EN中文

经济地理 >

2019 , Vol. 39 >Issue 10: 43 - 53

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.10.007

城市地理与新型城镇化

中国西部城市参与全球和全国竞争的时空格局及网络结构演化

  • 杨亮洁 , 1 ,
  • 杨永春 2, 3 ,
  • 潘竟虎 1
展开
  • 1.西北师范大学地理与环境科学学院，中国甘肃兰州 730070
  • 2.兰州大学资源环境学院，中国甘肃兰州 730000
  • 3.兰州大学西部环境教育部重点实验室，中国甘肃兰州 730000

杨亮洁（1977—），女，甘肃静宁人，博士，副教授。主要研究方向为城市地理、城城市空间重构、城市网络。E-mail：。

收稿日期: 2018-12-17

  修回日期: 2019-03-10

  网络出版日期: 2025-04-18

基金资助

国家自然科学基金项目(41501176)

国家自然科学基金项目(41661025)

国家自然科学基金项目(41571155)

西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目(NWNU-LKQN-14-13)

收起

Network Structure Evolution and the Spatial-Temporal Pattern of China Western Cities Participating in Global and National Competition

  • YANG Liangjie , 1 ,
  • YANG Yongchun 2, 3 ,
  • PAN Jinghu 1
Expand
  • 1. College of Geography and Environmental Science，Northwest Normal University，Lanzhou 730070，Gansu，China
  • 2. School of Earth and Environmental Sciences，Lanzhou University，Lanzhou 730000，Gansu，China
  • 3. Key Laboratory of Western China’s Environmental Systems，Ministry of Education of the People’s Republic of China，Lanzhou University，Lanzhou 730000，Gansu，China

Received date: 2018-12-17

  Revised date: 2019-03-10

  Online published: 2025-04-18

Fold

摘要

以世界和中国500强企业为样本，应用变异系数、位序—规模法则、空间自相关、社会网络分析等方法分析西部城市参与全球和全国经济竞争的时空格局及网络结构演变。结果表明：①外资和中国企业的空间格局核心—边缘结构明显，成都、重庆和西安是集聚中心。②外资企业集聚趋势明显，核心—边缘结构强化；中国企业集聚趋势减弱，核心—边缘结构弱化。③西部城市外资和中国企业均存在“组织链末端锁定”现象，参与全球和全国竞争的能力均较弱，但参与全球竞争的能力更弱。④两类企业均围绕成都、重庆、西安、贵阳形成高—高集聚区，呈群体式发展，围绕兰州、昆明形成高—低集聚区，呈据点式发展，其余大部分城市空间自相关性极弱，空间极化不明显，中国企业的区位选择对外资企业有明显的示范效应。⑤基于外资企业的城市网络结构趋于复杂化，集聚特征明显；基于中国企业的城市网络发育趋于成熟，分散效应明显增强；成都、重庆、西安是城市网络的核心城市。因此，西部地区应积极培育具有辐射带动力增长极，吸引国内外企业，增强区际联系，提升西部城市参与全球和全国竞争的能力。

关键词： 外资企业; 中国企业; 企业组织链; 企业网络; 西三角; 全球化; “一带一路”倡议

本文引用格式

杨亮洁 , 杨永春 , 潘竟虎 . 中国西部城市参与全球和全国竞争的时空格局及网络结构演化[J]. 经济地理, 2019 , 39(10) : 43 -53 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.10.007

Abstract

This paper analyzes the spatial-temporal pattern and network structure evolution of China western cities participating in global and national economic competition by the methods of variation coefficient, rank-size rule, spatial auto-correlation and social network analysis. The results show that: 1) The core-edge spatial structure of foreign and Chinese enterprises is obvious. Chengdu, Chongqing and Xi'an are the gathering centers; 2) The tendency of foreign enterprise agglomeration is obvious, and the core-edge structure is strengthened. The tendency of Chinese enterprises agglomeration is weakened, and the core-edge structure is weakened. 3) Both foreign and Chinese enterprises in western cities have the phenomenon of "organizational chain end locking" and their ability to participate in global and national competition is weak, but their ability to participate in global competition is weaker; 4) Both types of enterprises form high-high cluster areas which center around Chengdu, Chongqing, Xi'an and Guiyang, and show a group-type development, while high-low cluster areas around Lanzhou and Kunming show a point-based development, the spatial auto-correlation is weak in the rest of cities and their spatial polarization is not obvious. The location selection of Chinese enterprises has obvious demonstration effect on foreign enterprises; 5) The urban network structure based on foreign enterprises is tending to be complicated and has obvious agglomeration characteristics; The urban networks based on Chinese enterprises are becoming mature and the decentralization effect is obviously enhanced; Chengdu, Chongqing and Xi'an are the core cities of the urban network. Therefore, the western region should actively cultivate radiation-driven growth poles, attract domestic and foreign enterprises, and enhance the competitiveness of western cities.

Key words： foreign enterprise; China enterprises; enterprise organization chain; enterprise network; Western Triangle; globalization; the Belt and Road Initiative Initiative

1978年以来，在经济全球化与经济体制转轨背景下，中国城市正经历着快速的转型与重构期[1]。经济全球化和一体化加速了生产要素的流动[2]，越来越多的企业形成多部门多区位的空间组织结构，全球化和地方化双重力量推动城市空间结构重构[3]。
西部地区是国家实现区域协调发展，步入发达国家行列的重点和难点。“一带一路”倡议为西部地区提供了新机遇，由于国家政策支持、资金投入和东部经济辐射，凭借成本、资源、市场优势、政策优势，西部地区成为吸引国内外各大企业投资的热土，地区经济社会快速发展[4]。
工业社会以来，企业布局一直是学者们关注的热点[2]。杜能、韦伯、勒施等建立古典区位理论，运用比较优势理论从土地位置、地租、土地利用、经济成本等视角研究企业布局及影响因素[5⇓-7]。随着研究的不断深入，雁形模式、边际产业转移论、产品生命周期论、“核心—边缘”理论等新经济地理学模型相继提出[2,8]。“核心—边缘”模型的提出为研究产业（企业）空间布局提供了新的范式，用来探讨产业空间集聚或扩散模式[8]。但是大多数新经济地理学模型把重点放在“金融外部性”上，忽视技术外部性[2]。后来的研究对此进行了完善，逐渐突破了狭隘地关注“经济外部性”的局限[2,9]，从政治、经济、技术以及社会环境等多重视角深入探析企业空间格局[10⇓-12]。
随着全球化和中国社会经济的快速发展，企业空间格局快速演变。学者们就此热点问题从不同维度进行了大量的实证研究。产业维度上，学者从外资企业[13-14]、中小企业[15]、服务业[16]、制造业[2,17⇓-19]、物流业[20⇓⇓-23]、批发业[3]、互联网产业[24]等不同产业视角进行大量深入的研究。空间维度上，学者从全国、区域、省域和市域等不同空间尺度进行大量研究[2,13,23,25]。研究方法上，随着GIS技术日趋成熟，利用探索性空间数据研究企业空间格局成果日趋增多[2]。本文借鉴国内外的研究经验，以世界和中国500强企业为样本，从企业组织链区段视角，采取点、面结合的研究方式，探索中国西部城市参与全球和全国经济竞争的时空格局及其网络结构演变，以期为促进西部地区产业合理布局提供参考。

1 研究对象、数据来源与研究方法

1.1 研究对象

选取国家西部大开发界定西部12个省份的131个地级及以上城市为研究对象，空间单元的划分以2015年末行政区划为标准。
以2005—2015年为时间范围。2005年是国家第十个五年规划的完成年，国家经济结构得以调整，西部地区迎来西部大开发以来的发展机会。2006—2010年是国家的“十一五”规划期，国家经济平稳快速发展，西部大开发发战略处于大力调整经济结构的阶段，产业转移推动了西部城市的发展。2011—2015年是国家“十二五”规划期，产业转型升级，西部大开战略进入加速发展阶段，不断拓展新的开放领域，转变经济发展方式，适应世界范围结构调整，西部城市借助其优越的后发优势，大力吸引全球和全国企业投资，进入了经济社会的快速发展期，参与全球和全国竞争的能力提升。因此，以2005—2015年为时间范围来研究西部城市参与全球和全国竞争的时空格局演化具有典型性和重要意义。

1.2 数据来源与处理

为了使得企业案例具有代表性，笔者通过财富中文网（http://www.fortunechina.com）选取2005、2010、2015年财富世界500强和中国500强企业在中国西部设立分支机构的外资企业和中国企业进行研究。通过登录这些企业的官方网站，查询收集企业基本数据（包括分支名称、所在地点、成立时间等），在此基础上，通过公司名称中“分公司/办事处/经营部/营业部/经销部/分行/分所”等字眼对分公司进行组织链环节分类。借鉴Taylor的企业组织链划分和服务赋值方法将企业组织链分为总部、区域总部、科研、子公司、孙公司（合营/联营企业）、曾孙公司（销售部、办事处、代理商、卖场等）6个等级，分别赋值6、5、4、3、2、1，由此获取企业组织链数据。

1.3 研究方法

1.3.1 变异系数分析

变异系数（coefficient of variation）用来表征企业的数量规模区域分布的整体特征（分散程度/集聚程度）表征。变异系数越大，分散程度越大[26]。
V = S X - = ∑ i = 1 n X i - X - 2 n X -
式中：S是标准差； X -是一组地理数据的平均值；Xi是第i个空间单元内的企业数；n为空间单元数量。

1.3.2 位序—规模法则

应用城市地理学中的位序—规模法则，考察基于企业分支数的城市体系规模分布。
l n   y = k - a l n   x
式中：y为城市的企业数；x是城市位序；k为常数，是首位城市规模的对数；a是城市位序变量指数。

1.3.3 相异性指数

相异性指数用于测量在区域内两组地理要素分布的相异性。指数越大，分异性越大。计算公式如下：
D = 1 2 ∑ i = 1 N a i A - b i B
式中：ai和bi为a组和b组地理要素在地理单元的数量；A和B为两类地理要素在大的地理实体空间中的总体数量。

1.3.4 空间相关分析（Moran’s I指数和LISA集聚图）

全局空间自相关用来分析整个研究区域内所有空间对象之间的平均关联程度、空间分布模式及其显著性等[26]。

1.3.5 链锁—隶属网络模型

借鉴Taylor的链锁网络模型[27]和Alderson的隶属联系模型[28]，构建新的连锁—隶属城市网络模型如下：
$\begin{array}{c} \stackrel{\rightharpoonup}{C}_{a b, i}=\sum_{R=1} \sum_{r=1} V_{a i(R)} \times V_{b i(r)}, R \neq r, R, r \in[1,6] \\ \stackrel{\rightharpoonup}{C}_{a b}=\sum_{i=1}^{N} \stackrel{\rightharpoonup}{a b}_{a b, i} ; C_{a b}=\vec{C}_{a b}+\vec{C}_{b a} \end{array}$
式中：$\stackrel{\rightharpoonup}{C}_{a b, i}$表示基于企业i的从城市a到城市b的联系； V a i ( R )和 V b i ( r )分别表示企业i在城市a、b中的分支机构的服务值；R和r表示分支机构组织链等级；$\stackrel{\rightharpoonup}{C}_{a b, i}$为从城市a发出到城市b所有企业的联系强度；N企业数量；Cab为城市之间的总联系强度。

1.3.6 社会网络分析

借鉴刘军的社会网络分析方法[29]，借助Ucinet 6.2软件，从网络密度、网络中心度、网络中心势3个方面分析中国西部城市网络结构，揭示网络结构特征。

2 企业分支机构的时空演化格局

2.1 企业分支机构的整体集聚特征

外资企业空间集聚趋势明显，核心—边缘结构强化；中国企业的变异系数较小，分散效应加强，分布空间格局相对分散均衡，核心—外围结构弱化。（表1、表2）。
表1 2005、2010、2015年世界500强和中国500强分支企业变异系数

Tab.1 Variation coefficients of the world top 500 and China top 500 enterprises (2005, 2010 and 2015)

2005 2010 2015
世界500强 1.8417 3.6757 11.4033
中国500强 1.6293 1.4761 1.4422
表2 2005—2015年西部城市企业数量位序—规模参数

Tab.2 Rank-size rule parameter based on number of the enterprise in western cities

全行业 制造业 生产服务业 生活服务业
2005 2010 2015 2005 2010 2015 2005 2010 2015 2005 2010 2015
世界500强企业 常数 6.8042 7.7345 8.699 6.7955 7.7223 8.5560 2.9178 4.211 6.1221 2.0241 3.7095 5.2402
回归系数 1.5424 1.4019 1.3598 1.5342 1.5488 1.3818 1.5000 1.9136 2.2294 1.2585 1.6945 1.7858
R平方 0.7982 0.8566 0.8767 0.7807 0.798 0.8435 0.9524 0.9494 0.8987 0.9390 0.9413 0.8369
P值 P值均小于0.001，通过0.001水平的显著性检验
中国500强企业 常数 8.7889 8.9512 9.2674 7.6951 7.9834 9.0088 8.3259 8.4081 9.4114 7.1939 7.3123 7.6158
回归系数 1.1879 0.9176 0.8720 1.2989 1.2954 1.1494 1.2403 1.1196 0.8854 1.5748 1.2679 1.2099
R平方 0.7756 0.8168 0.8219 0.7135 0.7534 0.6248 0.7546 0.7382 0.8395 0.7943 0.7013 0.7333
P值 P值均小于0.001，通过0.001水平的显著性检验
由表1可知，2005、2010、2015年世界500强企业的变异系数分别为1.8417、3.6757、11.4033，呈明显增大的趋势，空间格局集聚显著；中国500强企业变异系数呈现出减小的趋势，空间分布差异逐渐减小，集聚趋势减弱，分散趋势增加。

2.1.1 外资企业空间集聚态势

位序—规模分析表明（表2）：①2005—2015年，世界500强全行业和分行业的位序—规模回归方程方程常数均逐渐增大，首位城市（成都）规模扩大，全行业的首位城市规模最大，其次为制造业，生活服务业最小；②回归系数的绝对值均远超过1，为了更深入地揭示城市规模分布格局，计算了城市首位度指数、4城市指数和11城市指数，首位度指数均小于2，接近1，4城市指数和11城市指数均远小于1，表明城市规模分布不符合位序—规模法则的理想状态，分布较集中，但首位城市垄断地位不突出，中等城市发展不足，呈现两极分布态势。回归系数下降较明显，降幅减小（9%~3%），企业分布分散效应增加，增速趋缓，集聚的力量仍然大于分散的力量，企业分支机构向省会大城市集聚，核心—边缘结构强化。

2.1.2 中国企业空间集聚态势

表2可知：①2005—2015年，中国企业全行业和分行业的回归常数均较大，且逐渐增大，首位城市规模大，增大明显。②回归系数的绝对值均逐渐减小，向1接近，2010和2015年全行业的回归系数均小于1，首位度指数均小于2，接近1，4城市指数和11城市指数均远小于1，比世界500强的略大，回归系数下降明显，2005—2010年降幅较大（22%），2010—2015年降幅明显趋缓（5%），集聚力量明显减小，扩散效应增强，但增幅明显减少，首位城市垄断地位不突出，企业分支机构向中小城市分散明显，中小城市发展较快，大城市发展趋缓，核心—外围结构弱化。

2.2 企业组织链视角的西部城市参与全球和全国竞争力时空格局

从组织链环节入手，可以观察西部城市各空间单元在组织链分工中的地位和作用（表3~表5），揭示西部城市参与全球和全国经济竞争的时空格局演变。
表3 2005、2010、2015年世界和中国500强企业在中国西部的组织链分支数量表

Tab.3 The number of organizational chains of the world’s and China’s top 500 enterprises in western China (2005, 2010 and 2015)

类型/时间（数量） 总部 区域总部 科研 子公司 孙公司 办事处（重孙） 分支总数 投资企业数
中国500强 2005 37（0.19） 0（0） 15（0.08） 56（0.28） 8 936（45.22） 10 718（54.24） 19 762 219
2010 33（0.11） 0（0） 22（0.08） 65（0.22） 12 845（44.07） 16 185（55.52） 29 150 229
2015 47（0.07） 31（0.05） 57（0.09） 413（0.65） 16 871（26.63） 45 942（72.51） 63 361 268
2005 0（0） 1（0.05） 0（0） 28（1.47） 125（6.55） 1 754（91.93） 1 908 86
世界500强 2010 0（0） 1（0.03） 0（0） 31（0.83） 339（9.02） 3 386（90.13） 3 757 116
2015 0（0） 2（0.02） 0（0） 48（0.41） 964（8.28） 10 634（91.29） 11 648 163

注：括号中的数字表示占总分支机构数的百分比。

表4 2005、2010、2015年世界500强企业在中国西部城市的组织链分支数量表（top10）

Tab.4 The number of organizational chains of the world's top 500 enterprises in western China (2005, 2010 and 2015)

年份 城市 总部 区域总部 科研 子公司 孙公司 办事处（重孙） 分支总数 投资企业数
2005 成都 0 0 0 2 47 141 190 63
重庆 0 1 0 6 22 146 175 44
西安 0 0 0 10 17 116 143 45
昆明市 0 0 0 2 4 70 76 34
南宁市 0 0 0 2 5 69 76 28
乌鲁木齐市 0 0 0 3 2 50 55 26
贵阳 0 0 0 0 3 47 50 20
兰州 0 0 0 1 1 37 39 18
呼和浩特市 0 0 0 0 5 33 38 20
榆林市 0 0 0 0 1 29 30 14
2010 重庆 0 1 0 6 67 294 368 70
成都 0 0 0 5 90 265 360 86
西安 0 0 0 10 38 208 256 62
昆明市 0 0 0 2 15 193 210 43
南宁市 0 0 0 2 10 122 134 34
贵阳 0 0 0 0 7 103 110 29
乌鲁木齐市 0 0 0 3 13 85 101 34
兰州 0 0 0 1 8 80 89 27
呼和浩特市 0 0 0 0 10 65 75 25
遵义 0 0 0 0 3 52 55 17
2015 成都 0 0 0 8 69 1 148 1 225 98
重庆 0 1 0 10 75 996 1 082 76
西安 0 1 0 12 53 750 816 66
昆明市 0 0 0 7 56 483 546 61
南宁市 0 0 0 2 44 310 356 46
贵阳 0 0 0 1 36 263 300 42
乌鲁木齐市 0 0 0 1 37 241 279 54
呼和浩特市 0 0 0 0 26 223 249 47
兰州 0 0 0 2 29 216 247 48
咸阳市 0 0 0 0 1 220 221 27

注：鉴于篇幅限制，文中表格只呈现前十位城市。下同。

表5 2005、2010、2015年中国500强企业在中国西部城市的组织链分支数量表（top12）

Tab.5 The number of organizational chains of China’s top 500 companies in western China in 2005, 2010 and 2015

年份 城市 总部 区域总部 科研 子公司 孙公司 销售机构等（重孙） 分支总数 投资企业数
2005 重庆 4 0 2 11 635 1 059 1 711 114
成都 3 0 7 1 596 962 1 569 114
西安 1 0 1 3 375 719 1 099 114
昆明市 2 0 0 2 382 550 936 106
南宁市 1 0 0 0 276 455 732 93
兰州 0 0 1 2 272 364 639 88
乌鲁木齐市 4 0 1 5 226 301 537 93
贵阳 1 0 0 10 240 268 519 84
呼和浩特市 3 0 0 4 151 241 399 82
柳州市 2 0 0 10 133 214 359 61
2010 重庆 6 0 2 13 951 1 288 2 260 121
成都 3 0 7 1 840 1 304 2 155 122
西安 3 0 3 5 520 960 1 491 122
昆明市 2 0 0 0 490 783 1 275 109
南宁市 1 0 0 0 380 604 985 96
兰州 0 0 2 1 334 470 807 92
乌鲁木齐市 4 0 2 7 309 400 722 97
贵阳 1 0 0 11 326 375 713 85
呼和浩特市 3 0 0 0 177 361 541 78
柳州市 2 0 0 10 161 338 511 66
2015 重庆 9 7 2 33 1 150 4 696 5 897 173
成都 6 9 16 40 1 002 3 100 4 173 186
西安 3 10 13 40 677 2 187 2 930 175
昆明市 3 0 1 18 607 1 481 2 110 153
南宁市 2 0 1 9 455 1 291 1 758 145
兰州 0 0 4 13 414 910 1 341 134
乌鲁木齐市 4 2 3 23 362 835 1 229 142
贵阳 2 0 1 15 398 813 1 229 130
柳州市 2 0 0 20 213 781 1 016 94
呼和浩特市 3 1 1 16 246 708 975 120

2.2.1 参与全球竞争的时空格局

西部城市参与全球竞争的能力弱，能力提升明显；空间集聚显著，核心边—缘结构强化。2005—2015年，世界500强企业在西部城市的分支机构有90%以上的是处于组织链末端的销售机构、办事处等，城市竞争能力弱；孙公司（合营企业）数量增加，竞争能力提升明显（表3）。2005—2015年，前三位城市始终是成都、重庆、西安，分支机构数明显大于其他城市，空间集聚特征显著（表4）。2005年，有86家企业在西部地区设立了1 908家分支机构（成都190家，重庆175家，西安143家），91.93%的是末端的销售机构或办事处；2010年，有116家企业在西部地区设立了3 757家分支机构，90.13%的是末端的销售机构或办事处，2015年有86家企业在西部地区设立了11 648家分支机构，91.29%的是末端的销售机构或办事处，分支机构数显著增加。

2.2.2 参与全国竞争的时空格局

西部城市参与全国竞争的能力较低，但远强于参与全球竞争的能力；空间分散效应显著，核心—边缘结构弱化。由表3可知，2005—2015年，中国500强企业在西部城市的分支机构中处于组织链末端的分公司和销售机构数量多，占比大，有少量的总部、科研机构和子公司，表明西部城市参与全国竞争的能力依然较低。中国企业的投资企业数和分支机构数远大于外资企业对应的数量，表明西部城市参与全国竞争的能力强于参与全球竞争的能力。前三位城市始终是重庆、成都、西安，分支机构数多，且拥有一定数量的总部和科研机构，参与全国竞争的能力较强。整体上，西部城市参与全国竞争能力的时空格局较为分散，核心—边缘结构趋于弱化（表5）。

2.3 分支企业的时空格局

2.3.1 外资企业分支机构数量地域结构

2005—2015年，西部城市外资企业的时空格局呈现出两大特点（图1a）：
图1 2005、2010、2015年中国西部地区全行业分布时空格局

Fig.1 spatial-temporal pattern of whole industry in western China in 2005, 2010 and 2015

第一，企业数加速增长，集聚加剧，呈现大集聚小分散的空间过程成都、重庆和西安（“西三角”城市）和昆明是集聚中心，形成菱形的四中心结构，核心—边缘结构明显。
2005—2015年，世界500强企业在中国西部地区的分支机构少，但增速大，集聚趋势明显，空间分布呈多中心结构。2005—2010年的平均增速为15%，2010—2015年的平均增速为25%，加速增长。“西三角”城市和昆明吸引力强，经济优势明显，形成菱形的四中心结构，其他省会城市（除拉萨外）吸引力较强，为次核心区，其他地级市（除青藏高原区外）为依附于核心地区的边缘区。青藏高原区由于地形地貌、宗教文化和政策等障碍，几乎没有外资企业，为外边缘区。从目前经济发展情况看，这种核心—边缘结构将会存在一段时间。
城市群（城市群根据《中国城市群发展报告2016》、方创琳关于城市群的界定以及《十三五规划》中关于新型城镇化的研究来界定，大致如图1虚线圈所示。）尺度上，以成渝和关中城市群构成的“西三角”区域是高度集聚区，滇中、北部湾和兰西城市群是次一级的集聚中心，这五大城市群构成以成渝城市群为核心的菱形空间结构，是整个西部的核心区域。黔中、呼包鄂榆、宁夏沿黄、天山北坡城市群为低一级的集聚中心，其他城市企业数少，为边缘区域，形成了核心—外围空间结构。
第二，2005—2015年，外资企业空间分布结构从三中心向四中心空间结构演化。
2005年，只有成都、重庆、西安三个城市企业数较多，所占比例较高，形成了两主（成都和重庆）、一副（西安）三中心的空间结构。2010和2015年，昆明的企业数明显增加，比重明显增加，成为仅次于西安的次一级副中心，形成两主两副的四中心菱形空间结构。

2.3.2 中国企业分支机构数量地域结构

第一，中国企业数量加速增长，集聚程度下降，呈现大分散小集聚的空间过程，“西三角”城市与昆明一起构成菱形四中心的空间结构，核心—边缘结构明显（图1b）。
2005—2015年，中国企业分支机构数加速增长，2005—2010年的平均增速为8%，2010—2015年的平均增速为17%。增速低于世界500强企业，但企业数远大于世界500强企业数。
从前三位城市、前十位城市和所有城市群的企业数及所占比重看，企业集聚程度逐渐减弱，分散效应增强，呈现大分散小集聚的空间过程，核心—边缘结构弱化。2005—2015年，前四位城市始终为重庆、成都、西安和昆明，企业数比重大，具有绝对优势，形成四中心的空间结构，其他城市企业数呈加速增长态势，分散效应增强。
城市群尺度上，同样以成渝和关中城市群构成的“西三角”区域是高集聚区，滇中、北部湾和兰西城市群是次一级的集聚中心，呼包鄂榆、宁夏沿黄和天山北坡城市群为低一级的集聚中心，其他城市为边缘区的核心—外围的空间结构。

2.3.3 企业分布相异性分析

外资企业和中国企业不同时间的相异性指数均很小，空间分布趋同性大。外资企业/中国企业不论是同时间还是不同时间的相异性指数均较小，表明外资企业与中国企业的空间分布趋同性大，发展时序上外资企业明显滞后于中国企业，区位选择上趋向布局在中国企业发展好的经济中心，中国企业分布格局对外资企业区位选择有明显的示范效应（表6）。
表6 世界500强和中国500强企业相异性指数

Tab.6 Dissimilarity indexes of the world top 500 and China top 500 companies in western China

世界500强和中国500强企业不同时间相异性指数 世界 中国
2005/2010 2005/2015 2010/2015 2005/2010 2005/2015 2010/2015
0.08 0.1 0.09 0.05 0.1 0.08
世界500强/中国500强相异性指数 同时间 不同时间
2005 2010 2015 2005/2010 2005/2015 2010/2005 2010/2015 2015/2005 2015/2010
0.13 0.13 0.14 0.14 0.15 0.12 0.15 0.11 0.12

2.4 企业分布的不均衡性和集聚类型分析

2.4.1 全局自相关分析

①世界500企业的总体格局特征。表7显示，世界500强企业全局自相关各阶段的标准化Z值均在1.7以上，大于0.10显著水平下的双侧检验临界值1.65，通过显著性检验。各阶段的Moran’s I值都为正，但数值较小，因此各阶段外资企业分布都存在较弱的空间正相关，呈现出微弱的空间依赖性，趋同集聚特征很弱，各城市外资企业数差异大，高值区和低值区分散，高—高集聚，低—低集聚的格局不明显；各阶段空间自相关差异很小，集聚特征差异很小。
表7 2005、2010、2015年中国西部企业分布的Moran’s I

Tab.7 Moran’s Iindex of enterprise distribution in western China in 2005, 2010 and 2015

2005 2010 2015
世界500强 Moran’s I指数 0.033862* 0.032166* 0.030914*
预期指数 -0.007692 -0.007692 -0.007692
方差 0.000481 0.000480 0.000474
z得分 1.895116 1.819260 1.772392
p值: 0.058077 0.055752 0.076329
中国500强 Moran’s I指数 0.047758** 0.043291** 0.057572**
预期指数 -0.007692 -0.007692 -0.007692
方差 0.000569 0.000567 0.000568
z得分 2.325552 2.141971 2.738249
p值: 0.020042 0.032196 0.006177

注：*表示显著水平为0.1，**表示显著水平为0.05，***表示显著水平为0.01。

②中国500企业的总体格局特征。中国500强企业各阶段的Z值均在2以上，大于0.05显著水平下的双侧检验临界值1.96，通过0.05水平的显著性检验。各阶段的Moran’s I值都为正，存在空间弱正相关，呈现出弱的空间依赖性特征，有较弱趋同集聚特征，高值区和低值区分布分散，高—高集聚和低—低集聚的格局不突出。

2.4.2 局部自相关分析

①世界500强局部自相关特征。2005—2015年，世界500强企业有两种集聚区类型（图2a）：高—高集聚区和高—低集聚区。高—高集聚区始终为重庆、成都、西安和贵阳，辐射带动效应明显，形成城市群体式发展。但是高—高集聚区分散，未连成片，围绕这些高值区，极化明显；高—低集聚区为昆明和兰州，昆明、兰州的外资企业数明显高于周围区域，极化明显，呈据点式发展。其余大部分城市企业数量差异较小，空间极化不明显，处于低水平上的均衡。整体而言，企业向重庆、成都、西安、贵阳和昆明5个城市向心集聚明显，空间上呈极化型。
图2 2005、2010、2015年西部地区企业分布LISA集聚图

Fig.2 LISA map of enterprises distribution in western China in 2005, 2010 and 2015

②中国500强局部自相关特征分析。2005—2015年，中国500强企业呈现两种主要的集聚类型（图2b）：高—高集聚区、高—低集聚区（2010年有低—高集聚区）。高—高集聚区始终为重庆、成都、西安和贵阳，集聚程度较高，辐射带动效应明显，但是高—高集聚区分散，未连成片，极化明显；高—低集聚区为昆明、兰州和乌鲁木齐，极化明显。其余大部分城市企业数差异小，空间极化不明显，空间分布格局呈现较高水平上的相对均衡。企业向重庆、成都、西安、贵阳、昆明、兰州、乌鲁木齐7个城市向心集聚较明显，空间上存在极化趋势，核心—边缘结构明显。

3 基于企业网络的城市网络集聚特征

3.1 世界500强企业城市网络时空特征

表8和图3a显示，基于世界500强企业的西部城市网络具有以下时空特征：
表8 2005、2010、2015年世界500强企业城市网络中心度（top10）

Tab.8 Degree centrality of urban network in western China in 2005, 2010 and 2015

2005 2010 2015
城市 绝对中心度 相对中心度 比例 城市 绝对中心度 相对中心度 比例 城市 绝对中心度 相对中心度 比例
世
界
500
强
企
业		 重庆 566 5.964 0.202 成都 3 135 5.209 0.157 重庆 210 044 11.352 0.182
成都 341 3.593 0.122 重庆 2 460 4.087 0.123 成都 160 392 8.668 0.139
西安 291 3.066 0.104 乌鲁木齐 1 489 2.474 0.075 西安 75 677 4.090 0.066
南宁 198 2.086 0.071 西安 917 1.524 0.046 昆明 40 682 2.199 0.035
昆明 159 1.675 0.057 自贡 657 1.092 0.033 贵阳 34 245 1.851 0.030
乌鲁木齐 101 1.064 0.036 昆明 546 0.907 0.027 乌鲁木齐 29 178 1.577 0.025
眉山 96 1.012 0.034 安顺 512 0.851 0.026 南宁 28 785 1.556 0.025
迪庆 96 1.012 0.034 遵义 485 0.806 0.024 包头 25 054 1.354 0.022
兰州 87 0.917 0.031 南宁 450 0.748 0.023 赤峰 24 284 1.312 0.021
贵阳 77 0.811 0.027 兰州 445 0.739 0.022 榆林 18 798 1.016 0.016
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
密度 0.03 0.13 0.34
中心势/% 5.83 5.03 11.04
中
国
500
强
企
业		 成都 247 174 7.126 0.189 重庆 182 505 8.164 0.116 重庆 1 583 742 10.462 0.124
重庆 238 159 6.866 0.182 成都 173 981 7.783 0.111 成都 915 738 6.049 0.072
西安 110 807 3.159 0.085 西安 97 798 4.375 0.062 西安 573 973 3.792 0.045
昆明 42 416 1.223 0.032 昆明 81 766 3.658 0.052 昆明 365 731 2.416 0.029
兰州 31 355 0.904 0.024 兰州 55 961 2.503 0.036 南宁 316 944 2.049 0.025
呼和浩特 29 072 0.838 0.022 呼和浩特 46 145 2.064 0.029 乌鲁木齐 299 888 1.981 0.024
乌鲁木齐 28 118 0.811 0.021 乌鲁木齐 43 171 1.931 0.028 兰州 248 655 1.643 0.020
南宁 25 244 0.728 0.019 南宁 35 262 1.577 0.023 渭南 228 126 1.507 0.018
贵阳 24 257 0.699 0.019 贵阳 33 722 1.508 0.022 贵阳 195 209 1.290 0.015
咸阳 19 402 0.559 0.015 咸阳 29 286 1.310 0.019 柳州 160 975 1.063 0.013
⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ ⋮
密度 0.38 0.80 1.00
中心势/% 6.94% 7.75 9.97
图3 2005、2010、2015年中国西部城市网络时空格局

Fig.3 Spatial-temporal pattern of urban network in western China in 2005, 2010 and 2015

3.1.1 城市网络结构趋于复杂化

2005—2015年，城市网络联系显著增加，参与城市网络构建的城市明显增加，网络密度从0.03逐渐增加到0.34，城市网络快速发育，城市网络结构形态由星形状（放射状）向类鸟巢状演变，网络结构逐渐复杂化。

3.1.2 省会大城市特别是成都、重庆、西安核心地位明显

2005—2015年，其他地级市与各省会核心城市之间联系明显强于其他各地级市之间联系，各省会城市之间联系强于其他城市间联系，特别是成都、重庆、西安（西三角城市）之间以及其与其他城市间的联系都较强，而且随时间推移联系明显增强，说明省会大城市特别是成都、重庆、西安（西三角城市）核心地位明显，在网络体系中的重要地位，其中重庆最强，依次为成都、西安。

3.1.3 空间集聚特征明显

2005—2015年，网络中心势从5.83%增加到11.04%，网络集聚程度增强，向核心城市成都、重庆以及次核心城市西安、昆明、南宁、兰州、乌鲁木齐等省会城市（城市群核心城市）集聚态势明显，同时向其他城市分散。等级扩散效应明显强于邻近扩散效应。

3.2 中国500强城市网络时空特征

表8和图2b显示，基于中国500强企业的西部城市网络具有以下时空特征：

3.2.1 城市网络结构发育趋于成熟

2005—2015年，西部城市网络联系矩阵逐渐向完备矩阵演进，城市网络发育趋于成熟。2005和2010年城市网络联系各有一个孤立点城市（阿里），到2015年所有城市都参与城市网络构建，没有孤立点城市，城市网络联系强度显著增加。网络密度从0.38增加到1，城市网络结构形态由类鸟巢状向鸟巢状结构演变，网络结构趋于成熟。若良性发展，则城市网络结构外部形态将不再随时间推移的发展而变化，城市网络的发展将进行内部结构的调整，呈现非均衡—均衡—非均衡…的螺旋线上升；如果发展不好，则会出现鸟巢结构的破裂。

3.2.2 成都、重庆、西安核心地位明显

2005—2015年，成都、重庆和西安核心城市的联系联系强度明显增强，各省会城市之间联系强于其他城市间联系，成都、重庆、西安（西三角城市）为核心城市，其次为昆明，再次为兰州、南宁、乌鲁木齐、贵阳，咸阳等省会或经济发展较好的城市。

3.2.3 空间分散效应明显增强。

2005—2015年，城市网络发育较快，联系增多增强，城市中心度明显增加，整体呈现分散趋势。核心城市（成都、重庆、西安）中心度比例减少，其他地级城市增加，但整体上核心城市的中心度明显高于其他城市，分散效应明显增强，城市网络快速发展，向核心城市（成都、重庆、西安、昆明）以及次核心城市（南宁、兰州、乌鲁木齐等省会城市）集聚的同时向其他城市分散趋势明显，邻近扩散效应明显。网络中心势从6.94逐渐增加到9.97，集聚的力量大于分散的力量。时空格局过程呈现大分散小集聚特征。

4 结论

本研究运用财富500强外资企业和中国500强企业分支机构数据，应用变异系数、位序—规模法则、相异性指数、社会网络分析法等，从企业数量、组织链、城市网络等视角，对中国西部地区范围内外资企业和中国企业的时空格局进行分析，揭示中国西部城市参与全球和全国竞争能力的时空演化格局。结果显示：
①外资企业和中国企业的空间分布格局核心—边缘结构明显，成都、重庆和西安构成“西三角”城市，始终保持绝对优势；城市群尺度上，成渝、关中、兰西、滇中和北部湾五大城市群以成渝城市群为核心，形成菱形空间结构。
②世界500强企业在西部城市存在明显的“组织链末端锁定”现象，西部城市参与全球竞争的能力弱，集聚明显且增强，重庆、成都、西安为绝对的集聚中心，核心—边缘结构强化；中国500强企业在中国西部城市也存在“组织链低端锁定”现象，参与全国竞争的能力较弱，空间格局差异小，集聚趋势减弱，扩散效应显著，核心—边缘结构弱化。
③西部地区吸引的投资主体是中国企业，西部城市参与全球竞争的能力远小于参与全国竞争的能力。外资企业在发展时序上明显滞后于中国企业，中国企业的空间格局对外资企业空间格局有明显的示范效应。
④外资企业和中国企业在空间分布上均围绕成都、重庆、西安、贵阳4城市形成高—高集聚区，呈群体式发展，围绕兰州、昆明形成高—低集聚区，呈据点式发展，其余大部分城市空间自相关性极弱，空间极化不明显。
⑤西部城市的外资企业联系网络结构形态由星形结构向类鸟巢状结构演进，结构复杂化，集聚特征明显，成都、重庆、西安是集聚核心；中国企业联系网络结构形态由类鸟巢状向鸟巢状结构演进，网络发育趋于成熟，分散效应明显增强。成都、重庆、西安是集聚核心。
作为中国实现现代化的重点和难点区域，西部地区发展水平低，具有辐射带动能力的增长极少，应积极培育具有辐射带动力的核心城市，如成都、重庆、安宁、昆明、西安、兰州、西宁、乌鲁木齐等，通过核心城市引领相应城市群的发展，形成新的增长极，带动整个西部地区的发展，提升西部城市参与全球和全国的竞争力。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
冷炳荣, 杨永春, 李英杰, 等. 中国城市经济网络结构空间特征及其复杂性分析[J]. 地理学报, 2011, 66(2):199-211.

[2]
张杰, 唐根年. 浙江省制造业空间分异格局及其影响因素[J]. 地理科学, 2018, 38(7):1 107-1 117.

[3]
韩会然, 杨成凤, 宋金平. 北京批发企业空间格局演化与区位选择因素[J]. 地理学报, 2018, 73(2):219-231.

DOI

[4]
史育龙. 培育区域协同增长极塑造协调发展新格局——“十三五”时期中国区域发展趋势展望[J]. 建筑设计管理, 2016, 33(3):5-7.

[5]
约翰·冯·杜能. 孤立国同农业和国民经济的关系[M]. 吴衡康,译. 北京: 商务印书馆, 1986.

[6]
阿尔弗雷德·韦伯. 工业区位论[M]. 李刚剑,陈志人,张英保,译. 北京: 商务印书馆, 2010.

[7]
奥古斯特·勒施. 经济空间秩序[M]. 王守礼,译. 北京: 商务印书馆, 2010.

[8]
Krugman P. Increasing returns and economic[J]. Journal of Po-litical Economy, 1991, 99(3):483-499.

[9]
Daniel Haberly, Dariusz Wójcik. Tax havens and the productionof offshore FDI:An empirical analysis[J]. Journal of Economic Geography, 2015, 15(1):75-101.

[10]
Jones C, Temouri Y. The determinants of tax haven FDI[J]. Journal of World Business, 2016, 51(2):237-250.

[11]
Henry Wai-chung Yeung, Neil M Coe. Toward a dynamic theo-ry of global production networks[J]. Economic Geography, 2015, 91(1):29-58.

[12]
Baldwin Okubo T. Heterogeneous Firms, Agglomeration andEconomic Geography:Spatial Selection and Sorting[J]. Journal of Economic Geography, 2006, 6(3):323-346.

[13]
李涛, 张伊娜. 2000—2010 年长三角地区参与全球劳动分工的时空演化格局[J]. 城市发展研究, 2016, 23(3):49-56.

[14]
唐子来, 赵渺希. 长三角地区的经济全球化进程的时空演化格局[J]. 城市规划学刊, 2009(1):38-45.

[15]
宋周莺, 刘卫东. 中国工业中小企业省区分布及其影响因素[J], 地理研究, 2013, 32(12):2 233-2 243.

[16]
毕秀晶, 李仙德. 上海现代服务业外资企业空间格局及其机理研究[J]. 城市规划学刊, 2010(1):64-70.

[17]
陈长瑶, 杨青山, 赵瀚, 等. 资源型城市制造业企业空间分布研究——基于吉林通化医药制造业企业的分析[J]. 经济地理, 2017, 37(7):131-138.

[18]
高金龙, 袁丰, 陈雯. 转型期城市制造业空间重构过程与机理——以南京市为例[J]. 地理研究, 2017, 36(6):1 014-1 028.

[19]
李建新, 杨永春, 蒋小荣, 等. 中国制造业产业结构高级度的时空格局与影响因素[J]. 地理研究, 2018, 37(8):1 558-1 574.

[20]
梁双波, 曹有挥, 吴威. 上海大都市区港口物流企业的空间格局演化[J]. 地理研究, 2013, 32(8):1 448-1 456.

[21]
朱慧, 周根贵. 国际陆港物流企业空间格局演化及其影响因素——以义乌市为例[J]. 经济地理, 2017, 37(2):98-105.

[22]
蒋天颖, 伍婵提, 陈改改. 浙江省A级物流企业时空格局特征研究[J]. 地理科学, 2017, 37(11):1 720-1 727.

[23]
王瑞, 蒋天颖, 王帅. 宁波市港口物流企业空间格局及区位选择[J]. 地理科学, 2018, 38(5):691-698.

DOI

[24]
王丹, 方斌, 陈正富. 基于社区尺度的互联网企业空间格局与演化——以扬州市区为例[J]. 经济地理, 2018, 38(6):133-141.

DOI

[25]
石敏俊, 杨晶, 龙文, 等. 中国制造业分布的地理变迁与驱动因素[J]. 地理研究, 2013, 32(9):1 708-1 720.

[26]
陈延斌. 山东省外资企业空间格局演变及城市网络体系变化[D]. 长春: 东北师范大学, 2013.

[27]
Taylor P J. World City Network:A Global Urban Analysis[M]. London and New York: Routledge, 2004.

[28]
Alderson A S, Beckfield J. Power and position in the worldcity system[J]. American Journal of Sociology, 2004, 109(4):811-851.

[29]
刘军. 整体网分析讲义[M]. 上海: 格致出版社, 2011.

Options
文章导航

/

〈 〉