近30年全球主要產業分布格局演變——基于全球755個樣本城市的研究

沈 立，劉笑男，倪鵬飛

（1.國家信息中心 經濟預測部，北京 100045；2.特華博士后科研工作站，北京 100029；3.中國社會科學院 財經戰略研究院，北京 100006）

一、引言及文獻綜述

自20世紀80年代開始，經濟全球化進入高速發展期，以跨國公司為主導、全球產業鏈為主要載體的全球化生產網絡體系迅猛發展，并通過產品內分工、價值鏈切片等多種方式使更多國家和城市參與到全球化協作生產活動中來。隨著全球產業鏈分工的不斷細化，全球產業發生了大規模的空間轉移和重組，不僅打破了各國固有的產業體系，使得各國產業體系得到重塑，推動了國際產業分布格局的巨大變化，有些國家因為成功嵌入全球產業鏈體系或提升全球價值鏈地位而獲得快速發展機遇，有些國家則因為產業鏈外遷或在全球價值鏈中的地位下降而出現明顯的衰退。與此同時，全球產業空間轉移還深刻改變了城市層面的產業分布格局，影響了許多城市的命運軌跡，即使是在同一個國家，有些城市受益于全球產業格局演變，有些城市則因為全球產業空間格局演變而受損，這些情況既存在于發達國家，也存在于新興市場國家。總的來看，全球產業空間格局演變對不同國家、不同國家的不同城市以及同一國家內部的不同城市的影響都具有明顯的異質性。

產業空間格局演變是生產要素在地理空間上優化再配置的過程。生產要素在空間上的再配置會驅動地區比較優勢的轉換，最后引發不同區域產業的興衰。目前，針對全球產業分工及演變的研究已經較為豐富[1]。早期學者主要從產品間國際分工的視角來研究全球產業空間分布格局。早在18世紀，隨著資本主義在全世界的擴張，國際生產分工開始出現[2]，亞當·斯密最早對國際生產體系理論進行了研究，并在《國富論》中詳細闡述了國際生產分工及其背后的驅動力量[3]。李嘉圖進一步通過不同國家生產不同商品的勞動生產率的相對差異來解釋國際生產分工和商品貿易[4]。之后，俄林在赫克謝爾的基礎上形成了生產要素稟賦理論[5]，指出兩國要素稟賦差異是國際生產分工和貿易產生的基礎，極大拓展了比較優勢學說，進一步完善了以產品交換為特征的國際生產分工理論。二戰以后，伴隨經濟全球化的加速推進以及跨國企業的迅速崛起，基于全球價值鏈的國際生產分工體系逐步形成，更多學者開始從產品內國際分工視角來研究全球產業空間分工格局。盧明華和李國平（2004）、楊國亮和張元虹（2007）認為基于全球價值鏈的國際生產網絡已經成為推動全球產業空間格局演化的最大動力[6][7]。在這一體系中，產業鏈的各個環節分散于不同國家，不同國家企業憑借各自比較優勢融入全球價值鏈，由此形成一個以跨國企業為主導性力量并串聯起不同國家單元的全球性生產網絡體系[8-9]。一些學者從價值鏈嵌入視角研究全球生產分工網絡對地區產業發展的影響。Gereffi等、Sturgeon、Crestanello和Tattara認為嵌入全球價值鏈有助于企業獲取先進技術，推動當地技術進步和產業發展[10-12]。另一些學者則從全球生產網絡與本地生產網絡的相互作用機制出發研究全球生產分工網絡對地區產業發展的影響。Coe等認為全球生產分工網絡與本地企業之間的耦合有助于增強區域價值創造能力[13]。Yeung認為跨國企業的全球生產網絡與本地優勢、本土戰略之間的協同對地區產業發展至關重要[14]。

總的來看，上述文獻主要以國家為基本單元來研究全球產業格局的演變過程，即使有部分文獻涉及城市層面，也主要是針對少數主要城市而言，針對大樣本城市的分析相對較少。因此，本文嘗試從城市視角來研究全球主要產業空間分布演化歷程，從而揭示不同國家或同一國家內不同城市在全球產業鏈變遷的大背景下呈現出的不同的命運軌跡。

二、指數構建及樣本說明

（一）產業變遷指數的構建

產業變遷的方向和程度一般可以通過比較地區產業經濟指標的變化來衡量。目前，關于產業變遷的識別方法：一種是基于靜態比較的方法，包括基于產業份額的區位商指標[15]、赫芬達爾-赫希曼指數[16]、絕對份額指標[17]；另一種是基于動態比較的方法，比如，Zhao和Yin基于份額變動思想構建的產業變遷衡量指標[18]以及孫曉華等在此基礎上提出的新的衡量產業變遷程度的公式[19]。根據現有文獻以及現有數據條件，本文借鑒Zhao和Yin的產業變遷指數計算公式[18]對1989—2017年間全球755個城市不同行業分別測算了產業變遷指數。具體公式如下：

本文將1989年作為基期，理由如下：一方面，20世紀80年代末是全球產業轉移浪潮的重要節點，進入20世紀90年代，以全球價值鏈分工模式為基礎的產業轉移進入高潮。另一方面，中國自20世紀90年代以后開始全面邁向社會主義市場經濟時代，由此開啟了全球產業向中國大規模轉移的時代。

（二）數據說明

1.數據來源

目前，已有學者通過微觀企業的區位變化來研究發達國家內部產業變遷的方向和程度[20-22]。但是，就全球產業變遷而言，由于許多國家的企業信息很不完善，從微觀企業全樣本的視角研究全球產業變遷存在較大困難。因此，本文選擇使用全球上市公司數據對全球產業分布演變情況進行分析，該數據主要來源于Osiris全球上市公司數據庫。具體地，我們首先采集1989—2017年間97259家上市公司的營業收入數據，然后按照各上市公司的運營所在地城市和產業類別進行分類合并，從而計算出1989—2017年間755個樣本城市主要產業的上市公司營收總和，在此基礎上對全球主要城市的產業變遷進行研究。

2.產業分類

為了便于分析，本文統一采用北美產業分類體系（NAICS）對產業進行分類，并進一步選取其中6個關鍵產業門類進行深入分析，具體包括三類制造業（Manufacturing）①、信 息 服 務 業（Information，NAICS代碼為51）、金融保險業（Finance and Insurance，NAICS代碼為52）、專業技術服務業（Professional，Scientific and Technical Services，NAICS 代碼為54）。其中，由于制造業（31）主要是勞動密集型制造業，制造業（32）主要是資本密集型制造業，制造業（33）則主要是技術密集型制造業。因此，本文將制造業（31）、制造業（32）、制造業（33）分別看作勞動密集型制造業、資本密集型制造業和技術密集型制造業。

三、全球主要產業空間格局演變

（一）從地區視角看，制造業和部分服務業呈現“東西擴散”和“南北溢出”共存的垂直遷移特征

1.制造業空間分布呈現“由西向東”“由北向南”擴散的垂直遷移特征

不同發展水平國家之間存在垂直遷移現象。20世紀80年代以來，全球資本、技術、勞動力等要素資源在追求經濟效率的“無形之手”推動下出現了一波大重組浪潮，全球制造業也隨之經歷了一輪由發達國家向發展中國家轉移的高潮。從宏觀空間格局來看，主要表現為兩大特點：一是制造業由西向東轉移。1989年以來，以歐美國家為主的西方發達地區的制造業出現不同程度的外遷。1989—2017年，發達地區的勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業的產業變遷指數均值都為負值并且絕對值依次下降，其中有37個城市的勞動密集型制造業、43個城市的資本密集型制造業、54個城市的技術密集型制造業的產業變遷指數為負值。與此同時，東亞、東南亞、南亞等地區承接了大量的制造業轉移。1989—2017年，東亞、東南亞、南亞地區三類制造業的產業變遷指數均值都大于零。二是制造業由北向南轉移。在歐美發達地區制造業外遷的過程中，南半球也承接了一定數量的制造業企業。1989—2017年，拉美和加勒比地區的勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業的產業變遷指數均值都大于零，其中有45個城市的勞動密集型制造業、33個城市的資本密集型制造業、36個城市的技術密集型制造業的產業變遷指數大于零。與此同時，撒哈拉以南非洲地區三類制造業的產業變遷指數均值也都為正值（見表1）。

表1 1989—2017年全球各大地區城市制造業產業變遷指數

2.部分服務業同樣呈現“東西擴散”“南北溢出”的垂直遷移特征

隨著制造業由發達國家向發展中國家大規模遷移，生產性服務業也隨之發生不同程度的擴散，突出表現為“東西擴散”“南北溢出”兩大特征。一方面，部分服務業呈現非常明顯的自西向東擴散趨勢。1989—2017年，發達地區城市金融保險業、專業技術服務業的產業變遷指數均值均為負值，其中有24個城市的金融保險業、20個城市的專業技術服務業的產業變遷指數小于零，這說明發達地區城市的金融保險業、專業技術服務業總體在向外擴散。與此同時，亞洲地區的金融保險業、專業技術服務業出現不同程度的集聚。東亞、南亞、西亞地區分別有24個、37個、11個城市的金融保險業產業變遷指數均大于零，并且全部城市均值也為正值。同樣，東南亞、東亞、南亞、西亞地區城市的專業技術服務業的產業變遷指數均值也都大于零。另一方面，部分服務業呈現較為明顯的自北向南溢出態勢。在歐美國家服務業外溢的過程中，南半球地區特別是撒哈拉以南非洲和拉美地區也在一定程度上承接了歐美發達國家的服務業轉移。1989—2017年，撒哈拉以南非洲地區城市的信息服務業、金融保險業、專業技術服務業的產業變遷指數均值都大于零，而在拉美和加勒比地區，分別有32個城市的金融保險業、19個城市的專業技術服務業的產業變遷指數大于零，這說明部分服務業正在向撒哈拉以南非洲、拉美等南半球地區轉移。但是，信息服務業則呈現向發達地區集聚的趨勢。1989—2017年，發達地區有122個城市的信息服務業產業變遷指數大于零，并且其均值為0.005601。與此同時，拉美和加勒比地區的信息服務業產業變遷指數均值為負值，雖然東亞等其他地區的信息服務業產業變遷指數均值也大于零，但是其均值遠小于發達地區，這說明歐美發達國家依然是全球信息服務業的主導地區（見表2）。

表2 1989—2017年全球各大地區城市服務業產業變遷指數

（二）從國家視角看，總體呈現由高向低遷移趨勢，但不同產業表現出不同的遷移特征

1.制造業總體呈現由高向低遷移趨勢，但地理分割現象依舊存在

從不同收入水平國家來看，制造業呈現由高收入國家向低收入國家轉移，且勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業的轉移現象依次減弱。一方面，自20世紀80年代以來，高收入國家的制造業大規模向低收入發展中國家轉移。1989—2017年，高收入國家勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業的產業變遷指數均值均為負值，這說明高收入國家的制造業出現明顯的外溢現象。與此同時，其他收入水平國家則承接了高收入國家的制造業外溢，并且收入較高的國家，其承接的制造業相對越多。比如，中高收入國家、中低收入國家和低收入國家勞動密集型制造業的產業變遷指數均值依次為0.00134、0.00073、0.00035，全部為正并呈現依次降低趨勢；同樣，資本密集型和技術密集型制造業也呈現類似現象。另一方面，勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業的轉移現象依次減弱。1989—2017年，高收入國家勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業的產業變遷指數均值分別為-0.00226、-0.00156、-0.00117，其絕對值呈現依次減小的趨勢（見表3）。

表3 不同收入水平國家的制造業產業變遷指數

從主要國家來看，不同類型制造業呈現不同的遷移方向。首先，勞動密集型制造業主要由英國、澳大利亞、美國等發達國家向土耳其等新興市場國家轉移。1989—2017年，澳大利亞、德國、法國、加拿大、美國、英國等六個國家的勞動密集型制造業產業變遷指數均值均小于零，呈現明顯的外溢效應，其中，英國、澳大利亞、美國的勞動密集型制造業外遷現象最為顯著。與此同時，土耳其等新興市場國家的勞動密集型制造業產業變遷指數均值均大于零，呈現較為明顯的集聚效應。其次，資本密集型制造業主要由英國、美國等國家向阿根廷等新興市場國家轉移。1989—2017年，英國、美國、法國、加拿大、德國等五個國家的資本密集型制造業產業變遷指數均值絕對值由大到小依次為-0.007339、-0.003155、-0.002978、-0.001265、-0.000675，這說明英國、美國、法國的資本密集型制造業外遷現象較為顯著（見表4）。與此同時，阿根廷等新興市場國家的勞動密集型制造業產業變遷指數均值均大于零，呈現明顯的集聚效應。再次，法國、英國等國的技術密集型制造業向韓國等國家外溢。1989—2017年，法國、英國、德國、澳大利亞、美國等國家的技術密集型制造業產業變遷指數均值均小于零，而韓國等13個國家的技術密集型制造業產業變遷指數均值則大于零，這反映法國、英國等發達國家的技術密集型制造業不同程度地向一些新興市場國家遷移。

表4 主要國家三類制造業的產業變遷指數

從國際差距來看，制造業地理分割現象依舊存在。通過使用地理距離權重矩陣來對所有樣本城市1989—2017年間的上市公司營業收入數據進行空間相關性分析后發現：一方面，勞動密集型制造業和資本密集型制造業的地理分割現象減弱。從時間角度來看，勞動密集型制造業的Moran’I指數由1989年的-0.007上升到2017年的-0.002，說明這種現象正在逐步減弱。同樣，資本密集型制造業也存在類似的情況，在空間上存在一定程度的高低集聚現象，但從時間上看，資本密集型制造業的高低集聚現象呈現逐步減弱趨勢，1989年，資本密集型制造業的Moran’I指數為-0.009，但在2007年之后，這一指數已經不再顯著。這些現象說明全球化正在打破傳統國界的籬笆，促進了勞動密集型和資本密集型制造業的全球范圍流動。另一方面，技術密集型制造業的地理分割現象增強。1989年，技術密集型制造業的Moran’I指數顯著為-0.003，但在2013年之后，技術密集型制造業的Moran’I指數依舊顯著并穩定在-0.003左右，這說明全球化趨勢并未大幅改善技術的空間流動，受制于政策等多種因素的影響，技術密集型制造業的地理分割現象依舊存在（見表5）。

表5 不同類型制造業的Moran’s I指數

2.服務業呈現由高向低遷移趨勢，但不同行業遷移方向存在差異

從不同收入水平國家來看，一些服務業總體呈現由高收入國家向低收入國家外溢的趨勢。第一，金融保險業呈現由高收入國家向低收入國家逐步外溢的趨勢。根據1989—2017年金融保險業的產業變遷指數，高收入國家金融保險業的產業變遷指數均值為-0.00115，而中高收入國家、中低收入國家、低收入國家的金融保險業產業變遷指數均值則為正值并依次減小，這說明收入水平越低的國家，其承接的金融保險業也越少。第二，專業技術服務業總體表現為由高收入國家向較低收入國家轉移的趨勢，并且中低收入國家承接的份額最大。1989—2017年，高收入國家專業技術服務業的產業變遷指數均值小于零，而中低收入國家、中高收入國家和低收入國家專業技術服務業的產業變遷指數均值則均為正值并依次減小。第三，信息服務業呈現由中高收入國家向其他收入國家轉移的趨勢。1989—2017年，中高收入國家信息服務業的產業變遷指數均值小于零，而高收入國家信息服務業的產業變遷指數均值則大于零，并且其值要遠大于中低收入國家和低收入國家，反映出信息服務業向高收入國家集聚的趨勢（見表6）。

表6 不同收入水平國家不同行業的產業變遷指數

從具體國家來看，不同服務業的遷移方向存在差異。首先，主要國家的信息服務業均呈現快速發展趨勢。1989—2017年是全球信息產業高速發展時期，絕大多數國家的信息服務業都取得了快速發展，除墨西哥外，美國等發達國家和中國等新興市場國家的信息服務業產業變遷指數均值均大于零。其次，金融保險業主要由英國、美國等國家向其他國家遷移。根據1989—2017年主要國家金融保險業的產業變遷指數，美國和英國的金融保險業產業變遷指數均值為-0.003135、-0.006028，而其余發達國家和新興市場國家的金融保險業產業變遷指數均值均大于零，這說明金融保險業正在由英國、美國等傳統金融發達國家向其他國家外溢。再次，英國、法國、澳大利亞的專業技術服務業下降趨勢較為明顯，而其他國家則有不同程度的上升。根據1989—2017年主要國家專業技術服務業產業變遷指數，英國、法國、澳大利亞的專業技術服務業產業變遷指數均值分別下降-0.044401、-0.015282、-0.006877。與此同時，美國等其他發達國家以及中國等新興市場國家都大于零，這也說明美國等主要發達國家的技術優勢依然存在甚至有所增強（見表7）。

表7 主要國家不同行業的產業變遷指數

從國際差距來看，部分生產性服務業的地理分割程度有所增強。以金融保險業為例，目前全球金融保險業的重心依舊在歐美發達國家，北美、西歐等發達地區的金融保險產業依然占據主導地位，亞非拉地區特別是中國、印度等新興市場國家部分城市的金融保險業雖然有所發展，但對金融保險業的總體空間格局影響相對有限，地理分割現象依舊較為顯著，并且其強度呈現不斷增強趨勢。1989—2017年，金融保險業的Moran’s I指數總體呈現上升趨勢，由1989年的-0.007上升至2017年的-0.010（見表8）。

表8 金融保險業的Moran’s I指數

（三）從城市視角看，全球不同城市之間的差距持續收窄，不同國家內部產業重構現象明顯

1.從總體來看，不同產業的城市間差距總體上在不斷縮小

就制造業而言，勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業的總體差距持續收窄，其中勞動密集型制造業的收斂速度最快且城市間差異最小。根據1989—2017年勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業的總體變異系數走勢，可以發現：一方面，三類制造業的變異系數均呈現總體下滑趨勢，其中，技術密集型制造業變異系數由1989年的9.7下降至2017年的6.33，勞動密集型制造業的變異系數由1989年的9.12下降至2017年的5.29，資本密集型制造業的變異系數則由1989年的7.22下降至2017年的5.57。另一方面，勞動密集型制造業的收斂速度相對最快且城市間差異最小。2017年，技術密集型、資本密集型、勞動密集型制造業的變異系數分別為6.33、5.57、5.29，呈現依次下降趨勢，并且較1989年分別下降3.37、1.65、3.83。這顯示勞動密集型制造業的收斂速度最快且變異系數最低，技術密集型制造業的變異系數則是最高的，而資本密集型制造業的收斂速度是最慢的（見圖1）。

圖1 三類制造業總體變異系數

就生產性服務業而言，信息服務業、金融保險業、專業技術服務業的城市間差距同樣有所收窄，其中專業技術服務業的收斂速度相對最快且城市間差異最小。根據1989—2017年信息服務業、金融保險業、專業技術服務業的總體變異系數走勢，可以發現：一方面，三類生產性服務業的變異系數均呈現下降趨勢，其中，信息服務業、金融保險業、專業技術服務業的變異系數分別由1989年的11.24、9.95、16.72下降至2017年的7.06、6.40、6.22。另一方面，專業技術服務業的收斂速度相對最快且城市間差異最小。2017年，專業技術服務業的變異系數為6.22，低于信息服務業和金融保險業的變異系數，并且較1989年下降10.50，降幅遠大于信息服務業和金融保險業（見圖2）。

圖2 三類生產性服務業總體變異系數

2.從國家內部來看，不同類型國家內部產業重構現象明顯

制造業在全球范圍內的轉移在引發制造業國際分布格局巨變的同時，也引起了國家內部制造業空間重組，無論是發達國家還是新興市場國家，其內部產業空間布局呈現明顯的重構趨勢。

一方面，發達國家內部出現區域產業重構現象。以美國為例，一是芝加哥、里士滿等傳統制造業城市向生產性服務業城市轉型。1989—2017年產業變遷指數顯示，里士滿的勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業的產業變遷指數分別為-0.0709、-0.0151、-0.0062，均位居全美下降幅度最大的10個城市之列；同樣，芝加哥的勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業的產業變遷指數分別為-0.0390、-0.0469、-0.0202，同樣是全美制造業衰退嚴重的10個城市之一。但與此同時，芝加哥的信息服務業、金融保險業增長明顯，其產業變遷指數均大于零并且位列所有樣本城市的前10位；里士滿的金融保險業、專業技術服務業則呈現快速發展趨勢，其產業變遷指數同樣大于零并位列所有樣本城市的前10位（見表9）。二是休斯敦等城市的制造業和生產性服務業均獲得快速發展。根據1989—2017年產業變遷指數，休斯敦的勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業的產業變遷指數分別為0.0005、0.0070、0.0051，均位居全美制造業發展最快的10大城市之列，與此同時，其信息服務業、金融保險業的產業變遷指數也位居所有美國樣本城市的前10位。同樣，圣何塞不僅在勞動密集型制造業和技術密集型制造業領域發展較快，而且在信息服務業、金融保險業方面的發展速度也位居所有美國樣本城市的前10位。三是夏洛特、亞特蘭大等城市的產業結構向高端制造業和生產性服務業轉型。根據1989—2017年產業變遷指數，夏洛特的勞動密集型、技術密集型制造業以及金融服務業的產業變遷指數均小于零，而資本密集型制造業的產業變遷指數為正值，說明夏洛特產業結構在向資本密集型制造業轉型；而亞特蘭大的勞動密集型、資本密集型制造業的產業變遷指數小于零，技術密集型制造業的產業變遷指數則大于零，并且信息服務業、金融保險業、專業技術服務業的產業變遷指數也大于零，說明亞特蘭大的產業結構在向技術密集型制造業和高端生產性服務業轉型（見表10）。

表9 美國制造業產業變遷指數TOP10城市

表10 美國生產性服務業產業變遷指數TOP10城市

另一方面，新興市場國家內部同樣呈現顯著的區域重構現象。在全球產業大轉移浪潮中，新興市場國家的部分中心城市和沿海城市是主要的產業轉移承接地，大量內陸城市并未獲得大量的產業承接機會，反而在全球化進程中被日益邊緣化。以中國為例，上海、北京、深圳等城市通過承接發達國家的產業轉移而迅速崛起，內陸城市則由于交通地理劣勢而出現衰落。根據1989—2017年產業變遷指數，勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業發展最快的10個城市中分別有6個、6個、7個城市位于沿海地區，信息服務業、金融保險業、專業技術服務業發展最快的10個城市中則分別有3個、6個、6個城市位于沿海地區（見表11）。與此同時，大量內陸城市并未享受全球產業轉移的紅利，部分內陸老工業城市甚至面臨產業流失的危險，特別是東北地區城市面臨人口資源要素流失嚴重的困境。再以印度為例，全球產業轉移紅利主要被少數中心城市獲取，孟買、班加羅爾、加爾各答、欽奈、哥印拜陀等主要城市承接了大量的制造業和服務業。通過觀察印度不同行業產業變遷指數前10位城市，可以發現，孟買的勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業以及信息服務業、金融保險業的產業變遷指數均排名第一，專業技術服務業則排名第二；班加羅爾的勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業以及信息服務業、金融保險業、專業技術服務業的產業變遷指數也都排名前10位，其中專業技術服務業更是排名第一（見表12）。上述事實說明，以中國、印度為代表的新興市場國家雖然整體在快速發展，但是這種發展具有很大的不平衡性，交通地理便利的沿海城市受益較大，而交通不便的內陸城市則有被邊緣化的風險。

表11 中國不同行業產業變遷指數前10位城市

表12 印度不同行業產業變遷指數前10位城市

四、結論及啟示

本文基于全球上市公司數據庫構建了城市產業變遷指數并對全球755個樣本城市近30年主要產業的演變歷程進行了深入研究，初步得出如下結論：（1）從地區視角看，全球產業空間格局呈現“東西擴散”和“南北溢出”共存的垂直遷移特征。勞動密集型、資本密集型、技術密集型制造業以及信息服務業、金融保險業、專業技術服務業的空間分布都呈現明顯的“由西向東”和“由北向南”擴散的趨勢。（2）從國家視角看，全球產業空間分布總體呈現由高向低遷移趨勢，無論是制造業還是生產性服務業都存在由高收入國家向低收入國家轉移的趨勢，但不同細分行業表現出不同的遷移方向。與此同時，產業地理分割現象尚存，其中，技術密集型制造業和金融保險業的區域分割現象增強，而勞動密集型、資本密集型制造業的區域分割現象減弱。（3）從城市視角看，無論是制造業還是生產性服務業，全球不同城市之間的差距持續收窄，其中，在制造業中，勞動密集型制造業的收斂速度最快且城市間差異最小，而在生產性服務業中，專業技術服務業的收斂速度相對最快且城市間差異最小。與此同時，從國家內部來看，無論是發達國家還是新興市場國家均呈現一定程度的產業空間重構現象。

回顧過去，全球產業空間格局發生了非常顯著的變化，在這一過程中，一些國家和城市從全球產業空間演變過程中受益從而實現了快速發展，但是另一些國家和城市卻因為沒能及時適應全球產業大轉移而出現相對衰落，特別是美國等發達國家由于制造業大規模外遷以及技術外溢而產生了深刻的危機感，進而采取了一系列推動制造業回流和保持技術領先的措施，尤其是特朗普執政以后，更是不惜采取貿易戰、科技戰等極限策略對中國施壓，掀起一股逆全球化的潮流，這一趨勢在新冠肺炎疫情全球大流行后更為明顯。在此大背景下，展望未來，全球產業空間格局的演化路徑可能發生大的轉變，美國等發達國家將進一步推動制造業回流、重組全球產業供應鏈，特別是會對中國采取逼走低端產業鏈、打擊高端產業鏈的手段。對此，我國必須及時調整發展戰略，統籌安全和發展，平衡好產業鏈安全和效率兩大原則，積極應對制造業外遷挑戰，大力提升產業自主創新能力，抓緊突破產業鏈核心技術和關鍵環節，努力增強金融支持實體經濟能力，積極擴大國內市場需求，穩步拓展國外出口需求，盡快形成以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局。

注釋：

①制造業被分成三大類：制造業Ⅰ（NAICS代碼為31）包括食品制造業（Food Manufacturing）、煙酒業（Beverage and Tobacco Product Manufacturing）、紡織業（Textile Mills）、紡織品業（Textile Product Mills）、服裝制造業（Apparel Manufacturing）、皮革及相關制品業（Leather and Allied Product Manufacturing）；制造業Ⅱ（NAICS代碼為32）包括木材制品業（Wood Product Manufacturing）、造紙業（Paper Manufacturing）、印刷及相關產業（Printing and Related Support Activities）、石油和煤炭制品業（Petroleum and Coal Products Manufacturing）、化學制造業（Chemical Manufacturing）、塑料和橡膠制品業（Plastics and Rubber Products Manufacturing）、非金屬制品業（Nonmetallic Mineral Product Manufacturing）；制造業Ⅲ（NAICS代碼為33）包括初級金屬制造業（Primary Metal Manufacturing）、金屬制品業（Fabricated Metal Product Manufacturing）、機械制造業（Machinery Manufacturing）、計算機和電子產品制造業（Computer and Electronic Product Manufacturing）、電氣設備、電器和零部件制造業（Electrical Equipment,Appliance and Component Manufacturing）、運輸設備制造業（Transportation Equipment Manufacturing）、家具及相關制品業（Furniture and Related Product Manufacturing）、其 他 制 品 業（Miscellaneous Manufacturing）。