產業集聚對區域創新績效的影響研究
——以京津冀高技術產業為例

解 威

一、前言

創新對經濟增長貢獻率從2012 年的52.2%增至2018年的58.5%，是引領發展的第一動力和產業升級的重要支撐。與其他國家相比，目前我國產業整體仍處在全球價值鏈中低端，急需依靠創新發展一批科技含量高、市場競爭力強、帶動作用大、經濟效益好的中高端產業，從而提升我國產業在全球價值鏈中的位置、提升我國國際話語權。然而，在經濟全球化和知識經濟大背景下，只依靠產業或區域內部人才現有的知識、技術資源遠不能滿足其創新發展的需求。從集聚視角來看，產業在空間上的聚集可以促進產業或區域內部、產業或區域間的相互學習，為產業或區域創新發展提供了強有力的知識和技術資源支撐，從而可以促進創新要素在產業內部或產業間流動，降低合作創新成本。換言之，產業集聚為技術和勞動力等資源要素在空間上高度集中、產生外部性提供便利條件，有力地促進區域內各企業創新動機和創新行為的產生，進而使得區域創新活動所帶來的創新產出與創新效率均有顯著提高。

“十三五”規劃以來，為使創新驅動經濟發展方針戰略更好地實施，各地政府紛紛出臺各項政策鼓勵產業集聚，為區域創新績效水平提升保駕護航。從行業層面來看，高技術產業具有知識技術密度大、研發投入高、對其它產業滲透力強的特點，其在一定空間范圍上的集聚不僅有利于高技術產業創新績效的提升，還會對其他產業創新起到一定的帶動作用，研究高技術產業集聚與區域創新績效的影響作用，對提高區域創新能力具有指導性意義。然而，高技術產業的發展在我國地理分布上非常不平衡。京津冀地區作為我國經濟發展最具潛力的區域之一和高技術產業創新發展三大基地之一，其高技術產業創新績效水平卻較長三角地區（江、浙、滬和安徽）和珠三角地區（廣東）差距懸殊，阻礙了京津冀協同創新發展。因此，本文研究高技術產業集聚形式對區域創新績效的影響作用及其區位異質性，進一步研究集聚程度對區域創新能力的影響作用，以期為促進京津冀區域創新發展提供政策參考。

二、模型與變量

為研究不同產業集聚形式對京津冀創新績效的影響，設定式（1）多元回歸模型。考慮到不同產業集聚程度對創新績效的影響作用不同，高技術產業集聚對創新的影響并非簡單的線性關系，進一步構造式（2）面板門限模型考察其非線性效果。

VOCALi,t包括專業化集聚指數（SPE）和多樣化集聚指數（DIV），Xj,i,t表示控制變量。γ 為門檻值，I(·)為一個指標函數，括號內條件成立時取值為1，否則為0。式中各變量的含義及測度方式具體如下：

（1）創新績效（INNi,t）。本文被解釋變量采用地區新產品銷售收入取對數形式測度。與專利個數、新產品產值相比，新產品銷售收入能夠較為綜合全面的反應企業創新的數量、質量以及因為一系列創新行為從市場上獲得的收益和回報。

（2）專業化集聚指數（SPE）和多樣化集聚指數（DIV）。

專業化集聚指數：

多樣化集聚指數:

其中，SPEi,j代表j 地區i 產業的專業化集聚程度，DIVi,j代表 j 地區 i 產業的多樣化集聚程度。empi,j代表j地區i 產業的從業人員年平均人數，empj代表 j 地區高技術產業的從業人員年平均人數，empi代表全國范圍內i 產業的從業人員年平均人數，emp 代表全國范圍內高技術產業的從業人員年平均人數。

（3）控制變量

本文采用地區高技術產業R&D 經費內部支出衡量區域創新經費投入水平（RD），地區高技術產業R&D 人員衡量地區人力資本水平（HR），地區實際使用外商直接投資額衡量對外開放水平（FDI），地區金融業增加值與地區生產總值之比衡量金融發展水平（FIN）。

三、數據來源及處理

本文樣本包含我國京津冀三個地區2007 年至2018年的數據，主要數據來源于國家統計局數據庫和中國高技術產業統計年鑒。其中，部分高技術產業數據未統計完全，且2018 年高技術產業統計年鑒因故停刊造成2017年數據缺失（信息來源于國家統計局留言回復）。因此，本文實際包含數據為京津冀三個地區高技術產業（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）5 大行業11 年的數據。由于部分數據缺失，面板數據是非平衡的，本文利用Stata 對其進行平衡化處理。

四、產業集聚對區域創新績效的基礎影響分析

為了分析京津冀高技術產業集聚對創新績效的影響作用，利用全樣本數據對京津冀地區進行整體基準回歸，并對京津冀高技術產業集聚與創新的關系進行異質性分析，結果如表1 所示。

根據表1 結果顯示，京津冀區域專業化集聚、多樣化集聚均會對區域創新績效水平產生明顯正向影響，多樣化集聚對區域創新績效水平的促進作用對比專業化集聚來說更大。這說明同一地理空間內融合的產業越多樣,越能激發不同知識個體之間的思維碰撞,從而有利于產業創新，同時也表明京津冀高技術產業集聚方向符合趨向多樣化發展的趨勢。

表1 產業集聚對區域創新績效的基礎影響分析

此外，北京多樣化集聚水平每增加1%，高技術產業創新績效水平就會有1.457%的提升。北京專業化集聚并不能有效促進高技術產業創新績效水平提升。天津專業化集聚水平每增加1%，高技術產業創新績效水平就會有1.182%的提升；且多樣化集聚水平每增加1%，高技術產業創新績效水平就會有1.704%的提升。河北專業化集聚與多樣化集聚均不利于區域創新績效提升。

五、門限回歸分析

鑒于京、津、冀地區兩種產業集聚形式對區域創新績效影響作用與京津冀整體分析結果不同，本文初步分析是由于各個地區產業集聚程度差異產生。因此，本文在基礎回歸分析基礎上建立面板門限回歸模型進行分析，進一步探索不同產業集聚程度與創新績效的關系，檢驗集聚與創新績效的非線性關系，從而更深層面地研究高技術產業集聚對區域創新績效的關系。

（一）門檻效應檢驗

在進行門檻模型回歸分析之前，需要先確定門檻個數,本文分別以不存在門檻值、存在一個門檻值和兩個門檻值作為原假設進行檢驗,以確定門檻效應的顯著性。鑒于面板門限回歸模型需要平衡面板數據，本文在進行門檻效應檢驗和面板門檻模型回歸分析前，對數據進行了平衡處理。首先進行門檻效應的顯著性檢驗，即式（2）中的β1 與β2 是否有顯著差異。構造F 統計量對其進行統計檢驗。對于面板門限模型分析,用自抽樣檢驗法所得的檢驗結果具體如表3 所示。

表3 門檻模型估計結果

由表2 檢驗結果顯示可知，高技術產業多樣化集聚的單一門檻在雙側1%顯著性水平下拒絕原假設。與此同時，專業化集聚未通過單門檻檢驗和專業化、多樣化兩種集聚形式均未通過雙重門檻的顯著性檢驗。也就是說，京津冀地區只有多樣化集聚存在單一門檻的情況，故本文面板門檻模型回歸選擇高技術產業多樣化集聚的單一門檻效應進行分析，用以對產業集聚程度與創新績效的關系進行探索。

表2 門檻效應的顯著性檢驗及門檻估計值的真實性檢驗結果Table 3 The significance test of the threshold effect and the authenticity test results of the threshold estimated value

（二）門檻模型估計

鑒于京、津、冀地區兩種產業集聚形式對區域創新績效影響作用與京津冀整體分析結果不同，本文初步分析是由于各個地區產業集聚程度差異產生。因此，本文在基礎回歸分析基礎上建立面板門限回歸模型進行分析，估計結果見表3。

表3 估計結果顯示，多樣化產業集聚水平對高技術產業創新績效具有明顯的先下降后上升的“U”型影響關系。這表明當集聚達到一定水平時，有特長的各專業尖端人才在特定空間范圍內集聚，各企業間的空間距離縮短,有利于行業間人才匹配和市場信息共享、區域創新活動開展。但在多樣化集聚水平較低時，不同產業本身特有的制度差異和行業規范使得不同行業的企業間，在技術溢出和知識吸收消化上存在障礙，從而使多樣化集聚不利于企業創新。

六、結語與政策建議

通過實證研究京津冀高技術產業集聚對區域創新績效的影響關系，得出以下結論：首先，專業化集聚、多樣化集聚均對創新績效水平提升有促進作用。多樣化集聚對比專業化集聚對區域創新績效水平的促進作用更大。但對天津來說，兩種集聚均正向促進創新績效水平；對北京來說，僅多樣化集聚對創新績效有促進作用；兩種集聚均不利于河北創新績效水平提升。其次，集聚程度較低時，多樣化集聚抑制創新;相反，集聚程度較高時，多樣化集聚促進創新。其中，隨多樣化集聚程度提升，北京創新績效水平呈現先下降、后上升的趨勢；隨多樣化集聚程度提升，天津創新績效水平呈現先上升、后下降的趨勢。

基于以上結論，本文提出如下政策建議：

第一，政府應注重引導產業集聚合理化。政府應鼓勵各種形式的企業自發集聚，通過加強專利保護等措施提高企業創新積極性，避免產業專業化集聚程度過高造成的激烈競爭和其他擁擠成本；提高產業空間布局的協調性和均衡性，推動地區產業朝著多樣化集聚發展；加快推進高新技術產業對接協作，理順京津冀高新技術產業發展鏈條，形成區域間高新技術產業合理分布和上下游聯動機制；引導地區產業專業化集聚走向合理化，避免同構性、同質化發展。

第二，加強京津冀創新協同能力。政府要綜合考慮地區資源稟賦優勢，對于產業發展充分、產業相對優勢逐漸削弱的北京應著力打造高技術產業市場和研發樞紐，引導產業有序向天津、河北轉移和承接，促進京津冀全面協同創新。