李榮

摘要：文章以國家高新區(qū)和高新技術企業(yè)七年間10項指標數(shù)據為依據，選取效益提升、社會貢獻、創(chuàng)新驅動三個維度，測算國家高新區(qū)溢出能力強弱的區(qū)域差異。結果表明，國家高新區(qū)金融危機前后省域溢出強弱周期波動，2009年后溢出效應增強。國家高新區(qū)在經濟較發(fā)達區(qū)域創(chuàng)新驅動溢出效應由強轉弱，在經濟欠發(fā)達區(qū)域三個維度強弱轉換較為同步。

關鍵詞：國家高新區(qū)；極化效應；擴散效應；溢出效應；創(chuàng)新驅動

2015年14家省級高新區(qū)省級為國家高新區(qū)，國家高新區(qū)總量達到129家。2014年統(tǒng)計的115家國家高新區(qū)，高新技術企業(yè)為24010家，占高新區(qū)企業(yè)總量的31.8%，占全國上報統(tǒng)計高新技術企業(yè)總量的36.3%。而國家高新區(qū)的企業(yè)總量中高新技術企業(yè)數(shù)量和占比，由2003年22238家占比67.7%，下降到2014年占比僅為31.8%。高新區(qū)對區(qū)域創(chuàng)新資源的溢出效應受到關注。本文選取28個省域（青海、寧夏、西藏除外）高新技術企業(yè)作為參照樣本，各省域國家高新區(qū)作為研究對象，測量不同省域范圍的國家高新區(qū)相對高新技術企業(yè)的溢出效應，探討國家高新區(qū)增長能力的空間變化趨勢。

一、研究方法

（一）國家高新區(qū)溢出效應測量方法

凱尼爾斯（Caniels，2000）通過對弗森伯格（Verspagen，1991）空間知識溢出模型參數(shù)調整，建立兩區(qū)域間的知識溢出效應，Hij為兩區(qū)域間知識資源的存量差距，dij表示區(qū)域i相對區(qū)域j的增長能力。為更好反映國家高新區(qū)溢出效應強弱，本文采用凱尼爾斯模型，Hij表示第t年省域內國家高新區(qū)某項指標值ki與同期省域內高新技術企業(yè)同項指標值的比值kj再取對數(shù)，如公式（1）所示：

Sij=Hij·e，其中， Hij=ln（ki/kj），dij=ki/kj（1）

（二）比較對象與指標選擇

為方便比較金融危機前后高新區(qū)集聚優(yōu)勢，縱向比較始點選擇從2007年開始。為能更全面反映各省域國家高新區(qū)相對高新技術企業(yè)的溢出效應強弱，以經濟帶動、社會貢獻、創(chuàng)新驅動作為指標選取的維度導向，共選取高新區(qū)和高新技術企業(yè)都有的10項指標，比較28個省域2007～2013年金融危機前后國家高新區(qū)溢出效應變化趨勢，指標體系如表1所示。

二、國家高新區(qū)溢出效應的周期波動

國家高新區(qū)溢出效應與高新技術產業(yè)溢出效應具有較強空間相關性，金融危機后國家高新區(qū)城市分布更加離散化，省域間差距也更為明顯，但省域內分布數(shù)量差距顯著，最多的江蘇省擁有13家。運用凱尼爾斯空間溢出模型，選取10項共有指標構建國家高新區(qū)溢出效應強弱指數(shù)。28個省域內國家高新區(qū)相對高新技術企業(yè)2007～2013年的總體溢出效應變化趨勢，如表2所示。

江西、湖南、海南國家高新區(qū)的溢出效應由2008年負值變?yōu)?009年正值，國家高新區(qū)擴散效應顯著增強。2010年國家高新區(qū)溢出效應僅在廣西增強，主要因為新升級的27家國家高新區(qū)并未單獨統(tǒng)計數(shù)據。2011～2013年國家高新區(qū)數(shù)量的快速增加，推動了國家高新區(qū)擴散范圍增大，溢出效應增強，但增強程度有所減弱，2013年國家高新區(qū)溢出效應增強的省域達到10個，主要集中在中西部區(qū)域。從圖1所示?？梢钥闯?，2007～2013年期間國家高新區(qū)溢出效應差異程度總體呈現(xiàn)先升后降的M型波動趨勢，各省域差異程度百分比圍繞0值上下波動，江蘇、浙江、廣東3省標準差超過0.3。2009年北京、遼寧、內蒙古國家高新區(qū)溢出效應增幅同比超過31%。大多數(shù)省域溢出效應強弱變化近似對稱分布相比。2007～2013年溢出效應始終為正值的北京、遼寧變化程度也有較大差別，溢出效應呈現(xiàn)反向變化趨勢，北京、遼寧的地理鄰近優(yōu)勢并未對國家高新區(qū)鄰近省域溢出效應有顯著影響。

三、國家高新區(qū)溢出效應區(qū)域差異

經濟欠發(fā)達的西部11個省，國家高新區(qū)三維度強弱轉換特征，與總體效應轉換特征較為一致。黑龍江、吉林、遼寧國家高新區(qū)溢出效應逐步減弱，但創(chuàng)新驅動溢出效應在金融危機后不斷增強。相比東北區(qū)域國家高新區(qū)三維度非同步變化，中部六省國家高新區(qū)三維度與總體效應變化趨勢基本一致，相比社會貢獻溢出效應不斷增強，創(chuàng)新驅動溢出效應有所減弱。東部10省七年間國家高新區(qū)經濟帶動維度呈現(xiàn)波動變化特征，創(chuàng)新驅動擴散效應由強轉弱，極化效應增強。由此可見，國家高新區(qū)在沿海、南方、東部等經濟較發(fā)達區(qū)域創(chuàng)新驅動溢出效應有所減弱，與其他維度相比轉換不同步，波動間隔較長；而在內陸、北方、西部等經濟欠發(fā)達區(qū)域，經濟帶動、社會貢獻、創(chuàng)新驅動三個維度強弱呈現(xiàn)同步轉換特征，轉換周期縮短，創(chuàng)新驅動溢出效應增強。四大板塊溢出效應波動特征更趨向于社會貢獻維度波動特征，與創(chuàng)新驅動維度波動特征差別最大。

四、結論與建議

通過測度28個省域內相對高新技術企業(yè)的國家高新區(qū)溢出效應。研究發(fā)現(xiàn)7年間國家高新區(qū)溢出效應呈現(xiàn)周期波動特征，比高新技術產業(yè)更具有擴散優(yōu)勢。從區(qū)域板塊差異看，國家高新區(qū)溢出效應的各維度強弱變化趨勢，在經濟較發(fā)達區(qū)域波動差異較大，而經濟欠發(fā)達區(qū)域波動較為一致。為了更好推動國家高新區(qū)對高新技術企業(yè)的帶動作用，本文建議從以下三方面著手：通過國家高新區(qū)與高新技術產業(yè)的空間相關性，劃分國家高新區(qū)的溢出效應類型，提高與高新技術產業(yè)的協(xié)同效應，推動兩者協(xié)同集聚增長。利用國家高新區(qū)區(qū)域創(chuàng)新能力的極化效應及空間布局特征，弱化國家高新區(qū)對高新技術產業(yè)的集聚差異。國家高新區(qū)區(qū)域空間布局，應兼顧區(qū)域經濟實力與發(fā)展?jié)摿?，提升國家高新區(qū)創(chuàng)新驅動對區(qū)域經濟的貢獻度。

參考文獻：

[1]科技部火炬中心.2016中國火炬統(tǒng)計年鑒[M].中國統(tǒng)計出版社，2016.

[2]Caniels M. Knowledge spillovers and economic growth： regional growth differentials across Europe [M]. Edward Elgar： Cheltenham，2000.

[3]Bart Verspagen.A new empirical approach to catching up or falling behind[J]. Structural Change and Economic Dynamics，1991（02）.