中國汽車產業聚集區核心城市橫向影響力研究

伊輝勇，謝 敏

（重慶交通大學 經濟與管理學院，重慶 400074）

1 研究背景

自從1956年第一輛解放牌卡車問世，中國的汽車產業實現了從無到有的突破，20世紀80年代汽車產業進入快速發展通道，并逐步發展成為拉動我國經濟增長的支柱性產業，對國民經濟的貢獻愈發明顯。進入21世紀以來，我國汽車工業產值由2001年的4 433.19億元激增到2018年的83 372億元，產量由2001年的234.04萬輛激增到2018年的2 780.8萬輛，產值及產量相較于2001年均增長了數十倍，已連續十年位居全球汽車產量第一位。隨著近20年來汽車產業的飛速發展，我國汽車產業已經進入穩步發展階段，由“高速增長”向“高質增長”轉移，產銷量增速逐漸放緩，更在2018年首次出現負增長態勢，中國汽車產業發展正面臨轉型升級的重要節點。研究我國汽車產業發展現狀，尤其是針對汽車產業集聚區的研究刻不容緩。目前，我國汽車產業發展主要是核心城市帶動周邊產業，從而形成產業集群的發展模式。已形成長三角集群、珠三角集群、京津冀集群、中三角集群、成渝西部集群、東北集群共六大汽車產業集聚區[1]，其集聚區核心城市分別為上海、廣州、北京、武漢、重慶、長春。這些產業集聚區所產生的橫向影響力對各集聚區汽車產業的發展有著直接影響，同時也提高了我國汽車產業集聚區的區域競爭力。但是，近年來，部分核心城市面臨產業貢獻水平和產業拉動水平走低的壓力，直接導致汽車產業增長失速和產品創新活力不足。因此，基于全新視角，通過量化指標科學測量核心城市汽車產業橫向影響力，分析其存在的問題，據此制定行之有效的產業發展政策，對促進我國汽車產業轉型升級和二次賦能都具有重要的現實意義。

2 文獻回顧

產業集聚是現代經濟的基石，可以用來判別產業發展與經濟績效相關的地理空間密度、增長等[2]。相關學者認為，產業集群是彼此依賴并具有協同效應的企業在地理位置上的集中，從而提升各自的生產效率和企業競爭力，產業集聚在經濟活動中具有舉足輕重的作用[3-5]。對于產業集聚，不少學者展開了大量研究，有基于產業集聚本身的研究，如形成的原因[6]、集聚帶來的影響[7-8]、集聚變化影響因素[9]、產業集聚區[10]等；也有基于不同產業的研究，如對制造業[11-13]、高技術產業[14-16]、農業[17-18]、金融產業[19]、汽車產業等的集聚研究。其中，對于汽車產業集聚的研究，主要集中在從不同角度對汽車產業集聚區展開研究。李京文等[1]對我國6個汽車產業集聚區的競爭力進行了評價研究。龐麗等[20]對廣東汽車產業集聚區的集聚程度變化和影響因素進行了研究。武文光[21]從協同集聚影響因素角度，對全國以及六大區域汽車整車與零部件產業協同集聚進行了研究。趙浚竹等[22]利用地理集中度指數和EG指數對我國汽車產業集聚區的空間集聚水平進行了研究。胡森林等[23]從空間集聚與企業發展績效關系角度刻畫了長三角城市群汽車產業空間集聚格局。KLIER[24]通過收集數據、建立汽車零部件行業位置模型，得出了歐洲汽車供應商產業集聚的主要力量。CABRAL等[25]分析美國汽車工業的集聚現象，評估了4個相互競爭的假設對產業集聚的影響程度。然而卻鮮有文獻從汽車產業橫向影響力的角度，對中國6個汽車產業集聚區展開研究。

相關學者對產業影響力的研究大多是從影響力系數出發的。秦冰洋[26]基于投入產出表，通過直接消耗系數矩陣、完全消耗系數矩陣、影響力系數和感應度系數對影響力和感應度進行了定量分析。劉清[27]通過10年投入產出表對各產業的影響力系數進行了評價分析。凌云[28]基于安徽省投入產出表數據，建立投入產出模型，對安徽省各產業部門的投資倍數、敏感度系數、感應度系數和影響力系數進行了測算。裴艷等[29]基于投入產出模型，對大數據產業與國民經濟各產業部門之間的投入產出關系進行大數據產業經濟影響力分析。王家乾[30]利用主成分分析法和聚類分析，對天津市19個創意產業園區影響力評估體系進行構建和實證研究。王懷詩等[31]從物質文化、制度文化、精神文化及服務文化4個方面，闡述了甘肅省文化影響力的構成要素、指標體系及測度方法。汪江樺等[32]基于粗糙集理論，構建了新興技術未來產業影響力評估模型。王燕飛[33]以國家間投入產出模型（ICIO）為基礎，從價值增值能力、價值整合能力、產業影響力方面對中國產業競爭力進行測算評價。而本文所研究的橫向產業影響力，主要針對各集聚區的汽車產業對其余集聚區汽車產業發展的影響。

綜上所述，目前大部分文獻主要是從集聚區發展影響因素、集聚程度變化、集聚區競爭力、集聚水平等角度對汽車產業集聚區進行研究，而對于產業影響力的研究則是從影響力系數出發的。然而，由于缺失零部件配套數據的支撐，較少有文獻從企業層面（微觀層面）對產業集聚區的產業貢獻、產業拉動進行量化研究，從而評價產業集聚區的汽車產業影響力水平，分析各集聚區對彼此發展的影響。鑒于此，本文在作者和項目組參與眾多橫向課題，掌握了較為完善的采購數據的基礎上，旨在通過企業微觀視角，摒棄傳統的僅采取區域汽車工業產值占全國汽車工業產值的比例來判定集聚區汽車產業的地位和影響力的方法，提出產業影響力指數模型，從整車企業和零部件彼此的供應關系出發，利用集聚區核心城市汽車產值和企業配套數據，對我國6個汽車產業集聚區核心城市的汽車產業貢獻、產業拉動水平進行評價，使之更具有代表性、精準性。同時，還通過深層次的現狀和問題分析，對集聚區核心城市的汽車產業發展提出了諸多建設性意見。

3 影響力指數模型

汽車產業的橫向影響力指數主要體現在兩個方面：一是整車企業的產業拉動指數，即產業拉動水平，二是零部件企業的產業貢獻指數，即產業貢獻水平與配套服務能力，通過綜合考慮整車企業和零部件企業的產業拉動與貢獻水平，可以在一定程度上來評價某區域的汽車產業橫向影響力水平。由于評價需利用整車企業和零部件企業配套數據，所以需要先將整車進行科學分解并建立整車和零部件相應的配套矩陣。

3.1 整車企業產業拉動水平評價

3.1.1 整車總成分解

為準確刻畫整車企業對零部件企業的產業拉動水平，將汽車分解為動力、底盤、車身及附件和電子電器四大總成（不考慮新能源部分），各大總成可分解成如表1所示的部件（本文根據配套數據采集口徑分解到第2層次）。

表1 汽車總成分解表（第2層）

3.1.2 構建整車配套矩陣

考慮全國m個區域（省份或城市），設第i區域共有ni個整車制造企業，且每個整車企業均有s個部件，對于第i區域的第j個整車企業的第k個部件共有nijkt個零部件配套企業為其配套，其中本地零部件配套企業aijkt個，外地零部件配套企業bijkt個。為便于后續矩陣表達和運算，令即設第i區域的第j個整車制造企業的每個部件均有nij個零部件配套企業為其配套，對于零部件配套企業數量少于nij的配件，通過添加虛擬零部件配套企業即可，這些虛擬企業并無實際意義，其產值為0，也無零部件配套企業。這樣第i區域的第j個整車企業的s個部件與所有區域的零部件配套企業可以組成s×nij階整車配套矩陣，如式（1）所示。

3.1.3 建立整車企業產業拉動指數模型

基于式（1）的整車配套矩陣，可以得出第i區域的ni個整車企業對所有區域汽車產業零部件企業的產業拉動指數IiW，如式（2）所示，進而評價第i區域的整車企業產業拉動水平。

式中：pij為第i區域的第j個整車企業的汽車工業產值；T為全國汽車工業產值；pij/T為該整車企業的汽車工業產值在全國汽車工業產值中的比重。

3.2 零部件企業產業貢獻水平評價

3.2.1 構建零部件配套矩陣

同樣考慮全國m個區域，設第i區域的第k個部件有nik個零部件配套企業，第r個零部件配套企業配套整車企業共nikr個，其中配套本地企業cikr個，配套外地企業dikr個，為便于后續矩陣表達和運算，令即設第i區域每個配件都有ei個整車企業，對于整車企業數量少于ei的配件，通過添加虛擬整車企業即可，同樣無實際意義。這樣第i區域的s個部件與零部件配套企業組成s×ei階零部件配套矩陣，如式（3）所示。

式中：i=1, 2, …,m；k=1, 2, …,s；r=1, 2, …,nik；Likr=表示第i區域的第k個

部件的第r個零部件配套企業供應某區域市場的占比；Dikr為啞元變量，即第i區域的第k個部件的第r個零部件配套企業如果供應某區域的整車企業則取值為1，否則為0；nikr為第i區域的第k個部件的第r個零部件配套企業供應某區域整車企業數量；wci為第i區域的零部件配套企業的本地配套權重；wdi為外地配套權重；βr表示對《中國汽車工業年鑒》上公布的中國汽車零部件重點企業賦予的一定權重。

3.2.2 建立零部件企業產業貢獻指數模型

基于式（3）的零部件配套矩陣，可以得出第i區域的所有零部件企業對所有區域整車企業的產業貢獻指數Ii P，如式（4）所示，進而評價第i區域的零部件企業產業貢獻水平。

式中：qi為第i區域的汽車工業產值；T為全國汽車工業產值；qi/T表示該區域的汽車工業產值在全國的比重。

3.3 建立汽車產業影響力指數模型

基于式（2）的整車企業產業拉動指數模型和式（4）的零部件企業產業貢獻指數模型，可以得出第i區域的汽車產業影響力指數模型Ii，如式（5）所示，進而評價第i區域的汽車產業橫向影響力水平。

4 實例分析

本文采用橫向比較分析方法，基于中國6個汽車產業集聚區核心城市的核心企業產值和配套數據，對中國汽車產業聚集和橫向影響力進行研究，對中國汽車集聚區核心城市的整車企業拉動水平和零部件企業貢獻水平進行評價分析。基于表1對汽車總成進行分解，本文中的部件個數s為20，即k=1,2,…,20，具體以北京市的整車企業和零部件配套企業對京津冀汽車產業集聚區的汽車產業橫向影響力為例，進行實例分析。

4.1 整車企業產業拉動水平

在北京具有代表性的整車企業有北京汽車股份有限公司（以下簡稱北京汽車）、北京現代汽車有限公司（以下簡稱北京現代）、北京奔馳汽車有限公司（以下簡稱北京奔馳）①作者及項目組掌握的采購數據中，其整車企業均為各地代表性企業，產值、銷量及影響力均位列各地前位，其余整車企業采購數據未獲得，涉及企業機密，但已擁有的整車采購數據可以說明問題，對于未掌握的數據雖對結果大小有一定影響，但是對各城市排序的結果沒有太大影響，如若有，則會使結果更加完善。，即

對于北京汽車而言，當k=12時，部件制動系的零部件配套企業有9個，在部件中零部件配套企業最多，即則 北 京 汽 車的20個部件與各城市的零部件配套企業可以組成20×9階矩陣，如式（6）所示：

對于北京現代而言，當k=14時，部件車身內飾的零部件配套企業有9個，在部件中零部件配套企業最多，即則北京現代的20個零部件與各城市的零部件配套企業可以組成20×9階矩陣如式（8）所示：

其中，北京現代本地零部件配套重點企業有亞新科工業技術有限公司（以下簡稱亞新科工業）、海納川公司，外地配套重點企業有長春一汽富維汽車零部件股份有限公司，當零部件企業為上述重點企業時，βt=1.5，否則βt=1.；同樣當零部件企 業 為 本 地企 業時為 外 地 企 業 時根據北京現代的配套數據可以得出北京現代整車配套矩陣如式（9）所示：

對于北京奔馳而言，當k=12和k=14時，部件制動系和車身內飾的零部件配套企業均有6個，在部件中零部件配套企業最多，即則北京奔馳的20個零部件與各城市的零部件配套企業可以組成20×6階矩陣，如式（10）所示：

其中，北京奔馳本地零部件配套重點企業有海納川公司，外地配套重點企業有上海匯眾薩克斯減振器有限公司、上海德科電子儀表有限公司，當零部件企業為上述企業時βt=1.5，否則βt=1；當零部件企業為本地企業時為外地企業時0.4。則北京奔馳整車配套矩陣如式（11）所示：

2017年，北京汽車、北京現代、北京奔馳汽車的工業產值分別為287.68、1245.41、672.83億元，全國汽車工業產值為83 126.1億元③由于北京汽車、北京現代、北京奔馳3個整車企業的2017年汽車工業產值數據缺失，本文的數據處理辦法是利用北京汽車產量、產值與各整車企業的汽車產量計算出各整車企業的產值。例如，北京汽車2017年汽車工業產值=北京汽車2017年汽車產量 /北京2017年汽車產量×北京2017年汽車工業產值。文中所涉及的中國汽車工業產值數據來源于國家統計局，各市汽車產量、汽車工業產值數據來源于《中國汽車工業年鑒2018》地區汽車工業基本情況，各整車企業汽車產量、汽車工業產值數據來源于《中國汽車工業年鑒2018》主要集團基本情況。，則根據式（7）、式（9）、式（11）的矩陣可以得出北京市的3個整車企業對所有集聚區汽車產業零部件企業的拉動指數如式（12）所示：

4.2 零部件企業產業貢獻水平

對于北京市的零部件配套企業而言，當k=12和k=17時，部件制造系和空調均配套13個整車企業，在部件中配套的整車企業最多，即則北京市的20個零部件與零部件配套企業可以組成20×13階矩陣，如式（13）所示：

其中，本地零部件配套重點企業有亞新科工業、海納川公司、經緯恒潤，當零部件企業為上述企業時，βt=1.5，否則βt=1.；當零部件企業為本地配套企業時為外地配套企業時0.4。則北京市的零部件配套矩陣如式（14）所示：

北京市2017年汽車工業產值為4 356.91億元，則根據式（14）可以得出北京所有零部件配套企業對其余區域整車企業的貢獻指數如式（15）所示：

4.3 產業橫向影響力水平

綜上所述，根據式（12）的整車企業拉動指數和式（15）的零部件企業貢獻指數可以得到北京產業影響力指數I1，如式（16）所示：

同理，可依次得出其余城市重慶、上海、武漢、廣州、長春的產業拉動水平，見表2。

表2 各城市汽車產業拉動水平

5 結論與不足

5.1 研究結論

利用我國汽車集聚區核心城市核心企業產值和配套數據，得出6個城市的橫向影響力水平，分析可得以下結論：

（1）各城市橫向影響力由高到低依次為長春、上海、重慶、廣州、北京、武漢。核心城市汽車產業拉動水平與其汽車工業產值并無準確的一一對應關系，但基本可以反映其產業地位和影響力。

（2）長春的整車拉動水平最高，零部件配套企業貢獻水平僅次于上海，總體產業橫向影響力在六大核心城市中最高。從數據層面看，一汽、一汽大眾汽車工業產值較高，使其整車拉動指數最大，而長春2017年汽車工業產值低于上海市，使其零部件貢獻指數有所下降。長春所在的東北汽車產業集聚區，礦產資源豐富，技術積累充分，重工業底子扎實，專業人才密集，汽車產業配套體系較為完善，為長春的汽車產業發展奠定了良好的產業資源基礎，作為中國最早期的汽車產業聚集區，在產業配套性方面具有先發優勢。單純從兩個指標來看，如果其它短板可以有效解決，就可以期待長春在未來會有更好的產業表現。

（3）上海的整車拉動水平僅次于長春，零部件配套企業貢獻水平最高，總體產業橫向影響力排第2。從數據層面看，上汽乘用車、上汽通用的汽車工業產值比一汽系表現略低，使其整車拉動指數低于長春。由于上海地處長三角地區，土地成本、勞動力成本上升以及發展戰略布局需要，導致上汽系企業紛紛選擇異地布局。上海作為全國最重要的經濟中心、金融中心、交通中心，產業成本較高，再加上環境保護的要求，使本地配套體系也順勢外遷，但零部件配套企業的產業貢獻指數仍為全國最大，可見上海汽車產業鏈之成熟，競爭力之強。考慮到未來汽車產業“新四化”的趨勢，以上海為核心的長三角地區仍然是中國汽車產業最具活力和拉動能力的聚集區。

（4）重慶的整車拉動水平第3，零部件配套企業貢獻水平第3，總體產業橫向影響力第3。重慶地區形成了以長安體系為龍頭，上汽依維柯紅巖、上汽通用五菱、東風小康等上10家整車企業為骨干，上千家零部件配套企業為支撐的“1+10+1 000”的汽車產業集群。從數據層面看，重慶近幾年來整車銷量（特別是合資品牌）下滑非常明顯，本地其它汽車企業持續創新能力嚴重不足，導致整車銷量和產業拉動水平急劇下降。同時，隨著長安全國性布局步伐的加速，本地零部件配套企業隨遷，進而零部件配套企業的產業貢獻水平逐年下降。長遠來看，重慶整個汽車產業都面臨著產業空心化和技術空心化的雙重風險。

（5）廣州的整車拉動水平第4，零部件配套企業貢獻水平第4，總體產業橫向影響力排第4。從數據層面看，廣汽乘用車、廣州本田、廣汽豐田等核心企業對整車拉動效應貢獻明顯，且近年來汽車工業產值增速不減。單從配套體系表現來看似乎無法支撐廣州的產業地位，但如果考慮廣州周邊的深圳、東莞、惠州等強大的汽車產業基礎和大灣區的持續創新能力，以及廣州的地理優勢和相對健全的服務體系，廣闊的汽車市場和強大的創新能力，對廣州汽車產業的未來仍然充滿信心。

（6）北京的整車拉動水平第5，零部件配套企業貢獻水平第5，總體產業橫向影響力僅高于武漢。從數據層面看，北京汽車、北京奔馳的汽車工業產值近年表現有下滑之勢，使北京的產業影響力指數處在中下等水平；從產業背景看，北京作為中國首都，政治中心和文化中心，由于土地資源稀缺，產業成本劇增，戰略規劃需求等因素使北京不再適合整車廠進行產能擴張，許多整車企業紛紛選擇外遷或者外地建廠。長遠來看，北京的汽車產業影響力在于國家各部委的汽車產業政策制定和來自車企、高校、科研院所等的研發能力而非汽車工業產值、汽車銷量等量化指標，雖影響力不如長春、上海地區，但大學數量全國第1，獨一無二的中關村以及區位優勢也許還可以提供進一步的發展空間。

（7）武漢的整車拉動水平最低，零部件配套企業水平最低，總體產業橫向影響力在六大核心城市中最低。從數據層面看，武漢的汽車工業產值近年來增長緩慢，受東風系合資品牌產銷量下滑和自主品牌切換不盡如人意等因素影響較大，圍繞東風系構建起的零部件配套企業也受到巨大沖擊，從而導致整車企業拉動水平和零部件企業的產業貢獻水平不高，并且這種趨勢仍然可能長期存在。急需制定政策，充分利用武漢的專業人才優勢、產業基礎等，發展武漢的整車產業和零部件產業，提高以武漢為中心的中三角集聚區的汽車產業影響力和配套體系的完善程度。

綜上所述，城市汽車產業影響力水平與其整車企業的綜合實力和采購策略，核心城市關鍵零部件企業綜合能力，核心城市產業鏈完備程度等因素具有直接的關系，最終仍取決于核心企業的持續創新能力和戰略捕捉及執行能力。未來汽車產業將具有明顯的“電動化、互聯化、共享化、智能化”發展特征，產業聚集和創新區域將會發生根本的變革，產業的配套性將更為完善，影響將更為深遠。

5.2 意見與建議

總體來說，為推動汽車產業發展，促進汽車產業轉型升級，提出以下建議：

（1）一個地區或一個集團對汽車產業的貢獻不能僅看汽車銷量、汽車工業產值等指標，其整車企業和零部件企業之間的配套也需要重點思考，鑒于目前考察產業影響力指標的數據難以采集，建議行業主管部門建立汽車產業影響力指標考核體系，制定數據采集方法、流程和規范，動態監管汽車產業發展態勢。

（2）鼓勵產業資源驅動的汽車核心企業跨區域重組、擴張，雖然會給產業配套數據的采集增加難度，但在全國范圍內尋找和匹配優質產業資源，有利于核心企業綜合競爭力的提升和行業外溢水平的提高。

（3）鼓勵整車核心企業實施更為開放的采購策略，讓更多外地的零部件配套企業進入自己的配件供應體系，在跨區域采購成本管理與質量保證之間做好平衡，有利于提升整車企業自身的研發能力和供應鏈話語權，從而提高其行業競爭力。

（4）當前汽車產業垂直分工早已超出省際甚至國界，各個汽車產業聚集區彼此之間的產業協同顯得尤為重要，需要市場化的手段，也需要行政化的措施，市場化與行政化結合，這樣才有望形成差異化發展態勢，這也是后續研究的重點。

5.3 不足與展望

由于數據缺失，加上能力和時間等因素限制，本文存在以下不足：

（1）由于產業集聚區范圍較廣，整車企業和零部件企業配套數據較難收集，本文選擇各集聚區核心城市的汽車產業進行研究，沒有考慮到集聚區內企業外遷、異地建廠等因素對于產業影響力的影響。

（2）若想對某城市的行業影響力進行系統、客觀的評價，需要動態追蹤數年各指標的變化，而基于企業微觀數據測算出的行業影響力指標缺乏連續的數據獲取能力，這也導致無法進行動態比較和分析。

（3）由于部分數據的缺失和各核心城市核心企業經營數據統計口徑存在差異，跨區域經營以及復雜的組織架構等因素，導致影響力指數會存在一定誤差，且誤差水平無法估計。

鑒于此，在后續研究中，有望通過集聚區重新劃分、各集聚區交互影響精準刻畫、核心企業持續跟蹤等方法逐步完善。