安徽省工业产业集聚与区域经济增长关系研究

汪启慧，杨 洋

(安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030)

安徽省工业产业集聚与区域经济增长关系研究

汪启慧，杨 洋

(安徽财经大学 经济学院，安徽 蚌埠 233030)

选取安徽省2000-2014年的相关数据，首先采用单位根检验、协整分析对工业产业集聚与经济增长间的关系进行研究，发现二者存在长期均衡关系；然后基于VAR模型的脉冲响应函数分析表明安徽省工业产业集聚与经济增长具有较为显著的正向相互促进作用，且从长期来看，二者间的正向互动作用趋于平稳发展。最后从工业产业集聚的视角，提出促进安徽省经济增长的政策建议，以实现供给侧改革下经济发展提质增效。

工业产业集聚；经济增长；区位熵；脉冲响应函数

产业集聚作为一种有效的促进经济增长的产业组织形式，依托其内在机制在优化资源配置、促进产业与经济快速协同发展等方面发挥着强劲的作用。就空间形态而言，产业集聚是指产业呈现地区集聚发展的态势，即同一产业中一定数量的相同类型企业及与之相关的上下游配套企业，在地理位置上高度集聚的产业组织安排。

学者们对产业集聚理论的研究主要集中在以下两个方面：一方面，从产业集聚的效应来看，产业在一定区域集聚产生的自我集聚可以提高区域居民的生活质量和地区科技水平，提升地区产业竞争力，由此促进经济增长、产业转型升级和地区经济索洛剩余递增。[1]68-83另一方面，就产业集聚效应的内在机制而言，在初级阶段，产业集聚依托外部经济、学习效应和竞争效益等内在机制促进经济增长，在高级阶段，产业集聚主要通过自集聚效应带来地区经济增长和产业竞争力增强。[2]28-32同时，国外学者根据两地区内生增长模型，发现产业集聚可以加快技术溢出的速度，从而有利于中心和外围地区的共同增长。[3]388-421

随着产业集聚理论的不断成熟，学者对产业集聚与经济增长的关系进行了大量的实证研究，对二者关系的研究结果主要可以分为以下几种：正相关、负相关和非线性关系。首先，部分学者认为二者间存在正相关关系，即产业集聚是促进经济增长的一个重要推动力。通过构建制造业的工业总产值与赫芬达尔指数的回归模型，得到两者存在高度的正相关。[4]36-44并且，部分学者基于差分GMM模型，对中国31个省区的人均GDP增长率与制造业产业集聚指标进行回归分析，也得出产业集聚能够带来经济的显著增长。[5]137-147其次，也有部分学者将实证模型运用到非贸易品，发现产业集聚可能对实际收入的增长有负面影响，[6]9-22从而得到产业集聚与经济增长之间有负相关关系的结论。最后，还有部分学者基于动态面板GMM估计的分析，研究显示工业集聚与经济增长呈现倒U型关系；[7]135-141并且又有学者进一步采用制造业构成的“时间—地区—行业”的三维面板数据进行实证分析，结果表明制造业产业集聚与经济增长间也呈现倒U型的关系。[8]103-108因此，表明产业集聚与经济增长还存在着非线性关系。

基于现有参考文献可以发现，社会各界学者关注的热点在于产业集聚的效应、影响机制，以及区域产业集聚的实证研究。从已有的实证研究来看，学者们主要对产业集聚与经济增长之间的关系存在争议。诸多研究认为产业集聚能够促进区域经济增长，但随着集聚理论的不断完善与发展，发现产业集聚可能会给地方经济增长带来负面作用，所以产业集聚与经济增长的关系可能不只呈线性相关。因此，全面认识产业集聚与经济增长的关系，对区域内部资源的合理调配与有效利用具有重要作用，从而为区域经济增长提供不竭动力。目前，安徽省正处于全面建成小康社会的决胜阶段与工业化中期阶段，深入推进供给侧结构性改革，推动工业产业集聚发展，对于全面建成小康社会，走出一条有地区特色的新型工业化道路具有重要的意义。因此，首先基于区位熵测算安徽省工业产业集聚水平，然后运用Granger检验、脉冲响应函数等计量方法对安徽省工业产业集聚与区域经济增长间关联关系进行进一步研究，以期为促进安徽省工业转型升级与经济发展提质增效提供一定的参考依据。

一 安徽省工业产业集聚现状分析

1.集聚衡量指标。

区位熵能较好地反映考察区域产业结构的空间分布情况以及在高一层次区域中的地位和作用，以此来评价产业集聚水平，计算公式为：

(1)

其中，xi表示安徽省i市的工业产值(可以是从业人数，销售收入等，下同)，Σxi为安徽省的工业总产值，yi为安徽省i市的地区生产总值，Σyi为安徽省的地区生产总值。LQi>1，说明该市工业相对集中且超过安徽省平均水平，工业具有集聚趋势;LQi< 1，说明该地区工业集中度低于全省平均水平，工业不具有集聚趋势；LQi=1，则表示工业集聚度低或不存在集聚现象。

2.安徽省工业产业集聚度。

表1 2005-2014年安徽省各地级市工业区位熵指数

资料来源:根据《安徽统计年鉴》相关数据整理计算所得

基于时间变化趋势来看，由表1可知，2005-2014年，安徽省各地级市工业产业集聚水平的变动趋势不一致。其中，合肥、马鞍山、芜湖、铜陵、淮南工业集聚程度逐渐下降，主要是因为：马鞍山、铜陵、淮南都属于资源型城市，其资源利用率低、产业结构单一、基础设施不完善，随着资源逐步消耗殆尽，工业的集聚指数呈现下降的趋势；而合肥、芜湖集聚指数的下降则是由于产业结构的调整和经济的转型升级；蚌埠、六安工业区位熵呈现出逐渐上升态势，并且出现了集聚的趋势，这主要是因为近年来承接外部产业转移。其他城市集聚度没有明显变化。

基于空间分异规律来看，由表1可知，安徽省各地级市工业产业集聚水平存在明显的区域差异。其中，铜陵、合肥、马鞍山、芜湖、淮北、宣城、滁州区位熵总体上大于1，且高于安徽省平均水平，表明这些地区工业专业化水平较高。除合肥外这些城市大都依赖资源禀赋和工业基础来发展本地优势产业，例如铜陵、马鞍山的黑色金属和有色金属冶炼及压延加工业；芜湖的通信、汽车和通用设备制造业；宣城的橡胶制品业和有色金属冶炼及压延加工业；滁州电缆、电子设备制造业。合肥属于综合性城市，市场容量大、基础设施健全、技术创新能力强，成为省内大型工业企业的集聚地。但是以下城市的集聚度并不明显，主要包括：六安、池州、黄山、亳州、宿州、阜阳、蚌埠、安庆、淮南。其主要原因包括：池州、黄山旅游资源丰富，主要以服务业发展为主；亳州、宿州、阜阳、六安、安庆以第一产业为主，工业基础相对落后；蚌埠、淮南由于科技水平低、经济增长粗放，工业发展潜力不足。

二 安徽省工业产业集聚与区域经济增长关系的实证分析

1.指标选取与数据来源。

为了考察安徽省工业产业集聚与区域经济增长的关系，根据本文的研究特点和数据的可得性，拟采用区位熵LQ作为产业集聚的量化指标，用地区生产总值作为经济增长的指标，即GDP来表示。分析所采用的数据均来源于2000-2014年《中国统计年鉴》和《安徽统计年鉴》，2000-2014年安徽省工业区位熵指数见表2。

表2 2000-2014年安徽省工业区位熵指数

资料来源:根据《安徽统计年鉴》《中国统计年鉴》相关数据整理计算所得

2.实证分析。

(1)单位根检验。

平稳性是时间序列进行分析的必要前提，而非平稳的时间序列进行回归分析，可能会导致“伪回归”现象。因此在建模之前要对所涉及的各时间序列进行单位根检验，以确定各时间变量的平稳性和单整阶数。同时为避免原始变量存在异方差，又进行对数化处理，用lnLQ、lnGDP分别表示安徽工业区位熵、实际GDP的对数值。采用ADF执行平稳性检验，表3为ADF检验的结果。根据检验结果可知，lnGDP、lnLQ的原始数据与一阶差分都不能拒绝原假设(即时间序列是非平稳的)。lnGDP的二阶差分在5%的显著性水平时，拒绝原假设；lnLQ的二阶差分在1%显著性水平时，也拒绝原假设，所以lnGDP、lnLQ均为平稳序列且为二阶单整序列。两变量为同阶单整序列，所以可以进行协整检验。

表3 各时间序列变量单位根检验结果

资料来源: 由相关数据经Eviews软件计算得出

(2)协整检验。

根据单位根检验结果，lnGDP、lnLQ 两变量存在二阶单整，然后通过协整检验来判断两个变量是否存在协整关系与长期均衡关系。表4为协整检验所得结果。检验结果显示：ADF值为-3.724045，小于5%的显著性水平下的临界值-3.11991，所以残差序列是平稳的，表明安徽工业产业集聚与经济增长间的均衡关系长久稳定。

表4 协整检验结果

资料来源: 由相关数据经Eviews软件计算得出

(3)VAR 模型。

协整分析只表明了变量在结构上的因果关系和长期关系是否均衡, 但没有刻画出各变量的单位变化通过其内在联系对整个系统的扰动，以及各变量对这些扰动的综合反映。为此，需要利用 VAR函数对工业产业集聚与区域经济增长间的系统关系作进一步脉冲响应分析。因此建立如下自回归模型(VAR) 。

(2)

(3)

其中LQi表示t时期的工业集聚水平；GDPt为t时期的经济增长水平；k为滞后阶数；α和β为模型参数；ε为随机项。

根据AIC和SC信息量最小化准则，经过多次的实际测算比较，最后确定最优滞后阶数为3,模型设定为VAR(3)。采用最小二乘法得到以下方程，模型整体检验结果比较好。具体有：可决性残差协方差为7.20E-08; 对数似然值为64.6281；赤池信息值-8.4380；施瓦兹值为-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)

为了确保VAR模型的有效性，对模型进行各项检验：稳定性检验结果如图1所示，由图1可知，各特征方程的特征根均位于单位圆内。检验各扰动项不与自己的滞后值相关，并经White异方差检验显示也不存在异方差。所以VAR模型效果良好，这为脉冲响应函数分析提供了依据。

图1 VAR模型平稳性检验结果(Graph形式)

(4)脉冲响应函数分析。

脉冲响应函数旨在用来研究被解释变量对各解释变量一个新息的冲击的反应，即用于衡量来自随机扰动项的一个标准差冲击( 称之为“脉冲” )对内生变量当期值和未来值的影响。因此基于VAR模型的脉冲响应函数来精确刻画工业产业集聚与经济增长间动态相互作用。脉冲响应函数如下图所示，横坐标是脉冲响应函数的未来响应基数，纵坐标是因变量对扰动项一个标准差冲击的响应程度。

图2 区位熵对经济增长的脉冲响应路径

图3 经济增长对区位熵的脉冲响应路径

通过图2可以看出，工业产业集聚受到经济增长一个标准差的正向冲击后，会产生正的响应，并且逐渐提高，在第3期达到峰值之后开始下行，并在第8期后逐渐趋于平稳。从图3可以看出，对于经济增长，受到工业集聚一个标准差的正向冲击后，也会产生正的响应，并且迅速攀升，在第2期达到峰值后逐步回落，并在第7期后逐渐趋于平稳。因此，根据脉冲响应函数可知：安徽省工业产业集聚与区域经济增长具有较为显著的正向相互促进作用，且从长期来看，二者间的正向互动作用趋于平稳发展。

三 结论与政策建议

本文首先对安徽省及各地级市的工业产业集聚水平进行测度，结果表明：安徽省工业产业集聚水平呈现整体上升趋势，但是对于省内各地级市而言，存在明显的区域差异，这主要是因为各地区在资源禀赋、工业基础、基础设施、技术创新等方面存在较大的差异。然后进一步对安徽省工业产业集聚与区域经济增长间关联关系进行实证研究，研究发现：安徽省工业产业集聚与区域经济增长具有较为显著的正向相互促进作用，且从长期来看，二者间的正向互动作用趋于平稳发展。因此，结合实证研究结果和安徽省发展现状，提出以下几点政策建议来进一步提升安徽省工业产业集聚水平，促进经济增长，从而带动全省经济在供给侧结构性改革大背景下实现良性可持续发展。

一是推进新型特色工业园区建设，提升新型工业化水平。培育和发展特色工业园区，是安徽省践行供给侧结构性改革，提升新型工业化水平，实现经济持续稳定增长的必由之路。安徽省应充分发挥钢铁、有色、汽配、农副产品深加工等特色产业的优势，建设各地区新型特色工业园区。具体来看，合肥市应围绕电子信息、新能源汽车、新材料等领域，大力培育高新技术产业园区。马鞍山、芜湖、铜陵等沿江各市应通过产业链的延伸推进工业集聚，重点培育钢铁、有色、汽车、石化、建材等先进加工制造业和高新技术产业，打造沿江工业园区。淮南、淮北应大力发展煤电、煤气、燃气等能源化工产业园，宿州应建立农产品深加工集聚地。

二是开展科技创新，提升工业竞争力。工业集聚的创新力是助推区域经济增长的内在动力，也是工业产业供给侧改革的根本驱动力。安徽省应以合芜蚌地区为依托，依靠大学和科研院所形成创新中心，建立整体性、系统性、协同性创新改革试验区，同时鼓励骨干企业建立企业技术中心、工程(技术)研究中心等研发机构。政府应努力创建一个秩序井然、公平公正的创新环境，促进企业交流互信，合作创新，同时建立创新激励机制，提高集聚创新的积极性。在工业集聚区加大财政专项资金支持力度，扶植一批创新型企业和高新技术企业，努力培养一批创新人才和优秀团队。

三是创造良好的工业发展环境，提高工业集聚水平。基础设施是吸引企业家投资的重要前提。安徽省应进一步完善交通运输、通信、水利等基础设施建设，重点推进引江济淮、商合杭及合安九高铁、芜宣机场、特高压电网等重大项目。政府应进一步拓宽投融资方式，充分利用创业基金、PPP、BOT等各类融资渠道，努力争取中央各类预算内投资，优先支持符合条件的企业发行企业债券，从而加大对工业发展的资金扶持力度。良好的市场经济秩序是工业集聚发展的基础，政府应制定符合市场经济规律的政策、法规和制度体系，促使企业形成竞合双赢机制，同时应加强产权保护力度，走可持续发展道路，努力创造良好的工业发展环境，提高工业集聚水平，从而促进区域经济持续稳定增长。

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Class No.:F061.5 Document Mark：A

(责任编辑：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

汪启慧，硕士，安徽财经大学。研究方向：城市经济理论与实践。 杨洋，硕士，安徽财经大学。研究方向：城市经济理论与实践。

安徽财经大学国家社科基金项目(13&ZD025)。

1672-6758(2016)12-0070-5

F061.5

A