重慶市制造業產業集群識別與特征分析

摘 要：產業集群的識別是進行產業集群相關研究的基礎。已有的產業集群識別方法用來辨認產業集群都存在一定缺陷，導致研究結果模糊、分類和統計標準不統一，使產業集群識別的有效性和可靠性降低。其關鍵在于產業集群缺乏統一識別標準。本文利用2008-2010年重慶市基本單位普查數據，選取重慶市制造業區位商≥1的18個產業門類，以及該產業企業數目≥90家為標準，進行產業集群識別，共識別44個制造業產業集群。結果表明：根據本文制定的識別標準，能夠識別制造業產業集群，并且每個產業集群具有明確的地理邊界和產業門類。文章最后部分對重慶市交通運輸設備制造業產業集群特征進行了歸納和分析。

關鍵詞：產業集群；區位商；制造業；重慶市

隨著經濟全球化的持續發展，產業集群已成為區域經濟發展研究與實踐的核心概念之一，并成為世界上引人矚目的區域經濟發展模式和產業發展的重要組織形式。實際上，不管是產業區、企業集群、專業區、新產業區還是產業集群，分別從不同的角度探討了特定區域形成的具有了競爭優勢的產業空間集聚現象。根據Porter（1990，1998，2000）的定義，產業集群是指一組處于特定產業領域，在地理上相互接近，由于具有互補性和相似性而彼此關聯的公司和相關機構。產業集群作為一種產業發展組織形式，科學運用集群模式制定發展戰略和政策能夠使國家或地區的經濟快速、持續增長；產業集群構成了經濟發展框架中極其重要的環節。

近年來，產業集群在國內發展速度非常快，并且分布極為廣泛，其中以北京市、天津市、廣東省和浙江省等為甚。產業集群是提高區域競爭力和創新，以及生產力環境的決定因素，而其實質是創新集群的概念，促進企業創新和升級，提高國家和區域競爭力。產業集群已經成為政府和企業認識經濟的新思維方式和促進經濟發展的政策工具，但目前關于產業集群的概念和識別方法較為混亂，其重要原因是缺乏可操作、實際性強、可靠性高的識別標準，目前國內已有較多關于產業集群識別標準的研究，但任然沒有根據其提出的標準進行集群識別的實踐。文章首先對產業集群識別方法進行綜述，以重慶市制造業為例，利用區位商法并結合2008-2010年重慶市基本單位普查數據進行產業集群識別的實證分析，以為決策者和政策制定者提供一種最優決策的途徑。

一、產業集群識別研究綜述

近年以來，國內外的研究大多是探討識別產業集群的方法和思路研究，雖然世界各國和地區均采用不同的產業集群識別方法和標準，但尚未達成共識。Martin認為產業集群有自下而上的區位商法和自上而下的產業法，并解釋了該方法的適用范圍；王發明運用空間基尼系數法對浙江產業集群進行識別界定；呂巖威、孫慧利用離差最大化和聚類分析對新疆產業集群識別研究；王今應用區位商法對國內汽車行業的產業集群進行了分析；孫慧、李小雙和李苑應用空間基尼系數、區位商，并結合主成分分析法對西北各省區紡織業的集聚度和競爭力進行了評價；劉增利用投入產出表對浙江產業集群進行了定量研究；李廣志、李同升等以區位商法和主成分分析法對陜西省產業集群進行了識別和選擇分析；張建華等綜合各種方法提出了一系列識別標準和建議，楚波、金鳳君總從定性和定量兩個方面對產業集群識別方法進行了評價。

國內外文獻中，識別產業集群的研究主要有兩種思路和八種辨認方法，其中辨認方法分別是：區位商法（LQ）、主成分分析法（PCA）、空間基尼系數法（G）、投入產出分析法、多元聚類分析法（MVC）、圖論分析法（GT）、望聞問切法和波特案例分析法。其中，區位商法和基于投入產出表主成分分析法、多元聚類分析法、圖論分析法用于中觀層面的分析，側重確定區域內主導產業和行業間的空間聯系；空間基尼系數法從宏觀和中觀表明整個產業中本土產業所占比重；波特案例分析法適用宏觀層面的分析，側重于國家競爭力要素分析，表1詳列了各種識別方法及其特點。

表1 產業集群識別方法及其特點

資料來源：根據參考文獻[1]，[7-9]，[18-20]整理

二、產業集群識別——以重慶市制造業為例

1.數據來源與方法

現階段國內關于產業集群的相關統計存在缺失，且尚無完整的產業集群識別方法和統計資料。本文數據主要來源于2011-2014重慶市和全國統計年鑒以及2010年重慶市基本單位普查數據，普查資料涵蓋了2008-2010年位于重慶市40個區縣5萬多個制造業基本單位，對每個基本單位普查收集了：單位名稱、單位地址、行業代碼、員工數量等。參照2011年國家行業分類標準，根據行業代碼可以識別不同類型行業的企業數。利用中觀層面產業集群的選擇采用區位商法（LQ），并結合法國學者Laine給定職業區內具有相似活動的企業層面數據來識別區域生產系統的方法，對重慶市產業集群進行識別和分析。

2.產業集群識別標準

Laine用給定職業區內具有相似活動的企業層面數據來識別地方生產系統，制定了四個標準：（1）專業化標準：LQ系數必須大于1；（2）企業數目：至少5家企業有同樣活動，且至少有5個雇員；（3）密度標準：每公里廠商的密度至少兩倍于法國的平均水平；（4）就業數目：至少有100位雇員與同一活動有關[6]。賀燦飛等總結了幾種定量識別產業集群的方法，但認為目前尚無一個完美的定量方法來識別產業集群，研究者需要根據實際情況選擇識別方法，定量方法可以在比較宏觀的層面來判斷區域（或地區）存在產業集群。

區位商LQ（location quotient）指某地區特定部門的就業人口（或產值）在該地區產業的總就業人口（或總產值）中所占的比重與全國該部門就業人口（或產值）在全國產業的總就業人口（或總產值）中所占比重之間的比值。區域i產業j的區位商計算如下：

其中：LQij為i地區j部門的區位商，LQ從中觀層面上研究一個特定區域中部門產業占有的份額與整個國民經濟該產業所占有的份額的比值，通過LQ可以確定區域的產業專業化程度和主導產業。當LQ>1時，說明i地區的j行業具有比較優勢，在一定程度上顯示出了該產業具有較強的競爭力，LQ值越大，該產業的專業化水平越高；當LQ=1時，意味著i地區的j行業供給恰好能滿足本區需求；當LQ<1時，說明i地區j產業的專業化水平低于全國，需要從區域外進口j產業的產品以滿足區域內的需求。

最終確定區位商和企業數門檻值，區位商作為識別產業集群的重要標準，一般認為LQ大于某個門檻值就意味著該產業在區域內具有比較優勢和專業化水平，只有這些產業才可能構成產業集群。區位商識別產業集群就是要確定LQ多大才足以形成產業集群，到目前為止并沒有公認的數值門檻，有一些研究把LQ>3，還有一些研究把LQ>1作為門檻；企業數的門檻值也沒有定論，如意大利以80家企業作為識別產業集群的標準。

本文嘗試性利用微觀普查數據和中觀區位商法識別產業集群，結合實際情況，最終本文以縣區該產業的就業區位商≥1，企業數≥90家作為辨識產業集群的標準。

3.產業集群識別結果

本文以該產業的就業區位商≥1，企業數≥90家作為辨識產業集群的標準。共識別產業集群44個，分布在重慶市25區縣，包括18產業門類（表2），根據該識別標準，萬州區有6個產業集群，具有產業集群數量最多。其中在重慶市44個產業集群中，“鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業”產業集群分布在12個區（縣），是形成集群最多的產業門類。

表2 重慶市優勢行業LQ值

數據來源：《中國統計年鑒》和《重慶市統計年鑒》（2011-2014）

三、重慶市制造業產業集群的特征分析

1.集群識別概況

根據本文制定的產業集群辨識標準，共識別集群44個，一共包含18產業門類，其中企業數最多的是沙坪壩區的鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業集群，達到895個，最少的是萬州區的非金屬礦采選業集群和武隆縣的電力、熱力生產和供應業集群，企業數分別為92和94。通過本識別標準識別產業集群可以看出在重慶市44個產業集群中業“木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業”；“家具制造”和“鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業”占主導地位，是該區域經濟發展的主導產業。

2.集群的空間分布特征

從空間分布上來看，產業集群分布具有較強的區域性，其中：沙坪壩區和九龍坡區的產業集群分布最為密集；渝東北地區

的萬州區的集群也較多；而渝東南地區的產業集群數量相對較少。主城區包括主城9主要城市區，共17個產業集群，其中以九龍坡區（6）和沙坪壩區（5）為主，占主城區產業集群的11個，平均集群密度為5.5個，是重慶市制造業集群密度最高地區。

渝西地區包括12個區縣，共擁有10個產業集群，其中永川區、大足縣、璧山縣各2個集群。這3個區縣共有6個產業集群，為渝西地區產業集群聚集區。

渝東南地區包括6各區縣，共計2個產業集群，主要分布以武隆縣的電力、熱力生產和供應業和秀山縣的黑色金屬礦采選業，為重慶市制造業產業集群密度最低地區。

渝東北地區共13個區縣，共擁有15個產業集群，其中以萬州區（6個）、涪陵區（3）、長壽區（2）為主要區域共計11個產業集群，平均集群密度為3.6個。

3.集群產業結構分析———以交通設備制造業為例

本研究以重慶市規模最大的制造業集群：交通運輸設備制造業集群為例，分析集群的結構特征。根據數據統計顯示：2013年交通運輸設備制造業在重慶市制造業的就業和工業總產值分別為：26.20%、29.30%。對比2011年數據雖三個指數均有所降低，但工業總產值依然每年以22%的比值增加，顯見交通運輸設備制造業在已成為支柱產業。全國范看，重慶市交通運輸設備制造業兩個指標在全國比重均保持在7.10%、6.70%，在全國該行業占有重要地位。首先從區域專業化程度來看，在核心產業中，摩托車制造業和汽車制造業在重慶市具有較強優勢，而在船舶、鐵路、航天航空和其他運輸設備制造業上相對較弱，但近年來發展迅速。其次，在次核心產業中，電子元器件制造業、電氣機械及器材制造業等，與電交通運輸設備制造業密切相關的配套產業在重慶市不具備優勢。

4.資源集約特征分析

首先，資源密集型產業集群主要集中在萬州區、奉節縣、永川區、秀山縣、南川區、長壽區、墊江縣、開縣等區縣，較而言之，資源密集型產業集聚度低于勞動密集型和資本密集型產業集群。其次，勞動密集型產業集群的分布與資源豐富程度、人口密度和地方產業基礎設施建設等相關，主要分布于萬州區、沙坪壩區、九龍坡區等區縣。萬州區的家具制造業；木材加工和木、竹、藤、草制品業；酒、飲料和制茶制造業發展迅速；沙坪壩區以民營企業為主體，聚集了家具制造業和紡織業等特色產業；涪陵區的農副食品加工業；九龍坡區的木材加工和木、竹、藤、棕、草制品業與家具制造業，都在相應產業集群中占有重要地位。最后，在資本密集型產業集群中，單位產品消耗成本所占比重較大，對技術、信息流通、勞動力素質和基礎設施建設等有著較高的要求。資本密集型產業集群主要集中在萬州區、涪陵區、沙坪壩區、璧山區、九龍坡區、江北區、渝北區、大渡口區等經濟發展水平較高的區縣。資本密集型產業集群中各行業的集中度高于勞動力密集型產業集群和資源密集型產業集群，汽車制造業；通用、專用設備制造業；鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業，在區域行業發展中承擔重要的帶頭作用。

四、結論與建議

從產業集群識別方法上來看，現有的研究多以定性和定量方式相結合，但任然缺少與區域實際情況相結合，使產業集群識別缺乏可靠性、有效性和真實性。文章旨在分析產業集群識別方法的基礎上，通過制定產業集群識別標準，識別了重慶市制造業產業集群并對其特征進行深入分析。結果表明：該方法對省域或市域范圍內產業集群的識別具有較好的可行性。現有研究主要采用基尼系數、投入產出表等識別產業集群，對產業集群的特征分析較少。要深化產業地理的研究，不但需要進行大量案例研究，同時業需要加強定量分析，充分利用和挖掘已經的定量工具，科學地制定集群識別標準。從集群的整體特征出發來識別產業集群，增強集群識別的準確性，使其更好的為區域經濟服務。

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