石嘉婧

(福建師范大學協和學院 管理學系,福建 福州 350000)

近年來,錯綜復雜的國內外形勢使中國制造產業(yè)面臨前所未有的挑戰(zhàn)和困難,我國由制造大國向制造強國轉型已迫在眉睫。黨的二十大報告提出,未來五年是全面建設社會主義現代化國家開局起步的關鍵時期,需要堅持把發(fā)展經濟的著力點放在實體經濟上,推進新型工業(yè)化,加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國[1]?，F代服務業(yè)和先進制造業(yè)是現代產業(yè)體系的核心部門,其發(fā)展水平是衡量一個國家經濟社會發(fā)達程度的重要標志,是一個國家綜合實力、國際競爭力和抗風險能力的集中體現[2]?！吨腥A人民共和國國民經濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》中明確指出,推動現代服務業(yè)與先進制造業(yè)、現代農業(yè)深度融合,深化業(yè)務關聯、鏈條延伸、技術滲透,支持智能制造系統(tǒng)解決方案、流程再造等新型專業(yè)化服務機構發(fā)展[3]。大力發(fā)展現代服務業(yè),推進現代服務業(yè)與先進制造業(yè)的深度融合已成為我國提升國家競爭力,實現經濟社會高質量發(fā)展的必由之路。高技術服務業(yè)作為現代服務業(yè)的重要組成部分,其發(fā)展有利于形成跨領域多主體的科技服務團隊,構建協同創(chuàng)新的組織生態(tài)環(huán)境,對于調整升級制造產業(yè)結構,促進工業(yè)低碳綠色發(fā)展具有重要意義。

1 文獻綜述

當前學界對于生產性服務業(yè)已展開了多方位深度研究,但針對高技術服務業(yè)的相關研究還相對較少。Greefield[4]最早提出生產性服務業(yè)這一概念,將其定義為滿足企業(yè)生產過程所需的相關服務的中間產業(yè)。Howells等[5]明確指出生產性服務業(yè)具有知識密集的特征。Miles等[6]首次對知識密集型服務業(yè)(Knowledge-intensive Business Services,簡稱為 KIBS)進行了定義,即憑借專業(yè)領域知識向社會組織提供以知識為基礎的相關產品服務的公司與組織。此后,學者們從知識密集型服務業(yè)的主體類型、運作機制、影響作用等角度,對知識密集型服務業(yè)展開了豐富的研究。Evangelista等[7]強調,知識密集型服務業(yè)的重要特征在于技術資源與人力資源的密集投入,主要涵蓋了金融保險業(yè)、運輸倉儲業(yè)、通信服務業(yè)等行業(yè)。Kemppil?等[8]討論了知識密集型服務業(yè)的內涵和特征,認為知識密集型服務業(yè)具有高知識附加值、高知識投入、高用戶交互性等特點。Simmie等[9]指出,知識密集型服務業(yè)通過知識分工、轉移與溢出等,實現了產業(yè)結構升級與推動經濟發(fā)展的作用。Drucker等[10]強調,知識密集型服務業(yè)在國家與行業(yè)的技術創(chuàng)新體系中具有源推動作用,通過完善知識密集型服務業(yè)發(fā)展體系能夠顯著提升地區(qū)創(chuàng)新績效。Antonioli等[11]則認為,知識密集型服務業(yè)對歐盟地區(qū)制造業(yè)創(chuàng)新與產業(yè)結構提升做出了重要貢獻。

國外相關研究主要集中于知識密集型服務業(yè),并沒有專門針對高技術服務業(yè)的探討。高技術服務業(yè)這一概念首見于2003年國務院出臺的《科技型中小企業(yè)技術創(chuàng)新基金若干重點項目指南》,并在2005 年《科技型中小企業(yè)技術創(chuàng)新基金項目指南》中被確立為重點支持產業(yè)。按照現行《國民經濟行業(yè)分類》(GB/T4754—2017)中的定義,高技術服務業(yè)由信息傳輸、計算機服務和軟件業(yè),科學研究、技術服務和地質勘查業(yè)以及知識產權服務業(yè)等構成。高技術服務業(yè)具有創(chuàng)新性、技術性、專業(yè)性、高滲透性、高增值性、強輻射性和高智力性等特征[12]。作為高技術制造業(yè)和現代服務業(yè)融合發(fā)展產生的新業(yè)態(tài),高技術服務業(yè)的快速發(fā)展對推進產業(yè)結構轉型升級、促進社會經濟高質量發(fā)展具有重要意義。

當前針對高技術服務業(yè)的研究主要可歸結為以下幾個方面。一是分析研究高技術服務業(yè)發(fā)展情況及運行機制評價。王正新等[13]基于因子分析與改進聚類分析對我國高技術服務業(yè)區(qū)域發(fā)展水平進行了綜合評價,認為我國高技術服務業(yè)在產業(yè)規(guī)模、基礎條件與創(chuàng)新環(huán)境等方面差異明顯。徐寒等[14]測算了中國三大經濟圈的高技術服務業(yè)的綠色全要素生產率后提出,技術進步是高技術服務業(yè)發(fā)展的主導因素。二是探討了制造業(yè)與高技術服務業(yè)間的關系。李勝等[15]從產業(yè)關聯視角分析后認為,高技術服務業(yè)與制造業(yè)存在緊密互動關系。田曉煜等[16]發(fā)現,制造業(yè)與高技術服務業(yè)融合有利于推動制造業(yè)結構向高級形態(tài)轉變。三是探究了高技術服務業(yè)與具體產業(yè)或行業(yè)的互動機制與影響作用。張萃[17]基于中國企業(yè)數據的實證研究表明,高技術服務業(yè)與企業(yè)內部研發(fā)在促進工業(yè)企業(yè)創(chuàng)新過程中呈現顯著的替代關系。王延霖等[18]利用資源型上市公司的面板數據檢驗了高技術服務業(yè)對資源型企業(yè)兩階段創(chuàng)新效率的影響。

當下,學界主要針對高技術服務業(yè)發(fā)展、高技術服務業(yè)與關聯產業(yè)的影響互動機制等方面開展研究,關于高技術服務業(yè)集聚與工業(yè)技術創(chuàng)新的深度作用機理,尤其是針對工業(yè)綠色創(chuàng)新的相關影響研究仍有待進一步拓展。此外,數字經濟的迅猛發(fā)展能否為高技術服務業(yè)集聚與工業(yè)綠色創(chuàng)新發(fā)展帶來促進作用,也是值得探討的問題。再者,現代服務業(yè)已逐步成為經濟增長的主導產業(yè),在產業(yè)結構轉型升級的背景下,高技術服務業(yè)集聚是能夠持續(xù)帶動工業(yè)綠色創(chuàng)新,還是可能產生“擠占效應”削弱對綠色創(chuàng)新的影響,也是值得研究的問題。因此,本文通過構建高技術服務業(yè)集聚水平、工業(yè)綠色創(chuàng)新效率指標以探討高技術服務業(yè)集聚是否能夠有效促進工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升。在此基礎上,本文引入數字經濟發(fā)展水平作為中介變量,研究以數字經濟為代表的發(fā)展新動能在高技術服務業(yè)集聚水平與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率中的作用機制,并進一步分析產業(yè)結構轉型升級背景下高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的非線性影響機制。由于高技術服務業(yè)集聚水平指標中,西部地區(qū)數據缺失較嚴重,且以往研究表明華東地區(qū)的高技術服務業(yè)集聚水平在全國處于領先地位[10,15]。因此,本文擬基于華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江、福建、安徽、江西、山東六省一市的相關數據作為研究對象進行深入分析探討。

2 理論機理與研究假設

2.1 高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的提升效應

產業(yè)集聚對綠色創(chuàng)新效率的影響一直是學界研究的重點領域。馬歇爾最早提出產業(yè)集聚現象的存在并指出其具有外部性特征[19]。Porter[20]提出了產業(yè)集群的相關概念,對產業(yè)集群的內涵、特征及作用進行了剖析并強調集群的存在有利于群內企業(yè)創(chuàng)新功能的發(fā)揮。高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的促進作用主要可從以下幾個方面實現:一是高技術服務業(yè)作為高技術產業(yè)的延伸,是工業(yè)企業(yè)獲取外部知識資源和創(chuàng)新支持的重要途徑,其通過專業(yè)化與多樣化分工,能夠為工業(yè)企業(yè)提供豐富的綠色創(chuàng)新資源,優(yōu)化企業(yè)綠色創(chuàng)新資源配置結構,提高綠色創(chuàng)新效率[18];二是高技術服務業(yè)集聚帶來的先進技術、高級人才等重要資源所產生的集聚與溢出效應能夠降低集群企業(yè)學習與交流的成本,對工業(yè)綠色創(chuàng)新能夠產生正向反饋[21];三是高技術服務業(yè)集聚發(fā)展通常擁有優(yōu)厚的配套條件(政府資助、研發(fā)支持、配套產業(yè)等),有助于形成良好的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng),進而助推工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的提升[22-23]。

基于以上研究基礎,本文提出假設1:高技術服務業(yè)集聚能夠顯著提升工業(yè)綠色創(chuàng)新效率水平。

2.2 高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的非線性影響

雖然現有研究對于產業(yè)集聚的創(chuàng)新效應普遍持肯定觀點,但也有學者通過研究發(fā)現高新技術產業(yè)集聚的創(chuàng)新效應并非始終保持持續(xù)穩(wěn)定的影響。王莉靜等[24]提出,高新技術產業(yè)多數為投資成本較高的行業(yè),環(huán)境規(guī)制成本將沖擊企業(yè)利潤,擠占企業(yè)綠色技術創(chuàng)新研發(fā)資金。王洪慶等[25]研究發(fā)現,過高的高技術產業(yè)集聚會使擁擠效應開始顯現,導致集群內綠色技術學習成本迅速上升,產生不良競爭效應和技術鎖定效應。楊仁發(fā)[21]的實證結果表明,產業(yè)集聚與環(huán)境污染之間存在倒U型關系,應客觀看待產業(yè)集聚在環(huán)境污染中的作用,動態(tài)處理產業(yè)集聚與環(huán)境污染的關系。李琳、林伯強等[26-27]分別通過研究發(fā)現,隨著產業(yè)高級化程度的提升,市場失靈和社會缺位等客觀因素與資源爭奪政策制約等主觀因素都可能導致高技術服務業(yè)集聚負外部性增強,進而降低創(chuàng)新效率。

因此,本文提出假設2:高技術服務業(yè)集聚對地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有非線性影響。

2.3 數字經濟的中介效應

對現有研究進行梳理發(fā)現,高技術服務業(yè)發(fā)展能夠帶動數字經濟水平提升進而實現工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的優(yōu)化。具體來看主要可以通過以下幾種途徑實現:一是通過提升數字產業(yè)化與產業(yè)數字化水平以實現工業(yè)4.0與兩化融合的目標,推動產業(yè)結構的綠色低碳化改造;二是高技術服務業(yè)集聚有利于吸引優(yōu)秀平臺企業(yè)和研發(fā)人員進入集群,強化集群企業(yè)的高新技術研發(fā)動力,進而對綠色創(chuàng)新效率產生積極影響[28]。此外,高技術生產性服務進口能夠帶來大量前沿的國外技術,能夠增強精益生產能力,進而減少污染排放,促進環(huán)境改善[29]。

由此,本文提出假設3:數字經濟在高技術服務業(yè)集聚與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的作用關系中具有中介效應。

3 變量選取

3.1 被解釋變量

本文被解釋變量為工業(yè)綠色創(chuàng)新效率,采用非期望產出導向超效率SBM模型進行測算。其中投入指標從資本投入、勞動投入、能源投入3個方面分別選取規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D經費內部支出(萬元)、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)R&D人員折合全時當量(人年)、各地區(qū)能源消費總量(萬噸標準煤)表示。工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的產出指標分為期望產出與非期望產出兩部分,其中,期望產出借鑒過往研究采用工業(yè)有效發(fā)明專利(個)、技術市場成交額(萬元)、新產品銷售(萬元)與工業(yè)固體廢物綜合利用量(萬噸)分別反映地區(qū)工業(yè)發(fā)展的研發(fā)成效、技術轉化成效、商業(yè)化成效與環(huán)保成效。非期望產出采用各地區(qū)一般工業(yè)固體廢物產生量(萬噸)、工業(yè)二氧化硫排放總量(萬噸)、廢水中化學需氧量(COD)排放量(萬噸)以反映工業(yè)廢氣、廢水與固體廢棄物排放。

3.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量為高技術服務業(yè)集聚水平。在高技術服務業(yè)的行業(yè)選擇上,國家統(tǒng)計局將科學研究和技術服務業(yè),知識產權服務業(yè),信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)三類劃分為高技術服務業(yè),由于知識產權服務業(yè)缺乏全國及省份數據指標,故參考以往學者的研究[30-32],選取信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè),科學研究與技術服務業(yè)兩個行業(yè)作為高技術服務業(yè)數據指標來源。對于產業(yè)集聚水平的測算,目前主流方法有測算空間基尼系數、赫芬達爾指數、區(qū)位熵等。相較于其他方法,區(qū)位熵可以消除區(qū)域規(guī)模差異等方面的外部因素,能夠真實反映區(qū)域的產業(yè)間分布情況[33]。故借鑒曹允春、姚維瀚等[34-35]學者的研究,采用區(qū)位熵方法進行集聚水平的測算。在對測算指標的選取方面,相較于產業(yè)就業(yè)人員數量,高技術服務產業(yè)產值的高低更能夠反映該地區(qū)產業(yè)聚集發(fā)展的真實水平[36-37],故以高技術服務業(yè)的產業(yè)規(guī)模作為集聚水平測算的來源。具體測算方式如下:

其中,SQit表示高技術服務業(yè)聚集水平的區(qū)位熵;SCijt表示i地區(qū)第t年高技術服務業(yè)產值;GDPit表示i地區(qū)第t年生產總值;∑SCjt表示第t年各地市高技術服務業(yè)總產值;GDPt表示第t年各地區(qū)生產總值之和。

3.3 中介變量

本文的中介變量為數字經濟發(fā)展水平。參考趙濤、黃群慧等[38-39]的相關研究,選取移動電話普及率、人均電信業(yè)務總量、信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)從業(yè)人數在城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員中占比、人均寬帶接入戶數與普惠金融發(fā)展指數5個指標,使用主成分分析法進行降維并測算評價。

3.4 門檻變量

本文將產業(yè)結構高級化作為門檻變量探討不同水平的高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新帶來的非線性影響。參照干春暉等[40]學者的觀點,產業(yè)結構高級化以第三產業(yè)產值與第二產業(yè)產值之比進行測度。

3.5 控制變量

結合已有文獻關于高技術服務業(yè)集聚與工業(yè)綠色創(chuàng)新影響的相關因素,并基于數據的可獲得性考慮,本文選取地區(qū)城鎮(zhèn)化水平、勞動力水平、經濟發(fā)展水平、能源消費結構作為控制變量進行表征,具體變量及相關說明見表1。

表1 變量及相關說明

4 研究模型設定

4.1 非期望產出導向超效率SBM模型

數據包絡分析法(DEA)是采取非參數分析方式,分別評價規(guī)模報酬不變(CCR)與規(guī)模報酬可變(BCC)情況下一組多投入、多產出的決策單元變量的產出效率,目前已成為學界研究多投入產出情境下技術創(chuàng)新效率問題的重要方法。但傳統(tǒng)DEA分析法對于外部環(huán)境的干擾項與松弛變量的作用影響無法進行估量,且存在決策單元有效值無法突破1的前沿線值等問題。Tone[41]于2002年提出了超效率SBM(Super-SBM)模型,能夠在考慮松弛變量的情況下實現對有效決策單元的進一步測算及排序。超效率SBM模型近年得到了主流學界的廣泛認可,在技術創(chuàng)新與生態(tài)環(huán)保領域都有豐富的理論與應用研究。超效率SBM模型的具體形式如下:

其中,ρ表示決策單元的效率指數;x表示投入矩陣中的元素;n表示DMU,即決策單元的個數;m表示各個決策單元的資源投入;xi0、 yl0、yk0分別表示決策單元的投入量、期望產出量與非期望產出量;s1與s2分別表示決策單元的期望產出與非期望產出的個數;yd、yu分別表示期望產出矩陣與非期望產出矩陣的元素。

4.2 面板回歸模型設定

為了驗證高技術服務業(yè)集聚水平與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率之間的作用機制,本文構建了面板計量模型,如式(3)所示:

GINit=β0+β1SQit+βiXit+λi+θt+εit

(3)

其中,GINit表示i地區(qū)第t年的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率;SQit表示高技術服務業(yè)聚集水平的區(qū)位熵;Xit代表控制變量集合;β0表示高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的回歸常數項;β1表示高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響程度;βi表示各控制變量對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響程度;λi表示第i省個體固定效應;θt表示時間固定效應;εit為隨機干擾項。

4.3 中介效應模型設定

在式(3)基礎上,本文進一步驗證了數字經濟發(fā)展是否在高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響中起到中介效應。本文以數字經濟發(fā)展水平(DIG)為中介變量,設立中介效應回歸方程進行假設驗證,具體表達如下:

DIGit=α0+α1SQit+αiXit+λi+θt+εit

(4)

GINit=γ0+γ1SQit+γ2DIGit+

γiXit+λi+θt+εit

(5)

其中,α1、αi分別表示高技術服務業(yè)集聚對數字經濟發(fā)展的影響系數以及其余控制變量對數字經濟發(fā)展的影響程度;γ0、γ1、γ2、γi分別表示回歸常數項、高技術服務業(yè)集聚水平、數字經濟發(fā)展以及各控制變量對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響程度。

4.4 門檻效應模型設定

本文采用Hansen[42]提出的面板門檻模型探討產業(yè)結構高級化背景下高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的非線性影響,具體模型設定如下:

GINit=φ0+φ1SQit·I(ISit≤μ)+φ2SQit·

I(ISit>μ)+φiXit+εit

(6)

其中,ISit為產業(yè)高級化水平發(fā)展程度;μ為門檻值;Xit為控制變量合集;I為指示函數,若是門檻變量大小符合設定門檻值則取值為1,否則為0;Φ0表示門檻模型的回歸常數項;Φ1、Φ2分別表示產業(yè)結構高級化水平低于或高于門檻值時高技術服務業(yè)集聚水平對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響程度;Φi門檻模型中各控制變量對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響程度。

5 數據來源與描述性統(tǒng)計

由于工業(yè)綠色創(chuàng)新效率當中的能源投入指標數據在2021版統(tǒng)計年鑒中僅更新至2019年,基于數據的可得性與完整性,本文研究對象為2011—2019年華東地區(qū)的上海、江蘇、浙江、福建、安徽、山東五省一市的相關數據,江西省由于高技術服務業(yè)數據缺失較多不納入研究范圍。本文的統(tǒng)計數據來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》及各省市統(tǒng)計年鑒。為緩解可能出現的內生性問題,對城鎮(zhèn)化水平、勞動力發(fā)展與經濟發(fā)展水平進行對數化處理。相關變量的描述性統(tǒng)計結果如表2所示,其方差膨脹檢驗系數VIF均值為6.83,小于臨界值10,因此,認定相關變量不存在多重共線性問題,數據取值較合理。

表2 變量基本描述性統(tǒng)計

6 實證分析

6.1 工業(yè)綠色創(chuàng)新效率分析

本文基于非期望產出導向超效率SBM模型對2011—2019年間華東地區(qū)五省一市工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行測算(表3)。測算結果顯示,各地區(qū)的工業(yè)綠色創(chuàng)新效率數值在觀察期內均有較明顯的提升,其中上海、安徽與山東地區(qū)在觀測期內處于前沿位置(效率值大于1)。此外,工業(yè)綠色創(chuàng)新效率展現出比較明顯的層次差異,浙江、江蘇兩地總體呈現出波動上升的態(tài)勢,逐步由中低段區(qū)間上升至前沿區(qū)域;福建則隨著時間推移出現了明顯的下降。溯源后發(fā)現,福建地區(qū)數值落后的主要原因在于,其投入指標在觀測期間不斷提升但期望產出(新產品銷售收入與技術市場成交額)并沒有顯著增長,部分年份甚至呈現出一定程度的下降,導致其在全局模型中處于較為落后的位置。

表3 2011—2019年華東地區(qū)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率

6.2 高技術服務業(yè)集聚水平分析

高技術服務業(yè)集聚水平測算結果如表4所示。由表4可知,大部分地區(qū)的高技術服務業(yè)集聚水平在觀測期間都有一定幅度提升。具體來看,上海作為全國科技研發(fā)中心與經濟發(fā)展中心,其在高技術服務業(yè)發(fā)展方面所具有的優(yōu)勢確保了其高技術服務業(yè)集聚水平始終處于領先地位。近年來,浙江地區(qū)的高技術服務業(yè)集聚水平也得到快速提升,僅次于上海,這主要得益于近年來以電商產業(yè)領銜的高科技產業(yè)的高速發(fā)展,帶動了高技術服務業(yè)的規(guī)?；砷L。相較于發(fā)達地區(qū),福建高技術服務業(yè)集聚水平在近年呈現小幅下降趨勢,在所研究地區(qū)中處于落后位置。這表明,雖然近年福建高技術服務業(yè)有所發(fā)展,但仍存在基礎研發(fā)水平與科技成果轉化能力較為薄弱的現實情況,技術創(chuàng)新環(huán)境與相關配套資源有待進一步提升完善。

表4 2011—2019年華東地區(qū)高技術服務業(yè)集聚水平

6.3 基準分析與中介作用分析

Hausman檢驗顯示了固定效應適合本面板數據分析,因此,本文在基準分析中分別采用普通最小二乘法、地區(qū)固定效應、地區(qū)和年份雙重固定效應3種情況進行回歸分析,討論高技術服務業(yè)集聚水平對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響,結果如表5的(1)—(3)列所示?；鶞驶貧w顯示:在不同回歸條件下,高技術服務業(yè)集聚水平均在1%的顯著性水平上正向促進了工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的提升;在控制地區(qū)與年份固定效應后其影響水平仍有提升,表明高技術服務業(yè)集聚能夠正面促進工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升,且該結論具有一定程度的穩(wěn)健性,假設1得到驗證。為進一步驗證數字經濟發(fā)展在其中的影響作用,本文引入數字經濟發(fā)展作為中介變量進行中介效應檢驗,結果如表5的(4)列、(5)列所示。列(4)顯示了高技術服務業(yè)集聚水平能夠在5%的顯著性水平上影響數字經濟水平,體現了高技術服務業(yè)集聚對于數字經濟發(fā)展的提升具有明顯的正向作用,高技術服務業(yè)集聚水平提升1%能夠促進數字經濟發(fā)展水平提升0.743%。列(5)顯示了引入數字經濟發(fā)展為中介變量后高技術服務業(yè)集聚水平對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響,影響系數為0.752,低于列(3)的0.991,但依然在5%的水平上顯著,說明數字經濟發(fā)展在高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新影響的過程中起到了明顯的部分中介作用,假設3得到驗證。這主要是由于,高技術服務業(yè)的快速發(fā)展能夠有效推動大數據、物聯網、人工智能等數字技術在工業(yè)相關產業(yè)的深度運用,豐富完善工業(yè)技術創(chuàng)新與技術服務體系,促進工業(yè)創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)朝敏捷高效、融合發(fā)展、綠色低碳等方向不斷發(fā)展。

6.4 門檻效應分析

為驗證假設2中高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的非線性影響,本文基于Hansen門檻模型以產業(yè)結構高級化水平(IS)作為門檻變量進行門檻回歸分析。采用Bootstrap方法反復400次抽樣分別進行三重、雙重、單重門檻檢驗,檢驗結果顯示在1%顯著水平下存在單重門檻效應(表6)。門檻值對應的LR估計值均明顯小于臨界值(圖1),上述門檻估計值真實有效。表7顯示了上述門檻變量的回歸結果。當產業(yè)結構高級化水平小于0.799時,高技術服務業(yè)集聚水平對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的回歸系數為1.626;門檻變量大于0.799時,回歸系數降為 0.855,說明隨著產業(yè)結構高級化的提升,高技術服務業(yè)集聚對于工業(yè)綠色創(chuàng)新的正向積極作用將呈現下降趨勢,這也印證了李琳、林伯強等[26-27]學者的研究結論。這一現象出現的原因可能在于,一方面,制造業(yè)尤其是傳統(tǒng)制造業(yè)等發(fā)展增速有所下滑,這些行業(yè)依賴傳統(tǒng)發(fā)展路徑且部分落后行業(yè)受限于現實發(fā)展困境,很難真正投入資源進行綠色創(chuàng)新研發(fā)。另一方面,我國高技術服務業(yè)與生產制造業(yè)融合過程中出現的結構性矛盾也愈發(fā)突出,關鍵要素支持力度不強、產業(yè)鏈轉型升級壁壘增大、創(chuàng)新成本不斷提升等問題都可能阻礙工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的進一步提升。

圖1 產業(yè)結構高級化門檻效應LR統(tǒng)計

表6 門檻效應檢驗結果

表7 門檻模型估計結果

7 結論與啟示

7.1 結論

本文采用區(qū)位熵法、非期望產出導向超效率SBM模型與主成分分析法等,基于2011—2019年間華東地區(qū)五省一市的樣本數據對高技術服務業(yè)集聚水平與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率進行了測算,探討了高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響,并通過引入數字經濟發(fā)展水平與產業(yè)結構高級化水平進一步探討了潛在的中介作用與非線性影響機制。主要結論有如下幾點:一是華東地區(qū)高技術服務業(yè)集聚水平與工業(yè)綠色創(chuàng)新效率總體均呈現出波動上升的態(tài)勢,但不同地區(qū)間存在較大差異;二是高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率具有顯著的正向影響,數字經濟發(fā)展在其中體現顯著的部分中介效應;三是高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率提升呈現非線性門檻效應,隨著地區(qū)產業(yè)結構高級化水平不斷提升,高技術服務業(yè)集聚對工業(yè)綠色創(chuàng)新效率的影響將有下降趨勢。

7.2 啟示

第一,推進區(qū)域協同發(fā)展,深化產業(yè)互動融合。得益于技術儲備、產業(yè)基礎、政策環(huán)境、人才集聚等多方優(yōu)勢,華東地區(qū)高技術服務業(yè)水平長期在全國保持領先地位,但不可忽視的是,區(qū)域內部在高技術服務業(yè)集聚水平上依舊存在明顯的發(fā)展差距。推進華東地區(qū)高技術服務業(yè)協同發(fā)展,一方面需要深化區(qū)域的產業(yè)分工與交流合作,通過產業(yè)示范效應、集聚效應與知識溢出效應等方式打破區(qū)域壁壘,實現正向驅動;另一方面也需要強化高技術服務業(yè)與產業(yè)互動融合的政策著力點,通過產業(yè)代際轉移、人才設施配套等方式引導構建集合政府、企業(yè)、高等院校和科研院所、中介服務機構等多主體在內的創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng),實現分工協作、功能互補,促進科技成果的應用轉化。

第二,強化科學技術引領,推進服務業(yè)高質量發(fā)展。近年,我國高技術服務業(yè)總體呈現出平穩(wěn)較快的發(fā)展態(tài)勢,但相比于發(fā)達國家,總體發(fā)展效率依舊較低,在推進高新技術與產業(yè)應用深度融合、創(chuàng)造體系完備的支撐環(huán)境等方面,仍有待進一步優(yōu)化。要實現高技術服務業(yè)發(fā)展質量的根本提升,歸根結底仍在于技術創(chuàng)新。因此,應充分利用以數字經濟為代表的新一代技術水平,探索優(yōu)化高技術服務業(yè)與新業(yè)態(tài)新模式的創(chuàng)新融合機制,提升高技術服務業(yè)對高新技術產業(yè)及其他生產生活產業(yè)的技術服務和技術轉移能力,實現高技術服務業(yè)的高質量發(fā)展。

第三,推動產業(yè)結構改革,實現工業(yè)綠色低碳轉型。目前,我國產業(yè)發(fā)展仍存在結構大而不強、全而不優(yōu)等問題,能源消耗與綠色發(fā)展間的矛盾日益突出。雙碳目標的提出為推動產業(yè)結構的綠色低碳轉型帶來新契機,各地需要逐步淘汰落后產能推進產業(yè)結構調整升級,加快推進科學研究、技術服務等一系列促進高技術服務業(yè)與工業(yè)制造業(yè)深度融合發(fā)展的舉措,協同推進工業(yè)節(jié)能減碳目標達成,實現我國由制造大國向制造強國的轉變。