知識溢出效應對江蘇創新型產業集群影響研究

閭佳鈞

【摘要】教育、科技、人才是推進社會主義現代化建設的重要基礎性戰略支撐。提升自主創新能力是一個系統工程，以創新型產業集群為抓手，推動短板產業補鏈、優勢產業延鏈、新興產業建鏈，創造良性的創新氛圍和產業升級條件，有助于打造具有競爭優勢、擁有自主知識產權、安全放心的現代化產業體系，助力我國早日實現科技自立自強和經濟高質量發展。從實證層面揭示了研發投入、外商直接投資、進口貿易、人力資本等變量對城市創新能力的影響。主要結論是：產業自身的研發投入、進口渠道知識溢出效應、外商直接投資對城市技術創新具有顯著的促進作用。城市創新能力在很大程度上決定了城市內部創新型產業集群高質量發展的潛力和動力。

【關鍵詞】創新型產業集群 知識溢出效應 技術創新

創新是地區經濟的發動機，對一個地區的重要性毋庸置疑?？茖W技術部在2011年7月根據《國家中長期科學和技術發展規劃綱要（2006-2020）》的指導，啟動實施“創新產業集群建設工程”。江蘇省對全省產業集群創新能力的發展十分重視，在2006年發布《關于增強自主創新能力建設創新型省份的決定》，將發展創新能力作為戰略發展目標，將本省的教育和經濟優勢轉為創新優勢，使江蘇省保持技術和經濟發展領先地位。知識溢出是產業集群創新的基礎，是解釋集聚、創新和區域經濟增長的重要理論之一，探究其效應對江蘇創新產業集群的影響具有十分重要的現實意義。

一、文獻綜述

創新產業集群是創新企業在一定地位范圍內聚集而形成的集群形態，通常伴有高校和研究中心的合作，創新是該集群持續發展的源動力，是產業轉型和升級的高級形態和追求目標。學界對集群的研究由來已久，這一領域衍生出多個主題來描述不同時期集群組織現狀，其中有著產業集群、創新集群和創新型產業集群等，已發展成集群研究的較大主題領域。

20 世紀 90 年代，有關創新型產業集群的研究開始受到重視。創新產業集群的研究最早起步于國外，其中最具有代表性的就是美國硅谷地區，至今在世界上仍然是最富有創新的產業集群之一。隨后，世界各國都紛紛開始加入創新產業的競爭與發展，開始建立各自的高新技術園區，如英國劍橋工業園區、印度班加羅爾軟件業和意大利產業集群等，都是基于創新型產業集群的實踐而成功發展起來的。國外學者最初著重于在“產業集群”“創新集群”等角度上展開理論研究，對創新集群的范疇進行了定義。國內學者對該問題進行研究時結合了本土實際情況和國情，借鑒國外研究成果對中國產業集群問題進行研究，從創新產業集群的定義、特點和機制作用等角度進行了研究。從現有的理論研究成果來看，創新型產業集群是由產業集群和創新集群演化而來，可以認為是轉型升級之后的現代產業集群。結合現有文獻的理論研究，對于創新型產業集群的概念，國內外學者在產業集群和創新集群概念的基礎上也給出了相應的定義。在國外學者大量的研究中，Michael Porter最早在文章中提出關于產業集群的相關概念，定義了產業集群的相關范疇，建議企業追求競爭優勢和專業化，形成自身的技術壁壘而不是簡單地模仿其他地區成功的集群。集群可以構建一個建設性的對話，以改變公共和私營部門之間的關系，因為它們可以更容易衡量成本，同時和當地的競爭對手共享市場情況，例如勞動力成本或市場準入[1]。

知識溢出效應是解釋產業集群創新、經濟增長的重要理論。在經濟學文獻中，創新產出作為創新投入的函數。企業獲得的新知識一方面可以加速轉型和升級。生產出市場中有著排他性的產品，另一方面知識在集群內部交流聯系，促進企業間正向競爭，使得創新產出持續增加。但Audretsch和Feldman的研究認為，在企業微觀水平上地理空間對知識生產功能有重要的影響，并且可以通過溢出機制來實現。企業作為一種溢出機制，可以促進知識的傳播和分享，從而提高知識生產功能。地理空間的溢出機制可以幫助政府和企業更好地利用知識資源，從而提高經濟發展水平[5]。眾多研究者發現，知識溢出效應可以降低產業集群內部獲取外界知識的成本，能更好地發展自身的創新研究活動。魏江、申軍用知識角度對產業集群進行解讀，分解成內部靜態知識和成員間動態知識互動兩個維度，最終闡述了集群學習模式的類型和集群狀態[6]。

二、方法與模型

本課題的研究，主要是針對江蘇省市的創新型產業集群進行相應的實證分析。因此，本課題的實證研究部分，所使用的樣本總體為2015-2021年科技部火炬中心統計的2011-2019年我國江蘇省市創新型產業集群 9年的面板數據。在本文實證研究中，江蘇省市創新型產業集群的投入產出指標和影響因素指標數據等，主要來源于 2011-2019年江蘇13個地級市的城市統計年鑒和江蘇地級市統計局數據。

（一）知識生產函數

知識生產函數（Knowledge Production Function，KPF）是解釋知識生產最重要的函數之一，可以用于解釋集聚、創新和區域經濟增長，有著不可替代的意義。由Griliches最早在1979年就采用該模型研究R&D相關的因素對經濟產出的影響。國內外研究者大量的研究表明，知識生產函數可以很好地對知識溢出效應和創新產出進行計量。國外學者大量的研究成果證實，知識產出指數能夠較有效地對人才溢出效用與創造產出加以衡量。Jaffee將知識產出函數確定為研究地區信息流的（溢出）特征，并考察其對地區創新作用的一種有效的研究模式。通過對模型的深入研究，創新產出受到多項變量的影響，在Griliches-Jaffe的研究基礎上，構造如下的知識生產函數模型：

其中誤差項ε代表其它未觀察到的影響區域企業創新的因素。我們將被解釋變量設為江蘇省13個地級市專利授權數量（PAT）；把解釋變量設為城市科研經費投入變量（R&D）、人力資本變量（HK）、外商投資變量（FDI）和國際貿易（IMP），對江蘇省13個地級城市的R&D知識溢出進行OLS和空間計量分析。

（二）回歸結果分析

結果顯示：江蘇省13個城市創新產業集群生產函數的擬合度達到75.4%，F值為44.54，模型的整體擬合度是可以接受的。變量的顯著性檢驗顯示：江蘇各個地級市城市研發投入（LnR&D）在回歸中通過了5%水平的顯著性檢驗，表明產業集群的研發投入越大集群的創新產出越多，體現了顯著的正向作用；人力資本（LnHK）顯著性不高，沒有通過10%的顯著性檢驗，表明江蘇雖然科教資源豐富，但人才的優勢不明顯，沒有被充分利用起來。進口渠道知識溢出效應（LnIMP）通過了10%的顯著性檢驗，進出口貿易帶來的知識投資可以促進產業集群的創新能力發展。外商直接投資（LnFDI）通過了5%的顯著性檢驗，表明外商直接投資對產業集群技術創新具有促進作用，但是外商直接投資也會具有一定負面影響，可能會在某些領域形成技術壟斷，導致江蘇研發能力發展受到阻礙。

三、對策與建議

為了促進創新型產業集群高質量發展，更好實現集群質量變革、效率變革、動力變革?；谡{研分析，本文提出如下建議。

一是進一步加大政策扶持力度。積極發揮政府投資的引導作用，財政投資有著“花小錢辦大事”的作用，進一步增強市級“科技三項”經費投入，對科技創新企業進行稅務政策優惠，促進企業加大科研發經費投入，同時出臺多方面創新鼓勵政策，將政策落實到位，發揮研發投入的知識溢出效應，不斷提升技術水平和產品競爭力。加強知識產權保護，完善知識產權保護政策，為企業創新投入產出創造良好的環境，降低成本，提高效率，促進產業集群內部的合作交流，形成良性競爭合作關系，發揮好國家級創新型集群的空間溢出效應。

二是進一步引進和培育創新型企業和人才。完善人才引進政策，多方面吸引人才和企業落地，打造良好的人才培養環境，強化高科技企業和人才的引進，加強高新科技企業領軍人物隊伍的打造和培養，為創新型企業的發展和成長保駕護航。將江蘇的教育優勢轉化為創新能力優勢，逐步推動教育體系的建設和完善，從多個渠道建立流動科研工作站、企業研發中心和技術中心，加強高校和企業間的交流與合作，推動產學研深度融合，為江蘇省產業集群的升級和轉型建立起生生不息的人才隊伍。

三是進一步提升中小企業創新能力。明確自身的資源優勢和戰略定位，加強技術升級，人才引進和產品改善，將國內外資源和技術進行整合開發，推動本地企業和國外資本間的合作交流，推動自身的技術升級，建立專利和核心技術的標準化研發流程，利用好外商直接投資的知識溢出效應，進一步加強企業的創新研發能力。同時，整合各類科技資源，加快建設城市創新生態，為中小企業開展創新提供良好的環境。

四是進一步拓展市場網絡。根據各個產業集群的交通條件、地理位置和產業優勢，因地制宜地建設細分產品專業市場，利用好現有的市場銷售渠道和網絡，擴大進出口貿易規模，尤其是要發揮好進口貿易的知識溢出效應，促進集群創新能力提升。

參考文獻：

[1]Porter M E.Michael Porter on competition[J].The Antitrust Bulletin，1999，44（4）： 841-880

[2]王緝慈.關于中國產業集群研究的若干概念辨析[J].地理學報，2004（S1）：47-52

[3]曹宇，張金國，任靜濱等.形成政府主導的研發投入與知識資產回籠的閉環[J].科技中國，2019，No.267（12）：18-23

[4]Audretsch D B，Feldman M P.Knowledge spillovers and the geography of innovation[M]//Handbook of regional and urban economics. Elsevier，2004，4： 2713-2739

[5]魏江，申軍.產業集群學習模式和演進路徑研究[J].研究與發展管理，2003（02）：44-48

[6]歐光軍，劉新年.我國高技術產業高質量發展效率評價及影響因素分析[J].生產力研究，2023，No.366（01）：85-90.DOI：10.19374/j.cnki.14-1145/f.2023.01.018