区域高技术产业集群创新影响实证研究

○张秀武

(华侨大学 数量经济研究院，福建 泉州 362021)

一 引 言

高技术产业的发展水平，是国家提升产业国际竞争力的重要基础，也是一国综合国力的重要表现之一。高技术产业的集聚水平是衡量高技术产业发展水平的一个重要方面，因此研究促使高新技术产业集聚的各种因素和机制，对于制订产业政策和法规，建立和发展新产业区，利用产业集群优势发展区域经济，具有十分重要的理论意义和实践价值。

高技术产业是一个知识、技术、资金、信息密集的产业，其重要特征是以人力资本、高科技知识等为代表的高级生产要素取代了传统的以地理位置、自然资源、一般劳动力为代表的初级生产要素。集聚水平与来自多方面的影响因素有关，既包含经济地理因素、新经济地理因素， 又包括政府的相关政策等因素，如所处区位的开发人员数量、资本投入、财政、金融机构、教育、科技、研究与开发经费的投入、经济发展水平等。

Sabourin & Pinsonneaut在探讨加拿大生物科技产业集聚的竞争力时指出，高品质人力资源扮演创造集聚关系的关键角色，推动整个高竞争力空间集聚的形成，知识资源则扮演保护知识资产的角色，技术基础设施成为发展新产品与研发技术的能力，丰富的资本资源成为技术发展及商业化的推动因素，并使两者取得乘数效果。[1]Bahrml & Evans在研究美国硅谷的高科技产业集聚现象时指出大学及研究机构、风险性资产、支持性基础设施、高素质的人才、创业家精神、领先使用者这六个因素互相影响从而促进产业集聚得以成功。[2]62-89

目前对中国高新技术产业集聚因素实证研究较少，且研究也主要集中在工业空间集聚因素上面。[3]55-59Fujita & Hu利用1985-1994年总产值数据测量了工业集聚问题，认为工业向东部沿海地区集聚是经济全球化和市场的结果，同时政府政策加快了工业集聚的步伐。[4]3-7Kim & Knaap利用1952-1985年数据检验了经济政策和地区差距的相关问题，结果发现工业向东部沿海地区集聚在国家采取非均衡发展战略之前就已经出现，经济地理条件对工业集聚起到重要作用，东部地区由于具有较好的外界交往条件，交通便利，工业集聚水平较高。[5]37-39Démurger发现地理位置和基础设施等经济地理因素对经济增长具有明显的正面影响，同时对外开放对经济增长具有促进作用。[6]95-117Gao证实了技术外部性、自然优势、当地市场条件和对外开放都是影响中国工业集聚的重要因素。[7]101-124Wen利用工业普查数据证实了中国工业集聚事实，并且认为新经济地理学对工业集聚具有较好的解释作用，但是没有考虑政府政策和经济地理对工业集聚的影响。[8]329-347Chen等利用1987-2001年省际面板数据分析了经济地理、新经济地理和经济政策对中国地区工业集聚的影响，结果表明三者对工业集聚均有显著作用。[9]金煜等利用1987-2001年省际面板数据对中国工业集聚影响因素进行了实证研究，发现经济地理和政府政策是导致工业集聚的重要因素。[10]79-89尹希果等运用1987-2003年的省际面板数据对中国国有和非国有工业集聚现象进行了实证研究，结果发现由于国有企业体制改革不彻底，政策性负担较重，各种经济因素对国有工业集聚影响较小。[11]90-96

二 相关理论基础及研究假设

古典区域经济理论认为：在一定的条件下，生产要素的自然禀赋不同是产业集聚的原因之一，一国将集中本国相对充足且便宜的要素进行生产，产业的集聚应发生在要素禀赋丰富的地方，这些要素包括运输因素、劳动力因素、自然禀赋因素和集聚因素。

集聚经济论的代表人物马歇尔认为，空间集聚的中小企业是为了获取正的溢出效应，即大量中小企业的集聚可以产生集聚经济，包括专业化的支持性服务、专业化的劳动力市场和协同创新的网络组织。

新国际贸易理论认为，规模报酬递增也是一个重要原因。空间集聚是建立在某些行业具有规模报酬递增的技术特征基础之上的。但由于偶然因素的作用使一个地区的制造业厂商进入另一个地区，从而最终导致制造业在另一个地区集聚的结果。

波特提出了一个分析国家竞争力的框架——钻石体系，认为一个国家的某些产业之所以获取国家竞争力，要具备六个因素——生产因素、需求条件、相关产业和支持性产业、企业战略与结构、机会和政府。并指出钻石体系推动产业竞争优势向集群式分布，而以上六个因素也成为促进产业集聚的区位因素。

我国一些学者认为，一些产业集聚现象与“国退民进”有直接的关系，其机理在于制度创新导致交易成本的降低从而为产业集聚形成提供了深层次的保障。[12]101-104

但是，高科技产业的特点是企业创新能力强，高技术产业集群的大量形成实际上是得益于知识的创新和人才、资金应用和制度的创新，从而区别于那些以自然资源为主的资源禀赋优势。

根据前述研究理论并结合高技术产业特点，提出以下高技术产业集聚影响因素的研究假定：

假设1 人力资源是高技术产业集群发展的重要推动力量

人力资源因素在高技术产业集群中表现出了越来越重要的作用，已经成为其发展的重要推动力量。投入的人力越多，劳动力资本越大，就越能够促进生产。科技开发人员越多，尤其是科技人员中与技术创新直接相联系的科学家和工程师数量越多，对高技术产业集聚的促进作用就越大。

假设2 投资水平是高技术产业集聚发展的重要保障

投入的固定资产规模越大，则越有利于高技术产业的发展。高技术产业具有高投资、高风险的特性，往往比传统产业需要更高的投资水平。高新技术集群的产业专一化给风险投资公司提供了良好的发展机会，集群效应也降低了风险投资家寻找投资项目的信息成本，吸引了更多的风险投资家入群投资。同时对于投入到高技术产业中的科技经费，不管是来自政府财政还是金融机构的贷款，或者是企业自有资金，都将解决高技术产业的高资金需求问题。

假设3 基础设施水平是保证高技术产业集聚产生和发展的重要因素

一个具有良好基础设施的地区是吸引企业聚集的一个重要参考因素。完善的通信设施，良好的交通运输条件，对于降低地区交易费用作用巨大。对于高技术产业集群而言，与知识有关的基础设施的作用更加突出。良好的通信网络可以缩短信息传递的时间，延长信息传达的距离，知识对高技术产业发展至关重要的因素得以快速传播，这对于促进新技术、新产品的诞生都具有不可或缺的作用。

假设4 技术创新是高技术产业集聚的关键因素

技术创新是企业获取异质性资源从而取得竞争优势的重要途径。集群的技术创新水平是吸引企业进入集群的重要因素，集群内较高的技术水平的范围经济和外部性促使新企业进入集群，免费享受已有技术水平带来的溢出作用，对提高企业技术创新速度，增加新产品销售收入都具有一定推动力。另外，集群创新能力的增强同样是吸引企业加入集群的有利因素。集群创新能力速度的提高，可以一定程度上反映出集群具有完善的创新基础设施系统，充足的创新人才队伍，良好的创新环境，和谐的创新机制等等。加入集群后企业可以利用这些优势实现自身的创新发展，提高自身的技术竞争力。

假设5 市场化发展水平对高技术产业集群具有促进作用

市场化是市场机制在资源配置过程中发挥作用持续增加的改革过程。市场化水平的高低反映出市场配置资源作用的大小，它也是一个地区经济改革进程、吸纳资源的能力以及经济活力的显示器。市场化滞后必然带来经济增长与发展水平的滞后。高技术产业集群内的企业比传统产业企业和集群外的企业面临更强大的竞争对手，市场的规范化和成熟度的提高，为公平的竞争提供了良好的市场环境，在这样的市场环境下，集群内的企业才敢于充分发挥能动性，充分挖掘创业者的才干，从而达到高效率配置资源的目的。

假设6 政府的政策支持是高技术产业集聚的强大后盾

我国各省科技活动经费筹集中政府资金所占的比重差异很大，这充分显示出各地方政府对高科技产业的支持力度差距很大，有的地方政府对某些产业实行大力支持，有的地方政府却不然。[13]120-122高科技产业高投资高风险的特点使得政府资金的支持是产业发展的强有力补充，政府投入资金越多，地区的高科技产业会发展越迅速。

三 模型与变量

(一)模型

根据前面分析建立如下模型：

Lit=α0+α1InHit+α2InIit+α3InBaesit+α4InTeachit+α5Markit+α6Sit+μit

(1)

其中L为高技术产业集聚水平，H为人力资源投入，I为投资水平，Base为基础设施，Tech为技术创新水平，Mark为市场化发展水平，S为政府支持力度，μ为随机扰动项。方程中i为截面样本个数，t为时间序列期数，解释变量个数为k=6。

(二)变量和数据

1.高技术产业集聚水平——区位商。采用地方专业化指数——区位商来衡量各高科技产业的集中程度，这里的区位商是用就业人数刻画的。

2.人力资源投入——各地区高技术产业就业总人数，并取对数表示。

3.投资水平——各地区高技术产业总投资额，并取对数表示。

4.基础设施——各地区交通运输业和邮电通信业就业人数占当地总就业人数比例。

5.技术创新能力——各地区高技术产业专利授权量。

6.市场化发展水平——工业总产值中非国有经济的比重。

7.政府支持力度——科技活动经费中政府资金所占比率。

本节将运用全国各省份(不包括西藏、海南和新疆)1998-2007年的面板数据进行分析，数据来自《中国高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》及中经网统计数据库，其中各地区高技术产业总投资额、各地区交通运输仓储及邮电通信业增加值和各地区高技术产业新产品销售收入均平减为1995年价格水平，工业总产值中部分缺失数据采用插值法处理。

(三)实证方法

为更加准确判断各因素对高技术产业集聚的影响，本文选取面板数据分析方法。

面板数据模型的一般形式为：

yit=αit+βitxit+εiti=1,2,3...,N，t=1,2,...T

(2)

其中，xit为1×K向量，βit为K×1向量，K为解释变量个数，模型中的系数随时间和个体的不同而改变。若参数满足时间一致性，则(2)可以表示为：

yit=αi+βitxit+εitit=1,2,3...,N，t=1,2,...T

(3)

面板数据模型常用的形式有三种：

H1：斜率和截距项都不相同， 即yi=αi+βixit+εit

(4)

H2：斜率相同，而截距项不同，即yi=αi+βxit+εit

(5)

H3：斜率和截距项都相同， 即yi=α+βxit+εit

(6)

(4)称为变系数模型，(5)称为变截距模型，(6)称为混合估计模型。

为了确定模型的具体形式，可以采用协方差分析检验法进行检验，检验统计量服从F分布，统计量的具体形式为：

(7)

(8)

其中，S1、S2、S3分别表示三种形式模型的回归残差平方和。检验步骤为：

假设1 斜率在不同的横截面样本点上和时间上都相同，但截距不相同。

假设2 截距和斜率在不同的横截面样本点和时间上都相同。

显然，如果接收了假设2，即统计量F2的值小于给定置信度下的相应临界值，则没有必要进行进一步的检验，直接用(6)拟合样本。如果拒绝了假设2，就应该检验假设1，判断是否斜率都相等。若统计量F1的值小于给定置信度下的相应临界值，则接受假设1，如果假设1被拒绝，就应该采用变截距、变系数模型。在给出了检验上述两个假设的统计量并在给定显著性水平前提下，查F分布表得到临界值，与由计算得到的F统计量数值进行比较，即可得到拒绝或者接受假设的结论，进而确定适合的模型。

变系数模型目前应用很少，常用的分析工具是变截距模型。变截距模型又分为两大类，即固定效应模型和随机效应模型。

固定效应模型又包含：个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型。

1.个体固定效应模型

个体固定效应模型就是对于不同的个体有不同截距的模型。表示为：

yit=β1xit+r1W1+r2W2+……+rNWN+εit,t=1,2,...,T

(9)

相对于混合估计模型来说，是否有必要建立个体固定效应模型可以通过F检验来完成。 统计量定义为：

(10)

其中SSEr、SSEu分别表示约束模型(混合估计模型)和非约束模型(个体固定效应模型)的残差平方和。

2.时刻固定效应模型

时刻固定效应模型就是对于不同的截面(时刻点)有不同截距的模型。表示为：

yit=β1xit+α1+α2D2+……+αTDT+εit，i=1,2,...,N

(11)

相对于混合估计模型来说，是否有必要建立时刻固定效应模型可以通过F检验来完成。F统计量定义为：

(12)

其中SSEr，SSEu分别表示约束模型(混合估计模型)和非约束模型(时刻固定效应模型)的残差平方和。

3.时刻个体固定效应模型

时刻个体固定效应模型就是对于不同的截面(时刻点)、不同的时间序列(个体)都有不同截距的模型。表示为：

yit=β1xit+α1+α2D2+……+αTDT+r1W1+r2W2+……+rNWN+εiti=1,2,...,N,t=1,2,...,T

(13)

其中虚拟变量

相对于混合估计模型来说，是否有必要建立时刻个体固定效应模型可以通过F检验来完成。F统计量定义为：

(14)

其中SSEr、SSEu分别表示约束模型(混合估计模型)和非约束模型(时刻个体固定效应模型)的残差平方和。

在上述模型中，分别计算各个模型中的F统计量，如果统计量F的值不小于它的临界值则说明可以选用此模型，反之拒绝选择该模型。

四 实证检验

(一)模型的选择

由于本文研究是基于全国的样本数据，不存在对总体效应进行推论的问题，故应采用变截距固定效应模型。本节回归分析均采用Eviews6.0进行。通过回归约束模型和各个非约束模型，得到各个残差平方和，再根据(10)、(12)和(14)计算得到各F统计量值，查F分布表后比较结果如下表1：

表1 模型F检验结果

注：*表示1%的显著水平，**表示5%显著水平)

由F检验结果可以看出，各F统计量估计值均在1%显著水平上通过，由此可以得出，三种非约束模型均可采用。

(二)模型估计

下表2是分别对三种非约束模型进行回归的估计结果。

表2 模型估计结果

由表2可以看出，固定效应三种约束模型下，市场化水平和政府支持力度变量不够显著，剔除了这两个变量重新进行(一)、(二)两个步骤得到表3的估计结果：

表3 模型估计结果

从重新回归的结果看，各变量显著性基本都有提高，特别是技术创新变量的T检验显著性明显提高，模型整体的拟合效果也更好。

五 结 论

(1)人力资源投入变量促进产业集聚，参数估计值比较显著，除了时刻固定效应模型T检验没有通过，其他两个模型参数估计值都非常显著，说明各地区高技术产业就业总人数越多，高技术产业集聚水平越高。

(2)投资水平变量非常显著，三个模型参数估计值都在1%显著水平通过T检验。高投资是高技术产业的一个特性，一个地区高技术产业投资水平越高，越容易吸引高技术企业在此地区集聚，高技术产业集聚水平就越高。

(3)基础设施水平对高技术产业具有正向促进作用。这与我们的预期一致。高技术产业倾向于那些具有良好基础设施的地区聚集，这也是为什么东部各省高技术产业集聚程度比较高的原因。

(4)技术创新能力——专利授权量与产业集聚水平正相关，虽然回归系数比较小，但是非常显著。技术创新能力强的区域会在一定程度上吸引高技术企业在此地聚集，获取知识溢出的外部性。

(5)市场化发展水平和政府支持力度两个变量不显著，一方面原因可能是目前我国的市场化水平还很低，还没有从根本上发挥出市场合理配置资源的优势，市场化的滞后还不能为企业提供一个健康的市场，市场化发展水平高低还不是高技术产业集聚的原因；另一方面原因可能是市场化发展水平的指标选取可能存在偏差，反映一个市场是否成熟的指标有很多，本文只是选取工业总产值中非国有经济的比重这一个主要方面，可能会造成客观上一定程度上的失真。同时，政府资金的支持还没有形成对产业发展的有力补充，政府对产业的科技支持还没有真正形成“后盾”，可能是因为各地方的产业政策不一致，对高技术产业的扶持力度差距很大的原因。

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