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长三角地区工业分工合作及其经济联系研究

王春萌　罗胤晨

[摘 要]采用區位基尼系数、产业专门化指数、产业合作潜力模型、经济联系强度模型，测度长三角地区三省一市2012、2015、2018年的区域工业分工强度、工业行业专门化强度、省际产业合作潜力，探讨区域工业分工下的经济联系强度。结果表明：长三角地区工业行业空间集聚程度在提高，分工合作不断深化，但整体分布较为均衡，安徽、浙江优势行业数量较多，上海、江苏优势行业数量较少，已经形成分工格局。江苏-浙江、江苏-安徽的产业合作潜力和经济联系强度较高，而上海-安徽的产业合作潜力和经济联系较弱。三省一市合作潜力较大的行业集中在家具制造业，石油加工、炼焦和核燃料加工业，汽车制造业等行业。未来有必要充分发挥三省一市的产业优势，通过优势资源的强强联合深化工业分工合作，构造便捷高效的一体化交通网络，增强空间联系，积极培育战略性新兴产业，推动长三角地区迈入全方位、高水平协同发展的新阶段。
[关键词]工业分工;产业合作潜力;经济联系;长三角地区
[]F127 []A []1671-8372（2020）04-0014-08
Research on interprovincial industrial division，cooperation and its economic connections of the Yangtze River Delta
WANG Chun-meng1，LUO Yin-chen2
（1.Economics Teaching and Research Department，the Party School of the CPC Shandong Provincial Committee （Shandong Academy of Governance），Jinan 250014，China; 2. School of Economics，Rongzhi College of Chongqing Technology and Business University，Chongqing 401320，China）
Abstract：The regional Gini coefficient，industrial specialization index，and industrial cooperation potential model and economic connection intensity model are used to measure the regional industrial division intensity，industrial industry specialization intensity and interprovincial industrial cooperation potentiality of three provinces and one city of the Yangtze River Delta in 2012，2015 and 2018. The paper discusses the economic connection intensity under the regional industrial division. The results show that： in the Yangtze River Delta region，the spatial concentration of industrial industries is increasing and the industrial division and cooperation is deepening，but the overall distribution is more balanced. Anhui and Zhejiang have more advantageous industries，while Shanghai and Jiangsu have fewer advantageous industries，and a division of labor pattern has been formed. The industrial cooperation potential and economic ties between Jiangsu and Zhejiang，and Jiangsu and Anhui are relatively high，while those between Shanghai and Anhui are relatively weak. The industries with great cooperation potential among the three provinces and one city are furniture manufacturing industry; petroleum processing，coking and nuclear fuel processing industries; and automobile manufacturing and other industries. In the future，it is necessary to give full play to the industrial advantages of the three provinces and one city，deepen the industrial division of labor and cooperation through the combination of superior resources，construct a convenient and efficient integrated transportation network，strengthen spatial links，and actively cultivate strategic emerging industries，so as to push the Yangtze River Delta region into a new stage of all-round and high-level coordinated development.
Key words：industrial division; industrial cooperation potential; economic connections; the Yangtze River Delta
一、引言
在斯密绝对优势理论基础上，比较优势理论、要素禀赋论、新贸易理论、生命周期理论等逐渐发展起来，有关区域工业分工合作的研究成果日益丰富。从研究主题看，既有专门研究工业分工的内容，包括分工水平、分工阶段、分工问题、分工路径等;也有将工业分工与合作结合起来进行研究的内容，从分工合作的机理、演化、动力等多角度展开。从分工合作带来的经济效应看，Batisse认为在特定地区，产业多样性和竞争性有助于经济增长，而产业专业化阻碍经济增长[1]。从测度分工合作的方法看，从Hoover地方化系数到E-G指数再到Krugman指数，定量测度的热潮经久不衰。国内通常根据研究的实际情况选择合适的定量方法，如楚明钦基于生产性服务业与装备制造业融合现状，利用区位熵及构建计量模型的方法综合分析长三角产业区域分工与合作[2]。随着区域产业分工合作定量测度研究的深入，学者们对分工合作的动力机制有了更深刻的认识，如毕学成等通过分析江苏省制造业转移过程与机理，指出经济转型、承接地经济发展水平、地理距离、政府政策等影响制造业分工与省内转移[3]。目前相关研究已经突破一个国家或一个区域，延伸到全球范围，这也是顺应全球化趋势的积极反应。比较有代表性的研究是Dicken、Marin等通过研究跨国公司、欧洲价值链重组等，认为企业在全球扩展，逐步形成新产业分工模式[4-5]。
从20世纪50、60年代城市逐渐兴起后，伴随产业分工合作的加深，商品流联系、资本联系、公司联系等各类经济联系日益紧密，国际多采用引力模型、赖利模型、潜力模型、威尔逊模型等反映经济联系，国内主要关注企业联系、经济联系强度、经济联系方向、交通通达性、经济联系网络等内容。从研究区域看，长三角地区获得较多关注，如康倩运用投入产出法计算长三角城市群产业影响力和感应度，并据此测度产业空间联系强度[6]。除此之外，还有一部分研究是基于长三角地区产业分工合作及经济联系，提出促进一体化空间分工合作与联系的发展措施，如积极跟进科技发展及消费的新动态，促进国土空间的有序开发与保护等。
长三角地区是我国参与全球经济竞争的综合实力最强、与其他经济体交往最密切的区域之一，且在区域合作联系方面已经进行了许多先导性的尝试和实践，但随着时间发展，存在于长三角地区的资本流动和经济发展条件差异逐渐凸显，而关于长三角地区的分工合作及经济联系研究仍局限于省域内城市或江浙沪之间，考虑安徽的较少，也較少将产业分工合作及经济联系作为一个整体进行研究。在世界经济版图中，长三角地区占据重要的一席之地。在区域一体化发展方面，长三角地区始终被寄予厚望。尤其是随着《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》的正式出台，长三角地区一体化进入实质推进阶段。在此背景下，本文以上海、江苏、浙江、安徽三省一市作为研究区域，采用定性和定量相结合的分析方法研究长三角地区的工业区域分工强度、工业行业专业化强度、省际产业合作潜力、经济联系强度等，进而提出针对性的改善策略，以期为推进长三角地区高质量一体化发展提供一些参考和借鉴。
二、研究区域概况、研究方法与数据来源
（一）研究区域概况
根据《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，本文选择上海、江苏、浙江、安徽三省一市的空间范围作为研究区域。长三角地区面积约为35.71万平方公里，占全国国土面积的3.72%，2018年人口为22356万，约占全国总人口的16.15%，GDP为211479.24亿元，约占全国GDP总量的23.49%。作为我国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，长三角地区肩负着创新引领、优化发展及建立更加有效的区域协调发展新机制的重任。
（二）研究方法
1.区位基尼系数
测算产业集聚和地理集中程度时，常采用区位基尼系数，取值范围为[0，1]。结果为0时，行业的地区分布完全均等;结果为1时，行业的所有生产活动完全集中。
式（1）中，     、   为  产业在   省、 省的产值，     为长三角地区  产业总产值，  为研究的子区域数量，  为  产业在各子区域的比重均值，经计算确定
2.产业专业化指数
产业专业化指数与区位基尼系数形成有效互补，能够展示产业的区域专业化生产状况及区域分工的基本格局。
式（2）中，   、   分别为  地区   行业产值、  地区工业行业总产值;   、  分别为长三角地区   行业产值、长三角地区工业行业总产值。若计算结果大于1，说明   地区   行业专业化程度较高，具备优势;反之则专业化程度较低，缺乏优势[7]。
3.产业合作潜力模型
产业结构通常包含产值结构和就业结构，区域间产业结构的差异能够直接推动产业联动，可采用产业合作潜力模型测度省际产业合作潜力系数         [8]。
式（3）中，  取值为1、2，   、   表示   、  两地区某产业产值占大区域此产业产值的比例;、表示  、  两地区某产业从业人员占大区域此产业从业人员的比例，   表示  、  间的距离，取直辖市或省会城市间的综合距离，   为权重系数，根据产业转移规律，多取     、    中的较小值[9]。
4.经济联系强度模型
地区工业分工合作能够带来经济联系强度和特征的变化，经济联系强度模型可以显示地区内省市的交互辐射能力和接受辐射的程度，基本公式为
地区的质量，  为引力衰减系数，一般取值2。因为专业化生产合理的区域产业互补效果更加明显，更具有吸引力，所以在考察经济联系时需要考虑分工合作情况，基于此，结合李久林等的研究修订经济联系强度模型为[10]：
式（4）中，  为Krugman指数，其计算公式见式（5），字母内涵见式（2），取值范围[0，2]，数值越大，说明地区的专业化程度越高。   越大，说明经济联系越强;   、   为   、   两地区的建成区面积;     两地区的GDP值;   为   、   两地区的综合距离。
（三）数据来源
本文原始数据主要来源于长三角地区三省一市的统计年鉴，研究的时间段为2012—2018年。选择2012年作为研究的起始年，在于自2012年起，三省一市均按照《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2011）对工业行业进行分类，能够确保指标统计口径的一致性。研究对象为年主营业务收入2000万元以上工业企业（即规模以上工业企业）总产值，按现行价格计算。根据统计年鉴里工业门类中的行业分类，选择三省一市均独立统计的工业行业，具体包含33个行业（见表1），并根据2017年《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2017）设置行业代码，如农副食品加工业的行业代码为C13。
三、结果分析
（一）工业区域分工强度
通过区位基尼系数的计算可以把握长三角地区工业行业的分布态势（见表1），将、作为划分行业集聚度低、中、高态势的依据，2012、2015和2018年长三角地区工业行业的平均区位基尼系数依次为0.334、0.342、0.359，均处在[0.3，0.4]，整体分布较为均衡。2018年高集聚度的产业包括采矿业、农副食品加工业、纺织业等11个行业，属于长三角地区的优势产业。采矿业、化学原料和化学制品制造业、化学纤维制造业、黑色金属冶炼和压延加工业等行业对资源需求度较高，自然资源的非均衡分布导致特定产业出现集聚。铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，仪器仪表制造业3个行业属于技术密集型产业，对区域的工业基础、技术水平、相关配套有较高要求，所以呈现在特定区域集聚的现状。农副食品加工业，纺织业，纺织服装、服饰业，木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业等行业相对集聚，主要与这些行业使用的原料密切相关，长三角地区是重要的粮食、棉花、木材产区，因此这4个行业在原料产地集中布局。
2012—2018年，三省一市工业行业总体区位基尼系数持续提升，工业行业空间集聚程度在提高。其中，废弃资源综合利用业，金属制品、机械和设备修理业的变动幅度排在前两位，区位基尼系数提升幅度分别为0.121、0.13。第三位是食品制造业，提升0.079。第四位是酒、饮料和精制茶制造业，提升0.064。说明长三角地区这几种优势产业正在逐步形成。而计算机、通信和其他电子设备制造业，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业，其他制造业，家具制造业等行业出现下降，且降幅较大。这4个行业非均衡发展的程度较为强烈，主要在于三省一市都高度重视“互联网+”、大数据、云计算、人工智能，普遍发展了与之相关的计算机、通信和其他电子设备制造业。皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业分工的深化在于行业的技术含量不高，消费市场较为分散，生产厂商根据市场定位和分布展开分割生产。而其他制造业、家具制造业等行业趋于分散主要与运输成本较高存在直接关系。
（二）工业行业专业化强度
根据式（2）得出2012、2015、2018年长三角地区的产业专业化指数（部分结果见表2），测算工业行業专业化强度。2012—2018年，三省一市16个行业专业化水平提高，17个行业专业化水平降低。上海、江苏的工业行业专业化强度持续提升，而浙江持续下降，安徽有升有降。2012年，长三角地区产业专业化指数平均值为1.059，2015年为1.061，2018年为1.062，虽然逐年略有提高，但工业化强度整体偏低，徘徊在1附近，变化幅度较小。说明工业行业整体分布较为均衡，已经形成分工格局。2012年，上海、江苏、浙江、安徽产业专业化指数平均值分别为0.999、0.876、1.143、1.222，2015年分别为1.005、0.877、1.126、1.240，2018年分别为1.040、0.886、1.107、1.218，工业行业专业化强度排序依次为安徽>浙江>上海>江苏，安徽最高，江苏最低。从产业专业化指数超过1的行业数量来看，2018年，上海、江苏、浙江、安徽依次是10、11、17、16个，说明浙江、安徽优势工业行业数量相对较多，而江苏、上海优势工业行业数量相对较少，与工业行业专业化强度排序结果一致。
同一省市的不同行业和不同省市的同一行业，产业专业化指数都存在差异。以上海为例，文教、工美、体育和娱乐用品制造业的专业化指数由2012年的1.086降至2018年的0.771，降幅为0.315;而金属制品、机械和设备修理业由2012年的2.845升至2018年的4.887，增幅为2.042。2018年，上海的金属制品、机械和设备修理业专业化指数最高，采矿业专业化指数最低，两个行业的专业化指数差为4.861。江苏仪器仪表制造业专业化指数最高，金属制品、机械和设备修理业专业化指数最低，两个行业的专业化指数差为1.173。浙江家具制造业专业化指数最高，采矿业专业化指数最低，两个行业的专业化指数差为1.753。安徽采矿业专业化指数最高，化学纤维制造业专业化指数最低，两个行业的专业化指数差为4.389。行业专业化指数差从大到小依次为上海、安徽、浙江、江苏，说明上海、安徽的工业行业专业化水平较高，与其他地区的区域分工程度较低，而浙江、江苏的工业行业专业化水平较低，与其他地区的区域分工程度较高。无论是从行业路径还是区域路径去考察，三省一市都表现出工业行业总体分布比较均衡，区域分工不断深化的现状，但发展存在差异，主要表现在工业行业的区域分工愈发细化。如浙江、江苏的非金属矿物制品业及汽车制造业的专业化水平较低，这与两省加强智能制造，推动建设资源节约型、环境友好型社会是紧密联系的。此外，在某些地区某些产业出现集聚趋势。如安徽受到矿物资源较强的专业化带动，采矿业，非金属矿物制品业，有色金属冶炼和压延加工业等工业行业的专业化水平较高，以及处在长三角地区最西部的区位差异，导致其与另外两省一市的产业结构差异较大。
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[责任编辑    张桂霞]
[基金项目]国家社科基金项目（18CJL031）;山东省党校（行政学院）系统年度课题（2020SH010）
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-全文完-