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區(qū)域經(jīng)濟與高新技術探究
1指標與模型構建
1.1指標設計
GDP很好地反映了區(qū)域和國家經(jīng)濟的運行狀況和結果，本研究中主要考察了高新技術園區(qū)對其所在行政區(qū)經(jīng)濟增長的影響關系，因此采用了高新技術園區(qū)所在行政區(qū)的GDP作為被解釋變量。政府是區(qū)域創(chuàng)新活動的重要推動者，政府各項政策和投入是創(chuàng)新活動開展的重要條件，本研究使用高新技術園區(qū)累計公共技術服務平臺投資額（X1）作為創(chuàng)新驅動要素，反映政府對創(chuàng)新的投入和扶持力度。創(chuàng)新是一個綜合的行為和過程，本研究結合了歐盟（EU）EIS指標體系、《國際競爭力年度報告》、OECD的創(chuàng)新體系、Cooke的RIS創(chuàng)新指標體系、Heffernan、MinghuiChen創(chuàng)新體系等方面的內(nèi)容，構建了包括創(chuàng)新投入、創(chuàng)新過程和創(chuàng)新產(chǎn)出三個主要環(huán)節(jié)的綜合體系內(nèi)容來反映創(chuàng)新。其中創(chuàng)新投入包括高新技術園區(qū)上一年度的年末從業(yè)人員（中高級職稱）（x1）、高新技術園區(qū)企業(yè)數(shù)（x2）、高新技術園區(qū)科技活動人員數(shù)（x3）三個指標，x1是對創(chuàng)新人才投入的度量，x2反映了不同參與主體的規(guī)模和數(shù)量，x3主要反映了創(chuàng)新活動的頻率和活躍程度；創(chuàng)新過程包括高新技術園區(qū)中介機構提供信息總條數(shù)（x4）、高新技術園區(qū)技術服務項次（x5）、高新技術園區(qū)培訓服務人次（x6）三個指標，這三個指標主要反映了創(chuàng)新服務機構和中介機構的活動能力、活躍程度以及主體之間的交流情況；創(chuàng)新產(chǎn)出的測度指標包括高新技術園區(qū)火炬計劃項目數(shù)（x7）、高新技術園區(qū)技術收入（x8）、高新技術園區(qū)在孵企業(yè)批準知識產(chǎn)權數(shù)（x9）三個指標，反映了創(chuàng)新的成果和創(chuàng)新收益。由于解釋變量較多，為了便于分析創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響關系，要對解釋變量采取因子分析進行降維處理。同時，把消費、投資和出口狀況設定為控制變量，消費用高新技術園區(qū)所在行政區(qū)的人口數(shù)（PEO）近似度量，投資用高新技術園區(qū)上一年度的年末總資產(chǎn)（CAP）近似度量，出口用高新技術園區(qū)出口創(chuàng)匯（EXP）近似度量。
1.2模型構建
區(qū)域經(jīng)濟增長理論模型的構建大多基于柯布—道格拉斯（C-D）函數(shù)模型形式，早期Harrod、Solow、Arrow、Barro模型等都以技術、資本、勞動等為要素分析了區(qū)域經(jīng)濟增長的問題，Grossman、DHCChen等都建立了創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟增長之間的關系模型進行分析，本研究將區(qū)域經(jīng)濟增長模型和創(chuàng)新模型相結合。
2實證分析
考察樣本的選擇時段是2007—2012年度的數(shù)據(jù)，為了保證數(shù)據(jù)的完整性，樣本對象選擇華東地區(qū)（6省1市）空間范圍內(nèi)2007年度及以前被國家批復的16個國家高新技術園區(qū)，其分別為上海、南京、常州、無錫、蘇州、杭州、寧波、合肥、福州、廈門、南昌、濟南、青島、淄博、濰坊、威海國家高新技術園區(qū)。
2.1數(shù)據(jù)來源
GDP數(shù)據(jù)主要來源于各地方各年度統(tǒng)計年鑒，創(chuàng)新驅動和創(chuàng)新各指標數(shù)據(jù)主要來自《中國火炬統(tǒng)計年鑒》（2008—2013）、《中國高科技產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》（2008—2013）、《中國高科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展年鑒》（2008—2013）、《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》（2008—2013）和相關年度的地方科技年鑒，消費、投資、出口數(shù)據(jù)主要來自《中國火炬統(tǒng)計年鑒》（2008—2013）和各地各年度統(tǒng)計年鑒。
2.2數(shù)據(jù)處理
本研究中GDP、X1、x8、CAP指標涉及到不同年度價格波動的影響，其中GDP通過GDP價格平減指數(shù)剔除影響，投資額通過資產(chǎn)投資價格指數(shù)剔除影響，其他涉及到幣值標價的指標通過消費價格指數(shù)剔除影響；EXP通過2007—2012年度的年均人民幣與美元兌換匯率折算成人民幣計量的單位并通過居民消費價格指數(shù)消除價格波動影響。另外，本研究中GDP、X1、CAP、PEO、EXP等指標因為數(shù)據(jù)較大，對這些指標進行取對數(shù)處理以減少數(shù)據(jù)波動、不平穩(wěn)性以及異方差的影響。解釋變量（創(chuàng)新）在做因子分析時通過z-score標準化處理。
2.3因子分析
在對變量做因子分析之前需要對x1~x9各指標數(shù)據(jù)進行適合度檢驗，本研究中主要是通過Bartlett檢驗和KMO檢驗法進行分析。通過SPSS20.0檢驗KMO值滿足大于0.7，Bartlett的球形度檢驗p值小于0.05，數(shù)據(jù)適合因子分析。按照主成份提取原則，對相關矩陣初始特征值≥1進行提取，少數(shù)指標考慮到累計方差比例較小，采取了特征值大于0.8的原則進行設計。通過SPSS20.0軟件分析，得到華東16個國家高新技術園區(qū)在2007—2012年度的創(chuàng)新綜合得分。
3創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長影響分析
要考察區(qū)域差異條件下的高新技術園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響需要在園區(qū)分類基礎上進行分析。
3.1創(chuàng)新要素集聚的區(qū)域差異
首先對創(chuàng)新要素集聚度進行度量，本研究結合了Feldman、Mansfild、Venables、Audretsch和Feldman］、Hansen等提出的要素集聚度量指標體系的內(nèi)容，選取高新技術園區(qū)大專及以上人員數(shù)、高新技術園區(qū)被認定的高新企業(yè)數(shù)和高新技術園區(qū)科技活動經(jīng)費支出額三個指標近似度量創(chuàng)新要素集聚度。通過對創(chuàng)新要素集聚度的因子分析得到創(chuàng)新要素集聚綜合因子得分，然后結合聚類分析法對創(chuàng)新要素集聚因子得分做系統(tǒng)聚類，軟件選用SPSS20.0，聚類成員選擇單一方案，聚類數(shù)為2，聚類方法采用組間聯(lián)接，組間度量標準為平方Euclidean距離，得到如圖1所示的聚類分析結果。創(chuàng)新要素集聚度聚類組1為高集聚度園區(qū)，聚類組2為低集聚度園區(qū)。將創(chuàng)新要素集聚度不同的園區(qū)做回歸分析，對比聚類組1和聚類組2的回歸結果。首先，高集聚度園區(qū)創(chuàng)新驅動對區(qū)域經(jīng)濟增長未能產(chǎn)生顯著的促進作用，低集聚度園區(qū)創(chuàng)新驅動也沒有通過顯著性檢驗，也即創(chuàng)新驅動對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響與高新技術園區(qū)要素集聚度關系不顯著。其次，高集聚度園區(qū)創(chuàng)新明顯地拉動了區(qū)域經(jīng)濟增長，低集聚度園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長具有較顯著的負效應，由此說明創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響與園區(qū)創(chuàng)新要素集聚度有關，高集聚度的園區(qū)有利于促進創(chuàng)新的正向經(jīng)濟效應。而低集聚度的負效應原因認為可能低集聚度園區(qū)創(chuàng)新要素積累不足，園區(qū)還處于積累階段未進入最佳經(jīng)濟增長點，園區(qū)還未能充分地發(fā)揮出規(guī)模經(jīng)濟的效果，這個階段園區(qū)的創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻還不足于彌補對園區(qū)建設的投入。
3.2組織學習水平的區(qū)域差異
組織學習的度量指標結合了SweeGoh、Stuart、Porter等提出的組織學習內(nèi)涵和理論，通過教育培訓項次、技術服務項次和咨詢服務項次三個指標近似地度量。通過對組織學習指標的因子分析得到組織學習綜合因子得分，然后結合聚類分析法得到組織學習水平不同的高新技術園區(qū)空間分布。組織學習水平聚類組1為組織學習水平高的園區(qū)，聚類組2為組織學習水平低的園區(qū)。首先，組織學習水平高的高新技術園區(qū)創(chuàng)新驅動為正，但沒有通過顯著性檢驗，而組織學習水平低的高新技術園區(qū)創(chuàng)新驅動對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生了顯著的正效應，說明組織學習水平較低的園區(qū)對區(qū)域經(jīng)濟增長的貢獻依賴于創(chuàng)新的投入和支持，增加創(chuàng)新投入對于學習不活躍的園區(qū)在一定程度上能夠刺激創(chuàng)新產(chǎn)出并有利于促進區(qū)域經(jīng)濟增長。其次，組織學習水平高的高新技術園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著的正效應，組織學習水平低的高新技術園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長具有較顯著的負效應。由此說明，創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的效應在一定程度上取決于園區(qū)的學習水平，只有具備了一定學習水平的園區(qū)才能發(fā)揮創(chuàng)新的正面區(qū)域經(jīng)濟效應，而低學習水平的負效應原因認為學習水平低的園區(qū)創(chuàng)新成果的應用和擴散不足，從而創(chuàng)新成果的商業(yè)化程度較低，很難實現(xiàn)充分的市場價值，限制了創(chuàng)新的區(qū)域經(jīng)濟效應。
3.3經(jīng)濟環(huán)境的區(qū)域差異
區(qū)域的區(qū)位、資源、經(jīng)濟運行狀況等都對創(chuàng)新產(chǎn)生重要影響，ALosch、TGylfason和GZoega等分別從不同角度闡述了區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的重要影響。《中國城市競爭力年鑒》中對區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境通過區(qū)位、區(qū)域的經(jīng)濟資源豐富度、產(chǎn)品自給度等方面的指標進行度量，這也比較符合本研究中對區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的界定。本研究借鑒《中國城市競爭力年鑒》（2007—2012）中提出的中國城市經(jīng)濟環(huán)境得分各年度均值對華東地區(qū)國家高新技術園區(qū)進行分類，城市經(jīng)濟環(huán)境各年度得分均值大于16個城市環(huán)境得分總均值的為優(yōu)等區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的園區(qū)，得分小于總均值的為低等區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的園區(qū)，分類結果得到如圖3所示的空間分布。分類組1為優(yōu)等區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的園區(qū)，分類組2為低等區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的園區(qū)。同理做回歸分析，結果同樣見表4。優(yōu)等和低等區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的高新技術園區(qū)創(chuàng)新驅動對區(qū)域經(jīng)濟增長影響的估計系數(shù)都為正，都沒有通過顯著性檢驗，但是優(yōu)等組相對于低等組的估計系數(shù)增大，說明高新技術園區(qū)的創(chuàng)新驅動對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響與高新技術園區(qū)所在區(qū)域的經(jīng)濟環(huán)境狀況沒有顯著關系；優(yōu)等區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境高新技術園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長影響的估計系數(shù)為正，且通過1%的顯著性檢驗，低等組創(chuàng)新估計系數(shù)為負，沒有通過顯著性檢驗，由此說明創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響與區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境有顯著關系，較好的經(jīng)濟環(huán)境對創(chuàng)新的經(jīng)濟效應具有正向的促進作用，不好的經(jīng)濟環(huán)境甚至會抑制創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟的促進作用。
4結論與建議
通過上述的實證分析可以回答前文提出的問題：華東地區(qū)作為我國經(jīng)濟相對較發(fā)達的地區(qū)，近二三十年成為我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的標桿，這可能也與華東地區(qū)各省市創(chuàng)新活躍的高新技術園區(qū)有密切的關系。第一，華東六省一市國家級高新技術園區(qū)的創(chuàng)新驅動對區(qū)域經(jīng)濟增長具有顯著的促進作用，政府的鼓勵性創(chuàng)新政策、創(chuàng)新投入和扶持等整體上能夠有效地促進了企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出和區(qū)域經(jīng)濟增長。第二，華東地區(qū)的國家級高技術園區(qū)創(chuàng)新整體上有效地推動了區(qū)域經(jīng)濟增長。第三，華東地區(qū)高新技術園區(qū)創(chuàng)新是區(qū)域經(jīng)濟增長的內(nèi)生影響變量，能夠促進區(qū)域經(jīng)濟增長，并且隨著經(jīng)濟的發(fā)展和總量的增加，高新技術園區(qū)創(chuàng)新的促進作用將得到進一步的強化，而沒有考慮內(nèi)生性問題情形中低估了創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用。第四，華東地區(qū)高新技術園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響與園區(qū)的創(chuàng)新要素集聚狀況有關，創(chuàng)新要素集聚度較高的高新技術區(qū)園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用更大。第五，高新技術園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響與園區(qū)的組織學習狀況有關，學習水平較高的高新技術園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用更大。第六，高新技術園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的影響與園區(qū)所在區(qū)域的經(jīng)濟環(huán)境狀況有關，區(qū)域的經(jīng)濟環(huán)境狀況較好更有利于發(fā)揮高新技術區(qū)園區(qū)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的促進作用。
總之，要充分樹立創(chuàng)新意識，重視對高新技術園區(qū)創(chuàng)新的培育，加大創(chuàng)新扶持力度，形成創(chuàng)新與區(qū)域經(jīng)濟增長的良好互動關系，充分發(fā)揮創(chuàng)新是區(qū)域經(jīng)濟增長的第一動力作用；第二，需要進一步加大低集聚度高新技術園區(qū)的建設和要素引進，積極引進創(chuàng)新水平高、創(chuàng)新能力強的企業(yè)和組織，吸納更多創(chuàng)新人才的加入，通過提高創(chuàng)新要素集聚水平使高新技術園區(qū)進入最佳生產(chǎn)規(guī)模和階段，以充分發(fā)揮創(chuàng)新要素的規(guī)模效應，實現(xiàn)創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟增長的正面促進作用；第三，學習水平的高低在創(chuàng)新影響區(qū)域經(jīng)濟增長模式中發(fā)揮了顯著性的作用，需要進一步提高高新技術園區(qū)的學習水平，積極構建創(chuàng)新交流與合作平臺，鼓勵企業(yè)之間相互學習和模仿，鼓勵企業(yè)和人員的合作，提高企業(yè)的學習意識和組織學習能力，提高創(chuàng)新信息在園區(qū)內(nèi)傳播與擴散的效率，以充分實現(xiàn)創(chuàng)新的市場價值與經(jīng)濟產(chǎn)出；最后，健全區(qū)域的經(jīng)濟環(huán)境，滿足經(jīng)濟發(fā)展對要素和資源的需求，提高資源利用效率，完善高新區(qū)所在區(qū)域的基礎設施建設，創(chuàng)造一個開放、自由、有活力的區(qū)域環(huán)境，為提高高新技術園區(qū)的整體創(chuàng)新水平和產(chǎn)出效率創(chuàng)造條件，進一步發(fā)揮高新技術園區(qū)在區(qū)域經(jīng)濟中的增長極作用。
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