中國制造業創新活動的空間集聚：趨勢與成因

王 燕，王志強，汪濤武

（1.南開大學 經濟學院，天津 300071；2.中北大學 經濟與管理學院，太原 030000）

1 問題的提出

大量理論和實證研究業已表明，空間是非中性的。即經濟活動的空間集聚可以通過專業勞動力市場、專業性中間品市場以及知識和信息外溢等馬歇爾-阿羅-羅默外部性、雅各布斯外部性、交易費用節約等途徑提升經濟活動效率[1，2]。同理，創新活動的空間集聚也可以成為中國經濟新常態背景下提升制造業創新活動效率的有效途徑之一。那么，在2000年以來，中國制造業的創新活動在空間上是更加集聚了嗎？抑或如制造業的生產活動那樣，以2004年為轉折點，經歷了“雁陣轉移”或“倒U”型空間演進軌跡[3-5]？

查閱相關文獻后發現，歐美發達國家在20世紀末已經開始研究創新活動的空間集聚。Audretsch和Feldman（1996）[6]以美國公開期刊和雜志上的新產品商業廣告為創新活動的代理變量，研究發現，創新活動在空間上的集聚度比一般意義上生產活動的集聚度更高。Carrincazeaux等（2001）[7]以企業研發人員為創新活動的代理變量，發現法國研發人員最多的6個地區的研發人員在全國的比重高達75%，但這6個地區的生產性工人的占比僅為45%。Buzard和Carlino（2009）[8]以有研發活動的企業為創新活動的代理變量，再次證實創新活動在空間上更加集聚的結論，同時發現美國東北工業走廊、五大湖區域、加利福尼亞灣以及南加州地區是美國創新活動的密集區。2004年以后國內陸續出現了相關測度和研究文獻。羅發友（2004）[9]以省級地區的制造業專利授權量為創新活動的代理變量，研究發現2002年北京、上海、江蘇、浙江、廣東和山東6個省區專利授權量占全國的份額為60.73%，從動態的視角來看，1994—2002年創新活動的空間集中度持續上升。張玉明和李凱（2007）[10]、張麗華和林善浪（2010）[11]、蔣天穎（2013）[12]等同樣利用省級專利數據對不同時期創新活動的空間分布進行研究，均發現：中國省級區域的創新活動具有空間集聚和空間自相關的特點。

由于不同學者采用了不同的研究對象（制造業或整體經濟）、單一的創新活動代理變量（專利授權量、其他專利數據、新產品銷售收入等）、不同的空間集聚度測算指標，使得不同文獻研究結果的不可比性較強，時間連續性較弱。在已有文獻的基礎上，本文以制造業而非整體經濟的創新活動作為唯一的研究對象，地區創新活動主要來自于制造業以及大量的國有科研院所、大學等機構，但前者的空間分布更多受到市場機制和經濟環境的作用，區位選擇更加靈活，更能反映未來經濟發展的空間趨勢。利用多樣化的創新活動代理變量對創新活動進行測度，因為不同變量在代理創新活動時都具有明顯的優缺點，以專利授權量為例，一些發明并不申請專利，而且不同專利的質量和經濟價值是不同的，因此，采用單一代理變量無法準確衡量創新活動。采用多樣化的空間集聚度指標，因為不同測算指標各有優劣勢，僅通過單一指標進行判斷時容易產生認識偏誤。

2 數據來源與測度方法

2.1 研究對象與數據來源

本文的研究對象是1997—2016年中國制造業全行業及28個細分行業創新活動的集聚度，空間尺度是31個省、自治區和直轄市。所指的“制造業”不包括采掘業、電力燃氣和水的供應業；同時，考慮到工業行業劃分標準在2002年存在部分調整（由GB/T4757-1994調整為GB/T4757-2002），工藝品及其他制造業、廢棄資源和廢舊材料加工業也不包含在本文的制造業范圍內。因此，本文的制造業包含從農副產品加工業（行業代碼為13）到儀器儀表及文化辦公用品制造業（行業代碼為41）的28個兩位數行業。

制造業全行業的科技數據來自于1998—2017年《中國科技統計年鑒》，其衡量的是大中型企業的科技活動，本文以科學家和工程師、有科研機構企業、新產品產值等三個指標來衡量制造業的創新活動；對應的，以年末勞動力人數、企業數、總產值等三個指標衡量一般意義上的生產活動（即總的生產活動，包含著創新活動）。28個兩位數制造業行業各年各地區的科技數據來自于1998—2009年中國工業企業微觀數據庫，其衡量的是全部國有及規模以上非國有企業的數據，本文以微觀數據庫中僅有的創新指標——新產品產值衡量創新活動，對應地，以總產值衡量一般意義上的生產活動。為確保數據在跨年份可比，利用2017年《中國價格統計年鑒》分行業工業品出廠價格指數，將各年價值數據調整為2003年可比價格的數據。相關數據來源還包括：2004年和2008年《中國經濟普查年鑒》，1998—2017年《中國工業經濟統計年鑒》等。

2.2 測度方法

空間集聚度測算指標可以分為絕對集聚度和相對集聚度兩類。絕對集聚度包括絕對空間基尼系數[13]、空間HHI指數、CR系列指數、熵指數[5]等；相對指標主要包括相對空間基尼系數和EG指數等。絕對集聚度指標將每個省看成是對等的空間單元，而在相對集聚度指標中，每個省的重要性由其經濟總量在全國的占比所決定，是非對等的。本文主要選取絕對空間基尼系數和相對空間基尼系數作為衡量集聚的主要指標，同時以空間HHI指數和CR4指數作為檢驗空間基尼系數測算結果穩健性的輔助指標。

（1）絕對空間基尼系數（簡寫為AGini）。其表達式為：

其中，n表示地區個數，si表示各地區在i產業上的平均份額；sij表示j地區i產業在全國i產業中的份額，sik表示k地區i產業在全國i產業中的份額。其原理是首先得到洛倫茲曲線，繼而計算洛倫茲曲線與45度線之間的面積。其取值范圍為[0，1]，產業集聚度越接近1，產業越集中；產業集聚度等于0，表示產業在各空間均勻分布。

（2）相對空間基尼系數（簡寫為CGini）。其表達式為：

其中，Xr表示區域r制造業總產值在中國制造業中的占比；Sr表示區域r的i行業在全國i行業中的占比。其取值范圍為[0，1]，產業集聚度越接近1，產業越集中；產業集聚度等于0，表示產業在各空間均勻分布。

（3）空間HHI指數和CR4指數。其表達式分別為：

其中，分子表示產值最大的前四個地區的產值之和，分母表示全國i產業產值。

其中，Sir表示r地區i產業在全國i產業中的占比。

3 中國制造業創新活動的空間演進趨勢

首先從全行業的視角，即把整個制造業看成一個整體，測算創新的集聚度；考慮到產業具有較強異質性，本文繼而考察每個細分行業的集聚度演進趨勢，以檢驗從全行業觀察到的集聚現象和規律在細分行業是否成立。同時，將創新活動的集聚度和生產活動的集聚度進行對比分析，以期回答創新的空間演進和生產的空間演進是否具有一致性。

3.1 全行業創新活動的空間演進趨勢

圖1報告了1997—2016年中國制造業省級AGini系數的測度結果。若以創新要素投入代理創新，則除個別年份（2004—2008年）外，大多數時間內創新的集聚度高于生產活動的集聚度。1997年以來，創新的集聚度持續上升，截止到2016年已經高達0.575；而生產的集聚度在1997—2004年間持續上升，但2004年以后基本保持在0.528左右，始終低于創新的集中度；若以創新型企業作為創新的代理指標，可以發現：1997—2005年間，創新的集聚度僅略高于生產的集聚度，但2005年以后，創新活動加速集聚，遠高于生產的集聚水平。創新的集聚度持續上升，2016年時高達0.734，但生產的集聚度在2004年以后出現了降低的趨勢，同樣形成了明顯的“倒U”型軌跡；若以新產品產值代理創新，則1997—2016年間，創新的集聚度始終遠遠大于生產的集中度。創新的集聚度經歷了“準N”型趨勢，1997—2002年持續上升，隨后下降到2009年的0.592，截止到2016年底，創新的集聚度再次上升到0.639的較高水平，而生產的集聚度經歷了明顯的“倒U”型變動趨勢，2006年的0.547是其最高集聚度。

圖1基于AGini系數的制造業大中型企業生產活動與創新活動的集聚度演進趨勢

表1報告了在相同集聚度測算指標下，依據生產活動和創新活動的不同代理變量所測算的集聚度時間序列的相關程度。AGini系數下，使用不同生產活動指標衡量的生產集聚度時間序列的相關系數均大于0.9，因此可以認為，“倒U”型生產集聚度演進趨勢得到了來自不同指標的高度支持，結果是穩健的；而創新的集聚度方面，以新產品產值測度的集聚度演進趨勢為“準N”型上升趨勢，但以有科研機構企業和科學家工程師測度的演進趨勢為持續上升性。因此，相關系數較低。但依然可以看出，1997—2016年創新的集聚度整體上呈波動性的上升趨勢。為了驗證AGini系數的可信度，本文還以HHI系數、CR4和CR6系數為集聚度測度指標計算生產和創新的集聚度，最終測度結果高度支持根據AGini系數所得出的觀察。由于篇幅所限，本文僅公布空間HHI指數對生產和創新的集聚度測度結果，見圖2。

表1 相同算法下各代理變量時間序列的相關系數

圖2 基于HHI指數的生產活動與創新活動集聚度演進趨勢

按地區新產品產值在全國新產品產值中的占比計算，1997年中國制造業創新活動的“核心地區”由上海（14.83%）、江蘇（13.99%）、廣東（10.82%）和山東（9.32%）組成，四地區共占比48.96%，除遼寧和四川新產品產值占比大于5%外，其余25個地區的占比均低于5%，均值為1.54%；隨著創新活動的不斷集聚，截止到2016年底，12個省份的占比有所上升，且主要分布在東部和中部地區，上升幅度最大的是浙江（8.48個百分點），下降幅度最大的是上海（8.60個百分點），2016年中國制造業創新活動的“核心地區”已經調整為廣東（18.51%）、江蘇（16.84%）、浙江（12.85%）和山東（9.13），四地區占比上升到57.32%，比1997年（48.96%）有所上升；除上海（6.23%）、山東（9.13%）外，其余25個地區的占比低于5%，均值下降為0.82%。這說明創新活動“核心區”的核心地位進一步強化了，而“邊緣區”的邊緣地位也更加明顯了。

綜上研究，本文初步得出如下結論：第一，1997—2016年間，中國制造業大中型企業創新的空間集聚度始終高于生產的空間集聚度；第二，1997—2016年間，中國制造業大中型企業創新的集聚度呈波動型上升趨勢；而生產的集聚度演進趨勢為顯著的“倒U”型，2004年左右達到全行業生產活動集聚度的最高點；第三，1997—2016年間中國制造業的創新核心地有所調整，上海的創新地位有所下滑，但浙江異軍突起。2016年間，創新活動的核心地區由江蘇、山東、廣東和浙江組成，創新的區域極化現象非常突出，創新在空間上的核心-邊緣模式逐步形成。

3.2 制造業細分行業創新活動的空間演進趨勢

由于不同行業在發展階段、開放度、市場化程度以及規模報酬水平等方面存在較強異質性，針對制造業全行業所得出的結論在不同細分行業同樣成立嗎？本文在構建1998—2009年各產業各省的總產值（代表生產活動）和新產品產值（代表創新活動）數據庫的基礎上利用不同的集聚度指標進行了測度，以期回答上述問題。

從表2中可以看出，無論使用絕對空間基尼系數測算還是相對空間基尼系數測算,制造業28個細分產業中，除通信設備、計算機及其他電子設備制造業（產業代碼40）和儀器儀表及文化、辦公用機械制造業（產業代碼41）等2個產業外，其他26個產業的創新集聚度在1998—2009年10年中始終高于生產集聚度。這和全行業的觀察結果是相似的。之所以創新的活動集聚度始終高于生產活動的集聚度，主要是因為創新活動比生產活動更依賴集聚外部性，或集聚外部性對創新活動的作用和意義遠大于對生產活動的作用。具體而言，地區專業勞動市場（由地區的高校、科研院所和企業研發部門組成）、地區專業中間品市場（地區高度發達的生產性服務業，例如風險投資、銀行和證券等金融機構、會計、法律以及咨詢等中介機構）和知識外溢給創新活動帶來的正外部性效應更大；而生產活動，尤其是新產品之外成熟型產品的生產更加關注的是初級勞動力成本、土地成本以及環境成本，其從集聚外部性中獲得的成本節約更低，甚至微乎其微。另外，兩種活動對地區制度和文化發展水平的要求也存在較大差異，創新活動的發展更加需要公平競爭和優勝劣汰的市場環境，更加需要寬松、自由、兼收并蓄、鼓勵個性發展和創造的文化氛圍[13]，以深圳為代表的東南沿海的部分先發城市在這些方面具有絕對優勢。

為了更加準確的判定演進趨勢，本文將每個行業1998—2009年的集聚度對時間項進行線性回歸，從表2中可以看出，以AGini系數衡量，28個細分行業中有16個行業的創新集聚度演進趨勢屬于持續上升型；4個行業屬于持續下降型；1個行業屬于“U”型；7個行業屬于其他類型，即無較為規則的變動軌跡。為了驗證AGini系數測度的演進趨勢的可信性，本文在計算CGini系數、HHI系數和CR4指數的基礎上分析了不同集聚度指標測度結果的相關系數。結果發現：在絕大多數行業，AGini系數、HHI系數和CR4系數之間的相關系數均大于0.9；AGini系數和CGini系數僅在5個行業的相關系數較低，食品制造業、木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業等2個行業在CGini系數的測度下表現為“倒U”型，非金屬礦物制品業、黑色金屬冶煉與壓延加工業、儀器儀表及文化、辦公用機械制造業等3個行業表現為其他型。以上穩健性檢驗表明，不同集聚度指標測度的創新集聚度演進趨勢基本保持一致，AG-ini系數的測度結果比較可信。可以得出結論：1998—2009年中國制造業28個細分行業，多數行業（16個）的創新集聚度演進趨勢是持續上升型的；以各細分行業集聚度平均值衡量的中國制造業的創新集聚度趨勢表現為明顯的持續上升型。

表2 1998—2009年制造業細分行業創新活動的集聚度演進趨勢

4 創新活動區位選擇與持續集聚——來自新經濟地理學的解釋

新經濟地理學在解釋經濟活動的空間分布和區位選擇時創造性地將第一天性和第二天性結合起來。所謂第一天性,主要是指區域之間先天的差異，如原料、氣候特性、地表的崎嶇不平等程度、天然的運輸方式等[14]，PaulK-rugman（2000）[15]也將其稱為“歷史的偶然的因素”。第二天性主要是指基于經濟活動收益遞增基礎上的集聚力和分散力的循環累積效應[16]。具體到中國制造業的創新活動持續集聚的原因，可以從如下兩方面展開。

4.1 第一天性的原因

首先是地形、氣候優勢和交通優勢。東部地區以平原為主，地形平坦，且氣候溫和濕潤。無論東部省際間，還是東部與海外市場間，水陸交通都異常便捷。其次是東部地區先行先試的政策和制度優勢。改革開放以來，國家東部地區優先發展戰略使得東部無論在市場化改革進程還是對外開放水平上，都處于絕對的領先地位。根據樊綱和王小魯等（2011）[17]的推算，截止到2010年底，由山東、江蘇、浙江和廣東組成的創新核心區的市場化指數分別高達9.23、11.98、12.04和10.97，遠高于中西部地區的市場化得分。因此，無論是生產活動還是創新活動，東部企業面臨的制度成本在一定程度上要低于中西部企業。以上來自第一天性的原因可以理解為引起中國制造業創新活動首先在東部沿海地區出現并集聚的初始力量。

4.2 第二天性的原因

隨著創新活動和創新型企業在東部的不斷出現，馬歇爾集聚外部性以及基于收益遞增特征的循環累積因果效應不斷發揮作用。

首先，創新活動或創新型集群在東部的出現會培養和發展出具有較高專業化水平和輻射能力較廣的勞動市場，使集聚地建立起人力資本優勢，這種地方化的專業性勞動市場的出現又進一步吸引創新型企業的到來，并強化了當地集群的創新型特點，形成了正反饋機制。例如醫藥專業的優秀技術和管理人才更可能在江蘇、浙江、山東、廣東和北京等醫藥制造業創新活動集聚地獲得更多更優的就業機會；同樣，廣東、江蘇和北京必然是通信或計算機專業頂尖技術人才的首選工作地，因為三省市的通信計算機制造業創新活動在全國占比達到了69.4%。

其次，創新活動在東部的發展也會不斷促進東部專業化中間品市場的發展，出現了新經濟地理學所強調的與需求關聯的循環累計效應（即本地市場效應）和與成本關聯的循環累計效應（即價格指數效應）。第一，與成熟型產品的生產過程不同，創新活動的技術性更強，復雜度更高，更加強調專業化分工，外包和上下游關系更為復雜，即不同的研發活動之間是高度關聯，相互需要的。根據核心-邊緣垂直聯系模型的本地市場效應：為了降低冰山交易成本，企業都愿意定位在市場規模較大的區位。一種創新活動更愿意定位在其他創新活動較多的地方，因為其他創新活動為這種創新活動提供了市場，是這種創新活動的需求者；隨著這種創新活動的到來，創新地的市場規模更大了，又進一步吸引更多創新活動的到來。這樣就形成了與需求關聯的循環累積正反饋效應。第二，創新活動在東部的出現和發展吸引和培育了與之相關的上下游企業和多種生產性服務業，這極大地降低了東部地區的價格指數和創新成本，繼而吸引鼓勵更多創新活動遷入東部和鼓勵既有東部企業進一步創新。這樣就形成了與成本關聯的循環累積正反饋效應。第三，東部先發地區與中西部地區之間交通與通信設施的進一步完善也是創新活動持續向東部集聚的重要原因，因為區際之間交通與通信設施的完善意味著冰山交易成本的下降，這會導致由本地市場效應和生產成本效應構成的集聚力大于市場擁擠效應所構成的分散力，最終進一步集聚成為創新型企業和創新活動區位選擇的主流。

最后，創新型企業在東部的集聚會使得集聚地發生更多的信息和技術外溢，這會降低創新地企業獲取信息和知識的成本，吸引更多創新型企業和研發人才的到來，同時也有助于提升集聚地研發活動的效率。

5 結論

本文利用1998—2016年《中國科技統計年鑒》的數據和1998—2009年工業企業的微觀數據，對中國制造業全行業創新活動和28個細分行業創新活動的空間演進趨勢進行了較為全面的統計分析，得到以下結論：第一，無論從全行業的角度，還是細分行業的角度，1998—2016年創新活動的集聚度始終高于生產活動的集聚度，這和文獻[6]、文獻[8]等對美國制造業生產活動和創新活動集聚度對比研究的結論是高度一致的。第二，1998—2016年以來，制造業全行業創新的集聚度呈明顯的持續上升趨勢，山東、江蘇、浙江和廣東組成了中國制造業創新活動的核心地區；而生產的集聚度在2004年左右出現持續降低的趨勢，導致生產的集聚度呈明顯的“倒U”型演進趨勢。第三，1998—2011年以來，絕大多數細分行業創新活動的集聚度持續上升，這也使得中國制造業創新活動集聚度持續上升。為了增強上述研究結論的穩健性和可信度，本文還選取了不同的集聚度測算指標和不同的反映創新活動的指標，結果表明：通過以絕對空間基尼系數（AGini）為集聚度測度變量和以新產品產值為創新代理變量的研究結論是穩健可信的。最后，本文從新經濟地理學的視角出發，認為包括東部地區氣候、地形、交通、制度和人力資本優勢等在內的“第一天性”和基于收益遞增思想的循環累計效應以及集聚外部性是促成中國制造業創新活動持續向東部地區集聚的主要原因。