我國省際差異視角下產業集聚對經濟增長效率的影響研究

王芳 汪婷

內容摘要：本文利用2000-2015年中國省際面板數據，利用區位熵指數和DEA模型分別測算了各地區第一二三產業的產業集聚水平和經濟增長效率；在此基礎上，運用固定效應模型實證分析了第一二三產業集聚水平對經濟增長效率的影響。研究證實，在統計期間內，從全國來看，第一產業集聚水平最高，第二產業集聚度較低，第三產業最高值為北京市，最低值則由中部和西部地區占據。上海市經濟發展與其他省份相比處于有效狀態，東部地區省份技術效率整體較高，中部、西部和東北地區的技術效率在近年來呈現明顯的下降趨勢，全國大部分地區的規模效率均高于純技術效率，表明資源配置效率偏離最優，存在著嚴重的要素過剩投入和技術投入不足現象。第一二產業集聚與經濟增長效率之間呈現“正U型”非線性相關關系，而第三產業集聚與經濟增長效率之間呈現正向線性相關關系。

關鍵詞：產業集聚 經濟增長效率 區位熵 DEA模型 固定效應模型

文獻綜述

國內外關于產業集聚問題的研究主要從兩個方面出發：一是產業集聚水平的測度，有代表性的測算方法包括產業集中度（CRn）、區位熵指數（LQ）、空間（區位）基尼系數，赫芬達爾指數（HHI）、EG指數、γMS指數以及DO指數。二是關于產業集聚的影響因素的測度，尹希果和劉培森（2013）基于新經濟地理學理論利用面板數據研究影響制造業集聚水平的因素，研究表明，城鎮規模、知識密集度、交通運輸以及固定資產投資都會影響制造業的集聚水平；江瑤和高長春（2017）利用半參數回歸模型對長三角地區高新技術產業的細分行業進行研究，發現影響高技術產業集聚的因素主要有企業規模、人力資本、市場需求、開放程度以及城市運輸便利程度。

對經濟增長效率問題的研究，也可以歸納為兩個方面：首先是經濟增長效率的測算。于斌斌等（2015）利用隨機前言分析（SFA）模型測算了中國城市經濟效率，反映地區經濟效率的結構性變化；李平（2016）分別利用數據包絡分析（DEA）和隨機前沿分析（SFA）測算了廠商的全要素生產率指數（TFP），并將其分解為技術變化和技術效率的提升；其次是關于經濟增長效率影響因素的研究。仇銀東（2015）研究發現經濟關聯度、交通運輸便利程度和產業結構是提升我國經濟增長效率的重要影響因素；范建雙（2017）研究發現人口城鎮化對綠色經濟效率的提高具有正向相關效應。

關于產業集聚對經濟增長效率的影響。張云飛（2014）的研究表明，產業集聚與經濟增長之間存在倒“U”型的關系，即產業集聚初期對經濟增長具有正向推動作用，集聚達到一定程度時，過度集聚則會帶來擁擠效應，對經濟增長具有負向抑制作用；Aslesen and Isaksen（2008）研究發現生產性服務業的集聚水平增加與經濟增長之間呈現正向促進作用，而于斌斌（2015）等學者研究制造業集聚與地區經濟效率之間的關系發現兩者呈現“N”型變化。

綜合以上研究不難發現，在產業集聚對經濟增長效率的研究，學術界存在一定的爭論，并且鮮有文獻基于省際差異視角研究第一二三產業的產業集聚與經濟增長效率的關系問題。基于此，本文利用2000-2015年《國家統計年鑒》和《科技統計年鑒》相關數據，分別利用區位熵指數刻畫了中國三個產業集聚的演變趨勢、利用DEA模型測算中國經濟增長效率變化趨勢以及利用固定效應模型分別計算三個產業對經濟增長效率的影響，以期為我國不同區域產業結構升級和經濟增長效率的提升提供決策依據。

方法選擇、數據來源和模型構建

（一）方法選擇和數據來源

本文分別采用區位熵指數測度產業集聚水平，利用DEA方法測度經濟增長效率，最后利用固定效應模型分析產業集聚對經濟增長效率的關系。所用數據均來自2001-2016年《國家統計年鑒》和《科技統計年鑒》，涉及價格因素的變量均采用價格指數進行平減。

（二）模型構建

區位熵。上述文獻中已經指出，測算產業集聚水平的方法有多種多樣，對于宏觀層面的產業集聚水平的測度，相當一部分學者都選用了區位熵指數的方法，該方法的計算公式為：

（1）

其中，i表示地區，j表示產業。Qij表示i地區j產業的產值、增加值、銷售收入等，Qi表示i地區的對應指標，Qj表示j產業對應指標的全國總和，Q表示全國所有產業對應指標對應總和，LQij表示i地區j產業的區位熵指數。當區位熵指數LQij>1時，表示i地區的j產業具有較高的集聚水平；當區位熵指數LQij<1時，表示i地區的j產業具有較低的集聚水平；當區位熵指數LQij=1時，表示表示i地區的j產業與全國其他地區的j產業的發展處于全國平均水平。

本文主要解釋變量為一二三產業的集聚水平（Agg1，Agg2，Agg3），利用區位熵指數LQij作為代理變量，分別選用第一二三產業的產業增加值指標進行計算。

DEA模型。通過閱讀文獻和各方法的對比，本文利用中國31個省區市2000-2015年的投入和產出數據，以平減之后的資本存量和年末從業人員為投入指標，以平減之后的GDP為產出指標，選用DEA模型中基于規模報酬可變（Variable Return Scale，簡稱VRS）的投入導向型C2R模型測算經濟增長效率，即在效率一定的情況下，求解投入的最小值，以期解決投入過剩的問題。

固定效應模型。為了研究中國省際產業集聚水平與經濟增長效率之間的關系，本文以柯布-道格拉斯生產函數為依托，結合影響經濟增長效率的各控制變量，設定計量模型為：

Yit=α0+αxAggxit+βicontrolit+εit （2）

i表示地區，t表示年份（2000-2015年），x表示第x產業（x=1，2，3），Yit為被解釋變量，表示t年第i個省市的經濟增長效率，α0是截距項，Aggxit是主要解釋變量，表示t年第i個省市第x產業的產業集聚水平，αx為主要解釋變量的系數，controlit均為控制變量，βi表示各控制變量的系數，εit表示隨機誤差項。

本文借鑒孫浦陽（2013）、李雪松（2017）等人的研究，選取地理因素、科研投入、經濟開放程度、政府干預和受教育程度等一系列指標作為控制變量。本文的主要經濟變量指標解釋如下：地理因素（location）按照國家2012年公布的東部、中部、西部、東北地區進行劃分，東部地區為1，中部地區為0，西部和東北地區為-1；科研投入（rd）采用各地區R&D;內部支出占全國R&D;內部總支出的比重；經濟開放程度（open）采用各地的出口額占GDP的比重來表示；政府干預程度（finance） 采用各地的財政支出占GDP的比重表示；受教育程度（education）以九年義務教育為標準，所在省份平均受教育年限超過9年則表示為1，不足9年則表示為0。

為檢驗產業集聚與經濟增長效率是否會呈現非線性相關關系，在上述公式中引入解釋變量平方項，模型為：

Yit=α0+αxAggxit+αx2（YAggxit）2+βicontrolit+εit （3）

實證結果分析

本文分別利用Arcgis、DEAP2.0和Stata14.0對產業集聚水平、經濟增長效率和產業集聚對經濟增長效率的影響程度進行描述和測算，實證結果如下：

（一）產業集聚水平

從各省份和地區2000-2015年間第一二三產業集聚平均水平來看（見表1），我國大多數省份的第一產業集聚水平都在1以上，并且有一半以上的省份集聚水平在1.2以上，這與我國耕地的分布狀況密切相關。其中，海南的第一產業集聚水平在2以上，表明海南省的第一產業在海南省的經濟發展中與全國平均水平相比具有極大的優勢，這主要是由海南的地理位置決定的，導致其在產業選擇上具有較強的被動性。相比于第一產業，第二產業的集聚水平較低，均在1.2以下，并且較為集中地分布在我國東南部。我國第三產業集聚水平較高的城市分別是北京和西藏，北京作為我國的政治、文化和科技中心，第三產業的發展居于全國領先水平，故第三產業的集聚水平也較高；而西藏的經濟發展水平較低，因此第三產業在經濟發展中占據較大的份額；長期集聚水平較低的省份為河南和安徽，這兩個中部省份第三產業發展水平較為滯后。

（二）經濟增長效率

2000-2015年間各省份經濟增長的技術效率、純技術效率和規模效率的結果顯示（見圖1），上海的技術效率、純技術效率和規模效率均為1，表明上海市的經濟發展相比于我國其他城市而言，處于有效狀態。北京和天津的純技術效率和規模效率都較高，因此其技術效率也較為接近1。東部地區省份技術效率整體較高，如廣東、江蘇、浙江、山東等，其中廣東和江蘇的純技術效率一直為1，表明其純技術效率與其他地區相比處于有效狀態，但廣東省的規模效率呈現先升后降的“倒U型”變化，江蘇省的規模效率呈現先降后升的“正U型”變化；西藏的純技術效率也為1，但是西藏的規模效率一直處于下降的趨勢。因此，這些個省份的技術效率也呈現出和規模效率相同的變化。中部（安徽、山西、江西、河南、湖北、湖南）、西部（云南、四川、廣西、甘肅、重慶、貴州）、東北地區（黑龍江、遼寧）和個別東部地區 （河北、福建）近年來技術效率呈現明顯的下降趨勢，究其原因是純技術效率下降明顯所致，表明對于這些地區來說，資源配置偏離最優配置效率，存在著嚴重的過剩投入。另外我國大部分地區規模效率值高于純技術效率值（寧夏、海南和青海除外），表明在我國當前的經濟發展中，要素的投入數量和質量基本符合發展條件，但是管理水平和制度建設依然存在改進的空間以至于在資源配置中存在著較嚴重的效率損失。因此，提高技術效率雖然是提高當前經濟增長效率的重要路徑，但是也要注意資源的投入過剩和投資冗余的現象。

（三）產業集聚對經濟增長效率的影響

在產業集聚水平對經濟增長效率影響關系的測算中，先對構建的模型進行Hausman檢驗，檢驗結果顯示，p值均為0，拒絕原假設，即應該使用固定效應模型予以測算。統計年份內我國第一二三產業集聚水平對經濟增長效率影響的回歸結果顯示（見表2），第一產業集聚水平與經濟增長效率并未呈現出顯著地線性相關關系，而是呈現出“正U型”的非線性相關關系。第二產業集聚水平與經濟增長效率之間呈現負的線性相關關系，也呈現出“正U型”非線性相關關系，但是根據Adj-R2可以看出，模型4的擬合效果比模型3更好。這一結論與孫浦陽（2013）的結論相吻合。第三產業集聚水平與經濟增長效率之間并未呈現出非線性相關性，而是呈現出顯著地正向相關性，即表明第三產業集聚水平的提高會促進我國經濟增長效率的提高，這是因為第三產業是一個地區發展到一定經濟程度之后才發展起來的產業，有一定的經濟基礎作為鋪墊，保證了第三產業在集聚過程中能發揮出正向的集聚效應。

從控制變量來看，除了模型1之外，地理位置因素與經濟增長效率均不呈現顯著相關關系， R&D;投入在第一、二產業中都與經濟增長效率呈現出正向相關性，而與第三產業之間的關系不顯著。對外開放程度、教育水平以及政府干預程度都與經濟增長效率在1%的顯著性水平上相關，其中對外開放程度和教育水平與經濟增長效率之間呈現正向相關關系，表明提高對外開放程度和增加教育水平會促進我國經濟增長效率，而政府干預程度與經濟增長效率之間呈現負向相關關系，表明政府對經濟的過度干預有可能造成市場失靈，不利于經濟增長效率的提升。

結論與建議

本文利用2000-2015年《國家統計年鑒》中31個省市的統計數據，先利用區位熵指數（LQ）測算我國第一二三產業的產業集中度；再運用DEA模型測算各地區的經濟增長效率；最后運用固定效應模型分析了產業集聚水平對經濟增長效率影響程度。實證結果表明：統計期間，從全國來看，第一產業集聚水平最高，第二產業集聚度較低，第三產業最高值為北京市，最低值則由中部和西部地區占據。上海市經濟發展與其他省份相比處于有效狀態，東部地區省份技術效率整體較高，中部、西部和東北地區的技術效率在近年來呈現明顯的下降趨勢，全國大部分地區的規模效率均高于純技術效率，表明資源配置效率偏離最優，存在著嚴重的要素過剩投入和技術不足投入現象。第一、二產業的集聚水平均與經濟增長效率之間呈現出“正U型”的顯著相關關系，而第三產業集聚水平與經濟增長效率之間呈現顯著的線性相關關系。對外開放程度和教育水平在一二三產業中均與經濟增長效率呈現顯著正向相關關系，政府干預卻呈現顯著負向相關關系；R&D;投入僅在第一二產業中對經濟增長效率有顯著的正向相關關系，地理位置對經濟增長效率影響不顯著。

根據以上結論，對我國經濟增長效率的提高可以提出以下幾點建議：

因地制宜制定產業政策，優化產業結構。根據第一二三產業集聚水平的集聚水平及其與經濟增長效率之間的相關關系，各地區在制定產業政策時要因地制宜合理優化。一是要改變第一、二產業發展中長期存在的高投入、高耗能和高污染等粗放式的發展模式，向低投入、低耗能和低污染的高質量發展轉型。二是要積極完善相關產業發展的基礎設施和相關配套、完善公共服務平臺建設等。三是要進一步細化產業分工、鼓勵科技創新，搭建產業鏈條上下游企業合作和信息共享平臺，減少上下游企業間原材料的搜索成本和交易費用、提高產業內企業協作效率，降低生產成本，提升產品和服務質量，加強產業集聚水平的同時提高經濟增長效率。

加強創新培育，提升轉型發展驅動力。要從培養創新主體、完善創新人才成長環境和創新環境等角度，提升產業結構轉型升級發展的驅動力。一是要大力培育和健全以企業、高等院校、科研院所為依托的創新體系，積極推進創新創業體系建設，不斷增強創新支撐能力。二是要進一步完善支撐創新的人才體系建設，從人才引進、培養和激勵等方面充分調動科研人員的積極性，不斷優化人才創新環境。三是要加大對企業、高校和科研院所的科技經費、研究與實驗發展（R&D;）經費、各級財政科技支出等科技創新投入，鼓勵跨界聯合攻關和協同創新，增強產業創新能力，推動傳統產業的轉型升級和新的發展動力的培育和成長，推動經濟社會快速穩定發展。

擴大經濟對外開放水平，實現經濟共享共贏。提高經濟對外開放水平，推進人才、技術和資本等要素市場的優化整合和國際市場的拓展，注重優化產業結構轉型升級和資源配置效率的提升，實現經濟共享共贏。一是要積極推進國際合作，開拓國際市場，充分發揮我國的市場、資源和勞動力等優勢，建立國際性的生產體系、銷售網絡和融資渠道，在全球范圍進行專業化和規模化經營。二是要積極引進國外的先進技術和設備，提高技術進步和管理水平，推進產業結構和產品結構升級。三是加大西部和內陸地區的開放程度，提高參與國際經濟技術合作與競爭的范圍、領域和層次，進而推進我國經濟結構調整和產業結構升級，提高經濟增長的效率和質量。