辽宁省制造业及其关联行业集聚格局与效应分析

删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

关伟¹^,², 满谦宁¹, 许淑婷²1. 辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心, 大连 116029
2. 辽宁师范大学城市与环境学院, 大连 116029

The cluster pattern and effect analysis of Liaoning manufacturing industry and its related industries

GUAN Wei¹^,², MAN Qianning¹, XU Shuting²1. Center for Studies of Marine Economy and Sustainable Development, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China
2. College of Urban and Environmental Science, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China

收稿日期:2018-04-16修回日期:2018-07-10网络出版日期:2019-08-20

基金资助:

国家自然科学基金项目.41771132
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目.14JJD790044

Received:2018-04-16Revised:2018-07-10Online:2019-08-20
作者简介 About authors
关伟（1959-）,男,辽宁岫岩人,博士,教授,博士生导师,主要从事区域经济与产业规划研究E-mail:lsgw2000@sina.com。

摘要
制造业及其关联行业的空间集聚对区域竞争力的提升、区域经济空间格局的塑造具有重要的意义。基于产业集聚测度指标、改进引力模型及投入产出分析,对辽宁省制造业及其关联行业的空间集聚格局及其空间经济效应进行评价,并与全国进行对比。研究发现：辽宁省制造业以资源及资本密集型行业专业化优势最明显,但1995—2016年间在全国内的比较优势整体上有所减弱;制造业的关联行业个数小于国民经济各行业的平均值,辽宁省制造业关联行业拓展空间较大;沈阳、大连与鞍山是全省制造业空间分布以及制造业产业链空间联系的中心城市,但多数制造业行业与其关联行业的共同集聚特征并不明显;经济效应方面,2002—2012年间辽宁省的制造业对全国国民经济的推动效应有所减弱,制造业产业链对国民经济的拉动作用有较大提升空间。
关键词： 制造业;关联行业;空间集聚;空间经济效应;辽宁

Abstract

The spatial agglomeration of manufacturing industry and its related industries is of great significance to the improvement of regional competitiveness and the shaping of regional economic spatial pattern. Based on industrial agglomeration measure index, modified gravity model and the input-output analysis, this article evaluated the spatial agglomeration pattern and spatial economy effect of the manufacturing industry and its related industries in Liaoning, and made comparsion with the whole country. The following conclusions can be drawn: Liaoning is most prominent in resources and capital intensive manufacturing industries, but during 1995-2016, the comparative advantage of Liaoning manufacturing industries in the national scale decreased; the number of related industries in manufacturing is smaller than the average of all industries in the national economy, the related industries of manufacturing in this province had a great potential of development; Shenyang, Dalian and Anshan are central cities of spatial distribution on manufacturing industry and spatial connection of manufacturing industry chain.As for most of manufacturing industries, the common agglomeration characteristics with their related industries are not obvious; in terms of economic effect, the driving effects of Liaoning manufacturing on the national economy weakened during 2002-2012, the pulling effect of manufacturing industry chain on the national economy had a large expansion space.

Keywords：manufacturing;related industry;spatial agglomeration;spatial economic effect;Liaoning

PDF (3375KB)元数据多维度评价相关文章导出EndNote|Ris|Bibtex 收藏本文
本文引用格式
关伟, 满谦宁, 许淑婷. 辽宁省制造业及其关联行业集聚格局与效应分析. 地理研究[J], 2019, 38(8): 1979-1992 doi:10.11821/dlyj020180377
GUAN Wei. The cluster pattern and effect analysis of Liaoning manufacturing industry and its related industries. Geographical Research[J], 2019, 38(8): 1979-1992 doi:10.11821/dlyj020180377

1 引言

制造业集聚区作为城市和区域发展的重要载体,其形成、集聚和扩散过程直接影响着社会经济要素的运行效率和区域空间格局^[1]。《中国制造2025》规划中明确提出要优化产业空间布局,培育一批具有核心竞争力的产业集聚和企业群体^[2]。促进产业集聚、利用集聚效应、加强规模经济成为地方政府推动区域发展的重要思路^[3]。国外地理学家和经济学家早在19世纪末就开始关注产业空间集聚并分析产业关联及集聚所带来的经济效应。马歇尔首次使用“集聚”的概念来描述地域相近的企业或行业的集中现象并创立外部经济理论^[4]。克鲁格曼的新经济地理理论认为产业集聚是由企业的规模报酬递增、运输成本和生产要素流动的综合作用而产生的,密切的经济联系是产业集聚形成的重要原因^[5]。在实证研究方面,克鲁格曼利用区位基尼系数对美国3位数行业的空间分布差异进行了评价^[6]。Ellison等从产业关联的视角分别分析了产业集聚的经济效应,以及将产业联系与空间分布相结合判断产业集群,发现具有投入产出关联的产业之间具有外部效应和溢出效应^[7,8]。

从国内来看,贺灿飞等在区分产业地理集中、产业集聚、产业集群等概念含义差异的基础上,将识别和测度产业集聚的方法进行了总结和对比分析^[9]。在产业集聚测度方面,已有研究主要利用基尼系数^[10]、区位熵指数^[11]、行业集中度^[12]、EG指数^[13]、DO指数^[14]、多变量聚类分析^[15]或利用微观企业数据^[16]等指标或方法对不同产业集群发展程度或行业集聚水平进行识别及测度。其中,现有研究在利用EG指数对产业空间集聚程度进行评价时发现,研究区域范围划分越细,行业集聚指数越低,而行业划分程度越细,行业集聚指数越高,同时发现地理集中度较高的行业其空间集聚程度不一定高,中国产业集聚程度与欧美主要国家相比较低^[17,18,19]。在产业共同集聚研究方面,产业共同集聚指数被用来评价多个行业在空间分布上的一致性^[20,21]。在产业关联方面,当前研究主要利用灰色关联模型和投入产出分析,灰色关联模型利用灰色关联系数计算行业之间的关联强度,投入产出分析利用直接消耗系数和直接分配系数对行业之间的关联强度进行评价^{[22,23,24,25]},还有研究关注产业技术关联与城市产业增长的关系^[26]。在产业集聚的经济效应评价方面,现有研究多以计量经济学的视角,利用广义矩方法^[27]、回归模型^[28]、生产函数^[29]、格兰杰因果关系检验^[30]等对产业集聚与区域经济发展做实证研究,或利用计量模型^[31,32,33]评价集聚所带来的空间溢出效应。

辽宁省作为中国重要的重工业基地,随着改革开放的深入与全国经济发展方式的转型升级,辽宁省依托当地资源形成的重型产业结构已经成为了经济进一步发展的严重障碍,针对辽宁省制造业空间集聚的研究有利于把握现阶段辽宁省制造业空间布局,实现资源的高效配置,为实施区域特色的产业发展策略提供支撑。通过对已有研究的总结可以发现,在产业关联分析上,现有研究所分析的行业范围多在制造业内部,或是针对某一特定的行业与其他行业的关联度进行分析,而本研究将国民经济行业分类中的全部两位数行业纳入分析范围。另外,从地理学的角度测度单一行业的地理集中程度,或从经济学的角度考察某一行业的空间集聚与经济增长之间的关系研究较多,本研究对以行业关联强度为基础的多行业经济效应进行分析,评价产业链对国民经济发展的综合影响力。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况与数据来源

以辽宁省14个城市为单位探究辽宁省制造业的空间集聚格局。辽中南工业基地尤其以重工业行业为主要支柱产业,其中涵盖了众多制造业行业。从辽宁省内来看,辽宁省工业增加值占全省全部国民经济行业增加值的比例多年来一直保持在40%左右,而制造业总产值占工业总产值的比例高达90%。

制造业产值数据来自于各年份《中国工业经济统计年鉴》《辽宁统计年鉴》及2013年《辽宁经济普查年鉴》。辽宁省制造业以及全部行业的在岗职工人数来源于各年度《辽宁统计年鉴》。对制造业关联行业的筛选及经济效应分析的数据来源于2012年《中国投入产出表》及《中国地区投入产出表》。企业层面的数据来源于第二次全国经济普查,共包括辽宁省16 031家制造业企业。各城市的客运及货运量数据来源于《中国城市统计年鉴》,作为分析辽宁省制造业空间联系格局的辅助数据。鉴于经济普查数据与投入产出数据出版周期较长,本研究所使用的是截止2019年8月最新的普查数据,同时,行业之间的生产关系在短期内具有相对稳定性,制造业各行业与其他行业之间的关联关系不易发生重大改变,因此本研究使用普查数据仍然具有合理性。本研究以两位数制造业为研究对象,在行业统计口径上,鉴于辽宁投入产出表、中国投入产出表以及统计年鉴中的行业部门划分及代码不一致,经过对各行业进行归并、统一后,以《中国投入产出表》及《辽宁经济普查年鉴》中制造业的划分为标准,共包括27个制造业行业。在评价产业链经济效应时,分别依据《中国投入产出表》及《中国地区投入产出表》中的辽宁2012年投入产出表,在全国层面上选取27个制造业及45个国民经济大类行业,在辽宁省层面上选取16个制造业及34个国民经济大类行业,并分别对其产业链的经济效应进行评价。

2.2 研究方法

2.2.1 产业集聚测度利用产值区位熵指数评价辽宁省制造业的专业化水平,利用就业区位熵指数、就业人数及基尼系数反映辽宁省14个城市制造业的专业化水平与区域差异程度。鉴于已有应用较多,区位熵指数与基尼系数计算公式在此处不再赘述。

在产业共同集聚测度方面,本研究选用Ellison等设计的区域集聚系数^[7]评价某一行业的区域集聚水平,其公式^[18]为：

（1）

γ_{i} = \frac{G_{i} - (1 - \overset{n}{\sum_{r}} x_{r}^{2}) H_{i}}{(1 - \overset{n}{\sum_{r}} x_{r}^{2}) (1 - H_{i})}

式中：

γ_{i}

表示行业i的区域集聚系数;

G_{i}

表示行业i的基尼系数,

G_{i} = \overset{n}{\sum_{r}} {(x_{r} - s_{r})}^{2}

;

x_{r}

表示区域r所有行业职工人数占整体区域所有行业职工人数的比例;

s_{r}

表示区域r行业i的职工人数占整体区域该行业职工人数的比例;n表示区域个数;H_i表示行业i企业层面的赫芬达尔系数,

H_{i} = \overset{k}{\sum_{c}} z_{c}^{2}

,其中z_c表示企业c的职工人数占该行业所有企业职工人数的比例,k表示该行业的企业数量。

选用行业区域共同集聚系数评价关联行业间共同集聚水平,其计算公式^[18,34]为：

（2）

γ_{j}^{c} = \frac{[G_{j} / (1 - \overset{n}{\sum_{r}} x_{r}^{2})] - H_{j} - \overset{j}{\sum_{i}} ω_{i}^{2} γ_{i} (1 - H_{i})}{1 - \overset{j}{\sum_{i}} ω_{i}^{2}}

式中：

γ_{j}^{c}

表示以行业j为中心行业产业链的区域共同集聚系数;

G_{j}

表示j产业链内多行业的基尼系数;

ω_{i}

表示行业i职工人数在产业链所有行业职工人数中所占的比例;H_j表示j产业链的赫芬达尔系数,利用产业链内各行业赫芬达尔系数的加权平均值进行计算,计算公式为

H_{j} = \overset{j}{\sum_{i}} ω_{i}^{2} H_{i}

。

公式（2）设计的基本原理是,产业链的地理集中度可以分解为三部分^[18],分别是产业链中企业规模集中度（H_j）、产业链子行业本身的区域集聚程度（

γ_{i}^{}

）、产业链子行业间区域共同集聚程度（

γ_{j}^{c}

）,因此

γ_{j}^{c}

系数可以看做是产业链地理集中度与H_j、

γ_{i}^{}

系数的差值。γ值越大,行业的集聚水平越高。γ<0.02表示行业集聚不明显或处于低度集聚,0.02≤γ<0.05表示中度集聚,γ≥0.05表示高度集聚。

2.2.2 行业关联测度行业关联是指国民经济中各行业之间投入与产出、供给与需求之间的内在关系^[25]。本研究利用投入产出表从全部的国民经济行业中筛选出制造业各行业的关联行业。行业关联可以分为行业后向关联和行业前向关联。后向关联行业是指向该行业提供产品或服务作为其中间消耗的行业部门,其关联强弱用直接消耗系数计算^[35]：

（3）

a_{ij} = \frac{x_{ij}}{X_{j}} (i, j = 1,2, \dots, n)

式中：

a_{ij}

表示直接消耗系数;

x_{ij}

表示第j产业部门的单位总产出直接消耗第i产业部门货物或服务的价值量;

X_{j}

表示第j产业部门的总投入。

前向关联行业是指接收该行业提供的产品或服务的行业部门,其关联强弱用直接分配系数计算^[35]：

（4）

h_{ij} = \frac{x_{ij}}{X_{i}} (i, j = 1,2, \dots, n)

式中：h_ij表示直接分配系数;x_ij表示第j产业部门的单位总产出直接消耗第i产业部门货物或服务的价值量;X_i表示第i产业部门的总投入。

2.2.3 制造业及其产业链效应评价在空间效应方面,本研究利用引力模型对城市间制造业的联系量进行计算,进而反映各城市间制造业空间联系格局以及城市对周边地区的辐射能力,并在传统引力模型的基础上,针对以下几方面进行了改进：① 考虑各城市的经济发展水平对制造业联系量的影响,将各城市生产总值的标准化值作为权重参与计算;② 优化对两城市间距离的评价,用两城市间的运输时间成本作为距离指标;③ 考虑城市间行业发展的差异性对制造业联系量的影响,差异性强则有利于扩大两城市间的制造业联系量。

在以上考虑下,本研究改进传统引力模型的构建过程如下：设i城市、j城市地区生产总值的标准化值为ω_i、ω_j;i城市k行业的在岗职工人数、销售产值分别为P_ik、V_ik;i城市与j城市之间的公路运输时间成本、铁路运输时间成本分别为R_ij、W_ij（均以分钟为单位）;两城市间公路运输权重与铁路运输权重分别为α_ij、β_ij,且α_ij+β_ij=1;i城市、j城市k行业的产值区位熵指数分别为LQ_ik、LQ_jk。当研究区域范围为省区尺度时,距离摩擦系数一般取为2^[36]。则i城市与j城市之间k行业的联系量G_ij.k为：

（5）

\begin{array}{l} G_{ij . k} = (α_{ij} \frac{ω_{i} \sqrt[]{P_{ik} \times V_{ik}} \times ω_{j} \sqrt[]{P_{jk} \times V_{jk}}}{R_{ij}^{2}} + β_{ij} \frac{ω_{i} \sqrt[]{P_{ik} \times V_{ik}} \times ω_{j} \sqrt[]{P_{jk} \times V_{jk}}}{W_{ij}^{2}}) \times |L Q_{ik} - L Q_{jk}| \\ = ω_{i} \sqrt[]{P_{ik} \times V_{ik}} \times ω_{j} \sqrt[]{P_{jk} \times V_{jk}} \times (\frac{a_{ij}}{R_{ij}^{2}} + \frac{β_{ij}}{W_{ij}^{2}}) \times |L Q_{ik} - L Q_{jk}| \end{array}

i城市与j城市间产业链L的联系量G_ij.L为：

（6）

G_{ij . L} = \overset{n}{\sum_{k = 1}} G_{ij . k} \cdot ω_{k}

式中：

G_{ij . k}

表示i城市与j城市之间k行业的联系量;

ω_{k}

表示k行业职工人数占产业链所有行业职工总人数的比例;n表示产业链包含子行业的个数。

3 辽宁省制造业及其关联行业的集聚格局

3.1 辽宁省制造业的专业化水平

基于全国及辽宁省制造业的工业总产值、生产总值数据,利用产值区位熵指数反映辽宁省制造业各行业在全国内的专业化优势强弱,参考现有研究^{[37,38,39,40]}将制造业按投入要素密集度划分为资源及资本密集型、技术密集型和劳动密集型和三类。从表1可以看出,辽宁省不同要素密集类型的制造业行业产值区位熵指数明显不同。资源及资本密集型制造业较技术和劳动密集型制造业的专业化水平更高,1995年有7个资本密集型行业区位熵指数大于1,具有专业化优势,技术密集型和劳动密集型分别有4个和2个行业具有专业化优势。石油加工炼焦和核燃料加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业等辽宁省传统优势行业表现出较强的专业化优势,而食品制造业、烟草制品业、纺织业等轻工业专业化优势相对较弱。

Tab. 1
表1
表1辽宁省制造业产值的区位熵指数
Tab. 1The manufacturing product location entropy index in Liaoning

行业分类	行业名称	1995年	2000年	2005年	2010年	2016年
资源及资本密集型	石油加工、炼焦和核燃料加工业	3.934	3.328	3.291	2.405	2.932
	非金属矿物制品业	1.167	1.045	0.964	1.618	0.375
	黑色金属冶炼及压延加工业	3.098	2.233	1.859	1.733	1.163
	有色金属冶炼及压延加工业	2.189	1.238	0.847	0.741	0.371
	金属制品业	1.449	0.852	0.813	1.385	0.423
	通用设备制造业	1.986	1.402	1.436	2.302	0.825
	专用设备制造业	1.570	0.896	1.208	1.631	0.545
	仪器仪表制造业	0.983	0.403	0.431	0.652	0.448
技术密集型	化学原料及化学制品制造业	1.407	1.144	0.808	0.985	0.524
	医药制造业	1.160	0.729	0.708	0.742	0.448
	化学纤维制造业	0.644	0.339	0.536	0.181	0.131
	交通运输设备制造业	1.111	1.082	1.115	1.162	1.216
	电气机械及器材制造业	1.249	0.669	0.668	0.921	0.319
	计算机、通信和其他电子设备制造业	0.755	0.692	0.303	0.355	0.163
劳动密集型	农副食品加工业	1.073	0.988	1.202	1.786	0.753
	食品制造业	0.686	0.601	0.556	0.958	0.348
	酒、饮料和精制茶制造业	0.880	0.567	0.623	0.866	0.341
	烟草制品业	0.145	0.102	0.251	0.195	0.264
	纺织业	0.632	0.337	0.279	0.296	0.069
	造纸和纸制品业	1.009	0.369	0.325	0.622	0.213

新窗口打开|下载CSV

辽宁省制造业的产值区位熵指数在1995—2016年整体上呈下降趋势。1995年辽宁省参与统计的20个制造业行业中有13个行业的专业化水平具有比较优势,2005年具有比较优势的行业仅剩6个,仅有2个行业保持增长,到2016年仅剩3个行业具有比较优势。

3.2 辽宁省制造业的空间分布格局

以辽宁省14个城市的制造业就业人数反映各个城市的制造业发展绝对规模,利用就业区位熵指数反映各城市制造业发展的相对规模,得到结果如图1。从统计结果来看,大连制造业就业人数超过50万人,其制造业发展规模明显大于其他城市,沈阳、鞍山分别在辽宁省各城市中位居第2、第3位。其他城市的制造业发展规模从就业人数上来看差距相对不大,阜新、朝阳、盘锦及铁岭4个城市成为辽宁省制造业就业绝对规模相对较小的城市。

图1

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图1辽宁省14城市制造业空间分布格局

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务系统的标准底图（审图号：GS(2016)2935）制作,底图无修改。
Fig. 1The manufacturing spatial pattern of 14 cities in Liaoning

就业区位熵指数的空间格局与制造业就业人数形成的空间格局具有明显的不同。由图1可以看出,辽宁省制造业就业区位熵指数较高的城市集中在辽中南地区,其中大连和鞍山两市均在1.3以上,说明这2个城市制造业专业化水平的比较优势在辽宁省内最明显。另外,辽阳、营口和本溪三市的就业区位熵指数在1.0~1.3之间,也具有专业化优势。

从具体城市来看,制造业绝对规模较大的沈阳其就业区位熵指数仅有0.95,在辽宁省内位居第7位,说明从制造业就业来看沈阳并不具有比较优势。通过沈阳市分行业在岗职工人数可以发现,虽然沈阳的制造业就业人数在辽宁省内远远高于除大连之外的其他城市,但其建筑业、批发和零售业、教育行业等就业人数也远远高于其他城市,这使得沈阳的制造业在所有行业中的就业比较优势不再突出。鞍山作为中国重要的钢铁工业基地,钢铁工业的发展带动了该地区金属冶炼及压延加工业、金属制品业等制造业行业的发展,同时该地区的所有行业就业总规模相对不大,因此更加突出了制造业在该地区就业结构中的重要地位。大连由于其优良的交通区位条件及较好的经济发展基础,其制造业的就业人数及就业区位熵指数相较辽宁省内其他城市均表现出较强的优势。

3.3 辽宁省制造业关联行业分析

利用投入产出数据计算得到制造业各行业的关联行业,形成以各行业为中心的产业链并统计每个行业的关联行业个数。从全部行业来看,辽宁省全部行业个数（T）与全部行业的平均关联行业个数（TL）均小于全国（表2）,是因为辽宁省投入产出表中合并了联系强度较高的行业,相应也减少了全部行业的平均关联行业个数。辽宁省在全部行业的平均关联行业个数占全部行业个数的比例（TL/T）上高于全国,主要得益于辽宁省第三产业下大类行业关联行业的比例普遍高于全国平均水平,提高了辽宁省全部行业的关联行业个数占总行业个数的比例。

Tab. 2
表2
表2全国与辽宁省各行业关联行业的个数比较
Tab. 2The comparison of the number of related industries between the whole nation and Liaoning

比较指标	全国	辽宁
全部行业个数（T）	45	34
全部行业的平均关联行业个数（TL）	14	12
TL/T（%）	31.11	35.29
制造业的平均关联行业个数（ML）	13	10
ML/T（%）	28.89	29.41

注：平均关联行业个数采用四舍五入法保留整数。

新窗口打开|下载CSV

从制造业来看,辽宁省平均关联行业个数（ML）小于全国平均水平,其占全部行业个数的比例（ML/T）与全国平均水平相近。在16个制造业中,共有7个行业的关联行业个数大于全国平均水平,其中造纸印刷和文教体育用品制造业、通信设备计算机和其他电子设备制造业、仪器仪表制造业关联行业个数比例明显高于全国。另外有食品和烟草制品业、金属制品业、纺织业、通用设备制造业等9个行业的关联行业个数小于全国平均水平。在整体上,辽宁省制造业行业的延伸能力还有较大提升空间。

3.4 辽宁省制造业行业空间集聚测度

从制造业单行业及同处于一个产业链内的多行业两个角度分析辽宁省制造业的空间集聚水平,其中单行业的区域集聚系数不仅可以反映区域间制造业单行业的总量差异,还可以反映企业数量和规模对空间集聚测度结果的影响,本研究同时将反映空间分布绝对差异的基尼系数作为参照进行对比分析。在多行业共同集聚评价方面,行业区域共同集聚系数可以反映产业链内各行业在空间分布上的一致性。

以单行业区域集聚系数（

γ_{i}^{}

）为横轴,基尼系数（G）为纵轴建立坐标系反映制造业单行业的空间集聚水平,横轴以行业中度集聚与低度集聚的分界点0.02为原点,纵轴以行业空间分布差异悬殊与分布差异较大的分界点0.5为原点,得到的结果如图2所示。可以看出,在参与评价的16个制造业行业中,有15个行业基尼系数（G）大于0.5,仅有金属冶炼及压延加工业的基尼系数介于0.4~0.5之间,进一步反映出辽宁省各制造业行业的空间分布绝对差异较大,不同地区之间制造业发展规模有显著的差距。但从区域集聚系数来看,仅有纺织服装鞋帽皮革羽绒及其制品业、石油加工炼焦和核燃料加工业以及通用设备制造业的区域集聚系数大于0.05,其中石油加工炼焦和核燃料加工业与通用设备制造业均属于资源和资本密集型行业,其分布与资源、资本投入规模的地区差异密切相关,而资源的分布以及各行业的资金投入在空间上本身就是不均衡的,例如2015年沈阳、大连两市占辽宁省的固定资产投资比例已经达到55.17%,因此在空间具有明显的集聚分布特征。另外有食品和烟草制品业、纺织业、木材加工和家具制造业、交通运输设备制造业、电器机械及器材制造业的

γ_{i}^{}

系数介于0.02~0.05之间,造纸印刷和文教体育用品制造业、化学产品制造业、非金属矿物制品业等8个行业的

γ_{i}^{}

系数小于0.02,这些行业中有不少行业具有较高的基尼系数,但

γ_{i}^{}

系数相对较低,反映出这些行业在辽宁省不同的区域间总量分布差异显著,但从单行业的视角来看没有形成明显的产业集聚特征,行业内企业集中度接近甚至超过了区域间的集聚程度,总量分布的差异更多是由于大型企业对区域产业总规模的拉动所形成的。

图2

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图2辽宁省制造业各行业基尼系数与 $γ_{i}^{}$ 系数的比较

Fig. 2The comparison of Gini coefficient and $γ_{i}^{}$ coefficient of Liaoning manufacturing industries

利用公式（2）计算得到各制造业行业区域共同集聚系数,发现各行业区域共同集聚系数值均较低,仅有计算机通信和其他电子设备制造业与其关联行业的区域共同集聚系数大于0,其余各行业均为负,反映出以制造业行业为中心的产业链内各行业的共同集聚普遍不明显。从行业区域共同集聚系数的设计原理上来看,主要是由于辽宁省多数制造业的企业规模集中度接近甚至高于行业本身的地理集中度造成的。从辽宁省工业发展特征来看,长期以来辽宁省企业布局以及产业分布深受计划经济体制的影响,不同地区布局的行业种类有所差异,也形成了众多大型国有企业,这些企业对带动地方产业发展起到了重要作用。但是,产业集聚的内涵强调的是不同行业以及众多企业之间的联系、行业发展环境的塑造,这显然与行业在数量有限的国有大型企业中的集中有明显地区别,因此辽宁省形成了行业在区域间分布差异较大但集聚现象并不明显的空间分布特征。

4 辽宁省制造业的空间经济效应分析

4.1 辽宁省制造业的空间联系格局

利用公式（5）和公式（6）计算辽宁省14个城市制造业各行业产业链在辽宁省内的联系量,并将各产业链的联系量进行加总后得到产业链总联系量,总联系量的高低可以反映出一个城市对辽宁省内其他城市制造业发展的带动作用及辐射能力^[36],另外引入各城市的客运总量及货运总量加总得到的对外客货总运量进行对比分析,可以反映出一个城市与辽宁省内及省外其他地区的总联系量,得到辽宁省制造业空间联系格局如图3所示。

图3

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图3辽宁省14城市对外客货总运量及制造业产业链联系空间格局

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务系统的标准底图（审图号：GS(2016)2935）制作,底图无修改。
Fig. 3Total of passenger and freight traffic and the spatial pattern of manufacturing industry chain connection of 14 cities in Liaoning

从制造业产业链总联系量来看,辽宁省总体上形成了以沈阳、鞍山、大连3个城市为中心的空间联系格局。其中沈阳作为沈阳经济区的中心城市,在经济发展水平、制造业发展规模以及交通条件等方面相较于其他城市有着明显的优势,因此对周边城市形成了较强的吸引力;鞍山作为辽中南工业基地重要的中心城市,其钢铁行业在辽宁省乃至全国都具有重要的地位,也带动了制造业相关行业的发展,同时有哈大高铁、沈大高速公路等交通要道经过,对外交流十分便利,因此在制造业上与辽宁省内其他城市也形成了较高的联系量;大连虽然距辽宁省地理中心相对较远,但拥有较强的综合经济实力及制造业发展水平,同时其完善的交通基础设施弥补了其在空间上距离辽宁省内其他城市相对较远的不足,产业链总联系量位居辽宁省第三位。

从各城市对外客货总运量来看,辽宁省呈现以大连和沈阳为中心的双核心空间联系格局。其中大连的铁路货运与公路货运具有相对明显的优势,同时大连优越的港口条件也为其对外交流提供了更加多样化的交通方式,水运成为大连与外界货运联系的重要途径,在客运方面水运与航空成为大连与外界联系的重要补充方式;与大连相比,沈阳在客运方面的优势更加突出,其不仅是东北地区中心城市之一以及全国重要的铁路枢纽,同时还是沈大、沈哈、京沈、沈丹高速的交汇点,在货运量方面沈阳高于辽宁省除大连之外的其他城市。

对辽宁省14个城市间制造业的联系量进行分析,联系量位于前10位的城市对及其交通成本排序如表3,其中交通时间成本用两城市间铁路与公路的加权时间和进行评价,交通距离成本依据的是两城市间公路里程值。可以进一步看出,沈阳与辽宁省其他城市的制造业产业链总联系量相对较高,沈阳-大连、大连-鞍山之间的联系量排序、交通时间成本排序均远高于其交通距离成本排序,进一步反映出大连相对较高的经济发展水平及良好的交通条件有效促进了其与周边城市的经济联系。

Tab. 3
表3
表3制造业产业链联系量位于前10位的城市对及其交通成本排序
Tab. 3The 10 groups with the largest manufacturing chain links between cities and its traffic cost ranking

城市对	制造业产业链总联系量	联系量排序	交通时间成本排序	交通距离成本排序
沈阳-鞍山	3833064.277	1	6	11
沈阳-大连	1214854.758	2	41	82
沈阳-铁岭	698225.722	3	3	10
沈阳-本溪	488483.737	4	5	2
沈阳-辽阳	451143.554	5	7	4
大连-鞍山	448576.413	6	29	68
鞍山-辽阳	424534.741	7	1	1
鞍山-营口	273668.807	8	4	14
沈阳-抚顺	246251.587	9	12	3
沈阳-营口	185750.215	10	15	32

新窗口打开|下载CSV

4.2 辽宁省制造业的经济效应

从行业关联的视角对行业的经济效应进行分析,评价指标主要有影响力系数与感应度系数。制造业的经济效应可以反映在制造业整体、制造业产业链以及制造业单行业对国民经济的综合影响力上。图4可以反映出制造业整体对国民经济发展的综合效应,从影响力系数来看,辽宁省制造业呈现先上升后下降的趋势,但整体上与全国平均水平差距不大。同时,制造业的影响力系数始终保持在1以上,反映出辽宁省制造业的生产对其他国民经济部门所产生的拉动作用高于所有部门的平均影响水平,具有较强的影响效应,也体现出制造业的发展需要其他国民经济部门的持续支持。从感应度系数来看,不论是在全国层面还是辽宁省内,制造业的感应度系数均呈现下降趋势,对国民经济的推动作用有逐步减弱的趋势。究其原因,主要在于随着全国经济发展方式的转型升级,经济增长对传统的资源、资本密集型行业的依赖有所减弱,由科技创新形成的竞争力正成为经济增长的新引擎。尤其是在2008年全球金融危机之后,国际及国内经济发展对钢铁、煤炭、建材等传统行业需求大幅减少,部分制造业行业产能严重过剩,国民经济对传统制造业行业的依赖降低,因此减少了这一部分制造业对国民经济发展的推动作用。对于辽宁省而言,传统制造业在其国民经济体系中仍然占据着重要地位,在以上经济环境背景下其制造业对国民经济的推动效应必然受到冲击。同时,辽宁省制造业感应度系数不及全国,说明辽宁省制造业对其下游行业的推动作用不及全国平均水平,也反映出辽宁省制造业向下游行业的延伸能力相对有限。

图4

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图4全国与辽宁省制造业经济效应比较

Fig. 4The comparison of manufacturing economic effect between the whole nation and Liaoning

为了对制造业行业的产业链经济效应进行评价,以影响力系数（F_j）为横轴,感应度系数（E_i）为纵轴建立坐标系,横轴和纵轴均以各单行业或产业链的平均影响水平值1为原点,将制造业单行业和产业链的经济效应分为四种类型（图5、图6）。从产业链的角度来看,制造业在辽宁省内对国民经济的综合影响力与全国平均水平没有明显的差距。如图5所示,辽宁省共有5个行业产业链属于I类,占制造业行业总个数的31.25%;有3个行业属于III类,所占比例为18.75%,比例相较全国均较低。属于II类和IV类的行业所占比例均大于全国平均水平,反映出辽宁有较多的制造业产业链只在影响力系数或感应度系数中的一方面占据优势。从具体行业来看,石油加工炼焦及核燃料加工业、非金属矿物制品业、专用设备制造业等辽宁省的传统优势行业均属于I类,表现出对国民经济较强的综合影响力,同时在食品和烟草制品业、纺织业上较全国有更强的推动力。但辽宁在金属冶炼及压延加工业、金属制品业、通用设备制造业、交通运输设备制造业上,综合影响力不及全国,对国民经济的综合影响力有限。

图5

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图5全国及辽宁省制造业产业链经济效应分类

Fig. 5The classification of manufacturing chain economic effect in the whole nation and Liaoning

图6

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图6辽宁省制造业单行业及产业链经济效应分类

Fig. 6The classification of single manufacturing and its chain economic effect in Liaoning

为了进一步探究辽宁省制造业各行业产业链对国民经济发展的综合效应,将制造业单行业的经济效应与其进行对比分析,得到的结果如图6所示。可以发现,在影响力系数上,制造业产业链整体不及单行业,这与辽宁省制造业行业的关联行业个数小于所有国民经济行业关联行业个数的平均值有关,进而影响到制造业产业链对国民经济的拉动效应。在感应度系数上,制造业单行业的感应度系数相较产业链表现较分散,体现出明显的行业差异特征,其中纺织业、造纸印刷和文教体育用品制造业、化学产品制造业等行业的单行业感应度系数高于其各自产业链,反映出这几个行业在辽宁省内对其他行业的中间投入比例较高,与下游行业的关联相对紧密,而专用设备制造业、食品和烟草制品业、非金属矿物制品业等行业对国民经济的推动效应相对不强,与下游行业的关联强度相对较弱。同时,也有食品和烟草制品业、石油加工炼焦和核燃料加工业、非金属矿物制品业、专用设备制造业、交通运输设备制造业等行业的产业链感应度系数大于单行业,这几个行业产业链的构建增强了其对国民经济的推动力。但是,从整体来看,辽宁省制造业产业链对国民经济的综合带动效应还有较大提升空间。通过前面的分析发现,辽宁省制造业行业与其关联行业还没有形成明显的共同集聚格局,这也会影响到行业间的关联进而削弱产业链的综合经济效应。

5 结论与讨论

5.1 结论

本研究从地理空间集聚及行业之间的投入产出关系两个视角,利用辽宁省级层面以及地市级层面的制造业数据,对辽宁省制造业及其关联行业的空间集聚格局进行分析,利用投入产出数据,筛选出各制造业行业的关联产业链,对产业链的空间经济效应进行评价,并与全国水平进行了比较分析,突出了产业链内行业之间的上下游生产关系及物质联系对产业空间集聚以及经济效应发挥的重要意义。主要得到如下结论：

第一,制造业专业化水平和空间分布格局方面,辽宁省资源及资本密集型制造业的专业化优势最突出,1995—2016年辽宁省制造业专业化优势相对于全国有所减弱。辽宁省14个城市制造业就业规模形成了以大连、沈阳、鞍山为中心的空间分布格局,而制造业专业化水平以大连、鞍山的比较优势最为明显。

第二,行业关联及多行业共同集聚格局方面,辽宁省制造业的平均关联行业个数占全部行业个数的比例与全国平均水平相近,制造业行业的产业链延伸能力还有较大提升空间。从产业空间集聚的角度来看,辽宁省多数制造业行业及其关联行业还没有形成明显的空间集聚特征,这与辽宁省制造业发展依托国有大型企业以及受计划经济体制影响深刻有关。

第三,空间经济效应方面,辽宁省制造业产业链总联系量形成了以沈阳、鞍山和大连3个城市为中心的联系格局,对周边地区形成了较强的辐射带动作用,而沈阳、大连是辽宁省兼顾对省外经济联系的核心城市。交通基础设施的建设有效缩短了城市之间的经济距离,促进了各城市之间的经济联系。制造业在整体上对国民经济各行业有较强的综合影响力,但近年来对国民经济的推动效应有减弱的趋势。与全国相比,辽宁省制造业产业链更多的只在对国民经济的波及影响程度或推动作用一方面具有优势。与制造业单行业相比,辽宁省制造业产业链对国民经济的波及影响程度具有较大提升空间,而不同制造业行业对国民经济推动作用的强弱表现较为分散,体现出明显的行业特征。

5.2 讨论

辽宁省作为中国传统的重工业基地,靠资源、劳动力、资本积累的优势已经越来越不能满足带动本地经济进一步发展的要求。要激活当地的经济发展潜力,进一步增强已有产业集聚区内不同行业之间的联系,从行业关联的角度来看,应当充分认识到制造业在国民经济中的重要作用及与其他行业之间的关联特征,重视产业政策配套,更新思想观念,完善交通等基础设施建设,为行业之间的交流及优化产业布局提供便利的发展环境,充分发挥行业关联所带来的经济效益。当今世界制造业的发展越来越重视科技创新驱动要素以及经济发展的质量效益,应当逐步摆脱资源、资本等传统优势要素对现有经济体系的束缚,促进制造业的良性空间集聚和转型升级。

产业的空间集聚具有共享基础设施、节约交易成本、知识溢出以促进创新等正的经济外部性,而集聚效应的发挥远远不能仅依靠行业在地理上的集中分布,也不能局限于产业链的延伸,除此之外还要重视产业政策、服务机构等整个配套环境建设的影响。在行业的空间集聚评价方法上,现有研究虽然有基于单个企业层面的方法,但从整体来看对于行业之间、企业之间联系的分析仍然存在不足,在集聚效应的评价上,应当更加重视产业集聚与地区经济发展之间的机理及它们之间的内在联系,而不是仅仅关注它们在增长趋势上的相关性。

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]

陆大道 . 区域发展及其空间结构. 北京: 科学出版社, 1995.