高技術產業不同集聚模式對創新效率的影響

胡成麗，趙玉林（博士生導師）

作為國民經濟戰略性、先導性產業，高技術產業的創新效率將直接影響到我國經濟的發展和自主創新能力的提高，進而影響創新型國家戰略的實現[1]。然而，我國高技術產業創新效率存在區域發展不平衡、創新效率低下等問題[2]。高技術產業集聚是產業最突出的地理特征，集聚區內眾多高技術企業通過共用創新基礎設施、共享高素質勞動力市場來節約創新成本、擴大創新產出，從而提高區域高技術產業的創新效率。可見，高技術產業集聚是影響產業區域創新效率的重要因素。然而，高技術產業研發創新的過程是沿著價值鏈分階段、有秩序展開的，需要經歷知識產生、產品轉化和市場化三個階段，且不同的集聚模式對創新的作用也大相徑庭。因此，要想充分發揮高技術產業集聚對區域創新效率的提升作用，需要厘清以下問題：我國高技術產業區域創新效率在創新價值鏈不同階段會呈現怎樣的特點？在創新的不同階段，高技術產業不同集聚模式對區域創新效率有何差異？這種階段性差異是否存在區域規律性？本文將圍繞上述問題展開分析。

一、文獻綜述

創新一直是學術界關注的課題。近年來，越來越多的學者發現產業集聚是影響創新的一個潛在重要因素，產業集聚不僅通過間接增加無形資本來提升區域創新績效[3]，同時還通過外部性、知識溢出等集聚效應提升區域創新效率。國內外學者關于集聚影響區域創新的問題主要集中在兩方面：不同集聚模式與區域創新的關系以及產業集聚創新效應的地區差異。

已有研究發現專業化集聚和多樣化集聚這兩種不同的集聚模式均會對區域創新產生影響。Marshall[4]從單個產業集中、地區專業化的角度出發，認為同一產業在地理上的集中有利于專業化勞動者進行信息交換，面對面交流更容易產生新思想，推動知識的傳播和溢出。Jacobs[5]從多個產業地理集中的角度出發，認為多樣化產業集聚促進知識溢出，進而推動產業經濟增長并提高技術創新水平。Chyi[6]實證表明外部知識溢出與產業聚集存在正相關關系。

國內學者也探討了兩種不同集聚模式對區域創新的影響效果。周明、李宗值[7]分析發現，省域內的產業聚集因素和省際間的知識溢出都能夠顯著提升區域高技術產業的技術創新能力。彭向、蔣傳海[8]通過實證也發現，產業內知識溢出和產業間知識溢出對我國地區產業創新的影響均顯著為正。陳勁、梁靚和吳航[9]進一步研究發現，專業化集聚方式和多樣化集聚方式對創新的作用都受集聚程度的影響。在產業集聚影響區域創新表現的區域性特點方面，學者們的研究結論比較一致。大部分學者認為高技術產業集聚對創新的作用存在明顯的區域差異[10，11]，創新產出高值區域主要集中在長三角和珠三角地區，而創新產出低值區主要集中在寧夏、甘肅、青海等西部區域[12]，東部地區高技術產業集聚促進創新效率的作用大于中西部地區[10，11]。

通過對上述文獻的梳理可以發現，已有研究普遍認為專業化集聚和多樣化集聚對區域創新有促進作用，但不同集聚模式的創新效應不同。學者們在討論集聚對區域創新影響的問題時普遍忽略了創新活動的動態過程和階段性特點。在研究高技術產業區域創新效率相關課題時，眾多學者將創新過程劃分為知識創新和產品創新兩個關聯階段[13-15]。本文將基于價值鏈理論，把高技術產業創新過程劃分為知識創新、產品創新和市場化三個動態發展階段，揭示在創新活動的不同發展階段，高技術產業專業化集聚和多樣化集聚對其區域創新效率的影響機制，在此基礎上實證檢驗不同集聚模式對知識創新和產品創新影響的階段性差異和區域規律，從而為政府在發展高技術產業和配置稀缺創新資源的決策上提供精準的政策建議。

二、價值鏈視角下我國高技術產業區域創新效率動態分析

（一）中國高技術產業三階段區域創新效率指標選取

本文選取高技術產業專利申請量和高技術產業發明專利數作為知識創新階段的產出指標。知識創新階段投入指標包括人員和資金兩部分：研發人員的投入用高技術產業R＆D人員全時當量表征；研發資金的投入指標則選取高技術產業R＆D資本存量表征。采用永續盤存法，假設滯后期為1，計算公式為。

其中：K代表R＆D資本存量；E代表當期R＆D經費內部支出；δ為R＆D資本存量的折舊率，折舊率按國際簡化做法確定為15%[16]；Kio為基期R＆D資本存量；g為2005～2015年R＆D經費內部支出平均增長率。在估計之前，以2004年為基期，采用消費者價格指數和固定資產價格指數分別賦予0.5的權重進行加權平均[16]，對R＆D支出進行價格調整，消除價格變動的影響。

產品創新階段也稱為“應用型創新”，這一階段的創新主體是企業。企業將高校、科研院所知識創新階段開發的新思想、新技術轉化為新產品。產品創新產出包括新產品銷售收入和利潤總額，表征產品成果價值。產品創新投入包括資金、技術和人員投入：資金投入包括產品開發過程中的高技術產業引進技術、消化吸收、購買國內技術與技術改造經費支出之和；技術投入為上一期（知識創新階段）所取得的成果（專利申請數和專利數）；人員投入為高技術產業從業人員平均數。

市場化階段是一個把創新產品商業化、產業化的過程，企業將上一階段的成果銷售到國內外市場獲得收益，將創新思想轉化為生產力并為下一輪的創新活動提供資金支持。這一階段創新技術投入指標選取上一階段新產品銷售收入、人員投入指標選取高技術產業從業人員平均人數、資金投入指標選取新增固定資產表征；產出指標用總產值和新產品出口額表征。在估計之前，采用消費者價格指數和固定資產投資價格指數各0.5的權重值進行加權平均[16]，以2004年為基期，對所有資金變量進行價格調整，消除價格變動的影響，下同。

（二）高技術產業三階段區域創新效率比較分析

創新是一個多投入多產出的過程，學者們多采用數據包絡（DEA）測算創新效率。由于傳統DEA模型不能對決策單元進行完全排序，本文采用能全面比較決策單元的DEA超效率模型，并利用Matlab軟件測算2005～2015年我國高技術產業相對集中的27個省域（海南、西藏、青海和新疆因數據缺失而剔除）三階段創新效率，整理測算結果后繪制下圖。

從圖中可以看出，在知識創新階段，效率值高于1的地區只有云南（2.162）和北京（1.16），絕大部分省域高技術產業創新效率值低于1。這說明我國高技術產業知識創新效率比較低，還處于價值鏈的低端，自主創新還是我國創新的薄弱環節。從區域布局來看，知識創新效率較高的區域多位于經濟水平和科技水平領先的東部地區，如北京（1.16）、廣東（0.913）、天津（0.708）等高校和科研機構聚集地區具有較高的知識吸收能力，對投入的創新資源能夠快速理解并開發利用，減少了對前沿知識和技術的學習時間，從而有利于提高本地知識創新效率。

2005～2015年高技術產業三階段區域創新效率均值

產品創新階段，效率值大于1的省域有7個，未達到觀測樣本的1/3，說明我國大部分省域高技術產品創新效率也不高，在知識轉化效率方面有很大的提升空間。產品創新效率值大于1的省域中，東部地區有5個，中部、西部地區分別只有1個。我國高技術產品創新效率存在顯著的區域差異，產品創新資源高效利用的地區同樣主要分布在東部經濟發達省域。

市場化階段，北京（2.0549）、上海（1.522）、廣東（1.40）、天津（1.246）等9個省域創新效率值大于1，江蘇（0.96）、貴州（0.889）、甘肅（0.884）、浙江（0.81）等6省域市場化創新效率接近1。可見，我國創新市場化效率相比知識創新和產品創新更有效。市場化創新效率相對較低的省域多為江西（0.5977）、湖南（0.6088）、安徽（0.67）等內陸地區，而人口聚集、城市化水平高、科技發達的北京、上海等地將新產品轉化為收益的效率更高。

三、專業化集聚和多樣化集聚對三階段創新效率影響的實證檢驗

（一）構建計量模型

高技術產業區域創新效率的影響因素除了高技術產業集聚，還包括充足的資金支持和良好的區域環境。因此，本文把政府對科研經費的支持力度、企業對科研經費的支持力度以及區域人員素質作為控制變量引入計量模型中，以更精確地探究高技術產業集聚對其區域創新效率的影響。具體計量模型如下所示：

其中：Efficientjt為j高技術產業區域創新效率，本文細分為知識創新效率（Knowledge）、產品創新效率（Product）和市場化創新效率（Market）；Clusterjt為j區域高技術產業集聚指數，包括專業化集聚度和多樣化集聚度；Control為控制變量；j為地區；t為時間。

（二）變量解釋

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為各省域高技術產業創新過程三階段的效率值，采用上文計算得到知識創新效率、產品創新效率和市場化創新效率結果進行衡量。

2.解釋變量。本文的解釋變量為各省域高技術產業專業化和多樣化集聚指數。在選取指標時，由于我國不同所有制企業冗員程度不同，行業內企業所有制不同，可能造成分析結果不可比，所以本文選用數據相對完整的高技術產業主營業務收入而不是就業人數計算區域產業集聚程度。計算方法如下：

上式中：SPEj代表j地區高技術產業的專業化集聚程度；DIVj代表j地區高技術產業的多樣化集聚程度；revij代表j地區高技術產業細分行業i的主營業務收入；revj代表j地區制造業主營業務收入；revi代表全國范圍內高技術產業細分行業i的主營業務收入；rev代表全國范圍制造業的主營業務收入。其中，細分行業包括醫藥制造業、航空航天制造業、電子及通信設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業、醫療設備及儀器儀表制造業。

3.控制變量。本文選擇政府支持力度（Gov）、企業支持力度（Enter）、地區受教育程度（Edu）作為控制變量。其中，政府支持力度用科技經費籌集額中政府資金所占比重表征；企業支持力度用科技經費籌集額中企業資金所占比重表征；區域人員素質用地區人均受教育年限表征。

以上數據均來自2006～2016年的《中國高技術產業統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》。

（三）實證結果及分析

1.描述性統計分析。表1為各變量描述性統計結果。由表1可知，各變量標準差比較小，表明數據的離散程度比較低。我國高技術產業創新活動三階段過程中，處于價值鏈上游的知識創新效率均值明顯低于中下游產品創新和市場化創新，表明我國對高端知識資源的開發利用效率亟待提高，在增加基礎性知識資源投入時更應該提高創新主體的知識開發能力。科技經費籌集額來自政府的比例明顯低于來自企業的比例，說明企業是創新的主體，企業資金是創新的主要來源。

表1 主要變量描述性統計

2.回歸結果分析。

（1）高技術產業集聚模式對創新效率影響的階段性差異分析。運用Stata 12.0軟件，采用2005～2015年我國27個省域高技術產業面板數據對各變量的系數進行估計，Hausman檢驗P值小于0.05，拒絕原假設，選擇固定效應模型的估計結果。模型中解釋變量方差膨脹因子均小于10，說明模型不存在多重共線性。對所有變量進行對數處理消除異方差和序列相關造成的統計偏誤。表2中的方程1～方程3分別呈現了將創新活動三個階段的效率值作為被解釋變量的估計結果。

方程1的估計結果顯示，在知識創新階段，專業化集聚、多樣化集聚對高技術產業知識創新效率的影響系數為正，表明高技術產業不同集聚模式均對知識創新效率存在促進作用。并且，多樣化集聚知識創新效應系數是專業化集聚的2倍多，這說明產業間知識的交流融合對于高技術產業知識創新具有更強的促進作用。另外，企業支持力度對知識創新效率正向影響程度大于政府支持力度，由此表明：雖然在知識創新階段高校和科研機構是創新的主體，但是企業對科研經費的投入比政府對科研項目的補貼更能促進知識創新效率的提升。區域人員素質的影響系數顯著為正，表明高質量勞動力對知識的吸收和創造能力更強，可以減少學習成本、增加知識創新產出，進而提高知識創新效率。

表2 全國層面集聚對創新影響檢驗結果

方程2的估計結果說明，產品創新階段專業化集聚對產品創新效率的影響系數為1.7159，且通過了1%的顯著性檢驗，而多樣化集聚對產品創新效率的影響系數不顯著。這說明專業化集聚區內高技術人才從事自己所擅長的領域可以節約搜尋成本和學習成本，從而提高產品創新效率。由于我國高技術產業產品開發多在同行業企業內部進行，不同高技術企業為爭奪創新資源以及市場缺乏產品創新合作，導致多樣化集聚對產品創新的促進作用不顯著。政府支持力度、企業支持力度和區域人員素質對產品創新效率的影響系數都顯著為正。產品創新階段企業雖然是創新的主體，企業對創新的資金投入對產品創新效率的影響卻小于政府補貼，原因在于：激烈的產品市場競爭促使企業不斷開發新產品以迎合消費者多樣需求，過度競爭造成創新資源浪費，削弱了企業創新投入對產品創新的正向效應；而政府補貼不僅可以降低新產品研發風險、減少企業創新成本，還能夠激發企業研發動力，提高新產品的產出，進而提高高技術產品創新效率。產品創新階段區域人員素質對創新效率的影響也顯著為正，說明員工受教育程度越高，將知識創新成果轉化為新產品的能力越強。

方程3的估計結果顯示，在市場化創新階段，專業化集聚對市場創新效率起到抑制作用，多樣化集聚對市場創新效率具有顯著的正向作用。原因可能在于，同行業企業在區域內過度集聚，導致同類產品市場飽和，使得大量同質創新產品堆積，而具有技術關聯的不同行業企業在區域內聚集更容易產生互補性創新產品需求，加速創新產品市場化進程。政府支持力度對市場化創新效率起阻礙作用；企業支持力度對市場化創新效率具有較強的正向作用；區域人員素質對市場化創新效率有較微弱的正向作用。

（2）高技術產業集聚模式對創新效率影響的區域規律性探析。上述分析證明了高技術產業不同集聚模式對區域創新效率的影響具有階段性差異。高技術產業集聚水平在東部地區和中西部地區之間存在差異，東中西部地區經濟科技教育水平也不相同，那么這些不同會導致不同集聚模式創新效應的階段性差距具有區域規律性嗎？

運用同樣的計量方法把創新整體效率、知識創新效率、產品創新效率作為因變量，考察觀測樣本中東部10省、中部8省、西部9省的不同集聚模式對不同階段創新效率的影響。應用Stata12軟件進行模型回歸。具體回歸結果見表3。

方程4、方程7和方程10把知識創新效率作為被解釋變量，各區域的專業化集聚和多樣化集聚系數都顯著為正，東部、中部、西部地區多樣化集聚影響系數均高于專業化集聚，這種差距在中部地區表現最為明顯，東部次之，西部最小。這表明不同集聚形式對知識創新效率的影響差異在知識基礎更堅實的東中部地區表現更突出。原因在于，知識創新階段創新成果多為科技含量高的專利，對知識積累和高素質勞動力的需求比較高，具有高素質人力資本優勢、技術優勢和資金優勢的東中部地區多樣化集聚知識創新效應相比西部地區更大。政府支持力度在東部、中部地區都沒有通過顯著性檢驗，而在西部地區顯著為正，可能的原因是：過度市場競爭導致東部、中部地區政府投入的創新資源浪費，知識創新產出微小，而西部地區對政府投入的創新資源利用效率更高。企業支持力度對東部地區知識創新效率影響不顯著，對中部、西部地區都具有正向效應，且西部地區效果更明顯。原因可能是：東部地區互聯網等信息技術更發達，知識外溢和缺乏產權保護削弱了企業資金的知識創新效應。區域人員素質對東部地區知識創新效率具有顯著的促進作用，對中西部地區知識創新影響不顯著，原因在于：東部發達地區高技術產業知識創新比較活躍，而人力資本是發掘新知識開發新科技的重要力量。

表3 區域層面集聚對創新效率影響檢驗結果

方程5、方程8和方程11中，產品創新效率作為被解釋變量，各區專業化集聚和多樣化集聚系數都通過了10%或5%的顯著性檢驗。具體比較分析發現，西部、中部、東部地區專業化集聚對產品創新效率的影響系數分別高于多樣化集聚1.95、0.22、0.1個百分點。可見，產品創新階段專業化集聚效應更顯著，且不同集聚模式對產品創新影響的差異在西部地區最大。原因在于西部省域為航空航天制造業密集區，其他高技術產業發展相對滯后，高技術產業專業化集聚程度普遍高于多樣化集聚度，因此，西部地區專業化集聚對產品創新的影響更明顯。政府支持力度對東中西部地區產品創新效率都具有顯著正向影響，中西部地區的效果更明顯，可能是由于創新政策越來越多地向東西部地區傾斜。企業支持力度對產品創新的影響系數僅在西部地區顯著為正，在東部和中部地區都沒有通過顯著性檢驗，可能原因是：西部地區高技術企業多為資金依賴型，中部地區和東部地區高技術產業要有突破性進展更多依靠的是高技術人才和先進的技術。區域人員素質只對東部地區產品創新具有正向促進作用，對中西部地區產品創新影響不顯著，可能因為東部地區多為電子及通訊設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業等高技術含量產業密集區，區域人員受教育程度越高對隱性知識吸收轉化的能力越強，從而減少產品創新時間成本并促進產品創新效率提升。

方程6、方程9和方程12中，市場化創新效率作為被解釋變量，東、中、西部地區多樣化集聚系數都顯著為正且東部和中部地區系數大于西部地區。而專業化集聚系數在東部地區沒有通過顯著性檢驗，在中部地區表現出微弱的正相關，在西部地區則顯著為負。可見，多樣化集聚對市場化創新效率的提升作用在經濟市場相對發達的東部和中部地區更大，專業化集聚的影響在東中西部不同地區效果各異。控制變量中，政府支持力度在分區模型中對市場化創新效率依然呈現負向作用；企業支持力度在東中西部地區都能促進創新產品實現市場價值，在東中部地區作用更顯著；區域受教育程度在東部地區對市場化創新效率的影響不顯著，在中西部地區的影響都顯著為正，可能是因為教育資源豐富的地區對創新的要求更高，單純的理論知識不能滿足日益發展的創新市場，而創新市場競爭相對較弱的中西部地區對區域勞動力知識積累的依賴度較高。

四、主要結論及政策建議

（一）主要結論

本文運用超效率DEA模型測算了我國27個省域2005～2015年高技術產業知識創新效率、產品創新效率和市場化創新效率，根據均值考察了高技術產業不同階段創新效率區域分布特點；采用同一時序相關數據，運用面板模型實證檢驗不同集聚模式對不同階段創新效率的影響，并進一步把全國地區細分為東、中、西部地區檢驗這種影響的地區差異。研究結論主要有：

1.我國大部分省域高技術產業知識創新效率、產品創新效率偏低。其中，知識創新效率最低（全國僅兩個省域知識創新效率值大于1）。三階段中處于價值鏈下游的市場創新效率相對知識創新和產品創新效率略高，說明我國高端創新資源利用率不高，仍處于價值鏈“低端鎖定”狀態，創新仍然依靠模仿創新，自主研發創新能力亟待提升。三階段創新效率各地區差異較大，創新效率高值區普遍集中在東部經濟發達地區。

2.高技術產業專業化集聚和多樣化集聚方式對創新效率的影響具有階段性差異。高技術產業多樣化集聚對知識和市場化創新效率促進作用更強，而專業化集聚對產品創新效率的提升作用更突出，這種差異在全國整體層面和區域層面的實證結果中都有體現。進一步研究發現，這種階段性差異程度因地區不同而有所不同，不同集聚模式對知識創新效率的影響差距在知識基礎更發達的東中部地區表現更突出，對產品創新影響的差異程度在專業化程度相對較高的西部地區最大，對市場化創新效率的影響在各地區各有特點。

3.企業支持力度和區域人員素質對整個創新活動都有積極影響。其中，且企業支持力度在西部地區作用更顯著，而區域人員素質對創新的推動作用在東部發達地區更突出。政府支持力度對知識和產品創新效率均有促進作用，但對市場化創新有阻礙作用，這一現象在全國和分區層面均有體現。

（二）政策建議

基于上述結論，本文提出以下幾點建議：

1.因地制宜推動高技術產業專業化集聚和多樣化集聚在全國范圍內協調發展。由于不同集聚模式對不同階段和不同地區創新效率的影響程度存在顯著差異，因此需要根據當地資源稟賦和產業發展階段制定針對性的產業政策。東部地區應利用經濟基礎和教育基礎優勢，創造高技術產業多樣化集聚條件，建立高校、企業和科研院所合作平臺，鼓勵具有共性知識基礎和前后向關聯的高技術產業在園區集聚發展，積極發揮高技術產業園區知識溢出效應和輻射作用，進而帶動區域整體創新水平和效率的提升。中西部內陸地區則應積極承接東部地區的高技術產業轉移，發揮內陸區域專業化集聚優勢，繼續引導同類高技術產業集聚，吸納高素質人才、多元化資本、高端技術等提高集聚質量，完善高技術產業鏈與分工體系，提升創新主體分工與協作能力，進而提高專業化集聚水平。

2.加大高技術產業創新投入，合理配置創新資源。政府應合理分配創新資源：一方面運用財政激勵、金融支持及稅收補貼等政策為高校和科研院所等提供項目資金支持，采用柔性的組織機制為知識創新主體營造寬松的知識創新環境，促進知識信息高效率傳遞，減少合作成本，從而提升知識創新效率。另一方面，通過相應的政策措施彌補過度競爭的市場缺陷，完善創新市場體系，降低企業創新風險。通過政策補貼減少高技術企業創新成本、增強企業的創新動力，引導它們積極開展創新活動，從而促進創新產出增加。企業應合理分配政府補助和自身投入的創新資金，結合自身優勢和市場需求開展創新活動，避免惡性競爭和資源浪費。政府和企業的資金支持對欠發達的中西部地區創新效應更顯著，因此創新投入資金可適當向中西部地區傾斜。同時政府在進行宏觀調控時應遵循創新市場規律，避免對創新市場進行過度干預，讓“看得見的手”和“看不見的手”有機結合，使創新資源得到有效利用。

3.加大區域教育資金投入，提高區域人員素質。這樣做的目的是為高技術產業創新儲備高質量人力資本。積極引進高端知識型人才，鼓勵各機構召開科技研討會，加強不同產業之間的人才交流，促進知識傳播，激發新思想和新知識產出。支持企業開展各種專業型技術培訓活動，提高員工技術水平和專業素質，以提升專業型人才對知識的轉化能力，從而提高新產品開發效率，進而提升區域整體創新效率。