图1 第二亚欧大陆桥
摘 要：第二亚欧大陆桥是一条面向中亚、欧洲的贸易新通道，该通道将对中国制造业集聚产生重大影响，为中西部地区创造新的经济增长点。应用区位熵、空间基尼系数、E-G指数3种产业集聚测度方法综合分析了该通道对江苏、安徽、河南、陕西、甘肃、新疆6省(自治区)34个制造业细分行业集聚的影响，可为研判制造业发展趋势和指导制造业合理布局提供有益借鉴。
关键词：亚欧大陆桥；产业集聚；制造业；测度；E-G指数
第二亚欧大陆桥，又名“新亚欧大陆桥”，东起太平洋西岸的连云港等中国东部沿海港口，西至大西洋东岸的荷兰鹿特丹、比利时的安特卫普等港口，横贯亚欧两大洲的中部地带，全长10 870Km，沿途经过40多个国家，占世界国家总数的22%，沿线国家的总面积达3 970万km2，占世界陆域总面积的26.6%(如图1)。它在中国境内全长4 131Km，横贯东、中、西部三大地区，沿途经过东部的江苏省；中部的安徽省、河南省；西部的陕西省、甘肃省和新疆维吾尔自治区。沿桥区域总面积约360万km2，占全国总面积的37%，沿桥地区总居住人口约为4.35亿人，占全国总人口的34.93%，在中国的社会经济发展中处于十分重要的地理位置。
2013年9月，习近平主席在中亚之行中，在纳扎尔巴耶夫大学提出建设“丝绸之路经济带”的宏伟设想，这是中国首次就洲际经济合作一体化进程提出具体构想。在十八届三中全会《决定》中，正式明确了“新丝绸之路”经济带的建设构想。第二亚欧大陆桥作为“丝绸之路经济带”的核心，能够有效促进资源、生产要素的合理配置与科学流动，同时，对促进中国与亚欧其它国家和地区互利互惠、交流合作等具有重要的政治、经济意义。
图1 第二亚欧大陆桥
中国东部与中西部地区经济发展的互补特征，决定了东中西部加强协同合作的必要性和可能性，而第二亚欧大陆桥是一条时间短、距离近、成本低、市场竞争力强，面向中亚、欧洲的贸易新通道，沿桥国内通道对制造业集聚的影响会给中西部地区创造新的经济增长点。因此，分析沿桥国内通道制造业的未来集聚态势和程度、生产要素配置效率、区域制造业集聚合理性，以及研判国家层面制造业的梯度转移和制造业结构优化、促进“丝绸之路经济带”国内各区域制造业协调发展是一个值得研究的课题。所以，本文的目的是研究第二亚欧大陆桥国内通道对制造业集聚的影响及程度，研判制造业发展趋势、指导制造业合理布局。
研究制造业集聚的视角各有不同，有的从产业地理集中入手，有的从地区专业化水平展开，有的同时从这两方面展开，有的还进行了国与国之间的比较研究。从地区专业化视角，S Kim研究了美国制造业产业集聚的变化趋势，M Brülhart研究了欧盟13个国家产业集聚的变化趋势；从产业地理集中视角，G Elliso和E Glaeser研究了美国制造业产业集聚的情况，F Maurel和B Sédillot、M P Devereuxa，et al分别研究了法国、英国产业集聚的变化情况。
国内学者从地理集中视角研究产业集聚，依据研究范围，可以分为3类：第一类是研究全国范围的，有魏后凯，吴三忙、李善同等；第二类是研究某一区域范围的产业集聚，如吕国庆、汤茂林对东部沿海12个省市制造业产业集聚变化情况进行研究；潘峰华、贺灿飞对江苏和浙江两省制造业的地理集聚进行对比研究；第三类主要是研究制造业集聚情况，如高新才、王科研究了装备制造业的集聚程度及变化情况；赵玉林、魏芳研究了高技术产业整体及各行业的地理集中变化情况；贺灿飞、朱彦刚研究了资源密集型产业的地理集中情况；陈景新使用1980-2011年时间序列数据，同时选择制造业地区专业化和产业地理集中两类指标，研究了中国制造业产业集聚的长期走势，并就中国制造业的地区专业化水平与美国、欧盟进行了比较。
从上述产业集聚研究成果可以看出，理论研究多是从空间经济学和区位角度进行探讨，由于不是只有空间经济学和区位理论才能解释产业集聚，因此，可尝试对现有理论进行拓展或者融合创新。实证研究较多关注产业集聚对劳动生产率和区域经济增长的作用，多数人认为产业集聚与二者相关性不大或者关系不明显，对是否存在负相关关系研究更少。制造业产业集聚的实证研究多从地区专业化和地理集中度视角展开，在测度方法和行业层次选择上较粗糙，多数与国家层面省域尺度行业作集聚对比，较少针对某一具体地域空间尺度(或行业)分区域、分行业展开测度研究。
国际上通行的标准分类体系(Standard Industrial Classifications，简称 SIC)将制造业分为A-K的11大类，生成一位数制造业，这些一位数制造业又可分为若干个子制造业，成为二位数制造业，以此类推，直至分到四位数制造业。中国依据国际标准分类体系，于1985、1994、2002和2011先后制定了《国民经济分类和代码》(GB/T4754-84)、《国民经济分类和代码》(GB/T4754-94)、《国民经济分类和代码》(GB/T4754-2002)和国民经济分类和代码》(GB/T4754-2011)。
虽然3个分类标准有一定差异，但根据《国民经济行业分类和代码》(2011年版)，本文将研究对象确定为两位数的制造业行业。考虑到数据可获得性，研究期确定为2000-2013年，主要涉及2002年和 2011年的两次修订。根据第二亚欧大陆桥沿线6省(江苏、安徽、河南、陕西、甘肃、新疆)统计年鉴和《中国工业经济统计年鉴》的细分行业数据进行筛选与重组，为了统一口径，本文对数据进行如下处理：①将橡胶制品业和塑料制品业分别以“C29-1”与“C29-2”表示；②将2003-2012年的“工艺品及其它制造业”与2012年后的“其它制造业”相对应；③新增自2003年开始的“废弃资源综合利用业”和2012年开始的“汽车制造业”。区别和统一国民经济行业代码(GB/T 4754-2002)与(GB/T 4754-2011)后，选择两位数制造业行业的34个细分行业，详细情况如表1所示。
此外，本文统计的各项制造业细分行业数据均来自《中国统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》，以及第二亚欧大陆桥国内沿线各省域相关统计年鉴，研究时间为2000-2013年。需要指出的是，为了使指标具有可比性，对同一指标不同年份的数据收集均选用相同的统计年鉴和统计部门，这样可以保证数据的一致性，所得出的指标时间序列具有可比性。在计算分析二位数制造业的转移和集聚时，数据来自《中国工业经济统计年鉴》(2000-2013年)和第二亚欧大陆桥国内沿线6个省域的统计年鉴(2000-2013年)。
表1 第二亚欧大陆桥国内沿线6省域制造业部类细分行业
制造业部类细分行业代码农副食品加工业C13食品制造业C14纺织业C17纺织服装、服饰业C18皮革毛皮羽毛及其制品和制鞋业C19木材加工及木竹藤棕草制品业C20劳动密集型制造业家具制造业C21造纸及纸制品业C22印刷和记录媒介复制业C23文教工美体育和娱乐用品制造业C24橡胶制品业C29-1塑料制品业C29-2非金属矿物制品业C30酒、饮料和精制茶制造业C15烟草制品业C16石油加工、炼焦和核燃料加工业C25化学原料和化学制品制造业C26化学纤维制造业C28金属制品、机械和设备修理业C33资本密集型制造业黑色金属冶炼和压延加工业C31有色金属冶炼和压延加工业C32通用设备制造业C34专用设备制造业C35汽车制造业C36运输设备制造业C37电气机械和器材制造业C38医药制造业C27计算机通信和其它电子设备制造业C39仪器仪表制造业C40技术密集型制造业废弃资源综合利用业C42电力、热力生产和供应业D44燃气生产和供应业D45水的生产和供应业D46其它制造业C41
制造业集聚测度方法从大类上划分，主要有空间自相关测度法、基于总体经济活动的集聚测度法和距离空间测度法，本文主要采用基于总体经济活动的集聚测度法。
2.1 区位熵
区位熵又称专门化率，反映了某一制造业(或行业)的专业化程度以及某一较小区域在相对较大区域的地位或作用，用以衡量某一区域要素的空间分布情况，计算公式为：
式中，βij是j地区i制造业在全国的区位熵。qij为j地区i制造业的相关指标;qj为j地区所有制造业的相关指标;qi为全国范围内i制造业时相关指标；q为全国所有制造业相关指标。
当βij>1时，说明i行业在j地区的专业化程度高于全国平均水平，即i行业在j地区集聚，且区位熵越大，集聚程度越高。
当βij=1时，表明地区该制造业在全国处于均势，制造业集聚能力并不明显。
当βij<1时，表明地区该制造业在全国处于劣势，集聚能力弱。
2.2 空间基尼系数
C Gini依据洛伦茨曲线提出了计算收入分配平均程度的统计指标——基尼系数[1]。在此基础上，新经济地理学家Krugman P提出了空间基尼系数，用以测量制造业在地区间分布的均衡程度[2]。该方法应用较为广泛，成为衡量制造业空间分布均衡性的指标，并用来反映制造业集聚程度，其计算公式为：
其中，制造业(或行业)在各个地区份额的平均值为
分别为两个不同地区的产值(或分行业从业人员、增加值等)份额。制造业在各个地区分布均衡时，G=0。G的值在0～1之间，G值越接近0，则制造业分布越均衡，G值越接近1，则制造业集聚程度越高。
2.3 E-G指数
Ellision-Glaeser[3]在Krugman P提出的空间基尼(Gi-ni)系数基础上构造了测定制造业集聚程度的E-G指数。他指出，空间基尼系数大于零并不说明制造业集聚现象一定存在，这是因为考虑到因内部规模经济或具有资源优势的市场空间集聚所引起的虚假集聚成分，企业差异性会影响制造业集聚。因此，为了弥补空间基尼系数的不足，建立E-G指数，其计算公式为：
其中
Gi为空间基尼系数，N是研究的区域个数；Sij是j地区i制造业就业人数(产值)占全国该制造业总就业人数(总产值)的比重,Xj 是该地区就业人数(产值)占全国总就业人数(总产值)的比重。Hi是制造业i的赫芬达尔系数，反映企业规模分布情况,Jik为k地区i行业的产值(或就业等)，全国总产值或就业人数为Ti。如果所有经济活动都集中在一个区域，那么H=1最大，如果经济活动平均分布在各个区域，H=1/n，整个系数衡量的是制造业绝对集中程度。
E11ision和G1aeser将地理集中度指标分为3个区间，第一区间为γEG<0.02，表示制造业没有地方化现象；第二区间为0.02≤γEG≤0.05，表示制造业在区域上分布较均衡；第三区间为γEG>0.05，表示制造业在地区上聚集程度最高[4]。EG指数充分考虑了企业规模及区域差异带来的影响，弥补了空间基尼系数的缺陷，使其能够进行跨制造业、跨时间，甚至跨国比较。
总体来看，制造业集聚测度方法主要有区位熵指数、空间基尼系数、EG指数等。其中，区位熵体现的是某个地区在全国范围内所处的位置，因此可以对不同地区的制造业集聚程度进行比较，但难以进行跨制造业比较；空间基尼系数和EG指数更强调从行业角度衡量制造业集聚，却无法直观反映地区间差异。
鉴于此，本文将综合利用区位熵、空间基尼系数和EG指数这3个指标，基于第二亚欧大陆桥国内沿线6个省域制造业及其下属的34个制造业细分行业层面数据，分别对制造业细分行业的集聚特征进行刻画和描述。
3.1 基于区位熵的测度方法
根据上述提到的研究方法，区位熵的测度结果如表2所示。
表2 分省域制造业细分行业区位熵平均指数(2000-2013)
省域具备集聚优势的行业全国水平相当行业不具备集聚优势的行业安徽C20、C29-1、C15、C16C32、C38、C42C13、C23、C29-2、C30、C31、D44、C41、C36C14、C17、C18、C19、C21、C22、C24、C25、C26、C28、C33、C34、C35、C37、C27、C39、C40、D45、D46甘肃C15、C16、C25、C31、C32、C41、D44C30、D46C13、C14、C17、C18、C19、C20、C21、C22、C23、C24、C29-1、C29-2、C26、C28、C33、C34、C35、C36、C37、C38、C27、C39、C40、C42、C45江苏C17、C18、C26、C28、C34、C38、C39、C40、C42、C41C20、C24、C29-1、C35C13、C14、C19、C21、C22、C23、C29-2、C30、C15、C16、C25、C33、C31、C32、C36、C37、C27、D44、D45、D46陕西C14、C23、C15、C16、C25、C32、C35、C36、C37、C27、C40、D44、D45、D46C30C13、C17、C18、C19、C20、C21、C22、C24、C29-1、C29-2、C26、C28、C33、C31、C34、C38、C39、C42、C41新疆C13、C14、C30、C15、C25、C28、C21、D44C17、C29-2、D45、D46C18、C19、C20、C21、C22、C23、C24、C29-1、C16、C26、C33、C32、C34、C35、C36、C37、C38、C27、C39、C40、C42、C41河南C13、C14、C20、C21、C22、C30、C15、C16、C25、C32、C35、C42、D44、D46C19、C29-1、C17、C23C18、C24、C29-2、C26、C28、C33、C31、C34、C36、C37、C38、C27、C39、C40、D45、C41
图2 第二亚欧大陆桥沿线六省份制造业细分行业区位熵平均指数趋势(2000-2013)
综上所述，从安徽、甘肃、江苏、陕西、新疆和河南6省份制造业区位熵平均指数(2000-2013年)来看，各省域都有自己的集聚优势行业、与全国平均水平相当的行业以及不具备集聚优势的行业。安徽、江苏、河南、陕西的制造业细分行业相对其它省域较多且发展均衡，在保证细分行业健康发展的同时，逐步形成了各自的集聚优势行业，尤以江苏的化学纤维制造业，河南的造纸及纸制品业、非金属矿物制品业、水的生产和供应，陕西的医药制造业为代表。虽然甘肃、新疆制造业细分行业的区位熵指数较低且行业发展不均衡，但也具备各自的行业集聚优势，如新疆石油加工、炼焦及核燃料加工业的区位熵平均指数独树一帜，显示出较强的集聚特征，借着国家“一带一路”战略下的“第二亚欧大陆桥”优势政策，在培养和形成优势制造业方面具备一定成长潜力。
3.2 基于空间基尼系数的行业分析
空间基尼系数(space Gini coefficient)是在洛伦兹(Lorenz)提出的洛伦茨曲线和基尼系数的基础上产生的，用于衡量制造业空间分布均衡性。本文根据空间基尼系数的前述公式，计算第二亚欧大陆桥国内沿线6省域(如安徽、甘肃、江苏、陕西、新疆和河南)2000-2013年制造业细分行业的空间基尼系数，以衡量细分行业的空间集聚程度。
从计算结果可以发现：
(1)分阶段来看，各细分行业的空间基尼系数均值从2000年的0.053上升到2006年的0.238(虽然其中有细微升降，但总体上呈增长趋势)，从2007年的0.176上升到2009年的0.245，即使2006-2007年有下降现象，但这两阶段整体趋于增长，说明6个省域34个细分行业的集聚程度总体上处于缓慢上升阶段。2010-2013年间的空间基尼系数从0.245下降到0.219，制造业细分行业呈现出一定的扩散(或转移)趋势。
(2)6省域制造业的34个细分行业平均空间基尼系数为0.175。其中，集聚程度最高的D46(水的生产供应业)为0.901，最低的是C34(通用设备制造业)，有10个行业超过平均水平。
(3)从横向比较来看，不同细分行业的集聚形态呈现不同特征。其中，集聚程度较高的有D46(水的生产和供应业)、C42(废弃资源综合利用业)、C22(造纸及纸制品业)、C25(石油加工、炼焦和核燃料加工业)、C16(烟草制品业)、C28(化学纤维制造业)、C30(非金属矿物制品业)等，这些行业多为资本密集型制造业和技术密集型制造业。
技术密集型制造业由于在选址上较少受到自然条件制约而更多地依赖于技术和人才，因而多在较易获得国外技术转移和研发机构比较集中的地区形成制造业集聚(如6省域中的江苏、陕西、安徽)。资本密集型制造业得益于便利的地理优势、交通优势以及国家区域经济优惠政策(如“西部大开发”、“中原经济区”以及“第二亚欧大陆桥”政策)，同样使得制造业具有较高集聚度(如6省域中的新疆、河南)。集聚程度较低的行业主要为C34(通用设备制造业)、C27(医药制造业)、C29-2(塑料制品业)、C23(印刷和记录媒介复制业)、C17(纺织业)、C24(文教工美体育和娱乐用品制造业)等，这些制造业与人民日常生活密切相关，因而集聚程度较高。
为了更清楚直观地反映各行业的集聚变化趋势，按照空间基尼系数2000-2013年的数值作描述性统计，按其特征将34个细分行业大致分为4种情况，具体见表4。
(4)从细分行业集聚程度的变化趋势及特征来看，有10个细分行业的集聚程度大致经历了先上升后下降的过程，占制造业总细分行业数量的29.41%，这与先前分析的细分行业总体空间基尼系数均值变化态势相吻合。
表3 制造业细分行业空间基尼系数均值比较
空间基尼系数均值细分行业≥0．5D46、C42、C25、C220．175(均值)～0．5C16、C28、C20、C30、C41、C400．1～0．175(均值)D44、D45、C21、C13、C14、C39、C330～0．1(含)C17、C18、C19、C23、C24、C29-1、C29-2、C15、C26、C27、C31-C38
表4 制造业细分行业按空间基尼系数变化特征的分类情况(2000-2013)
变化特征细分行业先上升后下降C13、C17、C20、C21、C24、C37、C38、C39、D45、D44先维持平稳后上升C19、C22、C29-1、C26上升阶梯式上升C14、C18、C28、C33逐步上升C40、C41逐步下降C15、C32、C27不规律变化C23、C29-2、C30、C16、C25、C31、C34、C35、C42、D46
(5)不同细分行业出现集聚度下降的年份不同，如C13(农副食品加工业)自2006年开始出现下降，C37(铁路船舶航空航天和其它运输设备制造业)自2007年开始出现下降，C17(纺织业)、C20(木材加工及木竹藤棕草制品业)、C24(文教工美体育和娱乐用品制造业)、D45(燃气生产和供应业)和D44(电力、热力生产和供应业)自2008年开始出现下降，C38(电气机械和器材制造业)和C39(计算机通信和其它电子设备制造业)2009年开始出现下降，C21(家具制造业)则在2010年开始出现下降。
(6)逐步下降的有3个细分行业，占总细分行业数量的8.82%，C32(有色金属冶炼和压延加工业)和C27(医药制造业)从2001年开始呈现小幅下降趋势。
(7)总体上呈上升趋势的也有10个细分行业，占总细分行业数量的29.41%，如C19(皮革毛皮羽毛及其制品和制鞋业)、C22(造纸及纸制品业)、C29-1(橡胶制品业)和C26(橡胶制品业)在平稳发展后趋于上升，主要是这些制造业受原材料影响，一旦原材料等生产要素集聚就会形成制造业集聚度上升趋势。C14(食品制造业)、C18(纺织服装、服饰业)、C28(化学纤维制造业)和C33(金属制品、机械和设备修理业)呈阶梯式上升趋势，主要是受国际贸易影响。C40(仪器仪表制造业)和C41(其它制造业)逐步上升，如仪器仪表制造业2001年的空间基尼系数为0.024，2013年为0.614，其它制造业从2003年的0.056上升到2013年的0.477，维持了较高集聚水平下集聚度不断提升的趋势，而这两个制造业均属于技术密集型制造业。
(8)其它10个细分行业呈现集聚程度无规律趋势，占29.41%。
3.3 基于E-G指数的行业分析
以上使用的区位熵指数、空间基尼系数等指标在实证中使用较广泛，但由于没有考虑到企业规模对制造业集聚的影响，在进行跨制造业比较时往往产生较大误差。根据《中国工业经济统计年鉴》和安徽、甘肃、江苏、陕西、新疆和河南省统计年鉴中的“国有及规模以上非国有企业”的34个制造业细分行业的工业总产值等详细数据，通过E-G指数公式计算2000-2013年6省域的34个细分行业E-G指数后，可以发现：从表中计算结果来看，6省域34个细分行业E-G指数均值的变化可以分为上升、下降和维持3个阶段；首先从2000年的0.03上升到2005年的0.63(期间最大值)，接着从2006年的0.30下降到2011年的0.08，2012年和2013年维持在0.20不变，表明2000-2013年制造业以2006年为拐点，呈现出先集聚后扩散的变化特征。
从整体和具体行业两方面来分析，由于判断E-G指数没有绝对标准，沿用Ellison&Glaeser的分类标准，将E-G≤0的情况定义为不集聚，0
表5 制造业细分行业E-G指数均值划分集聚类型情况(2000-2013)
TE⁃G指数范围集聚类型细分行业E⁃G≥0．05高度集聚D46、C25、C22、C16、C20、C28、C41、C30、D45、D44、C40、C21、C13、C33、C14、C39、C36、C37、C19、C29-10．02≤E⁃G<0．05中度集聚C24、C15、C38、C32、C18、C31、C23、C29-20
(1)从整体上来看，高于E-G指数均值的有8个细分行业，占23.53%。6省域制造业细分行业的集聚程度呈现出一定差异，行业均值为0.162。其中，集聚程度最高的D46(水的生产和供应业)，其E-G指数均值为1.325，集聚程度最低的C26(化学原料和化学制品制造业)的指数为0.001，更有C34(通用设备制造业)、C35(专用设备制造业)、C42(废弃资源综合利用业)的指数为负值，分别为-0.007、-0.013和-0.416，表现为制造业不集聚并出现扩散。
从具体细分行业来看，这34个制造业细分行业2000-2013年的E-G指数变化趋势可以分为4种情况。
(2)先上升后下降。这类细分行业的E-G指数从2003年开始出现上升，2005年后出现下降，具体包括C13(农副食品加工业)、C17(纺织业)、C20(木材加工及木竹藤棕草制品业)、C21(家具制造业)、C24(文教工美体育和娱乐用品制造业)、C32(有色金属冶炼和压延加工业)5个行业；D45(燃气生产和供应业)自2009年开始出现下降；C25(石油加工、炼焦和核燃料加工业)自2001年开始上升，以2007年为拐点开始出现下降。
(3)先上升后下降再上升。这类细分行业在2000 -2006年间呈现上升趋势、2007-2011年间出现下降又上升，具体包括C37(铁路船舶航空航天和其他运输设备制造业)、C38(电气机械和器材制造业)、C41(其它制造业)、C23(印刷和记录媒介复制业)和C16(烟草制品业)。
(4)总体上上升。这类细分行业在2000-2010年间表现为平稳发展，2011年后出现上升的有C14(食品制造业)、C19(皮革毛皮羽毛及其制品和制鞋业)和C29-1(橡胶制品业)，阶梯式上升的有C18(纺织服装、服饰业)，逐步上升的有C28(化学纤维制造业)、C33(金属制品、机械和设备修理业)、C36(汽车制造业)和C40(仪器仪表制造业)。
(5)一直下降。C27(医药制造业)虽然在2000-2003年间有升有降且波动不大，但从2005年开始逐步下降，总体上呈明显的下降趋势。
(6)无规律变化。这类细分行业的E-G指数呈现出无规律变化，包括其余12个细分行业。
表6 制造业细分行业按E-G变化特征分类情况(2000-2013)
变化特征细分行业先上升后下降C13、C17、C20、C21、C24、C25、C32、D45先上升后下降再上升C37、C38、C41、C23、C16先维持平稳后上升C14、C19、C29-1上升阶梯式上升C18逐步上升C28、C33、C36、C40逐步下降C27无规律变化C22、C29-2、C30、C15、C26、C31、C34、C35、C39、C42、D44、D46
图3 制造业集聚度先上升后下降的细分行业
图4 制造业集聚度先上升后下降再上升的细分行业
图5 制造业集聚度总体上平稳上升的细分行业
图6 制造业集聚度阶梯式上升的细分行业
分别对制造业细分行业的区位熵、空间基尼系数和E-G指数进行测度可以看出：C28(化学纤维制造业)、C40(仪器仪表制造业)集聚优势明显(C28主要在江苏和新疆地区集聚、C40主要在江苏和陕西地区集聚)；对于C33(金属制品、机械和设备修理业)，从细分行业角度来看，具备集聚优势，但在第二亚欧大陆桥国内沿线区域来看，集聚不显著，说明其具有较强的集聚潜力。
图7 制造业集聚度逐步上升的细分行业
图8 制造业集聚度逐步下降的细分行业
以上结论说明，亚欧大陆桥依然只是作为一个交通运输通道，对沿线地区的经济带动辐射作用较弱，未起到“商桥”的作用。因此，本文建议：
(1)第二亚欧大陆桥的贯通有利于中国西向利用中亚的自然资源、欧盟的资金与技术，东向利用日韩的资金、技术，而且，中国在资源密集型和劳动密集型产业方面存在优势。
(2)要积极加强沿桥国家间的经济联系，促进生产要素流动、地区经济发展。中国西部省区应积极利用陆桥的连通优势，学习外国优秀企业的管理经验。首先，利用信息化和知识经济时代的优势，积极获取有效信息，进行生产技术创新和管理创新，提高企业市场竞争力。其次，要加强人才培育，通过产学研结合和多元创新、教育模式创新，培育创造型、素质型人才，并且为人才作用的发挥提供便利条件，要培养人才、留住人才，凸显人才的社会效益。
(3)加强省区联动，促进国内生产要素流动。西部地区可在吸引外资之外，积极吸引东部地区的国内资金转移和产业转移，发展跨地区的企业集团，促进地区经济合作。
参考文献：
[1] KRUGMAN P.Geography and trade[M].Massachusetts:MIT Press,1991.
[2] ELLISION G，GLAESER E L.Geographic concentration in U.S manufacturing industries：a dartboard approach[J].Journal of Urban Economics，1997 (47)：115-135.
[3] 路江涌，陶志刚.中国制造业区域聚集及国际比较[J].经济研究，2006(3)：103-114.
[4] 王业强，魏后凯.产业特征、空间竞争与制造业地理集中—来自中国的经验证据[J].管理世界，2007(4)：68-77，171-172.
[5] 张卉.产业分布、产业集聚和地区经济增长:来自中国制造业的证据[D].上海：复旦大学，2007.
[6] 赵伟，张萃.市场一体化与中国制造业区域集聚变化趋势研究[J].数量经济技术经济研究，2009，26(2)：18-32.
[7] 张萃.“二重开放”与中国制造业区域集聚：理论与实证[D].杭州：浙江大学，2009.
[8] 薄文广.产业特征、空间差异与制造业地理集中：基于中国数据的实证分析[J].南方经济，2010(6)：51-64.
[9] KIM S.Economic integration and convergence：U.S regions，1840-1987[J].The journal of economic history，1998，58(3)：659-683.
[10] BRÜLHART M.Growing alike or growing apart? Industrial specialisation of EU countries[C]/The impact of EMU on Europe and the developing countries[M].London：Oxford university press，2001.
[11] ELLISON G.Geographic concentration in U.S manufacturing industries：a dartboard approach[J].Journal of political economy，1997，105(5)：889-927.
[12] MAUREL F.A measure of the geographic concentration in French manufacturing industries[J].Regional science and urban economics，1999，29(5)：575-604.
[13] DEVEREUXA M P.The geographic distribution of production activity in the UK[J].Regional science and urban economics，2004，34(5)：533-564.
[14] 吴三忙，李善同.中国制造业集聚程度演变态势的实证研究—基于1988～2007年的数据[J].山西财经大学学报，2009(12)：40-48.
[15] 吕国庆，汤茂林.我国沿海省市制造业集聚变动的实证分析[J].城市发展研究，2008(6)：108-112，69.
[16] 潘峰华，贺灿飞.江苏和浙江制造业地理集聚对比研究[J].世界地理研究，2010(2)：102-110.
[17] 高新才，王科.中国装备制造业空间集聚的实证研究[J].经济问题，2008(7)：36-39.
[18] 赵玉林，魏芳.基于熵指数和行业集中度的我国高技术产业集聚度研究[J].科学学与科学技术管理，2008(11)：122-126，180.
[19] 贺灿飞，朱彦刚.中国资源密集型产业地理分布研究—以石油加工业和黑色金属产业为例[J].自然资源学报，2010(3)：488-501.
[20] 陈景新.制造业产业集聚理论的实证研究[D].天津：河北工业大学，2014.
(责任编辑：胡俊健)
The Cluster Measurement on the Domestic Manufacturing Industry from The Second Asia-Eurasian Continental Bridge
Abstract：The second Asia-Eurasian Continental Bridge is a new channel with a short time, low cost and market competitiveness for Central Asia and Europe. The channel along the bridge will have an important impact on the agglomeration of the manufacturing industry and will give the central and western regions create new economic growth point. In this paper, the three methods of location entropy, space Gini coefficient and E-G index are used to study the impact and extent of agglomeration of industry segments on the provinces of Jiangsu, Anhui, Henan, Shaanxi, Gansu and Xinjiang provinces and the provinces' 34 specific industries in manufacturing industry in order to study the development trend of manufacturing and guide the rational distribution of manufacturing industry. Finally, three important conclusions are drawn.
Key Words：Asia-Europe Continental Bridge;Industrial Agglomeration;Manufacturing;Measurement;E-G Index
收稿日期：2016-09-30
基金项目：国家社会科学基金项目(15BJL042)；北京市社科规划项目特别委托项目(13JDJGD004);北京工业大学人文社科基金重点项目(011000514315508)；北京工业大学经济与管理学院中青年拔尖人才项目(BJVT-JG-KY-17)
DOI：10.6049/kjjbydc.2016060367
中图分类号：F263
文献标识码：A
文章编号：1001-7348(2017)08-0058-08