高新技术产业发展空间分布影响因素与区域差异

张鹏+王娟

摘要：以高新技术产业增长扩展的C-D生产函数为基础，将空间自相关变量引入构建高新技术产业增长的空间计量模型，以广东省21个地级市2007-2011年的面板数据为研究样本，利用探索性空间数据分析方法（ESDA）与空间滞后计量模型（SLM）揭示广东高新技术产业发展影响因素，利用空间误差模型（SEM）分析了广东不同发展水平的区域高新技术产业发展的差异化特征。研究结果揭示不同发展层次的区域具有不同的高新技术产业发展影响因素与发展特征，为实现高新技术产业发展，也需要有不同的政策目标与政策需求。

关键词：高新技术产业；空间分布；区域发展差异；空间计量

中图分类号：0615文献标志码：A文章编号：1009-055X（2015）03-0027-10

从全球范围看，各国的高新技术产业生产活动均出现向少数大城市或大都市圈集聚的现象，如美国的硅谷、128公路以及英国的剑桥郡，印度的班加罗尔，日本的筑波，北京中关村等（魏江，2003；Harvey，2009）。[1-2]从国内研究来看，有关高新技术产业的区位考察也基本集中在以北京为中心的环渤海地区、以上海为龙头的长三角地区和以深圳广州为中心的珠三角地区等经济发展较为发达的东部沿海地区（罗勇和曹丽莉，2005；林善浪和张慧萍，2011；刘志彪和江静，2009）。[3-5]这些地区所受到的关注程度明显高于其他区域，这与我国高新技术产业的空间分布状况也是吻合的。于是就提出了这样的问题：既然现代化的信息传输网络、高速运输条件已经颠覆了传统的生产组织方式，高新技术产业活动跨越地理空间的成本几乎为零，那么为何本应该出现扩散趋势的高新技术产业仍旧选择落脚在要素成本相对昂贵的经济较发达东部沿海区域？高新技术产业在经济发达地区与欠发达地区的发展有无差异？现有的研究大多利用省级层面的数据分析了产业向东部沿海省份的集聚，但分析掩盖了省内经济发展不平衡的现实，并且研究大都只考虑到时间维度，而忽略了空间因素对于产业发展的影响。围绕这两个问题，本文拟就高新技术产业发展空间分布影响因素与区域差异利用空间计量模型展开分析讨论，希望从中获得指导我国高新技术产业发展的政策启示。

一、研究设定与空间计量模型构建

空间计量模型的选择与构建

使用传统计量经济统计分析模型假定观察样本是在均匀同质空间具有独立同分布性质，但社会经济运行的实际是企业及人们的行为、经济活动都是发生在既定时间及空间范围内，资本、劳动力以及技术创新等各类生产要素的流动也依然受其所处地域的限制，因此在对社会经济现象进行研究的过程中不仅要考虑时间维度，也要考虑空间维度。并且由于经济计量分析所使用的统计数据不仅存在时间上的关联性，也会在空间上存在某种程度的关联性，经济活动经常会表现出与空间密切相关的特性或演变模式，因此经典计量统计分析的样本均质性假定存在很大程度的局限性，使用普通最小二乘法（OLS）对拟定模型进行回归分析，得出的结论会与实际情况有所偏差。在这种情况下，本文构建空间计量模型来对高新技术产业发展空间分布影响因素与区域差异进行分析，以把握高新技术产业发展中存在的空间效应以及空间溢出效应。

根据古典经济增长理论以及内生经济增长理论，影响产业经济增长的三大投入要素包括资本、劳动力以及技术进步因子，其中资本及劳动力投入两个要素对于经济产出具有直接的促进作用，而技术进步更多地则是通过提升资本及劳动力组合的生产效率对经济增长做出贡献；因为高新技术产业特有的准公共产品及高投入高风险等特征，政府支持作用对于矫正“市场失灵”现象，推进产业的健康发展存在着很大影响；根据新经济地理学理论，在高新技术产业的发展中，各种投入要素的流动将促进产业内的企业及相关组织机构的经济活动在地理上的集聚，产业链中不同企业之间的前后向关联效应也将促使企业偏向于选择在市场规模更大的地区内进行自己的生产活动，因此较高的产业集聚程度在促进产业经济增长方面具备更大的优势（Anselin，1995；Martin和Ottaviano，2001）。[6-7]而新贸易理论的研究揭示，随着信息技术的发展，以国际商品或服务贸易作为传递渠道在不同国家之间发生的技术外溢效应对于促进一国的产业经济增长具有越来越重要的作用，这在与发达国家建立贸易合作伙伴关系的发展中国家或落后国家的高新技术产业增长之上体现得尤为明显（Krugman，1995）。[8]因此Keeble和Wilkinson（2000）在对欧洲高新技术集群的研究中认为，资本投入、企业研发投入、政府支持力度、对外贸易以及产业集聚程度等都是影响高新技术产业发展的影响因素。[9]

在国内外众多对高新技术产业进行实证检验的参考文献中，大部分实证模型都是以Romer（1990）[10]设定的扩展C-D生产函数为基础，进而根据各自研究重心逐步加入不同的分析要素进行扩展，最终构建关于产业增长的多元线性回归模型。本文遵循了这种模型构建方法，根据新经济增长理论、新经济地理学理论、新贸易理论以及空间计量经济学等理论的指导思想，在资本投入以及劳动力投入两个基本要素的基础上逐步加入了技术创新水平、政府支持、产业集聚水平、对外贸易水平等变量，建立如下多元线性回归生产函数：

通常情况下我们更关注的是产业增长对于各种影响因素的产出弹性，而双对数线性模型中各个参数的系数则有着直接的经济含义，即产出弹性，对上式变形建立计量方程如下：

纵观国内关于高新技术产业的实证研究文献，大部分实证研究都是在模型a的基础上采用了传统的OLS回归分析，并且因为数据的可获得性问题大多集中在国家或省级的层面上，研究只考虑到时间维度，而忽略了空间因素对于产业发展的影响。传统的OLS回归分析并不是本文的初衷，正如前文所述，在描述空间分布和溢出效应时，传统的计量方法存在一定的局限。因此本文采用能够克服这些局限的空间滞后模型（SLM）与空间误差模型（SEM）进行空间回归分析，将空间自相关变量引入模型a中。