高技术服务业空间外溢与工业企业创新

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内容提要作为现代服务业的重要内容和高端环节，各地方政府纷纷将高技术服务业列为促进本地工业企业创新升级的战略性新兴产业予以重点发展。由此引出的最大顾虑是，这种做法是否会导致区域间高技术服务业产业结构趋同？本文对此进行了理论与实证研究。研究发现，高技术服务业具有较强的空间外溢属性，在促进本地区工业企业创新的同时，还能通过知识、人力资本等的外部性对其他地区工业企业创新产生影响。在中国国内市场一体化程度不断提高的今天，各地区纷纷构建自己的高技术服务业体系并不会造成国内市场分割情况下的产业同构问题，相反会有利于高技术服务业跨地区网络化的形成和促进高技术服务业空间溢出效应的充分发挥。引入空间权重矩阵的负二项模型实证检验也证明，高技术服务业与工业企业创新之间的确存在显著的空间相关性，而且其他地区高技术服务业对本地工业企业创新的影响要大于本地高技术服务业的作用。从非线性的动态发展趋势来看，这种空间外溢效应会不断强化。

关键词高技术服务业空间外溢工业企业创新产业同构空间权重矩阵

〔中图分类号〕F424〔文献标识码〕A〔文章编号〕0447-662X（2016）02-0033-08

一、问题的提出

高技术服务业是现代服务业的重要内容和高端环节，其核心价值在于积累、创造和传播知识，为其他企业提供高知识附加值（high intellectualvalue-added）的服务与解决方案。在全球经济进入“知识经济”的大背景下，作为企业获取外部知识资源的主要途径和提升其创新潜能的重要战略合作伙伴，中国高技术服务业已成为近年学术界研究的一个焦点。王仰东等学者对高技术服务业的内涵特征及发展对策进行了研究。①王江和李郁璞、李光和乔亚兰、陈元山和姚山季分别考察了北京、湖北和江苏高技术服务业发展现状。②李勇坚和夏杰长研究了高技术服务业集聚的现状与问题。③几乎所有的此类研究都强调了高技术服务

业对于促进工业企业创新、推进产业结构优化升级以及提升传统产业竞争力的重要性。

事实上，借助高技术服务业提升中国工业企业技术创新水平，也是中国政府关于发展高技术服务业战略的重要预期之一。而在高技术服务业正式进入到国家总体发展战略规划的同时，各地方政府也纷纷出台一系列促进高技术服务业发展的规划纲要和政策文件，将其作为促进本地工业企业创新升级与经济发展方式转变、体现地区竞争力的战略性新兴产业予以重点发展。由此引出的问题是：这种各地争相大力发展高技术服务业的模式是否会导致区域间高技术服务业产业结构的趋同，不利于地区专业化，引发低水平的重复建设，加剧区域间市场与要素竞争程度，从而不利于高技术服务业的快速健康发展及其对工业企业创新支撑带动效应的发挥？本文将从高技术服务业的空间外溢角度切入，对这一问题进行理论与实证研究。

我们的理论分析表明，作为新知识新技术的生产者、使用者与传播者，高技术服务业具有较强的空间外溢属性，即在促进本地区工业企业创新的同时，还能通过知识、人力资本等的外部性对其他地区工业企业创新产生影响。各地区构建自己的高技术服务业体系并不会导致区域间高技术服务业产业结构趋同，引发低水平的重复建设，相反却有助于高技术服务业空间溢出效应的充分发挥，成为影响工业企业创新的一个重要因素。基于中国数据的实证检验也证明，一个地区的工业企业创新不仅受到本地高技术服务业的影响，还依赖于其他地区高技术服务业的空间外溢，两者之间的确呈现出显著的空间相关性，而且其他地区高技术服务业对本地工业企业创新的影响要大于本地高技术服务业的影响。这就意味着，在研究高技术服务业对工业企业创新的影响时，应考虑其空间外溢效应，否则就会低估高技术服务业对工业企业创新的总体作用。

本文基本研究思路如下：首先考察高技术服务业的空间分布现状及其特征；接着从高技术服务业空间外溢属性角度切入，理论分析高技术服务业与工业企业创新之间的空间相关性；在此基础上，借助知识生产方程（Knowledge Production Function， KPF）构建计量模型，实证检验高技术服务业对工业企业创新的空间溢出效应及其动态发展趋势。

二、高技术服务业的空间分布模式与特征

在对中国高技术服务业空间分布模式及其特征展开分析之前，有必要先对高技术服务业的内涵及统计口径予以界定。按照现行《国民经济行业分类》统计目录，高技术服务总量统计主要包括：一是第“G”类，信息传输、计算机服务和软件业；二是第“M”类，科学研究、技术服务和地质勘查业；三是第“L”类中的7450小类，即知识产权服务。鉴于国家统计局对知识产权服务缺乏系统的统计数据这一现实，这里将信息传输、计算机服务和软件业以及科学研究、技术服务和地质勘查业作为分析高技术服务业的基本依据。

我们通过计算各省市高技术服务业产值或就业人数占全国总体的比重来考察高技术服务业空间分布状况。鉴于数据的可获得性问题，我们选取了2010年31个省市的高技术服务业就业人数作为本文的样本数据，计算结果如表1所示。从中可以发现，高技术服务业的空间分布格局呈现出分散化特征。具体来说，除了北京的高技术服务业份额较高外，其余省市的高技术服务业份额都围绕在1.5%至7.5%之间。这一现象表明各省市都在从事高技术服务业生产活动，建立高技术服务产业体系。

这种空间分布态势无疑与各地方政府纷纷将高技术服务业作为战略性新兴产业予以大力发展的做法有关。我们的问题是，各地区构建自己的高技术服务业体系是否会导致地区间的低水平重复建设和资源浪费，从而不利于高技术服务业的快速健康发展及其科技创新支撑带动效应的发挥？接下来的部分将从理论和实证两个层面对这一问题进行分析。

三、高技术服务业对工业企业创新的空间外溢效应：理论分析与模型构建

在对上述问题回答之前，有必要先分析一下为什么各地纷纷建立高技术服务业体系，也就是高技术服务业的重要性。我们的早先研究也进一步揭示了高技术服务业对提升工业企业创新能力的重要性。具体说，它可以通过将自身掌握的技术信息直接传递给客户，或者通过搭建不同产业企业间知识经验交流平台的方式，为工业企业研发提供外部信息技术资源支持，成为企业研发的催化剂；也可以为企业提供包括人员技能培训、商业战略、知识产权、新技术获取、外部资源管理等在内的一系列多元化的专业服务，协助和推动工业企业研发创新活动的开展。作为新知识新技术的生产者、使用者与传播者，高技术服务业是工业企业获取外部知识资源的主要途径和提升自身创新潜能的重要战略合作伙伴。

既然高技术服务业成为中国工业化信息化进程中日益受到各方关注的焦点行业，自然也是近年来各级政府大力发展的新兴行业。这就引出前面所提到的问题：当各地纷纷建立自己的高技术服务业体系时，是否会导致区域间高技术服务业产业结构的趋同，不利于地区专业化，引发低水平的重复建设，加剧区域间市场与要素竞争程度，从而不利于高技术服务业的快速健康发展及其对工业企业科技创新支撑带动效应的发挥？我们将从高技术服务业特有的空间外溢属性角度切入，对这一问题进行分析。

我们知道，作为创新的重要投入要素，知识具有一些公共产品的特征：部分排他性和非竞争性。非竞争性意味着知识可以在不同地点被利用许多次，但不会减少它的价值。同时由于知识又是不完全排他，所以会产生溢出。知识溢出在经济增长和企业创新中的重要性，已被大量的新增长理论和新经济地理学研究所论证。而且新经济地理学进一步指出，知识溢出还具有空间属性，也就是说，溢出不可能被地理边界或行政壁垒限制在一个地区，相反地，知识会从一个地区扩散到其他地区。Coe D. and Helpman E.， “International R&D Spillovers，” European Economic Review， vol.39， no.9，1995， pp.859～887.这就意味着，一个地区企业的创新不仅仅依赖于本地区的知识投入，还会受到其他地区知识溢出的影响。作为新知识新技术的生产者、使用者与传播者，高技术服务业在促进本地区企业创新的同时，无疑也有助于知识技术的跨区域扩散，促进其他地区工业企业创新。

在这种情况下，各地区构建自己的高技术服务业体系并不会导致区域间高技术服务业产业结构趋同，引发低水平的重复建设，相反是有助于高技术服务业空间溢出效应的充分发挥。原因在于，产业同构通常是国内市场分割、地方保护主义的后果。而在信息网络技术快速发展的今天，随着中国国内市场一体化程度不断提高，地区间商品、资本、劳动力以及信息技术流动性增强，正如区域经济增长存在显著的空间相关性一样，各区域的高技术服务业也并非封闭的孤立的“岛屿”，而是存在着空间联系，构成了一个彼此依存、相互影响的网络。一个地区的高技术服务业可以借助这一网络通过人力资本、知识等外部性机制对周边地区甚至更远地区的工业企业创新产生影响，增强其空间外溢效应。

事实上，就高技术服务企业自身而言，出于拓宽知识来源、扩大专业范围、获取创新要素与客户等方面的考虑，高技术服务企业也需要通过与其他地区高技术服务企业建立战略联盟或其他形式的合作关系，来发展自身的社会关系网络。而且，中央政府在推进高技术服务业发展工作中的一项重要内容，就是鼓励现有高技术服务企业进一步拓展服务领域，构建多领域、网络化的创新服务体系，扩大技术信息资源共享范围，使各类高技术服务主体可低成本地获取基础信息资源。因此从这个层面来讲，各地区纷纷大力发展高技术服务业在一定程度上是有利于高技术服务业跨地区网络化的形成，进而使得知识外部性的空间溢出及其所具有的收益递增和正反馈效应能够得以充分实现，也使得一个地区高技术服务业对其他地区工业企业创新的带动成为可能。

为了进一步量化研究高技术服务业对工业企业创新的空间外溢效应，我们在知识生产方程（Knowledge Production Function， KPF）中引入高技术服务业及其空间溢出因素。具体来讲，将各个地区看作独立的经济实体i，其工业企业创新产出（INNO）既来自于工业企业自身的研发投入（RD）和资本投入（K），也来自于本地区高技术服务业所提供的创新服务（HS）和其他地区高技术服务业对本地区工业企业创新的溢出效应（OHS），用模型表示为：

INNOi=AKαiRDβiHSγiOHSδiOηi（1）

其中，A为常数，O是其他影响创新产出的控制变量，主要包括企业规模、人力资本和区域竞争环境变量。

上式可以进一步表示为用于实证检验的计量模型：

newprojecti，t=αi+β1ldi，t-1+β2lnhsi，t-1+β3lnohsi，t-1+β4lncapitali，t-1

+β5lnscalei，t-1+β6lnhci，t-1+β7lnemcompei，t-1+ui，t（2）

其中，αi表示与i地区特定工业企业相关的未观察因素。ui，t是误差干扰项。newprojecti，t代表i地区工业企业在t年的创新产出，具体可用新产品开发项目数衡量。rd是工业企业研发支出，可以用企业的R&D经费内部支出占其主营业务收入的比重来表示。capital表示工业企业的资本投入密度，用人均固定资产净值衡量，并用地区固定资产投资价格指数对其进行平减。hs为地区i高技术服务业发展程度，用各省市的高技术服务业人均城镇固定资产投资来衡量，并用地区固定资产投资价格指数进行平减。ohs是其他地区高技术服务业发展程度，高技术服务业对工业企业创新的空间外溢效应就通过这个变量进行衡量，该变量可以利用空间计量经济学中的空间权重矩阵来构建：

ohsi=Nj=1wijhsj（3）

其中，N为空间权重矩阵中与地区i相邻的区域数目。wij为空间权重矩阵的元素值。

空间权重矩阵的构建有许多种方法，本文按照钟昌标的做法，将空间权重矩阵W定义为本地区省会与其他地区省会之间的距离函数：钟昌标：《外商直接投资地区间溢出效应研究》，《经济研究》2010年第1期。

wij=1/d2ij（4）

其中，dij为省会i与省会j之间的绝对地理距离。

此外，在其他影响企业创新产出的控制变量O中，企业规模（scale），与现有文献一致，我们采用工业企业产值衡量。人力资本（hc）用工业企业科技活动人员数占从业人员数的比重衡量。由于《中国统计年鉴》对2009和2010年的大中型工业企业科技活动人员数没有记载，只有研发人员数的统计，因此，我们参照朱平芳和徐伟民的做法，通过设置虚拟变量d，并在模型（2）式后面加入β×d×hc的方法，来消除统计口径不统一的影响。朱平芳、徐伟民：《政府的科技激励政策对大中型工业企业R&D投入及其专利产出的影响》，《经济研究》2003年第6期。

d=1，if2002

区域竞争环境（emcompe）的计算公式表示为emcompe=（ni/li）/（n/l），其中，ni代表地区i工业企业个数，li代表地区i工业企业的就业人数，n代表全国工业总的企业个数，l代表全国工业企业总的就业人数。该值越大，意味着一个地区的竞争程度越高，根据波特的竞争理论，企业持续创新的动力就越强。[美]迈克尔·波特：《国家竞争优势》，李明轩、邱如美译，中信出版社，2007年。

我们选取30个省市的大中型工业企业和高技术服务业数据作为样本数据，均来自历年的《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》和《中国科技统计年鉴》。考虑到自2007年起，高技术服务业正式进入到国家总体发展战略规划之中，我们选取了2007年作为起点年份；由于《中国科技统计年鉴》对工业企业科技创新的统计口径在2011年后发生了变化，因此我们选取2010年作为终点年份。

四、估计方法与实证结果分析

1. 估计方法

由于实证模型中的因变量是一个计数变量，没有满足最小二乘法（OLS）所要求的正态分布，这表明，线性回归模型无法对解释变量进行拟合。由于计数变量的取值可能为0，无法对其取自然对数。有鉴于上述认识，根据伍德里奇的做法，我们将线性回归期望值模型转变为指数函数：[美]杰弗里·伍德里奇：《计量经济学导论：现代观点》（第5版），张思成、李红、张步昙译，中国人民大学出版社，2015年。

E（y"x1，x2，…，xk）=exp（β0+β1x1+…+βkxk）（6）

由于指数exp（·）总为正，所以式（6）确保了y的预测值也总为正。

由于式（6）是一个非线性函数，所以无法利用线性回归对其进行估计，只能利用最大似然估计（maximum likelihood estimation， MLE）的方法。

考虑到计数变量服从泊松分布（poisson distribution），而泊松分布完全由其均值来决定，所以我们只需要确定E（y|x）。假设它与式（6）有着相同的形式，简记为exp（xβ）。于是，以x为条件，y等于h的概率为：

P（y=h|x）=exp[-exp（xβ）][exp（xβ）]h/h！，h=0，1，…（7）

其中，h！为阶乘。泊松回归模型（poisson regression model）基础的分布就如式（7）所示。在给定一个样本{（xi，yi）：i=1，2，…，n}的前提下， 我们能够对对数似然函数进行构造：

（β）=ni=1li （β）=ni=1{yixiβ-exp（xiβ）}（8）

由于-log（yi！）与β无关，因此被忽略。通过对式（8）对数似然函数进行最大化，我们可以得到泊松估计值β^j。

然而需要注意的是，泊松最大似然估计的关键假设是因变量的均值必须与其方差相等，也就是说：

Var（y|x） =E（y|x）（9）

然而具体到我们的样本，因变量高技术服务业的新产品开发项目数均值为3513.685，方差为1.69e+07，二者并不相等，存在明显的过度分散（overdispersion）问题，这会使得泊松回归得出的结果是有偏的。根据Hausman等人的建议，应该采用负二项回归模型（negative binomial regression model，NBR regression）进行回归。Hausman J.， Hall B. and Griliches Z.， “Econometric Models for Count Data with an Application to the Patents-R&D Relationship，” Econometrica， vol.52， 1984， pp. 909～938.

负二项回归模型的密度函数为：

f（y|μ，α）=Γ（y+α-1）Γ（y+1）Γ（α-1）α-1α-1+μα-1μα-1+μy，α0，y=0，1，2，…（10）

其中，E[yi|xi]=μ，var[yi|xi]=μi（1+αμi），Γ（·）是gamma分布函数，定义为Γ（a）=∫0∞e-tta-1dt，a>0。

与之对应的负二项回归模型的对数似然函数可以构造为：

lnL（α，β）=ni=1{yi-1j=0ln（j+α-1）-lnyi！-（yi+α-1）ln（1+αexp（xiβ））+yilnα+yixiβ}（11）

这样，通过最大化上述对数似然函数L，就能够得到β和α的最大似然估计值（β^，α^）：

Lβ=ni=1yi-μi1+αμixi=0（12）

Lα=ni=11α2（ln（1+αμi）-yi-1j=01j+α-1）+yi-μiα（1+αμi）=0（13）

由于方程组（12）和（13）不存在解析解，因此，最大似然估计值（β^，α^）只能通过计算机循环迭代来求得。我们利用Stata10工具软件来进行负二项回归分析。

我们采用负二项回归模型中的随机效应模型和固定效应模型进行回归，以此来控制每个行业所具有的无法观测到的个体效应。同时，参照柯善咨和赵曜的做法，将解释变量滞后一期，由此来缓解解释变量与因变量之间可能的内生性问题，柯善咨、赵曜：《产业结构， 城市规模与中国城市生产率》，《经济研究》2014年第4期。这种做法也能更好反映高技术服务业对工业企业创新的溢出效应。

2. 回归结果分析

基于模型（2）式的回归结果如表2所示。不难看出，虽然hausman检验支持随机效应模型，限于篇幅，hausman检验结果未予报告。但无论是随机效应模型还是固定效应模型，hs系数都显著为正，表2第（3）列的随机效应模型估计结果显示，当考察高技术服务业对工业企业创新的空间外溢效应时，hs的创新半弹性为0.169，表明高技术服务业促进了本地区工业企业创新。这一结论与我们前面理论分析得出的高技术服务业对工业企业创新具有支撑带动效应相一致。

当考虑高技术服务业对工业企业创新的空间外溢效应时，ohs的系数也显著为正，其创新半弹性为0463，表明其他地区高技术服务业对本地区工业企业创新也起到了促进作用，高技术服务业与工业企业创新之间存在着显著的空间依赖性。这就是说，前面关于高技术服务业对工业企业创新空间溢出效应的理论考察，在这里得到了更可靠的实证支持。高技术服务业的地区间网络化有助于知识外部性的空间溢出及其所具有的收益递增和正反馈效应的实现，也使得一个地区高技术服务业对其他地区工业创新的带动成为可能，因此，其他地区高技术服务业对本地区工业企业创新产生显著的空间外溢效应。

值得注意的是，如果将包含高技术服务业对工业企业创新的空间外溢效应的ohs系数与不包含高技术服务业对工业企业创新的空间外溢效应的hs系数进行对比分析，则不难看出，无论是系数大小还是统计的显著性程度，ohs系数都要比hs高。这一结果意味着，地区外的高技术服务业网络对本地区工业企业创新的影响要大于本地区高技术服务业的作用，高技术服务业空间溢出效应对于工业企业创新表现地更为重要。

另一个值得注意的是，如果不考虑高技术服务业空间外溢效应，则高技术服务业对工业企业创新半弹性为0.198（见表2第（1）列），这个数值远小于包含空间外溢效应模型所估计出来的弹性0.632（即第（3）列中hs与ohs系数加总）。这也就意味着，在忽视空间溢出效应的模型中，我们通常会低估高技术服务业对工业企业创新的作用。

就其他解释变量而言，工业企业自身的研发投入（rd）系数显著为正，表明企业的内部研发对工业企业的创新具有积极促进作用。人力资本（hc）的系数也显著为正，表明人力资本也依然是促进工业企业创新的重要投入要素。从这一点来看，鼓励工业企业研发和加大对人力资本的投入，是促进企业创新的有效策略。相比之下，工业企业的资本投入密度（capital）的系数为负，与创新呈现出负相关关系，表明中国资本密集型工业企业创新动力不足，这与张杰等人的实证结果一致。对此的可能性解释是，资本密集型工业企业通常为国有大中型企业，这类企业因为与地方经济的发展密切相关，因而往往会得到政府的一系列政策支持，进而导致其研发创新的动力也就相对较低。张杰、周晓艳、李勇：《要素市场扭曲抑制了中国企业R&D？》，《经济研究》2011年第8期。同样的，企业规模（scale）和区域竞争因素（emcompe）对工业企业创新的作用不明显，这可能与中国工业企业规模经济不显著和缺少良好的区域竞争环境有关。事实上，大量的研究表明，中国企业之间存在低水平的模仿生产和价格战等恶性竞争行为，这种负面竞争环境显然不利于企业的创新与发展。因此，如何营造良好的企业竞争氛围，无疑是促进企业创新的一个重要因素。

为了考察高技术服务业对工业企业创新影响的动态发展趋势，我们在模型（2）式的基础上分别引入本地区高技术服务业平方项（hs2）和其他地区高技术服务业平方项（ohs2），对样本数据进行再次回归。实证结果如表3所示。不难看出，本地区高技术服务业平方项hs2系数不显著，表明高技术服务业与本地工业企业创新之间不存在倒U型或U型的非线性关系。

相比之下，其他地区高技术服务业与本地工业企业创新之间存在着显著的U型关系。具体来说，外地高技术服务业对本地工业企业创新作用方向的转折点为3.50758E-05，也就是说，如果其他地区高技术服务业发展水平（ohs）超过3.50758E-05这一转折点时，那么其他地区高技术服务业会对本地工业企业创新产生积极的递增促进作用。

而在我们的样本中，其他地区高技术服务业发展水平的均值为0.000193，明显高于上述拐点，表明伴随着其他地区高技术服务业进一步发展，它对本地工业企业创新的空间溢出效应会不断强化。这一结论事实上也再一次印证了我们前面关于高技术服务业空间溢出效应的理论分析。随着中国国内市场一体化程度的不断提高，地区之间的商品、资本、劳动力以及信息技术流动性会不断增强，在这一前提下，各地区高技术服务业的空间联系与网络化程度也会不断越高，实现规模化发展。不难想象，一个地区高技术服务业通过人力资本、知识等外部性机制会对其他地区工业企业创新产生越来越重要的影响，而且这种影响会逐步延伸辐射到距离更远的地区，因而随着时间的推移，高技术服务业对工业企业创新的空间外溢效应趋于强化。

五、结论与政策含义

作为现代服务业的重要内容和高端环节，高技术服务业的核心价值在于积累、创造和传播知识，为其他企业提供高知识附加值的服务与解决方案。基于这一本质特征，本文从空间维度切入，理论研究了高技术服务业的空间外溢属性，这不仅有助于加深对高技术服务业的属性理解，成为研究高技术服务业一个有价值的探索方向；也为科学客观地分析高技术服务业对工业企业创新的影响及其内在作用机制提供了一个新视角，避免因遗漏关键变量造成的估计结果偏差。

引入空间权重矩阵的实证模型检验结果表明，一个地区的工业企业创新不仅受到本地高技术服务业的影响，还依赖于其他地区高技术服务业的空间外溢，高技术服务业与工业企业创新之间存在着显著的空间依赖性。而且其他地区高技术服务业对本地工业企业创新的影响要大于本地高技术服务业的影响。这为本文的理论研究提供了可靠的实证支持，也再一次揭示，在研究高技术服务业对工业企业创新的影响时，应考虑其空间外溢效应，否则会低估高技术服务业对工业企业创新的作用。

进一步的动态拓展回归分析表明，其他地区高技术服务业与本地工业企业创新之间存在着显著的U型关系。随着其他地区高技术服务业进一步发展，它对本地工业企业创新的空间溢出效应会不断强化。

正确认识高技术服务业的空间外溢效应，对于制定科学有效的高技术服务业区域发展政策具有重要意义。我们的研究表明，在中国国内市场一体化程度不断提高的今天，各地区纷纷构建自己的高技术服务业体系并不会造成国内市场分割情况下的产业同构问题，相反却会有利于高技术服务业跨地区网络化的形成和促进高技术服务业空间溢出效应的充分发挥。因此，如何加强各地区高技术服务业间的合作与对接，实现区际高技术服务业网络规模化、高效化发展，无疑是今后政府政策设计中需要关注的地方。

当然，本文只是一个非常初步的研究。如何运用更科学、精确的空间计量经济学方法来考察度量地区高技术服务业之间的空间依存度及其变化态势，完善相应的理论模型和实证模型，进一步系统梳理高技术服务业空间外溢与工业企业创新之间的内在逻辑联系及其作用机理，都是今后值得深入研究的方向。

作者单位：暨南大学经济学院

责任编辑：牛泽东

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