高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)研究

呂承超，商圓月

青島科技大學 經(jīng)濟與管理學院，山東 青島 266061

管理科學

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)研究

呂承超，商圓月

青島科技大學 經(jīng)濟與管理學院，山東 青島 266061

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭3種集聚模式，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新產(chǎn)出具有相關(guān)性。已有關(guān)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系的研究忽略了時間和空間因素的影響，導致研究的局限性。

基于此，以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，探討高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的作用機制。從時間和空間視角，立足于產(chǎn)業(yè)整體和五大行業(yè)，分別引入時間滯后項、空間滯后項和時空滯后交互項，構(gòu)建動態(tài)空間面板模型，分析高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭3種集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)。

研究結(jié)果表明，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著的空間依賴特征，表現(xiàn)為空間異質(zhì)性，整體呈現(xiàn)高-高和低-低的空間集聚分布，同時還具有顯著的累積循環(huán)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)多樣化集聚短期內(nèi)會對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生負向的區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間溢出效應(yīng)，從長期看區(qū)域內(nèi)溢出效應(yīng)消失，區(qū)域間溢出效應(yīng)由負向轉(zhuǎn)為正向。集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)還存在行業(yè)差異，以行業(yè)為研究對象時，航空航天器制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出短期內(nèi)受到市場競爭的負向區(qū)域間空間溢出，電子及通信設(shè)備制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出短期不僅受到專業(yè)化集聚和市場競爭的正向區(qū)域內(nèi)空間溢出，還受到多樣化集聚對區(qū)域整體的負向空間溢出，其他行業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出沒有受到集聚的顯著影響；從長期看產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)并不顯著。

研究結(jié)果豐富了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系的相關(guān)經(jīng)驗研究，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚模式的選擇提供了經(jīng)驗證據(jù)，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出發(fā)展提供了戰(zhàn)略方向。

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)；集聚模式；創(chuàng)新產(chǎn)出；時空效應(yīng)；動態(tài)空間面板模型

引言

新常態(tài)下，經(jīng)濟如何由勞動密集型轉(zhuǎn)為技術(shù)密集型和資本密集型，如何由要素和投資驅(qū)動轉(zhuǎn)為創(chuàng)新驅(qū)動，成為國家經(jīng)濟發(fā)展的重要課題。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)是技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)，其技術(shù)引進和科技研發(fā)是加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的重要途徑，是實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的重要力量。根據(jù)國內(nèi)外已有研究，區(qū)域創(chuàng)新能力可以從創(chuàng)新投入、創(chuàng)新環(huán)境和創(chuàng)新產(chǎn)出3個維度進行測度[1]。但由于創(chuàng)新投入主要側(cè)重于創(chuàng)新資源，而創(chuàng)新環(huán)境較復雜，不可控因素較多，因此，學者往往選用創(chuàng)新產(chǎn)出衡量區(qū)域創(chuàng)新。觀察近17年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的變化情況，發(fā)現(xiàn)與1997年相比，2014年省際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平顯著提高，創(chuàng)新產(chǎn)出水平較高地區(qū)主要分布在京津冀、長三角和珠三角，與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)基本重合；此外，行業(yè)層面的產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新產(chǎn)出之間也呈現(xiàn)顯著的相關(guān)關(guān)系[2]。

在經(jīng)濟發(fā)展過程中，國家采取“以點帶面，局部帶動整體”的發(fā)展模式推動高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?？v觀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的空間分布可以發(fā)現(xiàn)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)基本形成由北京、上海、深圳等核心區(qū)向外圍欠發(fā)達地區(qū)擴散的“中心-外圍”分布格局。這種分布格局短期內(nèi)提高了周邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和區(qū)域創(chuàng)新實力，但是長期卻導致地區(qū)間、產(chǎn)業(yè)間創(chuàng)新資源空間分異性較大，形成不同的集聚格局[3]，進而使產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨向于兩級或多級分化[4]，影響經(jīng)濟發(fā)展水平和創(chuàng)新產(chǎn)出水平。因此，為驗證產(chǎn)業(yè)集聚和創(chuàng)新產(chǎn)出的時空作用效果，本研究收集整理1997年至2014年中國省際高技術(shù)產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)空間面板模型，基于時間和空間的角度對集聚模式和創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)進行實證檢驗，并提出相應(yīng)的政策建議。

1 相關(guān)研究評述

目前產(chǎn)業(yè)集聚主要有專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭3種類型，分別產(chǎn)生Mar外部性、Jacobs外部性和Porter外部性3種溢出效應(yīng)，Mar外部性和Jacobs外部性分別強調(diào)產(chǎn)業(yè)內(nèi)和產(chǎn)業(yè)間企業(yè)集聚造成的知識溢出，Porter外部性是由企業(yè)市場競爭導致的知識溢出。已有關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新產(chǎn)出的研究主要包括以下方面。

第一種觀點認為專業(yè)化集聚顯著影響創(chuàng)新。ROSENTHAL et al.[5]和VAN DER PANNE[6]認為專業(yè)化集聚可以促進技術(shù)創(chuàng)新，作用程度遠超過其他兩種集聚模式，杜威劍等[7]和梁琦等[8]也分別從企業(yè)數(shù)據(jù)和長三角制造業(yè)數(shù)據(jù)中得到相似結(jié)論。但專業(yè)化集聚對傳統(tǒng)制造業(yè)創(chuàng)新的促進作用效果較短暫，對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)(如醫(yī)藥、電子和通信設(shè)備制造業(yè))的促進作用較持久[9-10]。除此之外，有學者對上述觀點提出了反對意見，他們認為不論是工業(yè)、服務(wù)業(yè)還是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，專業(yè)化集聚均抑制了創(chuàng)新產(chǎn)出[11]。除此之外，有學者認為專業(yè)化集聚對創(chuàng)新的促進作用存在條件限制。當以時間為限制條件時，專業(yè)化集聚對創(chuàng)新由抑制作用變?yōu)榇龠M作用[12]；當以城市規(guī)模和產(chǎn)業(yè)集聚程度為限制條件時，專業(yè)化集聚與創(chuàng)新之間大致存在倒U形關(guān)系，當城市規(guī)模較小、產(chǎn)業(yè)集聚程度較低時，專業(yè)化集聚會促進創(chuàng)新，但隨著城市規(guī)模擴大和產(chǎn)業(yè)集聚度增加，專業(yè)化集聚對創(chuàng)新的促進作用削弱，抑制作用增強[13]；此外，金融市場的發(fā)展在一定程度上影響了產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新效率的推動效果[14]。

第二種觀點認為多樣化集聚對創(chuàng)新產(chǎn)生顯著影響。首先，JACOBS[15]提出不同產(chǎn)業(yè)間集聚可以促進知識溢出，進而推動產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長并提高技術(shù)創(chuàng)新水平。隨后，F(xiàn)ELDMAN et al.[16]以美國為例、CAINELLI et al.[17]以意大利為例、GREUNZ[18]以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為例，對上述觀點進行驗證。中國學者雖然同意多樣化集聚促進創(chuàng)新，但對專業(yè)化集聚和多樣化集聚對創(chuàng)新影響效果的問題存在爭議[19]。部分學者在分別采用英國[20]、意大利[21]和瑞典[22]的數(shù)據(jù)進行研究時，發(fā)現(xiàn)多樣化集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出具有抑制作用或者沒有顯著影響。多樣化集聚對創(chuàng)新的作用效果并不是一成不變的，而是受集聚程度和技術(shù)水平的影響，當集聚程度和技術(shù)水平相對較高時，多樣化集聚會為不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)提供異質(zhì)性技術(shù)和知識，進而增強企業(yè)創(chuàng)新活力[23]，但需要注意的是，當多樣化集聚過度時，由于認知差異的存在，會降低企業(yè)創(chuàng)新的積極性[24]。

第三種觀點認為市場競爭對創(chuàng)新具有溢出效應(yīng)。關(guān)于市場競爭與創(chuàng)新關(guān)系的研究分為3種情況。①市場競爭加劇促使企業(yè)為滿足消費者多樣化需求加快創(chuàng)新和產(chǎn)品更新?lián)Q代步伐[25]，國內(nèi)外學者針對24個轉(zhuǎn)型國家[26]、日本制造業(yè)[27]和中國省際面板行業(yè)[28-29]數(shù)據(jù)，就市場競爭對創(chuàng)新產(chǎn)出的正向作用進行驗證。②市場壟斷可以在一定程度上將創(chuàng)新外部性內(nèi)部化，進而激勵企業(yè)創(chuàng)新活動。GILBERT et al.[30]、BLUNDELL et al.[31]和彭向等[32]均對上述觀點進行實證分析。③市場競爭與創(chuàng)新產(chǎn)出之間存在非線性倒U形關(guān)系[33]，這是因為過度市場競爭會挫傷創(chuàng)新積極性，減少創(chuàng)新投入，從對瑞典[34]、法國[35]和中國[36-37]的實證研究中分別得到相似的研究結(jié)果。

縱觀已有關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚和創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系的研究，大多集中于單一集聚和制造業(yè)方面，綜合考慮3種集聚模式對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出影響的研究較少，而且已有研究的方法具有一定局限性，忽視了創(chuàng)新產(chǎn)出的時間因素(累積循環(huán)效應(yīng))、空間因素(空間溢出效應(yīng))和內(nèi)生性問題，且沒有考慮產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響是否存在行業(yè)差異。為此，本研究在已有研究基礎(chǔ)上，以高技術(shù)產(chǎn)業(yè)和五大行業(yè)為對象，探討中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)不同集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響；同時，考慮到累積循環(huán)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，引入時間滯后項、空間滯后項和時空交互滯后項，分別構(gòu)建無時空效應(yīng)模型、時間效應(yīng)模型、空間效應(yīng)模型和時空效應(yīng)模型，研究不同集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)并對其進行分解。

2 模型構(gòu)建

2.1作用機制

產(chǎn)業(yè)集聚是指處于特定領(lǐng)域的相關(guān)企業(yè)或機構(gòu)，由于產(chǎn)業(yè)發(fā)展共性和互補性等特征，在特定地理區(qū)域形成相互支撐、相互聯(lián)系的產(chǎn)業(yè)群或產(chǎn)業(yè)帶的現(xiàn)象。國內(nèi)外學者嘗試從產(chǎn)業(yè)區(qū)位、技術(shù)創(chuàng)新、競爭優(yōu)勢等角度，研究產(chǎn)業(yè)集聚的發(fā)展和形成機制。部分學者采用面板數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)集聚與創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系進行驗證[38]，并從理論層面解釋產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出的作用機制[39]。①通過企業(yè)間的學習效應(yīng)，刺激知識和技術(shù)溢出。產(chǎn)業(yè)集聚使大量的人財物在區(qū)域內(nèi)聚集，加強企業(yè)間的業(yè)務(wù)往來，推動企業(yè)合作和細化分工，增強同質(zhì)企業(yè)和關(guān)聯(lián)企業(yè)的信息溝通，進而推動知識和技術(shù)溢出進程，產(chǎn)生Mar外部性和Jacobs外部性，促進創(chuàng)新產(chǎn)出的形成和發(fā)展[40]。②企業(yè)間競爭增加，加速企業(yè)的創(chuàng)新能力。隨著高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)生產(chǎn)同質(zhì)產(chǎn)品的企業(yè)增多，企業(yè)間的競爭逐漸加劇，各企業(yè)出于市場份額的考慮，提升自身研發(fā)能力，加快產(chǎn)品更新?lián)Q代的速度，進而刺激Porter外部性的產(chǎn)生[41]。③交易成本降低，規(guī)模效益增加。集聚區(qū)內(nèi)的知識、信息和人才大量流動，形成較完善的交流網(wǎng)絡(luò)，加上交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)化的日益完善，傳統(tǒng)城市界限被打破，交通運輸成本大幅降低，極大地加快了創(chuàng)新產(chǎn)出的擴散速度，進而促進企業(yè)的產(chǎn)品創(chuàng)新和區(qū)域經(jīng)濟增長[42-43]。

2.2理論模型

本研究以柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，參考GRILICHES[44]的知識生產(chǎn)函數(shù)模型，引入3種集聚模式的替代變量，構(gòu)建創(chuàng)新產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)模型，即

(1)

其中，i為地區(qū)；j為行業(yè)，表示高技術(shù)產(chǎn)業(yè)五大細分行業(yè)，根據(jù)《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》統(tǒng)計數(shù)據(jù)，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)包括醫(yī)藥制造業(yè)、航空航天器制造業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)、電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)療及儀器儀表制造業(yè)；t為時期。income為創(chuàng)新產(chǎn)出，已有研究測量創(chuàng)新產(chǎn)出的指標有新產(chǎn)品產(chǎn)值和專利申請量等，本研究采用新產(chǎn)品銷售收入測量，主要原因為：①相對于新產(chǎn)品產(chǎn)值來說，數(shù)據(jù)連貫易獲取，并且與創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)聯(lián)性較大；②專利申請量等指標受到較多人為因素干擾，容易因為不確定因素產(chǎn)生異常變動；③新產(chǎn)品數(shù)量不能充分反映產(chǎn)品異質(zhì)性問題。per為研發(fā)人員投入，用R&D人員折合全時當量測量，一般認為，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)研發(fā)人員投入程度越高，產(chǎn)業(yè)科技研發(fā)人力資源越豐富，對應(yīng)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平越高。res為研發(fā)資本存量，采用永續(xù)盤存法度量，以1997年為基期估測其他年份資本存量，參考YOUNG[45]的方法，各地區(qū)初始資本存量以1997年R&D經(jīng)費內(nèi)部支出除以10%估算，其他年份資本存量參考張軍等[46]的方法，即Ki,j,t=Ki,j,t-1(1-δ)+Ci,j,t，K為資本存量，δ為折舊率(取9.600%)，C為新增資本存量凈值，此處為R&D經(jīng)費內(nèi)部支出。βl為研發(fā)人員投入的產(chǎn)出彈性系數(shù)，βk為研發(fā)資本存量的產(chǎn)出彈性系數(shù)。

A為?？怂怪行缘募夹g(shù)進步效率函數(shù)，本研究進一步擴展關(guān)于專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭的技術(shù)進步效率函數(shù)，具體公式為

Ai,j,t=g(spei,j,t,divi,j,t,comi,j,t)

(2)

其中，Ai,j,0為i地區(qū)j行業(yè)初始技術(shù)水平；spe為專業(yè)化集聚程度；div為多樣化集聚程度；com為市場競爭程度；β1為專業(yè)化集聚對技術(shù)進步效率的影響彈性系數(shù)，β2為多樣化集聚對技術(shù)進步效率的影響彈性系數(shù)，β3為市場競爭對技術(shù)進步效率的影響彈性系數(shù)，假定生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報酬不變，則β1+β2+β3=1。

專業(yè)化集聚表現(xiàn)為在某一地區(qū)生產(chǎn)同種產(chǎn)品的若干企業(yè)及其上下游企業(yè)高度密集分布，其產(chǎn)生的知識和技術(shù)溢出即Mar外部性。專業(yè)化集聚程度為

(3)

其中，inci,j,t為i地區(qū)j行業(yè)t時期主營業(yè)務(wù)收入，inci,t為i地區(qū)t時期高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入，incj,t為中國j行業(yè)t時期主營業(yè)務(wù)收入，inct為t時期中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入。

多樣化集聚表現(xiàn)為不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)在地理上形成集聚分布，網(wǎng)絡(luò)化體系使不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)溝通和交流，加速Jacobs外部性對周邊地區(qū)的影響。多樣化集聚程度為

(4)

其中，inci,a,t為i地區(qū)其他行業(yè)t時期的主營業(yè)務(wù)收入(除j行業(yè)以外)，inca,t為各地區(qū)t時期高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入。

市場競爭表現(xiàn)為生產(chǎn)同質(zhì)產(chǎn)品的企業(yè)過度飽和，企業(yè)為增加自身競爭力，采取價格或非價格手段打壓競爭對手。市場競爭程度為

(5)

其中，numi,j,t為i地區(qū)j行業(yè)t時期企業(yè)數(shù)，numj,t為中國j行業(yè)t時期企業(yè)數(shù)。

將(2)式代入(1)式，兩邊取對數(shù)可得

lnincomei,j,t=lnAi,j,0+β1lnspei,j,t+β2lndivi,j,t+

β3lncomi,j,t+βllnperi,j,t+βklnresi,j,t

(6)

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展存在地區(qū)和行業(yè)差異，從時間角度看，不同時期的經(jīng)濟關(guān)聯(lián)度逐漸增加[47]。從空間角度看，創(chuàng)新產(chǎn)出往往受到周邊地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的影響[48]。因此，為了探討集聚模式和多維影響因素對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度，本研究分別引入時間和空間因素擴展(6)式，構(gòu)建以下4種計量模型，即

模型1

lnincomei,j,t=β0+β1lnspei,j,t+β2lndivi,j,t+

β3lncomi,j,t+βllnperi,j,t+βklnresi,j,t+

β4lnedui,t+β5lnfdii,t+εi,j,t

(7)

模型2

lnincomei,j,t=β0+αlnincomei,j,t-1+β1lnspei,j,t+

β2lndivi,j,t+β3lncomi,j,t+βllnperi,j,t+

βklnresi,j,t+β4lnedui,t+β5lnfdii,t+

εi,j,t+ωi,j

(8)

模型3

lnincomei,j,t=β0+ρwlnincomei,j,t+β1lnspei,j,t+

β2lndivi,j,t+β3lncomi,j,t+βllnperi,j,t+

βklnresi,j,t+β4lnedui,t+β5lnfdii,t+

β6wlnspei,j,t+β7wlndivi,j,t+

β8wlncomi,j,t+β9wlnperi,j,t+

β10wlnresi,j,t+β11wlnedui,t+

β12wlnfdii,t+λwεi,j,t+μi,j,t

(9)

模型4

lnincomei,j,t=β0+αlnincomei,j,t-1+ρwlnincomei,j,t+

ηwlnincomei,j,t-1+β1lnspei,j,t+

β2lndivi,j,t+β3lncomi,j,t+βllnperi,j,t+

βklnresi,j,t+β4lnedui,t+β5lnfdii,t+

β6wlnspei,j,t+β7wlndivi,j,t+

β8wlncomi,j,t+β9wlnperi,j,t+

β10wlnresi,j,t+β11wlnedui,t+

β12wlnfdii,t+λwεi,j,t+μi,j,t+ωi,j

(10)

其中，edu為人力資本水平，fdi為外商直接投資。

本研究選取人力資本水平和外商直接投資[49]作為控制變量。人力資本水平用平均受教育年限測量，平均受教育年限為6歲及以上的小學、初中、高中、中專及以上文化程度人口按6：9：12：16的比例加權(quán)求和值。外商直接投資是創(chuàng)新資本的重要來源之一，用實際利用外資金額測量。此外，本研究并未選取更多控制變量，主要考慮到：①選取較少的指標變量，可以有效避免變量間的多重共線性；②創(chuàng)新產(chǎn)出的時間滯后項考慮了遺漏變量問題，包含了未納入的控制變量對創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。

模型1為靜態(tài)非空間面板模型，不存在創(chuàng)新產(chǎn)出的時間和空間效應(yīng)，β0為截距項，β4為人力資本水平的彈性系數(shù)，β5為外商直接投資的彈性系數(shù)，εi,j,t為誤差項。

模型2為動態(tài)非空間面板模型，考慮到創(chuàng)新產(chǎn)出水平的累積循環(huán)效應(yīng)，加入創(chuàng)新產(chǎn)出的時間滯后項lnincomei,j,t-1，α為創(chuàng)新產(chǎn)出水平的時間依賴程度，ωi,j為個體效應(yīng)。

模型3為靜態(tài)空間面板模型，在模型1的基礎(chǔ)上引入空間滯后項。wlnincomei,j,t為創(chuàng)新產(chǎn)出的空間滯后項，表示相鄰地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的交互影響；w為空間權(quán)重矩陣，加有w的解釋變量為相應(yīng)各變量的空間滯后項，代表相鄰地區(qū)解釋變量的交互影響；ρ為創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應(yīng)，若ρ顯著為正表示創(chuàng)新產(chǎn)出存在正向空間溢出效應(yīng)，反之則存在負向空間溢出效應(yīng)；β6為專業(yè)化集聚程度空間滯后項系數(shù)，β7為多樣化集聚程度空間滯后項系數(shù)，β8為市場競爭程度空間滯后項系數(shù)，β9為研發(fā)人員空間滯后項系數(shù)，β10為研發(fā)資本空間滯后項系數(shù)，β11為人力資本水平空間滯后項系數(shù)，β12為外商直接投資空間滯后項系數(shù)。wεi,j,t為誤差項空間滯后項，表示創(chuàng)新產(chǎn)出誤差的空間依賴，λ為其對應(yīng)的彈性系數(shù)；μi,j,t為個體和時間的固定效應(yīng)。

模型4為動態(tài)空間面板模型，在模型2和模型3基礎(chǔ)上引入創(chuàng)新產(chǎn)出的時間滯后項和空間滯后項，還引入創(chuàng)新產(chǎn)出的時空滯后交互項wlnincomei,j,t-1，η為產(chǎn)出彈性系數(shù)。

不同于傳統(tǒng)回歸系數(shù)的分析，當空間面板模型空間滯后項系數(shù)ρ≠0時，各解釋變量的回歸系數(shù)并不能直接衡量解釋變量對被解釋變量的影響，此時需要對模型進行分解。本研究采用偏微分方法對模型時空效應(yīng)進行分解[50]，模型4可以轉(zhuǎn)換為

lnincomei,j,t=(I-ρw)-1(α+ηw)lnincomei,j,t-1+

(I-ρw)-1(β1lnspei,j,t+β2lndivi,j,t+

β3lncomi,j,t+βllnperi,j,t+βklnresi,j,t+

β4lnedui,t+β5lnfdii,t+β6wlnspei,j,t+

β7wlndivi,j,t+β8wlncomi,j,t+β9wlnperi,j,t+

β10wlnresi,j,t+β11wlnedui,t+β12wlnfdii,t)+

(I-ρw)-1(β0+λwεi,j,t+μi,j,t+ωi,j)

(11)

為簡單表示，對(11)式進行偏微分，可得

(12)

(13)

其中，Y為被解釋變量；X為解釋變量；I為n×n的單位陣，n為空間單元個數(shù)(即本研究中的地區(qū)數(shù))，取值為31；β1b為被解釋變量對第b個解釋變量的偏微分系數(shù)；β2b為被解釋變量對第b個解釋變量空間滯后項的偏微分系數(shù)。(12)式和(13)式為被解釋變量對解釋變量的偏微分構(gòu)成的矩陣式，分別表示短期效應(yīng)和長期效應(yīng)；矩陣對角線上的元素為分解后的直接效應(yīng)，表示本地區(qū)解釋變量對被解釋變量的影響，存在區(qū)域內(nèi)空間溢出效應(yīng)；非對角線上的元素為分解后的間接效應(yīng)，表示本地區(qū)解釋變量對其他地區(qū)被解釋變量的影響，存在區(qū)域間空間溢出效應(yīng)。總效應(yīng)等于直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和。

為進一步觀測高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體集聚模式和創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)，本研究將五大細分行業(yè)數(shù)據(jù)進行平均化處理，構(gòu)建高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體計量模型，(7)式～(13)式均適用于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)。當(10)式中的j取值為0時界定為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，則高技術(shù)產(chǎn)業(yè)動態(tài)空間計量模型為

lnincomei,t=β0+αlnincomei,t-1+ρwlnincomei,t+

ηwlnincomei,t-1+β1lnspei,t+β2lndivi,t+

β3lncomi,t+βllnperi,t+βklnresi,t+

β4lnedui,t+β5lnfdii,t+β6wlnspei,t+

β7wlndivi,t+β8wlncomi,t+β9wlnperi,t+

β10wlnresi,t+β11wlnedui,t+β12wlnfdii,t+

λwεi,t+μi,t+ωi

(14)

其中，μi,t為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)個體和時間的固定效應(yīng)，ωi為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)個體效應(yīng)。

2.3空間自相關(guān)檢驗和空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

(1)空間自相關(guān)檢驗

檢驗經(jīng)濟變量空間相關(guān)性是建立空間計量模型的關(guān)鍵步驟。本研究選擇Moran′sI指數(shù)驗證創(chuàng)新產(chǎn)出的空間自相關(guān)，原假設(shè)為H0：cov(xi,xc)=0，?i≠c(即不存在空間自相關(guān))，具體公式為

(15)

(2)空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

空間權(quán)重矩陣主要有鄰接空間權(quán)重矩陣、地理距離空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣3種，經(jīng)過對比分析，本研究最終選擇經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣，理由如下：①鄰接空間權(quán)重矩陣主要反映地理鄰接對空間溢出的影響，忽略了地理相近但不相鄰地區(qū)間的輻射影響；②地理距離空間權(quán)重矩陣解決了鄰接空間權(quán)重矩陣不適用于“孤島”的問題，卻忽略了經(jīng)濟發(fā)展水平差異對相鄰地區(qū)影響不盡相同的問題，例如，盡管河北省在地理分布上與北京、天津、山東等省市相鄰，但其經(jīng)濟發(fā)展明顯與北京和天津的關(guān)聯(lián)性較大。經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣彌補了鄰接空間權(quán)重矩陣和地理空間權(quán)重矩陣的局限性。本研究以經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣為基礎(chǔ)，選擇創(chuàng)新產(chǎn)出均值作為測量經(jīng)濟距離的指標[51-52]，構(gòu)建空間權(quán)重矩陣為

(16)

3 數(shù)據(jù)來源和空間自相關(guān)檢驗

3.1數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計

從地區(qū)和行業(yè)角度出發(fā)，本研究選取1997年至2014年31個省、市和自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，研究集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系。依據(jù)地理分布特征，將中國劃分為東、中、西3個地區(qū)，東部地區(qū)包括遼寧、北京、天津、河北、山東、江蘇、浙江、上海、福建、廣東、海南，中部地區(qū)包括黑龍江、吉林、內(nèi)蒙古、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南，西部地區(qū)包括陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、重慶、四川、貴州、云南、廣西、西藏。依據(jù)產(chǎn)業(yè)分布特征，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分為醫(yī)藥制造業(yè)、航空航天器制造業(yè)、電子及通信設(shè)備制造業(yè)、電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)、醫(yī)療及儀器儀表制造業(yè)。

選取新產(chǎn)品銷售收入度量高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出，數(shù)據(jù)源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》。在度量集聚程度、研發(fā)人員投入和研發(fā)資本存量時涉及到的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)主營業(yè)務(wù)收入、企業(yè)數(shù)、研發(fā)R&D內(nèi)部經(jīng)費支出和R&D人員折合全時當量等數(shù)據(jù)來源于《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》，各省外商直接投資數(shù)據(jù)來源于歷年各省統(tǒng)計年鑒，各省人口數(shù)及分地區(qū)受教育程度人口數(shù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。對于缺失數(shù)據(jù)，參考杰弗里·M·伍德里奇[53]的處理方法，對部分零值數(shù)據(jù)加1處理。專業(yè)化集聚、多樣化集聚、市場競爭的單位為%，人力資本水平的單位為年，新產(chǎn)品銷售收入和研發(fā)資本存量的單位為億元人民幣，外商直接投資的單位為億美元，研發(fā)人員投入的單位為百人/年。相關(guān)數(shù)據(jù)以1997年為基期，通過價格水平折算為實際值。主要變量的統(tǒng)計特征見表1，變量樣本觀測值為558。

3.2空間自相關(guān)檢驗

采用測算創(chuàng)新產(chǎn)出的Moran′sI指數(shù)檢驗空間相關(guān)性，結(jié)果見表2?？疾炱趦?nèi)，Moran′sI指數(shù)均為正值，在1%的置信水平下顯著，表明中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在顯著正向空間相關(guān)性。換句話說，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間分布非均質(zhì)，創(chuàng)新產(chǎn)出水平高的地區(qū)相鄰近，創(chuàng)新產(chǎn)出水平低的地區(qū)相鄰近。本研究分別測算三大空間權(quán)重矩陣的Moran′sI指數(shù)，限于篇幅，鄰接距離空間權(quán)重矩陣和地理距離空間權(quán)重矩陣測算結(jié)果并未在正文體現(xiàn)。經(jīng)對比分析，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣的Moran′sI指數(shù)遠遠大于鄰接距離空間權(quán)重矩陣和地理距離空間權(quán)重矩陣，說明通過經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣測算的創(chuàng)新產(chǎn)出空間相關(guān)性更強，地區(qū)間創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)更強的集聚現(xiàn)象，這也是本研究最終將經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣納入空間計量模型的原因之一。從時間層面分析，Moran′sI指數(shù)在考察期內(nèi)呈現(xiàn)波動上升趨勢，與1997年相比，2014年的Moran′sI指數(shù)增長6.985%。1997年至2010年大體呈現(xiàn)4年為周期的先下降后上升的變化趨勢，2011年至2014年呈現(xiàn)U形變動趨勢。這表明考察期內(nèi)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間依賴性波動較大，近年來有不斷增強的趨勢。

Moran′sI指數(shù)研究結(jié)果表明，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在高值與高值集聚、低值與低值集聚的現(xiàn)象，但并沒有說明中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出空間集聚分布。為此，本研究運用Moran散點圖分析中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布，通過對考察期內(nèi)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間分布進行對比，發(fā)現(xiàn)考察期內(nèi)河北、貴州和黑龍江高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出由期初高值與高值集聚分布躍遷至期末高值與低值集聚或低值與低值集聚分布，安徽由期初低值與高值集聚分布躍遷為期末高值與高值集聚分布，其他省份維持原有集聚分布不變。綜合來看，大部分東部和中部的省市屬于高創(chuàng)新產(chǎn)出與高創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)域集聚，原因如下：①東部省市經(jīng)濟發(fā)展良好，產(chǎn)品更新?lián)Q代快，企業(yè)競爭激烈，企業(yè)為實現(xiàn)發(fā)展必須不斷提高自身創(chuàng)新水平；②近年來，隨著中部崛起戰(zhàn)略的實施，中部產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到扶持，人力資源和創(chuàng)新要素持續(xù)流入，教育科研資源不斷豐富，形成高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新的良性互動，有效提高了中部創(chuàng)新產(chǎn)出水平。西部絕大多數(shù)省市屬于低創(chuàng)新產(chǎn)出與低創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)域集聚，可能的原因是，西部高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展不完善，經(jīng)濟水平和科研能力相對低下，人才儲備薄弱，導致創(chuàng)新產(chǎn)出能力低下。另外，周邊地區(qū)創(chuàng)新能力不足，對本地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出并沒有產(chǎn)生正向溢出。

表1 主要變量統(tǒng)計特征Table 1 Statistical Features of the Main Variables

表2 創(chuàng)新產(chǎn)出的Moran′s I指數(shù)Table 2 Moran′s I Index of Innovation Output

4 實證研究

4.1基于中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時空效應(yīng)及分解

為保證回歸結(jié)果穩(wěn)健，本研究以中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)為研究對象，以創(chuàng)新產(chǎn)出為被解釋變量，分別構(gòu)建無時空效應(yīng)模型(普通面板模型)、時間效應(yīng)模型(動態(tài)面板模型)、空間效應(yīng)模型(空間面板模型)和時空效應(yīng)模型(動態(tài)空間面板模型)4個模型，表3給出回歸結(jié)果。從模型回歸結(jié)果看，無時空效應(yīng)模型采用固定效應(yīng)模型，其擬合程度較好，整體模型顯著，但由于缺乏時空因素，可能會產(chǎn)生內(nèi)生性問題；時間效應(yīng)模型考慮到累積循環(huán)效應(yīng)，引入被解釋變量的滯后一期，使用兩步法系統(tǒng)GMM估計，一定程度上解決了模型的內(nèi)生性問題，但未考慮空間溢出；空間面板模型(空間滯后模型SLM、空間誤差模型SEM和空間杜賓模型SDM)只考慮解釋變量以及被解釋變量的空間溢出，沒考慮時間因素，這可能會導致估計結(jié)果脫離實際，該模型通過Hausman檢驗，選擇固定效應(yīng)或隨機效應(yīng)；動態(tài)空間面板模型(動態(tài)空間滯后模型SLM、動態(tài)空間杜賓模型SDM)既考慮到空間滯后(wlnincome)和時間滯后(lnincomet-1)，還加入了時空滯后交互項(wlnincomet-1)，使模型既有效解決內(nèi)生性問題又符合客觀實際，并選擇固定效應(yīng)保證回歸結(jié)果準確可靠。本研究基于R2、Loglikelihood(后文簡寫為LogL)和AIC值綜合考慮選擇最佳模型，從回歸結(jié)果看，動態(tài)空間杜賓面板模型的R2和LogL值大于其他模型，AIC值小于其他模型，表明該模型擬合效果最優(yōu)。因此，中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時空效應(yīng)采用模型4進行計量，回歸結(jié)果以動態(tài)空間杜賓模型回歸結(jié)果作為分析依據(jù)。

由表3動態(tài)空間面板模型SDM-FE結(jié)果可知，被解釋變量的時間滯后項和空間滯后項系數(shù)分別為0.555和0.252，兩者均為正值，且通過1%的顯著性檢驗，表明中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的累積循環(huán)時間效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，即產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)時間連續(xù)和空間依賴特征，當期創(chuàng)新產(chǎn)出不僅受到前一期創(chuàng)新產(chǎn)出影響，還受到周邊地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響，這與空間自相關(guān)檢驗結(jié)果一致，進一步說明省際間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在相互影響，表現(xiàn)出一定程度的空間集聚特征。這是因為隨著基礎(chǔ)設(shè)施完善和信息技術(shù)發(fā)展，創(chuàng)新要素流動速度加快，知識、技術(shù)和生產(chǎn)要素在區(qū)域間不斷擴散，區(qū)域間相互影響也隨之增強。被解釋變量時空滯后交互項系數(shù)互影響呈現(xiàn)負時空效應(yīng)，但這種作用效果并不明顯。為-0.068，沒有通過顯著性檢驗，表明創(chuàng)新產(chǎn)出的交集聚模式的回歸系數(shù)不能直接反映其對創(chuàng)新產(chǎn)出的作用程度，需依據(jù)分解后的短期和長期直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)來解釋時空作用效果。本研究采用偏微分方法，將解釋變量時間效應(yīng)分解為長期效應(yīng)和短期效應(yīng)，再進一步將空間效應(yīng)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。表4給出解釋變量對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的6種效應(yīng)，分別為短期直接效應(yīng)、短期間接效應(yīng)、短期總效應(yīng)、長期直接效應(yīng)、長期間接效應(yīng)、長期總效應(yīng)。為保證分解的準確性，本研究選擇擬合最優(yōu)的動態(tài)空間杜賓模型進行效應(yīng)分解。

表3 基于中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時空效應(yīng)回歸結(jié)果Table 3 Time-space Effect Regression Results of China′s High-tech Industry

注：***為在1%顯著性水平上顯著，**為在5%顯著性水平上顯著，*為在10%顯著性水平上顯著，下同；一階自相關(guān)和二階自相關(guān)的數(shù)據(jù)為z值，括號內(nèi)數(shù)據(jù)為p值；過度識別檢驗的數(shù)據(jù)為χ2值，括號內(nèi)數(shù)據(jù)為p值。

表4 基于中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時空效應(yīng)分解結(jié)果Table 4 Time-Space Effect Decomposition Results of China′s High-tech Industry

從集聚模式分析，發(fā)現(xiàn)短期專業(yè)化集聚和市場競爭對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出并不顯著，多樣化集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為負，說明多樣化集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出負向的區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間空間溢出，但是長期區(qū)域內(nèi)溢出逐漸消失，并呈現(xiàn)正向區(qū)域間溢出。其原因在于：①當多樣化集聚處于低水平時，產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)之間存在著較大制度差異，導致具有異質(zhì)性的產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)無法形成協(xié)調(diào)一致的行為準則，進而使區(qū)域間、產(chǎn)業(yè)內(nèi)的知識共享和資源流動出現(xiàn)障礙，最終抑制創(chuàng)新產(chǎn)出[54]。②當企業(yè)規(guī)模發(fā)展到一定程度時，多樣化集聚產(chǎn)生的外部效應(yīng)將會減小，甚至會削弱原有優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，進而不利于創(chuàng)新產(chǎn)出。長期研究人員投入的空間總效應(yīng)通過10%的顯著性檢驗，相對來說顯著性較差，而研發(fā)資本存量的空間效應(yīng)不顯著，表明長期控制變量對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出作用較弱或不存在。短期研發(fā)人員投入對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生正向區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間空間溢出，短期研發(fā)資本存量對創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生負向區(qū)域內(nèi)空間溢出，對區(qū)域間創(chuàng)新產(chǎn)出影響不顯著。

4.2基于分行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時空效應(yīng)及分解

集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)不僅存在整體差異，還存在行業(yè)差異，張昕等[55]研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)化集聚和多樣化集聚對醫(yī)藥、電子及通信設(shè)備制造業(yè)的作用不同。本研究采用高技術(shù)產(chǎn)業(yè)五大行業(yè)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建動態(tài)空間面板模型，研究集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)關(guān)系是否存在行業(yè)差異，并綜合權(quán)衡R2、LogL和AIC值選擇具體模型。表5和表6給出實證研究結(jié)果。

(1)醫(yī)藥制造業(yè)時空效應(yīng)及分解。通過比較，最終選擇動態(tài)空間滯后模型回歸結(jié)果進行分析。由表5可知，創(chuàng)新產(chǎn)出時間滯后項系數(shù)顯著為正，為0.375；空間滯后項系數(shù)顯著為負，為-0.230；時空滯后交互項系數(shù)不顯著。說明醫(yī)藥制造業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出存在正向累積循環(huán)效應(yīng)和負向空間溢出效應(yīng)，但不存在時空效應(yīng)。從表6時空效應(yīng)分解結(jié)果看，無論是長期還是短期，專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出均不顯著。短期研發(fā)人員投入和研發(fā)資本存量對創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)正向區(qū)域內(nèi)空間溢出和負向區(qū)域間空間溢出，即研發(fā)人員投入和研發(fā)資本存量增加短期提升本地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出，然而，知識產(chǎn)權(quán)保護制度和地區(qū)保護主義的存在，限制了對周邊地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應(yīng)。

表5 基于分行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時空效應(yīng)回歸結(jié)果Table 5 Time-space Effect Regression Results Based on the Industrial Perspective of High-tech Industry

(2)航空航天器制造業(yè)時空效應(yīng)及分解。本研究選擇動態(tài)空間滯后模型對集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)系進行解釋，由表5可知，創(chuàng)新產(chǎn)出時間滯后項和時空滯后交互項系數(shù)顯著為正，分別為0.660和0.336；空間滯后項顯著為負，為-0.076。說明創(chuàng)新產(chǎn)出水平不僅存在時間連續(xù)的變化趨勢，還存在正向時空效應(yīng)，表明某地區(qū)前一期創(chuàng)新產(chǎn)出加快時，相鄰地區(qū)在當期創(chuàng)新產(chǎn)出也將加速，這體現(xiàn)了地區(qū)之間創(chuàng)新產(chǎn)出的相互依賴性，而且這種依賴特征具有滯后性。但是其空間效應(yīng)呈現(xiàn)顯著的負向影響，即創(chuàng)新產(chǎn)出抑制周邊地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出。從表6時空效應(yīng)分解結(jié)果看，長期中解釋變量對創(chuàng)新產(chǎn)出的溢出效應(yīng)均會消失。短期中專業(yè)化集聚和多樣化集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間作用不明顯，而市場競爭對區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著的空間溢出效應(yīng)，但是對區(qū)域間的空間溢出效應(yīng)較弱，影響程度僅為8.03E-06。短期研發(fā)資本存量對創(chuàng)新產(chǎn)出的直接效應(yīng)和總效應(yīng)均為正值，且通過10%顯著性檢驗，說明研發(fā)資本存量的增加推動了本地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出水平的提高，對周邊地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間溢出不顯著。

(3)電子及通信設(shè)備制造業(yè)時空效應(yīng)及分解。從表5的回歸結(jié)果看，動態(tài)空間杜賓模型擬合效果更優(yōu)，創(chuàng)新產(chǎn)出時間滯后項和空間滯后項系數(shù)顯著為正，分別為0.487和0.207，說明電子及通信設(shè)備制造業(yè)表現(xiàn)出顯著的累積循環(huán)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，與前文空間相關(guān)性的檢驗結(jié)果一致。創(chuàng)新產(chǎn)出時空滯后交互項系數(shù)為-0.269，且在1%顯著性水平下顯著，表明電子及通信設(shè)備制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的負向時空效應(yīng)，即相鄰地區(qū)前一期創(chuàng)新產(chǎn)出提高時，本地區(qū)當期創(chuàng)新產(chǎn)出將會放緩，地區(qū)間存在經(jīng)濟競爭，且這種競爭具有時間滯后特征[56]。從表6時空效應(yīng)分解結(jié)果看，長期中集聚模式和控制變量對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應(yīng)均沒有通過顯著性檢驗，表明解釋變量對被解釋變量的時間效應(yīng)是在不斷遞減。短期中專業(yè)化集聚和市場競爭對創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的正向區(qū)域內(nèi)溢出效應(yīng)，多樣化集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)顯著的負向總效應(yīng)。短期研發(fā)人員投入對區(qū)域間和整體創(chuàng)新產(chǎn)出都呈現(xiàn)正向溢出效應(yīng)，這正好與專業(yè)化集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出的正向作用相呼應(yīng)，作為技術(shù)指向性的制造業(yè)，其產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要較高的人力資本、信息交通和資本投入，因此勞動力和資本的投入可以在一定程度刺激創(chuàng)新產(chǎn)出。

表6 基于分行業(yè)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的時空效應(yīng)分解結(jié)果Table 6 Time-space Effect Decomposition Results Based on the Industrial Perspective of High-tech Industry

(4)電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)時空效應(yīng)及分解。由表5動態(tài)空間滯后模型的回歸結(jié)果可知，創(chuàng)新產(chǎn)出時間滯后項系數(shù)顯著為正，為0.637，空間滯后項系數(shù)雖為正值但不顯著，表明電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)符合經(jīng)濟發(fā)展的可持續(xù)性，但是其省際間創(chuàng)新產(chǎn)出的發(fā)展并不顯著影響本地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出。創(chuàng)新產(chǎn)出時空滯后交互項系數(shù)為-0.027，但并不顯著，表明電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出不存在時空效應(yīng)。從表6創(chuàng)新產(chǎn)出時空效應(yīng)分解結(jié)果看，無論是長期還是短期，專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應(yīng)均不存在。短期中研發(fā)人員投入、研發(fā)資本存量和外商直接投資的直接效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著為正，間接效應(yīng)不顯著，表明研發(fā)人員投入和研發(fā)資本存量對區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出存在顯著的正向溢出，而對區(qū)域間創(chuàng)新產(chǎn)出作用不顯著，長期空間效應(yīng)消失。

(5)醫(yī)療及儀器儀表制造業(yè)時空效應(yīng)及分解。選擇動態(tài)空間滯后模型對醫(yī)療設(shè)備及儀器儀表制造業(yè)進行分析，由表5可知，與醫(yī)藥制造業(yè)相同，醫(yī)療及儀器儀表制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出循環(huán)可持續(xù)發(fā)展特征，并且省際創(chuàng)新產(chǎn)出發(fā)展存在交互影響，但是其時空效應(yīng)不顯著。從表6時空效應(yīng)分解結(jié)果看，短期和長期中，專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應(yīng)均不顯著，表明集聚對醫(yī)療及儀器儀表制造業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出不存在地區(qū)間空間溢出。短期中研發(fā)人員投入對創(chuàng)新產(chǎn)出的直接效應(yīng)和總效應(yīng)均為正值，通過了1%的顯著性檢驗，而間接效應(yīng)顯著為負，表明研發(fā)人員投入對區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)正向的空間溢出，而對區(qū)域間創(chuàng)新產(chǎn)出呈現(xiàn)負向的空間溢出。總的來說，對區(qū)域內(nèi)的正向促進作用大于區(qū)域間的負向抑制作用，但長期看這種空間效應(yīng)逐漸消失。

4.3討論

本研究運用Moran′sI指數(shù)和Moran散點圖對中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性進行研究，發(fā)現(xiàn)考察期內(nèi)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出具有正向的空間相關(guān)性，在地理分布上，絕大部分東中部省市處于高-高集聚分布，而西部省市處于低-低集聚分布，且近年來呈現(xiàn)增強的趨勢。張玉明等[57]和李國平等[58]以專利申請受理數(shù)度量創(chuàng)新產(chǎn)出，選取鄰接權(quán)重矩陣測量Moran′sI指數(shù)，并進一步繪制Moran散點圖，本研究的結(jié)論與他們的基本一致。

基于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性，本研究進一步探討集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)，研究結(jié)果見表7。研究發(fā)現(xiàn)中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在顯著的累積循環(huán)效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)，但不存在時空效應(yīng)。短期創(chuàng)新產(chǎn)出更多地受到多樣化集聚影響，專業(yè)化集聚和市場競爭影響不顯著，長期多樣化集聚對創(chuàng)新產(chǎn)出的區(qū)域間溢出效應(yīng)由負向轉(zhuǎn)為正向。相反的，程中華等[59]認為市場競爭可以顯著提高創(chuàng)新績效，他們的研究成果與本研究結(jié)果有所差異。原因為：①選取數(shù)據(jù)存在差異。本研究選用新產(chǎn)品銷售收入作為創(chuàng)新產(chǎn)出的替代變量，而程中華等[59]選取新產(chǎn)品產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重作為創(chuàng)新績效的替代變量，且數(shù)據(jù)的時間跨度存在差異。②研究方法存在差異。本研究構(gòu)建動態(tài)空間面板模型，既考慮時間因素和空間因素，又考慮兩者的交互影響，程中華等[59]采用空間面板模型，僅考慮了空間因素。

從分行業(yè)的回歸結(jié)果看，五大行業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出均存在累積循環(huán)效應(yīng)，但并不是所有行業(yè)都存在空間溢出效應(yīng)和時空效應(yīng)。醫(yī)藥制造業(yè)表現(xiàn)出負向空間溢出效應(yīng)，時空效應(yīng)不顯著；航空航天器制造業(yè)表現(xiàn)出負向空間溢出效應(yīng)和正向時空效應(yīng)；電子及通信設(shè)備制造業(yè)呈現(xiàn)正向空間溢出效應(yīng)和負向時空效應(yīng)；電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)的空間效應(yīng)和時空效應(yīng)均不顯著；醫(yī)療及儀器儀表制造業(yè)呈現(xiàn)正向空間效應(yīng)，時空效應(yīng)不顯著。短期集聚模式(主要是市場競爭)顯著抑制了區(qū)域內(nèi)航空航天器制造業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，專業(yè)化集聚和市場競爭顯著刺激了電子及通信設(shè)備制造業(yè)區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出，而多樣化集聚則抑制了該行業(yè)的區(qū)域整體創(chuàng)新產(chǎn)出，其他行業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出均沒有受到集聚模式的顯著影響，長期溢出效應(yīng)逐漸消失。集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)還存在行業(yè)差異，是因為行業(yè)性質(zhì)和行業(yè)集聚程度的差異性。醫(yī)藥制造業(yè)、醫(yī)療和儀器儀表制造業(yè)企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模較小，行業(yè)集中度較低，整體科研轉(zhuǎn)化率較低，企業(yè)更愿意通過價格手段提升市場競爭力，而不是創(chuàng)新產(chǎn)出[60]，因此集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的空間影響較弱。航空航天器制造業(yè)作為國家重點發(fā)展領(lǐng)域，其企業(yè)數(shù)量受到一定的限制和保護，無論是專業(yè)化集聚還是多樣化集聚都會使區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間創(chuàng)新要素集聚，進而增加行業(yè)創(chuàng)新投入比重，但創(chuàng)新投入與創(chuàng)新產(chǎn)出并沒有表現(xiàn)出明顯的格蘭杰因果關(guān)系[61]，因此這兩種集聚模式并沒有很好地推動創(chuàng)新產(chǎn)出，相對來說，少量的企業(yè)分布為行業(yè)帶來了創(chuàng)新活力。電子及通信設(shè)備制造業(yè)獨立創(chuàng)新性較強，創(chuàng)新與其他行業(yè)的關(guān)聯(lián)性較弱，往往是行業(yè)內(nèi)部的知識和技術(shù)交流對創(chuàng)新產(chǎn)出起到正向作用，因此專業(yè)化集聚可以推動區(qū)域內(nèi)企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，而多樣化集聚卻不利于區(qū)域間創(chuàng)新產(chǎn)出發(fā)展；此外，電子及通信設(shè)備制造業(yè)的科技資源主要分布在以廣東省為首的少數(shù)省份，大部分科技資源投入較少[62]，因此，適當?shù)膬?nèi)部競爭有利于企業(yè)爭取科技資源，進而形成創(chuàng)新產(chǎn)出。電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)企業(yè)數(shù)量不斷增多，市場容量逐漸趨于飽和，企業(yè)更愿意通過降價的方式擠占市場份額，雖然這種方式短期內(nèi)會提升自身競爭力，但是長期導致企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出活力不足，所以整體看來無論是長期還是短期集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的作用效果均不顯著。

表7 集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)Table 7 Time-space Effect Between Agglomeration Models and Innovation Output

5 結(jié)論

本研究以產(chǎn)業(yè)整體和行業(yè)為研究視角，探討集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的作用機制，選取1997年至2014年中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，引入創(chuàng)新產(chǎn)出時間滯后項、空間滯后項和時空滯后交互項，構(gòu)建動態(tài)空間計量模型，分析集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上對創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)進行分解。研究結(jié)果表明，多樣化集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出存在短期負向區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間空間溢出效應(yīng)，專業(yè)化集聚和市場競爭的作用效果不顯著，這表明多樣化集聚抑制了創(chuàng)新產(chǎn)出，盡管影響程度較小。此外，集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)存在明顯的行業(yè)差異。集聚模式的改變雖然顯著影響航空航天器制造業(yè)和電子及通信設(shè)備制造業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，但是對醫(yī)藥制造業(yè)、電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)和醫(yī)療及儀器儀表制造業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出影響程度較弱。其中，航空航天器制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出僅對市場競爭程度的變化做出短期負向區(qū)域內(nèi)空間溢出的調(diào)整，而電子及通信設(shè)備制造業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出則對3種集聚模式產(chǎn)生短期正向或負向的空間溢出效應(yīng)。

5.1實踐啟示

(1)政府應(yīng)該放寬西部地區(qū)的產(chǎn)業(yè)保護政策，提高地方行業(yè)的市場集中度，積極推動外資企業(yè)在西部投資建廠，對于過度競爭的行業(yè)(如航空航天器制造業(yè))，市場競爭對區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出已經(jīng)表現(xiàn)出顯著的負效應(yīng)，政府應(yīng)該積極引導，促進行業(yè)合理布局，完善知識保護體制，推動企業(yè)為獲取競爭優(yōu)勢提高創(chuàng)新產(chǎn)出效率。另外，在資源配置和分割方面應(yīng)深化財政體制改革，取消限制勞動力自由流動的顯性和隱性制度規(guī)范，加大地區(qū)教育投入力度，增強勞動力的人力資本水平，有效利用人員投入和資本投入對行業(yè)間、地區(qū)間的知識和技術(shù)溢出效應(yīng)。

(2)產(chǎn)業(yè)集聚模式對地區(qū)和行業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的作用效果存在差異，因此各省市應(yīng)綜合考慮地區(qū)資源稟賦優(yōu)勢，提出差異化發(fā)展戰(zhàn)略。對于發(fā)展充分、產(chǎn)業(yè)相對優(yōu)勢逐漸削弱的東部地區(qū)，如環(huán)渤海和珠三角地區(qū)，國家應(yīng)該重點打造高技術(shù)產(chǎn)業(yè)市場和研發(fā)樞紐，加快產(chǎn)業(yè)相關(guān)環(huán)節(jié)向中西部轉(zhuǎn)移的步伐，降低因產(chǎn)業(yè)集聚造成的擁擠成本，帶動周邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。對于專業(yè)化發(fā)展不足的中西部地區(qū)，國家應(yīng)該采取內(nèi)部激勵與外部轉(zhuǎn)移結(jié)合的方式，一方面，維持和鼓勵現(xiàn)有優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)發(fā)展，如醫(yī)藥制造業(yè)、電子計算機及辦公設(shè)備制造業(yè)等；另一方面，積極吸引邊緣機構(gòu)和外部主體，推動東部地區(qū)創(chuàng)新要素向?qū)谖鞑渴∈修D(zhuǎn)移，加強同質(zhì)企業(yè)的交流和協(xié)作[63]。

(3)與政府導向相比，市場導向更有利于企業(yè)漸進創(chuàng)新[64]，企業(yè)作為市場經(jīng)濟的主體，在產(chǎn)業(yè)集聚背景下，維持企業(yè)持續(xù)創(chuàng)新實力是增強其競爭實力的重要途徑。這就需要政府放寬市場準入，推行市場導向型經(jīng)濟，為企業(yè)打造開放式創(chuàng)新氛圍，推動企業(yè)與多種創(chuàng)新資源對接，增強產(chǎn)學研的互補效應(yīng)，并進一步通過減免賦稅和設(shè)立天使基金等舉措降低其創(chuàng)新風險。此外，企業(yè)也應(yīng)該與周邊院校、科研院所等機構(gòu)合作，強化企業(yè)人員培訓，加強人力資本投入，確保企業(yè)優(yōu)秀人才來源；同時，提高企業(yè)管理者的市場管控和信息整合能力，強化企業(yè)、政府和機構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)化合作，建立信息反饋機制，對項目實施進行實時跟蹤，確?？鐓^(qū)域項目的順利實施，盡可能防范風險發(fā)生。

5.2研究局限和展望

盡管本研究豐富了產(chǎn)業(yè)集聚和創(chuàng)新產(chǎn)出關(guān)系的研究成果，但是也存在一些局限，需要在之后的研究中擴展。①本研究數(shù)據(jù)來源于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，未來可以將動態(tài)面板模型應(yīng)用于中低技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究中，測試研究結(jié)論對其他行業(yè)的適用性。②本研究僅對集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應(yīng)關(guān)系進行探討，并未測量集聚模式對創(chuàng)新產(chǎn)出影響的具體門檻水平。未來的研究可以進一步引入門檻水平，測量其作用邊界。③本研究在構(gòu)建動態(tài)面板模型時僅引入平均受教育年限和外商直接投資控制變量，沒有充分考慮到外部環(huán)境因素的影響，未來可以進一步加大控制變量引入，對本研究結(jié)論進行進一步的檢驗，保證研究結(jié)果的嚴謹性。

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FundedProject:Supported by the National Statistical Science Research Program(2014LY035) and the Shandong Soft Science Research Project(2015RKB01043)

Biography:LYU Chengchao, doctor in economics, is a lecturer in the School of Economics and Management at Qingdao University of Science and Technology. His research interests include national economics and brand economics. His representative paper titled “Is specialization of China′s high-tech industry more conducive to regional industrial innovation than diversification?” was published in theR&DManagement(Issue 6, 2016). E-mail： chengchao0532@126.com

SHANG Yuanyue is a master degree candidate in the School of Economics and Management at Qingdao University of Science and Technology. Her research interest focuses on national economics. Her representative paper titled “Spatial disparity and temporal: spatial evolution of high-tech industry in China” was published in theFinance&Economics(Issue 6, 2016). E-mail：shangyuanyue0910@163.com

□

TheTime-spaceEffectResearchofHigh-techIndustrialAgglomerationModelandInnovationOutput

LYU Chengchao，SHANG Yuanyue

School of Economics and Management, Qingdao University of Science and Technology, Qingdao 266061, China

The high-tech industry has three kinds of models, namely, localization agglomeration, diversification agglomeration and market competition, which are related to the development of innovation output. Existing research on high-tech industrial agglomeration and innovation output has neglected the influence of time and space effect, which leads to the limitation of the research. Based on this, we explore the mechanism of high-tech industry agglomeration models and innovation output. From the perspective of time and space, we respectively introduce the time lags, the spatial lags and time-space interaction lags to construct dynamic spatial econometric model which based on high-tech industry and five sectors. The model can analyze the time-space effect between three agglomerations of high-tech industry and innovation output.

The results show that the innovation output of the high-tech industry showed significant spatial dependence and spatial heterogeneity, which has presented the high-high spatial concentration and low-low spatial concentration. At the same time, innovation output also has significant circulating cumulative effect and the spillover effect. High tech industry agglomeration diversification will produce short-term reverse to innovation output inter-regional and intra-regional spillover effect, but the long-term inter-regional effect will change from negative to positive. In addition, there are industrial differences in the time-space effects of innovation output. When taking the industry as the research object, innovation output of the aircraft and spacecraft manufacturing will suffer from negative inter-regional spatial spillover in the short term, and innovation output of electronic and telecommunication equipment manufacturing is affected by the positive intra-regional spatial spillover of specialized agglomeration and market competition, furthermore, affected by the negative spatial spillover of diversified agglomeration. In addition, other industry′s innovation output has not been significantly affected by agglomeration, and the spatial spillover effect of long-term industrial agglomeration on innovation output is not significant.

The results of the study enriches the related study on relationship of high-tech industrial agglomeration and innovation output, and provides empirical evidences of how to choose the agglomeration model of regional high-tech industry. Furthermore, it provides a strategic direction for the development of high-tech industry technology innovation.

high-tech industry；agglomeration models；innovation output；time-space effect；dynamic spatial panel model

Date:October 31st, 2016AcceptedDateFebruary 15th, 2017

F26

A

10.3969/j.issn.1672-0334.2017.02.006

1672-0334(2017)02-0064-16

2016-10-31修返日期2017-02-15

全國統(tǒng)計科學研究計劃項目(2014LY035)；山東省軟科學研究項目(2015RKB01043)

呂承超，經(jīng)濟學博士，青島科技大學經(jīng)濟與管理學院講師，研究方向為國民經(jīng)濟學和品牌經(jīng)濟學等，代表性學術(shù)成果為“中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)專業(yè)化比多樣化更有利于區(qū)域產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新嗎？”，發(fā)表在2016年第6期《研究與發(fā)展管理》，E-mail：chengchao0532@126.com

商圓月，青島科技大學經(jīng)濟與管理學院碩士研究生，研究方向為國民經(jīng)濟學等，代表性學術(shù)成果為“高技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間差距及分布時空演進”，發(fā)表在2016年第6期《財經(jīng)科學》，E-mail：shangyuanyue0910@163.com