鄭明貴，賴一鳴，吳萍

（1.江西理工大學 經(jīng)濟管理學院，江西 贛州 341000；2.中國科學技術(shù)大學 管理學院，安徽 合肥 230026）

工業(yè)作為經(jīng)濟發(fā)展的根基和動力，其集聚水平對衡量區(qū)域綜合競爭力及現(xiàn)代化程度至關(guān)重要。區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展不僅體現(xiàn)在經(jīng)濟因素方面，還與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生態(tài)環(huán)境、對外開放和社會服務(wù)等方面密切相關(guān)[1]。創(chuàng)新是高質(zhì)量發(fā)展的第一動力、協(xié)調(diào)是其內(nèi)生特點、綠色是高質(zhì)量發(fā)展的普遍形態(tài)、開放是實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的必由之路，而共享是高質(zhì)量發(fā)展的根本目的[2-3]。引導工業(yè)合理集聚、促進工業(yè)轉(zhuǎn)型升級，是推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。已有文獻僅探討了工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展某一因素如經(jīng)濟增長、環(huán)境污染之間的關(guān)系，鮮有文獻探討與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的整體關(guān)系。Baldwin等[4]、Fujita & Thisse[5]、張妍云[6]研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)集聚促進了區(qū)域經(jīng)濟增長，而趙艷平等[7]研究表明工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長存在非線性的倒“U”型關(guān)系。另一方面，工業(yè)集聚產(chǎn)生的環(huán)境外部性也不容忽視，工業(yè)集聚直接造成了環(huán)境污染，引起人口集聚也加重了當?shù)厣钗廴綶8-10]。但也有學者認為隨著集聚規(guī)模擴大，將吸引更多外資企業(yè)進入，帶來先進環(huán)保理念并產(chǎn)生技術(shù)溢出效應(yīng)，很大程度上改善了環(huán)境污染狀況[11]。同時，隨著集聚水平提高，生產(chǎn)體系更加完善，生產(chǎn)效率顯著提升，對污染排放產(chǎn)生抑制作用[12]。也有少量學者認為工業(yè)集聚會對環(huán)境產(chǎn)生影響，但因集聚水平不同，無法確定是促進還是抑制效應(yīng)[13]。

對于金融支持的調(diào)節(jié)效應(yīng)，多數(shù)學者認為金融能夠作為中間媒介與實體產(chǎn)業(yè)相結(jié)合[14]，這不僅能加快經(jīng)濟增長速度，還能夠提高資源配置效率、優(yōu)化經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，促進經(jīng)濟系統(tǒng)達到高效協(xié)調(diào)的狀態(tài)[15-17]。伴隨著金融體系的不斷完善，資本配置效率不斷提高，進而加速工業(yè)發(fā)展，促進工業(yè)集聚[18-19]。但也有學者認為金融支持對工業(yè)集聚可能存在非線性影響，并存在門檻效應(yīng)，且在不同區(qū)域間的影響效果存在異質(zhì)性[20-21]。

本文的邊際貢獻：首先，選擇多指標測度法，構(gòu)建了中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系，測算出2006—2019年中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，豐富了區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系的理論與方法。其次，建立了工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系的檢驗模型和機理檢驗模型，研究發(fā)現(xiàn)兩者存在非線性的“U”型關(guān)系以及金融支持的曲線調(diào)節(jié)作用，工業(yè)集聚在不同區(qū)域?qū)?jīng)濟高質(zhì)量存在異質(zhì)性影響，可以為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、區(qū)域制訂工業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供參考依據(jù)。

1 理論分析和研究假設(shè)

1.1 工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展

環(huán)境庫茲涅茨曲線和大多數(shù)國家（地區(qū)）的發(fā)展情況表明：經(jīng)濟增長與環(huán)境污染呈現(xiàn)“先污染后治理”的倒“U”型關(guān)系，經(jīng)濟增長往往是工業(yè)集聚不斷深化的過程[13]。受制于工業(yè)集聚發(fā)展水平、規(guī)模效應(yīng)和擁擠效應(yīng)的轉(zhuǎn)化，工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在非線性影響。工業(yè)集聚初期只是簡單的“企業(yè)扎堆”。工業(yè)企業(yè)為了追逐經(jīng)濟利益和產(chǎn)業(yè)規(guī)模，往往忽視了技術(shù)創(chuàng)新，產(chǎn)能擴張的同時知識外溢效應(yīng)并不顯著，資源消耗速度遠高于再生速度和區(qū)域環(huán)境承載能力[9]。依靠要素投入的增長方式不僅對企業(yè)創(chuàng)新能力沒有幫助，還會使區(qū)域內(nèi)企業(yè)陷入以追求規(guī)模為主導的惡性競爭，抑制了區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

隨著工業(yè)集聚程度的提高，區(qū)域內(nèi)污染排放逐漸降低，工業(yè)集聚與環(huán)境保護之間的矛盾開始得到改善。首先，集聚規(guī)模提高將吸引更多從事相似經(jīng)濟活動的工業(yè)企業(yè)進入，形成規(guī)模經(jīng)濟，促進資本和勞動力等要素共享，區(qū)域內(nèi)分工與合作更專業(yè)化，交易成本下降，生產(chǎn)效率提高。其次，集聚規(guī)模提高使得企業(yè)間的交流學習更加頻繁，知識和技術(shù)在集聚區(qū)域內(nèi)傳播與外溢，促進工業(yè)企業(yè)技術(shù)的進步。工業(yè)集聚誘發(fā)的技術(shù)進步、技術(shù)外溢與競爭效應(yīng)為區(qū)域內(nèi)企業(yè)選用綠色生產(chǎn)技術(shù)提供了可能，技術(shù)進步和競爭壓力逼迫企業(yè)開始注重環(huán)境保護以增強差異化競爭優(yōu)勢并提高社會信譽[22]。最后，集聚規(guī)模提高能夠吸引大量區(qū)域外的資本、人才與技術(shù)，加快區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚高端化，為區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供強有力的保障。與此同時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、需求結(jié)構(gòu)和就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化將不斷推動政府的治理效率提升，使環(huán)境污染問題進一步改善，對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生促進作用。由此，提出假設(shè)1。

H1：工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈非線性的“U”型關(guān)系，隨著工業(yè)集聚程度的提高，區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)先下降后上升。

1.2 金融支持的調(diào)節(jié)作用

企業(yè)發(fā)展與融資渠道、融資成本密切相關(guān)，工業(yè)集聚和技術(shù)創(chuàng)新都離不開金融市場支持[23]。第一，金融支持能夠加劇工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展從抑制效應(yīng)向促進效應(yīng)的過渡，使得“U”型曲線變得更陡峭。金融支持較高區(qū)域?qū)Y本的集聚作用更強，有利于幫助企業(yè)實現(xiàn)現(xiàn)代化的大規(guī)模生產(chǎn)經(jīng)營，擴大集聚規(guī)模，產(chǎn)能擴張的同時也增加了污染排放。隨著集聚程度提高，金融支持較高區(qū)域內(nèi)企業(yè)增速加快，市場與資源競爭越激烈，容易引起“競爭激勵效應(yīng)”[24]，競爭倒逼企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)，在效率提升的同時污染排放也降低。第二，金融支持較高的區(qū)域擁有發(fā)育程度較高的金融市場，投資機會明顯多于金融抑制區(qū)域。同時，金融產(chǎn)品對資本的吸納能力會更強，在攬儲的競爭中會給出更高的資本收益率，吸引更多外來資本流入，進一步促進區(qū)域內(nèi)工業(yè)集聚和工業(yè)水平的提高。金融支持推動工業(yè)集聚，工業(yè)集聚產(chǎn)生的“擁擠效應(yīng)”迫使一些附加值低的勞動密集型企業(yè)淘汰出局[25]，并引導該區(qū)域向高端產(chǎn)業(yè)集聚，推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，即工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線拐點向左移動。第三，金融支持程度提高帶來技術(shù)進步和投資增加，進一步加快區(qū)域內(nèi)的人才、信息和資本集聚并促進技術(shù)創(chuàng)新活動，企業(yè)有更多機會從事創(chuàng)新研發(fā)[26]。因此能夠提升工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展“U”型曲線整體水平。由此，提出假設(shè)2。

H2：金融支持對工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)。

H2a：金融支持使工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線形狀更加陡峭。

H2b：金融支持使工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線拐點左移。

H2c：金融支持提升了工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型曲線整體水平。

2 研究設(shè)計

2.1 中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系構(gòu)建

經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的測算方法大致可分為兩種：單一指標測度和多指標測量法。有學者認為經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量是一個綜合性概念，采用替代性指標能夠較好解決測量中存在的不可計量因素問題，主要選用全要素生產(chǎn)率替代[27]。 多指標法考慮了可能影響經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的各方面因素，通過對相關(guān)指標綜合分析和計算從而獲得相應(yīng)的評價指標，能更全面地刻畫高質(zhì)量發(fā)展[28-30]。參考詹新宇和崔培培[30]的做法，基于新發(fā)展理念，從經(jīng)濟活力與創(chuàng)新效率、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、資源消耗與環(huán)境污染、對外開放程度、社會福利與共同富裕等維度建立中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系，如表1所示。

表1 中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展評價體系

2.2 中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)測算方法

以往研究大多采用相對指數(shù)法、熵權(quán)法、因子分析法和主成分分析法測算區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，其中熵權(quán)法根據(jù)指標變異程度測算權(quán)重，可在一定程度上消除主觀因素。因此，選用熵權(quán)法對2006—2019年中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平進行測度，同時，為了便于不同年份比較，參考楊麗和孫之淳[31]的做法加入時間變量。步驟如下：

（1）指標選取。設(shè)有r個年份，n個省份，m個指標，則xijt為第t年i省份的第j個指標值。

（2）數(shù)據(jù)預處理。對原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理：

正向指標：

負向指標：

（3）第j項指標第i省域值占該指標的比重pijt：

（4）計算第j項指標的熵值ej：

（5）計算指標差異系數(shù)gj及權(quán)重wj：

（6）計算高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)Hqdit：

由此，測算出2006—2019年中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)。

2.3 變量定義

（1）被解釋變量：區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展（Hqd），采用熵權(quán)法測算。

（2）解釋變量：工業(yè)集聚（agg）。目前，衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平的指標較多，主要包括赫芬達爾指數(shù)、空間基尼系數(shù)、區(qū)位熵、集中率等。區(qū)位熵指數(shù)可以消除區(qū)域差異等外部因素，能更加真實地反映出產(chǎn)業(yè)分布情況，故采用區(qū)位熵方法測算各地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚程度。

（3）調(diào)節(jié)變量：金融支持（fin）。借鑒劉錫良和李秋嬋[32]的做法，選用金融業(yè)增加值占地區(qū)GDP的比重衡量。

（4）控制變量。參考方敏等研究[33]，選取全社會固定資產(chǎn)投資（sai）、政府宏觀調(diào)控（goν）、城鎮(zhèn)化率（urb）、人口密度（pd）、工業(yè)發(fā)展規(guī)模（ind）等作為控制變量。

由此，歸納變量如表2所示。

2.4 模型設(shè)計

為檢驗假設(shè)H1和H2，構(gòu)建模型（8）和（9）：

表2 變量定義

式中：i表示省份；t表示年份；Controlit表示控制變量；eit為隨機擾動項。

3 實證分析

3.1 描述性統(tǒng)計

本文數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局、各省份統(tǒng)計年鑒、各省份專利年鑒和Wind數(shù)據(jù)庫。剔除數(shù)據(jù)大量缺失的港澳臺及西藏地區(qū)，最終得到30個省份2006—2019年的面板數(shù)據(jù)，共計420個觀測值。變量描述性統(tǒng)計結(jié)果見表3。

表3 變量描述性統(tǒng)計

由表3可知，區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展（Hqd）極大值為0.59，極小值為0.07，平均值為0.18，說明中國區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展仍不平衡、發(fā)展水平相差較大。工業(yè)集聚（agg）平均值為1.02，極大值為1.33，極小值為0.36，說明中國工業(yè)集聚程度仍然不均勻。金融支持（fin）極大值為0.17，極小值為0.01，平均值為0.03，說明各地區(qū)金融支持程度較低且差異巨大。其他控制變量的數(shù)值差異較明顯，數(shù)據(jù)離散程度較好，說明樣本具有較好的代表性。

3.2 回歸分析

3.2.1 工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展回歸結(jié)果

回歸模型依次加入控制變量、主變量、調(diào)節(jié)變量與主變量交互項，利用Hausman檢驗對固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)進行檢驗，結(jié)果表明存在固定效應(yīng)，因此，本文采用固定效應(yīng)回歸模型。為消除交互項帶來的多重共線性，對變量進行標準化處理再生成交互項，回歸結(jié)果見表4。

表4 固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

由表4可知，模型1是基礎(chǔ)模型，為各控制變量對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示全社會固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化水平和人口密度越大，越有利于區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，政府宏觀調(diào)控和工業(yè)發(fā)展規(guī)模越大，越不利于區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平。

借鑒Haans等[34]的研究，兩個變量滿足“U”型關(guān)系必須滿足三個條件：第一，自變量二次項系數(shù)顯著為正。第二，當自變量取最小值時曲線斜率顯著為負，當自變量取最大值時曲線斜率顯著為正。第三，曲線的拐點在自變量的取值范圍內(nèi)。

根據(jù)上述檢驗方法對模型2進行分析。工業(yè)集聚agg的一次項系數(shù)顯著為負（-0.222），二次項系數(shù)顯著為正（0.095）。曲線斜率Hqd'=β1＋2β2agg，當agg取最小值0.36時，Hqd'為-0.153 6；當agg取最大值1.33時，Hqd'為0.031；曲線斜率在agg取值范圍的最左端顯著為負，在最右端顯著為正。曲線拐點（1.168）在agg的區(qū)間[0.36,1.33]范圍內(nèi)。因此，工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展呈“U”型關(guān)系，假設(shè)H1成立。

3.2.2 金融支持調(diào)節(jié)效應(yīng)回歸結(jié)果

模型3在模型2的基礎(chǔ)上考慮了金融支持的調(diào)節(jié)效應(yīng)，加入了金融支持fin與agg和agg2的交互項。fin與agg交互項系數(shù)為0.915，在1%水平下顯著；fin與agg2交互項系數(shù)為2.448，在1%水平下顯著，說明金融支持對工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的調(diào)節(jié)效應(yīng)，假設(shè)H2成立。

借鑒Haans等[34]對“U”型調(diào)節(jié)作用檢驗的三種方法，從“U”型曲線的形態(tài)、拐點位置和整體水平三個方面對金融支持的調(diào)節(jié)效應(yīng)進行分析。

（1）金融支持對“U”型曲線形態(tài)的影響。模型3是關(guān)于自變量agg的二次函數(shù)，其曲線形態(tài)的陡峭程度由函數(shù)頂點的曲率K決定，省略模型3的控制變量，簡化為公式（3）并對其求二階導數(shù)得到K，見公式（4）。對于“U”型曲線而言，頂點的曲率K應(yīng)為正數(shù)，K的值越小越接近于0，曲線越平緩，K的絕對值越大曲線越陡峭。在模型3的回歸結(jié)果中，β4為2.448，在5%水平下顯著，β2和fin均大于0，fin越大，K的絕對值越大，說明金融支持程度越高，工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的曲線關(guān)系越陡峭（如圖1所示），假設(shè)H2a成立。

圖1 不同金融支持程度下工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展關(guān)系圖

（2）金融支持對“U”型曲線拐點位置的影響?！癠”型曲線的拐點位置是當二次函數(shù)一階導數(shù)等于0時，自變量agg的取值決定，對公式（3）求導并使其導數(shù)等于0，求出曲線拐點agg*的取值公式，見公式（5）。為研究調(diào)節(jié)變量fin的變化對agg*的影響，對公式（5）求偏導，見公式（6）。若偏導大于0，隨著fin增大，agg*的取值越大，拐點右移；反之，偏導小于0，隨著fin增大，agg*的取值越小，拐點左移。由公式（6）可知，分母恒大于0，因此fin對曲線的影響由（β1β2－β3β4）的大小決定，模型3的回歸結(jié)果中，β1、β2、β3、β4均顯著，（β1β2－β3β4）的值為-0.430，小于0，說明fin越大，曲線拐點左移，假設(shè)H2b成立。

（3）金融支持對“U”型曲線整體水平的影響。曲線整體水平由自變量agg取任意值時對應(yīng)的因變量Hqd大小決定。將金融支持程度高的區(qū)域Hqd記為HqdfinH，將金融支持程度低的區(qū)域Hqd記為HqdfinL，若HqdfinHHqdfinL恒大于0，則假設(shè)H2c成立。通過公式（7）計算HqdfinH－HqdfinL，其中finH-finL＞0，則只需要驗證β3agg＋β4agg2＋β5在agg取任意值時都大于0，則假設(shè)成立。設(shè)f(agg)=β3agg＋β4agg2＋β5，f(agg)恒大于0需要滿足兩個條件：β4＞0和f(agg)無解（即。模型3的回歸結(jié)果中，β4為2.448，在1%水平下顯著，，滿足兩個條件。因此，當fin取任意值時，HqdfinH－HqdfinL恒大于0，假設(shè)H2c成立。

3.3 進一步研究

區(qū)域差異可能會影響本文的實證結(jié)果。為此，本文將樣本劃分為東部、中部、西部三個組（東部地區(qū)包括北京、天津、上海、浙江、江蘇、福建、廣東、遼寧、山東、河北、海南11個省份；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省份；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆、青海、重慶11個省份），分別用FGLS模型回歸，結(jié)果見表5。

表5 分區(qū)域回歸結(jié)果

從模型4、模型6和模型8來看，東部、中部和西部工業(yè)集聚一次項系數(shù)顯著為負，其二次項系數(shù)顯著為正；模型6、模型8通過Hanns等提出的“U”型檢驗，說明中部、西部地區(qū)的工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在“U”型影響，模型4未通過“U”型檢驗。從模型5、模型7和模型9來看，金融支持對工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的調(diào)節(jié)作用在東部和西部顯著而在中部不顯著?？赡茉蛟谟冢旱谝唬瑬|部地區(qū)高質(zhì)量發(fā)展水平較高，隨著產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，工業(yè)集聚程度降低并集中于“U”型曲線拐點的左邊。但較高水平金融支持可以調(diào)節(jié)東部地區(qū)工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系，使工業(yè)集聚分布在曲線拐點兩端。第二，西部地區(qū)依靠“西部大開發(fā)”等政策獲得了較高的金融支持；而中部地區(qū)金融支持程度相對較低，使得金融支持在促進工業(yè)集聚推動區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的作用不夠顯著。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

為了控制可能出現(xiàn)的組內(nèi)自相關(guān)和異方差問題，解決工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的雙向因果關(guān)系。本文首先采用FGLS方法對模型進行估計（表6），再將工業(yè)集聚滯后一階進行回歸（表7）。結(jié)果表明本文結(jié)論依然穩(wěn)健。

表6 FGLS回歸結(jié)果

表7 工業(yè)集聚滯后一階的FGLS回歸結(jié)果

本文對工業(yè)集聚更換了度量方法進行回歸（表8），用當?shù)刂圃鞓I(yè)從業(yè)人口占當?shù)鼐蜆I(yè)人口比重與全國制造業(yè)從業(yè)人口占全國就業(yè)人口比重的比值重新測算工業(yè)集聚程度。回歸結(jié)果與前文基本保持一致，表明研究結(jié)論具有較強的穩(wěn)健性。

表8 換變量的固定效應(yīng)回歸結(jié)果

4 結(jié)論與建議

以2006—2019年中國30個省份為樣本，探究工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)系以及金融支持對兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，得出如下結(jié)論。

（1）受制于工業(yè)集聚水平，規(guī)模效應(yīng)和擁擠效應(yīng)的不斷變化，工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響存在“U”型曲線關(guān)系。當工業(yè)集聚程度較小時，工業(yè)企業(yè)追求規(guī)模擴張而忽視技術(shù)進步，對環(huán)境和生態(tài)造成不可逆轉(zhuǎn)的傷害，不利于區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。隨著集聚規(guī)模擴大，集聚區(qū)域出現(xiàn)“競爭激勵效應(yīng)”，對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展起到促進作用。分區(qū)域來看，中部和西部地區(qū)的工業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展存在“U”型關(guān)系，但東部地區(qū)未通過檢驗，原因是東部地區(qū)的工業(yè)集聚程度已位于“U”型曲線拐點的左邊。

（2）金融支持對工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的“U”型關(guān)系存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。第一，較高的金融支持能夠加劇區(qū)域工業(yè)企業(yè)的規(guī)模效應(yīng)和擁擠效應(yīng)，使“U”型曲線變陡峭。第二，金融支持促進工業(yè)集聚，引起“競爭激勵效應(yīng)”，迫使落后的勞動密集型企業(yè)離開，引導高端產(chǎn)業(yè)集聚，使“U”型曲線拐點左移。第三，在金融支持程度較高的區(qū)域，工業(yè)企業(yè)獲得資金支持的機會更多，較低的融資約束使企業(yè)能夠投入更多資金進行研發(fā)創(chuàng)新，進而提高企業(yè)效率，提升工業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展“U”型曲線的整體水平。東部和西部地區(qū)的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著，中部地區(qū)因金融支持程度較低調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。

本文的政策啟示在于：

（1）根據(jù)區(qū)域自身優(yōu)勢，規(guī)劃工業(yè)的競爭和市場布局。集聚程度高的區(qū)域重點培育市場潛力大、帶動面廣的特色工業(yè)，依靠集聚區(qū)內(nèi)龍頭企業(yè)引導，發(fā)揮示范帶頭作用，吸引更多優(yōu)質(zhì)企業(yè)進入，淘汰產(chǎn)能弱后企業(yè)，對于工業(yè)集聚程度較低的區(qū)域，應(yīng)積極引導工業(yè)企業(yè)進入，帶動其規(guī)模經(jīng)濟。東部地區(qū)作為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的主要轉(zhuǎn)出方，應(yīng)“騰籠換鳥”，大力發(fā)展新型綠色工業(yè)、引導高端工業(yè)集聚促進區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。中部和西部地區(qū)作為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移承接地，應(yīng)合理協(xié)調(diào)好各區(qū)域工業(yè)集聚程度，引導工業(yè)向促進區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的方向集聚。

（2）重視金融支持在工業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展中的作用，進一步提高對高生產(chǎn)率、高效率工業(yè)部門特別是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的金融支持力度，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供充足的金融支持。相比于東部和西部，中部地區(qū)金融支持程度低、調(diào)節(jié)效應(yīng)不明顯，建議加大中部地區(qū)工業(yè)企業(yè)的金融支持程度。