科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚特征及影響因素分析

◆李從容 郝樂(lè)桐 谷亞旭

作為國(guó)家創(chuàng)新體系的重要組成部分，科技服務(wù)業(yè)等知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)通過(guò)扮演知識(shí)橋梁角色，成為推動(dòng)創(chuàng)新的重要力量[1]，科技服務(wù)機(jī)構(gòu)是科技服務(wù)業(yè)的基本構(gòu)成要素，也是科技服務(wù)人員開(kāi)展技術(shù)和知識(shí)服務(wù)的主要載體，其建設(shè)和發(fā)展是推動(dòng)科技成果轉(zhuǎn)化、完善國(guó)家創(chuàng)新體系的重要舉措[2]。20 世紀(jì)90 年代以來(lái)，我國(guó)鼓勵(lì)和培育了包括科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、國(guó)家大學(xué)科技園，技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心等各類(lèi)科技服務(wù)中介機(jī)構(gòu)，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)戰(zhàn)略的實(shí)施。不同類(lèi)型的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)在提供科技服務(wù)過(guò)程中有不同的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)，近年來(lái)隨著我國(guó)科技服務(wù)業(yè)規(guī)?；l(fā)展，各類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)建設(shè)開(kāi)始呈現(xiàn)出區(qū)域集聚和空間特征[3-5]，并在規(guī)模大小、空間分布和集聚態(tài)勢(shì)等方面都呈現(xiàn)出顯著的差異性，只有在明確各類(lèi)機(jī)構(gòu)發(fā)展異質(zhì)性的基礎(chǔ)上，方可從實(shí)踐層面為各區(qū)域的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)建設(shè)、戰(zhàn)略布局和區(qū)域整體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平的提升提供相關(guān)理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。

科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的集聚化發(fā)展一方面可有效發(fā)揮其科技服務(wù)的支撐作用[6]，整合區(qū)域創(chuàng)新資源、促進(jìn)區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化[7]、帶動(dòng)小微企業(yè)發(fā)展同時(shí)提高初創(chuàng)企業(yè)存活率[8]、提升區(qū)域創(chuàng)新能力以及優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[9]；另一方面，各類(lèi)機(jī)構(gòu)集聚形成產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟[10]，實(shí)現(xiàn)企業(yè)共同研發(fā)、聯(lián)合投標(biāo)、信息互通從而提高資源利用率[11]、降低交易成本[12]促進(jìn)自身結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級(jí)，適應(yīng)不斷變化的市場(chǎng)環(huán)境，并提供更好的服務(wù)質(zhì)量和創(chuàng)新方向?，F(xiàn)有文獻(xiàn)雖為科技服務(wù)業(yè)集聚規(guī)模、影響因素以及與其他產(chǎn)業(yè)相互關(guān)系提供了重要證據(jù)，但當(dāng)前研究較少對(duì)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚現(xiàn)象進(jìn)行深入探討，并且缺乏對(duì)不同類(lèi)型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展差異進(jìn)行比較的研究。因此,本研究將五類(lèi)科技服務(wù)主體作為研究對(duì)象，通過(guò)實(shí)證分析28 個(gè)省份2016～2020 年的數(shù)據(jù)，比較分析不同類(lèi)型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀，測(cè)算其各省域集聚規(guī)模、特征、區(qū)域差異和演進(jìn)規(guī)律。以期對(duì)促進(jìn)各省份科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的差異化研究提供全新的視角，為完善科技創(chuàng)新服務(wù)鏈條，因地制宜制定發(fā)展政策，有區(qū)別和針對(duì)性地促進(jìn)各類(lèi)科技服務(wù)主體創(chuàng)新發(fā)展提供決策參考。

一、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本研究選取了中國(guó)28 個(gè)省份（西藏、寧夏、海南由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失，因此不選?。?016～2020 年的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ)，科技服務(wù)機(jī)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于科技部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)中心發(fā)布的2016～2020 年《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》，地區(qū)生產(chǎn)總值、人均受教育年限、專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量等相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自2016～2020 年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。此外，本研究對(duì)人均生產(chǎn)總值、專(zhuān)利授權(quán)數(shù)量等數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，對(duì)所有連續(xù)變量做了縮尾處理，以盡可能減輕異常值對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。

（二）研究方法

1.空間基尼系數(shù)。1991 年,克魯格曼所提出空間基尼系數(shù)主要應(yīng)用于測(cè)度當(dāng)時(shí)美國(guó)制造行業(yè)的集聚水平,該系數(shù)計(jì)算方法較為方便可行,可清晰度量行業(yè)集聚情況,這一系數(shù)同樣適用于測(cè)度科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的集聚程度。本研究首先采用空間基尼系數(shù)測(cè)算我國(guó)東部、中部和西部科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚程度，計(jì)算公式為：

式（1）中：spi為省份i 的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)就業(yè)人數(shù)；sp 為全樣本省份科技服務(wù)機(jī)構(gòu)就業(yè)總?cè)藬?shù)；xi為省份i 的就業(yè)總?cè)藬?shù)；x 為全樣本省份的就業(yè)總?cè)藬?shù)。

2.區(qū)位熵。區(qū)位熵（LQ）是衡量在特定地區(qū)中某個(gè)產(chǎn)業(yè)相對(duì)集中程度的最常見(jiàn)方法，本研究采用區(qū)位熵指數(shù)測(cè)算中國(guó)各類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)在省份間的空間集聚水平?；跀?shù)據(jù)的可得性以及指標(biāo)選取的代表性，本研究利用科技服務(wù)機(jī)構(gòu)從業(yè)人數(shù)計(jì)算出科技服務(wù)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)，具體指標(biāo)構(gòu)造如下：

SteLQit為某地區(qū)的區(qū)位熵值,Steit為某地區(qū)科技服務(wù)業(yè)從事人數(shù),Stet為國(guó)內(nèi)科技服務(wù)行業(yè)的從業(yè)總?cè)藬?shù)Allit為某地區(qū)的就業(yè)人數(shù),Allt為全國(guó)就業(yè)總?cè)藬?shù)。

3.空間關(guān)聯(lián)性。根據(jù)Anselin 提出的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,某一地區(qū)空間單元上的某項(xiàng)經(jīng)濟(jì)特征同相鄰地區(qū)的同一經(jīng)濟(jì)特征具有相關(guān)性,即相鄰地區(qū)的同一經(jīng)濟(jì)特征可能相互影響。為了評(píng)估各省域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的空間自相關(guān)情況，本研究采用了全局Moran's I 指數(shù)。因此,有必要引入空間計(jì)量的方法探討省域科技企業(yè)孵化器和眾創(chuàng)空間可能存在的空間相互關(guān)系。其具體計(jì)算公式為：

在式（3）中，本研究使用xi和xj來(lái)表示i 地區(qū)和j 地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新效率。其中，n 代表地區(qū)數(shù)量，Wij是經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理的空間權(quán)重矩陣。I 的取值范圍為[-1，1]，當(dāng)接近1 時(shí)，表示地區(qū)間的空間正相關(guān)性較強(qiáng)；當(dāng)接近-1 時(shí)，表示地區(qū)間的空間負(fù)相關(guān)性較強(qiáng)；而等于0 則表示地區(qū)間不存在空間自相關(guān)性。

（三）研究模型

本研究將科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、國(guó)家大學(xué)科技園、技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)力促進(jìn)中心五類(lèi)科技服務(wù)主體作為研究對(duì)象，首先通過(guò)各類(lèi)機(jī)構(gòu)的數(shù)量、就業(yè)人員數(shù)量確定機(jī)構(gòu)規(guī)模和增長(zhǎng)速度；運(yùn)用Arc GIS 10.8 分析各省域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)空間分布特征；然后通過(guò)空間基尼系數(shù)、區(qū)位熵以及繪制雷達(dá)圖等方法分析機(jī)構(gòu)集聚特征，最后構(gòu)建回歸模型分析影響各類(lèi)機(jī)構(gòu)集聚化發(fā)展的因素并提出針對(duì)性對(duì)策建議。

二、科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀分析

（一）我國(guó)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)增長(zhǎng)速度差異大、整體規(guī)模較小

我國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展起步較晚，但隨著國(guó)家政策對(duì)科技型企業(yè)自主創(chuàng)新的扶持，我國(guó)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展已有一定規(guī)模，服務(wù)能力不斷提升、服務(wù)質(zhì)量不斷提高，有力地帶動(dòng)了全社會(huì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱情，激發(fā)了科技成果轉(zhuǎn)化的需求。從表1 可以看出，科技企業(yè)孵化器從2016 年三千多家增長(zhǎng)到2020 年近六千家，眾創(chuàng)空間由四千多家增長(zhǎng)到八千多家，但生產(chǎn)力中心數(shù)量逐年下降，國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)和國(guó)家大學(xué)科技園數(shù)量較少且近年來(lái)沒(méi)有增長(zhǎng)。從就業(yè)人員來(lái)看眾創(chuàng)空間人員規(guī)模遠(yuǎn)高于其他類(lèi)型服務(wù)機(jī)構(gòu)；國(guó)家大學(xué)科技園人員規(guī)模最小，且趨于平穩(wěn)；技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)人員規(guī)模逐年上升位于科技企業(yè)孵化器和生產(chǎn)力促進(jìn)中心之間。

表1 2016～2020 年科技服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)量及增長(zhǎng)率

圖1 研究模型

（二）我國(guó)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展不均衡

從表1 來(lái)看，我國(guó)科技企業(yè)孵化器和眾創(chuàng)空間數(shù)量較多且在逐年增長(zhǎng)，國(guó)家技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)和國(guó)家大學(xué)科技園數(shù)量從2016 年開(kāi)始數(shù)量幾乎沒(méi)有變動(dòng)，除北京、上海和江蘇三省，其他省份大學(xué)科技園數(shù)量均小于10，而生產(chǎn)力促進(jìn)中心數(shù)量以較快的幅度逐年遞減。另外相關(guān)政策支持力度來(lái)看科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間的發(fā)展近年來(lái)更受到國(guó)家和地區(qū)的重視，相關(guān)部門(mén)規(guī)章較多，而技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)力促進(jìn)中心和國(guó)家大學(xué)科技園的相關(guān)政策數(shù)量較少，側(cè)面反映出各省域?qū)萍挤?wù)主體發(fā)展的重視程度各不相同。

（三）我國(guó)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)分布呈階梯狀

相比于西方發(fā)達(dá)國(guó)家，我國(guó)科技服務(wù)業(yè)發(fā)展較為落后，最先在北京、上海等東部發(fā)達(dá)城市出現(xiàn)，科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人才集聚和科技創(chuàng)新資源息息相關(guān)。本研究對(duì)中國(guó)各地區(qū)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)空間分布進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)從2016 年至2020 年科技服務(wù)機(jī)構(gòu)主要分布于東部沿海地區(qū)如京津冀、長(zhǎng)三角，以及山東、福建、廣東等省份，到2020 年中部地區(qū)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)有所增長(zhǎng)如成渝地區(qū)、陜西、湖北河南安徽等，而西部、西北部和東北部由于科技創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)展緩慢，人才流失、基礎(chǔ)設(shè)施落后城市科技服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)量稀少且增長(zhǎng)并不明顯。中國(guó)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)分布按東、中、西，以及沿海到內(nèi)陸呈現(xiàn)明顯的階梯狀，服務(wù)機(jī)構(gòu)資源分布不均區(qū)域差異明顯。

圖2 2016～2020 年科技服務(wù)機(jī)構(gòu)就業(yè)人數(shù)變化

圖3 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)相關(guān)政策出臺(tái)情況

三、科技服務(wù)機(jī)構(gòu)非均衡發(fā)展集聚態(tài)勢(shì)分析

（一）科技服務(wù)機(jī)構(gòu)整體集聚態(tài)勢(shì)分析

本研究首先采用空間基尼系數(shù)測(cè)算我國(guó)東部、中部和西部科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚程度。根據(jù)式（1）計(jì)算得出2016～2020 年全樣本省份的基尼系數(shù)，并將28 個(gè)省份按照東部、中部和西部劃分，測(cè)算結(jié)果如表2 所示，可見(jiàn)我國(guó)各區(qū)域的空間基尼系數(shù)大于零且存在空間集聚態(tài)勢(shì)，東中部地區(qū)的空間基尼系數(shù)大于西部地區(qū)，與現(xiàn)實(shí)中科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展?fàn)顩r相符。

表2 2016～2020 年中國(guó)三大區(qū)域的空間基尼系數(shù)

整體來(lái)看，基尼系數(shù)變化情況如圖4 所示。由圖4 可以看出，各地區(qū)的基尼系數(shù)在2016～2020 年發(fā)展不均衡，東部地區(qū)基尼系數(shù)出現(xiàn)短暫下降，2018年最低，之后東部地區(qū)基尼系數(shù)呈現(xiàn)上升并保持平穩(wěn)，集聚程度最高；中部地區(qū)基尼系數(shù)持續(xù)下降，從2016 年的0.00706 下降到2020 年的0.0022，與近年來(lái)東部地區(qū)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)不斷增長(zhǎng)，且中部地區(qū)人才資源向東部各省份流動(dòng)有關(guān)；西部地區(qū)基尼系數(shù)短暫下降后基本趨于平穩(wěn)，集聚程度不高。

圖4 2016～2020 年中國(guó)三大區(qū)域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)空間基尼系數(shù)發(fā)展趨勢(shì)

（二）科技服務(wù)機(jī)構(gòu)局部集聚態(tài)勢(shì)分析

根據(jù)公式(2)分別計(jì)算2016～2020 年中國(guó)28 個(gè)省份科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的區(qū)位熵，計(jì)算結(jié)果截取2020 年各機(jī)構(gòu)區(qū)位熵，如表3 所示，中國(guó)東部地區(qū)的北京、上海、江蘇、浙江和廣東省的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵普遍較高，這些地區(qū)的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)具有較高的專(zhuān)業(yè)化水平和優(yōu)勢(shì)，有利于科技服務(wù)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。相比之下，中部地區(qū)的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵較為均勻，其中湖北省和黑龍江省的區(qū)位熵略高于其他省份，表現(xiàn)出一定的相對(duì)比較優(yōu)勢(shì)。西部地區(qū)的陜西省是科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵值最高的省份。此外，北京和上海的國(guó)家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)區(qū)位熵值大于4，天津和甘肅省的生產(chǎn)力促進(jìn)中心區(qū)位熵遠(yuǎn)超出其他省份，北京和上海的國(guó)家大學(xué)科技園區(qū)位熵值大于6，而山東、山西、河南、湖南、貴州和云南等省份的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵低于1。這表明中國(guó)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展區(qū)域存在著較大的非均衡性。

表3 2020 年各省域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵

（三）科技服務(wù)機(jī)構(gòu)分類(lèi)集聚態(tài)勢(shì)分析

2016～2020 年科技服務(wù)機(jī)構(gòu)不斷發(fā)展但區(qū)域差異明顯，為了更加直觀地了解各類(lèi)機(jī)構(gòu)近五年來(lái)在各省域集聚的態(tài)勢(shì)，本研究根據(jù)五類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的區(qū)位熵繪制雷達(dá)圖[13，14]。如圖5 所示，自2016 年至2020年，中國(guó)科技企業(yè)孵化器經(jīng)歷了一定程度的集聚提升。其中，北京市的科技企業(yè)孵化器發(fā)展水平最高，上海、江蘇、浙江省的科技企業(yè)孵化器緊隨其后，但這些地區(qū)的集聚度逐年呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，并向京津冀以及中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。眾創(chuàng)空間在多個(gè)省份集聚程度較高，例如北京、陜西、江西和山西等省份。相比其他類(lèi)型技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)，眾創(chuàng)空間的區(qū)域差異較小，且也呈現(xiàn)從中西部向京津冀地區(qū)轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。國(guó)家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)在各省域之間的集聚程度存在很大的差異。北京和上海的國(guó)家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)發(fā)展水平明顯高于其他省級(jí)行政單位，并且這種優(yōu)勢(shì)還在繼續(xù)擴(kuò)大。陜西省的國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)集聚度在中西部地區(qū)較為突出。

圖5 各省域不同類(lèi)型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚圖

生產(chǎn)力促進(jìn)中心與其他科技服務(wù)機(jī)構(gòu)有所不同，科技服務(wù)機(jī)構(gòu)，其在天津、甘肅省和其他中部省份的集聚程度較高。國(guó)家大學(xué)科技園的發(fā)展基于所屬大學(xué)的科教智力資源，分布在高校資源集中經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展基礎(chǔ)較好的北京、上海、江蘇等省域。

（四）科技服務(wù)機(jī)構(gòu)空間關(guān)聯(lián)性

根據(jù)上述2016～2020 年28 個(gè)省份各類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，通過(guò)Moran's I 指數(shù)測(cè)算各區(qū)域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚的空間相關(guān)性，結(jié)果如表4 所示，僅科技企業(yè)孵化器在地區(qū)分布上存在顯著空間自相關(guān)性，其Moran's I 指數(shù)在1%的水平下正向顯著；另外，眾創(chuàng)空間和生產(chǎn)力促進(jìn)中心的地區(qū)分布在近幾年呈現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性，說(shuō)明其集聚格局正在逐漸形成；而國(guó)家大學(xué)科技園和國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)的Moran's I 指數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，目前尚不存在空間自相關(guān)性，趨于隨機(jī)分布。通過(guò)空間相關(guān)分析再次證明,各類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)在空間效應(yīng)上存在著顯著差異。

表4 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)Moran's I 指數(shù)

四、科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚的影響因素分析

（一）模型構(gòu)建與變量選取

為了驗(yàn)證各自變量對(duì)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度（LQ）的影響，本研究首先基于2016～2020 年面板數(shù)據(jù)構(gòu)建基本回歸模型：

使用Stata15.0 軟件進(jìn)行回歸分析，對(duì)模型進(jìn)行F 檢驗(yàn)，結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)，所以不采用混合模型進(jìn)行分析，應(yīng)用固定效應(yīng)模型的擬合結(jié)果優(yōu)于混合OLS 模型。根據(jù)相關(guān)現(xiàn)有研究，如張清正[15]等學(xué)者對(duì)科技服務(wù)業(yè)影響因素分析中大多采用固定效應(yīng)模型，因此本研究構(gòu)建基于面板數(shù)據(jù)的時(shí)間、個(gè)體雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行討論，見(jiàn)式（5）～式（9）：

式中：α0、β0及γ0為常數(shù)項(xiàng)，δt、φt及πt為時(shí)間固定效應(yīng)，Ti、ηi及θi，為個(gè)體固定效應(yīng)，χi，t、λi，t及ωi，t表示誤差項(xiàng)。

中國(guó)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的發(fā)展受到多種因素的影響。研究中國(guó)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的發(fā)展需要結(jié)合產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、科技創(chuàng)新理論和發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科理論，并考慮中國(guó)轉(zhuǎn)型期的國(guó)情。本研究通過(guò)參考國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)理論層面選取的影響因素指標(biāo)變量進(jìn)行分析[14～16]，選取經(jīng)濟(jì)水平、政府行為、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、地區(qū)創(chuàng)新水平和科研投入作為影響中國(guó)各類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度（LQ）的自變量。變量描述性統(tǒng)計(jì)如表5 所示：

表5 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）基準(zhǔn)回歸分析

影響因素回歸結(jié)果如表6 所示，模型（1）至模型（5）分別代表各類(lèi)影響因素對(duì)科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心和國(guó)家大學(xué)科技園等服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度的影響分析。由模型（1）可見(jiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展政府財(cái)政投入和人力資本水平均能夠?qū)萍计髽I(yè)孵化器地區(qū)集聚產(chǎn)生正向作用。模型（2）中，地區(qū)創(chuàng)新能力和地區(qū)科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)投入回歸系數(shù)在5%的水平下顯著正相關(guān)，說(shuō)明地區(qū)創(chuàng)新能力提升和科技研發(fā)費(fèi)用投入有利于眾創(chuàng)空間地區(qū)集聚。模型（3）中各類(lèi)影響因素對(duì)國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)影響程度不顯著，在考慮地區(qū)差異導(dǎo)致此結(jié)果，后續(xù)將對(duì)各類(lèi)機(jī)構(gòu)進(jìn)行地區(qū)異質(zhì)性分析。模型（4）中，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)在5%的水平下顯著正相關(guān)，說(shuō)明第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展在一定程度上促進(jìn)生產(chǎn)力促進(jìn)中心集聚。模型（5）驗(yàn)證了國(guó)家大學(xué)科技園的集聚和發(fā)展主要依靠地區(qū)財(cái)政和高校科技人才的支撐。

表6 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度影響因素回歸結(jié)果

（三）區(qū)域異質(zhì)性分析

本研究進(jìn)一步按東、中、西部地區(qū)進(jìn)行分組回歸，以檢驗(yàn)各類(lèi)因素對(duì)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)聚集水平的影響是否存在區(qū)域差異，結(jié)果見(jiàn)表7 和表8 所示，分析發(fā)現(xiàn)，東部和中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與科技企業(yè)孵化器集聚度呈正相關(guān)，與綜合回歸結(jié)果一致。但是東部地區(qū)創(chuàng)新資源豐富程度與科技企業(yè)孵化器集聚呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)，可能由于東部地區(qū)生產(chǎn)要素競(jìng)爭(zhēng)激烈產(chǎn)生擁擠效應(yīng)，創(chuàng)新資源往往具有一定的重疊性和競(jìng)爭(zhēng)性，科技企業(yè)之間可能更傾向于直接合作或?qū)?biāo)競(jìng)爭(zhēng)，而不是依賴(lài)于孵化器進(jìn)行合作和協(xié)同創(chuàng)新，從而降低科技企業(yè)對(duì)孵化器的需求。此外，中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)在1%的水平下顯著負(fù)相關(guān)，中部地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展主要依賴(lài)于傳統(tǒng)服務(wù)業(yè)，其與科技創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)性可能較小，降低了對(duì)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的需求。而在西部地區(qū)，西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對(duì)欠發(fā)達(dá)，缺乏創(chuàng)新資源和市場(chǎng)需求，對(duì)科技企業(yè)孵化器的需求較低；且政府財(cái)政支出相對(duì)較少，這將進(jìn)一步限制當(dāng)?shù)乜萍计髽I(yè)孵化器的發(fā)展。

表7 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度影響因素地區(qū)異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

表8 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度影響因素地區(qū)異質(zhì)性分析回歸結(jié)果

從眾創(chuàng)空間集聚度影響因素區(qū)域異質(zhì)性分析來(lái)看，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財(cái)政支出和科技研發(fā)事業(yè)的投入對(duì)眾創(chuàng)空間發(fā)展起著顯著的正向作用。而中部地區(qū)眾創(chuàng)空間發(fā)展水平較低[16]，并沒(méi)有呈現(xiàn)顯著的影響因素。西部地區(qū)眾創(chuàng)空間數(shù)量少，規(guī)模小經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府財(cái)政支出對(duì)眾創(chuàng)空間發(fā)展的促進(jìn)作用并不明顯，但創(chuàng)新資源豐富程度回歸系數(shù)在1%的水平下顯著正相關(guān)，說(shuō)明個(gè)別省域?qū)＠晒a(chǎn)出對(duì)眾創(chuàng)空間發(fā)展有明顯的促進(jìn)作用。

表8 首先對(duì)國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)集聚度影響因素進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)僅有東部地區(qū)創(chuàng)新資源豐富程度和西部地區(qū)人力資本水平，對(duì)國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)有微弱的顯著正向影響，此結(jié)果與整體回歸幾乎一致。結(jié)合國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)近五年發(fā)展現(xiàn)狀分析，有以下兩點(diǎn)原因：首先，我國(guó)2008～2015 年間，分6 批次評(píng)選出455 所國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)，近年來(lái)國(guó)家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)數(shù)量規(guī)模上并無(wú)明顯變動(dòng)，導(dǎo)致面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果并不顯著；其次，國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的主要職責(zé)是促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化和推廣應(yīng)用，而其自身的空間布局和地理位置對(duì)這一職責(zé)實(shí)現(xiàn)的影響較小，需要考慮的區(qū)域性因素較少。

生產(chǎn)力促進(jìn)中心以事業(yè)單位所屬的內(nèi)設(shè)型機(jī)構(gòu)為主，其數(shù)量在東、中、西部空間分布較為均勻，如表9 所示，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科學(xué)研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)投入回歸系數(shù)顯著正相關(guān)，與總體回歸一致，東部地區(qū)政府在推動(dòng)服務(wù)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)方面的投入和支持也為生產(chǎn)力促進(jìn)中心的發(fā)展提供了有力的支持。政府資金和政策的支持有助于引導(dǎo)和規(guī)劃服務(wù)業(yè)的發(fā)展，從而促進(jìn)了生產(chǎn)力促進(jìn)中心的集聚，西部地區(qū)生產(chǎn)力促進(jìn)中心的發(fā)展同樣受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府財(cái)政投入的正向影響。從國(guó)家大學(xué)科技園集聚度影響因素區(qū)域異質(zhì)性分析來(lái)看，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財(cái)政支出和人力資本水平回歸系數(shù)均在1%或5%的水平下顯著正相關(guān)，與總體回歸結(jié)果一致。

表9 隨機(jī)效應(yīng)模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證回歸結(jié)果的可靠性，分別以更換回歸模型的衡量方式和采用滯后一期的檢驗(yàn)方式，檢驗(yàn)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)影響因素的回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表9 和表10。模型6～模型10 分別代表科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、國(guó)家級(jí)技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心和國(guó)家大學(xué)科技園采用隨機(jī)效應(yīng)模型的影響因素分析回歸結(jié)果；其次，考慮到各類(lèi)影響因素對(duì)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚的影響可能存在時(shí)間滯后，模型11～模型15 采用滯后一期因變量數(shù)據(jù)的影響因素分析回歸結(jié)果，從結(jié)果來(lái)看，技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的影響因素存在時(shí)間滯后性，其他各樣本估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本保持一致。

表10 滯后一期穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論與對(duì)策建議

（一）研究結(jié)論

綜上，從五類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚現(xiàn)狀和近年來(lái)發(fā)展情況分析出發(fā)，揭示28 個(gè)省域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚結(jié)構(gòu)、演化趨勢(shì)和路徑及集聚影響因素，有如下發(fā)現(xiàn)：①不同類(lèi)型的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展存在較大差異。近年來(lái)，科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間和國(guó)家大學(xué)科技園在各省域的集聚特征顯著，發(fā)展速度快。生產(chǎn)力促進(jìn)中心規(guī)模不斷縮小，數(shù)量和就業(yè)人數(shù)也在逐年縮減，而這與其他機(jī)構(gòu)發(fā)展的情況有所不同。究其原因發(fā)展較快的營(yíng)利性科技服務(wù)機(jī)構(gòu)法人以及市場(chǎng)在科技服務(wù)領(lǐng)域的主導(dǎo)作用不斷加強(qiáng)，也讓相關(guān)服務(wù)資源向企業(yè)型服務(wù)中介流動(dòng)，使得此類(lèi)非營(yíng)利性機(jī)構(gòu)發(fā)展受到?jīng)_擊。②科技服務(wù)機(jī)構(gòu)呈現(xiàn)明顯的空間集聚態(tài)勢(shì)，但不同類(lèi)型機(jī)構(gòu)集聚呈現(xiàn)出地區(qū)異質(zhì)性。整體來(lái)看，各類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)分布于東部地區(qū)，數(shù)量規(guī)模由東向西遞減，東部地區(qū)和中部地區(qū)集聚度水平明顯高于西部地區(qū)，這種分布格局表明不同地區(qū)間科技服務(wù)資源配置和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在著較大差異。③各類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚化發(fā)展的影響因素各不相同。從回歸分析結(jié)果來(lái)，影響科技企業(yè)孵化器、技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、國(guó)家大學(xué)科技園集聚化發(fā)展的主要因素分別是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財(cái)政支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人力資本水平。

（二）對(duì)策建議

第一，促進(jìn)不同類(lèi)型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)均衡發(fā)展。首先，針對(duì)東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快且創(chuàng)新資源豐富的省域政府部門(mén)，應(yīng)持續(xù)加大對(duì)孵化器、眾創(chuàng)空間等孵化類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的政策支持力度。這包括提供土地、場(chǎng)所使用、稅收優(yōu)惠、資金補(bǔ)貼等多方面的支持措施。通過(guò)這些措施，旨在促進(jìn)孵化類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的發(fā)展，為其提供更好的條件和資源，以推動(dòng)創(chuàng)新活動(dòng)的開(kāi)展。其次，針對(duì)中西部地區(qū)科技創(chuàng)新資源相對(duì)稀缺的省域，應(yīng)鼓勵(lì)內(nèi)設(shè)型機(jī)構(gòu)，如生產(chǎn)力促進(jìn)中心、大學(xué)科技園和技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)等，成為主要的科技服務(wù)主體，并為其提供一定的創(chuàng)新基金和科技項(xiàng)目支持。同時(shí)，鼓勵(lì)服務(wù)機(jī)構(gòu)積極開(kāi)展創(chuàng)新實(shí)踐和技術(shù)研發(fā)，以提升其內(nèi)部的技術(shù)能力并擴(kuò)展業(yè)務(wù)范圍，這些舉措旨在促進(jìn)當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的科技創(chuàng)新發(fā)展，為其提供科技服務(wù)，推動(dòng)當(dāng)?shù)乜萍籍a(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

第二，鼓勵(lì)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚發(fā)展，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的集聚發(fā)展可以有效提升區(qū)域科技服務(wù)能力，營(yíng)造科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)良好環(huán)境，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展。當(dāng)前京津冀、長(zhǎng)三角以及湖北、陜西等教育資源豐富的省域各類(lèi)機(jī)構(gòu)已形成一定集聚規(guī)模，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)調(diào)整集聚的結(jié)構(gòu)通過(guò)政策引導(dǎo)、建設(shè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等方式促進(jìn)各類(lèi)機(jī)構(gòu)的均衡分布發(fā)展。欠發(fā)達(dá)省域應(yīng)制定區(qū)域科技服務(wù)相關(guān)發(fā)展規(guī)劃，加大對(duì)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的財(cái)政支持，通過(guò)建設(shè)配套產(chǎn)業(yè)園區(qū)、加大稅收優(yōu)惠政策、舉辦科技服務(wù)主題交流學(xué)習(xí)活動(dòng)等方式吸引科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚。此外發(fā)揮發(fā)達(dá)省域的模范作用，通過(guò)分享經(jīng)驗(yàn)和資源、跨區(qū)域合作、促進(jìn)人才培養(yǎng)交流等方式，幫助中西部地區(qū)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)提升其能力和水平。

第三，基于影響因素的分析，有針對(duì)性地構(gòu)建不同類(lèi)型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展支持環(huán)境。我國(guó)各類(lèi)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的不均衡集聚和發(fā)展?fàn)顩r反映了科技服務(wù)業(yè)整體發(fā)展水平相對(duì)較低。科技企業(yè)孵化器和眾創(chuàng)空間的發(fā)展主要受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財(cái)政支持和創(chuàng)新資源的影響，因此，應(yīng)繼續(xù)努力為這些機(jī)構(gòu)創(chuàng)造良好的融資環(huán)境和市場(chǎng)化投資機(jī)會(huì)，打造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。此外，對(duì)于生產(chǎn)力促進(jìn)中心和大學(xué)科技園等機(jī)構(gòu)的發(fā)展來(lái)說(shuō)，政府的支持至關(guān)重要[17]。在政策制定方面，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心和大學(xué)科技園的發(fā)展，充分利用政策引導(dǎo)、稅收優(yōu)惠和政府財(cái)政科技投入等手段，為各類(lèi)機(jī)構(gòu)的發(fā)展創(chuàng)造良好的制度環(huán)境；同時(shí)相關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)資源整合和協(xié)調(diào)，為此類(lèi)機(jī)構(gòu)發(fā)展提供更豐富的資源支持，例如孵化基地建設(shè)、人才培訓(xùn)、技術(shù)交流、市場(chǎng)推廣等，促進(jìn)不同類(lèi)型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)協(xié)同發(fā)展。