中原城市群制造业与生产性服务业协同集聚研究

张艳

摘要：文章测算了中原城市群内30个城市2010-2017年制造业区位熵、生产性服务业区位熵及制造业与生产性服务业协同集聚指数，并基于全局Morans I指数检验制造业、生产性服务业区位熵的空间相关性，为突破行政区划、从中原城市群空间范围进行产业空间结构调整提供依据。

Abstract： The paper calculates the 2010-2017 LQ and co-agglomeration index of manufacturing and production services of 30 cities in central Henan urban agglomeration， and tests industry's spatial correlation based on Moran's index， which provides a basis for breaking the administrative division and adjusting the industrial space structure from the spatial scope of urban agglomeration.

关键词：中原城市群;协同集聚;空间相关

Key words： central Henan urban agglomeration;co-agglomeration;spatial correlation

中图分类号：F426                                         文献标识码：A                                  文章编号：1006-4311（2019）23-0027-03

0  引言

城市群作为工业化、城市化进程中区域空间形态的最高组织形式，发展城市群可以在更大范围内实现资源的优化配置、增强中心城市的辐射带动作用，促进城市群内城市的协调、快速发展（豆建民和刘叶，2016）。中原城市群作为获国务院批复的7大国家级城市群之一，是承接发达国家及我国东部地区产业转移、西部地区资源输出的枢纽和核心区域，是促进中部崛起、辐射带动中西部地区发展的核心增长极。纵观国内关于城市群的研究，大多以发展较为成熟的长三角城市群为研究对象，“长株潭”、“京津冀”研究热度也较高，对中原城市群的研究则相对较少。从内容上看，关于中原城市群的文献研究以定性研究较多，定量研究相对较少，以基于引力模型、强度流模型对城市之间经济联系测算为主（沙伏兴，2017）。

20世纪80年代以来，发达国家经济发展的显著特征之一就是生产性服务业逐步超越制造业成为经济增长的主要动力（张虎等，2017）。同时，实体经济的空心化、虚拟经济比重过重等使得发达国家纷纷实施“再工业化”战略，制造业再次成为发达国家发展重点。生产性服务业与制造业是现代经济发展之两轮，双轮驱动协同集聚才能避免“一条腿长，一条腿短”状态，摆脱中国全球价值链低端锁定（陈晓峰和陈昭锋，2014）。城市也纷纷提出产业结构由制造业单一驱动向制造业与生产性服务业双轮驱动转化的发展规划。而在单个城市拥挤效应凸显的现实情况下，突破行政区划限制的城市群空间范围为生产性服务业与制造业协同定位提供了更加广域的空间范围，有利于消除“挤出效应”对“互补效应”的冲击（陈建军等，2016）。

产业城市间协同、互动是城市群一体化的核心和实质。本文从“产业”和“空间”两个维度，以中原城市群制造业与生产性服务业为研究对象，对城市群内各城市制造业区位熵、制造业区位熵、制造业与生产性服务业的协同集聚系数进行了测算，并利用Arcgis软件对产业的空间分布特征和空间相关性进行了分析，为突破行政区划、从中原城市群空间范围进行产业空间结构调整、以空间结构调整带动城市群经济协调发展提供依据。

1  测算指标和数据来源

1.1 行业的界定

目前，国内外学者和机构关于生产性服务业细分行业的边界界定不尽相同，但对其产业内涵——主要满足其他产业的中间需求，并且具有专业性和知识性的特点，基本达成共识。本文以生产者服务业的产业内涵为根据，结合由2012年中国投入产出表测算出的服务业各细分行业中间需求率，将交通运输、仓储和邮政业（对应于《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）53-60二位数行业）、信息传输、软件和信息技术服务业（63-65）、金融业（66-69）、租赁和商务服务业（71-72）、科学研究和技术服务（73-75）界定为生产性服务业。制造业则相对简单，统计年鉴中明确将《国民经济行业分类》13-43二位数行业界定为制造业。

1.2 测算指标及数据来源

区位熵（LQ）是衡量產业地理集聚的重要指标。一些学者基于区位熵，利用两个产业在同一地区集聚的相对差异性构建了产业协同集聚指数（陈国亮和陈建军，2012;杨仁发，2013）。计算公式如下所示。

式中LQmk、LQsk分别表示k地区制造业和生产性服务业的区位熵，Pik表示k地区i产业从业人数，Pk表示k地区总从业人数;Pi表示全国i行业从业人数，P表示全国总从业人数。一般来说，LQ>1，说明该区域形成了一定程度的产业集聚，具有专业化优势。Coaggl取值在0-1之间，数值越大，说明产业协同集聚水平越高。

数据来源为2011-2018年《中国统计年鉴》、《河南统计年鉴》、《山东统计年鉴》、《安徽统计年鉴》、《山西统计年鉴》、《河北统计年鉴》和部分市统计年鉴。

2  中原城市群生产性服务业与制造业协同集聚分析

2.1 产业集聚

从制造业区位熵测算结果来看，2010-2017年中原城市群30个城市制造业区位熵①整体呈现增长趋势，说明自“十二五”以来，中原城市群各城市发展仍然以制造业为主，制造业发展速度大于地区经济增长速度。截至2017年，30个城市中共13个城市制造业区位熵大于1，除聊城外，其余12个城市地理位置较为接近，都集中于河南省辖区，城市群内圈，其中漯河最高，区位熵高达2.0985，济源、焦作次之，均大于1.8。辖属于山西、河北、山东、安徽的其他11个城市群外圈城市制造业区位熵普遍较低，大多在0.8以下（见图1）。部分城市如运城、长治等制造业区位熵甚至出现了较大幅度的下降，运城从2010年的1.1227下降至2017年的0.8451，下降幅度接近25%。

区别于制造业，2010-2017年，中原城市群生产性服务业地理集聚趋势不显著，只有不到半数的城市生产性服务业区位熵呈上升趋势。从数值上来看，30个城市仅有阜阳生产性服务业区位熵大于1，其它均低于1。郑州虽然地处城市群中心，生产性服务业集聚趋势显著，区位熵从2010年的0.8439增加到2017年的0.9978，提高了约18%，但其数值仍然低于1，生产性服务业专业化优势尚未形成。生产性服务业地理分布几乎与制造业相反，城市群内圈城市生产性服务业区位熵普遍较低，外圈城市区位熵相对较高（见图2）。从生产性服务业的行业结构特征来看，大多数城市生产性服务业较高的区位熵主要来源于金融业，如聊城和阜阳金融业区位熵分别高达2.2573和2.3980，而其生产性服务业细分行业区位熵均低于1。只有鄭州租赁和商务服务业、科学研究和技术服务形成了较为明显的地理集聚，2017年上述两行业区位熵分别为1.0678和1.2548。

2.2 空间相关性

基于Arcgis软件计算2010-2017年制造业和生产性服务业区位熵全局莫兰指数，由于篇幅所限，本文列出了2010和20172年的测算结果，如表2所示。

两行业莫兰指数均为正，说明制造业和生产性服务业存在空间正相关。从趋势上看2010年制造业区位熵Moran指数未通过5%的显著性检验，而2017年Moran指数对应P值仅为0.0101，通过了5%的显著性检验，表明在城市群范围内制造业空间集聚具有显著的正相关关系。对于生产性服务业，虽然其Moran指数增长明显，但都未通过显著性检验，说明生产性服务业集聚不具有显著的地理相关性。

2.3 产业间协同集聚

基于区位熵和计算公式（2），对2010-2017年制造业与生产性服务业协同集聚指数进行了测算。结果显示，中原城市群内圈城市大多数2010年协同集聚指数相对较高，超过半数的城市协同集聚指数超过0.8。但普遍呈下降趋势，除郑州、三门峡和信阳基本持平或存在小幅增长，其余城市均存在不同程度的下降，例如，周口协同集聚指数从2010年的0.9609下降到2017年的0.5927，下降幅达38%。这说明这些城市生产性服务业发展跟不上制造业发展速度，对制造业的发展无法起到良好的支持支撑作用。与之相关，中原城市群外圈城市协同集聚指数大多较高，且呈平稳或增长趋势。结合制造业与生产性服务业单产业集聚系数，这些城市两产业集聚程度相对差异较小，但大多属于低—低组合模式。（表2）

3  主要结论

通过对城市群各城市制造业、生产性服务业集聚、协同集聚系数、全局莫兰指数的测算，得出：①城市群内超过90%的城市制造业区位熵都存在不同程度的提高，以商丘为最，2017年为2010年的3.48倍;生产性服务业区位熵增长不显著，甚至有超过半数城市存在小幅下降。②制造业和生产性服务业区位熵都存在正的空间自相关，但只有2017年制造业区位熵通过了5%的显著性检验。③中原城市群内圈城市大多以制造业为主导产业，生产性服务业集聚速度不及制造业，两者差异增大，从而导致协同集聚系数变小。外围城市协同集聚系数比较平稳，但大多数属于低—低组合模式。

据此可以看出，虽然中原城市群总体发展良好，城市规模增长迅速，产业结构不断调整，但各城市之间的同质化比较严重，融合、协调关系尚未形成。内圈城市大多具有明显的制造业集聚优势，但生产性服务业集聚不显著，对制造业发展未能起到较好的支持支撑的作用。因此，要充分发挥城市群区域中心城市生产性服务业优势和辐射带动作用。特别是郑州，作为城市群中心，也是省会城市，具有发展生产性服务业，特别是知识密集型、技术密集型生产性服务业得天独厚的优势，目前其生产性服务业不论是从规模还是结构还看，与城市群内其他城市相比都已经具备有明显的比较优势。但其区位熵仍然小于1，离支撑本地、辐射周边还有一定的距离。外圈城市产业结构相对较为均衡，但不具备明显的优势产业集聚，属于低-低组合。如何结合本地资源禀赋和地缘优势，错位发展是城市发展亟待解决的首要问题。

注释：

①由于篇幅所限，文中未列出中原城市群30个城市2010-2017年生产性服务业区位熵、制造业区位熵、生产性服务业和制造业协同集聚指数数值，有兴趣的读者可以联系作者索要。

参考文献：

[1]豆建民，刘叶.生产性服务业与制造业协同集聚是否能促进经济增长——基于中国285个地级市的面板数据[J].天津财经大学学报，2016，4：92-102.

[2]沙伏兴.中原城市群空间相互作用研究[D].蚌埠：安徽财经大学，2017.

[3]张虎，韩爱华，杨青农.中国制造业与生产性服务业协同集聚的空间效应分析[J].数量经济技术经济研究，2017，2：3-20.

[4]陈晓峰，陈昭锋.生产性服务业与制造业协同集聚的水平及效应——来自中国东部沿海地区的经验证据[J].财贸研究，2014，

2：49-57.

[5]陈建军，刘月，陈怀锦.市场潜能、协同集聚与地区工资收入——来自中国151个城市的经验考察[J].南开学报（哲学社会科学版），2016，01：77-88.

[6]陈国亮，陈建军.产业关联、空间地理与二三产业共同集聚[J].管理世界，2012，4：82-100.

[7]杨仁发.产业集聚与地区工资差距——基于我国269个城市的实证研究[J].管理世界，2013，8：41-52.