
讨论经济现象时,我们总会碰到一个核心问题:“区域”到底是什么?虽然“区域”一词常常被直观地理解为某一地理范围,但在区域经济学中,这一概念有着更为丰富和深刻的内涵。这里的“区域”不仅仅是地球表面某块被边界划分的土地,更重要的是,它代表着一个在经济活动上具有内在联系和整体性的空间单元。
换句话说,区域是由地理、经济、社会等多因素共同作用下凝聚而成的功能性空间。其内在的紧密联系,使得我们能够从整体层面考察一个区域的经济运行特征、发展潜力与面临的挑战。这种整体性和整合性非常重要,它使得区域成为经济分析、管理决策以及制定发展政策不可或缺的基础单元。
为什么我们需要将经济活动按区域来研究呢?这主要基于三个重要原因。
根据区域形成的主要特征,我们可以将区域分为两种基本类型:同质区域和功能区域。
同质区域是基于内部均质性而划分的区域。在这类区域内,各个部分具有相似的特征,面对外部变化时会产生相似的反应。
在中国,东北地区可以被视为一个同质区域。该区域内的辽宁、吉林、黑龙江三省都具有相似的工业基础(重工业为主)、气候条件(寒冷的冬季)和资源禀赋(丰富的矿产和森林资源)。当国家推出振兴东北老工业基地政策时,三个省份都面临着相似的机遇和挑战。
另外,中国的主要产粮区如华北平原、东北平原、长江中下游平原,都可以被视为农业同质区域。当全球粮食价格发生变动或国家调整农业补贴政策时,这些区域会表现出相似的经济反应。
与同质区域不同,功能区域是基于功能整合而形成的。在功能区域内,不同部分之间的经济联系比它们与外部区域的联系更加紧密。功能区域的核心特征是相互依存性,而非相似性。
节点区域是功能区域的一种特殊形式,具有明显的核心-外围结构。就像细胞有细胞核一样,节点区域有一个主导性的核心城市,以及与之紧密联系的周边地区。
北京作为核心城市,集中了金融、科技、教育、政府等重要功能;而天津、雄安新区、张家口、承德等周边城市则与北京形成了紧密的功能互补关系。每天有数十万人从周边城市通勤到北京工作,大量的商品、服务、资金和信息在这个区域内频繁流动。
这两种区域类型在经济组织中发挥着不同的作用,特别是在贸易流动方面表现得尤为明显。
同质区域通常是某种产品的净出口地:由于区域内各部分生产相似的产品,它们之间的贸易往来相对较少,主要是向外部区域输出产品。比如,山西、内蒙古、陕西构成的能源三角地带,作为同质的能源生产区域,主要向东部发达地区输送煤炭和电力,区域内部的能源贸易相对较少。
功能区域则以内部贸易为主要特征:区域内不同功能区域之间形成了复杂的产业链条和服务网络。以粤港澳大湾区为例,香港提供金融服务,深圳负责科技创新,东莞和佛山从事制造加工,广州承担商贸物流功能,各城市之间形成了高度的功能互补和密集的内部贸易。
理解同质区域和功能区域的差异,有助于我们制定更有针对性的区域发展政策。对于同质区域,重点是发挥比较优势,提升产品竞争力;对于功能区域,关键是加强内部协调,优化功能配置。
要科学准确地识别和划分功能区域,不仅需要直观经验,更需要运用严谨的数据分析和统计方法。常用的衡量标准包括商品与服务流动、人员流动、资金往来以及信息联系的强度和频率。这些指标共同反映了区域之间的功能整合程度,有助于揭示各城市或区域之间的经济关联网络。
假设我们要分析长三角地区六个代表性城市之间的经济联系,确定它们划分功能区域的合理性。下表展示了上海、苏州、无锡、南京、杭州和宁波在某一年内的双向贸易流量(单位:亿元),数据既包含了商品,也覆盖了服务流动。
在实际研究中,单纯比较贸易流量的绝对值往往难以全面把握区域联系紧密度,因为不同城市的经济体量和对外依存度差异较大。因此,学界和实际工作常用双重标准化方法,对数据进行归一化处理。具体来说,我们采用如下标准化联系指数:
其中:
通过该公式,指数能够客观反映两城市间联系的紧密程度,并且消除了经济规模的差异影响。
经标准化处理后,部分城市对之间的联系指数如下:(数值越高,联系越紧密)
实际上,如果我们列出全部种城市对,能够系统描绘城市之间的联系网络。在上述统计基础上,数据分析者一般还会计算每个城市的平均联系强度、联系度分布等指标,从而为后续区域划分打下基础。
在拥有联系指数矩阵后,可采用多种聚类分析方法(如层次聚类、K-均值聚类、谱聚类等)对城市进行分组。层次聚类较为直观,通常使用联系强度作为“相似性”度量,逐步合并联系紧密的城市。
综合数据分析与可视化,我们可以将这六个城市划分为两个主要功能区域:
南京虽与沪、杭均有较紧密联系,但其联系强度与上述两个功能区相比略低,说明南京的功能定位更具多元性,还需在更大范围(如与安徽等地)进一步研究其区域归属。
聚类划分的显著特征之一是并非所有组内城市间都必须有最强的直接联系。例如沪苏锡功能区内,苏州与无锡间的直接联系虽非最大,但它们与上海的联系极强,因此通过“中枢作用”被归并为一组。这种方法突出表现了区域网络的整体关联性和集聚效应。
现实区域划分往往比模型分析要复杂得多。除了经济联系强度(如上述值),还要综合考虑政治行政边界、历史文化渊源、交通枢纽布局、公共政策协调等多维因素。例如:
现实操作中,往往需要建立多维指标体系,用加权方式进行综合评价,最终实现对功能区域的科学划分。
这种数据驱动与多元因素结合的方法,为区域政策制定、资源优化配置以及产业布局调整提供了坚实科学依据,有效推动了区域一体化和经济高质量发展。

在一个功能区域内部,各种经济活动之间存在着复杂而多样的相互关系。理解这些关系对于分析区域经济发展具有重要意义。我们可以将这些关系分为三种基本类型:垂直关系、横向关系和互补关系。
垂直关系是指产业链上下游之间的联系,其特点是一个活动的产出成为另一个活动的投入。这种关系通常表现为空间上的相互吸引,因为地理邻近可以降低运输成本和交易费用。
后向联系是指需求方对供应方的带动作用。当一个地区的某项经济活动扩张时,会增加对上游产品和服务的需求,从而吸引相关的供应商向该地区集聚。
以中国新能源汽车产业为例,特斯拉在上海建立超级工厂后,带动了大量的零部件供应商在长三角地区集聚。从电池制造商宁德时代在江苏设立生产基地,到各类汽车电子企业在上海周边布局,都体现了后向联系的强大牵引作用。
后向联系在区域经济发展中具有乘数效应。一个龙头企业的落户,往往能够带动整个产业链条的形成,创造大量的就业机会和经济价值。
前向联系是指供应方对下游需求方的推动作用。当某个地区在特定原材料或中间产品的供应方面具有优势时,会吸引相关的加工和制造企业向该地区集聚。
中国的钢铁产业布局很好地说明了前向联系的作用。河北唐山、江苏沿海等钢铁生产基地周围,集聚了大量的钢铁深加工企业、机械制造企业和建材企业,形成了完整的钢铁产业集群。
横向关系主要体现为同类或相似经济活动之间的竞争关系,其空间效应通常表现为相互排斥。这种竞争主要围绕市场份额和稀缺资源展开。
在区域发展过程中,不同经济活动对稀缺的本地资源(如优质土地、清洁水源、高技能人才等)的竞争往往会产生重要的空间影响。新经济活动的进入可能会抬高资源成本,从而影响现有活动的经济性。
在深圳,随着科技企业的大量涌入,优质办公用地和高端人才的价格不断上涨,一些传统制造业企业开始向东莞、惠州等周边城市转移。这种现象在全球许多大城市都有发生,反映了横向关系中的空间排斥效应。
区域发展政策制定过程中经常面临的一个问题是:如何在相互竞争的经济活动之间做出选择?是优先发展就业岗位多的产业,还是重点扶持高附加值产业?是保护传统优势产业,还是大力引进新兴产业?
这些选择没有标准答案,需要根据区域的具体条件、发展阶段和战略目标来综合考虑。
互补关系是指不同经济活动之间的相互促进和支撑关系,这种关系的空间效应表现为相互吸引。互补关系可以进一步分为两种类型。
第一种互补关系发生在互补产品的供应商之间。当消费者需要购买多种相关产品时,供应商的空间集聚可以降低消费者的搜寻成本,从而为所有供应商创造更大的市场需求。
北京中关村的发展历程很好地展示了这种互补关系。最初,一些电脑销售商在中关村聚集,随后吸引了更多的IT产品销售商。消费者发现在中关村可以方便地比较和购买各种IT产品,这进一步吸引了更多商家入驻。最终形成了一个集硬件、软件、配件、维修服务于一体的IT产业集群。
为了更直观地证明互补产品供应商集聚带来的效应,我们可以用下表展示中关村IT产业集群的主要互补业态及其协同作用:
从表中可以看出,不同业态之间通过互补关系形成了协同效应,既提升了消费者的便利性,也扩大了整体市场规模。这正是互补产品供应商集聚带来的空间经济优势的有力证明。
第二种互补关系出现在共同使用某种联合供应产品的用户之间。许多生产活动会同时产出多种产品,其中一些是主产品,另一些是副产品。使用不同副产品的企业在空间上的集聚,可以提高主产品供应商的经济效益,进而降低所有副产品的供应成本。
中国的石化产业园区建设很好地体现了这种互补关系。以上海化学工业区为例,区内既有生产基础化工原料的大型石化企业,也有利用这些原料和副产品生产精细化工产品、合成材料、医药中间体等的下游企业。这种布局使得原料的充分利用,降低了废料处理成本,提高了整体经济效益。
互补关系是形成产业集群的重要机制。通过识别和培育互补关系,政策制定者可以更有效地促进区域产业集群的发展。
在现实的区域经济中,垂直关系、横向关系和互补关系往往同时存在并相互作用。成功的产业集群通常能够在促进垂直整合和互补协同的同时,有效管理横向竞争的负面影响。
以广东东莞的制造业集群为例:
这种复杂关系网络的存在,使得东莞成为全球重要的制造业基地,也说明了理解区域内经济活动相互关系的重要性。

区域经济发展的一个重要特征就是专业化。不同区域会根据自身的资源禀赋、地理位置、历史基础等因素,逐渐形成各具特色的产业专业化模式。理解和测量区域专业化程度,对于制定合适的区域发展战略具有重要意义。
让我们通过分析中国主要城市群的产业结构,来理解不同类型的区域专业化模式。
长三角制造业走廊是中国最重要的制造业专业化区域之一。该区域内的城市如苏州、无锡、常州、绍兴、台州等,制造业增加值占地区生产总值的比例普遍超过40%。
这些城市的专业化优势主要体现在:
北京中关村、深圳南山、杭州西湖等区域形成了以科技创新为核心的专业化模式。这些区域的特点是研发投入强度高、高新技术企业密集、创新人才集中。
上海陆家嘴、深圳福田、广州珠江新城等区域发展成为金融服务专业化中心。以上海陆家嘴为例,集中了中国人民银行上海分行、上海证券交易所、众多银行总部和保险公司,金融业增加值占该区域GDP的比重超过70%。
杭州西湖、桂林漓江、三亚亚龙湾等区域形成了文化旅游专业化模式。这些区域的经济结构中,旅游及相关服务业占主导地位。
为了科学地衡量和比较不同区域的专业化程度,经济学家开发了多种量化测量方法。
区位商是测量区域专业化程度最常用的指标,其计算公式为:
这里的区位商,指的是某一地区某一产业的就业比重与全国该产业就业比重的比值。具体来说,就是用该地区某产业的就业人数(或产值)占该地区总就业人数(或总产值)的比例,去除以全国该产业就业人数(或产值)占全国总就业人数(或总产值)的比例。这样可以反映出该地区在某一产业上的专业化优势程度。
当区位商大于1时,表明该区域在该产业上具有专业化优势;数值越大,专业化程度越高。
让我们计算几个典型城市的区位商:
专业化系数用来衡量一个区域的产业结构与基准结构(通常是全国平均结构)的差异程度:
其中:
专业化系数越大,说明该区域的产业结构越偏离全国平均水平,专业化程度越高。
以长三角几个主要城市为例:
集中系数测量某个产业在空间上的集中程度:
其中:
区域专业化不是静态的,而是随着技术进步、市场变化、政策调整等因素持续演变的动态过程。
多数区域的专业化发展都遵循一定的生命周期规律:
理解区域专业化的动态特征,有助于政策制定者适时调整发展策略,推动区域经济的持续健康发展。
区域既是经济活动的重要空间单元,也是理解经济结构、制定政策和推动区域协调发展的核心基础。同质区域有利于制定通用政策,功能区域(如节点区域)则揭示中心—外围格局、指导都市圈和城乡一体化。
区域内的垂直、横向和互补关系共同构成经济运行机制,帮助我们预测项目影响、发现瓶颈与机遇,并优化产业与空间政策。区域专业化反映比较优势与功能定位,通过专业化分析可评估可持续性、转型方向与战略制定。
聚类分析、区位商、专业化/集中系数等统计方法不仅有理论意义,更在实际中助力识别区域发展规律、评估潜力、制定差异化政策。但这些指标的应用需结合具体分类和边界设定,保持测量科学合理。
全球化、数字化和绿色转型正在重塑区域经济:虚拟产业集群兴起,绿色化成为竞争新优势,区域创新体系是提升竞争力的关键。知识密集活动的集聚和创新网络的构建正在改变传统空间规律。
区域经济学提供了理解与应对这些变化的基础框架。不断完善理论与工具,有助于把握区域经济发展新趋势,推动更加协调和可持续的区域经济体系建设。在变革中,深入理解区域经济本质,有助于推动区域协调发展和现代化经济体系建设。区域经济学理论和方法正日益发挥重要作用。