村級(jí)工業(yè)園空間格局分布特征及形成因素探討
——以佛山市順德區(qū)為例

王燕雨，劉 威

1. 城鄉(xiāng)院（廣州）有限公司，廣東 廣州 511300；

2. 廣東省地圖院，廣東 廣州 510079

0 引 言

改革開放以來，珠三角地區(qū)充分借助地理優(yōu)勢(shì)，通過大力引進(jìn)“三來一補(bǔ)”企業(yè)，逐步形成以加工制造業(yè)立本的特色經(jīng)濟(jì)，大大提升了城市化進(jìn)程，逐步成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要引擎。與此同時(shí)，珠三角各地實(shí)行市、鎮(zhèn)、村、組四輪驅(qū)動(dòng)的發(fā)展模式，大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)。作為集體土地所有者的村集體，借助集體土地成本低廉的優(yōu)勢(shì)，通過大批引進(jìn)勞動(dòng)密集型加工企業(yè)，形成了大量的村級(jí)工業(yè)園，即使用農(nóng)村土地，通過土地出租或廠房出租等形式形成的具有一定規(guī)模的連片工業(yè)廠房聚集區(qū)，具有自發(fā)形成的特性。佛山市順德區(qū)通過推行工業(yè)立市和城鄉(xiāng)一體化發(fā)展戰(zhàn)略，同時(shí)得益于地理優(yōu)勢(shì)，大力發(fā)展以村級(jí)工業(yè)園為載體的農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，經(jīng)過40多年的發(fā)展，已成為珠三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)非常發(fā)達(dá)的核心區(qū)域之一。但是，由于村級(jí)工業(yè)園布局散亂、用地低效，占用了大量建設(shè)用地且產(chǎn)出低效，存在產(chǎn)能落后、安全隱患高、環(huán)境污染大等問題，尤其是在現(xiàn)行嚴(yán)控增量的土地供應(yīng)制度下，順德區(qū)產(chǎn)業(yè)空間越來越難以保障，推進(jìn)村級(jí)工業(yè)園升級(jí)改造、推動(dòng)低效建設(shè)用地再開發(fā)的需求越來越迫切。因此，研究佛山市村級(jí)工業(yè)園現(xiàn)狀格局分布特征以及形成影響因素，了解村級(jí)工業(yè)園分布特性和形成影響因素，對(duì)于村級(jí)工業(yè)園的升級(jí)改造及順德區(qū)發(fā)展政策制定具有至關(guān)重要的作用。

西方對(duì)工業(yè)空間布局的研究經(jīng)歷了古典區(qū)位論、新古典區(qū)位論、行為區(qū)位論、結(jié)構(gòu)區(qū)位論等發(fā)展歷程[1-4]。國內(nèi)學(xué)者對(duì)城市工業(yè)空間的研究集中出現(xiàn)開始于20世紀(jì)90年代，并且主要集中在國家、區(qū)域和大都市3個(gè)尺度展開。國家層面，宋周鶯等以13年的中國工業(yè)中小企業(yè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，借助GIS空間分析、測(cè)算變差系數(shù)CV等分析方法，研究中小企業(yè)省級(jí)分布的時(shí)間和空間格局變化[5]。陳琳琳等對(duì)中國能源工業(yè)發(fā)展與布局的基本歷程進(jìn)行系統(tǒng)分析[6]。唐健雄等借助最鄰近指數(shù)、核密度分析、空間自相關(guān)等分析方法，分析全國工業(yè)旅游示范點(diǎn)的空間分布特征及其影響要素[7]。區(qū)域?qū)用娴难芯恐饕劢乖陂L三角、珠三角、京津冀等工業(yè)發(fā)展較好且集聚度高的沿海城市群。王俊松通過空間計(jì)量統(tǒng)計(jì)方法，探討長三角地區(qū)制造業(yè)的空間格局變化及其影響要素[8]。丁俊等以高分辨率影像提取的珠江三角城市群的工業(yè)生產(chǎn)空間位置信息為對(duì)象，借助分析模型、形態(tài)緊湊度、空間離散性度等定量分析方法，分析其空間形態(tài)特征[9]。李燕等采用企業(yè)數(shù)據(jù)和定量研究方法系統(tǒng)研究珠三角內(nèi)部制造業(yè)空間轉(zhuǎn)移的產(chǎn)業(yè)及空間特征[10]。省市尺度研究主要集中在北京、上海、廣州等超一線城市。王妤等以微觀企業(yè)為研究對(duì)象，分析1996以來14年北京市制造業(yè)格局時(shí)空演變特征[11]。劉濤等借助第一、二次基本單位普查的企業(yè)數(shù)據(jù)，以郵區(qū)為研究單元，研究北京市制造業(yè)分布的特征[12]。高辰等借助北京市3年經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)，以街道為基本單元，研究北京市制造業(yè)空間格局及演變特征[13]。曹玉紅等以上海都市型微觀企業(yè)為研究對(duì)象，探討空間分布、集聚特征以及行業(yè)間的空間鄰近關(guān)系[14]。蔣麗借助分鎮(zhèn)街的就業(yè)人員的經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)，研究廣州制造業(yè)空間布局特征，并分析原因[15]。以上研究以縣（區(qū)、市）為尺度的很少，尤其是在村級(jí)工業(yè)園方面，導(dǎo)致村級(jí)工業(yè)園升級(jí)改造雖然是珠三角地區(qū)近期的工作重點(diǎn)，卻缺少相關(guān)理論研究，無法為政府部門決策提供理論支持。

本文借助ArcGIS空間分析平臺(tái)，以順德區(qū)382個(gè)村級(jí)工業(yè)園為研究對(duì)象，分析順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園空間分布特性以及形成影響因素，以期探明順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園分布形成的內(nèi)在機(jī)制，為順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園升級(jí)改造工作提供園區(qū)分布方面理論依據(jù)。

1 研究對(duì)象與方法

1.1 研究對(duì)象

順德區(qū)是佛山市的5區(qū)之一，與廣州、中山、江門3市相接，連接佛山、廣州市兩市，約800 km2，下轄10個(gè)鎮(zhèn)（街道）。順德區(qū)自20世紀(jì)80年代起，大力發(fā)展工業(yè)，經(jīng)過40多年的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)總量已排在珠三角前列。40多年來，為順德區(qū)農(nóng)村集體經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展提供重要作用的村級(jí)工業(yè)園已遍布全區(qū)，共計(jì)382個(gè)（圖1），總用地面積約77 km2，占全區(qū)總工業(yè)用地面積的56%，占已投產(chǎn)工業(yè)用地的67%，卻僅僅貢獻(xiàn)了全區(qū)稅收的4.3%，并且多存在權(quán)屬不清、利益固化、權(quán)能模糊、流轉(zhuǎn)不暢等問題，已成為制約順德區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的主要因素。村級(jí)工業(yè)園大多分布在順德區(qū)的西面，呈現(xiàn)西多東少的局面，龍江鎮(zhèn)和樂從鎮(zhèn)較多且相對(duì)集中，分別為78個(gè)和61個(gè)，占全部村級(jí)工業(yè)園的36.4%；杏壇鎮(zhèn)61個(gè)，雖然與樂從鎮(zhèn)個(gè)數(shù)相同，但是分布較為分散；容桂街道36個(gè)，雖然數(shù)量較少，但是分布比較集中；大良街道17個(gè)，數(shù)量少且集中在西面靠近勒流街道的地方；倫教街道10個(gè)，在10個(gè)鎮(zhèn)街中數(shù)量最少，且分布比較分散（圖2）。2018年開始，順德區(qū)為推動(dòng)村級(jí)工業(yè)園升級(jí)改造，將村級(jí)工業(yè)園改造作為政府頭號(hào)工程推動(dòng)，因此，研究順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園的空間分布特征以及形成影響因素，對(duì)順德區(qū)乃至珠三角村級(jí)工業(yè)園升級(jí)改造都有重要的意義。

圖1 順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園分布圖Fig.1 Distribution of village-level industrial parks in Shunde District

圖2 順德區(qū)各鎮(zhèn)（街道）村級(jí)工業(yè)園數(shù)量Fig.2 Number of village-level industrial parks in each town

1.2 數(shù)據(jù)來源

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于佛山市測(cè)繪信息研究院于2019年開展的順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)以及順德區(qū)三舊辦網(wǎng)站發(fā)布的相關(guān)公開數(shù)據(jù)，包括行政區(qū)劃、主要交通基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、三類分區(qū)（允許建設(shè)區(qū)、限制建設(shè)區(qū)、禁止建設(shè)區(qū)）、382個(gè)工業(yè)園區(qū)基本數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)區(qū)保護(hù)數(shù)據(jù)、土地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)、企業(yè)信息、水源保護(hù)區(qū)、鎮(zhèn)街人口數(shù)、園區(qū)內(nèi)企業(yè)相關(guān)信息等。

1.3 研究方法

1）村級(jí)工業(yè)園制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)確定。為確定每個(gè)村級(jí)工業(yè)園制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，本文通過對(duì)采集的順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園內(nèi)171 812條企業(yè)信息進(jìn)行分析，篩選出制造業(yè)企業(yè)，通過位置匹配到每個(gè)村級(jí)工業(yè)園范圍內(nèi)，然后參照《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類2017》，將村級(jí)工業(yè)園內(nèi)制造業(yè)企業(yè)按照制造業(yè)大類進(jìn)行分類，統(tǒng)計(jì)各類別個(gè)數(shù)，將個(gè)數(shù)最多的類別作為村級(jí)工業(yè)園制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，29.7%的村級(jí)工業(yè)園主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)個(gè)數(shù)占園區(qū)內(nèi)制造業(yè)企業(yè)總數(shù)的50%以上，64.2%的占30%以上，92.9%的占20%以上，且每個(gè)村級(jí)工業(yè)園主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)企業(yè)的個(gè)數(shù)遠(yuǎn)高于其他類別企業(yè)的個(gè)數(shù)，因此，以此種方式確定順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園的制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)具有一定的合理性。

2）核密度分析法。核密度分析是利用數(shù)據(jù)樣本的空間屬性研究樣本的空間分布特征的方法，借助區(qū)域中的點(diǎn)密度，直觀、簡(jiǎn)潔地反映樣本的空間集聚情況，計(jì)算過程可參考相關(guān)研究[16-18]。利用村級(jí)工業(yè)園的空間屬性，借助GIS核密度分析方法來研究村級(jí)工業(yè)園的空間分布特征，可以直觀地反映村級(jí)工業(yè)園的空間聚集特征。

3）探索性空間數(shù)據(jù)分析法。探索性空間數(shù)據(jù)分析方法包括全局自相關(guān)分析和局部自相關(guān)分析，全局空間自相關(guān)分析是根據(jù)要素位置和要素值來度量整體空間自相關(guān)性，通過計(jì)算莫蘭指數(shù)（Moran′s I指數(shù)）值、Z得分值和P值來對(duì)相關(guān)性的顯著性進(jìn)行評(píng)估[19]；局部空間自相關(guān)分析是對(duì)每個(gè)空間單元與周圍空間單元之間局部空間關(guān)聯(lián)度進(jìn)行測(cè)定，分析其相關(guān)性，其中空間聯(lián)系局部指標(biāo)LISA的空間可視化效果最直觀，具體計(jì)算過程可參考相關(guān)研究[7，20]。通過核密度分析，可以直觀地反映順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園的空間聚集狀況，但是無法發(fā)現(xiàn)其空間分布規(guī)律，因此本文通過探索性空間數(shù)據(jù)分析方法來挖掘村級(jí)工業(yè)園的分布規(guī)律。

4）GWR（地理加權(quán)回歸）。GWR是由Fotheringham等[21]提出的一個(gè)空間變參數(shù)模型，是對(duì)普通最小二乘法回歸（OLS）模型的進(jìn)一步優(yōu)化，將數(shù)據(jù)的地理位置添加到回歸參數(shù)中，使得可以進(jìn)行局部估計(jì)[22]，因考慮了空間的非平穩(wěn)性，而能夠更加準(zhǔn)確地探究影響因素的影響機(jī)制，具體計(jì)算過程可參考相關(guān)研究[23-24]。因此，本文采用GWR方法探究社會(huì)和地理因素對(duì)村級(jí)工業(yè)園分布的影響機(jī)制。

2 結(jié)果分析

2.1 村級(jí)工業(yè)園空間集聚特性分析

借助ArcGIS利用核密度分析方法對(duì)順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園進(jìn)行分析，得到村級(jí)工業(yè)園的空間聚集分布圖（圖3）。順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園分布具有顯著的空間聚集特征，主要聚集在順德區(qū)的西北面，呈現(xiàn)明顯的核心聚集模式，以龍江鎮(zhèn)的中西部和樂從鎮(zhèn)的西北部為核心。同時(shí)，西面工業(yè)園區(qū)分布明顯多于東部。

圖3 順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園核密度分析Fig.3 Kernel density of village-level industrial parks in Shunde District

2.2 空間自相關(guān)分析

1）格網(wǎng)劃分。格網(wǎng)（Fishnet）分析法是基于空間坐標(biāo)系統(tǒng)來描述、分析、虛擬區(qū)域地理現(xiàn)象的有效方法之一，在空間格局分析中具有廣泛的運(yùn)用[25-26]。本文以佛山市順德區(qū)行政區(qū)劃邊界作為底圖，劃分出117個(gè)3 km×3 km矩形格網(wǎng)后，提取格網(wǎng)內(nèi)包含村級(jí)工業(yè)園的個(gè)數(shù)，共計(jì)91個(gè)格網(wǎng)單元（圖略）作為空間自相關(guān)研究對(duì)象。在91個(gè)格網(wǎng)中，靠近行政區(qū)劃邊界的格網(wǎng)面積有所差異，內(nèi)部格網(wǎng)面積均為9 km2。之所以選擇3 km×3 km格網(wǎng)，主要是在1 km、2 km、3 km、4 km、5 km等5種格網(wǎng)中，3 km格網(wǎng)的樣本個(gè)數(shù)適中且分析結(jié)果較優(yōu)。

2）全局空間自相關(guān)分析。借助ArcGIS利用全局空間自相關(guān)分析方法分析91個(gè)格網(wǎng)中村級(jí)工業(yè)園空間聚集和分散的特征，將每個(gè)格網(wǎng)中村級(jí)工業(yè)園的數(shù)量作為輸入字段，空間關(guān)系模型選擇反向距離（Inverse Distance），距離寬度分別嘗試4 km和7 km。4 km距離寬度保證每個(gè)格網(wǎng)和周邊至少與4個(gè)完整格網(wǎng)鄰近，7 km距離寬度保證每個(gè)格網(wǎng)和周邊至少12個(gè)完整格網(wǎng)鄰近[22]，獲取格網(wǎng)中村級(jí)工業(yè)園的空間聚集和分散特征（表1）。

表1 村級(jí)工業(yè)園空間自相關(guān)全域分析結(jié)果Tab.1 Global analysis results of spatial autocorrelation of village-level industrial parks

結(jié)果表明，兩種距離寬度下，p得分均小于0.01，Z得分均大于2.58，均通過99%的顯著性水平檢驗(yàn)，且Moran′s I指數(shù)值均大于0，表示順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園的分布存在正相關(guān)，呈現(xiàn)比較明顯的空間聚集特征，為GWR模型的構(gòu)建奠定了基礎(chǔ)，也為模型效果提供了必要保障。

3）局部空間自相關(guān)分析。全局自相關(guān)分析只能體現(xiàn)順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園整體空間上的聚集特征，不能體現(xiàn)局部空間上的差異，通過局部空間自相關(guān)分析方法，可以發(fā)現(xiàn)每個(gè)格網(wǎng)與周邊格網(wǎng)之間的局部關(guān)聯(lián)度。借助ArcGIS利用局部空間自相關(guān)分析中的LISA法，對(duì)順德區(qū)各格網(wǎng)村級(jí)工業(yè)園進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析，結(jié)果顯示順德區(qū)絕大部分格網(wǎng)自相關(guān)不顯著，僅在西北面具有顯著的高-高聚集形式，主要位于樂從和龍江兩鎮(zhèn)。

3 村級(jí)工業(yè)園空間分布影響因素探討

3.1 社會(huì)和地理因素分析

為研究影響村級(jí)工業(yè)園空間分布的因素，借鑒相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn)，并考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，最終選取人口數(shù)量（包含常住人口和流動(dòng)人口）、河流水域面積、一二三級(jí)公路長度、水源保護(hù)區(qū)面積、城市用地面積、村莊用地面積6個(gè)指標(biāo)作為影響順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園空間分布的社會(huì)和地理因素，并在格網(wǎng)劃分的基礎(chǔ)上，提取91個(gè)格網(wǎng)內(nèi)6個(gè)指標(biāo)的值，連同每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)村級(jí)工業(yè)園的數(shù)量，將6個(gè)指標(biāo)作為自變量、村級(jí)工業(yè)園數(shù)量作為因變量，構(gòu)建順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園空間分布社會(huì)和地理因素分析數(shù)據(jù)庫。為避免各指標(biāo)之間存在共線性，應(yīng)用方差膨脹因子（VIF）對(duì)指標(biāo)進(jìn)行共線性檢驗(yàn)[25]，結(jié)果顯示，6個(gè)指標(biāo)的方差膨脹因子均小于10（其中，人口數(shù)量為2.452，河流水面面積為1.710，一二三級(jí)公路總長為2.515，水源保護(hù)區(qū)面積為1.722，城市用地面積為2.079，村莊用地面積為1.206），表明各指標(biāo)之間不存在共線性關(guān)系。

本文將6個(gè)指標(biāo)作為自變量，將格網(wǎng)內(nèi)村級(jí)工業(yè)園的個(gè)數(shù)作為因變量，構(gòu)建GWR模型，在ArcGIS中，采用ADAPTIVE核類型，選用AICc帶寬確定方法，對(duì)社會(huì)和地理因素進(jìn)行測(cè)試，得到測(cè)試結(jié)果（表2），其中R2值和修正R2較OLS回歸模型提高了0.31和0.21，AICc值較OLS模型減少了19，減小幅度大于3，說明GWR回歸模型能夠更準(zhǔn)確地探討社會(huì)和地理因素對(duì)村級(jí)工業(yè)園空間分布的影響機(jī)制。

表2 村級(jí)工業(yè)園GWR回歸參數(shù)結(jié)果Tab.2 Results of GWR regression parameter of village-level industrial parks

除了上述模型參數(shù)估計(jì)，本文統(tǒng)計(jì)了各個(gè)格網(wǎng)不同指標(biāo)回歸系數(shù)，采用ArcGIS將各個(gè)要素的回歸系數(shù)可視化（圖4），分析各個(gè)指標(biāo)對(duì)順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園空間分布的影響。

圖4 村級(jí)工業(yè)園空間分布影響要素回歸系數(shù)Fig.4 Regression coefficients of factors influencing the spatial distribution of village-level industrial parks

1）在人口數(shù)量指標(biāo)中，全部格網(wǎng)回歸系數(shù)為正值，說明指標(biāo)對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布具有正向促進(jìn)作用。從空間差異來看（圖4a），人口數(shù)量指標(biāo)對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布影響作用由順德區(qū)西面向東面圈層式遞減，對(duì)龍江鎮(zhèn)的影響作用最大。

2）在一二三級(jí)公路長度指標(biāo)中，33%的格網(wǎng)回歸系數(shù)為正值，67%的格網(wǎng)回歸系數(shù)為負(fù)值。從空間差異來看（圖4b），一二三級(jí)公路長度對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布呈正向影響作用最大的區(qū)域在順德區(qū)西北部，集中在陳村、樂從兩鎮(zhèn)；呈負(fù)向影響作用最大的區(qū)域在順德中部，集中在勒流和大良兩鎮(zhèn)街，說明公路因素對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布并不是呈絕對(duì)正向影響，在部分的地區(qū)反而會(huì)限制村級(jí)工業(yè)園的產(chǎn)生。

3）在河流水面面積指標(biāo)中，全部格網(wǎng)回歸系數(shù)為負(fù)值，對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布具有負(fù)向作用，與一般認(rèn)為村級(jí)工業(yè)園的建設(shè)是靠近河流的認(rèn)知是相反的，說明河流的分布反而會(huì)限制村級(jí)工業(yè)園的分布。從空間差異來看（圖4c），河流水面面積指標(biāo)對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布影響作用由順德區(qū)東北面向西南面圈層式遞增，對(duì)陳村、滘口兩鎮(zhèn)和倫教街道的影響作用最大。

4）在城市用地面積指標(biāo)中，16%的格網(wǎng)回歸系數(shù)為正值，84%的格網(wǎng)回歸系數(shù)為負(fù)值，說明城市用地面積指標(biāo)對(duì)大部分地區(qū)村級(jí)工業(yè)園的分布具有負(fù)向作用。從空間差異來看（圖4d），城市用地面積指標(biāo)對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布呈正向影響最大的區(qū)域在順德區(qū)東面，集中在大良和容桂街道；呈負(fù)向影響最大的區(qū)域在順德區(qū)西北面，集中在樂從和龍江兩鎮(zhèn)。

5）在村莊用地面積指標(biāo)中，全部格網(wǎng)回歸系數(shù)為正值，說明指標(biāo)對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布具有正向作用。從空間差異來看（圖4e），村莊用地面積指標(biāo)對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布影響由西北面向東南面圈層式遞減，對(duì)陳村、樂從兩鎮(zhèn)影響最大。

6）在水源保護(hù)區(qū)面積指標(biāo)中，27%的格網(wǎng)回歸系數(shù)為正值，73%的格網(wǎng)回歸系數(shù)為負(fù)值，說明水源保護(hù)區(qū)面積指標(biāo)對(duì)大部分地區(qū)村級(jí)工業(yè)園的分布具有負(fù)向作用。從空間差異來看（圖4f），水源保護(hù)區(qū)面積指標(biāo)對(duì)村級(jí)工業(yè)園的分布呈正向影響最大的區(qū)域在順德區(qū)東北面，集中在陳村和北滘兩鎮(zhèn)；呈負(fù)向影響最大的區(qū)域在順德區(qū)西南面，集中在杏壇和均安兩鎮(zhèn)。

綜上，順德區(qū)西北部村級(jí)工業(yè)園分布主要受一二三級(jí)公路長度指標(biāo)、村莊用地面積指標(biāo)和城市用地面積指標(biāo)的影響較大，其中一二三級(jí)公路長度指標(biāo)和村莊用地面積指標(biāo)呈正向影響，城市用地面積指標(biāo)呈負(fù)向影響。西部村級(jí)工業(yè)園分布主要受人口數(shù)量指標(biāo)和城市用地面積指標(biāo)影響較大，其中人口數(shù)量指標(biāo)呈正向影響，城市用地面積指標(biāo)呈負(fù)向影響。東部村級(jí)工業(yè)園的分布主要受城市用地面積指標(biāo)影響較大，呈正向影響。東北部村級(jí)工業(yè)園的分布主要受水源保護(hù)區(qū)面積指標(biāo)、一二三級(jí)道路長度指標(biāo)和河流水面面積指標(biāo)影響較大，其中水源保護(hù)區(qū)面積指標(biāo)和一二三級(jí)道路長度指標(biāo)呈正向影響，河流水面面積指標(biāo)呈負(fù)向影響。

3.2 產(chǎn)業(yè)因素分析

3.2.1 制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)分布結(jié)果

1）在全區(qū)尺度上，金屬制品業(yè)和家具制造業(yè)占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)，順德區(qū)380個(gè)村級(jí)工業(yè)園，制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)共涉及19個(gè)制造業(yè)大類行業(yè)門類。從19個(gè)大類行業(yè)門類的占比情況來看（表3），金屬制品業(yè)是第一大行業(yè)，存在高達(dá)40%的村級(jí)工業(yè)園以金屬制品業(yè)為制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)；家具制造業(yè)和橡膠和塑料制品業(yè)排在第二、三位，有31.05%的村級(jí)工業(yè)園以家具制造業(yè)為制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，有13.68%的村級(jí)工業(yè)園以橡膠和塑料制品業(yè)為制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)；其余行業(yè)占比均較低，均不超5%，且大部分不超1%。因此，在全區(qū)尺度上，順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園形成以金屬制品業(yè)、家具制造業(yè)和橡膠和塑料制品業(yè)三大行業(yè)為主導(dǎo)的制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，且金屬制品業(yè)和家具制造業(yè)強(qiáng)于橡膠和塑料制品業(yè)。

表3 順德區(qū)制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)數(shù)量及占比統(tǒng)計(jì)Tab. 3 Statistics on the number and proportion of the status leading manufacturing industries in Shunde District

2）在區(qū)域尺度上，三大制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的集聚中心在數(shù)量與分布上存在較大差異。從三大制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)空間分布的核密度分析結(jié)果來看（圖5），三大制造業(yè)的集聚中心在數(shù)量和空間分布上差異明顯。從村級(jí)工業(yè)園本身的分布來看，形成了東多西少、東密西疏和遠(yuǎn)離廣州的不均勻分布格局。村級(jí)工業(yè)園的分布不均勻，也導(dǎo)致了三大制造業(yè)的空間分布存在一定的地理分異現(xiàn)象，具體來看，金屬制造業(yè)呈現(xiàn)多個(gè)集聚中心且分布范圍較大，幾乎遍布順德區(qū)全區(qū)，且集聚中心較多，主要分布在樂從鎮(zhèn)東面、陳村鎮(zhèn)、勒流街道和容桂街道（圖5a）；家具制造業(yè)分布集中，主要分布在龍江和樂從兩鎮(zhèn)，集聚中心主要在龍江鎮(zhèn)（圖5b）；橡膠和塑料制品業(yè)分布相對(duì)集中，主要在杏壇鎮(zhèn)和大良街道的西面，且集聚中心較為單一，分布在杏壇鎮(zhèn)（圖5c）。

3.2.2 結(jié)果分析

通過分析順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)分布情況，制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為金屬制品業(yè)的村級(jí)工業(yè)園分布在順德區(qū)的中東部，為家具制造業(yè)的分布在順德區(qū)的西北部，為橡膠和塑料制品業(yè)的分布在順德區(qū)的南部。制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)為家具制造業(yè)的村級(jí)工業(yè)園的數(shù)量占所有村級(jí)工業(yè)園的40%，且基本上全部分布在樂從和龍江兩鎮(zhèn)，這與順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園集聚核心在樂從和龍江兩鎮(zhèn)的核密度分析結(jié)果高度一致，說明產(chǎn)業(yè)集聚是導(dǎo)致村級(jí)工業(yè)園現(xiàn)狀分布的主要原因。

4 結(jié) 論

本文基于順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園專項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)以及順德區(qū)三舊辦網(wǎng)站發(fā)布的相關(guān)公開數(shù)據(jù)，借助ArcGIS空間分析平臺(tái)，采用核密度、探索性空間數(shù)據(jù)、GWR等分析方法分析順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園空間分布特征，探討其形成影響因素。實(shí)驗(yàn)表明，順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園的空間分布呈現(xiàn)顯著的空間聚集，呈現(xiàn)明顯的雙核聚集模式，集聚核心分布在樂從和龍江兩鎮(zhèn)，并且呈現(xiàn)明顯的空間自相關(guān)，但局部自相關(guān)不明顯?；贕WR方法，看出順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園的分布受人口數(shù)量、河流水域面積、一二三級(jí)公路長度、水源保護(hù)區(qū)面積、城市用地面積、村莊用地面積等指標(biāo)的影響程度存在顯著差異；基于制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)分析，看出順德區(qū)村級(jí)工業(yè)園的空間集聚特征與村級(jí)工業(yè)園的制造業(yè)現(xiàn)狀主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集聚特征高度一致，說明產(chǎn)業(yè)的集聚是導(dǎo)致村級(jí)工業(yè)園現(xiàn)狀分布的主要原因。

受數(shù)據(jù)獲取的限制，本文無法獲取村級(jí)工業(yè)園建設(shè)時(shí)序數(shù)據(jù)，無法分析村級(jí)工業(yè)園歷史演變特征，歸納村級(jí)工業(yè)園歷史演變規(guī)律。未來可從村級(jí)工業(yè)園建設(shè)時(shí)序方面繼續(xù)探討，使結(jié)果更加全面。