文化产业集聚提升了区域创新...基于空间计量模型的实证检验_陈天宇.pdf

作者简介:陈天宇，男，河北石家庄人，同济大学人文学院博士研究生，研究方向:文化产业与区域经济;解学芳，女，山东青岛人，同济大学人文学院长聘特聘教授、博士生导师，研究方向:文化产业与区域经济。*基金项目:国家自然科学基金青年项目“空间关联视角下长三角文化市场一体化的时空演进与体制机制创新研究”(72004097)，项目负责人:郭新茹;上海哲学社会科学规划基金项目“长三角数字创意产业集群及协同发展路径:基于全球视角的比较研究”(2019CGL100)，项目负责人:解学芳。经济问题探索2023 年第 3 期文化产业集聚提升了区域创新能力吗?*基于空间计量模型的实证检验陈天宇，解学芳(同济大学人文学院，上海 200092)摘要:在构建区域创新能力综合评价指标体系的基础上，通过空间杜宾模型检验了文化产业集聚影响区域创新能力的具体机制和实际效果。结果表明:(1)我国区域创新活动存在正向的空间自相关性，创新成果可以随着要素流动向邻近地区扩散;(2)文化产业的专业化集聚和多样性集聚均可推动区域创新能力的提升，且具有显著的空间溢出效应，从影响效果来看，文化产业多样性集聚已成为推动区域创新能力跃升的主要动力;(3)由于规范、有序的竞争机制尚未形成，文化产业竞争性集聚阻碍了区域创新能力的提升，但却通过价格博弈、企业外迁等条件产生了正向的空间溢出;(4)文化产业集聚对区域创新能力的影响存在区域异质性，其中，文化产业在东部地区的竞争性集聚促进了区域创新能力的提升，在中、西部地区则未有体现。对此，建议加强区域间的产业联动与资源共享，破除创新要素流动壁垒。鼓励文化产业特色化与差异化集聚，促进创新要素和发展资源的融合更新，并进一步完善文化产业集群的制度环境和竞争机制。关键词:文化产业集聚;区域创新能力;空间溢出;空间杜宾模型中图分类号:F062.9;G124文献标识码:A文章编号:10062912(2023)03011115一、引言随着我国经济发展逐渐步入新常态，依靠投资驱动、资源消耗和廉价劳动力成本的传统发展模式已经越来越接近能源储备、环境条件和人力资本的约束边界。对此，党的二十大报告明确指出，创新是引领发展的第一动力，在我国现代化建设全局中处于核心地位。在此语境下，如何有效提升区域创新能力成为破除我国经济发展难题的关键。经济地理学的早期研究成果已经表明，相关产业在空间上的集聚可以通过知识和信息外溢、基础设施共享以及产业链上下游的关联匹配(季书涵等，2016)1，推动集群企业触发新的创新，并通过外部效应提升整个区域的创新能力(Stam et al，2008;倪进峰和李华，2017)2 3。在文化产业日渐成为我国国民经济支柱性产业的背景下，其空间集聚能否同其他产业一样，通过促进知识、资本、技术等创新要素的有序流动，111助推区域创新能力的持续提升，成为当下亟待检验的问题。对此，学界已经展开了相应探讨。部分学者指出，文化产业集聚可以加快公共知识池的积累(王毅和廖卓娴，2019)4，强化集群企业在价值链各环节的创新优势(顾江和车树林，2017)5，并通过知识溢出的“乘数效应”促进创新成果交流与共享(魏和清和李颖，2016)6，有效降低集群企业的创新风险(陈羽洁等，2020)7，推动区域创新能力的持续提升。在此基础上，部分学者关注到了文化产业集聚效应的特殊性，认为相较于其他产业，文化产业在地理上的集聚更利于默会知识的传播(Coll Martinez etal，2019)8，可以通过促进产业外创新带动区域创新能力的提升(Clare，2013)9。但也有部分学者针对上述观点提出相反意见，认为当前我国文化产业集群的规模整体较小，且内部产业结构趋同(胡慧源和李叶，2022)10，尚未建立起良好的社会关系网络(卫志民，2017)11。同时，配套政策、服务和设施的不完善也导致文化产业的空间集聚难以激发有效的知识溢出(曾琎，2012)12，甚至存在一定的“拥挤效应”(张彩江等，2017)13。在此语境下，文化产业集聚对区域创新能力的正向影响难以显现。综上，当前学界对文化产业集聚与区域创新能力的探讨已经逐渐从局部向系统拓展，为本研究的展开夯实了基础。但整体而言，这一领域的研究成果仍较为分散，相关研究未能形成统一的结论。从研究设计来看，多数研究在探讨文化产业集聚影响区域创新能力的机制时，未对文化产业集聚的类型和模式进行区分，导致研究结论过于笼统。同时，部分研究在方法设定上也未将样本间的空间溢出纳入考量，致使研究结论与实际状况可能存在一定偏差。鉴于此，本文拟从外部性着眼，区分文化产业集聚的类型和模式，深入分析文化产业集聚影响区域创新能力的具体机制，并通过构建空间计量模型将文化产业集聚可能存在的空间溢出效应纳入考量，进一步校验和丰富既有研究结论。本文主要的创新点和边际贡献如下:第一，不同于既有研究普遍选用发明专利授权量、新产品销售收入以及技术合同成交额等特定指标衡量区域创新能力(刘思明等，2011;侯鹏和刘思明，2013)14 15，本文以创新活动的发生过程为视角，从创新基础、创新投入、创新产出和创新贡献四个层面构建区域创新能力评价指标体系，以期对样本地区的创新能力进行较为全面的测度。第二，既有研究在考察文化产业集聚影响区域创新能力的作用机制时，往往不会对文化产业集聚进行类型区分，或只注意到文化产业的专业化集聚和多样性集聚，而忽略了竞争性集聚(王猛和王有鑫，2015)16，致使研究结论部分失效。对此，本文立足于经济地理学的话语范式，从外部性视角着眼，将文化产业集聚区分为专业化集聚、多样性集聚和竞争性集聚等不同类型，以深入探究文化产业集聚影响区域创新能力的具体机制。第三，既有研究在测度文化产业集聚影响区域创新能力的实际效果时，较少关注集聚过程中产生的空间溢出效应。在全国统一大市场建设脚步不断加快和区域一体化发展机制日益完善的环境下，本文通过构建空间计量模型将文化产业集聚可能存在的空间溢出效应纳入考量，以求全面考察文化产业集聚对区域创新能力的影响效果。二、机制分析与研究假设经济地理学的研究表明，文化产业集聚主要通过正向的外部性推动区域创新能力的提升，根据 Glaeser et al(1992)17 和 Henderson et al(1995)18 提出的产业外部性划分依据，文化产业集聚可以细分为专业化集聚、多样性集聚和竞争性集聚(冀刚和黄继忠，2018)19，其影响区域创新能力的具体机制如下:(一)文化产业专业化集聚影响区域创新能力的机制分析文化产业的专业化集聚效应即 MA 外部性，是指集群企业通过相互学习促进技术外溢而产生的规模经济。既有研究指出，生产过程中获得的技术溢出是企业创新的重要动力(徐丹和于渤，2021)20。而在文化产业集群中，随着专业化分工体系的不断完善，隐性知识和专有技术可以在集群企业间快速扩散，从而有效破除行业的知识和技术壁垒，为集群企业实现关键技术的突破与211创新提供便利。此外，文化产业的专业化集聚还可以推动产业链、价值链、创新链各环节的连贯成熟，提高集群企业的交易与匹配效率，切实缓解因信息壁垒导致的要素错配和“低效配”，促使集群企业不断提升创新效率，并在正反馈机制的作用下，有效推动区域创新能力的持续提升。同时，在全国统一大市场建设和区域一体化发展的语境下，文化产业的专业化集聚效应往往会通过“一义多用”的乘数效应向邻近地区溢出，并在产品和服务的扩散过程中助推邻近地区相关产业实现技术更新、业态更新和模式更新，从而有效带动邻近地区创新能力的提升。因此，提出:假设 1a:文化产业专业化集聚会正向影响区域创新能力。假设 1b:文化产业专业化集聚对区域创新能力的影响存在正向的空间溢出效应。(二)文化产业多样性集聚影响区域创新能力的机制分析文化产业的多样性集聚效应即 Jacobs 外部性，是指集群内不同类型的文化企业在交流碰撞中产生的知识流动与共享(卞晓丹和钟廷勇，2016)21。一般而言，交叉领域间的交流和互动有利于促进知识与技术的跨行业渗透，是创新活动的重要支撑。在文化产业集群中，相关性产业的关联互动可以强化互补性知识在集群内的溢出，提高集聚资源的配置效率(张天华等，2019)22，有效拓展区域创新活动的外延范围。此外，不同领域的文化企业在特定空间的集聚往往会激发以项目为导向的柔性合作机制，打破行业界限并建立跨产业合作联盟，强化人才、技术、知识、设备的弹性流动，促进创新要素和发展资源的融合与更新，有效激发集群企业的创新潜力，并最终推动区域创新能力的提升。同时，在创新资源的跨区域流动过程中，文化产业的多样性集聚效应往往会通过社会网络促使邻近地区企业间形成紧密的非交易性互动关系，并构建起跨区域、跨行业、跨部门的协同创新体系，加速集群组织惯例的扩散与优化，助推邻近地区创新能力的提升。因此，提出:假设 2a:文化产业多样性集聚会正向影响区域创新能力。假设 2b:文化产业多样性集聚对区域创新能力的影响存在正向的空间溢出效应。(三)文化产业竞争性集聚影响区域创新能力的机制分析文化产业的竞争性集聚效应即 Porter 外部性，是指集群企业通过竞争所获得的创新和发展优势。Porter(2011)23 从竞争优势的视角出发，认为外部性来源于开放环境下的竞争性专业化分工。在此语境下，文化企业在集群中积极、有序的竞争可以促进模仿创新，推动专业技术的加速迭代和生产效率的快速提高(尹诗晨和杨秀云，2022)24，并通过彼此间的知识互动和压力传导优化集群企业的分工体系和创新效率。此外，集群内的文化企业还可以通过健康的价格竞争降低文化产业部门的生产和交易成本，加速淘汰落后产能，倒逼产业结构升级更新，为区域创新能力的跃升提供内生动力。同时，根据市场竞争的一般规律，文化产业的竞争性集聚效应往往会推动知识含量和技术水平较低的产业形态向邻近地区梯度转移。由于我国区域发展整体呈现不平衡、不充分的特点，上述产业形态的转移通常会引起邻近地区文化企业的学习并触发新的创新，极大地推动资源要素的跨区域配置，实现文化产业生产技术和竞争机制的空间溢出，进而促进邻近地区创新能力的提升。因此，提出:假设 3a:文化产业竞争性集聚会正向影响区域创新能力。假设 3b:文化产业竞争性集聚对区域创新能力的影响存在正向的空间溢出效应。三、研究设计与变量描述(一)模型构建由于样本间可能存在的空间效应与传统计量模型样本观察值不相关的基本假设相悖，故参照既有研究思路(王亮，2019)25，构建广义嵌套空间模型(GNS)对研究假设进行检验。公式如下:Innit=0+Nj=1WijInnjt+1MAit+2Jacit+3Porit+4Xit+Nj=1Wij(1MAjt+2Jacjt+3Porjt+4Xjt)+i+it(1)311it=Nj=1Wijjt+it(2)其中，i 和 j 均表示地区，t 表示年份。Innit为地区 i 在时间 t 的区域创新能力，Wij为空间矩阵单元，整体而言，在现有研究中使用最多的空间矩阵主要包括邻接矩阵、地理距离矩阵和经济距离矩阵，考虑到本文所要探讨的核心问题是文化产业集聚对区域创新能力的影响效果，外部性的空间效应牢牢植根于地区间的经济交往和贸易活动，若选用邻接矩阵或地理距离矩阵，仅以地理单元间的邻接关系或空间距离作为矩阵的加权依据，易导致实证结果出现设定偏差。因此，本文参照 Han et al(2018)26 及徐辉和邱晨光(2022)27 的研究思路，基于 20132020 年的人均 GDP数据构建经济距离矩阵，计算公式为:Wij=1GDPi GDPj(ij)，对角线元素 Wij=0。MAit、Jacit、Porit分别为地区 i 在时间 t 的文化产业专业化、多样性、竞争性集聚，Xit为控制变量。和 表示影响系数，和 分别为空间滞后项和误差项系数。i为个体固定效应，it为纳入空间溢出的随机扰动项，it N(0，2)。当 =0 时，模型为空间杜宾模型(SDM);当 =1，2，3，4=0 时，模型为空间滞后模型(SLM)，当 =1，2，3，4=0 时，模型为空间误差模型(SEM)。(二)变量说明1 被解释变量:区域创新能力(Innit)。创新活动的多维性和丰富性表明，区域创新能力无法被某一特定指标替代。因此，对区域创新能力的测度与比较应通过构建综合评价指标体系的方式实现。对此，相关研究已经做了较多尝试(宋文月和任保平，2019)28。但整体来看，既有成果普遍存在条件指标过度化、评价方法主观化等问题。针对上述不足，本文以创新活动的发生过程为视角，在充分借鉴既有研究成果的基础上，结合科技部出台的 创新型城市建设监测评价指标(试行)，从创新基础、创新投入、创新产出和创新贡献四个层面构建区域创新能力评价指标体系(详见表 1)。在此基础上，为尽可能客观、全面地反映所有指标信息，采用熵权 TOPSIS 法逐年测算样本区域的创新能力得分，并将其作为被解释变量的替代指标。表 1区域创新能力评价指标体系一级指标二级指标三级指标计量单位属性创新基础公共设施互联网宽带接入端口万正电话普及率(包括移动电话)部/百人正单位人口公共图书藏量册/人正人均道路面积平方米/人正对外开放进出口总额占 GDP 比重%正高技术产品出口额占商品出口额比重%正接待入境旅游人数万人正教育水平普通高等学校在校大学生数占总人口比重%正人均受教育年限年正教育支出占地方财政一般预算支出的比重%正创新投入经费投入D 经费支出占 GDP 比重%正规模以上工业企业 D 经费支出亿元正科技支出占地方财政一般预算支出的比重%正人力投入D 人员全时当量人年正D 人员占城镇就业人员数的比重%正规模以上工业企业 D 人员全时当量人年正创新机构普通高等院校数量个正高技术企业数个正规模以上工业企业中拥有研发机构的企业所占比重%正411续表 1一级指标二级指标三级指标计量单位属性创新产出知识产出人均专利申请量件正人均专利授权量件正发明专利占专利授权数比重%正万人科技论文数篇正产品产出新产品销售收入占 D 支出比重%正人均核准注册商标数项正技术产出技术市场合同成交额占 GDP 比重%正创新贡献民生改善城镇居民人均可支配收入元正城镇登记失业率%负恩格尔系数%负产业升级高技术产业主营业务收入占 GDP 比重%正第三产业增加值占 GDP 的比重%正社会劳动生产率万元/人正单位 GDP 能耗吨标准煤/万元负环境治理一般工业固体废物综合利用率%正生活垃圾无害化处理率%正城市污水处理率%正2 解释变量:文化产业集聚(MAit、Jacit、Porit)。根据外部溢出机制的差异，将文化产业集聚区分为以下三种类型分别测度。包括:第一，专业化集聚(MAit)。参照文丰安(2018)29 的研究，通过构建专业化集聚指数对其进行衡量，计算公式为:MAit=MAXj(Sij/Si)。第二，多样性集聚(Jacit)。参照孙智君和李响(2015)30 的研究，采用 HHI 指数的倒数进行测度，计算公式为:Jacit=1jQ2ij。第三，竞争性集聚(Porit)。参照张涛等(2015)31 的研究，通过企业平均规模进行衡量，计算公式为:Porit=(NiGi)(iNiiGi)。其中，Sij表示 i 地区文化产业就业人数占就业总人数比重，Si表示全国文化产业就业人数占就业总人数比重;Qij表示 i 地区各细分产业就业人数占文化产业就业总人数比重;Ni、Gi分别表示 i 地区规模以上文化企业的数量与营业收入。3 控制变量:除文化产业集聚外，区域创新能力还受到其他因素影响。参照既有研究成果，在模型中加入以下控制变量。第一，市场化水平(marketit)。通过规模以上私营企业单位数占企业总数比重衡量(韩长根和张力，2019)32。第二，金融发展水平(finit)。通过非国有部门的贷款比重衡量，计算公式为:非国有部门贷款比重=总贷款/GDP (1 国有企业固定投资额/全社会固定投资总额)(白俊红和刘宇英，2018)33。第三，文化环境支撑(cesit)。通过居民人均教育文化娱乐服务支出占消费总额的比重衡量(任文龙等，2019)34。(三)数据来源考虑到数据的可获得性，本文选取 20132020 年除港、澳、台、藏的省级面板数据作为样本。亦有研究指出，我国文化产业的空间组织形式在 2013 年开始呈现出“极化”的新形态，文化市场活力的激发成为文化产业空间集聚的主要动力(冯星宇等，2021)35。在此语境下，选取20132020 年的面板数据探讨我国文化产业集聚对区域创新能力的影响效果，具有较为充分的样本代表性。本文所有指标数据均来源于历年 中国统计年鉴 中国文化及相关产业统计年鉴中国科技统计年鉴 中国高技术产业统计年鉴 中国能源统计年鉴和各省、市、自治区统计年鉴。变量描述性统计见表 2。511表 2变量描述性统计变量均值标准差最大值最小值样本量区域创新能力(Innit)3.3330.4254.3902.804240文化产业专业化集聚(MAit)1.3441.3527.7290.277240文化产业多样性集聚(Jacit)2.1130.2812.6061.371240文化产业竞争性集聚(Porit)1.5930.8834.3410.397240市场化水平(marketit)0.5090.1340.7870.118240金融发展水平(finit)1.0060.3212.0410.516240文化环境支撑(cesit)0.1100.0150.1630.075240四、实证结果分析(一)空间自相关性检验为纠正传统模型在估计时忽略空间溢出而造成的设定偏差，本文参照 Bao 和 Chen(2017)36 的研究思路，使用全局莫兰指数对观测样本进行空间自相关性检验，以验证区域创新能力是否存在空间依赖。由表 3 可知，20132020 年区域创新能力的全局莫兰指数均在 0.300 以上且至少通过 1%水平下的显著性检验，表明区域创新能力存在明显的空间关联。表 3区域创新能力的全局莫兰指数年份20132014201520162017201820192020Moran s I0.496(4.60)0.472(4.39)0.446(4.16)0.418(3.92)0.359(3.42)0.329(3.15)0.311(2.99)0.304(2.93)注:*、分别表示通过 10%、5%、1%水平下的显著性检验;括号内为 t 统计值。下同。同时，全局莫兰指数的检验结果显示，我国区域创新能力的空间依赖正在随时间推移而不断减弱，因此，有必要通过局部莫兰指数进一步探究区域创新能力的空间关联模式。由莫兰散点图可知，我国区域创新能力空间依赖减弱的原因主要在于部分观测样本由第三象限移动至第四象限(详见图 1)。这一变动趋势表明，随着时间的推移，部分创新能力较弱的地区发掘出了新的创新资源优势，并在资源转化过程中实现了区域创新能力的提升。由于第三象限各地区创新能力整体较弱，少数地区创新能力的提升致使其与邻近地区的差距不断扩大，进而导致了各地区创新能力空间相似性的减弱。综合而言，尽管区域创新能力的空间自相关水平随着时间推移呈现出了下降趋势，但整体上各地区的空间依赖依旧十分稳健。因此，在探究文化产业集聚对区域创新能力的影响效果时，应选用空间计量模型，以确定其中存在的空间溢出效应。图 12013 和 2020 年区域创新能力的莫兰散点图611(二)模型选择空间计量模型主要包括空间杜宾模型(SDM)、空间滞后模型(SLM)和空间误差模型(SEM)。为选择合适的模型估计文化产业集聚对区域创新能力的影响效果，首先根据 Anselin etal(2004)37 的研究思路进行 LM 检验，通过比较 Lagrange 乘数及其稳健形式的统计意义来进行空间滞后模型和空间误差模型的判定。由表 4 可知，LMError 和 obust LMError 均在 1%水平下显著，且系数明显高于 LMLag 和 obust LMLag，故空间误差模型较空间滞后模型更优。但由于 LM 检验未考虑空间杜宾模型的情况，需进一步根据 Burridge(1981)38 的研究思路，通过 L和 Wald 检验判定空间杜宾模型能否被简化为空间误差模型。结果表明，L 和 Wald 检验均显著拒绝原假设，即空间杜宾模型不宜被简化。因此，本文选择广义形式的空间杜宾模型对研究假设进行检验。表 4空间计量模型的 LM、L 和 Wald 检验检验类型空间滞后模型(SLM)空间误差模型(SEM)LM test0.08810.462obust LM test3.615*13.989L test50.98071.960Wald test51.35084.260(三)基准回归分析经 Hausman 检验，选择固定效应空间杜宾模型，并设置个体、时间双固定，估计结果见表 5。在模型(4)中，区域创新能力的空间滞后项系数 显著为正，表明样本间存在正向的空间溢出，即一地区域创新能力的提升，可以对邻近地区产生带动作用。同时，由于空间滞后项的存在，模型中的回归系数不再表示解释变量对被解释变量的实际影响效果。因此，参照 Lesage 和 Pace(2009)39 的研究思路，进一步通过偏微分方法分解各变量的空间效应。表 5空间杜宾模型估计结果变量(1)随机效应固定效应(2)个体固定效应(3)时间固定效应(4)双向固定效应MA1.117(4.85)0.086(4.18)0.074(3.65)0.296(7.66)Jac0.237(5.46)0.219(5.76)0.245(6.65)0.649(5.46)Por0.004(0.19)0.026(1.53)0.031(1.94)0.049(1.67)market0.052(1.06)0.023(0.52)0.096(2.14)0.329(6.01)fin0.006(0.17)0.018(0.55)0.002(0.04)0.155(2.72)ces0.107(2.87)0.090(2.73)0.077(2.25)0.316(3.79)711续表 5变量(1)随机效应固定效应(2)个体固定效应(3)时间固定效应(4)双向固定效应W MA0.082*(1.67)0.041(0.93)0.008(0.17)0.438(3.92)W Jac0.038(0.36)0.069(0.73)0.095(0.95)0.144(4.13)W Por0.057(1.62)0.084(2.57)0.111(3.25)0.068(0.09)W market0.136*(1.93)0.129(2.04)0.487(4.78)0.126(0.76)W fin0.033(1.62)0.036(0.53)0.016(0.18)0.086(0.45)W ces0.106*(1.93)0.108*(1.93)0.119(1.25)0.083(0.39)0.229(2.25)0.194*(1.86)0.072(0.66)0.271(1.98)20.8180.7950.7760.892Log L237.747290.053347.364356.824由表 6 可知，文化产业专业化集聚的直接效应和间接效应估计系数分别为 0.257 和 0.210，且至少通过 5%水平下的显著性检验，验证了假设 1a 和假设 1b 的猜想，表明文化产业的专业化集聚可以通过优化分工快速获得规模效益，不断推动集群企业在产业链各环节实现技术突破，促进区域创新能力持续提升，并通过空间溢出效应对邻近地区产生正向影响。同时，文化产业多样性集聚的直接效应和间接效应估计系数分别达到 0.532 和 0.598，且在 1%水平下显著，验证了假设 2a和假设 2b 的猜想，即不同类型文化企业在特定空间的集聚会通过知识的跨界碰撞激发新的创意，并在人才的跨区域流动过程中优化邻近地区创新能力。需要注意的是，文化产业多样性集聚的系数明显高于专业化集聚，这在一定程度上表明，我国文化产业集群整体已完成初级发展阶段，集群企业间具备了较强的业务关联，且形成了较好的互动交流模式。差异化领域交流碰撞产生的横向集聚效应已经超过纵向的“马歇尔专业分工效应”(郭新茹等，2019)40，成为文化产业集聚推动区域创新能力提升的主要动力。此外，文化产业竞争性集聚的直接效应为 0.052，并在 10%水平下显著，与假设 3a 的猜想不同，文化产业的竞争性集聚非但未能正向影响区域创新能力，还产生了抑制作用。其中可能的原因在于:当前我国大部分文化产业集群尚未形成成熟、有序的竞争机制，集群企业间的竞争多是同质化的恶性竞争，而非差异化的协同竞争。在一定条件的资源约束下，恶性竞争易导致创新收入下降，并最终阻碍区域创新能力的提升。与之相对，集群内无序、过度的竞争状态往往会通过激烈的价格博弈和严重的资源错配诱发文化企业外迁，这客观上引起了创新要素的跨区域流动与更新。在我国区域发展水平差距较大的现状下，使得文化产业竞争性集聚可以对邻近地区产生正向的空间溢出，这也进一步解释了文化产业竞争性集聚间接效应为正的原因。客观来看，尽管文化产业竞争性集聚提升了邻近地区的创新能力，但其作用机制与假设 3b 的猜想仍有区别。控制变量方面，市场化水平对区域创新能力的直接效应为负而间接效应为正，结合文化产业竞争性集聚的情况可知，降低市场准入壁垒在一定程度上加剧了当地文化企业的竞争强度，在行业竞争机制尚不完善的情况下，阻碍了区域创新能力的提升。此外，金融发展水平和文化环境支811撑的直接效应均显著为正，间接效应则未通过显著性检验，表明政策和环境要素具有较强的“地域根植性”，较难通过人才、知识、信息的流动对邻近地区产生有效溢出。表 6空间杜宾模型的效应分解变量直接效应间接效应总效应MA0.257(5.21)0.210(2.32)0.467(6.15)Jac0.532(4.02)0.598(2.60)1.130(5.27)Por0.052*(1.71)0.032(0.55)0.020(0.37)market0.378(4.99)0.250*(1.69)0.128(1.29)fin0.181(2.80)0.135(0.87)0.046(0.33)ces0.331(3.48)0.073(0.44)0.258*(1.79)(四)稳健性检验为进一步增强研究结论的可靠性，本文采用以下方法对上述实证结果进行稳健性检验:第一，参照荆立群和薛耀文(2020)41 的做法，选取区位熵作为各区域文化产业集聚的统一代理指标重新进行回归分析。结果显示，核心解释变量以及控制变量的回归系数与前文相比不存在显著差异。第二，参照 Li et al(2021)42 的做法，将经济距离矩阵替换为地理距离矩阵，重新检验文化产业集聚对区域创新能力的影响效果。考虑到简单地使用地理距离矩阵可能会夸大解释变量对邻近地区的影响，故进一步加入地理距离衰减权重，计算公式为:Wij=1/d2ij(i j)，其中，dij为省会城市间的地理距离。由表 7 可知，在更换矩阵后，各主要变量空间效应的系数方向均与基准回归分析结果保持一致，但数值均有不同程度下降。这表明，地区间经济联系的紧密程度影响了文化产业集聚对区域创新能力的空间效应。因此，本文选择使用加入人均 GDP 的经济距离矩阵具有一定的合理性。以上检验进一步表明本文所得出的主要结论具有良好的稳健性。表 7地理距离矩阵下空间杜宾模型的效应分解变量直接效应间接效应总效应MA0.067(3.15)0.191(1.41)0.258(1.85)Jac0.219(5.70)0.286(0.94)0.505*(1.60)Por0.049(2.85)0.165(0.98)0.116(1.23)market0.058(1.13)0.676(1.99)0.618(1.99)fin0.015(0.41)0.101(0.32)0.086(0.35)ces0.076(2.23)0.142(0.48)0.066(0.21)911(五)区域异质性检验考虑到我国文化产业集聚状况的地区差异较大，其对区域创新能力的影响效果可能受到资源禀赋、产业基础、政策条件等异质因素的影响。因此，本文进一步依照 中共中央国务院关于促进中部地区崛起的若干意见 国务院发布关于西部大开发若干政策措施的实施意见将 30 个样本地区划分为东、中、西部三个样本组，并对文化产业集聚影响区域创新能力的具体效果进行区域异质性检验，结果见表 8 和表 9。表 8空间杜宾模型的分区域估计结果变量东部地区中部地区西部地区MA0.579(8.51)0.055*(1.86)0.222(6.91)Jac0.415(2.10)0.359(5.25)0.563(5.57)Por0.256(2.59)0.026(0.90)0.030(2.07)market0.318(1.98)0.660(5.92)0.363(7.96)fin0.105(0.57)0.289(4.60)0.106(1.62)ces0.526(3.39)0.089*(1.76)0.029(0.37)W MA0.079(0.63)0.126(2.41)0.140(1.51)W Jac0.302(1.36)0.020(0.15)0.099(0.30)W Por0.415(2.78)0.082(1.40)0.050(1.03)W market0.143(0.52)0.091(0.50)0.243*(1.67)W fin0.287(0.75)0.243(1.59)0.480(2.72)W ces0.754(2.00)0.162(1.45)0.007(0.04)0.492(4.06)0.353(2.50)0.469(2.12)021续表 8变量东部地区中部地区西部地区20.9600.9920.946Log L46.24687.52791.315N886488进一步对各变量的空间效应进行分解可知，文化产业专业化集聚、多样性集聚和竞争性集聚的系数之和在东、中、西部均为正，表明文化产业集聚在各地区均可对区域创新能力的提升起到正向促进作用。其中，影响效果从高到低依次为东、西、中部地区。具体来看，文化产业专业化集聚的直接效应在各地区均为正，且通过 1%水平下的显著性检验，但间接效应却在东部地区显著为负，这表明文化产业在中、西部地区的专业化集聚可以通过产品和服务的扩散对周边地区的创新能力产生正向的溢出效应，而在东部地区则会产生负向影响。其原因可能在于:我国东部地区文化产业起步较早，在政策和要素条件的支持下，文化产业的专业化集聚可以通过精细化分工实现产业链条的网络状延伸，推动集群企业降低发展成本、提升发展效率(沈艳等，2017)43，并在区域内迅速构筑起比较优势。在区域发展水平差异较大的背景下，文化产业在东部地区的专业化集聚会对邻近地区的资本、技术、人才等高端要素产生较强的“虹吸效应”，并最终在一定程度上阻碍了邻近地区创新活动的开展。同时，文化产业多样性集聚的间接效应在东部地区显著为正，但在中、西部地区为负且未通过显著性检验，这也从侧面表明，对东部地区而言，文化产业多样性集聚带来的互补性知识横向溢出较纵向的专业化集聚效应更能推动邻近地区创新能力的提升。此外，文化产业竞争性集聚的直接效应在东部地区显著为正，但在中、西部仍显著为负，表明随着制度环境的优化和市场机制的完善，我国东部地区的文化产业集群已经初步建立起了协同共融的合作发展机制，在此语境下，文化产业在东部地区的竞争性集聚在一定程度上超越了恶性竞争状态，逐步进入协同竞争阶段，要素的配置效率有了显著提高，其对区域创新能力的提升作用逐步显现。而对中、西部地区来说，集群内无序、过度的竞争状态引发的资源错配和企业外迁仍然极大地阻碍了文化产业竞争性集聚效应对区域创新能力的提升作用。表 9空间杜宾模型的分区域效应分解变量东部地区中部地区西部地区直接效应间接效应总效应直接效应间接效应总效应直接效应间接效应总效应MA0.709(6.20)0.377(2.76)0.332(4.67)0.039(1.46)0.097(2.16)0.136(2.46)0.220(5.75)0.028(0.36)0.248(3.58)Jac0.379(1.54)0.088*(0.36)0.467(2.41)0.381(5.92)0.132(1.35)0.249(2.07)0.588(4.80)0.132(0.44)0.456*(1.74)Por0.171*(1.81)0.306(2.38)0.477(2.92)0.038*(1.45)0.086*(1.74)0.048(0.81)0.026*(1.79)0.027(0.65)0.053(1.27)market0.325*(1.69)0.037(0.14)0.288(1.26)0.713(7.63)0.298(2.60)0.415(2.26)0.358(6.90)0.048(0.40)0.406(4.80)fin0.220(1.10)0.308(0.88)0.088(0.27)0.264(3.87)0.129(0.95)0.393(3.02)0.053(0.89)0.353(2.51)0.406(2.41)ces0.354*(1.68)0.548(1.56)0.902(3.03)0.069(1.45)0.118(1.27)0.187(1.97)0.029(0.31)0.015(0.09)0.014(0.11)121五、结论与启示本文以经济地理学的外部性学说为指导，在构建区域创新能力评价指标体系的基础上，通过空间杜宾模型检验了不同类型的文化产业集聚影响区域创新能力的机制和效果，得出以下结论:(1)我国区域创新活动存在明显的空间自相关性，一地创新能力的提升会对邻近地区产生带动作用，但相关水平随时间推移而呈现出下降趋势;(2)文化产业专业化集聚和多样性集聚均可推动区域创新能力的提升，且具有显著的空间溢出效应。从影响效果来看，文化产业多样性集聚通过差异化领域业务合作、人才交流等途径产生的横向集聚效应已经超过专业分工催生的纵向集聚效应，成为推动区域创新能力跃升的主要动力;(3)由于规范、有序的竞争机制尚未形成，文化产业竞争性集聚阻碍了当地创新能力的提升，但却通过价格博弈、企业外迁等条件引起了创新要素的跨区域流动与更新，带动了邻近地区创新能力的提升;(4)文化产业集聚对区域创新能力的影响存在区域异质性，其中，文化产业专业化集聚的间接效应在中、西部均为正，但在东部地区却显著为负，表明文化产业在东部地区集聚形成的专业化优势会对邻近地区产生较强的“虹吸效应”，阻碍其创新活动的开展。而文化产业竞争性集聚的直接效应在东部地区开始为正，中、西部地区则仍然为负，表明文化产业竞争性集聚对区域创新能力的正向影响会随着文化产业集群制度的优化逐渐显现。依据上述结论，为进一步激发文化产业集聚对区域创新能力的带动作用，本文提出如下建议:第一，加强区域间的产业联动与资源共享。在全国统一大市场的建设过程中，要以“一体化”为核心，打破区域间的创新要素流动壁垒，提高邻近区域的联结度，充分发挥一体化发展的资源整合效应、结构升级效应和技术创新效应，最大化推动产业创新成果的共享，激发区域创新活动的空间关联。同时，要鼓励东部地区将知识含量和技术水平较低的非优势产业向中、西部地区转移，推动区域间的交流合作与梯队分工，构建产业链协同机制，支持相关文化企业组建跨区域的创新创意联盟和协同创新平台，为区域创新成果空间外溢提供通道。第二，鼓励文化产业特色化与差异化集聚。在我国文化产业集群整体已经迈过初级发展阶段的语境下，各地区应依托特色文化资源和优势产业基础，在完善专业化分工体系的同时，推动文化产业的特色化、差异化集聚，鼓励文化创意与电子科技、智能制造、工业设计等相关领域的联动发展，建立起打破行业界限的跨产业合作联盟，强化人才、技术、知识、设备的弹性流动，促进创新要素和发展资源的融合与更新，最大化发挥文化产业多样性集聚效应对区域创新能力的提升作用。第三，完善文化产业集群的制度环境和竞争机制。随着文化产业竞争性集聚效应对区域创新能力的提升作用在东部地区显现，各地应着力推进文化产业集群的制度建设和环境建设，通过优化知识产权保护制度、市场准入环境和奖励惩罚机制，营造良好的营商环境和宽容的创新氛围，充分调动集群企业的竞