中國城市生產性服務業與制造業協同集聚的測度及影響因素

吉亞輝，甘麗娟

(西北師范大學經濟學院，甘肅 蘭州 730070)

中國城市生產性服務業與制造業協同集聚的測度及影響因素

吉亞輝，甘麗娟

(西北師范大學經濟學院，甘肅 蘭州 730070)

本文通過構造產業協同集聚指數，利用2006—2013年中國268個地級及以上城市數據，對生產性服務業與制造業的協同集聚程度進行測算，并根據新經濟地理學的垂直關聯模型，構建影響生產性服務業與制造業協同集聚的理論框架，從地區和行業層面對生產性服務業與制造業協同集聚的影響因素進行實證檢驗。結果表明:中國城市生產性服務業與制造業存在協同集聚現象；生產性服務業與制造業協同集聚影響因素的作用存在差異；生產性服務業各細分行業對生產性服務業與制造業的協同集聚的影響也存在差異。

生產性服務業；制造業；協同集聚測度；影響因素

1 引言

關于生產性服務業與制造業協同集聚的研究，國內外學者主要以垂直分工和馬歇爾外部經濟理論為視角，探討生產性服務業與制造業協同集聚現象的存在性及其影響因素[1-5]。

目前關于生產性服務業與制造業協同集聚的研究現狀是:第一，現有研究主要集中在對生產性服務業與制造業協同集聚現象的區域性描述上。第二，以新經濟地理學為視角來研究生產性服務業與制造業協同集聚的文獻相對較少。本文則是在現有研究的基礎上，基于新經濟地理學的垂直關聯模型，從空間和產業兩個維度，考察了生產性服務業與制造業協同集聚的影響因素，并分別討論了全國、東部和中西部城市生產性服務業各細分行業集聚度對生產性服務業與制造業協同集聚的影響。

2 生產性服務業與制造業協同集聚的測度

2.1 測度方法與數據說明

為了測度每個城市的生產性服務業與制造業協同集聚程度，首先構建j城市i產業的集聚指數，考慮到數據的可得性，本文采用區位熵指數，計算公式為:

其中，Rij表示j城市i產業的區位熵指數，Sij表示j城市i產業的就業人數占整個地區的份額，Si表示i產業的就業人數在全國就業人數中所占的份額，Sij/Si衡量了j城市i產業的專業化集聚程度，Sij/Si的值越大，表示專業化水平越高。

在公式 (1)基礎上，使用生產性服務業和制造業的區位熵指數，構造產業協同集聚指數rmpj，測算生產性服務業與制造業的協同集聚程度。一般情況下，當Rmj＞1時，我們認為j城市的制造業在全國來說具有集聚優勢，同理，當Rpj＞1時，我們認為j城市的生產性服務業在全國來說具有集聚優勢。如果Rmj+Rpj＜1，j城市生產性服務業和制造業的區位熵指數都較小，在全國來說均不存在集聚優勢，在這種情況下，生產性服務業與制造業的協同集聚不明顯，因此本文對Rmj+Rpj＜1的情況不予研究，計算公式如下:

其中，rmpj表示j城市生產性服務業與制造業的協同集聚指數，Rmj、Rpj分別表示j城市制造業區位熵指數和生產性服務業的區位熵指數。當Rmj+Rpj≥1時，rmpj值越大，j城市生產性服務業與制造業協同集聚水平越高。

目前學界對生產性服務業的界定尚無定論，本文所指的生產性服務業涉及服務業的七個細分行業，包括:交通運輸、倉儲和郵政業 (以下簡稱交通運輸業)、信息傳輸、計算機服務和軟件業(以下簡稱信息服務業)、批發零售業、金融業、房地產業、租賃和商業服務業、科學研究、技術服務和地質勘查業 (以下簡稱科學技術服務業)。本文所有數據均來源于2007—2014年 《中國城市統計年鑒》。本文的東部樣本包括北京、河北、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南11個省市共100個城市，中西部樣本包括其他20個省市的168個城市。

2.2 測度結果

測度結果表明，2006—2013年中國東部城市生產性服務業集聚水平和制造業集聚水平均高于中西部城市和全國城市平均值，但東部城市生產性服務業與制造業協同集聚水平卻明顯低于中西部城市和全國城市平均水平。這與實際情況相符，東部城市的經濟發展程度高，城市的職能分工已經比較完善，生產性服務業主要分布在區域的中心城市，制造業主要集中分布于邊緣城市，并且得益于較低的商務成本這種集聚現象在東部地區不斷得到加強。因此，同中西部相比東部城市生產性服務業和制造業各自的集聚水平較高，但兩者協同集聚效果不佳。此外，2006—2013年中國268個城市的生產性服務業集聚指數、制造業集聚指數以及生產性服務業與制造業的協同集聚指數的全局Moran，s I值都大于零，且均通過了1%的顯著性檢驗。

3 生產性服務業與制造業協同集聚的機理分析與假說提出

依據垂直關聯模型，對生產性服務業與制造業協同集聚機理進行分析，上游產業部門是生產性服務業，用上標p表示，下游產業部門是制造業，用上標m表示，生產性服務業和制造業同時分布在兩個地區 (i＝1，2)，vp、ρp、ηp和vm、ρm、ηm分別表示生產性服務業和制造業的相對產業分布、相對生產成本和相對需求。

制造業作為下游產業部門，以生產性服務業和勞動力作為投入，則制造業的成本函數及相對生產成本分別為:

上式表明制造業的相對生產成本是生產性服務業相對產出分布vp的函數。

假設制造業的需求來自市場上最終的消費者支出，即制造業的相對需求η-m是外生的，而生產性服務業的相對需求ηp是內生的。同時假設生產性服務業全部產出都投入到制造業中，由于生產性服務業投入占制造業成本份額為δ，則有:

則生產性服務業與制造業的協同集聚可以用下式表示:

根據上述分析提出以下假說:

假說一:生產性服務業集聚程度和生產性服務業與制造業協同集聚水平呈正相關。

假說二:制造業集聚程度和生產性服務業與制造業協同集聚水平呈正相關。

假說三:交易費用和生產性服務業與制造業協同集聚水平呈負相關。

假說四:城市的工資水平和生產性服務業與制造業協同集聚水平呈正相關。

假說五:城市的市場規模和生產性服務業與制造業協同集聚水平呈正相關。

4 生產性服務業與制造業協同集聚影響因素的實證研究

根據理論模型，同時考慮對外開放度和政府干預三個控制變量，建立OLS模型、SLM模型和SEM模型:

其中:Yi為第i城市生產性服務業與制造業的協同集聚水平，用前文測算的協同集聚指數表示；Proi為第 i城市生產性服務業的集聚水平，Mani表示第i城市制造業的集聚水平，用前文測算的區位熵指數表示；Comi為第i城市的交易費用，用城市固定電話年末用戶數與全國城市固定電話年末用戶數平均值的比重表示；Wagi為第i城市的職工工資水平，用城市職工工資與全國城市職工工資平均值的比重表示；Popi表示第i城市的市場規模，用城市年末人口總數與全國城市年末人口總數平均值的比重表示；Fori表示第i城市的對外開放程度，用城市實際使用外資金額與全國城市實際使用外資金額平均值的比重表示；Covi表示第i城市的財政支出水平，用城市公共財政支出與全國城市公共財政支出平均值的比重表示。

由LM檢驗及Robust LM檢驗結果可知，全國地區樣本和東部樣本應該選擇SEM模型，中西部樣本選取SLM模型進行回歸則更加合理。表1結果顯示:就全國而言，生產性服務業集聚水平和制造業集聚水平的回歸系數均為正值，假說一、假說二均得到驗證。但是從地區層面看，生產性服務業集聚和制造業集聚對兩者協同集聚的這種推動作用存在區域差異。生產性服務業集聚水平在東部城市樣本中顯著地促進生產性服務業與制造業協同集聚，但在中西部城市樣本中的作用效果不顯著，這可解釋為東部城市的生產性服務業發展水平較高，生產性服務業的區位選擇會顯著提高生產性服務業與制造業協同集聚，而中西部城市生產性服務業發展水平較低，其區位選擇對生產性服務業與制造業協同集聚水平的推動作用不明顯。制造業集聚水平在中西部樣本中顯著地促進生產性服務業與制造業的協同集聚程度的提高，在東部樣本中制造業集聚水平卻阻礙生產性服務業與制造業的協同集聚，這可解釋為中西部城市的生產性服務業發展不是很成熟，因此，在制造業集聚過程中，對生產性服務業會產生很強的協同集聚效應，進而提高生產性服務業與制造業的協同集聚，但是目前東部城市已基本形成了在中心城市發展生產性服務業，在周邊城市布局制造業的 “核心-外圍”模式，因此，制造業在東部城市的進一步集聚只會導致生產性服務業與制造業分離程度加劇，降低生產性服務業與制造業的協同集聚。從全國樣本和東中西部樣本來看，交易費用的回歸系數均顯著為負，假說三得到驗證。這是因為，較高的交易費用不利于生產性服務業與制造業的協同定位[6]，進而使生產性服務業與制造業在空間上趨于分散，降低生產性服務業與制造業的協同集聚度。城市職工工資水平的回歸系數為正值，假說四得到驗證。這是因為，在其他條件相同的情況下，較高的工資水平意味著較低的生活成本，由于市場接近效應和生活成本效應這種聚集力的存在，使得企業在地區的布局更加集中，進而促進生產性服務業與制造業的協同集聚。無論是在東部樣本還是中西部樣本中，市場規模的回歸系數均顯著為正，假說五得到驗證。這可解釋為，市場規模的擴張使得廠商數量增加，生產要素呈現多樣化，進而使生產過程的專業化程度提高，而更為細化的分工會促進生產性服務業與制造業實現協同集聚程度。

為了進一步剖析生產性服務業細分行業對生產性服務業與制造業協同集聚的影響，用兩者的協同集聚指數作為因變量，用生產性服務業各細分行業的區位熵指數作為自變量，分別建立OLS模型、SLM模型和SEM模型:

其中:Yi為第i城市生產性服務業與制造業的協同集聚水平，用協同集聚指數表示；TraRi、InfRi、RetRi、 FinRi、 EstRi、 LeaRi、 SciRi和 ManRi分別為第i城市交通運輸業、信息服務業、批發零售業、金融業、房地產業、租賃和商業服務業、科學技術服務業和制造業的集聚程度。

由LM檢驗及Robust LM檢驗結果可知，全國樣本、東部地區樣本和中西部地區樣本均支持空間滯后模型。表2顯示:交通運輸業的集聚回歸系數為正值，且在東部地區樣本中通過5%的顯著性檢驗，而在全國和中西部樣本中未通過檢驗。說明對中西部城市而言，現有交通運輸業發展程度難以有效推動生產性服務業與制造業協同集聚水平的進一步提升。信息服務業集聚阻礙生產性服務業與制造業的協同集聚，對東部城市而言阻礙作用尤其明顯，因為信息服務業的發展提高了其他生產性服務業和制造業的交易效率，減少生產性服務業和制造業分開布局的費用，促使兩者在地理位置上的分離，并且在經濟發展程度高的地區這種作用更明顯。批發零售業集聚促進生產性服務業與制造業的協同集聚，并且在東部城市中促進作用尤其明顯。就全國、東部和中西部樣本而言，金融業集聚均通過了1%的顯著性檢驗，這反映出城市中金融業的集聚可以有效地提高該地區生產性服務業與制造業的協同集聚發展水平，但是這種推動作用在東中西部城市中存在差異，東部樣本的回歸系數0.3888大于中西部樣本的回歸系數0.2739，說明金融業集聚在經濟發展程度較高的地區更容易推動生產性服務業與制造業的協同集聚發展。房地產業的集聚對中西部城市生產性服務業與制造業的協同集聚有顯著的正向作用，在產業集聚程度較低的中西部城市，房地產業的集聚很容易提升該地區生產性服務業與制造業的協同集聚水平。同中西部樣本的回歸結果相比，東部城市租賃和商業服務業集聚、科學技術服務業集聚的回歸系數均較大。在東部城市中，租賃和商業服務業及科學技術服務業的區位選擇，對生產性服務業與制造業的協同集聚的促進作用更加明顯。這是由于相對于經濟發展較慢的中西部城市來說，同樣程度的推動作用下，租賃和商業服務業集聚及科學技術服務業集聚更容易提升東部經濟發達地區的生產性服務業與制造業協同集聚水平。

表2 中國城市生產性服務業分行業集聚對其與制造協同集聚影響的回歸結果

5 研究結論

第一，無論是全國范圍內還是區域范圍內，生產性服務業與制造業均存在協同集聚現象。東部城市生產性服務業集聚指數和制造業集聚指數的平均值都高于中西部城市和全國平均水平，但是東部城市生產性服務業與制造業協同集聚指數的平均值卻明顯低于中西部城市和全國平均水平。

第二，對不同地區而言，生產性服務業與制造業協同集聚影響因素的作用存在差異。在東部樣本中，生產性服務業集聚、職工工資水平、市場規模和對外開放程度促進生產性服務與制造業的協同集聚，制造業集聚、交易成本和政府干預阻礙生產性服務與制造業的協同集聚發展。而在中西部樣本中制造業集聚、職工工資水平和市場規模因素，對生產性服務與制造業的協同集聚起促進作用，交易成本和政府干預阻礙了生產性服務與制造業協同集聚。

第三，對不同行業而言，生產性服務業各細分對生產性服務業與制造業的協同集聚的影響存在差異。信息服務業集聚和房地產業的集聚，阻礙東部城市生產性服務業與制造業的協同集聚，而交通運輸業和批發零售等產業的集聚，促進東部生產性服務業與制造業的協同集聚。金融業和房地產業的區位選擇顯著地促進中西部城市生產性服務業與制造業的協同集聚。

[1]王碩.生產性服務業區位與制造業區位的協同定位效應——基于長三角27個城市的面板數據[J].上海經濟研究，2013，(03):117-124.

[2]陳娜，顧乃華.我國生產性服務業與制造業空間分布協同效應研究[J].產經評論，2013，(05):35-45.

[3]Glenn Ellison，Edward L.Glaeser，William Kerr.What Causes Industry Agglomeration?:Evidence from Co-agglomeration Patterns [J].American Economic Review，2010，(6):1195-1213.

[4]江曼琦，席強敏.生產性服務業與制造業的產業關聯與協同集聚[J].南開學報(哲學社會科學版)，2014，(01):153-160.

[5]席強敏.外部性對生產性服務業與制造業協同集聚的影響——以天津市為例[J].城市問題，2014，(10):53-59.

[6]陳建軍，陳菁菁.生產性服務業與制造業的協同定位研究——以浙江省69個城市和地區為例[J].中國工業經濟，2011，(06):141-150.

(責任編輯 劉傳忠)

Co-agglomeration Level of China's Producer Services and Manufacturing Industry and Its Influence Factors

Ji Yahui，Gan Lijuan
(School of Economics，Northwest Normal university，Lanzhou 730070，China)

The paper establishes a co-agglomeration index of agglomeration producer services and manufacturing industry and takes the data of 268 above prefecture cities in China during 2006—2013.According to the vertical linkage model of new economic geography，we build up the theoretical framework of co-agglomeration effect mechanism and make an empirical study.The results show that the producer services and manufacturing industry of China has collaborative clustering phenomenon.The role of each influence factors and subdivision producer services agglomeration are different to the producer services and manufacturing industry co-agglomeration.

Producer services；Manufacturing industry；Co-agglomeration；Influence factors

F204

A

國家自然科學基金項目 “供應和需求混合中斷下供應鏈協調的理論與應用研究”(71471148)。

2015-06-02

吉亞輝 (1964-)，女，陜西韓城人，碩士，教授；研究方向:區域空間結構。