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      科技創(chuàng)新與黑龍江省服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)升級

      2015-06-02 12:18:35于珊珊姜鵬
      對外經(jīng)貿(mào) 2015年4期
      關(guān)鍵詞:溢出效應(yīng)服務(wù)外包科技創(chuàng)新

      于珊珊 姜鵬

      [摘 要]通過對黑龍江省主要城市科技創(chuàng)新資源與創(chuàng)新活動空間集聚指數(shù)進(jìn)行測算,比較全省各地級城市科技創(chuàng)新的空間分布差異,并通過計(jì)算全局和局域空間自相關(guān)指數(shù),檢驗(yàn)黑龍江省創(chuàng)新活動的空間相關(guān)性,利用空間面板數(shù)據(jù)分析方法構(gòu)建黑龍江省科技創(chuàng)新溢出效應(yīng)計(jì)量模型,考察相關(guān)影響因素對科技創(chuàng)新溢出效應(yīng)的貢獻(xiàn)度,科技創(chuàng)新R&D資本投入對科技創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度呈現(xiàn)上升趨勢,而科技創(chuàng)新人員投入的重要性日趨減弱。為增強(qiáng)黑龍江省科技創(chuàng)新資源與要素調(diào)整與配置效率,應(yīng)鼓勵(lì)不同行業(yè)資金融合支持科技創(chuàng)新活動,構(gòu)建多元化的科技創(chuàng)新資金結(jié)構(gòu),逐步提高科技創(chuàng)新活動資金籌集的市場化程度。

      [關(guān)鍵詞]黑龍江;科技創(chuàng)新;溢出效應(yīng);服務(wù)外包

      [中圖分類號]F062.9 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A [文章編號]2095-3283(2015)04-0011-06

      當(dāng)前國際經(jīng)濟(jì)活動的一個(gè)顯著特征是國際產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移從制造業(yè)向服務(wù)業(yè)延伸,作為一種具有高成長性、高附加值和促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的新的國際分工形式,服務(wù)外包在全球范圍內(nèi)得到了迅速發(fā)展。科技創(chuàng)新有利于服務(wù)外包產(chǎn)業(yè)從低附加值向高附加值領(lǐng)域轉(zhuǎn)移。黑龍江省科技資源富集、科技綜合實(shí)力較強(qiáng),但科技創(chuàng)新活動與創(chuàng)新產(chǎn)出存在明顯的空間地理集聚現(xiàn)象。除2002年外,2003—2011年黑龍江省各地級城市高新技術(shù)產(chǎn)值占全省比重排序前三位的分別是哈爾濱、大慶、齊齊哈爾,這三座城市是黑龍江省西部地區(qū)“哈大齊工業(yè)走廊”的主體城區(qū),其高新技術(shù)產(chǎn)值總和占當(dāng)年全省高新技術(shù)產(chǎn)值總和的比重均超過了80%(如表1所示)。2002—2011年黑龍江省主要城市高新技術(shù)產(chǎn)值絕對數(shù)量的變化以哈爾濱、大慶兩地最為顯著,這兩地高新技術(shù)產(chǎn)值增長速度明顯快于全省其他地區(qū)。由此可知,黑龍江省科技創(chuàng)新活動存在明顯的空間分布異質(zhì)性。

      一、研究方法

      (一)空間集聚測度方法

      綜合目前國內(nèi)外相關(guān)研究成果,產(chǎn)業(yè)集聚測度指標(biāo)如表2所示。

      通過對以上指標(biāo)的比較分析,考慮地理單元因素、產(chǎn)業(yè)空間分布差異可比性因素等,結(jié)合本文搜集整理的數(shù)據(jù),選擇區(qū)位熵指數(shù)(LG)和空間基尼系數(shù)(Gi)衡量黑龍江省科技創(chuàng)新的集聚程度。

      (二)空間相關(guān)性指標(biāo)

      根據(jù)地理學(xué)第一定律,地理距離相近地區(qū)的市場經(jīng)濟(jì)運(yùn)作活動、科技研發(fā)與交通往來,相比地理距離較遠(yuǎn)地區(qū)具有顯著的關(guān)聯(lián)性。目前測度空間相關(guān)性的指標(biāo),通常采用全局空間自相關(guān)指標(biāo)Global Morans I指數(shù)和局域空間自相關(guān)指標(biāo)Local Morans I指數(shù)。Global Morans I指數(shù)是衡量各個(gè)區(qū)域間的整體的空間差異程度和空間關(guān)聯(lián)的分析方法,其來源于統(tǒng)計(jì)學(xué)的Pearson相關(guān)系數(shù),將互相關(guān)系數(shù)推廣到自相關(guān)系數(shù),時(shí)間序列的自相關(guān)系數(shù)推廣到空間序列的自相關(guān)系數(shù),最后采用加權(quán)函數(shù)代替滯后函數(shù),將一維空間自相關(guān)系數(shù)推廣到二維空間自相關(guān)系數(shù),即可得到Global Morans I指數(shù)。Global Morans I指數(shù)的實(shí)質(zhì)是標(biāo)準(zhǔn)化的空間自協(xié)方差。局域空間自相關(guān)Local Morans I指數(shù)是檢驗(yàn)局部地區(qū)是否存在相似或相異的觀測值聚集的指標(biāo)。它可以度量某地區(qū)與其周圍地區(qū)存在的空間差異程度和以及顯著性,它可以理解為Global Morans I的分解。Global Morans I指數(shù)和Local Morans I指數(shù)的具體計(jì)算公式為:

      (三)空間計(jì)量模型

      綜合目前國內(nèi)外相關(guān)研究成果,考慮空間因素的知識溢出效果模型主要包括兩種空間計(jì)量形式(Anselin,1996),一種是空間滯后模型(SLM),該模型反映了各變量在一地區(qū)是否存在擴(kuò)散現(xiàn)象(溢出效應(yīng));另一種是空間誤差模型(SEM),該模型反應(yīng)了存在于擾動誤差項(xiàng)之中的空間依賴作用,用以衡量鄰近地區(qū)由于因變量的誤差擾動對本地區(qū)觀察值的影響程度。SLM空間計(jì)量模型的形式如公式(1)所示,SEM空間計(jì)量模型的形式如公式(2)所示:

      公式(1)中,y為因變量,X為外生解釋變量,Wy為空間滯后因變量,ρ為空間回歸系數(shù),用于衡量地理溢出程度,β反映了自變量X對因變量y的影響,ε為隨機(jī)誤差向量;ε為隨機(jī)誤差向量。公式(2)中λ為空間誤差系數(shù),用于衡量樣本觀察值的空間依賴作用,μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量,參數(shù)β反映了自變量X對因變量y的影響。

      目前研究知識生產(chǎn)與科技創(chuàng)新的影響與溢出效果,主要利用Griliches -Jaffe提出的基于柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)知識生產(chǎn)函數(shù),函數(shù)基本形式為:

      公式(3)中Q代表科技創(chuàng)新產(chǎn)出,A代表常數(shù)項(xiàng),R&D為科技創(chuàng)新的經(jīng)費(fèi)或人力資本投入,S代表影響科技創(chuàng)新產(chǎn)出的經(jīng)濟(jì)社會變量,ε為隨機(jī)誤差項(xiàng),i為觀測單元,t為時(shí)間。本文考慮到數(shù)據(jù)的獲取性與可得性,將以公式(3)中各項(xiàng)變量分別定義為黑龍江省主要城市R&D經(jīng)費(fèi)投入K、黑龍江省主要城市科技創(chuàng)新人員投入L、黑龍江省科技創(chuàng)新的外部知識溢出變量S。在具體實(shí)證研究過程中,還需要對以上公式兩邊取對數(shù),構(gòu)建雙對數(shù)模型,即

      二、數(shù)據(jù)來源與處理

      本文研究對象為黑龍江省11個(gè)地級市和2個(gè)地區(qū),根據(jù)目前相關(guān)文獻(xiàn)研究經(jīng)驗(yàn),一般采用專利申請數(shù)量作為科技創(chuàng)新能力衡量指標(biāo),但由于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的可得性與數(shù)據(jù)量綱的一致性,本文選取高新技術(shù)產(chǎn)值替代專利申請數(shù)量作為衡量研究對象地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)出的評價(jià)指標(biāo),R&D經(jīng)費(fèi)支出以及R&D人員投入作為衡量研究對象地區(qū)科技創(chuàng)新投入水平的評價(jià)指標(biāo)。本文數(shù)據(jù)來源于《黑龍江統(tǒng)計(jì)年鑒》,黑龍江省科技統(tǒng)計(jì)網(wǎng)、黑龍江科技信息網(wǎng)等。部分年份數(shù)據(jù)缺省值采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)全。本文空間統(tǒng)計(jì)分析與空間制圖采用Arcgis軟件,空間相關(guān)性檢驗(yàn)與空間計(jì)量分析采用Geoda軟件。

      三、實(shí)證分析

      (一)空間集聚實(shí)證結(jié)果分析

      根據(jù)區(qū)位熵指數(shù)(LG)、空間基尼系數(shù)(Gi)計(jì)算公式,黑龍江省主要城市2003—2010年科技創(chuàng)新兩項(xiàng)指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果如表3、圖2所示。其中區(qū)位熵指數(shù)(LG)大于1的城市以齊齊哈爾、大慶、哈爾濱為主,表明這些地區(qū)科技創(chuàng)新的專業(yè)化水平明顯高于全省其他地區(qū),人均科技創(chuàng)新創(chuàng)新效率相對顯著,尤其是齊齊哈爾地區(qū),除2007年外,其他年份LG指數(shù)均高于1,LG指數(shù)平均值為2.159,位居全省第一位??臻g基尼系數(shù)(Gi)在2003—2007年始終保持在0.08水平上下浮動,但從2008開始,Gi系數(shù)顯著上升,始終保持在大于0.1水平浮動,Gi系數(shù)平均值約為0.1,表明全省科技創(chuàng)新活動空間分布存在一定差距,但從數(shù)據(jù)上來看,差距程度與發(fā)達(dá)國家相比,差距相對較小。綜合以上兩項(xiàng)指數(shù)的測算結(jié)果,黑龍江省科技創(chuàng)新活動的空間分布并不均勻,呈現(xiàn)一定的局部集聚性,并且這種地理集聚度隨著時(shí)間的推移呈現(xiàn)出逐漸增加的趨勢。endprint

      (二)空間相關(guān)性實(shí)證結(jié)果分析

      根據(jù)全域空間自相關(guān)指數(shù)和局域空間自相關(guān)指數(shù)計(jì)算公式,本文在計(jì)算過程中空間權(quán)重矩陣采用“K-Nearest Neighbor”法,通過Geoda軟件,計(jì)算2002—2011年黑龍江省11個(gè)地級市和2個(gè)地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)出的全局空間自相關(guān)指標(biāo)的Morans I值與局域空間自相關(guān)指標(biāo)的MoranI值,以及它們的顯著性檢驗(yàn)值如表4、圖3所示。

      根據(jù)表4可知,2002年全局Morans I指數(shù)和局域Morans I指數(shù)值相對較低,表明空間相關(guān)性相對較弱,且未通過5%顯著性檢驗(yàn)。而2003—2011年全局Morans I指數(shù)和局域Morans I指數(shù)的平均值為0.1045,P-value通過了5%顯著性檢驗(yàn)。因此,2003年以后,黑龍江省主要城市科技創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性尤為明顯,尤其是2011年,全局Morans I指數(shù)和局域Morans I指數(shù)值達(dá)到了0.1162,實(shí)現(xiàn)了2003年以來的顯著上升。

      2002—2011年黑龍江省13個(gè)市(地)以高新技術(shù)產(chǎn)值衡量的科技創(chuàng)新產(chǎn)出的全局Morans I指數(shù)和局域Morans I指數(shù)曲線的變化,除2002年Morans I指數(shù)為負(fù)值,且僅通過10%水平的顯著性檢驗(yàn),而未通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)之外,2003年開始Morans I指數(shù)顯著上升,雖然此后經(jīng)歷了小幅下降,但2004—2010年,MoranI指數(shù)均保持在0.1水平穩(wěn)定波動,且均通過了5%水平的顯著性檢驗(yàn),尤其是2011年,MoranI指數(shù)實(shí)現(xiàn)了顯著的上升反彈,表明空間自相關(guān)性更為明顯。正向的空間自相關(guān)性表明隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,黑龍江省主要城市之間的經(jīng)濟(jì)活動的空間相關(guān)性不斷提高,即一個(gè)城市的科技創(chuàng)新投入、產(chǎn)出將會對相鄰城市產(chǎn)生正向的溢出效應(yīng)。

      圖3是2003年、2006年、2009年、2011年黑龍江省13個(gè)市(地)科技創(chuàng)新的MoransⅠ散點(diǎn)圖,圖中橫軸代表該觀測單元的科技創(chuàng)新產(chǎn)出,縱軸代表周邊觀測單元的科技創(chuàng)新產(chǎn)出。第一象限(HH)表示高—高的正空間自相關(guān),代表觀測地區(qū)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出較多,周邊觀測地區(qū)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出也較多;第二象限(LH)表示低—高的空間自相關(guān)關(guān)系,代表觀測地區(qū)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出較少,而周邊觀測地區(qū)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出較多;第三象限(LL)表示低—低的空間自相關(guān)關(guān)系,代表觀測地區(qū)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出較少,周邊觀測地區(qū)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出也較少;第四象限(HL)表示高—低的空間自相關(guān)關(guān)系,代表觀測地區(qū)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出較多,而周邊觀測單元的科技創(chuàng)新產(chǎn)出較少。

      如圖3、表5所示,2003年、2006年、2009年、2011年黑龍江省主要城市科技創(chuàng)新的 Morans I散點(diǎn)分布極為相似,除2003年,齊齊哈爾市科技創(chuàng)新的空間自相關(guān)性由第二象限變動至第一象限外,其他3個(gè)年份各象限的分布地區(qū)均相同。即第一象限(HH),表示以大慶與哈爾濱不僅各自地區(qū)科技創(chuàng)新產(chǎn)出相對較強(qiáng),同時(shí)對周邊地區(qū)也起到輻射和帶動作用,使相鄰地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出也較多,具有正的空間相關(guān)性;第二象限(LH),表示齊齊哈爾、綏化、牡丹江三個(gè)地區(qū)盡管靠近科技創(chuàng)新產(chǎn)出較強(qiáng)的地區(qū),但由于缺乏吸納科技創(chuàng)新擴(kuò)散或溢出效應(yīng)的能力,各自暫未受到周邊地區(qū)的輻射影響,科技創(chuàng)新產(chǎn)出較少;第三象限(LL),表示雞西、伊春、鶴崗、大興安嶺、黑河、佳木斯、七臺河、雙鴨山地區(qū)的科技創(chuàng)新產(chǎn)出相對較少,同時(shí)相鄰地區(qū)的科技創(chuàng)新能力也相對薄弱,并沒有產(chǎn)生積極的正向互動影響效應(yīng)。

      (三)空間計(jì)量實(shí)證結(jié)果分析

      通過驗(yàn)證,本文選擇滯后5期模型估計(jì)效果最好,同時(shí)又根據(jù)本文整理的空間計(jì)量數(shù)據(jù)時(shí)間范圍2003年至2010年,本文選擇2008年和2010 年黑龍江省11個(gè)地級市和2個(gè)地區(qū)的橫截面數(shù)據(jù)為例衡量科技創(chuàng)新的空間溢出效果,具體經(jīng)典OLS模型、空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)回歸結(jié)果如表6、表7所示。

      由表6和表7可知,SLM 模型和SEM 模型與經(jīng)典OLS 模型相比,各項(xiàng)指標(biāo)檢驗(yàn)值均具有顯著性,2010年三種模型的擬合優(yōu)度R2與2008年相比,均小幅上升,但SLM模型與SEM模型的擬合優(yōu)度R2的絕對值略高于經(jīng)典OLS模型的擬合優(yōu)度,此外,SLM模型和SEM模型的空間相關(guān)系數(shù)都為正,且都通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),這表明黑龍江省11個(gè)地級市和2個(gè)地區(qū),以高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)衡量的科技創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著性的空間正相關(guān)效應(yīng)。而經(jīng)典OLS模型由于未考慮空間相關(guān)性,其回歸結(jié)果中各項(xiàng)指標(biāo)的解釋能力明顯弱于SLM模型和SEM模型。進(jìn)一步比較SLM模型與SEM模型,SLM模型2010年和2008年的擬合優(yōu)度R2均略高于SEM模型。此外,2010年和2008年SLM模型的赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨準(zhǔn)則(SC)分別小于SLM模型相應(yīng)指標(biāo)值,因此 SLM 模型是上述三個(gè)模型中的最優(yōu)回歸模型。

      根據(jù)以上空間計(jì)量模型擬合結(jié)果,驗(yàn)證了黑龍江省主要城市和地區(qū)的科技創(chuàng)新活動存在一定的空間相關(guān)性和依賴性,且空間滯后模型(SLM)能夠很好地解釋科技創(chuàng)新投入與科技創(chuàng)新產(chǎn)出之間的空間影響性。根據(jù)表6和表7測算結(jié)果,SLM模型中,科技創(chuàng)新R&D資本投入和科技創(chuàng)新人員投入均通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn),且2010年科技創(chuàng)新R&D資本投入的彈性系數(shù)值明顯高于2008年的系數(shù)值,這表明科技創(chuàng)新R&D資本投入對科技創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度呈現(xiàn)上升趨勢,R&D資本投入的重要性日益凸顯;而2010年科技創(chuàng)新人員投入的彈性系數(shù)值明顯小于2008年的系數(shù)值,這表明科技創(chuàng)新人員投入對科技創(chuàng)新產(chǎn)出的影響程度逐年呈現(xiàn)下降趨勢,科技創(chuàng)新人員投入的重要性日益減弱,因此SLM 模型更強(qiáng)調(diào)R&D資本投入對科技創(chuàng)新產(chǎn)出的貢獻(xiàn)作用,由此可知,黑龍江省主要城市和地區(qū)應(yīng)積極加大科技創(chuàng)新的財(cái)政投入,正確引導(dǎo)社會科技創(chuàng)新資金投入與流通,積極拓展多渠道、多層次的科技創(chuàng)新融資方式,鼓勵(lì)不同行業(yè)資金融合支持科技創(chuàng)新活動,構(gòu)建多元化的科技創(chuàng)新資金結(jié)構(gòu),逐步提高科技創(chuàng)新活動資金籌集的市場化程度。

      [參考文獻(xiàn)]

      [1]王力,劉春生,黃育華.中國服務(wù)外包競爭力報(bào)告(2012—2013):中國服務(wù)外包基地城市競爭力評價(jià)[M]社會科學(xué)文獻(xiàn)出版社,2013.

      [2]王曉紅.中國服務(wù)外包:跨越發(fā)展與整體提升[M]山西經(jīng)濟(jì)出版社,2012.

      [3]陳斐.區(qū)域空間經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)模式分析理論與實(shí)證研究[M]中國社會科學(xué)出版社,2008.

      (責(zé)任編輯:張彤彤)endprint

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