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时间:2020-04-29
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1、高科技产业聚集优势影响因素分析 摘要:当前,世界经济发展已经明显呈现出区域化、聚集化的特征。高科技产业通过空间上的聚集产生竞争优势,并进一步细化分工协作,从而提高了生产率。高科技的产业聚集已成为区域竞争优势的决定因素。中国高科技产业在世界经济一体化进程中逐渐走上以园区为核心,通过技术产业升级和创新驱动的发展模式。文章通过中国30个省市的高科技产业相关面板数据为研究样本,实证研究高科技产业聚集优势的影响因素,为进一步发挥我国高科技产业聚集优势提出政策建议。 关键词:高新科技产业;聚集优势;影响因素 一、引言 产业聚集在世界
2、经济一体化和新技术革命浪潮推动下,世界各地区和国家之间的产业竞争日益激烈。知识、信息和技术等要素在新的科技革命中所占的比重也日益加大。高科技企业之间通过高科技产业聚集所产生的外部经济性、范围经济、关联效应及制度效应实现聚集空间的竞争优势。 我国的高科技产业聚集趋势正在从国家延伸至省、市、县等区域。从最早20世纪90年代初第一个国家级高新区创办至今,国家高新区作为我国高科技产业化的重要基地和科技体制改革“试验田”,在促进自主创新能力,优化产业组织结构、推进体制机制创新方面发挥了引领和示范作用。但是我们也必须清醒认识到,在这快速发
3、展的进程中,很多地区的高新区在发展速度和效率方面并不理想,聚集优势不明显。因此,本文通过30个省市面板数据实证分析全国主要地区的高科技产业聚集的影响因素,对于促进我国高科技产业聚集、利用高科技产业聚集优势推动当地经济社会发展有着十分重要的意义。 二、实证分析 1.研究设计与方法。影响我国高科技产业聚集的因素虽然复杂,但是基本上可以归结为:一地区的经济对外开发程度、当地GDP经济发展状况和支撑高科技产发展的基础条件。考虑到需要更为精确的测度高科技产业在区域中的聚集影响因素,笔者在进行相关实证研究时引入上述指标作为检验模型的自变
4、量,为此我们将高科技产业聚集的影响因素与其聚集度之间的相互关系用式子来表示: AGGLOit=?茁0+?茁1NEit+?茁2NIit+?茁3RDPit+?茁4IERDit+?茁5IINRDit+?茁6IEXRDit+?茁7PAit+?茁8NPUCit+?茁9OPENit+?茁10GDPit+?茁11INFit+?着it 其中,AGGLOit、NEit、NIit、RDPit、IERDit、IINRDit、IEXRDit、PAit、NPUCit、OPENit、GDPit、INFit分别表示各省份各年度的该省高科技产业园区聚集度作
5、为各地区高科技产业聚集指标)、园区内企业数、学校数量、R&D人员合计、R&D经费内部支出、R&D经费外部支出、研究机构数、专利申请数、高科技产业投资额和当地经济开放程度、经济发展水平和基础设施条件。其他字母分别表示常数项、变量的系数和残差。上式中的t为我国的省级地理单元,i为年度。在这里我们选择了2008年~2014年间中国主要的30个省份的相关数据作为本研究的样本数据。 我们采用广义矩估计估计式子,同时还将GMM估计及其与随机效应估计或固定效应估计进行比较,最后选取最优估计方法的估计结果。 2.变量选取和指标说明。 ��
6、地高科技产业园区的产业聚集度测算。鉴于高科技产业的特性,并综合考虑到研究样本的地区数量和当地高科技产业规模,笔者根据上式将赫芬达尔指数测算出的高科技产业聚集度作为因变量。赫芬达尔指数方法计算简单易懂,也能更好地反映高科技产业在某一区域的聚集程度。 某一地区高科技产业的赫芬达尔指数其计算公式为: HHIi=?撞Ni,n=12 式子中的A代表我国30个省市的高科技产业总规模,下标i、n分别表示研究样本中i省市中的第n个高新区,Ain则表示为i地区中的第n个高新区的高科技总产值;N是研究样本的地区数量,HHIi表示i地区的高科技
7、产业聚集度。赫芬达尔指数的计算方法是每一个研究区域均赋予一个由市场份额代替的权重,HHI取值越大则表示该地区的高科技产业的地理聚集程度越高。 根据赫芬达尔指数测算各省份高新产业园聚集度结果如下:2008年高科技产业聚集度最高的省份依次为北京,江苏,广东,上海等经济发达地区,而靠后的均为经济较为落后的省份,如贵州、海南、青海,宁夏等。经济较为落后的青海、甘肃、宁夏等地区的高科技产业聚集度在整个产业中始终与发达地区虽然存在较大差距。随着各地掀起了发展高科技产业的热潮,各地政府及相关部门陆续出台了很多支持产业发展的优惠政策,全国各地
8、区高科技产业聚集度差距逐渐缩小。从研究期间各地区高科技产业聚集度整个走势来看,2014年排名靠前的北京、江苏、上海和广东等省区较于前几年总体聚集度有所回落,但仍领先其他地区,如北京2008年~2009年聚集度在研究期间中达到最高值0.4702后降低到2014年的
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