中国省际工业竞争、空间分布与优化策略研究——基于空间收敛的实证

谭君印，赵柄鉴，贺 嘉，文传浩

（1.重庆工商大学 长江上游经济研究中心，重庆 400067；2.重庆工商大学 经济学院，重庆 400067；3.云南大学 经济学院，云南昆明 650091）

一、引言

工业企业作为实体经济的主体，工业发展是中国经济高质量发展的基础和建设社会主义现代化强国的必由之路。改革开放以来，我国抓住西方产业链转移的机遇，出台了一系列推动中国工业发展的政策，工业竞争力实现了质的飞跃。然而，中国工业成就斐然的背后潜藏着众多不平衡不充分的矛盾：一方面，中国很多工业产品尚处于大而不强的状态，科技创新和核心竞争力相对较弱；另一方面，工业产业层次低，升级慢、结构不合理、创新驱动不足等问题仍然突出[1]，尤其在某些细分行业，企业规模小且散的现象明显，缺乏品牌影响力和国际竞争力。目前，全球新一轮产业变革加速演进，新技术等正在改变中国产业格局，工业结构调整不断加快。在此背景下，增强中国省际工业产业竞争力，对加快新型工业化进程、提升产业层次、增强国际竞争力具有重要的指导意义。

工业竞争力是指工业在所处资源禀赋和市场环境上表现出来的能力和潜力，常通过提供有效产品或服务水平具体显示[2]。关于工业竞争力的研究主要集中在指标体系构建及其影响因素。国内学者多从系统论、集合论视角，运用因子分析[3]、熵权法[4]、超效率SEM[5]、TOPSIS耦合[6]等方法对工业竞争力指标体系进行多维评价，如直接竞争力与间接竞争力[7]、显性竞争力和潜在竞争力[8]、技术创新竞争力[9]、支持条件竞争力和总量竞争力[10]。近几年，随着计量经济学的理论研究日趋成熟，国内学者从多样化视角实证研究了智能化[2]、环境规制[11]、金融水平[12]和高等工程教育[13]、人口结构[14]等因素对工业竞争力的差异化影响。但是，鲜有学者从新经济地理学视角出发，分析中国省际工业竞争力的空间分布动态、收敛规律等问题。

本文基于2003—2017年中国省际面板数据，从基础竞争力、结构竞争力、潜力竞争力和创新竞争力四个维度测度工业竞争力水平，分析中国省际工业竞争力空间分布，然后将空间效应引入经典β收敛的检验过程，探讨其收敛特征，此外还甄别了不同区域和时段的差异。本文的可能的贡献和创新之处在于将空间因素加入传统收敛模型，分析省际工业竞争力收敛特征和影响因素，深入探索了不同区域、不同时段的收敛差异，能够提高省际工业竞争力收敛性测度的精确度，对缩小省际工业竞争力的差距具有重大的现实意义，提出的优化策略也为相关政策的制定与执行提供了一定借鉴。

二、研究方法与数据处理

（一）指标选取

1.工业发展水平指标体系

本文在参考国内外工业竞争评价方法的基础上[11-13]，结合新一轮科技革命和产业变革带来的机遇，顺应融合发展的大趋势，从基础竞争力、结构竞争力、潜力竞争力和创新竞争力四个维度构建了工业竞争力评价指标体系，具体包括15个二级指标，并利用因子分析法测度中国工业竞争力水平，具体指标如表1所示。

表1 工业竞争力评价指标体系

2.控制变量选取

经济水平，用人均GDP 表征；教育水平，用6岁以上人口平均受教育年限衡量；金融水平，用金融机构存贷款总额与GDP 比值衡量；产业结构，用第三产业与第二产业增加值比重衡量；政府支持，用政府科技支出与地方财政支出比重表征；贸易水平，用各地区的进出口总额占GDP 比重进行衡量；资本存量，用人均资本存量表征；劳动供应，用第二产业占全社会从业人员比重表征。

3.数据来源与处理

由于西藏和港澳台地区特殊的工业发展条件及数据可获取性较差，本文研究样本为中国30个省份。数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国税收统计年鉴》以及中国经济社会数据库平台、EPS数据库的规模以上工业企业2003—2017年的相关数据，并以2003年为基期进行平减折算。为避免统计口径的变化，本文将大中型企业数据统一折算为规模以上工业数据。另外，本文采用级差标准化的方法对原始数据矩阵进行无量纲正向标准化处理。为消除变量数量级的巨大差异和异方差的存在，本文在计量回归的过程中对变量进行对数化处理。

（二）研究方法

1.核密度估计法本文选用核密度估计法模拟中国省际工业竞争力空间要素的分散或聚集分布特征，具体公式如下：

其中n是观测值数，xi为独立同分布的观测值，为均值；h为窗宽，本文将带宽设置为2a；K(xi-)为高斯核函数。

2.收敛性分析

本文运用收敛理论，分析省际工业竞争力的时间变化趋势[5，15]。一般收敛性分析包括δ收敛和β收敛，其中δ收敛用标准差和变异系数共同表征[16]，β收敛用经典β收敛和空间杜宾β收敛共同表征。

经典β收敛：

空间杜宾模型（SDM）：

其中，ρ为空间溢出系数，ρ＞0代表存在本地区对邻近地区具有空间溢出效应。θk为各控制变量Xi,t的估计系数，当θk=0时，为绝对收敛；反之则为条件收敛。wij为空间地理权重矩阵，用地理距离平方的倒数表征。

三、研究过程与结果分析

（一）中国省际工业竞争力水平分析

运用因子分析测算了中国2003—2017 年省际工业竞争力水平。通过SPSS 22.0 软件检验发现，表1 中的工业竞争力指标可靠性较强，且因子分析法能够很好地描述工业竞争力水平。为了更好地描述中国省际工业竞争力空间分布的异质特征，本文将全国分为东部、中部、西部和东北四大区域。从图1 可知，2011 年以前，中国省际工业竞争力在波动中不断上升，之后快速衰退，直到2015 年又大幅回升。对比四大地区可以发现，省际工业竞争力差距正在拉大，“强者越强，弱者越弱”的分化格局正加速形成。

图1 2003—2017年中国省际工业竞争力水平

（二）空间分布特征

根据公式（1）得到中国工业竞争力的核密度估计曲线（图2），发现2011 年以前曲线不断右移，2011年后反转向左，而曲线的波峰数一直在减少，波峰高度持续降低，左右摆尾逐渐变长，反映出中国省际工业竞争力在2003—2011年不断提升，2011年后省际工业竞争力持续削弱，出现两极分化的趋势，充分印证了上文得出的结论。

图2 中国工业竞争力的核密度估计分布

（三）收敛性检验

1.δ收敛分析

本文选用标准差和变异系数共同判定全国和四大地区省际工业竞争力的δ收敛特征。从图3可知，中部和东北地区的省际工业竞争力标准差和变异系数的变化趋势基本保持一致，说明中部和东北地区省际工业竞争力存在δ收敛特征。而全国与东部和西部地区省际工业竞争力标准差和变异系数波动较大，尤其是2011年以来标准差大幅提升，变异系数波动幅度也不断扩大，认为全国和东部和西部地区省际工业竞争力不存在δ收敛。

图3 中国省际工业竞争力标准差和变异系数

2.β收敛分析

运用Stata 软件测算得到中国工业竞争力的全局Moran’s I 指数（表2），可以发现，除2005 年和2006年外，其余年份的Moran’s I指数均显著为正，且Moran’s I指数从2007年的0.14不断扩大到2017年的0.32，表明邻近省市之间工业竞争力存在空间依赖特征，且空间依赖性随时间逐渐增强。

表2 中国工业竞争力全局Moran’s I指数

根据豪斯曼检验，拒绝原假设，选择固定效应模型，Lm、Wald和Lr检验显示，空间杜宾模型不会退化为空间滞后模型与空间误差模型，赤池信息准则也显示使用个体固定能够很好地描述省际工业竞争力空间收敛性特征。从表3发现：首先，中国省际工业竞争力表现出显著的“强者越强，弱者越弱”的马太效应。lnInco的估计系数均显著为正，表明中国工业竞争力存在显著扩散特征，省际差异正在加剧。然后，省际工业竞争力存在空间溢出效应，空间因素挤压了工业竞争力的扩散。加入空间因素后，绝对收敛与条件收敛的回归系数分别缩小了1/2和1/6，意味着空间因素对工业竞争力扩张有减速效应；而空间杜宾模型的空间效应系数ρ＞0，代表省际工业竞争力提升对邻近地区存在空间溢出，这在一定程度上改善了区域间竞争力的不均衡分布。最后，条件收敛的收敛速度均显著大于绝对收敛速度，经典和空间模型下的条件收敛速度是绝对收敛速度的1.50倍和2.83倍，可能是因为省际工业生产条件的异质性，条件收敛下的控制变量对工业竞争力的扩散速度具有加速作用，同时压缩了扩散周期，进而更加准确可靠地反映模型的收敛特征。

表3 工业竞争力β收敛检验结果

3.进一步讨论：分区域与分时段

在分析空间因素对中国省际工业竞争力收敛性的基础上，分别讨论不同区域收敛性差异及不同时段分异特征，继续使用个体固定效应的空间杜宾模型。

由表4可知，四大区域的收敛性系数和空间效应系数都通过了显著性检验，表明四大区域的工业竞争力表现出显著的空间扩散趋势和空间溢出效应，这与全国省际工业竞争力收敛趋势一致。四大区域的工业竞争力空间扩散速度呈现出东北、中部、西部、东部依次递减的分布格局，是因为在西部大开发、中部崛起等一系列国家政策的有力推动下，大量东部工业企业正在由东部沿海向中部、西部和东北地区转移扩散，在这种产业转移的过程中，企业家很可能会采取“渐进式”的方式，优先选择工业发展条件较好的东北地区和中部省份，而非大规模直接向西部地区跃迁。作为工业基础较好东北地区，在承接东部工业转移的过程中，能够更好地接受空间联动机制的辐射带动，空间因素呈现出加速效应，不断拉大与其他地区的工业竞争力差距。

表4 分区域空间杜宾收敛结果

表5中各时段与全时段扩散特性类似。一方面，各时段工业竞争力也表现出马太效应特征，反映出模型回归在时间上的稳健性，且各时段回归系数均高于全时段，这可能是不同时期的趋势性加剧了工业竞争力的差异；另一方面，空间因素对工业竞争力扩张的减速效应日趋弱化，最后形成了加速效应。空间因素对工业竞争力的减速效应从2003—2007 年的10.70%缩小到2008—2012 年的1.80%，最后到2012—2017年彻底表现为加速效应。

表5 分时间空间杜宾分析

四、结论与启示

本文以2003—2017年中国省际工业面板数据为研究样本，从基础竞争力、结构竞争力、潜力竞争力和创新竞争力四个维度构建工业竞争力评价指标体系，基于因子分析测算结果，探讨了中国工业竞争力的空间分布，然后将空间因素引入经典β收敛模型，分析其收敛性特征。此外，本文进一步考察了不同区域和时段的收敛分异特征，得到的主要结论如下：

第一，从空间分布来看，中国省际工业竞争力在2003—2012年不断提升，2012年以后两极分化格局正加速形成，部分省份工业竞争力持续削弱，回到低水平集聚状态。

第二，从收敛性特征来看，中国省际工业竞争力表现出显著空间扩散性，存在“强者越强，弱者越弱”的马太效应，绝对收敛的速度显著大于条件收敛速度。空间因素对工业竞争力扩张具有减速效应。空间溢出效应的存在，在一定程度上改善了区域间竞争力的不均衡分布。

第三，与全国总体类似，不同区域、不同时段内的工业竞争力均存在马太效应，空间扩散速度呈现出东北、中部、西部和东部地区依次递减的分布格局，显示模型回归的稳健性，空间因素对省际工业竞争力的减速效应正在转变为加速效应。

基于对中国省际工业竞争力的空间分布和收敛性分析，以及对以上结论的反复斟酌，提出以下几方面的建议：

一是科学谋划未来工业布局。工业化在未来较长时间内仍然是中国经济建设的重要组成部分，也是中西部地区的重要任务。首先是加强顶层设计和统筹协调，提前布局一批前瞻性、战略性、颠覆性科技攻关项目，并积极培育发展工业新增长点。面向智能制造、绿色制造关键环节应用需求，加快传统产业智能化改造、绿色化升级，提升先进制造业“含金量”“含新量”“含绿量”，充分发挥高技术制造业对工业增长的拉动作用。以《中国制造2025》五大工程为依托，加快推进制造业的创新中心建设，在新一代信息技术、智能制造、增材制造、新材料、生物医药等领域取得新的突破。另外，要实施差异化的区域发展战略，加强对工业发展的规范和引导。新旧动能的接续和转换问题是中西部亟待解决的难题，因此中西部地区重点应当放在塑造产业链协同发展新平台，着力承接和服务好东部沿海外溢性工业，培育能辐射中西部的新兴增长极；东北地区由于新旧动能转换缓慢，工业发展路径依赖严重，在选择工业发展策略时，一方面要侧重于产业结构调整，另一方面要着力优化营商环境，创造良好发展氛围。

二是加快产业数字化升级。随着“新基建”的推进，工业互联网从概念普及走向实践深耕，“两化融合”不断加快，数据成为新的生产要素，利用信息技术和先进适用技术改造提升传统产业，为传统产业注入新动能。一方面，深化信息应用，提升数据多层次赋能作用。引导数字经济与地方特色产业高度融合，推进智能经济与主导产业交叉渗透，增强传统产业在产业结构中的支撑力、竞争力和可持续性。另一方面，引导企业数字化意识。鼓励企业运用“互联网+”思维和模式创新发展，组织骨干企业接入工业互联网大数据中心，共建共用安全可信的工业数据空间。

三是做好承接产业转移。第一，选准对路产业搞好承接，立足地区资源和产业基础，统筹产业集群规划布局，在放大优势中扩大产业规模、增强发展动能。第二，瞄准重点对象搞好承接。中西部地区在招商引资过程中，要着重承接高技术含量、高附加值、低能耗、低污染的产业。第三，把脉准入条件搞好承接。坚持节能环保原则，严格产业准入，不能以牺牲环境为代价，严格把关新上项目，“散乱污”项目不允许上马，加速地方产业转型[17]。第四，提升承接转移的软实力。营造良好的营商环境，继续深化“放管服”改革力度，积极探索区域能评、环评+区块能耗、环境标准项目等审批改革，简化环评审批程序，持续推进政务服务标准化。加强市场诚信和行业自律机制建设，降低制度性交易成本，切实减轻新兴产品生产企业负担。

作者贡献声明：谭君印负责实证研究、论文撰写和投稿；赵柄鉴负责数据整理；贺嘉负责文章校对和润色；文传浩负责研究设计。