謝蘭云

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 大連 116025)

中國(guó)省域R＆D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用途徑的空間計(jì)量分析

謝蘭云

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，遼寧 大連 116025)

本文利用我國(guó)各省份2000-2010年的面板數(shù)據(jù)，使用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論研究了我國(guó)各省份R＆D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用途徑問(wèn)題。本文首先建立了包含省份之間地理空間距離和經(jīng)濟(jì)距離的空間權(quán)重矩陣，然后利用空間滯后模型和空間誤差模型分別研究了R＆D投入對(duì)各省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)。研究結(jié)果表明我國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著高度的空間相關(guān)性，從國(guó)家創(chuàng)新體系的角度來(lái)看，一個(gè)省份的R＆D投入能夠通過(guò)四條途徑作用于整個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，其中一條是直接影響，一條是間接影響，另外兩條是通過(guò)空間溢出形成的間接影響。

R＆D投入;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);空間溢出;區(qū)域

一、引言

新經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論認(rèn)為，技術(shù)是有目的的研究與試驗(yàn)發(fā)展(Research and Development，R＆D)活動(dòng)的結(jié)果，大量的實(shí)證研究結(jié)果也證實(shí)了R＆D投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在正相關(guān)關(guān)系(Griliches，1986［1］;Aghion et al.，1992［2］;朱 平 芳，1999［3］等)，技術(shù)創(chuàng)新也由此成為現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉。更進(jìn)一步的，R＆D產(chǎn)品又具有典型的公共品特征，其作用于微觀層面對(duì)區(qū)域性產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和總產(chǎn)出能夠表現(xiàn)出較強(qiáng)的外部性，并最終表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)的整體提升和區(qū)域整體技術(shù)水平的提高。

此外，基于 Tobler地理學(xué)第一定律(Tobler，1979)［4］，大量的 R＆D研究較為一致性地認(rèn)為，R＆D投入所衍生的技術(shù)變化將產(chǎn)生明顯的溢出效應(yīng)，一個(gè)地區(qū)的R＆D投入不僅會(huì)對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響，而且還會(huì)通過(guò)空間溢出效應(yīng)對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響(Bernardi，2007［5］;項(xiàng)歌德等，2011［6］等)。具體到中國(guó)樣本，我國(guó)各省份由于初始資源稟賦、歷史文化條件、發(fā)展路徑和宏觀政策支持力度的差異，經(jīng)濟(jì)發(fā)展表現(xiàn)出嚴(yán)重失衡態(tài)勢(shì)，并且這種失衡在我國(guó)長(zhǎng)達(dá)近30年的高速增長(zhǎng)過(guò)程中不但沒(méi)有表現(xiàn)出經(jīng)典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論所推論的收斂性傾向，地區(qū)差異反而呈現(xiàn)不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)，區(qū)域失衡在影響資源配置效率，造成整體經(jīng)濟(jì)效率損失的同時(shí)，還衍生出諸多社會(huì)公平問(wèn)題，引起社會(huì)矛盾沖突和嚴(yán)重的政治后果(胡鞍鋼等，1995［7］;林毅夫等，1998［8］)?？紤]到美國(guó)經(jīng)濟(jì)在19世紀(jì)下半葉和20世紀(jì)前半葉的高速發(fā)展就部分得益于其地區(qū)間差距的縮小(Higgins，1988［9］)，這實(shí)際上從理論和現(xiàn)實(shí)層面均提供了一個(gè)改變區(qū)域經(jīng)濟(jì)失衡、保證經(jīng)濟(jì)體均衡增長(zhǎng)的現(xiàn)實(shí)路徑，即強(qiáng)調(diào)技術(shù)進(jìn)步的溢出效應(yīng)和后發(fā)技術(shù)優(yōu)勢(shì)來(lái)彌補(bǔ)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差異。

由此，在圍繞R＆D投入和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)而展開(kāi)的研究中，關(guān)注R＆D產(chǎn)品溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域差異的影響并進(jìn)而影響到整個(gè)經(jīng)濟(jì)體增長(zhǎng)表現(xiàn)的文獻(xiàn)越來(lái)越多，但是在中國(guó)問(wèn)題的研究上，特別是在中國(guó)當(dāng)前高度分權(quán)進(jìn)而形成保護(hù)性市場(chǎng)分割的行政與市場(chǎng)架構(gòu)下，一個(gè)省份的R＆D投入到底會(huì)對(duì)整個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生怎樣的影響，其在作用于區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，又是通過(guò)哪些途徑影響到相鄰區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展，市場(chǎng)保護(hù)會(huì)不會(huì)阻斷或限制技術(shù)溢出的實(shí)際過(guò)程?目前來(lái)看對(duì)這個(gè)問(wèn)題的研究還不是很充分，因此有必要對(duì)其進(jìn)行深入的研究。

當(dāng)前進(jìn)行知識(shí)溢出空間計(jì)量分析的研究主要集中在兩方面，一方面是研究空間距離對(duì)知識(shí)溢出 效 應(yīng) 的 影 響 (Adams(2002)［10］;Keller(2002)［11］;符淼(2009)［12］;孫建等(2011)［13］)，另一方面是以專利作為R＆D活動(dòng)的產(chǎn)出成果，研究R＆D活動(dòng)產(chǎn)出的空間溢出效應(yīng)(Jaffe(1989)［14］;蘇方林(2006)［15］;李婧等(2010)［16］;項(xiàng)歌德等(2011))①Griliches(1990)［17］認(rèn)為用專利表示技術(shù)的缺陷在于專利數(shù)本身并不體現(xiàn)專利的質(zhì)量，也不體現(xiàn)專利在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中發(fā)揮多大的作用，且不是所有的發(fā)明都申請(qǐng)了專利，尤其是某些核心技術(shù)的擁有者為避免他人模仿而沒(méi)有注冊(cè)專利。。但是總體而言目前圍繞R＆D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間溢出問(wèn)題而展開(kāi)的研究還存在著一定的不足。王家庭(2012)［18］分析了各因素對(duì)我國(guó)區(qū)域工業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，但其使用的是截面數(shù)據(jù)，這增加了結(jié)果的偶然性和隨機(jī)性。黃蘋(píng)(2008)［19］利用面板數(shù)據(jù)，以人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為因變量，對(duì)R＆D溢出與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行了空間計(jì)量分析，但其使用的是基于地理位置相鄰的空間權(quán)重矩陣，既沒(méi)有考慮到距離因素，也沒(méi)有考慮到經(jīng)濟(jì)因素。本文在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，使用我國(guó)各省份2000－2010年的面板數(shù)據(jù)，以國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值為被解釋變量，從地理距離和經(jīng)濟(jì)距離兩個(gè)角度構(gòu)建了空間權(quán)重矩陣，從國(guó)家創(chuàng)新體系的全局視角，利用空間計(jì)量理論和方法對(duì)我國(guó)各省份R＆D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究，從而為制定更合理的區(qū)域創(chuàng)新政策，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)穩(wěn)定發(fā)展提供更準(zhǔn)確的依據(jù)。

二、模型的設(shè)定

(一)理論模型

Griliches(1979)［20］最早提出了利用知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)研究R＆D相關(guān)投入對(duì)產(chǎn)出的影響，此后Pakes和Griliches(1980)［21］等學(xué)者都利用知識(shí)生產(chǎn)函數(shù)研究過(guò)知識(shí)溢出的地理范圍問(wèn)題。隨著空間計(jì)量 經(jīng) 濟(jì) 學(xué) 的 發(fā) 展，Anselin(1997)［22］、Bode(2001)［23］等人利用空間計(jì)量模型研究了R＆D知識(shí)生產(chǎn)和溢出的問(wèn)題。本文依然延用傳統(tǒng)Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)的研究框架，引入R＆D投入作為新的生產(chǎn)要素，考慮到R＆D投入涉及到資金和人員投入兩個(gè)方面，改進(jìn)后的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)形式如式(1)所示:

其中，A表示科技進(jìn)步系數(shù)，代表了除物質(zhì)資本、勞動(dòng)投入和R＆D投入之外的所有其它影響產(chǎn)出的因素，K表示資本要素的投入，α表示資本投入的產(chǎn)出彈性，L表示勞動(dòng)要素的投入，β表示勞動(dòng)投入的產(chǎn)出彈性，RD表示R＆D資金投入，γ表示R＆D資金投入的產(chǎn)出彈性，H表示R＆D人員投入，λ表示R＆D人員投入的產(chǎn)出彈性。將式(1)兩邊取對(duì)數(shù)，得到式(2):

設(shè)a=LnA，則一個(gè)地區(qū)的C-D生產(chǎn)函數(shù)可表示為式(4):

其中 i表示地區(qū)，t表示時(shí)間，yit、kit、rit分別表示第i個(gè)地區(qū)第t年的勞動(dòng)力人均產(chǎn)出、勞動(dòng)力人均擁有資本、R＆D活動(dòng)人員人均擁有R＆D資金。α、γ分別表示勞均資本投入的產(chǎn)出彈性、R＆D活動(dòng)人員人均R＆D資金投入的產(chǎn)出彈性。改進(jìn)后的C-D函數(shù)將原本分?jǐn)傇谫Y本和勞動(dòng)要素上的科技創(chuàng)新要素的影響從函數(shù)中分離出來(lái)，形成獨(dú)立的第三要素來(lái)反映R＆D投入對(duì)產(chǎn)出的影響。將式(4)轉(zhuǎn)換為經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型為式(5):

其中μit表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

(二)空間計(jì)量模型

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的概念最早是由Paelinck在1974年提出的，此后經(jīng)過(guò)眾多學(xué)者的不斷豐富，特別是Anselin等的不斷拓展，逐漸形成了較為完整的研究體系。在利用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析時(shí)一部分學(xué)者使用了截面數(shù)據(jù)展開(kāi)，如 Anselin等(1997)、蘇方林(2006)、吳玉鳴等(2008)［24］等;但一維數(shù)據(jù)的空間模型雖簡(jiǎn)便易行，卻僅僅用樣本考察期內(nèi)某一年數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)，一方面忽視了創(chuàng)新產(chǎn)出和投入之間時(shí)間上的滯后效應(yīng)，另一方面也使得數(shù)據(jù)信息沒(méi)有被充分利用，增加了結(jié)果的偶然性和隨機(jī)性。由此相關(guān)研究拓展到了基于面板數(shù)據(jù)進(jìn)行的分析，如 Funke M. 等(2005)［25］、黃蘋(píng)(2008)、李婧等(2010)、項(xiàng)歌德等(2011)等。本文基于面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間計(jì)量分析，將包含更多的數(shù)據(jù)點(diǎn)，帶來(lái)更大的自由度，提高模型分析的精確度。

空間面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型就形式而言主要分為兩種:空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)和空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)。其中空間滯后模型也稱為空間自回歸模型(Spatial Autoregressive Model，SAM)，主要探討各變量在一地區(qū)是否有擴(kuò)散現(xiàn)象(溢出效應(yīng))，其模型形式為式(6):

空間誤差模型主要用于度量鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對(duì)本地區(qū)觀察值的影響程度，其模型形式為式(7):

其中，Y為因變量，X為n×k的外生解釋變量矩陣，ρ為空間自回歸系數(shù)，反映了樣本觀測(cè)值中的空間依賴作用，即相鄰區(qū)域的觀測(cè)值WY對(duì)本地區(qū)觀測(cè)值Y的影響方向和程度，W為n×n階的空間權(quán)重矩陣，λ為空間自相關(guān)系數(shù)，反映了樣本觀測(cè)值中的空間依賴作用，即相鄰區(qū)域的誤差Wε對(duì)本地區(qū)因變量的影響方向和程度，ε、μ均為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。由于這兩個(gè)空間計(jì)量模型都反映了地區(qū)間的空間影響，因此本文分別利用這兩個(gè)模型進(jìn)行研究。

由于本研究重點(diǎn)考察一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是否會(huì)受到來(lái)自其它地區(qū)R＆D投入的影響，因此在式(5)的基礎(chǔ)上引入一個(gè)新的解釋變量WLnR，用于衡量其它地區(qū)R＆D投入對(duì)于本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)，則式(5)的空間滯后模型為式(8)，空間誤差模型為式(9):

二、變量與數(shù)據(jù)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源① 本文數(shù)據(jù)均來(lái)自于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)網(wǎng)(www.sts.org.cn)和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)(www.cei.gov.cn)。

由于我國(guó)公開(kāi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中關(guān)于各省R＆D投入的數(shù)據(jù)是從2000年開(kāi)始的，所以本文的樣本期確定為2000－2010年。在模型中，總產(chǎn)出使用各地區(qū)的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值并利用各地區(qū)的GDP價(jià)格指數(shù)進(jìn)行平減處理后得到，勞動(dòng)要素的投入量使用年底職工人數(shù)。R＆D人員是指統(tǒng)計(jì)年度內(nèi)參與研究與試驗(yàn)發(fā)展項(xiàng)目研究、管理和輔助工作的人員投入。對(duì)于物質(zhì)資本存量的測(cè)度，本文采用Goldsmith(1951)的永續(xù)盤(pán)存法(Perpetual Inventory Method，PIM)，其基本公式為式(10):

其中 Kt為第 t年的實(shí)際資本存量，Kt－1為 t－1年的實(shí)際資本存量，Pt為固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，It為第t年的名義投資，δt為第t年的固定資產(chǎn)折舊率。

本文在計(jì)算以2000年為基年的資本存量時(shí)借鑒了張軍等(2004)［26］計(jì)算資本存量的方法，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，如將重慶數(shù)據(jù)從四川分離出來(lái)，同時(shí)由于張軍等在進(jìn)行計(jì)算時(shí)，采用了當(dāng)時(shí)10%的資本增長(zhǎng)速度，而本文的研究期間是2000－2010年，此期間的資本增長(zhǎng)速度已經(jīng)提高了1倍，因此本文使用我國(guó)各省份2000年固定資本形成額除以20%計(jì)算得到各省份2000年的固定資本存量。對(duì)于當(dāng)年固定資產(chǎn)投資額本文選取各省份固定資產(chǎn)形成額數(shù)據(jù)，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)使用各省份的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù);在折舊率的選取時(shí)，本文沒(méi)有使用張軍等(2004)在計(jì)算各省固定資本形成總額時(shí)采用的9.6%的折舊率，也沒(méi)有像王小魯?shù)?2000)［27］大多數(shù)學(xué)者一樣采用5%的折舊率，而是利用全國(guó)各省份2000－2010年的折舊額進(jìn)行匯總，形成全國(guó)各年份的資本折舊額，然后除以以2000年為基期的固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)，得到不變價(jià)格的折舊額，最后利用全國(guó)的資本數(shù)據(jù)計(jì)算出2000－2010年全國(guó)的資本折舊率，取各年折舊率的平均值，得到7%的折舊率。

關(guān)于各省份R＆D資本存量的計(jì)算也使用永續(xù)盤(pán)存法，參照 Griliches(1980［28］，1998［29］)、Goto and Suzuki(1989)［30］的方法，t期的 R＆D 資本存量可以用過(guò)去所有時(shí)期的R＆D支出現(xiàn)值與t－1期的R＆D資本存量現(xiàn)值之和來(lái)表示。其計(jì)算公式為式(11):

其中R表示R＆D資本存量，E代表 R＆D支出，δ為R＆D資本存量的折舊率。具體各指標(biāo)的選取方法和計(jì)算參見(jiàn)謝蘭云(2010)［31］。

(二)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間相關(guān)性研究

在將空間相關(guān)性考慮到研究中進(jìn)行實(shí)證分析之前，必須先進(jìn)行空間檢驗(yàn)。如果檢驗(yàn)結(jié)果表明存在空間相關(guān)性，則將空間效應(yīng)納入模型分析框架中，采用空間計(jì)量模型進(jìn)行研究;反之，則可以直接利用一般估計(jì)方法，如OLS方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。

檢驗(yàn)區(qū)域間空間相關(guān)性存在與否的方法有多種，最常用的方法是使用空間自相關(guān)指數(shù)Moran`s I。Moran`s I主要用于全域空間相關(guān)性分析，其定義為式(12):

利用相關(guān)數(shù)據(jù)分別對(duì)我國(guó)各省份2000－2010年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值及其對(duì)數(shù)計(jì)算Moran`s I指數(shù)及其正態(tài)統(tǒng)計(jì)量的Z值，得到的結(jié)果如表1所示。

表1 2000－2010年中國(guó)省域GDP及其增長(zhǎng)率的Moran`s I指數(shù)及其Z值

表1的計(jì)算結(jié)果表明我國(guó)各省份之間無(wú)論是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，還是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率，其Moran`s I指數(shù)都大于0，Moran`s I的正態(tài)統(tǒng)計(jì)量Z值均大于正態(tài)分布函數(shù)1%水平下臨界值1.96。這說(shuō)明我國(guó)省份之間的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在空間分布上具有顯著的正相關(guān)關(guān)系(空間依賴性)，在地理空間上存在集聚現(xiàn)象，相鄰地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在著相互作用和相互影響，忽略這種空間溢出效應(yīng)將造成模型設(shè)定的偏差和計(jì)量結(jié)果的非科學(xué)性，因此，有必要使用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)行相關(guān)問(wèn)題的研究。

(三)空間權(quán)重矩陣的設(shè)定

空間權(quán)重矩陣的設(shè)定是進(jìn)行空間計(jì)量分析的重要環(huán)節(jié)，正確的設(shè)定可以更準(zhǔn)確地衡量這種空間溢出效應(yīng)。從已有的進(jìn)行空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究文獻(xiàn)可以看出，空間距離矩陣的設(shè)置方法通常有兩種，第一種是根據(jù)地區(qū)i和j之間的地理鄰接性進(jìn)行定義，即:

Anselin(1995)［33］最早采用了這種設(shè)定方法，蘇方林(2006)、黃蘋(píng)(2008)、鄧明等(2009)［34］等也采用了這種方法進(jìn)行空間距離矩陣的設(shè)定，這種設(shè)定方法雖然簡(jiǎn)單，但是并不能真實(shí)反映區(qū)域創(chuàng)新系統(tǒng)之間的相互聯(lián)系與影響;第二種是基于距離的空間權(quán)值矩陣的設(shè)定方法，該方法假定空間相互作用的強(qiáng)度取決于地區(qū)間的質(zhì)心距離或者區(qū)域行政中心所在地之間的地理空間距離，如Keller(2002)［35］、Bernardi(2007)、符淼(2009)等就使用了這種方法。

按照鄰近經(jīng)濟(jì)學(xué)的觀點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)事物的空間聯(lián)系不僅表現(xiàn)為地理鄰近，更重要的是表現(xiàn)為組織鄰近(Organizational Proximity)，即基于某一類共同或類似基準(zhǔn)的鄰近(李婧等，2010)。因此一個(gè)地區(qū)的知識(shí)溢出對(duì)另一個(gè)地區(qū)的影響要從兩個(gè)角度進(jìn)行考慮，其一是知識(shí)溢出的可能性，其二是接收知識(shí)溢出的可能性?？臻g依賴性指出空間上距離相近的地理事物的相似性比距離遠(yuǎn)的事物相似性大，這種空間依賴性反映了現(xiàn)實(shí)中存在的空間交互作用，形成了區(qū)域間各種生產(chǎn)要素的流動(dòng)，創(chuàng)新的擴(kuò)散和知識(shí)的溢出等，所以地理位置接近的區(qū)域較易產(chǎn)生知識(shí)的溢出。但另一方面，即使區(qū)域間出現(xiàn)知識(shí)溢出，接受溢出的一方也需要具有一定的能力才能夠?qū)⑦@種溢出轉(zhuǎn)化為自身的發(fā)展能力，它取決于接受溢出的一方對(duì)知識(shí)的吸收消化能力，這要受到多種要素的制約，比如當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人力資本積累、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征、社會(huì)環(huán)境甚至風(fēng)俗習(xí)慣等。CASE(1993)［36］在分析美國(guó)州政府之間的政府支出溢出效應(yīng)時(shí)，認(rèn)為除了地理空間距離外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平距離也影響著這種溢出效應(yīng)，因此他最早定義了一個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展距離空間加權(quán)矩陣，將其引入空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)研究中。許簫迪等(2007)［37］經(jīng)過(guò)實(shí)證研究表明經(jīng)濟(jì)差距與知識(shí)溢出效應(yīng)成反比，企業(yè)或地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)差距越大，越不利于知識(shí)吸收和相互間知識(shí)溢出。林光平等(2006)［38］、王火根等(2007)［39］等也在研究中建立了基于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣。因此本文設(shè)定的空間權(quán)重矩陣由兩部分構(gòu)成:空間地理距離矩陣和空間經(jīng)濟(jì)距離矩陣，它既反映了知識(shí)空間溢出的可能性，也反映了這種溢出被吸收的可能性。

空間計(jì)量實(shí)證經(jīng)驗(yàn)表明，權(quán)重并非和距離倒數(shù)成正比關(guān)系。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，很多空間關(guān)系的強(qiáng)度隨著距離的減弱程度要強(qiáng)于線性比例關(guān)系，因此經(jīng)常采用平方距離的倒數(shù)作為權(quán)重(王遠(yuǎn)飛等，2007)［40］。因此本文采用第二種空間距離矩陣的設(shè)定方法，并設(shè)定平方距離的倒數(shù)作為權(quán)重，如式(14)所示:

其中，dij①區(qū)域i和區(qū)域j的空間地理距離dij的計(jì)算是利用各省份省會(huì)城市的地理坐標(biāo)計(jì)算其空間距離得到的。表示區(qū)域 i和區(qū)域 j的空間地理距離。

影響區(qū)域間經(jīng)濟(jì)距離的因素有很多，一般來(lái)說(shuō)，如果一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，那么其相應(yīng)的人力資本積累也比較豐富，人力資本水平高可以增強(qiáng)對(duì)知識(shí)、技術(shù)的吸收能力以及對(duì)其它信息的獲取與運(yùn)用能力，進(jìn)而轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新產(chǎn)出，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，形成一種雙向的正反饋。李婧等(2010)的研究表明經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重與人力資本權(quán)重在專利模型中的估計(jì)結(jié)果相似，因此可以將問(wèn)題簡(jiǎn)化，用一個(gè)指標(biāo)來(lái)建立經(jīng)濟(jì)距離矩陣。反映一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)一般選取人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，但是由于本文研究R＆D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，如果選取人均GDP會(huì)與被解釋變量GDP之間存在嚴(yán)重的相關(guān)性，影響模型的估計(jì)精度，所以本文采用項(xiàng)歌德等(2011)在研究中選用的人均可支配收入作為衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距的指標(biāo)，如式(15)所示:

其中Incomei和Incomej分別表示區(qū)域i和區(qū)域j的人均可支配收入，各地區(qū)的人均可支配收入的數(shù)據(jù)為各地區(qū)2000－2010年人均可支配收入的平均值。WGij和WEij均為對(duì)角線數(shù)據(jù)為零的對(duì)稱矩陣，分別對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其各行的和為1，然后利用式(16)進(jìn)行距離權(quán)重矩陣的設(shè)定。

在進(jìn)行權(quán)重系數(shù) α的設(shè)定時(shí)，本文利用式(17)，分別對(duì)α進(jìn)行從0到1、每次變化步長(zhǎng)為0.1的測(cè)試。

其擬合結(jié)果如圖1所示。

從圖1的擬合結(jié)果可以看出，t統(tǒng)計(jì)量在α的變化過(guò)程中始終顯著，擬合優(yōu)度在α到達(dá)0.3之后開(kāi)始下降，因此本文選取α=0.3作為空間權(quán)重矩陣中地理距離矩陣的權(quán)重，即在空間權(quán)重矩陣中，地理距離矩陣的比重為30%，經(jīng)濟(jì)距離矩陣的比重為70%。由此可見(jiàn)，R＆D空間溢出效應(yīng)的影響因素是以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的類似性因素為主導(dǎo)的，地理距離的影響要弱一些，這與李婧等(2010)、項(xiàng)歌德等(2011)的研究結(jié)果是相同的。地區(qū)之間距離近只是提供了知識(shí)溢出的可能性，要將這種可能性轉(zhuǎn)化為必然性，則要取決于地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相似性。對(duì)于發(fā)達(dá)地區(qū)而言，較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人力資本積累能夠不斷地吸收外部的知識(shí)溢出，并產(chǎn)生更多的內(nèi)生技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步發(fā)展;落后地區(qū)由于在資金及人力資源等方面的不足，使其在對(duì)先進(jìn)技術(shù)的引進(jìn)、消化、吸收和創(chuàng)新等方面都受到限制，不能很好地吸收其它地區(qū)的知識(shí)溢出。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人力資本積累水平是影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。

圖1 α變化的t統(tǒng)計(jì)量與擬合優(yōu)度變化圖

三、實(shí)證研究

(一)模型估計(jì)結(jié)果

在進(jìn)行面板空間計(jì)量分析時(shí)，首先對(duì)控制個(gè)體差異的變截距面板模型進(jìn)行形式識(shí)別，Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果支持取固定效應(yīng)模型。同時(shí)，“當(dāng)截面的單元是總體的所有單位時(shí)，固定效應(yīng)模型是一個(gè)適宜的模型”(吳玉鳴，2007)［41］，因此，本文選擇固定效應(yīng)模型。

研發(fā)活動(dòng)的特點(diǎn)決定了R＆D投入并不能馬上發(fā)揮作用，但其具體的滯后期數(shù)從目前的研究成果看并沒(méi)有形成統(tǒng)一的共識(shí)。如朱平芳等(2003)［42］在研究中選擇滯后4期，蘇方林(2006)選擇滯后1期，鄧明等(2009)選擇滯后2期等。本研究在R＆D投入滯后期選取時(shí)，采用的原則是既要保證R＆D投入變量在回歸中的作用是顯著的，又要盡可能使模型的自由度最大。在此利用Matlab軟件①在進(jìn)行空間面板回歸時(shí)主要參考了Elhorst和LeSage等人提供的代碼(Http://www.spatial－econometrics.com)。，分別對(duì)模型(8)、(9)中的 LnR和WLnR進(jìn)行了從滯后0期到滯后4期的空間回歸分析，回歸的結(jié)果顯示當(dāng)LnR變量滯后一期時(shí)，無(wú)論是在SLM模型還是在SEM模型中都表現(xiàn)為最顯著，同時(shí)也發(fā)現(xiàn)WLnR變量滯后一期時(shí)，在SEM模型中表現(xiàn)最顯著，但無(wú)論滯后幾期該變量在SLM模型中均表現(xiàn)為不顯著。由此本文不僅確定了在樣本期內(nèi)LnR和WLnR的滯后期均為1期，而且還發(fā)現(xiàn)本地區(qū)的R＆D投入只會(huì)對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生直接的促進(jìn)作用，而不會(huì)對(duì)相鄰區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生直接的促進(jìn)作用②由于在SLM模型中WLnR滯后一期的回歸結(jié)果不顯著，本研究試圖將變量從模型中刪除，但是多次模擬的結(jié)果表明，如果去掉這個(gè)變量，無(wú)論是SLM模型，還是SEM模型的各項(xiàng)指標(biāo)的估計(jì)精度均出現(xiàn)了下降，于是決定繼續(xù)將此指標(biāo)保留在模型中。這也從一個(gè)側(cè)面證明雖然A地區(qū)的R＆D投入不會(huì)直接對(duì)B地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生作用(SLM模型)，但它會(huì)通過(guò)其它途徑以空間溢出的形式間接作用于B地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(SEM模型)。。其回歸的結(jié)果如表2所示③為了和空間溢出效應(yīng)的模型進(jìn)行對(duì)比，在此列出利用普通最小二乘法進(jìn)行的普通面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果。。

從回歸的結(jié)果可以看出，使用最小二乘法進(jìn)行回歸的R2和對(duì)數(shù)似然值LogL都小于其它兩個(gè)模型，其LnK和LnL的系數(shù)均大于其它兩個(gè)模型，說(shuō)明在沒(méi)有考慮空間溢出效應(yīng)時(shí)，模型的回歸結(jié)果夸大了本地生產(chǎn)要素投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。從調(diào)整后的R2、LogL、LR等統(tǒng)計(jì)量來(lái)看，SLM模型和SEM模型都具有很好的擬合優(yōu)度，表明這兩個(gè)模型都較好地描述了中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的過(guò)程。

表2 空間面板計(jì)算分析的結(jié)果①本研究分別使用無(wú)固定效應(yīng)(no fixed effects)、地區(qū)固定時(shí)間不固定效應(yīng)(spatial fixed effects)、時(shí)間固定地區(qū)不固定效應(yīng)(time period fixed effects)和地區(qū)與時(shí)間均固定效應(yīng)(spatial and time period fixed effects)對(duì)模型進(jìn)行了估計(jì)，但只有地區(qū)固定時(shí)間不固定效應(yīng)模型的各項(xiàng)解釋變量系數(shù)基本都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，且調(diào)整后的R2最優(yōu)，明顯優(yōu)于其它模型的估計(jì)結(jié)果，這個(gè)結(jié)論與李婧等(2010)的結(jié)果完全一致。這里列出的就是使用地區(qū)固定時(shí)間不固定效應(yīng)進(jìn)行回歸的結(jié)果。

(二)模型結(jié)果分析

無(wú)論是SLM模型還是SEM模型，從總體來(lái)看均表明各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要還是依賴于資本的拉動(dòng)，勞動(dòng)要素的貢獻(xiàn)比較小，這也印證了我國(guó)“強(qiáng)資本、弱勞動(dòng)”的要素格局。

在SLM模型中，地區(qū)研發(fā)投入在滯后一期后對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有積極的推動(dòng)作用，但相對(duì)來(lái)說(shuō)作用不大，本地區(qū)研發(fā)人員人均R＆D資金投入每增加1%對(duì)本地區(qū)勞動(dòng)力人均GDP的拉動(dòng)作用為0.05%。SLM模型的自相關(guān)系數(shù)ρ的回歸結(jié)果為0.405，且通過(guò)了1%的顯著性概率檢驗(yàn)，這充分說(shuō)明中國(guó)省份間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的空間正相關(guān)性，一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在一定程度上依賴于與其空間距離越近，且在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上相近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越接近，影響越大，存在明顯的空間溢出效應(yīng)。WLnR－1的值約等于零，且不顯著，說(shuō)明本地區(qū)的研發(fā)投入只對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有直接的拉動(dòng)作用，對(duì)其它相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒(méi)有直接的空間溢出效應(yīng)。

在SEM模型中，WLnR－1的系數(shù)為0.157，且在1%的水平上顯著，這可能是由于與SLM模型相比，SEM模型中沒(méi)有了相鄰地區(qū)GDP的直接影響，而這種影響間接地由相鄰地區(qū)研發(fā)投入的空間溢出效應(yīng)表現(xiàn)出來(lái)，所以相鄰地區(qū)R＆D投入對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有間接的促進(jìn)作用;空間誤差系數(shù)λ的值為0.855，且通過(guò)了1%的顯著性概率檢驗(yàn)，這說(shuō)明我國(guó)省域之間的空間外部性主要是通過(guò)誤差沖擊的空間傳遞實(shí)現(xiàn)的，地理位置和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有較強(qiáng)的互補(bǔ)性和相互依賴性。

四、省域R＆D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用途徑的分析

本文利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)理論和模型對(duì)中國(guó)省域R＆D投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，研究結(jié)果表明一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅受到本地區(qū)資本、勞動(dòng)力、研發(fā)資本投入和研發(fā)人員投入因素的影響，而且受到來(lái)自與其地理位置相近，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的其它地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接影響，同時(shí)還受到來(lái)自這些地區(qū)R＆D投入的間接影響。在空間距離權(quán)重矩陣的構(gòu)成中，地理距離的權(quán)重為0.3，經(jīng)濟(jì)距離的權(quán)重為0.7，因此當(dāng)A、B兩個(gè)省份同時(shí)與一個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份C的地理距離相近時(shí)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的A省，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)論是從C高水平經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中受到的直接影響，還是從C較高的R＆D投入中通過(guò)空間溢出效應(yīng)得到的間接影響都要高于與C省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相差較大的B省。這也從另一個(gè)角度說(shuō)明地理距離相鄰僅提供了知識(shí)溢出的可能性，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似才是這種知識(shí)溢出能否實(shí)現(xiàn)的決定因素。一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，人力資本積累就豐富，無(wú)論是R＆D資金投入還是R＆D人員投入都會(huì)相對(duì)較高，其“干中學(xué)”的能力也會(huì)較強(qiáng)，相鄰地區(qū)的知識(shí)溢出才能被更好地吸收、消化，并轉(zhuǎn)化為其自身的創(chuàng)新能力，形成內(nèi)生性技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展，形成一種不斷加強(qiáng)的正向循環(huán)。

根據(jù)上述實(shí)證研究結(jié)果，并結(jié)合其他學(xué)者的相關(guān)研究成果，本文總結(jié)出中國(guó)省域R＆D投入對(duì)本地區(qū)及相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的路徑圖，即從國(guó)家創(chuàng)新體系角度出發(fā)的一個(gè)省份R＆D投入對(duì)整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用路徑圖，如圖2所示。

圖2說(shuō)明作為我國(guó)國(guó)家經(jīng)濟(jì)體系和國(guó)家創(chuàng)新體系中的一個(gè)子系統(tǒng)，每一個(gè)省份研發(fā)投入都可能通過(guò)四條途徑作用于國(guó)家經(jīng)濟(jì)體系，其中一條是直接途徑，三條是間接途徑。

①直接影響途徑:A地區(qū)R＆D投入→A地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。實(shí)證研究的結(jié)果表明A省份的研發(fā)投入會(huì)對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，雖然這種作用在樣本期內(nèi)與資本和勞動(dòng)力要素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用相比要小許多，但是隨著我國(guó)轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式的不斷深入，今后我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展將更多地通過(guò)研發(fā)活動(dòng)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，提高自主創(chuàng)新能力，實(shí)現(xiàn)“集約化”經(jīng)濟(jì)發(fā)展，因此今后研發(fā)投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接作用將會(huì)越來(lái)越重要，其影響也會(huì)不斷增強(qiáng)。

②間接影響途徑1:A地區(qū)R＆D投入→A地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出→A地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。根據(jù)相關(guān)研究，A省份的研發(fā)投入會(huì)提高本省的創(chuàng)新產(chǎn)出(如專利)，有些創(chuàng)新產(chǎn)品可以直接作用于生產(chǎn)過(guò)程，如新產(chǎn)品的發(fā)明可以直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);有些創(chuàng)新產(chǎn)品則會(huì)促成新資本升級(jí)，如更先進(jìn)的機(jī)器設(shè)備的應(yīng)用會(huì)提高生產(chǎn)的技術(shù)水平和效率;在研發(fā)活動(dòng)中勞動(dòng)者也可以通過(guò)“干中學(xué)”來(lái)不斷地積累經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，這有助于人力資本的積累。研發(fā)投入通過(guò)這些不斷物化到物理設(shè)備和提高人力資本的方式，逐漸內(nèi)化到各生產(chǎn)要素中，形成更先進(jìn)的生產(chǎn)力，促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

圖2 我國(guó)國(guó)家創(chuàng)新體系中省份間R＆D投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的路徑圖

③間接影響途徑2(空間溢出效應(yīng)):A地區(qū)R＆D投入→A地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)→B地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文的研究結(jié)論表明A省的R＆D投入可以直接促進(jìn)本省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，A省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)又會(huì)通過(guò)空間溢出效應(yīng)影響相鄰B省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因此一個(gè)地區(qū)的研發(fā)投入能夠間接地促進(jìn)相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，存在空間溢出效應(yīng)。

④間接影響途徑3(空間溢出效應(yīng)):A地區(qū)R＆D投入→A地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出→B地區(qū)創(chuàng)新產(chǎn)出→B地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。相關(guān)研究表明A省的R＆D投入能夠促進(jìn)本省的創(chuàng)新產(chǎn)出，而創(chuàng)新產(chǎn)出具有空間溢出效應(yīng)，能夠?qū)ο噜廈省的創(chuàng)新產(chǎn)出產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用，B省創(chuàng)新產(chǎn)出又會(huì)促進(jìn)B省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因此一個(gè)地區(qū)的研發(fā)投入通過(guò)空間溢出效應(yīng)對(duì)相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有間接的促進(jìn)作用。

五、政策建議

本文在吸收其它學(xué)者研究成果的基礎(chǔ)上，從國(guó)家創(chuàng)新體系的角度，使用我國(guó)2000－2010年各省的面板數(shù)據(jù)，利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型對(duì)我國(guó)各省份R＆D投入對(duì)整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用途徑進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果顯示一個(gè)地區(qū)的研發(fā)投入不僅可以促進(jìn)本地的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而且還可以通過(guò)間接途徑促進(jìn)其它地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，這個(gè)結(jié)論對(duì)于我國(guó)提高自主研發(fā)水平、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式具有非常重要的意義。

首先做為一個(gè)整體，每一個(gè)省份都是國(guó)家創(chuàng)新體系的一部分，從系統(tǒng)論的角度看，任何一個(gè)子系統(tǒng)的研發(fā)投入對(duì)整個(gè)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)都可能產(chǎn)生1+1＞2的效果。因此，各省份在提高研發(fā)效率的前提下，加大研發(fā)活動(dòng)資金和人員的投入，對(duì)于促進(jìn)整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展意義重大。

其次，相對(duì)于各省份而言，每個(gè)省份的地理位置是無(wú)法改變的，但是它可以通過(guò)努力改變70%的經(jīng)濟(jì)距離，在提高自身經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的同時(shí)，為促進(jìn)整個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

對(duì)于落后地區(qū)來(lái)說(shuō)，要在短期內(nèi)提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是不現(xiàn)實(shí)的，因此可以通過(guò)分階段逐步提高來(lái)縮小與發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)差距，促進(jìn)國(guó)家整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。根據(jù)本文的研究結(jié)果，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的相鄰地區(qū)要比經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相差較大的相鄰地區(qū)產(chǎn)生知識(shí)溢出的效應(yīng)大，因此欠發(fā)達(dá)地區(qū)可以首先選擇與其相鄰但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距并不是特別大的省份從各個(gè)方面進(jìn)行更多的合作，加強(qiáng)技術(shù)和人員的交流，通過(guò)發(fā)揮其自身的優(yōu)勢(shì)形成產(chǎn)業(yè)集聚或區(qū)域集聚。在這個(gè)過(guò)程中也有可能形成新的經(jīng)濟(jì)“發(fā)展極”，通過(guò)它的吸引力和擴(kuò)散力在提高自身規(guī)模的同時(shí)，帶動(dòng)其它部門(mén)和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。當(dāng)這種發(fā)展形式達(dá)到一定程度的時(shí)候，這個(gè)經(jīng)濟(jì)體就可以將目標(biāo)瞄準(zhǔn)經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)的省份或經(jīng)濟(jì)體，進(jìn)行更大范圍的合作，進(jìn)入經(jīng)濟(jì)跳躍發(fā)展的第二階段。當(dāng)然在這個(gè)過(guò)程中，這些地區(qū)自身也必須通過(guò)加強(qiáng)本地區(qū)的基礎(chǔ)教育水平，提高國(guó)民的整體文化素質(zhì)，進(jìn)行各種以提高勞動(dòng)者技能為目的的職業(yè)教育，同時(shí)加強(qiáng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)合作，在“干中學(xué)”中加強(qiáng)人力資本的積累，也可以通過(guò)各種政策吸引外地人才，增加自身吸收外部知識(shí)溢出的能力，達(dá)到縮小經(jīng)濟(jì)差距的目的。

對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，可以借助于其自身的優(yōu)勢(shì)，有目的地加大科技研發(fā)活動(dòng)的力度，一方面可以通過(guò)研發(fā)活動(dòng)提高自主創(chuàng)新能力，轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，另一方面也可以通過(guò)這些研發(fā)活動(dòng)產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)促進(jìn)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)加強(qiáng)科技研發(fā)投入，增加有目的的研發(fā)活動(dòng)對(duì)整個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)說(shuō)是一個(gè)雙贏的行為。

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A Spatial Econometric Analysis of Impact of Chinese Provinces'R＆D Investment on Economic Growth

XIE Lan-yun

(School of Management Science and Engineering，Dongbei University of Finance and Economy，Dalian 116025，China)

In order to analysis the pathways of Chinese provinces R＆D investment and economic growth，the paper uses spatial econometric model based on Chinese province＇s panel data between 2000 and 2010.The paper redefines spatial weight matrix including economic and geographical distance factor.Meanwhile，it researches the spatial spillover effect of R＆D investment and economic growth based on SAM and SEM，and finds that the provincial economic growth has an obviously spatial correlation.From the point of view of the national innovation system，a province＇s R＆D investment can affect the whole nation economic growth through four ways，the first way is direct affect，the second is indirect way，and the other two ways are indirect affect based on spatial spillover.

R＆D investment;economic growth;spatial spillover;region

F752.67

A

1002－9753(2013)09－0037－11

2013－04－05

2013－08－26

教育部人文社科基金規(guī)劃項(xiàng)目“中國(guó)區(qū)域自主創(chuàng)新影響因素評(píng)價(jià)與政策選擇”(12YJA790151);國(guó)家社科基金項(xiàng)目“我國(guó)研發(fā)投入與產(chǎn)出域值效應(yīng)及其非線性關(guān)系的實(shí)證研究”(12BJY013);教育部青年基金項(xiàng)目“高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率的測(cè)度及其影響因素研究”(11YJC790119);遼寧省社會(huì)科學(xué)規(guī)劃基金項(xiàng)目“遼寧加快培育以創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)為核心的新優(yōu)勢(shì)研究”(L12AJL003)。

謝蘭云(1970－)，女，河北阜城人，副教授，博士，研究方向:科技創(chuàng)新、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析。

(本文責(zé)編:瑞 源)