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科技人才集聚与战略性新兴产业集聚的空间交互效应研究

发布时间:2021-01-27 20:26
  战略性新兴产业在特定区域集聚吸引科技人才集聚,科技人才集聚呈现的空间差异性又影响区域间战略性新兴产业集聚发展。现有研究对人才集聚与产业集聚互动关系忽略了空间因素,难以全面刻画科技人才集聚与战略性新兴产业集聚的复杂关系。采用我国2007—2017年省际面板数据,构建空间联立方程模型,实证考察科技人才集聚与战略性新兴产业集聚的空间交互效应。结果发现:我国科技人才集聚与战略性新兴产业集聚存在显著双向促进作用;科技人才集聚和战略性新兴产业集聚均存在正向空间溢出效应;科技人才集聚与战略性新兴产业集聚之间存在负向空间交互效应。最后,基于实证研究结果提出相关政策建议。 

【文章来源】:科技进步与对策. 2019,36(22)北大核心CSSCI

【文章页数】:7 页

【部分图文】:

科技人才集聚与战略性新兴产业集聚的空间交互效应研究


图1区域内科技人才集聚与战略性新兴产业集聚互动机制1.2科技人才集聚与战略性新兴产业集聚的空间溢出

科技人才,新兴产业,战略性,交互机制


形成专业化分工产业价值链[12];空间竞争效应———对战略性新兴产业而言,外来企业的进入促进本地区发展新产品并加剧了市场竞争,本地区企业会通过技术创新提高生产效率以保持自身竞争力[13];示范效应———战略性新兴产业集聚发展较好的地区能够提供生产和管理经验,从而促进较落后地区进行模仿学习[14]。据此,本文提出第二个假设:H2:战略性新兴产业集聚的空间溢出效应为正,即周边地区战略性新兴产业通过空间外溢效应正向影响本地区战略性新兴产业集聚发展。1.2.2科技人才集聚的空间溢出效应在区域经济发展状况及区域资源异质等因素影响下,科技人才在不同区域间流动,正是由于人才广泛流动,才使得科技人才聚集具有一定的网络特征。在人才网络中,其核心节点(区域)是整个网络的核心关系群,资源在核心与外围区域不断进行扩散、流通以促进区域资源合理配置,实现资源优势互补,从而提升区域创新能力[15]。因此,科技人才聚集中心不仅会随着网络构建、资源流通、人才集聚产生极化效应,还会对其它区域产生溢出效应,影响人才集聚。据此,本文提出第三个假设:H3:科技人才集聚的空间溢出效应为正,即周边地区科技人才集聚通过空间外溢效应正向影响本地区科技人才集聚。1.2.3科技人才集聚与战略性新兴产业集聚的空间交互溢出效应区域内科技人才集聚与战略性新兴产业集聚的交互关系是正向的,但区域间两者未必能够相互促进,相反,两者有可能存在挤出效应,这种挤出效应主要源于集聚经济性产生的虹吸效应[16]。一方面,战略性新兴产业存在较多就业机会和较高的资本报酬,以及较好的创新环境,使得周边地区的产业集聚区对本地区科技人才

新兴产业,科技人才,战略性,指数


其中,n为样本个数,xi、xj分别代表区域i、j科技人才集聚和战略性新兴产业集聚的观测值,S2=1/n∑ni=1(xi-x_)2为样本方差,wij为相邻空间权重矩阵,结果如图3所示。图32007-2017年科技人才集聚与战略性新兴产业集聚Moran′sI指数历年科技人才集聚和战略新兴产业集聚的Moran′sI指数在5%水平下均通过显著性检验且均为正,表明中国各地区科技人才集聚和战略新兴产业集聚水平均具有显著正向空间相关关系。战略性新兴产业集聚Moran′sI指数总体呈现上升趋势,但2011年明显下降,表明2011年我国战略性新兴产业空间集聚出现了局部集聚效应,从而降低了空间相关性;科技人才集聚Moran′sI指数呈现逐步上升趋势,表明我国内地各省市间科技人才集聚的空间溢出效应不断增强。总之,我国科技人才集聚和战略新兴产业集聚水平空间特征显著。因此,在分析两者的交互效应时需要考虑空间相关性,建立空间计量模型。3.3模型结果估计为避免多重共线性对估计结果的影响,本文对方程自变量进行共线性检验,发现相关系数未超过0.8,且方差膨胀因子VIF值都在6以内,说明不存在明显的多重共线性问题。为了提高估计结果的有效性并消除各方程之间扰动项可能存在的相关性,采用Kelejian&Prucha[21]提出的广义空间三阶段最小二乘法(GS3SLS)对联立方程进行整体估计。为了进行对比,本文同时报告了不含空间滞后项的2SLS、3SLS估计结果,如表3所示。从估计结果看,3种估计方法下两个内生变量系数符号均一致且显著,各

【参考文献】:
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本文编号:3003676

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