产业专业化集聚、多样化集聚与区域创新效率——基于空间计量模型的实证考察

李东海

（内蒙古师范大学 政府管理学院，内蒙古 呼和浩特 010022）

一、引言

十九大报告指出，中国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段。依靠物质资源规模扩大、投资增加驱动的经济增长方式已不适应新时代发展的需求，经济的高质量发展迫切需要由要素驱动、投资驱动转向创新驱动[1]。提高区域创新效率，走集约型创新驱动发展道路，是新常态背景下中国经济发展的重要选择[2]。那么如何走出一条具有中国特色的创新驱动发展之路，产业集聚是一个受到学术界广泛关注的研究课题。产业集聚是普遍存在的经济地理现象，并非在自发偶然的情况下形成的，而是在一切有利因素推动下完成的。在中国全面实施赶超战略的进程中，产业结构不断调整且优化升级，各地区产业呈现出显著的空间集聚态势，从而形成集聚效应。那么，产业集聚对中国区域创新是否具有影响作用？影响程度如何？这种影响作用是否存在区域差异性？关于这些问题的深入探究，对于统筹区域创新协调发展及推动国家创新驱动发展战略具有重要的理论和实践意义。

关于产业集聚影响区域创新方面的研究，主要集中于理论分析和实证研究两个方面。首先，关于产业集聚影响区域创新的理论研究。顾新(2001)认为，产业集聚能够提升区域内经济资源利用率，进而提升区域创新能力[3]。Chung&Alcácer(2002)认为集聚导致的知识溢出效应能够推动地区产业创新能力的提升[4]。Storper &Venables(2004)认为，产业集聚能够增强知识、技术的空间溢出效应，进而促进区域创新发展[5]。陈柳钦(2005)认为，产业集聚伴随着知识和技术的转移及扩散，有效降低创新成本，进而促进区域创新发展[6]。苏英等(2007)认为在宏观层面上高技术产业集聚能够提升区域市场效率、发挥区域规模报酬递增效应以及增强区域自主创新能力[7]。张秀武等(2008)研究表明，高技术产业在区域内和区域间通过发挥知识溢出效应对创新产生正向促进作用[8]。Murata 等(2014)认为产业集群中不同类型企业之间的协同合作、集群之间的交流学习能够有效促进区域创新[9]。

其次，关于产业集聚影响区域创新的实证研究。产业集聚的特征模式可以分为产业专业化集聚和产业多样化集聚。一种观点认为这两种模式均能够促进区域创新，比如Paci &Usai(1999)以意大利为研究对象，研究表明专业化外部性和多样化外部性对区域创新均具有显著的促进作用[10]；Feldman &Audretsch(1999)研究表明产业专业化集聚和多样化集聚均能促进区域创新，相比较产业专业化集聚而言，产业多样化集聚更能有效促进创新[11]；Greunz(2004)以欧盟为研究对象进行实证研究，结果表明专业化外部性和多样化外部性对区域创新能力均具有显著的影响作用，而多样化外部性在人口密度高的区域的影响作用更为显著[12]；另一种观点认为这两种模式不是均能够促进区域创新，比如吴玉鸣(2007)研究，表明MAR 外部性对区域创新活动具有显著的正向作用，而Jacobs 外部性对区域创新具有不显著的负向作用[13]；陈劲等(2013)研究表明产业集聚的异质性对区域创新具有不同的影响作用，当产业集聚水平较高时，则产业专业化集聚对区域创新产生抑制作用，产业多样化集聚对区域创新产生促进作用，而产业集聚水平较低时则相反[14]；程中华(2015)结果表明产业专业化集聚对区域制造业创新绩效的影响不显著，而多样化集聚对区域制造业创新绩效具有显著的正向影响[15]。

目前关于产业集聚影响区域创新效率的研究，在研究视角、研究范围及研究方法等方面仍存在一定的局限性，文章较以往研究主要在以下三方面有所突破：从研究视角来看，多数研究存在一个共性特征是各区域彼此相互独立，而文章从空间相关性视角进行研究；从研究范围来看，多数研究是基于全国层面的研究，而文章在充分考虑区域差异性的前提下，从区域视角做了进一步研究；从研究方法来看，目前多数研究采用统计性、规范性分析，而文章在充分考虑因变量的时空滞后性的前提下，采用空间计量模型进行实证研究。

二、理论分析与研究假设

选择合适的产业集聚模式对区域创新效率提升至关重要。对于产业集聚的两种模式，究竟哪种集聚模式对区域创新的影响更为深刻，下面主要从全国层面和区域层面对该问题进行理论分析。

产业专业化集聚可以通过区域内规模效应、空间溢出效应、完整的产业链等路径来影响区域创新效率。第一，产业专业化集聚可以产生规模效应有利于区域创新效率提升。对于产业专业化集聚模式，集聚区内的产业结构呈现单一的特征，这些单一产业在空间上的大量集聚形成规模效应，从而能够大大降低生产成本、提高生产技术水平。企业对同类中间投入品大规模的需求，能够刺激并促进中间投入品的技术研发，从而提升创新能力[16]；第二，产业专业化集聚通过空间溢出效应促进生产性技术的外溢，进而促进区域创新效率提升。关于生产性技术的传播方式，除了现代化的技术交流方式外，传统的面对面交流方式仍是不可替代的。因此，生产性技术的传播方式具有地理空间性。如果超过一定地域范围，生产性技术的空间关联降低，生产成本提高，那么，在地理空间上的产业聚集有利于生产技术的溢出，从而提升区域创新效率；第三，产业专业化集聚能够促进产业链的完善。产业专业化集聚有利于在集聚区内形成完整的产业链，可以为集聚区内的企业提供丰富的创新资源，也可以降低企业人才招募成本，有利于提高区域创新效率。基于上述分析，提出如下假设：

假设H1：产业专业化集聚能够促进区域创新效率的提升。

在产业多样化集聚模式下，产业多样化集聚有利于实现技术互补性、建立良好的文化氛围及增强企业竞争力，进而促进区域创新效率的提升。第一，多样化集聚可以促进技术互补性的实现。多样化集聚区域内包含多种类型的产业，这些产业具有互补的特性。不同产业的先进技术与管理理念可以在彼此间大量溢出，区域内的其他产业可以充分消化和吸收这些先进的生产技术和超前的管理理念，能够大大节约研发成本，提高企业研发效率，从而促进区域创新效率的提升；第二，多样化集聚可以促进信任文化氛围的建立。在产业聚集区域内，多样化产业通过产品或服务交易能够建立彼此信任的关系，这种关系长期处于稳定状态，并且能够促进各产业间的关系更加密切。那么，企业也会不断拓展业务，为其他有需求的企业提供全方位、精细化的服务，也节约了生产成本与人才招募成本；第三，多样化集聚可以增强企业的竞争力。企业的竞争力主要是由企业本身的特性以及企业所拥有的独特的创新资源所决定，在产业多样化集聚区内，多样化产业在某一区域内的聚集能够促进不同特性产业的整合吸收，进一步增强企业的竞争力。基于上述分析，提出如下假设：

假设H2：产业多样化集聚能够促进区域创新效率的提升。

中国东、中、西部三大区域经济环境不同，区域创新发展差异较大，存在着不平衡不充分问题，各地区在充分考虑区域差异性的基础上，根据自身发展属性选择合理的产业集聚特征模式。首先，东部地区经济发展水平较高、设施设备较齐全、科技人员大量集聚，那么在充分利用自身优势的前提下，优先夯实区域的产业结构，继续优化产业结构配置，提升产业发展的水平和质量，但因其租地费用等生产成本较高，进行大规模专业化生产并不适合；其次，中部地区的产业优势发展相对不足，中部地区需要承接东部地区产业转移，积极引入合作机构与边缘主体，有效发挥其规模效应，实现产业专业化的规模生产，进而促进技术创新效率提升；最后，西部地区产业结构相对不完善，产业发展条件相对不成熟，在西部大开发战略实施过程中，促进西部地区“政策性供给”，积极推动产业在西部地区集聚效应，增强西部地区对产业的承接力和吸引力，打造西部地区特色产业生态圈。基于上述分析，提出如下假设：

假设H3：产业多样化集聚对东部地区的创新效率产生更为显著的促进作用。

假设H4：产业专业化集聚对中、西部地区的创新效率产生更为显著的促进作用。

三、研究设计

文章将选取的中国30 个省份划分为东、中、西部三大区域（由于数据的可得性，西藏和港澳台地区不在研究样本范围内） 作为研究区域。这三大区域按照地域的邻接性以及区域经济的发展程度进行的划分，其中，东部地区包括13 个省份，分别为北京、天津、河北、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南；中部地区包括6 个省份，分别为山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地区包括11 个省份，分别为内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆。选取2000—2017 年的面板数据来论证产业集聚对区域创新效率的影响分析。数据来源于历年《中国高技术产业统计年鉴》 《中国科技统计年鉴》及各省份的统计年鉴等。

1. 空间权重矩阵设定

根据Tobler 地理学第一定律，事物之间的相关性随距离的增大而逐渐减小。关于空间权重矩阵的构建，基于假定空间相互作用的强度是由地区间中心距离所决定的，如式(1)所示，dij表示通过地区几何中心经纬度计算的地理单元间的地表距离。

2. 空间自相关性

全局空间自相关，能够分析在地理区域内某种要素的整体空间依赖性。全局空间自相关的测算方法主要有Moran's I、Getis's G 和Geary's C 等，其中Moran's I 是测算全局空间自相关最为常用的方法之一，取值范围在[-1，1]。若Moran's I 的取值大于0，则存在空间要素的正相关；若Moran's I 值小于0，则说明存在空间要素的负相关；若Moran's I 值趋近0，则说明空间分布性呈现随机性。Moran's I 绝对值越大则表示空间关联性越大，Moran's I 绝对值越小，则表示空间关联性越小[17]。其计算公式如下：

在式(2)中，i≠j，为观测值，为Xi的均值，N为研究对象数，，Wij为空间权重矩阵，通常用标准化的Moran's I 值来检验统计结果：，其中，表示变异系数，E(I)表示期望值。

3. 空间计量模型构建

考虑空间相关性的情况下，目前最为常见的空间计量模型主要有：空间杜宾模型(SDM)、空间滞后模型(SAR)及空间误差模型(SEM)。其中，SAR 主要考察因变量在地区间存在的空间溢出效应，而忽视了误差项中的空间依赖性，该模型降低了估计的有效性。SEM主要考察包含在自变量中的遗漏变量，而忽视了因变量的空间溢出效应。鉴于SAR 和SEM自身所存在的局限性，以及对文章所研究问题属性的考虑，在对产业集聚与区域创新效率二者的影响分析时可能同时存在空间滞后和空间误差，基于此，文章借鉴Lesage&Pace(2009)[19]的研究，构建能够同时衡量因变量的空间溢出效应和误差项空间依赖性的空间杜宾(SDM)模型。该模型较SAR 和SEM 模型而言，估计结果具有相对一般性和稳健性，能够更好地对不同观测个体产生的溢出效应和基于面板数据的空间溢出效应进行估计。其表达式见式(3)：

式(3)中，Yit为截面i在t时刻的被解释变量；Xit为解释变量；α 为常数项；W为空间权重矩阵；WYit为被解释变量的内生交互效应；WXit为解释变量的外生交互效应；εit为误差项；δ、β1和β2为估计系数。

根据前文关于空间计量模型的选定分析，以产业集聚为解释变量构建空间计量模型，分别从全国层面和东、中、西部区域层面进行实证分析，具体模型如式(4)所示。

式(4)中，Yit为被解释变量，表示i地区t时期的区域创新效率；Rzi、Rdi为解释变量，分别表示产业专业化集聚变量、产业多样化集聚变量；W为空间权重矩阵；ρ 为空间自相关回归系数；β 为相应变量的系数；εit为随机误差项；X为控制变量。

4. 变量选取

为检验产业集聚对区域创新效率的影响，需要构建合理的模型指标体系。其中，被解释变量是区域创新效率，解释变量是产业专业化集聚、产业多样化集聚。从理论上讲，在宏观经济环境中一些关键性的因素也会对区域创新效率起到重要的影响作用。因此，为了能够更为准确地对被解释变量的影响程度进行有效估计，文中又设置了5 个控制变量。具体见表1。

表1 变量选取及说明

（1） 被解释变量

文章的被解释变量为区域创新效率，采用DEA 方法对区域创新效率进行测算，那么，关于区域创新效率的衡量指标体系可以从投入指标和产出指标进行分析。第一，关于投入指标的选择。投入指标主要包括财力指标和人力指标等。那么，投入指标采用R&D 经费投入总额（采用永续盘存法将R&D 经费投入总额核算为R&D 资本存量[20]） 和R&D 人员全时当量这两个指标进行表示[21]；第二，关于产出指标的选择。主要从两方面进行构建，一是从创新投入所产出的新知识、新技术，二是从创新投入为地区所带来的社会经济收益。新知识、新技术可以从发明专利、技术改进等角度进行定量测度，因此，可以选择专利授权量作为区域创新的成果产出指标[22]；创新成果生产出产品，并直接转化为经济效益，社会经济收益可以从产品产值、劳动生产率的变化、销售利润收入等角度进行定量测度，因此，选取新产品销售收入作为区域创新的成果产出的另一个指标。构建的区域创新效率指标体系见表2。另外，综合考虑科技、竞争等因素对区域创新产出的滞后效应，对区域创新效率进行评价时，将滞后期设定为1 年，即区域投入指标采用2000—2016 年的数据，产出指标采用2001—2017 年的数据。

表2 区域创新效率评价指标

（2） 解释变量

产业专业化集聚，采用区位熵指数来测度产业专业化集聚，如果相对专业化指数越大，则说明该区域的专业化程度越高；反之，则表明该区域的专业化程度越低，具体的计算公式如(5)和(6)。Sj表示行业j的经济指标（文章采用工业从业人员平均人数） 在全国所占的比重。绝对专业化指数ZIi是高技术产业中工业从业人员平均人数最高的子行业所占的比重，相对专业化指数RZIi是不同区域间横向相对专业化水平的对比。

产业多样化集聚，采用赫芬达尔-赫希曼指数来测度产业多样化集聚。区域i的产业多样化指数DIi定义为该区域各产业占该区域全部工业从业人员平均人数的平方和的倒数。具体的计算公式如(7)和(8)。式中各变量的意义表征同上。HHI 指数越大，则说明该地区的产业类别较多且均衡。

绝对多样化指数：

相对多样化指数：

（3） 控制变量

人力资本水平(Hum)。创新是知识密集型活动，需要大量高素质人才，李婧等(2017)认为地区人力资本水平对区域创新绩效具有显著正向影响[23]，朱万里等(2018)认为人力资本积累有助于提升区域创新能力[24]。借鉴李婧、朱万里等的做法，采用地区每人平均受教育年限来表征。

对外开放水平(Ope)。地区的经济开放水平对区域创新效率的提升具有重要影响，借鉴胡园园等(2015)[25]的做法，对外开放水平用地区外商直接投资额来表征。

基础设施水平(Inf)。完善的交通基础设施可以有效提高区域创新水平[26]。用区域公路里程数近似表征地区基础设施水平。

金融发展水平(Fin)。熊彼特(1990)[27]、Levine(1996)[28]、李晓龙等(2017)研究认为，金融发展水平对创新活动开展具有重要的支持作用[29]。采用金融机构借贷款总额占GDP 总额的比重来表征。

产权制度水平(Str)。丁辉侠(2010)认为合理支持和鼓励民营和外资经济的发展，促进区域发展水平[30]。文章用大中型工业企业国有资本金占实收资本的比重来表征。

四、实证结果分析

1. 面板数据分析

通过对选取数据的分布性以及相关性进行分析，从而能够了解样本指标的分布均匀性以及是否符合假设预期。因此，下文对文章的面板数据主要做描述性统计分析和相关性分析。

（1） 描述性统计

表3 为以产业集聚为核心解释变量的描述性统计结果。通过统计结果可知各变量指标存在比较均匀的分布，表明所选取样本代表性良好。

表3 描述性统计

（2）相关性分析

由表4 可以看出区域创新效率与产业专业化集聚呈现显著正相关，与产业多样化集聚呈现显著负相关。结果显示变量指标的相关性较好，初步符合假设预期。那么，文章将运用回归模型来检验产业集聚对区域创新效率的影响情况。

表4 相关性分析

（3） 单位根检验

通过对面板数据的单位根检验，可以判定其平稳性，从而得知是否适合模型估计。通过LLC、IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher 检验分别对产业专业化集聚、产业多样化集聚变量进行单位根检验（见表5），由检验结果可知拒绝原假设，表明这两个变量均具有平稳性。进一步进行Kao 协整检验，由检验结果(1.8963，P＜0.05)表明面板数据存在显著的协整关系，可以进行变量的回归分析。

表5 单位根检验

2. 莫兰指数检验

采用Stata16.0 软件来测度2001—2017 年中国区域创新效率空间关联性，得到区域创新效率的Moran's I 值。由表5 可知Moran's I 值大部分为正值，且多数通过了显著性检验。表明中国各省市的区域创新效率存在空间相关性，说明构建面板模型时需要考虑空间因素。下一步能够运用空间计量模型对考察期内中国区域创新效率进行检验。

表6 中国2001—2017 年区域创新效率的Moran's I 值

3. 实证检验结果

在进行模型估计之前，首先，应用Stata16.0 通过Hausman检验，由检验结果可知拒绝原假设。同时，参照林少宫等(2003)[31]的研究，认为随机效应的估计量只有在模型真实的情况下才存在有效性与一致性，而固定效应的估计量总是存在一致性。综上，在Hausman 检验的结果和参照前人研究的基础上，文章采用固定效应模型进行估计；其次，通过LR 检验进一步确定采用哪种固定效应模型，检验结果表明时空双向固定效应优于时间固定效应和空间固定效应，因此文章选定时空双固定效应模型的参数估计结果来进行分析。

（1） 全国层面的实证检验分析

文章使用Stata16.0 软件对2000—2017 年30 个省份的面板数据，分别采用空间固定效应、时间固定效应和时空固定效应下的静态空间杜宾模型进行估计，结果如表7 所示。

表7 产业集聚影响区域创新效率的回归估计

由实证结果可知，产业专业化集聚对区域创新效率起到显著正向影响作用；产业多样化集聚对区域创新效率没有起到显著的正向影响作用。具体分析如下：

产业专业化集聚。产业专业化集聚对区域创新效率具有显著的正向效应。这一研究结论与一些学者的观点一致。如吴玉鸣(2007)研究表明，专业化外部性对区域创新呈现显著的正相关[32]。文章得出该结论的原因主要在于：一方面，中国产业发展仍处于粗放增长阶段，仍然以追求规模为主的产业发展模式。同时，企业更倾向于在成熟产品上追加投入，进而能够抢占并扩大市场规模，获得规模收益。另一方面，专业化产业集聚区内具备完整的产业链，能够为集聚区内的企业提供丰富的资源，有利于促进创新能力的提升。

产业多样化集聚。产业多样化集聚对区域创新效率没有起到显著的正向影响作用。这一研究结论与一些学者的观点一致。如吴玉鸣(2007)研究表明，多样化外部性对区域创新呈现不显著的负相关[32]。当多种产业在区域内集聚时，多样化集聚未能充分发挥技术互补性优势，相反彼此间的竞争更加激烈，产业间未能展开良好合作，甚者可能会出现产业间内耗，不利于区域创新效率的提升。

（2）解释变量的直接效应、间接效应及总效应

在构建的模型中，对所有变量的空间效应进行了估计，这样解释变量对被解释变量的回归系数不再具有弹性含义。因此，为考察各影响因素对我国区域创新效率的本地效应及溢出效应，还需要对模型中产业集聚这个核心解释变量及其控制变量的总效应、直接效应及间接效应进行探究，从而进一步揭示要素溢出效应与区域创新效率的空间交互影响。其中，直接效应具体反映产业集聚对本省创新效率的平均影响；间接效应具体反映产业集聚对其他省创新效率的平均影响。具体分解效应估计结果详见表8。

表8 产业集聚影响区域创新效率的直接效应和间接效应

通过产业集聚影响区域创新效率的分解效应的角度可以得知：

产业专业化集聚。产业专业化集聚对区域创新效率的直接效应在1%的水平上显著为正，说明产业专业化集聚对本地区的创新效率具有显著的正向促进作用。而产业专业化集聚对区域创新效率的间接效应为负，说明产业专业化集聚对其他地区的创新效率具有一定的负向抑制作用。原因可能在于企业在成熟产品上不断追加投入，继续扩大市场份额，从而获得规模收益，进而提升本地区的区域创新效率。同时，对其他地区的产业会产生一定的“虹吸效应”。

产业多样化集聚。产业多样化集聚对区域创新效率的直接效应为正且不显著，说明产业多样化集聚对本地区的创新效率具的正向促进作用不明显。产业专业化集聚对区域创新效率的间接效应为正且不显著，说明产业多样化集聚对其他地区的创新效率的促进作用不明显。产业多样化集聚能够实现本地区技术产业之间的优势互补，为技术创新提供较好的平台，从而提高区域创新效率。

（3） 稳健性检验

为了保证结果的稳定性，文章进一步构建时空双固定的动态空间杜宾模型进行验证，由表9 可知，估计结果具有稳健性。

表9 稳健性检验

4. 进一步分区域实证分析

考虑到产业集聚具有显著的区域差异性，文章进而分别考察中国东、中、西部地区产业集聚对区域创新效率的影响。估计结果见表10。

表10 区域产业集聚的计量回归结果

通过分区域回归结果可以得出，产业集聚对区域创新效率影响存在区域差异性。具体表现如下：

产业专业化集聚。在中部和西部地区产业专业化集聚对区域创新效率的影响显著为正，东部地区产业专业化集聚对区域创新效率的影响不显著，说明产业专业化集聚对中、西部地区的创新效率具有显著的促进作用，而对东部地区的创新效率的影响作用不显著。由于中、西部地区产业结构相对单一，仍以追求规模为主的产业发展模式，在成熟产业上不断追加投入，形成一定的规模经济效应，因此，产业专业化集聚对中、西部地区创新效率具有显著的促进作用。

产业多样化集聚。在东部地区产业多样化集聚对区域创新效率的影响显著为正，中部和西部地区产业多样化集聚对区域创新效率的影响不显著，说明产业多样化集聚对东部地区的创新效率具有显著的促进作用，而对中、西部地区的创新效率的促进作用不明显。由于东部地区率先实行产业转移与产业结构升级，形成产业多样化的结构链，因此，产业多样化集聚对东部地区的创新效率产生显著的促进作用。

五、结论与政策建议

1. 结论

选取2000—2017 年中国30 个省份的面板数据，采用地理距离空间权重矩阵，构建空间杜宾模型实证检验产业集聚对区域创新效率的影响。实证结果表明，区域创新效率存在邻地效应，即本地创新效率会在区域间产生溢出效应；产业专业化集聚能够促进区域创新效率的提升，而产业多样化集聚没有显著的提升作用；产业专业化集聚对区域创新效率的直接效应显著为正，而产业多样化集聚对区域创新效率的直接效应和间接效应均不显著。进一步分区域来看，产业专业化集聚对中、西部地区的创新效率产生显著的促进作用，产业多样化集聚对东部地区的创新效率产生显著的促进作用。

2. 政策建议

基于上述研究结论，提出以下政策建议：第一，重视产业集聚与区域创新的本地效应和邻地效应，促进区域协同联动发展。一方面加速区域内部产业从低效率生产部门向高效率生产部门流动，促进产业结构优化升级，提升区域内科技创新的核心竞争力；另一方面促进产业跨区域自由流动，充分考虑到自身发展需求，以创新和科技为主轴，完善区域层面产业结构优化机制，推进创新合作平台建设。通过完善引导机制和搭建合作平台，加强各区域间更广泛的协同合作，促进区域间创新成果的溢出及产业结构的优化，推动区域创新的良性互动与协同发展。第二，制定地区差异化的产业发展策略，选择合适的产业集聚类型。各区域在结合自身发展属性的基础上，重视产业集聚影响区域创新的差异性，选择合适的产业集聚模式，开展差异化的创新发展战略，需从以下几方面入手：一是进一步发挥东部地区的引领作用。东部地区在充分发挥自身优势的前提下，不断优化区域产业结构，促进产业合理配置，提升产业发展质量，但因其租地费用等生产成本较高，进行大规模专业化生产并不适合，应该充分发挥产业多样化集聚效应的作用；二是做好中部地区的产业衔接。中部地区的产业集聚发展相对不足，又受中部崛起等发展战略影响，采取内部激励与外部承接相结合的政策，鼓励本地优势产业发展，并有序承接东部地区产业转移，积极引入合作机构与边缘主体，进行规模化生产，有效发挥其规模效应。积极完善产业多样化集聚的条件，使其更好地实现产业专业化的规模性生产，提高技术创新效率；三是积极扶持西部地区的产业良性发展。西部地区产业发展相对不完善，产业发展条件也不成熟，对于发达地区产业转移不能做到有效承接和吸收。因此，西部地区应完善产业发展环境，在发挥优势产业的基础上合理选择产业集聚模式。