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2019 , Vol. 39 >Issue 6: 26 - 35

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.06.004

区域经济理论与方法

经济技术开发区建设对中国经济格局的影响

  • 郑智 , 1, 2, 3 ,
  • 叶尔肯·吾扎提 1, 2, 3 ,
  • 梁宜 1, 2, 3 ,
  • 张若琰 1, 2, 3 ,
  • 刘卫东 , 1, 2, 3, ※
展开
  • 1.中国科学院 地理科学与资源研究所，中国 北京 100101
  • 2.中国科学院 区域可持续发展分析与模拟重点实验室，中国 北京 100101
  • 3.中国科学院大学 资源与环境学院，中国 北京 100049
※ 刘卫东（1967—），男，河北隆化人，研究员，博士生导师。主要研究方向为经济地理和区域发展。E-mail：。

郑智（1993—），男，河南商丘人，博士研究生。主要研究方向为经济地理与区域发展。E-mail：。

收稿日期: 2018-11-14

  修回日期: 2019-03-19

  网络出版日期: 2025-04-24

基金资助

国家自然科学基金重点项目(41530751)

收起

The Impact of Economic and Technological Development Zone on China's Economic Pattern

  • ZHENG Zhi , 1, 2, 3 ,
  • YEERKEN Wuzhati 1, 2, 3 ,
  • LIANG Yi 1, 2, 3 ,
  • ZHANG Ruoyan 1, 2, 3 ,
  • LIU Weidong , 1, 2, 3, ※
Expand
  • 1. Institute of Geography Sciences and Natural Resources Research，CAS，Beijing 100101，China
  • 2. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling，CAS，Beijing 100101，China
  • 3. College of Resources and Environment，University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

Received date: 2018-11-14

  Revised date: 2019-03-19

  Online published: 2025-04-24

Fold

摘要

改革开放以来，经济技术开发区作为中国经济发展的试验田和先导力量，引领着地方经济的转型和增长。经济技术开发区的建设对中国经济格局是否存在显著影响，这种影响又如何表现是一个非常有意义的研究议题。文章将经济技术开发区对当地经济作用关系归纳为增速效应与溢出效应两种形式，并通过地理加权回归等空间计量方法对其进行定量刻画，研究发现：①经济技术开发区数量以及增加值分布呈现出东、中、西部依次递减的格局，并主要集中在由长江经济带，以及长三角以北的沿海经济带组成的反“L”形区域。②高增速效应区域由西北转向东部沿海，最后集中于长江经济带，而高溢出效应区域则由西部转向东南，最终集中于中部地区。③根据增速效应和溢出效应的数值关系，可将经济技术开发区对城市的作用类型分为高增速高溢出、低增速高溢出、高增速低溢出以及低增速低溢出效应四种类型。其中高—高型主要分布在长江经济带中游，高—低型分布在西北以及东部沿海，低—高型分布在中部以及东北地区，而低—低型则主要分布于环渤海和江苏以及内蒙、甘肃和陕西一带。④经济技术开发区的建设更进一步地加强东部地区经济优势。文章提出：经济技术开发区建设和转型过程中，应注重增速效应和溢出效应的均衡发展，提升自身增速的同时，积极融入到区域经济以及社会网络中去，更好地服务于当地经济发展。

关键词： 经济技术开发区; 经济格局演变; 区域差异; 增速效应; 溢出效应; 转型升级; 增长极

本文引用格式

郑智 , 叶尔肯·吾扎提 , 梁宜 , 张若琰 , 刘卫东 . 经济技术开发区建设对中国经济格局的影响[J]. 经济地理, 2019 , 39(6) : 26 -35 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.06.004

Abstract

Since the reform and opening, the economic and technological development zone, as a test field and leading force for China's economic development, has always been leading the transformation and growth of the local economy. Whether the construction of them have conducted a significant impact on China's economic structure and how this effect is manifested are very significant research topics. In this paper, the contribution forms the economic and technological development zone on the local economy is summarized as growth effect and spillover effect, and it is quantitatively characterized by geographically weighted regression and other spatial analysis methods. Major conclusions are drawn as follows: 1)The number and added value pattern of the economic and technological development zone shows a decreasing trend from the east to the west mainly gathers in the inverted "L-shaped" region consisting of the Yangtze River Economic Belt and the coastal economic belt. 2) The areas with high growth effect turn from the northwest to the eastern coast and finally concentrate on the Yangtze River Economic Belt, while the areas with high spillover effect turn from the west to the southeast and finally concentrate in the middle region. 3) According to the numerical relationship between the growth effect and the spillover effect, this paper classifies the effect of the economic and technological development zone on the city as four types which are high-growth and high-spillover(H-H), low-growth and high-spillover(L-H), high-growth and low-spillover(H-L), low-growth and low-spillover(L-L). The H-H type mainly distributes in the middle reaches of the Yangtze River Economic Belt. The H-L type distributes in the northwest and the east coast, the L-H type distributes in the central and northeast areas, and the L-L type mainly distributes in the Bohai Rim, Jiangsu and Inner Mongolia, Gansu and Shaanxi. 4) The construction of the economic and technological development zone has further strengthened the economic advantages of the eastern region. The paper puts forward that in the process of construction and transformation of the economic and technological development zone, more attention should be payed to balance the development of growth effect and spillover effect. While improving its growth rate, actively integrating it into the regional economy and social network is conducive to better serve the local economic development.

Key words： economic and technological development zone; evolution of economic pattern; regional difference; growth rate effect; spillover effect; transformation and upgrading; growth pole

1984年5月4日，党中央、国务院转批《沿海部分城市座谈会纪要》，决定开放沿海14个港口城市，并在有条件的地方兴建经济技术开发区（简称经开区），我国的开发区建设之路由此全面展开[1]。经济技术开发区作为各类开发区中的先驱力量，是中国最早在沿海开放城市设立的以发展知识密集型和技术密集型工业为主的特定区域。改革开放以来，开发区作为中国经济发展的试验田和先导力量，在加速区域发展，推动产业升级以及完善城市功能等方面对中国经济做出重要贡献[2]。在取得辉煌成绩的同时，经开区建设亦面临一些困境。转型背景下，中国经济增长开始主要依赖第三产业带动，以制造业集聚为核心的经开区发展优势逐渐退却，难以如建设之初以及快速增长时期那样作为经济增长极带动地方经济的发展。中国开发区年鉴数据显示，2010年以来，经开区增加值增速快速下滑，并于2015年始低于全国平均增速，面临转型升级以重新适应国家经济走向的压力。
通过梳理国内外学者对中国经开区建设问题的研究发现，历年来研究话题演变可分为三个阶段。早期，经开区建设处于起步阶段，制度讨论以及发展方向等话题理所当然地成为了讨论的重点，研究热点集中于管理体制与发展战略[3⇓⇓-6]、可持续发展和生态工业园区[7⇓-9]、经开区城市化问题研究[10-11]等。1993年之后，经开区数量和规模快速提升，进而引发了盲目性和从众性建设等问题，研究热点开始转向空间布局[12⇓-14]、土地利用[15-16]以及产业选择等方面[17⇓-19]。而近期，研究热点则转向经开区转型升级，在功能选择，模式转轨等方面的讨论逐渐增多[20⇓-22]。
效益评价以及作用影响等方面，相比于国外学者而言，国内学者多关注空间效应，而鲜有涉及经济效益。张晓平等将开发区与城市空间结构演进的基本类型分为双核结构、连片带状结构以及多级触角结构[2]。何丹通过天津开发区域城市空间结构演进分析，发现开发区的高速经济增长和建设会导致母城空间的增长，同时城市形态会发生相应的改变[23]。黄小斌、王缉慈、王慧等同样认为经开区发展对城市的空间规模、形态以及空间增长方式都有着显著的影响[13,24-25]。开发区对母城经济效应的带动作用，理论依据可追溯到“增长极”、“中心—外围”，以及新产业区理论。Francois Perroux认为区域增长是一个非均衡的过程[26]，经开区作为区域经济发展的增长极，发展优先于其他区域，而后通过其本地网络属性以及根植性向外围扩散，进而对整个区域的经济产生带动作用。Grubel H G等人认为建立开发区能够增加国家税收收入，扩大财政来源[27]。Shearmur R以加拿大科学园区为例，发现特殊产业区促进了城市资源的迅速集聚，对城市的发展存在巨大促进作用[28]。
整体而言，现有研究多集中于开发区自身问题的研究，以特定经开区为例，运用定性或定量的方法，总结经验、发现问题以及提供解决思路。而着眼于经济增长，对经开区的建设和发展对于区域经济格局影响的研究较少。经济转型背景下，回顾经开区发展历程，探究其对中国经济格局的影响机理以及规律，将为经开区的进一步转型发展提供指导，并能够为其他类型开发区建设提供有益借鉴。本文从宏观层面上，以全国地级市域为研究尺度，探究经开区对中国经济格局的影响，从增速效应以及溢出效应两方面入手，并运用空间计量的方法探究其影响的空间格局以及时间演变规律，以期为经开区的转型发展以及其他类型开发区的建设提供科学支撑。

1 研究方法与数据

1.1 数据来源

本文所研究的经开区限于国家级经济技术开发区，截至2016年，共设有219家，分布在147个城市，数据来源于《中国开发区年鉴》。各城市的社会、经济数据来源于《中国城市统计年鉴》以及各省份统计年鉴，包括《新疆统计年鉴》《云南统计年鉴》以及《青海统计年鉴》。在研究时段选择上，以商务部、国土资源部印发《国家级经济技术开发区经济社会发展“十一五”规划纲要》以及最新一轮国家级经开区建设浪潮结束为始末参考，将时间选为2005—2016年。在分析格局演变的时间节点选择上，根据经开区数量以及增加值增长特征，选择2009、2013年两个转折点，以及2005、2016年2个起止年份。

1.2 概念解析与研究方法

1.2.1 增速效应和溢出效应

本文设计经开区对区域经济影响从直接和间接两个方面进行测度。首先，直接影响表现为经开区增加值增长速度与母城经济增长速度的差值。经开区作为制造业集聚区域，一般而言增加值增长速度快于其所在区域经济增速，而增速高于本地经济增速的部分则是增速效应的展现形式，发挥着直接提升当地经济总量的作用，该种作用方式为增速效应。然而，仅从增速效应去测度并不全面，经开区还会通过技术外溢、人才培养、产业链互动等方式带动区域经济的增长，而这部分增长并不表现在增速效应之中，因而有必要测度经开区对区域经济增长的溢出效应[29]。就已有的研究成果来看，在关于溢出效应的实证研究中，使用比较多的方法主要包括三种，分别为单方程计量模型方法、联立方程模型方法、索罗余值法或全要素生产率法[30]。本文采用单方程计量模型的方法，同时为了测度溢出效应的空间差异性，运用地理加权回归的方式进行测度[31]。

1.2.2 空间自相关分析

空间自相关是研究空间中某位置的观察值与其相邻位置的观察值是否相关以及相关程度的一种空间数据分析方法。本文中空间自相关分析用于测度不同市域的经济产出水平是否存在空间关联性。Moran's I公式为：
I = n ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W i j z i - z ¯ z j - z ¯ / ∑ i = 1 n ∑ j = 1 n W i j z i - z ¯ 2
式中： z i和 z j为相邻区域的变量取值； W i j为相邻权重，若相邻则值为1，否则为0；n为区域总数；I值的取值区间为[-1，1]，若取值为[-1，0]则表示空间关系为负相关，若取值为[0,1]则表明关系为正相关[32]。

1.2.3 地理加权回归

当因变量存在空间相关性时，传统回归方法将降低回归精度甚至出现错误的结果，而空间计量方法则可以有力地解决这一问题。同时，当用横截面数据建立计量经济学模型时，由于这种数据在空间上表现出的复杂性、自相关性和变异性，使得解释变量对被解释变量的影响在不同区域之间可能是不同的。作为空间计量方式的一种，地理加权回归模型（Geographical Weighted Regression，GWR）扩展了传统的回归框架，容许局部的参数估计，有利于解读空间异质性。模型如下：
y i = β 0 ( u i , v i ) + ∑ k = 1 p β k ( u i , v i ) x i k + ε i
式中：y为因变量向量； x i k为自变量矩阵； β k u i , v i表示变量k位于回归点i的回归系数； u i , v i表示第i个观测点的空间地理位置； ε服从方差为常数的正态分布。在核类型选择上，由于经开区空间分布不均衡，距离差异大，因而选择ADAPTIVE类型。带宽选择与优化对于GWR模型的精度影响较大，常用的方法有交叉验证和AICc信息准则法以及指定带宽等。本文选择AICc信息准则法[33]。

2 空间自相关检验与模型建立

2.1 空间自相关检验

本文计算了2005、2009、2013以及2016年经开区所在城市的增加值的全局莫兰指数，结果见表1。
表1 莫兰指数及检验

Tab.1 Moran's I and test

年份 Moran's I指数 p值 z得分
2005 0.3582 0.0002 3.7193
2009 0.0393 0.0534 1.9313
2013 0.1164 0.0000 7.4198
2016 0.1208 0.0000 7.7729
2005、2009、2013以及2016年莫兰指数分别为0.3582、0.0393、0.1164和0.1208，值在[0,1]之间，存在正向空间自相关，且2005、2013以及2016年正态统计量z值明显大于正态函数在1%显著性水平时的临界值，而2009年，正态统计量z值明显大于正态函数在10%显著性水平时的临界值。可以说明各城市的增加值之间存在正向空间自相关，其相关关系在10%的显著性水平下成立，因而在建模时选择地理加权回归模型更为合适。

2.2 变量选择与模型

在探究经开区对于母城产出水平影响的同时，本文综合考虑数据的可获取性及量化的难易程度，按照科学性、系统性的原则选取各影响城市产出水平的因素作为控制变量。包括资本投入因素、劳动力因素、结构因素、外资因素四个方面，并分别选取固定资产投资、城镇从业人员数、非农产业比重以及实际利用外资总额作为测度指标，同时将经开区增加值规模作为集聚因素，共同纳入计量模型中，以测度经开区对母城经济溢出效应。控制变量的计算方法与预期系数见表2。
表2 控制变量计算方法及预期系数

Tab.2 Calculation method and expected coefficient of control variable

影响因素 计算方法 预期
系数
资本投入因素 固定资产投资总额 +
劳动力因素 城镇单位就业人口+城镇私营和个体从业人口 +
结构因素 （二产增加值+三产增加值）/国内增加值总额 +
外资因素 实际利用外资总额 +
集聚因素 经开区增加值总额 +
设各市域增加值为 y i，该地坐标为 u i , v i。固定资产投资总额为 X 1，城镇就业人口为 X 2，非农产业比重为 X 3，实际利用外资总额为 X 4，经开区增加值总额为 X 5，则构建地理加权回归模型为：
y i = β 0 u i , v i + β 1 u i , v i X i 1 + β 2 u i , v i X i 2 + β 3 u i , v i X i 3 + β 4 u i , v i X i 4 + β 5 u i , v i X i 5 + ε i
式中： β 1 u i , v i为固定资产投资总额回归参数； β 2 u i , v i为城镇就业人口回归参数； β 3 u i , v i为非农产业比重回归参数； β 4 u i , v i为实际利用外资总额回归参数； β 5 u i , v i为经开区增加值总额回归参数，当 β 5 u i , v i>1时，说明经开区对母城经济贡献高于其自身增加值，有正向溢出效应，而小于1时，则有负向溢出效应。

2.3 地理加权回归模型与普通最小二乘法对比

在进行地理加权回归分析之前，首先对数据进行最小二乘法的全局估算，计算公式为：
y i = β 0 + ∑ j = 1 n β j x i j + ε i
式中： y i为城市i增加值总量； x i j为第i区域第j个因变量的值； ε i为随机误差项。使用2016年数据，计算结果见表3。
表3 全局OLS回归结果

Tab.3 OLS regression results

影响因素 估计值 标准差 t值 p值
X1（投资因素：固定资产投资） 0.6471 0.2414 2.6808 0.0083
X2（劳动力因素：城镇从业人员数量） 8.3003 0.5584 14.8642 0.0000
X3（结构因素：非农产业比重） 47 897.9521 21 133.0873 2.2665 0.0251
X4（外资因素：实际利用外资总额） 3.7933 0.7771 4.8811 0.0000
X5（集聚因素：经开区生产总值） 1.2433 0.3721 3.3415 0.0011
R2=0.928 adj R2=0.925 AICc=4 769.49
模型拟合优度高于0.9，投资因素，劳动力因素，外资因素以及聚集因素显著性水平均小于0.01，非农产业比重显著性水平小于0.05。AIC为4 769.49，R2为0.928，矫正后R2为0.925。通过比较发现，GWR模型R2为0.953，矫正后R2为0.947，拟合优度高于OLS模型。前者AIC值为4748.90，小于后者的4 769.49。Fortheringham等人认为如果GWR模型的AIC值与OLS模型相差值大于3以上，则可以认为GWR模型比OLS模型应用性更好[34]。

3 结果与分析

3.1 经开区增长及分布特征

3.1.1 数量、增加值及增速

2005—2016年，经开区建设规模持续提升，并呈现出“S”型增长特征。个数从54家增加到219家，总增加值增长10.3倍，从8 218亿元增长到84 724亿元。依据“S”型增长特征可将发展过程划分为三个阶段，2009年以前仍属于起步阶段，经开区数量及增加值均稳步增长，但增幅小，增速缓慢。2009—2013年，经开区进入新一轮建设高潮，个数由56家激增到210家，增加值年均增速达到34.73%。2013之后，经开区建设热潮退去，进入相对稳定期，增速出现大幅回落。2015年开始，经开区增加值增速开始低于全国增加值增速，失去了经济增长极优势。考虑到经开区产业以制造业为主，将经开区增加值与中国工业增加值增速进行对比可以发现，2015年之后，虽然增速优势有所下降，但前者仍保持领先，说明经开区制造业集聚优势依然存在（图1）。
表4 GWR模型系数估计值统计表

Tab.4 Coefficient estimates statistics of GWR model

影响因素 最大值 最小值 平均值 标准差
X1（投资因素：固定资产投资） 0.3897 0.2050 0.3094 0.0269
X2（劳动力因素：城镇从业人员数量） 12.5662 6.1119 8.9453 0.8523
X3（结构因素：非农产业比重） 103 704.8956 26 987.7979 66 525.2331 12 318.6287
X4（外资因素：实际利用外资总额） 12.3421 6.7118 9.9265 1.0498
X5（集聚因素：经开区生产总值） 3.9076 -0.8195 1.2129 1.1859
R2=0.953 adj R2=0.947 AICc=4 748.90
图1 经开区规模演变

Fig.1 Scale evolution of economic and technological develpment zone

3.1.2 空间分布

2005年经开区主要分布于东部和中部地区，西部地区新疆仅有两家，而青海和西藏均未设立经开区。东中部空间分布特征尚处于分散状态，各省份经开区建设仍处于起步阶段，除长三角以及山东半岛以外，其他区域均未展现出空间集聚特征。将设置经开区的城市赋值为1，其它城市赋值为0，计算全局莫兰指数，2005年为0.0033。到2009年，随着经开区个数的增加，区域本底经济优势开始显现，空间分异度显著提升，经开区集中分布于长江经济带以及长三角以北的东部沿海地区组成的反“L”形区域，此时，全局莫兰指数增长到0.0387。2013年与2016年空间分布相似，后者空间集聚更加显著，全局莫兰指数分别为0.0827和0.0831，其中京津冀，长三角以及长株潭和江西组团已经连相互连接形成经开区连绵分布带，川渝组团，哈大长城市群组团规模也都进一步扩大，形成了“一大连绵区”和“两大组团”的分布格局。同时，西部地区经开区建设也取得长足进展，新疆建有经开区的市县上升为7个，青海上升为3个，甘肃上升为5个。
从增加值分布上看，区域本底经济发展差距的影响显现的更为明显。2005年，东部地区经开区在增加值规模上相比于中部和西部地区已经有所优势，其中高增加值城市主要包括江苏省内各城市、上海、广州、天津、大连以及青岛等。而低增加值城市主要包括太原、西宁、兰州、乌鲁木齐以及石河子等中西部地区城市。到2009年，长江经济带沿线各城市经开区增加值有显著增长。2013和2016年，高增加值城市分布呈现出反“L”形分布，由长江经济带以及长三角向北延伸到哈大长城市群的沿海经济带组成。从东、中、西三大地带的角度看，2016年，经开区增加值分布存在东、中、西区域递减的格局，东部地区经开区增加值占全国经开区增加值总量的65%，中部占24%，西部占11%（图2）。
图2 经开区增加值分布

Fig.2 The distribution of value added in economic and technological development zone

3.2 增速效应分析

如图3，2005年，增速效应表现强烈的区域主要位于中、西部经济相对欠发达地区，如新疆乌鲁木齐、青海海东地区、甘肃兰州以及山西太原等地市。这些区域本底经济总量小，产业结构相对落后，经开区作为新设发展区域，得以突破当地产业结构桎梏，发挥制造业集聚优势，因而与当地经济相比，表现出较高的增长速度。而大连、沈阳、呼和浩特以及厦门等城市经开区增速效应表现为负值，其增速小于当地经济增速，主要由当地经济相对发达，而经开区建设经验不足导致。到2009年，经济危机打击了全球经济活力，全球贸易额快速下滑，以制造业为核心的经开区因此而遭受巨大打击。相比于2005年最高增速差达到200%而言，2009年，除乌鲁木齐以外，各经开区与本地经济相比增速优势均不超过30%。其中，北京、广西、西藏、山东、福建以及长江经济带沿线一些城市经开区增速效应更是一度降为负值，不仅没有对当地经济起到直接贡献，反而拉低了平均水平。
图3 增速效应分布

Fig.3 The distribution of growth effect

2013年相较于2009年，增速效应有所回升，增速效应显著的区域主要包括东北地区，长江经济带中下游，江苏、山东以及四川等，而重庆、内蒙以及西藏等区域则表现不佳。具体到城市，绵阳以及嘉兴二市经开区增速均高于全市总体增速超过150%，牡丹江市次之，达到120%。增速差值超过50%的城市还包括十堰、衢州、武汉、广安、潍坊以及荆州市等。增速效应值为负的城市包括重庆、内蒙古巴彦淖尔和呼和浩特、吉林长春和吉林、河北沧州以及衡水等。
到2016年，全国经开区增加值总体增速已经低于全国增加值增长速度，多数经开区增速效应开始表现为负值。中国转型经济背景之下，东北老工业基首当其冲地表现出转轨困境，传统工业产品在低迷的全球贸易形势中，需求下降，除绥化市和吉林市外，其他地区经开区增加值增速均低于本市经济增速。同样增速效应为负的集中区域还包括山东半岛、江苏省，以及江西省南部等。此时，仍然表现出强劲的增速效应的城市集中于长江经济带区域，如重庆、荆州、九江、安庆、宣城和杭州等城市，经开区建设在长江经济带经济建设中起到重要支撑作用。同样起到经济带动作用的区域还包括福建、河北和山西等。值得注意的是，西部的新疆、西藏以及甘肃省北部等区域，虽然经开区数量以及规模都远小于中、东部地区，但其在全国经开区增速下滑的情况下，仍然高于当地经济增长速度，表明西部地区经开区建设对当地经济仍然发挥着示范引领作用。

3.3 溢出效应分析

2005年，溢出效应最为显著的区域为西南和西北地区，包括重庆、南宁、贵阳、昆明、成都、兰州、乌鲁木齐以及西宁等城市。其次是东北、环渤海一带以及南部沿海一些城市，如长春、大连、北京、天津、烟台、潍坊以及厦门等。最不显著区域主要位于长三角区域，全国整体呈现出由西到东递减的格局。这主要由于，东部地区在经开区建设上致力于建设产业更为先进、组织形式更为高级的特殊经济区，初始期间与本地经济匹配性不佳，而广大西部地区经济发展相对落后，在经开区的建设上，更加依赖于当地经济本地，因而与本地经济融合度更好。到2009年，经济危机摧毁了长江以北的中、西部地区经开区的溢出效应，表现为负向，而东南地区、环渤海以及东北地区经开区对本地依然表现出正向溢出效应。可见，经开区与城市的关系并非仅为前者带动后者，城市的经济基础对经开区的建设同样起到的保驾护航作用。
从经济危机中复苏之后，2013年，全国各城市经开区溢出效应重新恢复正向带动作用，溢出效应高值城市主要分布在长江经济带上游以及西南沿海区域，如南宁、钦州、儋州、重庆、昆明等城市。到2016年，如前文所述，经开区建设面临转型压力，部分区域开始呈现出负面溢出效应。如长三角、京津冀城市群以及内蒙古一些城市。相对而言，对当地带动作用显著的区域主要集中于中部地区以及南部沿海区域，从太原、荆州到漳州，再到云南红河形成一条反“L”形高溢出效应城市带。中部地区相比于西部地区有着更强的能力应对2014年以来全球贸易低迷的国际形势，同时，与东部地区新经济形势下三产带动为主要驱动力相比，广大中部地区对制造业仍然较为依赖，因而其经开区与当地经济联系仍然较为紧密，发挥着显著的溢出作用。除此城市带之外，溢出效应显著的区域还包括山东威海和烟台、辽宁铁岭和沈阳等城市。
图4 溢出效应分布

Fig.4 Distribution of spillover effect

3.4 经开区对区域经济作用类型划分

根据增速效应和溢出效应的数量关系，可将经开区与城市关系分为四种类型：高增速高溢出效应类型（高—高型），低增速高溢出效应类型（低—高型），高增速低溢出效应类型（高—低型），低增速低溢出效应类型（低—低型）。其中，高—高型是最优类型，经开区能够保持高增长率直接提升当地经济总量，同时与当地经济网络联系紧密，有效提升经济发展效率。低—高和高—低型为次优类型，前者对当地经济有良好的带动作用，但经开区本身增长速度有限，影响其更大规模的带动当地经济发展，后者经开区本身有着高速的经济增长，但却更加孤立，与本地经济联系疏松，难以发挥涓滴作用。低—低型是最差而急需转变发展类型的一类经开区，其自身经济增长已经出现问题，而在区域经济网络中又不能发挥支撑作用，进而成为本地经济中增长的累赘。以增速效应值以及溢出效应值各自数据中位数为高低分界线对2016年各城市经开区类型进行划分，其空间分布如图5。
图5 经开区类型分布

Fig.5 Different type distribution of economic and technological development zone types

首先，高—高型经开区分布较为集中的区域主要在长江经济带中游，以及山西、河南组团，其他则零散分布于东南地区的浙江、福建和广东，西南地区的云南、四川和西藏，以及东北地区的吉林，而整个西北地区无高—高型分布。低—高型主要分布在中部和东北地区，这些区域经开区在当地经济发展过程中起到了良好的支撑带动作用，但是其自身增长速度有待进一步提升。高—低型经开区分布空间格局为呈倒“八”字的两条城市带，一条从新疆到甘肃和青海，最后延伸到四川和重庆，另一条从东北部呼伦贝尔和绥化市向南到京津冀和山东，最后延伸到江苏和浙江。这两大区域的经开区自身有着高速的经济发展，但对当地经济带动作用并不明显，应着重调整使得经开区更加融入到当地经济网络中去，提升其溢出效应的发挥。最后，低—低型主要分布在内蒙、陕西、宁夏和甘肃一带，环渤海和山东一带，其经开区建设亟待转型，适应国家新的经济形势，加强与本地经济互动。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文将经开区与当地经济作用形式归纳为增速效应与溢出效应，并通过地理加权回归等空间计量方法对其进行定量刻画，研究发现：
①1984年批准设立以来，经开区对中国经济建设作出巨大贡献，对中国经济格局产生深刻影响。其增加值和数量上都表现出东高西低，东、中、西三大地带递减的空间格局，并经历了从相对分散到东南聚集的演变过程。2016年，经开区数量及增加值高度集中于由长江经济带，以及长三角向北延伸到哈大长城市群的沿海经济带组成的反“L”形区域。经济转型背景下，其经济增速开始低于全国平均水平，以制造业为核心的经开区面临着迫切的转型压力。
②全国经开区总体增速效应经历了由高值，到经济危机导致的低值，再到逐渐恢复上涨，最终由于全国经济转型而再次回到低值的波动过程。空间分布上，高增速效应城市经历了由西北转向东部沿海，最后转向长江经济带的演变过程。经开区在西部地区一直保持增速领先地位，对当地经济产生良好的引领示范作用，在西部地区建设上起到积极作用。同时，长江经济带一带广泛密集分布的经开区对长江经济带的崛起亦起到重要支撑和带头作用，全国经开区增速普遍下降的形势下，长江经济带区域的经开区仍然能够保持旺盛的增长速度，其转型发展较为成功。
③全国经开区溢出效应同样经历了由高值—下降—回升—低值的波动过程，但其波动幅度相对较小。空间分布上，溢出效应显著区域经历了由西部、到东南，再到西南，最终集中于中部地区的转移过程。中部地区相比于西部地区有着更强的应对2014年以来全球贸易低迷的经济实力，同时，与东部地区新经济形势下三产带动为主要驱动力相比，对制造业仍然较为依赖，因而其经开区与当地经济联系仍然较为紧密，发挥着显著的溢出效应。
④东北地区以及中部地区以低—高型经开区为主，与当地经济网络联系紧密，起到良好的经济支撑和带动作用，但其自身经济增长速度有待进一步提升。高—低型经开区分布空间格局为呈倒“八”字形的两条轴带，一条从新疆到甘肃和青海，最后延伸到川渝地区，另一条从东北部呼伦贝尔和绥化市向南到京津冀和山东，最后延伸到江浙一带。这两大区域的经开区自身有着高速的经济发展，但对当地经济带动作用并不明显，应着重调整使得经开区更加融入到当地经济网络中去，提升其溢出效应的发挥。低—低型经开区主要分布在陕甘宁和内蒙古、环渤海和山两大区域，其经开区建设亟待转型，适应国家新的经济形势，加强与本地经济互动。发展最优的高—高型经开区主要分布在长江经济带中游，以及山西、河南组团，应总结其优秀经验，供其他经开区借鉴和学习。

4.2 讨论和展望

从中国总体经济格局看，经开区的建设对于东、中、西三大地带经济实力递减的格局并未产生扭转性影响。其建设在西部地区发挥了良好的增速效应，对加强西部地区经济实力做出了一定贡献。但相比较而言，东部地区经开区从数量以及增加值总量上都远高于西部地区，这更进一步地加强了东部地区的经济优势。因而，在特殊经济区发展过程中，应加强西部地区的建设，以期在一定程度上缩小西部地区与东部地区的经济差距。
中国经济进入结构化调整之后，经济提升由二产带动向三产带动转移，制造业对经济贡献大幅度下降。作为制造业集聚的经济技术开发区，在此背景下，对国民经济的贡献不断下降。因而，如何调整经开区经济结构，继续发挥其增长极作用，成为亟待解决的问题。具体到转型方式，向第三产业演进，还是继续作为制造业集聚区域发挥二产功能，同样值得深入讨论。
最后，何种经济区域适合什么样的增速效应和溢出效应组合关系，得以发挥更好的经济增长效应是个值得研究的话题。总体而言，开发区建设和转型过程中，应注重增速效应和溢出效应的均衡发展，提升自身增速的同时，要积极融入到区域经济以及社会网络中去，更好地服务当地经济发展。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
张晓平. 我国经济技术开发区的发展特征及动力机制[J]. 地理研究, 2002(5):656-666.

[2]
张晓平, 刘卫东. 开发区与我国城市空间结构演进及其动力机制[J]. 地理科学, 2003(2):142-149.

[3]
郭小碚, 张伯旭. 对开发区管理体制的思考和建议——国家级经济技术开发区调研报告[J]. 宏观经济研究, 2007(10):9-14.

[4]
邓春玉. 我国开发区管理体制创新趋势分析——兼论广东湛江国家级经济技术开发区东海岛新区管理体制[J]. 城市发展研究, 2007(1):111-118,126.

[5]
丛林. 国家级经济技术开发区发展战略研究[J]. 开发研究, 2005(2):27-28.

[6]
赵晓冬, 王伟伟, 吕爱国. 国家级经济技术开发区管理体制类型研究[J]. 中国行政管理, 2013(12):56-59.

[7]
龙花楼, 蔡运龙, 万军. 开发区土地利用的可持续性评价——以江苏昆山经济技术开发区为例[J]. 地理学报, 2000(6):719-728.

DOI

[8]
冯薇. 产业集聚与生态工业园的建设[J]. 中国人口·资源与环境, 2006(3):51-55.

[9]
李同昇, 韦亚权, 周华. 生态工业园及其规划设计探讨[J]. 经济地理, 2005, 25(5):647-650.

[10]
王文滋. 再论我国经济技术开发区城市化功能开发[J]. 城市开发, 1999(1):33-35.

[11]
陈昭锋. 论我国经济技术开发区城市化功能开发[J]. 城市开发, 1998(4):19-21.

[12]
高超, 金凤君. 沿海地区经济技术开发区空间格局演化及产业特征[J]. 地理学报, 2015, 70(2):202-213.

DOI

[13]
黄小斌. 试论我国高技术开发区布局[J]. 经济地理, 2000(6):34-38.

[14]
陈汉欣. 中国高技术开发区的类型与建设布局研究[J]. 经济地理, 1999, 19(1):7-11.

[15]
江立武, 赵小敏. 基于GIS空间模型的开发区土地集约利用评价研究[J]. 开发研究, 2010(2):10-12,40.

[16]
黄凌翔, 赵娣, 金丽国. 开发区土地集约利用潜力实现研究——基于天津经济技术开发区673个地块的调研[J]. 中国土地科学, 2014, 28(10):33-39.

[17]
胡新智. 中国国家级经济技术开发区产业集群效果分析[J]. 管理评论, 2005(7):20-26,63.

[18]
Keeble D, Lawson C, Moore B, et al. Collective learning processes,networking and institutional thickness in the Cambridge region[J]. Regional Studies, 1999, 33(4):319-332.

[19]
Lawson C. Towards a competence theory of the region[J]. Cambridge Journal of Economics, 1999, 23:151-169.

[20]
Bwalya, Samuel Mulenga,foreign direct invesstment and technology spillovers:evidence from panel data analysis of manufacturing firms in Zambia[J]. Journal of Development Economics, 2006, 81:514-526.

[21]
Wei Yehua Dennis, Leung Chi Kin. Development zones foreign investment,and global city formation in shanghai[J]. Growth and Change, 2005, 36(1):16-40.

[22]
余军华. 高新技术开发区与湖北区域经济发展战略的一个可能性框架[J]. 科技进步与对策, 2008(8):112-115.

[23]
何丹, 蔡建明, 周璟. 天津开发区与城市空间结构演进分析[J]. 地理科学进展, 2008(6):97-103.

DOI

[24]
王缉慈. 高新技术产业开发区对区域发展影响的分析构架[J]. 中国工业经济, 1998(3):54-57.

[25]
王慧. 开发区与城市相互关系的内在肌理及空间效应[J]. 城市规划, 2003(3):20-25.

[26]
Perroux F. Economic Space:Theory and Applications[J]. Quarterly Journal of Economics, 1950, 64(1):89-104.

[27]
Grubel H G. Towards a theory of free economic zones[J]. Weltwirtschaftliches Archiv, 1982, 118(1):39-61.

[28]
Shearmur R, Doloreux D. Science parks:actors or reactors?Canadian science parks in ther urban context[J]. Environment & Planning A, 2000, 32(6):1065-1 082.

[29]
王少剑, 王洋, 赵亚博. 1990年来广东区域发展的空间溢出效应及驱动因素[J]. 地理学报, 2015, 70(6):965-979.

DOI

[30]
熊义杰. 技术溢出效应与区域经济发展[M]. 北京: 科学出版社, 2016.

[31]
覃文忠. 地理加权回归基本理论与应用研究[D]. 上海: 同济大学, 2007.

[32]
林锦耀, 黎夏. 基于空间自相关的东莞市主体功能区划分[J]. 地理研究, 2014, 33(2):349-357.

DOI

[33]
孙倩, 汤放华. 基于空间扩展模型和地理加权回归模型的城市住房价格空间分异比较[J]. 地理研究, 2015, 34(7):1343-1 351.

[34]
姚丽, 谷国锋. 基于GWR的河南省县域经济差异及其驱动因子的时空演变研究[J]. 河南科学, 2014, 32(9):1853-1 859.

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