傳統汽車與新能源汽車零部件企業空間集聚特征對比研究

摘要：由于汽車產品構成的差異，新能源汽車產業的生產空間布局較傳統汽車發生了較大的變化。隨著新能源汽車的蓬勃發展以及推動“雙碳”目標的實現，進一步研究并理解新能源汽車產業的生產空間具有重要意義。本研究借鑒全球生產網絡理論框架，通過搜集分析傳統汽車和新能源汽車的整車廠及主要供應商分布，對典型汽車企業生產網絡的布局進行對比研究，發現受汽車產品本身的構成影響，傳統汽車企業更加傾向于企業間控制的行動者策略，而新能源汽車企業更傾向于選擇企業間協作。對應的空間響應變化表現為傳統汽車會在整車廠周邊一定范圍內形成明顯的聯系較為緊密的生產網絡，而新能源汽車則會在傳統汽車的生產網絡上進行“嵌入式生長”而形成相對分散的生產網絡。

關鍵詞：汽車產業；新能源汽車；全球生產網絡；空間集聚

【中圖分類號】 F426" " "DOI：10.3969/j.issn.1674-7178.2024.06.006

引言

作為國民經濟與區域發展的戰略支柱之一，汽車產業是城市產業集聚研究的重要一環。國家發改委2024年1月發布的數據顯示，我國新能源汽車連續9年產銷全球第一，2023年產量達958.7萬輛，在全球新能源汽車產量中占比60%[1]。根據中國汽車工程學會編制的《節能與新能源汽車技術路線圖2.0》，到2035年，新能源汽車將取代傳統燃油汽車成為主要的產品形式。新能源汽車的快速發展使得汽車產品在零部件構成上發生了較大變化，提供相應零部件的供應鏈也在變化。從零部件構成看，新能源汽車的動力總成系統由燃油發動機、變速箱轉變為電池、電機及電控，底盤系統及汽車電子系統則采用高能量密度電池、車載芯片、終端設備等高科技含量的產品。這些變化都有待進一步研究，以幫助政府和企業更好地理解汽車產品變化所帶來的對汽車產業布局的影響。

本研究通過搜集分析傳統汽車和新能源汽車的兩大代表整車廠及供應商分布，試圖在全球生產網絡理論框架下對汽車產業生產網絡的變化及影響因素進行對比研究。重點圍繞兩個問題進行探討：一是汽車產品變革如何影響汽車整車企業的策略選擇；二是不同的企業策略選擇下，分別形成怎樣的生產網絡和空間組織特征。

一、文獻綜述

汽車工業作為核心的制造業部門之一，其重要性不僅僅在于龐大的規模，也在于其通過與其他工業制造業部門聯系所形成的巨大生產網絡[2]。在汽車產業發展過程中，傳統燃油汽車逐漸形成了以日系、歐美系為主的生產組織模式，整車、零部件供應網絡成為研究汽車產業空間的重要研究切入點和研究對象。21世紀以來，以英國曼徹斯特大學皮特·迪肯（Peter Dicken）、杰弗里·亨德森（Jeffrey Henderson）等為代表的一批經濟地理學者，在全球商品鏈（Global Commodity Chains，GCCs）和全球價值鏈（Global Value Chains，GVCs）框架的基礎上，構建了全球生產網絡理論（Global Production Networks，GPNs），引起了經濟地理學、社會經濟學等領域學者的廣泛關注[3]。近年來，新加坡國立大學Yeung等在原全球生產網絡分析框架（GPN 1.0）基礎上構建了一個更加動態的全球生產網絡理論（GPN 2.0），將成本—能力比率、市場動因、金融約束3個關鍵的競爭動力和風險環境理論化，并將其結構特性與行動者特定策略相聯系，以分析全球生產網絡形成和運行的機制，并解釋全球生產網絡的動態演化[4]。國內外學者也將全球生產網絡作為研究汽車產業特征的重要工具。

國外基于全球價值鏈和全球生產網絡對汽車產業全球化進行了較為系統的研究，研究主要集中在兩個方面：一是基于全球價值鏈和全球生產網絡理論，對特定國家的產業特征進行解釋。例如，斯洛伐克的汽車產業成功依賴于外資和企業收購模式[5]，而中國汽車產業中的國外直接投資是一種能滿足國家目標的、市場主導下的嵌入式投資，特點是中外合資企業及其生產網絡配置[6]。二是對特定國家和地區在某些產業的全球生產網絡上的變化和趨勢進行評估與解釋，主要關注企業內部的知識生產能力以及企業的外部聯系，較少延伸到中觀以下的空間組織方式。其中，企業內部的知識生產能力包括更高價值的服務[7]、內部技術創新能力[8]和生產、轉讓技術的決定權[9]。企業的外部聯系包括買方與供應商[10]、制造商與供應商[5]、外國直接投資[11-12]、國外公司子公司與國內公司的供應商之間的聯系[13]等。其中，關注買方與供應商關系的轉向研究發現，當生產內容轉移到供應基地時，由于汽車產品變得愈加復雜以及地方難以自行改變產品規格和行業標準，導致買方（汽車龍頭企業）被迫轉向與供應商建立聯合的、隱性知識流通的協作型關系[14]。而關注制造商與供應商的關系研究發現，汽車制造商和大型供應商的垂直解體擴大，特別是2008年金融危機后，汽車零部件貿易真正向全球化的地理組織模式轉變[15]。另外，對國際公司子公司與國內公司的供應商之間的聯系進行研究發現，國際公司子公司與本地公司之間的供應商聯系薄弱但仍然存在相互依賴，而這將削弱國際公司子公司向國內經濟轉移技術和知識的潛力[16]。這些研究從知識溢出與技術轉移、零部件貿易全球化以及整車企業策略的角度解析整車企業與供應商的關系，關注重點在企業策略選擇上，較少關注企業策略與整體生產網絡布局特征的聯系。

在研究視角上，國外使用全球生產網絡框架的研究涉及從解釋靜態的特定國家產業特征到評估與解釋汽車全球生產網絡上的動態變化和趨勢，但對于中國的汽車產業以及新能源汽車產業研究相對較少。國內學者基于全球價值鏈和全球生產網絡對汽車產業的研究集中在嵌入式的國內汽車企業集群升級研究[17]、升級策略研究[18]以及面向地區的產業升級研究[19]。對于全球生產網絡的空間研究主要集中在手機產業[20]、娛樂產業[21]和計算機產業[22]，有關汽車生產網絡空間的研究較少，僅有的研究也只關注全球的整車和零部件格局演化。

國內汽車產業空間組織研究雖然使用全球生產網絡框架研究較少，但基本上圍繞不同的空間尺度對汽車產業空間布局特征及汽車生產網絡空間組織開展研究。全國尺度層面主要關注全國汽車產業集群分布特征及機制，目前國內已形成以龍頭整車廠商為核心的六大汽車產業集群，在規模效應及知識技術共享作用下模塊化生產方式導致企業地方集聚程度下降及跨區重構[23-27]。區域尺度層面主要關注產業地域分工協作及組織模式。例如，長三角汽車產業集群形成以整車生產單元為核心的“中心—外圍”結構，零部件生產單元空間布局更趨分散呈近域化擴散狀態[28]；京津冀汽車產業集群在市場條件、集聚經濟和政策引導等因素下呈現先集聚再不斷向外圍擴散的多核心結構，零配件企業更傾向于布局城市新區[29]。市域尺度層面主要關注整車與零部件空間組織關系。例如，巫細波對廣州市車企研究發現，外資零部件企業偏向于圍繞外資整車企業布局，而內資零部件企業偏向沿交通干線布局，同時外資整車企業對零部件企業的輻射帶動性低于內資企業[30]；陳肖飛等對蕪湖奇瑞汽車的研究表明，企業網絡呈現顯著的整零“核心—邊緣”結構，其形成機理可歸結為地理鄰近性、關系異質性和認知互動性共同作用。生產網絡在組織尺度上正逐漸從地方集群網絡向跨區域、跨集群網絡發展[31-32]。

綜上，全球生產網絡已經成為國外研究產業集群網絡演化的重要工具，但目前對汽車產業的研究主要集中在國外和傳統汽車領域，較少從全球生產網絡的框架下關注國內汽車產業集群和網絡空間特征。針對以往研究的不足，本文嘗試探討生產技術變革下傳統汽車與新能源汽車企業的空間組織特征及影響因素，為未來產業空間調整提供理論支撐和現實依據。

二、研究框架

傳統的區位論最早明確“集聚經濟”的概念，企業間的地理鄰近可獲得的規模收益增加或運輸成本節約，是維持產業集聚的核心驅動力[33]。隨著全球化發展和復雜產業的出現，傳統區位論越來越難以解釋企業空間組織新的演變特征，一個企業的經濟生產組織已經不再局限于某一個區域之內，而是廣闊地分布在以這個行業中的主導企業為核心的網絡中。由此，杰弗里·亨德森等正式提出了全球生產網絡理論框架，并由Yeung等進一步發展，將影響網絡結構和行為的解釋變量確定為成本—能力比率、市場動因、金融約束和風險環境[34]，研究范式呈現從集群到網絡的轉變[35]。

全球生產網絡理論更加重視經濟活動跨區域邊界、跨領域邊界的聯系，核心的變量是權力關系、技術進步和網絡結構等因素，以此解釋企業組織在不同地理空間尺度下的變動、遷移，以及對國家、區域和地方造成的影響（圖1）。競爭驅動因子包括成本—能力比率和市場動因。成本—能力比率是指不同類型的企業行動者可以通過降低成本、提升企業能力的一個或兩個方面來優化成本—能力比率[36]。市場動因則是指那些影響市場需求和消費者行為的因素。對于生產者而言，領先企業及其供應商通過重新配置生產網絡、制定市場規則來維持市場主導地位。對于消費者而言，消費需求的多樣性、經濟因素（價格、質量等）、非經濟因素（社會責任、環境等）等都會對生產者優化全球生產網絡產生影響[37]，金融約束因素方面更加關注企業融資、財務管理對于企業優化成本—能力比率、戰略和決策產生的重要影響[38]；風險環境囊括了經濟風險、生產風險、監管風險、勞動力風險和環境風險[39]；網絡行動者可以劃分為領先企業、策略合作伙伴、專業供應商、普通供應商以及主要消費者，同一企業在不同生產網絡中可以是不同的行動者[40]。

在全球生產網絡的理論框架中，包括企業內協調、企業間控制、企業間合作、非企業間博弈四種行動者策略[41]。目前，整車企業的行動者策略主要為企業間控制和企業間合作兩種。企業間控制屬于高度外部化的策略，領先企業將關鍵組件或服務、完整模塊或服務包等的重要價值活動外包給供應商和承包商，并對其生產流程和產品/服務質量進行嚴格控制[42]。企業間合作則是指在快速多變的市場環境下，為了減少因市場波動、技術轉移和供應鏈中斷帶來的風險，領先企業及其合作伙伴需要進行科學的分工和合作。這些合作形式通常需要兩個必要條件：一是領先企業及其合作伙伴在資產、技術、知識或市場專業知識方面具有互補性；二是存在透明的行業標準，通過雙方共同認可的規則，以提升相互之間的信任[43]。在競爭驅動因子和風險環境的共同作用下，不同的領先企業在兩種策略中采用不同的組合和比例，并形成不同結構的生產網絡。

本文基于全球生產網絡的理論基礎建立起汽車產業集群生產網絡的解釋框架。在全球生產網絡的理論框架下，特定企業作為生產網絡行動者，根據外部的競爭驅動因子以及風險環境，會在企業間控制、企業間合作兩種主要行動者策略中進行選擇和組合。本文通過對比不同領先企業采取的不同的行動者策略，研究不同策略下形成的生產網絡差異。

三、數據來源與研究方法

（一）研究對象與數據

本文主要依據傳統燃油汽車和新能源汽車整車制造供應鏈的差異展開。廣汽豐田是傳統燃油汽車的代表，整車廠產能布局分布在廣州市南沙區，其整體的生產網絡模式屬于精益生產，具有較為封閉的生產網絡結構。特斯拉（上海工廠）是新能源汽車的代表，整車廠產能布局分布在上海市臨港片區。特斯拉（上海工廠）作為一家美國直接投資的整車廠，由其牽頭形成的整體生產網絡具有典型的歐美系汽車生產網絡的特點，通過控制準入標準形成較為開放的供應商網絡。特斯拉的生產網絡一定程度上也是新能源汽車生產網絡的模板。

本研究基于兩大汽車企業依托國內供應鏈構建的汽車產業集群網絡，對比不同集群內地理區位差異的作用機制。廣汽豐田涉及168家主要供應商企業，特斯拉涉及185家主要供應商企業。研究數據來源于對整車廠的實際調研和《中國汽車工業企事業單位信息大全（2021版）》[44]。本研究還通過對比廣汽豐田和特斯拉的供應商名單及其分布，對不同類型汽車的生產網絡進行研究，供應商分布數據來源于全球汽車信息平臺（https：//www.marklines.com）。

（二）研究方法

產業地理研究的核心問題之一是測度空間集聚程度，核密度估計（（Kernel Density Estimation，簡稱KDE））是一種從樣本估計總體的非參數概率密度估計方法，能夠有效地描述事物和現象的分布運動。應用KDE不引用對數據分布的先驗假設，因此可以估計任意的概率密度分布。此外，相比于其他估計方法，它保留了觀察值的原始信息，得到的概率密度函數連續性更好[34-35]。KDE的基本表達式為：

[f（x）=1nhi=1nK（x-xi）h]

式中： f（x） 是觀測數據x1， x2，···， xn估計得到的概率；xi為供應商與整車廠的歐式距離；K為核函數，h為帶寬，二者取值影響概率密度曲線估計的效果。本文選用常用的Epanechikov核函數，帶寬h在MATLAB中根據樣本數據特征自動調整為最優值。

四、空間組織特征差異

（一）空間總體核密度特征

對整車生產來說，200千米的距離是形成相對集聚的生產網絡的空間尺度。所以，采用核密度估計方法對廣汽豐田和特斯拉整車廠200千米范圍內的供應商進行空間分析，可以直觀地判斷供應商的總體分布密度及變化趨勢。特斯拉整車工廠200千米范圍內的供應商集聚程度明顯低于廣汽豐田。分段而言，廣汽豐田在30千米范圍內供應商分布數量最多，呈現明顯的集聚特征，同時在30～60千米出現次集聚狀態，供應商基本實現1小時到達整車廠，符合“精益生產”下零部件廠近地化原則。特斯拉在60千米范圍內供應商相對較少，在60～120千米內供應商呈現明顯的集聚特征，這與蘇南與浙北地區分布大量零部件供應商關系密切。特斯拉供應商近地集聚程度明顯低于廣汽豐田，因此特斯拉對本地生產依賴程度相對較低。

從主要供應商所在城市分布的統計情況來看，廣汽豐田整車廠的供應商占比最高的城市為廣州（31.0%），遠高于第二位的佛山（7.1%）。上海、天津、東莞位列前五，是整車廠供應商聯系最多的城市。特斯拉整車工廠的首位聯系城市是蘇州（11.4%），第二位才是整車廠所在地上海（9.2%），第三位是寧波（8.6%），供應商城市分布相對分散。這表明特斯拉高度依賴區域外部的生產網絡，尤其是以“三電”系統和汽車電子為代表的技術密集型零部件。

因此，無論是從全國尺度還是區域尺度來看，特斯拉與廣汽豐田相比，其供應商分布更加分散。而在稍小尺度下，廣汽豐田在珠三角的集聚程度同樣比特斯拉在長三角的集聚程度更高。換言之，特斯拉的生產網絡節點相對分散。從地理集聚程度看，在廣汽豐田整車廠120千米范圍內集聚了88家供應商，占供應商總數量的52%；而在特斯拉整車廠同等距離范圍內集聚約25%的供應商。

（二）分類型零部件供應商空間特征

汽車零部件供應商分為動力系統、底盤系統、汽車電子以及車身附件四大類。廣汽豐田53.8%的動力系統供應商（13家中的7家）以及63.8%的車身附件類供應商（80家中的51家）主要集中在珠三角地區。而廣汽豐田在長三角地區主要為車身附件以及底盤系統零部件供應商。廣汽豐田的主要動力系統供應商包括廣汽豐田發動機、廣州三五汽車部件、廣州愛信汽車部件、愛三（佛山）汽車部件。此外，順德矢崎、惠州住電供應電子部件，廣州櫻泰汽車飾件、艾杰旭汽車玻璃（佛山）、廣州福耀玻璃供應內外飾。這些供應商都分布在廣汽豐田整車廠200千米范圍內，形成了較為緊密的供應商網絡。

特斯拉44.4%的動力總成供應商（45家中的20家）、46.0%的車身附件類供應商（63家中的29家）主要集中在上海工廠200千米范圍內。作為新能源汽車的代表廠商，特斯拉仍然會沿用上海周邊原來為大眾等歐美廠商和合資廠商服務的供應體系，并根據新能源汽車電氣化的特點形成自己的生產組織網絡。通過供應鏈標準管控，特斯拉的生產網絡更加開放。在長三角地區，特斯拉與傳統歐美系車企共享大批的供應商：華域汽車供應座椅、保險杠、電池盒等，拓撲集團供應內飾件、底盤、副車架等，寧波華翔供應內外裝飾，均勝電子供應BMS系統、內外飾系統，嘉興海拉燈具供應前燈，博世（蘇州）供應ABS制動，均勝汽車供應氣囊、安全帶，上海中國彈簧供應彈簧，上海米其林供應輪胎。這些供應商也為傳統汽車企業提供零部件。

另外，特斯拉會根據自己的需要向其他地區的供應商進行采購。珠三角地區集中了特斯拉37.5%汽車電子類供應商（32家中的12家）。這些供應商從產品類型上看并不只是生產汽車零部件產品。例如，廣東鴻圖科技是華南地區規模最大的精密鋁合金壓鑄專業企業，涉及汽車、通信、電梯、機電等產品，為特斯拉提供鋁合金壓鑄產品；深圳德潤經營范圍包括電器元件、模塊、傳感器、電梯配件、五金交電、儀表儀器、機電產品、工業自動化產品的研發與銷售，為特斯拉提供電子零部件僅是其中一部分業務。類似的還有勝宏科技（惠州）、廣東世運電路等。

總體來看，在零部件供應商構成上，傳統汽車與新能源汽車同樣存在差異，新能源汽車的零部件供應商網絡呈現更加分散的態勢。以特斯拉及造車新勢力為代表的新能源汽車整車廠商傾向于開放整合，從全域范圍內選擇供應商，如“三電”系統、智能網聯系統等為代表的新零部件廠商集中于具有深厚科技研發基礎的深圳、上海等地，而非圍繞整車廠集聚。

五、全球生產網絡框架下驅動機制分析

整車廠供應商組織特征變化背后的原因是生產方式和技術的變化對產業集群空間格局造成了差異化的影響。首先，從競爭驅動因子方面分析，在電動化、智能化技術變革的浪潮下，整車技術架構發生改變，汽車產品輕量化以及零部件共享化的趨勢更加明顯，由此導致供應鏈體系重塑，不同企業的成本—能力比率發生變化。技術革新往往伴隨新的戰略性企業入駐，重構地方原有的生產網絡和產業集群。電子信息產業集群、軟件和汽車產業集群的產業耦合，以及輕量化和其他層面的技術創新，形成了新的競爭驅動因子，推動網絡行動者采取與傳統汽車企業不一樣的行動者策略。其次，在風險環境方面，作為有很強產業拉動和經濟帶動作用的汽車產業，中央和地方政府從頂層設計到政策招商優惠都強力推動汽車產業空間組織的演化，通過明確新能源汽車戰略、出臺系列政策優惠招商引資等方式，使新能源汽車及相關產業的環境風險大大降低，形成有利于新能源汽車產業發展的整體環境。

作為全球生產網絡下的行動者，傳統汽車企業傾向于采取企業間控制的行動者策略進行整體生產網絡構建，布局較為緊湊，各級供應商與整車廠之間距離較近，形成了傳統集聚的汽車產業集群。傳統燃油汽車主要由各類不同的二級供應商向一級供應商提供相關材料及組件，一級供應商將上游材料加工組裝形成相關零部件后，再向整車企業提供。這一過程中，整車企業直接引導和控制零部件企業，強化鎖定技術優勢及其能引發創新的關鍵性資源，整體呈現供應鏈條和生產開發周期長的特點。

以股權控制為代表的企業間控制行動者策略有利于實現技術壟斷收益最大化，形成傳統汽車供應鏈集聚布局。廣汽豐田作為日系燃油汽車生產商，是典型的以產權為紐帶的體系內穩定供應模式。廣汽豐田受控于豐田總部建立的以產權為紐帶的垂直封閉網絡，生產組織相對穩定，本地集聚水平較高，主機廠與供應商合資深度綁定，以加強對供應鏈的控制。通過股權控制，整車企業能夠控制技術外溢，實現技術壟斷和收益最大化，同時通過周邊布局實現“即時生產”，使成本最小化。廣汽豐田供應商中，外資、合資企業占比60%（100家）。發動機、底盤系統、變速器等三大核心零部件的企業中，外資、合資占比達84%，其中變速箱企業為日方100%控股，發動機企業日方控股70%。同時，廣汽豐田與其他日系車企共享供應商不足30%，與歐美系共享不足20%。廣汽豐田采取企業間控制的行動者策略形成了在地理上較為集聚的生產網絡。

新能源汽車的電動化圍繞以電池、電機、電控為主的“三電”技術展開，智能化以自動駕駛、人機交互技術為主導。新能源汽車的電動化、智能化標志著汽車產品的重大變化，汽車生產的成本—能力比率發生了重大變化。新能源汽車供應鏈中的主體零部件由傳統的發動機、車身附件轉向“三電”系統、軟件等智能化領域，因此新能源汽車對高科技零部件有著更高的需求，汽車電子應用在整車制造成本中的占比不斷提高，在新能源整車中成本占比達到45%～65%，高于燃油車15%～30%的成本占比。而相關部件生產部門所需要的高素質勞動力及研發所在地成為了重要的空間因素，在空間表現上呈現汽車電子、軟件等高科技零部件的區位選址集中在靠近城市中心或者位于近郊的開發中心集聚區。與傳統汽車相比，新能源汽車的供應鏈布局更加分散。整車產品電動化、智能化的趨勢促使新能源汽車企業采取不同的行動者策略，更加傾向于企業間合作，使得整車生產網絡組織總體趨向更加分散。在這種趨勢下，整體生產組織網絡呈現出嵌入式生長的態勢，新能源汽車企業在共享原有部分汽車零部件生產網絡的基礎上，鏈接新的網絡節點，形成新的汽車生產網絡。

通過控制生產標準、強調市場靈活與技術輸出的開放網絡，新能源整車廠普遍選擇與其他整車企業共享核心供應商，降低自身生產研發成本。通過將整車的每部分零部件切分進行模塊化生產，同時利用高效的物流運輸系統平衡距離時間成本，最大化地利用不同模塊的生產集群帶來的集聚效應，在生產供應網絡更加分散的情況下形成成本最優的生產模式。在這個框架下，即使是同樣由跨國公司領導、生產類似產品的網絡，也能夠通過更加分散的供應鏈網絡架構，輻射更多區域及產業類別。

六、結論與討論

本文借助汽車供應鏈組織方式由傳統汽車向新能源汽車轉變的歷史契機，討論以廣汽豐田為代表的傳統汽車與以特斯拉為代表的新能源汽車在本土供應鏈空間組織的差異性及背后的驅動機制。

研究發現，與傳統汽車企業采用企業間控制的行動者策略相比，新能源汽車企業更傾向于企業間合作的行動者策略，其整體供應鏈網絡布局更加分散，同時會利用原有的汽車生產網絡支持進行嵌入式生長，形成新的生產網絡布局。另外，新能源汽車的供應商更多是生產專業化產品而非成為“全職”供應商。造成這種差異的原因包括，新能源汽車產品的要求和需求與傳統汽車不完全一致，汽車“新三化”要求更多不同產業進入汽車生產的供應鏈中，打破了原有的較為封閉的生產網絡體系。與此同時，原有的生產網絡體系是一種無形資產，能夠為新產品降低成本，產業產品的升級換代一定程度上會在適配原有生產網絡的同時根據新的生產要求鏈接形成新的生產網絡。不同環節的網絡行動者根據競爭驅動因子、風險環境的變化會選擇適合自己環節特點的區位而不是盲目集聚，與領先企業一起構成與傳統相比更加分散的新的生產網絡結構。本研究還發現，高效的供應鏈物流系統是促成競爭驅動因子和風險環境變化的重要因素之一。特斯拉依托中國國內的供應鏈物流系統成功搭建起具有競爭力的生產網絡體系并提供具有市場競爭力的產品。另外，隨著整車產品的變化，整車企業及其生產供應網絡也需要適應產品生產需求的變化進行新的區位選擇。

本研究依然存在局限與不足。由于新能源汽車產業整體仍處于發展上升期，沒有發生較大規模的產業轉移，所以無法對新能源汽車產業全球產業分布轉移情況進行更深入的研究探討。同時由于缺少企業貨物產品流動數據，無法定量分析企業間聯系強弱，僅能判斷企業間有無聯系，根據企業生產產品判斷上下游關系。之后需要對這些問題進行進一步探究。

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[25] 趙梓渝、王士君、陳肖飛：《模塊化生產下中國汽車產業集群空間組織重構——以一汽大眾為例》[J]，《地理學報》2021年第8期，第1848-1864頁。

[26] 范大龍、曹衛東、王雪微：《中國汽車零部件供應網絡時空格局演化研究》[J]，《華東師范大學學報（自然科學版）》2022年第1期，第109-121頁。

[27] 趙梓渝、王士君、陳肖飛、韓鐘輝：《“全球—地方”視角下中國汽車生產網絡的跨域關聯與影響因素——一汽—大眾案例》[J]，《地理科學進展》2022年第5期，第741-754頁。

[28] 李少星、顧朝林：《長江三角洲產業鏈地域分工的實證研究——以汽車制造產業為例》[J]，《地理研究》2010年第12期，第2132-2142頁。

[29] 黃娉婷、張曉平：《京津冀都市圈汽車產業空間布局演化研究》[J]，《地理研究》2014年第1期，第83-95頁。

[30] 巫細波：《外資主導下的汽車制造業空間分布特征及其影響因素——以廣州為例》[J]，《經濟地理》2019年第7期，第119-128頁。

[31] 陳肖飛、苗長虹、潘少奇、艾少偉：《輪軸式產業集群內企業網絡特征及形成機理——基于2014年奇瑞汽車集群實證分析》[J]，《地理研究》2018年第2期，第353-365頁。

[32] 陳肖飛、郭建峰、胡志強、苗長虹：《汽車產業集群網絡演化與驅動機制研究——以奇瑞汽車集群為例》[J]，《地理科學》2019年第3期，第467-476頁。

[33] Alfred Weber， Ueber Den Standort Der Industrien [M]， Tübingen J.C.B. Mohr， English translation： The Theory of the Location of Industries， Chicago University Press， 1929.

[34] Jeffrey Henderson， Peter Dicken， Martin Hess， Neil Coe and Henry Wai-Chung Yeung， “Global Production Networks and the Analysis of Economic Development”[J]， Review of International Political Economy， 2002，3（9）： 436-464.

[35] B. W. Silverman， Density Estimation for Statistics and Data Analysis [M]， London： Chapman and Hall， 1986.

[36] 岑麗君：《中國在全球生產網絡中的分工與貿易地位——基于TiVA數據與GVC指數的研究》[J]，《國際貿易問題》2015年第1期，第3-13、131頁。

[37] 陳蕊、劉逸：《全球生產網絡（GPN）的理論問題和中國實踐啟示》[J]，《地理研究》2021年第12期，第3259-3271頁。

[38] 同[37]。

[39] 張正博：《全球生產網絡理論發展過程與發展態勢分析》[J]，《經濟研究導刊》2010年第30期，第5-6頁。

[40] S. J. Sheather， “Density estimation” [J]， Statistical Science， 2004， 4（19）： 588-597.

[41] 同[3]。

[42] 喬小勇、王耕、李澤怡：《中國制造業、服務業及其細分行業在全球生產網絡中的價值增值獲取能力研究：基于“地位—參與度—顯性比較優勢”視角》[J]，《國際貿易問題》2017年第3期，第63-74頁。

[43] 徐海英、周潮：《全球生產網絡（GPNs）與區域發展的動態戰略耦合——蘇南與蘇北韓資汽車行業企業價值捕獲軌跡的比較》[J]，《人文地理》2019年第4期，第89-96頁。

[44] 中國汽車工業協會、中汽華輪公司：《中國汽車工業企事業單位信息大全（2021版）》[M]，人民交通出版社，2021年。

作者簡介：陳嘉平，廣州市城市規劃勘測設計研究院區域規劃設計所副所長。溫耀鴻，廣州市城市規劃勘測設計研究院區域規劃設計所助理規劃師。王乾，粵港澳大灣區國家技術創新中心高級研究員。

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