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摘要：产业协同集聚是现实世界中经济活动的重要空间组织现象，对产业协同集聚问题的研究有助于进一步丰富空间经济学理论并指导区域与城市发展实践。文章按照文献的发展脉络与逻辑关系，首次回顾并总结了目前国内外对产业协同集聚问题的研究成果及最新进展，包括产业协同集聚的理论基础、产业协同集聚机制与效应研究、产业协同集聚水平的测度方法三个方面；此外，还分析了产业协同集聚的未来研究重点和趋势。
关键词：产业协同集聚；空间外部性；机制与效应；产业协同集聚水平测度
中图分类号：F26文献标志码：A文章编号：1001-862X（2017）03-0047-007
产业集聚不仅是单一产业在空间上的不断集中，更伴随着相关产业的协同集聚。[1]-[11]Ellison & Glaeser（1997）[1]最早对差异化产业之间的空间集聚现象进行了关注，并提出产业协同集聚（Industrial Co-agglomeration）的概念（也有译者称为产业共同集聚），即不仅单一产业在空间上存在集聚现象，不同产业也倾向于在空间上彼此邻近。产业协同集聚中的差异化产业之间通常具有某些关联关系，例如投入产出关联（垂直关联）、技术关联（水平关联）等，通过集聚产生金钱外部性、技术外部性等空间外部性，以及协同集聚效应。与产业集聚（1）相比，产业协同集聚更强调不同产业之间的空间邻近以及相互之间的内在关联。
作为现实世界中经济活动的重要空间组织现象，学界对产业协同集聚问题进行了大量研究。[12]-[16]近二十年来，取得了较为丰富的成果，但尚未有文献系统梳理和总结产业协同集聚相关问题的研究进展，特别是产业协同集聚的理论基础、机制与效应以及产业协同集聚水平测度方法等。因此，本文按照文献的发展脉络与逻辑关系，从上述三个主要方面出发，首次回顾并归纳分析了目前国内外对产业协同集聚问题的研究成果及最新进展。
一、产业协同集聚的理论基础：集聚与空间外部性
（一）集聚与空间外部性的基本表述
自Marshall（1920）[17]起，空间外部性就被认为是经济集聚的关键因素。空间经济学中新经济地理理论和城市经济理论从区域和城市尺度分别对集聚机制进行了详尽的阐述，二者的讨论均以马歇尔关于外部性的思想作为研究的起点。马歇尔外部性思想包括三个方面：（1）产业的投入产出关联；（2）劳动力的可获得性；（3）基于知识交换和“面对面”交流而产生的新思想（知识溢出），三者共同形成了所谓的规模外部经济。Scitovsky（1954）[18]进一步将其概括为金钱外部性和技术外部性。
集聚与空间外部性的研究主要以制造业和生产性服务业为研究对象。Krugman（1991）[19]发现美国大量制造业的生产集聚度都很大，并不囿于人们传统观念中固有的高科技产业。Rosenthal & Strange（2001）[20]利用美国制造业的数据研究发现，投入产出关联、劳动力的可获得性、知识溢出均对制造业集聚有显著的促进，但在不同空间尺度（编码区、郡县和州）作用大小存异。Duranton & Overman（2005）[3]考虑空间连续性下的产业区位，在K-density指数的基础上以英国制造业的样本进行了实证检验，发现大部分的产业集聚倾向于发生在小于50km的空间范围里。中国的制造业产业集聚现象同样得到了大量关注[21]-[24]，他们聚焦于制造业集聚的时空演化、成因和空间经济绩效，还就如何缩小地区差距提出了诸多建议。
随着生产性服务业在经济中的重要性不断提升，生产性服务业集聚问题也成为研究热点。Keeble et al.（1991）[25]考察发现了生产性服务业的集聚发展特征。Kolko（2007）[26]试图揭示生产性服务业与制造业不同的产业区位选择模式，通过多个服务业协同集聚的角度分析，认为这种协同集聚的动力源于知识外溢和直接贸易关系。Keeble & Nachum（2002）[27]认为生产性服务业集聚源于知识溢出和学习效应，频繁的知识交流和互相学习基于正式和非正式的网络传导是形成生产性服务业集聚的关键。Richard & Christel（2002）[28]以法国巴黎为例，研究了服务业细分行业的空间区位选择模式，发现每个细分行业的空间区位选择模式各异，但都是产业集聚和扩散的综合结果。
由于空间尺度的差异，新经济地理理论与城市经济理论对于空间外部性的侧重也有所不同。具体而言，新经济地理理论在区域尺度上关于集聚形成机制的解释更加倚重金钱外部性。他们虽然也认同非市场行为的關联效应（知识溢出）导致的技术外部性在集聚机制中的重要作用，但出于种种考虑（主要是技术上的），技术外部性在区域尺度上的集聚机制研究仅代表了未来需要发展的方向。城市经济学理论则更加侧重技术外部性在城市集聚中的重要作用。Duranton & Puga（2004）[29]将城市尺度的空间外部性进一步归纳为共享、匹配和学习。城市经济学者认为，城市中充满了技术外部性[30]，这是由于人和企业作为“信息接收者”或“信息传送者”具有交流互动的需求。
需要指出，集聚经济并不总是带来这些好处，过度集聚同样会产生负面的效果形成集聚不经济，规模不经济下的拥挤效应形成了分散力，使产业要素在空间上分布趋于离散化，这造成了产业集聚发展的挑战。Ke（2010）[31]和陈建军等（2016）[11]以中国地级市数据为样本的实证考察发现中国城市存在明显的拥挤效应。
（二）异质关联视角的空间外部性再整合
产业关联在集聚中的作用非常关键，上下游产业的垂直关联（包括前后向关联）在市场机制主导下加强生产的空间集中，形成金钱外部性，并与集聚之间构成循环累积因果关系。同时，产业之间的关联性是普遍存在的，处于相同或相近的产业链条上的产业，具有前向、后向和水平的联系。[10]水平关联是指临近产业链条上的产业之间无形的交往和联系，例如管理技巧和经验的分享、劳动力或人力资本之间的交流以及知识技能的共享，也可产生集聚[32]，形成非市场作用下的技术外部性。 然而，学术界虽然从马歇尔空间外部性出发均认识到了异质关联的存在性，但分类角度不尽相同。目前，形成了市场作用角度和产业关联角度两个主流观点（表1）。市场作用角度，将异质关联分为经济关联和知识关联，经济关联在市场机制下发挥作用，与空间外部性中的金钱外部性对应；知识关联在非市场机制下发挥作用，与空间外部性中的技术外部性对应。产业关联角度，按照上下游产业间的有形交往与相同或相近产业间的无形交往分为垂直关联和水平关联，同样分别对应空间外部性中的金钱外部性和技术外部性。显然，两种分类只是切入角度有异但无实质区别。
二、产业协同集聚机制与效应研究
（一）产业协同集聚机制研究
产业的协同集聚现象是普遍存在的，没有一个城市是完全专业化（只有单一产业）或者完全多样化（拥有所有产业）的，而是介于二者的中间情形，几乎所有城市的产业集聚都呈现出中性结构特点。[14]然而，现象上观察到的制造业与生产性服务业协同集聚事实上只是呈现在眼前的结果，而如何形成产业间协同集聚的内在微观机制仍然是个“黑箱”。为寻求现实中多产业协同集聚的来源，诸多学者进行了微观形成机制方面的研究。
产业间协同集聚形成机制研究同样围绕马歇尔空间外部性的思想展开。Ellison et al.（2010）[6]奠定了该领域的研究基础，在构建产业协同集聚指数（E-G指数）基础上，利用美国的数据对产业协同集聚的微观形成机制进行了深入而详细的探讨，研究表明不同产业间的协同集聚同样源于马歇尔所强调的三个关键因素，即中间投入品与最终产品供应商之间的联系、共享劳动力市场、增加信息交换和创新机会，从结果来看三种因素的作用基本相同，并且影响产业协同集聚的形成机制中马歇尔因素作用均远大于自然优势形成的地理“第一性”。Stephen & Erik（2016）[33]研究了城市内部的产业协同集聚影响因素，进一步印证了Ellison et al.（2010）[6]的观点，区别仅在于各因素的系数相对大小不同，而这可能是由于在较小空间尺度考察下的结果。Gallagher（2013）[34]在研究产业协同集聚的形成机制时将运输成本细分为物理和信息运输成本，分析了异质运输成本下的马歇尔因素是产业协同集聚的形成来源。Gabe & Abel（2013）[35]侧重于考察马歇尔第三因素的关键作用，发现具备相似知识的职业劳动力倾向于协同集聚，并且这种协同集聚导致的知识分享的重要性在都市尺度要大于州级尺度；行业层面的拓展分析表明，工程和技术、艺术与人文、制造和生产、数学和科学、工商管理、信息通讯等制造业和生产性服务业行业由于知识分享，在都市尺度更加倾向于协同集聚。个案研究方面做出贡献的是Mukim（2015）[36]和Rusche et al.（2011）[37]，分别以印度正式和非正式制造业、德国家具内部产业间为样本进行了产业协同集聚形成机制方面的补充研究。
（二）产业协同集聚效应研究
总结现有研究成果来看，部分学者的产业协同集聚效应研究依然局限于“产业”到“产业”的集聚互动影响。例如，陆剑宝（2013）[38]进行了基于制造业集聚的生产性服务业协同效应研究，主要关注和测度了制造业集聚对生产性服务业集聚的影响，发现无论在省级还是市级层面，制造业集聚显著影响生产性服务业集聚，制造业集聚是导致生产性服务业集聚的主要因素，即存在制造业对生产性服务业的集聚带动效应。盛丰（2014）[39]分析了生产性服务业空间聚集对制造业升级的影响及其空间外溢效应，发现生产性服务业集聚对制造业升级具有明显的提升作用，这种作用不仅体现在对本地区制造业升级的影响，而且通过空间外溢效应对周边区域制造业升级有明显的促进。
产业协同集聚在空间上的经济效应研究是关系城市与区域经济发展、竞争力提升的重要议题。高峰和刘志彪（2008）[5]对长三角地区产业协同集聚问题的分析表明产业协同集聚可以促进产业升级，通过相关产业和支援性产业的集聚，以及产业间的外部经济而与集聚产业之间产生的协同效应，不断强化产业集群的“集体效率”和“外部经济”，提升产业集群内在的“知识含量”和竞争水平。陈晓峰和陈昭锋（2014）[9]研究了东部沿海地区十省市生产性服务业与制造业协同集聚的演进关系及其效应，发现两者协同集聚对区域经济增长、专业化水平及产业优化升级有促进作用，但其产业协同集聚水平的度量方法有待商榷。胡艳和朱文霞（2015）[16]发现生产性服务业与制造业的协同集聚效应明显，对于城市经济增长有促进作用；但生产性服务业与其他服务业的协同集聚效应在现阶段城市经济增长的作用未能显现。
不难发现，目前关于产业协同集聚效应的研究仍停留在不同产业间集聚互动影响的方面，而对于产业协同集聚在空间上的经济绩效方面大多尚处于现象观察和定性分析阶段，仅有的研究也只考察了产业协同集聚对于区域（城市）经济增长的作用，并没有解释产业集聚互动所导致的城市（空间）的诸如工资收入和生产效率增进效应，及其空间溢出效应等关键议题。
（三）产业协同集聚与空间结构互动
产业集聚发展与空间结构演化之间是互相影响、相辅相成的。一方面，产业集聚发展需要空间载体，产业要素的集聚会改变空间结构形态；另一方面，决定这种空间集聚的基本因素包括运输成本、规模经济和空间外部性，而这三者都与距离相关，故空间结构的不断优化会降低运输成本和便于经济主体“面对面”接触，缩短时空距离、加速要素在空间范围内的自由流动，反过来又促进产业的集聚。
产业协同集聚与空间结构互动方面，陈国亮（2010）[40]、陈菁菁（2011）[41]研究发现不同产业（包括制造业与生产性服务业以及细分行业层面）在空间上存在“互补”和“挤出”，无论是城市尺度还是城市群尺度。陈国亮（2010）[40]认为生产性服务業与制造业集聚之间的双重集聚在时间序列上来看是动态推进的过程，二者作用强度的相对大小决定了体现出来的到底是“互补”还是“挤出”。此外，运输成本和“面对面”接触是主导制造业与生产性服务业空间上协同集聚的关键：制造业运输成本的降低可以推动制造业靠近生产性服务业发达的地区以实现“互补性”的空间协同集聚；而生产性服务业方面，运输成本的降低（“面对面”交流的可得性提高）可以推动生产性服务业向城市中心的集聚来形成“挤出性”的空间协同集聚。[41] 产业协同集聚具有产业和空间二重属性，产业区位选择可以影响城市（群）空间格局，而城市（群）空间格局的优化又进一步促进产业协同集聚，形成循环累积因果的产城互动发展模式。[11]然而，现有产业协同集聚与空间结构互动研究虽然加入了空间思维，但依然囿于产业间的互动对彼此造成的“互补性”和“挤出性”及其形成的空间形态，对产业协同集聚与空间结构互动机制的阐述也仅限于定性的或者经验的讨论，并没有将产业协同集聚与空间结构互动问题纳入统一的空间经济学分析框架进行系统解释。
三、产业协同集聚水平的测度方法
关于产业协同集聚水平量化测度指标的选取和构建，不少学者根据具体研究对象的不同需要进行了诸多尝试。例如，国外方面，Ellison & Glaeser（1997）[1]和Ellison et al.（2010）[6]构建的E-G指数、Duranton & Overman（2005、2008）[3][4]构建的D-O指数、Stephen & Erik（2016）[33]构建的Colocalization指数等；国内方面，陈国亮和陈建军（2012）[42]、陈建军等（2016）[11]构建的？酌指数和？专指数等。
（一）E-G指数
最早提出并构造产业协同集聚水平测度指标的是Ellison & Glaeser（1997）[1]，其计算方法为：
其中，G表示产业i的空间基尼系数，X表示地区r的就业人口占全国就业人口的比重，HHI为赫芬达尔指数。E-G指数包含了产业、企业两个维度，因此，能够避免计算出来的产业协同聚集水平即使在同一空间的不同产业（行业）之间进行对比也存在偏差的缺陷。[23]
同时，Ellison & Glaeser（1997）[1]和Ellison et al.（2010）[6]还构建了产业层面的E-G指数，用以测度产业协同集聚水平。根据该E-G指数，衡量产业i和j协同集聚度的计算公式为：
E-G指数的应用非常广泛。Rosenthal & Strange（2001）[20]、Barrios & Strobl（2004）[43]利用E-G指数分别以美国、欧盟成员国的制造业样本数据考察了产业集聚状况。罗勇和曹丽莉（2005）[22]、路江涌和陶志刚（2006）[23]等利用E-G指数考察了中国制造业集聚状况。然而，目前并没有文献利用E-G指数进行制造业与生产性服务业、生产性服务业细分行业之间协同集聚方面的测度和研究。
（二）D-O指数
Duranton & Overman（2005、2008）[3][4]基于非参数密度估计模型分析构造了D-O指数来衡量产业协同集聚水平，一般性的表达式为：
D-O指数需要利用较为精确的厂商空间位置数据，并假设厂商的空间分布具有连续性突破了区域边际限制[23]；同时，该指数的计算可以设置任意形式回归函数，具有评价偏离随机性的显著性统计特征，可以规避与规模和边界相关的问题。虽然D-O指数较为精确，但在我国的实践性并不强，尚未有文献利用D-O指数进行基于中国实践的产业协同集聚方面的研究。
（三）Colocalization指数
Colocalization指数（简称Coloc指数）是由Stephen & Erik（2016）[33]在借鉴瓦薩斯坦度量（Wasserstein metric）的思想基础上所构建的用以测度产业协同集聚水平的指数。Coloc指数的大小由Wasserstein距离决定。具体而言，指数的数值代表了产业J位移到产业K空间相似性的统计显著性大小。
利用上式，就可以定义Wasserstein距离为：
Coloc指数贡献在于一方面克服了E-G指数只能衡量行政空间单元的产业协同集聚而导致的遗漏相邻地区厂商信息的缺点，另一方面克服了D-O指数由于依赖厂商的成对距离而导致移除特定地区的信息后厂商与就业中心信息不一致的缺点。另外，由于Coloc指数解决了可塑性面积单元问题，适用于对城市内部产业协同集聚的分析。
Stephen & Erik（2016）[33]利用Coloc指数实证检验了产业在城市内部协同集聚的微观形成机制，与E-G指数、D-O指数相比，各因素（自然优势、投入产出关联、消费者外部性以及知识溢出）对城市内部产业协同集聚的显著正效应，差别在于相关系数大小不同。Coloc指数对数据的要求更高，囿于中国数据限制其现实可操作性同样较低。
（四）？酌指数和？专指数
国内方面，一些学者结合中国实践，开始尝试构建具备实际可操作性的产业协同集聚水平测度指标。陈国亮和陈建军（2012）[42]认为E-G指数只能从产业层面反应国家层面的产业协同集聚水平，不能反映地区（城市）层面的产业协同集聚水平。因此，构建了？酌指数：
其中， k为地区（城市）；η为单个产业（i或j）的集聚水平，以区位商衡量。那么，？酌指数的数值越大，表示产业协同集聚水平越高；反之，越低。
陈建军等（2016）[11]借鉴Ellison & Glaeser（1997）[1]和Ellison et al.（2010）[6]的思想，构建了新的适用于考察城市层面的产业协同集聚？专指数：
陈建军等（2016）[11]通过比较E-G指数与之构建的？酌指数，在样本范围内二者的相关系数高达0.9409。（3）他们认为，？专指数相对于以上产业协同集聚指数的好处在于，不仅能够反映“协同质量”，还能够反映“协同高度”，因为高度集聚的城市产业通常是优势主导产业，能够带动相关产业的协同发展。因此，考虑“协同高度”能够全面反映产业协同集聚水平。
四、研究评述
产业协同集聚是不同产业间在特定空间上的集聚，具有“产业-空间”二重属性。自Ellison & Glaeser（1997）[1]以来，已有大量国内外文献开始对这一典型的空间经济现象进行研究，已经处于“现象→机制”分析阶段。 空间经济学中的新经济地理理论和城市经济理论分别从区域尺度和城市尺度系统阐述了产业集聚和扩散的机制，在主导机制上新经济地理理论较依赖于垂直关联（前后向关联）的作用，而城市经济理论更为侧重水平关联（“面对面”接触下的知识溢出）的作用，通过异质关联的传导形成了金钱外部性和技术外部性，并且二者构成的空间外部性与集聚之间又形成循环累积因果关系、互相强化。当然，这一过程也并不会无限制地持续下去，集聚经济并不总是带来这些好处，过度集聚同样会产生负面的效果形成集聚不经济，规模不经济下的拥挤效应形成了分散力，使产业要素在空间上分布趋于离散化。另外，学术界虽然从马歇尔的空间外部性理论出发均认识到了异质关联的存在性，但是角度不同产生了不同分类，本文对其进行了重新整合。
诸多学者围绕空间外部性的思想展开产业协同集聚微观形成机制的研究，验证了Marshall（1920）[17]所强调的三个关键因素，即中间投入品与最终产品供应商之间的联系、共享劳动力市场、增加信息交换和创新机会对于制造业与生产性服务业之间的协同集聚、制造业和生产性服务业内部细分行业之间协同集聚的促进作用。然而，产业协同集聚内在微观形成机制仅是机制研究的一个方面，产业协同集聚与空间的互动机制作为机制研究的另一重要方面，目前的成果却非常单薄。效应研究，依然局限于“产业”到“产业”的集聚互动影响，对产业协同集聚在空间上的经济绩效大多尚处于现象观察和定性分析阶段，并没有解释产业集聚互动所导致的城市（空间）的经济绩效，例如工资收入和生产效率增进效应，及其空间溢出效应等，亦即现有关于产业协同集聚问题的研究并没有形成“现象→机制→效应”这一完整分析脉络，有待进一步完善。因此，产业协同集聚经济绩效及其空间效应研究也构成了未来研究重点，对于指导城市和区域发展具有重要现实意义。
最后，本文还全面总结了国内外现有产业协同集聚水平测度的不同方法，并客观比较了不同方法的适用性。
注释：
（1）产业集聚（Industrial Agglomeration）同样是指产业在特定空间聚集的一种地缘经济现象，既包括受自然资源禀赋的吸引而集中（第一属性），亦包括在集聚空间的自我强化过程（第二属性）。
（2）详细介绍可参考Wasserstein L.Markov processes over denumerable products of spaces describing large systems of automata.Problems of Information Transmission 5，1969：47-52。
（3）陈建军等（2016）利用E-G指数和？专指数，对2003—2011年中国240个地级及以上城市生产性服务业与制造业产业协同集聚水平进行了测算，通过进行相关关系检验发现二者的相关系数均值为0.9409。
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（责任编辑 吴晓妹）
关键词：产业协同集聚；空间外部性；机制与效应；产业协同集聚水平测度
中图分类号：F26文献标志码：A文章编号：1001-862X（2017）03-0047-007
产业集聚不仅是单一产业在空间上的不断集中，更伴随着相关产业的协同集聚。[1]-[11]Ellison & Glaeser（1997）[1]最早对差异化产业之间的空间集聚现象进行了关注，并提出产业协同集聚（Industrial Co-agglomeration）的概念（也有译者称为产业共同集聚），即不仅单一产业在空间上存在集聚现象，不同产业也倾向于在空间上彼此邻近。产业协同集聚中的差异化产业之间通常具有某些关联关系，例如投入产出关联（垂直关联）、技术关联（水平关联）等，通过集聚产生金钱外部性、技术外部性等空间外部性，以及协同集聚效应。与产业集聚（1）相比，产业协同集聚更强调不同产业之间的空间邻近以及相互之间的内在关联。
作为现实世界中经济活动的重要空间组织现象，学界对产业协同集聚问题进行了大量研究。[12]-[16]近二十年来，取得了较为丰富的成果，但尚未有文献系统梳理和总结产业协同集聚相关问题的研究进展，特别是产业协同集聚的理论基础、机制与效应以及产业协同集聚水平测度方法等。因此，本文按照文献的发展脉络与逻辑关系，从上述三个主要方面出发，首次回顾并归纳分析了目前国内外对产业协同集聚问题的研究成果及最新进展。
一、产业协同集聚的理论基础：集聚与空间外部性
（一）集聚与空间外部性的基本表述
自Marshall（1920）[17]起，空间外部性就被认为是经济集聚的关键因素。空间经济学中新经济地理理论和城市经济理论从区域和城市尺度分别对集聚机制进行了详尽的阐述，二者的讨论均以马歇尔关于外部性的思想作为研究的起点。马歇尔外部性思想包括三个方面：（1）产业的投入产出关联；（2）劳动力的可获得性；（3）基于知识交换和“面对面”交流而产生的新思想（知识溢出），三者共同形成了所谓的规模外部经济。Scitovsky（1954）[18]进一步将其概括为金钱外部性和技术外部性。
集聚与空间外部性的研究主要以制造业和生产性服务业为研究对象。Krugman（1991）[19]发现美国大量制造业的生产集聚度都很大，并不囿于人们传统观念中固有的高科技产业。Rosenthal & Strange（2001）[20]利用美国制造业的数据研究发现，投入产出关联、劳动力的可获得性、知识溢出均对制造业集聚有显著的促进，但在不同空间尺度（编码区、郡县和州）作用大小存异。Duranton & Overman（2005）[3]考虑空间连续性下的产业区位，在K-density指数的基础上以英国制造业的样本进行了实证检验，发现大部分的产业集聚倾向于发生在小于50km的空间范围里。中国的制造业产业集聚现象同样得到了大量关注[21]-[24]，他们聚焦于制造业集聚的时空演化、成因和空间经济绩效，还就如何缩小地区差距提出了诸多建议。
随着生产性服务业在经济中的重要性不断提升，生产性服务业集聚问题也成为研究热点。Keeble et al.（1991）[25]考察发现了生产性服务业的集聚发展特征。Kolko（2007）[26]试图揭示生产性服务业与制造业不同的产业区位选择模式，通过多个服务业协同集聚的角度分析，认为这种协同集聚的动力源于知识外溢和直接贸易关系。Keeble & Nachum（2002）[27]认为生产性服务业集聚源于知识溢出和学习效应，频繁的知识交流和互相学习基于正式和非正式的网络传导是形成生产性服务业集聚的关键。Richard & Christel（2002）[28]以法国巴黎为例，研究了服务业细分行业的空间区位选择模式，发现每个细分行业的空间区位选择模式各异，但都是产业集聚和扩散的综合结果。
由于空间尺度的差异，新经济地理理论与城市经济理论对于空间外部性的侧重也有所不同。具体而言，新经济地理理论在区域尺度上关于集聚形成机制的解释更加倚重金钱外部性。他们虽然也认同非市场行为的關联效应（知识溢出）导致的技术外部性在集聚机制中的重要作用，但出于种种考虑（主要是技术上的），技术外部性在区域尺度上的集聚机制研究仅代表了未来需要发展的方向。城市经济学理论则更加侧重技术外部性在城市集聚中的重要作用。Duranton & Puga（2004）[29]将城市尺度的空间外部性进一步归纳为共享、匹配和学习。城市经济学者认为，城市中充满了技术外部性[30]，这是由于人和企业作为“信息接收者”或“信息传送者”具有交流互动的需求。
需要指出，集聚经济并不总是带来这些好处，过度集聚同样会产生负面的效果形成集聚不经济，规模不经济下的拥挤效应形成了分散力，使产业要素在空间上分布趋于离散化，这造成了产业集聚发展的挑战。Ke（2010）[31]和陈建军等（2016）[11]以中国地级市数据为样本的实证考察发现中国城市存在明显的拥挤效应。
（二）异质关联视角的空间外部性再整合
产业关联在集聚中的作用非常关键，上下游产业的垂直关联（包括前后向关联）在市场机制主导下加强生产的空间集中，形成金钱外部性，并与集聚之间构成循环累积因果关系。同时，产业之间的关联性是普遍存在的，处于相同或相近的产业链条上的产业，具有前向、后向和水平的联系。[10]水平关联是指临近产业链条上的产业之间无形的交往和联系，例如管理技巧和经验的分享、劳动力或人力资本之间的交流以及知识技能的共享，也可产生集聚[32]，形成非市场作用下的技术外部性。 然而，学术界虽然从马歇尔空间外部性出发均认识到了异质关联的存在性，但分类角度不尽相同。目前，形成了市场作用角度和产业关联角度两个主流观点（表1）。市场作用角度，将异质关联分为经济关联和知识关联，经济关联在市场机制下发挥作用，与空间外部性中的金钱外部性对应；知识关联在非市场机制下发挥作用，与空间外部性中的技术外部性对应。产业关联角度，按照上下游产业间的有形交往与相同或相近产业间的无形交往分为垂直关联和水平关联，同样分别对应空间外部性中的金钱外部性和技术外部性。显然，两种分类只是切入角度有异但无实质区别。
二、产业协同集聚机制与效应研究
（一）产业协同集聚机制研究
产业的协同集聚现象是普遍存在的，没有一个城市是完全专业化（只有单一产业）或者完全多样化（拥有所有产业）的，而是介于二者的中间情形，几乎所有城市的产业集聚都呈现出中性结构特点。[14]然而，现象上观察到的制造业与生产性服务业协同集聚事实上只是呈现在眼前的结果，而如何形成产业间协同集聚的内在微观机制仍然是个“黑箱”。为寻求现实中多产业协同集聚的来源，诸多学者进行了微观形成机制方面的研究。
产业间协同集聚形成机制研究同样围绕马歇尔空间外部性的思想展开。Ellison et al.（2010）[6]奠定了该领域的研究基础，在构建产业协同集聚指数（E-G指数）基础上，利用美国的数据对产业协同集聚的微观形成机制进行了深入而详细的探讨，研究表明不同产业间的协同集聚同样源于马歇尔所强调的三个关键因素，即中间投入品与最终产品供应商之间的联系、共享劳动力市场、增加信息交换和创新机会，从结果来看三种因素的作用基本相同，并且影响产业协同集聚的形成机制中马歇尔因素作用均远大于自然优势形成的地理“第一性”。Stephen & Erik（2016）[33]研究了城市内部的产业协同集聚影响因素，进一步印证了Ellison et al.（2010）[6]的观点，区别仅在于各因素的系数相对大小不同，而这可能是由于在较小空间尺度考察下的结果。Gallagher（2013）[34]在研究产业协同集聚的形成机制时将运输成本细分为物理和信息运输成本，分析了异质运输成本下的马歇尔因素是产业协同集聚的形成来源。Gabe & Abel（2013）[35]侧重于考察马歇尔第三因素的关键作用，发现具备相似知识的职业劳动力倾向于协同集聚，并且这种协同集聚导致的知识分享的重要性在都市尺度要大于州级尺度；行业层面的拓展分析表明，工程和技术、艺术与人文、制造和生产、数学和科学、工商管理、信息通讯等制造业和生产性服务业行业由于知识分享，在都市尺度更加倾向于协同集聚。个案研究方面做出贡献的是Mukim（2015）[36]和Rusche et al.（2011）[37]，分别以印度正式和非正式制造业、德国家具内部产业间为样本进行了产业协同集聚形成机制方面的补充研究。
（二）产业协同集聚效应研究
总结现有研究成果来看，部分学者的产业协同集聚效应研究依然局限于“产业”到“产业”的集聚互动影响。例如，陆剑宝（2013）[38]进行了基于制造业集聚的生产性服务业协同效应研究，主要关注和测度了制造业集聚对生产性服务业集聚的影响，发现无论在省级还是市级层面，制造业集聚显著影响生产性服务业集聚，制造业集聚是导致生产性服务业集聚的主要因素，即存在制造业对生产性服务业的集聚带动效应。盛丰（2014）[39]分析了生产性服务业空间聚集对制造业升级的影响及其空间外溢效应，发现生产性服务业集聚对制造业升级具有明显的提升作用，这种作用不仅体现在对本地区制造业升级的影响，而且通过空间外溢效应对周边区域制造业升级有明显的促进。
产业协同集聚在空间上的经济效应研究是关系城市与区域经济发展、竞争力提升的重要议题。高峰和刘志彪（2008）[5]对长三角地区产业协同集聚问题的分析表明产业协同集聚可以促进产业升级，通过相关产业和支援性产业的集聚，以及产业间的外部经济而与集聚产业之间产生的协同效应，不断强化产业集群的“集体效率”和“外部经济”，提升产业集群内在的“知识含量”和竞争水平。陈晓峰和陈昭锋（2014）[9]研究了东部沿海地区十省市生产性服务业与制造业协同集聚的演进关系及其效应，发现两者协同集聚对区域经济增长、专业化水平及产业优化升级有促进作用，但其产业协同集聚水平的度量方法有待商榷。胡艳和朱文霞（2015）[16]发现生产性服务业与制造业的协同集聚效应明显，对于城市经济增长有促进作用；但生产性服务业与其他服务业的协同集聚效应在现阶段城市经济增长的作用未能显现。
不难发现，目前关于产业协同集聚效应的研究仍停留在不同产业间集聚互动影响的方面，而对于产业协同集聚在空间上的经济绩效方面大多尚处于现象观察和定性分析阶段，仅有的研究也只考察了产业协同集聚对于区域（城市）经济增长的作用，并没有解释产业集聚互动所导致的城市（空间）的诸如工资收入和生产效率增进效应，及其空间溢出效应等关键议题。
（三）产业协同集聚与空间结构互动
产业集聚发展与空间结构演化之间是互相影响、相辅相成的。一方面，产业集聚发展需要空间载体，产业要素的集聚会改变空间结构形态；另一方面，决定这种空间集聚的基本因素包括运输成本、规模经济和空间外部性，而这三者都与距离相关，故空间结构的不断优化会降低运输成本和便于经济主体“面对面”接触，缩短时空距离、加速要素在空间范围内的自由流动，反过来又促进产业的集聚。
产业协同集聚与空间结构互动方面，陈国亮（2010）[40]、陈菁菁（2011）[41]研究发现不同产业（包括制造业与生产性服务业以及细分行业层面）在空间上存在“互补”和“挤出”，无论是城市尺度还是城市群尺度。陈国亮（2010）[40]认为生产性服务業与制造业集聚之间的双重集聚在时间序列上来看是动态推进的过程，二者作用强度的相对大小决定了体现出来的到底是“互补”还是“挤出”。此外，运输成本和“面对面”接触是主导制造业与生产性服务业空间上协同集聚的关键：制造业运输成本的降低可以推动制造业靠近生产性服务业发达的地区以实现“互补性”的空间协同集聚；而生产性服务业方面，运输成本的降低（“面对面”交流的可得性提高）可以推动生产性服务业向城市中心的集聚来形成“挤出性”的空间协同集聚。[41] 产业协同集聚具有产业和空间二重属性，产业区位选择可以影响城市（群）空间格局，而城市（群）空间格局的优化又进一步促进产业协同集聚，形成循环累积因果的产城互动发展模式。[11]然而，现有产业协同集聚与空间结构互动研究虽然加入了空间思维，但依然囿于产业间的互动对彼此造成的“互补性”和“挤出性”及其形成的空间形态，对产业协同集聚与空间结构互动机制的阐述也仅限于定性的或者经验的讨论，并没有将产业协同集聚与空间结构互动问题纳入统一的空间经济学分析框架进行系统解释。
三、产业协同集聚水平的测度方法
关于产业协同集聚水平量化测度指标的选取和构建，不少学者根据具体研究对象的不同需要进行了诸多尝试。例如，国外方面，Ellison & Glaeser（1997）[1]和Ellison et al.（2010）[6]构建的E-G指数、Duranton & Overman（2005、2008）[3][4]构建的D-O指数、Stephen & Erik（2016）[33]构建的Colocalization指数等；国内方面，陈国亮和陈建军（2012）[42]、陈建军等（2016）[11]构建的？酌指数和？专指数等。
（一）E-G指数
最早提出并构造产业协同集聚水平测度指标的是Ellison & Glaeser（1997）[1]，其计算方法为：
其中，G表示产业i的空间基尼系数，X表示地区r的就业人口占全国就业人口的比重，HHI为赫芬达尔指数。E-G指数包含了产业、企业两个维度，因此，能够避免计算出来的产业协同聚集水平即使在同一空间的不同产业（行业）之间进行对比也存在偏差的缺陷。[23]
同时，Ellison & Glaeser（1997）[1]和Ellison et al.（2010）[6]还构建了产业层面的E-G指数，用以测度产业协同集聚水平。根据该E-G指数，衡量产业i和j协同集聚度的计算公式为：
E-G指数的应用非常广泛。Rosenthal & Strange（2001）[20]、Barrios & Strobl（2004）[43]利用E-G指数分别以美国、欧盟成员国的制造业样本数据考察了产业集聚状况。罗勇和曹丽莉（2005）[22]、路江涌和陶志刚（2006）[23]等利用E-G指数考察了中国制造业集聚状况。然而，目前并没有文献利用E-G指数进行制造业与生产性服务业、生产性服务业细分行业之间协同集聚方面的测度和研究。
（二）D-O指数
Duranton & Overman（2005、2008）[3][4]基于非参数密度估计模型分析构造了D-O指数来衡量产业协同集聚水平，一般性的表达式为：
D-O指数需要利用较为精确的厂商空间位置数据，并假设厂商的空间分布具有连续性突破了区域边际限制[23]；同时，该指数的计算可以设置任意形式回归函数，具有评价偏离随机性的显著性统计特征，可以规避与规模和边界相关的问题。虽然D-O指数较为精确，但在我国的实践性并不强，尚未有文献利用D-O指数进行基于中国实践的产业协同集聚方面的研究。
（三）Colocalization指数
Colocalization指数（简称Coloc指数）是由Stephen & Erik（2016）[33]在借鉴瓦薩斯坦度量（Wasserstein metric）的思想基础上所构建的用以测度产业协同集聚水平的指数。Coloc指数的大小由Wasserstein距离决定。具体而言，指数的数值代表了产业J位移到产业K空间相似性的统计显著性大小。
利用上式，就可以定义Wasserstein距离为：
Coloc指数贡献在于一方面克服了E-G指数只能衡量行政空间单元的产业协同集聚而导致的遗漏相邻地区厂商信息的缺点，另一方面克服了D-O指数由于依赖厂商的成对距离而导致移除特定地区的信息后厂商与就业中心信息不一致的缺点。另外，由于Coloc指数解决了可塑性面积单元问题，适用于对城市内部产业协同集聚的分析。
Stephen & Erik（2016）[33]利用Coloc指数实证检验了产业在城市内部协同集聚的微观形成机制，与E-G指数、D-O指数相比，各因素（自然优势、投入产出关联、消费者外部性以及知识溢出）对城市内部产业协同集聚的显著正效应，差别在于相关系数大小不同。Coloc指数对数据的要求更高，囿于中国数据限制其现实可操作性同样较低。
（四）？酌指数和？专指数
国内方面，一些学者结合中国实践，开始尝试构建具备实际可操作性的产业协同集聚水平测度指标。陈国亮和陈建军（2012）[42]认为E-G指数只能从产业层面反应国家层面的产业协同集聚水平，不能反映地区（城市）层面的产业协同集聚水平。因此，构建了？酌指数：
其中， k为地区（城市）；η为单个产业（i或j）的集聚水平，以区位商衡量。那么，？酌指数的数值越大，表示产业协同集聚水平越高；反之，越低。
陈建军等（2016）[11]借鉴Ellison & Glaeser（1997）[1]和Ellison et al.（2010）[6]的思想，构建了新的适用于考察城市层面的产业协同集聚？专指数：
陈建军等（2016）[11]通过比较E-G指数与之构建的？酌指数，在样本范围内二者的相关系数高达0.9409。（3）他们认为，？专指数相对于以上产业协同集聚指数的好处在于，不仅能够反映“协同质量”，还能够反映“协同高度”，因为高度集聚的城市产业通常是优势主导产业，能够带动相关产业的协同发展。因此，考虑“协同高度”能够全面反映产业协同集聚水平。
四、研究评述
产业协同集聚是不同产业间在特定空间上的集聚，具有“产业-空间”二重属性。自Ellison & Glaeser（1997）[1]以来，已有大量国内外文献开始对这一典型的空间经济现象进行研究，已经处于“现象→机制”分析阶段。 空间经济学中的新经济地理理论和城市经济理论分别从区域尺度和城市尺度系统阐述了产业集聚和扩散的机制，在主导机制上新经济地理理论较依赖于垂直关联（前后向关联）的作用，而城市经济理论更为侧重水平关联（“面对面”接触下的知识溢出）的作用，通过异质关联的传导形成了金钱外部性和技术外部性，并且二者构成的空间外部性与集聚之间又形成循环累积因果关系、互相强化。当然，这一过程也并不会无限制地持续下去，集聚经济并不总是带来这些好处，过度集聚同样会产生负面的效果形成集聚不经济，规模不经济下的拥挤效应形成了分散力，使产业要素在空间上分布趋于离散化。另外，学术界虽然从马歇尔的空间外部性理论出发均认识到了异质关联的存在性，但是角度不同产生了不同分类，本文对其进行了重新整合。
诸多学者围绕空间外部性的思想展开产业协同集聚微观形成机制的研究，验证了Marshall（1920）[17]所强调的三个关键因素，即中间投入品与最终产品供应商之间的联系、共享劳动力市场、增加信息交换和创新机会对于制造业与生产性服务业之间的协同集聚、制造业和生产性服务业内部细分行业之间协同集聚的促进作用。然而，产业协同集聚内在微观形成机制仅是机制研究的一个方面，产业协同集聚与空间的互动机制作为机制研究的另一重要方面，目前的成果却非常单薄。效应研究，依然局限于“产业”到“产业”的集聚互动影响，对产业协同集聚在空间上的经济绩效大多尚处于现象观察和定性分析阶段，并没有解释产业集聚互动所导致的城市（空间）的经济绩效，例如工资收入和生产效率增进效应，及其空间溢出效应等，亦即现有关于产业协同集聚问题的研究并没有形成“现象→机制→效应”这一完整分析脉络，有待进一步完善。因此，产业协同集聚经济绩效及其空间效应研究也构成了未来研究重点，对于指导城市和区域发展具有重要现实意义。
最后，本文还全面总结了国内外现有产业协同集聚水平测度的不同方法，并客观比较了不同方法的适用性。
注释：
（1）产业集聚（Industrial Agglomeration）同样是指产业在特定空间聚集的一种地缘经济现象，既包括受自然资源禀赋的吸引而集中（第一属性），亦包括在集聚空间的自我强化过程（第二属性）。
（2）详细介绍可参考Wasserstein L.Markov processes over denumerable products of spaces describing large systems of automata.Problems of Information Transmission 5，1969：47-52。
（3）陈建军等（2016）利用E-G指数和？专指数，对2003—2011年中国240个地级及以上城市生产性服务业与制造业产业协同集聚水平进行了测算，通过进行相关关系检验发现二者的相关系数均值为0.9409。
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（责任编辑 吴晓妹）