产业协同集聚、科技创新与经济高质量发展——基于知识密集型服务业与制造业的实证研究

谢阿红，朱家明

(1.中南财经政法大学工商管理学院，湖北武汉 430073；2.安徽财经大学统计与应用数学学院，安徽蚌埠 233030)

一、引言

随着科学技术的发展及产业革命的兴起，传统粗放型经济发展方式难以为继，新的经济发展方式逐渐出现。我国的经济发展从传统生产要素驱动转向创新技术驱动。当前，我国的经济高质量发展阶段已经来临，而创新作为经济增长的新动能，是推动经济高质量、可持续发展的关键因素。知识密集型产业是创新经济发展的动力来源，而知识密集型服务业具有高知识水平、高创新水平等特点，对创新经济发展具有推动作用。产业数字化强调数字化等创新技术赋能以制造业为代表的传统产业，传统制造业向数字化制造业转变。发展产业数字化需要高创新性行业，制造业的创新化发展需要遵循科技创新行为的区域集聚特性，推动金融业、信息传输与技术服务业等知识性服务业与制造业的协同集聚。知识密集型服务业与制造业的协同集聚能够通过要素融合效应、知识技术溢出效应、产业深度关联与互补等推动产业间的科技创新，而科技创新又会促进地区经济高质量发展。因此，研究金融业等知识密集型服务业和制造业的产业协同集聚度与经济高质量发展的关系，有助于了解我国经济高质量发展驱动力，对我国经济方式的转变与发展也具有重要的现实意义。基于此，本文以2007—2019年我国31个省、市、自治区的面板数据为基础，探寻我国制造业与知识密集型服务业的协同集聚度是否会影响一个地方的经济高质量发展水平，产业协同集聚是否是通过科技创新影响经济高质量发展的。

二、文献综述与研究机制分析

(一)文献综述

随着产业融合不断发展与进步，产业协同集聚对创新、经济发展等的影响愈来愈大，学界对此展开了一系列研究。产业协同集聚是指异质性产业间关联度较高且在空间上产生相互依赖的情况，此概念是国外学者Ellison和Glaeser[1](1997)提出的。引起产业协同集聚的因素有很多，如马歇尔外部性、知识溢出以及政策干预等。目前，与本文研究主题最相关的文献主要涉及两类：一是关于产业(协同)集聚与创新的研究；二是关于产业(协同)集聚、创新与经济增长的研究。

1.产业(协同)集聚与创新。关于此类研究，多聚焦在产业协同集聚对企业创新、城市创新能力、区域创新水平及创新效率的研究上。刘胜等[2](2019)研究发现制造业与生产性服务业协同集聚对企业技术创新具有积极影响；赵青霞等[3](2019)通过设置科技人才集聚这一门槛变量，发现当科技人才聚集大于阈值时，制造业与生产性服务业协同集聚对区域创新具有显著促进作用，反之则具有抑制作用；纪祥裕和顾乃华[4](2020)指出生产性服务业与制造业协同集聚有利于城市创新水平的提升，且通过创新资源配置与市场规模发挥作用；原毅军和高康[5](2020)利用R&D人员与资本流动矩阵证实制造业与生产性服务业协同集聚能够提升区域创新效率，且具有空间溢出效应。

2.产业(协同)集聚、创新与经济增长。产业集聚或是产业协同集聚与经济发展的研究，主要是从经济增长的质和量两个维度去展开的。以国外学者为例，Ciccone[6]研究了产业集聚与经济增长之间的关系,证实了产业集聚是欧洲5个国家经济增长的重要助推器。目前，国内将产业协同集聚与经济高质量发展相结合进行研究的学者较少，多数学者的研究聚焦在产业集聚与经济高质量发展上。黄庆华等[7](2020)利用长江经济带107个地级市的面板数据，分析了长江经济带产业集聚与经济高质量发展的关系，发现产业集聚在促进长江沿线城市经济发展的同时，长江沿线城市环境也能得到协调发展；吴振华[8](2020)研究发现，生产性服务业与新兴产业集聚对全要素生产率产生负向影响，对技术进步具有正向影响，中部地区影响最大；Aghion和Festré[9]的内生增长理论指出，技术创新是经济增长的根本动力，学者们也逐渐将技术创新这一变量纳入到产业协同集聚对经济增长的研究中；李俊等[10](2018)通过研究技术创新在产业集聚与经济增长之间的联结效应,发现我国高技术产业集聚对经济增长的影响存在拐点,而技术创新能显著改变拐点效应的趋势；郝永敬和程思宁[11](2019)以长江中游31个城市为例，研究产业集聚与技术创新的关联效应对经济发展的影响，发现制造业集聚与创新的有效互动有利于地区经济增长，生产性服务业集聚对经济增长具有抑制作用；吕平和袁易明[12](2020)指出生产性服务业与高技术制造业协同集聚对经济增长具有正向作用，且是非线性的关系，同时技术创新在产业协同集聚对经济增长的影响过程中起中介作用；金浩和刘肖[13](2021)发现高端生产性服务业与制造业协同集聚通过区域创新对经济高质量发展的部分中介效应的强度高于传统生产服务业与制造业协同集聚。

综合来看，学者们对产业协同集聚与经济增长的研究主要体现出以下特点：一是研究行业主要集中在生产性服务业与新兴产业或生产性服务业与高技术产业的协同集聚上；二是在衡量经济增长质量或经济高质量增长时，选择代理变量作为经济高质量增长测度指标的占多数；三是在研究区域经济增长问题时，只有少数学者进行了区域异质性的分析。与现有文献不同的是，本文主要研究知识性服务业与制造业的协同集聚，且在测度经济高质量发展水平时采用的是建立指标体系的方式，在一定程度上减少了使用单一代理变量的局限性。

(二)研究机制分析

知识密集型服务业与制造业协同集聚需要通过产业延伸、产业互补关联、知识与技术的溢出以及资源融合四种方式才能实现，进而促进产业科技创新水平的提升，推动产业结构升级，产业结构优化将进一步促进地区经济效益的提升。本文主要研究机理如图1所示。

1.产业延伸效应。知识密集型服务业将专业化的服务与制造业的生产制造相契合，尤其是信息传输与技术服务业能够促进制造业的产业数字化。知识密集型服务业促进制造产业链向专业化、高级化转变，增加了产业链的附加值。同时制造业需要进行产业数字化，对知识密集型服务业的多样化服务需求会增大，也倒逼知识密集型服务业进行产业多样化发展。

2.产业互补与关联效应。制造业与知识密集型服务业协同集聚能够降低两个行业的壁垒，进而产生行业关联。制造业的发展需要知识密集型服务业提供多样化服务，使知识密集型服务业积极进行行业服务与产品等的科技创新。知识密集型服务业的技术升级服务又会进一步推动制造业向高科技方向发展。制造业产业数字化程度的提高也会对经济高质量发展产生积极影响。

3.知识技术溢出效应。单个产业的集聚可以推动产业内部的知识与技术溢出，知识密集型服务业在进行产学研合作、校企联盟等一系列交流时，会对外部产业产生知识技术溢出效应。制造业与知识密集型服务业在投入、产出等各方面存在关联，进而加大了知识技术溢出度，关联度越大则知识溢出程度越高。同时区域间会产生小企业模仿另一区域高技术企业的高技术生产链和工艺的现象。企业会通过跨区域学习，增强自身实力。因此地理位置相近的行业也会产生知识技术溢出，而这种溢出效应会增强区域相近行业的科技创新能力，产生低成本的经济效应，进而会推动区域的经济高质量发展。

4.资源融合效应。两个产业的资源通过协同集聚能够自由流动，也进一步促进了创新资源的流动，促使高技术资源集聚。通过资源的相互融合，增加了资源配置，实现了资源共享与整合，也会进一步激发两个产业的创新活动。

总之，知识密集型服务业的协同集聚通过知识与技术的关联与融合，提升区域内的企业技术创新水平，进而驱动经济高质量发展。基于此，本文提出以下假设：

H1a：知识密集型服务业与制造业产业协同集聚对科技创新产生促进作用。

H1b：知识密集型服务业与制造业产业协同集聚对科技创新产生抑制作用。

H2a：科技创新对经济高质量发展具有促进作用。

H2b：科技创新对经济高质量发展具有抑制作用。

H3：知识密集型服务业与制造业协同集聚通过科技创新推动经济高质量发展。

三、研究设计

(一)模型设定

为验证知识密集型服务业与制造业产业协同集聚对经济高质量发展的影响机制，本文建立如下计量模型：

Hecojk=α0+α1COAjk+α2Zjk+vj+uk+εjk

(1)

上式中，Hecojk表示地区j在第k年的经济高质量发展水平，COAjk代表地区j在第k年的知识密集型服务业与制造业产业协同集聚水平，Zjk代表模型的控制变量，vj代表省份的固定效应，uk表示年份的固定效应，εjk表示随机误差项。

Baron&Kenny(1986)首次提出了中介效应模型，用以验证某一变量是否为中介变量。本文为进一步研究地区的科技创新水平是否是产业协同集聚影响地区经济高质量发展的中介变量，与王玉燕和张雨梅等学者的做法类似，本文建立如下中介效应模型。

Tecjk=β0+β1COAjk+β2Zjk+vj+uk+εjk

(2)

Hecojk=β0+γ1COAjk+γ2Tecjk+γ3Zjk+vj+uk+εjk

(3)

由上可知，本文采用的是三步法检验中介效应，具体操作步骤如下：第一步是对式(1)进行回归，如果α1显著，表示知识密集型服务业与制造业的协同集聚水平(核心解释变量)对地区经济高质量发展(被解释变量)是存在直接影响的；第二步对式(2)进行回归，验证产业协同集聚(核心解释变量)对科技创新水平(中介变量)的影响(β1)；第三步对式(3)进行回归，检验地区产业协同集聚水平和科技创新水平对经济高质量发展的影响。中介效应需要满足α1、β1及γ2三个系数必须能通过显著性检验，即产业协同集聚水平对经济高质量发展影响显著；科技创新水平对产业协同集聚影响显著；科技创新水平对经济高质量发展影响显著。在此基准下，如果γ1小于α1，且通过显著检验，表明存在部分中介效应，即科技创新水平作为中介变量在产业协同集聚对经济高质量发展的影响机制中起部分作用；若γ1未通过显著性检验，则表明存在完全中介效应。存在部分中介效应的情况下，β1γ1是产业协同集聚水平通过科技创新水平产生的中介效应，γ1代表产业协同集聚水平对经济高质量发展的直接驱动效应，中介效应与直接效应之和为总效应(β1γ1+γ1)，中介效应占总效应的比重为β1γ1/(β1γ1+γ1)。

(二)变量选取

1.被解释变量。本文选取的核心解释变量为经济高质量发展(Heco)。目前学术界对这一指标的衡量主要有两种标准：一是通过选取指标体系综合评价得到经济高质量发展指数；二是使用单一指标，如全要素生产率、GDP等指标作为经济高质量发展的替代性指标。师博[14](2019)以新发展理念为基础，构建了“创新、协同、绿色、开放、共享”五大层面的经济高质量评价指标体系。通过构建指标体系，能够多维度地测度各省、市、自治区的经济高质量发展水平，得到具有实践意义的经济高质量发展指数。本文借鉴李光龙[15](2019)、蒋长流[16](2020)和何智励等[17](2021)等学者的做法，利用所建立的综合指标体系，通过熵权法测度得到经济高质量发展指数。指标体系详见表1。

表1 经济高质量发展指标体系

2.核心解释变量。对于产业协同集聚指数(COA)，本文参考李福柱[18]的做法，将知识密集型产业主要分为四个行业，分别是金融业，信息传输、软件和信息技术服务业，租赁和商务服务业以及科学研究和技术服务业。本文采用区位熵指数构建单个产业的集聚指数。

Eni和Epi分别代表i地区制造业与知识密集型服务业的就业人数；En和Ep分别代表全国制造业与知识密集型服务业的就业人数；Ei代表i地区的总就业人数；E代表全国总就业人数。然后再利用式(4)计算产业协同集聚指数，用以衡量知识密集型服务业与制造业的产业协同集聚水平。

(4)

3.中介变量。科技创新(Tec)是指地区科技创新产出。本文与张可[19](2019)和周四清[20](2019)的做法类似，采用地区的人均专利授权量(件/万人)作为衡量科技创新水平的代理指标。

4.控制变量。借鉴上官绪明与葛斌华[21]的做法,本文选取了城市规模、对外开放水平、政府干预度、交通发达度、工业化水平及人力资本水平作为控制变量，所有基准模型的指标如表2所示。

表2 面板回归指标汇总

(三)数据来源

结合现有数据，考虑数据的全面性与可获取性，本文选取的是2007—2019年我国31个省、市、自治区的面板数据。大部分数据来源于《中国统计年鉴》和各省、市、自治区的统计年鉴，比较特殊的指标，如电力消耗总量及城市废水排放量来源于《中国环境统计年鉴》，进出口总额、外商直接投资及实际利用外资这三个指标是从各省、市、自治区每年的国民经济与社会发展公报中搜集所得，各地区及全国的知识密集型服务业及制造业的就业人数来源于《中国人口和经济统计年鉴》。本文以城镇单位就业人数作为各行业的就业人数，以此计算区位熵指数及产业协同集聚指数。

(四)描述性分析

经熵权法测算得到31个省、市、自治区的经济高质量发展指数。在此对被解释变量、核心解释变量、中介变量以及控制性变量进行描述性统计分析，详见表3。观察可知，对外开放水平指标的样本标准差较大，说明各省、市、自治区的对外开放程度还是存在一定差距的；各省、市、自治区的经济高质量发展指数存在差距，但在可观的范围内，相较产业协同集聚水平的样本标准差较小。

表3 描述性分析结果

续表3：

四、实证研究

(一)基准回归：产业协同集聚与经济高质量发展

在进行基准回归前，首先对样本数据分别做了BP检验及Hausman检验。由表4的检验结果可知，本文的基准模型更适合用随机效应模型，故本文选择随机效应计量模型进行面板回归。

表4 检验结果汇总(n=403)

利用Stata.16对2007—2019年31个省、市、自治区的样本数据进行面板回归，得到如表5的结果。

表5 基准回归模型结果

表5是由stata.16回归得到的基准模型结果，列I表示的是没有加入控制变量的回归结果，产业协同集聚指数的系数为0.030，且在5%的水平下显著为正，说明知识密集型和制造业的协同集聚有利于地区经济高质量发展；列II的回归数据是加入一般公共财政支出的对数和常住人口数的对数这两个控制变量后的结果，产业协同集聚的系数显示为0.041，较未加入控制变量前影响系数有增加，且在1%的水平下对经济高质量发展具有显著正向作用；列IV的数据是在加入两个控制变量的基础上，再加入对外开放水平与每万人拥有的公路里程(交通发达度)两个控制变量得到的结果，数据显示产业协同集聚的回归系数为0.042，且仍在1%的水平下对经济高质量发展具有显著性正向影响；列IIV基于列IV的结果再加入人力资本水平和工业化水平两个控制变量，观察列IIV的回归结果可知，产业协同集聚指数在1%的水平上显著促进地区经济高质量发展，即为H1a假设成立。

(二)中介机制分析：产业协同集聚、科技创新与经济高质量发展

由表6的回归结果可知，表6的第A1列是基准回归，与表5的第IIV列结果一致。A2列是将科技创新作为被解释变量，产业协同集聚指数作为核心解释变量。观察可知，回归系数为0.111，且在1%的水平上显著为正，说明一地的知识密集型服务业与制造业的协同集聚可以促进科技创新，即假设H2a成立。A3列是在基准回归基础上加入科技创新变量，此时产业协同集聚的系数为0.326，较基准回归的0.455有所下降，也通过了1%的显著性检验。产业协同集聚系数的降低，表明了知识密集型服务业与制造业的协同集聚通过科技创新这一变量促进地区经济的高质量发展。

表6 中介效应结果

由表7知，产业协同集聚对经济高质量发展的影响系数0.455为总效应；产业协同集聚对科技创新的影响系数为β1(0.111)；科技创新水平对经济高质量发展的影响系数为γ2(1.162)，则β1*γ2值即为中介效应；加入科技创新变量后，产业协同集聚对经济高质量发展的影响系数为γ1(0.326)，此为直接效应。直接效应和间接效应之和为总效应，中介效应系数通过了P值检验，在5%的水平下显著，表明中介效应显著，即科技创新在产业协同集聚推动经济高质量发展过程中起到了中介作用，假设H3成立。

表7 中介效应检验结果汇总

(三)异质性分析

产业协同集聚水平的高低会因为地区产业类型及集聚度有所影响，而经济高质量发展也与地理位置具有较大的关联性，产业协同集聚对经济高质量的发展很大程度上也可能与地理因素有关。因此，本文将31个样本城市划分为东部、西部与中部三大区域进行区域异质性分析，一是探索产业协同集聚对经济高质量的发展是否具有区域异质性；二是研究科技创新的中介效应在不同区域是否均存在。通过样本进行分组回归后，得到表8的结果。

表8 异质性检验结果

由表8可知，a1列和b1列结果显示,东中部地区产业协同集聚对经济高质量发展具有显著促进作用。对比a1与a3列以及b1列和b2列的产业协同集聚回归系数可知，科技创新在产业协同集聚对经济高质量发展影响的传导机制过程中起中介效应。东中部的中介效应均显著，东部地区在5%的水平上显著，中部地区在1%的水平上显著。西部地区第一步回归结果表明，产业协同集聚对经济高质量发展的影响系数不显著，无法满足中介效应的标准，不能进行下一步的机制检验，所以科技创新在西部地区不存在中介效应。而以上结果的差异性，主要与我国的经济以及产业发展的地区差异性有关。东中部地区相较西部地区地理位置优越，经济基础好，可以为地区的产业发展提供较好的资源。同时两个区域的高校数量及高校在校生远多于西部地区，良好的经济条件也吸引了更多的高素质劳动力，因此地区的人力资本条件较好，且东部地区的对外开放程度较高，所以资源条件、人力资本因素以及对外开放程度等多重因素造就了东中部地区的发展，并且产生正外部性，一方面促进了地区的科技创新，另一方面科技创新也推动了经济的高水平进步。西部地区在经济上落后于东中部地区，且知识密集型服务业发展水平较低，难以达到与制造业协同集聚的良好效应，也就无法通过产业协同集聚促进地区的经济高质量发展。

(四)稳健性检验

本文考虑到研究结果的可信度，预估产业协同集聚与地区科技创新存在关联性，易会引发内生性问题，因此在模型(3)的基础上，再加入产业协同集聚与科技创新两个变量的交叉项，通过加入交叉项的模型(5)进行异质性检验，稳健性检验结果详见表9。

表9 稳健性检验结果

Hecojk=β0+γ1COAjk+γ2Tecjk+γ3COAjk*Tecjk+γ4Zjk+vj+uk+εjk

(5)

式(5)中COAjk*Tecjk为产业协同集聚与科技创新的交叉项，γ3为其回归系数。

由表9结果可知，产业协同集聚和科技创新的交叉项系数均是正的，但是西部地区的交叉项系数未通过显著性检验，说明科技创新在西部地区产业协同集聚促进经济高质量发展过程中不存在中介效应；全国范围和中部地区产业协同集聚指数与科技创新的交叉项系数均在5%的水平下显著；东部地区的交叉项系数在1%的水平下显著；说明科技创新在全国范围以及东中部地区均存在中介效应，这与本文上述的研究结果相契合。

五、结论与建议

本文对我国31个省、市、自治区2007—2019年的数据进行面板回归分析，主要探寻知识密集型服务业与制造业产业协同集聚对经济高质量发展的影响机制以及科技创新在这一机制中是否起到中介效应。本文分别进行了基准模型、中介效应、分组回归以及稳健性检验，得到以下结论：一是就全国范围而言，知识密集型服务业与制造业协同集聚对地区的经济高质量发展具有显著的正向影响，且科技创新起到了中介促进效应；二是我国东部与中部地区的产业协同集聚能够通过科技创新促进区域的经济高质量发展，但西部地区的这一效应不显著。基于以上研究结果，笔者提出以下建议：

东部、中部、西部产业协调发展，区域经济均衡化发展。笔者研究时发现，东中部地区因优越的资源以及经济优势，产业协同集聚以及科技发展较西部地区水平高，因此国家应积极引导西部地区的产业结构升级，推动西部地区的知识密集型服务业与制造业的协同集聚，加大对西部教育与经济上的扶持，增强地区的人力资本优势与经济条件[22]；加大东中部知识密集型服务业与制造业的知识溢出，使东中部的知识与技术溢出到西部地区，缩小西部地区产业协同集聚水平与东中部区域的差距，政府要做好中间协调作用；中部地区要积极扩大产业影响度，合理配置产业资源，提升产业协同集聚的辐射度，争取带动西部地区的发展。

政策制定者应考虑不同地区的产业协同集聚和经济发展的实际状况，制定差异化政策，针对西部落后地区有针对性地提高其产业结构水平，提升区域内的产业协同集聚度，有效发展经济，不仅追求“量”上的经济增长，同时也要推动经济水平“质”的提升；科技创新方面，政策制定者应加大西部地区的科技创新扶持力度，积极向东部先进地区学习，注重制造业与知识密集型服务业的协同发展，推动创新能力的提升，积极引进科技创新人才，吸引知识密集型服务业，鼓励产学研结合和科技成果有效转化，建设特色产业创新平台，推动产业结构数字化，加快制造业与知识密集型服务业的协同集聚，使产业协同集聚能通过科技创新有效推动地区经济高质量发展。