高新技術產(chǎn)業(yè)集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長

[摘 要：文章基于2002—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，首先采用改進的區(qū)位熵測度各省份高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平，然后采用熵值法對各省域科技創(chuàng)新進行評價。通過全局Moran′s I指數(shù)檢驗區(qū)域經(jīng)濟增長的空間溢出效應，在此基礎上建立空間計量模型檢驗科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的中介效應。實證發(fā)現(xiàn)：各省份高新技術產(chǎn)業(yè)集聚與科技創(chuàng)新的分布情況具有很強的相似性；在3種不同的空間權重矩陣下，全局Moran′s I指數(shù)均顯著為正，說明區(qū)域經(jīng)濟增長存在明顯的正向空間溢出效應；通過中介效應檢驗得出，科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長之間起中間傳導作用。

關鍵詞：高新技術產(chǎn)業(yè)；科技創(chuàng)新；經(jīng)濟增長；空間效應

中圖分類號：F276.44；F124" " " 文獻標識碼：A 文章編號：1007-5097（2023）04-0056-09 ]

Hi-tech Industrial Agglomeration，Scientific and Technological Innovation，

and Economic Growth

WANG Yan1，3，GAO Jing1，3，LIU Bangfan2，3

（1. School of Business Administration，Hebei Normal University of Science and Technology，Qinhuangdao 066004，China；

2. School of Public Administration，Yanshan University，Qinhuangdao 066004，China；

3. Hebei Public Policy Evaluation and Research Center，Qinhuangdao 066004，China）

Abstract：Based on the panel data of 30 provinces in China from 2002 to 2019，this paper first uses the improved location entropy to measure the concentration level of high-tech industries in each province，and then uses the entropy method to evaluate the scientific and technological innovation in each province. The spatial spillover effect of regional economic growth is tested by the global Moran′s I index. On this basis，a spatial econometric model is established to test the intermediary effect of scientific and technological innovation between high-tech industrial agglomeration and regional economic growth. The empirical results show that the distribution of high-tech industrial agglomeration and scientific and technological innovation in different provinces is very similar；under three different spatial weight matrices，the global Moran′s I index is significantly positive，indicating that there is a significant positive spatial spillover effect in regional economic growth；through the intermediary effect test，it is concluded that scientific and technological innovation plays an intermediary role between high-tech industrial agglomeration and regional economic growth.

Key words：high-tech industry；scientific and technological innovation；economic growth；spatial effect

一、引 言

黨的十九屆五中全會指出，堅持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設全局中的核心地位，深入實施科教興國戰(zhàn)略、創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，完善國家創(chuàng)新體系，提升企業(yè)技術創(chuàng)新能力，完善科技創(chuàng)新體制機制［1］。中國要以創(chuàng)建創(chuàng)新型國家為抓手，從體制機制、資源要素等層面推進科技創(chuàng)新，依靠科技創(chuàng)新為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供不竭動力。近年來，中國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)，粗放型的經(jīng)濟發(fā)展模式已經(jīng)難以適應經(jīng)濟發(fā)展需要，產(chǎn)業(yè)結構繼續(xù)調(diào)整，科技創(chuàng)新成為推動社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的內(nèi)在力量。隨著國家對科技創(chuàng)新的高度重視，相關科技政策不斷出臺，從2016年開始，中國就在科研創(chuàng)新領域制定了相關政策，涵蓋了深化科技體制改革、科技成果轉(zhuǎn)化、科技獎勵機制、科技人才激勵、科技創(chuàng)新支持、科技人才發(fā)展和科技組織提升等方面?？梢姡袊浅Ｖ匾暱萍紕?chuàng)新作為引領經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要動力，從而推動經(jīng)濟發(fā)展內(nèi)生動力和活力的根本性轉(zhuǎn)變?，F(xiàn)階段，雖然中國科技人才發(fā)展的體制機制日趨完善，人才發(fā)展政策環(huán)境顯著改善，但是仍然存在企業(yè)科技人員增速放緩，科技人員投入強度、科技人員占比與世界主要國家相比仍有不小差距，科技人員的整體質(zhì)量和結構有待進一步提高。在這種條件下，中國提出了大力發(fā)展高新技術產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略目標。高新技術產(chǎn)業(yè)就是以高新技術為基礎、以高新技術產(chǎn)品開發(fā)和生產(chǎn)為主導的新興產(chǎn)業(yè)，并以創(chuàng)新作為依托。高新技術產(chǎn)業(yè)的集聚會使生產(chǎn)要素和人力資本聚集，形成規(guī)模經(jīng)濟，因此也會促進技術開發(fā)、成果轉(zhuǎn)化及科技創(chuàng)新的發(fā)展，為科技創(chuàng)新提供強大支持，促進區(qū)域經(jīng)濟實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

二、文獻綜述

科技創(chuàng)新和高新技術產(chǎn)業(yè)是建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的重要力量，同時也是實現(xiàn)經(jīng)濟跨越式發(fā)展的新要素。中國經(jīng)濟已進入新常態(tài)，高新技術產(chǎn)業(yè)、科技創(chuàng)新是推動經(jīng)濟社會發(fā)展的核心力量。因此，眾多學者對中國高新技術產(chǎn)業(yè)集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長之間的關系進行了廣泛研究，形成一系列的研究成果。

（一）產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長之間關系

孟祺（2011）認為，產(chǎn)業(yè)集聚可以提高生產(chǎn)效率，加快創(chuàng)新，降低成本，促進經(jīng)濟增長［2］。周圣強和朱衛(wèi)平（2013）利用1999—2007年全國60個工業(yè)城市數(shù)據(jù)，運用門限模型和面板回歸模型，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟效率存在“倒U”型曲線關系［3］。劉銳（2019）以2004—2015年我國31個省份作為研究對象，實證分析發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)集聚對中西部區(qū)域經(jīng)濟有明顯促進作用，而對東部區(qū)域經(jīng)濟有負向影響［4］。陶金國和劉海艷（2020）以2007—2016年中國30個省份作為研究對象，實證分析發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)集聚對本區(qū)域經(jīng)濟增長質(zhì)量的影響呈現(xiàn)“倒U”型特征［5］。蘭秀娟和張衛(wèi)國（2020）利用2005—2017年全國23個省266個地級市面板數(shù)據(jù)，運用空間杜賓模型，實證分析產(chǎn)業(yè)集聚對“中心—外圍”區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異的影響，結果表明，產(chǎn)業(yè)集聚對“中心—外圍”區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異存在“倒U”型關系［6］。郭麗燕等（2020）以我國省際單元作為研究對象，運用空間動態(tài)面板模型進行實證檢驗，研究結果表明，高新技術產(chǎn)業(yè)集聚對地區(qū)經(jīng)濟增長有顯著的正向促進作用，兩者呈正向線性關系［7］。史夢昱和沈坤榮（2021）認為，產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟增長存在非線性關系［8］。

（二） 科技創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟增長之間關系

趙麗霞和阿拉騰額古樂（2019）構建科技創(chuàng)新能力與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的SEM模型，量化剖析科技創(chuàng)新能力構成要素對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響路徑，結果表明，提高創(chuàng)新產(chǎn)出能力是夯實經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的基礎［9］。王超超和徐翔（2020）以重慶市為研究對象，通過構建科技創(chuàng)新促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的指標體系，為重慶市科技創(chuàng)新促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供建議［10］。董文良等（2020）認為，我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，科技創(chuàng)新已成為驅(qū)動國家和區(qū)域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的核心著力點［11］。蘭虹等（2020）基于2006—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，采用面板模型實證分析創(chuàng)新對我國省域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的影響效應，結果表明，科技創(chuàng)新和制度創(chuàng)新對我國省域經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展均具有顯著的促進作用［12］。李大鵬和夏安桃（2020）利用熵值法、耦合協(xié)調(diào)度模型、空間自相關、灰色關聯(lián)分析等方法，測算2008—2017年湖南省科技創(chuàng)新與綠色發(fā)展水平耦合協(xié)調(diào)度變化及影響因素［13］。肖仁橋等（2020）選取中國30個省份作為研究對象，運用空間計量模型實證分析2008—2017年30個省份經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平差異及空間相關性，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展水平與科技研發(fā)階段創(chuàng)新指數(shù)呈U型曲線關系［14］。

（三）產(chǎn)業(yè)集聚與科技創(chuàng)新之間關系

李曉龍等（2017）利用2005—2014年中國省級高技術產(chǎn)業(yè)面板數(shù)據(jù)，實證分析科技服務業(yè)空間集聚對企業(yè)創(chuàng)新效率的影響，結果表明，科技服務業(yè)空間集聚顯著提升了中國高技術企業(yè)創(chuàng)新效率［15］。趙青霞等（2019）基于Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)構建面板數(shù)據(jù)模型，分析產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新能力影響，結果表明，產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對區(qū)域創(chuàng)新能力影響存在“倒U”型的門檻效應［16］。曹允春和王尹君（2020）選取2008—2017年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，采用非線性面板門檻模型和空間計量模型進行實證分析，結果表明，科技服務業(yè)集聚與科技創(chuàng)新之間存在非線性門檻效應［17］。王葉軍和母愛英（2020）運用面板SCC模型，選取2003—2017年中國283個地級市專利數(shù)據(jù)，實證分析生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對城市科技創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚對城市科技創(chuàng)新具有顯著促進作用［18］。

現(xiàn)有文獻多以研究區(qū)域經(jīng)濟增長與產(chǎn)業(yè)集聚或是與科技創(chuàng)新之間的關系，鮮有學者探討這三者之間的作用機理。因此，本文將產(chǎn)業(yè)集聚、科技創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟增長放在同一框架下進行研究，討論科技創(chuàng)新在產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的中介傳導作用。

三、高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平測度

（一）測度方法：改進的區(qū)位熵

隨著產(chǎn)業(yè)集聚理論發(fā)展與研究的深入，國內(nèi)外學者提出了很多測度產(chǎn)業(yè)集聚的方法，主要包括區(qū)位熵（LQ）、行業(yè)集中度（CR）、赫芬達爾—赫希曼指數(shù)（HHI）、空間基尼系數(shù)（SGC）、空間聚集指數(shù)（EG）以及產(chǎn)業(yè)聚集指數(shù)（CIP）等。這些測度方法各有優(yōu)缺點，其中，傳統(tǒng)的區(qū)位熵法計算簡潔和便利，能夠在一定程度上反映一個區(qū)域（區(qū)位）的某個產(chǎn)業(yè)相較于其他區(qū)域（區(qū)位）該產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人口或產(chǎn)值的集中程度，因而，在產(chǎn)業(yè)集聚研究實踐中，很多學者較常使用傳統(tǒng)的區(qū)位熵法來測度產(chǎn)業(yè)集聚程度。但是，傳統(tǒng)的區(qū)位熵法也存在諸多缺陷，如不能準確反映一個區(qū)域（區(qū)位）經(jīng)濟發(fā)展實際水平及與其他區(qū)域（區(qū)位）的差異性，因為諸如勞動生產(chǎn)率這樣影響產(chǎn)業(yè)集聚的要素并沒有被考慮進來。具體而言，傳統(tǒng)區(qū)位熵法的缺陷主要表現(xiàn)在以下三個方面：一是傳統(tǒng)的區(qū)位熵法存在這樣的假設，即假定每個區(qū)域（區(qū)位）的勞動生產(chǎn)率相同，事實上卻不盡如此，很多情況下不同區(qū)域（區(qū)位）的勞動生產(chǎn)率存在顯著差異，因而這樣假設而推演出的結果難以準確測算不同區(qū)域的產(chǎn)業(yè)集聚程度；二是傳統(tǒng)的區(qū)位熵法沒有將某些產(chǎn)業(yè)集聚引起的勞動生產(chǎn)率變化加以充分考慮，本文所論述的高新技術產(chǎn)業(yè)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)有著重要的區(qū)別，其中就包括隨著高新技術產(chǎn)業(yè)集聚的形成致使該地區(qū)勞動生產(chǎn)率的提高；三是傳統(tǒng)的區(qū)位熵法所得到的區(qū)位熵值并不能準確反映該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平。因此，總體看，構建一個包括勞動生產(chǎn)率在內(nèi)的改進的區(qū)位熵是非常必要的。因此，本文將傳統(tǒng)的區(qū)位熵進行改進，測度高新技術產(chǎn)業(yè)的聚集程度。具體計算公式如下。

[LQit=xityitXtYt]" （1）

其中：[LQit]表示改進后的區(qū)位熵值；[xit]表示[i]地區(qū)[t]年高新技術產(chǎn)業(yè)相關指標；[yit]表示[i]地區(qū)[t]年就業(yè)人員數(shù)量；[Xt]表示全國[t]年高新技術產(chǎn)業(yè)相關指標總和；[Yt]表示全國[t]年就業(yè)人員數(shù)量總和。

當[LQit]gt;1時，表示[i]地區(qū)的高新技術產(chǎn)業(yè)存在較高的聚集現(xiàn)象；當[LQit=1]時，表示[i]地區(qū)的高新技術產(chǎn)業(yè)的聚集程度與全國的平均水平相當；當[LQit]lt;1且越接近0時，表示[i]地區(qū)的高新技術產(chǎn)業(yè)越不存在明顯的聚集現(xiàn)象。

（二）指標選取及數(shù)據(jù)來源

指標選取對測算結果的可靠性會產(chǎn)生重要影響，為了使高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平的測度更具有穩(wěn)健性，本文采用高新技術產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量和高新技術產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)分別計算出改進后的區(qū)位熵，然后取平均值作為高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平的測度值。

鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性，為保證研究數(shù)據(jù)口徑的一致性、研究數(shù)據(jù)的連續(xù)性和完整性，本文選取2002—2019年中國30個省份作為研究對象（不包括西藏和港澳臺地區(qū)），數(shù)據(jù)主要來源于《中國高技術產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》和各省份統(tǒng)計年鑒等。

（三）測度結果及分析

首先根據(jù)公式（1），選取高新技術產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量和高新技術產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)分別作為高新技術產(chǎn)業(yè)相關指標，然后通過計算兩者的平均值作為高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平的測度值。為了探究中國高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平在各省份的差異性，本文用改進后的區(qū)位熵的綜合指數(shù)計算樣本期內(nèi)30個省份集聚水平的均值、標準差和變異系數(shù)，從而得到30個省份之間聚集水平的差異化特征，如圖1所示。

從圖1可以看出，30個省份高新技術產(chǎn)業(yè)聚集水平的均值、標準差和變異系數(shù)存在震蕩下降的趨勢，這說明從2002年開始，中國高新技術產(chǎn)業(yè)聚集水平在中國30個省份之間的差異正在逐年降低，同時也說明高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平的差異正在逐漸縮小，各省份高新技術產(chǎn)業(yè)聚集水平呈現(xiàn)出空間上的趨同性。為了更細致地討論省份之間的差異情況，本文將2002年和2019年中國30個省份高新產(chǎn)業(yè)聚集水平的改進區(qū)位熵以及排名情況進行比較，具體見表1所列。

從表1可以看出，2002年，上海的高新技術產(chǎn)業(yè)聚集程度最高，區(qū)位熵為5.461，高新技術產(chǎn)業(yè)聚集程度最低的為新疆，區(qū)位熵僅為0.152，上海的區(qū)位熵是新疆的35.92倍；2019年，廣東的高新技術產(chǎn)業(yè)聚集程度最高，區(qū)位熵為3.244，高新技術產(chǎn)業(yè)聚集程度最低的仍然為新疆，區(qū)位熵持續(xù)下降到0.079，廣東的區(qū)位熵是新疆的41.06倍。

從排名上看，2002年，上海排名第一，并且上海、天津、北京和廣東的區(qū)位熵明顯高于其他地區(qū)，這說明上海、天津、北京和廣東等四個省份的高新技術產(chǎn)業(yè)的集聚程度明顯高于全國其他地區(qū)，高新技術產(chǎn)業(yè)擁有良好的產(chǎn)業(yè)基礎，并且通過一線核心城市的優(yōu)勢，不斷吸收和引進科技人才和先進技術，進一步提高了自主創(chuàng)新能力，發(fā)展和完善高新技術產(chǎn)業(yè)集群。2019年，高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平最高的是廣東，這是由于廣東自改革開放以來經(jīng)濟迅速發(fā)展，并且形成珠江三角洲經(jīng)濟區(qū)，截至2019年，廣東GDP連續(xù)31年排名全國第一。與此同時，廣東具有眾多核心競爭力的創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)以及許多高精尖人才，這說明廣東是高新技術產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)和科技創(chuàng)新集中地區(qū)。

從GDP排名的變化上看，重慶、安徽、湖南等省份排名有明顯的上升。重慶具有四個高新技術產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)，立足大數(shù)據(jù)和智能化，打造產(chǎn)業(yè)新生態(tài)；安徽的高新技術產(chǎn)業(yè)不斷發(fā)展壯大，圍繞工業(yè)機器人、智能創(chuàng)造等進一步推動制造業(yè)的智能化，進一步將制造業(yè)邁向中高端；湖南圍繞新材料技術、先進制造業(yè)、電子信息技術以及生物醫(yī)藥技術等優(yōu)勢領域，不斷推動產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化升級。然而，黑龍江、海南、吉林、甘肅、遼寧等省份的排名有明顯下降，尤其是東北地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展情況持續(xù)低迷，經(jīng)濟增長緩慢。

根據(jù)2002年和2019年測算得出的中國30個省份的高新技術產(chǎn)業(yè)集聚程度，本文將其分為四種類型，即非聚集區(qū)（[LQitlt;0.5]）、弱集聚區(qū)（[0.5≤LQit≤1]）、中度集聚區(qū)（[1lt;LQit≤1.5]）、高度集聚區(qū)（[LQitgt;1.5]）。通過測算結果可知，2002年，中國高新技術產(chǎn)業(yè)高度集聚的區(qū)域主要分布在胡煥庸線右側，主要集中在東部地區(qū)，南北相對比較分散。到了2019年，中國高新技術產(chǎn)業(yè)中高度聚集區(qū)域雖然也主要分布在胡煥庸線右側，但是已經(jīng)明顯向東南沿海經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)及長江流域地區(qū)聚集，而東北老工業(yè)地區(qū)的高新技術產(chǎn)業(yè)集聚明顯落后。廣東、江蘇、上海和浙江領跑全國，并帶動了鄰近省份一些地區(qū)的快速發(fā)展。

四、科技創(chuàng)新測度及分析

（一）指標體系構建及數(shù)據(jù)來源

英國經(jīng)濟學家克里斯托夫·弗里曼提出的國家創(chuàng)新體系中，企業(yè)是科技創(chuàng)新主體，政府是創(chuàng)新體系協(xié)調(diào)機構，國家要實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，就需要把企業(yè)科技創(chuàng)新和政府職能相統(tǒng)一，共同促進經(jīng)濟增長和平穩(wěn)跨越。因而，科技創(chuàng)新和政府是國家創(chuàng)新體系中必不可少的要素 ［19］。在此基礎上，參考國內(nèi)外已有的科技創(chuàng)新體系理論，本文構建省域科技創(chuàng)新評價指標，見表2所列。

（二）測度方法：熵值法

熵值法是通過信息熵度量系統(tǒng)狀態(tài)的無序程度，判斷指標變化的相對幅度。熵值法是一種客觀的賦權法，因此，要比主觀賦權法具有更高的可靠性。熵值法測度科技創(chuàng)新綜合評價指數(shù)的具體步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)標準化。由于每個指標的量綱和單位不盡相同，不能直接進行比較和計算，因此需要對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。

正向指標計算方法：

[Yij=Xij-minXijmaxXij-minXij] （2）

負向指標計算方法：

[Yij=maxXij-XijmaxXij-minXij]" （3）

其中：[Xij]為原始數(shù)據(jù)；[maxXij]、[minXij]分別表示第[i]個數(shù)據(jù)第[j]項指標的最大值和最小值；[Yij]為標準化后的數(shù)據(jù)。為避免計算權重時出現(xiàn)異常，借鑒以往研究，將標準化指標進行平移處理，平移幅度選取1，即[Y*ij=Yij+1]。

（2）無量綱化。計算公式為：

[pij=Y*ij∑mi=1Y*ij]" （4）

其中，[pij]為計算無量綱化處理后第[j]項指標、第[i]個數(shù)據(jù)的比重。為了避免計算比重時出現(xiàn)異常，借鑒以往研究，當[pij=0]時，取[pij=0.000 001]。

（3）計算各指標的信息熵。計算公式為：

[Ej=-1lnm∑mi=1pijlnpij]" （5）

（4）計算各指標的差異系數(shù)。計算公式為：

[Gj=1-Ej]" （6）

（5）計算各指標的權重。計算公式為：

[Wj=Gj∑mj=1] （7）

（6）計算科技創(chuàng)新綜合評價。計算公式為：

[U=∑mj=1WjYij]" （8）

其中：[Ej]為第[j]指標信息熵；[m]表示共[j]個指標；[Gj]為第[j]指標的差異系數(shù)；[Wj]為第[j]指標的權重；[U]為科技創(chuàng)新綜合評價（1）。

（三）測度結果及分析

根據(jù)熵值法計算結果，對2002—2019年中國30個省份科技創(chuàng)新進行綜合評價，與高新技術產(chǎn)業(yè)集聚類似，科技創(chuàng)新綜合評價處于較高水平的地區(qū)依然聚集在東南沿海經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，西北經(jīng)濟相對落后地區(qū)以及東北老工業(yè)地區(qū)的科技創(chuàng)新綜合評價在全國相對落后。

五、經(jīng)濟增長的空間效應

（一）全局Moran's I指數(shù)理論機理

根據(jù)新經(jīng)濟增長理論，由于經(jīng)濟活動是一個“投入—產(chǎn)出”的過程，涉及區(qū)域間經(jīng)濟主體的相互聯(lián)系，這種聯(lián)系是由于技術和知識的外溢性、要素的流動性等特點，使得各區(qū)域的經(jīng)濟增長受其他相鄰區(qū)域經(jīng)濟增長的影響。因此，區(qū)域經(jīng)濟增長在空間上會體現(xiàn)出外溢效應。本文借鑒“地理學第一定律”來探討區(qū)域經(jīng)濟增長的空間效應，為后續(xù)選擇計量模型奠定基礎。

本文運用全局Moran's I指數(shù)檢驗中國30個省份區(qū)域經(jīng)濟增長的空間相關性，其計算公式［20］為：

[I=∑ni=1∑nj=1WijYi-YYj-YS2∑ni=1∑nj=1Wij]" （9）

其中：[S2=1n∑ni=1Yi-Y2]；[Y=1n∑ni=1Yi]；[I]為全局Moran's I指數(shù)值；[Yi]表示第[i]個省份經(jīng)濟增長觀測值；[n]為省份數(shù)；[S2]為經(jīng)濟增長觀測值方差；[Wij]為空間權重矩陣；[∑ni=1∑nj=1][Wij]是對所有空間權重求和。全局Moran's I指數(shù)的取值范圍為[-1≤I≤1]，如果[I]的值為正且顯著，表示區(qū)域間經(jīng)濟增長存在正的空間自相關；如果[I]的值為負且顯著，表示區(qū)域間經(jīng)濟增長存在負的空間自相關；如果[I]的值不顯著，那么區(qū)域間經(jīng)濟增長不存在空間自相關。

（二）空間權重矩陣及結果分析

在分析空間相關性之前，都需要設定空間權重矩陣。基于已有文獻，本文將選擇如下3種空間權重矩陣：①地理距離W1（省會城市間的地表距離的倒數(shù)）；②邊界因素W2（若有共同邊界為1，否則為0）；③區(qū)位因素（東部、中部、西部、東北（2））W3（若屬于相同區(qū)位為1，否則為0），并且將空間權重矩陣進行標準化處理。

本文選用中國30個省份人均實際GDP作為衡量區(qū)域經(jīng)濟增長的指標，根據(jù)公式（9）計算得到2002—2019年中國30個省份經(jīng)濟增長在3種空間權重矩陣下的全局Moran's I指數(shù)及其統(tǒng)計檢驗結果，見表3所列。

從表3可以看出，在3種不同的空間權重矩陣下，2002—2019年經(jīng)濟增長的全局Moran's I指數(shù)均在1%的水平下顯著為正，這說明中國30個省份區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著的正向空間溢出效應。也就是說，各省份區(qū)域經(jīng)濟增長會受到相鄰省份經(jīng)濟增長水平的影響。在W3空間權重矩陣下的全局Moran's I指數(shù)最大，在W1空間權重矩陣下的全局Moran's I指數(shù)最小，這說明中國各省份區(qū)域經(jīng)濟增長的空間溢出效應在同一區(qū)位的影響最強。

六、科技創(chuàng)新中介效應實證分析

（一）變量選擇

基于統(tǒng)計決策理論，統(tǒng)計決策中的變量主要包括被解釋變量、解釋變量、中介變量和控制變量。根據(jù)韓寶國和李世奇［21］、劉程軍等［22］的研究，本文選取5個控制變量，并將其納入回歸模型。各變量選取見表4所列。

1. 被解釋變量

經(jīng)濟增長：采用人均實際GDP來衡量中國30個省份區(qū)域經(jīng)濟增長水平。各省份GDP以2002年為基年，采用GDP平減指數(shù)進行調(diào)整后，計算各省份每年人均實際GDP，為了避免異方差，將其取對數(shù)。

2. 解釋變量

高新技術產(chǎn)業(yè)集聚：利用改進的區(qū)位熵測度（前文已測度得到）。

3. 中介變量

科技創(chuàng)新：利用熵值法測算（前文已測算得到）。

4. 控制變量

（1）對外開放水平：以進出口總額（按照當年匯率折算成人民幣）占GDP比例衡量。

（2）人力資本：采用高等學校在校生數(shù)，并且取對數(shù)加以衡量。

（3）外商直接投資：采用外商直接投資額，并按照當年匯率折算成人民幣，再利用居民消費價格指數(shù)進行價格調(diào)整，然后取對數(shù)加以衡量。

（4）基礎設施建設：采用每萬人公路建設里程數(shù)來衡量該區(qū)域基礎設施建設水平。

（5）失業(yè)率：采用城鎮(zhèn)登記失業(yè)率來衡量。

（二）中介效應模型

根據(jù)前文對高新技術產(chǎn)業(yè)集聚、科技創(chuàng)新與經(jīng)濟增長之間的關聯(lián)關系與傳導機制分析，本文選取科技創(chuàng)新作為中介變量，構建中介效應模型。由上文全局Moran's I檢驗結果可以看出，中國30個省份區(qū)域經(jīng)濟增長確實存在空間溢出效應，傳統(tǒng)的計量模型已不再適用，因此本文建立空間計量模型，具體模型設定如下：

[lnGDP=λ1WlnGDP+δ1LQ+Xβ1+ε1]" （10）

[LQ=β0+β2TI+ε2]" （11）

[lnGDP=λ2WlnGDP+δ2LQ+ρTI+Xβ3+ε3]" （12）

其中：[δ1]表示高新技術產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長的總效應；[δ2]表示高新技術產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長的直接效應；[β2×ρ]表示通過科技創(chuàng)新傳導的中介效應；[W]表示空間權重矩陣；[X]表示控制變量；[ε1、ε2、ε3]均表示為服從正態(tài)分布的誤差項向量。

在模型（10）中，若[δ1]顯著不為0，說明高新技術產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟增長有顯著影響；在模型（11）中，若[β2]顯著不為0，說明科技創(chuàng)新對高新技術產(chǎn)業(yè)集聚有顯著影響。但科技創(chuàng)新是否存在中介效應，則需要用模型（12）進行檢驗。在模型（12）檢驗中，如果[ρ]顯著不為0，則中介效應是存在的；如果[δ2]不顯著，則說明完全中介。

1. 平穩(wěn)性檢驗

在進行模型估計之前，要進行單位根檢驗，本文采用LLC檢驗、IPS檢驗、ADF-Fisher檢驗和PP-Fisher檢驗，結果見表5所列。

從表5可以看出，各變量的四種檢驗絕大部分均在1%顯著性水平下是平穩(wěn)的，其余部分也在5%或10%的顯著性水平下是平穩(wěn)的。因此，綜合四種檢驗結果，各變量均是平穩(wěn)的。

2. 基準回歸

本文基于2002—2019年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，針對上述模型（10）進行參數(shù)估計，參數(shù)估計結果見表6所列。

從表6的估計結果可以看出，在3種不同空間權重矩陣下，中國30個省份區(qū)域經(jīng)濟增長的空間溢出效應在1%的顯著性水平下顯著為正，表明各省份區(qū)域經(jīng)濟增長確實存在空間外溢性，鄰近省份的區(qū)域經(jīng)濟增長會帶動本省份區(qū)域經(jīng)濟增長。高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平的系數(shù)也在1%的顯著性水平下顯著為正，這說明高新技術產(chǎn)業(yè)聚集水平對區(qū)域經(jīng)濟增長存在正向的促進作用。此外，文中所選取的控制變量均對區(qū)域經(jīng)濟增長有解釋作用。

3. 中介效應檢驗

由于模型（10）中系數(shù)[δ1]顯著不為0，此時需要驗證模型（11）。本文采用固定效應模型進行估計，結果顯示[β2=4.726]，并且在1%的顯著性水平下顯著，這說明中介變量科技創(chuàng)新對高新技術產(chǎn)業(yè)集聚具有正向的促進作用。

在此基礎上，將中介效應科技創(chuàng)新引入基準模型（10）中得到模型（12），再針對模型（12）進行參數(shù)估計，估計結果見表7所列。

表7參數(shù)估計結果顯示，科技創(chuàng)新系數(shù)均在5%的顯著性水平下顯著為正，表明科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長之間起到了中介作用。在空間權重矩陣W1和W3下，高新技術產(chǎn)業(yè)集聚系數(shù)仍然在1%的水平下顯著為正，但是與模型（10）的估計結果相比，系數(shù)均有所下降，這說明在空間權重矩陣W1和W3下，科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長之間雖然存在著中介效應，但是中介效應并不完全。然而，在空間權重矩陣W2下，高新技術產(chǎn)業(yè)集聚系數(shù)已經(jīng)在10%的水平下不再顯著，這說明科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟增長之間存在著完全中介效應。

七、研究結論與政策建議

（一）研究結論

本文根據(jù)2002—2019年中國30個省份面板數(shù)據(jù)，進行相關研究并得到結論如下：

（1）改進的區(qū)位熵應用與驗證。首先，采用高新技術產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量和高新技術產(chǎn)業(yè)企業(yè)數(shù)分別計算出改進后的區(qū)位熵，從一個角度確證了高新技術產(chǎn)業(yè)集聚有利于提高該區(qū)域的勞動生產(chǎn)率；其次，取平均值作為高新技術產(chǎn)業(yè)集聚水平的測度值。從測度結果來看，中國高新技術產(chǎn)業(yè)聚集區(qū)域主要集中在東南沿海經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)及長江流域地區(qū)，而西北經(jīng)濟相對落后地區(qū)以及東北老工業(yè)地區(qū)的高新技術產(chǎn)業(yè)集聚明顯落后于全國平均水平。

（2）科技創(chuàng)新測定。選擇科技創(chuàng)新能力和科技創(chuàng)新環(huán)境2個一級指標，根據(jù)創(chuàng)新投入、創(chuàng)新效果、服務支持和宏觀經(jīng)濟環(huán)境4個維度共10個分項指標，使用熵值法對各省份區(qū)域科技創(chuàng)新進行測度。測度結果顯示，中國各省份科技創(chuàng)新的分布和高新技術產(chǎn)業(yè)集聚具有很強的相似性，科技創(chuàng)新處于較高水平的區(qū)域依然聚集在東南沿海經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū)，西北經(jīng)濟相對落后地區(qū)以及東北老工業(yè)地區(qū)的創(chuàng)新能力在全國相對落后。

（3）全局Moran′s I指數(shù)檢驗空間溢出效應。根據(jù)全局Moran′s I指數(shù)檢驗區(qū)域經(jīng)濟增長的空間溢出效應，從檢驗結果可以看出，全局Moran′s I指數(shù)在3種空間權重矩陣下均顯著為正，區(qū)域經(jīng)濟增長存在明顯的正向空間溢出效應。這說明，中國30個省份區(qū)域經(jīng)濟增長會受到相鄰省份區(qū)域經(jīng)濟增長水平的影響。

（4）構建空間計量模型，檢驗科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的中介效應。結果顯示，科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟增長之間確實存在中介效應，在空間權重矩陣W1和W3下，科技創(chuàng)新呈現(xiàn)不完全的中介效應；而在空間權重矩陣W2下，科技創(chuàng)新則呈現(xiàn)出完全中介效應。

（二）政策建議

本文通過建立空間計量模型，探究區(qū)域經(jīng)濟增長的空間溢出效應，并且在此基礎之上驗證科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)聚集與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的中介作用，研究結果對中國區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同增長和促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展具有一定啟示意義。

（1）由于區(qū)域經(jīng)濟存在空間溢出效應，為避免區(qū)域經(jīng)濟增長失衡，各省份之間要加強與鄰近區(qū)域之間的協(xié)作。①區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展使得要素市場和產(chǎn)品市場實現(xiàn)自由流動，降低惡性競爭帶來的損失，降低各區(qū)域之間的交易成本；②區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展還能夠帶來學習效應，使經(jīng)濟欠發(fā)達區(qū)域能夠更快地學習先進經(jīng)驗，從而實現(xiàn)知識溢出；③區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展使得產(chǎn)業(yè)集聚和區(qū)域分工效應更加顯著，并使市場不斷細化、產(chǎn)業(yè)不斷集聚、市場交易規(guī)模不斷擴大，由此區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展將推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

（2）高新技術產(chǎn)業(yè)在中國經(jīng)濟發(fā)展中的地位顯著提升，并且表現(xiàn)出很強的抗風險能力。在2008年全球金融危機及近年新冠肺炎疫情期間，我國高新技術產(chǎn)業(yè)均表現(xiàn)出逆勢增長的態(tài)勢。高新技術產(chǎn)業(yè)已經(jīng)成為創(chuàng)新發(fā)展的主陣地，為引領中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展作出了重要貢獻。中國東北部以及西北部地區(qū)高新技術產(chǎn)業(yè)集聚還相對落后，需要將國家高新區(qū)建設成為創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展示范區(qū)，帶動經(jīng)濟實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

（3）科技創(chuàng)新在高新技術產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟增長之間存在中介效應，因此要明確科技創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的巨大推動作用，不斷促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。①確立企業(yè)創(chuàng)新主體地位，在政策層面上，要引導創(chuàng)新資源向企業(yè)傾斜；②將科技創(chuàng)新與轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式進行融合，提出科技創(chuàng)新與轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式的關聯(lián)性指標；③以若干骨干單位為主體，聯(lián)合大學與研發(fā)機構，在政府保護與參與下搭建公共技術研發(fā)平臺；④政府部門進一步完善相關法律法規(guī)，促進各區(qū)域之間科技創(chuàng)新交流，從而促進經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

注 釋：

（1）限于篇幅，2002年、2019年中國30個省份科技創(chuàng)新綜合評價數(shù)據(jù)可與作者聯(lián)系。

（2）東部包括北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北包括遼寧、吉林和黑龍江。

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［責任編輯：倪大兵，洪二麗］

收稿日期：2021-11-02

基金項目：河北省高等學校人文社會科學研究項目“河北省海洋產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域綠色經(jīng)濟增長影響及空間溢出效應研究”（SD2022028）；河北省教育廳人文社會科學重大課題攻關項目“河北省海洋經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展研究”（ZD202118）

作者簡介：王 燕（1981—），女，河北石家莊人，教授，博士，研究方向：經(jīng)濟管理；

高 靜（1984—），女，河北秦皇島人，講師，博士，研究方向：計量經(jīng)濟學；

劉邦凡（1967—），男，重慶人，教授，博士生導師，博士，河北省公共政策評估研究中心首席專家，通信作者，研究方向：公共管理。