产业集群是区域竞争优势的重要来源^[1]，集群式的产业发展是改革开放后我国经济增长的一个鲜明特色，它不仅是我国竞争力的区域根基，也是我国新型工业化和现代化产业体系建设的重要载体。“十三五”时期，产业集群建设作为我国区域战略的优先方向，在《国家创新驱动发展战略纲要》《中国制造2025》《国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》等国家发展战略纲领中，均提出推动产业集聚向产业集群转型升级、增强产业集群的引领带动作用以及培育具有国际竞争力的产业集群等要求。在“十四五”时期，产业集群的发展依然是我国加快发展现代产业体系、推动经济体系优化升级的重要内容，十九届五中全会发布的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中，将“推动先进制造业集群发展”作为战略性新兴产业发展的重要路径，并强调要“打造具有国际竞争力的数字产业集群”。因此，深化产业集群理论研究，进一步推动产业集群理论指导集群政策的制定和实施具有重大理论意义和实践意义。

产业集群研究作为经济学、管理学和地理学等学科的交叉领域，学者们围绕产业集群的概念、产业集群的机理、产业集群的特征、产业集群政策等多方面开展了大量研究^{[1⇓⇓⇓⇓-6]}，研究体系较为广泛，但是由于不同学科背景的学者采用的研究范式不同，集群研究的主题和进展也难以统一，这在很大程度上约束了我国集群理论研究的突破以及对集群政策制定实施的指导。近年来，以迈克尔·波特为代表的产业集群定量学派基于其北美标准产业集群划分，推动了美国产业集群地图、欧洲产业集群地图的开发和发布，带动了欧美产业集群研究的定量化和大数据化，开启了国外产业集群研究的可计算研究范式新时代^[7-8]。因此，构建一般性的和标准化的产业集群定量研究方法是我国产业集群研究工作突破的关键，也是我国“十四五”期间打造具有国际竞争力的产业集群战略的重要保障。如何科学有效地识别和划分中国的标准产业集群，是集群理论研究和政策实践过程中不可回避的基础问题。

国内外学者多从各自的学术背景和研究目的出发，提出产业集群的识别方法。一般而言，现有产业集群识别方法可分为定性和定量两种，定性方法包括案例分析法、经验法^[2,9⇓-11]；定量方法包括集聚程度识别法、区位熵识别法、主成分法、聚类分析法、图谱及网络分析法等。本文基于Porter对于产业集群的定义^[1]，从产业集群的“联系”和“邻近”两个本质特征出发，将产业集群定量识别研究划分为以下四类（表1）：①第Ⅰ类识别方法并不考虑产业联系和地理邻近，而是从现实的“集聚”表现反推，可以将其称为产业集中度法。产业集中度的识别方法以区位熵等集中度指标作为识别标准，多通过就业人数或企业规模等的区位熵结果进行不同地理单元上的比较，或者将空间自相关统计量落到地理单元上并比较其变化。如王今等通过计算各省就业人数的区位熵，从而判断各省是否存在汽车产业的集聚现象，在产业存在集聚的前提下根据区位熵的增加趋势识别出汽车产业集群^[12]。这种方法在计算产业区位熵时不仅忽略了产业之间的联系，并且由于没有考虑企业的真实地理邻近，而是按照地理单元归属进行加总，其识别出的“产业集群”结果更类似于地区特定产业相对规模。②第Ⅱ类识别方法仅考虑产业联系而忽略了地理邻近性，因此称其为“产业关联法”。这类识别方法以研究对象区域边界作为产业的地理边界，通过产业之间的经济技术联系划分产业集群，识别的结果从本质上讲是研究区域中的产业分类的结果，由于此类研究中对产业联系的定义多为投入产出联系，又可称其为“投入产出法”。Feser通过多变量聚类法得到核心产业，根据与每个产业集群中核心产业的联系强度添加次核心产业得到不互斥的产业集群^[13]，国内学者中贺灿飞等通过主成分法辨识了北京市制造业集群^[14]，孙铁山等也通过多变量聚类法识别了北京的基准产业集群^[15]。Duque等提出了可根据指标得分差异性大小自动确定分类数目的网络分析法，将投入产出表的数据进行数据降解和网络分割确定核心产业，并利用删去弱联系的方式划定产业集群^[16]。Delgado等完善了层次聚类法，先定义相似度矩阵并确定边界参数，再使用层次聚类函数构建聚类，得到互相排斥的产业集群，即一个产业只能属于一个集群^[7]。③第Ⅲ类识别方法仅考虑地理邻近特征，不考虑产业联系，可以称之为“地理边界法”。这类研究专注于识别出集群的地理范围和地理边界，多通过密度分析的方式，因此也可以称为“密度法”，如Duranton等首次将计量地理中的点密度分析方法引入到经济学中集群的识别上，他们对英国的四位数行业的企业点进行K函数分析，识别出产业地方化的范围在0~50 km之间^[1]。Alcácer等根据半导体产业的企业专利位置数据识别出北美、西欧和日本的半导体集群的范围^[18]。这类研究在企业个体数据的基础上考虑了地理邻近，但是通常只能对于特定产业进行分析，对产业间的联系缺乏考虑，其识别出的更多是产业集聚范围而非产业集群。④第Ⅳ类识别方法遵循产业集群定义，综合考虑产业联系和地理邻近双重特征进行识别，我们将其称为“双重特征法”^[19]，本文所提出的产业集群识别方法就属于双重特征法。“双重特征法”相比前三种方法而言，具有可计算和标准化的特性，识别结果更符合产业集群的定义，因此也更有理论研究价值和政策参考意义。孙铁山等也认为将空间分析技术与投入产出分析结合，是弥补其产业关联法识别出的集群结果不足的改进方向^[15]。

本文旨在提出针对中国的国家标准产业集群的识别和分类方法。国家标准产业集群（National Standard Industrial Clusters）是指将国家经济作为整体，基于一国产业技术经济联系特征和产业地理邻近特征识别的全国范围的产业集群模板。将国家标准产业集群应用于区域产业集群分析，可以有效揭示区域产业集群在国家层面的相对优势或不足^{[15,20⇓-22]}。不同于产业关联法在识别产业关联时以投入产出部门作为产业类别对象^[15,20]，国家标准产业集群以国民经济行业分类中的四位数（小类）产业分类作为产业类别对象。相较而言，国民经济行业分类的四位数产业分类更细致，能够更精确地识别产业联系，并且国民经济行业分类作为国家标准，同时也是企业和产业数据统计的分类口径，因此基于国民经济行业分类划分产业集群有助于对集群进行评价和比较。国家标准产业集群的识别和划分具有以下优势：第一，国家标准产业集群的识别具有一般性和普适性。国家标准产业集群在测度产业联系时是基于全国产业数据计算而得，能够通过全面地覆盖整个国家相关产业活动，识别出完整的各产业间的经济技术联系。第二，国家标准产业集群的识别具有动态可比性。由于国家标准产业集群的一般性和普适性，其识别结果对于一国范围内的不同区域以及不同类型集群应用都具有可比性，既有利于同一区域不同产业集群间的对比，也便于不同区域相同产业集群的比较，另一方面，国家标准产业集群可针对特定区域产业集群在不同时间的对比分析，揭示地区内部或者集群内部产业活动或者集群演化的特征或者趋势。国家标准产业集群的一般性、普适性和动态可比性共同决定了其具有标准性优势，能够有效反映区域经济的相对发展水平，从而更好地评估其在国家的地位、竞争能力以及潜力，为集群研究提供实证支撑、为政策制定提供科学依据。