信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新績效
——基于2005-2018年區(qū)域面板數(shù)據(jù)的動態(tài)分析

陽長征

(西安交通大學(xué) 新聞與新媒體學(xué)院，陜西 西安 710049)

0 引言

近年來，國家大力推進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)圈建設(shè)及創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略實(shí)施，著力打造我國新興產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)區(qū)和技術(shù)創(chuàng)新平臺。2019年，國家發(fā)改委制定《關(guān)于加快推進(jìn)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)有關(guān)工作的通知》，將產(chǎn)業(yè)集群納入國家和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展計(jì)劃，以構(gòu)建新時(shí)期的經(jīng)濟(jì)增長極，推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。產(chǎn)業(yè)集聚(industry cluster)是指競爭性行業(yè)、專業(yè)供應(yīng)商、服務(wù)提供商、制造商和相關(guān)產(chǎn)業(yè)組織在某領(lǐng)域或地區(qū)集聚的現(xiàn)象。它強(qiáng)調(diào)產(chǎn)業(yè)實(shí)力和集體能力優(yōu)勢，有助于促進(jìn)區(qū)域或國家產(chǎn)業(yè)質(zhì)量提升。產(chǎn)業(yè)集聚可提高產(chǎn)業(yè)競爭力，對區(qū)域發(fā)展及國家競爭力提升發(fā)揮重要作用[1]。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)集聚也會對科技創(chuàng)新水平提出新要求，從而帶動區(qū)域或國家技術(shù)創(chuàng)新不斷升級。然而產(chǎn)業(yè)集群的形成必須以技術(shù)創(chuàng)新平臺作為保障，在產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)形成創(chuàng)新協(xié)同中心，為產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)發(fā)揮提供技術(shù)支撐。

由中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳制定的《2006-2020年國家信息化發(fā)展戰(zhàn)略》指出，信息化是驅(qū)動國家經(jīng)濟(jì)變革的重要力量，應(yīng)積極推進(jìn)工業(yè)化與信息化融合，利用信息化帶動工業(yè)化，以提高其國際競爭力并實(shí)現(xiàn)巨大飛躍。近年來我國信息化建設(shè)進(jìn)入快速發(fā)展時(shí)期，尤其在信息系統(tǒng)及互聯(lián)網(wǎng)普及應(yīng)用方面，其對國家或區(qū)域經(jīng)濟(jì)的推動作用日益凸顯。信息化建設(shè)促進(jìn)了我國產(chǎn)業(yè)分工深化與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，重塑了我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展格局。同時(shí)，信息化下的信息擴(kuò)散更便捷，有利于國際及國內(nèi)知識共享和交流，加速多領(lǐng)域知識交互融合。因此，信息化建設(shè)、產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新緊密相關(guān)，探索信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新績效之間的作用關(guān)系對促進(jìn)我國科技和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要意義。

本研究貢獻(xiàn)主要在于：首先，將信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新績效關(guān)系納入同一理論框架，建構(gòu)各內(nèi)生變量相互作用、相互影響的動態(tài)VAR理論模型，分析各變量在不同滯后期產(chǎn)生的脈沖效應(yīng)及波動貢獻(xiàn)率；其次，使用2005-2018年面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建具有長期均衡關(guān)系的空間狀態(tài)模型，分析各變量相互作用產(chǎn)生的邊際影響力的動態(tài)變化過程，探尋變量間影響力的波動特征；最后，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)變截距及變系數(shù)模型，探索變量間影響效應(yīng)在東部、中部及西部地區(qū)的差異，尋找不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動的主要影響因素，從而制定符合特定區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新規(guī)律的發(fā)展戰(zhàn)略及具體措施。

1 文獻(xiàn)回顧

關(guān)于信息化與技術(shù)創(chuàng)新關(guān)系的研究，最初學(xué)者們從相關(guān)性及耦合度角度進(jìn)行分析，包括結(jié)構(gòu)、速度和相關(guān)性等方面[2]。網(wǎng)絡(luò)作為信息傳播的重要途徑，在技術(shù)創(chuàng)新系統(tǒng)形成中發(fā)揮關(guān)鍵作用，且促進(jìn)新知識產(chǎn)生[3]。由于區(qū)域政策及基礎(chǔ)差異，信息化對技術(shù)創(chuàng)新的影響存在區(qū)域異質(zhì)性，如信息化對西部和東部地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新有顯著影響，但對中部地區(qū)的影響不顯著[4-6]，且東部地區(qū)的信息化水平高于西部地區(qū)[7]。由于各區(qū)域在創(chuàng)新中采用的戰(zhàn)略和定位不同，因此不同區(qū)域通過信息技術(shù)提升技術(shù)創(chuàng)新的效果也存在差異[8-9]。隨著網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)的快速發(fā)展及互聯(lián)網(wǎng)使用的普及，當(dāng)下的技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展格局與傳統(tǒng)時(shí)代已大不相同[10]。有學(xué)者從數(shù)字化及網(wǎng)絡(luò)層面探索信息化對技術(shù)創(chuàng)新的影響，分析信息技術(shù)對流程創(chuàng)新的作用[11]?？傊W(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的信息化建構(gòu)大大提高了企業(yè)創(chuàng)新能力，并對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及技術(shù)創(chuàng)新帶來革命性影響[12]。

關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)系，學(xué)者們主要從國家或區(qū)域?qū)用嫣骄浚J(rèn)為區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)已成為評估創(chuàng)新績效的重要框架[13]。進(jìn)入高科技時(shí)代，從國家創(chuàng)新到區(qū)域經(jīng)濟(jì)變革，技術(shù)對塑造區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)揮了關(guān)鍵作用[14]。在技術(shù)創(chuàng)新影響方面，突破性技術(shù)創(chuàng)新是推動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級的重要?jiǎng)恿15]，而且產(chǎn)業(yè)集聚會對研發(fā)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，這種效應(yīng)在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中尤為顯著[16]。然而，基于宏觀層面的研究通常只能發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新影響的結(jié)構(gòu)特征，而宏觀結(jié)構(gòu)變化需通過企業(yè)內(nèi)部微觀機(jī)理發(fā)揮作用，因此部分學(xué)者開始從構(gòu)念測量、技術(shù)創(chuàng)新衡量方面進(jìn)行探索[17]。產(chǎn)業(yè)集群對企業(yè)知識管理和創(chuàng)新績效也會產(chǎn)生重要影響[18]，并對企業(yè)家精神培育產(chǎn)生積極效應(yīng)[19]。

創(chuàng)新擴(kuò)散理論指出，創(chuàng)新是被個(gè)人或組織視為具有新穎性的觀念、實(shí)踐或事物，其擴(kuò)散是一種社會過程。在該過程中關(guān)于新想法的信息被傳播或采納，通過社會構(gòu)建，其意義逐漸顯現(xiàn)。該理論提出者羅杰斯指出，創(chuàng)新擴(kuò)散總是借助一定社會網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行，在創(chuàng)新向社會推廣和擴(kuò)散的過程中，信息技術(shù)可有效提供相關(guān)知識和信息，在說服人們接受和使用創(chuàng)新思想或?qū)嵨镞^程中更高效。因此，創(chuàng)新的推廣、采納及績效會受到信息擴(kuò)散的影響，并產(chǎn)生推動效應(yīng)。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級中，產(chǎn)業(yè)集聚是指同一產(chǎn)業(yè)在某個(gè)特定地理區(qū)域高度集中，產(chǎn)業(yè)資本要素在空間范圍內(nèi)不斷匯聚的過程。熊彼特在經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論中指出，創(chuàng)新是將一種生產(chǎn)要素新組合引入生產(chǎn)體系。其主要包含5種組合，即引進(jìn)新產(chǎn)品、引用新技術(shù)或采用一種新生產(chǎn)方法、開辟新市場、形成新材料來源、實(shí)現(xiàn)一種工業(yè)新組織。技術(shù)創(chuàng)新可通過5種組合形式對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響，并形成差異化產(chǎn)業(yè)集聚。同時(shí)，產(chǎn)業(yè)集聚主要源于市場創(chuàng)造與資本轉(zhuǎn)移兩種模式。前者往往首先在區(qū)域范圍內(nèi)出現(xiàn)專業(yè)化市場，為產(chǎn)業(yè)集聚創(chuàng)造重要的市場交易條件與信息環(huán)境，吸引產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)也聚集于該市場附近。信息化水平與信息條件是影響該模式的重要因素，信息擴(kuò)散程度不同，會導(dǎo)致不同產(chǎn)業(yè)形成差異化聚集結(jié)構(gòu)。

綜上文獻(xiàn)可知，雖然既有研究在技術(shù)創(chuàng)新影響因素、作用路徑、區(qū)域差異等方面獲得諸多成果，但仍存在不足之處：一是既有研究主要集中于分析信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚以及技術(shù)創(chuàng)新三者間的兩兩變量關(guān)系。由于信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚以及技術(shù)創(chuàng)新密切關(guān)聯(lián)且具有內(nèi)生性，若將具有內(nèi)生關(guān)聯(lián)性的變量割裂，單獨(dú)分析或采用僅適用于非內(nèi)生變量的方法進(jìn)行建模分析，所得結(jié)果可能偏離客觀真實(shí)。二是雖然有文獻(xiàn)分析了上述變量間的影響效應(yīng)，但其研究維度主要集中于宏觀及中觀層面，涉及微觀層面的很少?；诖耍疚膶⑿畔U(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚以及技術(shù)創(chuàng)新置于同一理論框架下進(jìn)行模型建構(gòu)，分析內(nèi)生變量間的脈沖響應(yīng)與邊際影響力，以及各變量間影響效應(yīng)在不同區(qū)域的差異性。通過上述研究，可識別和解釋信息擴(kuò)散對技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響以及技術(shù)創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響是否存在邊際效用遞減特征，同時(shí)明晰信息擴(kuò)散效應(yīng)與技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)的生命周期。

2 理論模型

首先，將信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚以及技術(shù)創(chuàng)新績效納入理論框架，建構(gòu)各內(nèi)生變量相互作用、相互影響的動態(tài)VAR理論模型。模型如下：

在此基礎(chǔ)上，對VAR模型中的信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚以及技術(shù)創(chuàng)新績效間的脈沖響應(yīng)(IRF)進(jìn)行分析。其脈沖響應(yīng)結(jié)構(gòu)如下：

同時(shí)，為了分析VAR模型中技術(shù)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚間結(jié)構(gòu)性沖擊對特定內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)率(RVC)，需對脈沖進(jìn)行方差分解，具體如下：

其次，為了分析各內(nèi)生變量每單位數(shù)值對因變量的影響效應(yīng)，構(gòu)建邊際影響力狀態(tài)空間模型(SSM)，具體如下：

最后，為了探究變量關(guān)系在不同區(qū)域的差異性，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型：

3 數(shù)據(jù)收集與變量測量

3.1 數(shù)據(jù)收集

根據(jù)《中國專利密集型產(chǎn)業(yè)目錄》，篩選出10個(gè)行業(yè)為研究對象，包括計(jì)算機(jī)制造、通信設(shè)備制造、雷達(dá)及輔助設(shè)備制造、廣播電視設(shè)備制造、電子設(shè)備制造、航空航天及設(shè)備制造、化學(xué)藥物制造、中成藥制造、生物藥品生產(chǎn)、醫(yī)療儀器設(shè)備及器械制造。以2005-2018 年為研究期，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、清博數(shù)據(jù)庫、《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》、Wind 數(shù)據(jù)庫、國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。此外，對數(shù)據(jù)采用標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換，以消除量綱差異帶來的影響。

在變量設(shè)計(jì)上，首先，科技創(chuàng)新績效是指企業(yè)或?qū)嶓w開發(fā)新技術(shù)或使用新技術(shù)給自身帶來的價(jià)值增長情況。學(xué)界通常以專利申請數(shù)、新產(chǎn)品產(chǎn)值、新產(chǎn)品開發(fā)數(shù)、有效專利數(shù)和新產(chǎn)品周轉(zhuǎn)量等指標(biāo)對創(chuàng)新績效進(jìn)行度量[20]。其次，信息擴(kuò)散是指產(chǎn)業(yè)、地區(qū)或國家在進(jìn)行數(shù)據(jù)生產(chǎn)、傳遞、接收以及處理過程中，實(shí)現(xiàn)信息化的程度或信息化普及程度，反映不同社會或區(qū)域的信息級別。本文借鑒日本學(xué)者小松崎清介提出的社會信息化指數(shù)，從國家或地區(qū)信息量、信息設(shè)備級別、通信主體級別和信息系數(shù)4個(gè)方面測量。最后，產(chǎn)業(yè)集聚是指產(chǎn)業(yè)資本要素在某空間聚集的程度，即相同或關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)在地理區(qū)域內(nèi)的集中程度。針對其測量問題，Ellsion&Glaeser(2010)提出采用EG指數(shù)。EG指數(shù)融合了Herfindahl指數(shù)計(jì)算思想，并充分考慮公司規(guī)模和地區(qū)差異的影響，彌補(bǔ)了Gini空間指數(shù)的不足。

3.2 變量測量

(2)信息擴(kuò)散。采用兩步算術(shù)平均法進(jìn)行計(jì)算，從影響社會交往的因素中篩選出四類指標(biāo)及11個(gè)具體指標(biāo)。由于指標(biāo)間存在量綱差異，計(jì)算前需進(jìn)行指數(shù)化處理。首先，預(yù)設(shè)各指標(biāo)在信息擴(kuò)散指數(shù)上具有相同權(quán)重，并設(shè)置某年度或地區(qū)的信息化指標(biāo)為100，以此為基準(zhǔn)，計(jì)算其余各年度或地區(qū)轉(zhuǎn)換后的信息化指標(biāo)[22-23]。然后，將每個(gè)指標(biāo)值相加并除以指標(biāo)類型總數(shù)，最后轉(zhuǎn)換為100分點(diǎn)數(shù)值，以形成信息擴(kuò)散的最終數(shù)值。其公式可表示為：Rinformation=

式中，si為選定年度或地區(qū)的基準(zhǔn)值，xi為其它年份或地區(qū)實(shí)際值，kj= 4、3、2、1分別為各類型指標(biāo)數(shù)。

(3)產(chǎn)業(yè)集聚。采用Ellision & Glaeser[24]提出的產(chǎn)業(yè)空間集聚指數(shù)，表示為：

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，合成并計(jì)算技術(shù)創(chuàng)新績效、產(chǎn)業(yè)集聚及信息擴(kuò)散指數(shù)，形成各指數(shù)對應(yīng)的時(shí)間序列以及東部、中部與西部地區(qū)的面板數(shù)據(jù)。各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果與正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果如圖1所示。

圖1 描述性分析及正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果Fig.1 Descriptive analysis and normal distribution test results

圖1顯示，information、cluster與innovation序列分布呈遞增趨勢。其正態(tài)分布檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各變量的p值分別為0.000 1、0.004、0.000 5，均小于0.05的顯著性水平，拒絕樣本數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布的原假設(shè)，因此后續(xù)將采用適用非正態(tài)分布的模型估計(jì)方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。

4 脈沖響應(yīng)及貢獻(xiàn)率分析

4.1 VAR模型擬合

對模型中變量結(jié)構(gòu)進(jìn)行識別和檢驗(yàn)，分析技術(shù)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚間是否存在顯著性Granger因果關(guān)系，以確定VAR模型結(jié)構(gòu)設(shè)定是否合理。對應(yīng)的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

由表1可見，在信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚以及創(chuàng)新績效的因果關(guān)系檢驗(yàn)中，各變量及兩兩變量聯(lián)合項(xiàng)的χ2檢驗(yàn)值p均小于0.05的顯著性水平，拒絕了不存在因果關(guān)系的原假設(shè)，表明信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚及創(chuàng)新績效間存在因果關(guān)系。因此，在模型構(gòu)建中將創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚作為內(nèi)生變量的設(shè)置合理。

在因果關(guān)系檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，對VAR模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和時(shí)滯長度判斷。對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。

表1 Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果Tab.1 Granger causality test results

表2 時(shí)滯長度選擇標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Time lag length selection criteria

表2結(jié)果顯示，根據(jù)LR檢驗(yàn)，以及FPE、AIC、SC、HQ信息準(zhǔn)則最小化標(biāo)準(zhǔn)， VAR模型的最佳時(shí)間滯后長度為2期。為了確定VAR模型構(gòu)建和設(shè)定的合理性，需對模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)。該模型的單根穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果顯示，代表AR特征根倒數(shù)的模的點(diǎn)均落在單位圓內(nèi)，表明模型構(gòu)建滿足穩(wěn)定性條件，說明無需重新構(gòu)建模型。

以內(nèi)生變量滯后2階建構(gòu)VAR模型，對其進(jìn)行模型估計(jì)，結(jié)果如表3所示。

由表3可見，3個(gè)方程中各項(xiàng)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)值│t│均大于0.05水平對應(yīng)的臨界值1.96。同時(shí)，可決系數(shù)R2均大于0.90，表明構(gòu)建的VAR模型與樣本數(shù)據(jù)的擬合度較好，即該估計(jì)結(jié)果可用于技術(shù)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚間動態(tài)影響的相關(guān)性分析。

4.2 脈沖響應(yīng)分析

為了揭示技術(shù)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚之間的動態(tài)擾動特征，在模型估計(jì)基礎(chǔ)上分別對創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。對應(yīng)分析結(jié)果如圖2所示。

由圖2可見，在第一行脈沖圖中，當(dāng)技術(shù)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚受到一個(gè)正向沖擊時(shí)，該沖擊并非立即傳導(dǎo)至技術(shù)創(chuàng)新績效，而是在推移3～4期后其響應(yīng)值才出現(xiàn)平穩(wěn)持續(xù)上升且均為正值。其中，信息擴(kuò)散對創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)最顯著，創(chuàng)新績效的自相關(guān)效應(yīng)與對產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應(yīng)基本相同，且產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應(yīng)呈微小波動。在第二行脈沖圖中，當(dāng)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚受到一個(gè)正向沖擊時(shí)，該沖擊也并非立即傳導(dǎo)至信息擴(kuò)散，也是在推移3～4期后其響應(yīng)值出現(xiàn)平穩(wěn)持續(xù)上升且均為正值。其中，信息擴(kuò)散的自相關(guān)影響效應(yīng)最顯著，對創(chuàng)新績效與產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應(yīng)基本相同，其中，產(chǎn)業(yè)集聚的影響呈微小波動特征。在第三行脈沖圖中，當(dāng)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚受到一個(gè)正向沖擊時(shí)，該沖擊對產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應(yīng)較小且在零值附近波動。其中，信息擴(kuò)散對產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應(yīng)最顯著，其次是產(chǎn)業(yè)集聚的自相關(guān)效應(yīng)，而對創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)最小。

4.3 波動貢獻(xiàn)率分解

為了比較技術(shù)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚相互擾動的程度，從而識別出不同因素對創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚的重要程度，在分析上述影響因素動態(tài)擾動特征的基礎(chǔ)上，分別對各因素的波動貢獻(xiàn)率進(jìn)行方差分解(Lee & Lee,2015)。分解結(jié)果如圖3所示。

由圖3可見，在技術(shù)創(chuàng)新方差分解中，信息擴(kuò)散對創(chuàng)新績效波動的貢獻(xiàn)率最大且隨時(shí)間推移呈遞增趨勢，產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新績效自相關(guān)效應(yīng)的貢獻(xiàn)率基本相同。在信息擴(kuò)散方差分解中，信息擴(kuò)散自相關(guān)效應(yīng)對信息擴(kuò)散波動的貢獻(xiàn)率最大且隨時(shí)間推移保持相同變化趨勢,產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新績效的貢獻(xiàn)率基本相同且隨時(shí)間推移保持相同變化趨勢。在產(chǎn)業(yè)集聚方差分解中，信息擴(kuò)散對產(chǎn)業(yè)集聚波動的貢獻(xiàn)率最大，產(chǎn)業(yè)集聚自相關(guān)效應(yīng)的貢獻(xiàn)率較小，創(chuàng)新績效的貢獻(xiàn)率最小，且隨時(shí)間推移保持相同變化趨勢。

表3 VAR模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果Tab.3 Parameter estimation resultsof the VAR model

圖3 方差分解結(jié)果Fig.3 Variance decomposition results

5 邊際影響力及區(qū)域差異分析

5.1 邊際影響力

在上述脈沖波動分析基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步了解技術(shù)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚之間的邊際影響力，使用狀態(tài)空間模型分析邊際影響力變化過程，從而有助于揭示技術(shù)創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚間影響效應(yīng)的波動特征。其狀態(tài)空間模型分析結(jié)果如圖4～6所示。

圖4顯示，產(chǎn)業(yè)集聚對創(chuàng)新績效的邊際影響力呈倒U形拋物線，即在2005-2009年呈遞增趨勢，在2009年達(dá)到最大值，其后呈緩慢遞減趨勢。信息擴(kuò)散對技術(shù)創(chuàng)新績效的邊際影響力在2005-2018年呈遞增趨勢且表現(xiàn)顯著。

圖5顯示，信息擴(kuò)散對產(chǎn)業(yè)集聚的邊際影響力在2005-2018年呈線性增長態(tài)勢，而技術(shù)創(chuàng)新績效對產(chǎn)業(yè)集聚的邊際影響力呈倒U形曲線，且技術(shù)創(chuàng)新績效的邊際影響力在2005-2009年呈快速增長趨勢，在2009年達(dá)到最大值，其后呈緩慢遞減趨勢，并于2018年開始出現(xiàn)回升趨勢。

圖4 技術(shù)創(chuàng)新績效邊際影響力分析結(jié)果Fig.4 Analysis results of marginal influence of technological innovation performance

圖5 產(chǎn)業(yè)集聚邊際影響力分析結(jié)果Fig.5 Analysis results of the marginal influence of industrial cluster

圖6顯示，技術(shù)創(chuàng)新績效對信息擴(kuò)散的邊際影響力一直保持較高水平，且呈U形變化特征，在2005-2012年呈遞減特征，并于2012年達(dá)到最低點(diǎn)，其后一直呈快速遞增趨勢；產(chǎn)業(yè)集聚對信息擴(kuò)散的邊際影響力在2005-2018年一直呈緩慢遞減趨勢，并逐漸趨向于零值。

5.2 區(qū)域差異分析

由于各區(qū)域資源稟賦以及施行的經(jīng)濟(jì)政策不同，導(dǎo)致各區(qū)域在科技創(chuàng)新績效、信息擴(kuò)散以及產(chǎn)業(yè)集聚上存在差異。因此，為了探索變量關(guān)系在區(qū)域間的差異，采用面板數(shù)據(jù)模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析。在innovation方程中，F(xiàn)2>F2臨界值，且F1

使用Eviews10.0計(jì)量軟件對模型進(jìn)行擬合，其擬合結(jié)果如表4所示。

表4 區(qū)域面板模型擬合結(jié)果Tab.4 Fitting results of the regional panel model

表4的擬合結(jié)果顯示，根據(jù)變量系數(shù)，信息擴(kuò)散與產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新績效的區(qū)域影響程度依次為東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)，且東部、中部地區(qū)信息擴(kuò)散對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響大于對產(chǎn)業(yè)集聚的影響，西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新績效的影響大于對信息擴(kuò)散的影響。信息擴(kuò)散與技術(shù)創(chuàng)新績效對產(chǎn)業(yè)集聚的影響程度依次為東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)，且東部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新績效對產(chǎn)業(yè)集聚的影響大于信息擴(kuò)散的影響，中部、西部地區(qū)信息擴(kuò)散對產(chǎn)業(yè)集聚的影響大于技術(shù)創(chuàng)新績效的影響。技術(shù)創(chuàng)新績效與產(chǎn)業(yè)集聚對信息擴(kuò)散的影響程度依次為東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)，且東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚對信息擴(kuò)散的影響大于技術(shù)創(chuàng)新績效的影響，中部和西部地區(qū)技術(shù)創(chuàng)新績效對信息擴(kuò)散的影響大于產(chǎn)業(yè)集聚的影響。

6 穩(wěn)健性分析

本文通過變量替換檢驗(yàn)?zāi)Ｐ凸烙?jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

根據(jù)表5結(jié)果，將替代指標(biāo)代入模型進(jìn)行擬合。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，采用替代方法估計(jì)的各模型參數(shù)值在邏輯關(guān)系和邏輯結(jié)構(gòu)上與初始模型分析結(jié)果一致，表明建構(gòu)的理論模型及分析結(jié)果具有良好穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性分析結(jié)果Tab.5 Robustness analysis results

7 結(jié)論與啟示

通過采用VAR模型、面板數(shù)據(jù)模型及狀態(tài)空間模型，結(jié)合2005-2018年面板數(shù)據(jù)，探究信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚以及技術(shù)創(chuàng)新績效間的動態(tài)影響，得出如下研究結(jié)論：

(1)在技術(shù)創(chuàng)新績效擾動路徑中，信息擴(kuò)散對創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)最顯著，創(chuàng)新績效的自相關(guān)效應(yīng)與對產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應(yīng)基本相同且均為正值；在信息擴(kuò)散擾動路徑中，信息擴(kuò)散的自相關(guān)影響效應(yīng)最大，對創(chuàng)新績效與產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應(yīng)基本相同；在產(chǎn)業(yè)集聚擾動路徑中，信息擴(kuò)散對產(chǎn)業(yè)集聚的影響效應(yīng)最顯著，其次是產(chǎn)業(yè)集聚的自相關(guān)效應(yīng)，對創(chuàng)新績效的影響效應(yīng)最小且不明顯。

信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新績效的關(guān)系除受經(jīng)濟(jì)學(xué)機(jī)制影響外，還受到社會學(xué)作用。信息化建設(shè)的本質(zhì)就是社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的變化，而社會網(wǎng)絡(luò)是由不同個(gè)體、組織間關(guān)系組成的。社會資本理論指出，社會資本作為一種形成于社會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的社會資源，其變遷過程會受到社會結(jié)構(gòu)的影響。在人際交往、社會結(jié)構(gòu)演變過程中，人們的經(jīng)濟(jì)行為嵌入社會關(guān)系與社會結(jié)構(gòu)中，且受到非經(jīng)濟(jì)行為的限制。如關(guān)系層面的嵌入由人際交互形成，并強(qiáng)調(diào)行為者會受到所在社會網(wǎng)絡(luò)的社會關(guān)系的影響，如規(guī)范性及互惠原則等；結(jié)構(gòu)層面的嵌入則由行為者所處社會網(wǎng)絡(luò)與其它社會網(wǎng)絡(luò)交互形成，主要反映行為者會受到嵌入的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的影響，如文化屬性和社會規(guī)范等[26]。然而，產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新作為社會經(jīng)濟(jì)行為，會受到社會資本的影響并嵌入社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系和結(jié)構(gòu)中，信息擴(kuò)散作為社會資本、社會關(guān)系以及社會結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵影響因素，其不同會導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)集聚以及技術(shù)創(chuàng)新行為的差異化。

(2)在各影響因素的邊際效應(yīng)中，產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新績效的邊際影響力呈倒U形曲線，而信息擴(kuò)散對技術(shù)創(chuàng)新績效的邊際影響力呈遞增趨勢；信息擴(kuò)散對產(chǎn)業(yè)集聚的邊際影響力呈線性增長態(tài)勢，而技術(shù)創(chuàng)新績效對產(chǎn)業(yè)集聚的邊際影響力呈倒U形曲線特征；技術(shù)創(chuàng)新對信息擴(kuò)散的邊際影響力一直保持較高水平且呈U形變化特征，而產(chǎn)業(yè)集聚對信息擴(kuò)散的邊際影響力呈緩慢遞減趨勢并逐漸趨向零值。

信息擴(kuò)散、產(chǎn)業(yè)集聚與技術(shù)創(chuàng)新績效之間的邊際影響力呈倒U形，除受規(guī)模經(jīng)濟(jì)與規(guī)模不經(jīng)濟(jì)規(guī)律影響外，還體現(xiàn)了社會學(xué)影響效應(yīng)。在社會學(xué)中，信息繭室是指人們的信息接收會習(xí)慣性地受到自身興趣的支配，從而導(dǎo)致自己的信息空間像蠶的“繭室”一樣被限制。信息擴(kuò)散給公眾帶來了更大的信息空間及大量知識，使得產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的知識流通更高效，當(dāng)達(dá)到一定程度時(shí)，網(wǎng)絡(luò)信息繭室形成，產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)部與外部間的交互會大幅降低，導(dǎo)致集群內(nèi)部信息與知識的同質(zhì)性、集群間的異質(zhì)性增強(qiáng)?！俺聊穆菪崩碚撝赋?，一方越沉默，另一方就會認(rèn)為自身的觀點(diǎn)越具有代表性，同時(shí)，更多群體會選擇加入沉默的對立方，持續(xù)強(qiáng)化該觀點(diǎn)并推動其朝著更大范圍擴(kuò)散。這會進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)部知識和觀點(diǎn)的同質(zhì)化，而同質(zhì)化則會降低技術(shù)創(chuàng)新績效。產(chǎn)業(yè)過度集聚也會帶來社會粘性喪失。社會粘性是由經(jīng)驗(yàn)、知識和任務(wù)分享而形成的，而技術(shù)創(chuàng)新需要由經(jīng)驗(yàn)和知識分享構(gòu)建的集群[27]。隨著信息擴(kuò)散加快，網(wǎng)絡(luò)信息選擇的自由度增大，從而促進(jìn)信息繭房形成，大幅降低個(gè)體間經(jīng)驗(yàn)及知識分享意愿。因此，當(dāng)信息擴(kuò)散引起產(chǎn)業(yè)集群過度密集時(shí)，集群內(nèi)部的同質(zhì)化增強(qiáng)，且產(chǎn)業(yè)集群間缺乏粘性，易形成離散的個(gè)體，從而削弱產(chǎn)業(yè)集群帶來的技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)。

該研究結(jié)論對科技創(chuàng)新及產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有啟示意義。首先，信息擴(kuò)散對技術(shù)創(chuàng)新績效及產(chǎn)業(yè)集聚變化的貢獻(xiàn)率較大，技術(shù)創(chuàng)新績效與產(chǎn)業(yè)集聚對信息擴(kuò)散變化的貢獻(xiàn)率較大。因此，可通過信息擴(kuò)散促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級與技術(shù)創(chuàng)新，技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)集聚也會帶動區(qū)域信息擴(kuò)散加速。同時(shí)，信息擴(kuò)散對技術(shù)創(chuàng)新績效與產(chǎn)業(yè)集聚的脈沖響應(yīng)時(shí)間，以及產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新的脈沖響應(yīng)時(shí)間均為3～4年，即對應(yīng)的拉動效應(yīng)醞釀期較長。因此，可在其醞釀期構(gòu)建完善的政策制度，以在拉動效應(yīng)出現(xiàn)時(shí)形成信息化、產(chǎn)業(yè)集聚及技術(shù)創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的良性循環(huán)，從而避免因前期配備不足、后期重建帶來的時(shí)間成本損失。其次，針對技術(shù)創(chuàng)新，國家或區(qū)域可通過加快信息擴(kuò)散和提高產(chǎn)業(yè)集聚程度驅(qū)動技術(shù)創(chuàng)新，如對于東部與中部地區(qū)可重點(diǎn)通過強(qiáng)化信息擴(kuò)散，西部地區(qū)重點(diǎn)依靠產(chǎn)業(yè)集聚與升級實(shí)現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新。針對產(chǎn)業(yè)發(fā)展，國家或區(qū)域可通過加快信息擴(kuò)散帶動產(chǎn)業(yè)集聚，如對于東部地區(qū)可重點(diǎn)借助技術(shù)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級，中部和西部地區(qū)可重點(diǎn)借助信息化建設(shè)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚。針對信息化建設(shè)，國家或區(qū)域可通過技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)集聚加速信息擴(kuò)散，如東部地區(qū)可重點(diǎn)通過產(chǎn)業(yè)集聚加強(qiáng)區(qū)域信息擴(kuò)散，中部和西部地區(qū)可重點(diǎn)通過技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)區(qū)域信息擴(kuò)散。最后，由于產(chǎn)業(yè)集聚對技術(shù)創(chuàng)新績效的邊際影響力呈倒U形，在通過產(chǎn)業(yè)集聚帶動技術(shù)創(chuàng)新的過程中，應(yīng)注意尋找邊際影響力最大時(shí)的產(chǎn)業(yè)集聚點(diǎn)作為政策引導(dǎo)的最佳控制點(diǎn)，從而避免因產(chǎn)業(yè)集聚規(guī)模不足或過度導(dǎo)致創(chuàng)新績效無法達(dá)到最佳水平的現(xiàn)象。技術(shù)創(chuàng)新績效對產(chǎn)業(yè)集聚的邊際影響力呈倒U形曲線，在利用技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的過程中，應(yīng)注意尋找邊際影響力最大時(shí)的技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)作為政策引導(dǎo)的最佳控制點(diǎn)，從而避免技術(shù)投入不足或過度導(dǎo)致效率下降和成本增加。