西部地區產業集群績效及影響因素實證研究

摘 要：為研究提升區域產業集群績效的各種機制，采用時間序列模型，利用1995—2010年度《中國高技術產業統計年鑒》數據，探討集群績效衡量指標對陜西省高技術產業集群績效的影響。研究結果指出，技術創新能力和政府支持力度與產業集群績效存在正相關關系，而人力資源投入與投資水平對產業集群績效的促進作用不明顯。最后為陜西高技術產業集群的績效提升提出對策建議。

關鍵詞：高技術產業；產業集群；績效

中圖分類號：F172 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2013）18-0059-03

引言

產業集群發展水平，是衡量國家綜合國力的重要表現之一，也是國家提升產業競爭力的重要基礎。產業集群主導了一個國家或地區的競爭優勢，而評價國家競爭優勢的指標正是集群績效。通過對集群在一定時期內的經營活動過程及其結果作出綜合判斷，產業集群績效的研究可以為判斷區域產業集群的發展水平及制定政策取得可靠的理論支持，因此對集群績效進行研究具有現實意義和實踐價值。陜西高技術產業集群近幾年雖然發展較快，但還處于集群成長階段，與高技術產業集群相關的企業、政府部門都需要清楚地把握高技術產業集群發展的現狀，以推動陜西省高技術產業集群迅速發展。

本文的主要工作體現在兩個方面：一是利用國家高技術產業統計年鑒數據，探討陜西省高技術產業集群績效指標對產出的影響，解決了以往計量模型所面臨的樣本不足問題的困擾，提高了模型估計效果；二是對績效產出的指標采用產業增加的價值來衡量，而不是像大多數學者采用的區位商等指標。本文強調績效指標對集群績效所產生貢獻的直接衡量，因而決定用較接近財務性指標的經濟性指標，采用產業增加值作為本文對集群績效的衡量變量。

一、研究假設的提出

企業知識理論認為，人類生產需要知識。企業運作過程中最重要的投入是知識，企業價值最重要的形成來源也是知識。但由于知識由個體掌握，并在某一特定領域形成專業化，因此知識的差異性決定了生產活動需要依靠各種不同類型的專家共同協作。

高新技術產業的出現本身就得益于知識的創新與應用，而對員工職業素質要求的提高是高技術產業作為知識型產業的重要特征之一。在產業集群中，人才的流入帶來了大量的信息、知識、經驗與技能；另外，這些人才往往處于較為復雜的社會和經濟網絡中，與集群外部有多樣聯系，如老師、摯友、客戶等，這些復雜的網絡為知識的傳遞開拓了渠道，并使得他們對該產業的相關信息與知識保持敏銳，增強了學習能力。因此，各類專業技術人員相互交流、協調與信息共享，能夠使得知識的交流、共享與轉移更為經濟、高效，從而能產生遞增的經濟效益，提高集群績效。基于此，本研究提出以下假設：H1：人力資源投入對產業集群績效有顯著的正向影響。

阿布拉莫維茨（1986）提出的“社會能力學說”認為，為了更多地獲取外部技術，提高效益，企業必須首先擁有足夠的基礎設施和基本的技術水平。由于中國高技術產業集群的政府扶持性和產業集群本身的地理集中特點，高技術產業集群的投資主體主要為政府與集群內企業。高技術產業本身的高投資、高風險特點，導致其比傳統產業需要更高的投資水平。同時對于投入到高技術產業中的科技經費， 不管是來自政府還是集群中金融機構的貸款， 或者是企業直接用于創造價值的投資， 都將解決高技術產業的高資金需求問題。因此投資水平越高，對高技術產業集群的發展越有利。基于此，本研究提出以下假設：H2：投資水平對產業集群績效有顯著的正向影響。

資源基礎理論認為，知識和能力是創新的基石，也是企業的策略性資源；知識也是提升創新產品或改良流程效率，以及加速企業上市速度所需技術能力的基礎。因此，一個集群的技術創新能力被視為形成與提升技術能力的主要因素，這種存量性質的資源與能力是集群績效提升的關鍵；Lundvall和Nielsen（1999）指出以創新能力及高素質人力資源所形成的堅固知識基礎是成功的關鍵；新產品的研發能力，更是高技術產業集群競爭優勢的主要決定因素；若重視集群的技術創新能力的培育，將有利于促進產品與流程質量的改良與創新，進而可提升集群的績效。基于此，本研究提出以下假設：H3：技術創新能力對產業集群績效有顯著的正向影響。

在實踐中，雖然政府對高技術產業發展所起的作用受到了新自由主義經濟學家的抨擊，但是在各國高技術產業的發展中，政府都是一個重要的行為主體。金煜等利用1987—2001年省際面板數據對中國工業集聚影響因素進行了實證研究，發現經濟地理和政府政策是導致工業集聚的重要因素。高技術產業高投資、高風險的特點使得政府資金、政策的支持成為了產業發展強有力的補充，政府投入資金越多，地區的高技術產業會發展越迅速。基于此，本研究提出以下假設：H4：政府支持力度對產業集群績效有顯著的正向影響。

二、陜西省高技術產業集群績效分析

（一）指標選擇和數據來源

鑒于數據的來源和可獲取性，本文將高技術產業集群績效定義為高技術產業的發展水平，用人力資源投入、投資水平、技術創新能力、政府支持力度這四個變量來進行衡量和測度。根據第2節中提出的假設，建立如下模型，模型中的變量定義（如表1所示）。

Y=β0+β1lnX1+β2lnX2+β3lnX3+β4X4+β5X5+μ

本文運用1995—2010年的時間序列數據進行分析，數據來自《中國高技術產業統計年鑒》，其中陜西省高技術產業固定資產投資額等平減物價指數，以1995年物價水平為基期。另外，工業總產值中部分缺失數據采用內插法處理。

（二）模型的參數估計

運用Eviews軟件對數據進行處理，模型估計的結果可表示為：

Y=70.00080-5.999313lnX1+0.110883lnX2+0.399591lnX3+

3.632670X4+1.021844X5

R2=0.998318 R2=0.947476 F=57.66910 DW=1.596132

由于R2較大且接近于1，說明模型擬合優度很高，且F=57.66910，大于臨界值F0.05（6，10）=3.22，說明回歸方程在95%的水平下顯著成立，表明陜西高技術產業集群的產業集聚水平與上述五個變量總體線性顯著。但由于lnX1、lnX2和X5的變化對被解釋變量Y的總體的平均變化沒有顯著的解釋能力，且lnX1的相關系數與實際的經濟意義相悖，表明模型中各變量間存在嚴重的多重共線性，所以需要對模型做出相應調整。

1.利用逐步回歸方法處理多重共線性。利用相關系數分析解釋變量之間的兩兩相關情況，發現模型中各解釋變量間確實存在嚴重的多重共線性，采用逐步回歸法，分別作Y對lnX1、lnX2、lnX3、X4和X5的一元回歸（見表2）。

由上表可知R2的排序為：X4、lnX3、lnX2、lnX1、X5。以X4為基礎，順次加入其他變量逐步回歸，調整后的模型為：

=-0.317363+1.33746X4+0.552819lnX3+1.142096X5

2.異方差性檢驗。為了保證回歸參數估計量具有良好的統計性質，經典線性回歸模型需要滿足同方差性的重要假定，如果不滿足，則稱該模型存在異方差性。本文對以上模型進行White檢驗，可知nR2=5.434693<λ0.025（4）=11.14，即接受原假設，表明在Y與lnX3、X4、X5之間不存在異方差性。

3.自相關性檢驗。如果變量在時間或空間的順序有一定的含義，就有可能存在序列相關。如果我們允許誤差項自相關，但仍然保留其他經典假定，那么模型參數的OLS估計量將不再是BLUE，并且對回歸參數的假設檢驗也不再可靠。因此，我們要對自相關性進行檢驗和消除，使得模型更加可信。

本文利用D-W檢驗法，給定α=0.05，n=16，k=3，查D-W表可知dL=0.98，dU=1.54，模型中DW=0.784020

為消除自相關性，本文采用科克倫—奧科特迭代法解決，由模型可得殘差序列et=0.572464et-1，可知ρ=0.572464，由于本文中樣本容量較小，需采用普萊斯—溫斯騰變換，將第一個觀測值補充到差分序列中，再使用OLS估計參數，可得回歸方程：

*=-0.655407+0.61457ln 3*+1.40286 4*+0.790279 5*

R2=0.978694，R2=0.958368，F=42.57467，DW=1.764229

由于使用了廣義差數據，樣本容量減少了一個，為15個。查5%顯著水平的DW統計表可知dL=0.95，dU=1.54，模型中DW=1.764229>dU，說明廣義差分模型中已無自相關。同時，決定系數R2和F統計量均達到理想水平。

4.經濟意義檢驗。本模型中，所估計的參數符號與經濟理論分析一致，說明在其他因素不變的情況下，陜西高技術產業專利授權量的邊際產出為0.61457；新產品產值率每提高1.40286%，平均說來陜西省高技術產業產業集群績效即工業增加值將增加1%；科技活動經費中政府資金所占比率每提高0.790279%，陜西省高技術產業產業集群績效即工業增加值將增加1%。

結論及對策

本文主要研究常用集群績效指標對于區域產業集群績效的影響，根據過去相關文獻提出四項主要假說：人力資源投入、投資水平、技術創新能力、政府支持力度對績效有顯著正向影響。實證時以陜西省高技術產業集群為對象，利用時間序列模型為本文實證模式，得到主要結論如下。

1.人力資源投入對產業集群績效的促進作用不明顯，在多重共線性檢驗中被剔除。這說明陜西省高技術產業人力資源開發方面存在著嚴重缺陷。為此，政府應加大人才供給強度，為高技術產業集群的發展提供強大的人才庫，為高技術產業集群創造更大價值。作為高技術企業，要加強與高校的合作，保持專業人才的輸出；其次要給從業人員提供更多優惠的政策，吸引高技術產業從業人員。

2.投資水平對陜西高技術產業集群績效沒有顯著正向影響，在多重共線性檢驗中被剔除。為此，陜西首先要做好合理的產業規劃，把握高技術產業發展的特征確定支柱及重點發展產業；其次按照集群各要素的分布合理布局，避免區內重復投資，使投資得到充分利用。

3.技術創新能力對陜西高技術產業集群績效具有顯著正向影響。其中反映技術創新能力的新產品產值率對產業集群績效影響最大，而反映另一要素專利授權量對產業集聚水平的影響較小。為此，陜西省要加強產業創新能力和科研基礎能力建設，確定各科研機構的任務；要充分利用陜西科研院校多、科研實力強的優勢，建設以企業為主體、高校和科研機構參與的技術創新體系。

4.政府支持力度對陜西省高技術產業集群績效具有正向的促進作用。這說明政府的支持已對陜西高技術產業集群發展形成了有力補充。為此，政府應通過合理的制度安排和政策制定，完善政府在高技術產業集群發展中的職能，為高技術產業集群效應的提升提供有力保障。

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[責任編輯 陳丹丹]