科技服务业集聚、创新能力、经济增长之间的关系研究——以皖江城市带为例

俞明月 魏 峰

（安徽大学，安徽 合肥230000）

一、引言

科技服务业是在当今产业不断细化分工和产业不断融合生长的趋势下形成的新的产业分类，它是以技术和知识向全社会提供的产业，是现代服务业的重要组成部分，具有人才智力密集、科技含量高、产业附加值大、辐射带动作用强等特点。近年来，我国科技服务业发展势头良好，服务内容不断丰富，服务模式不断创新，服务质量不断提高。且科技服务业也越来越市场化、集成化、服务化。对于当前科技服务业的发展，究竟对创新能力和经济增长存在什么影响？本文利用随机效应模型和中介效应说明了科技服务业发展对于经济增长和创新能力存在推动作用。且针对区域型科技服务业发展，以安徽省沿江区域为例说明目前区域科技服务业市场所存在的问题。

二、文献综述

科技服务业不仅属于科技领域，它也是以服务业为主导的新型产业，从第三产业的发展来看，它给我国带来了一定的经济效应，逐渐成为了我国经济发展的重要支柱。而产业集聚是指同一产业的企业在特定空间范围内相互靠近，劳动力、资本等产业要素在该范围内不断集中的一个动态过程。

（一）科技服务业集聚与创新能力

对于科技服务业集聚、创新能力、经济增长三者之间的关系研究，绝大部分学者都是两两关系研究，且用于研究三者之间关系的模型也是不同的。如对于科技服务业集聚与创新能力之间的影响，很多学者认为科技服务业集聚对创新能力有积极影响，如朱文涛等（2017）通过空间面板模型，选取了中国30个省份2008-2014年科技服务业面板数据，针对科技服务业集聚和地区创新能力提升之间的关系研究。结果显示，科技服务业集聚对于地区创新能力提升具有明显的正向直接效应[1]。李晓龙等（2017）基于创新效率提升和空间溢出效应的双重视角，利用2005-2014年中国省级高技术产业面板数据分析科技服务业集聚对企业创新能力的影响，结果显示，科技服务业集聚和企业创新能力存在空间相关性，科技服务业集聚对于企业创新能力的提高具有显著影响[2]。

（二）科技服务业集聚与经济增长

对于科技服务业集聚与经济增长之间的关系，许多学者认为科技服务业集聚对于经济增长存在促进作用，同时也是影响区域经济发展差距的因素之一。如冯华等（2018）采用产业直接贡献率和间接拉动率衡量科技服务业对经济增长的直接和间接影响，基于1991-2013年科技服务业与经济增长的时间序列数据的研究，结果显示，不论是直接影响还是间接推动，科技服务业对经济增长都或多或少存在一定推动作用，且两者之间的良性互动机制已初步形成[3]。俞彤辉等（2018）运用双重面板模型和动态面板模型分析了全国31个省2003-2016年动态面板数据，研究结果显示，在不同经济发展阶段，科技服务业集聚对地区劳动生产率的影响具有较大差异，且科技服务业集聚水平与城乡收入差距呈现显著负向动态关联，即随着科技服务业集聚水平的增长，城乡收入差距存在逐渐缩小趋势[4]。张媛媛等（2018）以珠三角为例，运用空间基尼系数、区位熵指数对科技服务业集聚特征进行分析，结果表明，城市的经济发展为科技服务业的发展提供良好的物质条件，吸引了科技服务业集聚[5]。即经济条件是推动科技服务业发展的重要因素。

综上所述，大多学者对于科技服务业集聚、创新能力、经济增长三者之间的研究集中在全国范围，对于区域的研究较少，2010年，国务院正式批复《皖江城市带承接产业转移示范区规划》，确定安徽沿江城市带承接产业转移的发展战略，这是促进区域协调发展的重大举措，所以本文以皖江城市带为研究对象来说明科技服务业的发展情况。

三、实证分析

本文将以安徽省沿江城市带为例进行实证分析，由于池州市数据缺少，所以选取合肥市、芜湖市、马鞍山市、安庆市、滁州市、铜陵市、宣城市等2006-2018年相关数据进行研究。

（一）指标选取及解释

1．科技服务业集聚程度

根据以往研究，对于产业集聚的衡量方法有产业集中指数（CRn指数）；Hoover指数；区位熵指数；空间基尼指数；EG指数；产业集聚指数CIP等，通过比较，其中区位熵指数能够较为真实的衡量某一区域要素的空间分布情况，反映某一产业部门的专业化程度。因此，本文采用区位熵指数来反映安徽省科技服务业的集聚程度。该指数的计算公式如下：

上式中，LQij为j地区i产业在全国的区位熵，qij表示j地区科技服务业就业人数qj表示j地区就业人数，qi表全国科技服务业就业人数，q表示全国就业人数。LQ值为正值，数值越大表示该产业的集聚程度越高。当区位熵值大于1时，说明该地区i产业在全国范围内具有优势，区位熵小于1，则相反。计算结果如表1所示。

表1 皖江城市带2006-2018年区位熵指数

2．地区创新能力

衡量一个地区创新能力主要从创新条件、科研成果、创新效益、管理水平、特殊指标等五大指标着手，由于衡量区域创新能力的指标较多，所以选取重要指标衡量。对于创新能力水平的直接表现也就是产出指标为科研成果，专利授权数更能准确反映科研成果。因此本文采用专利授权数来表示地区创新能力。皖江区域7个城市2006-2018年创新能力情况如表2所示。

表2 皖江城市带2006-2018年专利授权数

3．经济增长

衡量一个地区经济主要是根据GDP值，所以经济增长采用地区GDP增长反映。皖江区域城市2006-2018年GDP产值指数如表3所示。

综上所述，由表格可以看出皖江区域7个城市科技服务业集聚程度呈上升趋势，且合肥市科技服务业集聚度在全国范围内具有优势。同时，专利授权数也是逐年递增，生产总值相对于上一年处于增长趋势，增幅较小。

表3 皖江城市带2006-2018年生产总值

（二）模型建立

1．模型设定

皖江城市带经济增长与创新能力、科技服务业集聚度之间的回归模型原理如下：

经济增长=α+β×解释变量+个体固定效应+时间效应+随机误差项

引入变量即为：

为方便计算，使模型拟合效果更好，数据采取对数形式，其中，y表示经济增长，x1表示科技服务业集聚度，x2表示创新能力，t表示时期，i表示城市，μ、ν、ε表示个体效应、时间效应、随机误差项。

2．模型结果

利用stata15．1软件对数据进行分析，分别运行了OLS模型，个体固定效应模型，个体和时间固定效应模型，随机效应模型，结果如表4所示。

由表4给出的模型结果显示，当采用个体固定效应分析数据时，解释变量均通过1%显著性水平，且组内、组间、全部方差都在70%以上，说明个体固定效应和OLS回归之间，选择个体固定效应较合理。当考虑个体时间固定效应模型时，发现该模型也较为合理，因此为了全面了解数据，采用随机效应模型做进一步分析，为了比较数据适用于哪种模型，进行Hausman检验，结果显示P=0．5272＞0．01，即随机效应模型比固定效应模型更适用于数据分析。所以最终数据模型为：

通过该模型结果，表明经济增长、科技服务业集聚度、创新能力三者之间的关系，其中创新能力对经济增长的作用大于科技服务业集聚度对经济增长的作用。为了进一步显示三个变量之间的中介效应，检验科技服务业集聚能否作为创新能力和经济增长之间的中介变量，引用中介效应对此作出检验。

3．中介效应

为了显示变量之间的关系，检验科技服务业集聚度是否可以作为创新能力影响经济增长的完全（部分）中介变量，用下面三个模型来检验中介效应是否存在：（1）式表示科技服务业集聚度对经济增长的影响，其中α1是衡量科技服务业集聚度的总效应，若α1在统计上显著，则可以进行中介效应的检验。（2）式表示科技服务业集聚度和创新能力之间的关系，若β1在统计显著上为正，则创新能力有利于科技服务业发展，若为负，则抑制科技服务业发展。（3）式检验γ1是否显著，若显著，且（2）式中β1也显著，则说明中介效应显著，进一步检验γ2是否显著，若显著，则科技服务业集聚度作为部分中介变量，若不显著，则说明创新能力对经济增长的影响是完全通过科技服务业集聚来实现。

表4 模型回归结果

由于上文确定随机效应模型来检验数据变量之间的关系，所以采用随机效应回归来检验中介效应，所有系数在1%水平上均显著，说明科技服务业集聚是创新能力和经济增长之间的部分中介变量。

四、结论与建议

（一）结论

本文以皖江城市带2006-2018年数据进行分析，表明科技服务业集聚度、创新能力、经济增长三者之间的正向关系，同时，科技服务业也是创新能力和经济增长之间的部分中介变量。一方面，科技服务业的发展和创新能力的提高推动经济增长，另一方面科技服务业集聚度的提高，也会提升地区创新能力。所以，皖江城市应该重视科技服务业的发展。

（二）建议

1．重视经济政策实行

目前正是科技发展的黄金时期，且皖江城市带承接了产业转移示范区建设任务，对于安徽省来说应该抓住机遇，推动安徽省城市兴起，打造属于自身的特色产业，找准自身的定位。所以，安徽省应该重视科技产业的投资，大力扶持科技产业发展。其中科技服务业既属于服务业也属于科技产业，具有两者的优势，是新型产业的重要代表，其对经济增长的贡献也是不容小觑。

2．加强科技服务业发展指导

从城市发展来看，皖江区域科技服务业发展处于初期阶段，存在诸多问题，缺乏总体发展规划。政府应制定出台相应的科技服务业发展实施意见，加大对市场的监督、管理。规范管理科技服务业，建立行业协会规范化标准，打造规范化、专业化、制度化市场体制。

3．打造科技服务业集聚区

与长三角、珠三角这些经济发达地区相比，皖江区域的科技服务业存在规模小、质量低、技术不成熟、科技成果转化率低等问题。因此，应以政府为主导，打造产学研相融合的创新平台，整合各项资源，加快推进科研成果走出去。建立企业之间的相互联系，促进资源共享、优势互补，形成良好的互动关系。

4．建立人才引进和培育机制

由于安徽省经济实力较弱，地理位置较偏，很多高技术人才选择北上广大城市，造成了区域发展不平衡，因此很多省份出台人才引进计划。不仅如此，企业可以与高校合作，培养科技服务型人才，以及对现有的人员进行制度化、专业化培训，提高科技服务人员素质，鼓励科技人才响应国家号召，推动区域建设。