产业聚集对区域创新绩效影响的实证研究 |
来源:一起赢论文网 日期:2015-08-16 浏览数:3631 【 字体: 大 中 小 大 中 小 大 中 小 】 |
摘 要: 产业聚集对区域创新绩效的影响是通过知识溢出机制发生作用的。以医药制造业和电子及通讯设备制造业为例进行研究, 实证结果表明, 知识溢出对区域创新绩效的影响存在行业间差异。电子及通讯设备制造业的溢出更多发生在生产环节, 生产专业化有利于区域创新水平的提高; 医药制造业的溢出更多发生在研发环节, 多样化的研发环境有助于区域创新绩效水平的提高。两类制造业就业密度对区域创新绩效的影响都呈倒 U 型, 且就业密度达到 6 0 0 人/ k m2左右时人均专利拥有数达到最高。 关键词: 产业聚集; 区域创新绩效; 实证研究; 制造业 1 问题的提出 随着1 9 8 0年以来内生经济增长理论的出现, 和知识溢出相联系的外部性被认为是保持经济可持续发展的重要动力[ 1 - 3 ] 。以 F e l d m a n a n d A u d r e t s c h [ 4 ] 为代表的一些经济学家则从产业聚集产生的知识溢出机制促进区域创新效率提高这一角度, 解释了这一动力的来源。目前学术界依据产业聚集区知识溢出双方是否属于同一产业, 将溢出分为由属于不同产业的企业间所形成的多样化溢出, 和由属于同一产业的企业间所形成的专业化溢出。学者们关注在多样化溢出、 专业化溢出中, 究竟哪一种溢出对区域创新绩效产生主要影响, 影响程度如何? 以 M a r s h a l l等[ 5 - 7 ] 为代表的一种观点认为, 知识溢出主要发生在同一行业的企业之间。同时他们也认为垄断型的市场结构更有利于知识溢出和区域创新的形成。这种观点得到以欧洲、 意大利和荷兰为例的实证研究的支持[ 8 - 9 ] 。而以J a c o b s [ 1 0 ] 为代表的学者则认为知识溢出更多发生在不同行业之间。另外, 他们还认为竞争性市场结构有利于创新的形成。这是因为企业为了在高度竞争的市场环境中取胜, 就必须不断保持创新的动力。 F e l d m a n a n d A u d r e t s c h[ 4 ]和 K e l l y a n d H a g e m a n[ 1 1 ] 以美国为例的实证研究表明,产业多样化提高了区域创新的数量, 竞争性市场结构比垄断性市场结构对创新有着更大的影响。在知识溢出对区域创新效率影响的文献中, 另一个有趣的议题是关于专业化和多样化的外部性同样会发生在研发过程中。 F e l d m a n a n d A u d r e t s c h[ 4 ] 最先将所有行业归属为以 6 类共同科学为基础的行业, 这 6 类以共同科学为基础的行业分别是农业、 化学工程、 办公机械、 工业机械、 高技术的计算机行业、 生物化学, 并认为区域内研发的多样化有助于创新。 P a c i a n d U s a i[ 8 ]以欧洲和意大利为例的研究表明, 研发的多样化和专业化对区域创新并没有什么显著的影响。 在国内, 张昕、 李廉水[ 1 2 ] 以通讯设备制造业和医药制造业为例分析了产业聚集效应对区域创新绩效的影响, 研究表明生产的专业化溢出对两类制造业的区域创新存在积极影响; 多样化溢出对医药制造业区域创新绩效的影响为正, 对电子及通讯设备制造业的影响为负。另外, 邬滋[ 1 3 ] 的研究结果表明, 多样化对区域创新存在负效应。如上所述, 到目前为止, 经济学家们的研究还是仅仅停留在关于知识溢出是否存在和哪一类溢出更为重要等问题上。而我们认为除了上述问题之外, 产业聚集所产生的技术溢出对区域创新绩效的影响应该是有限度的。随着聚集程度和聚集规模的增大, 人口拥挤、交通堵塞等聚集的负效用会显示出来。区域创新效率并不会随聚集程度的增强而单调递增。也就是说应该存在着一个最佳聚集状态, 在这一状态下知识溢出对区域创新绩效影响也达到了最佳状态。因此本文在控制了研发经费投入、 研发人员投入这两个影响区域创新效率内生变量的基础上, 引入就业密度、 城市规模和多样化、 专业化、 竞争等指标来研究产业聚集的对区域创新效率的影响。对这一问题的研究将有助于我们在区域经济发展实践中掌握好产业聚集的度, 以促进区域经济的健康发展。 2 模型设定与变量选择 知识外溢的测定一直是聚集经济研究中最难解决的问题之一。克鲁格曼[ 1 4 ] 曾经强调经济学家应该放弃任何测算知识溢出的企图, 因为知识的流动是看不到的, 并且在流动中没有留下任何可以测算和追索的线索。但J a f f e等[ 1 5 - 1 7 ] 分别利用 G r i l i c h e s(1 9 7 9 ) 提出的知识生产函数用于研究大学和区域的创新投入和产出之间的关系, 效果很好。 2. 1 基本模型I i j t= A · R D P i j tR D E i j tβ(1 ) 其中: R D Pj t代表 j 区域 t 时期 i 行业研发人员的投入, 用 j 区域 t 时期每万人拥有该行业 R&D 活动人员数来表示。R D Ej t代表 j 区域 t 时期电子及通讯设备制造业科技活动经费投入, 用 j 区域 t 时期每万人拥有该行业科技活动经费筹集额来代表。A 在此代表规模参数, A>0,α 、β 分别为研发经费和研发人员的产出弹性。I i j t 代表 j 区域 t 时期 i 行业创新的产出, 我们用 t 时期 j 区域每 1 0 万人拥有该行业的专利数来代表。 2. 2 扩展模型区域创新效率还取决于环境中知识溢出因素的影响, 这些因素可促进创新资源的有效利用。加入这些反映知识溢出的解释变量客观上会增加模型的解释能力, 扩展之后的模型表达式为:I i j t= Z 1 i j ta1 R D P i j tR D E i j tβ(2 ) Z 1 i j t 代表 t 时期 j 区域与聚集经济相关的环境变量, 包括多样化溢出、 专业化溢出、 市场竞争程度、 就业密度、 聚集规模等变量。将代表与产业聚集相关的环境变量代入式(2 ) 我们可以得到如下表达式:I i j t= D EN Sj tD EN S2j tS I Z Ej tS I Z E2j tHH I ND Ua 1i j tHHT E CHa 2i j t C O PMa 3i j t R D P i j tR D E i j tβ(3 ) 其中: D EN Sj t= j 区域就业人口总数/ ( j 区域居民点及工矿用地 + j 区域交通用地) 。这一指标借鉴了 C i c c o n e a n d H a l l[ 1 8 ] 的研究成果,用来表示聚集程度。但 C i c c o n e a n d H a l l 在计算这一指标时强调美国地广人稀的情况, 所以用美国各县的加权平均密度计算出各州就业密度。 而我国由于中西部一些省区存在大量的山地、 荒漠等人口稀少区域, 另外我们也认为知识溢出主要发生在人口聚集的居民点及工矿用地和交通用地上, 所以用各省土地总面积来计算就业密度是不合适的, 因此进行了调整。S I Z Ej t为 j 区域人口总规模, 加入这一变量用来反映聚集总规模。HH I ND U i j t 为 产 业 的 霍 芬 达 尔 - 霍 希 曼 指 数( H e r f i n d a h l- H i r s c h m a n I n d e x ) , 用来反映某区域产业的多样化水平, 其值等于该区域每一行业就业人口占总就业人口比重的平方和。我们所计算的行业包括农业、 采矿业、 制造业、 电力燃气及水的生产和供应业、 建筑业、 交通运输仓储和邮政业等。HHT E CH i j t 为某区域高技术研发的霍芬达尔 - 霍希曼指数, 用来反映该区域研发的多样化程度。其值等于每一高技术行业的研发人员占该区域全部研发人员的比例的平方和。我们所计算的行业共5类, 包括电子及通讯设备制造业、 电子计算机及办公设备制造业、 航空航天制造业、 医疗设备及一起仪表制造业、 医药制造业。C O PM i j t 代表 t 时期 j 区域电子及通讯设备制造业的竞争程度, 我们用 t 时期 j 区域每万人拥有该行业的企业数来表示。 F e l d m a n a n d A u d r e t s c h (1 9 9 9 ) 用这一指标反映区域范围内产业内企业的竞争状况。虽然在我国行政区域不等于市场边界, 但在我国地方保护程度普遍较高的情况下, 各省区的内部市场还是相对独立的。该指标数值越大, 人均企业数越多, 说明消费者面临的选择越多, 企业间竞争越激烈。将式( 3 ) 两边取对数后呈如下形式:l gI i j t=l g A + 1l gD EN Sj t+ 2l gD EN S2j t+ 3l gS I Z Ej t+ 4l gS I Z E2j t+ 5l gH H I N D Ua 1i j t + 6l gH H T E C Ha 2i j t + 7l gC O P Ma 3i j t + 8l gR D P i j t + 9l gR D E i j t + μj t+ ej t上式中系数上式中从 1 到 9 分别代表专利数相对于上述各变量的弹性系数, 其值用来表示各变量对专利数的影响程度。μj t代表不可观测的地区效应,ej t为随机扰动项。关于上述回归模型的特性中, 还存在一个有待讨论的问题。 如果假设 μj t是固定的待估参数, 且残差项的随机扰动服从 ej t ~I I D(0 , σ υ 2 ) , 则表达式就是一个“ 固定效应模型” 。 如果残差项 μj t是随机的, 则表达式就相当于一个“ 随机效应模型” 。由于在理论上并没有太强的理由来支持选择哪一种模型进行估计更为合适, 我们完全依据 H a u s m a n 模型设定检验的结果作决定。本文的变量中研发经费、 研发人员和竞争与研发的 HH 指数等指标的数据均取自 2 0 0 5-2 0 0 9 年的《 高技术产业统计年鉴》 , 其它数据取自各年的《 中国统计年鉴》 。 3 实证结果与数据分析 由表1所列的以全国各省区为样本的计量结果可以得出如下结论: (1 ) 对电子及通讯设备制造业和医药制造业来说,两个知识生产函数的内生变量研发人员投入和研发经费投入对专利强度的系数都为正, 且都在1 0%的水平上显著。表明进一步增加研发人员和资金的投入将会进 一步提高这两类高技术制造业的区域创新水平; 而且人员的投入比经费的投入产出效果更好。 (2 ) 对电子及通讯设备制造业来说, 反映产业多样化水平的 HH I N DU 这一变量的系数为负且统计上显著, 而反映研发多样化水平的变量 HHR 对区域创新强度的影响并不显著。这一结果意味着在这一行业知识溢出更多地发生在生产层面而不是研发层面。 HH I N -DU 这一变量的系数为负, 意味着区域产业多样化水平越高越不利于区域创新水平的提高, 其否定了 J a c o b s外部性而肯定了 MA R外部性的存在。这可能是因为我国电子及通讯设备制造业专业化聚集区主要是大量中小企业集群, 企业规模普遍偏小, 众多中小企业的空间聚集所形成的地理接近性加大了竞争的力度。技术人员在企业间频繁移动能够促进同行业企业之间的知识流动, 因而专业化溢出对区域创新产生了显著的正面影响。对医药制造业来说, 反映产业多样化水平的 HH -I N DU 这一变量并不显著, 但反映研发多样化水平的变量 HHR系数为正且显著, 表明对医药制造业来说, 知识溢出更多地发生在不同行业的科技人员之间, 而不是不同行业的就业人员之间。区域内高技术行业的研发人员多样化程度越高, 不同行业的研发人员在同一区域内通过各种正式的、 非正式的会面将会有助于不同行业知识的交流和思想的碰撞, 这将有利于创新的形成。 (3 ) 反映区域内企业竞争程度的变量 C OMP系数对电子及通讯设备制造业为负, 表明在我国电子及通讯设备制造业内企业已进入到过度竞争阶段。在同一区域布局了太多同一类型的企业, 使得知识溢出频繁,各企业都很难获得自己创新的好处, 故而企业可能失去了创新的动力, 进而影响了区域创新水平的提高; 而对医药制造业来说这一变量的系数为正, 表示在这个行业企业间竞争还没有到达过度竞争阶段。随着竞争水平的提高, 为了在市场竞争中取胜, 企业将不断地增强创新动力, 进而促进区域创新水平的提高。 (4 ) 产业聚集到什么程度是最佳聚集水平呢?变量 D E N S 、 S Q D E N S 、 S I Z E和 S Q S I Z E这4个变量可以为我们解答这一问题。 D E N S这一变量的系数为正而S Q D E N S这一变量的系数为负, 表明就业密度对区域创新水平的影响呈反 U 型。就业密度越大, 人口越密集, 知识溢出的机会越多, 创新水平越高; 但高到一定程度以后, 人口密度过大, 环境问题、 交通问题将会呈现出来, 人与人之间的联系和交流的成本会大大增加,进而影响到知识溢出的最终效果, 不利于区域创新水平的提高。代表城市规模的变量 S I Z E 这一变量的系数为负,其平方项S Q S I Z E的系数为正, 表明聚集规模对区域创新绩效的影响呈 U 型。一开始, 随着聚集规模的扩大,专利强度有下降的趋势。我们认为这可能是因为大多数产业聚集区一开始进入的人口皆是受教育水平较低的生产型人口。只有聚集到一定规模以后, 各项生产型服务业包括金融、 保险, 以及生活型服务业包括医疗、 教育才会跟进, 而只有这时大量受教育水平较高的科技型人才会进入, 知识溢出才会变得频繁普遍, 进而促进聚集区创新水平的提高。经过计算, 两类行业 D E N S和S I Z E的拐点分别出现在如表2所示的位置。这表明每平方千米就业人数超过6 2 5和5 8 7时, 聚集的负效应将会出现, 区域创新绩效将会随密度的进一步提高而下降。对反映人口规模的 S I Z E 这一变量来说, 人口总量超过 6 5 0 0 万人时,创新绩效会随人口总量的进一步增加而提高。 4 结语 实证研究结果显示, 提高研发经费和研发人员投入是提高区域创新绩效最重要的关键变量, 竞争对区域创新绩效的影响存在行业间差异。这就要求我们针对不同行业采取适当对策, 调整产业集中度, 相应地提高产业集中度会降低竞争程度, 促进区域创新绩效的提升。产业聚集中的知识溢出对区域创新绩效的影响是存在且显著的, 只不过溢出形式随行业的不同而不同。这就要求我们采取有针对性的措施, 加强生产人员之间和科技人员之间的各种正式的和非正式的交流, 提高知识溢出水平, 促进区域创新绩效水平的提高。另外, 产业聚集所产生的知识溢出机制对区域创新绩效的影响是有限度的。反映聚集程度的两个变量密度( D E N S ) 和规模(S I Z E ) 对区域创新绩效的影响都存在拐点, 这一发现要求我们在实践过程中注意产业聚集要达到适当的度。聚集程度过度或不足都会对区域创新绩效产生负面影响。 参考文献:[ 1 ] R OM E R P AU L. 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