我国制造业升级的空间关联网络与区域协调发展新机制

纪玉俊 ， 张彦彦

一、引言

改革开放以来，在沿海地区优先发展的同时，区域发展不协调问题日益凸显。党的十九大报告指出，要“实施区域协调发展战略”，“建立更加有效的区域协调发展新机制”。制造业是国民经济的重要组成部分，李廉水等(2015)提出我国经济的高速增长，其动力来源于制造业发展[1]。我国制造业大而不强，与发达国家相比还存在较大差距，《中国制造2025》指出我国经济发展进入新常态，由于资源、环境约束，加之要素成本上升，制造业发展面临新挑战，制造业转型升级成为亟待解决的问题。因此，如何借助制造业升级推动区域协调发展就显得日益重要。

空间溢出效应是影响我国区域经济发展的重要因素(潘文卿，2012)[2]，空间因素在制造业的区位选择中凸显其重要性(王伟，2010)[3]，制造业升级空间关联关系的建立，可加强不同地区间制造业升级的空间关联，促进知识、技术、信息等从发达地区向欠发达地区扩散，从而更好发挥区域产业优势，加强区域分工，促进区域协调发展。有关制造业空间分布的相关理论为本文的研究提供了重要基础。目前学者对制造业空间分布的研究主要集中在三个角度，即区位理论、新经济地理学理论和马歇尔外部性理论。马歇尔外部性理论对制造业产业空间分布的解释具有重要作用(陈曦等，2015)[4]，赵增耀等(2012)基于新经济地理理论，构建空间门槛回归模型分析工业集聚效应[5]；毛琦梁等(2014)将新经济地理理论与比较优势相结合，研究制造业空间格局变动的影响因素[6]；韩峰等(2012)从马歇尔外部性与新经济地理两个角度综合分析我国制造业的空间集聚[7]，已有研究均表明空间因素在制造业的区位选择中占据重要地位。目前从空间角度研究我国制造业升级的文献，主要是研究影响因素的空间外溢性及因素本身对制造业升级的作用效果，如盛丰(2014)[8]、詹浩勇等(2016)[9]。从目前的研究来看，涉及制造业升级的文献不多，且从空间角度探讨制造业升级的文献主要是研究不同因素的空间外溢效应，并未直接分析制造业升级之间的空间关联关系。本文以我国制造业升级的空间关联关系为研究对象，通过社会网络分析方法进行分析，从整体网和个体网两个角度揭示我国制造业升级的空间关联网络特征及其网络效应，并从升级的空间关联角度分析我国区域协调发展的新机制。

二、社会网络分析方法与变量选择

(一)社会网络分析方法

1．网络结构特征

(1)网络整体特征指标。本文选择网络密度、网络关联度、网络等级度和网络效率来分析整体网络特征。

①网络密度可测度我国制造业升级空间关联关系的疏密，计算公式为：

Dn=L/[N×(N-1)]

(1)

其中Dn代表网络密度；L为网络中实际存在的关联关系数量；N为网络节点个数；N×(N-1)为网络的最大关系数。

②网络关联度反映网络结构的稳性和脆弱性，具体计算为：

(2)

其中C为网络关联度，取值范围为[0，1]；V代表网络中不可达的点对数。

③网络等级度测度各区域在网络中的支配地位，计算公式为：

(3)

其中H为网络等级度，取值范围为[0，1]；K为网络中对称可达的地区对数。

④网络效率测度网络中多余关联的存在程度，具体公式为：

(4)

E为网络效应；M为网络中存在的多余线的条数。

(2)网络个体特征。本文采用度数中心度、中间中心度和接近中心度指标来测度网络的个体特征。

①度数中心度计算公式为：

(5)

De代表度数中心度；n为网络中与某地区直接相关联的地区数目；N为直接相连的地区数目的最大可能值。

②中间中心度测度某地区处于其他地区“中间”的程度，具体公式为：

(6)

其中i、j、k是三个不同地区，bjk(i)=gjk(i)/gjk，gjk表示地区j和k之间存在的最短路径数目，j和k之间存在的经过i的捷径数目为gjk(i)，bjk(i)为地区i对j和k关联的控制力。

③接近中心度测度一个地区不受其他地区控制的程度，计算公式为:

(7)

其中dij为点i和j之间的捷径距离，即捷径中包含的线数。

2．块模型分析

块模型是按照一定的标准将网络中的各个行动者划分为几块，考察块内部及其相互之间的关系。块模型提供的信息是关于各位置之间的关系，即研究的是网络的总体特点。假设位置Bk上有gk个地区，gk(gk-1)为位置Bk内部可能存在的关系数，gk(g-1)为该位置各地区之间的所有可能关系，则该位置的总关系期望比例为：gk(gk-1)/gk(g-1)=(gk-1)/(g-1)，这一指标可作为网络位置内部关系变动趋势的评价指标，根据这一指标，基于关系的内容，可将空间关联关系划分为4种板块：主受益板块、净受益板块、净溢出板块和主溢出板块。

(二)变量选择与制造业升级空间关联关系构建

1．变量选择

产业升级是指产业结构的优化和产业素质与效率的提高，其关键在于技术进步；全要素生产率的增长率常常视为科技进步的指标，其来源包括技术进步、组织创新、专业化和生产创新等。基于产业升级的本质，本文参照孙早等(2015)的做法[10]，选取全要素生产率这一指标来衡量制造业升级。具体而言，以制造业固定资产净值和全部从业人员平均数作为投入变量，即资本和劳动；以制造业总产值作为产出变量，运用DEAP2.1软件计算全要素生产率，以测度制造业升级。

2．我国制造业升级的空间关联关系构建

运用社会网络分析法从整体网络和个体网络两个角度研究我国制造业升级中的空间关联网络。制造业升级的空间关联网络是以制造业升级的空间关联关系为研究对象。根据现有文献，测度空间关联关系的方法主要为引力模型(刘华军等，2015)[11]和 Granger causality检验(李敬等，2014)[12]。本文选择能测度我国制造业升级空间关联关系演变趋势的引力模型测度制造业升级的空间关联关系。根据郭源园等(2012)提出的两城市间吸引力的不对称性[13]，对引力模型进行修正，修正后引力模型为公式(8)。

(8)

其中yij为省份i和省份j制造业升级之间的引力；TFPi和TFPj分别为省份i和省份j的全要素生产率；kij为省份i在省份i和省份j之间全要素生产率联系中的贡献率；Dij为省份i和省份j省会城市间的球面距离。

根据修正的引力模型，计算出省际制造业升级的空间关联关系矩阵。以省际制造业升级空间关联关系矩阵的各行均值为临界值，引力若高于该临界值记为1，即省际间制造业升级存在空间关联关系；反之低于临界值记为0，即不存在空间关联关系。

3．数据来源

本文所有数据均来源于《中国工业统计年鉴》。2012年之后《中国工业统计年鉴》中缺少工业总产值这一指标，本文借鉴韦倩等(2014)的做法[14]，以1993—2012年的工业总产值为因变量，工业销售产值为解释变量估算2013—2014年的工业总产值；省际之间的地理距离以省会城市之间的球面距离表示，并通过MATLAB计算而得；1997年重庆成为直辖市，为方便计算，本文将1993—2014年四川省和重庆市的数据加总；鉴于西藏地区数据的缺失，予以剔除，最终采用1993—2014年29个省份的面板数据来进行分析。

三、区域协调发展新机制下制造业升级的空间关联网络特征

本文通过引力模型计算出我国制造业升级的空间关联关系，构建以省份为网络节点的制造业升级空间网络，进而从网络整体和个体两个角度分析我国制造业升级的空间关联特征及对区域协调发展的影响。

(一)整体空间网络特征

利用UCINET可视化工具Netdraw以2014年为例绘制了我国制造业升级的空间网络结构(图1)。由图1可知，我国制造业升级在空间上呈现较为典型的网络结构形态，即省际制造业升级在空间上是普遍联系的，不存在孤立的省份。

图1 2014年我国制造业升级的空间关联网络结构

1．网络密度

1994—2014年我国制造业升级的空间网络密度和空间关联关系(如图2)。由图2可知，1994—2014年我国制造业升级的空间关联关系基本稳定在200个左右，呈现微弱波动变化趋势，基本稳定在0.25左右；而我国制造业升级实际存在的关系数仅为206个，且网络密度最大值为0.2537，即我国制造业升级的空间关联紧密程度不高。这主要因为：在财政分权以及地方官员晋升锦标赛模式背景下，不同省份间的经济壁垒阻碍了要素的合理流动，使得省域间制造业升级无法通过要素的空间优化配置而实现联动；并且由于我国区域发展不均衡，基于专业化分工的角度，中西部地区应在发挥本地资源优势的基础上，同时接受东部地区的技术等生产要素的溢出，形成分工网络。此外，虽然网络密度越大，我国省际制造业升级之间的关联关系越密切，但网络密度的提高也许会使网络中冗余线增多，从而增加交易费用，并在一定程度上影响要素配置。因此，应将网络密度控制在适合范围，以优化省际间的要素空间配置，达到区域协调发展的目的。

图2 我国制造业升级的空间关联关系与网络密度

2．网络关联性

通过网络关联度、网络等级度和网络效率三个指标分析我国制造业升级的空间网络关联性。1994—2014年我国制造业升级的网络关联度为1，表明我国制造业升级存在较为明显的空间溢出效应，且网络自身是稳健的；1994—2014年网络等级度均为0.069，这说明我国制造业升级的空间溢出效应存在较多的对称可达地区，即省际间制造业升级存在较强的关联关系且相互影响；由图3可知，1994—2014年网络效应呈现微弱波动变化趋势，这表明我国制造业升级的网络效率较高，网络中虽存在一定数量的冗余线，但其在空间上的溢出渠道相对较少(1)本文借鉴刘华军等(2015)的分析，即网络效率越低，空间溢出渠道越多，关联网络结构越稳定。。综合考虑上述三个指标，本文认为由于存在制造业由东部向中西部大规模转移的现象(胡安俊等，2014)[15]，使得省际制造业升级具有明显的空间溢出效应，同时打破了相对森严的制造业升级空间关联结构，使得不发达省份由被动接受制造业升级的空间溢出效应，变为主动参与，加强了我国制造业升级的空间关联，这将有利于促进区域间的协调发展。

图3 我国制造业省际的网络等级度与网络效应

(二)个体网络特征

在研究整体网的基础上，利用中心性分析我国制造业升级的个体网络结构特征。通过测度点度中心度、中介中心度和接近中心度三个指标，分析我国制造业升级的个体网络特征，以揭示我国制造业升级空间关联网络的区域地位差异。表1为以2014年为例我国制造业升级的空间网络中心性分析的结果。

1．点度中心度

由表1可知，我国29个省份的点度中心度均值为31.773，高于均值的有19个省份，在制造业升级空间关联关系中，这19个省份与其他省份的关系较多。其中湖北的点度中心度最高，且与湖北省的制造业升级存在空间关联与空间溢出关系的有13个省份，这说明湖北在制造业升级空间关联网络中处于比较重要地位。但整体来看，我国29个省份的点度中心度普遍较低，应鼓励各省份与大部分省份建立空间关联与空间溢出关系。此外，甘肃、上海、吉林、黑龙江和新疆5个省区的点度中心度位于倒数前5名，上海点度中心度较低原因是其制造业转移以向江苏、浙江为主(于诚等，2014)[16]，而与其他省份的空间关联关系较弱，而其他几个地区受资源技术制约，且地理位置偏远。

表1 2014年省际制造业升级的空间网络中心性分析

省份点度中心度中介中心度接近中心度点出度点入度中心度排序中心度排序中心度排序北京5932.143142.9771349.12317天津5932.143152.9771449.12318河北6932.143161.3781851.85212山西8932.143171.3781951.85213内蒙古10435.71485.920752.83010辽宁11539.286510.887352.8309吉林4214.286270.0002738.35627黑龙江4214.286280.0002838.35628上海5621.429251.3742045.16126江苏51035.71495.300956.0008浙江6725.000230.2772645.90225安徽61139.28667.545657.1434福建8632.143181.0372247.45821江西71139.28672.6461549.12319山东8835.714103.5821257.1437河南91046.429212.157163.6361湖北61350.00019.758462.2222湖南61042.85744.3691157.1436广东9635.714111.6821650.90914广西8528.571200.4662346.66722海南8428.571210.4322545.90224四川10635.714125.2661057.1435贵州9632.143191.3432150.90915云南10435.714135.468851.85211陕西11946.429311.844260.8703甘肃4621.429260.4562446.66723青海4725.000247.599547.45820宁夏7628.571221.4041750.00016新疆103.571290.0002932.55829均值6.906.9031.773—3.777—50.558—

从点出度与点入度的结果来看，点入度、点出度的均值为6.9，高于点出度均值的省份有15个，而高于点入度均值的省份有14个。总体来看，点入度较高的省份其点入度一般高于其点出度，这样的省份对其他省份制造业升级的依赖性较强，而我国产业转移的梯度陷阱阻碍了点入度较高的省份产业的梯度转移；同时这些省份技术、人才等优势的存在，更能吸引其他地区技术密集型产业，使得这些省份的点入度一般高于其点出度。因此，我国应加强省际空间关联关系，改变部分省际间过分依赖现象，优化产业分工格局，引导产业梯度转移，同时应发挥大国效应，完善地方政府考核机制，加强区域合作。

2．中介中心度

由表1可知，中介中心度的均值为3.777，高于均值的省份有11个，这些省份在我国制造业升级中对其他省份起到一定的控制作用。其中中介中心度排名前三位的省份为河南、陕西和辽宁。河南省位于中部地区，承担起各省份制造业升级的桥梁作用，而且河南具有一定的成本优势和丰富的劳动力；陕西则关联东、中部地区与西部地区空间；辽宁处于东北部与其他省份的交界地带，得益于振兴东北老工业基地战略的实施，使其中介中心度较高。从中介中心度总体来看，处于控制地位的省份基本为生产成本相对较低的中部和西南部省份，这说明中部和西南部省份在我国制造业升级的空间关联中起到较为重要的中介作用。

3．接近中心度

根据表1的测算结果可知，我国29个省份的接近中心度均值为50.558，高于均值的省份有15个，这表明这15个省份处于中心行动者的地位。原因是这些省份具有成本优势以及较为丰富的劳动力资源，且其处于产业转移的交界位置。河南的接近中心度最高，即河南在与其他省份制造业升级的空间关联网络中较为接近，这与河南的地理、经济以及交通枢纽等因素有关；吉林、黑龙江和新疆的接近中心度最低，原因是这3个省份受产业发展水平以及地理位置偏远制约，在制造业升级网络中处于边缘行动者地位。

(三)块模型分析

在研究整体网分析和个体网络分析的基础上，本文采用CONCOR方法，以2为最大分割深度，0.2为集中标准，将我国29个省市划分为四个板块：也就是板块Ⅰ主受益板块，板块Ⅱ主溢出板块，板块Ⅲ净受益板块和板块Ⅳ净溢出板块。其中位于板块Ⅰ的省市有北京、天津、河北、山西、黑龙江、辽宁、吉林、河南和山东等9个省份；位于板块Ⅱ的省区有6个，即内蒙古、青海、陕西、新疆、宁夏和甘肃；江苏、湖北、浙江、上海、福建、江西和安徽7个省份位于板块Ⅲ；板块Ⅳ包括贵州、云南、湖南、广东、广西、海南和四川7个省份。运用块模型分析我国各省份制造业升级关联网络的空间聚类特征，具体结果如表2。

表2 制造业升级空间关联模块的溢出效应

板块接收关系数合计板块Ⅰ板块Ⅱ板块Ⅲ板块Ⅳ成员数期望内部关系比例(%)实际内部关系比例(%)板块Ⅰ4758092978板块Ⅱ13191461851板块Ⅲ2037472186板块Ⅳ18183372155

我国制造业升级的空间关联关系为200个，由表2可知，板块内部的成员间关系总数为136，占总关系数的68%；板块间关系为64个，占总关系数的32%，这说明板块内部具有明显的溢出关系，即制造业升级的空间关联与溢出效应主要来源于板块内部。其原因是：板块Ⅰ、板块Ⅱ、板块Ⅲ和板块Ⅳ，所代表的地区分别集中在环渤海地区、西部地区、长三角地区、珠三角地区及其临近省份，区域一体化战略的提出使这些地区制造业的发展主要通过以发达省份为中心辐射带动其临近省份的发展，但由于存在运输成本等因素的制约使区域间联系较少。此外地方政府行政因素、体制差异等也在一定程度上阻碍了我国区域间制造业升级空间关联关系的建立。

板块Ⅰ对其他板块的溢出关系为13，板块内部关系为47个，接受其他板块的关系为16个，实际内部关系比例大于期望内部关系比例，板块Ⅰ接收的关系数大于对其他板块的溢出，即板块Ⅰ为主受益模块；板块Ⅱ内部关系为19个，接受其他板块溢出的关系数为13，本板块对其他板块溢出的关系数为18，因此，板块Ⅱ为主溢出板块；板块Ⅲ发出关系为50个，其中板块内关系37个，接受其他板块的关系数为27，向其他板块的溢出关系数为6，且实际内部关系比例86%远大于期望内部关系比例的21%，这表明板块Ⅲ为净受益板块；板块Ⅳ对其他板块的溢出关系数为27，接受其他板块的关系数为8，该板块发出关系明显多于接收关系，且实际内部关系比例大于期望内部关系比例，即为净溢出板块。图4为我国制造业升级板块间的关联关系及其所扮演的角色。

前文已计算了2014年我国制造业升级中空间关联的网络密度为0.2463，为进一步研究板块间的关联关系，下面计算了板块的密度矩阵，并通过将板块密度矩阵中大于网络密度0.2463的记为1，反之记为0的赋值方法，得到像矩阵(表3)。由表3可知四大板块的制造业升级空间关联关系主要来自板块内部。北京与津冀产业互补现象明显，京津冀区域一体化战略的提出，使包括京津冀及其附近地区的板块Ⅰ内部具有较强的空间关联关系；板块Ⅱ主要包括具有成本优势的西部地区，且板块Ⅱ为主受益板块，西部地区虽具有资源禀赋优势，由于运输成本及自身能力结构等因素限制，使其不能吸引制造业在西部集聚(李娅等，2011)[17]；板块Ⅲ主要包括长三角及其附近地区，不仅存在自身板块内部制造业升级的空间关联关系，也接受板块Ⅳ的溢出效应；珠三角为中心辐射带动周围省份发展，这使主要包括珠三角及其周围地区的板块Ⅳ的空间关联关系主要来源于其内部。上述板块间的关联关系表明，制造业升级的空间关联网络的建立是实现我国区域协调发展的重要路径。

图4 我国制造业升级板块间关联关系

表3 我国制造业升级空间关联板块的密度矩阵与像矩阵

板块密度矩阵像矩阵板块Ⅰ板块Ⅱ板块Ⅲ板块Ⅳ板块Ⅰ板块Ⅱ板块Ⅲ板块Ⅳ板块Ⅰ0.6530.0930.1270.0001000板块Ⅱ0.2410.6330.0240.0950100板块Ⅲ0.0320.0000.8810.0820010板块Ⅳ0.0160.1900.3670.7860011

四、区域协调发展新机制下空间关联网络结构与制造业升级

在分析我国制造业升级空间关联网络特征的基础上，从整体网络结构和个体网络结构两方面分析其对我国制造业升级的影响，以此说明将其作为“建立更加有效的区域协调发展新机”抓手的必要性。

(一)整体网络结构效应

本文以全国制造业升级为被解释变量，以衡量整体网络结构的三个指标(网络密度、网络效率和网络等级度)为解释变量，考虑到1994—2014年我国制造业升级的网络等级度不变，为保证结果的准确度，最终本文选择网络密度和网络效率为解释变量，进行OLS回归(1)和(2)，回归结构如表4。

由表4可知，模型(1)中网络密度的系数为正，且通过10%显著性的检验，即网络密度的提高有利于我国制造业升级。原因是：网络密度的提高，省份之间的联系更加密切，有助于省际交流合作以及省际产业转移。东部地区可通过转移劳动密集型产业以应对生产成本的上升；同时为本地区中高端制造业发展提供有利条件；中西部在被动承接东部地区产业转移的基础上，可通过建立产业集群吸引东部地区产业转移(朱涛等，2013)[18]，同时承接劳动力、技术和管理经验等外溢的生产要素，以促进本地经济发展。鉴于此，通过鼓励省际产业间的交流合作，加强省际间联系，能够实现区域协调发展。

模型(2)中网络效率的系数为负且不显著，即网络效率对我国制造业升级虽有负作用但不明显。网络效率的降低意味着我国制造业升级空间关联网络中的连线增加，网络密度提高，使省际间的联系更为密切，这有利于省际技术、人才、管理经验等资源溢出，加快省际间产业转移，从而带动区域协调发展。同时，现阶段我国制造业升级的省际空间关联关系不多，且仅呈现微弱的变化，省际制造业升级虽存在空间溢出效应，但受我国省际制造业升级空间关联关系影响较少。基于此，我国应增强省际间的联系，加强网络稳定性。

(二)个体网络结构效应

以省际制造业升级为被解释变量，以测度个体网络结构效应的三个指标(点度中心度、中介中心度和接近中心度)为解释变量，通过构建静态面板数据模型分别进行回归，具体回归结果见表5。

由表5可知，点度中心度、中介中心度和接近中心度的系数为正， 且1%显著性水平下显著。

表4 整体网络结构效应的回归结果

被解释变量全国制造业升级模型(1)T-统计量(2)T-统计量常数-1.739-1.0891.6730.479网络密度11.392∗1.767——网络效率——-0.803-0.169

注：*代表10%水平上的统计的显著性

表5 省际制造业升级的个体网络结构效应回归结果

被解释变量省际制造业升级模型(1)(2)(3)常数项0.3106∗∗∗(0.005)-0.3518(0.179)0.9550∗∗∗(0.000)点度中心度0.0247∗∗∗(0.000)——中介中心度—0.0364∗∗∗(0.000)—接近中心度——0.0285∗∗∗(0.000)HausmanProb>chi2=0.0000Prob>chi2=0.0000Prob>chi2=0.0000FE/REFEFEFE

注：***、**和*分别代表1%、5%和10%水平上的统计的显著性，括号内为P值

由模型(1)可知，点度中心度的提高对我国制造业升级具有显著正向促进作用，原因是点度中心度的提高意味着省际间空间关联关系更为密切，形成诸如刘志彪等(2009)提出的总部经济“总部基地+制造基地”的模式[19]；而点度中心度较低的省份，通过加强与其他省份的空间关联关系，积极参与省际间的经济往来，带动区域协调经济发展。由模型(2)可知，中介中心度的提高有利于我国制造业升级，原因是我国制造业升级的空间关联网络中，中介中心度提高意味着对其他省份的控制作用加大，通过控制和引导省际间产业转移和要素配置，增强了本地区对其他省份制造业升级的空间溢出效应；中介中心度较低的省份，可通过与其他省份建立空间关联关系，承担起省际制造业升级中介作用。由模型(3)的结果可知，接近中心度的提高有利于我国制造业升级，这是由于接近中心度的提高会增强省际制造业升级之间的依赖性，有利于要素自由流动。

五、结论与启示

本文利用1993—2014年我国制造业的省际面板数据，分析了我国制造业升级的空间网络特征，进而从个体网和整体网两个角度研究我国制造业升级的空间关联网络，而不同区域间可借助空间关联网络，以更好实现区域协调发展，主要结论如下。

第一，1994—2014年我国制造业升级的网络密度和网络效率呈现微弱的波动变化趋势，即我国制造业升级的空间关系不高；网络等级度保持不变，即我国制造业升级的空间溢出效应并非等级森严，省际间制造业升级存在较强的关联关系且相互影响。

第二，点度中心度较高的省份对其他省份制造业升级的依赖性较强；河南、陕西和辽宁的中介中心度最高，在我国制造业升级的空间关联中起到了较为重要的中介作用；河南的接近中心度最高，即河南处于制造业升级的中心位置。

第三，从块模型分析结果可知，我国制造业升级的空间关联关系主要集中在板块内部，板块间虽存在溢出关系，但与板块内部溢出效应相比并不明显。第四，网络密度的提高有利于提高我国制造业升级的整体网络效应，网络效率的降低对其产生显著的促进作用；点度中心度、中介中心度和接近中心度对我国省际制造业升级具有显著的正向促进作用。

基于上述结论，加强我国省际制造业升级的空间关联关系，对协调区域经济发展，建立区域协调发展新机制，缩小区域差距具有重要的现实意义。为加强我国制造业升级的空间关联关系，我国应发挥大国优势，通过区域分工、要素配置等方式，协调区域经济发展；不同区域可借助制造业升级的空间关联网络进行合理的分工，引导制造业梯度转移，同时避免制造业空心化效应的产生；加强东中西部交通等基础设施建设，通过降低交易成本，为制造业转移提供动力；承接制造业转移的中西部地区应加强其承接产业转移的竞争力，由被动接受变为主动参与；深化区域分工，通过建立空间关联分工网络，增强中国制造业的整体实力；完善官员激励机制，健全地方政府间协作机制，消除地方保护、市场分割等现象，加强区域制造业的空间关联关系，进而实现区域经济协调发展。