中国制造业创新集聚典型事实描述:基于专利数据的分析.pdf
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1、收稿时间 2023-01-08基金项目 本文为福建省科技厅创新战略研究项目“空间集聚视角下的企业创新与动态:基于福建制造业数据的效应识别与机制分析”(2020R0065)阶段性成果。作者简介 李泽扬(1990),男,福建人,博士,讲师,研究方向为空间集聚、制造业创新。摘要 制造业创新是中国未来经济发展的重要议题。制造业创新无论是在空间上还是在行业间,都呈现出明显的集聚特征。文章基于专利数据,从区域内空间集聚与城市内行业集聚两个视角总结了中国制造业创新集聚的典型事实。关键词 制造业创新;集聚;专利中图分类号 F12 文献标识码 A 文章编号 2095-3437(2023)08-0145-0420
2、23年4月April,2023University Education创新是引领发展的第一动力,党的二十大报告强调:“坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位,并对加快实施创新驱动发展战略进行部署。”同时也强调:要加快建设制造强国,实施产业基础再造工程和重大技术装备攻关工程,推动制造业高端化、智能化、绿色化发展。因此,如何推动制造业创新成为了未来经济发展的重要议题。由于经济发展不平衡与创新要素天然集聚的特征,制造业创新无论是在空间上还是在行业间,均呈现出明显的集聚特征。因此,深入探究中国制造业创新集聚的典型事实显得尤为必要。首先,本文与创新测度的研究相关。卡利诺(Carlino)和克尔(Ker
3、r)提到:“创新既可采用创新过程投入(例如风险投资或研发支出)来衡量,又可采用创新产出(例如各类专利)来衡量,还能基于创新的最终作用(例如新产品数量)来衡量。”1而在目前国内的创新研究中,往往采用专利量来衡量,例如黎文靖和郑曼妮等2,但如何体现专利价值也是目前亟待解决的问题,对此,寇宗来和刘学悦3提供了研究思路,他们根据佩克斯(Pakes)和香克曼(Schankerman)4的专利更新模型,对中国的发明专利进行了价值估算,将 2001年全国专利价值总量标准化值设定为100,计算得到20012016年的城市产业创新指数。其次,本文还与集聚测度的研究相关。本文主要关注空间集聚与行业集聚的专业化与多
4、样化测度,其中专业化衡量指标有杜兰顿(Duranton)和普加(Puga)5使用的首位部门集中度、赫芬达尔-赫希曼指数以及宣烨和余泳泽6等使用的熵指数;多样化衡量则有赵伟和隋月红7基于赫芬达尔-赫希曼指数的各种修正指数。基于专利数据,本文采用寇宗来和刘学悦3提供的城市产业创新指数,分别构建空间与行业的专业化与多样化集聚指数,从区域内空间集聚与城市内行业集聚两大视角对中国制造业创新集聚现状与发展趋势进行典型事实描述。一、中国制造业创新集聚的典型事实描述为总结中国制造业创新集聚的典型事实,本文基于寇宗来和刘学悦3提供的 20012021年的城市产业创新指数数据,选取其中的制造业专利创新数据,分别从
5、区域内空间集聚与城市内行业集聚两个视角展开研究。(一一)基于制造业创新指数的区域内空间集聚比较基于制造业创新指数的区域内空间集聚比较首先从区域内空间集聚视角入手,笔者选取京津冀、长三角与珠三角三大城市群的制造业创新指数与全国水平进行多维度比较。1.制造业创新的区域内集聚:空间专业化与多样化为考察制造业创新的区域内集聚情况,笔者根据制造业创新指数I构建了集聚指标,其中空间专业化指数与空间多样化指数的构造方式如下:ZIIrit=max(srit),srit=IritIrt(1)DIIrt=1-HHI1-R-1,HHI=i=1Rsrit(2)其中r代表区域,i代表城市,t代表时间,R为区域内城市数,
6、srit为该区域中各地级市制造业创新指数在整个区域内的占比。空间专业化指数采用的是首位城市集中度指标,为该区域中各地级市制造业创新在整个区域内占比的最大值,取值范围为1/R,1。空间多样化指数则是采用调整后的赫芬达尔-赫希曼指数,由于赫芬达尔-赫希曼指数的取值范围为1/R,1,本文对其进行了调整,使其取值范围变为0,1。上述两个指标值越大,中国制造业创新集聚典型事实描述:基于专利数据的分析李泽扬华侨大学统计学院,福建厦门361021145表明空间专业化与多样化集聚程度越高。京津冀长三角珠三角全国0.80.60.40.220012006201120162021制造业创新空间专业化指数京津冀长三角
7、珠三角全国1.00.80.60.40.220012006201120162021制造业创新空间多样化指数数据来源:寇宗来和刘学悦的 中国城市和产业创新力报告2017。图1代表性城市群制造业创新的空间专业化与多样化集聚情况对比如图1所示,三大城市群与全国制造业创新集聚有以下典型事实:20012021年期间,京津冀专业化程度略有提升;长三角专业化程度呈现出先增后减的趋势,2006年前后的空间专业化指数达到最高,2006年后开始出现大幅下降;珠三角专业化程度的演变趋势比较波折,呈现出先减后增再减的变化情况,总体上略有下降。三大城市群专业化程度都远超全国平均水平,全国平均水平也同样存在下降的趋势。从空
8、间多样化上来看,总体上与专业化演变趋势相反。通过各区域内城市制造业创新指数值的对比可知:京津冀区域内制造业创新主要集中在北京,2021年的制造业创新指数值为2276.49,远超区域内第二名的天津(263.20);长三角区域内2021年 的 制 造 业 创 新 指 数 值 超 过 400 的 分 别 是 上 海(1123.478)、苏 州(512.67)、杭 州(497.40)与 南 京(466.79);珠三角区域内2021年指数值超过400的分别是深圳(1131.38)和广州(487.01),各区域的创新指数值按各城市创新指数值加总计算得出。三大城市群的集聚模式存在一定差异:京津冀地区保持着北
9、京“一家独大”的专业化集聚趋势,长三角地区则是“多点开花”的多样化集聚趋势,而珠三角地区则是深圳和广州双城联动带动周边城市逐步趋向多样化的集聚趋势。2.行业大类视角下的制造业创新集聚:空间专业化与多样化本文基于不同的制造业行业大类,重新测度了空间专业化与多样化指标,再次考察制造业创新集聚情况。如图2所示,本文选取了2021年制造业创新指数前三的行业,即计算机、通信和其他电子设备制造业,专用设备制造业以及通用设备制造业,分别做了三大城市群与全国制造业创新集聚的演变趋势图。三大城市群在计算机、通信和其他电子设备制造业的创新集聚情况为:京津冀地区保持着常年的高度专业化发展趋势;长三角地区的专业化程度
10、在21世纪初有所提升,但随后转向高度多样化;珠三角地区在21世纪初保持非常明显的专业化上升趋势。在专用设备制造业方面,京津冀依然保持着高度专业化趋势;长三角地区的专业化趋势先增后减,逐步转向高度多样化;而珠三角地区总体上保持着较为缓和的多样化发展趋势。在通用设备制造业方面,京津冀地区继续保持着高度专业化趋势,但在中途有所下降;长三角地区专业化趋势先增后减,在2006年后迅速转向高度多样化;珠三角地区则是呈现了多样化程度波图2代表性城市群制造业创新的空间专业化与多样化集聚情况对比(基于行业大类)计算机、通信和其他电子设备制造业创新空间专业化指数计算机、通信和其他电子设备制造业创新空间多样化指数专
11、用设备制造业创新空间专业化指数专用设备制造业创新空间多样化指数通用设备制造业创新空间专业化指数通用设备制造业创新空间多样化指数0.80.60.40.2020012006201120162021京津冀长三角珠三角全国20012006201120162021200120062011201620212001200620112016202120012006201120162021200120062011201620211.00.80.60.41.00.80.60.40.21.00.80.60.40.20.80.60.40.20.80.60.40.20146动上升的趋势。总体来说,对于这三个制造业创新的
12、支柱行业,三大城市群的集聚情况在演化细节上略有差异,京津冀地区保持北京一城独大的专业化集聚趋势,长三角与珠三角地区则形成了多个创新增长点。3.优势行业视角下的制造业创新空间分布比较本文还选取2001年、2011年和2021年为三个代表年份,根据寇宗来和刘学悦的 中国城市和产业创新力报告2017,分城市计算出制造业31个行业大类创新在所属城市群中的占比,并在城市群中标记各行业创新占比最高的城市。在此基础之上考察三大城市群中制造业创新占比最高的行业大类在不同城市间的分布状况,由此可知,2001年京津冀地区除了天津的家具制造业创新占比最高外,其他30个行业大类创新占比最高的城市均为北京。2011年和
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