高新技術產業集聚對經濟韌性的影響及空間溢出效應分析

□ 譚前進 聶鴻鵬 于 濤

（1.大連海洋大學 經濟管理學院，遼寧 大連 116023；2.遼寧省自然資源事務服務中心，遼寧 沈陽 110000）

一、引 言

經濟韌性是指當一國經濟受到外部沖擊后，能夠恢復到原有經濟發展水平的能力，或是吸收外部沖擊、創新經濟發展路徑的能力[1]。從演化論視角看，經濟韌性是指國家通過持續改善自身經濟社會發展結果后，從而適應外部沖擊，最終實現經濟長期穩定發展的能力[2]。就我國經濟韌性現實情況而言，習近平總書記強調，“邁向新征程，中國經濟在壓力下顯現韌性，在挑戰中孕育先機，在變局中開創新局，‘穩’可預期，‘進’有動能，必將給世界經濟復蘇帶來重大利好”。然而就國際經濟形勢而言，當前世界正經歷百年未有之大變局，國際形勢發生深刻變化，為中國經濟發展帶來全新挑戰與系統性風險。此情形下，如何提升中國經濟韌性，增強經濟風險應對、抵御沖擊、恢復更新能力成為關鍵。

作為知識技術密集型產業，高新技術產業的集聚能夠提升企業市場競爭力、增強企業適應性、加速市場競爭，影響經濟韌性。具體而言，在高新技術產業集聚過程中，企業可通過人才流動、共同學習、專利轉讓與市場競爭等方式，擴增自身技術存量與知識存量，增強企業整體市場競爭力，提升企業抗風險能力。并且，高新技術產業集聚能夠有效促進新技術、新工藝的提升，強化企業適應性，促進經濟韌性提升。但同時，高新技術產業集聚也會使得企業失去自身特性優勢，加速市場競爭，促使企業搶奪市場有限資源[3]。那么，高新技術產業集聚是否對我國經濟韌性存在影響？如若存在，具有何種影響效應？進一步，這種影響效應是否存在短期和長期效應的區別？這些都是高質量發展背景下迫切需要探究的議題。

二、文獻綜述和理論機制

（一）文獻綜述

1.經濟韌性

Martin（2012）[4]認為，經濟韌性具有地域本身的固有屬性，是持續提升一國經濟實力的關鍵，并將經濟韌性定義為經濟系統應對沖擊或擾動而保持平衡的一種能力。董昀（2020）[5]認為經濟韌性強調通過政策實施來夯實體制基礎、優化經濟結構，從而增強經濟體抵御外部沖擊的能力。劉曉星（2021）[6]采用風險吸收強度與吸收持續期對中國宏觀經濟韌性進行測度，認為中國宏觀經濟韌性呈持續上升趨勢，尤其是在進出口子系統中，經濟韌性的上升趨勢將更為明顯。王素素等（2022）[7]運用熵權TOPSIS 法對中國經濟韌性綜合指數進行測度，發現中國經濟韌性總體水平不高，但具有波動式緩慢上升趨勢。

2.高新技術產業集聚

當前，學界關于高新技術產業集聚的研究主要集中于其空間溢出效應、對經濟發展以及技術創新的驅動作用方面。其中，高新技術產業集聚的空間溢出效應研究表明，高新技術產業研發創新、轉化創新具有正向的空間溢出效應[8]，且溢出方向上的差異導致內陸地區和沿海地區高新技術產業集聚呈現出不同趨勢[9]。在高新技術產業集聚對經濟發展的影響方面，現有研究持兩種觀點。部分學者認為高新技術產業集聚對經濟發展的影響存在門檻效應，只有集聚程度超過門檻值后，高新技術產業集聚才會對經濟發展起到改善作用[10-12]。還有學者認為高新技術產業集聚的專業化水平對經濟質量具有正向影響效應，集聚競爭度對經濟質量具有負向影響效應[13]。在高新技術產業集聚對技術創新的影響方面，現有相關研究普遍認為高新技術產業集聚能夠通過提升區域技術吸納能力[14]、創新績效[15]、產業結構升級[16]等方式促進技術創新。但也有學者認為高新技術產業集聚對區域創新能力具有倒“N”型影響[17]。

3.產業集聚與經濟韌性的關系

目前，學界相關研究更多集中于產業集聚與經濟韌性之間的關系方面。如陳奕瑋和吳維庫（2020）[18]基于中國264 個地級市數據探究產業集聚對城市經濟韌性的影響，發現產業集聚對城市經濟韌性具有正向影響。張振等（2021）[19]認為，在城市群維度內，本地區的經濟韌性會伴隨產業集聚水平的提高而持續增強。陳奕瑋和吳維庫（2021）[20]認為產業集聚與城市經濟韌性之間具有“U”型關系。鄧又一和孫慧（2022）[21]借助空間杜賓模型，探究工業產業集聚對經濟韌性的影響，發現工業產業集聚與經濟韌性之間存在“U”型關系，且當前我國工業產業集聚對經濟韌性的影響尚處于初期抑制階段。

綜上，現有研究從單一視角對經濟韌性、高新技術產業聚集展開了豐富探討，為本文做出進一步探索提供良好的理論基礎與方法啟示。然而，關于二者關系的相關研究多集中在產業集聚與經濟韌性之間的關系，鮮有研究對高新技術產業集聚與經濟韌性的關系展開探究，也未能揭示高新技術產業集聚對經濟韌性的影響是否具有空間溢出效應。鑒于此，文章采用286 個地級市面板數據，實證檢驗高新技術產業集聚對經濟韌性的影響，進一步將空間因素納入二者影響中，探究高新技術產業集聚對經濟韌性影響的空間溢出效應。

（二）理論機制與假說的提出

產業集聚對經濟韌性的影響主要依賴于MAR 溢出、Porter 溢出和 Jacobs 溢出效應，高技術產業集聚也不例外。在產業集聚初期，高新技術產業內、產業間聯系相對較弱，尚不具備完整的產業鏈，這會導致經濟主體缺乏風險抵抗能力，從而降低經濟韌性。并且，該時期高新技術產業集聚缺乏有效管理與引導，可能會產生產業同質化集聚現象，惡化產業間競爭，降低經濟韌性。在產業集聚后期，高新技術產業集聚“知識蓄水池”和“勞動力蓄水池”作用逐漸凸顯，能夠為高新技術產業“技術池”發展注入新動能，強化產業內與產業間溝通合作的技術支持，促使經濟形成完整產業鏈條，以此提高經濟韌性。同時，高新技術產業集聚作為一個開放系統，有利于形成競爭性市場結構[22]，提升經濟系統抵御沖擊、吸收沖擊的能力，繼而增強經濟韌性?？傮w來看，隨著高新技術產業集聚水平的不斷提升，經濟韌性呈現出先下降后上升趨勢?；诖?，提出假說1。

假說1：高新技術產業集聚對經濟韌性存在“U”型影響。

依據知識溢出效應理論，知識溢出主要受到距離的影響。隨著距離不斷增加，知識溢出效應會逐漸減弱[23]。高新技術產業集聚不僅節約了企業大量技術創新成本，而且會增強區域內高新技術企業知識技術學習便利性。并且，城市間存在知識、技術的追趕與競爭關系。落后城市往往會向先進城市進行效仿與學習，繼而產生相應知識與技術的溢出。然而，高新技術產業集聚會加大周邊城市高新技術產業資源競爭力度，抑制周邊城市企業發展。由此來看，高新技術產業集聚可通過知識溢出效應，使得城市間高新技術產業形成空間關聯，進而影響經濟韌性。此外，高新技術產業集聚會引起知識、技術在區域間的流動[24]，促進其他城市高新技術產業發展，影響其他城市經濟韌性?；诖?，提出假說2。

假說2：高新技術產業集聚對經濟韌性的影響存在空間溢出效應。

要素資源投入不變前提下，經濟韌性往往受到創新能力、產業結構升級、經濟結構等要素的正向影響[25，26]。高新技術產業集聚的知識溢出效應、規模效應、擁擠效應和不良競爭效應是影響創新能力、產業結構升級和經濟結構的主要因素。但何種效應占據主動，主要由高新技術產業集聚所處的生命周期階段決定[27]。具言之，在起步階段，高新技術產業集聚會減弱高新技術產業的特有優勢，抑制產業結構和經濟結構升級，降低經濟韌性。但伴隨時間的推移，高新技術產業集聚的知識溢出效應會逐漸擴散、冷凝，增強各城市創新能力，促進產業結構和經濟結構升級，從而提升經濟韌性。當高新技術產業集聚的知識溢出效應達到飽和階段后，高新技術產業過度集聚會產生擁擠效應，抑制各城市產業結構和經濟結構升級，進而降低經濟韌性?？梢?，高新技術產業集聚階段不同，其對經濟韌性的影響也不盡相同。時下，高新技術產業集聚仍然處于起步階段，使得其對經濟韌性的影響以短期效應為主?；诖?，提出假說3。

假說3：高新技術產業集聚對經濟韌性的空間效應存在長短期差異，且以短期效應為主。

高新技術產業過度集聚和惡性競爭會約束各城市創新能力的提升，對產業結構和經濟結構升級產生抑制效應，進而降低經濟韌性。作為調節經濟運行的重要手段，提高市場化水平有利于改善高新技術企業間的競爭關系，優化市場要素資源配置，從而削減高新技術產業集聚對經濟韌性的負向影響。此外，市場化水平的提升能夠促進高新技術產業產品交易的跨區域流動[28]，進而緩解高新技術產業集聚的擁擠效應、增強經濟韌性。根據以上分析，提出假說4。

假說4：市場化水平有助于減弱高新技術產業集聚對經濟韌性的負向影響。

三、模型設定和變量說明

（一）基準回歸模型

為探究高新技術產業集聚對于經濟韌性的影響，構建如下基準回歸模型：

其中，resit表示地級市i在t年的經濟韌性；gatit反映地級市i在t年的高新技術產業集聚；controlit為各控制變量，包括經濟發展水平、基礎設施水平、對外開放程度、政府干預程度和金融發展水平；λ0、λ1和λn分別表示截距項、核心估計參數和控制變量估計參數；ui、γt和εit分別為個體固定效應、時間固定效應和隨機擾動項。

進一步將高新技術產業集聚二次項引入回歸模型，以此檢驗二者間是否存在非線性影響，構建如下模型：

其中，ga為高新技術產業集聚二次項；λ2為二次項估計參數。

（二）空間計量模型

1.空間面板模型的構建

通常而言，空間計量模型主要包括空間自回歸模型（SAR）、空間誤差項模型（SEM）、空間自相關模型（SAC）以及空間杜賓模型（SDM）?？臻g計量模型類型不同，所反映的傳導機制也存在較大差異[29]。其中，SAR 模型能夠對經濟韌性空間影響進行有效考量；SEM 模型則是將隨機沖擊作為經濟韌性空間效應的關鍵來源；SAC 模型則同時對經濟韌性的空間影響以及隨機沖擊進行綜合考量；SDM 模型則是將空間效應的形成歸結于經濟韌性與高新技術產業集聚。其中，SDM 模型涵蓋高新技術產業集聚的空間滯后項，能夠有效減少在實證分析過程中由于變量遺漏而導致的偏誤。鑒于此，為選擇最優模型，探究不同模型之間的相互轉化情況，文章分別構建SAR 模型、SEM 模型、SAC 模型和SDM 模型。

其中resit表示經濟韌性；W表征空間權重矩陣；gatit為高新技術產業集聚；X t表示高新技術產業集聚空間滯后項；ρ、δ、λ分別為經濟韌性、高新技術產業集聚、隨機誤差的空間滯后項系數。當SDM 模型滿足δ＝0 時，亦或是SAC 模型滿足λ＝0 時，SDM 模型或SAC 模型會向SAR 模型進行轉化；當SAC 模型滿足ρ＝0 時，SAC 模型將向SEM 模型進行轉化；當SDM 模型中δ=-ρβ時，SDM 模型會向SEM 模型進行轉化。囿于經濟韌性會受到上一期經濟韌性影響，即存在“時間慣性”，故文章構建了涵蓋經濟韌性滯后項的動態空間杜賓模型（DSDM），公式為：

相較而言，動態空間杜賓模型在靜態空間杜賓模型探究經濟韌性空間滯后項基礎上，還考慮了經濟韌性時間滯后項，能有效緩解模型內生性問題，故動態空間杜賓模型相比靜態空間杜賓模型往往更具解釋力[30，31]。

2.空間權重的構建

不同于普通面板分析，空間計量分析可對空間單元之間的相互關聯性進行探究[32]?？臻g權重矩陣則是用來考察空間單元間的相互依賴性，是空間計量分析的重要組成?？臻g權重矩陣主要包括鄰接矩陣和地理距離權重矩陣，故將上述兩種空間權重矩陣作為探究高新技術產業集聚對經濟韌性影響空間溢出效應的研究基礎。鄰接空間權重矩陣（1W）是采用二進制規則定義的一種空間權重矩陣。當兩個空間單元相鄰時，則取值為1；當兩個空間單元不相鄰時，則取值為0，即：

由于鄰接權重矩陣并未考慮距離因素對兩個城市間的影響，故在鄰接權重矩陣基礎上，構建地理距離權重矩陣（2W）：

其中dij表示兩個不同空間單元中心位置的歐式距離，具體數值通過Geoda 軟件進行計算。值得注意的是，實證過程中所使用的空間權重矩陣均為經過行標準化處理后的空間權重矩陣。通過行標準化處理，能夠有效消除計量單位對結果造成的影響，有效反映各城市間的空間關聯。

（三）變量說明

1.變量的說明

被解釋變量：經濟韌性（res）。當前衡量經濟韌性的方法主要包括兩種方法。一是單一指標法，該方法測量過程較為簡單，但存在一定片面性。二是指標體系法，該方法能夠客觀全面地對經濟韌性進行測量，故基于全面性、可計量性原則，參考孫慧和原偉鵬（2020）[33]的研究，從抵抗力、恢復力和進化力方面構建經濟韌性評價指標體系，運用層次分析法對經濟韌性進行測量。

核心解釋變量：高新技術產業集聚（gat）。區位熵指數能夠有效消除城市間差異，較為真實的反映產業空間分布狀況，在產業集聚相關研究中得到廣泛應用[34]。故本文采用區位熵指數對高新技術產業集聚度進行計算，公式為：

式（8）中，ei代表i地級市高新技術產業產值。當Htiai＞ 1時，表示i地級市高新技術產業專業化水平較高，在該地級市較為集中，存在產業集聚現象；當Htiai=1時，表示i地級市高新技術產業與全國相比無優勢，既不存在集聚現象，也不存在分散現象；當Htiai＜ 1時，則說明i地級市高新技術產業專業化水平較低，尚未形成產業集聚現象。

控制變量：選取的控制變量主要包括：經濟發展水平（eco）、基礎設施水平（iel）、對外開放程度（doo）、政府干預程度（gov）、金融發展水平（fin）。上述控制變量計算方法見表2 第3 列。

2.數據來源及描述性統計

文章各指標原始數據均來源于歷年《中國統計年鑒》《中國勞動統計年鑒》《中國人口與就業統計年鑒》《中國城市統計年鑒》、wind 數據庫?？紤]到各城市高新技術產業集聚對經濟韌性的影響可能存在異質性，選取中國286 個地級市2009-2020 年面板數據為研究樣本。此外，鄰接空間權重矩陣的相關數據主要源自于國家地理信息系統網站。變量的描述性統計如表2所示。

四、實證結果分析

（一）高新技術產業集聚對經濟韌性的影響

1.基準回歸分析

表3 為高新技術產業集聚影響經濟韌性的估計結果，其中列（1）為未添加控制變量時的回歸結果；列（2）-列（6）為逐步引入控制變量后影響結果；列（7）為引入高新技術產業集聚二次項的回歸結果。從列（1）中可以看出，未引入控制變量前，高新技術產業集聚對經濟韌性的影響系數為-1.413，且通過1%水平的顯著性檢驗，即高新技術產業集聚不利于經濟韌性提升。原因可能在于，我國高新技術產業集聚尚處于初期階段，產業集聚缺乏有效管理與引導，產業內和產業間聯系相對較弱，導致相關企業缺乏風險抵御能力，降低經濟韌性。

從控制變量來看，經濟發展水平與經濟韌性呈現顯著正相關關系，這說明穩增長、穩就業、穩物價的經濟發展戰略已經初步取得成效，對于經濟韌性的促進作用得以充分凸顯?；A設施水平對經濟韌性的影響在5%的水平上顯著為正，說明基礎設施水平的提高有助于經濟韌性提升。究其原因，基礎設施的改善能夠充分發揮我國超大市場優勢，推動經濟持續健康發展，提升經濟韌性。對外開放程度對經濟韌性的影響未通過顯著性檢驗，這可能是因為近年來國際經濟形勢發生巨大變化，使得對外貿易風險大幅增加，造成對外開放程度對經濟韌性的作用不顯。政府干預程度對經濟韌性的影響在10%的水平上顯著為正，這說明政府對于經濟的宏觀調控能夠提升經濟韌性。金融發展水平與經濟韌性呈現顯著正相關關系，表明金融發展水平的提高可以發揮金融的資源調配功能，增強市場主體風險管理能力，為提升經濟韌性提供根本保障。

從高新技術產業集聚二次項的回歸結果來看，高新技術產業集聚對經濟韌性的影響系數為正，且通過1%水平的顯著性檢驗，即高新技術產業集聚對經濟韌性的影響呈非線性“U”型特征。原因可能在于：在高新技術產業集聚初期，高新技術產業尚不具備完整產業鏈，使得相關企業缺乏風險抵御能力，降低經濟韌性；在高新技術產業集聚后期，企業間的交流與合作大幅增強，可提高技術創新與技術效率，形成完整產業鏈條，推動經濟韌性提升。假說1 得以驗證。

2.穩健性檢驗

為驗證基準回歸中高新技術產業集聚與經濟韌性的關系是否穩健，通過以下方法進行穩健性檢驗。（1）剔除省會城市?？紤]到中國省會城市由各地方政府直接管理，可能具有一定的經濟和政治資源優勢，因此通過剔除省會城市后重新檢驗高新技術產業集聚對經濟韌性的影響。（2）增加控制變量。產業結構的優化能夠有效提升經濟抗風險能力，增強經濟韌性，故引入產業結構作為控制變量重新進行檢驗。實證結果如表4 所示?？梢钥闯?，核心解釋變量高新技術產業集聚以及高新技術產業集聚二次項的顯著性水平和系數方向并未有明顯變化，證明了前文研究結論具有較強穩定性。

（二）高新技術產業集聚對經濟韌性的空間溢出效應分析

1.空間相關性分析

雙變量全局空間自相關法能夠對高新技術產業集聚和經濟韌性各系統的空間關聯進行分析，有效判斷各系統空間離散程度。故采用雙變量全局空間自相關（Mora’n s I）法，檢驗高新技術產業集聚以及經濟韌性的全局空間相關性。具體計算公式如下：

式中，W ij為空間權重矩陣；x i為空間單元i的屬性值；S2為 樣 本 方 差；Moran’s I取 值 范 圍 為[-1,1]。Moran’s I指數小于零，表示高新技術產業集聚或經濟韌性存在空間負相關關系；大于零，表示高新技術產業集聚或經濟韌性存在空間正相關關系；等于零，表示高新技術產業集聚或經濟韌性不存在空間自相關。

運用公式（9），通過Geoda 軟件對2009-2020 年286個地級市的全局Moran’s I進行測算，得到高新技術產業集聚和經濟韌性的Moran’s I及P 值（見表5）?？梢钥闯?，高新技術產業集聚和經濟韌性的全局Mora’n s I指數大于0，呈現出波動式增長態勢。其中2020 年，高新技術產業集聚和經濟韌性的全局Mora’n s I指數分別為0.342 和0.301，P 值分別為0.001 和0.000。這表明我國高新技術產業集聚和經濟韌性均具有空間正相關關系，也就是說高新技術產業集聚和經濟韌性均在全局上存在空間依賴性。因此，在研究高新技術產業集聚和經濟韌性時，需考慮空間因素的影響。

2.模型的設定檢驗

根 據Elhorst（2014）[35]的 研 究，基 于W1 空 間 權重矩陣，分別進行了LR 檢驗、LM 檢驗、Wald 檢驗、Hausman 檢驗，結果如表6 所示。由于W2 的檢驗結果與W1 檢驗結果基本相同，故不再進行贅述?？梢钥闯?，LM erro-rror 和Robust LM lag 均不顯著；LR 檢驗、Wald 檢驗的結論強烈拒絕SDM 模型與SAR 模型存在本質差別，因此選擇空間杜賓模型為最優模型。此外，依據Hausman 檢驗結果，應采用固定效應模型。

3.空間回歸結果分析

在鄰接矩陣W1 和地理距離矩陣W2 基礎上，分別采用靜態空間杜賓模型和動態空間杜賓模型探究高新技術產業集聚對經濟韌性的空間溢出效應，結果如表7 所示。從模型的擬合程度R2來看，相比靜態空間杜賓模型，動態空間杜賓模型擬合程度更高，表明動態空間杜賓模型穩健性更強。且地理距離矩陣W2 下的動態空間杜賓模型擬合程度最高，故文章主要對表7 第（4）列回歸結果進行分析。

主要變量分析。就經濟韌性而言，經濟韌性滯后一期系數為正，且通過了1%水平的顯著性檢驗，說明經濟韌性具有顯著的時間依賴特征；在兩種空間權重矩陣下，經濟韌性空間滯后項系數顯著為正，說明經濟韌性空間集聚特征為高經濟韌性城市被高經濟韌性城市包圍，低經濟韌性城市被低經濟韌性城市包圍，與上文空間相關分析結果保持一致。就高新技術產業集聚而言，高新技術產業集聚的估計系數為負，且通過了1%水平的顯著性檢驗，其系數絕對值低于靜態空間杜賓模型，說明靜態空間杜賓模型存在高估高新技術產業集聚對經濟韌性負向影響的可能；高新技術產業集聚空間滯后項系數為負，且在10% 的水平上顯著。即本城市高新技術產業集聚對鄰近城市經濟韌性具有負向影響，假說2得以驗證。

控制變量分析?；A設施水平和金融發展水平對經濟韌性產生顯著正向影響，本城市的基礎設施水平和金融發展水平會對其他城市的經濟韌性產生顯著正向影響；對外開放程度和政府干預程度對經濟韌性產生負向影響，本城市的對外開放程度和政府干預程度會對其他城市的經濟韌性產生負向影響。

（三）長短期直接效應和空間溢出效應分析

參考Lesage 和Pace（2009）[36]的研究，使用偏微分法將高新技術產業集聚對經濟韌性的影響分解為直接效應、間接效應以及總效應。表8 為地理距離權重矩陣下高新技術產業集聚對經濟韌性影響的長、短期效應。因鄰接空間權重矩陣下回歸結果與表8 基本相同，故不進行贅述。從短期效應來看，高新技術產業集聚對經濟韌性的直接效應、間接效應和總效應系數分別為-1.481、-4.713 和-6.194，且均通過了1%水平的顯著性檢驗。這說明高新技術產業集聚對經濟韌性的影響具有顯著負向空間溢出效應。本城市高新技術產業集聚會降低本城市經濟韌性，同時抑制鄰近省份經濟韌性。就長期效應而言，高新技術產業集聚的長期效應均不顯著。究其原因，高新技術產業集聚方興未艾，其長期效應尚未顯現。綜上，高新技術產業集聚對經濟韌性存在負向空間溢出效應，且以短期效應為主，假說3 得以驗證。

（四）穩健性檢驗

采用替換被解釋變量、剔除極端值、剔除省會城市、增加控制變量的方法進行穩健性檢驗。具體做法為：（1）將指標體系法計算的經濟韌性替換為單一指標法計算的經濟韌性，具體采用產業結構合理化進行衡量，即1/泰爾指數；（2）將所有變量進行上下1%的縮尾處理。（3）剔除省會城市后，重新對高新技術產業集聚與經濟韌性的影響進行回歸分析。（4）引入人力資本水平這一控制變量，并運用平均受教育年限進行衡量，重新對樣本進行回歸。穩健性檢驗結果如表9 所示?？梢钥闯?，穩健性檢驗的結果與上述基準回歸結果影響方向與顯著性均相同，僅存在系數大小上的差別，說明文章研究結果具有較強穩健性。

（五）內生性檢驗

高新技術產業集聚對經濟韌性的影響可能因遺漏變量存在內生性問題。本文采用高新技術產業集聚的滯后項作為工具變量，運用兩階段最小二乘法和面板兩階段最小二乘法進行內生性檢驗，結果如表10 所示?？梢钥闯?，工具變量不可識別檢驗拒絕了“工具變量不可識別”原假設，且通過了1%的顯著性檢驗；弱工具變量檢驗拒絕“工具變量與內生解釋變量強相關性”原假設，且在1%的顯著性水平上顯著；Hansen 統計量伴隨概率小于0.5，說明工具變量有效；穩健弱識別檢驗在1%水平上顯著拒絕原假設，表明工具變量合理。進一步從兩階段最小二乘法和面板兩階段最小二乘法回歸結果來看，第一階段和第二階段高新技術產業集聚對經濟韌性的影響系數均在1%的顯著性水平上為正，與空間計量模型回歸結果一致，說明上述實證結果具有穩健性。

表1 經濟韌性評價指標體系

表2 變量的描述性統計

表4 穩健性檢驗結果

表5 Morans’I 及P 值

表6 模型設定檢驗結構

表7 兩種空間權重矩陣下靜態、動態空間杜賓模型回歸結果

表8 短期效應和長期效應的分解

表9 穩健性檢驗

表10 內生性檢驗結果

（六）進一步分析

為進一步考察市場化水平在高新技術產業集聚降低經濟韌性過程中的作用，本文在動態空間杜賓模型基礎上加入高新技術產業集聚和市場化水平（mar）的交叉項。同時，為避免多重共線性，對交叉項進行中心化處理，短期效應回歸結果如表11 所示?？梢钥闯?，高新技術產業集聚與市場化水平交叉項未通過顯著性檢驗，說明市場化水平尚未在高新技術產業集聚降低經濟韌性過程中發揮作用，假說4 未得到證實。細究其因，一方面，我國正處于市場化改革階段，包括全國統一要素市場、要素市場化配置處于構建初期，相關市場化機制還不健全，市場資源配置尚不合理，市場競爭規范化水平較弱。盡管理論上市場化配置具有提高經濟韌性的功能，但依舊難以發揮應有作用。另一方面，高新技術產業集聚對經濟韌性影響為非線性，僅僅依靠市場化機制可能會造成產業集聚不足問題，引致市場化水平對高新技術產業集聚與經濟韌性的作用不顯。因此，進一步完善市場化水平，從而減輕高新技術產業集聚對經濟韌性的負向影響尤為重要。需要說明的是，市場化水平的作用機制并未發揮，是由于市場化體系不健全等問題，并不代表其對高新技術產業集聚的重要性不足。

表11 高新技術產業集聚與經濟韌性的交叉項效應

五、結論及啟示

產業集聚作為中國高新技術產業發展的必然趨勢，對社會的生產生活方式產生深刻影響。本文從空間視角出發，以2009-2020 年286 個地級市為樣本，構建靜態和動態空間杜賓模型，探究高新技術產業集聚對經濟韌性影響的空間溢出效應，并且該效應分解為短期效應和長期效應，最終得出如下結論：（1）高新技術產業集聚對經濟韌性具有顯著“U”型影響關系；（2）高新技術產業集聚和經濟韌性均存在顯著的正向空間相關性；（3）高新技術產業集聚對經濟韌性負向空間溢出效應明顯，即高新技術產業集聚在降低本城市經濟韌性的同時，可降低鄰近城市的經濟韌性；（4）高新技術產業集聚對經濟韌性的影響以短期效應為主，長期效應尚未顯現，這進一步印證了當前高新技術產業集聚處于初期階段的結論；（5）由于當前我國市場化機制還不健全，市場資源配置效率有待提高，使得市場化水平在高新技術產業集聚降低經濟韌性的過程中并未發揮應有的調節功能。

基于以上結論，提出如下啟示：

第一，推動區域集中布局，實現高新技術企業錯位發展。由于當前中國高新技術產業集聚尚處于起步階段，企業搬遷重建不僅會加大企業成本，還會使得企業出現同質化現象，從而降低經濟韌性。因此，相關政府部門應結合國家戰略規劃與城市發展需要，推動區域集中布局，實現高新技術企業錯位發展，增強經濟韌性。一方面，建設特色園區，實現企業集約化發展。為充分發揮高新技術產業集聚規模優勢，政府部門應推動高新技術產業實現集中布局，建立特色園區，在降低高新技術產業集聚成本的同時，保持企業自身特色，從而提升經濟韌性。另一方面，優化空間布局，實現企業錯位化發展。為避免產業集聚帶來的企業同質化現象，影響經濟韌性，政府部門應圍繞高新技術產業集聚需求，科學規劃空間布局，探索實施差異化產業用地供給模式。鼓勵以“業態調整”“騰籠換鳥”等方式，優化用地結構，盤活存量和閑置土地用于高新技術產業集群發展，降低企業重建、搬遷成本，提升經濟韌性。

第二，破除體制機制障礙，改善跨區域負向空間溢出格局。高新技術產業集聚在降低本城市經濟韌性的同時，會對鄰近城市的經濟韌性產生負向影響，其原因很大部分歸結于當前高新技術產業相關體制障礙不健全。因此，相應政府部門應加強政策集成，形成疊加效應，破除影響高新技術產業集聚的體制機制障礙，實現知識技術的跨區域高效流動。具體而言，相應政府部門應綜合運用財政、土地、稅收、金融、科技項目、人才、評價等政策，協同支持高新技術產業集聚建設，加速推進集群內部高新技術企業稅收、科技型中小企業研發費用加計扣除等優惠政策落地。相關政府部門可完善人才、科技創新成果流動保障以及支持政策，廢除阻礙跨區域公平競爭、要素流動的“絆腳石”，改善高新技術產業集聚對鄰近城市經濟韌性的負向影響。

第三，發揮市場主導作用，降低高新技術產業集聚負向影響。由于當前我國市場化機制還不健全，市場資源配置效率有待提高，導致市場化水平在高新技術產業集聚降低經濟韌性的過程中并未發揮應有的調節功能。因此，應充分發揮市場主導作用，構建產業創新聯盟，促進各利益主體協同創新，降低高新技術產業集聚對經濟韌性的負向影響。具言之，高新技術產業集群應發揮帶動作用，推動產業鏈上各主體協同共建產業創新聯盟，形成積極參與、知識分享、利益共享、優勢互補、分工明確的協同創新格局，有效降低聯盟各主體經營成本，縮小高新技術產業集聚對經濟韌性的負向影響。