苏 华， 刘文君

(南华大学 经济与法学学院，湖南 衡阳 421001)

当前，国内经济迈入“新常态”，传统的粗放型增长方式已经难以为继，技术附加值对产业发展的重要性日益突出，高技术产业自上个世纪90年代以来获得了快速的发展，但与之相关的几个关键问题似乎还没有形成一致的结论：决定高技术产业发展的关键因素是哪些？其影响程度和作用机制是什么？不同因素在空间层面上的影响程度有何区别？

受数据可获得性限制和统计口径差异影响，已有关于高技术产业发展与差异的成果并不多见。Mario(2002)利用4个发达国家数据分析了高技术产业区位与产业集中的影响因素，发现高技术产业区位分布主要受劳动力技能水平、创新环境和企业税收水平影响，而产业专业化和区域竞争是产业集中的引擎[1]186-199。Alex等(2008)运用分位数回归方法证明了技术创新是促进高技术企业销售增长的主要动力[2]633-648。Xiao等 (2017)使用Malmquist指数和功效系数法测度了高技术产业发展综合绩效，通过实证分析发现进入21世纪后我国高技术发展存在明显的β收敛性，中部地区收敛的速度最快，技术扩散是收敛的主要成因[3]1-17。封伟毅等(2012)通过构建综合指标体系，分析了技术创新对高技术产业竞争力的影响，发现技术开发能力对产业竞争力的影响要大于技术转化能力的影响，创新环境会间接调节创新能力对竞争力的影响方向[4]154-164。戴魁早等(2015)以基于标杆分析法的相对差距指数为衡量指标，考察了要素市场扭曲对高技术产业研发资本和研发人力投入的影响与区域差异，并运用门槛检验方法实证分析了区域经济发展水平、人力资本水平、财政收入、产权结构和对外开放程度等因素对这种区域差异的影响[5]3-20。

综上可知，已有研究通常从某一视角研究高技术产业发展差异与影响因素，研究角度、变量选取和研究方法的不同使得研究结论也存在一定的差异。因此，本文试图从要素配置、配置效率、市场规模和空间区位等多个角度研究我国高技术产业的发展差异及影响因素。文章结构安排如下：第一部分描述我国高技术产业发展的时序规律和空间差异；第二部分以内生增长理论、市场范围假说和空间经济学理论为基础，构建包含要素投入、市场规模、基础设施和市场化程度在内的计量模型；第三部分为实证分析；第四部分是研究结论与政策建议。

一、高技术产业发展规律与区域差距分析

图1显示1995—2014年间我国和三大区域高技术产业利润总体呈上升趋势，其中东部地区上升幅度最快，对全国产业增长的贡献也最大。这一方面反映出作为知识密集型产业的高技术产业，因为对资本、技术水平和高素质劳动力等的高要求，大部分积聚在发达地区；另一方面也直观地反映了该类产业的空间分布存在着明显差异。表1详细列出了三大区域高技术产业的发展差距。

表1 分区域的高技术产业发展主要指标(均值)

二、理论基础与计量模型设定

传统增长理论通常从要素供给角度探讨产业增长的动力，除资本和劳动力投入之外，技术进步对高技术产业发展的作用更加突出[6]27-29。研发投入可以通过增强人力资本、加强新产品开发、引进外来技术等多种方式促进产品创新。便捷的交通基础设施可以提高商品和劳务的运输效率，降低贸易成本，扩大市场空间[7]909 -923，[8]1002-1052。诸如政府干预程度、产品和要素市场的发育程度等市场化因素是实现资源优化配置、提升经济效率的前提。

“市场范围”假说则从产品需求的角度指出了市场规模对产业增长的重要作用：市场范围决定分工精细的程度，分工越细则规模效应越强、生产效率越高。市场规模的大小影响经济增长，并且在开放条件下国内市场规模和国外市场规模可以相互替代[9]16-20,[10]。最后，集聚理论和空间经济学[11]483-499指出，区位等空间因素会通过影响要素密集度、运输成本而影响产业空间布局和集聚，进而影响产业的发展。

依据上述理论分析，本文建立如下计量分析模型：

lnprofitit=α0+α1lncapitalit+α2lnlaborit+α3lnRDit+α4lninfrait+α5lnmarketit+α6lninscaleit+α7lnoutscaleit+μit

其中α0为常数，α1～α7为弹性系数，μit为随机误差。各变量经济含义与衡量方法如下：

profitit：被解释变量。表示各地区高技术产业发展水平，用利润来衡量。

capitalit：资本存量。用永续存盘法计算：ki,t=(1-α)ki,t-1+Ii,t-1/di,t-1，其中ki,t和ki,t-1分别表示i地区第t年和第t-1年的资本存量；I为每年固定资产投资，使用1年的滞后期；α为折旧率，设为5%；di,t-1为累积资本价格指数。基期2003年资本存量用高技术年鉴中各省份资产原值近似代替。

laborit：劳动力投入。采用企业平均从业人员数衡量。

RDit：研发资本存量。该指标可以被视为技术知识的当前状态,用永续存盘法计算：RDit=RDit-θ+(1-ε)RDi(t-1)。其中RDit表示i地区t年的研发资本存量，RDit-θ表示i产业在t-θ年经折现的研发经费内部支出，ε为折旧率(设为15%)，θ为平价滞后期(本文取2年)[12] 57-67，基期研发存量用当年研发经费内部支出近似代替。由于已有统计资料并未从资本和劳动中剔除研发因素，因此直接增加研发资本存量指标容易造成“多重计算”与共线性问题。为此，我们借鉴Valdemar等(2000)的做法，从劳动力投入中减去研发人员数(记为labor1it)以减少误差[13] 1797-1806。

infrait：交通基础设施条件。用各地区铁路营业里程、公路里程和内河航道里程之和计算。

marketit：市场化程度。用王小鲁等计算的各地区市场化指数来衡量[14]12，该指数包括政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育程度、要素市场发育程度、市场中介组织发育和维护市场的法制环境5个一级指数与18个二级指数。

outscaleit：外部市场规模。类似于国内市场规模，用“出口地理临近度”指标来衡量以消除内生性[15] 27-38：

这里Rt表示年均的人民币对美元中间汇率，C为所有沿海省份的集合，Dii为沿海省份内部距离，Dij等于内陆省份i到最近的沿海城市距离加上该沿海城市内部距离。

三、参数估计与结果分析

本文所使用的数据当中，省会城市距离采用经纬度换算得来，沿海省份距海岸线距离从电子地图读取。其他数据源于相应年份的《中国统计年鉴》和《中国高技术产业统计年鉴》。利润、投资和研发经费等指标均采用相应价格指数予以了平减。截面为除西藏、新疆、香港、澳门、台湾外的29个省级行政单位，时间跨度为2003—2014年。表2为各变量描述性统计量。

表2 变量描述性统计

本文使用stata 14作为分析工具，分别考虑全国以及东、中、西部三个子样本。首先利用VIF值排除多重共线性问题，7个自变量中劳动力(labor1it)指标的VIF值为11.285,其他指标的VIF值均显著低于10。为避免计量误差和遗漏重要解释变量，本文最终选择对两个模型(分别包含labor和RD)分别进行回归。步骤如下：使用F统计量顺次比较个体固定效应模型和混合模型，个体、时间和双向固定效应的显著性；使用Hausman检验比较固定效应与随机效应；随后检验异方差、序列相关与截面相关等问题；最后依据上述分析结果确定回归方法和回归系数，结果见表3和表4。

表3 全国和分区域回归结果(Labor)

注：括号中为t统计值；* 表示p<0.1, ** 表示p<0.05, *** 表示p<0.01，下同。

表3显示，全国和三大区域的一个共同特征在于劳动力对高技术产业发展的贡献显著高于资本存量，这表明一方面我国高技术产业资本投入的产出效率并不高；另一方面高技术产业发展主要源于人力资本的积累，即资本或研发投入主要通过专业人才的技术创新将知识物化为专利或产品。基础设施变量回归系数在全国和三大区域都显著，其中中西部地区的系数值分别为0.87和0.72且高度显著，验证了基础设施的建设对于加快商品和劳务的流通、扩大市场空间的重要作用；东部地区的该系数值为负但数值很小，说明该地区发达的交通基础设施加剧了市场竞争，从而略微地降低了产业利润但还没有造成恶性竞争。市场化指数只在东部和中部地区显著，并且中部地区的系数值远高于东部。表明这两个地区在金融业、人力资本供应、中介组织、技术成果转化等方面相对成熟和完善，因此对高技术产业发展起到了重要的推动作用；东中部系数值差别可能与门槛效应有关系。西部地区该指标不显著，说明该地区市场化程度低，因此其对产业的促进作用很小。

市场规模方面，全国和三大区域的内部规模回归系数值都明显高于外部规模，说明我国高技术产业销售以国内市场为主，年鉴显示自2003年开始，我国高技术产业出口占制造业出口比重最高值(2005年)也仅为30.8%。尽管自2005年开始，我国高技术产业出口总额就已经在32个主要国家中位居第一(《世界银行发展指标2014》)，并且这一指标的回归系数由低到高的排序为东部、西部和中部，部分说明东部地区产品相对而言出口比重更高，而中西部地区更依赖于国内市场。

表4 全国和分区域回归结果(RD)

从表4可以看出，将劳动力投入替换为研发资本存量之后， RD的系数值明显高于资本存量，与高技术产业特征相吻合，即推动该类产业发展的主要因素是技术创新带来的高附加值而非生产要素数量的增加。中西部地区这两个指标仅有西部的资本存量回归系数显著，原因可能在于该区域高技术企业数量少、规模和产值小，且因为缺乏研发投入而使得产品技术含量相对较低，所以高技术产业发展更多依赖于资本投入带来的规模效应而非产品创新。

交通基础设施变量的回归结果与模型1类似，差别在于中部地区的回归系数值显著高于西部，这可能间接表明基础设施对产业增长也存在门槛效应。市场化指数和市场规模的回归结果与模型1的结论基本一致。主要差别在于模型2中中部地区内部市场规模的回归系数变得不显著，不排除计量误差的可能性。

四、结论与政策建议

本文使用2003—2014年统计数据，在控制了交通基础设施和市场化程度的条件下，探讨了要素配置和市场规模等综合作用下的高技术产业发展差异与影响因素。结果表明要素配置与配置效率、空间区位是造成高技术产业发展差异的主要原因。具体研究结论和政策启示如下：

首先，考察期内我国高技术产业呈现快速增长趋势，但这种增长主要源于东部地区，中西部地区无论利润、要素投入、企业数量、市场规模等方面都与东部地区存在着十分显著的差距。因而中西部地区在今后的产业结构调整中应以资源禀赋和产业基础为依托，通过差异化策略有效促进本地高技术产业发展，提升其市场竞争力。

其次，研发和劳动力投入对高技术产业发展的促进作用远高于固定资产投资，表明人力资本积累和研发投入推动的技术创新是促进高技术产业发展的主要动力。因此中西部地区的企业应进一步加大研发投入和专业技术人才的引进和培养，围绕关键技术重点突破，提升产品市场空间和竞争力。各级政府应在资金扶持、产学研创新体系和成果转化等方面予以积极支持。

再次，基础设施和市场化程度对高技术产业发展的促进作用存在着明显的空间差异。西部地区需要加大交通基础设施建设力度、减少政府对企业的干预，提升非公经济比重，加快金融等要素市场培育力度，促进会计、咨询等现代化服务业发展，在较短的时间内使其达到某个门槛值，方能发挥其对产业的巨大促进作用。

最后，我们的研究结果表明，尽管我国高技术产业出口总额和比例位居世界前列，但国内市场仍是高技术产业的主要销售地。因此，中西部地区在今后招商引资过程中，要进一步加强与发达沿海地区的分工协作。依据比较优势有针对性地引进发达地区的资金、技术和人才，以最大限度地提升要素配置效率。东部地区则应该利用其技术和产品优势，加强国际合作与交流，进一步巩固和提升市场地位。