李燕萍,李 洋

(1.武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 武漢 430072;2.武漢大學(xué)中國(guó)產(chǎn)學(xué)研合作問題研究中心,湖北 武漢 430072)

一、問題的提出

當(dāng)前，國(guó)家創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和“雙創(chuàng)”政策的大力推行為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供了強(qiáng)勁的動(dòng)力和良好的環(huán)境，激起了新一輪的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高潮。在此背景下，作為為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)提供支持的專業(yè)組織[1]，科技企業(yè)孵化器在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位日趨提升，成為支持中國(guó)創(chuàng)新經(jīng)濟(jì)的重要平臺(tái)和關(guān)鍵載體。時(shí)至今日，中國(guó)科技企業(yè)孵化器已深耕創(chuàng)業(yè)服務(wù)30年，孵化服務(wù)體系日益完備，發(fā)展規(guī)模不斷壯大，目前數(shù)量和規(guī)模均達(dá)到了世界首位[2]，成為加速科技成果轉(zhuǎn)化、扶持高新技術(shù)中小企業(yè)以及推動(dòng)創(chuàng)新型國(guó)家建設(shè)的有力支撐。隨著中國(guó)科技企業(yè)孵化器的規(guī)模化發(fā)展日漸成熟，孵化器建設(shè)開始呈現(xiàn)出一定的區(qū)域集聚效應(yīng)和空間特征。區(qū)域集聚既可以產(chǎn)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)市場(chǎng)共享、知識(shí)外溢等正外部性，也可能導(dǎo)致生產(chǎn)要素的爭(zhēng)奪而產(chǎn)生擁擠效應(yīng)[3]。因此，從實(shí)證角度了解中國(guó)科技企業(yè)孵化器的空間集聚及其影響因素，將會(huì)對(duì)“十三五”期間及未來(lái)科技企業(yè)孵化器的空間布局和區(qū)域協(xié)同發(fā)展產(chǎn)生重要的指導(dǎo)意義。基于此背景，本文以國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器為代表，收集2007—2015年省份面板數(shù)據(jù)，計(jì)算并檢驗(yàn)了科技企業(yè)孵化器的空間集聚程度，并通過構(gòu)建空間計(jì)量模型經(jīng)驗(yàn)分析了科技企業(yè)孵化器地域集聚的影響因素，以期為推動(dòng)孵化器合理集聚和布局優(yōu)化，以及提升中國(guó)科技企業(yè)孵化器發(fā)展的整體水平提供理論支撐，并為政府和企業(yè)實(shí)踐提供決策參考。

孵化器產(chǎn)業(yè)的發(fā)展得到社會(huì)各界的廣泛關(guān)注，理論研究也取得了豐碩的成果。相關(guān)研究界定和分析了孵化器的內(nèi)涵和外延[4]-[6]，探討了孵化器對(duì)在孵企業(yè)的功能和作用[7]-[10]、孵化器的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)[11]-[14]以及孵化器與政產(chǎn)學(xué)研機(jī)構(gòu)的相互影響關(guān)系和互動(dòng)等[15]-[17]。此外，也有相關(guān)研究從空間布局視角探討中國(guó)科技企業(yè)孵化器的集聚現(xiàn)狀和成因，但多為描述或定性分析，如周蘇皖[18]介紹和分析了上?？萍计髽I(yè)孵化器的空間結(jié)構(gòu)布局和創(chuàng)新集群效應(yīng)。賀志華和王興平[19]對(duì)南京孵化器的多尺度空間區(qū)位模式進(jìn)行了分析等。僅有少量學(xué)者對(duì)科技企業(yè)孵化器以及更為宏觀的科技服務(wù)業(yè)的空間集聚現(xiàn)象進(jìn)行了定量研究。如張清正和李國(guó)平[20]探討了科技服務(wù)業(yè)的地域集聚和空間演化現(xiàn)象。黃虹和許躍輝[21]與吳文清等[22]采用區(qū)位熵作為度量指標(biāo)測(cè)量了科技企業(yè)孵化器運(yùn)行績(jī)效的區(qū)域差異以及羅文靜和劉宇輝[23]通過問卷調(diào)查探討了各類型科技企業(yè)孵化器的空間選擇因素、集聚規(guī)模及空間布局模式等。

縱觀已有研究，科技企業(yè)孵化器的空間格局議題已得到了孵化器研究、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)研究以及規(guī)劃研究等各類學(xué)者的關(guān)注。但是，首先，目前運(yùn)用經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法的定量研究較少，通過構(gòu)建集聚的度量指標(biāo)以及空間計(jì)量模型探討科技企業(yè)孵化器的集聚現(xiàn)象和影響因素的研究較為鮮見。其次，現(xiàn)有基于空間關(guān)系的研究多是從孤立的視角來(lái)探討各個(gè)區(qū)域孵化器的發(fā)展，相對(duì)忽視了孵化器發(fā)展可能存在的空間相互關(guān)系，所得出的結(jié)論或推論有可能缺乏完整的、科學(xué)的解釋力。中國(guó)科技企業(yè)孵化器經(jīng)過30年的發(fā)展，其空間格局表現(xiàn)出怎樣的特征？其空間集聚又主要受哪些社會(huì)和經(jīng)濟(jì)因素的影響？這些都是尚待研究和探討的課題。因此，本文引入空間計(jì)量模型方法，探討中國(guó)省域科技企業(yè)孵化器可能存在的空間效應(yīng)。

二、國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器集聚度及其空間相關(guān)性

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文以2007—2015年中國(guó)28個(gè)省份的國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器為樣本，由于西藏、海南和青海三省份國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器建立時(shí)間較晚，部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失，故未將三省份的孵化器列入樣本，同時(shí)也未考慮港、澳、臺(tái)地區(qū)。國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器數(shù)據(jù)來(lái)源于2008—2016年《中國(guó)火炬統(tǒng)計(jì)年鑒》，區(qū)位熵運(yùn)算數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年的《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(一)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的集聚度

產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)算方法包括區(qū)位熵指數(shù)、產(chǎn)業(yè)集中度、空間基尼系數(shù)和EG知識(shí)等相關(guān)指標(biāo)。參考相關(guān)學(xué)者對(duì)中國(guó)生產(chǎn)服務(wù)業(yè)和科技服務(wù)業(yè)集聚度的測(cè)算方法[20-24]，本文采用區(qū)位熵測(cè)算中國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的集聚程度：

(1)

其中，LQi為地區(qū)i的區(qū)位熵；SPi為地區(qū)i國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器就業(yè)人數(shù)；SP為全國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器就業(yè)人數(shù)；Xi為地區(qū)i的就業(yè)人數(shù)；X為全國(guó)就業(yè)人數(shù)。LQi值越大，表明該地區(qū)該產(chǎn)業(yè)集聚程度越高，比較優(yōu)勢(shì)越明顯，反之則反。

為了更好地顯示科技企業(yè)孵化器集聚的區(qū)域格局和變化，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的地理劃分標(biāo)準(zhǔn)，筆者將28個(gè)省份分為東部、中部、西部和東北部四大地區(qū)，按照式(1)計(jì)算2007—2015年中國(guó)各省份國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的區(qū)位熵，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，2007—2015年國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的區(qū)位熵大多在0—8間變化。具體而言，(1)東部地區(qū)歷年的區(qū)位熵多數(shù)在2.50以上，具有明顯的發(fā)展優(yōu)勢(shì)。其中，江蘇省、北京市和天津市的區(qū)位熵基本維持在4—7的水平，科技企業(yè)孵化器發(fā)展的專業(yè)化水平較高。(2)東北地區(qū)的區(qū)位熵具有比較優(yōu)勢(shì)，整體水平多數(shù)在2—3之間，尤以遼寧省的科技企業(yè)孵化器集聚最為突出。(3)中西部地區(qū)的區(qū)位熵多為1—2，科技企業(yè)孵化器集聚水平較低。然而，中部地區(qū)的湖北省和安徽省的集聚程度最高；西部地區(qū)的陜西省一直保持著相對(duì)高水平的集聚，重慶市和四川省在2011年前集聚水平較高，之后則呈下降趨勢(shì)，貴州省則在2015年異軍突起，其區(qū)位熵達(dá)到2.24，超過西部地區(qū)平均水平。

表1 中國(guó)各省份國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器區(qū)位熵(2007—2015年)

(二)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的空間相關(guān)性分析

Anselin[25]指出，相鄰區(qū)域同一經(jīng)濟(jì)特征之間存在一定的空間效應(yīng)，即空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性。為此，本文進(jìn)一步分析相鄰省份國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器集聚可能產(chǎn)生的相互關(guān)系，采用空間相關(guān)性測(cè)算空間效應(yīng)。判斷空間范圍內(nèi)是否存在自相關(guān)性，主要是通過全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)兩種指標(biāo)來(lái)衡量。全局空間自相關(guān)用于測(cè)算整個(gè)區(qū)域空間的自相關(guān)情況，用以體現(xiàn)空間臨近或鄰接區(qū)域單元測(cè)量值的相似程度，即是否存在空間集聚特征，通常采用全局Moran’s I指數(shù)反映。其具體計(jì)算公式為：

(2)

根據(jù)上述2007—2015年28個(gè)省份國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的區(qū)位熵，利用Moran’s I指數(shù)測(cè)算中國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的空間相關(guān)性的結(jié)果如表2所示。

表2 各年度Moran’s I指數(shù)

注：***、**和*分別表示顯著水平為1%、5%和10%，下同。

表2表明，2007—2015年，中國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器在地域分布上呈集聚態(tài)勢(shì)，并有逐步增強(qiáng)的趨勢(shì)，而且各年份均通過了顯著性檢驗(yàn)，相異時(shí)期內(nèi)存在正向的空間相關(guān)性。

上述全局Moran’s I指數(shù)呈現(xiàn)了國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器集聚的全局空間自相關(guān)性。采用局部空間自相關(guān)測(cè)算局部地區(qū)是否與臨近區(qū)域存在空間關(guān)聯(lián)性，即進(jìn)行LISA(Local Indicators of Spatial Association)分析，其計(jì)算公式為：

(3)

根據(jù)式(3)計(jì)算空間關(guān)聯(lián)性得到表3。由表3可知，中國(guó)大部分省份國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的集聚水平屬于高—高和低—低兩種模式，2007年、2011年和2015年三年高—高和低—低集聚模式分別占到64%、75%和68%，表明中國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器具有顯著的空間集聚效應(yīng)，集聚水平較高或較低的相鄰省份間的集中度較高。首先，高—高集聚模式的省份呈現(xiàn)出逐漸向東部沿海集聚的趨勢(shì)。2007年高—高集聚模式的省份共6個(gè)，除湖北省和重慶市外，其余四個(gè)省份均位于東部地區(qū)；2011年的省份數(shù)量仍為6個(gè)，但湖北省和重慶市被安徽省和山東省所替代；2015年，高—高模式的省份增至7個(gè)，安徽省和山東省集聚模式改變，東部地區(qū)的浙江省和東北地區(qū)的吉林省、遼寧省三省變?yōu)楦摺呔奂Ｊ??？傮w而言，中部地區(qū)的發(fā)展優(yōu)勢(shì)逐漸減弱，東北地區(qū)集聚水平逐漸提高，東部地區(qū)的發(fā)展規(guī)模和集聚效應(yīng)愈發(fā)強(qiáng)勢(shì)。其次，低—低模式聚集的省份在數(shù)量上呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢(shì)，且主要集中在西部地區(qū)。除重慶市2007年呈現(xiàn)高—高集聚模式外，其他省份多呈現(xiàn)低—低聚集模式，國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器集聚水平較低，發(fā)展相對(duì)滯后。最后，高—低和低—高集聚模式的省份變動(dòng)較大，在考察期內(nèi)保持低—高集聚模式的省份僅有河北省，相鄰的北京市和天津市的集聚效應(yīng)顯著且穩(wěn)定；一直為高—低模式的省份也僅有陜西省，說(shuō)明孵化器發(fā)展在西部地區(qū)具有穩(wěn)定的比較優(yōu)勢(shì)。由此可以看出，目前中國(guó)科技企業(yè)孵化器的集聚仍未完全進(jìn)入穩(wěn)定發(fā)展階段，各省份歷年的集聚水平均有一定程度上變化，需要采取一定的措施提高國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的集聚效應(yīng)。

表3 國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器局域Moran’s I散點(diǎn)圖對(duì)應(yīng)地區(qū)(2007年、2011年和2015年)

三、國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器集聚發(fā)展的影響因素分析

(一)變量選取與模型構(gòu)建

1.變量選取

根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性并參考相關(guān)學(xué)者的研究[26]-[30]，本文從經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)新和人力資本等方面探討可能影響科技企業(yè)孵化器集聚發(fā)展的因素，作為影響中國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器集聚度(LQ)的自變量。

創(chuàng)新資源豐富程度(Patent)。科技企業(yè)孵化器的重要職能在于“促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化、培養(yǎng)高新技術(shù)企業(yè)和企業(yè)家”[27]，故科技企業(yè)孵化器需追求高新技術(shù)，創(chuàng)新資源豐富程度應(yīng)是影響科技企業(yè)孵化器集聚分布的重要因素。本文以專利申請(qǐng)授權(quán)量反映各省份創(chuàng)新資源豐富程度。

技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展水平(Tmarket)。由于促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化是孵化器的重要職能，區(qū)域技術(shù)轉(zhuǎn)移的活躍度同科技企業(yè)孵化器的集聚水平應(yīng)具有一定的關(guān)聯(lián)，故用技術(shù)市場(chǎng)成交額反映區(qū)域技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展水平。

人力資本水平(Gedu)。一方面，人力資本水平同科技企業(yè)孵化器的服務(wù)質(zhì)量和孵化效益密切相關(guān)[28]；另一方面，創(chuàng)新企業(yè)，特別是科技創(chuàng)新企業(yè)的成功在很大程度上也依賴于高質(zhì)量的人力資本[29]?；诖?，本文使用每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)來(lái)衡量區(qū)域的人力資本水平。

政府支持程度(Gov)。雖然孵化器發(fā)展模式逐步市場(chǎng)化，但政府各種形式的支持和引導(dǎo)仍是中國(guó)科技企業(yè)孵化器發(fā)展不可忽視的重要影響因素[30]。本文使用各省份地方政府財(cái)政科技支出作為衡量政府支持程度的指標(biāo)。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(Gdp)。在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，服務(wù)業(yè)體系相對(duì)健全，配套設(shè)施更加完善，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)科技企業(yè)孵化器集聚應(yīng)具有重要影響。本文使用各省份年度地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)反映區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

綜上所述，本文空間計(jì)量模型包括：因變量1個(gè)，即科技企業(yè)孵化器區(qū)位熵；自變量5個(gè)，即創(chuàng)新資源豐富程度、技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展水平、人力資本水平、政府支持程度和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。5個(gè)自變量數(shù)據(jù)來(lái)源于2008—2016年歷年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.模型構(gòu)建

本文擬采用空間計(jì)量模型探究中國(guó)科技企業(yè)孵化器地域集聚的影響因素。式(4)為空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)，式(5)為空間誤差模型(SPatial Error Model，SEM)。

(4)

LQit=β1Patentit+β2Tmarketit+β3Geduit+β4Govit+β5Gdpit+φit

(5)

(二)空間相關(guān)性檢驗(yàn)與回歸結(jié)果分析

1.Moran檢驗(yàn)

首先，對(duì)空間計(jì)量模型進(jìn)行Moran檢驗(yàn)，結(jié)果顯示Moran’s I 指數(shù)為0.2683，通過1%水平上的P值檢驗(yàn)，空間效應(yīng)顯著，使用空間計(jì)量模型具有合理性。此外，由于空間面板模型中的空間效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)存在固定形式或隨機(jī)形式，需通過Hausman 檢驗(yàn)加以選擇，檢驗(yàn)結(jié)果表明，p值=0.0023(<0.0100)，存在固定效應(yīng)，應(yīng)選用空間與時(shí)間效應(yīng)的固定模型。但至此尚無(wú)法確定模型是否存在時(shí)間或空間固定效應(yīng)，采用空間、時(shí)間固定效應(yīng)檢驗(yàn)(LR檢驗(yàn))予以驗(yàn)證。LR檢驗(yàn)結(jié)果表明，面板模型空間效應(yīng)顯著，不存在時(shí)間效應(yīng)。

在此基礎(chǔ)上，采用Anselin[25]提出的拉格朗日檢驗(yàn)法(LM檢驗(yàn))判定和選擇空間面板模型。通過檢驗(yàn)可知(如表4所示)，除LM-Lag外，LM-Lag-Robust、LM-Error和LM-Error-Robust均在5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，但空間誤差模型優(yōu)于空間滯后模型，選取空間誤差模型更為合適。

表4 LM檢驗(yàn)結(jié)果

2.空間計(jì)量模型結(jié)果分析

根據(jù)參數(shù)估計(jì)前的統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，確定選用空間誤差模型，通過Matlab2009a軟件對(duì)影響中國(guó)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器集聚發(fā)展的因素進(jìn)行分析。為了進(jìn)一步證明選用空間誤差模型的合理性，表5同時(shí)顯示普通計(jì)量模型、空間滯后模型和空間誤差模型的估計(jì)結(jié)果。

表5 科技企業(yè)孵化器集聚發(fā)展影響因素空間計(jì)量結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t值。

從各解釋變量的估計(jì)結(jié)果和顯著性來(lái)看，可以得出如下結(jié)論：

第一，創(chuàng)新資源豐富程度具有顯著的正向影響(P值<0.01)。這說(shuō)明創(chuàng)新資源是科技企業(yè)孵化器集聚發(fā)展的重要影響因素?？蓮囊韵聝蓚€(gè)方面予以解釋：一方面，在創(chuàng)新資源豐富、科技發(fā)達(dá)的地區(qū)，科技企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)更為集聚，先進(jìn)科技信息的溢出效應(yīng)更為顯著，區(qū)域內(nèi)的創(chuàng)業(yè)企業(yè)能夠在第一時(shí)間、以較低的成本掌握該項(xiàng)新興技術(shù)，并識(shí)別和發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)開發(fā)機(jī)會(huì)。因此，創(chuàng)新資源豐富地區(qū)吸引著大量科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)的集聚，從而為科技企業(yè)孵化器提供了大量的服務(wù)對(duì)象，吸引著科技企業(yè)孵化器的集聚。另一方面，科技企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)的集聚也有利于科技企業(yè)孵化器建立和完善孵化網(wǎng)絡(luò)。在創(chuàng)新資源豐富的地區(qū)，科技企業(yè)孵化器不僅能夠更容易獲取在孵企業(yè)所需的實(shí)驗(yàn)設(shè)備等資源，而且通過與當(dāng)?shù)乜蒲衅髽I(yè)和科研機(jī)構(gòu)形成密切聯(lián)系，促進(jìn)在孵企業(yè)與大中型科技企業(yè)形成技術(shù)互動(dòng)，進(jìn)而降低交易成本和開拓相關(guān)市場(chǎng)，增強(qiáng)入孵企業(yè)的成活率和成功率。

第二，技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展水平的作用不顯著(P>0.10)。這說(shuō)明以技術(shù)市場(chǎng)成交額為代表的科技成果轉(zhuǎn)化活躍度并未對(duì)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的集聚形成影響。究其原因，一方面，由于中國(guó)科技系統(tǒng)的市場(chǎng)導(dǎo)向機(jī)制仍未形成，產(chǎn)學(xué)研結(jié)合的協(xié)同性有待進(jìn)一步提高；另一方面，由于基于科技成果轉(zhuǎn)化的創(chuàng)業(yè)活動(dòng)嚴(yán)重缺乏，創(chuàng)業(yè)企業(yè)多是基于國(guó)外成熟技術(shù)引進(jìn)開展創(chuàng)業(yè)活動(dòng)[29]，而不是通過“自主創(chuàng)新+成果轉(zhuǎn)化”模式。因此，區(qū)域技術(shù)市場(chǎng)發(fā)展水平呈現(xiàn)出與孵化器集聚不相關(guān)的態(tài)勢(shì)，這充分說(shuō)明中國(guó)創(chuàng)業(yè)企業(yè)的自主創(chuàng)新水平尚待提高。

第三，人力資本水平對(duì)國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的集聚具有顯著正向影響(P值<0.01)。本文選用的每十萬(wàn)人口高等學(xué)校平均在校生數(shù)指標(biāo)反映了地區(qū)科技企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)可吸納的人才數(shù)量和質(zhì)量，體現(xiàn)著地區(qū)的技術(shù)人才供給能力和人力資本發(fā)展能力。從2015年國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的集聚度來(lái)看，集聚水平較高的省份也基本是中國(guó)科研院校較為集中的省份，這說(shuō)明人力資本優(yōu)勢(shì)會(huì)對(duì)科技企業(yè)孵化器產(chǎn)生吸納效應(yīng)。

第四，政府行為具有較顯著的負(fù)向影響(P值<0.05)。筆者認(rèn)為，出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因在于：首先，相關(guān)研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，政府的科技投入與產(chǎn)業(yè)集聚之間呈現(xiàn)一定的倒U型關(guān)系，即當(dāng)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展到一定水平，政府干預(yù)會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生一定的阻礙作用[31]。科技企業(yè)孵化器由于其所提供的產(chǎn)品—?jiǎng)?chuàng)業(yè)服務(wù)具有一定的特殊性，發(fā)展初期并不具備進(jìn)入市場(chǎng)的能力，對(duì)政府政策和制度環(huán)境的依賴性較強(qiáng)[30-32]，更多以政府直接投資、事業(yè)單位建制的方式建設(shè)和運(yùn)營(yíng)[33]。其次，現(xiàn)階段集聚水平與政府支持強(qiáng)度的反向關(guān)系一定程度上來(lái)源于科技企業(yè)孵化器區(qū)域發(fā)展水平和發(fā)展規(guī)模的不均衡。期初起步較早、建設(shè)規(guī)模較大的地區(qū)，如北京市、天津市、上海市和江蘇省等省份，在完成集聚化后逐步轉(zhuǎn)變政府干預(yù)的模式，以市場(chǎng)為主導(dǎo)，充分發(fā)揮科技企業(yè)孵化器集聚的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。但起步階段較晚、規(guī)模較小的地區(qū)為了追趕優(yōu)勢(shì)地區(qū)和實(shí)現(xiàn)集聚化發(fā)展，其科技企業(yè)孵化器的發(fā)展不可避免地更多需要政府的主導(dǎo)和支持。根據(jù)《中國(guó)創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資發(fā)展報(bào)告2016》，集聚度較高的地區(qū)，政府在創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資中所占比重基本低于50%，而在集聚度較低的地區(qū)，創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資中50%乃至90%以上的資本來(lái)源于政府?？梢钥闯觯萍计髽I(yè)孵化器發(fā)展較為劣勢(shì)的地區(qū)，政府的支持程度較高，而聚集水平較高的地區(qū)，政府支持程度反而相對(duì)較弱。如前所述，除了東部地區(qū)的少數(shù)省份外，中國(guó)大部分地區(qū)的科技企業(yè)孵化器集聚水平較低。因此，總體上看，科技企業(yè)孵化器集聚水平與政府科技投入呈顯著的負(fù)相關(guān)，反映的是中國(guó)科技企業(yè)孵化器集聚發(fā)展在考察期內(nèi)的階段性特征。

第五，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平顯著正向影響國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器的集聚(P值<0.01)。首先，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，創(chuàng)業(yè)投資更為活躍，金融服務(wù)更為健全。2015年，74.6%的創(chuàng)業(yè)風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)位于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的東部地區(qū)[26]，使得東部區(qū)域的科技創(chuàng)業(yè)企業(yè)更容易獲得融資渠道，因此，對(duì)創(chuàng)業(yè)企業(yè)和科技企業(yè)孵化器具有著更強(qiáng)的吸引力。其次，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施較為完善，先進(jìn)的信息技術(shù)和便捷的交通設(shè)施為科技工作提供了必要基礎(chǔ)，同時(shí)，較高的工資水平和相對(duì)優(yōu)越的生活條件也使得經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)更易吸引科技人才。最后，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，對(duì)科技服務(wù)和成果轉(zhuǎn)化有著更高的需求，從而促進(jìn)了科技企業(yè)孵化器的集聚。

四、結(jié)論與啟示

本文應(yīng)用空間計(jì)量模型探索了以國(guó)家級(jí)科技企業(yè)孵化器為代表的中國(guó)科技企業(yè)孵化器地域集聚及其影響因素，解決了關(guān)于傳統(tǒng)孵化器研究中忽視空間關(guān)聯(lián)的問題，為科技企業(yè)孵化器研究提供了新的思路和方法。研究結(jié)果表明：中國(guó)科技企業(yè)孵化器經(jīng)過30年的發(fā)展，數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，規(guī)模逐漸擴(kuò)大，區(qū)域分布上呈現(xiàn)出顯著的差異性；省域科技企業(yè)孵化器集聚存在顯著的空間關(guān)聯(lián)性；東部地區(qū)呈現(xiàn)高—高集聚模式，中西部地區(qū)多為低—低集聚模式；創(chuàng)新資源豐富程度、人力資本水平和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)科技企業(yè)孵化器的集聚具有顯著的正向影響，政府行為則呈現(xiàn)出一定的負(fù)向影響。

科技企業(yè)孵化器的集聚發(fā)展可以有效提升區(qū)域科技企業(yè)孵化能力，營(yíng)造科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)良好環(huán)境，推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展。但是，中國(guó)科技企業(yè)孵化器的集聚發(fā)展目前仍存在一些問題，需采取相關(guān)措施引導(dǎo)和推動(dòng)科技企業(yè)孵化器合理、健康集聚發(fā)展。為此，筆者提出如下建議：

首先，注重空間效應(yīng)，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。其次，提升科技創(chuàng)新水平，優(yōu)化科技成果轉(zhuǎn)化機(jī)制。再次，加強(qiáng)高端科技人才引進(jìn)與培養(yǎng)，打造孵化器人才培養(yǎng)專業(yè)體系。最后，進(jìn)一步轉(zhuǎn)變政府職能，創(chuàng)造科技企業(yè)孵化器集聚發(fā)展良好環(huán)境。