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高技术产业集聚、人力资本高...中国省级面板数据的实证检验_薛阳.pdf
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1、2023 年 1 期总第 441 期前 沿Forward PositionNo.1 2023Sum No.441高技术产业集聚、人力资本高级化与区域创新绩效来自中国省级面板数据的实证检验薛阳 牛子正 段淏文 冯银虎(内蒙古工业大学 经济管理学院,内蒙古 呼和浩特 010051)摘要 高技术产业发展是引领区域创新的“头雁”。本文运用20102021年中国31个省(自治区、直辖市)的面板数据,研究了高技术产业集聚对区域创新绩效的激励效应以及人力资本高级化在其中发挥作用的传导机制。实证结果表明:(1)高技术产业集聚能够显著提升区域创新绩效,且这一影响呈现出显著的区域异质性;(2)人力资本高级化对区域
2、创新绩效具有显著的正向影响,且高技术产业集聚通过影响人力资本高级化间接影响区域创新绩效,其中人力资本高级化存在中介效应,其部分中介效应占比约为15.78%。据此,提出如下政策建议:(1)因地制宜,充分发挥不同区域的比较优势,通过探索高技术产业集聚具体实现方式,切实提高高技术产业集聚质量和效益;(2)通过高技术产业集聚,搭建更多优质的高层次人才集聚平台,打造支持区域创新发展的人才高地;(3)通过持续深化“放管服”改革等利好政策,打造更具活力的区域创新生态系统,形成有利于高技术产业集聚、人力资本高级化与区域创新绩效提升的多维良性互动局面。关键词 高技术产业集聚;人力资本高级化;区域创新绩效中图分类
3、号 F124.3;F249.2 文献标识码 A 文章编号 1009-8267(2023)01-0059-11一、引言创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑。创新绩效彰显了地方政府推动区域创新的基本态度和主动性,关乎区域新旧发展动能转换,特别是新发展基金项目 内蒙古自治区高等学校人文社会科学重点研究基地内蒙古乡村建设研究中心课题“内蒙古以县城为载体提升县域城镇化质量路径研究”(XC202212B02);内蒙古自治区直属高校基本科研业务费项目“内蒙古R&D经费投入对全要素生产率的激励效应与作用机制研究”(JY20220370);内蒙古自治区统计科学研究重点项目“内蒙古R&D经费投
4、入现状与全要素生产率测算研究”(TJXHKT202203)。作者简介 薛阳,博士,内蒙古工业大学经济管理学院副教授,硕士生导师,研究方向:产业转型与区域创新发展;牛子正,内蒙古工业大学经济管理学院硕士研究生,研究方向:产业集聚与区域创新发展;段淏文,内蒙古工业大学经济管理学院硕士研究生,研究方向:城镇化与区域创新发展。通讯作者 冯银虎,博士,内蒙古工业大学经济管理学院教授,硕士生导师,研究方向:产业转型与区域创新发展。59DOI:10.14129/ki.forwordposition.20230324.011动能的生成和强化。随着全球经济一体化程度日益加深、知识经济时代深入发展,创新能力也日益
5、成为一个国家或地区赢得竞争优势的重要因素。产业集聚代表了高技术产业发展的主流模式和重要特征。1从实践角度分析,高技术产业集聚可以促进区域创新资源的优化重组,强化企业间技术溢出效应,降低生产成本,推动产业升级,提高资源配置效率,从而更好地提高区域创新绩效。人才是支撑创新发展的第一要素。高技术产业集聚为各层次人才的引育提供了优质平台,人才在空间位置的集聚,降低了知识传播成本,促进了知识的交流与分享,同时也成为强化区域创新绩效的持续动力。鉴于区域创新活动本身具有的准公共产品属性及高水平人力资本的稀缺性和趋优性,诸如高技术产业集聚对区域创新绩效是促进还是抑制、作用机制究竟如何、人力资本高级化是否是高技
6、术产业集聚作用于区域创新绩效的重要路径等一系列问题的解决,不但有助于深刻认识高技术产业集聚对区域创新绩效影响的具体方式、程度等,而且有助于厘清人力资本高级化在其中发挥作用的形式与强度。基于此,本文运用 20102021 年中国 31 个省(自治区、直辖市)面板数据进行实证检验,以期形成有利于高技术产业集聚、人力资本高级化与区域创新绩效提升的多维良性互动局面,并为深入实施创新驱动发展战略和建设创新型国家提供必要支持和有益借鉴。二、文献综述目前,学界围绕高技术产业发展、人力资本与区域创新产出了一定数量的代表性成果。这些成果主要以两两关系的实证研究为主,为本研究提供了丰富的文献支撑与必要的理论基础。
7、高技术产业集聚与区域创新绩效方面,主要从知识的溢出效应和竞争效应两方面探讨高技术产业集聚对区域创新绩效的影响。ZENG J J 等利用 20112015 年的截面数据研究发现,高技术产业集聚通过知识的溢出效应,有助于集群内企业创新绩效水平的提升。2吴卫红等研究发现,当高技术产业集聚水平迈过特定的“门槛值”后,过度集聚会放大产业集聚的竞争效应,加剧各企业对资源要素的争夺,阻碍区域内各企业创新能力的进一步提高。3人力资本高级化与区域创新绩效方面,主要研究了其中的作用关系及机制。吴淑娥等运用683家企业的调研数据,得出企业的创新型人力资本能够显著提升创新绩效的结论。4孙红军等通过构建空间计量模型,发
8、现科技人才对技术创新具有显著的空间溢出效应。5刘智勇等通过对比人力资本结构高级化对东中西部地区影响的差距,发现人力资本结构高级化能显著推动技术结构升级与技术创新。6高技术产业集聚与人力资本高级化方面,主要考虑其中的传导机制及异质性因素影响。胡宜挺等根据推拉理论证实产业集聚可从创新性、便利性、集聚效应三方面吸引人才,产生人才集聚的羊群效应,从而推动人力资本高级化。7毛军根据长三角与珠三角地区的高技术产业集聚现状分析得出,高技术产业集聚程度加深的过程中会促进人力资本水平的提升。8较之于现有研究,本文的创新性贡献主要包括以下两个方面:一是将高技术产业集聚、人力资本高级化与区域创新绩效纳入同一理论分析
9、框架,这不但进一步拓展了高技术产业集聚对区域创新绩效的作用机制研究,而且为解释人力资本高级化为何能成为区域创新绩效提升的动力因素提供了新的视角;二是探究了不同资源禀赋条件区域创新绩效呈现出差异化的表现及原因,为各区域制定符合自身比较优势的政策提供有益借鉴或参考。三、理论分析与研究假说(一)高技术产业集聚与区域创新绩效产业集聚刻画了同一产业或生产同类产品的企业在某个特定地理区域内的高度集中、资源要素在此空间范围内不断汇聚的经济现象。9高技术产业发展逐渐呈现出集聚式的模 60式,高技术产业在一定区域内的集聚,不但有助于促进优质劳动力资源在市场上的流动,而且能够通过促使创新资源在特定区域内的集聚降低
10、生产交易成本、强化集聚企业间的技术溢出效应。就高技术产业集聚与区域创新绩效之间的关系来看,学术界主要存在两种观点。一种观点认为,高技术产业集聚可以显著提高区域创新绩效。持此观点的学者认为,高技术产业集聚可通过人才资源的流动,助推知识的融合与碰撞,加强该区域内高技术企业间的技术扩散和知识溢出效应10,并通过产业集聚提升区域人均专利拥有量11,为高技术企业的进一步发展提供多层次交流平台,进而产生区域创新效应,提高区域创新绩效,激发创新主体的积极性和主动性。另一种观点认为,高技术产业集聚对区域创新绩效的正向影响并不明显,甚至有显著的负向影响。持此观点学者认为,高技术产业集聚并不是一蹴而就的,而是一个
11、逐步发展的过程。在高技术产业集聚初始阶段,高技术企业间初始技术水平差异、外部制度环境不完善以及企业管理能力迥异等因素12,可能导致高技术产业集聚对区域创新绩效的促进作用较弱。伴随着高技术产业不断集聚则会产生过度集聚现象,而过度集聚所带来的拥挤效应则会使创新投入的边际收入递减、要素配置功能减弱、环境承载力达到极限等问题日益凸显。除此之外,随着集聚数量的增加,企业在面对有限的创新要素时会加剧对资源的竞争,各企业对资源要素的恶性争夺会使创新资源过度消耗,使得各企业在面对生产要素资源时呈现出一种特殊的状态,即在集聚初期,创新资源数量少,但各企业却感觉资源充沛,随着集聚程度的加深,创新资源总量增加,但各
12、企业却感到资源稀缺。13这些因高技术产业过度集聚所产生的外部性问题会阻碍区域创新绩效的进一步提升。基于以上讨论,提出假说1a和假说1b:假说假说 1a:高技术产业集聚对区域创新绩效具有积极的促进作用。假说假说 1b:高技术产业集聚对区域创新绩效的影响作用不明显或存在阻碍作用。(二)高技术产业集聚、人力资本高级化与区域创新绩效按照现代产业经济理论的基本观点,产业形态变化会深刻影响劳动力的规模和结构变化。集聚具有劳动力蓄水池效应14,高技术产业集聚会对人力资本需求的数量和结构产生直接影响。产业集聚能够提供更多工作岗位和优质的交流平台,赋予劳动力更广阔的发展空间。这一作用过程在高技术产业集聚中表现尤
13、为明显,高水平人力资本在趋优性的驱动下,不断涌入集聚区域,并形成对人才成长和进步的拉力。7与此同时,高技术产业集聚通过企业数量的增长、规模的扩大以及与相关支持性服务行业互动的加深,不仅带来本行业就业机会的增加、上下游关联产业和第三产业就业的增长,还会通过劳动力就业的扩张机制,吸引多样性的高层次人才、多元化的高校与科研机构等向区域内集聚,使得高技术产业在空间上的集聚最终引发人才集聚。15人力资本是体现在劳动者身上的资本,不仅展现在劳动者身体素质、健康状况上,更是其具有经济价值的知识技能的表现,其主要特点是与劳动者个人紧密联系,是一种高质量创新型要素。16一般而言,无论是接受过高等教育还是未接受过
14、高等教育的人力资本都可促进创新。17但是与中等或初等学历水平的劳动者相比,高等学历水平的劳动者在面对与创新相关联的技术研发和成果转化时的贡献明显更大。18高技术产业集聚所吸引的高层次人才具有较强的学习能力,在掌握前沿的信息与知识后,能够快速推动科技成果的转化与落地。19高技术产业集聚为各层次人才的引育提供了优质平台,特别是为拥有良好教育背景的高层次人才提供了用武之地,更好地激发了他们干事创业的积极性、主动性,进而成为推动区域创新绩效不断强化和释放的“催化剂”。基于以上讨论,提出如下假说2:假说假说2:高技术产业集聚可以推动人力资本高级化,进而有利于强化区域创新绩效。61四、模型设计与数据说明(
15、一)模型构建基于假说 1a 与 1b,为检验高技术产业集聚对区域创新绩效的影响,设定如下基准回归模型,如式(1)所示:inoeit=0+1struit+2pgdpit+3ptiit+4fesit+5eduit+it(1)其中,i代表省份,t代表年份,为回归系数。inoe表示区域创新绩效;stru表示高技术产业集聚;pgdp表示经济发展水平;pti表示产业服务化水平;fes表示财政支出强度;edu表示高等教育水平;it为随机误差项。1是高技术产业集聚影响区域创新绩效的总效应。基于假说 2,为检验人力资本高级化是否是高技术产业集聚影响区域创新绩效的中介变量,本研究构建中介效应回归模型。式(2)反映
16、高技术产业集聚对人力资本高级化的影响。式(3)反映在高技术产业集聚和人力资本高级化的共同作用下对区域创新绩效的影响。其中,aggl表示人力资本高级化。agglit=0+1struit+2pgdpit+3ptiit+4fesit+5eduit+it(2)inoeit=0+1struit+2agglit+3pgdpit+4ptiit+5fesit+6eduit+it(3)在式(2)中,如果系数1显著,则说明高技术产业集聚对人力资本高级化具有显著影响;在式(3)中,如果系数1、2显著,则说明高技术产业集聚确实通过影响人力资本高级化,进而影响区域创新绩效,即人力资本高级化存在中介效应。其中,1是高技术
17、产业集聚影响区域创新绩效的直接效应,12是人力资本高级化在高技术产业集聚影响区域创新绩效过程中的中介效应。(二)变量选取被解释变量:区域创新绩效(inoe)。专利申请状况能够更加客观地度量区域内创新主体利用各类创新资源要素开展创新活动的绩效。因此,借鉴李婧等学者的做法20,选取专利申请授权数作为区域创新绩效的代理变量。核心解释变量:高技术产业集聚(stru)。由于区位熵不仅能够消除地区规模差异所造成的影响,还能够较为真实地反映整个产业在不同地理空间上的集聚程度,因此借鉴薛阳等学者的做法21,采用区位熵来测量高技术产业集聚水平,该值越大,说明高技术产业集聚程度越深。计算公式为:struit=hi
18、t/htpit/pt(4)式(4)中,struit表示地区i在第t年的高技术产业集聚度,hit、pit分别表示地区i在第t年的高技术产业就业人数与总就业人数,ht、pt分别表示第t年全国高技术产业就业人数和全国总就业人数。中介变量:人力资本高级化(aggl)。人力资本高级化不仅是量的增加,更体现在质的提升,并且相较于量,质是提升创新水平更为关键的因素。借鉴 Moretti22和梁文泉等23学者的做法,将具有大专及以上学历的就业人员看作是高技能劳动力,用具备大专及以上学历的就业人员数量占地区总就业人员数量的比例来表示人力资本高级化程度。控制变量:为保证回归结果的稳健性并解决遗漏变量所造成的内生性
19、问题,鉴于区域创新绩效深受区域经济发展基础、资源禀赋条件、发展阶段等多重因素的共同影响,并结合有关文献研究,控制变量有关代理变量选取情况如下:经济发展水平(pgdp)用人均实际 GDP 表示;产业服务化水平(pti)用第三产业增加值占 GDP 比重表示;财政支出强度(fes)用财政支出占 GDP 比重表示;高等教育水平(edu)用每万人口中的在校大学生数量表示。(三)数据来源本研究所需数据来自于 20102021 年中国统计年鉴中国高技术产业统计年鉴国民经济和社会发展统计公报 和 Wind 数据库等。个别缺失数据采用插值法、趋势外推法等方法进行补充,考虑到数据的平稳性,本研究对除经济发展水平(
20、pgdp)和高等教育水平(edu)之外的所有变量取对数。文 62章研究样本数据的描述性统计信息,如表 1所示。五、实证结果与分析(一)基准回归结果与分析运用 stata16 软件对式(1)进行回归,以考察高技术产业集聚对区域创新绩效的影响。为检验估计结果的稳健性,通过逐步加入控制变量的方式呈现。回归结果如表 2 中模型(1)-(5)所示。如表 2 所示,列(1)仅引入核心变量高技术 产 业 集 聚,估 计 结 果 显 示 回 归 系 数 为0.672,在 1%显著性水平下为正,初步表明高技术产业集聚在提升区域创新绩效方面具有重要影响。列(2)至列(5)中逐步加入各类控制变量,结果表明高技术产业
21、集聚的回归系数始终在 1%的显著水平下为正,并且回归结果具有较好的稳健性。这说明高技术产业集聚对区域创新绩效具有积极的促进作用,验证了假说 1a。高技术产业集聚所表1变量描述性统计结果VarNameinoeagglstrupgdpptifeseduObs372372372372372372372Mean9.962.96-0.8654335.733.873.23199.47SD1.6640.5011.11128255.8910.1890.48157.340Min4.7957911.774952-3.772739131193.3470822.35917179.92896Median10.11773
22、2.960105-0.772363946801.53.8762013.174016192.5897Max13.678774.2888621.4378211840004.4620314.917115424.909表2基准回归结果VARIABLESstrupgdpptifeseduConstantObservationsNumber of stateR-squared(1)inoe0.672*(0.157)10.54*(0.139)372310.051(2)inoe0.518*(0.0950)3.25e-05*(1.34e-06)8.645*(0.115)372310.654(3)inoe0.42
23、2*(0.0839)2.38e-05*(1.45e-06)1.966*(0.195)1.427*(0.722)372310.734(4)inoe0.514*(0.0889)2.43e-05*(1.45e-06)1.596*(0.231)0.709*(0.245)0.617(0.768)372310.740(5)inoe0.313*(0.0713)1.73e-05*(1.24e-06)0.210(0.206)1.204*(0.196)0.0118*(0.000814)2.240*(0.615)372310.840括号内为t统计量,*、*和*分别表示在10%、5%和1%显著性水平下显著,下同。63
24、发挥的规模效应推动了前沿科技成果、高层次人才、知识信息、流动资本等资源的集中和共享,形成了成熟的产业链条,增强了区域竞争优势,降低了高技术企业的创新风险,提高了企业自主创新能力,强化了高技术企业间的分工合作。高技术产业集聚加强了信息的流动性和知识的共享性,推动了区域内企业间的技术溢出,打破了高技术企业间的知识壁垒,形成的技术溢出使得本地区企业从中受益,从而推动区域创新绩效提升。从控制变量回归结果看,模型(2)-(5)中逐步增加经济发展水平、产业服务化水平、财政支出强度及高等教育水平。其中,经济发展水平、财政支出强度及高等教育水平在上述影响过程中均发挥正向影响,且在1%水平上显著;而产业服务化水
25、平在上述过程中具有较低的正向影响,但并不显著。(二)区域异质性回归结果与分析考虑到我国高技术产业的发展阶段、发展水平等存在显著空间差异,故本研究从东、中、西部地区,分别检验高技术产业集聚对区域创新绩效的影响。表3中模型(1)(2)(3)分别为东、中、西部地区分样本回归的结果。通过对比分析高技术产业集聚在不同区域对创新绩效的异质性影响可以发现,中部地区的高技术产业集聚能够显著促进区域创新绩效,显著性水平为 10%。而东部地区和西部地区这一作用过程虽然呈正向影响但是并不显著,这说明高技术产业集聚影响区域创新绩效这一路径发生阻滞。可能的原因是东部地区高技术产业过度集聚所产生的挤占效应引致企业技术创新
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