城市群視角下的產業共聚與產業空間治理:機器學習算法的測度

作者：陳露,劉修巖,葉信岳,胡漢輝

摘要：城市群是未來中國產業發展的主要空間載體與重要地理單元。本文在機器學習Wasserstein距離算法思想的基礎上,運用矩陣擴張Sinkhorn算法和熵正則化約束法改進Wasserstein距離算法及其求解方式,通過假設檢驗與蒙特卡洛模擬構建產業共聚指數,測算中國城市群的產業共聚水平。測度結果發現,中國城市群同二位數行業內產業間的共聚水平大于跨二位數行業產業間共聚水平;經濟相對落后的城市群表現出明顯的產業共聚特征,同時技術密集型產業在上述城市群內部偏向共聚;2007—2013年間中國城市群產業空間共聚水平總體呈下降態勢,不同城市群的演化模式存在差異。本文還利用產業共聚指數的方向性,分析了不同城市群產業空間核心產業的差異,繪制出城市群產業空間結構。對產業共聚影響因素的實證研究發現,投入產出關聯、技術關聯與規模差距對產業間共聚的影響顯著為正,行業內部競爭水平從共聚和被共聚兩個方向抑制產業間共聚趨勢;城市群層面諸如政府規模等區域特征均與產業間共聚水平負相關。據此,本文提出了實施城市群產業空間治理的相應政策建議。

發文機構：東南大學經濟管理學院 新澤西理工學院吳鷹計算機學院

關鍵詞：產業共聚產業空間治理機器學習算法城市群industrial coagglomerationindustrial space governancemachine learning algorithmurban cluster

分類號： F424[經濟管理—產業經濟]