中国城市生产性服务业与制造业协同集聚的测度及影响因素

吉亚辉，甘丽娟

(西北师范大学经济学院，甘肃 兰州 730070)

中国城市生产性服务业与制造业协同集聚的测度及影响因素

吉亚辉，甘丽娟

(西北师范大学经济学院，甘肃 兰州 730070)

本文通过构造产业协同集聚指数，利用2006—2013年中国268个地级及以上城市数据，对生产性服务业与制造业的协同集聚程度进行测算，并根据新经济地理学的垂直关联模型，构建影响生产性服务业与制造业协同集聚的理论框架，从地区和行业层面对生产性服务业与制造业协同集聚的影响因素进行实证检验。结果表明:中国城市生产性服务业与制造业存在协同集聚现象；生产性服务业与制造业协同集聚影响因素的作用存在差异；生产性服务业各细分行业对生产性服务业与制造业的协同集聚的影响也存在差异。

生产性服务业；制造业；协同集聚测度；影响因素

1 引言

关于生产性服务业与制造业协同集聚的研究，国内外学者主要以垂直分工和马歇尔外部经济理论为视角，探讨生产性服务业与制造业协同集聚现象的存在性及其影响因素[1-5]。

目前关于生产性服务业与制造业协同集聚的研究现状是:第一，现有研究主要集中在对生产性服务业与制造业协同集聚现象的区域性描述上。第二，以新经济地理学为视角来研究生产性服务业与制造业协同集聚的文献相对较少。本文则是在现有研究的基础上，基于新经济地理学的垂直关联模型，从空间和产业两个维度，考察了生产性服务业与制造业协同集聚的影响因素，并分别讨论了全国、东部和中西部城市生产性服务业各细分行业集聚度对生产性服务业与制造业协同集聚的影响。

2 生产性服务业与制造业协同集聚的测度

2.1 测度方法与数据说明

为了测度每个城市的生产性服务业与制造业协同集聚程度，首先构建j城市i产业的集聚指数，考虑到数据的可得性，本文采用区位熵指数，计算公式为:

其中，Rij表示j城市i产业的区位熵指数，Sij表示j城市i产业的就业人数占整个地区的份额，Si表示i产业的就业人数在全国就业人数中所占的份额，Sij/Si衡量了j城市i产业的专业化集聚程度，Sij/Si的值越大，表示专业化水平越高。

在公式 (1)基础上，使用生产性服务业和制造业的区位熵指数，构造产业协同集聚指数rmpj，测算生产性服务业与制造业的协同集聚程度。一般情况下，当Rmj＞1时，我们认为j城市的制造业在全国来说具有集聚优势，同理，当Rpj＞1时，我们认为j城市的生产性服务业在全国来说具有集聚优势。如果Rmj+Rpj＜1，j城市生产性服务业和制造业的区位熵指数都较小，在全国来说均不存在集聚优势，在这种情况下，生产性服务业与制造业的协同集聚不明显，因此本文对Rmj+Rpj＜1的情况不予研究，计算公式如下:

其中，rmpj表示j城市生产性服务业与制造业的协同集聚指数，Rmj、Rpj分别表示j城市制造业区位熵指数和生产性服务业的区位熵指数。当Rmj+Rpj≥1时，rmpj值越大，j城市生产性服务业与制造业协同集聚水平越高。

目前学界对生产性服务业的界定尚无定论，本文所指的生产性服务业涉及服务业的七个细分行业，包括:交通运输、仓储和邮政业 (以下简称交通运输业)、信息传输、计算机服务和软件业(以下简称信息服务业)、批发零售业、金融业、房地产业、租赁和商业服务业、科学研究、技术服务和地质勘查业 (以下简称科学技术服务业)。本文所有数据均来源于2007—2014年 《中国城市统计年鉴》。本文的东部样本包括北京、河北、天津、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个省市共100个城市，中西部样本包括其他20个省市的168个城市。

2.2 测度结果

测度结果表明，2006—2013年中国东部城市生产性服务业集聚水平和制造业集聚水平均高于中西部城市和全国城市平均值，但东部城市生产性服务业与制造业协同集聚水平却明显低于中西部城市和全国城市平均水平。这与实际情况相符，东部城市的经济发展程度高，城市的职能分工已经比较完善，生产性服务业主要分布在区域的中心城市，制造业主要集中分布于边缘城市，并且得益于较低的商务成本这种集聚现象在东部地区不断得到加强。因此，同中西部相比东部城市生产性服务业和制造业各自的集聚水平较高，但两者协同集聚效果不佳。此外，2006—2013年中国268个城市的生产性服务业集聚指数、制造业集聚指数以及生产性服务业与制造业的协同集聚指数的全局Moran，s I值都大于零，且均通过了1%的显著性检验。

3 生产性服务业与制造业协同集聚的机理分析与假说提出

依据垂直关联模型，对生产性服务业与制造业协同集聚机理进行分析，上游产业部门是生产性服务业，用上标p表示，下游产业部门是制造业，用上标m表示，生产性服务业和制造业同时分布在两个地区 (i＝1，2)，vp、ρp、ηp和vm、ρm、ηm分别表示生产性服务业和制造业的相对产业分布、相对生产成本和相对需求。

制造业作为下游产业部门，以生产性服务业和劳动力作为投入，则制造业的成本函数及相对生产成本分别为:

上式表明制造业的相对生产成本是生产性服务业相对产出分布vp的函数。

假设制造业的需求来自市场上最终的消费者支出，即制造业的相对需求η-m是外生的，而生产性服务业的相对需求ηp是内生的。同时假设生产性服务业全部产出都投入到制造业中，由于生产性服务业投入占制造业成本份额为δ，则有:

则生产性服务业与制造业的协同集聚可以用下式表示:

根据上述分析提出以下假说:

假说一:生产性服务业集聚程度和生产性服务业与制造业协同集聚水平呈正相关。

假说二:制造业集聚程度和生产性服务业与制造业协同集聚水平呈正相关。

假说三:交易费用和生产性服务业与制造业协同集聚水平呈负相关。

假说四:城市的工资水平和生产性服务业与制造业协同集聚水平呈正相关。

假说五:城市的市场规模和生产性服务业与制造业协同集聚水平呈正相关。

4 生产性服务业与制造业协同集聚影响因素的实证研究

根据理论模型，同时考虑对外开放度和政府干预三个控制变量，建立OLS模型、SLM模型和SEM模型:

其中:Yi为第i城市生产性服务业与制造业的协同集聚水平，用前文测算的协同集聚指数表示；Proi为第 i城市生产性服务业的集聚水平，Mani表示第i城市制造业的集聚水平，用前文测算的区位熵指数表示；Comi为第i城市的交易费用，用城市固定电话年末用户数与全国城市固定电话年末用户数平均值的比重表示；Wagi为第i城市的职工工资水平，用城市职工工资与全国城市职工工资平均值的比重表示；Popi表示第i城市的市场规模，用城市年末人口总数与全国城市年末人口总数平均值的比重表示；Fori表示第i城市的对外开放程度，用城市实际使用外资金额与全国城市实际使用外资金额平均值的比重表示；Covi表示第i城市的财政支出水平，用城市公共财政支出与全国城市公共财政支出平均值的比重表示。

由LM检验及Robust LM检验结果可知，全国地区样本和东部样本应该选择SEM模型，中西部样本选取SLM模型进行回归则更加合理。表1结果显示:就全国而言，生产性服务业集聚水平和制造业集聚水平的回归系数均为正值，假说一、假说二均得到验证。但是从地区层面看，生产性服务业集聚和制造业集聚对两者协同集聚的这种推动作用存在区域差异。生产性服务业集聚水平在东部城市样本中显著地促进生产性服务业与制造业协同集聚，但在中西部城市样本中的作用效果不显著，这可解释为东部城市的生产性服务业发展水平较高，生产性服务业的区位选择会显著提高生产性服务业与制造业协同集聚，而中西部城市生产性服务业发展水平较低，其区位选择对生产性服务业与制造业协同集聚水平的推动作用不明显。制造业集聚水平在中西部样本中显著地促进生产性服务业与制造业的协同集聚程度的提高，在东部样本中制造业集聚水平却阻碍生产性服务业与制造业的协同集聚，这可解释为中西部城市的生产性服务业发展不是很成熟，因此，在制造业集聚过程中，对生产性服务业会产生很强的协同集聚效应，进而提高生产性服务业与制造业的协同集聚，但是目前东部城市已基本形成了在中心城市发展生产性服务业，在周边城市布局制造业的 “核心-外围”模式，因此，制造业在东部城市的进一步集聚只会导致生产性服务业与制造业分离程度加剧，降低生产性服务业与制造业的协同集聚。从全国样本和东中西部样本来看，交易费用的回归系数均显著为负，假说三得到验证。这是因为，较高的交易费用不利于生产性服务业与制造业的协同定位[6]，进而使生产性服务业与制造业在空间上趋于分散，降低生产性服务业与制造业的协同集聚度。城市职工工资水平的回归系数为正值，假说四得到验证。这是因为，在其他条件相同的情况下，较高的工资水平意味着较低的生活成本，由于市场接近效应和生活成本效应这种聚集力的存在，使得企业在地区的布局更加集中，进而促进生产性服务业与制造业的协同集聚。无论是在东部样本还是中西部样本中，市场规模的回归系数均显著为正，假说五得到验证。这可解释为，市场规模的扩张使得厂商数量增加，生产要素呈现多样化，进而使生产过程的专业化程度提高，而更为细化的分工会促进生产性服务业与制造业实现协同集聚程度。

为了进一步剖析生产性服务业细分行业对生产性服务业与制造业协同集聚的影响，用两者的协同集聚指数作为因变量，用生产性服务业各细分行业的区位熵指数作为自变量，分别建立OLS模型、SLM模型和SEM模型:

其中:Yi为第i城市生产性服务业与制造业的协同集聚水平，用协同集聚指数表示；TraRi、InfRi、RetRi、 FinRi、 EstRi、 LeaRi、 SciRi和 ManRi分别为第i城市交通运输业、信息服务业、批发零售业、金融业、房地产业、租赁和商业服务业、科学技术服务业和制造业的集聚程度。

由LM检验及Robust LM检验结果可知，全国样本、东部地区样本和中西部地区样本均支持空间滞后模型。表2显示:交通运输业的集聚回归系数为正值，且在东部地区样本中通过5%的显著性检验，而在全国和中西部样本中未通过检验。说明对中西部城市而言，现有交通运输业发展程度难以有效推动生产性服务业与制造业协同集聚水平的进一步提升。信息服务业集聚阻碍生产性服务业与制造业的协同集聚，对东部城市而言阻碍作用尤其明显，因为信息服务业的发展提高了其他生产性服务业和制造业的交易效率，减少生产性服务业和制造业分开布局的费用，促使两者在地理位置上的分离，并且在经济发展程度高的地区这种作用更明显。批发零售业集聚促进生产性服务业与制造业的协同集聚，并且在东部城市中促进作用尤其明显。就全国、东部和中西部样本而言，金融业集聚均通过了1%的显著性检验，这反映出城市中金融业的集聚可以有效地提高该地区生产性服务业与制造业的协同集聚发展水平，但是这种推动作用在东中西部城市中存在差异，东部样本的回归系数0.3888大于中西部样本的回归系数0.2739，说明金融业集聚在经济发展程度较高的地区更容易推动生产性服务业与制造业的协同集聚发展。房地产业的集聚对中西部城市生产性服务业与制造业的协同集聚有显著的正向作用，在产业集聚程度较低的中西部城市，房地产业的集聚很容易提升该地区生产性服务业与制造业的协同集聚水平。同中西部样本的回归结果相比，东部城市租赁和商业服务业集聚、科学技术服务业集聚的回归系数均较大。在东部城市中，租赁和商业服务业及科学技术服务业的区位选择，对生产性服务业与制造业的协同集聚的促进作用更加明显。这是由于相对于经济发展较慢的中西部城市来说，同样程度的推动作用下，租赁和商业服务业集聚及科学技术服务业集聚更容易提升东部经济发达地区的生产性服务业与制造业协同集聚水平。

表2 中国城市生产性服务业分行业集聚对其与制造协同集聚影响的回归结果

5 研究结论

第一，无论是全国范围内还是区域范围内，生产性服务业与制造业均存在协同集聚现象。东部城市生产性服务业集聚指数和制造业集聚指数的平均值都高于中西部城市和全国平均水平，但是东部城市生产性服务业与制造业协同集聚指数的平均值却明显低于中西部城市和全国平均水平。

第二，对不同地区而言，生产性服务业与制造业协同集聚影响因素的作用存在差异。在东部样本中，生产性服务业集聚、职工工资水平、市场规模和对外开放程度促进生产性服务与制造业的协同集聚，制造业集聚、交易成本和政府干预阻碍生产性服务与制造业的协同集聚发展。而在中西部样本中制造业集聚、职工工资水平和市场规模因素，对生产性服务与制造业的协同集聚起促进作用，交易成本和政府干预阻碍了生产性服务与制造业协同集聚。

第三，对不同行业而言，生产性服务业各细分对生产性服务业与制造业的协同集聚的影响存在差异。信息服务业集聚和房地产业的集聚，阻碍东部城市生产性服务业与制造业的协同集聚，而交通运输业和批发零售等产业的集聚，促进东部生产性服务业与制造业的协同集聚。金融业和房地产业的区位选择显著地促进中西部城市生产性服务业与制造业的协同集聚。

[1]王硕.生产性服务业区位与制造业区位的协同定位效应——基于长三角27个城市的面板数据[J].上海经济研究，2013，(03):117-124.

[2]陈娜，顾乃华.我国生产性服务业与制造业空间分布协同效应研究[J].产经评论，2013，(05):35-45.

[3]Glenn Ellison，Edward L.Glaeser，William Kerr.What Causes Industry Agglomeration?:Evidence from Co-agglomeration Patterns [J].American Economic Review，2010，(6):1195-1213.

[4]江曼琦，席强敏.生产性服务业与制造业的产业关联与协同集聚[J].南开学报(哲学社会科学版)，2014，(01):153-160.

[5]席强敏.外部性对生产性服务业与制造业协同集聚的影响——以天津市为例[J].城市问题，2014，(10):53-59.

[6]陈建军，陈菁菁.生产性服务业与制造业的协同定位研究——以浙江省69个城市和地区为例[J].中国工业经济，2011，(06):141-150.

(责任编辑 刘传忠)

Co-agglomeration Level of China's Producer Services and Manufacturing Industry and Its Influence Factors

Ji Yahui，Gan Lijuan
(School of Economics，Northwest Normal university，Lanzhou 730070，China)

The paper establishes a co-agglomeration index of agglomeration producer services and manufacturing industry and takes the data of 268 above prefecture cities in China during 2006—2013.According to the vertical linkage model of new economic geography，we build up the theoretical framework of co-agglomeration effect mechanism and make an empirical study.The results show that the producer services and manufacturing industry of China has collaborative clustering phenomenon.The role of each influence factors and subdivision producer services agglomeration are different to the producer services and manufacturing industry co-agglomeration.

Producer services；Manufacturing industry；Co-agglomeration；Influence factors

F204

A

国家自然科学基金项目 “供应和需求混合中断下供应链协调的理论与应用研究”(71471148)。

2015-06-02

吉亚辉 (1964-)，女，陕西韩城人，硕士，教授；研究方向:区域空间结构。