中国地区经济差距与产业布局的空间关联性——基于Moran指数的解释，本文主要内容关键词为：关联性论文,中国论文,差距论文,产业布局论文,指数论文，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。
修回日期：2012-11-05
中图分类号：F222
文献标识码：A
文章编号：1002-9753(2012)12-0090-13
一、引言
改革开放30多年来，我国各地区的经济差距曾在较长时间内呈扩大趋势，近几年虽然出现了逆转迹象，但这种趋势尚不稳定。众多研究表明，地区经济差距的长时间存在，对我国经济效率的提升和社会协调发展都是不利的。影响中国地区经济差距的因素到底有哪些，如何缩小这一长期存在的差距?目前这方面的研究文献已较为丰富。
对地区经济差距成因及影响因素的相关文献进行归纳梳理，发现现有研究大致沿着三条思路展开。一是强调国内体制改革所引起的经济结构变化、资本存量差异、市场化程度、城市化水平、要素流动等因素对地区差距的影响(Jahangir Aziz等，2001[1]；王小鲁等，2004[2]；蔡昉等，2001[3])。二是突出对外开放活动及开放环境与政策等因素对地区差距形成的影响。Jian等(1996)[4]、Demurger等(2002)[5]和Kanbur等(2005)[6]学者论证了东部沿海与内陆地区在地理优势、对外开放的便利性和中央优惠政策等方面的差异是导致地区收入差距扩大的重要原因，另一些学者通过实证检验指出贸易开放度和外资流入的差异显著地影响了各地区人均收入或人均GDP的增长(Chen和 Fleisher，1996[7]；黄玖立等，2006[8]；沈坤荣等，2002[9]；万广华等，2005[10])。三是通过对地区差距进行结构性分解，认为不同产业部门产值份额或布局差异是地区经济差距的源泉。魏后凯(1996)利用加权变异系数法对地区差距进行了六大行业的分解，得出工业产值对地区差距的贡献率长期超过50％，并处于下降趋势[11]。范剑勇和朱国林(2002)采用基尼系数分解法对地区差距进行三次产业的分解，认为地区差距持续扩大的根本原因在于第二产业的高产值份额和非农产业在空间上的不平衡分布[12]。干春晖和郑若谷(2010)采用泰尔指数分解法将地区差距分为产业内和产业间两部分，认为第二、第三产业的产业内差距是地区经济差距的主体[13]。
产业的不平衡分布和产业区域集聚在解释地区差距方面日益受到关注，这是因为产业布局与产业集聚会通过自身的作用机制对地区差距产生较为持久的影响。目前有关的研究文献主要是基于不同的分解方法考察三次产业对地区差距的贡献，基本上没有从产业布局的空间相关性角度阐述产业不平衡分布的动态变化及其累积效应对地区差距的影响。近年来，虽然国内一些学者已开始将空间统计分析方法运用到地区差距的研究中，但主要是基于各省区人均GDP及其它社会经济发展指标的空间相关性来描述地区差距，如孟斌等(2005)[14]、鲁凤和徐建华(2007)[15]等的研究，而不是基于产业指标的空间相关性及集聚状况来探讨地区差距的演变。
本文将在上述研究的基础上，通过运用空间统计分析方法，计算制造业和服务业Moran指数，考察制造业和服务业空间集聚的结构特征及动态变化，剖析其演变规律及对地区差距产生的深刻影响。之所以仅选择考察制造业和服务业，是因为制造业在第二产业中占绝对比重，具有易于集聚的特征。从我国来看1990年代中期以后第二产业的不平衡分布主要体现为制造业的区域集聚，同时制造业的集聚也带动了生产性服务业及其它服务业的集聚。
后文的结构安排如下：第二部分对地区差距基尼系数进行产业分解，剖析地区差距的产业来源及各产业的不平衡分布；第三部分计算制造业和服务业的Moran指数，测度制造业和服务业的集聚特征与规律；第四部分在空间统计分析的基础上，阐述产业布局两极分化的原因及对地区差距的影响；第五部分进行总结并提出相关政策建议。
二、地区差距的产业分解与产业的不平衡分布
目前测度地区差距的方法较多，通常有基尼系数法、泰尔指数法与变异系数法等，这些方法大多利用人均生产总值(GDP)或人均收入进行计算和测度。本文借鉴范剑勇和朱国林(2002)对地区差距总基尼系数进行产业分解的方法和思路，先计算第一、二、三产业的分项基尼系数，然后利用公式(1)计算总基尼系数，并对总基尼系数进行产业分解。公式(1)简单明了地反映了三次产业的基尼系数对总基尼系数的贡献，但本文利用Dagum(1997)的方法①计算三次产业的分项基尼系数[16]，这一点不同于范剑勇和朱国林(2002)。Dagum的方法有利于对基尼系数进行地区间分解，能更好反映各产业的地区分布，具体计算过程及结果限于篇幅省略。
总基尼系数的计算及其产业分解的公式如下：
利用上述公式和思路计算的各产业分项基尼系数和总基尼系数见表1。从总基尼系数的变动趋势来看，改革开放以来我国地区经济差距经历了一个先缩小后扩大，然后又缩小的过程，这一过程被干春晖和郑若谷(2010)等描述为倒“N”型演变轨迹，分别在1990年和2003年出现拐点，但2004年以来呈现的缩小趋势尚无法预见是否稳定。本文对地区差距进行产业分解的目的是考察各产业对东部与中西部地区间差距的贡献及各产业的区域分布状态。表1报告了我国1978-2009年间以基尼系数衡量的地区经济差距的产业构成状况。
从表1来看，G2、G3表示第二、第三产业的分项基尼系数，两个产业的系数值一直较高，说明在全国范围内第二、第三产业分布明显不平衡。g2、 g3表示第二、第三产业增加值对总基尼系数的贡献，g2代表的百分点贡献基本上都在50％以上，2010年前仅有5年低于这一比重，g3则一直呈上升趋势。由此可见，地区差距的产业来源主要是第二产业，其次是第三产业，第一产业对地区差距贡献较小。
第二产业对地区差距的贡献首先可以通过分项基尼系数与总基尼系数的比值(即相对集中系数)表现出来，这一比值一直都是大于1的，在1991年前一直保持在1.4以上，说明第二产业的内部差距对总体地区差距的形成起了极大的促进作用。但第二产业的分项基尼系数基本上保持下降趋势，同时第二产业对总基尼系数的百分点贡献也几乎是不断下降的，从1978年的70.31％下降为2009年的46.01％。而第二产业在总GDP中的份额却基本保持不变，1978年为51.9％，2009年为49.2％。由此可见，第二产业对地区差距的贡献总体上是不断下降的，但相对而言仍然是占比最大的。原因在于，改革开放初期，我国制造业很不发达，工业总量规模小，东北、华北和沿海少数大城市工业化程度较高，尤其是重工业和矿产资源采掘主要集中于东北三省和一些内地省份，东南沿海地区工业化程度并不高，且以轻工业为主，因而1980年代末以前第二产业的分项基尼系数都处于较高水平。随着东南沿海制造业的快速发展和聚集，以及东北、华北和上海、天津等老
工业基地地位的下降，我国工业布局发生了很大变化，加上改革开放的不断推进和国家政策的支持，各地区工业化快速推进，制造业均形成相应的规模，因而促使第二产业内部的区域差距在缩小，对地区经济差距的贡献也在减小。但不可忽视的是，由于中西部落后地区主要靠政府的政策和投资，至今还没有形成工业发展的长效机制，制造业不发达，外资和民间资本在工业发展中的作用较低，以制造业及相关服务业为主的产业集聚还主要集中在东部沿海。因而可以认为，1997年以后第二产业对地区差距总基尼系数近50％的贡献不是主要源于建筑业、采掘业等其它行业，而主要源于制造业集聚及其产生的效应。
第三产业分项基尼系数的变动趋势与总基尼系数的变动趋势较为一致，且系数值基本上都高于总基尼系数值，因而对地区差距的形成同样起了重要促进作用。同时，第三产业的产值份额以及该产业对总基尼系数的贡献从1978年以来基本上处于不断扩大的趋势。1978年第三产业仅占 GDP的19％，对地区差距的贡献为19.28％，2009年这两个比重已分别上升为41.1％和47.63％，说明随着我国产业结构的调整和优化升级，第三产业逐渐发展壮大，但其地区分布却愈加不平衡，对地区经济差距的贡献也越来越大，到2009年其贡献率高达47.63％，已略高于第二产业的46.01％。第三产业的发展与城市化进程的推进、基础设施建设和人口分布尤其是第二产业发展水平密切相关，东部地区是我国制造业集聚的主要地区，制造业集聚带动生产性服务业以及其他服务业的集聚。由于这些因素的差异以及差异的长期积累，我国第三产业呈现东、中、西部地区三个发展阶梯(干春晖等，2010)，与制造业的不均衡分布共同推动地区差距扩大，并有可能超过第二产业成为扩大地区差距的主导因素。
第一产业对地区差距的贡献相对较小，经历了一个先上升后下降的过程。1978-1984年属于我国农村改革局部试点阶段，这段时期第一产业对地区差距贡献显著上升，由10.4％上升为16.31％。但这以后，无论是产值份额还是对总基尼系数的贡献，第一产业的地位基本上一直在下降。这与第一产业的特性和我国改革开放后工业化、城市化推进的战略不无关系。因此第一产业对地区差距的作用也在逐渐降低。
总的来看，尽管第二产业对地区差距贡献逐年降低，但除了2007年、2009年等少数几个年份外基本保持在50％以上较高贡献额，而且第二产业在 GDP中的份额也一直处在50％左右，因而第二产业在东部与中西部的不均衡布局仍然是解释地区差距变化的最主要因素之一。与此同时，第三产业对地区差距的贡献度则一直处于上升趋势并在2009年超过第二产业，其在GDP中份额也在逐年增加。因此，从产业角度来看，地区差距演变的主要力量来源于第二产业的不平衡分布，第三产业的作用在不断增强。由于制造业产值在第二产业产值中占有绝对比重，制造业集聚往往带动周边服务业的发展和集聚，因此研究制造业和服务业的不平衡分布对地区差距的影响更具有代表性。
三、制造业、服务业集聚结构与趋势的空间统计测度
鉴于上述分析以及一些发达省市制造业、服务业融合发展的趋势与事实，下面合并各地区制造业、服务业数据运用空间统计分析法分析其空间集聚状况及其变化趋势。
空间统计分析法通过对经济活动空间数据进行计算分析，将经济活动在空间上的分布特征和空间关联性分为三类，即聚集型、离散型和随机型，并用空间自相关(spatial autocorrelation)系数来衡量，该系数为正且通过自相关显著性检验，则表明某空间单元中研究对象的变化趋势与相邻空间单元相同，二者正相关，即存在聚集性，为负则相反。Moran指数法是目前计算空间自相关系数的常用方法，Moran指数包括全局指标和局部指标两种形式(Anselin，1988，1995)[17-18]。本文利用1997-2008年中国31省区市的制造业和服务业统计数据②，通过计算Moran指数全局指标和局部指标，以测度制造业和服务业的集聚状况及其产生的效应。
(一)Moran指数全局指标与产业集聚特征
1.产业集聚的程度与趋势
Moran指数全局指标反映的是空间邻接或空间临近的区域单元属性值的相似程度，即测量区域单元的集聚效应，分析在空间上临近的区域单元是否具有相同属性。从制造业和服务业的角度来说，全局Moran指数就是用于测量地区间制造业和服务业在空间或地理上的集聚是否存在马太效应，即制造业和服务业发达的地区在空间上集聚且地理上相邻，制造业和服务业落后的地区在空间上集聚且地理上相邻。
如果是各区域的观测值，则该变量的全局Moran指数I用如下公式计算：
本义利用上述计算公式分别计算了制造业全局Moran指数、制造业和服务业合并值全局Moran指数。计算结果见图1，在1997-2008年间，两条曲线所反映的Moran指数取值都在0.2以上，在显著性水平α＝0.05的情况下，标准化检验值Z都大于1.96，P值也都小于0.05，因此可以拒绝原假设，即观测变量的空间自相关是显著的，而且由于 Z值为正且显著，表明制造业和服务业人均增加值存在正的空间自相关，即制造业和服务业水平相似的地区一直趋于空间集聚，发达省市趋于集聚，形成强强集聚；落后省区也趋于集聚，形成弱弱集聚，且具有“马太效应”特征。另外，两条曲线的走势十分相似，从1997年到1999年略有下降，然后一直保持上升趋势，说明制造业的整体集聚程度在微小减弱之后持续加强，服务业也以相似的特征进行集聚演变，因而，从某种程度上说制造业、服务业已呈现融合发展的状态和趋势。
图1 1997—2008年制造业、制造业与服务业全局Moran指数
2.集聚的具体空间结构与类型
Moran指数全局指标反映了我国31个省区市空间邻接或临近的区域单元制造业、服务业发展存在集聚效应，但并未揭示空间集聚的具体结构。 Moran散点图可用来研究31个省区市空间集聚的具体结构及其变化，以及各区域观测值与其邻居之间局部空间的相关性。Moran散点图将二维空间分为4个象限，分别对应于区域单元与其邻居之间4种类型的局部空间联系形式。第1象限代表高观测值的区域单元被同是高值的区域所包围的空间联系形式，即高-高集聚型，也即强强集聚；第2象限代表低观测值的区域单元被高值的区域所包围的空间联系形式，即低-高集聚型；第3象限代表低观测值的区域单元被同是低值的区域所包围的空间联系形式，即低-低集聚型，也即弱弱集聚；第4象限代表高观测值的区域单元被低值的区域所包围的空间联系形式，即高-低集聚型。
从图2来看，各省区市与其周边省份之间制造业和服务业人均增加值标准化值大致呈正相关性，并且大部分省份集中在高-高集聚和低-低集聚区。从表2来看，全国制造业和服务业集聚的整体情况是高-高集聚的省市均处在东部沿海地区，低-低集聚省份则主要位于中西部地区，而且大多数省份属于高-高集聚或低-低集聚型，即全国各省区市呈现高-高集聚和低-低集聚的两极化趋势明显。这与地区差距的结构分解结论一致，说明地区差距很大程度上表现为东部与中西部之间产业集聚的差距。
具体来看，1997至2008年期间有代表性年份四种集聚类型下制造业和服务业的集聚特征与区域分布如下：(1)高-高集聚型区域。北京、天津、上海、江苏、浙江和福建6个省市一直属于高-高集聚型，山东省于1998年由低-低集聚型进入高-低集聚型，2007年又转入高-高集聚型。位于该区域的省市不仅具有较高的制造业和服务业人均增加值，其周边省份制造业和服务业也相对发达，因而这一区域属于能够产生扩散效应的区域。(2)高-低集聚型区域。辽宁、广东一直处于高-低集聚型区域，该类省份具有较高的制造业和服务业发展水平，但其周边省份制造业和服务业发展水平较低，因而这一区域属于极化效应区。广东省与周边省份(如广西)之间的差距有缓慢增大的趋势，但辽宁省没有表现较显著的极化效应。(3)低-高集聚型区域。河北、江西、海南一直处在此类型区，安徽省于2001年从低-低集聚型进入低-高集聚型。此类地区制造业和服务业人均增加值相对较低，但由于其靠近沿海省市，其相邻的沿海省市制造业和服务业比较发达，使这些地区成为高-高集聚型与低-低集聚型之间的过渡区域。(4)低-低集聚型区域。中西部地区除了江西、安徽两省外，其余省区市一直处在低-低集聚区。这些省份地理位置相邻，制造业和服务业发展水平和集聚程度都较低，由于产业发展的这一相似属性而集中在一起且相对稳定，成为弱弱集聚的潜在增长区。
总体来看，在1997—2008年期间，制造业和服务业在全国31省区市空间集聚的结构及演变呈现两极化发展趋势。制造业和服务业的高-高集聚区域集中在东部沿海省市，其中又以长江三角洲、环渤海地区为重点分布地区。低-低集聚区域覆盖了中西部地区的绝大多数省份，仅江西、安徽两省除外。四种集聚类型相对稳定，只有个别省份的集聚类型发生变化。这种较为稳定的产业集聚结构及演变状态较为客观地反映了东部沿海地区与中西部地区生产的差异及经济发展状态。
(二)Moran指数局部指标与产业集聚的辐射效应
尽管全局Moran指数可以衡量整体集聚的程度，但无法分析具体省份与周边省份之间的联系，因而不能准确判断哪些省份对周边地区产生辐射效应或极化效应。局部Moran指数④是衡量地区单元与其周边省份相关性程度的指标，并通过标准化值Z值的P值来确定相关性的显著性。根据局部Moran指数的定义，局部I值大于0，表示被考察地区与其周边地区的制造业和服务业情况相同，属于“高-高”集聚型或“低-低”集聚型，反之，则表示两者情况相异，属于“高-低”或者“低-高”集聚型。如果一个地区属于“高-高”集聚型，则说明该地区的制造业和服务业相对发达，其对周边省份的正向带动作用较大，辐射效应比较强，而如果该地区属于“低-低”集聚型，则表明不仅该地区制造业和服务业相对落后，而且对其周边有负向的影响。本文利用Geoda软件，计算出我国各省区市1997—2008年制造业和服务业人均增加值的局部Moran指数，并将代表性年份的计算结果绘制成表格与LISA聚集图⑤，见表3与图3。
表3表明，在1997年到2008年间4个代表性的年份中，表现为空间自相关而且通过显著性检验的省份中，属于“低-低”集聚型的省份基本上都位于西部地区，而属于“高-高”集聚型的省市则集中在长三角地区，中部地区的绝大多数省份没有通过显著性检验。具体来看，属于“高-高”集聚型的省市只有上海、江苏与浙江，其中上海的 Moran指数值最大，从1997年的3.0增加到2008年的4.78，这表明制造业和服务业的正向辐射效应在逐渐增强，且对周围地区的正向带动作用较大。江苏省与上海类似，其对周围地区的辐射效应也是逐渐增强的。以上海、江苏和浙江为主体构成的长三角地区是1997年以来能对周边省份产生正向带动作用的唯一的增长极地区。
图3 主要年份高高集聚省份与低低集聚省份变化图
而珠三角地区的广东省局部Moran指数1997年以来一直都小于0，属于高-低集聚型，没能发挥增长极的带动作用。北京、天津的局部Moran指数一直维持在1.0之上，但却一直不显著，京津地区虽然属于高-高集聚类型，也没有发挥对周边省份的带动作用。从图3来看，在“低-低”集聚型的省份中，以新疆、青海、四川、云南、贵州5省区为主形成了制造业、服务业低水平发展的集聚带，并对周边地区产生影响，西藏、甘肃、陕西等省份明显受到“低-低”集聚带的影响。4个图中，2004年较1997年制造业、服务业低水平发展的区域存扩大，但2007年、2008年甘肃、陕西2省分别退出低水平发展的区域，这与地区差距的演变趋势也较为吻合。但总体来看，不管是“高-高”集聚型还是“低-低”集聚型区域，对周边地区产生的辐射效应都较为有限。在过去的十几年，集聚的总体趋势是“高-高”集聚的中心地区与“低-低”集聚的中心地区没有改变，两极化趋势较为明显。
四、制造业、服务业布局两极化趋势对地区经济差距的影响
(一)制造业、服务业空间布局两极化趋势产生的原因
上文通过计算制造业和服务业Moran指数，较好地揭示了我国制造业和服务业空间布局呈现出的两极化趋势，且近10多年来处于相对稳定状态，2004年后中西部地区的弱弱集聚有微弱改变，但两极化趋势仍然明显。一些学者的研究表明我国产业集聚程度显著且趋于强化时期是在20世纪90年代中期以后(路江涌等，2006[19]；梁琦，2009[20]；袁冬梅、魏后凯，2011[21])。到底是哪些因素促使产业布局的两极化趋势?
首先，东部地区拥有的地理优势、早期的政策优惠效应以及历史条件等因素较长时期以来形成的综合作用不可忽视。制造业集聚可以由规模经济与运输成本的交互作用以及投入产出关联共同解释，规模经济表明生产区位集中可以大大降低固定成本，企业布局在一起还可节约运输成本，为降低成本具有投入产出关联的企业更易于集聚在一起，接近市场或原材料产地。东部地区不仅由于地理优势和对外开放的便利性大大降低了运输成本和对外贸易成本，而且由于早期中央的区域优惠政策，吸引了国际产业资本在东部集聚，使之成为世界制造业转移的承接地。加之人口密集市场潜力大，国内生产要素也大量向东部集聚，最终使东部绝大多数省份成为制造业、服务业强强集聚区域，并形成几大增长极，缩小了与世界发达国家的差距，但扩大了与中西部地区之间的差距。
其次，制造业、服务业具有易于集聚的特征。从行业本身的特点来看，制造业、服务业对自然条件的依赖程度相对较低，易于在地区间转移，但对国内国际市场的依赖度很高。因而市场潜力大且具有对外开放便利性的地区，不仅便于制造业扩张规模，实现规模经济，而且便于节约运输成本，具有吸引这些行业集聚的优势。从我国中西部地区来看，无论是市场潜力还是对外开放的便利性，都远不及东部地区，因而改革开放以来中国的制造业和服务业主要集聚在东部地区。
第三，产业关联和累积循环机制的作用是促使长三角、珠三角等地成为产业集聚中心且保持集聚优势的最重要因素。制造业、服务业选择集聚长三角、珠三角以及京津地区，除了这些地区地理、历史等方面的优势外，更重要的是这些地区具有促使产业关联机制和累积循环机制发挥作用的条件。产业关联包括横向关联(即围绕某个主导产业形成多层次的产业群体)和纵向关联(即存在投入和产出关系的上下游企业形成的同一产业链)两个方面，长三角、珠三角等地城市密集、发达省份毗邻，对于制造业、服务业来说，布局在一起既便于接近生产供应商又便于接近消费市场，可实现规模经济效应和降低成本。当产业集聚发生后，在规模收入递增和累积循环机制的作用下，集聚区域对外围的要素和资源产生较长时期的吸引力，使得在空间上相邻的区域形成强强集聚的“马太效应”。与此同时，集聚区域也极易形成极化效应和锁定效应。与之相对的是，制造业和服务业发展水平低的省份集聚在一起，则形成低水平发展的均衡和产业关联，导致弱弱集聚的“马太效应”。产业集聚的这种“马太效应”及其路径依赖使东部地区与中西部地区形成两极化发展的局面。
尽管从本世纪初以来，我国相继实施了西部大开发和中部崛起战略以推动区域协调发展，通过政府投资和相关政策支持在一定程度上促进了中西部地区的经济增长，但从前文Moran指数全局指标与局部指标反映的产业布局的变化看，中西部地区产业布局和产业结构并没有出现实质性的改变。根本原因在于产业布局或集聚一旦在某地区形成，会由于产业空间关联性和累积循环机制的作用形成路径依赖，导致强强集聚或弱弱集聚的两极化效应。同时，政府导向对市场主体的预期影响不再像过去那样强烈，因而打破两极化发展的局面非短期能奏效。
(二)制造业、服务业空间布局两极化趋势对地区经济差距的影响
产业区域集聚本身就是各地区生产差距的反映，通过产业关联机制和累积循环机制的作用则会导致强强集聚区域与弱弱集聚区域发展水平和收入水平的差距。不少文献实证考察了制造业集聚与地区差距之间存在极强的正向相关性(范剑勇，2008[22]；刘军、徐康宁，2010[23])。
产业布局两极化趋势对地区差距的影响在于强强集聚促进了集聚区域的增长，而弱弱集聚则会由于缺乏增长极的带动和辐射作用而长期陷入低水平发展的锁定状态。强强集聚对增长的促进作用至少表现在三个方面：一是共享生产投入。集聚扩大了投入供应商的市场，规模经济得以实现。二是劳动力资源的优化配置。集聚使得工人与工作岗位互相吸引，能满足厂商对特定技能工人的需求，并激励工人进行专业技能的人力资本投资。三是便利学习与创新。集聚可以大大加速知识的溢出，带来更低的创新成本与创新效果。集聚对经济增长的促进作用究竟有多大?梁琦(2009)的研究表明增长对集聚的弹性为1.682，即集聚程度增加1％，经济增长速度将加快1.682％。由于要素的流动和贸易成本，集聚经济的国内效应大于国际效应，且对经济增长的正向冲击能持续较长的时间。
强强集聚与弱弱集聚并存形成的产业集聚两极化趋势，必然意味着地区经济发展的两极化。不仅如此，由于产业集聚累积循环机制所产生的正向反馈作用，产业集聚与经济增长在集聚区域将形成相互促进过程。Martin和Ottaviano(2001)综合Krugman的新经济地理理论和Romer的内生增长理论，建立了经济增长和产业集聚相互强化的模型，证明了产业集聚能够降低创新成本，从而刺激经济增长；反过来，经济增长也能促进产业集聚[24]。这也证实了强强集聚地区往往成为发展的中心或增长极。若中心地区或增长极对周围地区的辐射作用有限，甚至产生极化效应，则地区差距会进一步扩大。
Moran指数局部指标计算的结果表明，长三角地区的上海、江苏与浙江三省市表现为强强集聚，使周边的山东、安徽和江西三省过去10多年受益较明显。长三角地区是我国开放程度和市场化程度最高的地区之一，外资集聚程度很高，外资集聚也吸引了大量内资的集聚，且以资本技术密集型制造业为主，集聚优势和集聚的正向外部性明显，使这一地区对外辐射效应增强。京津地区、珠三角地区虽然区域内产生了集聚效应，但没有对周边省份形成辐射效应，广东省甚至产生区域极化效应，与周边省份的差距拉大。究其原因，可能与这两个地区制造业的资本结构和产业结构有关，也与集聚覆盖的空间范围有关。目前东部地区普遍面临产业的转型升级问题，珠三角地区尤为突出，这关系到东部核心地区能否真正在更大范围内发挥增长极作用。
中西部地区以新疆、青海、四川等省区为主形成了制造业和服务业低水平发展集聚带，并对周边地区产生负向影响。不过，2004年以后这种负向的影响有所弱化。2007年甘肃省跳出了低低集聚区，2008年陕西省也跳出了低低集聚区，这与地区差距总基尼系数2004年后的演变趋势较为一致，说明中西部的部分省份制造业、服务业低水平发展的状况在逐步改变。目前在国家区域协调发展战略和相关政策的支持下，中西部地区积极推动了以城市圈、城市群为主体的综合配套改革试验区建设，一部分省份正成为东部产业转移的重要承接地。
五、结论与政策建议
本文在对我国地区差距总基尼系数进行产业分解的基础上，运用空间统计的Moran指数分析方法，较全面地剖析了我国制造业和服务业空间集聚的程度、趋势与结构特征，揭示了当前我国制造业和服务业空间集聚呈现的两极化发展趋势，并从产业集聚的形成原因、产业间的关联作用和产业集聚的累积循环机制等方面解释了这种两极化发展趋势对地区经济差距的影响。
产业区域集聚是我国地区专业化水平提高和产业规模扩大所必需的过程，但目前制造业和服务业空间集聚呈现的两极化发展趋势以及形成的相对稳定状态，不利于我国促进区域协调发展，也不利于发挥各地区的禀赋优势与市场潜力。为此，应积极采取措施打破制造业、服务业空间集聚的两极化状态，促进国内市场的统一，鼓励东部地区与中西部地区加强区域合作，推动沿海核心区在更大范围内发挥增长极作用。同时，中西部地区应该根据自己的优势推动产业发展和空间布局优化，培育形成一批集聚产业的新增长极，改变制造业、服务业弱弱集聚的发展状态，以缩小与东部地区的差距。
针对不同区域，具体的政策建议如下：(1)东部地区应重点发挥强强集聚优势和增长极作用。一方面继续巩固和加强长三角地区、京津地区、珠三角地区作为增长极的作用，推动制造业和服务业高端化发展，促进产业结构的优化升级和科学发展；另一方面，尽量扩大各经济圈的辐射作用和辐射范围，鼓励将集聚中心受土地和成本限制的制造业向周边和中西部地区转移，促进各经济圈与周边地区的一体化建设。(2)中部地区绝大多数省份属于制造业、服务业低水平发展的低低集聚型区域，与西部地区不同的是，中部地区毗邻沿海省份，东部相邻省份没有出现低低集聚的负向影响。同时，中部地区具有产业资源和环境承载能力较大的优势，应充分发挥区域优势，加快推进工业化和城镇化，推动中心城市和城市群成为新的增长极，加强与东部地区的合作，积极建设成为我国承接农村人口和沿海产业转移的重要区域。(3)西部地区应抓住西部大开发战略全面深入推进的发展机遇，优化投资环境，积极引导外商投资、沿海企业和开发区西进，发挥自身比较优势，总结东部地区发展的经验与教训，促进优势制造业与现代服务业大发展，推动建设一批具有国际竞争力的特色优势产业基地和产业园区，大力承接国际服务外包和制造业外包，培育新的经济圈和增长极，从而带动广大周边地区的发展。
注释：
②选择这段时期是因为产业集聚效应更明显。梁琦(2009)、路江涌等(2006)的研究表明，1997年以后制造业区域集聚趋势加强。本文所使用的数据均来自历年《中国经济年鉴》，其中江苏、湖北、新疆2001年和2002年，江西2001年的制造业增加值数据缺失，以工业增加值数据代替。
③通过计算Z值的P值，再将它与显著性水平α进行比较，决定拒绝还是接受零假设。如果P值小于显著性水平α，拒绝零假设；否则接受零假设。在实际分析过程中，一般取α＝0.05或者0.1。如果取α＝0.05，则当｜Z｜＞1.96时，拒绝零假设，观测变量的空间自相关显著，邻近位置观测属性趋异(｜Z｜＜-1.96)或趋同(｜Z｜＞1.96)；反之，则不拒绝零假设，观测变量在目标区域内整体上不存在显著的空间自相关。具体来说，根据Z值的大小可以判断：(1)当Z值为正且显著时，表明存在正的空间自相关，也就是说，相似的观测值趋于空间集聚；(2)当Z值为负且显著时，表明存在负的空间自相关，也就是说，相似的观测值趋于分散分布；(3)当Z值为零时，观测值呈独立随机分布。
⑤局部Moran指数属于Lisa值的一种。
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