摘要:文章構(gòu)建了雙對數(shù)基礎(chǔ)模型、空間滯后模型及空間誤差模型來分析我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇,并采用省際數(shù)據(jù)進(jìn)行空間計量分析,結(jié)果表明規(guī)模以上企業(yè)數(shù)、申請專利數(shù)、人力資本及交通基礎(chǔ)指數(shù)等變量確實(shí)影響我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資強(qiáng)度的大小,其中影響最大的因素是人力資本和交通基礎(chǔ)指數(shù)。同時,隨著我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的改善及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,區(qū)位選擇因子也會相應(yīng)發(fā)生變化?;趯?shí)證結(jié)果分析,文章從人才政策、創(chuàng)新體系及官產(chǎn)學(xué)研等方面提出相應(yīng)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對策。
關(guān)鍵詞:高新技術(shù)產(chǎn)業(yè);區(qū)位選擇;影響因素;空間計量
一、 引言
本文將基于國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的區(qū)位因子分析理論之上,使用空間計量的方法對我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇進(jìn)行實(shí)證分析,解釋影響高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)域布局的因素。
二、 計量模型
1. 模型設(shè)定。在現(xiàn)有的研究中,通常使用產(chǎn)業(yè)聚集度來說明一個區(qū)位對某個產(chǎn)業(yè)的吸引程度,在某種意義上,產(chǎn)業(yè)聚集度是能夠反映出該區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)及企業(yè)向該區(qū)域集中的偏好,但是筆者認(rèn)為投資強(qiáng)度能夠更好地表示高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的區(qū)位選擇行為,其理由如下:首先,區(qū)位選擇是一種企業(yè)行為,而產(chǎn)業(yè)聚集度是一種靜態(tài)的狀態(tài)描述,用靜態(tài)的變量來表達(dá)動態(tài)的行為并不準(zhǔn)確,而投資作為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動,是一個動態(tài)的流量,投資強(qiáng)度越大,流向該區(qū)域的資金、技術(shù)、人力等生產(chǎn)要素越多,區(qū)位優(yōu)勢越明顯;其次,目前關(guān)于產(chǎn)業(yè)聚集度的測量標(biāo)準(zhǔn)并不統(tǒng)一,Hoover系數(shù)、EG系數(shù)、MS系數(shù)及空間基尼系數(shù)的測度要求有區(qū)別,測算出來的系數(shù)也存在差異,選擇不同的系數(shù)可能會得出不同的結(jié)果,而投資強(qiáng)度的測算相對統(tǒng)一且簡單,數(shù)據(jù)獲得性方面也較有保證。因此,在本文的模型框架中,以投資強(qiáng)度(新增資本存量/面積)作為衡量產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇的被解釋變量。
參考既有的研究,本模型主要討論以下因素對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇的影響:①技術(shù)溢出能力,高新技術(shù)企業(yè)接近大學(xué)及科研機(jī)構(gòu)有利于知識、技術(shù)及信息的流通與溢出,本模型選取高校數(shù)量(NU)來表示一個地區(qū)技術(shù)溢出能力的大小。②產(chǎn)業(yè)配套能力,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要擁有較完善的配套產(chǎn)業(yè)為其提供上下游的產(chǎn)品與服務(wù),一般來說,區(qū)位企業(yè)數(shù)(NE)的多少影響著地區(qū)產(chǎn)業(yè)配套能力。③創(chuàng)新能力,創(chuàng)新是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)存在與發(fā)展的關(guān)鍵,區(qū)域創(chuàng)新能力的強(qiáng)弱直接影響了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,本文以地區(qū)專利申請數(shù)(NP)作為衡量一個區(qū)域創(chuàng)新能力大小的指標(biāo)。④人力資本,作為基本生產(chǎn)要素投入,人力資本要素在某種程度上決定了產(chǎn)業(yè)發(fā)展,尤其對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)來說,高素質(zhì)的人力資源是企業(yè)競爭力的核心,因此,人力資本(HR)必然是影響高新技術(shù)企業(yè)區(qū)位選擇的重要因子。⑤交通基礎(chǔ)設(shè)施,基礎(chǔ)設(shè)施包括硬件與軟件兩個方面,硬件基礎(chǔ)設(shè)施主要是指發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)與信息網(wǎng)絡(luò),軟件設(shè)施通常指工商稅務(wù)、財務(wù)金融、法律環(huán)境等環(huán)境因素,由于軟件設(shè)施的衡量相對困難,筆者選取交通基礎(chǔ)設(shè)施(RHR)作為基礎(chǔ)設(shè)施的指標(biāo)。
根據(jù)空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,幾乎所有的空間數(shù)據(jù)都具有空間依賴性或空間自相關(guān)性的特征,為了克服空間自相關(guān)性帶來的誤差,以Anselin、James.P等為代表的學(xué)者構(gòu)建空間計量模型來進(jìn)行空間經(jīng)濟(jì)問題的分析,常用的模型有兩種:空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)。為了避免經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的異方差及數(shù)據(jù)單位不同造成的數(shù)據(jù)波動,本文選取雙對數(shù)模型來對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇因子進(jìn)行分析,因此,我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇的空間計量模型如下:
在確定區(qū)域間經(jīng)濟(jì)行為具有空間自相關(guān)性或空間依賴性之后,由于事先無法判定SLM和SEM模型哪種模型更適合,我們需要運(yùn)用LMERR、LMLAG和穩(wěn)健(Robust)的R-LMERR、R-LMLAG檢驗(yàn)來分析,其判斷準(zhǔn)則是由Anselin等(2004)提出的:在空間依賴性的檢驗(yàn)中,如果LMLAG比LMERR在統(tǒng)計上更顯著,同時R-LMLAG顯著而R-LMERR不顯著,那么空間滯后模型較之空間誤差模型更適合;反之,若LMERR比LMLAG在統(tǒng)計上更顯著,并且R-LMERR顯著而R-LMLAG不顯著,則空間誤差模型是更優(yōu)的選擇。在檢驗(yàn)?zāi)P偷臄M合優(yōu)度時,除了參考系數(shù) 外,還要結(jié)合其他的檢驗(yàn)準(zhǔn)則,如自然對數(shù)似然函數(shù)值(LogL)、似然比率(LR),赤池信息準(zhǔn)則(AIC)、施瓦茨準(zhǔn)則(SC)。一般來說,LogL值越大、LR值、AIC值和SC值越小的模型擬合效果更好,在比較SLM和SEM模型時,應(yīng)選擇LogL值最大的模型。
三、 實(shí)證分析
1. 樣本數(shù)據(jù)的選擇。本文實(shí)證分析中選擇的樣本數(shù)據(jù)主要是除了香港、澳門特別行政區(qū)和臺灣省的中國大陸31個省、自治區(qū)和直轄市,即本文所指的省域范圍。考慮到區(qū)位選擇因素可能隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化而變化,文章選取2000年和2010年的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。被解釋變量中的投資額I和解釋變量中的專利申請數(shù)來自《2011年中國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》,高校數(shù)、規(guī)模以上企業(yè)數(shù)、每萬人中專科及其以上人數(shù)等數(shù)據(jù)均來自《2001年中國統(tǒng)計年鑒》和《2011年中國統(tǒng)計年鑒》。
2. 區(qū)位選擇行為的空間自相關(guān)性。運(yùn)用Moran I檢驗(yàn)對2000年和2010年我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇行為(投資強(qiáng)度)進(jìn)行空間自相關(guān)性判斷。2000年我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資強(qiáng)度對數(shù)的Moran I指數(shù)為0.496 8,到2010年Moran I指數(shù)上升至0.600 4,這表明高新技術(shù)企業(yè)的區(qū)位選擇行為確實(shí)在空間上存在著正的自相關(guān)性,且這種相關(guān)性或依賴性程度不斷加強(qiáng)。Moran I檢驗(yàn)結(jié)果表明:2000年除四川、吉林、陜西、遼寧、江西、廣西、內(nèi)蒙、廣東等省外,其他省份均位于第一和第三象限,表明這些省域范圍內(nèi)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資行為存在正的空間自相關(guān)性,對于鄰近的省份,其投資強(qiáng)度相對一致,高投資強(qiáng)度的省份一般集中在我國東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū),而低投資強(qiáng)度的省份則處于我國中西部經(jīng)濟(jì)較不發(fā)達(dá)地區(qū);而2010年呈負(fù)相關(guān)關(guān)系的區(qū)域只有遼寧、吉林、四川、陜西、山西等五個省份,大部分地區(qū)存在較強(qiáng)的正相關(guān)性,并且高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)向高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相對集中的省份進(jìn)一步集聚的趨勢加強(qiáng)。
3. 模型估計與分析。根據(jù)前文的分析,使用OLS估計方法對基礎(chǔ)模型進(jìn)行估計,運(yùn)用ML估計方法對SLM和SEM模型進(jìn)行空間計量估計,模型估計所使用的應(yīng)用軟件為Geoda095i。
首先,我們需要從基礎(chǔ)模型、SLM和SEM三個模型中選擇一個最合適的模型來解釋我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇。從回歸結(jié)果可以看出,基礎(chǔ)模型的擬合優(yōu)度為0.906 1,F(xiàn)值為58.880 4,模型整體通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),在變量的顯著性檢驗(yàn)中,高校數(shù)、規(guī)模以上企業(yè)數(shù)、申請專利數(shù)、人力資本及交通基礎(chǔ)指數(shù)至少都通過了10%的顯著性水平檢驗(yàn),但是空間依賴性檢驗(yàn)中Moran I檢驗(yàn)說明我國31個省的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資存在空間自相關(guān)性,則需要對空間計量模型SLM和SEM進(jìn)行ML估計。依據(jù)Anselin等(2004)提出的模型選擇原則,基礎(chǔ)模型的LMERR比LMLAG在統(tǒng)計上更顯著,R-LMLAG顯著性水平高于R-LMERR,同時SEM的LogL值為-33.237 9,大于SLM模型的LogL值。同理分析2010年的計量估計結(jié)果,基礎(chǔ)模型的LMERR比LMLAG在統(tǒng)計上更顯著,R-LMLAG顯著性水平高于R-LMERR,SEM模型的LogL值最大,AIC值和SC值最小。因此,在本文的實(shí)證分析中,用空間誤差模型來進(jìn)行我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇因子分析。
對比2000年和2010年這兩年的SEM估計結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn):①高校數(shù)、規(guī)模以上企業(yè)數(shù)、申請專利數(shù)、人力資本及交通基礎(chǔ)指數(shù)都通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn),它們確實(shí)對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇具有一定影響,其中以人力資本和交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響最為重要,如2010年人力資本自然對數(shù)的系數(shù)為2.123 5,這表明人力資本每增加1%,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資強(qiáng)度則增加2.123 5%;②影響高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇的因素發(fā)生了一些變化,人力資本和產(chǎn)業(yè)配套能力對高新技術(shù)企業(yè)的區(qū)位決策影響日益增強(qiáng),人力資本自然對數(shù)的系數(shù)由2000年的1.908 9增加到2010年的2.123 5,規(guī)模以上企業(yè)數(shù)自然對數(shù)的系數(shù)則從0.536上升至0.802 4,而交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響作用卻大大減弱,交通基礎(chǔ)指數(shù)自然對數(shù)的系數(shù)由2000年的1.780 1降至2010年的0.936 1,這主要是由于各省均加強(qiáng)了交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),區(qū)域間的交通條件差距逐漸縮??;③反映創(chuàng)新能力的高校數(shù)自然對數(shù)的系數(shù)在0.21~0.37之間,這表明在我國區(qū)域創(chuàng)新能力對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的吸引作用并不強(qiáng),相較于其他影響因子來說,高新技術(shù)企業(yè)在進(jìn)行區(qū)位決策時似乎并不太注重區(qū)域創(chuàng)新環(huán)境;④在五個回歸系數(shù)中,高校數(shù)自然對數(shù)的系數(shù)是負(fù)數(shù),意味著高校數(shù)量與高新技術(shù)企業(yè)的投資存在一種負(fù)相關(guān)性,與國內(nèi)外高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的經(jīng)驗(yàn)相矛盾,但這卻從反面說明目前我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在的問題,如:區(qū)域技術(shù)溢出能力不足、缺乏高校技術(shù)創(chuàng)新平臺、科研成果產(chǎn)業(yè)化條件不成熟,官產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合度不夠等。
四、 結(jié)論及政策建議
本文構(gòu)建了雙對數(shù)基礎(chǔ)模型、空間滯后模型及空間誤差模型來分析我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇,計量檢驗(yàn)了技術(shù)溢出、產(chǎn)業(yè)配套、創(chuàng)新能力、人力資本及交通基礎(chǔ)設(shè)施對高新技術(shù)企業(yè)投資行為的影響和作用,實(shí)證結(jié)果表明空間誤差模型是考慮空間自相關(guān)(依賴性)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇因子分析的較好的計量方法。結(jié)合2000年和2010年SEM模型分析,規(guī)模以上企業(yè)數(shù)、申請專利數(shù)、人力資本及交通基礎(chǔ)指數(shù)等變量確實(shí)影響我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的投資強(qiáng)度的大小,其中影響最大的因素是人力資本和交通基礎(chǔ)指數(shù)。同時,隨著我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境的改善及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,區(qū)位選擇因子也會相應(yīng)發(fā)生變化,人才及相關(guān)產(chǎn)業(yè)的配套能力對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的推動作用日益明顯,而交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響則不斷減弱?;谝陨辖Y(jié)論,為了推動我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展,產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策的制定與實(shí)施應(yīng)當(dāng)注意以下幾點(diǎn):
1. 高科技人才是推動我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)力量,產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策應(yīng)以人才政策為出發(fā)點(diǎn)。從當(dāng)前我國高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀來看,人力資本或人才是影響產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇的關(guān)鍵因素,因此,高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策應(yīng)以技術(shù)人才的引進(jìn)與培育為重點(diǎn)。科技人才的引進(jìn)既要重視科研創(chuàng)新環(huán)境的改善,也要強(qiáng)調(diào)政府、企業(yè)的重視與相關(guān)配套條件的完備,能夠在工作條件和物質(zhì)條件上為科技人才的工作生活提供有利的保障。同時,加強(qiáng)本地高科技人才的培育與提升也是高科技人才戰(zhàn)略的重要部分,職業(yè)技能教育和在職培訓(xùn)是培育人才的主要方式。
2. 進(jìn)一步加強(qiáng)區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè),突出創(chuàng)新對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用。從高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的特點(diǎn)及其發(fā)展歷程來看,創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的源泉,而本文的實(shí)證結(jié)果卻顯示在我國區(qū)域創(chuàng)新能力在吸引高新技術(shù)企業(yè)方面的作用并不明顯,這說明在我國區(qū)域創(chuàng)新能力的挖掘及區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)的建立并不成熟,國家和地方政府應(yīng)通過經(jīng)濟(jì)政策、法律制度及行政服務(wù)保障等各種方法和途徑推動區(qū)域創(chuàng)新的發(fā)展,完善區(qū)域創(chuàng)新的硬件及軟件環(huán)境,構(gòu)建區(qū)域創(chuàng)新平臺,大力加強(qiáng)創(chuàng)新人才的培育和引進(jìn)工作,引導(dǎo)和鼓勵高新技術(shù)企業(yè)增加RD投入、積極申請專利并產(chǎn)業(yè)化專利技術(shù),提升區(qū)域創(chuàng)新對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的帶動力。
3. 高??萍紕?chuàng)新是產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的重要來源,應(yīng)大力推進(jìn)官產(chǎn)學(xué)研的結(jié)合。實(shí)證研究還發(fā)現(xiàn)高校數(shù)與我國省域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)投資強(qiáng)度是負(fù)相關(guān)的,說明大學(xué)與企業(yè)研發(fā)結(jié)合尚沒有發(fā)揮增加區(qū)域高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)競爭力的作用,尤其是高校研發(fā)對科技創(chuàng)新的重要性被忽視。因此,中央和地方政府應(yīng)制定科技發(fā)展的長遠(yuǎn)規(guī)劃及目標(biāo),積極重視高校教育、加強(qiáng)高?;A(chǔ)研究、提供高??萍紕?chuàng)新基金,完善科技創(chuàng)新環(huán)境,增強(qiáng)高??萍紕?chuàng)新實(shí)力:一方面,加大財政支出對高校及科研機(jī)構(gòu)研發(fā)投入的支持力度,重點(diǎn)支持應(yīng)用型及自主創(chuàng)新性研究項(xiàng)目,增加自主創(chuàng)新能力;另一方面,積極鼓勵企業(yè)與大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)展開研發(fā)合作,充分利用高?;A(chǔ)研究、試驗(yàn)應(yīng)用等方面的優(yōu)勢,促進(jìn)大學(xué)科研成果與市場的結(jié)合,加強(qiáng)官產(chǎn)學(xué)研的聯(lián)系與合作。
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基金項(xiàng)目:國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)分析”(項(xiàng)目號:10FJL008)。
作者簡介:曾淑婉,南開大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院城市與區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究所博士生。
收稿日期:2012-06-17。