高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的溢出效應(yīng)研究

修國義 鄭雪

摘 要： 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚在提升區(qū)域創(chuàng)新效率的進程中扮演著重要角色，現(xiàn)階段對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新之間關(guān)系研究方面大多忽視空間、時間因素。基于2005—2016年中國省際空間面板數(shù)據(jù)，采用空間誤差和空間杜賓模型，實證分析了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間集聚明顯，地區(qū)間差異較大，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新效率間存在明顯的空間相關(guān)性，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚能有效促進區(qū)域創(chuàng)新效率的提升。人力資本、對外開放能有效提高區(qū)域創(chuàng)新效率。

關(guān) 鍵 詞： 產(chǎn)業(yè)集聚;區(qū)域創(chuàng)新效率;空間溢出效應(yīng)

DOI： 10.16315/j.stm.2020.02.005

中圖分類號： F276.44

文獻標志碼：? A

Spillover effect of high-tech industry agglomeration on regional

innovation efficiency and time-space differentiation

XIU Guo-yi， ZHENG Xue

（School of Economics and Management， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150040， China）

Abstract： High-tech industry agglomeration plays an important role in the process of improving regional innovation efficiency. At present， most of the research on the relationship between high-tech industry agglomeration and regional innovation ignores space and time factors. Based on the 2005—2016 Chinese inter-provincial spatial panel data， the spatial error and spatial Dubin model are used to empirically analyze the impact of high-tech industrial agglomeration on regional innovation efficiency. The study finds that Chinas high-tech industry has a clear spatial agglomeration and large regional differences. There is a significant spatial correlation between high-tech industrial agglomeration and regional innovation efficiency. High-tech industrial agglomeration can effectively promote regional innovation efficiency. Human capital and opening up can effectively improve regional innovation efficiency.

Keywords： industrial agglomeration; regional innovation efficiency; spatial spillover effect

自21世紀以來，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速增長，已深度融入全球分工體系。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是國際經(jīng)濟和科技競爭的重要領(lǐng)域，關(guān)系到國家產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心競爭力，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚與區(qū)域創(chuàng)新效率間存在循環(huán)積累的內(nèi)生動力，研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新效率之間關(guān)系對提高地區(qū)競爭力、區(qū)域創(chuàng)新能力具有重要意義。本研究從溢出效應(yīng)和時空分異角度，測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的作用方向和影響程度，以及長期內(nèi)這種作用效果能否持續(xù)，明確高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的作用效果，旨在促進區(qū)域創(chuàng)新效率的提高，強化高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的作用效果，進而提高我國各地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新能力，提高我國在國際經(jīng)濟與科技領(lǐng)域的競爭力。

1 文獻綜述

在產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新效應(yīng)方面，杜威劍等[1]研究了產(chǎn)業(yè)集聚與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有明顯的促進作用，這一影響具有明顯的行業(yè)異質(zhì)性和企業(yè)異質(zhì)性，國有企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出受產(chǎn)業(yè)集聚的影響更為明顯。沈能等[2]基于制造業(yè)普查數(shù)據(jù)研究了不同集聚規(guī)模對企業(yè)創(chuàng)新的影響，指出了企業(yè)的創(chuàng)新活動受產(chǎn)業(yè)集群外部性與多元化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，影響程度由企業(yè)規(guī)模和集聚程度決定。顏克益等[3]發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚度對于企業(yè)創(chuàng)新績效具有正向的調(diào)節(jié)作用。李曉龍等[4]利用空間杜賓模型檢驗了科技服務(wù)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的空間溢出效應(yīng)，認為兩者之間存在全域的空間相關(guān)性。謝子遠[5]以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)五大產(chǎn)業(yè)之一的醫(yī)藥制造業(yè)為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚和區(qū)域研發(fā)效率之間存在相關(guān)關(guān)系，這種關(guān)系不是簡單的線性關(guān)系而是“倒U形”關(guān)系。

在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚方面，黃寶鳳等[6]建立空間面板模型實證檢驗了威廉姆森假說，認為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長具有明顯的促進作用。金春雨等[7]發(fā)現(xiàn)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域間集聚存在正向的相關(guān)性。陳俊等[8]利用索洛殘差法研究了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的經(jīng)濟效應(yīng)，認為中西部的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚經(jīng)濟效應(yīng)高于東部地區(qū)。

在高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新產(chǎn)出方面，呂承超等[9]利用空間計量方法研究了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出具有明顯的累計循環(huán)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有空間異質(zhì)性。張秀武等[10]在經(jīng)典知識函數(shù)的基礎(chǔ)上，利用面板數(shù)據(jù)研究了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集群因素對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著影響。周明等[11]認為產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出具有促進作用。方齊云等[12]利用隨機面板模型，通過分區(qū)域的數(shù)據(jù)對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響進行了研究，研究認為東部地區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚阻礙了技術(shù)創(chuàng)新。

通過對相關(guān)文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界對于產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新關(guān)系的研究十分全面，從高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新產(chǎn)出角度來說，已有研究多是研究不同集聚模式的知識溢出效應(yīng)，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度與創(chuàng)新效率關(guān)系的探索不多，已有研究方法多是利用平面計量與因子分析方法，存在一定的局限性，忽視了創(chuàng)新效率的時間因素和空間因素。已有研究對具體行業(yè)具體區(qū)域的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率影響的實證分析較少，并且中國地形復(fù)雜，地理效應(yīng)顯著，區(qū)域資源集聚會受鄰近區(qū)域的影響，產(chǎn)業(yè)集聚的空間溢出效應(yīng)顯著，故從空間視角測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)域創(chuàng)新效率的影響程度更具實踐意義。本研究利用區(qū)位熵的思想，從空間計量的角度出發(fā)，研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的溢出效應(yīng)，以推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的有效集聚，加快創(chuàng)新效率的提升。

2 指標體系與數(shù)據(jù)來源

本研究基于中國30個省、市、自治區(qū)，由于西藏部分數(shù)據(jù)缺失嚴重，因此進行相關(guān)分析時剔除西藏數(shù)據(jù)，時間跨度為2005—2016年，數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)企業(yè)統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《各省統(tǒng)計年鑒》、國際統(tǒng)計局官網(wǎng)、WIND資訊數(shù)據(jù)庫。

2.1 解釋變量與被解釋變量

目前的研究對于產(chǎn)業(yè)集聚的測度方法比較多，主要有以經(jīng)濟活動為基礎(chǔ)的測度、以距離空間為基礎(chǔ)的測度和以空間相關(guān)研究方法為基礎(chǔ)的測度。常用的指標一般是以經(jīng)濟活動為基礎(chǔ)的測度，主要有行業(yè)集中度、HH指數(shù)、區(qū)位熵、M-S指數(shù)、E-G指數(shù)等。考慮到研究目的與數(shù)據(jù)可得性本研究借鑒哈蓋特的思想，利用區(qū)位熵的指標對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚度進行測度。用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度作為解釋變量，用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)位熵Q來測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚程度。

根據(jù)國內(nèi)外學(xué)者已有的研究，區(qū)域創(chuàng)新效率一般可從3個角度進行度量，分別是創(chuàng)新投入、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新產(chǎn)出。其中創(chuàng)新環(huán)境影響因素比較復(fù)雜，數(shù)據(jù)獲取難度較大，所以一般用創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出來代表區(qū)域創(chuàng)新效率。本研究基于創(chuàng)新投入、創(chuàng)新產(chǎn)出的相關(guān)指標計算得出區(qū)域創(chuàng)新效率，用區(qū)域創(chuàng)新效率RIE作為被解釋變量，利用DEA2.1軟件進行測度分析。

2.2 控制變量

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚是產(chǎn)業(yè)集聚研究的一個范疇，產(chǎn)業(yè)集聚是某個同一產(chǎn)業(yè)在地理上的高度集中，也就是生產(chǎn)要素等在空間范圍內(nèi)進行不斷集聚的過程，借鑒桂黃寶[13]的研究方法，將要素投入水平分為資本投入和勞動投入。引入控制變量政府支持力度GOV代表資本投入，用各地區(qū)R&D活動經(jīng)費中政府資金所占比例來表示;引入人力資本水平代表勞動投入，借鑒梁軍等[14]的做法，采用平均受教育年限衡量各地區(qū)人力資本水平HUM，按照文盲：小學(xué)：初中：高中：大專及以上為06∶ 9∶ 12∶ 15的比例進行加權(quán)求得。對外開放程度影響區(qū)域創(chuàng)新，對外開放不僅給開放國帶來了資金、技術(shù)，同時會通過競爭效應(yīng)、模仿效應(yīng)等方式對開放國產(chǎn)生技術(shù)溢出[15]。本研究引入?yún)^(qū)域?qū)ν忾_放度OPEN，采用各地區(qū)FDI實際利用額與GDP的比來表示。

2.3 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度度量

區(qū)位熵理論上應(yīng)該用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值相關(guān)數(shù)據(jù)進行計算，但由于《中國高技術(shù)企業(yè)統(tǒng)計年鑒》2008年以后高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值這一統(tǒng)計口徑取消，因此使用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入進行測算，具體計算式為

Qi，t=（CBCi，t÷GDPi，t）÷（CBCt÷GDPt）。? （1）

其中：Qi，t代表i地區(qū)第t年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度，通過區(qū)位熵來表達;CBCi，t代表i地區(qū)第t年的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入;GDPi，t代表i地區(qū)第t年的GDP產(chǎn)值;CBCt代表中國第t年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入;GDPt代表中國第t年的GDP產(chǎn)值。經(jīng)過計算2008年以前高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入與產(chǎn)值比例都在97%以上，使用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入代替高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值具有科學(xué)性、代表性，如表1所示。

2.4 區(qū)域創(chuàng)新效率度量

本研究利用DEA2.1軟件對投入產(chǎn)出相關(guān)數(shù)據(jù)進行測度分析，用區(qū)域創(chuàng)新效率值RIE代表各地區(qū)創(chuàng)新效率值。

選取高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品銷售收入和專利申請受理數(shù)度量各地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出情況，新產(chǎn)品銷售收入相對新產(chǎn)品產(chǎn)值數(shù)據(jù)連續(xù)性強且與創(chuàng)新產(chǎn)出具有較強的相關(guān)性，專利申請受理數(shù)量比專利申請量受主觀因素的影響更小，更具有科學(xué)性。新產(chǎn)品銷售收入以2005年為基期，利用工業(yè)品生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)對其進行平減。在要素投入方面，用R&D人員全時當量代表人力投入變量;用R&D經(jīng)費內(nèi)部支出代表資本投入變量，采用永續(xù)盤存法度量，其他年份資本存量以2005年為基期進行測算，如表2所示。借鑒YOUNG[16]的處理方法，以2005年R&D經(jīng)費內(nèi)部支出除以10%來估算各地區(qū)初始資本存量，對于其他年份資本存量，參考單豪杰[17]的方法采用10.96%的折舊率進行處理：

Ki，t=Ki，t-1（1-at）+Ii，t。? （2）

其中：Ki，t代表i地區(qū)第t年的資本存量，at代表第t年的折舊率，此處取10.96%，Ii，t代表新增資本存量，此處為R&D經(jīng)費內(nèi)部支出。

3 實證分析

3.1 模型構(gòu)建

本研究在古典經(jīng)濟增長理論和新經(jīng)濟增長理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合新經(jīng)濟地理學(xué)理論，基于柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，建立如下模型：

RIE=AQα×HUMβ×GOVγ×OPENδ。? （3）

對模型（3）加入時間、空間維度后，兩邊取對數(shù)，可得

ln RIEi，t= a+α ln Qi，t+β ln HUMi，t+

γ ln GOVi，t+δ ln OPENi，t+μi，t。 （4）

其中：A為綜合技術(shù)水平，a為截距項，i為地區(qū)，t為時間，α、β、γ、δ分別為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度、人力資本、政府支持力度、區(qū)域?qū)ν忾_放度的彈性系數(shù)，μ為隨機誤差項。

3.2 空間計量分析

3.2.1 空間自相關(guān)檢驗

通過對相關(guān)文獻的梳理研究，本研究采用Morans I值對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚和區(qū)域創(chuàng)新效率在空間上的相關(guān)性進行檢驗，Morans I值計算如下所示：

I= ∑ n i=1 ∑ n j=1? w i，j

（zi-z ）（zj-z ）

S2∑ n i=1 ∑ n j=1? w i，j 。? （5）

其中：I為全局的莫蘭指數(shù)值， w i，j 表示空間權(quán)重矩陣，本研究空間權(quán)重矩陣基于2005—2016年各地區(qū)人均GDP計算得出，為經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣;S2=∑ n i=1 （z-z ）2，

z = ∑ n i=1 zi n ;n代表地區(qū)數(shù)量，i、j表示不同區(qū)域，z為地區(qū)的觀測值。Morans I表示空間正相關(guān)，值越大，說明空間相關(guān)性越強;Morans I代表空間負相關(guān)性，值越小，說明空間的差異越大。

3.2.2 空間計量模型

1）空間滯后模型。空間滯后模型通過將空間滯后項引入到普通面板模型中，利用被解釋變量的空間滯后項來反映區(qū)域間的空間相關(guān)性。模型構(gòu)建如下：

ln RIEi，t= a0+ρ∑ n j=1 wi，jln RIEi，t+a1ln Qi，t+

a2ln HUMi，t+a3ln GOVi，t+

a4ln OPENi，t+μi，t。 （6）

其中：a0代表常數(shù)項，ρ∑ n j=1 wi，jln RIEi，t為空間滯后項，ρ為空間相關(guān)系數(shù)，a1、a2、a3、a4為相關(guān)變量的彈性系數(shù)，μi，t為隨機誤差項。

2）空間誤差模型。空間誤差模型主要用來研究被解釋變量的誤差對研究的地區(qū)觀測值的影響，隨機誤差項中的空間滯后項來反映空間相關(guān)性。模型構(gòu)建如下：

ln RIEi，t= a0+a1ln Qi，t+a2ln HUMi，t+

a3ln GOVi，t+a4ln OPENi，t+

λ∑ n j=1 wi，jμi，t+εi，t。 （7）

其中：λ為空間誤差相關(guān)系數(shù)，λ∑ n j=1 wi，jμj，t為隨機誤差項的空間滯后項，εi，t為隨機誤差項，服從正態(tài)分布。

3）空間杜賓模型。當空間誤差和空間滯后均顯著時，采用空間杜賓模型來進行研究，模型構(gòu)建如下：

ln RIEi，t= a0+ρ∑ n j=1 wi，jln RIEi，t+a1ln Qi，t+

a2ln HUMi，t+a3ln GOVi，t+

a4ln OPENi，t+b1∑ n j=1 wi，jln Qi，t+

b2∑ n j=1 wi，jln HUMi，t+b3∑ n j=1 wi，jln GOVi，t+

b4∑ n j=1 wi，jln OPENi，t+εi，t。 （8）

其中：∑ n j=1 wi，jln Qi，t、

∑ n j=1 wi，jln HUMi，t、

∑ n j=1 wi，jln GOVi，t、∑ n j=1 wi，jln OPENi，t等為相關(guān)變量的空間滯后項，b1、b2、b3為相關(guān)變量的彈性系數(shù)。

4 實證結(jié)果分析

4.1 空間相關(guān)性分析

本研究利用莫蘭指數(shù)測度值來檢驗?zāi)Ｐ偷目臻g相關(guān)性，如表4所示，莫蘭指數(shù)值均大于零，在1%置信水平下顯著，說明中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在明顯的空間正相關(guān)性。進行空間權(quán)重矩陣測算和選擇時，基于經(jīng)濟距離矩陣測算的莫蘭指數(shù)值遠大于基于鄰接距離空間權(quán)重矩陣和地理距離空間權(quán)重矩陣測算的莫蘭指數(shù)值，因此經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣測算的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新效率的相關(guān)性更強，所以采用經(jīng)濟距離空間權(quán)重矩陣進行相關(guān)測算。

莫蘭指數(shù)測算結(jié)果表明，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)高值—高值集聚，低值—低值集聚現(xiàn)象明顯，區(qū)域創(chuàng)新效率的莫蘭指數(shù)值為波動下降的趨勢，這表明近年來各區(qū)域創(chuàng)新效率的空間依賴性減弱。

4.2 模型檢驗

4.2.1 LM檢驗

考慮到模型擬合效果的準確性，精確選擇適用的空間模型，對模型（3）進行了LM檢驗，檢驗結(jié)果，如表5所示。

拉格朗日乘子檢驗結(jié)果顯示：LM Lag（Anselin），LM Lag（Robust）的統(tǒng)計值均大于LM Error（Burridge），LM Error（Robust），且都通過 1%顯著性檢驗，表明使用空間誤差模型對2005—2016年中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率影響進行分析將比使用空間滯后模型更加有效。

此外，LM SAC（LMErr+LMLag_R），LM SAC（LMLag+LMErr_R）也都通過 1%顯著性檢驗，表明空間誤差和空間滯后模型的組合效應(yīng)顯著，即可以利用空間杜賓模型進一步分析2005—2016年中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率影響。

4.2.2 Hausman檢驗

為了確定選擇固定效應(yīng)還是隨機效應(yīng)，本研究進一步進行Hausman檢驗，檢驗結(jié)果，如表6所示。

由表6可知，Chi2統(tǒng)計量為17.40，其P值為0.001 6，顯著拒絕使用隨機效應(yīng)模型的原假設(shè)，所以Hausman檢驗的結(jié)果表明應(yīng)該使用固定效應(yīng)模型。

4.3 回歸分析

空間溢出效應(yīng)指高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度提高時對周邊地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率的影響程度，空間溢出效應(yīng)會促進各地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率的提高，使得區(qū)域差距縮小。為了更加深入進行分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的溢出效應(yīng)，本研究進行了時空效應(yīng)分解，從時間效應(yīng)和空間效應(yīng)的角度分別對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響進行分析。

使用固定效應(yīng)面板模型進行回歸估計，根據(jù)霍斯曼檢驗，認為固定效應(yīng)模型顯著優(yōu)于隨機效應(yīng)模型，因此本研究僅將固定效應(yīng)模型得到的結(jié)果在進行了呈現(xiàn)，如表7、表8所示。個體空間固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)均對模型有較優(yōu)的估計，這說明中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率影響不僅受時間的影響還受各地區(qū)具體情況的影響，這也為接下來對空間相關(guān)因素的分析提供支持。

根據(jù)面板模型回歸結(jié)果，在1%的顯著性水平上，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的彈性系數(shù)顯著為正，表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚能有效促進區(qū)域創(chuàng)新效率的提升。

對于空間杜賓模型（SDM）的回歸結(jié)果，其系數(shù)解讀可以分為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。直接效應(yīng)表示的是某地區(qū)自變量對該因變量的影響大小，其包括反饋效應(yīng) （feedback effects， FE），即對其他地區(qū)的影響又會反過來影響該地區(qū)。從數(shù)值上來看，直接效應(yīng)等于空間 Durbin 模型系數(shù)與反饋效應(yīng)之和。間接效應(yīng)，又稱為空間溢出效應(yīng) （spatial spillover effects），用于度量“鄰近”地區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響。總效應(yīng)為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)之和。其可以解釋為某一地區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對所有地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率的平均影響。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚空間杜賓模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都為正值，說明本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率的提高受本地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的推動，同時相鄰地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚對本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率的提升存在明顯的“虹吸效應(yīng)”，究其原因可能是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度增高，可能從相鄰地區(qū)搶占市場份額以增加產(chǎn)值，因此高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度增加會抑制相鄰地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率的提升，如表9所示。

根據(jù)其他控制變量的回歸結(jié)果來看，人力資本水平對區(qū)域創(chuàng)新效率也有影響，人力資本水平提高能促進區(qū)域創(chuàng)新效率的提升，但相鄰地區(qū)人力資本水平對本地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新效率影響程度不大。一個地區(qū)對外開放程度增加不僅會提升本區(qū)域的創(chuàng)新效率的提升，同時對相鄰地區(qū)具有明顯的促進作用和溢出效應(yīng)，對外開放會促進不同地區(qū)間創(chuàng)新資源的流動，從而使得周圍地區(qū)的創(chuàng)新環(huán)境改善，進而提高區(qū)域創(chuàng)新效率。此外，政府支持對區(qū)域創(chuàng)新效率也有影響，但作用效果不顯著。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本研究利用2005—2016年12年的相關(guān)數(shù)據(jù)，基于我國30個省、市、自治區(qū)，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響進行了分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率有顯著的空間溢出作用。利用空間誤差模型和空間杜賓模型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚、政府支持，對外開放度、人力資本等對區(qū)域創(chuàng)新效率的作用機制進行了研究，發(fā)現(xiàn)：中國30個省、市、自治區(qū)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平整體不高，不同地區(qū)間的集聚水平差異較大;高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有集聚效應(yīng)和輻射效應(yīng)，有效促進了區(qū)域創(chuàng)新效率的提高，具有顯著的空間溢出效應(yīng);其他變量中，政府支持對區(qū)域創(chuàng)新效率影響不顯著;人力資本水平與區(qū)域創(chuàng)新效率間存在明顯的正相關(guān)性，某地區(qū)人才儲備高，區(qū)域創(chuàng)新效率高;對外開放度也有效促進了區(qū)域創(chuàng)新效率的提升，對外開放程度高，地區(qū)企業(yè)更容易接觸新技術(shù)、新設(shè)備，提高創(chuàng)新效率。

5.2 建議

基于空間面板回歸結(jié)果，本研究對區(qū)域創(chuàng)新效率的提高提出以下幾點建議：

對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚程度應(yīng)進行適度強化，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在集聚過程中會出現(xiàn)許多實力不足、規(guī)模較小的中、小企業(yè)，其集聚形成比較困難，所以在行業(yè)內(nèi)可以建立中介服務(wù)機構(gòu)，來加快資源、信息的流動，促進集聚群落的形成。各省市應(yīng)根據(jù)地區(qū)實際情況，提出差異化發(fā)展策略，來形成不同規(guī)模、層次的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群。對于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展較快、集聚水平較高的東部地區(qū)，應(yīng)進一步保持優(yōu)勢，同時重點發(fā)展高技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場，建立研發(fā)樞紐，逐步將相關(guān)生產(chǎn)環(huán)節(jié)往中、西部轉(zhuǎn)移，帶動周邊地區(qū)的發(fā)展，促進資源有效利用。

區(qū)域人才儲備是促進區(qū)域創(chuàng)新效率提升的有效途徑，各地區(qū)企業(yè)應(yīng)與相關(guān)高校做好鏈接，加大人力資本方面的投入，為企業(yè)儲備優(yōu)秀人才;在吸引外來優(yōu)秀人才的同時，也要對企業(yè)原有的人才進行技術(shù)培訓(xùn)、訂立創(chuàng)新激勵政策，進而提高企業(yè)的競爭力。利用地區(qū)優(yōu)勢，完善基礎(chǔ)設(shè)施，吸引外資，加強對外開放不斷引入創(chuàng)新技術(shù)與創(chuàng)新人才，加強各個地區(qū)之間的交流，促進創(chuàng)新資源的流動，進而提高區(qū)域創(chuàng)新效率。

各地區(qū)的政府應(yīng)提供更加完善的服務(wù)，如為高技術(shù)企業(yè)提供信息咨詢、企業(yè)管理以及生產(chǎn)經(jīng)營方面的服務(wù)，建立相關(guān)的信息流動網(wǎng)絡(luò)，節(jié)省一些中小企業(yè)為獲取信息而付出的高成本，營造良好的創(chuàng)新環(huán)境，促進產(chǎn)業(yè)集聚的形成。各相鄰地區(qū)的政府應(yīng)加強交流與合作，如定期舉行交流會，聯(lián)系不同區(qū)域的企業(yè)參會，交流信息，利用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的溢出效應(yīng)，使創(chuàng)新資源在不同地區(qū)中合理配置，引導(dǎo)創(chuàng)新技術(shù)在區(qū)域間合理流動。

5.3 研究局限與不足

本研究對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新效率間關(guān)系進行了分析，豐富了兩者影響機制的相關(guān)研究成果，但也存在一些不足：本研究以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為對象，探索產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響，在以后的研究中可以將研究重點放在中、低技術(shù)產(chǎn)業(yè);本研究對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的時空效應(yīng)進行了分析，未來可進一步引入門檻效應(yīng)，進一步研究創(chuàng)新效率的具體門檻水平，測算相關(guān)邊界;在引入控制變量時，只分析了人力資本水平、政府支持、對外開放度等，在以后的研究中可進一步引入其他相關(guān)變量，使研究結(jié)果更加全面、嚴謹。

參考文獻：

[1]? 杜威劍，李夢潔.產(chǎn)業(yè)集聚會促進企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新嗎？：基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的實證研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2015（4）：1.

[2] 沈能，趙增耀.集聚動態(tài)外部性與企業(yè)創(chuàng)新能力[J].科研管理，2014，35（4）：1.

[3] 顏克益，芮明杰，巫景飛.產(chǎn)業(yè)集聚視角下高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效影響因素研究：基于中國省際面板數(shù)據(jù)（1998～2007）的研究[J].經(jīng)濟與管理研究，2010（12）：57.

[4] 李曉龍，冉光和，鄭威.科技服務(wù)業(yè)空間集聚與企業(yè)創(chuàng)新效率提升：來自中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J].研究與發(fā)展管理，2017，29（4）：1.

[5] 謝子遠.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域集聚能提高研發(fā)效率嗎？：基于醫(yī)藥制造業(yè)的實證檢驗[J].科學(xué)學(xué)研究，2015，33（02）：215.

[6] 黃寶鳳，武翰濤，曹增棟，等.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長的非線性效應(yīng)：基于門檻回歸的經(jīng)驗研究[J].管理現(xiàn)代化，2019，39（3）：30.

[7] 金春雨，王偉強.我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間集聚及影響因素研究：基于省級面板數(shù)據(jù)的空間計量分析[J].科學(xué)學(xué)與科學(xué)技術(shù)管理，2015，36（7）：49.

[8] 陳俊，代明，宋慧.中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚經(jīng)濟差異分析[J].中國科技論壇，2016（7）：55.

[9] 呂承超，商圓月.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)研究[J].管理科學(xué)，2017，30（2）：64.

[10]? 張秀武，胡日東.區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動力分析：基于產(chǎn)業(yè)集群的視角[J].財經(jīng)研究，2008（4）：37.

[11] 周明，李宗植.基于產(chǎn)業(yè)集聚的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力研究[J].科研管理，2011，32（1）：15.

[12] 方齊云，吳光豪.高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚提高了創(chuàng)新效率嗎？[J].管理現(xiàn)代化，2015，35（2）：55.

[13] 桂黃寶.我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率及其影響因素空間計量分析[J].經(jīng)濟地理，2014，34（6）：100.

[14] 梁軍，趙青.教育人力資本及其溢出效應(yīng)對中國科技創(chuàng)新的影響研究：基于省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J].上海大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2018，35（6）：122.

[15] KHALED E.Foreign direct investment，technology spillovers，and host country spending on R&D[J].International Advances in Economic Research，2010，16：325.

[16] YOUNG A.Gold into base metals：productivity growth in the peoples republic of China during the reform period[J].Nber Working Papers，2000，111（6）：1220.

[17] 單豪杰.中國資本存量K的再估算：1952—2006年[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2008，25（10）：17.

[編輯：厲艷飛]

收稿日期：? 2019-09-15

作者簡介：? ?修國義（1959—），男，教授，博士;

鄭 雪（1995—），女，碩士研究生.