高技术产业集聚效应与创新绩效分析

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1、52刘斯敖等：高技术产业集聚效应与创新绩效分析2010 No1252刘斯敖等：高技术产业集聚效应与创新绩效分析52刘斯敖等：高技术产业集聚效应与创新绩效分析文章编号：1000 - 7695 (2010) 02 - 0051 - 02高技术产业集聚效应与创新绩效分析刘斯敖1 ,鲁炎根310024)(11河海大学商学院，江苏南京210098; 21浙江工业大学，浙江杭州摘要：对我国高技术产业 1998 2007年间的专业化、多样化与竞争性进行了计算 ，并对相关变量进行了单位根检 验，然后在此基础上建立面板数据模型 ，分析了我国高技术产业的集聚效应对产业创新的影响。从行业角度来看高技术产业集聚存在

2、MAR溢岀正效应，而多样化与竞争性对产业创新则存在负效应。关键词：集聚效应；创新；高技术产业中图分类号：F06219文献标识码：A52刘斯敖等：高技术产业集聚效应与创新绩效分析52刘斯敖等：高技术产业集聚效应与创新绩效分析VAi, j, t VAn, j, t/VAi, t/VAn,t收稿日期：2009 - 07 - 17,修回日期：2009 - 09 - 18& 994-2(11() .hina Acadenik Jownial Eletircmic Jubhshing llOMse, All riJus- reserieJ/kiTn1引言随着技术进步与产业结构变迁，我国高技术产业迅速发 展

3、，高技术产业的投入与产岀迅速增加，并呈现集群化模式发展，成为地区经济增长的引擎。但是，高技术产业呈现非均衡性发展，从地区来看，不论是R&D投入还是产出，总体 来讲呈现东强西弱局面，东部省市如广东、江苏、上海、浙 江等的高技术产业集聚度不断提高，而中西部地区市场份额与竞争力则日益削弱。从行业来看，高技术产业的发展也不 平衡，行业集聚与创新活动呈现不同发展特征。集聚必然形成集聚效应，本文主要从行业角度对高技术产业集聚效应对 产业创新活动的影响进行分析。2文献综述近年来大量的文献对集聚效应、知识溢岀与区域创新进 行了研究，并形成了三种不同的观点，即MAR溢出、Jocobs溢出和 Porter 溢出。

4、以 Marshall (1890 )、Arrow ( 1962)和 Romer (1986、1990)为代表的MAR外溢观点认为，知识溢 岀主要来源于相同产业内部的公司，在特定区域内产业集聚度越高越有利于同产业的创新活动。Jocobs溢出(Jocobs,1969)则提出了相反的观点，认为知识溢出主要来源于的不 同产业间的公司，区域产业越多样化则越有利于知识溢岀与 区域经济增长。而Porter溢出(Porter, 1990)观点则认为， 市场竞争是产生知识溢岀与创新优势的主要源泉，同时他也认为外部性主要来源于同一产业而非不同的产业间。集聚效应对区域经济增长与创新绩效的定量研究，不同样本与数据得出

5、不同的结论。Glaeser等(1992)利用1956 -1987年间的美国170个城市6个产业数据，采用最小二乘法 来评估地区产业结构对产业增长影响，发现竞争性与多样性有利于产业增长，而专业化对产业绩效起这负作用。Hender2son等( 1995)把产业分为高技术产业与传统产业，利用1970 1987年间224个地区8个制造业数据分析发现，传统产业只存在 MAR溢出，而高技术产业同时存在MAR溢出与Jocobs溢出。Stefano (1998)对意大利 25个产业研究显示产 业集聚对创新活动具有显著正效应，多样化的产业集聚更有利于创新活动，而Raffaele ( 2000)对意大利 85个产

6、业 784 个地区研究发现产业的创新活动和专业化与多样化都存在正 相关，而多样化的产业集聚在高技术产业及大城市表现更为 显著。我国的薄文广 (2007)利用中国省级面板数据研究了集聚外部性对地区产业增长的影响，结果发现各种溢岀效应因产业、地区不同而不同。龙志和、蔡杰 (2008)对中国1999 2003年30个省市25个工业产业的面板数据分析工业 产业发展中知识溢出效应发现，存在显著 MAR溢出效应，不存在Porter溢出。大量类似的研究一般都以制造业作为样本，结论也因样本数据选择不同而不同，而单独对我国高技术产业集聚外部 性与区域经济增长与创新之间的研究还比较少。所以，本文借鉴前人的研究成果

7、，把集聚外部性效应分解成专业化、多样化与竞争性三种效应，同时结合高技术产业R&D投入，对1998 2007年中国高技术产业的相关数据进行计算，来考察高技术产业集聚外部性与行业创新之间的关系。3模型设立与变量选择描述创新活动的区域分布，首先要解决创新活动的测度问题，Griliches ( 1979)认为创新活动的测度主要借助于专利数据(patent) ”、专利引用(patent citation) ”和新产品记录(innovation record) ”三个指标，并建立了以专利作为衡量知识与创新的生产函数，并被许多经济学家所接受并 加以创新，女口 Jaffe (1989)、Anselin ( 1

8、997、2000) Fischer、 Greunz (2003)等。为了考察高技术产业集聚与知识创新之间的关系，我们拟采用各产业所授予的专利数作为因变量，用以衡量产业的知识创新；R&D投入与产业集聚性作为自变量 ，作为衡量知 识创新的影响因素。R&D投入分为两部分，一是R&D资本 的投入，二是R&D人员的投入。资本的投入采用中国高技术 产业年末固定资产值加上各年的R&D投入，然后用固定资产投资价格指数进行平整处理。R&D人员的投入采用中国各年份R&D活动人员折合全时当量。产业集聚对知识创新的影响 分解成三种效应：专业化效应、多样化效应与竞争性效应。LN (ZLj,t)=仇 +B1LN (Sjt

9、) +B2LN (Dj,t) +B3LN (COMjt) + B4LN ( Kjt) +B5LN (Lj,t) +(1)方程(1)中，ZLj代表高技术各产业的专利，K与L分别表示资本投入与劳动投入，伏为各变量系数。Sj,代表行业的专业化指标，用以衡量 mar溢出：=三3 1VAi, j,代表i地区j产业t年的工业增加值，VAi,代表i地区t年的高技术产业工业增加值，VAn, j代表全国高技术j产业t年的工业增加值，VAn，代表全国高技术产业工业增加值。Djt代表行业的多样化指标，用以衡量JOCOBS溢出：Dj,t31 2=1 /*(VAj,jt/VAn,jt).COMj代表行业的竞争性指标衡量

10、，用以衡量Porter外溢：1 3 NUM i j t/VAi j t4 士 丄LbPCOMjt= 刀 j 丄，NUMn,j,代表i地区 j 31 i NUM n,j,t/VAn,j,tj企业数,NUM i,j,代表全国j产业t年的企业数。本文数据来源于中国历年高技术产业统计年鉴 我国31个省的医药、航天航空、电子及通信设备j产业t年的。本文对、电子计算机及办公设备、医疗设备及仪器仪表五大高技术产业的1998 2007共十年数据，分别计算了专业化、多样化与竞争性指标数 值。对此，我们分别进行了分地区与分行业的计算。4变量检验与实证结果分析411变量检验时间序列的单位根检验理论已经比较成熟 ，但

11、对于面板 数据单位根的检验还是处于计量经济的前沿阶段，目前经常采用的主要方法有 Levin - L in - Chu (1992, 2002)、B reitung t-Stat(2000)、Hadri( 1999)、m, Pesaran and Shin (1997)、ADF - Fisher Chi - square (1999)和 PP - Fisher Chi - square( 1999)和 检验。前三种检验假设变量服从相同的单位根过程，而后三种检验假设各个序列的单位根可以不同。变量的检验结果如表1。表1变量的单位根检验结果一歳 u X I :. Ji变量LN (ZL)LN (S)LN

12、 (DLN (J)LN ( K)LN ( K)LN (L) LN (L)StatisticStatisticStatistiStatisticStatisticStatisticStatisticStatistic-51473 3-21253I)-41033-2159-1192-3191-1151-41153LLC(0100 )(0101)(0100)(0100)(0103)(0100)(0107)(0100)-11163 3-010073-2137 3-1 1530133-1 18701 29-1146IPS(0112)(0150)(0101)(0106)(0163)(0103)(0161)

13、(0107)20121 3 3191393241231913891092313261 8218105ADF - Fisher(0103 )(0104)(0101)(0104)(0152)(0101)(0174)(0105)34191 3 315199316124231086153321601219620154PP - Fisher(0100 )(0108)(0109)(0101)(0177)(0100)(0123)(0102)3 表示 In dividual in tercept 检验;3 3 表示 hdividual in tercept a nd tre nd 检验;3 3 3 表示 No

14、ne检验。从检验结果来看，LN(ZL)除了 IPS检验没有通过平稳性 检验外，其它检验都通过检验，我们认为可以把它认作平稳序 列。LN (S)、LN (D)和LN (J)通过平稳性检验，而LN ( K)和LN(L)未能通过平稳性检验，而ALN ( K)、LN (L )则均通过了平 稳性检验。所以,我们把模型修正为：LN (ZLj,t)=悅 +SLN (Sjt + B2LN (Djt) +B3LN (COMj,t + 色LN (Kj,t) +p5 LN (Lj,J +(2)412实证结果对面板数据的估计，首先需要判断面板数据的模型形式。面板数据模型的判断，首先采用F统计量判断是属于变系数 模型、

15、变截距模型还是不变系数模型，然后再运用 Hausman检验方法判断是采用固定影响还是随机影响模型。经过计算与验证,最后采用固定影响变截距截面加权模型，其结果如下：LN (ZLjt) =20132 +8106LN (Sj t) - 7129LN (Dj, t) - 0126LN (COM j, t)(t= 3114) ( t= 3197) ( t= 3100)(t = 1149)+ 2113 LN ( Kj, t) +4103LN (L jit) + + (t =1181)(t = 1163)R2 = 01687 D1W = 1194行业医药航天航空电子及 通信设备电子计算机及 办公设备医疗设备

16、及 仪器仪表-01276-41638310251141101479表2各行业对高技术平均专利创新的偏离()的估计从模型结果来看，产业专业化对行业的专利生产存在正 弹性，产业多样化与竞争性则存在负弹性，资本投入与劳动投入的增量对专利生产存在正弹性。这也就表明，在高技术产业中，专业化程度的提高有利于与行业知识的生产与创新，验证存在着MAR溢岀效应，而多样化与竞争性则不利于行 业知识的生产与创新，存在负向的Jocobs溢出和Porter溢出。 相对资本投入的增加，R&D人员投入的增加更加有利于促进 高技术产业创新的绩效。从行业来看，电子及通信设备、电 子计算机及办公设备创新绩效远高于均值水平，而航天

17、航空则远远低于均值水平。5结论在高技术产业中，专业化程度的提高有利于产业创新与 发展，而多样化与竞争性增强则与行业知识的生产与创新存 在负相关。这也是就意味着集聚程度的提高产生正向的溢岀 效应，促进了知识的扩散与交流，并进而迸发新的知识与更多专利创新。而产业的多样化对行业专利的负弹性反映了产 业的分散分布不利于高技术产业创新，这也解释高技术产业为什么往往都是以集群形式存在，创新知识更多产生于资本 与人才密集区域。产业竞争尤其是过度竞争往往会导致创新 收益的消散，降低了企业创新的投入一产出比。R&D资本与人力资源的投入是高技术产业创新的基本，各地区应根据各自高技术产业发展的特点加大投入，促进高技

18、术的发展。参考文献：1 G_AESER E L, KALLAL H D, SCHE N KMAN J, SCHLEIFER A.Growth in Cities J . Journal of Political Economy, 1992 (100).2 HENDERSON V, KUNCORO A, TURMER M. Industrial Develop2 ment in Cities J . Journal of Political Economy, 1995 (103): 101-102.3 RAFFAELE FAC I, STEFANO USA I The Role of Speci

19、alization and D iversity Externalities in the Agglomeration of Innovation ActivitiesZ. Working Paper CRENOS, 1999： 67 - 89.4 GRL ICHES Z Issues in A ssessingthe Contribution of R&D to Pro2ductivity Growth J . Bell Journal of Economics, 1979, 10：92-116.5 薄文广.外部性与产业增长J.中国工业经济，2007 ( 1):37 - 44.6 龙志和，蔡杰.中国工业产业发展中的知识溢出效应的实证分析J.经济评论，2008 (2) : 45 - 52.作者简介：刘斯敖(1975 -),男，河海大学商学院博士研究生，浙 江工业大学讲师，主要从事技术经济与创新研究。鲁炎根(1973-),男，浙江工业大学产业集团445厂党委书记，主要从事企业管 理研究。(本文责编：廖政权)52刘斯敖等：高技术产业集聚效应与创新绩效分析52刘斯敖等：高技术产业集聚效应与创新绩效分析& 9942( 10Ilina Academk Joutual LlevircHMC Futhshitig llxHise, All reserveJww.ikiTnet