◆李從容 郝樂桐 谷亞旭
作為國家創(chuàng)新體系的重要組成部分,科技服務(wù)業(yè)等知識密集型產(chǎn)業(yè)通過扮演知識橋梁角色,成為推動創(chuàng)新的重要力量[1],科技服務(wù)機(jī)構(gòu)是科技服務(wù)業(yè)的基本構(gòu)成要素,也是科技服務(wù)人員開展技術(shù)和知識服務(wù)的主要載體,其建設(shè)和發(fā)展是推動科技成果轉(zhuǎn)化、完善國家創(chuàng)新體系的重要舉措[2]。20 世紀(jì)90 年代以來,我國鼓勵和培育了包括科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、國家大學(xué)科技園,技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心等各類科技服務(wù)中介機(jī)構(gòu),促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化和創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的實施。不同類型的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)在提供科技服務(wù)過程中有不同的優(yōu)勢和特點,近年來隨著我國科技服務(wù)業(yè)規(guī)?;l(fā)展,各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)建設(shè)開始呈現(xiàn)出區(qū)域集聚和空間特征[3-5],并在規(guī)模大小、空間分布和集聚態(tài)勢等方面都呈現(xiàn)出顯著的差異性,只有在明確各類機(jī)構(gòu)發(fā)展異質(zhì)性的基礎(chǔ)上,方可從實踐層面為各區(qū)域的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)建設(shè)、戰(zhàn)略布局和區(qū)域整體創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)水平的提升提供相關(guān)理論支持和實踐指導(dǎo)。
科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的集聚化發(fā)展一方面可有效發(fā)揮其科技服務(wù)的支撐作用[6],整合區(qū)域創(chuàng)新資源、促進(jìn)區(qū)域科技成果轉(zhuǎn)化[7]、帶動小微企業(yè)發(fā)展同時提高初創(chuàng)企業(yè)存活率[8]、提升區(qū)域創(chuàng)新能力以及優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[9];另一方面,各類機(jī)構(gòu)集聚形成產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟[10],實現(xiàn)企業(yè)共同研發(fā)、聯(lián)合投標(biāo)、信息互通從而提高資源利用率[11]、降低交易成本[12]促進(jìn)自身結(jié)構(gòu)優(yōu)化和升級,適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境,并提供更好的服務(wù)質(zhì)量和創(chuàng)新方向?,F(xiàn)有文獻(xiàn)雖為科技服務(wù)業(yè)集聚規(guī)模、影響因素以及與其他產(chǎn)業(yè)相互關(guān)系提供了重要證據(jù),但當(dāng)前研究較少對科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚現(xiàn)象進(jìn)行深入探討,并且缺乏對不同類型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展差異進(jìn)行比較的研究。因此,本研究將五類科技服務(wù)主體作為研究對象,通過實證分析28 個省份2016~2020 年的數(shù)據(jù),比較分析不同類型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展現(xiàn)狀,測算其各省域集聚規(guī)模、特征、區(qū)域差異和演進(jìn)規(guī)律。以期對促進(jìn)各省份科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的差異化研究提供全新的視角,為完善科技創(chuàng)新服務(wù)鏈條,因地制宜制定發(fā)展政策,有區(qū)別和針對性地促進(jìn)各類科技服務(wù)主體創(chuàng)新發(fā)展提供決策參考。
基于數(shù)據(jù)的可獲得性,本研究選取了中國28 個省份(西藏、寧夏、海南由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失,因此不選?。?016~2020 年的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究基礎(chǔ),科技服務(wù)機(jī)構(gòu)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于科技部火炬高技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)中心發(fā)布的2016~2020 年《中國火炬統(tǒng)計年鑒》,地區(qū)生產(chǎn)總值、人均受教育年限、專利授權(quán)數(shù)量等相關(guān)數(shù)據(jù)來自2016~2020 年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》。此外,本研究對人均生產(chǎn)總值、專利授權(quán)數(shù)量等數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)處理,對所有連續(xù)變量做了縮尾處理,以盡可能減輕異常值對估計結(jié)果的影響。
1.空間基尼系數(shù)。1991 年,克魯格曼所提出空間基尼系數(shù)主要應(yīng)用于測度當(dāng)時美國制造行業(yè)的集聚水平,該系數(shù)計算方法較為方便可行,可清晰度量行業(yè)集聚情況,這一系數(shù)同樣適用于測度科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的集聚程度。本研究首先采用空間基尼系數(shù)測算我國東部、中部和西部科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚程度,計算公式為:
式(1)中:spi為省份i 的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)就業(yè)人數(shù);sp 為全樣本省份科技服務(wù)機(jī)構(gòu)就業(yè)總?cè)藬?shù);xi為省份i 的就業(yè)總?cè)藬?shù);x 為全樣本省份的就業(yè)總?cè)藬?shù)。
2.區(qū)位熵。區(qū)位熵(LQ)是衡量在特定地區(qū)中某個產(chǎn)業(yè)相對集中程度的最常見方法,本研究采用區(qū)位熵指數(shù)測算中國各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)在省份間的空間集聚水平。基于數(shù)據(jù)的可得性以及指標(biāo)選取的代表性,本研究利用科技服務(wù)機(jī)構(gòu)從業(yè)人數(shù)計算出科技服務(wù)業(yè)區(qū)位熵指數(shù),具體指標(biāo)構(gòu)造如下:
SteLQit為某地區(qū)的區(qū)位熵值,Steit為某地區(qū)科技服務(wù)業(yè)從事人數(shù),Stet為國內(nèi)科技服務(wù)行業(yè)的從業(yè)總?cè)藬?shù)Allit為某地區(qū)的就業(yè)人數(shù),Allt為全國就業(yè)總?cè)藬?shù)。
3.空間關(guān)聯(lián)性。根據(jù)Anselin 提出的空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,某一地區(qū)空間單元上的某項經(jīng)濟(jì)特征同相鄰地區(qū)的同一經(jīng)濟(jì)特征具有相關(guān)性,即相鄰地區(qū)的同一經(jīng)濟(jì)特征可能相互影響。為了評估各省域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的空間自相關(guān)情況,本研究采用了全局Moran's I 指數(shù)。因此,有必要引入空間計量的方法探討省域科技企業(yè)孵化器和眾創(chuàng)空間可能存在的空間相互關(guān)系。其具體計算公式為:
在式(3)中,本研究使用xi和xj來表示i 地區(qū)和j 地區(qū)的區(qū)域創(chuàng)新效率。其中,n 代表地區(qū)數(shù)量,Wij是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的空間權(quán)重矩陣。I 的取值范圍為[-1,1],當(dāng)接近1 時,表示地區(qū)間的空間正相關(guān)性較強(qiáng);當(dāng)接近-1 時,表示地區(qū)間的空間負(fù)相關(guān)性較強(qiáng);而等于0 則表示地區(qū)間不存在空間自相關(guān)性。
本研究將科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、國家大學(xué)科技園、技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)力促進(jìn)中心五類科技服務(wù)主體作為研究對象,首先通過各類機(jī)構(gòu)的數(shù)量、就業(yè)人員數(shù)量確定機(jī)構(gòu)規(guī)模和增長速度;運用Arc GIS 10.8 分析各省域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)空間分布特征;然后通過空間基尼系數(shù)、區(qū)位熵以及繪制雷達(dá)圖等方法分析機(jī)構(gòu)集聚特征,最后構(gòu)建回歸模型分析影響各類機(jī)構(gòu)集聚化發(fā)展的因素并提出針對性對策建議。
我國科技服務(wù)業(yè)發(fā)展起步較晚,但隨著國家政策對科技型企業(yè)自主創(chuàng)新的扶持,我國科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展已有一定規(guī)模,服務(wù)能力不斷提升、服務(wù)質(zhì)量不斷提高,有力地帶動了全社會創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)熱情,激發(fā)了科技成果轉(zhuǎn)化的需求。從表1 可以看出,科技企業(yè)孵化器從2016 年三千多家增長到2020 年近六千家,眾創(chuàng)空間由四千多家增長到八千多家,但生產(chǎn)力中心數(shù)量逐年下降,國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)和國家大學(xué)科技園數(shù)量較少且近年來沒有增長。從就業(yè)人員來看眾創(chuàng)空間人員規(guī)模遠(yuǎn)高于其他類型服務(wù)機(jī)構(gòu);國家大學(xué)科技園人員規(guī)模最小,且趨于平穩(wěn);技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)人員規(guī)模逐年上升位于科技企業(yè)孵化器和生產(chǎn)力促進(jìn)中心之間。
表1 2016~2020 年科技服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)量及增長率
圖1 研究模型
從表1 來看,我國科技企業(yè)孵化器和眾創(chuàng)空間數(shù)量較多且在逐年增長,國家技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)和國家大學(xué)科技園數(shù)量從2016 年開始數(shù)量幾乎沒有變動,除北京、上海和江蘇三省,其他省份大學(xué)科技園數(shù)量均小于10,而生產(chǎn)力促進(jìn)中心數(shù)量以較快的幅度逐年遞減。另外相關(guān)政策支持力度來看科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間的發(fā)展近年來更受到國家和地區(qū)的重視,相關(guān)部門規(guī)章較多,而技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)和生產(chǎn)力促進(jìn)中心和國家大學(xué)科技園的相關(guān)政策數(shù)量較少,側(cè)面反映出各省域?qū)萍挤?wù)主體發(fā)展的重視程度各不相同。
相比于西方發(fā)達(dá)國家,我國科技服務(wù)業(yè)發(fā)展較為落后,最先在北京、上海等東部發(fā)達(dá)城市出現(xiàn),科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人才集聚和科技創(chuàng)新資源息息相關(guān)。本研究對中國各地區(qū)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)空間分布進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)從2016 年至2020 年科技服務(wù)機(jī)構(gòu)主要分布于東部沿海地區(qū)如京津冀、長三角,以及山東、福建、廣東等省份,到2020 年中部地區(qū)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)有所增長如成渝地區(qū)、陜西、湖北河南安徽等,而西部、西北部和東北部由于科技創(chuàng)新領(lǐng)域發(fā)展緩慢,人才流失、基礎(chǔ)設(shè)施落后城市科技服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)量稀少且增長并不明顯。中國科技服務(wù)機(jī)構(gòu)分布按東、中、西,以及沿海到內(nèi)陸呈現(xiàn)明顯的階梯狀,服務(wù)機(jī)構(gòu)資源分布不均區(qū)域差異明顯。
圖2 2016~2020 年科技服務(wù)機(jī)構(gòu)就業(yè)人數(shù)變化
圖3 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)相關(guān)政策出臺情況
本研究首先采用空間基尼系數(shù)測算我國東部、中部和西部科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚程度。根據(jù)式(1)計算得出2016~2020 年全樣本省份的基尼系數(shù),并將28 個省份按照東部、中部和西部劃分,測算結(jié)果如表2 所示,可見我國各區(qū)域的空間基尼系數(shù)大于零且存在空間集聚態(tài)勢,東中部地區(qū)的空間基尼系數(shù)大于西部地區(qū),與現(xiàn)實中科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展?fàn)顩r相符。
表2 2016~2020 年中國三大區(qū)域的空間基尼系數(shù)
整體來看,基尼系數(shù)變化情況如圖4 所示。由圖4 可以看出,各地區(qū)的基尼系數(shù)在2016~2020 年發(fā)展不均衡,東部地區(qū)基尼系數(shù)出現(xiàn)短暫下降,2018年最低,之后東部地區(qū)基尼系數(shù)呈現(xiàn)上升并保持平穩(wěn),集聚程度最高;中部地區(qū)基尼系數(shù)持續(xù)下降,從2016 年的0.00706 下降到2020 年的0.0022,與近年來東部地區(qū)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)不斷增長,且中部地區(qū)人才資源向東部各省份流動有關(guān);西部地區(qū)基尼系數(shù)短暫下降后基本趨于平穩(wěn),集聚程度不高。
圖4 2016~2020 年中國三大區(qū)域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)空間基尼系數(shù)發(fā)展趨勢
根據(jù)公式(2)分別計算2016~2020 年中國28 個省份科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的區(qū)位熵,計算結(jié)果截取2020 年各機(jī)構(gòu)區(qū)位熵,如表3 所示,中國東部地區(qū)的北京、上海、江蘇、浙江和廣東省的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵普遍較高,這些地區(qū)的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)具有較高的專業(yè)化水平和優(yōu)勢,有利于科技服務(wù)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。相比之下,中部地區(qū)的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵較為均勻,其中湖北省和黑龍江省的區(qū)位熵略高于其他省份,表現(xiàn)出一定的相對比較優(yōu)勢。西部地區(qū)的陜西省是科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵值最高的省份。此外,北京和上海的國家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)區(qū)位熵值大于4,天津和甘肅省的生產(chǎn)力促進(jìn)中心區(qū)位熵遠(yuǎn)超出其他省份,北京和上海的國家大學(xué)科技園區(qū)位熵值大于6,而山東、山西、河南、湖南、貴州和云南等省份的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵低于1。這表明中國科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展區(qū)域存在著較大的非均衡性。
表3 2020 年各省域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)區(qū)位熵
2016~2020 年科技服務(wù)機(jī)構(gòu)不斷發(fā)展但區(qū)域差異明顯,為了更加直觀地了解各類機(jī)構(gòu)近五年來在各省域集聚的態(tài)勢,本研究根據(jù)五類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的區(qū)位熵繪制雷達(dá)圖[13,14]。如圖5 所示,自2016 年至2020年,中國科技企業(yè)孵化器經(jīng)歷了一定程度的集聚提升。其中,北京市的科技企業(yè)孵化器發(fā)展水平最高,上海、江蘇、浙江省的科技企業(yè)孵化器緊隨其后,但這些地區(qū)的集聚度逐年呈現(xiàn)下降趨勢,并向京津冀以及中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。眾創(chuàng)空間在多個省份集聚程度較高,例如北京、陜西、江西和山西等省份。相比其他類型技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu),眾創(chuàng)空間的區(qū)域差異較小,且也呈現(xiàn)從中西部向京津冀地區(qū)轉(zhuǎn)移的趨勢。國家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)在各省域之間的集聚程度存在很大的差異。北京和上海的國家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)發(fā)展水平明顯高于其他省級行政單位,并且這種優(yōu)勢還在繼續(xù)擴(kuò)大。陜西省的國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)集聚度在中西部地區(qū)較為突出。
圖5 各省域不同類型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚圖
生產(chǎn)力促進(jìn)中心與其他科技服務(wù)機(jī)構(gòu)有所不同,科技服務(wù)機(jī)構(gòu),其在天津、甘肅省和其他中部省份的集聚程度較高。國家大學(xué)科技園的發(fā)展基于所屬大學(xué)的科教智力資源,分布在高校資源集中經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展基礎(chǔ)較好的北京、上海、江蘇等省域。
根據(jù)上述2016~2020 年28 個省份各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù),通過Moran's I 指數(shù)測算各區(qū)域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚的空間相關(guān)性,結(jié)果如表4 所示,僅科技企業(yè)孵化器在地區(qū)分布上存在顯著空間自相關(guān)性,其Moran's I 指數(shù)在1%的水平下正向顯著;另外,眾創(chuàng)空間和生產(chǎn)力促進(jìn)中心的地區(qū)分布在近幾年呈現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性,說明其集聚格局正在逐漸形成;而國家大學(xué)科技園和國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)的Moran's I 指數(shù)未通過顯著性檢驗,目前尚不存在空間自相關(guān)性,趨于隨機(jī)分布。通過空間相關(guān)分析再次證明,各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)在空間效應(yīng)上存在著顯著差異。
表4 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)Moran's I 指數(shù)
為了驗證各自變量對科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度(LQ)的影響,本研究首先基于2016~2020 年面板數(shù)據(jù)構(gòu)建基本回歸模型:
使用Stata15.0 軟件進(jìn)行回歸分析,對模型進(jìn)行F 檢驗,結(jié)果顯示拒絕原假設(shè),所以不采用混合模型進(jìn)行分析,應(yīng)用固定效應(yīng)模型的擬合結(jié)果優(yōu)于混合OLS 模型。根據(jù)相關(guān)現(xiàn)有研究,如張清正[15]等學(xué)者對科技服務(wù)業(yè)影響因素分析中大多采用固定效應(yīng)模型,因此本研究構(gòu)建基于面板數(shù)據(jù)的時間、個體雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行討論,見式(5)~式(9):
式中:α0、β0及γ0為常數(shù)項,δt、φt及πt為時間固定效應(yīng),Ti、ηi及θi,為個體固定效應(yīng),χi,t、λi,t及ωi,t表示誤差項。
中國科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的發(fā)展受到多種因素的影響。研究中國科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的發(fā)展需要結(jié)合產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)、科技創(chuàng)新理論和發(fā)展經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科理論,并考慮中國轉(zhuǎn)型期的國情。本研究通過參考國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn),對理論層面選取的影響因素指標(biāo)變量進(jìn)行分析[14~16],選取經(jīng)濟(jì)水平、政府行為、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人力資本、地區(qū)創(chuàng)新水平和科研投入作為影響中國各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度(LQ)的自變量。變量描述性統(tǒng)計如表5 所示:
表5 變量描述性統(tǒng)計
影響因素回歸結(jié)果如表6 所示,模型(1)至模型(5)分別代表各類影響因素對科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心和國家大學(xué)科技園等服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度的影響分析。由模型(1)可見地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展政府財政投入和人力資本水平均能夠?qū)萍计髽I(yè)孵化器地區(qū)集聚產(chǎn)生正向作用。模型(2)中,地區(qū)創(chuàng)新能力和地區(qū)科學(xué)研究與試驗發(fā)展經(jīng)費投入回歸系數(shù)在5%的水平下顯著正相關(guān),說明地區(qū)創(chuàng)新能力提升和科技研發(fā)費用投入有利于眾創(chuàng)空間地區(qū)集聚。模型(3)中各類影響因素對國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)影響程度不顯著,在考慮地區(qū)差異導(dǎo)致此結(jié)果,后續(xù)將對各類機(jī)構(gòu)進(jìn)行地區(qū)異質(zhì)性分析。模型(4)中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)在5%的水平下顯著正相關(guān),說明第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展在一定程度上促進(jìn)生產(chǎn)力促進(jìn)中心集聚。模型(5)驗證了國家大學(xué)科技園的集聚和發(fā)展主要依靠地區(qū)財政和高校科技人才的支撐。
表6 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度影響因素回歸結(jié)果
本研究進(jìn)一步按東、中、西部地區(qū)進(jìn)行分組回歸,以檢驗各類因素對科技服務(wù)機(jī)構(gòu)聚集水平的影響是否存在區(qū)域差異,結(jié)果見表7 和表8 所示,分析發(fā)現(xiàn),東部和中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與科技企業(yè)孵化器集聚度呈正相關(guān),與綜合回歸結(jié)果一致。但是東部地區(qū)創(chuàng)新資源豐富程度與科技企業(yè)孵化器集聚呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān),可能由于東部地區(qū)生產(chǎn)要素競爭激烈產(chǎn)生擁擠效應(yīng),創(chuàng)新資源往往具有一定的重疊性和競爭性,科技企業(yè)之間可能更傾向于直接合作或?qū)?biāo)競爭,而不是依賴于孵化器進(jìn)行合作和協(xié)同創(chuàng)新,從而降低科技企業(yè)對孵化器的需求。此外,中部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)在1%的水平下顯著負(fù)相關(guān),中部地區(qū)服務(wù)業(yè)發(fā)展主要依賴于傳統(tǒng)服務(wù)業(yè),其與科技創(chuàng)新和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)性可能較小,降低了對科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的需求。而在西部地區(qū),西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)相對欠發(fā)達(dá),缺乏創(chuàng)新資源和市場需求,對科技企業(yè)孵化器的需求較低;且政府財政支出相對較少,這將進(jìn)一步限制當(dāng)?shù)乜萍计髽I(yè)孵化器的發(fā)展。
表7 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度影響因素地區(qū)異質(zhì)性分析回歸結(jié)果
表8 科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚度影響因素地區(qū)異質(zhì)性分析回歸結(jié)果
從眾創(chuàng)空間集聚度影響因素區(qū)域異質(zhì)性分析來看,東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財政支出和科技研發(fā)事業(yè)的投入對眾創(chuàng)空間發(fā)展起著顯著的正向作用。而中部地區(qū)眾創(chuàng)空間發(fā)展水平較低[16],并沒有呈現(xiàn)顯著的影響因素。西部地區(qū)眾創(chuàng)空間數(shù)量少,規(guī)模小經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府財政支出對眾創(chuàng)空間發(fā)展的促進(jìn)作用并不明顯,但創(chuàng)新資源豐富程度回歸系數(shù)在1%的水平下顯著正相關(guān),說明個別省域?qū)@晒a(chǎn)出對眾創(chuàng)空間發(fā)展有明顯的促進(jìn)作用。
表8 首先對國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)集聚度影響因素進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)僅有東部地區(qū)創(chuàng)新資源豐富程度和西部地區(qū)人力資本水平,對國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)有微弱的顯著正向影響,此結(jié)果與整體回歸幾乎一致。結(jié)合國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)近五年發(fā)展現(xiàn)狀分析,有以下兩點原因:首先,我國2008~2015 年間,分6 批次評選出455 所國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu),近年來國家技術(shù)轉(zhuǎn)移示范機(jī)構(gòu)數(shù)量規(guī)模上并無明顯變動,導(dǎo)致面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果并不顯著;其次,國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的主要職責(zé)是促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化和推廣應(yīng)用,而其自身的空間布局和地理位置對這一職責(zé)實現(xiàn)的影響較小,需要考慮的區(qū)域性因素較少。
生產(chǎn)力促進(jìn)中心以事業(yè)單位所屬的內(nèi)設(shè)型機(jī)構(gòu)為主,其數(shù)量在東、中、西部空間分布較為均勻,如表9 所示,東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科學(xué)研究與試驗發(fā)展經(jīng)費投入回歸系數(shù)顯著正相關(guān),與總體回歸一致,東部地區(qū)政府在推動服務(wù)業(yè)發(fā)展和創(chuàng)新驅(qū)動方面的投入和支持也為生產(chǎn)力促進(jìn)中心的發(fā)展提供了有力的支持。政府資金和政策的支持有助于引導(dǎo)和規(guī)劃服務(wù)業(yè)的發(fā)展,從而促進(jìn)了生產(chǎn)力促進(jìn)中心的集聚,西部地區(qū)生產(chǎn)力促進(jìn)中心的發(fā)展同樣受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和政府財政投入的正向影響。從國家大學(xué)科技園集聚度影響因素區(qū)域異質(zhì)性分析來看,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財政支出和人力資本水平回歸系數(shù)均在1%或5%的水平下顯著正相關(guān),與總體回歸結(jié)果一致。
表9 隨機(jī)效應(yīng)模型穩(wěn)健性檢驗
為驗證回歸結(jié)果的可靠性,分別以更換回歸模型的衡量方式和采用滯后一期的檢驗方式,檢驗科技服務(wù)機(jī)構(gòu)影響因素的回歸分析,結(jié)果見表9 和表10。模型6~模型10 分別代表科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間、國家級技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心和國家大學(xué)科技園采用隨機(jī)效應(yīng)模型的影響因素分析回歸結(jié)果;其次,考慮到各類影響因素對科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚的影響可能存在時間滯后,模型11~模型15 采用滯后一期因變量數(shù)據(jù)的影響因素分析回歸結(jié)果,從結(jié)果來看,技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)的影響因素存在時間滯后性,其他各樣本估計結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本保持一致。
表10 滯后一期穩(wěn)健性檢驗
綜上,從五類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚現(xiàn)狀和近年來發(fā)展情況分析出發(fā),揭示28 個省域科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚結(jié)構(gòu)、演化趨勢和路徑及集聚影響因素,有如下發(fā)現(xiàn):①不同類型的科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展存在較大差異。近年來,科技企業(yè)孵化器、眾創(chuàng)空間和國家大學(xué)科技園在各省域的集聚特征顯著,發(fā)展速度快。生產(chǎn)力促進(jìn)中心規(guī)模不斷縮小,數(shù)量和就業(yè)人數(shù)也在逐年縮減,而這與其他機(jī)構(gòu)發(fā)展的情況有所不同。究其原因發(fā)展較快的營利性科技服務(wù)機(jī)構(gòu)法人以及市場在科技服務(wù)領(lǐng)域的主導(dǎo)作用不斷加強(qiáng),也讓相關(guān)服務(wù)資源向企業(yè)型服務(wù)中介流動,使得此類非營利性機(jī)構(gòu)發(fā)展受到?jīng)_擊。②科技服務(wù)機(jī)構(gòu)呈現(xiàn)明顯的空間集聚態(tài)勢,但不同類型機(jī)構(gòu)集聚呈現(xiàn)出地區(qū)異質(zhì)性。整體來看,各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)分布于東部地區(qū),數(shù)量規(guī)模由東向西遞減,東部地區(qū)和中部地區(qū)集聚度水平明顯高于西部地區(qū),這種分布格局表明不同地區(qū)間科技服務(wù)資源配置和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在著較大差異。③各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚化發(fā)展的影響因素各不相同。從回歸分析結(jié)果來,影響科技企業(yè)孵化器、技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、國家大學(xué)科技園集聚化發(fā)展的主要因素分別是經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府財政支持、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人力資本水平。
第一,促進(jìn)不同類型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)均衡發(fā)展。首先,針對東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快且創(chuàng)新資源豐富的省域政府部門,應(yīng)持續(xù)加大對孵化器、眾創(chuàng)空間等孵化類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的政策支持力度。這包括提供土地、場所使用、稅收優(yōu)惠、資金補貼等多方面的支持措施。通過這些措施,旨在促進(jìn)孵化類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的發(fā)展,為其提供更好的條件和資源,以推動創(chuàng)新活動的開展。其次,針對中西部地區(qū)科技創(chuàng)新資源相對稀缺的省域,應(yīng)鼓勵內(nèi)設(shè)型機(jī)構(gòu),如生產(chǎn)力促進(jìn)中心、大學(xué)科技園和技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)等,成為主要的科技服務(wù)主體,并為其提供一定的創(chuàng)新基金和科技項目支持。同時,鼓勵服務(wù)機(jī)構(gòu)積極開展創(chuàng)新實踐和技術(shù)研發(fā),以提升其內(nèi)部的技術(shù)能力并擴(kuò)展業(yè)務(wù)范圍,這些舉措旨在促進(jìn)當(dāng)?shù)刂行∑髽I(yè)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的科技創(chuàng)新發(fā)展,為其提供科技服務(wù),推動當(dāng)?shù)乜萍籍a(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
第二,鼓勵科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚發(fā)展,促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展??萍挤?wù)機(jī)構(gòu)的集聚發(fā)展可以有效提升區(qū)域科技服務(wù)能力,營造科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)良好環(huán)境,推動區(qū)域創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。當(dāng)前京津冀、長三角以及湖北、陜西等教育資源豐富的省域各類機(jī)構(gòu)已形成一定集聚規(guī)模,應(yīng)當(dāng)繼續(xù)調(diào)整集聚的結(jié)構(gòu)通過政策引導(dǎo)、建設(shè)產(chǎn)業(yè)園區(qū)等方式促進(jìn)各類機(jī)構(gòu)的均衡分布發(fā)展。欠發(fā)達(dá)省域應(yīng)制定區(qū)域科技服務(wù)相關(guān)發(fā)展規(guī)劃,加大對科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的財政支持,通過建設(shè)配套產(chǎn)業(yè)園區(qū)、加大稅收優(yōu)惠政策、舉辦科技服務(wù)主題交流學(xué)習(xí)活動等方式吸引科技服務(wù)機(jī)構(gòu)集聚。此外發(fā)揮發(fā)達(dá)省域的模范作用,通過分享經(jīng)驗和資源、跨區(qū)域合作、促進(jìn)人才培養(yǎng)交流等方式,幫助中西部地區(qū)科技服務(wù)機(jī)構(gòu)提升其能力和水平。
第三,基于影響因素的分析,有針對性地構(gòu)建不同類型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)發(fā)展支持環(huán)境。我國各類科技服務(wù)機(jī)構(gòu)的不均衡集聚和發(fā)展?fàn)顩r反映了科技服務(wù)業(yè)整體發(fā)展水平相對較低??萍计髽I(yè)孵化器和眾創(chuàng)空間的發(fā)展主要受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、財政支持和創(chuàng)新資源的影響,因此,應(yīng)繼續(xù)努力為這些機(jī)構(gòu)創(chuàng)造良好的融資環(huán)境和市場化投資機(jī)會,打造良好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)環(huán)境。此外,對于生產(chǎn)力促進(jìn)中心和大學(xué)科技園等機(jī)構(gòu)的發(fā)展來說,政府的支持至關(guān)重要[17]。在政策制定方面,應(yīng)重點關(guān)注技術(shù)轉(zhuǎn)移機(jī)構(gòu)、生產(chǎn)力促進(jìn)中心和大學(xué)科技園的發(fā)展,充分利用政策引導(dǎo)、稅收優(yōu)惠和政府財政科技投入等手段,為各類機(jī)構(gòu)的發(fā)展創(chuàng)造良好的制度環(huán)境;同時相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)資源整合和協(xié)調(diào),為此類機(jī)構(gòu)發(fā)展提供更豐富的資源支持,例如孵化基地建設(shè)、人才培訓(xùn)、技術(shù)交流、市場推廣等,促進(jìn)不同類型科技服務(wù)機(jī)構(gòu)協(xié)同發(fā)展。