产业集聚对区域创新能力的影响研究——基于异质性产业集聚与协同集聚视角

戴 玲，唐晴晴

（安徽大学经济学院，安徽合肥 230601）

一、引言

十九大报告强调，创新驱动与经济结构转型升级对我国经济稳定增长至关重要。创新是地区创造和保持竞争优势的重要来源，同时也是我国经济增长和高质量发展的重要推动力，而产业集聚作为一种紧凑型产业组织形式，已成为提高区域创新能力的重要途径之一。当前世界经济发展正经历着由“工业型经济”向“服务型经济”的变化，部分制造业分工不断深化，专业化水平不断提升，职能也日渐精细化，逐渐从原来的制造业中分离出来并进一步向生产性服务业发展。我国的产业和区域创新政策也正处于更加精细的管理时期。

制造业产生集聚效应，生产性服务业及其与制造业协同发展也产生集聚效应，不同产业发挥不同的集聚作用，这种产业差异化也使得不同产业对于区域创新能力提升的影响效果有所不同。现有研究大都基于制造业或者生产性服务业特定的产业集聚层面，抑或将研究视角锁定在单一的产业协同集聚方面，同时将三者纳入统一的分析框架之中的文献较少，这为进一步研究提供了空间。本文拟对制造业、生产性服务业以及协同集聚对区域创新能力的影响进行分析，主要采用空间杜宾模型（SDM）进行相关实证研究，并且对空间实证结果进行直接效应和间接效应分解，以期能为相关的理论研究及政策制定提供一点参考。

二、研究假设

产业集聚通过其技术外部性，有助于发挥知识技术外溢效应，提升区域创新能力，产业集聚能促进技术创新能力的提升。此外，学者们对产业集聚与区域创新发展的关系进行了一定的研究。

在制造业集聚与创新影响方面。韩庆潇等（2015）[1]通过对我国制造业子行业的创新效率进行研究发现，从整体上来看，产业集聚对创新效率的提升有促进作用；从要素密集角度对制造业进一步进行划分，分析不同制造业对技术创新的影响，测算结果表明：劳动密集型和资本密集型制造业不能显著提升技术创新效率，而技术密集型制造业能促进技术效率提升。杨浩昌等（2020）[2]提出制造业集聚主要通过创新投入不断减少和创新产出有效增加从而推动技术进步或技术效率的提高等作用机制来促进创新生产率提升，制造业集聚能够有效促进其创新生产率提升，并且技术效率的改善而非技术进步是制造业集聚促进创新生产率提升的主要途径。

关于服务业集聚与创新。曾庆均等（2019）[3]对生产性服务业集聚与创新效率的关系进行研究发现，二者存在相互促进的关系。顾乃华（2010）[4]、陈建军等（2009）[5]认为生产性服务业集聚对于产业生产效率的提升存在积极影响，进而能够推动经济发展。吉亚辉和杨倩妮（2017）[6]、何守超和陈斐（2017）[7]等从专业化集聚和多样化集聚两个视角均证实了生产性服务业集聚的确能够助力区域创新能力的提升。吴敬伟和江静（2021）[8]研究发现，生产性服务业集聚对于技术创新有显著的积极影响，这种积极影响是建立在生产性服务业集聚保持在合理范围的基础上，如果过度集聚将不利于技术创新。

还有部分研究视角转向协同集聚与创新方面。刘叶和刘伯凡（2016）[9]立足于全国22个城市群的数据，探究两业协同集聚对制造业全要素生产率的影响，结果表明制造业全要素生产率的提升主要是得益于协调集聚带来的技术进步，而不是技术效率的改进所起的作用。刘胜等（2019）[10]认为协同集聚会影响企业技术创新倾向。汤长安等（2021）[11]实证结果表明，产业协同集聚能够提高生产效率、促进创新进步和经济增长，且这种促进作用具有显著的空间溢出效应，对实现区域经济“量”与“质”的增长具有重要意义，所以要加强一体化的区域发展意识，突破区域界限，加强区域合作，在发挥地区优势的基础上实现共同发展。

基于以上分析本文提出第一个假设：

H1：产业集聚对于地区创新能力的提升会产生积极作用。

鉴于不同类型的产业集聚对于知识、技术水平的有利影响程度以及创新需求和创新能力存在差异，所以三个核心解释变量会对区域创新能力产生不同的影响。从理论出发，生产性服务业相较于制造业而言，其融合的人力资本、创新要素和知识要素较多，蕴含的附加值和知识密集度较高，产生的技术溢出效应和扩散效应较大，相应的对创新能力的影响也会较强[12]。而协同集聚通过两者的协调合作、优势互补，更容易发挥集聚经济的正外部性，产生“1+1>2”的协同效应，更有利于增加创新产出，实现技术创新。基于此提出第二个假设：

H2：不同类型的产业集聚对区域创新能力存在异质性，制造业集聚对区域创新的影响效果弱于生产性服务业集聚和协同集聚。

在创新全球化和经济一体化进程不断加快的背景下，区域间的经济关联和创新作用愈加紧密，创新活动具有一定的空间溢出效应，一个地区的技术创新效率受当地和邻近地区创新生产要素的共同影响。杨凡等（2016）[13]发现我国创新产出及其增长率均具有空间溢出效应。白俊红和蒋伏心（2015）[14]认为区域创新活动存在显著的空间集聚特征，创新资源的动态流动加快创新溢出和创新吸收，优化资源配置效率，促进资源的高效利用，从而提升本区域和相邻区域的创新水平。基于空间效应会影响产业集聚与区域创新效率的提升，提出第三个假设：

H3：区域创新能力存在空间效应，周边地区创新发展能力会相互间影响。

三、研究方法

（一）空间模型构建

1.空间相关性检验

在使用空间计量模型前，对区域创新能力的空间相关性进行莫兰指数（Moran’s I）检验，具体如下：

innoit表示i省份在t年的区域创新能力；Wij是邻接矩阵；magglit、seragglit、ciagglit分别表示i省份在t年的制造业集聚、生产性服务业集聚和协同集聚；X为控制变量；α1、α2、α3、α4分别表示各个解释变量对于区域创新能力的空间溢出效应，β1、β2、β3、β4分别表示各个解释变量的影响程度；νi表示地区效应，ωi表示时间效应，εit是随机扰动项。

（二）变量选取和数据说明

1.变量选取

（1）被解释变量：区域创新能力（inno），用新产品销售收入衡量。在不完全竞争市场中，区域创新能力用全要素生产率来衡量会产生较大误差，而专利数也有一些无法避免的问题，比如在用各种专利数衡量创新成果的质量及其市场价值时有明显的不足。另一方面，新产品销售收入统计误差较小，并且能较好反映创新成果的质量及其市场价值，弥补全要素生产率的误差问题和专利在反映创新成果质量等方面的不足。

（2）核心解释变量：产业集聚水平，本文选用区位熵方法计算制造业集聚与生产性服务业集聚，具体计算公式如下：

式（3）（4）（5）中，maggl表示制造业集聚，seraggl表示生产性服务业集聚，coaggl表示协同集聚，E 表示就业人数，i表示省级范围，m表示制造业，s表示生产性服务业，k表示全国范围。

（3）本文选取的控制变量如表1所示。

表1 控制变量

2.数据说明

本文采用我国除港澳台地区的30个省份（因西藏部分数据缺失，未纳入研究范围）2010—2019 年的省级面板数据进行计量分析。同时，所有数据均采用自然对数形式，以提高数据的拟合程度，降低模型设定的异方差和多次共线性影响。数据来源于《中国统计年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国互联网发展状况统计报告》《中国人口与劳动统计年鉴》、EPS平台、国家统计局网站等。共获得300个数据，各变量的描述性统计见表2。

表2 变量的描述性统计

（三）空间相关性检验

1.全局空间相关性检验：莫兰指数

以莫兰指数（Moran’s I）作为检验指标，测算2010—2019年各省份创新能力，检验结果如表3所示。

表3 区域创新能力莫兰指数及检验

由表3的实证结果可知，区域创新效率不是无序的随机分布，而是规律性的集聚分布。对区域创新能力的莫兰指数进行显著性水平检验，结果显著且为正，说明在样本观察期内区域创新能力总体上存在相关关系，区域创新能力会受周边地区的影响，表中的莫兰指数总体呈逐渐上升趋势，显著性也逐渐增强，表明我国区域创新能力的空间溢出效应在逐年增强。

2.局部相关性检验：莫兰散点图

由于篇幅限制，仅展示2016年的莫兰散点图。

由图1可知，大部分省份处于第一和第三象限，进一步表明各省份创新水平具有一定的规律性，有较强的正向相关关系，各省份的创新水平会影响周边地区的创新水平。

图1 2016年区域创新水平莫兰散点图

四、实证结果分析

（一）空间效应实证结果分析

由于创新能力在空间上存在空间溢出效应，即产业集聚度提高时对周边区域创新能力具有影响，空间溢出效应会促进各区域创新效率的提高，使得区域差距缩小。传统的模型估计方法没有考虑空间因素的影响，遗漏空间因素可能会影响到模型的估计结果，使估计结果的准确性存在偏误，因此考虑空间因素借助空间计量模型进行研究。进行LM和LR检验后，采用SDM进行实证分析，之后为了进一步分析产业集聚对区域创新能力的溢出效应影响，本研究进行效应分解。

在全样本条件下，空间面板数据计量模型回归的结果如表4所示。三个核心解释变量都显著提升了区域创新能力，证实假设H1。其中模型（1）是以制造业集聚作为核心解释变量，从其回归结果来看，制造业集聚的回归系数为0.287，并且通过了1%的显著性水平检验，说明制造业集聚能有效推动区域创新能力的提升，制造业集聚每提高1%，区域创新能力会上升0.287%。模型（2）是以生产性服务业集聚作为核心解释变量，其回归结果显示生产性服务业集聚对于区域创新能力的提升同样具有正向作用，生产性服务业集聚水平每提高1%，区域创新能力会上升0.256%。模型（3）是以协同集聚作为核心解释变量，其回归结果显示协同集聚显著促进了区域创新能力的提升，回归系数为0.923，说明协同集聚水平每提高1%，区域创新能力会上升0.923%。综上，三者既能促进技术、经验的传播以及共享基础设施，有效降低成本，带来集聚经济的规模效应，又能使区域内同类企业产生竞争，迫使企业不断创新，以取得优势，同时为企业合作提供机会，而合作可以促进知识和信息共享，促进集聚区内资金、技术、人才等创新要素的动态流动，发挥知识、技术溢出效应，从而推动区域创新能力提升。但生产性服务业集聚的促进作用小于制造集聚和协同集聚的作用，假设H2不成立，这和我国的产业结构有关。目前我国很多地区的产业还是以第二产业为主，工业性产业集聚已经取得不错的成果，其集聚逐渐完善成熟且有效率，同时也促进了工业集聚的空间效应；另一方面，服务业从制造业中独立出来，其集聚效率低，集聚作用得不到有效发挥，技术溢出程度不足，对创新效率的提高有很多限制，并且由于我国保护专利的相关政策法规有很多缺漏，服务业集聚对地区的技术扩散还处在较低层级，高层级的技术扩散还需进一步增强[12]。两业协同集聚通过两者的协调合作、优势互补，更容易发挥集聚经济的正外部性，产生“1+1>2”的协同效应，更有利于增加创新产出，实现技术创新。

表4 SDM模型实证结果

从控制变量上来看，总体来说对外开放水平、区域经济结构、研发投入以及信息化水平对区域创新能力的影响均显著为正，城市化水平对区域创新能力的影响为负。产业结构（lnupstr）升级后，原有的创新动力和基础条件会对区域创新产生一定程度的不适应和不匹配，需要新知识和新技术来发展现有产业结构，从而促进区域创新效率的提升。信息化水平（lnint）的提高可以显著提升区域创新效率，因为信息化水平高意味着创新的社会氛围更加开放自由，可以减少进入准则和创新壁垒，有效降低创新的成本。对外开放水平（lnopen）至少都通过了5%的显著性检验，区域在和外界进行高效互动时，给本地区和其他区域带来了优良的交流平台，使得区域间的技术和知识学习更有效率，进而可以提升区域效率。研发投入（R&D）在生产性服务业集聚和协同集聚下通过了1%的显著性检验，区域研发投入经费提供的物质支撑与资金保障强有力地促进了高灵活性产业的知识生产、技术进步，从而促进了区域创新水平的提升。城市化水平（lncivil）对区域创新能力产生负向影响，原因可能是市场准入、通信和基础设施成本都导致城市中就业机会的不平等，在城市服务和就业机会供给不足时的快速城市化会创造或助长区域贫困，抑制了区域创新效率[15]。

总体来说，三个核心解释变量都显著促进了区域创新，制造业集聚与协同集聚对区域创新能力的促进作用比制造业集聚对区域创新的作用更明显，产业结构升级、对外开放水平提高、加大研发经费投入、提高信息化水平等都能促进区域创新。

（二）效应分解

从表5的直接效应和间接效应的回归结果来看，制造业集聚和协同集聚的直接效应和溢出效应均为正，证实假设H3，直接效应系数分别为0.284和0.923，间接效应系数分别为0.101和0.0599，且均通过了10%的显著性检验，这表明制造业集聚和产业协同集聚不仅能提升本地的区域创新能力，而且随着各区域之间产业链分工的深化，与周边地区形成有效互动，进而推动周边地区创新能力的提升；协同集聚能显著促进本地和周边地区的创新能力，因为产业协同集聚可以有效促进和加快知识的传播以及加速区域内信息、产业技术以及相关工作经验的扩散，降低创新成本，提高创新生成的概率。另外，产业协同集聚后除了使得区域内同类产业激烈竞争外，不同产业协同集聚也为寻求合作的企业提供了更多的机会。同类产业为了争夺市场份额会不断创新以寻求优势，保障自己不被快速变化的市场所淘汰，而进行合作的企业为了减少创新成本，会有效共享信息与知识，形成区域创新的良好环境，促进区域创新[14]。生产性服务业集聚对本地创新能力有着显著的积极影响，直接效应的系数为0.255，但其间接的溢出效应为-0.032且不显著，可能是由于我国生产性服务业存在发展不平衡的地理特征，致使其降低了本应存在强有力的空间依赖性和紧密性[16]。

表5 效应分解

从控制变量来看，产业结构的分解效应都显著，随着经济结构的调整升级，本地区与周边地区形成良性互动，共同促进了区域创新效率的提高。信息化水平的溢出效应为负，可能是因为随着地理范围的扩大，信息的有效性和准确性减弱，产生了误导性的信息。在模型（1）和模型（2）下外商投资的直接和间接效应均为正，直接效应显著而间接效应不显著；而在协同集聚即模型（3）下，外商投资有利于本地区创新能力提升，而对周边地区的创新能力有明显的负作用可能是因为外商投资协调程度不高，在协同集聚方面未形成规模，因而抑制了创新效率的提高。研发资本投入在制造业集聚和协同集聚下溢出效应不显著。在生产性服务业集聚下对周边地区创新效率有显著抑制作用，这是因为资本往往更倾向于灵活度高且收益快的生产性服务业。大量集聚后，贸易、要素成本随之下降，继而周边地区的企业积极向本地汇聚，形成“吸虹效应”，造成本地区产业集聚并没有很好地推动周边省份区域创新能力的提升。城市化水平在制造业和生产性集聚下溢出效应不显著，生产性服务业集聚下溢出效应为正。

（三）稳健性检验

本文使用空间距离矩阵进行稳健性检验，表6结果与表4基本一致，证明本文的研究结论具备稳健性。

表6 空间距离矩阵回归结果

五、结论和政策建议

本文利用2010—2019年全国省级层面的面板数据，通过空间计量方法实证检验了制造业集聚、生产性服务业集聚以及两业协同集聚三者对于区域创新能力存在的异质性影响，得出以下结论：

1.三者均会对区域创新能力的提升产生显著的积极影响，但协同集聚的积极影响更大，所以不能只考虑单一产业的发展，要从协同发展的理念出发积极推动制造业和生产性服务业两者的协调发展与高效融合。

2.从效应分解情况来看，制造业集聚和协同集聚对于创新能力的直接效应和间接效应都存在正向影响并且十分显著，而生产性服务业集聚对周边区域创新能力的提升不显著。

3.从控制变量来看，除了城市化抑制了区域创新外，其余控制变量都对区域创新能力的提升有不同程度的正向影响。

根据上述研究结论，提出以下建议：

1.充分发挥产业集聚对区域创新能力的提升作用。各省份应该优化产业布局，加快产业价值链的提升，提高产业集聚层级，充分发挥积极的溢出效应。制造业作为科技创新的重要承载主体，要继续加强空间集聚，淘汰落后产能，进一步延长和完善产业链，深化产业内部分工，促进科技成果在产业中的转化应用，打造先进制造业。生产性服务业应加强技术交流和合作，建设和完善具有地区特色和高度专业化的生产性服务业功能区，提高产业的多样性。培育特色区域的创新体系，提高区域技术交流的频率和合作的空间，实现创新资源有效流动和高效配置，提高创新效率。

2.提高两业协同集聚水平，兼顾协同高度与协同质量，充分发挥协同集聚的创新资源配置效应。各省份要进一步完善体制机制创新，打破地方保护主义，突破区域界限，加强省际间的交流与合作，充分释放集聚与创新活力，在空间上形成产业协调发展的网状发展脉络，促进创新资源在省际间互通有无，加快创新溢出和创新吸收，共同推动产业均衡发展和区域一体化发展。要实现产业集聚外部性对创新的积极影响，各地区需要根据自身实际和经济运行态势选择合适的产业协同发展策略。在统筹产业规划布局和制定区域创新政策的过程中，将异质性产业集聚对创新能力存在的差异化影响纳入考虑范围之内，各地区在发展中不能追求单一的“双轮驱动”模式，要保证两种产业集聚发展过程中的相互协调，提高协同集聚规模。

3.从其他因素来看，要积极推进产业结构优化升级，制定符合区域发展的产业政策。加大研发经费投入，合理分布研发经费，提高研发经费的产出，鼓励企业提升核心技术，加快创新产出，提高创新效率。优化市场经济体制，有效配置资源，加快推进信息化战略，提高信息化水平，促进互联网在产业集聚和区域创新方面的广泛应用，带动不同区域之间的产业生产模式、组织模式和联系方式的变革，加强互联网的纽带作用。积极融入全球市场，提升外资引进质量，促进知识、技术等生产要素的反向技术溢出，提高区域自主创新能力，同时注意有效规避“技术壁垒”和“技术锁定”。