空間集聚和行業集聚對自主創新效率的研究

【摘要】基于2003～2012年24個省市的高技術產業相關數據，采用廣義最小二乘法（FGLS）進行實證研究，發現空間集聚與行業集聚與對自主創新效率的關系并不僅僅是簡單的線性關系，而是存在最佳的集聚度能更好地提高自主創新效率。

【關鍵詞】空間集聚 行業集聚 自主創新

自主創新是相對于技術引進、模仿而言的一種創造活動，是指通過擁有自主知識產權的獨特的核心技術以及在此基礎上實現新產品的價值的過程。提高自主創新能力，對于國家經濟發展和國家安全具有重要的戰略意義。高技術產業是一個知識密集型和技術密集型的產業，其高技術產業對技術的自主創新要求的需求更加迫切。我國經濟社會正處在穩增長、調結構的新常態下，高新技術產業的發展直接關系著轉變經濟方式以及調整產業結構的步伐。技術密集型產業在一定程度上依賴特定地區的產業集聚，但隨著地區產業集聚度的提高，加劇了地區內同類企業之間的競爭，空間集聚和行業集聚究竟給自主創新效率帶來怎樣的效應？

一、文獻綜述

我國經濟社會正處在新常態，要穩定經濟增長，加大供給側結構調整力度，轉變經濟發展方式。高技術產業的成長和發展將會成為我國經濟穩增長的突破口，但長期以來我國的技術發展中，原始創新、自主創新的效率低下，如何能夠提高高技術產業的自主創新效率是當前面臨的一大問題。

長期以來國內外知名學者都對該問題進行了相關研究，并從各個方面對自主創新效率的提升進行了研究，不斷豐富和細化了自主創新的研究體系。目前對產業集聚和高技術產業的自主創新關系的國內外研究成果也有很多，如（Chang C L[1]，2009）借助臺灣地區的242個的行業，選取空間基尼系數和赫芬達爾指數對空間地理集聚與全要素生產率之間的關系進行分析，提出空間地理上的創新以及研究開發費用對全要素生產率的提升有正向促進作用。學者Scott A.J[2]（1995）也提出了空間集聚對自主創新影響的相關結論，認為現代世界是信息化的結構，可能會出現一種新的經濟地域分布，可能會出現另一種形式的合作和貿易的集聚。Peng Y W認為產業集聚是一個特殊的體系，融匯了企業、政府、高等院校和研究機構等，降低企業的經營成本，且產業集聚還能夠在一定程度上激發同類企業的壓力和動力，促進特定地區內的競爭與合作，形成一定的創新動力機制，保證創新機制的有效運行，提高自主創新效率。（Liu J，Li L，Wang Z[3]，2010）探討了產業集聚對中國區域創新的影響，在科技人員和制度等受控的情況下，集聚對區域創新有積極的正向影響，但當地區科技人員等資源非常豐富的時候，反而會因為過度依賴人力資源和技術創新投入造成對區域創新不利的影響。學者Arnaud et al于2010年也提出設備的直接購買以及人才的引進并不能直接促進產品的創新，不能帶來較好的產品轉化，僅僅是專利申請的數量有所增加。

特定地區的產業集聚通過促進產業的專業化分工、技術的轉移等降低運輸成本以及加快資源的共享，能夠帶來一定的規模報酬遞增?？臻g上的集聚形成能夠帶來更加深化的專業化分工和企業間交易的擴張，在新的經濟增長中，競爭性合作能夠給集聚區內的企業帶來核心競爭力（劉斌[4]，2004、劉世錦等[5]，2004）。為了更好地引導生產要素的合理流動，政府也采用一定的政策引導資源向高效率地區流動，合理引導相關企業進入集聚區，形成完整的產業價值鏈，提高企業間的互補性和相容性，增強同類企業之間的競爭性合作，增加上下游企業之間的合作，提高產業的自主創新效率。綜合以上各個學者對產業集聚和產業自主創新的研究，始于地域空間上的集聚，拓展到區域集聚帶來的橫向和縱向的合作，做出如下假設：產業集聚正向促進自主創新效率。

二、模型構建與數據說明

（一）模型構建

本文利用Cobb-Douglas函數構建一個新函數來描述產業集聚、技術轉移與高技術產業自主創新的關系，其基本關系式為：INNoutput=α（INNinput）β

其中，INNoutput表示高技術產業自主創新的效率，INNinput表示自主創新的影響因素，α是自主創新的效率系數，β表示自主創新影響因素的產出彈性。

（二）數據說明

本文所采用的樣本數據均來源于2004～2013年的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國高技術產業統計年鑒》以及全國各省的統計年鑒。由于部分省份數據缺失嚴重，做剔除處理，最終保留24個省。本文也根據各省份集聚度均值的大小進行劃分。高集聚水平組：北京、天津、上海、江蘇、浙江、福建、山東、河南、廣東、四川和陜西等11個省市；低集聚水平組：河北、山西、遼寧、吉林、黑龍江、安徽、江西、湖北、湖南、廣西、重慶、貴州和云南等13個省市。

三、對研究結果的實證分析與解釋

經過對模型進行單位檢驗和協整分析，產業集聚與自主創新之間存在長期的協整關系，然后分別對專利申請模型和新產品銷售收入模型進行Hausman檢驗，選擇假設檢驗模型。

從上表可以看出，無論是專利申請數量還是新產品的收入模型，高集聚組都采用了個體固定效應模型，低集聚組皆選擇了隨機效應模型。在高集聚水平組檢驗中，無論是在PAT的模型還是NEWP模型中，行業集聚度和空間基尼系數的回歸系數均為負值，且都是在10%的水平上顯著，說明在高集聚水平下，空間上的集聚和行業上的集聚反而會降低自主創新效率。在低集聚水平檢驗中，空間基尼系數在PAT的模型和NEWP模型中都沒有取得顯著的效應，對專利申請數量的影響系數雖然為正，但作用不顯著；而行業集聚在PAT的模型和NEWP模型中的系數均為正，且在PAT模型中在5%的水平上顯著，在NEWP模型中在1%的水平上顯著。說明在較低集聚水平上，產業集聚能夠帶來正向顯著的自主創新活動。綜上以上分析可以推斷出，產業集聚與自主創新之間不是單純的線性關系，而是呈現倒“U”型關系，即當高技術產業集聚水平較低時，集聚水平的提高能夠在一定程度上提高自主創新能力，但是超過臨界值，進一步的提高反而會降低自主創新能力。

四、結論與建議

本文以高技術產業為研究主體，發現產業集聚與自主創新之間不是簡單的線性作用，而是隨著產業集聚度的高低發生著變化，存在著顯著的倒“U”型關系。在較低的集聚水平上，單純地理空間上的集聚對自主創新效率的提升效果是不明顯的，真正能夠發揮作用的是行業的集聚度，即同類產業之間的合作能夠在較低集聚水平時能夠增加專利申請數量，能夠促進新產品的增加；在較高的集聚水平上，給地區同類企業帶來更加激烈的競爭和壓力，這些壓力已經超越了一些中小企業的承受能力，反而在一定程度阻礙著地區自主創新效率提升。因此，對于中小企業來說在選擇特定地區的時候，需要擁有自身獨特的技術資源或優勢才可以選擇高集聚水平的產業集聚區，否則地理空間和行業集聚帶來的規模效應時難以抵平較高的競爭力和壓力，不僅不會給企業帶來技術上的優勢，反而會阻礙企業的成長；但是對于大中型企業以及擁有核心競爭優勢的企業來說，無論產業集聚水平的高低，進入集聚區都能夠在一定程度上提高自主創新效率。

參考文獻

[1]Chang，C.L.and L.Oxley，Industrial Agglomeration，Geographic Innovation and Total Factor Productivity：The Case of Taiwan[J].Mathematics & Computers in Simulation，2009.79（9）：p.2787-2796.

[2]Scott，A.J.，16.The Geographic Foundations of Industrial Performance[J].Mathematical Social Sciences，1995.30（3）：p.319-320.

[3]Liu，J.，L.Li and Z.Wang，Impact of industrial agglomeration on the regional innovation and its industrial difference[J].Science Research Management，2010. 31（6）：p.191-198.

[4]劉斌，產業集聚競爭優勢的經濟分析[M].中國發展出版社.2004：28-29.

[5]劉世錦，對中國進入新重化工業階段的解析[J].產經評論，2004（Z1）：第7-9頁.

作者簡介：李翠（1990-），女，漢族，山東聊城人，碩士研究生在讀，單位：海南大學經濟與管理學院，專業：企業管理。