中国高新技术产业发展的影响因素地区差异和政策效应分析*

麦均洪

摘要： 本文运用我国2003～2011年29个省区的面板数据对高新技术产业发展的影响因素、地区差异和政策效应进行了实证考察。研究表明，经济发展水平、研发投入和人力资本对高新技术产业的发展具有积极的促进作用，不同因素对高新技术产业发展的影响效应存在地区差异，与中、西部地区相比，这些因素对高新技术产业的影响效应在东部更为强烈。与此同时，本文还基于倍差法检验了“中部崛起”战略的实施效果，发现这一战略的实施使中部地区高新技术产业的发展速度要显著高于其他地区。

关键词：高新技术产业 影响因素 地区差异 政策效应 倍差法

中图分类号：F27644文献标志码：A

文章编号：1009-055X（2014）03-0009-09

在经济全球化的浪潮下，科技进步带来的新变化已影响到经济社会的方方面面，国与国之间的竞争已经演变成以高新技术为特征的综合国力竞争，世界各国也纷纷将发展高新技术产业作为提升经济实力的一个重要内容，并为此制定了一系列的发展战略。

改革开放以来，由于各级政府的重视，我国高新技术产业的发展得到了长足的进步。但是，由于我国幅员辽阔，地区经济发展不平衡，近年来，为了推动中西部地区的经济发展，我国政府先后出台了“西部大开发”和“中部崛起”战略，这些战略的实施对高新技术产业的发展有影响吗？高新技术产业的发展受到哪些因素的影响？影响高新技术产业发展的因素是否存在差异？本文采用我国省际面板数据，围绕以上问题展开分析。通过对这些问题的研究，对于我国高新技术产业的发展、缩小地区发展差异具有重要的意义，将为我国各级政府制定推动高新技术产业区域协调发展的政策，实现可持续性发展提供决策参考。

一、相关文献述评

目前，已有大量文献对影响高新技术产业发展水平的因素进行了分析。高新技术产业的发展主要涉及政府、科研院所、企业以及风险投资机构等内外部主体，因而大部分文献主要从内外部主体功能出发，对影响高新技术产业发展的因素展开研究。

Sternberg（1996）首先强调了政府对高新技术产业发展的重要作用，并着重从政府政策、市场需求、基础设施以及地区研发水平等几个层面探讨了对高新技术产业发展的影响［1］。Levie & Muzyka（1996）的研究也发现了政府政策对高新技术产业发展的重要性，他们还证实支持高新技术产业发展的政策还具有异质性，即同一项政策对新企业建立和发展的影响存在差异，因而，政府在制定具体的扶持政策时应当因企业而异［2］。考虑到这一点，Storey & Tether（1998）以欧盟对高新技术企业的支持政策为研究对象，探讨了其影响效应，结论表明一些欧盟国家的支持政策并没有发挥出预期效果，其原因在于没有考虑到政策影响所存在的异质性［3］。与此同时，一些研究还从高新技术产业的发展阶段出发，考虑了不同时期政府政策的差异。Stevenson & Lundstrom（2001）以6个欧洲国家和4个非欧国家作为样本进行研究，认为早期阶段政府的主要功能是为新生企业提供商机，并从商业支持、资本支持以及创业培训等几个方面提出了具体的政策措施。除此之外，一些研究也从其它方面对影响高新技术产业发展的影响因素进行了分析［4］。Aydalot et al（1988）和Blonigen et al（2000）认为，企业研发和技术创新对于高新技术企业的发展具有重要意义［5-6］。而Gullen & Gordon（2002）的研究证实了税收政策对高新技术产业发展的积极影响，如果个人所得税税率高于公司所得税税率，那么人们倾向于选择创业［7］。

国内一些学者也对此展开了广泛的研究和有益的探索，这些研究即有规范的实证分析，也有基于某一理论进行的定性阐述。定性阐述主要从内、外部环境出发，考察了这些因素的影响效应和作用机制。从已有研究来看，多数认为政府政策、风险投资、人力资本、税收政策以及市场结构等是影响高新技术产业发展的重要因素，如吕军（2010）、张杰，尚长风（2006）等[8-9]。邹德文（2005）则认为，基础设施水平、行业准入、市场准入等也是影响高新技术产业发展的因素［10］。一些研究还从高新技术产业化的过程出发，分析了影响高新技术产业发展的制约因素，白云（2004）基于产业组织理论考察了高新技术产业化的实现路径，认为创新人才以及成果转化等是制约我国高新技术产业发展的主要因素［11］。

从实证研究来看，史丹和李晓斌（2004）采用统计数据和问卷调查的方式，分析了资本投入、人力资源、企业规模等因素对高新技术产业发展的影响，证实了高新技术产业的发展存在空间聚集现象，并认为制度因素是影响高新技术产业发展的最重要因素［12］。制度因素对于高新技术产业发展的重要作用也得到了欧湛颖和汪弘（2013）的证实。他们实证检验了政府的制度安排对高新技术产业发展的影响，发现更强的创业激励和环境营造力度、以竞争为导向的市场安排力度，对于高新技术产业的发展具有明显的促进作用［13］。李新春等（2004）运用我国27个省市、53个国家级开发区的企业样本，认为高新技术产业发展的本质在于企业家的创业精神［14］。蔡晓珊等（2011）以广东省21市作为样本，探究了高新技术产业发展的影响因素，也证实了企业家精神是高新技术产业发展的根本性力量，其他影响因素还包括资源禀赋、经济发展水平及地方政策等因素，并认为政策因素要重要于技术因素［15］。

根据已有文献来看，可以发现影响高新技术产业发展的因素很多，也对这些影响因素进行了广泛深入的探讨，但是现有文献对影响高新技术产业发展的深层次原因、地区发展差异及政策效应并没有给出令人信服的解释，以规范的计量经济学模型为基础的实证研究仍较为缺乏。与已有文献相比，本文的主要贡献体现在：从影响效应、地区差异和政策评价三个角度系统全面地检视了高新技术产业发展的决定因素；采用倍差法（difference-in-differences）分析了“中部崛起”战略的实施，对中部地区高新技术产业发展的影响。

二、模型、变量和数据

（一）模型设定和变量说明

我们将选择来自中国省际层面的数据，对影响高新技术产业发展水平的因素进行分析。基于已有文献的研究基础，笔者将实证研究的基本计量模型设定如下：

htechit=α0+Xβ+fi+μit（1）

其中，fi表示不可观测的固定效应，μit为随机误差项，脚标i和t分别表示截面个体和时间。X是控制变量向量，所包含的解释变量及其定义和衡量方法如下所示：

htech：高新技术发展水平。由于高新技术产业总产值占工业总产值的比重可以反映一个国家产业结构的构成，进而反映高新技术产业在整个工业中所处的地位，因而我们采用高新技术产业总产值占工业总产值的增长速度衡量高新技术产业的发展水平。

pgdp：各省经济发展水平，以人均GDP进行衡量。经济发展水平是高新技术产业发展的基础源泉，能够为物质资本和人力资本的流入创造有利的条件，进而促进高新技术产业的发展，因而预期经济发展水平对高新技术产业发展有积极影响。

rd：研发投入，以各省份的研究与试验发展经费支出进行衡量。根据发达国家的发展经验，研发投入越高的国家其高新技术产业发展水平也越高，因而我们预期研发投入越大，对高新技术产业的发展促进作用也越大。

mark：与高新技术产业相关的产品市场需求。在我国工业化和城市化进程不断推进的过程中，对我国高新技术产业中部分行业的产品产生了巨大的需求，仿照赵玉林（2010）［16］的处理方法，我们以各省份第二产业人均增加值衡量产品的市场需求程度。

h：人力资本投入。科技研发与高新技术企业的经营管理均离不开科技人才，人力资本的积累是推动高新技术产业发展的一个重要因素，本文采用各省高新技术产业研发活动人员折合全时当量衡量与高新技术产业相关的人力资本投入。

（二）数据来源及其描述性统计

本文采用2003-2011年的省际面板数据对基本计量模型进行估计。由于在相关年份西藏和新疆的数据缺失较多，因而截面个体只包含大陆的29个省份，数据主要来源于相关年份的《中国统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。由于人均GDP（pgdp）、研发投入（rd）和市场需求（mark）的衡量指标均为名义值，我们以1995年为基期，通过去除价格因素对其进行了调整。人均GDP和市场需求以GDP平减指数进行了调整，研发投入以张同斌和范庆泉（2010）[17]提出的研发支出价格指数为基础进行了调整。①变量的描述性统计结果如表1所示。

表1变量的描述性统计

变量 观测值 均值 标准差 最大值 最小值

htech（%）

pgdp（万元/人）

rd（万元）

mark（万元/人）

h（千人年） 261

261

261

261

261 0027

2410

2116

1128

8770 0285

1700

4865

0778

1961 0170

8521

460

4375

1671 0080

0370

0000

0147

0005

三、模型估计结果分析

（一）高新技术产业发展的影响因素

以基本计量模型为基础，我们做了8组回归，估计结果如表2所示。在该表中，模型（1）-（4）为固定效应模型的估计结果，（5）-（8）为随机效应模型的估计结果。为了对结果进行比较，我们还在模型（2），（4），（6）和（8）中控制了不可观测的时间效应。为了对估计结果做稳健性检验，我们还对不包含产品市场要求（mark）模型进行估计，分别对应（3），（4），（7），（8）。

根据估计结果可以发现，是否包含不可观测的时间效应对估计结果并无重大影响，因而最后我们选择不含时间效应的模型。②但是，究竟选择固定效应模型和随机效应模型，是值得注意的另一个问题。为了确定应当采用固定效应模型还是随机效应模型，我们进行了Hausman检验。Hausman检验的原假设假定检验模型是随机效应模型，并采用2统计量对此进行检验。如果根据样本计算得到的统计值大于临界值，则拒绝原假设，说明应当设定固定效应模型。从检验结果来看，不含时间效应的Hausman检验统计量的值为11301，相应的p值为0000，表明可以拒绝原假设，即设定固定效应模型更恰当。

与此同时，尽管赵玉林(2010)［16］和张同斌（2012）［18］证实在我国快速城市化和工业化能够对高新技术产业的产出能力和创新能力产生积极影响，有效带动高新技术产业的发展，但是从模型（1）、（2）、（5）和（6）的估计结果来看，本文的研究结论并未证实这一点，且mark这一变量的参数估计值也均为负，与经济学理论不符。同时，根据模型（3）、（4）、（7）和（8）对应的稳健性检验结果，当不包含产品市场需求这一变量时，其他变量的估计结果也没有发生大的变

化，说明就本文所使用的样本而言，从基本计量模型中剔除产品市场需求这一变量是允许的。

①张同斌和范庆泉（2010）提出的研发支出价格指数形式如下：研发支出价格指数=055*居民消费价格指数+045*固定资产投资价格指数。

②本文采用年度虚拟变量控制不可观测的时间效应，从估计结果来看，不同情形下大部分虚拟变量并不显著，因而我们认为在模型中引入时间效应并无必要。

表2模型的估计结果

固定效应 随机效应

（1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8）

pgdp 0532***

（311） 0501**

（204） 0569**

（329） 0524***

（294） 0630***

（455） 0548***

（396） 0681***

（4 17） 0572***

（329）

rd 0320**

（213） 0317**

（251） 0346**

（247） 0332**

（239） 0231***

（268） 0245**

（216） 0259***

（301） 0238***

（347）

mark -0028

（124） -0037*

（165）

-0085

（064） -0062

（065）

h 0023***

（327） 0041**

（210） 0029**

（225） 0047***

（317） 0032***

（310） 0034***

（324） 0039**

（204） 0041***

（371）

constant 0087

（081） 0097

（097） 0101*

（185） 0109

（158） -0172*

（175） -0213*

（197） -0169

（148） -0194**

（206）

时间效应 无 有 无 有 无 有 无 有

观测值

R2

Wald（F）统计量

p值 261

0327

1080

0024 261

0360

4336

0004 261

0498

3592

0011 261

0385

3784

0009 261

0319

1077

0029 261

0321

4272

0000 261

0476

4012

0010 261

0481

4024

0003

注：（1）括号内为t统计量的绝对值，*、**和***表示在10%、5%和1%的水平上显著。

（2）固定效应模型对应F统计量，随机效应模型对应wald统计量，p值表示相应的相伴概率。

因此，基于以上分析，本文将主要基于模型（3）对最后的结果进行解释。除了产品市场需求（mark）这一变量之外，模型（3）其他变量的估计结果基本符合经济学解释，并且至少在5%的水平上通过了显著性检验。

模型（3）的估计结果表明，人均GDP对高新技术产业发展水平的影响效应为0569，这证实了

本文前一部分的预期，经济发展水平是影响高新技术产业发展的一个重要因素，通过保持经济的可持续增长是提升高新技术产业发展水平的有效途径。由于经济发展水平更高，其传统产业也更为发达，传统产业的不断发展自然带动了高新技术产业的发展。除此之外，经济发展水平更高，企业在发展过程中对外交流也更多，拥有更多接触和学习国内外高新技术的机会，知识和技术的外溢效应更为显著，从而激发其研发积极性，为高新技术产业发展奠定了基础。

研发投入对高新技术产业的积极影响再次说明“科学技术是第一生产力”。从两者的作用机制来看，更高的研发经费支出往往意味着更多的技术创新，推动产学研结合和科技成果的转化，从而促进生产技术的进步。Romer（1990）将技术进步视为经济增长的一个重要原因，技术改造和革新能够显著地促进经济增长［19］，我们的结论与之保持一致。有关经济增长的实证文献已经证实人力资本对经济增长的正向影响。从研究结果来看，对高新技术产业的影响效应为0029，说明通过影响企业技术进步和自主创新能力，人力资本间接地对高新技术产业的发展产生了积极影响。值得注意的是，尽管本文证实了人力资本积极影响效应的存在，但是这一效应却较微弱，我们认为可能的原因在于人力资本对高新技术产业的发展还受到其它因素的制约，例如高新技术人才培养政策、人力资本的积累程度等。如果没有一个完善的人才培养体系和环境，并不能充分激发员工的创新热情，人力资本也只有积累到一定程度，才能取得显著的技术创新成果。进一步，即使企业和员工拥有较高的科技研发热情、科技研发成果水平高（这意味着与高新技术产业发展水平相关的人力资本积累程度也较高），但是，如果没有足够的财政金融支持，高新技术产业的发展也不能取得预期效果，即如何建立合适的科技金融制度，更好地发挥其他因素的作用，以最终实现促进高新技术产业的发展的目的。

（二）高新技术产业发展水平影响因素的地区差异

上一部分对不同因素与高新技术产业发展水平之间的关系进行了分析，但是，由于我国幅员辽阔，经济发展已经形成了东部发达、中部次之、西部落后的格局。由于不同地区的制度环境、市场环境以及对外开放等方面存在差异，这可能意味着影响高新技术产业发展的因素存在地区差异。事实上，张同斌、范庆泉（2010）［17］便指出，不同因素对高新技术产业的影响效应存在地区差异。例如，经济更发达的地区，由于存在发达的科技服务体系、研发中心以及成果转化中心等，使得经济发展水平对高新技术产业的影响效应在发达地区更为显著。

接下来我们以基本计量模型为基础，对高新技术产业发展水平影响因素的地区差异进行检验。必须指出的是，对这一问题进行研究一般可采取两种方法，其一是分地区对模型进行估计，其二是在模型中引入地区虚拟变量和相关变量的交叉项，交叉项的系数便衡量了不同影响因素的地区差异。前者的不足之处在于，我们并不能确定根据参数估计量计算得到的地区差异是否显著。但是，由于本文包含两个虚拟变量，例如，如果以西部地区为参照组，则需引入东部和中部两个虚拟变量。 如果要考察不同影响因素的地区差异，需要引入8个交叉项，导致待估参数急剧增加。因此，我们仍采用分地区（东、中和西部）的方法，对影响高新技术产业的发展因素重新进行了估计，估计结果如表3所示。

表3 分地区的估计结果

东部地区 中部地区 西部地区

（9） （10） （11） （12） （13） （14）

pgdp 0617***

（423） 0593**

（398） 0524***

（367） 0512***

（439） 0428***

（521） 0399***

（498）

rd 0431***

（326） 0119**

（203） 0357***

（293） 0294***

（276） 0301***

（377） 0300***

（328）

mark-0037*

（160）0085*

（194）0043*

（191）

h 0137***

（457） 0145***

（296） 0059***

（389） 0061***

（395） 0052***

（447） 0049***

（423）

constant -0758*

（181） 0246**

（199） 0222

（152） 0324**

（205） 0543***

（305） -0689***

（269）

观测值

R2

F统计量

p值 90

0338

2027

0001 90

0412

2316

0001 81

0298

2038

0001 81

0321

1926

0001 90

0417

1143

0001 90

0436

1258

0001

注：（1）括号内为t统计量的绝对值，*，**和***表示在10%、5%和1%的水平上显著。

在表3中，我们并没有控制时间效应，同时，由于前文证实市场需求对高新技术产业的发展并不显著，因而对每一个地区我们做了两组回归，对应包含市场需求和不含市场需求两种情形。从估计结果来看，尽管市场需求在三个模型中均在10%的水平上显著，但是，从其估计值的符号来看，东部地区对应的估计结果明显不符合经济学直觉。因而，接下来我们将基于不含市场需求变量的模型对结果进行解释。

总体来看，经济发展水平、研发投入和人力资本三个因素对高新技术产业发展水平的影响呈现一种从东部、中部到西部地区递减的趋势，说明不同因素对高新技术发展水平的影响存在明显的地区差异。以经济发展水平为例，在三个地区其影响效应分别为0617、0524和0428，东部地区和中、西部地区的差异分别为0093和0189，经济发展水平对高新技术产业增长率的影响效应在东部地区要更大。尽管根据表3我们并不能确定这种差异的产生机制，但是，从东、中、西部地区经济发展的特征来看，由于中、西部地区高新技术产业开发区、成果转化中心和创业服务中心更少，基础设施建设水平也更差，吸引资本投资和要素流入的能力较弱，进而制约了这些地区高新技术产业的发展。与此同时，经济发达地区国外直接投资也更多，从我国高新技术产业的发展来看，国外直接投资是其主要的投资主体，由于经济落后地区吸引外资的能力较弱，因而导致其高新技术产业的发展也要滞后于发达地区。

研发投入和人力资本影响效应的地区差异说明，这些因素必须与其他因素共同作用才能促进高新技术产业的发展。由于中、西部地区的市场化程度要显著落后于东部地区，适合高新技术产业发展的制度环境和资本市场也不完善，其产业构成仍以劳动密集型产业为主，削弱了研发投入和人力资本在中、西部地区对高新技术产业的影响效应。事实上，从中、西部的发展实践来看，这些地区不乏高新技术培育和人才培养大省，但是由于高新技术产业向发达地区的聚集和高新技术人才的向外流动，使得这些地区对高新技术研发和人力资本的投资不仅没有为高新技术产业提供有效支持，反而增加了高新技术产业的创业成本。其原因便在于，这些地区还没有建立适合高新技术产业发展的制度环境和人才培养体系，导致研发投入和人力资本的促进作用未能得到充分释放。

（三）“中部崛起”对中部地区高新技术产业发展的政策效应分析

我国从2006年正式开始实施“中部崛起”战略，这一战略明确指出，中部六省要“以掌握核心技术为突破口，培育发展电子信息、生物医药、新能源、新材料等战略性新兴产业，大力实施重大产业发展创新工程和战略性新兴产业创新成果应用示范工程”，参见《中共中央国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》（中发（2006）10号）。 并从2006年开始，逐步实施了一些促进中部地区高新技术产业发展的优惠政策。例如，2007年长株潭城市群获批为全国资源节约型和环境友好型社会建设综合配套改革试验区，2009年武汉东湖新技术开发区被设立为国家自主创新示范区。 “中部崛起”战略的实施是否促进了中部地区高新技术产业的发展？从政策评价的角度来看，“中部崛起”战略的实施相当于在我国进行了一项政策试验，中部地区是这项试验的处理组（treatment group），而东、西部地区则是控制组（control group），政策的实施效果可采用倍差法（difference-in-differences）加以评价。因而，在接下来的分析中，为了验证“中部崛起”战略的实施是否显著地加快了中部地区高新技术产业的发展，我们将基本计量模型转换为如下形式：

htechit=α0+Xβ+α1dmed+α2d2006+α3dmed*d2006+fi+μit（2）

转换模型（2）与基本计量模型的不同之处在于，我们引入了一个时间虚拟变量d2006、一个地区虚拟变量dmed及二者的交叉项dmed*d2006，其中d2006在2006年以前取值为0，之后取值为1，用以控制实施“中部崛起”战略后时间趋势对高新技术产业发展产生的影响。dmed以东、西部地区为参照，中部地区取1。当不考虑模型转换（2）中其他控制变量时，相关参数的含义及其关系如表4所示。

表4参数含义及其关系（不考虑控制变量）

实施前 实施后 战略实施前后差异

东西部地区 α0 α0+α2 α2

中部地区 α0+α1 α0+α1+α2+α3 α2+α3

中部与东西部地区差异 α1 α1+α3 α3

根据表4，模型转换（2）中的α1反映了中部和东、西部地区不随时间变化的差异，即地区差异；α2则反映了在实施“中部崛起”战略的情形下高新技术产业的发展差异，即时间差异；α3是倍差估计量，反映了“中部崛起”战略的政策效果，表示在实施“中部崛起”战略后中部地区高新技术产业的发展是否与其他地区存在差异，等价于“中部崛起”战略实施前后，中部地区的内部差异与东西部地区内部差异之差。如果α3>0，意味着实施“中部崛起”战略显著地推动了中部地区高新技术产业的发展。转换模型（2）的估计结果如表5所示。

表5倍差法估计结果

（15） （16）

pgdp 0429***

（422） 0431***

（348）

rd 0227***

（3 39） 0264**

（237）

mark 0054

（128）

h 0141***

（469） 0098***

（510）

dmed -0017

（127） 0089*

（167）

d2006 0016

（128） 0028

（134）

dmed* d2006 0037***

（296） 0034***

（378）

观测值

R2

F统计量

p值 261

0310

1736

0000 261

0423

2349

0001

注：（1）括号内为t统计量的绝对值，*，**和***表示在10%、5%和1%的水平上显著。

在表5中我们同样做了两组回归，分别对应包含市场需求和不含市场需求两种情形。表5的估计结果证实市场需求对高新技术产业发展的影响并不显著，其他变量的估计结果也与前文保持一致。表5中我们最关心的是交叉项dmed*d2006的系数，即α3的参数估计值。从其估计值在看，无论在模型（15）还是在模型（16）中，α3的参数估计值均在1%的水平上显著，且大于0，这说明“中部崛起”战略对中部地区高新技术产业的发展具有显著的促进作用。

根据模型（16）的估计结果，“中部崛起”战略使中部地区高新技术产业的发展速度要比东、西部地区高34个百分点。如果以高新技术产业总产值占工业总产值的比重衡量高新技术产业的发展水平，在2006-2011年间东、西部地区高新技术产业发展的平均增长速度为515%，同时期中部地区的增长速度则为748%，中部地区高新技术产业的发展速度要明显高于其他地区。平均发展速度为笔者根据搜集的数据自行计算得出。 但是，如果不考虑“中部崛起”战略对中部地区高新技术产业发展产生的影响，中部地区的平均增长速度为748%-37%=378%，这意味着如果没有“中部崛起”战略的实施，中部地区在2006-2011年间高新技术产业的平均发展速度（378%）要低于东、西部地区的平均发展速度（515%），这一战略的实施对于我国中部地区高新技术产业的发展具有显著的促进作用。

四、结论及启示

本文运用我国29个省区的面板数据对高新技术产业发展的影响因素、地区差异和政策效应进行了考察。从估计结果来看，经济发展水平、研发投入和人力资本对高新技术产业的发展具有积极的促进作用，但是与部分研究不同的是，我们发现与高新技术产业相关的产品市场需求的影响效应并不显著。我们还检验了不同因素对高新技术产业发展影响效应的地区差异，结果表明与中、西部地区相比，这些因素对高新技术产业的影响效应在东部更为强烈。本文还基于倍差法检验了“中部崛起”战略的实施效果，研究结果证实，这一战略的实施使得中部地区高新技术产业的发展速度要显著高于我国其他地区。

高新技术产业的发展对于促进我国的经济转型和产业升级，进而实现创新型国家的发展战略具有重要意义。本文的研究结论表明，提升区域经济发展速度、加大研发和人力资本的投入力度，是提升我国高新技术产业发展的必要手段。同时，从制度层面来看，要使这些因素对高新技术产业的发展能够充分发挥效果，还需要建立科学的产学研结合体系和完善的政策支撑体系，为高新技术产业创造一个良好的外部发展环境。

参考文献：

［1］Sternberg Rolf Reasons for the Genesis of High-tech Regions- Theoretical Explanation and Empirical Evidence ［J］.Geoforum, 1996 (2): 205-207.

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［3］Storey D J, Tether B S. Public Policy Measures to Support New Technology-Based Firms in the European Union ［J］. Research Policy, 1998 (3):1037-1057.

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［14］李新春，宋宇，蒋年云. 高科技创业的地区差异［J］.中国社会科学，2004(3)：17-29.

［15］蔡晓珊，陈和，林海. 高科技企业发展的地区差异研究——基于广东省的数据［J］.工业技术经济，2011(7)：9-16.

［16］赵玉林. 高技术产业发展与经济增长［M］.北京：中国经济出版社，2010.

［17］张同斌，范庆泉.中国高新技术产业区域发展水平的梯度变迁与影响因素［J］.数量经济技术经济研究，2010(11)：52-65.

［18］张同斌. 中国高新技术产业的发展及其影响因素研究［D］.大连：东北财经大学数量与数量经济学院，2012.

［19］Romer PM. Endogenous Technological Change, Journal of Political Economy［J］. 1990(1):71-100.

［20］Ashenfelter Orley, Card David. Using the Longitudinal Structure of Earnings to Estimate the Effect of Training Programs ［J］. Review of Economics and Statistics, 1985(4): 648-660.

［21］Meyer BD. Natural and Quasi-experiments in Economics［M］. NBER Technical Working Paper, 1994, No.170.

［22］Jeffrey M. Wooldridge. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data ［M］.Cambridge,Massachusetts:The MIT Press, Edition 1, 2001.

The Determinants, Regional Difference

and Policy Effect of Chinese

High-tech Industry：An Empirical Study Based on Provincial Panel Data

MAi JunHong

(1. Research Center of Financial Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, Guangdong， China)

Abstract:

This paper employs the panel data from 29 provinces of China and studies the determinants, regional differences and policy effect of high-tech industry The conclusion indicates that the level of economic development, R & D and human capital have positive effects on high-tech industry It also establishes that the effect on high-tech industry has regional difference Specially, compared to that of central region and western region, the effect on eastern region is more intense Meanwhile, the paper evaluates the policy effect of Rising the Central Region Program based on difference-in-differences method It shows that this program has significantly promoted the developing pace of high-tech industry in central region

Keywords：

High-tech industry, Determinants, Regional differences, Policy effect, Difference-in-differences method

［10］邹德文. 创业者如何评价和应对创业环境［J］.科技创业，2005(1)：77-77.

［11］白云. 论高新技术产业化发展的制约因素及相关对策［J］.特区经济，2004(12)：53-55.

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［15］蔡晓珊，陈和，林海. 高科技企业发展的地区差异研究——基于广东省的数据［J］.工业技术经济，2011(7)：9-16.

［16］赵玉林. 高技术产业发展与经济增长［M］.北京：中国经济出版社，2010.

［17］张同斌，范庆泉.中国高新技术产业区域发展水平的梯度变迁与影响因素［J］.数量经济技术经济研究，2010(11)：52-65.

［18］张同斌. 中国高新技术产业的发展及其影响因素研究［D］.大连：东北财经大学数量与数量经济学院，2012.

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［20］Ashenfelter Orley, Card David. Using the Longitudinal Structure of Earnings to Estimate the Effect of Training Programs ［J］. Review of Economics and Statistics, 1985(4): 648-660.

［21］Meyer BD. Natural and Quasi-experiments in Economics［M］. NBER Technical Working Paper, 1994, No.170.

［22］Jeffrey M. Wooldridge. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data ［M］.Cambridge,Massachusetts:The MIT Press, Edition 1, 2001.

The Determinants, Regional Difference

and Policy Effect of Chinese

High-tech Industry：An Empirical Study Based on Provincial Panel Data

MAi JunHong

(1. Research Center of Financial Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, Guangdong， China)

Abstract:

This paper employs the panel data from 29 provinces of China and studies the determinants, regional differences and policy effect of high-tech industry The conclusion indicates that the level of economic development, R & D and human capital have positive effects on high-tech industry It also establishes that the effect on high-tech industry has regional difference Specially, compared to that of central region and western region, the effect on eastern region is more intense Meanwhile, the paper evaluates the policy effect of Rising the Central Region Program based on difference-in-differences method It shows that this program has significantly promoted the developing pace of high-tech industry in central region

Keywords：

High-tech industry, Determinants, Regional differences, Policy effect, Difference-in-differences method

［10］邹德文. 创业者如何评价和应对创业环境［J］.科技创业，2005(1)：77-77.

［11］白云. 论高新技术产业化发展的制约因素及相关对策［J］.特区经济，2004(12)：53-55.

［12］史丹，李晓斌. 高技术产业发展的影响因素及其数据检验［J］.中国工业经济，2004(12)：32-39.

［13］欧湛颖，汪弘. 政府支持的制度结构与高科技创业——来自中国省域高新区的经验证据［J］.首都经济贸易大学学报，2013(3)：50-57.

［14］李新春，宋宇，蒋年云. 高科技创业的地区差异［J］.中国社会科学，2004(3)：17-29.

［15］蔡晓珊，陈和，林海. 高科技企业发展的地区差异研究——基于广东省的数据［J］.工业技术经济，2011(7)：9-16.

［16］赵玉林. 高技术产业发展与经济增长［M］.北京：中国经济出版社，2010.

［17］张同斌，范庆泉.中国高新技术产业区域发展水平的梯度变迁与影响因素［J］.数量经济技术经济研究，2010(11)：52-65.

［18］张同斌. 中国高新技术产业的发展及其影响因素研究［D］.大连：东北财经大学数量与数量经济学院，2012.

［19］Romer PM. Endogenous Technological Change, Journal of Political Economy［J］. 1990(1):71-100.

［20］Ashenfelter Orley, Card David. Using the Longitudinal Structure of Earnings to Estimate the Effect of Training Programs ［J］. Review of Economics and Statistics, 1985(4): 648-660.

［21］Meyer BD. Natural and Quasi-experiments in Economics［M］. NBER Technical Working Paper, 1994, No.170.

［22］Jeffrey M. Wooldridge. Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data ［M］.Cambridge,Massachusetts:The MIT Press, Edition 1, 2001.

The Determinants, Regional Difference

and Policy Effect of Chinese

High-tech Industry：An Empirical Study Based on Provincial Panel Data

MAi JunHong

(1. Research Center of Financial Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510640, Guangdong， China)

Abstract:

This paper employs the panel data from 29 provinces of China and studies the determinants, regional differences and policy effect of high-tech industry The conclusion indicates that the level of economic development, R & D and human capital have positive effects on high-tech industry It also establishes that the effect on high-tech industry has regional difference Specially, compared to that of central region and western region, the effect on eastern region is more intense Meanwhile, the paper evaluates the policy effect of Rising the Central Region Program based on difference-in-differences method It shows that this program has significantly promoted the developing pace of high-tech industry in central region

Keywords：

High-tech industry, Determinants, Regional differences, Policy effect, Difference-in-differences method