中国制造业区域聚集及国际比较_论文

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1、中国制造业区域聚集及国际比较一、引　言有关产业区域聚集的研究是新经济地理学和产业组织学文献的重要内容之一，一直得到经济学家的广泛关注，并在20世纪90年代以来取得了快速发展(Krugman，1991a；Kim，1995；Hanson，2001)。经济学理论通常把产业区域聚集的原因主要归结为两方面，即区域间自然禀赋的差异性(Ohlin，1933)和产业区域聚集的外部效应(Marshall，1920；Henderson，1974；Krugman，1991b)，而外部效应又可以分为技术外溢、专业劳动力聚集、接近客户和供应商等。国际上近年来有关产业区域聚集的实证

2、研究发展很快。几篇有代表性的文献包括：Kim(1995)研究了美国自1860年至1987年间经济活动区域分布的长期变化趋势；EllisonandGlaeser(1997)优化了衡量产业区域聚集程度的指标体系；DurantonandOverman(2017)采用了接近精确的企业地理位置数据，在假设企业的区域分布是连续，而不是受到区域边际限制的基础上对区域经济的文献作了重要发展。22/22近年来，关于中国的产业区域聚集状况的研究也有很多，但得出的结论存在争议。例如：Young(2000)利用5个产业(农业、制造业、建筑业、运输业和商业)的数据发现中国的行业区

3、域聚集程度在1985—1997年呈下降趋势，而白重恩等(2017)则利用行业分类较细的2位代码行业数据(29个省、32个2位代码行业)研究发现在同一时期中国的行业区域聚集程度呈上升趋势。关于文献中对于中国行业区域聚集程度得出不同结论的原因，白重恩等(2017)认为过于粗糙的行业分类可能导致Young(2000)的结论出现偏差。在本文中，我们利用近一段时期(1998—2017年)更为细化的区域和行业数据(2861个县区、539个4位代码行业)进行分析，试图揭示中国行业区域聚集程度近期的发展趋势。研究中国产业区域聚集时借鉴西方的相关研究，并与发达国家产业区域

4、聚集的历史进程和现状进行对比，有助于我们理解中国产业区域聚的发展趋势和所处阶段。这方面，范剑勇和杨丙见(2002)以及范剑勇(2017)作了大量的工作。然而，Ellisonand22/22Glaeser(1997)表明传统上用于衡量产业区域聚集的指标(例如Hoover系数和Gini系数)没有考虑不同行业内企业集中程度的差别，这样计算出来的产业区域聚集程度即使在同一国家的不同行业之间进行对比也存在偏差。因此，我们在进行产业区域聚集程度的跨国比较时尤其应注意指标的可比性。本文利用细致的行业和区域分类，力争取得与国际上相关研究可比的指标，在比较时侧重于共同趋势

5、的发现，而不是绝对值的比较。关于解决不同行业内企业集中程度的差别可能导致的偏差，罗勇和曹丽莉(2017)做了有创见的贡献，他们首先使用EllisonandGlaeser(1997)的方法，利用行业数据对我国20个制造行业1993、1997,2002和2017年的聚集程度进行了测定。与罗勇和曹丽莉(2017)不同的是，我们使用了1998—2017年的全国制造业的企业级数据，完全符合EllisonandGlaeser(1997)方法对数据的要求，此外，我们对在这一时期内我国行政区划和行业分类的变化进行了仔细的核对、调整，提高了各年数据的可比性。在此基础上，按

6、照不同细分程度的行政区划和行业标准进行了反复计算，得出了稳健的结果，从而增加了本文结论的说服力。罗勇和曹丽莉(2017)分析了我国制造业聚集程度较长期间的变化和区域间的差别，而本文则对近期的趋势进行了详细分析，并就行业区域聚集和行业区域共同聚集进行了国际比较，二文相互补充，可以勾勒出我国制造业聚集程度变化更加全面的轮廓。22/22本文第二节描述数据及对数据进行的前期整理工作；第三节中，首先计算Hoover系数，并与现有关于中国行业区域聚集程度的文献进行衔接和对比。其次，借鉴EllisonandGlaeser(1997)创建的指标体系，用尽可能与国际上相关

7、研究近似的行业和区域分类计算中国1998—2017年的行业区域聚集程度和行业区域共同聚集程度，并通过与西方国家(主要是美国)的比较得出关于中国行业区域聚集程度和行业区域共同聚集程度变动趋势的结论；第四节是结论和政策性建议。　　二、数　据本文依据的主要数据是国家统计局1998—2017年工业企业数据库。该数据库采用自1998年开始启用的统计口径，涵盖了中国所有国有企业和年销售额500万元人民币以上的非国有企业，每年企业数目从16万家到19万家不等。相关数据项目主要包括企业所在区域代码(省、市、县和邮编)、行业代码、产值、职工人数等。一般而言，研究区域经济最

8、理想的数据是普查数据。然而，由于普查规模大，而且包括许多小企业，因此数据质量会受