产业集聚结构特征及其对区域创新绩效的影响——基于中国高技术产业数据的实证研究，本文主要内容关键词为：中国论文,其对论文,绩效论文,高技术产业论文,特征论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F121.3 文献标识码：A 文章编号：0257-0246(2016)01-0051-07 产业集聚是一种区域经济空间组织形态，由于其形成的集聚经济具有正外部性而受到理论和实践的广泛关注。从内部结构看，产业集聚可分为专业化和多样化两种不同的结构特征：专业化是指一个产业集聚区内部以某一产业为主，该产业在整个区域中占主要地位的状态或特征；多样化则是指一个产业集聚区内部多个产业平分秋色，没有一个产业在整个区域中占明显主要地位的状态或特征。 集聚专业化的外部性主要源于相同产业中频繁不断的生产行动(专业化)导致了经验的积累，经验的积累促进了技术进步。①这种在一个特定空间内，某个行业的大量集中能够促进该行业公司之间的知识外溢的观点被称之为“马歇尔—阿罗—罗默外部性”(MAR Externality)。②MAR外部性本质上是集聚经济的专业化特征。雅各布斯则提出，最重要的知识溢出往往来自核心产业之外，大量多样化的产业在相近地域上的集中比那些相近产业的集中更能促进创新和经济增长。城市之所以是创新的基地，正是因为在城市里，不论是知识还是商品，其差异性和多样化都是最大的。在一个地域内，产业的差异性和多样化提升了知识的外在性，最终推动了创新和经济增长。③这种效应被称为雅各布斯外部性(Jacobs Externality)，其本质是集聚经济的多样化特征。 实施创新驱动发展战略是当前推动我国经济发展方式转变和经济结构调整的关键。改革开放以来，我国推动创新的产业重点是高技术产业，区域措施是引导产业集聚，集聚的创新效应成为研究高技术产业创新发展的重要问题。基于产业集聚专业化和多样化理论，本文利用高技术产业统计数据，考察我国高技术产业区域专业化和多样化的演变及其对区域创新绩效的影响。 一、高技术产业的专业化和多样化特征 1.计算方法 专业化和多样化的测度有绝对和相对之分。为获得不同区域间的横向比较，本文采取相对化的度量方法。区域专业化界定为区域内规模最大的产业部门所占的份额，即绝对专业化指数；区域产业占全国该产业比重的最大值为相对专业化指数，公式如下： 绝对专业化指数：
相对专业化指数：
系行业j的产值在整个国家中所占的份额。绝对专业化指标
是高技术产业中产值最高的子行业所占的比重，取值范围[0，1]；相对专业化指标
度量不同区域之间横向可比的相对专业化水平，即区位熵，取值为正。采用标准化的赫希曼—赫芬达尔指数(HHI)度量多样化水平，区域i的产业结构多样化指数
被定义为该区域各产业占该区域全部工业产业份额的平方和的倒数，相对多样化指数做了相应处理，公式如下：
2.我国高技术产业专业化指数及特征 利用《中国高技术产业统计年鉴》数据，计算1997-2011年我国31省(自治区、直辖市)高技术产业区域专业化和多样化指数。④1997-2011年各省(自治区、直辖市)高技术产业相对专业化指数呈现如下特征： (1)相对专业化指标均值呈现先升后降的倒“U”型形状 总体上看，相对专业化指标均值稳步上升，从1997年的3.4805上升到2004年的5.6677，之后回落至2011年的4.0164，总体上升0.5359个百分点。新经济地理学倒“U”型曲线是指在区域经济一体化的进程中，随着一体化水平从低级阶段向中级阶段迈进，产业地区集中度是上升的；一体化水平从中级阶段向高级阶段迈进时，产业地区集中度是下降的。⑤本文的研究与该理论观点一致，见下页图。其中，相对专业化的最大值为22.2844，出现在2005年黑龙江省的航空航天器制造业，表明了该省航空航天器制造业的专业化程度是最高的。 (2)经济相对发达的地区，专业化水平较低；经济相对落后的地区，专业化水平较高 从数值大小看，可将31个省(自治区、直辖市)分为两种类型：一类是专业化指数保持在较低水平(如3以下)，如北京、天津、辽宁等省、市；另一类是专业化指数保持在较高水平(如5以上)，如黑龙江、江西、贵州等省。大致看出，经济相对发达的地区专业化水平较低，经济相对落后的地区专业化水平较高。在区域分割和地区竞争的格局下，各省(自治区、直辖市)都力图建立一个相对完备的产业体系。经济越发达地区，发展各种产业的经济基础越雄厚。经济相对落后地区更多地依靠自身的资源禀赋发展相应的产业，专业化程度相对较高。
1997-2011年我国高技术产业相对专业化、多样化指数均值图 (3)地区专业化程度最高的产业在较长的时间内保持稳定状态 从产业专业化程度看，可将31个省(自治区、直辖市)分为两种类型：一类是相对专业化的产业在1997-2011年间都保持不变，有河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、浙江、福建、山东、河南、广西、海南、贵州、西藏、陕西、青海、新疆17个省(自治区、直辖市)；另一类是相对专业化的产业发生变化，有北京、天津、上海、江苏、安徽、江西、湖北、湖南、广东、重庆、四川、云南、甘肃、宁夏14个省(自治区、直辖市)。这些地区虽然在相对专业化的产业上发生了变化，但变化往往比较平稳，不会出现多个产业反复的现象。这说明一个地区的产业专业化一旦确立，往往会维持较长一段时间。 3.我国高技术产业多样化指数及特征 1997-2011年31个省(自治区、直辖市)高技术产业相对多样化指数呈现如下特征： (1)相对多样化指标均值呈现交替升降的小波浪线形状 总体上看，相对多样化指标的均值先上升后下降再上升，从1997年的1.8839上升到2000年的1.9808，之后下降至2004年的1.1467，而后回升至2011年的1.8568。相对多样化的小波浪线形状与相对专业化的抛物线形状明显不同，相对多样化呈现下降趋势，而专业化则呈现上升趋势。如果区域间交易成本较高、开放度较低，自由贸易受到限制，各区域只能倾向于自给自足，建立相对完备的产业体系，多样化程度将明显提高。近年来，地区间条块分割格局正不断被打破，人口、资金、技术等要素自由流动愈发频繁，多样化指数总体下降。相对多样化指标的最大值为8.0172，出现在2001年的江苏省，表明该省高技术产业的子行业分布相对均衡。 (2)经济相对发达的地区，多样化水平较高；经济相对落后的地区，多样化水平较低 从数值大小看，可将31个省(自治区、直辖市)分为两种类型：一类是专业化指数保持在较高水平(如1.5以下)，如北京、天津、辽宁、上海、江苏等省、市；另一类是专业化指数保持在较低水平(如1.5以上)，如河北、山西、黑龙江、安徽、江西等省。大致看出，经济相对发达的地区多样化水平较高，经济相对落后的地区多样化水平较低。集聚经济理论中，城市化经济反映的是城市规模的外部经济，多样化是城市经济的重要特征。北京、上海、天津、重庆四个直辖市的相对多样化程度明显，印证了上述理论。 (3)地区多样化程度的波动较大，稳定性相对较低 与专业化水平相比，无论是多样化程度较高的北京、辽宁、上海、江苏等地，还是多样化程度较低的贵州、云南、西藏、青海等地，随着时间推移，多样化指标波动较大。这可能与地区政府行为密切相关，在追求GDP的驱动下，地方政府倾向于上新项目、发展新产业，但往往论证不够，可能造成新产业项目的失败，导致区域产业结构在多样化上出现反复。 二、专业化、多样化对创新影响的实证研究 利用我国高技术产业区域专业化和多样化数据，本文考察了产业集聚结构特征对区域创新的影响。 1.模型设定 采用柯布—道格拉斯生产函数：
其中，i表示地区，t表示时间。Y表示地区的经济指标，L表示劳动要素，K表示资本要素，A表示技术水平。 两边取对数后为：
考虑距离、人力资本、研发投入、企业规模等影响创新活动空间分布的重要变量，设定以下模型：
其中，
为创新产出变量，为新产品产值占高技术工业总产值的比重。 自变量的情况说明如下： (1)
为相对专业化指数和相对多样化指数。数据来源为本文所计算的各地区高技术产业相对专业化和多样化指标。 (2)
是各地区公路里程占全国公路里程的比重，作为地区运输成本和基础设施条件的代理变量。运输成本是影响集聚最重要的条件，良好的基础设施条件有利于降低运输成本，促进知识、技术、人才等要素流动，推动产业创新。 (3)
是各地区R&D活动人员折合全时当量占全国R&D活动人员折合全时当量的比重，作为地区人力资本相对优势的代理变量。R&D活动人员是参与创新活动的人力资本，是创新活动最重要的投入要素。 (4)
是各地区新产品开发经费支出占新产品销售收入的比重，作为地区创新投入强度的代理变量。在技术创新的函数中，R&D投入是最重要的要素，R&D投入强度越大，创新产出越多。 (5)
是各地区高技术产业企业平均规模，用各地区高技术产业总产值除以各地区高技术产业企业数量，作为竞争的代理指标。这是因为，企业规模越大，其控制市场的力量就越强，市场结构越倾向于垄断一端。相反地，在一个地区内，企业平均规模越小，表示市场结构越倾向于自由竞争一端。该指标即用来考察是竞争还是垄断的市场结构更有利于创新，也是对“两个熊彼特假说”的间接验证。 2.数据说明 由于西藏自治区许多数据不完整，回归分析中剔除了西藏。分析样本为30个省(自治区、直辖市)1997-2007年的面板数据。被解释变量和解释变量的描述性统计值见表1。
3.实证结果 面板数据的回归有两种模型，即随机效应模型(Random Effect Model)和固定效应模型(Fixed Effect Model)。由于固定效应的估计量总是具有一致性，而随机效应的估计量只有在随机效应模型是真实的情况下才具有一致性和有效性。因此，尽管对于随机效应和固定效应模型可以用豪斯曼检验(Hausman Test)来进行选择，实际操作中仍多主张按照固定效应模型进行估计。⑥本文采用固定效应模型。运用Eviews 5.0统计软件进行计量分析，结果见表2。
4.相关分析 在所有回归中，解释变量的符号始终没有改变，表现出一致性，从而增加了回归模型设定的可信度。 (1)交通运输条件(
) 交通运输条件系数为正，说明了交通运输条件改善有利于高技术产业新产品产值增加。在考虑了专业化、多样化的影响之后，交通运输条件对创新产出的弹性有所下降。一种较为普遍的解释是，由于高技术产业的创新活动是知识和科技的产物，在信息化高度发达的今天，知识可以通过网络在不同地区传递。因此，高技术产业技术创新活动对传统运输条件的敏感性并没有一般制造业来得强。 (2)人力资本(
)和R&D投入(
) 以地区R&D活动人员折合全时当量代表人力资本投入和R&D投入代表的物质资本投入的回归系数为正，物资资本投入对创新产出的影响比人力资本投入更显著。人力资本投入系数仅为0.1左右，说明单纯的人力资本要素投入对创新的影响可能很小，提高创新产出应该注重人力资本质量的提高。 (3)企业平均规模(
) 企业平均规模的系数为正并且大于1，说明企业规模越大，高技术产业创新产出越多。回归结果支持“青年的熊彼特假说”，即大企业以及由大企业组成的倾向于垄断一端的市场结构更有利于高技术产业创新。这与波特的竞争有利于创新的解释是不一致的。⑦当前我国高技术产业企业规模普遍较小，企业实力薄弱，研发力量和投入相对不足。从现实情况看，大型企业在高技术产业创新中仍占据更为重要的位置。 (4)专业化(
)和多样化(
)指数 结果表明，区域专业化指数对高技术产业创新产出具有负效应。当特定产业在一个区域内集聚时(一个产业在区域中所占份额明显较大)，高技术产业总体的创新活动将更不活跃。与此相反，区域多样化指数对高技术产业创新产出具有正效应。当多种产业在一个区域内集聚时，高技术产业总体的创新活动将更加活跃。实证分析结果显示，无论是单独考察还是综合考察专业化、多样化对创新产出的影响，两者均表现出一致性，从而支持Jacobs外部性而否认了MAR外部性的存在。 菲尔德曼和奥德里奇考察美国5946个城市—产业的数据，结果显示专业化指标回归系数为负值，多样化指标回归系数为正值，产业水平上多样化比专业化更有利于创新。⑧梁琦、詹亦军利用长三角区域内16个城市1998-2003年制造业数据进行分析，结果表明，地方专业化有利于推动行业技术进步，专业化环境有弱化垄断而强化竞争的倾向，为专业化环境和竞争有利于创新提供了间接证据。⑨张昕、李廉水利用2002-2005年我国电子及通信设备制造业的数据进行分析，结果显示专业化程度与创新量呈现正相关，而衡量多样化溢出的变量系数为负，否认了我国电子及通信设备制造业中多样化环境有利于知识溢出和创新形成的假设。⑩本文的实证结果与菲尔德曼和奥德里奇的研究结论一致，与张昕和李廉水的研究结论相反。 在解释实证分析之所以出现差异时，对现阶段我国产业集聚特征的考察是重点。一般认为，与意大利、荷兰等欧洲国家比较一致，我国产业集聚区内企业多为中小企业，是一种中小企业集群。企业规模较小，没有在内部建立独立的研发中心。大量中小企业的集聚加强了技术和人才在集聚区域内的快捷流动，推动了知识外溢，因此专业化对区域创新有积极影响。相反，美国的企业规模较大，在企业内部建立独立研发中心的企业数量较多。出于吸引人才、方便了解行业信息、良好的文化及基础设施等因素，以及需要实力雄厚的高等院校和科研院所提供智力支持，研发中心往往倾向于布局在多样化特征明显的大城市。同时，为了降低生产成本，企业的生产中心往往倾向于布局在劳动力资源丰富、劳动力成本廉价、地价便宜的大城市周边，这种创新区域和生产区域的分离，使得创新更多受到大都市区域多样化产业特征下行业间知识溢出的影响，行业内知识溢出对其创新的影响并不明显。(11) 本文的结论与上述关于专业化对区域创新有积极影响的解释是不一致的。理由可能是：从数据本身来看，我国高技术产业只统计了大型和中型企业的情况，没有统计小型企业的情况，对中小企业集聚的现实特征反映并不明显。大型企业多有能力建立独立的研发中心。2012年数据显示，1495个大型企业共创办了1268个企业科技机构，即平均1.2个大型企业创办一个内部研发中心；5308个中型企业中只创办了1986个企业科技机构，平均2.7个中型企业才能创办一个内部研发中心。因此，利用《中国高技术产业统计年鉴》的数据进行分析，可能更加支持多样化集聚经济。 三、结论与政策含义 本文计算了我国1997-2011年间高技术产业区域专业化和多样化的指标，动态考察的基本结论是，随着时间推移，相对专业化指标均值呈现先升后降的倒“U”型形状，相对多样化指标均值呈现交替升降的波浪线形状；经济相对发达的地区，专业化水平较低，多样化水平较高。专业化和多样化对区域创新活动的影响的实证研究表明，专业化抑制了高技术产业区域创新活动多样化促进了高技术产业区域创新活动，从而支持了Jacobs外部性。 专业化外部性占据主导地位，意味着同类企业向某一特定区域集中，能够获得促进产业生产率提高和推动区域经济发展的优势。建立一个高度专业化的经济技术园区或者引导同类企业集中具有理论支撑和现实意义；反之，某一区域的某个行业较多地受到多样化的支配，该区域该行业的发展则需要一个产业多样化的环境，多种产业并存比同类产业集中更具有促进生产率提高和推动区域经济发展的优势。本文实证研究的基本政策含义是，从我国高技术产业的实际情况看，激励高技术产业集聚区(如高新区)的创新活动需要鼓励多种产业部门共同发展。在制定发展规划或进行招商引资时，在考虑既有产业基础的条件下，吸引相关的产业部门进驻，形成产业多样化的园区发展模式，通过产业间的知识外溢推动区域创新水平的提高。从国内外经验看，当前高技术产业发展比较成功的科技园区，多是产业多样化的园区。例如，硅谷在生物技术、计算机、信息服务和半导体制造设备等领域都处于世界领先地位，我国台湾新竹科技园区有集成电路、电脑及周边产品、通信产业、光电产业、精密机械产业和生物技术产业等六大支柱产业。中关村科技园也形成了通信产业、计算机及相关产品、软件产业、新能源产业等多样化产业。因此，为进一步提高产业创新水平，需要在高新区等产业集聚区进一步鼓励多种产业发展，一方面建立共性知识和共性技术平台，鼓励具有共性知识和技术基础的产业集聚发展，共享知识外溢的经济效益；另一方面围绕延伸产业链，吸引上下游企业集聚发展，促进产业链整合和创新水平提升。 ①Kenneth J.Arrow,"The Economic Implications of Learning by Doing," Review of Economic Studies,Vol.29,1962,pp.155-173; Paul M.Romer,"Endogenous Technological Change," Journal of Political Economy,Vol.98,No.5,1990,pp.71-102. ②Glaeser E.L.,Kallal H.D.,Scheinkman J.A.,Shleifer A.,"Growth of Cities," Journal of Political Economy,Vol.100,1992,pp.1126-1152. ③简·雅各布斯：《城市经济》，项婷婷译，北京：中信出版社，2007年，第19-32页。 ④高技术产业包括医药制造业、航空航天器制造、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、医疗设备及仪器仪表制造业5个子行业。有关1997-2011年我国省(自治区、直辖市)高技术产业相对专业化和相对多样化指数的详细数据，读者可与作者联系取得。 ⑤参见藤田昌久、保罗·克鲁格曼、安东尼·J.维纳布尔斯：《空间经济学》，梁崎译，北京：人民出版社，2005年。 ⑥参见林少宫、艾春荣：《微观计量经济学要义》，武汉：华中科技大学出版社，2003年。 ⑦Michael E.Porter,"Cluster and the New Economies of Competition," Harvard Business Review,Vol.76,No.6,1998,pp.77-90. ⑧Maryann P.Feldman,David B.Audretsch,"Innovation in Cities Science-based Diversity,Specialization and Localized Competition," European Economics Review,Vol.43,1999,pp.409-429. ⑨梁琦、詹亦军：《地方专业化、技术进步和产业升级：来自长三角的证据》，《经济理论与经济管理》2006年第1期。 ⑩张昕、李廉水：《制造业集聚、知识溢出与区域创新绩效——以我国医药、电子及通信设备制造业为例的实证研究》，《数量经济技术经济研究》2007年第8期。 (11)张昕、李廉水：《制造业集聚、知识溢出与区域创新绩效——以我国医药、电子及通信设备制造业为例的实证研究》，《数量经济技术经济研究》2007年第8期。
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