[区域发展]京津冀协同背景下制造业产业集聚的影响因素分析（上）

一、问题的提出

京津冀位于我国环渤海地区，是我国乃至东北亚重要战略区域，该区域常住人口约1.1亿，经济活动活跃，开放程度较高，吸纳了较多的就业人口，具有较强的创新和科研能力，是拉动我国经济发展的重要力量。随着我国经济结构和发展方式的不断调整和优化，作为该地区的核心——北京承载了较多的非首都功能，导致了交通拥堵、环境恶化、产业布局不合理等一系列经济社会问题。因此，京津冀协同发展的工作重点是疏解四类非首都功能，即将一般性产业、区域性专业市场等部分服务行业，部分教育、医疗和一些社会公共服务功能，部分行政事业性服务机构转移出北京。其中，一般性产业中的高能耗产业、非科技创新型企业和一些科技创新成果转化型企业，以及高端制造业中缺乏比较优势的生产加工环节等制造业是转移的重点。

现阶段，京津冀三地制造业均有自身的优势行业，例如，北京地区的汽车制造业产值在2013年达到了3 237.19亿元，占当地制造业总产值的27%，居三地之首；计算机、通讯和其他电子设备制造业的产值也超过了2 000亿元。然而作为全国政治中心，以上装备制造业是协同发展规划中明确要求北京转移的行业。作为北京产业转移的承接地，天津地区的汽车制造业一直是该地区的传统优势产业，计算机、通讯和其他电子设备制造业2013年的销售产值达到3 013.76亿元，约是北京地区的1.4倍。作为北京重点转移行业之一的电气机械和器材设备制造业，河北省2013年该行业的销售产值达到1 729.93亿元，是三省市中最具优势的地区。由此可见，天津、河北两地已具备北京部分需转移产业的承接能力。因而笔者将从产业集聚的角度分析北京向天津、河北两地疏解制造业的可行性，探究影响天津、河北制造业产业集聚的因素，从而带动当地制造业的发展，这是实现京津冀协同发展的关键一环。

目前国内外学者关于产业集聚的研究成果十分丰富，主要集中在集聚程度、集聚的影响因素以及集聚效应等方面。对产业集聚程度的测度方面，近年来，国内外学者采用了HHI指数（张宇、蒋殿春，2008）、空间基尼系数（吴三忙、李善同，2010；樊秀峰、康晓琴，2013）、E-G指数（彭中文、何新成，2011）、区位商（Pontus Braunerhjelm、Bo Carlsson，1998；梁琦、詹亦军，2005；Hector O.Rocha、Rolf Sternberg，2005；张小蒂、王永齐，2009；毕红毅、张海洋，2012；杨仁发，2013）等多种方法。关于产业集聚的影响因素，多数学者运用面板数据建立回归模型的方式对其进行具体阐释，如：尹希果、刘培森（2012）、樊秀峰、康晓琴（2013）采用该方法分别对我国及陕西省制造业集聚度的影响因素进行实证研究；庞丽、赵增耀（2012）对全国各省汽车产业集聚的因素进行了实证检验。此外，还有学者（Elif Alkay、Geoffrey J.D.Hewings；2010）运用二阶段最小二乘法探究了伊斯坦布尔制造业集聚的原因；也有以刘娟（2008）、戴钰（2013）为代表的学者，运用主成分分析方法对东北老工业基地产业集聚、湖南省文化产业集聚的影响因素进行筛选。其中，运用面板数据建立回归模型以及二阶段最小二乘法的目的在于探究某个或某些影响因素对产业集聚影响程度的大小，而主成分分析法的研究重点是在众多影响因素中筛选出若干个主要的因素。从地区角度看，现阶段将京津冀地区作为整体并从产业集聚角度进行的研究尚不够充分，且多数学者从定性角度展开经验性分析；缺乏数理依据支撑，仅提出了较为宏观的对策建议，针对性较差。有少数学者进行了定量研究，例如周国富（2009）选取FDI和人均地区生产总值两个变量来解释京津冀地区产业集聚的形成与发展，涵盖范围较窄，不能充分说明问题。

为此，笔者结合京津冀协同发展规划的具体要求，选取京津冀制造业为研究对象，运用区位商指标衡量京津冀地区制造业的集聚现状，在此基础上运用主成分分析法找出影响该地区产业集聚程度的主要因子，根据分析结果提出促进京津冀协同发展的对策建议。

二、京津冀制造业产业集聚现状

制造业包含了工业行业中除采矿业、电力、热力、燃气及水生产和供应业之外共31个具体行业。在众多测度产业集聚程度的方法中，HHI指数以企业个数和规模为基础进行计算，是所有企业的市场份额的平方和，该指标对规模较大的企业反映更为敏感；空间基尼系数是某地区产业的相关指标占全国该产业的比重，忽略了企业规模的差异，并不能够准确反映集聚程度；E-G指数将HHI指数作为权重引入到计算公式中，弥补了空间基尼系数未考虑企业规模差异的缺陷，是对空间基尼系数的改进。但以上三种方法对数据的质量要求较高，需要丰富的企业层面数据，这对指标的应用广泛性形成了一定挑战。区位商在产业结构研究中从行业角度进行剖析，数据可得性较强。该指标借助产值来观察某行业是否在一地区具备明显的优势，是一个地区特定部门的产值在当地工业总产值中所占的比重与某区域该部门产值在区域内工业总产值中所占比重之间的比值，是“比率之比”，由哈盖特（P·Huggett）首先提出并在区位研究中加以应用。该比率是用来判断某产业专业化程度的通用概念。区位商的经济意义以“1”作为临界点：区位商大于1，则该产业是地区专业化部门，区位商越大，专业化水平越高；区位商小于或等于1，则认为该产业尚未形成专业化生产，是自给性部门。其公式为：

其中Lij表示某地区某行业的产值，i为地区，j代表具体行业，此处n=3，代表京津冀三省市，m=31，涵盖制造业的31个行业，最终比值LQij为某地某行业的区位商。本文的区位商分析在区域协同发展的背景下展开，通过该方法在京津冀范围内找出各省市的优势行业，分析某地的某行业在京津冀范围内是否构成专业化部门，因此选择各省市作为个体，京津冀地区作为总体进行研究。根据区位商的计算公式，由2013年的《中国工业统计年鉴》中选取京津冀三省市制造业销售产值及工业销售产值，计算出京津冀现阶段制造业的产业集聚程度如表1所示。

由表1可得，京津冀地区的制造业集聚程度较高，其中，天津、河北两地制造业的区位商大于1，说明以上两地区的制造业专业化程度较高，已形成产业集聚，北京地区制造业的区位商尚未达到专业化生产的临界值。进一步地，运用相同的方法分析北京、天津、河北三省市集聚程度较高的具体行业，其中京津冀各地的行业销售产值来自2014年的《中国工业统计年鉴》，区位商计算结果如表2所示。

经济合作与发展组织（OECD）将制造业的技术密集程度分为四类，即低技术产业、中低技术产业、中高技术产业及高技术产业。根据表2，天津地区区位商大于1的制造业行业共有13个，其中4个属于高技术产业，1个属于中高技术产业，其余8个行业为中低技术产业或低技术产业。高技术产业中的计算机、通讯和其他电子设备制造业和专用设备制造业亦为北京的优势产业。河北地区专业化程度较高的制造业行业共有16个，其中13个为低技术产业和中低技术产业，3个为中高技术产业。其中，低技术产业中的酒、饮料和精制茶制造业，家具制造业，印刷和记录媒介复制业，以及中高技术产业中的电气机械和器材设备制造业是河北与北京地区共有的集聚程度较高的行业。

在京津冀协同发展规划的总要求中，北京市被定位为“全国政治中心、文化中心、国际交往中心、科技创新中心”。制造业已不再是北京重点发展的领域，虽然北京地区的制造业区位商还未达到“1”，整体上还未构成集聚，但制造业中的某些具体行业已达到专业化的程度，例如：仪器仪表制造业、汽车制造业、金属制品、机械和设备修理业、计算机、通讯和其他电子设备制造业等行业的区位商已经远高于“1”，然而这些行业大多属于劳动密集型和高消耗型行业，有悖于北京城市功能定位。而从天津和河北比较来看，仅有化学原料和化学制品制造业和金属制品业属于两地共有的集聚程度较高的行业，这说明现阶段天津、河北两地制造业互补程度较高，这为北京制造业转移提供了多样的选择空间。

三、天津、河北制造业集聚的影响因素分析

由区位商的分析可知，天津、河北两地的制造业的区位商均大于1，集聚程度较高，两地的制造业在京津冀范围内已是专业化的生产部门，为承接来自北京制造业转移奠定了良好的基础。在此笔者将选用主成分分析法探究影响两地产业集聚水平的具体因素，重点讨论北京市制造业的转移所带来的资本、技术、劳动力等生产要素能否进一步深化两地制造业的集聚程度，进而促进京津冀地区实现产业领域的协同发展。

（一）变量选取

20世纪90年代以来，产业集聚逐步成为经济学和地理学的研究热点，在产业区位论、新产业区位论以及新经济地理等理论中均有不同程度的阐述。笔者根据研究重点，从资源禀赋、市场需求、规模经济、外部性以及劳动力成本五个角度选取人口密度、实收资本、R&D经费、人均GDP、企业个数、第三产业就业人数比重、在岗职工平均工资等7个指标进行分析，具体见表3。

（二）数据来源

本模型共选取了1999—2013年共15年的统计数据作为分析样本，其中人均GDP、人口密度、R&D经费以及第三产业就业人口比重的数据均来自2000—2014年的《河北经济年鉴》《天津统计年鉴》；2008年河北的R&D经费数据来自《中国统计年鉴》，其中由于数据缺失，1999年天津R&D经费用工业数据近似替代制造业；企业个数以及实收资本数据来自2000—2012年的《中国工业经济年鉴》以及2013—2014年的《中国工业统计年鉴》，其中2004年和2007年河北省制造业的实收资本数据缺失，分别用相邻前后两年的均值替代；在岗职工平均工资来源于人力资源和社会保障机构的统计文件。