高新技术产业集群对区域创新绩效的影响

葛新旗 杨延风

[摘要]高技术产业集聚是推动区域创新发展的重要力量，对区域创新绩效有重要影响。基于长江经济带11个省市2012—2022年的地级市面板数据，通过空间杜宾模型（SDM）分析了高新技术产业集群水平对区域创新绩效的影响。结果发现：（1）区域创新绩效提升有助于提高周边区域的同类表现，利用地缘亲近性促进相互之间学习与协作。（2）长江经济带下游的创新绩效受到当地高新技术产业集群的正向作用，且作用强度上下游大于中游，中游大于上游。（3）高新技术产业集群能集中资金、人才和技术资源，积极提升地区的创新绩效。这种集中可能对邻近地区的研发活力产生负面的技术溢出效应，影响当地创新表现。因此，从完善区域协调发展机制、发展配套服务产业、强化地方政府创新激励政策等方面提出政策建议，以促进区域发展和区域创新绩效水平的提升。

[关键词]高新技术产业集群；创新绩效；空间溢出；杜宾模型

一、 引言

创新驱动是推动区域产业升级、协调发展和经济高质量发展的重要基石和核心动力。高新技术产业作为我国未来发展的战略性产业，对于推动产业结构调整和升级、科技创新和技术进步，增强国家和地区竞争力，实现经济高质量发展都具有重要的意义。作为区域经济发展的重要组成部分，高新技术产业集聚是指众多高新技术企业在一定的地理空间上的集聚现象，可以促成产业跨领域合作，从原材料、生产到销售形成完整的链条。在国家宏观调控下，高新技术产业集群的发展既要满足区域经济的需求，更要符合市场经济的发展规律。

区域经济作为新发展形势，为世界各国经济的发展开拓出新路子，对走出国门的产业而言，其更是地域和环境的突破。长江经济带作为我国重要的经济发展区域，横跨我国东中西三大区域，覆盖上海、浙江、江苏、安徽、重庆、四川、云南、贵州等11个省市，人口和生产总值超过全国的40%1。国家发展改革委等部门数据显示，2023年以来，沿江各地聚焦新能源汽车、能源装备、生物医药等新兴领域，加快培育28个国家先进制造业集群，新认定专精特新“小巨人”企业2086家，占全国57%。加快推动产业绿色转型升级，创建了666家绿色工厂、59个绿色工业园区2。这些高新技术园区、科技园区和创新型城市吸引了大量的高新技术企业、研发机构和人才集聚，形成了较为完善的高新技术产业链和创新生态系统，经济带内高新技术产业增加值、专利申请量、研发投入等指标均呈现快速增长的态势，推动了区域经济的协同发展向更高水平和更高质量迈进。基于此，长江经济带高新技术产业的集聚能否推动区域创新绩效的提升？这种影响是否具有空间溢出效应和区域异质性？本文基于构建空间杜宾模型对长江经济带高新技术产业集群对区域创新绩效的影响效应进行检验，以期为促进区域创新绩效提升和经济高质量发展提供政策建议和启示。

二、 文献回顾与理论基础

1. 文献回顾

随着高新技术产业集群的快速发展壮大，面对复杂的區域经济环境，国内外的专家和学者们重点关注这两者的发展和关系问题，并提出了不同的观点：

首先，从国外研究情况看，总体上可以分为两个方向：一是主要针对区域创新绩效问题展开分析。Meng等[1]从经济发展战略引擎的角度出发，肯定了数字经济建设的作用和地位，并提出在经济领域中，数字经济的建设对区域经济创新发展产生促进作用，认为要实现区域经济创新发展，应大力发挥数字经济建设的功能。Prasetyo等[2]对综合区域经济的服务能力指标展开分析，通过研究发现，区域经济的服务能力要达到最优，需要实现区域经济的规划、区域经济的评价与监测的协调发展，这样才能保障区域经济服务稳定发展。Jacobs等[3]将研究领域锁定在欠发达地区的区域经济发展，他们通过大量的调研发现欠发达地区的区域经济现象较为普遍，区域经济发展理念已经被广泛认可和推广，同时提出了在区域经济创新发展的进程中，网络适应起的作用更加显著。二是针对高新技术产业集群问题进行分析。Mozgovoy等[4]对“欧亚经济联盟高技术产业相关问题”展开研究，确定了高技术产业的主要特征、发展问题以及发展途径等，他们认为创建新型国际生物纳米技术（产业）集群具有一定的前瞻性，能在一定程度上为区域经济的发展提供可靠保障。Huang等[5]提出高新技术产业集群的发展经历了三个阶段，即企业集聚、产业集聚、系统集成，产业集群的不断创新可以在合作和构建产业集聚方面搭建复杂的网络，为了更加科学地评估高新技术产业集群发展情况，他们认为可以从创新的投入、产业和环境三个要素着手进行评估。Xu[6]在研究中发现，在高新技术产业集群的发展改革中，优化资源结构已经成为当前高新技术产业集群创新的主要模式。

从国内研究现状看，同样可以分为两个领域，即关于区域创新问题的研究和高新技术产业集群发展现状的研究。首先，从区域创新问题角度看，比较具有代表性的有三种观点：张其仔[7]结合“十三五”和“十四五”期间政策的变化，就区域产业发展问题展开分析，他认为我国各地区经济总体发展水平差异性较大，总体上看，虽然区域产业链已经初具规模，但仍然存在诸多薄弱环节，要打破区域经济发展的瓶颈，增强区域经济自主创新十分必要。王辉等[8]提出科技创新对区域经济的创新绩效产生重要影响，影响的过程分为两个阶段，即科技成果的产出和科技成果的转化，他们认为这两个环节在促进区域创新绩效提升过程中起到非常关键的作用。钱肖颖等[9]针对区域创新绩效问题展开研究时发现，区域产业一体化的基础在于产业分工联系，他们认为要促进区域产业创新发展，必须从政策上、法律上以及技术上去实现。

其次，关于高新技术产业集群的发展问题分析。唐永伟等[10]在研究中发现，城市空间高新技术产业集群的发展，需要依靠政府来把握发展态势，帮助城市产业集群创新，以加快产业集群发展步伐。史欢等[11]从我国科学技术改革成就的角度来分析，知识作为外部力量对高新技术产业集群发展产生的作用，他们在研究的过程中发现，在我国东、中、西部以及东北部高新技术产业集群中，理论知识的影响具有一定差异性。郑准等[12]的研究是对史欢等研究成果的进一步发展，他们首先分析了我国战略性新兴产业集群“全球—本地”的互动关系，认为互动关系进一步促进高新技术产业集群的创新。

综上所述，国内外现有研究均具有一定的单调性，研究成果集中在单一领域，关于高新技术产业集群与区域创新绩效关系问题的研究几乎为空白，从这方面看，本文的研究具有一定的价值。

2. 理论基础

在我国，高新技术产业集群的发展主要经历了四个阶段，即要素的集聚、产业的集聚、创新的集聚以及知识的集聚[13]。学界对高新技术产业集群与区域创新关系有两种不同的观点。一种观点认为高新技术产业集群可显著促进区域创新绩效。他们认为高新技术产业集群可形成特定范围的市场优势，促进该区域产业结构升级和竞争优势，包括产业集群形成了特定区域的“集群网络”，这种兼具地缘临近性和社会临近性的网络使高新技术产业在规模上实现跨越式扩大[14]的同时，也使区域内生产主体间的合作更为密切，新思想、新理念和新技术、新知识的传播更加迅速。这种知识和技术的“溢出和共享”不仅减少了区域主体间的“交易费用”，也可加速产生新技术的产生和应用；并且由于存在“学习曲线”也使区域内企业之间相互学习更加便捷，学习成本变得更低，最终形成良好的创新氛围，进而吸引更多的人才、资金、技术等创新资源和要素，形成更为完善的产业链和供应链，更有利于区域内企业间的协作和配套支持，最终提高区域创新效率，推动区域绩效的提升。

另一种观点认为高新技术产业集群对区域创新的影响存在空间溢出效应，不是简单的促进。该类观点认为：同一区域内城市之间，各种创新资源在空间上存在动态流动性，经济发展呈现较强的空间相关性。这一特性也是高新技术产业集群突破地理范围的限制、实现空间溢出的重要机制。一方面当区域的集聚资源超过区域内城市带承载能力时会形成“拥挤效应”，这种拥挤效应会阻碍区域创新绩效的提升。另一方面，在高度专业化的集聚区域，由于技术壁垒、保密需求和集群内竞争加剧，区域内的企业在知识和技术溢出效应上受限较多，不愿意分享知识和技术方面的智力成果，这种溢出可能导致知识资本与无形资产的泄露，减少区域创新主体的研发投入和盈利能力，限制区域内整体创新水平的提升[15]。

综上述，高新技术产业集群对区域创新绩效的影响究竟如何，取决于高新技术产业集群产生的直接效应和空间效应之间的博弈。若正向集群效应小于空间溢出及拥挤效应产生的成本，其在一定程度上抑制区域创新绩效的提升，反之，则有助于带动区域创新绩效的提升。

三、 模型构建与数据来源

1. 研究变量

（1）被解释变量。关于区域创新绩效的测算，方法不同、数据范围的差异等因素都会影响最终的测算结果[16]。为了尽可能减少损失信息，本文通过主成分分析法对区域创新绩效展开评估。公式如下：

[IPi=α1ix'1+α2ix'2+...+αpix'p，     i=1， 2， 3...r] （1）

式（1）中，区域创新绩效的综合分数以[IPi]来表示，评价指标以[x]来表示，综合指标数量以[r]来表示。

本文基于投入与产出视角进行指标构建。在这些变量中，创新投入变量主要包括人力资本和经费支出，创新产出变量主要包括科研成果和经济成果的产出。此外，制度环境也对区域创新绩效有着十分重要的影响，本选择对外开放水平和财政支持来表征制度环境。具体指标见表1。

（2）核心解释变量。本文的核心解释变量以高新技术产业区域内聚集水平进行衡量，并通过区位熵展开测算。测算模型如下：

[IAi=qijqiQjQ] （2）

式（2）中，排序为j的产业以j来表示，排序为i的地区以i来表示，排序为i的地区中排序为j的产业其指标以[qij]来表示，国家产出指标以Q来代表。计算高新技术产业区位熵的过程中，区域高新技术当年总产值与区域工业总产值之比值为分子，国家高新技术总产值与国家工业总产值之比值为分母。

（3）控制变量。经济发展水平（GDPGR），以GDP的增长率来衡量[17]，因为经济发展带来的资金优势会对当地的创新产生正向影响，并进一步提高创新绩效；产业体系（MC），以第三产业生产总值与第二产业生产总值之比来衡量，因为产业体系优化以后，会对当地创新绩效产生相应的促进作用；研发资金（RPI）以研发投入资金数来衡量；研发人员（RIN），以研发投入人员数来衡量；受教育水平（RHR），以百万人口专科及以上学历人口所占比重来衡量，因为受教育的水平通常会对创新有着较为积极的促进作用；对外开放水平（OPEN），以高新技术产业出口交货值占当地GDP比重来衡量。具体指标见表2。

2. 模型构建

在前述理论的基础上，本文构建回归模型如下：

[IPi=α0+α1IAi+α2lnGDP+α3MC+α4+α5lnRPI+α6lnRIN+α7lnRHR+α8lnOPEN+ε] （3）

式（3）中，创新绩效用[IPi]進行表示，高新技术产业区域内聚集水平用[IAi]来表示。引入的控制变量如下：GDPGR表示经济发展水平，MC表示产业体系，RPI表示研发资金，RIN表示研发人员，RHR表示受教育水平，OPEN表示对外开放水平。变量系数分别表示为[α1]、[α2]、[α3]、[α4]、[α5]、[α6]、[α7]，常数表示为[α0]。随机误差项为[ε]。

本文进一步通过空间权重矩阵将式（3）进行变形，以对研究中的空间效应进行分析，引入的空间回归模型包括SEM、SLM以及SDM。经过变形，具体模型如下所示：

[Kit=γsit+θi+?t+εit， εit=αWεt+η， η?N[0， σ2， I]] （4）

[Kit=φWKit+γsit+θi+?t+εit ， ε?N[0， σ2， I]] （5）

[Kit=φWKit+γsit+κWsit+θi+?t+εit] （6）

式（4）（5）（6）中，被解释变量用[Kit]来表示，核心解释变量用[γsit]来表示，空间权重矩阵用[W]来表示，地区用N来表示。[Kit]的滞后项用[WKit]来表示，[sit]的滞后项用[Wsit]来表示，误差项为[εit]。空间固定效应用[θi]来表示，时间固定效应为[?t]。本文通过空间权重矩阵来对空间关系展开一种相对有效的表达[18]，以对数据间的空间结构进行量化。在空间权重矩阵中，两个要素相邻就是1，不相邻就是0，同时要素自身的关系是0。

3. 数据来源

本文利用Stata16进行实证分析，样本主要来源于《中国科技年鉴》《中国高技术产业统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》以及长江经济带的11个省市高技术产业统计年鉴等。同时，对所选数据中的缺失部分展开插值法补齐。样本数据的时间跨度为2012—2022年。

四、 实证分析

1. 描述性统计

通过表3结果可知，创新绩效平均值为0.0891，其整体水平较高，说明几年来我国长江经济带科研技术成果的生产能力有着较高的水平。

2. Morans I检验

本研究为了深入分析样本数据，检验高新技术产业区域内聚集水平和区域创新绩效的空间相关性，通过全局莫兰指数（Morans I）值开展测算。检验公式具体如下所示：

[I=ni=1nj=1nWij?i=1nj=1nWij（Xi-X）（Xj-X）i=1n（Xi-X）] （7）

式（7）中，空间自相关指数为I，空间权重矩阵为[Wij]，区域创新绩效指数分别为[Xi]、[Xj]。I值的范围是[-1～1]。I是为正时，意味着区域创新绩效水平的空间关系是正向的；I值为负时，意味着区域创新绩效水平空间的相关性不显著。表4为Morans I检验结果。通过表4结果可以知道，2012—2022年长江经济带高新技术产业集聚的莫兰值在1%水平下均为正，z值都大于3。这意味着高新技术产业区域内聚集空间分布有着较为明显的正相关性，且具有明显的空间溢出效应[19]。

3. 回归检验结果

本文在实证分析时，选择使用SDM进行空间回归模型检验。表5报告了各模型的回归检验结果，检验结果代表了被解释变量的直接影响与反馈效应。通过该表结果可知：在使用SDM以后，尽管无法直接表示解释变量的效益，却仍然能够发现区域创新绩效受到高新技术产业区域内集群影响的数据信息[20]。列M1、M4中，IAi的系数值为-0.126、0.0268，且分别在5%、1%水平显著性检验，说明被解释变量IPi和IAi是负相关和显著正相关。W[×]IAi系数是-0.0055，并且在5%水平显著，因此高新技术产业集群应该对区域创新绩效产生了较为消极的影响。同时，区域创新绩效有着正向溢出效应，意味着提升该绩效会对邻近区域的创新绩效产生积极影响；且相邻地区因为地理上的便利性，可以相互进行资源与技术的交流和促进。

表6报告了分地区的具体回归结果。通过该表结果可知，上中下游的IAi的直接效应系数分别为0.0345、0.0074、0.0536，且都通过1%水平的显著性检验；但影响大小不同。下游创新绩效正向作用强度大于上游和中游，而中游又大于上游。结合上中下游地区高新技术产业发展现状，分析原因为创新要素缺乏，具体而言就是基础设施以及创新投入缺乏。此外，当地创新活动的开展还受到相关配套设施与服务的制约，当经费投入扩大就一定会使资金配置失衡，进而对创新绩效产生抑制作用。与上游相比，中游和下游相邻区域的创新绩效并未显著受到高新技术产业区域内聚集的影响，不过其孤立等特点依旧对当地创新绩效产生消极作用。因此，强化相邻地区的资源和技术交流能够实现地区间的取长补短，并可以突破创新发展所遇到的瓶颈。

为了深入研究高新技术产业集群和区域创新绩效的关系，本文进一步将两者的空间效应进行分解：直接效应、间接效应和总效应。表7报告了空间效应的检验结果。基于直接效应，产业区域内聚集带来的效应会促进经费、人力以及技术的聚集，对创新活动有着积极的影响，最终使区域创新绩效得以提升。基于间接效应，高新技术产业区域内聚集对区域创新绩效有着消极影响，是因为当地创新活动的增加，占用了相邻地区的人才和资金，进而产生了消极影响。此外，技术的溢出也会在一定程度上对科研创新动力产生消极影响，导致区域创新绩效受到一定程度的抑制。

下文基于控制变量视角来进行分析。第一，经济发展水平。经济发展水平的提高能够促进当地研发投入的增加，极大满足市场需求，从而对当地创新绩效产生促进作用。不过，经济发展水平又影响区域创新绩效，产生负向空间效应，导致这种情况的原因在于不够发达的地区受到邻近发达地区虹吸效应的影响，使得创新要素越发向经济发展较好的地区集中。第二，产业体系。MC的直接效应系数值是0.0487，并且在5%水平显著，说明产业体系的优化对当地创新绩效产生了较为显著的积极影响，原因是第三产业带动地区产业体系的转型，对其产业价值链产生了积极作用，促进了创新研发活动的展开，进而对创新绩效产生了正向影响。间接效应系数为0.0387不显著，说明产业体系在优化以后并没有对相邻地区产生明显的影响。所以，对产业体系展开优化能够对区域创新绩效的提高有显著的积极作用。第三，研发资金。RPI的直接效应系数是-0.0043，在5%水平显著检验，说明创新绩效受到研发资金的消极影响。具体原因是创新投入的效率较低，相关研究支出存在问题。此外，管理制度的不完善及配套服务的欠缺也进一步加剧了这种消极作用产生的不利影响：当创新的成果产出无法达到预期，研发资金受到消极影响，最终这种消极影响又会作用到创新绩效上。RPI间接效应系数值是0.0035，且不显著。也就是说，研发资金并未对区域创新绩效有明顯的正向作用。第四，研发人员。RIN的直接系数是0.0049，通过了5%水平上的显著性检验，说明人员要素投入会对创新绩效产生明显的正向作用，但是，却会给相邻地区带来消极影响，即人才流向了研发人员投入更多的地区。总体而言，区域创新绩效并未显著受到研发人员创新投入的积极影响。第五，受教育水平。RHR直接效应系数为-0.0036且不显著，说明了受教育水平较高的人口增加对创新绩效没有明显的正向影响。也就是说，人才数量的增加不足以对人力资本结构优化带来显著促进作用，其发展的重点应在人才技术知识水平、创新能力等方面。RHR间接效应系数是0.0083，且不显著。说明人才向相邻地区溢出存在地区阻碍，多数情况只对当地产生影响。第六，OPEN的直接效应系数值是-0.0032，且在10%水平上显著，这意味着当地创新绩效受到对外开放水平的负向影响。因为外商投资规模的扩大，会在一定程度上对本地公司创新动力产生消极作用，进而对区域创新绩效产生不利影响。本地区的对外开放程度可能对附近区域产生一定的影响，引起负面的空间效应，但这种影响通常不是很明显。总体上，区域的开放性对其创新成果表现产生负向效应。

4. 稳健性检验

为了验证稳健性，本文对高新技术产业区域内聚集水平和区域创新绩效的测算方法进行替换。模型如下：

[IAi=qii=1nqij=1nqii=1nQi] （8）

[IPi=lnGit+lnHit+νit-μit] （9）

式（8）中，产业为i，地区为j，产出指标为q。式（9）为随机前沿模型，其中人员创新投入以G来表示，资金创新投入以H来表示，随机误差项为[ν]，技术无效率项为[μ]。如表8所示，列M1与列M2为替换了重新测算的高新技术产业区域内聚集水平后的检验结果，列M3与列M4为替换了重新测算的区域创新绩效后的检验结果，列M5与列M6为一起替换重新测算的高新技术产业区域内聚集水平与区域创新绩效后的检验结果。该结果前述结论基本保持一致，可以认为结论是稳健的。

五、 研究结论与政策建议

1. 研究结论

本文选取长江经济带11个省市2012—2022年的地级市数据，测算高新技术产业集群水平和区域创新绩效。经研究后得出结论：第一，区域创新绩效提高能够对相邻区域的创新绩效产生明显的促进作用；且相邻区域由于地理优势可以促进交流和取长补短。第二，长江经济带下游的创新绩效受到当地高新技术产业集群的正向作用，且其作用强度大于上游和中游地区，而中游又大于上游地区。基础设施与创新投入的缺乏以及孤立、离群等特性是对创新绩效产生抑制作用的重要因素。第三，高新技术产业区域内聚集带来的效应会促进经费、人力以及技术的聚集，对区域创新绩效的提升有积极影响。同时，高新技术产业集群、技术的溢出会在一定程度上对相邻地区科研创新动力产生消极影响，导致区域创新绩效受到一定程度的抑制。

2. 政策建议

基于研究结论，本文提出以下政策建议：

第一，加强经济带区域间合作与交流。（1）建立区域创新合作机制，通过定期组织创新论坛、研讨会等活动、共同开展联合研发项目，为相邻区域的企业、科研机构和政府部门提供交流的平台，促进相邻区域间的创新资源共享、人才流动和技术转移，提高整体创新水平。（2）发挥地理优势促进创新交流。利用相邻区域的地理优势，建立便捷的交通和信息网络，降低创新要素流动的成本。加强相邻区域的基础设施建设，提高区域内的互联互通水平，为创新活动提供有力支持。促进相邻区域的产业协同发展，形成产业链上下游的紧密合作，提高整体产业竞争力。（3）建立创新合作示范区。选择一些具有创新潜力和地理优势的相邻区域，建立创新合作示范区，实施更加优惠的政策和措施，吸引更多的创新资源集聚，总结示范区的成功经验，向其他相邻区域推广，推动更大范围内的创新合作与交流。（4）强化政府职能，加强政策引导与支持。政府应出台相关政策，鼓励相邻区域间的创新合作与交流，为相关活动提供政策支持和资金保障。建立完善的创新服务体系，为相邻区域的企业和科研机构提供技术转移、人才培训、融资支持等一站式服务。加大对相邻区域创新合作项目的支持力度，推动更多具有潜力的合作项目落地实施。

第二，充分结合各地差异，发展高新技术产业集群的同时，创新和完善区域协调发展机制。在发展过程中，各地区应优势互补，打破地区间的壁垒，强化交流与合作，在发展中实现共赢。具体而言，进一步优化研发资金的配置，提升资金使用效率，提高关键领域的创新支出。对于研发人员投入，要在提高高等教育人才数量的基础上，注重人才的层次与创新能力，且制定实施培养和引进创新人才的相关政策。通过创新资金的合理配置，培养和引进更多高层次的创新型人才，从而更加有力地推动创新活动开展。进一步来说，区域发展协调是要避免各地区产业体系的趋同化，真正做到取长补短，避免重复建设、浪费有限的创新资源。

第三，有针对性地发展配套服务产业并对管理制度加以完善，同时在相关政策上予以倾斜。提高创新研发资金使用效率不仅要优化其配置，更要从相关的配套服务和管理制度入手，进一步完善创新体系的各个链条，为高新技術产业提供有效的咨询服务；加强第三方管理服务体系的建设，政府避免过度行政干预，使得资金配置更加合理高效。此外，国家应针对高新技术发展进行一定的政策倾斜与扶持，尤其是对高技术、高知识人才的扶持，为其提供更好的创新环境。

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基金项目：2023年度广东省教育科学规划课题（高等教育专项）“资源依赖视角下职业教育产教融合高质量发展内涵困境与创新路径” （项目编号：2023GXJK025）；2023年度广东省普通高校特色创新类项目“数字经济下广东省职业院校毕业生就业对接战略性新兴产业需求研究”（项目编号：2023WTSCX264）；广东省高等教育学会民办高等教育专业委员会研究课题“‘立德树人视域下民办高职院校课程思政探索与实践”（项目编号：2022MBGJ003）。

作者简介：葛新旗，通讯作者，男，博士，东莞职业技术学院经济与管理学院副教授，研究方向为区域创新，产业经济学；杨延风，女，广东创新科技职业学院经管学院讲师，硕士，研究方向为区域经济，产业经济。

（收稿日期：2023-12-30  责任编辑：苏子宠）