產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)分析*

王曉彥，歐嬌嬌

(蘇州科技大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 蘇州 215009)

隨著《國務(wù)院關(guān)于促進(jìn)國家高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)高質(zhì)量發(fā)展的若干意見》的提出以及“大眾創(chuàng)業(yè)，萬眾創(chuàng)新”局面的到來，技術(shù)創(chuàng)新已然成為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)競爭的關(guān)鍵要素。作為我國實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的重要載體和自主創(chuàng)新能力建設(shè)體系的重要組成部分，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的要素生產(chǎn)率發(fā)展?fàn)顩r在加速科技與經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。黨的十九大報(bào)告明確指出，全要素生產(chǎn)率是衡量經(jīng)濟(jì)增長的重要指標(biāo)。同時，產(chǎn)業(yè)集聚的不斷擴(kuò)大和深入發(fā)展，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了有效載體。與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相比，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚具有知識擴(kuò)散性快、空間溢出性強(qiáng)等特點(diǎn)。因此，如何有效轉(zhuǎn)變高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展模式，有效配置資源要素，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)空間合理布局，提高全要素生產(chǎn)率，是當(dāng)前高技術(shù)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重中之重。

一、文獻(xiàn)綜述

學(xué)界對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研究聚焦于兩個方面。一是通過一定方法對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效進(jìn)行測量。劉偉基于環(huán)境因素運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)測算我國不同時段高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新績效，發(fā)現(xiàn)其創(chuàng)新效率有所提升。[1]易明等通過DEA-Malmquist模型測度我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率，指出創(chuàng)新績效的波動較大且存在地區(qū)差異。[2]楊瓊通過劃分地理區(qū)域研究我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r，發(fā)現(xiàn)技術(shù)效率存在較大地區(qū)差異。[3]戚湧等借助超效率模型測算長三角地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率并進(jìn)行動態(tài)分析，結(jié)果表明各創(chuàng)新主體協(xié)調(diào)聯(lián)系不緊密。[4]尹潔等從創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)出發(fā)，構(gòu)建高技術(shù)產(chǎn)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率有所提高，技術(shù)效率貢獻(xiàn)最大。[5]二是探究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響因素。陳程等構(gòu)建創(chuàng)新鏈，運(yùn)用DEA研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響因素，指出在技術(shù)開發(fā)和成果轉(zhuǎn)換階段高技術(shù)產(chǎn)業(yè)分別受到企業(yè)規(guī)模和企業(yè)支持的影響。[6]李海東等運(yùn)用回歸模型考察人力資源投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的影響，認(rèn)為人力資源的直接投入對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率產(chǎn)生抑制作用，而間接投入并無促進(jìn)作用。[7]牛澤東等實(shí)證分析了FDI對我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的影響，指出兩者存在正相關(guān)關(guān)系。[8]李健等測量了京津冀高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效，發(fā)現(xiàn)其存在資源分配不合理、協(xié)調(diào)機(jī)制不完善等不足。[9]張永安等運(yùn)用全要素生產(chǎn)率和灰色關(guān)聯(lián)分析法研究高技術(shù)制造業(yè)之間的效率差距，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步效率是主要影響因素。[10]

關(guān)于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚方面的研究主要分為兩個方面。一是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的形成機(jī)理。楊博旭等構(gòu)建了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新要素集聚評價(jià)體系，提出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新要素由分散發(fā)展到協(xié)同演進(jìn)的發(fā)展路徑。[11]劉和東等建立了互利共生、偏利共生、競爭共生三種演化模型，揭示了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)生態(tài)系統(tǒng)各階段演化動力與機(jī)理。[12]毛廣雄等應(yīng)用靜態(tài)、動態(tài)指數(shù)法，分析了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)聚群發(fā)展的內(nèi)在機(jī)理，指出其總體呈現(xiàn)“兩帶一路”的特征。[13]姚敏等探討了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚機(jī)理，并利用產(chǎn)業(yè)集中度指數(shù)對集聚水平進(jìn)行測度。[14]二是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的效應(yīng)研究。如布魯哈特(Brulhart)等運(yùn)用工具變量法進(jìn)行跨國研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期階段的產(chǎn)業(yè)集聚對GDP增長具有促進(jìn)作用，但超過某一臨界值其影響就不再顯著。[15]方瑩等借用Segal模型和修正的Carlino模型對西部高新技術(shù)開發(fā)區(qū)進(jìn)行測度，發(fā)現(xiàn)其存在顯著的正集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。[16]陳抗等通過面板回歸研究集聚效應(yīng)與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)集聚效應(yīng)對全要素生產(chǎn)率的提高有顯著的正向作用。[17]唐睿等基于靜(動)態(tài)集聚指數(shù)和DEA面板Tobit模型，實(shí)證研究安徽省16個城市高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)效率，指出全省高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的空間集聚有利于研發(fā)效率的提升。[18]

隨著高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的不斷深入，也有不少學(xué)者注意到產(chǎn)業(yè)集聚與高技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的關(guān)系。觀點(diǎn)之一就是產(chǎn)業(yè)集聚有效促進(jìn)效率的提升。胡艷等以長江經(jīng)濟(jì)帶108個城市為例，運(yùn)用空間杜賓模型進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的提升。[19]湛正群等基于創(chuàng)業(yè)板上市公司數(shù)據(jù)，研究外部環(huán)境與高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚對企業(yè)創(chuàng)新績效的提高無顯著影響。[20]張長征等對我國29個省(區(qū)、市)的金融發(fā)展水平、高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚度和創(chuàng)新績效進(jìn)行相關(guān)研究，發(fā)現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚和金融發(fā)展結(jié)合能有效促進(jìn)創(chuàng)新績效的提高。[21]另一種觀點(diǎn)則是高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對效率具有非線性影響。王鵬等基于中國省級面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對勞動生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)兩者之間存在非線性關(guān)系。[22]朱喜安等借助空間杜賓模型對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行行業(yè)異質(zhì)性和區(qū)域異質(zhì)性分析，指出高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的空間效應(yīng)對經(jīng)濟(jì)質(zhì)量發(fā)展具有抑制作用。[23]

綜上，學(xué)者們對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的測量、影響因素以及產(chǎn)業(yè)集聚等方面做了深入研究。不足之處在于：一是大多集中于對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新績效的研究，針對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)要素生產(chǎn)率的探討較為匱乏；二是大多基于整體或區(qū)域?qū)用鎻撵o態(tài)單一角度研究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，較少關(guān)注產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)?；诖耍P者運(yùn)用區(qū)位熵方法測算高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平，運(yùn)用DEA-Malmquist指數(shù)測算我國各省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率，通過構(gòu)建空間杜賓模型，研究產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間效應(yīng)。

二、研究方法、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

(一)DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)

計(jì)算全要素生產(chǎn)率效率的方法主要包括隨機(jī)前沿分析法(SFA)、DEA等。相較于SFA而言，DEA具備在多投入、多產(chǎn)出問題上可以計(jì)算相對客觀效率的優(yōu)點(diǎn)，在一定程度上能避免主觀因素對效率評價(jià)結(jié)果的干擾。菲爾(Fare)將Malmquist指數(shù)與DEA結(jié)合用于測算效率變化。采用DEA-Malmquist指數(shù)對各個決策單元不同時期數(shù)據(jù)的動態(tài)效率進(jìn)行分析，避免了DEA模型無法展現(xiàn)時間維度上數(shù)據(jù)動態(tài)變化的弊端。菲爾還將其指數(shù)細(xì)分為技術(shù)進(jìn)步效率和技術(shù)效率，具體研究全要素生產(chǎn)率的影響因素，即

(1)

TFPch=Techch×Effch

=Techch×(Pech×Sech)

TFP>1表示全要素生產(chǎn)率有所提升，反之則表示有所下降。Techch表示技術(shù)進(jìn)步效率，解釋決策單元在t到t+1期時的變化情況；TE>1，說明技術(shù)進(jìn)步效率有所提升，反之則說明下降。Pech表示純技術(shù)效率，代表產(chǎn)業(yè)管理方法的情況。Sech表示規(guī)模效率，用來說明產(chǎn)業(yè)規(guī)模是否達(dá)到合理狀態(tài)。

(二)空間溢出效應(yīng)模型

由于地區(qū)間資源要素具有空間流動性和空間溢出性，詹姆斯(James)等構(gòu)建的空間杜賓模型將空間誤差模型和空間滯后模型進(jìn)行結(jié)合，可以有效研究被解釋變量的空間相關(guān)性和解釋變量的空間溢出效應(yīng)影響。[24]據(jù)此，筆者構(gòu)建模型

InTFPi,t=ρWInTFPi,t+β1InClusi,t

+β2InOpeni,t+β3InPgdpi,t

+β4InTransi,t+β5InGtei,t

+θ1WInClusi,t+θ2WInOpeni,t

+θ3WInPgdgi,t+θ4WInTransi,t

+θ5WInGtei,t+εi,t

(2)

其中,InTFPi,t為被解釋變量，由DEA-Malmquist指數(shù)計(jì)算得到。InClusi,t為解釋變量，InPgdpi,t、InTransi,t、InOpeni,t、InGtei,t均為控制變量。W為空間權(quán)重矩陣，t表示年份，ρ為空間自相關(guān)系數(shù)，β為解釋變量的回歸系數(shù)，θ為解釋變量的空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)，ε為與時空均無關(guān)的隨機(jī)擾動項(xiàng)，α為被解釋變量的空間誤差系數(shù)，μ為滿足正態(tài)分布的誤差向量。

(三)空間權(quán)重矩陣的選擇

常見的空間權(quán)重矩陣包括0-1空間權(quán)重矩陣、地理距離權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣等類型。在考慮權(quán)重矩陣簡潔性、有效性以及高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新要素空間流動性的基礎(chǔ)上，筆者選擇用標(biāo)準(zhǔn)化處理后的0-1空間權(quán)重矩陣(W)來研究各省(區(qū)、市)間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間自相關(guān)關(guān)系、空間相關(guān)性檢驗(yàn)和構(gòu)建空間計(jì)量模型。構(gòu)建0-1空間權(quán)重矩陣

其中，

(3)

(四)變量說明

1.被解釋變量：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)

借鑒學(xué)者張志強(qiáng)、李劉艷等從投入、產(chǎn)出兩個方面建立的全要素生產(chǎn)率評價(jià)指標(biāo)體系[25-26]，筆者構(gòu)建了評價(jià)指標(biāo)體系(見表1)。

表1 高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率評價(jià)指標(biāo)體系

高技術(shù)產(chǎn)業(yè)具有知識型和技術(shù)型的特點(diǎn)，在投入上必須由大量的科技人才和資金作為發(fā)展基礎(chǔ)。人力投入方面，R&D人員折合全時當(dāng)量能兼顧全時人員和非全時人員的工作量投入，高新技術(shù)企業(yè)個數(shù)可以較好地反映產(chǎn)業(yè)在某一地區(qū)的市場集中度等因素。研發(fā)投入屬于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動的關(guān)鍵性投入，基于統(tǒng)計(jì)年鑒將R&D內(nèi)部經(jīng)費(fèi)支出細(xì)分為人員勞務(wù)費(fèi)、儀器和設(shè)備、政府資金以及企業(yè)資金四類，能具體反映高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展資金的投入情況，因此筆者將其作為衡量財(cái)力投入的指標(biāo)。

產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出主要以經(jīng)濟(jì)收益產(chǎn)出和成果產(chǎn)出來衡量。經(jīng)濟(jì)收益產(chǎn)出方面，利潤總額是企業(yè)在營業(yè)收入中扣除成本消耗及營業(yè)稅后的剩余，可以具體反映收益成果，故筆者選擇較為直觀可得的利潤總額來表現(xiàn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出收益情況。成果產(chǎn)出方面，有效發(fā)明專利數(shù)是經(jīng)國家知識產(chǎn)權(quán)局審批已經(jīng)授權(quán)的專利的數(shù)量，新產(chǎn)品銷售收入又著重體現(xiàn)了企業(yè)開發(fā)新產(chǎn)品被市場所接納的程度，故筆者遵循國際慣用做法，選擇有效發(fā)明專利數(shù)和新產(chǎn)品銷售收入來體現(xiàn)企業(yè)的科研成果產(chǎn)出和企業(yè)科研創(chuàng)新情況。

2.解釋變量：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚(Clus)

目前，研究中計(jì)算產(chǎn)業(yè)集聚的方法主要包括赫芬達(dá)爾指數(shù)、市場集中度、空間基尼系數(shù)、區(qū)位熵等。市場集中度未能反映企業(yè)規(guī)模分布的差異，赫芬達(dá)爾指數(shù)對數(shù)據(jù)的要求較高，空間基尼系數(shù)未能考慮產(chǎn)業(yè)組織狀況和地區(qū)差異。相比之下，區(qū)位熵可以將企業(yè)規(guī)模和地區(qū)因素有效地結(jié)合，并與全國總體水平進(jìn)行比較，衡量產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化水平。筆者參照田喜洲、羅良文等的研究[27-28]，選用區(qū)位熵來測度高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平。區(qū)位熵的計(jì)算公式為

(4)

3.控制變量

參照葛堯、劉艷春、王雅倩等的研究[29-31]，考慮到高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力的外生因素，筆者將對外開放程度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施、政府科技支持力度四個方面納入影響因素。

(1)對外開放程度：高新技術(shù)產(chǎn)品海外市場的拓展一定程度上影響產(chǎn)業(yè)自主創(chuàng)新的能力，對國內(nèi)產(chǎn)品市場份額造成一定沖擊。選取進(jìn)出口總額來體現(xiàn)對外開放的程度，取其對數(shù)值，記為InOpen。

(2)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平：較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有利于夯實(shí)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的要素基礎(chǔ)。選取地區(qū)生產(chǎn)總值與總?cè)丝跀?shù)的比值來衡量，即人均GDP，取其對數(shù)值，記為InPgdp。

(3)基礎(chǔ)設(shè)施：基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度會影響空間要素流動的靈活性，進(jìn)而影響創(chuàng)新資源配置效率。采用公路里程數(shù)來代表基礎(chǔ)設(shè)施，取其對數(shù)值，記為InTrans。

(4)政府科技投入：高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開科技的支撐，政府財(cái)政支出中用于科技支出的費(fèi)用則可以體現(xiàn)當(dāng)?shù)卣畬Πl(fā)展科技產(chǎn)業(yè)的重視程度，取其對數(shù)值，記為InGte。

(五)數(shù)據(jù)來源

筆者利用2010—2019年省級面板數(shù)據(jù)來構(gòu)建實(shí)證模型，探討產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。數(shù)據(jù)來自《中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省(區(qū)、市)統(tǒng)計(jì)年鑒。由于內(nèi)蒙古部分指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失，根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性和科學(xué)性，本研究的數(shù)據(jù)不包括內(nèi)蒙古，部分省(區(qū)、市)指標(biāo)缺失數(shù)據(jù)采用插值法補(bǔ)齊。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率實(shí)證分析

基于全要素生產(chǎn)率評價(jià)指標(biāo)體系，筆者利用DEAP 2.1軟件，測算2010—2019年我國各省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率。

從表2可以看出，2010—2019年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)波動起伏較大，但總體還是提升了0.1%，主要原因在于技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步效率的雙向提升，表明這期間我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新投入產(chǎn)出資源相對合理，產(chǎn)業(yè)總體上表現(xiàn)良好。全要素生產(chǎn)率和技術(shù)效率的整體變化趨勢一致，可見高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率受技術(shù)效率影響較大。將技術(shù)效率進(jìn)一步分解，純技術(shù)效率提升0.8%,規(guī)模效率總體保持不變，達(dá)到有效規(guī)模生產(chǎn)前沿面，表明近十年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新技術(shù)水平有所提高，產(chǎn)業(yè)規(guī)模得到優(yōu)化。從年份來看，2010—2016年，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率波動起伏較大，2013—2014年達(dá)到最大值，這源于技術(shù)效率提升10.6%，技術(shù)進(jìn)步效率提升3.6%；從技術(shù)效率來看，純技術(shù)效率和規(guī)模效率分別提升了6.1%、4.2%。2016—2019年，全要素生產(chǎn)率及其分解效率指數(shù)波動較小，表明目前我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)投入產(chǎn)出相對合理，但產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力不高，全要素生產(chǎn)率有待提升。

表2 2010—2019年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其分解指數(shù)

由表3可以看出，全要素生產(chǎn)率在1以上的有北京、上海、江蘇、浙江、福建、廣西等19個省(區(qū)、市)。其中，北京、安徽、福建、廣西、海南、重慶的各項(xiàng)指數(shù)均超過1，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)在技術(shù)創(chuàng)新水平、管理水平以及產(chǎn)業(yè)規(guī)模方面都表現(xiàn)良好；浙江、山東、湖北、四川、陜西、青海、寧夏的全要素生產(chǎn)率雖有不同程度的提升，但都存在技術(shù)進(jìn)步效率下降的現(xiàn)象，表明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新資源投入產(chǎn)出相對合理，而技術(shù)創(chuàng)新的水平還有待提高；上海、江蘇、湖南、云南、西藏、甘肅的技術(shù)效率有所下降，規(guī)模效率無效是主導(dǎo)原因，說明其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的技術(shù)水平有所提升，但產(chǎn)業(yè)規(guī)模未能合理規(guī)劃。其余如天津、河北、遼寧、黑龍江、江西、新疆等11個省(區(qū)、市)的全要素生產(chǎn)率未達(dá)到1，出現(xiàn)不同程度的下降，下降幅度都在0.2%以上。其中，天津、河北、山西、遼寧、河南、貴州的技術(shù)效率及其分解指數(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步效率同時出現(xiàn)下降，規(guī)模效率的負(fù)向作用大于純技術(shù)效率；吉林、黑龍江、江西、廣東、新疆的創(chuàng)新技術(shù)水平得到一定提升，但產(chǎn)業(yè)管理水平和產(chǎn)業(yè)規(guī)模發(fā)展欠佳。綜合來看，我國部分省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在技術(shù)效率不高和產(chǎn)業(yè)規(guī)模未能合理優(yōu)化的問題，全要素生產(chǎn)率存在明顯的地區(qū)和省域差異，有必要進(jìn)一步進(jìn)行空間相關(guān)性分析。

表3 2010—2019年各省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率

(二)產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間影響分析

1.空間自相關(guān)檢驗(yàn)

為進(jìn)一步探究各省(區(qū)、市)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率是否具有空間相關(guān)性，借助研究中常用的0-1空間權(quán)重矩陣來測算2010—2019年我國30個省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的全局莫蘭指數(shù)(Global Moran’s I)，即

表4顯示，在0-1空間權(quán)重矩陣下，2010—2019年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的莫蘭指數(shù)波動上升，Moran’s I值均大于0，p值均顯著，說明我國省域間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向空間相關(guān)性，空間效應(yīng)不斷增強(qiáng)，選取空間計(jì)量模型分析是合理的。

表4 2010—2019年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率全局莫蘭值

2.模型適用性檢驗(yàn)

首先，通過相關(guān)檢驗(yàn)來確定合適的模型形式。LM檢驗(yàn)用來確定本研究使用空間計(jì)量模型的必要性，LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)用來診斷SDM模型是否會退化為SAR模型或SEM模型，豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)用來判定研究適用于固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。運(yùn)用Stata 16.1軟件進(jìn)行上述相關(guān)檢驗(yàn)可知，豪斯曼檢驗(yàn)p值為0.0024(見表5)，結(jié)果顯著拒絕原假設(shè)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)。其次，LM檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，除空間滯后模型的LM之外，LM和穩(wěn)健的LM均通過了顯著性檢驗(yàn)，再次證實(shí)了被解釋變量與解釋變量存在一定的空間相關(guān)性，有必要引入空間計(jì)量模型。最后，Wald和LR兩種檢驗(yàn)結(jié)果在1%的水平上顯著，表明SDM模型不能退化為SAR模型和SEM模型，選擇固定效應(yīng)下的空間杜賓模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)更優(yōu)。

表5 模型適用性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)空間計(jì)量模型回歸分析

運(yùn)用Stata 16.1軟件，以SDM模型的三類固定效應(yīng)對省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響進(jìn)行模型驗(yàn)證，主要從時間固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)和時間空間雙固定效應(yīng)來進(jìn)行回歸分析。從表6顯示的時間固定、空間固定、時間空間雙固定的空間系數(shù)來看，三種固定效應(yīng)模型系數(shù)分別為0.815、0.060、0.290，時間固定效應(yīng)的擬合優(yōu)度最高，隨后是雙固定效應(yīng)、空間固定效應(yīng)。從經(jīng)濟(jì)意義角度解釋，時間、政策等變化因素比地理因素對我國省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響更為顯著。因此，筆者選擇時間固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證研究。

新古典經(jīng)濟(jì)增長理論認(rèn)為，資本積累對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的經(jīng)濟(jì)主體，作為知識、技術(shù)等密集型產(chǎn)業(yè)，其創(chuàng)新資源要素相比傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)更具有要素集聚性。表6顯示，反映地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升是否具有空間效應(yīng)的空間滯后項(xiàng)系數(shù)為0.381，且在1%的水平上顯著，表明各省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率之間存在很強(qiáng)的空間自相關(guān)性，全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)顯著。在選取對外開放程度(Open)、人均GDP(Pgdp)、基礎(chǔ)設(shè)施(Trans)、政府科技投入(Gte)作為控制變量的條件下，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平(Clus)的估計(jì)系數(shù)為0.044，且在1%的水平上顯著，說明高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對本區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升具有正向的促進(jìn)作用。高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的空間滯后項(xiàng)回歸系數(shù)為0.193，通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明本省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚水平的提升能有效促進(jìn)鄰近省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，正向溢出效應(yīng)明顯。

表6 三種固定效應(yīng)回歸結(jié)果

(四)空間溢出效應(yīng)分解

為進(jìn)一步探討產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間效應(yīng)，筆者在0-1空間權(quán)重矩陣下進(jìn)行空間杜賓模型的效應(yīng)分解。其中，直接效應(yīng)代表產(chǎn)業(yè)集聚對本省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，間接效應(yīng)表示產(chǎn)業(yè)集聚對其他省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用程度，總效應(yīng)由間接效應(yīng)和直接效應(yīng)相加而來。

1.產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

表7顯示，高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的直接效應(yīng)值為0.095，通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明本省(區(qū)、市)每增加一個百分點(diǎn)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚，其高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高0.095%；高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的間接效應(yīng)值為0.261，在5%的置信水平下顯著，表明本省(區(qū)、市)每增加一個百分點(diǎn)的高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚，周邊省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率提升0.261%。研究表明，產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響具有顯著空間相關(guān)性，且間接效應(yīng)大于直接效應(yīng)。

表7 產(chǎn)業(yè)集聚對省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間效應(yīng)分解表

在直接效應(yīng)方面，產(chǎn)業(yè)集聚的正向影響顯著促進(jìn)了本省(區(qū)、市)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。一方面，產(chǎn)業(yè)集聚促進(jìn)了大量相似類型企業(yè)的聚集，有利于產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)形成技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)，加速科技創(chuàng)新人才、技術(shù)資金等創(chuàng)新要素的流動性，減少了創(chuàng)新要素的空間流動距離，降低了企業(yè)信息交流和運(yùn)輸成本。另一方面，產(chǎn)業(yè)集聚使得集聚區(qū)內(nèi)的企業(yè)按照產(chǎn)品生產(chǎn)的特點(diǎn)進(jìn)行分工合作，精細(xì)化分工和專業(yè)化水平不僅提高了企業(yè)生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，也提高了集聚區(qū)內(nèi)的管理水平，有利于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率效率的提升。

在間接效應(yīng)方面，產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生的正向間接效應(yīng)明顯有利于周邊省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，且間接效應(yīng)明顯大于直接效應(yīng)。這主要源于產(chǎn)業(yè)的過度集聚所產(chǎn)生的“擁擠效應(yīng)”，使得高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚不得不開始向外輻射以獲得更高的收益，同時產(chǎn)生積極的輻射作用，帶動周邊省域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。產(chǎn)業(yè)集聚所產(chǎn)生的競爭效應(yīng)和“優(yōu)勝劣汰”作用，倒逼各省(區(qū)、市)不得不充分借助產(chǎn)業(yè)集聚所帶來的知識、技術(shù)、人才等空間溢出效應(yīng)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，合理利用產(chǎn)業(yè)資源，優(yōu)化資源配置，促進(jìn)了地區(qū)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高。

2.控制變量對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

從控制變量來看，對外開放程度的空間效應(yīng)系數(shù)不顯著，表明其對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的影響并不顯著；人均GDP對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的間接效應(yīng)和總效應(yīng)均為正，直接效應(yīng)為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響的溢出效應(yīng)比直接效應(yīng)更為明顯；基礎(chǔ)設(shè)施的直接效應(yīng)值、間接效應(yīng)值和總效應(yīng)值均為正，且通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明完善的基礎(chǔ)設(shè)施有利于省域之間要素流動，節(jié)省信息獲取成本和交通運(yùn)輸成本，有利于省域間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展；政府科技支出具有正向的直接效應(yīng)，但對周邊省域的正向影響不顯著，表明本省(區(qū)、市)政府在科技方面對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的支持越多，越容易使周邊省域優(yōu)質(zhì)資源流失，從而溢出效應(yīng)不顯著。

四、結(jié)論與建議

基于2010—2019年我國30個省(區(qū)、市)的面板數(shù)據(jù)，筆者運(yùn)用空間杜賓模型測算了產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。第一，從整體來看，2010—2019年我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)波動起伏較大，但總體仍提升0.1%，主要得力于技術(shù)效率的提升。第二，全要素生產(chǎn)率在1以上的省(區(qū)、市)有19個，在1以下的有11個，全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異顯著。第三，我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)性較為顯著。第四，產(chǎn)業(yè)集聚對高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)顯著，且區(qū)域間的正向溢出效應(yīng)大于區(qū)域內(nèi)的正向直接效應(yīng)。

基于上述結(jié)論，筆者提出以下建議：

第一，各地區(qū)要因地制宜規(guī)劃高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略，針對各個區(qū)域高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不平衡，完善區(qū)域頂層設(shè)計(jì)，明晰產(chǎn)業(yè)各個階段發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，做大做強(qiáng)本區(qū)域的特色產(chǎn)業(yè)。產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平較低的地區(qū)，應(yīng)著力引進(jìn)先進(jìn)技術(shù)和高技術(shù)人才，加大科技研究的投入，竭力提高創(chuàng)新技術(shù)效率。規(guī)模效率較低的地區(qū)，應(yīng)重點(diǎn)培養(yǎng)一批高質(zhì)量以及具有發(fā)展?jié)摿Φ母咝录夹g(shù)企業(yè)，打造高技術(shù)產(chǎn)業(yè)示范群體，優(yōu)先布局重大產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目，合理規(guī)劃產(chǎn)業(yè)規(guī)模。同時，各個地區(qū)要樹立全局觀念，加快構(gòu)建區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略，合力攻堅(jiān)技術(shù)難題，促進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)整體全要素生產(chǎn)率的提升，推動區(qū)域間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的均衡協(xié)調(diào)發(fā)展。

第二，重點(diǎn)關(guān)注產(chǎn)業(yè)集聚的正向空間溢出效應(yīng)，充分發(fā)揮產(chǎn)業(yè)集聚的正向直接效應(yīng)和正向間接效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)要完善相應(yīng)的配套設(shè)施，為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展筑牢發(fā)展要素根基；同時，優(yōu)化區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，合理安排產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的個性化分工合作，提高集聚區(qū)的管理水平，發(fā)揮集聚區(qū)的正向空間溢出效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)相對欠發(fā)達(dá)地區(qū)要切實(shí)抓住產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移機(jī)遇，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，充分利用產(chǎn)業(yè)集聚的空間溢出效應(yīng)。各區(qū)域內(nèi)要因地制宜構(gòu)建資源共享機(jī)制和創(chuàng)新服務(wù)機(jī)制，合理優(yōu)化產(chǎn)業(yè)規(guī)模，推進(jìn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群式發(fā)展，提升多樣化產(chǎn)業(yè)集聚水平，充分利用產(chǎn)業(yè)集聚的促進(jìn)作用實(shí)現(xiàn)我國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的穩(wěn)步提升。