传统制造业提升对策

10.7　实证结果分析

实证分别以总体制造业新设厂商家数模型、及都市劳力型、都市技术型、基础资源型、地方资源型的新设厂商家数模型，分别探讨其新设厂商设厂的区位因素。由表10. 16及表10.18可知，不论是总体制造业模型或是四大类制造业模型皆通过概似比检定（LR test），且其overdispersion系数皆小于0. 2，表示无overdispersion的现象存在。

1.总体制造业的实证模型分析

在表10. 16总体制造业实证结果中，欲探讨的变量除了以技术劳力人数比例不显著外，其余变量皆为显著，模型的χ²为63879. 83，通过概似比检定，达到99%以上的信赖水平，且模型的R²_d 0.8947，表示模型的配适度佳，而其overdispersion系数为0. 0629（小于0. 2），表示并无overdispersion现象。

表10. 16　总体制造业的泊松回归模型估计结果

续表

注：*代表显著水平为0. 1；**代表显著水平为0. 05；***代表显著水平为0. 01

总体制造业实证结果分析如下：

（1）地区可及性因素。由实证结果得知，距最近交通道距离对制造业设厂具有负向显著影响。当一地区距最近交通道距离越近的话，除了代表该地交通条件良好，便于运送原料，也代表其产品越能迅速运往消费地。由10. 4. 4节的计算式（8），我们可计算出⁽¹⁴⁾，平均而言，在其它条件不变下，当一地区距最近交通道距离增加10%时，该地将减少10. 44%的厂商家数。可见厂商在进行投资设厂时，相当重视当地交通条件是否良好。

在距市场距离方面，若一地区距离其区域市场越近的话，越能吸引厂商前来投资，由实证结果得知距市场距离对厂商投资为负向且显著影响。平均而言，在其它条件不变下，距区域市场距离增加10%时，该地将会减少12. 65%的制造业厂商数。表示制造业厂商在设厂选择上，还是希望接近市场为佳。

（2）产业环境因素。以制造业员工比例代表制造业聚集程度，由实证结果发现制造业聚集对浙江总体制造业厂商为显著及正向的影响，代表制造业厂商在选择区位时，会考虑当地制造业聚集程度。当一地区（县区）制造业员工比例增加10%时，在其它条件不变下，平均而言会增加当地2. 22%的厂商家数。

工业用地地价负担对厂商投资设厂影响为负向且显著的。由于工业用地地价可间接反映出当地工业用地的地价水平，表示工业用地地价越高越不利厂商设厂，平均而言，在其它条件不变下，当一地区每亩工业用地地价增加10%时，该地将减少0. 22%制造业厂商数。

而工业用地面积大小也是厂商投资设厂时看重的因素，具有显著正向影响。当一地区工业用地面积越大时，对于制造业厂商而言，不仅吸引需要厂房面积很大制造业，对所有制造业厂商而言，将来扩厂时可选择直接在当地扩厂，免去迁移及寻找新设厂地点的不便，因此有助吸引制造业设厂。平均而言，在其它条件不变下，当一地区工业用地面积增加10%时，该地将增加0.32%的厂商家数。

当地是否设有开发区也是制造业厂商设厂时所考虑的因素之一，因为开发区在厂商进驻时已提供完备的基础公共设施，不像都市计划工业区的公共设施是分期分区开发完成，如此可能造成厂商进驻时并无完备基础设施可使用的窘境，因此对于制造业厂商投资设厂具有正向显著影响。平均而言，在其它条件不变下，当一地区若设有开发区的话，该地将增加25. 44%的制造业厂商数。

而在制造业结构对其设厂影响方面，本研究是以专业化系数来衡量当地制造业专业化程度。当专业化系数越低，代表其制造业结构越多元化，实证发现专业化系数与厂商投资呈负向且显著关系。当一地区制造业结构越多元化时，当地的制造业厂商种类越多，在关联厂商的需求满足上较容易，因而有助厂商设厂。平均而言，在其它条件不变下，当一地区的专业化程度增加10%时，会减少4. 54%的厂商数，表示当地制造业结构越多元化，越能吸引厂商前来投资设厂，反之则否。

（3）劳动因素。以技术劳动力人数比例来衡量当地技术劳动力对厂商设厂影响。实证发现技术劳动力的影响为正向但不显著。平均而言，在其它条件不变下，当技术劳动力增加10%时，将会增加0. 35%制造业厂商数。

当地劳动力多寡则是以18～60岁的人口占全浙江该比例来衡量，发现劳动力供给对厂商投资设厂影响是正向且显著的。平均而言，在其它条件不变下，当18～60岁的人口比例增加10%时，将增加0. 36%的制造业厂商数。

而制造业薪资方面，对厂商设厂是负向且显著影响，表示当地制造业平均薪资越高的话，厂商负担越重，因而不愿意前往该地设厂，平均而言，在其他条件不变下，当一地区制造业薪资增加10%时，将减少5. 38%厂商数。

（4）其它因素。以县区财政支出来衡量当地公共建设及服务水平的高低，探讨其是否会影响制造业投资，实证结果发现县区财政支出对制造业投资设厂呈正向且显著影响。平均而言，在其它条件不变下，当一地区县区财政支出增加10%时，将增加2. 25%的厂商家数。表示制造业厂商在选择设厂地区时，还是会希望当地具有一定公共建设及服务水平。

2.制造业四大类型的实证模型分析

除了探讨总体制造业外，按中华人民共和国国家统计局行业标准分类（2006年7月）的20种行业，将制造业区分为都市劳力型、都市技术型、基础资源型及地方资源型等四种类型来加以探讨。

表10. 17　制造业分类说明

各产业实证结果中（见表10. 18），四个模型的χ²均通过概似比检定，达到99%以上的信赖水平，且所有模型的R²_d均在0. 58以上，表示模型配适度佳，而其overdispersion系数皆小于0. 2，表示并无overdispersion的问题。兹将各变量的结果分析如下：

（1）地区可及性因素

距最近交通道距离。以最近交通道距离来衡量一地区的交通条件优劣，实证结果发现其对此四类型制造业皆为负向显著影响，与总体制造业模型结果一致，其影响程度由大至小分别为基础资源型、都市技术型及都市劳力型及地方资源型制造业，平均而言，在其它条件不变下，当一地区与最近交通道距离增加10%时，该地的基础资源型、都市技术型、都市劳力型及地方资源型将减少16. 47%、14. 25%、5. 36%及5. 25%的厂商家数。

由于基础资源型制造业为工业化的基础工业，其所需要原料大多依赖国外输入资源来加以精炼，并加以制造成国内所需工业原料，供应国内其它制造业厂商生产原料所需。因此，此类型工业相当重视交通因素，以便于原料输入与工业原料输出，尤其在提供国内其它制造业厂商生产投入之所需上，必须依赖高速公路的便捷运输以迅速将原料及成品输出至所需地区，因此距交通道距离对其影响程度最大。

距区域市场距离。除了以最近交通道距离来代表一地区可及性外，另以一地区至其所在区域市场距离来衡量其对厂商设厂的影响，实证结果发现其对此制造业四大分类皆为负向且显著的，其影响程度由小至大分别为：都市劳力型、都市技术型、基础资源型及地方资源型制造业。平均而言，在其它条件不变下，当一地区至其区域市场距离增加10%时，该地都市劳力型、都市技术型、基础资源型及地方资源型制造业将减少14. 22%、11. 35%、11. 54%及9. 68%的厂商家数。

由于都市劳力型制造业其产品的销售是以接近市场直接供应为宜，因此，当一地区距离其区域市场越远，越无法满足都市劳力型工业接近市场的生产特性，因此距市场远近对于都市劳力型制造业影响最大。

（2）产业环境因素

制造业员工数比例。以制造业员工数比例代表制造业聚集程度，实证发现对制造业四大分类皆有显著且正向影响，显示其深受制造业上下游关联行业聚集利益，其对此产业分类影响程度由大至小分别为都市技术型、基础资源型、地方资源型、都市劳力型，平均而言，在其它条件不变下，当一地区制造业员工比例增加10%时，该地的都市技术型、基础资源型、地方资源型、都市劳力型工业将分别增加2. 54%、2. 87%、1. 88%及1. 65%的厂商家数。

由于都市技术型制造业在生产过程中，较依赖关联制造业提供相关原料、零组件、服务与技术，因此制造业聚集对于都市技术型工业影响力最大。

工业用地地价负担。以此变量探讨厂商所负担的地价高低是否会影响其区位选择外，还可间接探讨工业用地地价水平对厂商区位选择影响。实证结果发现，工业用地地价对都市技术型制造业影响为显著负向，平均而言，在其它条件不变下，当一地区每亩工业用地地价增加10%时，该地都市技术制造业厂商家数将减少0. 88%。

但工业用地地价负担对都市劳力型制造业影响为显著正向，原因可能是因为都市劳力型的生产环境偏好在接近劳力供应较充沛的都市地区，以获得大量的劳力供应于产品的生产与销售；而都市地区地价水平通常较高，其背后可能隐含都市发展程度越高，人口较为聚集，当地的劳动力供应相对会较充沛，故工业用地地价负担对都市劳力型制造业设厂的影响为显著正向。

工业用地面积。工业用地面积对此四大分类制造业影响为正向且显著，与总制造业的结果一致，代表当一地区工业用地面积越大，越能吸引厂商前来投资设厂，其影响程度由大至小依序为：都市劳力型、基础资源型、地方资源型、都市技术型制造业，平均而言，在其它条件不变下，当一地区工业用地面积增加10%时，该地都市劳力型、基础资源型、地方资源型及都市技术型及制造业将增加0.47%、0. 87%；0. 25%及0.14%的厂商家数。

是否设有开发区。从实证结果发现，此四类型制造业在选择区位时深受当地是否有开发区的影响，与总体制造业厂商的结果一致，其影响程度由大至小分别为：基础资源型、都市劳力型、都市技术型、地方资源型制造业。平均而言，在其它条件不变下，一地区若设有开发区的话，该地的基础资源型、都市劳力型、都市技术型及地方资源型制造业将分别增加37. 47%、36. 58%、24. 65%及15. 78%的厂商家数。

表10. 18　制造业四大类型的泊松回归模型估计结果

续表

注：1.括号内数值为t值2.***代表显著水平为0. 01，**代表显著水平为0. 05，*代表显著水平为0. 13.模型间比较

专业化程度。专业化程度对此四大分类制造业影响皆为负向且显著，与总制造业实证结果一致，代表当一地区产业结构越单纯时，越无法吸引制造业厂商前来投资，其影响程度由大至小分别为：基础资源型、都市技术型、地方资源型及都市劳力型制造业。平均而言，在其它条件不变下，当一地区专业化程度增加10%时，该地基础资源型、都市技术型、地方资源型及都市劳力型制造业将分别减少7.44%、5. 25%、3. 45%及2. 47%的厂商家数。

（3）劳力因素

技术劳力人数比例。发现技术劳动力对都市技术型与地方资源型制造业为正向且显著影响，其影响程度由大至小分别为地方资源型、都市技术型制造业，平均而言，在其它条件不变下，当一地区技术劳力人数比例增加10%时，该地的地方资源型、都市技术型制造业将分别增加0. 44%、0. 78%的厂商家数。

劳动人口比例。以劳动人口（18～60岁）来代表劳动力的供给，实证结果发现劳动人口比例对都市劳力型制造业达正向显著影响。对都市劳力型制造业而言，劳动力供应越充沛的地区，越有利其设厂经营。平均而言，在其它条件不变下，当一地区的劳动人口比例供给增加10%时，该地区都市劳力型制造业将增加1. 78%的厂商家数。其原因与该制造业生产偏好有关，由于都市劳力型制造业在生产过程中需要投入大量劳动力，因此一地区劳动力供应是否充沛会对其生产造成直接影响，故对其影响最大。

制造业薪资。制造业薪资对此四大分类制造业影响皆为负向且显著，与总制造业结果一致。表示薪资水平越高的地区越不易吸引厂商前来投资设厂，其影响程度由大至小分别为：都市劳力型、都市技术型、地方资源型及基础资源型制造业。平均而言，在其它条件不变下，当一地区制造业薪资水平增加10%时，当地的都市劳力型、都市技术型、地方资源型及基础资源型制造业将分别减少5.88%、5. 89%、3. 78%、3. 25%的厂商家数。

由于都市劳力型制造业在其生产过程中需要用到大量劳动力，其生产要素以劳动投入为主，因此当一地区薪资水平越高，将对其生产成本（薪资成本）造成直接影响，故对其生产影响越大。

（4）其它因素

实证结果发现县区财政支出对都市劳力型、都市技术型制造业为正向且显著影响，地方支出越高，代表当地公共建设及服务水平越高，越能吸引厂商投资设厂。其影响程度由大至小分别为：都市技术型、都市劳力型制造业。平均而言，在其它条件不变下，当一地区总支出提高10%，该地都市技术型、都市劳力型制造业厂商家数将分别增加3. 14%与3. 24%。

由于都市劳力型与都市技术型制造业均需要依赖都市地区所提供的中枢管理机能，因此，当一地区公共建设及服务水平越高，可能代表该都市中枢管理机能越佳，故越能吸引该工业厂商前往投资设厂。以下为四大制造业类型的估计结果：

由10. 3节现况分析可以知道，浙江主要县区的制造业发展是以都市劳力型与都市技术型制造业为主，因此，本研究除了利用实证模型结果来探讨各区位变量对四大类型制造业影响程度外，在此也针对浙江制造业发展较为主要的都市劳力型与都市技术型制造业进行两者实证结果比较，以期针对此两种浙江较常见的制造业类型能够有更深入了解。

由表10. 18可以知道都市劳力型与都市技术型制造业实证结果。由于都市技术型制造业与都市劳力型制造业的生产环境偏好有所不同，造成区位变量对两者影响存在差异。都市技术型制造业在生产过程中，较使用技术性劳力，并依赖关联制造业生产提供相关原料、零组件、服务与技术；而都市劳力型制造业多为劳力密集产业，在生产过程中要使用到大量的劳力，而产品的销售则是以接近市场直接供应为宜。因此，在本研究的区位变量实证结果中，可以发现由于都市技术型制造业在生产过程中较使用技术性劳力，因此代表技术性劳力人数比例此一变量对都市技术型制造业的影响为显著正向；

由于都市技术型制造业需要相关联产业提供相关原料与服务等，因此代表当地制造业结构的专业化系数、与代表当地制造业聚集程度的制造业员工数比例，对都市技术型制造业的影响均远大于都市劳力型制造业；由于都市劳力型制造业产品销售以接近市场直接供应为主，因此距离区域市场距离对都市劳力型制造业的影响大于都市技术型制造业；由于都市劳力型制造业多属劳力密集型工业，因此代表当地劳动力供给的劳动人口比例与制造业薪资两变量对都市劳力型制造业的影响均大于对都市技术型制造业的影响。

除了因为两者生产环境偏好不同造成区位变量影响差异外，对于一般制造业在生产过程中均会要求交通等区位因素，如距离最近交通道距离、工业用地面积等，均对两者具有显著影响。两者在区位因素上的异同比较如表10. 19所示。

表10. 19　都市劳力型与都市技术型制造业的区位影响因素比较

本研究利用泊松回归模型来探讨影响总体制造业厂商区位选择的因素，并将总体制造业区分为都市劳力型、都市技术型、地方资源型、基础资源型四大类，来探讨区位影响因素对四大类工业的影响程度与差异，研究发现整理如下：

1.影响总体制造业厂商投资设厂的因素

在总体制造业模型中，除了技术劳动力人数比例外，其余变量均达显著，表示其对于各县区新设制造业厂商具有解释能力，是影响总体制造业厂商投资设厂的因素。因此，总体制造业厂商倾向在距交通道距离近、工业用地面积大、工业用地地价负担低、设有开发区、产业结构多元、距区域市场距离近、制造业聚集、县区财政支出高、劳动力供给充沛、制造业薪资低的地区设厂经营。

2.影响四大类型制造业厂商投资设厂的因素

除了探讨总体制造业外，亦探讨都市劳力型、都市技术型、地方资源型、与基础资源型等四大制造业类型的厂商设厂影响因素，研究发现，包括距交通道距离、工业用地面积、是否设有开发区、专业化程度、区域市场距离、制造业员工比例、制造业薪资等七个变量在四类制造业模型中均达显著，表示无论是总体制造业或是个别制造业分类，此七变量对于制造业投资均具有其显著影响力。

总括来说，对都市技术型制造业而言，倾向于在技术劳动力人数比例高、距交通道距离近、工业用地地价负担低、县区财政总支出高、工业用地面积大、设有开发区、产业结构多元、距离区域市场近、制造业聚集、劳动供给充沛、制造业薪资低的地方设厂投资。

对都市劳力型制造业而言，倾向于在距交通道距离近、县区财政总支出高、设有开发区、产业结构多元、距离区域市场近、制造业聚集、制造业薪资低、劳动力供给充沛之处设厂投资。

对地方资源型制造业而言，倾向于在技术劳动力人口比例高、距交通道距离近、工业用地面积大、设有开发区、产业结构多元、距离区域市场近、制造业聚集、制造业薪资低之处设厂投资。

对基础资源型制造业而言，倾向于在距交通道距离近、工业用地面积大、设有开发区、产业结构多元、距离区域市场近、制造业聚集、制造业薪资低之处设厂投资。

3.区位因素对制造业四大类型影响差异

除了前述对四大类制造业具有共同影响力的七个变量外，部分变量的影响力会因为制造业性质不同而存在影响差异。研究发现，技术劳动力人数比例，只对都市技术型与地方资源型制造业具显著影响。

除此之外，工业用地地价负担，只对都市技术型制造业具负向且显著影响。可能是因为都市技术型制造业大多选择在具有市场、关联厂商聚集、技术劳工密集等中枢管理机能较佳的都市地区发展，由于都市地区工业用地地价通常较高，因此工业用地地价负担对于倾向在都市地区发展都市技术型制造业而言，具有显著影响力。研究发现当一都市地区的工业用地地价负担越低，越能吸引都市技术型制造业前往投资。

劳动人口比例，亦只对都市技术型与都市劳力型制造业呈显著影响，由于劳动人口代表当地劳动供给，对于地方资源型及基础资源型制造业而言，或许当地劳动力数量并非重要的影响因素。对于基础资源型制造业而言，可能当地交通优势会比劳动力供给充沛来的重要；对于地方资源型制造业而言，可能当地特殊资源优势会比劳动力供给充沛来的更加有利厂商发展，因此劳动力人口对于地方资源型及基础资源型制造业影响未达显著。

同样的，县区财政支出，亦只在都市劳力型与都市技术型制造业模型中具显著影响，可能是因为当总支出越多，当地公共建设及服务水平也越高，都市管理中枢机能较佳，故有助于都市技术型与都市劳力型制造业的发展。

【注释】

(1)李琳琳：企业总部区位选择及北京发展总部经济研究［D］，北京林业大学，指导教师：陈建成，2007年6月。

(2)江淑文.阿尔弗雷德・韦伯的工业区位理论述评.台声.新视角，2005（1）.

(3)邵维中.西方工业区位理论探索［D］.指导教师：曾菊新，华中师范大学，2002.

(4)区位影响因素方面的深入研究请参阅黃宏順.制造业厂商的研究发展对其区位选择之影响：以台湾地区为例［D］，台湾大学建筑与城乡所，1993.水启梅.制造业厂商区位选择研究［D］，台湾：国立成功大学，2005.本文引用了原作者的研究成果，并进行适当删减、整理。

(5)本节模型、公式源自费剑平孙春霞等.计量经济学基础（第四版.上、下册）.中国人民大学出版社，2005.黃宏順.制造业厂商的研究发展对其区位选择之影响：以台湾地区为例［D］，台湾大学建筑与城乡所，1993.水启梅.制造业厂商区位选择研究［D］，台湾：国立成功大学，2005.本文引用这些模型研究浙江制造业厂商迁移的区位选择方法、路径等。

(6)本研究的空间选择基本单位为县、区，而非城市，例如，杭州的萧山区、下沙区等。

(7)浙江制造业发展概况及产业集群分布统计数据来源：浙江省第一次经济普查系列研究，浙江省统计局，2007年3月2日发布。

(8)区位熵计算公式为：式中，L_ij表示第i个地区第j个

(9)行业的产出指标，LQ_ij表示i地区j行业的区位熵，表示i地区j行业在本地区制造业总产出中的份额与全国j行业占全国制造业产出份额之比。

(10)关于产业集群规模和分布的数据口径均为全部制造业企业，不包括个体经营户。

(11)赫芬达尔—赫希曼指数（简称H指数）。H指数是产业经济学中衡量市场结构的一个主要指标，是行业内所有企业的市场份额的平方和。这里用H指数作为产业集聚指标来对浙江制造业各行业的集聚状况进行总体的衡量。H值越大表明产业集聚程度越强，反之则越弱。

(12)10. 5节数据来源：浙江省第一次经济普查系列研究，浙江省统计局，2007年3月2日发布。

(13)自变量和因变量的选择请参阅黃宏順.制造业厂商的研究发展对其区位选择之影响：以台湾地区为例［D］，台湾大学建筑与城乡所，1993.水启梅.制造业厂商区位选择研究［D］，台湾：国立成功大学，2005.本文引用了原作者的研究成果。

(14)依据10. 4. 4节，E（n_j）＝λ_j＝exp（α＋β′z _j），在其他条件不变下，z_j变动10%平均而言将使得λ_j变动的比例等于exp（β′* 0. 1*_z_j）—1，其中_z_j代表该自变量的平均值。