产业转入、转出的影响因素与布局特征——基于中国城市四位数制造业的分析，本文主要内容关键词为：四位论文,中国论文,转出论文,制造业论文,布局论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
近十年来在政府与市场的双重作用下，中国东部地区的产业开始陆续向中西部地区转移。在此过程中，推动产业转入和产业转出的影响因素是什么，有没有差异？产业在空间的布局和组合特征是怎样的？回答这些问题对于国家优化产业布局、调整产业转移政策等具有重要参考价值。
从既有研究看，Hayter从新古典学派、行为学派和制度学派三个方面，系统总结了影响产业转移的因素，认为区位要素、市场规模、劳动力成本、产业与知识关联、交易成本等新古典因素，企业建立年限、企业规模、企业组织结构等企业自身因素，文化制度因素是影响产业转移的主要因素①。此后，大量学者对这一框架进行了经验检验②。由于不同类型产业对各个影响因素的响应不同，因此会呈现不同的布局特征。经济地理理论将产业空间布局的模式归纳为扩展扩散与等级扩散两种方式；而空间计量经济学则根据产业在空间的组合方式，将产业布局归纳为“高—高”、“高—低”、“低—高”和“低—低”四种方式③。对于中国的研究，由于过去几十年中国经济活动主要表现为向东部地区聚集，因此产业转移的研究集中在东部地区的产业是否已经向中西部地区转移上，对产业转移的影响因素与空间组合特征研究不足④。
对于某一产业，从产业转入区考察可能处于发育或者成长期，而从产业转出区考察可能处于成熟甚至衰退期。在不同的生命周期阶段，产业转移受到的影响因素不同。因此，产业的转入和转出需要区别对待。然而，目前的研究多从产业转入的角度分析，对产业转出研究较少，也没有分析产业转入与转出受到的影响因素差异。同时，由于主流经济学将空间限定于交易成本的范畴之内，从而限制了产业空间组合与布局模式的研究。
本文运用2003年和2009年335个地级及以上行政单元的415个四位数制造业数据，从产业转入和产业转出两个角度，依次分析产业转移的影响因素及其差异。同时，借助空间计量方法与GIS手段，分析了产业在空间的组合特征和布局模式。我们发现：各种因素对产业转入和转出的影响不同。外部性、市场规模、人力资本是促进产业转入、阻碍产业转出的因素；生产成本、通讯设施是促进产业转入和转出的因素；而交通设施、对外开放、政府干预则是阻碍转入和转出的因素。不同要素密集度的产业在空间的组合模式也不同。资本密集度低的产业呈现为“高—高”和“低—低”的空间聚集模式；而资本密集度高的产业多表现为“高—低”和“低—高”的空间离群模式。从总体空间特征看，制造业突出表现为向发达城市群边缘区、发育城市群和粤、苏、鲁省内欠发达区域三个层级集聚的态势，而东部发达城市群核心区、中西部欠发达区域是产业转出的主要区域。
文章余下部分的安排如下：第二部分简述了数据结构、测度模型与方法；第三部分依次分析中国制造业转入和转出的影响因素及其差异、产业转移的组合模式与空间特征；最后是文章的结论与不足。
二、数据、模型与方法
(一)数据结构
由于采矿业对自然禀赋与区位条件的依赖较大，四位数服务业数据目前尚不可获得，为此，文章选择335个地级及以上行政单元的415个四位数制造业作为研究对象。335个地级及以上行政单元包括4个直辖市、15个副省级市、266个地级市(全国总共268个地级市，由于广西来宾市和崇左市2003年数据缺失，因此为266个地级市)和50个自治州、盟、地区。时间尺度上，文章选择2003年和2009年两个年份。2003年中国产业分类发生了较大的变化，使得该年之前的数据与之后的数据不能较好地匹配。为此，我们没有选择2003年之前的数据。而细分产业数据较难获得，2009年的数据是目前可以获得的最新数据。数据源于中国统计局统计数据库、中国统计年鉴2003-2010、中国城市统计年鉴2003-2010、各省统计年鉴2003-2010。
(二)产业转入与转出的识别
国内外对于产业转移的识别具有较大差异。欧美等发达国家由于具有完善的企业区位变迁数据，他们根据企业区位变迁研究绝对产业转移(relocation)⑤。中国由于缺乏完善的企业区位变动信息，将产业转移定义为产业增加值、从业人员份额、产业集中度或区际贸易量的变化⑥，研究相对产业转移。但无论国内还是国外，目前的研究都侧重从产业转入的角度展开，对产业转出分析较少。
文章选择工业总产值和从业人员两个指标，根据产业份额的变化测度产业转移，并将产业转入和转出分别定义为产业份额的上升和下降。首先通过比较2009年与2003年四位数制造业工业总产值份额的变化，测度产业转移。之所以选择工业总产值，而不是工业增加值，是因为2008年之后中国统计局不再公布四位数制造业的工业增加值。为了反映2008年之后的产业转移情况，文章选择了工业总产值进行计算，即：
产业转移不仅表现为产值的转移，也表现为工人的流动。为此，文章还使用从业人员来测度产业转移。
(1)外部性。外部性是产业发展的发动机，它通过分享、匹配与学习三种主要渠道影响产业转移⑧。Henderson的经验研究发现外部性是通过增加企业数量实现的⑨。我们借鉴他的做法，选择区域企业数量占该产业全国总数的比重度量产业的外部性。
(2)市场规模。新经济地理认为市场规模影响产业利润，进而影响产业区位⑩。我们借鉴金煜等(2006)的方法，选择区域GDP与全国之比度量市场规模。
(3)生产成本。根据生命周期理论与雁阵模式，生产成本尤其是劳动力成本是产业转移的重要诱因(11)。我们选择区域工人工资与全国平均工资之比度量生产成本。
(4)人力资本。近年来东部地区产业结构出现高技术化和重型化趋势，企业对承接地人力资本要求提高，人力资本丰富的区域能够吸引到更多的产业转移(12)。本文将人力资本定义为区域每万人普通高校专任教师数与全国均值之比。
(5)交易成本。产业区位选择的过程就是不断节约运输货物、人和知识等交易成本的过程(13)。邮电通信和交通运输条件的改善有利于降低交易成本，我们借鉴金煜等人的做法，选择区域邮电业务量占GDP比重反映信息化条件；选择客运量占全国比重与货运量占全国比重的平均值度量交通条件。
对于中国这样一个转轨经济体，经济政策是分析产业转移不可忽视的因素。我们还引入两个经济政策变量：
(6)对外开放度。改革开放以来，我国对外开放度的提高是产业向东部聚集的主要原因(14)。在中西部地区市场规模较小且存在市场分割的条件下，对外开放度的提高在一定程度上阻碍东部产业向中西部转移。借鉴金煜等的做法，选择实际利用外资占GDP比重度量对外开放度。
(7)地方政府参与度。在地方政府竞争体制下，各级地方政府极力招商引资、筑巢引凤，通过行政手段与市场化手段，实现了对区域经济的统御(2009年全国地方政府财政支出占到国家财政支出的80%，占GDP的17.9%)(15)。基于这个事实，我们选择地方政府支出占GDP比重度量地方政府参与度，反映地方政府对经济的干预程度。
反向因果是计量模型最为棘手的内生性问题之一，通常选择自变量的滞后项或者地理变量作为工具变量来控制因果关系的方向(16)。为了控制反向因果，
采用2002-2008年的变化值。同时，由于本文的因变量是针对每个产业的，而自变量中除了外部性之外都是针对每个区域(城市)的，因变量对自变量的反馈作用有限(这与Glaeser等(2001)处理就业岗位与人口数量之间的反向因果关系时采用的方法有类似之处)(17)。通过上述两个方面的处理，反向因果在模型(4)中能够得到较好地控制。
(四)产业空间模式的可视化
将空间纳入经济学，除通过交易成本外，还可通过邻近效应来实现(18)。近年来，空间计量经济学趋于成熟，这为从邻近效应的角度考察空间问题提供了条件(19)。根据要素禀赋理论，本文选择各个产业的资本劳动比率反映产业要素密集度和技术层次，借助空间计量中的Moran指数，分析产业在空间的组合特征，需要事先设置权重矩阵。由于知识与经济联系都受到距离的限制，为此，我们考虑了两种类型的权重矩阵：邻接矩阵
和地理距离矩阵
。
同时，基于产业转移的结果，运用AreGIS中的自然断裂法，将产业转移分为产业转出最高区、产业转出次高区、产业转入最高区、产业转入次高区四大类型，分析制造业转移的总体空间格局。
三、测度结果
(一)制造业转入和转出的影响机制
文章依次采用混合回归(OLS)、固定效应(FE)与随机效应(RE)方法对模型进行估计，Hausman检验结果表明固定效应是最优的估计方法。从产业转入区和产业转出区看，影响产业转移的因素可以分为三类：外部性、市场规模、人力资本是促进产业转入、阻碍产业转出的因素；生产成本、通讯设施是促进产业转入和转出的因素；而交通设施、对外开放、政府干预则是阻碍产业转入和转出的因素。从工业总产值与从业人员的变化看，绝大多数指标对二者的作用相似，但有一定的差异。工资成本的上升有利于产业产出的转出，但不利于从业人员的转出；人力资本的上升，有利于吸引更多产值，却不便于吸引更多从业人员。上述结果具有重要的启示。为了促进产业转入，除了加强外部性、市场规模、人力资本三个聚集力外，还需提高工资、改善通讯设施。为了促进产业转出，则需要提高工资、改善通讯设施。片面地提高政府干预和交通设施水平既不利于产业转入，也不利于产业转出。这说明我国政府过于强调经济职能、过度依赖基础设施投资的格局需要转变。
(二)制造业的空间组合模式
四位数制造业包含415个，数量较多，本文只选择代表性产业进行分析和比较。要素禀赋理论认为，资本劳动比率是反映产业要素密集度和技术层次的重要指标，为此，我们筛选了资本劳动比率最低和最高的15个产业进行分析。结果表明：资本劳动比率低的产业与资本劳动比率高的产业在空间的组合模式上具有显著差异。资本劳动比最低的产业，Moran指数基本上都是正数，呈现为“高—高”和“低—低”的空间聚集模式；而资本劳动比最高的产业，Moran指数多表现为负数，呈现“高—低”和“低—高”的空间离群模式。这种模式的出现与中国的产业特征有关：资本劳动比率高的产业多是国家参股或垄断的大企业，对本地产业的溢出较小，这在一定程度上促进了“高—低”空间离群模式的形成；而资本劳动比率低的产业多是私营的小企，它们更加注重产业的投入产出关联和知识溢出，促进了“高—高”和“低—低”组合模式的形成(20)。
(三)制造业转移的总体空间特征
从整体上看，制造业呈现“点上集中、面上扩散”的空间态势，即产业在向少数几个增长极显著集中的同时，向中西部地区大幅扩散。从产业转入的角度看，制造业突出表现为向京津冀都市圈与长三角城市群的边缘区域，辽中南城市群、冀南-中原经济区、皖江城市带、长株潭城市群、成渝经济区、闽三角城市群等六大发育城市群，山东、江苏和广东等省内欠发达区域集聚的态势。这些区域市场潜力较大，产业配套齐全，本地市场效应和价格指数效应突出，是产业转入的理想区位。
从产业转出的角度看，京津冀都市圈与长三角城市群的核心区和中西部欠发达区域是产业份额减少的主要区域。近年来，京津冀都市圈和长三角城市群核心区的资源环境约束不断增强，企业运行成本节节攀高。在此推动下产业加速向外转移，区域产业份额不断下降。而中西部欠发达区域由于市场规模较小、产业配套不完善，在中西部城市群的吸力作用下，产业不断向中西部核心区集聚，从而导致中西部欠发达区域的份额下降。
图1 2003-2009年制造业转移的总体空间模式
注：左图为工业总产值份额的变化，右图为从业人员份额的变化。
五、结论与不足
近年来，中国制造业已经出现从东部向中西部的转移。然而目前的研究却集中在产业转移是否发生的判断上，对产业转移的影响因素与空间模式研究不足。本文运用2003年到2009年335个地级及以上行政单元的415个四位数制造业数据，从产业转入和产业转出两个角度，分析了产业转移的影响因素及其差异。同时，借助空间计量方法与GIS手段，分析了产业转移的组合特征和空间模式，得到了以下结论：
第一，各种因素对产业转入和转出的影响具有较大的差异。外部性、市场规模、人力资本是促进产业转入、阻碍产业转出的因素；生产成本、通信设施是促进产业转入和转出的因素；而交通设施、对外开放、政府干预则是阻碍产业转入和转出的因素。该结论具有重要的启示意义：过度强调政府经济职能和过于依赖基础设施投资的格局需要转变。
第二，资本劳动比率低的产业与资本劳动比率高的产业在空间的组合模式上具有显著差异。资本劳动比最低的产业，基本上呈现为“高—高”和“低—低”的空间聚集模式；而资本劳动比最高的产业，多表现为“高—低”和“低—高”的空间离群模式。
第三，从整体上看，中国制造业呈现“点上集中、面上扩散”的空间态势。从产业转入看，制造业突出表现为向发达城市群边缘区、发育城市群和粤、苏、鲁省内欠发达区域三个层级集聚的态势。从产业转出看，东部发达城市群核心区、中西部欠发达区域是产业份额减少的主要区域。
文章也存在一些不足。首先，使用产业份额的变化测度产业转移仍然具有一定的争议。随着中国企业区位数据的完善，该问题将会得到有效解决；第二，文章仅分析了产业转入和转出的影响因素和空间特征，对于产业转出是否促进了转出区的产业升级，产业转入是否促进了区域协调等问题没有涉及。这些问题有待进一步研究。
①Hayter,R.,"The Dynamics of Industrial Location:The Factory,the Firm and the Production System," Wiley,New York,1997.
②Dijk,J.,and Pellenbarg,P.,"Firm Relocation Decision in the Netherlands:An Ordered Logit Approach," Papers in Regional Science,79,2000; Brouwer,AE.,Mariotti,H.,and Ommeren,J.,"The Firm Relocation Decision:An Empirical Investigation," Annals of Regional Science,38,2004; Arauzo,M.,Liviano,D.,and Manjon,M.,"Empirical Studies in Industrial Location:An Assessment of Their Methods and Results," Journal of Regional Science,50(3),2010.
③胡安俊、Jean-Claude Thill：《空间计量：模型、方法与趋势》，美国北卡罗莱纳大学夏洛特分校工作论文，2013年。
④陈建军：《中国现阶段产业区域转移的实证研究》，《管理世界》2002年第6期；Wen,M.,"Relocation and Agglomeration of Chinese Industry," Journal of Development Economics,73,2004；魏后凯、白玫：《中国企业迁移的特征、决定因素及发展趋势》，《发展研究》2009年第10期；胡安俊、孙久文：《中国制造业转移的机制、次序与空间模式》，《经济学》(季刊)2013年第4期。
⑤Dijk,J.,and Pellenbarg,P.,"Firm Relocation Decision in the Netherlands:An Ordered Logit Approach," Papers in Regional Science,79,2000; Brouwer,AE.,Mariotti,H.,and Ommeren,J.,"The Firm Relocation Decision:An Empirical Investigation," Annals of Regional Science,38,2004; Arauzo,M.,Liviano,D.,and Manjon,M.,"Empirical Studies in Industrial Location:An Assessment of Their Methods and Results," Journal of Regional Science,50(3),2010.
⑥范剑勇：《长三角一体化、地区专业化与制造业空间转移》，《管理世界》2004年第11期；孙久文、彭薇：《劳动报酬上涨背景下的地区间产业转移研究》，《中国人民大学学报》2012年第4期；刘红光、刘卫东、刘志高：《区域间产业转移定量测度研究》，《中国工业经济》2011年第6期。
⑦金煜、陈钊、陆铭：《中国的地区工业集聚：经济地理、新经济地理与经济政策》，《经济研究》2006年第4期。
⑧Duranton,G.,and Puga,D.,"Micro-foundations of Urban Agglomeration Economies," In:Henderson J and Thisse J-F.,Handbook of Regional and Urban Economics,Amsterdam:North Holland,2004.
⑨Henderson,J.V.,"Marshall's Scale Economies," Journal of Urban Economics,53(1),2003.
⑩Head,K.,and Ries,J.,"Increasing Returns versus National Product Differentiation as an Explanation for the Pattern of US-Canada Trade," American Economic Review,91(4),2001.
(11)Vernon,R.,"International Investment and International Trade in the Product Cycle." The Quarterly Journal of Economics,80(2),1966; Kojima,K.,"The 'Flying Geese' Model of Asian Economic Development:Origin,Theoretical Extensions,and Regional Policy Implication," Journal of Asian Economics,11,2000.
(12)王思文、祁继鹏：《要素流动性差异与地区间产业转移粘性》，《兰州大学学报》2012年第2期。
(13)Glaeser E.(ed.),Agglomeration Economics,The University of Chicago Press,2010.
(14)Jian T.,Jeffrey S.,and Warner A.,"Trends in Regional Inequality in China," China Economic Review,7(1),1996.
(15)李猛、沈坤荣：《地方政府行为对中国经济波动的影响》，《经济研究》2010年第12期。
(16)Combes,P.P.,Duranton,G.,Gobillon,L.and Roux,S.,"Estimating Agglomeration Economies with History,Geology,and Worker Effects," in:Glaeser,E.(ed.),Agglomeration Economics,The University of Chicago Press,2010.
(17)Glaser,E.,Kahn,M.,Arnott,R.,and Mayer,C.,"Decentralized Employment and the Transformation of the American City," Brookings-Wharton Papers on Urban Affairs,2001.
(18)Beckmann,M.,Location Theory,New York:Random House,1968.
(19)Anseli,L.,"Thirty Years of Spatial Econometrics." Papers in Regional Science,89(1),2010.
(20)该结论与Chinitz,B.,"Contrasts in Agglomeration:New York and Pittsburgh," American Economic Review,51(2),1961; Rosenthal,S.S.,and Stange.W.C.,"Small Establishments/Big Effects:Agglomeration.Industrial Organization,and Entrepreneurship," In:Glaeser,E.(ed.),Agglomeration Economics,The University of Chicago Press,2010强调的小企业大效应具有一致性。
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