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大都市区功能性多中心的产业集聚检验——以珠三角企业网络为例

本站小编 Free考研考试/2021-12-29
赵渺希,1, 师浩辰1, 王慧芹21.华南理工大学建筑学院 亚热带建筑科学国家重点实验室,广州 510640
2.广州市城市规划勘测设计研究院,广州 510060

Examining the relationship of functional polycentricity and specialized industrial agglomeration in the metropolitan area of the Pearl River Delta

ZHAO Miaoxi,1, SHI Haochen1, WANG Huiqin21. School of Architecture/State Key Laboratory of Subtropical Building Science, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China
2. Guangzhou Urban Planning & Design Survey Research Institute, Guangzhou 510060, China

收稿日期:2021-01-18接受日期:2021-06-18
基金资助:国家自然科学基金项目(51761135025)
国家自然科学基金项目(51711530711)
中央高校基本科研业务费重点项目(2019ZD30)
广东省科技计划软科学项目(2019A101002076)


Received:2021-01-18Accepted:2021-06-18
作者简介 About authors
赵渺希（1979-）,男,湖南湘潭人,教授,博士生导师,主要研究方向为城市网络、城市与区域研究、城市意象等领域。E-mail: arzhao@scut.edu.cn





摘要
大都市区产业集聚是共享市场资源、降低交易费用的地域分工结果。学术界和规划实践领域认为频密的功能联系有助于大都市区实现专业分工的多中心体系,即在多中心大都市区内部形成有机联系的专门化集聚,因而是一种理想的空间结构模式。基于理论辨析,以同城的多部门企业子母机构为参照组,试图检验企业空间组织总部-分支功能联系与产业部类专业分工的耦合性。在巨型城市功能性多中心理论回顾的基础上,梳理了企业内部功能组织的多中心与不同产业部类间专业集聚的概念模型、计量方法,引入集聚规模变量以弥补区位熵、克鲁格曼比较优势等统计量的不足,并对珠三角大都市区的多中心网络格局演化开展实证。研究发现：① 2008—2017年间,企业内部子母机构空间组织的功能联系明显促进了珠三角的网络密度,提升了大都市区整体的功能性多中心,并同步大幅增加了跨城企业的集聚功能强度;② 珠三角都市区企业空间组织从产业部类分工走向功能性分工,但是企业总部并没有全然集中于广州、深圳主城区,广深走廊尤其是龙岗、宝安等深圳近圈层地区总部机构的集聚功能强度明显提升,企业分支机构尤其是商业消费门店式并不趋于都市区/都市圈的外围地域;③ 珠三角制造业为主导的专业镇模式日益式微,随着全球化波动下的产业变动,珠三角区域的“世界工厂”角色正处于转型阶段。
关键词： 大都市区;都市圈;企业网络;功能性多中心;产业集聚

Abstract
Industrial agglomeration in metropolitan areas is widely regarded as the consequence of sharing markets and reduction of transaction costs. Many scholars believe that frequent functional links among various cities in metropolitan areas can help to form a multi-center system of professional division of labors, which is considered as an ideal spatial structure model. Thus, based on the theory of complementary polycentricity, this study explored the conceptual models of corporate spatial organization and special industrial agglomeration in the polycentric city region. Because functional activities will be located in certain areas of the city region and thus improve the level of division of labor, we develop the indicators for measuring the size of special industrial agglomeration in line with the existing measurements of Location Entropy and the similar methodologies by Krugman. Our research indicated that development of headquarter-branch links crossing boundaries in the Pearl River Delta (PRD) resulted into much denser networks in this mega-city region, then it led to higher level of functional polycentricity in the PRD. During the period of 2008-2017, headquarters inclined to concentrate in several central cities while the geography of branches did not indicate industrial specialization. In the process of functional polycentricity by the cooperate spatial organization in the PRD, headquarters were more likely to be located in central city of Shenzhen than in Guangzhou, while more branches were distributed in areas such as Baoan and central city of Huizhou, both of them adjacent to the central city of Shenzhen. Although development of internet and transportation technologies permitting companies setting up branches in the hinterlands, physical distance is still one of the key factors constraining firms to locate offices far away in the PRD, we also found the truth that this world workshop in the PRD indicated by many “Special Towns” has been shifting to the urbanized economy dominated by service industry since 2008. Our research revealed that connections between headquarters and branches across regions did lead to the polycentricity of the PRD, while the geography of these offices, especially the branches, indicated no significant industrial specialization. What’s more, some companies in the adjacent areas of mega cities of Guangzhou and Shenzhen set up branch offices in the central cities. As the decline of manufacturing towns in Shunde and Dongguan, subregion areas such as Baoan and Central Huizhou near Shenzhen attracted many service offices setting up branches, which also results in the relative decline of Guangzhou as the commercial center in the PRD. The economic transition of “down to up” organization by the massive firms resulted from the two major cities of Guangzhou and Shenzhen in the PRD.
Keywords：metropolitan region;metropolitan area;cooperate network;functional polycentricity;industrial agglomeration


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本文引用格式
赵渺希, 师浩辰, 王慧芹. 大都市区功能性多中心的产业集聚检验——以珠三角企业网络为例[J]. 地理研究, 2021, 40(12): 3437-3454 doi:10.11821/dlyj020210049
ZHAO Miaoxi, SHI Haochen, WANG Huiqin. Examining the relationship of functional polycentricity and specialized industrial agglomeration in the metropolitan area of the Pearl River Delta[J]. Geographical Research, 2021, 40(12): 3437-3454 doi:10.11821/dlyj020210049


1 引言

产业分工是地方发展规划的重要议题。但古典的经济学理论并没有引入空间的概念,直到马歇尔阐述规模集聚经济的优势以后,学界才意识到产业集聚是共享市场资源、降低交易费用的空间结果。阿隆索将地租、运输费用约束的城市地域分工引入新古典主义的单中心理论模型,并被新经济地理学家藤田昌久等在其合著的《空间经济学》中演绎成“中心-外围”的产业分工模型,该学说的规模报酬递增理论为巨型城市的产业集聚现象奠定了一般性的解释框架[1]。但现实中,交通拥堵、土地价格致使单中心城市的规模集聚存在负向的外部性问题,公共服务、生态环境与基础设施建设也不可能支撑无限规模的巨型城市。为此,学术界和规划实践领域提出多中心的发展理念,认为地域邻近、产业互补的功能联系有助于形成差异化的分工体系,即大都市区形成多中心的专门化集聚,通过频密的网络联系实现巨型城市整体分散与局部专门化集聚的均衡。因此,产业差异功能互补的多中心网络被认为是一种理想的大都市空间组织模式。

在多中心大都市的实践研究中,1999年城市规划与地理学家Peter Hall最早发现中国的珠三角、印尼的雅加达等东亚巨型城市的崛起现象,随后于2006年与Kathy Pain召集****出版《多中心大都市：来自欧洲巨型城市区域的经验》,认为大都市区（metropolitan）/巨型城市（mega city）内部的网络联系相比于人口、就业数据等属性更能表征功能性多中心结构[2]。在此之后,Merjers重点阐述了功能性多中心的概念模式,在辨析比较向心式联系的基础上,明确了各个中心之间的水平、多向且均衡的功能联系是大都市区发挥网络外部性、实现功能互补（synergy）的特征要素[3,4]。

在多中心大都市的研究语境中,Hall、Taylor、Meijers和Burger均认为企业是地域相互作用、形成功能联系的行动主体[2-6],多部门企业跨地域形成的城市网络是大都市的研究焦点[7-12]。在这一视野下,企业内部总部-分支的异地组合（本文将企业分支和总部机构简称为“子母型机构”）所形成的功能联系成为判别城市多中心的重要依据[11],并与Scott关于企业总部位于核心区域、分支机构位于外围的布局模式[13]具有内在的一致性。

值得注意的是,一般意义上的地域分工源自于各类产业在不同地域的比较优势。藤田昌久等的中心-外围模型即遵循这一原则,产业分工表现为企业部类在不同地域的专门化集聚[1]6-7;而Scott早年图示描绘的中心-外围模式与新经济地理学派有所不同,主要注重多部门企业内部分工的跨地域组织,忽视了企业的具体行业门类[13]。既然总部、分支机构也具有行业属性,那么多部门企业的异地功能组合是否能实现专门化的产业部类集聚呢?如果按照Duranton和Puga的说法,地域分工从产业部类间分工模式迈向总部-分支的企业内部分工模式[14],那么从企业子母型机构的行业门类来看Meijers提倡的多中心功能互补性[3]23-40,该如何体现呢?

就目前的国内外文献而言,亟待实证检验企业内部空间组织的功能联系是否同步促进了大都市专门化集聚。为此,区别于Duranton等[14]和Meijers[3,4]的研究,本文聚焦检验企业内部分工的地域特征,探索多中心大都市企业总部-分支功能联系与产业部类专门化集聚的同步关联过程。在中国共产党十九届五中全会明确提出“十四五”期间建设现代化都市圈的背景下,本文以地域间企业子母型联系为研究视角,以珠三角区域这一典型的巨型城市为案例[15],进行多中心和企业网络互补性（专门化集聚）分析;不仅剖析大都市区企业内部网络的连通性,而且还判别功能性多中心之间是否存在不同产业部类的企业间专业分工,这也是本研究的主要意义。

2 理论回顾

2.1 功能性多中心的理论框架

如前所述,关于大都市的现有实证研究聚焦于不同中心之间的功能联系强度[16],但没有检验功能联系是否直接促进产业的专门化集聚分工。对于多中心体系的功能组合议题,Van Oort等均强调城市发展的互补性[6,17]。单中心城市的优势在于其规模集聚效应,市场信息和劳动力资源共享的规模收益递增也是正向外部性的重要来源。另一方面,交通、地价致使城市规模集聚存在负向的外部性,公共服务、生态环境与基础设施也不可能支撑无限规模的巨型城市,由此大都市的多中心发展模式被提上议程。

一般而言,多中心的空间分散意味着规模集聚优势的削弱,但是各个中心的产业分工也可以通过局部的专门化集聚得以实现。特别地,Meijers提出了“众多小规模城市之和是否优于大城市?”的问题[4],基于这一约束条件,多中心城市必须在各个中心形成专门化集聚[3,4],体现“整体大于局部之和”的基本特征;否则,功能性多中心将失去存在的价值。因此多中心之间的差异性产业分布是实现地域分工的前提和基础,也与马歇尔的集聚优势[18]240-313形成了内在逻辑的一致性。另一方面,传统的规模集聚经济研究局限于城市内部的产业分析,忽略了多中心大都市区的跨地域联系。事实上,企业间、城市间频密的跨地域联系促使集聚经济能够发生在单一城市以外的其他地区,跨越地理边界的网络外部性可能替代本地集聚经济的作用[19],Burger等认为欧洲部分城镇即得益于大都市地区的网络连通性优势,即利用邻近大城市所获得的“借用规模”效应而获得发展[20]。

因此,关于大都市功能性多中心的实证研究,不仅要判断各地域的规模集聚以分析其空间构成的基本组分,更要考察大都市地区内部的网络连通性以判别其整体发展的动力机制。

2.2 功能性多中心与产业集聚

多中心大都市的产业功能集聚主要有两种分析视角：一种是不同产业部类的企业专门化集聚,一种是总部和分支机构的功能性多中心分布。前者是通常意义上的不同产业部类的企业间分工,后者是Duranton等所说的多部门企业跨地域空间组织形成的功能性分工[14]。

首先,针对不同产业部类的专门化集聚议题,经济地理领域关于产业部类地域分工的研究由来已久,基于资源禀赋差异、国际比较优势的产业分工是研究重点[21,22]。在城市区域尺度,克鲁格曼则通过冰山运输费用约束下厂商、消费者效用的选址行为分析,将空间纳入均衡分析,演绎了中心-外围分工的产业集聚模型[22]14-26。就中国的区域发展而言,珠三角地区作为世界工厂,就曾在21世纪初涌现出众多的专业镇;也有****针对长三角城市群开展了产业部类分工的分析,发现上海、苏州等高层级城市主要集聚生产性服务业、技术密集型制造业,而价值区段较低的产业部类分布于非核心城市[23,24]。

其次,在多部门企业内部机构的跨地域组织方面,企业通过将总部留在中心城市、将分支机构扩散至外围区域的空间组织方式以获取更高的利润[13]。Duranton等基于交通和信息技术的发展趋势,认为城市地区的服务外包与集群增强了企业内部的专门化分工、弱化了产业部类之间的专门化分工[14]。基于面对面交流以及高技术需求,大都市核心区域主要集中了企业总部等高端功能[13,25],同时生产的车间部门以及低端功能分布于外围地区,最终导致产业部类的专业化趋弱、总部/分支的区域分工趋强,导致地域分工从产业部类间的分工转向以总部为代表的功能性分工[14]。实践中,部分****认为,长三角的上海、珠三角的深圳作为企业总部的主要集中地,多部门企业通过将内设机构部门分散至都市区的其他地域以快速响应市场需求、降低企业经营成本[23,24]。

总体而言,在功能性多中心的理论角度中,大都市区的空间组织应该呈现互补性的功能联系[3,4];而在空间经济学的视角下,都市区的地域分工既包括传统的产业部类之间的地域分工即经典的比较优势,也包括企业内部机构的组织分工,典型如多部门企业内部的子母机构空间组织形成的功能联系[13]。尽管国内外****已经就大都市区的专门化集聚开展研究[22,24],但没有直接回答企业内部总部-分支机构的空间组织是否具有专门化集聚的特征。更为一般地,表征为子母型联系的企业都有行业部类属性,多中心大都市区内企业的不同部门在不同地域的功能性分工,是否也有产业部类的专门集聚特征呢?毕竟这也产业功能互补性的一种经典体现。

因此,相比于Dogaru等关于部类分工/功能分工的实证分析[26],本研究将进一步聚焦于多部门企业子母机构的发生机制,探索企业内部生产活动的空间组织,进而直接揭示企业网络对城市功能分工的作用过程。

2.3 研究命题提出

本研究将检验珠三角从产业部类分工转向功能性分工[14],更重要的是判断企业内部的功能联系是否直接促进了产业部类间的集聚分工。

近10年来,多中心城市研究的文献喷薄而出,并在企业视角的城市网络研究领域取得实质性的成果：相对于分支机构,国家疆域尺度的企业总部主要集中于北京、上海、深圳等城市,尤其是北京、深圳的总部数量明显高于相应的分支机构数量;在大都市区层面,珠三角虽然在企业网络中呈现出明显的功能性多中心趋势,深圳相比于广州有着更多的企业总部数量[11,16,27,28],但无实证考察大都市区功能性企业子母型联系是否直接促进产业部类的集聚分工。为此,本文以珠三角为案例开展研究,内容主要包括：首先,基于企业内部空间组织的总部-分支机构联系完成功能性多中心的测度;其次,在企业网络的产业集聚方面,针对多部门企业总部、分支机构的产业部类开展专门化集聚分析;最后,比较总部、分支机构区域分布与不同产业专门化集聚的耦合关系。

3 概念模型

研究首先建立概念模型,诠释大都市区总部-分支功能联系与相应的产业专门集聚的耦合过程。为判别大都市区总部-分支机构的大都市区功能联系与产业部类间的专门化集聚的耦合关系,针对企业空间组织的可能模式进行演绎。

“多中心大都市”指在物理空间上相互独立、但在功能上相互依存的城市组合。学术界关于多中心大都市的研究均强调功能相互依赖的地域组合特征,换言之,即多中心大都市的内涵不仅仅需要强调城市的空间邻近性,更需要强调不同城市之间的互补性功能联系[4,6]。基于大都市区多中心组织理论,聚焦于子母型企业跨地域组织所呈现的两种空间现象：一是彼此关联的功能性活动在大都市区内部的不同地域形成网络联系,测度这一现象的基本参数包括网络密度、出入点度差异等;二是表征大都市区网络联系的功能性活动在不同地域形成专门化集聚,测度这一现象的指标不仅包括区位熵等专业化分工参数,也需要考虑不同门类分工的专业集聚规模。

基于产业分工的一般理论,结合Alderson等的实证研究[7,10],定义企业内部的总部-分支机构网络为方向性的功能联系,并以产业部类划分为基础,结合企业地理空间分布开展多中心产业集聚的耦合分析。要特别说明的是,Hall等并没有考察基于产业部类分工下总部-分支机构相关多中心特征,但也肯定了在网络社会中特定商务部门集聚的重要性[2]91-104;同时,“face to face”交流也形塑了全球城市中高端商务活动的空间集聚[25]。

为此,从Scott关于企业内部空间组织的概念[13]出发,结合产业部类的专业分工集聚特点,以3个城市和3对总部-分支机构联系归纳出了可能的空间组织模式（图1）：

图1

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图1企业总部-分支机构的组合模式

Fig. 1The scenario of enterprise headquarters-branches combination models



模式I：企业的3对总部、分支机构均位于同一城市C1内,该城市生产经营行为没有扩散到其他城市,跨城总部-分支联系为0,城市区域间不存在功能联系也就意味着多中心大都市区的前提条件不成立。

模式II：同一种产业的3对总部、分支机构等量存在于3个城市之间,这种情形符合Hall等关于多中心网络的定义[2]104-113,但总部和分支机构完全同构的3个城市没有形成产业集聚,企业总部也没有呈现Scott所说的中心集聚[13],因而是一种低效的布局模式。

模式III：三类产业的总部、分支机构均交错分布于3个不同的城市,因此企业中不同产业部门在空间上均匀分布,导致没有形成特定的产业集聚。根据Hall等[2]91-104、Zhao等[11,12]的测度方法,该模式中每个城市总部、分支机构数量均相等（每个节点的总出度、入度均相等）,在总体层面表现为均匀分布的多中心性,企业总部并没有呈现核心城市集聚特征。

模式IV：所有的企业总部位于某个核心城市,生产环节的分支机构在其外围区域。这是Scott关于企业生产组织的基本模式[13],呈现核心城市主导区域的特征。这种模式也符合世界城市的企业总部集聚理论[29]。特别地,基于产业部类划分对Scott关于大巴黎地区放射状模式[30]开展拓展分析,分支机构还体现为专门化的产业集聚。这一模式既接近于Meijers的多中心互补观点[4],也是Lincoln证实的一种特定的分布状态,即企业总部主要位于产业多样化的中心城市,而分支机构大多位于专业集聚的中小城市[31]。

基于都市区多部门企业空间组织的功能联系模式,本文实证研究的问题在于：选择合适的测度数据与方法,分析该地区企业总部、分支机构的多中心功能联系,并重点检验跨城的企业总部-分支联系是否比同城企业联系更为专门化集聚。

4 分析方法

为了判断功能性多中心是否直接促进了产业的专门化集聚,本文在定义企业网络的功能联系基础上,开展珠三角多中心的拓扑结构演化分析,在此基础上采用子母机构数据,从网络密度、点度中心性差异、专业功能强度、集聚功能强度等方面开展大都市区企业网络组织的演化分析。

4.1 企业网络的功能多中心

首先定义地域间的网络联系,以Tij表示分支在城市j总部在城市i的子母型联系。任一个城市的中心性Ci可以简单表示为各个城市与其联系的总和,中心性Ci还可继续分解为出度和入度两部分。基于Hall等[2,11,32],采用自容性、网络密度的测度以表征地域间的相互作用、出度与入度的多中心性。由此,研究将在产业集聚的理论语境下分析珠三角城市区域的空间组织方式,包括分析总部-分支机构网络的连通性演化。

研究将企业所在地关系理解为设在城市i的总部与设在城市j的分支之间的关联Lij,并生成具有连接关系的网络矩阵,将企业网络所属的城市地域作为拓扑分析的节点,分别测度两种跨城联系的点度也即中心性：出度（代表总部设立在城市i的连接数量）与入度（代表分支设立在城市i的连接数量）,两类点度加和的连通性分别为出度与入度：

${O_i} = \mathop \sum \limits_j {L_{ij}}{\rm{\;\;\;\;\;}}\left( {i \ne j} \right)$
${I_i} = \mathop \sum \limits_j {L_{ji}}{\rm{\;\;\;\;\;}}\left( {i \ne j} \right)$
对于多部门企业的机构属于同城的情形（i=j）,定义反映地域自容性的点度为：

${e_i} = \mathop \sum \limits_j {L_{ji}}{\rm{\;\;\;\;\;}}\left( {i = j} \right)$
基于企业网络所表征的大都市区内部功能联系,根据Hall等[2,32],总部、分支跨城联系的多中心可表达为：

${P_{SF}}\left( N \right) = \left( {1 - \frac{{{\sigma _\delta }}}{{{\sigma _{{\rm{max}}}}}}} \right) \times {\rm{\Delta }}$
式中：PSF(N)值的区间为0~1;σδ为度中心性的标准差;σmax表示两个城市节点中一个节点连接度为0,而另一节点为最大值情形下的标准差;Δ为网络密度,定义为观测到的连接值L与理论最大连接值Lmax之间的比率[2,16,29]：

$△ = \frac{L}{{{L_{{\rm{max}}}}}}$
整体网络的功能多中心则是总部、分支多中心的算术平均值。

4.2 企业网络的专门化集聚

基于Meijers关于多中心地区功能互补性的理论[3]23-40,本研究将揭示珠三角各地域单元在2001—2017年间的产业协同关系是否更加密切,具体将分析地域间总部、分支机构空间分布的情况,判断珠三角子母型企业联系是否促进产业的差异化发展。对于任意一个地域单元而言,某一产业是否具有相对优势可以用区位熵公式计算：

$L{Q_{i,{\rm{\;}}p}} = \left( {{F_{i,{\rm{\;}}p}}/\mathop \sum \limits_p {F_{i,{\rm{\;}}p}}} \right)/\left( {\mathop \sum \limits_p {F_{i,{\rm{\;}}p}}/\mathop \sum \limits_i \mathop \sum \limits_p {F_{i,{\rm{\;}}p}}} \right)$
式中：LQi,p为i城市p类产业的区位熵;Fi,p为i城市p类产业的企业数量。如果LQi,p大于1,则表明城市i的产业p的企业数量在区域具有相对优势。

需要指出的是,区位熵公式虽然可以分析优势产业[9],但无法整体地对专门化的规模集聚进行测度;既有的地域分工比较优势计算方法只针对产业构成比例,而不反映规模集聚。研究关注整体层面的产业规模集聚状况,因此在Hoen等定义的比较优势[33]的基础上,考虑产业所在地域高于区域平均值的职能强度,借鉴当代上海研究所的思路[34]进行区位熵测度方法的统计量改进以判断地域间的专业分工：

${S_{i,{\rm{\;}}p}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{F_{i,{\rm{\;}}p}}/\mathop \sum \limits_p {F_{i,{\rm{\;}}p}} - \overline {{F_{i,{\rm{\;}}p}}}/\mathop \sum \limits_p \overline {{F_{i,{\rm{\;}}p}}} {\rm{\;\;\;\;\;\;\;\;}}if{\rm{\;\;}}L{Q_{i,{\rm{\;}}p}} > 1}\\ {0,{\rm{\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;}}if{\rm{\;\;}}L{Q_{i,{\rm{\;}}p}} \le 1{\rm{\;\;}}} \end{array}} \right\}$
式中：Si,p为城市i的专业化指数,取值在0~1;Fi,p¯为都市区中i城市以外的p类产业的企业数量。如果城市与区域有完全相同的产业结构,专业化指数为0,如果某一个城市i集中了全部的p部类则该城市在这一产业的专业集聚程度为1。在上述基础上分别计算i城市所有产业的专业化功能强度、p部类在全部区域的专业功能强度：

$S{C_i} = \frac{1}{m}\mathop \sum \limits_p {S_{i,p}}$
$S{I_p} = \frac{1}{n}\mathop \sum \limits_i {S_{i,p}}$
式中：m是产业部类数;n是地域单元数;城市i和产业p的专业化功能强度均在0~1之间。

根据马歇尔的理论,规模集聚是促进区域产业效率的重要源泉。俄林在其国际贸易的基本原理部分也阐述了大规模生产经济的重要性;但在区域产业的统计量方面,城市地域系统的人口与企业集聚规模往往呈现幂律分布特征,产业构成比例将无法反映地域间的集聚规模差异。如图2所示,尽管都市区M1和M2有着相同的企业部类构成比例,甲、乙两种产业部类区位熵、专业化功能强度都相同,但是都市区M2因为具有企业集聚规模而有更加完善的地域产业系统,也接近于Scott假设的都市区空间模式[13];都市区M1尽管产业构成比例相同,但在现实情况下因为集聚规模较小而抗市场风险的韧性较低。部门访谈中,佛山等政府部门更关注市场变迁下企业数量的稳定性,认为东莞众多企业注册、注销的代谢、消涨属于自然市场调节,优于佛山单一经营主体非正常收缩产生的市场波动（例如世界500强企业——美的集团的中山分厂裁员事件曾对其总部所在地——顺德产生较大冲击）,这从实践角度反映了企业数量规模集聚的重要性。

图2

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图2相同产业部类构成的都市区集聚规模差异

Fig. 2The differences between varied-size cities with the same industrial components



针对上述问题,为反映大都市区中心、外围不同地域分工的企业集聚总量差异,通过企业机构的集聚数量计算考察集聚功能强度：对于i城市所有产业的集聚功能强度和p部类在全部区域的集聚功能强度,分别加和该城市企业数量规模与专业化指数的乘积：

$F{C_i} = \mathop \sum \limits_p {S_{i,{\rm{\;}}p}} \times \mathop \sum \limits_p {F_{i,{\rm{\;}}p}}$
$F{I_p} = \mathop \sum \limits_i {S_{i,{\rm{\;}}p}} \times \mathop \sum \limits_p {F_{i,{\rm{\;}}p}}$

4.3 功能性多中心的产业集聚检验

多部门企业的子母机构区位组合既有可能是同城,也有可能跨城,研究保留以子母机构同城作为对照组数据,就可直接比较异地跨城联系的总部、分支机构地域分布是否比同城设立子母多部门的机构分布更为专业集聚。

具体分析过程中,在提出公司子母型机构数据后,将其分成跨城总部机构、跨城分支机构、同城多部门机构三种情形,运用配对检验的方式,重点针对地域单元的专业功能强度（SC）和集聚功能强度（FC）分别考察跨城总部、分支联系相对于同城联系的产业集聚情况。配对检验要求样本为正态分布。考虑到地域系统集聚规模的幂律特征,将集聚功能强度分别求自然对数,满足单样本Kolmogorov-Smirnov检验后,开展跨城总部（出度）、分支（入度）等集聚功能强度相对于同城多部门机构集聚功能强度的配对检验。

由于本研究比较的基础数据都是子母型机构数据,总分支跨城、同城本地的产业集聚通过企业网络的点度可直接比较,能有效观察功能性多中心与地域间的比较优势,并且集聚功能强度是在Hoen等的比较优势[33]的基础上予以改进、实行点度集聚规模的加权,兼顾马歇尔的规模集聚理论,能真实反映大都市区中心、外围不同地域的企业集聚总量演化趋势。研究涉及具有内在联系的若干测度指标（图3）,其目的在于通过企业总部-分支机构的同一来源数据,开展都市区功能性多中心（网络密度、度中心性差异）、产业专门化集聚（专业功能强度、集聚功能强度）的耦合检验。

图3

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图3功能性多中心与专门化集聚的耦合检验

注：“功能性多中心测度”参见Hall等[2]和Scott[13];“产业集聚的算法改进”基于Hoen等[33]和当代上海研究所[34]。
Fig. 3The examination between functional polycentricity and the agglomeration of industrial specialization



一方面,功能性多中心是指多中心大都市区内部频密而均衡的网络联系。基于Hall等的大都市空间网络理论[2,13],通过企业总部-分支机构的联系数据,运用网络密度、度中心性差异等参数进行测度。其中网络密度反映了跨地域联系占全部联系的占比,度中心性差异主要揭示大都市区内总部、分支点度的均衡性。另一方面,专门化集聚一般用区位熵进行测度,但该指标的量纲源自于产业构成比例而并不反映马歇尔所说的集聚规模。为测度产业集聚现象,基于城市间功能关系的算法[33,34]进行优化,先运用区位熵计算专业化指数,在此基础上对专业化指数进行加和计算形成反映专门化集聚的两个指数之一——专业功能强度,进而以专业功能强度与集聚规模的乘积为集聚功能强度。本研究中,城市间的功能分析是为了判断多中心演化过程中是否存在Meijers所说的互补性功能关系[3,4],专门化集聚的测度方法在本质上是基于区位熵方法融合集聚规模的链式延展,即通过加总城市相对“富余”的功能强度以测度专门化集聚规模。

为检验大都市区功能性多中心与产业分工的关系,针对前述四种概念模型分别运用网络密度、功能性多中心、专业功能强度、集聚功能强度等统计量,分析不同空间模式的基本参数（表1）。可以发现,尽管模型IV有着更高的总部专业集聚功能强度、近似于Scott的都市区企业网络“中心-外围”空间组织模式[13],但是功能性多中心程度为0.53低于假设的理想模型III;在产业分工方面,模型IV的专业功能强度跨城总部参数仅为0.50,而考虑产业规模因素后的集聚功能强度则为1.00,相对而言,该模式混杂性的组合也更接近大都市区复杂系统的空间现实。

Tab. 1
表1
表1各种模式下的网络密度、功能多中心与专门化功能强度
Tab. 1The network density, functional polycentricity and specialization indices of different combination models
模式网络密度
(Δ)		功能多中心
(P)		专业功能强度(SC)集聚功能强度(FC)
跨城总部跨城分支同城机构
(参照组)		跨城总部跨城分支同城机构
(参照组)
模式I00000.33001.00
模式II1.001.00000000
模式III1.001.001.001.0001.001.000
模式IV0.670.530.501.001.001.001.001.00

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5 数据来源

通过企业名录数据提取总部-分支机构的地理空间信息和产业部类属性。企业的空间组织是人力、资本、技术等因素重新分配的过程[13],也是城市相互作用的中介者[5],企业总部、分支机构的功能分工以及空间分离,是企业内部不同功能间的联系成本、区位要素禀赋差异重新权衡与选择的结果[35]。交通与通讯技术的发展,有利于企业布局选择利润最大化的空间区位[36],总部、分支机构依据不同功能产生空间分离进而形成地域分工[13],这也进一步导致跨城功能联系增强。

本研究企业数据来源于深圳的依梅公司（ http://www.emagecompany.com/）和企查查开放平台（ https://www.qichacha.com）,均为可公开获取数据的来源。对于多个地区经营的企业,研究通过办事处、分公司、子公司等字段,提取分支机构,在此基础上分析母公司的归属地。在企业数据的空间落位方面,利用开放平台运用地址解析确定企业所属的区县,得到子母机构的联系数量。2008年和2017年珠三角都市区分别有50975联系对和113355联系对,整体增长122%。特别地,这一地址解析得到相应的总部-分支型企业数据更多。例如同样是2008年的子母机构数据,本次研究得到的样本数（50975对联系）显著高于Zhao等（同年度20670联系对）[11],较高的子母机构样本容量也确保了区域统计比较的可行性。随后,上述企业通过经济行业标准的代码归为9个部类,对企业进行产业部类划分,实现大都市区子母机构网络功能联系与产业集聚的耦合分析。

6 结果分析

6.1 企业网络的功能多中心

首先通过Ucinet软件将珠三角大都市区的功能联系进行可视化。拓扑网络显示（图4）,珠三角2008—2017年的功能联系呈现出明显的频密趋势,尤其是珠江东岸的县市区增加尤为明显;外围的肇庆、江门等县市区虽然也有企业联系的增加,但仍属于相对稀疏区域。从2008年和2017年的功能联系来看,珠三角地区的前5位子母型联系一直位于广深走廊地区,2008年的联系中东莞市内的组团联系尚有3对居于前十,而2017年珠三角呈现出集聚趋势,所有联系均与广深有关（图4、表2）。

图4

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图42008年、2017年珠三角的跨城企业联系
Fig. 4The enterprises' crossing-city connections of Pearl River Delta in 2008 and 2017



Tab. 2
表2
表2前10位跨城联系的总部-分支联系
Tab. 2The top 10 crossing-city connections of headquarters and branches
2008年2017年
1深圳主城 → 深圳宝安深圳主城 → 深圳宝安
2广州主城 → 广州番禺深圳主城 → 深圳龙岗
3深圳主城 → 深圳龙岗广州主城 → 广州番禺
4深圳主城 → 广州主城深圳宝安 → 深圳主城
5广州主城 → 深圳主城深圳主城 → 广州主城
6东莞中心组团 → 东莞西南组团广州主城 → 深圳主城
7广州主城 → 佛山顺德深圳龙岗 → 深圳宝安
8东莞中心组团 → 东莞西北组团广州主城 → 佛山南海
9广州主城 → 广州花都深圳主城 → 惠州主城
10东莞中心组团 → 东莞东南组团深圳宝安 → 深圳龙岗

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其次,比较珠三角都市区的有向联系（表2）,前5位总部-分支联系全部位于广州和深圳,2008年东莞市域的企业联系有3对居于前十,而2017年珠三角呈现出明显的集聚现象,所有的联系均与广深有关,东莞、顺德不在前十（表2）。2017年深圳宝安、龙岗增长尤为突出,广州主城→广州番禺降为第三位。大都市区功能联系水平、多向的网络交互特征明显：企业总部并没有全然集中于广州、深圳主城区,广深走廊尤其是宝安、龙岗等深圳近圈层地区总部机构的集聚明显提升;企业分支机构也没有趋于都市区外围地域,广深主城区也是企业机构的主要指向地。

再次,考察2008—2017年都市区功能联系的总点度及其增长率。在2017年,深圳主城、广州主城分别为前两位,其后是深圳宝安和龙岗,东莞、惠州的主城居于前五。前10位地域单元的增长率均高于都市区平均增长率（122%）,广深双核的网络集聚效应明显,且深圳主城以及宝安、龙岗增长显著（表3）。

Tab. 3
表3
表3前10位跨城联系总点度及其增长率
Tab. 3The total degree centrality and its growth rate of top 10 crossing-city connections before 2017
县市区(组团)2008年2017年增长率(%)
深圳主城391217985360
广州主城464817884285
深圳宝安220111380417
深圳龙岗15417535389
东莞中心组团15246465324
惠州主城8054196421
广州番禺10444012284
佛山南海3993637812
佛山禅城6453010367
珠海香洲6322851351

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在核心的功能多中心程度方面,珠三角2008—2017年的跨城联系总数增长十分迅速（表4）,致使网络密度大幅增长,也因此带动了都市区的多中心指数的增长。要说明的是,珠三角的总部、分支联系数量及其标准差有明显的增加,使得功能联系的地域节点差异变大,因而对多中心程度的贡献趋于减少。但由于跨城联系的比例即网络密度的增加（从0.237大幅增长为0.472）,致使在2017年珠三角整体的功能性多中心有明显的增加（从0.232增长为0.437）。

Tab. 4
表4
表4珠三角都市区的功能多中心程度
Tab. 4The functional polycentricity in Pearl River Delta
指标2008年2017年
全部子母型联系50975113355
跨城联系1210453537
本地联系3887159818
网络密度(Δ)0.2370.472
总部数量标准差(Std)6863012
分支数量标准差(Std)3771498
总部多中心(P)0.2310.425
分支多中心(P)0.2340.449
整体多中心(P)0.2320.437

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另外,Hall最早在20世纪90年代针对东亚地区的城镇化现象提出了巨型城市区域的理论[15],而在当时的珠三角城镇化过程中,除了广州和快速发展的深圳经济特区,东莞、中山、南海、顺德（俗称“广东四小虎”）等地涌现了众多制造业集聚的城镇。傅高义在其《先行一步：改革中的广东》中总结为“前店后厂”模式,并特意研究了顺德的北滘镇,专业镇成为这类制造业部门集聚地的特定名词[37]。从2008—2017年珠三角功能性多中心的演化可以看出（图4、表2）,2008年前10位有向联系中尚有东莞、南海、顺德三地,而在2017年则只剩下东莞和南海,两地分别紧邻深圳和广州,说明珠三角广深双核的走廊地区产业组织正从专业镇地域转向大都市近圈层发展。

6.2 企业网络的专门化集聚

专门化集聚分析部分将总部、分支机构的全部企业进行汇总（同城、跨城组合的横向比较将在功能性多中心的产业集聚部分进行检验）。鉴于产业构成比例不反映规模集聚的问题,本文在区位熵判别专业功能强度的基础上,重点考察企业集聚的数量因素并分析2008—2017年产业部类的集聚功能强度的演化。

从产业部类来看（表5）,尽管珠三角的总部-分支机构数量从2008年的50975联系对大幅增加到2017年的113355联系对,但是整体的集聚功能强度仅由14661略增为14835。特别地,2008年以来金融与保险业、租赁与商务服务业、科学技术等部类的增长最为明显,而同期制造业的集聚功能强度明显弱化且下降幅度超过50%,该类企业子母型机构集聚趋弱也意味着金融危机后“前店后厂”模式的式微。

Tab. 5
表5
表5产业部类的整体集聚功能强度
Tab. 5The overall agglomeration function intensity of industrial sectors
产业部类整体的集聚功能强度(FC)增长幅度(%)
2008年2017年
房地产业21471821-15.2
建筑业912143257.1
交通与邮电通讯业999134034.1
金融与保险业7531515101.3
科学技术43582790.0
商业贸易与餐饮业30692981-2.9
社会服务与行政管理业22771780-21.8
制造业30241353-55.3
租赁与商务服务业996178679.4
总计14611148351.5

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计算9个部类多部门企业的跨城总部、跨城分支和同城总分支的集聚功能强度,以获得不同门类的企业空间组织演化特征。表6分析两个年度跨城总部、跨城分支、同城总分支等三种情形的前两位集聚功能强度,可以发现：① 相对于总分支机构同城的本地集聚,不同的行业集聚功能强度各有不同。② 珠三角商业贸易与餐饮业、社会服务与行政管理业、制造业、建筑业等部类的本地总分支下降明显。③ 金融与保险业、租赁与商务服务业无论是跨城总部、跨城分支还是本地总分支,2017年均出现了明显的增长,结合前述分析可以判断,2008年金融危机以来珠三角大都市区内源性的城市金融机构快速扩展,占领区域的机会空间。④ 更为重要地,汇总各个产业部类的集聚功能强度可以发现,2008—2017年珠三角的本地总分支集聚功能强度基本未变,但是跨城总部和跨城分支的增长幅度均超过200%,说明珠三角频密网络导致的整体多中心提升,促进了跨城总、分支机构的功能集聚,企业网络表征的功能多中心促进了大都市区整体的产业集聚。

Tab. 6
表6
表6跨城总部、跨城分支、本地总分支的集聚功能强度
Tab. 6The agglomeration intensity of crossing-city headquarters, branches and local hendquater-branches
2008年2017年
跨城分支跨城总部本地总分支跨城分支跨城总部本地总分支
房地产业211.8210.9986.3565.0665.61113.3
建筑业185.2183.4389.1971.2455.4292.6
交通与邮电通讯业271.9273.6355.0547.6746.6567.3
金融与保险业154.1239.1250.1655.2908.1711.6
科学技术98.066.5210.3525.2315.5337.3
商业贸易与餐饮业489.8622.91427.41943.01920.31177.7
社会服务与行政管理业231.6216.21124.2767.0676.1737.9
制造业157.9151.31478.2406.1454.2979.7
租赁与商务服务业391.9233.7493.4959.2525.8791.9
合计2192.42197.46713.97339.36667.46709.2
注：粗体表示集聚功能强度的前两位产业部类。

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根据跨城总部、分支机构联系和同城的本地联系,开展专业功能强度、集聚功能强度的横断面参数比较。将专业功能强度进行百分数转换,并将集聚功能强度取对数以进行可视化分析。Kolmogorov-Smirnov分别检验2008年和2017年的总部、分支机构、本地联系,显示各数组特征不能拒绝正态分布,可以开展显著性统计。

首先针对都市区2008—2017年多部门企业空间组织的产业集聚进行趋势分析。图5是珠三角都市区9个产业部类的专业功能强度、集聚功能强度的可视化表达。从珠三角跨城总部、分支联系以及本地的多部门企业2008—2017年的比较可以看出：纵坐标的集聚功能强度是主要的演化趋势,说明珠三角绝大部分的产业部类的三种联系都有明显的规模集聚提升,尤其是跨城总部和分支机构的集聚非常突出;其次,横坐标的专业功能强度并没有明显的右移,反而部分趋于左移,尤其是部分产业部类的跨城总部、分支机构的分工趋于弱化。总体上,珠三角多部门企业空间组织按照构成比例计算的专业功能强度并没有明显增长,但是考虑数量规模因素后产业集聚功能强度有显著增加（图5）。

图5

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图5珠三角专业功能强度（SC）与集聚功能强度（FC）的演化趋势

Fig. 5The evolution trend of specialty functional intensity (SC) and agglomeration functional intensity (FC) in the Pearl River Delta



随后针对多部门企业的总部、分支机构所在地的同城、跨城情形,以子母机构的本地联系（同城子母机构）作为对照组数据,重点考察异地跨城的总部、分支机构地域分布是否比本地多部门企业更为专业集聚,采用配对检验分析比较2008年和2017年都市区41个地域单元总部、分支机构相对于企业本地机构组合联系的集聚功能强度。由于都市区企业构成比例无法反映不同集聚规模的地域产业情况,因此不再赘述专业功能强度的差异。

2008年珠三角各地的总部、分支机构集聚功能强度均值高于本地联系的集聚,跨城的总部、分支机构的集聚功能强度明显低于同城本地组合联系的该项数值,典型地,采用集聚功能强度的对数值FC(ln)进行衡量。2008年珠三角企业总部的集聚功能强度对数值平均为0.650,而本地联系的均值为2.279（表7）。另一方面,配对检验的统计量显示（表8）,总部或者分支的跨城联系相对于同城联系均存在显著差异（P<0.01）,说明2008年珠三角多部门企业跨城的集聚功能强度显著低于同城联系。

Tab. 7
表7
表72008年集聚功能强度FC(ln)的成对样本统计量
Tab. 7Paired sample statistics of agglomeration function intensity FC (ln) in 2008
均值N标准差均值的标准误
对 12008年跨城总部0.650411.7790.278
2008年本地联系2.279411.0800.169
对 22008年跨城分支1.204411.0650.166
2008年本地联系2.279411.0800.169

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Tab. 8
表8
表82008年集聚功能强度FC（ln）的成对样本检验
Tab. 8Sample test of agglomeration function intensity FC(ln) in 2008
均值标准差标准误tdfSig.(双侧)
对 12008年跨城总部-本地联系-1.6291.4980.234-6.964400.000
对 22008年跨城分支-本地联系-1.0750.9060.141-7.599400.000

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类似的情形也出现在2017年的跨城、同城多部门企业集聚功能强度的相对差异,但是差异值相对于2008年有明显的较弱（表9）。2017年的总部、分支跨城集聚功能强度同样低于相应地域单元的同城联系,但是配对检验中（表10）,跨城分支联系与本地联系的差异并不明显（差值仅为-0.027,且P值为0.818大于0.10）;而2017年总部跨城集聚功能强度尽管有提升,依然显著低于本地联系（P值0.03）。总体上,跨城的总部-分支机构联系所表征的集聚功能强度在2008—2017年之间有所提升,尤其是分支联系（2.315）已经基本达到本地联系（2.342）的专业集聚程度。

Tab. 9
表9
表92017年集聚功能强度FC（ln）的成对样本统计量
Tab. 9Paired sample statistics of agglomeration function intensity FC(ln) in 2017
组别均值N标准差均值的标准误
对 12017年跨城总部1.967411.5590.243
2017年本地联系2.342411.0550.165
对 22017年跨城分支2.315411.2490.195
2017年本地联系2.342411.0550.165

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Tab. 10
表10
表102017年集聚功能强度FC（ln）的成对样本检验
Tab. 10Sample test of agglomeration function intensity FC（ln) in 2017
组别均值标准差标准误tdfSig.(双侧)
对 12017年跨城总部-本地联系-0.3751.0640.166-2.256400.030
对 22017年跨城分支-本地联系-0.0270.7380.115-0.232400.818

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7 结论

研究在回顾多中心都市区产业分工理论的基础上[6],整理了企业内部功能组织的多中心与不同产业部类间专业集聚的概念模型和计量方法,基于2008—2017年企业数据,对珠三角的多中心网络格局演化开展实证。

研究发现企业空间组织明显促进了珠三角大都市区的网络密度,进而提升了区域整体的功能性多中心。按照企业构成比例的专业功能强度的低值化趋势,证实了Duranton等关于区域分工从产业部类集聚走向功能性集聚的观点[14],但数量规模相关的集聚功能强度快速增加,深圳外围宝安、龙岗和临深地区迅速崛起,珠三角的多部门企业空间组织的演化并不完全同于Scott[30]、Lincoln[31]、Duranton等[14]的理论假设,具体表现在：

在企业联系的功能组织方面,珠三角都市区的经济空间组织体现为企业在深圳、广州双核主城的集聚,广深走廊地区企业网络呈现出频密化趋势,且在深圳宝安和东莞、惠州主城等临深地区有显著的功能集聚趋势（图6）;其次,2008—2017年期间顺德等地制造业在企业网络中的联系趋弱,也发映出珠三角地区改革开放后的专业镇日益式微,即2008年金融危机后制造业外迁,世界工厂的角色也正悄然发生转变;第三,近年地价影响下中心城市的企业总部集聚功能趋于下降、同时都市区/都市圈外围的专业化功能强度有所弱化,尤其部分企业的总部迁往深圳关外地区;第四,分支机构日益面向终端消费市场布局,导致广深双核主城区的企业分支机构比例上升,广深走廊尤其是深圳近圈层的集聚功能强度明显提升（图6）。珠三角地区多部门企业的空间组织演化过程中,总部集聚功能强度趋弱、分支机构集聚趋强,体现了Meijers关于多中心大都市水平、多向且均衡的网络联系[3,4],而不完全同于Scott[30]、Lincoln[31]、Duranton等[14]企业总部机构在中心城市、非总部类机构在大都市外围的观点。

图6

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图6珠三角都市区多部门企业的子母机构组合模式

Fig. 6The spatial organization pattern of enterprise headquarters-branches combination models



其次,针对多部门企业子母型机构的空间演化分析表明,基于产业部类构成比例的专业分工并未显现,但是网络密度增加所形成的规模经济显著提升了企业的集聚功能强度。具体到珠三角都市区而言,多部门企业网络的跨城布局,强化了深圳在区域集聚经济中的极核地位,并形成惠州、宝安、龙岗等具有网络结节性的临深产业区域;同时企业总部机构布局的混杂趋势明显,在顺德、中山等珠西地区制造业专业镇特色消弭的进程中,大都市及其毗连地区在商业消费网络的优势地位迅速崛起,这种自下而上的区域演化形塑了珠三角都市区广深双核的功能网络。

随着珠三角都市区功能性多中心体系的日臻完善,涌现出了商业贸易与餐饮服务、社会服务与行政管理等产业部类的大量分支机构,面向本地服务的企业机构主要依托消费市场以办公室或门店的形式而存在。20世纪90年代“前店后厂”模式中,珠三角地区是全球生产体系的制造业集中地;而在2008年金融危机以后,部分企业的空间组织表现为运营总部迁往大都市近邻地区,作为分支机构的分店则需要布局在靠近消费市场的中心地段。由此,大都市区内部水平、多向的功能性多中心网络交互形塑了珠三角的产业集聚重组,东莞临深地区松山湖的华为终端总部即是典例,这也侧面回应了十九届五中全会提出建设现代化都市圈的目标。

或如2021年年初世界银行马丁·芮泽对中国“十四五”发展规划的评论,“国内消费的经济增长驱动力……将对中国产生巨大影响”;而根据2020年麦肯锡全球研究院[38]的研究报告,近年来中国的对外贸易依存度持续下降,结合珠三角地区多部门企业子母机构的经济联系演化可看出,历经40多年的全球化和城镇化,珠三角的跨城分支机构不再严格受制于服务距离制约,致使其集聚功能强度接近于多部门企业的同城联系;企业生产组织开始面向本地消费市场。这也是“世界工厂”产业转型和大都市崛起过程中市民生活品质提升的重要表征。


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文中引用次数倒序
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[ Tang Zilai, Zhao Miaoxi. Economic globalization and transformation of urban system in the Yangtze River Delta Region: Interlocking network and value-added hierarchy
Urban Planning Forum, 2010, (1):29-34.] DOI: cnki:SUN:CXGH.0.2010-01-010.
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赵渺希. 全球化进程中长三角区域城市功能的演进
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[ Zhao Miaoxi. The evolution of urban function in Yangtze River Delta Region in the process of globalization
Economic Geography, 2012, 32(3): 52-58.] DOI: cnki:SUN:JJDL.0.2012-03-008.
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Sassen S. The Global City: New York, London, Tokyo
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Dogaru T, Burger M, Oort F V, et al. The geography of multinational corporations in cee countries: Perspectives for second-tier city regions and European cohesion policy
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唐子来, 李涛. 京津冀、长三角和珠三角地区的城市体系比较研究: 基于企业关联网络的分析方法
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[ Tang Zilai, Li Tao. A comparative analysis of urban systems in the Beijing-Tianjin-Hebei Region, the Yangtze River Delta and the Pearl River Delta Region: An approach of firm-based interlocking network
Shanghai Urban Planning Review, 2014, (6): 37-45.] DOI: 10.3969/j.issn.73-8985.2014.06.007.
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Zhao M, Wu K, Liu X, et al. A novel method for approximating intercity networks: An empirical comparison for validating the city networks in two Chinese city-regions
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Friedmann J, Wolff G. World city formation: An agenda for research and action
International Journal of Urban & Regional Research, 1982, 6(3): 309-344. DOI: 10.1111/j.1468-2427.1982.tb00384.x.
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Scott A J. City-regions reconsidered
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Lincoln J R. The urban distribution of headquarters and branch plants in manufacturing: Mechanisms of metropolitan dominance
Demography, 1978, 15(2): 213-222. DOI: 10.2307/2060524.
PMID:658562 [本文引用: 3]
The proposition that ties between home offices and branch plants constitute a form of metropolitan dominance is evaluated by examining the dependence of these two forms of manufacturing organization on selected characteristics of the 110 largest SMSAs. The predictor variables in the analysis are measures of industry composition, population size, and regional location, factors which past research has shown to be indicators of rank in an urban hierarchy of dominance. The data generally support the hypothesis in revealing that headquarters locate in large, diversified urban areas, whereas branch plant employment is highest in small, economically specialized places. Both headquarters and branch plant activity proved to be associated with the percent of the SMSA labor force employed in manufacturing, however. The suggestion drawn from earlier studies, that specialization in metropolitan financial-commercial functions should be related to the headquarters' presence, receives only mixed and ambiguous support in this investigation.

Green N. Functional polycentricity: A formal definition in terms of social network analysis
Urban Studies, 2007, 44(11): 2077-2103. DOI: 10.1080/00420980701518941.
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Hoen A R, Oosterhaven J. On the measurement of comparative advantages
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当代上海研究所. 长江三角洲发展报告:城市间功能关系的演进. 上海: 上海人民出版社, 2006: 5-6.
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[Modern Shanghai Insititute. Research Report for Development of the Yangtze River Delta:Evolution of Functional Relationship among Cities. Shanghai: Shanghai People Press, 2006: 5-6.]
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邵晖. 从分工视角解读城市产业空间结构的演变机理
城市问题, 2011, (8): 50-54.
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[ Shao Hui. Discussion on the evolvement mechanism of urban industrial spatial structure from the perspective of labor division
Urban Problems, 2011, (8):50-54.] DOI: cnki:SUN:CSWT.0.2011-08-010.
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王姣娥, 焦敬娟, 黄洁, 等. 交通发展区位测度的理论与方法
地理学报, 2018, 73(4): 666-676.
DOI:10.11821/dlxb201804006 [本文引用: 1]
交通建设所引致的区位条件改善对促进各类生产要素集聚和地方经济发展,重塑区域空间结构具有重要作用,因此,交通区位的测度一直是地理学的核心议题之一。随着交通网络的不断发展与完善以及新技术、新模式、新因素和新业态的出现,地方传统区位条件被重构,个人出行理念和模式发生了一系列变化。① 交通区位的测度逐渐从依托空间位置和交通设施发展水平的传统地理区位扩展到依托网络连通性、可靠性与出行便捷性的“流空间”新区位;② 研究对象从关注不同地方的区位特征扩展到关注群体出行规律和个体行为差异的微观区位选择;③ 研究内容从交通设施网络的可达性扩展到基于“门到门”的全链条出行服务;④ 大数据挖掘技术和GIS-T技术的发展也使得交通区位的测度朝着更加精确化和精准化的方向迈进。
[ Wang Jiao'e, Jiao Jingjuan, Huang Jie, et al. Theory and methodology of transportation development and location measures
Acta Geographica Sinica, 2018, 73(4): 666-676.] DOI: 10.11821/dlxb201804006.
[本文引用: 1]
Variations of locational conditions caused by transport infrastructure construction largely promoted the agglomeration of production factors and the local economy and reshaped the regional structure. Hence, measuring transport location has become one of the fundamental topics in geography. Recently, along with transport development, as well as the emergence of new technology, new models, new factors and new industrial forms, the locational conditions have been reconstructed and individual travel concept and patterns changed. The existing research on measuring transport location considers not only the location in the geographic context in terms of the spatial location and transport infrastructure network but also the location in the flow of space concerning the network connectivity, reliability and travel convenience. The research objects changed from various locations to the micro-location regarding group travel characteristics and differences at the individual level. The research contents included door-to-door trips in the accessibility of transport networks. Meanwhile, techniques of big data and GIS-T methods make measuring transport location more accurate.

Ezra F Vogel. One Step Ahead in China:Guangdong Under Reform. Cambridge: Harvard University Press, 1989.
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麦肯锡全球研究院. 麦肯锡2019中国研究. 新加坡, 2020. , 2021-01-18.
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[McKinsey Global Institute. McKinsey 2019 China Report. Singapore, 2020. , 2021-01-18.]
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