文章编号：1000 - 8462（2010）02 - 0263 - 05
中国东南沿海制造业集聚过度及其
生产要素拥挤实证研究
唐根年，沈 沁，管志伟，徐维祥
（浙江工业大学 经贸管理学院，中国浙江 杭州 310023）
摘 要：采用产业区位基尼系数、空间分散度指数、MHHI系数、产业规模指数衡量中国制造业空间集聚程度，计
算结果表明 1980—2007年中国制造业空间集聚程度呈总体上升态势，并存在明显的“东倾”特征。通过生产要
素投入—产出趋势分析研究，发现并非所有制造行业生产效率与产业聚集度成正相关，东南沿海一些制造业空
间聚集过度，生产要素拥挤现象明显，生产要素配置存在输入剩余和输出亏空。数据包络分析结果显示：减少生
产要素配置输入（剩余）、改进生产要素配置比例，不仅可降低生产成本，同时可通过提高劳动生产率从而改善
生产效率，从而达到生产要素的合理配置的目的。研究结果对当今中国区域产业结构调整、东南沿海产业转移
等具有实践启示和理论指导作用。
关键词：制造业；集聚过度；生产要素拥挤；数据包络分析
中图分类号：F062 文献标识码：A
1 问题的提出
在世界经济版图上，因产业集聚成就的“经济
马赛克”现象成为经济学家和地理学家共同关注的
重要研究领域，特别是 1990 年代末 Michael E.
Porter 从创新和竞争力角度对产业集聚展开的研
究，认为产业集聚是提高国家和区域竞争力的重要
途径之一，引起了国内外学术界和政府的极大关
注，并由此形成了产业集聚理论研究的第三次高
潮，国内外学者对全球各地产业集聚的存在性检验
进行了大量的实证研究 [1- 6]（Krugman；Henderson；
Ellision&Glaeser；Amiti；梁琦；文玫；魏后凯），不少学
者从不同的视角对中国制造业产业空间集聚的总
体态势进行了深入的研究，张文彬利用 1988—2003年
我国制造业数据研究发现我国绝大多数制造行业
地理集中度上升，主要集中在东部沿海省市[10]。王业
强等[8]，杨洪焦等[8]学者的研究也得出类似的结论。
胡佛（Hoover）的产业集聚最佳规模论认为产业
集聚区域是一种规模经济区域，就任何一个产业而
言，在一定区位上集聚的企业太少，其集聚规模太
小，不能达到集聚产生的最佳效果；反之如果集聚
的企业太多，则可能由于某些原因使得集聚区域的
整体效应下降；新经济地理家 Krugman利用产业规
模报酬递增来解释产业集聚所带来的经济效应[4]。
但是，无限制的产业集聚只会导致产业集聚过度，
产业集聚过度意味着产业集聚效率的不经济性，即
“生产要素拥挤效应”。
所谓“生产要素拥挤效应（Congestion）”，是指在
特定生产条件下一种或多种投入要素增加到一定
程度时, 由于投入过多造成生产阻塞而导致产出降
低的现象。生产要素拥挤问题最早由获得诺贝尔经
济学奖的美国学者 McFadden于 1978年在研究生
产理论中等产量线出现后弯现象（backward bending，
即伴随某一投入要素增加产出降低）时作为一个边
界情况提出,泛指所有生产要素,包括非流动性资产
或非实物生产要素配置不当形成处置能力降低的
“拥挤”现象。其后有关学者如 Paul W. Bauer通过一
些案例证明了拥挤现象的普遍存在性[5]。
2 中国制造业空间集聚态势及“东倾”特征
中国制造业空间集聚总体态势
衡量产业空间集聚程度的指标有多种[6]（本文参
考王业强等人采用区位基尼系数、空间分散度指数
（Spatial Separation Index—SP指数）、赫芬达尔指数
（MHHI Index )反映 1980—2007年中国制造业产业
空间集聚程度，从图 1可以看出，自 1980—2007年
中国制造业产业空间集聚程度总体上呈现稳步增
长趋势。
收稿时间：2009 - 11 - 18；修回时间：2010 - 01 - 18
基金项目：国家自然科学基金项目（编号：70773105）和国家自然科学基金项目（编号：70872100）联合资助。
第 30卷第 2期 经 济 地 理 ，
2010年 2月 ECONOMIC GEOGRAPHY Feb.，2010
判断制造业空间集聚过度与否的关键在于制
造业产业的经济效益是否随着其产业空间集聚程
度提高而增加，即如果某一制造业产业利润随着该
产业空间集聚及其产业规模的提高而出现负增长，
那么该产业空间集聚是非经济的，存在集聚过度。
集聚过度型制造业生产要素拥挤及其合理配
置问题在理论上可解释为一个具体的数学规划命
题，设有 n个决策单位（DMUj）, 每一个决策单位
（DMUj，j = 1，…，n）拥有 m个不同的投入项（Xij，i =
1，…，m）和 s个产出项（Yrj，r = 1，…，s）；Ur、Vi分别
代表第 i投入项与第 r产出项之权重；hjo表示 DMUj
相对效率值；ε为非阿基米德系数。显然，总输入越
小总输出越大则 DMUj的效率越高。DMUj效率由下
列数学规划模式来求解：
Maxhjo =
s
r = 1
ΣUrYrjo
m
i = 1
ΣViXijo
.
s
r = 1
ΣUrYrj
m
i = 1
ΣViXij
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥≥
≥
（1）
式（1）为分数规划模式，不易求解，为此，可经
Chames—Cooper变换将之转换成等价的线性规划
（Linear Programming）模式。其投入导向模式（令投
入项的加权组合值为 1，使得产出项的加权组合值
为最大）如下：
Maxhj0 =
s
r = 1
ΣUrYrj0
.
m
i = 1
ΣViXij0 = 1
s
r = 1
ΣUrYrj -
m
i = 1
ΣViXij ≤
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
0
（2）
为了便于检验 DEA的有效性及了解要素使用
效率，一般以对偶模式来求解。将式（2）转化为：
Minhjo = θ0 - ε
m
i = 1
ΣSijo- +
s
r = 1
ΣSrjo+≥ ≥
.
n
j
Σλj Xij - θ0Xijo + Sijo- = 0
n
j = 1
Σλj Yrjo - Srjo+ = Yrjo
λj ≥ 0，Sijo
-
≥ 0，Srjo
+
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥
≥≥
≥
0
（3）
式中：S-、S+为加入的松弛变量，S- 为未利用资源变
图 1 中国制造业空间集聚演化趋势
The spatial agglomeration trends of manufactur ing
industr ies in China
注:图中(a)、(c)、(e)是使用各年制造业总产值计算得出的；(b)、(d)和(f)
均是使用各年从业人员数计算得出的。资料来源：1980—2007年工
业统计年报。
中国制造业空间集聚“东倾”特征明显
图 2为中国各地区 2007年制造业产业总体规
模（固定资产、就业劳动力、总产值）地理分布特征
图，清楚地表明就制造业总体而言中国制造业空间
集聚“东倾”特征明显。
以我国现行《国民经济行业分类》（GB/T4754-
2002）中 28个二位数据制造业行业为基础，分析各
地区 28个二位数制造产业规模水平及其前五位地
理集中度分布情况（表 1），中国 28个二位数据制造
业行业地理集中“东倾”特征更明显。
3 东南沿海制造业空间集聚过度及其生产
要素拥挤
制造业空间集聚过度及其生产要素拥挤判断
主要思路
SSS!"#$%&’()*+,
SSSS
SSS
SSSS
SSS
SS
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SS
SS
图 2 2007年中国各地区制造业产业总体规模地理分布特征图
The geographic distr ibution map of manufactur ing industr ies in China in 2007
264 经 济 地 理 第 30卷
第 2期 唐根年，沈 沁，管志伟等：中国东南沿海制造业集聚过度及其生产要素拥挤实证研究 265
量数值，S+为产出不足变量数值；λ为特征值；θ0为
效率系数。将数据代入式（3），可得到一组（θ0 *，λ*，
S-，S+），据此进行以下判断：
当 θ0 = 1，且 S- = 0、S+ = 0，则称 DMUj为 DEA
有效，表示决策单元 DMUj0的生产活动存在技术有
效和规模有效。从技术的角度来看，各种资源得到
了充分的利用，获得了最大的输出结果。
若 θ0 < 1，则称 DMUj为 DEA无效。如果某个
Si- > 0, 则表示第 i种输入指标有 Si- 没有被充分利
用；如果某个 Sr+ > 0,则表示第 r种输出指标与最大
输出值还有 Sr+的不足。
当 DMUj未达到最适境界，可籍差额变数做如
下调整：
X赞 ij0 = θ赞 0Xij0 - Sij0
- *
Y赞 rj0 = yrj0 + Srj0
+*
!
#
#
##
"
#
#
##
$
（4）
式中：Xij0，Yrj0为无效率的投入产出，X赞 ij0，Y赞 rj0为
DMUj0在生产可能的前沿面上的投影，即转变成有
效时的投入、产出；Sij0
- *
，Srj0
+*
是为达到有效时而减少
的投入与增加的产出。
对于无效率的 DMU，我们不妨设ΔXij0 = Xij0 -
Y赞 rj0；ΔYrj0 = Y赞 rj0 - yrj0；
显然有：ΔXij0 = Xij0 - θ赞 0Xij0 + Sij0
- *
=（1 - θ赞 0）Xij0
+ Sij0
- *
；ΔYrj0 = Srj0
+*
则称ΔXij0为输入剩余，ΔYrj0为输出亏空。据
此为改进非有效的 DMUj0提供了一个可行的方案，
同时也帮助了解 DMUj0非有效的原因所在。
制造业空间集聚过度及其生产要素拥挤
基于这种思路，我们首先计算各个地区二位数
制造业生产要素投入的规模指数，利用规模指数与
利润做 X- Y散点图，并进行多项式拟合分析，利用
表 1 2007年中国各地区制造业产业前五位地理集中度
The degrees of geographic concentrate for the top five affected area of manufactur ing industr ies in China in 2007
CR1 CR2 CR3 CR4 CR5
比例 /% 地区 比例 /% 地区 比例 /% 地区 比例 /% 地区 比例 /% 地区
C40 39 广东 江苏 上海 北京 天津
C32 33 河北 江苏 山东 辽宁 山西
C37 27 广东 江苏 山东 上海 吉林
C39 24 广东 江苏 浙江 山东 上海
C17 18 江苏 浙江 山东 广东 河南
C35 18 江苏 山东 浙江 上海 辽宁
C33 18 江苏 河南 山东 广东 浙江
C25 17 山东 辽宁 广东 山西 上海
C13 17 山东 河南 江苏 广东 辽宁
C31 15 山东 河南 广东 江苏 浙江
C34 11 广东 江苏 浙江 山东 上海
C36 10 山东 江苏 广东 浙江 河南
C30 8 广东 浙江 江苏 山东 上海
C27 6 山东 江苏 浙江 广东 河南
C22 6 山东 广东 江苏 浙江 河南
C14 6 山东 河南 广东 河北 上海
C19 5 浙江 广东 福建 山东 江苏
C15 5 四川 山东 广东 江苏 浙江
C41 4 广东 江苏 浙江 上海 山东
C28 4 浙江 江苏 福建 广东 山东
C16 3 云南 湖南 上海 江苏 广东
C20 3 山东 江苏 浙江 广东 河南
C29 3 山东 江苏 浙江 广东 河南
C26 2 江苏 山东 广东 浙江 上海
C21 2 广东 浙江 山东 上海 辽宁
C23 2 广东 浙江 山东 上海 江苏
C24 2 广东 浙江 江苏 山东 上海
C18 江苏 广东 浙江 山东 福建
注：C13：农副食品加工业；C14：食品制造业；C15：饮料制造业；C16：烟草制品业；C17：纺织业；C18：纺织服装、鞋、帽制造业；C19：皮革、毛皮、
羽毛(绒)及其制品业；C20：木材加工及木、竹、藤、棕、草制品业；C21：家具制造业：C22：造纸及纸制品业；C23：印刷业和记录媒介的复制；C24：
文教体育用品制造业；C25：石油加工、炼焦及核燃料加工业；C26：化学原料及化学制品制造业；C27：医药制造业；C28：化学纤维制造业；C29：
橡胶制品业；C30：塑料制品业；C31：非金属矿物制品业；C32：黑色金属冶炼及压延加工业；C33；有色金属冶炼及压延加工业；C34：金属制品
业；C35：通用设备制造业；C36：专用设备制造业；C37：交通运输设备制造业；C39：电气机械及器材制造业；C40：通信设备、计算机及其他电子
设备制造业；C41：仪器仪表及文化、办公用机械制造业；资料来源：2008年《中国工业经济统计年鉴》。
二位数
代码
工业总产
值 /亿元
前五位
累计 /%
其特征图分析和判断制造业空间集聚是否存在过
度现象。各个地区制造业生产要素投入的规模指数
计算方法见式（5）：
Si，j =WWC ×WCi，j /
n
i = 1
ΣWCi，j / n +WFA × FAi，j /
n
i = 1
ΣFAi，j / n +WEL × ELi，j /
n
i = 1
ΣELi，j / n （5）
式中：Si，j为某 i地区制造业 j行业生产要素投入的
规模指数WWC、WFA、WEL分别生产要素投入项流动
资产（Working Capitals）、固定资产（Fixed Assets）、就
业劳动力（Employed Labors）的权重；WCi，j、FAi，j、ELi，j
分别为某 i地区制造业 j行业生产要素投入项流动
资产、固定资产、就业劳动力的实际值，n（i = 1，2，
…31）为全国 31个省、市、自治区。
分析 28个二位数制造业的规模指数和利润关
系特征图，发现并非所有行业的利润都随集聚加深
而增加，某些行业的利润—规模指数图出现了拐
点。根据二位数制造业的规模指数和利润关系特征
将其归纳如下图 3所示三种典型类型，限于篇幅，
本文选择纺织业、纺织服装、鞋、帽制造业、皮革毛
皮羽毛及制品业三个典型传统制造业为例进一步
作如下分析。
图 3 制造业产业集聚类型及其二位数行业归类结果
The types of agglomeration of manufactur ing industr ies and it's sects
表 2 集聚过度型制造业投入产出 DEA分析结果
The result of DEA of excessive agglomeration industr ies
输入剩余 输出亏空
行业 判断结果 最优规模 规模指数 DMU Score x1 x2 x3 x1 x2 x3 y1 y2 y3
θ0 S- (1) S- (2) S- (3) △X1 △X2 △X2 S+(1) S+(2) S+(3)
皮革 过度 浙江 2 3
类制 适中 福建
品业 过度 广东 1 3 1
纺 过度 江苏 8 1 12 4
织 过度 浙江 11 1 15 4
业 适中 山东
纺织 适中 江苏
服装 过度 浙江 1 1
制造 过度 广东 2
利用利润与生产要素投入的规模指数的多项
式关系函数，令多项式一阶导数等于零，得到所最
优规模指数（表 2）。对高于产业集聚过度的二位数
制造业进行投入产出数据包络分析（DEA）,其中的
生产要素投入项为流动资产（X1）、固定资产（X2）及
劳动力（X3），采用利润（Y1）、劳动生产率（Y2）和成本
费用利润率（Y3）作为衡量效益的输出指标，表 2结
果表明纺织业、纺织服装、鞋、帽制造业、皮革毛皮
羽毛及制品业等产业存在明显的产业集聚过度，生
产要素配置存在输入剩余和输出亏空现象，形成生
产要素拥挤效应。差额变数分析结果显示：减少生
产要素配置输入（剩余）、改进生产要素配置比例，
不仅可降低生产成本、同时可通过提高劳动生产率
从而改善生产效率。
辅助性佐证
根据 JeffreyWurgler的观点：资本能否向投资
回报率高的经济单位（行业和地区）流动，是判断资
本配置效率高低的重要标志，资本配置效率的提高
意味着在高资本回报率的行业内继续追加投资，在
低回报率的行业（项目）内适时撤出资本。劳动力的
流动也应响应这一规律。然而，对纺织业皮革毛皮
羽毛及其制品业在排名前五的集聚地区资本配置
效率（工业增加值 /资本总量）、劳动生产率（工业增
加值 /劳动力）变化特征进行比较分析，发现并非这
266 经 济 地 理 第 30卷
第 2期 唐根年，沈 沁，管志伟等：中国东南沿海制造业集聚过度及其生产要素拥挤实证研究 267
些制造业在集聚程度越高地区其资本配置效率和
劳动生产率都相应有高水平表现（图 4）。
图 4 2001—2007年制造业生产要素配置效率变化特征图
The dispose efficiency change of product
factors in 2001—2007
图 4结果清楚表明：被验证纺织业为过度集聚
的浙江和处在过度集聚初期的江苏这二大高集聚
地区，其工业总产值曾一度占据全国的半边江山，
近年来其纺织业的资本配置效率、劳动生产率逐步
被适度集聚的山东、河南赶超；皮革毛皮羽毛及其
制品业适度集聚的福建、山东和江苏资本配置率及
劳动生产率逐渐高于传统高集聚区广东和浙江。这
从另一个侧面解释了三大制造业全国整体范围的
适度集聚。这正是制造业过度集聚导致集聚效益损
失的又一重要辅证。
参考文献：
[1] Fare R L. Suensson. Congestion of production factors [J]. Econo-
metrica，1980，48(7)：1 745 - 1 753.
[2] Hoover，. The location of economic activity[M]. New York：
McGraw Hill，1948.
[3] Jeffrey market and the allocation of capital [J].
Journal of Financial Economics，2000(58)：187 - 214.
[4] Krugman，P. Increasing returns and economic geography[J]. Jour-
nal of Political Economy，1991b，99(3).
[5] Paul W. Bauer. Recent developments in the econometric estima-
tion of frontiers[J]. Journal of Econometrics，1990(446)：39 - 56.
[6] 乔彬，李国平，杨妮妮.产业聚集测度方法的演变和新发展[J].
数量经济技术经济研究，2007(4)：124 - 133.
[7] 王业强，魏后凯.产业特征、空间竞争与制造业地理集中[J].管
理世界，2007(4)：68 - 77.
[8] 杨洪焦，孙林岩，吴安波.中国制造业聚集度的变动趋势及其影
响因素研究[J].中国工业经济，2008(4)：64 - 72.
[9] 张倩伟，魏权龄.关于 DEA有效性新方法的探索[J].数学的实
践与认识，2007(11)：93 - 97.
[10] 张文彬，黄佳金. 1988—2003年中国制造业地理集中的时空
演变特点[J].经济评论，2007(1)：118 - 123.
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(c) △△△△△△△△△△△△△△△△△△
EMPIRICAL STUDY ON THE EXCESSIVE AGGLOMERATION OF
MANUFACTURING INDUSTRIES AND ITS CONGESTION OF
PRODUCTION FACTORS IN SOUTHEAST CHINA
TANG Gen - nian，SHEN Qin，GUAN Zhi - wei，XUWei - xiang
(Business Administration College，Zhejiang University of Technology，Hangzhou 310014，Zhejiang，China)
Abstract: The tendency of spatial agglomeration of manufacturing industries was analyzed by meanings of Gini
coefficient, MHHI and spatial separation index in this paper. According to the relationship between profit and
scale indices of input production factors, we find that some manufacturing industries’ agglomeration becomes
much more excessive in Southeast China, there was input surplus and output deficit on combination of factors
when the progress of spatial agglomeration of manufacturing industries. The result of Data Envelopment Analysis
(DEA) on slack variable shows that when there was a decrease in input factor or an advance in combination of
factors, the cost of product can be cut down and the efficiency can be improved by increasing productivity in order
to achieve a rational distribution. And it also can be used in tabling the agglomeration suitability of manufacturing
industries and rationalization of industry.
Key words: manufacturing industries；excessive agglomeration；congestion of production factors；DEA
作者简介：唐根年（1964—），男，浙江湖州人，博士，教授。主要研究方向为产业经济和经济地理。E- mail：tanggennian@.
cn。
