高新技術產業集群知識溢出對企業技術追趕的影響

方 偉，楊 眉

(1.中國地質大學(北京) 經濟管理學院；2.自然資源部資源環境承載力重點實驗室，北京 100083；3.北京國家會計學院，北京101312)

0 引言

技術創新是高新技術企業的立足之本，也是影響其營業收入和長遠發展的主要因素。我國高新技術產業開發區從以前的外延式規模擴張，逐步進入到以創新為主的內涵式“二次創業”發展階段，取得了良好的經濟效益。2016年，我國高新技術企業數量達到30 798家，主營業收入達到15.38萬億元，比上年同期增長10.8%，明顯快于其它產業。但園區中各企業技術水平參差不齊，中小型高新技術企業28 938家，占全國高新技術企業總數的94%。企業提高技術水平和創新能力的途徑主要有兩種：一是通過投入研發經費和人員，采用自主創新方式提高企業知識存量和技術水平；二是通過知識溢出吸收其它企業創新知識。但是，對于大多數中小型高新技術企業而言，由于其資金少、研發人員缺乏，創新力量較為薄弱且創新成功率低下，難以完全通過自主創新實現對技術先進企業的技術追趕。與此同時，我國高新技術企業大部分位于高新技術產業開發區(或科技園區)等空間距離較為集中的區域，形成了一定規模的產業集群。相近或相同行業高新技術企業大量聚集，為企業間的技術和知識流動提供了便利，也為技術落后企業從高新技術企業集群中獲取溢出知識，從而實現技術追趕創造了條件。本文中的技術落后企業是一個相對概念，是指在產業集群中知識存量和技術水平相對較低的企業。研究高新技術產業集群中知識溢出對技術追趕的影響，將為提高我國高新技術產業開發區整體技術水平提供科學指導和合理可行的政策建議。

1 文獻綜述

最早關于技術追趕的研究主要以國家或區域為研究對象。19世紀60年代，Bronfenbrenner&Gerschenkron[1]研究了俄羅斯、德國、英國等國家在歐洲工業化過程中出現的落后國家實現技術追趕現象，提出后發優勢學說。20世紀以后，由于亞洲經濟體崛起，如日本、韓國、新加坡、中國，對后發國家或地區技術追趕研究轉移到亞洲各新興工業化國家[2]。Ohkawa&Rosovsky對國家之間的知識溢出和技術擴散進行了研究，提出社會能力概念，用以解釋后發國家實現技術進步，縮小與先進國家之間技術差距的機制。也有學者從外商直接投資(FDI)、進口貿易、人力資本流動等角度，研究了國家之間實現技術追趕的途徑[3-5]。

關于產業或企業層面的技術追趕研究，始于20世紀80年代。這一層面的研究主要以新興工業國家或地區為背景，研究這些國家或地區的后發企業或產業如何克服其競爭劣勢，實現技術追趕的問題[6]。一些學者認為，技術能力、學習能力，以及知識溢出、轉移和擴散是后發企業實現技術追趕的重要影響因素[7]。產業集群的存在為企業之間知識、技術溢出或擴散提供了便利和基礎，使得企業之間更加容易獲得知識溢出。因此，從20世紀90年代開始，一些學者以產業集群為背景研究了知識溢出及其相關影響因素對企業技術創新和技術追趕的影響。

(1)產業集群中知識溢出對技術創新的影響。技術創新是技術落后企業實現追趕的重要途徑，而知識溢出又在很大程度上影響企業與集群的創新積極性和創新能力，因此，知識溢出對技術創新的影響成為該領域的研究熱點。Freeman提出，知識溢出效應有利于集群創新網絡發展和集群經濟增長，也能夠促進集群創新產出，但由于知識或技術主要由知識源溢出或擴散到知識受體，而且知識溢出的獲取成本較低，因此對于作為知識源的企業而言，過多的知識溢出反而會抑制技術先進企業技術創新積極性[8]。對于產業集群中技術相對落后的企業而言，知識溢出對提升其知識存量和技術創新水平有正向影響[9]。產業集群整體創新水平則有賴于技術落后企業的創新能力提高，知識溢出強度較低不利于企業的技術追趕，但過高的知識溢出強度也會抑制其技術創新水平提高[10,11]。學者們普遍認為，知識溢出會提高集群整體知識存量，能夠降低企業創新成本和風險，激發集群創新活動，從而促進集群整體創新水平提升[12,13]。

(2)產業集群中知識溢出對技術追趕的影響。Krugman[14]認為,產業集群對技術進步和創新具有積極作用，知識溢出是集群經濟優勢的主要來源。產業集群為后發企業的技術追趕提供了便利條件和基礎，知識溢出成為影響后發企業技術創新和技術追趕的主要因素之一[15]。技術差距是技術追趕和知識溢出產生的最根本原因，一些學者認為,技術差距越大，知識溢出或擴散效應越明顯，落后企業的后發優勢也越明顯。但還有一些學者認為，技術差距并非越大越好，當技術差距過大時，由于落后企業難以消化或理解來自先進企業的知識或技術，使得技術追趕更加難以實現[16,17]。由于緘默知識的存在，如企業管理經驗、操作技巧，以及一些難以用語言和文字表達的緘默知識或技術，使得空間地理距離成為制約企業間知識溢出和學習的重要因素，也使得知識溢出更容易在產業集聚程度較高的區域發生。在產業集群中，地理空間鄰近使得集群中科研人員的流動、產品交易，以及合作創新更加容易，后發企業更加容易實現技術追趕。一些學者從知識受體的角度分別研究了技術差距、地理距離、吸收能力與知識溢出和技術追趕之間的關系。Cohen&Levinthal[18]研究了后發企業創新過程中，知識吸收和學習能力對后發企業技術追趕的影響；李燃等[19]從實證角度分析了我國企業家創業活動中地理距離和經濟距離對創業知識溢出的影響。

綜上可知，技術追趕研究主要側重于新興國家或地區企業實現技術追趕的影響因素、追趕途徑，較少以產業集群為背景，研究后發企業技術追趕問題。產業集群中知識溢出對企業技術追趕影響的研究，缺乏知識溢出及其影響因素對技術創新以及技術落后企業技術追趕的系統分析。本文在研究知識溢出及其相關影響因素相關關系的基礎上，結合我國高新技術產業開發區特點，修正了知識溢出模型，系統研究知識溢出及其影響因素與技術創新和技術追趕之間的關系。

2 高新技術產業集群知識溢出模型構建

2.1 Verspagen&Cani?ls的知識溢出模型

從知識溢出相關文獻和資料看，對知識溢出定量化模型的研究主要集中在新經濟增長理論和新經濟地理理論方面。大多數模型主要研究知識存量、知識溢出(或擴散)以及知識載體——人力資源對經濟增長的影響，如Arrow的“干中學”模型、Romer的知識溢出模型、Locus的人力資源模型、Grossman的R&D模型。Verspagen&Cani?ls的知識溢出模型則從微觀角度分析知識溢出的影響因素及其對技術追趕的影響。Bart Verspagen[20]將知識溢出分為潛在知識溢出和實際知識溢出，并認為知識源和知識受體之間的知識存量差距是知識溢出產生的根本原因，但知識存量差距與知識溢出之間并非是單純的正相關或負相關關系。當知識存量差距較小時，知識溢出更容易發生，但在知識存量差距超過知識受體所能理解的程度時，知識溢出達到最大值，并隨著知識存量差距增大，知識溢出反而減少，即知識存量差距影響下的知識溢出函數呈倒“U”形分布。也就是說，知識存量差距以及知識受體的學習能力決定了知識溢出的最大值，即潛在知識溢出，而實際知識溢出則是在各種外部因素影響下實際發生的知識溢出。由此，Verspagen[20]提出如下知識溢出模型：

(1)

其中，S為知識源和知識受體實際知識溢出，α(0≤α≤1)為潛在知識溢出系數，G為知識存量差距；δ為知識受體的學習能力。Cani?ls[16]在該模型的基礎上，將知識存量差距和學習能力作為知識溢出的內生變量，并結合AK模型，引入空間距離以及技術追趕因素，對其進行修正，提出了知識溢出影響因素模型。

(2)

(3)

2.2 高新技術產業集群中的知識溢出模型修正

(1)對空間地理距離的修正。由于我國高新技術產業開發區或者科技園區的面積相對較小，企業密度非常高，企業之間的地理空間距離相對較近。在當前信息技術下，地理空間距離對知識溢出的影響可以忽略不計，因此不再納入模型考慮。由于Cani?ls在其知識溢出影響因素模型中令 1≤rij<+，因此,將空間地理距離rij的取值設定為最小值1。

(2)引入行業距離。雖然Teece等認為，知識專業性是影響知識受體吸收或學習知識溢出的主要影響因素之一，但是在國家或城市等區域宏觀層面的知識溢出影響因素研究中，區域作為一個整體，可以接受或吸收來自另一個區域的各種知識。因此，以往內生增長理論或新經濟地理理論很少考慮知識的行業特點。但是在企業微觀層面，知識溢出不得不考慮知識的專業性，即不同行業的專業知識難以通用的問題。我國高新技術產業集群中往往包含不同行業的高新技術企業，如機械制造、生物制藥、電子信息等。雖然同屬于高新技術企業，有一些知識具有通用性，如管理經驗等，但大多數專業知識難以被吸收并轉化為經濟價值。因此，企業之間行業距離成為企業獲得知識溢出主要影響因素之一。由此，需要考慮企業之間的行業距離。設企業i和j之間的行業距離為dij，其中，企業i為知識受體。由于行業距離作為外部因素只會影響兩個企業之間的實際知識溢出，即影響潛在知識溢出系數。因此，隨著行業距離dij增加，潛在知識溢出系數αdij將減少，當dij→+即αdij→0；反之，當行業距離縮小，直到兩個企業都屬于同一行業時，dij=1，αdij=1，即兩個企業間的知識溢出不再受行業距離的影響，即αdij∈0,1。

(3)引入企業間信任度。在高新技術產業集群中，由于企業相對集中，企業之間比較熟悉，而且大多數企業規模相對較小，生產能力和抗風險能力相對較弱，容易形成長期穩定的合作關系。這種合作關系很多是因為相互信任而得以延續，知識或技術也因為這種信任關系得以快速傳播。這種現象在國內外產業集群中普遍存在，并且將極大地影響企業之間的知識溢出[21]。

設企業i和j之間的信任度為bij。同理，由于信任度是外部影響因素，不會影響潛在知識溢出，只對潛在知識溢出系數α產生影響。因此，無論信任度如何變化，也不會使得兩個企業間的知識存量差距、知識受體學習能力發生變化。當信任度降低時，最壞的情況也只是雙方不發生任何知識溢出，不會產生負值，即bij的最小值為0，且αbij=0；當信任度提升時，也只是使得實際知識溢出等于潛在知識溢出。因此，bij的最大值為1，且αbij=1，即bij∈0,1，即αbij∈0,1。

綜合式(2)和(3)可知，產業集群中，潛在知識溢出系數α受兩個企業之間行業距離dij和信任度bij的影響，且α與dij成反比，與bij成正比，即：

(4)

其中，λ和ε為常量。由于潛在知識溢出系數α∈0,1，因此，當bij=0或dij→+，αdij,bij=0，則ε=0；當bij=1且dij=1時，αdij,bij=1，則λ=1。將ε=0，λ=1代入(4)式中可得：

(5)

結合式(3)和(5)可知，實際知識溢出為：

(6)

即：

(7)

知識溢出Si與兩個企業之間的知識存量差距Gij的函數分布如圖1所示。從圖1可以看出，當知識存量差距為0時，Si不為0。這是因為當知識存量差距為0時，兩個企業之間仍然有可能因為知識結構差異而產生知識溢出?？v軸左邊知識溢出曲線與橫軸之間的區域為企業i對企業j的知識溢出，縱軸右邊則是企業j對i的知識溢出。

圖1 產業集群知識溢出曲線

將式(7)擴展到產業集群中有N個企業的情況，則企業i獲得的知識溢出為：

(8)

3 純知識溢出對技術追趕的影響

3.1 純知識溢出動態均衡分析

由于知識具有差異性，技術落后企業不僅獲得知識溢出，同時也會溢出知識給其它企業，技術先進企業同樣如此。純知識溢出是指企業獲得知識溢出與溢出知識之間的差值?？傮w而言，技術落后企業獲得的知識溢出要比其溢出的知識多，因此，其純知識溢出主要表現為吸收知識溢出；技術先進企業溢出的知識比其獲得的知識多，因此，其純知識溢出表現為溢出知識。

企業知識存量增長主要來自于自主創新和獲得知識溢出。設企業i為技術落后企業，企業j為技術先進企業，兩企業的知識存量分別為Ki、Kj，Δt時間內的知識存量增量分別為ΔKi、ΔKj，自主創新知識增長分別為φi、φj，知識溢出分別為Si、Sj，則

(9)

(10)

(11)

由于企業i為技術落后企業，企業j為技術先進企業，則企業j的自主創新知識增長φj大于企業i的自主創新知識增長φi，即φj-φi>0。企業i為技術落后企業，其獲得的知識溢出要大于企業j，則Si-Sj>0。本文只考慮兩個企業的純知識溢出，而且企業i為技術落后企業，由此可知，企業i和j的純知識溢出與知識存量差距Gij之間的關系如圖2所示。

若φj-φi位于純知識溢出曲線Si-Sj上方(如圖2中φ1j-φ1i曲線所示位置)，或相交于純知識溢出曲線的頂點(由于φj-φi>0，不可能位于橫軸下方)，即φj-φi≥maxSi-Sj，說明企業i獲得的純知識溢出無法彌補其與技術先進企業j在自主創新知識增長上的差距，將無法實現技術追趕。這種情況往往發生在產業集群建立初期，由于部分技術先進企業的自主創新能力很強，而技術落后企業的技術創新水平較低，并且產業集群中也沒有構建良好的人員流動、合作共享平臺，知識溢出效應較弱。因此，技術落后企業與技術先進企業之間的差距較大，一些企業無法跟上產業集群的創新水平而被淘汰出局。這也從一方面解釋了為什么高新技術企業園區建立初期，往往有大量中小企業退出或倒閉。

若φj-φi與純知識溢出曲線Si-Sj相交于E1和E2兩點，如圖2所示。在E1點下方，由于Si-Sj<φj-φi，因此技術落后企業i獲得的知識溢出無法彌補兩個企業在自主創新知識增長上的差距，知識存量差距Gij繼續增大，即Gij的取值將從原點移向Gl，純知識溢出曲線將從原點向E1點移動。在E1和E2點之間，由于Si-Sj>φj-φi，技術落后企業獲得的純知識溢出超過了企業j相對于企業i在自主創新知識增長上的增量，因此知識存量差距Gij將逐漸縮小，即Gij的取值將從Gr移向Gl，純知識溢出曲線將從E2移向E1，實現技術追趕。在E2點下方，由于Si-Sj<φj-φi，且由于兩個企業間的知識存量差距過大，企業i無法完全理解和吸收來自企業j的知識溢出，因此Gij將繼續增大，從Gr點持續往右移動，知識溢出曲線將從E2點往右下方移動，兩個企業之間的知識溢出將會越來越小。綜上可知，E1是穩定均衡點，E2為非穩定均衡點。由此可知，當知識存量差距0Gr時，由于知識存量差距過大，企業無法理解來自技術先進企業的知識溢出，從而被產業集群所淘汰。這一現象主要發生在高新技術產業園區或科技園區較為成熟的階段，產業集聚或產業集群基本形成，并且具有利于人員流動、相互合作、信息共享的知識溢出環境，大部分企業能跟上整個集群的創新水平，但仍然有小部分企業因知識存量差距過大，無法吸收或消化集群創新知識而被淘汰。

在高新技術產業集群中營造良好的知識溢出環境是幫助大部分技術落后企業實現技術追趕的有效途徑。但同時，提高技術落后企業的自主創新能力也是有效方式之一，反映到圖2中則是φj-φi曲線下移到φ2j-φ2i所示位置。由圖2可以看出，E1′和E2′差距變大，即技術落后企業可以在更大的知識存量差距范圍內實現對技術先進企業的追趕。

3.2 知識溢出各影響因素對技術追趕的影響

(1)學習能力對技術追趕的影響。學習能力不僅是知識溢出的內在影響因素，而且是企業創新能力的影響因素之一。因此，學習能力不僅會影響純知識溢出曲線Si-Sj的位置，而且會影響φj-φi曲線的位置。若企業i的學習能力增強，則企業創新能力將得到提升，即φj-φi曲線位置將下降。同時，由于學習能力增強，兩個企業之間的知識溢出將增加，即純知識溢出曲線同時向右和向上擴展，落后企業可以在更大的知識存量差距范圍內實現技術追趕。

(2)行業距離對技術追趕的影響。由于行業距離的存在，在知識專業性和復雜性的影響下，相同知識存量差距下，隨著行業距離加大，知識溢出將會減少，純知識溢出曲線跨度將變窄，而且在較小的知識存量差距下，知識溢出將會達到極值，也就是說，極值將會變??；反之，純知識溢出曲線跨度和極值都將變大。因此，在兩個企業創新能力差距φj-φi不變的情況下，隨著行業距離增大，落后企業實現技術追趕的知識存量差距范圍將縮??；反之，落后企業將在更大的知識存量范圍內實現技術追趕。

圖2 兩個企業間的純知識溢出與知識存量差距的函數關系

(3)信任度對技術追趕的影響。信任度的變化對純知識溢出的影響與行業距離類似，但方向相反。當企業間的信任度提升時，企業之間將通過合作、貿易、技術交流等方式實現知識溢出。因此，當信任度提升時，相同知識存量差距下，知識溢出將會增加，即純知識溢出曲線跨度將增大，極值將增加；反之，純知識溢出曲線跨度和極值都將變小。因此，在兩個企業創新能力差距φj-φi不變的情況下，隨著信任度提升，落后企業將在較大的知識存量差距范圍內實現技術追趕；反之，落后企業實現技術追趕的知識存量差距將縮小。

4 實證分析

4.1 樣本與數據

中關村科技園區是1988年國務院批準的第一批國家級高新技術產業園區。2016年底，中關村科技園區工業總產值4.6萬億元，科技活動人員65.7萬余人，企業19 869家。其中，國家級高新技術企業6 150余家。經過近30年發展，中關村科技園區已進入“二次創業”階段，形成了以電子信息、新能源、生物制藥、新材料和先進制造等為主的產業集群，在全國147家國家級高新技術產業開發區中綜合發展指數排名前列。因此，本文選擇中關村科技園區作為典型樣本進行實證分析。數據來源于《中國高技術產業統計年鑒(2011-2017)》、中關村科技園區管委會官方網站資料和數據。

4.2 知識溢出及相關變量測算

4.2.1 知識存量測算

由于知識存量測算難度很大，國際上至今沒有得到廣泛承認的方法。國內外一些機構主要通過構建指標體系的方法對國家、區域或組織的知識存量和創新能力進行測評，例如經濟合作與發展組織的Science,Technology and Industry Scoreboard(STIS)、聯合國教科文組織的Manual for Statistics on Scientific and Technological Activities(MSSTA)、瑞士洛桑國際管理開發研究院的World Competitiveness Yearbook(WCY)、歐盟與聯合研究中心的European Innovation Scoreboard(EIS)等。

因此，本文根據OECD等機構對創新知識的測算方法，采用投入產出法對知識存量進行測度，即將指標分為創新投入指標、創新環境指標及創新產出指標。創新投入指標反映了企業創新活動強度，包括R&D投入、科技活動經費支出、新產品開發經費投入、技術改造經費支出等指標；創新環境指標主要反映人作為知識載體所擁有的知識存量，包括科技活動人員數量、科技活動人員全時當量、從業人員中級職稱及以上人員數量、從業人員大學及以上人員數量；創新產出指標主要反映企業的知識或技術增量，包括技術開發收入、技術轉讓收入、專利授權數、發表科技論文數量、新產品產值等，如表1所示。

表1 知識存量測度指標體系

注：*表格中的縮寫分別表示：Science,Technology and Industry Scoreboard(STIS)、Manual for Statistics on Scientific and Technological Activities(MSSTA)、World Competitiveness Yearbook(WCY)、European Innovation Scoreboard(EIS)

為了降低權重設置的主觀性，本文采用Theil熵指數計算指標權重。設系統中有n個樣本，每個樣本有12個指標(如表1所示)，則系統特征矢量矩陣為：

(12)

其中，xij表示第j個樣本的第i個指標特征值。引入Theil指數：

(13)

(14)

第i項指標權重為：

(15)

兩個企業h、k之間的知識存量差距Ghk為：

(16)

由于無法獲得單個企業數據，本文選擇中關村科技園區的3個企業規模最大的主導行業：電子信息、先進制造、生物制藥(以下簡稱三大行業)作為產業集群，分別測算三大行業中，規模以上企業(主營業收入在2 000萬元及以上的企業)和規模以下企業(主營業收入在2 000萬以下的企業)之間的平均知識存量差距。

首先，將2011-2016年中關村科技園區三大行業的各指標數據按年份整理成18*12的矩陣，無量綱化后代入式(12)，并利用式(13)-(15)求出指標權重，如表2所示。

表2 中關村科技園區知識存量評價指標熵權

4.2.2 學習能力、行業距離與信任度測算

根據“干中學”理論，企業學習能力可以通過知識學習轉化能力體現。因此，用創新知識投入產出效益進行替代，即創新產出/(創新投入+創新產出)，則學習能力可表示為：

(17)

由于同行業企業之間不存在行業距離，而不同行業之間雖然其專業知識無法共享，但大部分通用知識、管理經驗等仍然可以被其它行業企業吸收和利用，行業距離產生的主要因素是企業專業技術。因此，用中關村科技園區非本行業的專利擁有數以及該行業企業數量進行核算。中關村科技園區包括電子信息、生物制藥、新材料、先進制造、航空航天、農業技術、新能源、環境保護、海洋工程、核技術等10個行業。因此，企業i在集群中與其它企業的行業距離di為：

(18)

其中，nj為第j行業的企業數，zj為第j行業的專利授權數。ni和zi分別為企業i所在行業i的企業數量和專利擁有數。

企業之間信任度則用園區內企業之間商貿往來的密切程度進行核算，即園區內企業之間的貿易額占企業總貿易額的比重。技術追趕系數取決于企業追趕意愿，以及對技術跟蹤和模仿的程度，其數據無法通過公開資料獲得。其取值只對知識溢出曲線在橫軸上的平移有影響，對后文分析沒有影響，因而對三大行業技術追趕系數本文統一設定為0.5的中間數值。

4.3 結果與分析

4.3.1 知識溢出測算

將中關村科技園區三大行業相關數據代入式(12)-(18)并結合(8)式可得三大行業2011-2016年知識溢出強度，如表3所示。從表3可知，中關村科技園區三大行業知識溢出保持在一個較低的水平。電子信息行業的知識溢出明顯高于其它兩個行業，如圖3所示。

表3 2011—2016年中關村科技園區三大行業知識溢出強度

圖3 2011—2016年中關村科技園區三大行業知識溢出

4.3.2 知識存量差距對技術追趕的影響結果

從圖4可以看出，三大行業知識存量差距的變化趨勢有較大不同。電子信息業是中關村科技園區規模最大的行業，該行業企業數占園區企業總數的58.6%，同時也是發展歷史最長的行業，早已形成了集聚規模。從圖3可以看出，該行業的知識溢出水平遠高于其它行業，說明中關村科技園區的電子信息業發展已非常成熟，企業之間的知識存量差距總體呈鋸齒狀振蕩分布，其均值為0.536 3。知識溢出強度也隨知識存量差距變化呈振蕩狀態，反映出電子信息業知識存量差距處于較為合理的區間，知識存量差距在均衡點周邊波動。

先進制造業也是中關村科技園區發展歷史比較長的行業，但企業數量僅占園區企業總數的11.5%，企業規模和技術水平差距較大。從圖4可以看出，該行業知識存量差距水平遠高于其它兩個行業，且有逐年增大趨勢。這說明該行業知識存量差距過大，部分企業無法吸收和學習來自技術先進企業的溢出知識，與其差距越來越大，無法實現技術追趕。因此，先進制造業的知識存量差距不僅不會收斂，反而有增大趨勢，而且其知識溢出強度一直處于較低水平。

生物制藥業的知識存量差距走勢與電子信息業較為類似，但該行業主要由于知識專業性更強，知識保護力度很大，知識溢出一直處于較低水平。

圖4 三大行業知識存量差距及其變化趨勢

4.3.3 知識溢出各影響因素對技術追趕的影響結果

(1)學習能力對技術追趕的影響。學習能力對企業技術追趕的影響是雙重的，因此學習能力提升不僅會增強企業創新能力，也會增加企業之間的知識溢出。從圖5可以看出，由于學習能力不同，三大行業規模以下企業技術收入差距非常顯著。電子信息業規模以下企業技術收入增長趨勢明顯，對規模以上企業技術追趕明顯，說明大多數規模以下企業能夠通過較高的學習能力實現技術追趕，縮小與先進企業的差距。先進制造業規模以下企業技術收入水平低下，且呈輕微下降趨勢，說明由于技術落后企業無法實現技術追趕而逐步被淘汰。生物制藥業的情況與之類似，如圖5所示。

圖5 三大行業規模以下企業技術收入(億元)

對比表4中關村科技園區三大行業的學習能力與圖3中知識溢出可知，三大行業學習能力最強的為電子信息業，其次是先進制造業，第三為生物制藥業。同時，三大行業的知識溢出強度排名也是如此，說明學習能力越強，其知識溢出強度越大。

表4 中關村科技園區三大行業的企業學習能力

(2)行業距離對技術追趕的影響。行業距離對技術追趕的影響主要在于技術落后企業獲得來自相鄰或非相關行業知識溢出的可能性。從表5可以看出，電子信息業的平均行業距離比其它兩個行業都小，而其它兩個行業的行業距離相對較大。電子信息業企業獲得知識溢出的可能性比其它兩個行業更大，因此電子信息業的知識溢出水平較高，該行業的落后企業更容易實現技術追趕，其知識存量差距水平總體在縮小。先進制造業和生物制藥業則由于行業距離較大，難以從其它行業獲得知識溢出，上述行業的落戶企業實現技術追趕的可能性較小。

表5 2011—2016年三大行業在中關村科技園區的平均行業距離

(3)信任度對技術追趕的影響。從表6可以看出，電子信息業的信任度略高于其它兩個行業，貿易往來更加頻繁，人員交往、合作等機會增多，企業之間的合作創新增多，如行業內專利共同申請數、論文發展共同署名情況也比其它企業多。這些都為技術落后企業進行技術跟隨和追趕創造了條件。先進制造業和生物制藥業的內部貿易往來以及合作交流明顯少于電子信息業，成為行業內知識存量差距逐漸增大、知識溢出水平降低的原因之一。

表6 2010—2016年中關村科技園區三大行業企業信任度

5 結論與建議

5.1 結論與啟示

本文通過構建高新技術產業集群知識溢出模型，分析學習能力、行業距離、信任度以及知識存量差距對知識溢出的影響。在此基礎上，分析知識溢出和企業自主創新共同作用下，技術落后企業實現技術追趕的均衡條件和影響因素，得出以下結論：

(1)以Verspagen&Cani?ls的知識溢出模型為基礎，結合高新技術產業集群特點，對模型中的地理距離進行修正，并通過數理分析方法，將行業距離、信任度引入模型，構建了高新技術產業集群知識溢出模型。

(2)企業知識存量水平提高主要依靠自主創新和吸收知識溢出兩個途徑。本文通過純知識溢出均衡分析，探討技術落后企業在自主創新能力和知識溢出雙重影響下的技術追趕條件。結果發現，當技術落后企業所獲得的純知識溢出剛好彌補其在自主創新上的不足時，兩個企業間的知識存量差距不再擴大；當技術落后企業所獲得的知識溢出無法彌補其在自主創新能力上與技術先進企業的差距時，技術落后企業會因與技術先進企業的知識存量差距越來越大而無法實現技術追趕；當技術落后企業與技術先進企業的自主創新水平差距沒有超過兩個企業間的純知識溢出極值時，兩個企業間的知識存量差距將存在一個均衡點，即兩個企業間的知識存量差距在一定范圍內，兩個企業間的知識存量差距將在均衡點附近波動，當超過這一范圍時，技術落后企業無法理解來自技術先進企業的知識溢出，知識存量差距將越來越大，從而被產業集群所淘汰。

(3)企業學習能力對技術追趕的影響是雙重的，不僅影響知識溢出，而且影響企業創新能力。隨著技術落后企業學習能力提高，其實現技術追趕的知識存量差距越來越大。因此，提高學習能力是實現技術追趕最有效的方式。行業內企業更容易通過同行業或相近行業的知識溢出實現技術追趕，而由于信任度所產生的知識溢出效果是跨行業的，因此，可以通過提高信任度的方式實現跨行業技術追趕。

5.2 我國高新技術產業集群落后企業技術追趕建議

(1)合理促進集群知識溢出與共享。知識溢出是產業集群形成的主要原因之一，以知識密集、高新技術為特點的高新技術產業集群更是如此。但知識溢出強度并非越大越好，知識溢出強度太小，企業之間相互獨立，無法產生創新簇群效益；知識溢出強度太大，企業將喪失創新積極性，集群總體創新水平將下降或停滯。因此，需要控制知識溢出強度，為集群企業進行知識、技術和信息共享創造良好的條件。對知識溢出強度小的企業集群，需要促進知識溢出。例如，人是知識和技術的載體，通過制定合理的人才流動政策，鼓勵和促進人才在集群中流動；建立企業集群技術交流平臺，為企業之間信息和技術交流創造條件；鼓勵企業之間，尤其是中小企業以合作創新的方式共同創新、共享設備和技術等。對于知識溢出強度過大的企業集群，需要對其進行抑制，必須通過法律和強制手段加強知識產權保護，防止過多的知識溢出挫傷企業創新積極性。

(2)提高技術落后企業學習能力。學習能力對企業知識存量水平提高的作用是雙重的。企業學習能力提高，不僅能增強自身自主創新能力，而且對其獲取其它企業的知識溢出有較為顯著的促進作用。因此，可以通過提高技術落后企業學習能力，更快地實現對技術先進企業的追趕。由于企業學習能力與企業知識存量水平密切相關，因此可以采取提高企業知識存量水平的措施。首先，通過鼓勵高校和科研院所與企業進行合作，提高企業專業技術水平；其次，通過與技術先進企業進行技術合作或者引進技術，直接提高企業知識存量水平；最后，通過人才引進等方式提高企業創新能力等。

(3)縮小集群內行業距離，提高產業集群集聚水平。由于知識的專業性和復雜性，當行業距離過大時，將極大地影響集群中知識溢出和共享。因此，應有目的地縮短集群行業距離，提高我國高新技術產業開發區中產業集群的集聚度，為企業技術追趕提供便利的條件。同時，我國高新技術產業開發區應該應當結合當地資源稟賦、人才支撐，以及現有產業基礎，選擇2～3個重點培養行業及3～5個相關行業。根據這些重點和相關行業發展規劃，從行業上下游縱向發展以及關聯行業橫向發展兩個方面，引進和培育技術先進企業與龍頭企業，提高企業集聚水平，最大限度地使企業之間能共享創新知識和技術。

(4)促進企業相互交流和合作，提高企業信任度。在產業集群中，相互信任是集群形成的重要特點，但隨著高新技術產業開發區規模擴大，入駐企業數量增多，企業之間變得越來越陌生，難以產生良好的知識共享和技術簇群效應。首先，應當通過企業信息公開平臺，提高企業經營和交易的透明度，增進相互了解；其次，利用信息技術構建企業信息溝通平臺，特別是為企業領導者或管理層提供交流機會和合作平臺；最后，通過公布企業違約違法信息，提高企業違約成本，最終達到提高企業信任度的目的。