科技服務業與高技術產業協同集聚創新效應：理論分析與實證檢驗

黃曉瓊，徐 飛

(1.西南交通大學經濟管理學院，四川 成都 610031;2.上海財經大學商學院，上海 200433)

0 引言

知識經濟背景下，以先進科學技術知識、手段進行生產或服務的知識密集型產業在國民經濟中的比重不斷增大，大力發展知識密集型產業已成為區域發展的重大經濟戰略。知識密集型產業由知識密集型制造業及知識密集型服務業組成。知識密集型服務業通過提供以知識技術為內容的服務來不斷提升知識密集型制造業的創新水平，促進其發展，知識密集型制造業在發展的同時也拉動知識密集型服務業的發展。兩者相互作用、互相補充，使得產業邊界逐漸收縮，不斷融合，集聚發展態勢日趨明顯。科技服務業是從制造業中脫離出來的一個獨立產業，其發展能提高專業化分工程度，有效促進企業創新能力提升及區域產業集群轉型升級和梯度轉移[1]。近年來，中國科技服務業的發展表現出不斷集聚的特征，并逐步形成與高技術產業在地理空間上協同集聚、互動發展的格局，對促進高技術產業創新水平的提升起到極大推動作用[2-3]。作為知識密集型制造業及知識密集型服務業的典型代表，研究兩者在地域上的協同集聚及相互作用機理對優化區域產業結構及促進區域產業轉型升級具有重要戰略意義。

近年來，科技服務業與其他產業之間集聚發展的研究逐漸增多，主要集中在生產性服務業與制造業協同集聚領域，研究問題包括協同集聚的影響因素、內在機理及對區域經濟和創新能力的影響等。陳建軍等探索研究中國二三產業共同集聚形成的內在機制和演化機理，得出產業前后向關聯和知識密集度有助于促進二三產業共同集聚水平的提高，服務業與資本及技術密集型產業的產業關聯度和共同集聚度較高[4]。江曼琦等認為生產性服務業與制造業的集聚由產業特征、產業間聯系等多種因素綜合決定，信息、商務、科技類生產性服務業與技術密集型制造業的空間協同集聚較高[5]。于鴻鷹等探討制造業和生產性服務業共同集聚對區域經濟的影響[6]。吉亞輝等研究得出現階段生產性服務業與制造業協同集聚能夠顯著提升區域創新能力[7]。相比之下，鮮有關于科技服務業與高技術產業協同集聚的研究。任何技術創新都需要產業間的協同來實現，而現有研究主要關注單個產業的集聚對技術創新的影響。相關研究中，周明等從產業集聚的視角對區域高技術產業技術創新能力進行實證分析，得出省域內的產業集聚因素和省際間的知識溢出顯著影響區域高技術產業的創新產出[8]；謝子遠等研究證實產業集聚水平與工業企業創新效率之間呈倒U型關系[9]；王曉亞認為知識密集型產業協同發展對企業技術創新具有顯著促進作用，是影響企業技術創新的重要因素[10]。

從現有文獻看，目前與高技術產業或科技服務業相關的產業協同集聚的研究集中在制造業領域，側重于協同集聚的影響因素、集聚的機理及對區域經濟的影響等方面，而在很大程度上忽略了產業間協同集聚對產業技術創新的影響，且研究總體上顯得較為分散，并沒有形成“現象→機制→效應”這一完整分析脈絡。因此，本文首先分析科技服務與高技術產業協同集聚機理及由協同集聚產生創新效應的內在機理，接著考察中國科技服務業與高技術產業協同集聚表征，最后實證分析科技服務業與高技術產業協同集聚對高技術產業創新水平的影響。研究結果將深化對科技服務業與高技術產業協同集聚的認識，為相關政策的制定提供有益參考。

1 科技服務業與高技術產業協同集聚及創新效應的機理分析

1.1 科技服務業與高技術產業協同集聚機理

目前產業協同集聚形成機理的相關研究基本按照Marshall關于單個產業集聚的研究范式展開。Ellison等認為Marshall提出的產業集聚三要素理論同樣適用于多個產業共同集聚研究，指出上下游產業間的投入產出關系對制造業共同集聚尤為重要[11]。Stephen等研究印證了Ellison 等關于產業協同集聚機理的觀點[12]。Gabe等認為具有相似知識背景的勞動力更傾向于協同集聚[13]。此外，有學者提出政府因素是影響產業集聚的一個重要因素，特別是對知識密集型產業的空間集聚影響較大[14]。鑒于此，本文在Marshall提出的產業集聚三要素理論基礎上，結合政府因素來探討科技服務業與高技術產業共同集聚的內在機理。

產業關聯。具有投入產出關系的上游產業由于運輸成本、便捷性及成功率等多種考慮而靠近下游產業集聚地。Kolko認為直接的貿易關系是服務業存在共同集聚的主要原因之一[15]。馬國霞等指出地理空間上的接近能夠強化投入產出關系及外部規模經濟對產業間共同集聚的驅動作用[16]。科技服務業與高技術產業具有產業鏈上的上下游關系，因而勢必會逐步向作為其消費市場的高技術產業集聚區域靠近，實現地理空間上的協同集聚與協同定位。同時，科技服務業的集聚使企業間因合理分工協作及地區布局等形成“外部規模經濟”，加快了信息流動速度，同時有效降低了高技術產業的研發成本及交易成本，誘使高技術產業不斷靠近科技服務業，繼而實現協同集聚。

勞動力市場共享。科技服務業與高技術產業均屬于知識密集型產業，科技服務業是從制造業中脫離出來的獨立產業，對制造業特別是高技術產業具有知識生產與知識服務雙重功能，勞動力的知識結構和技能要求高度相似，存在勞動力共享關系。因而，高技術產業在地理空間上的集聚也為專業化程度較高的科技服務業提供了豐富的勞動力市場，進而形成產業間的勞動力市場共享。

知識外溢。知識溢出包括產業內知識外溢和產業間知識外溢。知識溢出過程能產生鏈鎖效應、帶動效應、交流效應、激勵效應等，反映了主體間相互聯系和互相影響。根據新經濟地理理論，產業集聚產生于知識溢出效應的規模報酬遞增，同時產業集聚又帶來競爭效應和交易成本效應，如果產業集聚不能帶來競爭中的創新效應，則導致產業遷移。知識外溢更是一種互補型產業間知識外溢，通常在上下游產業間更容易發生，進而促進產業集聚，且生產性服務業往往與知識密集型的制造業共同集聚程度更高[4]。科技服務業與高技術產業都為知識密集型產業，兩者屬于產業上下游關系，在知識需求上具有互補及互相促進關系。因此，知識外溢對于科技服務業與高技術產業間的共同集聚具有一定程度的解釋力。

政府行為。與發達國家不同，中國情境下的產業集聚過程中政府規劃發揮著非常重要的作用。政府干預對市場資源的流動起到了一定的引導作用，在很大程度上影響到中國產業空間分布及動態演化態勢[14]。一方面，基于科技服務及高技術產業對中國產業轉型升級的重要性，各地政府紛紛制定各種政策來吸引人才、投資、企業等各種資源集聚，直接對科技服務業及高技術產業的集聚形成引導；另一方面，政府對工作生活環境、人文環境等軟環境的構建可以降低企業人才獲取成本，將直接或間接促進產業集聚。

1.2 科技服務業與高技術產業協同集聚創新效應機理

產業集聚可以通過競合效應、知識溢出效應、規模經濟效應等多種效應機制來促進企業創新[9]。科技服務業與高技術產業在地理空間上的協同集聚意味著：一方面，高技術產業的集聚產生對技術咨詢、技術服務等服務的大量需求，科技服務業能為高技術產業的發展提供多樣化的、分工更細的專業化服務，兩者的協同集聚有利于產業間通過供需規模化以及勞動力市場和投入的共享來形成成本剩余；另一方面，科技服務業與高技術產業之間通過知識溢出效應產生收益剩余，如圖1所示[17]。從產業上下游關系看，科技服務業與高技術產業的集聚能夠對下游的高技術產業產生明顯的成本節約和收益增加效應。高技術產業企業能夠在集聚區內更便捷地享受科技服務業提供的專業化服務，有效節約搜索和協調成本，各環節專業化服務的嵌入也使高技術產業在深化分工的同時提高生產效率和創新水平。在投入和勞動力共享層面上，具有相似崗位的兩個產業在地理位置上的接近有利于企業共享區域內的各種基礎設施及勞動力。知識溢出層面，協同集聚產生知識及技術外溢，企業之間通過近距離、高頻率的接觸方式更容易獲得隱性程度高的服務創新[18]，且生產型服務業配套的成熟度會顯著影響制造業效率及供給成本[19]。在此過程中，規模需求、社會創新體系、政府行為等外部因素通過影響協同集聚程度來對成本剩余與收益剩余產生影響，進而將該影響傳遞到高技術產業的創新水平。

圖1 協同集聚度與創新水平相互作用過程

高技術產業創新水平的提升帶來其對科技服務需求的升級，這種需求的升級更多地表現為對更復雜、隱性程度更高的知識需求的增加，進而需要高技術產業與科技服務業實現更深層次的協同集聚，通過更為頻繁、深入的交流來實現技術創新。可見，高技術產業與科技服務業的協同集聚同高技術產業創新水平之間是相互作用、互為促進的關系。

2 科技服務業與高技術產業協同集聚的創新效應表征

有學者考察科技服務業、制造業、高技術產業等單個產業的集聚度，但鮮有研究科技服務業與高技術產業協同集聚的創新效應表征，而這對理解科技服務業與高技術產業間協同發展及科技服務業促進產業轉型升級的作用機理等尤為重要。

2.1 科技服務業與高技術產業協同集聚度測算

對單個產業集聚度的測度方法主要有區位熵、空間基尼系數、胡佛系數、E-G指數、M-S指數、K函數等。產業間協同集聚度的測度指標包括E-G指數、D-O指數、Colocalization指數及國內陳國亮等構建的γ指數和Θ指數等[4,12,20-21]。其中，最早構建也是目前使用最為廣泛的是Ellison等提出的E-G修正指數，其計算公式為：

(1)

(2)

E-G指數是目前比較主流的產業協同集聚測度指標，本文采用E-G指數并選取全國23個省份2007—2016年的面板數據來分析科技服務業與高技術產業協同集聚特征。依據國家科技服務業統計標準，科技服務業統計列入國民經濟行業分類與代碼 (GB/T 4754—2002)中的M門類中的75、76、77、78這4個大類，分別是研究與試驗發展、專業技術服務業、科技交流和推廣服務業、地質勘查業。基于數據可得性與合理性，科技服務業就業人數采用R&D人員全時當量來表示，數據來源于 《中國科技統計年鑒》。高技術產業就業人數采用高技術產業從業人員數表示，數據來源于 《中國高技術產業統計年鑒》。利用E-G指數來測度得到2007—2016年協同集聚度分布，如圖2所示。

圖2 2007—2016年各省份科技服務業與高技術產業協同集聚

Ellision等按照集聚度值的大小將產業集聚程度劃分為高、中、低區間：Cr<0.02，表示該產業在該區域存在低度產業集聚現象；0.02≤Cr≤0.05，表明該產業在該區域存在中度的產業集聚現象；Cr>0.05，表示該區域該產業集聚程度較高。也就是說，Cr取值越大，產業集聚態勢越明顯。中國23個省份科技服務業與高技術產業協同集聚度的計算結果可據此標準劃分為3類，見表1。由表1可見，近10年來科技服務業與高技術產業協同集聚度分布基本沒有變化，協同集聚度較高的地區集中在江蘇、浙江、廣東、山東等東部沿海地區。在這些地區，產業間的互動性較強，產業關聯度較高，而中西部地區相對較弱，產業關聯度偏低。

表1 科技服務業與高技術產業協同集聚度分類

2.2 高技術產業創新水平分布情況

創新水平可以從不同角度進行衡量，其中專利能反映以技術為基礎的創新，特定區域內產業專利申請受理數可以比較客觀地反映產業當年的技術創新水平[10]。因此，選用高新技術產業專利申請受理數作為創新水平衡量指標。基于2007—2016年中國省域高技術產業專利申請受理數據，得到中國高技術產業創新水平的分布情況，如圖3所示。圖3表明，廣東、江蘇、浙江等中國東部沿海省份高技術產業創新水平顯著高于中西部地區。

圖3 2007—2016年中國高技術產業創新水平分布

結合上述全國科技服務業與高技術產業協同集聚程度及高技術產業創新水平分布，高技術產業創新水平較高的東部沿海地區也是共同集聚程度較高的地區。相關研究也表明中國的服務業特別是生產性服務業與高技術產業在上海、廣東、江蘇和浙江等東部沿海地區的集聚度顯著高于中西部[23-24]。根據已有研究結論及本文分析結果，產業集聚度與創新水平在空間分布上的一致性似乎也在一定程度上印證了科技服務業和高技術產業間的協同集聚度與創新效應間存在正向相關關系。

3 實證分析

3.1 研究模型

知識生產函數 (Knowledge Production Function,KPF)為分析研發及其對經濟發展的影響提供了經驗模型框架和定量研究工具，以道格拉斯Cobb-Douglas生產函數表示的知識生產函數形式為：

Y=AKαLβ

(3)

式中，Y代表創新產出，A代表廣義技術進步水平，K為企業技術創新經費投入，L為勞動力投入量，α與β為彈性系數。對Cobb-Douglas生產函數基本形式變形可得[25]：

lny=lnA+αlnk+βlnl

(4)

科技服務業是向企業提供以知識、技術為核心內容的產業，作用于企業技術創新水平。將科技服務業與高技術產業協同發展引入知識生產函數，作為產業技術創新的影響因素,則lnA可表示為：

lnA=c+γlnCr

(5)

根據式 (4) (5)，可得研究基本模型式 (6)。為了進一步研究科技服務業與高技術產業協同集聚度對高技術產業創新水平的作用規律，在基本模型的基礎上引入協同集聚度的二次項，如式 (7)[9]。式中，S1表示高技術產業的創新產出，K和L分別為人均研發經費投入及研發人員投入，Cr表示科技服務業與高技術產業的協同集聚度。

lnS1=r0+r1lnK+r2lnL+r3lnCr

(6)

lnS1=r0+r1lnK+r2lnL+r3lnCr+r4ln2Cr

(7)

技術創新的影響因素眾多，如研發經費投入、研發人員投入等內部創新因素，企業規模、市場結構、政府支持、當地經濟發展水平等外部因素以及所有制結構、融資結構等制度因素[9-10]。根據相關研究，本文主要考慮政府對產業技術創新的支持力度、城市化水平及區域經濟發展水平對技術創新的影響，加入這些控制變量后，研究模型調整為式 (8) (9)。式中，GOV、AGDP、CITY分別表示政府支持度、區域經濟發展水平及城市化水平，i表示地區，t表示時間，ri表示各變量的系數，ui表示地區個體效應，εi,t為隨機干擾項。

lnS1i,t=r1lnKi,t+r2lnLi,t+r3lnCri,t+r4lnGOVi,t+r5lnAGDPi,t+r6lnCITYi,t+ui+εi,t

(8)

lnS1i,t=r1lnKi,t+r2lnLi,t+r3lnCri,t+r4ln2Cri,t+r4lnGOVi,t+r5lnAGDPi,t+r6lnCITYi,t+ui+εi,t

(9)

3.2 變量說明及數據來源

(1)被解釋變量。創新水平可以從不同角度進行衡量，一般采用創新產出來衡量，如專利數、新產品銷售額等[10,26]。其中，專利反映以技術為基礎的創新，特定區域內某個產業專利申請數可以比較客觀地反映區域內該產業當年技術創新水平。因此，選擇專利申請數受理數作為高技術產業創新產出指標。

(2)解釋變量。解釋變量包括產業協同集聚度、科技服務經費投入及科技服務人員投入。產業協同集聚度由上文計算得出。基于數據可得性，利用高新技術產業人均R&D研發經費內部支出及R&D研發人員全時當量來分別表示科技服務經費投入及科技服務人員投入。

(3)控制變量。控制變量包括政府支持度、區域經濟發展水平及城鎮化水平。以政府R&D經費支出占區域R&D經費支出的比重來表示政府對高技術產業支持度，以人均GDP來衡量區域經濟發展水平，以年末城鎮人口比重來表示城鎮化水平。

以科技服務業和高技術產業為研究對象，研究數據來自2008—2017年 《中國科技服務業統計年鑒》 《中國高技術產業統計年鑒》和 《中國統計年鑒》。由于青海、寧夏、西藏及新疆這4個省區部分數據缺失，樣本截面單元為全國其余23個省份，數據時間跨度為2007—2016年。變量描述見表2。

表2 變量描述統計

3.3 實證結果

(1)單位根檢驗。雖然面板數據增強了穩定性，但在回歸分析前也需要進行單位根檢驗，以防止偽回歸問題。常用檢驗方法有ADF檢驗、Lecin Lin&Chu檢驗、IPS檢驗、HT檢驗、PP檢驗。對N>T的面板數據，一般選擇HT和IPS檢驗較好，而T>N，則選擇LLC、ADF_Fisher等檢驗方法。本文中面板數據N>T，適合選用HT和IPS檢驗來保證研究的穩健性。檢驗結果見表3。

表3 單位根檢驗

根據表3的檢驗結果，專利受理數、經費投入、人員投入、城鎮化水平在零階的HT檢驗未通過，區域經濟發展水平在零階的HT檢驗及IPS檢驗均未通過，即以上變量在零階不平穩，一階差分后平穩，其他變量在零階及一階均平穩。

(2)面板數據估計。分別考慮不存在及存在協同集聚度二次項的情況下，采用式 (8) (9)基本模型來估計協同集聚度對高技術產業創新水平的影響。由于所有數據已接近總體，采用固定效應模型是較好選擇。Hausman檢驗P值為0.000，進一步驗證本研究適合使用固定效應模型。全樣本回歸結果見表4。

表4 靜態回歸結果

根據模型1回歸結果，科技服務業與高技術產業協同集聚度的回歸系數為0.4586，在1%的水平上顯著，說明協同集聚度能夠明顯促進高技術產業創新水平的提升，即科技服務業與高技術產業的協同集聚度是影響高技術產業創新的重要因素之一，有助于推動創新活動的開展。解釋變量中，人均R&D經費投入的回歸系數為0.3437，R&D人員的回歸系數為0.4515，均在1%的水平上顯著，表明R&D經費投入及R&D人員均為產業創新水平的重要影響因素。在影響創新水平的其他因素中，政府支持度對創新水平的影響顯著，表明一個地區的政府支持度對該地區高新技術產業創新水平的提升產生顯著促進作用。區域經濟發展水平在1%的水平上顯著，而城市化水平并不顯著。對比2016年23個省創新水平與城鎮化率的排行，可知兩者并不存在一定的正相關關系，這與本文研究結果一致。模型2在模型1的基礎上引入共同集聚度的二次項，回歸結果表明二次項對創新水平具有顯著影響，兩者之間存在倒U型關系。

本文研究中，一方面，創新水平存在累計特征，即以往的投入及創新水平會對目前的創新水平產生影響；另一方面，協同集聚度與創新水平之間是一種相互作用的互動關系，因而需要考慮內生變量，可采用兩階段最小二乘法或系統廣義矩法等方法進行估計。根據Blundell等的研究[27]，由于本文中的T值較小，可以采用系統廣義矩法 (SYS-GMM)，工具變量引入被解釋變量的一階滯后項[28]。通過對工具變量的有效性檢驗得出F值為22.7156，大于10，且F統計量的P值為0，通過了弱識別檢驗，不必考慮弱工具變量問題；Sargan值為2.56537，p值為0.2773，接受原假設，說明工具變量是外生的，與擾動項無關，通過過度識別檢驗。面板數據估計結果顯示，AR (1)的p值小于0.05表明存在一階自相關，AR (2)大于0.05表明不存在二階自相關，無需做更高階的檢驗，所有變量在1%的水平上都通過了統計檢驗。全樣本動態回歸結果見表5。

表5 動態回歸結果

模型1中，解釋變量協同集聚度、資本及勞動力回歸系數為正，且均在1%的水平上顯著，表明3個解釋變量均能促進高新技術產業創新水平提升，與固定效應模型估計結果一致。控制變量中，政府支持度與區域經濟發展水平回歸系數分別為0.3527、1.3364，且都在1%的水平上顯著，城市化水平影響并不顯著，結果與固定效應模型一致。靜態與動態回歸結果表明，協同集聚度、資本投入、勞動力投入、政府支持度及區域經濟發展水平均能有效促進高技術產業創新，而城市化水平則不能產生顯著影響。模型2中，二次項回歸結果顯著，即協同集聚度與高技術產業創新水平呈倒U型關系。上述結果驗證了模型的穩健性。

4 結論及政策建議

本文從產業協同集聚角度出發，分析科技服務業與高技術產業協同集聚產生創新效應的內在機理，利用簡化的E-G模型考察中國科技服務業與高技術產業協同集聚表征，并實證檢驗協同集聚的創新效應。研究得出以下主要結論。

(1)科技服務業與高技術產業協同集聚與產業創新呈互動關系。科技服務業與高技術產業協同集聚與創新水平存在良好互動關系。一方面，根據對中國23個省份高技術產業的創新水平及兩個產業間的協同集聚度分析可知，廣東、江蘇、浙江等東部沿海地區的創新水平及協同集聚度較高，同時表現出從中部向西部逐漸變弱的趨勢。兩者在空間分布上的一致性也在一定程度上印證了相互間存在正向相關關系；另一方面，回歸分析得出兩產業間的回歸系數為0.4586，在1%的水平上顯著，表明協同集聚度能明顯促進創新水平提升，即科技服務業與高技術產業的協同集聚度是影響高技術產業創新水平的重要因素之一。

(2)協同集聚度與創新水平之間呈倒U型關系。上述分析得出科技服務業與高技術產業之間的協同集聚度與高技術產業創新水平表現出倒U型關系，意味著在一定范圍內，高技術產業的創新水平隨協同集聚度的增加而提升，而當兩產業間集聚水平過高時反而不利于高技術產業的創新發展。實踐中，特定區域內的資金、人力、基礎設施等資源是有限的，科技服務業與高技術產業適度的集聚能夠促進各種創新資源的充分利用，而過高的集聚度將導致企業間過度競爭，反而不利于高技術產業創新水平的提高。

(3)中國高技術產業整體創新水平有待提升。上述分析得出除廣東、江蘇、浙江等少數沿海省份的創新水平較高外，其他大部分省份創新水平明顯偏低，即從整體上看中國高技術產業的創新水平仍處于較低水平。此外，實證研究表明，與其他影響因素相比，勞動力彈性系數相對較高，這在一定程度上說明中國高技術產業目前仍處于粗放型發展狀態，亟需轉型升級，創新質量有待提升。

根據研究結果，本文提出如下政策建議。

(1)大力推進科技服務業與高技術產業協同集聚。經濟下行壓力加大、傳統產業亟需轉型背景下，大力推進科技服務業與高技術產業等知識密集型產業的協同集聚發展勢在必行。國家及各地區在制定產業政策時應充分認識到產業協同集聚發展對區域經濟的重要性，從產業規劃、支持政策等各個方面來引導科技服務業與高技術產業的協同集聚發展。

(2)充分重視科技服務業與高技術產業協同集聚在高技術產業創新中的作用。科技服務業與高技術產業協之間的協同集聚使企業能夠在集聚區內更便捷地享受到專業化的科技服務，有效節約搜索和協調成本。創新鏈中各環節專業化服務的嵌入在促進高技術產業深化分工的同時，也提高了產業生產效率和創新水平。因此，無論是在企業創新活動層還是產業層都應當高度重視科技服務業專業化服務的作用，加強地理空間上的集聚，強化產業間的協同合作能力，以充分發揮產業間的協同集聚對提升創新水平的助推作用。

(3)保持研發經費及研發人員的投入。研發經費及研發人員的投入作為影響高技術產業創新的主要因素，是高技術產業創新的基礎和保障。與促進產業間協同集聚或提升區域經濟發展水平相比，研發經費及研發人員投入作為內部可控因素，實踐操作更容易。因此，一方面國家及地方政府應增加對高技術產業科研經費、科研人員及科研基礎設施等的投入，改善辦公及居住環境，為企業創造良好的創新氛圍；另一方面要通過各種政策支持來鼓勵企業加強科研經費及科研人員投入。

(4)鑒于東部與中西部協同集聚程度低，產業間關聯度偏弱及區域間集聚度差異較大的情況，政府應充分發揮其在產業集聚中的作用：一方面，在政策上應本著強化積極作用的原則，注重產業規劃，優化資源配置，在政策、資金、人才等方面予以傾斜，以此來帶動中西部產業協同集聚及高技術產業創新水平的提升；另一方面，推進行政體制改革，加強區域間合作，加快經濟一體化進程，促進各種資源要素的自由流動，為科技服務業與高技術產業協同集聚營造良好的外部環境。