安徽省驱动产业集群辨识及变迁研究*

方文超 马怀礼

（1.安徽大学经济学院，合肥 230011；2.奥斯陆大学经济系，挪威奥斯陆 0815）

安徽省驱动产业集群辨识及变迁研究

方文超马怀礼

（1.安徽大学经济学院，合肥 230011；2.奥斯陆大学经济系，挪威奥斯陆 0815）

本文综合运用了产业集群理论及产业集群分析方法，辨识、研究了安徽省驱动产业，以及以驱动产业为核心所形成的安徽省驱动产业集群。本文利用可获得的统计数据，进一步分析了2002年至2010年期间安徽省驱动产业集群的空间结构变迁，描绘出了安徽省驱动产业集群化发展的特征及变动趋势。以驱动产业为核心，促进驱动产业集群的形成、发展和升级是提升安徽省区域竞争力的重要途径。本文最后给出了研究及政策建议。

驱动产业集群；投入产出分析；多变量分析；区位商值

Porter（1990）首次提出产业集群概念，迅速吸引了各领域人员的兴趣。学者做了大量的理论及实证研究，政策制定者制定了以产业集群为核心的产业政策，空间规划者也开始以产业集群为基础规划产业空间，希望藉由空间集聚经济达到区域经济发展的目标。Hill&Brennan（2000）指出：在具有竞争力的产业集群（Competitive Industrial Cluster）内，驱动产业（Driver Industry）及其完整的上下游产业可以带动区域经济的发展，促进产业集群的形成、发展和升级是提高区域或国家竞争力的重要途径。国内相关研究也指出，以驱动产业为核心，促进形成产业集群，可以带动区域（省域）经济的发展，增进其竞争优势。

本文以驱动产业理论为主轴，运用产业集群辨识方法来分析集群空间结构及彼此依存关系，以探讨2002年至2010年期间安徽省驱动产业集群在地理空间的变迁情况。

一、理论基础与文献回顾

（一）产业集群

Porter（1990，1998）指出：“产业集群是指在某特定领域中，一群在地理上邻近、交互关联的企业和相关机构等组成的群体。产业集群的规模，可以是单一城市、整个州或郡、一个国家甚至是一些邻国联系成的网络；产业集群有许多不同的形式，视其纵深程度和复杂性而定……”产业集群具有不同的空间维度（地方、区域、国家等），但同一空间不一定具备完整的上下游产业链。在经济发展过程中，产业会产生不同型态的水平与垂直专业分工，因而可以在不同区域聚集、布局，企业也会在集群空间内部与外部，采用不同分工模式、竞争模式和不同的市场策略，最后则具体表现为产业集群的网络特征、空间分布与空间结。

区域或空间结构竞争优势的基础是以驱动产业为核心的产业集群。图1说明了产业集群的运行结构模式，可知如能辨识出区域空间中具有竞争优势的驱动产业，并找出以其为核心所形成的竞争优势产业集群，则可通过适当的政策投入，培育区域经济竞争优势。本文将在产业集群研究基础上，找出安徽省具有竞争优势的驱动产业作为实证研究的核心。

图1 产业集群的运行结构

（二）驱动产业理论

驱动产业是产业结构的核心和结构演化的主要原因，合理适宜的驱动产业不仅关系到其本身的发展，更涉及整个区域经济的发展和产业结构的合理化。国内学者对驱动产业的界定，有的以区位商值、移转份额分析 （Shift-Share Analyses），搭配其他经济指标作为判定依据，或者以产业关联值大小作为判断依据，较少结合产业关联与相关指标变量共同辨认区域中的主导产业。前者虽可判断产业的动态变化，但无法突显产业上下游的关联效应；后者虽可表现产业上下游的关联效应，但无法表现产业动态变化。

Hill&Brennan（2000）认为驱动产业应具有如下六个特征：（1）产品大部分以出口为主；（2）货物运输量在区域出口中呈现不对称的分配（显示其为输出基础的一部分）；（3）具有大量前向与后向关联企业；（4）较高程度的生产力；（5）拥有高区位商值；（6）持续的就业增量。Andree&Paul（1994）利用因子分析法辨别美国明尼苏达州的驱动产业时，强调辨别驱动产业的原则有：（1）需选择一个可以清楚完整了解产业的层次（二位码或三位码）；（2）分析的产业应包括目前已经建构的产业；（3）不能单以高就业的产业为分析主轴；（4）需强调产业的发展潜力；（5）寻找近期产业发展的动力；（6）强调高工资、高附加价值的产业。综上，本文认为驱动产业应具有基础产业的特性，同时占有一定比重、增长率高、关联度强，对整个经济发展起支撑作用的产业或产业群。驱动产业的判断应具备以下四个标准：（1）广大的市场需求；（2）较高的生产力与生产率；（3）强产业关联效应；（4）以创新活动和创新能力为核心。其具体含义及测度指标如表1。

表1 驱动产业界定标准

二、产业集群分析方法

产业集群分析方法主要是定位、界定地理空间中的产业集群，分析其优劣处并加以补充完善，营造产业发展环境。集群分析方法至今仍没有固定模式，主要是因为分析结果会因为产业集群的定义、分析维度、层次及研究范围的不同而不同。与其说要选择一个绝对正确的产业集群分析方法，不如说要找出适当的研究路径。产业集群分析方法提供了一种与传统产业政策分析不同的研究方法，行业分析着重水平关系和竞争的相互依赖，而集群分析则着重集群内厂商之间协同、依赖的垂直关系。集群分析大致可分为国家（宏观）、产业（中观）及厂商（微观）三个层次。目前，大部分研究主要采取中观层次分析，方法主要有五大类。即：（1）投入产出分析；（2）图表分析；（3）多变量分析；（4）案例分析；（5）空间集聚分析。

表2 集群分析方法比较

上表对五种集群分析方法的特点、缺点及实际操作问题作了探讨。可以看出，投入产出分析较能以客观资料突显产业上下游之间的关系；多变量分析因资料可得，较容易分析产业集群的动态变化；图表分析资料不易获取，因而较少采用；案例分析受资料限制较少，实证分析中采用较多。笔者认为案例分析法有时可能过于主观，因此往往忽略了客观上需要特别注意的产业部门。本文在实证方法上将采用“投入产出分析”与“多变量分析”相结合方式，兼顾产业上下游关系与动态变化，避免误判安徽省驱动产业集群。以下对这两种方法作进一步说明。

（一）投入产出分析

投入产出分析最初是由里昂惕夫提出，主要研究每一种（或每一部门）产业和相关产业之间的相互关系，即投入与产出关系。通过投入产出分析，可以分析了解该地区各产业之间的关系。投入产出分析主要理论依据是经济的相互依赖性。在高度分工的经济里，将产品或劳务送到最后的消费者都要经过几个阶段。因为大多数产业都是把他们的产品卖给其他产业而不是直接卖给消费者，这些中间需要，代表整个经济活动中很重要的部分，因此一个产业可能依赖几个其他产业。投入产出分析将整个经济分割成若干部门或产业，然后建立各产业之间的货物和服务的现金流量。

由“总产出=总投入”假设条件，可得总产出（X）=总中间使用（Z）+总最终使用（Y），即：

X=Z+Y

经矩阵转换运算可得：X=（I－A）+Y

其中（I－A）为里昂惕夫逆矩阵，其元素b¯系数表示第j部门增加一个单位最终使用时，对第i产品部门的完全需要量；A为直接消耗系数矩阵，其元素a系数表示在生产经营过程中第j产品（或产业）部门的单位总产出直接消耗的第i产品部门货物或服务的价值。

在投入产出模型中，一个产业的生产对其他产业有双重影响，即后向关联效应与前向关联效应。一般，会选择具有较大前向或后向关联效应的产业作为驱动产业。

1.后向关联与影响力系数

在投入产出模型中，当j产业增加一个单位使用量时，其原材料需求也随之增加，进而将扩大这些原材料产业的生产。这种生产部门与原材料产业部门间的关系被称为后向关联，其关联程度也称为影响力系数，计算方法如下：

2．前向关联与感应度系数

在投入产出模型里，j产业与使用其产品作为投入原料的其他产业部门间的联系称之为前向关联。将关联程度也称为感应度系数，计算方法如下：

图2 产业关联象限图

依影响力系数及感应度系数的大小，可将全部产业划分为四类。图形表示如下：

（1）第Ⅰ象限产业。影响力系数及感应度系数均大于1，表示产业前、后向关联度均较高。该类型产业不仅可以带动其他产业发展，也是其他产业发展不可缺少的关键性产业。

（2）第Ⅱ象限产业。影响力系数小于1，但感应度系数大于1，表示产业后向关联程度低，而前向关联程度高。该类型产业易跟随其他产业发展，大多为其他产业发展不可或缺的产业。

（3）第Ⅲ象限产业。影响力系数及感应度系数均小于1，表示产业前、后向关联程度均较低。该类型产业不易带动其他产业发展，也不易受其他产业发展影响。

（4）第Ⅳ象限产业。影响力系数大于1，但感应度系数小于1，表示产业后向关联程度高，而前向关联程度低。该类型产业易带动其他产业发展，但不易受其他产业发展影响。

一般地，驱动产业具有后向关联效应与前向关联效应大，影响力系数及感应度系数高的特征，即位于产业关联象限图中第Ⅰ象限的产业。

（二）多变量分析

多变量分析（Multivariate Analysis）是泛指同时分析两个或两个以上变数的计量分析方法，最常见的多变量分析为复回归分析。此外，常见的多变量分析方法还包括。

1.因素分析（Factor Analysis）

因素分析的主要目的是要将一群相互关联的变量，加以简化成几个有意义的因素，一个因素可以用来代表或取代这一群变数中某些性质相近的变量。通过因素分析，以少数几个主要因素去涵盖一群众多的变量。因素分析根据变量资料，运用统计方法，无法了解每一个变量所代表的意义，所得到的结果（因素的组成或归类）是否有意义必须由自己判断。

2.判别分析（Discriminant Analysis）

判别分析主要用来寻找一群个体属于不同群组的决定变量，并以此作为预测其他个体群组归属的依据。运用判别分析找出重要的影响变量及决定因子，则可以根据这些因子及其影响程度，对产业进行预测，并对有较高可能性的产业进行可能性分析，以达到研究目标。

3.聚类分析（Cluster Analysis）

聚类分析与判别分析有点类似，都是根据个体的变量或特征，为一群个体进行分类。不过在聚类分析中，我们事先并不知道这些个体的组别，完全是根据它们的变量资料去将相似特征的个体进行归类。而在判别分析中，则已知某些个体的所属组别，用这些个体去进行判别分析，得知影响因子后再来对其他个体做分类。

本文在实证方法上将采用以 “投入产出分析”为基础，选取产业关联象限图中第Ⅰ象限的产业；同时结合“多变量分析”，选取安徽省驱动产业集群。

（三）安徽省驱动产业集群辨识

首先，利用MATLAB软件，分别计算《安徽省2002年42部门投入产出表》和《安徽省2007年42部门投入产出表》影响力系数和感应度系数，经整理并选取第Ⅰ象限产业列表如表3。

表3 安徽省第Ⅰ象限产业

前述，在辨识安徽省驱动产业集群时本文拟采用“投入产出分析”与“多变量分析”相结合方式，兼顾产业上下游关系与动态变化。以下，对第Ⅰ象限关键产业作进一步“多变量分析”。在具体变量指标选取中，国内外学者作了大量研究，主要依据产业集群、国家竞争优势以及驱动产业理论，最后归纳出“出口”、“生产力”以及“竞争力”等3个维度8个变量指标。本文为研究方便，采用“生产力”维度中“规模以上企业工业增加值”变量指标对第Ⅰ象限产业作进一步分析，分析结果如下表4。

一般地，驱动产业是产业关联象限图中第Ⅰ象限产业，同时也具备较高生产力。在选择安徽省驱动产业时，本文采取“第Ⅰ象限产业”，同时兼具3年“行业规模以上企业工业增加值累计平均数”大于200亿元两个标准。比较表3、表4，本文最终选取农林牧渔业，煤炭开采和洗选业，化学工业，金属冶炼及压延加工业，交通运输设备制造业，电力、热力的生产和供应业，批发和零售贸易业，金融保险业（总计8个产业）为安徽省驱动产业，以其为核心所形成的产业集群，则即为安徽省具有竞争优势的驱动产业集群。

三、安徽省驱动产业集群变迁

产业集群空间集中程度的测度方法，常见有区位商值、空间基尼系数、EG指数、赫希曼-赫芬代尔系数、信息熵系数和胡弗系数等。下文，笔者将运用区位商值来判断安徽省驱动产业集群在2002年至2010年间的空间结构变迁，以期进一步分析安徽省驱动产业集群发展特征及变动趋势。

表4 行业规模以上企业工业增加值（单位：万元）

区位商值是指一个地区某产业部门的就业人数（增加值、产值）在该地区就业人数（增加值、产值）中所占的比重与全国该部门就业人数 （增加值、产值）在全国总就业人数（增加值、产值）中所占的比率，表明产业在地理空间的相对集中程度。区位商值可作为判断产业是否为区域基础产业的依据，区位商值若大于1，则可认为该产业为区域基础产业，特别地，De Propris（2005）and DTI（2001）认为产业区位商值若大于1.25，则可认为产业为区域关键产业；反之，区位商值若小于1，则表示该产业非区域基础产业。其计算公式如下。1，2，3…m）

表5中，2002年至2010年期间，安徽省农林牧渔业区位商值有下降趋势，但总体较高（大于1.25），且其产业关联度强，说明农林牧渔业仍是安徽省关键产业，是区域经济发展的重要基础，但总体而言，农林牧渔业产业集群有弱化趋势。这与安徽省虽是农业大省，但缺少农业龙头企业，农产品附加值开发程度低的基本省情是一致的。煤炭开采与洗选业的区位商值较高且保持上升趋势（大于2），说明其为安徽省关键产业，且存在明显集聚经济优势，这也与安徽省是煤矿资源大省的省情是一致的。金属冶炼与压延加工业、化学工业和电力、热力的生产和供应业区位商值总体呈稳步上升趋势，说明这三个产业地理空间不断集聚，呈集群化发展趋势，集聚经济明显；2002年至2010年期间，三个产业区位商值从低于1.25到均大于等于1.25（见图3），说明这三个产业已逐渐成为安徽省关键产业，对安徽的经济发展作用越来越重要。交通运输设备制造业区位商值略大于1，2002年至2010年间有起伏，但总体趋势走低，说明安徽省交通运输设备制造业产业集群存在集聚经济，但并不明显，集群核心企业带动能力较弱，这与安徽省两大汽车制造龙头企业江淮、奇瑞的表现是一致的。批发和零售贸易业及金融保险业区位商值较低（小于1），呈走低趋势；说明这两个产业集群集聚经济不明显，且有弱化趋势，这与安徽省第三产业长期较弱的省情也是一致的。

表5 安徽省驱动产业区位商值（2002—2010年）

图3 金属冶炼与延压加工业、化学工业和电力、热力的生产和供应业区位商值对比分析图

四、结论和建议

（一）结论

本文运用投入产出分析与多变量分析方法，辨识出“农林牧渔业、煤炭开采和洗选业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业、电力、热力的生产和供应业、批发和零售贸易业、金融保险业”为安徽省驱动产业，以及以驱动产业为核心所形成的安徽省驱动产业集群。本文利用可获得的统计数据，进一步分析了安徽省驱动产业集群在2002年至2010年期间的结构变迁，简单描绘出了安徽省驱动产业集群化发展的特征及变动趋势。

（二）建议

1.本文在辨识、研究安徽省驱动产业集群时综合运用了投入产出分析与多变量分析方法，具体变量指标为“影响力系数、感应度系数、规模以上企业工业增加值、区位商值、厂商数量比”等。相关研究中，也有学者利用其他指标辨识驱动产业集群。笔者认为驱动产业集群选择是个动态过程，不同时期驱动产业集群也会不同，后续研究应综合其他各种变量选取更具代表性驱动产业集群。

2.区域竞争优势的基础是以驱动产业为核心的产业集群。以驱动产业为核心，促进驱动产业产业集群的形成、发展和升级是提升安徽省区域竞争力的重要途径。安徽省应通过适当的政策投入，培育支援产业及营造良好的经济基础，促进驱动产业集群经济发展，引导集群结构的调整，形成具有竞争优势的驱动产业集群。

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（责任编辑 吴晓妹）

F061.5

A

1001－862X（2013）01－0048－008

挪威科研理事会（The Research Council of Norway）资助项目“全球化背景下产业集群经济分析”（The Economic Analysis of“Industrial Clusters”in the Context of Globalization）（220511/F11/ana）

方文超（1978—），男，安徽舒城人，安徽大学、奥斯陆大学联合培养博士研究生，主要研究方向：空间经济学、国际经济学；

马怀礼（1948—），男，安徽宿州人，安徽大学教授、博士生导师，主要研究方向：区域经济学、社会主义经济理论。