空间交错下产业协同发展机制研究

李广析，梅林海

(1.暨南大学经济学院，广东 广州 510632； 2.广东金融学院经济贸易学院,广东 广州 510521)

一、问题的提出

最近中美贸易摩擦加剧，美国企图通过切断产业关联、阻断贸易往来抑制中国企业的发展和技术进步。中国制造业出口将面临巨大的挑战，制造业转型升级刻不容缓。Macpherson[1]认为发达的服务业可以为制造业的转型升级起到助推作用。Daniels和Bryson[2]提出服务业可以从工业设计与研发—专利申请—技术转化—融资服务—运输物流—销售服务等各方面覆盖上、中、下游整个产业链，其规模效应所带来的成本优势和专业化程度，能为制造业提供优质的生产要素，特别是上游的服务业可以加快企业技术流转与转化。2015年5月国务院发布《中国制造2025》，首次提出实现制造业与服务业协同发展，但由于长期加工贸易型导向,无论是核心技术还是资金链，中国企业都高度依赖西方发达国家的技术转移和供给链金融，无疑割裂了本土制造业与服务业协同发展的步伐。江静和刘志彪[3]认为中国制造业长期处在全球价值链低端，是直接导致中国生产性服务业发展滞后和高端服务业需求不足的根本原因。如今中美贸易摩擦不断升级，本土制造业面临技术和资金外援受阻的窘境，促进本土制造业与服务业协同发展迫在眉睫。本文以广州高新技术产业为研究对象，探究高新技术制造业与高新技术服务业的空间协同发展模式，对珠三角地区乃至全国的产业协同发展具有重要参考意义和示范性作用。作为全球的运输、贸易、物流中心，广州处于珠三角心腹地带，以出口贸易著称，受国际贸易摩擦的影响必将首当其冲，因而促进广州高新技术产业协同发展具有重要的战略意义。

当前中国经济处于新旧动能转换之际，广州经济增长也由高速向中高速换挡，总体较全国、全省位居前列水平；广州产业结构已进入以高新技术服务业带动其他产业转型升级的主升浪，高新技术制造业和高新技术服务业的发展速度领先全国平均水平。但仍存在传统服务业升级较慢，先进制造业新增长点不够，战略性新兴产业尚未形成支柱，创新有待进一步成为发展动力等现实瓶颈问题。为了促进制造业与服务业的协同发展，2015年8月出台的《广州市加快发展生产性服务业三年行动方案(2015—2017年)》提出，对接《中国制造2025》和“互联网+”行动计划，着力构建“一带四极多点”的生产性服务业空间格局。不可否认，合理的产业空间布局，可以推动制造业与服务业的有机结合，但厘清制造业与服务业空间协同机制是首要任务。高新技术产业的空间协同是实现产业协同发展的重要标志，以创新带动发展是产业协同发展的真正要旨。

经济主体之间往往存在着空间依赖和空间的相互作用，只是影响因素和研究角度不同。Krugman[4]建立了新经济地理理论模型，认为规模经济、运输成本导致要素空间集聚，由此提出中心—外围理论。Maier[5]认为集聚效应引发了区域非均衡增长，伴随着路径依赖效应。制造业与服务业的发展同样具有空间交互效应。学术界对制造业与服务业的协同发展主要有需求遵从论、供给主导论和协同论等观点。以Guerrieri和Meliciani[6]为代表的需求遵从论认为服务业的发展高度依赖于制造业的发展。以Markusen等[7]以及Eswaran和Kotwal[8]为代表的供给主导论则从知识技术密集性和规模报酬递增的角度出发，认为具备知识密集特征的高端服务业的专业化可以大大降低制造业中间投入成本，提高其效率，带动制造业转型升级。此外，除了产业需求和投入成本外，出于交易成本和运输成本的考虑，引发了两者空间协同论的研究。Tur等[9]认为制造业与服务业在区位上的邻近选择与空间上的区位协同，得益于企业之间的技术溢出和空间集聚效益的内在需求。Daniels和Bryson[2]提出依托“互联网+”和大数据等新技术的突破，生产性服务业与制造业将会发展到高度协同阶段，特别是知识密集型的高新技术服务业通过细致分工和空间互动反哺制造业，促进制造业的技术创新和转型升级。由此可见，服务业与制造业的关系有单向、双向的多种可能，两者关系会在不同阶段进行演化。国内学者也在这方面做了一系列的实证研究，宣烨[10]实证检验了中国城市服务业空间集聚对制造业效率的空间外溢效应。席强敏[11]以天津为例，对制造业与服务业的空间协同布局特征以及外部性对空间协同集聚的影响进行实证研究。张亚军等[12]将区域投入产出模型的结构分解技术应用于制造业与服务业的关系研究中，该方法在深入探讨两者关联性的基础上，考察产业的内生增长情况。总之，制造业与服务业的空间集聚和协同特征在学术界得到了认同。

此外，不少学者就政府补贴对产业发展和企业创新的作用进行了研究。Montmartin和Herrera[13]采用空间动态面板数据发现，政府研发补贴和财政激励对企业研发的影响存在非线性关系，对私人研发投资产生正向空间溢出作用。Corinne等[14]基于本地知识溢出的实证结果，研究欧洲地区创新政策的影响。郑春美和李佩[15]基于创业板高新技术企业的实证研究发现，政府补贴对高新产品的销售和利润都产生正的激励作用。此外，有不少研究表明政府支持并未有效促进创新效率提升，甚至导致创新效率损失，李政和杨思莹[16]提出了创新活动中的政府支持悖论。David等[17]认为主要政府补贴支持容易扭曲市场配置效率，对微观创新活动形成一种挤出效应。李世奇[18]发现政府研发补贴不仅影响本地企业的研发投入，还会对其他地区的政府补贴和研发投入产生影响。当地政府对企业的补贴呈现负的空间效应，地方政府采用相互替代的区域竞争策略。Marino等[19]以法国企业为样本，发现政府补贴对企业研发的挤出效应更明显。总之，政府补贴的作用在学术界并未达成共识。

已有研究对探讨区域产业协同发展和空间交错升级的内在机制具有重要启发，但以下方面尚待补充和深入探讨。首先，过往文献大多关注生产性服务业与制造业发展之间双重集聚效应引发的生产成本、交易成本和运输成本，基于技术溢出对产业空间错位协同展开深入研究的较少。其次，过往文献往往忽略地区和产业的特殊性，局限在范式和一般性研究，鲜见通过高新技术产业进行典型性分析来揭示产业协同发展机制。最后，过往文献集中从企业角度研究政府补贴的作用，针对高新技术产业政府补贴空间交互效应的研究仍乏善可陈。

本文的主要贡献体现在两个方面：一方面，研究高新技术制造业、高新技术服务业和服务业三者的直接效应和空间交互效应，从而检验广州产业空间错位升级的内在机理，为促进产业空间协同提供政策启示；另一方面，研究政府对高新技术企业的补贴是否存在空间交互效应，揭示政府补贴对产业协同的影响，为合理确定补贴方式及方向提供政策建议。

二、理论分析与研究假设

高新技术产业集聚是一个地区创新水平和创新能力的重要标志，同时高新技术制造业与高新技术服务业的协同发展又是一个地区产业协同的重要指标。曹东坡等[20]提出，协同是指复合系统中各主体通过相互影响、相互协作实现对要素的优化配置，是单个子系统所无法实现的整体演变过程。李少林[21]认为由于创新活动具有显著的技术外溢性，各地区产业发展与创新活动的外溢具有一定程度的空间相关性。因此，一个地区高新技术产业的集聚和扩张，会因为联系效应或者临近的经济互动产生空间上的连续性。一个地区高新技术服务业的集聚首先对本地区高新技术制造业的集聚和发展产生直接促进作用，Moyart[22]认为这属于直接效应；但由于路径的依赖，使得区域差距扩大，必然促使区域间高新技术制造业的技术溢出效应，带动临近地区制造业转型升级，这属于高新技术服务业对临近地区高新技术制造业的间接溢出效应。波特[23]认为高新技术制造业对高新技术服务业存在着替代效应，高新技术制造业发达地区伴随着高新技术服务业的集聚，由于竞争激烈，专业化水平高，高新技术服务业集聚后会溢出寻求异地客户，为制造业不发达地区提供升级服务，虽然也能促进当地制造业的转型升级，但对当地高新技术服务业的发展存在着替代效应，即抑制当地对高新技术服务业的需求及其发展空间，从而抵消一部分直接效应和间接效应。因此，研究高新技术制造业与高新技术服务业的空间交互效应，对于揭示产业空间协同机制有重要的理论意义。

一般而言，区域之间的产业及要素空间交互效应可以分成三种：第一种称为内生交互效应，即某一个地区的产业及要素集聚受相邻区域相同产业及要素集聚的影响，源于技术溢出的驱动；第二种称为外生交互效应，即某一个地区的产业及要素集聚受相邻区域不同产业及要素集聚的影响，出于价值链升级的诉求；第三种称为误差项交互效应，即其他外生因素及不可观测的冲击。这三种空间交互效应可以检验邻近地区是否除了受到本地区产业发展和政府补贴政策的直接影响外，也受到周边地区其他产业带动产生的溢出效应以及邻近地区政府补贴政策的影响。

基于以上理论分析，笔者提出如下假设：

假设1：高新技术制造业、高新技术服务业与服务业之间存在空间交互效应。

假设2：政府对高新技术产业的补贴存在空间交互效应。

三、计量模型、数据来源与变量说明

(一)计量模型

为了识别空间交互效应，本文借鉴LeSage和Pace[24]提出的空间杜宾模型(SDM)，反映内生交互、外生交互和误差项交互三种效应。以下模型可以刻画各种类型的交互效应：

Yit=δWYit+βXit+θWXit+ηZit+uit

(1)

uit=λWuit+εit

(2)

其中，i 为地区，t 为年份，Y为被解释变量，W为空间邻近0—1矩阵,X为解释变量,Z为控制变量， WY和WX分别为内生交互效应和外生交互效应，Wu为不同区域的干扰项之间存在的交互效应,u和ε为随机扰动项。

(二)数据来源

本文数据为2007—2016年广州11个区的面板数据，具体包括越秀、天河、海珠和荔湾四个中心城区，白云、黄埔和番禺三个周边郊区，花都、从化、增城和南沙四个外围郊县的数据，数据来源于《广州统计年鉴》、各区统计年鉴、各区统计信息网和广州市科技创新委员会官网。虽然数据时间跨度不长，但空间特征非常显著。

(三)变量说明

反映制造业和服务业的发展指标主要有三类：产业增加值，产业总产值或利润总额，产业产品销售收入。本文以高新技术产业为研究对象，产品的研发和创新是其主要特征，因而选择高新技术企业产品(服务)销售收入衡量高新技术产业的发展情况。本文被解释变量分别为高新技术制造业产出(Ind_new)，用高新技术制造业产品销售收入除以地区GDP衡量；高新技术服务业产出(Ser_new)，用高新技术服务业产品(服务)销售收入除以地区GDP衡量；服务业总产出(Service)，用服务业销售收入除以地区GDP衡量。本文解释变量与被解释变量互为交错，为了反映产业之间错位升级和政府补贴的空间交互效应，增加三个非交互的解释变量，分别为高新技术产业链升级程度(Ind×Ser)，用高新技术制造业与高新技术服务业产品(服务)销售收入交乘项衡量；高新技术服务业的政府补贴(Ser_frtax)，用高新技术服务业产品(服务)享受减免税总额除以产品销售收入衡量；高新技术制造业的政府补贴(Ind_frtax)，用高新技术制造业产品享受减免税总额除以产品销售收入衡量。此外，为了控制制度、投资环境和外贸等外部因素的差异，引入的控制变量分别为：政府财政投入(Gov)，政府科学技术支出除以财政支出衡量；国内投资环境(Capital)，用固定资产投资额除以地区GDP衡量；贸易开放程度(Openness)，用商品进出口总值除以地区GDP衡量；外商投资环境(FDI)，用外商实际投资总额除以地区GDP衡量。变量的描述性统计如表1所示。

四、实证结果

余东华和张鑫宇[25]认为产业间纵向关联是发挥知识溢出效应、推动产业协同创新和提升产业创新产出的重要桥梁，本文借鉴他们的方法，检验高新技术制造业与高新技术服务业之间是否存在空间交互效应，并通过建立空间杜宾模型，对前文两个假设进行检验。

(一)空间交互效应检验

本文利用Geoda软件，就Shape地理底层图与属性(经济属性等)数据合并，通过数据分组体现变量的空间交互特征，以检验高新技术制造业与高新技术服务业之间是否存在显著的空间交互效应。

1.广州高新技术制造业、高新技术服务业和服务业的空间交互效应

根据2007—2016年广州各区高新技术制造业产出、高新技术服务业产出和服务业总产出的四分位点，把11个区分成4组，取值越高组代表该地区产业集聚特征越明显。

(1)高新技术制造业产出平均值，第一组数值落入区间[0.001，0.075]，分别是越秀、天河和海珠3个中心城区。第二组数值落入区间[0.112，0.193]，分别是白云和荔湾。第三组和第四组数值分别落入区间[0.354，0.638]和[0.964，1.236]，分别是从化、增城、番禺，花都、黄埔和南沙等。这说明高新技术制造业并没有落户在中心城区，因为地价和劳动力成本高昂等原因导致高新技术制造业集聚在中心的外围区域。中心—外围的产业分布特征明显，并且这个过程中没有出现断层的情况，表现出显著的空间交互效应。

(2)高新技术服务业产出平均值，第一组数值落入区间[0，0.0001]，分别是从化、花都和增城。第二组数值落入区间[0.0003，0.0009]，分别是南沙和荔湾。第三组数值落入区间[0.002，0.005]，分别是白云、海珠和番禺。第四组数值落入区间[0.007，0.055],分别是越秀、天河和黄埔。因为人才密集、政府服务配套和交通便利等优势，高新技术服务业主要往城市中心集聚。越秀和天河等中心城区高新技术服务业发展较快，而外围郊县高新技术服务业发展较为缓慢，除黄埔(中心与郊县的接壤地带)以外，普遍高新技术制造业发展较快，而高新技术服务业发展较慢，强—弱搭配的产业格局显而易见。这说明在制造业和服务业升级过程中，伴随着空间错位的发展规律，可能由知识和技术的空间替代效应所导致。

(3)服务业总产出平均值，第一组、第二组和第三组数值分别落入区间[0.215，0.363]、[0.400，0.458]和[0.597，0.746]，分别是花都、黄埔、南沙，从化、增城，白云、荔湾、番禺。第四组数值落入区间[0.836，0.978]，分别是越秀、天河和海珠3个中心城区。第四组中心城区附近包围着第三组，这表明中心城区的服务业对周边地区有带动和溢出作用，但影响半径有限。高新技术服务业和服务业在空间上恰好重叠，基本上呈现中心强—外围弱的特征。这说明传统服务业有就地升级需求，高新技术服务业需要传统服务业在物流配送和批发零售等非核心技术领域的支持与配合。

2.政府对高新技术产业补贴的空间交互效应

根据2007—2016年广州各区高新技术制造业的政府补贴、高新技术服务业的政府补贴的四分位点，把11个区分成4组，取值越高组代表该地区获得的政府补贴越多。

(1)高新技术制造业的政府补贴平均值，第一组和第二组数值分别落入区间[0.0009，0.0012]和[0.0016，0.0022]，分别是花都、越秀、南沙，从化、增城。第三组和第四组数值分别落入区间[0.004，0.005]和[0.009，0.010]，分别是白云、海珠、番禺，天河、黄埔、荔湾。此时出现了政府补贴悖论，即高新技术制造业集聚地区获得的政府补贴反而少。这主要是由中心—外围的经济格局所造成的，除了销售收入总额外，政府补贴对申请企业在高新技术产品研发和专利方面有一定硬性要求，高新技术服务业集聚地区可以为企业获得政府补贴提供专业服务。这说明出于邻近地区政府之间的竞争和仿效，政府对高新技术产业的补贴存在显著的空间交互效应。

(2)高新技术服务业的政府补贴平均值，第一组和第二组数值落入区间[0，0.011]和[0.015，0.017]，分别是花都、黄埔、增城，白云、从化、越秀。第三组和第四组数值落入区间[0.031，0.033]和[0.042，0.077]，分别是天河、海珠，荔湾、番禺、南沙。政府退税较高区域是从中心城区到珠江口南部，从北至南逐步增强，存在空间联动特征。番禺和南沙高新技术服务业获得的政府补贴最多，因为其靠近港口，存在对出口贸易型产品及服务进行补贴的倾向性。

(二)空间计量回归结果

本文使用Matlab软件，以高新技术制造业产出、高新技术服务业产出、服务业总产出互为被解释变量和解释变量，建立空间杜宾模型进行回归，结果如表2所示。模型(1)—模型(3)在1%和5%的显著水平下通过LM检验和Wald检验，说明模型估计效果较好。

表2 基本回归结果

注:***、**和*分别代表在1%、5%和10%的水平下显著，括号内为t值，下同。

表3是在表2的基础上，采用偏微分的方法，得到高新技术制造业产出、高新技术服务业产出、服务业总产出的平均直接效应和平均空间交互效应的分解结果。

表3 平均直接效应、平均空间交互效应的分解结果

从表2和表3可以看出，高新技术服务业对高新技术制造业影响的总效应为2.265，其中直接效应为0.784，系数不显著，而空间交互效应为1.481，在1%的水平下通过检验。外生交互效应为1.438，内生交互效应为0.043，在5%的水平下通过检验。直接效应不显著，进一步验证了广州高新技术制造业和高新技术服务业强—弱交错搭配的空间格局。外生交互效应大于内生交互效应，反映一个区高新技术服务业对临近区高新技术制造业的促进作用比高新技术服务业之间的技术溢出效应更大。高新技术服务业对人力资本和高质量生产要素的需求使其在中心城区集聚，把大量的知识和技术通过产品价值链注入到高新制造业中，高新技术制造业的生产更加专业化，加速了高新技术制造业的集聚效应。高新技术制造业出于成本考虑在外围郊县聚集，两者通过产业关联进行空间上的功能互补，互联网和大数据缩短了两者的空间距离，为产业错位升级以及制造业与服务业剥离式发展创造了条件，也是中心—外围经济格局下产业错位协同发展的规律。

高新技术制造业对高新技术服务业影响的总效应为0.152，其中直接效应为0.006，空间交互效应为0.146，但系数不显著。外生交互效应为0.006，但不显著。内生交互效应为0.140，在5%的水平下通过检验。直接效应不显著，进一步验证了广州高新技术制造业与高新技术服务业强—弱交错的空间格局。内生交互效应显著，说明一个区高新技术制造业对临近区高新技术制造业产生技术溢出效应。外生交互效应不显著，说明一个区高新技术制造业对临近区高新技术服务业的跨区影响较弱，说明广州高新技术制造业和高新技术服务业的空间错位模式并未能达到双向循环的效果，这也是中心—外围的经济格局所导致的。中心城区在要素配置、技术研发和产业规划上起到了“领头羊”的作用，但抑制了外围地区服务业就地转型升级的需求，体现一定的替代效应。

服务业对高新技术制造业影响的总效应为-1.736，其中直接效应为-1.085，都在1%的水平下通过检验。服务业对高新技术服务业影响的总效应为-0.005，其中直接效应为-0.094，但不显著。空间交互效应对高新技术服务业和高新技术制造业总体均不显著，外生交互效应对高新技术制造业在10%的水平下显著为0.032，对高新技术服务业的外生交互效应不显著。内生交互效应在1%的水平下显著为0.044。这说明服务业对高新技术制造业和高新技术服务业的直接促进作用不大，而服务业空间交互特征明显。外生交互效应只是对高新技术制造业存在一定空间错位溢出效应，但对高新技术服务业的跨区效应不明显，体现就地升级的潜在需求。因此，假设1得到验证。

高新技术服务业和高新技术制造业对服务业影响的总效应、直接效应、空间交互效应都不显著，但值得注意的是，高新技术服务业与高新技术制造业的交乘项对服务业影响的总效应、直接效应和空间交互效应均显著为正。这说明只有整个产业系统的整体协同发展，才能促进各子系统的竞争升级。但交乘项的外生交互效应不显著，这主要是由广州高新技术产业错位协同的空间特征所决定的。11个区里只有黄埔区具有多重联合的特征，其他区普遍是强—弱搭配格局，这与黄埔区内设立了高新技术开发区密不可分，而且地理位置上其恰好处于连接中心城区与郊县外围的东西走向的“高新走廊”上，所以具有产业双重叠加和集聚的优势，对服务业整体技术溢出有正向促进作用。

政府对高新技术服务业和高新技术制造业的补贴的直接效应均不显著，甚至出现负值，而高新技术服务业的政府补贴对高新技术制造业的外生交互效应、空间交互效应都在1%的水平下通过检验，分别为1.126和1.269，假设2得到验证。这说明政府对高新技术服务业的补贴存在空间效应，即一个区的政府加大对高新技术服务业的扶持，基于竞争、替代和仿效等策略，会刺激临近区政府对本地高新技术服务业的补贴。同时，政府对高新技术制造业补贴较多的地区，反而是高新技术服务业集聚的中心城区，而对高新技术服务业补贴较多的地区(除天河和海珠以外)，往往是高新技术制造业较为发达地区，如番禺和南沙。这与政府补贴方式有关，政府补贴更看重专利的研发和获得。自2016年起广州基本形成由广州科学城、天河科技园、黄花岗科技园、民营科技园和南沙资讯园等组成的一区多园的新格局，被称为广州的“科技走廊”。在政府补贴偏向的驱动下，科技园更容易带动周边高新技术服务业和高新技术制造业的集聚。但这无疑减少了对东北外围郊县高新技术制造业的直接补贴，除产品研发以外，设备硬件的引进及升级换代也是生产效率提升的关键。因此，政府补贴偏向也是导致了产业协同发展未能充分发挥双向良性循环机制的另一个原因。

五、研究结论与政策建议

本文以广州高新技术产业为例，基于2007—2016年广州11个区的面板数据建立空间杜宾模型，通过实证分析揭示产业空间协同机制。研究结果显示：广州的高新技术服务业主要集聚在中心城区，高新技术制造业主要集聚在外围郊县，前者对后者的空间交互效应比直接效应显著。通过打造以黄埔高新技术开发区为中轴的，中心城区向外围东西两侧延伸的“高新走廊”，以及从中心城区南下到珠江口沿线的“科技走廊”，广州形成了中心—外围的经济格局。但这种产业协同发展模式存在高新技术制造业对高新技术服务业的外生交互效应不显著、替代效应显著和政府补贴偏向等弊端，更多呈现的是高新技术服务业促进高新技术制造业发展的空间交错关系，产业双向良性循环的协同发展机制有待完善。基于以上研究结论，笔者提出以下政策建议：

第一，促进区域创新集群，强化区域间产业分工合作。各地区因地制宜，科学规划和引导工业园区的功能定位和产业定位。政府要重视各地区间的协调，以支持满足国家需求的特定区域创新群。

第二，促进公私合作。政府要鼓励产业链上下游企业采用政府和社会资本合作(PPP)模式建设一批基础设施完备、服务水平先进、产城融合发展的创新型产业园区。政府将资源用于建立研发中心、培训劳动力和支持产业发展。PPP模式为私营机构提供了风险较低、现金流稳定、由政府合同背书的长期投资机会，可以有效促进高新技术制造工业园区的构建。

第三，结合国家自主创新示范区先行先试的优势，加快工业企业智能化步伐，推动高新技术制造业与高新技术服务业的协调发展。利用“互联网+”优化传统支柱产业，大力发展智能装备及机器人、新材料与精细化工、能源与环保装备等高新技术制造业，使其从产业链的制造环节向“微笑曲线”两端延伸，从而提升产业附加值和品牌效益，培育一批国家级实施商标品牌战略示范企业。

第四，加大财税支持力度。在税收优惠方面，可全面落实关于高新技术制造业和高新技术服务业所得税优惠、进口设备减免税、企业研发费用税前扣除等税收优惠政策。激发企业发展动力和活力，促进资源高效配置，鼓励引导企业做大、做强、做优。在财政扶持方面，可加大对高新技术制造业的直接补贴力度。政府可采取明确的补贴政策，重点扶持高新技术制造业，而不仅仅根据高新技术产品(服务)的产出以及专利的研发和获得，减少政府支持悖论负的外部性，减少高新技术制造业的用地成本、用电成本、运输成本、融资成本和制度性交易成本，使产业协同发展达到双向循环的效果。

第五，鼓励高新技术企业与高等院校研究合作。充分发挥科技、教育资源集中的优势，充分利用大学的研究资源，推动企业和高等院校科技成果的转化，促进产学研的效率提升。吸引高等院校资源和人才进入科技园区，不断鼓励大学和国家实验室与企业合作，组建产业技术创新战略联盟，完善产业链配套，引导创新要素向企业集聚，促进制造业和服务业的创新发展。