張志強，喬怡迪，劉 璇

(中國礦業(yè)大學(北京) 管理學院，北京 100083)

0 引言

國家自主創(chuàng)新示范區(qū)是支撐引領區(qū)域發(fā)展的創(chuàng)新高地，被賦予推動我國科技進步和加速高新技術產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重大國家使命，通過形成科技園區(qū)推動型聯(lián)接的跨區(qū)域創(chuàng)新網(wǎng)絡，促進創(chuàng)新要素頻繁流動，全方位實現(xiàn)創(chuàng)新。中關村科技園區(qū)又被稱為中關村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)，經(jīng)過30多年發(fā)展，形成了“一區(qū)多園”各具特色的發(fā)展格局，成為首都跨行政區(qū)的產(chǎn)業(yè)功能區(qū)，其高質(zhì)量發(fā)展決定了首都科技創(chuàng)新中心戰(zhàn)略實現(xiàn)進程。

創(chuàng)新作為中關村科技園區(qū)的基本屬性，創(chuàng)新質(zhì)量決定了中關村科技園區(qū)發(fā)展質(zhì)量?，F(xiàn)有研究大多集中在科技園區(qū)創(chuàng)新能力、單一集聚效應等方面，而科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量如何衡量？創(chuàng)新質(zhì)量受到何種集聚模式的影響？影響效應如何？尚缺乏相關研究。因此，本文建立中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量指標體系，在分析中關村科技園區(qū)3種集聚模式的基礎上，建立集聚模式對創(chuàng)新質(zhì)量影響的動態(tài)空間面板模型，包括無時空效應模型、時間效應模型、空間效應模型和時空效應模型。以地理距離、中關村科技園區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出等相關數(shù)據(jù)為基礎，研究不同集聚模式與創(chuàng)新產(chǎn)出的時空效應并對其進行分解分析，以豐富科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量、科技園區(qū)集聚方面的研究，為科技園區(qū)集聚模式選擇提供經(jīng)驗證據(jù)。

1 文獻綜述

1.1 科技園區(qū)創(chuàng)新

國內(nèi)外對于科技園區(qū)創(chuàng)新的研究相對較多，大多集中于其創(chuàng)新機制、創(chuàng)新能力、創(chuàng)新效率、創(chuàng)新績效、協(xié)同創(chuàng)新、創(chuàng)新網(wǎng)絡、創(chuàng)新系統(tǒng)等方面，但創(chuàng)新質(zhì)量研究匱乏。吳林海(2002)將世界科技園區(qū)的創(chuàng)新模式分為高技術產(chǎn)業(yè)綜合體模式、高技術制造業(yè)模式和科學城模式，認為不同的地區(qū)經(jīng)濟水平導致上述差異。

關于科技園區(qū)創(chuàng)新的研究大體可以分為內(nèi)部和外部兩類，在內(nèi)部研究中，大部分觀點認為，R&D投入、科研人員數(shù)量是促進科技園區(qū)創(chuàng)新的主要因素，如范超[1]提出，研發(fā)投入是提高科技園區(qū)創(chuàng)新能力的重要指標；張志強等[2]提出，企業(yè)質(zhì)量管理與技術創(chuàng)新具有協(xié)同耦合效應，因此技術創(chuàng)新投入與質(zhì)量產(chǎn)出提高正向相關；Pakes[3]發(fā)現(xiàn)，即使考慮滯后效應，研發(fā)投入仍能顯著促進專利產(chǎn)出；魏國江[4]認為，研發(fā)人力投入是轉化R&D投資的有生力量；趙樹寬[5]對吉林省科技園區(qū)創(chuàng)新效率研究發(fā)現(xiàn)，科技活動人員數(shù)量不足是企業(yè)規(guī)模效率偏低的主要原因。其次，科技園區(qū)創(chuàng)新也受到外部因素的影響，如政府、金融、政策支持等直接影響其創(chuàng)新效率。白俊紅[6]、馮宗憲等指出，有效的政府支持可以降低企業(yè)研發(fā)活動風險，鼓勵企業(yè)創(chuàng)新，但過多不當?shù)闹С忠部赡軐ζ髽I(yè)自身研發(fā)投入產(chǎn)生擠出效應，損害公平競爭環(huán)境；馮根福[7]認為，風險投資機制對企業(yè)提供增值服務的同時，也顯示出一定的攫取效應，因此，其對科技園區(qū)創(chuàng)新的總體影響會呈現(xiàn)先遞減而后遞增的“U型”現(xiàn)象；Antonietti[8]和彭向(2011)研究表明，集聚外部性有利于區(qū)域知識傳播效率提升，從而促進區(qū)域創(chuàng)新。

以往中關村科技園區(qū)和其它國內(nèi)科技園區(qū)的研究大多從區(qū)域政策響應[9]、區(qū)域協(xié)同創(chuàng)新[10]、園區(qū)協(xié)同作用、產(chǎn)業(yè)要素與產(chǎn)業(yè)培育[11]等角度展開。過去對于科技園區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出的衡量，多采用投入產(chǎn)出模型、創(chuàng)新體系效能、“要素-結構-功能”范式等進行評價，較少從創(chuàng)新質(zhì)量角度進行研究。

1.2 創(chuàng)新質(zhì)量

國內(nèi)外對于創(chuàng)新質(zhì)量的研究相對較少，大多集中在技術創(chuàng)新質(zhì)量、企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量、區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量等方面，對科技園區(qū)或產(chǎn)業(yè)園區(qū)的創(chuàng)新質(zhì)量研究匱乏。

Haner[12]首次提出創(chuàng)新質(zhì)量概念，將其定義為創(chuàng)新績效在潛能、過程和結果的綜合，包括產(chǎn)品和服務質(zhì)量、質(zhì)量過程，企業(yè)實際操作和最高企業(yè)質(zhì)量管理水平；周冠華(2014)提出，創(chuàng)新質(zhì)量是與創(chuàng)新相關的產(chǎn)品、服務、過程、市場、組織、方法滿足顧客要求的程度。在現(xiàn)有創(chuàng)新質(zhì)量指標相關研究中，蔡紹洪(2017)認為，創(chuàng)新數(shù)量和創(chuàng)新質(zhì)量之間具有協(xié)同作用。不少學者關注到了專利數(shù)量[13]、專利引用數(shù)量[14]與創(chuàng)新質(zhì)量之間的關系。如程虹(2017)將質(zhì)量指標、質(zhì)量信號和新產(chǎn)品研發(fā)作為創(chuàng)新質(zhì)量結果的指標。另一方面，程虹[15]、劉偉麗(2018)、郭菊娥[16]認為，把握了高質(zhì)量創(chuàng)新投入就必然帶來高質(zhì)量結果，質(zhì)量即成本。還有一些研究綜合上述幾種觀點，如馬永紅[17]從“過程-產(chǎn)出-效益”3個維度衡量創(chuàng)新質(zhì)量，其它研究則使用服務質(zhì)量、技能型工人比例、管理效率、技術市場成交額、工業(yè)增值等指標作為創(chuàng)新質(zhì)量投入或產(chǎn)出類指標。

1.3 集聚模式對創(chuàng)新的影響機制

科技園區(qū)的區(qū)域定位與分工使得高新科技產(chǎn)業(yè)形成集聚模式，而以往文獻將產(chǎn)業(yè)集聚分為專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭3種類型[18]。馬永紅(2011)、金永成[19]認為，地理分布、區(qū)域因素對創(chuàng)新質(zhì)量有影響，可見創(chuàng)新質(zhì)量受到不同集聚模式的影響。國內(nèi)外研究大多認為，這3種類型的集聚對創(chuàng)新具有顯著影響，且這3種集聚來自于瑪氏(Mar)外部性、雅各布(Jacobs)外部性和波特(Porter)外部性。

(1)專業(yè)化集聚對創(chuàng)新的影響。專業(yè)化集聚對創(chuàng)新的影響來自瑪氏外部性，許多學者認為，專業(yè)化集聚可以促進技術創(chuàng)新，作用程度遠超過其它兩種集聚模式。如王智淵[20]、張先鋒等[21]分別從制造業(yè)和生產(chǎn)性服務業(yè)角度，論證專業(yè)化集聚通過規(guī)模優(yōu)勢、技術效率提高，使空間集聚促進產(chǎn)業(yè)資源利用效率提高，從而促進企業(yè)內(nèi)部演進與創(chuàng)新。其中，專業(yè)化集聚正向影響創(chuàng)新，是因為受到了集聚區(qū)域共享勞動力池、創(chuàng)新氛圍、社會資本的多方面影響。

(2)多樣化集聚對創(chuàng)新的影響。根據(jù)雅各布外部性，不同產(chǎn)業(yè)間集聚可以促進知識溢出，進而推動產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟增長并提高技術創(chuàng)新水平。Beaudry[22]通過整理相關代表性英文文獻發(fā)現(xiàn)，65%的研究結論支持產(chǎn)業(yè)多樣化集聚促進區(qū)域技術創(chuàng)新，54%的研究認為產(chǎn)業(yè)專業(yè)化集聚促進區(qū)域技術創(chuàng)新；安東尼(2011)、賴永劍[23]利用中外數(shù)據(jù)庫發(fā)現(xiàn)，多樣化集聚正向影響創(chuàng)新；李金滟[24]用赫芬達爾—赫希曼指數(shù)(簡稱HHI指數(shù))對產(chǎn)業(yè)多樣化進行度量。

(3)市場競爭對創(chuàng)新的影響。一些文獻研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚和市場競爭之間存在相關關系。如呂乘超(2017)提出，市場競爭加劇促使企業(yè)重視消費者需求識別，市場壟斷可以在一定程度上將創(chuàng)新外部性內(nèi)部化；劉督[25]認為，創(chuàng)業(yè)板市場可以識別一定程度上的企業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量；胡彬[26]研究認為，產(chǎn)業(yè)集聚顯著降低企業(yè)選擇高端創(chuàng)新模式的概率，需要政府在增強產(chǎn)業(yè)集聚市場力量方面積極介入，從而降低這種負向影響。關于3種集聚的測量方式，本文主要參考秦松松[27]、呂承超(2017)、李金滟(2008)等的研究進行。

2 中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量指標設計

2.1 科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量指標與數(shù)據(jù)

借鑒馬永紅(2011)、程虹(2017)等的研究，將科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量指標分為投入和產(chǎn)出兩個部分。結合中關村科技園區(qū)年鑒相關統(tǒng)計指標，構建創(chuàng)新質(zhì)量指標如表1所示。

表1 中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量指標及數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來源：《中關村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)年鑒》(2008—2018)

其中，研發(fā)經(jīng)費投入直接來源于統(tǒng)計年鑒；專利授權率為企業(yè)專利授權量占企業(yè)專利申請量的比重，反映企業(yè)研發(fā)成果，是一個較為通用的綜合指標；科技人員占比為科技活動人員占年末從業(yè)人員的比重。這3個指標均從科技研發(fā)角度，反映創(chuàng)新必需的投入要素。同樣，高技術產(chǎn)業(yè)利潤直接來源于統(tǒng)計年鑒；新產(chǎn)品收入占比和技術收入占比是根據(jù)統(tǒng)計年鑒進行計算的綜合指標。這3個指標反映創(chuàng)新質(zhì)量產(chǎn)出，即是否因新技術、新產(chǎn)品出現(xiàn)而形成利潤。

2.2 科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量指標權重

利用熵權法對建立的質(zhì)量創(chuàng)新指標權重進行計算，其原理是利用熵信息概念確定評價對象各個屬性權重。假設多屬性決策矩陣如下：

(1)使用極值處理法進行數(shù)據(jù)無量綱化處理，計算第i個被評價對象在第j項評價指標上的特征比值。

(2)計算第j項評價指標熵值。

0≤ej≤1，熵值ej越大，該指標提供的信息越少，所起作用越小。

(3)計算第j項評價指標差異系數(shù)。

gj=1-ej

0≤gj≤1,熵值gj越大，對綜合評價體系的重要性就越大。

(4)計算第j項評價指標權重系數(shù)。

(5)n個評價對象的綜合評價值。

計算結果如表2所示。

表2 中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量指標權重

根據(jù)所得指標權重及表1，對歷年中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量水平進行計算，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新質(zhì)量水平呈“U”形趨勢，如圖1所示。

由結果可以看出，中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量整體發(fā)展態(tài)勢較好，但創(chuàng)新質(zhì)量有一定波動性。該波動性是否具有時間、空間依賴性？為此，進一步圍繞創(chuàng)新質(zhì)量這一指標，構建模型對時空效應和集聚模式進行研究。

3 中關村科技園區(qū)集聚模式分析

根據(jù)盧勝峰[28]、張古鵬(2011)的研究，創(chuàng)新質(zhì)量具有區(qū)域差異性。當前，許多高新科技園區(qū)采用“一園多區(qū)”模式發(fā)展，在城市中形成了不同地理布局，其創(chuàng)新質(zhì)量也顯示出相應的差異。參考秦松松(2019)、呂承超(2017)等的研究，引入專業(yè)化集聚、多樣化集聚和市場競爭3個效應指標并進行相應計算。

圖1 2006—2017年中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量水平

3.1 專業(yè)化集聚

專業(yè)化集聚表現(xiàn)為在某一地區(qū)生產(chǎn)同種產(chǎn)品的若干企業(yè)及其上下游企業(yè)高度密集分布，其產(chǎn)生的知識和技術溢出即瑪氏外部性。專業(yè)化集聚程度用公式表達為：

其中，inci,j,t為i地區(qū)j行業(yè)t時期主營業(yè)務收入，取中關村科技園區(qū)主營業(yè)務收入；inci,t為i地區(qū)t時期主營業(yè)務收入，取北京市各個區(qū)企業(yè)主營業(yè)務收入；incj,t為整個地區(qū)j行業(yè)t時期主營業(yè)務收入，取北京市科技型企業(yè)主營業(yè)務收入；inct為t時期北京市各產(chǎn)業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值。專業(yè)化集聚產(chǎn)生的外部性稱為Mar外部性。

3.2 多樣化集聚

多樣化集聚表現(xiàn)為不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)在地理上形成集聚分布，網(wǎng)絡化體系使不同產(chǎn)業(yè)的企業(yè)溝通和交流，加速雅各布外部性對周邊地區(qū)的影響。多樣化集聚程度為：

divi,j,t=

用公式表達為：

多樣化集聚產(chǎn)生的外部性稱為Jacobs外部性。

3.3 市場競爭

市場競爭表現(xiàn)為生產(chǎn)同質(zhì)產(chǎn)品企業(yè)過度飽和，企業(yè)為提升自身競爭力，采取價格或非價格手段打壓競爭對手。市場競爭程度為：

其中，numi,j,t為中關村科技園區(qū)企業(yè)數(shù)，numi,t為北京市科技型企業(yè)數(shù)。

4 動態(tài)空間面板模型構建

若中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量受時空效應的影響，則受到以上3種集聚模式的作用。為了探討集聚模式、時空效應和其它變量對創(chuàng)新質(zhì)量的影響程度，本文利用莫蘭指數(shù)測度各變量空間相關性，并采用上述變量研究集聚效應對中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量的影響。

4.1 空間權重矩陣

空間權重矩陣主要有鄰接空間權重矩陣、地理距離空間權重矩陣和經(jīng)濟空間權重矩陣3種。因為北京市中關村科技園區(qū)所帶動的不同行業(yè)集中在北京市區(qū)及周邊區(qū)域，可以忽略由經(jīng)濟發(fā)展帶來的輻射效應和孤島效應。因此，本研究最終選擇地理距離空間權重矩陣，即：

其中，w1、w2、……wn為各分園區(qū)地理中心位置到北京市中心的位置。計算所得空間權重系數(shù)如表3。

4.2 空間自相關檢驗

采用測算空間相關性的莫蘭指數(shù)(Moran′s I)進行檢驗[29]，以判斷中關村科技園區(qū)各區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量之間的相關關系，結果見表4。

Moran′s I大于0表明空間正相關，其絕對值表示空間相關性強弱，其指數(shù)越接近于1，表示空間集聚效應越顯著?？疾炱趦?nèi)，Moran′s I均為正值，在1%的置信水平下顯著，表明中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量存在顯著正向空間相關性，隨著年份增加，Moran′s I增大，中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量的空間相關性逐漸提高。Moran′s I僅解釋全局空間自相關，局部空間自相關需要借助局部Moran′sI散點圖加以分析。

以各年份數(shù)據(jù)為截面，計算各區(qū)域局部Moran′s I并繪制散點圖，局部Moran′s I高，代表該區(qū)域集聚效應顯著。因此，高值-高值區(qū)域體現(xiàn)了空間均質(zhì)性，區(qū)域內(nèi)可能存在空間擴散、溢出效應。高值-低值區(qū)域表明，該區(qū)域出現(xiàn)負空間溢出效應，原因可能與產(chǎn)業(yè)性質(zhì)及創(chuàng)新中心遷移有關。

圖2 期初與期末中關村各園區(qū)局部莫蘭指數(shù)

表3 各園區(qū)地理距離空間權重系數(shù)

表4 創(chuàng)新質(zhì)量莫蘭指數(shù)

根據(jù)圖2可發(fā)現(xiàn)，考察期內(nèi)，多數(shù)園區(qū)都產(chǎn)生了集聚程度躍遷。海淀園、朝陽園和豐臺園從高-低向高-高躍遷，說明區(qū)域內(nèi)空間集聚異質(zhì)性進一步降低，集聚程度提高，平谷園、順義園和密云園由低-低向高-低或低-高躍遷，說明區(qū)域或其周邊區(qū)域集聚程度提高，其可能受到創(chuàng)新中心輻射的影響，或發(fā)展規(guī)模化特色優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)。東城園、西城園和大興-亦莊園保持高-高不變，而延慶園與懷柔園保持低-低不變，與其所處的北京市中心或邊緣地理位置有較強相關關系。整體而言，中關村科技園區(qū)16個區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚不斷增強，集聚效應顯著區(qū)域仍主要分布在中心地帶。

4.3 模型構建

根據(jù)柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)和?？怂怪行缘募夹g進步效率函數(shù)，參考已有相關研究，構建關于創(chuàng)新質(zhì)量的生產(chǎn)函數(shù)模型。

qualityi,j,t=Ai,j,t·peri,j,t·resi,j,t

其中，quality為中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量，A為?？怂怪行缘募夹g進步效率函數(shù)，per為研發(fā)人員投入，研發(fā)人員投入程度越高，則人力資源越豐富，創(chuàng)新質(zhì)量越高。res為研發(fā)資本存量，此處以R&D研發(fā)投入代替。Ai,j,o為i地區(qū)j行業(yè)初始技術水平， spe 為專業(yè)化集聚程度， div 為多樣化集聚程度，com 為市場競爭程度，β0為專業(yè)化集聚對技術進步效率影響的彈性系數(shù)，β1為多樣化集聚對技術進步效率影響的彈性系數(shù)，β2為市場競爭對技術進步效率影響的彈性系數(shù)。假定生產(chǎn)函數(shù)規(guī)模報酬不變，則β0+β1+β2=1。

空間計量模型主要有空間誤差模型、空間滯后模型和空間杜賓模型3種，對于動態(tài)空間面板模型選擇，首先應利用LM檢驗和Robust-LM檢驗加以判斷，其次應在確定空間相關性之后，利用Wald檢驗和LR檢驗進行SDM、SAR或SLM模型選擇。

模型選擇判斷準則如下：①LM檢驗和Robust-LM檢驗中，如果統(tǒng)計量檢驗結果拒絕原假設，則說明確定存在空間相關性，應選擇SDM模型而非OLS模型；②Wald檢驗和LR檢驗中，分別進行SEM&SDM和SAR&SDM檢驗，若統(tǒng)計量檢驗結果未拒絕兩個原假設，則應選擇SEM或SAR模型。若兩個都未拒絕，比較對數(shù)似然值進行選擇；③其它情況下選用SDM。

以SDM為例，構建空間計量模型如下：

lnqualityi,j,t=θlnqualityi,j,t+pW*lnqualityi,j,t+ηW*lnqualityi,j,t-1+a0+a1lnspei,j,t+a2lndivi,j,t+a3lncomi,j,t+a4lnperi,j,t+a5lnresi,j,t+a6lnedui,j,t+a7lnfdii,j,t+a8Wlnspei,j,t-1+a9Wlndivi,j,t-1+a10Wlncomi,j,t-1+a11Wlnperi,j,t-1+a12Wlnresi,j,t-1+a13Wlnedui,j,t-1+a14Wlnfdii,j,t-1+τWεi,j,t+ui,j,t+ωi,j

式中， lnqualityt代表北京市中關村科技園區(qū)在t年的創(chuàng)新質(zhì)量，W為空間權重矩陣，加有W的解釋變量為相應各變量的空間滯后項，代表相鄰地區(qū)解釋變量的交互影響。p為創(chuàng)新產(chǎn)出的空間效應，若p顯著為正則表示創(chuàng)新產(chǎn)出存在正向空間溢出效應，反之則存在負向空間溢出效應。

對于時間和空間效應，該模型可通過偏微分方法將空間溢出的總效應分解為直接效應和間接效應，并根據(jù)時間長短有所改變。對模型進行變換，關于第k個解釋變量的偏分方程矩陣公式如下：

(1)短期效應。

其中，Y代表被解釋變量創(chuàng)新質(zhì)量quality，x代表各解釋變量。θ1k為被解釋變量對第k個解釋變量的偏微分系數(shù)，θ2k為被解釋變量對第k各解釋變量空間滯后項系數(shù)。

(2)長期效應。

[(1-α)I-(p+η)w]-1

其中，I為n階單位矩陣。矩陣對角線上的元素為分解后的直接效應，表示本地區(qū)解釋變量對被解釋變量的影響，存在區(qū)域內(nèi)空間溢出效應; 非對角線上的元素為分解后的間接效應，表示本地區(qū)解釋變量對其它地區(qū)被解釋變量的影響，存在區(qū)域間空間溢出效應。總效應等于直接效應與間接效應之和。

4.4 時空集聚效應

根據(jù)LM檢驗、Robust-LM檢驗、Wald檢驗和LR檢驗結果，如表5所示，LM檢驗、Robust-LM檢驗均在5%以下，拒絕了因變量和殘差項不存在空間相關性的原假設，表明模型應該包含空間滯后項和空間誤差項。表5中，空間面板模型SDM與SLM和SAR的適配檢驗結果顯示，Wald檢驗和LR檢驗同時拒絕SDM模型能夠簡化為SLM或SAR模型的原假設，表明固定效應的SDM模型是本研究樣本數(shù)據(jù)的最佳擬合模型，通過檢驗，因此本文選擇能夠作為SLM和SAR拓展形式的SDM。

表5 模型選擇檢驗結果

為進一步保證回歸結果穩(wěn)健，并考察時間、空間效應對創(chuàng)新質(zhì)量的差異化影響，以北京市中關村科技園區(qū)為研究對象，以創(chuàng)新質(zhì)量為被解釋變量，分別構建無時空效應模型、時間效應模型、空間效應模型和時空效應模型4個模型。

模型1:靜態(tài)非空間面板模型，不存在創(chuàng)新產(chǎn)出的時間和空間效應。

lnqualityt=a0+a1lnspei,j,t+a2lndivi,j,t+a3lncomi,j,t+a4lnperi,j,t+a5lnresi,j,t+a6lnedui,j,t+a7lnfdii,j,t+ε

模型2:動態(tài)非空間面板模型，考慮到創(chuàng)新產(chǎn)出水平的累積循環(huán)效應，加入創(chuàng)新產(chǎn)出的時間滯后項。

lnqualityt=lnqualityt-1+a0+a1lnspei,j,t+a2lndivi,j,t+a3lncomi,j,t+a4lnperi,j,t+a5lnresi,j,t+a6lnedui,j,t+a7lnfdii,j,t+ε+ω

模型3：靜態(tài)空間面板模型，在模型1的基礎上引入空間滯后項。

lnqualityt=pw*lnqualityt-1+a0+a1lnspei,j,t+a2lndivi,j,t+a3lncomi,j,t+a4lnperi,j,t+a5lnresi,j,t+a6lnedui,j,t+a7lnfdii,j,t+wa8lnspei,j,t+wa9lndivi,j,t+wa10lncomi,j,t+wa11lnperi,j,t+wa12lnresi,j,t+wa13lnedui,j,t+wa14lnfdii,j,t+τWεi,j,t+ui,j,t

模型4：動態(tài)空間面板模型SDM。

lnqualityi,j,t=θlnqualityi,j,t+pW*lnqualityi,j,t+ηW*lnqualityi,j,t-1+a0+a1lnspei,j,t+a2lndivi,j,t+a3lncomi,j,t+a4lnperi,j,t+a5lnresi,j,t+a6lnedui,j,t+a7lnfdii,j,t+a8Wlnspei,j,t-1+a9Wlndivi,j,t-1+a10Wlncomi,j,t-1+a11Wlnperi,j,t-1+a12Wlnresi,j,t-1+a13Wlnedui,j,t-1+a14Wlnfdii,j,t-1+τWεi,j,t+ui,j,t+ωi,j

實證數(shù)據(jù)選用中關村《中關村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)年鑒》(2008—2018)，各變量統(tǒng)計描述結果如表6所示。

對模型進行回歸，其中模型3、模型4都進行了層次回歸以考察控制變量，最終回歸結果如表7所示。

表6 各變量描述性統(tǒng)計結果

表7 創(chuàng)新質(zhì)量時空效應回歸結果

注：***、 **和*分別表示系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著，下同

由表7可以看出：中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量受到時間、空間與時空效應的不同影響。在模型4的結果中，時間項、空間項和時空交互項都顯著，因此，中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量表現(xiàn)出時間、空間溢出效應，即創(chuàng)新質(zhì)量呈現(xiàn)時間連續(xù)和空間依賴特征，當期創(chuàng)新質(zhì)量受到前一期創(chuàng)新質(zhì)量和周邊地區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量的共同影響，與空間自相關檢驗結果一致。進一步說明，北京市中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量存在相互影響，表現(xiàn)出一定程度的空間集聚特征。這是因為隨著基礎設施完善和信息技術發(fā)展，創(chuàng)新要素流動速度加快，知識、技術和生產(chǎn)要素在區(qū)域間不斷擴散，區(qū)域間相互影響隨之增強。

在集聚效應方面，專業(yè)化集聚效應整體正向顯著，說明產(chǎn)業(yè)集聚表現(xiàn)出較多的瑪氏外部性，對創(chuàng)新質(zhì)量的正向影響來源于規(guī)模效應、垂直分工和同一產(chǎn)業(yè)間知識、技術交流。多樣化集聚效應整體負向顯著，其原因可能是當多樣化集聚水平不高時，不同企業(yè)之間未形成有效協(xié)調(diào)、溝通途徑，致使區(qū)域內(nèi)不同產(chǎn)業(yè)之間知識、人才、資源等要素無法自由流通，從而抑制創(chuàng)新產(chǎn)出。市場競爭集聚效應整體上顯著性不強。

4.5 時空集聚效應分解

集聚模式回歸系數(shù)不能直接反映其對創(chuàng)新產(chǎn)出的作用程度，需依據(jù)分解后的短期和長期直接效應、間接效應與總效應解釋時空作用效果。在表7的計算上，進一步分析得到表8。

表8 集聚模式時空效應分解結果

從集聚模式分析，發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)，多樣化集聚對中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量存在短期負向空間溢出效應，專業(yè)化集聚和市場競爭的短期作用不顯著。但是長期看，專業(yè)化集聚和多樣化集聚有正向顯著效應，即區(qū)域內(nèi)溢出逐漸消失并呈現(xiàn)正向區(qū)域間溢出。

4.6 不同行業(yè)時空集聚效應

集聚模式對創(chuàng)新質(zhì)量的時空效應不僅存在整體差異，還存在行業(yè)差異。采用中關村高產(chǎn)業(yè)園區(qū)八大行業(yè)面板數(shù)據(jù)，構建動態(tài)空間面板模型，研究集聚模式與創(chuàng)新質(zhì)量的時空效應關系是否存在行業(yè)差異，并綜合權衡R2、LogL和AIC值選擇具體模式，實證結果如表9所示。

(1)生物醫(yī)藥創(chuàng)新質(zhì)量時間滯后項系數(shù)為0.2，空間滯后項系數(shù)為-0.023，說明生物醫(yī)藥創(chuàng)新質(zhì)量受到正向累積循環(huán)效應和負向空間溢出效應影響，即創(chuàng)新質(zhì)量受到時間累積的正向影響，但較高的創(chuàng)新質(zhì)量反而抑制周邊地區(qū)的同行業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量，同樣的情況還有環(huán)境保護、新能源與節(jié)能和其它行業(yè)等。這一現(xiàn)象與中關村科技園區(qū)對行業(yè)區(qū)域的分工有關，即某行業(yè)有限的創(chuàng)新要素集聚于某一中心，導致周圍園區(qū)該行業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量下降。

(2)新材料、電子信息和先進制造存在正向時間累計循環(huán)效應和正向空間溢出效應，導致這一現(xiàn)象的可能原因是：上述行業(yè)投入周期相對較短，專利門檻較低，信息交流需求更大，若一個區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量較高，則正向影響相鄰區(qū)域創(chuàng)新質(zhì)量。

(3)進一步分析可發(fā)現(xiàn)，具有負向空間溢出效應的行業(yè)，其行業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量主要受到專業(yè)化集聚的影響，而具有正向空間溢出效應的行業(yè)，其行業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量主要受到多樣化或市場化集聚的影響。

4.7 不同園區(qū)時空集聚效應

目前，北京市中關村科技園區(qū)采用“一區(qū)十六園”模式，各區(qū)域之間的集聚效應存在差異。為探討16區(qū)之間的差異，構建面板模型進行回歸求解，由于計算單個園區(qū)時無法使用空間權重矩陣，因而建立動態(tài)非空間面板模型。各區(qū)成立時間不同，對于2012年10月以后成立的區(qū)取2013—2018年數(shù)據(jù)，實證結果如表10所示。

表9 中關村科技園區(qū)分行業(yè)時空效應分析結果

表10 中關村科技園區(qū)分園區(qū)時空效應分析

(1)所有16個區(qū)都存在創(chuàng)新質(zhì)量的時間溢出效應，表明隨著時間推移，中關村科技園區(qū)各創(chuàng)新主體不斷實現(xiàn)知識與技術積累，從而改進、提升創(chuàng)新機制。

(2)在16個區(qū)中，所有區(qū)域的創(chuàng)新質(zhì)量都受到專業(yè)化集聚的正向顯著影響，即各園區(qū)專業(yè)化集聚顯著促進創(chuàng)新質(zhì)量提高。在多樣化集聚方面，大興-亦莊園受到多樣化集聚的負向顯著影響，而房山園、密云園和延慶園受到的多樣化集聚不顯著，結合園區(qū)本身產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，其原因可能是，上述4個園區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃相差較大，如大興-亦莊園區(qū)以生物醫(yī)藥、新媒體、新能源汽車和軍民結合作為戰(zhàn)略發(fā)展產(chǎn)業(yè)，4種產(chǎn)業(yè)之間相關性較弱，因而其多樣化發(fā)展反倒削弱了創(chuàng)新產(chǎn)出活力。在市場競爭方面，海淀園、朝陽園、大興-亦莊園、東城園、西城園、通州園、門頭溝園和順義園受到市場競爭集聚效應的影響，結合其中產(chǎn)業(yè)分析，發(fā)現(xiàn)它們多以電子信息、生物醫(yī)藥和文化產(chǎn)業(yè)為主，與表7結論一致。此外，從側面反映出上述園區(qū)在技術向應用轉化方面發(fā)展比較好，擁有較為健全的市場。

5 結語

本文以中關村科技園區(qū)為研究對象，探討時空效應、集聚模式與創(chuàng)新質(zhì)量的作用機制，選取2006—2017年北京市中關村科技園區(qū)相關數(shù)據(jù)構建創(chuàng)新質(zhì)量指標，引入時間滯后項、空間滯后項和時空滯后交互項，使用動態(tài)空間面板計量模型分析集聚模式、時空效應對創(chuàng)新質(zhì)量的影響，并在此基礎上，分別對長短時空效應、不同行業(yè)和不同園區(qū)進行差異化分析。結果表明，中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量受時空效應和集聚效應的影響，園區(qū)整體和局部都存在空間自相關，其創(chuàng)新質(zhì)量表現(xiàn)出時間連續(xù)性和空間依賴特征。

(1)中關村科技園區(qū)的16個分園區(qū)大多產(chǎn)生了集聚程度躍遷，如海淀園、平谷園等園區(qū)分別實現(xiàn)了從高-低到高-高/低-低到高-低型區(qū)域躍遷。總體而言，集聚效應與地理位置相關，16個分園區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚不斷增強，集聚效應明顯的區(qū)域仍主要分布在中心地帶。

(2)中關村科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量表現(xiàn)出循環(huán)時間效應和空間溢出效應。對時空效應進行分解發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)多樣化集聚對中關村科技園區(qū)的創(chuàng)新質(zhì)量存在短期負向空間溢出效應，專業(yè)化集聚和市場競爭的短期作用不顯著。但從長期看，專業(yè)化集聚和多樣化集聚有正向顯著效應。

(3)中關村科技園區(qū)受到3種類型集聚效應的影響，整體上專業(yè)化集聚效應正向顯著，多樣化集聚效應負向顯著，市場競爭集聚效應不顯著。分行業(yè)看，生物醫(yī)藥、環(huán)境保護、新能源與節(jié)能及其它行業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量受到正向累積循環(huán)效應和負向空間溢出效應的影響，而新材料、電子信息和先進制造存在正向時間累積循環(huán)效應和空間溢出效應。具有負向空間溢出效應的行業(yè)，其創(chuàng)新質(zhì)量主要受到專業(yè)化集聚的影響，而具有正向空間溢出效應的行業(yè)，其行業(yè)創(chuàng)新質(zhì)量主要受到多樣化或市場化集聚的影響。分園區(qū)看，16個區(qū)都存在創(chuàng)新質(zhì)量的時間溢出效應，各園區(qū)專業(yè)化集聚顯著促進創(chuàng)新質(zhì)量提高，一些園區(qū)如大興-亦莊園受到負向多樣化集聚影響，一些園區(qū)如海淀園、朝陽園等受到市場競爭集聚的影響，上述影響差異與園區(qū)產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、功能定位及市場建設有一定關系。

基于以上研究，提出如下建議：①根據(jù)空間面板模型涉及的創(chuàng)新質(zhì)量、控制變量等指標計算結果可得，科技園區(qū)要想提高創(chuàng)新質(zhì)量，應當重視“技術收入占比”指標，重點提高勞動力水平；②由各園區(qū)局部莫蘭指數(shù)與莫蘭散點圖可知，目前有超過一半的分園區(qū)仍處于高-低、低-高、低-低集聚水平，應加強各園區(qū)經(jīng)濟、技術、人才流動，構建各園區(qū)有效交流渠道，降低集聚與創(chuàng)新的空間異質(zhì)性；③根據(jù)不同行業(yè)的特點，為提高科技園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量，應加強生物醫(yī)藥、新材料、電子信息、新能源與節(jié)能行業(yè)的專業(yè)化集聚，加強先進制造、環(huán)境保護和其它行業(yè)多樣化集聚；④部分園區(qū)創(chuàng)新質(zhì)量受到市場競爭集聚的影響，但整體影響不顯著，因而應重視技術研面向應用轉化，建立更為健全的市場體系，引入金融、中介、營銷等市場必備要素，幫助科技園區(qū)進一步從產(chǎn)業(yè)集聚中獲益并間接消除多樣化集聚的負面影響。