高技术产业集聚、创新与制造业高水平“走出去”——基于出口技术复杂度提升视角

余 姗，樊秀峰

（1.西安财经大学 西部能源经济与区域发展协同创新研究中心，陕西 西安 710100；2.西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061）

一、引言

随着贸易保护主义抬头叠加新冠肺炎疫情的影响，逆全球化趋势更加明显，全球产业链、供应链面临重大冲击，风险加大，中国的出口贸易也遭受到了约束和挤压（刘鹤，2020）[1]。要想持续厚植中国制造业出口发展优势，不论是增强工业基础能力、破解“卡脖子”问题，还是锻造技术和产业“长板”，都必须注重研发水平的提高（李晓华，2021）[2]。党的十九届五中全会指出，应坚持创新在中国现代化建设全局中的核心地位，提升企业技术创新能力，推进贸易创新发展。在中国加快构建双循环相互促进的新发展格局下，产业集聚尤其是高新技术产业集聚知识溢出和扩散形成的创新优势和正的外部性将大大增强产业的竞争力（朱喜安、张秀，2020）[3]。积极探究高技术产业集聚、创新对出口技术复杂度的影响和作用方式，进而推动制造业高水平“走出去”，对于出口贸易转型具有很好的现实意义。

出口技术复杂度是衡量制造业高水平“走出去”的重要指标（卓乘风、邓峰，2019）[4]。一些学者从产业集聚视角研究如何影响出口复杂度提升：莫莎和何桂香(2013)[5]分析了产业集聚与出口技术复杂度两者之间的关系，发现产业集聚能显著推动高技术产业出口技术复杂度，并且存在明显区域异质性。王倩倩(2019)[6]发现高新技术产业集群内部的知识溢出和人才集聚效应均会促进出口技术复杂度的提升。龚新蜀等(2019)[7]认为产业集聚的三种模式对出口复杂度都存在正向调节作用，但存在区域异质性。还有一些学者认为创新影响着技术跃迁（张奔等，2021）[8]，从创新角度对出口技术复杂度提升进行研究：如，毛其淋、方森辉(2018)[9]运用倾向得分匹配倍差法从理论和实证上对创新驱动与中国制造业出口技术复杂度的关系展开研究，发现企业的研发对于出口技术复杂度具有正向调节作用。张艾莉等(2019)[10]证实了技术创新对制造业的出口技术复杂度产生正向作用。刘琳(2021)[11]基于城市面板数据进行空间模型检验，发现生产性服务业集聚通过多样化、专业化及竞争的外部性影响地区的出口升级。

基于对产业集聚、技术创新影响出口技术复杂度的研究脉络梳理可以发现，现有文献大多是从产业集聚或技术创新单一角度对出口技术复杂度的影响进行研究，或是对产业集聚与技术创新两者关系进行分析，认为其存在线性关系（汤长安、张丽家，2020）[12]或者非线性门槛效应（曹允春、王尹君，2020；黎欣，2021）[13，14]，鲜有文献关注到高技术产业集聚及其创新两者对制造业高水平“走出去”影响的协同作用。文章的创新点在于：第一，将高技术产业集聚与技术创新放入一个分析架构中，考察两者对出口技术复杂度的独立影响及协同效应；第二，与现有文献所研究的静态线性回归不同，将高技术产业集聚作为门槛变量，采用动态非线性模型展开实证，力图给出精准政策建议，为推动制造业高水平“走出去”提供理论支撑。

二、理论分析与研究假设

1.高技术产业集聚影响制造业高水平“走出去”的机理

首先高技术产业集聚通过带来知识、技术、设备、资金的相对集中，减少不必要的额外投资，促进资源共享，有效降低生产、交易和运营成本，使得企业拥有低成本的出口竞争优势（Fabio&Francesco，2014；刘洪铎，2016；张涵，2019）[15-17]；其次，出口贸易在整个过程中存在汇率风险、产品进入和退出风险,产业集聚内企业相互联系沟通，消除了信息不对称的问题，形成了规模网络化体系（严北战，2014；周沂、贺灿飞，2018）[18，19]。同一产业集群内的企业间形成良好的竞争关系，促使企业对现有设施技术进行不断改进，有利于集群内部企业创造竞争优势、提高产业生产效率，促进制造业产业结构的升级（Xia和Wu，2020；Wang等，2019）[20，21]。基于以上分析，文章提出：

假设H1：高技术产业集聚能够显著促进出口技术复杂度，推动制造业高水平“走出去”。

2.创新影响制造业高水平“走出去”的机理

目前国外企业采取核心技术垄断，面对技术封锁和壁垒，为解决制造业“卡脖子”技术进一步推动制造业的出口贸易，必须通过高层次的创新活动提高出口企业的国际竞争力。而高技术产业凝结着最前沿最先进的技术，通过创新有利于引入先进的基础设施、技术以及经营模式，提高企业的生产率和创新效率，从而降低企业生产成本，提升产品的技术含量和质量（曲如晓、臧睿，2019）[22]。在创新驱动作用下，会显著推动制造业产业升级（刘洪涛、肖功为，2019）[23]。基于以上理论基础，据此提出：

假设H2：创新对推动制造业高水平“走出去”具有促进作用。

3.高技术产业集聚与创新的协同效应

高技术产业集聚与创新除了各自对制造业的出口产生影响外，二者的协同作用也是推动制造业高水平“走出去”的重要因素。一方面，高技术产业集聚可以通过共享来促进知识和技术的溢出进而促进区域创新，企业可充分利用技术外部性提高企业的创新效率（刘军、杨浩昌，2015）[24]；另一方面，高技术产业集聚通过产业联系的发展和人力资本的积累提高产业的技术效率，并且竞争性市场中企业能力较弱的企业会利用产业集聚的技术溢出效应提升自身的创新能力（刘鹏、张运峰，2017；Kenichi&Erina，2020）[25，26]。高技术产业集聚促进不同产业间的合作，在合作过程中形成优势互补，提高创新产出，与创新的协同发展成为驱动制造业高水平“走出去”的重要动力，据此，文章提出如下假设：

假设H3：高技术产业集聚与创新的协同效应对制造业高水平“走出去”具有推动作用。

三、模型构建与数据说明

1.模型构建

文章以出口技术复杂度来表征制造业高水平“走出去”，参考国内外对出口技术复杂度的研究及结论，构建模型：

其中，i和t代表省份和年份；EXP表示出口技术复杂度；AGG表示高技术产业集聚，INNO为高技术产业的创新指标，包括技术创新投入R&D内部经费支出RDIN、R&D人员全时当量RDALL以及技术创新产出研发专利PATE；OPEN为对外开放度；EDU代表受教育程度变量；ENPF和MARKET分别表示经济绩效和制度质量。

2.变量选取与数据说明

文章选用时段为2009—2018年中国30个省市区（除西藏和港澳台地区）的面板数据为研究对象，研究数据来源于《中国统计年鉴》《中国高技术统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》以及《中国教育统计年鉴》等，经作者计算及整理得到。在正式开始研究前对模型进行初步预测分析，对某些数据进行中心化处理、平减处理以及对数化处理。文章所涉及的相关变量见表1。

表1 指标体系说明

（1）被解释变量

制造业高水平“走出去”指标。以出口技术复杂度(EXP)来表征，文章采用Hausmann(2007)[27]提出的测算方法，公式如下：

其中，j代表地区，i代表产品，PRODYi表示产品i出口技术复杂度。Xji代表地区j产品i的出口额，Xj是地区j的出口额。Yj表示地区j人均GDP。

利用式(2)计算出产品的出口技术复杂度后，从而可以计算出某一国家或者地区的出口技术复杂度，计算公式如下：

其中，EXPjt表示第t年地区j的出口技术复杂度，Xjit表示第t年地区j产品i的出口额，Xjt为第t年某一地区j的出口总额。

（2）解释变量

高技术产业集聚(AGG)指标。文章采用高新技术产业的区位熵指标来衡量产业集聚程度，计算如下：

其中，lqjkt表示第t年地区j行业k的集聚水平。xjkt表示第t年地区j行业k的从业人员，xkt表示第t年行业k的总从业人员数，xjt为第t年地区j的总从业人数，xt表示第t年全国从业人数。

式(5)中，AGG表示地区层面的高技术产业集聚水平，lqjkt为权重。

创新指标(INNO)。创新投入指标选取高技术产业的R&D内部经费支出、R&D人员全时当量；技术创新产出指标利用高技术产业的专利授权数进行衡量。

（3）控制变量

基础设施(INF)变量，参考任英华(2019)[28]的方法，采用每千人拥有的互联网数量与GDP之比进行测量。受教育程度(EDU)指标，借鉴张可(2019)[29]的研究方法，用高校师生比来衡量。高技术产业经济绩效(ENPF)指标采用高技术产业的利税总额与销售收入之比来衡量（李玉山，2019）[30]，经济绩效较高的产业及地区更容易引进资金及先进设备，从而推动出口技术复杂度提升。制度质量(MARKET)指标采用王小鲁、胡李鹏和樊纲(2021)[31]提出的市场化指数，并用相关测度方法对2017年和2018年数据进行补充。

四、实证检验及分析

1.高技术产业集聚与创新影响出口技术复杂度的独立效应检验

（1）固定效应模型

采用固定效应模型对高技术产业集聚与创新对出口技术复杂度的独立效应进行分析，检验结果见表2。其中模型(1)是高技术产业集聚影响出口技术复杂度的独立效应分析，高技术产业集聚与出口技术复杂度呈正相关，弹性系数为0.187 6，并且通过了1%的显著性检验，表明高技术产业集聚能够提升出口技术复杂度，结论支持假设H1。模型(2)、(3)、(4)是高技术产业技术创新的三个变量对出口技术复杂度的影响分析，三个变量即高技术产业的R&D内部经费支出、R&D人员全时当量以及研发专利与出口技术复杂度存在较明显的正向关系，系数分别为0.1181、0.1014、0.0216，并且其值都在1%的水平上显著，回归结果表明高技术产业技术创新水平越高，对于制造业的出口技术复杂度的提升作用越大，结论支持假设H2。模型(5)、(6)、(7)是在模型(1)的基础上分别引入创新的三个变量，高技术产业集聚的显著性和系数并未产生太大的变化，这也更好地验证了假设。

表2 固定效应模型回归

控制变量中，高技术产业经济绩效、制度质量因素与制造业的出口技术复杂度的关系不显著，可能是由于各地区高技术产业经济绩效、制度质量水平存在较大差距，对不同地区的出口技术复杂度的作用情况不同，从而结果不显著，提升作用并不明显。受教育程度和基础设施这两个变量的回归系数在1%的水平上显著为正，说明出口技术复杂度的提升离不开高水平的教育和完善的基础设施。

（2）系统GMM回归

由于变量之间可能存在内生性，因此，基于上述的基准检验，将滞后一期的出口技术复杂度EXPLag作为解释变量，并且采用系统GMM进行回归分析，结果见表3。

在表3中，各模型的AR(2)的P值都大于0.1，其统计量均未通过10%的显著性检验，说明不存在序列相关问题。Sargan检验P值都大于0.1，为合理水平，表明不存在过度识别错误。根据回归结果可知：第一，在模型(1)、(5)、(6)和(7)中，高技术产业集聚这一变量的回归系数均显著为正，其弹性系数分别为0.1282、0.1278、0.1346、0.1694，表明高技术产业集聚能够促进出口技术复杂度，这一结果符合假设H1；第二，对于模型(2)、(3)、(4)，高技术产业技术创新的三个变量在所有模型中系数都为正，其中R&D内部经费支出的系数为0.2499、R&D人员全时当量的弹性系数为0.2426以及研发专利的系数是0.1274，并且都通过了显著性检验，说明高技术产业创新对于出口技术复杂度具有驱动作用，结果支持假设H2。对于模型(5)、(6)、(7)，将高技术产业集聚与创新纳入一个模型进行检验，结果显示并未改变其显著性。控制变量中，受教育程度在所有模型中均通过了1%的显著性检验，并且系数都为正；高技术产业经济绩效和制度质量指标对出口技术复杂度的驱动效应相对较弱，基础设施这一变量的回归系数为负，原因可能是在全国各地区基础设施的完善程度不同，但并未改变主要解释变量的系数，结论符合假设。此检验结果进一步表明高技术产业集聚与创新对出口技术复杂度的正向作用。

表3 系统GMM回归

2.高技术产业集聚与创新影响出口技术复杂度的协同效应分析

根据上述分析，高技术产业集聚及创新对出口技术复杂度的影响都分别表现为正向促进，为进一步考察三者的关系，此回归引入高技术产业集聚与创新的乘积项，来检验二者的协同效应结果见表4。由表4模型(1)的回归结果可得，乘积项系数为正，并通过了1%的显著性检验，表明高技术产业集聚与创新的协同效应是促进出口技术复杂度的主要力量；在模型(2)中，乘积项与出口技术复杂度的影响系数在10%的水平上为正，在模型(3)中，创新的成果专利与高技术产业集聚的乘积项系数为正，并且通过了1%的显著性检验，这一结果表明，高技术产业集聚与创新的协同效应对出口技术复杂度的影响作用显著。综上所述，高技术产业集聚与创新的协同效应对于出口技术复杂度提升作用，能显著推动制造业高水平“走出去”，结论支持假设H3。与表2的独立效应检验结果对比，高技术产业集聚与创新R&D经费投入的乘积项(AGG×RDIN)的影响系数大于表2(2)中高技术产业集聚的系数和创新的系数(0.1675>0.1653>0.1108)，说明两者的交互效应对出口技术复杂度的促进作用大于独立效应的促进作用，表现为一加一大于二的效应；而对于高技术产业集聚与创新R&D人员全时当量的交互项(AGG×RDALL)，其系数是小于表2(3)检验后的系数，即(0.0093<0.1005<0.1848)，此结果说明存在促进作用但是效果不明显；对于第三个交互项(AGG×PATE)的弹性系数大于表2(4)的技术创新而小于产业集聚，即(0.0218<0.0599<0.1868)，说明两者并没有发生很好的协同效应。从整个回归结果来看，高技术产业集聚与创新的交互项都显著为正，表明两者存在协同效应，在一定程度上表明高技术产业集聚、创新是推动制造业高水平“走出去”的重要因素。

表4 高技术产业集聚与创新影响出口技术复杂度的协同效应基准检验

3.门槛效应分析

基于前文的分析结果，为进一步讨论三者的关系，以高技术产业集聚度作为门槛变量来考察创新与出口技术复杂度是否存在非线性关系。以Hansen的门槛模型为基础，文章设定门槛模型如下：

其中，高技术产业集聚度AGG为门槛变量。其余变量与前文一致。

对于高技术产业创新与出口技术复杂度可能出现的非线性关系，文章采用Hansen门槛模型的检验方法进行分析研究。在回归估计之前，采用“Bootstrap”取500。表5为创新的三个变量基于高技术产业集聚与出口技术复杂度的门槛检验结果。

表5 门槛值检验结果

表6为高技术产业创新的三个变量基于高技术产业集聚与出口技术复杂度的门槛检验结果。结果表明，高技术产业的创新投入变量R&D经费对应的门槛变量存在双门槛值0.4582和1.0684，并且分别通过了1%和5%的显著性检验；R&D人员存在单门槛值1.0684，技术创新成果专利数对应的门槛变量有单门槛值1.0462。

表6 门槛回归检验结果

表6中，模型(1)、(2)、(3)表示以高技术产业集聚为门槛变量，高技术产业创新的三个变量分别对出口技术复杂度的影响分析。在模型(1)中，高技术产业集聚度存在双门槛效应，当高技术产业集聚度低于门槛值0.4528时，创新投入R&D内部经费支出的回归系数为0.1212，且通过了1%的显著性检验；当高技术产业集聚度处于中等水平时，门槛值介于0.4582和1.0684之间，高技术产业集聚对于创新的影响系数降至0.0894，在1%的水平上为正，创新对出口技术复杂度的促进作用减弱；当门槛值跨越1.0684，其弹性系数为0.2260，促进作用进一步增强，此时影响系数最大，这一过程中的弹性系数呈先减后增的“U”型特征。对于模型(2)，高技术产业集聚只存在单门槛值，高技术产业集聚小于门槛值1.0684时，创新的影响系数显著为0.0805，且通过了1%的显著性检验；当高技术产业集聚高于1.0684时，其影响系数为0.1048，促进作用增强。对于模型(3)可知，当高技术产业集聚门槛值分别小于1.0462，跨越1.0462时，其弹性系数的变化为0.0157→0.0520，说明创新对于出口技术复杂度的提升作用逐步增强，创新与出口技术复杂度之间的关系是动态非线性的。此结果说明，当高技术产业集聚程度不同，创新对于出口技术复杂度的促进作用也不同，结论符合假设H3。因此根据这一分析结果得出：应重视并提高技术产业集聚水平，更好地推动制造业高水平“走出去”。

五、结论与建议

文章以2009—2018年30个省份的数据作为样本，将高技术产业集聚、创新纳入一个计量模型，用出口技术复杂度这一变量代理制造业高水平“走出去”，考察了三者之间的互动关系，得出以下结论：第一，高技术产业集聚与创新分别对于出口技术复杂度具有推动作用；第二，高技术产业集聚与创新的协同效应是制造业高水平“走出去”的重要推动力；第三，随着高技术产业集聚跨越其门槛值，创新对出口技术复杂度的促进作用增强。

根据以上结论，提出如下建议：第一，技术创新尤其是高技术产业的创新是我国制造业破解发展难题、厚植发展优势的重要因素，因此要注重对创新的投入，积极引进高技术企业以及人才，建立有利于创业创新的机制，完善相关政策体系；第二，要重视产业集聚效应，尤其是高新技术产业的集聚，推进集群内部企业合作，加大知识和技术共享，促进技术人员之间的交流；而对于相关联的产业，应鼓励其协同发展，优势互补，使集聚效应最大化的发挥出来；第三，合理规划高技术产业集聚与技术创新的协调发展，首先要充分利用集群优势推动产业协同创新，其次通过创新加快生产效率和资源配置推动地区产业集聚发展，使两者形成良性循环；第四，应兼顾产业集聚度较低地区的实际经济状况，通过政策倾斜和引导，帮助其跨越门槛值，从而促进当地制造业的发展，实现制造业高水平“走出去”。