1、先进制造业与科技服务业协同集聚对区域创新效率的影响陈春明，麻艳林，陈佳馨(哈尔滨理工大学经济与管理学院，黑龙江 哈尔滨 150040)(北京汽车研究总院有限公司，北京 101300)作者简介:陈春明，哈尔滨理工大学经济与管理学院教授;麻艳林，哈尔滨理工大学经济与管理学院硕士研究生;陈佳馨，北京汽车研究总院有限公司职员。注:本文是黑龙江省哲学社会科学规划项目“双循环新发展格局下黑龙江省制造业转型升级影响因素及路径研究”(编号:22JYE464)的成果。摘要:知识技术密集的先进产业协同集聚有助于提高区域的创新效率，推动我国经济增长动能向创新驱动转变。本文通过构建超效率 BCC 模型对我国的区域创新
2、效率进行测算，以 20102020 年省级数据作为研究样本，分析我国先进制造业与科技服务业协同集聚对区域创新效率的影响。结果表明:两业协同集聚与区域创新效率在地理层面具有空间相关性，且对本地区域效率具有促进作用;两业协同集聚对邻近区域创新效率的空间影响具有区域异质性，在东部地区对地理邻近区域主要表现为创新资源虹吸的负向影响，对经济邻近区域主要表现为创新成果共享的正向影响，而中西部地区则需要进一步加大要素投入，以确保两业协同集聚对区域创新效率发挥正向的空间外溢效应。关键词:先进制造业;科技服务业;产业协同集聚;区域创新效率;空间溢出效应中图分类号:F0629文献标识码:A文章编号:1007768
3、5(2023)04009009DOI:1016528/jcnki221054/f202304090随着我国经济发展阶段从高速增长阶段转向高质量发展阶段，经济增长的主要动力由要素驱动和投资驱动向创新驱动转变，如何提高创新效率成为促进我国经济高质量发展的重要课题。先进制造业作为我国制造业的高端领域，代表着产业、技术及管理在制造业中的先进性，具有高创新性、高技术密集和高附加值等特点，是促进我国区域创新能力提高的重要产业。而科技服务业作为高知识密集型产业，能够有效帮助先进制造业整合各类科技创新资源及提供更专业化的知识和服务，为其创新发展提供助力，这两者的协同集聚对于充分发挥地区资源优势、提升区域创新效
4、率具有重要意义。基于此，“十四五”规划提出促进“先进制造业和现代服务业深度融合”，旨在通过二者的协同发展实现制造业转型升级并提升整体创新能力。因此，研究两业协同集聚对创新效率的影响，可为区域产业布局提供思路，为我国区域创新效率的提升提供相应的对策建议。一、文献综述自 1997 年 Ellison 和 Glaeser 将不同产业在特定区域内形成地理集聚这一现象定义为产业协同集聚1 之后，有关产业协同集聚的研究取得丰富进展，主要是以制造业和生产性服务业为研究对象，研究二者协同集聚的形成机理、水平测度、影响因素及经济效应等。Diodato 等的研究表明，企业出于技术的09经济纵横2023 年第 4
5、期考虑，通常选择与技术相似的企业相集聚。2 目前，在实证分析中，通常采用 EG 指数和 指数对协同集聚进行测度。1，3，4 韩清等认为，自然要素禀赋是行业协同集聚最重要的影响因素。5 章润兰等研究表明，产业协同集聚能通过促进产业耦合协调驱动经济高质量发展，制造业与高端生产性服务业协同集聚对经济高质量发展的助推效应优于其与低端生产性服务业的协同集聚。6 陈曦等基于新经济地理学框架，对产业协同集聚的空间属性进行研究，认为产业间协同集聚水平较高的地级市更多地分布在东部地区，城市规模等级也相对较高;而产业间协同集聚水平较低的地级市则以西部地区居多，并以中等城市和型小城市为主。7 目前，关于创新效率的测
6、算方法有多种。如，谢露露应用 SFA 模型分析了 20082016 年产业集聚和创新激励对我国长三角城市群创新效率的影响。8 肖滢等采用 Malmquist 指数测算了我国长江经济带城市群的创新效率，并利用 ESDA 空间分析技术归纳了其创新效率时空演变的基本特征。9 杨骞等应用基于全局的超效率 SBM 模型，测算我国各区域的科技创新效率，探究其时空分布及收敛趋势。10 关于产业协同集聚与创新的关系研究主要从影响机理和实证分析两方面展开。在影响机理方面，Marshall 指出，产业集聚所产生的空间外部性主要包括产业投入产出关联、劳动力共享和知识溢出三方面。11 原毅军等认为，差异化产业协同集聚
7、在特定区域有利于丰富创新思想，营造良好的产业创新氛围，从而影响产业的创新能力。12 Berliant 等研究发现，具有多样化知识和丰富工作经验的工人比单一技术知识工人的生产效率高。13 纪祥裕等发现，产业协同集聚促使劳动力在不同产业流动，培养造就技术背景复杂、掌握多样化知识的高质量人才，更有利于区域的创新发展。14 在实证研究方面，孟卫军等的研究表明，科技服务业同高技术制造业集聚有助于创新效率提升。15 综上，我国学者对产业协同集聚和区域创新效率进行了广泛而深入的研究，但对二者之间关系的研究主要集中在产业协同集聚对创新能力的影响上，而对区域创新效率影响的研究成果相对较少，且此类研究也主要从一般
8、层面考虑，鲜有考虑区域创新效率和产业协同集聚的空间属性。鉴于此，本文以科技服务业和先进制造业为产业协同集聚的对象，探讨了“两高”知识技术密集型产业对区域创新效率的影响路径;利用空间杜宾模型研究两业协同集聚对区域创新效率的直接影响和空间影响，为地区产业布局和制定产业发展政策提供决策支持。二、理论分析与研究假设产业协同集聚对创新效率的直接影响主要来源于两个方面:一方面，集聚区内的企业本身会因为空间条件和市场因素而产生合作效应和竞争效应，进而对区域创新效率产生影响;另一方面，由于科技服务业和先进制造业高度关联，所以当消除空间隔阂并形成集聚时，会通过产业关联效应、规模经济效应、知识技术溢出效应及循环累
9、积效应进一步提升区域的生产效率及创新能力。此外，产业协同集聚对创新效率的空间影响主要通过空间溢出效应发挥作用。合作效应:产业集聚有利于实现主体间的沟通交流和信息共享，形成复杂、耦合的创新协同网络关系，最终促成产学研主体间的合作创新。创新合作主体间可通过共享研发基础设施和整合创新资源，综合多方优势解决技术难题，获得更高的经济收益。创新合作在充分利用创新资源的同时，也降低了企业的研发成本和时间成本，分散了各研发主体所需承担的风险，确保企业积极快速地响应市场需求。此外，产业协同集聚也保证了创新主体间容易维持相对稳定持续的合作关系。竞争效应:当企业在地域上高度集聚时，区域的空间确定性决定了其资源的有限
10、特征，进一步加剧了区域内企业对土地、资本、人才等生产要素的竞争。同时，由于市场和消费群体的共享，企业更易受区域内潜在竞争者策略的影响，更易察觉其策略改变所产生的威胁，从而调整自身的决策。迫于空间和市场的双重压力，企业只有不断提高研发效率和产品质量，才能稳固现有的竞争优势和市场地位。而潜在的竞争对手要想打破现有的市场均衡，只能通过提升研发能力进一步扩大市场份额。产业关联效应:科技服务业作为拥有现代技术知识和先进科学方法的知识密集型产业，以更专业的19经济纵横2023 年第 4 期服务为先进制造业赋能，提高产品附加值，增加经济收益，从而进一步倾向于增加研发投入和改善创新效率。同时，科技服务业在各创
11、新主体间起到桥梁作用，能够通过提供科学研究、实验发展、科技推广、科技信息等服务，参与产品研发设计过程，加速创新知识的传递，并将基础研究理论转化为实际可应用成果，从而加快区域创新产出的进程。规模经济效应:科技服务业和先进制造业在空间上的协同聚集，有助于区域内企业共享物质资源和劳动力。企业的高度集中提高了区域内基础设施和服务平台等硬性资源的利用率，有效降低了企业的生产成本。同时，依托劳动力蓄水池，既缩短了区域内企业搜寻与岗位相匹配人才的时间，又有助于推动劳动力在产业价值链的上下游流动。同时，由于科技服务业和先进制造业均属于高技术高知识产业，企业内部员工大多为掌握先进技术的创新人才，因此，当员工在不
12、同产业间流动时，更有利于培养复合型的高质量人才，从而提高了区域创新投入的质量。知识技术溢出效应:同一产业在地域上的高度集中有利于知识技术的转移与扩散。知识技术的扩散路径主要有两种:一是科技服务业作为中间产业，将先进的技术知识扩散到其他企业;二是通过集群企业间正式或非正式的组织交流、员工流动，将不可编码的隐性知识和先进的知识技术带入其他企业。区域内的企业受益于集群知识技术的溢出，可不断获取新知识，丰富已有的知识库，并在消化吸收后提升企业生产效率、资源配置效率和创新效率。循环累积效应:由于科技服务业和先进制造业的集聚融合，促使创新资源集聚和创新主体间互动交流，使创新知识得以汇聚并不断积累，为新知识
13、的产生提供基础。而区域整体创新能力的增强有助于形成有别于地理优势的新区位优势，进一步吸引创新要素、人才、资金的流入，从而形成良性循环，使区域的创新优势逐渐强化。综上所述，提出假设 H1:H1:先进制造业和科技服务业协同集聚有利于本地区域创新的进一步发展，提升区域创新效率。空间溢出效应:空间数据往往具有一定的相关性，16 即区域间的创新活动是相互影响的，除双方自身因素外，其影响力的大小也取决于双方的经济距离和地理距离。一个区域的创新主要对经济或地理邻近地区造成虹吸效应和涓滴效应。具体而言，当一个地区的区域创新能力较强，其产业规模还可进一步扩大时，会吸引更多的创新型企业协同发展，对经济地理邻近地区
14、的区域创新资源产生虹吸效应;同时，如果一个区域的创新效率较高，创新能力高于邻近区域并形成势能差时，部分企业会迫于空间和市场的双重压力而转移到邻近区域，对邻近区域的创新能力产生空间溢出。可见，经济及地理的邻近明显影响区域的创新效率。基于此，提出假设 H2、H3:H2:先进制造业和科技服务业协同集聚对地理邻近区域创新效率的影响受本地区域产业创新状态的限制，因此具有不确定性。H3:先进制造业和科技服务业协同集聚对经济邻近区域创新效率的影响同样具有不确定性。三、模型设定为验证先进制造业和科技服务业协同集聚(以下简称“两业协同集聚”)对区域创新效率的直接影响和在空间层面的间接影响，本文以协同集聚水平为核
15、心解释变量，以区域创新效率为被解释变量，构建实证模型。(一)模型构建考虑到普通 OLS 回归不能将两者间的空间影响纳入模型中，本文采用空间计量面板模型，其基本形式如下:innovit=0+wiinnovt+1coaggit+1wicoaggt+2xit+2wixt+i+t+itit=wit+it(1)其中，i 表示省份，t 表示年份;innovit表示 i 区域在 t 年份的创新效率;coaggit代表区域 i 在 t 年份科29经济纵横2023 年第 4 期技服务业和先进制造业协同集聚水平;xit表示控制变量;0表示截距项，表示空间自回归系数;1wicoaggt和 2wixt为解释变量的空间
16、滞后项;wi表示空间权重矩阵 W 的第 i 行;i表示个体效应，t表示时间效应，it表示随机误差项。(二)变量设定和数据说明1被解释变量:区域创新效率。区域创新效率体现了一个区域在创新过程中，在给定创新要素投入时获得最大化创新成果的能力。17 在利用 DEA 模型进行测度时，学者们大多侧重于经典的 BCC 和CC 模型，二者均假定非有效决策单元 DMU 通过同比例地缩减投入或扩大产出进行改进。其测算值处于 01 之间，当决策单元有效时，值均为 1。而超效率模型则可进一步鉴别多个有效决策单元效率大小。因此，本文根据超效率 BCC 模型衡量我国 30 个省份的区域创新效率。在指标选取方面，借鉴张斌等18、李婧等19、王文成等20 学者的研究。在创新要素投入方面，选择D 人员全时当量作为人员投入，选取 D 资本存量作为资本投入。D 资本存量首先以 2010 年为基期，利用固定资产投资价格指数进行初步平减，参考吴延兵21 的研究，利用永续盘存法计算而得。在创新成果产出方面，以技术市场成交额反映技术产出，以专利授权数代表区域的自主创新能力，以新产品销售收入体现区域通过创新产生新产品所获得的经济收
