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    國家高新區(qū)溢出效應研究

    2016-05-30 08:29:19李榮
    中國集體經濟 2016年23期
    關鍵詞:極化效應溢出效應創(chuàng)新驅動

    李榮

    摘要:文章以國家高新區(qū)和高新技術企業(yè)七年間10項指標數(shù)據為依據,選取效益提升、社會貢獻、創(chuàng)新驅動三個維度,測算國家高新區(qū)溢出能力強弱的區(qū)域差異。結果表明,國家高新區(qū)金融危機前后省域溢出強弱周期波動,2009年后溢出效應增強。國家高新區(qū)在經濟較發(fā)達區(qū)域創(chuàng)新驅動溢出效應由強轉弱,在經濟欠發(fā)達區(qū)域三個維度強弱轉換較為同步。

    關鍵詞:國家高新區(qū);極化效應;擴散效應;溢出效應;創(chuàng)新驅動

    2015年14家省級高新區(qū)省級為國家高新區(qū),國家高新區(qū)總量達到129家。2014年統(tǒng)計的115家國家高新區(qū),高新技術企業(yè)為24010家,占高新區(qū)企業(yè)總量的31.8%,占全國上報統(tǒng)計高新技術企業(yè)總量的36.3%。而國家高新區(qū)的企業(yè)總量中高新技術企業(yè)數(shù)量和占比,由2003年22238家占比67.7%,下降到2014年占比僅為31.8%。高新區(qū)對區(qū)域創(chuàng)新資源的溢出效應受到關注。本文選取28個省域(青海、寧夏、西藏除外)高新技術企業(yè)作為參照樣本,各省域國家高新區(qū)作為研究對象,測量不同省域范圍的國家高新區(qū)相對高新技術企業(yè)的溢出效應,探討國家高新區(qū)增長能力的空間變化趨勢。

    一、研究方法

    (一)國家高新區(qū)溢出效應測量方法

    凱尼爾斯(Caniels,2000)通過對弗森伯格(Verspagen,1991)空間知識溢出模型參數(shù)調整,建立兩區(qū)域間的知識溢出效應,Hij為兩區(qū)域間知識資源的存量差距,dij表示區(qū)域i相對區(qū)域j的增長能力。為更好反映國家高新區(qū)溢出效應強弱,本文采用凱尼爾斯模型,Hij表示第t年省域內國家高新區(qū)某項指標值ki與同期省域內高新技術企業(yè)同項指標值的比值kj再取對數(shù),如公式(1)所示:

    Sij=Hij·e,其中, Hij=ln(ki/kj),dij=ki/kj(1)

    (二)比較對象與指標選擇

    為方便比較金融危機前后高新區(qū)集聚優(yōu)勢,縱向比較始點選擇從2007年開始。為能更全面反映各省域國家高新區(qū)相對高新技術企業(yè)的溢出效應強弱,以經濟帶動、社會貢獻、創(chuàng)新驅動作為指標選取的維度導向,共選取高新區(qū)和高新技術企業(yè)都有的10項指標,比較28個省域2007~2013年金融危機前后國家高新區(qū)溢出效應變化趨勢,指標體系如表1所示。

    二、國家高新區(qū)溢出效應的周期波動

    國家高新區(qū)溢出效應與高新技術產業(yè)溢出效應具有較強空間相關性,金融危機后國家高新區(qū)城市分布更加離散化,省域間差距也更為明顯,但省域內分布數(shù)量差距顯著,最多的江蘇省擁有13家。運用凱尼爾斯空間溢出模型,選取10項共有指標構建國家高新區(qū)溢出效應強弱指數(shù)。28個省域內國家高新區(qū)相對高新技術企業(yè)2007~2013年的總體溢出效應變化趨勢,如表2所示。

    江西、湖南、海南國家高新區(qū)的溢出效應由2008年負值變?yōu)?009年正值,國家高新區(qū)擴散效應顯著增強。2010年國家高新區(qū)溢出效應僅在廣西增強,主要因為新升級的27家國家高新區(qū)并未單獨統(tǒng)計數(shù)據。2011~2013年國家高新區(qū)數(shù)量的快速增加,推動了國家高新區(qū)擴散范圍增大,溢出效應增強,但增強程度有所減弱,2013年國家高新區(qū)溢出效應增強的省域達到10個,主要集中在中西部區(qū)域。從圖1所示??梢钥闯?,2007~2013年期間國家高新區(qū)溢出效應差異程度總體呈現(xiàn)先升后降的M型波動趨勢,各省域差異程度百分比圍繞0值上下波動,江蘇、浙江、廣東3省標準差超過0.3。2009年北京、遼寧、內蒙古國家高新區(qū)溢出效應增幅同比超過31%。大多數(shù)省域溢出效應強弱變化近似對稱分布相比。2007~2013年溢出效應始終為正值的北京、遼寧變化程度也有較大差別,溢出效應呈現(xiàn)反向變化趨勢,北京、遼寧的地理鄰近優(yōu)勢并未對國家高新區(qū)鄰近省域溢出效應有顯著影響。

    三、國家高新區(qū)溢出效應區(qū)域差異

    經濟欠發(fā)達的西部11個省,國家高新區(qū)三維度強弱轉換特征,與總體效應轉換特征較為一致。黑龍江、吉林、遼寧國家高新區(qū)溢出效應逐步減弱,但創(chuàng)新驅動溢出效應在金融危機后不斷增強。相比東北區(qū)域國家高新區(qū)三維度非同步變化,中部六省國家高新區(qū)三維度與總體效應變化趨勢基本一致,相比社會貢獻溢出效應不斷增強,創(chuàng)新驅動溢出效應有所減弱。東部10省七年間國家高新區(qū)經濟帶動維度呈現(xiàn)波動變化特征,創(chuàng)新驅動擴散效應由強轉弱,極化效應增強。由此可見,國家高新區(qū)在沿海、南方、東部等經濟較發(fā)達區(qū)域創(chuàng)新驅動溢出效應有所減弱,與其他維度相比轉換不同步,波動間隔較長;而在內陸、北方、西部等經濟欠發(fā)達區(qū)域,經濟帶動、社會貢獻、創(chuàng)新驅動三個維度強弱呈現(xiàn)同步轉換特征,轉換周期縮短,創(chuàng)新驅動溢出效應增強。四大板塊溢出效應波動特征更趨向于社會貢獻維度波動特征,與創(chuàng)新驅動維度波動特征差別最大。

    四、結論與建議

    通過測度28個省域內相對高新技術企業(yè)的國家高新區(qū)溢出效應。研究發(fā)現(xiàn)7年間國家高新區(qū)溢出效應呈現(xiàn)周期波動特征,比高新技術產業(yè)更具有擴散優(yōu)勢。從區(qū)域板塊差異看,國家高新區(qū)溢出效應的各維度強弱變化趨勢,在經濟較發(fā)達區(qū)域波動差異較大,而經濟欠發(fā)達區(qū)域波動較為一致。為了更好推動國家高新區(qū)對高新技術企業(yè)的帶動作用,本文建議從以下三方面著手:通過國家高新區(qū)與高新技術產業(yè)的空間相關性,劃分國家高新區(qū)的溢出效應類型,提高與高新技術產業(yè)的協(xié)同效應,推動兩者協(xié)同集聚增長。利用國家高新區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力的極化效應及空間布局特征,弱化國家高新區(qū)對高新技術產業(yè)的集聚差異。國家高新區(qū)區(qū)域空間布局,應兼顧區(qū)域經濟實力與發(fā)展?jié)摿?,提升國家高新區(qū)創(chuàng)新驅動對區(qū)域經濟的貢獻度。

    參考文獻:

    [1]科技部火炬中心.2016中國火炬統(tǒng)計年鑒[M].中國統(tǒng)計出版社,2016.

    [2]Caniels M. Knowledge spillovers and economic growth: regional growth differentials across Europe [M]. Edward Elgar: Cheltenham,2000.

    [3]Bart Verspagen.A new empirical approach to catching up or falling behind[J]. Structural Change and Economic Dynamics,1991(02).

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