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一、引言
本文探讨了产业集聚对创新绩效的影响机制，研究的创新点主要体现在以下两个方面：第一，本文在检验集聚效应对产业创新绩效影响的基础上，引入了专业化集聚和多样化集聚的平方项，以检验两者和产业创新绩效之间的“U”型曲线关系。第二，本文拓展和深化了已有的关于产业集聚和创新绩效的分析框架，从吸收能力的理论视角出发，充分考虑了吸收能力对产业集聚和创新绩效产生的调节作用。本文更深入地探讨了产业集群的集聚效应对创新绩效的影响机制，为基于产业集群的区域经济发展政策提供一定的借鉴意义。
二、理论与假设
（一） 专业化集聚对产业创新绩效的影响
专业化集聚能够促进产业创新的原因有三点：第一，提供有利于员工和企业的专业化劳动力市场；第二，提供更为完善的产业网络；第三，促进了基于空间层面的知识溢出。但是，当专业化集聚达到一定程度时，也会对产业创新产生负效应。首先，过度专业化集聚的产业更容易受到技术锁定的影响 ；其次，集群学习理论也认为高水平的集群学习容易导致企业陷入旧知识高度冗余和新知识严重匮乏的区域环境之中；最后，高度的专业化集聚降低了它的灵活性，导致其适应外部变化的能力减弱。因此，本文提出如下假设：
H1：专业化集聚和产业创新绩效存在着倒“U”型的相关关系。专业化集聚的水平越高，产业创新绩效越好，但超过某一阈值之后，专业化集聚的水平越高，产业创新绩效越差。
（二） 多样化集聚对产业创新绩效的影响
Jacobs提出多样化集聚的概念后，许多研究都证实了多样化集聚对产业创新的促进作用。总的来说，多样化集聚能够促进产业创新的原因有以下四点：第一，多样化集聚为不同产业的企业提供了交换创意、协同合作的机会，刺激了产业间的知识溢出；第二，多样化集聚为企业创新提供了更为丰富的外部创新源；第三，传统的集群学习理论跨企业边界但局限在集群边界内，已经受到了越来越多的质疑；第四，跨学科的知识交流和碰撞能够在很大程度上激发个体的创造力。因此，本文提出如下假设：
H2：多样化集聚对产业创新绩效具有正向影响。多样化集聚的水平越高，产业创新绩效越好。
（三）吸收能力对集聚效应与产业创新绩效关系的调节作用
许多研究都证实了集聚效应对产业创新绩效的促进作用，但是如何将外部知识转化为企业自身的知识和创新成果仍然是一件非常困难的工作。针对企业在利用外部知识方面存在的问题，Cohen 和 Levinthal提出了吸收能力的概念，认为吸收能力是企业识别、消化外部新知识，并将新知识应用于商业用途的能力。
故本文认为吸收能力是影响产业创新绩效的重要因素，并且对集聚效应与产业创新绩效的关系具有调节作用，提出如下假设：
H3a：吸收能力对专业化集聚与产业创新绩效之间关系具有正向调节效应。
H3b：吸收能力对多样化集聚与产业创新绩效之间关系具有正向调节效应。
总结以上假设，我们得出如图所示的研究框架。
本文研究框架
三、研究设计
（一）数据来源
本文选择省际层面的高技术产业作为研究对象，选择了北京、上海、江苏、浙江和广东五个最具代表性的东部沿海发达省市。本文的数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》，收集了2003-2012年东部沿海五省市的高技术产业相关数据。《中国高技术产业统计年鉴》参考了OECD高技术产业的界定范围，涵盖医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业共五类产业。为了确保不同年度数据的可比性，对新产品销售收入、研发投入、国内技术购买、工业总产值等数据采用GDP平减指数折算到2003年的价格水平。
（二）变量与测量
本文选择产业创新绩效作为研究的因变量，由于商业化的新产品会有一定的产出滞后，本文选择滞后两年的新产品销售收入（NEWP）来测量产业创新绩效。选择专业化集聚和多样化集聚作为研究的自变量，其中应用最为广泛的测量方式是基于Hirschman–Herfindahl指数的测量方法，故本文采用以下方法计算专业化集聚和多样化集聚。
专业化集聚：
多样化集聚：
其中， 代表j地区i产业的专业化集聚程度， 代表j地区i产业的多样化集聚程度。 代表j地区i产业的从业人员年平均人数， 代表j地区高技术产业的从业人员年平均人数， 代表全国范围内i产业的从业人员年平均人数， 代表全国范围内高技术产业的从业人员年平均人数。
本文选择吸收能力作为研究的调节变量，借鉴Li采用指标RDit*DTPit来测量高技术产业i在第t年的吸收能力（AC），其中， RDit和DTPit分别代表通过研发投入和国内技术购买所产生的知识存量。
上述两式中，Kit和Ki（t-1）分别表示产业i在第t年和第t-1年的知识存量， Ki0为基期的知识存量； d为折旧率，本研究取15%；Eit为产业i在第t年的R&D经费支出（或购买国内技术的经费支出），g为考察期内经费支出的平均增长率。
本文选择产业类别、产业所属地区和企业平均规模作为研究的控制变量。其中产业类别采用哑变量INDU1和INDU2表示，产业所属地区采用哑变量AREA1和AREA2表示，哑变量取值范围为0，1，-1。企业平均规模（FSIZEijt）采用j地区的产业i在第t年的工业总产值和企业总数的比值来测量。
四、数据分析与结果
如表所示，本研究将相关变量经过标准化处理后，采用逐步加入控制变量、调节变量、自变量、自变量平方项、自变量平方项与调节变量交互项的层级回归模型进行数据分析。模型1是只含有控制变量和调节变量的回归模型；模型2是控制变量、调节变量和自变量对因变量的主效应模型；模型3在模型2的基础上加入了自变量的平方项；模型4在模型3的基础上加入了自变量平方项与调节变量交互后的模型。 由模型1可得，吸收能力对产业创新绩效有显著的正向影响（β=0.091，p﹤0.001）。由模型2可得，专业化集聚对产业创新绩效有显著的正向影响（β=0.248，p﹤0.001）。但是，多样化集聚对产业创新绩效有显著的负向影响（β=-0.150，p﹤0.05），假设H2没有得到支持。由模型3可得，专业化集聚和产业创新绩效存在着显著的倒“U”型曲线关系（β=-0.225，p﹤0.001），假设H1得到支持。同时还发现，多样化集聚和产业创新绩效存在着显著的正“U”型曲线关系（β=0.227，p﹤0.001）。由模型4可得，吸收能力对专业化集聚和产业创新绩效的调节作用不显著，假设H3a没有得到支持。但是，吸收能力和多样化集聚（平方项）的交互效应对产业创新绩效具有显著正向影响（β=0.796，p﹤0.001），假设H3b得到支持。
五、结论与启示
本文以中国东部沿海五省市的高技术产业为样本，深入研究了两种集聚效应与产业创新绩效之间的“U”型曲线关系，同时探索了吸收能力对集聚效应与产业创新绩效关系的调节作用，得出了以下几点结论及对相关政府部门的政策启示：
（一）专业化集聚与产业创新绩效之间存在着一种非线性关系，即呈现出一种倒“U”型曲线的发展趋势。即在专业化集聚的早期阶段，产业创新网络逐步完善，产品标准趋向成熟，产业创新绩效也随之提升。随着集聚程度的进一步扩大，竞争者之间的产品差异性减小，模仿抄袭等行为反而增加了企业创新的成本。同时，考虑到专业化集聚可以反映一个产业在地区工业格局中的重要程度，需要对我国当前高技术产业专业化集聚的发展模式进行再思考，客观地区分高技术产业专业化集聚的程度和形式。
（二）多样化集聚与产业创新绩效之间也存在着一种非线性关系。当多样化水平较低时，企业还没有能力从其他产业中获取创新资源。从长远角度来看，多样化集聚的产业环境可以吸引更多的创新资源，构建更为广阔的跨产业创新网络。政府部门应该重点关注产业多样化集聚的长久效应，通过构建有利于产业多样化集聚的社会环境和制度体系，加快区域产业多样化集聚的规模和层次，提高区域范围内产业之间的多样性和综合性水平。
（三）吸收能力对多样化集聚和产业创新绩效的关系具有显著的正向调节作用，对专业化集聚和产业创新绩效的关系并没有显著的调节作用。对于多样化集聚所产生的知识溢出来说，高水平的吸收能力能够促进企业将外部知识转化为创新成果。专业化集聚强调了同一产业内的企业之间的知识溢出新知识的吸收显得更为容易。
基金项目：本文是国家自然科学基金项目《中小企业集群变迁与区域创新网络重构》（编号：70873110）成果。
（作者单位：浙江省建设投资集团有限公司）
责任编辑：杨再梅
本文探讨了产业集聚对创新绩效的影响机制，研究的创新点主要体现在以下两个方面：第一，本文在检验集聚效应对产业创新绩效影响的基础上，引入了专业化集聚和多样化集聚的平方项，以检验两者和产业创新绩效之间的“U”型曲线关系。第二，本文拓展和深化了已有的关于产业集聚和创新绩效的分析框架，从吸收能力的理论视角出发，充分考虑了吸收能力对产业集聚和创新绩效产生的调节作用。本文更深入地探讨了产业集群的集聚效应对创新绩效的影响机制，为基于产业集群的区域经济发展政策提供一定的借鉴意义。
二、理论与假设
（一） 专业化集聚对产业创新绩效的影响
专业化集聚能够促进产业创新的原因有三点：第一，提供有利于员工和企业的专业化劳动力市场；第二，提供更为完善的产业网络；第三，促进了基于空间层面的知识溢出。但是，当专业化集聚达到一定程度时，也会对产业创新产生负效应。首先，过度专业化集聚的产业更容易受到技术锁定的影响 ；其次，集群学习理论也认为高水平的集群学习容易导致企业陷入旧知识高度冗余和新知识严重匮乏的区域环境之中；最后，高度的专业化集聚降低了它的灵活性，导致其适应外部变化的能力减弱。因此，本文提出如下假设：
H1：专业化集聚和产业创新绩效存在着倒“U”型的相关关系。专业化集聚的水平越高，产业创新绩效越好，但超过某一阈值之后，专业化集聚的水平越高，产业创新绩效越差。
（二） 多样化集聚对产业创新绩效的影响
Jacobs提出多样化集聚的概念后，许多研究都证实了多样化集聚对产业创新的促进作用。总的来说，多样化集聚能够促进产业创新的原因有以下四点：第一，多样化集聚为不同产业的企业提供了交换创意、协同合作的机会，刺激了产业间的知识溢出；第二，多样化集聚为企业创新提供了更为丰富的外部创新源；第三，传统的集群学习理论跨企业边界但局限在集群边界内，已经受到了越来越多的质疑；第四，跨学科的知识交流和碰撞能够在很大程度上激发个体的创造力。因此，本文提出如下假设：
H2：多样化集聚对产业创新绩效具有正向影响。多样化集聚的水平越高，产业创新绩效越好。
（三）吸收能力对集聚效应与产业创新绩效关系的调节作用
许多研究都证实了集聚效应对产业创新绩效的促进作用，但是如何将外部知识转化为企业自身的知识和创新成果仍然是一件非常困难的工作。针对企业在利用外部知识方面存在的问题，Cohen 和 Levinthal提出了吸收能力的概念，认为吸收能力是企业识别、消化外部新知识，并将新知识应用于商业用途的能力。
故本文认为吸收能力是影响产业创新绩效的重要因素，并且对集聚效应与产业创新绩效的关系具有调节作用，提出如下假设：
H3a：吸收能力对专业化集聚与产业创新绩效之间关系具有正向调节效应。
H3b：吸收能力对多样化集聚与产业创新绩效之间关系具有正向调节效应。
总结以上假设，我们得出如图所示的研究框架。
本文研究框架
三、研究设计
（一）数据来源
本文选择省际层面的高技术产业作为研究对象，选择了北京、上海、江苏、浙江和广东五个最具代表性的东部沿海发达省市。本文的数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》，收集了2003-2012年东部沿海五省市的高技术产业相关数据。《中国高技术产业统计年鉴》参考了OECD高技术产业的界定范围，涵盖医药制造业、航空航天器制造业、电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业和医疗设备及仪器仪表制造业共五类产业。为了确保不同年度数据的可比性，对新产品销售收入、研发投入、国内技术购买、工业总产值等数据采用GDP平减指数折算到2003年的价格水平。
（二）变量与测量
本文选择产业创新绩效作为研究的因变量，由于商业化的新产品会有一定的产出滞后，本文选择滞后两年的新产品销售收入（NEWP）来测量产业创新绩效。选择专业化集聚和多样化集聚作为研究的自变量，其中应用最为广泛的测量方式是基于Hirschman–Herfindahl指数的测量方法，故本文采用以下方法计算专业化集聚和多样化集聚。
专业化集聚：
多样化集聚：
其中， 代表j地区i产业的专业化集聚程度， 代表j地区i产业的多样化集聚程度。 代表j地区i产业的从业人员年平均人数， 代表j地区高技术产业的从业人员年平均人数， 代表全国范围内i产业的从业人员年平均人数， 代表全国范围内高技术产业的从业人员年平均人数。
本文选择吸收能力作为研究的调节变量，借鉴Li采用指标RDit*DTPit来测量高技术产业i在第t年的吸收能力（AC），其中， RDit和DTPit分别代表通过研发投入和国内技术购买所产生的知识存量。
上述两式中，Kit和Ki（t-1）分别表示产业i在第t年和第t-1年的知识存量， Ki0为基期的知识存量； d为折旧率，本研究取15%；Eit为产业i在第t年的R&D经费支出（或购买国内技术的经费支出），g为考察期内经费支出的平均增长率。
本文选择产业类别、产业所属地区和企业平均规模作为研究的控制变量。其中产业类别采用哑变量INDU1和INDU2表示，产业所属地区采用哑变量AREA1和AREA2表示，哑变量取值范围为0，1，-1。企业平均规模（FSIZEijt）采用j地区的产业i在第t年的工业总产值和企业总数的比值来测量。
四、数据分析与结果
如表所示，本研究将相关变量经过标准化处理后，采用逐步加入控制变量、调节变量、自变量、自变量平方项、自变量平方项与调节变量交互项的层级回归模型进行数据分析。模型1是只含有控制变量和调节变量的回归模型；模型2是控制变量、调节变量和自变量对因变量的主效应模型；模型3在模型2的基础上加入了自变量的平方项；模型4在模型3的基础上加入了自变量平方项与调节变量交互后的模型。 由模型1可得，吸收能力对产业创新绩效有显著的正向影响（β=0.091，p﹤0.001）。由模型2可得，专业化集聚对产业创新绩效有显著的正向影响（β=0.248，p﹤0.001）。但是，多样化集聚对产业创新绩效有显著的负向影响（β=-0.150，p﹤0.05），假设H2没有得到支持。由模型3可得，专业化集聚和产业创新绩效存在着显著的倒“U”型曲线关系（β=-0.225，p﹤0.001），假设H1得到支持。同时还发现，多样化集聚和产业创新绩效存在着显著的正“U”型曲线关系（β=0.227，p﹤0.001）。由模型4可得，吸收能力对专业化集聚和产业创新绩效的调节作用不显著，假设H3a没有得到支持。但是，吸收能力和多样化集聚（平方项）的交互效应对产业创新绩效具有显著正向影响（β=0.796，p﹤0.001），假设H3b得到支持。
五、结论与启示
本文以中国东部沿海五省市的高技术产业为样本，深入研究了两种集聚效应与产业创新绩效之间的“U”型曲线关系，同时探索了吸收能力对集聚效应与产业创新绩效关系的调节作用，得出了以下几点结论及对相关政府部门的政策启示：
（一）专业化集聚与产业创新绩效之间存在着一种非线性关系，即呈现出一种倒“U”型曲线的发展趋势。即在专业化集聚的早期阶段，产业创新网络逐步完善，产品标准趋向成熟，产业创新绩效也随之提升。随着集聚程度的进一步扩大，竞争者之间的产品差异性减小，模仿抄袭等行为反而增加了企业创新的成本。同时，考虑到专业化集聚可以反映一个产业在地区工业格局中的重要程度，需要对我国当前高技术产业专业化集聚的发展模式进行再思考，客观地区分高技术产业专业化集聚的程度和形式。
（二）多样化集聚与产业创新绩效之间也存在着一种非线性关系。当多样化水平较低时，企业还没有能力从其他产业中获取创新资源。从长远角度来看，多样化集聚的产业环境可以吸引更多的创新资源，构建更为广阔的跨产业创新网络。政府部门应该重点关注产业多样化集聚的长久效应，通过构建有利于产业多样化集聚的社会环境和制度体系，加快区域产业多样化集聚的规模和层次，提高区域范围内产业之间的多样性和综合性水平。
（三）吸收能力对多样化集聚和产业创新绩效的关系具有显著的正向调节作用，对专业化集聚和产业创新绩效的关系并没有显著的调节作用。对于多样化集聚所产生的知识溢出来说，高水平的吸收能力能够促进企业将外部知识转化为创新成果。专业化集聚强调了同一产业内的企业之间的知识溢出新知识的吸收显得更为容易。
基金项目：本文是国家自然科学基金项目《中小企业集群变迁与区域创新网络重构》（编号：70873110）成果。
（作者单位：浙江省建设投资集团有限公司）
责任编辑：杨再梅