区域创新视域下产业集聚对经济增长的影响

冯朝阳

（新疆财经大学 经济学院，新疆 乌鲁木齐 830012）

区域创新视域下产业集聚对经济增长的影响

冯朝阳

（新疆财经大学 经济学院，新疆 乌鲁木齐 830012）

在考虑了我国区域创新作用下使用1999—2012年我国省际面板数据，利用拓展了的C D生产函数刻画了产业集聚及其他限制性因素对经济增长的作用机理。实证结果表明：在现阶段我国产业集聚从总体来看有促进经济增长的作用，整体“拥挤效应”不显著存在；在不考虑产业集聚影响下，资本、劳动力、资源及区域创新都能够促进我国经济发展；在考虑产业集聚影响下，劳动、资源的相关系数均为正，说明我国产业集聚的“高耗能、低产出”特点突出，而资本与区域创新的相关系数均为负，说明我国省域层面应该关注资本密集型产业与知识密集型产业。同时，在不考虑区域创新的影响下，从贡献度大小来看，资本对经济增长影响最大，其次为资源，而劳动力对经济增长的影响最小；在考虑了区域创新的影响后，对经济增长影响程度上区域创新对其他因素存在“挤占效应”，其中对劳动的作用最为显著。各级政府部门应该对本区域内产业集群的发展起适度引导作用，注重产业内部的高级化的发展，走知识创新与生态可持续之路。

区域创新；产业集聚；经济增长；挤占效应；C D函数

一、引言

产业集聚是一个经济地理的概念，是同一产业或者关联产业在某个特定的地理区域内的高度集中，各种产业资源要素（资本、劳动力等）在空间范围内不断汇合的过程。产业在某一特定的地理空间不断集中的结果，可以使企业的竞争作用扩大，实现劳动力市场的共享，与此同时，还可以通过学习效应，促进对新知识、新方法及新技术的扩散。产业集聚作为某一地区新型的组织形式，依托区域比较优势，强化区域内产业的竞争优势，是这一地区经济的突出增长点。产业在地理空间的集聚及其为何在此空间范围内集聚均受到某种规律支配，同时还具备某种特性，产业的空间集聚除了可以带来竞争优势，还可以对各地区经济发展带来一定影响。

马歇尔第一次提出了产业集聚的概念，自此之后，国外经济学家都从不同角度，对经济集聚理论进行了深入研究，并对其进行拓展以及定量模型化。Henderson指出地方化经济的空间集中可以通过集聚效应的优势节约搜寻劳动力的成本[1]；Ciccone通过对欧洲五个国家进行研究得出了集聚经济指标（就业密度）增加1倍能够使得劳动生产率提高近4.5%[2]；Au、Broersma则认为经济集聚指标（人口规模或就业密度）与劳动生产率存在“U”型关系[3-4]，而Galarraga甚至通过对西班牙集聚指标进行研究，发现集聚效应的存在是阶段性的，1860—1985年有显著关联，而1985—1999年则不存在显著的集聚效应。[5]我国虽然对产业集聚研究起步较晚，兴起于21世纪初期，但国内学者也从不同的领域和角度阐述了产业集聚与地区经济增长的关系。王缉慈等认为，产业集聚主要是依靠市场力量形成的，并且还受到地区比较优势、区位因素等因素的影响，尤其指出了我国产业集聚受到政府政策的影响比较大[6]；周兵等通过分析我国西部地区产业集聚的差异，定量地测度了产业集聚与经济增长的关系，并通过模型结论从理论上阐释了我国西部地区经济增长与产业集聚的关系[7]；周圣强等认为产业集聚可以在空间地域内形成向心力，会吸引各类生产要素在空间内循环聚集，从而可以推动这一区域经济增长的持续性[8]；孙晓华等认为随着我国工业化进程的不断推进，产业集聚逐渐演变为各个地区发展经济，尤其是地方政府提高本区域竞争力的一个重要战略性举措。[9]刘习平等认为产业集聚及与其相关联的规模效应和拥挤效应是一国或地区经济增长的最大原动力，城市产业集聚、人口集中以及规模扩张都会引致社会生产的扩大和总消费量的提升，因此这必然增加对各种初级原材料的消耗，进而污染物会更多地“生产”出来。[10]杜予等也认为产业集聚负效应非常显著，其产生的负外部性显著滞后于其产生的正外部性，如果不采取某种规避措施，势必会造成诸如自然要素价格飞涨、环境污染等沉重代价。[11]

国内外很多学者从不同的角度与视角对产业集聚与经济增长及其与经济增长相关联的问题进行了剖析，作出了很大的贡献。就区域创新与区域经济之间的关系，国内外学者也进行了深入的研究。Jeremy研究分析了区域创新与区域经济二者之间的内在联系[12]；吴延兵认为随着我国经济的不断发展进步以及市场竞争的日益加剧，区域创新能力俨然已经演变成为了区域综合竞争力的重要标志[13]；蒋天颖认为，在21世纪知识经济统领的时代背景下，区域创新早已成为了区域经济发展的主要“助推器”。[14]然而，从区域创新视域来研究产业集聚与经济增长之间关系的文献相对较为匮乏。

2012年7月，创新驱动发展战略在全国科技创新大会上被明确提出，而与此同时，中共十八大报告中也在加快完善社会主义市场经济体制和加快转变经济发展方式的章节中，提出了创新驱动发展战略的内容。因此，对基于区域创新视域下探讨区域内部产业集聚对经济增长的影响具有现实的意义。

二、模型方法及数据来源

1.模型设定

本文采用科布—道格拉斯函数（C D函数）来描述生产要素对经济增长的影响，并以C D函数作为基本参考函数。C D函数为：

其中，Y代表经济产出总量，K、L分别代表资本和劳动要素的投入量分别表示资本和劳动的产出弹性一般情况下大于零，表示当前技术情况。考虑到当前经济发展资源逐渐成为了制约经济不可或缺的一个重要因素，加入了能够定量反映区域资源要素消耗情况的因素，与此同时，本文将区域创新也引进到C D函数之中，作为一项制约性因素。因此，本文对C D函数进行了拓展，模型变换为：

鉴于本文所研究的内容：产业集聚对经济增长的影响，还需要对（2）式进行一系列的变化，考虑到模型的可用性，并为了能够将产业集聚对经济增长的影响进行量化分析，本研究将（2）式进一步改造为如下形式：

其中，I表示的是代表产业集聚（IndustryAgglomeration）的变量，为了能够量化地反映产业集聚对各项生产要素的影响，因此将资本K、劳动L、资源E及创新R的产出弹性表示为的形式。将技术水平A表示为的形式，是为了体现产业集聚对技术效率的影响，其中A0为基期的初始技术水平。同时为了消除异方差的影响，本文将（3）式进行了对数化处理，两边同时取对数得到如下变换模型：

考虑到本文采用的是既有截面性质又有面板性质的数据，最后本文测度模型设定为：

2.研究变量

（1）经济增长变量指标。用Y表示经济总量，本文延续大部分研究的方法，用各省区市GDP来表示，单位亿元，为了消除价格因素，本文按照1999年为基期进行了平减。

（2）资本投入，用K表示。本文使用资本存量进行表征，采用永续盘存法（Perpetual Inventory Method，PIM）对资本进行测度，单位亿元，基本公式为：

其中，Kt表示第t年的实际资本存量，It为固定资产投资名义额，Pt为固定资产投资的价格指数，其中t为第t年固定资产折旧率。

本文在计算初始年份资本存量时，借鉴张军的测度方法[15]，但进行了适当的微调。由于在本文考察期间，资本增长速度已经增长了1倍，因此本研究使用各省域基期固定资产投资除以20%进而得到本文初始年份的资本投入。至于折旧率，张军采用9.6%[15]，王小鲁等很多学者采用5%[16]，而本研究采用的是一个平均值。具体算法是：利用1999—2012年全国各省区市折旧额，加总为全国各个年份的固定资产折旧额，进行以1999年为基期的平减后，再与全国同期固定资产额进行相比得到各年份的折旧率，取考察期内各年份折旧率的平均值，大约为7%。

（3）劳动投入，用L表示。用各省份年底就业人数进行表征，单位万人。

（4）资源投入。本文借鉴魏楚，沈满洪的选取办法[17]，用各省份电力消耗量来表示资源消耗情况，单位亿千瓦时。

（5）区域创新。传统情况下，对于区域创新水平的刻画可以从创新投入与创新产出两个方面来测度，其中，对于投入而言有“财政科技支出”、“R&D支出”等指标，从产出来看可以用“专利申请数”或者“专利授权数”来表征。Griliches认为，“创新不一定都能够取得专利权，与此同时，专利申请也不都是都能够被授权的。”[18]考虑到这个原因以及数据的可得性与完整性，采用各省区市专利申请授权数进行衡量，单位件。

（6）产业集聚，用I来表示，是相同或者具有前向或后向关联产业在某地理空间内不断积聚的现象。本文借鉴Ciccone等的研究[2]，采用经济密度来表示产业集聚程度，单位万元/平方千米。

3.数据来源

本研究数据主要来源于《中国区域统计年鉴》、《中国统计年鉴》以及中国大陆各省区市统计年鉴和各地区统计公报。研究涉及中国大陆30个省区市，考察年份为1999—2012年，由于西藏相关统计工作开展较晚，相关数据较为缺乏，考虑数据的可得性，本研究不涉及西藏相关数据。

三、实证结果及分析

1.测算方法说明

模型估计方法的选择在很大程度上能够决定参数估计的准确性和有效性，本文所考察数据既具有面板数据特征，同时也具备截面数据的时序特点。考虑到面板截面数据的参数估计通常有固定效应与随机效应两种方法，同时，鉴于本文考察样本与考察时期比较接近，应该采用什么方法进行估计，还须进一步检验。

模型Ⅰ和模型Ⅱ测算了在不考虑区域创新因素下产业集聚及其他制约因素对经济增长的影响，其中模型Ⅰ是常规估计方法，模型Ⅱ是考虑了固定效应和随机效用的模型。其中，本文测算样本截面相对较大而考察期较短，因此适合固定效应模型，如表1所示，模型Ⅱ在1%的显著水平下通过了hausman检验，因此拒绝了原假设，选择固定效应模型。

模型Ⅲ与模型Ⅳ测算了在考虑区域创新因素下产业集聚及其他制约因素对经济增长的影响，而模型Ⅲ则运用的是常规估计方法，模型Ⅳ是涉及到固定效应或随机效应的模型。同样，模型Ⅳ也通过在1%条件下的hausman检验（见表1），适合固定效应模型。

考虑到存在交叉项，不容易也不能直观地观测出各项解释变量对被解释变量的影响程度，因此，本文对（4）式中的交叉项进行提出后重新进行估计。如表1所示，模型Ⅴ和模型Ⅵ都通过了hausman检验，采用固定效应模型。为了单独考察区域创新对被解释变量的影响，模型Ⅴ中剔除了区域创新这一变量。

2.实证结果分析

从回归结果来看，其中，R2从0.953上升到了0.998，A-R2也由0.952增加至0.997，同时F统计量也变大了，这就充分体现出考虑了固定效应的参数估计要优于常规估计。同时模型Ⅳ的拟合优度也要明显好于模型Ⅲ，因此本文考虑固定效应模型也是具有实际意义的，回归拟合效果更为贴近现实。同时，从表2中可以看出，考虑到固定效应的回归模型中，R2的值均高于0.99，而且F值均较大，因此模型总体拟合较好。

表1 考察期数据的hausman检验

表2 回归分析结果

在模型Ⅰ和模型Ⅱ中产业集聚（I）的系数都为正，因此这就说明了在现阶段我国产业集聚从总体来看有促进经济增长的作用，整体“拥挤效应”不显著存在。这就说明了产业集聚作为新一轮改革开放下我国区域经济发展的驱动器，对于完善市场经济、提升专业化程度、降低相关运营成本以及对于加快新技术、新工艺的扩散具有促进作用，具有很强的正外部性，因此产业集聚能够促进我国经济增长。同时，模型Ⅲ、模型Ⅳ、模型Ⅴ及模型Ⅵ中也可以看出这种促进作用。进一步的分析发现，在不考虑区域创新的影响下，通过模型Ⅱ可以看出变量lnK、lnL及lnE的相关系数分别为0.784、0.083及0.435，从贡献度大小来看，资本对经济增长影响最大，其次为资源，而劳动力对经济增长的影响最小。从模型Ⅳ中可以看出，在考虑了区域创新的影响后，I、lnK、lnL及lnE等对经济增长的影响都被“拉低”了，存在创新“挤出效应”，尤其是对劳动力贡献率的“挤占效应”最为显著，其对我国经济增长由从模型Ⅱ中的显著影响演变成了模型Ⅳ影响不显著，这些情况值得深思。在区域创新影响下，产业集聚对经济增长仍然具有强劲的正向促进作用，追加资本、资源两种要素也依然能够促进我国经济增长，然而劳动力对经济增长的作用却不再显著，这就说明了在现阶段我国追加资本、资源投入仍会有相应产出的增加，同时我国产业集群应以资本、知识密集型产业发展为主，并逐渐替代劳动密集型产业，这对我国经济长远发展是大有裨益的。同时，单纯依靠资本、资源等传统产业来提高产业集聚度只是量上的提高，依靠区域创新对传统生产要素的替代作用，大力发展创新型知识密集型产业，优化产业集群内部集聚产业结构，才能使得区域经济从质上得到提升。

从模型Ⅱ、模型Ⅳ的交叉项来看，也就是在考虑产业集聚的影响下，依然受区域创新“拉低”作用和“挤出效应”的影响。Ilnk、IlnL、IlnE在模型Ⅱ中对解释变量的影响程度要小于模型Ⅳ中，其中IlnL也亦未通过显著性检验，区域创新对劳动与产业集聚的交叉项的“挤出效应”显著。同时，IlnL、IlnE的相关系数均为正，Ilnk、IlnO均为负。就模型Ⅳ而言，IlnE大于零，这就说明了当我国产业集聚每提高一个单位时，资源的产出弹性就会有0.096个单位的增加。这就说明了我国经济增长还是处于“高耗能、低产出”的发展阶段，这也警戒我们，我国资源消耗式的经济发展模式，从长远、可持续发展来看也是难以为继的。与此同时，Ilnk、IlnO的相关系数均小于零，这就说明了当我国产业集聚每降低一个单位时，资本的产出弹性就会有0.289个单位的下降；而当我国产业集聚每降低一个单位时，区域创新的产出弹性就会有0.144个单位的下降，并且这种影响要显著高于对资源的影响程度。这就说明了我国应该逐渐从劳动密集型产业向资本密集型产业与知识密集型产业转变，就目前我国经济发展水平而言，发展资本密集型产业的经济效果要好于知识密集型产业。

为了直观地观测产业集聚、区域创新及其他制约生产要素与经济增长之间的直接关系，本文通过剔除交叉项进行估计，具体见表2的模型Ⅴ与模型Ⅵ。从模型Ⅴ与模型Ⅵ都可以看出，产业集聚的系数都为正，这与前文讨论相同，不做赘述。由模型Ⅴ来看，资本、劳动力及资源的相关系数分别为0.919、0.297和0.385，也就是说在不考虑各个交叉项与区域创新影响下，资本、劳动力及资源都能够促进经济增长，从贡献率来看依次是资本、资源及劳动力；从模型Ⅵ的结果来看，资本、劳动力、资源及区域创新的相关系数分别为0.881、0.084、0.282和0.123，相对应的生产要素的相关系数要低于模型Ⅴ中的数值，可以看出，在不考虑交叉项对被解释变量的影响之后，资本、劳动力、资源及区域创新等生产要素都对经济增长具有显著的影响，同时，在对模型Ⅴ与模型Ⅵ进行比较后发现，区域创新对资本、劳动力及资源的“拉低”作用以及“挤出效应”依然存在，尤其是劳动力对经济发展影响的“挤出”最为显著。而从对经济增长的贡献率来看，依次为资本、资源、区域创新和劳动力。这也提示我们，区域创新能力的提升，能够节约资本与资源，同时还能够起到“节约”劳动力的作用。因此，我国在不断依靠提升资本密集型产业及知识密集型产业来提高产业集聚程度的同时，还应该考虑到就业的问题。

四、结论与启示

本文利用基本科布—道格拉斯生产函数，构造了一个拓展的C D生产函数，并且考虑了在区域创新视域下资源与产业集聚等要素对我国经济增长的影响，同时依据1999—2012年我国30个省区市的相关数据，通过建立面板参数估计模型进行了计量分析。研究结果表明：（1）对于我国目前发展阶段而言，产业集聚的拥挤效应在我国不显著存在，即提高我国区域产业集聚对于加快我国经济增长是有促进作用的。（2）在不考虑产业集聚即交叉项的影响下，资本、劳动力、资源及区域创新都能够促进我国经济发展，同时按贡献率大小来看依次是资本、资源、区域创新和劳动力；在考虑产业集聚即交叉项的影响下，劳动、资源的相关系数均为正，说明我国产业集聚的“高耗能、低产出”特点突出，而资本与区域创新的相关系数均为负，说明我国省域层面应该关注资本密集型产业与知识密集型产业。（3）区域创新作为我国各地区经济发展的“隐形生产要素”，对于我国经济增长促进作用显著，并且区域创新存在“挤出”传统要素的产出的现象，与此同时，产业集聚也被区域创新的影响“拉低”了，这就给予我们启示：我国产业集聚存在创新能力不足，应不断提高知识密集型产业。

为了促进我国依靠创新驱动发展战略来提升我国产业集聚的结构合理性进而拉动经济增长，本研究给出以下建议：（1）各级政府部门应该对本区域内产业集群的发展起适度引导作用，注重产业内部的高级化的发展，避免资源的浪费。（2）依据产业集群的特点，因地制宜地规划产业集群的战略定位，不应千篇一律。我国目前产业集聚产业结构不合理，应减少对劳动力密集产业的依赖，大力发展并依靠资本密集型产业与知识密集型产业来提升产业集聚的“档次”，因此有条件的地区应该努力发展资本密集型与知识密集型产业集群区。（3）我国经济增长的模式依然是“高耗能、低产出”的模式，这种发展不利于我国可持续发展，因此经济增长应该从“两化驱动”转变为由工业化、城镇化与生态化的“三化驱动”，同时不断加大对于创新的研发力度，依靠区域创新带动我国新一轮经济增长，走可持续的创新驱动发展之路。

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[责任编辑：董建军]

F062.9

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1674-3288（2014）02-0028-05

2014-02-02

新疆维吾尔自治区研究生科研创新项目“产业集群与区域创新的关系研究——以乌昌经济区为例”（XJGRI2013135）；新疆财经大学中亚经贸研究院项目“多国博弈背景下中国新疆与中亚能源经济合作深化发展研究”（2012ZY63C011）；新疆财经大学研究生科研创新项目“新疆乌昌经济区区域创新问题研究——基于产业集群的视角”

冯朝阳（1987-），男，河北邢台人，新疆财经大学硕士研究生，研究方向：区域资源开发与可持续发展。