生产性服务业与制造业协同集聚的测度及其区际差异
——基于京津冀、长三角、珠三角城市群的经验分析
李琦 张志彬
（湖南科技大学商学院，湖南湘潭 411201）
摘 要： 本文构造了度量产业协同集聚度的EG 指数和区位熵相对指数，分别从城市群和城市两个层面测度了2003-2016年京津冀、长三角和珠三角城市群生产性服务业和制造业协同集聚指数。研究发现：三个城市群的生产性服务业与制造业协同集聚状况既存在差异性又存在共性。京津冀城市群的协同集聚度要高于另两个城市群，长三角、珠三角城市群内部产业分工比京津冀城市群完善；生产性服务业与制造业在城市群形成了“中心-外围”的协同集聚模式，生产性服务业主要集聚在北京、上海、广州等中心城市，制造业则主要围绕着中心城市外围集聚。
关键词： 生产性服务业；制造业；协同集聚；城市群
一、引言
生产性服务业作为制造业的高级投入要素，通过与制造业的前向关联效应来提升制造业的竞争力，它在制造业升级中发挥着重要作用。随着我国城市化内容从过去的突出人口流动向功能提升（洪银兴和陈雯，2000）。2013年，我国第三产业占GDP 比重首次超过第二产业，服务业成为经济增长的主体，而生产性服务业作为服务业中最具活力的核心产业，其在城市中发展迅速。同时，2008年国际金融危机之后，为避免产业结构“空洞化”和实体经济“空心化”，美国开始实施“制造业回归”政策、德国推出“工业4.0”计划。2015年，我国也提出“中国制造2025”计划，大力发展先进制造业以实现从“工业大国”向“工业强国”的转变，这就必须促进生产性服务业和制造业的深度融合，实现制造业在全球价值链地位的攀升。城市群作为推进我国城市化进程的基本地域单元，对于我国的区域经济协调发展起着至关重要的作用。《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》中指出，“要以城市群为主要平台，建立完善跨区域城市发展协调机制”。目前，我国的大多数城市群发展并不协调，出现了空间布局不合理、产业结构同质化、内部城市间的联系不强等问题。因此，本文以京津冀、长三角和珠三角城市群等国家级城市群为研究对象，为生产性服务业与制造业在城市群内形成合理的产业空间布局，实现产业协调发展提出政策建议。
产业协同集聚是产业集聚的扩展与延伸，它更强调不同产业的集聚。产业协同集聚现象是普遍存在的，几乎所有城市的产业集聚都介于完全专业化和完全多样化之间（刘月等，2017）。生产性服务业作为制造业的中间投入，全面渗入到制造业生产链的各个环节（江曼琦、席强敏，2014）。生产性服务业与制造业的双轮驱动能够引导产业资源优化配置，解决产业资源错配的问题（张虎等，2017）。目前，关于生产性服务业与制造业协同集聚研究较少主要集中在两个方面。一是生产性服务业与制造业协同集聚测度及其影响因素。胡艳和朱文霞（2015）测度了中国252个城市2005-2012年的产业协同集聚指数，发现生产性服务业与制造业的协同集聚效应明显。豆建民和刘叶（2016）利用面板门限回归模型实证研究了城市规模影响生产性服务业与制造业协同集聚。二是生产性服务业与制造业协同集聚的影响。王瑞荣（2018）通过对生产性服务业与制造业协同集聚的测度，得出两业的协同集聚对制造业的升级呈倒“U”型。刘叶和刘伯凡（2016）通过构建产业协同集聚与制造业效率的面板数据回归，研究显示产业的协同集聚促进了制造业效率的提高。目前，对生产性服务业与协同集聚的研究大多选择全国31个省市或者全国地级市以上的城市为样本，并没有突破静态的空间概念，并且大多研究两个产业集聚互动的影响，少有文献考虑到空间因素。因此，本文首先测度了2003-2016年京津冀、长三角和珠三角城市群生产性服务业与制造业协同集聚指数，再基于产业联动理论与新地理经济学对其进行分析，从而为区域产业协调发展提供政策建议。
二、生产性服务业与制造业协同集聚的测度
关于产业协同集聚的测度，国内主要用EG 指数法与区位熵相对指数法来度量产业协同集聚度，但两种方法适用的范围有所不同，前者主要测度区域层面的协同集聚程度，而后者则主要测度城市层面的协同集聚程度。本文采用修正后的EG 指数与区位熵相对指数，分别从城市群层面与城市层面度量生产性服务业与制造业的协同集聚水平。
（一）EG 共同集聚指数
本文参考刘叶和刘伯凡（2016）对城市群产业协同集聚水平的测度，采用Devereux 简化后的EG 指数，计算公式为：
其中EG 为协同集聚指数，wj 为权重指标，即j 产业就业人数份额，r 表示被考察的产业种类。G 为赫芬达尔指数，用来表示产业在该城市群的集聚程度，计算公式为：
其中n 代表区域内城市个数，Sk为第k个城市的单个产业或多数产业就业人数占整个单个产业或多数产业城市群就业人数的比重。
（二）区位熵相对指数
1.生产性服务业集聚度分析
LQiz 表示i 城市j 产业的区位熵，LQis和LQiz 分别表示i 城市的生产性服务业区位熵和制造业区位熵；eij 表示i 城市j 产业的就业人数，Ej表示全国j 产业的就业人数，ei表示i 城市的就业人数，E 则表示全国就业人数；Ri表示城市i的产业协同集聚指数，当LQij 大于1，则表示该地区j 产业专业化水平高，为当地的优势产业。
（三）数据说明
本文根据《国民经济行业分类》，将生产性服务业分为物流服务业，信息服务业，金融服务业，商务服务业，研发服务业。以京津冀、长三角和珠三角城市群为样本，分别包含13个、26个和14个地级市及以上城市。数据来源于历年《中国城市统计年鉴》，并且所有原始数据均以市辖区为计算范畴。
三、测度结果及分析
（一）城市群层面：EG 共同集聚指数
1.赫芬达尔指数特征
赫芬达尔指数表示产业的地理集中度，指数越大，产业在该地区的集中度也就越高，它也直接影响了城市群的产业协同集聚指数。根据式（2），分别测度了三个城市群2003-2016年制造业、生产性服务业、生产性服务业与制造业的赫芬达尔指数，如图1所示。
按照《堤防工程设计规范》（GB50286—98）要求，是不允许在堤防设计断面内种树的。《堤防工程设计规范》，对堤防工程的级别及设计标准、堤线布置及堤型选择、堤身结构及堤顶高程、堤基处理及堤岸防护、堤防的渗流及抗滑稳定、穿堤建筑物及观测管理设施等都有严格的要求。如，对土堤堤身筑堤土料的要求：均质土堤选用亚黏土不得含植物根茎等杂质。设计必须满足规范要求，才能保证堤防的安全。
数据挖掘的过程是在海量数据中追寻有趣模式与认知的过程，利用海量数据挖掘技术，可有效针对大数据，从而在其中发现有用的信息与知识。针对海量数据，采用传统的分类算法、关联分析、聚类分析等数据挖掘技术显然有些无力，因此为了提取与挖掘更多有价值的数据，是人们对大数据进行研究的主要目的。
图1 2003-2016年京津冀、长三角、珠三角城市群制造业赫芬达尔指数
生产性服务业作为制造业的中间投入，使得两个产业之间具有很强的关联性。生产性服务业主要依靠制造业需求的拉动，当两个产业之间有着良好的分工合作，可以认为生产性服务业与制造业的发展是一个同向关系。由图2 可知，京津冀城市群的生产性服务业赫芬达尔指数总体呈快速下降趋势，说明生产性服务业在该城市群开始分散，它的变化趋势与图1 制造业的变化趋势相反，这说明在京津冀城市群中生产性服务业与制造业之间并没有形成良好的互动。与京津冀城市群不同，长三角城市群和珠三角城市群的生产性服务业赫芬达尔指数的变化趋势与制造业变化趋势大致相近，说明在这两个城市群中生产性服务业与制造业之间形成了良好的专业化分工模式。
从纵向的角度来看，京津冀城市群的制造业赫芬达尔指数总体呈上升趋势，说明京津冀城市群的发展模式仍属制造业驱动型。2008-2012年之间，长三角城市群制造业赫芬达尔指数呈先下降后上升的趋势，其主要原因在于2008年的金融危机短期内淘汰了大批在市场竞争中处于劣势的企业，使得制造业赫芬达尔指数在短期内有所下降，而在竞争中处于优势的企业继续发展，不断加强产业之间的联系，因而制造业的集聚水平有所提升。自2013年后制造业赫芬达尔指数逐年下降，说明长三角城市群不再一味追求制造业“量”的提高，而是通过与生产性服务业的深度融合来带动制造业“质”的发展，经济发展也从制造业单轮驱动向制造业与生产性服务业双轮驱动转变。珠三角城市群的制造业赫芬达尔指数呈平稳性变化，主要原因在于它主要侧重于下游消费品，制造业受外界波动较小。从横向的角度去看，京津冀城市群的制造业赫芬达尔指数远高于另两个城市群，说明京津冀城市群的发展模式仍属制造业驱动型。
2.E-G 共同集聚指数特征
在测算出了2003-2016年京津冀、长三角和珠三角城市群制造业和生产性服务业的赫芬达尔指数的基础上，再根据式（1）计算出城市群的产业协同集聚指数，其发展趋势如图3所示。
语篇即篇章、话语、文章。胡壮麟给语篇的定义是“不完全受句子语法约束的在一定语境中表达完整语义的自然语言”[1]。我们通常说的阅读理解实际上是对我们所看到的阅读材料进行信息处理的一种学习方式。所以在阅读过程中，学生可以通过自己的已有知识，即图式知识，帮助自己理解阅读材料。图式是一种在活动中形成的具有概括性的认知的组织和结构[2]。简单来说，图式可以理解为人们的认知的系统和结构。而该研究中的图示理论则是指语言学中的定义，即语言学习者在阅读时其图式背景知识对理解文本含义所起到的作用。
从纵向来看，三个城市群的协同集聚指数大体都呈下降趋势，这就说明在城市群内部城市分工越来越完善。京津冀城市群呈平稳下降趋势，而长三角和珠三角城市群的协同集聚指数呈波动式的下降，这主要是因为北京作为我国首都，许多企业在此以总部经济发展，受外界冲击影响较小，而长三角和珠三角城市群正处于全球价值链上，以加工贸易为基础，受外界冲击影响大。从横向来看，京津冀城市群的协同集聚指数要大于另两个城市群，这反映了京津冀城市群的内部产业分工没有另两个城市群完善，城市内部还存在较重的产业结构同质化的问题。
图2 2003-2016年京津冀、长三角、珠三角城市群生产性服务业赫芬达尔指数
图3 2003-2016年京津冀、长三角、珠三角城市群的协同集聚指数
（二）城市层面：区位熵的相对指数
计算城市层面的产业协同集聚指数，本文参考了陈国亮（2012）和杨仁发（2013）的方法，首先构建区位熵，再构建产业协同集聚指数，其计算公式为：
(2)一段还原过程中氢气露点的提高能有效促进还原反应的迁移效果，得到形貌均匀、还原充分的二氧化钼颗粒。
生产性服务业区位熵反映了生产性服务业的集聚情况，根据式（3）测算出了三大城市群内部53个城市的生产性服务业区位熵，表1 反映了2003-2016年各城市的生产性服务业集聚指数均值。
生产性服务业主要在城市群的中心城市集聚。在京津冀城市群中，生产性服务业主要集聚在北京、石家庄、秦皇岛。它们14年平均生产性服务业区位熵分别为2.34226、1.60729和1.57316。北京作为我国的政治文化中心，大部分企业在此发展总部经济。2013年，北京首次超过东京，成为拥有世界500 强企业总部最多的城市，其利用自身的政治、科研和人才优势，形成了功能齐全的生产性服务业体系。而秦皇岛作为世界著名旅游城市，主要以第三产业为主，相较于制造业其生产性服务业的集聚水平更高。在长三角城市群中，生产性服务业主要集聚在上海，它的14年平均生产性服务业区位熵为1.85546。生产性服务业在上海集聚发展，例如围绕各大高校形成的建筑设计、工程管理集聚区，例如陆家嘴的金融区等。在珠三角城市群中，生产性服务业主要集聚在广州、深圳，它们14年平均生产性服务业区位熵分别为1.60528、1.30171。广州的物流和技术服务业发达，而深圳金融业发达。
为了与原方案对比，仍采用原来的刀盘网格模型，用原先的单元尺寸对异形刀片重新划分网格，并和刀盘网格模型组合后形成优化方案3的CFD模型。设置相同的边界条件，待流场稳定后测得一个旋转周期内刀片上的扭矩，如图14所示。
4.生产性服务业与制造业的协同集聚现状分析
根据区位熵平均值将区位熵分为三个区间，LQ〈1 为低区位熵，表示该城市产业集聚度低；1≤LQ≤1.5 为中区位熵，表示该城市产业集聚度一般；LQ〉1.5 为高区位熵，表示该城市产业集聚度高。根据这三个区间，将京津冀、长三角和珠三角城市群的53个城市进行分类。（低，高）表示该城市制造业集聚度低，生产性服务业集聚度高，如表3所示。
表1 京津冀、长三角、珠三角城市群各城市平均生产性服务业区位熵
表2 京津冀、长三角、珠三角城市群各城市平均制造业区位熵
制造业主要集聚中心城市的外围。在京津冀城市群中，天津和廊坊这两个城市离中心城市北京很近，它们的制造业集聚度较高，14年平均制造业区位熵分别为1.41376和1.24770。在长三角城市群中，苏州和嘉兴距离中心城市上海最近，它们制造业的集聚水平在区域内非常高，14年平均制造业区位熵分别为2.41323和1.95058。在珠三角城市群中，除广州、阳江、云浮之外，其他城市的制造业集聚水平都非常高，原因在于珠三角城市群的行政限制较小，地理位置又对接港澳，以加工贸易为基础的制造业很快在珠三角城市群得以发展集聚。经过长时间的发展，该地区的制造业专业化分工也十分明确，例如佛山、中山培育出的陶瓷、灯具等专业化特色产业等。
通过以上分析可得，京津冀、长三角和珠三角城市群的生产性服务业与制造业在区域内的集聚呈“中心-外围”空间分布，生产性服务业集聚在中心城市，制造业围绕着中心城市在其周边城市分布。
Li课题组设计合成了一种比率型的汞离子探针BT(见图4)。当加入汞离子后，缩硫醛与汞离子作用恢复成醛基，使探针的发射波长从530 nm蓝移至454 nm。在含有2%DMSO溶液中，探针对汞离子的检测限为7.6 nmol/L。在pH=5～9范围内，对汞离子的响应较好，探针具有较好的选择性，响应时间约为35 min，将该探针成功应用于细胞成像。
3.生产性服务业与制造业的协同集聚的区际差异分析
制造业区位熵反映了制造业的集聚情况，根据式（3）测算出了三大城市群内部53个城市的生产性服务业区位熵，表2 反映了2003-2016年各城市的制造业集聚指数均值。
在分别测算出各城市生产性服务业与制造业的区位熵后，根据式（4）计算出城市群内部各个城市的产业协同集聚指数，2003-2016年各城市的生产性服务业与制造业协同集聚指数的均值如表4所示。
长三角和珠三角城市群内部城市主要落在（高，低）区间，说明这两个城市群内部城市的产业分工明确。长三角城市群作为我国最大制造业基地，它主要以生产中上游产品为主，依托上海的生产性服务业，建立先进制造业的技术创新体系，从而提高该地区制造业的核心竞争力。长三角城市群的中心城市上海落在（中，高）区间，说明了上海采取的是“双轮驱动”发展模式。珠三角城市群则主要生产下游消费品，该城市群的中心城市广州，它的物流和技术服务业发达，深圳的金融业发达，它们着重发展生产性服务业，做强“微笑曲线”两端，为该城市群的制造业发展提供支撑。
2.制造业集聚度分析
京津冀城市群中都没有城市落在（高，低）区间，大多数落在（低，中）和（中，中）区间，说明京津冀城市群内部大多数城市产业分工并不明确。与京津冀城市群相反的是，长三角城市群和珠三角城市群内部城市分工都非常明确，中心城市的生产性服务业为周边城市制造业的发展提供支撑作用。
据前面的计算结果，按照50年一遇泥石流复核计算，泥石流固体物质重度γH=2.67 t/m3，水的重度γw=1 t/m3，泥石流重度γc=1.786 t/m3，泥石流冲出量为Q=2.28×104 m3，据此计算出固体物质冲出总量为QH=1.15×104 m3。
表3 京津冀、长三角和珠三角城市群生产性服务业与制造业集聚水平分布
协同集聚指数并不是越高越好。由各个城市协同指数的均值发现，京津冀城市群的天津、保定、廊坊，长三角城市群的南京、镇江、安庆、宣城，珠三角城市群的广州、深圳，生产性服务业与制造业的协同指数都非常高。在这些城市当中，协同指数高并不都是因为两个产业的集聚水平高，而是两个产业集聚水平相当，例如宣城，虽然该城市的协同指数高，但它的集聚水平分布在（低，低）区间。而北京、苏州、珠三角城市群内部大部分城市（除广州、深圳外）的协同指数都很低，其原因在于这些城市的生产性服务业与制造业的集聚水平相差很大，这与实际也相符合，这些城市的专业化分工都非常明确。北京作为我国首都，其利用自身的政治、科研和人才优势，形成了功能齐全的生产性服务业体系。苏州是我国的第二大工业城市，它正在向德国模式学习，发力转型制造业4.0，其规模以上工业经济总量连续多年在三万亿元以上。与京津冀和长三角城市群不同，珠三角城市群同属一个省管辖，内部城市之间行政限制少，城市群内部城市与中心城市的经济联系强度大。在珠三角城市群中，产业专业化程度非常高。生产性服务业主要集聚在广州和深圳，依托自身优势大力发展专业化的生产性服务业，例如广州的物流和技术服务业发达，深圳金融业发达。而其他城市的制造业非常发达，例如“世界制造基地”东莞和佛山。
表4 京津冀、长三角、珠三角城市群各城市平均协同集聚指数
四、结论与政策建议
本文构造了度量产业协同集聚度的EG 指数和区位熵相对指数，分别从城市群和城市两个层面测度了2003-2016年京津冀、长三角和珠三角城市群生产性服务业和制造业协同集聚指数。通过EG 指数测算出城市群层面的协同集聚指数发现，京津冀、长三角、珠三角城市群2003-2016年的协同集聚指数大体都呈下降趋势，城市群内部城市分工越来越完善；不同城市群生产性服务业与制造业协同集聚程度不同，京津冀城市群的协同集聚度要高于另两个城市群，而长三角、珠三角城市群内部产业分工比京津冀城市群完善。通过区位熵相对指数测算出城市层面的协同集聚指数发现，生产性服务业与制造业在城市群形成了“中心-外围”的协同集聚模式，生产性服务主要集聚在北京、上海、广州等中心城市，制造业则主要围绕着中心城市外围集聚；京津冀城市群内部城市产业分工不如另两个城市群，北京已形成了功能齐全的生产性服务业体系，但它周边的城市并没有很好的承接从北京转移出来的制造业，天津、河北这两个地区出现了产业结构趋同。长三角城市群以生产中上游产品为主，依托上海的生产性服务业，建立先进制造业的技术创新体系，从而提高该地区制造业的核心竞争力。珠三角城市群则主要生产下游消费品，该城市群的中心城市广州，它的物流和技术服务业发达，深圳的金融业发达，它们着重发展生产性服务业，做强“微笑曲线”两端，为该城市群的制造业发展提供支撑。
促进生产性服务业和制造业形成协同集聚，并推动区域经济持续增长，仍然需要政策的有力推动。
城市燃气即是指天然气，主要是通过城市燃气官网进行输送，结合相关调查研究来看，轻微的燃气泄露并不会带来负面影响，但当其燃气泄露的浓度超过15%之后，就会对人体造成危害，具体表现为因缺氧引起的中枢神经损害，进而出现昏迷或是死亡。同时，燃气易燃易爆炸的特性使得其燃气泄露成为城市火灾的主要引发原因之一。此外，燃气泄露还会对大气环境造成一定的污染。
第一，以城市群为载体，强化城市间专业化分工协作，增强中小城市承接产业转移的能力。对于城市群的中心城市而言，要大力发展生产性服务业，形成以服务经济为主的产业结构。对于周边城市而言，要根据城市的资源禀赋与比较优势，有选择性的承接从其他城市转移来的产业。坚持“中心-外围”发展思路，形成“服务-生产”的城市群城市功能分工。
第二，注重生产性服务业差异化发展，减少区域同质竞争。周边城市也应该逐步发展符合自身需要的生产性服务业，不断提高服务区域和本地的能力。特大城市和大城市重点发展技术服务业，为区域制造业发展提供创新动力；中型城市重点发展金融业、商务服务业；小型城市重点发展通运输、仓储和邮政业，为制造业的转型升级奠定基础。
二是内在主线与情境载体相结合。以培训目标为导向建立基于工作绩效和素养提升的两条内在课程主线，两条主线贯穿课程始终。同时，每条课程主线又各自具有内在逻辑基础，各门课程为同一主题下的连续体，帮助学员切实深化理解应用培训课程内容。
第三，打破行政性壁垒，加强政府间的合作。加强城市群内部城市与中心城市的经济联系，提高城市群的其资源整合能力，促进生产要素在城市群内的自由流动，实现区域内劳动力共享、技术共享与信息共享。
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作者简介： 张志彬（1979-），男，湖南桃江人，湖南科技大学商学院副教授，经济学博士，研究方向：产业经济学、城市经济学。
中图分类号： F062.9
文献标识码： A
doi： 10.3969/j.issn.1672-3309（s）.2019.04.06
文章编号： 1672-3309（2019）04-47-08
※ 基金项目： 本文受2016年度国家社科基金一般项目“‘互联网＋’背景下分享经济促进公共服务消费升级的机制研究”（项目编号：16BJY130）支持。
标签：生产性服务业论文; 制造业论文; 协同集聚论文; 城市群论文; 湖南科技大学商学院论文;