城市制造業與生產性服務業的空間關聯與協同定位

程中華

(1.泰山學院管理學院，山東　泰安　271000；2.東南大學經濟管理學院，江蘇　南京　211189)

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城市制造業與生產性服務業的空間關聯與協同定位

程中華1,2

(1.泰山學院管理學院，山東泰安271000；2.東南大學經濟管理學院，江蘇南京211189)

本文利用中國285個地級及以上城市的統計數據，運用空間關聯分析和空間聯立方程研究了城市制造業與生產性服務業之間的空間關聯與協同定位，結果表明：①城市制造業集聚與生產性服務業集聚之間存在顯著的全局空間正相關性和局部空間集聚效應，這意味著制造業與生產性服務業在區位選擇上存在正向空間關聯。②二者之間存在雙向作用機制，這意味著制造業與生產性服務業之間存在協同定位關系。③二者與周圍城市密切相關，周圍城市的制造業集聚和生產性服務業集聚會通過空間外溢作用于本城市的制造業集聚和生產性服務業集聚。

制造業；生產性服務業；空間關聯；協同定位；空間聯立方程

1　文獻回顧與問題提出

制造業與生產性服務業的協同發展問題近年來已經成為產業經濟學領域研究的熱點。早期的研究主要是從產業層面來分析兩者之間的互動機制，主要集中在以下三個方面：一是基于古典經濟學中產業分工理論的互動機制研究；二是基于新制度經濟學中交易成本理論的互動機制研究；三是基于演化經濟學中共生演化理論的互動機制研究。隨著新經濟地理學理論的發展和完善，學者們開始從空間層面來分析兩者之間的互動機制。由于制造業與生產性服務業在產業層面上存在交互作用和互惠影響，使得兩者為了接近對方市場并獲得規模報酬遞增，在空間上必然存在共同集聚或協同定位關系。因此，研究主要圍繞以下兩個方面展開：一是圍繞制造業與生產性服務業的共同集聚展開研究[1-2]；二是圍繞制造業與生產性服務業的協同定位展開研究[3-4]。

雖然關于兩者之間互動機制的研究已經取得了豐富的成果，但還是存在需要進一步研究的地方：①較多文獻孤立地從產業或空間某一方面進行分析，而關于兩者在產業與空間結合方面的研究還相對較少。事實上，產業層面和空間層面相互促進、內生聯立。產業層面上的互動推動了空間層面上的協同定位；同樣，空間層面上的協同定位又加強了產業層面上的互動。因此，研究制造業與生產性服務業的互動機制，必須要同時考慮產業和空間兩個維度，把產業的經濟屬性和空間屬性結合起來[5]。②從空間層面分析兩者之間的互動機制時，現有文獻較多忽視了制造業與生產性服務業在地理位置上的空間關聯和空間溢出效應。由于各地區產業發展的重要原因之一，是地區之間的經濟互動、協同發展而產生的空間關聯和空間溢出效應，從空間計量經濟學的角度來看，忽視這種空間關聯和空間溢出效應必然會帶來估計和分析的偏誤[6]。

在既有研究的基礎上，本文嘗試從以下兩個方面做出努力：①采用空間關聯分析研究制造業與生產性服務業之間的空間自相關性和空間異質性，從而準確度量兩者在地理位置上的空間關聯格局和集聚模式。②在產業區位模型的基礎上構建空間聯立方程模型，既考慮制造業集聚與生產性服務業集聚之間的交互影響，又同時納入兩者之間的空間關聯和空間溢出效應，從而合理、準確地分析兩者之間的雙向作用機制。

2　模型建立、變量說明與數據來源

2.1空間聯立方程模型的建立

本文的研究重點為分析制造業與生產性服務業之間的雙向作用機制或協同定位關系。考慮到制造業集聚和生產性服務業集聚的空間外溢效應，本文將兩者的空間滯后項納入模型進行分析。借鑒Venables的理論模型[7]，并在陳建軍和陳菁菁[4]、梁紅艷和王健[8]研究的基礎上，構建以下空間聯立方程模型：

2.2變量說明

2.3數據來源

由于從2003年起國民經濟行業分類法發生了重大調整，因此本文以2003年為研究的起始時間。根據數據的可得性和有效性原則，除去數據嚴重缺失的拉薩、行政規劃調整頻繁的巢湖、畢節和銅仁以及最近新增加的三沙和海東等6個城市外，本文最終選取了中國285個地級及以上城市的統計數據來進行分析。本文數據主要來源于《中國城市統計年鑒》(2004—2014年)和《中國統計年鑒》(2004—2014年)。

3　空間關聯分析

3.1全局空間自相關性檢驗

本文采用雙變量全局空間自相關Moran’sI指數來檢驗城市制造業集聚與生產性服務業集聚的全局空間自相關性，計算公式如下：

表1　2003—2013年雙變量全局Moran’s I

續表

注：*、**、***分別表示通過10%、5%、1%水平下的顯著性檢驗。

從表1可以看出，城市制造業集聚與生產性服務業集聚的雙變量全局Moran’sI指數在2003—2013年均為正且都通過了1%的顯著性檢驗，這表明城市制造業集聚與生產性服務業集聚之間存在顯著的全局空間正相關性，即兩者在區位選擇上存在正向空間關聯。隨著時間的推移，兩者之間的全局空間正相關性呈現波動性的遞減趨勢，這表明城市之間制造業與生產性服務業的空間關聯效應越來越弱，這可能與各城市產業集聚效應越來越強密切相關。

3.2局部空間自相關檢驗

空間異質性的存在使得全局空間自相關分析無法進一步分析地理位置的局部空間關聯模式[10]。為了能夠識別這種空間異質性，需要使用局部空間關聯指標LISA來進行統計性分析。本文采用Geoda軟件繪制雙變量LISA集聚圖，以直觀地顯示制造業集聚與生產性服務業集聚的局部空間關聯模式。

可以發現：①高制造業集聚地區與高生產性服務業集聚地區主要集中在長三角、珠三角、山東半島等東部沿海地區，這些地區不僅制造業集聚程度高，還依靠優良的地理區位優勢，不斷吸引著中西部的人力資本和創新要素在此集聚，生產性服務業集聚過程以及共同集聚過程不斷深化。對于這些地區來說，應努力發揮高高集聚優勢，走制造業與生產性服務業耦合協調發展道路。②低制造業集聚地區與低生產性服務業集聚地區主要集中在四川、云南、陜甘寧等西部地區，這些地區經濟增長極較少，工業化水平較低，制造業集聚程度低；同時這些地區科技人才較少，生產性服務業發展載體和平臺不足，產業配套條件較差，導致這些地區生產性服務業集聚程度低。對于這些地區來說，需要重視人才引進和教育為本，不斷增加研發經費和研發人員投入。③高制造業集聚地區與低生產性服務業集聚地區主要集中在河南、湖北、湖南等中部地區，這些地區一方面較好承接了東部地區的制造業產業轉移，另一方面又較好利用了西部地區的低勞動力成本優勢，制造業集聚過程不斷深化。但由于東部地區的“虹吸效應”，弱化了這些地區的人力資本和創新資源集聚優勢，使得生產性服務業集聚程度不高。對于這些地區來說，應努力強化人力資本和創新資源優勢，利用高制造業集聚優勢帶動生產性服務業集聚發展。④低制造業集聚地區與高生產性服務業集聚地區主要集中在安徽、江西等中部地區，這些地區得益于長三角地區生產性服務業集聚的空間外溢效應，生產性服務業取得了快速發展。而制造業發展由于長三角地區的“集聚陰影效應”和“擠出效應”，集聚程度相對較低。對于這些地區來說，應努力將長三角地區的“擠出效應”轉變為“互惠效應”，利用高生產性服務業集聚優勢提升推動制造業集聚發展。

4　實證結果分析

由聯立方程模型的階條件可知，本文構建的空間聯立方程模型為過度識別模型，可以進行總體參數估計。為了提高估計結果的有效性，并消除聯立方程中內生變量的空間關聯性，以及聯立方程誤差項之間可能存在的空間關聯性，采用廣義空間三階段最小二乘法(GS3SLS)來進行整體估計。為了做出對比分析，本文同時報告了不包含空間關聯和空間溢出效應的三階段最小二乘法(3SLS)估計結果，見表2。從回歸結果可以看出，考慮空間關聯和空間溢出效應后，部分變量系數的顯著性水平有了一定的提高，說明GS3SLS方法的估計效果相對更好。事實上，3SLS方法僅考慮了內生變量的交互影響，沒有考慮內生變量的空間關聯和空間溢出效應；而GS3SLS方法不僅考慮了內生變量的交互影響，還同時考慮了內生變量的空間關聯和空間溢出效應。這意味著相對于3SLS方法，GS3SLS方法可以將內生變量的空間關聯和空間溢出效應從模型中分離出來，使得模型的估計結果更為準確和可靠，因此本文采用GS3SLS方法的估計結果進行分析和討論。

表2　3SLS和GS3SLS估計結果

注：*，**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著，括號內為漸進的t統計量，cons為截距項，W.lnmagglo、W.lnpsagglo分別表示制造業集聚、生產性服務業集聚的空間滯后項。

4.1制造業集聚方程的估計結果分析

表2中生產性服務業集聚的估計系數顯著為正，表明生產性服務業集聚顯著有利于制造業集聚，這意味著生產性服務業集聚的專業化效應、規模效應以及知識和技術溢出效應有利于制造業集聚。制造業集聚的空間滯后項系數顯著為正，表明周圍城市的制造業集聚程度的提高會通過空間外溢效應提高本城市的制造業集聚程度，這主要是因為當周圍城市的制造業集聚程度提高后，周圍城市對本城市的市場需求也就越高，本城市與周圍城市的經濟互動不斷加強，從而有利于本城市的制造業集聚發展。生產性服務業集聚的空間滯后項系數顯著為正，表明周圍城市的生產性服務業集聚程度的提高有利于本城市的制造業集聚發展，這主要是因為當周圍城市的生產性服務業集聚程度提高后，不斷增強的知識和技術溢出效應會促進本城市的制造業集聚發展。

從控制變量來看，國內市場潛能系數顯著為正，而國外市場潛能系數沒有通過顯著性檢驗，這說明相對于對外開放，制造業企業在區位選擇過程中更加注重國內的市場需求。這主要是因為國內市場潛能越大，意味著周圍城市對本城市的市場需求也就越高，在存在不完全競爭和運輸成本的情況下，為了獲得規模報酬遞增，制造業企業在市場交互作用的影響下會向擁有較大市場潛能的城市集聚。周圍地區的生產性服務業可獲得度顯著為正，而本地區的生產性服務業可獲得度沒有通過顯著性檢驗，這說明制造業在區位選擇過程中可能更為看重與周圍大城市的空間聯系。基礎設施有利于制造業集聚，這主要是因為較好的基礎設施有利于降低運輸成本，提升生產要素的配置效率和規模效率，從而有利于制造業集聚。

4.2生產性服務業集聚方程的估計結果分析

表2中制造業集聚的估計系數顯著為正，表明制造業集聚顯著有利于生產性服務業集聚，這意味著制造業集聚的分工深化效應、競爭效應以及市場需求效應有利于生產性服務業集聚發展。生產性服務業集聚的空間滯后項系數顯著為負，表明周圍城市的生產性服務業集聚程度的提高會抑制本城市的生產性服務業集聚發展。這主要是因為當周圍城市的生產性服務業集聚程度提高后，一方面其空間外溢效應會對本城市生產性服務業產生擠出效應，另一方面其不斷增強的集聚效應還會對本城市創新資源和創新人才產生虹吸效應，從而抑制了本城市的生產性服務業集聚發展。制造業集聚的空間滯后項系數顯著為正，這表明周圍城市的制造業集聚程度的提高有利于本城市的生產性服務業集聚發展，這主要是因為當周圍城市的制造業集聚程度提高后，一方面其集聚發展所需要的多樣化生產性服務會訴求于本城市的生產性服務業；另一方面生產性服務企業為了獲得更大的市場需求可能會布局在周圍制造業集聚程度較高的城市，利用其空間外溢效應服務于周圍城市和本城市的制造業發展。

從控制變量來看，本地區的可獲得度和周圍地區的可獲得度均有利于生產性服務業集聚發展，但比較其系數大小可以看出，生產性服務企業在區位選擇過程中可能更為看重周圍地區的制造業市場需求。當前中國城市化進程中同城化趨勢明顯，已經出現了20多個城市群。在這些城市群中，中心城市的生產性服務業集聚程度較高，其空間外溢效應對周邊城市制造業發展起到了較好的輻射和聯動效應。城市人力資本和信息化水平有利于生產性服務業集聚發展，這主要是因為其具有高技術含量、高契約密集的顯著特征，其生產和交易對人力資本和信息化水平的依賴程度較高，使得生產性服務企業在選址過程中更為看重當地的人力資本和信息化水平。

5　結論與啟示

研究結論表明：制造業與生產性服務業在區位選擇上不僅存在正向空間關聯，還存在雙向作用機制，這意味著兩者存在協同定位關系。本城市的制造業集聚和生產性服務業集聚與周圍城市密切相關，這意味著兩者存在空間外溢效應。本文的啟示主要有：

(1)加強制造業與生產性服務業在產業層面上的互動。引導和推動制造業企業逐步將一些非核心的生產性服務外包出去，將發展重點集中于技術研發、產品競爭力提升等核心制造環節。鼓勵生產性服務企業兼并重組，圍繞制造業轉型升級的巨大市場需求，提供專業化、產業化、規模化的生產性服務。

(2)加強制造業與生產性服務業在空間層面上的互動。利用制造業與生產性服務業之間的協同定位關系，鼓勵關聯性和互補性較強的二三產業共同集聚發展，通過新型城鎮化將單純的制造業集聚升級為產業協同發展的產業鏈集聚。

(3)充分發揮大城市生產性服務業集聚的空間輻射效應和空間外溢效應。完善城市圈和都市群建設，逐步形成以中心城市為核心、周圍中小城市協調發展、層級分工的產業組織結構。

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(責任編輯劉傳忠)

The Spatial Correlation and Co-location Between Manufacturing Industry and Producer Service Industry in Chinese Cities

Cheng Zhonghua1,2

(1.School of Management，Taishan College，Taian 271021，China;2.School of Economics and Management，Southeast University，Nanjing 211189，China)

The paper used statistical data from 285 cities in China，to study the spatial correlation and co-location between manufacturing industry and producer service industry by using spatial correlation analysis and spatial simultaneous equations.The results showed that there was significant global positive spatial autocorrelation and local spatial agglomeration effect between manufacturing agglomeration and producer service industry agglomeration in Chinese cities，and it meant that manufacturing industry and producer service industry had positive spatial correlation in location choice.There was two-way mechanism between manufacturing agglomeration and producer service industry agglomeration.It indicated that manufacturing industry and producer service industry had co-location relationship.Manufacturing agglomeration and producer service industry agglomeration in the city were closely related to surrounding cities，manufacturing agglomeration and producer service industry agglomeration in surrounding cities could affect manufacturing agglomeration and producer service industry agglomeration in the city through spatial spillover.

Manufacturing；Producer service industry；Spatial correlation；Co-location；Spatial simultaneous equation

國家自然科學基金項目(71173116),國家社會科學基金項目(11CJL065)，教育部哲學社會科學發展報告項目(13JBG004)，江蘇省普通高校研究生科研創新計劃項目(KYZZ15_0068)。

2015-11-08

程中華(1983-)，男，山東泰安人，泰山學院管理學院講師，東南大學經濟管理學院博士研究生；研究方向：創新管理與制造業發展。

F062.9

A