产业集聚指数（共8篇）
产业集聚指数 篇1
一、内蒙古优势产业和东部转移产业分析
(一) 理论基础
根据产业梯度转移理论, 产业转移往往选择具有比较优势的区域或产业。同时, 东部地区转移产业也会影响承接地的行业选择, 分析内蒙古优势产业和东部地区具有转移趋势的产业, 为内蒙古选择承接产业提供参考。
(二) 数据来源及选用指标
本文数据均来自各省统计年鉴, 采用指标值为当年价格, 以剔除价格水平变化因素导致的偏差。选用产业梯度系数和产业集聚指数来衡量内蒙古优势产业和东部转移产业, 指标具体经济涵义及测算如表1所示。
(三) 内蒙古优势产业分析
用产业梯度系数测算内蒙古的36个行业的竞争力。选取产业梯度系数大于1的行业, 作为该地区优势产业, 结果如表2所示。
由表2结果可知:内蒙古16个行业的梯度系数大于1, 其中煤炭开采和洗选业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业、非金属矿采选业、燃气生产及供应业的产业梯度大于2, 说明内蒙古的这些产业具有比较优势, 主要得益于内蒙古丰裕的自然资源。
(四) 东部具有转移趋势的产业分析
选择东部的6省研究转移产业。区位商大于1且动态集聚指数小于1的产业具有转移趋势。这些产业虽有地方优势, 但产业增长速度放缓, 已呈现转移趋势;经计算确定5省份有趋势转移产业, 具体如表3所示。
注:e表示某地区工业产值;E表示全国的工业总产值;l表示某地区从业人数;L表示全国从业总人数;c表示地区行业的资产总额;C表示全国行业的资产总额;Xija表示i地区j产业平均增长速度;Xja表示j产业全国平均增长速度;Aija表示i地区j产业的平均增长速度相对于全国平均增长速度的快慢
数据来源:根据《2012年内蒙古统计年鉴》计算所得
数据来源:各省份统计年鉴注:“ () ”前为区位商, “ () ”中为动态集聚指数
通过以上结果可知:山东转移产业主要是重工业, 重工业转移的原因主要是资源日渐匮乏及产业结构调整;江苏、浙江、福建和广东主要集中于劳动密集型产业, 例如:纺织业、纺织服装和鞋帽制造业、通信设备、计算机及其它电子设备制造业等, 这些产业主要得益于劳动力资源, 而东部劳动要素价格提高使得该产业失去发展优势, 迫使向拥有更多廉价劳动力的中西部流动。
二、内蒙古承接产业转移的行业选择
根据以上分析把内蒙古优势产业和东部转移产业相结合得到内蒙古可承接的产业, 具体如表4所示。
总结来看:内蒙古承接转移产业集中在金属制品业、造纸及纸制品业、非金属矿物制品业、电热力的生产和供应业等行业。由于大多是高污染密集行业, 内蒙古在承接产业转移时应避免盲目承接, 注意污染行业带来的负面影响。
三、对策与建议
内蒙古应结合“十二五”产业规划, 明确产业承接重点, 推动产业结构优化升级。在承接的过程中, 应做到以下几点。
(一) 以主导和优势产业为基础
选择优势产业作为承接的基础, 才能发挥区域优势, 形成以主导产业为核心的产业集聚区, 形成特色产业, 提升市场竞争力, 转移产业利用集聚区的基础配套实施, 充分发挥优势。
(二) 加强承接载体的建设
实施产业集群战略, 引导产业相对集中, 进一步形成和完善产业链, 提升上下游产业配套能力;其次, 结合产业转移的需要, 科学合理布局, 明确各类园区产业定位和发展方向, 提高园区的吸纳和承载能力。
(三) 重点发展战略性新兴产业
在“十二五”期间, 把发展电子信息、生物、节能环保、新材料、新能源、高端装备制造、新能源汽车等七大战略性新兴产业与承接产业转移有机结合, 重点承接和发展战略性新兴产业, 确保地区经济可持续发展。
摘要：本文以内蒙古为例分析西部地区在承接产业转移的过程中如何科学合理地选择产业, 此研究对于西部地区科学合理选择承接产业具有指导意义。
关键词：产业梯度系数,优势产业,产业集聚指数
参考文献
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我国区域产业集聚与产业转移趋势 篇2
摘 要：本文从技术层面构建了绝对和相对、静态和动态产业集聚指数和识别产业集聚发展阶段的模型，并通过实证分析，对各种指标的“恰适性”和“有效性”进行对比分析，澄清了在产业集聚和产业转移指标应用上的误区与混乱。上述指标从不同侧面更精准的反映了我国近20年绝对产业集聚和相对产业集聚现状、产业集聚速度及产业转移趋势。
关键词：绝对产业集聚指数；相对产业集聚指数；静态产业集聚指数；动态产业集聚指数产业转移
一、引言
改革开放以来，我国首先实施了沿海开放战略，从四个特区设立，14个沿海城市开放，到浦东开发。在市场机制作用下要素由低回报地区向高回报地区流动，主要表现为中西部地区廉价劳动力向东部地区流动，全球资本与我国廉价劳动力在东部地区结合，形成了制造业在东部地区集聚的格局。随着产业在东部的集聚，近几年东部地区面临着土地资源受限、地租上升、原材料价格上涨、能源短缺、民工荒等问题。为此，我国产业集聚状况和转移趋势成为学界关注的热点。本文根据笔者长期从事产业集聚和产业转移研究的经验，对产业集聚和产业转移通常使用的几种方法的“恰适性”和“有效性”进行对比分析，以澄清研究方法的误区与混乱。
二、我国区域产业集聚趋势
产业集聚是指在一个适当大的区域范围内，生产某种产品的若干个不同类企业，以及为这些企业配套的上下游企业、相关服务业，高度密集地聚集在一起。区域产业集聚既可以用静态指标测度，也可以用动态指标考察，两者包含的信息不同。静态指标反映的是一个行业在某地区现有生产能力在全国的地位，是衡量行业当前生产分布的指标。动态指标加入时间因素，反映的是某行业在一定时间段内的集聚速度，体现行业生产的区域转移及速度。
（一）静态产业集聚指数。静态产业集聚指数是衡量行业当前空间分布的指标，又分为绝对产业集聚指数和相对产业集聚指数。
相对产业集聚指数表示i地区j行业产值占i地区总产值的比重与全国j行业产值占全国总产值的比重之比。绝对产业集聚指数基于全国视角，反映j行业在全国的分布和集聚状况，i地区j产业占比越高，表明该地区j行业在全国绝对优势越明显。相对产业集聚指数基于地区视角，表示的是j行业在i地区的比较优势或劣势。本文利用源于《中国工业经济统计年鉴》的数据计算了我国东中西部地区26个行业历年的绝对产业集聚指数Sij、相对产业集聚指数Qij。
产业集聚指数大于1的行业的相对产业集聚指数；（2）用*标注的行业无1990年的数据，用1993年的数据代替。
结合两个指数观察，东部地区的一些行业不仅绝对优势非常明显，相对优势也很可观。如通信设备计算机及电子设备制造业（92%，1.39）、化学纤维制造业（88%，1.33）、纺织服装鞋帽制造业（85%，1.29）1。东部地区创造了我国上述产业的绝大部分产值，同时这些产业也是东部的主导产业。西部地区虽然缺乏绝对优势产业，但一些行业的相对优势非常可观。如石油天然气开采业（35%，2.68）、烟草制品业（33%，2.52）等。
（二）动态产业集聚指数。对于产业集聚的研究，不能仅停留在对产业集聚现状的考察，还应采用动态指标研究产业集聚的速度。本文构造的动态产业集聚指数如下：
数据分析表明，1990-2005年间，产业向东部地区集聚趋势明显：1990-1995年东部地区动态产业集聚指数大于1的行业有18个，中部地区有10个，西部地区仅有4个；1995-2000年、2000-2005年两个时段中，东部地区动态产业集聚指数大于1的行业分别增加至22个、21个，远多于中西部地区。2005-2010年间，产业向中西部转移初见端倪：在这一时期，东部地区动态产业集聚指数大于1的行业减少为3个，而中西部地区动态产业集聚指数大于1的产业明显增加，分别为20个、23个，绝大多数的行业呈现出向中西部地区集聚的趋势。说明东部地区这些行业的绝对优势在1990-2005年间不断提升，而中西部地区绝对优势在不断下降；2005年后，这些产业逐步向中西部集聚，东部地区的绝对优势开始下降，中西部地区的绝对优势逐步上升。
四、结论
产业集聚指数 篇3
关键词：E-G指数,集成电路,产业集聚,区位优势,产能转移
随着全球半导体产业进入 “稳增长”,集成电路产业进入重大调整变革期。 “后摩尔时代”与 “后PC时代” 的到来,使得全球集成电路产业呈现新常态。 《国家集成电路产业发展推进纲要》和国家集成电路产业投资基金双轮促进,加之 “一带一路” 和 “中国制造2025” 的战略推进,更是为中国集成电路全产业国际竞合和多要素区域协同发展带来重大契机,使其迎来产业战略布局优化和区域整合转移的关键时期。当此之时,受产业规模经济效益和国内旺盛市场需求驱动,中国集成电路产业资本、技术、人才、信息等要素在全产业链范围内流动迅速活络起来,产业集聚发展出现较大转变。虽然产业集聚发展能够促进产业创新和关键技术瓶颈突破,形成区位竞争优势和规模经济效益。但是产业过度集聚也可能带来产业结构同质、生产要素拥挤、产业资源内耗以及产业效益折损等问题,成为整体产业转型升级的阻力。值此中国集成电路产业发展的“攻坚期”和 “深水期”,本文对中国集成电路产业集聚程度展开研究。
1 研究文献回顾
产业集聚理论研究起源于新古典经济学代表人物阿尔弗雷德 · 马歇尔( Alfred Marshall,1890) 的 《经济学原理》,发展到20 世纪80 年代出现佩鲁的增长极理论、谬尔达尔的循环因果积累论、胡佛的产业聚集最佳规模论、巴顿的城市聚集经济论等,大致经历了5 个重要时期,本文梳理见图1。在产业集群理论支撑下,产业集聚程度测量方法也在逐渐得到修正与完善,但又各有优缺点。其中,赫芬达尔指数( Herfindahl -Hirschman Index,简称HHI) 作为测量集聚程度的早期指数,没有考虑企业在空间分布、地理差异等方面的因素。Keeble ( 1986) 等人突破性地将洛伦茨曲线和基尼系数用于度量某行业地区空间分布的集中程度,以全部行业的地理分布作为基准,将区域就业人数与经济体内就业人数之比作为一个变量纳入公式,发展成为空间基尼系数,但其又忽视了企业规模这一影响因素。Ellision和Glaeser ( 1997) 提出E - G指数,完全弥补了以上不足,并对随机集中和企业间源于共享外部性或自然优势的集中予以区分。在这之后,国内学者吴三忙、李善同[6]( 2009 ) 指出Ellision和Glaeser建立的产业集聚指数充分考虑了企业规模分布的差异问题,弥补了空间基尼系数等传统指标的不足,使产业集聚程度能够跨时间、跨产业进行比较,同时还指出产业集聚程度较高的行业多是资源依赖度高和技术含量高的行业。杜庆华[7]( 2000) 指出产业集聚指数对数据的要求很高,其几乎具体到每一个产业的每一个厂商空间产业坐标,此外,市场开放程度和竞争程度以及产业规划政策的差异也是影响产业集聚度大小的关键因素。除了考虑到E - G测量指数在因素提取方面的差异,一些学者也试图通过对E - G指数测量方法的精确,突破研究分析[8],如吕晓英[9]( 2004 ) 、李扬[10]( 2006 ) 、Lu和Tao[11]( 2009) 、孙康[12]( 2014) 等。但又存在着统计口径发生变化的问题。关爱萍[13]等( 2015) 通过修正的空间集聚指数对中国制造业产业集聚度的演进态势进行分析,但其忽视了对就业人口这一产业重要指标的考量。目前,国内外产业组织理论中对于产业集聚程度的测量方法主要包括: 行业集中度、赫芬达尔指数、熵指数、空间基尼指数、以及E - G指数。每种方法都各有其优缺点,但E - G指数对产业分析因素考虑较为全面,充分考虑企业规模以及区域差异对分析结果带来的影响,能够跨产业、跨领域、跨时间甚至跨国界进行测量比较[14,15,16]。
本文采用修正的E - G指数,在从时间选取、区域划分、国别删选等方面严格进行数据提取的条件下,充分考虑就业人口、产业规模以及企业分布对产业集聚的影响,综合部分与系统之间的关系,对中国集成电路产业集聚程度进行测定,以呈现中国集成电路产业集聚程度演进态势、空间区域分布和产业梯度转移变化等问题的实际现状。
2 研究方法及数据来源
2. 1 研究方法
本文采用修正的E - G测量指数,对中国集成电路产业空间集聚指数进行测定,设定某集成电路分行业E - G测量指数为 β',中国集成电路产业集聚测量指数为 β,有公式( 1) 如下:
其中,β'表示原始E-G指数,H为赫芬达尔指数,m为范围内的区域数,n为范围内的企业数,即有n个企业将国内市场主要分为m个区域,n个企业分布在这m个区域中,ppi为i区域某产业就业人数占我国该产业总体就业人数的比重,qi为i区域就业人数占全国就业人数的比重,Xk为第k个企业的市场占有率。
由于E-G测量指数在产业集聚程度测算方面存在诸多优势,学界在相关问题研究上多首选此种方法。然而,E-G测量指数在执行过程中可能存在数据选取范围过大到全球范围,或数据选取范围过小到企业量级,使得数据获取难度较大。为解决此问题,国内一些学者采用了几种修正E-G指数从而使得程度测量研究得以继续,如罗勇等(2005)、杨洪焦等(2008)、孙康等(2014)、关爱萍等(2015),并且指出虽数据选取较原始指数数据选取略有变化,但并未影响产业集聚程度的测量和评估。在中国集成电路产业发展过程中,受地域划分和行业特色的影响,数据之间的关系并不仅仅是“1+1=2”的逻辑关系。因此,本文借鉴关爱萍等(2015)[13]的方法,结合集成电路产业“整体与局部、系统与单元”之间的关系对E-G指数测算进行修正。在原始E-G指数的基础上,对其进行加权处理,运用矩阵相乘运算方法测量中国集成电路产业整体修正E-G指数β=[β1,β2,…,βz]T。
即中国集成电路产业修正后的E-G测量指数β为权重矩阵R乘以原始E-G指数矩阵B所得矩阵的对角线元素:
其中R为各子产业占全产业比例的权重矩阵,B为产业各子环节原始E-G测量指数矩阵,i代表某一分行业,z代表年份。
2. 2 数据来源
本文选取集成电路IC设计业、制造业、封装测试业、装备业、材料业5个行业进行研究,主要是因为近年来集成电路产业区域分布发生较大的变化,产业发展出现向中西部地区转移、四大区域均衡发展的态势,产业集聚效应在全产业链范围内发挥的力量逐渐增强。本文依托国家重大科技02专项———“极大规模集成电路制造装备与成套工艺”子课题,先后赴北京、天津、上海、江苏、深圳等单位进行深度访谈,选定集成电路产业链各环节代表性企业共计283家,实现集成电路产业各环节Top30全覆盖。针对中国集成电路产业代表性企业,发放调查问卷283家,收回275,剔除信息不完全和信息重复问卷14份,有效问卷261份,问卷有效率达到92.2%。并以2006~2014年为研究年限,采集《中国统计年鉴》、《中国电子信息产业统计年鉴》相关数据。本文在研究过程中考虑到中国集成电路产业发展受《国家集成电路产业发展推进纲要》和国家集成电路产业投资基金(下称“大基金”)的双轮驱动,近年来不断出现企业间兼并重组现象,造成企业从无到有或从有到无的变动,故设此类特殊存在企业为P,则有公式(5)如下:
3 中国集成电路产业集聚度判定分析
基于修正的E - G测量指数,运用MATLAB软件进行实证统计与分析,将统计数据代入测量指数公式,得到中国集成电路产业E - G测量指数相关结果如表下所示:
注: 根据表1 整理所得,最终数据保留到小数点后6 位。
根据Ellision和Glaeser产业空间集聚判定标准,当 β≤0. 02 时,表示所测量产业在该经济体内不存在产业集聚现象; 当0. 02≤β≤0. 05 时,表示所测量产业在所属经济体内存在产业集聚现象,但区域分布相对比较均衡; 当 β > 0. 05 时,表示所测量产业在经济体内呈现出较高的产业集聚分布态势。本文总结分析结果如下。
3. 1 中国集成电路产业分行业集聚态势分析
通过对表1 各行业E - G指数变化趋势进行拟合,中国集成电路分行业产业集聚结果如图2所示。就中国集成电路分行业集聚程度而言,由高到低依次是制造业、封测业、设计业、装备业和材料业,其中制造业和封测业的区域分布非常集中,近些年产能六成以上集中在长三角地区。同时由于制造和封测行业资本密集属性较强,且大部分利润几乎被行业内少数龙头企业所占据,因此制造业和封测业产值主要集中在行业内几个龙头企业,且制造业中此现象更为突出; 设计业相比于制造业和封测业而言,前期投资相对较低,行业内企业数量远高于制造业和封测业。同时设计业在区域分布方面也相对更为均衡一些,长三角、珠三角和京津环渤海地区均有较强实力,因此设计业聚集程度在各环节当中相对最低; 装备业和材料业的集聚程度介于封测业和设计业之间,在区域分布方面,装备业和材料业均主要集中于长三角和京津环渤海区域,基本为两地平分秋色。同时由于装备业和材料业的主要产品技术要求较高,从事企业相比于设计业更为有限,因此装备业和材料业集聚程度高于设计业。
从中国集成电路分行业集聚度变化而言,设计业、制造业和封测业集聚程度逐渐减弱,而装备业出现一定的上升趋势,材料业集聚程度相对稳定,基本维持不变。其中制造业和设计业的下降均与其区域分布的渐趋均衡有一定关系,中西部地区制造业的强势崛起,及珠三角地区设计业产值的增长都对行业集聚度产生了较大的影响。同时国务院4 号文1和18 号文2的发布促使更多具有国际竞争力的设计企业逐渐崭露头角,从而使设计业下降幅度最大。而制造业对技术水平和资本投入都有较高要求,且涉及到复杂的生产制造环节,企业对晶圆厂的规划、建厂、投产等都需要大量时间,这在很大程度上导致其集聚的下降幅度相对最为微弱;封测业区域分布相对并无太大变化,但在02专项和大基金③的支持下,近些年逐渐涌现出一批具有国际竞争力的本土企业,产值在企业的分布上更趋均衡,因此封测业集聚度同样呈减弱趋势;而装备业主要集中在京津环渤海、长三角和东北地区,但因其产值本身相对较低且技术门槛较高,北京和上海地区凭借其相对较为完整的产业链聚集了众多高水平科研机构和高校的优势,近些年相对于东北地区发展更为迅速和合理,以致装备业集聚程度呈一定上升趋势;材料业发展趋势较为稳定,在区域上一直以长三角和京津环渤海为主,且两地各有所长,同时其产品种类相对较多,近些年在企业分布状况上也相对较为稳定。
3. 2 中国集成电路产业整体集聚态势分析
运用MATLAB软件对表3 中国集成电路产业各行业修正E - G指数变化趋势进行拟合,如图3所示。近些年我国集成电路产业集聚程度呈现出明显的逐年下降趋势,但整个产业总体依旧处于较高的集聚水平,这与我国集成电路产业所处发展阶段以及集成电路产业本身所具有的资本、人才、技术高密集属性相关。为了更好地观察集成电路产业集聚程度与集成电路产业发展的相关关系,本文建立集成电路产业规模与空间集聚指数β 的回归模型,根据表3 计算的中国集成电路产业集聚指数 β,结合IC Insights、CSIA 2006 ~2014 年间的中国集成电路产业规模,整理出表4。
注: 产业规模数据来源于IC Insights、CSIA 2006 ~ 2014 年度报告,β 指数为表3 中修正后的E - G测量指数。
利用SPSS对数据进行多次拟合,得到最优趋势方程:
调整后的判定系数: Ra2= 0. 9065 说明拟合效果很好。F = 28. 980,Sig = 0. 001 说明回归方程高度显著。对Y和X做Spea man检验: Sig = 0. 000说明中国集成电路产业规模与空间集聚 β 指数是高度负相关。研究认为: 集成电路产业空间集聚β 指数与产业规模增长存在负相关关系的主要原因是当产业发展达到一定成熟度之后,空间资源如人力、土地等资源的过度集聚将导致已经形成的区域优势空间价值的深入挖掘和有效发挥受限,不能最大范围内释放产业集聚带来的技术突破、知识外溢、资源共享等产业集聚效应,从而束缚和限制产能的进一步增加,影响产业规模的扩大。
然而在王子龙( 2006)[19]研究中曾经指出,高技术产业空间集聚与工业经济增长存在正相关关系,并给出这种关系存在的深层次原因是技术进步和技术创新。集成电路产业属于高技术产业,并且在当前发展背景下,产业结构调整与升级最强动力来源于核心关键技术的创新与突破。而如图4所示,产业经济增长与空间集聚 β 指数并不是正相关关系。本文结合王子龙等学者研究观点,加之研究结果显示,综合考虑认为: 当产业发展处于存在集聚但集聚程度不高或不存在严格意义上的集聚时,即 β≤0. 05 时,产业集聚程度与产业经济发展存在正相关关系。在此状态下,由产业集聚发展所带来的竞争优势逐渐显现,产业集聚效应在外部规模经济、空间内交易成本优势、知识溢出、相关产业集群化成长以及区位竞争性创新等方面有明显表现。政府政策应当鼓励和促进产业要素在空间范围的整合聚集,以最大程度释放产业集聚效应;当产业发展处于集聚程度较高,即 β > 0. 05 时,产业集聚程度与产业经济发展存在负相关关系。这是对产业发展的黄灯警示,产业较高程度的集聚会带来区域内的过度竞争,打破产业健康持续发展的均衡,造成资源浪费和内耗,不利于促进地方经济发展和实现产业结构的整体调整与升级。政府应当引导产业区域规划、产业中联和制裁制度的出现,使个体之间建立和维护成熟稳定的竞合关系,推动产业生态环境的建设[21]。
3. 3 中国集成电路区域布局及产业转移趋势分析
由公式(1)中整理计算,得出中国集成电路产业区域比重排序,见表5,并得出相关结论如下。
%
注:表3中所需权重矩阵根据国家重大科技02专项———“极大规模集成电路制造装备与成套工艺”子课题企业调查问卷数据整理所得。
中国集成电路产业分行业主要区域的集聚程度虽然存在一定程度的减弱,但产业绝大部分主体依然分布在中国长三角、珠三角、京津环渤海和中西部部分地区。其中设计业主要分布在长三角地区和珠三角地区,制造业主要分布在长三角地区、京津环渤海地区以及中西部地区,封测业主要分布在长三角京津环渤海地区以及中西部地区。
中国集成电路产业发展近年来出现较大幅度的产业转移现象,这是中国集成电路产业集聚程度下降的主要原因。中国集成电路产业整体由呈长三角地区为龙头,珠三角和京津环渤海地区为两翼,中西部地区为尾翼的 “燕形”分布,逐渐向四大区域均衡发展的态势所转变。到2014 年底,中西部地区的强势崛起使中国集成电路产业集聚度向合理范围内接进,见图5。中国集成电路IC设计业不断由最强的长三角地区向其他区域扩展,同时以西安、成都、武汉等为中心城市的中西部地区集成电路设计产业保持稳步增长,珠三角地区快速崛起,近年来更是超过京津环渤海地区。空间分布逐渐呈现出长三角地区、京津环渤海地区和珠三角地区 “三足鼎立”之势,整体分布更趋均衡,产业布局更加合理。中国集成电路制造业近年来不断向西延展,中西部地区发展突飞猛进,长三角和京津环渤海地区保持稳步增长。其空间分布呈现出以长三角地区为绝对龙头,京津环渤海地区和以西安、成都、武汉等为中心城市的中西部地区次之,而珠三角地区则相对较为薄弱的分布特点。中国集成电路封测产业的产能也出现了向中西部地区转移的现象。长三角地区依靠完善的产业链,依然占据着我国集成电路封装测试业的半壁江山,而以西安、成都、武汉等为中心城市的中西部地区凭借优惠的政策与低成本的优势正在快速崛起。
4 结论及建议
本文利用产业集聚空间 β 指数对中国集成电路产业2006 ~ 2014 年的集聚水平进行了测定。结果表明: 就发展趋势而言,在2006 ~ 2014 年间,中国集成电路产业整体处于过度集聚状态,超出了产业集聚促进产业规模扩大和转型升级的合理范围,但已经呈现出逐渐下降的趋势。分行业产业集聚程度以制造业为最高,设计业为最低。其中除设计业近年来产业集聚程度发展到较为合理的范围之内,制造业、封测业、装备业以及材料业的产业集聚程度依然过高。而且,设计业、制造业、封测业产业集聚呈现出较大幅度下降的趋势,装备业呈现出小幅度上升的趋势,材料业产业集聚程度基本保持稳定。就变化幅度而言,中国集成电路产业集聚度整体下降幅度较大,分行业中设计业下降幅度最大,材料业变化幅度最小。2014 年封测业和装备业产业集聚程度基本趋于一致。就区域布局与产业转移而言,中国集成电路产业集聚的主要区域为长三角地区、珠三角地区、京津环渤海地区以及中西部地区。其中制造业以长三角地区为龙头,近年来出现向中西部地区转移的发展趋势; 设计业处于长三角占据绝对优势,珠三角强势崛起的发展状态; 封测业则是长三角占据半壁江山,但以西安、成都、武汉等为中心城市的中西部地区凭借优惠政策与低成本的优势正在快速发展。
为更好发挥产业集聚正强化作用,促进中国集成电路产业实现快速赶超发展,本文结合中国集成电路产业集聚程度研究结果给出如下建议:
产业集聚指数 篇4
1.研究背景
环渤海地区是我国最大的一个经济区划, 包括山东、河北、辽宁、内蒙古、山西以及北京和天津等5省2市, 人口众多, 生产总值占到国内总值的30%左右。如何加快这一地区的发展, 是党中央、国务院在我国进入新世纪战略机遇期所重点考虑的一个问题。制造业作为我国国民经济的支柱产业, 是经济社会发展的重要依托。因此, 将环渤海区域制造业作为研究对象有其重要的现实意义。
2.文献综述
近年来, 国内外对于制造业的研究, 主要集中于集聚、要素效率、生产率方面。而生产率是度量技术水平的一个主要指标, 与经济增长紧密相连, 具有十分重要的研究价值。
(1) 国外对于生产率的研究主要集中在其影响因素上, 其中创新、知识溢出、集聚等通常被作为重要的影响因子。Chia-Lin Chang和Les Oxley使用2001年台湾各制造业及企业的数据, 研究了地理创新对全要素生产率的影响。在此过程中, 他们考虑了产业集聚对创新知识的扩散作用。实证结果显示, 地理创新对全要素生产率的增长影响显著。ATTILA VARGA和HANS J.SCHALK实证分析了知识溢出与全要素生产率增长的关系。结果显示, 地区全要素生产率的增长, 显著受到地区知识溢出的影响, 同时证实, 地理是影响宏观经济增长的重要因素。
(2) 国内学者对全要素生产率及其影响因素也做了很多研究。金相郁测算了1996~2003年我国各省市的全要素生产率增长, 并运用4种回归分析方法, 研究全要素生产率的决定因素。结果表明, 工业总产值规模、专业技术人员对从业人员的比重、财政自立度是主要解释变量。李春顶运用1998~2007年我国制造业行业面板数据, 研究研发投入、工业增加值、行业出口值、利用外资额等因素, 对全要素生产率增长、技术效率和技术进步的影响效应。刘艳萍运用面板数据回归, 对“长三角”地区制造业行业全要素生产率的影响因素进行实证检验。结果发现, 产业集聚和企业规模对TFP增长的作用显著, 且产业集聚的作用大于企业规模的作用。
从已有的研究文献中可以看出, 影响全要素生产率的因素有很多, 其中, 产业集聚通过其正外部效应加快了知识扩散、信息共享和生产专业化, 从而有利于技术效率的改善。我国现有的研究多从全国及特定产业层面, 研究全要素生产率及其影响因素, 分析特定地域大多集中在“长三角”一带。而本文把研究视角放在环渤海区域, 研究该区域产业集聚对全要素生产率的影响效应。考虑到内蒙古自治区政治经济环境的特殊性, 本文暂不把其考虑在内, 因此, 下文所提到的环渤海地区均不包括内蒙古自治区。
环渤海地区制造业全要素生产率的测度
1.测度方法描述与指标选取
目前, 测算全要素生产率的方法大致分为两类, 即参数方法和非参数方法。参数方法主要有索洛余值法、拓展的索洛余值法和随机前沿生产函数法 (SFA) 等;非参数的方法主要有指数法、数据包括分析 (DEA) 法等。
数据包络分析 (Data Envelopment Analysis, DEA) 方法, 是可以评价具有多个“输入”和“输出”决策单元 (DUM) 相对有效性的模型。其最大的优点是, 不需要任何具体函数形式或分布假设, 对各种形式的投入产出都能适用。而Malmquist生产率指数方法, 就是基于数据包络分析提出的。目前, 使用非参数的Malmquist生产率指数方法, 来测度全要素生产率以及技术效率与技术进步是相对比较成熟有效的。因此, 本文选取该方法来测度2001~2011年环渤海地区各省市全要素生产率增长的情况。
本文主要涉及到的产出指标为工业总产值;投入指标为流动资产、固定资产和劳动力 (取年鉴中“全部从业人员年平均人数”一项) 。
2.环渤海地区制造业生产率指数及其分解
根据产出导向的VRS (可变规模报酬) 模型, 以及环渤海地区制造业分行业的总产值数据、流动资产、固定资产和劳动力投入指标, 使用DEAP2.1计量软件, 可以计算出2001~2011年我国环渤海地区6省、市制造业行业的全要素生产率指数及其技术效率、技术进步、纯技术效率及规模效率增长指数。这5个指标的关系表述为:TFPCH=EFFCH×TECHCH, EFFCH=PECH×SECH
其中, TFPCH为全要素生产率指数, EFFCH为技术效率指数, TECHCH为技术进步指数, PECH为纯技术效率指数, SECH为规模效率指数。
(1) 就全要素生产率而言, 环渤海地区总体表现出“波动下降”的趋势。11年间TFP增长最快的年份是2003年, 为1.144, 而当年的技术进步增长率为1.154, 同样为8年间的最高值。从各省、市层面看, 2009年以前, 各省、市TFP指数均经历了波动下降的趋势, 而以北京、山东、山西最为明显;2009年以来, 各省、市TFP指数大幅回升, 并在2011年出现增速放缓的迹象, 其中, 北京出现负增长。北京、天津的全要素生产率指数在11年间增长最快的年份是2003年, 分别为1.198和1.162, 而当年这两市的技术进步增长率也同样较高;河北全要素生产率指数增长最快的年份是2004年, 为1.173;山西全要素生产率指数增长最快的年份是2005年和2010年, 为1.195;山东全要素生产率指数增长最快的年份是2002年, 为1.145。各省市全要素生产率指数增长最慢的年份毫无疑问都集中在2009年, 全部跌落在1以下, 而当年的技术进步增长率也均在1以下, 且为历年最低值。可见, 金融危机在较大程度上限制了技术进步, 影响了全要素生产率的增长。
(2) 就技术效率而言, 环渤海地区表现出“先降后升, 再降再升”的趋势。11年间技术效率指数增长最快的年份是2005年, 为1.063, 主要是由纯技术效率的增长所致。从省、市层面来看, 各省、市的技术效率增长率大升大降频繁, 规律较难把握。北京、天津、辽宁在这11年间技术效率指数增长最快的年份均为2005年, 分别为1.174、1.36、1.255。河北、山西、山东在这11年间技术效率指数增长最快的年份分别为2003年、2004年、2007年, 分别达到1.255、1.339、1.083。在这6个省、市技术效率指数增长最快的年份中, 纯技术效率和规模效率均有一定贡献。山西在2009年有一个较大的下降趋势, 其他省、市的趋势不明显, 北京、天津、河北甚至有小微的上升趋势;之后两年, 山西一路直降至谷底, 天津开始下降, 北京再次攀升, 终在2011年大幅下降, 河北持续攀升, 达到11年来最高值, 山东先升后降。
(3) 就技术进步而言, 呈现与技术效率的增长背道而驰的趋势。11年间技术效率增速高的年份, 技术进步增速总在低位徘徊, 反之亦然。山西省将这种对立趋势演绎得极致。2011年, 山西省技术进步指数增长率为2.901, 是11年间各省、市中的最高值, 而当年的技术效率指数增长率仅0.419, 为各省、市历年最低值。由图2我们可以直观地看到, 环渤海地区全要素生产率的增长主要是由技术进步所致。2001~2003年、2007~2008年, 技术进步指数走向决定了全要素生产率的走向;2003~2007年间, 技术进步指数增长的波动变化, 拉缓了由技术效率增长波动引起的全要素生产率指数的变化。从各省、市层面来看, 北京、河北在这11年间技术进步指数增长最快的年份是2003年, 分别为1.457、1.255。天津、辽宁技术进步指数增长最快的年份分别为2006年和2004年。2002~2008年河北、山东的技术进步变化指数均为正增长, 表明近几年这两省的全要素生产率的增长也主要来源于技术进步的贡献。
环渤海地区制造业产业集聚的测度
1.产业集聚指标的选取
产业集聚是产业发展演化过程中的一种地缘现象, 是指由一定数量企业共同组成的产业在一定地域范围内的集中, 以实现集聚效益的一种现象。常用的产业集聚程度测度指数有, 行业集中度指数、赫芬达尔指数、产业集群 (EG) 指数、区位基尼系数、K函数、L函数等。考虑到方法的适用性, 本文没有采用上述测度方法, 而是用地区层面的产业结构比例与国家层面的产业结构比例的比值来衡量产业集聚程度。具体计算公式如下:
其中, i为产业, j为地区, Mij衡量i产业在j地区的集聚程度;RRij为地区层面的产业结构比例, 用i产业在j地区的就业人数 (nij) 与制造业总体在j地区的就业人数 (∑inij) 之比衡量;NRij为国家层面的产业结构比例, 以i产业在全国的就业人数 (∑jnij) 与全国制造业总就业人数 (∑i∑jnij) 之比衡量。若Mij>1, 则表明i产业在j地区具有集聚效应。
2.环渤海地区产业集聚程度
根据上文所述衡量产业集聚程度的方法, 得到2001~2008年27个制造业产业在环渤海地区的集聚程度指标 (如表2所示) 。
由表2可以看出, C13农副食品加工业, C14食品制造业, C15饮料制造业, C17纺织业, C22造纸及纸制品业, C25石油加工, 炼焦及核燃料加工业, C26化学原料及化学制品制造业, C27医药制造业, C29橡胶制品业, C31非金属矿物制品业, C32黑色金属冶炼及压延加工业, C35通用设备制造业, C36专用设备制造业在环渤海地区具有集聚效应。
产业集聚对环渤海地区TFP增长的影响
1.数据来源及说明
(1) 本文测度全要素生产率和产业集聚的数据, 主要来源于《北京统计年鉴》 (2002~2012) 、《天津统计年鉴》 (2002~2012) 、《山东统计年鉴》 (2002~2012) 、《辽宁统计年鉴》 (2002~2009) 、《河北统计年鉴》 (2002~2012) 、《山西统计年鉴》 (2002~2012) 、《中国工业经济统计年鉴》 (2002~2009) 。
(2) 本文测算的27个制造业行业为:C13:农副食品加工业;C14:食品制造业;C15:饮料制造业;C17:纺织业;C18:纺织服装、鞋、帽制造业;C19:皮革毛皮羽毛 (绒) 及其制品业;C20:木材加工及木竹藤棕草制品业;C21:家具制造业;C22:造纸及纸制品业;C23:印刷业和记录媒介的复制;C24:文教体育用品制造业;C25:石油加工、炼焦及核燃料加工业;C26:化学原料及化学制品制造业;C27:医药制造业;C28:化学纤维制造业;C29:橡胶制品业;C30:塑料制品业;C31:非金属矿物制品业;C32:黑色金属冶炼及压延加工业;C33:有色金属冶炼及压延加工业;C34:金属制品业;C35:通用设备制造业;C36:专用设备制造业;C37:交通运输设备制造业;C39:电气机械及器材制造业;C40:通信设备、计算机及其他电子设备制造业;C41:仪器仪表及文化办公用机械制造业。
2.产业集聚与全要素生产率指标选取
全要素生产率增长指标, 采用环渤海地区制造业分行业的Malmquist生产率指数。产业集聚指标, 采用上文所述区位商方法测度得到的环渤海地区制造业分行业的集聚程度指标。
3.模型构建
为了研究产业集聚与全要素生产率增长的关系, 本文借鉴Coe和Helpman的思想, 采用C-D函数建立如下模型:Y=ALαKβAGGθeε (1)
式 (1) 中, Y是产出, A是常数, L和K分别为劳动力和资本, AGG为产业集聚。令为全要素生产率, 则有TFP=A×AGGθeε (2)
对式 (2) 两边取对数, 可得公式:In TFP=In A+θI-n AGG+ε (3)
式 (3) 两边对时间t求导, 得
式 (4) 可进一步写为:tfpit=β0+β1aggit+εit (5)
式 (5) 中, tfp为全要素生产率的增长率, agg为产业集聚的增长率, i表示行业, t表示时间, β0是常数项, β1是产业集聚对全要素生产率增长的影响效应, εit是随机误差项。
区域经济理论认为, 产业集聚通过降低企业交易成本, 增强经验、技术流通, 刺激创新创业, 可促进一个地区的经济增长, 预期对生产率的增长有正向促进作用。
4.计量检验与结果分析
以下对式 (5) 进行回归分析。对于静态面板数据, 主要有固定效应、随机效应以及混合效应模型三种估计方法。根据本文数据的特点, 我们选择混合效应模型。计量结果如表3所示。
由表3可以看出, 未添加常数项时, 系数在5%水平上显著;添加常数项后, 常数项系数在1%水平上显著, 产业集聚指标系数在10%水平上显著。两个模型均可验证, 环渤海地区制造业行业产业集聚对全要素生产率的增长有正向促进作用。由于篇幅所限, 本文只是对环渤海地区整体情况做了简单的验证, 未分行业、分省、市对全要素生产率增长与产业集聚的关系做全面的分析, 留待日后做进一步研究。
结论
本文主要采用Malmquist生产率指数方法, 测度了环渤海地区 (除内蒙古外) 六省、市制造业行业的全要素生产率增长指数及其分解。同时, 运用区位商方法, 核算了各行业的产业集聚程度。得到以下结论:
第一, 2002~2008年, 环渤海地区制造业全要素生产率、技术进步均表现出波动下降趋势, 而技术效率指数的走向基本相反, 全要素生产率的增长主要是由技术进步带来的。从各省市层面来看, 2002~2009年, 各省市全要素生产率波动下降, 2010年以来开始反弹。可见, 金融危机通过影响技术进步, 阻碍了全要素生产率的增长。
第二, 27个制造业行业中, 有13个在环渤海地区存在明显的产业集聚现象。
第三, 产业集聚通过外部效应、规模效应, 对生产率的增长起促进作用。环渤海地区的实证分析验证了这一影响效应。
产业集聚的人才集聚效应分析 篇5
关键词：产业集聚,人才集聚,集聚效应
产业集聚与人才集聚相互依存并相互影响。产业集聚引致人才集聚, 人才集聚加速产业集聚升级。产业有效集聚促进区域经济和社会发展, 直接引致人才结构调整和人才集聚。人才作为当今经济社会发展中最宝贵的资源, 成为各个国家及地区争夺的首要目标。在产业集聚区域, 人力资本的迅速积累已表现出明显的比较优势。人才的集聚优势又使得这些产业集聚地保持领先优势, 进一步吸引相关的产业和人才发生集聚。要研究产业人才集聚力, 就要首先了解产业集聚和人才集聚的内涵以及相关的理论研究情况, 掌握两者的互动关系, 更好的促进人才的发展对经济社会的作用。
一、产业集聚和人才集聚的内涵
产业是人才集聚载体, 产业集聚是人才集聚的“磁场”, 产业集聚与人才集聚是一种双向互动关系, 产业集聚的形成可以促进人才集群的形成, 人才对产业集聚具有服务、支撑和引领作用。产业集聚和人才集聚是促进经济社会发展和企业发展的重要力量。
(一) 产业集聚的内涵
产业集聚是集聚的一种, 是经营相同产业的一群企业在地理上的集中, 是产业发展演化过程中的一种地缘现象, 随着产业的不断集聚在集聚区域内就慢慢形成一个或多个产业集群。目前世界上的产业集聚基本上由两种形成方式:一是自发形成, 一是政府促成。但不管哪一种方式, 形成的基础因素皆是由于其基本生产要素和高等要素所致, 而各自不同特色的形成则是因为其要素在种类和数量上的差异。我国产业集聚的原因是区域效应、集聚效应、空间成本联合作用的结果。
(二) 人才集聚力的内涵
人才聚集力是指一个区域在一定的空间和时间内, 凭借自身的各种条件聚集人才的能力。和人才集聚力容易发生混淆的概念是人才竞争力。人才竞争力是特定区域对人才的吸引能力和配置能力, 集聚力更凸显对资源有方向的汇聚能力, 与竞争力相比更为强调特定因素对特定资源的定向牵引与精确配置。人才集聚力是一种特殊的人才竞争力, 符合竞争力中与人才关系更为紧密、对人才流动行为影响更为直接的维度。集聚力的提法会使研究口径更细化, 相应指标体系的构建更具针对性, 防止因面面俱到导致的指标数量庞杂、重点偏移。
根据政府干预在人才集聚过程中作用的强弱程度及市场机制和政府作用的互动程度, 人才集聚的模式可分为三种类型: 市场主导型人才集聚模式、政府扶持型人才集聚模式、计划型人才集聚模式, 我国现阶段主要采取的是市场主导型和政府扶持型相结合的模式。
二、人才集聚环境效应与区域核心竞争力
(一) 产业集聚的人才集聚
产业集聚的人才集聚是指源于收入和机会因素的吸引, 大批相关专业人才从不同区域、不同行业流向某一特定区域的特定行业的过程。产业集群作为彼此关联的专业化供货商、服务供应商和相关产业的企业, 以及政府和大学、规则制定机构、智囊团、职业培训机构以及行业协会等其他相关机构的地理集聚体, 能产生强大的人才集聚效应。
(二) 产业集聚的人才集聚意义
产业集聚的人才集聚对于产业集聚的发展具有重要意义。首先, 人才的集聚可以在当地形成巨大的人才池, 为企业寻找合适的人才提供了巨大的方便, 吸引更多企业愿意来此投资。其次, 大量专业人才的集聚有利于区域的创新, 人才向产业集群的集聚使得人才本身所具有的知识技能植根于产业集群, 这些知识技能将导致产业集群可持续的创新优势。第三, 大量人才的集聚有利于产业吸引更多的人才, 人才集聚过程中存在着产生马太效应, 即人才越集聚, 区域人才吸引力会越强。最后, 大量专业人才的集聚, 有利于形成当地独特的需求条件。波特指出, 精明而挑剔的当地顾客形成, 会迫使企业进行改良, 并对现存的及未来的需求有所理解, 在产业集聚竞争优势获取的过程中扮演关键性角色。
(三) 产业集聚的人才集聚效应
产业集聚的人才集聚是在一定文化背景下, 人才、企业、政府三个主体共同作用的结果。人才是集聚的主体, 其行为和决策直接影响着人才的集聚;企业通过招聘活动参与人才的集聚, 并通过人力资源管理制度影响人才的集聚;政府通过制定宏观人才管理政策和产业支持政策影响人才的集聚。同时文化作为群体共同认同的价值观和行为模式, 影响着人才对于成功的判断和追求, 影响着企业对于人才的认可和使用, 影响着政府对于自身角色的理解和扮演。因此, 强化产业集聚的人才集聚效应要从人才、企业、政府三个主体入手, 充分考虑文化的影响。
1、人才的产业集聚效应
人才是集聚人才集聚的行为主体, 正是每一个人才的就业决策促成了产业集聚的人才集聚效应, 所以人才自身的行为直接影响产业集聚的人才集聚。除择业决策外, 人才的创业行为和宣传行为也会促进集聚的人才集聚效应。在参与创业方面, 创业活动一方面可以提供更多的工作机会, 使产业汇集更多的人才, 另一方面创业成功的故事可以激励和吸引更多人进行创业。成长中产业集聚存在大量的创业机会, 集聚的人才池为创业提供了高素质的人才, 大量厂商的集聚为新创企业提供了广阔的市场, 另外政府对于创业的支持也降低了创业的成本。在积极宣传方面, 择业过程中, 求职者对于工作岗位的信息是不完全的, 因此在人才的集聚过程中存在着所谓的羊群行为。由于在集聚中工作的人才比较了解集聚的内部信息, 因此他们对于产业集聚的正面宣传可以促进人才的集聚, 同时也可以降低择业成本。
2、企业的产业集聚效应
企业是工作机会的直接提供者, 是人才就业的载体, 企业强化人才集聚效应的措施主要有制定科学的人力资源管理制度并确立唯才是用的人才观念。企业应制定科学的人力资源管理制度。人力资源管理制度直接与人才自身利益相关, 对人才的集聚效应具有一定的放大作用。科学的人力资源管理制度有利于提高员工的工作满意度进而提高员工绩效, 有利于促进员工发展进而实现员工职业目标。企业应确立唯才是用人才观念。公司的用人观念对于集聚的人才集聚也具有重要影响。公司衡量人才的标准是业绩而不是资历和经验, 公司高层认为不能在人员完全具备能力时才使用, 只要员工有70% - 80%的能力就应该培养使用, 这种用人观念极大促进了公司人才的成长, 提高了公司的人才吸引力。
3、政府的产业和人才聚集效应
政府通过制定产业支持政策和人才管理政策影响人才的集聚。美国硅谷的成功很大程度上在于能够向全世界的高技术人才开放, 不论是否美国本土, 都可以在这里落地生根。但是, 中关村对外地人才的户口管理政策一直是中关村的一块心病。所以政府通过制定适于集聚发展的人才政策和产业支持政策将有助于产业集聚的持续发展。
4、产业集聚与人才集聚的关系
产业经济增长来源于物质资本和人力资本的综合作用。产业集聚是高强度的规模经济, 专业化分工的集聚水平较高, 与之相关的人才集聚水平则越高。从前因看, 主要是因为产业集聚中存在大量的就业机会和较高水平;从结果看, 由于产业集聚的形成过程总是伴随着人才的集聚。纵观世界各国各产业, 产业的发展与壮大往往与人才的集中与增加呈现明显相关关系。
三、政府引导下的产业集聚和人才集聚互动效应
产业集聚己成为推动域经济发展的主动力, 产业集聚的产生和发展需要物质资源和人才资源共同支撑。人才集聚的前提是人才流动, 产业集聚是作为一个吸引人才的强大拉力出现的, 产业集聚促进产业集聚的壮大, 有强大的人才需求, 必然需要集聚大量人才来支撑。产业集聚是人才集聚形成的基础, 产业集聚为人才集聚提供强大的吸引力;同时, 人才集聚效果通过产业集聚实现;同时, 人才集聚有利于增强产业集聚的竞争能力, 促进产业集聚可持续发展。
(一) 用产业来吸引人才
人才得不到合理使用是造成人外流的根本原因。如果没有产业作为依托, 没有物质资源和人才资本的结合, 人才即使引进来了, 结果也只能是事与愿违。所以用产业来吸引人才, 才能实现知识和物质资本的结合, 才能真正留住人才。在产业的选择上, 要立足本地区的资源优势, 不能盲目的跟风, 要有明确的目的发展产业群。其中政府要明确定位, 在产业政策引导、公共服务方面唱主角, 应通过培育产业群发展所需要的多种要素和环境, 提供全方位的公共服务。比如政府部门应立足于集聚人才的培养, 提高集聚企业劳动力素质, 建立包括中等职业教育、高等专业教育、成人终生教育等多形式并存的教育体制, 以适应产业集聚发展的需要;广泛开辟“柔性流动”的绿色通道, 吸引高校或科研机构的优秀人才;通过宽松的创业环境和良好的发展机遇来吸引人才, 建立汇集人才的区域优势等。目的就是保证和促进产业本身对人才的集聚的作用。
(二) 用人才来促进产业
首先, 要改善人才环境。人才所能创造的绩效, 不仅与他们的能力素质有关, 而且与其所处的环境有密切的关系。如果人才处于一个有利的环境, 则能大大激发他们的潜力, 发挥人才集聚的优势。促进本地区产业的集聚, 经济的发展。比如政府应为人才创造良好的工作、生活环境, 注重生态的保护和城市基础设施的改善, 给人才一个优美的学习、工作和生活环境;在产业集聚区域营造一种尊重个性、鼓励创新、有效沟通的良好环境, 激励人才充分发挥聪明才智等等来激发人才本身的潜力, 进一步增强产业的集聚。其次, 政府部门应立足于集聚人才的培养, 提高集聚企业劳动力素质, 建立包括中等职业教育、高等专业教育、成人终生教育等多形式并存的教育体制以适应产业集聚发展的需要。比如每年都有完善的人才进修计划, 有针对性培养, 提高人才的使用效率。集聚还可与大学和研究机构签订协议, 采用“订单式”培养的模式, 集聚企业需要什么样的人才, 大学就培养什么样的人才, 从而为产业集聚提供源源不断的技术人才, 并用专业技术人才的集聚来吸引更多的物质和资金, 促进产业集聚。
(三) 政府引导产业集聚和人才集聚
对于多数产业集聚来说, 在形成初期需要政府引导, 随着产业集聚的发展壮大, 市场调节成为主要调节方式;同样, 人才集聚的初期, 政府的引导作用比较大, 到成熟期, 市场调节慢慢会占据主导地位。政府的在不同阶段的工作重点有所不同。第一, 在产业集聚形成初期, 政府通过制定产业支持政策和人才管理政策影响产业发展和人才集聚;第二, 在产业集聚的发展期, 政府需要提供人才的创业支持和投资优惠政策;第三, 在产业集聚的成熟期, 市场规律起基础性作用。在这一阶段, 企业与企业之间以及产业集聚与产业集聚之间的竞争决定着人才的流动。因此, 在这个阶段, 政府的作用体现在增强产业集聚发展方向及人才结构调整上。
参考文献
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[3]刘春梅.科技人才集聚与产业集聚的互动发展研究[J].中国经贸导刊, 2009 (22) :85-86.
物流发展、产业集聚与产业转移 篇6
产业集聚是指同一产业或相关产业生产活动在地理空间的集中现象,其实质是资源配置在空间上的一种表现形式。由于历史的原因,改革开放前我国各地区基本处于一种自给自足的状态,产业的空间布局分散,地区专业化水平较低。改革开放后,随着市场在资源配置中主导地位的确立,各种资源开始集聚于在地理、政策上占据绝对优势的东部沿海地区。大量的实证研究表明[1]-[5],我国制造业往东部沿海聚集,并且制造业区域布局的不均衡是导致我国区域经济东西部“二元化”的主要因素。依据区域产业转移理论,高梯度区域随着产业的聚集和经济的发展,将会产生“拥挤成本”,要素价格不断上升,投资回报率下降,这将促使一些传统产业向要素价格低廉、投资回报率较高的低梯度区域转移,而中国的现实与这一理论背离。
那么,为什么在东部地区要素成本不断上升的情况下,制造业仍然不断往东部地区聚集,而没有转移到中西部地区?不少学者从制度、文化、市场开放度、外部性获得等角度进行了定性、定量分析,也有学者根据新经济地理学、空间经济学的相关理论,分析了运输成本对产业集聚的影响,但由于运输成本难以衡量,因此,以往对运输成本与产业集聚的研究大多是定性研究,缺乏定量研究支持。本文将从物流这一角度,实证分析物流发展与产业集聚的关系。之所以选择物流这一角度,原因有两点:一是仅仅以运输费用来反映产品的空间转移成本不够恰当;二是缺乏运输费用的相关数据,虽然物流费用也没有具体统计数据,但可以以一个地区的物流业发展水平来衡量,物流业发展水平越高,物流费用越低,反之则越高。
二、分析框架
对产业集聚的研究,新经济地理学、空间经济学是在规模经济和运输成本相互权衡的框架下加以分析的,认为规模经济效果越明显,运输成本越低,产业集聚越显著;规模经济效果越不明显,运输成本越高,产业集聚越不明显。相关研究还指出,如果没有规模经济导致的收益递增,产业集聚将难以发生;而如果没有运输成本,产业的空间分布将不会有任何集聚的动力。Krugman将运输成本定义为“两地之间公共交通运输成本”,现代物流理论认为,仅仅将产品在两地之间的转移成本描述为运输成本并不全面,Poul Ove Pedersen(2001)[6]的实证研究表明,在20世纪70年代以前,运输费用是区域经济和区域工业发展的一个非常重要的因素,但是20世纪70年代以后,其重要性越来越弱,但如果从更广的意义来看,即将运输看作物流中的一个环节,那么物流对经济和工业的发展则是越来越重要。物流是包括运输、仓储、包装、装卸、流通加工和信息处理等一系列功能的有机结合,运输成本仅仅是物流成本的一个组成部分,因此,以物流成本代替运输成本可以更好地描述产品的空间转移成本。
NEG(New Economic Geography)构建的运输成本、规模经济与产业集聚的模型较为复杂,林理升、王晔倩(2006)根据NEG思想建立了一个简明的分析框架,来考察地理位置造成的运输成本差异和劳动力流动成本对制造业区域分布产生的作用[7]。在林理升、王晔倩的模型基础上,进一步根据我们研究的重点进行完善,并讨论在物流费用差异下制造业厂商的选址问题。采用Fujita and Thisse(1996)的模型假设,集聚区域的每个厂商获得的外部性是均等的,以a(x,y)表示在x地的一个企业从y地的一个企业获得的好处,即企业获得的外部性,以f(y)表示企业的密度(∫f(y)dy=F(y),F(y)为某地企业的分布函数),A(x)表示在x地的一个企业获得的总的外部收益,x,y∈x(x代表地区),可以得到:A(x)=∫a(x,y)f(y)dy。再假设生产所需要的使用的土地为Sf,劳动为Lf,地租为R,工资为W,如果地租由该地区企业的数量决定,用m表示每个企业产生的边际地租,那么:R(x)=∫bf(y)dy。同样,如果假定一个地区的工资取决于原有的均衡状态,则可以把它看成地理因素的函数w=w(x),物流费用也取决于地理位置和运输量k=k(x)C。由于各地区对制造业企业的优惠政策存在差异,税收可以看成是地理位置的函数T=T(x)。因此,在x地的某企业的最大化利润为:
为便于比较制造商对于厂址的选择,以我国东部、西部两个地区为例进行分析。假设产品只在国内销售,产量不受地理位置的影响,以x表示东部地区,y表示西部地区,那么,(1)式可以看做企业选择东部地区所获得的利润,(2)式为选择西部获得的利润:
如果企业选择在西部地区建立厂址,那么必须有:π(y)>π(x),即:
由于相对于东部地区而言,西部地区有更多的优惠政策,因此为简化起见,可以将西部地区的税收和地租视为0,同时,由于产业集聚于东部地区,西部地区企业可获得的外部性很小,也可以视为0,因此,(3)式简化为:
(4)式是企业选择西部建厂所必须满足的条件。
如果产品不是用于国内销售,而是主要用于出口,那么(4)式变为:
从(4)、(5)式的比较可以看出,企业选择西部地区,会比选择东部地区多支付产品从西部到东部的空间转移成本,因此,对于出口型企业,尤其是在产品的物流费用较高的情况下,企业更不会选择西部地区。
由于工资具有一定的粘性,因此东西部劳动力成本差异可以看做一个常量,厂址选择在东部地区,在获得外部性A(x)的同时,必须支付较高的“拥挤成本”,R(x)Sf、T(x),两者呈正相关关系;物流费用差异[k(y)-k(x)]C是一个很重要的变量,目前,中国物流业发展较为落后,据统计,2007年中国全社会物流费用占GDP的比例仍高达18%,东部地区由于有完善的物流基础设施、较发达的物流服务业,相比于西部地区而言,物流费用要低得多,尤其对于制造业而言,物流费用更是不能忽视的重要影响因素。但长期而言,随着中国西部地区物流基础设施的不断发展和完善以及中国物流业整体水平的提高,东西部地区物流费用差异将会缩小,物流费用在产品成本中的比例也会不断缩小。当物流费用降低到企业可以接受的程度时,或者物流费用不再是企业选择厂址考虑的重要因素时,在东部地区高昂的“拥挤成本”作用下,企业将选择西部地区,从而促进产业的转移。
综合以上分析,我们就物流业发展(物流费用的降低)对产业集聚的影响作如下假说:在目前我国物流业发展较为落后,物流费用较高的情况下,物流业的发展将会促使西部地区的要素继续往东部地区转移,东部地区制造业集聚程度将进一步增强;但当物流业发展到一定程度后,即物流费用在产品成本中所占比例较小时,东部地区制造业将往西部地区转移。长期来看,制造业集聚程度随着物流业的发展呈现先上升后下降的“倒U型”形状(见图1)。
三、实证分析
笔者利用1995—2009年数据对以上推论进行实证分析。
(一)变量及模型的设定
1.制造业区域集中度。Ellison and Glaeser(1997)[8]构造了一个衡量制造业集中程度的指数,但其指数较为复杂,所使用的数据难以获得,Henderson and Lee(2001)[9]将这一指数简化,林理升、王晔倩(2006)采用这一简化指数对我国制造业集中度进行衡量,结果能够较好地展示我国制造业的集聚现状。因此,本文采用这一简化指数,其公式为:
其中,αi(t)表示t时刻地区i的集聚指数,Pi(t)、P(t)分别表示t时刻i地区的人口和全国的总人口,Ei(t)、E(t)表示t时刻i地区的制造业就业人口和全国的制造业就业人口。αi(t)的值介于-1和1之间,如果趋向于-1,表明制造业完全分布于其他区域,如果αi(t)接近于1,则表明制造业完全集中于本区域,接近0表明制造业完全分散于各个区域。
2.物流发展水平指标。由于物流费用数据难以获得,因此只能以物流业发展水平来衡量,物流业发展水平越高,物流费用越低。参考已有相关文献,我们以交通运输、仓储和邮电业生产总值来表示。在本文中,以各地区物流业产值与GDP的比例表示物流业发展水平。
3.根据推论,设定面板数据计量模型如下:
上式中,α为集聚指数,wl为物流业产值与GDP比值表示的物流发展水平,wl2it表示物流发展水平的二次平方项,如果当物流发展到一定程度后,制造业集聚程度逐渐降低,那么β2的值应小于0。
(二)实证分析
1.各变量的面板单位根检验。为了避免虚假回归,对α、wl、wl2三个变量进行单位根检验,面板单位根检验的方法较多,但每种方法都有优缺点,我们选择Levin,lin&Chut、Im,Pesaran and Shin W-stat、ADF-Fisher Chi-square、PP-Fisher Chi-square四种检验方法,并选择四种方法检验一致的结果[10]。检验结果表明,三个变量的原始序列没有同时通过四种方法的检验,而一阶差分项则同时通过检验,说明三个序列都是一阶单整的。
2.面板数据协整检验及协整方程估计。三个变量都是I(1)序列,存在协整的可能性,采用两步检验法进行协整检验。经过检验,选择截面固定效应和时期随机效应较优,在式(7)基础上,进行回归,结果如下(见表1):
表1中,ad R2=0.895,F=128.09,说明模型的拟合
注:根据残差序列特征,选择无截距和趋势项的模型,由于Im,Pesaran and Shin W-stat检验必须是有截距或趋势的,所以此方法对残差的面板单位根检验失效,选用Breitung t-stat检验代替。**、*分别表示在5%、10%的显著性水平上通过检验。
效果较好。残差的面板单位根检验结果说明,残差是平稳的,协整关系存在,该回归方程就是协整方程。回归方程中,截距项不显著,wl对集聚指数的影响系数为0.034 1,在10%显著水平上通过检验,表明随着物流业发展水平的提高,制造业集聚程度将进一步增加;wl2对集聚指数的影响系数为-0.067 1,在5%显著水平上通过检验,系数显著为负值表明在物流业发展达到一定程度后,物流业的进一步发展将导致集聚程度的降低。这说明,物流发展水平的提高、物流费用的降低与制造业集聚之间存在非线性关系,更准确地讲,二者存在鲜明的“倒U型”关系。利用一阶导数可得到:
计算得出:wl=25.41,即如果不考虑其他因素,只有当物流业产值占GDP的比重达到25.41%时,制造业集聚程度才开始降低。显然,这是很难实现的,因为即使在物流业发达的欧美国家,这一比例现在也仅为10%左右,2009年中国这一比例更是仅为5.02%,但这并不表明制造业不会往中西部地区转移。实际情况是,企业的选址决定是综合考虑外部性、拥挤成本和物流费用的结果,而不是仅仅考虑物流费用。因此,随着东部地区集聚程度的提高,企业在获得外部性的同时,拥挤成本将以更快的速度增加,只要物流费用降低到企业可以接受的程度,东部地区的一些传统产业即开始往中西部地区转移。
四、结论及启示
在新经济地理学、空间经济学关于运输成本和产业集聚的分析框架下,引入物流这一概念,从物流角度去分析物流发展与产业集聚的关系,并利用1995—2009年中国大陆31个省、区、市的面板数据进行实证分析,结果表明:物流发展与制造业集聚之间存在“倒U型”非线性关系,即随着物流业的发展,物流费用逐渐降低,将促使制造业进一步往东部地区聚集;而当物流发展到一定程度后,物流费用的进一步降低,则会促使产业集聚程度的降低,产业将由东部往中西部地区转移。
当前,制造业正在不断往东部沿海地区聚集,这也是东西部地区经济发展差异越来越大的重要原因。要缩小这种差异,西部地区首先要加快物流基础设施建设,完善物流网络,不断降低东西部地区物流费用差异,使西部地区的成本优势更加明显;其次,西部地区应根据自身特色,发展一些产品物流费用较低的行业,从而避开目前较高的物流费用,实现特色产业的集聚。
摘要：在新经济地理学、空间经济学关于运输成本和产业集聚的分析框架下,引入物流这一概念,从物流角度分析物流发展与产业集聚的关系并进行实证分析。结果表明:物流发展与制造业集聚之间存在“倒U型”非线性关系,即随着物流业的发展,物流费用逐渐降低,将促使制造业进一步往东部地区聚集;而当物流发展到一定程度后,物流费用的进一步降低,则会带来产业集聚程度的降低,产业将由东部往中西部地区转移。
关键词：物流发展,产业集聚,产业转移
参考文献
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[9]HendersonJ,.V.&Todd Lee.Scale Externalities in Korea[J.]Journal of Urban Economics,2001,(49):479-502.
产业集聚指数 篇7
关键词：产业集聚,产业生态,国际竞争力
产业集聚产生集聚效应,通过规模经济、企业间的竞争与合作、知识技术外溢等影响企业的成本收益和竞争力,进而影响产业的整体竞争力(Marshall,1890;Weber,1909;Porter,1990;Porter,2000)。产业的空间布局决定了产业的发展生态,产业发展环境的差异会影响企业之间的竞争与合作,从而影响产业的整体竞争力。在分析产业集聚对产业国际竞争力的影响时不能只考虑产业集聚程度的高低,还必须重视产业集聚生态的差异对产业国际竞争力产生的潜在影响。本文结合中国转型期各省市区发展存在明显差异这一事实,分析产业集聚水平对产业国际竞争力的影响,并从市场化水平、产学研合作水平等不同维度刻画相关产业的集聚生态特征,进而探析集聚生态特征差异对产业国际竞争力产生的影响,并提出提升产业国际竞争力的政策建议。
一、模型、指标与数据
考虑到我国制造业的集聚显现较为明显和数据的连续性、可获得性等因素,本文选取我国19个二位数制造业作为研究样本对集聚水平、集聚生态与产业国际竞争力之间的关系进行实证研究。
(一)模型设定
在把产业集聚水平作为解释产业国际竞争力的重要变量之一的同时,本文将若干表征产业集聚生态特征的指标纳入解释变量,并建立如下计量模型:
其中icmp表示产业的国际竞争力指数,aggl表示产业集聚水平,envt为表征产业集聚生态特征的指标,i表示产业,t表示时间,m用以区分集聚生态变量及其待估参数。
(二)指标测度
1. 产业国际竞争力。
本文采用应用广泛的显示性比较优势(Revealed Comparative Advantage,RCA)指数来衡量中国制造行业的国际竞争力,计算公式如下:
由式(2)可见rca指数越大说明该产业国际竞争力越强。根据国际贸易标准分类(SITC3)与中国二位数产业分类标准之间的对应关系,本文在计算rca指数时把SITC3体系下的三位数贸易数据进行了重新归类整合,转化为与中国产业统计数据口径一致的贸易数据。按照中国目前的统计口径,“农副食品加工业”与“食品制造业”是分开统计的。由于SITC3体系下的相关数据难以截然分开,本文把“农副食品加工业”与“食品制造业”两个产业进行了合并,统称“食品加工与制造业”。
2. 产业集聚度。
本文采用Krugman(1991)的“空间基尼系数”测度产业集聚度,具体计算公式如下:
其中sj表示j地区i产业总产值占全国i产业总产值的比重,xj表示j地区所有工业产业总产值占全国所有工业产业总产值的比重,该指数数值越大表明行业在地理上的集聚程度越高。
3. 集聚生态特征指标。
产业集聚生态是一个复杂的系统,其中蕴含着相互影响、相互作用的多种要素。考虑数据可得性,本文选取以下五个方面对产业集聚生态进行测度。一是高校、科研机构发展水平。高校、科研机构可以为产业发展提供重要的智力支持,其密集的科研活动可以通过知识、技术外溢效应支持产业发展。产业在发展过程中如果遇到技术难题,也可以方便地到高校、科研机构寻求智力支持,通过合作研发、技术转让等方式解决产业发展的瓶颈制约。因此,高校、科研机构较为密集的地区可能更有利于产业发展。二是产学研合作水平。中国在经济发展过程中较为强调产学研合作,以此发挥高校、科研机构的科研优势为产业发展服务。产学研合作水平主要体现一个地区企业对高校、科研机构研发创新资源的利用程度,产学研合作水平越高,越有利于提升该地区产业的国际竞争力。三是市场化水平。市场化水平的提高使企业可以更加自主地按照市场经济规律做出决策,根据产业集聚区的发展实际调整经营范围和竞争策略,从而有利于产业整体竞争力的增强。但市场化水平提高也可能对产业带来负面影响,即可能导致企业之间出现过度和无序竞争从而损害产业的整体利益。实证研究表明市场化改革既可能提高某些产业的国际竞争力(戴永务等,2013),也可能对有些产业的国际竞争力产生负面影响(姚文和祁春节,2011)。本文把市场化水平作为反映产业集聚生态特征的指标之一,检验市场化水平对工业行业国际竞争力产生的影响。四是金融发展水平。五是中介机构发展水平。中介机构在产业集聚发展过程中起到不可或缺的作用,中介机构越多、越发达表明产业分工水平越高,产业集聚环境越成熟越有利于产业发展。
每个产业均是以不同比例分布于全国各省市区,为了综合反映每个产业的产业集聚生态特征需要构建如下权重指数:
其中gov为工业总产值,该权重指数是分年度计算j地区i产业总产值在i产业总产值中的比重,这一比重越高说明i产业在j地区的集聚程度越高。在构建上述权重指数的基础上,依据下式可以计算得到各产业的集聚生态指标值:
其中γ代表任意一项产业集聚生态指标。对于部分有量纲的指标(如高校、科研机构发展水平、中介机构发展水平等),需要通过计算各个省市区相关指标的比重转化为相对值,从而消除量纲影响。(5)式实际上是以产业在各地区的集聚份额为权重对产业集聚生态指标进行的加权平均,各指标的测度依据及具体计算方法见表1。
(三)数据来源
工业总产值(gov)数据来自历年《中国工业经济统计年鉴》,出口额数据来自联合国comtrade数据库,高校、科研机构科研人员数量、科技活动经费等数据来自《中国科技统计年鉴》,各地区GDP、贷款余额等数据来自历年《中国经济统计年鉴》。鉴于樊纲和王小鲁编制的各地区相对市场化指数最新数据仅到2009年,本文数据的时间区间为2000-2009年。
二、实证检验
(一)数据的描述性统计
计算各指标数据并分行业进行描述性统计,结果见表2。从rca指数来看,造纸业、烟草制品业、交通运输设备制造业、电器机械及器材制造业、通信设备计算机及其他电子设备制造业的rca指数均大于1,说明这五个产业的国际竞争力较强。从集聚水平来看,石油加工、炼焦及核燃料加工业、黑色金属冶炼及压延加工业、金属制品业、专用设备制造业、烟草制品业等行业的集聚指数较高。在反映集聚生态的各个指标上,各产业也存在明显差异。从市场化水平来看,电器机械及器材制造业、交通运输设备制造业、通信设备计算机及其他电子设备制造业、烟草制品业、金属制品业等行业的平均市场化指数均大于8,说明这些行业在整体空间布局上更加靠近市场化水平较高的地区。食品制造业、纺织业、仪器仪表及文化办公机械制造业、非金属矿物制品业等产业的市场化指数较低,说明这些产业在空间布局上更加靠近市场化水平较低的地区。
根据式(1)进行计量检验时,自变量共计六个:一个反映产业集聚程度的指标,五个反映产业集聚生态特征的指标。如果自变量之间出现严重共线性将影响回归结果的可靠性,本文计算了自变量之间的相关系数及方差膨胀因子(VIF,variation inflation factor),结果见表3。可见,虽然个别自变量之间的相关系数较大,如ln(scin)与ln(inmd)的相关系数为0.6114,但各变量的VIF值均明显小于10,说明自变量之间的共线性问题并不严重,不会对估计结果造成大的影响。
(二)模型估计
为了检验计量结果的稳健性,本文基于总体样本进行模型估计,并在此基础上把全部样本划分为劳动密集型、资本密集型、技术密集型等产业类型分别进行估计,以考察自变量符号及显著性水平的稳定性。
注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1,下同。
1. 基于总体样本的估计。
本文在面板数据模型分析中使用的是短面板数据(个体数大于时期数),需要确定究竟是混合回归模型、变截距固定影响模型,还是变截距随机影响模型。混合回归模型与固定效应模型的判别需要通过F检验完成,原假设为“H0:混合回归可以接受”,其中。通过回归得出F=64.95,伴随概率p=0.000,应当拒绝原假设,说明固定效应模型优于混合回归。再通过最小二乘虚拟变量法进行检验,结果证实存在个体效应,因此不应使用混合回归。接下来基于Hausman检验判定固定效应模型与随机效应模型的优劣,其原假设是“H0:随机效应模型为正确模型”。经回归得到χ2=14.06,伴随概率P=0.0501。这一结果表明在5%的显著性水平下接受原假设,采用随机效应模型,但如果把显著性水平放宽到10%,则应该拒绝原假设并采用固定效应模型。该结果的出现源于这两种效应模型估计系数的差异不是特别显著,两种模型的拟合优度在伯仲之间,表4给出的两种模型的检验结果证明了这一点。可以看出两个模型所有自变量的回归系数符号均一致,而且在统计上的显著性也明显相似。
从两个模型的估计结果来看,自变量ln(aggl)的系数显著为正,说明产业集聚水平与产业国际竞争力显著正相关,产业国际竞争力的提升可以通过提高产业集聚水平来实现,这与相关的理论分析及已有的实证研究结果相一致。自变量ln(scin)的系数不够显著,说明产业在集聚过程中是否靠近高校、科研机构对产业发展的影响并不明显,高校、科研机构并没有因为地域的临近而发挥显著的知识、技术溢出效应。自变量ln(coop)的系数为正而且通过了5%的显著性水平检验,说明产学研合作对提升产业国际竞争力的作用十分明显。结合ln(scin)与ln(coop)两个变量的系数符号来看,中国的高校、科研机构可以通过与企业的市场化合作来促进产业发展,但除了这种正式的合作之外,高校、科研机构的知识、技术溢出效应没有显现出来,说明高校、科研机构科研人员与企业的非正式交流较少,科学研究工作开放性不够,封闭性较强,很多科研成果脱离产业实践,也没有通过其他有效的渠道如有偿的技术转让融入到产业发展过程之中。自变量ln(mrkt)的符号显著为正,说明产业集聚地区的市场化水平越高,越有利于提升产业国际竞争力,与理论预期相符。自变量ln(inmd)的系数没有通过显著性检验,说明中介机构在促进产业国际竞争力方面的作用并没有体现出来,自变量ln(finc)的系数显著为正说明产业集聚区的金融发展水平越高越有利于提升产业国际竞争力。
2. 分产业类型的估计。
参照现有文献的分类方法,本文将19个制造行业样本划分为劳动密集型、资金密集型和技术密集型,从而分产业类型进一步进行估计(见表5)。
表5最后两行给出了模型形式的检验过程,在固定效应与混合回归的检验中,三个模型的F统计量均在1%水平上拒绝了混合回归模型。在接下来的固定效应与随机效应模型检验中,劳动密集型产业和技术密集型产业两个模型均在1%的水平上拒绝了随机效应模型,因而确定使用固定效应模型,而资本密集型产业模型的卡方统计量没有通过显著性检验,因而适用随机效应模型。从回归结果来看,三个模型主要自变量的回归系数符号及显著性水平与总体样本的估计结果基本保持一致,说明估计结果比较稳健,基于整体样本进行检验得出的结论也适用于劳动密集型、资本密集型、技术密集型等不同类型的产业。
三、结论与建议
本文研究结果表明产业国际竞争力与产业集聚水平显著正相关;在表征产业集聚生态特征的五个变量中,产学研合作水平、市场化水平、金融发展水平与产业国际竞争力显著正相关,而高校与科研机构发展水平、中介机构发展水平则没有对产业国际竞争力产生显著影响。据此,提出如下政策建议:
第一,要进一步提高中西部地区的产业集聚水平,从而适应东部向中西部的产业转移趋势,促进中西部地区制造业国际竞争力的提升。相对于东部而言,中西部尤其是西部地区的产业规模较小,集聚水平低,在很大程度上影响了产业集聚效应的发挥。由于劳动力和土地成本的大幅提升,制造业正在经历着从东部到中西部的转移过程。因此,适应我国目前的产业转移趋势,应进一步提升中西部地区的产业集聚水平,引导一些传统产业更多地向中西部聚集,注重东部发达地区高技术产业、现代服务业等高端产业的集聚式发展,这对于发挥区域分工优势,整体上提升中国产业的国际竞争力有着重要的现实意义。各地方政府在产业发展过程中也应该注意引导产业集聚发展,防止产业发展出现“散、弱、小”的局面。
第二,要多方面优化产业集聚生态,提升产学研合作水平,提高市场化程度和区域金融发展水平,进而提升我国制造业的国际竞争力。产学研合作对于提升产业国际竞争力产生了显著的促进作用,但中国目前的产学研合作水平仍然较低,要通过完善相关评价机制调动产学研各方进行合作的积极性,强化科学研究工作的产业化、市场化导向,进一步提高产学研合作水平。各级地方政府在推动产业发展的过程也应着力减少政府干预,主动对不适应市场化要求的政府职能进行改革,为产业发展提供更好的政策环境;要多途径、多渠道提升金融发展水平,解决产业发展过程中的融资难题,这对于提升产业国际竞争力具有重要意义。
第三,应着力促进高校、科研机构及其他中介机构的科学发展。改进高校、科研机构的评价机制,提升高校、科研机构科学研究工作的市场化导向,通过搭建沟通合作平台等措施加强高校、科研机构与产业发展之间的联系,从而在高技术产业集聚过程中充分发挥高校、科研机构等知识、技术密集型机构的作用,使高校、科研机构成为产业集聚生态的重要组成部分,实现产业发展与高校、科研机构技术、知识优势的紧密契合;大力发展生产性服务业,注重培育规模大、实力强、有国际影响和竞争力的生产性服务中介机构,通过提升中介机构的服务能力推动“中国制造”向“中国智造”、“中国创造”的转化,使中国产品不断向着价值链高端攀升,这对于提升中国产业国际竞争力具有重要意义。
受数据限制,本文只是考虑了反映集聚生态特征的五个指标,这必然难以全面系统地刻画产业集聚生态特征。本文所提供的研究方法和思路为分析其他集聚生态要素对产业国际竞争力的影响提供了依据,以此为基础的后续研究还有很大的拓展空间。
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外资与上海产业集聚 篇8
随着跨国公司主导的第5次全球产业转移, 许多国家出现了FDI产业集聚现象, 即外资同一或关联产业的外资企业在某个特定地理区域内高度集中。为什么FDI在国际产业转移过程中表现出产业和地理集聚倾向呢?国内外大量的实证研究表明集聚经济有着重要的影响。集聚经济是由于经济活动和相关生产设施的区域集中而形成的正外部性以及规模经济或范围经济 (Smith&florida, 1994) 。新经济地理学认为, 集聚经济和成本节约 (贸易壁垒) 是产业集聚的“向心力”, 并且会在路径依赖和自我预期作用下产生循环累积效应;但是, 某些生产要素的不可移动性、集聚的外部不经济 (拥挤) 、巨大的地租区域差异等是产业集聚的“离心力”。“向心力”促使外资产业集聚, “离心力”导致集聚衰退与产业转移。
外资在我国也表现出显著的产业地理集聚倾向。首先, 外资行业集中。一直以来, 制造业是外商投资的主要产业, 2006年制造业实际利用FDI占总规模的57.69%。在制造业内部, FDI集中于电子及通信设备、纺织、石油和化工业、电力、造纸和饮料等行业。1979年-2006年, 这些行业累计实际FDI所占比例合计达18%。其次, 上述行业FDI集中于东部地区。以石化行业为例, FDI集中于江苏、上海、广东、山东和浙江。2005年, 这五个省市共归集了全国石化行业实际FDI的69%, 2006年上升到76%。为进一步说明上海外资产业集中情况, 本文在描述产业集中度的区位商指标基础上综合外资变量构建了外资产业集聚度指标C, 其中, Yk表示上海某行业实际利用外资金额, Wk表示全国该行业实际利用外资额, Y表示上海实际利用外资金额, W表示全国实际利用外资金额。C值较大表明上海FDI产业集中程度较高。利用它对目前上海四个支柱制造业 (2007年, 电子信息产品、汽车、石油化工和精品钢材合计占全市规模以上工业总产值的55.1%) 的外资集中度进行了测算, 结果如下。
资料来源:根据中国统计年鉴和上海统计年鉴的数据计算得到
可以看出:上海外资在电子及通信设备、汽车、石油化工业的产业集中程度都较高, 而少存在于精品钢材业。事实上, 上海精品钢材业以大型国有企业上海宝钢集团为龙头在宝山区形成产业集聚, 外资参与度不高。
二、上海外资产业集聚的路径
无疑, 国际产业转移为上海外资产业集聚提供了契机。我们对上述三个产业的外资集聚状态进行了调查, 发现它们微观上集聚于三大产业基地, 集聚路径表现为“政策导向、产业导向和重大项目导向”的产业链垂直集聚, 政策在外资集聚过程中起到很重要的作用。
1. 政策导向外资产业集聚。
政策导向特指2000年以后上海产业集群发展战略对外资的引导效果。2001年2月, 上海市委、市政府作出了“十五”期间建设“东南西北”四大产业基地的战略决策, 分别是东部微电子产业基地, 西部汽车产业基地, 南部石油化工及精细化工基地、北部精品钢材基地。2005年《上海工业发展“十一五”规划》提出到2010年要基本建成六大产业基地, “其中微电子、汽车、石油及精细化工和精品钢材等四大产业基地产出分别超过1500亿元”。
目前, 四大产业基地已经建成。除了北部钢材基地, 无论是从内外资企业数目还是资金来源看, 另外三个产业基地的外资集聚度都很高。 (1) 微电子产业基地。以张江集成电路产业为代表, 截止到2006年底, 外资企业数与内资企业数分别是103和19, 前者是后者的5倍多。若从投资金额看, 利用外资1.23亿美元。 (2) 上海石化产业基地。截止到2007年, 工业园区累计引进外资项目51个, 累计合同外资金额80.34亿美元;累计实际利用外资17.48亿美元。累计落户内资项目42个, 注册资金累计88.45亿元。 (3) 上海国际汽车城。截止到2007年, 累计引进外资项目536个, 累计合同外资10.68亿美元。而落户内资企业注册资金4.72亿元, 累计40.71亿元。
2. 产业导向外资产业集聚。
微电子、石油与精细化工、汽车业的产业特性决定了它们有集聚发展的向心力。 (1) 较大的规模经济。以石化行业为例, 世界石化企业的规模都很大。著名咨询机构美国斯坦福研究所对乙烯装置的调查表明:以750kt/a产能成本为100%计, 产能下降到500kt/a, 成本上升4%～9%;产能下降到200～250kt/a, 成本上升14%～33%。规模经济有规模报酬递增和外部经济两种, 集聚经济是内部规模经济和外部规模经济共同作用的结果。 (2) 产业链长、产品关联度高。这意味着对相关行业的依赖性和带动作用都很大, 产业上下游部门和相关辅助行业之间具有较高协同性和集成性。而产业的高协同性和高集成性是生产技术可分性和整合性有机统一的具体体现, 意味着企业集聚可以促成高度专业化分工与协作, 产生显著的外部经济或者范围经济。 (3) 产业区位重量大, 环境影响大, 表现为“电子垃圾”、化工污染以及汽车废弃物等环境问题。产业空间聚集有助于减少和集中处理环境污染的公共性问题, 促使政府制定产业政策时倾向于集聚发展。如在上海化工区, 上游企业废物正是下游企业投入, 不少企业在原料、中间体、产品、副产品及废弃物等方面实现了互供、共享, 环境损害大大减轻。
3. 重大外资项目导向产业链垂直集聚。
从企业进入产业基地的时序和在产业链的重要性看, 产业基地通过引进外资建设重大项目, 吸引或衍生了大量上下游企业入驻, 围绕核心企业及其产品而进行生产、研发、服务等活动;外资企业位于产业链关键环节, 与关联企业结成了紧密的产品网络。 (1) 微电子产业基地。以集成电路产业为代表的微电子产业基地内, 聚集了世界一流的集成电路企业如Infineon、LSI Logic、SONY、Pixelworks、Conxant、Candence、Synopsys, 集成电路设计企业如ISSI、SST、Xirlink、UTStarcom。以张江高科技园区为例, 园区已形成的“设计-制造-封装-测试-气体-培训”完整的集成电路产业链。其中, 园区第一家集成电路公司:中芯国际集成电路制造 (上海) 有限公司成立于2000年, 以晶圆代工把世界先进的集成电路制造设备和主流工艺技术引入张江;宏力、贝岭浦东集成电路生产线及泰隆、宏一、英特尔、上海IBM等集成电路制造与封装生产线等重大项目竣工投产, 吸引了大量中小内外资企业集聚;宏力半导体和华虹NEC等三家是芯片制造业的主力, 拥有全国50%以上的生产能力;在外延片和芯片 (上游) 方面有蓝光科技, 在封装和应用 (下游) 方面有新颖半导体;在面板及模组 (中游) 方面有上海天马微电子有限公司等。 (2) 化工产业基地。核心企业有英国石油化工、德国拜耳、德国巴斯夫、美国亨斯迈、中石化、上石化、上海高桥、华谊集团等。这些核心企业历来位于石化产业链的关键处。在上海化工园区它们投资开发一些重大项目, 例如, 英国石油化工与中方以1:1共同投资的上海赛科90万吨/年乙烯工程 (总投资27.3亿美元) , 拜耳公司投资31亿美元的拜耳一体化项目, 巴斯夫与美国亨斯迈和上海高桥石化等共同投资了三个大项目 (总投资14多亿美元) 等。随着核心企业投资项目的实施, 众多内外资配套企业进入或者在园区内衍生 (其中不乏世界知名企业, 如英国璐彩特、德国德固赛、三爱富、美国3M、日本梯希爱有机试剂公司、意大利宁柏迪特种化工公司等) , 在化工区形成“原油加工-乙烯裂解-乙烯链产品-丙烯链产品-丁二烯链产品-芳烃链产品”和下游深加工产品的综合产业链。 (3) 上海国际汽车城。上海大众汽车制造公司 (简称上海大众) 成立于1985年, 由德国大众汽车集团投资40%与上汽集团和大众汽车投资公司合资组建, 是最早入驻也是园区内唯一的整车制造企业。作为国内保有量最大的轿车企业和行业领先的整车制造商, 上海大众吸引了许多国内外配套产品生产企业进入园区。截止至2008年, 入驻园区的零部件配套企业固定资产总投入超过300亿元, 引进项目280多个, 位列世界500强的企业有13家。以上海大众为依托, 国际汽车城“研发-采购-贸易-会展-博览-文化-体育”产业链业已形成并日益完善。
三、上海外资产业集聚的优势与问题
我国私有经济比较发达的浙江省和珠三角地区, 依靠内生市场也出现许多产业集群, 例如绍兴的轻纺、海宁的皮革、嵊州的领带、永康的五金、佛山-中山-东莞的纺织服装、佛山-潮州-云浮的陶瓷和建材等。与它们相比, 上海外资产业集聚的优势之一是产业定位高端。微电子、化工和汽车等的产业链长, 产业关联度与产业波及系数均较高, 对国民经济其他产业的影响力和感应度很大。据测算, 汽车工业产值与相关产业的直接关联度是1:2, 间接关联度则达到1:5 (白津夫, 2004) , 这就是说汽车制造业每增加1亿元的产值, 能够使其他产业直接和间接增加7亿元产值。因而产业基地的发展, 对于改善产业产结构, 带动地方经济整体发展意义重大。
上海外资产业集聚的优势之二是其外资主导垂直产业链集聚所导致内部企业资源互补、互惠共生、协同发展, 有利于技术转移和溢出。国内的产业集聚有两种形态:水平集聚、垂直集聚。上述浙江省和珠三角地区以水平集聚为主, 内部企业规模小, 产业链短, 产品接近同质, 市场接近完全竞争, 集聚动因是外部规模经济。而上海外资集聚产业链长, 中间品和生产环节较多, 少数大型外资核心企业和大部分中小企业结成紧密的前向关联与后向关联, 在理论上利于国外先进技术向上海转移并发生技术溢出。以汽车业为例, 外资技术溢出表现为因为产业前后向关联而发生的技术转移和技术促进, 最终提高成车的本土化率。
上海外资产业集聚存在的突出问题, 即地方根植性差。所谓根植性是指集群的经济行为深深嵌入当地社会关系、制度结构和文化土壤之中, 包括产业根植性、文化根植性和社会根植性。 (1) 从产业根植性看, 三大产业基地的外资企业自成经济系统, 跨国公司以技术转移为主和实施技术锁定。本地企业位于全球产业价值链低端, 缺乏自主知识产权。《2008年上海工业发展报告》这样总结:上海电子信息产品制造业企业大多是“两头在外”的加工型企业, 产品的设计、原材料采购, 产品订单的承接和销售均由境外的总公司控制, 上海只进行产品的制造, 产品附加值低, 盈利能力差。又如上海汽车业零部件国产化率虽然高, 却丧失了自主整车产品、品牌和开发平台。这也是我国轿车业普遍走上合资化道路之后的共性问题。 (2) 从地理根植性看, 缺乏大学或科研机构、中介机构、金融机构等辅助产业汇集, 例如化工区的研发机构之一华东理工大学产学研基地位于奉贤, 中石化上海石油化工公司在金山, 上海高桥石化公司在浦东。地理分散无助于促成公司、供应商、客户和各种服务组织的有机结合, 以及个人接触与非正式的交流, 也就难以有效促进技术溢出和自主创新。 (3) 从文化根植性上看, 企业之间多以利益为纽带, 浅层文化融合, 外资企业并未真正本土化。
克鲁格曼认为集聚的产业和区位都具有“历史依赖”性。产业集聚最初是由于历史的偶然, 产业集聚的初始优势将因“路径依赖”而被放大, 并产生“锁定”效应。在全球产业转移大背景下, 上海外资集聚的初始优势主要是优惠政策和低廉成本。较差的地方根植性意味着外资企业集聚路径日益“锁定”政策依赖和成本依赖。然而, 随着中国经济的全面开放, 上海的政策优势逐渐丧失, 近期全球性金融萧条则突出了上海的地价和劳动力成本的劣势, 显著表现之一是2006年以后上海微电子、汽车和石化行业实际FDI占全国的比重均有所下降, 一些产业基地的核心外资企业 (如Intel) 开始向成本更低的中西部地区甚至越南等国转移。外资产业集聚缺乏地方根植性, 因而不稳定。这不仅仅是上海也是全国许多地区和发展中国家遭遇的普遍问题。
摘要：对上海产业基地的调研结果表明, 外资主要集中在电子及通信设备、汽车、石油化工业, 并微观集聚于三大产业基地, 集聚路径表现为“政策导向、产业导向和重大外资项目导向”的产业链垂直集聚。同内生性产业集聚相比, 上海外资产业集聚定位高端并有利于技术转移与扩散;但是其集聚路径日益“锁定”政策依赖和成本依赖, 地方根植性差。
关键词：外资,产业集聚,产业链垂直集聚
参考文献
[1].保罗·克鲁格曼.发展、地理学与经济理论[M].北京大学出版社, 2000
[2].白津夫.汽车产业与地区经济发展.理论前沿, 2004 (23)
[3].中国商务部.中国外商投资报告 (2006-2008) .中国商务部出版社