常 曦 ，賴曉冰 ，吳 奇

（1.廣東金融學院 行為金融與區(qū)域?qū)嶒炇?，廣東 廣州 510521；2.海通證券債券融資總部，廣東 廣州 510660）

一、引言

近年來，隨著我國經(jīng)濟增長由高速轉(zhuǎn)入中高速軌道，原來依賴擴大規(guī)模的粗放式增長模式已然無法適用當前經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的現(xiàn)實需求，迫切需要撬動經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的新增長點。[1]中共十九大報告指出，創(chuàng)新是引領發(fā)展的第一動力，是建設現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。高技術企業(yè)作為社會科技創(chuàng)新的生力軍，是實施國家經(jīng)濟創(chuàng)新政策，實現(xiàn)中國經(jīng)濟增長模式轉(zhuǎn)型的中堅力量。而高技術企業(yè)誕生、發(fā)展、壯大過程中面臨的高不確定性及其衍生的高風險使得該類企業(yè)對金融支撐具有強烈需求，而高技術企業(yè)的高成長性和高收益同時也吸引著大量的金融資本。兩者合力的結(jié)果使得投資成為高技術企業(yè)誕生、壯大的先決條件，換言之，高技術企業(yè)投資規(guī)模將直接影響科技創(chuàng)新產(chǎn)出效率。而高技術企業(yè)投資具有明顯的區(qū)域分布異質(zhì)性，東中西部地區(qū)高技術企業(yè)投資額比例從2009年的4∶2.2∶1變化至2015 年的 3.1∶2.3∶1，表現(xiàn)為東部與中西部存在較大差異，且差異正在縮小。同時，投資會受投資環(huán)境如投資成本、基礎設施、競爭狀況、政策優(yōu)惠等因素影響，而地區(qū)之間的影響因素不同就會吸引相應滿足需求的高技術企業(yè)跨區(qū)域流動。如東中西部地區(qū)高技術企業(yè)數(shù)占比分別從2009年的80.2%、14.2%和5.6%變化至2015年的73.1%、16.4%和10.5%，中西部地區(qū)占比不斷增長。因此，探索高技術企業(yè)投資為何存在較大區(qū)域差距、為何差距在近年來逐漸縮小及高技術企業(yè)投資是否存在跨區(qū)域流動性具有重要現(xiàn)實意義。此外，有必要對高技術企業(yè)投資的區(qū)域影響進行研究，探索應如何合理引導高技術企業(yè)投資，實現(xiàn)效率優(yōu)化。

二、文獻綜述

從國內(nèi)外學者對高技術企業(yè)投資的研究來看，主要是從投資形成、影響及風險評價角度進行研究。在高技術企業(yè)投資的形成方面，Carpenter et al.[2]基于1981—1998年面板數(shù)據(jù)，認為小型高技術企業(yè)由于信息不對稱原因，公眾無法判斷其風險大小，同時多數(shù)小型高技術企業(yè)缺乏抵押品，導致其在債務融資方面比較薄弱；而高技術企業(yè)股權融資相比債務融資具有較大優(yōu)勢，并且通過股權融資可以快速擴大高技術企業(yè)規(guī)模，解決高技術企業(yè)投資所產(chǎn)生的資金不足問題。閆曉莉等[3]基于高技術企業(yè)投資的高不確定性，采用實物期權方法對高技術項目投資的研發(fā)、中試和市場銷售三階段進行差別化投資決策；對不同階段的項目投資進行獨立化，判斷繼續(xù)項目投資所產(chǎn)生成本與預期收益的期權組合，進而作出是否放棄或執(zhí)行期權的投資決策。盧馨等[4]從高技術企業(yè)投資資金來源出發(fā)，對2007—2009年506個高技術上市企業(yè)數(shù)據(jù)建模，檢驗高技術企業(yè)融資約束是否會影響高技術企業(yè)研發(fā)投資的效果，結(jié)果表明，造成高技術企業(yè)投資不足的原因在于受到不同程度的融資約束，而融資約束越嚴重會使得研發(fā)投資愈加惡化。岳怡廷等[5]利用2007—2015年數(shù)據(jù)，對不同資金來源的高技術企業(yè)與非高技術企業(yè)創(chuàng)新投入進行實證分析，結(jié)果表明，高技術企業(yè)投資來源多表現(xiàn)為政府補助，而非高技術企業(yè)投資來源主要為內(nèi)部融資。在高技術企業(yè)投資的影響方面，盧艷秋等[6]基于我國高技術產(chǎn)品出口缺乏自主研發(fā)的現(xiàn)狀，利用高技術投資基金多元化籌集、市場化導致的透明化投資保障優(yōu)勢，解決了高技術企業(yè)在研、產(chǎn)、銷過程的資金問題，提高了高技術產(chǎn)品出口競爭力。劉和旺等[7]基于政府對全國31省市高技術企業(yè)專項投資數(shù)據(jù)，實證檢驗專項投資對不同規(guī)模企業(yè)就業(yè)創(chuàng)造及就業(yè)結(jié)構的影響，結(jié)果表明，政府專項投資對增加大型和中小型企業(yè)的就業(yè)都具有顯著促進作用，且后者促進作用大于前者，同時，由于本地高技術人才稀缺、人才引進政策不到位等問題，政府對高技術企業(yè)的專項投資無法有效調(diào)整就業(yè)結(jié)構。在高技術企業(yè)投資的風險方面，徐緒松等[8]較早對高技術企業(yè)投資的R&D、技術、市場、生產(chǎn)、管理和環(huán)境六種風險指標進行評價。張春英等[9]通過定性與定量相結(jié)合的方法對高技術企業(yè)投資的政策、金融和技術等七類風險及經(jīng)濟、社會和環(huán)境三類效益進行指標的量化評估，探討高技術企業(yè)不同投資組合情況下的風險與收益，進而為VC機構對高技術企業(yè)項目的不同投資組合提供決策依據(jù)。陳良海[10]通過類似指標構建RS-RBF模型探討高技術企業(yè)項目投資風險，結(jié)果表明，RS理論與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡分別通過去除指標重疊信息、降低模型誤差的方式提高模型精度，得出衡量高技術企業(yè)投資風險的精確影響指標。陳偉等[11]結(jié)合專家打分法及熵權群組決策法，通過風險評價指標對高技術企業(yè)投資在種子、創(chuàng)立、成長及成熟期四個不同時期，建立高技術企業(yè)項目投資風險評價體系，結(jié)果表明，在高技術企業(yè)的創(chuàng)立期中，項目投資指標風險度的認定分數(shù)越高，被評方案離理想點距離越小，所得到的項目方案越好。

盡管國內(nèi)外專家學者已對高技術企業(yè)相關問題進行了多個角度的分析，但現(xiàn)有研究依然存在不足。現(xiàn)有大多文獻對高技術企業(yè)投資跨區(qū)域流動較少關注，在考察高技術企業(yè)投資時缺乏空間思考，忽略了其他地區(qū)高技術企業(yè)投資也可能影響本地區(qū)投資的空間影響關系，往往造成既定策略由于忽略高技術企業(yè)投資空間因素影響偏離實際情況，得出結(jié)果不具代表性。針對不足，本文的創(chuàng)新之處在于：考慮高技術企業(yè)投資的空間相關性影響，探索高技術企業(yè)投資在全域上的空間正負相關性，了解其整體的空間作用強弱、在局域上的各省域之間的集聚情況。優(yōu)勢在于，一方面，以整體上空間性特征判斷高技術企業(yè)投資是處于集聚、溢出或是空間不相關狀態(tài)，進而對于其結(jié)果”對癥下藥”。另一方面，以局部空間相互依賴性特征對高技術企業(yè)投資整體空間性具體解釋，判斷高技術企業(yè)投資的空間地域分布是否都顯著為集聚、溢出、不相關，還是分地域不同其空間性各有其特征。因此，將空間影響性納入政府、企業(yè)對高技術企業(yè)投資決策具有參考意義；同時，在對高技術企業(yè)資產(chǎn)項目投資時，由于空間因素變量的引入，政府、企業(yè)對其投資的空間布局能夠進行準確的模型設計，對投資效率優(yōu)化提供幫助。

三、數(shù)據(jù)與方法

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取全國31省市2009—2015年高技術企業(yè)投資額數(shù)據(jù)，考察其在地理空間的分布規(guī)律。高技術企業(yè)投資額數(shù)據(jù)來源于《中國科技統(tǒng)計年鑒》和WIND經(jīng)濟數(shù)據(jù)庫（EDB）。研究建模及相關檢驗分析所用的軟件為MATLAB和R語言。

（二）研究方法

1.全域moran's I指數(shù)空間自相關性。全域moran's I指的是對于一個整體區(qū)域來說是否存在空間自相關性，它能夠判斷整體上高技術企業(yè)投資的空間集聚關系，其范圍在［-1，1］。指數(shù)I為正且越靠近1，則說明地區(qū)高技術企業(yè)投資與周圍地區(qū)的空間正相關性越強，集聚效應明顯，呈現(xiàn)地區(qū)與周圍地區(qū)高技術企業(yè)投資雙高或者雙低的情形；若指數(shù)I為負且越靠近-1，則說明地區(qū)高技術企業(yè)投資與周圍地區(qū)空間負相關性越強，呈現(xiàn)地區(qū)高技術企業(yè)投資高（低）與周圍地區(qū)投資低（高）的情形。若指數(shù)I趨于0附近，則表明高技術企業(yè)投資在空間上隨機分布。指數(shù)I的公式如下：

其中，Xi、Xj表示 i、j地區(qū)高技術企業(yè)投資額，n表示地區(qū)個數(shù)，表示全國地區(qū)高技術企業(yè)投資額均值，σ2為對應方差Wij為空間權重矩陣。

w0=為空間權重矩陣Wij的第i行之和，w.j表示wij的第j列之和。VARn（I）為moran's I指數(shù)方差，Z統(tǒng)計量檢驗moran's I指數(shù)的顯著性，10%顯著性水平下Z為1.65，5%顯著性水平下Z為1.96，本文檢驗高技術企業(yè)投資空間相關性原假設為：各地區(qū)之間高技術企業(yè)投資服從隨機分布。因此，當檢驗結(jié)果在10%顯著性水平下Z值大于1.65，或者在5%顯著性水平下Z值大于1.96，則拒絕原假設，說明高技術企業(yè)投資存在空間相關性。

在進行空間相關關系檢驗時，空間權重矩陣的設定直接影響結(jié)果的準確性?，F(xiàn)有文獻大多采用地理鄰近的0-1分布和經(jīng)緯度距離來作為空間權重矩陣，來描述指標的空間相關性。在以地理鄰近0-1分布特征的空間相關分析中，吳玉鳴和韓寶龍等[12-13]為定義區(qū)域之間的鄰近關系進行空間相關性檢驗，基于鄰接矩陣0-1分布進行空間計量分析。在結(jié)合經(jīng)濟參數(shù)做為權重的空間相關分析中，林光平等[14]基于，以i區(qū)域和j區(qū)域的實際人均收入均值與之差絕對值的倒數(shù)作為經(jīng)濟空間權重。高靜等[15]結(jié)合了經(jīng)濟和鄰近區(qū)位因素，基于Wij=利用i、j之間經(jīng)濟因素的差異程度和i、j之間是否為鄰近關系作為空間權重矩陣參考。顯然，地區(qū)之間相互影響不同，且往往表現(xiàn)為經(jīng)濟實力強的地區(qū)對較弱地區(qū)影響更大。由此，本文綜合考慮地理鄰近與經(jīng)濟空間權重矩陣對高技術企業(yè)投資進行分析，采用李婧等[16]、杜江等[17]對經(jīng)濟地理空間權重矩陣進行設定。

為了反映經(jīng)濟因素的空間影響，又能讓經(jīng)濟因素客觀全面，本文采用實際人均GDP，排除了價格因素的影響。其中，WG為鄰近地理權重矩陣，采用0-1分布，即當兩省域相鄰時為1，否則為0；代表省域 i從基年到末年實際人均GDP的均值31省域的均值；WE表示各省域?qū)θ珖鴮嶋H人均GDP比重的對角矩陣；WGE即為考慮地理和經(jīng)濟因素的經(jīng)濟地理空間矩陣。在考慮區(qū)域之間兩兩相互影響不同的現(xiàn)實基礎之上，采用各省域人均GDP與全國省域人均GDP均值之比作為經(jīng)濟權重對角矩陣，使得A地區(qū)對B地區(qū)的影響與B地區(qū)對A地區(qū)基于經(jīng)濟量進行區(qū)分，考察不同地區(qū)之間高技術企業(yè)投資的空間相關性。

2.局域moran's I指數(shù)空間相關性。全域moran's I指數(shù)只能在整體的角度反映地區(qū)的空間相關性，如果探討各地區(qū)之間高技術企業(yè)投資的空間相關性，則需引入局域moran's I指標。本文以moran's I散點圖和LISA聚集圖對各地區(qū)高技術企業(yè)投資空間分布做出分析，以求更詳盡地描述各省域高技術企業(yè)投資的空間分布情況。

（1）moran's I散點圖。橫坐標和縱坐標分別為經(jīng)過標準化后的高技術企業(yè)投資變量及空間滯后變量，每個點代表某地區(qū)；四個象限中，一、三象限表示地區(qū)與周圍省域高技術企業(yè)投資存在正的空間相關性，表現(xiàn)形式分別為高高（High-High）和低低（Low-Low）；二、四象限表示地區(qū)與周圍省域高技術企業(yè)投資空間負相關，表現(xiàn)形式分別為低高（Low-High）和高低（High-Low）；線性擬合曲線表示該地區(qū)的高技術企業(yè)投資與其他地區(qū)的差異程度。

（2）LISA指數(shù)。LISA指數(shù)將全域moran's I指數(shù)細分為各省域的空間分布，并通過數(shù)據(jù)可視化描繪省域之間集聚情況。由于全域和局域moran's I可以對指標進行總體和局部分析，判斷高技術企業(yè)投資在空間上的整體和局部相關性，表述了全域和局域moran's I指數(shù)在一定條件下的替代關系。由此，引入局域空間moran指數(shù)，公式如下：

四、基于全局moran's I指數(shù)檢驗與分析

表1可以看出，2009—2015年moran's I指數(shù)都呈正值，并基本處于穩(wěn)步上升狀態(tài)，其Z值在2009年沒有通過10%顯著性水平下的檢驗，其余年份都通過了5%或10%的顯著性水平檢驗。其結(jié)果表明，我國高技術企業(yè)投資形成明顯的空間正相關關系，各地區(qū)在高技術投資方面具有顯著的空間集聚效應即高技術企業(yè)投資并不是隨機分布在各地區(qū)，而是趨向于集聚于某個區(qū)域。

表1 moran's I指數(shù)

具體來看，從時間序列的角度出發(fā)，自2008年全球金融危機，金融及實體產(chǎn)業(yè)都受到重創(chuàng)，中國很多企業(yè)應對危機造成的沖擊并沒有馬上體現(xiàn)出來，出現(xiàn)了時滯蔓延，同時，我國高技術企業(yè)相當部分是中外合資企業(yè)，國外的經(jīng)濟不景氣也影響了本地區(qū)企業(yè)的投資情緒。高技術企業(yè)在此背景下也受到了沖擊，導致本地區(qū)高技術企業(yè)投資和其他地區(qū)差異變大，使得2009年moran's I指數(shù)在0.1396，P值達到16.53%，空間集聚不顯著。2010年，經(jīng)過國內(nèi)政策推動和國外經(jīng)濟逐步回暖，高技術企業(yè)投資迅速火熱，各地區(qū)出現(xiàn)強烈的投資集聚現(xiàn)象，其moran's I指數(shù)達到0.1967，通過了10%的顯著性水平檢驗。但由于2011年中小高技術企業(yè)投資融資難問題集中爆發(fā)，技術創(chuàng)新壁壘凸顯，高技術企業(yè)投資的moran's I指數(shù)跌落至0.1733，表明2011年投資集聚有所降低。自2012年起，投資額的moran's I指數(shù)逐步上升，最高于2015年達到0.2548，空間集聚現(xiàn)象愈加明顯，地區(qū)的高技術企業(yè)投資受臨近區(qū)域高技術企業(yè)投資影響越來越顯著，其主要原因在于互聯(lián)網(wǎng)金融、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等科技金融產(chǎn)業(yè)的發(fā)展拓展了市場的發(fā)展空間，使得高技術企業(yè)投資更具針對性、專業(yè)性。隨著國家重視科研，鼓勵創(chuàng)新研發(fā)，加大對專利技術的保護，并提高在高科技產(chǎn)業(yè)的資金投入；高技術企業(yè)有了更好的制度保障，加強對科技創(chuàng)新的投資，科技的發(fā)展帶動產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，促進經(jīng)濟的健康發(fā)展，符合近年以來科技金融的指數(shù)式發(fā)展的現(xiàn)實。

五、基于局部空間moran's I及LISA指數(shù)的檢驗分析

由于全局moran's I指數(shù)只能判斷全國整體的空間集聚現(xiàn)象，無法觀測省域之間的相關性程度，需要用局部空間相關性分析檢驗全國31個省市的空間集聚效應是否顯著?；?009—2015年數(shù)據(jù)，選取頭、中、尾三個年份用局域moran's I散點圖和LISA指數(shù)以求對各省域之間的高技術企業(yè)投資進行空間相關性研究，找出其投資在省域的差異程度。用MATLAB描繪了moran's I散點圖對各省與其它省市高技術企業(yè)投資的空間差異，用MATLAB與R語言將LISA指數(shù)通過地圖的形式展現(xiàn)顏色的深淺變化反映各省域之間的集聚情況以及在時序上的動態(tài)變化。

（一）基于moran's I散點圖的局域空間分布檢驗

圖1～圖3中顯示，大多數(shù)省域都落在第一、第三象限，表明各省域之間存在顯著的空間正相關關系，本地高技術企業(yè)投資與相鄰省域之間具有正的空間互動性，即本地區(qū)高技術企業(yè)投資集聚提高的同時，會通過溢出效應帶動周圍省域投資發(fā)展。從一階線性擬合曲線來看，多數(shù)省域落在擬合曲線附近，表明省域之間差異較小，存在正的協(xié)同效應，只有少部分省域遠離擬合曲線，正好說明了全國區(qū)域間高技術企業(yè)投資存在差異的現(xiàn)實。同時，有部分省域位于圓點附近，表明各省域之間在高技術企業(yè)投資差距并不顯著，也即是空間不相關，原因在于各地區(qū)對高技術企業(yè)重視程度、投入力度和對當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展的重心有所不同，使得高技術企業(yè)投資在部分區(qū)域之間的流動性減弱，導致了空間上的相對獨立性。圖中存在部分點位于第二、第四象限，表明也有小部分省域之間對高技術企業(yè)投資存在著不平衡。其原因在于部分地區(qū)由于前期高技術企業(yè)投資集聚過旺，產(chǎn)生了空間溢出現(xiàn)象，擠出本地投資而由周邊地區(qū)吸收產(chǎn)生集聚效應。

（二）基于LISA聚集圖的空間分布檢驗

表2通過MATLAB將全國31省市LISA指數(shù)進行量化，顯示了局部moran's I指數(shù)檢驗，自北京到海南為東部地區(qū)，吉林到內(nèi)蒙古為中部地區(qū)，廣西至重慶為西部地區(qū)。LISA指數(shù)為正且越大，表明省域之間高技術企業(yè)投資存在空間正相關，集聚效應明顯；相反，LISA指數(shù)為負且越小，表明存在空間負相關，產(chǎn)生了空間溢出效應；LISA指數(shù)趨于零，表明省域之間高技術企業(yè)投資在空間上不相關，服從一定的隨機分布。LISA聚集圖顏色越深，表明集聚效應越明顯。

圖1 2009年moran指數(shù)散點圖

圖2 2012年moran指數(shù)散點圖

圖3 2015年moran指數(shù)散點圖

表2 LISA指數(shù)

1.東部區(qū)域差異巨大。結(jié)合表2可以看出，東部地區(qū)的LISA指數(shù)差異巨大，表明東部省域之間發(fā)展不平衡。2009年山東和江蘇LISA指數(shù)分別高達3.185 2和1.016 7，產(chǎn)生了顯著的空間集聚效應，顏色最深，而上海卻為-0.742 2，表明上海作為金融中心在高技術企業(yè)投資方面已達飽和，產(chǎn)生了向山東、江蘇等省域擴散的趨勢。而后在2012年及2015年上海高技術企業(yè)投資也一直存在著空間溢出效應且有擴大的趨勢，2015年山東和江蘇的LISA指數(shù)分別以3.100 5和0.79依然保持著強勁的空間集聚效應。廣東本身存在著省域內(nèi)區(qū)域發(fā)展極度不平衡，粵東一枝獨秀，粵西和粵北地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展較為落后，導致在高技術企業(yè)投資方面存在較大差異，因而2009年LISA指數(shù)為-0.062 9，與同東部地區(qū)的江蘇、山東相比，空間集聚相差巨大，空間相關性很弱，2012年至2015年也基本延續(xù)此趨勢。

2.中部動態(tài)集聚區(qū)域逐步擴大。中部地區(qū)高技術企業(yè)投資雖然集聚程度不高，但正在逐年上升，例如安徽、河南、湖北等相鄰省份，LISA指數(shù)從動態(tài)上看自2009年的0.2497、0.1266、0.018 3上升至2012年的0.949 2、0.382 4、0.176 7，隨后進一步保持或上升至 2015 年的 0.933 4、0.936 7、0.540 5；同時，江西和湖南等地受中部鄰域省份空間正相關性影響，LISA指數(shù)從2009年0附近增長至2015年的0.266 9和0.193 3。表明空間集聚效應明顯提升，空間正相關性的區(qū)域輻射效應逐步顯現(xiàn)。其原因在于：第一，近年來中部崛起戰(zhàn)略使得中部地區(qū)在經(jīng)濟、基建、運輸?shù)确矫嬗辛溯^大提升，提高了高技術企業(yè)投資力度，增強了高技術企業(yè)投資在空間的相互流動。第二，東部地區(qū)由于技術升級改造、勞動力成本上升、資源供給短缺等原因，部分產(chǎn)業(yè)在中部地區(qū)有良好的投資環(huán)境，低廉的勞動力成本從而轉(zhuǎn)移至中部，進一步增強了高技術企業(yè)在投資和創(chuàng)新的數(shù)量與質(zhì)量。

3.西北地區(qū)集聚增強。西部地區(qū)中新疆、西藏、青海、甘肅幾個相鄰西北省份空間集聚效應較為顯著，2009 年 LISA 指數(shù)分別為 0.7084、0.3244、0.3047、0.373 0，2012年總體延續(xù)著更顯著的集聚效應，到2015年其LISA指數(shù)分別達到0.8071、0.6050、0.5365、0.430 1，表明西北幾個省域之間高技術企業(yè)投資具有正的空間相關性，自身高技術企業(yè)投資集聚的加強也使得鄰域集聚。正好說明國家的西部大開發(fā)戰(zhàn)略和“一帶一路”倡議對西部地區(qū)經(jīng)濟建設及產(chǎn)業(yè)投資的顯著影響。

六、結(jié)論與啟示

本文以高技術企業(yè)投資為指標，探索2009—2015年全國各地區(qū)高技術企業(yè)投資的發(fā)展情況。通過moran's I指數(shù)、moran's I散點圖及LISA指數(shù)等空間計量方法，基于經(jīng)濟鄰近空間權重矩陣分析中東西部各地區(qū)高技術企業(yè)之間的空間相關關系，得出以下結(jié)論：

第一，2009—2015年全國各地區(qū)之間高技術企業(yè)投資存在顯著的空間正相關，全域moran's I指數(shù)顯著為正。從2009年的最低點0.139 6上漲至2015年的0.254 8，并呈現(xiàn)持續(xù)上漲的趨勢，除2009年沒有通過10%顯著性水平檢驗外，其余年份均通過了10%或5%顯著性檢驗。表明我國各地區(qū)高技術企業(yè)投資之間相互促進，地區(qū)之間投資愈加頻繁，聯(lián)系緊密；本地區(qū)的高技術企業(yè)投資可以正向促進鄰域高技術企業(yè)資源投資，形成正的空間“循環(huán)”效應，即隨著時間變化，在不發(fā)生系統(tǒng)性投資風險的情況下，高技術企業(yè)投資正向空間影響性的傳播會以之前的投資空間影響性為基礎，形成正向高技術企業(yè)投資“循環(huán)”。

第二，全國各地區(qū)之間高技術企業(yè)投資集聚效應較為明顯。2009年、2012年、2015年moran's I散點圖表明絕大多數(shù)地區(qū)處于代表空間集聚效應的一、三象限，東部山東、江蘇及中部絕大部分地區(qū)形成高高集聚地帶，西部多數(shù)地區(qū)形成低低集聚地帶，形成一定的“俱樂部收斂”現(xiàn)象。表明投資“逐利性”性質(zhì)在空間上的流動引導高技術企業(yè)投資決策理性分布，結(jié)合要素資源生產(chǎn)效率由低向高流動及人力成本、投資綜合效益等因素，在相似高技術產(chǎn)業(yè)結(jié)構和其投資的自身、市場環(huán)境中趨于收斂，表現(xiàn)出集聚現(xiàn)象。多數(shù)區(qū)域位于一階線性擬合曲線附近，表明高技術企業(yè)投資在相同集聚類型地區(qū)之間的相對空間差異不大。與此同時，部分地區(qū)高技術企業(yè)投資空間相關性較弱，需考慮地區(qū)之間高技術企業(yè)投資的區(qū)域特性。

第三，中東西部地區(qū)LISA指數(shù)呈現(xiàn)“多點開花”趨勢，東部地區(qū)山東、江蘇獨領風騷，空間正相關性明顯。其中山東走在全國前列，LISA指數(shù)一直保持在3以上。由于北京、天津、上海等地一直以來經(jīng)濟高速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構趨于完善，新的市場資源進入成本極高且各要素競爭愈加激烈，山東作為“環(huán)渤?！钡闹行牡貛ё匀怀蔀楦呒夹g企業(yè)的重要集聚地。中部地區(qū)安徽、河南、湖北等地近年以來高技術企業(yè)投資存在持續(xù)增長的正向空間促進作用，但相對東部江蘇、山東等地仍有較大差距。這表明“中部戰(zhàn)略崛起”初有成效，東部部分產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至中部使得高技術企業(yè)獲得更多標的資產(chǎn)項目進行投資，再利用投資資產(chǎn)后的產(chǎn)出優(yōu)化中部原有產(chǎn)業(yè)結(jié)構，增強區(qū)域創(chuàng)新能力。這與武漢、鄭州、合肥等二線城市近年以來發(fā)展速度與一線城市差距縮小甚至普遍反超的現(xiàn)實相符合。西北地區(qū)新疆、西藏、青海、甘肅等地由于國家對西部地區(qū)的持續(xù)投入，也處于“一帶一路”沿線經(jīng)濟帶，近年以來空間正相關性也在逐步體現(xiàn)。這表明國家對西部高技術企業(yè)大力支持使得地區(qū)投資獲得更多政策綠色通道，在低成本、低稅收和高政策扶持的情況下西部高技術企業(yè)結(jié)合國家對西部區(qū)域性支持進行投資，各政策項目落實針對西部大環(huán)境，使得西部地區(qū)的相互聯(lián)系緊密，空間上的正相關性明顯。

綜上所述，就中國在高技術企業(yè)投資情況來看，集群模塊化較為明顯，東中部幾個相鄰省份集聚，西部幾省也出現(xiàn)“抱團”式集聚現(xiàn)象，表明本地區(qū)高技術企業(yè)投資的發(fā)展對周圍省域存在輻射力。在區(qū)域經(jīng)濟一體化的浪潮下，高技術企業(yè)投資的中東西部“多點開花”效應表明無論是落后地區(qū)還是發(fā)達地區(qū)，都存在空間正相關。資本在區(qū)域的快速流動使得盡管是西部落后地區(qū)也不一定要以發(fā)展農(nóng)業(yè)為主，高技術企業(yè)投資應無地域之分，同樣值得重視。在發(fā)展高技術企業(yè)投資的同時，考慮地區(qū)自身情況因時因地差別化把握高技術企業(yè)發(fā)展方向?；诖耍疚奶岢鲆韵陆ㄗh：

首先，從國家支持高技術企業(yè)投資的宏觀環(huán)境來看，應結(jié)合科技創(chuàng)新與我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的比較優(yōu)勢，對生產(chǎn)社會迫切需要產(chǎn)品的創(chuàng)新型高技術企業(yè)投資，制定優(yōu)厚的減稅、低息貸款和財政補貼等扶持政策；對于傳統(tǒng)高技術產(chǎn)業(yè)項目投資，以穩(wěn)定基礎科技投資為前提，淘汰非必要科技投資，優(yōu)化高技術產(chǎn)業(yè)投資標的；對于潛在需要科技創(chuàng)新的項目投資，則利用市場對風險及未來收益預期特點，更多發(fā)揮市場的作用。以達到優(yōu)化高技術企業(yè)和產(chǎn)品的供給結(jié)構的成效。

其次，從區(qū)域高技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展來看，東部發(fā)達地區(qū)可以利用其資源優(yōu)勢增加高技術企業(yè)投資，通過加強創(chuàng)新以提升邊際產(chǎn)出來提高經(jīng)濟增長效率；同時，中西部地區(qū)也可以利用勞動力成本、土地成本、政策扶持等優(yōu)勢大力發(fā)展高技術企業(yè)，釋放其生產(chǎn)力以進一步促進本區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。處于集聚條件下的省區(qū)，應積極探索高技術企業(yè)投資空間流動方向是否趨向于區(qū)域經(jīng)濟增長快速地域，及其集聚前后高技術企業(yè)投資效率的變動是否因為集聚變得高效。而處于擴散條件下的省區(qū)，應主要探索投資的溢出對其他地區(qū)產(chǎn)生的正外部性強弱與本地區(qū)由于投資空間溢出產(chǎn)生的代價，及其兩者之間的綜合效果。當處于不相關條件下的省區(qū)，應研究造成高技術企業(yè)投資無法跨區(qū)域流動的主要壁壘因素，如是否由于高技術企業(yè)投資標的具有本土特征等，以充分把握地方特色，尋找科技創(chuàng)新的最優(yōu)路徑，實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟增長?？傮w而言，應利用高技術企業(yè)投資空間相關性特征，加強區(qū)域之間投資的良性互動，縮短資本投入與產(chǎn)出中間程序，提高科技金融產(chǎn)出效率。

再次，從高技術企業(yè)投資標的來看，把握高技術企業(yè)投資趨利性特征，利用投資標的外部傳導性，即相鄰省份的高技術企業(yè)投資對本地區(qū)投資的空間影響性，降低投資標的投入成本及進入門檻，增加投資性專利產(chǎn)出，增強企業(yè)利潤的循環(huán)“造血”功能。

最后，從高技術企業(yè)投資結(jié)構來看，應考慮不同地區(qū)之間的結(jié)構性差異。對于東部地區(qū)，在以資本、技術密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，加強政策資金杠桿，合理引導高技術企業(yè)投資方向，避免因過度集聚產(chǎn)生的空間擴散效應，使得高技術企業(yè)投資成本上升、競爭過于激烈等，造成資源錯配等問題。對于中部地區(qū)，一方面，以地方發(fā)展為導向，調(diào)整高技術企業(yè)投資結(jié)構以保證投資產(chǎn)出有效轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力；另一方面，做好由東部地區(qū)發(fā)起的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移承接工作，利用東部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移帶來的科技投資加入地方特色，在地方原有高技術產(chǎn)業(yè)投資結(jié)構基礎上融入新的因素，淘汰或者轉(zhuǎn)移不適合本地區(qū)域發(fā)展的產(chǎn)業(yè)。對于西部地區(qū)，應考慮西部集聚優(yōu)勢及西部與東部高技術企業(yè)投資結(jié)構差異，發(fā)展高技術企業(yè)對現(xiàn)代農(nóng)業(yè)科技與基礎工業(yè)科技投資，為地區(qū)經(jīng)濟引擎增添動力。