產業集聚、創新集聚與城市經濟動力——來自長三角的證據

余冬筠，鄭莉峰

（浙江理工大學 經濟管理學院，浙江 杭州 310018）

一、引 言

中國的工業向沿海地區集中成為改革開放后中國的一個特征事實［1-3］。盡管產業集聚對區域經濟增長有很強地促進作用［4-5］，但現實中很多產業集聚區已經遭遇或面臨由盛而衰的狀況，出現了“漸趨離散”，這讓產業集聚的“循環累積關系”陷入了一種困境［6］。因此，從簡單的“生產集聚”來探討產業集聚與區域經濟發展的互動關系是不夠的，還需要關注其他重要變量的作用。

與生產的集聚相比，創新思想及新知識的集聚對區域經濟的發展影響更為深遠。20世紀80年代，羅默指出廠商對創新所導致的規模收益遞增的追求，使得廠商投資在創新活躍的地區。因此，經濟增長總是集中在創新比較集中的地區，創新的地理集中就會形成聚集經濟。可見，忽略了創新活動對討論產業集聚與經濟增長之間的關系是不全面的。事實上，創新活動與企業在空間上的布局類似，也會形成地理上的集聚區［7］。按照Hamdouch（2007）的定義，創新集聚是在一定資源環境中，基于創新事件的不斷產生，在知識技術的擴散效應下形成的同一產業的集聚現象［7］?，F實中，國際上著名的產業集聚區（如硅谷、臺灣新竹科學園、班加羅爾高科技園區等），大多也是創新集聚區。因此，探討產業集聚、創新集聚與區域經濟發展有怎樣的內在聯系，對如何發展產業集聚區，推動區域經濟的發展意義重大。

城市是區域活動的聚集地，本文從城市的視角來觀察產業集聚、創新集聚與區域經濟發展之間的關系。長三角城市群是中國制造業的核心區域，產業集聚趨勢明顯，城市創新活力充沛。因此，長三角地區是研究產業集聚、創新集聚和城市經濟動力之間的關系的理想區域。

二、相關文獻回顧和研究展望

（一）產業集聚與經濟增長

為產業聚集與經濟增長的關系研究提供理論基礎的是Martin和Ottaviano（2001）及Baldwin等人（2003）［4，8］。由于貿易成本和遞增規模報酬的相互作用，工業部門將會向擁有較多的最終需求和更多創新的地區集中，因而經濟集聚會隨著經濟增長而不斷增加。多數實證研究支持了產業集聚對經濟增長的促進作用。Fujita和Thisse（2002）在假定區域間勞動力自由流動的前提下，證明了產業聚集能促進經濟增長［5］。Brulhart和Mathys（2006）基于歐洲各個地區面板數據的研究結果表明，聚集經濟顯著地促進了勞動生產率，并且這種聚集效應隨時間而逐漸增強［9］。但也有研究發現聚集經濟對于經濟增長的影響并不顯著，如Bode（2004）［10］和Bautista（2006）［11］等。

對中國的實證研究也取得了一些進展，有研究支持了產業集聚促進了經濟增長的觀點，如范劍勇（2006）［12］、張卉等（2007）［13］，張艷、劉亮（2007）［14］和章元、劉修巖（2008）［15］等。也有研究提出了中國的產業聚集增長效應符合“倒N”型假說，并驗證了當前中國的產業聚集增長效應處于“倒N”型曲線的中間階段［16］。

（二）產業集聚與創新集聚

現有理論從三方面探討產業集聚對創新的作用機制：技術溢出機制、知識特有屬性機制、集聚企業互動機制［17］。Baptista和Swann（1998）的研究表明處于產業集聚區域內的企業比區域外的企業更有可能創新［18］。但是也有學者提出創新活動的集聚并不能簡單歸結為制造業集聚所致，生產的地理集中度越高并不必然帶來創新活動的集聚，甚至由于知識的擁擠效應（指新知識和新思想的鎖定）而正好相反［19］。Beaudry 和Bresehi（2003）發現集聚本身并不是企業創新的決定條件，只有當企業處在擁有創新企業較多并且潛在技術溢出較大的集聚區域內時，才會表現出較高的創新性［20］。

對中國的實證研究同樣存在不同的聲音。張明倩和趙彥云（2008）發現專業化對產業創新能力的培育及創新水平的提升具有顯著的正效應［21］，而張麗華和林善浪（2010）認為僅從生產集中的角度解釋創新活動的空間集聚并不全面［22］。

（三）產業集聚、創新集聚與城市經濟動力研究展望

現實中，產業集聚與經濟發展之間的關系顯得更為微妙。日本、韓國、新加坡以及中國的香港和臺灣地區，起初都是通過大量的勞動和低工資推動產業發展，但隨著這些國家和地區勞動力成本的提高，產業發展逐漸緩慢甚至步履艱難，這說明僅憑產業集聚及其“滾雪球”效應并不一定能夠帶來經濟的持久增長［6］。

按照熊彼特的創新理論，只有創新才是經濟發展的真正動力。羅默的觀點也表明，繞過創新集聚來討論產業集聚和區域經濟增長將難以得到令人信服的結論。與其他區域（邊緣地區）相比，城市（中心地區）往往具有較高的創新集聚水平。對于城市來說，創新集聚對城市經濟的持續增長有深遠影響。因此，能否形成創新集聚是實現產業集聚與城市經濟發展持續互動的關鍵點。

本文將創新集聚理解為產業集聚促進城市經濟增長的一個重要作用機制。

假說：只有能夠帶來創新集聚的產業集聚，才會促進城市經濟的持續增長。

這種機制可以通過圖1 來說明。城市中有若干企業（企業1，企業2，……，企業n），在節省交通運輸費用、接近市場、接近上下游企業等集聚力的作用下，這些企業往往形成產業集聚。產業集聚形成的同時，往往伴隨著溢出效應的出現。根據產業集聚對創新的作用機制（技術溢出機制、知識特有屬性機制、集聚企業互動機制），集聚區內創新集聚很有可能形成。這通常與城市有較好的創新激勵有關。城市的創新激勵表現在兩個方面：第一個方面是城市提供了更多的技術和學習機會；第二個方面是城市中創新成果的獨占性更有保證［6］。不同城市由于創新激勵不同而體現出明顯的差異，這種差異是形成城市間經濟差距的重要源泉。

圖1 產業集聚、創新集聚與城市經濟動力之間的關系

三、模型與數據來源

（一）模型及其經濟意義

傳統的柯布—道格拉斯生產函數（Cobb－Douglas Function）如下：

式（1）中，下標i 表示省市地區，t 表示年份（以下同）；Yit表示產出，A表示技術水平，Lit表示勞動投入，Kit表示資本投入，α、β 分別表示勞動和資本的產出彈性。為了真實反映產業聚集對經濟增長的作用，必須在添加產業集聚變量的同時，控制影響經濟增長的其它重要變量。在制度經濟學看來，制度和制度變遷是決定長期經濟績效的基本因素（諾思，1990）。因此，在式（1）中引入產業聚集變量和制度變量，得到：

式（2）中，Instiit和Aggloit分別表示各地區的制度變量和產業聚集水平，γ、δ 分別為它們的產出彈性。式（2）取對數后可得：

式（3）中，Yit、Lit、Kit、Instiit和Aggloit分別表示各個地區各年度的產出水平、勞動投入、資本投入、制度投入和制造業聚集指數向量，其它字母分別表示常數項、變量的系數和殘差。

為了進一步檢驗創新集聚對產業集聚促進區域經濟增長的內在機制，引入創新集聚變量（Inv）與產業集聚變量的交叉項，見式（4）：

從而，通過模型（3）和模型（4）的比較，特別是δ 和η 的符號和顯著性水平，可判斷本文假說是否在研究期內成立。

（二）解釋變量與數據來源

本文的研究對象是長三角地區16個城市，根據模型（3）和（4），實證中涉及的數據包括被解釋變量Y 和解釋變量L、K、Insti、Agglo 以及Agglo×Inv。根據數據可得性，選取1998-2010年作為研究時期。

預期各解釋變量的符號都為正。下面具體闡述各變量的含義和數據來源：

（1）產出水平（Y）。經濟增長是模型中的被解釋變量，本文選取各地區GDP總量作為產出水平的代理變量。數據來源于相應年份各個地方統計年鑒。

（2）勞動投入（L）。就業人口和人力資本是常見的勞動投入代理變量。國外研究中人力資本水平通常需要各地區勞動力受教育年限表示，也有文獻用各地區在校學生人數估算人力資本水平。本文的研究樣本中，各個城市的勞動力教育年限和在校生人數難以獲得。但是考慮到數據的可獲得性，本文用各地區年末就業人數估算勞動投入，數據來源于相應年份各個地方統計年鑒。

（3）資本投入（K）。資本投入是研究經濟增長不可或缺的要素。理想的資本投入的代理變量是各地區的資本存量。但由于缺乏以1998年為基期的資本存量而難以獲得長三角16市的資本存量數據，本文采用各地區每年實際完成的固定資本投資額作為資本的代理變量，數據來源于各地方統計年鑒，上海數據來源于《中國統計年鑒》。

（4）制度投入（Insti）。商品出口值占GDP比重是文獻中常見的衡量地區改革開放制度狀況的變量，本文亦采用此指標。各地區商品出口額來源于各地區統計年鑒，上海數據來自《中國統計年鑒》。

（5）產業集聚（Agglo）。產業集聚的衡量方法較多，依據研究視角不同可以分為產業視角的集聚指標（代表性指標如EG指數等）和區域視角的集聚指標（如區位熵等）。本文選取區域集聚指標，考慮到數據可獲得性問題，本文借鑒范劍勇（2006）的方法［12］，將產業集聚界定為單位土地面積的非農產業就業數量，即當年每平方公里土地面積上的非農從業人員數，它反映了經濟活動在空間上的分布差異。各地區非農就業人員數據來自國研網區域經濟數據庫和地方統計年鑒，地方行政面積數據來自地方統計年鑒。

（6）創新集聚（Inv）。創新集聚是本文的核心變量。從其定義可以看出創新集聚在本質上也是一種產業集聚。借鑒產業集聚指標的構建原理，以專利來衡量創新的產出水平，用單位面積上承載的專利量來初步估算長三角地區的創新集聚水平，即：

其中，patit為i 地區t 時期的專利量，Sit表示i 地區t 時期的行政面積。本文首先將專利數區分為專利申請量和專利授權量（對應于表1 中的Inv1和Inv2），然后根據我國《專利法》將專利分為發明專利、實用新型專利和外觀設計專利等，再將申請專利數和授權專利數細分。由于在發明專利、實用新型專利和外觀設計專利中，發明專利為較高質量的創新產出，其最有可能形成產值，因此本文更傾向于關注發明專利的申請量和授權量（對應于表1 中的Inv3和Inv4）。各地區專利數據來自國研網區域經濟數據庫、各地方統計年鑒、江蘇省知識產權局網站（http://www.jsip.gov.cn）和浙江省知識產權局網站（http://www.zjpat.gov.cn），另外，地方行政面積數據來自地方統計年鑒。

（三）變量的統計性描述

表1 為各變量的統計性描述。表中顯示，各地區發明專利占專利申請量或授權量的比重存在較大差異，例如2010年南通市專利授權量達到22644件（16市中排名4），但發明專利僅占1.3%（16市中排名最后），同期長三角16市平均占比是6.66%。僅考慮專利申請或授權量而忽視發明專利可能導致有偏的結論，由此，進一步說明將專利數（Inv）細分為專利申請量（Inv1）、專利授權量（Inv2）、發明專利申請量（Inv3）和發明專利授權量（Inv4）是十分有必要的。圖2描述了2010年長三角16市Inv2和Inv4的對比。圖2（a）描述的是Inv2，排名靠前的是上海、無錫、蘇州和南通；圖2（b）描述的是Inv4，排名靠前的城市是上海、南京、杭州等科教名城。

表1 變量的統計性描述

圖2 長三角16市創新集聚（以2010年Inv2和Inv4為例）

四、實證分析

（一）產業集聚與城市經濟增長的實證分析

本文構建了一個包含長三角16個城市1998-2010年6個變量的面板數據。表2 為Pooled Least Squares 方法的回歸結果。表2中，（1）列、（2）列和（3）列分別表示面板數據的混合回歸模型、隨機效應模型和固定效應模型的估計結果。根據冗余變量似然比檢驗（Redundant Fixed Effect – Likelihood Ratio），在（3）列中，冗余變量似然比的F統計量和LR統計量相應的概率都非常小，表明與固定效應模型相比，混合規格模型是無效的。根據Hauasman 隨機效應檢驗，在（2）列中，Hauasman 檢驗的概率為0.88，不能拒絕Hauasman檢驗的原假設，即認為固定效應模型和隨機效應模型的估計量是沒有實質性差異的。因此，采用（3）列的回歸結果來分析模型的經濟意義。

表2 實證分析結果（一）

L 和K 的系數符號為正，并且在1%的顯著性水平下顯著，表明勞動力要素和資本投入是長三角地區經濟增長中的主要推動力量。Insti的符號為正，同樣在1%的顯著性水平下顯著，表明制度變遷是經濟增長差異的重要因素?？梢?，對外開放作為中國30年以來最重要的制度變遷，已對中國區域經濟的發展起到不可忽略的作用。越是開放的地方，越符合信息公開和制度透明的條件［16］，這樣的環境越有利于市場經濟的發育。對于本文著重關注的Agglo 的符號和顯著性與很多研究結論并不一致，在控制了勞動投入、資本投入和制度變遷后，產業集聚并不顯著影響地區經濟增長。日本、韓國、新加坡以及中國的香港和臺灣地區的經驗表明，依賴勞動和資本等生產要素不能推動經濟長期績效的進步。長三角地區在近十年的經濟增長中表現搶眼，但缺乏經濟增長的長期動力。盡管長三角地區的產業集聚趨勢明顯，但是一味強調產業“扎堆”并不能提升經濟的長期績效。

（二）創新集聚作為中間機制的實證分析

表3匯報了模型（4）的回歸結果。由于篇幅限制，表中直接給出經過判別后的面板數據的固定效應模型。判別方法如前。由于地區間不同形式的專利數據存在較大差異，表4逐一考慮4 種主要形式的專利數據，即Inv1，Inv2，Inv3和Inv4。其中（4）列結果顯示，Agglo 與Inv1的交叉項符號為正，但是不顯著，并且導致L的系數不顯著。可見，一地區單位面積上承載的專利申請量并不能帶動該地區的產業集聚。在（5）列中，Agglo×Inv2符號為正，并且在10%的顯著性水平下顯著，說明專利授權衡量的創新集聚對產業集聚產生一定的作用，并且對地區經濟增長產生了正向作用，但這種作用并不強烈。

表3 實證分析結果（二）

（6）列和（7）列是本文關注的核心模型。（6）列結果中，Agglo×Inv3符號為正，且在1%的顯著性水平下顯著。但是（6）列存在的問題是L不顯著，這與實際不相符。（7）列的結果顯示，Agglo×Inv4符號為正，并且在1%的顯著性水平下顯著，顯示以發明專利授權量代表的創新集聚作用于產業集聚后，對地區經濟績效產生了明顯的正向促進作用。

五、結 論

探討產業集聚、創新集聚和城市經濟動力之間的關系是學術界的一個新話題。通過構建一個包含產業集聚和創新集聚的經濟增長模型，本文實證分析了1998-2010年長三角16市經濟增長的動力源泉，得出了如下一些結論：

其一，在控制了勞動投入、資本投入和制度變遷因素后，產業集聚并不顯著影響城市經濟增長。日本、韓國、新加坡以及中國的香港和臺灣地區的經驗表明，依賴勞動和資本等生產要素不能推動經濟長期績效的進步。長三角地區在近十年的經濟增長中表現搶眼，但單純的產業集聚并非城市經濟增長的長期動力，一味的強調產業“扎堆”并不能提升城市經濟的長期績效。

其二，創新集聚的強弱成為產業集聚是否對一個城市的經濟績效產生顯著作用的前提。但并非所有的創新集聚都對城市經濟產生顯著影響，發明專利、實用新型專利和外觀設計專利三者中，發明專利是一個城市核心的創新集聚指標。

其三，以發明專利授權量衡量的創新集聚與產業集聚相作用后，對經濟產生持久正向促進作用。創新質量越高的城市，產業集聚對經濟增長的促進作用越大。創新質量高的城市往往是科教名城，這些城市提供了較好的創新激勵，形成一種創新促進產業集聚進而提高城市經濟績效的正反饋機制。

注 釋:

①根據《長三角年鑒2010》對“長江三角洲地區”的界定，有三種不同的劃分：第一種是“小長三角”的概念，指包括上海市、江蘇省的蘇州、無錫、常州、鎮江、南京、南通、泰州和揚州，浙江省的嘉興、湖州、杭州、紹興、寧波、舟山和臺州，共16個城市；第二種是“大長三角”的概念，是指包括上海市、江蘇省和浙江省的全部行政區；第三種是“泛長三角”的概念，是指包括上海市、江蘇省、浙江省與安徽省等鄰近省份。本文所指的長三角地區是指“小長三角”的概念，指上海等16個城市。

［1］文玫.中國工業在區域上的重新定位和聚集［J］.經濟研究，2004（2）：84-94.

［2］羅勇，曹麗莉.中國制造業集聚程度變動趨勢實證研究［J］.經濟研究，2005（8）：106-127.

［3］路江涌，陶志剛.中國制造業區域集聚程度決定因素的研究［J］.經濟學（季刊），2007（6）：802-816.

［4］林云.知識溢出、企業內生技術創新與城市經濟［J］.技術經濟，2007（8）：24-27.

［5］Hamdouch A. Innovation Culsters and Networks：A Critical Review of the Recent Literature［C］.19thEAEPE Conference，Universidade do Porto，2007：1-3.

［6］Martin P，Ottaviano G.Growth and Agglomeration［J］.International Economic Review，2001，42（4）：947-968.

［7］Baldwin R，Martin P，Ottaviano G.Global Income Divergence，Trade and Industrialization：the Geography of Growth Take-off［J］.Journal of Economic Growth，2001，6（1）：5-37.

［8］Fujita，Thisse. Economics of Agglomeration，Cities，Industrial Location，and Regional Growth［M］. Cambridge：Cambridge University Press，2002：89-93.

［9］Brulhart M，Mathys A.Sectoral Agglomeration Effects in a Panel of European Regions［EB/OL］.（2008-03-03）［2012-05-10］.http：//www.hec.unil ch/nmathys.

［10］Bode E. Productivity Effects of Agglomeration Externalities［EB/OL］.（2008-03-03）［2012-05-10］.http：// www.cournot2.u-strasbg.fr/sew/papers_sew/Bode_Eckhardt.pdf.

［11］Bautista D. Agglomeration Economies，Economic Growth and the New Economic Geography in Mexico［R］. Working paper，EconWPA，No.0508001，2006.

［12］范劍勇.產業集聚與地區間勞動生產率差異［J］.經濟研究，2006（11）：72-81.

［13］張卉，詹宇，波周凱.集聚、多樣性和地區經濟增長：來自中國制造業的實證研究［J］. 世界經濟文匯，2007（3）：16-29.

［14］張艷，劉亮.經濟集聚與經濟增長——基于中國城市數據的實證分析［J］.世界經濟文匯，2007（1）：48-56.

［15］章元，劉修巖.聚集經濟與經濟增長：來自中國的經驗證據［J］.世界經濟，2008（3）：60-70.

［16］劉軍，徐康寧.產業聚集、經濟增長與地區差距——基于中國省級面板數據的實證研究［J］. 中國軟科學，2010（7）：91-102.

［17］張萃.產業集聚與創新：命題梳理與微觀機制分析［J］.科學管理研究，2010（6）：1-4.

［18］Baptistaa R，Swann P. Do Firms in Clusters Innovate More?［J］.Research Policy，1998（5）：525-540.

［19］Audretsch B，Feldman P.RD Spillovers and the Geography of Innovation and Production［J］. The American Economic Review，1996（3）：630-640.

［20］Beaudry C，Bresehi S. Are firms in Clusters Really More Innovative?［J］.Economics of Innovation and New Technology，2003（4）：325-342.

［21］張明倩，趙彥云. 產業集聚對創新活動空間差異的影響——基于中國制造業數據的實證研究［J］.統計與信息論壇，2008（3）：43-47.

［22］張麗華，林善浪.創新集聚與產業集聚的相關性研究［J］.科學學研究，2010（4）：635-640.

［23］林云.產業集聚、技術創新與城市經濟動力［J］.技術經濟，2007（12）：32-36.