高新區(qū)產(chǎn)業(yè)與非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的差異研究
——基于研發(fā)模型的實(shí)證分析

張秀峰，胡貝貝，張 瑩

（1.河南師范大學(xué)商學(xué)院，新鄉(xiāng) 453007；2.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院工業(yè)經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100044；3.中國(guó)高新區(qū)研究中心評(píng)價(jià)部，北京 100190）

技術(shù)進(jìn)步和資本、勞動(dòng)力一起被稱為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三大來源［1］。知識(shí)生產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響以及由此而形成的不同經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的差異問題，成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。在中國(guó)日益注重創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和高質(zhì)量發(fā)展的背景下，新知識(shí)生產(chǎn)在實(shí)現(xiàn)自主創(chuàng)新和加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展與轉(zhuǎn)型方面所發(fā)揮的作用日益重要，科技創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步更加受到重視。作為我國(guó)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展道路的先行區(qū)和示范區(qū)，高新區(qū)的發(fā)展路徑應(yīng)當(dāng)代表著中國(guó)未來經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新增長(zhǎng)的發(fā)展模式。我國(guó)國(guó)家級(jí)高新區(qū)高新產(chǎn)業(yè)（簡(jiǎn)稱為高新區(qū)產(chǎn)業(yè)）的知識(shí)生產(chǎn)狀況如何？與非國(guó)家級(jí)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)（簡(jiǎn)稱為非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)）相比，是否走出了一條新型的創(chuàng)新發(fā)展經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑？這些是我國(guó)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)和非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中需要關(guān)注的重點(diǎn)問題。

在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的研究方面，傳統(tǒng)文獻(xiàn)主要關(guān)注要素投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、城鎮(zhèn)化等因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的影響，但這些研究難以解釋為什么不同國(guó)家或地區(qū)有著不同的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑。新知識(shí)生產(chǎn)在推動(dòng)國(guó)家或地區(qū)步入快速、可持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑方面的作用，是容易被忽略的重要因素。對(duì)于不同類型、不同層面的區(qū)域或產(chǎn)業(yè)是否存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的差異，新知識(shí)生產(chǎn)在其中發(fā)揮著怎樣的作用，現(xiàn)有文獻(xiàn)也開展了相關(guān)的分析。程郁和陳雪［2］對(duì)全國(guó)高新區(qū)的全要素生產(chǎn)率（TFP）增長(zhǎng)進(jìn)行了測(cè)算和分解，分析結(jié)果表明高新區(qū)的TFP增長(zhǎng)率明顯高于其所在省區(qū)水平，且高新區(qū)的TFP在區(qū)域內(nèi)具有收斂效應(yīng)。劉瑞明和趙仁杰［3］對(duì)國(guó)家高新區(qū)與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析和研究，發(fā)現(xiàn)國(guó)家高新區(qū)的建設(shè)顯著促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，同時(shí)，國(guó)家高新區(qū)對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動(dòng)作用呈現(xiàn)邊際遞減效應(yīng)，即國(guó)家高新區(qū)對(duì)較低等級(jí)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展作用更大。胡貝貝等［4］實(shí)證檢驗(yàn)了高新區(qū)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)體知識(shí)生產(chǎn)的規(guī)模遞增效應(yīng)，結(jié)果表明高新區(qū)的知識(shí)生產(chǎn)顯示出很強(qiáng)的規(guī)模遞增效應(yīng)。這些文獻(xiàn)對(duì)非高新區(qū)與高新區(qū)之間發(fā)展的差異性以及兩者之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，但并未發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑存在差異的原因，同時(shí)，從內(nèi)生增長(zhǎng)理論和新知識(shí)生產(chǎn)的角度分析非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)與高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和增長(zhǎng)差異性問題的研究還相對(duì)匱乏。與以往研究相比，本文的創(chuàng)新之處在于實(shí)證分析和檢驗(yàn)了不同類型產(chǎn)業(yè)是否會(huì)因知識(shí)生產(chǎn)的差異而存在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的差異性，并基于內(nèi)生增長(zhǎng)理論分析和解釋了新知識(shí)生產(chǎn)在推動(dòng)不同類型產(chǎn)業(yè)步入不同經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑方面所發(fā)揮的作用。

本文借鑒內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論構(gòu)建基于研發(fā)模型的知識(shí)生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑分析框架，在此基礎(chǔ)上采用省級(jí)面板數(shù)據(jù)、高新區(qū)面板數(shù)據(jù)并運(yùn)用固定效應(yīng)回歸方法對(duì)我國(guó)知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)特性和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑進(jìn)行實(shí)證研究。一方面，以省級(jí)層面的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，驗(yàn)證我國(guó)非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的特性和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑；另一方面，以高新區(qū)面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，驗(yàn)證我國(guó)高新區(qū)這種知識(shí)密集型高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的特性和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑。在我國(guó)加快實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略和推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的背景下，分析非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)和高新區(qū)產(chǎn)業(yè)新知識(shí)生產(chǎn)的特性以及不同產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的差異性，研究結(jié)論可以為我國(guó)政府部門制定非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)和高新區(qū)產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展政策提供理論和實(shí)踐參考，同時(shí)將豐富創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)理論研究，拓展區(qū)域創(chuàng)新資源配置相關(guān)研究成果。

1 文獻(xiàn)綜述與理論框架

1.1 文獻(xiàn)綜述

知識(shí)生產(chǎn)在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和發(fā)展方面發(fā)揮重要作用。國(guó)外學(xué)者從多個(gè)角度分析和研究了知識(shí)生產(chǎn)、知識(shí)創(chuàng)新與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問題，如CHARLES［5］研究了美國(guó)1950—1993年期間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問題，發(fā)現(xiàn)美國(guó)這一時(shí)期的長(zhǎng)期增長(zhǎng)得益于新知識(shí)的增長(zhǎng)，隨著時(shí)間的推移，美國(guó)的研發(fā)強(qiáng)度和教育程度穩(wěn)步提高，美國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可以保持在一個(gè)比長(zhǎng)期運(yùn)行率更高的速度上。BILBAO-OSORIO和RRODRíGUEZ-POSE［6］研究了歐盟地區(qū)過去20年的研發(fā)、創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問題，發(fā)現(xiàn)歐盟地區(qū)的私人部門、公共研發(fā)部門以及高等教育部門的研發(fā)活動(dòng)均對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生了積極影響。PESSOA［7］的研究為OECD國(guó)家的知識(shí)生產(chǎn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系提供了證據(jù)，并指出OECD國(guó)家長(zhǎng)期的技術(shù)進(jìn)步將到達(dá)穩(wěn)態(tài)的增長(zhǎng)速度。國(guó)內(nèi)部分學(xué)者在知識(shí)生產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響方面也開展了相關(guān)研究。李磊和朱彤［8］通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的26.74%可以由物質(zhì)資本投入解釋，14.82%的部分可以由知識(shí)存量解釋，9.76%的部分可以用人力資本解釋。張延和王智強(qiáng)［9］通過構(gòu)建知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)將經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)劃分為穩(wěn)態(tài)穩(wěn)定性均衡、非穩(wěn)定性均衡和半穩(wěn)定性均衡3種模式，且研究結(jié)果表明中國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)模式屬于穩(wěn)定性均衡模式。嚴(yán)成樑和沈超［10］構(gòu)建包含知識(shí)存量的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)并對(duì)1988—2009年的全國(guó)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，重點(diǎn)分析了知識(shí)生產(chǎn)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，發(fā)現(xiàn)中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要是由物質(zhì)資本投入驅(qū)動(dòng)的，知識(shí)生產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率大約為6.7%，同時(shí)發(fā)現(xiàn)發(fā)明專利比實(shí)用新型專利和外觀專利對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用和貢獻(xiàn)更大。楊鵬［11］根據(jù)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)、科技和產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征將全國(guó)劃分為8 個(gè)區(qū)域，并通過構(gòu)建經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型分析了R&D知識(shí)存量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)各個(gè)區(qū)域的R&D知識(shí)存量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間均呈現(xiàn)較強(qiáng)的正相關(guān)性和因果關(guān)系。靖學(xué)青［12］通過對(duì)上海地區(qū)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，知識(shí)創(chuàng)新一方面通過聯(lián)動(dòng)作用刺激人力資本，另一方面與物質(zhì)資本投資結(jié)合，對(duì)上海經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生積極影響。

現(xiàn)有研究表明知識(shí)生產(chǎn)對(duì)不同區(qū)域或產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)發(fā)揮推動(dòng)作用，但并未對(duì)比分析知識(shí)生產(chǎn)是否會(huì)造成不同區(qū)域或產(chǎn)業(yè)步入不同的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑以及相關(guān)差異的原因，這也是本文所重點(diǎn)關(guān)注的問題。

1.2 研發(fā)模型的形式與基本假定

在分析技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用的相關(guān)研究中，新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型即索洛模型把技術(shù)進(jìn)步作為一個(gè)外生變量，而基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的研發(fā)模型（研發(fā)模型）則將技術(shù)進(jìn)步作為內(nèi)生變量，在此基礎(chǔ)上深入分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在機(jī)制，較好地解釋了知識(shí)生產(chǎn)與積累以及技術(shù)進(jìn)步在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要作用，同時(shí)還明確了知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的基本形式［13-15］。

基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的研發(fā)模型認(rèn)為企業(yè)通過研發(fā)投入可以生產(chǎn)新的知識(shí)并形成知識(shí)存量，有效利用知識(shí)存量能產(chǎn)生新的知識(shí)，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，并進(jìn)一步引致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［16］。基于以上知識(shí)生產(chǎn)的邏輯，GROSSMAN 和 HELPMAN［17］、AGHION 和 HOWITT［18］提出了研發(fā)活動(dòng)的一個(gè)簡(jiǎn)化模型，該模型包括經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出（Y）、資本（K）、勞動(dòng)（L）和知識(shí)（A）4個(gè)變量。該模型函數(shù)形式如下。

其中，0 ＜α ＜1，ak和aL分別為資本和勞動(dòng)用于研發(fā)部門的比例。

知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)形式如下。

其中，θ反映了現(xiàn)有知識(shí)存量對(duì)新知識(shí)生產(chǎn)績(jī)效的影響，B為轉(zhuǎn)移參數(shù)，B ＞ 0，β ≥ 0，γ ≥ 0。

1.3 知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的規(guī)模報(bào)酬效應(yīng)

根據(jù)研發(fā)部門的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，研發(fā)人員、研發(fā)經(jīng)費(fèi)和知識(shí)存量都是新知識(shí)生產(chǎn)的投入要素。同時(shí)，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和知識(shí)存量的規(guī)模報(bào)酬并沒有限定，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和知識(shí)存量的規(guī)模報(bào)酬效應(yīng)取決于β+θ，即K和A都增加λ倍，知識(shí)生產(chǎn)則增長(zhǎng)λβ+θ。因此，根據(jù)β+θ取值的不同，可以將知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)劃分為：①β+θ ＜1，知識(shí)和資本規(guī)模報(bào)酬遞減的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)；②β+θ =1，知識(shí)和資本的規(guī)模報(bào)酬不變的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)；③β+θ ＞1，知識(shí)和資本的規(guī)模報(bào)酬遞增的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)。

1.4 關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑

根據(jù)研發(fā)模型產(chǎn)品生產(chǎn)部門的產(chǎn)品生產(chǎn)函數(shù)和研發(fā)部門的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，β+θ取值不同，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展路徑不同，即知識(shí)和資本的規(guī)模報(bào)酬?duì)顩r將共同決定經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)路徑，主要包括以下兩種情況。

1）當(dāng)β+θ＜1，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)最終收斂于穩(wěn)態(tài)（見圖1）。此時(shí)，研發(fā)在勞動(dòng)力和資本中所占比例以及儲(chǔ)蓄率都不會(huì)影響經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期增長(zhǎng)率。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均衡點(diǎn)的位置取決于參數(shù)β、θ、γ和n，提高研發(fā)部門的物質(zhì)資本、人力資本以及知識(shí)存量的產(chǎn)出彈性，都會(huì)提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定均衡點(diǎn)。

2）當(dāng)β+θ=1或β+θ ＞1，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)保持持續(xù)加速增長(zhǎng)狀態(tài)。均為1，二者將會(huì)是兩條平行的直線，永遠(yuǎn)不會(huì)相交（見圖2）；若n=0，則兩條線成為重合的一條直線，知識(shí)和資本將保持持續(xù)加速增長(zhǎng)，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出也將由于知識(shí)和資本的持續(xù)加速增長(zhǎng)而保持持續(xù)加速增長(zhǎng)狀態(tài)，第一象限中將會(huì)是兩條距離不斷增大的直線，在第一象限不存在相交的可能性，即增長(zhǎng)不存在收斂的可能性（見圖4）。因此，知識(shí)和資本將保持持續(xù)加速增長(zhǎng)，帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)也同樣保持持續(xù)加速增長(zhǎng)狀態(tài)。

根據(jù)以上分析可得，基于研發(fā)模型的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，可以分為規(guī)模報(bào)酬遞減、規(guī)模報(bào)酬不變和規(guī)模報(bào)酬遞增3 種情況。對(duì)應(yīng)不同的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，可將產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑劃分為兩種。①穩(wěn)態(tài)收斂增長(zhǎng)型：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率將最終收斂于穩(wěn)態(tài)均衡點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出將保持恒定的增長(zhǎng)速度。②持續(xù)加速增長(zhǎng)路徑：經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率不存在收斂的可能性，而是具有保持加速增長(zhǎng)的可能性。本文將根據(jù)該分析結(jié)論，以我國(guó)省級(jí)層面和高新區(qū)層面知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的形式和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)狀態(tài)為分析目標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析。

圖1 β+θ ＜1Fig.1 β+ θ ＜1

圖2 β+θ=1，n ＞0Fig.2 β + θ=1，n ＞ 0

圖3 β+θ=1，n=0Fig.3 β+θ=1，n=0

圖4 β+ θ ＞1Fig.4 β+θ ＞ 1

2 指標(biāo)與方法

2.1 指標(biāo)設(shè)計(jì)

2.1.1 新知識(shí)生產(chǎn) 以專利作為新知識(shí)生產(chǎn)的代理變量存在不足，但專利是知識(shí)的重要內(nèi)容，也是創(chuàng)新產(chǎn)出的重要指標(biāo)。知識(shí)生產(chǎn)相關(guān)的實(shí)證分析經(jīng)常利用專利申請(qǐng)量作為知識(shí)生產(chǎn)的代理變量［19-22］，本文也采用專利指標(biāo)進(jìn)行分析。鑒于發(fā)明專利是專利中含金量最高的一類，更能反映創(chuàng)新性和知識(shí)性，因此，本文選取發(fā)明專利申請(qǐng)量作為知識(shí)生產(chǎn)的衡量指標(biāo)。選取專利申請(qǐng)量而非專利授權(quán)量作為代理變量，原因在于：①專利申請(qǐng)量具有較短的時(shí)間滯后性，從專利申請(qǐng)到授權(quán)一般需要18個(gè)月的審核期，因此專利申請(qǐng)量更具有參考價(jià)值；②專利申請(qǐng)量較少受到政府部門人為因素的影響，客觀性較強(qiáng)。

2.1.2 研發(fā)資本和人員投入 本文采用科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出和科技活動(dòng)人員數(shù)量指標(biāo)進(jìn)行分析。選取科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)而不選擇R&D經(jīng)費(fèi)支出，是因?yàn)镽&D經(jīng)費(fèi)支出統(tǒng)計(jì)口徑過窄，科技部火炬中心《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》不再統(tǒng)計(jì)R&D 經(jīng)費(fèi)支出，只統(tǒng)計(jì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出。科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出包含了R&D經(jīng)費(fèi)支出及其他科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)支出，而R&D經(jīng)費(fèi)支出則是科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出的重要組成部分。

研發(fā)活動(dòng)與生產(chǎn)活動(dòng)相比具有較長(zhǎng)的活動(dòng)周期，從投入研發(fā)經(jīng)費(fèi)和人員到產(chǎn)出新知識(shí)往往需要數(shù)年的時(shí)間?？紤]知識(shí)生產(chǎn)的滯后性特點(diǎn)，本文借鑒相關(guān)文獻(xiàn)［23］，將研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員兩個(gè)變量進(jìn)行滯后2期處理。同時(shí)，對(duì)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)這一指標(biāo)用以2000年為基期的GDP平減指數(shù)進(jìn)行價(jià)格平減。

2.1.3 知識(shí)存量 采用永續(xù)盤存法計(jì)算知識(shí)存量，具體公式為

其中，Ait代表第i個(gè)省份/高新區(qū)在第t期期初的知識(shí)存量，Ai，t-1代表第i個(gè)省份/高新區(qū)在第t-1期期初的知識(shí)存量，Pi，t-1代表第i 個(gè)省份/高新區(qū)在第t-1 期新生產(chǎn)的知識(shí)。基期知識(shí)存量Ai0= Pi0（1+gi）/（gi+d）［24］，其中，gi表示第i個(gè)省份/高新區(qū)在2000—2015年知識(shí)的年平均增長(zhǎng)率。為了保證檢驗(yàn)結(jié)果的確定性，本文分別采用0、5%、10%和15%的折舊率進(jìn)行測(cè)算。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源為2001—2016年的《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》《高等學(xué)校科技統(tǒng)計(jì)資料匯編》以及國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局網(wǎng)站，主要包括全國(guó)31個(gè)省、自治區(qū)和直轄市（不包括我國(guó)港澳臺(tái)地區(qū)）2000—2015年度的科技經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、研發(fā)活動(dòng)人員數(shù)量、年度發(fā)明專利申請(qǐng)量等指標(biāo)數(shù)據(jù)。需要注意的是，由于從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》獲取的省級(jí)層面數(shù)據(jù)包含了高等院校和科研院所、53家國(guó)家級(jí)高新區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)，而本文的研究對(duì)象是非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)與高新區(qū)產(chǎn)業(yè)之間的差異性，因此本文所采用的省級(jí)層面數(shù)據(jù)剔除了包括高等院校和科研院所在內(nèi)的非產(chǎn)業(yè)類數(shù)據(jù)和53家國(guó)家級(jí)高新區(qū)數(shù)據(jù)。全國(guó)高新區(qū)的數(shù)據(jù)為各省市53家國(guó)家高新區(qū)2000—2015年的科技經(jīng)費(fèi)內(nèi)部支出、科技活動(dòng)人員數(shù)量、年度發(fā)明專利申請(qǐng)量等指標(biāo)數(shù)據(jù)。

2.3 回歸模型

本文以研發(fā)模型中的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)為基本回歸模型，回歸模型為

對(duì)方程（4）兩邊取對(duì)數(shù)，得到如下線性回歸模型。

其中，Pit代表第 i個(gè)省份/高新區(qū)在第 t期的發(fā)明專利申請(qǐng)量，即新知識(shí)產(chǎn)量；Li，t-2和 Ki，t-2分別代表第 i個(gè)省份/高新區(qū)在第t-2期的研發(fā)人員投入和科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入；Ait代表第i個(gè)省份/高新區(qū)在t期期初的專利知識(shí)存量。μi代表不隨時(shí)間變化的每個(gè)省份/高新區(qū)的個(gè)體特征，ξit為誤差項(xiàng)。

2.4 回歸方法

本研究采用面板數(shù)據(jù)，且屬于大N小T靜態(tài)面板。采用F檢驗(yàn)和豪斯曼檢驗(yàn)，分別在固定效應(yīng)和混合模型之間、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇。如表1 所示，F(xiàn) 檢驗(yàn)零假設(shè)為“H0 所有的ui都為零”，即不存在固定效應(yīng)；豪斯曼檢驗(yàn)的零假設(shè)為“H0 ui與xit、zi不相關(guān)”，即隨機(jī)效應(yīng)模型最有效率。通過檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)和豪斯曼檢驗(yàn)結(jié)果都拒絕了零假設(shè)，表明選取固定效應(yīng)模型最佳。

表1 F檢驗(yàn)和豪斯曼檢驗(yàn)的結(jié)果Tab.1 Results of F test and Hausman test

3 實(shí)證檢驗(yàn)

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

對(duì)2000—2015年全國(guó)31個(gè)省份以及53家高新區(qū)的發(fā)明專利申請(qǐng)量、R&D人員全時(shí)當(dāng)量、科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)進(jìn)行基本的描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表2所示。可以看出，省級(jí)層面當(dāng)年發(fā)明專利申請(qǐng)量和10%折舊水平的知識(shí)存量平均值均高于高新區(qū)層面。原因可能在于國(guó)家級(jí)高新區(qū)雖然聚集了大量高新區(qū)產(chǎn)業(yè)，應(yīng)當(dāng)具有較高的發(fā)明專利申請(qǐng)量和知識(shí)存量，但因僅統(tǒng)計(jì)了全國(guó)53個(gè)國(guó)家級(jí)高新區(qū)，而省級(jí)層面大量非國(guó)家級(jí)高新區(qū)的高新產(chǎn)業(yè)和其他城市的省級(jí)高新區(qū)等數(shù)據(jù)則統(tǒng)計(jì)在省級(jí)層面數(shù)據(jù)中，因此表現(xiàn)出省級(jí)層面數(shù)據(jù)大于高新區(qū)層面數(shù)據(jù)。從當(dāng)年發(fā)明專利申請(qǐng)量和10%折舊水平的知識(shí)存量的標(biāo)準(zhǔn)差來看，高新區(qū)層面則高于省級(jí)層面，主要原因在于高新區(qū)層面的當(dāng)年發(fā)明專利申請(qǐng)量和10%折舊水平的知識(shí)存量增長(zhǎng)速度更快，表現(xiàn)出更強(qiáng)的爆發(fā)力。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Tab.2 Descriptive statistic result

3.2 實(shí)證結(jié)果分析

本文采取了0、5%、10%和15%這4種知識(shí)存量折舊率，分別對(duì)非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)和高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸，回歸結(jié)果分析如表3所示。

1）從新知識(shí)生產(chǎn)要素對(duì)知識(shí)產(chǎn)出的影響來看，從表3省級(jí)層面的回歸結(jié)果可以看出，在4種折舊水平上，非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入對(duì)新知識(shí)產(chǎn)出的影響均為正向，但系數(shù)都不顯著，而知識(shí)存量與新知識(shí)產(chǎn)出之間則具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入對(duì)非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有正向作用，但可能由于非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)仍然依賴生產(chǎn)要素的大量投入，同時(shí)，存在科技創(chuàng)新資源粗放式投入、配置效率較低以及研發(fā)人員激勵(lì)和管理方式不合理等問題，從而使得科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入未能發(fā)揮較好的效果。知識(shí)存量與新知識(shí)產(chǎn)出之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，其原因可能在于：與高新區(qū)產(chǎn)業(yè)相比，非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更多是以傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)為主，傳統(tǒng)制造產(chǎn)業(yè)經(jīng)過多年的發(fā)展往往會(huì)形成較為明顯的路徑依賴，前期的知識(shí)積累會(huì)在很大程度上影響后期的知識(shí)生產(chǎn)，即以往的知識(shí)存量會(huì)對(duì)后期的知識(shí)生產(chǎn)產(chǎn)生顯著的正向影響。

表3 回歸分析結(jié)果Tab.3 Regression analysis results

從表3的高新區(qū)回歸結(jié)果來看，高新區(qū)產(chǎn)業(yè)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入、知識(shí)存量都與新知識(shí)生產(chǎn)具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，但研發(fā)人員投入與新知識(shí)產(chǎn)出之間的相關(guān)關(guān)系不顯著。其原因可能在于，目前高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的科技創(chuàng)新仍然是依靠大量的科技經(jīng)費(fèi)投入驅(qū)動(dòng)的，在科技資源尤其是研發(fā)人才資源的管理方面亟待改進(jìn)，才能使得研發(fā)人才能夠?qū)?chuàng)新活動(dòng)起到關(guān)鍵推動(dòng)作用。知識(shí)存量與新知識(shí)生產(chǎn)之間具有顯著的正相關(guān)關(guān)系，表明前期的知識(shí)積累對(duì)新知識(shí)生產(chǎn)具有重要的推動(dòng)作用，但系數(shù)小于省級(jí)層面對(duì)應(yīng)系數(shù)，其原因可能是非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)具有較強(qiáng)的路徑依賴，而高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的路徑依賴相對(duì)較弱，因此非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)前期的知識(shí)積累對(duì)后期的知識(shí)生產(chǎn)影響更大。

2）從知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的規(guī)模效應(yīng)的角度來看，表3省級(jí)層面面板回歸結(jié)果表明，在4種折舊水平上，雖然科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入對(duì)新知識(shí)產(chǎn)出的影響均為正向，但系數(shù)都不顯著，因此，結(jié)合前文知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的規(guī)模報(bào)酬效應(yīng)的分類情況，測(cè)算知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模效應(yīng)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入與知識(shí)存量的產(chǎn)出彈性系數(shù)之和。僅知識(shí)存量的產(chǎn)出彈性顯著，而其彈性小于1，即β+θ ＜1，說明我國(guó)非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)屬于知識(shí)和資本規(guī)模報(bào)酬遞減的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)，即知識(shí)生產(chǎn)不存在規(guī)模遞增效應(yīng)。一方面，非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)大多仍然屬于傳統(tǒng)制造業(yè)，其創(chuàng)新活動(dòng)帶來的知識(shí)增量相對(duì)較少，另一方面，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入沒有得到有效配置，未能產(chǎn)生顯著的創(chuàng)新效果，抑制了知識(shí)生產(chǎn)的規(guī)模遞增效應(yīng)。而表3高新區(qū)面板回歸結(jié)果表明，物質(zhì)資本與知識(shí)存量的產(chǎn)出彈性系數(shù)之和顯著大于1，即β+θ ＞1，結(jié)合前文知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)的規(guī)模報(bào)酬效應(yīng)的分類情況，說明我國(guó)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)屬于知識(shí)和資本的規(guī)模報(bào)酬遞增的知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)。一方面，高新區(qū)產(chǎn)業(yè)研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)更活躍，其創(chuàng)新活動(dòng)帶來的知識(shí)增量相對(duì)較多，另一方面，大量的研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入帶來了顯著的創(chuàng)新效果，推動(dòng)了知識(shí)生產(chǎn)的規(guī)模遞增效應(yīng)。

3）從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑來看，表3省級(jí)層面面板回歸結(jié)果表明，在4種折舊水平上，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入與知識(shí)存量的產(chǎn)出彈性系數(shù)之和小于1，即β+θ ＜1，對(duì)照前文關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的分析，由于非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的回歸結(jié)果顯示知識(shí)生產(chǎn)不存在規(guī)模遞增效應(yīng)，則對(duì)應(yīng)的非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑為收斂于穩(wěn)態(tài)的發(fā)展路徑，其原因可能在于非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的自身特點(diǎn)以及研發(fā)創(chuàng)新投入難以實(shí)現(xiàn)高效的創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，從而難以推動(dòng)非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)持續(xù)加速增長(zhǎng)。而表3高新區(qū)面板回歸結(jié)果表明，在4種折舊水平上，研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入與知識(shí)存量的產(chǎn)出彈性系數(shù)之和大于1，即β+θ ＞1，結(jié)合前文關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑的分析，對(duì)應(yīng)的高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑為持續(xù)加速型，其原因可能在于高新區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)更加高效、活躍，研發(fā)創(chuàng)新投入能夠?qū)崿F(xiàn)更加高效的創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出，從而推動(dòng)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)持續(xù)加速增長(zhǎng)。

從理論方面來看，本文進(jìn)一步證實(shí)創(chuàng)新理論中研發(fā)活動(dòng)對(duì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)持續(xù)加速增長(zhǎng)的重要性，以及創(chuàng)新資源投入的高效配置和利用對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的重要性；從實(shí)證方面來看，非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)人員投入對(duì)新知識(shí)產(chǎn)出的影響均不顯著，可能是由于非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)人才和研發(fā)經(jīng)費(fèi)的配置效率相對(duì)較低，而國(guó)家級(jí)高新區(qū)是高技術(shù)企業(yè)的集聚區(qū)，作為平臺(tái)，存在較大的合作創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、較強(qiáng)的創(chuàng)新知識(shí)溢出，這些效應(yīng)均會(huì)對(duì)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)路徑產(chǎn)生重要影響，使得高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)相對(duì)更加高效、活躍，實(shí)現(xiàn)持續(xù)加速增長(zhǎng)，但高新區(qū)在研發(fā)人才和研發(fā)經(jīng)費(fèi)配置方面仍然有較大的提升空間。

4 結(jié)論與政策建議

4.1 結(jié)論與討論

基于內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的研發(fā)模型，本文實(shí)證考察了我國(guó)省級(jí)層面非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)和高新區(qū)產(chǎn)業(yè)知識(shí)生產(chǎn)的特性及其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑問題：前者的知識(shí)生產(chǎn)不存在顯著的規(guī)模遞增效應(yīng)，對(duì)應(yīng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑為穩(wěn)態(tài)收斂型；后者的知識(shí)生產(chǎn)存在規(guī)模遞增效應(yīng)，對(duì)應(yīng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑為快速持續(xù)增長(zhǎng)型。

1）知識(shí)生產(chǎn)與積累會(huì)對(duì)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的增長(zhǎng)過程產(chǎn)生重要的正向推動(dòng)作用。從本文的實(shí)證檢驗(yàn)來看，高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的知識(shí)積累和研發(fā)資本投入對(duì)新知識(shí)生產(chǎn)起到了顯著的促進(jìn)作用，尤其是知識(shí)積累對(duì)新知識(shí)生產(chǎn)的彈性系數(shù)較高，而新知識(shí)生產(chǎn)增長(zhǎng)率的提升將會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生促進(jìn)作用，因此，在高新區(qū)層面，知識(shí)生產(chǎn)、知識(shí)創(chuàng)新對(duì)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均發(fā)揮著重要的推動(dòng)作用。與以往的研究相比，相關(guān)學(xué)者更多關(guān)注研發(fā)投入和知識(shí)創(chuàng)新對(duì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，較少考慮前期知識(shí)生產(chǎn)所形成的知識(shí)積累對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)尤其是高新區(qū)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過程中的關(guān)鍵加速作用，這是本文研究結(jié)論的重要貢獻(xiàn)之一。

2）省級(jí)層面的非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)屬于非規(guī)模遞增的生產(chǎn)函數(shù)與穩(wěn)態(tài)收斂的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑，高新區(qū)產(chǎn)業(yè)則屬于規(guī)模遞增的生產(chǎn)函數(shù)與持續(xù)加速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑。我國(guó)省級(jí)層面的非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)對(duì)應(yīng)非規(guī)模遞增gA為知識(shí)的增長(zhǎng)率，aK和aL分別為社會(huì)資本和社會(huì)勞動(dòng)用于研發(fā)部門的比例，K（t）表示社會(huì)資本投入，L（t）表示社會(huì)勞動(dòng)投入，A（t）表示知識(shí)存量。實(shí)證數(shù)據(jù)顯示，用于知識(shí)生產(chǎn)的研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員的增加都對(duì)知識(shí)生產(chǎn)增長(zhǎng)率的提升具有正向作用，但研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員與新知識(shí)生產(chǎn)之間的正相關(guān)關(guān)系并不顯著，說明研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員的活動(dòng)可能存在效率低下的情況，需要提升研發(fā)經(jīng)費(fèi)和研發(fā)人員的資源配置效率和使用效率，提升知識(shí)存量的產(chǎn)出彈性可以帶來新知識(shí)生產(chǎn)產(chǎn)出的快速增長(zhǎng)。我國(guó)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)對(duì)應(yīng)規(guī)模遞增的知識(shí)生產(chǎn)和持續(xù)加速的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑，在這種發(fā)展?fàn)顟B(tài)下，根據(jù)知識(shí)增長(zhǎng)率公式gA=BaKβaLγK（t）βL（t）γA（t）θ-1，無論是在短期內(nèi)還是長(zhǎng)期內(nèi)，增加研發(fā)經(jīng)費(fèi)均會(huì)提升知識(shí)生產(chǎn)增長(zhǎng)率，帶動(dòng)知識(shí)產(chǎn)出的快速增長(zhǎng)，這在實(shí)證層面得到了驗(yàn)證，新知識(shí)的增長(zhǎng)率將會(huì)持續(xù)上升；同時(shí)，參數(shù)γ、θ、β以及高新區(qū)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的增長(zhǎng)率會(huì)對(duì)知識(shí)增長(zhǎng)率產(chǎn)生直接的影響。另外，結(jié)果顯示，研發(fā)人員的增加并未引起知識(shí)生產(chǎn)增長(zhǎng)率的提升，研發(fā)人員的活動(dòng)可能存在效率低下的情況。以往研究主要關(guān)注國(guó)家或區(qū)域整體層面的知識(shí)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況，未充分考慮國(guó)家或區(qū)域內(nèi)部不同層次或不同產(chǎn)業(yè)的知識(shí)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑問題，例如，很多國(guó)家均設(shè)立了類似于科學(xué)園、科技園的高新區(qū)產(chǎn)業(yè)，這些高新區(qū)產(chǎn)業(yè)是否形成了不同于非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑，相關(guān)研究較為缺乏，本文通過實(shí)證研究證實(shí)了兩種不同類型產(chǎn)業(yè)存在不同的增長(zhǎng)路徑，同時(shí)分析了造成路徑差異的原因，彌補(bǔ)了前期文獻(xiàn)研究的不足，這也是本文研究結(jié)論中的重要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)和貢獻(xiàn)之一。

3）高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度將持續(xù)高于省級(jí)層面的非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)。從實(shí)證分析結(jié)果來看，高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑為持續(xù)加速型，而省級(jí)層面非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑為穩(wěn)態(tài)收斂型，知識(shí)生產(chǎn)、知識(shí)創(chuàng)新在推動(dòng)高新區(qū)發(fā)展方面發(fā)揮著重要的推動(dòng)作用，高新區(qū)層面的知識(shí)和資本增長(zhǎng)率將推動(dòng)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)持續(xù)加速的發(fā)展?fàn)顩r，這顯示出了高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的強(qiáng)大發(fā)展?jié)摿ΑＲ酝芯筷P(guān)注更多的是高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r、對(duì)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的帶動(dòng)情況等，較少涉及高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的知識(shí)生產(chǎn)情況，同時(shí)也較少涉及高新區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑問題，本文則通過開展實(shí)證研究彌補(bǔ)了前期研究的不足。

4.2 政策建議

一方面，促進(jìn)知識(shí)的創(chuàng)造、擴(kuò)散與轉(zhuǎn)化。①建議我國(guó)在未來能夠繼續(xù)加大對(duì)研發(fā)活動(dòng)的經(jīng)費(fèi)支持，在財(cái)政資金的分配中，提高用于研究開發(fā)費(fèi)用的比重，提高所得稅研發(fā)加計(jì)扣除比例，加快科技金融體系建設(shè)步伐。從全國(guó)層面來看，科技活動(dòng)經(jīng)費(fèi)投入對(duì)省級(jí)層面非高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展影響并不顯著，其原因可能在于科技經(jīng)費(fèi)配置效率和使用效率不高，因此我國(guó)需要進(jìn)一步實(shí)施國(guó)家科技經(jīng)費(fèi)制度改革，切實(shí)提高國(guó)家科技經(jīng)費(fèi)的使用效率，積極引導(dǎo)和廣泛吸納社會(huì)資本參與和支持創(chuàng)新研發(fā)活動(dòng)，通過研發(fā)經(jīng)費(fèi)投入和研發(fā)經(jīng)費(fèi)使用效率的提升促進(jìn)新知識(shí)的生產(chǎn)創(chuàng)造，加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度和質(zhì)量。②以企業(yè)為主體，加強(qiáng)高層次人才引進(jìn)，加大對(duì)技術(shù)骨干人才的培養(yǎng)培訓(xùn)力度，通過人才素質(zhì)的提升和人才結(jié)構(gòu)優(yōu)化提升人才對(duì)知識(shí)產(chǎn)出的影響，進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升。鼓勵(lì)和引導(dǎo)各類經(jīng)濟(jì)實(shí)體增加研發(fā)部門人員的數(shù)量和比重，通過研發(fā)人員隊(duì)伍規(guī)模的擴(kuò)張，帶動(dòng)創(chuàng)新產(chǎn)出的快速增長(zhǎng)，引致經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的提高。

另一方面，支持以高新區(qū)為載體的高新區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，引導(dǎo)和支持高新區(qū)強(qiáng)化對(duì)創(chuàng)新要素的聚集、聚合和聚變的能力。建議國(guó)家進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)高新區(qū)的支持，完善高新區(qū)公共技術(shù)平臺(tái)、重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、檢驗(yàn)檢測(cè)平臺(tái)等創(chuàng)新發(fā)展的基礎(chǔ)條件，提升高新區(qū)對(duì)各類創(chuàng)新要素在集群內(nèi)的更有效地組合以及生產(chǎn)能力的提升，進(jìn)而帶動(dòng)投入要素產(chǎn)出彈性的提高；同時(shí)大力促進(jìn)高新區(qū)和高新區(qū)產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)張，實(shí)現(xiàn)高新區(qū)產(chǎn)業(yè)在整體產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重，增強(qiáng)高新區(qū)和高新區(qū)產(chǎn)業(yè)對(duì)從業(yè)人員的吸納能力，帶動(dòng)知識(shí)生產(chǎn)增長(zhǎng)率的提升和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增長(zhǎng)率的提升，并以高新區(qū)為創(chuàng)新增長(zhǎng)極，帶動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展水平的提升。

4.3 研究局限

由于樣本數(shù)據(jù)來源的限制，本文的研究還存在一定的局限性。衡量新知識(shí)生產(chǎn)的指標(biāo)不僅包括專利，還包括新產(chǎn)品、新技術(shù)等。另外，不同省份和高新區(qū)的核心或主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)會(huì)存在一定的差異性，這些差異性可能會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)路徑產(chǎn)生一定的影響，這些問題也是未來進(jìn)一步的研究方向。