一、引 言

科技服务业是现代服务业的重要组成部分，依据《国家科技服务业统计分类(2015)》，它分为科学研究与试验发展服务、专业化技术服务、科技推广及相关服务、科技信息服务、科技金融服务、科技普及和宣传教育服务、综合科技服务等七大类，具有人才智力密集、科技含量高、产业附加值大、辐射带动作用强等特点。2014年10月，国务院下发了《国务院关于加快科技服务业发展的若干意见》，明确指出了科技服务业的发展方式，即“综合运用财税、金融、产业等政策支持科技服务机构市场化发展，加强专业化分工，实现科技服务业集聚发展”，并指出这“对于深入实施创新驱动发展战略、推动经济提质增效升级具有重要意义”。在国务院的引领之下，近几年来，各省市也相继出台了一系列加快本地区科技服务业集聚进程的实施细则，希望以此带动当地创新能力的提升和经济的进一步发展。那么，科技服务业的集聚究竟会给当地的创新能力和经济增长带来多大的影响？科技服务业集聚、区域创新能力与经济增长这三者之间又存在着怎样的长期和短期关系？

二、文献评述

和产业集聚、创新能力与经济增长相关的研究，多集中在对其两两之间关系的分析上。

“方便面”是方便携带可速食型食品队伍中的代表。90年代中后期，买康师傅方便面成了一件赶时髦的事，“康师傅”成了方便面的代表。随后，今麦郎等方便面品牌应运而生，丰富着人们的口味选择。

关于产业集聚和创新之间的关系，大多数研究认为，产业集聚可以促进创新并且主要是通过知识溢出进行。[1-2]然而，也有部分研究认为产业集聚对创新的影响会随着产业的不同而有所差异，比如制造业、[3]科技产业[4]的集聚可以显著促进区域创新能力的提升，但生产性服务业的集聚却会抑制区域创新能力的提升。[5]具体到科技服务业，大多数研究均认为科技服务业的集聚与地区创新这两者之间有显著的正相关关系。[5-6]关于创新和经济增长之间的关系，大多研究通过理论分析[7-9]和实证检验方法[10-11]证明了技术创新是经济增长的决定因素和直接原因。然而，也有研究认为创新对经济增长的影响并不明显，创新成果未能有效转化是制约创新有效支撑经济发展的主因。[12]关于集聚和经济增长之间的关系，有研究认为，产业集聚与区域经济增长存在稳定的正相关关系，产业集聚是经济增长最主要的原因。[13-17]然而，也有研究认为产业集聚和经济增长之间并不是简单的线性关系，而是存在着倒“U”形的曲线关系，表现为“门槛效应”，即产业集聚初期推动经济增长，达到一定程度后，过度集聚引起的负外部性会抑制经济增长。[18]

通过上述研究可以发现，首先，针对产业集聚、区域创新能力以及经济增长的研究，绝大多数是关于其两两之间关系的分析，且研究结论不尽相同，缺乏对这三者整体关系的研究；其次，多数研究在确定变量之间的关系时，只是通过建立经验模型进行实证分析，缺少理论的支撑；最后，针对科技服务业的研究较少且仅限于对其集聚和创新之间关系的分析，而科技服务业本身具有可以推动科技成果转化的特点，必然会影响到产出即经济增长。因此，需要从上述三个方面对现有的研究进行完善：聚焦于科技服务业，结合知识生产函数(Knowledge production function，KPF)和A-H经济增长模型，[19]通过适当改进和逐步推演，在科技服务业集聚、区域创新能力和经济增长三者之间建立理论联系，分析其互动机制，提出相应命题；选取在科技服务业发展过程中具有一定代表性的城市——北京，利用其1985-2016年的时间序列数据，建立VEC模型对命题进行验证；利用方差分解，进一步具体分析科技服务业集聚、创新能力和经济增长这三者之间的变动关系。

三、理论分析

首先借助知识生产函数在科技服务业集聚和地区创新能力之间建立联系。知识生产函数由Griliches于1979年提出，其基本表述见式(1)。

[2]刘修岩,王璐.集聚经济与企业创新——基于中国制造业企业面板数据的实证研究[J].产业经济评论,2013(3).

2012年，在巴西的永续发展大会上，各国代表轮番发言，探讨地球环境和人类社会的永续发展。轮到乌拉圭总统穆希卡时，这位捐出大半收入、住在郊区农场、被人民亲切地称为“佩佩”的总统，用质朴的语言，给出了一场直抵人心的演讲。“我们追求更加方便和富裕的生活，可是我们幸福吗？”这是一册让我们深刻反思幸福内涵的绘本。

(1)

式(1)中，Innot是t时期的创新能力；Xt为t时期传统的创新要素投入，包括固定资产投入和劳动投入；Kt是t时期的科研经费投入，用以衡量技术知识水平；u为其他因素。

为了能够更好、更清晰地反映科技服务业集聚与地区创新能力、经济增长的关系，又考虑到不同地区由于政策等原因具有异质性，因此选择科技服务业较发达，从事科技服务工作人员较多的地区北京市来进行具体分析，从而为其他地区的研究提供参考。

(2)

式(2)中，C为常数项，α、β和δ分别为其对应要素相对于产出的弹性系数。

其次，在建立了科技服务业集聚和创新能力的理论联系之后，以创新能力为衔接点，将经济增长也引入到分析框架中。关于创新和经济增长的研究始终是学术界探讨的热点：从早期的古典经济增长理论，到新古典主义的索洛模型，再到新经济增长理论，技术创新在经济增长中发挥的重要作用逐步得到了重视。其中，由Aghion和Howitt提出的A-H模型在近些年来得到了关注，其基本形式见式(3)。

推荐理由:今天再提解放思想的价值何在？为什么有些人会成为改革的旁观派？改革为什么只有进行时没有完成时？《中国改革大逻辑》敢于直面这些关于改革的不同声音，适时回应人们亟需解决的困惑疑虑，对改革开放的相关实践和理论问题进行深层次追问。全书以“小问题”见“大逻辑”，凝聚着陈培永教授多年的思想结晶与研究成果，着力建构一个理解中国改革的理论框架，以助推新一轮的全面深化改革。

(3)

式(3)中，Yt表示t时期的最终产出，At表示t时期的技术水平，xt表示t时期的中间产品数量，k为固定参数。在A-H模型中，经济由最终产品生产部门、中间品生产部门、研发部门以及劳动力构成；最终产品生产部门使用中间品进行生产，研发部门针对中间品进行创新；创新成功后技术水平按照一定的规模提高，具体见式(4)。

At=γtAt-1

(4)

式(4)中，γt表示t时期创新成功之后，技术水平At相较于原来的水平At-1所提高的幅度(γt≥1)，并且亦知，γt是和t时期创新能力Innot相关的一个指标。另外，γt的取值是有限的，也就是说，技术水平At不可能取无限大。因此，不妨设其中，γa是每一次创新的平均贡献程度(常数)且γa>1；若t时期无创新产出，则Innot=0,γt=1，即t时期的技术水平等同于t-1时期的技术水平。因此，式(4)可变换为式(5)。

(5)

由式(5)可以看出，t时期的技术水平和t时期的创新能力以及t-1时期的技术水平At-1相关，而t-1时期的技术水平At-1又和t-1时期的创新能力以及t-2时期的技术水平At-2相关，以此类推。为了简便起见，不妨设系统的初始(t=0)技术水平为1，则第t期的技术水平可以表示为式(6)。

(6)

由式(6)可知，第t期的技术水平可以简单理解为从第1期到第t期的创新能力和每一次创新贡献程度的一个叠加。由此可以推导出t时期的产出Yt关于创新能力Innot的函数，具体见式(7)；然后，用产出Yt对创新能力Innot求一阶偏导，结果见式(8)。

Jamesoniella undulifolia （Nees）K. 熊 源 新 等（2006）；杨志平（2006）；马俊改（2006）；赵文浪等（2002）；王小琴等（2004）

(7)

(8)

结合式(2)和式(8)，便可以得到∂Yt/∂Agglt>0。

综合上述分析，提出如下命题：

视察讲话振人心，改革开放方向明。习近平总书记在改革开放40周年、粤港澳大湾区建设全面推进的关键时刻，再次亲临广东视察，及时为广东工作把舵定向，充分体现了习近平总书记对广东工作的高度重视和大力支持，以及对广东人民的亲切关怀，为广东新时代改革开放再出发进一步指明了前进方向、提供了根本遵循。习近平总书记的重要讲话，也是对全国高举新时代改革开放旗帜、把改革开放不断推向深入发出的动员令和宣言书，具有重大的政治意义、现实意义和深远历史意义。

科技服务业集聚可以促进地区创新能力的提升，与此同时，科技服务业集聚与地区创新能力的提升又会共同推动地区经济增长。以上便是科技服务业集聚、地区创新能力以及经济增长三者之间的互动机制。

四、实证检验

马歇尔外部性理论认为，企业选择产业集聚的形式进行生产，有利于知识溢出。而通过知识管理理论又可以知道，知识的传播成本与距离成正比，所以知识溢出在空间范围上是受限的，也就是说知识溢出本质上是一个区域或地方现象。[20]这就意味着企业在空间上的相互邻近可以降低知识和技术的搜索成本和交易成本，创造更有利于创新的资源环境。[21]由此可以知道，产业集聚程度的大小会显著影响区域的创新能力，而科技服务业作为一种知识密集型产业，其在地理上的集聚对创新的影响只会更加明显。所以，式(1)中的u可以分解成产业(科技服务业)集聚程度Aggl和其他因素ε。借用柯布-道格拉斯生产函数的形式，便可得到式(2)。

3)实验结果表明,合理的苏打配比有利于钛渣中的TiO2含量的提高，焙烧温度和焙烧时间在一定范围内增加对提高浸出产物中TiO2的含量有利,但过高焙烧温度和过长焙烧时间都会导致焙烧产物出现烧结现象,不利于酸浸除去钛渣中的杂质。实验得到的最佳工艺条件为苏打配比0.7,焙烧温度900℃,焙烧2 h。苏打焙烧钛渣用20%稀盐酸，在110℃下浸出1h，煅烧产物的TiO2含量比钛渣原料提高了近30%，达到了95.43%。

(一)指标选取及描述性统计

1.产业集聚程度

由以往研究可以知道，衡量产业集聚的指标主要有Hoover指数、E-G指数、基尼系数、区位熵指数等。其中，区位熵指数能够较为真实地反映地理要素的空间分布，并消除地区规模差异因素。因此，采用区位熵指数来反映北京市科技服务业的集聚程度。该指数由Haggett提出，计算公式见式(9)。

(9)

式(9)中，LQ为区位熵指数，SPi、SP、Xi和X分别表示地区i科技服务业就业人数、全国科技服务业就业人数、地区i的就业总人数和全国的就业总人数。LQ恒为正值，数值越大该产业的集聚程度越高。北京市1985-2016年的科技服务业集聚程度见表1。从表1中可以看出，除了一些轻微波动之外，30多年来该指标总体上存在持续上升的趋势。

2.地区创新能力

根据才府玻璃招股说明书，其所处玻璃包装容器年产量、行业利润总额近年来呈现明显的下滑态势。玻璃包装容器年产量从2015年和2016年的2047万吨和2064万吨的高峰下滑到2017年的1827.53万吨。行业利润总额也在2015年达到顶峰后开始滑落，2015年至2017年分别为：52.71亿元、49.77亿元和45.97亿元。

表1 北京市1985-2016年的区位熵指数

年份区位熵指数年份区位熵指数年份区位熵指数19851.8819962.3920073.5819861.9119972.4620083.3419871.9019982.7220093.2619881.8919992.7020103.3619891.9620003.0720113.5619902.1720012.8720123.4719912.0920022.8420133.7519922.0520033.0620143.5419932.8020042.9420153.3619942.1420053.1320163.7219952.2320063.25

数据来源：根据《中国统计年鉴》(1986-2017)相关数据整理、计算得到。

采用一个地区的GDP来衡量该地区的经济增长情况，具体见表3。与此同时，为了消除价格对该指标的影响，在后续的计算中还需要用当地当年的价格指数进行平减。

3.地区经济增长

综上，以北京市1985-2016年的时间序列数据为研究对象，采用科技服务业的区位熵指数来反映科技服务业的集聚程度，采用年度专利授权数来衡量创新能力，采用经过地区价格指数平减的地区生产总值来反映经济增长状况。这些数据均是根据1986-2017年的《中国统计年鉴》中相关指标整理、计算得出，采用的计量分析软件为Eviews 7。对各变量的描述性统计见表4。

为了验证上述三者之间的关系，选择向量误差修正模型(VEC)来进行分析。

表2 北京市1985-2016年的专利授权数 单位：项

年份专利授权数年份专利授权数年份专利授权数年份专利授权数1985521993580620016246200922921198643919943914200263452010335111987776199540252003824720114088819881376199632952004900520125051119891789199733272005101002013626711990200019983800200611238201474661199123691999582920071495420159403119923265200059052008177472016100578

数据来源：《中国统计年鉴》(1986-2017)。

表3 北京市1985-2016年的名义GDP 单位：亿元

年份名义GDP年份名义GDP年份名义GDP年份名义GDP1985257199388620013708200912153198628519941145200243152010141141987327199515082003500720111625219884201996178920046033201217879198945619972077200569702013198011990501199823772006811820142133119915991999267920079847201523015199270920003162200811115201625669

数据来源：《中国统计年鉴》(1986-2017)。

表4 变量的描述性统计

变量符号最大值最小值平均数标准差科技服务业集聚Aggl3.751.882.770.64地区创新能力Inno100578.0052.0019113.1627727.41地区经济增长GDP25314.00257.006835.947588.74

注：本表中的地区经济增长已经经过地区价格指数平减。

(二)单位根检验

进行分析之前，为了缩小变量之间的差异程度，增加其平稳性，首先对这3个变量的序列进行了对数化处理，然后再对经过处理的序列水平值及其一阶差分值分别进行ADF单位根检验。检验结果见表5。

[6]张振刚,李云健,陈志明.科技服务业对区域创新能力提升的影响——基于珠三角地区的实证研究[J].中国科技论坛,2013(12).

(三)协整检验

首先要确定滞后阶数，具体结果见表6。按照FPE、AIC和HQ原则，可以确定最终的滞后期为4。

表5 序列的单位根检验结果

变量检验形式ADF值P值结论lnAggl(0,0,7)2.1220.990不平稳ΔlnAggl(0,0,7)-7.2000.000平稳lnInno(0,0,7)2.5920.997不平稳ΔlnInno(0,0,7)-7.6790.000平稳lnGDP(c,0,7)-1.5020.519不平稳ΔlnGDP(c,0,7)-3.6670.010平稳

注：检验形式(c，t，k)分别表示单位根检验方程中的常数项、趋势项和滞后阶数，Δ为一阶差分算子。

表6 滞后阶数的确定

滞后阶数LogLLRFPEAICSCHQ0-34.70NA3.28E-032.792.942.84191.46214.935.61E-07-5.89-5.31∗-5.712103.5117.86∗4.61E-07-6.11-5.10-5.813111.359.875.42E-07-6.03-4.59-5.604126.7615.983.91e-07∗-6.50∗-4.63-5.94∗5132.324.546.64E-07-6.25-3.94-5.56

然后，根据滞后期来进行Johansen检验，确定这3个变量之间是否存在长期的协整关系。检验结果见表7。

纳米压痕实验后，利用纳米压痕仪自带的光学显微镜观察压头压入造成的微裂隙、表面形貌特征等；另外，对压痕面进行扫描电子显微镜观察，分析压痕的表面变形、微裂纹的发育特征等。通过氮气等温吸附法测试样品的孔隙体积，分析孔隙结构对其力学性质的影响。

表7 Johansen检验结果

原假设特征值迹统计量临界值P值不存在协整关系0.65643.62829.7970.001最多一个协整关系0.32713.76815.4950.090最多两个协整关系0.0922.6983.8410.101

在表7中，根据迹统计量可知，在5%显著性水平下这3个变量之间有且仅有一个协整关系。因此，可以建立长期的协整方程，具体的结果见式(10)。其中，方程下方括号里的数字为系数的标准误。

ecmt=lnGDPt-0.093lnInnot-6.142lnAgglt

(0.0677) (0.3723)

(10)

式(10)中，ecmt为残差序列，对其进行单位根检验，可知该序列是平稳的。[22]因此，lnGDPt、lnInnot和lnAgglt之间的长期关系较为稳定。通过弹性分析可以发现，对北京市而言，科技服务业的集聚程度lnAgglt每增加1%，经济增长状况lnGDPt就会增加6.142%；创新能力lnInnot每增加1%，经济增长状况lnGDPt就会增加0.093%。

(四)向量误差修正模型

在确定了科技服务业集聚、创新能力和经济增长之间的长期稳定关系之后，接下来通过构建VEC模型来分析这三者的短期关系，具体的形式[23]见式(11)。

ΔlnGDPt=-0.159ecmt-1+0.534ΔlnGDPt-2-0.091ΔlnInnot-1-0.745ΔlnAgglt-1-

0.459ΔlnAgglt-2

(11)

式(11)中，ecmt-1即式(10)中残差序列的一阶滞后项，由于ecmt-1前面的系数为负且通过了显著性检验，也就是说当短期波动偏离长期均衡时会以0.159的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。

为了进一步确定这三者之间的因果关系，本文进行了基于VEC模型的格兰杰因果检验，结果见表8。

由表8可以知道，在5%的显著性水平下，对北京市而言，科技服务业集聚与地区创新能力提升均是经济增长的格兰杰原因；而对于创新能力而言，科技服务业集聚又是它的格兰杰原因。因此，综合上述分析，命题得到了有力验证，即科技服务业集聚可以促进地区创新能力的提升，与此同时，科技服务业集聚与创新能力的提升又会共同推动地区经济增长。

表8 格兰杰检验结果

因变量:ΔlnGDP自变量中不包括卡方统计量P值ΔlnAggl9.3220.025ΔlnInno9.8670.020All25.5880.000因变量:ΔlnAggl自变量中不包括卡方统计量P值ΔlnGDP4.8990.179ΔlnInno1.0940.778All6.1840.403因变量:ΔlnInno自变量中不包括卡方统计量P值ΔlnGDP7.4470.059ΔlnAggl20.6310.000All22.6650.001

图1 模型的稳定性检验结果

(五)方差分解

由上文可知，科技服务业集聚、创新能力和经济增长之间确实存在一种较为明显的长期正向关系。为了能够进一步分析这三者之间的具体数量关系和影响力大小，需要对结果进行方差分解。进行方差分解之前，必须确保建立的模型是稳定的，利用AR根对估计出的模型进行稳定性检验，结果见图1。

从图1可以直观地看出，所有的单位根都落于单位根圆内，因此模型是稳定的，也就是说选取的三个变量之间存在长期稳定关系，可以进一步进行方差分解。方差分解的结果见表9。

表9 方差分解结果

lnGDP的方差分解结果时期lnGDPlnAggllnInno1100.00000.00000.0000287.48136.89455.6242374.808721.40973.7817464.654527.59687.7487

续表

lnGDP的方差分解结果554.512833.097312.3899650.137033.408716.4543747.118634.993017.8884845.556435.644318.7993944.260635.929519.81001042.732236.779620.4883lnInno的方差分解结果时期lnGDPlnAggllnInno13.86371.134395.002027.094818.420974.4843314.411726.628158.9602416.958634.796748.2447519.595340.731839.6729621.027644.549434.4230722.037147.532130.4308822.816049.510427.6736923.318551.084425.59711023.744752.252024.0033lnAggl的方差分解结果时期lnGDPlnAggllnInno10.029599.97050.000020.409798.87540.714931.029694.90954.060941.971694.15033.878154.066291.95953.974365.486090.48014.033977.477888.66433.857989.179086.98853.8325910.825585.49043.68411012.394584.01653.5890

由表9可以看出，经济增长在第一期只受自身波动的影响，科技服务业集聚和创新能力对经济增长波动的冲击(即对预测误差的贡献度)在第二期才显现出来，并且这种冲击相对于经济增长自身的影响非常微弱，此后呈现逐步增强态势。从第七期开始，科技服务业集聚和创新对经济增长的影响程度超过了50%。按照变动趋势来看，随着期数的增加，经济增长受到科技服务业集聚和创新的影响越来越大。将科技服务业集聚和创新分开来看，从第二期开始直到最后，科技服务业集聚对经济增长的影响程度始终高于创新对经济增长的影响程度，这表明了科技服务业集聚对经济增长的重要影响。

地区创新能力从第一期起就受到自身波动、科技服务业集聚以及经济增长的影响，其中，受到自身波动的影响在第一期时最强，之后逐渐减弱。受到经济增长和科技服务业集聚的影响则逐渐增强，且增速十分迅猛，从第四期开始，这两者对创新的影响就已经超过了50%，到了第八期的时候更是超过了70%。此外，将科技服务业集聚和经济增长分开来看，相对于后者，科技服务业集聚对创新的影响程度则更大，从第九期开始，单是科技服务业集聚这一项对创新的冲击就已经超过了50%。这就表明，虽然科技服务业集聚和经济增长都可以有效促进区域创新能力的提升，但前者的效果更为明显，即科技服务业集聚可以显著促进创新能力的提升。

应该指出，对于轴瓦开有多槽形式，主要是考虑多槽在轴承圆周方向不同角度的布置对轴承工作性能的影响，本文的后续工作将陆续展开。

(2)规范操作过程。资产证券化的操作过程需要高度重视，需要不断提高从业人员的素质，规避操作规程中人为失误而带来的风险，避免操作失误，是资产证券化过程中的重要措施(金郁森,2005)。

科技服务业集聚从第一期开始，直到第十期结束，均主要受到自身波动的影响，且后几期基本维持在一个稳定的水平上，这说明科技服务业集聚主要是受到原本集聚程度的影响，即当新的科技服务企业进行选址时，会充分考虑到之前科技服务企业的选址情况，并且会尽量选择科技服务企业较为集聚的地方。这样做的原因之一是如果某区域科技服务业集聚程度比较高，就可以在一定程度上反映出该区域的资源环境、市场环境或相关政策更加适合科技服务业的生存和发展，这个区域对科技服务业的吸引力自然就会增加，进而吸引越来越多的科技服务企业入驻，由此进一步提高该区域科技服务业集聚程度。

(六)稳健性检验

选择更换指标的方式来进行稳健性检验，即采用不同的度量指标来衡量北京市科技服务业的集聚程度、创新能力和经济增长情况，并依然按照文中构建的模型进行实证检验。其中，北京市科技服务业的集聚程度用科技服务业的空间基尼系数替换，创新能力用技术市场成交额替换，经济增长用人均GDP替换。由于篇幅所限，这里只报告更换指标之后得到的协整方程和基于VEC模型的格兰杰检验结果，分别见式(12)和表10。

ecmt=lnGDPt-0.333lnInnot-1.630lnAgglt-1.020

(0.0226) (0.1105)

(12)

表10 格兰杰检验结果

因变量:ΔlnGDP自变量中不包括卡方统计量P值ΔlnAggl7.6960.053ΔlnInno7.8980.048All20.6340.002因变量:ΔlnAggl自变量中不包括卡方统计量P值ΔlnGDP1.2990.730ΔlnInno1.7130.634All2.9280.818因变量:ΔlnInno自变量中不包括卡方统计量P值ΔlnGDP1.7030.636ΔlnAggl8.3720.039All9.7310.136

上述结果表明，更换指标之后的科技服务业集聚、创新能力和经济增长之间依然存在比较稳定的长期正向关系，且科技服务业集聚仍是创新能力的格兰杰原因，科技服务业集聚和创新能力仍共同构成了经济增长的格兰杰原因。因此，本文提出的命题依然成立。

客户端获取在服务器端生成的混淆因子后，使用排队的方式形成密钥，排队规则为，用户名的第一个字符排第一位，混淆因子的第一个字符排第二位，用户名的第二个字符排第三位，混淆因子的第二个字符排第四位，依次类推。通常建议混淆因子要配置为比用户名字符长度长的字符串，所以当用户名字符排列完毕后，将剩余的混淆因子依次排在最后，最终排队形成的新字符串为伪密钥。

衡量地区创新能力的指标有专利申请数和专利授权数。相比前者，专利授权数统计的是经国家专利局认定为合格的专利，更能准确反映地区的创新能力，因此本文采用专利授权数来代表地区创新能力。北京市1985-2016年的地区创新情况见表2。由表2可知，北京市的地区创新能力在逐年提升。

五、结论与对策建议

(一)结论

通过对科技服务业集聚、地区创新能力以及经济增长这三者之间建立理论联系，并以代表性城市北京为例，建立VEC模型进行实证分析，得出以下结论。

第一，科技服务业集聚、创新能力和经济增长之间存在比较稳定的长期正向关系。第二，科技服务业集聚、创新能力与经济增长这三者的互动机制为：科技服务业集聚可以促进地区创新能力的提升，与此同时，科技服务业集聚与创新能力的提升又会共同推动地区经济增长。第三，短期来看，科技服务业集聚、创新能力和经济增长均只受到自身波动的影响；长期来看，经济增长和创新能力均较多受到科技服务业集聚的影响，而科技服务业集聚也较多受到自身波动的影响，即科技服务业集聚、创新能力和经济增长在长期中都较大程度上受到科技服务业集聚的影响。第四，由上述结论可以进一步推出，在科技服务业集聚、创新能力和经济增长这三者之间，科技服务业集聚处于较为基础的地位。因此，加快推进一个地区的科技服务业集聚进程，可以有效地促进该地区创新能力的提升和经济的增长。

(二)建议

加快推进地区的科技服务业集聚进程，可以从企业和国家两个层面着手。

术后病理检查结果：本组患者中，直结肠黏膜内瘤变患者为3例，中分化腺癌患者为6例，灶性上皮高度异型增生患者为2例，高分化腺癌患者为12例，类癌患者为2例，黏液腺癌患者为5例，癌变有1例。

1.企业层面

从企业层面来看，既可以通过优惠措施吸引科技服务类人才，也可以通过与高等学校产学合作培养该方面的人才，极力建设该地区科技服务业人才储备库，从而对其他相关的科技服务企业形成吸引力，推动这些企业在该地区的成立和发展。与此同时，科技服务企业在该地区的增多，又会进一步加强该地区对科技服务类人才的吸引，从而形成良性循环，不断促进科技服务业在该地区的集聚。

2.国家层面

首先，要完善科技服务机构体系，强化产业技术创新联盟、重点实验室、工程(技术)研究中心等各类创新平台的资源共享及对外开放。其次，要加大对创业孵化服务的支持力度，对创业企业、孵化项目从项目立项、银行信贷等方面给予政策优惠。再次，鼓励多元化科技投融资服务，支持和引导商业银行、政策性银行加大对科技服务型企业和高新区建设的信贷支持力度，支持保险公司设立科技保险专营机构，支持科技服务型企业改制上市融资。最后，对于有条件的地区，可以优先发展科技服务业集聚区试点。以北京为例，可以将中关村作为科技服务业的试点，加强统一规划、设计和管理，促进中关村软件城和创新创业孵化一条街、知识产权和标准化一条街、科技金融一条街等区域科技服务业集群发展，形成科技服务业集聚区。

注释：

[1]彭向,蒋传海.产业集聚、知识溢出与地区创新——基于中国工业行业的实证检验[J].经济学(季刊),2011(3).

Innot=F(Xt，Kt，u)

[3]程中华.产业集聚对区域创新影响的空间计量分析[J].华东经济管理,2015(11).

[4]连蕾,卢山冰.科技资源区域集聚效应与创新效率研究[J].科学管理研究,2015(2).

[5]周明,李宗植.基于产业集聚的高技术产业创新能力研究[J].科研管理,2011(1).

由表5可以看出，各序列的一阶差分形式均是平稳序列，也就是说三个序列均为一阶单整即I(1)序列，因此可以通过Johansen多重协整检验来判断这三者之间是否存在长期的协整关系。如果存在，则可以进一步建立VEC模型。

[7]Solow R M. Technical Progress and the Aggregate Production Function[J]. Review of Economics & Statistics, 1957, 39(70).

[8]Romer P M. Increasing Returns and Long-Run Growth[J]. Journal of Political Economy, 1986, 94(5).

[9]Lucas R E. On the mechanics of economic development[J]. Journal of Monetary Economics,1988(22).

[10]赵树宽,余海晴,姜红.技术标准、技术创新与经济增长关系研究——理论模型及实证分析[J].科学学研究,2012(9).

[11]李苗苗,肖洪钧,赵爽.金融发展、技术创新与经济增长的关系研究——基于中国的省市面板数据[J].中国管理科学,2015(2).

[12]庞瑞芝,范玉,李扬.中国科技创新支撑经济发展了吗?[J].数量经济技术经济研究,2014(10).

相当长的一段时间里，唱衰纸质出版物的各种言论不绝于耳，很多人认为随着网络的快速发展，传统书报刊会被取代。徐建国理事长却清醒地指出，“要通过科学分析得出结论，而不能人云亦云”。据他分析，一部分信息传递类的读物可能会成为电子书，但是作为研究性的书籍，还是需要纸质的。传统书与电子书两者间一定会有一个平衡点。包装印刷也是如此，此消彼长，有的需求减少了，但也有的会增加，甚至还会涌现出新的市场。

[13]Krugman P R. Increasing Returns and Economic Geography[J]. Journal of Political Economy, 1991(99).

[14]Krugman P, Venables A J. Globalization and the Inequality of Nations[J]. Quarterly Journal of Economics, 1995, 110(4).

[15]Martin P, Ottaviano G I P. Growing locations: Industry location in a model of endogenous growth[J]. European Economic Review, 1999, 43(2).

[16]Baldwin R E, Forslid R. The Core-Periphery Model and Endogenous Growth: Stabilizing and Destabilizing Integration[J]. Economica, 2000, 67(267).

[17]王俊松.集聚经济、相关性多样化与城市经济增长——基于279个地级及以上城市面板数据的实证分析[J].财经研究,2016(5).

[18]张云飞.城市群内产业集聚与经济增长关系的实证研究——基于面板数据的分析[J].经济地理,2014(1).

[19]Aghion P, Howitt P. A Model of Growth Through Creative Destruction[J]. Econometrica, 1992, 60(2).

[20]Jaffe A B. Real Effects of Academic Research[J]. American Economic Review, 1989, 79(5).

[21]谭劲松,何铮.集群研究文献综述及发展趋势[J].管理世界,2007(12).

[22]单位根检验结果中，P值为0.0000。

[23]模型中已经剔除了一些不显著的滞后项。