長(zhǎng)三角制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率空間差異研究——基于ESDA分析的證據(jù)*

柯 蓉 秦 莉

一、引言

長(zhǎng)三角是我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度最快、經(jīng)濟(jì)總量規(guī)模最大、最具有發(fā)展?jié)摿Φ膮^(qū)域。其中長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)產(chǎn)值占全國(guó)制造業(yè)總產(chǎn)值的四分之一以上。在整個(gè)長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)取得巨大成就的同時(shí)，在區(qū)域內(nèi)部各城市之間的經(jīng)濟(jì)卻存在著一定的差異。通過(guò)大量文獻(xiàn)及整理近10年來(lái)長(zhǎng)三角地區(qū)等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，可以初步發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)三角地區(qū)整體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的分布格局呈現(xiàn)較為明顯的中心到外圍的格局。經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快的主要集中在長(zhǎng)三角的中部，如上海、蘇錫常地區(qū)，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)緩慢的主要集中在長(zhǎng)三角地區(qū)的邊緣地帶，如揚(yáng)州、臺(tái)州等地。

范建勇和朱國(guó)林（2002）對(duì)地區(qū)差異的研究表明：1995年以后第二產(chǎn)業(yè)基尼系數(shù)貢獻(xiàn)率超過(guò)了60%。在第二產(chǎn)業(yè)中占主要地位的是制造業(yè)，所以地區(qū)差異實(shí)際上主要是各地制造業(yè)的差距，這一點(diǎn)也與我國(guó)正在經(jīng)歷的工業(yè)化進(jìn)程一致。除了各地的工業(yè)規(guī)模和密集程度外，長(zhǎng)三角制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的空間差異是各地工業(yè)生產(chǎn)差異的主要原因。陳建軍和夏富軍（2006）通過(guò)對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)垂直分工水平的測(cè)度，描繪出了長(zhǎng)三角內(nèi)部制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)格局。劉錄敬和陳曉明（2010）采用行業(yè)平均集中率指標(biāo)和赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)分析了長(zhǎng)三角制造業(yè)平均集中率和空間集中度，然后以制造業(yè)二位數(shù)分類(lèi)行業(yè)集中分析了兩?。ㄕ憬?、江蘇）一市（上海）產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移情況。呂新雷等（2010）對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)空間集聚與擴(kuò)散進(jìn)行了實(shí)證研究，論述了城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型及發(fā)展方向。通過(guò)對(duì)現(xiàn)有關(guān)于長(zhǎng)三角地區(qū)差距相關(guān)研究文獻(xiàn)的梳理，可以發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)多數(shù)經(jīng)濟(jì)學(xué)者都是基于傳統(tǒng)的新古典增長(zhǎng)理論的分析框架來(lái)對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)差距長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)演變的趨勢(shì)及成因進(jìn)行的研究。

關(guān)于長(zhǎng)三角制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的差異方面，姚瑤，寧越敏（2009）利用區(qū)位商分析方法和計(jì)算勞動(dòng)生產(chǎn)率對(duì)2005年長(zhǎng)三角制造業(yè)的發(fā)展層次和空間差異進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。同時(shí)也指出區(qū)位商方法在分析區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及空間差異方面的不足之處。本文將采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法（ESDA）對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的空間差異以及空間相關(guān)性進(jìn)行定量分析，以期有助于了解長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的差異、演變態(tài)勢(shì)以及存在的一些問(wèn)題。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究方法

本文采用了空間統(tǒng)計(jì)分析和描述性統(tǒng)計(jì)分析相結(jié)合的方法，要進(jìn)行空間統(tǒng)計(jì)分析，首先要確定地區(qū)之間相互作用的關(guān)系模型，一般通過(guò)設(shè)定空間權(quán)重矩陣來(lái)實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的。空間權(quán)重矩陣的定義是空間統(tǒng)計(jì)學(xué)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的重要區(qū)別之一，是利用ESDA技術(shù)進(jìn)行空間探索分析的前提和基礎(chǔ)。如何選擇適當(dāng)?shù)目臻g權(quán)重矩陣是空間數(shù)據(jù)分析中最難且最有爭(zhēng)議的問(wèn)題之一。

空間權(quán)重矩陣的構(gòu)造方法很多，例如二進(jìn)制鄰接權(quán)重矩陣、K最近點(diǎn)權(quán)重矩陣、基于距離權(quán)重矩陣、Dacey權(quán)重矩陣、閾值權(quán)重矩陣等。在區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究領(lǐng)域，常用的權(quán)重矩陣主要是二進(jìn)制鄰接權(quán)重矩陣、基于距離權(quán)重矩陣、Dacey權(quán)重矩陣等。一般空間權(quán)重矩陣的定義方法都與空間單元的物理特征緊密相連，與二進(jìn)制連接矩陣一樣，當(dāng)空間單元由點(diǎn)構(gòu)成時(shí)，這種定義方法就會(huì)失效，而采用的解決辦法即利用泰森多邊形所確定的邊界長(zhǎng)度和面積又存在很大程度的主觀性。另外，當(dāng)所考慮的空間相互關(guān)系由某些因素如純粹的經(jīng)濟(jì)變量決定，而這可能與地圖上的空間邊界的結(jié)構(gòu)關(guān)系很小時(shí)。目前，二進(jìn)制鄰接矩陣因其簡(jiǎn)便性及適用性，是空間分析學(xué)家在進(jìn)行空間模型分析時(shí)首選矩陣。本文選取二進(jìn)制鄰接方法創(chuàng)建權(quán)重矩陣。

1.二進(jìn)制鄰接權(quán)重矩陣

最初對(duì)空間依賴(lài)性及空間自相關(guān)的測(cè)度，是基于空間單元間二進(jìn)制鄰接性思想進(jìn)行的，鄰接性由0和1兩個(gè)值表達(dá)。如果兩個(gè)空間單元有非零長(zhǎng)度的公共邊界，就認(rèn)為二者是相鄰的，對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制鄰接矩陣的元素賦值為1。這種空間權(quán)重矩陣稱(chēng)之為二進(jìn)制鄰接矩陣，元素定義形式如下：

其中，i，j∈［1，n］，i，j均為空間單元編號(hào)，n為空間單元個(gè)數(shù)。

二進(jìn)制鄰接矩陣在空間相鄰定義的基礎(chǔ)上，進(jìn)行一定的擴(kuò)展，定義為基于距離的二進(jìn)制權(quán)重矩陣，表達(dá)式為：

其中，d為根據(jù)所做研究的需要自定義的距離。這兩種矩陣的主要區(qū)別在于d是否為0，d為0則是鄰接矩陣，d不為0則是距離矩陣。

2.全局Moran’s I指數(shù)

全局Moran指數(shù)是由Moran于1948年提出的，它反映的是空間鄰接或鄰近的區(qū)域單元屬性值的相似程度。全局Moran指數(shù)取值范圍為［-1，1］，正值表示該空間事物的屬性值分布具有正相關(guān)性，負(fù)值表示該空間事物的屬性值分布具有負(fù)相關(guān)性，0值表示該空間事物屬性不存在空間相關(guān)，即空間隨機(jī)分布。計(jì)算公式：

式中，n為格數(shù)據(jù)目，yi和yj分別是空間對(duì)象在第i和第j兩點(diǎn)的屬性值，y為y的平均值，空間權(quán)重矩陣元素wij為空間對(duì)象在第i和第j兩點(diǎn)之間的連接關(guān)系。

對(duì)于全局Moran指數(shù)，可以用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量Z（I）來(lái)檢驗(yàn)空間自相關(guān)的顯著性水平。Z（I）的計(jì)算公式為：Z（I）=（I-E（I））/Var（I），Var（I）是 Moran 指數(shù)的理論方差，E（I）=-1/（n-1）為其理論期望。

全局間自相關(guān)假定空間是同質(zhì)的，即研究區(qū)域內(nèi)的空間對(duì)象的某一屬性值只存在一種整體趨勢(shì)。但空間對(duì)象的空間異質(zhì)性并不少見(jiàn)。因此需要發(fā)展局域統(tǒng)計(jì)方法來(lái)衡量每一個(gè)空間對(duì)象屬性在局部的相關(guān)性質(zhì)。局域相關(guān)性的研究主要是運(yùn)用局域Moran’s I指數(shù)、Moran’s散點(diǎn)圖進(jìn)行衡量。

3.局域Moran’s I指數(shù)（亦稱(chēng)LISA）

局域Moran’s I指數(shù)是將全局Moran’s I指數(shù)分解到局域空間上，即針對(duì)空間每一個(gè)分布對(duì)象，有：

4.Moran散點(diǎn)圖

以（Wz，z）為坐標(biāo)點(diǎn)的Moran散點(diǎn)圖常來(lái)研究局部的空間不穩(wěn)定性，對(duì)空間之后因子Wz和z數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化的二維圖示。值得注意的是Moran散點(diǎn)圖不是LISA，因?yàn)槠洳荒塬@得局部空間集聚的顯著性指標(biāo)。

Moran散點(diǎn)圖的四個(gè)象限分別對(duì)應(yīng)區(qū)域單元與其鄰居之間的四種類(lèi)型的局部空間聯(lián)系形式：第一象限（HH）代表了高觀測(cè)值得區(qū)域單元被同是高觀測(cè)值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式；第二象限（LH）代表了高觀測(cè)值得區(qū)域單元被低觀測(cè)值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式；第三象限（LL）代表了低觀測(cè)值得區(qū)域單元被同是低觀測(cè)值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式；第四象限（HL）代表了低觀測(cè)值得區(qū)域單元被高觀測(cè)值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式。

與局部Moran’s I指數(shù)相比，其重要的優(yōu)勢(shì)在于能夠進(jìn)一步具體區(qū)分區(qū)域單元和其鄰居之間屬于高值和高值、低值和低值、高值和低值、低值和高值之中的哪種空間聯(lián)系形式。并且，對(duì)應(yīng)于Moran散點(diǎn)圖的不同象限，可以識(shí)別出空間分布中存在著哪幾種不同的實(shí)體。將Moran散點(diǎn)圖與LISA顯著性水平相結(jié)合，可以得到“Moran顯著性水平圖”，在圖中顯示出顯著的LISA區(qū)域，并分別表示出對(duì)應(yīng)Moran散點(diǎn)圖不同象限的相應(yīng)區(qū)域。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于長(zhǎng)三角江蘇、浙江、上海16個(gè)地級(jí)城市的統(tǒng)計(jì)年鑒，由于統(tǒng)計(jì)口徑差異（既包括時(shí)間序列上的差異，也包括不同城市間的差異），許多數(shù)據(jù)都要進(jìn)行處理后才能保證研究的一致性和可靠性。特別是不同的統(tǒng)計(jì)年鑒在同一指標(biāo)上的數(shù)據(jù)往往會(huì)有不一致的地方。由于2010年以來(lái)有些地區(qū)的數(shù)據(jù)有缺失，為保證數(shù)據(jù)的可比性，本文選取數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2003—2009年。

三、實(shí)證分析

（一）長(zhǎng)三角制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文利用長(zhǎng)三角16個(gè)城市2003年到2009年的制造業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值數(shù)據(jù)，繪制了制造業(yè)銷(xiāo)售產(chǎn)值的最大值和最小值折線(xiàn)圖（如圖1），從圖1中可以看出長(zhǎng)三角制造業(yè)在各市之間的差距逐步放大。由2003年10142億元的增至2009年的21619億元，增幅達(dá)到113.17%。

除了各地的工業(yè)規(guī)模和密集程度外，勞動(dòng)生產(chǎn)率的差異是各地制造業(yè)生產(chǎn)差異的主要原因。根據(jù)圖2繪制的長(zhǎng)三角制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的最大值和最小值的折線(xiàn)圖可以看出，長(zhǎng)三角制造業(yè)生產(chǎn)效率在各市之間的差異也在持續(xù)放大，由2003年的384179（元/人）增至2009年的935340（元/人），增幅達(dá)到146.46%。為了更清晰地顯示長(zhǎng)三角地區(qū)制造業(yè)生產(chǎn)效率在空間上的差異，本文分別計(jì)算整理了2009年長(zhǎng)三角地區(qū)30個(gè)制造業(yè)的兩位數(shù)行業(yè)在16個(gè)地級(jí)市的勞動(dòng)生產(chǎn)率，并利用其自然對(duì)數(shù)指繪制了箱線(xiàn)圖。

長(zhǎng)三角制造業(yè)兩位數(shù)行業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率在空間上均顯示了明顯的差距，而且這種差距在不同的行業(yè)間又顯出了不同的程度。生產(chǎn)效率在城市層次次上差異較大的行業(yè)依次為：煙草加工業(yè)（F4）、石油加工及煉焦業(yè)（F13）、橡膠制品業(yè)（F17）、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)（F30）、黑色金屬冶煉及延壓加工業(yè)（F22）和交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)（F25）。

（二）EDSA（探索性數(shù)據(jù)分析）

通過(guò)對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)的初步分析，我們可以了解長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚整體現(xiàn)狀。為進(jìn)一步了解長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)集聚和勞動(dòng)生產(chǎn)率的空間差異情況，本文基于探索性數(shù)據(jù)分析方法對(duì)其進(jìn)行對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)進(jìn)行純地理效應(yīng)研究。

1.權(quán)重矩陣的建立

探索性數(shù)據(jù)分析方法最重要的是權(quán)重矩陣的建立。因此在進(jìn)行相關(guān)性分析之前，首要的是創(chuàng)建空間權(quán)重矩陣。本文選取二進(jìn)制鄰接方法創(chuàng)建權(quán)重矩陣，先將長(zhǎng)三角25個(gè)城市進(jìn)行編碼，再根據(jù)它們與周?chē)鞘械牡乩砦恢檬欠裣噜彛玫綑?quán)重矩陣。因?yàn)橹凵皆诘乩砩咸幱诠缕У奈恢?，因此在地理位置得到的二進(jìn)制鄰接矩陣基礎(chǔ)上，根據(jù)區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)往來(lái)密切的城市，稍作修改，將其與寧波、上海視為鄰居關(guān)系。

2.Moran’I指數(shù)

全局空間相關(guān)性反映了觀測(cè)值在全部區(qū)域范圍內(nèi)集聚的整體趨勢(shì)，一般用全局Moran’I指數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行分析。本文利用Geoda軟件，采用2003—2009年間的制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)，得出長(zhǎng)三角的全局Moran’I指數(shù)，如表1所示：

表1 長(zhǎng)三角制造業(yè)全局Moran’I指數(shù)

通過(guò)對(duì)表進(jìn)行觀察，可以初步得出長(zhǎng)三角制造業(yè)生產(chǎn)率差異的大體分布。2003年制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的Moran’I指數(shù)小于0，這表示長(zhǎng)三角各區(qū)域制造業(yè)生產(chǎn)率存在負(fù)相關(guān)，即可能存在生產(chǎn)率高的區(qū)域被生產(chǎn)率低的區(qū)域包圍，或者是生產(chǎn)率低的區(qū)域被生產(chǎn)率高的區(qū)域包圍。從2004年開(kāi)始勞動(dòng)生產(chǎn)率的Moran’I指數(shù)開(kāi)始大于0，并逐步增大。這表明長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)生產(chǎn)率呈現(xiàn)正相關(guān)，即可能存在生產(chǎn)率高的區(qū)域逐步集聚在一起，或者是生產(chǎn)率低的區(qū)域集聚在一起。不管是哪種情況，都意味著長(zhǎng)三角區(qū)域相互促進(jìn)，內(nèi)部的聯(lián)系更加緊密，相互影響的作用力更加強(qiáng)大。

3.Moran散點(diǎn)圖

空間集聚的全局分析往往會(huì)忽略一些局部反常的情況或一些局部不穩(wěn)定的現(xiàn)象，因此在進(jìn)行全局分析的同時(shí)，需要加入局部空間分析，作為對(duì)全局分析的一個(gè)補(bǔ)充，以求把握整體空間分布格局，盡可能地避免局部不穩(wěn)定情況的遺漏。

在此，采用2003年到2009年的制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率數(shù)據(jù)，通過(guò)Geoda軟件分析制造業(yè)整體勞動(dòng)生產(chǎn)率的局部Moran’I指數(shù)，并得到相應(yīng)的Moran’I散點(diǎn)圖。

觀察2003年的散點(diǎn)圖（如圖4），可以看出觀察值較為分散，而且落在第二象限的居多，而第二象限代表了高觀測(cè)值的區(qū)域單元被低觀測(cè)值的區(qū)域所包圍，表明生產(chǎn)率高的區(qū)域被生產(chǎn)率低的區(qū)域包圍。2004年則開(kāi)始擺脫這種負(fù)相關(guān)的聯(lián)系，局部呈現(xiàn)了均勻分布，而從2005年開(kāi)始所有的觀察值都在向中心聚攏，這體現(xiàn)的是很強(qiáng)的空間集聚特征。觀察2009年的散點(diǎn)圖（如圖6），大部分觀察值都集中在中心位置，而第三象限中的觀察值則增多到4個(gè)，并遠(yuǎn)離中心位置。而第三象限（LL）代表了低觀測(cè)值的區(qū)域單元被同是低觀測(cè)值的區(qū)域所包圍的空間聯(lián)系形式，即生產(chǎn)率低的區(qū)域集聚在一起。得出以下結(jié)論：（1）長(zhǎng)三角制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率所體現(xiàn)出來(lái)的空間正相關(guān)，并不是效率高的地區(qū)在帶動(dòng)效率低的區(qū)域，反而是效率低的區(qū)域在相互影響。（2）正在逐漸擴(kuò)大的區(qū)域勞動(dòng)生產(chǎn)率差異也正是效率低的地區(qū)聚集在一起，沒(méi)有突破性的發(fā)展。

4.LISA顯著性水平圖

雖然Moran’I散點(diǎn)圖說(shuō)明長(zhǎng)三角各城市間的差距有所縮小，但是Moran’I散點(diǎn)圖不能很好地提供區(qū)域顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，因此利用LISA顯著性水平圖分析2003年到2009年制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的數(shù)據(jù)，得到LISA顯著性水平圖，可以形象地展示長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間相關(guān)集聚現(xiàn)狀。

圖7至圖9形象地展示了2003年和2009年長(zhǎng)三角16個(gè)城市制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的Moran空間自相關(guān)聚類(lèi)現(xiàn)象，其中，High-High代表高生產(chǎn)率集聚中心，Low-Low代表生產(chǎn)率集聚中心，Low-High代表低生產(chǎn)率區(qū)域被高勞動(dòng)生產(chǎn)率區(qū)域包圍，High-Low代表高生產(chǎn)率區(qū)域被低勞動(dòng)生產(chǎn)率區(qū)域包圍，Not Significant代表區(qū)域間勞動(dòng)生產(chǎn)率沒(méi)有體現(xiàn)相關(guān)影響。

2003年，以紹興為中心有一個(gè)H-L的區(qū)域，圍繞在其周?chē)暮贾?、臺(tái)州、杭州等地的勞動(dòng)生產(chǎn)率皆比較低，而其他地方?jīng)]有出現(xiàn)很明顯的集聚現(xiàn)象。2006年，則出現(xiàn)了兩個(gè)分別以南通和常州為中心的L-H區(qū)域。圍繞在南通周?chē)纳虾?、蘇州以及泰州的勞動(dòng)生產(chǎn)率都有了比較大的進(jìn)步，而南通的駐足不前，就有了如此的非典型性集聚。而圍繞在常州周?chē)哪暇┖蜔o(wú)錫區(qū)域的制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率在長(zhǎng)三角內(nèi)部皆名列前茅，常州的勞動(dòng)生產(chǎn)率雖不是很低，但居于其中也就形成了L-H區(qū)域形態(tài)。到2009年，由于常州在周?chē)邉趧?dòng)生產(chǎn)率的帶動(dòng)影響下，其勞動(dòng)生產(chǎn)率也有了較大的增長(zhǎng)，首次出現(xiàn)了H-H型集聚。以寧波為中心形成了一片勞動(dòng)生產(chǎn)率的低洼區(qū)域。此后一直保持集聚格局到2009年。

四、結(jié)論及建議

本文對(duì)長(zhǎng)三角制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行了Moran's I值、Moran's I散點(diǎn)圖和LISA分布圖等空間數(shù)據(jù)分析。結(jié)果表明長(zhǎng)三角制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率空間差異也在持續(xù)放大，其中差異較大的行業(yè)依次為：煙草加工業(yè)（F4）、石油加工及煉焦業(yè)（F13）、橡膠制品業(yè)（F17）、廢棄資源和廢舊材料回收加工業(yè)（F30）、黑色金屬冶煉及延壓加工業(yè)（F22）和交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)（F25）。

2003年長(zhǎng)三角各區(qū)域制造業(yè)生產(chǎn)率存在負(fù)相關(guān)，即存在生產(chǎn)率高的區(qū)域被生產(chǎn)率低的區(qū)域包圍，或者是生產(chǎn)率低的區(qū)域被生產(chǎn)率高的區(qū)域包圍。以紹興為中心有一個(gè)H-L的區(qū)域，圍繞在其周?chē)暮贾?、臺(tái)州、杭州等地的勞動(dòng)生產(chǎn)率皆比較低，而其他地方?jīng)]有出現(xiàn)很明顯的集聚現(xiàn)象。從2004年長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)生產(chǎn)率呈現(xiàn)正相關(guān)，正在逐漸擴(kuò)大的區(qū)域勞動(dòng)生產(chǎn)率差異也正是效率低的地區(qū)聚集在一起，并不是效率高的地區(qū)在帶動(dòng)效率低的區(qū)域，反而是效率低的區(qū)域在相互影響。這時(shí)出現(xiàn)了兩個(gè)分別以南通和常州為中心的L-H區(qū)域。圍繞在南通周?chē)纳虾?、蘇州以及泰州的勞動(dòng)生產(chǎn)率都有了比較大的進(jìn)步，

長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)生產(chǎn)率呈現(xiàn)空間正相關(guān)，都意味著長(zhǎng)三角區(qū)域相互促進(jìn)，內(nèi)部的聯(lián)系更加緊密，相互影響的作用力更加強(qiáng)大。整體來(lái)看長(zhǎng)三角區(qū)域制造業(yè)發(fā)展水平的空間分布與地理位置、資源狀況、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)緊密相關(guān)，同時(shí)還與交通、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等有很大關(guān)系。制造業(yè)生產(chǎn)效率的提升在很大程度上取決于其所處區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的多樣化程度，這種建立在技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系上的產(chǎn)業(yè)間相互滲透是目前長(zhǎng)三角制造業(yè)產(chǎn)業(yè)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率的重要環(huán)節(jié)。因此政府應(yīng)引導(dǎo)本地產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，從區(qū)域的單一生產(chǎn)結(jié)構(gòu)向多樣化發(fā)展。

從產(chǎn)業(yè)間的勞動(dòng)生產(chǎn)率在空間上呈現(xiàn)空間自相關(guān)的現(xiàn)象出發(fā)，各區(qū)域產(chǎn)業(yè)之間應(yīng)該加強(qiáng)聯(lián)系，放大這種自相關(guān)相互促進(jìn)的效應(yīng)，從單一產(chǎn)業(yè)、單一區(qū)域的發(fā)展演變成整個(gè)制造業(yè)、整個(gè)長(zhǎng)三角地區(qū)簇團(tuán)似的發(fā)展。

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