于ArcGIS對上海路網進行緩沖區分析，經過反復測試得到500 m為最佳緩沖距離，所得緩沖區覆蓋3 804家企業，占比84.87%(圖4)，說明大部分企業區位具有道路指向性，原因是工業機器人上、中、下游產業均需進行產品運輸，距離道路較近便于產品搬運。零部件及關鍵部件制造企業(上游)、本體制造企業(中游)及系統集成企業(下游)需要辦公空間和廠房空間，企業需要較大的占地面積，同時企業一側甚至多側沿道路分布，有利于產品運輸。例如，上海新時達機器人有限公司的工廠位于嘉定區馬陸鎮，為兩個矩形地塊組成，四周緊鄰道路；工業機器人銷售企業(下游)距離道路較近，一方面有助于維護企業形象，另一方面便于顧客查找。

圖4 上海工業機器人企業道路兩側分布Fig.4 Distribution of industrial robot enterprises on both sides of roads in Shanghai

3 上海工業機器人產業空間格局形成機理

3.1 指標體系構建

參考相關研究[11,20,23]，以2010-2020年上海工業機器人企業數量為因變量，以工業機器人產業區位選擇影響因素為解釋變量，將解釋變量分為內、外部驅動因素，其中內部驅動因素包括集聚因素、成本因素、勞動力資源及技術創新，外部驅動因素包括政策規劃、對外開放、信息化水平及交通可達性(表1)。需要說明的是，城市化經濟是工業化的產物，表現為整個城市范圍內所有行業之間整體的集聚經濟，城市人口密度可反映整個城市的經濟規模，因此利用人口密度指標代表城市化經濟。同時根據集聚經濟理論，城市內所有產業(城市化經濟)在空間上集聚既可帶來規模經濟和范圍經濟，也會產生空間競爭和集聚不經濟，因此利用城市化經濟代表集聚因素[11]。

表1 上海工業機器人產業區位選擇影響因素指標體系Table 1 Index system of influencing factors for location selection of industrial robot industry in Shanghai

3.2 影響因素及形成機理分析

利用地理探測器中的因子探測和交互探測模塊分析各影響因素單獨作用和交互作用的解釋力，結果(表2)為：x4技術創新(0.8726)>x7信息化水平(0.8021)>x2成本因素(0.7153)>x3勞動力資源(0.7085)>x6對外開放(0.5046)>x8交通可達性(0.4087)>x1集聚因素(0.2989)>x5政策規劃(0.1959),其中對外開放、交通可達性、集聚因素和政策規劃因子均未通過顯著性檢驗，但仍具有一定程度的解釋力。

3.2.1 多種因素交互作用驅動工業機器人產業區位決策 由表2可知，上海工業機器人產業區位選擇影響因素交互探測結果均為雙因子增強，78.57%的交互探測結果具有70.00%以上的解釋力，表明雙因子交互作用影響產業區位決策程度大于單因子作用，內、外部驅動因素交互作用共同驅動工業機器人產業區位決策及空間格局形成(圖5)。排名前五的交互作用解釋力排序為技術創新和信息化水平>技術創新和成本因素>技術創新和勞動力資源>技術創新和對外開放>技術創新和交通可達性，說明工業機器人產業會最大概率選擇技術創新水平和信息化水平均較高的區域進行布局，其次選擇技術創新水平高且成本低的區域。

表2 上海工業機器人產業區位選擇影響因素因子探測與交互探測結果Table 2 Factor detection and interactive detection results of the influencing factors for location selection of industrial robot industry in Shanghai

圖5 上海工業機器人產業空間格局形成機理Fig.5 Formation mechanism of spatial pattern of industrial robot industry in Shanghai

3.2.2 技術創新和信息化水平為產業區位選擇的內、外部主要原動力 技術創新和信息化水平分別具有87.26%和80.21%的解釋力，說明技術創新為工業機器人產業區位內部主要驅動因素，信息化水平為外部主要驅動因素，二者均為驅動產業區位決策的原動力。根據前文所述，工業機器人產業具有產業園區內或緊鄰產業園區分布的空間特征，科學園區或特色產業園區具有較高的技術創新能力，例如，上海機器人產業園力爭成為上海科創中心核心承載力的重要支撐，具有較強的研發創新能力和較高的信息化水平，由此吸引大量的工業機器人企業在此布局。

3.2.3 成本因素和勞動力資源是影響產業區位選擇的核心要素 成本因素和勞動力資源分別具有71.53%和70.85%的解釋力，說明上海工業機器人產業選擇區位時會重點考慮地價成本和勞動力資源，二者為內部核心影響因素。工業機器人企業為建設廠房需要較大占地空間，而城區土地資源緊張，地價普遍較高，地價較低的郊區則成為工業機器人產業選擇區位的重要區域。部分集聚區或企業設立實訓基地，與相鄰的重點高校達成人才輸送合作，充足的高端勞動力為工業機器人產業創新發展提供保障。

3.2.4 對外開放和交通是產業發展的重要依托 對外開放和交通可達性未通過顯著性檢驗，但仍分別具有50.46%和40.87%的解釋力，說明對外開放和交通可在一定程度上影響機器人產業發展。根據前文所述，浦東新區東南部(圖2)形成的小范圍高度集聚區為上海自由貿易試驗區臨港新片區，該區域的建設是上海對外開放水平提升的重要標志，為工業機器人產業區位提供了新選擇，同時對外開放為產業升級和間接提高國際競爭力提供關鍵載體。因工業機器人產業呈道路指向性分布，具有完善的交通路網區域，可提高產業對外聯系程度，為促進工業機器人產業向好發展提供了優質條件，由此說明便捷的交通是工業機器人產業區位選擇的重要考慮因素之一。以上可說明高水平對外開放和便利的交通條件在工業機器人產業區位選擇時發揮重要作用，與此同時，二者更是機器人產業發展的重要依托。

3.2.5 空間集聚是產業區位選擇的內部推動力 集聚因素僅具有29.89%的解釋力，但對上海工業機器人產業區位決策具有一定影響，同時也說明產業集聚區會吸引同行業企業在此布局，對產業區位的選擇起到內部推動作用。如前文所述，上海工業機器人產業區位選擇具有顯著的集聚偏好，產業集聚可帶來集聚經濟，企業為縮減成本或加強與產業內企業聯系向集聚區布局。

3.2.6 政策規劃為產業區位選擇提供宏觀指導 政策規劃對產業區位選擇具有19.59%的解釋力，是對上海工業機器人產業區位選擇影響程度最低的因素，但卻可為產業區位選擇提供宏觀規劃指導。根據前文所述，形成高級、次級集聚的上海寶山工業區、金山工業區、顧村機器人產業園區均為政府規劃區域或特色產業區，說明政府通過規劃手段宏觀調控工業機器人產業發展區域，為產業區位選擇提供指導性意見、合理布局區域，分片區集中發展產業，從而間接提高產業生產效率并促進產業發展。

4 結論與討論

基于企業區位選擇視角，探討上海工業機器人產業區域動態擴張范圍、產業空間集聚及微觀區位指向特征，通過構建指標體系分析上海工業機器人產業空間格局影響因素，進而采用地理探測器揭示產業空間格局形成機理，主要結論如下：1)上海工業機器人產業空間格局特征為：2010-2020年產業分布區域呈“西北—東南”方向小幅擴張，產業區位熱衷布局于嘉定、寶山等郊區。工業機器人產業具有顯著的集聚特征，高集聚片區包括嘉定區中北部片區、嘉定區與寶山區交界片區、閔行區西南部和奉賢區西北部片區、金山區東北部和東南部片區、浦東新區東南部小片區，整體集聚特征以“片狀為主，點狀為輔”。上海工業機器人企業微觀區位在產業園區內或鄰近產業園區布局以及沿道路分布。2)影響因素定量分析結果為：技術創新>信息化水平>成本因素>勞動力資源>對外開放>交通可達性>集聚因素>政策規劃。多種因素交互作用驅動工業機器人產業區位決策，技術創新和信息化水平為內、外部主要原動力，成本因素和勞動力資源是影響產業區位選擇的核心要素，對外開放和交通是產業發展的重要依托，空間集聚是產業區位選擇的重要內部推動力，政策規劃為產業區位選擇提供宏觀指導。

根據結論提出產業發展建議：1)2010-2020年上海工業機器人企業數量增長明顯，但產業區位布局范圍僅發生小幅擴散，政策規劃的宏觀指導至關重要。因此，城市智能制造產業應由政府牽頭指導，考慮產業近期、中期及遠期發展規模和方向，根據規劃專家建議客觀制定產業發展及空間規劃。2)產業集聚區往往發生集聚經濟，并為當地區域發展作出貢獻。由此，若城市內部智能制造產業形成集聚區，在物理空間、基礎設施等方面承載力允許的前提下，應采取措施吸引相關企業向此布局，可將集聚經濟最大化，并間接促進技術、知識等空間溢出。3)產業園區及緊鄰道路為上海工業機器人產業微觀布局特征，其中，產業園區的規劃及成功創建均基于引進特大優質國際領先企業，若政府等相關主體無能力引進知名企業，則不應匆忙建設產業園區，否則會造成有場無市的局面。4)相關智能制造產業進行區位選擇時可優先選擇道路兩側，利于企業經營。5)任何城市的智能制造企業區位選擇均應考慮產業創新環境、地價成本、政府規劃等多方面要素，而不應不顧后果盲目布局，否則不利于產業及區域發展。

本文的主要貢獻在于：1)豐富了基于區位選擇視角的大都市區工業機器人產業空間格局研究，并揭示了其形成機理；2)涉及工業機器人全產業鏈中的所有企業，反映其整體空間特征，彌補破碎化產業研究的不足，為相關研究提供理論參考；3)為智能制造產業區位選擇及其相關研究奠定了理論基礎，為該類產業及區域創新發展提出相關建議；4)間接促進了上海及全國各地區智能制造產業提高產業發展效率、實現產業創新，并最終實現產業及區域高質量發展。但本文仍存在以下不足：由于數據獲取的有限性，未分別對上海工業機器人上、中、下游產業進行空間格局及影響因素研究，未能深入分析機器人產業鏈內部區位分布情況,僅對上海工業機器人產業進行研究，未來可從全國、城市群尺度進行宏觀研究，還可基于社區、產業園區等微觀區位尺度，對區位決策者進行深入訪談，結合傳統與微觀區位論對區位決策因素進行細化分析。