北京市高新技术企业的空间分布特征与选址影响因素.pdf
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1、 收稿日期:2023-08-07第 32 卷 第 1 期Vol.32 No.1北 京 印 刷 学 院 学 报Journal of Beijing Institute of Graphic Communication2024 年 1 月Jan.2024北京市高新技术企业的空间分布特征与选址影响因素李宏福(首都经济贸易大学 经济学院,北京 100070)摘 要:高新技术企业的集聚有利于优化城市要素资源配置、提升城市竞争力。基于北京市科学技术委员会发布的高新技术企业名单,使用核密度分析法、缓冲区统计分析法研究了北京市高新技术企业的空间分布特征,并借助零膨胀负二项回归模型探讨了其区位影响因素。研究表明
2、:北京市高新技术企业分布呈现“一主多次”的多中心分布格局;企业的区位选择集中在三个圈层,呈现“两主一次”的峰状分布特征;集聚效应、区位因素、知识因素等对企业的区位选择具有显著的影响。研究高新技术企业的空间分布特征与选址影响因素有利于政府优化城市资源空间配置,并为企业主体选址提供新思路。关键词:核密度分析;零膨胀负二项回归;集聚效应;企业选址中图分类号:F061.5文献标识码:A文章编号:1004-8626(2024)01-0039-07 高新技术产业的发展对提升城市的创新能力、竞争能力至关重要,且作为创新主体之一,其持续健康发展与城市经济的持续健康发展息息相关。党的二十大报告指出,科技是第一生
3、产力、人才是第一资源、创新是第一动力。高新技术企业在国家重点支持的高新技术领域内,持续进行科研开发与技术成果转化工作,累积核心自主知识产权,并以此展开生产经营活动。研究高新技术企业的空间分布特征及选址影响因素一方面有利于政府对城市资源进行合理的空间分配,规划城市的未来发展方向;另一方面,从企业主体来讲,有利于为企业选址提供新思路,提高企业主体的生存能力、竞争能力。一、文献综述近年来,企业的空间分布特征得到了众多学者的关注,以往的研究主要侧重于软件信息产业、创意产业、金融服务业、韩国外资企业等产业中企业的空间分布特征。1-5关于高新技术企业空间分布的选址因素的研究重在将高科技产业注重科研结合、知
4、识溢出、区位条件、集聚效应等特点纳入考虑范围。随着信息技术的快速发展,高新技术企业密集使用知识与技术,Lejpras 和 Stephan(2011)发现高新技术企业对研究机构以及高校的空间临近是影响选址的重要因素,6苏丹妮和盛斌(2021)也发现知识溢出是企业创新行为的重要来源。7但知识溢出的空间效应随地理距离的增加而衰减,因此高新技术企业在地理上更容易形成集聚,通过共享集聚效应,中小型、技术型企业能够依赖新创企业集聚带来的规模优势从而提高专业服务水平,8地理临近有助于隐性知识交流,对于建立非正式合作关系、促进隐性知识交流和企业创新具有积极影响。9然而过度集聚也有可能造成空间拥堵、资源分配达到
5、空间上限等问题。Hou(2016)研究了洛杉矶都市区中交通堵塞对新企业选址的影响,发现区域拥堵对生产相关的企业有正向影响,而本地拥堵具有负向影响。10 Backman 和 Karlsson(2017)发现通勤状况会影响企业选择在市郊区域成立企业,11这与 Harari(2020)的结果不谋而合。12 Ar-bia 等人(2012)进一步区分了影响高新技术企业选址的影响因素,将其区分为空间依赖(spatial de-pendence)与空间异质性(spatial heterogeneity)两类,并验证了马歇尔三要素(劳动力蓄水池,labor pool;中间投入共享,input share;知识
6、溢出,knowl-edge spillover)对企业空间集聚的促进作用。13除知识溢出、区位因素外,地方政策、企业本身所属行业也是影响企业选址的重要影响因素。14-15从研究尺度来看,目前在城市内部的高新技术企业空间分布研究,多数将最小单元选为街道(乡镇)、邮区,16-18然而由于街道之间或是邮区之间面积差异巨大,因此其中的高新技术企业数量必然受到面积的影响,因此本文选取渔网图作为研究区的划分标准,每个渔网格的面积相等,有效地避免了最小单元面积的差异对企业数量的影响。本文通过核密度分析法与缓冲区统计分析法研究北京市高新技术企业的空间分布特征和时空演化格局,在使用渔网图将北京都市区进行划分的基
7、础上,借助零膨胀负二项回归模型研究高新技术企业选址的影响因素。二、数据来源及研究方法(一)数据来源本文研究的高新技术企业名单来自北京市科学技术委员会。北京科学技术委员会每三年会进行高新技术企业的认定工作,符合科技部、财政部、国家税务总局高新技术企业认定管理办法第十一条有关规定的企业可进行网上申报工作,需满足:(1)企业申请认定时须注册成立一年以上;(2)企业拥有对其主要产品在技术上发挥支持作用的知识产权的所有权;(3)企业从事研发和相关技术创新活动的科技人员占企业当年职工总数的比例不低于10%;(4)企业近三个会计年度的研究开发费用总额占同期销售收入总额的比例符合一定要求等。截至2022 年第
8、一批高新技术企业认定工作前,共有28761 家已认定的高新技术企业,保留企业状态为存续和正常的企业,剩余 27507 家。通过企查查获取该份名单中企业的详细数据,包括企业登记状态、成立日期、所属行业、企业注册地址等信息。将高新技术企业按所属行业分为七类,见表 1。表 1 北京市高新技术企业所属行业分类行业数量/个占比/%科技应用服务业1805365.63传统服务业364713.26制造业20437.43批发零售业11324.12建筑业5802.11文化传媒业4131.50其他16395.96 北京市高新技术企业名单中属于科技应用服务业的企业数量最多,达到 18053 家,占全部高新技术企业的
9、65.63%;排名第二的是传统服务业,主要指商务服务业、居民服务业、资本市场服务业等,达到3647 家,占 13.26%;其他行业分别为制造业(2043家,占 7.43%),批发零售业(1132 家,占 4.12%),建筑业(580 家,占 2.11%),文化传媒(413 家,占1.50%),剩余行业总共 1639 家,占 5.96%。另一份数据是来自高德地图开放平台的 2019年 POI(Point of Interest)数据。该份数据有超过140 万笔观察值,其中包含北京市 684 类建筑的地理位置以及经纬度信息,主要建筑类型包括汽车销售建筑、餐饮服务建筑、购物服务建筑、生活服务建筑、体
10、育休闲服务建筑、医疗保健服务建筑、风景名胜建筑、政府机构及社会团体建筑、科教文化服务建筑、金融保险服务建筑等。本文使用该份数据与高新技术企业数据在空间上相关联,探讨企业选址的影响因素。(二)研究方法1.核密度估计方法为呈现北京市高新技术企业在时空上的分布特征,本文使用核密度分析方法进行可视化。核密度估计方法常用于研究点的分布特征和探测空间热点,通过计算离散点在单位面积内的密度来估计周边邻域的密度,并用空间平滑技术拟合成平滑的表面,可反映要素的集聚、扩散程度。本文使用核密度方法分析北京市高新技术企业的空间集聚特征,并按该份企业数据的注册年份将整体样本分为 2004年、2009 年、2014 年、
11、2019 年四个时间节点,研究企业空间分布的时空变化特征。计算公式如下:fn(x)=1nh2niK 1-(x-xi)2+(y-yi)2h2()2(1)式中:fn(x)为研究区域内某点 x 的核密度值,K 为空间权重函数,h 为搜索半径,(x-xi)2+(y-yi)2为点(xi,yi)和(x,y)之间距离的平方,n 为与点 x 的距离小于或等于 h 的要素点数。2.缓冲区统计分析法缓冲区统计分析方法是指以点、线、面为基础,建立其周围一定范围内的缓冲区图层,统计该图层的目标要素的数量,分析得出空间分布的情况。本文以天安门城楼的位置作为北京市的中心,以 2km为缓冲半径不断向外围作缓冲区,最外围的缓
12、冲区的半径为 30km,以该距离为半径的圆基本可以覆盖北京市六环线以内区域。本文统计每个环形缓冲区中高新技术企业的数量,观察企业在不同圈层中分布的特征。3.零膨胀负二项回归分析模型本文借助零膨胀负二项回归分析模型讨论影04北 京 印 刷 学 院 学 报2024 年响企业选址的重要因素。首先采用渔网图的划分方式,将北京市都市区划分为 100100 的相邻正方形网格,渔网图基本涵盖北京六环及以内区域。通过 Arcgis 10.7 软件将高新技术企业与渔网图进行空间关联,并统计每个网格中的企业数量,作为被解释变量,因此每个网格中的企业数量是非负整数,属于离散数据。由于被解释变量具有离散的特征,一般选
13、用泊松回归模型或者负二项回归模型。其中泊松回归模型要求被解释变量的期望和方差相等,即模型内存在假定同方差性,而本数据的被解释变量即 10000 个渔网格中的高新技术企业数目的期望为 2.37,方差为 11.98,出现了方差明显大于期望的情况,即存在“过度分散”(overdisper-sion)的情况,因此,本研究不适合采用泊松模型。使用负二项回归能有效地解决数据过度离散的问题,提高估计量的效率。在使用负二项回归模型进行拟合分析之前,首先分析数据中网格所包含高新技术企业数量中零值所占的比例,从而判断是否存在零膨胀现象。通过统计可知,10000 个渔网格中有 7614 个网格中高新技术企业的数量为
14、 0,零值占比较高,为76.14%,即多数观察值在观察时间、空间和面积上没有相应的随机事件。因此本文最终选用零膨胀负二项回归模型。模型如下:P(yi=0|xi)=P(yi=j|xi)=(1-)e-ijij!(1-e-i)(j=1,2,)(2)其中:i=exp(xi),0 与 为待估参数。三、北京市高新技术企业空间分布特征和时空演化格局(一)圈层分布呈现“两主一次”的空间分布特征图 1 使用缓冲区统计分析方法计算了每个缓冲区中的企业数量。若高新技术企业均匀分布于北京市,则距离市中心越远的缓冲区的统计数值将越高,原因在于越远离城市中心的圆环面积越大,会包含更多的高新技术企业。但缓冲区统计分析的结果
15、显示并不是如此。从图 1 中可以看出,在四个不同的时间节点,高新技术企业选址集聚程度最高的两个圈层为 1012km 圈层和 1618km 圈层,在这两个圈层集聚了较多的高新技术企业,为两个选址的主要圈层,呈现“双主峰”特征;其次为 2224km 圈层,为次要选址圈层,在都市圈外围呈现“单次峰”特征,并没有呈现出越靠近外围圆环企业数量越多的特征。图 2 显示的是在四个时间节点中,每个圈层的高新技术企业数量占该年度节点所有企业数量的比例。可以看出四个时间节点对应的比例图基本相同,峰状结构与上述分析一致,呈现“双主峰、一次峰”的特征,反映出随时间的变化,高新技术企业的选址较为稳定,多数新建企业仍在两
16、个主要缓冲圈层聚集,并未出现随时间的变化,新建企业选址有向城市外围或城市中心移动的趋势,仍主要集中在“两主一次”的圈层缓冲区中。图 1 缓冲区高新技术企业数量统计图图 2 缓冲区高新技术企业占比统计图(二)时空演化格局由“单中心”向“多中心”转变使用核密度分析方法研究四个时间节点中,北京都市区高新技术企业的时空演化格局。四个时间节点的核密度图使用相同的图例,因此可进行跨时间的对比。2004 年北京都市区高新技术企业共有 4488家,占当年北京市域内全部高新技术企业 的79.6%。核密度图呈现单中心分布的特征,核密度峰值的中心点围绕中关村科技园区,高新技术企业在园区的分布密集。2009 年北京都
17、市区高新技术企业共有 8691 家,占 2019 年都市区全部高新技术企业的 81.2%,核密度显示中关村的核密度值增高,同时向北扩散到上地信息产业基地周围,在中关村丰台科技园、亦庄科技园、绿地中心、国贸、中关村石景山科技园也渐渐形成了集聚区,不过密度14第 1 期李宏福:北京市高新技术企业的空间分布特征与选址影响因素值并不高,到 2014 年和 2019 年,北京都市区高新技术企业数目分别达到 15223 家(占 81.8%)和22568 家(占 82.0%),核密度图显示高新技术企业呈现“单核集聚多核发展网状扩散”的发展模式。整体不断向都市区外围移动,五环、六环周围形成多个高核密度值聚集区
18、,形成了多个集聚区。由最初的“单中心”集聚模式转向“多中心”的分散集聚模式。图 3 北京市都市区高新技术企业核密度分析结果四、北京高新技术企业选址的影响因素本文将北京市都市区界定为六环以内区域,并将该研究区进行渔网图划分,建立 100100 的渔网图,如图4 所示。经过测算,每个渔网格的大小为0.49km0.49km。渔网图大致涵盖了六环内的区域。图 4 北京都市区 100100 渔网图划分结果图(一)变量选取高新技术企业的选址受到多种因素的影响。本文将所选取的影响因素分为区位因素、知识因素、集聚因素、政策因素四类。1.区位因素:不同于其他一线城市的中心是大型 CBD 商业区,北京市的中心是天
19、安门广场或是故宫,在二环内政策原因导致企业较少,但由于北京市通州区、昌平区、房山区、大兴区等地距离市区过远,而市区集聚着较大比例的人口与经济活动,因此大部分企业集中在二环至六环之间。区位因素中第一个变量 Center 表示网格中心点到天安门城楼的距离。同时,便利的交通条件对企业有重要的影响,交通通达性影响着企业的生产成本与效率。本文用Air 变量表示网格中心点到北京首都国际机场或北京大兴国际机场的最短距离,用 Subway 变量表示网格中心点 2km 缓冲区内的地铁站数量。2km 的距离被认为是步行可达的距离,因此企业更倾向于选址于距地铁站小于 2km 的写字楼或者办公楼,为员工在通勤方面降低
20、成本。以上区位因素都共同体现了高新技术企业注重区位优势以及交通条件。2.知识因素:隐性知识流动对企业技术进步有重要影响。知识因素方面本文选取的第一个变量为 Uni985,表示网格中心点到最近“985”大学的距离。1距“985”大学的距离表示企业受高素质人才影响的程度,企业倾向于接近高等院校以获得更高水平的劳动力资源,提升企业整体人力资本水平。第二个知识因素 Science 为网格中心点 2km 缓冲区内科研机构的数量,科研机构数据来自高德开放平台的 POI 数据,POI 建筑类型代码为 141300,所属大类为科教文化服务,细分种类为科研培训。科研机构总数为 4467,多为研究中心、研究所、研
21、究院、研究室。科研机构的知识溢出效应是企业创新行为的重要来源,科研机构能够更好地和企业互动,进行联合科研活动,有助于高新技术企业获得知识产权,提高竞争能力。3.集聚因素:集聚指企业的空间集中情况,选取的变量 Agg 为每个网格中心点 2km 缓冲区内的高新技术企业数量。集聚效应是影响企业选址的重要影响因素,当高新技术企业集聚于同一区位24北 京 印 刷 学 院 学 报2024 年时,会享受更专业化的劳动力供给池(labor poo-ling),同时更方便与企业之间进行技术交流,加强产业内联系,从而在正向的集聚效应中收益。4.政策因素:选取的变量 Incu 为每个网格中心点 2km 缓冲区内科技
22、企业孵化器的数量,科技企业孵化器的名单来自北京科学技术委员会,总数量为81 家。科技企业孵化器有助于促进科技成果转化,培育科技企业的企业家精神,围绕科技企业的成长需求,集合各种政策、技术资源,帮助企业提高创业存活率,激发全社会的创新创业活动。第二个政策因素变量 Park 为每个网格中心点 2km 缓冲区内是否包括中关村国家自主创新示范区,或中关村科技园区。2该变量为虚拟变量,包含则为 1,否则为 0。中关村科技园具有极为丰富的科技资源,“一区多园”的发展格局为高新技术企业提供了巨大的政策支持,各项优惠政策可帮助企业提升竞争力。表 2 模型中解释变量及其定义变量类型区位因素知识因素集聚因素政策因
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