内容摘要：长三角地区是我国经济最发达地区之一，该地区产业结构体系完整，城市密度高，在社会经济发展过程中呈现出明显的一体化趋势。技术转移和风险投资为长三角地区经济一体进程提供了足够的技术支持和资本支持，本文以2010-2019年十年间长三角地区三省一市经济发展数据为研究对象构建空间计量回归模型，分析结果显示技术转移效率解释变量和风险投资总额解释变量，与长三角地区经济一体化综合评价指数之间存在显著的相关关系，通过技术转移和风投资本引入，可以进一步推动该地区经济一体化进程。
关键词：长三角；经济一体化；技术转移；风险投资；空间计量回归模型
长三角地区是我国最早设立的一批经济一体化区域，包括了上海、江苏、浙江、安徽等省域的26个城市，该地区社会经济高度发展、基础设施完备、产业集中度高、城市分布密度高且聚集程度较好。在长三角经济贸易一体化的进程中，技术转移和风险投资发挥出了核心的作用，本文通过对该地区技术转移和风险投资过程及效果的研究，分析出这两类因素在长三角地区经济一体化进程所产生的积极影响。
长三角地区经济一体化程度与发展趋势分析
长三角地区是我国最早的经济一体化区域，该区域经济发达、城市密度高、资本、技术、人才等生产要素的流通速度快，同时区域范围内各经济体之间的依赖程度也较高。近十年，长三角地区三省一市经济一体化程度不断强化，本文以2010-2019年10年间长三角地区相关数据为样本，采用熵权法评价该地区经济一体化的程度及发展趋势，令所构建区域一体评价系统系统的原始矩阵H：其中样本总数量为m、指标的个数为n，对原始矩阵做归一化处理，并计算各评价指标的熵权wj：由于选用的数据为连续型面板数据，所计算的熵权wj与每个年度相对应，最后应用线性加权法得出每个统计年度的经济一体化综合评价指数。采用熵权法计算出2010-2019十年间，长三角地区经济一体化的指数值变化，如图1所示。相关数据来源于中国统计年鉴，上海市、江苏省、浙江省、安徽省统计年鉴，国家统计局官网。从总体上分析十年间长三角三省一市的一体化趋势呈现出稳定上升的趋势，尤其是2015年以来一体化的趋势更加明显。区域经济一体化发展从理论上考虑会带动区域经济总量的提升，统计三省一市十年间GDP总量占全国比重，及人均GDP总量的变化情况，统计结果如表1和表2所示。相关数据来源于中国统计年鉴，上海市、江苏省、浙江省、安徽省统计年鉴，国家统计局官网。数据统计和分析结果显示，十年间长三角地区GDP比重和三省一市人均GDP数值都出现了增长趋势，这表明长三角经济一体化发展对于地区经济增长具有一定的带动作用。
技术转移与风险投资对长三角经济一体化促进作用
在长三角经济一体化的进程中，技术要素和资本要素是十分重要的两个核心要素，当前长三角地区区域经济增长步入瓶颈阶段，需要通过技术转移和风险投资刺激区域经济效率的进一步提高，技术因素和资本因素也会加快长三角地区经贸一体化的进程，进而带来区域经济增长的下一个高峰期。
（一）技术转移对高新技术发展和长三角经济一体化的带动作用
首先，技术转移能够提升长三角地区的产业研发能力，进而更好地带动区域经济一体化发展。长三角地区是我国经济最发达的地区之一，但近几年长三角地区的经济增长势头放缓，主要是由于受到技术因素和资本因素的制约。在全球一体化经济发展的背景下，技术转移和技术交流已经成为一种常态化操作，与欧美日韩等发达国家相比，我国产业技术并没有绝对优势，通过技术转移增强与发达国家之间的产业技术交流，能够提升我国产业的自主研发能力，并为区域经济一体化发展提供持续的动力。技术转移的方式包括以下几种：第一种是从技术相对发达的国家直接购买专利技术，这种方式相对简单、见效快，但必须保证所购买的专利技术与区域一体化发展相匹配；第二种是从国外聘请领域内的专家参与区域经济一体化进程中的技术革新，该种方法具有良好的适用性，但技术研发需要较长的周期；第三种是技术转让方与技术受让方共同出资或以技术专利权参股，成立新的技术公司为长三角区域经济发展和技术研发提供持续的技术支持。其次，技术转移能够带动长三角地区高新技术产业配套工业的发展，提升产业一体化的效率。经过三十余年的经济高速增长，我国国民经济发展步入新常态的历史发展阶段。新常态背景区域经济一体化发展模式及产业结构模式呈现出新的特征，即更加注重产业结构的优化和技术要素对产业发展的推动力。现阶段支撑我国产业优化升级和企业更新变革的一部分技术资源，仍需要从国外进口。尽管在产业技术领域，几十年来我国取得了令世界瞩目的成就，但当前的世界是一个开放的共同体，技术转移和技术交流往往意味着更低的成本和更高的效率。针对于长三角地区经贸一体化发展而言，配套工业的发展仍旧是重中之重，以技术转移的方式引入国际上的先进技术，将有助于配套产业的发展和成熟，为长三角地区经济一体化与产业融合，提供更好的外部产业环境。无论是采用购买技术专利、专家协作，还是成立技术公司等方式，通过技术转移外方的现有先进技术都能够被转移到长三角地区，新技术会直接推动高新技术产业发展迈入一个新的台阶，并激发出其他相关配套产业、物流产业的活力。最后，提高长三角地区高新技术产品的市场竞争力。长三角地区高新技术转移不仅推进了地区经贸一体化的进程，还提升了技术转化为生产力的效率。长三角地区是我国高新技术产业密集分布区，内部包含了计算机、电子、通信、激光机密仪器等高新技术企业，这些企业所生产的产品不仅满足我国企业省区社会经济发展的需要，还大规模地出口国际市场。从2010年以来我国高新技术产品、智能产品、移动通信服务等年出口环比比重超过8.5%，并出现了十分明显的产业一体化和集聚式发展趋势。技术转移是促进长三角地区高新技术产业融合发展的重要因素之一，技术要素在长三角地区经济一体化中发挥出了核心作用。
（二）风险投资对长三角经济一体化的数量效应
如果说技术因素是长三角地区经济一体化发展的基础，那么风险投资就是长三角地区经济一体化的直接推动力。资本因素对于区域经济增长的作用最为直接，有时可以起到立竿见影的效果，长三角地区经贸一体化进程中需要大量的资金支持。尤其是该地区经济发展具有巨大的潜力和良好的发展前景，吸引了大量风险投资的注入，风险投资与长三角经济一体化之间呈现出耦合发展的总体趋势。首先，风险投资能够为长三角经济一体化提供足够的资金支持。资本具有明显趋利性特征，风投资本更偏好高新技术领域和新兴技术创新型企业，长三角地区是我国高新技术最为发达的前沿地区，具有广阔且光明的发展前景，因此吸引了大量的风投资本聚集。从另一个视角来看，长三角地区经济发展、技术投入、基础设施建设等都需要大量的资本注入，风投资本为长三角地区社会经济发展及产业融合提供持续的资本动力支持。有了源源不断风险投资的注入，长三角地区无论是技术转移、技术交流，还是人才引入、人才培养都能够顺利进行。其次，风险投资能够带动长三角三省一市产业结构的持续优化。我国的产业结构优化过程是一个长期、动态的演化过程，各个地区表现出不同的特征。以长三角三省一市为例，原有的产业结构主体以钢铁、汽车、轻纺、小商品制造等为主，但近些年该地区在互联网和通信产业的带动下，主体产业结构开始转变为互联网电商、微电子产品加工、半导体加工制造等。在产业结构的转换和优化升级过程中，风投资本发挥出了重要的作用。在新型高科技产业的初创阶段，由于市场风险值较高而导致未来具有很大的不确定性，因此很难获得传统融资渠道的支持。风投资本更加倾向于投入风险较高的行业，因为高风险意味着高收益，风投资本更关注于产业项目未来的发展潜力和成长性。在风投资本的支持下从事高新技术产业项目的企业才会发展壮大，并逐步成为产业的主导。从现阶段长三角地区三省一市经济一体化总体发展趋势来看，新兴产业的集聚式发展是主要特征之一，风投资本在长三角地区产业结构优化和新兴产业发展中作用明显。最后，风险投资会促进长三角地区的高新技术产业聚集，带来更快的人才流通，并提供更多的劳动就业岗位。一方面，地区经济增长、产业结构优化和区域经济一体化发展具有相通性。在长三角地区一体化进程中，人才要素和劳动力要素也是不容忽视的生产要素，风险投资往往意味着更高的薪酬体系，和更好的职业生涯规划，会吸引更多的人才聚集到这一地区；另一方面，区域经济的一体化发展也会为社会提供更多的劳动就业岗位，缓解就业压力。总之，在长三角经济一体化背景下，技术转移和技术引入的频度和效率均在提高；同时也吸引了更多的风险投资。而反过来，技术转移带来的技术进步和大量的风投资本又会加速长三角地区的经贸一体化进程。
实证分析
为更进一步从数据分析的视角阐述技术转移、风险投资对长三角地区经济一体化的推动作用，本文建立了一种空间计量回归模式，探究三个变量之间的内在关联关系。
（一）变量选取与数据采集
空间计量回归模型的被解释变量，为经济一体化综合评价指数ζ，解释变量分别为技术转移效率κ（成功转移的专利权数量与总专利权数量比值）、风险投资总额ct，其他起到一定影响作用的控制变量，包括区域生产总值GDP、总就业率ROE、和高新技术产业比率HTR。相关统计数据来源于2010-2019年十年间上海市、安徽省、江苏省和浙江省的省域经济发展数据，本文所构建空间计量回归模型如下：ζ=α0+α1κ+α2ct+α3GDP+α4ROE+α5HTR+ε（4）其中，α0是模型的截距项，α1和α2是模型的解释变量系数，α3-α5是模型的控制变量系数。将面板数据输入空间计量模型，并借助STATA统计分析软件计算解释变量与被解释变量之间的空间相关性。
（二）空间自相关检验与回归分析
历年间两个解释变量与被解释变量之间的Moran`I指数值分布，见表3。STATA分析软件的统计结果显示，变量κ和变量ct的Moran`I指数在0.1-0.5之间波动，且均通过了1%水平的显著性检验。在不考虑空间效应的影响下，空间计量回归模型动态面板数据的回归分析结果，如表4所示。分析结果显示解释变量系数均为正值，表明解释变量与被解释变量之间存在正向相关关系，两者对应的Sig.值显示在1%水平显著。其他控制变量与被解释变量之间也为正相关关系，修正的R2值为0.8461，证明模型的拟合优度良好。
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作者：门宇 刘胜林 单位：成都文理学院
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