长三角资源型制造业地理集中与产能过剩的关系分析

王志华，焦海霞，高 杰

（江苏理工学院a.商学院；b.图书馆，江苏 常州 213001）

0 引言

近年来，随着国内经济增速的放缓和外部需求的持续不振，结构性产能过剩问题日益严重，特别是在钢铁、有色金属、水泥、石化等资源型制造行业表现得更为突出。与此同时，在以制造业发展为核心的产业竞赛中，长三角区域内出现了明显的产业集聚化趋势，并由此而形成了产业同构现象。正是该现象的存在，使得长三角经济发展一直面临同质化竞争的挑战，也常常被认为是影响产业转型升级的主要障碍。在一个区域内，产业的集中化、趋同化和过剩化同时存在，这就不得不让我们思考这样一个现实问题：即它们之间究竟存在什么样的关系问题。在供给侧结构性改革的大背景下，对该问题的厘清有助于更加清晰地认识该区域的产能过剩现象，也有助于长三角各级政府部门与相关行业科学贯彻执行“去产能”任务。本文选择以长三角资源型制造业为对象，以结构趋同为中介变量，分析其地理集中与产能过剩的关系，以期为更加清楚地认识产能过剩问题提供依据。

1 资源型制造业的行业范围界定

依据国家统计局颁布的《国民经济行业分类（GB/T 4754-2011）》标准，制造业是指第二产业中除采矿业、电力、热力、燃气及水的生产和供应业、建筑业外，对从第一产业和第二产业的采矿业中获得的原料进行加工的工业。基于此，本文认为资源型制造业是专指对从第二产业的采矿业中获得的各种矿物资源进行加工的行业。其主要功能是实现加工对象从原料到材料的转变，以为后续的直接使用或深度加工提供方便。依据上述定义，资源型制造业主要包括：石油加工、炼焦及核燃料加工业、化学原料及化学制品制造业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业和有色金属冶炼及压延加工业等5个行业。

资源型制造业具有以下4个方面的特点：一是具有高度资源依赖性。资源型制造业是以对矿物资源的加工为主要内容的，所以该类产业具有矿产资源的高度依赖性，离开了矿物原料生产制造无法进行，就像黑色金属冶炼及压延加工业不能离开铁矿石这样的原料一样。二是具有高度的资本密集性。资源型制造业的运行高度依赖大型成套技术装备，投资规模大且资产专用性高，因此在资源型制造业的生产要素投入中，资本与劳动相比所占比重很大，劳动者人均所占用的固定资本和流动资本也很高。三是具有基础性。资源型制造业在整个制造业中处于基础地位，对其他产业的发展有着制约和决定作用。因为该产业所生产的产品通常要成为后续产业部门加工及生产过程中不可或缺的投入品或消耗品。四是具有“三高”性。即资源型制造业具有高耗能、高排放、高污染的特点。

2 长三角资源型制造业地理集中水平的测度分析

测度产业地理集中的方法很多，本文选择用变异系数法来测算长三角资源型制造业的地理集中度，公式如下：式（1）中，i（i=1,2,…,n）为地区；t（t=1,2,…,T）为时期；为地区i资源型制造业占整个样本区域资源型制造业的比重；为变异系数，用以表征地理集中度，其数值越大，表明地理集中度越高；为标准差；为均值。

利用公式（1）计算长三角资源型制造业地理集中度的基本操作流程是：首先通过查阅上海、江苏与浙江相关年份的统计年鉴，获得资源型制造业所包含各行业的总产值指标。其次将每个地区资源型制造业各行业的总产值加总，并计算每个地区该产业占长三角整个区域的比重。最后在计算均值和标准差的基础上，得到变异系数。需要说明的是，本文所考查的时段为2000—2015年。计算结果如图1所示。

图1 长三角资源型制造业地理集中度变化趋势

由图1可以看出，长三角资源型制造业的地理集中度总体呈波动上升态势，由2000年的0.397增加到了2015年的0.867，年均增长速度达到了5.89%，表明该区域资源型制造业的集聚水平是提高的。通过进一步的数据分析发现，这种地理集中主要是缘于资源型制造业在由上海向江苏与浙江扩散的过程中，更多地积聚于后两个地区所形成的。上海资源型制造业占整个制造业的比重由2000年的23.47%下降到了2015年的19.26%，同时期，江苏与浙江该类产业的比重则分别由24.18%和17.89%上升到了25.77%和22.12%。由2015年的数据还可以发现，长三角各地区资源型制造业占整个制造业的比重均接近或超过了20%，鉴于其所具有的“三高”特点，这样一个结构状况给区域制造业的生态化、绿色化发展带来了巨大挑战。

为了进行地理集中度与市场集中度的对比，本文也计算了长三角资源型制造业的市场集中度。计算时选取了两个指标：一个是大中型企业产值占全部规模以上企业产值的比重，另一个是大中型企业户均产值。结果表明，就第一个指标而言，整个长三角由2000年的51.17%上升到了2015年的63.53%。就第二个指标而言，整个长三角由2000年的3.18亿元增长到了2015年的23.84亿元。可见，该区域资源型制造业的市场集中度的变化与地理集中度的变化类似，也呈波动提升的发展态势。这也从一个侧面说明，在长三角资源型制造业领域，市场集中度的提升与地理集中度的提升是相伴的，即从长期发展趋势看，“双集中化”同时出现。

3 长三角资源型制造业产业同构水平的测度分析

本文选择利用结构重合度指数来测度长三角资源型制造业的同构水平，模型如下：

式（2）中，i、j为地区；t（t=1,2,…,T）为时期；k（k=1,2,…,m）为资源型制造业包含的某一行业；Xik、Xjk分别为地区i、j中k行业占整个资源型制造业的比重。利用上海、江苏与浙江资源型制造业各行业总产值数据，可以分别计算得到上海与江苏、上海与浙江、江苏与浙江的同构度，然后以其均值表征整个长三角资源型制造业的同构度，结果如表1所示。

表1 长三角资源型制造业同构度

由表1可以看出，整个长三角资源型制造业的同构水平呈波动上升态势，由2000年的0.762上升到了2015年的0.849，结构趋同化发展趋势明显。之所以产生这样的结果，是同时期上海与江苏、上海与浙江、江苏与浙江同构度的持续上升导致的。计算结果显示，上海与江苏、上海与浙江、江苏与浙江资源型制造业的同构度分别由2000年的 0.760、0.709、0.816上升到了 2015年的 0.857、0.832、0.858，地区间的结构趋同状况进一步加深。

此外，为了进一步分析该区域资源型制造业的同构状况，本文还从产业组织和所有制角度进行了同构水平的测算。从产业组织角度测算的结果表明，大中型企业的同构度要明显小于小型企业的同构度，前者在0.700～0.800之间波动，而后者处于0.800～0.900之间。

同时，大中型企业呈现的是结构趋同，而小型企业间出现的是结构趋异。从所有制角度测算的结果表明，国有企业间的同构度最低，三资企业间的同构度最高，介于二者之间的是民营企业间的同构度。同时从动态变化角度看，不论是国有、民营还是三资企业的同构度，均呈波动上升的发展态势。江苏与浙江国有资源型制造业的同构度由2000年的0.451上升到了2015年的0.741，由非同构走向了同构。江苏与浙江民营资源型制造业的同构度由2000年的0.717上升到了2015年的0.856，同构程度进一步加剧。尤其是江苏与浙江三资类资源型制造业的同构度由2000年的0.871上升到了2015年的0.918，已经发展到了高度同构的状态。

4 长三角资源型制造业产能过剩的测度分析

从目前学界通用做法来看，测算产能过剩均是通过考查产能利用率来实现的。对于如何测算产能利用率，主要有两大类方法：调查统计法和宏观计量法。宏观计量法又包括状态分解方法、结构性方法和混合性方法[1]。本文使用HP滤波这种状态分解方法来测算长三角资源型制造业的产能利用率。HP滤波方法是由Hodrick和Prescott（1997）[2]首次提出的。利用HP滤波方法可以将时间序列中的长期增长趋势和短期波动分离出来，并把短期波动看成是对长期趋势的偏离，经过滤波处理得到的数据即为平稳序列，其主要思想如下。

时间序列yt由趋势部分和周期波动部分构成，即：

HP滤波法就是要从yt中得到不可观测的，为此将定义为以下最小化问题的解：

式（4）中，B(L)是延迟算子多项式：

将式（4）代入式（3），则变为损失函数的最小化问题：

式（6）中，大括号中多项式的第一部分是对波动成分的度量，第二部分是对趋势成分“平滑程度”的度量，λ为正数，称为平滑参数，用以调节趋势成分与波动成分的比重。随着的λ增大，趋势也增大，估计的趋势逐渐变得光滑，当λ趋近无穷大时，HP滤波变为最小二乘法。由此可以看出，不同的λ值即不同的滤波器，决定了不同的周期方式和平滑度。尤其在处理年度数据时λ取值的分歧较大。Ravn 和 Uhlig（2002）[3]认为 λ 的值应取6.25，Baxter和 King（1999）[4]认为取值为10更合理，Cooley和Ohanian（1991）[5]认为λ的取值应为400。本文遵循国内多数学者的观点，沿用λ取值为100的做法进行滤波分析。

实际上，利用HP滤波法的主要目的是要实现对实际产出序列yt进行频率过滤后得到潜在产出序列yTt，进而就可以通过比较潜在产出和实际产出来判断产能过剩情况。定义表征产能过剩的产出缺口如下[6]：

当产出缺口GAPt＞0时，产能处于不足状态，且数值越大产能不足越严重；当GAPt=0时，实际产能与潜在产能一致，产能发挥正常；当GAPt＜0时，产能处于过剩状态，且数值越小产能过剩越严重。

本文对产出缺口的计算步骤是：首先利用工业总产值指数对长三角资源型制造业产值数据作平减处理，以消除价格因素的影响；其次对其作HP滤波处理，获得趋势成分；然后计算得到产出缺口数据，结果如图2所示。

由图2可以看出，长三角资源型制造业的产能不足与过剩交替出现，但多数年份处于产能过剩状态。观察发现这种交替性变化具有明显的周期性，发生转折的时间界限一个是2001年前后，另一个是2009年前后。缘于20世纪90年代中后期国家对资源型制造业严格的产能调控，投资增速得到了较为有效的控制，到世纪之交时产能过剩局面得到了彻底扭转，甚至出现了产能不足的现象，图中2000年的产出缺口不仅为正，而且数值也较大，就表明了这一点。随着2001年加入世贸组织，包括长三角在内的中国经济进入了一个快速增长期，带动了资源型制造业的迅猛发展，该领域的投资高歌猛进，很快就出现了产能过剩问题。图中2002年的缺口值就证明了这一点。于是，国家很快出台了一系列严格的治理产能过剩的政策与措施，2004年“江苏铁本”事件就是对此的真实写照。此轮调控伴随着2008年金融危机的到来发生了戏剧性的变化，一方面继续严控产能，另一方面又实施了大规模的刺激，不仅缓减了产能过剩，甚至到2010年和2011年出现了产能不足的情况。但随着刺激政策效应的减弱，加上国际经济回升乏力，从2013年开始过剩现象再次集中暴漏出来，而且到目前为止已发展到了非常严重的程度，以至于资源型制造业去产能已经成为供给侧结构性改革的一项重要任务。

图2 长三角资源型制造业产出缺口变化趋势

5 地理集中与产能过剩的关系分析

本文借鉴温忠麟等（2014）[7]提出的模型分析以结构趋同为中介变量的长三角资源型制造业地理集中与产能过剩的关系。假设有一自变量Xt，其通过Mt这一中介变量来影响因变量Yt，那么就可以通过对Yt=cXt+e1、Mt=aXt+e2、Yt=c'Xt+bM+e3三个方程的检验来判断是否存在中介效应。上式中c为自变量Xt对因变量Yt的总效应，a为自变量Xt对中介变量Mt的效应，b为在控制了自变量Xt的影响后中介变量Mt对因变量Yt的效应，c’为在控制了中介变量Mt的影响后自变量Xt对因变量Yt的直接效应。中介效应大小为ab，且ab=c-c’。具体检验步骤如图3所示。

图3 中介效应检验流程

在按上述模型和流程进行分析时，还需要对前文计算得到的资源型制造业的产出缺口数值再进行一次HP滤波，并把获得的趋势成分当作是因变量Yt。对前文计算得到的同构度做一次HP滤波，并把获得的趋势成分视为中介变量Mt，同理，对前文计算得到的地理集中度也做一次HP滤波，并把获得的趋势成分视为自变量Xt。

之所以这样处理原因有二：一是分析三者之间的长期关系，更需要关注的是趋势成分，而非周期成分，而经滤波后就可以获得趋势成分；二是在时间序列回归分析中，一个很重要的任务就是要对序列的平稳性进行检验，因为两个非平稳的时间序列进行回归时有可能产生伪回归的问题。而通过HP滤波得到的趋势成分，已经是平稳序列，无须担心伪回归问题的产生。检验结果如表2所示。

表2 各系数的检验结果

由表2可以看出，长三角资源型制造业地理集中度与同构度之间显著正相关，说明伴随着地理集中度的提升，同构水平也有逐步升高的趋势。同时，随着地理集中度、产业同构度的升高，长三角资源型制造业的产能过剩有加剧的趋势。进一步，按照上述中介效应检验步骤可以看出，由于c显著，所以按中介效应立论；同时a、b也均显著，说明间接效应显著；c’也显著，且ab与c’同号，说明存在的是部分中介效应，中介效应的大小为ab=-0.207，中介效应/总效应=ab/c=-7.149。

之所以会产生这样的结果，其机理在于，当长三角资源型制造业更多地集中于江苏和浙江时，不仅该产业的地理集中度得到了提高，而且伴随着产业由上海这个中心向外围的江浙扩散，引致了地区间结构趋同的加剧，形成了同质化的发展格局。同时，由于规模扩张过快、产业升级缓慢、缺乏创新支撑，实际上形成的是低端同质化的格局。这种格局在内需增长缓慢，内、外需持续不振的现实背景下，很容易形成产能过剩，而且是结构性的低端产能过剩。以浙江为例，2000—2015年间，资源型制造业的产值由1102.9亿元增加到了13653.7亿元，年均增速超过了15%，明显高于同时期10.5%的长三角地区生产总值的增速。而技术创新投入增长缓慢，以江苏省黑色金属冶炼与压延加工大中型企业为例，其研发投入占强度（研发经费内部支出/主营业务收）的比重在2015年仅为0.16%，不仅低于同期全部制造业1.12%的投入强度，而且也低于自身2010年0.87%的强度，造成了低端徘徊和升级缓慢的锁定现象，形成了低端产能过剩问题。虽然目前钢铁产业产能过剩，但模具钢的生产能力还不足，甚至圆珠笔头上的“圆珠”目前仍然需要进口，以高性能、长寿命为特点的新型钢铁材料也非常紧缺。2015年我国出口钢材11240万吨，进口钢板1278万吨。从实物量上看出口是进口的8.79倍，但从贸易额来看进口是出口的2倍左右。这就是资源型制造业低端产能过剩的真实写照。

6 结论

本文通过研究发现，2000—2015年间，长三角资源型制造业地理集中度、同构度总体呈逐步增高的发展趋势，且二者之间相关性显著。即长三角资源型制造业由上海这个中心向江浙两个外围扩散的过程中，同时出现了空间集聚与结构趋同现象；其次，通过对产出缺口的估算发现，长三角资源型制造业在多数年份处于产能过剩状态，且在近年来有逐步加剧的发展变化趋势；第三，以结构趋同为中介变量的检验表明，一方面伴随着长三角资源型制造业地理集中度的增高，产能过剩程度也在加大，有“越集中、越过剩”的趋势。这预示着，在目前现实的产业发展状态下，要想通过干预地理集中状况来改变产能过剩的政策取向是必须要谨慎的。另一方面，长三角资源型制造业地理集中对产能过剩的一部分影响是通过集聚形成的低端同构引发的，所谓的产能过剩实际上是结构性的低端产能过剩。针对这样的情况，长三角资源型制造业去产能应当着重去的是低端产能。具体途径有三：一是明确各行业环境保护、安全生产、产品质量和节能降耗标准，淘汰低端产能；二是企业通过加大技术改造与创新投入，提升低端产能；三是通过加快“走出去”步伐，转移过剩产能。

参考文献：

[1]高伟.产能过剩的测量、成因及其对经济增长的影响[J].经济研究参考,2014，(3).

[2]Hodrick R,Prescott E C.Postwar U.S.Business Cycles：An Empirical Investigation[J].Journal of Money,Credit and Banking,1997,29(1).

[3]Ravn M,Uhlig H.On Adjusting the HP-Filter for the Frequency of Observations[J].Review of Economics and Statistics,2002，(2)

[4]King R G Baxter M.Measuring Business Cycles Approximate Band-pass Filters for Economic Time Series[J].Review of Economics and Statistics,1999,81(4).

[5]Cooley T J,Ohanian L E.The Cyclical Behavior of Prices[J].Journal of Monetary Economics,1991,28(1).

[6]吴松泉,刘金周.我国汽车行业产能过剩的计量测度及对策研究——基于产出缺口法对我国汽车产能过剩的计量分析[J].科技和产业,2014，(12)

[7]温忠麟,叶宝娟.中介效应分析：方法和模型发展[J].心理科学进展,2014，(5).