Vol.38No.06Mar.2021
第38卷第6期
2021年3月
长三角城市科技进步与对策
Science & Technology Progress and Policy
长三角城市高技术产业集聚空间溢出效应研究
徐丹，于渤
（哈尔滨工业大学经济与管理学院，黑龙江哈尔滨150001）
摘 要：以长三角城市为研究对象，利用2010 — 2018年26个城市面板数据，对城市内各城市高技术产
业集聚水平进行测度，进一步运用空间计量模型，实证探究长三角城市高技术产业集聚对城市创新的直
接效应与空间溢出效应，并考察城市经济发展水平与外商直接投资两个环境变量如何通过长三角城市 高技术产业集聚对城市创新产出产生直接影响，以及在空间溢出过程中如何发挥调节效应。结果发现：各
城市创新活动存在明显正向关联；城市高技术产业集聚对本城市创新产出具有显著直接促进作用，而对邻 近城市的空间溢出效应显著为负；城市经济发展水平与外商直接投资在长三角城市高技术产业集聚对
城市创新的直接效应与空间溢出效应中均发挥显著调节作用。
关键词：高技术产业集聚；空间溢出；城市创新；长三角城市DOI ： 10. 6049/kjjbydc. 2020090195
开放科学（资源服务）标识码（OSID ）：中图分类号:F127. 5 文献标识码:A
文章编号:1001-7348（2021）06-0029-09
Spatial Spillover Effects of High-tech Industries Agglomeration in City Cluster of the Yangtze Delta
Xu Dan, Yu Bo
(School of Management , Harbin Institute of Technology, Harbin 150001,China)
Abstract :In this paper, we take 26 cities of the Yangtze River Delta urban agglomerations as research objects. The panel
data of these cities from 2010 to 2018 are used to measure the level of high-tech industrial agglomeration of cities. Moreo
ver ,the direct and spatial spillover effects of high-tech industrial agglomeration on city innovation in the Yangtze River
Delta are explored based on the spatial econometric models. In addition, the moderating effects of urban economic develop ment level and FDI could also be investigated. The following three points are shown in this paper : there is significant posi
tive correlation between the innovation activities of each city in the Yangtze River Delta ； urban high-tech industrial ag glomeration promote innovation output of city conspicuously, however, the spatial spillover effect of high-tech industrial
agglomeration on neighboring cities is evidently negative ； both the level of urban economic development and foreign direct investment play remarkable roles in the direct and spatial spillover effects of high-tech industrial agglomeration on urban
innovation in the Yangtze River Delta urban agglomeration.
Key Words : High-Tech Industries Agglomeration ； Spatial Spillover ；City Innovation ； Yangtze River Urban Agglomerations
0引言
在科技创新发展进程不断加快的全球背景下，我 国经济转型升级必须更加依靠创新。城市是各项创新
资本的集聚地，是产业集聚与创新的重要载体。从我 国区域经济发展分化态势明显、部分区域发展面临较
大困难的现实情况看，城市是促进区域协调发展的 重要空间形态，以城市为核心的区域协同发展是新 时期总体发展战略中不可或缺的一部分习近平总
书记在2019年8月中央财经委员会第五次会议讲话中
指出，中心城市与城市正在成为承载发展要素的主
要空间形式。近年来，国家出台一系列城市发展规
划，表明城市发展逐渐成为经济发展的推动力量。 因此，提升城市内各城市创新能力，实现城市中各
城市联动发展，进而提升区域整体创新能力与水平尤 为重要。高技术产业是知识和技术密集型产业，是以
高端技术进行产品生产与技术研发的企业集合⑵。高 技术产业是区域创新发展的主动力，且高技术产业在
一定区域内呈现出明显集聚趋势。高技术产业集因 产品附加值高、产业辐射面广、渗透性和带动性强，迅
收稿日期：2020-09-08 修回日期：2021-01-03
基金项目：国家社会科学基金重点项目（16AZDOO6）
作者简介：徐丹（1995—），女，黑龙江鹤岗人，哈尔滨工业大学经济与管理学院博士研究生，研究方向为技术经济及管理；于渤（1960—），男,
黑龙江哈尔滨人，博士，哈尔滨工业大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向为技术经济及管理。本文通讯作者：于渤。
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・30・科技进步与对策2021年
速成为引领城市创新发展的增长极。由于创新具有外部性，城市内高技术产业集聚与创新存在溢出现象即城市内各城市创新不仅受本地区高技术产业集聚以及本地区创新投入的影响，同时可能受城市内其它城市创新溢出的影响。因此，纳入空间地理因素，考察城市间创新溢出与高技术产业集聚的空间溢出，对充分发挥高技术产业集聚效应，增强城市内各城市联动性和协同性，进而提升城市整体创新能力具有重要意义。
长三角城市是全球具有影响力的科技创新高地，也是中国最具活力的创新发展前沿阵地。长三角城市内汇聚大量人力资本与资源，为高技术产业快速发展提供保障。长三角地区已初步形成高技术产业带，并形成相应的高技术产业密集区「41。城市中高技术产业集聚在城市创新发展中起至关重要的作用。但长三角城市也存在区域内发展不平衡问题，中心城市与边缘城市高技术产业发展水平和创新能力仍存在较大差异。例如，2018年中心城市上海人均高技术产业产值达31215.7元，处于城市边缘的安庆人均高技术产业产值则为17183.9元。上海每万人专利申请量为62，而滁州每万人专利申请量为34，安庆仅为20。因此，对长三角城市高技术产业集聚的空间溢出效应进行研究，探讨长三角城市内各城市高技术产业集聚水平等对本城市与其它城市创新的影响机制以及城市环境变量的
调节机制，对于发挥城市中核心城市的带动作用，实现各城市协调创新发展，提升长三角城市整体创新能力与综合实力具有重要意义。同时，可为其它城市高技术产业集聚发展与创新能力培育提供借鉴和依据。
1文献综述
产业集聚相关概念最初来源于马歇尔对产业集聚现象的研究，其将特定区域内的产业集聚定义为“产业区”，并发现产业在空间地理范围内的专业化集聚能够加速区域内知识传播「51。克曼6进一步从空间视角研究产业集聚现象。对于产业集聚与区域创新研究，大多数学者肯定了产业集聚是创新的源泉和动力「71。波特「81、巴杰拉9研究发现，产业集聚可以提升区域创新能力，产业集聚产生的知识和技术溢出对区域创新具有正向影响「10-11。在不同空间地理范围视阈下，梅加「121研究认为，产业集聚对印度地区创新产出具有显著影响；Luo等「131对中国武汉制造业集聚与区域技术创新关系进行研究发现，技术创新是影响制造业集聚与空间布局的重要因素；Jo等「141研究指出，韩国地区产业集聚可提升新技术企业创新效率与创新能力，进而使区域获得持续性创新绩效；Yang等「151从全球价值链角度探讨发展中国家产业集聚对区域创新绩效的影响，发现产业集聚与全球价值链对区域创新绩效具有积极协同效应。国内学者大多从省域视角出发，探讨高技术产业集聚与区域创新的关系。在肯定高技术产业集聚对省际创新绩效与技术创新「6具有显著影响的同时，还指出这种影响存在明显区域差异「7与行业差异「181，相较于工业制造业集聚与生产性服务业集聚，高技术产业集聚更
能推动区域创新体系形成「6。近年来，部分学者开始关注城市产业集聚与区域创新能力的互动协调关系「19201。也有学者就此得出不同的结论，例如，Blance对欧洲250个地区的制造业集聚进行研究，发现该地区制造业集聚度对区域创新能力没有显著影响；熊璞和李超民「211基于我国省际面板数据实证分析发现，高技术产业集聚对区域技术创新存在单一门槛效应。
由于创新外部性及其空间溢出效应「22241，学者们将空间因素引入到知识生产函数中，研究区域创新的空间溢出「5］。Anselin&Varga「261、Autant-bernard& Lesage「271通过构建空间计量模型测度区域创新空间溢出强度，分析创新溢出的空间效应;Qiu等「281探究中国海洋产业集聚机制及空间溢出效应；Mendez-ortega 等「291对巴塞罗那地区创意产业集聚进行研究，发现创意产业集聚产生的一系列溢出效应可以促进当地高技术水平提升；Kekez「01研究指出，知识密集型产业可通过集聚产生知识溢出效应，进而促进产业创新发展。国内学者研究发现，中国省际创新产出存在空间相关性，邻近省份创新具有正向空间溢出效应，且溢出程度表现出区域差异性。与此同时，中国城市间、长三角地区城市间「71创新活动存在显著空间溢出效应。随着研究进一步深入，学者们开始关注各省高技术产业集聚对区域创新的空间溢出效应「8401，发现我国各省高技术产业呈现集聚分布特征，并且对省域创新能力具有显著空间溢出效应。盛彦文等「41研究指出，我国东部沿海城市高技术产业和集聚经济对城市创新效率具有溢出效应。但吕承超研究指出，我国高技术产业专业化集聚并不具备显著空间溢出效应。
通过梳理国内外文献发现，首先，现有研究集中于探讨各省域范围内产业集聚与区域创新的关系，但对于高技术产业集聚发挥的创新效应尚未得出统一结论，高技术产业集聚对城市创新的空间溢出效应研究相对匮乏。其次，目前研究大多将环境因素作为控制变量，探讨其对区域创新的直接影响，区域环境因素会在一定程度上对区域创新产生直接影响。但从环境因素的调节作用视角出发，探讨其在高技术产业集聚与区域创新之间的调节效应更具价值。最后，已有文献运用空间计量方法对高技术产业集聚的空间溢出效应开展研究，但未从空间维度上探讨环境变量在高技术产业集聚与城市创新之间的空间调节作用。高技术产业集聚对特定区域内城市创新产出是否存在直接效应及空间溢出效应？环境因素能否对上述
第6期徐丹，于渤：长三角城市高技术产业集聚空间溢出效应研究・31・
空间溢出效应产生调节作用？本文以长三角城市为研究对象，运用空间计量方法就长三角城市内各城市高技术产业集聚对城市创新产出影响的直接效应与空间溢出效应进行研究，并探讨相关环境因素在上述直接效应与空间溢出效应中的调节作用，研究框架如图1所示。本文旨在丰富区域创新及产业集聚溢出效应研究，为发挥我国城市内各城市创新及高技术产业集聚的空间溢出效应，带动城市创新系统内部各城市联动发展，驱动整个城市创新能力水平提升提供参考。
本文主要思路是从投入一产出视角结合知识生产函数，构建计量分析理论模型，进一步构建长三角城
市高技术产业集聚与创新空间溢出效应空间计量模型，并对实证结果进行解读与分析，最后得出结论和研究启示。
图1研究理论框架
模型设定与选择
2
2.1计量模型设定
知识生产函数可对区域创新溢出及其影响因素进行有效测度与分析。本文主要研究长三角城市高技术产业集聚以及相关环境因素对城市创新产出的空间溢出效应，这与知识生产函数的本质相契合。因此，选择知识生产函数作为研究理论模型，对长三角城市内各城市创新以及高技术产业集聚的空间溢出效应进行实证研究具有合理性。
知识生产函数主要从投入与产出视角刻画创新产出，但城市创新产出除受创新投入的影响外，城市高技术产业的空间集聚也是其重要影响因素。据此，通过加入高技术产业集聚变量得到扩展的城市创新生产函数为：
Y=A・K a・L"・H Y・Z®・£(1)
其中，Y表示城市创新产出，A表示常数，投入指标包括物质资本(K)与人力资本(L)投入，H表示核心变量城市高技术产业集聚水平，Z表示环境调节变量，本文主要考虑城市经济发展水平与外商直接投资水平。城市经济发展为创新提供基础性条件，外商直接投资体现了城市对外开放与交流程度。a、、、分别为物质资本投入、人力资本投入、高技术产业集聚水平和环境调节变量的弹性系数£为随机误差项。为消除各变量异方差或偏态，对各变量取自然对数并对相应变量符号进行替换，得到实证模型如下：
nCINNO it=c+a nRD it+BlnPD it+Y InHLQi,+(plnHLQt,X卩+e(2)其中，CINNO代表城市创新产出，RD代表科技经费投入，PD代表科研人员投入，HLQ代表城市高技术产业集聚水平，“代表城市创新环境，包括PGDP(城市经济发展水平)和FDI(外商直接投资)。InHLQ i X“表示分别加入高技术产业集聚水平与创新环境因素“(PGDP、FDI)的交叉项，代表创新环境调节项，z与t分别表示城市和年份。
2.2变量选取与数据说明
(1)被解释变量：城市创新能力(CINNO)。研究者主要从创新投入与产出两个方面衡量城市创新能力，区域专利情况能够相对真实地反映该区域创新能力「2］。研究者一般采用专利申请量与专利授权量衡量区域创新产出，鉴于数据可获性、真实性与通用性，考虑到城市专利申请量受人为因素与政策因素的影响较小，更能体现长三角城市创新产出水平，因而本文选取城市专利申请受理量代表长三角城市各城市创新能力。
(2)核心解释变量：城市高技术产业集聚(HLQ)。区域创新的关键在于发展高技术产业，研究高技术产业集聚的本地创新效应与创新空间溢出效应意义重大，采用区位熵对长三角城市高技术产业集聚水平进行测算，具体计算如下：
HLQ i=」^(3)
x j/x t
其中，HLQ jt代表才时期Z城市高技术产业集聚水平,x i为t时期z城市高技术产业产值，X i为t时期Z 城市规上工业总产值，x t为t时期全国高技术产业总产值，x t为t时期全国规上工业总产值。一般来说, HLQ i的值越高，说明在t时期该城市高技术产业集聚水平越高。
(3)解释变量：科研经费投入(RD)与科研人员投入(PD)。城市创新的资金投入与人力资本投入是影响区域创新的两种要素，因而有必要加入城市科研经费投入和科研人员投入。考虑到财政科技支出是城市创新资金的主要来源，因而采用财政科技支出衡量城市创新科技经费投入。对于科研人员投入，本文选取科研、技术服务和地质勘查业从业人员作为城市科研人员投入衡量指标。
(4)调节变量：本研究主要探讨城市创新环境要素在长三角城市高技术产业集聚与城市创新产出之间
・32・科技进步与对策2021年
的调节作用。环境调节变量主要包括城市经济发展水平与外商直接投资。
城市经济发展水平(PGDP)。城市经济发展为长三角城市高技术产业集聚与地区创新提供优良的环境基础。城市经济发展水平高，才能支撑城市创新，同时对邻近城市产生一定影响。因此，城市经济基础在城市高技术产业集聚对城市创新产出的影响过程中发挥重要调节作用。本研究采用长三角城市内各城市人均地区生产总值衡量城市经济发展水平。
外商直接投资(FDI)。现有外商直接投资对城市创新产出及创新溢出的影响存在不同研究结论，尽管如此，长三角城市由于城市包容性强、对外开放程度高，可以肯定各城市外商直接投资对其发展产生了影响。因此，本文将外商直接投资作为长三角城市高技术产业集聚与城市创新产出的重要调节变量，以实际利用外商直接投资衡量。
实证分析以长三角城市为对象，选取2010—2018年城市内26个城市面板数据，各城市专利申请受理量数据以及其它数据来源于上海市、江苏省、浙江省以及安徽省统计年鉴以及《中国城市统计年鉴》。高技术产业集聚相关数据来源于长三角地区各省市科技局统计文件、统计年鉴以及《中国统计年鉴》，各变量描述性统计结果见表1。
表1变量描述性统计结果
变量观测数平均值标准差最小值最大值InCINNO2349.826 1.209 6.36111.920 lnHLQ234 1.0870.3150.200 1.749 lnRD234 2.708 1.1750.020 5.991 lnPD2349.101 1.200 6.52512.450 lnPGDP23411.1860.4829.78112.068 lnFDI234 2.553 1.186—0.397 5.221
2.3空间计量分析准备
在利用空间计量模型分析城市高技术产业集聚与城市创新的空间溢出效应前，本文利用Moran's I指数对长三角城市各城市创新能力空间相关性进行检验，在计算Moran's I指数前，需构建空间权重矩阵。
第一种空间权重矩阵是地理邻接矩阵，将01空间权重中的元素定义为：空间相邻时W j=1，空间不相邻时w,=0。第二种是地理距离矩阵，以城市间地理距离倒数的平方建立地理距离矩阵。
式(4)中,d，为长三角城市各城市之间的地理中心距离，计算公式为：
d,=R•arccos(sin x,sin.!,+cos x,cos©cos (y,—y,))⑸式(5)中，R代表地球半径,x和y分别代表城市中心的纬度与经度。此处选用地理邻接矩阵进行长三角城市创新产出空间自相关检验。利用Stata15.0软件得到2010—2018年长三角城市各城市创新产出全局Moran'sI指数值，如表2所示。
可以看出,2010—2018年长三角城市各城市创新产出全局Moran's I指数均显著为正，呈现显著正空间自相关性，表明长三角城市内各城市创新活动并不是孤立存在的，区域内某一城市创新会受邻近城市的显著影响，初步表明长三角城市各城市创新存在空间溢出。因此，需在空间维度下，运用空间计量模型就长三角城市高技术产业集聚对城市创新产出的影响进行研究。
表2长三角城市创新产出Morans I指数
年份Moran's I指数Z值P值
20100.226** 2.0890.037
20110.271*** 2.4450.014
20120.253** 2.3020.021
20130.220** 2.0420.041
20140.258** 2.3470.019
20150.181* 1.8900.059
20160.158* 1.6990.089
20170.199* 1.8880.059
20180.195* 1.8580.063
注：*、"和***分别代表在10%、5%和1%水平下通过显著性检验，下同
2.4空间计量模型设定与模型形式选择
前文利用空间自相关分析发现，各城市创新产出存在显著空间自相关性，因而初步考虑使用空间计量模型开展实证研究。根据式(2)的实证模型，引入空间效应，构建空间滞后模型(SAR)。
InCINNO t=pw,lnCINNO,+alnHLQ,+佚In RD,+02nPD,+(plnHLQ,X p+j(6) p代表被解释变量城市创新的空间自回归系数，反映被解释变量的空间溢出效应。w，代表邻接权重矩阵，a代表核心解释变量高技
术产业集聚水平的弹性系数，0、0代表其它影响因素的弹性系数，其余符号解释与式(2)相同。构建空间误差模型(SEM)如下：InCIN N O,=a l n HLQ,+01InRD,+0InPD,+ LnHLQ」X p+j(7) J t=W,+p,(8)
式(8)中，人代表空间误差的自相关系数。进一步构建空间杜宾模型(SDM)，同时纳入因变量和自变量的空间滞后项为：
InCINNO,=pw,InCINNO,+a l n HLQ,+01In RD,+02nPD,+n HLQ,t X p+Ww,LnHLQ,+畀2 W j lnRD,+Y3W,lnPD,+p LnHLQ,X p+j(9)式(9)中，卩代表长三角城市创新产出的空间回归系数，Y代表核心解释变量高技术产业集聚的空间回归系数，反映高技术产业集聚的空间溢出，Y、Y代表其它影响因素的空间回归系数，P代表环境调节变量的空间回归系数
。
第6期徐丹，于渤：长三角城市高技术产业集聚空间溢出效应研究-33-
对于选用何种形式的空间计量模型，要对空间效应存在形式进行检验。首先，通过LM检验（拉格朗日乘数检验）对空间效应形式进行检验「43］，结果见表3。LM lag与Robust LM lag统计量均在1%的水平下显著，说明存在被解释变量的空间滞后项。LM error与Robust LM error统计量均在1%的水平下显著，说明存在误差项的空间滞后项。由此表明，选择空间杜宾模型「44］分析高技术产业集聚对城市创新产出的本地影响与空间溢出效应较为合适。接下来，开展Wald检验和LR检验，进一步说明选择SDM的适宜性，结果见表3。空间滞后模型和空间误差模型的Wald与LR检验均在1%的水平下显著，可以认为SDM不能简化为SAR与SEM，说明选择SDM更为适宜「45］。结合上述分析，本文选择空间杜宾模型（SDM）对长三角城市高技术产业集聚空间溢出效应开展实证研究。
表3LM、Wald及LR检验结果
检验统计量P值
LM lag82.2500000 Robust LM lag201650000
LM error2908720000 Robust LM error2287870000
Wald Test(SAR)502780000
LR Test(SAR)452530000 WaldTest(SEM)839540000
LR Test(SEM)57.3200.000
3实证结果与分析
3.1SDM估计结果与讨论
首先对两种形式下（固定效应与随机效应）的空间杜宾模型进行估计，此部分模型估计主要考虑核心解释变量高技术产业集聚对城市创新产出的直接效应与空间溢出效应，因而未加入环境调节变量，模型估计结果如表4所示。Hausman检验结果表明，应选择固定效应模型对长三角城市中各城市高技术产业集聚的空间溢出效应进行分析。表4中，空间个体固定效应模型估计结果显示：
（1）长三角城市中各城市创新产出空间溢出系数在5%的显著性水平下为0.196，本城市创新产出增加1%，邻近城市创新产出增加0.196%。表明长三角城市中地理邻近城市间创新活动具有显著正向空间相关性。其原因在于：鉴于地理位置的邻近性，创新资源与人力资本在邻近城市间流动更加自由，创新合作更加频繁，促使各城市创新产生空间上的正向溢出效应。但是空间溢出系数并不高，可能是由于长三角城市内边缘城市自身创新能力与水平不高，而创新能力较强的中心城市对边缘城市的溢出与带动效应是一个循序渐进的过程。因此，现阶段长三角城市各城市之间的创新活动具有正向空间溢出效应，但溢出程度不高，长三角城市要充分重视提升边缘城市的创新能力，补足其创新短板，充分发挥中心城市和省会城市的辐射带动效应。
（2）核心解释变量高技术产业集聚对本城市创新具有显著正向影响，城市高技术产业集聚水平提升1%，本地创新产出增加0.524%，表明高技术产业是推动城市创新发展的主干力量，可通过高技术产业集聚形成竞合效应与学习示范效应，促进本地区创新活动，提升本地区创新能力。
表4SDM估计结果
注：括号内的数值为Z值，下同
变量空间个体固定效应空间个体随机效应lnHLQ0.524…0.558…
(4.870)(4920)
lnRD0.264***0514***
3140)(6040) lnPD—0.182***—0007
(—2.690)(—0100) w•lnHLQ—0.372**—0403**
(—2.180)(—2220) w•lnRD0.563…0332***
(5.170)(2810) w•lnPD—0.002—0137
(—0.020)(—1360)
P0.196**0176**
(2.390)(2100)
R20.7760767
Log-Likelihood11.465—60883 Hausman检验899.300
对于高技术产业集聚的空间溢出效应，高技术产业集聚的空间滞后项系数表示空间溢出大小，本城市高技术产业集聚水平提升1%，邻近城市创新产出反而减少0.372%，表明长三角城市内某一城市高技术产业集聚对邻近城市创新具有显著负向空间溢出效应，高技术产业集聚所体现的空间溢出效果为抑制。原因可能在于：其一，长三角城市内各城市高技术产业发展与集聚水平存在较大差异。例如，杭州高技术产业集聚水平较高，但与其相邻的绍兴和金华高技术产业集聚水平较低。合肥、芜湖高技术产业集聚水平较高，而安庆高技术产业集聚水平较低。这表明高技术产业在长三角部分城市内集中度较高，导致上述城市对邻近城市各种创新资源的虹吸效应要高于对后者的正向溢出效应，进而造成长三角城市高技术产业集聚的负向溢出；其二，高技术产业在长三角城市内发展水平较高、创新活力较强的城市集聚，可能导致在某些城市过度集聚，而过度集聚不仅会降低城市自身创新产出，
甚至会产生负向空间溢出效应，阻碍邻近城市创新；其三，本文主要研究高技术产业专业化集聚空间溢出效应，不同高技术产业间存在众多经济技术联系，会形成高技术产业多样化集聚。因此，长三角城市高技术产业集聚的正向空间溢出可能更多来源于高技术产业的多样化集聚。
（3）在其它影响因素中，城市科技经费投入对本城市创新产出具有显著正向影响，表明科技经费要素投入
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