王雅倩，李業(yè)錦

（首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院，北京 100048）

0 引 言

高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)是指以研究開發(fā)和生產(chǎn)高新技術(shù)與高新技術(shù)產(chǎn)品為主的知識和技術(shù)密集型新興產(chǎn)業(yè)［1］，具有較高的投入產(chǎn)出比，是我國未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要領(lǐng)域.不同于傳統(tǒng)行業(yè)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)對工業(yè)基礎(chǔ)、科研能力、風險資本和政策法規(guī)等產(chǎn)業(yè)要素有著特殊要求［2］，企業(yè)活動往往表現(xiàn)出較強的空間依賴性，發(fā)展高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)是區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和提高企業(yè)自主創(chuàng)新能力的重要途徑［3］.

空間溢出效應的研究最早起源于Marshall［4］對于企業(yè)外部性的闡述，認為知識溢出可以促進鄰近企業(yè)技術(shù)和生產(chǎn)水平的提高，進而帶動整個行業(yè)和區(qū)域的知識水平的上升.高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的空間溢出效應是指位于彼此附近的高新技術(shù)企業(yè)之間的知識、技術(shù)和資金流動.Anselin等［5］較早研究了大學創(chuàng)新研究的溢出效應對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響，并提出在分析高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間外部性時，需準確考慮空間范圍的相關(guān)性；Dupont［6］、Kekezi和 Klaesson［7］研究表明，技術(shù)密集型企業(yè)受益于地理集中促進的產(chǎn)業(yè)內(nèi)知識溢出.國內(nèi)相關(guān)研究亦指出，知識外溢是影響技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)空間布局的主要因素［8-11］.對于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新外部性和空間溢出效應，已有研究多采用空間計量模型對其空間效應進行分析：季穎穎等［12］運用門檻回歸模型，分析了外商直接投資對內(nèi)資企業(yè)生產(chǎn)效率的技術(shù)溢出效應及其動態(tài)過程；王飛絨等［13］構(gòu)建固定效應模型，實證研究了集群內(nèi)知識溢出和集群間知識溢出對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集群的經(jīng)濟增長和技術(shù)創(chuàng)新能力的影響；孫瑞東和江曼琦［14］通過動態(tài)面板模型研究表明，北京市電子設(shè)備制造業(yè)產(chǎn)業(yè)演化過程有較強的路徑與地理依賴特征.但是，傳統(tǒng)的空間面板數(shù)據(jù)模型不能將解釋變量的空間溢出效應納入模型當中［15］，而空間杜賓模型（spatial Durbin model，SDM）綜合考慮了解釋變量和被解釋變量的空間滯后項對被解釋變量的共同影響，能夠更好地對不同觀測個體產(chǎn)生的溢出效應和基于面板數(shù)據(jù)的空間溢出效應進行估計，近年來，SDM在研究產(chǎn)業(yè)空間效應方面得到了越來越多的應用［16-18］.

綜上所述，眾多學者對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間演變開展了大量探索，但研究大多集中于全國或省市，對于區(qū)縣的研究有待進一步完善.在京津冀地區(qū)，國有大中型企業(yè)相對集中，是我國重要的現(xiàn)代化制造業(yè)基地之一［19］，如何合理地引導高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，對提高京津冀地區(qū)經(jīng)濟增長質(zhì)量至關(guān)重要.本文以京津冀地區(qū)為案例，在界定高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上，選擇醫(yī)藥制造業(yè)、專用設(shè)備制造業(yè)、交通運輸設(shè)備制造業(yè)、計算機通信和其他電子設(shè)備以及儀器儀表制造業(yè)5個高新技術(shù)行業(yè)作為研究對象，關(guān)注其在京津冀產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移當中所發(fā)揮的作用，有利于進一步揭示京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)時空演變的作用機制，以期為京津冀高新技術(shù)協(xié)同發(fā)展提供理論依據(jù).

1 研究區(qū)概況

京津冀是環(huán)渤海經(jīng)濟圈的核心區(qū)，2014年京津冀協(xié)同發(fā)展成為國家戰(zhàn)略，在此之前，北京市、天津市和河北省已初步開始了京津冀一體化的探索，在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)一體化方面加快電子信息、裝備制造、生物醫(yī)藥等領(lǐng)域深化合作.但由于科技人才、資金、技術(shù)和產(chǎn)權(quán)等核心要素過度集中在京津兩地［20］，河北產(chǎn)業(yè)承接基礎(chǔ)和承載能力不足，京津冀三地產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)差距較大，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間溢出速度、質(zhì)量和規(guī)模尚未取得較好成效［21-22］.研究尺度為區(qū)縣級，包括北京市、天津市2個直轄市以及河北省石家莊市、唐山市、保定市和廊坊市等11個地級市的204個區(qū)縣（圖1）.圖1底圖來源于全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)的標準地圖，審圖號：GS（2016）2556.

圖1 研究區(qū)概況

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣

經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣是地理空間權(quán)重與以各地區(qū)人均GDP所占百分比均值為對角元的對角矩陣的乘積［23］.考慮到地理距離和經(jīng)濟聯(lián)系的綜合影響［24］，本文構(gòu)建了非對稱性經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣，計算公式為：

式中：W是N×N階的經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣，N為區(qū)縣總數(shù)；Wd為地理距離權(quán)重矩陣，具體計算公式見文獻［24］；為考察期內(nèi)i區(qū)縣人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的年均值為考察期內(nèi)人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的年均值；Yit表示第t年i區(qū)縣的人均國內(nèi)生產(chǎn)總值；t為考察期，t0為考察起始期，t1為考察末期.

2.1.2 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)常用于描述某屬性在整個區(qū)域的空間集聚特征［25］，分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān).在建立空間計量模型之前，有必要對核心解釋變量與被解釋變量之間的空間自相關(guān)關(guān)系進行檢驗，本文用全局Moran’sI指數(shù)反映京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的空間自相關(guān)性，利用LISA聚類圖分析各區(qū)縣高新技術(shù)企業(yè)之間的局部空間相關(guān)關(guān)系.

2.1.3 SDM

Lesage和 Pace［26］構(gòu)建的 SDM，綜合考慮了因變量和自變量的空間相關(guān)性，同時考慮了因變量和自變量的空間滯后項.基于SDM的這一特性，并對數(shù)據(jù)進行進一步檢驗后，本文通過建立SDM研究京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚的空間溢出效應.即

式中：yit是被解釋變量，表示i區(qū)縣在t年的高新術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值；ρ是回歸系數(shù)；Wyjt表示與i相鄰的區(qū)yjt對yit的交互影響；xit表示i區(qū)縣在t年的各解釋量；Wxjt表示與i相鄰的區(qū)縣xjt對xit的交互影響；β解釋變量的彈性系數(shù)；θ是解釋變量空間滯后項彈性系數(shù)；μi表示個體固定效應；Φt表示時間固定應；εit是隨機誤差項.

2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

本文基于已有研究［27-29］，選擇產(chǎn)業(yè)集聚度、創(chuàng)新活力、資本投入、對外開放程度、交通運輸水平、勞動力成本、市場規(guī)模和政策扶持程度作為8個解釋變量，分別用區(qū)位熵、3種專利申請受理總量、全社會固定資產(chǎn)投資、外商直接投資、公路密度、在崗職工平均工資、人均GDP和科技支出占財政支出比例作為代表（表1）.

表1 各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)（區(qū)位熵、3種專利申請受理總量、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值）來自中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫是企業(yè)級微觀數(shù)據(jù)庫（最新數(shù)據(jù)為2013年），收錄了全部國有工業(yè)企業(yè)以及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)包括中國大陸地區(qū)銷售額＞500萬元（2011年起為銷售額＞2 000萬元）的工業(yè)企業(yè).本文選擇2005、2009和2013年京津冀地區(qū)5類高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)的地址、工業(yè)總產(chǎn)值和行業(yè)代碼等信息，對數(shù)據(jù)進行初步處理后，整理得到京津冀地區(qū)204個區(qū)縣高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù).社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)（全社會固定資產(chǎn)投資、外商直接投資、公路密度、在崗職工平均工資、人均GDP、科技支出占財政支出比例）來自《北京區(qū)域統(tǒng)計年鑒》《天津統(tǒng)計年鑒》《河北經(jīng)濟年鑒》及河北省相關(guān)地市統(tǒng)計年鑒的相關(guān)統(tǒng)計指標.核心解釋變量選取區(qū)位熵作為產(chǎn)業(yè)集聚度的表征，計算公式為

式中：Qj是j區(qū)縣高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵，eij為j區(qū)縣的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，ej為j區(qū)縣的工業(yè)總產(chǎn)值，Ei指京津冀地區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，E為京津冀地區(qū)的工業(yè)總產(chǎn)值.

3 研究結(jié)果

3.1 時空特征分析

3.1.1 工業(yè)總產(chǎn)值分布特征

利用ArcGIS自然斷裂點法考察京津冀各區(qū)縣高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值份額變動情況，將2005、2009和2013年京津冀地區(qū)產(chǎn)值份額分為低份額區(qū)（0～1.24%）、中份額區(qū)（1.25%～6.13%）和高份額區(qū)（6.14%～16.74%）3類，并對相應區(qū)縣數(shù)量進行統(tǒng)計，結(jié)果見表2.2005年高份額區(qū)有北京市海淀區(qū)、大興區(qū)、順義區(qū)和天津市西青區(qū)、濱海新區(qū)共5個區(qū)縣，中份額區(qū)除分布在北京市和天津市的10個區(qū)縣外，河北省僅有保定市南市區(qū)和石家莊市長安區(qū)2個區(qū)縣位列其中，其他170個區(qū)縣均為低份額區(qū)；2009年北京市高份額區(qū)增加了位于中心城區(qū)西北方向的昌平區(qū)，京津中份額區(qū)縣增加至13個，河北省中份額區(qū)縣增加至18個，主要位于環(huán)京津地區(qū)和石家莊市、保定市等主要城市；2013年，以京津為核心產(chǎn)值份額較高的區(qū)縣繼續(xù)呈現(xiàn)向周邊擴展趨勢，河北省低份額區(qū)縣所占比例仍然較大，但數(shù)量逐步減少.總體來看，2005—2013年京津冀地區(qū)204個區(qū)縣高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值份額呈現(xiàn)以京津為核心向河北擴散趨勢.

表2 不同年份京津冀各區(qū)縣高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值份額變動情況 單位：個

3.1.2 點位空間分布特征

通過百度地圖應用程序編程接口（application programming interface，API）后臺數(shù)據(jù)庫，批量獲取京津冀高新技術(shù)企業(yè)地理坐標，并將企業(yè)坐標空間化，得到2005、2009和2013年京津冀地區(qū)高新技術(shù)企業(yè)點位數(shù)據(jù)并進行核密度分析，采用自然斷裂法分為5類，見圖2.2005年高密度區(qū)高度集中于北京市和天津市；2009年石家莊市和唐山市企業(yè)密度明顯增大，進入中密度區(qū)行列，這主要得益于河北辛集經(jīng)濟開發(fā)區(qū)和唐山市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的新一輪發(fā)展；2013年京津冀中密度區(qū)明顯增多，廊坊市高新區(qū)和滄州市高新區(qū)作為省級高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)的全面建設(shè)使得2市高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展.從空間上看，京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中高密度區(qū)集中于北京市、天津市、石家莊市、保定市、廊坊市和滄州市等中心城市及其周邊區(qū)縣，企業(yè)空間分布格局由京津雙核結(jié)構(gòu)逐漸演變?yōu)榉稚⒌亩嘀行慕Y(jié)構(gòu).

圖2 不同年份京津冀高新技術(shù)企業(yè)核密度分析

3.1.3 空間集聚特征

京津冀地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值及產(chǎn)業(yè)集聚水平（區(qū)位熵）的Moran’sI檢驗結(jié)果見表3.從空間自相關(guān)檢驗結(jié)果來看，2005、2009和2013年的產(chǎn)值和產(chǎn)業(yè)集聚水平均在1%水平下顯著，說明京津冀地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值和產(chǎn)業(yè)集聚度在空間上具有穩(wěn)定的空間自相關(guān)性，這也為本文研究京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間溢出效應提供了統(tǒng)計意義上的依據(jù).

表3 京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與產(chǎn)業(yè)集聚水平的Moran’s I檢驗結(jié)果

通過LISA集聚圖觀察區(qū)域內(nèi)具有顯著水平的“高-高”“低-低”“低-高”“高-低”空間關(guān)聯(lián)現(xiàn)象，分別表示區(qū)域的高（低）值被周圍的高（低）值所包圍［30］，得到 2005、2009和 2013年京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)LISA集聚圖，見圖3.京津冀地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值低-高集聚區(qū)和高-高集聚區(qū)的數(shù)量較少，主要分布于北京市、天津市及其周邊地區(qū)，且多為經(jīng)濟較為發(fā)達、產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較好的市區(qū)，低-低集聚區(qū)的數(shù)量較多，主要分布在京津冀地區(qū)外圍地帶.2005—2009年北部和南部低-低集聚區(qū)的區(qū)縣數(shù)量呈逐年減少趨勢；2009—2013年原先集中分布在北京市和天津市中心城區(qū)的高-高集聚區(qū)逐漸向周邊區(qū)縣擴展，原先主要圍繞北京市、天津市周邊分布的低-高集聚區(qū)逐漸減少，部分區(qū)縣由低-高集聚區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)楦?高集聚區(qū)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間溢出效應明顯，以廊坊市尤為典型.從LISA集聚圖來看，高-高集聚區(qū)集中于涵蓋了京津冀重要科技園和開發(fā)區(qū)以及高新技術(shù)研發(fā)中心和高新技術(shù)企業(yè)的京津廊坊高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)帶.

圖3 不同年份京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)LISA集聚

3.2 空間溢出效應實證結(jié)果分析

根據(jù)SDM公式設(shè)定，利用2005、2009和2013年京津冀地區(qū)204個區(qū)縣共計612個樣本的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和相關(guān)社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，分析影響京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間演化的因素.在SPSS中對各變量進行共線性診斷，表明相關(guān)系數(shù)均＜0.800.然后采用最小二乘法對模型進行估計，證實每個變量的方差膨脹系數(shù)均＜10，表明模型不存在多重共線性的問題.

為了確定模型的具體形式，在前文基礎(chǔ)上分別進行了拉格朗日乘子（Lagrange multiplier，LM）、Wald、似然比（likelihood ratio，LR）和 Hausman檢驗.LM和穩(wěn)健性LM檢驗均在1%水平下拒絕原假設(shè)，結(jié)果顯示應構(gòu)建空間誤差模型.但是，LM檢驗只是空間面板模型的初步篩選.基于Stata15.0進一步做SDM估計，Wald和LR檢驗顯示，SDM可簡化為空間滯后模型（Wald檢驗：42.62，P＜0.01）和空間誤差模型（Wald檢驗：31.53，P＜0.01）的假設(shè)均不成立，Hausman檢驗結(jié)果顯示模型在1%水平下顯著，因此，本文最終選擇固定效應SDM進行估計.

由于SDM同時包含了解釋變量和被解釋變量的空間滯后項［31］，而解釋變量的空間滯后項會影響反饋效果.鑒于此，本文進一步采用了Lessage和Pace［26］提出的偏微分方法計算了空間依賴引起的直接效應、溢出效應和總效應.基于SDM偏微分方法對空間效應進行分解（表4），總效應可以分解為2個部分：一是直接效應，表示的是本地區(qū)某個解釋變量對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響大小，其包括反饋效應即對其他地區(qū)的影響又會反過來影響本地區(qū)；二是間接效應，又稱為空間溢出效應，用于度量“鄰近”地區(qū)的某個解釋變量對本地區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的影響.

表4 空間杜賓模型直接效應和溢出效應分解

從核心解釋變量的直接效應來看，產(chǎn)業(yè)集聚度對本地區(qū)經(jīng)濟增長的影響系數(shù)為0.659，在所有解釋變量當中系數(shù)最大，且在1%水平下顯著，說明本地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚通過規(guī)模效應對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長有明顯的促進作用.溢出效應方面，鄰近地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚對本地區(qū)的作用為正向（0.838），且在所有解釋變量中最為顯著，表明產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)揮了明顯的正向空間溢出作用，而李國平和張杰斐［32］的研究結(jié)論也證實集聚是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間格局發(fā)生變化的根本動力.

從控制變量的直接效應和溢出效應來看：（1）創(chuàng)新活力的直接效應系數(shù)顯著為正（0.312），說明創(chuàng)新因素對于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長發(fā)揮了重要的促進作用，而溢出效應并不顯著，表明區(qū)域間知識共享和技術(shù)交流有待進一步加強.（2）資本投入的直接效應系數(shù)為0.453，且在1%的水平下顯著，說明資本投入對于本地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長表現(xiàn)為促進作用，溢出效應系數(shù)（1.524）高于直接效應值且在5%水平下顯著，意味著相鄰地區(qū)的資本投入對于本地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長表現(xiàn)出正向的空間溢出效應，更進一步表明地區(qū)間通過合作共享能獲得更好發(fā)展.（3）對外開放程度的直接效應系數(shù)為0.105，且在1%的水平下顯著，說明隨著外資企業(yè)經(jīng)營的深入，本地企業(yè)通過技術(shù)模仿和人員流動等進一步提高了高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平；溢出效應系數(shù)顯著為負（-0.263），表明外商投資企業(yè)的進入通過技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢形成短期的市場壟斷，對周邊地區(qū)造成擠出效應，這也與季穎穎等［12］，周偉等［33］的研究結(jié)論相吻合.（4）交通運輸水平的直接效應系數(shù)和溢出效應系數(shù)均顯著為正，且溢出效應系數(shù)（0.116）高于直接效應系數(shù)（0.078），說明發(fā)達的交通運輸網(wǎng)絡(luò)能夠吸引企業(yè)共享便利的基礎(chǔ)設(shè)施，形成較強的要素吸引力和凝聚力，對附近區(qū)域產(chǎn)生正向溢出作用.（5）勞動力成本和市場規(guī)模的溢出效應系數(shù)分別為-0.797和-0.848（＜0），表明一個地區(qū)的勞動力成本和市場規(guī)模會對其他地區(qū)產(chǎn)生負的空間溢出效應，考慮這種現(xiàn)象與大城市的虹吸效應有關(guān)，大城市能夠為高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚提供人力資本保障和創(chuàng)新的原動力，憑借在工資水平和市場規(guī)模等方面的優(yōu)勢吸引周邊相對落后地區(qū)的勞動力、資本和人才等向本地區(qū)轉(zhuǎn)移，從而制約了其他地區(qū)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增長，進一步拉大了區(qū)域間經(jīng)濟發(fā)展差距.（6）政策扶持程度的直接效應和溢出效應并不顯著，說明隨著制造業(yè)的發(fā)展，市場在資源配置中的主導作用逐漸增強，政府干預的作用被弱化［34］，但這并不能說明政策因素在促成高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間集聚方面沒有影響，只是在區(qū)縣層面上宏觀調(diào)控的作用并不明顯.

實證研究表明，各區(qū)縣高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)之間的空間依賴性是客觀存在的，京津冀地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間作用機制見圖4.產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)揮了重要的集聚效應和輻射帶動效應，創(chuàng)新活力、資本投入和對外開放程度等因素通過技術(shù)、資金、人才的優(yōu)勢吸引高新技術(shù)企業(yè)在本地區(qū)集聚，便利的交通運輸進一步吸引企業(yè)在重要節(jié)點城市布局，進而形成分散的多中心結(jié)構(gòu).多中心的產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)又通過縮短空間距離、強化地區(qū)間產(chǎn)業(yè)聯(lián)系獲得外部規(guī)模經(jīng)濟效益［35］，促使大城市向周邊地區(qū)發(fā)揮經(jīng)濟溢出、知識溢出和技術(shù)溢出作用，進而推動京津冀地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)由京津雙核向環(huán)京津地區(qū)及冀中南重要城市擴散.

圖4 京津冀地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間作用機制

4 結(jié) 論

本文基于2005、2009和2013年京津冀工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，以區(qū)縣為基本空間單元，探討了京津冀地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)時空演化特征，并采用SDM分析其空間溢出效應，得出如下結(jié)論：

（1）2005—2013年京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)以京津為核心向環(huán)京津地區(qū)和冀中南重要城市梯度轉(zhuǎn)移趨勢，石家莊市、保定市和廊坊市是承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的第一梯隊，滄州市、唐山市和秦皇島市為第二梯隊.京津廊坊高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)帶是京津冀重要的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)集聚地，京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間格局逐漸由京津雙核結(jié)構(gòu)向分散的多中心結(jié)構(gòu)演變.

（2）京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與產(chǎn)業(yè)集聚度存在顯著的正向空間相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)業(yè)集聚通過知識溢出作用和資源共享效應等促成專業(yè)化分工協(xié)作的產(chǎn)學研合作機制，是大城市對周邊地區(qū)發(fā)揮正向空間溢出效應的最主要因素，而資本投入和交通運輸水平等對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間溢出也具有明顯的推動作用.

（3）創(chuàng)新活力能夠顯著提高本地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，然而對周邊地區(qū)未形成明顯的知識、技術(shù)溢出，未來需要引起重視；對外開放程度、勞動力成本和市場規(guī)模是高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間溢出的制約因素，表明各地區(qū)在資源、人才和市場等方面存在“非合作”的競爭關(guān)系.

綜上所述，區(qū)縣級高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平受地理距離和經(jīng)濟聯(lián)系的影響顯著，產(chǎn)業(yè)集聚是京津冀地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)空間格局發(fā)生變化的根本動力，技術(shù)、資金和知識的溢出借助發(fā)達的交通運輸網(wǎng)絡(luò)促使京津高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)向河北轉(zhuǎn)移，推動“中心—外圍”二元結(jié)構(gòu)向多中心產(chǎn)業(yè)空間結(jié)構(gòu)演化.空間溢出效應的存在，表明地區(qū)間可以通過加強交流與協(xié)作，進一步促進區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展.京津冀協(xié)同發(fā)展于2014年上升為國家戰(zhàn)略，對于在此之后產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型新進展的研究有待進一步完善.未來在時間序列數(shù)據(jù)充足的情況下，會對區(qū)縣層面京津冀高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)協(xié)同的新進展進一步進行探究.