長三角一體化背景下制造業同構研究*

□ 胡玉琴 劉 波

｜引言

2019 年12 月 《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》 印發實施，標志著長三角一體化國家戰略正式進入實施階段。長三角區域包括滬蘇浙皖“三省一市”全域，城市群全面覆蓋安徽省。

作為世界制造業基地和我國最具影響力和帶動力的強勁活躍增長極，在 《中國制造2025》 《長江經濟帶發展規劃綱要》 以及 《長江三角洲城市群發展規劃》 等一系列國家重大發展規劃的引領下，長三角制造業協同發展成為一體化進程中最關鍵的環節。

充分發揮長三角區域中三省一市的比較優勢，提升制造業綜合實力，首先要把握制造業同構狀況。本文基于成分數據Aitchison 幾何理論改進已有同構化測度指標，從而測度覆蓋范圍變化的長三角區域，把握長三角一體化進程中制造業同構化的現狀和演變趨勢。

｜同構化測度指標

常用的同構化測度指標是UNIDO（1979）提出結構相似系數和Krugman（1991）提出的Krugman指數。從幾何觀點來看，結構相似系數是兩個向量的夾角余弦值，Krugman 指數則是兩個向量的曼哈頓距離。

為何結構相似系數的取值范圍是[0，1] 而非[-1，1]、Krugman 指數的取值范圍是[0，2] 而并非[0，∞)，究其原因是忽視產業結構是成分數據這一事實，用歐式空間的歐式幾何直接分析成分數據。Aitchison（1982、1986）指出成分數據滿足單形空間的Aitchison 幾何而非歐式空間的歐式幾何，借助對數比變換可以實現單形空間成分數據向歐式空間普通向量的轉化，其中中心對數比變換（centered logratio transformation，簡稱clr 變換）是常用的對數比變換。

注：①與王志華和陳圻（2006）提出的改進Krugman 指數進行區別。

改進結構相似系數N.Spq 的取值范圍[-1，1]，反映產業結構的同構方向。當0＜N.Spq≤1 時，表明兩地產業結構同向發展，同構化程度隨著N.Spq 趨于1 不斷增加；當-1≤N.Spq＜0 時，表明兩地產業結構反向發展，同構化程度隨著N.Spq 趨于-1 不斷弱化；而當N.Spq趨于0 時，兩地產業結構呈現相互垂直趨勢，同構化趨于0。

新Krugman 指數N.KIpq 取值范圍是[0，+∞)，反映產業結構的同構距離。當N.KIpq 取值越小，則同構化程度越高；N.KIpq 距離越大，則同構化程度越低：當N.KIpq 為0時，則表明兩地產業結構完全相同。

｜長三角制造業同構研究

（一）數據說明

本文基于2003-2019 年長三角地區三省一市的制造業分行業數據進行分析。由于我國 《國民經濟行業分類》 國家標準于1984 年發布，進行了四次修訂。制造業行業進行或合并、或分解、或增列等的變化。合并橡膠制品和塑料制品；合并汽車制造業和鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業為交通運輸設備制造業；將金屬制品、機械和設備修理業并入金屬制品業；將廢棄資源綜合利用業和廢舊材料加工業統一歸并到其他制造業。本文將制造業行業共分為28 個行業。

統計年鑒數據中關于制造業分行業數據僅統計規模以上（下文簡稱規上）分行業工業企業增加值。從2017 年開始，規上企業統計主營業務收入在2000 萬元及以上的工業企業，統計口徑產生變化。據 《浙江統計年鑒（2018-2020）》、《上海統計年鑒（2018-2020）》 可獲得2017-2019 年三年的規上企業制造業分行業增加值數據，但 《江蘇統計年鑒（2018-2020）》 以及 《安徽統計年鑒（2018-2020）》 這部分數據沒有統計?；谥圃鞓I是成分數據進行分析，在制造業分行業增加值的統計中主營業務在2000 萬元及以上占主要作用。對浙江省和上海市統計年鑒2017-2019 年的制造業分行業數據進行保留。對江蘇和安徽缺乏的2017-2019 年數據，在保證預測精度的情況下，利用灰色預測模型GM（1，1）對制造業分行業增加值數據進行預測。

將制造業按要素密集程度劃分為勞動密集型、資本密集型和技術密集型三大類制造業測度制造業同構的變化。分類標準主要借鑒王志華和陳圻（2006）、張其仔和李蕾（2017）以及李曉陽等（2020）（表1）。

表1 按要素密集程度的制造業分類標準

基于2003-2019 年長三角地區三省一市的制造業分行業數據，從要素密集程度將制造業行業數據進行合并，得到三省一市勞動密集型、資本密集型以及技術密集型制造業所占的比例數據進行分析。

（二）制造業結構演變

浙江省制造業主要呈現兩個階段，第一個階段是2003-2015 年，勞動密集型制造業占主導地位，呈“勞動密集型-技術密集型-資本密集型”；第二個階段是2016-2019 年，技術密集型制造業逐漸超過勞動密集型制造業從而占據主導地位，呈“技術密集型-勞動密集型-資本密集型”。從趨勢來看，勞動密集型制造業呈現下降趨勢，技術密集型和資本密集型制造業則呈現上升趨勢，不斷朝著制造業結構的高級化即“技術密集型-資本密集型-勞動密集型”演變（圖1）。

圖1 浙江省制造業結構變化

上海市制造業技術密集型始終占據主導地位，呈“技術密集型-資本密集型-勞動密集型”。從趨勢來看，技術密集型制造業所占比例不斷上升，資本密集型和勞動密集型有所波動，但制造業高級化趨勢明顯（圖2）。

圖2 上海市制造業結構變化

江蘇省制造業技術密集型制造業一直占據主導地位，主要呈現三個階段，第一階段是2003-2004 年，呈“技術密集型-勞動密集型-資本密集型”階段；第二階段2004-2015 年，呈“技術密集型-資本密集型-勞動密集型”階段；第三階段是2016-2019 年，又呈“技術密集型-勞動密集型-資本密集型”階段。從趨勢來看，技術密集型制造業不斷上升，勞動密集型呈下降到上升，資本密集型呈上升到下降趨勢（圖3）。

圖3 江蘇省制造業結構變化

安徽省制造業主要呈現二個階段，第一階段是2003-2008 年，呈“資本密集型-技術密集型-勞動密集型”階段；第二階段是2009-2019 年，呈“技術密集型-勞動密集型-資本密集型”階段。從趨勢來看，技術密集型和勞動密集型制造業不斷上升，而資本密集型制造業呈下降趨勢（圖4）。

圖4 安徽省制造業結構變化

（三）制造業同構方向

用改進結構相似系數N.Spq測度長三角地區三省一市制造業兩兩同構的方向（表2、圖5），發現其演變方向的趨勢呈現“趨異—趨同”的交替變化：

表2 長三角三省一市制造業改進結構相似系數

1.改進結構相似系數的取值有負值，表明三省一市的制造業從要素密集程度的演變方向存在不一致性，但總體呈現向正值的變化，表明制造業高級化的內在驅動和產業政策等的外在影響下，三省一市制造業兩兩之間演進方向將具有一致性，即朝著“技術密集型-資本密集型-勞動密集型”演進。

2.上海和江蘇的改進結構相似系數取值大于0.8，平均值為0.970，演進方向具有高度的一致性；浙江和安徽的改進結構相似系數2008 年前均為負值，表明演進方向是不同的，而2008 年后演進方向逐漸趨同；2016 年開始，浙江與上海、浙江與江蘇的演進方向逐漸趨同，這與制造業結構演變分析相一致。

（四）制造業同構距離

新Krugman 指數N.KIpq測度長三角地區三省一市制造業兩兩同構的距離（表3、圖6）發現其距離呈現波段式，也就是同構程度趨異與趨同交替：

圖6 長三角三省一市制造業新Krugman 指數折線圖

表3 長三角三省一市制造業新Krugman 指數

1.2003-2008 年，安徽和江蘇的新Krugman 指數最小，則同構化程度最高，2009-2016 年浙江和安徽的同構化程度最高，2017-2019 年浙江與江蘇的同構化程度最高；2003-2015 年，浙江與上海的新Krugman 指數最大，則同構化程度最低，2016-2019 年，安徽與上海的同構化程度最低。

2.從趨勢來看，浙江與上海以及浙江與江蘇兩兩的同構程度呈現上升，而安徽與上海以及安徽與江蘇兩兩的同構程度則呈現下降；浙江與安徽則明顯震蕩，同構化程度顯著上升到顯著下降，目前呈現小幅波動。

｜結論

科學測度制造業同構是值得研究的問題。本文基于成分數據幾何理論對常用產業同構指標結構相似系數和Krugman 指數進行改進，提出改進結構相似系數和新Krugman指數來分別測度產業結構的同構方向和同構距離。研究表明，改進的指標具有科學性，能反映產業結構的同構化變化。

本文運用改進結構相似系數和新Krugman 指數分析長三角地區三省一市的制造業同構。研究表明，長三角制造業結構的演變是“技術密集型-資本密集型-勞動密集型”不斷高級化的過程；無論從制造業同構方向還是同構距離來看，制造業同構呈現趨同與趨異相互交替。