京津冀城市群产业竞争力测度——基于区位熵灰色关联度和偏-份额分析

文|付旺



京津冀城市群产业竞争力测度
——基于区位熵灰色关联度和偏-份额分析

文|付旺

随着京津冀经济圈的协调发展上升到国家战略层面，如何更好地引导该区域形成以产业竞争力为基础的区位分工是推动产业结构升级与区域经济协调发展的重中之重。本文综合运用区位熵灰色关联法、动态的SSM 模型分析法与产业竞争效率的量化测度对京津冀经济圈内各主要城市的产业竞争力进行了定量研究，最后得出如下结论：随着产业结构的不断细化，京津冀经济圈内各城市的产业结构同构性已逐步消解；经济圈内各城市在不同的产业上具有明显的竞争优势与发展潜力，产业的地域分工初步显现。

研究背景及意义

京津冀经济圈涵射了一个庞大的城市群，包括北京市、天津市与河北省的石家庄、保定、唐山、秦皇岛、廊坊、沧州、张家口和承德市。产业结构升级与区位分工是实现京津冀经济圈协调发展的重要内容，也是在区域经济一体化背景下提高区域经济体整体竞争力的内在要求；并且只有基于产业竞争力差异基础上的产业对接与协调发展才能够实现互利共赢。鉴于此，本文将定量测度京津冀三个地区八个核心城市的产业竞争力，为实现经济圈内的产业对接与互动提供实证支撑。

文献综述

国内众多学者从区域协调发展、产业结构升级与优化、城镇空间模式的协调性等视角对京津冀区域经济一体化问题进行了较为深入的研究。李国平、张岱松等学者对京津冀区域发展历程与现状、区域发展特征和趋势等进行了全面总结，并出版了《京津冀区域发展报告（2012）》；由祝尔娟教授领衔的京津冀联合课题组对京津冀经济圈产业发展升级的宏观背景和现实依据作出了深入论证，并探讨了重化工业和新兴产业的发展路径；伍文中、雷光宇对京津冀经济圈内三次产业的竞争力做出了评估，并提出了京津冀经济圈产业竞争力提升的整体思路和保障措施。

综合来看，众多学者对京津冀经济圈产业竞争力的研究多以京津冀三省市为着眼点，而具体到经济圈内各城市的研究文献尚为匮乏，并且大多数研究文献所采用的研究方法较为单一。本文在借鉴众多学者对京津冀区域经济发展的研究成果的基础上，运用多种定性与定量分析方法，动态跟踪京津冀经济圈产业结构与地域分工的发展状况与趋势，定量测度京津冀城市群八个核心城市的产业竞争力。

京津冀产业结构异化状态验证：基于区位熵灰色关联分析

李学鑫、苗长虹等在其中原城市群的产业分工研究中提出了 区位熵的灰色关联分析方法，本文将采用这一量化测度方法从产业结构内部分工状态的角度对京津冀地区8个重要城市的产业分工状态做出实证研究。

测量模型

各城市各产业区位熵计算

各城市各产业区位熵的计算公式为：

式中，LQik为区位熵，i为某城市，k为某产业；ek和Ek分别为某城市和该城市所在经济圈内k产业的产值。区位熵可以测度某个城市的产业结构与区域内平均水平的差异，从而揭示该城市产业发展的结构特征。当区位熵大于1时，表明该城市在某一产业上具有专业化优势；当区位熵小于1时，则表明该城市在某产业上的专业化程度低于区域平均水平，具有比较弱势。由以上计算公式可以得出京津冀经济圈8个主要城市的产业区位熵矩阵。

各城市产业结构的灰色关联系数

以 表示城市群整体的产业结构，以Ci(k)表示每个主要城市的产业结构，计算二者之间的绝对差值Δi：计算两级最小差值与两级最大差值，两级最小差为：两级最大差值为：最后，灰色关联系数为：

根据实证研究的经验可令θ=0.5。根据上述公式可以得到如下的各城市产业结构灰色关联系数图。

图1：2013年京津冀经济圈内各城市在各产业上的灰色关联系数

根据该公式可以得出京津冀经济圈内各城市在各产业上的灰色关联度。

结果分析

从表1和图1中可以看出，京津冀经济圈内各城市与经济圈整体的产业结构虽然呈现出较高的灰色关联度（介于0.83～0.90之间），但各城市在各产业上仍然呈现出明显的地域分工。根据经济圈内各城市与区域整体的产业灰色关联度排序，天津市和河北省的各城市与区域内整体的产业结构具有较高的同构性；北京市的灰色关联度最低仅为0.833，表明北京市的产业结构在中观层面与区域整体呈现出显著的相异性。此外，根据表2可知，各产业在城市群中的灰色关联度有很大的差异，表明京津冀经济圈内由于自然资源、资金、技术、人力资本等资源的空间分布差异，以不同资源为依托的产业地域分工明显，产业协调发展的基础已经形成。

表1：2013年京津冀经济圈内各城市产业结构灰色关联度

表2：2013年京津冀经济圈内各产业灰色关联度排序

京津冀城市群产业竞争力测度：基于偏离-份额分析

通过区位熵灰色关联分析法对京津冀经济圈产业结构与分工状态的研究我们可以看出，在中观层次上经济圈内各城市的产业同构现象正在逐步消除，产业地域分工状态已初步显现。本文拟进一步采用偏离-份额分析法（shift-share Method, SSM），对京津冀城市群三次产业的竞争力做出定量研究。

SSM分析模型的建立

假设某城市在一段时间之后经济总量和结构都发生了变化，设该城市在基期和报告期的经济总规模分别为b0和bt；该城市所属的较大城市群在基期的经济总规模为B0，报告期为bt；根据统计年鉴中所划分的产业结构分层，分别以bik0和bikt表示区域i的k产业在基期与报告期的经济规模；以Bk0和Bkt表示城市群k产业在基期与报告期的经济总规模。

城市 和更大区域第k产业部门在时间段t内的变化率分别为：

通过引入城市群的产业结构平均水平标准化各个城市的产业结构：

在这一发展变化的时间段内可将该城市在某产业上的经济增长量看成是Nik、Pik、Dik三个分量综合作用的结果：

其中Nik为平均增长效应，反映了经济圈内产业的平均发展状况对该城市的拉动作用；Pik为产业结构效应，排除了区域增长速度与城市群平均增长速度的差异；Dik为竞争力效应，放映城市与区域内整体在某产业上的增长速度差异。

在产业增长公式Gik=Nik+Pik+Dik中，反映了区域i在k部门的总偏离分量，因此在此模型中可（Pik+Dik）与按区域平均增长量 的比值表示该行业的竞争力，即竞争效率：

Shift-share 分析表

以2006年为基期，2013年为末期建立北京市、天津市和河北省内四个城市的Shift-share 分析表，表中包括SSM模型中所涉及到的以上各经济量。

由各市的Shift-share分析表可知，北京市在农林牧渔及服务业上总的经济增长量低于按全区域规模得出的理论经济增量，并且北京市的结构偏离分量和竞争力偏离分量均为负增长，这表明北京市在第一产业竞争上处于绝对劣势地位；在采矿业和制造业方面北京市的实际增长量仍然远远低于区域整体范围内的理论增量，这表明制造业、采矿业在北京市的产业结构中已然不是重要的增长性产业，在京津冀经济圈内完全不具有竞争力；相反，北京市的金融业、信息服务和计算机软件业、租赁和商务服务业的结构偏离份额和竞争力偏离份额在实际经济增量中贡献很大，进一步印证了北京在发展性服务业上具有极强的竞争力。

天津市的第一产业与京津冀区域的平均增长速度相当，其制造业、批发零售业、居民服务业却远远领先于经济圈整体的发展速度；在发展性服务业如信息计算机软件服务、租赁和商务服务、科学技术研究方面，其产业结构效应对经济总量的增长为负，这表明天津市作为京津冀经济圈内的重要引领城市并没有充分发挥推动产业结构升级的作用，与北京市还有一定的差距，但其在居民服务业、文化娱乐业、公共管理等基础性服务业方面具有较强的竞争力。

石家庄市和保定市的产业结构和竞争力优势较为相似，第一产业的发展速度与京津冀区域整体相当，并且有一定的产业结构效应；制造业的发展速度较快，产业结构效应的拉动作用显著；唐山市的采矿业和交通运输仓储业的发展在京津冀区域内处于领先地位，竞争优势明显；秦皇岛市的农林牧渔业虽然经济总量偏低但发展势头强劲，结构偏离和竞争力偏离分量占到总经济增量的83%。此外，河北省内的这四个城市在金融业、信息计算机软件服务、科学技术研究等城市发展型服务业方面的实际增量都与区域整体的理论增量有一定的差距，这表明河北省第三产业的发展与京津两市仍然存在显著差距。

随着京津冀经济圈的协调发展上升到国家战略层面，如何更好地引导该区域形成以产业竞争力为基础的区位分工是推动产业结构升级与区域经济协调发展的重中之重。本文综合运用区位熵灰色关联法、SSM模型分析法与产业竞争效率的量化测度对京津冀经济圈内各主要城市的产业竞争力进行了定量研究，最后得出如下结论：京津冀经济圈内各城市的产业结构呈现出明显的梯度差异，北京市的产业结构已经处于高层次的发展阶段，发展性服务业的产业竞争力和发展潜力都很大，在城市群内属于专业化服务型结构；天津市的产业结构在逐渐优化，制造业和基础性服务业的竞争力较高，属于综合发展型结构，但依靠科技和人力资本的高端服务业还有待于进一步提高；河北省仍处于工业化中期，农林牧渔业和采矿业、工业的竞争力在经济圈内占绝对优势，第三产业发展较为缓慢。随着产业结构的不断细化，京津冀经济圈内各城市产业地域分工初步显现；但就河北省内部来说，各城市的产业同构性较强，并且唐山、石家庄等城市的经济增长过多地依赖资源型工业，并由此带来一系列的区域性环境问题。

（作者单位：北京航空航天大学）