产业集聚、财政支持政策与区域实体经济增长

(山东财经大学 经济学院，山东 济南 250014)

一、引言

中国经济已由高速增长转向高质量发展阶段，处于转变发展方式、优化经济结构、新旧动能转换的攻关期内。在国际经济回暖乏力、贸易战频发和新型冠状病毒肺炎疫情影响下，实体经济恢复与发展成为迫在眉睫的问题。京津冀协同发展、长江经济带、粤港澳大湾区、长三角一体化和黄河生态经济带等跨区域发展战略的总体格局下，以中心城市为引领的城市群协同发展正成为区域经济发展的突破口。而产业集群作为创新链、产业链、服务链、财税链交织融合的有效载体，与城市群的一体化协同发展成为新的增长点和发展方向。产业集群引发的经济集聚自然地具备一定的空间特征和外部性，在当今中国疫情形势得到初步遏制和有效推动复工复产的关键时刻，为实现“六隐”和“六保”的目标，财政支持政策需具有更强的针对性和有效性。在空间视角下更加全面准确的评价和检验中国财政政策支持下的产业集聚对区域实体经济增长效应，是完善财政支持政策有效性的重要支持。

对产业集聚及其经济增长效应的研究由来已久，自19 世纪末起，外部性就被认为是经济集聚形成的关键因素[1]，并且由于外部性所产生的锁定效应，一个产业一旦选择了一个区位，那么它会倾向于长期在该区域生产。更进一步的研究，主要是从微观的产业组织理论视角、宏观的形成和发展机制视角、区域的空间发展平衡视角以及集聚经济的创新效应和机制等视角[2-4]展开。产业集聚对经济增长通过多渠道和路径产生影响[5]，一方面，集聚区内企业间竞争为企业提供技术创新的氛围，企业地理位置的接近为企业之间的交流和互动创造良好条件，企业间优势互补，通过合作节约研究经费，还通过降低创新风险提高信任程度，通过降低集群内企业的融资成本，提高资源配置效率[6]；另一方面，集聚区内产业集聚度的提高又会吸引其他企业不断向该地区集聚，提高该区域集聚程度进一步上升[7]。

基于我国的相关经验研究表明，产业集聚对经济增长具有外部效应，在正负外部性的共同作用下，产业集聚与经济增长存在非线性的倒“U”型曲线关系，表现为“门槛效应”[8]。此外，集聚具备典型的空间特征，空间计量经济学的发展为研究产业集聚对区域经济的空间外溢效应奠定了基础，基于工业领域的研究表明我国工业集聚与经济增长之间存在明显的空间自相关性和空间依赖性，工业集聚对本地区经济增长具有促进作用，而对其他地区会产生负的空间溢出性，从而加剧区域间的不平衡[9]；基于金融领域的相关研究表明金融集聚对我国经济增长存在显著的促进作用，银行业的弹性系数明显大于证券业与保险业[10]，而且金融资源空间集聚对经济增长产生明显的空间依赖性和空间溢出效应[11]；基于农业视角的研究表明产业集聚形成的马歇尔外部性显著提高本地农民收入，并且相邻村的产业集聚与地理距离共同作用对本地农民收入产生空间溢出[12]。在产业集群的形成与发展壮大过程中，财政支持政策会起到非常重要的作用，尤其在中国很多地区的产业集群并非市场自发形成而是直接由政府建立，因此，财政政策可以对产业集聚起到积极地引导和促进作用[13]。

综述现有研究成果发现，产业集聚水平对区域经济的影响存在基于集群内部、区域内和区域间的多种效应，存在明显的外部性特征，既有由于技术溢出、全要素生产率提高带来的正向效应，也有集聚区对周边优势资源的虹吸效应产生的负向效应。财政支持政策在直接影响经济增长的同时，还会通过对产业集聚的引导与促进作用于经济。而现有针对中国的研究主要集中在产业集聚与经济增长、财政政策与产业集聚等两两关系，较少将财政政策与产业集聚纳入同一研究框架；且主要关注于全国或区域的整体经济增长，一般的代理变量为GDP 增长率等，很少专注于实体经济的增长。

为进一步完善以上内容，从直接效应、交互效应、空间溢出效应等角度验证产业集聚和财政支持政策对区域实体经济增长的作用，本文可能的贡献在于:将产业集聚、财政支持政策与区域实体经济纳入同一研究系统，分析产业集聚在产业内、区域内和区域间对实体经济的直接和溢出效应，财政支持政策直接和通过促进集聚间接作用到实体经济的机制，从交互性、规模效应等角度建立面板模型，估计和检验产业集聚与财政支持政策对实体经济的影响；为判断产业集聚和财政支持政策的空间外溢效应，建立空间计量模型，基于邻接、距离和经济空间矩阵，使用全国省际面板数据进行估计和检验，根据结果判断现有产业集聚度和公共财政支出水平的调整方向。

二、理论机制与基本假说

(一)产业集聚、财政支持政策与区域实体经济增长的动态反馈机制

财政政策支持下产业集聚对实体经济增长的影响机理如图1 所示。

产业集聚由于共享中间投入品、分享劳动力储备和知识溢出等效应提高生产效率，延展规模经济的范围，辐射带动周边地区，同时集聚也会吸引优质要素转移。财政支持政策除对实体经济的直接拉动外，还与集聚存在交互效应，在产业集群的形成、发展中对区域产业集聚起到引导和促进作用，影响着产业集聚领域、水平和对实体经济的作用路径。

图1 产业集聚、财政支持政策对实体经济增长的影响机制

1.产业集聚对实体经济增长的影响效应

产业集聚对区域实体经济的影响效应，按照产业内、区域内产业间和区域间三个层次对其影响机理分析如下:

第一，产业集聚的产业内影响效应。主要体现在企业间中间投入品共享与自我强化效应、分享劳动力储备和匹配效应、范围经济和关联经济效应等方面。首先，企业间的相互靠近有利于分享中间投入品，同时获得更多面对面交流的机会，并且只要集聚收益大于集聚成本，这种集聚将被持续和强化。其次，熟练劳动力亦是集聚带来的共享资源，更是效率提高、成本降低的重要贡献者，集聚降低了招聘、培训和交易成本，高水平劳动力的共享也促进了产业内劳动力的有效充分就业。再次，集聚促进了范围经济和关联经济，范围经济体现在同一生产过程中主产品之外不必增加额外投入而可以生产出副产品，而关联经济则体现在某一产业达到一定规模之后，将上下游关联的多个生产集中在一个生产过程中完成，使规模经济效益扩大，实现大规模的纵向一体化。

第二，产业集聚的区域内外部效应。由于邻近产生的外部性被认为是经济集聚的主要动力之一[14]，集聚通过知识溢出、资源竞争对区域内其他产业产生正或负的外部性。首先，知识溢出的概念在增长理论中已非常普及[15-16]，信息是企业活动的基本投入，“面对面”的交流增加了集群内企业间的知识分享，即使在互联网时代，信息传递也具有距离衰减效应，尤其是“意会”信息的传递。此外，集聚也会产生负外部性，也即过度集聚的拥挤效应，主要体现在土地市场和劳动力市场上，区域内企业增加会对有限资源产生争夺，增加工人平均通勤距离，促使劳动工资率和地租的上涨，增加的要素价格抑制企业在该区域的进一步集聚。当上述两种力量达到平衡时，企业空间分布和区域内产业集聚水平达到均衡状态。

第三，产业集聚的区域间空间溢出效应。产业集聚的空间溢出效应主要体现在虹吸和辐射带动两个方向的效应，对相关区域的实体经济增长产生影响。一方面，产业集群形成了区域核心竞争力和区位品牌效应，会吸引优势要素的移动，导致产业集聚水平进一步上升[17]，加之政府在教育、培训、鉴定和检测等公用设施的投资，公共物品和公共资源在产业集群内的丰富也是促使虹吸效应出现的主要因素，优质要素和资源流动必定会对其他区域产生负向影响效应。另一方面，产业集聚有益于要素配置的优化、知识创新能力的增强、劳动力受教育水平的提高等，形成对周边地区的辐射带动，促进周边区域生产效率的提高以及产业结构的优化，产业集聚的空间溢出总效应的方向取决于虹吸效应和辐射带动效应的大小。

2.财政支持政策下产业集聚的实体经济增长效应

首先，财政支持政策中的财政支出对实体经济增长具有直接拉动，通过政府购买、转移支付引致的消费增加等促进实体经济增长。其次，促进产业集聚的财政支持政策加速了产业集聚的孵化、产生和发展，政府通过在产业集群内提供必要公共产品，减少企业运营成本、交易成本，促进了产业集聚的形成。再次，政府通过财政支持政策对产业集群提供科技支持，大型科技创新和基础研究等由于投入大、风险高和外部性，导致产业集群内企业科技创新动力不足，政府则可以运用技术创新补贴和税收优惠等政策，对科技创新进行合理的引导和支持。最后，政府在产业集群的形成和发展过程中可以行使其培育、强化和升级的功能，通过直接支出与补贴、税收等优惠，引导社会资本的市场化运作和改善营商环境等政策措施推进产业集群的形成、完善和升级。

财政支持政策、产业集聚和实体经济间的多路径、多方向影响机制，为更加准确地判断变量间的影响关系，除要考虑财政支出政策和产业集聚水平与实体经济间的关系，要增加二次变量作为控制变量，还要增加财政支持政策和产业集聚水平的交互项，来判断两者之间相互作用下对实体经济增长的影响。进而在考虑空间因素的前提下，判断基于不同空间关系的地区间财政支持政策和产业集聚水平的溢出效应的正负、大小和方向。

(二)基本假说

基于上述财政支持产业集聚政策对实体经济增长的作用机理分析，可从不考虑时空依赖和考虑空间依赖等不同条件下，提出如下假说:

假说1:不考虑时空依赖的条件下，产业集聚度与实体经济增长之间不是简单的线性关系，应存在倒“U”型关系，随着产业集聚度的增加，实体经济增长呈现先上升后下降的特征。

假说2:财政支持政策和产业集聚对实体经济产生的影响具有交互效应，财政支持政策和产业集聚既独立影响实体经济增长，又通过彼此的相互作用产生影响效应。

假说3:考虑空间依赖的条件下，财政支持政策和产业集聚对实体经济增长具有空间溢出性，溢出效应的方向不一定，与财政支持政策的类型、方向和产业集聚程度的大小有关，可能是虹吸效应也有可能是示范效应。

三、变量选择与计量模型设计

(一)变量选择

1.被解释变量

被解释变量是实体经济产值，随着政府对实体经济振兴日益关注，“实体经济”一词被反复提及，但已有文献大多集中研究虚拟经济与“经济泡沫”问题，从对应与辨析角度对实体经济进行界定，根据周超等[18]、黄群慧[19]和王谦等[20]对实体经济的界定，本文选取GDP 中扣除金融业和房地产业产值后剩余部分作为衡量实体经济产值的代理变量，为消除价格因素的影响，对名义值基于1998 为基年进行平减处理。

2.核心解释变量

核心解释变量是产业集聚水平变量和财政支持政策变量，鉴于数据的可得性和合理性原则，将核心解释变量定义如下:产业集聚水平的测量方法有很多，例如标准差系数、空间基尼系数、EG 指数，这些指数各有优缺点。考虑到区位熵可以消除区域规模的差异因素，真实反映地理要素的空间分布，本文借鉴了陈国亮等[21]学者的做法，以区位熵作为衡量产业集聚的指标，区位熵值越大，产业集聚程度越强，反之则越弱，i地区r产业的产业集聚度aggl计算公式为:

其中，eir表示i地区r产业的就业人数，鉴于第一产业的集聚会更大程度受到自然资源的限制，故而本文暂时只测算和检验第二和第三产业的产业集聚度，并估计其各自对实体经济增长的影响效应。第二个核心解释变量是财政支持政策，由于现有财政支持政策中主要部分是通过公共财政支出实现的，因此使用各省财政公共支出总额作为代理变量，来表示财政支持政策。

3.控制变量

选取基本要素中的劳动力、资本为控制变量，考虑到基本生产函数中，若产出变量为当年总产出规模，则投入要素应选择存量变量较为合适，因此对于投资变量采用永续盘存法进行转换，“永续盘存法”是估算资本存量最基本的方法，借鉴张军等[22]的估算方法，第i省第t年的资本存量Kit的计算方法如公式(2)所示。

其中，di，t为固定资产折旧率，选取9.6%的一般水平统一计算；Ii，t为i省t年的全社会固定资产投资额；另外需要使用固定资产投资价格指数对所有数据进行折算，消除价格因素，对于基年的选择以及基年物质资本存量K的确定，选择1998 年为基年，使用各省份1998 年的全社会固定资产投资额除以10%作为该地区初始资本存量。

4.空间矩阵的构建

为了对区域间存在的空间相关关系进行定义，空间计量学将空间权重矩阵予以引用并反映区域间存在的相关关系，空间权重矩阵的设置存在多种方法，常规的空间矩阵有邻接矩阵(W1)、地理距离矩阵(W2)和经济距离矩阵(W3)，如表1 所示，邻接矩阵定义相邻省份为1，不相邻省份为0；地理距离权重矩阵以各省省会城市之间球面距离平方的倒数来构造；经济距离矩阵，选择地理矩阵和省份之间人均实际地区生产总值的差额作为测度区域间“经济距离”的基础，W3＝W2×E，E的矩阵元素用样本考察期内各省人均实际生产总值与均值之差绝对值的倒数表示，本文选取2017 年的产出数据来进行计算。

表1 空间矩阵的计算原则设计

(二)模型设计

为了考察和比较是否存在时空依赖条件下产业集聚和财政支持政策对实体经济的影响效果，基于C-D生产函数的基本形式，在不考虑时空依赖的情况下构建影响效应模型，见公式(3)。

其中，Y代表被解释变量实体经济产出水平，L为劳动要素，K为资本要素，appl2 和appl3 分别代表第二和第三产业的产业集群的集聚水平，fsp为财政支持政策变量，ε为误差项。为了验证产业集聚度与实体经济增长之间是否存在倒“U”型关系，产业集群集聚程度达到一定水平之后，由于拥挤效应等负效应过大，对实体经济增长的总效应呈现负斜率的特征，在模型1 的基础上加上产业集聚度的二次项，通过检验其系数的正负和大小，来确定产业集聚度对实体经济增长是否存在最优规模，建立模型如公式(4)。

模型1、模型2 隐含了一个假设，即每个解释变量对Y的影响都是独立的，偏回归系数为常数意味着每个解释变量对被解释变量的作用都不受其他解释变量的影响，而且事实上财政支持和产业集聚度是存在相互作用的，此问题可通过加入交互项来进行进一步检验，因此在模型2 的基础上进一步加入产业集聚度和财政政策变量的交互项，如公式(5)所示。

其中，β8和β9分别是交互项appl2×fsp和appl3×fsp的回归系数，这时解释变量appl2、appl3 和fsp对Y的影响便不是独立的。因此，appl2、appl3 和fsp对Y的影响变得依赖于彼此的取值，也就是说加入交互项后，参与构造交互项的各个组成变量对被解释变量Y的影响依赖于交互项中其他组成部分的取值。交互项体现的是一种“调节效应”和“联动效应”，模型3 中的两交互项为连续变量和连续变量的交互，加入交互项后，模型将更加看重交互项的偏回归系数的检验结果。

鉴于前述机理分析中产业集聚效应具有空间外溢性，因此在上述非空间模型的基础上，引入空间变量，建立空间计量模型，基本的空间计量模型有空间滞后模型(SAR)、空间误差模型(SEM)和空间杜宾模型(SDM)，可以基于AIC 原则、Hausman 检验等进行模型选择判断，其中空间杜宾模型如公式(6)所示。

四、实证检验

(一)数据说明

基于数据的可获得性，本文选取全国除西藏、香港、澳门和台湾之外的30 个省(市、自治区)1998—2017年数据，数据来源于历年《中国统计年鉴》和各省统计年鉴，其中被解释变量实体经济产出水平Y，核心解释变量财政支出fsp，以及控制变量全社会固定资产投资存量K均为以1998 年为基年进行平减后的实际值，对以上变量和就业量L分别取对数，加之核心解释变量第二、三产业的集聚度aggl2、aggl3 的描述性统计情况如表2 所示。

表2 变量的描述性统计

从变量的描述性统计可见，实体经济产出水平、全社会固定资产投资存量、公共财政支出三变量的标准差较其他变量相比较大，说明其数据的分散程度较高，数据与均值之间的差异较大。

(二)基本检验

为检测变量的平稳性，选取了LLC 检验和IPS 检验，结果显示各变量均为平稳序列。进而基于Kao、Pedroni 和Westerlund 的协整检验结果显示三种检验均通过，其中Westerlund 检验在加上allpanels 项，也即将替代假设改为所有面板单位都存在协整关系下，也通过了检验。结果说明了变量之间存在显著的协整关系，也即各解释变量与实体经济增长之间存在显著长期稳定的均衡关系。

由于样本数据为时间较短、截面个体相对较多的短面板数据，且不同省份间的差异较大，存在较复杂的面板误差结构，容易存在异方差和自相关问题，因此进一步进行了异方差与自相关检验，异方差检验结果中，p值为0，拒绝原假设，即认定存在异方差问题，同样的在自相关检验中也证明数据存在自相关问题。由于数据存在显著的异方差与自相关，如直接进行估计，结果会有偏且不一致，广义最小二乘法(FGLS)能够修正由截面数据造成的异方差、同期相关和序列相关问题，在一定程度上提高面板数据回归的一致性和有效性，但FGLS 产生的标准误过小，且存在截面自相关的情况下，FGLS 更适合于长面板。面板校正标准误模型(PCSE)来估计OLS 的系数可以有效解决这一影响，而PCSE 模型在样本时间较长时渐进有效，当时间与截面上个体数量之比较小时，这一方法则不十分精确，而非参数协方差矩阵估计方法(“异方差—序列相关—截面相关”稳健型标准误)能够较为有效解决这一问题，在stata 软件中，可以采用xtscc 命令来实现(后续暂且将此种估计方法用SCC 代替)，该方法对组内固定效应的估计更为有效。本文中的样本数据存在截面自相关，且样本年份小于截面省份个数，因此使用SCC 估计更为准确和合适。

(三)回归结果分析

1.经典计量模型估计结果及分析

在未考虑空间溢出因素的条件下，针对模型1～3 进行了SCC 估计，并针对模型3 将SCC 估计与FGLS、PCSE 估计加以对比，结果如表3 所示。

表3 基于全国30 省面板数据的估计结果

基于各估计结果，总结产业集聚程度和财政支持政策对实体经济产出水平的影响效应如下:

第一，未添加交互项和二次项的前提下，第二、三产业集聚度和财政支出对于实体经济增长具有显著的正向促进作用。基于模型1 的估计结果显示，第二产业的集聚度aggl2、第三产业集聚度aggl3 和财政支出变量lnfsp的系数都显著的大于0，说明样本观测期内，从独立影响看，随着二、三产业集聚程度的不断上升和财政支持力度的增大，对实体经济的增长具有明显的正向促进。

第二，从各解释变量的回归系数看，第三产业的集聚程度的影响系数明显大于第二产业，说明了样本观测期内各省第三产业集聚水平对于实体经济的促进作用优于第二产业，第三产业的产业集群的建立和发展将会具有比第二产业更强劲的短期推动作用。

第三，添加集聚度的二次项后的估计结果表明，第三产业集聚水平与实体经济产出水平之间存在较为显著的倒“U”型特征，而第二产业不存在。第三产业集聚度的二次项系数显著小于零，说明随着第三产业集聚度的上升，实体经济产出水平的增长率呈现先上升后下降的特征，第三产业集聚度具有最优值，大体估算出第三产业集聚度的最优值应在2.27 左右，对比第三产业集聚度数据的描述性统计发现，最大值为2.238，小于2.27，说明目前我国所有省份的第三产业集聚度仍然处于倒“U”型曲线的上升阶段。而第二产业集聚度的一次项和二次项系数显著为正，常数项是负数，决定了第二产业集聚度与实体经济产出增长之间在[0，＋∞]的区间里为单调递增的，第二产业集聚度的上升会推动实体经济产出水平的增长。

第四，第二、三产业集聚度与财政支出相互作用共同影响实体经济产出水平的提高。通过模型3 的估计和检验发现，交互项aggl2×lnfsp和aggl3×lnfsp加入后，两交互项的偏回归系数显著为正，而且第三产业系数大于第二产业，说明了财政支持政策除了直接促进了实体经济增长，还会通过促进产业集群共同作用于实体经济。同时，加入交互项之后，原本为正的第二产业集聚度系数变为负号，第三产业集聚度回归系数亦然为正。

2.空间计量模型估计结果及分析

对于空间计量模型的选择，首先基于前述理论分析可知产业集聚度和公共财政支出都会产生对相关地区的溢出效应，所以理论上选择空间杜宾(SDM)模型更为恰当。进而将数据分别进行空间滞后、空间误差和空间杜宾模型的估计，基于AIC 准则、LM 检验显示应该选择空间杜宾模型。先后对邻接矩阵(W1)、地理矩阵(W2)、经济距离矩阵(W3)进行了空间杜宾模型固定效应和随机效应的估计，基于AIC 准则，三种空间矩阵下的估计结果均显示固定效应模型更优。如表4 所示，三种空间关系下的空间系数均显著不为零，而当被解释变量空间滞后项系数显著不为零时，采用空间杜宾模型系数度量的溢出效应会存在系统性偏差，进而采用空间回归模型偏微分方法进行直接和间接效应的分解，如表5 所示。

表4 基于全国30 省数据的空间杜宾模型检验与估计

续表4

表5 基于全国30 省数据的空间溢出效应分解

邻接矩阵下第二产业集聚度具有显著的负向溢出效应，而第三产业集聚度的溢出效应显著性低于第二产业，公共财政支出的溢出效应显著为正。说明相邻省份间的第二产业的产业集聚程度对周边地区的虹吸效应与示范带动效应相比较大，吸引周边相关产业的资源和要素到本地区集聚，抑制了周边地区相关产业的发展。第三产业集聚度的溢出效应显著性较低，服务业涉及的主要是区域内产业，而对区域外的虹吸业存在但不像第二产业显著。财政支出水平基于邻接矩阵的显著性正向溢出效应说明某一地区的财政支出对周边地区具有示范效应，在拉动本地区实体经济增长的同时，激励周边地区的财政支出规模，同时财政支出方式和财政资金的多样化利用也存在区域间的相互学习效应，因此会产生上述估计与检验结果。

地理矩阵下第二产业集聚度和第三产业集聚度均存在显著的负向空间溢出，而财政支出水平的空间溢出不再显著。与邻接矩阵的结果相比，第二产业集聚度基于地理矩阵的空间项估计系数绝对值小于邻接矩阵。说明第二、三产业集聚度的虹吸效应会随着地区间距离的增加而减少，而地理矩阵下具有更高的显著水平则说明了第三产业的影响不太受到相邻关系的影响，地理距离是更主要的影响因素。地理矩阵下财政支出水平的空间系数不再显著，说明财政支出水平的空间溢出与地区间距离没有显著的相关性，相距较远的省份之间也有可能会由于政府间的合作或者相同类型产业的竞争产生联系。

经济距离矩阵下，不论是第二、三产业集聚度还是公共财政支出的空间项系数均不显著，说明第二和第三产业集聚水平和财政支出水平对相关区域实体经济产出的溢出效应和区域间经济发展水平差异没有显著相关性，集聚水平和公共财政支出不会在经济发展水平相近的省份间存在更大的溢出效应。

进一步分解的结果显示，第二、三产业集聚度和公共财政支出的空间溢出效应中，直接效应大于间接效应，其影响效应更多体现在本身对本区域内实体经济的影响，而不是通过其影响本地区实体经济进而影响到相关其他区域的实体经济增长。上述分解结果进一步显示了第二、三产业集聚度和财政支持政策更多影响的是本地区的实体经济发展水平，对其他地区的影响较小。从效应分解结果中的正负号方面看，第二产业集聚度基于经济距离矩阵的效应为负，更加进一步说明了第二产业集聚度存在虹吸效应。公共财政支出的效应也同样为负，也体现出当某一地区对其区域内产业实施财政支持政策时，会提高本区域的产业发展环境和居民福利水平，整体效用水平上升，当人口和资本自由流动的时候，就会吸引周边甚至更远的区域内的要素向本区域流动，进而影响到其他地区的产业发展和实体经济发展。

五、结论与建议

(一)结论

基于全国省际面板数据的研究发现第二、三产业集聚度和公共财政支出短期内对于本地区实体经济产出水平都具有显著的正向促进作用，且第三产业集聚度对实体经济产出水平的促进作用大于第二产业，第三产业的产业集群的建立和发展将会具有更强劲的推动作用。第二、三产业集聚度与财政支持政策的相互作用共同影响实体经济产出水平的提高，且财政支持政策通过第三产业作用于实体经济的影响大于第二产业。空间溢出效应的检验与分析发现，邻接和地理矩阵下第二、三产业集聚度具有较为显著的负向溢出效应，第三产业显著性小于第二产业，邻接矩阵下公共财政支出存在正向溢出。经济距离矩阵下，不论是第二、三产业集聚度还是公共财政支出的空间项系数均不显著，说明产业集聚水平和公共财政支出对实体经济产出的溢出效应和省份间经济发展水平差异没有显著相关性，集聚水平和公共财政支出不会在经济发展水平相近的省份间存在更大的溢出，且空间溢出效应的直接效应大于间接效应。

(二)建议

基于以上研究结论，为了进一步发挥产业集聚对实体经济发展的重要促进作用，规范产业发展，实现新旧动能转换的重大战略目标，针对性提出如下建议:

第一，支持培育先进制造业集群，同步建设与之相配套的服务集群。第二产业集群发展仍然是推动实体经济发展的主要动力，第三产业集群的增长效应已经显现，应将发展方向放在提高产业集群的高质量发展上，提高第二产业集聚水平对实体经济的促进效应。因此对于第二产业和第三产业集群的发展都需要从提高集群发展质量入手，通过提高技术水平和创新能力，实现第二产业集群续展龙头作用的同时，提高第三产业集群的贡献力和推动力。为实现以上目的，需要促进更加有效的校企合作，推动“产学研”一体化发展，鼓励科研机构和高等院校面向企业开放共享科技资源，设立专项资金建设面向企业的技术创新服务平台，支持“产学研”协同创新与国际科技合作、重大科学工程创新与应用、创新载体与创新服务体系建设和创新创业环境的营造。

第二，差异化布局产业集群，提高财政支持政策的针对性。鉴于第二、三产业集聚水平对实体经济增长的基于部分空间关系存在负向空间溢出，尤其第二产业的负向溢出效应更加显著，在相邻和地理空间关系下，第二产业的产业集聚程度越高，会对周边邻近地区产生显著的虹吸效应，吸引周边相关产业的资源和要素到本地区集聚，限制周边地区相关产业的发展，因此在第二产业集群布局时要注意与邻近省份产业集群布局的差异性。

第三，细化公共财政支持政策，侧重第三产业财政支持力度。公共财政支出与产业集聚度的交互作用较强，第三产业尤为明显，更为具有针对性的财政支持政策将会对实体经济增长产生更大的推动力。为确保更多更优质的资金流向实体经济而非股市和楼市，从而为实体经济的腾飞提供资金支持。各级政府的财政支持政策在保障基本公共产品供给的同时，应建立针对区域服务业，尤其是科技创新类服务业的政策扶持机制，并细化支持对象、方式和力度，力求在营造更好营商环境的同时，更大程度促进第二、三产业集聚为实体经济增长带来的推动力。