《表2 变量的描述性统计》

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《产业集聚视角下高技术产业发展对区域经济增长的贡献研究》

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注:（1）上述变量中常住人口、人均GDP均取对数后进入模型，以消除异方差，保持模型平稳；（2）除财政收入占比外，其余控制变量均采用滞后一期数据进入模型。资料来源:集聚程度指标由作者依据万德数据库、高技术企业认证网、水滴信用平台及百度地图API后台数据库计算而得；其余变

本文的控制变量集包含:（1）城市规模（以常住人口数衡量）。城市规模越大，往往市场规模越大，越可能吸引企业在空间上的集聚，控制这一因素能够在一定程度上分离出人口集聚的外部性，从而使核心解释变量更多体现的是地理意义上的空间集聚。（2）城市经济发展水平（以人均GDP衡量）。基于增长趋同的现象，人均GDP水平越高的地区，企业越可能有向当地集聚的意愿，控制这一变量则能控制其作为关键变量可能产生的相关性，一定程度上避免出现伪回归。（3）城市宏观产业结构（以第二产业占城市GDP比重、第三产业占城市GDP比重衡量）。可以预见，第二产业比重越大，工业制造业带来的人均产值增长率就可能越高，同理第三产业比重的提升标志着城市生产性服务供给量的提升，也可能对区域经济增长存在正向影响。（4）政府干预力度（以财政收入占当地GDP的比例衡量）。一方面，企业的选址会考虑当地的税收政策，进而影响企业的空间集聚；另一方面，过度的政府干预也可能对经济增长产生反向作用，影响回归结果。由此，在实证分析中，使用当期的政府干预力度进入模型。（5）研发投入强度（以研发投入占当地GDP的比例衡量）。研发投入支出作为高技术企业发展的基石，很大程度上影响着高技术企业的经济收入，进而影响地区GDP水平，这也是高技术产业企业区别于其他产业企业的重要指标。除此之外，还有科研人员全时当量数、发明专利与科技成果数等指标，但由于数据获取途径有限，本研究未予考虑。（6）外资依赖度（以外商实际投资占当地GDP的比例衡量）。外商投资会通过影响区域出口水平与技术引进情况等影响经济发展与增长，在模型中应予考虑。以上控制变量除宏观税负较为特殊，按照当期数据计算外，其余均以滞后一期计算，且部分变量以对数形式进入回归方程。