工业园区高质量发展对资源配置的影响研究

王建秀,候丹丹,张国业

(1.山西财经大学 a.管理科学与工程学院;b.工商管理学院,太原 030006;2.山西省数字政府服务中心,太原 030031)

一、引言

2020年中共中央、国务院在《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中明确提出要促进各类生产要素自主有序流动,提高要素配置效率。党的二十大报告中再次强调,要“构建全国统一大市场、深化要素市场化改革,建设高标准市场体系”。推进要素市场化改革的目标是提高资源配置效率,这对于推动我国经济高质量发展具有重大意义。工业园区(1)我国建立了经开区、高新区等多种特殊区域,虽然各区域名称、偏重的功能和设定的目的不同,但均属于通过在某一特定区域,制定系统而周密的发展规划,为工业实体提供适宜投资和发展的区位环境,这是一种广泛使用的区域发展政策工具,可统称为工业园区[1]。是中国经济地理空间演绎的基本形态,是实现经济增量发展的重要空间承载体,更是推进经济转型、改进资源配置效率的主体。

中国自1979年蛇口工业园区建立以来,各种不同类型的工业园区建设已获得了快速发展。截至2023年2月21日,我国已经建立了689家国家级开发区和2110家省级开发区,各类工业园区对中国经济的贡献达到30%以上[2]。然而,近年来,受国内外经济下行、市场需求变化、实体经济发展低迷,以及新经济模式快速崛起等因素的影响,部分工业园区在发展过程中出现了“产业空心化”“企业空壳化”“资源闲置化”等现实问题[3]。这些问题不仅对工业园区的高质量发展构成了挑战,同时也深刻凸显了工业园区发展与地区资源配置之间错综复杂的关系。

资源是否被高效有序配置是影响一国经济增长和生产率提高的重要因素,工业园区设立的初衷正是将各类资源进行整合,并使其在不同区位上得到最优配置。工业园区所形成的空间集聚理应增强园区规模经济和范围经济的影响效应,提升企业的生产率,并优化地区的资源配置[4],但政府主导型的资源配置模式不可避免地会干扰市场配置资源的基础性功能[5]。工业园区高质量发展已成为我国经济高质量发展的标志性特征,在一定程度上承载了地区资源配置与再配置的使命,但却鲜有文献探讨工业园区高质量发展对地区资源配置的影响。基于此,本文构建了工业园区高质量发展水平与地区资源配置因果关系的理论模型,并收集整理全国1993—2020年287个工业园区的非平衡面板数据进行实证检验。

本文可能的边际贡献为:第一,本文以工业园区高质量发展为切入点,从经济发展、统筹协调、投资环境、产业结构、经济集聚五个维度构建了工业园区高质量发展评价体系,为科学评价工业园区发展提供了依据;第二,本文系统地研究了工业园区高质量发展程度的提高对地区资源错配的直接影响、累积影响和空间影响,为推动我国要素自主有序流动提供了理论依据;第三,现有关于工业园区的研究大多以中国工业企业数据库为研究对象,鉴于工企数据库更新缓慢,难以反映工业园区全貌,本文手动搜集整理了工业园区数据进行实证检验,以求更加客观地探索工业园区高质量发展与资源配置的关系。

二、理论分析与研究假设

本文在Aoki(2008)资源错配理论模型的基础上结合中国的现实国情进行适当的拓展[6],一方面,将要素价格效应(2)要素价格效应是指由于政府在交易前给予工业园区的成本优惠和低息贷款、交易中的税收减免、交易后的税收返还等优惠政策,导致其实际支付的价格低于市场价格。引入模型;另一方面,将工业园区高质量发展水平以园区要素整合能力增函数的形式引入生产函数,更直观地反映工业园区高质量发展对资源错配的影响。模型构建如下:

假设经济中有i个工业园区,整个经济体的产出为各园区产出的加总,总生产函数为:

(1)

其中,Y表示最终产出,Yi为工业园区产出。经济体生产函数规模报酬不变,即∂Y/∂Yi=Pi。

假定每个园区使用资本、劳动、土地要素进行生产,但由于各园区高质量发展水平不同,其要素产出会受到影响,园区生产函数为:

(2)

其中,Ai为技术水平,Ki、Li、Zi分别为工业园区资本、劳动力和土地投入量。αi、βi、γi分别为工业园区资本、劳动力和土地要素的产出弹性;本文将μi定义为工业园区的要素整合系数,工业园区高质量发展水平越高,园区对要素的整合能力越强,0<μi<1。

假定经济体中各类投入要素的总量等于各工业园区该类要素的加总,即:

(3)

假定在产品市场中,工业园区是市场价格的接受者;在要素市场中,地方政府通常会给予工业园区一定的政策性优惠,使得工业园区实际支付的生产要素价格低于市场价格。可设定工业园区的利润最大化函数为:

(4)

其中,Pi为产品价格;R、W、V分别为不存在扭曲时资本、劳动力和土地要素的价格;工业园区实际面临的资本要素价格为(1-τki)R、劳动力要素价格为(1-τli)W、土地要素价格为(1-τzi)V。其中,τki、τli、τzi分别表示工业园区因享受政策性优惠而引致的要素价格扭曲,假定政府按照要素价格的比例进行减免[3],即τki、τli、τzi的取值范围为(0,1)。

假定每个园区的技术水平、要素价格扭曲程度和整个经济体的要素总量均为外生给定,综合式(1)至(4),可得竞争均衡条件下的Ki、Li、Zi分别为:

(5)

(6)

(7)

(8)

其中,λki、λli、λzi分别为资本、劳动力、土地资源的绝对错配程度,计算方式为λki=1/(1-τki)、λli=1/(1-τli)、λzi=1/(1-τzi)。

由式(8)进一步推导可得:

(9)

(10)

(11)

其中,令Yi=μiyi=μiAiKiLiZi,yi为工业园区的理想产出。工业园区高质量发展指数对相对资源错配程度求一阶导数,可得:

(12)

据此,本文提出如下研究假说。

假设1:工业园区高质量发展可以显著降低地区的资源错配程度。

由于工业园区的发展时期、地理位置以及园区等级有所差异,工业园区高质量发展对地区资源配置的影响也存在一定的异质性。首先,中国工业园区的发展具有典型的阶段性特征,2003年之前,工业园区作为中国改革开放政策的试验田,在利用外资、优化投资环境、引入先进技术和管理经验等方面取得了巨大的成功;自2003年之后,工业园区成为推动区域平衡发展的政策抓手,并在经济相对落后的中西部地区迅速建立起来。在国家政策的引导下,工业园区数量和规模迅速扩张,资本、劳动力、土地等资源不断地向工业园区流动和聚集。然而,这一阶段的工业园区发展在表面呈现欣欣向荣的同时,伴随而来的土地问题、生态环境问题、社会问题也逐渐显现[7]。因此,工业园区高质量发展水平对地区资源配置的影响因发展时期的不同而存在异质性。

其次,不同等级的工业园区表面上是行政审批机构的不同,但实际上在资源配置、招商引资、优惠政策等方面均存在显著的差异[8]。我国工业园区的行政等级主要分为国家级和省级两个基本类型。国家级工业园区通常被视为国家重点扶持的区域经济发展项目,享有更多的政策支持和资金投入,也更容易吸引国内外企业和投资。国家级工业园区的高质量发展不仅会对园区内企业和投资产生积极影响,还可能对整个区域经济产生连锁反应,促进区域资源的重新配置和经济结构的调整。相较而言,省级工业园区虽然数量较多,却面临一定程度的过度集聚和恶性竞争现象[9]。由于其自身的区位优势、政策优惠程度和区域影响力相对较小[10],省级工业园区高质量发展水平的提升对地区资源配置的影响程度也相对较小。

最后,在中国东部地区,工业园区一直是经济增长的重要引擎。东部地区的工业园区高质量发展水平提升,不仅可能会缓解东部地区土地供求关系紧张的现状[11],还可能会推动该地区生产成本降低、就业率上升,进而对整个区域的经济发展产生积极影响。在中西部地区,工业园区虽然也在经济发展中扮演了重要的角色,但中西部地区的经济发展更多地依赖于资源开发和基础设施建设。该地区的工业园区在吸纳人才、获取融资以及推动技术创新等方面的优势较弱,整体资源配置效率相对较低。若中西部地区的工业园区高质量发展水平提升,其对资源配置的影响也相对较小。因此,由于东部与中西部地区市场环境与要素禀赋不同,园区高质量发展对资源配置的影响也会存在异质性。据此,本文提出如下研究假说。

假设2:工业园区高质量发展对本地区资源配置的影响具有异质性。

工业园区高质量发展在降低本地区资源错配的同时,还会对邻近地区的资源配置产生影响。政治方面,地方政府是各地区利益的代表,他们为了追求辖区内的利益最大化而进行博弈。在信息获取便利的条件下,具有风险规避偏好的地方政府通常会观察邻近地区的政府行为并加以模仿,以尽可能地选择占优策略。尤其是当本地区政府通过提高工业园区的发展水平,改善了本地区的资源配置效率,促进了产业升级和转型时,邻近地区的地方政府更会加快学习和模仿的步伐,进而提高邻近地区的资源配置效率。这种政策互动和良性竞争,使得本地区工业园区高质量发展在降低本地区资源错配的同时,还对邻近地区的资源配置效率产生积极影响。经济方面,工业园区的高质量发展有助于吸引更多资金、人才在本地区集聚,推动了本地区的供应链和产业链的发展和完善。随着地区间金融、贸易等业务往来的加强,本地区的经济成果也会通过供应链和产业链渗透到相邻地区,不仅降低了邻近地区的交易成本,还提高了其资本市场和劳动力市场的扩张规模和扩张速度,促进跨地区资源的优化配置。技术方面,工业园区的高质量发展促进了各类企业之间的合作和协同,不仅能够提高生产效率和产品品质,还将促进创新,加速新技术的传播和采纳。这种技术协同和创新效应将扩散到邻近地区,推动邻近地区资源配置效率的提升。据此,本文提出如下研究假说。

假设3:工业园区高质量发展对邻近地区资源配置具有空间溢出效应。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

根据数据的可得性,本文手动搜集整理了287个工业园区1993—2020年的非平衡面板数据进行实证检验,覆盖了全国19个省、自治区、直辖市(59个地级市),其中东部省份6个、中部省份6个、西部省份7个。数据来源于各省统计年鉴、各县市年鉴和EPSDATA数据库。

(二)变量测度

1.资源错配指数

被解释变量资源错配包括资本错配、劳动力错配和土地错配三种类型,资源错配指数设定如下[12][13]:

(13)

其中,Miskct、Mislct、Missct分别为工业园区所在省c第t年的资本、劳动力、土地错配指数,γkct、γlct和γsct分别表示工业园区所在省c第t年资本、劳动力和土地价格的扭曲系数,计算公式为:

(14)

2.工业园区高质量发展指数

本文结合工业园区层面数据可得性,从经济发展、统筹协调、投资环境、产业结构、经济集聚五个维度构建了工业园区高质量发展评价指标体系,并运用Critic法和Topsis模型对样本工业园区的高质量发展指数(Park)进行测算[16]。本文计算得到的工业园区发展指数介于0和1之间,数值越大,表示工业园区发展程度越高。

经济发展维度。工业园区建立和发展的主要目标是推动地区经济增长。因此,本文使用单位面积产值衡量工业园区的经济产出水平,使用工业增加值率反映园区的附加值创造能力,以综合评估工业园区的经济创造能力和竞争力。

统筹协调维度。工业园区不仅仅是推动地方经济发展的载体,更是规划大、占地多,集经济社会发展与资源消耗于一体的地域综合体,工业园区的高质量发展要求各类生产要素和资源协调配合。发展乏力的工业园区通常会出现土地闲置、企业组织关系松散和就业机会减少等问题。因此,本文选用园区土地开发利用率、园区企业数量增长率和园区吸纳就业率分别衡量工业园区的土地利用效率、企业组织发展活力和劳动力吸收能力。

投资环境维度。工业园区是我国政府吸引投资的重要政策手段之一。优越的投资环境有助于吸引更多的资本流入,创造就业机会,推动技术创新,提升工业园区的竞争力。较高的全要素生产率表明工业园区能够更有效地转化资源为产出,这对吸引投资和提高竞争力至关重要。所以,本文选用全要素生产率作为工业园区投资环境中技术发展水平的衡量指标。工业园区的基础设施质量和可用性直接影响企业的运营效率和成本,完善的基础设施有助于吸引更多企业入驻。因此,本文选用单位面积基础设施投资反映园区投资环境和投资承载能力。

产业结构维度。中国的工业园区建设经过持续发热之后,越来越多的工业园区出现了产业同质化的发展趋势,即工业园区内部产业重叠、低水平产业重复建设,以及不同园区在政策指导、产业结构和发展路径等方面存在雷同,严重制约了工业园区的高质量发展。以往学者通常使用工业结构相似系数法衡量区域工业结构的同质化程度[17]。然而,由于难以获取工业园区层面的工业细分行业数据,本文以工业园区所在城市的工业结构相似系数作为工业园区产业结构的代理变量进行衡量。

本文基于各年度样本工业园区高质量发展指数的均值绘制了时间分布图(见图1)。由图1可见,在样本观测期内,东部工业园区的年均发展程度略高于中西部地区。在1994—1998年间,中部地区的工业园区发展情况较好,表明在工业园区建立初期,中部地区采取了一系列较为成功的发展政策和发展措施,有效提高了该地区工业园区的竞争力。然而,在1998年之后,中部地区的工业园区发展绩效出现了明显的下降趋势。这可能暗示着随着中部地区工业园区的大规模扩张,市场饱和、竞争加剧、产业同质等因素逐渐对工业园区发展产生负面影响,工业园区需要不断调整发展战略以应对这些挑战。相较而言,在观测期内,东部地区的工业园区发展程度虽存在波动,但总体相对稳定。

3.控制变量

表1 工业园区高质量发展评价指标体系

图1 样本工业园区高质量发展指数时间分布图

(三)模型构建

1.基准模型

本文首先构建双向固定效应模型,估计工业园区高质量发展水平对地区资源错配的影响,考虑到该影响可能存在时滞,本文在模型中加入了工业园区高质量发展水平的一阶和二阶滞后项,模型构建如下:

Yct=α0+α1Parkit+α2Parki,t-1+α3Parki,t-2+θXit+ui+δt+εit

(15)

其中,i表示工业园区,c表示工业园区i所在省份,t为年份;Yct为被解释变量,包括资本错配指数Miskct、劳动力错配指数Mislct和土地错配指数Missct。核心解释变量Parkit表示工业园区高质量发展水平,Parki,t-1、Parki,t-2分别表示工业园区高质量发展水平的一阶和二阶滞后项,Xit表示控制变量;ui、δt、εit分别表示个体固定效应、时间固定效应和随机扰动项。

为了吸收时变固定效应的影响,本文进一步引入了长差分模型探究工业园区高质量发展对地区资源错配的长期影响。为此,我们从式(15)中估算出2、5、8年的差分模型的结果,即k∈{2,5,8}:

(16)

2.共同相关效应组均值模型

本文引入共同相关效应组均值模型,将核心解释变量Park的截面均值作为不可观测因子的代理变量[22],以控制模型中存在的截面相关性。模型构建如下:

(17)

3.分布滞后模型

为了研究工业园区高质量发展对地区资源错配的长期动态关系,本文构建了公式(18)所示的分布滞后模型;

(18)

其中,δt为年份固定效应,△Xit-1为控制变量滞后一期的差分项。

使用公式(19)估计工业园区发展水平的变动对于地区资源错配的长期累积效应,模型设定如下:

(19)

其中,l表示滞后阶数,l∈{-2,…,8}。

4.空间滞后模型

本文引入空间滞后模型,通过加入资源错配“溢进来”的影响,更准确地分析工业园区高质量发展对本地区资源错配的影响。模型如下:

Yct=α0+ρWyct+α1Parkit+θXit+ui+δt+εit

(20)

其中,ρ表示空间自回归系数,代表其他地区资源错配对本地区资源错配的影响。Wyct为空间滞后项,可以表示为:

(21)

其中,W为19×19的反地理距离空间权重矩阵,基于样本涵盖的19个省份的经纬度计算而得。Wcd表示省份c和省份d之间的反地理距离权重,Ydt表示d省份t年的资源错配程度,Wyct为周围地区d资源错配对本地区c资源错配的总影响。

此外,本文将本地区资源错配对周围地区的错配溢出量作为被解释变量[23],探讨本地区工业园区高质量发展对资源错配“溢出去”的影响。模型如下:

(22)

(23)

(四)描述性统计

表2为描述性统计分析的结果。所有变量之间的相关系数均小于0.7,方差膨胀因子均小于3.48,数据中不存在多重共线性问题。

四、实证结果

(一)基准回归

表3汇报了基准回归的估计结果,其中,奇数列为未加入控制变量的估计结果,偶数列为加入控制变量的估计结果。结果显示,工业园区高质量发展对资本、劳动力、土地错配的影响系数均为负,表明随着工业园区发展水平的提高,本地区的资本、劳动力和土地错配程度被显著降低,即工业园区高质量发展提高了地区资源配置效率,假设1得证。此外,工业园区高质量发展指数的一阶滞后项对资本错配与土地错配的估计系数均显著为负,表明工业园区高质量发展对资本错配和土地错配的影响存在明显的惯性效应。

表2 描述性统计分析

表3 基准回归结果

表4的Panel A、Panel B、Panel C分别报告了在消除了2、5、8年跨度范围内潜在的固定效应影响后的长差分模型的估计结果。由表4可见,在差分2年、5年、8年后,工业园区高质量发展对资本错配的影响系数分别为-0.148、-0.027、-0.004,对劳动力错配的影响系数分别为-2.008、-0.383、-0.309,对土地错配的影响系数分别为-1.918、-0.019、-0.188。这表明工业园区发展水平的提高在较长时间跨度内仍然显著降低了地区资本、劳动力、土地的错配程度。然而,随着时间间隔的延长,其影响系数在逐渐减小,表明在较长的时间跨度内,长差分模型更好地消除了数据中时间趋势和周期性效应,使模型更具有稳健性,边际影响也较小。

表4 长差分模型估计结果

(二)共同相关效应组均值估计

表5报告了共同相关效应组均值模型的估计结果。结果显示,工业园区高质量发展对资本、劳动力、土地错配的共同相关效应估计量分别为-0.878、-9.186、-0.356,且均具有统计显著性,进一步证明了工业园区发展水平的提高显著降低了地区的资源错配程度。

表5 共同相关效应模型估计结果

(三)长期累积效应分析

文后图2报告了分布滞后模型的估计结果,其中,图(a)、(b)、(c)分别为工业园区高质量发展对资本错配、劳动力错配和土地错配的长期累积效应。本文将零滞后阶的值归一化为零,并使用短虚线表示,长虚线表示使用城市一级聚类的标准误计算的90%置信区间。图2(a)显示,工业园区的发展水平在期初提高1%,8年的累积效应会使得地区的资本错配程度显著降低3%～4%,表明工业园区高质量发展会促使地区的资本错配程度持续降低。图2(b)显示,工业园区的发展水平在期初提高1%,劳动力错配在第1期和第2期呈现轻度上涨趋势,自第3期之后呈现显著下降趋势,8年的累积效应会使得地区的劳动力错配程度显著降低10%～11%。这可能是由于工业园区发展水平的提高,伴随着产业结构的升级和调整,新兴产业的兴起和老旧产业的淘汰,加重地区的劳动力错配程度。然而,随着时间的推移,劳动力技能水平逐渐提升,劳动力能够更好地适应新的产业结构,从而降低了地区的劳动力错配程度。图2(c)显示,工业园区高质量发展水平在期初提高,会使得该地区的土地错配程度在第1至4期呈现降低趋势,自第4期之后,呈增长趋势。这可能是因为初始阶段土地供应相对充足,工业园区发展带动了土地资源的大规模开发,减少了土地资源的错配程度。然而,随着时间的推移,市场环境可能发生波动,新产业的兴起或旧产业的衰退可能导致土地需求发生变化。尤其是在城市扩张的背景下,土地资源的稀缺性可能导致土地错配逐渐升高,工业园区需要重新评估和调整规划以适应新的市场需求。

图2 工业园区高质量发展对资源错配的长期累积效应图

(四)异质性分析

本文根据工业园区发展时期、等级和地理位置的不同进行异质性检验,估计结果如表6所示。

表6 异质性估计结果

在表6的Panel A中,模型(1)至(3)和模型(4)至(6)分别为2002年之前和2002年之后工业园区高质量发展对资本、劳动力和土地错配的影响。结果显示,在2002年之前,工业园区发展水平的提高并未对资源错配产生显著影响;但在2002年之后,工业园区发展水平的提高显著降低了地区的资本、劳动力和土地错配程度。在Panel B中,模型(1)至(3)和模型(4)至(6)分别为国家级和省级工业园区发展对地区资本、劳动力和土地错配的影响。结果显示,国家级工业园区发展对地区资本和劳动力错配的影响较大,而省级工业园区发展对土地错配的影响较大。造成这种差异的原因可能是由于国家级工业园区凭借自身的行政优势占据了更多的经济资源和优惠政策,国家级工业园区发展水平的提高,不仅吸引了更多的相关产业和资本在工业园区内集聚,促进了产业协同和协作,降低了资本错配程度,还会为当地的劳动者提供更多的职业培训和教育机会,提高劳动力的技能水平,减少劳动力错配。而省级工业园区通常受地方政府直接管理,为了刺激经济发展,地方政府通常会采用低价出让园区土地等方式吸引投资,这可能导致省级工业园区中更易出现空间开发无序和土地集约利用水平较低的情况。然而,随着省级工业园区高质量发展水平的提高,该地区的土地利用效率也随之提高,进一步降低了土地资源错配程度。在Panel C中,模型(1)至(3)和模型(4)至(6)分别为中国东部地区和中西部地区工业园区高质量发展对资本、劳动力和土地错配的影响。结果显示,相较于中西部地区,东部地区的工业园区高质量发展对资源错配的影响更大。综上,工业园区高质量发展对地区资源错配的影响具有明显的异质性,假设2得证。

(五)空间效应分析

表7报告了工业园区高质量发展对资源错配空间效应检验的估计结果。

表7 工业园区高质量发展对资源错配的空间效应检验

其中,模型(1)至(3)为空间滞后模型的估计结果。结果表明,在控制了周围地区对本地区错配“溢进来”的影响后,工业园区发展水平对资本、劳动力和土地错配的影响系数均在1%的水平上显著为负,表明工业园区发展水平的提高降低了本地区的资源错配程度,与基准回归的估计结果一致。模型(4)至(6)则是将本地区资源错配向周边地区的“溢出量”作为被解释变量,观测工业园区高质量发展对资源错配溢出的影响。结果显示,工业园区高质量发展水平及其滞后项对资本、劳动力、土地错配溢出量的影响均显著为负,表明本地区的工业园区高质量发展会产生空间溢出效应,降低邻近地区的资源错配,假设3得证。

五、结论与启示

充分释放资本、劳动力、土地等资源的潜在价值,畅通要素流通渠道,不仅是生产要素市场化改革的主要目标,同时也是高质量发展的内在要求。本文基于1993—2020年中国287个工业园区的非平衡面板数据,在构建工业园区高质量发展指数的基础上,运用双向固定效应模型、长差分模型、共同相关效应组均值模型、分布滞后模型,以及空间滞后模型,实证检验了工业园区高质量发展对地区资源配置的影响。主要结论如下:一是工业园区高质量发展水平的提高显著的降低了地区土地、资本、劳动力的错配程度,且存在一定的惯性。本文进一步引入长差分模型控制了时变固定效应的影响,引入共同相关效应组均值模型控制了截面相关性的影响后,其结果均保持稳健。二是从长期累积效应来看,工业园区高质量发展会导致地区资本错配出现持续性的降低,劳动力错配会呈现先增后减的趋势,而土地错配则是先减后增的趋势。三是工业园区高质量发展水平对地区资源错配的影响会因发展时期、园区等级和地理位置的不同而产生异质性影响。四是从空间效应来看,工业园区高质量发展在降低本地区资源错配的同时,还会产生空间溢出效应,减少了邻近地区的资源错配程度。

本文的研究结论具有以下政策启示。第一,招商引资方面,地方政府在以工业园区为载体进行招商引资时,应立足于地区比较优势,推动各类投资从数量增长向质量提升转换,避免工业园区内集聚大量的低质、低效的企业,应切实降低生产和经营成本,加快要素积累,使园区成为统筹各类资源的重要载体。第二,产业培育方面,工业园区应依据自身禀赋优势,合理规划产业布局,打造以产业链为核心的产业集群,实现产业发展从成本优势向产业链优势转换,产业结构从低附加值领域向高附加值领域转型。第三,管理模式方面,可以推动政府和社会资本合作共建工业园区,激发市场主体的创新活力,推动园区经济全面振兴。第四,园区整顿方面,可以通过兼并重组、收储回购、改造提升等方式加快清理和整顿缺乏内生经济增长动力的工业园区,完善工业园区的退出机制,推动工业园区集约化、市场化发展,加快要素自主有序流动。第五,区域合作方面,各地方政府在推动本地经济发展的同时,应摒弃封闭化、孤立化的发展模式,秉持合作共赢的可持续发展战略,通过共建工业园区、搭建科技合作平台等方式开展跨区域全方位、多层次的紧密合作,实现区域间产业分工协同、技术创新协同、资源配置协同、政策制定协同,充分释放工业园区对高质量发展的空间贡献能力。