京津冀制造业集聚的逆转问题研究

卜洪运，安 坛

(燕山大学 经济管理学院，河北 秦皇岛 066004)

一、 引言

一直以来，对于制造业集聚的研究多着眼于自然资源、市场化水平、运输成本、规模经济、对外开放度等因素。Kazuo Kadokawa通过对1997—2004年日本新建制造业工厂选址决策的问卷调查，发现日本存在一个产业集群[1]。Todd M，Schmit Jeffrey S. Hall利用纽约食品加工商的调查数据，通过有序logit分析显示，企业增长与重要的上下游市场状况有关[2]。ZHANG Q等从实证的角度对近年来FDI渗透与制造业地理集聚的关系进行了检验。通过建立静态和动态模型，可以控制由于可能的误差而产生的结果差异[3]。

国内关于集聚也有大量研究，刘宏曼研究了生产成本、集聚外部性、规模经济、运输成本、政府干预这五个方面对制造业集聚的影响[4]。何剑峰在研究中发现，市场化水平、运输成本、规模经济这三个方面均对制造业集聚程度有一定的影响[5]。刘军研究发现一个区域的市场规模程度越高，那么这个区域的制造业集聚程度就会越高，而当一个区域的工资成本和运输成本越高时，那么这个区域的制造业集聚度反而会越低[6]。王文峰研究发现，当一个区域的市场发展潜力大，产业的外部性高时，则这个区域的制造业集聚程度反而会低[7]。近些年来，互联网、交通、物流迅速发展,明显弱化了制造业对空间位置的依赖程度，制造业集聚的逆转问题逐渐被关注。刘金山认为工业互联网打通了全产业链环节，对制造业企业的区位选择造成逆转的影响[8]。马洪生认为物流业的发展会促进外围地区的制造业的集聚[9]。邓涛涛发现当不存在运输成本时，制造业企业的选址与空间位置无关[10]。尹希果和刘培森通过面板数据模型，研究了城市化、交通基础设施、对外开放度和信息化对制造业集聚的影响。结果发现，城市化对制造业集聚的影响为倒N型；交通基础设施为N型；对外开放度和信息化起到显著的作用[11]。贾兴梅和贾伟研究了1980—2011年间城市化水平对中国制造业集聚的影响，研究发现，随着东部沿海地区的城市化水平的提高，东部地区制造业集聚度在下降，而中西部地区随着城市化水平的上升，制造业集聚度也开始上升[12]。李雪松和孙博文通过面板数据的方法研究了高铁对制造业集聚产生的影响，研究结果发现，随着高铁水平的提高，制造业集聚度会先上升，然后集聚度上升速度会逐渐下降，最后会导致制造业集聚的扩散[13]。汪浩瀚和徐建军研究发现，国内外市场潜力、交通基础设施和市场化程度对制造业集聚水平有显著的正向影响[14]。

通过对制造业集聚的文献梳理可以发现，学者对于制造业集聚的研究主要着眼于制造业集聚对其他经济现象的影响、其他经济现象对制造业集聚的影响和对某一个地区制造业集聚度本身的研究，少有对制造业集聚的趋势研究。当一个区域处于中心—外围状态下，中心区制造业集聚度会不断升高，外围区制造业集聚度会降低。近年，随着互联网、物流和交通的快速发展，大大弱化了空间位置对制造业集聚的影响，在此背景下本文旨在探究在空间位置大幅度弱化的情况下，制造业集聚是否会发生逆转，即处于外围地区的制造业集聚度是否有可能上升而中心区的制造业集聚度下降，因此提出制造业集聚的逆转这一概念，以便于更好地开展研究。

二、 理论基础与研究过程

(一) 理论基础

关于产业集聚的研究，前人已经做了大量的研究，其中有很多理论已经较为成熟，虽然有些理论具有一定的时代局限性，但是对现在产业集聚的研究，依然有着十分重要的作用。通过对产业集聚相关理论的介绍，可以借鉴他们的研究思路与研究方法，同时为研究制造业集聚的逆转提供有力的理论基础。

1. 比较优势理论

研究任何问题都需要一定的前提假设，同样，古典经济学的研究有两个重要的前提假设，第一是对市场结构进行假设，要求市场结构是完全竞争的理想状态以及他的规模收益是不变的；第二就是完全不考虑货物在运输过程中的成本。在这样一种假设条件下，亚当·斯密、大卫·李嘉图和赫克歇尔一俄林这三位学者分别对产业集聚理论进行了研究，并形成了绝对成本论、相对成本论和要素禀赋说三种不同的理论。

2. 韦伯的工业区位论

随着时代的发展，工业水平的不断上升，人们对于工业的区位选择研究也逐渐重视起来，其中代表人物就是韦伯，他通过观察发现，工业生产过程中可能会用到许多原材料，比如空气，水等，这些材料他称为广布材料，这些材料很容易获取，不受区位的影响；而另一种材料，比如棉花、矿石，离产地越近越好，韦伯把这种材料称为特殊材料。

3. 新经济地理学

新经济地理学是最近发展起来的一门理论，主要代表人物是克鲁格曼。与古典经济学不同，新经济地理学的前提假设是以不完全竞争和规模报酬递增为基础，同时，打破了运输成本为零的研究思路并主要从以下两个方面进行研究，一是采用新的方法，对企业如何进行区位选择进行研究；二是引入空间因素来分析地区与地区之间的贸易。

(二) 研究过程

1. 制造业集聚的逆转的概念界定

在一个区域已经形成中心—外围模型情况下，制造业中心区集聚度不断上升，而制造业外围区集聚度会下降，现在由于互联网、物流和交通的迅速发展，使得外围区的集聚度上升，而中心区的制造业集聚度下降，这一过程，即被称为制造业集聚的逆转。

2. 制造业集聚的逆转发生过程推导

假设在a、b两个地区已经形成了以b地区为中心地区，a地区为外围地区的中心—外围模型。在a，b两地区，均存在两个部门：其中一个是在完全竞争的状态下，规模报酬不变的农业生产部门，产品均为同质品；另一个部门是处于不完全竞争状态，且规模报酬递增的制造业生产部门，产品均为异质品。农产品产量为CA，制造品产量为CB，u为制造品的支出份额。同时假设所有的消费者都有着相同的偏好。

首先对消费者行为进行分析，消费者的总效用函数可以表示为：

(1)

假设消费者偏好为不变替代函数(CES)：

(2)

其中，Ci为第i种产品产量，n为产品种类，ρ为消费者对于两地区所生产的制造品多样化的偏好程度，ρ越小，偏好程度越高。

令σ=1/1-ρ，σ代表不变替代弹性系数。PA代表农产品的价格指数，PB代表制造品组合的价格指数，其中Y代表当地消费者的总收入，那么消费者效用最大化的约束条件可以表示为PACA+PBCB=Y。其中，PB可以表示为：

(3)

在式(3)中Pi表示的是第i种制造品的价格，那么第i种制造品的需求函数可以表示为：

(4)

接下来求解消费者的效用最大化问题，可以通过构建拉格朗日函数求解，如式(5)所示：

(5)

解得：

(6)

将(6)式与(2)式联立求解，这样可以得到第i种产品产量为：

(7)

此时，企业将在a区和b区之间选择建立厂房，假设企业将分别投入两种成本，一种是固定成本F，另一种是可变成本txw(假设每一单位的产品产出需要t的劳动力，w表示员工工资，x为产量)。同时产品在a、b两区域之间运输时，存在冰山成本。具体来说，当有τ(τ>1)单位产品在a、b之间运输时，只有1单位产品可以到达目的地，有(τ-1)单位产品在运输过程中融化掉。

(8)

那么两地区的总需求量为：

(9)

企业在a地区生产i种产品的利润为：

(10)

企业生产是以利润最大化为目标，把式(9)作为当地市场利润最大化的约束条件，通过构建拉格朗日函数可以得到：

(11)

对Pi，Xi，λ分别进行求导：

(12)

(13)

(14)

联立(12)(13)(14)，解得：

(15)

将式(15)带入到利润函数的表达式(10)中，可以得到企业在a地区生产时的利润为：

(16)

当选择在b地区进行生产时，根据同样的推导过程可以得到在b地区进行生产时的价格和利润分别为：

(17)

(18)

这样可以得到企业在a地区和b地区分别进行生产时的利润差为：

(19)

在已经形成了以b地区为制造业中心，a地区为制造业外围的背景下，此时wa

Δπ=stτ-σ+sh

(20)

其中：s>0，t>0，h<0，可以模拟出函数基本图形如图1所示：

如图1所示：纵轴表示a、b两地区的利润差，横轴表示冰山成本。从图中可以发现，在B点时，a、b两地区利润差为0。在B点右边，代表的是冰山成本较高时，企业会选择在制造业中心区建立厂房，从而使得中心区制造业集聚度上升。而B点左边，表示的是随着互联网、物流和交通的迅速发展，冰山成本下降，在利润的驱使下，新增加的制造业企业会在a区建立厂房，同时也会使b区的一些企业迁移到a区。由于规模报酬递增，这使得a区的生产规模将会逐渐扩大，处于外围的a地区制造业集聚度上升，制造业集聚发生逆转。

当制造业集聚的逆转状态发生时，会使本来处于外围区a区的工人工资水平wa、居民收入水平Ya和建立厂房的固定成本Fa升高，a、b两地区的利润差逐渐降低，当在a、b两地区生产时的利润差为0时，制造业集聚的逆转达到均衡状态，a、b两地区实现制造业均衡发展。

3. 制造业集聚的逆转发生的原因分析

制造业存在一定的需求周期与生产周期，互联网、物流和交通的发展对制造业生产周期产生一定影响：首先是合同签订，互联网和交通的发展使签订合约的过程更加便捷，双方之间的交涉也更加方便，有时甚至不需要面对面，通过视频会议就可以解决，即便是双方会面也极为方便；第二是原材料采购，之前由于交通不方便，信息不流通，离原材料越近，优势更明显，但是当物流和交通条件极为发达的时候，离原材料的远近就不那么重要；第三是发运过程，发运过程更为便捷的情况下，在中心区和外围区没有明显区别。

除去互联网、物流和交通对制造业生产周期的影响外，还有成本和市场这两方面原因。在成本方面，互联网、物流和交通的发展使得无论是人力成本还是固定成本，外围区更有优势。在市场方面，由于现在信息的流通速度加快，可以借助互联网的力量来扩大自己的市场，即便是位置上处于偏僻地区，中心区和外围区的差距也在逐渐减小。

三、 京津冀制造业集聚的逆转分析

前文对集聚的逆转过程进行了推导，从理论上说明了制造业集聚的逆转是有可能发生的，下面从三个方面验证京津冀制造业发生逆转：首先分析京津冀区域制造业发展情况，其次对三地制造业集聚度进行验证，最后对京津冀地区制造业集聚的逆转程度进行测量，以判断京津冀地区制造业集聚的逆转程度。

(一) 京津冀制造业发展情况

如表1所示，在三地制造业人均产值中，天津市制造业人均产值最高，北京市次之，河北省最低。从总体趋势来看，京津冀制造业人均产值一直处于上升趋势，京津两地制造业人均产值增长速度相对河北省来说较为平缓，但是从总体水平上来看，河北省和京津两地依然存在很大差距。2017年，天津市制造业人均产值是河北省的2.5倍，北京市制造业人均产值是河北省的2.2倍。

制造业在岗职工平均工资中，北京市制造业在岗职工平均工资在三地一直处于最高水平，天津市紧随其后，但与北京市相差不多，河北省最低，而且与北京市、天津市差距较大。从总体趋势上来看，三地制造业在岗职工平均工资一直处于上升趋势，北京市近两年增长较为缓慢，天津市保持平稳增长速度，而河北省增长速度最快，三地之间的差距有缩小趋势。

在制造业职工人数方面，河北省制造业职工人数最多，北京市和天津市的制造业职工人数基本持平。从增长趋势来看，河北省的制造业职工人数一直呈上升趋势。天津市制造业职工人数在2011年上涨幅度较大，之后出现缓慢下降趋势，在2017年又有所回转。北京市制造业职工人数一直相对稳定，一直在100万人左右浮动。

表1 2008—2017年京津冀制造业发展现状

在高技术制造业R&D经费投入中，北京市最高，天津市次之，河北省最低，并且北京市高技术制造业R&D经费远远高于天津市和河北省。从总体趋势上来看，三地高技术制造业R&D经费处于增长趋势，北京市近几年增长速度有所减慢，天津市总体保持平稳增长，增长速度略高于河北省。

关于高技术制造业专利申请数，北京市高技术制造业专利申请数远高于天津市和河北省。从总体趋势上来看，北京市在2011年和2012年增长很快，之后有所下降。天津市在2014年之前处于增长状态，之后有所下降。河北省一直处于缓慢增长状态，跟京津两地有很大差距，近几年差距有所缩小。

通过对京津冀地区制造业五个方面的分析，可以发现，京津冀地区符合京津为制造业中心，河北省为外围的中心—外围模型，同时，从制造业发展的趋势来看，京津地区呈现出下降趋势，而河北省制造业发展呈上升趋势。

(二) 京津冀制造业集聚逆转情况验证

区位商是用来反映地区某行业专业化程度的工具，其表达的意思是一个地区某行业的总产值占该地区总产值的比重与全国(或所在区域)该行业的总产值占全国(或所在区域)所有行业总产值的比重的商数，可以用下面的公式来表示：

(21)

在公式中，i代表某一地区，j代表某一行业，Lij表示某一地区某一行业的总产值，LQij表示某一地区某一行业的区位商。

选取2008—2017年京津冀三地制造业数据，计算出三地的区位商结果如表2 ：

表2 2008—2017年京津冀三地制造业区位商

从总体来看，京津冀三地制造业区位商均大于1，可见三地制造业集聚度都较高，而京津两地制造业区位商明显高于河北省地区的区位商。从趋势上来看，京津两地区位商呈下降趋势，而河北省区位商从2014年以来呈上升趋势。

(三) 京津冀制造业集聚的逆转程度测算

逆转是一种趋势，要想对逆转的程度进行测算，没有直接的方法，但是可以从简单的事件入手，为方便理解，可以先举两个例子。例一，单一xx公司转亏为盈。公司由亏损，变成盈利，判断逆转程度，可以用公司现在的营业额，减去亏损时候的营业额，这是单一对象，随着时间的变化，营业额的变化，造成了逆转。再举一个例子，A选手比分逆转了B选手，如何判断比分逆转了多少，比如，十分钟前，A、B的比分为5∶7，现在，A、B的比分变为10∶8。那么A选手，在这十分钟的时间内逆转了多少分可以这样计算：(10-5)-(8-7)，也就是逆转了4分，如果这时候再给一个条件，全国选手，十分钟平均会逆转2分，则A选手在刚刚十分钟的逆转程度用4/2表示即可。

计算制造业集聚的逆转程度思路也是如此，制造业集聚的逆转，涉及到两个地区，中心区和外围区，涉及到两个时间点，逆转前和逆转后。以下是在区位商指数的计算方法上进行改进，得到的制造业集聚的逆转程度的计算公式：

(22)

通过表3可以看出，2008—2012年，京津冀地区制造业集聚几乎没有发生逆转，从2013年开始，京津冀制造业集聚逐渐发生逆转，也就意味着京津地区制造业集聚度降低，而河北省制造业集聚度上升。从逆转趋势来看，2013年到2017年制造业集聚逆转程度逐渐变大，而且逆转速度也越来越快。

表3 2008—2017年京津冀制造业集聚逆转程度

四、 京津冀制造业集聚的逆转影响因素分析

(一) 变量的选取

制造业的集聚和集聚的逆转是密不可分的，所以因变量京津冀制造业集聚的逆转程度记为Y1，河北省制造业的集聚程度记为Y2，京津地区制造业的集聚程度记为Y3。自变量主要选取以下几个方面：互联网发展水平、交通发展水平、物流发展水平、中心区和外围区的城市化发展水平差距、中心区和外围区的劳动力成本差距、中心区和外围区土地成本差距。

其中，互联网发展水平、交通发展水平、物流发展水平可以通过构建指标体系之后通过主成分分析法分别计算出京津冀地区的互联网繁荣指数、交通发展指数和物流发展指数作为自变量，分别记为X1、X2、X3；中心区和外围区的城市化发展水平差距可以用中心区城市化率减去外围区城市化率，记为X4，其中城市化率用当地的城镇人口除以总人口；中心区和外围区的制造业劳动力成本差距可以用中心区制造业人均平均工资减去外围区的制造业人均平均工资，记为X5；中心区和外围区土地成本差距可以用中心区房价减去外围区的房价，记为X6。通过对数据的整理、计算，得到下表4。

表4 因变量和自变量

(二) 模型平稳性检验

应用Eviews7.2软件检验所选变量是否存在单位根。结果如表5所示：在5%的显著性水平下，京津冀制造业集聚的逆转程度Y1，河北省制造业的集聚程度Y2，京津地区制造业的集聚程度Y3、互联网繁荣指数(X1)、交通发展指数(X2)、物流发展指数(X3)、城市化率差距(X4)、劳动力成本差距(X5)和土地成本差距(X6)均通过单位根检验。

表5 单位根检验结果

续表5

(三) 模型选择分析

首先选择应用Eviews7.2软件来确定面板数据模型形式。

第一步，在随机效应模型和固定效应模型之间进行选择。将京津冀制造业集聚的逆转程度Y1，河北省制造业的集聚程度Y2，京津地区制造业的集聚程度Y3作为被解释变量，互联网繁荣指数(X1)、交通发展指数(X2 )、物流发展指数(X3)、城市化率差距(X4)、劳动力成本差距(X5)和土地成本差距(X6)作为解释变量估计随机效应模型。检验结果如表6。

表6 霍斯曼检验结果

通过表6可以看出，霍斯曼检验结果中的Chi-Sq. Statistic项为138.75，P值为0.00，因此拒绝原假设，选择建立固定效应模型。

第二步，在固定效应模型和混合效应模型之间进行选择。将京津冀制造业集聚的逆转程度Y1，河北省制造业的集聚程度Y2，京津地区制造业的集聚程度Y3作为被解释变量，将互联网繁荣指数(X1)、交通发展指数(X2 )、物流发展指数(X3)、城市化率差距(X4)、劳动力成本差距(X5)和土地成本差距(X6)作为解释变量估计随机效应模型。检验结果如表7。

表7 似然比(LR)检验结果

从表7可以看出，似然比检验的伴随概率为0.00，因此拒绝原假设，需要建立固定效应模型。

第三步，在变系数模型和变截距模型之间进行选择。应用Eviews7.2软件估计变系数模型，得到变系数模型的残差平方和为S1=176726；估计变截距模型，得到变截距模型的残差平方和为S2=11945784，通过计算得到F值远远大于临界值，所以在5%显著性水平下拒绝原假设，应建立变系数模型。模型形式如下：

Yit=αi+β1iX1it+β2iX2it+β3iX3it+β4iX4it+β5iX5it+β6iX6it,i=1,2,...,6;t=1,2,...,10

其中，Yit表示区位商指数,ɑi表示截距项，β1i、β2i、β3i、β4i、β5i、β6i是模型的6个解释变量系数，X1it表示互联网繁荣指数、X2it表示交通发展指数、X3it表示物流发展指数、X4it表示城市化率差距、X5it表示劳动力成本差距、X6it表示土地成本差距。通过计算，得出最终结果。

(四) 模型计算结果

将京津冀制造业集聚的逆转程度Y1，河北省制造业的集聚程度Y2，京津地区制造业的集聚程度Y3作为被解释变量，将互联网繁荣指数(X1)、交通发展指数(X2)、物流发展指数(X3)、城市化率差距(X4)、劳动力成本差距(X5)和土地成本差距(X6)作为解释变量估计随机效应模型。应用Eviews7.2软件估计固定效应变系数模型。结果如表8。

表8 固定效应变系数模型分析结果

表8中，X11-X16代表Y1系数，可以发现，对京津冀制造业集聚的逆转起到正向作用的有互联网发展水平、交通发展水平、物流发展水平、劳动力成本差距和土地成本差距。其中影响程度最大的是土地成本差距，紧随其后的是物流发展水平，第三和第四分别是互联网发展水平和交通发展水平，其中劳动力成本差距虽然起到一定的正向影响，但是影响程度较小。对京津冀制造业集聚的逆转起到负影响的是城市化发展水平差距，随着城市化发展水平差距的变大，制造业集聚的逆转程度会越低。

表9 检验结果

表8中X21-X26和X31-X36分别代表Y2和Y3的系数，由Y2和Y3的系数大小可以得知，互联网发展水平、交通发展水平、物流发展水平、劳动力成本差距和土地成本差距对外围地区制造业集聚度有促进作用，而对中心区聚集度有抑制作用；城市化率差距对外围地区制造业集聚度有抑制作用，而对中心区聚集度有促进作用，进一步印证了实证结果。

五、 结论和建议

(一) 结论

文章提出了制造业集聚的“逆转”概念，从理论上推导了制造业集聚的逆转发生的可能性和发生制造业集聚的逆转的原因；利用区位商对京津冀地区制造业集聚的逆转程度进行了计算；最后，通过数据面板模型对影响京津冀制造业集聚逆转的影响因素进行了探究。

随着互联网、交通和物流的发展，合同签订、原材料的采购和发运过程更为便捷，市场受地理位置影响越来越小，物流成本在外围区趋于降低，促成了制造业集聚发生逆转，导致中心区的制造业集聚度下降，外围区制造业集聚度上升。

从对京津冀地区制造业发展现状和京津冀区位商的测量来看，京津冀地区符合京津为制造业集聚中心，河北省为制造业集聚外围的“中心—外围”架构，京津冀地区制造业集聚正在发生逆转；通过对京津冀制造业集聚的逆转程度的计算发现，从2014年以来，京津冀制造业集聚的逆转程度越来越高、逆转速度越来越快。

从实证的结果来看，影响京津冀制造业集聚的逆转的因素有：互联网发展水平、交通发展水平、物流发展水平、劳动力成本差距和土地成本差距。影响程度依次是土地成本差距、物流发展水平、互联网发展水平和交通发展水平；对京津冀制造业集聚的逆转起到负向影响的是城市化发展水平差距。

(二)建议

制造业集聚的逆转有利于资源的重新配置，使得中心区不会拥挤，同时，外围区也得以发展。互联网、交通和物流是影响制造业集聚的逆转的重要因素，为促进制造业集聚的逆转，提出以下建议：

(1)加快互联网与制造业的融合发展。首先，政府要加强引导，促进京津冀地区的制造业跨区域、跨行业融合；其次，制造业企业应尽快适应环境变化，积极引进新观念和新技术，把握住制造业发展的智能化、数字化和高端化。

(2)运输是企业之间的生产要素得以交换的重要途径，是货物之间能否顺利运输以及生产要素能否及时补足的保障。区域运输条件直接影响京津冀地区制造业集聚的逆转。因此，要完善京津冀地区的交通基础设施，优化三地的运输体系。

(3)加快制造业与物流业的联动发展，加强制造业和物流业之间的信息交流平台建设，优化制造业和物流业之间的资源配置。