汪增洋，吴慧梓

（安徽财经大学经济学院，安徽蚌埠233000）

一、引 言

随着城市化进程的不断推进，城市面貌日新月异、城市规模迅速壮大且产业结构不断优化调整，城市职能结构也快速转型。城市职能是指城市在国家或某一区域的政治、经济、文化等各个领域的活动中所起到的作用和承担的分工[1]。研究城市职能有助于了解区域当下的发展程度以及把握未来的发展趋势，能够确定城市性质，是制定城市总体规划、制定城市发展战略的必要前提和基础，其相关问题的研究具有重大的实践意义。国外学者奥隆索（Aurousseau）最早研究城市职能的分类，通过定性描述把城市划分为6 种类型，包括为行政、文化、生产、防务、交通和娱乐等[2]。其后，英国地理学家Cater、波纳尔(Pownall)、纳尔逊(Nelson)[3-5]等学者先后将研究视角集中在研究框架、理论方法和实证分析等方面，西方城市职能研究的主流趋势集中在计算与评估多变量的城市职能分类。我国最早对城市职能进行研究的学者周一星，提出城市职能的“三要素理论”，包括专业化部门、职能强度和职能规模3 个要素[6]，对我国后来的城市职能研究产生深远影响。随后，许一峰等基于第五次人口普查分县数据与基于四普资料的分类结果比较,分析得出了1990—2000 年中国城市职能结构变化的动态特征及其影响因素和变化机制[7]。季小妹等从城市职能结构类型、发展阶段和效益三方面比较分析了我国26个省会城市职能结构[8]。曾鹏等分析比较了中国十大城市群职能结构特征的异同点及其发展和变化规律[9]。王振波等利用全国第五次和第六次人口普查数据,分析了2000—2010年长江经济带城市职能结构与演变特征[10]。近年来安徽省处在工业化转型、城市化加速阶段，2018 年城镇化率达到54.7%，在快速城镇化背景下对其城市职能的研究十分必要。本文以新型城镇化背景下的安徽省为研究区域，旨在理清各市间城市职能结构及空间分异现状，并基于此提出分区优化思路及分工合作重点，以期对安徽省及各市经济社会健康发展提供参考。

二、研究方法和数据

（一）研究方法

以往研究以区位商值是否大于1 作为判断基本职能或非基本职能的划分标准，但是区位商法的假设只有在国家没有外贸出口和全国各城市都有相同的生产率和消费结构的前提下才能成立，对于重要的出口部门，用全国比重去衡量城市满足本地需要的部分，显然标准就偏高了。城市之间在同一部门生产率的实际差别和消费习惯的不同也会影响计算的准确性[11]。因此，再用区位商作为基本职能和非基本职能的划分就不太合适。但是区位商值的大小可以反映出地区的某项经济指标在全国是否具有优势。因此，本文通过比较区位商大小增减来反映一段时间内城市职能的发展情况。LQij表示i 城市j 产业的区位商；Eij表示i城市j 行业的就业人数；Ei表示i 城市总的就业人数；Ej表示所有城市j行业的就业人数；E表示所有城市所有行业的就业人数。

在此基础上，分别从职能规模、职能强度和专业化部门3 个要素分析安徽省城市职能结构的演变特征。采用城市分行业从业人员数反映城市的职能规模，使用纳尔逊城市职能统计分析方法计算城市职能强度，其中Hij为i城市j职能部门的从业人员比重,为所有城市j职能部门的平均从业人员比重，S.D代表所有城市该行业从业人员比重的标准差。Fij表示i城市j产业的城市职能强度指数，Fij值越大，表明城市的职能强度越高。借鉴梅琳等[12]的研究成果，将0≤Fij<0.5、0.5≤Fij<1、1≤Fij<2、Fij≥2 分别确定为低、中、较高和高职能强度，并且将Fij≥1的职能部门确定为城市的专业化部门。

（二）研究数据

本文以安徽省16个地级以上城市作为研究单元。研究数据取自2009年和2018年《安徽省统计年鉴》以及安徽省各市的统计年鉴，涵盖16个地级以上城市19个行业的从业人员数据和分行业工业总产值数据。在城市职能划分上，借鉴王振波等[10]的分类方法，把相关性很高、性质同一的部门进行归并处理。由于农林牧渔业并不是城市主要职能，故剔除农林牧渔业。参照《国民经济行业分类》（GB/T4754—2018）将制造业和电力、燃气及水的生产和供应业归并为工业；由于采矿业可反映出一个地方的资源禀赋，故单独列出；交通运输、仓储和邮政业以及信息传输、计算机服务和软件业归并为交通通信业；批发和零售业以及住宿和餐饮业归并为商业；科学研究和技术服务业以及水利、环境和公共设施管理业归并为科研管理业；教育、卫生和社会工作以及公共管理、社会保障和社会组织业归并为社会服务业；居民服务、修理和其他服务业以及租赁和商务服务业归并为其他服务业；归并处理后得到矿业、工业、建筑业、交通通信、商业、金融业、房地产业、科研管理、行政、社会服务和其他服务职能共11个城市职能变量。

由于分行业工业总产值数据的总类较多，为了便于分析和观察，本文参照原嫄等[13]研究的分类方法，依照生产要素在不同行业大类的密集程度的惯例分类，大致可分为四个类型，分别是资源密集型产业、劳动密集型产业、资本密集型产业和技术密集型产业。

表1 分行业工业总产值划分类型

三、安徽省城市职能演变特征

（一）城市职能结构特征

根据区位商公式分析结果，安徽省矿业、建筑业、金融业、行政、社会服务、工业、交通通信、商业、房地产业、科研管理和其他服务职能的区位商值分别如下（表2）。2009—2018 年，安徽省内工业、房地产、交通通信、商业、建筑业和金融业职能区位商值出现不同程度的增加，其中工业、房地产、金融业职能提升最高，工业的发展带动了生活性服务业与生产性服务业的发展，反映近些年安徽省工业化与城市化进程的加速发展。安徽作为中部地区相对不发达省份，选择加速发展工业对于地区经济的推动作用更加明显，处在工业化发展中期的安徽[14]，工业职能正在不断强化。除以上职能，其余矿业、行政、社会服务、科研管理和其他服务职能的区位商值分别下降，其中矿业的区位商值下降最多，这与资源型城市自身资源量的减少以及受到国家经济结构转型的影响有关，行政、社会服务和其他服务业等这类公共服务业由于省内工业化进程的加速和市场经济体制的不断完善，职能稍有弱化。科研管理职能较弱可能与近些年安徽承接长三角地区产业转移有关，相关先进技术依赖长三角地区的转移，自身科技研发能力不足。

表2 2009—2018年安徽省城市职能部门区位商

（二）城市职能要素演变特征

1.城市职能规模演变特征

从城市职能规模上看，2009—2018年建筑业、房地产、交通通信、金融业和商业职能就业人口比重普遍上升，其中建筑业发展迅猛，就业人口比重上升幅度最大；采矿业、社会服务和行政业就业人口比重普遍下降，变化趋势与全国同步且均高于全国平均水平。全国层面上，工业职能就业人口比重下降2.27%，安徽省工业就业人口比重增加2.69%，工业职能就业人口比重增加显著，工业仍是安徽省就业人口比重最多的行业；科研管理就业比重上升0.18%，安徽省科研管理就业比重下降0.42%；其他服务就业比重上升0.69%，安徽省其他服务就业比重下降0.03%，低于全国平均水平。

表3 2009—2018年安徽省城市和全国行业就业人口比重对比表（单位：%）

2.城市职能强度和专业化部门演变特征

2009—2018年间安徽省矿业职能地位较为稳定。具备该职能专业化部门的城市为淮北、淮南两市，职能强度较高，采矿业是其主导职能。工业职能强度增加，向“遍在”职能方向发展，除皖北大部分城市和旅游城市黄山外，其余城市工业职能强度不断增强。工业职能为专业化部门的城市数量仍为3个，素有“钢城”之称的马鞍山，工业职能强度减弱，不具主导优势，但服务业职能强度增加。交通通信业上，“合芜蚌”地区仍为主要交通通信枢纽，省会城市合肥的职能强度最高。

建筑业、房地产和商业职能增强，地域集聚性明显，快速城镇化进程显著。2009—2018年，具备建筑业职能的城市由皖南转至皖北，蚌埠和宿州城市职能强度大幅提升，这与近几年省内促进皖北地区加快发展、加速崛起的发展政策有关；房地产职能强度普遍增强，蚌埠、合肥、安庆、黄山等地房地产职能强度较高；商业职能强度略有上升，具备该职能强度的城市增加。随着城镇化进程的不断推进，建筑业和房地产职能也得到了一定程度提升，建筑业的快速发展在一定程度上拉动商业的快速发展，在空间上表现为以中心城市合肥为核心，带动周边城市发展，这也表明作为省会城市的合肥其快速发展水平在全省遥遥领先。

金融、科研管理职能专业化部门数量不变，职能强度上逐渐呈现“多而小”的发展格局。金融业方面阜阳、池州和黄山职能强度较高，皖中地区缺乏明显的金融核心；科研管理职能上，受到中心城市合肥的辐射作用以及产业转移的影响，合肥周边的六安、淮南职能强度最高，沿江城市职能强度增加最多。

行政、社会服务、其他服务等公共服务业呈现均等化趋势。具备该类职能专业化部门的城市数量几乎未发生变化，职能强度基本维持在中等强度上下。安徽省正处在城镇化快速发展和工业化中期阶段，大量就业人口转移至工业、房地产或金融行业等，政府行政人员数量基本稳定，由于市场经济体制的完善，社会服务制度的高效化和管理职能的多元化，行政职能及社会服务职能均在弱化，各个城市该类职能均呈现均等化发展趋势。

表4 2009—2018年安徽各城市职能强度和专业化部门

（三）工业职能演变特征

通过上述分析发现，2009—2018 年间安徽省的工业职能区位商增加显著，职能规模、职能专业化部门和职能强度都有着不同程度的提高，反映出在“工业强省”战略的强力带动下，安徽省工业化进程明显加快，工业实力增强，因此有必要对安徽省工业发展职能进行研究。利用安徽省各地级市分行业工业总产值的数据，探究安徽省工业内部分工情况。

如表5 所示，总的来看，2009—2018 年安徽省资源密集型、资本密集型产业的产值下降比较明显，劳动密集型产业产值基本维持不变，技术密集型产业产值上升幅度较大，这与杨智峰等[15]对中部地区工业结构升级的研究基本一致。工业结构升级表现出不同类别行业在工业中所占份额比重的增加或减少，2009—2018年安徽省技术密集型行业份额比重大幅增加，资源密集型和资本密集型行业比重减少，这意味着安徽省工业结构的升级，2018年技术密集型产业比重达到40.15%，说明安徽省正处在工业化中期向工业化后期发展的阶段。

分行业看，资源密集型产业内部呈现不同程度的下降，这与资源型城市自身资源量的影响以及国家经济结构转型的影响有关。其次，劳动密集型产业产值基本未发生变化。安徽省作为农业大省，早期工业化发展水平不高，以劳动密集型产业为主，产业比重较高。研究表明，近些年东部地区劳动密集型产业主要转移至长江中游地区[16]，其中包括安徽省，因此由于自身发展基础以及受到产业转移的影响，近几年劳动密集型产业比重基本维持不变。2009—2018年安徽省资本密集型产业比重下降明显，其中以黑色金属冶炼和压延加工业为代表，下降份额最多，此类产业对环境污染较为严重，超出环境承载力，在此期间，政府提出从要素和投资驱动转为创新驱动经济增长，因此，资本密集型产业比重下降，技术密集型产业比重逐渐提高。

表5 2009—2018年安徽省分行业工业总产值变动情况

从不同城市分工上看，2009—2018 年各城市优势行业类型几乎没有改变（表6）。中心城市合肥的优势职能是计算机通信、电子设备制造业等技术密集型产业，一定程度上反映出合肥的工业化水平较高，处在全省的领先地位。芜湖、马鞍山和铜陵的优势职能体现在运输设备制造业、金属冶炼和机械设备修理等资本密集型产业。淮南和淮北的优势职能体现在煤炭开采洗选和电力、热力生产等资源密集型产业上。蚌埠、安庆、宣城具有一定的工业基础，优势职能主要是劳动密集型和资本密集型产业，如纺织业、石油加工、化学原料和化学制品制造业，但是其职能优势并不突出。毫州、宿州、阜阳、六安等以农业为主的地区，工业发展水平低，优势职能以劳动密集型产业为主，如废弃资源综合利用、木材加工、家具制造、纺织业等。黄山、池州等以旅游为主的山区，工业规模偏小，工业化水平不高，职能优势并不显著，其优势职能以劳动密集型产业为主。

表6 安徽省各市2009—2018年具有优势的前三个行业类型

池州滁州阜阳合肥淮北淮南黄山六安马鞍山铜陵芜湖宿州宣城资源密集型技术密集型劳动密集型技术密集型劳动密集型技术密集型技术密集型劳动密集型资本密集型技术密集型技术密集型技术密集型资源密集型劳动密集型资本密集型资源密集型资源密集型技术密集型劳动密集型资本密集型劳动密集型劳动密集型资源密集型劳动密集型资本密集型资本密集型资源密集型资本密集型资源密集型技术密集型资本密集型技术密集型资本密集型技术密集型劳动密集型劳动密集型资本密集型劳动密集型劳动密集型资源密集型劳动密集型资源密集型资源密集型技术密集型劳动密集型资本密集型劳动密集型劳动密集型技术密集型技术密集型技术密集型资源密集型资源密集型劳动密集型资源密集型资源密集型资源密集型资本密集型劳动密集型劳动密集型劳动密集型资源密集型劳动密集型技术密集型资源密集型资本密集型资本密集型资本密集型资本密集型资本密集型资源密集型资源密集型资源密集型劳动密集型劳动密集型资源密集型资本密集型劳动密集型

四、 结论和建议

通过对安徽省城市职能的演变研究，可以得到如下结论：（1）2009—2018 年安徽省工业、房地产、金融业发展较为迅速，商业、行政、社会服务等生产性服务业发展较为缓慢。（2）城市职能部门规模变化与全国基本同步，不同规模城市发展不均衡，中心城市对人口的吸引力强，中小城市的吸引力较弱。（3）城市专业化部门数量基本不变；工业、房地产、商业、金融业职能强度普遍增加，向“遍在”职能方向发展，行政、社会服务、其他服务等公共服务业呈现均等化发展趋势。（4）2009—2018年技术密集型产业发展最为迅速，劳动密集型产业发展稳定，资源密集型和资本密集型产业比重大幅减少；城市分工上，省会城市合肥主要承担技术密集型产业，芜湖、马鞍山、铜陵这类沿江工业城市主要承担资本密集型产业，淮南、淮北这类资源型城市承担资源密集型产业，皖北地区毫州、宿州、阜阳、六安和皖南地区黄山、池州主要承担劳动密集型产业。

在新型城镇化的背景下，考虑安徽省城市职能的演变和现状特征，在城市职能方面可进一步优化。安徽省内各城市专业化部门较为单一，应积极引导各城市培育特色的城市职能部门，增强城市发展的内生动力，实现错位竞争。其中淮南、淮北等资源型城市专业化部门单一，亟需统一引导其发展转型；工业上进一步提升工业专业化，重点发展技术型产业，加强高新技术产业研发与应用，在技术型产业上形成辐射力，承接产业转移应围绕区域内现有拥有比较优势的节能环保、医药、现代物流、农产品深加工等行业进行重点承接，形成区域品牌；应加大科研管理人才队伍建设和投入，制定适当的人才政策，吸引人才，提高省内的科技创新能力。