高端化外向型产业集群的动态测度及空间分异实证研究——以安徽省为例

张 晴，龚 亮

（1.滁州学院经济与管理学院，安徽滁州 239000；2.南京大学经济学院，江苏南京 210093；3.中国人民银行滁州市中心支行，安徽滁州 239000）

一、引言与文献综述

高端化外向型产业集群具有高端化、外向型、产业集群三重属性，以战略性新兴产业集聚规模化和产业链攀升的发展方式形成高端支柱产业群，并以面向国际市场的制造、物流、贸易产业体系深度融入全球产业链、价值链、物流链，带动区域经济开放崛起。可以说，高端化外向型产业集群为内陆地区开放新高地植入了核心竞争力和影响力，如美国加州“硅谷”集聚引领全球科技发展形成的半导体及电脑产业集群，我国的深圳、义乌脱颖而出，也缘于国际化的高新技术产业集群和小商品产业集群崛起。2020年9月，安徽自贸试验区方案正式获批，方案中明确指出，发挥安徽在推进“一带一路”建设和长江经济带发展中的重要节点作用，加快推进科技创新策源地建设、先进制造业和战略性新兴产业集聚发展，形成内陆开放新高地。高端化外向型产业集群已成为构筑安徽开放新高地的关键动能。在此背景下，本文以安徽省作为研究对象，以点带面，研究哪些产业具备发展形成高端化外向型产业集群的潜力，目前的发展水平如何，其空间分布及特点怎样，如何因地施策更好地促进集群发展、融入“一带一路”建设等具有重要的理论和现实意义。

在理论研究方面，学界与政府普遍认同高端化外向型产业集群有利于配置全球资源，支撑实体经济发展，提升企业出口国内附加值。国内大部分文献对高端化外向型产业集群进行了定性研究。徐康宁（2001）[1]在对全国28个制造业产业集群实证分析后，提出一个基本假说：我国产业集群的形成与所在地经济开放度有着内在逻辑关系，即凡是经济开放程度高的地区，产业集群特征就比较突出；凡是经济相对封闭的地区，产业集群现象就较弱。胡小娟和张兴华（2006）[2]从外向型产业集群的形成机理出发，提出国际产业转移是形成外向型产业集群的主导因素，并以此将我国外向型产业集群分为国际产业转移主导型产业集群和国际产业转移促进型产业集群。王缉慈和林涛（2007）[3]指出我国产业集群正在全球—地方两种力量的作用下，处于全球生产网络之中，因此，我国的产业集群要发展必须立足于全球经济一体化的大背景。还有小部分采取定量方法研究外向型产业集群选择、集聚效应对出口的影响。陆婷（2013）[4]运用德尔菲法选择新疆应优先培育和发展外向型产业集群的区位和产业，得出产业选择上应优先发展石油化工业、纺织业等，区位上应优先发展产业聚集园区，并提出培育新疆外向型产业集群的政策建议。佟家栋和刘竹青（2014）[5]运用EG指数测度行业集中程度并从融资约束视角考察了产业集聚对企业出口的影响。包群等（2012）[6]研究结果显示行业集中能够通过出口示范、产业关联等多种途径推动企业的出口表现。

综观现有文献，一方面均肯定高端化外向型产业集群对外向型经济存在一定的正向促进作用，另一方面关注于集聚效应本身，并未全面考虑高端化和外向型特征，更未从外向型、高端化和集聚三个维度进行指标评价，且较少结合具体省份综合空间因素进行定量分析。因此，本文结合安徽融入“长三角”一体化、“一带一路”建设的实际，力图完善对高端化外向产业集聚的测度分析，对现有理论分析拓展作出有益探索。

二、高端化外向型产业集群发展的动态测度

从产业高端化、产业集聚度和产业外向发展三个方面构建指标体系，计算安徽省各制造业在各指标上的得分，再通过离差最大化方法计算多指标评价结果。考虑到数据的全面性，使用的数据来自于2012—2020年《安徽省统计年鉴》和《中国统计年鉴》，从中筛选出全国和安徽省各制造业规模以上行业数据。

（一）高端化外向型产业集群指标

高端化衡量标准包含产业全要素生产率、产业增加值率和产业劳动生产率水平三个方面。

产业全要素生产率（B1）反映出行业技术水平进步的核心要求。根据公式CD函数变型进行参数估计某一产业的要素产出弹性，再代入弹性系数α、β，根据公式变型计算出各产业各年份的全要素生产率的对数形式。lnYit=γ+αlnLit+βlnKit+εit，其中，Y、K、L表示工业增加值、固定资本存量与从业人数，i表示产业，t为年份。

产业增加值率（B2）是增加值与总产值之比，反映产业的产出效益，也能够反映出这一行业是否创造了更多价值。产业增加值率=i产业增加值i产业的总产值。

产业劳动生产率（B3）是反映每个劳动力创造的增加值，一般而言单位劳动力创造的增加值越高，技术水平越高，其产业链分工地位也就越高。产业劳动生产率=i产业增加值i产业的劳动力数量。

2.产业集聚度指标

产业集聚度可以看作各产业的相对优势，从产值区位熵、劳动力区位熵与总资产区位熵的角度对产业集聚度进行分析。

(1)课程体系和教学内容的应用性、实用性不够突出；课本内容理论性强，但理论与实际联系得不紧密.这导致该课程的教学要求、对学生应用能力的培养等方面与应用型人才的培养目标有一定差距.

产值区位熵=区域i产业产值占区域制造业产值的比重全国i产业产值占全部制造业产值的比重，产值区位熵（B4）大于1，表明某区域i产业的集聚化程度高，小于1表明某区域i产业尚未形成一定产业规模，集聚化不明显。

劳动力区位熵（B5）反映某地区i产业劳动力的集聚程度。 劳动力区位熵=区域i产业就业人数占区域制造业就业人数比重全国i产业就业人数占制造业就业人数，劳动力区位熵大于1，说明该区域i产业劳动力集聚程度高，反之若劳动力区位熵小于1，则说明某区域i产业的劳动力集聚程度低于全国平均水平。

资产区位熵（B6）反映某地区i产业总资产的集聚程度。资产区位熵=区域i产业总资产占区域制造业总资产比重全国i产业总资产占制造业总资产，资产区位熵大于1，则说明该区域i产业规模集聚程度高，反之若总资产区位熵小于1，说明区域i产业的规模集聚程度低于全国平均水平。

3.产业外向发展指标

高端化外向型产业集群必须拥有进出口规模相对优势，对外开放程度较高，具有出口贸易发展的巨大潜力。因此必须加入衡量出口与产业关联度的指标，由于数据缺失，这里的出口数据采取出口交货值代替。

产业出口区位熵（B7）反映该产业具有较高的出口优势，能够通过出口拉动产业体系整体发展。产业出口区位熵=某区域i产业出口总额比产值全国i产业出口总额比产值，产业出口区位熵越大，表明该产业出口相对竞争力较大，能够体现该产业在出口市场具有一定的比较优势。

产业贸易扩张水平（B8）是区域i产业年出口贸易增长率与产业产值增长率之间的差值，反映了地区该产业的贸易发展潜力。若贸易扩张系数大于0，则i产业开展国际贸易的潜力正在增加，能够带动各产业部门发展；若贸易扩张系数小于0，则该产业对外贸易在相对收缩。

前后向关联系数（B9）。感应度系数评价i产业与其上游产业之间的联系，即前向关联程度的大小，表明该产业对前向关联产业的依赖程度，如式（1）。影响力系数反映产业后向关联的程度大小，即该产业对其他的产业所产生的拉动作用是否明显，如式（2）。高端化外向性产业的评价应该是前后向关联程度均较大的产业，能够使它在产业集群中拉动各个产业环节增长，因此取感应度系数与影响力系数之和的平均值作为前后向关系指标。考虑到各年份投入产出关系不同，且缺乏某一省内投入产出表，本文在计算各产业指标时，采用2012年全国投入产出表计算感应度系数和影响力系数。

（二）高端化外向型产业集群动态测度

1.无量纲化处理

首先，通过统计年鉴数据计算出各制造业（B1-B8）指标，并计算投入产出表得出前后向关联系数（B9）。其次，考虑到多指标综合评价指标性质和单位不同，为便于多指标汇总并进行对比，必须对指标进行无量纲化处理。由于本文选取的指标大部分为比例指标，因此采取线性功效函数法。所采取的公式为aijt=(bijt-minbijt) (maxbijt-minbijt)，其中i为产业，j为某项指标，t为年份。为便于各指标横向、纵向可比较，取每项指标不同年份最大值、最小值为上、下限，因所有数据均可得，未出现异常值问题，因此未采用Winsorize 处理。经过处理后的数据如表1 所示。由于数据较多，仅列出年安徽部分行业相关指标均值数据。表格采取cic国民经济行业分类标准，虽然cic分类标准在2017年进行修订，但2011年版本中制造业分类与2017年版本一致，因此采用cic行业分类2011年版两级代码，结合统计年鉴，一共有29个制造业。

表1 2011—2019年安徽省部分产业高端化外向型产业集聚指标数据均值

2.确定综合指标权重

3.综合指标结果分析

根据多指标离差最大化方法计算得出2011—2019年各产业分类指标的最优加权向量，再通过汇总计算得出2011—2019年安徽省高端化外向型产业集群的总体得分和各分类得分。受篇幅限制，仅列出综合各年度指标均值排名前10位的产业（cic编码）。

表2 2011—2019年安徽省高端化外向型产业集群的排名

考虑到计算共有29个产业，本文认为指标排名前五名可以看作高端化外向型产业集群。从2011—2019年安徽省各产业综合指标排名看，前五名为电气机械和器材制造业（38）、橡胶和塑料制品业（29）、汽车制造业（36）、通用设备制造业（34）、非金属矿物制造业（30），在分项排名中也较为靠前。其中，电气机械和器材制造业集群最具代表性的是以合肥为中心的我国第四大家电产业集群，该集群是依赖于产业转移而再集聚形成的产业集群。塑料制品加工行业是安徽省轻工行业的重要支柱，也是家电、汽车、电子等支柱产业的重要配套源和支撑点。汽车制造业集群是以奇瑞汽车、江淮汽车等龙头企业为代表的集聚发展模式。通用设备制造业集群中具有代表性的为合力叉车、合肥锻压、宁国耐磨铸铁件等。非金属矿物制造业最典型的代表龙头企业是海螺水泥，具有“中国水泥看海螺”的美誉。分项看，高端化排名前五名还包括化学原料和化学制品制造业（26），其全要素生产率、增加值率及劳动生产率较高，但其外向型和集聚度排名靠后，综合排名未能进入前十名。集聚度排名前五名中还包括印刷和记录媒介复制业（23）和木材加工及木、竹、藤、棕、草、制品业（20），表明安徽具有集聚优势的产业仍然包括一些低端加工行业，科技水平不高。外向型排名前五名中包括纺织业和纺织服装（17）、服饰业（18）也说明安徽主要出口产品存在较多初级产品，出口附加值还有较大的提升空间。

从2011—2019年安徽省各产业高端化外向型产业集群综合指标的年份得分看：一是综合指标得分上，各产业指标总体得分都在上升，综合平均值从2011年的1.11上升到2019年的1.77，中位数从2011年的1.24上升到1.84，说明各产业高端化、外向型和集聚化整体水平都在上升。二是分项指标得分上，高端化指标均值和中位数值上升最快，增幅分别为71.05%和57.14%，而外向型指标增幅较慢，表明安徽省各制造业高端化攀升趋势较好，而安徽经济外向发展水平增长较慢，这可能既与我国出口大的形势有关，也与安徽省外向型经济发展水平一直低于全国平均水平有关。三是制造业三大分类上，轻纺工业包括食品、饮料、烟草加工、服装、纺织、皮革、木材加工、家具、印刷等，资源加工工业包括石油化工、化学纤维、医药制造业、橡胶、塑料、黑色金属等，机械电子制造业包括金属制品、通用设备、专用设备、交通运输工具、机械设备、电子通讯设备、仪器等。三大分类排名上，机械电子制造业综合指标及分类指标均值处于前列，资源加工工业综合指标、高端化指标均值处于第2位，外向型指标处于第3位。增幅上，机械电子制造业综合及分项指标增幅较快，尤其是电气机械和器材制造业（38）和汽车制造业（36）增长幅度最快，轻纺工业增幅较慢，其中木材加工和木、竹、藤、棕、草制品业（20）增幅较慢。这表明，安徽省机械电子制造业在指标评价的存量和增量上均处于优势，也从侧面显示出安徽外向型产业集群不断升级的趋势。另外，从安徽省高端化外向型产业集群得分看（表3），2011年各项指标中排名较高的非金属矿物制造业（30）在2019年排名出现下降，而汽车制造业（36）和通用设备制造业（34）呈现上升趋势，也应证这一判断。

表3 安徽省高端化外向型产业集群总体得分

三、高端化外向型产业集群发展的空间分异

（一）高端化外向型产业集群的地区分布

为考察安徽省高端化外向型产业集群的地区分布特点，计算前文筛选出的电气机械和器材制造业（38）、橡胶和塑料制品业（29）、汽车制造业（36）、通用设备制造业（34）、非金属矿物制造业（30）在各地市的分布情况。考虑到上文通过计算全省相关数据已经确认这些产业具有高端化外向型产业集聚特点，又由于县域分行业数据难以获取，故分地区的研究仅计算各地市这些产业相对全省的产业集聚度指标，数据来源于各地市统计年鉴。表4列出的是2011—2019年安徽省各地市五类产业的集聚度指标平均排名情况。

表4 安徽省各地市高端化外向型产业集群平均排名情况

从表4的排名看，安徽省各地市五类高端化外向型产业集群指标排名总体较为稳定，排名变动幅度（标准差）均低于5，平均排名最高的是合肥市，平均排名最低的是亳州市，两者分别位于皖江、皖北地区。从得分看，各地市五类高端化外向型产业集群均值从2011 年的1.07 上升到2019 年的1.59，呈现逐年上升趋势。从地区分布看，各地市高端化外向型产业集群指数呈现明显的地域差异，皖江地区指数平均值1.65明显高于皖北地区1.22和皖西地区1.37，与皖江、皖北、皖西地区的经济发展差异有一定的趋同性。

（二）高端化外向型产业集群的空间特征分析

结合表4及各地市地理分布，安徽省高端化外向型产业集群较为集中于皖江地区，其次是皖南地区，最后是皖北地区。为研究是否存在地理相关性，运用空间全局自相关和空间局部自相关指标研究安徽省高端化外向型产业集群的地理相关性。使用Arcgis10.2软件计算2011—2019年安徽省各地市高端化外向型产业集群的全局莫兰指数和局部莫兰指数，数据采用各地市五类产业集聚水平均值，距离权重采用地市间距离的倒数，并进行标准化处理。全局莫兰指数能够反映整个研究区域内，各个地区与临近地区之间的相似性，局部莫兰指数用来检验局部地区是否存在变量集聚现象，某个地区的局部莫兰指数水平衡量了该地区与周边地区之间的关联性。

表5显示2011—2019年安徽省各地市高端化外向型产业集聚的全局、局部莫兰指数情况。全局莫兰指数为正，通过5%显著性检验，表明存在较为显著的正向空间相关关系。局部莫兰指数为正，通过了5%的显著性检验，表明安徽省高端化外向型产业集聚存在空间聚集现象，且这一现象随着时间愈发显著。上述结果验证了上文的判断，安徽省高端化外向型产业集聚主要集中于合肥、芜湖、滁州和马鞍山等皖江地区，尤其是合肥市高端化外向型产业集聚一直处于领先位置，并且还在保持进一步集聚的趋势，相反皖北地区高端化外向型产业集聚较低。结合经济发展状况，皖北地区人口较多，经济基础薄弱，一直以来是农业主产区，在高端化外向型产业发展方面处于后发位置。

表5 安徽省各地市高端化外向型产业集群莫兰指数

四、结论与启示

本文从产业高端化、集聚度和外向型三个维度构建评价体系，筛选出安徽省高端化外向型产业集群，即电气机械和器材制造业、橡胶和塑料制品业、汽车制造业、通用设备制造业、非金属矿物制造业集群。从高端化外向型产业集群的年度演变看，安徽省高端化外向型产业集群呈现出明显的逐年升级的特点。再根据各地市分产业集聚情况，计算全局及局部莫兰指数，分析得出安徽省高端化外向型产业集群呈现出地理集聚的特点，集聚集中于皖江地区，而皖北地区最为薄弱的结论。

根据结论，得到如下启示：一是充分依托并发挥现有产业基础优势。从安徽省的例子看，高端化外向型产业集群升级趋势明显的往往是历史上或现有基础较好的行业，如依托海螺、奇瑞、江淮汽车、京东方、联宝、中鼎等一批外向型龙头企业，逐步形成家电、汽车、电子信息、装备制造等一批具有较强竞争力的产业。对于内陆地区来说，应突出对现有优势产业的支撑，加强基础保障，利用目前较为成熟的产业链，高水平推动“引进来走出去”，发挥集聚效应，在竞合中干中学，加快转型升级，尽快融入全球产业链、创新链和市场链，推进大通道大平台大通关建设，逐步打造具有一定竞争力的高端化外向型产业集群。二是打造高端化外向型产业集群的区域增长极。对于内陆地区，应将区域增长极与打造高端化外向型产业集群融合发展，发挥极点的带动作用，利用高端化外向型产业集群地理相关性明显的趋势，优先发展都市圈，突出战略定位，深度融入“一带一路”倡议、自由贸易试验区建设等重大机遇，逐步形成都市圈与高端化外向型产业集群的互动式发展。三是更加注重战略性高端化外向型产业集群培育。对于内陆地区，建议加强财政政策、产业政策、信贷政策引导，创新资金支持方式，通过风险投资、产业基金等方式支持其技术创新，千方百计引进培育一批战略性高端化外向型企业，促进产业链、供应链稳定发展。进一步提升贸易便利化水平，积极探索完善便利跨境电子商务的体制机制。同时，引导金融机构加强对外向型产业集群的支持，扩大出口信用保险保单融资和出口退税账户质押等贸易融资规模，形成战略性新兴产业集群高端化、外向型同步式发展。