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【精彩论文】基于工业电力数据的区域制造业空间集聚模型
观点凝练
摘要：电力数据具有实时性和准确性的优点，越来越多的电网企业开展电力消费数据的应用服务，助力区域产业发展。基于此，提出将工业电力数据应用于区域产业空间集聚研究，综合采用区位商、空间基尼系数，分析单一产业的集聚程度；进一步，采用投入产出模型确定区域产业链的关联关系，再利用共同集聚指数计算产业链的集聚效应。最后采用福建省制造业电力消费数据，对福建省产业空间集聚开展实证分析，并以经济数据对结果进行校验，结果表明：电力数据具有动态监测产业集群空间集聚活动的能力，可为区域产业布局提供数据支撑。
结论：本文提出了将电力数据应用于制造业空间集聚效应的测度研究， 拓宽了电力数据的应用范围。通过对福建省制造业的实证分析得到以下结论。
（1）电力消费数据可以有效挖掘产业的集聚程度、产业的集聚中心转移现象以及关联产业链的共同集聚程度。较经济数据而言，基于电力数据的区域产业空间分布模型具有动态、实时监测的能力，可为政府和企业决策提供更加快捷的数据支撑。
（2）电力数据与经济数据在区位商、基尼系数、共同集聚指数这三类空间分布模型的匹配率分别为：67.74%、80.6%、83.3%。证实了对于产业或产业链地理上的集聚活动，电力数据较传统经济数据类型同样具有测算与分析能力。同时，电力数据可为产业集聚活动提供不同的分析视角。
（3）基于工业电力数据的产业集聚测度方法可以快速识别区域战略性新兴产业的集聚效应，动态分析产业集聚的全过程。结合具体产业的发展特点和现状，政府部门可提供相关的政策或资金支持，以实现区域新兴产业集群加速培育和成型。
引文信息
黄夏楠, 沈豫, 刘林, 等. 基于工业电力数据的区域制造业空间集聚模型[J]. 中国电力, 2022, 55(10): 150-160.HUANG Xianan, SHEN Yu, LIU Lin, et al. A spatial agglomeration model of regional manufacturing industry based on industrial power data[J]. Electric Power, 2022, 55(10): 150-160.往期回顾
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审核：方彤
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