生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響
——基于廣東省數(shù)據(jù)的實證分析

歐進鋒，許抄軍

(1.嶺南師范學院 商學院，廣東 湛江 524048；2.嶺南師范學院 廣東沿海經(jīng)濟帶發(fā)展研究中心，廣東 湛江 524048)

一、引 言

十九大報告提出：創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。加快建設創(chuàng)新型國家已成為中國重大戰(zhàn)略導向，也是實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的必然選擇。近年來，我國研究與試驗發(fā)展經(jīng)費支出不斷增加，2018年R&D費用支出為21 737億元，占GDP比重約為2.21%，較2017年增加2 059億元，創(chuàng)新投入總量不斷提高。但與發(fā)達國家相比，我國研發(fā)投入占GDP比重仍不足，創(chuàng)新質(zhì)量和效率不高。如何有效提高創(chuàng)新績效成為地方政府和相關研究關注的焦點。目前，學界已分別基于企業(yè)、區(qū)域?qū)用妫瑢?chuàng)新績效的影響因素展開了深入研究；考慮因素主要包括金融發(fā)展水平、市場化程度、企業(yè)規(guī)模、對外開放、政府支持力度等；另有學者基于集聚理論，研究產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新績效的影響機理。根據(jù)集聚理論，產(chǎn)業(yè)集聚有利于降低貨物運輸成本、勞動力遷移成本和思想交流成本，聚集區(qū)企業(yè)可以通過彼此學習交流，加快新技術和新知識擴散，提高綜合創(chuàng)新效率。這部分研究主要聚焦制造業(yè)，研究尺度多為省際區(qū)域和微觀企業(yè)，但較少從行業(yè)異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性視角展開。隨著產(chǎn)業(yè)分工不斷深化，與制造業(yè)密切相關的生產(chǎn)性服務業(yè)快速發(fā)展，逐步呈現(xiàn)地理空間集聚趨勢。因為不同區(qū)域、不同類型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展層次和水平參差不齊，且區(qū)域經(jīng)濟規(guī)模、文化環(huán)境、政府管理手段等因素也存在較大差異。在此條件下，與制造業(yè)密切關聯(lián)的生產(chǎn)性服務業(yè)，其集聚是否仍顯著影響創(chuàng)新績效，需要進一步驗證。

廣東是中國改革開放的排頭兵，在四十多年發(fā)展中，區(qū)域經(jīng)濟實力、影響力不斷擴大。逐步形成了以廣州和深圳為中心的珠三角核心經(jīng)濟區(qū)，其服務業(yè)為核心的第三次產(chǎn)業(yè)對GDP的貢獻度不斷提高，由2015年的55.1%上升2018年的58.9%，服務業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和集聚度逐步提高。但廣東發(fā)展存在明顯的區(qū)域不平衡問題，粵東、西、北經(jīng)濟發(fā)展顯著落后于珠三角地區(qū)，服務業(yè)發(fā)展層次和水平呈現(xiàn)較大的差異。這為從行業(yè)和區(qū)域異質(zhì)性角度，研究生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響區(qū)域創(chuàng)新績效提供較好的實證素材。為此，本文以廣東省21個地級市為研究對象，利用2004-2018年面板數(shù)據(jù)，研究生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績的影響。文章接下來的內(nèi)容安排如下：第二部分經(jīng)驗文獻的評述；第三部分生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效中介效應的理論分析及研究假設；第四部分實證模型設定和變量說明；第五部分實證過程及中介效應驗證；第五部分研究結論和政策啟示。

二、文獻綜述

產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新的影響研究一直是區(qū)域經(jīng)濟學的焦點問題。集聚經(jīng)濟理論認為產(chǎn)業(yè)集聚可以降低貨物運輸成本、勞動力遷移成本和思想交流成本，集聚區(qū)企業(yè)通過彼此靠近學習，加快創(chuàng)新速度，提高創(chuàng)新水平。產(chǎn)業(yè)集聚促進人才、技術、資本等跨區(qū)域空間流動，優(yōu)化要素配置效率，增強產(chǎn)業(yè)間或產(chǎn)業(yè)內(nèi)知識溢出效應，提高區(qū)域創(chuàng)新效率。學術界已從不同層面對此展開豐富研究，文獻主要分為三大類。

一是以知識溢出為基礎，構建理論模型研究產(chǎn)業(yè)集聚影響創(chuàng)新的微觀基礎。該領域文獻以Baldwin and Okubo[1]、Berliant et al[2]、Berlian and Fujita[3]、Dvis and Ding[4]為代表。例如，Berliant et al.借鑒搜尋理論框架，以知識溢出為基礎，構建知識交換與知識創(chuàng)造的一般均衡理論模型，揭示擁有不同類型知識個體尋找合作伙伴、交流思想、創(chuàng)造知識的微觀理論基礎。在此基礎上，Berliant and Fujita構建兩個人的知識創(chuàng)造與擴散的微觀動態(tài)模型，聚焦知識異質(zhì)性，認為要素集聚有利于擴大異質(zhì)性知識存量，促進知識溢出。Dvis and Ding把思想交流視為一種經(jīng)濟決策行為，為實現(xiàn)效用最大化，個體通過時間分配選擇是否進行思想交流。國內(nèi)學者王猛等[5]構建一個創(chuàng)意者居住選擇模型，揭示了創(chuàng)意階層集聚通過知識外部性推動城市創(chuàng)新的理論機理。

二是以經(jīng)驗數(shù)據(jù)為基礎，驗證產(chǎn)業(yè)集聚外部性對創(chuàng)新影響的存在性。該領域涌現(xiàn)大量研究成果，文獻一般將產(chǎn)業(yè)集聚外部性具體分類為“MAR外部性、Jacobs外部性”兩類，然后收集企業(yè)或區(qū)域?qū)用鏀?shù)據(jù)進行實證分析。MAR外部性是指在一個特定的空間某個行業(yè)的大量集中能促進該行業(yè)公司之間的技術和知識溢出；Jacobs外部性是指行業(yè)間的具有差異化的公司之間以及那些能對新知識產(chǎn)生較大回報的經(jīng)濟單位之間的互補性技術和知識溢出[6]。該領域代表性學者，如國外Audretsch and Feldman[7]、Baptista and Swann[8]、Helsley and Strange[9]、Ellison et al.[10]等以及國內(nèi)彭向和蔣傳海[11]、董曉芳和袁燕[12]、程中華和劉軍[13]等。Audretsch and Feldman利用美國SBIDB數(shù)據(jù)研究表明，地區(qū)MAR外部性不會影響地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的增長，而互補性產(chǎn)業(yè)多樣化(Jacobs外部性)集聚對地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響更大。Baptista and Swann研究英國1975-1982年間制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)，得出與Audretsch and Feldman相反的結論：MAR外部性顯著，而Jacobs外部性不顯著。而Andersson et al.[14]的研究卻表明專業(yè)化外部性和多樣化外部性都有利于提高地區(qū)創(chuàng)新水平，Helsley and Strange、Ellison et al.實證分析得出類似的結論。國內(nèi)學者彭向和蔣傳海實證檢驗區(qū)域內(nèi)知識溢出和企業(yè)競爭對地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響，研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)化外部性與多樣化外部性對我國地區(qū)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的影響均顯著為正, 但影響程度不同，多樣化外部性中的產(chǎn)業(yè)互補對創(chuàng)新的推動作用最大，董曉芳和袁燕、程中華和劉軍也得出類似的結論。然而，謝露露[15]則認為產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響是不確定的，既存在促進技術和知識外溢效應帶來的正外部性，也存在加劇模仿創(chuàng)新而帶來的創(chuàng)新需求和創(chuàng)新供給都減少的負面效應。王琛等[16]對電子信息行業(yè)深度訪談發(fā)現(xiàn)，“地理鄰近性和企業(yè)之間頻繁聯(lián)系”并沒有促進相互信任和技術創(chuàng)新，這主要是由于當?shù)刂R產(chǎn)權意識薄弱，很多企業(yè)并不愿意與本地其他企業(yè)建立基于知識和技術方面的聯(lián)系，難以實現(xiàn)知識溢出?？傮w而言，由于學者對集聚指標度量方法、研究對象尺度以及計量方法不同，學界對“MAR外部性、Jacobs外部性”之于創(chuàng)新何者更顯著尚未達成一致，但已有研究已驗證集聚外部性對創(chuàng)新影響的存在性。

三是部分學者開始研究具體行業(yè)集聚與創(chuàng)新之間的關系。由于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的不均衡性、行政區(qū)域的空間分割性，不同產(chǎn)業(yè)集聚的溢出效應之于創(chuàng)新，其影響機制及效率并非一致，存在顯著的行業(yè)和區(qū)域異質(zhì)性[17]。謝子遠和吳麗娟[18]研究制造業(yè)集聚水平與企業(yè)創(chuàng)新效率的關系，研究發(fā)現(xiàn)適度產(chǎn)業(yè)集聚能提升工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率，過度集聚可能會對創(chuàng)新效率帶來負面影響。原毅軍和郭然[19]研究結果表明制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與技術創(chuàng)新呈倒U型關系，東部省份制造業(yè)產(chǎn)業(yè)因過度集聚而產(chǎn)生了技術負外部性。生產(chǎn)性服務業(yè)在國民經(jīng)濟中作用越發(fā)突出，生產(chǎn)性服務集聚與創(chuàng)新的影響關系逐漸獲得學界廣泛的關注。李永盛和張祥建[20]基于2001-2017年長江經(jīng)濟帶城市面板數(shù)據(jù)，采用動態(tài)空間面板模型，實證檢驗生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對創(chuàng)新的影響效應，結論表明生產(chǎn)性服務業(yè)專業(yè)化集聚的溢出效應不顯著，而多樣化集聚能顯著促進本地創(chuàng)新產(chǎn)出，但這種促進效應僅在大城市和中部地區(qū)顯著。郭文偉和王文啟[21]聚焦金融服務業(yè)，基于粵港澳大灣區(qū)11個城市 2006年-2016年的面板數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)金融業(yè)聚集在整體上對區(qū)域科技創(chuàng)新沒有明顯影響，但存在顯著的行業(yè)異質(zhì)性特征，銀行業(yè)和證券業(yè)的區(qū)域集聚對科技創(chuàng)新沒有顯著影響，而保險業(yè)的區(qū)域聚集對科技創(chuàng)新具有顯著的正向促進作用。而劉勝等[22]研究生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對企業(yè)創(chuàng)新的影響，得到了生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚顯著促進了企業(yè)技術創(chuàng)新的結論。

已有文獻針對產(chǎn)業(yè)集聚之于創(chuàng)新的影響關系得出豐富的研究成果，但在以下方面仍有待進一步拓展：已有研究主要從企業(yè)或行業(yè)層面探討制造業(yè)集聚對創(chuàng)新的影響機理，但針對具體聚焦區(qū)域?qū)用娴难芯枯^少。本文認為研究產(chǎn)業(yè)集聚問題需要考慮行業(yè)及區(qū)域異質(zhì)性特征，聚焦特定區(qū)域和環(huán)境下產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新的影響機理，需要驗證產(chǎn)業(yè)集聚是否顯著提高區(qū)域創(chuàng)新績效；是否存在中介傳導變量，導致產(chǎn)業(yè)集聚水平間接影響區(qū)域創(chuàng)新水平。鑒于此，本文結合集聚經(jīng)濟理論，以廣東省21個地級市為研究對象，探討生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響效應及其作用機制，基于研究結論為推進區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略、促進生產(chǎn)性服務發(fā)展提供針對性的政策建議。

三、中介效應分析與研究假設

(一)生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

已有文獻基于企業(yè)層面數(shù)據(jù)已驗證了產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新的影響。產(chǎn)業(yè)集聚通過專業(yè)勞動力、投入產(chǎn)出關系以及知識溢出機制，降低企業(yè)間溝通交流和生產(chǎn)成本，增進研發(fā)人員“面對面”的知識交流渠道，加快隱性知識的交流與傳播，促進知識和技術的溢出，為企業(yè)創(chuàng)新提供豐富要素資源和環(huán)境，提高區(qū)域創(chuàng)新效率。創(chuàng)新是一項冒險活動，具有投資周期長、不可逆性、風險大特點，為降低研發(fā)成本和風險，企業(yè)傾向于在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)從事研發(fā)和創(chuàng)新活動[14]。然而，企業(yè)經(jīng)營活動受區(qū)域內(nèi)資源稟賦、生產(chǎn)要素等要素約束，若超過要素約束極限，集聚經(jīng)濟的外部性容易轉(zhuǎn)化為負的“擁擠效應”。集聚規(guī)模不斷擴大，知識溢出接受方會容易出現(xiàn)“搭便車”行為，選擇模仿而不是自主創(chuàng)新，若缺乏完善的知識產(chǎn)權保護制度，這將會導致知識產(chǎn)權盜取現(xiàn)象泛濫，挫傷創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新和與本地其他企業(yè)建立合作或技術交流平臺的積極性，減少創(chuàng)新知識供給，不利于區(qū)域創(chuàng)新水平提高。因此，產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響不確定，需要綜合考慮具體行業(yè)、區(qū)域異質(zhì)性。生產(chǎn)性服務業(yè)是連接制造業(yè)與服務業(yè)關鍵環(huán)節(jié)，目前學界較少綜合“區(qū)域-行業(yè)”視角分析生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響。生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響是否顯著，此問題需要進一步驗證。據(jù)此，提出假設一：生產(chǎn)性服務業(yè)集聚顯著提高區(qū)域創(chuàng)新績效。

(二)生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的中介效應

生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的中介效應體現(xiàn)在：物質(zhì)資本、人力資本和政府支持三個方面。

首先，區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出離不開物質(zhì)資本投入。物質(zhì)資本規(guī)模對區(qū)域創(chuàng)新效率的影響主要表現(xiàn)為優(yōu)化創(chuàng)新基礎設施、改善創(chuàng)新環(huán)境、豐富創(chuàng)新資源要素以及提高資源要素配置效率[23]。生產(chǎn)性服務業(yè)主要是以金融服務、信息服務、研發(fā)及科技服務等為主導的產(chǎn)業(yè)，具有高附加值、知識密集性、資源要素集約性等特征[24]。當生產(chǎn)性服務業(yè)集聚度不斷提高時，大量相關企業(yè)將會在此布局，在資本逐利性驅(qū)動下，將會吸引資本跨區(qū)域流向集聚區(qū)，吸引科研機構、科研平臺落戶，從而優(yōu)化區(qū)域創(chuàng)新基礎設施、改善區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境。研發(fā)創(chuàng)新是企業(yè)成長發(fā)展的關鍵，較高的研發(fā)投入能夠確保企業(yè)比競爭對手擁有更多競爭優(yōu)勢。集聚區(qū)內(nèi)大量同類企業(yè)“扎堆”布局，為爭奪市場份額，企業(yè)將會展開激烈競爭。一方面，市場競爭將會淘汰落后產(chǎn)能，實現(xiàn)資源的有效整合、優(yōu)化配置；另一方面，市場競爭也會促使企業(yè)加大研發(fā)資本投入，增加產(chǎn)品創(chuàng)新附加值，進而提高區(qū)域整體創(chuàng)新水平。據(jù)此，提出假設二：生產(chǎn)性服務業(yè)集聚通過物質(zhì)資本投入效應提高區(qū)域創(chuàng)新績效。

其次，人力資本是影響區(qū)域創(chuàng)新水平的重要因素。文獻研究表明，人力資本越豐富，區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出水平越高。企業(yè)更傾向于選址在人力資本水平高的地區(qū)，這些地區(qū)高素質(zhì)勞動力充裕、知識密集度高[25]。產(chǎn)業(yè)集聚影響人力資本積累，而人力資本進一步影響區(qū)域創(chuàng)新水平。產(chǎn)業(yè)集聚不僅可以推動本地勞動力在“干中學”“學中學”過程中完成人力資本積累，吸引外地高素質(zhì)人才跨區(qū)流動，形成產(chǎn)業(yè)與人力資本共同集聚現(xiàn)象[26]，而且不同行業(yè)或背景人才集聚所帶來的異質(zhì)性知識為知識、技術創(chuàng)新奠定了良好創(chuàng)新基礎，尤其促進了隱性知識在集聚區(qū)內(nèi)傳播，提高隱性知識溢出的規(guī)模和速度，提高區(qū)域創(chuàng)新效率。據(jù)此，提出假設三：生產(chǎn)性服務業(yè)集聚通過人力資本溢出效應提高區(qū)域創(chuàng)新績效。

最后，區(qū)域創(chuàng)新績效不僅受R&D投入、人力資本等因素影響，而且還受政府支持政策影響。地方政府在區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出中扮演重要角色。當?shù)胤浇?jīng)濟規(guī)模較小、集聚水平較低時，為了擴大經(jīng)濟規(guī)模，政府會加強招商引資，采取財政補貼和稅收優(yōu)惠等方式建設產(chǎn)業(yè)園區(qū)、經(jīng)濟開發(fā)區(qū)，提高區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚水平。政府主導下的產(chǎn)業(yè)集聚園區(qū)，不僅吸引知識、人才、資本等要素集聚，還可以通過提供一系列的稅收優(yōu)惠政策，降低企業(yè)創(chuàng)新成本和投資風險，鼓勵企業(yè)進行技術創(chuàng)新。但是，政府政策效應存在結構性差異，對不符合產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律、低質(zhì)量水平的產(chǎn)業(yè)集聚，政府支持政策非但不能促進區(qū)域創(chuàng)新，反而可能會導致“擁擠效應”，難以實現(xiàn)高質(zhì)量生產(chǎn)要素集聚，進而削弱區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展基礎。地方政府可能出于政績考量，為投資本地的企業(yè)提供財政補貼，以追求短期的、表面的產(chǎn)業(yè)集聚[27]，而不是根據(jù)當?shù)禺a(chǎn)業(yè)結構轉(zhuǎn)型升級需要，有針對性地選擇投資企業(yè)。企業(yè)因政府有偏向的支持目標而滋生道德風險，企業(yè)尋租行為對資源配置產(chǎn)生扭曲效應，導致企業(yè)研發(fā)難以形成有效的外溢效應以提高區(qū)域創(chuàng)新績效。因此，在產(chǎn)業(yè)集聚背景下，政府政策支持對創(chuàng)新效率的影響是否仍顯著為正，有待進一步驗證。據(jù)此，本文假設四：生產(chǎn)性服務業(yè)集聚通過政府支持效應提高區(qū)域創(chuàng)新績效。

四、實證設計

(一)計量模型設定

本文研究目標是驗證生產(chǎn)性服業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響。因此，本文設定基準計量模型如下：

lninvit=α+β1lnwit+γlnXit+εit

(1)

其中，invit為被解釋變量，表示i城市t期的創(chuàng)新績效；wit為核心解釋變量，表示i城市t期的生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平；Xit為模型一系列控制變量；α為常數(shù)。文中對所有變量取對數(shù)，以緩解異方差的影響。

(二)變量說明

1.被解釋變量：區(qū)域創(chuàng)新績效學界對選擇哪些指標測度區(qū)域創(chuàng)新水平未形成共識，部分學者選擇研發(fā)費用或研發(fā)人員數(shù)量等創(chuàng)新投入指標，如王承云和孫飛翔[28]等，另有學者用選擇專利數(shù)、新產(chǎn)品產(chǎn)值等創(chuàng)新產(chǎn)出指標，例如霍春輝和楊銳[29]等。本文借鑒彭向和蔣傳海[11]的做法，選擇規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入占工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的百分比度量區(qū)域創(chuàng)新績效。

2.核心解釋變量：生產(chǎn)性服務業(yè)集聚度本文選擇區(qū)位熵指數(shù)衡量區(qū)域生產(chǎn)服務業(yè)的集聚程度。學界通常運用區(qū)位熵指數(shù)衡量某區(qū)域或城市產(chǎn)業(yè)的規(guī)模水平和專業(yè)化水平。一般而言，區(qū)位熵指數(shù)越大，則該地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚水平就越高。參考顧乃華[30]對生產(chǎn)性服務業(yè)的分類，本文將生產(chǎn)性服務業(yè)定義為“交通運輸、倉儲和郵政業(yè)；信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)；金融業(yè)；租賃和商業(yè)服務業(yè)；科學研究和技術服務業(yè)”五類。本文首先計算廣東省21個地級市生產(chǎn)性服務業(yè)的整體集聚度；其次考慮行業(yè)異質(zhì)性，分別計算上述五個子行業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)，以衡量生產(chǎn)性服務業(yè)子行業(yè)的集聚度，區(qū)位熵指數(shù)分別用w1、w2、w3、w4、w5表示，計算公式如下：

xit表示i城市t期的生產(chǎn)性服務業(yè)城鎮(zhèn)年末總就業(yè)人數(shù)；pit表示i城市t期城鎮(zhèn)年末總就業(yè)人數(shù)；Xt表示第t期的廣東省生產(chǎn)性服務業(yè)城鎮(zhèn)年末總就業(yè)人數(shù)；Pt表示第t期的廣東省城鎮(zhèn)年末總就業(yè)人數(shù)。五個子行業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)也是按上述方法計算得出。

3.其他控制變量本文模型引入5個控制變量，其中物質(zhì)資本投資、人力資本和政府支持水平為傳導變量，指標具體內(nèi)容如下：(1)物質(zhì)資本投資(fiit)，用區(qū)域R&D支出費用GDP的比重測度；(2)人力資本(hcit)，用區(qū)域每萬人在校大學生人數(shù)度量；(3)政府支持水平(govit)，用區(qū)域城市每年科學技術支出占公共財政支出的比重度量；(4)金融發(fā)展水平(finit)，用金融機構年末存貸款余額占當年GDP的比重測度。金融業(yè)不僅為創(chuàng)新活動提供資金支持，還提供分散風險機制，金融發(fā)展水平越高，區(qū)域創(chuàng)新水平越高[31]。(5)對外開放度(opeit)，用地區(qū)實際使用外資金額占地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)的比重度量。一般而言，對外開放度越高，越有利于知識和技術等創(chuàng)新要素擴散傳播，進而形成技術溢出效應，促進區(qū)域創(chuàng)新水平提高。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文樣本為廣東省21個地級市，時間為2004-2018年。生產(chǎn)性服務業(yè)各子行業(yè)城鎮(zhèn)年末就業(yè)數(shù)和總就業(yè)人數(shù)、城市常住人口數(shù)、地區(qū)金融機構年末存貸款余額、實際使用外資金額、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)新產(chǎn)品銷售收入來源于歷年《廣東統(tǒng)計年鑒》。實際使用外資金額根據(jù)人民幣兌美元歷年平均兌價(源于歷年《廣東統(tǒng)計年鑒》)換算。普通高校在校大學生人數(shù)、科學技術支出占當?shù)毓藏斦С龅谋戎氐葦?shù)據(jù)來于歷年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。上述各變量自然對數(shù)的統(tǒng)計性特征見表1。

表1 模型變量的統(tǒng)計性描述

五、實證過程及計量結果分析

(一)廣東各區(qū)域城市創(chuàng)新績效變化特點

本文選擇新產(chǎn)品銷售收入占工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值的百分比衡量區(qū)域創(chuàng)新績效。如圖1所示，研究期間，各區(qū)域創(chuàng)新績效呈現(xiàn)明顯的區(qū)域差異，且隨著時間推移，領先城市與落后城市之間的差距逐年拉大。廣東創(chuàng)新活動主要集中在珠三角核心經(jīng)濟區(qū)，整體均值為15.27%，高于廣東省平均水平8.55%，呈現(xiàn)出較強創(chuàng)新實力，其中深圳平均比重達23.2%，且呈現(xiàn)出逐年上升趨勢，由2004年的10.8%，上升至2018年的37.80%，創(chuàng)新驅(qū)動型經(jīng)濟效果明顯。而粵東西地區(qū)、山區(qū)城市整體創(chuàng)新績效處于中等偏下水平，且2004-2018年，創(chuàng)新產(chǎn)出增速緩慢，一直較低水平處徘徊；粵東西地區(qū)城市的平均創(chuàng)新績效僅為3.73%，優(yōu)越的沿海城市區(qū)位優(yōu)勢難以體現(xiàn)；山區(qū)城市平均值為5.13%，雖然稍高于粵東西兩翼沿海城市，但也低于廣東平均水平8.55%。隨著時間推移，粵東西、山區(qū)城市創(chuàng)新水平與珠三角核心經(jīng)濟區(qū)之間的差距不斷擴大，呈現(xiàn)出顯著的兩極分化特點。這與城市自身經(jīng)濟發(fā)展水平、R&D經(jīng)費支出以及人力資本等投入是基本相一致。整體而言，廣東省創(chuàng)新績效分布不平衡，呈現(xiàn)出“珠三角普遍較高，山區(qū)次之，粵東西較弱”的特點。

圖1 2004-2018年廣東各區(qū)域創(chuàng)新績效的均值變化圖

(二)計量結果與分析

面板數(shù)據(jù)估計可選擇“混合回歸”、“固定效應”、“隨機效應” 三種模型，實證中可通過最大似然比檢驗和 Hausman 檢驗選擇模型，具體操作如下：若最大似然比檢驗中拒絕原假設，則應該選擇隨機效應模型；若Hausman 檢驗拒絕原假設，則應該選擇固定效應模型。根據(jù)最大似然比檢驗和 Hausman 檢驗結果，本文選擇固定效應模型進行估計。首先，通過逐步添加變量分步估計模型，明確生產(chǎn)性服務業(yè)集聚度與區(qū)域創(chuàng)新績效的影響關系；其次，借助B-K中介效應分析法，探討生產(chǎn)性服務業(yè)集聚與傳導變量的影響關系，明確生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響區(qū)域創(chuàng)新績效的傳導機制。

1.生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響區(qū)域創(chuàng)新績效的估計結果

首先，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響區(qū)域創(chuàng)新績效的估計結果。表2模型(1)僅考慮生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響，模型(2)-(6)中依次加入物質(zhì)資本投資、人力資本、政府支持水平、金融發(fā)展水平以及對外開放度5個控制變量。結果表明，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚系數(shù)估計值均為負值，且分別在1%、5%、10%的水平上顯著，以模型(6)為例，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚提高1個百分點，區(qū)域創(chuàng)新績效降低0.324個百分點。模型(7)中加入生產(chǎn)性服務業(yè)集聚的平方項，結果顯示，一次項系數(shù)為-0.44，在10%的水平上顯著，而平方項估計系數(shù)雖然為-0.155，但未通過10%水平的顯著性檢驗，先促進后抑制的門檻效應不顯著。由此可得，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚水平與區(qū)域創(chuàng)新績效之間存在顯著負相關關系，這與假設一預期方向相反。周兵等[32]也得出類似的結論，本文認為導致生產(chǎn)性服務業(yè)集聚與區(qū)域創(chuàng)新績效負相關的原因主要有二：一是地理集聚的擁擠效應，大量企業(yè)“扎堆”布局，超過區(qū)域承載的最大規(guī)模，這將會造成資源緊張、交通擁堵、環(huán)境污染等問題，集聚非經(jīng)濟性將會增加企業(yè)創(chuàng)新外部成本，降低企業(yè)創(chuàng)新效率；二是由于缺乏嚴格知識產(chǎn)權保護體系，集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)“搭便車”頻發(fā)、知識產(chǎn)權盜取現(xiàn)象泛濫，挫傷企業(yè)間積極合作或建立技術交流平臺的積極性，不利于區(qū)域整體創(chuàng)新水平提高。

表2 基準模型分步回歸估計結果

其次，控制變量影響區(qū)域創(chuàng)新績效的估計結果。結果顯示，表2模型(2)-(6)物質(zhì)資本投資的系數(shù)均為正，且在1%水平上顯著：以模型(6)為例，物質(zhì)資本投資提高1個百分點，區(qū)域創(chuàng)新績效提高0.155個百分點，物質(zhì)資本投資水平越高，越能提升區(qū)域創(chuàng)新績效。模型(3)-(5)人力資本變量的系數(shù)均為正，且在10%水平上顯著：人力資本是影響創(chuàng)新績效的重要因素，區(qū)域在校大學生人數(shù)越多，一方面潛在高素質(zhì)勞動者就越多，人力資本越豐富；另一方面，大學生思想活躍、創(chuàng)新能力強，有利于激發(fā)區(qū)域創(chuàng)新活動，提高整體創(chuàng)新水平。模型(4)-(6)政府支持水平變量的系數(shù)估計值均為正數(shù)，且在5%、10%水平上顯著：以模型(6)為例，政府支持水平提高1個百分點，區(qū)域創(chuàng)新績效提高0.102個百分點，說明區(qū)域創(chuàng)新績效的提高離不開政府的扶持；政府不僅能為創(chuàng)新主體提供完善的基礎設施，營造良好的創(chuàng)新環(huán)境，還可以通過實施一系列稅收優(yōu)惠政策，提高企業(yè)技術創(chuàng)新積極性，從而提高區(qū)域創(chuàng)新水平。模型(5)、(6)金融發(fā)展水平變量的系數(shù)估計值均為正數(shù)，且在1%水平上顯著；金融發(fā)展水平提高1個百分點，區(qū)域創(chuàng)新績效提高0.964個百分點；彈性數(shù)值顯著地高于其他變量，這表明金融發(fā)展水平越高，越能提高區(qū)域創(chuàng)新水平，金融業(yè)不僅為創(chuàng)新主體提供資金支持，還提供創(chuàng)新活動分散風險機制。模型(6)對外開放度變量的系數(shù)估計值是-0.173，且在1%水平上顯著為負，對外開放度提高1個百分點，區(qū)域創(chuàng)新績效降低0.173個百分點，對外開放程度對區(qū)域創(chuàng)新績效具有抑制效應，陶長琪等[33]的研究得出類似結論?？蓮囊韵聝删S度對此解釋：一是對內(nèi)，區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)間、企業(yè)間技術和效率差距懸殊，缺乏技術和知識溢出基礎，限制技術正向溢出效應；二是對外，區(qū)域進出口產(chǎn)品結構主要以勞動密集型、資源密集型產(chǎn)品為主，產(chǎn)品技術、知識附加值不高，難以形成有效的知識溢出。

2.異質(zhì)性條件下生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響區(qū)域創(chuàng)新績效的分樣本估計結果

考慮行業(yè)異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響也有所不同。首先，估計生產(chǎn)性服務業(yè)五大子行業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的差異化影響; 其次，分析不同區(qū)域生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對創(chuàng)新績效的影響。

(1)生產(chǎn)性服務業(yè)五大子行業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

表3模型(1)-(5)分別表示“交通運輸、倉儲和郵政業(yè)；信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)；金融業(yè)；租賃和商業(yè)服務業(yè)；科學研究和技術服務業(yè)”五大子行業(yè)的回歸結果。結果表明，五大子行業(yè)集聚水平變量估計系數(shù)，金融業(yè)、租賃和商業(yè)服務業(yè)估計系數(shù)通過5%、10%水平的顯著性檢驗，其他三個行業(yè)未能通過10%水平的檢驗，不同行業(yè)集聚水平對創(chuàng)新績效的影響效應不同。另外，表3模型(1)-(5)物質(zhì)資本投資、人力資本、政府支持水平、金融發(fā)展水平以及對外開放度5個變量影響區(qū)域創(chuàng)新績效的結果與表2模型(6)較為一致，前四個變量與區(qū)域創(chuàng)新績效為正相關關系，最后一個變量對外開放度為負相關關系。

表3 生產(chǎn)性服務業(yè)五個子行業(yè)的回歸估計結果

(2)不同區(qū)域生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響

表4模型(1)-(3)分別為珠三角核心經(jīng)濟區(qū)、粵東西地區(qū)和山區(qū)城市三個區(qū)域的回歸結果。結果表明，珠三角核心經(jīng)濟區(qū)為-0.550，且在1%水平上顯著為負，與全樣本下生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對創(chuàng)新績效影響結果較為一致，而粵東西和山區(qū)城市的系數(shù)估計值是-0.279和0.516，未能通過10%水平顯著性檢驗，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效影響效應不顯著。出現(xiàn)這種結果，可能的解釋是，珠三角核心經(jīng)濟區(qū)經(jīng)濟總量和創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模大，生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展水平和層次較高，現(xiàn)已呈現(xiàn)出顯著的集聚負效應；粵東西地區(qū)、山區(qū)城市的創(chuàng)新產(chǎn)出規(guī)模和生產(chǎn)性服務業(yè)發(fā)展水平較低，未能形成有效的產(chǎn)業(yè)集聚，難以形成顯著的影響效應。廣東生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的負效應，主要是歸因于珠三角核心經(jīng)濟帶樣本估計系數(shù)具有顯著負效應，粵東西兩翼和山區(qū)城市子樣本估計的系數(shù)影響有限。

表4 生產(chǎn)性服務業(yè)集聚分區(qū)域回歸結果

3.生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響區(qū)域創(chuàng)新績效穩(wěn)健性檢驗結果

表5 生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影區(qū)域創(chuàng)新績效穩(wěn)健性回歸結果

4.生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響區(qū)域創(chuàng)新績效的中介效應檢驗

前文基準模型估計結果表明，傳導變量物質(zhì)資本投資、人力資本、政府支持水平對區(qū)域創(chuàng)新績效存在顯著影響效應；中介效應研究表明產(chǎn)業(yè)集聚可能會直接影響區(qū)域創(chuàng)新績效，也可通過影響傳導變量，進而影響區(qū)域創(chuàng)新績效。因此，需要進一步明晰傳導變量與產(chǎn)業(yè)集聚水平的關系。

圖2 B-K中介效應分析方法

如圖2所示，基準模型已經(jīng)估計了核心解釋變量與被解釋變量、傳導變量與被解釋變量之間的影響系數(shù)，即參數(shù)a和參數(shù)b。為估計參數(shù)c，本文將借鑒B-K中介效應分析法[36]，將傳導變量作為被解釋變量，產(chǎn)業(yè)集聚水平為解釋變量，探討兩者影響關系，構建以下三個模型：

lnfiit=α1+γ1lnwit+εit

(2)

lnhcit=α2+γ2lnwit+εit

(3)

lngovit=α3+γ3lnwit+εit

(4)

表6模型估計結果表明，物質(zhì)資本投資、人力資本、政府支持水平的估計系數(shù)為-0.683、-0.774、-0.929，且通過1%水平的顯著性檢驗，傳導變量具有顯著負向中介效應。根據(jù)傳導變量中介效應和基準模型估計結果，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚影響區(qū)域創(chuàng)新績效的傳導機理具體如圖3所示。

圖3 具體傳導機理圖

表6模型(1)估計結果表明，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對物質(zhì)資本投資估計系數(shù)為-0.683，顯著為負值，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚度提高1個百分點，物質(zhì)資本投資降低0.683個百分點；而基準模型估計結論顯示，物質(zhì)資本投資顯著提高區(qū)域創(chuàng)新績效。由此可得，具體中介效應為生產(chǎn)性服務業(yè)集聚降低物質(zhì)資本投資水平，進而削弱物質(zhì)資本投資對區(qū)域創(chuàng)新績效的正向促進作用。

表6 生產(chǎn)性服務業(yè)集聚與傳導變量的回歸結果

模型(2)生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對人力資本的估計系數(shù)為-0.774，顯著為負值，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚度提高1個百分點，人力資本降低0.774個百分點，生產(chǎn)服務業(yè)集聚不能提高區(qū)域人力資本水平，而是形成顯著的抑制效應。具體中介效應為生產(chǎn)性服務業(yè)集聚降低人力資本水平，削弱人力資本對區(qū)域創(chuàng)新績效的正向促進作用。模型(3)估計結果表明，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚度提高1個百分點，政府支持水平顯著下降0.929個百分點，變動程度高于物質(zhì)資本投資和人力資本變量；中介效應是生產(chǎn)性服務業(yè)集聚降低政府支持水平，進而削弱政府支持水平對區(qū)域創(chuàng)新績效的正向促進作用。

上述結論驗證了生產(chǎn)性服務業(yè)集聚與三個傳導變量均存在顯著影響關系，但與本文假設二、三、四預期方向相反，估計結論表明存在顯著的負向抑制關系。主要因為：一是生產(chǎn)性服務業(yè)集聚的非經(jīng)濟性，集聚水平過高引致的負外部性。例如高昂的房價、環(huán)境污染、交通堵塞等問題，導致高素質(zhì)人才、投資資本等要素外流，難以形成有效的物質(zhì)資本和人力資本積累，間接削弱物質(zhì)資本投資、人力資本對區(qū)域創(chuàng)新績效的正向促進作用；二是生產(chǎn)性服務業(yè)行業(yè)的特點。集聚理論起源于制造業(yè)工業(yè)區(qū)研究，集聚外部性已在制造業(yè)經(jīng)驗數(shù)據(jù)中得以驗證，制造業(yè)上下游密切關聯(lián)，地理集聚有利于實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)鏈要素的共享，降低企業(yè)生產(chǎn)成本。而生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)不同，企業(yè)對行業(yè)集中度依賴性不強，且隨著信息網(wǎng)絡技術發(fā)展，生產(chǎn)成本和溝通等成本不再是影響企業(yè)選址的重要因素，企業(yè)選址呈現(xiàn)反集聚的趨勢。為此，Ellison et al.[10]曾提出需要定義除制造業(yè)以外的其他類型產(chǎn)業(yè)的集聚外部性效應。如果通過行政命令方式，人為提高服務業(yè)的集聚水平，可能會導致政府資金、政策等要素錯配，導致資源配置效率降低，削弱政府資金和政策等要素的支持程度，間接抑制政府支持水平對區(qū)域創(chuàng)新績效的正向效應。

六、結論與政策含義

本文利用廣東省2004-2018年21個地級市的面板數(shù)據(jù)，探討生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響。主要結論如下：第一，現(xiàn)狀研究表明，廣東各區(qū)域創(chuàng)新績效區(qū)域分布不平衡，隨著時間推移，珠三角核心區(qū)域與粵東西北地區(qū)的差距逐年拉大，呈現(xiàn)“珠三角普遍較高，山區(qū)城市次之，粵東西兩翼較弱”的特點。第二，實證結果表明，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚度顯著抑制區(qū)域創(chuàng)新績效的提高，兩者呈現(xiàn)顯著負相關關系，集聚經(jīng)濟“擁擠效應”顯著；文中進一步探討生產(chǎn)性服務業(yè)細分行業(yè)和區(qū)域的異質(zhì)性，結論表明生產(chǎn)性服務業(yè)五大子行業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效具有差異化影響，金融業(yè)、租賃和商業(yè)服務業(yè)集聚度提升抑制區(qū)域創(chuàng)新提高，其他三個子行業(yè)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)和信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)以及科學研究和技術服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效影響不顯著。珠三角核心經(jīng)濟區(qū)生產(chǎn)性服務業(yè)集聚抑制區(qū)域創(chuàng)新績效的提高，與全樣本實證結果一致，而粵東西兩翼和山區(qū)城市生產(chǎn)性服務業(yè)集聚對區(qū)域創(chuàng)新績效影響效應不顯著。第三，本文借鑒B-K中介效應分析法，構建傳導變量的中介效應模型，估計結果表明，傳導變量：物質(zhì)資本投資、人力資本、政府支持水平對區(qū)域創(chuàng)新績效存在顯著負向中介效應，生產(chǎn)性服務業(yè)集聚降低物質(zhì)資本投資、人力資本、政府支持水平，進而削弱傳導變量對區(qū)域創(chuàng)新績效的正向促進作用。換言之，提高區(qū)域物質(zhì)資本投資、人力資本、政府支持水平，可以有效降低集聚經(jīng)濟帶來的“擁擠效應”。

基于研究結論，本文認為可從以下三方面著手提高區(qū)域創(chuàng)新績效。一是優(yōu)化生產(chǎn)性服務業(yè)空間布局，提高生產(chǎn)性服務業(yè)集聚的質(zhì)量和效率，不能一味追求物理空間和產(chǎn)業(yè)數(shù)量層面的高聚集度，而是政府需要加強頂層設計，充分考慮區(qū)域和產(chǎn)業(yè)的異質(zhì)性，以產(chǎn)業(yè)結構轉(zhuǎn)型和價值鏈升級為目標，通過產(chǎn)業(yè)提質(zhì)增效方式降低過度集聚帶來的“擁擠效應”，實現(xiàn)人力資本、物質(zhì)資本等要素的積累，為區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出提升提供良好物質(zhì)基礎。二是形成完善的知識產(chǎn)權保護體系，有效約束企業(yè)“搭便車”行為，杜絕知識產(chǎn)權盜取、濫用等現(xiàn)象，提高創(chuàng)新型企業(yè)創(chuàng)新和與本地企業(yè)建立合作或技術交流平臺的積極性，為企業(yè)創(chuàng)新營造良好的制度和法制環(huán)境。三是重視創(chuàng)新投入、金融發(fā)展水平等因素對區(qū)域創(chuàng)新的積極作用。例如，各地區(qū)政府加大對區(qū)域內(nèi)高等院校、科研機構、企業(yè)的科研經(jīng)費支持力度，搭建“產(chǎn)學研”協(xié)同平臺，加快創(chuàng)新主體之間的技術共享，真正將技術運用到實業(yè)創(chuàng)新當中，提高技術的擴散效率和知識溢出效應；提高金融機構創(chuàng)新主體的信貸支持力度，引導金融機構設計專屬金融產(chǎn)品，降低企業(yè)創(chuàng)新活動的風險成本；優(yōu)化進出口產(chǎn)品結構，提高產(chǎn)品的技術和知識附加值，加快對進口技術的消化、改進和發(fā)展進程，提高區(qū)域創(chuàng)新水平。