高技术产业集聚对产出增长的影响研究

朱勇 谢园园 张泽义

【摘  要】论文以产业集聚的经济外部性模型为基础，利用2010-2020年全国31个省份的面板数据，以单位面积的高技术产业产出为门槛变量，构建门槛回归模型，考察高技术产业集聚对高技术产业产出增长的影响。研究表明：由于拥挤效应、资源稀缺以及企业间恶性竞争等问题，高技术产业集聚规模和集聚密度对高技术产业产出在门槛值前后虽均表现出显著促进作用，但二者的影响系数均在单位面积产出超过门槛值后下降；高技术产业就业人数对产出存在显著促进作用，这一实证结果与理论相符；高技术产业人力资本与政府科技投入对产出的影响系数虽为正，但并不显著。

【关键词】经济外部性；高技术产业；产业集聚；产出增长；面板门槛模型

【中图分类号】F062.9                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2023）03-0149-03

1 引言

受新冠肺炎疫情的影响，我国经济发展略显疲软。面对严峻的内外部形势，加快技术创新步伐、推进产业结构现代化进程势在必行。目前，中国高技术产业的发展已取得一定成果，高技术产业的产出稳定增长，创新专利的数量持续增加。但近年来，随着高技术产业的入行门槛不断降低，产业集聚规模不断扩大，部分地区的高技术产业逐渐出现了恶性竞争、资源拥挤等情况。综上，简单的线性关系已经不足以很好地解释高技术产业的发展现状，因此本文利用2010-2020年我国31个省份的面板数据构建门槛回归模型，来探究当今高技术产业集聚对高技术产业产出的非线性效应，为在经济环境相当复杂的大背景下，如何发挥好高技术产业的带头作用，促进区域经济发展提供一定参考价值。

2 文献回顾

高技术产业集聚主要是受到交易成本、生产要素以及公共基础设施的影响。现有关于高技术产业集聚影响的相关文献主要可以分为以下5类：高技术产业集聚对区域经济、资源错配、绿色发展、技术创新效率以及城镇化进程的影响。第一，高技术产业集聚对区域经济的影响。张钟文等[1]运用较多统计学方法研究发现：高技术产业集聚的规模效应能直接促进区域产出增长。也有学者的研究结论与之相反，李骏等[2]认为产业集聚和区域经济增长之间存在一个门槛值的非线性关系。第二，高技术产业集聚对资源错配的影响。崔书会[3]和季书涵[4]等学者采用差分GMM等方法研究发现，产业集聚对资源错配现象的影响大致可以分为3个阶段：产业集聚初级期、产业集聚高峰期、产业集聚过度期。第三，高技术产业集聚对绿色发展的影响。高技术产业集聚后，产业内部能通过“干中学”、技术竞争等方式，加快技术创新效率，提高区域的碳生产率，推动区域经济绿色发展[5]。但从全国视角来看，高技术产业集聚对绿色技术创新的促进作用存在显著的地区差异。高技术产业作为知识密集型和技术密集型的产业，其本身就属于绿色产业，其集聚产生的规模效应，能提高其周边产业的资源利用率，从而促进绿色发展[6，7]。第四，高技术产业集聚对技术创新效率的影响。高技术集聚能带动技术落后产业全要素生产率提升[8]。有学者以医药制造业为例，考察集聚对技术创新效率的影响：高技术产业集聚虽能促进区域的技术创新效率，但集聚程度过高，会因“搭便车”现象导致技术创新效率低下[9，10]。也有学者认为：若集聚程度较低，对技术创新效率会有负面影响[11]。还有一些学者分情况讨论了集聚对技术创新效率的影响：当高技术产业集聚规模较小，集聚专业化程度较大时，集聚可以提高技术创新效率；但当高技术产业集聚规模变大，而集聚的专业化程度仍较大时，会对技术创新效率产生负面影响[12，13]。第五，高技术产业集聚对城镇化进程的影响。大多学者一致认为：高技术产业集聚将加速城镇化发展，但到底会对城镇化发展产生多大的促进作用还存在一些分歧。薛阳等[14]认为：高技术产业集聚与地区城镇化发展之间存在双向促进作用。朱喜安等[15]发现：高技术产业集聚对城镇化发展的促进作用不大。

综上，目前大部分学者的研究集中在高技术产业集聚产生的以上5个方面影响，但少有学者注意到高技术产业集聚对产出增长的影响。因此，本文选取2010-2020年全国31个省份的面板数据，考察高技术产业集聚对产出增长的影响，以弥补相关研究缺失。

4 实证分析

4.1 变量量化与数据来源

各变量定义及量化方法见表1。

經相关性分析，核心解释变量中，高技术产业集聚规模和集聚密度与产出呈正相关；控制变量中，只有高技术产业就业人数与产出呈正相关，而高技术产业人力资本和政府科技投入与产出没有显著相关。可能原因：高技术产业人力资本存在资源错配问题[18，19]。政府对科技创新相关基础设施支持力度不够，以及政府干预力度过大，使企业缺乏活力[20]。

4.2 实证结果

本文采用Bootstrap自抽样法，经过400次反复抽样，得到门槛值为3.891 7，95%水平置信区间均为（3.875 7，3.927 4）。根据门槛值将样本分为两部分，然后进行门槛回归估计。再对未分组全样本数据进行OLS估计，以便与门槛效应回归进行对比，两种估计结果见表2。

总体上，门槛效应下分样本回归的R2值0.915和0.957均大于无门槛效应时的R2值0.899，显然门槛模型拟合效果更好。再者，高技术产业集聚规模、集聚密度和就业人数均在1%和5%显著性水平下，对产出有正向影响；人力资本和政府科技投入对产出影响系数虽为正，但并不显著。

高技术产业集聚规模对产出的影响系数在门槛值前为0.805，明显大于门槛值后的影响系数0.599，且这两个影响系数均在1%的水平下显著。同样，高技术产业集聚密度对产出的影响系数为0.619，大于在门槛值后的影响系数0.401，且这两个影响系数也均在1%的水平下显著。高技术产业就业人数方面，则一直表现出对产出5%显著性水平下的正向影响。高技术产业人力资本和政府科技投入无论是OLS估计还是门槛回归估计，二者对产出的影响系数虽为正，但均不显著。

5 结论与建议

5.1 结论

本文利用2010-2020年全国31个省份的面板数据，构建门槛回归模型，探究当今高技术产业集聚对高技术产业产出的非线性效应，结论如下：

第一，高技术产业集聚对产出的影响存在明显门槛效应。当产出水平不断扩大，资源消耗不断增加，相关企业生产成本逐渐上升，然后出现边际产出递减效应。马太效应的存在，会使该地区高技术企业个数大幅增加。起初，产出水平会大幅增加，但当其达到一定水平后，各企业之间会产生资源拥挤效应，企业之间合作、协调效果变差。当集聚程度不断扩大时，还会产生恶性竞争的情况。以上，均会造成高技术产业集聚对产出水平的影响在门槛值后小于门槛值前的情况。

第二，控制变量中，仅高技术产业劳动力对产出水平表现出显著促进作用，而高技术产业人力资本和政府科技投入均未表现出显著促进作用。根据格布道格拉斯生产函数，劳动力投入对产出理论上存在正向影响，实证结果也显示，高技术产业就业人数对产出表现出5%显著性水平下的正向影响。而人力资本属于稀缺资源，虽然高技术产业就业人数在不断上升，但掌握核心技术的R&D人员较少，加之人力资本资源错配的问题，所以高技术产业人力资本对产出水平的影响系数虽为正，但不显著；政府科技投入方面，由于政府干预过度，以及政府对科技创新配套基础设施支持力度不够，加上监管部门“划水”等一系列问题，导致部分高技术企业缺乏活力，从而造成科技投入的影响系数虽为正，但不显著的结果。

5.2 建议

基于以上结论高技术产业集聚对高技术产业产出水平表现出显著的非线性影响，提出针对性建议如下：第一，高技术产业集聚方面。高技术企业数量较多，集聚密度较大地区，政府应及时引导疏散，防止产生拥挤效应。特别在东部经济发达地区，由于马太效应，高技术产业集聚迅速，此时政府要注意把控高技术行业准入门槛，防止滥竽充数。同时，随着高技术产业集聚规模和集聚密度不断增加，配套服务业的发展也要跟上，且需注意与高技术产业之间协同发展，否则会适得其反，产出得不到应有的增加。第二，人才配置方面。中西部地区，政府应加大人才引进政策力度，同时确保人才资源良好配置问题，做到“专业的事交给专业的人做”，才能使高技术产业人力资本对产出发挥应有的促进作用。东部地区，高技术产业人力资本基础强大，政府要减少干预，让人力资本实现“优胜劣汰”。过多的人力资本集聚只会使得其对产出的边际效应下降，最终不能发挥出人力资本应有的促进作用。第三，政府参与方面。政府既要给予足够的支持，又要注意参与力度，切忌参与过多，导致市场失灵。同时政府还要保障高技术产业配套基础设施的健全，以及监管法律的完善。政府不应当只支持某一特定高技术产业，应同等对待，否则容易导致政府支持的高技术产业蓬勃发展，而其余高技术产业逐渐衰败的情况发生，政府应充分扮演好支持、辅助、监管的角色。

【参考文献】

【1】张钟文，叶银丹，许宪春.高技术产业发展对经济增长和促进就业的作用研究[J].統计研究，2017，34（07）：37-48.

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【3】崔书会，李光勤，豆建民.产业协同集聚的资源错配效应研究[J].统计研究，2019，36（02）：76-87.

【4】季书涵，朱英明，张鑫.产业集聚对资源错配的改善效果研究[J].中国工业经济，2016（06）：73-90.

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【11】谢子远.国家高新区技术创新效率影响因素研究[J].科研管理，2011，32（11）：52-58.

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【14】薛阳，秦金山，李曼竹，等.人力资本、高技术产业集聚与城镇化质量提升[J].科学学研究，2022，40（06）：1014-1023+1053.

【15】朱喜安，张秀，李浩.中国高新技术产业集聚与城镇化发展[J].数量经济技术经济研究，2021，38（03）：84-102.

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【19】范德成，谷晓梅.高技术产业技术创新效率关键影响因素分析——基于DEA-Malmquist和BMA方法的实证研究[J].科研管理，2022，43（01）：70-78.

【20】陈子韬，孟凡蓉，王焕.政府支持对高技术产业创新效率影响研究[J].科学学研究，2020，38（10）：1782-1790.