中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的分布特征及影響因素

陳秋玲 洪佳妮 孫 婷 王天馳

一、引言

集成電路產(chǎn)業(yè)作為國(guó)之重器，影響著我國(guó)未來(lái)科技產(chǎn)業(yè)革命的發(fā)展進(jìn)程。隨著我國(guó)的技術(shù)水平與世界前沿的差距不斷縮小，集成電路產(chǎn)業(yè)的技術(shù)引進(jìn)正逐漸被技術(shù)創(chuàng)新取代。2011年國(guó)務(wù)院發(fā)布《進(jìn)一步鼓勵(lì)軟件產(chǎn)業(yè)和集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展的若干政策》，促使集成電路產(chǎn)業(yè)更加注重自主研發(fā)和協(xié)同創(chuàng)新，專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量持續(xù)增加。但是我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)仍然面臨“卡脖子”技術(shù)問(wèn)題，如何突破關(guān)鍵技術(shù)來(lái)提升創(chuàng)新能力成為現(xiàn)階段的一道難題。①陳紅：《科技創(chuàng)新下的技術(shù)預(yù)見(jiàn)》，《創(chuàng)新科技》2013年第6期，第8—9頁(yè)。因此，集成電路產(chǎn)業(yè)迫切需要提高自主創(chuàng)新水平，以此打破國(guó)外高端芯片的壟斷地位，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者已陸續(xù)開(kāi)始對(duì)集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出展開(kāi)研究。李宏寬等利用廣義三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）模型對(duì)我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)整體及產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)技術(shù)創(chuàng)新效率及差異進(jìn)行測(cè)度和比較，再通過(guò)Tobit回歸探究了技術(shù)創(chuàng)新效率的影響因素。②李宏寬、何海燕、單捷飛等：《剔除非管理性因素影響的我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率研究：基于廣義三階段DEA和Tobit模型》，《管理工程學(xué)報(bào)》2020年第2期，第60—70頁(yè)。李賽賽和陳宏平構(gòu)建了中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，實(shí)證研究了集成電路產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。①李賽賽、陳宏平：《中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力測(cè)度與評(píng)價(jià)》，《科技創(chuàng)新與應(yīng)用》2020年第7期，第28—32頁(yè)。雷瑾亮定性分析了影響集成電路產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的直接因素和間接因素，認(rèn)為各因素共同發(fā)生作用，促進(jìn)或阻礙一國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。②雷瑾亮：《我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素及發(fā)展模式探索》，《電子技術(shù)應(yīng)用》2013年第4期，第9—11頁(yè)。陳玥卓實(shí)證研究了稅收優(yōu)惠政策對(duì)集成電路企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。③陳玥卓：《稅收優(yōu)惠影響企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的多元機(jī)制研究——來(lái)自中國(guó)軟件與集成電路產(chǎn)業(yè)的證據(jù)》，《科技進(jìn)步與對(duì)策》2020年第18期，第123—132頁(yè)。Rasiah等研究了集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力、政府支持和出口三者之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)政府支持顯著提升了集成電路的創(chuàng)新能力，創(chuàng)新能力的提升促進(jìn)出口的增長(zhǎng)。④Rasiah R, Shahrivar B S,Yap X S,“Institutional Support, Innovation Capabilities and Exports: Evidence from the Semiconductor Industry in Taiwan”, in Technological Forecasting and Social Change, 2016, Vol.109, No.3,pp.69—75.馮梅等圍繞研發(fā)平臺(tái)、科研機(jī)構(gòu)、科技企業(yè)、科技人才、科研項(xiàng)目、科技成果等方面對(duì)重慶集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈關(guān)鍵要素進(jìn)行了系統(tǒng)性分析，發(fā)現(xiàn)存在高水平研發(fā)平臺(tái)稀缺、科研機(jī)構(gòu)總量不足、高層次人才匱乏等問(wèn)題。⑤馮梅、張磊、瘳敏等：《重慶市集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新鏈關(guān)鍵要素研究》，《微電子學(xué)》2020年第6期，第868—874頁(yè)。舒貴彪利用三階段DEA模型測(cè)算我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)綜合技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量水平較低，進(jìn)而分析了技術(shù)市場(chǎng)環(huán)境等環(huán)境變量對(duì)集成電路產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。⑥舒貴彪：《技術(shù)創(chuàng)新質(zhì)量評(píng)價(jià)——基于集成電路產(chǎn)業(yè)的實(shí)證研究》，《經(jīng)營(yíng)與管理》2021年第2期，第187—192頁(yè)。

綜上所述，以往對(duì)于集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出分布特征的研究較少，且從經(jīng)濟(jì)、政策等多角度探究創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素的實(shí)證研究較為缺乏。因此，本文旨在研究全國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的分布特征及影響因素，貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：第一，利用中國(guó)31個(gè)省（區(qū)、市）的面板數(shù)據(jù)，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度揭示我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出分布變化的規(guī)律；第二，將經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技人員、教育水平、交通運(yùn)輸和政府支持等納入同一框架，探究其對(duì)集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響。研究結(jié)果可為我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)提升創(chuàng)新能力、優(yōu)化創(chuàng)新空間格局、制定合理的區(qū)域科技政策提供參考。

二、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

專(zhuān)利與創(chuàng)新活動(dòng)相關(guān)性比較顯著，反映了科學(xué)發(fā)明和創(chuàng)新活動(dòng)的結(jié)果，能較為全面地反映區(qū)域創(chuàng)新差異。⑦吳玉鳴：《大學(xué)、企業(yè)研發(fā)與區(qū)域創(chuàng)新的空間統(tǒng)計(jì)與計(jì)量分析》，《數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理》2007年第2期，第318—325頁(yè)。專(zhuān)利授權(quán)量是衡量創(chuàng)新產(chǎn)出水平常用的指標(biāo)之一。①曹賢忠、曾剛、鄒琳：《長(zhǎng)三角城市群R&D資源投入產(chǎn)出效率分析及空間分異》，《經(jīng)濟(jì)地理》2015年第1期，第104—111頁(yè)。②段德忠、杜德斌、劉承良：《上海和北京城市創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)的時(shí)空演化模式》，《地理學(xué)報(bào)》2015年第12期，第1911—1925頁(yè)。③Wei Y H, Zhang H, Wei J,“Patent Elasticity, R&D Intensity and Regional Innovation Capacity in China”, in World Patent Information, 2015, Vol.43, pp.50—59.文本選取2011—2019年間中國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市）作為樣本，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利檢索系統(tǒng)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)社會(huì)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技年鑒》以及各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒。

（二）研究方法

1. 區(qū)位基尼系數(shù)

目前衡量產(chǎn)業(yè)空間集聚程度的指標(biāo)有熵指數(shù)、區(qū)位基尼系數(shù)、赫芬達(dá)爾指數(shù)及變異系數(shù)等?；嵯禂?shù)用于衡量收入分布的不平等，之后國(guó)內(nèi)外諸多學(xué)者采用區(qū)位基尼系數(shù)來(lái)衡量產(chǎn)業(yè)在地理分布中的集中程度，研究產(chǎn)業(yè)地理集聚問(wèn)題。由于區(qū)位基尼系數(shù)計(jì)算簡(jiǎn)單快捷并且能夠利用最易得到的數(shù)據(jù)測(cè)度創(chuàng)新產(chǎn)出的集聚程度，本文選取區(qū)位基尼系數(shù)測(cè)度我國(guó)集成電路創(chuàng)新產(chǎn)出的地理集聚特征。區(qū)位基尼系數(shù)G計(jì)算公式如下：

式中：n為區(qū)域個(gè)數(shù)，表示創(chuàng)新產(chǎn)出的平均值，xi為i地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出，xj為j地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出。

空間基尼系數(shù)取值越接近1，說(shuō)明該產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出分布越集聚；空間基尼系數(shù)取值越接近0，則說(shuō)明該產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出分布越均勻。

2. 空間自相關(guān)

空間自相關(guān)是驗(yàn)證某要素與其相鄰空間要素屬性值相關(guān)度的指標(biāo)，本文采用全局及局部空間自相關(guān)對(duì)專(zhuān)利授權(quán)分布的地理空間相關(guān)性進(jìn)行分析。

（1）全局空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)衡量整體空間依賴性和差異水平。通常使用莫蘭指數(shù)（Moran’sI）進(jìn)行測(cè)度，計(jì)算公式如下：

空間權(quán)重矩陣行標(biāo)準(zhǔn)化后，Moran’sI取值范圍為[-1，1]，當(dāng)Moran’sI大于0時(shí)，表示區(qū)域整體呈現(xiàn)空間正自相關(guān)性；當(dāng)Moran’sI小于0時(shí)，表示區(qū)域整體呈現(xiàn)空間負(fù)自相關(guān)性；Moran’sI取值越接近于0，則表明越隨機(jī)空間分布，無(wú)空間自相關(guān)。為計(jì)算創(chuàng)新產(chǎn)出的空間自相關(guān)特征，估計(jì)統(tǒng)計(jì)量Z，其計(jì)算公式如下①蔣天穎：《我國(guó)區(qū)域創(chuàng)新差異時(shí)空格局演化及其影響因素分析》，《經(jīng)濟(jì)地理》2013年第6期，第22—29頁(yè)。：

式中：E(I)表示Moran’sI的期望值，SVAR(I)表示Moran’sI的方差值。

當(dāng)Z大于0且顯著時(shí)，創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)正的空間自相關(guān)；當(dāng)Z小于0且顯著時(shí)，創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)負(fù)的空間自相關(guān)；當(dāng)Z等于0時(shí)，創(chuàng)新產(chǎn)出呈隨機(jī)分布。

（2）局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)無(wú)法體現(xiàn)局部地區(qū)的空間集聚強(qiáng)度和空間變化的顯著性趨勢(shì)，全局指標(biāo)有時(shí)會(huì)掩蓋局部狀態(tài)的不穩(wěn)定性。②Ord J K, Getis A,“Local Spatial Autocorrelation Statistics: Distribution Issues and an Application”, in Geographical Analysis, 1995, Vol.27, No.4, pp.286—306.因此本文進(jìn)一步采用局部G系數(shù)來(lái)分析區(qū)域空間聚集特征，其計(jì)算公式如下③張松林、張昆：《局部空間自相關(guān)指標(biāo)對(duì)比研究》，《統(tǒng)計(jì)研究》2007年第7期，第65—67頁(yè)。：

三、時(shí)空分布特征分析

（一）總體集聚特征

為分析集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的區(qū)域集聚情況，根據(jù)式（1）運(yùn)用R語(yǔ)言程序編程，計(jì)算出全國(guó)、東部、中部、西部和東北創(chuàng)新產(chǎn)出的區(qū)位基尼系數(shù)，如圖1所示。

圖1 集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)位基尼系數(shù)

由圖1可知，從總體上看，2011—2019年全國(guó)、東部、東北創(chuàng)新產(chǎn)出的區(qū)位基尼系數(shù)呈上升趨勢(shì)，西部、中部呈下降趨勢(shì)。區(qū)位基尼系數(shù)走勢(shì)總體較為平緩，表明全國(guó)和各地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的集聚程度變化較小。經(jīng)過(guò)對(duì)比分析，可以發(fā)現(xiàn)全國(guó)和各地區(qū)的區(qū)位基尼系數(shù)在數(shù)值上存在明顯差異：東部創(chuàng)新產(chǎn)出的變化趨勢(shì)與全國(guó)較為接近，區(qū)位基尼系數(shù)圍繞0.45上下波動(dòng)，2019年達(dá)到最大值0.49，表明東部創(chuàng)新產(chǎn)出在2019年集聚程度最大；中部創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)位基尼系數(shù)波動(dòng)較為明顯，2011—2014年呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2014—2019年圍繞0.2上下波動(dòng)；西部創(chuàng)新產(chǎn)出差異變化較大，數(shù)值上與全國(guó)的區(qū)位基尼系數(shù)較為接近，但變化趨勢(shì)與全國(guó)呈現(xiàn)鏡像特征；東北創(chuàng)新產(chǎn)出差異變化較小，與東部均呈現(xiàn)出先下降再上升的趨勢(shì)，在2019年達(dá)到最大值0.23，與中部較為接近?？偟膩?lái)看，2015年后區(qū)位基尼系數(shù)均表現(xiàn)出緩慢上升的趨勢(shì)，說(shuō)明全國(guó)和各地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的集聚程度在2015年后有所提高。

（二）空間自相關(guān)特征

1.全局空間自相關(guān)分析

為揭示中國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的空間自相關(guān)特征，根據(jù)式（2）運(yùn)用Stata軟件計(jì)算Moran’sI統(tǒng)計(jì)值來(lái)考察創(chuàng)新產(chǎn)出的全局空間自相關(guān)。如表1所示，全國(guó)各年份創(chuàng)新產(chǎn)出的Moran’sI均大于0且P值均小于0.05，說(shuō)明創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出顯著的正向空間自相關(guān)特征。

表1 集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的Moran’s I統(tǒng)計(jì)值

進(jìn)一步考察全局空間自相關(guān)變化的規(guī)律，由圖2可知，2011—2019年中國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市）創(chuàng)新產(chǎn)出的Moran’sI呈現(xiàn)“W”型波動(dòng)特征，圍繞0.2上下波動(dòng)。2012年和2016年Moran’sI分別達(dá)到極大值0.267和0.250，表明這兩年全國(guó)創(chuàng)新產(chǎn)出空間聚集程度最高。2014年和2019年Moran’sI分別達(dá)到極小值0.174和0.153，表明2012—2014年和2016—2019年間，創(chuàng)新產(chǎn)出空間聚集程度逐漸降低?？傮w來(lái)看，Moran’sI均為正數(shù)，說(shuō)明集成電路創(chuàng)新產(chǎn)出較高的地區(qū)傾向聚集在一起，同時(shí)創(chuàng)新產(chǎn)出較低的地區(qū)也傾向聚集在一起，雖然存在波動(dòng)，但整體集聚的態(tài)勢(shì)沒(méi)有發(fā)生改變。

圖2 集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的全局空間自相關(guān)

2.局部空間自相關(guān)分析

為考察局部地區(qū)的空間集聚特征，根據(jù)式（4）運(yùn)用Stata軟件分別繪制出2011年、2015年和2019年中國(guó)31個(gè)?。▍^(qū)、市）創(chuàng)新產(chǎn)出的莫蘭散點(diǎn)圖，見(jiàn)圖3～5。莫蘭散點(diǎn)圖中，第一象限即高-高象限（H-H），表示該地區(qū)與鄰近地區(qū)空間創(chuàng)新產(chǎn)出能力均較強(qiáng)；第二象限即低-高象限（L-H），表示該地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出能力較弱，但輻射鄰近地區(qū)的能力較強(qiáng)；第三象限即低-低象限（L-L），表示該地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出能力與輻射鄰近地區(qū)能力均較弱；第四象限即高-低象限（H-L），表示該地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出能力較強(qiáng)，但輻射鄰近地區(qū)的能力較弱。

圖3 2011年集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的莫蘭散點(diǎn)圖

圖4 2015年集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的莫蘭散點(diǎn)圖

圖5 2019年集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的莫蘭散點(diǎn)圖

從類(lèi)型分布上來(lái)看，位于第三象限即低-低集聚的地區(qū)最多，這些地區(qū)集中在中西部、東北，總體創(chuàng)新能力較低，創(chuàng)新環(huán)境較差，對(duì)周邊的影響也較小。其次是位于第二象限即低-高集聚的地區(qū)，這些地區(qū)主要集中在中東部地區(qū)，其中江西、廣西、海南、湖南這4個(gè)省份始終屬于低-高集聚區(qū)，自身集成電路專(zhuān)利產(chǎn)出量較低，增長(zhǎng)速度較慢，但該類(lèi)地區(qū)對(duì)周邊地區(qū)卻有著較強(qiáng)的影響。福建、山東、浙江、江蘇和上海這5個(gè)地區(qū)始終屬于高-高聚集區(qū)，到2019年，安徽也加入其中，可以看出高-高集聚區(qū)主要集中在長(zhǎng)三角地區(qū)，長(zhǎng)三角地區(qū)是全國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)中體量最大、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域，同時(shí)對(duì)周邊地區(qū)起到輻射帶動(dòng)作用；最后是位于第四象限即高-低集聚的地區(qū)，這些地區(qū)數(shù)量較少，但都是經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，其中北京、廣東始終位于高-低集聚區(qū)，這兩個(gè)地區(qū)創(chuàng)新資源投入大，集成電路發(fā)展勢(shì)頭較好，但對(duì)周邊地區(qū)的輻射帶動(dòng)作用較小。

總體來(lái)看，我國(guó)集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出集聚程度具有較大差異，長(zhǎng)三角地區(qū)已成為全國(guó)集成電路區(qū)域創(chuàng)新的主要陣地，臨近的福建、山東由于受到長(zhǎng)三角地區(qū)的輻射，也成為區(qū)域性科技創(chuàng)新的增長(zhǎng)極。2011—2019年莫蘭散點(diǎn)圖的整體變化較小，各地區(qū)的所屬象限基本不變，也表明我國(guó)集成電路專(zhuān)利創(chuàng)新產(chǎn)出空間集聚情況較為穩(wěn)定。

四、創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素分析

（一）回歸模型構(gòu)建

借鑒創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素相關(guān)研究并考慮數(shù)據(jù)的可得性①武曉靜、杜德斌、肖剛等：《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市創(chuàng)新能力差異的時(shí)空格局演變》，《長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境》2017年第4期，第490—499頁(yè)。②徐維祥、楊蕾、劉程軍等：《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶創(chuàng)新產(chǎn)出的時(shí)空演化特征及其成因》，《地理科學(xué)》2017年第4期，第502—511頁(yè)。，以創(chuàng)新產(chǎn)出為被解釋變量，以經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技人員、教育水平、交通運(yùn)輸和政府支持等為解釋變量，構(gòu)建面板回歸模型。其中，創(chuàng)新產(chǎn)出用專(zhuān)利授權(quán)量表示，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)以人均GDP進(jìn)行衡量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重表征，科技人員用R&D人員全時(shí)當(dāng)量衡量，教育水平用普通高等學(xué)校數(shù)表示，交通運(yùn)輸采用客運(yùn)總量來(lái)表征，政府支持用財(cái)政支出來(lái)反映。變量匯總見(jiàn)表2。鑒于專(zhuān)利授權(quán)量為非負(fù)整數(shù)，且呈離散分布，遵循負(fù)二項(xiàng)式分布③陳秋玲、黃天河、武凱文：《人力資本流動(dòng)性與創(chuàng)新——基于我國(guó)人才引進(jìn)政策的比較研究》，《上海大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2018年4期，第124—140頁(yè)。，因此本文利用2011—2019年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行固定效應(yīng)負(fù)二項(xiàng)回歸，具體模型如下：

表2 變量匯總

為消除各變量的量綱差異，并且減少變量的異方差性，除了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和教育水平兩個(gè)變量之外均做取對(duì)數(shù)處理。

（二）回歸結(jié)果分析

由表3可知，從全國(guó)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技人員、教育水平和政府支持對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出均有顯著的正向影響。經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)好能給創(chuàng)新提供更好的條件，激發(fā)創(chuàng)新熱情，促進(jìn)創(chuàng)新成果的產(chǎn)生。第三產(chǎn)業(yè)，尤其是科技服務(wù)業(yè)能夠促進(jìn)科技與經(jīng)濟(jì)深度融合，支撐科技創(chuàng)新發(fā)展。科技人員是創(chuàng)新投入的重要組成部分，R&D人員全時(shí)當(dāng)量是保證區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)順利開(kāi)展的人力資源基礎(chǔ)。因此，大量的科技人員能夠有效促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展，有利于創(chuàng)新產(chǎn)出的增長(zhǎng)。高等學(xué)校一直發(fā)揮著培養(yǎng)人才的重要作用，人才對(duì)于創(chuàng)新的發(fā)展具有重要的推進(jìn)作用。政府支持是企業(yè)進(jìn)行研發(fā)投入的保障，政府財(cái)政支出使高校和企業(yè)在研發(fā)活動(dòng)上有更多的資金，不僅能激發(fā)研發(fā)人員的創(chuàng)新活力，還能吸引更多的企業(yè)和人才。但是交通運(yùn)輸對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的負(fù)向影響，說(shuō)明交通運(yùn)輸?shù)谋憷坏珱](méi)有加快創(chuàng)新，反而對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出形成了一定的抑制作用，這可能是由于互聯(lián)網(wǎng)的普及，信息化的重要作用越來(lái)越明顯，實(shí)體運(yùn)輸反而會(huì)增加資金和時(shí)間成本，降低創(chuàng)新水平。

表3 集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出影響因素的回歸結(jié)果

從分地區(qū)來(lái)看，東部、中部、西部、東北四個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)系數(shù)均為正，且東北地區(qū)通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)對(duì)東北地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量中，東部和東北顯著為正，西部顯著為負(fù)?？萍既藛T變量中，按照對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響大小排序依次為東北、東部、中部、西部，并且前三者對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出的影響更為顯著，這可能是由于這些地區(qū)人才質(zhì)量較高，資金的投入更能發(fā)揮對(duì)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。教育水平這一變量對(duì)東部有促進(jìn)作用，對(duì)西部有抑制作用，由于西部的高校在集成電路方面沒(méi)有形成較為完整的人才培養(yǎng)體系，整體教育質(zhì)量偏低，因此對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生負(fù)向影響。交通運(yùn)輸對(duì)西部和東北的影響顯著為負(fù)，人口的流動(dòng)一定程度上帶來(lái)人才的流失，從而抑制創(chuàng)新產(chǎn)出。政府支持在東部、中部、西部具有顯著的正向影響，而在東北具有顯著的抑制作用，可能是東北政府財(cái)政支出對(duì)創(chuàng)新具有較強(qiáng)的擠出效應(yīng)，阻礙了技術(shù)創(chuàng)新。

五、結(jié)論和政策建議

通過(guò)揭示集成電路產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出的分布特征并探究其影響因素，得到以下結(jié)論。（1）全國(guó)、東部、中部、西部和東北創(chuàng)新產(chǎn)出的集聚程度存在明顯差異：全國(guó)和西部較為集聚，其次為東部，中部和東北較為發(fā)散；考察期內(nèi)集聚程度均變化較小。（2）我國(guó)創(chuàng)新產(chǎn)出表現(xiàn)為顯著的正向空間相關(guān)性，Moran’sI呈現(xiàn)“W”型波動(dòng)特征；低-低集聚區(qū)主要分布在西部地區(qū)，低-高集聚區(qū)則主要集中在中東部地區(qū)；高-高集聚區(qū)集中于長(zhǎng)三角地區(qū)，高-低集聚區(qū)主要集中在北京、廣東。（3）經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技人員、教育水平和政府行為均對(duì)全國(guó)創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著的正向影響，交通運(yùn)輸對(duì)全國(guó)創(chuàng)新具有顯著的抑制作用；對(duì)于不同區(qū)域而言，影響因素的作用存在差異。

根據(jù)以上結(jié)論，本文提出3點(diǎn)政策建議。（1）優(yōu)化創(chuàng)新產(chǎn)出空間布局。充分發(fā)揮各地區(qū)的比較優(yōu)勢(shì)和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，因地制宜提高區(qū)域創(chuàng)新能力，注重培育多極化的區(qū)域創(chuàng)新中心，形成創(chuàng)新產(chǎn)出聯(lián)動(dòng)發(fā)展機(jī)制，建立以區(qū)域分工為特色的空間發(fā)展架構(gòu)。（2）完善創(chuàng)新體制機(jī)制。政府要以創(chuàng)新質(zhì)量、貢獻(xiàn)、績(jī)效為導(dǎo)向，實(shí)行“揭榜掛帥”和“賽馬”等制度，完善創(chuàng)新評(píng)價(jià)機(jī)制，充分激發(fā)創(chuàng)新主體活力。（3）合理配置驅(qū)動(dòng)要素。努力提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，充分發(fā)揮高校的創(chuàng)新助推作用，重視對(duì)科技人員的培養(yǎng)，政府財(cái)政對(duì)科技創(chuàng)新精準(zhǔn)支持。大力提高信息化程度，鼓勵(lì)不同地區(qū)創(chuàng)新主體的合作創(chuàng)新。

本研究仍存在一些局限。在進(jìn)行分布特征分析時(shí)僅選用專(zhuān)利授權(quán)量作為衡量指標(biāo)，未來(lái)可綜合研發(fā)密度、新產(chǎn)品銷(xiāo)售占比等指標(biāo)對(duì)創(chuàng)新產(chǎn)出進(jìn)行衡量。在進(jìn)行影響因素分析時(shí)，受已有數(shù)據(jù)的影響，指標(biāo)選取上較為宏觀，對(duì)于一些微觀問(wèn)題解釋力不足，未來(lái)可采用微觀的數(shù)據(jù)使研究更加深入。