广东省欠发达地区产业结构升级的空间协同效应——基于2001—2014年的截面数据分析

许树辉

(韶关学院 旅游与地理学院，广东 韶关 512005)

广东省欠发达地区产业结构升级的空间协同效应
——基于2001—2014年的截面数据分析

许树辉

(韶关学院 旅游与地理学院，广东 韶关 512005)

利用More值模型进行区域产业结构升级定量分析，运用灰色关联度建立产业、行业、产品和生态环境的序参量指标，对广东欠发达地区产业结构升级的空间协同效应进行研究。结果表明：广东欠发达地区产业结构处于“二三一”的结构次序，在时间上呈现逐步升级态势；在空间上表现为东西两翼快于山区,但空间差异正逐步缩小；在空间协同效应上虽然存在着空间分异，但粤东西北地区之间总体上处于高度协同和中度协同，且与珠江三角洲保持高度协同。这种较高程度的空间协同与粤东西北地区三产就业结构、产品结构和能源、环境结构密切关联。

产业结构升级；协同度；欠发达地区；广东省

0 引言

在经济全球化与区域一体化的大趋势和背景下，产业结构升级与协同协调发展是区域经济理论关注的前沿领域。在传统意义上，产业结构升级是指第一、二、三产业产值和就业比例的有序变动，由此导致产业结构由第一产业占优势比例逐渐向第二、三产业占优势比例演进的规律性升级过程[1-2]。产业结构协同协调发展是指产值结构与就业结构之间的相互协同、协调与发展的过程[3]。随着国际劳动分工的细化和全球价值链的片断化，产业结构升级被认为是第一产业占优势比例逐渐向第二、三产业占优势比例演进的产业升级，由劳动密集型占优势比例向资本、技术密集型占优势比例演进的行业升级，以及由低附加值环节占优势比例向高附加值环节占优势比例演进的产品升级过程[4]。与此同时，区域协调[5-8]、协同发展[9-12]理念开始出现，并被引入产业结构研究领域，认为区域产业协同发展是以区域一体化为先导，从产业结构调整角度，通过产业统筹布局进而推动区域内产业的合理布局和分工协作，从而推进区域产业结构优化升级和空间协同发展的过程[13]。基于产业结构升级内涵由产业向行业、产品及资源耗费和环境质量延伸，在区域内部或区域之间展开以产业结构协同升级、行业结构协同升级、产品结构协同升级和生态环境质量协同升级等为主要内容的产业结构升级与区域协同发展交叉性研究，即区域产业结构升级的空间协同研究，具有重要理论和实践意义。本研究以广东省内经济欠发达的粤东西北地区为研究区域，利用More值模型、灰色关联度法，基于2001—2014年时间序列数据，对粤东西北地区产业结构升级的时空特征及其在产业、行业、产品和生态环境等方面的空间协同效应进行定量研究，研究成果既是对产业结构升级空间协同理论的验证与拓展，又可为粤东西北地区产业结构调整、产业分工协作与协同升级、区域协同与创新发展提供政策咨询。

1 模型与方法

1.1 区域产业结构升级的测定

采用More值法衡量区域产业结构升级。运用空间向量的基本原理，以向量空间中的夹角为基础，将产业分为N个部门，构成一组n维向量，把两组向量在两个时期间的夹角作为象征产业结构变化程度的指标[14]。其计算模型为：

1.2 协同效应测度模型的构建

在协同学看来，区域产业结构是一个非线性的复杂大系统。产业结构升级过程是系统内各子系统或要素间通过协同作用推动产业结构由无序态到有序态或由低级有序向高级有序态转变并使整个系统发挥高效协同的整体功能和整体效益的过程。各子系统或要素在区域产业结构协同系统的“自组织”中扮演着“序参量”或“控制参量”的角色，各子系统或要素之间受内外部环境的影响而不断变化，是一种“灰色关系”。灰色关联分析是揭示灰色系统关系的有效方法之一，通过定量化方法寻找系统内各子系统或要素之间的联系，从而促进系统协同发展[15]。基于科学性、完备性和数据的可获得性原则，从产值结构、就业结构、资本结构、行业结构、产品结构、环境结构6个方面选取24个序参量来解释区域产业结构升级的有序度以及复合系统的协同效应(表1)。

表1 区域产业结构升级的协同度评价指标体系Tab.1 Collaborative evaluation index system of regional industrial structure upgrading

在灰色关联度计算中，以研究区域产业结构升级More值为母序列{Yn(k)}，以产值结构、就业结构、资本结构、行业结构、产品结构、环境结构中24个序参量指标为子序列{Xm(k)}。由于母序列和子序列中各因素的量纲(或单位)不同，需对原始数据进行变换以消除其影响。本研究采用均值化变换,计算公式为：

关联度由母、子序列各个时刻的关联系数的平均值计算获得，即：

式中：rnm为母、子序列的关联度；t为比较序列的长度。

针对脆性特厚煤层矿压显现强烈条件下的巷道支护方式，对“强护表高韧性整体支护法”支护与普通高强锚杆锚索支护方式进行了对比分析。

根据序参量指标与复合系统的灰色关联度将区域产业结构升级的协同程度划分为极低度协同、低度协同、中度协同、高度协同和极高度协同5个等级(表2)。

表2 区域产业结构升级的协同度类型Tab.2 Coordination types of regional industrial structure upgrading

2 研究区域及数据来源

2.1 研究区域

以广东省内除珠江三角洲以外的其他地区(包括粤东、粤西地区和粤北山区)为研究区域。粤东地区包括汕头、汕尾、潮州、揭阳4个地级市，粤西地区包括湛江、茂名、阳江3个地级市，粤北山区包括韶关、河源、梅州、清远、云浮5个地级市。粤东、粤西和粤北习惯上被合称为“粤东西北地区”。2014年底，粤东西北地区国土面积合计12.49万km2，占广东省土地总面积的69.0%；人口4 960.61万人，占全省总人口的46.2%；国内生产总值(GDP)15 470.76亿元，占广东省GDP的21.1%。该地区GDP总量、人均GDP 和地均GDP分别为珠江三角洲的26.8%，31.2%，11.8%，是广东省内经济欠发达地区。

2.2 数据来源

选取2001—2014年时间序列数据，并以“十五”(2001—2005年)、“十一五”(2006—2010年)和“十二五”(2011—2015年)为时间截面，2002，2005，2010，2014年为时间节点，数据来源于《广东统计年鉴》。模型测算中主要利用了包括粤东、粤西和粤北3个地区及其管辖范围内的12个地级市一、二、三产业产值、从业人数、投资、制造业行业、产品进出口以及能源、环境等统计数据，并借助Excel 2007和SPSS 17.0软件包进行数据处理，分析结果运用ArcGIS 9.3软件进行专题地图呈现。

3 结果分析

3.1 产业结构升级的时空分异

从2001—2014年时间序列数据变化上看，广东欠发达地区无论是国内生产总值还是一、二、三产业产值均表现为逐年增长的态势(图1)。2014年，粤东西北地区国内生产总值为15 470.76亿元，是2001年的4.8倍。第一、二、三产业产值分别为2 124.86亿，7 161.18亿，6 184.72亿元，分别是2001年的2.6，5.5，5.4倍，第一、二、三产业产值年均增速分别为7.0%，12.9%，12.8%，第二、三产业产值增速明显快于第一产业。在三次产业产值构成上，第一产业比例大幅下降，二、三产业的稳步发展(图2)，至2014年末，广东欠发达地区三次产业构成由2001年的25.1∶39.9∶35.0调整为13.7∶46.3∶40.0，三次产业的“二三一”结构次序特征更为凸显。

图1 广东欠发达地区产业产值变化趋势Fig.1 Industry output value trend of the less developed regions in Guangdong Province

图2 广东欠发达地区产业产值比例变化趋势Fig.2 Industry output value proportion trend of the less developed regions in Guangdong Province

将2001—2014年广东欠发达地区三产产值数据按“十五”“十一五”“十二五”3个时期分别运用More值模型进行测算(表3)，More值分别为0.995，0.998，0.999，产业结构呈逐步升级态势。无论是粤东、粤西还是粤北山区，产业结构升级的总体趋势也十分明显。“十五”期间，粤东、粤西和粤北山区More值分别为0.996，0.995，2002，2005，2010，2014年广东欠发达地区12个地级市More值的空间分布(图3)表明， 2002年汕头、河源、阳江、湛江、茂名、清远、潮州、揭阳和云浮的More值超过0.961，处于产业结构升级速率最快的梯队；2005年韶关、梅州More值超过0.961，进入产业结构升级速率最快梯队；2010，2014年汕头、韶关、梅州、湛江、茂名、潮州、揭阳和云浮位列产业结构升级速率最快梯队。从4个年份比较上看，粤东的汕头、潮州和揭阳，粤西的湛江和茂名，粤北的云浮More值一直保持在0.961以上，这印证了粤东、粤西地区产业结构升级速率快于粤北山区的基本特性。从More值的地区极差上看，2002，2005，2010，2014年More值极差分别为0.149，0.067，0.105，0.126，由此可见，粤东西北地区产业结构升级速率在地区差距上呈现出波动式缩小趋势。

0.985，至“十二五”，More值分别增加至0.999，0.999，0.997。从同一时段粤东、粤西和粤北山区More值横向比较上看，“十五”“十一五”“十二五”产业结构升级速率均表现为粤东、粤西快于粤北山区。但从产业结构升级速率最快与最慢地区之间的极差上看，“十五”期间，极差值为0.011；至“十一五”“十二五”，极差值分别下降到0.003，0.002。由此可见，广东欠发达地区产业结构升级速率呈现出粤东地区最快、粤西地区次之、粤北山区最慢且升级速率空间差异逐步变小的基本特征。

表3 广东欠发达地区产业结构升级速率(More值)Tab.3 Industrial structure upgrading rate (More value) of the less developed regions in Guangdong Province

图3 广东欠发达地区产业结构升级速率空间分布Fig.3 Spatial distribution of industrial structure upgrading rate in the less developed regions of Guangdong Province

3.2 产业结构升级的空间协同效应

3.2.1 产业结构升级的区内协同效应。以2001年为基期，利用产业结构升级More值模型对广东欠发达地区2001—2014年的More值进行测算，将年度More值与区域产业结构复合系统各序参量指标进行灰色关联度分析(表4)。在24个序参量指标中，各指标与广东欠发达地区More值的灰色关联度值介于0.51～0.84之间，协同度较高。其中，第一产业就业、单位GDP能耗序参量指标的灰色关联度值分别为0.805，0.833，大于0.8，与广东欠发达地区More值关联度最大；进口、出口、新产品产值、工业增加值能耗、工业烟尘排放量序参量指标的灰色关联度值介于0.7～0.8之间，与广东欠发达地区More值关联较大。这说明，广东欠发达地区产业结构升级主要得益于粤东西北地区就业结构调整、产品结构创新和能源、环境结构效率的改善。在剩余的17个指标中，第二产业产值、第三产业产值、劳动密集型行业、资金密集型行业、废水排放总量、工业废气排放量、工业固体废物产生量指标灰色关联度值小于0.6，与广东欠发达地区More值关联度相对较弱。广东欠发达地区产业结构升级在升级质量和环境质量上仍有巨大的提升空间。

表4 广东欠发达地区 产业结构升级与相关序参量指标的灰色关联度Tab.4 Grey correlation degree of industrial structure upgrading and the related parameter index in the less developed regions of Guangdong Province

在粤东地区，单位GDP能耗、工业废水排放量序参量指标的灰色关联度值大于0.8，与该地区More值关联最为密切；第一产业就业、技术密集型行业、废水排放总量、工业烟尘排放量序参量指标的灰色关联度值介于0.7～0.8之间，与该地区More值关联较为密切。这说明，粤东地区产业结构升级主要得益于节能减排所带来的环境质量改善、第一产业就业结构和技术密集型行业的发展。在单位GDP能耗与More值的灰色关联度中，汕头、汕尾、潮州和揭阳分别为0.851，0.853，0.842，0.838，呈现出均衡化的特性；在工业废水排放量上，由于汕尾市与粤东地区More值的灰色关联度(0.858)远高于汕头(0.657)、潮州(0.650)和揭阳(0.609)，这4个城市工业废水排放量减少对粤东地区产业结构升级贡献的不均衡特性十分凸显。

在粤西地区，单位GDP能耗序参量指标的灰色关联度值大于0.8，与该地区More值关联最为密切；第一产业就业、第二产业就业、制造业就业、固定资产投资、工业增加值能耗、工业烟尘排放量序参量指标的灰色关联度值介于0.7～0.8之间，与该地区More值关联较为密切。这说明，粤西地区产业结构升级主要得益于节能减排所带来的环境质量改善、第一产业和第二产业就业结构以及固定资产投资。单位GDP能耗与地区More值的灰色关联度也存在着不均衡性。其中，阳江、湛江和茂名的灰色关联度分别为0.770，0.802，0.845，茂名、湛江的单位GDP能耗降低对粤西地区产业结构升级的贡献要大于阳江市。

在粤北山区，第一产业就业比例、新产品出口比例、单位GDP能耗序参量指标的灰色关联度值大于0.8，与该地区More值关联最为密切；第三产业就业比例、劳动密集型行业、出口比例、工业增加值能耗、工业废水排放量、工业废气排放量、工业烟尘排放量序参量指标的灰色关联度值介于0.7～0.8之间，与该地区More值关联较为密切。这说明，粤北山区产业结构升级主要得益于第一产业和第三产业就业结构、产品结构创新、环境质量和效率的改善。在第一产业就业比例与More值的灰色关联度中，河源(0.828)、韶关(0.794)、清远(0.792)对粤北山区产业结构升级的贡献远大于云浮(0.739)、梅州(0.658)；在新产品出口占出口总额比例指标上，云浮、河源与粤北山区的灰色关联度分别为0.801，0.796，明显高于韶关(0.639)、梅州(0.685)和清远(0.575)；单位GDP能耗与粤北山区产业结构升级的关联度以梅州市最高，其值为0.822。

3.2.2 产业结构升级的区际协同效应。以2001年为基期，利用广东省2001—2014年各地区三次产业产值数据进行More值测算，并在珠三角、粤东西北、粤东、粤西和粤北山区之间进行两两序列的More值灰色关联度分析(表5)。粤东西北与珠三角地区的More值灰色关联度(0.914)最高。这说明，在广东省内，经济发达地区与欠发达地区之间产业结构协同升级的态势较为明显。在粤东西北地区内部、不同地区之间，粤东与粤西的More值灰色关联度值为0.729，两个地区产业结构协同升级趋势也较明显。而粤东与粤北、粤西与粤北More值的灰色关联度值介于0.48～0.57之间，处于中、低度协同阶段。

表5 广东省不同地区之间的灰色关联度Tab.5 Grey correlation degree between different areas of Guangdong Province

同样，对粤东西北地区12个地市More值两两序列进行灰色关联度分析(表6)。12个地市More值的灰色关联度介于0.44～0.81之间，存在着高度、中度和低度3种不同等级的协同发展关系。其中，汕头与梅州、汕尾与潮州、潮州与韶关、潮州与梅州、揭阳与韶关、揭阳与梅州、韶关与茂名、梅州与湛江、梅州与韶关、梅州与云浮等城市之间灰色关联度数值超过0.7，属于高度协同发展状态，合计占灰色关联度序列数值总和的30.3%；汕头与清远、潮州与揭阳、茂名与清远、韶关与河源等城市之间灰色关联度数值介于0.5～0.7之间，属于中度协同发展状态，合计占灰色关联度序列数值总和的60.6%；湛江与清远、阳江与河源等城市之间的灰色关联度小于0.5，属于低度协同发展状态，占灰色关联度序列数值总和的9.1%。粤东四市中，对粤东地区产业结构升级贡献最大的是汕尾市，其灰色关联度值为0.691，其次是揭阳和潮州，灰色关联度值分别为0.663，0.618。汕尾与潮州、汕尾与揭阳之间灰色关联度值分别为0.714，0.711，产业结构升级处于高度协同状态，而汕头与汕尾、汕头与潮州、汕头与揭阳、潮州与揭阳之间灰色关联度值分别为0.662，0.623，0.684，0.577，处于中度协同状态。粤西三市中，对粤东地区产业结构升级贡献最大的是湛江市，其灰色关联度值为0.663，其次是阳江(0.659)。茂名与湛江、茂名与阳江、湛江与阳江之间灰色关联度值介于0.5～0.7之间，产业结构升级处于中度协同状态。粤北五市中，韶关与粤北山区产业结构升级More值的灰色关联度为0.707，产业结构升级表现出与粤北山区高度协同发展的态势。韶关与清远、梅州与云浮之间的灰色关联度值分别为0.772，0.753，产业结构升级表现出高度协同态势，而清远与粤北山区、河源与粤北山区、韶关与梅州、韶关与河源、梅州与清远、梅州与河源、清远与云浮、河源与云浮之间，灰色关联度介于0.5～0.7之间，为中度协同状态。

表6 广东欠发达地区12个地市产业结构升级的灰色关联度Tab.6 Grey correlation degree to the industrial structure upgrading of the 12 cities in the less developed regions of Guangdong Province

4 结论与建议

4.1 结论

通过More值模型建立基于产业结构、行业结构、产品结构和环境结构等24个序参量指标，运用灰色关联度法，利用2001—2014年《广东统计年鉴》统计数据资料，对广东省内经济欠发达的粤东西北地区产业结构升级及其空间协同效应进行研究。(1)广东欠发达地区产业结构基本上还是处于“二三一”的结构次序，在时间上，无论是整体，还是粤东、粤西或粤北山区，产业结构均呈现出逐步升级态势。在空间上，表现为粤东、粤西产业结构升级速率快于粤北山区，各地级市之间升级速率差异呈波动缩小的基本特征。(2)在产业结构升级的空间协同效应上，广东欠发达地区内部地区之间处于中、高度协同发展状态，并从整体上与珠江三角洲保持着高度协同态势。这种较高程度的协同关系与粤东西北地区三产就业结构、产品结构和能源、环境结构存在着较大的关联性。(3)在产业结构协同升级的空间差异上，表现为东西两翼之间的产业结构升级协同程度高于东翼—粤北山区、西翼—粤北山区。

4.2 建议

(1)在政府政策上，要高度重视区域协同发展对广东欠发达地区产业结构升级的巨大作用。提升粤东西北地区与珠江三角洲、粤东西北地区内部之间产业结构协同升级的认识，并树立新的产业结构协同发展与创新升级的观念。建立并完善有关区域协同促进产业结构升级的政策法规，消除影响和制约地区之间协同发展与创新升级的体制和机制障碍，形成区域产业结构协同升级与创新发展的政策环境和氛围，为产业结构升级提供持续政策动力。(2)在产业发展上，要做好广东欠发达地区产业规划，破解东西两翼与粤北山区之间、粤东西北地区与珠江三角洲城市之间以及北江、东江和西江流域上下游之间在产业定位、产业环境、产业方向等方面的不协同问题，构建起基于产业、行业、产品等多层面、全方位的产业分工协作与协同创新系统，以及流域内上下游之间生态环境的协同治理机制。引导产业有序转移，构建起粤东西北地区地方特色产业集群，并使之纳入到珠江三角洲生产网络之中，实现集群式、网络化、协同式升级。(3)在资源要素上，要进一步加快整合劳动力、资金、技术、集群(聚)、创新等资源因素，推进要素资源的进驻、根植与集聚。加快要素资源的区域开发合作，提升资源要素的协同效应与共享利用。(4)在空间组织上，充分依托珠江三角洲，加强与珠江三角洲的要素对接与产业联系，加快东西两翼和粤北山区中心城市的建设，强化中心城市在要素流动与产业联系中的枢纽地位，构建起以珠江三角洲中心组团为核心、以粤东西北地区中心城市为副组团中心的产业协同与创新升级的城市群，提升广东产业结构升级的自组织能力。

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Spatial Synergetic Effect of the Industrial Structure Upgrading in the Less Developed Regions of Guangdong Province: Based on Data Analysis from 2001 to 2014

Xu Shuhui

(CollegeofTourism&Geography,ShaoguanUniversity,Shaoguan512005,China)

Based on quantitative methods of More, grey correlation degree, the order parameter indicators of the industry, trades, products and ecological environment, the spatial synergy effect of the industrial structure upgrading in the less developed regions of Guangdong Province are studied. The results indicate that the industrial structure is in the structure order of “two three one”, the fluctuation trend of upgrading is rising steadily, the upgrade rate is East and West faster than Mountain but the spatial differences are gradually narrowing in space, although there exists spatial difference, but between the eastern northwest interior area in general is highly collaborative and moderate synergistic, and maintain a high degree of synergy with the Pearl River Delta in the spatial synergistic effect. This high degree of spatial synergy effect closely related to the eastern northwest three industrial employment structure, the product structure and the energy and environment structure.

upgrading of the industrial structure; coordination degree; less developed regions; Guangdong Province.

2015-06-11；

2016-08-15

广东省哲学社会科学规划学科共建项目(GD13 XYJ20)；韶关市社科规划项目 (G2015005,GJ201502)；广东省本科高校教学质量与教改工程项目(201493)

许树辉(1971-),男,湖南宁远县人,副教授,博士,主要从事产业组织与区域发展研究，(E-mail)shuhui-xu@163.com。

F127

A

1003-2363(2016)05-0030-06