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Economic geography >

2019 , Vol. 39 >Issue 11: 9 - 17

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.11.002

Analysis of Spatial-Temporal Evolution of Special Economic Zones in India

  • GAO Shuxin ,
  • WANG Xingping , ※
Expand
  • School of Architecture，Southeast University，Nanjing 210096，Jiangsu，China

Received date: 2019-02-20

  Revised date: 2019-09-06

  Online published: 2025-04-17

Fold

Abstract

Taking 640 cities across India as research subject, this study employs Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) to analyze and discuss the spatial-temporal evolution and influencing factors of Special Economic Zones from 2006-2018. The result shows that: 1) The spatial agglomeration of Special Economic Zones in India has been strengthened first and then weakened, and the overall agglomeration situation has been strengthened; 2) Special Economic Zones in India are dominated by information technology, bio-pharmaceutical and multi-product industries, and the three major industries present different patterns of spatial differentiation; 3) The spatial cluster of Special Economic Zones in India can be divided into high level regional type (high-high) and type of polarization (high-low); 4) Cold spots and hot spots of the Special Economic Zones in India distribute stably, showing the “hot south and cold northeast” on the whole, the core area of distribution of Special Economic Zones lies in the south region, while northeast region belongs to the cold spots; 5) Natural conditions and the labour factor endowment, the level of regional economic development, infrastructure conditions and scientific and technological facilities are the influencing factors, leading to the spatial and temporal differentiation of Special Economic Zones.

Key words： Special Economic Zones; export-oriented economy; international cooperation park; information technology industry; China-India cooperation; the Belt and Road Initiative; India

Cite this article

GAO Shuxin , WANG Xingping . Analysis of Spatial-Temporal Evolution of Special Economic Zones in India[J]. Economic geography, 2019 , 39(11) : 9 -17 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.11.002

长期以来，印度把园区作为现代化经济发展的重要载体。早在1960年代，印度开始尝试发展外向型经济，1965年在古吉拉特邦（Gujarat）的坎德拉（Kandla）设立出口加工区（Export Processing Zone），即经济特区的雏形，随后7个出口加工区陆续设立；1990年代以来，印度政府推动自由化、市场化、全球化的新经济改革，允许邦政府与私人部门设立出口加工区，同时逐步放宽了外商投资的限制。随着跨边境经济合作区[1]出现，印度主要与新加坡、日本以及周边南亚国家共建国际合作园区。其中，印度的新加坡国际合作园区主要是以1992年班加罗尔国际高科技园为代表的科技型园区，日本国际合作园区是以汽车行业为主的制造型园区，印度与周边南亚国家则主要建设自由贸易区。为增强国际竞争力，2000年印度政府开始考察各国经济特区的发展经验，同年在全国推广经济特区，并陆续将之前设立的7个国有出口加工区升级为经济特区。《经济特区法案》（2005）（Special Economic Zones Act，2005）、《经济特区法规》（2006）（Special Economic Zones Rules，2006）颁布后，经济特区的相关政策与法规得以不断完善，印度经济特区获得了快速的扩张。与此同时，以海尔、三一重工集团为代表的中国企业在印度投资并设立园区。目前，在印的中国国际合作产业园区可分为企业主导型与政府主导型，产业以能源、家电、汽车配件等中国优势产业为主。
由此可见，印度经济特区的规范发展时间与印度的中国国际合作园区起步时间相对吻合。随着“‘一带一路’倡议”的深化，印度已经成为中国企业“走出去”、共建国际合作园区的重要选择对象。因此，有必要对印度本土经济特区规范发展时期展开分析，为中国与印度共建国际合作园区的规划建设提供参考与借鉴。
已有对印度经济特区的研究以印度出口加工区[2]、自由贸易区[3]、科技园区[4]、自由经济区[5]等各类型经济特区为研究对象。研究发现，在发展机制方面，政策干预和聚集效应一定程度上促进经济特区的发展[6-7]，但实际运行中，法律法规、政策制度、管理运营体系依然对外资进入等有诸多限制，印度政治环境、制度环境、法律环境等未能为经济特区运行提供有效保障[8]；在发展效应方面，印度经济特区促进了经济发展与投资环境的改善，带动了制造业出口与社会就业[9]，但在土地机制[10]、制度背景[11]等影响下，印度经济特区的地方发展溢出效益仍不充分[12]，在某些情况下对印度公共政策和治理构成挑战[13-14]，尤其是农村土地问题[15]。相对于中国的经济特区所起的作用而言，印度经济特区的发展仍然处于较为落后的水平；在空间选址、规模与配套方面，印度经济特区选址、规模设置合理性和科学性不足，交通设施、基础设施等条件不能支撑经济特区发展壮大[5,16-17]。
综上所述，国内外学者深入分析了印度经济特区的发展问题，相关建议围绕基础设施的改善、法制政策环境的完善、选址的合理性等内容展开。目前研究主要从静态视角出发，从时空视角探讨印度经济特区的演变特征及影响机制的研究仍相对薄弱。本文以印度640个区级以上城市2006—2018年的经济特区数据为支撑，综合运用探索性空间数据分析方法对研究期内城市经济特区分布差异的时空特征和空间关联格局进行分析，从而探讨印度经济特区的发展与空间变化规律。

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域与对象

目前印度全国分为28个邦（Pradesh）和7个中央直辖区（Union territory）。根据2011年最近一次人口普查，印度共有27个邦（2014年特伦甘纳邦从安得拉邦分离）和7个中央直辖区、640个区级行政单元（District）。因此本文以印度区级行政单元为研究对象（不包括中印边境印占区和克什米尔印度实际控制区等），确定27个邦和7个中央直辖区、640个区级行政单元作为本文的研究单元。
2005年前，印度共有7个由国家政府审批成立、11个邦级政府或私人部门成立的经济特区。经济特区法（Special Economic Zones Act，2005）颁布后，经济特区的成立由印度中央政府经济特区审批委员会（Board of Approval）审批，经济特区呈现遍地开花之势。截至2019年1月，印度经济特区有355个，其中18个是经济特区法颁布前成立的。各邦及中央直辖区的经济特区数量差距较大，可分为四个梯队（图1）：经济特区数量为47~58个的邦有4个，经济特区数量为21~26个的邦有5个，经济特区数量小于或等于5个的邦及中央直辖区有11个，没有经济特区的邦及中央直辖区有14个。其中特伦甘纳邦、卡纳塔克邦的经济特区数量最多，分别为58和51个。
图1 印度经济特区数量分布（2018）

Fig.1 Distribution of number of Special Economic Zones in India（2018）

从空间分布来看，印度经济特区分布呈现“大集聚小分散”的空间分布特征，在空间上呈现南部凸起、东北部塌陷的空间格局。东部沿海带依托港口城市维沙卡帕特南、集散地甘吉布勒姆，西部沿海带依托港口城市孟买、信息科技城市班加罗尔，共同形成南部经济特区集聚区。
从经济特区的行业（表1）来看，印度经济特区的主导产业基本覆盖第二产业与第三产业。第二产业的产业门类较广，几乎涉及工业各行业，既有纺织服装、化工、建材、金属等传统制造业，也有电子信息、航空设备、生物制药、太阳能等新兴产业。第三产业的产业门类则较少，一是服务业于工业发展的必需行业——物流业，二是以IT为代表的软件行业、动漫、游戏、工程设计等具备印度特色的服务外包业。
表1 印度经济特区主导产业概况

Tab.1 The leading industries of Special Economic Zones of in India

产业类型 主导产业门类
第二产业 农产品加工、航空型生产、汽车及配件、矿物、金属制品、制药/化学品、建筑产品、运输设备、陶瓷和玻璃、电子产品、鞋类皮革、食品加工、宝石和珠宝、手工艺品和地毯、氧化铝/铝、轻型工程、冶金工程、石油化工、石油和天然气、基于端口的多产品、电力/替代能源/太阳能、纺织品/服装/羊毛制品、造纸和印刷业、花岗岩加工业、机械制造、电子硬件
第三产业 IT、软件开发、电信、动漫、游戏、工程设计、仓储物流服务、综合服务

资料来源：依据参考文献[18]整理。

1.2 数据来源与处理

本文采用了印度经济特区网的经济特区名录[18]以及印度国家统计局[19]的相关统计数据。主导产业分类根据经济特区实际主导产业、《全球行业分类（2016）》（GICS）以及《印度工业分类（2008）》（NIC），将经济特区的产业分为17类（表2）。
表2 印度经济特区产业分类

Tab.2 The classification of Industries of Special Economic Zones

经济特区类型 产业分类
二产主导型 生物医药、皮革制品、造纸业、纺织服装、农产品与食品加工、矿产资源及其加工、新能源、汽车及运输装备制造、航天、宝石与珠宝、手工艺、建筑材料
三产主导型 仓储物流、综合服务
产业融合型 工程器械及服务、信息技术、综合产业

1.3 研究方法

探索性空间数据分析（ESDA）是一种“数据驱动”的分析方法，采用空间自相关作为测度变量空间相互依赖水平的统计指标，分为全局空间自相关和局部空间自相关[20]。
本文选取Moran's I指数、Getis-Ord G i *来分析经济特区全局和局部空间关联的特征[21⇓-23]，其中前者主要研究整个区域的空间关联模式，后者分析经济特区局部区域的自相关特征，通过经济特区空间分布的热点区与冷点区来表达空间差异[21]。

2 印度经济特区分布的时空特征

2.1 印度经济特区的时序演变

图2反映的是2006年以来印度经济特区数量的变化图。总体来看，2006—2018年印度经济特区数量从54个增长到355个，年均增长率高达22.5%。
图2 2006—2018年印度经济特区数量变化情况

资料来源：依据参考文献[18]整理。图3~图5同。

Fig.2 The changes of number of Special Economic Zones in India from 2006 to 2018

印度经济特区数量随时间变化趋势表明，2007年为印度经济特区设立的高峰期，2014年为经济特区设立的低值期。这些时间点与印度宏观经济、政治环境以及经济特区审批变化趋势相吻合。
2006年印度中央政府经济特区审批委员会（Board of Approval）成立并开始审批经济特区，经济特区迅速扩张。但由于《经济特区法案》过于宽松，许多开发商以低廉的价格大量征收农用地，农民得不到合理的赔偿，导致冲突不断。2007年初孟加拉邦（West Bangal）的兰迪格兰地区（Nandigram）农民的抗议事件发生后，印度政府暂停经济特区的审批，同年4月，政府恢复对经济特区的审批，同时对经济特区的审批制度进行了调整和修改，包括各省不得强制征地、特区开发商必须为当地居民提供就业机会等内容[2]。2008年后经济特区的“设立热”逐渐褪去。
2014年印度大选后，莫迪政府颁布了系列宏观经济改革政策，影响了2015年经济特区的设立。此后，莫迪政府一直致力于改善极为复杂的投资商业环境，如统一全国税制，提高外国投资比例，允许外资参与印度城郊公私合作模式的铁路走廊建设、高速铁路系统、铁路电气化、信号系统等项目，以及“印度制造”计划（Make in India Campaign）的提出，推动经济特区的设立再次进入高峰。
新设经济特区的规模变化与经济特区数量变化阶段划分具有一致性（图3、图4）。2007年经济特区相关法规与审批制度调整和修改后，新设立经济特区的数量减少，当年新设经济特区总面积与平均面积大幅减少，但原有经济特区扩增总面积基本大于缩减总面积。2014年底莫迪政府推动了宏观经济改革，渡过一年的经济政策适应期后，当年新设经济特区的总规模、平均规模有所上升，但原有经济特区扩增总面积小于缩减面积。
图3 2006—2018年印度新设经济特区的总面积与平均面积

Fig.3 Total area and average area of new Special Economic Zones in India from 2006 to 2018

图4 2007—2018年印度原有经济特区的面积变化情况

Fig.4 Changes in the size of the original Special Economic Zones in India from 2007 to 2018

2.2 印度经济特区的空间演变

2.2.1 总体空间格局

利用ArcGIS 10.2计算得到印度经济特区历年的全局Moran's I值、Z值均为正值（表3），且全局Moran's I估计值均在0.01显著性水平下通过检验，表明印度经济特区的分布存在显著的、正向的空间自相关性，在空间上呈现出集聚现象。从全局Moran's I指数变化方向来看，印度经济特区的全局Moran's I指数总体呈现先增后降的波动趋势，2006—2011年，全局Moran's I指数由0.019变化至0.039，2011—2014年，全局Moran's I指数从0.039降至0.038后升回0.039，2014—2018年，全局Moran's I指数由0.039降至0.030，说明随着时间的推移，各研究单元的经济特区数量的关联程度先增强后减弱，2006—2014年经济特区集聚态势逐渐增强，随后经济特区集聚态势有所减弱。但整体来看，印度经济特区的集聚态势有所增强。
表3 印度经济特区的全局Moran's I估计值

Tab.3 Estimates of Global Moran's I for Special Economic Zones in India

年份 Moran’s I Z值 P值
2006 0.019 3.889 0.000
2007 0.025 5.003 0.000
2008 0.029 5.596 0.000
2009 0.034 6.460 0.000
2010 0.038 7.014 0.000
2011 0.039 7.243 0.000
2012 0.038 7.091 0.000
2013 0.039 7.164 0.000
2014 0.039 7.229 0.000
2015 0.038 7.061 0.000
2016 0.037 6.912 0.000
2017 0.030 6.007 0.000
2018 0.030 5.890 0.000

2.2.2 行业空间分布格局

以经济特区的主导产业出现次数作为该产业的发展频次。经济特区产业发展频次排名前三的产业有信息技术、生物医药与综合产业（图5）。其中信息技术产业的发展频次为239，接近生物医药产业的8倍。目前经济特区的主要产业以高新技术产业为主，纺织服装、皮革制品等劳动密集型产业涉及较少。
图5 经济特区主导产业频次（截至2019年1月）

Fig.5 Frequency of leading industry of Special Economic Zones（as of January 2019）

利用ArcGIS10.2对三大主要行业进行热点分析，发现三大行业呈现不同的空间分异格局。信息技术产业的热点区明显集中于南部地区，冷点区主要分布在东北部，整体呈现从南向东北方向衰减的圈层结构。生物医药产业的热点区则相对北移，主要集中分布于印度中部地区，冷点区域同样集中在东北部，冷点区域范围更广，整体同样呈现从中部向四周衰减的圈层结构。综合产业的热点区主要集中在印度西部、东部沿海地区，冷点区亦主要分布在东北部，整体呈现从沿海到内陆衰减的圈层结构。

2.2.3 局域空间格局

依次选取2006、2010、2014和2018年作为研究截面，并结合局部Moran's I指数的分布情况，在通过5%显著性水平检验的前提下，印度经济特区仅出现高值集聚（HH）与高低集聚（HL）两种类型，因此将640个研究单元划分为高水平集聚区（高值集聚，H-H）、极化型集聚区（高低集聚，H-L）。
高水平集聚区。该类型经济特区空间分异较小，区域自身与邻域的经济特区数量较多，呈正相关，主要分布在印度南部地区，且在空间上呈现出由东向西扩张、整体向南收缩的趋势，特别是安得拉邦、特伦甘纳邦、卡纳塔克邦、马哈拉施特拉邦的主要区，在较高的经济发展水平、先进的生产技术、生产要素集聚与循环等多种因素综合作用下，经济特区的数量不断提高，对周边城市形成一定的正向带动作用，存在空间溢出效应，但不同地区的扩展强度和方向存在差异。
极化型集聚区。该类型经济特区的空间分异程度较高，区域自身经济特区有较快的发展趋势，但呈现单极化特征，对周边地区的扩散效应较弱，呈现“中心高、四周低”的负相关性。该集聚区集中分布中央邦的印多尔区、哈里亚纳邦的古尔冈区等新兴现代城市，且在空间上呈现出由东南部向中部转移的趋势。

2.2.4 空间格局演变

分别计算2006、2010、2014和2018年各行政单元的Getis-Ord G i *指数并利用ArcGIS10.2对其进行可视化表达，根据自然断裂法将相应研究界面的 G i *指数从高到低分为热点区、次热区、随机分布区、次冷区、冷点区五类，生成印度区级以上城市经济特区分布空间格局的热点演化图（图7）。
图6 信息技术行业、生物医药、综合产业热点分析

Fig.6 Getis-Ord G i * for the information technology industry, bio-pharmaceutical industry, multi-produce industry

图7 2006—2018年印度区级以上城市经济特区数量的热点演化

Fig.7 Evolvement of spatial pattern of Special Economic Zones hotspot areas in municipal cities of India from 2006 to 2018

①冷热点区域的总体格局保持相对稳定且表现出高度集聚的特征。整体上来看，2006年以来，印度区级以上城市经济特区的冷热区域呈现“热点—次热—次冷—冷点”的圈层扩散格局。不同类型区在空间上集聚连片分布，区域差异较为明显。
②南部地区是经济特区分布的核心区域。印度经济特区分布具有一定的地带性规律，呈现由南部地区向东北部地区梯度递减的空间格局，热点区主要分布在南部及南部海岸地区。与南部地区相比，东北部地区的社会经济发展水平、城市整体的吸引力和辐射能力等方面均存在一定差距，东北部地区多处于冷点区或次冷区。
③在总体格局相对稳定的前提下，不同类型区域的城市数量和空间规模出现了一定程度的波动。总体来看，2006—2018年，冷点区、次冷区、热点区的城市数量均表现出增加趋势，分别由2006年的6、62、73个变化至110、80、102个，次热区则是在2006与2018年保持19个，2010与2014年皆为26个，随机分布区的数量则明显减少，由2006年的490个变化至2018年339个。由此可见，印度经济特区的冷热区域变动呈现两极分化的趋势，且冷点区的增幅尤为明显。分阶段来看，2006—2010年，热点区、冷点区发生明显的空间变化，冷点区从中央邦与恰蒂斯加尔邦交界处向东北部的贾坎德邦、比哈尔、西孟加拉、阿萨姆等邦扩展，热点区增加了马哈拉施特拉邦的部分区。2010—2018年，南部地区始终处于热点区，内部变化幅度较小，东北部地区的始终处于冷点区或次冷区，阿萨姆邦、那加兰邦、梅加拉亚邦的部分城市从冷点区变化为次冷区。

3 印度经济特区空间分异的影响因素分析

总体而言，印度经济特区的空间分异格局的时空差异较小，因此结合数据的可获得性，参考区位条件等传统经济地理因素与产业外部性、人力资本等新经济地理因素，可选择2011年印度各邦自然环境条件、经济发展等相关的26项指标的数据（表4），采用SPSS 23.0对印度各邦经济特区的数量及其影响因素进行相关性分析（表5）。其中地震低风险区面积比例、GDP、工厂数量等16项指标与经济特区数量在0.01级别（双尾）呈现显著相关性，总人口、最低工资、识字率与经济特区数量在0.05级别（双尾）呈现显著相关性，而低风速区面积比例、人均GDP等6项指标与经济特区数量不具有相关性。
表4 影响因素的相关指标

Tab.4 Related indexes of influencing factors

要素类型 指标 指标描述 单位
自然环境条件 建设适宜性 地震低风险区面积比例 %
低风速区面积比例 %
洪水危险区面积比例 %
经济发展格局 经济水平 GDP 亿卢比
人均GDP 卢比
工业水平 工厂数量 家
工业投资资本 万卢比
工业增加值 万卢比
劳动力要素禀赋 劳动力人口 总人口 千万
农村劳动力参与率 %
城市劳动力参与率 %
城镇化水平 城镇化率 %
劳动力成本 最低工资 卢比/天
教育水平 识字率 %
基础设施条件 交通设施水平 公路密度 km/100 km2
平均每天的国内航班数 班次
平均每天的国际航班数 班次
港口总数 个
主要港口数 %
能源设施水平 工业发电量 GWh
无线网用户 万人
科技设施条件 高等学校资源 大学数量 所
专科学校数量 所
独立机构资源 独立理工学院 所
独立管理学院 所
科研水平 专利申请数量 个
表5 各项指标与经济特区数量的相关性分析结果

Tab.5 Results of the analysis of correlation between the number of indexes and Special Economic Zones

指标 相关性 显著性（双尾）
地震低风险区面积比例 0.460** 0.002
低风速区面积比例 0.211 0.216
洪水危险区面积比例 0.014 0.934
GDP 0.773** 0.000
人均GDP 0.046 0.804
城镇化率 0.024 0.892
总人口 0.384* 0.023
农村劳动力参与率 0.347* 0.041
城市劳动力参与率 0.042 0.809
城镇化率 0.024 0.892
最低工资 -0.355* 0.034
识字率 -0.043 0.808
工厂数量 0.876** 0.000
工业投资资本 0.823** 0.000
工业增加值 0.892** 0.000
公路网密度 -0.147 0.399
平均每天的国内航班数 0.651** 0.000
平均每天的国际航班数 0.504** 0.004
港口总数 0.617** 0.000
主要港口数 0.652** 0.000
工业用电量 0.771** 0.000
无线网用户 0.588** 0.004
大学数量 0.612** 0.000
专科学校数量 0.628** 0.000
独立理工学院 0.684** 0.005
独立管理学院 0.455** 0.000
专利申请数量 0.776** 0.000

注：*在0.05级别（双尾），相关性显著；**在0.01级别（双尾），相关性显著。

3.1 基础因素：自然环境条件与劳动力要素禀赋

自然环境条件与劳动力要素禀赋是经济特区选址的基础影响因素。对比地震灾害、风灾害以及洪水灾害，地震风险对经济特区选址具有显著影响。劳动力总人口、农村劳动力参与率与经济特区数量具有正相关，城镇劳动力参与率、城镇化率、识字率却未表现与经济特区数量相关，一定程度上说明印度人口红利与农村剩余劳动人口转移是工业、服务业发展的基础。最低工资标准与经济特区数量呈现负相关，主要原因是印度经济特区多集中于信息技术、生物医药两大知识密集型行业，对城市人才素质、科教环境等要素需求较高。

3.2 核心因素：经济发展格局

不同区域经济发展的空间差异是经济特区空间分布差异的决定性因素。从相关性分析可见，GDP、工业投资、工业增加值与经济特区数量具有高度正相关性。经济特区高水平集聚区分布在印度南部地区，主要原因是南部城市经济发展基础与规模、投资环境等水平较高；经济特区极化型集聚区则主要分布在北部地区，且以中央邦的印多尔区、哈里亚纳邦的古尔冈区等新兴现代城市为主，该类地区的经济发展基础与规模、投资环境与南部发达地区相比还存在较大的提升空间，未能具备经济溢出效应。

3.3 关键因素：基础设施条件

交通区位是经济特区选址的关键影响因素。每天的国内与国际航班次数、港口总数、主要港口数与经济特区数量呈现高度正相关，公路密度却与经济特区数量不具备相关性，说明经济特区的选址高度依赖机场区位与港口区位条件。一方面，印度公路密度较高，各地区的公路密度差异相差较小；另一方面，印度的公路建设较为落后，且其公路划分标准与建设标准滞后于国际通行标准，因此公路的实用性较低，道路运输效率不高，不利于物流业的发展。
此外，能源水平对经济特区数量分布具有积极影响，说明印度的经济特区多选择基础设施已经相对完善和优越的地区[24]，经济特区的集聚一定程度上可享受基础设施互通的便捷性。

3.4 重要因素：科技设施条件

科技设施条件是经济特区选址的重要影响因素。高等教育资源、独立机构资源、科研水平与经济特区数量间的正相关性较高，可见与北部地区相比，南部地区在各类高新要素的组合、总体规模、整体效益等方面具有明显优势，技术、知识、人才等创新要素流动频繁，各类要素的规模优势及结构优势较为明显，有利于实现产业规模效应与溢出效应，从而促进了经济特区南部热点区以及东北部冷点区的形成。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文通过运用空间自相关、相关性分析等方法，对2006—2018年印度经济特区分布的时空格局及其驱动机制进行了分析，研究结果表明：
①在时间演化上，印度经济特区数量呈现“S型”增长，年度新增总面积与平均面积呈现递减态势。从数量与面积变化情况来看，印度经济特区的设立经历了“快速繁荣—低速调整—逐步稳定”的发展阶段，与国内法律法规、政策调整、宏观经济格局、政治变化相关，其发展变化有一定的滞后性。
②在空间演化上，印度经济特区的集聚态势先增强后减弱，总体集聚态势有所增强。在产业分布上，印度经济特区以信息技术、生物医药与综合产业为主，三大行业呈现不同的空间分异格局。从空间相关性来看，印度经济特区空间分布可划分为高水平集聚区（高值集聚，H-H）、极化型集聚区（高低集聚，H-L）两种类型，且印度经济特区总体分布格局相对稳定，呈现明显的梯度推移性，南部地区成为经济特区稳定的分布热点区域，东北部地区是经济特区分布的冷点区域。
③自然环境条件与劳动要素禀赋、经济发展格局、基础设施条件、科技设施条件是印度经济特区的空间分异与时空演变的内在驱动力。自然地理条件决定了土地的开发适宜性，人力资源禀赋是影响印度经济空间分异的基础性因素。由于不同地区的经济发展基础、基础设施水平、科技要素流动频率等方面的差异，印度经济特区具备较为明显的空间异质性。

4.2 讨论

本研究探讨发现，印度经济特区的产业趋于高新化、综合化，其时空演变与国家的“软环境”、“硬环境”相适应。因此，对中国企业走出去而言，包括中国企业到印度经济特区进行投资设厂、中国在印度建设国际合作园区，首先应当充分考虑印度本国的政策法规以及政治环境，降低投资风险。在产业选择上，参考印度经济特区的产业空间分布格局，分析产业选择与印度本土产业在产业类型、产业环节等方面的关联性与适应性，避免同质化竞争。同时，推动中国优势产业与印度高新化产业的双向合作，如中国纺织服装产业到印度以纺织服装为主导产业的经济特区开展投资合作，或将印度的信息技术产业发展经验引进中国。在产业配套要素方面，可充分利用当地的高新人才及劳动力禀赋优势，重点关注当地的交通设施、能源设施等产业发展的支撑性要素，关注当地的物流业发展情况，从而更好地进行投资地选择、国际合作园区选址，降低投资成本。
需要说明的是，由于数据可获性，本文仅使用了2011年的影响因素指标进行相关性分析，分析深度有待加强。与此同时，本文在全局视野下对印度经济特区分布差异的总体格局及影响因素进行了探讨，但并没有提炼出如何根据不同城市经济特区数量的演化特征，从而面向中国企业走出去提出差异化的区域投资建议和中印国际合作园区建设策略，也没有对经济特区的具体选址进行探析，从而对经济特区分布的时空差异及其作用机制进行实证分析。未来将综合运用计量经济学、经济地理学的相关方法，围绕这些问题开展更深入的研究。

References

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[1]
孟广文. 自由经济区演化模式及对天津滨海新区的启示[J]. 地理学报, 2009, 64(12):1 499-1 512.

[2]
钟坚. 印度出口加工区的设立背景、基本概况及评估[J]. 世界经济性特区, 2000(1):38-41.

[3]
谢文清. 中国印度自由贸易区发展比较研究[D]. 海口: 海南大学, 2015.

[4]
李艳芳, 范力丹. 印度软件科技园发展的原因及启示[J]. 南亚研究, 2013(1):114-126.

[5]
王雪, 孟广文, 隋娜娜. 印度自由经济区的发展类型及启示[J]. 世界地理研究, 2017(1):22-31.

[6]
Tantri M L. Did the metamorphosis from Export ProcessingZones to Special Economic Zones improve the efficiency of trade enclaves in India ?[J]. Journal of Economic Policy Reform, 2012, 15(4):321-337.

[7]
谈玉妮, 周琦. 印度经济特区模式研究[J]. 中国经济特区研究, 2013:11-18.

[8]
文富德. 印度加速经济特区建设的政策措施及成效研究[J]. 四川大学学报:哲学社会科学版, 2006(4):117-122.

[9]
牛旻昱. 印度经济特区的发展历史及其启示[J]. 技术经济与管理研究, 2013(3):103-107.

[10]
Seshadri T. An Analysis of the Feasibility of Private Land Assembly for Special Economic Zones in India[J]. Urban Studies, 2012, 49(10):2 285-2 300.

[11]
Moberg, Lotta. The political economy of special economiczones[J]. Journal of Institutional Economics, 2015, 11(1):167-190.

[12]
Alkon, Meir. Do special economic zones induce developmentalspillovers?Evidence from India's states[J]. World Development, 2018, 107:396-409.

[13]
Sarangedevot S S, Dhyani V, Mishra N. Special EconomicZone-An Overview,Challenges,and Its Growth in India[C]// International Conference on Computational Intelligence & Communication Networks. IEEE,2015.

[14]
Jenkins R, Kennedy L, Mukhopadhyay P, et al. Special Eco-nomic Zones in India:Interrogating the Nexus of Land,Development and Urbanization[J]. Environment and Urbanization Asia, 2015, 6(1):1-17.

[15]
Chaudhuri S, Yabuuchi S. Formation of special economiczone,liberalized FDI policy and agricultural productivity[J]. International Review of Economics and Finance, 2010, 19(4):779-788.

[16]
张雷. 印度经济特区建设的历程及绩效评析[J]. 亚非纵横, 2011(2):33-39.

[17]
张雷. 基于SWOT分析的印度经济特区发展研究[J]. 商业研究, 2011(7):145-149.

[18]
List of Notified SEZs set up under SEZs Act,2005 as on01.12.2017[EB/OL]. http://sezindia.nic.in/index.php,2019-03-30

[19]
Ministry of Stataistics and Programme Implementation,Gov-ernment of India[EB/OL]. http://mospi.gov.in/#,2019-03-30

[20]
潘竟虎, 尹君. 中国地级及以上城市发展效率差异的DEA-ESDA测度[J]. 经济地理, 2012, 32(12):53-60.

[21]
徐建华. 计量地理学[M]. 北京: 高等教育出版社, 2006.

[22]
Moran Pap. Notes on Continuous Stochastic Phenomena[J]. Biometrika, 1950, 37:17-23.

PMID

[23]
Anselin L. Local Indicators of Spatial Association:LISA[J]. Geographical Analysis, 1995, 27(2):93-115.

[24]
Anwar , Amir M. New modes of industrial manufacturing:In-dia’s experience with special economic zones[C]// Bulletin of Geography. Socio-economic Series,No.24,Toruń:Nicolaus Copernicus University Press, 2014:7-25.

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