产业集聚促进企业技术创新能力了吗

□文/黄家燎

（广东工业大学经济与贸易学院 广东·广州）

［提要］本文利用2007～2016年中国制造业上市企业的发明专利数据，实证检验产业集聚对企业技术创新能力的影响。研究发现：专业化集聚与多样化集聚均能显著促进企业的技术创新能力，但多样化集聚的推动作用更大。

一、引言

改革开放40多年以来，我国企业的技术创新能力大幅提高。2017年，中国国际专利申请量达4.9万件，居世界第二。在企业技术创新能力不断提高的同时，我国经济活动布局不断变化，资源和人口向沿海城市集聚的趋势明显，区域的资源集聚水平与区域内的企业技术创新能力在空间上呈现了较高的相关性。对2008～2016年期间我国31个省市地区作了初步统计，从图1可以看出，我国的发明专利申请量呈现明显的地区差异，绝大多数专利申请量来自东部沿海地区，北京、上海、广东、江苏、浙江、山东等6个省市的专利申请量占了全国专利申请总量的约64.5%，相较而言，山西、内蒙古、吉林、黑龙江、江西、贵州、云南、西藏、甘肃、青海、宁夏和新疆等12个中西部省市的专利申请量仅占了全国专利申请总量的5.4%。（图1）

图1 2008～2016年我国31个省市地区发明专利申请量分布图

显然，产业集聚是造成地区间企业技术创新能力差异的因素之一。而作为产业集聚重要动力，Singh and Marx、王文翌和安同良等众多学者研究发现知识溢出可以降低企业创新成本与不确定性的同时，具有在空间上随着距离衰减的特性。正因如此，我国产业集聚的东西部显著差异造成了不同地区间企业技术创新能力的差别。

知识溢出按溢出双方是否同属于同一个行业可分为专业化溢出和多样化溢出。同一区域内相同产业的企业之间的知识交流属于专业化溢出，称为MAR外部性。而多样化溢出则是同一区域内属于不同产业的企业之间的知识积累，称为Jacobs外部性。

学术界对于产业集聚的外部性对企业技术创新的影响作用上一直存在争议。一种观点认为，MAR外部性更有利于制造业创新。Baptista et al利用1975～1982年英国248家制造业企业的创新数据实证检验了产业集聚对企业创新的影响，研究发现MAR外部性能显著促进企业创新，而Jacobs外部性对企业创新的作用并不显著；而另一种观点却认为，Jacobs外部性更有利于制造业创新。Feldman and Audrettsch认为多样化促进了美国的区域创新活动，而在特定地区，专业化甚至抑制新产品发布的数量。另外，也有不少学者的实证发现，MAR外部性与Jacobs外部性对企业技术创新同时存在正向影响。Pacil and Usai的研究发现，意大利的制造业创新活动具有明显的空间关联性，专业化与城市化经济对创新活动都有促进作用。在国内，对MAR外部性、Jacobs外部性与企业技术创新的研究较少。杜威剑、李梦洁利用1998～2007年的中国工业企业数据库数据，以新产品产值衡量创新产出，研究认为地方化经济和城市化经济对企业的产品创新均有显著的促进作用，而王文翌、安同良利用2003～2011年的上市企业研究与开发数据进行实证检验，发现知识溢出能够促进企业创新，但研究中并未对MAR外部性、Jacobs外部性进行细分研究。

综上所述，不论是在国外还是国内，产业集聚带来的外部性效应能否促进制造业企业技术创新仍是一个难以简单判断的问题。基于对以上问题的考虑，本文以2007～2016年中国上市制造业企业为样本，利用企业发明专利数据对MAR外部性、Jacobs外部性与企业技术创新的关系进行计量分析。

本文可能的边际贡献如下：一是使用上市制造业企业的发明专利数据作为企业技术创新的代理变量，能够比较客观地衡量企业技术创新；二是丰富了产业集聚与企业技术创新能力的相关研究，以往大多数研究多集中于区域创新层面。

二、计量模型、指标构建与数据说明

（一）样本筛选与数据来源。本文以2007～2016年为研究年限，从《中国专利全文数据库》手工收集上市公司专利数据，保留制造业上市公司，并剔除数据异常、缺失的样本，最终得到5，240个观测值。模型中产业集聚测算使用的数据来源于《中国工业年鉴》，企业层面使用的数据来源于Wind数据库。

（二）计量模型与指标构建。本文旨在考察MAR外部性、Jacobs外部性对企业技术创新能力的影响，参照已有文献的研究成果，采用如下基本计量模型：

MARijkt代表产业集聚的专业化外部性，计算公式如下：

其中，Ajkt是第t年地区k产业j的资本总计，Akt是第t年地区k制造业的资本总计，Ajt是第t年全国产业j的资本总计，At是第t年全国制造业的资本总计。MAR外部性指标越大，代表区域内该产业专业程度越高。因此，若该系数为正，表明产业的专业化程度对企业的技术创新能力有促进作用。

Jacobsijkt代表产业集聚的多样化外部性，其中本文参考彭向、蒋传海的文献，利用《2007年中国投入产出表》计算出产业关联度，记为ωθ。

Jacobs外部性指标越大，代表区域内与该产业关联度越高的其他产业占比越多。因此，若该系数为正，表明关联产业的增加对企业的技术创新能力有促进作用。

lnnovationijkt代表企业技术创新。企业的专利产出能更加全面客观反映企业的技术创新能力，本文利用企业的发明专利申请量+1的对数值作为企业技术创新的指标。

选取这些指标主要是基于以下考虑：

1、与企业经营绩效相关：企业规模越大、生产技术水平越高，创新动力越强，企业的技术创新能力越高；凭借前期的技术创新成果和市场积累，企业的利润率越高，短期内出于逐利的短视行为会抑制其研发动力，减缓研发新项目及其相关支出，导致企业技术创新能力变弱。

2、与技术创新活动所需要的投入相关：技术创新难度大，耗时长，需要大量的资金投入，现金持有量越大，为技术创新活动提供了相应的支持，企业的技术创新能力越强；政府补贴降低了企业的技术创新成本，分散了企业进行技术创新活动的风险，激发企业创新动力，对企业技术创新能力影响为正。

3、与企业寿命有关：寿命长的企业具备充足的资本和技术积累，预期企业寿命与企业的技术创新能力存在正向影响。

三、实证结果分析

现有的文献大都采用最小二乘法或固定效应的面板回归，考虑到研究期间部分企业早年的专利数据在0上比较集中，本文采用面板数据的截尾回归模型（tobit），得到的结论更为可信。

表1报告了产业集聚与企业技术创新能力的基准回归结果。其中，回归（1）、（2）仅考虑用MAR外部性、Jacobs外部性单独回归，回归（3）将两个核心变量同时进行回归。（表1）

表1 产业集聚与企业技术创新能力计量结果一览表

从回归（1）、（2）的结果发现，MAR外部性和Jacobs外部性的系数显著为正。同时，比较回归（1）和回归（2）不难发现，MAR外部性每提高1%，企业技术创新能力约提高0.15%，MAR外部性每提高1%，企业技术创新能力约提高0.67%，Jacobs外部性对企业技术创新能力的促进作用约为MAR回归系数影响的4.5倍。这表明产业的专业化溢出和多样化溢出均能促进企业技术创新能力，而产业的多样化溢出对企业技术创新能力的促进作用显著高于产业的专业化溢出。回归（3）中，MAR外部性和Jacobs外部性的系数和显著性并未发生显著变化。因此，回归（3）同样印证了上述观点。对于以上结果，本文给出的解释是：一是专业化集聚和多样化集聚促进了产业内专业化人才和产业间多样化人才的要素流动，从而提高了地区内的劳动力素质、降低了劳动力成本，从而有利于企业的技术创新；二是专业化集聚促进了同行业知识的聚集，“搭便车”行为降低了企业的创新风险和成本；三是多样化集聚为企业获取上下游产业的需求、信息和技术提供了便利，丰富了地区内知识的多样性，从而显著促进企业的技术创新能力。

四、结论及建议

打造产业集群是目前我国政府发展战略性新兴产业的主要路径，产业集群是否能促进企业的技术创新能力值得深入研究，尤其是在对于在未来很长一段时间内都面临着以美国为首的西方国家长期经济打压、科技封锁的中国来说更为重要。本文利用2007～2016年中国制造业上市公司数据，探讨产业集聚对企业技术创新能力的影响，并在此基础上同时考虑了所有制异质性、行业异质性和区域异质性等因素的影响。研究发现，MAR外部性和Jacobs外部性均能促进企业的技术创新能力，但Jacobs外部性的促进作用显著高于MAR外部性。

基于上述结论，本文认为政府应当通过设立产业园区、经济开发区等途径，促进地区专业化和多样化产业集聚网络，更为着重地引入关联产业企业、加强上下游配套等措施，为企业的多样化知识传播强链汇网，通过打造多样化集聚促进企业技术创新能力。