紀小美,付業(yè)勤

1.南京師范大學地理科學學院,江蘇南京210023

2.海南師范大學旅游學院,海南?？?71158

江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時空演變及影響因素分析

紀小美1,付業(yè)勤2*

1.南京師范大學地理科學學院,江蘇南京210023

2.海南師范大學旅游學院,海南?？?71158

基于馬爾可夫鏈和地理加權(quán)回歸方法，利用1994-2014年間江蘇省61個縣域行政單元的第二、三產(chǎn)業(yè)增加值與GDP數(shù)據(jù)，構(gòu)建縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)和馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣，分析了1994年以來江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時空演變特征及其影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：（1）江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)已經(jīng)形成兩個分別向高水平和低水平演變的趨同俱樂部；（2）江蘇縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益優(yōu)化，三大區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)一直保持蘇南＞蘇中＞蘇北的時空分布格局。蘇南產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢穩(wěn)定，蘇中和蘇北產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動明顯；（3）五種社會經(jīng)濟因素對不同縣域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響區(qū)域差異顯著，其中外商直接投資指數(shù)、技術(shù)水平、交通可達性普遍與縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正相關(guān)，居民消費結(jié)構(gòu)、地理區(qū)位普遍與縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)負相關(guān)。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);時空演變;影響因素

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是衡量國家或地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的重要體現(xiàn)[1]。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展促進了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化升級，區(qū)域經(jīng)濟的競爭關(guān)鍵不僅在于產(chǎn)業(yè)規(guī)模與發(fā)展速率，更在于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和提升[2]。隨著社會經(jīng)濟與科學技術(shù)的進步，第二、三產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟中的比重不斷加大，重要性日益突顯。提升第二、三產(chǎn)業(yè)的比重成為各區(qū)域優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的著力點，也是增強區(qū)域間經(jīng)濟競爭力的重要舉措之一[3]。因此，測度第二、三產(chǎn)業(yè)在各區(qū)域國民經(jīng)濟中的比重和發(fā)展趨勢，各區(qū)域在更高一級區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)空間格局中的地位及其演變特點，對把握與協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。地理學對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的研究集中在產(chǎn)業(yè)的區(qū)域結(jié)構(gòu)[4]、時空差異[5]及其影響因素[6]?，F(xiàn)階段該領(lǐng)域的熱點包括產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的區(qū)域俱樂部趨同現(xiàn)象及其原因[7]、產(chǎn)業(yè)空間格局和結(jié)構(gòu)演變的影響因素[8]、區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變對國民經(jīng)濟的影響[9]、全球產(chǎn)業(yè)演變與區(qū)域響應(yīng)[10]、產(chǎn)業(yè)空間格局優(yōu)化[11]等。以往的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與演變的影響因素研究主要單一的探討各影響因素對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系，對各影響因素間存在空間依賴的現(xiàn)象未給予足夠重視。江蘇省縣域經(jīng)濟規(guī)模大且百強縣的實力突出，然而經(jīng)濟發(fā)展水平與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的區(qū)域差異現(xiàn)象仍然突出，影響了江蘇省區(qū)域經(jīng)濟的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展。因此，以江蘇省為例，構(gòu)建縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)，采用馬爾可夫鏈和地理加權(quán)回歸的研究方法，對江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時空演變及其影響因素進行分析，其中特別使用地理加權(quán)回歸方法探討影響因素變量之間的關(guān)系，具有較強的理論和實踐價值。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源與處理

將江蘇省1994～2014年間年縣域行政單元按照最新行政區(qū)劃標準進行梳理得到61個研究單元，其中，24個縣、24個縣級市、13個地級市的市轄區(qū)（統(tǒng)稱某某市區(qū)）。研究數(shù)據(jù)來自《江蘇統(tǒng)計年鑒（1995～2015）》。研究單元的第二增加值、三產(chǎn)業(yè)增加值之和占GDP比重越高，說明該單元的區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高，其產(chǎn)業(yè)競爭力也越高[3]?；诖耍瑯?gòu)建產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)，來表征區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力水平。公式如下：

其中，ISI表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)，second add表示第二產(chǎn)業(yè)增加值，serve add表示第三產(chǎn)業(yè)增加值，GDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值。

根據(jù)江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)的均值和標準差，將61個研究單元分為四種類型：第一，低水平（標記為1，下同）：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)＜平均值-1個標準差；第二，中低水平（2）：平均值-1個標準差＜產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)＜平均值；第三，中高水平（3）：平均值＜產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)＜平均值+1個標準差；第四，高水平（4）：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)＞平均值+1個標準差。根據(jù)文獻研究和江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的實際情況，選取五種影響因素：（1）技術(shù)水平（TE）用相應(yīng)年份技術(shù)人員數(shù)量占年末從業(yè)人員數(shù)量的比例衡量[12]；地理區(qū)位（LA）用各區(qū)縣駐地與長江的直線距離衡量[13]；交通通達性（TA）用相應(yīng)年份高等級公路密度衡量[2]；消費結(jié)構(gòu)（CC）用居民恩格爾系數(shù)來衡量[14]；外商直接投資指數(shù)（FDII）用外商直接投資金額占GDP比例進行衡量[3]。

1.2 研究方法

1.2.1 馬爾可夫鏈馬爾可夫鏈（Markov chain）方法[15]研究區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變及其發(fā)展趨勢只需了解區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)目前的狀態(tài)而無需對過去進行追溯[8]，具有一定優(yōu)勢。本研究將縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)分成低水平、中低水平、中高水平和高水平四種類型，得到4*4的馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣（Mij）：

其中，矩陣元素Mij表示某一區(qū)域在t年份屬于i類型，在t+1年份屬于j類型的一步轉(zhuǎn)移概率，即：

其中，nij表示整個研究期內(nèi)，由t年份屬于i類型的區(qū)域在下一年份轉(zhuǎn)移為j類型的區(qū)域數(shù)量之和，ni表示所有年份中屬于i類型的區(qū)域數(shù)量之和。若某一區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)值類型在初始年份為I，在下一年份仍保持不變，則該區(qū)域的產(chǎn)業(yè)競爭優(yōu)勢不變；若產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)值類型提高，則區(qū)域向上轉(zhuǎn)移，競爭力提升。

1.2.2 地理加權(quán)回歸分析地理學第一定理指出空間數(shù)據(jù)都存在著不同程度的依存關(guān)系[16]，在本研究中表現(xiàn)為研究單元周邊區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及其地位，會對該區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生一定程度的影響[17]?；谏鲜鏊枷耄褂玫乩砑訖?quán)回歸（Geographical weighted regression,GWR）對每個空間參數(shù)進行估計，并允許不同的空間關(guān)系存在，更能反映各變量間的空間依存程度[18,19]。地理加權(quán)回歸模型原理如下：

利用普通最小二乘法（OLS）得到全局的參數(shù)估計向量：其中，α是參數(shù)估計值向量，X是自變量觀測組成的矩陣，其第一列的元素為1，Y是由因變量觀測值組成的變量。

2 研究結(jié)果分析

2.1 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時空格局演變

2.1.1 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時間演變根據(jù)公式2計算江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢度類型，在整個研究期及其各分區(qū)間的馬爾可夫轉(zhuǎn)移概率矩陣，結(jié)果見表1。

表1 研究期內(nèi)江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型的馬爾可夫矩陣Table 1 The Markov transition probability matrix of the ISI type in JSP during the study period at country level

第一，由表1可知，各個時期概率轉(zhuǎn)移矩陣對角線上的元素值相對較高，表明區(qū)域類型年際變化不顯著。對角線上的元素最小0.65，最大0.875，即如果各區(qū)域在初期屬于類型i在隨后年份屬于該類型的可能性高達87.5%，最低也達到65%。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)高的地區(qū)在1994～2014年期間持續(xù)保持領(lǐng)先地位的概率接近88.2%；而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)低的地區(qū)在2004-2014年期間維持現(xiàn)狀的概率達到66.7%，比1994～2004年期間超出2.7個百分點。這表明進入“十三五”以后產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)低的區(qū)域產(chǎn)業(yè)競爭力可能會有所下降。

第二，非對角線上的元素值表示不同產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型區(qū)轉(zhuǎn)移概率的大小。表1可知，非對角線上的元素值明顯小于對角線上的元素值，而且距離對角線越遠數(shù)值越小。在1994～2004年期間，初期為低水平區(qū)域而到了下一時期跨越到中低水平的概率，比1994～2004年期間有所下降；而在2004～2014年期間，初期為中低和中高水平區(qū)域向更高水平區(qū)域跨越且無向下轉(zhuǎn)移的概率分別達到20%和15.4%，這種情況明顯好于中低和中高水平區(qū)域在1994～2004年期間的競爭力表現(xiàn)。這說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)低的地區(qū)有較大的可能陷入“馬太效應(yīng)”和“路徑依賴”，這些區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的效果不佳，無法顯著扭轉(zhuǎn)其在江蘇省產(chǎn)業(yè)競爭格局中的地位。

第三，江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型存在顯著的俱樂部趨同現(xiàn)象。俱樂部趨同（Club convergence）是指在產(chǎn)業(yè)發(fā)展的本底條件和結(jié)構(gòu)特征等都相似的一組區(qū)域的產(chǎn)業(yè)發(fā)展收斂于相同的穩(wěn)定狀態(tài)，相應(yīng)的出現(xiàn)俱樂部趨同的一組區(qū)域被稱為趨同俱樂部（Convergence club）[20]。從整個研究期間來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)低的地區(qū)在隨后年份向上轉(zhuǎn)移的概率僅為33.3%，而滯留在原先狀態(tài)的可能性則高達66.7%以上，這說明該地區(qū)具有產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)低的趨同可能性較大；而初期產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)高的區(qū)域在隨后年份保持高競爭力的概率為88.2%，向下轉(zhuǎn)移的可能性僅11.8%，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)高的地區(qū)之間具有更顯著的趨同跡象。因此，按縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢水平分組，江蘇省已經(jīng)形成兩個分別向高水平和低水平演變的趨同俱樂部，高、低水平兩大區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)競爭力差距不斷拉大。2.1.2產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間演變由于自然環(huán)境、區(qū)位條件、宏觀經(jīng)濟政策以及發(fā)展歷史等因素的差異，江蘇省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的區(qū)域發(fā)展呈不平衡狀態(tài)。根據(jù)環(huán)境資源、地理區(qū)位以及社會經(jīng)濟發(fā)展層次，可將江蘇省分為蘇南（南京、無錫、常州、蘇州、鎮(zhèn)江）、蘇中（南通、揚州、泰州）和蘇北（徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷）三大區(qū)域[21]，以此反映江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的空間差異及演變。1994年、2004年和2014年，江蘇省61個縣域單元所處產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型的數(shù)量與區(qū)域分布如表2和圖1～3所示。

表2 節(jié)點年份蘇南、蘇中、蘇北及全省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型的數(shù)量Table 2 The amount of the ISI type in Southern JSP,Middle JSP,Northern JSP and Whole JSP in the node year at country level

1994～2004年間，江蘇全省的平均產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)小幅度上升（見圖1～3），表明其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益優(yōu)化。具體到蘇南、蘇中和蘇北的平均產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)均處于不斷波動狀態(tài)，且蘇南＞蘇中＞蘇北的整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)時空分布格局保持不變，但三大區(qū)域之間的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)均值差異出現(xiàn)縮小的趨勢。從三大區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型的數(shù)量分布來看，蘇南和蘇中地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)中高以上類型區(qū)占全省同類型總數(shù)的比例，從1994年的100%降到2004年86%的和2014年的88%，蘇北地區(qū)開始有若干區(qū)縣跨入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)中高以上類型的行列。

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型的空間分布來看，總體上，江蘇省縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型的空間分布呈蘇北、蘇中、蘇南三大區(qū)域特色鮮明的格局。蘇南地區(qū)幾乎全部為中高及以上的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型，在全省產(chǎn)業(yè)競爭格局中具有絕對競爭優(yōu)勢且優(yōu)勢穩(wěn)定，尤其是蘇南地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的增速明顯高于蘇中、蘇北地區(qū)。從“十一五”開始，中央和省級政府對蘇南地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展的扶持政策及當?shù)鼗A(chǔ)設(shè)施的完善，使金融資本和人才等的投入更傾向于蘇南地區(qū)，推動了蘇南地區(qū)的轉(zhuǎn)型升級步伐。2004年后蘇北地區(qū)零星出現(xiàn)了中高及其以上的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型，這得益于徐州老工業(yè)基地的振興使蘇北地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進入了快車道，但中低及以下類型區(qū)的比重在2014年仍高達85%以上，并且集中分布了全省幾乎所有的低水平類型區(qū)，劣勢的競爭地位未得到根本扭轉(zhuǎn)，往往向更高水平跨越的時間持續(xù)不長又回到初始狀態(tài)，甚至不及初始狀態(tài)（見圖4～6）；超過1/3的蘇北區(qū)縣長期保持中低及以下水平。相比蘇南、蘇北，蘇中地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型區(qū)更為多樣，中高及以上類型區(qū)占主導(dǎo)，但整體競爭優(yōu)勢度在各研究期內(nèi)的波動幅度最大，與中高及以上類型區(qū)的數(shù)量不穩(wěn)定有關(guān)。

圖2 2004年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型空間格局Fig.2 The spatial pattern of industrial structure index type in 2004

圖3 2004年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型空間格局Fig.3 The spatial pattern of industrial structure index type in 2014

圖4 1994～2004年類型轉(zhuǎn)移Fig.4 The switch of industrial structure index type in 1994～2004

圖5 2004～2014年類型轉(zhuǎn)移Fig.5 The switch of industrial structure index type in 2004～2014

圖6 1994～2014年類型轉(zhuǎn)移Fig.6 The switch of industrial structure index type in 1994～2014

2.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)時空演變的影響因素分析

利用普通最小二乘法（OLS）研究2014年全省的縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)和技術(shù)水平、地理區(qū)位、交通通達性、消費結(jié)構(gòu)、外商直接投資指數(shù)5個自變量之間關(guān)系，2014年產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)計算結(jié)果如下：

以上可知最小二乘法模型解釋了縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)總變異的70%左右，GWR模型與OLS模型的AIC之差大于3，GWR模型比OLS模擬的效果要好。采用GWR模型分析61個縣域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)和5個影響因素之間的空間關(guān)系，計算結(jié)果如表3所示。

表3 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)與五個影響因素變量的GWR模型參數(shù)估計Table 3 The GWR model parameter estimation of ISI and five variable factors

區(qū)縣市Research unit常數(shù)項ConstantR2CCFDITETALA揚州市區(qū)0.7470.785-0.0014.5381.7230.016-0.001泰興市0.7420.7860.0004.4421.6540.013-0.001揚中市0.7450.7860.0004.4611.6640.014-0.001南京市區(qū)0.7540.783-0.0014.4621.7140.018-0.001鎮(zhèn)江市區(qū)0.7480.785-0.0014.4681.6750.015-0.001句容市0.7510.785-0.0014.6271.6610.016-0.001靖江市0.7410.7860.0004.6511.6160.012-0.001丹陽市0.7460.7850.0004.6811.6400.014-0.001常州市區(qū)0.7440.7860.0004.8161.5920.012-0.001張家港市0.7370.7860.0004.7591.5750.010-0.001江陰市0.7400.7860.0004.8541.5840.011-0.001金壇市0.7480.7850.0004.8791.6120.014-0.001溧水縣0.7530.7840.0004.9491.6190.016-0.001無錫市區(qū)0.7400.7860.0005.2681.5420.010-0.001溧陽市0.7490.7850.0004.9861.5740.013-0.001宜興市0.7450.7860.0005.1091.5420.011-0.001高淳縣0.7530.7840.0005.1481.5830.015-0.001蘇州市區(qū)0.7390.7860.0015.8071.4800.008-0.001海安縣0.7390.7860.0005.2381.6810.013-0.001如東縣0.7340.7860.0005.2631.6220.010-0.001如皋市0.7380.7860.0005.2961.6330.012-0.001啟東市0.7290.7860.0015.6421.5080.007-0.001海門市0.7320.7860.0005.3561.5440.008-0.001南通市區(qū)0.7350.7860.0005.5761.5790.009-0.001常熟市0.7360.7860.0005.4411.5280.009-0.001太倉市0.7340.7860.0015.3491.4950.007-0.001昆山市0.7350.7860.0016.4511.4740.007-0.001

由計算結(jié)果可知，表3的第1列是常數(shù)項的參數(shù)估計值，說明江蘇省沿海區(qū)縣的常數(shù)項估計值比內(nèi)陸區(qū)縣小。常數(shù)項估計值從內(nèi)陸到沿海按梯度降低，說明遼江蘇縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢度在內(nèi)陸與沿海間存在顯著的區(qū)域差異。

居民消費結(jié)構(gòu)（CC）參數(shù)估計值由南向北不斷上升，在其他變量保持不變的情況下，北部區(qū)縣在居民消費結(jié)構(gòu)方面對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)勢比南部區(qū)縣明顯。消費結(jié)構(gòu)的變化規(guī)律直接制約消費品生產(chǎn)產(chǎn)業(yè)構(gòu)成的變動方向，引起相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)收縮或擴長、衰亡或興起，進而導(dǎo)致整個產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動。蘇北地區(qū)居民由于經(jīng)濟水平較低，內(nèi)部消費市場有限，以恩格爾系數(shù)表征的居民消費結(jié)構(gòu)水平較其他地區(qū)低，對第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品與服務(wù)的需求不足，很大程度制約了蘇北產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級。

外商直接投資指數(shù)（FDII）參數(shù)估計值由南向北不斷降低，在其他變量保持不變的情況下，外商直接投資指數(shù)對蘇南產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的作用更顯著。參與國際貿(mào)易和分工可以促進區(qū)域經(jīng)濟的更好更快發(fā)展，國際上不同類型產(chǎn)業(yè)間的相互轉(zhuǎn)移也對區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了重大影響，可以促進產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級。在江蘇省，蘇南地區(qū)比蘇北、蘇中地區(qū)更早承接國際產(chǎn)業(yè)，尤其是第二產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移，也最早引進外資與先進管理技術(shù)。例如近年來蘇州經(jīng)濟增長70%以上來自外商直接投資的貢獻，外資企業(yè)的出口額占全市出口總額的80%以上[22]。

技術(shù)水平（TE）參數(shù)估計值由南向北不斷上升，表明提高從業(yè)人員的管理與操作技術(shù)水平，對北部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)競爭力水平的提升作用大于蘇南區(qū)縣。在各類專業(yè)技術(shù)人員中，蘇中、蘇北地區(qū)的工程技術(shù)和農(nóng)業(yè)技術(shù)人員所占的比例很低，造成兩地產(chǎn)業(yè)中的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)比例低。但相較專業(yè)技術(shù)人員數(shù)量和質(zhì)量已經(jīng)達到較高水平的蘇南地區(qū)，蘇北地區(qū)專業(yè)技術(shù)人員水平的有限提升對該地區(qū)整體技術(shù)水平提升有更大的促進作用。

交通可達性（TA）參數(shù)估計值對不同區(qū)縣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)水平的影響和技術(shù)水平類似，改善蘇北地區(qū)的交通條件、提高這些地區(qū)與外界的聯(lián)系程度、增加蘇北接受大城市輻射的機會，對于蘇北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)競爭力水平的提升作用比蘇南區(qū)縣更為明顯。近年來，江蘇省越來越多的大型投資項目由于蘇北地區(qū)交通可達性的大幅度改善而落戶于此。

從以距離長江遠近表征的區(qū)位因素（LA）來看，大部分區(qū)縣的LA估計值都為負，只有蘇中地區(qū)若干個縣的估計值是正，說明距長江遠近對江蘇絕大多數(shù)區(qū)縣的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)反而發(fā)揮著負面的影響。從某種程度可以這樣理解，中國近現(xiàn)代的工業(yè)化、現(xiàn)代化力量自西方遠渡重洋而來，由東部沿海進入中國，以廣州、天津、上海等為代表的東部沿海城市，由于其優(yōu)越的地理位置和政策條件，成為中國最先與西方先進文明交匯融合的橋頭堡。就江蘇省而言，長江反而成為阻礙近現(xiàn)代西方文明傳播的天塹，近現(xiàn)代文明只能沿長江南岸擴散，導(dǎo)致毗鄰上海的蘇南地區(qū)最先獲益，蘇中、蘇北地區(qū)與蘇南相比，缺少相應(yīng)的地理區(qū)位優(yōu)勢，因而發(fā)展相對緩慢。

3 結(jié)論

第一，在整個研究期，江蘇省縣域區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在俱樂部趨同現(xiàn)象，且2004～2014年間的俱樂部趨同現(xiàn)象比1994～2004年更為顯著，江蘇省已經(jīng)形成兩個分別向高水平和低水平演變的趨同俱樂部，兩大區(qū)域間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的差距在不斷拉大。

第二，江蘇全省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)日益優(yōu)化，內(nèi)部蘇南、蘇中和蘇北三大區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)始終保持蘇南＞蘇中＞蘇北的時空格局。蘇南地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)最高，在全省產(chǎn)業(yè)競爭格局中具有絕對和穩(wěn)定的競爭優(yōu)勢；2004年后蘇北地區(qū)開始零星分布中高及其以上的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型，但區(qū)域產(chǎn)業(yè)系數(shù)仍然最低，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型的轉(zhuǎn)變不穩(wěn)定；蘇中地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型區(qū)比蘇南、蘇北更多樣，中高及以上的類型區(qū)占主導(dǎo)，但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)類型的波動明顯。

第三，通過地理加權(quán)回歸（GWR）方法對影響江蘇縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的五大因素進行探討，發(fā)現(xiàn)其中的外商直接投資指數(shù)（FDII）、技術(shù)水平（TE）、交通可達性（TA）三個因素與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)呈正相關(guān)；全部區(qū)縣居民消費結(jié)構(gòu)（CC）及其絕大部分區(qū)縣的地理區(qū)位（LA）與其呈負相關(guān)，不同的社會經(jīng)濟因素對縣域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有不同方向的顯著影響。

致謝：衷心感謝海南師范大學地理與環(huán)境科學學院的程葉青研究員對本文提出的寶貴意見。

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TheAnalysis on the Spatial-temporal Evolution of County Industrial Structure and Influence Factors in Jiangsu Province

JI Xiao-mei1,FUYe-qin2*
1.College of Geography Science/Nanjing Normal University,Nanjing210023,China
2.College of Tourism/Hainan Normal University,Haikou571158,China

Utilizing the value-added secondary and tertiary industries and GDP of the 61 counties within Jiangsu Province (JSP)from 1994 to 2014 and based on Markov chains and geographical weighted regression(GWR),this research constructed the Industrial Structure Index(ISI)and Markov transition probability matrix to analyze the spatial-temporal evolution of JSP’s industrial structure and affecting factors.The results are as followings.(1)There are two convergence clubs: the first one has an uptrend to the high level and the other goes down to the low level.(2)The ISI of JSP at country level has been optimized increasingly and the ISIs of the three regions keep presenting the rank ordering as the Southern JSP＞the Middle JSP＞the Northern JSP.The Southern JSP remains the superior in industrial structure as time goes,but that of the Middle JSP and Northern JSP change obviously and frequently.(3)The five socio-economic factors have different effects on the industrial structure of each country.Foreign direct investment index(FDI),technology level,transportation accessibility are positively and common correlated with the industrial structure of the countries and the consumer structure,geographical location are negatively correlated with them in general.

Industrial structure;spatial-temporal evolution;influence factor

F121.3

:A

:1000-2324(2017)01-0139-07

2015-04-07

:2015-06-12

國家自然科學基金項目:基于可達性分析的旅游景點空間格局演變研究(41101107)；海南省哲學社會科學規(guī)劃課題:旅游輿情危機事件對海南旅游地形象感知的影響及行為意向研究(HNSK（QN）15-15);海南省高等學?？茖W研究項目:旅游網(wǎng)絡(luò)輿情危機感知及其對旅游地形象的影響機理研究:以海南為例(Hnky2015-17);海南省級重點培育學科(地理學)基金;海南省擬建博士點地理學學科建設(shè)基金

紀小美(1988-),女,博士研究生,主要從事文化地理和旅游地理研究.E-mail:724087937@qq.com

*通訊作者:Author for correspondence.E-mail:fuyeqin2@126.com