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摘要：对中国高技术产业的产业集中度与企业创新绩效的相关关系，实证结果表明：（1）从高技术产业总体来看，产业集中度与企业创新绩效存在长期与短期均衡关系，且二者均为正相关关系；（2）从高技术产业五个细分行业来看，产业集中度对各行业创新绩效的影响显示出较大差异，在医药制药业、航空航天器制造业中，产业集中度与企业创新绩效具有正相关关系，而电子及通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业行业中，产业集中度对企业创新绩效呈现出负相关效应。
关键词：高技术产业；产业集中度；创新绩效
中图分类号：F26文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）21-0167-02
引言
20世纪80年代以来，中国高技术产业获得了飞速发展，且高技术产业在国民经济中的作用日益突出，全国范围内已初步形成长三角、珠三角、京津冀环渤海地区等各具特色的高技术产业增长带，并对当地及周边地区的经济发展和结构调整产生了积极的推动作用。因此，研究中国的创新体系下高新技术产业集中度对企业创新绩效的影响就显得十分重要。
国内学者对于产业集中度与企业创新相关性的定量分析较少，并主要集中在工业制造业领域。鉴于此，本文运用面板数据对高技术产业的产业集中度与企业创新绩效的相关关系进行了定量分析，并给出了一些政策建议。本文可能的创新点在于变量的选取方面，在产业集中度衡量方面本文使用了θ指数法，数据相对可靠易得，在创新绩效衡量方面本文选取了新产品销售收入与总销售收入之比这一相对数据，消除了绝对数据随时间稳步增长与价格变动因素的影响。
一、变量选择与数据来源
本文选取全国31个省份高技术产业五个细分行业2004—2008年的相关数据，全部数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》和国家统计局网站。本文高技术产业的统计范围包括航空航天器制造业（AS）、电子及通信设备制造业（ETE）、电子计算机及办公设备制造业（COE）、医药制造业（PS）和医疗设备及仪器仪表制造业（MEM）共五类行业。产业集中度借鉴李太平（2007）的θ指数法，企业创新绩效的指标选取新产品销售收入与销售收入之间的比值。
利用上述数据计算的高技术产业各行业创新绩效与产业集中度可得2000—2008年高技术产业各分行业创新绩效逐步提高，这说明随着中国加大国家财政科技投入，中国高科技产业的科技发展水平也在不断提高，创新能力得到增强。其中，AS行业创新绩效最高，平均为0.3483，这与中国大力支持航天航空业发展相关，PS与MEM行业的创新绩效最低，各年平均分别为0.1158與0.1137，说明在医疗卫生领域国家仍需加大投资力度与政策导向。由此看来，中国高科技产业间各分行业存在发展不平衡的问题。
2000—2008年间整个高技术产业的产业集中度平均值为0.4204，且从发展趋势上看，呈现上升趋势，高技术产业逐渐趋于集中。另外，PS行业产业集中度都较低，产业组织高度分散，其市场结构属于典型高度分散的竞争型市场结构，其产业没有地方化现象。AS与MEM产业集中度稍高，这些产业在区域上的分布相对来说较平均，而ETE与COE产业集中度较高，说明该产业在地区上的分布集聚程度最高。
二、数据处理及数据分析
为了减少异方差的影响，所有数据均进行对数处理。
1.单位根检验。为了避免伪回归，保证结果的有效性，我们在回归前需对数据进行ADF单位根检验。Lnrd？的ADF值为15.4224，p值为0.1174，Lncon？的ADF值为7.41605，p值为0.6857，表明在1%的显著水平上不能拒绝存在单位根的原假设，故本文认为序列为非平稳的，即存在单位根，接着对各变量进行一阶差分后继续检验，D（Lnrd？）的ADF值为46.2190，p值为0.0000，D（Lncon？）的ADF值为39.6585，p值为0.0000，检验结果表明各变量在1%的显著水平上均拒绝原假设，即不存在单位根，均为平整过程，说明Lnrd？与Lncon？均为一阶单整。
2.协整检验。由于变量Lnrd？与Lncon？均为一阶单整，故我们可以进行Johansen面板协整检验，检验结果（见表1）：
表1Johansen面板协整检验结果
注：加“*”号表明在5%的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。
从表2结果可知，对于两种变量的协整关系的各种检验均拒绝原假设，说明变量之间存在长期的均衡关系，其方程回归残差是平稳的，在此基础上对原方程进行回归所得的回归结果较为精确。
3.面板模型的选择与回归。建立随机效应回归模型，用Hausman检验该模型，统计量（W）是1.23，p值为0.0266，拒绝原假设，将模型设定为固定效应模型。选取固定影响变系数模型进行分析。所得结果（如表2所示）：
从表2数据来看，五个细分行业中，ps、ete、coe的系数在1%水平上显著，as的系数在5%水平上显著，mem的系数不显著。在产业集中度对创新绩效具有明显效果的四个行业中，产业集中度对创新绩效的关系也不尽相同，在ps、as行业中，产业集中度与企业创新绩效具有正相关关系，其中，as行业最为明显，产业集中度每提高1%，创新绩效增加1.065%。而ete、coe行业中，产业集中度对企业创新绩效出现负效应。
4.误差修正模型。对整个高技术产业进行整体回归结果可得lnrdit=-1.064894+0.645075lnconit说明在长期均衡时，产业集中度每提高1%，高技术产业创新绩效提高0.645%，产业集中度对高技术产业创新绩效整体具有显著的正激励作用。
构建短期修正模型D（lnrdit）=β1D（lnconit）-λ（lnrdit-1-α0-
α1lnconit-1）+εit方程回归结果为D（lnrdit）=0.419D（lnconit）-
0.074μit，误差修正系数为负数，符合模型设定，上述误差修正模型中，差分项反映了短期波动的影响。创新绩效的短期变动分为两部分：一部分是短期产业集中度的影响，另一部分是偏离长期均衡的影响。根据模型参数的估计量，短期产业集中度的变动将引起支出的同方向变动，如果产业集中度增加1%，则创新绩效增加0.419%，误差修正项对D（lnrdit）以0.074的修正速度对其进行修正，使得下期D（lnrdit）趋于均衡。
结论
本文利用2000—2008年中国高技术产业及其细分行业的面板数据，对产业集中度与企业创新绩效的关系进行了研究，研究结论如下：（1）从高技术产业总体来看，产业集中度与企业创新绩效存在长期均衡关系，并且长期均衡结果显示二者是正相关的，表明在长期内产业集聚促进企业创新；并且产业集中度与企业创新绩效存在短期均衡关系，短期内产业集中度对创新绩效亦具有正激励效应。（2）从高技术产业五个细分行业来看，产业集中度对各行业创新绩效的影响显示出较大差异，在医药制药业、航空航天器制造业中，产业集中度与企业创新绩效具有正相关关系，而电子及通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业行业中，产业集中度对企业创新绩效呈现出负相关效应。
本文的政策含义：（1）从总体来看，现阶段中国高科技产业的整体集中度并不高，加快高新技术产业基地建设，提升产业集聚水平，有利于提升区域化创新产出绩效（2）鉴于各分行业的特征，对电子及通信设备制造业与电子计算机及办公设备制造业这些产业集中度很高的行业，存在着过度集中甚至垄断现象，应鼓励适度竞争，而对于医药制药业、航空航天器制造业这些产业集中度相对较低的行业，应加以政策导向，推动产业集群，发展规模优势。
参考文献：
[1]Robert S.Pindyck，Daniel L.Rubinfeld计量经济模型与经济预测[M].北京:机械工业出版社，2008.
[2]安同良，施浩.中国制造业企业R&D行为模式的观测与实证——基于江苏省制造业企业问卷调查的实证分析[J].经济研究， 2006，(2).
[3]吴福象，周邵东.企业创新行为与产业集中度的相关性——基于中国工业企业的实证研究[J].财经问题研究，2006，(12).
[4]吴延兵.市场结构、产权结构与R&D——中国制造业的实证分析[J].统计研究，2007，(5).
[责任编辑 吴迪]
关键词：高技术产业；产业集中度；创新绩效
中图分类号：F26文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）21-0167-02
引言
20世纪80年代以来，中国高技术产业获得了飞速发展，且高技术产业在国民经济中的作用日益突出，全国范围内已初步形成长三角、珠三角、京津冀环渤海地区等各具特色的高技术产业增长带，并对当地及周边地区的经济发展和结构调整产生了积极的推动作用。因此，研究中国的创新体系下高新技术产业集中度对企业创新绩效的影响就显得十分重要。
国内学者对于产业集中度与企业创新相关性的定量分析较少，并主要集中在工业制造业领域。鉴于此，本文运用面板数据对高技术产业的产业集中度与企业创新绩效的相关关系进行了定量分析，并给出了一些政策建议。本文可能的创新点在于变量的选取方面，在产业集中度衡量方面本文使用了θ指数法，数据相对可靠易得，在创新绩效衡量方面本文选取了新产品销售收入与总销售收入之比这一相对数据，消除了绝对数据随时间稳步增长与价格变动因素的影响。
一、变量选择与数据来源
本文选取全国31个省份高技术产业五个细分行业2004—2008年的相关数据，全部数据来源于《中国高技术产业统计年鉴》和国家统计局网站。本文高技术产业的统计范围包括航空航天器制造业（AS）、电子及通信设备制造业（ETE）、电子计算机及办公设备制造业（COE）、医药制造业（PS）和医疗设备及仪器仪表制造业（MEM）共五类行业。产业集中度借鉴李太平（2007）的θ指数法，企业创新绩效的指标选取新产品销售收入与销售收入之间的比值。
利用上述数据计算的高技术产业各行业创新绩效与产业集中度可得2000—2008年高技术产业各分行业创新绩效逐步提高，这说明随着中国加大国家财政科技投入，中国高科技产业的科技发展水平也在不断提高，创新能力得到增强。其中，AS行业创新绩效最高，平均为0.3483，这与中国大力支持航天航空业发展相关，PS与MEM行业的创新绩效最低，各年平均分别为0.1158與0.1137，说明在医疗卫生领域国家仍需加大投资力度与政策导向。由此看来，中国高科技产业间各分行业存在发展不平衡的问题。
2000—2008年间整个高技术产业的产业集中度平均值为0.4204，且从发展趋势上看，呈现上升趋势，高技术产业逐渐趋于集中。另外，PS行业产业集中度都较低，产业组织高度分散，其市场结构属于典型高度分散的竞争型市场结构，其产业没有地方化现象。AS与MEM产业集中度稍高，这些产业在区域上的分布相对来说较平均，而ETE与COE产业集中度较高，说明该产业在地区上的分布集聚程度最高。
二、数据处理及数据分析
为了减少异方差的影响，所有数据均进行对数处理。
1.单位根检验。为了避免伪回归，保证结果的有效性，我们在回归前需对数据进行ADF单位根检验。Lnrd？的ADF值为15.4224，p值为0.1174，Lncon？的ADF值为7.41605，p值为0.6857，表明在1%的显著水平上不能拒绝存在单位根的原假设，故本文认为序列为非平稳的，即存在单位根，接着对各变量进行一阶差分后继续检验，D（Lnrd？）的ADF值为46.2190，p值为0.0000，D（Lncon？）的ADF值为39.6585，p值为0.0000，检验结果表明各变量在1%的显著水平上均拒绝原假设，即不存在单位根，均为平整过程，说明Lnrd？与Lncon？均为一阶单整。
2.协整检验。由于变量Lnrd？与Lncon？均为一阶单整，故我们可以进行Johansen面板协整检验，检验结果（见表1）：
表1Johansen面板协整检验结果
注：加“*”号表明在5%的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。
从表2结果可知，对于两种变量的协整关系的各种检验均拒绝原假设，说明变量之间存在长期的均衡关系，其方程回归残差是平稳的，在此基础上对原方程进行回归所得的回归结果较为精确。
3.面板模型的选择与回归。建立随机效应回归模型，用Hausman检验该模型，统计量（W）是1.23，p值为0.0266，拒绝原假设，将模型设定为固定效应模型。选取固定影响变系数模型进行分析。所得结果（如表2所示）：
从表2数据来看，五个细分行业中，ps、ete、coe的系数在1%水平上显著，as的系数在5%水平上显著，mem的系数不显著。在产业集中度对创新绩效具有明显效果的四个行业中，产业集中度对创新绩效的关系也不尽相同，在ps、as行业中，产业集中度与企业创新绩效具有正相关关系，其中，as行业最为明显，产业集中度每提高1%，创新绩效增加1.065%。而ete、coe行业中，产业集中度对企业创新绩效出现负效应。
4.误差修正模型。对整个高技术产业进行整体回归结果可得lnrdit=-1.064894+0.645075lnconit说明在长期均衡时，产业集中度每提高1%，高技术产业创新绩效提高0.645%，产业集中度对高技术产业创新绩效整体具有显著的正激励作用。
构建短期修正模型D（lnrdit）=β1D（lnconit）-λ（lnrdit-1-α0-
α1lnconit-1）+εit方程回归结果为D（lnrdit）=0.419D（lnconit）-
0.074μit，误差修正系数为负数，符合模型设定，上述误差修正模型中，差分项反映了短期波动的影响。创新绩效的短期变动分为两部分：一部分是短期产业集中度的影响，另一部分是偏离长期均衡的影响。根据模型参数的估计量，短期产业集中度的变动将引起支出的同方向变动，如果产业集中度增加1%，则创新绩效增加0.419%，误差修正项对D（lnrdit）以0.074的修正速度对其进行修正，使得下期D（lnrdit）趋于均衡。
结论
本文利用2000—2008年中国高技术产业及其细分行业的面板数据，对产业集中度与企业创新绩效的关系进行了研究，研究结论如下：（1）从高技术产业总体来看，产业集中度与企业创新绩效存在长期均衡关系，并且长期均衡结果显示二者是正相关的，表明在长期内产业集聚促进企业创新；并且产业集中度与企业创新绩效存在短期均衡关系，短期内产业集中度对创新绩效亦具有正激励效应。（2）从高技术产业五个细分行业来看，产业集中度对各行业创新绩效的影响显示出较大差异，在医药制药业、航空航天器制造业中，产业集中度与企业创新绩效具有正相关关系，而电子及通讯设备制造业、电子计算机及办公设备制造业行业中，产业集中度对企业创新绩效呈现出负相关效应。
本文的政策含义：（1）从总体来看，现阶段中国高科技产业的整体集中度并不高，加快高新技术产业基地建设，提升产业集聚水平，有利于提升区域化创新产出绩效（2）鉴于各分行业的特征，对电子及通信设备制造业与电子计算机及办公设备制造业这些产业集中度很高的行业，存在着过度集中甚至垄断现象，应鼓励适度竞争，而对于医药制药业、航空航天器制造业这些产业集中度相对较低的行业，应加以政策导向，推动产业集群，发展规模优势。
参考文献：
[1]Robert S.Pindyck，Daniel L.Rubinfeld计量经济模型与经济预测[M].北京:机械工业出版社，2008.
[2]安同良，施浩.中国制造业企业R&D行为模式的观测与实证——基于江苏省制造业企业问卷调查的实证分析[J].经济研究， 2006，(2).
[3]吴福象，周邵东.企业创新行为与产业集中度的相关性——基于中国工业企业的实证研究[J].财经问题研究，2006，(12).
[4]吴延兵.市场结构、产权结构与R&D——中国制造业的实证分析[J].统计研究，2007，(5).
[责任编辑 吴迪]