产业关联与土地生产效率关系研究——以北京市海淀区为例

施昱年

（中国人民大学公共管理学院，北京 100872）

产业关联与土地生产效率关系研究
——以北京市海淀区为例

施昱年

（中国人民大学公共管理学院，北京 100872）

研究目的：分析行业的主导性、土地要素依赖性、生产要素需求特征及其对自身生产效率的影响。研究方法：投入产出分析、聚类分析、数据包络分析法。研究结果：产业集群依赖于主导行业的发展，发展主导行业需要占用较大面积的土地；主导行业以资本密集型行业为主，总营业收入高，能提供就业总量多；资本密集型行业的生产效率较其他行业高，因此，行业的生产效率表现与其生产要素的依赖特征有关，但主导行业生产效率并非资本密集型行业中最高。研究结论：主导行业土地生产效率并非行业最高，现行以土地节约集约利用评价产业发展忽略产业集群、行业差异与技术进步对产业的重要性。

土地利用；产业集聚与集群；主导行业；生产要素；土地生产效率

1　前言

2008年国土资源部公布《开发区土地集约利用评价规程》（以下简称《评价规程》），要求各级土地管理部门展开土地节约集约利用评价工作，对各类开发区的土地利用状况、用地效益以及管理绩效进行评价，土地生产效率成为评价产业发展的重要目标。然而，开发区的本质为产业集群，是产业集群“有界的地理范围”［1］，区内汇集了多元产业，与关联的行业相邻共生［2］，因此，设立开发区的目的，就在于培育产业集群，这也点出了产业发展的目的在于创造产业集群发展的环境，追求高度产业关联。提高土地生产效率与产业关联这两个目标是否存在矛盾？回答此一问题的关键在探讨产业关联与土地生产效率的关系。

产业集群是由多个集聚产业基于行业间的关联协作所组成，其发展高度依赖于能够同时推动与拉动关联行业共同发展的主导行业，因此从产业发展的角度，主导行业具备不可取代的地位，支撑了产业集群的发展。从主导行业的特性来说，其特征包括企业数量众多、占用大量土地，以及高度前后关联［3］，当大量的土地被主导行业占用，土地生产效率将更多受到主导行业的影响。由于主导行业又是高关联产业，则高关联产业是否也是高土地生产效率？这关系主导行业的土地生产效率表现，也关系地区整体的土地生产效率。过去还未有文献探讨主导行业的土地生产效率特性，主导行业的生产效率是否高于其他行业还未有定论，只以土地节约集约利用的角度评价产业发展的思路，忽略了主导行业以及产业关联在产业发展中的重要性。

其次，影响各行业土地生产效率的因素还包括它们对土地要素的依赖程度。行业依其对生产要素的依赖程度，可分为资源、劳动及资本密集型产业，它们对土地、劳力、资本的需求程度不同，就可能影响自身行业的土地生产效率表现，这也表明，对于生产要素需求不同的各类型主导行业来说，其土地生产效率表现应当存在差异。受限于资源、区位条件、政府产业政策，各地区的产业组成本身即存在差别，包括组成的主导行业及关联产业均不相同，并进而影响周边地区产业发展，这是否表明，对不同地区来说，土地集约度不同可能是合理的现象？因此，基于各行业土地要素依赖度的不同，各个地区在土地生产效率的表现上本来就不相同，以土地节约集约利用的角度评价产业发展的科学性，仍应当进一步讨论。

综上所述，产业关联是产业发展的基础，高关联度的主导行业是推动与拉动产业发展的重要行业，占用大量的土地，决定土地节约集约利用的表现，因此，主导行业的土地生产效率应当进一步研究探讨，但产业关联、土地生产要素需求与土地生产效率之间的关系还缺乏定论，这就影响以土地节约集约度评价产业发展的合理性与科学性。当前正是建设中国高新产业朝向创新发展的重要阶段，对主导行业的土地需求与效率表现认识不明，将影响产业用地政策的制定。

北京市海淀区分布多个开发区，2010年，海淀区被确定为北京市惟一的全国首批国家创新型试点城区，是全国各城区中支撑产业创新发展的关键地区①中关村国家自主创新示范区网站，http: //www.zgc.gov.cn/sfqgk/gyjj.55169.htm。，尤其海淀区内的中关村是中国于1988年5月创建的第一个开发区，2009年3月13日经国务院《关于同意支持中关村科技园区建设国家自主创新示范区的批复》支持建设为国家自主创新示范区，未来又将建设为全国科技创新中心核心区，作为承载核心区的城区，海淀区委十一届九次全会更提出，要牢固树立并不断深化“海淀区就是核心区、核心区就是海淀区”的理念，着力加快全国科技创新中心核心区建设。因此，在核心区就是海淀区的理念下，以海淀区为研究对象有较大的意义②北京海淀，http: //hdnew.bjhd.gov.cn/xinwendongtai/bumendongtai/201601/t20160119_1239864.htm。。本文的研究目的在于探讨北京市主导行业的集聚、土地占用及生产效率的关系，并以海淀区为实证地区，分析在海淀区占用大量土地的行业与北京市主导行业的关系，以及它们在海淀区高度集聚发展的程度，并分析集聚在海淀区的北京市主导行业的生产要素需求特征与土地生产效率表现，以联系起产业关联、生产要素特征以及土地生产效率之间的关系。这些行业既是北京市主导行业，又在海淀区高度集聚，若在现行土地节约集约利用评价思路下判定为低效产业而将其移出，将造成海淀区的重大损失，产业发展优势将难以为继，因此通过本研究结果，可进而提出以土地集约利用评价开发区与产业发展的合理思路。

2　文献综述

产业集群以产业关联与供应链为核心内容［4］，企业会因生产要素条件集聚在同一空间，产业分工且彼此关联，因此，产业集聚是集群的前提［2，5］，集聚是指企业的空间集中，易于观察分析，在分析产业集群时必须先确定已存在产业集聚，再通过投入产出分析确定集聚行业是否存在产业关联［6］。产业集群中具备高向前向后关联的产业为主导行业，该理念源于Perroux成长极理论中的“推进型产业”的想法［7］，因此，产业集群是主导行业与关联产业的空间载体，任一关联产业消失，都会影响集群发展。

政府政策推动是产业集群发展的动因之一，可引导产业朝向明确的定位与区位发展［8-9］，产业集群能够带动产业效率提升，该效率又称为集中效率［10-13］。针对中关村丰台科技园的研究已发现，中国特殊的城乡二元土地制度不会完全局限开发区与周围地方产业的集群化发展［6］，同时，以开发区为核心的产业集群，其生产效率要高于集群外的同类型产业［14］。这也说明，在产业集群化发展下，开发区与地区产业会因产业关联关系成片发展，提升集群内主导行业与各个行业的效率，但主导行业的生产效率是否高于其他行业，过去的相关研究还未有进一步的讨论。

国内关于产业集群土地节约集约利用的研究主要集中在开发区，可分为4类：第一类由产业集群的角度出发，探讨开发区集群化发展对效率提升的作用，以数据包络分析法（DEA）为主要方法［6，14］；第二类是比较开发区的生产效率，多数采用DEA，少数采用层次分析法（AHP）或模糊评价法［15-16］；第三类是分析开发区土地集约度，多数采用AHP，少数采用DEA［17-18］；第四类探讨评价指标，采用SEM模型或比较法［19-21］。基本而言，各研究采用的指标设计多以《评价规程》为基础。

综观国内外文献，产业集群已有较多的研究成果，其概念也较为明确，同时，产业集群对效率提升的作用也已获得实证；国内关于产业集群效率及土地集约程度分析多从方法应用的角度出发，仅少数文献从土地利用与管理的视角出发评价了《评价规程》指标的合理性，对主导行业、产业关联与土地生产效率关系的探讨更是付之阙如，因此，本文在过去文献的基础上，从产业集群的概念出发，进一步探讨土地要素在产业集群化发展过程中的重要性，以及主导行业与关联产业的生产效率关系，有助于弥补在土地节约集约与产业发展关系探讨上的不足。

3　研究范围、数据与研究方法设计

3.1研究范围

研究范围是北京市海淀区。海淀区作为产业创新发展的重要载体，其成功经验将是未来中国各城区的模范。首先，区内的中关村科技园海淀园，根据《北京市人民政府关于同意加快建设中关村国家自主创新示范区核心区的批复》，同意作为中关村国家自主创新示范区核心区，虽然中关村科技园海淀园规划占地面积133.06 km2，但根据海淀区委十一届九次全会提出“海淀区就是核心区、核心区就是海淀区”的理念，海淀全区均纳入核心区统筹建设的范围之中。其次，2010年已确立海淀区为全国首批国家创新型试点城区，了解新型态产业的土地需求特征对制定海淀区土地政策特别重要。第三，核心区将规划建成全国科技创新中心核心区。海淀区不仅是核心区发展的重要载体，区内的开发区与外围产业也已形成产业集群［6］。

3.2数据来源

本文内容涉及主导行业、产业关联与生产效率，为了评价行业的主导性与效率，数据需以企业为统计单位，因此行业数据来源为海淀区的“第二次全国经济普查”①第三次全国经济普查虽已完成但未公布，第二次普查是目前可取得的最新数据。，数据包括各企业的营业收入、从业人员、资产与工业占地，行业内容包括海淀区现有的28个营利制造行业。在北京市行业关联程度分析方面，以“北京市2007年投入产出直接消耗系数表”②北京市2012年投入产出直接消耗系数表已调查完毕，但还未向社会公布， 2007年是目前可取得的最新数据。为基础。行业分类按照“第二次全国经济普查”所依据的中华人民共和国国家统计局行业分类标准。

3.3研究方法设计

3.3.1北京市主导行业划分分为产业集聚③本文以行业为分析对象，然由于没有行业集聚、集群一词，因此本文仍沿称为产业集聚与产业集群。分析与主导行业分析，方法参考过去文献做法［6，14］。

（1）产业集聚分析。集聚是根据行业的地区专业化程度衡量，采区位商方法。集中程度分为两个层次，一是该行业在全国的范围内在北京市集中的程度，二是该行业在北京市的范围内在海淀区集中的程度，如果一行业在北京市以及海淀区均呈现集中趋势，为绝对集中，也说明该行业在海淀区的集中程度达到全国水平，反之，如果只在海淀区，或只在北京市集中，为相对集中。

区位商的计算，在北京市的范围，按某一行业企业数量、营业收入以及从业人员在海淀区的数量占海淀区全体制造行业的比重，相对于该行业的企业数量、营业收入以及从业人员在北京市的数量占北京市全体制造行业的比重，区位商大于1，表示该行业在海淀区集中发展。

区位商的计算，在全国的范围，按某一行业企业数量、营业收入以及从业人员在北京市的数量占北京市全体制造行业的比重，相对于该行业的企业数量、营业收入以及从业人员在全国的数量占全国全体制造行业的比重，区位商大于1，表示该行业在北京市集中发展。

等级排序引入生产效率概念，当营业收入集中程度愈大，从业人员或企业家数集中程度愈小，表示生产效率高，则等级愈高。集中程度的划分标准见表1。

表1　产业集聚划分标准Tab.1　The standard for clarifying industry agglomeration

（2）主导行业分析。主导行业具有6个特征：产品以出口为主，占货物输出比重高，高向前向后关联，高生产力，高区位商，就业增量［22］。6项指标中，产品以出口为主、占货物输出比重高以及高生产力均可由区位商反映出来，如果一行业区位商大于1，说明该行业为地区基础行业，有能力输出产品，行业集聚发展下也具备生产力优势。其他指标方面，就业增量可以由就业人口区位商计算，但基于生产效率的观点，当营业收入集中程度愈大，从业人员或企业家数集中程度愈小，表示生产效率高，此时，就业增量未必能够解释行业发展较好，因此，本文剔除就业增量指标。向前向后关联，采用各行业的感应度与影响力系数①感应度系数反映国民经济各部门均增加一个单位最终使用时，某一部门由此而受到的需求感应程度，系数愈大，供应能力愈大。影响力系数反映国民经济某一部门增加一个单位最终使用时，对其他各部门所产生的生产需求波及程度，系数愈大，需要他行业对其投入中间产品的需求愈大。②感应度系数与影响力系数的计算方法参见施昱年等［6］。，划分出高感应度与高影响力的高关联产业；区位商同前项专业化程度。依此，主导行业定义为“高区位商的高关联产业”。依集聚程度不同，又可再细分出在海淀区集聚发展的北京市主导行业。

3.3.2行业的生产要素需求特征分类 以土地、劳力、资本等生产要素为变量，个别计算与营收的比值，得出地均营收、人均营收以及平均资本营收等三个评价指标。方法采用两阶段聚类法，以三个指标进行聚类，划分产业的生产要素需求特征，再通过杂讯处理，将落入全行业距离75%以外的行业视为离群行业。

3.3.3生产效率评价 产出指标为营业收入，投入指标为从业人员、资产与工业占地，研究方法采用DEA模型［23］，模型参见施昱年等［14］。

4　实证分析

4.1土地要素对产业集群的支撑作用：主导行业的土地依赖性

首先分析出海淀区内占用土地总量在全区排名前25%的行业，再分析其集中程度。集中程度分为两个层次，一是该行业在全国的范围内在北京市集中的情况，一是该行业在北京市的范围内在海淀区集中的情况，以分析该行业是绝对集中，还是相对集中。分析结果见表2。分析结果显示，海淀区内占用土地总量在全区排名前25%的8个行业，均是在北京市集聚的行业，其中则有6个也在海淀区集聚，这说明北京市的集聚行业中有部分也在海淀区形成集聚，同时，占用了大量的海淀区土地。

表2　海淀区高占用土地总量行业在北京市及全国范围的区位商分析Tab.2　The location quotient of industries in Haidian and Beijing

表3说明占用土地总量、产业关联与主导行业的对应关系。首先是关联程度分析，结果显示，占用土地总量在全海淀区行业排名前25%的行业共计8个，全部行业都是北京市关联程度较高的行业，其中计有5个行业属于北京市的高关联产业，有2个行业为北京市的高影响度产业，能够拉动关联行业增长，有1个行业为北京市的高感应度产业，能够推动关联行业增长。综合以上结果，占用土地总量在全海淀区行业排名前25%的8个行业中，有6个在海淀区高度集聚，有5个是北京市的主导行业，其中有3个主导行业在海淀区高度集聚。

此一结果说明，关联性好且集聚的行业，发展能力也较好，需占用较多土地；同时，也在海淀区集聚的北京市主导行业，均能在海淀区创造较高的营业收入与就业总量。研究结果也表明，占用土地总量大的行业，完全没有低关联产业，高关联产业在海淀区所占用土地合计达到37.31%，与中间投入供应产业合计占用达到86.23%的土地，因此，土地要素对产业集群有明显的支撑作用，土地供应不足，主导行业发展将难以为继。

表3　占用土地总量、产业关联与主导行业的对应关系Tab.3　The relationships among land use areas， industrial relations and propulsive industry

4.2土地要素对行业的支撑作用：主导行业生产要素需求特征

占用土地总量较大的行业中，有2个行业的总营业收入以及就业总量未达到前25%，这是否是因为该行业本质上就须占用大量土地？生产要素需求聚类分析结果见表4，结果显示，这2个行业均为土地密集型或属于土地需求导向的行业，占用较多土地与行业本身对土地依赖度较大有关。各行业对生产要素的依赖程度均不同，其中，集聚在海淀区的北京市主导行业在生产上均为资本密集型或是资本需求导向型，通过卡方检验也发现，是否为主导行业与其生产要素需求特征有显著差异，关联程度则与生产要素需求特征无直接关系。因此，资本密集或是资本需求导向行业的总营业收入高、提供就业总量多，能拉动总体营业收入与就业机会，带动产业集群发展。

表4　海淀区制造行业生产要素需求聚类分析Tab.4　The cluster analysis of industry's demand for factors of production in Haidian District

4.3土地要素对生产效率的支撑作用：生产要素需求特征与生产效率的关系

表5说明制造行业的生产要素需求特征以及生产效率表现，结果呈现两个特征，第一，资本密集型产业的生产效率为0.59，高于资本与土地密集型产业的0.40，第二，对生产要素依赖程度愈低，生产效率愈高，离群行业中的土地导向及资本导向行业的生产效率均达到1，反之，对生产要素依赖程度高的土地与资本需求导向及全要素需求导向行业平均效率仅为0.02。研究结果也发现，集聚在海淀区的北京市主导行业与高生产效率没有直接关系，三个主导行业中，仅通信设备、计算机及其他电子设备制造业的效率达到1，专用设备制造业以及通用设备制造业的效率仅各为0.61以及0.58。

此一结果表明，资本密集型产业以技术为基础的发展模式，对土地生产要素的依赖程度低，能够创造更高的生产效率，但其生产效率不是所有行业中最高的。

5　结论

本文探讨土地要素在主导行业、产业生产要素需求特征以及生产效率之间的作用。研究结果显示，北京市部分的主导行业高度集聚在海淀区，且占用海淀区较多的土地数量，在生产上为资本密集型或是资本需求导向型，但主导行业的生产效率并非是各行业中最高者；影响生产效率的因素主要是生产要素依赖程度，一行业的生产要素依赖程度愈低，效率表现愈好。研究结论具有以下三点政策意涵：

表5　海淀区制造行业生产要素需求特征与生产效率Tab.5　Industry's demand for factors of production and its productive effciency in Haidian District

（1）土地是支撑主导行业产业集聚与发展的必要元素。产业集聚需要大量的土地，处于发展阶段的产业区，土地要素是促进增长的关键。在产业集聚逐渐发展为集群的过程中，资本密集与土地密集型行业在发展过程中交错协作，推动技术提升，具有资本密集特性的主导行业在中后期快速发展，因此，单纯的土地投入，即平面式扩张产业用地面积，在产业集群发展的过程中对经济增长的作用逐渐弱化，技术进步和科技创新将成为经济增长的主要动力。

（2）《评价规程》只评价土地集约度会忽略产业集群、行业差异与技术进步。针对海淀区的研究结论表明产业的关联与其土地生产效率无一定关系，因此，《评价规程》从土地利用状况、用地效益以及管理绩效三个方面评价开发区的土地集约度，忽略了行业对土地依赖度的差异以及开发区的集群发展阶段。科学的评价程序，应优先确定各开发区的主导行业，依关联度为开发区内的行业排序，确立区内的重要行业；其次，以分行业评价取代开发区整体评价，评价开发区内的各行业相对于其他开发区同类型行业的土地集约度，以对个别行业的土地集约度进行调整。

（3）建立土地利用低效企业的退出机制。企业生产效率是行业生产效率组成的基础，产业培育与发展监管，特别是开发区这类以政策为发展导向的产业集群，应当就各行业建立企业生产效率标准，作为企业引入及退出的门坎，对于缺乏技术含量、高耗能、高污染、土地利用低效、不符合国家和地区产业发展战略的企业一律不准进入，这不仅对于渐进式实现国家产业升级与转型战略有一定的作用，也能保证土地的高效利用。

（References）：

［1］ 于立宏，费文博. 中国石化产业园区与循环经济互动发展研究［J］ . 中国软科学，2009，（11）：25 - 33.

［2］ Bahrami， H.， Evans， S. Flexible recycling and high-technology entrepreneurship［J］ . California Management Review， 1995， 37（1）: 62 - 89.

［3］ Hirschman， A. O. The strategy of economic development［M］ . Boulder， CO: Westview Press Inc， Revised edition， 1988.

［4］ Porter， M. E. Competitive Advantage: Creating and Sustaining Superior Performance［M］ . The Free Press， New York， 1985.

［5］ Emerson， R. M. Power Dependence Relations［J］ . American Sociological Review， 1962， 27（1）: 31 - 41.

［6］ 施昱年，张秀智. 产业园区与城乡结合部产业集群的共生关系——以北京中关村丰台科技园为案例［J］ . 经济管理，2012，34 （7）：21 - 31.

［7］ Darwent， D. Growth Poles and Growth Centers in Regional Planning—a review［J］ . Environment and Planning， 1969， 1: 5 - 32.

［8］ Porter， M. E. The Competitive Advantage of Nations［M］ . The Free Press， 1993.

［9］ Kim， L. Fuzzy Relation Compositions and Pattern Recognition［J］ . Information Sciences， 1996， 89（2）: 107 - 130.

［10］ Schmitz， H. Collective Efficiency: Growth Path for Small-Scale Industry［J］ . The Journal of Development Studies， 1995， 31（4）: 529 -566.

［11］ Schmitz， H.， Knorringa， P. Learning from global Buyers［J］ . Journal of Development Studies， 2000， 37: 177 - 205.

［12］ Marjolein C.J.， Cani ё ls M. C. J， Henny A. R. Dynamic Clusters in Developing Countries: Collective Efficiency and Beyond［J］ . Oxford Development Studies， 2003， 31（3）: 275 - 292.

［13］ Weirich， P. Does Collective Rationality Entail Efficiency？［J］ . Logic Journal of the IGPL， 2010， 18（2）: 308 - 322.

［14］ 施昱年，田甜，张秀智，等. 城乡结合部地区产业集群发展对土地生产效率的影响——以中关村丰台科技园为例［J］ . 中国土地科学，2013，27（8）：48 - 51.

［15］ 熊飞，郑茜，唐葆君，等. 基于DEA方法的高新技术企业创新效率研究——以丰台科技园为例［J］ . 中国管理科学，2012，20：696 - 701.

［16］ 庄红卫，李红. 湖南省不同区域开发区工业用地利用效率评价研究［J］ . 经济地理，2011，31（12）：2100 - 2104.

［17］ 王成新，刘洪颜，史佳璐，等. 山东省省级以上开发区土地集约利用评价研究［J］ . 中国人口·资源与环境，2014，24（6）：128 - 133.

［18］ 李淑杰，宋丹，刘兆顺，等. 开发区土地集约利用的区域效应分析——以吉林省中部开发区为例［J］ . 中国人口·资源与环境，2012，22（1）：117 - 122.

［19］ 岳大鹏，石劲松，焦洋，等. 开发区土地集约利用潜力的内涵分析与拓展［J］ . 中国土地科学，2011，25（11）：37 - 42.

［20］ 李焕，徐建春，李翠珍，等. 生态用地配置对土地集约利用影响的通径分析——以浙江省开发区为例［J］ . 中国土地科学，2011，25（9）：42 - 47.

［21］ 董光龙，苏航，郑新奇，等. 非高新开发区土地集约利用评价指标体系SEM分析［J］ . 中国土地科学，2012，26（9）：35 - 40.

［22］ Hill， E. W. and Brennan， J. F. A Methodology for Identifying the Drivers of Industrial Clusters: The Foundation of Regional Competitive Advantage［J］ . Economic Development Quarterly， 2000， 14（1）: 65 - 96.

［23］ Charnes， A.， Cooper， W. W.， Rhodes， E. Measuring the efficiency of decision making units［J］ . European Journal of Operational Research， 1978， 2（6）: 429 - 444.

（本文责编：仲济香）

Industrial Relations and Land Productive Effciency： A Case Study of Haidian District in Beijing

SHIH Yu-nien
（Department of Land & Real Estate Management， School of Public Administration & Policy， Renmin University of China， Beijing 100872， China）

The purpose of the paper is to analyze propulsive industry's land demand and factors of production demand as well as their influences on the land productive efficiency. Methods of input-output analysis， cluster analysis and data envelopment analysis are adopted. The results indicate that propulsive industry needs to occupy great land areas because of industrial agglomeration. Propulsive industry is capital intensive with high sales and many employees. However， its productive efficiency is not highest among industries. The efficiency is correlative with its reliance degree on factors of production. It is concluded that propulsive industry's land productive efficiency is not highest among industries. It's necessary for evaluating land use intensity to deliberate industry cluster， industry character of utilizing factors of production and technique progress.

land use； industrial agglomeration & cluster； propulsive industry； factors of production； land productive efficiency

F301.2

A

1001-8158（2016）04-0052-09

10.11994/zgtdkx.20160523.153726

2015-11-10；

2016-03-31

中国人民大学“985工程”。

施昱年（1978-），男，台湾台南人，博士，讲师。主要研究方向为产业集群、土地经济等。E-mail: shiyunian@ruc.edu.cn