創新同構是否引致了產業同構
——基于復合重合度模型與面板因果檢驗方法對長三角高技術產業的分析

王志華，焦海霞

(1.江蘇理工學院商學院，江蘇 常州 213001；2.江蘇理工學院圖書館，江蘇 常州 213001)

一、引言

長三角不僅是我國重要的制造業基地，同時也是高技術產業的集聚地。2015年，長三角高技術產業的主營業務收入接近4萬億元，占全國高技術產業主營業務收入的比重接近30%。然而從增長速度看，近年來不論上海、江蘇還是浙江，高技術產業的增速不僅明顯低于當地GDP的增速，而且也明顯低于同期全國高技術產業10%以上的平均增長水平[1]。盡管導致這一結果的原因有多種，但由于重復建設而產生的低端同構被認為是重要的影響因素之一。事實上，近年來已經有不少學者注意到了長三角高技術產業的同構問題，并對該現象進行了較為深入的研究[2]，但得到的結論卻不盡一致。之所以會產生這樣的結果，一個重要原因就是由于測算同構水平時不同學者使用的方法或指標不一致引致的。與此同時，伴隨著長三角高技術產業規模的不斷擴大，技術創新也突飛猛進，研發經費內部投入由2000年23.18億元增加到了2015年的634.74億元，同時期的發明專利擁有數量也由244件增加到了43209件。正是緣于創新投入與產出的快速增長，長三角兩省一市間出現了技術創新的趨同化發展[3]。由此，我們不禁要問，長三角高技術產業領域的創新同構與產業同構究竟存在怎樣的關系？創新同構是促進了產業同構還是緩解了產業同構呢？對此目前學界還未有明確回答。基于此，本文將在構建復合重合度模型的基礎上，使用多指標測度長三角高技術產業同構度和創新同構度，并利用面板數據因果檢驗方法，分析兩者之間的關系，以期為更加全面和深入地認識長三角制造業的同構現象提供依據。

二、相關研究的簡單回顧

1.關于產業同構測度方法研究的梳理

在測度產業同構的各種方法中，使用最普遍的當屬聯合國工業發展組織(United Nations Industrial Development Organization，UNIDO)提出的結構相似系數[4]。保羅·克魯格曼(Paul Krugman)提出的產業分工系數也被不少學者使用[5]。聯合國歐洲經濟委員會(United Nations Economic Commission for Europe，UNECE)提出的結構差異系數[6]以及邁克爾·蘭德斯曼(Michael Landesmann)和伊斯特萬·塞克利(István Székely)提出的結構差異系數[7]也曾被少數學者在研究中使用。除了直接使用國外學者提出的測度方法外，近年來國內也有不少學者探索了新的產業同構水平的測算方法。王志華等(2006)比較分析了上述各種測度方法的異同，基于對芬格和克萊寧(Finger and Kreinin)提出的出口產品相似度測算方法的改進，提出了測度產業同構水平的結構重合度指數[8]，并通過證明給出了該指數與克魯格曼分工指數的數學關系[9]。尹希果(2010)提出了一種新的測度三次產業同構度的方法。該方法的基本思想是：將包含若干地區的某一區域內第一、第二和第三產業的比重視為一個均值，將區域內各地區第一、第二和第三產業的比重視為變量，然后利用類似標準差的計算方法計算得到表征產業同構水平的系數[10]。石軍偉等(2013)構建了分析工業結構發展變化的SIP分析框架結構(Structure)-產業(Industry)-項目(Project)，基于UNIDO的結構相似系數，提出了一個測度單個地區產業同構度的可行方法[11]。該方法與以往測算地區間產業同構度方法的最大區別在于，其是專門針對測度單個地區產業同構度而設計的方法。樊福卓(2013)通過分析評價，指出UNIDO提出的結構相似系數、王志華等提出的改進克魯格曼指數可能存在的用法陷阱，給出了更具一般性的可以測度多個地區產業同構水平的產業結構相似指數。該指數的提出，使測度產業同構的方法得到了進一步的豐富。同時，該學者還指出，在測算地區間產業分工水平時，必須要考慮地區間產業規模的影響，否則會高估分工水平[12]。何大義等(2014)基于信息熵原理，設計出了產業熵指數與產業相對熵指數。產業熵指數主要用來測度和表征某一地區的產業結構差異水平，而產業相對熵指數則主要用來表征兩個地區間產業結構的差異性，而且相對熵指數越大，表明地區間產業結構差異越大[13]。董春詩等(2015)認為，UNIDO提出的結構相似系數本質上是根據相同產業在兩個不同地區比重的乘積來反映該產業在地區間的距離的，隨著產業的細分，比重必然會降低，由此計算得到的結構相似系數就會變小，因此該方法可能存在失真問題。同時，該學者認為克魯格曼提出的結構差異度指數采用了變量值“求差-取絕對值-求和”的計算邏輯，這就有可能出現盡管計算得到的指數值是相同的，但實際產業結構卻未必相同的問題。基于對最常用的兩種方法所存不足的認識，該學者提出了新的測度產業同構的方法。該方法的基本思路是：先計算各地區各行業的區位熵，并按地區將各行業的區位商集結成集合，并以此代表各地區的產業結構，最后應用正態分布區間估計方法估計這些集合的相似性，從而實現對產業同構水平的測算該方法強調了區位熵的優越性，并據此設計出了估計方法，進一步拓展了產業結構相似度的測算手段[14]。

2.關于高技術產業同構研究的梳理

李光(2001)針對武漢“中國光谷”建設問題，認為其與全國高新技術產業存在較為普遍的同構現象，且集中度不高，并認為提高武漢高新技術產業的技術集中度和區域集中度是必須要選擇的路徑[15]。蔣金荷(2005)通過實證研究發現，從20世紀90年代中期到本世紀初期，全國高技術產業的同構度是下降的，與此同時專業化趨勢是明顯增強的。注意內部的均衡發展是高技術產業提質增效的重要途徑[16]。王志華等(2006)測算了同時期長三角高技術產業的同構水平及其發展變化，結果表明，趨異化發展趨勢比較明顯。同時，與此相伴的是高技術產業在當地制造業中所占比重是逐年增加的，體現出了良好發展態勢[17]。徐霞等(2008)對東部9省高技術產業的同構水平進行了測度，結果表明，不僅同構度很高，而且由此引發了地區間的惡性競爭，并從加強地區合作等方面給出了改進建議[18]。何靜等(2011)對珠三角高新技術產業的測算表明，產業同構度高的地區呈現的是互補性同構，且總體而言地區間同構程度并不嚴重，產業有序的分工體系正在形成[19]。李晅煜等(2012)針對環渤海地區的實證研究表明，該地區在本世紀初高新技術產業的同構度增加明顯，且表現出的是較強的非合意性，應該采取協同制定產業發展規劃、合力加大產業創新投入等措施，來增加高新技術產業的競爭力[20]。蔣伏心等(2012)通過對長三角16個城市的測算表明，這些地區本世紀初高技術產業平均的同構水平呈先微有下降而后有快速上升的發展過程，同時伴隨著高技術產業的趨同化發展，對當地經濟也產生了正向的影響[2]。王志華等(2016)從低端性和同構性入手，選擇幾個關鍵指標，從國際比較和國內比較兩個視角論證了長三角高技術產業存在的低端同構這一客觀現實，并指出了促進高技術產業轉型升級的方向[21]。

3.關于技術創新同構研究的梳理

曹再興等(2009)以國家級高新區為對象分析了創新活動的同構度，以高技術產業新產品產值為指標計算分析了創新成果的同構度，結果表明，不論是創新活動還是創新成果全國均存在同構現象[22]。潘雄鋒等(2012)以各省區市的專利數據為指標，利用空間Markov鏈方法對創新趨同問題進行了實證分析，結果表明，從20世紀90年代以來，我國一直存在區域創新的“俱樂部趨同”現象，這種“俱樂部趨同”導致東西部創新差距不斷擴大，進而影響了區域協調發展[23]。周秀紅(2015)基于完善現代企業制度的視角，從思想建設、組織建設、作風建設、制度建設、反腐倡廉建設等方面論述了國企黨建體系與文化體系的同構化取向[24]。梅文文(2014)基于空間計量經濟分析方法對中部6省的研究發現，自中部崛起戰略實施以來，中部地區的創新趨同明顯加快，尤其研發經費的投入對此起到了關鍵作用[25]。姜磊等(2011)的研究表明，長三角地區技術創新存在趨同發展趨勢，后續應當進一步完善區域科技合機制、資源共享機制，以不斷促進區域創新增長[26]。張虎等(2016)基于價值鏈理論，將創新劃分為知識創新、科研創新、產品轉化創新3個階段，通過Dagum基尼系數分解及空間Markov鏈的實證研究表明，三類創新活動都存在一定的高水平和低水平俱樂部趨同特征[27]。

綜上所述，如何測度產業同構是研究產業同構的一個基本問題，利用不同的測度方法，所得到的結果是有差異甚至是大相徑庭的。隨著國內學界對產業同構問題研究的深入，已經有部分學者開始對產業同構測度方法進行分析和討論，并提出了更具科學性與合理性的測度方法。當然，不可否認的是，盡管研究產業同構的學者很多，但在測度方法上開展深入探討的還不多，使用已有方法是最普遍的做法。同時，包括上述文獻在內的對產業同構測度方法進行探討的研究中，仍然沒有突破使用單一指標這種傳統做法，應用多指標開展產業同構水平測度的研究幾乎難以見到。進一步，即使在使用單一指標開展產業同構水平測度的研究中，國內外學者在指標選擇的偏好上也存在著差異。國外學者多選擇“從業人數”這個指標，而國內學者則多選擇“總產值”這個指標，尤其2009年以后公開的統計資料中不再公布行業增加值指標后，這種現象表現的更加突出。事實上，從產業實際運行角度看，表征其發展狀態的指標既可以從投入角度去設計，也可以從產出角度去考慮，僅使用單一指標來表征產業的發展狀態顯然是不夠全面的。

也正是緣于上述分析的原因，在現有關于高技術產業同構問題的研究文獻中，不同學者利用不同方法和數據進行實證分析得到的結論也是有差異的。尤其對長三角這一地區高技術產業同構問題的認識遠沒有達成一致，不僅在對同構水平高低的判斷上因人而異，而且在對其發展變化趨勢究竟是趨同還是趨異的判斷上也存在不同觀點，這就給深入認識該地區高技術產業的同構問題帶來了困惑。同時，高技術產業是技術創新最為集中的領域，但目前學界對其技術創新是否存在同構的問題研究較少，大量文獻主要集中在技術創新水平的趨同方面。進一步，也少有文獻關注產業同構與創新同構的關系，對兩者之間動態關系的認識還不夠深入，這不能不說是一種缺憾。當然，這也為本文的開展提供了空間。

三、復合重合度測度模型構建

為克服利用單一指標測度產業同構水平時可能存在的不全面性，本文嘗試構建基于多指標的復合重合度產業同構水平測度模型。實際上，多指標復合重合度測度模型的構建是對傳統的單指標測度模型的拓展。單指標測度產業同構水平的結構重合度模型如下：

(1)

假設用來測度產業同構水平的指標有n(j= 1, 2, …,n)個，將上述模型拓展，得到用多個指標測度產業同構水平的復合重合度模型：

(2)

式中的wj為權重，其計算步驟如下：

首先求均值：

(3)

其中：t= 1, 2, …,T。

其次求標準差：

(4)

然后求變異系數：

(5)

最后歸一化得到權重：

(6)

在利用上述模型測度得到表征同構水平的復合重合度結果后，還需要對同構與否以及同構程度做出相對而言有一定區分度的判斷，如此才有利于對同構現象的描述和分析。為此，依據0.667這個判斷產業同構與否的標準[28]，在征詢專家建議的基礎上，本文定義了判斷同構與否以及同構程度高低的判斷準則，結果如表1所示。

如無特別說明，本文對同構程度的判斷與表述將以表1為準。在以往關于產業同構的測度研究中，對該方面的關注還不是很多。需要說明的是，0.667這一判斷標準僅適用于利用結構重合度模型測度產業同構水平的情形。

表1 產業同構程度的判斷標準與相應稱謂

四、長三角高技術產業同構水平的測度分析

1.測度指標選擇

對于長三角這一區域，本文在分析時僅細分到省級層面。對于高技術產業，按照國家統計局的分類標準包含有6個行業，即醫藥制造業、航空、航天器及設備制造業、電子及通信設備制造業、計算機及辦公設備制造業、醫療儀器設備及儀器儀表制造業和信息化學品制造業。由于相關統計資料中并未給出信息化學品制造業的有關數據，因此在實際分析時剔除了該產業。

經比較分析，本文選擇使用的測度高技術產業同構度的指標如表2所示。

表2 測度高技術產業同構的指標

從投入角度看，選擇的是“年平均從業人數”，這項指標是表征企業生產投入的一個基礎性指標。從產出角度看，本文選擇的是總產值指標，這也是國內大多數學者在研究產業同構問題時習慣選擇的指標。實際上除了總產值指標外，還有一個更能真實表征產業產出水平的指標，即增加值這一指標，但本文并沒有將其列入。原因在于這一指標在2009年以后的各類統計資料中就不在公開披露，所以指標數據無法獲得只能舍棄。上述各項指標的數據均來源于相關年份《中國高技術產業統計年鑒》。對于高技術產業各行業總產值指標數據，在2012—2015年是用主營業務收入數據來替代的，因為這些年份的《中國高技術產業統計年鑒》中沒有披露各地區高技術產業分行業的總產值數據。

2.測度結果與分析

在獲得長三角各地區高技術產業各行業歷年各項指標數據的基礎上，首先利用式(1)測度得到各單項指標的同構度，結果如圖1、圖2所示。

圖1 用年均從業人數計算得到的長三角高技術產業同構度

由圖1可以看出，用年均從業人數計算的上海與江蘇、上海與浙江高技術產業的同構度總體呈波動下降而后又上升的發展態勢，分別由2000年的0.965、0.888下降到了2013年的0.784、0.690，而后又上升到了2015年的0.902、0.804。觀察發現，上海與江蘇多數年份處于高度同構狀態，上海與浙江多數年份處于中度同構狀態。雖然，江蘇與浙江的同構度總體也呈波動下降而后又波動上升得發展態勢，但其最低點出現的時間要早很多，由2000年的0.876下降到了2009年的0.742，然后又上升到了2015年的0.811，且多數年份處于低度同構狀態。到2015年，上海與江蘇的同構度最高，上海與浙江、江蘇與浙江的同構度基本接近。

由圖2可以看出，用總產值計算的長三角各地區間高技術產業同構水平的發展變化并不完全一致。上海與江蘇、上海與浙江的同構度總體呈波動下降而后又急速躍升的發展態勢，分別由2000年的0.918、0.738下降到了2014年的0.690、0.540，2015年又上升到了0.822、0.702。上海與江蘇的同構度由高度同構發展變化到了中度同構、低度同構甚至是微度同構。同時觀察發現，就多數年份而言，上海與浙江的同構度已經下降到了0.667以下，已不存在同構現象，而其余年份也多處于低度同構狀態。江蘇與浙江的同構度總體呈波動上升的態勢，由2000年的0.750增加到了2015年的0.879，由低度同構發展成了中度同構。緣于這樣的發展變化，到2015年，同構度最高的是江蘇與浙江，上海與江蘇居中，上海與浙江最低。

圖2 用總產值計算得到的長三角高技術產業同構度

對比圖1和圖2發現，用年均從業人數計算得到的長三角高技術產業的同構度較高，而用總產值計算得到的長三角高技術產業的同構度較低。同時，用年均從業人數和總產值計算得到的長三角高技術產業同構度的發展變化也有一定差異，尤其江蘇與浙江同構度的變化區別程度較大。由此可見，用單一指標來計算同構度不僅可能會帶來同構水平高低判斷上的差異，而且還可能會導致結構趨同或趨異判斷上的不同。故而，基于多指標復合來計算同構度是避免上述問題的手段之一。基于本文提出的復合重合度模型，利用上述兩項指標可計算得到長三角高技術產業的復合同構度，結果如圖3所示。

圖3 用上述兩項指標計算得到長三角高技術產業的復合同構度

由圖3可以看出，上海與江蘇高技術產業的復合同構度從2000年開始總體呈波動下降的發展態勢，由高度同構變化為中度同構，繼而又發展為低度同構，到2015年又產生了一個躍升，重新回到了中度同構水平。上海與浙江高技術產業的復合同構度的變化由初始的低度同構波動下降為微度同構，而后又發展為非同構狀態，直到2015年產生了較大變化并回到了低度同構狀態。盡管上海與江蘇、上海與浙江高技術產業的復合同構度在水平高低上有差異，但其發展變化的軌跡非常近似，其形狀接近于一把“長柄湯匙”。江蘇與浙江高技術產業的復合同構度從2000年的低度同構開始呈逐年下降，到2013年降到最低并處于微度同構狀態，之后在波動中上升，到2015年發展成為了中度同構。總體看，其變化軌跡接近于一個“長尾對號”。

五、長三角高技術產業創新同構水平的測度分析

1.測度指標選擇

本文所指的創新實際上就是技術創新，并不包含其他方面的創新。對于產業技術創新的表征既可以從投入角度入手，也可以從產出角度考慮。基于這樣的思路，本文經過篩選，所確定的指標如表3所示。

表3 表征高技術產業創新因素的指標

從投入角度看，本文選擇的指標包括兩項：研發人員全時當量和研發經費內部支出。之所以選擇這兩項指標的原因在于，前者體現的是創新的人員投入，后者體現的是創新的經費投入。可以說，這是最基本也是最主要的兩項創新投入。研發人員是指參與研究與試驗發展項目研究、管理和輔助工作的人員。其反映的是投入從事擁有自主知識產權的研究開發活動的人力規模。研發人員全時當量是指全時人員數加非全時人員按工作量折算為全時人員數的總和。該指標是國際上通用的用于比較科技創新人力投入的重要指標。研發經費內支出是指用于單位內部開展研發活動的實際支出。從產出角度看，選擇的指標也包括兩項：新產品銷售收入和擁有發明專利數。所謂新產品是指采用新技術原理、新設計構思研制、生產的全新產品，或在結構、材質、工藝等某一方面比原有產品有明顯改進，從而顯著提高了產品性能或擴大了使用功能的產品。新產品銷售收入是指報告期企業銷售新產品實現的銷售收入，體現出的是創新所取得的現實價值。發明專利是指對產品、方法或者其改進所提出的新的技術方案。該指標是國際通行的反映是否擁有自主知識產權技術的核心指標。

2.測度結果與分析

為了更加清晰地認識利用不同指標測算得到的長三角高技術產業創新同構水平的差異，也將首先測算并分析利用單個指標測算得到的創新同構度，然后再計算和分析利用各項創新指標測算的復合同構度。各項指標的數據均來源于相關年份《中國高技術產業統計年鑒》。利用式(1)計算得到的各項單一指標表征的長三角高技術產業創新同構度如圖4、圖5、圖6和圖7所示。

圖4 用研發人員全時當量計算得到的長三角高技術產業創新同構度

由圖4可以看出，若用研發人員全時當量來計算長三角高技術產業的創新同構水平，從2000至2015年，不論上海與江蘇、上海與浙江，還是江蘇與浙江，均呈波動上升的發展趨勢，呈現的是結構趨同。上海與江蘇高技術產業的同構度由2000年的0.765上升到了2015年的0.870，上海與浙江高技術產業的同構度由2000年的0.607上升到了2015年的0.890，江蘇與浙江高技術產業的同構度由2000年的0.730上升到了2015年的0.910。由此表明，趨同速度最快的上海與浙江，由非同構發展成了中度同構；其次是江蘇與浙江，由低度同構發展成了高度同構；上海與江蘇的趨同速度最慢，由低度同構發展成了中度同構。比較發現，就多數年份而言，上海與江蘇高技術產業的同構度最高，江蘇與浙江高技術產業的同構度居中，上海與浙江高技術產業的同構度最低。

圖5 用研發經費內部支出計算得到的長三角高技術產業創新同構度

由圖5可以看出，若用研發經費內部支出計算長三角高技術產業的創新同構水平，上海與江蘇、上海與浙江、江蘇與浙江的發展變化趨勢不盡相同：上海與江蘇高技術產業的創新同構度呈現的是在中度同構區間內波動發展的態勢，2000年其值為0.844，到2015年其值僅變化為0.862；上海與浙江、江蘇與浙江高技術產業創新同構度的發展變化呈先波動上升，后波動下降，最后又波動上升的發展態勢，到2015年均已經發展到了中度同構甚至是接近高度同構的狀態。比較發現，就多數年份而言，江蘇與浙江的同構度最高，上海與江蘇同構度居中、上海與浙江同構度最低。

圖6 用新產品銷售收入計算得到的長三角高技術產業創新同構度

由圖6可以看出，若用新產品銷售收入計算長三角高技術產業的創新同構水平，總體來看波動較為劇烈，但就趨勢而言，上海與江蘇、江蘇與浙江呈現的是波動下降的發展趨勢，表現出的是結構趨異，而上海與浙江呈現的是波動上升的發展趨勢，表現出的是結構趨同。上海與江蘇、江蘇與浙江高技術產業的創新同構度分別由2000年的0.834和0.778下降到了2015年的0.730和0.729，處于低度同構水平，當然有的年份甚至降到了非同構狀態。上海與浙江高技術產業的創新同構度由2000年的0.811上升到了2015年的0.913，形成了高度同構。

圖7 用擁有發明專利件數計算得到的長三角高技術產業創新同構度

由圖7可以看出，若用擁有的發明專利數計算長三角高技術產業的創新同構水平，從2000至2015年，不論上海與江蘇、上海與浙江，還是江蘇與浙江，高技術產業的同構度均呈波動上升的發展趨勢，呈現的是快速的結構趨同。上海與江蘇高技術產業的同構度由2000年的0.366上升到了2015年的0.736，由非同構變成了低度同構；上海與浙江高技術產業的同構度由2000年的0.438上升到了2015年的0.833，由非同構變成了中度同構；江蘇與浙江高技術產業的同構度由2000年的0.437上升到了2015年的0.815，也由非同構變成了中度同構。比較發現，就多數年份而言，江蘇與浙江的同構度最高，上海與江蘇同構度居中、上海與浙江同構度最低。

在測度并分析了利用各項指標計算得到的長三角高技術產業創新同構水平后，接下來將研發人員全時當量、研發經費內部支出、新產品銷售收入、擁有發明專利數4個創新指標一并納入到本文的模型測度高技術產業復合創新同構水平，結果如圖8所示。

圖8 用四項創新指標計算得到長三角高技術產業的復合創新同構度

由圖8可以看出，長三角高技術產業復合創新同構度的波動均較為劇烈，但總體呈現的是逐步增大的發展趨勢。上海與江蘇高技術產業的復合創新同構度由2000年0.640波動上升到了2015年的0.766，由非同構發展成了低度同構；上海與浙江、江蘇與浙江高技術產業的復合創新同構度由2000年的0.607、0.618波動上升到了2015年的0.869、0.831，由非同構變化為中度同構。比較發現，在初始的2000年，復合創新同構水平最高的是上海與江蘇。其次是江蘇與浙江，最低的是上海與浙江，到了2015年，最高變成了上海與浙江，江蘇與浙江次之，最低的是上海與江蘇。

六、長三角高技術產業創新同構與產業同構的引致關系分析

1.面板數據因果檢驗的模型

從統計學意義上講，分析引致關系實際上就是分析因果關系，由于本文用到是面板數據，因此就有必要建立面板數據因果檢驗模型。面板數據因果檢驗的基本模型如下[29]：

(7)

(8)

式中，i為界面包含的個體數量，i= 1, 2, …,N；t表示時間，t= 1, 2, …,T；k為滯后階數，k= 1, 2, …,K。模型的基本原理是，當在yi,t的自回歸模型中，納入xi,t的滯后值后能顯著地提高模型的預測能力，則稱xi,t是yi,t的原因，反之亦然。

同時，當把面板數據看作是堆疊數據集，且假設和不隨截面的變化而變化，即：

α0,i=α0,j，α1,i=α1,j，…，αk,i=αk,j；β0,i=β0,j，β1,i=β1,j，…，βk,i=βk,j；?i,j

此時對上述模型進行檢驗，實際上就是格蘭杰因果檢驗。

而如果認為和是隨截面的變化而變化的，即：

α0,i≠α0,j，α1,i≠α1,j，…，αk,i≠αk,j；β0,i≠β0,j，β1,i≠β1,j，…，βk,i≠βk,j；?i,j

那么可用Dumitrescu-Hurlin方法進行因果關系檢驗[30]。

2.檢驗過程與結果

由于是面板數據，所以在進行因果檢驗之前首先必須判斷被檢驗對象的平穩性[31]。對平穩性進行檢驗最常用的方法就是單位根檢驗法，而單位根檢驗又有若干種實現方法。若用“CYTG”表示長三角高技術產業復合同構度，“CXTG”表示其創新復合同構度，利用Eviews軟件，對圖3和圖8中的產業復合同構度和創新復合同構度面板數據進行單位根檢驗，結果如表4所示。

表4 面板單位根檢驗結果

由表4中的檢驗數據可以看出，不論是長三角高技術產業復合同構度，還是其創新復合同構度，利用表中所列示的方法進行檢驗發現，其原始數據、一階差分數據均是不平穩的，而二階差分后均是平穩的，說明這兩組面板數據均是二階單整的。依據面板數據計量經濟學的原理，即使原始數據不平穩，但若它們之間存在協整關系，則也可以進行因果檢驗且不會產生回歸上的謬誤。對上述兩組面板數據進行Fisher(Combined Johansen)協整檢驗，結果如表5、表6所示。

表5 面板協整檢驗結果

表6 各截面協整檢驗結果

由表5可以看出，兩組面板數據之間存在協整關系。同時從表6可以看出，各截面間也存在協整關系，尤其是將顯著性檢驗水平放寬到10%時。既然兩組面板數據之間存在協整關系，那么就可以進行因果檢驗，檢驗結果如表7和表8所示。

表7 格蘭杰(Granger)面板因果關系檢驗結果

由表7中的F和P值可以判定，在5%的顯著性水平下，“CXTG”是“CYTG”的格蘭杰原因(Granger Cause)因，而“CYTG”不是“CXTG”的格蘭杰原因。即長三角高技術產業創新同構是其產業同構的原因，而產業同構卻不是創新同構的原因。同時發現，即使在滯后4階的條件下該檢驗結果依然很顯著，表明檢驗具有很高的穩健性。

表8 杜米特雷斯庫-赫林(Dumitrescu-Hurlin)面板因果關系檢驗結果

由于在Dumitrescu-Hurlin方法中，滯后階數不能大于截面所包含的個體數，因此，由表8中的檢驗僅滯后了2階。由表中顯示的W、Zbar、P值可以判定，在10%在顯著性水平下，“CXTG”是“CYTG”的均質化原因(homogeneously cause)，而反過來卻并不成立。盡管檢驗結果在5%的水平下不顯著，但這樣的結果，進一步增強了格蘭杰因果檢驗的說服力和可信度。

3.分析與討論

為什么在長三角高技術產業領域創新同構會引致產業同構，而反過來，產業同構卻不是創新同構的原因，是由高技術產業的特點決定的。高技術產業的特點在于其的高技術水平，而要實現高技術水平，就必須開展技術創新。當長三角各地在高技術產業的各行業競相開展技術創新活動時，不僅會直接引發創新同構現象，同時也會導致整個產業從人員投入到最終產出的同構。計算發現，從2000至2015年，就長三角平均而言，高技術產業的從業人員數增長了4.45倍，總產出增長了14.25倍，而同時期，研發人員全時當量、研發經費內部支出、新產品銷售收入和擁有的發明專利數分別增長了13.38、27.39、15.80和177.09倍。同時，不論上述哪個指標，江蘇與浙江的增長速度均明顯高于上海的增長速度，由此就形成了創新的趨同式發展，進而引致了結構的趨同。計算表明，從2000至2015年，就高技術產業研發人員全時當量、研發經費內部支出而言，江蘇與浙江的增長速度分別是上海增長速度的4.44倍、10.51倍和4.43倍、3.95倍，就高技術產業擁有發明專利數而言，江蘇與浙江的增長速度分別是上海增長速度的2.65倍和2.07倍。

對于由創新同構而導致的高技術產業的同構化發展態勢要辯證看待，既要看到其積極的方面，又要看到其中可能存在的問題。一方面，不論原因是什么，大幅度地增加研發人員和研發經費投入，實現更多的新產品銷售收入和獲得更多發明專利，這本身就是長三角高技術產業發展所取得的巨大進步和成績，體現出的是產業的技術進步和與之相伴的轉型升級。從這個角度看，即使存在結構上的同構化，也是具有合意性的，是值得肯定和鼓勵的。當然，也要看到這種趨同化發展的非合意性[22]。長三角高技術產業同構化的主要原因是創新同構，但如果是低層次的創新同構就會導致低端化趨同問題的出現。從長三角高技術產業發展現狀來看，由于自主創新能力薄弱導致的大而不強的問題比較突出，高技術產業中還大量存在著以加工裝配為主要內容的低端環節，處在全球價值鏈的低端。有資料表明，不論從研發投入強度和增加值率指標看，還是從萬名從業人員專利擁有數和新產品銷售收入占主營業務收入的比重看，長三角高技術產業的表現不僅與發達國家的高技術產業存在巨大差距，而且甚至不及全國高技術產業的平均水平[32]。可見，長三角高技術產業的低端性特征很明顯。此外，從深層次原因來看，創新同構又是長三角各地同質化的創新戰略及在其指導下形成的同質化的產業政策引致的結果。上海科技創新的戰略定位是“建設具有全球影響力的科技創新中心”，江蘇科技創新的戰略定位是“建設具有全球影響力的產業科技創新中心”，浙江科技創新的戰略定位是“建設有全球影響力的先進制造基地”。由此可以看出，三地在科技與產業創新戰略方面存在趨同化的定位。同時，長三角各地區均制定并實施了如“互聯網+”行動計劃、中國制造2025行動綱要等產業政策，且包含的重點領域重復度很高。趨同的戰略與趨同的產業政策，必然會導致創新的趨同，由此驅動下形成的產業低端化結構趨同，極有可能帶來分工弱化、同質競爭等后果，應當盡力加以避免。

七、結論與建議

本文的研究表明，用不同指標計算得到的產業同構和創新同構水平及其發展變化是有差異的。因此，若僅用單一指標來測度產業的同構度和創新的同構度，就可能出現誤估計其同構水平和誤判其發展變化趨勢的問題，進而對正確認識和判斷產業與創新的同構狀況及其變化形成影響。基于此，本文構建了基于多指標的復合重合度測度模型，并對長三角高技術產業的創新同構度和產業同構度進行了測算和分析，結果不僅印證了上述判斷，而且也為進一步豐富產業同構的測度方法提供了新的途徑。同時，利用面板數據因果檢驗方法，對長三角高技術產業創新同構與產業同構之間的因果關系進行了分析。結果表明，創新同構是引致產業同構的原因，但反過來卻不成立。分析其中的原因發現，低端創新同構所引發的產業低端同構，是長三角高技術產業發展過程中必須要解決的問題。可以說，在供給側結構性改革的現實背景下和產業轉型升級的關鍵發展時期，長三角高技術產業比任何時候都急需要推進基于自主創新的協同發展，補上產業科技創新的短板。

第一，進一步提升高技術產業的研發人才質量并優化發展機制。人才是經濟社會發展的第一資源，是強國之本和富國之基。對于長三角的高技術產業而言當然也不例外，人才是必然是其發展的第一供給要素。前已述及，雖然近年來長三角各地在高技術產業研發人員的投入方面，增長很快，甚至快于同時期產出的增長速度。但僅從數量上加大供給，還不能滿足產業發展與競爭的需要。因此，必須在保持數量增長的基礎上，進一步提升高技術產業的研發人才質量并優化發展機制。就人才培養單位而言，要借鑒國際工程教育“目標導向、學生中心和持續改進”的先進理念，緊密結合經濟社會發展的實際需要，合理確定人才培養目標與定位，基于深度的產學研合作與協同創新，科學制定人才培養方案并著力抓實人才培養過程，以進一步提升人才培養質量。就人才的使用單位而言，要著力建立更加靈活有效的激勵機制，為研發人才得其所、盡其能、展其長創造環境和保障條件，確保能引得進、留得住、用得好，以最大限度發揮其積極性與創造性。

第二，進一步加大高技術產業的研發經費投入并提高使用效率。毋庸置疑，研發經費也是高技術產業創新發展的重要供給要素。華為的實踐告訴我們[33]，要提升競爭力，就必須持續不斷地加大研發投入。前已述及，長三角各地在高技術產業研發經費的投入上雖然增長很快，但從投入強度上看，與發達國家比還存在巨大差距，甚至與國內的部分地區比也存在差距。因此，要想提升高技術產業的發展質量，改變其競爭地位，就必須進一步加大研發經費的投入力度并提高使用效率。長三角各地區的高技術企業應當利用改革開放以來，特別是加入世界貿易組織以來積累的資本優勢，放眼全球與未來，以更加專注和執著的精神，瞄準產業技術的前沿領域，持續不斷加大研發投入，以實現核心技術的突破。同時，長三角各地要著力提升研發經費的使用效率，尤其財政支持的研發經費使用，要改變重立項、輕管理，重申請，輕驗收的現象，盡快建立經費使用上引入社會監督、成果考核上以經濟效益為依據的管理機制。

第三，進一步推進高技術產業的政策創新與地區協同。已有研究表明，產業政策對產業的發展影響重大，尤其在推動產業增長方面更是如此。但傳統的產業政策在促進增長的同時，對于產業效率的提升作用有限[34]。因此，長三角各地區應當進一步推進高技術產業的政策創新與地區協同。對于以往過多使用的選擇性產業政策，要進行深入的評估與反思，并做出適應性修改。要從產業政策的制定、實施、效果等多環節進行優化，以最大限發揮政策的導向功能。同時，要平衡好選擇性產業政策與功能型產業政策的關系，避免出現政府主導市場的局面，使產業發展遭受不應有的扭曲。江蘇近年來光伏產業的發展已經證明了這一點。所以，產業政策的制定與實施必須回歸到市場主導、政策引導的軌道上來，以實現真正促進高技術產業發展的目的。同時，為避免高技術產業領域的而同質化競爭，各地區應當利用長三角地區主要領導定期會晤機制(長三角地區主要領導座談會)、長三角地區合作與發展聯席會議及其重點專題合作組的溝通協商渠道，努力協調高技術產業領域的政策。

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