中国制造业的空间分布及其变化

马 跃，刘福香

（哈尔滨商业大学，哈尔滨150025）

在市场经济条件下，解释产业区域聚集有新古典贸易理论，新贸易理论和新经济地理理论。新古典贸易理论认为自然资源、劳动力等外生资源禀赋是产业区位集中的重要因素，产业在具有比较优势且资源丰富的区位更容易集中。新贸易理论认为产业为了实现规模经济降低贸易成本会聚集在市场较大的区域，进一步提升区位优势，从而促进产业愈加集中。新经济地理学认为，产业空间分布存于集散力和分散力，市场邻近可以和供给临近带来的循环累积会导致产业集聚，但过度的集聚会导致要素成本上升和行业竞争激烈，导致行业分散，并且我们也不能忽略我国的经济制度政策变化对制造业空间分布的巨大影响。近些年国家对东部沿海地区的制造业升级与调整，并积极倡导某些产业群往中西部迁移，也出台了很多政策，如《国务院关于中西部地区承接产业转移的指导意见》，国家发改委印发《中西部和东北重点地区承接产业转移平台建设中央预算内投资专项管理暂行办法》等。国家发展改革委负责人也表示：支持中西部地区承接外资产业转移，在上述多个因素的共同影响下，我国制造业的空间分布发生了什么变化？有什么趋势？因此分析制造业空间分布与变化对相关政策有积极的指导意义。

一、文献回顾

对国内外制造业地理格局集中和变化趋势相关文献进行梳理，有以下成果。Fan和Scott在2003年研究了2000年20个两位数制造业的空间分布，得出劳动力密集型产业湘桂更为集中的结论；白重恩等在2004年用过对32个工业部门的胡夫系数分析，发现我国利税率和国有化程度较高的产业在空间分布上比较分散，企业规模大的产业较为集中；文枚在2004年根据第二、三次工业普查数据研究了产业区域集中强度，在交易和运输费用下降情况下，我国的制造业在空间上变得更加集中；罗勇和曹丽莉在2005年对中国在1993、1997、2002、2003四个年份的20个制造行业的集聚程度进行了分析，发现技术密集型产业最为集中，其次是资本技术密集型以及劳动密集型；贺灿飞和谢秀珍在2008年基于第一次经济普查资料研究我国制造业的地理集聚及形成机制，发现在市场经济条件下，自然优势和集聚经济能解释我国制造业地理分布，但在市场经济不健全的条件下，制度安排和产业政策对产业分布有直接影响；石敏俊和杨晶在2013年研究了我国制造业分布的新变化与驱动因素，发现大多数制造业部门开始从产业基础较好的的沿海地区向原先发展滞后的沿海欠发达地市和具有一定产业基础的中西部地市转移。这些研究补充了学界制造业地理格局集中等相关理论，但仍然有不完美之处。一是自从2000年12月6日第一次全国经济普查主要数据公布以来，大多数经济学家用的数据大多为以前的数据，数据时效性较差；二是沿海制造业发达地区和制造业欠发达地区的要素成本不断扩大，整个国家交通成本普遍降低，关于制造业转移的国家政策纷纷出台，随着沿海地区的产业结构改变与升级的情势下，中西部和东北地区必然要承接来自沿海转移的制造业；三是大多数只是用传统计量方法，并没有引进空间计量进行很直观的分析，也就不能很好地说明制造业空间分布的异质性和相关性。但是以上只是进行了定性分析，空间计量也只是用图形证明了相关的结果，因为时间和知识水平并没有进行定量分析。

二、数据与研究方法

（一）数据来源

本文以制造业以两位数大类作为基本单位，选择全国29个省（市）的数据（由于台湾西藏青海的数据缺失较为严重，为了研究结果的可靠性，以上三地数据被删除），而且四次全国经济普查数据的统计口径并不完全一致，为了行业范围的一致性和数据可得性，本文进行相关指标之前，采用以下方法对数据进行了处理，第一，将2008年以前的C29橡胶制品业和C30塑料制品业数据合并，第二，将2013年以后C36汽车制造业和C37铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业的数据进行了合并。第三，删除了四次经济普查其它制造业、废弃资源综合业，金属制品、机械设备维修业的相关数据。

（二）研究方法

1.区位基尼系数

区位基尼系数是产业地理集中的重要数据指标之一，取值在0和1之间，数值越高，表明某产业地理集中度越高。

2.空间自相关理论

基于Moran‘s I系数的空间内自相关分析,

表1两位数制造业基尼系数

Moran散点图和LISA聚集图的局域空间相关分析

高—高聚集类型对应Moran散点图第一象限；低—高聚集类型对应Moran散点图第二象限；低—低聚集类型对应Moran散点图第三象限；高—低聚集类型对应Moran散点图的第四象限，对Moran散点图进行随机化过程处理可以得出Moran‘s I系数与相应的Z统计量。

LISA图反应每个省区周围显著相似值区域的聚集程度。其有两个主要功能：一是评估每个省区周围区域经济体空间聚集的显著性，二是空间不稳定的指标可以反映出对经济体全局空间联系造成的显著影响的省区及其空间联系形式。

三、制造业空间分布分析

（一）GINI系数分析

对四次全国经济普查的制造业数据计算了27个行业的区位基尼系数得到表1，2004年基尼系数排在前五位的制造业分别是文教体育用品制造业、皮革.毛皮.羽毛.绒.及其制品业、通信设备.计算机及其他电子设备制造业、纺织服装.鞋.帽制造业、电气机械及器材制造业，医药制造业、饮料制造业、有色金属金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业、黑夜金属冶炼及压延加工业、食品制造业则在队尾，根据国务院发展研究中心资料知医药、饮料、食品等是地方政府保护性最强的10大产业之一，上述集中度很低的产业在各个地方的政府保护主义行为下，在空间上呈现区域分散的状态，相反最为集中的产业多数属于劳动密集型和技术密集型，这些产业吸引了国外大量基金，也利用了沿海较好的地理条件、改革开放的政策还有规模经济，庞大的市场等利好外部条件。

2018年我国制造业集中度前五位分别是化学纤维制造业、皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业、文教、工美、体育和娱乐用品制造业、计算机、通信及其他电子设备制造业、纺织业依，这其中有资本密集型，劳动密集型和技术密集型，最为分散的制造业有医药制造业、烟草制品业、酒、饮料和精制茶制造业、食品制造业等，除了地方性保护性强的产业外，也有高耗能重污染的产业如化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业。这跟各个地方的环境规制有关系。一些制造业发达的经济大省纷纷把重污染的产业转移而导致了产业区域分散。

（二）空间计量分析结果

1.Moran‘s I指数

由表2知，全局Moran's I指数均大于0，对应的p值均小于0.05，Z统计量值大于1.96拒绝原假设，即全国两位数制造业存在正相关关系，有明显的空间自相关性，说明各个省份制造业的发展水平都要受到邻近省份制造业水平发展程度的影响，使得发展水平较高（低）的省区相对地趋于和制造业发展水平高（低）的省区邻近，这是由于省区自身的制造业经济行为同时影响着自身和周边邻近省份的制造业分布。从时间的角度看，Moran's I指数先小幅减小后增大，表明我国制造业聚集程度在不断增加。

表2全局Moran's I指数

2.Moran散点图空间相关分析

图1 2004制造业Moran散点图

图2 2008制造业Moran散点图

图3 2013制造业Moran散点图

图4 2018制造业Moran散点图

图中的每一个点都代表着一个省份（由于空间权重构建的是简单邻接权重矩阵，海南由于特殊的地理位置数据被删除），其与拟合曲线距离的远近表示着该省区制造业发展水平与其他省区的差异大小，四次全国经济普查的Moran散点图中，多数集中在一、三现象，表现出正相关性。

3.LISA聚集图空间相关性分析

图5 2004制造业LISA图

图6 2018制造业LISA图

1和2证实了我国制造业存在着非随机的全局空间相关性，但并没有呈现具体哪些省份出现在制造业发展水平高（低）观测值的空间聚集，在2004年LISA图中，甘肃省、宁夏回族自治区呈现低—低聚集类型，四川、安徽、江西呈现低—高聚集类型，江苏、上海还有福建呈现出高—高聚集类型，在2018年LISA图中，内蒙、甘肃、宁夏回族自治州、四川呈现低—低聚集类型，上海、安徽、江西呈现低—高聚集类型，山东和福建呈现高—高聚集类型。

四、主要结论

本文利用经济指标和空间计量软件，对四次全国经济普查制造业数据进行实证研究，主要有以下结论：

第一，区位基尼系数和Moran’s I指数的计量结果表明，我国的制造业水平存在着显著的空间聚集特征，且随着时间的发展，有不断加强的趋势。相邻地区之间的劳动力，资本流动及空间的溢出效应，交通的进一步便利对这种相邻地区在空间上的依赖和联系产生了不可忽视的作用。

第二，中国制造业发展水平存在显著的空间自相关和异质性，还提供了较为直观的空间聚集结果，中国制造业不均衡的空间分布特征，主要是高—高聚集区域，低—低聚集区域还有低—高聚集区域，东部沿海地区依靠着先期改革开放政策，以及良好的的资源禀赋，制造业发展水平远远领先于中西部地区，而西部地区由于地理等元素的原因，与东部不具备较强的空间交流和合作而暂时发展较慢，因此国家近些年也推行了很多的政策来支持西部大开发。虽然我国制造业规模不断扩大，但与此同时我国的制造业发展水平很不均衡，一定要合理的调整产业结构与产业升级，合理引导制造业的空间布局，释放更强的经济活力。