生态学报  2019, Vol. 39 Issue (13): 4710-4719

文章信息

刘晔, 李杨, 石磊
LIU Ye, LI Yang, SHI Lei
山东省工业生态系统多样性
The industrial ecosystem diversity in Shandong Province
生态学报. 2019, 39(13): 4710-4719
Acta Ecologica Sinica. 2019, 39(13): 4710-4719
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201806061271

文章历史

收稿日期: 2018-06-06
网络出版日期: 2019-04-17
山东省工业生态系统多样性
刘晔 , 李杨 , 石磊     
清华大学环境学院国家环境模拟与污染控制联合重点实验室, 北京 100084
摘要: 工业多样性是工业生态学关注和研究的重点,但其含义复杂,指标多种多样。选择了13个工业多样性指标,包括直接从生物多样性指数移植过来的4个指数,和根据特定目的专门构造出来的9个指数,以山东省140个县级行政单位2010年的四位码产业类型工业总产值和企业个数为统计单位,分析了山东省工业生态系统多样性的空间分布格局;采用探索性空间数据分析方法,解析了各县之间工业生态系统多样性的空间关联性。研究发现,13个工业多样性指标对山东省140个县的排序结果基本一致;2010年山东省各县工业发展很不平衡,不同县域工业发展水平有明显的差异,工业多样性高的县主要分布在青岛市、淄博市、烟台市、潍坊市、威海市、济南市、德州市、济宁市、临沂市、泰安市、枣庄市等11个地级市;各县之间工业多样性整体上表现为显著正相关的空间格局,即空间相似值的聚集分布,且以高-高聚集分布的县为主,呈现工业发展高地和洼地这种两极分化现象,其中工业发展核心区的县主要分布在青岛市、淄博市、泰安市、济南市、威海市、烟台市,工业发展洼地的县主要分布在滨州市、青岛市、枣庄市和东营市。此外,日照市、菏泽市、枣庄市存在工业发展不均衡的地区,与周边县的工业多样性空间差异较大。
关键词: 工业多样性    山东省    空间自相关    区域差异    空间分布格局    
The industrial ecosystem diversity in Shandong Province
LIU Ye , LI Yang , SHI Lei     
State Joint Key Laboratory on Environment Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing 100084, China
Abstract: Industrial diversity is an important frontier of industrial ecology research, involving various concepts and measurement methods. Using the annual survey of the industrial firms in Shandong Province in 2010, we chose 13 industrial diversity indices to calculate the industrial ecosystem diversity, including four indices directly transplanted from the biodiversity index, and nine indices constructed for specific purposes. Based on these indices, we described the spatial pattern of the industrial diversity in Shandong Province, and then we used the exploratory spatial data analysis (ESDA) to examine the spatial autocorrelation among different counties. The sorting results of the 13 diversity indices about the rank of counties in Shandong province were found to be nearly consistent; the industrial development in Shandong province was unbalanced, and there were apparent differences in the level of industrial development between counties. The counties with higher industrial diversity were mainly distributed in Qingdao, Zibo, Yantai, Weifang, Weihai, Jinan, Dezhou, Jining, Linyi, Taian, and Zaozhuang at the prefecture level. We also found that the industrial diversity among counties had a significantly positive spatial autocorrelation with geographic concentration patterns. It was mainly a high-high aggregation distribution pattern, suggesting the existence of the industrial development hotspot and coldspot polarization. The exploratory spatial data analysis revealed that the industrial development core counties were mainly located at Qingdao, Zibo, Taian, Jinan, Weihai, and Yantai, while the industrial development depression counties were mainly located at Binzhou, Qindao, Zaozhuang, and Dongying at the prefecture level in Shandong Province. In addition, Rizhao, Heze, and Zaozhuang came under the industrial development uneven counties, which was different from the surrounding counties.
Key Words: industrial diversity    Shandong Province    spatial autocorrelation    regional differences    spatial distribution pattern    

工业多样性是工业生态学的一个重要研究领域[1-4], 也是工业生态化的重要决策支持, 近年来受到越来越多的关注。自1930年首次提出以来[5], 工业多样性的概念一直不断深化, 其表征指数和计算方法也随之发展[6]。据不完全文献统计, 工业多样性指数有多达15种, 每一种指数所反映的工业生态系统过程其视角或侧重点各不相同, 且存在一定的互补作用[6]

区域差异是工业发展过程中不可避免的经济现象[7]。随着时间的积累, 区域工业发展差异反映在空间上[8], 表现为工业多样性的差异。工业多样性受多个尺度因素的影响, 包括企业尺度、产业尺度、区域尺度, 甚至国家和全球经济尺度, 这些因素相互作用, 共同影响工业多样性的分布格局。区域规模[9]、产业结构[10-11]、市场结构[12-13]是3个最常见的因素, 此外还有收入水平[14]、要素状况、基础设施等。而具有更高工业多样性的地区可以获得更稳定的经济增长和更低的失业率, 许多研究支持这个假说, 认为提高工业多样性可以降低区域经济的不稳定性[15]

中国作为世界工厂, 现在是世界上制造业产量最大的国家。中国工业发展的空间格局引起了经济地理学学者的广泛关注。正如我们所知, 中国工业的发展并不是均匀分布, 工业的空间格局一直在变化[16-19], 自20世纪70年代末实行改革开放政策以来, 中国经历了显著的工业化进程。中国工业的区域差异一直是地理学研究的热点, 也是区域经济学研究的核心问题。中国的工业分布空间变化受到土地成本、需求变化和环境成本的影响[20-21], 而地方政府的产业政策并不是万能的, 需要依赖城市的产业基础和资源禀赋等其他因素的共同作用[22]。已有研究表明传统经济地理因素、新经济地理因素和政策因素共同决定了我国的工业分布[23], 不同工业存在显著不同的空间分布特点, 空间格局的影响因素差异较大[24], 对于其探讨也在不断深入[24-27]。不同空间尺度, 影响工业地理格局的机制也存在差异[28]。将ESDA(Exploratory Spatial Data Analysis, 探索空间数据分析)方法引入到工业格局分析中, 可以发现工业的空间集群和空间分异, 揭示不同区域间的空间相互作用机制[17]

党的十九大报告指出, 中国特色社会主义进入新时代, 我国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展之间的矛盾[29]。改革开放以来, 我国整体经济实力不断增强, 但在发展过程中, 经济发展不平衡不充分问题日益凸显。山东省是我国东部沿海经济大省, GDP位列全国排名第三, 但是省内不同区域工业发展水平有着明显的差异[30], 存在着工业结构不完善、自主创新能力不足和节能减排压力大等问题。对山东省工业发展的研究, 是中国工业发展一个很好的实践案例。本研究以山东省140个县级行政单位2010年的四位码产业类型工业总产值和企业个数为统计单位, 选择13个工业多样性指标, 对结果综合比较, 分析山东省工业生态系统多样性的空间分布格局; 基于工业多样性指标, 采用探索性空间数据分析方法, 分析其空间关联性, 评估空间自相关是否有稳定性, 探讨山东省工业发展过程中的区域差异。以期为山东省工业平衡、充分发展提供理论指导, 为当前中国工业结构调整和空间优化布局的政策制定和企业的战略选择提供实践支持。

1 数据和方法 1.1 数据说明

本文依据《中国工业企业数据库》, 整理了山东省140个县级行政单位2010年的各产业类型工业总产值数据及企业个数, 包括39个二位码类型、504个四位码类型。表 1对山东省39个二位码产业按行业总产值从高到低进行排序, 选择排名前10的重点行业, 并统计各产业类型的行业分布(县域个数)和企业个数。

表 1 2010年山东省二位码产业的统计 Table 1 Statistics of Two-digit Code industries in Shandong Province in 2010
产业类型
Industry type
行业分布
Industry distribution
行业总产值
Gross output value of industry/万元
企业个数
Number of enterprises
26化学原料及化学制品制造业
26 Chemical raw materials and chemical products manufacturing
139 66488.04 3526
13农副食品加工业
13 Agricultural and sideline foodstuffs processing industry
140 65385.56 4389
35通用设备制造业
35 General equipment manufacturing industry
139 47932.06 4293
17纺织业
17 Textile industry
139 46213.47 3621
31非金属矿物制品业
31 Nonmetallic mineral products industry
138 39980.01 3887
37交通运输设备制造业
37 Transportation equipment manufacturing industry
137 39374.44 1504
39电气机械及器材制造业
39 Electrical machinery and equipment manufacturing industry
133 36893.446 1687
32黑色金属冶炼及压延加工业
32 Ferrous metal smelting and calendering industry
104 36088.63 428
25石油加工、炼焦及核燃料加工业
25 Petroleum processing, coking and nuclear fuel processing industry
86 30888.90 268
40通信设备、计算机及其他电子设备制造业
40 Manufacturing of communications equipment, computers and other electronic equipment
100 29002.48 707
1.2 工业多样性指数分析

研究选择了13个工业多样性指数, 包括直接从生物多样性指数移植过来的4个指数, 和根据特定目的专门构造出来的9个指数。

1.2.1 根据特定目的专门构造出来的指数

利用各行业工业总产值数据计算各个县级单位的工业多样性指数, 包括赫芬达尔-赫希曼指数(Herfindhl-Hirschman index)[31]、圆拱指数(Ogive Index)[32]、国家平均指数(National Averages Index)[33]、郡相似性指数(County Similarity Index, CS-Index)[3]、克鲁格曼相似性指数(Krugman Similarity Index)[34-35], 和熵指数(Entropy Index)[36], 分为相关多样性和不相关多样性(related variety, unrelated variety)[37-38]。具体指标说明和计算方法参见刘晔等[6]

1.2.2 直接从生物多样性指数移植过来的工业多样性指数

利用各行业的企业个数计算工业多样性指数, 包括Simpson多样性指数[39]、Shannon-Wiener指数[40]、Pielou均匀度指数[41]、物种丰富度指数(Richness Index, S)。

(1) 物种丰富度指数是对一个群落中所有实际物种数目的测量。

(2) 物种多样性指数, 包括Simpson多样性指数、Shannon-Wiener指数。

Simpson多样性指数:指数越大, 属于同一物种的概率越低, 多样性越高

Shannon-Wiener指数:指数愈大, 群落所含的信息量愈大, 多样性也越高。

Pi表示整个生态系统总体中第i种个体的比例。

(3) 群落的均匀度指数:主要是Pielou均匀度指数。

1.3 空间关联性分析

许多地理实体间总是存在一定的空间关联性, 而地理空间相关性主要表现在地理空间的自相关。通常, 空间自相关使用全局指标和局部指标来度量[42]。全局指标反映研究区域内相似属性值的平均集聚程度, 而局部指标反映这些集聚区的具体地理分布。

本文采用ArcGIS生成山东省的140个县级行政单位的shp文件, 使用GeoDA建立基于空间邻接关系(具有公共边界)的权重矩阵, 生成权重文件。

全局空间自相关指标Moran′s I指数, 公式如下:

局域空间自相关指数(Local Indicators of spatial association, LISA)[43], 公式如下:

式中, I为Moran指数, xi为区域i的属性观测值。使用GeoDA软件, 采用蒙特卡罗模拟的方法来检验Moran′ s I是否显著, 重复999次。

2 工业多样性分析

依据13个多样性指标计算结果(图 1), 对山东省140个县级行政单位的工业多样性从高到低排序, 序数从1—140, 选取多样性最高的20个县, 如表 2所示, 其中有9个指标认为德州市德城区工业多样性高, 8个指标认为青岛市胶州市、威海市文登市、烟台市蓬莱市工业多样性高, 7个指标认为济南市历城区、济宁市曲阜市、青岛市胶南市、枣庄市滕州市工业多样性高, 6个指标认为济南市章丘市、青岛市城阳区、青岛市黄岛区、青岛市平度市、威海市乳山市、烟台市福山区、淄博市张店区工业多样性高, 5个指标认为临沂市河东区、潍坊市青州市、淄博市桓台县、淄博市周村区工业多样性高, 4个指标认为青岛市即墨市、青岛市莱西市、泰安市岱岳区、潍坊市奎文区工业多样性高。另有3个指标认为18个县级行政单位工业多样性高, 2个指标认为18个县级行政单位工业多样性高, 1个指标认为31个县级行政单位工业多样性高。

图 1 2010年山东省县级行政单位工业多样性的空间分布 Fig. 1 The spatial distribution pattern of industrial diversity in Shandong Province in 2010

表 2 2010年山东省工业多样性最高的20个县级行政单位 Table 2 Top 20 Counties by variable in Shandong Province in 2010
排序
Rank
工业多样性指数Industrial diversity index
赫芬达尔-赫希曼指数
Herfindhl-hirschman index
圆拱指数(p=2)
Ogive index(p=2)
国家平均指数(p=1)
National averages index (p=1)
国家平均指数(p=2)
National averages index (p=2)
相关多样性
Related entropy index
不相关多样性
Unrelated entropy index
熵指数
Entropy index
克鲁格曼相似性指数
Krugman similarity index
郡相似性指数
County similarity index
Shannon-Wiener指数
Shannon-wiener index
Simpson多样性指数
Simpson index
物种丰富度指数
Richness index
Pielou均匀度指数
Pielou index
1 A U AI BC A A A H B A AU BN BB
2 B V AJ BD BL K B V A AU R A AP
3 C W AK BE K BN K BX BN BN BJ AR CH
4 D D AL AU BM BL C BX BS BJ CD K AI
5 E X AM G BN B G P AR AR CG BM CJ
6 F Y AN BF BO N E Z K R CC BW CG
7 G Z AO AT B BP M AE BL B AP BL CK
8 H AA AP H AR BM N BY C BF BZ B AS
9 I AB AQ AM BP R F BI BJ BL A M AU
10 J I AR Y R BU L J BW CC BF BU CD
11 K AC AS BG BQ BO H BZ BT CD BO AU AF
12 L E AT BH N G BL BD T K AT BF E
13 M AD AU BI BR BT D AH G F E BJ CL
14 N AE AV BJ BS M J BP BV BO S BO V
15 O AF AW E M BQ R CA BP AT CE BT BX
16 P AG AX T BT BW BN AC AU CE CF BV R
17 Q O AY F BU BR BM G BF BZ F BP AE
18 R C AZ BK G AR BP Q R C C BS Z
19 S H BA S C C P N BR CF CH CI BZ
20 T AH BB L BV F O CB M CG B R BJ
p是常数; A青岛市胶州市; B威海市文登市; C烟台市蓬莱市; D泰安市东平县; E济宁市曲阜市; F威海市乳山市; G枣庄市滕州市; H临沂市河东区; I。济南市长清区; J潍坊市临朐县; K青岛市胶南市; L, 济宁市汶上县; M青岛市平度市; N淄博市周村区; O济南市济阳县; P日照市东港区; Q菏泽市牡丹区; R德州市德城区; S泰安市肥城市; T烟台市龙口市; U枣庄市台儿庄区; V德州市庆云县; W枣庄市山亭区; X枣庄市峄城区; Y菏泽市定陶县; Z淄博市高青县; AA菏泽市单县; AB临沂市蒙阴县; AC滨州市阳信县; AD聊城市莘县; AE济南市平阴县; AF烟台市牟平区; AG烟台市长岛县; AH日照市莒县; AI济南市市中区; AJ莱芜市钢城区; AK济宁市邹城市; AL菏泽市东明县; AM淄博市临淄区; AN滨州市邹平县; AO莱芜市莱城区; AP济南市天桥区; AQ东营市东营区; AR烟台市福山区; AS青岛市李沧区; AT潍坊市奎文区; AU济南市历城区; AV枣庄市薛城区; AW临沂市罗庄区; AX东营市广饶县; AY德州市夏津县; AZ潍坊市寿光市; BA滨州市博兴县; BB青岛市市南区; BC德州市齐河县; BD菏泽市巨野县; BE枣庄市市中区; BF淄博市桓台县; BG德州市临邑县; BH潍坊市昌邑市; BI聊城市东昌府区; BJ青岛市黄岛区; BK泰安市新泰市; BL淄博市张店区; BM青岛市莱西市; BN青岛市城阳区; BO潍坊市青州市; BP济南市章丘市; BQ淄博市博山区; BR淄博市淄川区; BS威海市荣成市; BT青岛市即墨市; BU潍坊市诸城市; BV烟台市莱州市; BW威海市环翠区; BX潍坊市潍城区; BY泰安市宁阳县; BZ泰安市岱岳区; CA滨州市沾化县; CB济南市商河县; CC济宁市兖州市; CD烟台市芝罘区; CE济宁市任城区; CF潍坊市吕乐县; CG青岛市崂山区; CH济南市槐荫区; CI临沂市兰山区; CI青岛市四方区; CK青岛市市北区; CL济宁市市中区

研究结果表明, 山东省工业多样性较高的20个县所属市, 分别位于胶东半岛高端制造业聚集区(青岛市、烟台市、威海市、潍坊市)、黄河三角洲高效生态制造业聚集区(淄博市、烟台市、潍坊市、德州市)、鲁南经济带(临沂市、枣庄市、济宁市)和济南城市圈高新技术产业带(济南市、淄博市)这四个山东省的工业增长极, 尤以胶东半岛的工业发展最为突出。这些县域较高的工业多样性, 与优越的自然资源条件[43]、地区经济的快速发展[44]、国家宏观政策和地区政策的引导和调控[45-46], 以及经济全球化等因素密不可分。县域内较高的工业多样性, 使得各产业可以相互弥补, 消除产品的需求波动, 更好地抵抗经济风险, 确保经济稳定发展[15]。而竞争性的市场环境[24, 47]、便利的交通通讯基础设施建设[24, 48]有助于吸引更多的产业, 帮助县域保持较高的工业多样性。

3 空间关联性分析

依据基于13个多样性指标的全局空间自相关指标Moran′s Ⅰ指数分析山东省2010年的工业多样性的空间分布格局(表 3), 结果显示10个指标认为山东省工业多样性格局表现为显著地空间正相关, 即工业多样性为空间集聚分布; 另外3个指标Ogive Index(p=2)、National Averages Index(p=1)、Krugman Similarity Index 认为山东省工业多样性没有显著的空间格局, 倾向于随机分布。

表 3 2010年山东省工业多样性指标的全局空间自相关性 Table 3 Comparison of global values of industrial diversity in Shandong Province in 2010
工业多样性指数
Industrial diversity index
Moran′s I指数
Moran′s I Index
显著性
Significance level
赫芬达尔-赫希曼指数Herfindhl-hirschman index 0.1117 0.02
圆拱指数(p=2) Ogive index(p=2) 0.0373 0.185
国家平均指数(p=1) National averages index (p=1) -0.0344 0.309
国家平均指数(p=2) National averages index (p=2) 0.1042 0.023
相关多样性Related entropy index 0.3853 0.001
不相关多样性Unrelated entropy index 0.3379 0.001
熵指数Entropy Index 0.1501 0.007
克鲁格曼相似性指数Krugman similarity index -0.0299 0.326
郡相似性指数County similarity index 0.4478 0.001
Shannon-Wiener指数Shannon-wiener index 0.2624 0.001
Simpson多样性指数Simpson index 0.1801 0.002
物种丰富度指数Richness index 0.4131 0.001
Pielou均匀度指数Pielou index 0.2896 0.001

依据基于13个多样性指标的Moran显著性水平图, 统计大于等于4个指标支持的山东省2010年工业多样性的局部空间分布格局(图 2), 共27个县, 24个县为空间正相关, 3个县为空间负相关。其中15个县为高-高分布(青岛市黄岛区、青岛市胶州市、泰安市肥城市、济南市平阴县、青岛市胶南市、淄博市淄川区、淄博市周村区、威海市荣成市、青岛市城阳区、青岛市即墨市、青岛市平度市、淄博市张店区、淄博市临淄区、烟台市牟平区、泰安市岱岳区), 表明这15个县是山东省工业分布和发展的核心区, 与周边县的工业多样性空间差异较小, 工业呈现高-高聚集发展; 9个县为低-低分布(青岛市市南区、青岛市市北区、枣庄市市中区、东营市东营区、滨州市滨城区、滨州市阳信县、枣庄市峄城区、滨州市惠民县、滨州市沾化县), 表明这9个县是山东省工业发展的欠发达地区, 与周边县的工业多样性空间差异较小, 工业呈现低-低聚集; 仅日照市五莲县1县为低-高分布, 菏泽市牡丹区、枣庄市滕州市2县为高-低分布, 说明这3个县分别是山东省工业发展不均衡的地区, 与周边县的工业多样性空间差异较大。

图 2 2010年山东省工业多样性指标的Moran显著性水平图 Fig. 2 The local indicator of spatial association clusters of industrial diversity in Shandong Province in 2010

以上分析表明, 山东省县域工业企业整体上呈现聚集分布的特征, 区域工业的发展受相关区域的影响。在空间上表现为①高-高分布的县域在山东省东北部沿海地区集聚, 分布在胶东半岛高端制造业聚集区(县所属市为青岛市、烟台市、威海市)、黄河三角洲高效生态制造业聚集区(县所属市为淄博市、烟台市), 和济南城市圈高新技术产业带(县所属市为济南市、泰安市、淄博市), 是山东省工业分布和发展的核心区, 这些地区产业基础好、科研力量强、海洋资源丰富、经济外向度高。②低-低分布的县域在山东省的北部集聚, 分布在胶东半岛高端制造业聚集区(县所属市为青岛市)、黄河三角洲高效生态制造业聚集区(县所属市为东营市、滨州市)、鲁南经济带(县所属市为枣庄市)和济南城市圈高新技术产业带(县所属市为滨州市), 是山东省工业分布和发展的欠发达地区, 这与县域的功能定位有关, 比如青岛市市南区是青岛市的政治中心和政府所在地。③低-高分布和高-低分布均位于鲁南经济带(县所属市为日照市、枣庄市、菏泽市), 是山东省工业发展不均衡的地区, 鲁南经济带工业发展水平明显弱于其他3个区域, 这与鲁南地区经济总量偏小, 工业化、城市化水平不高, 经济外向度偏低有关; 其中, 日照市五莲县的低-高分布, 可能是由于五莲县为生态敏感区, 丘陵地貌, 地势起伏大、平原面积小, 交通不便, 很难发展大规模的经济。

工业多样性高的县域, 其集聚分布可以促进经济规模的增加, 提升区域的竞争力, 促进区域经济的增长[49-51]; 工业多样性没有显著集聚分布的地区, 可以结合自身区域优势, 促进产业的集聚, 利用产业集聚的正外部性, 促进区域经济的增长[24]; 同时还要注意相关基础设施和配套政策的制定和实施, 降低负外部性对区域产业发展的影响[52]

虽然周围县域的发展对该县域经济的增长具有推动作用, 但县域内部的工业集聚对县域经济增长则有负面影响[53], 在工业多样性较高的县域, 需要进行产业结构的优化调整。此外产业的集中分布与污染强度具有显著的正相关性[54], 在工业多样性较高县域的产业组成优化中要注意高能耗、高污染产业转移; 同时由于地区的人均GDP与环境规制严格度高度相关[55], 在工业发展的欠发达地区, 在吸引产业集聚的同时, 要避免成为新的污染避难所。

4 结论

本文以2010年山东省县域尺度为样本, 分析了工业生态系统多样性的空间分布格局, 采用探索性空间数据分析方法解析区域之间工业多样性的空间关联。结论如下:

第一, 工业多样性高的县分布在青岛市、淄博市、烟台市、潍坊市、威海市、济南市、德州市、济宁市、临沂市、泰安市、枣庄市等11个地级市, 分别位于胶东半岛高端制造业聚集区、黄河三角洲高效生态制造业聚集区、鲁南经济带和济南城市圈高新技术产业带这4个山东省的产业增长极, 产业组成种类丰富, 抵抗经济风险能力强, 是山东省经济发展较稳定的地区。

第二, 各县之间工业多样性格局整体上表现为显著正相关的空间格局, 山东省县域工业企业整体上呈现聚集分布的特征, 区域工业的发展受相关区域的影响。其中①高-高分布的县15个, 为山东省工业发展的核心区, 分布在青岛市、淄博市、泰安市、济南市、威海市、烟台市, 分别位于胶东半岛高端制造业聚集区、黄河三角洲高效生态制造业聚集区和济南城市圈高新技术产业带, 可利用规模经济优势, 吸引更多的产业集聚, 推动工业持续发展; ②低-低分布的县9个, 为山东省工业发展的洼地, 分布在滨州市、青岛市、枣庄市、东营市, 分别位于胶东半岛高端制造业聚集区、黄河三角洲高效生态制造业聚集区、鲁南经济带和济南城市圈高新技术产业带, 作为各市的政治中心, 可在保证居民居住环境和城市建设品质的基础上合理发展工业企业; ③仅有3个县为负相关的空间格局, 为山东省工业发展不均衡地区, 低-高分布仅在日照市, 高-低分布在菏泽市、枣庄市, 均位于鲁南经济带, 这一地区地形复杂多样, 可根据不同的地形特点科学布局, 充分发掘优势因素, 促进落后地区的工业发展。

中国的工业发展普遍存在不平衡不充分的问题, 山东省工业多样性分布的空间差异表明山东省的工业发展也存在这一问题。山东省工业多样性的差异分布与本区自然资源条件、地区的产业基础、经济发展水平、劳动力、外商投资等密切相关。山东省的工业发展, 应大力实施区域带动战略, 保持发达地区的竞争力, 加快落后地区的开发, 促进经济协调发展, 充分考虑不同区域物质资源、劳动力密集度、知识密集度、外商资本、产业基础等条件的差异, 科学规划产业布局, 通过产业结构的优化和升级, 降低环境污染, 促进山东省的工业生态化发展。

参考文献
[1]
Dissart J C. Regional economic diversity and regional economic stability:research results and agenda. International Regional Science Review, 2003, 26(4): 423-446. DOI:10.1177/0160017603259083
[2]
Conroy M E. The concept and measurement of regional industrial diversification. Southern Economic Journal, 1975, 41(3): 492-505. DOI:10.2307/1056160
[3]
Mack E, Grubesic T H, Kessler E. Indices of industrial diversity and regional economic composition. Growth and Change, 2007, 38(3): 474-509. DOI:10.1111/grow.2007.38.issue-3
[4]
Wagner J E. Regional economic diversity:action, concept, or state of confusion. The Journal of Regional Analysis & Policy, 2000, 30: 2.
[5]
McLaughlin G E. Industrial diversification in American cities. The Quarterly Journal of Economics, 1930, 45(1): 131-149.
[6]
刘晔, 石磊. 工业生态系统多样性评述. 生态学报, 2016, 36(22): 7302-7309.
[7]
Izraeli O, Murphy K J. The effect of industrial diversity on state unemployment rate and per capita income. The Annals of Regional Science, 2003, 37(1): 1-14.
[8]
栾贵勤. 区域经济增长. 长春: 吉林教育出版社, 2001.
[9]
He C F, Ye X Y, Wang J S. Industrial agglomeration and exporting in China:what is the link?. Regional Science Policy & Practice, 2012, 4(3): 317-333.
[10]
Duranton G, Puga D. Diversity and specialisation in cities:why, where and when does it matter?. Urban Studies, 2000, 37(3): 533-555. DOI:10.1080/0042098002104
[11]
Utton M A. Large firm diversification in British manufacturing industry. The Economic Journal, 1977, 87(345): 96-113. DOI:10.2307/2231835
[12]
Gourlay A, Seaton J. The determinants of firm diversification in UK quoted companies. Applied Economics, 2004, 36(18): 2059-2071. DOI:10.1080/0003684042000295610
[13]
Scherer F M. Schumpeter and plausible capitalism. Journal of economic literature, 1992, 30(3): 1416-1433.
[14]
Bishop P, Wiseman N. External ownership and innovation in the United Kingdom. Applied Economics, 1999, 31(4): 443-450. DOI:10.1080/000368499324156
[15]
Imbs J, Wacziarg R. Stages of diversification. American Economic Review, 2003, 93(1): 63-86. DOI:10.1257/000282803321455160
[16]
He C F. Foreign manufacturing investment in China:The role of industrial agglomeration and industrial linkages. China & World Economy, 2008, 16(1): 82-99.
[17]
Lu J Y, Tao Z G. Trends and determinants of China's industrial agglomeration. Journal of Urban Economics, 2009, 65(2): 167-180. DOI:10.1016/j.jue.2008.10.003
[18]
罗胤晨, 谷人旭. 1980-2011年中国制造业空间集聚格局及其演变趋势. 经济地理, 2014, 34(7): 82-89.
[19]
任杲, 王光辉. 产业集聚与产业发展的区域差异分析. 商业经济研究, 2016(1): 177-179. DOI:10.3969/j.issn.1002-5863.2016.01.064
[20]
Hering L, Poncet S. The impact of economic geography on wages:Disentangling the channels of influence. China Economic Review, 2009, 20(1): 1-14.
[21]
冯根福, 刘志勇, 蒋文定. 我国东中西部地区间工业产业转移的趋势、特征及形成原因分析. 当代经济科学, 2010, 32(2): 1-10. DOI:10.3969/j.issn.1002-2848.2010.02.001
[22]
Dawley S. Creating new paths? Offshore wind, policy activism, and peripheral region development. Economic Geography, 2014, 90(1): 91-112. DOI:10.1111/ecge.12028
[23]
金煜, 陈钊, 陆铭. 中国的地区工业集聚:经济地理、新经济地理与经济政策. 经济研究, 2006(4): 79-89.
[24]
贺灿飞, 谢秀珍, 潘峰华. 中国制造业省区分布及其影响因素. 地理研究, 2008, 27(3): 623-635. DOI:10.3321/j.issn:1000-0585.2008.03.016
[25]
Coşar A K, Fajgelbaum P D. Internal Geography, international trade, and regional specialization. American Economic Journal:Microeconomics, 2016, 8(1): 24-56. DOI:10.1257/mic.20140145
[26]
He C F, Guo Q, Ye X Y. Geographical agglomeration and co-agglomeration of exporters and nonexporters in China. GeoJournal, 2016, 81(6): 947-964. DOI:10.1007/s10708-015-9640-8
[27]
李伟, 贺灿飞. 中国出口产业的空间格局演变. 经济地理, 2017, 37(3): 96-105.
[28]
贺灿飞, 朱彦刚, 朱晟君. 产业特性、区域特征与中国制造业省区集聚. 地理学报, 2010, 65(10): 1218-1228. DOI:10.11821/xb201010007
[29]
习近平.决胜全面建成小康社会夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利——在中国共产党第十九次全国代表大会上的报告.人民日报, 2017-10-28(01).
[30]
贺珍瑞, 洪梅香, 牛芳兵. 产业结构优化和经济增长路径的区域差异研究——以山东省为例. 东岳论丛, 2017, 38(11): 144-150.
[31]
Rhoades S A. The Herfindahl-Hirschman index. Fed Reserve Bull, 1993, 79(3): 188-189.
[32]
Tress R C. Unemployment and the diversification of industry. The Manchester School, 1938, 9(2): 140-152. DOI:10.1111/j.1467-9957.1938.tb01420.x
[33]
Bahl R W, Firestine R, Phares D. Industrial diversity in urban areas:Alternative measures and intermetropolitan comparisons. Economic Geography, 1971, 47(3): 414-425. DOI:10.2307/142818
[34]
Bernat Jr G A, Repice E S. Industrial composition of state earnings in 1958-98. Survey of Current Business, 2000, 80: 70-78.
[35]
Krugman P. Geography and Trade. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1991.
[36]
Siegel P B, Johnson T G, Alwang J. Regional economic diversity and diversification. Growth and Change, 1995, 26(2): 261-284. DOI:10.1111/grow.1995.26.issue-2
[37]
Frenken K, Van Oort F, Verburg T. Related variety, unrelated variety and regional economic growth. Regional Studies, 2007, 41(5): 685-697. DOI:10.1080/00343400601120296
[38]
Boschma R, Iammarino S. Related Variety, Trade Variety and Regional Growth in Italy. Utrecht: Utrecht University, 2008.
[39]
Simpson E H. Measurement of diversity. Nature, 1949, 163(4148): 688-668. DOI:10.1038/163688a0
[40]
Pielou E C.数学生态学(第二版).卢泽愚, 译.北京: 科学出版社, 1991.
[41]
Piolou E C.数学生态学引论.卢泽愚, 译.北京: 科学出版社, 1978.
[42]
Getis A, Ord J K. The analysis of spatial association by use of distance statistics//Anselin L, Rey S J, eds. Perspectives on Spatial Data Analysis. Berlin Heidelberg: Springer, 2010: 127-145.
[43]
Anselin L. Local indicators of spatial association-LISA. Geographical analysis, 1995, 27(2): 93-115.
[44]
Ellison G, Glaeser E L. The geographic concentration of industry:Does natural advantage explain agglomeration?. The American Economic Review, 1999, 89(2): 311-316. DOI:10.1257/aer.89.2.311
[45]
Neffke F, Henning M, Boschma R. How do regions diversify over time? Industry relatedness and the development of new growth paths in regions. Economic Geography, 2011, 87(3): 237-265. DOI:10.1111/ecge.2011.87.issue-3
[46]
Thun E. Keeping up with the Jones':decentralization, policy imitation, and industrial development in China. World Development, 2004, 32(8): 1289-1308. DOI:10.1016/j.worlddev.2004.02.007
[47]
Block F, Keller M. State of Innovation: the US Government's Role in Technology Development. Boulder, Colorado: Paradigm Publishers, 2010.
[48]
Catin M, Luo X B, Van Huffel C. Openness, Industrialization, and Geographic Concentration of Activities in China. Washington, DC:World Bank, 2005, 3706.
[49]
魏玮, 马松昌. 基于动态面板GMM分析的产业集聚与经济增长实证研究——以山东半岛城市群为例. 上海经济研究, 2013, 25(6): 23-32.
[50]
章元, 刘修岩. 聚集经济与经济增长:来自中国的经验证据. 世界经济, 2008(3): 60-70. DOI:10.3969/j.issn.1002-9621.2008.03.007
[51]
范剑勇. 产业集聚与地区间劳动生产率差异. 经济研究, 2006(11): 72-81.
[52]
林理升, 王晔倩. 运输成本、劳动力流动与制造业区域分布. 经济研究, 2006(3): 115-125. DOI:10.3969/j.issn.1005-913X.2006.03.047
[53]
Bosker M. Growth, agglomeration and convergence:a space-time analysis for European regions. Spatial Economic Analysis, 2007, 2(1): 91-100. DOI:10.1080/17421770701255237
[54]
Cole M A, Elliott R J R. Determining the trade-environment composition effect:the role of capital, labor and environmental regulations. Journal of Environmental Economics and Management, 2003, 46(3): 363-383. DOI:10.1016/S0095-0696(03)00021-4
[55]
张可云, 傅帅雄, 张文彬. 产业结构差异下各省份环境规治强度量化研究. 江淮论坛, 2009(6): 10-15. DOI:10.3969/j.issn.1001-862X.2009.06.002