○屈大磊
(常州机电职业技术学院 江苏 常州 213164)
苏南是江苏省南部地区的简称,包括南京、苏州、无锡、常州、镇江五市,是江苏经济最发达的区域,同时也是我国经济最发达的区域之一。2012年,苏南地区生产总值达33381.66亿元,占全省地区生产总值的比重为61.75%;人均地区生产总值达到101104元(按人口加权平均),是全省人均地区生产总值的1.48倍。
区域产业竞争力包括两个方面的竞争力:一是区域产业结构竞争力,二是区域内各个特定产业的竞争力。前者是指区域内各产业的产值比重和彼此之间的比例关系是否合理,以及对区域竞争力所产生的影响;后者是指区域各特定产业本身所具有的竞争力,即各特定产业在国内外市场中所具有的开拓市场、占据市场并以此获得利润的能力。研究苏南区域的产业竞争力,对于优化区域产业结构,促进和协调区域经济发展,具有重要的现实意义。
偏离- 份额分析法(Shift-Share Analysis)最初由美国经济学家Daniel(1942)和Creamer(1943)提出,后经Dunn(1960)等学者总结并逐步完善。传统的偏离- 份额分析法将区域经济增量的变化分解为三项:标准分量、产业结构偏离分量和竞争偏离分量。但是,传统的偏离- 份额分析模型没有考虑产业结构效应与竞争效应之间的交互作用。针对这个问题,EstebanMarquillas(1972)引入了同位概念来解释这种交互作用,在区域经济增长分解式中增加了“配置分量”作为第四分量。Haynes和Machunda(1987)从数学上证明了Esteban Marquillas 拓展模型确实拥有集合和分散的对称性,并强烈建议研究者应用,因为该拓展模型要比传统模型有分析上的优势。
史春云等(2007)将Esteban 模型作为国外偏离- 份额分析法最新研究进展之一引入国内,但是,国内最早对该模型的详细介绍及应用检验的是吴继英和赵喜仓(2011),二者将模型应用于劳动生产率分析,为偏离- 份额分析方法拓展了新的应用领域,同时也为找出区域劳动生产率差异的具体原因提供了一种新方法。
如果研究区域i行业j的地区生产总值Gij在[0,t]期间的变化状况(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m),可以构建偏离 -份额的Esteban拓展模型如下:
其中,△Gij代表区域i行业j在[0,t]期间的变化值;Gij(0)、Gij(t)分别代表区域i行业j基期、报告期的地区生产总值。
模型中的Nij代表标准分量,其数值等于Gij(0)·g。该分量是指如果按照参考区域(国家或省等)在考察期内的平均增长率增长,区域i行业j所应获得的增长份额。
模型中的Pij代表产业结构偏离分量,其数值等于Gij(0)·(gj-g);该分量指若按照参考区域行业j的平均增长率和参考区域的平均增长率之差的速率增长,区域i行业j应增加的分量,反映了区域i行业j随参考区域的相应产业增长(或下降)而增长(或下降)的情况。
模型中的Rij代表竞争偏离分量,其数值等于Gij*·(gijgj);Gij*是Esteban模型中引入的一个同位变量。竞争偏离分量的数值大小表明区域i的行业j相对于参考区域行业j具有的区位竞争优势或劣势,通常是由于区域i行业j生产率较高或较低造成的。
模型中的Aij代表配置分量,其数值等于 [Gij(0)-Gij*](gij-gj)。配置分量反映了产业结构偏离分量和竞争力偏离分量的交互作用。如果Gij(0)>Gij*,说明地区i的行业j具有专业化,反之则为非专业化;如果gij>gj,说明区域i的行业j相对于参考区域行业j具有的区位竞争优势,反之则为劣势。对于配置分量的符号,吴继英和赵喜仓(2011)认为,如果一个区域专业化于其具有比较优势的产业,则该分量为正;如果一个区域专业化于其没有比较优势的产业,则该分量为负。笔者认为,该命题不可逆推。具体地说,如果配置分量的符号为负,不一定说明一个区域专业化于其没有比较优势的产业,因为该区域非专业化于其比较优势的产业,配置分量的符号也为负。同理,配置分量为正,不一定表明一个区域专业化于其具有比较优势的产业,因为该区域有可能非专业化于其比较劣势的产业。对于一个区域的某行业既非专业化生产,又不具有比较优势,其配置分量为什么是正值的问题,学者们没有给出解释。笔者认为,这正是大卫·李嘉图提出的比较优势理论的“两利相权取其重,两弊相权取其轻”原则的体现。因此,在分析配置分量时,应具体分析其符号正负的原因。
本文运用偏离-份额分析法,选择了南京、苏州、无锡、常州、镇江等苏南五市为考察对象,考察“十一五”以来苏南五市的产业竞争力状况,因此以“十五”末期最后一年的2005年为基期,2012年为报告期,背景区域是江苏省。选取2005—2012年五市的地区生产总值,第一产业、第二产业、第三产业产值等数据,将2012年各数值折算成2005年价格计算,然后将相应数据代入偏离-份额的Esteban拓展模型中,计算结果见表1和表2。
如表1所示,从标准分量上看,苏南五市相差很大。标准分量是考察区域基期地区生产总值与考察期内参考区域平均增长率的乘积,经济规模大的标准分量也大。五市中标准分量最大的苏州是最小分量镇江的近五倍,表明苏南五市经济规模悬殊很大,这在基期业已存在。
苏南五市总偏离分量变动幅度也较大。总偏离分量为正值的区域有三个:苏州、常州和镇江,表明它们的地区生产总值的增长额都大于全省比例的增长额,其增速都高于全省平均增速。常州的总偏离分量最大,尽管常州比苏州的总偏离分量高出不多,但对于经济规模小很多的常州来说,实属不易,对常州而言,缩小和周边苏州、无锡之间的差距有着积极的意义。南京和无锡的总偏离分量为负值,说明二者的地区生产总值的增长额都小于全省比例的增长额,其增速都低于全省平均增速。其中,无锡的总偏离分量为-384.80亿元,为五市的最小,尽管其地区生产总值仍处于苏南五市中第二的位置,但由于增速太低,位居第三的南京(虽然总偏离分量为负值,但其值很小)其地区生产总值已接近无锡,可以预计,在不久的将来南京的经济规模将会超过无锡。
苏南五市的产业结构偏离分量都为正值,这说明五市的产业结构对于江苏省来说是有利于增长的合理的产业结构,对区域经济发展有明显的推动作用,从优化产业结构方面看,苏南也是江苏省的领头羊。从产业结构偏离分量的排序来看,其排序和五市的地区生产总值及其增量的排序是一致的,这说明了一个事实:苏南五市不管各自经济规模的大小,都在利用各自的区位优势优化产业结构。其中,苏州产业结构偏离分量最大,无锡次之,而且二者的产业结构偏离分量在五市中遥遥领先,这说明苏州和无锡利用其经济基础较为雄厚的有利条件,大力发展第二、第三产业,通过优化产业结构也给它们带来较为突出的成就;同时也说明了苏南五市产业结构的优化和区域经济增长起到了相互促进的作用。
表1 苏南五市总体产业竞争力偏离-份额分析表 (单位:亿元)
苏南五市的竞争偏离分量出现了明显分化,竞争偏离分量为正值只有经济规模较小的常州和镇江,表明它们很好地发挥了其有利的区位优势,产业效率较高,推动了区域经济发展。其中,常州的竞争力分量为123.19亿元,排在第一位;而经济规模较大的省会城市南京以及靠上海较近的苏州、无锡的竞争力偏离分量却为负值,这说明这些地区没有充分发挥其有利的区位优势,考察期内无锡的竞争偏离分量为-499.05亿元,排在最后一位。
苏南五市的配置偏离分量除了常州为正值之外,其余四市全部为负值,但南京、苏州和无锡的竞争偏离分量负值,说明南京、苏州、无锡和常州四市的产业专业化程度较高。镇江的配置偏离分量为负值,其竞争偏离分量正值,表明镇江的产业专业化程度较低。
根据产业结构分偏离量、竞争偏离分量和配置偏离分量的组合情况,对苏南五市进行了分类,见表2。
第一类是产业结构偏离分量、竞争偏离分量和配置偏离分量的值均大于零。苏南五市中只有常州属于这一类,由此可见,虽然常州的经济规模较小,但是合理的产业结构、较强的竞争力和配置效应促进了该市经济较快地增长,它与苏州、无锡和南京的差距有不断缩小的趋势。
第二类是产业结构偏离分量和竞争偏离分量大于零,但配置偏离分量小于零。本文研究对象中只有镇江符合条件,这说明镇江在考察期内的经济增长主要是其不断优化的产业结构和具有较强的区位优势推动的,但产业专业化程度不高影响了其经济增长速度。
表2 苏南五市偏离-份额因素分类
第三类是产业结构偏离分量大于零,但竞争偏离分量和配置偏离分量小于零。这类城市有南京、苏州和无锡,结合它们的竞争偏离分量为负,说明它们的产业专业化程度较高,所以这三个城市的产业结构合理和产业的专业化推动了区域经济增长,但三市没有很好地发挥其区位竞争优势,影响了经济增长速度。
经历了“十一五”的五年和“十二五”前两年时间的发展,苏南五市地区生产总值均有较大程度的增长,增长率都在一倍以上。由于五市原有的经济规模差距较大,虽然经历了七年时间,但五市的经济格局尚未发生改变。常州和镇江的发展相对较快,它们和其余三市的差距有不断缩小的趋势,然而由于二者和苏州、无锡、南京的经济规模相差较大(二者地区生产总值之和仍未达到第三位南京的水平),因此想要赶上三市也绝非一朝一夕。
苏南五市的产业结构对区域经济的增长具有比较明显的推动作用,是有利于增长的产业结构,这是保持这些地区经济持续增长的有利条件。南京、苏州、无锡和常州较高的产业专业化,也是推动四市经济增长的因素。镇江的产业专业化程度不高,未能在现代服务业方面形成优势产业的集群式分布,限制了产业链的延伸,阻碍了产业专业化的发展。南京、苏州和无锡的地理位置优越,工业基础较好、第三产业发达,但自“十一五”以来,其优越的地理位置和良好的产业基础优势没有很好地发挥,因此三市要因地制宜,打造优势产业,充分发挥好区位优势。
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