基于工業(yè)電力數(shù)據(jù)的區(qū)域制造業(yè)空間集聚模型

黃夏楠，沈豫，劉林，胡臻達(dá)，顧玖，王玲玲，蔣傳文

(1. 國(guó)網(wǎng)福建省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，福建 福州 350012；2. 上海交通大學(xué) 電子信息與電氣工程學(xué)院，上海 200240)

0 引言

電力作為能源供應(yīng)的重要支柱，滲透到社會(huì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的各方面，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的晴雨表[1]，特別是2020 年以來(lái)，受到新冠疫情的影響，許多電網(wǎng)企業(yè)利用電力消費(fèi)數(shù)據(jù)構(gòu)建了企業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)電力指數(shù)，動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)地區(qū)內(nèi)各個(gè)行業(yè)復(fù)工復(fù)產(chǎn)情況，有力支撐了地方政府對(duì)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的研判[2]。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展，越來(lái)越多的電力企業(yè)開展面向政府、社會(huì)的電力大數(shù)據(jù)增值服務(wù)[3]，通過(guò)電力大數(shù)據(jù)賦能產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，充分挖掘電力數(shù)據(jù)對(duì)于社會(huì)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，助力產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)有序、高效發(fā)展[4]。

目前，電力與經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究主要集中于電力與經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)分析研究、基于電力數(shù)據(jù)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）預(yù)測(cè)以及考慮經(jīng)濟(jì)因素的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)。對(duì)電力與經(jīng)濟(jì)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析的方法主要包括投入產(chǎn)出法[5-6]、灰色關(guān)聯(lián)分析法[7]和Granger 因果關(guān)系分析[8]。而對(duì)于通過(guò)電力數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)GDP 問(wèn)題，主要是從統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和人工智能算法2 個(gè)角度來(lái)開展研究。文獻(xiàn)[9]在采用灰色關(guān)聯(lián)分析法獲取關(guān)聯(lián)度明顯的電力指標(biāo)，再利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論，對(duì)GDP 進(jìn)行預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[10]結(jié)合了長(zhǎng)短期記憶(long short-term memory, LSTM)與差分自回歸移動(dòng)平均模型(auto regressive integrated moving average, ARIMA)模型，通過(guò)采集實(shí)時(shí)電力數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工業(yè)增加值的現(xiàn)時(shí)預(yù)測(cè)。除此之外，文獻(xiàn)[11]從電網(wǎng)投資角度，采用投入產(chǎn)出模型，對(duì)電網(wǎng)投資經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估。文獻(xiàn)[12]基于工業(yè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與行業(yè)用電量關(guān)系，分析了安徽省黑色金屬行業(yè)發(fā)展形勢(shì)與行業(yè)用電需求變化趨勢(shì)。從以上的研究可以發(fā)現(xiàn)，電力數(shù)據(jù)的應(yīng)用目前仍然局限在GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的預(yù)測(cè)和分析，沒(méi)有涉及與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)相關(guān)的研究以及微觀經(jīng)濟(jì)層面的分析。然而只有將電力大數(shù)據(jù)與微觀的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)結(jié)合分析，才能為企業(yè)與政府提供更為具體的生產(chǎn)和政策建議。

制造業(yè)的空間集聚是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)最突出的地理特征[13]，是經(jīng)濟(jì)地理學(xué)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究領(lǐng)域的交叉問(wèn)題。制造業(yè)空間集聚程度同時(shí)也是衡量區(qū)域產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的重要指標(biāo)，是研究區(qū)域產(chǎn)業(yè)集群特點(diǎn)的基礎(chǔ)，對(duì)于政府制定區(qū)域空間布局政策具有重要的參考價(jià)值。文獻(xiàn)[14]指出“要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)空間布局，培育一批具有核心競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)業(yè)集聚和企業(yè)群體”。在產(chǎn)業(yè)集聚程度測(cè)度研究方面，已有區(qū)位商[15]、空間基尼系數(shù)[16]、EG 指數(shù)[17]、行業(yè)集中度[18-19]等多種方法；從處理的數(shù)據(jù)類型來(lái)看，主要包括產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)以及地理數(shù)據(jù)。但是，上述文獻(xiàn)均沒(méi)有涉及從電力數(shù)據(jù)的角度對(duì)制造業(yè)集聚水平開展研究。制造業(yè)的生產(chǎn)與電力的使用是息息相關(guān)的，并且電力具有實(shí)時(shí)性和可測(cè)性的優(yōu)點(diǎn)，結(jié)合用電量情況可以更好地刻畫區(qū)域產(chǎn)業(yè)的集聚情況。同時(shí)，制造業(yè)的空間聚集趨勢(shì)對(duì)于配電網(wǎng)規(guī)劃有著重要的影響，可以輔助電力規(guī)劃的選址和定容工作。

基于以上分析，本文對(duì)基于工業(yè)電力數(shù)據(jù)的區(qū)域產(chǎn)業(yè)空間集聚模型進(jìn)行了研究。以福建省制造業(yè)作為研究對(duì)象，綜合運(yùn)用區(qū)位商、空間基尼系數(shù)等多種方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)單一產(chǎn)業(yè)空間集聚和產(chǎn)業(yè)鏈共同集聚水平的測(cè)算，以福建省2010—2020年31 類制造業(yè)電力經(jīng)濟(jì)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，并通過(guò)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn)，結(jié)果證明了電力數(shù)據(jù)對(duì)于產(chǎn)業(yè)集群空間集聚動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)的可行性，有效地拓寬了電力數(shù)據(jù)的應(yīng)用場(chǎng)景，有利于促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。

1 基于電力數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)集聚度測(cè)算模型構(gòu)建

電力作為制造業(yè)生產(chǎn)所依賴的生產(chǎn)原料，工業(yè)用電量的實(shí)時(shí)變化反映著制造業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的強(qiáng)度。較經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)而言，電力數(shù)據(jù)具有實(shí)時(shí)性、客觀性的優(yōu)點(diǎn)。因此，將電力數(shù)據(jù)應(yīng)用于產(chǎn)業(yè)集聚與空間分布的測(cè)算將有助于提高模型迭代的次數(shù)，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

1.1 單一產(chǎn)業(yè)空間集聚水平評(píng)價(jià)

1.1.1 區(qū)位商

在區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)中，通常采用區(qū)位商反映產(chǎn)業(yè)在地區(qū)的專業(yè)化水平，區(qū)位商的指標(biāo)一般選取產(chǎn)業(yè)職工數(shù)、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值等經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，本文以產(chǎn)業(yè)用電量作為計(jì)算的指標(biāo)。其計(jì)算公式為

式中：LQij是區(qū)域j產(chǎn)業(yè)i的區(qū)位商；eij/ej是產(chǎn)業(yè)i占區(qū)域j制造業(yè)年度用電量的比例；Ei/E是產(chǎn)業(yè)i占整體區(qū)域年度用電量的比例。通常以區(qū)位商是否大于1，作為衡量該產(chǎn)業(yè)是否為地區(qū)的專業(yè)化部門的標(biāo)準(zhǔn)；LQij越大，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)i在區(qū)域j的專業(yè)化水平越高。

1.1.2 空間基尼系數(shù)

區(qū)位商作為衡量單一產(chǎn)業(yè)專業(yè)化水平的計(jì)算方法，無(wú)法反映區(qū)域內(nèi)部的分布均衡程度[20]。基尼系數(shù)則更好地反映了制造業(yè)區(qū)域集中程度的絕對(duì)差異。同樣以產(chǎn)業(yè)用電量作為計(jì)算數(shù)據(jù)，即

式中：Gi為空間基尼系數(shù)；sij、sik為區(qū)域j和區(qū)域k產(chǎn)業(yè)i中用電量所占的比例；n為區(qū)域個(gè)數(shù)；sˉi為各城市產(chǎn)業(yè)i用電量所占份額的均值。Gi的取值范圍為[0,1]，Gi越小，產(chǎn)業(yè)i在區(qū)域間的分布越均衡；反之，Gi越大，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)i在區(qū)域間的分布越不均勻，產(chǎn)業(yè)i完全集中于一個(gè)區(qū)域時(shí)，Gi越接近于1。

1.2 關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)空間共同集聚程度評(píng)價(jià)

1.2.1 產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)分析

行業(yè)關(guān)聯(lián)是指不同行業(yè)之間投入與產(chǎn)出之間的內(nèi)在關(guān)系。行業(yè)關(guān)聯(lián)的分析依賴于投入產(chǎn)出模型的建立，選取《2017 年福建省42 行業(yè)投入產(chǎn)出表》作為分析對(duì)象，價(jià)值型投入產(chǎn)出表的一般形式如表1 所示。

表1 價(jià)值型投入產(chǎn)出Table 1 Value input and output

某個(gè)行業(yè)的行業(yè)關(guān)聯(lián)可以分為行業(yè)后向關(guān)聯(lián)和行業(yè)前向關(guān)聯(lián)，后向關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)指為某產(chǎn)業(yè)提供服務(wù)作為該產(chǎn)業(yè)的中間消耗的產(chǎn)業(yè)群，可以用直接消耗系數(shù)表示[5]，即

式中：aij為直接消耗系數(shù)；xij為第j產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)過(guò)程中直接消耗第i產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)的價(jià)值量；Xj為第j產(chǎn)業(yè)的總投入。

行業(yè)前向關(guān)聯(lián)用直接分配系數(shù)來(lái)表征，它是指某產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)分配給其他產(chǎn)業(yè)部門的使用量占該產(chǎn)品總產(chǎn)出的比例，即

式中：hij為直接分配系數(shù)；yij為第i產(chǎn)業(yè)部門向第j產(chǎn)業(yè)部門提供的直接使用貨物或服務(wù)的價(jià)值量；Yi為第i產(chǎn)業(yè)部門的總產(chǎn)出。

結(jié)合價(jià)值型投入產(chǎn)出表具體數(shù)據(jù)，將直接消耗系數(shù)較高的產(chǎn)業(yè)作為該產(chǎn)業(yè)的上游產(chǎn)業(yè)群；將直接分配系數(shù)較高的產(chǎn)業(yè)作為該產(chǎn)業(yè)的下游產(chǎn)業(yè)群，由此建立具有經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)的上下游產(chǎn)業(yè)鏈。

1.2.2 產(chǎn)業(yè)共同集聚程度指標(biāo)

隨著產(chǎn)業(yè)的細(xì)分，單一產(chǎn)業(yè)的集聚研究并不能反映區(qū)域產(chǎn)業(yè)之間的耦合關(guān)系，關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的共同集聚水平開始引起人們新的關(guān)注。Ellison 和Glaeser 等人首次提出評(píng)價(jià)產(chǎn)業(yè)共同集聚的指數(shù)，統(tǒng)稱為EG 指數(shù)[21-22]。本文通過(guò)電力數(shù)據(jù)對(duì)EG 指數(shù)計(jì)算公式的參數(shù)定義進(jìn)行重構(gòu)，即

式中： γi為產(chǎn)業(yè)i的區(qū)域集聚系數(shù)；sir為區(qū)域r行業(yè)i的用電量占整體區(qū)域該行業(yè)用電量的比例；xr表示區(qū)域r總用電負(fù)荷占整體區(qū)域總的用電負(fù)荷的比例；n為區(qū)域個(gè)數(shù)；。Hi表示產(chǎn)業(yè)i企業(yè)層面的赫芬達(dá)爾系數(shù)，Zki為產(chǎn)業(yè)i中企業(yè)k的用電量占該產(chǎn)業(yè)總用電負(fù)荷的比例，ci為該行業(yè)的企業(yè)總數(shù)量。

為了考察產(chǎn)業(yè)間共同集聚效應(yīng)，在EG 指數(shù)的基礎(chǔ)上構(gòu)建了產(chǎn)業(yè)鏈共同集聚指數(shù)，即

式中：γc為產(chǎn)業(yè)鏈j的區(qū)域共同集聚系數(shù)；ωi為產(chǎn)業(yè)i用電量在產(chǎn)業(yè)鏈用電量中所占的比例。

EG 指數(shù)需要企業(yè)級(jí)別的數(shù)據(jù)用于計(jì)算赫芬達(dá)爾指數(shù)，采集難度和計(jì)算復(fù)雜度均較高，因此Devereux 在該指數(shù)基礎(chǔ)上提出了簡(jiǎn)化的共同集聚測(cè)量方法[23]，即

由于式（5）（6）的計(jì)算過(guò)程中不僅需要各地級(jí)市的產(chǎn)業(yè)用電數(shù)據(jù)，還需要該產(chǎn)業(yè)的所有企業(yè)的用電數(shù)據(jù)，這涉及企業(yè)與電力公司的數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題。而式（7）是在該指數(shù)基礎(chǔ)上的簡(jiǎn)化，計(jì)算過(guò)程中不涉及企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)。因此，本文采用式（7）進(jìn)行算例計(jì)算和實(shí)證分析。

1.3 基于工業(yè)電力數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)空間集聚監(jiān)測(cè)模型

基于工業(yè)電力數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)空間集聚監(jiān)測(cè)模型如圖1 所示，分為經(jīng)濟(jì)、電力數(shù)據(jù)獲取，產(chǎn)業(yè)空間集聚模型構(gòu)建和產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析3 步。實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)不同產(chǎn)業(yè)的用電量空間集聚程度測(cè)算，從而以電力的角度去觀測(cè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。

圖1 基于電力數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)空間集聚監(jiān)測(cè)模型Fig. 1 Industrial spatial agglomeration monitoring model based on power data

（1）數(shù)據(jù)獲取。首先需要獲取該省份下區(qū)域i的細(xì)分產(chǎn)業(yè)j中的企業(yè)k的用電量和產(chǎn)值數(shù)據(jù)。其中，用電量數(shù)據(jù)為電網(wǎng)實(shí)時(shí)采集的連續(xù)數(shù)據(jù)，產(chǎn)值數(shù)據(jù)為統(tǒng)計(jì)部門提供的年度經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。電力部門在對(duì)社會(huì)總用電量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)，同樣采用以地級(jí)市的不同產(chǎn)業(yè)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，因此，電力和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)口徑是完全一致的，為下文產(chǎn)業(yè)空間分布模型的構(gòu)建和偏差分析提供基礎(chǔ)。

（2）產(chǎn)業(yè)空間集聚模型構(gòu)建。根據(jù)上文的分析，空間集聚模型可以分為單一產(chǎn)業(yè)和關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)集聚兩部分。其中，單一產(chǎn)業(yè)通過(guò)區(qū)位商、基尼系數(shù)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的用電量空間分布進(jìn)行集聚；關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)首先通過(guò)投入產(chǎn)出模型識(shí)別不同產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，接著使用EG 指數(shù)模型計(jì)算出關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的用電集聚程度。

（3）產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析。步驟（2）僅從用電量的角度分析產(chǎn)業(yè)的空間集聚狀況，而現(xiàn)實(shí)生活中，人們關(guān)注更多的是經(jīng)濟(jì)上產(chǎn)業(yè)的空間分布的情況，因此，需要對(duì)比產(chǎn)業(yè)電力集聚結(jié)果和經(jīng)濟(jì)集聚結(jié)果，并做偏差分析，若兩者結(jié)果基本相似，則表明可以通過(guò)實(shí)時(shí)的電力數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)產(chǎn)業(yè)空間集聚的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。

2 福建省制造業(yè)空間集聚度測(cè)算驗(yàn)證

2.1 福建省制造業(yè)的發(fā)展水平

改革開放以來(lái)，福建憑借其地理優(yōu)勢(shì)，經(jīng)濟(jì)始終保持良好的發(fā)展勢(shì)頭。“十三五”期間福建省重點(diǎn)推進(jìn)主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)高端化集聚化。加快提升電子信息、石油化工、機(jī)械裝備三大主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平和產(chǎn)品層次，延伸產(chǎn)業(yè)鏈、壯大總量，增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力[24]。同時(shí)，以紡織業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)等為代表的傳統(tǒng)制造業(yè)同樣是福建經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐力量。2021 年10 月印發(fā)的《福建省“十四五”制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展專項(xiàng)規(guī)劃》則進(jìn)一步提出構(gòu)建“六四五”產(chǎn)業(yè)新體系的新要求[25]。

2020 年，福建省地區(qū)生產(chǎn)總值為43 903.89 億元，其中工業(yè)生產(chǎn)總值為15 745.55 億元，占2020 年地區(qū)生產(chǎn)總值的35.86%，較上年增長(zhǎng)1.7%。工業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率為20.7%，較上年下降了約8 個(gè)百分點(diǎn)。2011—2020 年福建省工業(yè)總產(chǎn)值平均增速保持在10.4%，工業(yè)在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)中的占比卻從43.7%下降至35.9%，工業(yè)對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率的拉動(dòng)從8.2%下降至0.7%。綜上可見，過(guò)去10 年福建工業(yè)發(fā)展總體上保持著較高的發(fā)展水平，工業(yè)依舊是福建省經(jīng)濟(jì)的重要支柱，但是工業(yè)發(fā)展呈現(xiàn)出逐漸放緩的趨勢(shì)。尤其在當(dāng)前疫情常態(tài)化的特殊時(shí)期，亟須挖掘新的產(chǎn)業(yè)發(fā)展動(dòng)力，實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)的觸底反彈。

2.2 福建省制造業(yè)整體布局

2020 年，福建沿海地區(qū)集聚了福建省81%的人口聚集、98% 的外資利用以及94% 的出口占比，使得福建省制造業(yè)區(qū)域布局呈現(xiàn)沿海地區(qū)高度集中的分布態(tài)勢(shì)。同時(shí)，2020 年福建省內(nèi)陸第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值分別為964.06 億元、3 424.69 億元、3 191.74 億元，占內(nèi)陸GDP 比例分別為12.72%、45.18%、42.10%；沿海地區(qū)第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值分別為1 766.48 億元、16 907.6 億元、17 697.2 億元，占沿海GDP 比例分別為4.86%、46.49%、48.66%?？梢姡睾５貐^(qū)不僅三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值高于內(nèi)陸，而且產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也優(yōu)于內(nèi)陸。整體上看，福建省制造業(yè)在沿海產(chǎn)業(yè)集聚帶的基礎(chǔ)上，形成東南沿海、東北沿海和內(nèi)陸山區(qū)三大產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)。

2.3 福建省制造業(yè)用電數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析

圖2 為2011—2020 年福建省制造業(yè)用電量與產(chǎn)值的基本情況。

由圖2 可見，福建省制造業(yè)用電量從2011 年的1 032 億kW·h 增長(zhǎng)至2020 年的1 528 億kW·h，工業(yè)用電量增長(zhǎng)約48%；從年電力消費(fèi)增速上來(lái)看，2011—2018 年福建省制造業(yè)電力消費(fèi)總體處于高增速狀態(tài)，平均增速約為5.3%。自2019 年用電量增速處于低增速狀態(tài)，年平均電力消費(fèi)增速保持在1.7%，制造業(yè)的電力消費(fèi)也呈現(xiàn)出放緩的趨勢(shì)。

圖2 2011—2020 年福建省制造業(yè)用電量與產(chǎn)值的基本情況Fig. 2 Basic data of electricity consumption and output value of manufacturing industry in Fujian Province from 2011 to 2020

由此可見，福建省制造業(yè)電力消費(fèi)量與工業(yè)總產(chǎn)值在整體趨勢(shì)上保持一致。根據(jù)文獻(xiàn)[26]的分析，制造業(yè)的電力消費(fèi)總量與工業(yè)生產(chǎn)總值存在著長(zhǎng)期格蘭杰因果關(guān)系，因此，制造業(yè)的電力消費(fèi)數(shù)據(jù)可以一定程度上反映制造業(yè)的運(yùn)行狀況，為下文基于工業(yè)電力數(shù)據(jù)的制造業(yè)空間集聚模型的分析提供理論基礎(chǔ)。

2.4 福建省單一制造業(yè)用電量空間集聚結(jié)果

為了重點(diǎn)關(guān)注經(jīng)濟(jì)效益和節(jié)能效益，本文選取具有福建特色的14 類千億產(chǎn)業(yè)進(jìn)行仿真?；?017—2020 年福建省千億產(chǎn)業(yè)的年用電量數(shù)據(jù)，采用平均值法，分別計(jì)算單一制造業(yè)中區(qū)位商，結(jié)果如表2 所示。

表2 基于電力數(shù)據(jù)福建省千億產(chǎn)業(yè)區(qū)位商指數(shù)Table 2 Location quotient of Fujian Province's 100 billion industrial index based on power data

由表2 可以得到以下結(jié)論。

（1）從首位城市的結(jié)果可見，福建省制造業(yè)現(xiàn)已形成地域分工明顯的制造業(yè)集群化發(fā)展模式，以福建特色的紡織產(chǎn)業(yè)群為例，上游集聚于福州，下游的紡織服飾集聚于泉州；下游的皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋業(yè)集聚于莆田。同時(shí)也形成了以金屬冶煉到電氣機(jī)械和器材制造業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈為代表的寧德地區(qū)；廈門則作為福建省的高新技術(shù)中心，聚集了計(jì)算機(jī)、通信電子設(shè)備制造業(yè)。

（2）從首位城市區(qū)位商結(jié)果可見，根據(jù)區(qū)位商的值越大，其專業(yè)化程度越高，本文列舉的福建省典型的14 個(gè)千億產(chǎn)業(yè)中有13 個(gè)產(chǎn)業(yè)的區(qū)位商大于2，具有較強(qiáng)的專業(yè)性和競(jìng)爭(zhēng)力；有3 個(gè)產(chǎn)業(yè)的區(qū)位商大于4，具有明顯的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。由此可見，福建省千億產(chǎn)業(yè)通常具有規(guī)模效應(yīng)和集聚效應(yīng)。

為了挖掘單一制造業(yè)用電量空間集聚分布在時(shí)空上的變化，以5 年為間隔，基于2010、2015、2020 年福建省9 個(gè)地級(jí)市的制造業(yè)用電量數(shù)據(jù)計(jì)算各產(chǎn)業(yè)的空間基尼系數(shù)。由于2017 年后電力部門統(tǒng)計(jì)的行業(yè)分類從20 類擴(kuò)充到31 類，本文將前后的數(shù)據(jù)統(tǒng)一為18 類產(chǎn)業(yè)，結(jié)果如表3 所示。

表3 基于工業(yè)電力數(shù)據(jù)的福建省制造業(yè)基尼系數(shù)Table 3 Gini coefficient of manufacturing industry in Fujian Province based on industrial power data

由表3 可見，大多數(shù)制造業(yè)的區(qū)域集中水平處于實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)的變化之中，產(chǎn)業(yè)的空間基尼系數(shù)的變化也反映了產(chǎn)業(yè)處于聚合和擴(kuò)散或轉(zhuǎn)移的變化之中?；嵯禂?shù)的值高時(shí)，產(chǎn)業(yè)具有集聚效應(yīng)；當(dāng)空間基尼系數(shù)低時(shí)，產(chǎn)業(yè)顯現(xiàn)轉(zhuǎn)移效應(yīng)。將以年為時(shí)間尺度的電力數(shù)據(jù)進(jìn)一步精細(xì)化為以季度或月份為單位，結(jié)合可視化技術(shù)，則可實(shí)現(xiàn)對(duì)各產(chǎn)業(yè)集聚或擴(kuò)散趨勢(shì)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

以基尼系數(shù)是否大于0.5 作為區(qū)分產(chǎn)業(yè)是否具有產(chǎn)業(yè)集聚特征?？梢园l(fā)現(xiàn)，福建省產(chǎn)業(yè)聚集效應(yīng)最明顯的產(chǎn)業(yè)為紡織業(yè)及下游服飾業(yè)、石油及其他燃料加工業(yè)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)。

空間基尼系數(shù)的高低僅僅反映產(chǎn)業(yè)的集聚程度，雖然集聚程度高的產(chǎn)業(yè)將具有較強(qiáng)的集聚效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，但是產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)散和轉(zhuǎn)移同樣反映著產(chǎn)業(yè)的升級(jí)或產(chǎn)業(yè)內(nèi)部存在多個(gè)同等競(jìng)爭(zhēng)力的企業(yè)。

將表3 中各產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值最大的地級(jí)市作為產(chǎn)業(yè)集聚的中心地區(qū)，表4 展示了產(chǎn)業(yè)集聚中心轉(zhuǎn)移情況以及2020 年的產(chǎn)業(yè)集聚中心產(chǎn)值占比。

表4 2010—2020 年福建省制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚中心轉(zhuǎn)移情況Table 4 The transfer of manufacturing industry agglomeration centers in Fujian Province from 2010 to 2020

從表4 可見，在過(guò)去10 年間福建省18 類制造業(yè)中有7 類制造業(yè)發(fā)生了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，其中較為明顯的是有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)從最初集聚于南平到最終集聚于寧德地區(qū)，2020 年該產(chǎn)業(yè)在全省該產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比為61%。另外，泉州作為福建省制造業(yè)產(chǎn)值比重最大的城市，其在紡織服裝、工藝品制造、石油加工、非金屬礦物制品等制造業(yè)均具有規(guī)模效應(yīng)，具有較強(qiáng)的輻射作用。

2.5 福建省制造業(yè)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)共同集聚程度評(píng)價(jià)

為了挖掘福建省制造業(yè)中關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的共同集聚效應(yīng)，以最新的《2017 年福建42 部門投入產(chǎn)出表》為基礎(chǔ)，計(jì)算直接消耗系數(shù)以及直接分配系數(shù)，將大于直接消耗系數(shù)均值的產(chǎn)業(yè)看作該產(chǎn)業(yè)得上游產(chǎn)業(yè)，將大于直接分配系數(shù)均值的產(chǎn)業(yè)看作該產(chǎn)業(yè)得下游產(chǎn)業(yè)。再結(jié)合2020 年福建省各市用電量數(shù)據(jù)，計(jì)算福建省制造業(yè)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)共同集聚指數(shù)如表5 所示。

表5 2020 年福建省制造業(yè)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)共同集聚指數(shù)Table 5 The common agglomeration index of manufacturing related industries in Fujian Province in 2020

由表5 可以發(fā)現(xiàn)，基于投入產(chǎn)出表，福建省的18 類產(chǎn)業(yè)形成了顯著的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)，其中，關(guān)聯(lián)最為密切的為設(shè)備制造類的相關(guān)產(chǎn)業(yè)(C11～C14)，上游產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)最多達(dá)到了5 個(gè)產(chǎn)業(yè)，同時(shí)產(chǎn)業(yè)之間存在著互相的耦合。上游產(chǎn)業(yè)越多表示該產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)于拉動(dòng)其他制造業(yè)的發(fā)展具有促進(jìn)作用；而某些產(chǎn)業(yè)的上游產(chǎn)業(yè)雖然不多，但是其出現(xiàn)在其他產(chǎn)業(yè)的上游產(chǎn)業(yè)之中，這表明了該產(chǎn)業(yè)具有較強(qiáng)影響性和輻射性，該產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品在多個(gè)產(chǎn)業(yè)中都具有一定的需求。以化學(xué)產(chǎn)業(yè)為例，的其上游產(chǎn)業(yè)僅為1，但是出現(xiàn)在9 類產(chǎn)業(yè)的上游產(chǎn)業(yè)，其他典型的如金屬冶煉和壓延加工品制造業(yè)(C9)、通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)和其他電子設(shè)備制造業(yè)(C15)等。

從產(chǎn)業(yè)鏈的共同集聚度可以發(fā)現(xiàn)，由表5 形成的18 類上下游產(chǎn)業(yè)鏈的平均共同集聚度為0.072，除了金屬冶煉和壓延加工品制造業(yè)為下游的產(chǎn)業(yè)鏈的共同集聚度小于0，其他17 類產(chǎn)業(yè)鏈均呈現(xiàn)正集聚效應(yīng)，以0.05 作為產(chǎn)業(yè)鏈集聚程度高低的分界，則有10 個(gè)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈呈現(xiàn)高度空間集聚效應(yīng)，共同集聚水平最高的是石油、煉焦產(chǎn)品和核燃料加工品(0.228)，儀器儀表制造業(yè)(0.214)，紡織品制造業(yè)(0.113)，服裝鞋帽、皮革羽絨及其制品業(yè)(0.109)等。石油產(chǎn)加工制造業(yè)屬于資源及投資密集型產(chǎn)業(yè)，其分布大多集中在泉州地區(qū)，產(chǎn)值占比為95%以上。紡織品及其上下游產(chǎn)業(yè)集群的空間集聚程度為0.1 左右，遠(yuǎn)高于0.05，表明福建紡織產(chǎn)業(yè)鏈在地理上也具有非常明顯的集聚效應(yīng)。

2.6 福建省戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)控分析

產(chǎn)業(yè)的空間集聚是實(shí)時(shí)變化，通過(guò)電力數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)獲取，可以動(dòng)態(tài)監(jiān)控產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。處于產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期、發(fā)展迅速且不穩(wěn)定的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)是福建省“十四五”規(guī)劃中重點(diǎn)關(guān)注的對(duì)象，因此本文選取福建省新能源車整車制造產(chǎn)業(yè)、生物與新醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)2 類戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)作為研究的對(duì)象。采用新興產(chǎn)業(yè)2020 年、2021 年各月度用電數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析，結(jié)果如圖3 所示。

由圖3 可見，福建省新能源整車制造業(yè)的基尼系數(shù)非常高，穩(wěn)定于0.95 上下，表示該產(chǎn)業(yè)的空間聚集度非常高，結(jié)合實(shí)際數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)該產(chǎn)業(yè)集聚于寧德地區(qū)，主要依托于“寧德時(shí)代”為代表的新能源整車供應(yīng)企業(yè)。對(duì)比2020 年和2021 年全年的用電量可以發(fā)現(xiàn)，該產(chǎn)業(yè)的用電量基本呈現(xiàn)穩(wěn)步上升的趨勢(shì)。而生物與新醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)的基尼系數(shù)波動(dòng)非常明顯，從最低值0.55 到最高值的0.8，這表明福建省多個(gè)地區(qū)都致力于發(fā)展生物新醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)，地區(qū)之間的產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)較為激烈，并未顯現(xiàn)明顯的地區(qū)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

結(jié)合上述分析可見，雖然新能源整車制造產(chǎn)業(yè)和生物與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)都是福建省重點(diǎn)關(guān)注的戰(zhàn)略型新興產(chǎn)業(yè)，但是它們的發(fā)展形勢(shì)是不同的。對(duì)于集聚效應(yīng)明顯的產(chǎn)業(yè)，政府應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注重點(diǎn)企業(yè)的運(yùn)行狀況、資金狀況以及抗風(fēng)險(xiǎn)能力，保障本土企業(yè)的健康發(fā)展，形成以重點(diǎn)企業(yè)為核心的產(chǎn)業(yè)集群；對(duì)于集聚效應(yīng)低的產(chǎn)業(yè)，應(yīng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)產(chǎn)業(yè)集聚和用電量的變化情況，當(dāng)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)用電量停滯以及產(chǎn)業(yè)基尼系數(shù)急劇下降現(xiàn)象時(shí)，需警惕是否發(fā)生產(chǎn)業(yè)內(nèi)部惡性競(jìng)爭(zhēng)現(xiàn)象，維護(hù)該產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的協(xié)調(diào)性。

3 經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的驗(yàn)證與偏差分析

以上的研究都是基于產(chǎn)業(yè)用電數(shù)據(jù)，結(jié)合經(jīng)濟(jì)地理的研究方法，對(duì)福建省產(chǎn)業(yè)集聚活動(dòng)進(jìn)行分析。為了驗(yàn)證上述分析的可行性與正確性，采用更為常用的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)[15-18]（企業(yè)營(yíng)業(yè)收入、企業(yè)職工人數(shù)）對(duì)區(qū)位商、空間基尼系數(shù)、共同集聚指數(shù)進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于最新的《2018 年福建經(jīng)濟(jì)普查年鑒》。

3.1 區(qū)位商

以電力數(shù)據(jù)作為對(duì)照組，以產(chǎn)業(yè)營(yíng)業(yè)收入作為實(shí)驗(yàn)組，區(qū)位商計(jì)算結(jié)果顯示，31 類產(chǎn)業(yè)中有20 個(gè)產(chǎn)業(yè)相一致，匹配率約為64.52%。對(duì)于區(qū)位商的計(jì)算而言，兩者計(jì)算結(jié)果相同的產(chǎn)業(yè)為經(jīng)濟(jì)-電力相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)業(yè)；對(duì)于未關(guān)聯(lián)的產(chǎn)業(yè)，本文提出的模型提供了從電力角度分析產(chǎn)業(yè)發(fā)展的視角，同樣有助于產(chǎn)業(yè)運(yùn)行態(tài)勢(shì)的研究。

電力和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)所得到的計(jì)算結(jié)果的不同是由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)類型的不同造成評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)上的偏差。電力數(shù)據(jù)反映企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程的用能集聚，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)則反映了企業(yè)發(fā)展規(guī)模的經(jīng)濟(jì)集聚，是產(chǎn)業(yè)空間集聚活動(dòng)不同角度的體現(xiàn)。計(jì)算結(jié)果的一致還表明產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程(能源投入)與產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模(經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出)在空間分布上的統(tǒng)一；反之，則反映該產(chǎn)業(yè)存在產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的解耦。匹配的產(chǎn)業(yè)集中于資源密集型產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)密集型產(chǎn)業(yè)，典型的產(chǎn)業(yè)有石油加工、金屬冶煉及壓延加工業(yè)、設(shè)備制造業(yè)、農(nóng)副食品加工業(yè)、紡織業(yè)等。該類產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)特性也有效驗(yàn)證了上文得到的結(jié)論。

3.2 空間基尼系數(shù)

空間基尼系數(shù)相對(duì)于區(qū)位商反映的是產(chǎn)業(yè)整體分布的整體均衡性，將3 類數(shù)據(jù)分別帶入式（2）后得到的31 類產(chǎn)業(yè)的基尼系數(shù)序列如圖4 所示。

圖4 基于3 類數(shù)據(jù)的制造業(yè)基尼系數(shù)結(jié)果對(duì)比Fig. 4 Comparison of manufacturing Gini coefficient results based on three types of data

由圖4 可知，3 類數(shù)據(jù)得到的31 類制造業(yè)的基尼系數(shù)曲線均有不同程度上的耦合，反映在不同產(chǎn)業(yè)上的集聚相似度。將基尼系數(shù)大于0.5 作為具有集聚效應(yīng)的產(chǎn)業(yè)，反之判定為分布均衡的產(chǎn)業(yè)?；诋a(chǎn)業(yè)用電量數(shù)據(jù)獲得的結(jié)果與其他兩類數(shù)據(jù)計(jì)算的結(jié)果一致的產(chǎn)業(yè)共25 類，一致率約為80.6%?？梢?，電力數(shù)據(jù)獲得產(chǎn)業(yè)空間集聚結(jié)果與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的結(jié)果無(wú)顯著差異。

3.3 產(chǎn)業(yè)鏈共同集聚指數(shù)

基于表5 得到的福建省關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)，得到的產(chǎn)業(yè)鏈共同集聚指數(shù)序列如圖5 所示。以0.05 作為區(qū)分產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)欠窬哂屑坌?yīng)的界限，以此判定3 類數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果的差異。

圖5 基于3 類數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)鏈共同集聚指數(shù)結(jié)果對(duì)比Fig. 5 Comparison of the results of the industrial chain common agglomeration index based on three types of data

由圖5 可知，除了儀器儀表制造業(yè)(C16)外，3 類數(shù)據(jù)得到的產(chǎn)業(yè)鏈共同集聚指數(shù)的序列趨勢(shì)非常的一致，通過(guò)產(chǎn)業(yè)用電量數(shù)據(jù)獲得的共同集聚指數(shù)與其他兩類數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果一致的產(chǎn)業(yè)共15 類，一致率高達(dá)83.3%。同樣證明采用電力數(shù)據(jù)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)空間集聚分析的效果與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的分析結(jié)果基本一致。綜上所述，本文提出的基于工業(yè)電力數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)集聚具有合理性和可行性的。

4 結(jié)語(yǔ)

本文提出了將電力數(shù)據(jù)應(yīng)用于制造業(yè)空間集聚效應(yīng)的測(cè)度研究，拓寬了電力數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍。通過(guò)對(duì)福建省制造業(yè)的實(shí)證分析得到以下結(jié)論。

（1）電力消費(fèi)數(shù)據(jù)可以有效挖掘產(chǎn)業(yè)的集聚程度、產(chǎn)業(yè)的集聚中心轉(zhuǎn)移現(xiàn)象以及關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)鏈的共同集聚程度。較經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)而言，基于電力數(shù)據(jù)的區(qū)域產(chǎn)業(yè)空間分布模型具有動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的能力，可為政府和企業(yè)決策提供更加快捷的數(shù)據(jù)支撐。

（2）電力數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在區(qū)位商、基尼系數(shù)、共同集聚指數(shù)這三類空間分布模型的匹配率分別為：67.74%、80.6%、83.3%。證實(shí)了對(duì)于產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)業(yè)鏈地理上的集聚活動(dòng)，電力數(shù)據(jù)較傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)類型同樣具有測(cè)算與分析能力。同時(shí)，電力數(shù)據(jù)可為產(chǎn)業(yè)集聚活動(dòng)提供不同的分析視角。

（3）基于工業(yè)電力數(shù)據(jù)的產(chǎn)業(yè)集聚測(cè)度方法可以快速識(shí)別區(qū)域戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)，動(dòng)態(tài)分析產(chǎn)業(yè)集聚的全過(guò)程。結(jié)合具體產(chǎn)業(yè)的發(fā)展特點(diǎn)和現(xiàn)狀，政府部門可提供相關(guān)的政策或資金支持，以實(shí)現(xiàn)區(qū)域新興產(chǎn)業(yè)集群加速培育和成型。