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    生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的空間效應(yīng)研究

    2022-05-12 06:06:54王文成
    管理學(xué)報 2022年5期
    關(guān)鍵詞:高技術(shù)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)

    王文成 隋 苑

    (1. 吉林大學(xué)中國國有經(jīng)濟研究中心; 2. 吉林大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院)

    1 研究背景

    一個國家或地區(qū)創(chuàng)新能力的提高,不能僅僅依靠研發(fā)投入數(shù)量上的持續(xù)增多,還在很大程度上依賴于創(chuàng)新過程中投入產(chǎn)出績效的改善,即創(chuàng)新資源利用效率的提高[1,2]。圍繞中國產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響,學(xué)者們展開了一系列研究,主要涉及高技術(shù)服務(wù)業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)、創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)、制造業(yè)、生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和技術(shù)密集型制造業(yè)。從研究結(jié)果來看,單一產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響多為正向促進效果[3~5],也有一些學(xué)者得出了二者之間存在非線性關(guān)系的結(jié)論[6,7]。

    相較于單一產(chǎn)業(yè)集聚,產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚在經(jīng)濟活動中往往更普遍。ELLISON等[8]最早將產(chǎn)業(yè)在空間上臨近集聚的現(xiàn)象定義為產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚。國內(nèi)學(xué)者大多將研究視角聚焦于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的協(xié)同集聚[9,10],但目前研究二者協(xié)同集聚對創(chuàng)新效率影響的文獻并不多見。

    產(chǎn)業(yè)在空間上的協(xié)同集聚需建立在產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)基礎(chǔ)之上。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)知識密集度較高,因此與制造業(yè)中技術(shù)密集型行業(yè)協(xié)同集聚的程度更明顯[11],對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響也更容易被觀測到。故本研究認為,將高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè))和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚作為研究對象更為合理。已經(jīng)有學(xué)者探究了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響。研究表明,長三角地區(qū)能通過產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚實現(xiàn)創(chuàng)新效率的提升[12]。但是,創(chuàng)新效率變化并非區(qū)域內(nèi)部問題,隨著市場一體化建設(shè)和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略的逐步實施,省際間要素流動程度不斷加深,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的效應(yīng)不僅會存在于本地區(qū),還可能會對鄰近地區(qū)產(chǎn)生一定影響,即涉及不同地區(qū)之間的聯(lián)動效應(yīng),這是目前研究尚未涉及的。

    鑒于此,本研究將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚因素融入正規(guī)空間經(jīng)濟或集聚經(jīng)濟理論的框架中,探究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的空間效應(yīng)。本研究的邊際貢獻主要有以下兩點:①直接以生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚為研究對象,在空間經(jīng)濟學(xué)框架中探究了其對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng),豐富了既有研究;②探究了創(chuàng)新效率分解、行業(yè)、區(qū)域3個異質(zhì)性視角下生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,多方面、多層次審視了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚促進區(qū)域創(chuàng)新效率提升的有效性問題,為地區(qū)產(chǎn)業(yè)政策的制定提供經(jīng)驗支撐。

    2 理論分析與研究假設(shè)

    根據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚理論,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚可以帶來規(guī)模經(jīng)濟和技術(shù)外溢。具體來說,可通過以下6種方式影響區(qū)域創(chuàng)新效率:①生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚可以形成規(guī)模經(jīng)濟,節(jié)約集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)成本,增強創(chuàng)新主體進行技術(shù)研發(fā)的傾向性和強度。②根據(jù)產(chǎn)業(yè)價值鏈理論,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)位于產(chǎn)業(yè)價值鏈“微笑曲線”的兩端,是產(chǎn)業(yè)競爭力的重要來源。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展,將會為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)賦能,提升生產(chǎn)產(chǎn)品的附加值,這部分利潤同樣會帶來研發(fā)投入的增加。③高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)都屬于知識技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè),二者的協(xié)同集聚相當(dāng)于為地區(qū)提供了一個規(guī)模巨大的“創(chuàng)新要素池”,有利于區(qū)域內(nèi)知識的擴散與共享,促進集體學(xué)習(xí)和知識社會化過程。④生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在業(yè)務(wù)上是互補的,具有密切的投入產(chǎn)出關(guān)系,因此二者之間存在需求引致效應(yīng)。這會使技術(shù)研發(fā)少走彎路,降低創(chuàng)新過程的風(fēng)險和不確定性,增強創(chuàng)新活動的決策效率和成功率,也會讓研究成果的轉(zhuǎn)化提速,研發(fā)與實際應(yīng)用能夠高度匹配起來。⑤由于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的高知識技術(shù)密集性,二者協(xié)同集聚的輻射效果將大大增強。CZARNITZKI等[13]認為,知識密集型服務(wù)是創(chuàng)新的媒介。先進的技術(shù)知識可以通過生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)溢出到其他行業(yè),從而提高整個地區(qū)的創(chuàng)新效率。⑥循環(huán)累積因果效應(yīng),創(chuàng)新過程的復(fù)雜性和系統(tǒng)性決定了它的累積性特征,不斷追加的創(chuàng)新簇群隨著最初的革命創(chuàng)新選定的“技術(shù)軌跡”,加快了知識的積累和傳播,使得地區(qū)的創(chuàng)新資源得以快速累積。研發(fā)活動的不斷集中,強化了空間中創(chuàng)新集中的自發(fā)傾向,使得某一地區(qū)在良性循環(huán)下越來越具有創(chuàng)新優(yōu)勢?;诖?,提出如下假設(shè):

    假設(shè)1生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚能夠提升本地區(qū)創(chuàng)新效率。

    諸多學(xué)者研究表明,創(chuàng)新具有空間擴散性,并受地理距離以及經(jīng)濟距離的影響[14,15]。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚促進了創(chuàng)新資源的集聚以及技術(shù)進步,而創(chuàng)新資源和知識技術(shù)的空間擴散特征使二者的協(xié)同集聚產(chǎn)生了溢出效應(yīng)。按照溢出方向,可將該效應(yīng)進一步分解為直接效應(yīng)和間接效應(yīng),分別對應(yīng)區(qū)域內(nèi)部溢出(即假設(shè)1)和區(qū)域外部溢出。白俊紅等[16]指出,區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)之間存在要素流動,由于其主要反映了創(chuàng)新活動在地域空間上的關(guān)聯(lián)效應(yīng),可將其稱之為空間關(guān)聯(lián)。

    據(jù)此,以區(qū)域間經(jīng)濟聯(lián)系、創(chuàng)新要素流動為前提,一個區(qū)域的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚,可能會對另一個鄰近地區(qū)的創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響,即區(qū)域外部溢出效應(yīng)。本研究所探究的區(qū)域外部溢出效應(yīng),將產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚、區(qū)域創(chuàng)新效率、空間關(guān)聯(lián)納入統(tǒng)一研究框架下,有助于揭示我國區(qū)域創(chuàng)新能力的協(xié)調(diào)發(fā)展水平。需要注意的是,這種區(qū)域外部溢出效應(yīng)的結(jié)果具有一定的不確定性,即存在正向溢出和負向溢出兩種可能性。HIRSCHMAN[17]提出經(jīng)濟活動的空間集聚往往會產(chǎn)生極化效應(yīng)與涓滴效應(yīng)。基于此,提出如下假設(shè):

    假設(shè)2生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚可能對區(qū)域創(chuàng)新效率產(chǎn)生外部溢出效應(yīng),該效應(yīng)受區(qū)域間創(chuàng)新要素流動的限制,并具有不確定性。

    生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)是一個復(fù)合性定義,其內(nèi)部包含不同的行業(yè)門類,這些行業(yè)門類有著各不相同的服務(wù)內(nèi)容,與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟技術(shù)聯(lián)系亦有所差別。一個行業(yè)的知識技術(shù)密集度與創(chuàng)新活動緊密相關(guān),而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)里既包含像交通運輸、倉儲和郵政業(yè)這樣知識技術(shù)密集度一般的行業(yè),也包含像信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)這樣知識密集度十分高的門類。國內(nèi)學(xué)者在研究過程中亦會關(guān)注生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的子行業(yè)異質(zhì)性問題[18]。那么,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)內(nèi)部的不同行業(yè)分別和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響有何差別?

    此外,中國區(qū)域發(fā)展不平衡問題比較突出,受改革開放戰(zhàn)略的影響,形成了一批以東部沿海地區(qū)為代表的“先富地區(qū)”,與中部、西部地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段存在差異。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)均屬于知識技術(shù)密集度高的行業(yè),二者的融合和協(xié)同集聚發(fā)展是工業(yè)化程度逐步加深的產(chǎn)物。換言之,二者協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響與地區(qū)經(jīng)濟水平密切相關(guān)。就區(qū)域創(chuàng)新效率這一指標(biāo)而言,雖然測度的方法和時間區(qū)間有所差異,但整體呈現(xiàn)了東部地區(qū)創(chuàng)新效率具有絕對優(yōu)勢、遠高于中部和西部地區(qū)的特點[19]。這種差異是本研究所不能忽視的,依據(jù)循環(huán)累積因果理論,創(chuàng)新的初始條件對于區(qū)域創(chuàng)新效率的提升至關(guān)重要。那么在初始創(chuàng)新條件參差不齊的情況下,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響是否存在著區(qū)域差異化特征?比如,在創(chuàng)新初始水平較低的中部地區(qū)和西部地區(qū),生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚所累積的知識技術(shù)密集度也會比較低,因此不能顯著地帶動區(qū)域創(chuàng)新效率提升。并且由于經(jīng)濟水平不高,各省份吸納先進知識技術(shù)的能力有限,可能導(dǎo)致無法產(chǎn)生有效的區(qū)域外部溢出效應(yīng)。基于此,提出如下假設(shè):

    假設(shè)3生產(chǎn)性服務(wù)性和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,存在著行業(yè)特征依賴以及地區(qū)特征依賴。

    3 研究設(shè)計

    3.1 模型構(gòu)建

    如前文所述,在提升區(qū)域創(chuàng)新要素投入、提高創(chuàng)新要素匹配質(zhì)量、增強知識溢出等效應(yīng)的作用下,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚能夠提升區(qū)域創(chuàng)新效率,并且這種效應(yīng)從理論上講應(yīng)存在跨區(qū)域現(xiàn)象。因此,本研究將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚水平(XT)和區(qū)域創(chuàng)新效率(CX)分別作為核心解釋變量和被解釋變量。此外,選取政府干預(yù)(GO)、市場化水平(MA)、對外開放(OP)、城市化水平(UR)作為控制變量。為減弱模型中數(shù)據(jù)的異方差性和偏態(tài)性,但同時不影響對核心解釋變量系數(shù)的直觀解釋,本研究對控制變量取自然對數(shù)(后續(xù)的穩(wěn)健性分析中也將對不取自然對數(shù)的情況進行討論),構(gòu)建如下實證分析模型:

    CXit=β0+β1XTit+β2lnKit+μi+γt+εit,

    (1)

    式中,i和t分別代表省份和年份;Kit代表一系列省份層面的控制變量;μi和γt分別代表個體效應(yīng)和時間效應(yīng),控制了省份層面不隨時間變化的影響因素和全國層面宏觀經(jīng)濟影響因素;β0代表截距項;β1、β2為各解釋變量的系數(shù);εit為隨機擾動項。

    由于創(chuàng)新活動本身容易受到學(xué)習(xí)和模仿,加上信息交流的日益便捷,所以地區(qū)之間的創(chuàng)新效率存在空間上的關(guān)聯(lián)性,本研究進一步將式(1)擴展為空間計量模型:

    (2)

    式中,ρ為空間自回歸系數(shù);n為省份總數(shù);j為不包含省份i在內(nèi)的其余n-1個省份;ωij為n×n維空間權(quán)重矩陣W中的元素,代表省份i和j的空間關(guān)聯(lián)程度;θ1、θ2為各解釋變量空間交乘項的系數(shù);αi代表空間效應(yīng)。

    3.2 變量設(shè)定與數(shù)據(jù)說明

    本研究使用省級層面數(shù)據(jù),以2001~2019年總計中國30個省級行政區(qū)(剔除港澳臺和西藏地區(qū))的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本。數(shù)據(jù)來源于2002~2020年的《中國勞動統(tǒng)計年鑒》和《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》,缺失的數(shù)據(jù)使用《中國統(tǒng)計年鑒》和各省級行政區(qū)《統(tǒng)計年鑒》補齊,共獲取570個觀測值。詳細的變量測度如下。

    (1)被解釋變量被解釋變量為各省級行政區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新效率(CX)。區(qū)域創(chuàng)新效率反映了一個地區(qū)創(chuàng)新行為過程中投入與產(chǎn)出的集約性水平[19],常見的測量方法主要分為兩種:①參數(shù)類型的隨機前沿分析法(SFA);②非參數(shù)類型的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)。兩種方法各有優(yōu)缺點,隨機前沿分析法(SFA)最突出的優(yōu)點是可以考慮到隨機因素對于產(chǎn)出的影響,但模型基本假設(shè)較為復(fù)雜,對投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)要求高;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)雖難以考慮隨機擾動因素對產(chǎn)出的影響,但對數(shù)據(jù)要求低,模型簡單易擴展[20]。三階段DEA方法正是從原始DEA方法中擴展而來,綜合了DEA方法和SFA方法的優(yōu)勢,能夠剔除環(huán)境因素和隨機誤差因素的影響,從而得到純凈的效率值。因此,在數(shù)據(jù)允許的情況下,該方法具有明顯的優(yōu)勢。

    本研究采用三階段DEA的方法對區(qū)域創(chuàng)新效率進行測度,具體的測算步驟如下:第一階段,使用傳統(tǒng)DEA模型分析初始效率。使用的投入指標(biāo)為R&D內(nèi)部經(jīng)費支出和R&D人員當(dāng)時全量[21],產(chǎn)出指標(biāo)為國內(nèi)3種專利授權(quán)數(shù)和技術(shù)市場成交額,并將相關(guān)數(shù)據(jù)換算為可比價格。第二階段,根據(jù)FRIED等[22]的方法,選取人均GDP、政府科技支出、對外開放、所有制結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施情況5個環(huán)境變量,利用似SFA回歸剔除環(huán)境因素和隨機誤差,得到調(diào)整后的投入變量值。第三階段,使用調(diào)整后的投入產(chǎn)出變量再次進行DEA效率測算,得到調(diào)整后的各區(qū)域創(chuàng)新效率。使用三階段DEA模型測度區(qū)域創(chuàng)新效率的變量匯總見表1。

    表1 三階段DEA變量匯總

    (2)解釋變量解釋變量為各省級行政區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)(XT)。該指數(shù)代表了兩個產(chǎn)業(yè)在空間上的協(xié)同程度,目前常見的測算方法主要有DURANTON等[23]構(gòu)建的D-O指數(shù)、ELLISON等[8]構(gòu)建的E-G指數(shù),以及陳建軍等[9]構(gòu)建的修正后的E-G指數(shù)。其中,D-O指數(shù)受數(shù)據(jù)限制較大,適用性不高;而修正后的E-G指數(shù)與原E-G指數(shù)相比更符合中國實際情況,得到國內(nèi)學(xué)者的廣泛使用。因此,本研究采用修正后的E-G指數(shù)來測算二者的協(xié)同集聚指數(shù),計算公式如下:

    (3)

    式中,SAis、HAih分別表示i地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)(s)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(h)的區(qū)位商;Lis、Lih分別表示i地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù);Ls、Lh分別表示全國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù);Li、L分別表示各地區(qū)和全國的從業(yè)人員總數(shù)。進一步,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù)構(gòu)建如下:

    XT=[1-|SA-HA|/(SA+HA)]+

    |SA+HA|。

    (4)

    (3)控制變量控制變量包括政府支出(GO)、對外開放(OP)、市場化指數(shù)(MA)以及城市化水平(UR)。具體來說,政府支出采用地區(qū)財政支出中科技支出占比衡量;對外開放采用貨物進出口總額和GDP的比值衡量;2001~2016年的市場化指數(shù)來源于《中國分省份市場化指數(shù)報告》[24],2017~2019年的市場化指數(shù)為依據(jù)報告指標(biāo)自行測算所得;城市化水平采用城鎮(zhèn)人口占比來衡量。模型中各變量的統(tǒng)計性分析見表2。

    表2 變量描述性分析(N=570)

    4 空間計量結(jié)果及分析

    4.1 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的空間效應(yīng)

    4.1.1空間權(quán)重矩陣與變量空間相關(guān)性分析

    常見的空間權(quán)重矩陣有0-1鄰接矩陣、反地理距離矩陣、經(jīng)濟距離矩陣、經(jīng)濟-地理嵌套矩陣。鑒于事實情況,地區(qū)之間的聯(lián)系跟地理位置和經(jīng)濟水平都有關(guān)系,故本研究優(yōu)先選擇經(jīng)濟-地理嵌套矩陣作為實證分析的空間權(quán)重矩陣。則矩陣W中元素ωij的計算公式如下:

    (5)

    此外,本研究測得區(qū)域創(chuàng)新效率的面板全局Moran’sI值為0.452,協(xié)同集聚指數(shù)的面板全局Moran’sI值為0.396。兩項指數(shù)均在1%的水平上顯著,表明區(qū)域創(chuàng)新效率和協(xié)同集聚指數(shù)均存在空間相關(guān)性。

    4.1.2實證檢驗與估計結(jié)果

    在空間計量模型的選擇上,本研究主要是考察生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的空間效應(yīng),這種空間效應(yīng)從理論上講分為區(qū)域內(nèi)部和區(qū)域外部兩種,如果要同時觀測到這兩種效應(yīng),理想的空間計量模型應(yīng)是空間杜賓模型(SDM)。此外,莫蘭指數(shù)測度也表明本研究的解釋變量和被解釋變量均存在空間相關(guān)性。但在使用空間杜賓模型之前,還應(yīng)該進行空間模型檢驗。本研究依次進行了LM檢驗、SDM模型固定效應(yīng)檢驗以及Hausman檢驗,結(jié)果顯示應(yīng)采用時空雙重固定效應(yīng)的SDM模型進行實證分析。為了便于比較,本研究將SAR模型、SEM模型、普通面板模型OLS回歸結(jié)果一同羅列(見表3)。

    由表3可知,SDM模型的空間自回歸系數(shù)ρ在1%的水平通過檢驗。因此,可進一步依據(jù)LESAGE等[25]的方法分解經(jīng)濟-地理距離矩陣下SDM模型的直接效應(yīng)與間接效應(yīng),結(jié)果見表4。

    表3 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域 創(chuàng)新效率的空間效應(yīng)(N=570)

    表4 生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新 效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)(N=570)

    首先,分析核心解釋變量對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響。由表4可知,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚能夠提升本地區(qū)創(chuàng)新效率,這表明在提升區(qū)域創(chuàng)新要素投入、提高創(chuàng)新要素匹配質(zhì)量、強化創(chuàng)新成果輻射等機制的作用下,二者協(xié)同集聚對本地區(qū)創(chuàng)新效率的確產(chǎn)生了積極影響。協(xié)同集聚指數(shù)每提高1,將使本地區(qū)創(chuàng)新效率指數(shù)提升0.041,假設(shè)1得到驗證。但是,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的間接效應(yīng)并未通過顯著性檢驗,表明二者協(xié)同集聚的溢出效應(yīng)不明顯,該結(jié)果回應(yīng)了假設(shè)2。這在一定程度上說明,中國各省份之間的創(chuàng)新要素流動不夠充分。盡管區(qū)域一體化市場正在大力建設(shè)之中,但是地方保護主義、省際間的經(jīng)濟貿(mào)易壁壘仍然存在。事實上,各地政府在“錦標(biāo)賽”式的政績激勵方式下,往往會選擇優(yōu)先保護發(fā)展本地區(qū)產(chǎn)業(yè),甚至?xí)璧K本地區(qū)產(chǎn)業(yè)與其他地區(qū)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生空間聯(lián)動,最終導(dǎo)致溢出效果的不顯著。此外,當(dāng)中央政府發(fā)布產(chǎn)業(yè)規(guī)劃之后,各地方政府均會爭相落實,引致重復(fù)建設(shè)現(xiàn)象嚴重。比如,本研究的30個樣本中,每一個地區(qū)不論發(fā)達程度如何,都至少有一個國家級高新技術(shù)開發(fā)區(qū),引導(dǎo)著生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)這樣的知識技術(shù)密集型行業(yè)在此集聚。如果每個地區(qū)都有門類相對齊全的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè),那么跨區(qū)域的產(chǎn)業(yè)分工和合作機制也會較難實現(xiàn)。并且,這樣的重復(fù)建設(shè)往往難以保證質(zhì)量,“全而不?!钡呐渲脤?dǎo)致生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對創(chuàng)新效率的溢出效應(yīng)大大縮減。

    其次,分析控制變量對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響。政府支出、對外開放對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)與間接效應(yīng)均不顯著。市場化指數(shù)對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正,說明市場化程度的加深,資源配置合理性的改善,不僅可以提升本地區(qū)的創(chuàng)新效率,還能夠?qū)?chuàng)新優(yōu)勢輻射至鄰近地區(qū),帶來區(qū)域間的協(xié)同發(fā)展??梢姡粝胂潞萌珖耙槐P棋”,讓各地區(qū)在發(fā)展中走向平衡,市場化建設(shè)的推進是行之有效的方法。城市化水平對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)不顯著,而間接效應(yīng)顯著為正,表明隨著人口逐步從農(nóng)村走向城市,勞動力數(shù)量和質(zhì)量有所提高,但這并未提升本地區(qū)創(chuàng)新效率,而是促進了鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率的提升。可能的原因是,盡管存在一定戶籍限制,勞動力在省際間的自由流動性仍是較強的,所以城市化進程快的地區(qū)會對慢的地區(qū)產(chǎn)生“極化”效應(yīng)。

    4.2 穩(wěn)健性分析

    本研究的穩(wěn)健性分析如下。

    (1)核心變量穩(wěn)健性分析本研究的核心被解釋變量CX,即區(qū)域創(chuàng)新效率,采用三階段DEA方法測度,該方法的優(yōu)勢在于可以獲取純凈的效率值,在很大程度上保證了被解釋變量的準(zhǔn)確性。本研究的核心解釋變量XT,即產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù),采用的是目前國內(nèi)學(xué)者較為通用的計算方法,即修正后的E-G指數(shù)進行測算,與既有研究具有一定的可比性。

    (2)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗在計量開始之前,本研究對數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進行了檢驗,發(fā)現(xiàn)部分變量數(shù)據(jù)含有單位根。進一步,為避免非平穩(wěn)性導(dǎo)致的偽回歸現(xiàn)象,進行面板數(shù)據(jù)協(xié)整關(guān)系檢驗,看變量之間是否存在長期協(xié)整關(guān)系。本研究采用常用的Kao檢驗[26]、Pedroni檢驗[27,28]與Westerlund檢驗[29],結(jié)果顯示各變量在1%的水平上通過檢驗,即原估計模型是穩(wěn)健的(1)限于篇幅,穩(wěn)健性分析中(2)和(4)的檢驗結(jié)果未列出,留存?zhèn)浒?。?/p>

    (3)更換空間權(quán)重矩陣為驗證實證結(jié)果的穩(wěn)健性,本研究進一步使用反地理距離矩陣、經(jīng)濟距離矩陣進行SDM模型分析,結(jié)果見表5。

    表5 不同空間矩陣下的回歸結(jié)果(N=570)

    從更換空間權(quán)重矩陣后的實證結(jié)果來看,在反地理距離矩陣下,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響與表4基本一致。在經(jīng)濟距離矩陣下,直接效應(yīng)與表4中的結(jié)果一致,間接效應(yīng)變得顯著,表明經(jīng)濟水平上的鄰近對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的區(qū)域創(chuàng)新效率溢出效應(yīng)有明顯影響??傮w上,模型的估計結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。雖然空間矩陣的不同會對估計結(jié)果有輕微影響,但從表5和表3中SDM模型回歸結(jié)果的log-lik值和R2值來看,經(jīng)濟-地理矩陣下的回歸結(jié)果擬合優(yōu)度更佳。因此,本研究進一步的研究仍然采用經(jīng)濟-地理空間權(quán)重矩陣。

    (4)不對控制變量取ln值構(gòu)建模型過程中,為了減弱其中數(shù)據(jù)的異方差性和偏態(tài)性,本研究對控制變量取ln值。為了驗證模型的穩(wěn)健性,故不對各控制變量取ln值在不同空間權(quán)重矩陣下進行回歸分析。從結(jié)果來看,經(jīng)濟-地理矩陣下核心解釋變量的顯著性未發(fā)生改變,系數(shù)與表4中結(jié)果相比差別不大。在反地理距離矩陣和經(jīng)濟距離矩陣下的回歸結(jié)果與表5中的結(jié)果也基本一致??梢哉J為,模型中對控制變量取ln值并沒有影響核心估計結(jié)果,即原模型是穩(wěn)健的。

    4.3 進一步分析

    4.3.1基于創(chuàng)新效率分解的實證分析

    本研究的被解釋變量區(qū)域創(chuàng)新效率經(jīng)過進一步分解,可呈現(xiàn)為區(qū)域創(chuàng)新純技術(shù)效率和規(guī)模效率。本研究將式(2)原模型中的被解釋變量依次替換為分解得到的創(chuàng)新純技術(shù)效率和規(guī)模效率,使用經(jīng)濟-地理空間權(quán)重矩陣,運用時空雙重固定效應(yīng)的SDM模型進行空間面板回歸,回歸結(jié)果見表6。

    表6 基于創(chuàng)新效率分解的回歸結(jié)果(N=570)

    由表6可知,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新純技術(shù)效率的直接效應(yīng)顯著為正,表明能夠提升本地區(qū)創(chuàng)新純技術(shù)效率,而間接效應(yīng)不顯著,說明對鄰近地區(qū)創(chuàng)新純技術(shù)效率沒有明顯影響;對區(qū)域創(chuàng)新規(guī)模效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正,表明二者協(xié)同集聚能夠帶來更充足的創(chuàng)新資源,增強創(chuàng)新資源投入規(guī)模的合理性,以此帶動本地區(qū)和鄰近地區(qū)創(chuàng)新規(guī)模效率的提升。此外,就直接效應(yīng)而言,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對純技術(shù)效率的提升幅度要小于規(guī)模效率,說明二者協(xié)同集聚在創(chuàng)新資源合理配置、技術(shù)水平提高中的作用需要進一步增強。

    4.3.2基于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細分行業(yè)的實證分析

    上述的實證分析結(jié)果,均是從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)整體出發(fā),探究其和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響。根據(jù)假設(shè)3,在本研究所探究的整體效果中可能包含行業(yè)異質(zhì)性特征。為探究這種特征究竟如何,本研究分別測算了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)內(nèi)部不同的行業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同集聚指數(shù),在經(jīng)濟-地理空間權(quán)重矩陣下,使用SDM模型進行空間面板回歸,回歸結(jié)果見表7。

    表7 基于生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細分行業(yè)的 回歸結(jié)果(N=570)

    首先,分析回歸結(jié)果中的直接效應(yīng)。由表7可知,交通運輸、倉儲和郵政業(yè),金融業(yè),租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè),科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè),這4個行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)均顯著為正,說明能夠明顯地提升本地區(qū)創(chuàng)新效率,其中提升幅度最大的是交通運輸、倉儲和郵政業(yè),最小的是租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)。信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)未通過顯著性檢驗,表明對本地區(qū)創(chuàng)新效率的提升沒有顯著影響。可能的原因是:地方經(jīng)濟發(fā)展一味追求高技術(shù),但卻忽視了產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性,導(dǎo)致信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)未與本地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展緊密結(jié)合。

    其次,分析回歸結(jié)果中的間接效應(yīng)。5個生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細分行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的間接效應(yīng)均表現(xiàn)為不顯著,說明不能對鄰近地區(qū)的創(chuàng)新效率產(chǎn)生顯著影響。該結(jié)果與表4中的結(jié)果具有極高的一致性,區(qū)域間壁壘的存在影響了創(chuàng)新資源的空間流動,導(dǎo)致生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)制造業(yè)協(xié)同集聚對鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率的輻射效果不強。

    4.3.3基于東、中、西3個區(qū)域的實證分析

    根據(jù)假設(shè)3,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響可能存在地區(qū)特征依賴,如果忽視地區(qū)異質(zhì)性的問題,將會掩蓋本研究中重要的信息。因此,本研究將30個省級行政區(qū)樣本分為東、中、西3組,分別測算3個區(qū)域的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)及5個細分行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚指數(shù),構(gòu)建3個區(qū)域的經(jīng)濟-地理空間權(quán)重矩陣,并使用SDM模型探究對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響,結(jié)果見表8。

    表8 基于東、中、西3個區(qū)域的回歸結(jié)果

    首先,分析三大區(qū)域整體回歸結(jié)果。在東部地區(qū)和西部地區(qū),生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正,表明既可以提升本地區(qū)創(chuàng)新效率,也可以對鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率產(chǎn)生溢出效應(yīng)。且從系數(shù)絕對值來看,間接效應(yīng)大于直接效應(yīng),側(cè)面表明東部地區(qū)和西部地區(qū)內(nèi)部各省份的經(jīng)濟技術(shù)聯(lián)系較為充分。在中部地區(qū),生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均未通過顯著性檢驗。產(chǎn)生這一現(xiàn)象可能的原因是,中部地區(qū)創(chuàng)新效率處于中間水平,相比之下,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚卻仍處于低層次,不足以帶動創(chuàng)新效率的進一步提升。相關(guān)研究表明,低層次的產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚易產(chǎn)生模仿性的低端創(chuàng)新,形成“創(chuàng)新惰性”[30],集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)之間信任度低,學(xué)習(xí)、合作意識較弱,導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對創(chuàng)新沒有明顯的促進效果。此外,雖然西部地區(qū)的回歸結(jié)果顯著為正,但其創(chuàng)新效率水平還處于初級階段,在未來長期發(fā)展中也應(yīng)警惕產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚“低層次鎖定”的問題。

    其次,分析三大區(qū)域內(nèi)部分行業(yè)的回歸結(jié)果。在東部地區(qū),交通運輸、倉儲和郵政業(yè),金融業(yè),科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè),這3個行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)顯著為正。在中部地區(qū),5個生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細分行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均不顯著。在西部地區(qū),交通運輸、倉儲和郵政業(yè),金融業(yè),科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè),這3個行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對本地區(qū)和鄰近地區(qū)的創(chuàng)新效率均有顯著的正向影響;此外,信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率有明顯的提升作用。這一系列結(jié)果再次表明,中部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚質(zhì)量并不高,各省份內(nèi)部信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)程度明顯不足。

    綜上分析,假設(shè)3得到驗證。

    5 結(jié)語

    本研究分析了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的空間效應(yīng)。研究表明,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚能夠顯著提升本地區(qū)創(chuàng)新效率,但對鄰近地區(qū)沒有明顯影響。從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率兩個分解效率的回歸結(jié)果來看,二者協(xié)同集聚能夠提升本地區(qū)創(chuàng)新純技術(shù)效率和規(guī)模效率,但僅能提升鄰近地區(qū)的規(guī)模效率。從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細分行業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的回歸結(jié)果來看,交通運輸、倉儲和郵政業(yè),金融業(yè),租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè),科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè),這4個行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚都能提升本地區(qū)創(chuàng)新效率,但均未能夠提升鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率。從將30個省級行政區(qū)樣本分為東、中、西三大區(qū)域的回歸結(jié)果來看,東部地區(qū)與西部地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚既能提高本地區(qū)創(chuàng)新效率,又能對鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率產(chǎn)生溢出效應(yīng);中部地區(qū)的則對本地區(qū)和鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率都沒有明顯的提升效果。進一步,東部地區(qū)和西部地區(qū)的交通運輸、倉儲和郵政業(yè),金融業(yè),科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè),這3個行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚會對本地區(qū)和鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率產(chǎn)生明顯提升作用;此外,西部地區(qū)的信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚會提升鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率;中部地區(qū)的5個生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)細分行業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對本地區(qū)、鄰近地區(qū)的創(chuàng)新效率均未有顯著影響。

    綜上分析,本研究提出以下建議:①整體上,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚沒有對鄰近地區(qū)創(chuàng)新效率產(chǎn)生明顯提升效果。這一結(jié)果表明地區(qū)間產(chǎn)業(yè)聯(lián)系還不夠緊密,創(chuàng)新要素沒有充分流動,區(qū)域間協(xié)同發(fā)展機制難以發(fā)揮作用。若想釋放生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚在創(chuàng)新效率上的輻射效應(yīng),必須加快推進區(qū)域一體化建設(shè),著力打破區(qū)域間的經(jīng)濟壁壘,加強區(qū)域間產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)。②生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對地區(qū)自身創(chuàng)新純技術(shù)效率的提高幅度要小于規(guī)模效率。這一結(jié)果說明,二者協(xié)同集聚對創(chuàng)新資源的配置作用、對技術(shù)水平的提高作用需進一步強化,以推動地區(qū)經(jīng)濟集約化發(fā)展,而不是主要依靠創(chuàng)新資源的不斷投入提高整體創(chuàng)新效率。③不論在全國層面還是分東、中、西3個地區(qū)層面,信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚都沒有提升本地區(qū)創(chuàng)新效率。這一結(jié)果表明,作為高知識技術(shù)密集度的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)之一,信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在各省份內(nèi)部的關(guān)聯(lián)程度還不夠,不利于支撐制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,應(yīng)著力提升信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的融合質(zhì)量,加強業(yè)務(wù)契合度,促進二者的有效集聚。④中部地區(qū)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)以及5個細分行業(yè)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚都沒有對本地區(qū)和鄰近地區(qū)的創(chuàng)新效率產(chǎn)生提升效果。這一結(jié)果表明,中部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展布局存在一定的短板,應(yīng)注意推進生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚的政策力度,以及與本地區(qū)產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟發(fā)展水平的匹配度,警惕產(chǎn)業(yè)發(fā)展中“全而不專”“撒種子”或者盲目模仿的問題,著力優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局,促進資源的合理配置。

    本研究尚存在不足之處和拓展空間:①囿于城市數(shù)據(jù),僅以省級數(shù)據(jù)為樣本測算了區(qū)域創(chuàng)新效率,后續(xù)研究亦從省級層面展開,城市層面的研究有待進一步探索;②由于未能從城市層面展開分析,文中對于區(qū)域的分類略顯粗糙,未能對區(qū)域異質(zhì)性問題進行精準(zhǔn)刻畫;③未涉及生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚影響區(qū)域創(chuàng)新效率的機制檢驗,這也是后續(xù)研究需完善之處。

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