高新技术产业集聚的空间相关性

◆高 静 王 燕 郭立宏

一、引言

创新驱动发展战略是我国“新常态”下国家发展战略的核心组成部分，其有效实施能够推动经济发展方式转变以及新旧动能转换，实现经济提质增效升级。创新是发展的首要动力，是国家发展的核心，党的十九大报告也明确了创新的重要地位。高新技术产业是以高新技术为基础的新兴产业，是以创新作为依托的。高新技术产业的地位日益提升，为使得我国经济高质量发展提供了保障。技术的进步推进了专业化的进程从而使得产业集群化，但是由于高新技术产业的特殊性，其产业集群的特征与传统行业的不尽相同。近些年来，关于高新技术产业集聚的相关问题引起了大量学者的关注，进行了很多方面的研究以及讨论。杨晓琴和于津平（2006）研究发现我国高科技产业具有明显的聚集特征。邹鲜红和杨涛（2009）提出了双层环式模型，深入探析了促进高新技术产业集聚的内外部因素。孙爱丽（2017）研究表示我国各地高新技术开发区的发展并不平衡，部分地区还没有形成有效的高新技术产业集群。王丽（2019）等运用数据包络分析方法分析了我国高新区整体运行效率，东中西部存在明显差异。

从以上文献可以看出，现有研究对于我国高新技术产业集聚进行了多种多样的研究，这其中包括评价指标体系的完善、集聚的情况以及差异情况等。但鲜有学者从空间耦合的角度考虑高新技术产业集聚。本文基于1999-2019年中国省际面板数据，首先利用区位熵测度高新技术产业集聚程度，然后计算其全局Moran’s I 指数，分析高新技术产业集聚的空间相关性。

二、高新技术产业聚集水平测度

（一）测度方法

随着产业集聚理论的发展，测度产业集聚的方法不断的完善，目前测度产业集聚的方法有很多，例如：区位熵、行业集中度、赫芬达尔-赫希曼（HHI）指数、空间基尼系数、空间聚集（EG）指数以及产业聚集指数（CIP）等。不同的测度方法适用的对象不同，黄瑞芬（2009）中指出，在测度产业集聚水平时，区位熵的测度方法更加能够反映地区主要产业特性，并且区位熵测度方法中涉及的数据更容易获取，因此本文采用区位熵为高新技术产业集聚的测度方法。

区位熵也称为生产的地区集中度或专业化程度，借鉴杨守云等（2019）提出的公式来衡量高新技术产业集聚水平。本文采用公式（1）计算各地区的区位熵。

其中，xit表示i地区t年高新技术产业从业人员数量；yit表示i地区t年就业人员数量；Xt表示全国t年高新技术产业从业人员数量总和；Yt表示全国t年就业人员数量总和。

区位熵的数值越高，说明该地区的聚集程度越明显，区位熵的数值越接近于0，说明该地区的产业越分散，并没有产生集聚效应。当时，表示i地区的高新技术产业存在聚集现象；当时，表示i地区的高新技术产业的聚集程度与全国的平均水平相当；当时，表示i地区的高新技术产业不存在明显的聚集现象。

（二）数据说明及来源

本文选取我国高新技术产业1999-2019年30 个省市自治区（由于关键数据确实，因此不包含港澳台及西藏地区）的年度数据通过区位熵来测度高新技术产业集聚程度。本文的数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国高技术产业统计年鉴》、《各省统计年鉴》、Wind 数据库和国家统计局数据库等。

（三）各省市高新技术产业聚集水平

利用公式（1）和公式（2）得到了1999-2019年我国30 个省市高新技术产业聚集水平。为了更好的探究我国高新技术产业聚集水平的差异情况，本文将区位熵为量化指标，分析其具体的差异特征，主要是从标准差和变异系数两个方面来分析，见图1。

图1 中国省际高新技术产业聚集水平的标准差与变异系数

从图1 中可以看出，我国高新技术产业聚集水平的差异程度总体上呈现逐年下降的趋势，这说明我国各省市的高新技术产业集聚水平的差异在逐渐的缩小，我国省际高新技术产业聚集水平表现出空间聚集和趋同的特征。为了更细致的讨论30 个省市之间的差异，计算各省聚集水平的平均值，具体见表1。

表1 1999-2019年中国省际高新技术产业聚集水平均值

从表1 得到的结果来看，聚集程度最高的为广东省，其区位熵为4.06，聚集程度最低为新疆省，其区位熵仅为0.07，因此我国的高新技术产业的聚集水平呈现出极端分化的现象。根据区位熵的均值，将区位熵大于1 的列为高度聚集地区，包括：广东、上海、天津、江苏、北京、浙江、陕西以及福建，高新技术产业聚集程度较高的省市主要集中在北上广为中心的三个经济带。其余22 个省市均属于低聚集地区，在这些省市高新技术产业并未形成集群效应，对于高新技术产业缺乏竞争优势。

三、高新技术产业聚集水平的空间聚集性分析

（一）理论机理

根据新经济增长理论，技术进步使得产业出现专业化趋势，因而造成空间聚集。从表1 得知30 个省市的区位熵有这很大的空间差异性，空间上的区域缺乏均质性。本文借鉴“地理学第一定律”来探讨高新技术产业集聚的空间效应。

本文运用全局Moran's I 指数检验我国高新技术产业聚集的空间相关性。全局Moran's I 统计量用于验证在整个研究区域内某一要素是否存在空间自相关，其计算公式为（Moran（1948））：

如果I的值为正且显著，表示地区间存在正的空间自相关，如果I的值为负且显著，表示地区间存在负的空间自相关，如果I的值不显著，那么就不存在空间自相关。

（二）全局Moran’s I 指数

在分析空间聚集性之前，都需要设定空间权重矩阵。基于已有文献，为此本文将选择如下3 种权重矩阵：①地理距离W1（省会城市间的地表距离的倒数）；②边界因素W2（若有共同边界为1，否则0）；③区位因素（东、中、西、东北）W3（若属于相同区位为1，否则0），并且将权重矩阵进行行标准化构成空间权重矩阵。

根据上文得到的各省市的区位熵，利用公式（2）得到了1999-2019年我国高新技术产业集聚水平在3 个空间加权矩阵下的全局Moran's I 指数及其统计检验（见表2）。

从表2 可以看出，在3 个空间加权矩阵下，1999-2019年全局Moran’s I 指数全部都是正数，并且均在5%的水平下显著，这说明1999-2019年我国高新技术产业聚集水平均呈现出正向的空间聚集效应，即各省的高新技术产业聚集水平会收到相邻省份的聚集水平的影响。从空间权重矩阵来看，平均的全局Moran’s I 指数在空间权重矩阵W1下最小，仅为0.043，并且显著性水平为1.7%；在空间权重矩阵W3下最大，为0.341，并且显著性水平接近0。W1 与省会之间的地理距离相关，W2与省市之间是否相邻有关，而W3与是否在同一区位有关，从空间权重矩阵的构造可以看出，高新技术产业聚集水平的空间相关性在同一区位的影响和显著均最强。1999-2019年，3 个空间权重矩阵下，我国30 个省市高新技术产业的聚集水平呈现出了正向的空间聚集性，这说明各省市的高新技术产业的聚集水平受地理位置相邻省份的高新技术产业的聚集水平的影响。

表2 中国30 个省高新技术产业集聚水平的全局Moran’s I 指数及其统计检验

四、结论

本文根据199-2019年30 个省市高新技术产业数据，采用区位熵测度了各省市的高新技术产业聚集水平，测度结果显示，我国高新技术产业聚集水平存在着区域的不平衡、地区差异的现状。本文继续使用全局Moran’s I 指数分析我国高新技术产业集聚水平的空间相关性。主要结论是：第一，我国高新技术产业在各省市上存在着较大的差异性，高聚集地区主要集中在北上广为中心的三个经济带；第二，全局Moran’s I 指数在3 个空间权重矩阵下均显著为正，这说明我国的高新技术产业的集聚水平呈现出了正向的空间聚集性，并且在区位距离上的空间溢出效应更加明显。