我國東中西部地區(qū)創(chuàng)新效率差異研究
——基于電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)聚集視角

賴紅波，王高興

(上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093)

0 引言

黨的十九大報告指出，我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，創(chuàng)新是實現(xiàn)國家經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的源動力。雖然，全國創(chuàng)新要素投入逐年增加、創(chuàng)新產(chǎn)出增大，但動力不足，其關(guān)鍵是創(chuàng)新效率不高。為此，自20世紀(jì)80年代以來，我國相繼實施了“863計劃”“火炬計劃”“星火計劃”“產(chǎn)學(xué)研計劃”“重大科技成果推廣計劃”以及“2006-2020國家中長期科技發(fā)展規(guī)劃”等。由于地域遼闊，我國不同地區(qū)的創(chuàng)新資源稟賦與發(fā)展質(zhì)量存在較大差異。東部沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好，并率先于中西部實行改革開放，因此東部地區(qū)創(chuàng)新效率優(yōu)于中西部地區(qū)，并得到諸多學(xué)者的研究證實[1-2]。經(jīng)過多年發(fā)展，在不同因素的共同作用下，當(dāng)前我國區(qū)域創(chuàng)新效率是否依然東高西低？哪些因素會對創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響？在創(chuàng)新的兩階段中，對創(chuàng)新效率產(chǎn)生主要影響的因素是否相同？各因素影響創(chuàng)新效率的路徑是否相同？本文試圖就以上問題作出分析與解答。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展，第5代移動通信技術(shù)時代，即“5G時代”正在到來，通信產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿薮??？梢灶A(yù)見，作為通信產(chǎn)業(yè)的依托產(chǎn)業(yè)——電子及通信設(shè)備制造業(yè)未來發(fā)展前景一片光明。因此，本文將以電子及通信設(shè)備制造業(yè)作為研究對象，著重探討在創(chuàng)新兩階段過程中產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響，以更加全面、客觀地反映我國區(qū)域創(chuàng)新效率。

1 研究回顧

Marshall[3]是首個詳細(xì)闡述產(chǎn)業(yè)集聚理論的經(jīng)濟(jì)學(xué)家，他提出“內(nèi)部經(jīng)濟(jì)”與“外部經(jīng)濟(jì)”兩個重要概念。部分學(xué)者[4-5]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚能夠通過降低勞動力成本、交通成本、信息獲取成本等緩解其正外部效應(yīng)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展；也有部分學(xué)者[6]認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚會產(chǎn)生擁塞效應(yīng)，從而阻礙地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；Zhang[7]的研究表明，產(chǎn)業(yè)集聚以及城鎮(zhèn)化有助于促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新；Yutaka Arimoto等[8]研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚通過正外部效應(yīng)促進(jìn)日本繅絲產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率提高。

創(chuàng)新包含理論基礎(chǔ)研究、應(yīng)用研究、技術(shù)開發(fā)和科技成果市場化等一系列過程[9]。作為衡量創(chuàng)新活動投入與產(chǎn)出水平的重要指標(biāo)，創(chuàng)新效率被廣泛應(yīng)用?？紤]到產(chǎn)業(yè)運(yùn)營流程，有研究以知識產(chǎn)權(quán)形成為節(jié)點，將創(chuàng)新過程劃分為上游科技研發(fā)階段和下游成果轉(zhuǎn)化階段，形成較為成熟的兩階段效率研究體系[10]。余泳澤和劉大勇[11]在此基礎(chǔ)上，將創(chuàng)新過程劃分為知識生產(chǎn)、技術(shù)研發(fā)和產(chǎn)品生產(chǎn)3個階段，提出三階段創(chuàng)新價值鏈；于樹江等[12]利用不同方法對京津冀地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行測量，發(fā)現(xiàn)各地區(qū)的三階段創(chuàng)新效率都處于較低水平；王宏偉和馬茹[13]通過對目前國內(nèi)創(chuàng)新環(huán)境的研究，發(fā)現(xiàn)其存在主體多樣性不足、產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新渠道少、創(chuàng)新環(huán)境有待提升等多方面問題。針對上述問題，江三良等[14]提出依托城市發(fā)展，提高創(chuàng)新消化吸收能力，把握互聯(lián)網(wǎng)為產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展帶來的新機(jī)遇等建議。

我國幅員遼闊，各省市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不一。2007年戴德鋒[15]指出，西部地區(qū)創(chuàng)新能力與東部地區(qū)差距較大，且西部地區(qū)內(nèi)部的創(chuàng)新能力也不均衡。近年來，中央政府通過實施“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略、 “一帶一路”倡議，不斷縮小我國東中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距。隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)興起、交通基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，地理距離不再是阻礙我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最大障礙，中西部省份利用自身優(yōu)勢，大力吸引優(yōu)質(zhì)企業(yè)入駐，以創(chuàng)新推動自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展。王玉和許俊斌[16]對我國內(nèi)地30個省市的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行研究，利用DEA測算其全要素生產(chǎn)率，發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)的全要素生產(chǎn)率增長最高，其次為西部地區(qū)、中部地區(qū)，而沿海地區(qū)的增長最低；王偉[17]使用SBM模型和EBM模型對不同階段效率進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)東部沿海地區(qū)是先增后降，存在效率損失，東北和中西部地區(qū)創(chuàng)新效率則呈下降趨勢，總體發(fā)展趨勢是先增后減；仇文杰[18]運(yùn)用價值鏈兩階段理論對長江經(jīng)濟(jì)帶11個省市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)下游地區(qū)效率高于中上游地區(qū)，對其進(jìn)行收斂性分析發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新效率整體呈收斂狀態(tài)，各省市創(chuàng)新效率發(fā)展差距逐步縮小。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新效率的關(guān)系，陳懷錦、周孝[19]通過實證研究指出，多元化的產(chǎn)業(yè)集聚是實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)/產(chǎn)城融合與區(qū)域發(fā)展的基礎(chǔ)；孫超、王燕[20]利用2003-2016年省級面板數(shù)據(jù)研究高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)協(xié)同集聚對兩階段區(qū)域創(chuàng)新效率的影響，發(fā)現(xiàn)技術(shù)研發(fā)階段的創(chuàng)新效率高于成果轉(zhuǎn)化階段；Molina&Oliver等[21]采用歐洲地區(qū)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，制造業(yè)集聚易產(chǎn)生正向促進(jìn)作用，而服務(wù)業(yè)集聚則易引起不正常的競爭效應(yīng)；王飛航、王鈺森[22]從Marshell集聚視角研究發(fā)現(xiàn)，高技術(shù)服務(wù)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響呈非線性“U”型特征；宛群超和袁凌[23]的研究提出，盡管集群對知識開發(fā)階段的創(chuàng)新效率產(chǎn)生顯著補(bǔ)充效應(yīng)，但由于我國正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，市場機(jī)制尚不完善，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集聚抑制成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率；Coll-Martínez&Moreno-Monroy[24]針對創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)集群利用外部創(chuàng)新和區(qū)域創(chuàng)新提升創(chuàng)新效率進(jìn)行了理論探討。

綜合學(xué)者們的研究可以發(fā)現(xiàn)，區(qū)域創(chuàng)新效率不再呈現(xiàn)東高西低的傳統(tǒng)分布特征，東中西部地區(qū)創(chuàng)新效率差距不斷縮小。目前針對產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新效率關(guān)系的探討大致可歸納為三方面：第一種認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)創(chuàng)新效率提升，第二種則認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚不利于創(chuàng)新效率提升，第三種認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新效率關(guān)系是非線性關(guān)系。上述文獻(xiàn)大都聚焦于創(chuàng)新活動的某個階段，從創(chuàng)新價值鏈角度研究的成果較少，特別是對創(chuàng)新過程效率的研究不夠深入，導(dǎo)致地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃和決策具有一定盲目性。本文以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的電子及通信設(shè)備制造業(yè)為例，從創(chuàng)新價值鏈角度切入，將創(chuàng)新過程劃分為知識生產(chǎn)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段，比較我國東中西部地區(qū)不同階段的創(chuàng)新效率，并利用隨機(jī)前沿模型考察產(chǎn)業(yè)集聚對各階段創(chuàng)新效率的影響。

2 機(jī)理分析

不考慮技術(shù)與知識從無到有的產(chǎn)生階段，將電子及通信設(shè)備制造業(yè)企業(yè)已具備的生產(chǎn)技術(shù)作為研究起點，在技術(shù)被大量使用的過程中會產(chǎn)生相關(guān)知識，形成的新知識與研發(fā)行為相融合，會再次產(chǎn)生新技術(shù)。假如整個行業(yè)存在一個待探索的技術(shù)面，現(xiàn)有技術(shù)就是面上的一個點，該技術(shù)點附近會衍生出知識點，而知識點的積累能夠拓展技術(shù)點，兩者相互反饋，不斷繁衍壯大，企業(yè)最終形成獨屬于自己的技術(shù)片，技術(shù)片映射到市場中成為有效產(chǎn)品，創(chuàng)新過程完成。即創(chuàng)新過程起始于干中學(xué)，在干中學(xué)中通過融合勞動力、資本等要素稟賦產(chǎn)生新知識并以專利形式出現(xiàn)，新知識與現(xiàn)有生產(chǎn)技術(shù)相結(jié)合，創(chuàng)造出新產(chǎn)品并進(jìn)行銷售，至此一個循環(huán)的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動完成。

從總體上看，電子及通信設(shè)備制造業(yè)作為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)集聚形成主要源于交易成本、知識外部性、區(qū)域資源稟賦優(yōu)勢以及政府相關(guān)政策。威廉姆森[25]提出，過高的交易成本會使企業(yè)無法形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)，甚至出現(xiàn)市場失靈，而中間性組織是對兩者權(quán)衡后的結(jié)果。根據(jù)這一觀點，產(chǎn)業(yè)集聚是介于市場和企業(yè)之間的一種組織形式。在區(qū)域內(nèi)，產(chǎn)業(yè)集聚帶來公共知識池[21]、充裕勞動力以及低交易成本與高交易效率[26]等優(yōu)勢，從而促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

但在創(chuàng)新價值鏈視角下，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動是一個從要素投入到知識生產(chǎn)再到成果轉(zhuǎn)化的多階段、多層次價值傳遞的循環(huán)過程[23]。因此，本文將整個創(chuàng)新過程劃分為知識生產(chǎn)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段，并且產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新發(fā)展的影響在兩階段中表現(xiàn)出差異化特征。

2.1 知識生產(chǎn)階段

在創(chuàng)新價值鏈中，知識生產(chǎn)位于上游，該階段以高校、研究所、企業(yè)研發(fā)部門等為主體，創(chuàng)新效率受地區(qū)工業(yè)基礎(chǔ)、政府對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支持力度、企業(yè)對創(chuàng)新的重視程度等因素影響，創(chuàng)新產(chǎn)出主要表現(xiàn)為專利。

區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)集聚對該階段創(chuàng)新效率的影響主要通過規(guī)模效應(yīng)發(fā)揮作用。集聚區(qū)內(nèi)同類企業(yè)相互學(xué)習(xí)與交流，進(jìn)行專業(yè)化分工協(xié)作，有利于創(chuàng)新人才流動、專業(yè)知識共享與交流，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新意愿，從而吸引大量資金、人才等研發(fā)資源，為行業(yè)創(chuàng)新注入活力。但在集聚初期，由于地區(qū)工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，企業(yè)主要從事橫向分工和簡單的縱向分工，相較于創(chuàng)新，企業(yè)更關(guān)注生產(chǎn)成本[27]。當(dāng)?shù)貐^(qū)產(chǎn)業(yè)集聚達(dá)到一定規(guī)模后，同類企業(yè)受益于知識與技術(shù)溢出效應(yīng)，通過“搭便車”行為開展簡單模仿，導(dǎo)致區(qū)域企業(yè)創(chuàng)新積極性不足[28]。由于這類同質(zhì)企業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中處于相同位置，它們與產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)間的交流不足，過于單一的專業(yè)化技術(shù)會阻礙創(chuàng)新發(fā)展?？傮w而言，產(chǎn)業(yè)集聚對知識生產(chǎn)階段創(chuàng)新效率的影響是弊大于利。

2.2 成果轉(zhuǎn)化階段

成果轉(zhuǎn)化位于創(chuàng)新價值鏈下游，該階段以市場需求為導(dǎo)向，地區(qū)工業(yè)基礎(chǔ)、貿(mào)易開放度等對創(chuàng)新效率具有影響。在該階段，如何將知識生產(chǎn)階段產(chǎn)出的技術(shù)知識轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力、實現(xiàn)創(chuàng)新成果的市場化推廣是關(guān)鍵。

產(chǎn)業(yè)集聚通過網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)、平臺效應(yīng)提升知識與技術(shù)轉(zhuǎn)化績效[29]。在集聚區(qū)內(nèi)，集群企業(yè)形成分工有序的價值創(chuàng)造體系：企業(yè)可利用平臺渠道了解市場需求，根據(jù)需求對知識生產(chǎn)階段的產(chǎn)出成果進(jìn)行篩選與孵化，并將其轉(zhuǎn)化為滿足需求的新產(chǎn)品等，從而搶占市場、獲得經(jīng)濟(jì)效益。但是，產(chǎn)業(yè)集聚對該階段創(chuàng)新效率的遏制作用也不容忽視。當(dāng)大量同質(zhì)企業(yè)聚集在某區(qū)域時，集聚區(qū)內(nèi)會存在知識與技術(shù)的大量溢出，各中小企業(yè)出于占領(lǐng)市場和獲取創(chuàng)新激勵的目的，往往會選擇直接購買低效創(chuàng)新成果或模仿生產(chǎn)低效創(chuàng)新產(chǎn)品，這不利于形成開放的競爭環(huán)境和提高成果轉(zhuǎn)化率?；诖?，電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)的集聚在成果轉(zhuǎn)化階段對創(chuàng)新的負(fù)面影響大于其正面影響，與知識生產(chǎn)階段相比，成果轉(zhuǎn)化率更容易受到產(chǎn)業(yè)集聚的影響。

3 理論基礎(chǔ)、變量選取與模型構(gòu)建

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文以我國電子及通信設(shè)備制造業(yè)為研究樣本，樣本數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》。由于內(nèi)蒙古、西藏、青海、海南、寧夏和新疆等地區(qū)數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，因此選取內(nèi)地剩余的25個省市進(jìn)行研究。2009年《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》對統(tǒng)計內(nèi)容與統(tǒng)計口徑進(jìn)行了調(diào)整，開始突出反映自主創(chuàng)新能力的R&D指標(biāo)及相關(guān)結(jié)構(gòu)性指標(biāo)。為保證數(shù)據(jù)連續(xù)性與可靠性，選取2009-2019年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

圖1 2009-2019年全國電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚情況Fig.1 Industrial agglomeration of electronic and telecommunication equipments manufacturing in various regions of China from 2009 to 2019

3.2 產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)狀分析

產(chǎn)業(yè)集聚有助于形成創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，幫助集聚區(qū)企業(yè)降低研發(fā)成本，促進(jìn)技術(shù)、人員、知識流動，從而提高創(chuàng)新產(chǎn)出。從某種角度而言，產(chǎn)業(yè)集聚狀況直接影響區(qū)域產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平。產(chǎn)業(yè)集聚測量方式有多種，主要包括空間基尼系數(shù)、赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)和區(qū)位熵指數(shù)。其中，區(qū)位熵指數(shù)又被稱為專業(yè)化率，是一個參考價值較高的指標(biāo)。本文以不同省市為研究單元，選取區(qū)位熵指數(shù)測量產(chǎn)業(yè)集聚程度。借鑒陳勁等[30]和謝子遠(yuǎn)[31]的測量方法，具體測算公式為：

(1)

基于獲取的數(shù)據(jù)，計算各地區(qū)電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚情況，具體如圖1所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，2009-2019年全國電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚程度不斷提升，但黑龍江與吉林兩省的產(chǎn)業(yè)集聚度一直維持在較低水平。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要大量研發(fā)投入以及先進(jìn)跨國企業(yè)的競爭刺激，而東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)形勢不佳，可能導(dǎo)致該地區(qū)電子及通信設(shè)備制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)發(fā)展較落后。北京、天津、上海、江蘇和廣東5個地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚度維持在較高水平，其中，廣東省的集聚程度遠(yuǎn)高于其它4個地區(qū)，原因在于基于地域優(yōu)勢，廣東省的電子及通信設(shè)備制造業(yè)較早受到外資企業(yè)影響，率先形成電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，并迅速發(fā)展出一批擁有先進(jìn)技術(shù)優(yōu)勢的電子及通信企業(yè)，包括現(xiàn)在已經(jīng)走向國際的華為、中興等企業(yè)。相比之下，北京等四地的產(chǎn)業(yè)集聚度不斷下降，同時，江西、河南、湖南、四川、重慶等地的電子及通信設(shè)備制造業(yè)不斷發(fā)展，產(chǎn)業(yè)集聚度不斷攀升。從圖1可以看出，2009年全國電子及通信設(shè)備制造業(yè)呈現(xiàn)出東部集聚度較高、中西部集聚度較低的特點，但到2019年，各省市產(chǎn)業(yè)集聚度差距縮小，東高西低特征消失。

3.3 創(chuàng)新效率現(xiàn)狀分析

基于創(chuàng)新價值鏈理論[32]，本文將電子及通信設(shè)備制造業(yè)的區(qū)域創(chuàng)新活動劃分為知識生產(chǎn)和成果轉(zhuǎn)化兩個階段，并利用DEA-Malmquist模型對兩個階段的創(chuàng)新效率進(jìn)行測算。知識生產(chǎn)階段的投入變量選取電子及通信設(shè)備制造業(yè)各地區(qū)R&D人員折合全時當(dāng)量、R&D經(jīng)費內(nèi)部支出以及新產(chǎn)品開發(fā)費用測度；知識產(chǎn)出變量采用電子及通信設(shè)備制造業(yè)各地區(qū)專利申請數(shù)和有效發(fā)明專利數(shù)衡量。成果轉(zhuǎn)化階段主要是將知識成果轉(zhuǎn)化為新產(chǎn)品，投入變量中除知識產(chǎn)出外增加了電子及通信設(shè)備制造企業(yè)從業(yè)人員平均數(shù)，產(chǎn)出變量則選取新產(chǎn)品銷售收入度量。兩階段創(chuàng)新效率測算指標(biāo)如表1所示。

運(yùn)用DEA-Malmquist模型測算2009-2019年各省域知識生產(chǎn)與成果轉(zhuǎn)化兩階段創(chuàng)新效率，部分結(jié)果如表2所示。數(shù)據(jù)顯示，在知識生產(chǎn)階段，我國電子及通信設(shè)備制造業(yè)創(chuàng)新效率均值為0.804，仍有19.6%的提升空間，其中，排名前三的分別為廣東、北京和上海，但上海在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率排名十分靠后。在成果轉(zhuǎn)化階段，我國電子及通信設(shè)備制造業(yè)創(chuàng)新效率的均值為0.592，有40.8%的提升空間，其中，廣東、北京和江蘇的創(chuàng)新效率位列前三。此外，廣東兩階段創(chuàng)新效率皆處于最優(yōu)水平，江蘇也保持較高水平，但是從總體上看，電子及通信設(shè)備制造業(yè)在成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率均值遠(yuǎn)低于知識生產(chǎn)階段。

3.4 產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新效率

以區(qū)域電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚度為橫坐標(biāo)、區(qū)域創(chuàng)新效率為縱坐標(biāo)，兩者均值為象限分界點，觀察兩者變化是否存在內(nèi)在關(guān)系。知識生產(chǎn)階段的分界點為(0.621，0.804)，成果轉(zhuǎn)化階段的分界點為(0.621，0.592)。如圖2、圖3所示，各地區(qū)被劃分為四類：第一類為低產(chǎn)業(yè)集聚水平-低創(chuàng)新效率；第二類為低產(chǎn)業(yè)集聚水平-高創(chuàng)新效率；第三類為高產(chǎn)業(yè)集聚-低創(chuàng)新效率；第四類為高產(chǎn)業(yè)集聚-高創(chuàng)新效率。

表1 電子及通信設(shè)備制造業(yè)兩階段創(chuàng)新效率測算指標(biāo)Tab.1 Two stage innovation efficiency measurement indicators of electronic and telecommunication equipments manufacturing

表2 2009-2019年各省域電子及通信設(shè)備制造業(yè)兩階段創(chuàng)新效率值Tab.2 Two stage innovation efficiency of electronic and telecommunication equipments manufacturing in various provinces from 2009 to 2019

圖2 產(chǎn)業(yè)集聚水平與知識生產(chǎn)階段創(chuàng)新效率矩陣Fig.2 Matrix of industrial agglomeration and innovation efficiency in knowledge production stage

圖3 全國電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平與成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率矩陣Fig.3 Matrix of industrial agglomeration and innovation efficiency in achievement transformation stage

分階段來看，在知識生產(chǎn)階段，區(qū)域創(chuàng)新效率均值大于0.8，分布在創(chuàng)新效率均值線附近的地區(qū)數(shù)量基本持平；產(chǎn)業(yè)集聚度均值大于0.6，分布在產(chǎn)業(yè)集聚均值線附近的地區(qū)數(shù)也相差無幾，說明該階段地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率整體較高。在成果轉(zhuǎn)化階段，區(qū)域創(chuàng)新效率均值雖然高于0.8，但分布在創(chuàng)新效率均值線上方的地區(qū)數(shù)量遠(yuǎn)少于均值線下方的地區(qū)數(shù)量，說明該階段產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率相差較大，位于均值線上方地區(qū)的成果轉(zhuǎn)化率遠(yuǎn)超于均值線下方地區(qū)的成果轉(zhuǎn)化率。

從整體上看，大部分省域都位于高產(chǎn)業(yè)集聚-高創(chuàng)新效率和低產(chǎn)業(yè)集聚-低創(chuàng)新效率區(qū)域內(nèi)，表明產(chǎn)業(yè)集聚水平影響創(chuàng)新效率。即企業(yè)分布越分散，其創(chuàng)新效率也越低，反之，則較高，說明兩者之間存在正相關(guān)，尤其是在成果轉(zhuǎn)化階段，這種關(guān)系更顯著。需要指出的是，雖然產(chǎn)業(yè)集聚水平相同，但上海、安徽、貴州等地區(qū)的兩階段創(chuàng)新效率卻大相徑庭，即在知識生產(chǎn)階段創(chuàng)新效率遠(yuǎn)高于平均值，在成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率則低于平均值，進(jìn)一步說明研究產(chǎn)業(yè)集聚對不同階段區(qū)域創(chuàng)新效率的影響非常必要。

4 實證分析

4.1 模型構(gòu)建

自Griliches提出知識生產(chǎn)函數(shù)(KPT)以來，國內(nèi)眾多學(xué)者利用KPT研究創(chuàng)新、研發(fā)以及知識(技術(shù))溢出等問題，KPT也逐漸成為知識生產(chǎn)與技術(shù)創(chuàng)新的重要研究工具。Griliches[33]認(rèn)為創(chuàng)新產(chǎn)出是R&D資本投入的函數(shù)，并將其表示為柯布—道格拉斯函數(shù)形式。Jaffe[34]則認(rèn)為有經(jīng)濟(jì)價值的新知識是R&D經(jīng)費投入和人力資源投入的結(jié)果，并將Griliches知識生產(chǎn)函數(shù)修正為:

Qi=AKαiLβiεi

(2)

其中，Q表示創(chuàng)新產(chǎn)出，K代表R&D經(jīng)費，L表示人力資源投入，ε為隨機(jī)誤差項，A為常數(shù)，α和β分別為K與L的產(chǎn)出彈性系數(shù)。

利用生產(chǎn)函數(shù)研究集聚效應(yīng)和創(chuàng)新績效是當(dāng)前較為常用的方法[35-36]，其中，產(chǎn)業(yè)集聚是創(chuàng)新績效提升的重要影響因素，一方面可以增強(qiáng)企業(yè)新知識與新技術(shù)的擴(kuò)散與溢出效應(yīng)，另一方面可以促進(jìn)企業(yè)競爭。因此，將產(chǎn)業(yè)集聚變量納入模型具有重要意義。同時,產(chǎn)業(yè)集聚催生了企業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、為企業(yè)提供了創(chuàng)新環(huán)境。集聚地區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出不僅是生產(chǎn)要素投入的函數(shù)，還是集聚程度和集聚經(jīng)濟(jì)類型的函數(shù)[37]。根據(jù)前文分析，本文在構(gòu)建模型的過程中，將產(chǎn)業(yè)集聚指標(biāo)(Agg)和資源環(huán)境要素指標(biāo)(Oth)同時納入模型，研究它們對技術(shù)創(chuàng)新的影響。因此，原有知識生產(chǎn)函數(shù)可以優(yōu)化為：

Qi=A(Agg)αi(Ot)βiε

(3)

其中，Q為創(chuàng)新績效，Agg代表影響創(chuàng)新績效的產(chǎn)業(yè)集聚水平，Oth表示影響創(chuàng)新績效的資源環(huán)境變量，在本文中包括工業(yè)基礎(chǔ)、貿(mào)易開放度、政府支持力度等，ε為隨機(jī)誤差項，i為觀測單元。

考慮到各階段創(chuàng)新效率值介于0～1之間且具有截斷特征，為了避免普通最小二乘法回歸的偏差問題，采用面板隨機(jī)效應(yīng)前沿模型對上述方程進(jìn)行完善。由于不同階段的創(chuàng)新效率受到不同控制變量影響，因此分階段進(jìn)行模型設(shè)置。模型1設(shè)置為：

(4)

模型2設(shè)置為：

(5)

式(4)、(5)中，CXIit和CXZit分別代表i地區(qū)t時期電子及通信設(shè)備制造業(yè)在知識生產(chǎn)和成果轉(zhuǎn)化兩階段的創(chuàng)新效率；Aggit代表i地區(qū)t時期電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平；xit和zit分別代表i地區(qū)t時期知識生產(chǎn)階段與成果轉(zhuǎn)化階段的不同控制變量；vit與μi相互獨立，且獨立于解釋變量與核心變量之外，vit～N(0,σ2v)，μi服從截尾正態(tài)分布，即μi～N+(μ,σ2μ)。

4.2 變量選取

核心解釋變量：電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚水平(Agg)。由于地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平會直接對產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響，因此利用區(qū)位熵對其衡量。

被解釋變量(Y)。本文主要研究電子及通信設(shè)備制造業(yè)在知識生產(chǎn)和成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率受地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚度影響的差異性，因此利用DEA-Malmquist分別計算兩階段產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效，用Y1表示知識生產(chǎn)階段的創(chuàng)新效率，用Y2表示成果轉(zhuǎn)化階段的創(chuàng)新效率。

4.2.1 知識生產(chǎn)階段

(1)工業(yè)基礎(chǔ)(IND)。由于產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動需依附當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，因此采用各地區(qū)電子及通信設(shè)備制造業(yè)企業(yè)數(shù)占地區(qū)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)數(shù)的比重衡量。

(2)政府支持力度(GOV)。知識生產(chǎn)階段的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動離不開政府支持，因此采用電子及通信設(shè)備制造業(yè)R&D經(jīng)費內(nèi)部支出中政府資金占R&D經(jīng)費內(nèi)部支出的比重衡量。

(3)企業(yè)研發(fā)力度(RD)。在知識生產(chǎn)階段，企業(yè)研發(fā)投入會對創(chuàng)新活動產(chǎn)生極大影響，本文采用電子及通信設(shè)備制造業(yè)中設(shè)有研發(fā)機(jī)構(gòu)的企業(yè)數(shù)占整個產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)的比重衡量。

4.2.2 成果轉(zhuǎn)化階段

(1)工業(yè)基礎(chǔ)(IND)。在成果轉(zhuǎn)化階段，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動也離不開地區(qū)工業(yè)基礎(chǔ)，此階段工業(yè)基礎(chǔ)的測度方法與知識生產(chǎn)階段相同。

(2)貿(mào)易開放度(DEE)。產(chǎn)品銷售是企業(yè)生產(chǎn)的動力，地區(qū)貿(mào)易開放度高，新產(chǎn)品外銷效益好，企業(yè)越樂于生產(chǎn)新產(chǎn)品，本文采用電子通信設(shè)備制造業(yè)新產(chǎn)品出口額占新產(chǎn)品銷售收入的比重衡量。

(3)政府支持力度(GOV)。研發(fā)活動貫穿知識生產(chǎn)階段和成果轉(zhuǎn)化階段，而創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化需要政府支持。因此，此階段政府支持力度的衡量方法與知識生產(chǎn)階段相同。

(4)企業(yè)規(guī)模(SIZE)。企業(yè)規(guī)模對創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化有一定影響，本文采用電子及通信設(shè)備制造業(yè)每個企業(yè)的平均從業(yè)人員數(shù)衡量。

4.3 實證結(jié)果分析

如表3、表4所示，模型變量回歸結(jié)果通過Wald檢驗，說明本研究構(gòu)建的模型和選用面板隨機(jī)前沿模型進(jìn)行回歸是合理的。實證結(jié)果表明，產(chǎn)業(yè)集聚水平降低能夠促進(jìn)創(chuàng)新效率提升，并且作用效果呈現(xiàn)差異性。具體為2009-2019年全國25個省域電子及通信設(shè)備制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)集聚對知識生產(chǎn)階段創(chuàng)新效率的整體影響回歸系數(shù)為-0.097 1，對成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的整體影響回歸系數(shù)為-0.215 0，且都在10%的水平下顯著，說明產(chǎn)業(yè)集聚會對創(chuàng)新效率產(chǎn)生影響，且這種影響程度在成果轉(zhuǎn)化階段顯著于知識生產(chǎn)階段。

表3 知識生產(chǎn)階段產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率影響的整體回歸結(jié)果Tab.3 Regression results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of knowledge production

表4 成果轉(zhuǎn)化階段產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率影響的整體回歸結(jié)果Tab.4 Regression results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of achievement transformation

4.4 穩(wěn)健性檢驗

考慮到模型估計結(jié)果會受到指標(biāo)選取差異的影響，借鑒陳朝月[38]、蔣仁愛[39]的做法，采用電子及通信設(shè)備制造業(yè)有效發(fā)明專利數(shù)作為知識生產(chǎn)階段創(chuàng)新績效的替代指標(biāo)，參考王必好和梁榮成[40]的做法，采用產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值作為成果轉(zhuǎn)化階段創(chuàng)新效率的替代指標(biāo)。由表5、表6發(fā)現(xiàn)，替換被解釋變量后，核心變量的估計結(jié)果顯著，且系數(shù)符號與前文一致。此外，產(chǎn)業(yè)集聚在成果轉(zhuǎn)化階段對創(chuàng)新效率的影響大于其在知識生產(chǎn)階段的影響，結(jié)果與前文相同。上述結(jié)果表明關(guān)于電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率影響的結(jié)論穩(wěn)健。

表5 知識生產(chǎn)階段產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率影響的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.5 Robustness test results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of knowledge production

表6 成果轉(zhuǎn)化階段產(chǎn)業(yè)集聚對其創(chuàng)新效率影響的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果Tab.6 Robustness test results of the impact of industrial agglomeration on its innovation efficiency in the stage of achievement transformation

5 結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

本研究實證分析了電子及通信設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響，得到以下結(jié)論：

(1)25個省域的電子及通信設(shè)備制造業(yè)創(chuàng)新效率在兩階段創(chuàng)新過程中均未顯示出東西部差異。在知識生產(chǎn)階段，東部的天津、河北、遼寧、福建的創(chuàng)新效率都低于均值，而中西部的吉林、黑龍江、安徽、貴州、四川、云南和甘肅的創(chuàng)新效率則高于均值。在成果轉(zhuǎn)化階段，東部的河北、遼寧、上海、浙江、福建、山東的創(chuàng)新效率低于均值，而中西部的黑龍江和云南的創(chuàng)新效率高于均值。雖然一些省份部分地區(qū)的創(chuàng)新效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于全國平均水平，但從整體表現(xiàn)來看，創(chuàng)新水平均有待提升。

(2)產(chǎn)業(yè)集聚并未呈現(xiàn)出傳統(tǒng)的東高西低走向。2009-2019年大部分地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平逐年提升，雖然北京、天津、上海和江蘇的產(chǎn)業(yè)集聚水平較高，但是總體呈現(xiàn)下降趨勢，說明區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚呈倒“U”型發(fā)展態(tài)勢。當(dāng)?shù)貐^(qū)產(chǎn)業(yè)集中度達(dá)到峰值后，因產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的擁擠效應(yīng)和惡性競爭效應(yīng)等負(fù)外部性超過正外部性，導(dǎo)致部分企業(yè)選擇搬離集聚區(qū)、區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚度下降，原本飽和的市場出現(xiàn)空缺。此時，區(qū)域企業(yè)會加大創(chuàng)新力度以吸引消費者，搶占空白市場。因此，不斷降低的產(chǎn)業(yè)集聚水平反而會促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展。

(3)知識生產(chǎn)階段的產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率高于成果轉(zhuǎn)化階段，這與我國高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀吻合。圖3顯示，落在低產(chǎn)業(yè)集聚-低創(chuàng)新效率、低產(chǎn)業(yè)集聚-高創(chuàng)新效率區(qū)間的省域較多，說明各省域電子及通信設(shè)備制造業(yè)發(fā)展處于不同階段，產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的影響也不相同。目前我國產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新多停留在發(fā)明創(chuàng)造階段，產(chǎn)品轉(zhuǎn)化率不高，缺少從專利到產(chǎn)品的銜接。雖然各地區(qū)發(fā)展存在差異，但是產(chǎn)業(yè)集聚仍然為成功實現(xiàn)成果轉(zhuǎn)化提供了豐富的高素質(zhì)人才等創(chuàng)新要素投入以及源源不斷的知識產(chǎn)出。在圖3中，超過半數(shù)地區(qū)處于低產(chǎn)業(yè)集聚-低創(chuàng)新效率狀態(tài)，約1/4的地區(qū)處于高產(chǎn)業(yè)集聚-高創(chuàng)新效率狀態(tài)，僅個別省份落在高產(chǎn)業(yè)集聚-低創(chuàng)新效率區(qū)間。

(4)通過構(gòu)建產(chǎn)業(yè)集聚度與創(chuàng)新效率關(guān)系的知識生產(chǎn)函數(shù)，對其進(jìn)行面板隨機(jī)前沿回歸。結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)集聚不利于區(qū)域創(chuàng)新效率提升，上述阻礙效應(yīng)在成果轉(zhuǎn)化階段更顯著。在知識生產(chǎn)階段，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)越雄厚、當(dāng)?shù)卣С至Χ仍酱笠约捌髽I(yè)研發(fā)力度越強(qiáng)，則產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率越高，其中，企業(yè)創(chuàng)新投入強(qiáng)度對該階段創(chuàng)新活動影響最大。在成果轉(zhuǎn)化階段，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)越完善、區(qū)域貿(mào)易開放度越高以及當(dāng)?shù)仄髽I(yè)規(guī)模越大，則創(chuàng)新效率越高，但是政府在該階段的資金支持會阻礙區(qū)域創(chuàng)新活動，其中，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)對成果轉(zhuǎn)化效率的影響最大。

5.2 政策建議

(1)政府層面的政策建議。在現(xiàn)實情況中，政府支持和補(bǔ)貼有時會阻礙技術(shù)創(chuàng)新能力提升。因此，地方政府助力地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展應(yīng)該視情況而定。在產(chǎn)業(yè)發(fā)展初期，即知識生產(chǎn)階段，政府應(yīng)為企業(yè)創(chuàng)新活動提供政策與資金支持等，當(dāng)企業(yè)創(chuàng)新活動進(jìn)入成果轉(zhuǎn)化階段后，政府可減少對研發(fā)活動的投入，激勵企業(yè)將新技術(shù)應(yīng)用于產(chǎn)品生產(chǎn)，不斷對產(chǎn)品進(jìn)行迭代升級。此外，政府還應(yīng)該建立健全創(chuàng)新激勵機(jī)制，避免企業(yè)為獲取創(chuàng)新支持投機(jī)取巧，利用模仿或直接購買等手段進(jìn)行低效創(chuàng)新，導(dǎo)致“劣幣驅(qū)逐良幣”，進(jìn)而制約地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展。

(2)企業(yè)層面的政策建議。企業(yè)研發(fā)投入不僅直接影響企業(yè)創(chuàng)新水平，還會通過一系列溢出效應(yīng)影響其它企業(yè)發(fā)展，因此企業(yè)要加大研發(fā)資金投入。此外，人力資本是影響企業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的重要因素之一，無論是技術(shù)性人才還是管理型人才都對企業(yè)發(fā)展具有重要影響。同時，企業(yè)應(yīng)關(guān)注與其它企業(yè)、組織合作。在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)，知識溢出是影響企業(yè)發(fā)展的重要因素，通過與不同企業(yè)、大學(xué)、科研機(jī)構(gòu)合作，可以快速實現(xiàn)自身發(fā)展。

(3)地區(qū)層面的建議。地區(qū)作為企業(yè)聚集地，對企業(yè)發(fā)展影響巨大，而企業(yè)發(fā)展也關(guān)系著地區(qū)未來發(fā)展前景。當(dāng)?shù)貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時，擁有大量廉價的土地和勞動力資源優(yōu)勢，有助于吸引眾多位于產(chǎn)業(yè)鏈下游的勞動力密集型企業(yè)入駐，形成低水平集聚。由于同質(zhì)化企業(yè)的需求與產(chǎn)出具有相似性，當(dāng)它們大量聚集在同一區(qū)域內(nèi)時，其獲取上下游其它企業(yè)的市場需求具有延時性，無法實時更新，只能因循守舊，缺乏創(chuàng)新動力。因此，在產(chǎn)業(yè)集聚過程中地方政府要加強(qiáng)引導(dǎo)，提升企業(yè)多樣性，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)信息交互，指導(dǎo)企業(yè)以市場需求為導(dǎo)向進(jìn)行產(chǎn)品生產(chǎn)，不斷創(chuàng)新。同時，不僅要重視創(chuàng)新價值鏈上游的知識生產(chǎn)，而且要充分發(fā)揮新知識、新技術(shù)在產(chǎn)品生產(chǎn)中的結(jié)合及應(yīng)用，使其能夠最終助力區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。