產業協同集聚的測度方法及其應用：共生理論的視角

汪茂泰

摘 要：產業協同集聚是一種產業共生現象，從共生理論出發構建共生集聚度和共生協調度指標，分別測算產業協同集聚的空間聚集程度和產業協同效應。同時運用該指標模型，對安徽省10個地市的制造業與生產性服務業的協同集聚水平進行測度和比較。

關鍵詞：協同集聚;共生;協調度

中圖分類號：F207? 文獻標識碼：A? 文章編號：1673-2596（2019）07-0037-04

作為產業發展演進過程中常見的一種空間現象，產業集聚是區域經濟發展的最重要特征之一，也為國內外的相關學者提供了極為豐富的研究素材與分析空間。長期以來，國內外學者針對產業集聚的研究主要集中在同類產業，尤其是制造業上，近年來，越來越多的學者開始關注不同產業在特定空間上的協同集聚問題，并取得了較為豐富的成果。但從研究內容上看，定性分析或現象描述居多，而質性分析或機理解釋成果較少。從學術研究的角度看，亟須實現從產業間協同集聚的定性描述向量化度量的轉化，其中最關鍵的一環就是如何來測度產業協同集聚的程度。產業協同集聚是不同產業通過在空間上建立起一定的聯系，從而推動不同產業的有效互動和融合的一種經濟現象，它包括空間集聚和產業協同兩個方面。因此，在量化產業協同集聚水平時，既要考慮不同產業在空間上臨近情況，更要考察空間上的臨近所帶來的協同效應。國外學者構建的E-G指數、D-O指數、Colocalization指數等，以及國內學者提出的γ指數和Θ指數等，一定程度上可以幫助我們量化測度產業協同集聚水平，但仍然存在相應的缺陷。本文嘗試從共生理論視角重新討論產業協同集聚的內涵并構建新的測度方法。

一、共生理論下的產業協同集聚

作為生物學術語，共生原指不同種屬的生物頻繁密切接觸，從中獲得自身發展所需要的利益的一種生態共同體。拓展到經濟學領域，共生可以理解為不同經濟體為了提高自身發展能量而相互接觸，實現互利互惠、協同發展的一種合作關系。產業共生是共生理論與產業發展實踐相結合的新問題，也是一個新的產業經濟理論命題。①

從理論視角看，生產性服務業和制造業之間是一種典型的共生關系。首先生產性服務業的產生和發展離不開制造業的高速增長。基于競爭和分工的需要，制造業在發展過程中逐步專注于具有競爭優勢的制造業務，而將其非核心的服務環節，尤其將那些存在于企業內部、為制造業務提供生產性服務的業務逐步剝離，最終獨立成為專業性的社會服務。隨著制造業專業化分工越來越細，交易過程越來越復雜，伴隨而來的分工成本也日趨上升。為推動分工深化、促進制造業增長，需要降低交易費用來降低分工成本。生產性服務業作為一種過程產業，在制造業發展中發揮著黏合劑的作用，可有效降低分工成本。其次制造業生產效率提升也離不開生產性服務業的發展。一個地區的生產性服務業競爭力的不足會阻礙當地制造業效率的提升和競爭力的提高，進而影響區域經濟的發展進程。相反生產性服務業的發展可以提高社會分工程度、延長產品的生產鏈條、降低社會經濟運行的交易成本，從而有助于制造業增長。因此，從生產性服務業與制造業的關系來看，它們彼此依存、相互促進、協調發展，生產性服務業內生于制造業、并依存于制造業的發展需求，而制造業的快速增長和效率提升也依賴于生產性服務業的粘合劑作用，二者之間是一種典型的共生關系。這種共生關系也得到國內學者的研究證實。唐強榮、徐學軍、何自力、龐博慧等基于生態共生視角，研究表明生產性服務業和制造業之間的確存在顯著的共生關系。

基于上述分析，從產業共生的視角，我們將協同集聚定義為：制造業和生產性服務業為了實現互動發展，提高整體增長水平而在地理空間布局相對集聚的一種產業共生現象。這種共生不僅產生了顯著的產業協同效應，而且帶來了明顯的空間結構變化。

二、產業協同集聚水平的測度方法設計

共生能量的生成與吸收消化是衡量共生關系的最基本動態特征。②不同產業在其共生網絡中的發展程度不同，對于產業集聚過程中共生能量的生成和吸收消化都產生明顯影響。因此，本文構建共生集聚度和共生協調度兩個概念模型，分別用于考察共生能量的生成水平和吸收消化水平;然后將二者相結合，實現對產業協同集聚水平的測度。

（一）共生集聚度

集聚度越高，共生能量的生成水平越高。目前大部分文獻均使用Ellison&Glaeser③提出的協同集聚度指標來測度產業集聚水平。相比其他指標，該指標充分考慮了不同產業的市場結構的差異，克服了市場結構不能有效度量產業地理集聚的缺陷，所以能夠較為準確地測量出產業集聚的水平。但該方法的使用需要高質量的數據支持，既需要產業的市場結構信息，還需要統計產業在不同區域的產值或就業人數。因此，該方法理論研究者眾多，實證應用者甚少。基于此，為測算方便，后來學者對Ellison&Glaeser提出的協同集聚度指標做了一定的修正，公式為：rij=■。其中wi、wj表示權重，計算時可以使用單個產業產值或就業人數與兩個產業產值和或就業人數和的比例來表示。Hi、Hj、Hij分別表示產業i、產業j以及兩個產業形成的地理集中度，本文用公式H=■來計算，其中GDPi為某產業第i個地區的產值，ter為第i地區的行政區面積，n為地區個數。協同集聚度rij是個正向指標，計算結果越大，表示兩產業空間集聚程度越明顯，二者共生能量生成水平也就較高。

（二）共生協調度

協調度越高，表明產業間協同效應越明顯，共生能量吸收消化水平越強。協調發展雖內涵明確但外延模糊。現實中，產業間的發展都介于協調與非協調中間的狀況，是一個模糊域，單純使用協調和非協調來衡量發展狀況就不甚恰當。在模糊數學里，常用[0，1]區間內的一個實數來表示某元素隸屬于模糊集的程度，也即協調度。根據此建模方法，本處用生產性服務業的實際產值與協調產值的接近程度來表示協調度，參照王維國的做法，借用隸屬度函數中的分布密度函數C（s/m）=exp[-（us-u′s/m）2/s2]來描述共生協調度。同樣，我們也可以用制造業的實際產值與協調產值的接近程度來表示協調度。上式中，C（s/m）表示生產性服務業對制造業的協調度，反映出為了適應制造業的增長需求，生產性服務業的協調增長與實際增長的接近程度;us表示生產性服務業的實際增長值;u′s/m表示為適應制造業的增長需求，生產性服務業的協調增長值;s2是us的方差。根據上述公式可以發現：當實際增長值us越接近協調增長值u′s/m時，協調度C（s/m）越大，共生協調程度越高;反之，實際增長值us越偏離協調增長值u′s/m時，協調度C（s/m）越小，共生協調程度就越低。當然，采用上述密度函數來測度協調度，首先需要測量出生產性服務業對應制造業增長需求的協調增長值u′s/m。這里，通過建立一個系統對另一個系統的回歸方程來探究其數量依存關系。運用統計分析軟件，可以得出回歸模型：u′s/m=？琢+？茁um+？著，利用回歸模型就可以計算出生產性服務業系統對應制造業的協調增長值。

三、應用：基于安徽數據的分析

生產性服務業是指為保持工業生產過程的連續性、促進工業技術進步、產業升級和提高生產效率提供保障服務的服務行業。根據國家統計局生產性服務業統計分類（2015）的國家統計標準，我們將《國民經濟行業分類》（GB/T4754-2002）中交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，批發與零售業，金融業，租賃和商務服務業，科學研究、技術服務和地質勘查業等6個行業門類視為生產性服務業統計范圍。

考慮到2011年底的行政區劃調整帶來的統計變化以及數據的完整性，我們選擇安徽省10個地級市2012—2016年的數據進行分析。首先我們將各地市的交通運輸、倉儲和郵政業，信息傳輸、計算機服務和軟件業，批發與零售業，金融業，租賃和商務服務業，科學研究、技術服務和地質勘查業的年度增加值加總，得到各地市歷年的生產性服務業增加值。按照國民生產總值指數，再將各增加值調整為以2012年為基期的實際值。而制造業增加值可以直接從統計年鑒中獲取，同樣也需要按照國民生產總值指數，將其調整為以2012年為基期的實際值。

（一）共生集聚度計算和分析

首先使用制造業、生產性服務業增加值以及各行政區面積，利用上述公式計算出2012-2016年制造業、生產性服務業以及混合產業地理集中度;再運用產業間集聚度的計算公式計算得出10個地市2012-2016年制造業與生產性服務業共生集聚度，結果如表1所示。從絕對值來看，合肥共生集聚度最高，達到2.6左右，而黃山最低，僅為0.2附近。按層次劃分，合肥、蕪湖和馬鞍山3城市共生集聚度相對較高，屬于第一梯隊;安慶、黃山、阜陽、宣城4城市共生集聚度顯著較低，屬于第三梯隊;而銅陵、蚌埠和淮南3城市共生集聚度相對偏低，屬于第二梯隊。從變化趨勢看，共生集聚度整體出現上升，從2012年的1.08增長到2016年的1.12，但馬鞍山、安慶等城市出現較明顯的下降，尤其是馬鞍山，2012年為1.96，到2016年卻只有1.71。另外，淮南和黃山在此期間內，共生集聚度幾乎沒有什么改變。

（二）共生協調度計算和分析

首先建立生產性服務業產值對制造業產值的計量模型，運用Eviews8.0統計軟件回歸，得其回歸模型yi=-272.63+1.066*xi。根據此模型，我們計算出當制造業系統值為um時，生產性服務業系統對應協調值u′s/m。由此就可以計算出生產性服務業對制造業的協調系數C（s/m），即生產性服務業與制造業的共生協調度。結果如表2所示。

從整體來看，安徽省10地市生產性服務業與制造業的共生協調度有了明顯的提升，2012年共生協調度為0.62，2016年共生協調度增加到0.72。分地市看，區域差異明顯。合肥、蕪湖、銅陵以及宣城4城市共生協調度較高，而安慶、黃山和阜陽3城市共生協調度偏低。從變化趨勢看，蕪湖、合肥、銅陵、馬鞍山等城市共生協調度逐年提高，其生產性服務業與制造業的發展日趨協調;淮南、宣城、蚌埠等城市變化趨勢不明顯，安慶、黃山以及阜陽等城市共生協調度雖然也有顯著提高，但仍然偏低，生產性服務業與制造業的發展還不夠協調。

（三）共生集聚度與共生協調度的綜合分析

按已有文獻的相關分類，我們將共生集聚度分為3個層級：高集聚（高于1.5）、一般集聚（高于0.7低于1.5）和低集聚（低于0.7）;將共生協調度也分為3個層級：高協調（高于0.8）、一般協調（高于0.6低于0.8）和低協調（低于0.6）。結合上述計算結果，我們可以將安徽省10地市制造業和生產性服務業共生集聚和協調情況進行歸類，結果如表3所示。

合肥作為安徽省的省會城市，制造業和生產性服務業相對發達，產值規模較大，集聚程度較高，同時制造業與生產性服務業的發展也相對協調，二者相互促進。蕪湖、馬鞍山兩城市制造業和生產性服務業雖然也得到快速增長，集聚程度較高，但二者之間的發展不平衡，生產性服務業的發展相對滯后，對制造業還不能起到很好的支撐效果。安慶、黃山和阜陽3城市不管是集聚還是協調方面均表現較差，而淮南、銅陵、蚌埠3城市均表現一般。宣城作為安徽省經濟較落后地區，產業發展一般，制造業和生產性服務業集聚程度顯著偏低，但二者之間協調度較高。

四、結論

不同產業為了實現互動發展，提高整體增長水平而在地理空間布局相對集聚，這是一種產業共生現象。生產性服務業內生于制造業、并依存于制造業的發展需求，而制造業的快速增長和效率提升也依賴于生產性服務業的黏合劑作用，二者之間是一種典型的共生關系。從共生理論出發構建了共生集聚度和共生協調度兩大指標模型，分別測度產業協同集聚的空間聚集程度和產業協同效應。

運用上述兩大指標模型，對安徽省10個地市的產業協同集聚水平進行了測度和比較。研究發現，省會城市合肥市制造業和生產性服務業集聚程度較高，同時制造業與生產性服務業的發展也相對協調;蕪湖、馬鞍山兩城市集聚程度較高，但生產性服務業對制造業還不能起到很好的支撐效果;其他城市不管是集聚還是協調方面均表現一般或較差。整體來看，安徽省生產性服務業與制造業的協同集聚還剛剛起步，還需要政府和企業界大力向前推進。

注 釋：

①胡曉鵬，李慶科.生產性服務業與制造業共生關系研究——對蘇、浙、滬投入產出表的動態比較[J].數量經濟技術經濟研究，2009，（02）：33-46.

②李天放，馮鋒.跨區域技術轉移網絡測度與治理研究——基于共生理論視角[J].科學學研究，2013，（05）：684-692.

③G.Ellison & E.L.Glaeser.Geographic Concentration in U.S.Manufacturing Industries：A Dartboard Approach[J].Journal of Political Economy，1997，105（05）：889-927.

參考文獻：

〔1〕G.Ellison，E.L.Glaeser & W.R.Kerr.What Causes Industry Agglomeration？ Evidence from Coagglomeration Patterns[J].American Economic Review，2010，100（03）：1195-1213.

〔2〕胡尊國，王耀中，尹國君.勞動力流動、協同集聚與城市結構匹配[J].財經研究，2015，（12）：26-39.

〔3〕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.

（責任編輯 賽漢其其格）

Abstract： Industrial synergetic agglomeration is a kind of industrial symbiotic phenomenon. Based on symbiotic theory， the index of symbiotic aggregation degree and symbiotic coordination degree is constructed， and the spatial agglomeration degree and industrial synergistic effect of industrial synergetic agglomeration are calculated separately. At the same time， the paper uses the index model to measure and compare the level of collaborative agglomeration between manufacturing and producer services in 10 cities of Anhui Province.

Keywords： Collaborative Agglomeration; Symbiosis; Coordination Degree