知识溢出对高新技术产业影响的实证研究——以中关村国家自主创新示范区为例*

项 目

（中国大唐集团资本控股有限公司，北京，100053）

知识溢出对高新技术产业影响的实证研究
——以中关村国家自主创新示范区为例*

项 目

（中国大唐集团资本控股有限公司，北京，100053）

通过对知识型生产函数进行改进和扩充，构建了一个更加全面的知识溢出影响因素测度模型。并以国内高新技术产业的代表者——中关村国家自主创新示范区的10个园区2006-2015的数据作实证分析，得出结论如下：改进模型中的所有影响因素都与该地区的发展有显著的且正向的联系；其中影响力较大的四个因素为：资本投入、技术引进、周边地区的研发投入和知识溢出的吸收能力，并对处于不同技术等级的高新技术聚集区提出不同的政策建议。

知识溢出；知识生产函数；产业聚集

国际数字对象唯一标识符（DOI）：10.16456/j.cnki.1001-5973.2016.04.013

一、引言

当前不同领域的大量文献都频繁提到知识资本或知识溢出，在空间经济学及区域经济学中向来把知识积累及知识溢出作为产业集聚的重要促进因素来分析，只是阐述的角度有所不同。在区域经济学早期的研究中主要是从创新系统的角度提出科技创新、知识积累、技术溢出的重要性；随后中期的研究主要代表新增长理论则是把知识溢出所产生的外部性视作推动地区生产率提高和区域长期增长的关键因素；后期相关研究认识到知识溢出的关键作用，则纠结于知识溢出是否能被测度以及如何进行有效测度。对于知识溢出是否能被测度，该领域研究者也有各自不同的看法：Krugman①PAUL KRUGMAN：Increasing returns and economic geography.Journal of Political Economy，1991，99（3）：483-499.（1991）指出，知识溢出的经验测度是不可能的，因为知识的流动是无形的，它们没有留下任何可以测度和追踪的纸上痕迹。而Jaffe②JAFFE：The Real Effect of Academic Research.American Economic Review，1989，79：957-970.（1993），Adams③ADAMS：.Technological Opportunity and Spillovers of R&D：Evidence from Firms'Patents，Profits，and Market Value［J］.The American Economic Review，1986，76（5）：984-1001.（1996），Audretsch④Audretsch Maryann P.Feldman，R&D Spillovers and the Geography of Innovation and Production，Maryann P.Feldman，American Economic Review，Vol.86，No.3，June 1996，630-640.（1996）等学者认为知识溢出是可以测度的，并使用专利及其引用等替代变量以及知识生产函数对知识溢出测度做出了有益的探索。此外知识溢出的渠道很多，究竟是哪个渠道或是哪个因素对一个地区的发展影响更大，目前国内关于此方面的研究比较欠缺。只有了解知识溢出的具体影响机制，才能制定相应的政策措施进行引导。否则，仅仅依靠对知识溢出的规范判断，则无法为相关制度和政策的制定提供科学有效的信息和依据。中关村国家自主创新示范区依附着国内顶尖学府和科研机构，可以说是说国内一流的高新技术产业聚集区，在国内处于技术等级的最高层。本文将以中关村国家自主创新示范区为例，研究在高新技术产业聚集区中，知识溢出各个渠道对地区发展影响的大小并总结经验，进而提出其对国内其他高新技术产业聚集区的借鉴意义。

二、文献简要回顾

当前主流的观点是：知识溢出是可测量的，并且是有效的。从现有文献尤其是在Nadiri①Nadiri I M.Innovations and Technological Spillovers.NBER Working Paper No.1993.（1993）以及Koo②KOO.Technology spillovers，agglomeration and regionaleconomic development［J］.Journal of Planning Literature，2005，20（2）：225 -252.（2005）的研究基础上来看，知识溢出的经验测度方法大体可以分为四类③段会娟：《知识溢出的测度方法综述》，《科技进步与对策》2010年第5期。：技术流动方法、成本函数方法、文献跟踪方法和生产函数方法。技术流动方法是最早被提出来测度知识溢出的方法，它强调纵向溢出，而忽略了同类产业之间的水平技术溢出。主要使用投入产出和技术流向矩阵来衡量溢出的大小，分析的框架一般限定在一个很小的地理空间，即忽略了距离对知识溢出的影响。成本函数法主要的假设前提是从事研发的企业不能独占全部研发成果收益，无法排除其他企业的搭便车行为，从而带来知识溢出的成本削减效应。Bernstein设定企业的成本函数c=C（y，w，S），其中c是生产成本，y是产出数量的向量，w是要素价格的向量，S是溢出变量的向量。通过比较加拿大的七个产业溢出的成本节省效应，发现了产业间溢出模式的差异。成本函数的使用相对灵活，既能测度知识溢出对总成本的影响，也考虑了知识溢出对劳动和中间产品需求数量的影响。但问题在于：成本函数中的投入品价格数据很难得到。文献追踪法是利用专利及专利引用数据测度外溢的效果，被认为直接测量了知识的溢出。该方法的问题在于企业水平的专利引用数据的难以获得。此外专利分类体系和现有产品或产业类别并不一致，为新产品申请专利的倾向在各究领域差别也很大。生产函数方法是在柯布-道格拉斯函数框架下，运用计量模型估计知识溢出对生产率或创新的影响。Jaffe是较早使用识生产函数框架的，并把空间因素（即距离参数）引入知识生产函数，说明了地理上接近大学和产业研究发达地的重要性。生产函数方法既能体现出知识溢出的空间特征，又能通过使用研发、人力等投入来近似表示知识投入及产出，此外可以综合使用上述三种方法，比较适合空间经济学框架下关于知识溢出的研究，尤其是在分析知识溢出其对生产率增长、区域创新和增长影响时比较有效，有广泛的适用性，问题在于在捕获溢出机制上略显主观和不足。目前国内外关于知识溢出的研究主要集中在：FDI（外商直接投资）和国际贸易的溢出效应以及区域技术距离对知识扩散影响上，而在知识溢出各个渠道影响力方面的研究较少。且已有研究大都是针对某一具体因素进行定性分析，综合定量分析的较少。综上所述，本文将以知识生产函数为基础，适当改进已有模型，加入更多合理解释变量以加强模型的实际说服力。

三、基本假设与计量模型

（一）基本假设及前提

在模型给出之前，需要讨论下关于模型的假设和共识。知识溢出的前提是有知识资本的积累，而知识资本的积累反之促进知识的溢出。知识资本积累的途径有两类。一类是通过自主研发即R&D（Research&Development），一类是技术引进即T I（Technology Import）。R&D的优点是拥有完全自主权，缺点是投资大，周期长且有很大不确定性。T I省时省力，且针对性强，但会有一些限制和条件，且会产生依赖性。自主研发与技术引进也是个循环累积并相互促进的过程。技术引进涵盖的外商直接投资和国际进出口贸易会直接或间接带来知识的转移，激发了本土企业的研发意愿，增强本土企业的研发能力，进而帮助并带动落后地区实现跨越式发展。而站在一定平台之上的自主研发则进一步增强了企业的实力，为更好地吸收先进知识技术奠定了更为夯实的基础。目前国内企业从本质上说大都还是以T I方式为主要发展模式。知识溢出影响渠道也分为两类，一类是国际间的影响，即涉及到跨国的知识流动；一类是地区间的知识流动即一国之内各地区间的知识流动。此外一个地区对外来知识的吸收转化能力ABSORP与该地区人员的基础素质有着很强的正相关性。Florida①Florida.Knowledge spillover and innovation in technological clusters.proceedings［C］.Washington，D.C.IAMOT 2004 Conference.（2004）关于创新阶层的研究表明了人力资本是区域发展的推动力，人才的经济地理分布对高科技产业定位和区域发展具有重要影响。

（二）计量模型

Jaffe②JAFFE ADAM B.Real effects of academic research.American Economic Review，1989，79：957-970.（1989）在Griliches③Griliches Z.Issues in Assessing the Contribution of Research and Development to Productivity Growth.Bell Journal of Economics，1979，10（1）.（1979）的基础上提出了基本的知识生产函数（KPF），该函数的基础是Cobb-Douglas的生产函数，写成通用表达式如下：

Y是产出，用GDP表示，A是知识溢出影响因子，影响因素有国际间的知识溢出International spillover，区域间的知识溢出Regional spillover以及知识溢出流入区的接受能力Absorptive ability。其中A的展开表达如下：

公式2中International spillover的影响因素有外商直接投资FDI和货物进出口Import，Export。而区域间的Regional spillover的影响因素为其周边地区（包括地理相邻与不相邻）的RD投入，接受能力Absorptive ability代表了接受地区接受各种渠道进入的知识流，与该地区的人力资源素质高度相关，因此可以用该地区的大学本科以上人员数量代表。

C是固定资本投入，L是劳动资本投入，k是知识资本投入，包括有自主研发R&D和技术引进T I两个部分，展开表达式如下：

e代表误差项。下标i，代表国家或地区，t代表时间点。在综合上面三式，并对数展开得到本文的计量模型：

（三）模型各变量计算方法

LABOR以统计年鉴的就业人口为准，RD，TI，EXP，FDI，IMP的当期值均可通过各细分统计年鉴和科技统计年鉴获得。资本存量CAP是一国财富总量的重要组成部分，是经济运行的前提和基础，在经济增长及相关研究中，如何准确计算我国资本存量一直是个问题。在本文中借鉴以往国内关于资本存量计算的经验结果，使用简化的永续盘存法来计算。

其中Iit表地区i时刻t的投资，Kit代表地区i，时刻t的资本存量，δit代表折旧率，g代表投资增长率，合并迭代公式（5）（6），并根据姚（Yao，2006）的研究结果（δ和g早1996-2006均值分别为7.5%，15%），综合考察最近研究现状及近期发展趋势，取δ和g值分别为7%，15%，得出资本存量计算公式为：

类似通过当期值、基期存量、支出价格指数以及折旧率，类似的可以计算出RD、FDI以及TI的存量值。REGSP表示一个地区周边地区RD的活动对其影响的指标，计算方法如下：

其中Wij是权重矩阵，建立空间权重矩阵W须根据邻接标准建立目标之间的邻接关系，因此必须先定义空间目标邻接关系。现在使用较多的为两类：一类是二进制连接权重矩阵，即空间上两个单元，只要有公共边界即可令其值为1，反则为0；另一类则是在此基础上做的改进算法，有基于距离权重矩阵、k最近点权重矩阵以及阈值权重矩阵等。本文将采用第二类方法中的距离衰减法，计算公式如下：

其中dij是两个地区之间的距离，γE是距离衰减参数，在本研究中取值0.5，这样综合8，9，10三个公式可计算得到区域间知识溢出影响值。

最后ABSORP表示一个区域对知识流入的吸收能力，一般研究认为一个地区对知识溢出的吸收能力的大小取决于该地区科研人员的数量及质量，在这里我们使用科研人员占总工作人员的比重来表示：

表1：变量名称表

四、模型估计及结果分析

本文拟将对北京市中关村国家自主创新示范区中的10个园区2006年至2015年的数据做面板分析。以下为2015年中关村自主创新示范区的一些基本信息。

表2 2015年中关村自主创新示范区各园区基本信息表

面板数据模型可分为三类：混合回归模型、变截距模型和变系数模型。混合回归模型假设截距项与各变量系数对于所有截面个体成员是相同的，即假设在个体成员上几无个体影响，也无结构变化。变截距模型则是存在个体影响但无结构系数变动，而变系数模型则既存在个体影响也有结构变化。如果设定了错误的模型形式，则估计结果将是有偏差的。因此，通过协方差分析检验以及计算F统计量的结果，我们选择使用变截距模型（由于这10个园区同在北京市且属于一个国家级开发区，产业结果有相同之处，可忽略结构变化影响）。在选择变截距模型的前提下，根据Hausman检验，且截面和时间值都偏小，因此使用固定效应的变截距模型。为得出该模型的各项系数，共有100个观测样本，Eviews计算结果如下图：

图1 Eviews运算结果截图

图1所示的估计结果主要分为三部分：第一部分是面板数据模型估计的一些信息，包括估计方法、截面成员个数、pool对象样本观测值个数等信息；第二部分是12个变量相对于10个截面成员的系数估计；第三部分是评价模型估计效果的检验统计量，其中的R2都在0.85以上，表明模型的拟合效果都比较好，模型的自变量能较好地解释因变量的变化。由表中可以看出，除常数项外的所有系数估计值均显著且为正，即说明无论是通过自主研发还是技术引抑或是周边地区渗透渠道的知识溢出都对一个地区的经济发展起到正的且效果不同的作用。从运算结果来看，对一个地区GDP发展起最重要作用的是周边地区研发能，技术引进以及资本投入。以往研究大都只考虑了国外向国内的知识溢出，忽略了周变地区知识溢出的能力，模型拟合的结果反而证明了在高科技行业中，周边研发能力的强弱对地区经济发展的影响要强过国际间知识溢出渠道。周边地区研发能力反映了该地区所处的一个大环境，由于知识溢出会产生显著的外部性，而知识溢出在空间上又表现为距离衰减性，因此企业理性利益的追逐会导致相关或类似企业集聚。在产业集聚地，某一企业通过自主研发或是技术引进所获得的知识，将有一部分溢出，成为整个集群中的公共知识，这也从侧面证明了产业集群存在的必然性。因此在科研能力强的地区，总是有大量的高科技企业聚集，如美国的硅谷、印度的班加罗尔以及中国北京的中关村。此外，产业集聚会在带来分工协作，知识共享的同时也促进企业间的竞争，从而提高了该地区的总产出。而技术引进的系数也明显大于其他指标，也符合以往文献中提到的当前国内关于知识积累途径的研究结果，即主要以技术引进为主。而外商直接投资作为技术引进两种途径中的一种，其贡献率要远大于另外一种途径国内外贸易。此外资本积累因素是所有系数中贡献率最高的一个，即以本例来看在高科技行业中，资本因素也是最为重要的影响因素，而并非一般感性认识上的研发因素，这可能的原因在于国内高新技术产业对研发的投入和重视程度上还有待加强。

五、基本结论及政策建议

本文在知识型生产函数的基础之上，细分了技术引进和自主研发的可能渠道及吸收能力等问题，更充分考虑了影响产出的各个因素，进而完备了模型的解释能力。希望通过对高新技术产业中的典型代表北京市中关村国家自主创新示范区的10个园区2006年至2015年的数据分析，得出知识溢出对国内高新技术产业的具体影响情况。从计算结果来看，所有考虑的11个因素（具体变量名称及定义见表1）都对高新技术产业的产出有着正的影响。其中，资本投入情况、技术引进、周边地区的研发投入和知识溢出的吸收能力这四个因素影响力较大。因此，对于高新技术产业聚集区的管理机构来言，可借鉴的经验如下：

对于处在中低技术等级的高新技术产业聚集地区而言，模型中讨论到的所有因素都对该地区的发展起着至关重要的作用，但结合上文对中关村国家自主创新示范区的分析结果来看，应重点从所有11个因素中贡献率最大的四个因素着手：（1）加大资本及基础设施建设投入，过改善区域知识创新环境和交通便利性等，增强区域间知识溢出；（2）着力加快技术引进，尤其是利用好外商直接投资渠道；（3）积极引导同类企业聚集发展，充分发挥区域间知识溢出对企业发展的良性作用；（4）建立人才培养的协作机制，清除限制人才合理流动的各种障碍，鼓励人才在区域内合理流动，充分发挥高校及科研院所的“外脑”作用，从而提高本地区的知识溢出吸收能力。

对于处在较高技术等级类似中关村国家自主创新示范区这种产业聚集区而言，从全球视角和战略眼光来看，单纯依靠技术引进而忽视或是自主研发投入不够将影响该地区的长远和持续发展。而知识溢出对于产业聚集中的企业来说是把双刃剑①陈继勇、雷欣：《我国区域间知识溢出的数量测度》，《科技进步与对策》2010年第1期。。一方面，知识溢出所带来的正的价值效应企业集聚合作的根本动力。一定范围内产业集聚区内的知识溢出总量和企业数量正相关，企业从周边企业的研发中获益越多。另一方面，由于知识溢出的存在，一个企业研发的投入度受到合作伙伴知识投入的影响，如果聚集区中的企业都存在“搭便车”的心理，相应减少自身研发投入，则最终将损害该聚集区整体的利益。因此要着重建立技术创新激励机制，加大自主研发投入，从根本上提升研发水平。建立健全创新保障机制，尝试构建知识溢出的补贴机制，提高企业自主创新和技术研发的积极性。

此外，由于影响知识溢出效益的外围因素较多，很多工作需政府层面去开展，建议如下：1.加快相关政策法规的制定，优化产业聚集区的体制管理，强调政府在产业聚集区建设中的规划和引导作用，实施有利于区域创新发展的各类财税、金融政策，对产业聚集区的运行管理以规划引导为主，重心放在完善公共创新服务平台上。本文虽在模型中并未加入有关聚集区的体制方面的解释变量，但客观上国内很多产业聚集区都存在着机构职责划分不清、产业重复建设等问题。因此在加强基础设施建设以及做好税收、金融服务的同时，政府应根据所在地区的客观条件，制定有效的产业优先发展规划，杜绝区内的重复建设与恶性竞争。2.构建和完善区域创新体系，稳步提升科研创新能力。根据年国家发改委的科技工作指导意见要求，首先培养发展区域创新系统，然后要充分发挥其能创造良好系统外部环境的作用。合理的区域创新体系应该以企业为主体、市场为导向，形成产学研的良性循环。优质的区域创新氛围能帮助构建和谐的知识网络，进而最大程度上消化、积累知识资本，促进知识资本的溢出。一个地区经济发展尤其是经济活力的提升主要依赖于数量众多的规模各异的非公企业的，而只有完善的区域创新体系才能源源不断地对这些企业提供高强度高质量的知识技术支持。3.根据聚集区的产业技术等级（也可理解为发展阶段）和产业结构类型的差异，在知识溢出的渠道上加以引导。对于高新技术产业聚集区和处于技术等级较高的产业聚集区一定要引导所在地企业将提高产业核心竞争力的重心放在自主研发上，不能一味的按照以往传统，只是依靠技术引进来提高自身产业技术等级。而对于一般产业聚集区和处于较低技术等级的产业聚集区则可优先考虑外商直接投资这一渠道。

The Empirical Research on the Impact of Knowledge Spillover on High-tech Industry——Based on the Data of Zhongguancun Self-innovative Demonstration Area

Xiang Mu
（China Datang Group Capital Holding Co.，LTD，Beijing，100053）

Through improving and expanding knowledge production function，a more comprehensive measure model of knowledge spillover effect factors is constructed.The empirical analysis is based on the data of Zhongguancun Self-innovative Demonstration Area（10 Parks，2006-2015 data）.The conclusion is as follows：improving all the factors of the model has a significant and positive connection with the development of the area.The more influential factors are capital investment，technology introduction，the surrounding areas of R&D investment and spillover of knowledge absorption capacity.In the end，some new policy suggestions are put forward.

knowledge spillover，knowledge production function，industrial aggregation

F061.5

A

1001-5973（2016）04-0130-07

责任编辑：寇金玲

2016-05-16

项目（1981— ），男，安徽池州人，中国大唐集团资本控股有限公司，博士。