中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超效應(yīng)分解及影響因素研究——基于52個(gè)國(guó)家級(jí)高新區(qū)面板數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)

姜彩樓，查 穎

（南京信息工程大學(xué) 中國(guó)制造業(yè)發(fā)展研究院，江蘇 南京210044）

一、引言

高新區(qū)是我國(guó)發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的重要空間載體，經(jīng)過(guò)20 余年的跨越式發(fā)展，已經(jīng)形成了巨大的經(jīng)濟(jì)規(guī)模，成為宏觀經(jīng)濟(jì)重要組成部分（姜彩樓，2014）［1］。由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有在特定空間和產(chǎn)業(yè)部門(mén)集聚的傾向，以資本推進(jìn)的方式在特定區(qū)域形成高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展“特區(qū)”，不僅能夠形成高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)極，還能夠形成重要的區(qū)域創(chuàng)新源。我國(guó)高新區(qū)發(fā)展大多依托于智力密集的大中城市，不僅能夠獲得基礎(chǔ)設(shè)施配套、規(guī)?；氖袌?chǎng)需求以及豐富便捷的商業(yè)信息等外部效應(yīng)（Lasuen，1969）［2］，還能夠利用本土創(chuàng)新資源推動(dòng)高新區(qū)技術(shù)升級(jí)。成功的高新區(qū)具有產(chǎn)業(yè)集聚和創(chuàng)新集聚的雙重特征，前者不僅能夠節(jié)約生產(chǎn)成本、產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)及促進(jìn)專業(yè)化分工（Weber，1929）［3］，而且能夠促進(jìn)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)和技術(shù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，并嵌入全球價(jià)值鏈帶動(dòng)區(qū)域發(fā)展。由于技術(shù)創(chuàng)新具有在時(shí)間和空間上成群出現(xiàn)的特征，高新區(qū)創(chuàng)新資本一旦形成集聚以后，就容易出現(xiàn)自我強(qiáng)化傾向，并能夠從本地?cái)U(kuò)展到跨國(guó)公司主導(dǎo)的全球貿(mào)易范圍（Hart，2003）［4］。在高新區(qū)發(fā)展初期，資本集聚是重要的推動(dòng)力量，但是由于規(guī)模報(bào)酬遞減的作用，以資本集聚作為推進(jìn)力的趕超極容易陷入停滯狀態(tài)，因此，探索內(nèi)生性的技術(shù)趕超成為研究者關(guān)注的重點(diǎn)（Lee，Lim，2001）［5］。

技術(shù)趕超受到多種因素的影響，人力資本質(zhì)量、研發(fā)（R&D）溢出以及干中學(xué)等是重要的影響因素，而吸收能力是區(qū)域、行業(yè)和國(guó)家從落后向領(lǐng)先轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵（Lucas，Robert ，1988；葛守昆，2014）［6-7］。Gerschenkron（1962）［8］認(rèn)為后發(fā)區(qū)域應(yīng)該選擇更具生產(chǎn)效率的成熟技術(shù)以獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì)，因此，技術(shù)趕超實(shí)際上可以歸納為一個(gè)以單向技術(shù)積累為主線的多途徑追趕過(guò)程。Perez 和Soete（1988）［9］強(qiáng)調(diào)技術(shù)趕超和經(jīng)濟(jì)趕超的協(xié)同作用，這意味著技術(shù)趕超不應(yīng)該依賴于單一的資本積累或者技術(shù)積累，而是二者協(xié)同交互的過(guò)程，尤其是在經(jīng)濟(jì)全球化和信息技術(shù)深入發(fā)展的條件下，借助于成熟的“技術(shù)-經(jīng)濟(jì)”范式更容易取得成功。此外，市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新氛圍與科技競(jìng)爭(zhēng)水平、發(fā)達(dá)國(guó)家和地區(qū)的投資以及高新技術(shù)產(chǎn)品貿(mào)易性溢出等（Autant Bernard C，2006；周錦，2014）［10-11］，也被認(rèn)為是影響技術(shù)趕超的重要因素。

上述文獻(xiàn)表明，技術(shù)趕超不僅要考慮到新技術(shù)帶來(lái)的技術(shù)前沿面上移，還要考慮對(duì)現(xiàn)有技術(shù)前沿的利用效率以及規(guī)模效應(yīng)等。中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超是在招商引資和自主創(chuàng)新等多種戰(zhàn)略環(huán)境中進(jìn)行的，如何測(cè)度高新區(qū)在不同維度的技術(shù)趕超效應(yīng)，對(duì)于評(píng)價(jià)中國(guó)高新區(qū)發(fā)展路徑具有重要的意義。與此同時(shí)，各種形式的發(fā)展戰(zhàn)略以及空間環(huán)境等因素對(duì)于中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超有著復(fù)雜的影響，在統(tǒng)一的模型框架下對(duì)這些影響因素進(jìn)行檢驗(yàn)顯得尤為必要。本文將基于Lovell（2003）［12］對(duì)Malmquist 指數(shù)的分解思路，對(duì)中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超的多維來(lái)源進(jìn)行分解測(cè)度，并以52個(gè)國(guó)家級(jí)高新區(qū)1998-2012年的數(shù)據(jù)為對(duì)象①，采用逐步回歸法提煉出影響中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超的關(guān)鍵因素，努力提供有價(jià)值的發(fā)現(xiàn)。

二、中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超的效應(yīng)分解

由于單位勞動(dòng)產(chǎn)出效率、全要素生產(chǎn)率（Total Factor Productivity，TFP）等指標(biāo)過(guò)于抽象，難以反映出技術(shù)趕超的多維特征。筆者根據(jù)Lovell（2003）［12］的Malqmquist指數(shù)構(gòu)造機(jī)理，構(gòu)建相應(yīng)的指數(shù)并采用Matlab11a軟件計(jì)算線性規(guī)劃方程，以獲取中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超的多維效應(yīng)。

假設(shè)高新區(qū)為決策單元（DMU），x和y分別為投入和產(chǎn)出矩陣，則Malmquist指數(shù)可以表示為：

用‘ot’ 表示t期規(guī)模報(bào)酬可變下的最佳技術(shù)前沿面，式（2）可以表示為：

分離出規(guī)模效率，可得：

根據(jù)上述指數(shù)構(gòu)建思路，通過(guò)Matlab11a軟件計(jì)算線性規(guī)劃方程分別獲得技術(shù)前沿面變化（TECH）、規(guī)模效率變化（SECH）和管理效率變化（PECH）。

表1 給出了我國(guó)52 個(gè)國(guó)家級(jí)高新區(qū)1998-2012年技術(shù)趕超效應(yīng)的分解測(cè)度結(jié)果?？梢钥闯?，中國(guó)高新區(qū)的全要素生產(chǎn)率在研究區(qū)間內(nèi)呈現(xiàn)明顯的倒“U”形，在2003年到達(dá)峰值1.134，其他絕大部分年份大于1.0，反映出高新區(qū)整體上保持了較高的技術(shù)追趕速度。對(duì)全要素生產(chǎn)率指數(shù)均值進(jìn)行分解，可以發(fā)現(xiàn)技術(shù)前沿面變化的貢獻(xiàn)最高（1.036），其次為管理效率變化（1.026），規(guī)模效率的貢獻(xiàn)僅為1.003。其中，技術(shù)前沿面變化呈現(xiàn)前高后低的趨勢(shì)，尤其是在2003年之前，絕大部分年份保持在1.2 以上，2003年以后則迅速下降到1.0 以下，說(shuō)明中國(guó)高新區(qū)技術(shù)前沿面的追趕主要發(fā)生在2003年以前，近年來(lái)反而有下降的趨勢(shì)。中國(guó)高新區(qū)的管理效率指數(shù)呈現(xiàn)前低后高的趨勢(shì)，除2003年處于1.0以下，其余大部分年份保持了改善趨勢(shì)，說(shuō)明中國(guó)高新區(qū)在發(fā)展后期具備了較高的管理水平。與其他指數(shù)相比，規(guī)模效率指數(shù)絕大部分年份保持在1.0上下浮動(dòng)，這也反映出規(guī)模變化對(duì)高新區(qū)技術(shù)趕超的影響并不顯著。

由于中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超受到多種戰(zhàn)略環(huán)境及空間因素的影響，有必要通過(guò)計(jì)量模型檢驗(yàn)高新區(qū)技術(shù)趕超的影響機(jī)制。在變量選擇上，我們將圍繞要素集聚戰(zhàn)略和空間環(huán)境支持兩個(gè)層面，根據(jù)相關(guān)理論及研究經(jīng)驗(yàn)設(shè)置檢驗(yàn)變量，借助計(jì)量模型檢驗(yàn)相關(guān)戰(zhàn)略的實(shí)踐效應(yīng)。

表1 中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超指數(shù)

三、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定

根據(jù)Agion（2004）［13］等關(guān)于內(nèi)生增長(zhǎng)的論述，從要素投入、空間集聚和環(huán)境控制等具體變量（段會(huì)娟，2012；張慧明等，2012）［14-15］入手構(gòu)建模型，對(duì)影響高新區(qū)技術(shù)趕超的關(guān)鍵因素進(jìn)行提煉。具體形式如下：

式中下標(biāo)i表示各高新區(qū)單元，t代表年份，因變量TE代表高新區(qū)的技術(shù)趕超。等式右邊的C為高新區(qū)特定的常數(shù)項(xiàng)，Input為高新區(qū)增長(zhǎng)的直接投入變量，Aggl 為反映高新區(qū)空間組織效應(yīng)的變量，用于檢驗(yàn)相關(guān)空間組織形式對(duì)于高新區(qū)趕超的影響，X為影響高新區(qū)趕超的其他控制變量，如區(qū)域資源稟賦、不同空間格局下的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)、模仿效應(yīng)等。εit為時(shí)變誤差項(xiàng)。

在投入變量中，將重點(diǎn)考慮資本形成對(duì)于高新區(qū)技術(shù)趕超的影響（姜彩樓，2014）［1］。由于資本形成在某種程度上反映了政府部門(mén)對(duì)于高新區(qū)資本集聚的戰(zhàn)略導(dǎo)向，對(duì)這一變量的檢驗(yàn)將有助于對(duì)招商引資等實(shí)踐行為提供計(jì)量學(xué)上的解釋。資本形成可以從資本廣化和資本深化兩個(gè)維度進(jìn)行度量，資本廣化是在資本結(jié)構(gòu)保持不變的情況下進(jìn)行的資本規(guī)模擴(kuò)張，是外延型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿?，資本深化主要表現(xiàn)為人均資本設(shè)備的提升，將會(huì)推動(dòng)內(nèi)含型經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。為了反映出不同維度資本變化對(duì)于高新區(qū)技術(shù)趕超的影響，分別將固定資本增長(zhǎng)速度（Fixed）和人均資本變化率（Stru）作為待檢驗(yàn)變量?？紤]到人力資本在創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)中的基礎(chǔ)性地位（陳濤，2014）［16］，這里將人力資本形成速度（Human）作為重要的檢驗(yàn)變量，用于實(shí)證檢驗(yàn)的輔助參考。

在高新區(qū)趕超的空間組織方面，區(qū)域?qū)I(yè)化集聚是最主要的推進(jìn)形式，一方面能夠通過(guò)彈性專精、規(guī)模效應(yīng)等途徑促進(jìn)高新區(qū)增長(zhǎng)，還能夠以技術(shù)溢出等方式促進(jìn)園區(qū)全要素生產(chǎn)率提升。度量空間專業(yè)化集聚的指標(biāo)有Hoover 系數(shù)、區(qū)位熵等，這里使用區(qū)域?qū)ｉT(mén)化率進(jìn)行度量，計(jì)算公式如下：

其中，gi和gt分別表示第i個(gè)高新區(qū)的經(jīng)濟(jì)總量以及所有高新區(qū)樣本的經(jīng)濟(jì)總量，Qi和Qt分別表示第i個(gè)高新區(qū)母城的經(jīng)濟(jì)總量和所有高新區(qū)母城樣本的經(jīng)濟(jì)總量。Aggli指標(biāo)反映了第i個(gè)高新區(qū)的相對(duì)集聚能力，如果區(qū)域?qū)ｉT(mén)化率大于1，則表明高新區(qū)專業(yè)化集聚能力較強(qiáng)，區(qū)內(nèi)產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)活躍，反之則表明專業(yè)化集聚能力較弱，區(qū)內(nèi)產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)衰退。這里采用區(qū)域?qū)ｉT(mén)化率作為待檢驗(yàn)變量，標(biāo)記為Aggl。

在高新區(qū)之間，由于趕超激烈，彼此之間在引資政策及管理手段上會(huì)存在高度借鑒和模仿，有效的引資政策及管理手段也很容易擴(kuò)散開(kāi)來(lái)，成為高新區(qū)技術(shù)進(jìn)步的重要?jiǎng)右?。通常意義上，這類借鑒和模仿主要取決于高新區(qū)之間的增長(zhǎng)差距和技術(shù)差距（尹建華，周鑫悅，2014）［17］，選擇本年度增長(zhǎng)最高值作為參照指標(biāo)，使用技工貿(mào)最高值/高新區(qū)技工貿(mào)來(lái)衡量增長(zhǎng)差距（Ygap），使用勞動(dòng)生產(chǎn)率最高值/高新區(qū)勞動(dòng)生產(chǎn)率來(lái)衡量技術(shù)差距（TECHgap），用于檢驗(yàn)高新區(qū)之間的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)和模仿效應(yīng)。此外，考慮城市科技投入對(duì)高新區(qū)技術(shù)進(jìn)步的影響，標(biāo)記為Buget。

在空間變量中，土地成本是影響集聚的重要變因素（Webber，1929）［3］，這在我國(guó)高新區(qū)發(fā)展初期的各類優(yōu)惠政策中有所體現(xiàn)。采用城區(qū)土地價(jià)格作為反映區(qū)域土地成本的變量。由于土地價(jià)格數(shù)據(jù)難以直接獲得，這里使用城區(qū)經(jīng)濟(jì)總值/土地面積來(lái)表示，標(biāo)記為L(zhǎng)and。

生產(chǎn)與營(yíng)銷的分離是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)活動(dòng)的重要特征，良好的交通運(yùn)輸條件無(wú)疑能夠優(yōu)化資源配置、降低生產(chǎn)成本。這里使用城區(qū)平均道路密度作為交通條件變量，標(biāo)記為Road。

在我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局中，較高的城市開(kāi)放度有助于吸引更多高技術(shù)含量的外資，并通過(guò)干中學(xué)和規(guī)模效應(yīng)等方式促進(jìn)技術(shù)趕超（胡國(guó)珠等，2013）［18］。這里采用高新區(qū)母城的實(shí)際利用外資來(lái)反映城市開(kāi)放度，標(biāo)記為FDI。

構(gòu)建如下技術(shù)追趕方程：

應(yīng)變量TE 分別使用全要素生產(chǎn)率指數(shù)（TFP）、技術(shù)前沿面變化指數(shù)（TECH）、管理效率指數(shù)（PECH）和規(guī)模效率指數(shù)（SECH）來(lái)表示。由于上述方程變量是在相關(guān)理論及已有研究經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上設(shè)定的，變量之間可能會(huì)受到多重共線性的干擾，這里結(jié)合膨脹因子分析法（VIF）和后向逐步回歸法，最大限度識(shí)別出影響變量。研究樣本為52個(gè)國(guó)家級(jí)高新區(qū)及其所在城市的相關(guān)變量，樣本區(qū)間為1998-2012年，數(shù)據(jù)資料主要來(lái)自于科技部火炬中心（1999-2005）、《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》（2006-2013）、《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（1999-2013）和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。研究變量統(tǒng)一采用環(huán)比形式，能夠體現(xiàn)出較上一期的“趕超”特征。

四、結(jié)果分析

本文將顯著性水平設(shè)定為10%，未通過(guò)10%顯著性水平檢驗(yàn)的變量將被去除并重新進(jìn)行估計(jì)，直至所有變量都能夠通過(guò)檢驗(yàn)。結(jié)合VIF 分析，該方法可以在模型設(shè)定的基礎(chǔ)上對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行驗(yàn)證并提煉出關(guān)鍵因素。表2 和表3 給出了高新區(qū)技術(shù)追趕方程的總體估計(jì)結(jié)果和分階段估計(jì)結(jié)果，顯示所有估計(jì)方程的膨脹因子均值都在經(jīng)驗(yàn)值2.0 以下，膨脹因子最大值均小于經(jīng)驗(yàn)值10.0，表明設(shè)定的模型通過(guò)了檢驗(yàn)，未受多重共線性影響。

表2 總體樣本估計(jì)結(jié)果

表3 分階段樣本估計(jì)結(jié)果

在整體樣本的檢驗(yàn)中，變量Fixed在所有方程中均通過(guò)了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，且相關(guān)系數(shù)均為負(fù)數(shù)，說(shuō)明高新區(qū)固定資本規(guī)模擴(kuò)張具有抑制全要素改善的特征，這提示高新區(qū)亟須改變傳統(tǒng)的由資本集聚推進(jìn)方式，轉(zhuǎn)向內(nèi)源性創(chuàng)新投入。作為反映資本結(jié)構(gòu)變化的變量，Stru對(duì)TFP和SECH的影響顯著為正，反映出在高新區(qū)技術(shù)趕超過(guò)程中資本深化是推動(dòng)全要素生產(chǎn)率改善的重要力量，對(duì)于具備規(guī)模效應(yīng)的園區(qū)尤為顯著。就資本結(jié)構(gòu)而言，中國(guó)高新區(qū)的資本深化已經(jīng)接近穩(wěn)態(tài)，人均資本至2004年已經(jīng)轉(zhuǎn)為負(fù)值，如果高新區(qū)無(wú)法獲得其他方式的技術(shù)進(jìn)步，依賴于資本深化的技術(shù)趕超將難以為繼。變量Human 對(duì)TFP、TECH 和SECH 的影響顯著為正，表明高新區(qū)人力資本投入不僅能夠推動(dòng)技術(shù)前沿面上移，還能夠促進(jìn)規(guī)模效率改善，反映出高新區(qū)發(fā)展具備創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)的特征。

在高新區(qū)的擴(kuò)張過(guò)程中，創(chuàng)新型資本和新技術(shù)的專業(yè)化集聚通常會(huì)形成溢出效應(yīng)，并刺激新技術(shù)不斷涌現(xiàn)以提升技術(shù)前沿面。在對(duì)空間效應(yīng)的檢驗(yàn)中，變量Aggl 對(duì)TECH 的影響顯著為負(fù)，對(duì)PECH的影響顯著為正，這意味著在實(shí)踐層面，高新區(qū)作為特定的空間組織形式促進(jìn)了管理效率的提升，但是阻礙了技術(shù)前沿面的上移，高新區(qū)無(wú)法通過(guò)自我演化實(shí)現(xiàn)技術(shù)趕超。從母城科技支出的影響來(lái)看，變量Buget 對(duì)TECH 的影響顯著為負(fù)，對(duì)PECH 的影響顯著為正，這也反映出母城科技支出與高新區(qū)之間的技術(shù)鏈接較為薄弱，難以提供有效的支撐。

反映高新區(qū)增長(zhǎng)差距的變量Ygap 對(duì)SECH 的影響顯著為正，對(duì)TECH的影響顯著為負(fù)，說(shuō)明在以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為主要考核指標(biāo)的形勢(shì)下，高新區(qū)之間的趕超競(jìng)爭(zhēng)將導(dǎo)致規(guī)模效率的改善，而影響技術(shù)前沿面的提升。反映技術(shù)差距的變量TECHgap 對(duì)SECH 和TECH的影響均顯著為負(fù)，說(shuō)明技術(shù)水平較低的高新區(qū)技術(shù)前沿面提升更加困難，如果這種狀況得不到改善，中國(guó)高新區(qū)的技術(shù)進(jìn)步將出現(xiàn)進(jìn)一步分化。

在對(duì)區(qū)位變量的檢驗(yàn)中，變量Road 對(duì)SECH 的影響顯著為正，變量Land 對(duì)SECH 的影響顯著為負(fù)，但是對(duì)TECH 的影響顯著為正，本文認(rèn)為，這主要是由于交通發(fā)達(dá)區(qū)域的高新區(qū)更容易集聚傳統(tǒng)資本獲得規(guī)模效應(yīng)，而土地成本比較高的區(qū)域通常具有更高的發(fā)展水平，高新區(qū)通常會(huì)集聚高技術(shù)資本推進(jìn)園區(qū)發(fā)展，從而導(dǎo)致技術(shù)前沿面上移。

在對(duì)城市開(kāi)放度的檢驗(yàn)中，變量FDI 沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn)，說(shuō)明城市開(kāi)放度并未對(duì)高新區(qū)技術(shù)追趕產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。在國(guó)際分工中，由于中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)主要集中于全球價(jià)值鏈的加工制造環(huán)節(jié)，而中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)品的對(duì)外貿(mào)易又在不斷強(qiáng)化這一地位③，導(dǎo)致FDI對(duì)中國(guó)高新區(qū)的影響主要集中于加工制造環(huán)節(jié)，對(duì)于技術(shù)進(jìn)步層面的影響較為微弱，這在外資集聚區(qū)和傳統(tǒng)工業(yè)區(qū)的高新區(qū)中體現(xiàn)得尤為突出［19］。

考慮到中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超的階段性差異，將整體樣本劃分為1998-2003年和2004-2012年兩個(gè)階段，并對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，變量Fixed 在后期對(duì)SECH 產(chǎn)生了明顯的抑制作用，而作為反映資本結(jié)構(gòu)變化的變量，Stru在前期對(duì)TECH和PECH的影響顯著為負(fù)，到了后期對(duì)SECH的影響則顯著為正。綜合而言，這是由于中國(guó)高新區(qū)發(fā)展初期勞動(dòng)密集型資本占據(jù)比較大的比重（姜彩樓，2012）［1］，而后期則是以高技術(shù)資本為主，導(dǎo)致后期資本積聚與規(guī)模效率呈負(fù)相關(guān)。而資本深化在研究區(qū)間內(nèi)具有逐步降低的特征，到了后期變化相當(dāng)遲緩，與規(guī)模效率呈正相關(guān)。結(jié)合變量Human，在前期對(duì)PECH 的影響顯著為負(fù)，到后期對(duì)TECH 和SECH 的影響顯著為正，反映出人力資本集聚帶來(lái)了技術(shù)前沿面上移和規(guī)模效率改善，說(shuō)明高新區(qū)在發(fā)展后期創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)特征更加明顯［20］。

變量Aggl、Ygap和TECHgap在前期和后期樣本中的檢驗(yàn)結(jié)果較為一致。變量Land 在前期對(duì)SECH產(chǎn)生顯著的負(fù)向作用，而到后期對(duì)PECH和SECH產(chǎn)生顯著的正向作用，變量Road 在前期對(duì)SECH 的影響顯著為正，而到后期對(duì)PECH 的影響顯著為負(fù)。綜合起來(lái)，本文認(rèn)為這種差異主要是由于高新區(qū)資本從勞動(dòng)密集型向高技術(shù)型轉(zhuǎn)換引起的。

五、結(jié)論與啟示

在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理的基礎(chǔ)上，本文對(duì)中國(guó)高新區(qū)技術(shù)趕超的多重效應(yīng)進(jìn)行了分解測(cè)度，并結(jié)合膨脹因子分析和逐步回歸方法檢驗(yàn)了技術(shù)趕超的關(guān)鍵影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)高新區(qū)的技術(shù)趕超主要是由技術(shù)前沿面上移和管理效率提升所推動(dòng)的。高新區(qū)長(zhǎng)期沿用的資本推進(jìn)戰(zhàn)略對(duì)全要素生產(chǎn)率改善起到了抑制作用，而資本結(jié)構(gòu)深化對(duì)高新區(qū)技術(shù)趕超起到了促進(jìn)作用。對(duì)人力資本集聚的檢驗(yàn)結(jié)果表明高新區(qū)后期逐漸出現(xiàn)創(chuàng)新型經(jīng)濟(jì)特征，對(duì)區(qū)位變量的檢驗(yàn)結(jié)果也支撐這一結(jié)論。此外，專業(yè)化集聚、高新區(qū)之間的技術(shù)差距和增長(zhǎng)差距均對(duì)高新區(qū)技術(shù)趕超產(chǎn)生了不同程度的影響，母城科技投入和外商直接投資未促進(jìn)高新區(qū)技術(shù)進(jìn)步。綜上所述，提出如下建議。

第一，在動(dòng)力來(lái)源上，高新區(qū)要從外源性的產(chǎn)業(yè)資本推進(jìn)向內(nèi)源性的創(chuàng)新資源集聚轉(zhuǎn)換［21］。相關(guān)政策要將吸引外資研發(fā)機(jī)構(gòu)、吸引國(guó)際高端創(chuàng)業(yè)人才等作為發(fā)展重點(diǎn)，加大力度吸收先進(jìn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)以促進(jìn)技術(shù)前沿面上移。同時(shí)要優(yōu)化提升高新區(qū)的創(chuàng)新服務(wù)環(huán)境，增強(qiáng)高新區(qū)創(chuàng)新服務(wù)功能，包括構(gòu)建知識(shí)產(chǎn)權(quán)交易平臺(tái)、推動(dòng)高新區(qū)創(chuàng)業(yè)板上市等，提升高新區(qū)吸引先進(jìn)技術(shù)的綜合能力［22］。

第二，優(yōu)化高新區(qū)產(chǎn)學(xué)研轉(zhuǎn)化機(jī)制，強(qiáng)化高新區(qū)創(chuàng)新孵化功能。在全球化進(jìn)程中，高新區(qū)不僅要成功融入國(guó)際分工體系，還要盡快融入全球創(chuàng)新體系并獲得優(yōu)質(zhì)的“知識(shí)供給源”。在實(shí)踐層面，不僅要通過(guò)加強(qiáng)海外引智等方式強(qiáng)化園區(qū)創(chuàng)新功能，還需要從知識(shí)供應(yīng)鏈視角優(yōu)化現(xiàn)有的知識(shí)轉(zhuǎn)化機(jī)制，并通過(guò)增強(qiáng)創(chuàng)新孵化功能促進(jìn)高新區(qū)技術(shù)升級(jí)的良性循環(huán)。近年來(lái)，各地大力發(fā)展的科技創(chuàng)新孵化園以及創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)特別社區(qū)（如南京創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)特別社區(qū)）等，成為高新區(qū)提升技術(shù)水平的有效方式。

第三，從產(chǎn)業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新層面進(jìn)一步優(yōu)化高新區(qū)發(fā)展的空間格局。經(jīng)過(guò)十余年的發(fā)展，高新區(qū)和母城在產(chǎn)業(yè)和技術(shù)創(chuàng)新方面形成了既互補(bǔ)、又雷同的局面，需要通過(guò)空間調(diào)整強(qiáng)化高新區(qū)與母城之間的產(chǎn)業(yè)分工與協(xié)作［23］，同時(shí)要加強(qiáng)母城科技創(chuàng)新與高新區(qū)技術(shù)進(jìn)步的協(xié)同關(guān)系，充分利用母城科技創(chuàng)新資源促進(jìn)高新區(qū)技術(shù)提升。

注 釋：

①考慮到研究的一致性，本文未考慮由省級(jí)高新區(qū)升級(jí)而來(lái)的國(guó)家級(jí)高新區(qū)，并排除了楊凌農(nóng)業(yè)示范區(qū)，故總樣本數(shù)為52個(gè)。

②從貿(mào)易結(jié)構(gòu)來(lái)看，1996-2004年中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)品加工貿(mào)易比例高達(dá)90%，一般貿(mào)易比重僅占7%左右，同時(shí)，高新技術(shù)產(chǎn)品進(jìn)出口占工業(yè)制成品的比重不斷上升，2009年分別達(dá)到43.3%和31.1%，說(shuō)明對(duì)外貿(mào)易在不斷強(qiáng)化中國(guó)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)專注于加工制造這一國(guó)際分工地位。

［1］姜彩樓，馬林，鄭思彥. 中國(guó)高新區(qū)趕超路徑及影響因素研究［J］. 中國(guó)科技論壇，2014（8）：103-109.

［2］Lasuen J R. On Growth Poles［J］. Urban Studies，1969，6（2）：137-161.

［3］Weber Alfred. Theory of the Location of Industries［M］. Chicago：The University of Chicago Press，1992.

［4］Hart D A. Innovation cluster：Key concept［R］. Berkshire：The University of Reading，2003.

［5］Lee Keun，Chaisung Lim. Technological regimes，Catchingup and Leap fogging：the Findings from the Korea Industries［J］. Research Policy，2001，30（3）：59-483.

［6］Lucas Robert E. On the Mechanism of Economic Development［J］. Journal of Monetary Economics，1988，22（1）：3-42.

［7］葛守昆. 解碼“中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”［J］. 閱江學(xué)刊，2014（1）：5-9.

［8］Gerschenkron A. Economic backwardness in Historical Perspective［M］. Cambridge：Harvard University Press，1962.

［9］Perez C，Soete L. Catching up in technology：Entry Barriers and Windows of Opportunity in Technical Change and Economic Theory［M］. New York：Printer Publishers，1988.

［10］Autant-Bernard C. Where do firms choose to locate their R&D?A Spatial Conditional Logit Analysis on French Data［J］. European Planning Studies，2006，14（9）：1167-1170.

［11］周錦，吳建軍. 我國(guó)文化產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新模式研究［J］. 閱江學(xué)刊，2014（5）：62-68.

［12］Knox Lovell. The Decomposition of Malmquist Productivity Indexes［J］. Journal of Productivity Analysis，2003，20：437-458.

［13］Philippe Agion，Peter Howitt. 內(nèi)生增長(zhǎng)理論［M］. 北京：北京大學(xué)出版社，2004.

［14］段會(huì)娟. 我國(guó)產(chǎn)業(yè)集聚特征及其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的SGMM分析［J］. 經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯，2012（4）：16-21.

［15］張慧明，李廉水，孫少勤. 環(huán)境規(guī)制對(duì)中國(guó)重化工技術(shù)創(chuàng)新與生產(chǎn)效率影響的實(shí)證分析［J］. 科技進(jìn)步與對(duì)策，2012（16）：83-87.

［16］陳濤. 典型行業(yè)科技人員收入、分配制度效率、幸福感影響關(guān)系研究［J］. 閱江學(xué)刊，2014（5）：55-61.

［17］尹建華，周鑫悅. 中國(guó)對(duì)外直接投資逆向技術(shù)溢出效應(yīng)經(jīng)驗(yàn)研究——基于技術(shù)差距門(mén)檻視角［J］. 科研管理，2014，35（3）：131-139.

［18］胡國(guó)珠，鄭文清，夏凡. 對(duì)外開(kāi)放度與江蘇經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的區(qū)域差異研究［J］. 華東經(jīng)濟(jì)管理，2014（11）：5-10.

［19］李強(qiáng). FDI 對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的負(fù)面影響論析［J］. 齊魯學(xué)刊，2014（2）：110-113.

［20］黃添. 上海自由貿(mào)易區(qū)的功能及前景探析［J］. 西部論壇，2014（4）：35-41.

［21］趙輝. 基于資源租金的資源收益分配機(jī)制分析［J］. 長(zhǎng)白學(xué)刊，2015（1）：89-95.

［22］汪洋，何川. 風(fēng)險(xiǎn)投資參與創(chuàng)業(yè)板公司的效應(yīng)分析［J］. 安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2014（5）：124-130.

［23］毛林峰. 財(cái)政支付對(duì)居民消費(fèi)的實(shí)證分析［J］. 安徽行政學(xué)院學(xué)報(bào)，2014（5）：38-41.