安徽省工業產業集聚與區域經濟增長關系研究

汪啟慧，楊 洋

(安徽財經大學 經濟學院，安徽 蚌埠 233030)

安徽省工業產業集聚與區域經濟增長關系研究

汪啟慧，楊 洋

(安徽財經大學 經濟學院，安徽 蚌埠 233030)

選取安徽省2000-2014年的相關數據，首先采用單位根檢驗、協整分析對工業產業集聚與經濟增長間的關系進行研究，發現二者存在長期均衡關系；然后基于VAR模型的脈沖響應函數分析表明安徽省工業產業集聚與經濟增長具有較為顯著的正向相互促進作用，且從長期來看，二者間的正向互動作用趨于平穩發展。最后從工業產業集聚的視角，提出促進安徽省經濟增長的政策建議，以實現供給側改革下經濟發展提質增效。

工業產業集聚；經濟增長；區位熵；脈沖響應函數

產業集聚作為一種有效的促進經濟增長的產業組織形式，依托其內在機制在優化資源配置、促進產業與經濟快速協同發展等方面發揮著強勁的作用。就空間形態而言，產業集聚是指產業呈現地區集聚發展的態勢，即同一產業中一定數量的相同類型企業及與之相關的上下游配套企業，在地理位置上高度集聚的產業組織安排。

學者們對產業集聚理論的研究主要集中在以下兩個方面：一方面，從產業集聚的效應來看，產業在一定區域集聚產生的自我集聚可以提高區域居民的生活質量和地區科技水平，提升地區產業競爭力，由此促進經濟增長、產業轉型升級和地區經濟索洛剩余遞增。[1]68-83另一方面，就產業集聚效應的內在機制而言，在初級階段，產業集聚依托外部經濟、學習效應和競爭效益等內在機制促進經濟增長，在高級階段，產業集聚主要通過自集聚效應帶來地區經濟增長和產業競爭力增強。[2]28-32同時，國外學者根據兩地區內生增長模型，發現產業集聚可以加快技術溢出的速度，從而有利于中心和外圍地區的共同增長。[3]388-421

隨著產業集聚理論的不斷成熟，學者對產業集聚與經濟增長的關系進行了大量的實證研究，對二者關系的研究結果主要可以分為以下幾種：正相關、負相關和非線性關系。首先，部分學者認為二者間存在正相關關系，即產業集聚是促進經濟增長的一個重要推動力。通過構建制造業的工業總產值與赫芬達爾指數的回歸模型，得到兩者存在高度的正相關。[4]36-44并且，部分學者基于差分GMM模型，對中國31個省區的人均GDP增長率與制造業產業集聚指標進行回歸分析，也得出產業集聚能夠帶來經濟的顯著增長。[5]137-147其次，也有部分學者將實證模型運用到非貿易品，發現產業集聚可能對實際收入的增長有負面影響，[6]9-22從而得到產業集聚與經濟增長之間有負相關關系的結論。最后，還有部分學者基于動態面板GMM估計的分析，研究顯示工業集聚與經濟增長呈現倒U型關系；[7]135-141并且又有學者進一步采用制造業構成的“時間—地區—行業”的三維面板數據進行實證分析，結果表明制造業產業集聚與經濟增長間也呈現倒U型的關系。[8]103-108因此，表明產業集聚與經濟增長還存在著非線性關系。

基于現有參考文獻可以發現，社會各界學者關注的熱點在于產業集聚的效應、影響機制，以及區域產業集聚的實證研究。從已有的實證研究來看，學者們主要對產業集聚與經濟增長之間的關系存在爭議。諸多研究認為產業集聚能夠促進區域經濟增長，但隨著集聚理論的不斷完善與發展，發現產業集聚可能會給地方經濟增長帶來負面作用，所以產業集聚與經濟增長的關系可能不只呈線性相關。因此，全面認識產業集聚與經濟增長的關系，對區域內部資源的合理調配與有效利用具有重要作用，從而為區域經濟增長提供不竭動力。目前，安徽省正處于全面建成小康社會的決勝階段與工業化中期階段，深入推進供給側結構性改革，推動工業產業集聚發展，對于全面建成小康社會，走出一條有地區特色的新型工業化道路具有重要的意義。因此，首先基于區位熵測算安徽省工業產業集聚水平，然后運用Granger檢驗、脈沖響應函數等計量方法對安徽省工業產業集聚與區域經濟增長間關聯關系進行進一步研究，以期為促進安徽省工業轉型升級與經濟發展提質增效提供一定的參考依據。

一 安徽省工業產業集聚現狀分析

1.集聚衡量指標。

區位熵能較好地反映考察區域產業結構的空間分布情況以及在高一層次區域中的地位和作用，以此來評價產業集聚水平，計算公式為：

(1)

其中，xi表示安徽省i市的工業產值(可以是從業人數，銷售收入等，下同)，Σxi為安徽省的工業總產值，yi為安徽省i市的地區生產總值，Σyi為安徽省的地區生產總值。LQi>1，說明該市工業相對集中且超過安徽省平均水平，工業具有集聚趨勢;LQi< 1，說明該地區工業集中度低于全省平均水平，工業不具有集聚趨勢；LQi=1，則表示工業集聚度低或不存在集聚現象。

2.安徽省工業產業集聚度。

表1 2005-2014年安徽省各地級市工業區位熵指數

資料來源:根據《安徽統計年鑒》相關數據整理計算所得

基于時間變化趨勢來看，由表1可知，2005-2014年，安徽省各地級市工業產業集聚水平的變動趨勢不一致。其中，合肥、馬鞍山、蕪湖、銅陵、淮南工業集聚程度逐漸下降，主要是因為：馬鞍山、銅陵、淮南都屬于資源型城市，其資源利用率低、產業結構單一、基礎設施不完善，隨著資源逐步消耗殆盡，工業的集聚指數呈現下降的趨勢；而合肥、蕪湖集聚指數的下降則是由于產業結構的調整和經濟的轉型升級；蚌埠、六安工業區位熵呈現出逐漸上升態勢，并且出現了集聚的趨勢，這主要是因為近年來承接外部產業轉移。其他城市集聚度沒有明顯變化。

基于空間分異規律來看，由表1可知，安徽省各地級市工業產業集聚水平存在明顯的區域差異。其中，銅陵、合肥、馬鞍山、蕪湖、淮北、宣城、滁州區位熵總體上大于1，且高于安徽省平均水平，表明這些地區工業專業化水平較高。除合肥外這些城市大都依賴資源稟賦和工業基礎來發展本地優勢產業，例如銅陵、馬鞍山的黑色金屬和有色金屬冶煉及壓延加工業；蕪湖的通信、汽車和通用設備制造業；宣城的橡膠制品業和有色金屬冶煉及壓延加工業；滁州電纜、電子設備制造業。合肥屬于綜合性城市，市場容量大、基礎設施健全、技術創新能力強，成為省內大型工業企業的集聚地。但是以下城市的集聚度并不明顯，主要包括：六安、池州、黃山、亳州、宿州、阜陽、蚌埠、安慶、淮南。其主要原因包括：池州、黃山旅游資源豐富，主要以服務業發展為主；亳州、宿州、阜陽、六安、安慶以第一產業為主，工業基礎相對落后；蚌埠、淮南由于科技水平低、經濟增長粗放，工業發展潛力不足。

二 安徽省工業產業集聚與區域經濟增長關系的實證分析

1.指標選取與數據來源。

為了考察安徽省工業產業集聚與區域經濟增長的關系，根據本文的研究特點和數據的可得性，擬采用區位熵LQ作為產業集聚的量化指標，用地區生產總值作為經濟增長的指標，即GDP來表示。分析所采用的數據均來源于2000-2014年《中國統計年鑒》和《安徽統計年鑒》，2000-2014年安徽省工業區位熵指數見表2。

表2 2000-2014年安徽省工業區位熵指數

資料來源:根據《安徽統計年鑒》《中國統計年鑒》相關數據整理計算所得

2.實證分析。

(1)單位根檢驗。

平穩性是時間序列進行分析的必要前提，而非平穩的時間序列進行回歸分析，可能會導致“偽回歸”現象。因此在建模之前要對所涉及的各時間序列進行單位根檢驗，以確定各時間變量的平穩性和單整階數。同時為避免原始變量存在異方差，又進行對數化處理，用lnLQ、lnGDP分別表示安徽工業區位熵、實際GDP的對數值。采用ADF執行平穩性檢驗，表3為ADF檢驗的結果。根據檢驗結果可知，lnGDP、lnLQ的原始數據與一階差分都不能拒絕原假設(即時間序列是非平穩的)。lnGDP的二階差分在5%的顯著性水平時，拒絕原假設；lnLQ的二階差分在1%顯著性水平時，也拒絕原假設，所以lnGDP、lnLQ均為平穩序列且為二階單整序列。兩變量為同階單整序列，所以可以進行協整檢驗。

表3 各時間序列變量單位根檢驗結果

資料來源: 由相關數據經Eviews軟件計算得出

(2)協整檢驗。

根據單位根檢驗結果，lnGDP、lnLQ 兩變量存在二階單整，然后通過協整檢驗來判斷兩個變量是否存在協整關系與長期均衡關系。表4為協整檢驗所得結果。檢驗結果顯示：ADF值為-3.724045，小于5%的顯著性水平下的臨界值-3.11991，所以殘差序列是平穩的，表明安徽工業產業集聚與經濟增長間的均衡關系長久穩定。

表4 協整檢驗結果

資料來源: 由相關數據經Eviews軟件計算得出

(3)VAR 模型。

協整分析只表明了變量在結構上的因果關系和長期關系是否均衡, 但沒有刻畫出各變量的單位變化通過其內在聯系對整個系統的擾動，以及各變量對這些擾動的綜合反映。為此，需要利用 VAR函數對工業產業集聚與區域經濟增長間的系統關系作進一步脈沖響應分析。因此建立如下自回歸模型(VAR) 。

(2)

(3)

其中LQi表示t時期的工業集聚水平；GDPt為t時期的經濟增長水平；k為滯后階數；α和β為模型參數；ε為隨機項。

根據AIC和SC信息量最小化準則，經過多次的實際測算比較，最后確定最優滯后階數為3,模型設定為VAR(3)。采用最小二乘法得到以下方程，模型整體檢驗結果比較好。具體有：可決性殘差協方差為7.20E-08; 對數似然值為64.6281；赤池信息值-8.4380；施瓦茲值為-7.8722。

lnGDP=1.221lnGDP(-1)-0.936lnGDP(-2)+0.539lnGDP(-3)+1.605lnLQ(-1)-1.396lnLQ(-2)+0.261lnLQ(-3)+1.738

(4)

lnLQ=0.259lnGDP(-1)+0.152lnGDP(-2)-0.160lnGDP(-3)+0.340lnLQ(-1)+0.125lnLQ(-2)-0.352lnLQ(-3)-2.297

(5)

為了確保VAR模型的有效性，對模型進行各項檢驗：穩定性檢驗結果如圖1所示，由圖1可知，各特征方程的特征根均位于單位圓內。檢驗各擾動項不與自己的滯后值相關，并經White異方差檢驗顯示也不存在異方差。所以VAR模型效果良好，這為脈沖響應函數分析提供了依據。

圖1 VAR模型平穩性檢驗結果(Graph形式)

(4)脈沖響應函數分析。

脈沖響應函數旨在用來研究被解釋變量對各解釋變量一個新息的沖擊的反應，即用于衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊( 稱之為“脈沖” )對內生變量當期值和未來值的影響。因此基于VAR模型的脈沖響應函數來精確刻畫工業產業集聚與經濟增長間動態相互作用。脈沖響應函數如下圖所示，橫坐標是脈沖響應函數的未來響應基數，縱坐標是因變量對擾動項一個標準差沖擊的響應程度。

圖2 區位熵對經濟增長的脈沖響應路徑

圖3 經濟增長對區位熵的脈沖響應路徑

通過圖2可以看出，工業產業集聚受到經濟增長一個標準差的正向沖擊后，會產生正的響應，并且逐漸提高，在第3期達到峰值之后開始下行，并在第8期后逐漸趨于平穩。從圖3可以看出，對于經濟增長，受到工業集聚一個標準差的正向沖擊后，也會產生正的響應，并且迅速攀升，在第2期達到峰值后逐步回落，并在第7期后逐漸趨于平穩。因此，根據脈沖響應函數可知：安徽省工業產業集聚與區域經濟增長具有較為顯著的正向相互促進作用，且從長期來看，二者間的正向互動作用趨于平穩發展。

三 結論與政策建議

本文首先對安徽省及各地級市的工業產業集聚水平進行測度，結果表明：安徽省工業產業集聚水平呈現整體上升趨勢，但是對于省內各地級市而言，存在明顯的區域差異，這主要是因為各地區在資源稟賦、工業基礎、基礎設施、技術創新等方面存在較大的差異。然后進一步對安徽省工業產業集聚與區域經濟增長間關聯關系進行實證研究，研究發現：安徽省工業產業集聚與區域經濟增長具有較為顯著的正向相互促進作用，且從長期來看，二者間的正向互動作用趨于平穩發展。因此，結合實證研究結果和安徽省發展現狀，提出以下幾點政策建議來進一步提升安徽省工業產業集聚水平，促進經濟增長，從而帶動全省經濟在供給側結構性改革大背景下實現良性可持續發展。

一是推進新型特色工業園區建設，提升新型工業化水平。培育和發展特色工業園區，是安徽省踐行供給側結構性改革，提升新型工業化水平，實現經濟持續穩定增長的必由之路。安徽省應充分發揮鋼鐵、有色、汽配、農副產品深加工等特色產業的優勢，建設各地區新型特色工業園區。具體來看，合肥市應圍繞電子信息、新能源汽車、新材料等領域，大力培育高新技術產業園區。馬鞍山、蕪湖、銅陵等沿江各市應通過產業鏈的延伸推進工業集聚，重點培育鋼鐵、有色、汽車、石化、建材等先進加工制造業和高新技術產業，打造沿江工業園區。淮南、淮北應大力發展煤電、煤氣、燃氣等能源化工產業園，宿州應建立農產品深加工集聚地。

二是開展科技創新，提升工業競爭力。工業集聚的創新力是助推區域經濟增長的內在動力，也是工業產業供給側改革的根本驅動力。安徽省應以合蕪蚌地區為依托，依靠大學和科研院所形成創新中心，建立整體性、系統性、協同性創新改革試驗區，同時鼓勵骨干企業建立企業技術中心、工程(技術)研究中心等研發機構。政府應努力創建一個秩序井然、公平公正的創新環境，促進企業交流互信，合作創新，同時建立創新激勵機制，提高集聚創新的積極性。在工業集聚區加大財政專項資金支持力度，扶植一批創新型企業和高新技術企業，努力培養一批創新人才和優秀團隊。

三是創造良好的工業發展環境，提高工業集聚水平。基礎設施是吸引企業家投資的重要前提。安徽省應進一步完善交通運輸、通信、水利等基礎設施建設，重點推進引江濟淮、商合杭及合安九高鐵、蕪宣機場、特高壓電網等重大項目。政府應進一步拓寬投融資方式，充分利用創業基金、PPP、BOT等各類融資渠道，努力爭取中央各類預算內投資，優先支持符合條件的企業發行企業債券，從而加大對工業發展的資金扶持力度。良好的市場經濟秩序是工業集聚發展的基礎，政府應制定符合市場經濟規律的政策、法規和制度體系，促使企業形成競合雙贏機制，同時應加強產權保護力度，走可持續發展道路，努力創造良好的工業發展環境，提高工業集聚水平，從而促進區域經濟持續穩定增長。

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Class No.:F061.5 Document Mark：A

(責任編輯：宋瑞斌)

Relationship Between Industrial Agglomeration and Economics Growth in Anhui

Wang Qihui, Yang Yang

(School of Economics, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu, Anhui 233030，China)

The article selects relevant data of Anhui from 2000 to 2014, and with the unit root test, the co-integration analysis approaches to study the relationship between the industrial agglomeration and the economic growth. The investigation found that it is a reciprocal causation between the two factors. The impulse response function analysis based on VAR model showed that the mutually positive promotion of Anhui agglomeration and economic growth is more significant, and in the long run, interaction between them develops smoothly. From the perspective of industrial agglomeration, we should take some measures to enhance quality and efficiency of economic development under the reform of supply-side.

industrial agglomeration; economic growth; location quotient; impulse response function

汪啟慧，碩士，安徽財經大學。研究方向：城市經濟理論與實踐。 楊洋，碩士，安徽財經大學。研究方向：城市經濟理論與實踐。

安徽財經大學國家社科基金項目(13&ZD025)。

1672-6758(2016)12-0070-5

F061.5

A