長三角科技型中小企業(yè)的空間知識溢出效應研究

[摘 要：文章基于企業(yè)在技術領域內(nèi)集聚的視角，使用DO指數(shù)測度了企業(yè)集聚的范圍，并依此構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，從顯性知識溢出和隱性知識溢出兩個角度探索了長三角科技型中小企業(yè)間知識溢出的存在性和機制。研究發(fā)現(xiàn)：區(qū)域中技術領域內(nèi)的科技型中小企業(yè)數(shù)量成規(guī)模或技術有優(yōu)勢，集聚的企業(yè)間才會有顯性知識溢出效應；科技型中小企業(yè)在集聚的情況下，研發(fā)人力投入具有正向且顯著的隱性知識溢出效應；由于普適性研發(fā)獎勵政策以及科技型中小企業(yè)研發(fā)投入的“被動”性，科技型中小企業(yè)的研發(fā)資本投入具有擠出效應，使得研發(fā)資本不能帶動企業(yè)間產(chǎn)生顯著正向的知識溢出。研究結(jié)論為引導科技型中小企業(yè)集聚促進其知識溢出效應、科技型中小企業(yè)研發(fā)投入的補貼政策帶來了一定的啟示。

關鍵詞：科技型中小企業(yè)；技術領域；DO指數(shù)；知識溢出

中圖分類號：F276.3 " " " 文獻標識碼：A " " 文章編號：1007-5097（2024）08-0040-15 ]

Spatial Knowledge Spillover Effect of Technology-based SMEs in the Yangtze River Delta

FENG Shuhui1， LIAO Hui2， ZHU Pingfang3

（1. School of Economics， Shanghai University of Finance and Economics， Shanghai 200433， China;

2. Antai College of Economics and Management， Shanghai Jiao Tong University， Shanghai 200030， China;

3. Center for Quantitative Economics， Shanghai Academy of Social Sciences， Shanghai 200235， China）

Abstract：Based on the perspective of enterprise agglomeration in the technical field， the essay uses the DO index to measure the range of enterprise agglomeration and constructs a spatial weight matrix accordingly. From the perspectives of explicit knowledge spillover and implicit knowledge spillover， it explores the existence and relevant mechanism of knowledge spillover among technology-based SMEs in the Yangtze River Delta. Findings： In the region only when， technology-based SMEs in the technical sector form a large scale and possess technical advantages， there will be an explicit knowledge spillover effect among the clustered enterprises; when technology-based SMEs are clustered， their Ramp;D human resource investment produces a positive and significant implicit knowledge spillover effect; Due to the general Ramp;D incentive policies and the \"passive\" nature of Ramp;D investment of technology-based SMEs， Ramp;D capital investment of technology-based SMEs presents a crowding-out effect， preventing Ramp;D capital from driving significant positive knowledge spillover among enterprises. The research findings provide certain insights for guiding the clustering of technology-based SMEs to promote their knowledge spillover effects， and for the subsidy policies on Ramp;D investment of technology-based SMEs.

Key words：technology-based SMEs; technical sector; DO index; knowledge spillover

一、引 言

《中共中央關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》中提出要“發(fā)揮大企業(yè)引領支撐作用，支持創(chuàng)新型中小微企業(yè)成長為創(chuàng)新重要發(fā)源地”，表明了國家層面對中小企業(yè)創(chuàng)新的關注。黨的二十大報告進一步強調(diào)了科技和人才在全面建設社會主義現(xiàn)代化國家中的重要作用，突出了科技型中小企業(yè)在創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展中的重要性。在中小企業(yè)中，科技型中小企業(yè)最具創(chuàng)新活力和發(fā)展?jié)摿Γㄖ車t和陸立軍，2001）［1］?？萍夹椭行∑髽I(yè)在中國科技創(chuàng)新能力、經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展和促進就業(yè)等方面發(fā)揮重要的作用（王歡歡和杜躍平，2023）［2］，同時它們也是高新技術企業(yè)的后備軍。《科技型中小企業(yè)評價辦法》指出，科技型中小企業(yè)是指具備一定數(shù)量的科技人員，從事科學技術研究開發(fā)活動，創(chuàng)造自主知識產(chǎn)權(quán)并將其轉(zhuǎn)化為高技術服務產(chǎn)品或者服務，從而實現(xiàn)長期性可持續(xù)發(fā)展的中小型企業(yè)。由此可見，技術創(chuàng)新是科技型中小企業(yè)賴以生存的核心基礎。

國家高度重視并出臺了各種政策促進科技型中小企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展。比如，國科發(fā)區(qū)〔2019〕268號文（1）指出要強化對科技型中小企業(yè)的政策引導和精準支持，強調(diào)打造相應的特色載體平臺，引導科技型中小企業(yè)集聚，支持科技型中小企業(yè)開展專業(yè)化分工協(xié)作。國家出臺各種政策支持科技型中小企業(yè)集聚和協(xié)作發(fā)展，正是希望它們踐行國家高質(zhì)量發(fā)展的理念，在新一輪的技術革命中成為科技創(chuàng)新的“主力軍”。在各種政策的支持下，科技型中小企業(yè)快速集聚發(fā)展。根據(jù)科技部火炬中心入庫的數(shù)據(jù)，2018年長三角地區(qū)、北京市和廣東省的科技型中小企業(yè)數(shù)量占全國總數(shù)的比重超過50%。以長三角為例，2018年共有3萬多家科技型中小企業(yè)集聚在此，共提供就業(yè)崗位230多萬個，納稅超過650億元，共申請發(fā)明專利87 000多個，軟件著作權(quán)151 000多個。這些企業(yè)主要分布在電子信息、高技術服務、生物與新醫(yī)藥、先進制造與自動化和新材料等新興技術領域，主要聚集在上海、蘇州、無錫、南京、杭州、寧波和合肥7個城市。在此背景下，長三角地區(qū)科技型中小企業(yè)的集聚態(tài)勢如何？集聚范圍內(nèi)，科技型中小企業(yè)間是否存在知識溢出效應？知識溢出效應的機制是什么？回答這些問題，有助于厘清科技型中小企業(yè)的集聚與知識溢出的關系，為長三角地區(qū)科技型中小企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略制定提供經(jīng)驗證據(jù)。

與現(xiàn)有文獻相比，本文可能的貢獻在于：一是現(xiàn)有對科技型中小企業(yè)創(chuàng)新的研究主要從理論方面分析相應的政策扶持（蔣伏心，1999；戴國慶，2006）［3-4］、風險應對（許暉等，2011）［5］、成長環(huán)境和創(chuàng)新績效評價體系的構(gòu)建（周國紅和陸立軍，2001）［6］；在實證研究方面，由于缺少數(shù)據(jù)的支持，主要基于政府對科技型中小企業(yè)的資助數(shù)據(jù)（郭研等，2015；程聰慧和王斯亮，2018）［7-8］或者小樣本的問卷調(diào)查數(shù)據(jù)（高松等，2011）［9］分析資助與企業(yè)創(chuàng)新的局部關系。本文使用較為充分的區(qū)域間科技型中小企業(yè)數(shù)據(jù)，從全局集聚視角分析其空間知識溢出效應的特征和機制，豐富現(xiàn)有文獻對于科技型中小企業(yè)創(chuàng)新研究的方向。二是現(xiàn)有對知識溢出的研究多從宏觀城市或區(qū)域?qū)用?，最為常見的是采用區(qū)域歸并數(shù)據(jù)（王雅潔和張淼，2020）［10］、行業(yè)歸并數(shù)據(jù)（黃繁華和郭衛(wèi)軍，2020；謝家智和張馨月，2023）［11-12］以及同時考慮兩個層面的歸并數(shù)據(jù)（許永洪和梁佩鳳，2024）［13］。王慶喜和胡志學（2018）［14］考察了微觀層面上企業(yè)的知識溢出發(fā)現(xiàn)，區(qū)域?qū)用嫔系臍w并數(shù)據(jù)分析明顯放大了知識溢出的空間效應，但是其僅考慮了顯性知識溢出，對于微觀主體間知識溢出機制的研究并不充分。本文將知識溢出的分析視角拓展到微觀企業(yè)層面，基于企業(yè)集聚的態(tài)勢測度知識溢出，同時考慮顯性知識溢出以及集聚區(qū)內(nèi)研發(fā)人員和資本投入產(chǎn)生的隱性知識溢出，豐富了空間知識溢出效應的理論和實證研究。三是地理鄰接空間權(quán)重矩陣是研究知識溢出時主要使用的空間權(quán)重矩陣構(gòu)造方法（周正柱和李瑤瑤，2022）［15］，然而，在信息技術高度發(fā)達的今天，知識溢出的范圍可能沖破地理鄰接，在一定的區(qū)域內(nèi)發(fā)生。本文使用DO指數(shù)并基于從業(yè)人員和地理距離的集聚區(qū)域范圍構(gòu)造權(quán)重矩陣，豐富了空間知識溢出研究中空間權(quán)重矩陣構(gòu)造的方法。

二、理論分析與研究假設

Fujita和Thisse（1996）［16］認為，產(chǎn)業(yè)集聚是伴隨生產(chǎn)要素的流動而實現(xiàn)的生產(chǎn)要素向地理空間集中的外生經(jīng)濟過程。因此，創(chuàng)新主體的集聚也伴隨著創(chuàng)新要素（創(chuàng)新人才、創(chuàng)新資金等）向此區(qū)域的集中。本文認為科技型中小企業(yè)知識的空間溢出效應主要有顯性知識溢出和隱性知識溢出兩種度量方式，并且以這兩種方式產(chǎn)生知識的顯性溢出和隱性溢出兩種機制。趙勇和白永秀（2009）［17］認為，顯性知識可以以專利或書面文字等形式存在，能夠通過直接的方式在比較大的空間范圍內(nèi)傳播。由于顯性知識的流動與擴散產(chǎn)生的知識溢出稱為“顯性知識溢出”。知識的顯性溢出是科技型中小企業(yè)空間知識溢出效應的直接形式。隱性知識難以以書面形式記錄，只能在特定的范圍內(nèi)通過直接的互動和交流的形式進行傳播。科技型中小企業(yè)的進入和退出門檻相對不高，知識人才流動性較強。一方面，研發(fā)人員和研發(fā)資本等研發(fā)要素的流動可能有助于知識的空間溢出（白俊紅等，2017）［18］；另一方面，陳菲瓊和任森（2011）［19］指出創(chuàng)新要素的存量和在各主體之間的配置狀態(tài)也是創(chuàng)新要素集聚的靜態(tài)內(nèi)涵。因此，隱性知識溢出可通過研發(fā)要素在各主體之間的配置狀態(tài)的相互作用影響企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出。本文使用研發(fā)物質(zhì)資本和研發(fā)人力資本配置的相互作用強度來衡量兩個渠道的隱性知識溢出。

（一）科技型中小企業(yè)集聚與顯性知識溢出

熊彼特在其“創(chuàng)新理論”中認為，產(chǎn)業(yè)集聚能夠促進技術發(fā)展，由于知識的稀缺性、流動性和擴散性，對于新興技術領域這類知識密集的行業(yè)而言，企業(yè)對知識外溢的需求更大，知識資源越豐富越容易流通擴散的地方更容易吸引相關企業(yè)。Krugman（1991）［20］指出，集聚是經(jīng)濟活動最突出的地理特征，產(chǎn)業(yè)的集聚是一個世界性經(jīng)濟現(xiàn)象，產(chǎn)業(yè)集聚是知識溢出的有效途徑。Audretsch和Feldman（1996）［21］初步認定知識溢出與集聚之間的關系是互相強化的，表現(xiàn)為累積循環(huán)因果關系。Keely （2003）［22］則建立動態(tài)框架和一般均衡搜尋理論模型，通過考察知識交換及其對集聚活動的影響，一定程度上解釋了知識溢出發(fā)生機制的微觀基礎。對于企業(yè)而言，首先，集聚能夠積蓄特殊技能勞動力和形成產(chǎn)業(yè)關聯(lián)，這樣企業(yè)就能降低員工招募和原材料購買的成本，從而提高生產(chǎn)效率；其次，MAR 外部性理論認為，企業(yè)的集聚能夠加快技術創(chuàng)新，能夠營造出一個良好的區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境，更好地加快知識信息傳播，形成空間技術溢出。

社會網(wǎng)絡將個體和企業(yè)有效地連接，企業(yè)的研發(fā)活動在企業(yè)間的合作與競爭中發(fā)生，集聚區(qū)內(nèi)知識持續(xù)有效地流動與擴散（Almeida和Kogut，1999）［23］。中國科技型中小企業(yè)在國家政策的引導下呈逐漸集聚的趨勢，這種集聚產(chǎn)生的最直接的知識溢出形式是相似產(chǎn)品和技術的模仿與改善提升。科技型中小企業(yè)在集聚范圍內(nèi)形成特定的創(chuàng)新社會網(wǎng)絡，在這個社會網(wǎng)絡中，企業(yè)擁有類似的技術結(jié)構(gòu)或者研發(fā)產(chǎn)品申請類別，可以相互引用顯性知識，顯性知識便在該網(wǎng)絡中流動與擴散。盡管學者們對熊彼特（2009）［24］假設的“大企業(yè)有利于創(chuàng)新”的觀點有一定的爭議，但是可以肯定的是大企業(yè)對于中小企業(yè)具有技術和產(chǎn)品的引領作用。并且，創(chuàng)業(yè)型的科技型中小企業(yè)的確會跟隨大企業(yè)進行生產(chǎn)活動，通過對大企業(yè)專利的引用或產(chǎn)品和商業(yè)模式的改進來進行研發(fā)活動，因此，對于單個的科技型中小企業(yè)來講，其產(chǎn)品相對單一。正因為如此，科技型中小企業(yè)的顯性知識溢出與區(qū)域內(nèi)部某技術領域企業(yè)的數(shù)量規(guī)模和技術優(yōu)勢相關。企業(yè)數(shù)量成規(guī)模的技術領域，其產(chǎn)業(yè)配套體系越完善，企業(yè)會引用配套產(chǎn)業(yè)體系企業(yè)的知識進行獨創(chuàng)生產(chǎn)和模仿改進生產(chǎn)，企業(yè)間顯性知識的引用越頻繁；而企業(yè)數(shù)量不成規(guī)模的領域，領域內(nèi)產(chǎn)業(yè)配套體系不完善，企業(yè)更傾向于同質(zhì)生產(chǎn)或競爭引用大企業(yè)的顯性知識，科技型中小企業(yè)間的顯性知識溢出不明顯。此外，區(qū)域中技術領域內(nèi)的科技型中小企業(yè)具有技術優(yōu)勢，也更容易引發(fā)顯性知識的引用。根據(jù)以上論述，本文提出假設1。

H1：區(qū)域中某技術領域內(nèi)的科技型中小企業(yè)數(shù)量成規(guī)?；蚣夹g有優(yōu)勢，集聚的企業(yè)間才會有顯性知識溢出效應。

（二）科技型中小企業(yè)集聚與隱性知識溢出

科技型中某小企業(yè)集聚范圍內(nèi)研發(fā)人員的互動交流帶動了隱性知識溢出的產(chǎn)生。嚴若森等（2023）［25］認為，創(chuàng)新社會網(wǎng)絡為企業(yè)配置創(chuàng)新所需的資源，促進了企業(yè)創(chuàng)新。在網(wǎng)絡中，企業(yè)間的知識交流共享、企業(yè)間的交流學習不僅局限在企業(yè)內(nèi)部，更廣泛的是企業(yè)之間的互動學習。企業(yè)只有通過整合所學習的知識，才能將其轉(zhuǎn)化為企業(yè)內(nèi)部知識，并產(chǎn)生新的知識。而知識的整合對象是分散在每個參與互動的科技人員的知識，企業(yè)間循環(huán)往復的人際交流的密切程度影響著企業(yè)間相互學習的成功與否。趙勇和白永秀（2009）［17］認為，知識人才的互動交流能夠創(chuàng)造新的知識，而且能夠促進產(chǎn)業(yè)集群中知識的流動擴散，其中更多的是隱性知識溢出。Combes（2000）［26］認為，技術的相似性影響互動交流的效率，從而對知識溢出的效率產(chǎn)生影響?？萍夹椭行∑髽I(yè)在實際生產(chǎn)中的分類是按照技術領域分類來劃分的，相對于傳統(tǒng)的國民經(jīng)濟行業(yè)分類，同一技術領域包含著更多的技術集合。因此，同一技術領域的科技型中小企業(yè)的科技人員交流具有很高的效率?？萍夹椭行∑髽I(yè)的研發(fā)人員在不同企業(yè)間和不同群體間互動，使得隱性知識在企業(yè)間擴散，促進了企業(yè)的技術進步，研發(fā)人員的流動產(chǎn)生正向的隱性知識溢出。因此，本文提出假設2。

H2：在集聚范圍內(nèi)同一技術領域的科技型中小企業(yè)間，研發(fā)人力資本投入具有正向的隱性知識溢出效應。

科技型中小企業(yè)集聚范圍內(nèi)研發(fā)物質(zhì)資本的流動帶動了隱性知識溢出的產(chǎn)生，白俊紅等（2017）［18］從宏觀角度發(fā)現(xiàn)地區(qū)Ramp;D資本流動具有明顯的正向空間知識溢出效應。但是，王慶喜和胡志學（2018）［14］指出采用行業(yè)歸并數(shù)據(jù)會放大知識溢出的空間效應，這一點可能在科技型中小企業(yè)的研發(fā)物質(zhì)資本流動產(chǎn)生的隱性知識溢出上表現(xiàn)得更加明顯。高松等（2011）［9］從調(diào)查數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)，無論哪一階段的科技型中小企業(yè)，其資金來源主要是自有資金、政府扶持資金和銀行貸款，并且后兩項是企業(yè)的首選。郭研和張皓辰（2015）［27］基于科技型中小企業(yè)技術創(chuàng)新基金資助數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新補貼不能通過水平或者垂直溢出對上下游行業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正向影響，這實際上驗證了Bloom等（2013）［28］發(fā)現(xiàn)的市場競爭會帶來技術的負向溢出的觀點。

科技型中小企業(yè)的研發(fā)資本來源有主動投入和被動投入兩種形式。主動研發(fā)投入是企業(yè)為了提升企業(yè)價值主動地進行研發(fā)活動，比如科技型中小企業(yè)為了獲得高新技術企業(yè)認證，會更有動力通過借貸資本進行研發(fā)，這部分研發(fā)資金流動不會產(chǎn)生負向的隱性知識溢出?？萍夹椭行∑髽I(yè)的特點決定了其為了生存，更多的是承接大企業(yè)的科技成果轉(zhuǎn)化或者與大企業(yè)合作進行研發(fā)活動，企業(yè)的研發(fā)支出多為“被動”投入支出，其中存在著很強的市場競爭。在集聚區(qū)內(nèi)，如果一個科技型中小企業(yè)與大企業(yè)進行合作，那么別的企業(yè)便失去和大企業(yè)合作的機會。與此同時，該企業(yè)在進行研發(fā)活動時增加了研發(fā)投入，獲得了更多的研發(fā)產(chǎn)出，相應地，別的企業(yè)便無法“被動地”增加研發(fā)投入，研發(fā)產(chǎn)出與該企業(yè)相比相對減少，本文將這種機制歸結(jié)為研發(fā)資本“被動”投入的擠出效應。并且，在這個過程中，獲得合作的企業(yè)與大企業(yè)有更多的交流機會，擠出了其他企業(yè)與大企業(yè)互動的機會，便產(chǎn)生了負向的隱性知識溢出。根據(jù)以上論述，本文提出假設3。

H3：在集聚范圍內(nèi)同一技術領域的科技型中小企業(yè)間，研發(fā)資本“被動投入”的擠出效應使得研發(fā)資本投入具有負向的隱性知識溢出效應。

科技型中小企業(yè)的知識溢出機制如圖1所示。

三、研究設計

（一）計量模型設定

知識生產(chǎn)函數(shù)的框架由Griliches（1979）［29］提出，其基本的等式可以表述為：

[Ramp;Doutput=α（Ramp;Dinput）β]，

其中：[α]為常數(shù)；[β]為RD的投入產(chǎn)出彈性。本文認為企業(yè)會將產(chǎn)生的新知識重新投入生產(chǎn)中，因此，投入變量包含研發(fā)經(jīng)費和人力資本投入，新框架下的知識生產(chǎn)函數(shù)可以表述為：

[P=AKβ1Lβ2eε，] （1）

其中：[P]表示研發(fā)活動產(chǎn)出；[K]表示研發(fā)物質(zhì)資本存量；[L]表示研發(fā)活動人員數(shù)；[A]表示影響研發(fā)產(chǎn)出的其他因素；[β1]和[β2]分別為研發(fā)資本和研發(fā)人力投入的產(chǎn)出彈性；[ε]為誤差項。對式（1）進行對數(shù)處理可得：

[lnP=lnA+β1lnK+β2lnL+ε] （2）

Griliches-Jaffe知識生產(chǎn)函數(shù)解釋了企業(yè)研發(fā)投入和研發(fā)產(chǎn)出之間的關系，但其仍然無法解釋企業(yè)間的空間知識溢出效應，而空間計量經(jīng)濟學的發(fā)展為本文測度溢出效應開拓了視角。結(jié)合知識生產(chǎn)函數(shù)和空間計量經(jīng)濟方法研究知識溢出是當前較為流行的方法（Anselin等，1997；Autant-Bernard和LeSage，2011）［30-31］，本文將在模型中同時測度顯性知識溢出和隱性知識溢出。Anselin（1988）［32］提出的空間杜賓模型（SDM）同時考慮了解釋變量和被解釋變量的空間滯后，根據(jù)SDM的建模規(guī)則，將式（2）改進為：

[lnP=β0+ρWlnP+β1lnK+β2lnL+∑lk=1γkControlk+WXθ+ε] （3）

其中：[Controlk]表示控制變量，[l]表示控制變量的個數(shù)；[ρ]表示解釋變量的空間溢出效應；[X=[lnK "lnL "Control]n×（l+2）]；[WXθ]為杜賓項，[θ]表示空間杜賓項的系數(shù)；[W=[wij]n×n]表示空間權(quán)重矩陣，空間權(quán)重矩陣的設計見后文。朱平芳等（2016）［33］和白俊紅等（2017）［18］在從宏觀角度研究知識溢出效應時，也使用了相似的SDM設定。根據(jù)前文的描述，[ρ]和[lnK]與[ lnL ]對應的[θ]參數(shù)便能分別測度企業(yè)間的顯性知識溢出和隱性知識溢出。

（二）基于DO指數(shù)的空間權(quán)重矩陣構(gòu)造

通常，在使用地理距離矩陣來生成空間權(quán)重矩陣時，衡量個體鄰居的距離選取具有隨意性，生成的矩陣并不能準確地捕獲實際與個體發(fā)生溢出效應的鄰居。本文的研究是基于微觀企業(yè)集聚的視角，因而使用的空間權(quán)重矩陣將區(qū)域內(nèi)同一領域中與某個企業(yè)同在一個集聚范圍內(nèi)的其他企業(yè)視為自己的鄰居。因此，本文需要選取合適的方法測算企業(yè)的集聚范圍。

Combes和Overman（2004）［34］提出產(chǎn)業(yè)集聚的測度指標應滿足五個條件：行業(yè)間可比；能夠控制經(jīng)濟活動的總體集聚程度；能夠控制行業(yè)集中程度；空間尺度的改變不會影響指數(shù)估計值的無偏性；能夠?qū)烙嫿Y(jié)果進行顯著性檢驗。目前滿足這些條件最多的是Duranton和Overman（2005）［35］提出的DO指數(shù)、Marcon和Puech（2010）［36］提出的M指數(shù)及Scholl和Brenner（2011）［37］提出的方法。而這些方法中，DO指數(shù)基于企業(yè)精確的位置信息，構(gòu)造企業(yè)間兩兩成對的距離密度函數(shù)，在連續(xù)空間中判斷行業(yè)的集聚性，從而能有效地消除MAUP（可變元問題）。因此，DO指數(shù)在測度企業(yè)的集聚的研究中得到了廣泛的應用（仲周偉，2017；王慶喜和胡志學，2018）［38，14］。

DO指數(shù)的計算分為兩步：

第一步，為計算同一技術領域內(nèi)兩兩企業(yè)之間的核密度?？紤]科技型中小企業(yè)規(guī)模對集聚特征的影響，本文在計算核密度函數(shù)時將各企業(yè)的從業(yè)人員數(shù)作為權(quán)重，計算公式為：

[K（d）=] [1h∑n-1i=1∑nj=i+1（ei+ej）×]

[∑n-1i=1][∑nj=i+1（ei+ej）·fd-di，jh] （4）

其中：[ei]和[ej]分別表示企業(yè)[i]和[j]的從業(yè)人員數(shù)；[di，j]表示企業(yè)[i]和[j]之間地理距離；[f（·）]為高斯核函數(shù)；[h]為窗寬，采用Silverman提出的大拇指法則來確定。

第二步，為構(gòu)造反事實，通過模特卡洛模擬的方法構(gòu)造全局置信區(qū)間。采用Duranton和Overman（2005）［35］推薦的門檻值和全局置信區(qū)間的構(gòu)造方法，將區(qū)域中的技術領域內(nèi)企業(yè)間距離中位數(shù)作為判定集聚和分散的門檻值。為此，本文進行了1 000次重復的蒙特卡洛模擬。

圖2展示了長三角整體區(qū)域不同技術領域的科技型中小企業(yè)集聚、分散和隨機模式（2），實線表示核密度估計值，兩種類型的虛線分別代表局部置信區(qū)間和全局置信區(qū)間。按照DO指數(shù)判斷企業(yè)集聚的規(guī)則，實線在虛線上方表示企業(yè)處于集聚狀態(tài)，位于虛線所夾的置信帶區(qū)間表示企業(yè)隨機分布，位于下虛線下方表示企業(yè)分散分布。從圖2中可以發(fā)現(xiàn)，電子信息領域0～70公里為高度集聚態(tài)勢，160～180公里、240～280公里再次突破置信區(qū)域是由于這個區(qū)域內(nèi)存在兩個或兩個以上的集聚中心所致，從地理分布來看，這些區(qū)域剛好落在長三角三省一市的省會城市或中心城市的距離，其他距離范圍內(nèi)呈現(xiàn)隨機分布的趨勢；高技術服務領域0～73公里呈現(xiàn)高度集聚的態(tài)勢，140～180公里再次向上突破置信區(qū)域，200公里以上向下突破置信區(qū)間開始呈現(xiàn)分散的趨勢，其他距離內(nèi)為隨機分布；生物醫(yī)藥領域只在0～6公里表現(xiàn)為高度集聚，其他距離范圍內(nèi)則呈現(xiàn)隨機分布或者分散的特征；先進制造與自動化領域短距離看是呈現(xiàn)分散趨勢的，長距離突破了置信區(qū)間呈現(xiàn)局部集聚態(tài)勢；新材料領域在50～120公里呈現(xiàn)出局部集聚的態(tài)勢，在其他范圍內(nèi)呈現(xiàn)分散的態(tài)勢。

根據(jù)DO指數(shù)，可以準確判斷各區(qū)域領域內(nèi)企業(yè)的集聚距離。由于本文所研究的是范圍較小區(qū)域內(nèi)企業(yè)的集聚情況，因此，本文認為短距離內(nèi)高集聚趨勢才有研究的價值，以0距離開始的首次集聚距離為標準構(gòu)造空間權(quán)重矩陣衡量知識溢出，并把距離范圍視為企業(yè)集聚范圍，具體情況見表1所列。

科技型中小企業(yè)共有9個技術領域，長三角電子信息領域（DZXX）、高技術服務領域（GJS）、生物與新醫(yī)藥領域（SWXY）、先進制造與自動化領域（XJZZ）和新材料領域（XCL）五大技術領域的科技型中小企業(yè)占總數(shù)達到80%。表1中所列的幾個城市中科技型中小企業(yè)數(shù)量占長三角總數(shù)超過92%，幾個城市中其他技術領域企業(yè)數(shù)量較少，且如圖2所示散點圖顯示其分布較為分散，沒有明顯的集聚形態(tài)。因此，本文僅研究上述五大技術領域和科技型中小企業(yè)發(fā)展較為活躍的7個城市的企業(yè)間知識溢出情況。

對于出現(xiàn)集聚現(xiàn)象的技術領域內(nèi)的企業(yè)，在空間權(quán)重矩陣[W=[wij]n×n]中：

[wij=][1 "當企業(yè)i和企業(yè)j在同一集聚范圍內(nèi)，且i≠j

2 "當企業(yè)i和企業(yè)j不在同一集聚范圍內(nèi)，且i=j]

對于沒有出現(xiàn)集聚現(xiàn)象的技術領域，在構(gòu)建空間權(quán)重矩陣[W=[wij]n×n]時，本文使用區(qū)域內(nèi)其他集聚的技術領域最大集聚距離的平均值[dm]作為判斷標準，即

[wij=1 " "di，j≤dm且di，j≠0， i≠j0 " "di，j≥dm或i≠j]

通過上述過程構(gòu)造的空間權(quán)重矩陣[W]判斷企業(yè)[i]和[j]是否為鄰居，一方面避免了傳統(tǒng)的地理距離判定的隨意性，另一方面也反映了一個地區(qū)科技型中小企業(yè)的集聚特征。

（三）變量定義

1. 被解釋變量：企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出（P）

首先，企業(yè)研發(fā)投入研發(fā)產(chǎn)出有時間上的滯后，由于本文使用的是一年的大批量數(shù)據(jù)，直接使用專利申請數(shù)衡量研發(fā)產(chǎn)出可能存在一定的誤差。其次，數(shù)據(jù)顯示不同技術領域科技型中小企業(yè)優(yōu)先申請專利類型的分布是不同的，現(xiàn)有文獻多直接使用發(fā)明專利申請單項指標或者多項指標直接加總的數(shù)量作為研發(fā)產(chǎn)出代理變量（如寇宗來和劉學悅，2020）［39］，這樣做并沒有考慮不同行業(yè)或技術領域企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出結(jié)構(gòu)差異以及不同研發(fā)產(chǎn)出之間的價值差異。因此，本文結(jié)合企業(yè)不同類型專利申請權(quán)數(shù)構(gòu)建研發(fā)產(chǎn)出指數(shù)表示企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出?？紤]一個領域內(nèi)研發(fā)強度排名前20%的企業(yè)其研發(fā)產(chǎn)出結(jié)構(gòu)更具有代表性（3），本文使用技術領域內(nèi)研發(fā)強度前20%的企業(yè)平均專利申請數(shù)與平均軟件著作權(quán)數(shù)比重進行第一次賦權(quán)，這樣充分突出本領域企業(yè)的主要研發(fā)產(chǎn)出；為了體現(xiàn)發(fā)明專利申請和軟件著作權(quán)的價值差異，本文使用兩者對應的審查時間之比進行第二次賦權(quán)（4）。一方面，在根據(jù)專利優(yōu)先審查原則和初創(chuàng)企業(yè)研發(fā)投入強度較為穩(wěn)定的原則下，選取研發(fā)強度前20%的企業(yè)，識別出不同技術領域研發(fā)產(chǎn)出的差異；另一方面，根據(jù)不同研發(fā)產(chǎn)出專利的一般審查時間長度確定研發(fā)產(chǎn)出的相對重要性，識別出不同研發(fā)產(chǎn)出的重要程度。這樣做的好處是，根據(jù)不同技術領域企業(yè)通常申請專利類別不同的原則，使當年的研發(fā)投入下企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出是可比的。計算各類研發(fā)產(chǎn)出的權(quán)重見表2所列，對各類研發(fā)產(chǎn)出數(shù)量加權(quán)即得到企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出指數(shù)。

2. 核心解釋變量：研發(fā)人力投入（L）和研發(fā)資本投入（K）

需特別指出的是，Griliches（1979）［29］和Jaffe（1986）［40］討論的生產(chǎn)函數(shù)中的研發(fā)投入是研發(fā)物質(zhì)和人力資本的存量。對于研發(fā)人力資本投入，本文使用科技人員數(shù)代替。對于研發(fā)物質(zhì)資本存量，許多文獻使用當年研發(fā)費用替代（如葉靜怡等，2019）［41］，但使用流量來代替存量使用知識生產(chǎn)函數(shù)研究知識溢出是不合理的。由于沒有往期各企業(yè)研發(fā)物質(zhì)資本存量的數(shù)據(jù)，考慮科技型中小企業(yè)的研發(fā)費用投入具有慣性（5），而越久遠的研發(fā)費用投入對于當期研發(fā)產(chǎn)出的作用越小。因此，本文參考朱平芳等（2016）的做法，考慮所在技術領域的銷售增長率（g）和折舊率（[δ]），本文結(jié)合企業(yè)年限（T）（6）將研發(fā)費用換算成研發(fā)物質(zhì)資本存量，具體如下：

[K=2018年的研發(fā)費用×∑T-1t=0[1-（g+δ）]T-（t+1）] （5）

文中所述的研發(fā)資本，皆是已估算的研發(fā)物質(zhì)資本存量。此外，由于不同領域研發(fā)強度、增長速度和折舊特征不一樣，對于持平資本比率[（g+δ）]，參考陳鈺芬和侯睿婕（2019）［42］的做法，結(jié)合技術領域研發(fā)強度的特點，對不同技術領域設定不同的持平資本比率[（g+δ）]（7）。

3. 控制變量：企業(yè)特征、企業(yè)財務和經(jīng)營狀況

企業(yè)特征包括是否是高新技術企業(yè)（isHT）、企業(yè)年齡（years）和職工平均受教育水平（wey），這些均是影響企業(yè)研發(fā)產(chǎn)出的常用變量。其中，職工平均受教育水平的估算方法為：職工教育水平=（13.5×大專及以下人數(shù)+16×本科人數(shù)+19×碩士人數(shù)+22×博士人數(shù)）/職工總數(shù)。此外，王鵬和吳思霖（2020）［43］認為，新地理經(jīng)濟學理論界定規(guī)模經(jīng)濟、產(chǎn)業(yè)的市場規(guī)模也是企業(yè)集聚的原因。對集聚區(qū)內(nèi)單獨的企業(yè)而言，經(jīng)營狀況是企業(yè)發(fā)展所依托的先天條件。此外，張倩和張玉喜（2020）［44］認為，中小企業(yè)的財務柔性對研發(fā)投入的動態(tài)調(diào)整有直接的正向作用。因此，控制財務狀況，模型擾動項與解釋變量存在相關性。本文使用負債率（fz）、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（turn）和利潤率（pr）三個變量來控制企業(yè)的財務和經(jīng)營狀況。其中，負債率=100×（總資產(chǎn)-凈資產(chǎn)）/總資產(chǎn)；資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率=100×銷售收入/總資產(chǎn)；利潤率=100×利潤總額/銷售收入。

（四）數(shù)據(jù)來源與樣本處理

本文所使用的數(shù)據(jù)為2018年科技部火炬中心科技型中小企業(yè)入庫企業(yè)中所有長三角科技型中小企業(yè)的數(shù)據(jù)。由于本文使用了DO指數(shù)測度不同區(qū)域中技術領域內(nèi)企業(yè)的集聚距離，需要使用企業(yè)的經(jīng)緯度坐標數(shù)據(jù)測度企業(yè)間的距離，因此，樣本處理過程主要包括兩步：其一，對于數(shù)據(jù)缺失或者離異的樣本進行刪除；其二，通過爬蟲等方法獲取企業(yè)的經(jīng)緯度，以便計算DO指數(shù)分析集聚情況，從而構(gòu)建空間權(quán)重矩陣。樣本企業(yè)清洗中，首先對不滿足科技型中小企業(yè)五個條件（8）的樣本進行刪除，然后對數(shù)據(jù)有缺失和離異值的樣本進行刪除。

企業(yè)經(jīng)緯度的獲取中，主要包括以下步驟：第一，使用R語言調(diào)用百度地區(qū)API識別企業(yè)地址對應的經(jīng)緯度；第二，結(jié)合三省一市的經(jīng)緯度范圍，同時通過爬蟲獲取企業(yè)所在的郵政編碼，驗證上述獲取的經(jīng)緯度是否正確；第三，對于經(jīng)緯度不正確的企業(yè)以及未能獲取經(jīng)緯度的企業(yè)，通過文本分析該企業(yè)地址無法獲取準確經(jīng)緯度的原因；第四，對于地址中存在重復地址（重復出現(xiàn)省市）、地址中沒有省市（只有縣和鄉(xiāng)鎮(zhèn)）、存在交叉口等無法識別的地址，使用字符串處理方法修正地址，再使用百度地區(qū)API識別；第五，對于還未識別經(jīng)緯度的少數(shù)企業(yè)，使用百度地圖拾取坐標系統(tǒng)手動識別經(jīng)緯度。

經(jīng)過樣本清洗和處理，本文對得到的長三角地區(qū)31 348家有效樣本數(shù)據(jù)進行分析，該樣本企業(yè)在城市和技術領域的分布見表3所列。表3顯示，不同城市科技型中小企業(yè)數(shù)量規(guī)模不同。長三角地區(qū)電子信息和先進制造與自動化領域的科技型中小企業(yè)相較于其他三個領域較多。分城市來看，上海聚集的科技型中小企業(yè)數(shù)量遠高于其他城市，其次是蘇州、南京和杭州。上海的科技型中小企業(yè)主要集中在電子信息領域，其次是高技術服務和先進制造與自動化；上海都市圈中的蘇州、無錫和寧波的科技型中小企業(yè)主要集中在先進制造與自動化領域，其次才是電子信息領域；南京和杭州的科技型中小企業(yè)主要集中在電子信息領域，其次是先進制造與自動化；合肥的科技型中小企業(yè)主要集中在電子信息領域。

四、實證分析

（一）科技型中小企業(yè)平均研發(fā)投入和產(chǎn)出的描述統(tǒng)計

表4顯示，不同技術領域的科技型中小企業(yè)不同研發(fā)產(chǎn)出類別占比差異較大，研發(fā)投入要素中資金和人員的占比也存在差異。從技術領域的角度來看，科技型中小企業(yè)在電子信息、先進制造與自動化領域分布較多，在高技術服務、生物與新醫(yī)藥領域分布相對較少。對于生物與新醫(yī)藥和新材料領域的科技型中小企業(yè)來說，研發(fā)投入更多在于經(jīng)費投入，對于人員的投入可能不在于數(shù)量更在于頂尖人才的加入，其研發(fā)產(chǎn)出更多表現(xiàn)為發(fā)明專利申請量；對于電子信息和高技術服務領域的科技型中小企業(yè)來說，其研發(fā)投入更多在于人員數(shù)量的投入，研發(fā)產(chǎn)出更多體現(xiàn)為軟件著作權(quán)數(shù)。

由表5可以看出，不同城市科技型中小企業(yè)不同類型的研發(fā)產(chǎn)出和研發(fā)投入要素占比也存在差異。從城市角度來看，由于蘇州和無錫聚集了大量先進制造與自動化科技型中小企業(yè)，先進制造與自動化業(yè)企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出主要體現(xiàn)在發(fā)明專利申請量而非軟件著作權(quán)，因此蘇州和無錫的企業(yè)平均專利申請量遠高于其他城市，此外，寧波的企業(yè)平均專利申請量也較高；上海、南京、杭州和合肥的電子信息領域聚集了較多科技型中小企業(yè)，電子信息領域的企業(yè)主要研發(fā)產(chǎn)出為軟件著作權(quán)，因此這四個城市的企業(yè)平均軟件著作權(quán)數(shù)也較高。而在研發(fā)投入上，杭州的企業(yè)無論是資金和人員的平均投入都最高，上海緊隨其后，此外，寧波和蘇州的企業(yè)平均研發(fā)投入也較高。因此，實證過程中主要進行技術領域和城市的對比分析。

（二）莫蘭檢驗

本文使用各個企業(yè)的研發(fā)產(chǎn)出對研發(fā)費用和科技人員進行回歸得到的殘差向量e，計算對應城市和領域的Moran' I指數(shù)：

[Moran' I=eWeee]， （6）

其中，W是空間權(quán)重矩陣。Moran' I指數(shù)的取值范圍是［-1，1］，大于0表示正相關，小于0表示負相關，等于零表示不相關。使用標準化Z統(tǒng)計量進行假設檢驗（原假設H0為：研發(fā)產(chǎn)出沒有顯性和隱性的空間效應）。由表6發(fā)現(xiàn)，空間自相關與表1中顯示的集聚特征一致，從集聚視角來看，知識空間溢出效應的存在、知識溢出是通過顯性溢出機制還是隱性溢出機制產(chǎn)生需要下文進一步分析。

（三）實證結(jié)果分析

表7是長三角整體地區(qū)不同技術領域科技型中小企業(yè)的實證結(jié)果，其中，第三行估計結(jié)果表示不同技術領域的顯性知識溢出，第四行和第五行分別表示研發(fā)資本投入和人員投入帶來的隱性知識溢出?？梢园l(fā)現(xiàn)，高技術服務領域和新材料領域企業(yè)的研發(fā)資本投入對研發(fā)產(chǎn)出產(chǎn)生了正向影響，但在10%的顯著性水平上不顯著，其他技術領域研發(fā)資本和人力要素投入對研發(fā)產(chǎn)出均產(chǎn)生了顯著的正向作用。顯性知識溢出方面，電子信息和先進制造與自動化領域科技型中小企業(yè)的集聚均產(chǎn)生了顯著的顯性知識溢出，并且這兩個領域的科技型中小企業(yè)在長三角中分布最多，具有數(shù)量規(guī)模。相比之下，不具有數(shù)量規(guī)模的新材料、先進制造與自動化領域的企業(yè)集聚產(chǎn)生的顯性知識溢出并不顯著。這表明，企業(yè)數(shù)量成規(guī)模后，科技型中小企業(yè)的集聚才能產(chǎn)生顯性知識溢出，初步驗證了H1。隱性知識溢出方面，長三角整體范圍內(nèi)，所有技術領域中科技型中小企業(yè)在集聚下，研發(fā)人力投入均產(chǎn)生了顯著的隱性知識溢出，而研發(fā)資本投入的溢出效應均不顯著，這與白俊紅等（2017）［18］的結(jié)論不一致。使用DO指數(shù)測算的長三角技術領域中科技型中小企業(yè)的集聚范圍過大，有些技術領域集聚范圍超過了同一城市的邊界。因此，需要分城市做進一步分析。

表8-12顯示了集聚視角下，長三角中不同城市、不同技術領域中科技型中小企業(yè)空間知識溢出結(jié)果。每個表中，變量的第三行是顯性知識溢出的估計結(jié)果，第四行和第五行為隱性知識溢出的估計結(jié)果。

1. H1的進一步驗證

對比表8和表9第三行回歸結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，在所有城市中，電子信息領域與除上海和南京外的先進制造與自動化領域的企業(yè)在集聚下均有顯著正向的顯性溢出效應，上海和南京的先進制造與自動化領域的顯性知識溢出效應不顯著。從表3展示的不同城市各技術領域企業(yè)個數(shù)的分布來看，技術領域內(nèi)企業(yè)集聚且數(shù)量成規(guī)模，企業(yè)間才會有顯著正向的顯性溢出效應，且對于企業(yè)數(shù)量成規(guī)模的技術領域內(nèi)企業(yè)，集聚會進一步強化這種溢出效應。另外，表10顯示上海、蘇州和無錫的生物與新醫(yī)藥領域企業(yè)間有顯著正向的溢出效應，但是從表3來看其數(shù)量相對城市中所有科技型中小企業(yè)而言并不具有規(guī)模優(yōu)勢，這是由于這三個城市具有長期的領域內(nèi)的技術積累，科技型中小企業(yè)有顯著的技術優(yōu)勢。表11和表12顯示不同城市中，高技術服務領域和新材料領域企業(yè)在集聚下，顯性溢出效應均是不顯著的，并且從表3來看這兩個領域企業(yè)數(shù)量相對城市中所有科技型中小企業(yè)而言并不具有規(guī)模優(yōu)勢。技術領域內(nèi)企業(yè)數(shù)量成規(guī)模時，其細分領域能形成完善的產(chǎn)業(yè)配套體系，配套產(chǎn)業(yè)的企業(yè)間會相互引用知識成果進行生產(chǎn)，而企業(yè)集聚在一起會進一步加大這種效應。而高技術服務領域的細分領域多且混雜，其細分領域之間未形成生產(chǎn)配套體系，企業(yè)主要進行同質(zhì)競爭生產(chǎn)或者與競爭力大的企業(yè)合作，而承接大企業(yè)的技術合作往往是排他的，當企業(yè)集聚在一起時會加大這種相互之間的排他競爭效應。而且企業(yè)數(shù)量不成規(guī)模時，細分領域內(nèi)的企業(yè)數(shù)量少且又不匹配，相互之間的顯性知識引用自然較少。以上分析結(jié)果進一步驗證了本文H1。

2. 研發(fā)人力投入的隱性知識溢出

從表8-表12第二行的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，研發(fā)人力投入的隱性知識溢出效應大多顯著為正，并且科技人員對于研發(fā)產(chǎn)出大多有顯著正向促進作用，這驗證了H2。在集聚下，科技型中小企業(yè)科技人員投入具有正向隱性知識溢出有兩個方面的原因：一是長三角協(xié)同創(chuàng)新不斷推進，創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的基礎設施、生態(tài)環(huán)境和政策環(huán)境不斷完善，科技型中小企業(yè)之間的科技人員交流越發(fā)密切；二是在長三角這種完善和便利的創(chuàng)新交流環(huán)境下，科技人員在企業(yè)間流動的摩擦成本降低，因此科技型中小企業(yè)人員流動密切。在科技人員交流和流動兩方面的作用下，研發(fā)人力投入的隱性知識溢出效應顯著為正。

3.研發(fā)資本投入的隱性知識溢出

表8-表12的結(jié)果顯示，除生物醫(yī)藥領域外，在企業(yè)集聚下，其他技術領域企業(yè)研發(fā)資本投入的隱性溢出效應表現(xiàn)為正向估計值的不顯著或者顯著的結(jié)果基本是負向的?！吨袊萍夹椭行∑髽I(yè)發(fā)展報告2020》指出，國家和各地方出臺了大量普惠性的創(chuàng)新政策和金融財稅政策扶持科技型中小企業(yè)發(fā)展（如《關于促進中小企業(yè)健康發(fā)展的指導意見》）。所有技術領域的科技型中小企業(yè)均能通過獲取政策支持（如貸款和稅收等支持）加大研發(fā)資本投入來創(chuàng)造研發(fā)產(chǎn)出，這種政策引導帶來的溢出效應超過了研發(fā)資本“被動”投入的擠出效應。表8和表10顯示，上海和杭州的電子信息領域以及上海、蘇州和無錫生物與新醫(yī)藥領域企業(yè)間研發(fā)資本投入產(chǎn)生的隱性知識溢出效應顯著為正，這是由于這些城市在該領域的技術上有長期積累，企業(yè)具有技術優(yōu)勢，更容易符合政策支持的條件，從而政策支持性投入的溢出效應作用進一步放大。

表9和表12顯示，蘇州和無錫的先進制造與自動化和新材料領域企業(yè)間研發(fā)資本投入產(chǎn)生的隱性知識溢出效應顯著為負。由于蘇州和無錫離上海更近，在經(jīng)濟發(fā)展過程中與上海聯(lián)系緊密，更容易承擔一部分上海的產(chǎn)業(yè)功能。資料顯示，上海有許多科技成果轉(zhuǎn)化是以項目外包的形式在蘇州和無錫實現(xiàn)，而這種項目外包式的“被動”研發(fā)資本投入具有排他性，這種排他性造成了“被動”研發(fā)資本投入的擠出效應，所以隱性知識溢出顯著為負。當然，這種“被動”研發(fā)資本投入的擠出效應并非說蘇州和無錫先進制造與自動化和新材料領域某個企業(yè)獲得了上海的科技成果轉(zhuǎn)化項目，則其他的企業(yè)研發(fā)資本投入就會減少，對應的研發(fā)產(chǎn)出就會減少，而是因為蘇州和無錫相對于其他城市而言，科技研發(fā)水平較高，若是某個企業(yè)獲得了上海的科技成果轉(zhuǎn)化項目，而其他企業(yè)就無法獲得該項目，這項“被動”研發(fā)資本投入就沒有發(fā)生，相對于獲得科技成果轉(zhuǎn)化項目的企業(yè)而言，研發(fā)資本投入更少，從而其研發(fā)產(chǎn)出更少。所以對蘇州和無錫而言，這種擠出效應在其承接上海產(chǎn)業(yè)配置的先進制造與自動化和新材料領域顯著。可見，蘇州和無錫先進制造與自動化和新材料領域集聚狀態(tài)下，研發(fā)資本投入產(chǎn)生的顯著負向隱性知識溢出效應進一步驗證了H3。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為保證本文分析結(jié)果的準確性，有必要對其進行相關穩(wěn)健性檢驗（9）。

1. 估算的研發(fā)資本存量的穩(wěn)健性

前文的分析中，由于科技型中小企業(yè)研發(fā)活動特別活躍，當期研發(fā)資本存量與當期研發(fā)活動費用密切正相關，因此，本文使用研發(fā)活動費用估算研發(fā)資本存量。為了檢驗變量的穩(wěn)健性，本文使用研發(fā)活動費用與企業(yè)主營業(yè)務收入的比重（RDint）代替研發(fā)資本存量進入空間杜賓模型進行分析。表13的結(jié)果與表7的結(jié)果相比，系數(shù)大小有差異，符號和穩(wěn)健性基本相同。這也驗證了本文前文的分析是穩(wěn)健的。

2. 空間權(quán)重矩陣的穩(wěn)健性

空間知識溢出效應與集聚范圍內(nèi)的知識外部性強弱和細分領域企業(yè)數(shù)量密切相關，若測度的集聚范圍偏大，則知識外部性減弱且細分領域企業(yè)數(shù)量更多，反之則外部性加強且細分領域企業(yè)數(shù)量更少。劉長全（2007）［45］指出，相對于較大的區(qū)域范圍而言，知識溢出通常發(fā)生在較小的范圍內(nèi)，集聚范圍測度偏大可能會對知識溢出效應的分析產(chǎn)生偏差。本文基于集聚范圍來構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，如果使用DO指數(shù)測度的集聚范圍過大，則所估計的空間知識溢出結(jié)果也將發(fā)生偏差。因此，本文將DO指數(shù)測算的集聚范圍縮小1公里構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，并據(jù)此分析空間知識溢出效應，將其作為空間權(quán)重矩陣的穩(wěn)健性檢驗。表14的結(jié)果與上文的實證分析的結(jié)果雖在數(shù)值上稍有偏差，但符號和顯著性基本一致。這表明，本文設定的空間權(quán)重矩陣對空間知識溢出效應的分析是穩(wěn)健的（10）。

五、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

本文從科技型中小企業(yè)在技術領域內(nèi)集聚的視角出發(fā)，通過企業(yè)集聚的距離構(gòu)建科技型中小企業(yè)之間的空間權(quán)重矩陣，使用空間杜賓模型，從顯性知識溢出和隱性知識溢出兩個角度探索了長三角科技型中小企業(yè)知識溢出的機制。

實證分析發(fā)現(xiàn)：①區(qū)域中技術領域內(nèi)的科技型中小企業(yè)數(shù)量成規(guī)?；蚣夹g有優(yōu)勢，集聚的企業(yè)間才會有顯性知識溢出效應；②科技型中小企業(yè)在集聚的情況下，研發(fā)人力投入具有正向顯著隱性知識溢出效應；③科技型中小企業(yè)在集聚的條件下，除生物與新醫(yī)藥領域外，其他技術領域企業(yè)研發(fā)資本投入帶動的隱性知識溢出效應大多是正向但不顯著的，顯著的結(jié)果基本上是負向的，其原因在于普適性研發(fā)獎勵政策以及科技型中小企業(yè)研發(fā)投入的“被動”性，企業(yè)的研發(fā)投入之間產(chǎn)生了擠出效應，這種擠出效應不會使研發(fā)資本帶動顯著正向的知識溢出產(chǎn)生；④從集聚視角來看，區(qū)域中技術領域內(nèi)的企業(yè)數(shù)量成規(guī)模或技術有優(yōu)勢，企業(yè)間顯性知識溢出效應顯著為正。

（二）啟示

本文的研究結(jié)論為引導科技型中小企業(yè)集聚促進其知識溢出效應、科技型中小企業(yè)研發(fā)投入的補貼政策帶來了相關啟示。

1. 合理引導科技型中小企業(yè)集聚，充分發(fā)揮顯性知識溢出的外部性

一方面，根據(jù)城市優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)領域和不同領域企業(yè)生產(chǎn)模式的差異，通過產(chǎn)業(yè)政策引導科技型中小企業(yè)集聚。牢牢把握城市在產(chǎn)業(yè)領域上的規(guī)模和技術優(yōu)勢，合理引導企業(yè)集聚的進程，通過集聚來放大技術優(yōu)勢領域企業(yè)的顯性知識溢出效應。另一方面，充分發(fā)揮市場機制的作用，通過市場機制形成科技型中小企業(yè)的自然集聚。不同技術領域科技型中小企業(yè)的知識生產(chǎn)具有不同的特點，比如生物與新醫(yī)藥和新材料領域的科技型中小企業(yè)，在產(chǎn)業(yè)政策下，短期內(nèi)可能有利于企業(yè)知識生產(chǎn)的提高，但是在長期，可能由于不適應產(chǎn)業(yè)政策引導的集聚產(chǎn)生的負外部性，不利于科技型中小企業(yè)的成長。此時，市場機制就顯得尤為重要。政府應該出臺相應的政策來保障科技型中小企業(yè)的進入和退出機制，通過創(chuàng)新激勵政策，暢通科技型中小企業(yè)知識溢出通道，發(fā)揮知識溢出對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的促進作用。

2. 建立健康的科技人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)環(huán)境，充分發(fā)揮科技人才交流帶動隱性知識溢出效應的作用

一方面，通過健康的科技人才創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)生態(tài)的建設，進一步推進長三角一體化協(xié)同創(chuàng)新；另一方面，通過政府和科技協(xié)會的引領、大企業(yè)和高校的帶動，加強技術領域集聚區(qū)內(nèi)科技人員之間的交流，擴大研發(fā)人力投入帶動的科技型中小企業(yè)間的隱性知識溢出效應。

3. 加強針對科技型中小企業(yè)研發(fā)投入的金融政策支持，充分釋放科技型中小企業(yè)“主動”研發(fā)資金投入的意愿

支持研發(fā)投入的財政和金融支持政策應“因地制宜”“因技術領域施策”“因企施策”。在集聚的條件下，科技型中小企業(yè)間研發(fā)資本的“被動”投入不能帶動顯著正向的隱性知識溢出效應，其根本原因在于科技型中小企業(yè)研發(fā)投入經(jīng)費來源渠道不足。引領科技型中小企業(yè)集聚發(fā)展的普適性政策會使企業(yè)在獲得政策支持時產(chǎn)生擠出效應，從而加劇企業(yè)研發(fā)的“被動”投入動機。加強科技型中小企業(yè)研發(fā)投入的財政和金融支持政策的精準度和靈活度，使不同的技術領域和不同的企業(yè)獲得更合理的政策支持，讓其“主動”地進行研發(fā)資本投入。

注 釋：

（1）參見科技部2019年8月印發(fā)的《關于新時期支持科技型中小企業(yè)加快創(chuàng)新發(fā)展的若干政策措施》（國科發(fā)區(qū)〔2019〕268號）。

（2）其他幾個城市中，不同技術領域企業(yè)間的集聚、分散和隨機分布模式與長三角的描述情況一致。

（3）《中國科技型中小企業(yè)發(fā)展報告2020》數(shù)據(jù)顯示，2014—2018年間，中國不同城市中的科技型中小企業(yè)研發(fā)強度基本穩(wěn)定、平均擁有的有效專利成比例增加。對于不同技術領域前20%的企業(yè)，電子信息領域、高技術服務領域和生物與新醫(yī)藥領域企業(yè)對應的研發(fā)強度在50%以上，先進制造與自動化領域和新材料領域企業(yè)對應的研發(fā)強度在10%以上。

（4）根據(jù)《專利優(yōu)先審查管理辦法》第76號（2017），適用專利優(yōu)先審查辦法的企業(yè)，發(fā)明專利申請的審查時間為12個月。并且軟件著作權(quán)審查時間為2～3個月，這意味著科技型中小企業(yè)不同類型的重要技術領域的專利申請審查可以在1年內(nèi)完成。

（5）《中國科技型中小企業(yè)發(fā)展報告2020》數(shù)據(jù)顯示，2014—2018年，上海、浙江和江蘇三個地區(qū)科技型中小企業(yè)研發(fā)強度保持穩(wěn)定，研發(fā)強度的地區(qū)排名也保持不變。

（6）企業(yè)年限=2018年12月31日-企業(yè)注冊日期，若企業(yè)在上半年注冊，則向上取整，反之向下取整。

（7）本文設定電子信息、高技術服務和生物與新醫(yī)藥領域的持平資本比率為50%，先進制造與自動化和新材料持平資本比率為30%，其他幾個領域為40%。

（8）參見科技部 財政部 國家稅務總局2017年5月3日印發(fā)的《科技型中小企業(yè)評價辦法》（國科發(fā)政〔2017〕115號）。

（9）限于篇幅，本文進行的穩(wěn)健性檢驗主要給出長三角整體的結(jié)果，其他地區(qū)的穩(wěn)健性檢驗顯示前文回歸結(jié)果是穩(wěn)健的，限于篇幅正文中未予展示。

（10）本文還使用DO指數(shù)測算的集聚范圍擴大1公里來構(gòu)造權(quán)重矩陣進行穩(wěn)健性檢驗，其結(jié)果與前文的結(jié)果也基本一致，限于篇幅正文不再展示。

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［責任編輯：楊文靜，余志虎］

收稿日期：2023-12-01

基金項目：國家自然科學基金重點項目“半?yún)?shù)計量經(jīng)濟學的理論與方法的創(chuàng)新研究——基于個體異質(zhì)性和相依性的經(jīng)濟學分析”（71833004）；上海市“科技創(chuàng)新行動計劃”軟科學研究項目“長三角創(chuàng)新一體化建設中技術交易發(fā)展監(jiān)測與效率評價”（23692107900）；上海財經(jīng)大學中央高校基本科研業(yè)務費專項資金項目“數(shù)字金融對科技型中小企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出及知識溢出效應的影響研究”（2022110798）

作者簡介：馮樹輝（1992—），男，河南信陽人，博士后，研究方向：科技統(tǒng)計與科技政策評價，空間計量；

廖 輝（1995—），男，江西瑞金人，助理研究員，博士，通信作者，研究方向：科技統(tǒng)計評價，非參政策評價理論；

朱平芳（1961—），男，上海人，研究員，博士生導師，博士，研究方向：計量經(jīng)濟學，宏觀經(jīng)濟預測分析與政策評價，科技進步評價與分析。