高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的空間溢出效應(yīng)研究
——以長江經(jīng)濟帶為例

胡 艷，高 雅

(1.安徽大學 經(jīng)濟學院，安徽 合肥 230601；2.安徽大學 區(qū)域經(jīng)濟與城市發(fā)展研究院，安徽 合肥 230601)

一、引言

科技是國家強盛之基，創(chuàng)新是民族進步之魂。黨的十八大以來，黨中央高度重視科技創(chuàng)新工作，堅持把創(chuàng)新作為引領(lǐng)發(fā)展的第一動力。黨的十九屆五中全會更是提出“堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”，將創(chuàng)新擺在各項規(guī)劃任務(wù)的首位進行專章部署。近年來，隨著各級政府對創(chuàng)新工作的重視，各地區(qū)創(chuàng)新實力不斷提高，創(chuàng)新成果不斷涌現(xiàn)。然而目前中國創(chuàng)新短板依舊突出，整體創(chuàng)新水平亟須提升。因此，研究如何優(yōu)化配置創(chuàng)新資源、提高創(chuàng)新效率對于中國建設(shè)創(chuàng)新型國家至關(guān)重要。

21世紀是知識經(jīng)濟時代，在全球經(jīng)濟一體化進程加快的同時，代表當代先進生產(chǎn)力發(fā)展水平的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)正迅猛發(fā)展。進入新時代，產(chǎn)業(yè)集群已然成為技術(shù)創(chuàng)新的有效載體。當前，研究如何走出一條創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展道路，必然要關(guān)注技術(shù)進步及產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式等相關(guān)問題，將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與集群發(fā)展模式聯(lián)系起來。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展與各地區(qū)創(chuàng)新活動的開展有什么關(guān)聯(lián)？在多大程度上作用于區(qū)域創(chuàng)新績效水平的提升？通過何種途徑對創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響？這些正是本文所要探討的問題。本文后續(xù)結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為相關(guān)文獻綜述；第三部分構(gòu)建本文分析的理論框架；第四部分為變量說明與模型設(shè)定；第五部分對實證結(jié)果進行分析和討論；最后是本文的結(jié)論及相應(yīng)的政策啟示。

二、文獻綜述

當前國內(nèi)外學者對區(qū)域創(chuàng)新績效的研究主要集中在以下兩個方面。一是研究區(qū)域創(chuàng)新績效評價體系的建立與測算。一些學者采用專利授權(quán)數(shù)(蘇屹等，2017)[1]、新產(chǎn)品銷售收入(路娟等，2017)[2]作為區(qū)域創(chuàng)新績效的測度指標。也有學者主張基于構(gòu)建指標體系，選擇適當模型對區(qū)域創(chuàng)新績效進行測算：魏后凱(2004)[3]通過選取20項指標，構(gòu)建評價體系進而對我國地區(qū)工業(yè)技術(shù)創(chuàng)新力進行實證測算；張明等(2008)[4]在加入新產(chǎn)品數(shù)量、專利數(shù)量、研發(fā)投入及專利交叉利用率的基礎(chǔ)上構(gòu)建指標體系度量創(chuàng)新績效。另外，在測算方法上，目前學者們普遍采用的方法有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(白俊紅和蔣伏心，2015；陸遠權(quán)等，2016)[5-6]、隨機前沿分析法(卓乘風等，2017；王鵬和曾坤，2015)[7-8]及熵值法(顏雙波，2017)[9]。二是對影響區(qū)域創(chuàng)新績效的因素進行研究。創(chuàng)新績效受到多種因素的影響，目前備受學者們關(guān)注的因素主要有：政策支持(康淑娟和安立仁，2020)[10]、創(chuàng)新開放度(閆春和蔡寧，2014)[11]、學習能力(陳勁和劉振，2011)[12]、知識管理(Susanty等，2019)[13]、技術(shù)獲取能力與吸收能力(朱俊杰和徐承紅，2017；Kashosi等，2020)等[14-15]。

作為技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)業(yè)和空間載體，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響不容忽視。根據(jù)已有研究，目前主要有以下兩種觀點：第一種觀點認為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效有積極有利影響。Poon等(2013)[16]在對企業(yè)位置與創(chuàng)新能力的分析過程中，發(fā)現(xiàn)位于集群區(qū)的企業(yè)更易于共享知識與技術(shù)外部性，從而進一步提升創(chuàng)新水平。范群林等(2010)[17]研究指出，集群區(qū)企業(yè)通過獲得知識溢出帶來的好處，有利于提高自身創(chuàng)新潛力及創(chuàng)新績效水平。第二種觀點認為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效并不是完全的推動作用，反而在一定程度上會阻礙區(qū)域創(chuàng)新績效的提高。一些實證研究注意到了知識溢出的負面效應(yīng)。梁濤等(2012)[18]通過實證分析得出,知識溢出對于創(chuàng)新具有負面效應(yīng)，抑制了創(chuàng)新主體的創(chuàng)新積極性，對于創(chuàng)新活動的開展和創(chuàng)新績效的提升有明顯的抑制作用。楊皎平等(2016)[19]認為由于知識溢出收益和付出的不對等性的存在，容易滋生機會主義者的創(chuàng)新惰性增加的現(xiàn)象，將進一步打擊自主研發(fā)者的創(chuàng)新積極性。

綜上所述，已有研究在區(qū)域創(chuàng)新績效的測算及影響因素、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響等方面做了較為深入的討論，相關(guān)研究成果也較為豐富，但具體來看，仍存在以下一些不足：一是大多數(shù)學者雖然建立指標體系進行區(qū)域創(chuàng)新績效的測算，但往往在創(chuàng)新投入方面僅僅考慮經(jīng)費和研發(fā)人員投入，在創(chuàng)新產(chǎn)出方面僅僅用專利數(shù)表示，未將創(chuàng)新環(huán)境因素考慮在內(nèi)，指標體系的建立缺乏完整性和全面性，影響測算結(jié)果的可信度；二是學者們注意到了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群可以通過直接的技術(shù)帶動及間接的技術(shù)和知識溢出兩種路徑對區(qū)域創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響，但已有研究很少基于空間相關(guān)視角進行實證檢驗。因此，本文嘗試作出以下努力：基于創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩方面考慮構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新績效評價體系，同時，在探討高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效水平的影響時，進一步考慮空間效應(yīng)，引入空間計量模型進行綜合分析。目前已有研究大多基于全國層面進行相關(guān)分析，很少有文獻對特定的區(qū)域進行分析。考慮到區(qū)域發(fā)展的異質(zhì)性，本文將以長江經(jīng)濟帶108個城市的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，進一步分析長江經(jīng)濟帶各地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對該區(qū)域創(chuàng)新績效的影響，從而為不同地區(qū)相關(guān)政策制定提供理論支撐和決策參考。

三、機理分析

(一)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響機制

面對經(jīng)濟全球化和日益激烈的國際科技競爭，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的形成，有利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和提高地區(qū)競爭優(yōu)勢，可以在特定范圍內(nèi)建立起市場優(yōu)勢，從而形成一定的規(guī)模效應(yīng)。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群在當?shù)匦纬伞凹壕W(wǎng)絡(luò)”，對于生產(chǎn)者來說，這種網(wǎng)絡(luò)兼具地理鄰近性與社會臨近性的特征(柴志賢，2010)[20]。這樣，由于地理鄰近，各個生產(chǎn)主體間密切合作，有利于各種新思想、新概念、新技術(shù)以及新知識的傳播，一定程度上減少“交易費用”(張元智和馬鳴蕭，2004)[21]。由此，一方面能夠在集群區(qū)形成一種良好的創(chuàng)新氛圍，另一方面，由于存在著“學習曲線”，處于集群區(qū)內(nèi)的企業(yè)相互學習變得容易且成本較低。

綜上所述，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效具有明顯的促進作用。然而，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群必然會面臨企業(yè)集聚與“擁擠效應(yīng)”的兩難選擇，當某一特定區(qū)域的集聚資源超過城市承載能力時，過高的擁擠效應(yīng)將阻礙創(chuàng)新活動的開展，不利于創(chuàng)新績效的提升(高虹和袁志剛，2021)[22]。因此，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響不僅取決于集群的外部性，也在很大程度上受到集群區(qū)成本增加的影響。

(二)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的空間溢出效應(yīng)

隨著各種創(chuàng)新資源在空間上的動態(tài)流動，城市之間尤其是位于同一區(qū)域的城市之間的經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)較強的空間相關(guān)性。空間相關(guān)性是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群突破地理范圍的限制、實現(xiàn)空間溢出的重要機制。因此，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群不僅可以通過上述的“集群網(wǎng)絡(luò)”、減少“交易費用”和“學習曲線”等機制對區(qū)域創(chuàng)新績效產(chǎn)生直接影響，也可以通過要素流動、交流與合作等形式作用于周邊城市，使得城市間通過“知識溢出”而獲得智力成果，從而促進區(qū)域創(chuàng)新績效的提升。具體來說，知識溢出的途徑有兩種，即有意識的知識溢出和無意識的知識溢出(柴志賢，2010)[20]。對有意識的知識溢出而言，不論企業(yè)規(guī)模大小以及市場結(jié)構(gòu)特征如何，有意識的知識溢出總能獲得一些交換性知識投入，因而對創(chuàng)新投入與創(chuàng)新回報具有正向效應(yīng)；而無意識的知識溢出將導(dǎo)致該企業(yè)知識資本與無形資產(chǎn)的泄露，由此帶來的創(chuàng)新回報更可能是負向的，因此知識溢出很可能會減少創(chuàng)新主體的研發(fā)投入和盈利能力。

而高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響究竟如何，就要看高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)生的效應(yīng)之間的博弈。若高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群所產(chǎn)生的正向集群效應(yīng)小于無意識的知識溢出及擁擠效應(yīng)產(chǎn)生的成本，此時創(chuàng)新成本將提高，不利于創(chuàng)新活動的開展，從而在一定程度上阻礙區(qū)域創(chuàng)新績效的提升，即高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的提升產(chǎn)生抑制作用；反之，創(chuàng)新活動的成本則大大減小，此時地區(qū)研發(fā)投入將加大，同時地區(qū)開展和參與創(chuàng)新活動的積極性提高，有助于帶動區(qū)域創(chuàng)新績效的提升，即高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群將有利于提升區(qū)域創(chuàng)新績效水平。

基于以上分析，本文將構(gòu)建高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響機制，如圖1。

圖1 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響機制

四、研究設(shè)計

(一)研究方法

1.本文選用熵值法對區(qū)域創(chuàng)新績效進行測算。熵值法通過對原有數(shù)據(jù)進行處理，對選取的指標客觀賦予權(quán)重，很大程度上可以避免人為因素帶來的偏差。使用這種綜合的評價方法，將計算得出的權(quán)重值與相應(yīng)的標準化指標相乘，就可以得到相應(yīng)指標的綜合得分：

(1)

其中，Si即所求的綜合得分，代表區(qū)域創(chuàng)新績效值，i、j分別為選取的個體數(shù)及指標數(shù)，Wj表示各指標權(quán)重，Pij表示第i個個體占第j項指標的比重。

2.本文對于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的測算使用區(qū)位熵進行度量。目前幾乎所有識別產(chǎn)業(yè)集群的研究都是以相關(guān)產(chǎn)業(yè)部門的聚類作為出發(fā)點，大多數(shù)使用國家級的數(shù)據(jù)，用企業(yè)數(shù)或就業(yè)人數(shù)，或者區(qū)位熵進行度量。本文選擇使用產(chǎn)業(yè)集群指數(shù)(就業(yè)區(qū)位熵與產(chǎn)值區(qū)位熵的算術(shù)平均值)對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平進行度量(簡曉彬和周敏，2013)[23]。具體計算如下：

(2)

其中，SCi表示i地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平，Ei、Qi分別表示就業(yè)區(qū)位熵和產(chǎn)值區(qū)位熵，ei、EMi分別表示i地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)和i地區(qū)總就業(yè)人數(shù)，∑ei、∑EMi分別表示長江經(jīng)濟帶高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)及長江經(jīng)濟帶總就業(yè)人數(shù)，qi、GDPi分別表示i地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及i地區(qū)生產(chǎn)總值，∑qi、∑GDPi分別表示長江經(jīng)濟帶高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及長江經(jīng)濟帶總產(chǎn)值。

(二)模型設(shè)計與檢驗

1.模型設(shè)計

本文主要研究高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，基于前文的理論分析，構(gòu)建以下計量模型：

lnSi=λ0+λ1lnX+ε

(3)

其中，lnSi表示區(qū)域創(chuàng)新績效值，lnX表示本文選取的各個解釋變量，ε為隨機誤差項，λ1為對應(yīng)的解釋變量的系數(shù)，λ0為常數(shù)。

將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的空間效應(yīng)納入模型進行分析。在這里將引入空間權(quán)重矩陣，對上面的計量模型進行變形。選用常見的三種空間計量模型：空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)。總的來說，三種模型都是在傳統(tǒng)計量分析的基礎(chǔ)上進一步研究空間交互效應(yīng)。三種模型的具體形式如下：

空間滯后模型：

yit=αlN+ρWyit+βxit+ui+vt+εit

(4)

空間誤差模型：

yit=αlN+βxit+ui+vt+εit

εit=λWεt+δit

(5)

空間杜賓模型：

yit=αlN+ρWyit+βxit+σWxit+ui+vt+εit

(6)

其中，yit為被解釋變量，xit為解釋變量。本文將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平(SCi)作為核心解釋變量。lN是一個N×1階單位矩陣，它與常數(shù)項待估參數(shù)α相對應(yīng)。W為所選取的空間權(quán)重矩陣，N為選取的地區(qū)；Wyit、Wxit分別為被解釋變量yit、解釋變量xit的空間滯后項；ρ、σ分別為yit和xit的空間滯后項的系數(shù)。εit為誤差項，Wεt表示誤差項εit的空間滯后項，λ為εit的空間滯后項的系數(shù)。δit為干擾項。ui、vt分別表示空間固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)。

2.空間權(quán)重矩陣的設(shè)定

空間計量經(jīng)濟學中引入空間權(quán)重矩陣W來表明元素之間空間的相互作用，本文使用相鄰空間權(quán)重矩陣對變量的空間相關(guān)性進行測度。空間觀測單位之間鄰近性的度量是由其在地圖上顯示的地理范圍的大小和形狀所決定的，通常用0和1來表示空間觀測單位在地理范圍上是否鄰近或接壤。若兩個地區(qū)相鄰，則其對應(yīng)的元素就為1，否則為0；同時，約定空間觀測單位與自己的關(guān)系設(shè)置為0。據(jù)此，建立如下相鄰空間權(quán)重矩陣：

(7)

3.模型檢驗

使用空間計量進行回歸分析，前提是變量存在空間相關(guān)性。因此，在使用設(shè)定的空間計量模型進行估算之前，需要采用莫蘭指數(shù)(Moran’s I)對變量進行全局自相關(guān)性檢驗。其計算公式為：

(8)

Wij為空間權(quán)重矩陣，Xi、Xj表示兩個不同地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新績效指數(shù)值，n為地區(qū)數(shù)。I為所求得的空間自相關(guān)指數(shù)，取值范圍為-1到1。當I為正值時表示區(qū)域創(chuàng)新績效水平呈正向空間關(guān)系，當I為負值時表示區(qū)域創(chuàng)新績效水平呈負向空間關(guān)系，當I為0時，則表明區(qū)域創(chuàng)新績效水平不存在空間相關(guān)性。

(三)變量選擇

1.被解釋變量

區(qū)域創(chuàng)新績效水平是本文的被解釋變量，區(qū)域創(chuàng)新績效指標體系的建立和測算，是本文的一個研究重點。

當前區(qū)域創(chuàng)新績效的大小受多重因素影響，若使用單一指標對創(chuàng)新績效水平進行測度將缺乏可信度，因此本文將構(gòu)建指標體系對區(qū)域創(chuàng)新績效進行測度。這里選用的指標體系包括創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出兩方面的數(shù)據(jù)，可以最大限度地提高測度的準確性，力求全面反映出區(qū)域創(chuàng)新績效水平。創(chuàng)新投入除了包括人力投入和資金投入，本文在以往研究的基礎(chǔ)上，將外部創(chuàng)新環(huán)境因素納入考慮，其不再是外生干擾因素，而應(yīng)作為一項投入變量。借鑒顏莉(2012)[24]、李婧和何宜麗(2017)[25]的做法，選擇R&D人員全時當量和R&D內(nèi)部經(jīng)費支出分別作為區(qū)域創(chuàng)新的人力及資金投入，以普通高等學校數(shù)及研發(fā)與開發(fā)機構(gòu)數(shù)作為區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境投入。區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出可以從科技成果和經(jīng)濟成果兩方面進行考慮。具體指標體系如表1所示。

表1 區(qū)域創(chuàng)新績效測度指標體系

整體來看，長江經(jīng)濟帶各地區(qū)創(chuàng)新績效水平存在明顯的地區(qū)差異和高值局部集聚特征。由圖2可以看出，上海、南京、蘇州、杭州等城市在考察期內(nèi)區(qū)域創(chuàng)新績效值均在0.4以上，說明這些城市區(qū)域創(chuàng)新績效水平較高，而低水平地區(qū)主要集中在長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)。此外，從總體上來看，長江經(jīng)濟帶下游地區(qū)創(chuàng)新績效水平一直處于較高位置。隨著時間的推移，長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)部分城市創(chuàng)新績效水平有了明顯提升，然而與下游地區(qū)相比，地區(qū)差距仍然較大。

在構(gòu)建的區(qū)域創(chuàng)新績效指標體系的基礎(chǔ)上，使用熵值法進行測算，得出各城市2008—2018年區(qū)域創(chuàng)新績效值。據(jù)此，進一步使用ArcGIS軟件對數(shù)據(jù)進行整理，以描繪長江經(jīng)濟帶各地區(qū)創(chuàng)新績效的空間分布情況。圖2展示了長江經(jīng)濟帶108個城市在2008年、2013年與2018年區(qū)域創(chuàng)新績效的時空演化過程。

圖2 各地區(qū)創(chuàng)新績效值

2.核心解釋變量

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平是本文的核心解釋變量，這里使用區(qū)位熵法對其進行測算，計算方法及過程見式(2)。

3.控制變量

本文選取的控制變量有：(1)經(jīng)濟基礎(chǔ)(G)。以各省市人均GDP作為地區(qū)經(jīng)濟基礎(chǔ)指標，一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平往往為該地區(qū)提供強大的資金支持，保障創(chuàng)新活動的開展，有利于提升創(chuàng)新績效。(2)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(IS)。采用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值之比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標來表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特征。一般來說，一個地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化能夠帶動該地區(qū)創(chuàng)新績效的提升。(3)人力資本水平(HC)。人是生產(chǎn)活動中最具創(chuàng)造性的因素。受教育程度在很大程度上對創(chuàng)新活動有著促進作用，這里使用每百萬人口大專及以上學歷人口來衡量一個地區(qū)的人力資本水平。(4)對外開放程度(Op)。這里以外商直接投資實際利用額來衡量，一般來說，外商直接投資對創(chuàng)新績效的提升有積極作用。

(四)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文選用2008—2018年長江經(jīng)濟帶108個城市(其中包括上海市和重慶市兩個直轄市)①的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，數(shù)據(jù)樣本共計1188個。本文實證部分采用的相關(guān)數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和各省市統(tǒng)計年鑒，以及各省市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展統(tǒng)計年鑒，涵蓋長江經(jīng)濟帶11個省市，部分缺失數(shù)據(jù)采用均值進行插值處理。以2008年為基期價格對其余年份GDP進行平減，同時，為降低變量的異方差，在對數(shù)據(jù)進行處理時，本文將對所有變量數(shù)據(jù)取自然對數(shù)。表2對本文選取變量的相關(guān)數(shù)值進行描述性統(tǒng)計。

表2 變量描述性統(tǒng)計

五、實證結(jié)果及分析

(一)空間相關(guān)性檢驗

進一步使用相鄰空間權(quán)重矩陣對2008—2018年間區(qū)域創(chuàng)新績效及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平的全局Moran’s I指數(shù)值進行測算，觀察各地區(qū)區(qū)域創(chuàng)新績效與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平是否存在空間相關(guān)性。檢驗結(jié)果如表3、表4所示。

表3 區(qū)域創(chuàng)新績效Moran’s I指數(shù)

表4 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群Moran’s I指數(shù)

表3中使用相鄰空間權(quán)重矩陣對區(qū)域創(chuàng)新績效的Moran’s I指數(shù)值進行測算與檢驗。在相鄰空間權(quán)重矩陣下，區(qū)域創(chuàng)新績效Moran’s I指數(shù)值皆為正值，就研究年份而言，2008—2018年的Moran’s I指數(shù)均通過了1%的顯著性檢驗，且z值均位于3以上，可以說2008—2018年區(qū)域創(chuàng)新績效具有顯著的相關(guān)性。

表4中使用相鄰空間權(quán)重矩陣對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的Moran’s I指數(shù)值進行測算與檢驗。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平的Moran’s I指數(shù)都為正值，且2008—2018年間每一年的Moran’s I指數(shù)都通過了1%的顯著性水平檢驗，此外，2013年z值高達9.409。這表明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的空間分布并非完全隨機，存在顯著的正相關(guān)關(guān)系；說明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效既可能產(chǎn)生直接影響，同時也會存在空間溢出效應(yīng)。

(二)模型分析

1.空間模型結(jié)果分析

本文借助Stata15.0進行實證分析。首先對非空間的OLS模型進行估計，并通過對各空間面板模型進行LR檢驗，最終確定使用空間杜賓模型。Anselin(1988)[26]提出，與前兩種模型相比，空間杜賓模型作為一般形式，分析過程中也包括了對另外兩種模型的綜合考慮，能夠提供更加一般性的分析思路。回歸結(jié)果如表5所示。

表5 不同模型的回歸結(jié)果

續(xù)表

由于將空間效應(yīng)引入空間杜賓模型中，回歸結(jié)果中自變量系數(shù)除了表示對因變量的直接影響外，還包括反饋效應(yīng)(張延和趙艷朋，2017)[27]，因此其回歸結(jié)果并不能用來直接解釋自變量的效益；但是我們?nèi)匀豢梢詮谋?空間杜賓模型回歸系數(shù)中得到高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效影響的一些信息。從表5可以看出，模型(1)中高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平與區(qū)域創(chuàng)新績效呈現(xiàn)正相關(guān)，且在1%的水平下顯著。引入空間權(quán)重矩陣之后，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響仍然顯著為正，且影響系數(shù)由0.130變?yōu)?.134，正向影響強度有所提高。繼續(xù)引入空間因素，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對鄰近地區(qū)創(chuàng)新績效的影響顯著為負。由此可見，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的“馬太效應(yīng)”影響著城市創(chuàng)新績效的分化。此外，因變量的空間滯后系數(shù)ρ為0.195，表示區(qū)域創(chuàng)新績效具有正向溢出效應(yīng)，即鄰近地區(qū)創(chuàng)新績效的提升會帶動本地區(qū)創(chuàng)新績效的進一步提升。一方面某地區(qū)創(chuàng)新績效的提升會產(chǎn)生示范效應(yīng)，促使鄰近地區(qū)的學習和模仿；另一方面地理位置的鄰近將極大程度上便利地區(qū)間的交流與協(xié)作，帶動地區(qū)間優(yōu)勢互補，這些都有利地促進了區(qū)域創(chuàng)新績效的正向空間效應(yīng)的形成。為了將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的空間效應(yīng)具體化，需要將空間效應(yīng)進行分解，從而說明高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效水平的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。具體空間效應(yīng)分解結(jié)果如表6所示。

表6 空間杜賓模型效應(yīng)分解

從直接效應(yīng)來看，某地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群會提高該地區(qū)創(chuàng)新績效，集群效應(yīng)帶來人員、資金、技術(shù)等的集中，產(chǎn)生的外部性及技術(shù)與知識的外溢均有利于創(chuàng)新活動的順利開展，提升區(qū)域創(chuàng)新績效水平。從間接效應(yīng)來看，鄰近地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的促進作用并不顯著，甚至產(chǎn)生負向影響，阻礙本地區(qū)創(chuàng)新績效水平的提升。這可能是因為地理位置的鄰近，極大地便利了存在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的地區(qū)吸引周邊地區(qū)人才、資金等創(chuàng)新要素，這些地區(qū)在推動本地區(qū)創(chuàng)新活動開展、提升本地區(qū)創(chuàng)新績效的同時擠占了周邊地區(qū)的創(chuàng)新要素，從而對周邊地區(qū)創(chuàng)新績效水平的提升產(chǎn)生不利影響。從總效應(yīng)來看，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響系數(shù)為0.114，即高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平每增加1個百分點將帶來區(qū)域創(chuàng)新績效水平0.114個百分點的增加，且通過了1%的顯著性水平檢驗。下面從控制變量角度對直接效應(yīng)、間接效應(yīng)及總效應(yīng)進行解讀。

經(jīng)濟發(fā)展水平能夠顯著提升本地區(qū)創(chuàng)新績效水平，這是因為經(jīng)濟發(fā)展水平高的地區(qū)不僅能夠為本地區(qū)研發(fā)經(jīng)費的投入提供充足的資金保障，同時在很大程度上有助于為市場主體提供龐大的市場需求，活躍市場交易氛圍，從而影響該地區(qū)的創(chuàng)新績效水平。然而，經(jīng)濟基礎(chǔ)對區(qū)域創(chuàng)新績效的空間溢出效應(yīng)為負，影響系數(shù)為-0.214，同樣通過了1%的顯著性檢驗。本地區(qū)雄厚的經(jīng)濟基礎(chǔ)甚至會對鄰近地區(qū)創(chuàng)新績效水平產(chǎn)生負向的溢出效應(yīng)，這可能是因為經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)會對鄰近欠發(fā)達地區(qū)產(chǎn)生虹吸效應(yīng)，促使資本、技術(shù)、人才、信息等優(yōu)勢資源向發(fā)展水平較高的地區(qū)靠攏，從而對經(jīng)濟發(fā)展水平較低的地區(qū)產(chǎn)生不利影響，抑制該地區(qū)創(chuàng)新績效水平的提升。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與區(qū)域創(chuàng)新績效呈正相關(guān)，直接效應(yīng)影響系數(shù)為0.014，但未通過顯著性檢驗，說明地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)并沒有對其創(chuàng)新績效水平產(chǎn)生明顯的影響，主要是因為大部分地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平相對不高，未能起到帶動地區(qū)創(chuàng)新績效提高的作用。本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對鄰近地區(qū)創(chuàng)新績效的影響系數(shù)為-0.060，在統(tǒng)計上仍不顯著。從總效應(yīng)來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對區(qū)域創(chuàng)新績效水平影響并不顯著。

總體來看，人力資本對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響最為明顯，在其他因素不變的情況下，各地區(qū)的勞動者素質(zhì)每提高1%，區(qū)域創(chuàng)新績效則提高0.242%，這充分表明豐富的人力資本對創(chuàng)新績效提升的重要性。具體來說，本地區(qū)人力資本的大小與本地區(qū)創(chuàng)新績效的高低呈正相關(guān)，影響系數(shù)為0.159，在1%的水平上顯著；且本地區(qū)人力資本對周邊地區(qū)創(chuàng)新績效的影響系數(shù)為0.084，在10%的水平上顯著。

從對外開放程度與區(qū)域創(chuàng)新績效的估計結(jié)果來看，本地區(qū)對外開放程度與本地區(qū)創(chuàng)新績效水平呈現(xiàn)正相關(guān)，影響系數(shù)為0.003，但在統(tǒng)計上并不顯著。隨著對外開放程度的擴大，外商投資增加，可能會抑制企業(yè)開展創(chuàng)新活動的積極性，不利于創(chuàng)新水平的提高，影響區(qū)域創(chuàng)新績效水平的提升(曾婧婧和周丹萍，2019)[28]。本地區(qū)對外開放程度對鄰近區(qū)域創(chuàng)新績效具有負的空間溢出效應(yīng)，影響系數(shù)為-0.033，在10%的水平下顯著。從總效應(yīng)來看，對外開放程度與區(qū)域創(chuàng)新績效高低呈現(xiàn)負相關(guān)，這也在一定程度上反映了當前多數(shù)地區(qū)沒有合理有效利用外資。

2.進一步分析

由于地區(qū)間發(fā)展水平存在差異，擁有的資源稟賦不同，因此各地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對創(chuàng)新績效的影響也會有所不同。因此，這里將對長江經(jīng)濟帶省市進行劃分，進一步展開討論位于長江經(jīng)濟帶上游、中游及下游②不同地區(qū)的具體情況，探討高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響方向與力度，以揭示長江經(jīng)濟帶高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群影響區(qū)域創(chuàng)新績效的區(qū)域特征。回歸結(jié)果如表7所示。

表7 分樣本杜賓模型回歸結(jié)果

從表7中分樣本回歸結(jié)果可知，長江經(jīng)濟帶上、中、下游地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對創(chuàng)新績效作用方向和強度在區(qū)域?qū)用娉尸F(xiàn)較大差異。具體來看，長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的正向作用在統(tǒng)計上并不顯著，這可以從上游地區(qū)較為落后的基礎(chǔ)設(shè)施、不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以及缺乏對口人才等方面來解釋。上游地區(qū)沒有完善的配套設(shè)施和服務(wù)來開展創(chuàng)新活動，過度依賴傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)新資金占比增加必然擠占其他方面發(fā)展的資金投入，人才的大量流失也使得創(chuàng)新資金與人才投入不匹配，這些恰恰是阻礙其創(chuàng)新績效提升的重要原因；而長江經(jīng)濟帶中游和下游地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效則呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，且下游地區(qū)影響強度高于中游地區(qū)。長江經(jīng)濟帶中下游地區(qū)多為發(fā)展水平較高的城市，這些城市具有有力的政策支持和良好的市場經(jīng)濟條件，能吸引人才大量聚集，在發(fā)展過程中充分挖掘高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的積極作用，直接促進本地創(chuàng)新績效的提升。就高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的溢出效應(yīng)而言，下游地區(qū)呈現(xiàn)顯著的正向溢出效應(yīng)，上游及中游地區(qū)則對區(qū)域創(chuàng)新績效提升的溢出效應(yīng)不顯著。這表明下游地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群優(yōu)勢明顯，要大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群，促進提升區(qū)域創(chuàng)新績效；而中上游地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集群發(fā)展沒有形成對周邊地區(qū)創(chuàng)新績效的顯著影響，其產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展仍然是離群和孤立的，這些現(xiàn)象對目前長江經(jīng)濟帶地區(qū)創(chuàng)新績效水平的提升都將產(chǎn)生不利影響(郭炬等，2012)[29]。因此，如何有效促進各地區(qū)之間的交流，突破區(qū)域壁壘，增強區(qū)域間聯(lián)系，更快更好地解決當前各地區(qū)面臨的創(chuàng)新發(fā)展瓶頸，是我們需要思考的問題，同時也指明了今后研究需要深入挖掘的方向。

3.穩(wěn)健性檢驗

考慮到區(qū)域創(chuàng)新績效及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平的度量對模型可能產(chǎn)生不一樣的結(jié)果，因此本文將選用另外的指標對區(qū)域創(chuàng)新績效和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平進行測度，以驗證高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效影響的穩(wěn)健性。這里采用每萬人專利授權(quán)數(shù)來衡量區(qū)域創(chuàng)新績效，對于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的測度，本文借鑒唐承麗等(2018)[30]的做法，構(gòu)建高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群評價指標體系，進一步運用熵值法對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平進行測度，具體指標體系如表8所示。

表8 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群評價指標體系

模型中其余變量與上文選取的一致，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表9所示。

表9中展示了將新計算的被解釋變量的值和主要解釋變量的值分別代替原有的測算值，再加入模型中進行回歸的結(jié)果。模型(5)和模型(6)是將高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群水平重新測算代入原模型所得出的回歸結(jié)果；模型(7)和模型(8)則替換了區(qū)域創(chuàng)新績效值，用專利授權(quán)數(shù)代替原有的測算值，再進行回歸；而模型(9)和模型(10)則同時替換區(qū)域創(chuàng)新績效與高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的值。與表5中估計結(jié)果進行對比可以發(fā)現(xiàn)，表9中模型回歸結(jié)果各變量系數(shù)方向與顯著性基本與原模型一致，可以得出，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的本地及空間溢出效應(yīng)是穩(wěn)健的。

表9 穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

六、結(jié)論及政策啟示

本文從空間溢出視角切入，選取空間杜賓模型分析并檢驗高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域創(chuàng)新績效的關(guān)系。基于2008—2018年長江經(jīng)濟帶各地級市數(shù)據(jù)的分析比較，本文主要得出以下結(jié)論：(1)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域創(chuàng)新績效的提升具有顯著的空間依賴性，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群帶來的技術(shù)與知識的集聚對本地創(chuàng)新績效有積極的正向帶動作用，但對周邊城市創(chuàng)新績效提升的空間溢出效應(yīng)并不顯著；(2)一個地區(qū)的經(jīng)濟基礎(chǔ)及人力資本對區(qū)域創(chuàng)新績效都呈現(xiàn)顯著的正向影響，但是由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平不高、外商投資增加抑制本地區(qū)創(chuàng)新積極性等原因，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放程度對區(qū)域創(chuàng)新績效未呈現(xiàn)促進作用；(3)進一步基于對長江經(jīng)濟帶進行分區(qū)域考察可以發(fā)現(xiàn)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響存在區(qū)域差異，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群顯著促進了長江經(jīng)濟帶中下游地區(qū)創(chuàng)新績效的提升，而對上游地區(qū)創(chuàng)新績效的影響并不顯著。

上述結(jié)論告訴我們，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群是提升區(qū)域創(chuàng)新績效水平的重要推動力，其強大的外部影響和溢出效應(yīng)可以帶動區(qū)域創(chuàng)新績效的明顯提升。但是在地區(qū)發(fā)展過程中，各種影響創(chuàng)新績效水平的因素對不同地區(qū)影響各不相同，從而帶來的影響結(jié)果也不盡相同。基于此，我們得到如下政策啟示：(1)加強區(qū)域間互動交流，實現(xiàn)創(chuàng)新活動互利共贏。各地區(qū)在制定提升本地區(qū)創(chuàng)新績效策略時，應(yīng)樹立全局觀念，積極建立資源共享機制與創(chuàng)新協(xié)作機制，建立資源市場平臺，形成良好的市場環(huán)境，讓市場在資源配置中起決定性作用；打破地方政府與地方保護主義，加強地區(qū)之間交流與合作，突破區(qū)域壁壘，促進資源多向流動，實現(xiàn)創(chuàng)新資源的外溢和共享，從而降低新產(chǎn)品開發(fā)和技術(shù)創(chuàng)新的成本，推動區(qū)域整體創(chuàng)新績效的提升。(2)因地制宜發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群，提升區(qū)域創(chuàng)新績效。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群帶來的知識與技術(shù)在地理位置上的集中及空間上的溢出效應(yīng)，都將極大地帶動地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展。但是，由于各地區(qū)資源稟賦等因素的差異，在長江經(jīng)濟帶不同地區(qū)發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群將對區(qū)域創(chuàng)新績效產(chǎn)生不同程度的影響。就長江經(jīng)濟帶中上游地區(qū)而言，由于經(jīng)濟基礎(chǔ)較為薄弱，若大力發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群，雖然在一定程度上有利于區(qū)域創(chuàng)新績效的提升，但是將擠占其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展的資源，且無法獲得較高的創(chuàng)新績效收益。因此，各地區(qū)要在自身條件的基礎(chǔ)上因地制宜發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群，從而最大限度地帶來各地區(qū)創(chuàng)新績效的提升。(3)各地要加大力度夯實經(jīng)濟基礎(chǔ)，注重本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整與優(yōu)化提升，完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展提供強大后盾，在一定程度上減少創(chuàng)新資源的流失，助力創(chuàng)新績效水平的提升。同時，各地區(qū)要強化人才隊伍建設(shè)，在注重人才數(shù)量增加的同時，更應(yīng)該注重人才結(jié)構(gòu)的優(yōu)化、與崗位的匹配度以及當?shù)睾暧^經(jīng)濟基礎(chǔ)；在注重創(chuàng)新型人才培養(yǎng)的同時，一方面要重視把創(chuàng)新型人才留住，另一方面也要積極制定相關(guān)優(yōu)惠政策，引進高層次、高質(zhì)量的創(chuàng)新型人才。通過留住專業(yè)人才，為創(chuàng)新活動的開展儲備優(yōu)勢資源，進而有利于提升創(chuàng)新績效水平。最后，在利用外資時，各地應(yīng)合理引導(dǎo)外資投入方向，正確規(guī)劃外商投資布局，同時加大對外商投資的管理，加強地區(qū)法制建設(shè)，為外商投資建立良好的投資軟環(huán)境，最大限度地發(fā)揮外商投資對區(qū)域創(chuàng)新績效提升的正向帶動作用。

注 釋:

① 巢湖市自2011年被撤銷，因此為了數(shù)據(jù)的可比性，故將巢湖市撤銷前的數(shù)據(jù)拆分加入合肥、蕪湖、馬鞍山三市，保證巢湖市被撤銷前后城市數(shù)量的統(tǒng)一性。

② 長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)31個城市(包括云南、貴州、四川、重慶)，中游地區(qū)52個城市(包括安徽、湖北、湖南、江西)，下游地區(qū)25個城市(包括上海、江蘇、浙江)。