战略性新兴产业的空间集聚和工业网络及其在中国内地城市增长的影响

抽象的

战略性新兴产业（SEI中）是一种重要的工业政策，以促进创新，发展先进制造业，以及在中国提升经济。该研究探讨SEI中对城市经济增长在中国大陆的影响，从外部集聚和网络外部性。结果表明，SEI中对经济增长产生影响显著和网络外部性通常比集聚外部性更重要。虽然大型上市企业在城市集聚促进经济增长，太多的大型企业集群中，也就是缺乏小型和中小型配套企业，会损害城市的增长。同时，具有较高程度中心的城市有更大的GDP，但强度有负面影响。

1.介绍

战略性新兴产业是中国政府认为对全球经济竞争具有重要影响的关键产业。其中包括新一代信息技术产业、高端装备制造业、新材料产业、生物产业、新能源汽车产业、新能源产业、节能环保产业、数字创意产业和相关服务业等9个产业。自2010年提出以来，SEIs得到了政府的高度重视。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年长期目标纲要》是未来五年中国发展的重要文件，将战略性新兴产业作为中国现代产业体系和经济高质量发展的重要组成部分。

除了对中国未来发展的影响，更重要的是这些行业的双重特点值得关注。一方面，9个产业中有7个产业属于制造业，集聚经济促进了制造业的快速增长，影响了中小企业的支出和发展;另一方面，研发和信息对产业发展的重要性使得这些产业呈现出一定程度的网络化特征。产业网络通常是高端服务业的特征。对于SEIs来说，集聚经济和网络外部性同样重要吗?或者哪个更重要?事实上，许多先进的制造业是重要的;它们同时受到集聚经济和网络外部性的影响。本研究对于思考先进制造业的发展具有参考意义。

1.1。文献评论

集聚经济和网络外部性来自两个不同的理论框架。前者关注的是区域内企业之间的相互影响，而后者更关注的是外部对区域的影响。

集聚经济对地方发展的好处主要来自三个方面:紧密的上下游产业联系、知识和信息溢出、大规模的劳动力市场池[1- - - - - -3.］．马歇尔在很大程度上认为，集聚经济是由同一行业内不同企业的专业化分工形成的。但在现实中，各个行业的工厂也经常接近。也就是说，来自不同行业的工厂也因彼此靠近而受益。雅各布斯(4]认为不同产业和人群的空间集聚有助于新思想的产生，从而促进当地经济的发展。Ellison等人[5]还开发了凝聚指数，并在美国发现了一些高度凝聚的行业对。研究表明，多个产业的集聚有利于新兴产业和高新技术产业的发展，而对于传统产业而言，多是同一产业内企业的集聚[6，7］．产业集群，通过相关产业的集聚形成的，是区域经济增长的重要[8］．产业集群不仅是企业乃至公共部门的集合，而且强调企业之间形成的合作网络是竞争优势的重要来源。

与基于空间邻近性的产业集群合作网络相比，网络外部性强调区域或城市外部的信息或金融联系带来的利益。因此，网络外部性突出了非本地化的影响。罗森塔尔和斯特兰奇[9也认为，一个地区以外的经济活动对该地区内经济活动的影响不应被忽视。当然，产业集聚的研究也并非完全被外部影响所忽视。例如，引入市场潜力的概念是为了衡量其他城市对一个城市的影响。然而，市场潜力的计算仍然是基于城市之间的距离。所以它仍然没有超越空间接近和距离衰减。

随着全球化的兴起和流动空间，互连群和城市已成为经济增长的引擎[10.，11.］．基于Sassen [12.Castells [13.全球城市系统的细化，Taylor和Derudder [14.]开发了互锁网络模型（INM）来测量网络外部性。城市网络外部性主要来自两个方面：城市与借入规模之间的功能互补性。前者阐述了城市之间的功能网络可以创造协同作用和互补性[15.，16.］．后者展示了中小城市从大城市中获得的好处。当阿隆索(17.]首先介绍了借来的大小的概念，它只解释说，集群效益于由于其对大城市的邻近而获得的中小型城市。Meijers和Burger [18.]最近提出，这个概念可以很容易地推广到大城市和小城市之间的网络连接。这意味着中小城市可以通过地理空间和城市网络的良好定位而获益。

分离两股凝聚外部和网络外部性的研究，并且少量实证研究。因此，关于凝聚外部性的相对重要性，目的是网络外部性的相对重要性。SEIS和中国的其他行业也是如此。有些研究表明，战略新兴产业主要集中在中国的经济发展中，他们的分销中心正在向南移动[19.，20.］．赵[21.[中国在中国展示了生产者网络。该研究的一个目的是应答哪些外部性对IER和城市增长更为重要。

2.数据和方法

2．1.数据

该研究的数据集包括来自上海证券交易所（SHSE）和深圳证券交易所（SZSE）的1069家，在战略新兴产业及其相关的18713家企业中。中国证券指数有限公司和上海证券交易所发布于2017年战略新兴综合指数中的1117家采样企业。我们在1117家采样企业中收集了1069家。此外，我们获得了这些上市企业的分支机构和他们投资的附属企业，通过与上海何河信息技术有限公司合作。上市企业一般都有强大的优势，可被视为核心企业，引领战略新兴的发展中国的行业，虽然分支机构和附属企业可以作为支持。研究中有1,900家采样企业。此外，我们还从统计年鉴获得了GDP，员工和固定资产投资等数据。

2.2。方法

在一般情况下，这项研究没有使用复杂的分析方法。产业集聚的分析主要是基于城镇企业的数量，而对于网络外部，三个基本指标，度中心，强度和邻居的平均度，测量[22.］．

2.2.1。程度为中心

在这个集合上求和n邻居们的我．如果有城市之间的联系我和城市j,然后= 1;否则, ．

2.2.2。力量

节点的综合实力都左右的连通性和其链接的权重的重要性的信息。 在哪里与上面相同是重量，这是城市企业之间的连接数我和城市j．

2.2.3。邻居的平均度

为了确定行业网络的程度相关性，我们需要测量每个城市邻居的平均程度。确定邻居的平均程度：

如果高度城市倾向于与那些具有高度中心的城市的联系，这种趋势被称为各种网络。否则，高度/低度城市的趋势以及要连接的低度/高度邻居的趋势被称为解除归档[23.］．

3.中国经济空间集聚特征与集群建设

近20,000家核心和配套企业位于329个县级及以上的城市和24个县，由中国省上直接管理。在中国333个县级行政单位中，只有9个城市在少数省，如西藏，青海和新疆等企业没有配套企业。具体而言，1069家核心企业分布在141个县级及以上城市。除了中国的4个市，超过40％的城市有SEI的核心企业;18,843个配套企业分布在352个城市。293个县级城市中只有19个没有配套企业。总体而言，SEIS广泛分布在中国城市。

3．1.SEIs中核心企业的集聚与分布

宏观上，在东部沿海地区大部分城市都有SEI中的核心企业。在中部和东北地区，他们主要分布在中心城市及周边地区，而西北，它们分散在一些城市，如兰州和乌鲁木齐。的SEI中的核心企业，在东部，中部和西部地区的空间分布是不均匀的。

从区域分布和集聚来看，核心企业主要集中在长三角、京津冀、珠三角和成渝地区(图)1)．其中，核心企业在长江三角洲具有最高程度的集聚。长江三角洲核心企业数量已达到308，占1,069家核心企业的28.81％。在这个地区，有8个城市拥有超过10家核心企业。北京 - 天津 - 河北地区核心企业数量和珠江三角洲地区的数量约为200（209和193年）。然而，空间分布的特性显着不同。在北京天津 - 河北地区，核心企业的分销非常集中。超过86％的核心企业（180）位于北京，而天津的核心企业数量为15，在其他城市，只有1-2。珠江三角洲核心企业的分布相对甚至。7个城市有超过5家核心企业，其中4名有4个核心企业。 There are 48 core enterprises in the Chengdu-Chongqing region, mainly located in Chengdu and Chongqing (30 and 11, respectively).

虽然核心企业在SEI中广泛分布于中国的142个城市，核心企业是高度集中在少数城市和市辖区。在142个城市中，超过40％的只有一个核心企业（59个城​​市，占41.55％）。和核心企业50％以上都集中在8个城市，包括北京，深圳（表1)．即使在这些大城市，大多数核心企业也集中在少数几个市辖区。县级(区)核心企业在中小企业中的集聚程度显著高于市级。在全国2846个县级行政单位中，仅有387个县级行政单位拥有核心企业，占比仅为13.57%。223个县(区、市)中只有1个。核心企业总数排名前五的地区分别是北京海淀区、深圳南山区、深圳宝安区、北京朝阳区和上海浦东新区(核心企业分别为85家、42家、34家、33家和22家)。这五大市辖区聚集了全国近五分之一的核心企业(19.30%)。

３．２．SEIs中支持企业的集聚与分布

京津冀地区、长三角地区、珠三角地区、成渝地区仍是配套企业数量最多的地区(图)2)．在长三角和珠三角地区，大多数城市的配套企业数量相对较大，而在京津冀和成渝地区，核心企业分布呈现出核心—外围特征。在后两个地区，大部分支持企业集中在区域中心城市，而中小城市数量明显较少。在大多数中西部省份，中小企业的支持企业也主要集中在省会城市。

1000家多名企业配套的城市仍然是北京，上海和深圳。在三个城市的配套企业总数接近5000（4711），占全部配套企业的1/4。有37个城市设有100家多家配套企业。在这些城市配套企业总数达到13067人，占近70％。值得注意的是，只有11这些37个城市都位于中国的北部。在SEI中的条款，有北方城市并在中国南方城市差距较大。

进一步度量企业集聚的范围。结果表明，核心企业与支持企业的集聚空间基本相同，每两家企业之间的距离分别为90公里、1100公里和1900公里(图1)3.)．(1) 90 km is roughly equal to the distance from a large city to a small city in its market hinterland but is significantly less than the distance between cities of 800–1300 km. It means SEIs are mainly centered on regional central cities and are clustered in the surrounding 100 km. The SEI industrial cluster, composed of large core enterprises and small and medium supporting enterprises, is mainly concentrated in the regional central city and its surrounding area about 100 kilometers. (2) The second peak of the distances between every two enterprises is 1100 km, which is just within the range of the distance between cities (800 km–1300 km). Furthermore, the distance between Beijing-Tianjin-Hebei or the Pearl River Delta and the Yangtze River Delta and Chengdu-Chongqing area is about 1,000 km. The industrial clusters are located in these urban agglomeration areas. So the 1100 km is the distance between industrial clusters of SEIs. (3) 1900 km, the third peak, is roughly equivalent to the distance from the Beijing-Tianjin-Hebei to the Pearl River Delta. It also shows the distance between the distant industrial clusters in China. In general, large core enterprises and small and medium-sized supporting enterprises are concentrated on major urban agglomeration areas centered on large cities and develop several regional industrial clusters of SEIs in China.

３．３．战略性新兴产业集群的结构与分布

除了企业数量，不同类型企业所占比例所呈现的结构特征对产业集群的发展也有重要影响。研究表明，存在以中小企业为主的马歇尔型产业集群和以大、中、小企业为主的轮式产业集群。

本研究将根据大型核心企业与中小配套企业的比例，进一步分析不同城市中小企业集群结构及特征。中国城市集群的中小企业支持比率(支持中小企业的数量比大型核心企业的数量在城市)有中等数量的17岁,上四分位数和下四分位数的中小企业支持每个城市的比例是12.17,27岁。根据这个,城市可以分为不支持类型与龙头企业,但没有支持企业(城市),support-deficient类型(城市中小企业支持比率小于12.17),平衡型(城市中小企业支持比率12.17和27),core-deficient类型(城市中小企业支持比率超过27),和非核心业务类型。与SEIs相关的企业少于5家的城市被认为是非产业集群城市。

从类型上看，由于核心企业主要集中在北京、上海、深圳等中心城市，近一半的城市为非核心或缺乏核心类型(图)4)．有76个平衡城市，约占五分之一。支持不足和不支持的城市不到10%。此外，略高于五分之一的城市尚未形成战略性新兴产业集群。值得注意的是，与大多数人的想法相反，大多数核心企业较多的大城市是平衡的。由于核心企业的发展而导致配套企业不足的案例并不多。实际上，在核心企业超过10家的23个城市中，只有北京、苏州、东莞和绍兴对中小企业的支持比例相对较低。天津和重庆的核心企业比例甚至相对较低。大部分城市的核心企业与配套企业比较均衡。支持不足的城市大多是由于产业集群不发达造成的。 Half of the cities of this type have less than 20 supporting enterprises, and 8 cities have 10 or fewer supporting enterprises.

在各个城市的分布方面，沿京津冀，长江三角洲，珠江三角洲，山东半岛和海峡西海岸等城市集镇等城市集聚区等城市集聚区。山东半岛和海峡西海岸有相对较好核心和支持企业的比例，主要属于平衡和支持缺陷类型。只有在远离区域中央城市的边缘区域，缺乏核心缺陷和非核心城市，以及一定程度的核心周边分布。

在近乎西部（重庆，四川和陕西）和中央省份，不同类型的城市被混合。平衡城市较少，大多数城市都是核心缺陷和非核心。特别是，这些地区的8个省份有14个核心缺陷城市，占这类城市的40％以上（43.75％）。从各种类型的城市分配的角度来看，安徽和江西靠近沿海地区，都有一个趋势与长江三角洲和西海岸海岸的城市集聚有协调发展。一般而言，在近西部和中部地区形成了一些战略新兴产业集群，但这些集群仍遭受核心企业不足。

在西部和东北地区，四川西部和海南主要是非核心和非集群城市。64个非集群城市中只有5个不在这些地区。大多数非核心城市也有未开发的集群。这些地区有近70个非核心城市。60%以上的城市配套企业少于10家，只有3个城市配套企业超过20家。在9个支持不足的城市中，只有哈尔滨和鞍山的相关企业超过20家。在其他城市，企业的数量相对较少。在西部和东北边缘地区，战略性新兴产业发展相对缓慢。

4.中国SEIs的网络特征

虽然通过制造，SEI中的尖端，创新的和快速迭代支配。因此，因素，如信息，R＆d，资本也对SEI中的发展是至关重要的。在由SEI中的1069家核心企业投入的18,843配套企业，近7000名相关信息和R＆d，占比近40％（37.10％），以及金融和商业服务企业数量是2738人，占近15％（14.53％），而制造企业只占20％（20.16％）。从制造工艺的不同，元件，诸如信息，R＆d，和资本的分配不仅本地化，但具有明显的网络特性。

4.1。SEI中的网络结构

从SEIs网络的整体结构来看，SEIs呈现以北京、上海、广深(广州、深圳)、成都为顶点的菱形格局。在钻石型产业连接网络中，京广线东部城市之间的连接强度显著高于西部城市。这一结果与一些城市网络研究的结论是一致的[24.］．

程度中心性和强度是网络分析的两个关键指标，在产业联系研究中具有不同的含义。程度中心性反映了一个城市在全国范围内联系的广泛性。强度是一个城市与其他城市之间的产业连接数量之和(本研究中以城市之间连接的企业数量表示)，反映与其他城市连接的总频次。更重要的是，一个城市的这一指标受到与该城市有大规模工业联系的几个重点城市的显著影响。

结果表明，北京市的度中心性达到297，表明北京市与全国其他332个地级行政单位有产业联系，其次是深圳的度为194，上海的度为163(图)5)．在广泛的联系方面，十大城市都有超过100度。类似于程度中心，北京，深圳和上海的结果仍然是三个城市，具有最高强度（分别为3815,1717和1580）。但城市之间的力量的分歧比程度中心的力量更为明显。例如，深圳和上海之间的实力值分别仅为45％和41％;和杭州是第四最高的城市，只有922年的连接力量，也不到上海第三位城市的60％。

总的来说，北京是工业联系网中最具优势的城市。学位和实力的价值都远高于深圳、上海等其他城市。此外，中心性程度越高的城市总体实力越强，但也存在细微差异。例如，东莞，学位排名第七，实力排名第18，而天津，学位排名第12，实力排名前10。

由度中心和强度所形成的工业连接网络中的匹配的方面考虑，特别是不同的。在由SEI中，该程度中心和邻居的其相应的平均度形成的拓扑网络显示出明显的负相关，并且相关系数为-0.848（ ）(图6)．这意味着高学历城市往往与低学历城市联系在一起。因此，从程度中心性的角度来看，整个网络是不协调性的。这与用接触频率加权的网络结果正好相反。全局权重匹配系数为0.559。因此，从强度的角度来看，加权网络是协调性的(图)7)．与高强度城市相连的城市的平均强度高于其相邻城市。结果表明，仅考虑城市间产业联系时，SEIs网络具有中心-外围结构。中小城市往往与北京、深圳、上海等大城市存在联系，而中小城市之间的联系并不紧密，表现出垂直联系的特征。以关联企业数量为权重时，大城市之间大规模、高强度的企业联系大大提高了邻居的平均强度，使得加权网络具有协调性特征。因此，拓扑网络的不协调性主要是由中小城市互联程度较低，主要与大城市连通造成的，而加权网络的协调性主要是由大城市之间大规模的公司连接造成的。但是，这并没有改变层次化垂直连接产业网络的整体结构特征。总体上，SEIs网络呈现出以大城市为中心的多个垂直连接的局域网络，局域网络中的核心城市连接紧密且强度高。

4.2。主要节点城市的产业对接网

为了进一步明确不同城市在产业连接网络中的差异化特征，本文将对主要城市的产业连接网络进行对比分析。对于北京来说，对外投资主要集中在东部和中部地区的中心城市(见图)8)．例如，北京在上海、武汉、西安、成都、深圳等地的投资规模较大。而北京在河北、山东、山西等周边地区没有明显的投资倾向。除天津投资关联企业100多家外，西安、济南、石家庄、沈阳等城市投资关联企业不到60家。北方中心城市投资企业数量最多的是西安，共投资企业58家，在对外区域投资企业数量中排名第九，低于武汉、成都等中西南中心城市。

深圳是中国SEI系统中仅次于北京的第二大节点城市。除了投资企业排名第二外，深圳在全国的投资程度也高于上海(图)9)．深圳企业投资外只有16.03％都集中在珠三角地区，并与10多个投资企业22个城市从深圳市中，只有4个城市分布在珠江三角洲地区。与此同时，随着一大批企业由深圳市投资的城市不仅包括主要的城市群地区，如长三角，珠三角，京津河北，成都，重庆，而且中心城市东北和西南地区，如沉阳和昆明。

除了在北京和深圳投资大型企业，上海的主要投资城市位于长江三角洲，如江苏和南京（图10.)．在18个城市中，有10多家来自上海的投资公司，其中一半位于长江三角洲。与北京的投资遍布全国不同，上海的投资企业主要集中在长三角地区，占62.70%。近三分之一的境外投资企业位于长三角地区(32.95%)。在京津冀地区投资的北京企业减少了。在北京投资的企业中，只有不到1/3(32.75%)位于京津冀地区，而在天津和河北地区的企业更是不足10%(8.14%)。此外，长江中游的武汉和上游的成都、重庆也是上海倾向投资的城市。

除北京、深圳、上海外，其他城市均以所在省份为主要接触区域，因此这些城市更倾向于成为省级中心节点。例如，广州对外投资企业最多的前7个城市中，有4个是珠江三角洲及其周边地区(佛山、深圳、长沙、韶关)。在杭州投资企业最多的前5个城市中，只有北京不是浙江省的城市。在杭州及浙江省其他城市投资的企业数量占杭州市投资企业总数的55.42%。南京有13个城市，投资企业超过10家(图)11.)．其中，排名第二的北京和第五的深圳都不是江苏省的城市。

北京不仅是全国中小企业投资的出口目的地，也是相关投资的吸纳目的地。北京是上海、深圳、南京投资企业最多的城市，广州、南京投资企业第二多的城市。因此，北京在我国SEIs体系建设和产业发展过程中发挥着非常重要的作用，也是产业体系中重要的国家节点城市。深圳是中国仅次于北京的工业联系程度第二高的城市，也是一个准国家节点城市。上海的产业联系主要集中在长三角地区，具有一定的区域节点城市特征。其他城市的产业联系网络以所在省份为主要空间范围。

5.空间集聚与产业网络对产业发展的影响

为了进一步澄清工业集聚和工业网络对城市发展的影响，基于COBB道格拉斯生产函数建立了多元回归模型，分析了四个变量的影响，包括集群大小，集群结构，度高的城市经济力量生长。该模型如下： 在哪里Y是2018年的GDP，K是2017年的股本，l是员工的数量在2017年,Scale_large检波器的核心企业的数量,和结构的集群结构检波器(具体而言,核心企业的数量/支持企业的数量),学位是学位中心的城市,城市的力量和强度(表吗2)．

结果表明，SEIs的集聚和网络对城市经济增长具有显著影响。其中，核心企业数量和中心性程度对城市经济增长具有显著的正向影响，而集群结构和实力对城市经济增长具有显著的负向影响(表)3.)．从产业集聚和集群的角度来看，核心企业有显著积极的影响，这表明更多的核心企业，促进城市发展的强大。然而，核心企业的比例越高，不利于他们是城市经济增长。结果表明：在SEI中集群配套企业的重要作用。同时，当企业在SEI中的总数的变量添加到模型中，我们发现，企业的总数对城市经济增长没有显著影响。换句话说，SEI中集群的规模对城市发展的影响很小。

从产业网络的角度来看，度中心性具有正向作用，且度的影响在四个变量中最稳定。这意味着在产业网络中，城市联系的广泛性对城市经济增长具有重要的促进作用。但这种优势也有负面影响。

然而，与资本储备和员工相比，战略新兴产业对城市经济增长的影响仍然相对较小。这R两个变量相对于GDP的平方达到0.9497，而R在添加四个变量后，方形仅在0.0028增加0.0028。在某种程度上，SEIS仍然不是城市经济增长的核心动力。

6.结束语

SEIs是一个相对特殊的行业类型。一方面，信息装备、新能源、医药等制造业主导了SEIs，其特点是制造业在周边地区相对聚集。另一方面，由于这些产业需要大量的资金、信息和研发投入，也呈现出高端服务业的网络化特征。本文基于中国产业集群的相关数据，深入分析了产业集群的集聚和网络化特征，发现产业集群的空间集聚和网络化对中国城市的发展都有显著影响。

与SEI中企业广泛分布在中国的城市，但他们也高度集中。以上的城市，40％的核心企业在SEI中，与地级市的93％以上，至少有一个配套的公司。然而，最为核心和配套企业都集中在少数城市，如北京，上海，深圳，以及一些地区，如长三角，京津河北，珠三角和成渝地区。这spatial distribution of both core enterprises and supporting enterprises presents a center-periphery model centered on large cities, and they are mainly concentrated within a range of 90 km around large cities. At the same time, China has formed several large industrial clusters, based on major urban agglomeration areas.

从产业集群的角度来看，东部地区核心企业与支撑企业的比例更为均衡。中部地区普遍表现出核心企业不足的特点，而西部和东北地区由于产业集群不发达，没有核心企业或支持企业。同时，关联企业少于5家的非集群城市也主要分布在东北、西部少数民族地区和海南。

从网络的角度来看，SEI的钻石网络模式与整个行业的钻石网络模式相同，但西成都重庆地区的发展水平相对较低。北京，深圳和上海是工业网络中的第一级城市。其中，北京占据中国战略新兴工业网络的核心位置。近300个城市与北京有工业联系。深圳也有可能成为国家中心。相对讲话，上海更倾向于成为长三角和长江流域的中心城市，超过60％的外部投资企业位于长江三角洲地区。其他城市，如广州，杭州，成都等，都被视为省级中央城市，他们的工业联系主要在其省份内。

总体而言，产业集聚和SEIs网络对城市增长都有显著影响。其中，产业连接网络的广泛性对城市的成长起着重要的促进作用，其次是核心企业在城市的集聚。但是，中小配套企业的重要性并没有因此而降低。产业集群中大型核心企业比例过高，不利于城市经济增长。

数据可用性

用于支持本研究结果的企业数据可能会在向上海和和信息技术有限公司申请后发布，可通过网址:https://www.qixin.com/?from=baidusemBrand1．

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

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