基于多指标复合的长三角制造业同构水平测算分析

王志华 陆海曙 李夏玲

摘 要：如何测算产业同构水平是产业同构问题研究中一项重要的基础性工作。在梳理产业同构测度方法指标选择状况的基础上，针对利用单一指标测度产业同构水平时可能存在的不足，提出了基于多指标复合的产业同构水平测度方法。利用该方法测算了长三角2010—2014年制造业的复合同构度，并与利用单一指标测算得到的同构度进行了比较分析。结果表明，研究提出的方法更具全面性。

关键词：长三角；制造业；同构；指标；复合

中图分类号：F 424.0 文献标识码：A 文章编号：1672-7312（2016）06-0634-04

0 引 言

上世纪80年代以来，包括上海、江苏与浙江在内的长三角，抓住改革开放、浦东开发和加入世界贸易组织等发展机遇，充分发挥自身在地理位置、禀赋要素等方面的优势，逐步发展成为了我国经济增长最快、最具活力的区域之一。同时，作为世界制造业基地的长三角，也正在逐步成为亚太地区重要的国际门户、全球先进制造业中心和具有较强竞争力的世界级城市群[1]。然而，与长三角快速发展相伴的成长烦恼也接踵而至，其中产业同构尤其是制造业的低端同构现象是最为典型的代表。现实如此，那么基于问题导向，有不少学者对长三角制造业的同构问题进行了分析研究。虽然得到的结论不尽相同，但极大深化了人们对该现象认识。

事实上，既然要研究产业同构问题，那么如何测度产业同构水平就是最基础和最核心的工作。因为，使用不同的方法、不同的指标、不同的数据得到测度的结果就会是不同的。而不同的结果势必会影响到对同构程度及其变化状况的判断。在以往的研究中，尽管有不少学者探讨过各种产业同构水平测度方法之间的异同[2]，但直到目前为止，还很难简单地去评价某个方法的优劣。学术界普遍认为区域性产业同构的测度是一个复杂的问题，还没有一个完全科学合理的测度指标可以用来准确反映特定区域内产业的同构度[3]。即使在方法相同的前提下，究竟该用产业的哪些指标来进行产业同构水平的测度，也是一个值得深入分析和讨论的话题。

1 现有测度方法中所用指标的梳理

利用结构相似系数、结构重合度指数等直接测度同构水平的方法，还是利用区位商、区域分工指数等间接测度同构水平的方法，在具体执行的过程中均会涉及到指标选择的问题。即选择的是投入指标还是产出指标的问题。进一步，若选择的是投入指标，那么究竟选择的是投入指标中的劳动投入指标还是资本投入指标？若选择的是产出指标，那么究竟选择的是总产值指标还是增加值指标？通过梳理现有关于产业同构的研究发现，在该问题的处理上不同学者有着不同的偏好。多数学者是用产出指标来测度产业同构水平的，而且多用的是总产值指标，如金戈（2010）[4]、石军伟等（2013）[5]以及鲁金萍等（2015）[6]。也有少部分学者用的是增加值指标，如范剑勇等（2011）[7]。当然，还有少数学者用的是从业人数这样的投入指标来测算产业同构水平的，如路江涌等（2006）[8]。当然，也有学者在进行同构度测算时，并没有言明具体用的是哪类指标，如陈建军（2004）等[9]。而对于国外学者而言，在测算地方专业化水平时，多使用的是从业人数这一指标，如克鲁格曼（Krugman，1991）[10]、埃里森和格莱泽（Ellison and Glaeser，1997）[11]、毛雷尔和塞迪洛（Maurel and Sedillot，1999）等[12]。至于国内学者为什么多用产出指标，而很少用从业人数等投入指标，范剑勇等（2011）给出的解释是：对于规模以上制造业企业而言，更倾向于资本替代劳动，因而若用从业人员这一指标来测算同构度可能会带来一定偏差。但对于国外学者为什么偏好用从业人员这一指标的原因，至今未见有关文献予以说明。笔者认为，国内多数学者不倾向于使用从业人员指标的原因可能与中国企业存在的冗员现象有关，该现象的存在使得从业人员数不能真实反映企业的状况。而在国外，尤其是发达国家，缘于市场经济的充分发展，企业的冗员问题较国内而言十分轻微，因此他们更喜欢用从业人数这个指标去研究产业结构相关问题。同时，在已经完成工业化的发达国家，资本深化的推进降低了其回报率，而人力资本则被认为是维持乃至提高资本回报率的持久性因素，因此他们更加重视“人”的作用，缘于此这些国家的学者更加喜欢选择用从业人数作为衡量产业发展的指标就不足为奇了。此外，增加值指标也被部分国外学者所使用，因为他们认为增加值更能真实反映产业的发展状况，而总产值中由于包含了太多的中间投入可能会导致分析偏差的出现。既然总产值指标存在这样的缺陷，那么为什么国内学者又多使用该指标呢？笔者认为原因可能有二：第一，该指标容易获取，尤其在2009年以后我国公开的资料中取消了工业各细分行业增加值数据的披露后，总产值就是最为容易获得的产出指标；第二，习惯性的从众思想的体现，即前人偏好用总产值数据，那么后来的学者在这样一个细小的问题上未进行更为深入地分析，习惯性地沿用了前人的做法。

2 基于多指标复合的产业同构测度方法

既然在实际研究中诸如总产值、增加值、从业人数等各类指标均被学者们使用来测度产业同构水平，而且虽然从理论上可以评价某个指标的相对优劣，但学者们偏好使用某一指标的习惯似乎并没有因此而改变，那么面对这样的现实，我们为什么不从更加全面和综合的角度出发，将这些指标均纳入测度产业同构的方法中，通过多指标的复合来测算产业同构水平呢？也许这是一种更能反映产业同构真实状况的方法。

基于上述思路，将构建一种基于多指标复合的产业同构水平测度方法，而该方法的构建是基于单指标方法的。一般而言，利用单一指标测度产业同构水平时，可以使用如下模型：

3 基于多指标复合的长三角制造业同构水平测度分析 除了选择传统常用的总产值指标外，还选择了从业人数、资产总额、所有者权益等3个指标，考虑将这4个指标一起纳入上述测度方法来测算长三角制造业的同构水平。选择从业人数，体现的是产业劳动投入水平；选择资产总额，体现的是产业的资本投入水平；选择所有者权益，体现的是所有者对产业收益的关心。同时，在测度过程中之所以没有选择增加值这个指标，原因是对制造业及其包含的各行业而言该指标在近年来已经取消发布，因而无法获得。

在选择了指标之后，基于上述测度方法，就可以测度长三角制造业的同构水平。需要说明的是，式（2）给出的是测算两个地区产业同构水平的方法，而长三角包括上海、江苏和浙江3个地区，对于这种情况又该何如去测算整个区域制造业的总体同构水平呢？研究的处理办法是：第一步，针对某一指标，分别计算上海与江苏、上海与浙江、江苏与浙江制造业的同构水平；第二步，对计算出来的三个同构度取其几何平均值作为长三角制造业的总体同构水平；第三步，针对其余指标，均按上述2个步骤加以执行，得到不同指标表征的长三角制造业的总体同构水平；第四步，利用式（2），将不同指标表征的体同构水平复合集成为最终的长三角制造业的总体同构水平。

为了更加清晰地认识利用不同指标测算得到的长三角制造业同构水平的差异，按照投入产出顺序逐一对利用单个指标测算得到的同构度进行分析。数据均来源于相关年份《上海统计年鉴》、《江苏统计年鉴》和《浙江统计年鉴》。

利用从业人数指标计算得到的长三角制造业的同构水平见表1。

由表1横向对比看，上海与江苏制造业的同构水平最高，其次是江苏与浙江，最低的是上海与浙江。纵向对比看，不论是上海与江苏，还是上海与浙江，抑或是江苏与浙江，同构水平都是波动发展态势，且2014年与2010年相比，同构水平均出现了下降。

利用资产总额指标计算得到的长三角制造业的同构水平见表2。

由表2横向对比看，江苏与浙江制造业的同构水平最高，其次是上海与江苏，最低的是上海与浙江。纵向对比看，上海与江苏制造业的同构水平总体呈下降趋势，上海与浙江制造业的同构水平总体呈维持不变的趋势，而江苏与浙江制造业的同构水平总体呈上升趋势。

利用总产值指标计算得到的长三角制造业的同构水平见表3。

由表3横向对比看，江苏与浙江制造业的同构水平最高，其次是上海与江苏，最低的是上海与浙江。纵向对比看，上海与江苏制造业的同构水平总体呈下降趋势，上海与浙江、江苏与浙江制造业的同构水平总体呈维持不变的趋势。

利用所有者权益指标计算得到的长三角制造业的同构水平见表4。

由表4横向对比看，江苏与浙江制造业的同构水平最高，其次是上海与江苏，最低的是上海与浙江。纵向对比看，上海与江苏、上海与浙江制造业的同构水平总体呈下降趋势，江苏与浙江制造业的同构水平呈上升趋势。

将表1到表4中的数据分别用式（2）复合集成，得到见表5的结果。

由表5横向对比看，江苏与浙江制造业的同构水平最高，其次是上海与江苏，最低的是上海与浙江。纵向对比看，上海与江苏、上海与浙江制造业的同构水平总体呈下降趋势，江苏与浙江制造业的同构水平呈上升趋势。

4 讨论与结论

由以上分析可以看出，在利用不同指标测算长三角制造业同构水平时，结果之间是有差异的，主要体现在以下几个方面。

1）若用从业人数来测算制造业同构度，结果显示上海与江苏最高，而若用其余三个指标来测算，则是江苏与浙江的同构水平最高。由此，若用不同指标，就有可能出现在判断制造业同构水平孰高孰低上产生偏差。当然，不论使用那个指标来测度，上海与浙江制造业的同构水平总是最低的，这一点上各指标无差异。

2）若用资产总额、所有者权益这两个指标来测算制造业同构度，江苏与浙江之间呈现的是结构趋同的结果，而若用从业人数、总产值指标，则这两个地区间制造业呈现的是结构趋异的发展态势。由此，由于所用指标不同，就有可能出现在判断同构的走向上的不同结果，即在究竟是结构趋同还是趋异的判断上可能会出现不同结论。

3）从长三角总体看，用从业人数指标计算得到的同构水平最高，其次是用资产总额指标计算得到的同构水平，然后是用所有者权益指标计算得到的同构水平，最低的是用总产值指标计算得到的同构水平，表明利用不同指标测算得到的结果是有差异的。

4）比较发现，尽管利用不同指标测算长三角制造业同构得到的结果不同，但从数值的大小来看，彼此之间的差异并不显著，这表明指标的选择对结果的影响不显著，提示在进行产业同构水平的测度时，可以不必过分强调指标的选择。当然，最好的做法是，当用某一指标测算得到结果后，最好能用其他指标做一下辅助核算。

基于上述分析，多指标复合的测度方法更具全面性和合理性，也更能全面反映产业的结构状态，为更加科学合理测算产业的同构水平提供了一条道路。

参考文献：

[1] 国家发展改革委.关于印发长江三角洲地区区域规划的通知[EB/OL].[2010-06-07].http：//www.gov.cn/zwgk/2010-06/22/content_1633868.htm.

[2] 王志华，陈 圻.测度长三角制造业同构的几种方法——基于时间序列数据的分析[J].产业经济研究，2006（4）：35-41.

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[4] 金 戈.长三角地区制造业同构问题再考察——基于雁行模式的视角[J].经济地理，2010（2）：249-255.

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[7] 范剑勇，姚 静.对中国制造业区域集聚水平的判断——兼论地区间产业是否存在同构化倾向[J].江海学刊，2011（5）：89-94.

[8] 路江涌，陶志刚.中国制造业区域聚集及国际比较[J].经济研究，2006（3）：103-114.

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[10]Krugman P.Increasing returnsand economic geography[J].Journal of Political Economy，1991，99（3）：483-499.

[11]Ellison G，Glaeser E L.Geographic concentration in U.S. manufacturing industries： A dartboard approach[J].Journal of Political Economy，1997，105（5）：889-927.

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[13]王志华，陈 圻.长江三角洲地区制造业同构若干问题研究[D].南京航空航天大学，2006.